平成１７年度特別研究
概 要
リモートセンシングとGISを利用した都市緑化の適地選定
小松 義典 （平成17年度特別研究員・名古屋工業大学）にした平成 12 年度の緑被調査結果 3)を参考に

１．はじめに循環型の社会に対応した都市・建築を計画し、高分解能人工衛星データ（Quick Bird、するうえでの都市の空間構成を検討するなかで、2005.3.24 観測）からの緑被抽出結果を修正しその構成要素として特に都市環境の改善に重た。緑被抽出は、主成分分析によりパンシャー要な役割を持つ みどり の配置を考えていくこ

プン画像を作成した上で、正規化植生指標とが重要だと捉え、研究課題「名古屋市におけ（NDVI）を算出し、現地踏査により緑被と緑被以る環境負荷をできるだけ少なくした快適都市空外の閾値を設定して行った。作成した緑被分布
図を図 1 に示す。

いき ち間・都市構造づくり」に対応した研究テーマ「リモートセンシングと GIS を利用した都市緑化の適地選定」を設定した。
本研究は、 みどり のもつ複合的な環境改善効果を生かした快適な都市空間づくりのための緑化適地選定手法を開発することを研究のねらいとしており、リモートセンシングデータを活用することで、これまでに比して詳細な緑化施策を支援することができるようになることに研究の意義がある。

Ｎ

筆者らは、高分解能リモートセンシングデータを解析して得られる詳細な緑被分布情報の活01)用方法を検討してきた 。本研究においても、高12km

図 1 緑被分布図（黒色：緑被）

木単体の樹冠形状と配置をリモートセンシング

３．歩行空間の緑化適地評価方法で把握した上で、都市域で整備されている既存都市緑化の適地選定の基本は、現況で緑被のＧＩＳデータや現地踏査による調査結果を参が少ない地域を選択するものであり、緑量の指照することにより、都市の緑化適地の評価方法標としては一定範囲の緑被率を使うことが多い。

を提案する。

また、緑被率を基に地域を絞り込んだときに、地域内のどこを緑化するかを判断する必要がある。

２．詳細な緑被分布図の作成
都市域を観測する場合に要求されるリモート

これに対しては、緑被率で表される緑の量に加2)

えて、歩行者が見る緑の量、歩道への日影、緑成果に基づき、空間分解能１m よりも高分解能の質や分布形態、土壌や地形、さらには、地価で観測されたリモートセンシングデータを使用し、や人口分布など様々な要素を加えての評価が市街地の小規模な緑被を抽出対象に含めた詳考えられる。

センシングデータの空間分解能に関する研究

本研究での緑化の目的を歩行者を対象とし細な緑被分布図を作成する。

た景観の向上と温熱環境の改善として、歩行者空中写真を利用して 10 ㎡以上の緑被を対象

i

が見る緑の量、及び、歩道への日影の量を増加

緑化適地
ランク

緑被率
ランク

通行・緑視率ランク⑥-300〜-201①

させるような緑化を進めることが出来るような適〜-301②③-200〜-101④

地評価方法を提案する。ここでは、都市全域へ

〜-301
⑤⑤⑥

展開出来る手法とすることを前提として、より詳-200〜-101⑦〜-301④⑧⑨

細な情報が利用できるトレーニングエリアにお〜-301③⑪⑫N

0

アは名古屋市昭和区の名古屋工業大学とした。

-300〜-201-200〜-101⑩

いて評価方法の検討を進める。トレーニングエリ-300〜-201-300〜-201-200〜-101⑬②〜-101⑭①〜-10150m

図 2 ランク付した緑化適地の分布

1)歩行者が見る緑の量に着目した緑化適地

2)歩行者の温熱環境改善に着目した緑化適地

緑被の平面的な分布情報からの緑被率に加都市域の歩行空間の熱環境は年々悪化してえて、地上踏査により把握される歩行者の緑視

おり、都市域全体の緑化に加えて、歩行者への率やアンケートによる移動経路など、多種類の緑陰による直接的な快適空間の形成も大切な情報を活用した緑化適地選定方法を検討する。

役割となっている。ここでは、街路樹による歩行まず、対象地区内のどこの緑化を進める必要

空間への緑による日影分布を推定し、歩行者のがあるかを検討するため、地区内道路・通路の熱的快適性を向上させるような緑化適地の評価

中心線で 27 のエリアに分け、各エリアの現況の方法を検討する。

緑被率、および、エリア内建物の屋上緑化可能

樹木と建物による夏季の日影分布図を作成

面を全て緑化した場合の緑被率を求めた。このすることによって、日中、日影とならない歩道を結果から、現況の緑被率を４段階、屋上緑化し抽出し、その場所が日影となるような樹木の配たときの緑被率を２段階に分類し、６通りの組み置を考えることによって、歩行者にとって快適な合わせにより、各エリアの緑化の必要性をランク歩行空間の形成を行う。樹木による日影を把握付けした。

するには、リモートセンシングデータから得られ次に、歩行者が目にする緑を緑化適地の評る樹冠形状の平面分布だけではなく、樹高や樹価に加えるため、対象地区内の移動経路毎の冠の立体的な形状を把握する必要がある。これ通行量、及び、緑視率を把握した。この結果を

らについては、既存の情報を活用して推定する。

基に、緑視率の平均値との差に通行率を乗じた

樹木は個々の形状や大きさは多様であるが、樹値を 通行・緑視値 として下式により求めた。

種ごとの標準樹形により、一定の形状モデルを通行・緑視値＝（緑視率−平均値）×通行率あてはめることとした。

この値が低い場所ほど緑化の優先度が高いこと

対象地区には 10 種類の高木がみられたが、を示している。

基本樹形、枝下の高さの比率より、図 3 に示す５

この通行・緑視値のランク、および、緑被率に種類の樹木モデルに分類できた。各樹木につよる緑化ランクを併せて、総合的な緑化適地ラいて、樹冠形状、樹高の要素を付け加えて日影ンクを決定する。通行・緑視値が下位３ランクでを把握する。

所が絞り込まれている様子が分かる。

Ⅳ
ｱｷﾆﾚ,ﾆｾｱｶｼｱ
卵円型

図 3 樹木モデルii

Ⅴ
ｹﾔｷ
盃型
１：１

Ⅲ
ｸｽ他2種
卵円型

１：１

樹木モデル

率の各指標を総合することで、緑化の必要な場

Ⅱ
ﾋﾏﾗﾔｽｷﾞ他1種
円錐型

１：３

図 2 にその分布を示す。緑被率、通行量、緑視Ⅰ
ｲﾁｮｳ･ｸﾛﾏﾂ
円錐型

1 ： ５モデル
樹種樹形を組み合わせて 14 段階のランク付けを行った。

１：３

計測された場所が属するエリアの緑被率ランク

データを対比して表 1 に示す。

歩行者にとって熱環境の悪化が懸念される夏季（6〜9 月）5 時刻（8,10,12,14,16 時）の日影を

表 1 各スケールで利用可能な空間データ

地表面から高さ 1.5m の位置で抽出・重合せて用途
建物3D
植栽位置の把握
樹冠の把握
樹種の把握
歩道の作成

日影分布図を作成した。一例として、昨夏の最高気温を記録した 8 月 8 日の日影分布を図 4に示す。

トレーニングエリア
都市域
設計図書
都市計画基礎調査
植栽図・現地踏査
緑被調査図
高分解能リモートセンシングデータ・緑被調査図
植栽図・現地踏査
設計図書公園配置図
都市計画基本図

歩道における樹木の日影は街路樹によるものが大半を占めることから、都市全域で整備された情報を利用して街路樹の樹種とその標準形状をモデル化する。名古屋市の街路樹 4)の樹種は、植栽本数の上位 8 種類で 81％を占めており、また、高圧線や樹種ごとの基本樹形を考慮した
剪定 5)がされているために、夏季における街路樹の樹形はほぼ決まっている。ここでは、図 5 に樹の剪定基準高さより一律 12m とした。このモデ

4 5 時刻ルにより、植栽本数で 94％の樹種がモデル化

図 4 樹木と建物の日影分布図の一例（8 月 8 日）できる。また、樹冠、植栽位置はトレーニングエ以上、トレーニングエリアに植栽されている樹リアと同様に求め、樹種については公園配置図

木を 5 つの樹木モデルに分け、特徴を詳細なデを利用した。
モデル
樹種
樹形の把握を歩行者スケールで行う方法を示した。
４．都市域での日影分布の解析

樹木モデル

トレーニングエリアにおける歩行空間への緑Ⅰ
イチョウ
円錐型

Ⅱ
トウカエデ他
卵円型

Ⅲ
ハナミズキ他
倒卵円型

Ⅳ
ナンキンハゼ
球型

Ⅴ
ケヤキ
盃型

１：３ータから付加することによって、樹木による日影１：３3

１：３2

示す５つの樹木モデルを設定し、樹高は、街路

１：３

150ｍ

１：３0

図 5 広域での簡易樹木モデル化適地の評価方法の検討により、緑陰による歩行者の熱環境改善効果による緑化が広域での衛星画像の取得範囲(図 1)から名古屋市中心展開が可能と考えられた。歩行者にとっての緑部を代表する地区として 1.2km 四方の７地区をを含む景観を緑視率と緑被率とで評価し、緑化選定し、提案してきた解析手法による日影分布適地を探る手法も重要と考えるが、緑視率の観図を作成し、地区間の比較検討及び路線による測を容易に広域に展開できる方法の開発を待特徴を考察する。なお、建物 3D に関しては、都たなければならない。

市計画基礎調査の建物の階数データを参考に、

ここでは、トレーニングエリアにおける解析手一階の床下を 600mm、各階の高さを 3600mm、法を広域で適用するため、歩行空間への緑陰屋上の天井高さを 1000mm として求めた。日影に関係する街路樹を対象として簡易な樹木モデ分布図の一例として、名駅地区の 8 月 8 日の５ルを設定した解析を進める。また、トレーニング時刻を重ね合せた日影分布図を図 6 に示す。

エリアで利用可能であった植栽図などの詳細情

名駅地区で、気象データから不快指数が 80報に対応する市全域で整備された情報の利用以上であった 10 時、12 時、14 時、16 時に地表方法も検討する。各スケールで利用可能な空間面から 1.5ｍの位置が日影とならない歩道を抽iii

影響を強く受け、街路樹が植栽されていない場所や、建物が近くにない場所が、日中、日なたとなっていることが分かる。
解析によって抽出された、日中、日なたであった歩道が日影となるような樹木の配置を考えることによって、歩行者にとって快適な歩行空間Ｎを形成することができる。
0200m

５．まとめ

図 6 名駅周辺の日影分布図

高空間分解能データから得られる詳細な緑

表 2 主要道路の歩行者数と日影率の関係

被分布図と GIS データや現地踏査による調査結

歩行者数
道路
日影率
道路名 (人) 平日／番号(％)
休日
28,403
名古屋
①99.1
津島線
52,822
9,906
広井町
②85.8
線
6,597
9,684
③ 錦通線
94.8
7,859
7,507
④ 椿町線
59.4
7,055
5,969
名古屋
⑤91.7
津島線
1,094928
東志賀
⑥84.5
町線
502

果との統合解析による都市緑化の適地選定手法として、歩行者の見る緑の量、及び、緑陰による歩行者の熱環境の改善に着目した評価方法を提案した。また、樹木と建物の日影による歩行空間の熱的快適性の向上については、既存の都市計画スケールの空間情報を利用して、建築計画スケールでの評価方法を都市域へ展開す⑥↓②↓

る方法を示した。
今後は、より多様な視点による緑化適地の評

日なた価を行う方法を検討し、都市緑化推進に関する具体的な提言を行っていきたいと考えている。

←⑤

謝辞
③→

研究の実施にあたり、(財)名古屋都市センター、名古⑥東志賀線

屋市の皆様に多くの貴重なご意見をいただいた。名古④↓屋市の GIS データは、名古屋市都市計画課、緑政土木①↓

局より貸与された。名古屋工業大学の設計図書等は名古屋工業大学施設企画課より提供を受けた。調査及び解析にあたり当時名古屋工業大学学部生の小西達也氏、日影越野加緒里氏に多くのご協力いただいた。ここに、深謝⑤名古屋津島線の意を表する。

図 7 緑化が必要な歩道の抽出結果
文献1) 小松義典・梅干野晁：高分解能衛星データを利用した都市緑化の適地選定，日本リモートセンシング学会学術講演会論文集 36(2004)109.

出した結果を図 7 に示す。また、平日と休日の歩行者数 6)と日影率との関係を表 2 に示す。

2) 梅干野晁・小松義典：住宅地の土地被覆分類におけるＭＳＳ画像の最適空間分解能, 日本建築学会計画系論
文報告集 426(1991)57.

これより、平日、休日ともに歩行者数が多い歩道①は、セントラルタワーなど比較的高層な建

3) 名古屋市緑被調査,名古屋市緑政土木局,平成 12 年度.

物が集まっている場所なので、終日日影となっ

4) みどりの年報 2004 年，名古屋市緑政土木局.ている。また、歩道⑥などは、道路が南北に伸

5) 道路空間緑化基準,名古屋市緑政土木局,平成 15 年.
6) 道路交通情勢調査,名古屋市,平成１１年度.

びているので、時間ごとの建物や樹木の日影のiv