DEIM Forum 2019 P1-129

土地利用分類の分布に基づく観光スポットの景観ラベルの推定久保田 豪†

奥健太†† 龍谷大学理工学部 〒 520-2194 滋賀県大津市瀬田大江町横谷 1-5
E-mail: †t150481@mail.ryukoku.ac.jp, ††okukenta@rins.ryukoku.ac.jp
あらまし 入力された景観スポットに景観が類似するスポットを推薦するシステムを提案する．このような景観スポット推薦を実現するためには，スポットの景観的特徴化が課題となる．本研究では，国土数値情報として公開されている土地利用分類データに基づき，スポットの景観特徴化を行う．クラウドソーシングによりスポットに対し景観ラベルを付与し，それを教師ラベルとする．スポットの景観特徴と景観ラベルを基に学習モデルを生成し，そのモデルの性能を評価する．
キーワード 観光スポット推薦，景観特徴，土地利用分類の特徴量として土地利用分類データ（注 4）に着目する．土地利用

1. は じ め に

分類データは，全国の土地利用の状況について，100m メッシュ
（注 1）2017 年の訪日外客数が 2,800 万人に達するなど観光を楽ごとに利用区分を整備したものである．まず，与えられた観光しむ人々は年々増大してきている．また，観光情報サイトの一スポット周辺の土地利用分類データの分布に基づき，観光スつである TripAdvisor には，約 800 万件もの旅行情報（観光スポットを特徴化する．また，あらかじめテストデータセットにポットやレストラン，ホテルなど）が登録されている

（注 2）

．観

含まれる観光スポットの景観ラベルを教師ラベルとして取得し光者はこのような膨大な観光スポットの中から，訪れたい観光ておく．得られた観光スポットの特徴と教師ラベルを基に，景スポットを選択する必要がある．

観ラベルを推定する学習モデルを生成する．

このような背景の下，ユーザの嗜好に合った観光スポットを推薦する観光スポット推薦システム [1] [2] に関する研究が盛んに行われている．観光スポット推薦システムは，観光スポット

2. 関 連 研 究
2. 1 観光スポット推薦システムの特徴とユーザの嗜好とのマッチングを行い，ユーザに観光ス

観光スポット推薦システムの研究は多く行われている [1] [2]．

ポットを推薦することが目的である．観光スポットの特徴とし観光スポット推薦システムは，観光スポットの特徴とユーザのては，観光スポットのカテゴリ [3] や観光スポットに付与され嗜好とのマッチングを行い，ユーザに観光スポットを推薦するたタグ [4] などが挙げられる．

ことが目的である．

我々は，観光スポットの特徴として景観特徴に着目し，景観Gyorodi ら [4] は，ユーザに付与されたタグを用いた，内容特徴に基づく観光スポット推薦システムの実現を目指している．に基づく観光スポット推薦システムを提案している．Lamsfus

我々が景観特徴に着目する理由は，人々が観光を楽しむ際に，ら [5] は，オントロジーを用いて，ユーザおよび観光スポット観光資源の景観という要素は無視できない重要な要素であるとの特徴を記述している．観光スポットの特徴を記述することが考えているからである．さらに，観光庁が平成 30 年度に講じできれば，内容に基づくフィルタリングを適用することが可能ようとする施策の一つとして，「景観の優れた観光資産の保全・である．

（注 3）

活用による観光地の魅力向上」

を掲げていることからも，観光資源における景観の重要性は裏付けられる．

これらの研究のように，内容に基づく観光スポット推薦シス
テムにおいては，観光スポットを適切に特徴化する必要がある．

景観特徴に基づく観光スポット推薦システムの実現に向けて，これまでに，外部のデータに基づき観光スポットを特徴化する

本研究では観光スポットの景観ラベル推定手法を提案する．本

手法が提案されている [6] [7]．大田ら [6] は，観光スポットに関

稿における景観ラベルとは，田園景観や山岳景観，森林景観な連付けられた位置情報付きツイートを基に感情語を抽出し，観ど景観の種類を表すラベルを指す．本手法は，与えられた観光光スポットを感情特徴化する手法を提案している．利田ら [7]

スポットがどのような景観ラベルに該当するかを推定する．

は，Flickr に投稿された位置情報付き写真の投稿時刻を基に観観光スポットの景観ラベルを推定するためには，観光スポットを記述する特徴量が必要となる．本研究では，観光スポット光スポットを時間的特徴化する手法を提案している．
これらの研究 [6] [7] が，ツイートや投稿写真のユーザ生成コンテンツに基づく特徴化に着目しているのに対し，本研究では客観的なデータに基づく景観特徴に着目している．本研究は，（注 1）：https://statistics.jnto.go.jp/（注 2）：https://tripadvisor.mediaroom.com/jp-about-us

観光スポット周辺の土地利用分類データの分布に基づき，観光（注 3）：観光庁，平成 30 年版観光白書について（概要版），平成 30 年 6 月，

http://www.mlit.go.jp/common/001237304.pdf（注 4）：http://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-L03-b.html

スポットを景観特徴化する．

3. 定

表 1 土地利用分類における利用区分．
コード

義

種別

100 田

本章では，本稿に関連する各定義やデータ等について説明

200 その他の農用地する．

500 森林

観光資源および地域資源． 本稿では，清水寺や姫路城などの観600 荒地
701 高層建物光資源および白滝や比叡山などの地域資源を総称して資源とよ702 工場

ぶ．資源 ri ∈ R は，その資源の名称 ri .name，地理座標系の703 低層建物

位置座標として経度 ri .x および緯度 ri .y をもつ．

704 低層建物（密集地）

地域メッシュ． 地域メッシュは，地域を緯度・経度に基づいて901 道路ほぼ同一の大きさでメッシュ状に分割したものである．日本で902 鉄道は標準地域メッシュ（注 5）が用いられている．標準地域メッシュ

1001 公共施設等用地

は，その区分方法により第 1 次地域区画（1 次メッシュ），第1002 空地
1003 公園・緑地

2 次地域区画（2 次メッシュ），第 3 次地域区画（基準地域メッ

1100 河川地及び湖沼

シュ，3 次メッシュ）などと定められている．

1400 海浜

1 次メッシュは，20 万分の 1 地勢図の 1 図葉の区画を表し，1500 海水域

1 辺の長さが約 80km（緯度差：40 分，経度差：1 度）となって1600 ゴルフ場

いる．2 次メッシュは，1 次メッシュを緯線方向および経線方向に 8 等分してできる区域であり，1 辺の長さは約 10km（緯表 2 景観ラベル．

度差：5 分，経度差：7 分 30 秒）である．3 次メッシュは，2 次景観ラベル

意味

メッシュを緯線方向および経線方向に 10 等分してできる区域

rural

田園景観

であり，1 辺の長さは約 1km（緯度差：30 秒，経度差：45 秒）

mountain

山岳景観

である．

volcano火山景観

limestone

石灰岩景観

forest

森林景観

fishing village

漁村景観

各メッシュには，メッシュを識別するためのコードとして地域メッシュコードが割り振られている．例えば，北緯 34 度 57
分 54 秒，東経 135 度 56 分 25 秒に対応する 3 次メッシュコー
ドは，5235 − 37 − 55 となる．ここで，上 4 桁の 5235 は 1 次agricultural village 農村景観
resort

リゾート景観メッシュコードである．1 次メッシュコードはメッシュの南西

urban

都市景観

端の緯度 lat・経度 lon を用いて次式で算出される：

street

街路景観

road

道路景観

river

河川景観

port

港景観

lake

湖沼景観

向の，2 桁目が経度方向のコードを表す．これに 1 次メッシュ

coast

海岸景観

コードを合わせて 5235 − 37 のように表す．下 2 桁の 55 は 3bridge

橋梁景観

次メッシュコードである．2 次メッシュコードと同様に，1 桁目

dam

ダム景観

(lat × 1.5 × 100) + (lon − 100)(1)

次の 2 桁の 37 は 2 次メッシュコードである．1 桁目が緯度方が緯度方向の，2 桁目が経度方向のコードを表す．これに 1 次・2 次メッシュコードを合わせて 5235 − 37 − 55 のように表す．
土地利用分類データ． 土地利用分類データは，国土交通省により国土数値情報（注 6）として公開されている．土地利用分類デー

景観ラベル． 表 2 に示すラベルを景観ラベルとして扱う．これらの景観ラベルは，文献 [8] や，国土数値情報の自然景観資源の大分類コード（注 8）を参考にして決定した．

タは，全国の土地利用の状況について，3 次メッシュをさらに細分化した 100m メッシュごとに，利用区分を整備したものである．利用区分として，表 1 に示す 17 種別が用意されている．
標高データ． 標高データ（注 7）は，国土交通省により国土数値情報として公開されている．標高データは，標高（平均，最高，最低）について，5 次メッシュ（250m メッシュ）ごとに整備したものである．

4. 提 案 手 法
提案手法の目的は，与えられた資源 ri ∈ R について，適切な景観ラベル si ∈ S を自動的に付与することである．図 1 に提案手法の構成図を示す．提案手法は，大きく，(1) 資源への景観ラベルの付与（4. 1 節），(2) 資源の地理的特徴化（4. 2 節），(3) 景観ラベルの学習（4. 3 節），(4) 景観ラベルの推定（4. 4節）の四つの処理から構成される．以下，各処理について説明（注 5）：http://www.stat.go.jp/data/mesh/（注 6）：http://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-L03-b.html（注 7）：http://nlftp+.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-G04-d.html （注 8）：http://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-P19.html

図 1 提案手法の構成図．

する．

4. 1 資源への景観ラベルの付与
資源 ri ∈ R に対し，景観ラベル si を付与する．ここで付与する景観ラベルは学習時の教師ラベルとして用いる．
まず，写真共有サイトである Flickr（注 9）に対し，資源の名称ri .name をクエリとして関連する写真を検索する．検索された地理的特徴化する．地理的特徴化した資源 ri を特徴ベクトルgi = (l0100 , l0200 , . . . , l1600 , emax , emin , eavg ) で表現する．特徴ベクトル gi は，20 次元ベクトルで表現され，1 次元目から 17 次元目までの要素 l0100 , l0200 , . . . , l1600 が土地利用分類データに基づく要素，18 次元目から 20 次元目までの要素 emax , emin , eavg
が標高データに基づく要素である．

写真リストを資源 ri の写真リストとする．このとき，検索されまず，資源 ri の経度・緯度 (ri .x, ri .y) を基に，その資源が属た写真数が 10 件未満の資源は以降の処理の対象から除外する．

す地域メッシュを取得する．この地域メッシュを基に，土地利残りの資源について，下記の手順により，クラウドソーシン用分類データに基づく要素と標高データに基づく要素をそれぞグを用いて資源 ri ∈ R に景観ラベル si を付与する：(1) クラウドソーシングのワーカに，資源 ri の写真リストを提示する．

(2) ワーカは，提示された写真リストに相応しいと思う景
観ラベルを表 2 に示した候補の中から選択する．ここでは，複数選択も可能にしている．また，提示された写真リストのほとれ抽出する．ここで，地域メッシュの選び方としては 2 次メッシュまたは 3 次メッシュを考える．これらの選び方の違いについては??章で検証する．
各データに基づく要素の抽出については，それぞれ下記の手順により行う．

a ) 土地利用分類データに基づく要素の抽出．

んどが景観を表すような写真でない場合は「景観ではない」，

資源 ri が属す地域メッシュに含まれる土地利用分類の種別

システムの不具合等により写真が表示されない場合は「写真がごとの個数を対応する要素の値とする．例えば，メッシュ中に表示されない」を選択する．さらに，選択肢以外にも景観を表“田” の種別が 37 件含まれているとすると，田に対応する要素現するのに相応しい呼称があれば，「その他」を選択したうえで，の値が l0100 = 37 となる．

「〇〇景観」という呼称で回答する．

b ) 標高データに基づく要素の抽出．

資源 1 件あたりのワーカ数は 5 名とする．資源 ri に対して，資源 ri が属す地域メッシュに含まれる標高データから，最高5 名のうち 3 名以上が同一ラベルを付与したとき，そのラベル標高，最低標高，平均標高をそれぞれ取得する．それぞれ，最を資源 ri の景観ラベル si とする．

高標高を emax に，最低標高を emin に，平均標高を emax に格

4. 2 資源の地理的特徴化
土地利用分類データおよび標高データに基づき，資源 ri を納する．
図 2 に，土地利用分類データおよび標高データに基づく要素の抽出例を示す．図の左側が土地利用分類の種別の分布を，（注 9）：https://www.flickr.com/

図2

図の左側が土地利用分類の種別の分布を，右側が標高データの分布を示しており，どちらも同一の領域を示している．図中の三角がスポットの位置を表している．

右側が標高データの分布を示しており，どちらも同一の領域を示している．図中の三角がスポットの位置を表している．図の例では，土地利用分類は，例えば “田” が 0 件，“農用地” が 3件，“森林” が 94 件が含まれている．また，標高データの中で，最高標高が 340.3m，最低標高が 61.4m，平均標高が 194.637mであるということを示している．それぞれ得られた数値を各要素の値として，資源 ri の特徴ベクトル gi とする．

4. 3 景観ラベルの学習
資源 ri について得られた地理的特徴ベクトルと景観ラベルの対 (gi , si ) を学習データとし，機械学習により学習モデルを生成する．本研究では，機械学習手法として SVM を用いる．

4. 4 景観ラベルの推定生成した学習モデルを用い，未知の資源 rk の景観ラベル ŝkを推定する．ここで，資源 rk の地理的特徴化は 4. 2 節と同様である．

5. お わ り に本研究では，景観特徴に基づく観光スポット推薦システムの実現に向けて，観光スポットの景観ラベル推定手法を提案した．
提案手法では，まず，与えられた観光スポット周辺の土地利用分類データの分布に基づき，観光スポットを特徴化する．また，あらかじめテストデータセットに含まれる観光スポットの景観ラベルを教師ラベルとして取得しておく．得られた観光スポットの特徴と教師ラベルを基に，景観ラベルを推定する学習モデ
ルを生成する．
今後は，実データを用いた実験により，提案手法による景観ラベルの推定精度について評価する．

謝辞

本研究は JSPS 科研費 JP15K12151,JP16H05932 の助成を受けたものです．ここに記して謝意を表します．
文

献[1] Francesco Ricci. Travel Recommender Systems. IEEE Intelligent Systems, Vol. 4, No. December, pp. 55–57, 2002.
[2] Joan Borràs, Antonio Moreno, and Aida Valls. Intelligent
tourism recommender systems: A survey. Expert Systems
with Applications, Vol. 41, pp. 7370–7389, jun 2014.
[3] Aristides Gionis, Theodoros Lappas, Konstantinos Pelechrinis, and Evimaria Terzi. Customized Tour Recommendations in Urban Areas Categories and Subject Descriptors.
In [WSDM2014]Proceedings of the 7th ACM International
Conference on Web Search and Data Mining, pp. 313–322,
2014.
[4] Robert Gyorodi, Cornelia Gyorodi, and Mihai Deridan. An
extended recommendation system using data mining implemented for smart phones. International Journal of Computers and Technology, Vol. 11, No. 3, pp. 2360–2372, 2013.
[5] Carlos Lamsfus, David Martin, Zigor Salvador, and Alex
Usandizaga. Human-Centric Ontology-Based Context Modelling In Tourism. In In Proceedings of the international
conference on knowledge engineering and ontology development, pp. 424–434, 2009.
[6] 大田樹, 奥健太. ラッセルの円環モデルに基づく 観光スポットの感情コンテキスト特徴化大田 樹 奥 健太. ARG 第 11 回 Web イ
ンテリジェンスとインタラクション研究会, No. 11, pp. 97–100,2017.
[7] 利田柾樹, 奥健太. 投稿写真からの時間コンテキスト特徴化に基づく観光スポット推薦システム. In DEIM Forum 2018, pp.
D3–3, 2018.
[8] 篠原修. 景観用語事典. 彰国社, 2007.