AGURAM全球都市域マップ地上情報データベース
1. 識別情報
名称

AGURAM全球都市域マップ地上情報データベース

版

1

略称AGURAM

DOI

doi:10.20783/DIAS.207 [https://doi.org/10.20783/DIAS.207]

メタデータIDAGURAM_GI20230727070037-DIAS20221121113753-ja

2. 問合せ先
2.1 データセットに関する問合せ先
名前

宮崎浩之

組織名

東京大学 地球観測データ統融合連携機構

住所日本, 153-8505, 東京都, 目黒区, 駒場4-6-1 東京大学 生産技術研究所C棟 Cw-503

電話番号+81-3-5452-6412

ファクシミリ番号+81-3-5452-6414

電子メールアドレス heromiya@csis.u-tokyo.ac.jp

2.2 プロジェクトに関する問合せ先
2.2.1 データ統合・解析システム
名前

DIAS事務局

組織名

国立研究開発法人海洋研究開発機構

住所日本, 236-0001, 神奈川県, 横浜市, 金沢区昭和町3173番25

電子メールアドレス dias-office@diasjp.net

3. ドキュメント作成者
名前

宮崎浩之

組織名

東京大学 地球観測データ統融合連携機構

電子メールアドレス heromiya@csis.u-tokyo.ac.jp

4. データ作成者
名前

宮崎浩之

組織名

東京大学 地球観測データ統融合連携機構

1

電子メールアドレス heromiya@csis.u-tokyo.ac.jp

5. ドキュメント作成年月日
2023-07-27

6. データ作成年月日
�creation : 2014-01-02

7. データセット概要
7.1 序論
このデータセットにはAdvanced
Spaceborne
ThermalEmissionandReflection
Radiometer(ASTER)によって撮影された衛星画像の目視判読によって得られた地上情報が収録されています。データセットは都市・非都市の境界線データで構成されいます。この地上情報データセットはASTER
Global URban Area Map（AGURAM; 詳細は https://eco.geogrid.org/ をご覧ください）のために作成されたものですが、リモートセンシングの土地被覆分類や都市域マッピングの教師データや検証データに利用できます。

7.2 トピックカテゴリ(ISO19139)
�structure

7.3 時間情報
開始日

2000-04-07

終了日

2008-03-31

7.4 地理的範囲
北限緯度-27.371628

西限経度-158.027344

東限経度

158.642439

南限緯度60.392148

7.5 グリッド次元の名称

次元の分割数次元の解像度row(deg)column(deg)

7.6 地理情報を識別する名称
EPSG:4326

7.7 キーワード2

7.7.1 データセットに関連するキーワード
キーワードタイプ

キーワード

シソーラス名theme

Urbanization, Land CoverGEO_COP

7.7.2 プロジェクトに関連するキーワード
7.7.2.1 データ統合・解析システム
キーワードタイプ

キーワード

シソーラス名theme

DIAS &amp;gt; Data Integration and Analysis System

No_Dictionary

7.8 データセットに関するオンライン情報
�産業技術総合研究所 地球観測グリッド (GEO Grid) : https://eco.geogrid.org/
�当該データセットのDIASダウンロードサイトです。 : https://data.diasjp.net/dl/storages/filelist/
dataset:207

7.9 データ周辺情報
7.10 データ配布情報
配布識別名

配布バージョン

配布に関する説明

8. 系譜情報
8.1 データ処理 (1)8.1.1 データセット作成に関する加工過程や履歴の説明
1. 目視判読は、AGURAM都市域マップに用いたASTER衛星画像のフォルスカラーコンポジットを用いて実施されたました。目視判読は地図縮尺1:10000以上で実施されました。目視判読のプラットフォームの詳細は下記参考文献をご覧ください。
Kimijima et al., 2013, Crowdsourcing for urban area mapping.
http://www.geospatialworld.net/Paper/Application/ArticleView.aspx?aid=30462
2. 目視判読の図形データを、図形の不整合（図形タイプの不一致、ねじれなど）を除くために、GRASS GISのv.to.rastで解像度15mのラスターデータに変換しました。
http://grass.osgeo.org/grass65/manuals/v.to.rast.html
3. 変換されたラスターデータをGRASS GISのr.to.vectでスムージングオプションをつけてベクターデータに変換しました。
http://grass.osgeo.org/grass64/manuals/r.to.vect.html

38.1.2 元データの情報
データ起源の引用名

加工するデータ起源の説明

9. 品質等
10. 利用規約
10.1 データ提供者によるデータ利用規約
このデータセットはCreative Commons Attribution 4.0 International License (CC-BY)でライセンスされています。http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

10.2 プロジェクトによるデータ利用規約
10.2.1 データ統合・解析システム
データ提供者がデータ利用規約を定めていない場合は，DIASサービス利用規約（https://diasjp.net/terms/）およびDIASプライバシーポリシー（https://diasjp.net/privacy/）が適用されます．
DIASサービス利用規約とデータ提供者によるデータ利用規約に齟齬がある場合は，データ提供者によるデータ利用規約が優先して適用されます．

11. ライセンス
12. 謝辞の記載方法
12.1 データ提供者の指定による謝辞の記載方法
12.2 プロジェクトの指定による謝辞の記載方法
12.2.1 データ統合・解析システム
このデータセットを利用して学会発表，論文発表，誌上発表，報告などを行う場合は，以下を参考に謝辞を記載すること．また，データ提供者が示す謝辞の記載方法がある場合は，それも併記すること．
“ 本研究では、[データ提供者の名称]が提供する[データセットの名称]を利用した．またこのデータセットは、文部科学省の補助事業により開発・運用されているデータ統合解析システム(DIAS)の下で，収集・提供されたものである． ”

13. 参考文献
Kimijima et al., 2013, Crowdsourcing for urban area mapping.
http://www.geospatialworld.net/Paper/Application/ArticleView.aspx?aid=30462

4