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J-GLOBAL ID:201702291152217257   整理番号:17A1370021

土地被覆図からの景観要素抽出に基づく道路リンクの景観ベクトル化

著者 (2件):
資料名:
巻: 117  号: 212(DE2017 13-23)  ページ: 31-36  発行年: 2017年09月11日 
JST資料番号: S0532B  ISSN: 0913-5685  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
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我々は景観を考慮したルート推薦システムの実現を目指し,道路リンクの景観を自動推定する研究課題に取り組んでいる。我々のこれまでの研究では,景観推定をクラス分類問題として扱い,道路リンクを田園景観,山間景観,都市景観のいずれかのクラスに割り当てる手法を提案してきた。しかし,景観には例えば田園景観の要素と山間景観の要素それぞれがいくらかの比率で含まれるなど,クラス分類では適切な推定が難しいと考えた。そこで,まず予備実験により,景観要素として田園系,山林系,水系,都市系の四つの要素を選定し,これら4要素から構成される景観ベクトルを定義する。つづいて,各景観要素をクラスとみなしたとき,クラス分類問題をクラス確率推定問題に置き換え,与えられた道路リンクについて要素ごとのクラス確率を推定する。推定されたクラス確率を基に道路リンクの景観ベクトルを作成する。なお,本研究ではJAXAが公開している土地被覆図の色分布を基に道路リンクの特徴量を抽出する。また,教師ラベルは事前に人手により付与された道路リンクごとの景観ラベルを用いる。淡路島の道路ネットワークを対象に106,025件の道路リンクに対し景観ベクトルを作成した。また,航空写真およびGoogleストリートビューとの比較による定性評価により,本手法による景観ベクトル化手法の妥当性を検証した。(著者抄録)
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分類 (2件):
分類
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景観  ,  その他の情報処理 
引用文献 (7件):
  • Kenta Oku, Ryosuke Yamanishi, Kohei Matsumura, and Kyoji Kawagoe. Drive scenery estimation using image features extracted from roadmap and satellite images. In Proceedings of the 16th International Symposium on Ad-vanced Intelligent Systems, pp. 1575-1589, 2015.
  • 片山大輔,奥健太,山西良典.土地被覆図解析に基づく市街地,田園,山間道路風景の自動タグ付け,第9回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム論文集(DEIM 2017)(Web),pp.P4-2,2017.
  • Ling-yin Wei, Wen-chih Peng, Chun-shuo Lin, and Chen-hen Jung. Exploring Spatio-Temporal Features. In Ad-vances in Spatial and Temporal Databases, Lecture Notes in Computer Science, pp. 399-404, 2009.
  • Ling-yin Wei, Wen-chih Peng, Bo-chong Chen, and Ting-wei Lin. Eleventh International Conference on Mobile Data Management PATS : A Framework of Pattern-Aware Trajectory Search. In Mobile Data Management, pp. 362-377, 2010.
  • Kayur Patel, Mike Y. Chen, Ian Smith, and James A Lan-day. Personalizing Routes. In Proceedings of the 19th annual ACM symposium on User interface software and technology, pp. 187-190, 2006.
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