特集 都市基盤の安全とICUSの活

Guo Tao

Yamagishi Yosuke

Yasuoka Yoshifumi

グオ タオ

安岡 善文

山岸 陽介

UTokyo Repository

研究速報 : リモートセンシングデータを用いた都
市の3次元モデルの構築
その他のタイトル 3D City Modeling Using Remote Sensing Data
著者 山岸 陽介, グオ タオ, 安岡 善文
雑誌名 生産研究
巻 56
号 3
ページ 194-197
発行年 2004
URL http://hdl.handle.net/2261/00078653
doi: info:doi/10.11188/seisankenkyu.56.194
194
研  究  速
研 究 速 報
56巻3号 (2004) 生 産 研 究
リモートセンシングデータを用いた都市の3次元モデルの構築
3 D City Modeling Using Remote Sensing Data
山 岸 陽 介*・グオ タオ**・安 岡 善 文**
Yosuke YAMAGISHI,Tao GUO and Yoshifumi YASUOKA
1. は じ め に
環境や災害の問題は,人間が持続可能な発展を続ける上
で,最重要課題の一つである。そのため,自然環境に関す
る研究が数多く行われてきた.しかし,人間の活動領域の
多くは,都市域に集中しており,その環境は我々の生活に,
直接的かつ重要な影響を及ぼす。そこで,近年,都市気候
解析や交通ナビゲーション,景観計画など,シ ミュレーシ
ョンにより都市の環境や災害を予測,評価する研究が開始
された。これらのシミュレーション研究では,その基盤デ
ータとしてさまざま分野に応用可能な,都市の3次元モデ
ルが必要とされる。
都市の3次元モデルに関する研究は数多 く行われている
が,このような研究の多くは,航空写真を用いて行われて
きた。HaalaとBrenner(1999)はマルチスペクトル画像と
レーザー高度計データを用い,建築物,樹木,草地を抽出
し,さらにレーザーデータと2次元の土地利用情報から建
築物の3次元化を行った .゛しかし,技術の発達に伴い,
高解像度衛星画像を用いて,地物を特定することが可能と
なってきている.Guo Tao(2003)は,高解像度衛星画像
と航空機搭載型レーザースキャナー (ALS)データを用い
て,都市の3次元モデルを構築した力.
都市の3次元モデルの多くは,建築物のモデル化に焦点
を当てている。しかし,植生も建築物同様,都市環境にお
いて重要な役割を担っており,精度の高いシミュレーショ
ンを行うためには,樹木などの植生も含めた3次元モデル
の構築が必要となる。本研究では,都市環境を,都市の3
次元モデルを通じて,よ り実際的に表現するために,高解
像度衛星画像 とALSデー タを用いて,都市域の樹木を抽
出し,3次元樹木成長モデルと統合することにより都市域
の樹木の3次元モデル化を行った。
2ロデ ー タ 概 要
本研究で使用したデータについて表1に示す。また,対
*東京大学大学院 工学系研究科**東京大学生産技術研究所 都市基盤安全工学国際研究センター
表1 デー タ概要
IKONOS ALS
撮影日時 2001.11.4 2000.2.23
解像度
マルチスペク トノレ4m/pixel
パンクロ:lmpixel
精度 ±15cm(垂直
図 l IKONOSパンクロマテ ィック画像
図2 劇LSデー タによるDSM
56巻3号 (2004) 生 産 研 究
象 地域 の IKONOS画像 ,ALSによる Digital Surface Model
(DSM)をそれぞれ図1,図2に示す.
本研究においては,対象地域を新宿区とした。この地域
においては,高層ビルなどの構造物をはじめ,樹木など,
都市を構成する要素となるものが多く含まれている.
3.手
本研究では,まずリモートセンシングデータから正規化
植生指数 (NDVI)を算出し,NDVIの高い画素を樹木と
して抽出した。つぎに樹木の位置を検出し,さらに3次元
樹木成長モデルを用いて都市域における樹木の3次元モデ
ル化を行った。
樹木位置を検出するために,本研究では樹木について,
次のような仮定を行った。
①樹木の位置は,樹木を真上から見たときの中心である。
② NDⅥの値は,樹木の中心に近づくほど大きくなる。こ
の仮定は,図3に示すように,本研究で用いた画像に
おいて,NDVIが樹木の中心に近づくはど大きくなって
いたことに基づいている。
③真上から見た樹木は円形に近似できる。
3.1 樹木位置の検出
樹木位置検出のフローを図4に示す。
まず,植生地域と非植生地域を分けるために,NDVIを
算出した。一般に,都市環境において,NDVIの値は,植
生地域では大きく,道路や建築物などの構造物においては
小さい。裸地ではその中間の値を示す。したがって,
NDVI値が大きいエリアを植生地域とした。
次に,ALSによる高さのデータに閾値を設定し,植生
地域にマスクをかけた。このプロセスによつて抽出された
地域,すなわち,NDVIが高く,高さが高い地域が,樹木
が存在している地域となる (図5-b)。
こうして抽出された樹木エリアから,個々の樹木位置の
検出を行った。まず,樹木位置は,樹木を真上から見たと
きの中心にあるという仮定に基づき,樹木エリアの中心線
を求めた。図5-bを骨格化することで,中心線が得られた
(図5-c)。中心線上の各ピクセルにNDVIの値を与え,仮
定②に基づきLocal Maximum Filter3,のを適用し,樹木位置
を検出した (図5-d).
樹木       NDV
図3 樹木のNDⅥの状態
3.2 樹木の3次元化
樹木の3次元化のフローを図6に示す。まず,nafXと
3次元モデリングソフトウェアを用いて,樹木の3次元モ
デルを作成した。natFXはAMAP(Atelier of Modeling of
Architccture of Plants)を基に開発された樹木成長シミュレ
ーションモデルであり,樹齢 。季節を指定し,様々な種類
図4 樹木位置検出フロー
図5 a:IKONOSパンクロマテイック画像,
b:抽出された樹木エリア,c:樹木エリアの骨格線,
d:検出された樹木位置 (白点)
法
?
?
?
?
?
?
?
?
?
Local  maximumTl )b5-
NDⅥ
研 究
56巻3号  (2004) 生 産 研 究
速 幸風  ‖H‖‖‖‖‖‖‖‖H‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖H‖‖‖‖‖|‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖H‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖ ‖‖‖‖‖‖H‖‖‖‖‖‖‖‖
10      20      30      40      50
樹齢(才)
図8 ケヤキの樹冠直径と樹齢の関係
図6 樹木の3次元化のフロー
図9-a IKONOS画像上に配置された3次元樹木モデル
(eyc lcvcl宙c■7)
ケヤキ             イチョウ
図7 生成された樹木の3次元モデル
（?
）?
?
?
?
テンプレー トマッチング
木の3次元モデルのIKONOS画像への配置
都市域における
樹木の3次元モデル
図9-b IKONOS画像上に配置された3次元樹木モデル
(perspective view)
の植物の3次元モデルを生成することができる (図7).
次に,仮定③に基づき,テンプレー トマッチングを用い
て,検出された樹木の樹冠直径を推定した。
得られた樹冠直径から,樹齢を推定するために,樹木の
成長シミュレーションを行ったところ,図8のような関係
が得られた。この関係を用いることで, リモートセンシン
グデータから樹齢を推定することができる.
さらに,樹木の3次元モデルを,検出された位置に配置
した。このとき,使用した樹種のデータは,街路樹につい
ては,東京都建設局が発行している,道路緑化台帳を用い
た。その他の樹木に関しては,現地調査で得られたデータ
を用いた。図9は,IKONOS画像上に樹木の3次元モデル
を配置したものである。3次元モデルであるため,視点を
自由に変えることができる。
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
20
56巻3号 (2004) 生 産 研 究
4.お わ り に
本研究においては,高解像度衛星画像とALSデー タを
用いて樹木位置を検出し,さらに,3次元樹木成長モデル
を用いて都市域における樹木を3次元モデル化する手法を
構築した。
今後の課題として,以下の3項目が挙げられる。まず樹
木位置の検出精度の向上である。街路樹のように,樹木が
一定の間隔で植えられている場所においては,ある程度の
精度が得られたが,公園などの樹木が密集している場所に
おいては,精度はかなり低 くなっていた。つぎに,樹木モ
デルのデータ圧縮である。現在のモデルでは樹木のデータ
量が非常に大きくなっており,現実の都市に適用するには
計算機の容量などに問題が生ずる。このデータサイズを如
何に圧縮するかということが課題である。
さらに,本研究では建築物の3次元モデルとの融合に至
197
速  報
らなかったが,既存の都市の3次元モデルとの融合も重要
な課題である。
(2004年3月11日受理)
参 考 文 献
Haala,N and Brenner C.,1999.Exttaction of building and trees in
urban environmcnts,ISPRS Joumal of Photography &Rcmotc
Senslng
Guo, T., 2003.3 D City Ⅳlodel ng Using High¨Resolution
Satellite IInage and Airbome Lascr Scanning Data,Doctoral
Thesis of the University of Tokyo.
Dralle,K.and Rudcmo,M., StcIIn number estimation by kernel
smoothing of ac五al photos.Can.J.Foro Res.26:1288-1236
Wuldcr,M.,Nicmann,K.0.and Goodenough D.G.,2000.Loc」
NIlaximum Filte五ng for the Extraction of Trcc Locations and Basal
Area from High Spatial Resolution lmagcry,Rcmote Sensing of
Environment,73:103-114
IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIllllllllllllllllllllllllllllllllllllllIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIII
21


3D City Modeling Using Remote Sensing Data

https://repository.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/?action=repository_action_common_download&item_id=53536&item_no=1&attribute_id=19&file_no=1

3D City Modeling Using Remote Sensing Data

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

UTokyo Repository