講演情報
[2H1-OS-28-05]空間IDに基づく3Dボクセルによる地理空間データ統合
〇春日 裕信1、中山 俊2、厳 網林1 (1. 慶應義塾大学、2. 専修大学)
キーワード：
GeoAI、機械学習、3次元都市情報
GeoAIの分野における機械学習は主に2次元ラスタを前提として発展してきており, 高さ方向を直接扱う標準的な3D格子表現は十分に整備されていない. そこで本研究は, 策定が進む空間IDに基づく3Dボクセルを共通空間インデックスとして用い, 地物とボクセルのN対N対応をリンクテーブルで管理することで, 2D/3Dの地理空間データを統合する枠組みを提案する.まず,2Dデータに対して1)高さ情報の抽出と構造化, 2)高さ基準の統一, 3)3D空間参照系の付与を行い, 3次元対応させる.つぎに, 多様な3Dデータを空間IDで離散化されたボクセルと交差判定し, 各データがどの空間IDに割り当てられるかを表すリンクテーブルを作成する. データごとに任意の属性値と集計関数を指定し, ボクセル単位に集計することで, 3Dラスタとして表現する.POIと人流データを含む3種データに適用した結果, 異なる高さ基準を持つデータの単一ボクセル空間への統合と, 空間IDをキーとした可変解像度での集計を確認した.本枠組みは, カテゴリ属性と連続量を3D格子チャネルとして扱うことで, 機械学習への入力テンソル生成のための共通フォーマットを与えるGeoAI前処理基盤として発展し得る.