人流データに基づく都市空間の最適ポリゴン分割とネットワークモデル化
実施中
中居 楓子
人流をモデリングする上で、対象空間をどのように分割するかは重要な課題である。 慣例的には、二次元平面をメッシュ状に分割し、メッシュ単位で分析する手法が多く用いられている。 しかし、このような格子状分割は座標系としては扱いやすい一方で、都市機能の分布や人流の特性を十分に反映できない場合があり、必ずしも最適とは限らない。 本研究では、実人流データを用いて、都市内の人流を粗視化する際に、一般にどのような基準でポリゴンを分割することが望ましいかを探索する。 また、その最適化基準における分割手法も提案する。 さらに、得られたポリゴン間の隣接関係を整理し、隣接行列として定式化することで、ネットワーク上での人流モデリングに資する基礎的枠組みの構築を目指す。 本研究によって期待される成果としては、都市内GPSデータをメッシュ等によって粗視化し解析する際に、解析目的に応じた最適な分割手法を提供する。これは応用範囲が極めて大きい。
変更のために新しい申請を保存します。 This will save a new application on the system for a modification.
申請中の研究者は表示されません。 / Pending researchers are not shown.
鐘 志華 / 東京大学 空間情報研究センター 関本研究室
尾崎順一 / 横浜市立大学
申請中のデータセットは表示されません。 / Pending datasets are not shown.
【別途書類手続き。通常より審査期間が長くなります】実人流データ（東京都、2023年5月）
Zmap TOWN II (2022年度 Shape版) 東京都 データセット
Zmap TOWN II (2022年度 Shape版) 神奈川県 データセット
Zmap TOWN II (2022年度 Shape版) 千葉県 データセット
Zmap TOWN II (2022年度 Shape版) 埼玉県 データセット
年次報告の内容はメンバーのみ表示されます。