JP2005092494A

JP2005092494A - 類似点検索方法

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Publication number: JP2005092494A
Application number: JP2003324572A
Authority: JP
Inventors: Kanichiro Mochizuki; 貫一郎望月; Seigen Hayashi; 聖元林
Original assignee: Pasco Corp
Current assignee: Pasco Corp
Priority date: 2003-09-17
Filing date: 2003-09-17
Publication date: 2005-04-07
Anticipated expiration: 2023-09-17
Also published as: JP4463516B2

Abstract

【課題】地理的類似性を正確に探索することのできる類似点検索方法の提供を目的とする。
【解決手段】地理情報データベース１を使用し、該地理情報データベース１上の地理情報空間内の特定事象発現点２に対する類似点を検索対象空間３内から検索する類似点検索方法であって、
特定事象発現点２を同一位置に含み、相互に幾何学的に合同な複数の領域内の地理的諸量に対する多変量解析を行って得られた有意な地理的諸量を説明変量とする回帰方程式により定義され、前記領域と合同な教師モデルを作成し、
地理情報空間上の検索対象空間３内に指定された教師モデルと合同な調査空間４に回帰方程式を適用して目的変量を算出し、
得られた目的変量を、教師モデルの目的変量と比較して類似性を判定し、類似性の高い調査空間４の特定事象発現点２への対応点を類似点として抽出する。
【選択図】図１

Description

本発明は、類似点検索方法に関するものである。

地図データから特定の事象を観察、評価する方法としては、例えば、特許文献１に記載のものが知られている。この従来例において、地図データは複数のメッシュに分割され、各メッシュ毎に動物の行動特性等の特徴量が算定される。
特開２００２-３４２６９０号公報

しかし、上述した従来例をはじめとするメッシュ単位に特徴量を把握する手法を利用して類似メッシュを検索する場合には、以下の問題がある。すなわち、類似部分の検索には、類似判断の基準となる教師モデルを統計的に求める必要があり、上記従来例によれば、教師モデルの生成は、特定事象発現の有無によりメッシュを分別し、特定事象が発現しているメッシュの特徴量を統計的処理により求めることとなる。

一方、地理情報上での特定事象を考察する場合には、点として特定事象発現点は周囲の地理的影響を受けるという特殊性があるために、セル内での特定事象発現点の位置を考慮しなければ正確な教師モデルを得ることができない。

すなわち、図４（ｃ）に示すように、特定事象発現点２が升目の中心にあるセルと、隅部にあるセルとは同視できず、隅部にあるセルについては、鎖線で示す領域について特徴量をとる必要がある。これに対し、上記２つのセルを同視して得られた特徴量を統計処理する従来手法では、メッシュサイズが適正であったとしても、正確な評価基準となる教師モデルを生成することはできない。

また、上記従来手法の欠点は、同様の理由により、教師モデルを使用して類似点を検索する際にも発生する。

本発明は、以上の欠点を解消すべくなされたものであって、地理的類似性を正確に探索することのできる類似点検索方法の提供を目的とする。

図１、２に本発明の原理を示す。図１は本発明のフローチャート、図２は本発明を実現する類似点検索システム５の機能ブロック図であり、類似点検索に際し、まず、特定事象発現点２、教師モデル空間形状、変量候補及び検索対象空間３が初期条件として決定される。特定事象発現点２は、類似点を検索するもとの事象が発現している点を指し、例えば、ギフチョウの移植可能地の検索に際しては、ギフチョウの現在の生息確認地点をいう。

教師モデル空間形状は、後述する教師モデルの地理情報空間における形状、大きさ、および特定事象発現点２の位置情報を指し、発現する事象に対する地理的影響を考慮して決定される。教師モデル空間形状の決定には、例えば、生物の場合、営巣箇所や生育箇所を起点として諸行動に伴うエネルギー消費量の等量線が、人間の場合には、調査対象により、想定する移動手段による移動可能量が考慮に入れられる。また、教師モデルには、図５（ａ）に示すように、平面的なものに加え、図５（ｂ）に示すように、立体的なものも想定できる。

変量候補は、後述する回帰方程式の説明変量となる候補であり、事象発現に対して影響を与えると思われる地理的要素である。この変量候補は、地理情報データベース１上に直接保持されている、例えば標高等の数値、あるいは気温等の一次的諸量以外に、これらに対して適宜の演算を施して得られる量でもよい。地理情報データベース１には、統計的情報も説明変量として利用することができるので、地図情報に種々の統計量を重ね合わせて定量的分析を可能にしたＧＩＳ（Geographic Information System：地理情報システム）を利用するのが望ましい。

検索対象空間３は、類似点を検索する地理情報空間上の領域をいい、これら初期条件が初期条件入力部６に入力されると、次に、教師モデル生成部７における教師モデル生成ステップ（ステップＳ１）が実行される。教師モデル生成ステップにおいては、まず、サンプル空間設定部８においてサンプル空間９の設定が実行される（ステップＳ１１）。サンプル空間９の設定は、図４（ａ）に示すように、地理情報空間上に初期条件として与えられた特定事象発現点２を配置した後、この特定事象発現点２に初期条件で与えら得れた空間形状情報を適用して行われる。

このステップが終了すると、地理データ空間上には、特定事象発現点２の数に等しいサンプル空間９が展開され、次いで、図４（ｂ）に示すように、これら複数、または単数のサンプル空間９を他の領域から区別している特徴量を導き出すために、比較空間設定部１０において比較空間１１が設定される（ステップＳ１２）。比較空間１１は、サンプル空間９と大きさ、形状が等しい領域であり、望ましくは、検索対象空間３全体に均等に配置される。

次いで、ステップＳ１３において、上記サンプル空間９と比較空間１１に対して変量候補の値が導入される。変量候補値の導入は、各サンプル空間９、あるいは比較空間１１内に存在する変量候補の量をデータベースアクセス部を介して地理情報データベース１から読み込むことにより行われる。

この後、ステップＳ１４において、変量候補に対する多変量解析が行われる。多変量解析部１２における多変量解析は、上記変量候補がサンプル空間９の地理的特徴を表現するのに適しているか否かを統計的手法により判断し、良好でなければ、使用する変量候補を変えて、あるいは必要ならば、初期設定値、とりわけ、空間の大きさ、形状を変えて評価を繰り返す。

このステップにおいて良好な結果が得られた場合には、モデル定義部１３において教師モデルが決定される（ステップＳ１５）。教師モデルは、特定事象発現点２の位置を含む空間形状情報に加え、多変量解析により抽出された有意な説明変量により与えられる回帰方程式で定義される。

上記教師モデル生成ステップの次に調査空間設定部１４における調査空間設定ステップが実行される（ステップＳ２）。調査空間設定ステップは、図６に示すように、検索対象点設定部１５において検索対象空間３内に検索対象点１６を特定し（ステップＳ２１）、この後、調査空間設定部２１において検索対象点１６を基準に調査空間４を形成して行われる（ステップＳ２２）。調査空間４は、教師モデルと地理データ空間上で合同であり、かつ、教師モデル内で特定事象発現点２が占める位置を検索対象点１６が占める。

検索対象点１６の特定方法は適宜決定可能であり、検索対象空間３を示すディスプレイ装置に利用者が直接指定する以外に、検索対象点設定部１５に自動抽出させることもできる。検索対象点１６の自動抽出に当たっては、検索対象空間３全体に所定ピッチでマトリクス状に配置するように設定したり、あるいは、特定条件を充足する場合には、格子点間に付加的な検索対象点１６を配置するように設定することができる。

また、特定事象発現点２に対して予め一次的特徴を付与しておくと、検索対象点１６の特定に際し、この特徴を利用することができる。一次的特徴とは、稜線上、国道沿い、交差点近傍等、地理情報空間内で一次的に決定可能な特徴を指すもので、例えば、図６（ａ）においては、特定事象発現点２の一次的特徴として稜線１７上であることが付与されており、検索対象点１６は、地理情報空間上の稜線１７に沿って所定ピッチで自動配置された状態が示されている。

また、図６（ｂ）においては、特定事象発現点２は国道沿いであることが位置的特徴として付与され、付随的に、屈曲部及び駅から最初の交差点を含めるという条件が付与された場合を示す。この場合、検索対象点１６及び調査空間４は、図中で実線で示すように、国道１８沿いに所定ピッチ（Ｌ）で配置され、さらに、図中で破線で示すように、屈曲部及び駅１９から最初の交差点が自動抽出される。

以上のようにして調査空間設定ステップが終了すると、次に、空間評価部２０において空間評価ステップ（ステップＳ３）が実行される。空間評価ステップは、上記各調査空間４と教師モデルとの類似性を評価するもので、データベースアクセス部２２を介して各調査空間４内の説明変量を地理情報データベース１から呼び出した後（ステップＳ３１）、目的変量演算部２３において回帰方程式を演算し（ステップＳ３２）、類似性判定部２４において類似性を判定して行われる（ステップＳ３３）。

類似性の判定は、調査空間４内の説明変量によって算出した回帰方程式の目的変量と教師モデルの目的変量を比較しておこなわれ、目的変量の差分の小さいもの、あるいは目的変量が教師モデルのそれより大きいものが類似性ありと判定される。

このようにして空間評価ステップにおいて類似性が判定された場合には、類似点抽出ステップが実行され（ステップＳ４）、類似点登録部２５に登録されるとともに、要求に応じてディスプレイ装置、あるいはプリンタ等の出力部から出力される。

なお、上記類似点検索システム５全体、あるいはこれを構成する教師モデル生成部７、調査空間設定部１４、空間評価部２０は、これらの機能を与えるように動作させるプログラムにより稼働するコンピュータによって達成できる。

本発明によれば、教師モデルは、特定事象発現点２との位置関係を考慮してなされるために、地理的特徴を正確に反映した評価基準による類似性判断を行うことができるために、判定精度が向上する。

また、調査空間４も特定事象発生点との関係を維持したまま設定されるために、評価の精度を高めることが可能となる。

図３にギフチョウの生息地域の推計及び生息域の移転の可能性等を評価するために適用された本発明の実施の形態を示す。ギフチョウの生息には、ギフチョウの食草であるカンアオイ類のあることが条件となることが知られており、ギフチョウの生息域の移動に際しては、カンアオイの移植が試みられる。しかし、カンアオイ類の移植に成功しても、ギフチョウが生息可能となるわけではなく、成虫になった時に吸密するカタクリやツツジ類があること、また、林内の風や湿度など空間的な条件が揃って移植が可能になることが知られている。この実施の形態は、これらギフチョウの生息可能領域をカンアオイの移植の可能性とともに種々の条件から割り出すのに使用される。

移植可能点（類似点）の検索に際し、まず、ギフチョウの生息が実際に確認された地点を特定事象発現点２として初期条件入力部６に登録する。また、ギフチョウの行動範囲は繁殖地点を中心とする円形領域と考え、移植の可否を判定するための教師モデルを、特定事象発現点２を中心とする円形形状に設定する。

さらに、処理の前準備として、変量候補を検討、スクリーニングして決定する。図５に、変量候補として、水路２６の長さ、緑地林２７内部のカンアオイ類の有無、池２８の面積・数、水田２９の面積、緑地内３０の面積・斜度・吸蜜植物の有無、林縁３１の長さ、工場等３２の有無、道路３３の長さ・密度、その他の土地利用地３４の面積が採用された場合が示されている。

上記教師モデル空間形状の決定に際して、ギフチョウの行動範囲を調査し、その大きさを設定し、これらから、教師モデル空間は、ギフチョウの生息域を中心として所定半径、例えば５００ｍの円形領域として設定される。

以上の初期条件が決定すると、次に、サンプル空間設定部８においてサンプル空間９が設定される。サンプル空間９設定に際し、まず、地理データ空間上にギフチョウ生息地２が配置され（ステップＳ１１１）、次いで、ギフチョウ生息地２の周囲にサンプル空間９が設定される（ステップＳ１１２）。図４（ａ）にサンプル空間９を設定した状態を示す。

次に、これらサンプル空間９の評価をするために、比較空間設定部１０において、サンプル空間９が内接するメッシュを検索対象空間３全体に設定し（ステップＳ１２１）、次いで、各メッシュ内にサンプル空間９と幾何学的に合同な比較空間１１を設定する（ステップＳ１２２）。図４（ｂ）にステップＳ１２２が終了した状態を図示する。

この後、サンプル空間９と比較空間１１に変量候補の値を導入し（ステップＳ１３０）、多変量解析部１２において変量候補の評価を行う。この実施の形態において、多変量解析は、ロジスティック回帰分析の判別問題を適用して行われる（ステップＳ１４１）。判別問題による寄与率が低い場合には、採用する変量候補を変更して寄与率が所定の予想値に至るまで繰り返す。このステップにおいて、変量候補の変更だけでは寄与率の向上が見られない場合には、教師モデル空間形状等、初期条件を見直す。

このようにして、寄与率が所定の予想値に達すると（ステップＳ１４２）、モデル定義部１３における教師モデルの決定がなされ（ステップＳ１５０）、教師モデル設定ステップが終了する。

類似点検索は上記教師モデルを使用して行われる。教師モデルの適用のために、検索対象空間３には調査空間設定部１４により調査空間４が設定される。調査空間４の設定は、まず、検索対象点設定部１５により検索対象点１６を検索対象空間３に配置した後（ステップＳ２１０）、検索対象点１６を中心とする円形領域を調査空間４として設定して行われる（ステップＳ２２０）。検索対象点１６の配置は、生息地２に対する一次的特徴が与えられている場合には、この一次的特徴を地理情報空間から自動抽出して行われる。

以上の調査空間設定ステップに続いて、空間評価ステップが実行される。空間評価に際して、まず、地理情報データベース１から説明変量を抽出し（ステップＳ３１０）、目的変量演算部２３において回帰方程式の目的変量を演算する（ステップＳ３２０）。

この実施の形態において、回帰方程式はロジスティック回帰方程式であり、目的変量は事象の発現する確率（ｐ）を示すために、調査空間４の類似性評価は、目的変量が教師モデルのものより大きいか否かにより判定される。調査空間４の目的変量が教師モデルに比して大である場合（ステップＳ３３０）には、類似点として登録され（ステップＳ３４０）、小である場合には、他の検索対象点１６を抽出し、同様の処理を繰り返す。

なお、図３に示す実施の形態においては、類似点が抽出された時点で終了するように構成されているが、条件に合致する複数の類似点を全て抽出するには、ステップＳ３４０以降に、未判定検索対象点１６が検索対象空間３内に残っているか否かを調査するステップを挿入し、未判定検索対象点１６が残っている場合には、ステップＳ２１０に帰還するように構成すればよい。

また、以上においては、ギフチョウの移植可能地を例示したが、この他に、例えば、不法投棄箇所の類推、高収益店舗領域の検索等にも適用可能である。

本発明を示すフローチャートである。本発明の機能ブロック図である、本発明の実施の形態を示すフローチャートである。本発明の動作を示す図で、（ａ）は特定事象発現点周りにサンプル空間を設定した状態を示す説明図、（ｂ）は比較空間を形成した状態を示す説明図、（ｃ）は教師モデル生成時の従来例の問題を示す図である。サンプル空間を示す図で、（ａ）は平面的な空間として設定された場合を示す図、（ｂ）は立体的空間として設定された場合を示す説明図である。比較空間の設定手順を示す図である。

符号の説明

１地理情報データベース
２特定事象発現点
３検索対象空間
４調査空間

Claims

地理情報データベースを使用し、該地理情報データベース上の地理情報空間内の特定事象発現点に対する類似点を検索対象空間内から検索する類似点検索方法であって、
特定事象発現点を同一位置に含み、相互に幾何学的に合同な複数の領域内の地理的諸量に対する多変量解析を行って得られた有意な地理的諸量を説明変量とする回帰方程式により定義され、前記領域と合同な教師モデルを作成し、
地理情報空間上の検索対象空間内に指定された教師モデルと合同な調査空間に回帰方程式を適用して目的変量を算出し、
得られた目的変量を、教師モデルの目的変量と比較して類似性を判定し、類似性の高い調査空間の特定事象発現点への対応点を類似点として抽出する類似点検索方法。
前記教師モデルが、地理情報空間上において、特定事象発現点を中心とする円形状をなす請求項１記載の類似点検索方法。
前記特定事象発現点には、地理情報データベース上で直接指定可能な一次的特徴が付与されており、
調査空間は、検索対象空間内から前記一次的特徴を基準に自動抽出される請求項１または２記載の類似点検索方法。