JP2018018302A - Polygon type ground surface feature data generation method and polygon type ground surface feature data generation program - Google Patents

Polygon type ground surface feature data generation method and polygon type ground surface feature data generation program Download PDF

Info

Publication number
JP2018018302A
JP2018018302A JP2016148092A JP2016148092A JP2018018302A JP 2018018302 A JP2018018302 A JP 2018018302A JP 2016148092 A JP2016148092 A JP 2016148092A JP 2016148092 A JP2016148092 A JP 2016148092A JP 2018018302 A JP2018018302 A JP 2018018302A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
data
road
bridge
map
polygon
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2016148092A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP6798683B2 (en
Inventor
河村 明
Akira Kawamura
明 河村
英雄 天口
Hideo Amaguchi
英雄 天口
裕人 田内
Hiroto Tanouchi
裕人 田内
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Tokyo Metropolitan Public University Corp
Original Assignee
Tokyo Metropolitan Public University Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Tokyo Metropolitan Public University Corp filed Critical Tokyo Metropolitan Public University Corp
Priority to JP2016148092A priority Critical patent/JP6798683B2/en
Publication of JP2018018302A publication Critical patent/JP2018018302A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP6798683B2 publication Critical patent/JP6798683B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Landscapes

  • Instructional Devices (AREA)
  • Processing Or Creating Images (AREA)

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To easily generate data of a ground surface capable of improving outflow prediction accuracy compared with when grid type GIS data is used.SOLUTION: A polygon type ground surface feature data generation program (AP1) causes a computer (11) to function as: map data storage means (M1) for storing map data including shore line data for identifying a shore line and road data for identifying a road including a bridge; channel extraction means (M5) for extracting a block including the shore line (23) as a channel (26); bridge extraction means (M6) for extracting the bridge (24) adjacent to the channel (26) as the bridge (24) built across the channel (26); and continuous channel generation means (M7) for generating a continuous channel (29) formed by connecting the channel (26) divided by the bridge (27) based on the channel (26) extracted by the channel extraction means (M5) and the bridge (27) extracted by the bridge extraction means (M6).SELECTED DRAWING: Figure 6

Description

本発明は、GIS(Geographic Information System:地理情報システム)のように入手可能な地図データに基づいてポリゴン型地表面地物データを作成するポリゴン型地表面地物データ作成方法およびポリゴン型地表面地物データ作成プログラムに関し、特に、河川の氾濫や豪雨時の浸水の解析に好適に使用可能なポリゴン型地表面地物データを作成するポリゴン型地表面地物データ作成方法およびポリゴン型地表面地物データ作成プログラムに関する。   The present invention relates to a polygon-type ground surface feature data creation method and polygon-type ground surface data for creating polygon-type ground surface feature data based on map data that can be obtained, such as GIS (Geographic Information System). Polygon-type surface feature data creation method and polygon-type surface feature for creating polygon-type surface feature data that can be suitably used for analysis of flooding in rivers and heavy rain It relates to a data creation program.

近年、特に大都市圏の都市流域ではゲリラ豪雨などの集中豪雨による内水氾濫や中小河川からの溢水による浸水被害が頻発しており、これら水害に対する対策が急務となっている。こうした現状から集中豪雨による洪水流出・氾濫を精度よく予測することが行政・市民両サイドから切望されている。雨水流出や氾濫予測には、雨水流出過程をモデル化したデータを活用することが一般的である。
このような雨水流出や氾濫予測をする技術として、以下の特許文献1〜3に記載の技術が従来公知である。
In recent years, particularly in urban basins in large metropolitan areas, inundation damage due to heavy rains such as guerrilla heavy rains and flooding from small and medium rivers has frequently occurred, and countermeasures against these floods are urgently needed. From this situation, the government and the citizens are eager to accurately predict flood runoff and inundation due to torrential rain. For stormwater runoff and flood forecasting, it is common to use data modeling the stormwater runoff process.
As techniques for performing such rainwater outflow and flood prediction, the techniques described in the following Patent Documents 1 to 3 are conventionally known.

特許文献1としての特開2011−75386号公報には、指定された地域について、地表面を四方の格子(メッシュ状)に分けた区画毎に、地形データに基づいた傾斜方向や傾斜角度から地表流出係数及び地中流出係数を決定して、土壌雨量指数のデータを単位時間ごとに蓄積し、区画ごとの土壌雨量指数と各流出係数から、区画ごとの危険度を単位時間ごとに算出して表示する技術が記載されている。   Japanese Patent Application Laid-Open No. 2011-75386 as Patent Document 1 describes the surface of a designated area from the inclination direction and the inclination angle based on the terrain data for each section obtained by dividing the ground surface into a four-sided grid (mesh shape). Determine the runoff coefficient and underground runoff coefficient, accumulate soil rainfall index data per unit time, and calculate the degree of risk per unit time per unit time from the soil rainfall index and each runoff coefficient for each section. The technology to display is described.

特許文献2としての特開2016−29533号公報や特許文献3としての特開2015−129689号公報には、観測地域をメッシュ状(格子状)に複数の区画に分割して、区画ごとの降雨量から、土砂災害を予測するシステムが記載されている。特許文献2、3に記載の技術では、各区画の中を河川が通過する場合には、河川区画として扱い、河川区画以外の通常区画から河川区画に水が流入し、河川区画に流入した後は、全ての水が河川を流れるとされている。また、特許文献2、3に記載の技術では、区画ごとの標高値から、降った雨の流れる方向が設定され、山や樹林、耕地、河川等の土地の特性を考慮して設定された流出係数に応じて、流量が計算される。   In Japanese Patent Application Laid-Open No. 2016-29533 as Patent Document 2 and Japanese Patent Application Laid-Open No. 2015-129589 as Patent Document 3, the observation area is divided into a plurality of sections in a mesh shape (lattice shape), and rainfall for each section A system that predicts sediment-related disasters based on volume is described. In the techniques described in Patent Documents 2 and 3, when a river passes through each section, it is treated as a river section. It is said that all water flows through the river. Further, in the techniques described in Patent Documents 2 and 3, the direction in which the rain falls is set from the elevation value for each section, and the runoff is set in consideration of the characteristics of the land such as mountains, forests, arable land, and rivers. Depending on the factor, the flow rate is calculated.

特開2011−75386号公報(「0012」〜「0016」、図3、図5〜図8)Japanese Patent Laying-Open No. 2011-75386 ("0012" to "0016", FIG. 3, FIG. 5 to FIG. 8) 特開2016−29533号公報(「0024」〜「0040」、図6〜図10)JP 2016-29533 A ("0024" to "0040", FIGS. 6 to 10) 特開2015−129689号公報(「0014」〜「0037」、図4〜図8)Japanese Patent Laying-Open No. 2015-129689 (“0014” to “0037”, FIGS. 4 to 8)

(従来技術の問題点)
特許文献1〜3に記載されているように、従来のモデルでは、入手可能なGIS(地理情報システム)データが流域を格子状に分割したラスタ形状のグリッド型に限られていたため、流域のモデル化もグリッド型で行ったものが大半であった。特に、グリッド型のGISデータでは、河川については、区画の一部を河川が通過している場合は、その区画全体が河川とされている。よって、その区画の大半(例えば90%以上)を河川が占めていても、ごく一部(例えば、5%未満)を河川が占めていたとしても、同じ河川区画として扱われることとなる。また、グリッド型のモデルの場合、水が土壌に浸透する割合(浸透率)や浸透しない割合(不浸透率)について、1つの区画に建物や田畑が混在していてもX%といった概算値で扱われる。よって、従来技術のようなグリッド型を採用した水流出解析モデルでは、流出予測精度の向上には限界があるという問題がある。
特に、グリッド型のGISデータでは、都市流域の複雑な土地被覆や建物などの地物や、雨水排出経路、河川との関係を精度よく表現することは極めて困難であり、精度が低下しやすい問題がある。
(Problems of conventional technology)
As described in Patent Documents 1 to 3, in the conventional model, the available GIS (Geographic Information System) data is limited to the grid shape of the raster shape in which the basin is divided into a grid shape. Most of them were grid type. In particular, in grid-type GIS data, when a river passes through a part of a section of a river, the entire section is regarded as a river. Therefore, even if the river occupies the majority (for example, 90% or more) of the section, even if only a small part (for example, less than 5%) occupies the river, it is treated as the same river section. In addition, in the case of the grid type model, the ratio of water penetration into the soil (penetration rate) and the ratio of non-penetration (impermeability rate) are estimated values such as X% even if buildings and fields are mixed in one section. Be treated. Therefore, the water runoff analysis model adopting the grid type as in the prior art has a problem that there is a limit in improving the runoff prediction accuracy.
In particular, with grid-type GIS data, it is extremely difficult to accurately represent the relationship between features such as complex land cover and buildings in urban basins, rainwater discharge routes, and rivers, and accuracy is likely to deteriorate. There is.

また、グリッド型のGISデータは主として、都市計画においての利用を目的として作成されたものであり、宅地、工業地帯といった都市計画上の区分がされたGISデータについては徐々に整備されつつある状況である。しかしながら、雨水流出の解析において重要な役割を演じる土地被覆の浸透・不浸透、すなわち、雨水が地面に浸透するか、浸透せずに地表面を流れるかに関する情報は与えられていない。このため、水流出解析モデルを構築する場合には、国土地理院の数値地図など入手可能なGISデータを元に、航空写真などから個々の地物を作りこむ必要があり、この作業には膨大な時間と労力が必要となる問題もある。こうした技術については、モデル開発に関する研究と比較して、その研究事例が少なく、技術的蓄積が不十分であるのが現状である。   In addition, grid-type GIS data was created mainly for the purpose of use in city planning, and GIS data classified into city planning such as residential land and industrial zone is being gradually developed. is there. However, no information is given on the penetration and imperviousness of land cover, which plays an important role in the analysis of stormwater runoff, that is, whether rainwater penetrates the ground surface or does not penetrate the ground surface. For this reason, when building a water runoff analysis model, it is necessary to create individual features from aerial photographs, etc., based on the available GIS data such as the Geographical Survey Institute's numerical maps. There are also problems that require a lot of time and effort. With regard to these technologies, the number of research cases is small compared to research related to model development, and the technical accumulation is insufficient.

本願は、グリッド型のGISデータを使用する場合に比べて、流出予測精度を向上可能な地表面のデータを、簡易に作成することを技術的課題とする。   This application makes it a technical subject to create easily the ground surface data which can improve the outflow prediction precision compared with the case where grid type GIS data is used.

前記技術的課題を解決するために、請求項1に記載の発明のポリゴン型地表面地物データ作成プログラムは、
コンピュータを、
地図上における陸部と水部との境界である水涯線を特定する水涯線データと、地図上における橋を含む道路を特定する道路データと、を少なくとも含む地図データを記憶する地図データの記憶手段、
前記道路データおよび水涯線データに基づいて、水涯線が含まれ橋により分断される領域を河道として抽出する河道抽出手段、
前記道路データに基づいて、前記河道抽出手段で抽出された前記河道に架かる橋を抽出する橋抽出手段、
前記河道抽出手段で抽出された河道と、前記橋抽出手段で抽出された橋とに基づいて、橋で寸断された河道を接続して、連続した河道を生成する連続河道生成手段、
として機能させることを特徴とする。
In order to solve the technical problem, the polygon type ground surface feature data creation program according to the invention of claim 1 is provided.
Computer
Map data storage means for storing map data including at least water line data for specifying a water line which is a boundary between a land part and a water part on a map and road data for specifying a road including a bridge on the map. ,
A river channel extracting means for extracting, as a river channel, an area that includes a lifetime line and is divided by a bridge, based on the road data and the lifetime data;
Bridge extraction means for extracting a bridge over the river channel extracted by the river channel extraction means based on the road data;
Based on the river channel extracted by the river channel extraction unit and the bridge extracted by the bridge extraction unit, the continuous river channel generating unit that connects the river channels cut by the bridge and generates a continuous river channel,
It is made to function as.

請求項2に記載の発明は、請求項1に記載のポリゴン型地表面地物データ作成プログラムにおいて、
コンピュータを、
前記道路データに基づいて、道路の交差部と単路部とを分離すると共に、単路部を予め設定された長さに応じた道路要素に分割する道路要素生成手段、
として機能させることを特徴とする。
The invention according to claim 2 is the polygon-type ground surface feature data creation program according to claim 1,
Computer
Based on the road data, road element generating means for separating the intersection and the single road part of the road and dividing the single road part into road elements according to a preset length,
It is made to function as.

請求項3に記載の発明は、請求項1または2に記載のポリゴン型地表面地物データ作成プログラムにおいて、
コンピュータを、
地図上における建物の境界を特定する建物外周線データと、地図上における土地の状況を特定する地図記号データと、を含む前記地図データを記憶する地図データの記憶手段、
道路で囲まれた街区において、前記建物外周線データに基づいて、建物の支配領域である敷地を生成する敷地生成手段、
前記地図記号データに基づいて、前記敷地生成手段で生成された敷地に、土地の状況を特定する属性情報を付与する属性付与手段、
として機能させることを特徴とする。
The invention according to claim 3 is the polygon type ground surface feature data creation program according to claim 1 or 2,
Computer
Map data storage means for storing the map data, including building perimeter data specifying a building boundary on the map and map symbol data specifying the land status on the map;
In a block surrounded by a road, a site generation means for generating a site that is a controlled area of the building based on the building perimeter data,
Based on the map symbol data, attribute assigning means for assigning attribute information specifying the status of the land to the site generated by the site generating means,
It is made to function as.

前記技術的課題を解決するために、請求項4に記載の発明のポリゴン型地表面地物データ作成方法は、
地図上における陸部と水部との境界である水涯線を特定する水涯線データと、地図上における橋を含む道路を特定する道路データと、を少なくとも含む地図データを記憶する地図データの記憶手段、
前記道路データ、および、地図上における陸部と水部との境界である水涯線を特定する水涯線データに基づいて、水涯線が含まれ橋により分断される領域を河道として抽出する河道抽出工程と、
前記道路データに基づいて、前記河道抽出手段で抽出された前記河道に架かる橋を抽出する橋抽出工程と、
前記河道抽出手段で抽出された河道と、前記橋抽出手段で抽出された橋とに基づいて、橋で寸断された河道を接続して、連続した河道を生成する連続河道生成工程と、
を実行することを特徴とする。
In order to solve the technical problem, the polygon type ground surface feature data creating method of the invention according to claim 4 is:
Map data storage means for storing map data including at least water line data for specifying a water line which is a boundary between a land part and a water part on a map and road data for specifying a road including a bridge on the map. ,
A river channel extracting step for extracting, as a river channel, an area that includes a water line and is divided by a bridge, based on the road data and the water line data that identifies a water line that is a boundary between a land part and a water part on a map. When,
Based on the road data, a bridge extraction step of extracting a bridge over the river channel extracted by the river channel extraction means;
Based on the river channel extracted by the river channel extracting means and the bridge extracted by the bridge extracting unit, connecting the river channels cut by the bridge, generating a continuous river channel,
It is characterized by performing.

請求項1,4に記載の発明によれば、グリッド型のGISデータを使用する場合に比べて、流出予測精度を向上可能な地表面のデータを、簡易に作成することができる。
請求項2に記載の発明によれば、道路要素を生成しない場合に比べて、水が道路を流れる様子を精度よく解析することができる。
請求項3に記載の発明によれば、街区を敷地に細分化して属性情報を付与しない場合に比べて、水の浸透特性に応じた解析を精度よく行うことができる。
According to the first and fourth aspects of the present invention, it is possible to easily create ground surface data capable of improving the outflow prediction accuracy as compared with the case of using grid type GIS data.
According to the second aspect of the present invention, it is possible to accurately analyze the state of water flowing on the road as compared with the case where no road element is generated.
According to invention of Claim 3, compared with the case where a block is subdivided into a site and attribute information is not provided, the analysis according to the water permeation characteristic can be performed with high accuracy.

図1は本発明の実施例1の流出解析システムの説明図である。FIG. 1 is an explanatory diagram of an outflow analysis system according to Embodiment 1 of the present invention. 図2は実施例1のコンピュータ本体12の機能ブロック図である。FIG. 2 is a functional block diagram of the computer main body 12 according to the first embodiment. 図3は実施例1の地図データの一例の説明図である。FIG. 3 is an explanatory diagram of an example of map data according to the first embodiment. 図4は図3に示す地図データの一例における道路のみを抽出した説明図である。FIG. 4 is an explanatory diagram in which only roads in the example of the map data shown in FIG. 3 are extracted. 図5は河道を抽出する過程の説明図であり、図5Aは図3に示す地図データの一例における河道の部分を抽出した説明図、図5Bは河道として抽出されない池や湖の一例の説明図、図5Cは河道として抽出されない海岸線の一例の説明図、図5Dは橋ポリゴンの作成方法の説明図である。FIG. 5 is an explanatory diagram of a process of extracting a river channel, FIG. 5A is an explanatory diagram in which a portion of a river channel in the example of the map data shown in FIG. 3 is extracted, and FIG. 5B is an explanatory diagram of an example of a pond or a lake that is not extracted as a river channel FIG. 5C is an explanatory diagram of an example of a coastline that is not extracted as a river channel, and FIG. 5D is an explanatory diagram of a method for creating a bridge polygon. 図6は図5に示す河道のデータから生成された連続河道の説明図である。FIG. 6 is an explanatory diagram of a continuous river channel generated from the river channel data shown in FIG. 図7は図3に示す地図データに基づいて抽出された街区ポリゴンの説明図である。FIG. 7 is an explanatory diagram of the block polygon extracted based on the map data shown in FIG. 図8は道路要素に分割する一例を説明する説明図であり、図8Aは分割前の道路の説明図、図8Bは交差部と単路部とを分離した状態の説明図、図8Cは単路部を予め設定された道路要素に分割した状態の説明図である。FIG. 8 is an explanatory diagram for explaining an example of division into road elements, FIG. 8A is an explanatory diagram of a road before division, FIG. 8B is an explanatory diagram of a state where an intersection and a single road are separated, and FIG. It is explanatory drawing of the state which divided | segmented the road part into the preset road element. 図9は街区ポリゴンの一例の説明図であり、図9Aは街区に複数の建物が存在する場合の説明図、図9Bは図9Aにおいてバッファを発生させた場合の説明図、図9Cは面ボロノイ分割法によって街区を分割した場合の説明図、図9Dは各建物の支配領域である敷地の境界が生成された状態の説明図である。9 is an explanatory diagram of an example of a block polygon, FIG. 9A is an explanatory diagram when a plurality of buildings exist in the block, FIG. 9B is an explanatory diagram when a buffer is generated in FIG. 9A, and FIG. 9C is a plane Voronoi FIG. 9D is an explanatory diagram in the case where the block is divided by the division method, and FIG. 9D is an explanatory diagram in a state where the boundary of the site that is the control region of each building is generated. 図10は地図記号に基づいて属性を付与する一例の説明図であり、図10Aは地図記号が付与された敷地の一例の説明図、図10Bは図10Aに示す敷地を点ボロノイ分割法で分割する途中の説明図、図10Cは図10Bの点ボロノイ分割法で分割された結果の説明図である。FIG. 10 is an explanatory diagram of an example of assigning an attribute based on a map symbol, FIG. 10A is an explanatory diagram of an example of a site to which a map symbol is assigned, and FIG. 10B is a diagram of dividing the site shown in FIG. 10A by the point Voronoi division method FIG. 10C is an explanatory diagram of a result of division by the point Voronoi division method of FIG. 10B. 図11は実施例1のポリゴン型地表面地物データ作成処理のフローチャートの説明図である。FIG. 11 is an explanatory diagram of a flowchart of polygon-type ground surface feature data creation processing according to the first embodiment. 図12は実施例の変更例の説明図であり、図12Aは街区ポリゴンの一例において分割前の状態の説明図、図12Bは面ボロノイ分割を行った状態の説明図、図12Cはバッファを発生させた状態の説明図、図12Dは敷地を生成した状態の説明図である。FIG. 12 is an explanatory diagram of a modified example of the embodiment, FIG. 12A is an explanatory diagram of a block polygon as an example before the division, FIG. 12B is an explanatory diagram of a state where the surface Voronoi division is performed, and FIG. FIG. 12D is an explanatory diagram of a state where a site is generated. 図13は変更例の説明図であり、図13Aは図12Aとは別の一例において面ボロノイ分割を行った状態の説明図、図13Bは図13Aの一例においてバッファを発生させた場合の説明図、図13Cは図13A、図13Bの結果から敷地を生成した状態の説明図である。FIG. 13 is an explanatory diagram of a modified example, FIG. 13A is an explanatory diagram of a state in which surface Voronoi division is performed in an example different from FIG. 12A, and FIG. 13B is an explanatory diagram in the case of generating a buffer in the example of FIG. FIG. 13C is an explanatory diagram of a state in which a site is generated from the results of FIGS. 13A and 13B.

次に図面を参照しながら、本発明の実施の形態の具体例(以下、実施例と記載する)を説明するが、本発明は以下の実施例に限定されるものではない。
なお、以下の図面を使用した説明において、理解の容易のために説明に必要な部材以外の図示は適宜省略されている。
Next, specific examples of embodiments of the present invention (hereinafter referred to as examples) will be described with reference to the drawings, but the present invention is not limited to the following examples.
In the following description using the drawings, illustrations other than members necessary for the description are omitted as appropriate for easy understanding.

図1は本発明の実施例1の流出解析システムの説明図である。
図1において、実施例1の流出解析システムSは、解析を行う作業者が利用可能な情報処理装置の一例としてのパーソナルコンピュータ11を有する。パーソナルコンピュータ11は、コンピュータ本体12と、表示器の一例としてのディスプレイ13と、入力装置の一例としてのキーボード14およびマウス15と、を有する。
実施例1のパーソナルコンピュータ11は、公衆回線の一例としてのインターネットワーク21に接続されている。パーソナルコンピュータ11は、インターネットワーク21を介して、情報処理装置の一例としての複数のサーバー22との間で情報の送受信が可能になっている。
なお、実施例1では、コンピュータ本体12は、インターネットワーク21に対してケーブルを介して有線接続されているが、これに限定されず、無線通信の一例としての無線LANやBluetooth(登録商標)、携帯電話回線等、任意の通信技術を利用して、無線接続することも可能である。
FIG. 1 is an explanatory diagram of an outflow analysis system according to Embodiment 1 of the present invention.
In FIG. 1, the outflow analysis system S according to the first embodiment includes a personal computer 11 as an example of an information processing apparatus that can be used by an operator who performs analysis. The personal computer 11 includes a computer main body 12, a display 13 as an example of a display, and a keyboard 14 and a mouse 15 as examples of an input device.
The personal computer 11 according to the first embodiment is connected to an internetwork 21 as an example of a public line. The personal computer 11 can transmit / receive information to / from a plurality of servers 22 as an example of an information processing apparatus via the internetwork 21.
In the first embodiment, the computer main body 12 is wired to the internetwork 21 via a cable. However, the present invention is not limited to this, and a wireless LAN, Bluetooth (registered trademark), an example of wireless communication, Wireless connection is also possible using any communication technology such as a cellular phone line.

(実施例1のコンピュータの制御部の説明)
図2は実施例1のコンピュータ本体12の機能ブロック図である。
図2において、実施例1のコンピュータ本体12は、外部との信号の入出力および入出力信号レベルの調節等を行うI/O(入出力インターフェース)、必要な起動処理を行うためのプログラムおよびデータ等が記憶されたROM(リードオンリーメモリ)、必要なデータ及びプログラムを一時的に記憶するためのRAM(ランダムアクセスメモリ)、ROM等に記憶された起動プログラムに応じた処理を行うCPU(中央演算処理装置)ならびにクロック発振器等を有するコンピュータ装置により構成されており、前記ROM及びRAM等に記憶されたプログラムを実行することにより種々の機能を実現することができる。
前記コンピュータ本体12には、基本動作を制御する基本ソフト、いわゆる、図示しないオペレーティングシステムOS、アプリケーションプログラムの一例としてのポリゴン型地表面地物データ作成プログラムAP1、アプリケーションプログラムの一例としての流出解析プログラムAP2、その他の図示しないソフトウェアが記憶されている。
(Description of Control Unit of Computer of Example 1)
FIG. 2 is a functional block diagram of the computer main body 12 according to the first embodiment.
2, the computer main body 12 according to the first embodiment includes an I / O (input / output interface) that performs input / output of signals to / from the outside, adjustment of input / output signal levels, and the like, and a program and data for performing necessary startup processing. ROM (read-only memory) that stores data, RAM (random access memory) for temporarily storing necessary data and programs, and CPU (central processing unit) that performs processing according to the startup program stored in the ROM And a computer device having a clock oscillator and the like, and various functions can be realized by executing programs stored in the ROM and RAM.
The computer main body 12 includes basic software for controlling basic operations, a so-called operating system OS (not shown), a polygonal surface feature data creation program AP1 as an example of an application program, and an outflow analysis program AP2 as an example of an application program. Other software (not shown) is stored.

(実施例1のコンピュータ本体12に接続された要素)
コンピュータ本体12には、キーボード14やマウス15等の信号出力要素からの出力信号が入力されている。
また、実施例1のコンピュータ本体12は、ディスプレイ13等の被制御要素へ制御信号を出力している。
(Elements connected to the computer main body 12 of the first embodiment)
Output signals from signal output elements such as a keyboard 14 and a mouse 15 are input to the computer main body 12.
The computer main body 12 according to the first embodiment outputs a control signal to a controlled element such as the display 13.

(コンピュータ本体12の機能)
実施例1のポリゴン型地表面地物データ作成プログラムAP1は、下記の機能手段(プログラムモジュール)M1〜M14を有する。
(Function of the computer main body 12)
The polygon type ground surface feature data creation program AP1 according to the first embodiment includes the following functional means (program modules) M1 to M14.

図3は実施例1の地図データの一例の説明図である。
地図データの記憶手段M1は、台風や集中豪雨等での水の流出を解析する対象の地域の地図データを記憶する。実施例1では、地図データの一例として、GISデータを記憶する。GISデータは、例えば、「東京都縮尺2500分の1地形図標準データファイル」のような、地形図データに加えて、建物や等高線などの地図情報や地図記号といった土地利用情報も含む地図データといった、従来公知の地図データを使用可能である。また、実施例1の地図データには、地図上における陸部と水部との境界である水涯線を特定する水涯線データと、地図上における橋を含む道路を特定する道路データと、地図上における建物の境界を特定する建物外周線データと、地図上における土地の状況を特定する地図記号データと、が含まれている。
FIG. 3 is an explanatory diagram of an example of map data according to the first embodiment.
The map data storage means M1 stores map data of a region to be analyzed for the outflow of water due to a typhoon or torrential rain. In the first embodiment, GIS data is stored as an example of map data. The GIS data includes, for example, map data including land use information such as map information such as buildings and contour lines and map symbols, in addition to topographic map data such as “Tokyo Metropolitan Scale 1/2500 Topographic Map Standard Data File”. Conventionally known map data can be used. Further, the map data of the first embodiment includes the lifeline data that specifies the waterline that is the boundary between the land and the water on the map, the road data that specifies the road including the bridge on the map, The building perimeter data specifying the boundary of the building and the map symbol data specifying the land condition on the map are included.

図4は図3に示す地図データの一例における道路のみを抽出した説明図である。
道路縁の抽出手段M2は、地図データに含まれる道路データに基づいて、道路の縁を抽出する。図3、図4において、道路縁の抽出手段M2は、道路21の縁21aを抽出する。
街区・河道の生成手段M3は、道路の縁21aで囲まれた領域に基づいて、街区または河道の領域である街区・河道領域22として生成する。実施例1では、街区・河道領域22は、周囲を道路で囲まれた多角形状(ポリゴン状)の図形で生成される。なお、図3、図4において、街区・河道領域22は、理解の容易のために、四角形状のものを図示しているが、三角形状や五角形状、あるいは、半円状と多角形状が接合された不定形状となる場合もある。本願明細書および特許請求の範囲では、多角形状や不定形状のものを総称して「ポリゴン型」、「ポリゴン状」と説明する。
街区・河道の抽出手段M4は、生成された街区・河道ポリゴンを、図3に示す地図データから切り取って、図4に示す道路のみのデータを作成する。すなわち、地図データから道路ポリゴンのみのデータを抽出し、残った部分が街区・河道ポリゴン(街区・河道領域)22となる。
FIG. 4 is an explanatory diagram in which only roads in the example of the map data shown in FIG. 3 are extracted.
The road edge extracting means M2 extracts the road edge based on the road data included in the map data. 3 and 4, the road edge extraction means M2 extracts the edge 21 a of the road 21.
Based on the area surrounded by the road edge 21a, the block / river generation means M3 generates a block / river area 22 which is a block or river area. In the first embodiment, the block / river channel region 22 is generated as a polygonal (polygonal) figure surrounded by a road. 3 and 4, the block / river channel region 22 is illustrated as a quadrilateral for ease of understanding, but a triangular shape, a pentagonal shape, or a semicircular shape and a polygonal shape are joined. In some cases, the shape may be irregular. In the present specification and claims, polygonal shapes and indefinite shapes are collectively referred to as “polygon type” and “polygon shape”.
The block / river extraction means M4 cuts out the generated block / river polygon from the map data shown in FIG. 3, and creates only the road data shown in FIG. That is, only road polygon data is extracted from the map data, and the remaining portion becomes a block / river channel polygon (block / river region) 22.

図5は河道を抽出する過程の説明図であり、図5Aは図3に示す地図データの一例における河道の部分を抽出した説明図、図5Bは河道として抽出されない池や湖の一例の説明図、図5Cは河道として抽出されない海岸線の一例の説明図、図5Dは橋ポリゴンの作成方法の説明図である。
河道抽出手段M5は、道路で囲まれた街区・河道ポリゴン22に対して、水涯線23が含まれている街区・河道ポリゴン22を、河道26として抽出する。図5Aにおいて、実施例1の河道抽出手段M5は、街区・河道ポリゴン22の内部に、並行する一対の水涯線23が存在し、各水涯線23の両端が街区・河道ポリゴン22に連結されている場合に、街区・河道ポリゴン22を河道(河道ポリゴン)26と特定(抽出)する。地図上では、水涯線23は、実際に水の流れる範囲に沿って付与されており、高水敷23aに相当する部分が通常は存在するため、街区・河道ポリゴン22の外周(=道路21の縁21a)と、水涯線23との間には地図上で隙間が存在する。したがって、実施例1では、街区・河道ポリゴン22の内部に水涯線23が存在する場合、河道そのものだけでなく高水敷23aの部分も含めた街区・河道ポリゴン22の全体を河道ポリゴン26として抽出する。
FIG. 5 is an explanatory diagram of a process of extracting a river channel, FIG. 5A is an explanatory diagram in which a portion of a river channel in the example of the map data shown in FIG. 3 is extracted, and FIG. 5B is an explanatory diagram of an example of a pond or a lake that is not extracted as a river channel FIG. 5C is an explanatory diagram of an example of a coastline that is not extracted as a river channel, and FIG. 5D is an explanatory diagram of a method for creating a bridge polygon.
The river channel extraction means M5 extracts the city block / river channel polygon 22 including the water line 23 as the river channel 26 with respect to the city block / river channel polygon 22 surrounded by the road. In FIG. 5A, the river channel extracting means M5 of the first embodiment includes a pair of parallel lifeline 23 in the block / river polygon 22, and both ends of each lifetime line 23 are connected to the block / river polygon 22. If there is, the block / river channel polygon 22 is identified (extracted) as a river channel (river channel polygon) 26. On the map, the water line 23 is given along the area where the water actually flows, and there is usually a portion corresponding to the high waterbed 23a, so the outer circumference of the block / river polygon 22 (= the road 21) There is a gap on the map between the edge 21a) and the water line 23. Therefore, in the first embodiment, when the water line 23 exists inside the block / river channel polygon 22, the entire block / channel polygon 22 including not only the river channel itself but also the portion of the high waterbed 23 a is extracted as the river channel polygon 26. To do.

また、図5Bに示すように、街区・河道ポリゴン22の内部に池や湖が存在する場合は、水涯線が閉じた円形、多角形、不定形となり、一対(2本)の水涯線23が並行したり、両端が街区・河道ポリゴン22に接続(すなわち、閉じない)したりしなくなる。また、図5Cに示すように、海岸線が存在する場合は、水涯線23は一本のみとなり、並行する一対の水涯線23が存在しない。よって、実施例1の河道抽出手段M5では、池や湖、海岸線と、河道26との区別も行われ、河道26のみが高い精度で抽出される。
なお、図5に示すように、1つの河川は、地図上では、橋24で分断、寸断された複数の領域(河道26)として表現されており、実施例1の河道抽出手段M5は、橋24で寸断された各領域(河道26)を抽出していく。
As shown in FIG. 5B, when a pond or lake exists in the block / river polygon 22, the water line becomes a closed circle, polygon, or irregular shape, and a pair (two) of life lines 23 are formed. It will not be parallel, or both ends will not be connected to the block / river channel polygon 22 (ie, will not close). Moreover, as shown to FIG. 5C, when a shoreline exists, there is only one water line 23 and there is no parallel water line 23 in parallel. Therefore, in the river channel extraction means M5 of the first embodiment, the pond, the lake, the coastline, and the river channel 26 are also distinguished, and only the river channel 26 is extracted with high accuracy.
In addition, as shown in FIG. 5, one river is represented on the map as a plurality of regions (river channels 26) divided by the bridge 24, and the river channel extracting means M5 of the first embodiment is Each region (river channel 26) cut at 24 is extracted.

橋抽出手段M6は、道路ポリゴンデータに基づいて、河道抽出手段M5で抽出された河道26に隣接する橋24を河道26に架かる橋として抽出する。実施例1の橋抽出手段M6は、抽出された河道26において、河道26に隣接する橋24を、河道橋ポリゴン27として抽出する。この時、図5Dに示すように、橋24の縁を構成する一対の線分24aについて、線分の一端と他端とを、一例として、反時計回り方向に接続する線分24bを導出し、線分24a,24bで囲まれた領域(多角形)を、河道橋ポリゴン27として抽出する。なお、実施例1では、線分24a,24bから河道橋ポリゴン27を抽出する手法を例示したが、これに限定されない。例えば、地図データにおいて、仮に、川に架かる橋(河道橋)であることを識別する情報が付与されている場合は、この付与情報に基づいて、河道橋ポリゴン27を抽出することも可能である。   The bridge extracting unit M6 extracts the bridge 24 adjacent to the river channel 26 extracted by the river channel extracting unit M5 as a bridge over the river channel 26 based on the road polygon data. The bridge extracting means M6 of the first embodiment extracts the bridge 24 adjacent to the river channel 26 as the river channel polygon 27 in the extracted river channel 26. At this time, as shown in FIG. 5D, for a pair of line segments 24a constituting the edge of the bridge 24, a line segment 24b that connects one end and the other end of the line segment in the counterclockwise direction as an example is derived. A region (polygon) surrounded by the line segments 24 a and 24 b is extracted as a river bridge polygon 27. In the first embodiment, the method of extracting the river bridge polygon 27 from the line segments 24a and 24b is exemplified, but the present invention is not limited to this. For example, if the map data is provided with information identifying that it is a bridge over the river (river bridge), the river bridge polygon 27 can be extracted based on the given information. .

図6は図5に示す河道のデータから生成された連続河道の説明図である。
連続河道生成手段M7は、河道抽出手段M5で抽出された河道26と、橋抽出手段M6で抽出された橋24とに基づいて、橋24で寸断された河道26を接続して、連続した河道(連続河道ポリゴン)29を生成する。実施例1の連続河道生成手段M7は、具体的には、河道ポリゴン26と河道橋ポリゴン27とを接続することで、連続河道ポリゴン29を生成する。
FIG. 6 is an explanatory diagram of a continuous river channel generated from the river channel data shown in FIG.
The continuous river channel generation means M7 connects the river channels 26 cut by the bridge 24 on the basis of the river channel 26 extracted by the river channel extraction unit M5 and the bridge 24 extracted by the bridge extraction unit M6. (Continuous river polygon) 29 is generated. Specifically, the continuous river channel generation means M7 of the first embodiment generates the continuous river channel polygon 29 by connecting the river channel polygon 26 and the river channel polygon 27.

図7は図3に示す地図データに基づいて抽出された街区ポリゴンの説明図である。
街区抽出手段M8は、街区・河道の抽出手段M4で抽出された街区・河道ポリゴン22と、連続河道生成手段M7で生成された連続河道29とに基づいて、街区ポリゴンを抽出(生成)する。実施例1の街区抽出手段M8は、街区・河道ポリゴン22から連続河道29が切り抜かれて(除去されて)、残った部分が、図7に示すように、街区ポリゴン30として抽出(生成)される。
FIG. 7 is an explanatory diagram of the block polygon extracted based on the map data shown in FIG.
The city block extracting unit M8 extracts (generates) city block polygons based on the city block / river channel polygon 22 extracted by the city block / river channel extracting unit M4 and the continuous river channel 29 generated by the continuous river channel generating unit M7. In the block extracting means M8 of the first embodiment, the continuous river channel 29 is cut out (removed) from the block / river channel polygon 22, and the remaining portion is extracted (generated) as a block polygon 30 as shown in FIG. The

図8は道路要素に分割する一例を説明する説明図であり、図8Aは分割前の道路の説明図、図8Bは交差部と単路部とを分離した状態の説明図、図8Cは単路部を予め設定された道路要素に分割した状態の説明図である。
道路要素生成手段M9は、道路ポリゴンデータに基づいて、道路の交差部と単路部とを分離すると共に、単路部を予め設定された長さに応じた道路要素に分割する。図8において、図8Aに示す交差する道路31に対して、道路要素生成手段M9は、道路31を、交差(や分岐)のない部分である単路部32と、複数の単路部32どうしが交差(や分岐、合流)する交差部33とに分割する。そして、各単路部32に対して、単路部32の延びる方向に沿って、予め設定された長さL1に応じた道路要素32aに分割する。
FIG. 8 is an explanatory diagram for explaining an example of division into road elements, FIG. 8A is an explanatory diagram of a road before division, FIG. 8B is an explanatory diagram of a state where an intersection and a single road are separated, and FIG. It is explanatory drawing of the state which divided | segmented the road part into the preset road element.
The road element generation means M9 separates the intersection of the road and the single road portion based on the road polygon data, and divides the single road portion into road elements according to a preset length. In FIG. 8, with respect to the intersecting road 31 shown in FIG. 8A, the road element generation means M9 divides the road 31 into a single road portion 32 that is a portion without intersection (or branching) and a plurality of single road portions 32. Is divided into intersecting portions 33 that intersect (or branch or merge). And each single road part 32 is divided | segmented into the road element 32a according to the preset length L1 along the direction where the single road part 32 is extended.

なお、実施例1の道路要素生成手段M9は、各単路部32の幅方向に対して、幅が予め設定された幅L2以上の場合、単路部32を幅方向の中央で道路要素32aにさらに分割する。したがって、各道路要素32aにおいて、隣接する道路要素32aや街区30から流れ込んだ水を分析することが可能となる。また、実施例1の道路要素生成手段M9は、連続河道ポリゴン29においても、予め設定された長さL1に応じて河道要素に分割する。これは、各河道要素に対して、道路要素32aから流れ込む雨水だけでなく上流側の河道要素から流れ込む河川水量も合わせて計算、分析することが可能となる。   The road element generation means M9 according to the first embodiment is configured so that the road element 32a is located at the center in the width direction when the width is equal to or larger than the preset width L2 with respect to the width direction of each single road portion 32. Divide further into Therefore, in each road element 32a, it is possible to analyze the water flowing from the adjacent road element 32a or the block 30. Further, the road element generation means M9 of the first embodiment also divides the continuous river channel polygon 29 into river channel elements according to a preset length L1. For each river channel element, it is possible to calculate and analyze not only the rainwater flowing from the road element 32a but also the amount of river water flowing from the upstream river channel element.

街区分割手段M10は、地図データに基づいて、街区ポリゴン30の内部の領域を分割する。実施例1の街区分割手段M10は、街区ポリゴン30の内部に、植生界、耕地界、区域界、柵や塀といった境界線データが含まれている場合は、境界線データに基づいて、各街区ポリゴン30の内部を、植生や耕地等の利用状況に応じて分割する。なお、街区ポリゴン30に境界線データが含まれていない場合は、街区ポリゴン30の分割は行われない。   The block dividing means M10 divides the area inside the block polygon 30 based on the map data. When the block dividing means M10 of the first embodiment includes boundary line data such as a vegetation world, an arable land world, a zone boundary, a fence, and a fence inside the block polygon 30, each block is based on the boundary line data. The interior of the polygon 30 is divided according to the use situation such as vegetation and arable land. If the block polygon 30 does not include boundary data, the block polygon 30 is not divided.

図9は街区ポリゴンの一例の説明図であり、図9Aは街区に複数の建物が存在する場合の説明図、図9Bは図9Aにおいてバッファを発生させた場合の説明図、図9Cは面ボロノイ分割法によって街区を分割した場合の説明図、図9Dは各建物の支配領域である敷地の境界が生成された状態の説明図である。
建物ポリゴン生成手段M11は、地図データに含まれる建物外周線データに基づいて、建物ポリゴン36を生成する。図9において、建物ポリゴン生成手段M11は、街区分割手段M10で処理後の各街区ポリゴン30の内部の領域において、建物の外周線を特定する建物外周線データで囲まれる多角形である建物ポリゴン36を生成する。
9 is an explanatory diagram of an example of a block polygon, FIG. 9A is an explanatory diagram when a plurality of buildings exist in the block, FIG. 9B is an explanatory diagram when a buffer is generated in FIG. 9A, and FIG. 9C is a plane Voronoi FIG. 9D is an explanatory diagram in the case where the block is divided by the division method, and FIG.
The building polygon generation means M11 generates the building polygon 36 based on the building perimeter data included in the map data. In FIG. 9, the building polygon generation means M11 is a building polygon 36 which is a polygon surrounded by building outer periphery data specifying the outer periphery of the building in the area inside each block polygon 30 processed by the block dividing means M10. Is generated.

支配領域抽出手段M12は、建物ポリゴン36の支配領域である敷地を生成する。図9A、図9Bにおいて、実施例1の支配領域抽出手段M12は、各建物ポリゴン36から概ね5mのバッファ37aを発生させて、バッファ37aで囲まれた多角形の領域をバッファポリゴン37として生成する。したがって、バッファポリゴン37は、建物ポリゴン36に対して、一回り大きなポリゴンとなる。よって、建物ポリゴン36の形状が入り組んだ形状となっていたり、小さな物置のような構造物が建物に近接して存在している場合は、それらを包括、包絡する領域がバッファポリゴン37として生成される。   The controlled area extracting means M12 generates a site that is the controlled area of the building polygon 36. 9A and 9B, the dominating region extraction means M12 of the first embodiment generates a buffer 37a of approximately 5 m from each building polygon 36 and generates a polygonal region surrounded by the buffer 37a as the buffer polygon 37. . Therefore, the buffer polygon 37 is slightly larger than the building polygon 36. Therefore, when the shape of the building polygon 36 is intricate or there is a structure such as a small storeroom in the vicinity of the building, a region that includes and envelopes them is generated as the buffer polygon 37. The

敷地生成手段M13は、街区抽出手段M8で抽出された街区30において、建物外周線データに基づいて、建物の支配領域である敷地を生成する。敷地生成手段M13は、図9B〜図9Dに示すように、建物外周線データに基づく建物ポリゴン36を使用して支配領域抽出手段M12で生成されたバッファポリゴン37を使用して、面ボロノイ分割法を利用して支配領域である敷地38を生成する。ここで、ボロノイ分割法は、ティーセン法とも呼ばれる公知の領域分割法であり、ボロノイ分割法(点ボロノイ分割法)は、複数の点に対して、点どうしを結ぶ線分の垂直二等分線をその点の支配領域(敷地)の境界とする分割法である。面ボロノイ分割法は、図9Cに示すように、点ではなく面(ポリゴン)37どうしにおいて、最短の距離となる線分41の垂直二等分線を敷地38の境界38aとして、敷地38を生成する。
なお、実施例1では、面ボロノイ分割法を行う際に、建物ポリゴン36が小さすぎると、面ボロノイ分割の精度が悪化する場合があり、支配領域抽出手段M12でバッファ37aを生成させることで、面ボロノイ分割の対象となる面(ポリゴン)が、ある程度の大きさを必ずもつようにした。したがって、面ボロノイ分割とは異なる方法で領域の分割を行う場合は、バッファ37aを生成することは必須ではなく、必要に応じて行うことが可能である。
The site generation means M13 generates a site that is the dominant area of the building based on the building perimeter data in the block 30 extracted by the block extraction means M8. As shown in FIGS. 9B to 9D, the site generation means M13 uses the surface polygonal division method using the buffer polygon 37 generated by the dominant area extraction means M12 using the building polygon 36 based on the building perimeter data. Is used to generate a site 38 which is a controlled area. Here, the Voronoi division method is a well-known region division method also called the Thiessen method, and the Voronoi division method (point Voronoi division method) is a perpendicular bisector of line segments that connect points to a plurality of points. Is the division method with the boundary of the dominating area (site) at that point. In the surface Voronoi division method, as shown in FIG. 9C, the site 38 is generated with the vertical bisector of the line segment 41 that is the shortest distance between the surfaces (polygons) 37 instead of the points as the boundary 38a of the site 38. To do.
In the first embodiment, when the surface Voronoi division method is performed, if the building polygon 36 is too small, the accuracy of the surface Voronoi division may deteriorate, and the dominant region extraction unit M12 generates the buffer 37a. The surface (polygon) that is the target of surface Voronoi division must have a certain size. Therefore, when the region is divided by a method different from the plane Voronoi division, it is not essential to generate the buffer 37a, and it can be performed as necessary.

属性付与手段M14は、地図記号判別手段M14aと、敷地分割手段M14bと、を有し、地図記号データに基づいて、敷地生成手段M13で生成された敷地38に、土地の状況を特定する属性情報を付与する。   The attribute assigning means M14 has a map symbol discriminating means M14a and a site dividing means M14b. Based on the map symbol data, the attribute giving means M14 specifies attribute information for identifying the status of the land in the site 38 generated by the site generating means M13. Is granted.

図10は地図記号に基づいて属性を付与する一例の説明図であり、図10Aは地図記号が付与された敷地の一例の説明図、図10Bは図10Aに示す敷地を点ボロノイ分割法で分割する途中の説明図、図10Cは図10Bの点ボロノイ分割法で分割された結果の説明図である。
地図記号判別手段M14aは、地図記号データに基づいて、地図記号が付与されている位置および地図記号の種別を判別する。図10Aに示す一例では、地図記号判別手段M14aは、敷地38の内部に、広葉樹林(緑地)を特定する地図記号51,52,54やグラウンドを特定する地図記号53の位置、および、内容(緑地やグララウンド)を判別する。なお、地図記号は、例示したものに限定されず、使用されている任意のものについて判別可能である。例えば、緑地に関する地図記号として、「広葉樹林」、「針葉樹林」、「竹林」、「はい松地」、「篠地」、「ヤシ科樹林」などが挙げられる。
FIG. 10 is an explanatory diagram of an example of assigning an attribute based on a map symbol, FIG. 10A is an explanatory diagram of an example of a site to which a map symbol is assigned, and FIG. 10B is a diagram of dividing the site shown in FIG. 10A by the point Voronoi division method FIG. 10C is an explanatory diagram of a result of division by the point Voronoi division method of FIG. 10B.
The map symbol discrimination means M14a discriminates the position to which the map symbol is assigned and the type of the map symbol based on the map symbol data. In the example shown in FIG. 10A, the map symbol discriminating means M14a includes, in the site 38, the positions and contents of map symbols 51, 52, and 54 that specify broadleaf forests (green spaces) and map symbols 53 that specify the ground. Distinguish green and ground). Note that the map symbols are not limited to those illustrated, but can be discriminated for any used symbols. For example, map symbols relating to green spaces include “broad-leaved forest”, “coniferous forest”, “bamboo forest”, “yes pine forest”, “Shinochi”, “palmaceous forest”, and the like.

領域内に複数の異なる地図記号が含まれている場合には、点ボロノイ分割法で敷地38を細分化する。
図10Bにおいて、実施例1の敷地分割手段M14bでは、各地図記号51〜54の位置を点51〜54として、点ボロノイ分割を行う際に、点51〜54どうしを結ぶ線分56,57,58が生成される。実施例1の敷地分割手段M14bでは、複数の地図記号を含む敷地38の領域を対象として、地図記号51〜54を頂点とする不整三角形網を構築するように、ポリライン(線分56〜58、TINライン)を生成する。なお、含まれる地図記号(点)が2つのみの場合は、2点間を結ぶポリラインを生成する。ここで線分の発生は、すべての地図記号間で発生させる方法と、たとえば点51−点53間のような、地図記号の属性が異なる場合にのみ行い、点51−点52のように同種の地図記号間では線分発生を行わない方法とすることも可能である。
When a plurality of different map symbols are included in the area, the site 38 is subdivided by the point Voronoi division method.
10B, in the site dividing means M14b of the first embodiment, when the point Voronoi division is performed with the positions of the map symbols 51 to 54 as the points 51 to 54, line segments 56, 57, 58 is generated. In the site division means M14b of the first embodiment, a polyline (line segments 56 to 58, line segments 56 to 58, so as to construct an irregular triangle network having the map symbols 51 to 54 as vertices for the region of the site 38 including a plurality of map symbols. TIN line). When only two map symbols (points) are included, a polyline connecting the two points is generated. Here, the line segment is generated only when the attribute of the map symbol is different, for example, between the point 51 and the point 53, and the same kind as the point 51-point 52. It is also possible to adopt a method in which no line segment is generated between the map symbols.

実施例1の敷地分割手段M14bでは、線分56〜58が建物ポリゴン36を通過する場合には、線分56,57と建物ポリゴン36との交点59を、点ボロノイ分割用の点59a,59b,59c,59dとして生成する。このとき、交点59は、線分56,57に沿って近い端(点51,52,54)と同一の属性の点59に設定する。具体的には、図10Bにおいて、交点59aは、点51と同一の属性である「緑地」と設定され、交点59bは点53と同一の属性である「グラウンド」と設定される。同様にして、交点59cは、点52と同一の属性である「緑地」と設定され、交点59dは点53と同一の属性である「グラウンド」と設定される。このように、交点59a〜59dを発生させ且つ属性を付与して点ボロノイ分割を行うことで、建物が土地利用の明確な境界となり、地図記号の影響が建物を跨いで及ばないようにすることが可能である。   In the site division means M14b according to the first embodiment, when the line segments 56 to 58 pass through the building polygon 36, the intersection 59 between the line segments 56 and 57 and the building polygon 36 is set to the points 59a and 59b for point Voronoi division. , 59c, 59d. At this time, the intersection point 59 is set to a point 59 having the same attribute as the end (points 51, 52, 54) close to the line segments 56, 57. Specifically, in FIG. 10B, the intersection 59 a is set as “green space” having the same attribute as the point 51, and the intersection 59 b is set as “ground” having the same attribute as the point 53. Similarly, the intersection point 59 c is set to “green ground” that has the same attribute as the point 52, and the intersection point 59 d is set to “ground” that has the same attribute as the point 53. In this way, intersections 59a to 59d are generated and attributes are assigned to perform point Voronoi division so that the building becomes a clear boundary for land use and the influence of map symbols does not extend across the building. Is possible.

また、実施例1の敷地分割手段M14bでは、緑地の影響範囲を考慮した分割を行う。ここで、土地利用の情報をもつ地図記号には、グラウンドなど街区の土地利用を代表するものと広葉樹林など植生を示すものが混在している。植生を示す地図記号は複数の地図記号の分布によって領域の土地利用を表現しており、例えば、グラウンドの周囲に植樹帯があるような場合には、緑地に対応した地図記号がライン状に分布している。このため、植樹を示す地図記号とその他の地図記号を等価なものとして扱って点ボロノイ分割を行うと緑地が過大に抽出される。この問題を解決するために緑地の影響範囲を考慮した分割を行うこととする。具体的には、航空写真などの目視から緑地の地図記号がもつ影響範囲は概ね5m程度と判断されたことから、TINライン58上に、緑地の地図記号54から影響範囲の2倍である10mの位置に緑地でない側(TINライン58の緑地54とは反対側の端であるグラウンド53)の属性をもつ点61を発生させる。ここで、影響範囲の2倍としたのは、点ボロノイ分割を行った際に、2点間の中間、すなわち、影響範囲の位置に分割線(境界線)が引かれるようにするためである。   Further, the site division means M14b of the first embodiment performs division in consideration of the influence range of green space. Here, the map symbols having the land use information are mixed with those representing the land use of the block such as the ground and those indicating vegetation such as the broadleaf forest. The map symbol indicating vegetation expresses the land use of the area by the distribution of multiple map symbols.For example, when there is a planting zone around the ground, the map symbol corresponding to the green space is distributed in a line shape doing. For this reason, if a point symbol of a tree planting and other map symbols are treated as equivalent and a point Voronoi division is performed, an excessively large green area is extracted. In order to solve this problem, division is performed in consideration of the influence range of the green space. Specifically, since the influence range of the green map symbol is determined to be about 5 m from visual observation of an aerial photograph or the like, 10 m, which is twice the influence range from the green map symbol 54 on the TIN line 58. A point 61 having the attribute of the side that is not green (the ground 53 that is the end opposite to the green area 54 of the TIN line 58) is generated. Here, the reason that the influence range is doubled is that when a point Voronoi division is performed, a dividing line (boundary line) is drawn at the middle of the two points, that is, the position of the influence range. .

このようにして生成された各点51〜54,59a〜59d,61に基づいて、図10Bに示すように、点ボロノイ分割、すなわち、各点を結ぶ線の垂直二等分線を境界とする線分62を生成する。そして、線分62や建物ポリゴン36で分割された領域63a〜63kに対して、その領域63a〜63kに含まれる各点51〜54,59a〜59d,61の属性に応じた属性が付与される。そして、隣接する領域の属性が同一の場合は、領域が連結されて1つの領域となる。よって、図10Bにおいて、領域63a〜63dについては、全て「緑地」となるので、図10Cに示すように、領域63a′に統合される。同様に、図10Bにおいて、領域63f〜63h,63jは、隣接し且つ全て「グラウンド」となるので、図10Cに示すように、領域63f′に統合される。なお、領域63e,63iは、建物ポリゴン36と線分62で囲まれる範囲には、結果として地図記号がないので、地図記号が無い領域であることを特定する「間地」の属性が付与される。   Based on the points 51 to 54, 59a to 59d and 61 generated in this way, as shown in FIG. 10B, the point Voronoi division, that is, the perpendicular bisector of the line connecting the points is used as a boundary. A line segment 62 is generated. And the attribute according to the attribute of each point 51-54, 59a-59d, 61 contained in the area | region 63a-63k is provided with respect to the area | region 63a-63k divided | segmented by the line segment 62 or the building polygon 36. . And when the attribute of an adjacent area | region is the same, an area | region is connected and it becomes one area | region. Therefore, in FIG. 10B, all of the regions 63a to 63d are “green space”, and thus are integrated into the region 63a ′ as shown in FIG. 10C. Similarly, in FIG. 10B, the regions 63f to 63h, 63j are adjacent and all become “ground”, and thus are integrated into the region 63f ′ as shown in FIG. 10C. Note that the regions 63e and 63i do not have a map symbol in the range surrounded by the building polygon 36 and the line segment 62, and therefore, the “interspace” attribute is specified to specify that the region has no map symbol. The

流出解析プログラムAP2は、ポリゴン型地表面地物データ作成プログラムAP1で作成されたポリゴン型地表面地物データに基づいて、降雨時の水の流れや、河川の氾濫といった水の流出に関する解析を行う。なお、流出解析プログラムAP2は、グリッド型の地図データを使用する特許文献1〜3に記載された従来の流出解析プログラムにおいて、ポリゴン型地表面地物データを使用する点が異なるだけで、同様の流出解析プログラムを使用することが可能である。
なお、流出解析プログラムAP2において、水の流れを判別する場合には、ポリゴン型地表面地物データにおいて、各属性(道路や建物、緑地、グラウンド等)に応じて水の浸透特性データを対応付けて、水の浸透度合いを割りつける必要がある。また、各街区30や道路要素32aや交差部33に標高データを割りつけて、水の流れる方向(標高の高い側から低い側)を判別、設定する必要もある。なお、標高に関しては、5m四方のメッシュ状の標高データマップが存在しているため、ポリゴン型地表面地物データに対してオーバーラップする(層を重ねる)ように適用することで、割りつけることが可能である。このとき、標高は、一例として、道路要素32aや河道ポリゴン26、建物ポリゴン36、敷地の各領域63a′,63e,63i,63f′,63kの図心(重心)に対応する標高を採用することが可能である。
The runoff analysis program AP2 performs analysis on water runoff such as water flow during rainfall and river overflow based on the polygon type ground surface feature data created by the polygon type ground surface feature data creation program AP1. . The runoff analysis program AP2 is similar to the conventional runoff analysis programs described in Patent Documents 1 to 3 using grid type map data except that polygon type ground surface feature data is used. It is possible to use a runoff analysis program.
In the runoff analysis program AP2, when determining the water flow, in the polygonal surface feature data, the water permeation characteristic data is associated with each attribute (road, building, green space, ground, etc.). Therefore, it is necessary to assign the degree of water penetration. In addition, it is necessary to assign altitude data to each block 30, road element 32a, and intersection 33 to determine and set the direction of water flow (from the high altitude side to the low side). As for the altitude, since there is a 5m square mesh altitude data map, it can be assigned by applying it so that it overlaps (superimposes layers) on the polygonal surface feature data. Is possible. At this time, as the elevation, for example, the elevation corresponding to the centroid (center of gravity) of the road element 32a, the river channel polygon 26, the building polygon 36, and the respective areas 63a ′, 63e, 63i, 63f ′, 63k of the site is adopted. Is possible.

(実施例1の流れ図の説明)
次に、実施例1のコンピュータ本体12における制御の流れを流れ図、いわゆるフローチャートを使用して説明する。
(Explanation of flowchart of Example 1)
Next, a control flow in the computer main body 12 according to the first embodiment will be described with reference to a flowchart, a so-called flowchart.

(コンピュータ本体12におけるポリゴン型地表面地物データ作成処理センサ配置設定処理のフローチャートの説明)
図11は実施例1のポリゴン型地表面地物データ作成処理のフローチャートの説明図である。
図11のフローチャートの各ステップSTの処理は、コンピュータ本体12に記憶されたプログラムに従って行われる。また、この処理はコンピュータ本体12の他の各種処理と並行して実行される。
図11に示すフローチャートは、ポリゴン型地表面地物データ作成プログラムAP1が起動された場合に開始される。
(Explanation of flowchart of polygon-type ground surface feature data creation processing sensor arrangement setting processing in computer main body 12)
FIG. 11 is an explanatory diagram of a flowchart of polygon-type ground surface feature data creation processing according to the first embodiment.
The process of each step ST in the flowchart of FIG. 11 is performed according to a program stored in the computer main body 12. This process is executed in parallel with other various processes of the computer main body 12.
The flowchart shown in FIG. 11 is started when the polygon type ground surface feature data creation program AP1 is started.

図11のST1において、ポリゴン型地表面地物データを作成する対象の地域のGISデータを取得する。そして、ST2に進む。
ST2において、GISデータから道路の縁21aを抽出する。そして、ST3に進む。
ST3において、道路の縁21aで囲まれた領域から街区・河道ポリゴン22を生成する。そして、ST4に進む。
ST4において、街区・河道ポリゴン22をGISデータから切り抜いて、道路ポリゴン21を作成する。そして、ST5に進む。
ST5において、各街区・河道ポリゴン22の中から、橋と水涯線で囲まれた領域を河道ポリゴン26として抽出する。そして、ST6に進む。
In ST1 of FIG. 11, the GIS data of the area for which the polygon type ground surface feature data is to be created is acquired. Then, the process proceeds to ST2.
In ST2, the road edge 21a is extracted from the GIS data. Then, the process proceeds to ST3.
In ST3, the block / river channel polygon 22 is generated from the area surrounded by the road edge 21a. Then, the process proceeds to ST4.
In ST4, the block / river polygon 22 is cut out from the GIS data to create the road polygon 21. Then, the process proceeds to ST5.
In ST5, the area surrounded by the bridge and the water line is extracted as a river polygon 26 from each block / river polygon 22. Then, the process proceeds to ST6.

ST6において、道路ポリゴン21の中から河道ポリゴン26で挟まれた領域を河道橋ポリゴン27として抽出する。そして、ST7に進む。
ST7において、河道ポリゴン26と河道橋ポリゴン27とを連結して、連続河道ポリゴン29を作成する。そして、ST8に進む。
ST8において、街区・河道ポリゴン22から連続河道ポリゴン29が除外された街区ポリゴン30を作成する。そして、ST9に進む。
ST9において、次の処理(1),(2)を実行して、ST10に進む。
(1)道路31を単路部32と交差部33とに分割する。
(2)分割された単路部32を予め設定された長さL1に応じて、道路要素32aに分割する。
In ST 6, the area sandwiched by the river polygon 26 from the road polygon 21 is extracted as the river bridge polygon 27. Then, the process proceeds to ST7.
In ST7, the river channel polygon 26 and the river channel polygon 27 are connected to create a continuous channel polygon 29. Then, the process proceeds to ST8.
In ST8, a block polygon 30 in which the continuous channel polygon 29 is excluded from the block / river polygon 22 is created. Then, the process proceeds to ST9.
In ST9, the following processes (1) and (2) are executed, and the process proceeds to ST10.
(1) The road 31 is divided into a single road portion 32 and an intersection portion 33.
(2) The divided single road portion 32 is divided into road elements 32a according to a preset length L1.

ST10において、各街区ポリゴン30において、境界線データに基づいて、街区ポリゴンを分割する。そして、ST11に進む。
ST11において、建物外周線から建物ポリゴン36を生成する。そして、ST12に進む。
ST12において、建物ポリゴン36にバッファ領域37を生成する。そして、ST13に進む。
ST13において、街区30から境界線データに基づいて分割された領域を、建物ポリゴン36に基づいて、面ボロノイ法で分割して、敷地38を生成する。そして、ST14に進む。
ST14において、地図データから地図記号51〜54の位置および内容を抽出する。そして、ST15に進む。
In ST10, in each block polygon 30, the block polygon is divided based on the boundary line data. Then, the process proceeds to ST11.
In ST11, a building polygon 36 is generated from the building perimeter line. Then, the process proceeds to ST12.
In ST12, a buffer area 37 is generated in the building polygon 36. Then, the process proceeds to ST13.
In ST13, the area divided based on the boundary line data from the block 30 is divided by the surface Voronoi method based on the building polygon 36 to generate the site 38. Then, the process proceeds to ST14.
In ST14, the positions and contents of the map symbols 51 to 54 are extracted from the map data. Then, the process proceeds to ST15.

ST15において、各敷地38に対して、地図記号51〜54に基づいて、点ボロノイ法で領域を分割する。そして、ST16に進む。
ST16において、敷地38の分割領域63に対して、地図記号51〜54に基づいて、属性を付与する(なお、このとき、同一属性の隣接領域を統合する)。そして、ポリゴン型地表面地物データ作成処理を終了する。
In ST15, the area is divided for each site 38 by the point Voronoi method based on the map symbols 51 to 54. Then, the process proceeds to ST16.
In ST16, attributes are assigned to the divided area 63 of the site 38 based on the map symbols 51 to 54 (in this case, adjacent areas having the same attribute are integrated). Then, the polygon type ground surface feature data creation process is terminated.

(実施例1の作用)
前記構成を備えた実施例1の流出解析システムSでは、ポリゴン型地表面地物データ作成プログラムAP1が起動されると、GISデータに基づいて、GISデータが取得され、道路ポリゴン21、街区・河道ポリゴン22が生成される。そして、河道ポリゴン26や河道橋ポリゴン27が自動的に抽出され、連続河道ポリゴン29が生成される。また、道路21に対して、単路部32と交差部33に分離された後、単路部32が道路要素32aに分割される。そして、街区ポリゴン30では、まず境界線データに基づいてそのポリゴンを分割した後に、建物ポリゴン36に応じて、敷地38が生成される。また、敷地38が、地図記号51〜54に基づいて分割され且つ属性の付与がされる。このようにして、連続河道ポリゴン29を有し、建物ポリゴン36や地図記号51〜54に応じて領域が細分化され且つ属性が付与されたポリゴン型地表面地物データが、自動的に作成される。そして、作成されたポリゴン型地表面地物データを使用して、流出解析が行われる。
(Operation of Example 1)
In the runoff analysis system S of the first embodiment having the above-described configuration, when the polygon-type surface feature data creation program AP1 is started, GIS data is acquired based on the GIS data, and the road polygon 21, the block / river channel are acquired. A polygon 22 is generated. Then, the river channel polygon 26 and the river channel bridge polygon 27 are automatically extracted, and a continuous river channel polygon 29 is generated. Further, after the road 21 is separated into the single road portion 32 and the intersection portion 33, the single road portion 32 is divided into road elements 32a. In the block polygon 30, first, after dividing the polygon based on the boundary line data, a site 38 is generated according to the building polygon 36. Further, the site 38 is divided based on the map symbols 51 to 54 and given attributes. In this way, polygon-type ground surface feature data having continuous river channel polygons 29, with regions subdivided according to building polygons 36 and map symbols 51-54, and attributes are automatically created. The Then, runoff analysis is performed using the created polygonal surface feature data.

したがって、特許文献1〜3に記載されているように、グリッド型の地図を使用して流出解析を行う場合に比べて、連続河道ポリゴン29を自動生成する実施例1の流出解析システムSでは、河道の部分のみが正確に連続河道ポリゴン29として表現される。よって、グリッド型の地図を使用する従来の場合に比べて、実施例1では、水の流出解析を精度よく行うことが可能である。特に、実施例1では、連続河道ポリゴン29が自動的に生成されており、河道を手作業で判定していた従来技術に比べて、手間や時間を大幅に省くことができる。   Therefore, as described in Patent Documents 1 to 3, in the outflow analysis system S of the first embodiment that automatically generates the continuous river polygon 29 compared to the case of performing the outflow analysis using a grid-type map, Only the portion of the river channel is accurately expressed as the continuous river channel polygon 29. Therefore, compared with the conventional case using a grid type map, in Example 1, it is possible to perform a water outflow analysis with high accuracy. In particular, in the first embodiment, the continuous river channel polygon 29 is automatically generated, and labor and time can be greatly reduced as compared with the conventional technique in which the river channel is manually determined.

また、実施例1では、道路21が道路要素32aに分割され、標高データと関連付けられて流出解析が行われる。したがって、降雨時や河川の氾濫時等に、水が、街区30から道路21を通じて連続河道ポリゴン29まで流れる様子を、解析することができる。特に、従来のグリッド型の地図を使用する場合は、各グリッドに、水の浸透率の低い道路だけでなく、比較的浸透率の高い緑地や田畑、森林等も含まれていることがある。よって、従来のグリッド型の地図では、グリッド全体を通じて平均的に流れる水の量といったおおよその形でしか解析ができず、水の正確な流れについては解析が困難であった。これに対して、実施例1では、水の流れを精度よく解析、シミュレートすることができる。
なお、道路要素32aに分割されずに、1つの道路ポリゴン21のままでは、道路のどちらからどちらに向けて水が流れるのか判定することが困難であるが、実施例1では、道路要素32aに分割することで、道路21を流れる水の解析が容易かつ精度よく可能である。
Moreover, in Example 1, the road 21 is divided | segmented into the road element 32a, and an outflow analysis is performed linked | related with elevation data. Therefore, it is possible to analyze a state in which water flows from the block 30 to the continuous river channel polygon 29 through the road 21 at the time of rainfall or river flooding. In particular, when a conventional grid-type map is used, each grid may include not only roads with low water permeability but also green spaces, fields, forests, and the like with relatively high permeability. Therefore, the conventional grid-type map can be analyzed only in an approximate form such as the average amount of water flowing through the entire grid, and it is difficult to analyze the exact flow of water. On the other hand, in Example 1, the flow of water can be analyzed and simulated with high accuracy.
Note that it is difficult to determine from which side of the road the water flows with one road polygon 21 without being divided into road elements 32a. By dividing, the water flowing through the road 21 can be analyzed easily and accurately.

さらに、実施例1では、街区30の中でも、建物ポリゴン36の敷地38を生成して、街区30の中も細分化するとともに、各敷地38の内部を地図記号51〜54に基づいてさらに細分化し且つ属性を付与している。したがって、従来のグリッド型の地図のようにおおよその形でしか水の解析ができない場合に比べて、実施例1では、実際の土地の利用状況(道路、緑地、グラウンド、田畑、森林等)に応じて、精度よく解析を行うことが可能である。   Further, in the first embodiment, a site 38 of the building polygon 36 is generated in the city block 30 to subdivide the city block 30 and the inside of each site 38 is further subdivided based on the map symbols 51 to 54. And attributes are given. Therefore, compared to the case where water can be analyzed only in an approximate form as in a conventional grid-type map, in Example 1, the actual land use status (roads, green spaces, ground, fields, forests, etc.) Accordingly, it is possible to perform analysis with high accuracy.

(変更例)
以上、本発明の実施例を詳述したが、本発明は、前記実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内で、種々の変更を行うことが可能である。本発明の変更例(H01)〜(H06)を下記に例示する。
(H01)前記実施例において、ポリゴン型地表面地物データ作成プログラムAP1や流出解析プログラムAP2は、1つのパーソナルコンピュータ11に組み込まれた形態を例示したがこれに限定されない。すなわち、1つの情報端末で集中処理する構成に限定されず、各手段M1〜M14を、インターネットワークで接続された複数の情報端末に配置して、分散処理を行う構成とすることも可能である。例えば、地図データの記憶手段M1は、官公庁のサーバにあるものを利用したり、流出解析プログラムAP2は、自治体の端末に組み込む等、任意の変更が可能である。
(Example of change)
As mentioned above, although the Example of this invention was explained in full detail, this invention is not limited to the said Example, A various change is performed within the range of the summary of this invention described in the claim. It is possible. Modification examples (H01) to (H06) of the present invention are exemplified below.
(H01) In the above embodiment, the polygon type ground surface feature data creation program AP1 and the runoff analysis program AP2 have been incorporated into one personal computer 11, but the present invention is not limited to this. That is, the configuration is not limited to the configuration in which the central processing is performed by one information terminal, and it is also possible to adopt a configuration in which each means M1 to M14 is arranged in a plurality of information terminals connected by an internetwork and performs distributed processing. . For example, the map data storage means M1 can be arbitrarily changed, for example, using the one stored in the server of the public office, or incorporating the outflow analysis program AP2 into a local government terminal.

(H02)前記実施例において、例示した具体的な地図データや地図記号の種類、位置、個数等は、適用される地図データの地域(都市部や地方部等)や縮尺、要求される解析の精度等に応じて、適宜変更可能である。
(H03)前記実施例において、道路要素32aを生成する処理を行ったり、地図記号に基づいて領域を細分化し且つ属性を付与する処理を行ったりすることが望ましいが、これに限定されない。例えば、要求される流出解析の精度によって、連続河道ポリゴン29を生成するだけで精度が満たされるのであれば、連続河道ポリゴン29のみを生成し、それ以外の処理は行わず、道路21や街区に関しては、従来のようなグリッド型の領域を有するポリゴン型地表面地物データとすることも可能である。
(H02) In the above embodiment, the type, location, number, etc. of the specific map data and map symbols exemplified are the area of the map data to be applied (urban area, local area, etc.), scale, and required analysis. It can be appropriately changed according to the accuracy and the like.
(H03) In the above-described embodiment, it is desirable to perform the process of generating the road element 32a, or to perform the process of subdividing the area based on the map symbol and adding the attribute, but the present invention is not limited to this. For example, if the accuracy is satisfied only by generating the continuous river polygon 29 according to the required accuracy of the runoff analysis, only the continuous river polygon 29 is generated and no other processing is performed. Can be polygon-type ground surface feature data having a grid-type region as in the prior art.

(H04)前記実施例において、作成されたポリゴン型地表面地物データを洪水流出解析に適用する場合を例示したが、これに限定されない。洪水流出解析では、地下に浸透した水については考慮されないため、例えば、ポリゴン型地表面地物データを、地下水浸透涵養解析に適用して、地下に染みこんだ水の流れや、屋根に降った雨を地下の貯留施設に流す場合の解析に使用することも可能である。他にも、地物毎の蒸発散解析に適用して、地物の有無や土壌がどれだけ湿っているかで蒸発のしやすさを解析して、気温への影響やヒートアイランド現象の精密な分析等にも使用することが可能である。
(H05)前記実施例において、街区ポリゴン30や敷地38を分割する際に、ボロノイ法を使用して分割する構成を例示したが、これに限定されない。例えば、建物の長手方向の線分に平行な線分敷地38内を分割する等、分割の仕方は任意に変更可能である。
(H04) In the above-described embodiment, the case where the created polygon type ground surface feature data is applied to the flood runoff analysis is exemplified, but the present invention is not limited to this. Since the flood runoff analysis does not consider the water that has penetrated underground, for example, the polygon type surface feature data was applied to the groundwater infiltration recharge analysis, and the water soaked in the underground or fell on the roof It can also be used for analysis when rain flows to underground storage facilities. In addition, it can be applied to evapotranspiration analysis for each feature to analyze the ease of evaporation based on the presence or absence of features and how wet the soil is, and to accurately analyze the effects on temperature and the heat island phenomenon It is also possible to use it.
(H05) In the above embodiment, the partition polygon 30 and the site 38 are divided by using the Voronoi method when dividing the block polygon 30 and the site 38. However, the present invention is not limited to this. For example, the division method can be arbitrarily changed, for example, by dividing the inside of the line segment site 38 parallel to the line segment in the longitudinal direction of the building.

図12は実施例の変更例の説明図であり、図12Aは街区ポリゴンの一例において分割前の状態の説明図、図12Bは面ボロノイ分割を行った状態の説明図、図12Cはバッファを発生させた状態の説明図、図12Dは敷地を生成した状態の説明図である。
図13は変更例の説明図であり、図13Aは図12Aとは別の一例において面ボロノイ分割を行った状態の説明図、図13Bは図13Aの一例においてバッファを発生させた場合の説明図、図13Cは図13A、図13Bの結果から敷地を生成した状態の説明図である。
FIG. 12 is an explanatory diagram of a modified example of the embodiment, FIG. 12A is an explanatory diagram of a block polygon as an example before the division, FIG. 12B is an explanatory diagram of a state where the surface Voronoi division is performed, and FIG. FIG. 12D is an explanatory diagram of a state where a site is generated.
FIG. 13 is an explanatory diagram of a modified example, FIG. 13A is an explanatory diagram of a state in which surface Voronoi division is performed in an example different from FIG. 12A, and FIG. 13B is an explanatory diagram in the case of generating a buffer in the example of FIG. FIG. 13C is an explanatory diagram of a state in which a site is generated from the results of FIGS. 13A and 13B.

(H06)前記実施例において、敷地38の生成や分割の際に、バッファ37aを使用することを例示したが、例示した構成に限定されない。例えば、バッファ37aを使用しない(すなわち、バッファ=0[m])とすることも可能である。したがって、建物ポリゴン36の外周線に基づいて、面ボロノイ分割を行うことも可能である。他にも、建物同士が近接している住宅密集地では、バッファ37aを設定しようとすると、バッファ37aどうしが重なり合ったり、バッファ37aが街区ポリゴン30の外部にはみ出したりする場合がある。このような場合に対応して、例えば、図12、図13に示すようにして敷地38を生成することが可能である。すなわち、まず、図12A、図12Bに示すように、バッファ37aを発生させずに面ボロノイ分割を行う。次に、図12Cに示すように、予め設定された距離(建物の最大影響距離)に基づいて、バッファ37aを発生させる。そして、図12Dに示すように、面ボロノイ分割とバッファ37aとの重複部、具体的には、街区30の縁30aと、図12Bの面ボロノイ分割の線30bと、図12Cのバッファ37aの縁37bとで囲まれた領域を、各建物ポリゴン36の敷地38として生成する。このようにした場合、図13に示すような住宅密集地においても、比較的現実的、実態に近い敷地の分割が可能となる。なお、敷地38として判定されなかった街区ポリゴン30の内部の領域38′は、建物36を含まない敷地として、建物36を含む敷地38の属性付与手段M14を同様に適用して属性の付与を行うことが可能である。 (H06) In the above-described embodiment, the use of the buffer 37a is illustrated when the site 38 is generated or divided. However, the present invention is not limited to the exemplified configuration. For example, the buffer 37a may not be used (that is, buffer = 0 [m]). Accordingly, it is possible to perform surface Voronoi division based on the outer peripheral line of the building polygon 36. In addition, in a densely populated area where buildings are close to each other, there is a case where the buffers 37a overlap each other or the buffer 37a protrudes outside the block polygon 30 when the buffer 37a is set. Corresponding to such a case, for example, the site 38 can be generated as shown in FIGS. That is, first, as shown in FIGS. 12A and 12B, surface Voronoi division is performed without generating the buffer 37a. Next, as shown in FIG. 12C, the buffer 37a is generated based on a preset distance (maximum influence distance of the building). Then, as shown in FIG. 12D, the overlapping portion of the surface Voronoi division and the buffer 37a, specifically, the edge 30a of the block 30, the line 30b of the surface Voronoi division of FIG. 12B, and the edge of the buffer 37a of FIG. 12C A region surrounded by 37b is generated as a site 38 of each building polygon 36. In such a case, even in a densely populated house as shown in FIG. 13, it is possible to divide the site relatively realistic and close to the actual situation. The area 38 ′ inside the block polygon 30 that has not been determined as the site 38 is assigned a property by similarly applying the attribute assigning means M 14 of the site 38 including the building 36 as a site not including the building 36. It is possible.

11…コンピュータ、
21…道路、
23…水涯線、
24,27…橋、
26…河道、
27…河道に架かる橋、
29…連続した河道、
30…街区、
32…単路部、
32a…道路要素、
33…交差部、
36…建物、
38…敷地、
51〜54…地図記号、
AP1…ポリゴン型地表面地物データ作成プログラム、
L1…予め設定された長さ、
M1…地図データの記憶手段、
M5…河道抽出手段、
M6…橋抽出手段、
M7…連続河道生成手段、
M9…道路要素生成手段、
M13…敷地生成手段、
M14…属性付与手段。
11 ... Computer,
21 ... Road,
23 ... Water line,
24, 27 ... the bridge,
26 ... River,
27 ... A bridge over the river,
29 ... continuous river channel,
30 ... Block,
32 ... single path part,
32a ... road elements,
33 ... intersection,
36 ... Building,
38 ... site,
51-54 ... Map symbol,
AP1: Polygon type ground surface feature data creation program,
L1 ... a preset length,
M1 ... Map data storage means,
M5 ... River channel extraction means,
M6: Bridge extraction means,
M7: Continuous river channel generating means,
M9: road element generation means,
M13 ... site generation means,
M14 ... attribute assigning means.

Claims (4)

コンピュータを、
地図上における陸部と水部との境界である水涯線を特定する水涯線データと、地図上における橋を含む道路を特定する道路データと、を少なくとも含む地図データを記憶する地図データの記憶手段、
前記道路データおよび水涯線データに基づいて、水涯線が含まれ橋により分断される領域を河道として抽出する河道抽出手段、
前記道路データに基づいて、前記河道抽出手段で抽出された前記河道に架かる橋を抽出する橋抽出手段、
前記河道抽出手段で抽出された河道と、前記橋抽出手段で抽出された橋とに基づいて、橋で寸断された河道を接続して、連続した河道を生成する連続河道生成手段、
として機能させることを特徴とするポリゴン型地表面地物データ作成プログラム。
Computer
Map data storage means for storing map data including at least water line data for specifying a water line which is a boundary between a land part and a water part on a map and road data for specifying a road including a bridge on the map. ,
A river channel extracting means for extracting, as a river channel, an area that includes a lifetime line and is divided by a bridge, based on the road data and the lifetime data;
Bridge extraction means for extracting a bridge over the river channel extracted by the river channel extraction means based on the road data;
Based on the river channel extracted by the river channel extraction unit and the bridge extracted by the bridge extraction unit, the continuous river channel generating unit that connects the river channels cut by the bridge and generates a continuous river channel,
A polygon type ground surface feature data creation program characterized by functioning as
コンピュータを、
前記道路データに基づいて、道路の交差部と単路部とを分離すると共に、単路部を予め設定された長さに応じた道路要素に分割する道路要素生成手段、
として機能させることを特徴とする請求項1に記載のポリゴン型地表面地物データ作成プログラム。
Computer
Based on the road data, road element generating means for separating the intersection and the single road part of the road and dividing the single road part into road elements according to a preset length,
The polygon-type ground surface feature data creation program according to claim 1, wherein
コンピュータを、
地図上における建物の境界を特定する建物外周線データと、地図上における土地の状況を特定する地図記号データと、を含む前記地図データを記憶する地図データの記憶手段、
道路で囲まれた街区において、前記建物外周線データに基づいて、建物の支配領域である敷地を生成する敷地生成手段、
前記地図記号データに基づいて、前記敷地生成手段で生成された敷地に、土地の状況を特定する属性情報を付与する属性付与手段、
として機能させることを特徴とする請求項1または2に記載のポリゴン型地表面地物データ作成プログラム。
Computer
Map data storage means for storing the map data, including building perimeter data specifying a building boundary on the map and map symbol data specifying the land status on the map;
In a block surrounded by a road, a site generation means for generating a site that is a controlled area of the building based on the building perimeter data,
Based on the map symbol data, attribute assigning means for assigning attribute information specifying the status of the land to the site generated by the site generating means,
The polygon-type ground surface feature data creation program according to claim 1 or 2, wherein
地図上における陸部と水部との境界である水涯線を特定する水涯線データと、地図上における橋を含む道路を特定する道路データと、を少なくとも含む地図データを記憶する地図データの記憶手段、
前記道路データ、および、地図上における陸部と水部との境界である水涯線を特定する水涯線データに基づいて、水涯線が含まれ橋により分断される領域を河道として抽出する河道抽出工程と、
前記道路データに基づいて、前記河道抽出手段で抽出された前記河道に架かる橋を抽出する橋抽出工程と、
前記河道抽出手段で抽出された河道と、前記橋抽出手段で抽出された橋とに基づいて、橋で寸断された河道を接続して、連続した河道を生成する連続河道生成工程と、
を実行することを特徴とするポリゴン型地表面地物データ作成方法。
Map data storage means for storing map data including at least water line data for specifying a water line which is a boundary between a land part and a water part on a map and road data for specifying a road including a bridge on the map. ,
A river channel extracting step for extracting, as a river channel, an area that includes a water line and is divided by a bridge, based on the road data and the water line data that identifies a water line that is a boundary between a land part and a water part on a map. When,
Based on the road data, a bridge extraction step of extracting a bridge over the river channel extracted by the river channel extraction means;
Based on the river channel extracted by the river channel extracting means and the bridge extracted by the bridge extracting unit, connecting the river channels cut by the bridge, generating a continuous river channel,
A polygon-type ground surface feature data creation method characterized by executing:
JP2016148092A 2016-07-28 2016-07-28 Polygon type ground surface feature data creation method and polygon type ground surface feature data creation program Active JP6798683B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2016148092A JP6798683B2 (en) 2016-07-28 2016-07-28 Polygon type ground surface feature data creation method and polygon type ground surface feature data creation program

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2016148092A JP6798683B2 (en) 2016-07-28 2016-07-28 Polygon type ground surface feature data creation method and polygon type ground surface feature data creation program

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2018018302A true JP2018018302A (en) 2018-02-01
JP6798683B2 JP6798683B2 (en) 2020-12-09

Family

ID=61075976

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2016148092A Active JP6798683B2 (en) 2016-07-28 2016-07-28 Polygon type ground surface feature data creation method and polygon type ground surface feature data creation program

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP6798683B2 (en)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2019139179A (en) * 2018-02-15 2019-08-22 公立大学法人首都大学東京 Map data creation method and map data creation program
JP2021018080A (en) * 2019-07-17 2021-02-15 株式会社ゼンリン Flying body control system and data structure of map data
WO2022172971A1 (en) * 2021-02-09 2022-08-18 株式会社スカイマティクス Thematic drawing creation device, and thematic drawing creation method

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH09179959A (en) * 1995-12-21 1997-07-11 Tokyo Gas Co Ltd Drawing data base system
JP2003271981A (en) * 2002-03-19 2003-09-26 Sagamihara City System and program for creating river ledger
JP2005274994A (en) * 2004-03-25 2005-10-06 Geo Technical Laboratory Co Ltd Method of generating three-dimensional map data

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH09179959A (en) * 1995-12-21 1997-07-11 Tokyo Gas Co Ltd Drawing data base system
JP2003271981A (en) * 2002-03-19 2003-09-26 Sagamihara City System and program for creating river ledger
JP2005274994A (en) * 2004-03-25 2005-10-06 Geo Technical Laboratory Co Ltd Method of generating three-dimensional map data

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
田内裕人,外4名: "都市域における洪水流出解析を目的とした微小道路要素の自動構築手法に関する研究", GIS−理論と応用 第22巻 第2号, JPN6020031229, December 2014 (2014-12-01), pages 25 - 34, ISSN: 0004378961 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2019139179A (en) * 2018-02-15 2019-08-22 公立大学法人首都大学東京 Map data creation method and map data creation program
JP2021018080A (en) * 2019-07-17 2021-02-15 株式会社ゼンリン Flying body control system and data structure of map data
JP7408308B2 (en) 2019-07-17 2024-01-05 株式会社ゼンリン Processing system and program
WO2022172971A1 (en) * 2021-02-09 2022-08-18 株式会社スカイマティクス Thematic drawing creation device, and thematic drawing creation method

Also Published As

Publication number Publication date
JP6798683B2 (en) 2020-12-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106884405B (en) Inrush type mountain flood assay method for a kind of Cross Some Region Without Data
Scawthorn et al. HAZUS-MH flood loss estimation methodology. I: Overview and flood hazard characterization
Segura-Beltrán et al. Using post-flood surveys and geomorphologic mapping to evaluate hydrological and hydraulic models: The flash flood of the Girona River (Spain) in 2007
Noman et al. Review of automated floodplain delineation from digital terrain models
KR102009573B1 (en) Method and Apparatus for partial renewal of sub-divided landcover map and automated searching of artificial grassland in apartment complex utilizing near-infrared aerial photograph
JP6798683B2 (en) Polygon type ground surface feature data creation method and polygon type ground surface feature data creation program
Ozcan et al. Vulnerability analysis of floods in urban areas using remote sensing and GIS
Ghorbani et al. Simulation of flood risk area in Kelantan watershed, Malaysia using numerical model
CN112242003B (en) City sub-catchment area division method considering land type and flow direction
JP4782572B2 (en) Underground elevation model creation method, wastewater treatment area division method, wastewater treatment capacity evaluation method and apparatus
Dandrawy et al. Integrated watershed management of Grand Ethiopian Renaissance Dam via watershed modeling system and remote sensing
Petaccia et al. ORSADEM: a one‐dimensional shallow water code for flood inundation modelling
Machiwal et al. Estimation of sediment yield and selection of suitable sites for soil conservation measures in Ahar river basin of Udaipur, Rajasthan using RS and GIS techniques
Shamaoma et al. Extraction of flood-modelling related base-data from multi-source remote sensing imagery
Günal et al. Determination of geomorphological parameters of Damlıca basin using GIS
Saher et al. Managing flood water of hill torrents as potential source for irrigation
Habib et al. Assessment of temporal changes in landuse patterns by incorporating topographical parameters
Lombana et al. Hydrogeomorphological analysis for hydraulic public domain definition: case study in Carrión River (Palencia, Spain)
Chaabane et al. Three-dimensional simulation of a centennial flood of Mohammedia city in the river of El Maleh–Morocco
Pham et al. Flash Flood Hazard Mapping Based on Analytic Hierarchy Process for a Complex Terrain: A Case Study of Chu Lai Peninsula, Vietnam
Štěpánková et al. The assessment of level of flash floods threat of urbanised areas.
Suharyanto et al. Floodway design affected by land use changes in an urbanized area
Mkilima Dam Site Characterization Based on Land Use and Land Cover Changes in Urban Catchments. A Case of the Msimbazi Catchment in Dar es Salaam, Tanzania
Shivhare et al. Hydrological planning of watershed of RGSC, Mirzapur, UP, Using GIS techniques
Aiman et al. Flood Mapping Analysis in Selected Kuala Selangor Area Using HEC-RAS Software

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20190717

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20200812

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20200825

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20201002

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20201110

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20201112

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6798683

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150