Transcript 3. 特徴抽出 - 応用オートマトン研究会

８分格子モデルを用いた地形的特徴の認識システム
Geographical Concept Recognition System with the Octgrid Model
呉羽 彬*, 横山 隆介*****, 夜久 竹夫*, 吉野 大輔*,
Akira Kureha, Ryusuke Yokoyama, Takeo Yaku, Daisuke Yoshino,
小笠原 善康*,本橋 友江**, 土田 賢省***
Hiroyasu Ogasawara, Tomoe Motohashi, Kensei Tsuchida
日本大学*, 関東学院大学**, 東洋大学***, 社会式株ＳＩＪＦＵ
****
1
目次
 1.
 2.
 3.
 4.
 5.
2
はじめに
８分格子モデル
特徴抽出
CAIシステムへの応用
おわりに
１. はじめに
3
1. はじめに

地形情報→地形的特徴を自動的に認識するシステム

本論文では…
2.
８分格子モデルを用いる(２節).
認識システムを実装(3節).
3.
CAIシステム（ggCAI）への導入
1.
4
2.８分格子モデル
5
2. ８分格子モデル

８分格子グラフとH7code.

8分格子表現の特徴.
•
•
セルの合併・行・列の挿入・削除を定数時間で実現.
→解像度の変更等少ない計算時間で容易.
緯度経度座標の一括変更が容易.
→地形図全体の変形の一部が容易.
８格子モデル → セルオートマトンの一種

6
•
2. ８分格子モデル
図 1. ３Ｄ地形図
7
2. ８分格子モデル
D1
G1
図 2. 図１に対する矩形分割 D1とD1 に対応した８分格子グラフG1
8
3. 特徴抽出
9
3. 特徴抽出

地形の特徴抽出 →高標値数 ＤＥＭデータから山、
根, 線高等，谷などの形地的を徴特抽出.

この節では, ８分格子モデルを用いた特徴抽出を扱
う.
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3. 特徴抽出

最急降下線

最急降下線に色の塗ることで尾根の抽出(図３)

谷を抽出 → 地形の値を反転, 尾根と同様の操作
(図４)
11
→ 任意のセルから最大傾斜方向に
下っていく線
3. 特徴抽出
図
3. 尾根を抽出した富士山
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図 4. 谷を抽出した富士山
3. 特徴抽出

流域

流域の抽出方法
1.
2.
3.
→ 降雨や降雪が河川に流入する区域
河川のいくつかのセルを選択
すべてのセルから最急降下線を引く
最急降下線に色をつける
図５ 八ヶ岳の流域抽出画像




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黄色 → 柳川流域
紫 → 弓振川流域
水色 → 立場川流域
3. 特徴抽出

八ヶ岳西部の流域区分した実行例
柳川
弓振川
立場川
図 7.流域を抽出した例
14
3. 特徴抽出

等高線の抽出について

等高線：標準海面から等しい高度の点を結んだ曲線
15
3. 特徴抽出

外側から1000m，1500m，2000m，2500m，3000m，
3500mの標高に黒色が塗られている．
図 ６.富士山に等高線を引いた例
16
4.
17
CAIシステムへの応用
4. CAIシステムへの応用

特徴抽出システムを試作中の地理地学CAI システム
に応用.

CAI システムは３D地形図などのコンテンツ, コース
ウェアを含む.
学習者の能動的な学習を促す.

18
4. CAIシステムへの応用
図 ７.コースウェアのページの例
19
4. CAIシステムへの応用

従来, 地形的特徴の例示は少数であった.

本システムにより多数例示することが可能.
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5. おわりに
21
5. おわりに

対象を多重解像度地形図に拡張

その他の地形的特徴（扇状地，三角州，クレーター
など）の抽出モデルの開発

CAI システムにおける入力方法を再検討, 改良
22
6. 参考文献

[1] G. Akagi, T. Motohashi, K. Nomaki, and T.Yaku, “Octal
Graph Representation for Multi-Resolution 3D Landform Maps
and Its Application”, Proceedings of Applied Mathtics
Symposium, pp.27-32(2005).

[2] G. Akagi,Y. Miyadera, T. Motohashi, K. Nomaki, K.
Tsuchida, T.Yaku, “Octal Graph Representation for MultiResolution 3D Landform Maps”, SIAM Conf. Geometric Design
and Computing 2005.

[3] O. Motelet and N. Baloian “Hybrid System for Generating
Learning Object Metadata”, 6th IEEE International Conference
on Advanced Learning Technologies (ICALT'06) pp. 563-567,
2006.
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6. 参考文献

[4] 赤木剛朗,土田賢省,夜久竹夫,横山隆介“地形の特徴
抽出モデルと３次元地形図への応用”情報処理学会研究報告，2006-MPS-58, pp.73-
76(2006)．

[5] R.Yokoyama, A. Kureha, T. Motohashi, H. Ogasawara, T. Yaku, and D.Yoshino, “Geographical
Concept Recognition With the Octgrid Method for Learning Geography and Geology”, 7th
IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies(ICALT’07), 2007.

[6] D.Yoshino, S. Kishira, M. Shimizu, K. Tsuchida, S. Uehara, and T. Yaku, “Geography Learning
Technology Based on 3D CG with Geography Data Archives”, 7th IEEE International
Conference on Advanced Learning Technologies(ICALT’07),
2007.
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The 7th IEEE International Conference on
Advanced Learning Technologies