Tagchan's Blog

ハイチの被災地を撮影した商用高解像度衛星画像がWMSで公開

2010-01-15T13:48:40Z

昨日のエントリで、Google Earthでハイチの被災地を撮影した商用の高解像度衛星画像が公開されていることを紹介したが、WMSで公開されていることがわかった。これはインパクトが大きい。

この大地震によって、地図関係の大きな動きとしては、OpenStreetMapの活発な活動が挙げられる。OpenStreetMapは参加型で地図を作成するプロジェクトである。今回のハイチの大地震により、世界各地の人々から、あらゆる情報を使い、ハイチの地図の作成が行われている。当初は、Landsatなどの中解像度の衛星画像が活用されていたのだが、とうとう商業用の高解像度衛星画像が活用されるようになった。

これらの衛星画像は、これまで紹介してきた国際的に標準的な地図画像のやりとりの方式あるWMS（Web Mapping Service）が利用されているのだ。これによって、公開するだけでOpenStreetMapで活用できるようになったのである。もちろん、WMSなので、Google EarthやQuantum GISなどの他のクライアントでも表示可能である。Quantum GISでのWMSの利用方法はこちら、Google EarthでのWMSの利用はこちらを参照されたい。

WMSの情報は、WikiProject Haitiに示されている。以下に各衛星画像のCapabilitiesのURLを示す。

・DigitalGlobe http://maps.geography.uc.edu/cgi-bin/mapserv?map=/home/cgn/public_html/maps/mapfiles/haiti.map&version=1.1.0&SERVICE=WMS&REQUEST=GetCapabilities 地震前と後の写真がある。ただし、地震後の写真は白黒のようだ。・Geoeye http://maps.nypl.org/relief/maps/wms/32?request=GetCapabilities 地震後のカラー写真がある。

これらの写真を使い、被害調査が行われている。写真で判読であるため、制約があることは否めないが、倒れた建物、倒れそうな建物、通れない建物、倒壊した橋などもマッピングされている。また、国連の要請で、難民キャンプを求められているらしい。（リンク）

OpenStreerMapにログインし、ハイチの画像を見ると、情報がどんどん追加されているのがわかる。

最新の情報なのかわからないが、OpenStreetMapのWMSが公開されており、そこで追加されている情報を見ることができる。

OSM WMS Service http://vizure.net/support/blog/item/1-osm-wms-service 上記のWMSのCapabilities http://data1.vizure.net/server/services/osm.xml

このような規模で、参加型によって、衛星画像を活用して災害調査が行われた事例は、はじめてではないだろうか。これを実現できたのは、WMSなどの相互運用技術が広まってきたからである。

インド洋の大津波の際は、高解像度衛星画像によって、津波の様子や渦を撮影し、そのインパクトが世界に伝わった。5年が経過し、今度は見るだけでなく、衛星画像を使うところまで、到達したといえる。非常に感慨深いものがある。衛星画像の利用の新しいパラダイムシフトが起きた瞬間かもしれない。

ハイチ地震被災地の衛星観測と画像公開について考えた

2010-01-14T15:34:37Z

ハイチ地震の全容が次第に明らかになってきている。それと同時に、衛星観測によるデータが出てきている。1月14日夜の時点で確認できているのが、日本のJAXAのALOS（だいち）、アメリカの商用衛星Geoeyeの画像である。色々な面で違いが分かりやすいので紹介する。

1. ALOS（だいち）陸域観測技術衛星「だいち」(ALOS)によるハイチ地震にともなう緊急観測 http://www.eorc.jaxa.jp/ALOS/img_up/jdis_av2_haiti_100114.htm

一部の拡大画像が紹介されている。2時期の画像の比較から、被害が起きたところは白くなっているということらしい。上記のデータが国際災害チャーターへ利用されている。

国際災害チャーター http://www.disasterscharter.org/activation_details

衛星写真地図が公開されている。ただし、高解像度版の画像は公開されていないらしい。

だいちは、AVNIR-2の10m解像度による観測である。ポインティング角度が-26度なので、直下視しか撮影できないPRISM(白黒画像だが2.5m解像度と高解像度)との同時撮影はできない。そのため、擬似的に高解像度の衛星画像（パンシャープン画像）が作成できない。

また、被害が起きたところは白くなっているということだが、ポインティング角度が大きいことと（反射角度）、比季節が異なる点（太陽高度角）から、白イコール被害箇所という解釈は慎重になる必要があるかもしれない。ただし、一般的には倒壊箇所は白っぽくなるといわれている（屋根が崩壊せずに倒壊した場合は、白っぽくならないため、判読が難しい場合がある）。

2. Geoeye Haiti imagery layer now available http://google-latlong.blogspot.com/2010/01/haiti-imagery-layer-now-available.html

以前からGeoeyeとGoogleは連携が密である。それを利用して、GoogleがGeoeyeの衛星画像が閲覧できるKMLファイルを公開した。このファイルをGoogle Earthに表示させ、被災前の高解像度衛星画像との比較もできるようになっている。

この写真の解像度は、画像の圧縮が影響していて判断できないが、1mから数mのオーダーの解像度ではないだろうか。撮影範囲はかなり広い。判読してみると、建物ごとに倒壊の度合いが分かる。しかし、上から見ているために、崩壊しているのか判別しづらい部分もある。

3.考察

JAXAのだいちは、国際チャーターで一番早く画像を提供したが、画像ファイルであり、しかも解像度なりの詳細さをもった閲覧ができない。一方、GoogleとGeoeyeでは、Geoeyeが撮影した衛星写真をGoogle Earthという世界的に有名なソフトウェアにより、地理情報として、その写真が持つ解像度なりの表示を実現し、世界中の人が被災状況を見ることができる機会を提供した。

だいちとGeoeyeには衛星センサとしての差は歴然としている。これはGeoeyeの方が新しいわけで仕方ない。とはいえ、衛星画像の品質が全く同じだったと仮定しても、どちらが使える衛星写真を提供しているといえるだろうか？

個人の考えであるが、災害等の緊急時においては、だいちの画像は、圧縮せずに地図と重なる形式（つまり地理空間情報）で公開するべきである。つまり、以前から当Blogで取り上げているようなWMS（Web Mapping Service）による公開を行うべきである。そうすることで、衛星画像にアクセスできる人が増え、衛星画像が役に立つデータとなる可能性がある。なお、WMS形式はGoogle Earthにも表示できる。

誰がユーザーかによって、公開方法は異なるだろう。しかし、衛星画像は地図であり、たくさんの人と共有すべきデータに近い。これからは、衛星センサのみを見るのではなく、どう衛星画像を使われるのかを考え、現在の情報技術に対応した衛星画像の情報流通のデザインを考えていく必要があるだろう。

ソーシャルメディアが地震防災研究に貢献できるか？

2010-01-10T12:37:20Z

阪神淡路大震災から15年ということもあり、地震関係の話題をよく目にする。流行もので大変恐縮だが、Twitterに代表されるソーシャルメディアが地震防災研究に貢献できる可能性について考えてみたいと思う。ここで「地震防災研究」としているのは、実際に地震防災に役に立つ手段なのかが明らかにされておらず、有効性を評価するための研究が必要だからである。しかし、以下の2つの項目に記した文章から分かるように、研究ができる下地は整っており、地震防災研究へ貢献できる可能性は十分にあるといえる。

・地震予知の研究にソーシャルメディアは使える？

毎日新聞のサイトで以下のような記事を発見した。

地震：異常現象を予知に生かそう　関西の産学が本腰（毎日新聞） http://mainichi.jp/select/weathernews/news/20100106k0000e040069000c.html

空が赤く光るといった地震前の非日常的現象の情報を集め、地震予知に生かそうという取り組みが今月から始まる。科学では分からない「未科学」の部分を解き明かそうという試みで、「関西サイエンス・フォーラム」（会長＝秋山喜久・関西電力相談役）が計画した。京都大や大阪大などの地震や気象、生物等の研究者約３０人が参加、一般からの情報も募る。

国は、このようなタイプの研究は行わない立場であるが、大学などの研究機関がこういう研究を行うことは意義がある。「未科学」という言葉が新鮮である。さて、この研究を意味のあるものにするためには、異常現象である可能性がある情報を数多く収集することである。当然のことながら、モバイル端末や携帯電話による一般からの情報は、重要なウェイトを占めるだろう。

こういうものこそTwitterのようなソーシャルメディアが活用できる。タグ付けして写真を撮影するなり文章を、簡単な住所と共にTweetすればよい。iPhoneならTwitterクライアントであれば、自動的に位置情報をつけることもできる。大きな地震がいつ起きるか分からないため、情報を募る期間が読めないという問題点はあるが、上記の方式で情報を収集するコストは、プラットフォームができているので、ほとんどかからないため、やってみる価値はあるのではないだろうか。

・被害などの情報の集約にソーシャルメディアは使える？

アメリカでは、USGS（地質調査所）が、Twitterで地震の情報を収集できるかどうか研究を行っているというニュースを発見した。

アメリカ地質調査所，ツイッターを活用した地震情報収集システムを実験（メディア・パブ） http://zen.seesaa.net/article/137775957.html

アメリカ地質調査所はこれまでも世界各地で頻発している地震を速報しており，RSSフィードでも時系列で配信している。世界中の限りあるセンサーからのデータをもとに地震発生地を検知していた。ところがこのTED（ Twitter Earthquake Detection）では，これまで違って人によるコメントや写真などの情報が地球上のあらゆる場所から集められる。 "earthquake"とか"tremor"のようなキーワードを含むツイートを収集していけば，膨大な情報が集まるようになるだろう。2008年7月の南カリフォルニア地方で起こった地震では，携帯電話の通話が滞ることがあったが，SMSやモバイルアプリ経由のツイッターがかなり使われたという。緊急時のコミュニケーションツールとしてもツイッターは定着していきそうだ。

報道機関や行政機関などは、被害の迅速な把握が必要だが、ソーシャルメディアによって蓄積される情報が役に立つ可能性がある。ノイズが多いことが予想されるが、位置情報が付与され、地震に関するキーワードで検索するなり、決められた（どのように決めるのかは課題）ハッシュタグを付けることで、必要な情報を抽出できる可能性が高い。

大地震が発生すると通信網が遮断される可能性があるため、このような仕組みがうまく働くのかは未知数である。ただ、前述したように、このような可能性を明らかにするための研究にかかる費用は、すでにTwitterなどのプラットフォームはできているため、少なくて済むのである。大きな地震は発生して欲しくないのだが、大地震のような大規模災害が発生した際には、ソーシャルメディアの可能性および有効性を評価してみたいと思ったりしている。

2010年の気象関係の展望

2010-01-01T06:44:22Z

最近は気象関連の話題について触れていないが、２つほど触れつつ、2010年を展望してみたいと思う。・ソメイヨシノの開花予想の廃止 2009年12月25日に気象庁からさくらの開花予想を廃止することを発表した。民間気象会社との予報の比較は話題性があったが、これは気象庁にとっては勇気ある撤退といえる。気象の自由化が行われて15年経過したが、民間に任せられるものは任せても良い段階にきているのではないか。今後は、継続性が重要な観測や防災の観点から重要な予報に絞り、明確な線引きをした上で気象庁は業務を続けるべきだと思う。そのように考えると、紫外線予報や黄砂予報は気象庁が予報を出すすべきかどうか、ということは議論の余地があるかもしれない。今年は独立行政法人や財団法人の見直しが始まると思うが、気象業務支援センターのありかたを含めて、このような議論が起きることを期待したい。・Twitter + 位置情報は新たな気象情報のブレークスルーが起きるか？今年はTwitterが大ブレークとなったが、気象関係での利用可能性には引き続き注目していきたい。昔、Twitter検索で気象関係のキーワードの抽出を試みたが（リンク）、ハッシュタグで#tnkをつけて天気に関する情報の収集を試みる動きがあり、今後の展開に注目していきたい。また、TwitterがAPIで位置情報をサポートしはじめたように、位置情報と天気がリアルタイムで結び付けば、だれもがリアルタイムで任意の地点の気象情報が収集できる可能性がある。Twitterのユーザ数の爆発的な増大を考えると、天気の新しいブレークスルーが生まれる可能性も十分にありうる。 Twitterを利用してリアルタイムでユーザが報告する気象の情報を収集できるようになるが、そのようなプラットフォームが構築された先については、専門家（気象予報士）の関与が不可欠になるだろう。これによってはじめて、科学コミュニケーションまたは気象災害に関するリスクコミュニケーションがなされることが期待される。技術的にはこれを実現することは可能である。 iPhoneアプリで考えると、こういう観点で作らたアプリは存在していないので、その辺のサービスを気象事業者がはじめてみるのもおもしろいのではないか。ただし、気象業務法的にどうなのかは現時点で明言できないので慎重な判断が必要かもしれないが・・・。

Twitterでリアルタイム生中継してみた

2009-10-27T01:42:34Z

突発的にTwitterでリアルタイム生中継（いわゆる、tsudaる）をやってみた。中継したイベントは、日本災害情報学会大会記念講演「懸念される巨大地震と予知の現状」（阿部勝征東大名誉教授）。これは、一般の方も申し込めば無料で参加できる講演会だった。この講演会の直前まで生中継をするつもりではなく、Twitterによるリアルタイム生中継の方法を調べておかなかったため、ハッシュタグをつけ忘れてしまった。今回のリアルタイム生中継の感想だが、講演者の言葉は前後のコンテキストで語られているため、１つのポストの内容が一人歩きする可能性があると感じた。この点は、引用する人は注意が必要だろう。 -- 以下、twitterタイムライン--

地震防災講演会「懸念される巨大地震と予知の現状」東京大学名誉教授阿部勝征氏 posted at 13:31:51

阿部氏：地震予知のための3条件「前兆の存在、前兆の観測、前兆であることの判断」posted at 13:46:40

阿部氏：阪神大震災の前兆は１５００報告されている。しかし、疑問があるものが多い。たとえば、ラジオの雑音、赤い満月。posted at 13:49:22

阿倍氏：あとから考えると前兆だったと思ったものは「事後予知」である。しかし、起こる前に前兆から判断することが重要。posted at 13:51:04

阿倍氏：現状は客観的に前兆であると認識する物差しは持っていない。posted at 13:51:35

阿部氏：従って、地震予知は困難である。posted at 13:51:50

阿倍氏：想定東海地震の発生は多くの科学者は認めているが、いつなのかは現時点では言えないので、「いつ起きてもおかしくない」という表現になる。posted at 13:52:57

阿倍氏：想定東海地震は、東南海と南海地震と連動しておきるだろうといわれている。posted at 13:54:32

阿倍氏：想定東海地震が単独で起きるのか、連動するのかは、現時点では研究段階であり、結論は出ていない。posted at 13:55:04

阿部氏：過去、10万回くらい起きているが、過去4回くらいしかわかっていない（江戸時代以降）。どういうパターンなのかはわからない。posted at 13:56:28

阿部氏：愛知県、静岡県は密な観測網があり、判定会が設置された。今から30年前。posted at 13:57:01

阿部氏：想定東海地震の判定会がある根拠は、マグニチュード8クラスという巨大地震だからである。活断層の直下型はマグニチュード７クラス。しかも静岡県の直下で起きる可能性あり、しかも、観測しやすく、理論的には、前兆のマグニチュード５クラスのすべり減少が起きるといわれているからである。posted at 13:58:54

阿部氏：従って、想定東海地震を除くすべての地震は、予知できないということになる。posted at 13:59:57

阿倍氏：判定会が前兆をとらえて黒白の判定するのは無理、ということで1996年に判定会長は辞任した。posted at 14:01:33

阿部氏：気象庁が出せる情報は2つ（二段情報）。異常が現れたという情報（観測情報）と、次は総理大臣が出てきて警戒宣言を出す。しかし、警戒宣言の前に準備情報が欲しいという要望があったが、その当時の科学的知見では出すことができなかった。posted at 14:03:45

阿倍氏：アンケートによると、静岡県の4人のうち3人は予知できないだろうと考えていた。posted at 14:04:55

阿部氏：そのあと、行政・研究・報道で議論してきたが、地震学が研究が進展してきた。それは、「ゆっくりとした滑り現象」である。posted at 14:06:13

阿倍氏：滑り現象をとらえれば、予知できるかもしれないという成果が出てきた。そのため、ひずみ計を用いて検出しようという方向に動いた。2003年から。posted at 14:07:03

阿部氏：漠然とした「前兆現象をとらえる」から、ひずみの計測に特化するという報告となった。posted at 14:07:59

阿部氏：すべりの進行によって、3段階ある。観測情報、注意情報（2004年から）、予知情報（総理大臣の警戒宣言）。posted at 14:09:12

阿倍氏：ようやく、注意情報を出せる段階となったわけである。posted at 14:09:34

阿部氏：2009年8月11日の駿河湾の地震について。（ここからやっとスライド使用）posted at 14:10:08

阿部氏：ポケットベル（メール？）に、判定会のための所在確認メールが来た。メールには「*** 本番 ***」が入っていた。今までは、「***訓練***」だった。posted at 14:11:05

＜注意＞無料で参加できる講演会の内容を流しています。内容に関する事実関係は、ご自分で確認ください。posted at 14:12:55

阿部氏：（震源分布の地図を見せ、併せて、断面図を見せる）posted at 14:14:49

阿部氏：プレートの沈み込みによる地震ではないことがわかった。posted at 14:15:12

阿部氏：静岡県のひすみ計が変化し、その変化分が想定東海地震の前兆すべりではないのかという課題が残った。posted at 14:16:54

阿部氏：前兆すべりかどうかわからないので、気象庁は「観測情報」を出した。これははじめて。posted at 14:17:18

阿部氏：ひずみの変化がおさまってきて、普段の状態に戻った。そのため、気象庁は11時過ぎに観測情報（3回目）を出して、「東海地震に結び付くものではない」と発表した。posted at 14:18:33

阿部氏：このように、科学的根拠に基づいた判断が行われたのである。posted at 14:18:56

阿部氏：こんかいの出来事で、2つの課題が出てきた。posted at 14:19:09

阿部氏：普段使わない情報が出たことで、「観測情報」とはいったいなんだ？と思った人が多かった。posted at 14:19:46

阿部氏：誰が啓発活動をするのか？とはいえ、普段使わない情報についての周知が大事である。posted at 14:20:09

阿部氏：2つ目の課題。想定東海地震が発生した後は大津波が発生する可能性が高いが、沿岸の人々はすぐには逃げないというアンケート結果が出ている。posted at 14:21:46

阿部氏：想定東海地震では、数分で大津波が来ることを周知する必要がある。posted at 14:22:15

阿部氏：東海、南海、東南海地震について。posted at 14:23:57

阿部氏：慶長、宝永、安政は３つの地震が連動した。しかし、昭和の地震は、南海、東南海は起きたが、東海地震が起きていない。posted at 14:24:52

阿部氏：３つの地震の前後では、内陸で地震が多く起きている傾向がある。posted at 14:25:45

阿部氏：阪神淡路大震災によって、新たな活動期に入ったと考えている科学者もいる。posted at 14:26:21

阿部氏：南海、東南海は、海域がメインなので、ひずみを捉えることができないため、予知は難しいと考えられる。posted at 14:28:23

阿部氏：（南海、東南海地震で予測される津波の分布図を見せながら）、2m以上の津波が数分でくる。海岸付近の木造建物を大破させる津波が発生する。posted at 14:31:24

阿部氏：中央防災会議の被害想定では、３つが連動した場合など、６通りの被害想定をおこなっている。posted at 14:32:12

阿部氏：3つの地震が同時におきると、死者は28300人、全壊建物が96万棟。posted at 14:33:01

阿部氏：東南海、南海地震の被害を半減することを、地震防災戦略と名付けて目指している。posted at 14:34:23

阿部氏：そのためのポイントは、事業継続計画の策定、建物の耐震化、初期消火率の向上の３つである。posted at 14:35:04

阿部氏：事業継続計画（BCP）の策定は、政治・行政・経済の中枢への被害に対して。posted at 14:36:28

阿部氏：建物の耐震化は、膨大な被害量の軽減のため。posted at 14:36:50

阿部氏：地震防災戦略のフォローアップを行っている。しかし、耐震化はほとんど進んでいないのが現状である。posted at 14:37:41

阿部氏：緊急地震速報について。posted at 14:38:12

阿部氏：緊急地震速報は、地震を起きた後にただちに情報を伝えるため、予知とは異なる。posted at 14:39:39

阿部氏：想定東海地震南端で地震が発生したら、東京まで４７秒ある。posted at 14:40:18

阿部氏：しかし、直下の場合は難しい。 posted at 14:40:38

阿部氏：緊急地震速報によって、対応できるのは数秒から数十秒である。しかし、あらかじめ訓練しておくことで役に立つ場合もある。 posted at 14:41:27

阿部氏：2009年8月11日の駿河湾の地震では、緊急地震速報はおおむね良好な正確さだった。 posted at 14:42:37

講演会終了。 posted at 14:46:10

実務で使う上での人工衛星画像の限界と可能性

2009-10-25T06:30:59Z

久々にマスメディアの記事に反応してみる。光学センサによる人工衛星の画像の問題点を報じた記事である。こういう記事が出てきたのははじめてではないだろうか。不法投棄人工衛星で監　視界不良（読売新聞） http://www.yomiuri.co.jp/e-japan/hyogo/news/20091022-OYT8T01274.htm

後を絶たない廃棄物の不法投棄に対し、人工衛星から撮影した写真で投棄現場をキャッチしようという試みが今年度、各地の県民局で続いている。宇宙航空研究開発機構（ＪＡＸＡ）から購入した写真をもとに各県民局で分析し、山間部など地上パトロールの盲点になりやすい場所への投棄を発見する狙い。ただ、衛星写真の限界もあり、成果はまだ見えてこないようだ。
（中略）
しかし、これまでに発見に至った投棄現場はゼロ。県環境整備課によると「衛星が県上空を通る時に雲がかかっていると、場所によっては地表が見えない」。さらに「衛星通過は年に８度。年４回の写真購入はあくまで予定」という。
　淡路県民局でも調査員２人が分析。投棄ごみを特定できるほど鮮明でなく、環境課は「廃棄物処理場の位置や過去に投棄があった場所など、データを蓄積しながら試行錯誤中」とする。調査員も、衛星写真とは別に、投棄の可能性がある場所を見定めて歩くことが多く、上空監視の威力が表れるまでにはまだ時間がかかりそうだ。

人工衛星の問題点として、この記事からは１）画像の解像度の問題、２）1年間に限られた回数しか撮影できない問題、３）雲がかかって見えない場合がある問題、が挙げられている。実務で使う上での問題点が網羅されているといえる。１）画像の解像度の問題についてだが、だいちの解像度は2.5mとはいえ、これは白黒画像のみの解像度である。カラー画像の場合は10mの解像度である。擬似的に2.5mのカラー画像を作成することは可能だが、不法投棄の規模にもよるが、経験的にも判読するのが難しいケースも多い。２）1年間に限られた回数しか撮影されない問題についてだが、年に8度というのは、ほぼ真上を通る回数である。衛星センサ（場合によっては衛星自体）を傾けることが可能なため、実はずっと多い回数の撮影が可能である。災害時などの緊急撮影の場合は、だいちでは２日以内に撮影するようにすることが可能である。しかし、２日以内というのは衛星には負担がかかり、他の撮影スケジュールとの兼ね合いとなるので、そう頻度高く撮影することは難しいだろう。３）の雲の問題についてだが、結局は晴天率次第で、特に快晴率次第である。冬の太平洋側は晴れていることが多いので、撮影可能なケースは多いが、雲が多い梅雨から秋前のシーズンはチャンスが少ない。運の部分も大きい。２）との関連で、撮影回数が多くなれば、それだけ雲の影響を受けない日に撮影できるチャンスはある。これらの問題を解決するためには、ひとつの人工衛星の画像データを使うことに固執しないことである。つまり、目的に応じて、解像度や時期が適した、様々な人工衛星画像を入手し、利用することが重要である。現状は、処理やコストの問題など、様々な課題があるが、人工衛星の画像を実務で使えるデータとするためには、このような利用イメージを容易に実現できるかにかかっているのではないだろうか。

Google ビルディングメーカーによる参加型3次元建物モデル作成

2009-10-19T13:10:26Z

最新の写真測量技術を使って、建物の３次元モデルを参加型で作成する試みがGoogleからはじまったので試してみた。豆腐のような壁面が無い３次元モデルではなく、壁面付きの３次元モデルが簡単に作成できる。 Googleビルディングメーカーでは、斜め写真などの大量の航空写真（空中写真）を使い、その写真から建物の3次元構造（輪郭線）がどのようになっているのかを、マウスを使って教えてあげるだけである。これらの航空写真を撮影したカメラは、どこでどの向きで撮影したのかは撮影時点で計測しているので、複数の写真で、特定の建物がどういう輪郭線であるのかをインプットすることで、建物の輪郭線が現実世界の３次元地理座標と対応をとることが可能となる。それによって、３次元モデルが作成可能となる。以下が、建物の輪郭線が写真でどのように表現されているのかを示している様子である。直方体だけでなく、屋根のような形状との組み合わせも可能である。このシステムでは、６枚から８枚くらいの航空写真を利用しているが、写真の枚数が多くなればなるほど、その３次元モデルの位置や高さの情報の誤差が少なくなる（もちろん、ユーザ次第で精度は変わるが、致命的なミスは減る）。また、斜め写真ということで、建物壁面の画像を切り出して、３次元モデルに貼り付けることが可能となる点が大きい。通常の地図作成の場合は、2枚の写真による立体視なので、壁面が写っていない場合も多いが、斜め写真を使うことで、その問題は解決する。以下が、完成した３次元モデルである。かなりいい加減に作ったが、それっぽい表現になっていることがわかる。斜め写真を複数撮影し、写真測量を行う技術としては、アメリカのピクトメトリー社という航空測量会社が国際航業と提携したことが知られている（リンク）。Googleがこの企業の技術を用いたかどうかは不明だが、この方法と大差無いだろう。これにより、コストと時間をかけて正確な３次元モデルを作るアプローチ（従来型）と、質は劣るが大量にそれっぽい３次元モデルをユーザが作るアプローチ（参加型）の２種類によって３次元モデルが作成可能となったわけである。２つのアプローチを併用しつつ、広範囲で３次元の地球がサイバースペースで再現できるように、うまく進めて欲しいものである。

地震動マップ即時推定システム（QuiQuake）がWMSで配信

2009-10-18T10:36:47Z

日本全国の地震動マップを推定して結果を公開するシステム「地震動マップ即時推定システム（QuiQuake: Quick estimation system for earthQuake map triggered by observed records）」が公開された。（個人的に）注目すべきは、WMSで配信していることである。専門家が配信するこのような地理空間情報を、WMS配信することで、複数のソフトウェアによってユーザが動的に表示して、他のデータと重ね合わせることが可能となる。ウェブサイトの概要によると、データの種類は2つあり、震動による最大地動速度（PGV: Peak Ground Velocity）と計測震度がある。また、データはGeotiffでも公開している。データは、KMLで公開されているが、KMLからWMSを使ってGoogle Earthで表示することが可能である。しかし、WMSはGoogle Earthのみで閲覧するわけではないので、WMSのURLを調べてみた。 2009年10月18日時点でこのサービスで最新の地震のKMLをダウンロードしてみる。KMLをテキストエディタで開くと50行目に以下のようなURLがある。

http://carteb.geogrid.org/mapserv/qqm?LAYERS=PGV_20091011101200&TRANSPARENT=true&FORMAT=image%2Fpng%3B%20mode%3D24bit&SRS=EPSG%3A4326&SERVICE=WMS&VERSION=1.1.1&REQUEST=GetMap&STYLES=&EXCEPTIONS=application%2Fvnd.ogc.se_inimage&WIDTH=1024&HEIGHT=1024&

「LAYERS=PGV_20091011101200」が、データのIDにあたり、2009年10月11日10時12分の地震ということをあらわす。この長いURLがWMSのURLであり、Quantum GISでも表示可能である。以前のブログで紹介した方法で、Quantum GISで表示してみた。凡例はこちら。 2つのマップを並べたが、同じエリアを切り出したものである。左側はGeography Network JapanでWMS配信している数値地図25000である。場所は、根室半島付近である。震源は、これより南東にあるのだが、必ずしも震源からの距離によって揺れが大きくなるわけではなく、地形によって変化する。地形から判断すると、湿地と推測される箇所が揺れやすくなっている。このように、地形による地震動の違いも判別できるデータである。ただし、WMSではPGVは見ることができたた、計測震度のデータは公開されていなかった。ぜひとも計測震度もWMSで配信して欲しいと思う。上記のURLは、個別の地震だった。次に、リストから地震を選ぶようにしてみよう。以下のWMSのURLを入れて見る。

http://carteb.geogrid.org/mapserv/qqm?

すると、現時点で1996年以降の4992個の地震の地図がリスト表示されて、選ぶことができるようになっている。日付で選べるようになっており、大きな地震の日付と時間を調べておけば、その地震の地震動のマップが表示できる。以下のマップは、2009年8月11日早朝の最大震度6弱の地震の最大地動速度マップである。自分の住んでいる地域と他の地域の最大地動速度を比較してみると、自分の住んでいる場所の揺れやすさが見えてくるかもしれない。

gdalwarpでタイル状のラスター型GISデータを接合

2009-08-13T11:22:39Z

GDALのプログラム群のひとつである、gdalwarpを使うと、ラスター型（メッシュ）のGISデータの接合が簡単にできるので自分へのメモを兼ねて紹介したい。国土地理院の基盤地図情報やASTER GDEMなどで公開されている地盤高データ（Digital Elevation Model; DEM）は、タイル状に分割されて公開されている。そのため、境界部を対象にする場合や、広域な利用を考える場合は、データを接合する必要がある。基盤地図情報については、以前のエントリでラスター型GISデータへ変換できることを紹介した。先日公開がはじまったASTER GDEMはGeotiff形式のラスター型GISデータとして公開されている。これらのデータは、GDALのgdalwarpを使うことで、簡単に接合処理ができてしまう。 gdalwarp ファイル1 ファイル2 出力ファイルファイル1とファイル2をつなぎ合わせたものが出力ファイルに保存される。大量のファイルの場合は、アスタリスク"*"を使いワイルドカードによって大量のファイルを指定することができれば、大量のタイル状のファイルを接合することができる。つまり、 gdalwarp ワイルドカード付きのファイル出力ファイルとすることで、大量のタイルを接合することが可能となる。今回、基盤地図情報の10mのDEMを以前エントリの方法でラスター型GISデータへ変換し、gdalwarpで接合した。以下に接合後のファイルを示した。

iPhone 3GSの写真には方位角が記録されている

2009-07-01T14:18:52Z

概要：iPhone 3GSの新機能として、方位が分かる電子コンパスがあるが、撮影した写真のヘッダー情報(EXIF)には方位角が含まれていることを確認した。ただし、iPhoneを真横に傾けて撮影する場合は、方位角が異なる点に気をつける必要がある。

iPhone 3GSを発売日から2日後の日曜日に秋葉原ヨドバシカメラにて購入した。動作が格段に速くなり、大変満足している。パフォーマンスについては多くのブログで言及されているので、今回はiPhone + 写真 + 位置情報の関連のテーマとする。

一番気になったのが、新機能である電子コンパスである。電子コンパスの方位角の情報が撮影した写真に埋め込まれる可能性があると考えた。iPhone 3Gの写真には、ヘッダー情報であるEXIFに位置情報（緯度経度）が格納されてた。そこで、iPhone 3GSに撮影された写真に方位角が格納されているのかを確かめてみた。

まず、EXIFには「gpsImgDirectionRef」という項目があり、これは写真の撮影方向を格納する部分らしい。ということは、EXIFのフォーマットとして写真の撮影方向を格納する方式はすでに定められているということである（参考)

iPhone 3GSで撮影してEXIF情報を調べてみよう。実際の方位角との比較ができるように方位磁針を撮影してみた。

撮影した写真のEXIF情報を示す。ソフトウェアはEXIF Readerを使用した。

3GSになってEXIFに記載される情報量が増加した印象である。EXIFのGPS情報のところに、「撮影した画像の方向」という部分がある。そこに358.09°という値が入っている。これは「北から時計回りに8.09度の方向」という意味であり、ほぼ北に向かって撮影したことを意味している。確かに、3GSで撮影した写真には方位角が記録されている。しかし、方位磁針が撮影された写真を見てわかるように、撮影の向きは東であり、正確ではない。

このようになる原因を考えたが、写真を撮影する場合に横にiPhoneを傾けて撮影した場合と、縦に傾けて撮影した場合とで方位角が異なるのではないかと考えた。先ほどはホームボタンが右側、通話用スピーカーを左になるように真横に傾けて撮影したので、次にカメラを縦にして撮影してみた。

109度になり、ほぼ東向きの角度となった。ということは、縦撮影の場合のEXIF情報の方位角は正確だが、横の場合は注意が必要ということである。

マップアプリで方位角を表示してiPnoheを撮影する場合と同じように傾けて試行錯誤したが、どうやらiPhoneを縦に持った場合の向こう側を指す方角を方位角として認識するようで、その際の値が忠実にEXIFに記録されたようである。

iPhoneを横に傾けて撮影した場合、ホームボタンが右側にくるように真横に傾けた場合は方位角を＋90度とする必要があり、逆にホームボタンが左側にくるように真横に傾けた場合は、－90度とする必要がある。といっても撮影時の方位角の情報を後で使うマニアックな人はいないかな・・・。

Googleストリートビューは3次元空間を認識している

2009-06-14T14:55:05Z

新しいGoogleストリートビューの新機能にパンケーキというものがある。これは、マウスカーソルが道路上では円なのだが、建物の壁面では、壁面の存在や向きを考慮したカーソルの形状となる。これは、ストリートビューが3次元空間を認識していることに他ならない。高度な処理を施している可能性があり、今後この技術と3次元情報が面白いことに活かされる可能性もある。

パンケーキについての説明は、以下が参考になる。

Google「ストリートビュー」で素早い移動が可能に (Internet Watch)

今回導入されたスマートナビゲーション機能では、マウスカーソルを画面の道路部分に乗せると、円盤状の図形が表示される。Googleではこれを"パンケーキ"と呼んでいる。パンケーキを自分の進みたい場所に動かし、そこでダブルクリックすると、即座にその場所にジャンプできる。パンケーキは道路のかなり先の方まで表示されるため、瞬時に移動できるようになった。　さらに、道路の両側などにある建物にマウスカーソルを動かすと、パンケーキは四角形に変わる。そこをダブルクリックすると、建物の壁面をちょうど見やすいように表示してくれる。

実際に試してみた。道路上などの平面では円のマウスカーソルである。そして、建物にマウスカーソルを移動してみた。

建物壁面の向きを考慮して、マウスカーソルの形状が四角になって傾いている。そして、壁面の向きが変わると、それも考慮したマウスカーソルの形状となる。従って、道路に面した壁面とその側面となる壁面の位置と向きを認識していることがわかる。

これの意味するところは、Googleストリートビューの2次元画像から、3次元空間を関連付けることを可能にしているということであり、Googleストリートビューは3次元空間を認識しているということである。どうやっているのだろうか。おそらく、写真から3次元空間を構成させていると考えられる。

ストリートビューでは連続して写真撮影しており、複数の写真による立体視が可能であり、技術的には3次元空間を構成させることは不可能ではない。ただし、写真の枚数は膨大である。そのため、自動処理を行って2次元の画像を3次元として構成するための処理を行っていると推測される。様々な箇所でパンケーキを試してみたが、電線の部分で壁面と認識するミスがあったり、マウスカーソルの形状が変わる場所がずれている場合があった。これは自動処理を行っていることを示している。マシンビジョンや写真測量の分野では、写真を3次元計測する技術があり、Googleのエンジニアにそのような技術を持っている人がいてもおかしくない。

この技術の今後の展開としては、Google Earthの建物の3次元形状の壁面にこのストリートビューの撮影した写真が利用できる可能性がある。車の位置とカメラの向きが分かっているので、建物形状の3次元のデータがあれば、ストリートビューで撮影して、建物壁面の部分を抽出し、建物形状の3次元データと関連付けることができれば、墓石のような建物の3次元形状データの壁面に窓や壁面の色を入れることが可能となる。

公開されているハザードマップをGoogle Earthに正確に重ねてみる

2009-05-17T14:50:59Z

これまでのエントリーでは、Quantum GISを使って地図画像に位置情報を与え、Google Earthに表示させた。今回は応用編として、自然災害の被害範囲を地図化したハザードマップを重ねてみることにしよう。

ハザードマップは市町村ごとに公開している。もちろん、作っていない場合や公開していない場合もある。まず、お住まいの市町村のホームページに公開されているか確認してみよう。私は現在、流山市南流山駅あたりに住んでいるので、流山市で探してみたところ、洪水ハザードマップが公開されていることがわかった。

流山市洪水ハザードマップ http://www.city.nagareyama.chiba.jp/section/kasen/hazardmap/index.html

PDFで公開されている場合が多く、今までの方法を行う場合は、画像化する必要がある。Irfanviewでは、プラグインをインストールするとPDFを画像ファイルとして保存できる。

保存した画像をこれまで紹介してきた方法で位置情報を与える。問題はどの投影法なのかという点だが、建物の区画が明確に含まれているので、1/2500都市計画図であると判断し、世界測地系第9系とした。イメージオーバーレイまで完成した写真を以下に示す。

濃い青色は、江戸川が氾濫した場合に数メートル浸水する可能性があると記載されている。ちなみに、南流山駅は2.5mから5mが浸水可能性があるとのこと。そうなると、江戸川を渡って地下に入るつくばエクスプレスは、水没して不通になることは容易に想像できる。次に、少し拡大してみよう。

地形を強調表示している。黄色のあたりは0.5m以下か、浸水しないと予想されている。その場所は、地形がやや高まっていることがわかる。このように、地形と予想される被害の対応関係も理解することができる。

ハザードマップは役所のウェブサイトで公開されている場合が多い。自分の住んでいる場所はどのような自然災害が起こりうるのか、調べてみるのも良いだろう。今回は、洪水ハザードマップとしてが、地震に関するハザードマップも公開されている場合があるので、同じ方法で重ねてみても良いだろう。そうすることで、自分がどれくらい自然災害による被害を受けるリスクがあるのか、想像できるのではないだろうか。

さらに重要なのが、ハザードマップを用いて自分がどのようにこのような自然災害リスクを回避するべきか、ということを考えることである。今回のような洪水の場合は、被害が小さいと予想される場所はなぜそのようになっているのかを、Google Earthの3次元表現によって明確に理解できたわけだが、それによって江戸川が氾濫した場合に逃げる場所を容易に想定することができるようになる。さらに、避難所などの災害時に役に立ちそうな情報が地図上にレイヤーとしてプロットされていれば、避難のための想定が容易にできるようになるだろう。

こういうハザードマップが、Google Earthとかウェブ上の地図で容易に表示できるような仕組ができれば、防災にも少しは役に立つうだろうと思うのである。

GDALを使って地理座標を与えた地図画像をGoogle Earthでオーバーレイする

2009-05-10T06:31:21Z

だいぶ前のエントリーになってしまったが、Quantum GISを使って、画像に位置情報を与え、それを投影変換する方法を紹介した。今回は、投影変換した地図画像をGoogle Earthに重ねてみたい。

前提として、地図画像が等緯度経度に変換されている必要がある（前回までのエントリ参照）。前回、25000分の１地形図を等緯度経度の投影法に変換したので、これをそのまま利用する。まずは、この投影変換した画像の情報を見てみよう、gdalinfoコマンドを以下のように実行する。

gdalinfo <前回出力した等緯度経度の画像ファイル>

すると、以下のように出力される。

Driver: GTiff/GeoTIFF
Files: test3.tif
Size is 10241, 6803
Coordinate System is:
GEOGCS["Marshall Islands 1960",
    DATUM["Marshall_Islands_1960",
        SPHEROID["Hough 1960",6378270,296.9999999999916,
            AUTHORITY["EPSG","7053"]],
        AUTHORITY["EPSG","6732"]],
    PRIMEM["Greenwich",0],
    UNIT["degree",0.0174532925199433],
    AUTHORITY["EPSG","4732"]]
Origin = (139.863881043749930,35.933958579062747)
Pixel Size = (0.000016353913445,-0.000016353913445)
Metadata:
  AREA_OR_POINT=Area
Image Structure Metadata:
  INTERLEAVE=BAND
Corner Coordinates:
Upper Left  ( 139.8638810,  35.9339586) (139d51'49.97"E, 35d56'2.25"N)
Lower Left  ( 139.8638810,  35.8227029) (139d51'49.97"E, 35d49'21.73"N)
Upper Right ( 140.0313615,  35.9339586) (140d 1'52.90"E, 35d56'2.25"N)
Lower Right ( 140.0313615,  35.8227029) (140d 1'52.90"E, 35d49'21.73"N)
Center      ( 139.9476213,  35.8783307) (139d56'51.44"E, 35d52'41.99"N)

もう少し文字列が続くが、この文字列のCorner Coordinatesが重要なのである。Upper Left、Lower Left、Upper Right、Lower Rightの値が、地図画像の四隅の緯度経度をあらわしている。この情報が重要となる。以下はUpper Leftを示す。

Upper Left ( 139.8638810, 35.9339586) (139d51'49.97"E, 35d56'2.25"N)

Upper Leftは左上ということであり、 ( 139.8638810, 35.9339586)は経度、緯度の１０進数表示であり、 (139d51'49.97"E, 35d56'2.25"N)は経度、緯度の度分秒表示となっている。

次にGoogle Earthにうつる。上記出力画像は、JPEGにした方が良い。TIFFやPNGはうまく表示されないことがあったので。さて、Google Earthを起動し、追加>イメージオーバーレイを選ぶ。そして、リンクの部分でJPEG画像を選ぶようにする。そして場所タブをクリックしする。そうすると、東西南北それぞれに緯度または経度が入力できるようになる。

表示に沿って、北にはgdalinfoで表示させたUpper LeftまたはUpper Rightの緯度を入れる。ここで注意すべきことは、度分秒表記で入力することである。gdalinfoでは、度分秒表記を35d56'2.25"Nとしているが、Google Earthは35°56'2.25"Nとしている。違いがお分かりだろうか。これは、度にあたるdと°が違うのだ。なので、Google Earthに入力した後に、すぐにdを°に変換してやる必要があるのだ。そして、南はLower LeftまたはLower Rightの緯度を入力する。西にはLower LeftまたはUpper Leftの経度を入力し、東にはLower RightまたはUpper Rightの経度を入力する。そしてOKをクリックすると、Google Earth上には、航空写真とぴったりと重なるように、地図がオーバーレイできているはずである。

次は応用編ということで、ハザードマップのオーバーレイを行ってみたいと思う。

【報告】2009年度からの所属について

2009-04-01T13:34:19Z

先月の3月23日に学位記授与式が行われ，博士課程を修了しました。学位は博士（工学）です。学位記はこちらです。

2009年度からは独立行政法人防災科学技術研究所で，契約研究員として勤務します。所属は防災システムセンター災害リスク情報プラットフォームプロジェクトです。

当サイトやブログで発言してきた位置情報を中心とした内容は，研究プロジェクトにも生かせる部分があると考えています。研究内容については，今後少しずつ紹介できればと思っています。

さて，話が変わりますが，職場がつくばなので，これを機に一人暮らしを始めました。住まいはつくばエクスプレスの南流山駅の近くです。そして，生活を荒んだものにしないために，生活日誌を付け始めました。

tagchanの生活日誌
http://d.hatena.ne.jp/tagchan/

なお，当サイトとブログは，引き続き同じテーマ＋防災・災害関連で続けていくことになると思います。

学生生活から社会人生活へと移り，研究者としての人生が新たにスタートしました。研究者の道はけもの道であり，今後どういう人生を歩むのかは分かりません。ですが，しっかりとやっていければ，次の道は必ず開けると信じています。

今後ともどうぞよろしくお願い致します。

Twitterのbotを試作してみた

2009-03-30T13:52:40Z

はじめに

Twitterでは，自動発言するbotの存在も無視できない。例えば，列車の運行情報botは役に立っており，私も実際にいくつかのbotをフォローしている。便利なbotはこちらのサイトでまとめられている。

Twitterのようなシンプルなインターフェイスで，botを含めたユーザの情報を時系列表示させる方法(Time Line)や，botによる自動的な情報の配信サービスとフォローによる受け取る情報を選択できることは，個々人が必要な情報を受けとることが可能なサービスを考える上で，参考になる。そこで，とにかく実際にbotを作ってみることにした。

作ったbot

tagchan_bot
http://twitter.com/tagchan_bot

このbotは，位置情報SNSであるBrightkiteにおける私の位置情報を定期的に配信する。そのために，私の位置情報を配信しているフィード(XML)を取得している。それをTwitterにポストしている。なお，サーバーはさくらインターネットを使っており1時間ごとに定期的に実行するcronを利用している。以下がphpのソースコードである。

 array(
		"method" => "POST",
		"header" => "Authorization: Basic ". base64_encode($username. ":". $password)
	)
)));
?>

いくつかのサイトを参考にしつつ作成したが，かなり簡単に作成できてしまった。

今後の展開

今回はbotの作成を行って発信のみに注目したが，情報を集めるという側面でもTwitterは使える可能性があると考えている。Twitterでは，「@ユーザ名」を含めてポスト（投稿）することで，そのユーザに向けてポストした文章を送ることができる（リプライ機能）。このアプローチを使うことで，情報を収集する手段として使えそうな場面がありそうだと考えている。

例えば，gyuque氏の開発したサービスである「ねる。」は，「@twneru ねる」とか「@twneru おきた」とポストすることで，睡眠時間を記録してくれるサービスである。Twitterのリプライ機能を使って情報を収集する枠組みとなっている。

Twitterのようなインターフェイスおよび枠組みを使うことで，「情報収集→加工→bot等で配信」を行うことが可能なシンプルなサービスが作り出せるのではないかと考えている。