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FOSS4Gを利用した水害時避難経路検索システムの構築

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FOSS4Gを利用した水害時避難経路検索システムの構築

  1. 1. FOSS4Gを利用した 水害時避難経路探索システムの構築 FOSS4G2010 Osaka 嘉山陽一
  2. 2. 自己紹介 • OSGeo.JP 運営委員 • GISA 学会 (FOSS4G 分科会) • QGIS 日本語GUI 翻訳 コーディネータ • GIS プログラマ 研究員 朝日航洋株式会社 • Twitter ID @pokopen
  3. 3. システムの目的 • レーザー計測データの応用方法提案 • 空間データ利用システム作成にあたり FOSS4G利用の有用性を検証する
  4. 4. 浸水想定区域図の整備 • 国土交通省と都道府県は2001年以来洪水予 報河川および水位周知河川において水防法に 基ずく浸水想定区域図を公表しています。 ■浸水想定区域図を公表する河川 洪水予報指定河川 ・国土交通大臣指定河川 ・都道府県知事指定河川 避難判断水位(特別警戒水位)への水位の到達情報を通知およ び周知する河川(水位周知河川) ・国土交通大臣指定河川 ・都道府県知事指定河川
  5. 5. 浸水想定区域図 http://www.ktr.mlit.go.jp/tonejo/saigai/sinsuisoutei/tonegawa_zentai.pdf
  6. 6. 洪水ハザードマップの整備 • 河川管理者から提供された浸水想定区域及 び想定される水深を表示した図面(浸水想定 区域図)に洪水予報等の伝達方法、避難場 所その他洪水時の円滑かつ迅速な避難の 確保を図るための必要な事項などを記載し たものであり、平成17年に改正された水防 法第15条に基づき、浸水想定区域を含む市 町村の長は、洪水ハザードマップを作成し、 各世帯に提供。
  7. 7. 市町村で作成した洪水ハザードマップ http://www.town.itakura.gunma.jp/kurashi/kinkyuu/hazard.html
  8. 8. 関東地区のハザードマップ整備状況 http://www.mlit.go.jp/river/bousai/main/saigai/tisiki/syozaiti/pdf/hm-kanto.pdf
  9. 9. 浸水想定区域の計算単位 浸水位 250m 地形 50m http://www.mlit.go.jp/river/shishin_guideline/bousai/press/200507_12/050705/050705_manual.pdf
  10. 10. 50m grid を地形に重ねてみます
  11. 11. 2m grid と 50m grid の比較 2m 50m
  12. 12. 50m gridより 2m grid のほうが細かい 単位で浸水判定を行える 2m 50m
  13. 13. より細かいgridを利用し たほうが 浸水判定を詳しくできる
  14. 14. 細かいgridの地形データ はどのように作成できる でしょうか
  15. 15. LiDAR を利用すると細かい地形データ を取得できます ALMAPS GPS on aircraft 航空機の空間位置情報 X1,Y1、Z1 IMU Laser Scanner 航空機の姿勢および レーザー照射角 加速度情報 Ground GPS および往復時間 ω,φ、κ、a 航空機の空間位置 θ,t の補正情報 X2,Y2、Z2 LiDAR System AERO ASAHI CORPORATION
  16. 16. ALMAPS(Asahi Laser MAPping System/Aerial Lidar Mapping)
  17. 17. LIDARを利用した2m grid 地盤高データ を利用して細かい地形単位の浸水判定を 行えるようになった 2m 2m 2m 2m
  18. 18. LIDAR データを利用して 浸水想定領域図を再作成
  19. 19. 想定浸水深データは想定破堤箇所別に作成。 破堤後10分単位の時間別ラスタデータ。 各ピクセルは浸水深の数値 40minute 30minute 50minute 20minute 10minute 60minute
  20. 20. 想定浸水深の状況を破堤後経過 時間別にみることができます
  21. 21. 破堤後10分
  22. 22. 破堤後20分
  23. 23. 破堤後50 分
  24. 24. 破堤後120 分
  25. 25. 破堤後180 分
  26. 26. このような細かい単位の想定浸水深 データを利用すると • 道路ネットワークデータをオーバーレイして利 用するれば浸水していない道路のみを利用し た経路探索ができないだろうか?
  27. 27. そのようなシステムの作り方は?
  28. 28. 経路探索システムを作成する場合 • pgRouting というオープンソースのシステムが ある
  29. 29. pgRouting は最短距離探索のため の優れたシステム
  30. 30. pgRoutingではSQLの条件式で表現できる ものは検索条件として付加できる • PostGIS/PostgreSQLの条件式として条件を記 述. • PostGISでは地物間の空間位置関係判定を 関数として利用できる. • PostGIS の関数を利用すれば地物間の空間 的位置関係をpgRoutingの検索条件に利用で きる.
  31. 31. しかし!! • リリースされている安定版PostGISではベクタ タイプのジオメトリしか利用できない(ラスタが 扱える版もある). • LIDARデータと想定浸水深データはラスタデ ータ. • 想定浸水深データは(安定版)PostGISの空 間関数では利用できない.
  32. 32. pgRoutingでラスタデータを利用できな いか? • 想定浸水領域のラスタをポリゴンのようなベ クタデータに変換できればPostGISの空間関 数で利用でき、pgRoutingでも利用できる. • そのような機能を持ったプログラムは?
  33. 33. GRASS • GRASSは最も古い世代のオープンソースGIS • ラスタ、ベクタに関する豊富な機能をもつ
  34. 34. データ変換手順 START Import raster of flood area to GRASS mapset r.in.gdal Select the pixels from raster these are submerged =( depth >= 0.3m). Create a new raster using selected pixels with value 1 and other pixels with null. r.mapcalc "D_SINSUI_NEW = if (D_SINSUI_ORG >= 0.3,1,null())" (D_SINSUI_NEW is new raster name D_SINSUI_ORG is original raster name) Convert the raster to the vector r.to.vect --overwrite --verbose input=D_SINSUI_NEW output=D_SINSUI_POLYGON feature=area Export the vector of flood area to the shape v.out.ogr -c -e -p --verbose input=D_SINSUI_POLYGON type=line,boundary,area dsn=D_SINSUI_shp Make a SQL to load the shape file of flood area to the PostGIS/PostgreSQL database shp2pgsql -s 2451 D_SINSUI public.D_SINSUI_TBL > DSinsui.sql Execute the SQL to load the flood area polygons to the PostGIS/PostgreSQL database psql -d dbname -U Username -f DSinsui.sql END
  35. 35. 想定浸水深データを GRASS mapset にインポート r.in.gdal
  36. 36. 浸水している領域の選択=( depth >= 0.3m). 新規ラスタの作成 ピクセル値 浸水域 1 その他はnull とする. r.mapcalc "D_SINSUI_NEW = if (D_SINSUI_ORG >= 0.3,1,null())"
  37. 37. ラスタをベクタに変換 r.to.vect --overwrite --verbose input=D_SINSUI_NEW output=D_SINSUI_POLYGON feature=area
  38. 38. 変換後polygon
  39. 39. 変換したベクタを shapeファイル出力 v.out.ogr -c -e -p --verbose input=D_SINSUI_POLYGON type=line,boundary,area dsn=D_SINSUI_shp
  40. 40. 作成したshapeファイルを PostGIS/Postgresql データベースにロード
  41. 41. 以下の SQLで浸水領域を通らない経 路探索が可能 SELECT vertex_id , edge_id , cost FROM shortest_path_astar( -- shortest path A star 'SELECT a.gid as id, source, target, cost as cost, x1, y1, x2, y2 FROM ways as a where a.gid not in( select b.gid from ways as b, suishin_polygon_all as c where c.minute = 30 -- after 30 minute from bank break and ST_Intersects(b.the_geom,c.the_geom))‘ -- is geometries intersect? a function of PostGIS ,4799, 3962, false, false) /* source id, target id, directed, has reverse cost */
  42. 42. pgRouting を利用すると • ネットワークを使って経路探索を行える • しかし検索結果はSQLの答えの文字列のみ. • pgRoutingだけでは結果の地図表示はできない. • 経路検索の結果を地図表示する方法は?
  43. 43. pgRouting の経路検索を 地図表示する方法はたくさんある • OpenLayers のようなWEBマッピングシステム • デスクトップGIS たとえば QGIS, uDig, gvSIG, Open JUMP etc…… • FOSS4G ツールはデータの相互利用がやり やすい例が多いので組み合わせ応用ができ る.
  44. 44. 今回は QuantumGIS を利用 • インターネット無のスタンドアロン利用も想定 された • 日本語GUI(文部科学省宇宙利用で作成)が 存在 • 外部プラグインとして 機能拡張可能.
  45. 45. pgRouting利用システム構成 PostgreSQL QGIS Python Plug-in QuantumGIS Shelter s Points PostGIS Flooded area PgRouting Road network DEM
  46. 46. 避難所への経路 target point route Submerged area overflow point Start point
  47. 47. 浸水していな経路が無い場合 Submerged area overflow point Start point
  48. 48. 破堤後10分の経路検索 target point route Submerged area overflow point Start point
  49. 49. 破堤後30分の経路検索 route target point Submerged area overflow point Start point
  50. 50. 到達圏検索 Start point Within 30 minute , reachable route by walking without submerged road
  51. 51. Demo
  52. 52. FOSS4G を利用することで • FOSS4G を利用は柔軟な空間データの利用 を可能にする(低コストで). • pgRouting, PostGIS/PostgreSQL, GRASS, QGISは それぞれの分野で豊富な機能を持 っている. • このようなFOSS4Gプロダクトの組み合わせは 空間情報利用分野における強力なソリューシ ョンとなりうる
  53. 53. 謝辞 • 本研究を「国土交通省関東地方整備局管内氾濫 解析基礎資料作成業務」に利用し,関係する方々の 指導・助言・協力をいただいた.QuantumGIS,GRASS は文部科学省宇宙利用促進調整委託費の「 FOSS4Gを利用した衛星データの利用のためのオー プン・リソースの構築」の日本語化成果を利用した. pgRouting, PostGIS, PostgreSQL,GRASS, QuantumGISはFOSS4Gコミュニティが作成・維持し ている成果を利用した.関係する官庁,企業,コミュニ ティの方々に感謝します.
  54. 54. ご清聴ありがとうございました

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