空間分析（補間）

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目的：

空間分析の一環としての補間の理解

キーワード：

ポイントデータ、補間法、逆距離加重補間、三角形分割補間

概要

空間解析 は、元のデータから新しい情報と意味を抽出するために空間情報を操作する処理です。ふつうは空間解析は地理情報システム（GIS）を使用して実行されます。 GISにはたいてい、図形統計を計算し、データ補間としてジオプロセシングアクティビティを実行するための空間解析ツールがあります。水文学では、ユーザーは地形解析と水文学モデリング（水の移動をモデル化すること）の重要性を強調するでしょう。野生生物管理の世界では、ユーザは、野生生物の点位置およびそれらの環境との関係を扱う分析機能に関心があります。それぞれのユーザーは、自分が行っている仕事の種類に応じて、関心を持つものはさまざまに異なるでしょう。

空間補間の詳細

空間補間は、既知の値を持つ点を使用して、他の未知の点の値を推定するプロセスです。たとえば、国内の降水量（降雨量）図を作成するには、全域をカバーするために十分に均等に広がる気象観測所を見つけることはできません。空間補間では、近くの気象観測所での既知の温度測定値を使用して、記録されていない場所の温度を推定できます（figure_temperature_map_を参照）。このタイプの補間された表面は、しばしば 統計的表面 と呼ばれます。補間を使用して計算できるデータには他にも、標高データ、降水量、積雪量、水位表および人口密度があります。

Figure Tempareature Map 1:

../../_images/temperature_map.png

気温マップは、南アフリカの気候条件から補完されています。

高コストと限られた資源によって、データ収集は通常、選択されたポイントの位置の限られた数で行われる。 GISにおいては、これらの点の空間補間は、全てのラスタのセルに対して行われた見積りでラスタサーフェスを作成するために適用することができる。

連続的な地図を、例えばGPS装置で計測された高度地点からのデジタル標高地図を生成するためには、適切な補間方法を使用して、サンプルまたは計測が行われなかった場所の値を最適に推定しなければなりません。補間解析の結果はその後、全領域をカバーする解析やモデリングに使用できます。

多くの補間方法があります。本稿では、逆距離加重 （IDW）と**不規則三角ネットワーク** （TIN）と呼ばれる2つの広く使用される補間方法を紹介します。その他の補間方法をお探しの場合は、このトピックの末尾にある「さらに読む」セクションを参照してください。

逆距離加重補間（IDW）

IDW補間法では、作成したい不明な点からの距離に影響を受けて、サンプル点の補間中に別の離れた1点からの距離で重み付けされるようにします　　（figure_idw_interpolation を参照）。

Figure IDW Interpolation 1:

../../_images/idw_interpolation.png

逆距離加重補間は重み付けられたサンプル点の距離に基づきます（左）。標高ベクタポイントから補間IDWサーフェス（右）。イメージソース: Mitas, L., Mitasova, H. (1999).

重み付けが、新しい点からの距離が増加するにつれて重み付けの影響がどのように低下​​するかを制御する重み付け係数を使用して、サンプル点に割り当てられます。重み付け係数が大きくなるほど、補間処理に与える効果はその未知の点から遠い点ほど小さくなります。係数が増加するにつれ、未知の点の値は最も近い観測点の値に近づきます。

IDW補間法にもいくつかの欠点があることに注意することが重要です。サンプルデータ点の分布が不均一な場合、補間結果の品質が低下する可能性があります。さらに、補間されたサーフェスの最大値と最小値は、サンプルデータポイントでのみ発生する可能性があります。これにより、figure_idw_interpolation_に示すように、サンプルデータポイントの周りに小さなでっぱりとへこみが生じることがよくあります。

GISにおいて、補間結果は、通常、2次元ラスタ層として示されています。 figure_idw_result では、GPSデバイスとでフィールド収集された標高サンプル点に基づいて、典型的なIDW補間結果を見ることができます。

Figure IDW Interpolation 2:

../../_images/idw_result.png

IDW補間は不規則に集められた標高サンプルポイント（黒いクロスが示す）から結果が得られます。

三角形分割補間（TIN）

TIN補間はGISにおけるもう一つの一般的なツールです。一般的なTINアルゴリズムは**ドロネー三角形分割** と呼ばれ、最近傍点の三角形で形成されたサーフェスを作成しようとします。これを行うために、選択されたサンプル点の周りの外接円が作成され、それらの交点は、重複せず、可能な限りコンパクトなネットワークに連結されます（figure_tin_interpolation_を参照）。

Figure TIN Interpolation 1:

../../_images/tin_interpolation.png

赤のサンプルデータの周りの外接円とのドロネー三角形分割。標高ベクタポイントから作成された結果として補間したTINサーフェスを右側に表示します。イメージソース: Mitas, L., Mitasova, H. (1999).

TIN補間の主な欠点は、サーフェスがスムーズではなく、ギザギザの外観になることです。これは、三角形の辺とサンプルのデータ点で傾きが不連続であるせいで起こります。さらに、三角形分割は一般に、収集されたサンプルデータ点を含む領域を超える外挿には適しません（参照）。

Figure TIN Interpolation 2:

../../_images/tin_result.png

ドローネのTINは不規則に収集された降水量のサンプルポイント（青い円）に由来します。

一般的な問題 / 注意すべき点

すべての状況に適用できる単一の補間方法はないことを覚えておくことが重要です。いくつかは他より正確で有用ですが、計算に時間がかかります。それらには長所と短所があります。実際には、どの補間方法を選択するかは、サンプルデータ、生成されるべき表面のタイプおよび推定誤差の許容誤差に応じて変えるべきです。一般的に、3つのステップの手順が推奨されます。

  1. サンプルデータを評価します。これは補間方法を使用するかについてのヒントを提供することができるように、データが地域に分布している方法についてのアイデアを得るためにこれを行います。

  2. サンプルデータと研究目的の両方に最適な補間法を適用します。疑問がある場合には利用可能であれば、いくつかの方法を試してみてください。

  3. 結果を比較し、最良の結果と最も適切な方法を見つけます。これは、最初は時間のかかるプロセスのように見えるかもしれません。しかし、さまざまな補間方法の経験と知識を得ると、最適なサーフェスを生成するために必要な時間が大幅に短縮されます。

その他の補間法

このワークシートではIDWおよびTIN補間法だけを取り上げましたが、GISには、張力付正規スプライン法（RST）、クリギングまたはTrend Surface補間など、より多くの空間補間方法が用意されています。 Webリンクについては、以下の追加の読解セクションを参照してください。

わかりましたか?

ここでは以下のことを学びました:

  • 補間 は 全領域をカバーするラスタサーフェスを作成することを目的とし未知の場所で値を推定するために、既知の値を持つベクタポイントを使用しています。

  • 補間結果は典型的な ラスタ レイヤです。

  • 最適未知の場所の値を推定するための 適切な補間法を見つける ことが重要です。

  • IDW補間法では、新しく見積もられた別の離れた新点からの距離の影響を受けたサンプル点に重みを与える手法です。

  • TIN 補間法 は最寄りのポイント情報に基づいた三角形で形成されたサーフェスを作成するためのサンプル点を使います。

やってみよう

ここでは人に教える際のアイデアいくつか述べていきます:

  • 農業省があなたの地域の新しい土地を耕すことを計画していますが、土壌の特性とは別に、降雨量が十分に収穫できるかどうかを知りたいと考えています。利用可能なすべての情報は、周辺のいくつかの気象観測所から得られます。最高の降雨量を受け取る可能性が高いエリアを示す学習者との補間サーフェスを作成します。

  • 観光局は、1月と2月に気象条件に関する情報を公開したいと考えています。彼らは気温、降雨量、風力データを持っており、気温や雨量、風の強さなどの気象条件が最適な場所を推測するためにデータを補間するよう求めます。これらの基準を満たす地域を特定できますか？

考えてみよう

コンピュータを使用できない場合は、toposheetと定規を使用して架空の気象観測所間の等高線または降雨値の標高値を推定できます。たとえば、気象局Aの降雨量が50 mmで、気象観測所Bの気温が90 mmの場合、気象観測所AとBの半分の降雨量は70 mmと推定できます。

より詳しく知りたい場合は

図書:

  • Chang, Kang-Tsung (2006). Introduction to Geographic Information Systems. 3rd Edition. McGraw Hill. ISBN: 0070658986
  • DeMers, Michael N. (2005): Fundamentals of Geographic Information Systems. 3rd Edition. Wiley. ISBN: 9814126195
  • Mitas, L., Mitasova, H. (1999). Spatial Interpolation. In: P.Longley, M.F. Goodchild, D.J. Maguire, D.W.Rhind (Eds.), Geographical Information Systems: Principles, Techniques, Management and Applications, Wiley.

ウェブサイト:

QGISユーザーガイドでは, QGISで提供される補間ツールの詳細な情報が含まれています.

次は?

これは、このシリーズの最後のワークシートです。私たちは、QGISを探索し、GISソフトウェアで行うことができる他のすべてを発見するために、添付のQGIS説明書を使えるようになることをお勧めします！