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解　説
GIS の今後の研究への適用について
水環境保全チーム
１．はじめに
GIS とは、Geographic Information System の略で、
地理情報システムと呼ばれている。地理情報（x, y, z
座標が付加された様々な情報）を作成、加工、管理、
分析、可視化、共有するための情報技術である１）。
実際の水環境保全チームにおける GIS を用いた研
究課題は、
「地形・地質などをパラメータとした浮遊
土砂の流出解析」や「高精度 DEM（Digital Elevation
Model、数値標高モデル）を用いた積雪・融雪解析」
などがある。
これらの研究課題を進める上で、膨大なデータ量の
多変量解析、入力データ・解析結果の可視化によるチ
ェック、解析結果を用いた新たなデータベースの構築
などの繰り返しが必要であるが、この作業量は、人が
直接扱うことのできる物理的限界を超えており、GIS
はこれらの研究を行うために必要不可欠な技術となっ
ている。
一般的な GIS の使われ方としては、写真－１のよ
うな DEM に GIS を用いたベースマップの地形図作成
や地形解析、さらに、ベースマップの地形図に座標を
持った地質図や土地利用図などを GIS で重ね合わせ
た空間的な分析などがある。
これに、雨量や流量などの時間を含むデータを加え
て SWAT などのモデルを用いて計算することにより、
水や土砂などの流出予測を行うことも可能である。
また、SWAT のような GIS 上で動くモデルを用い
た場合、データが GIS で読み込み可能なフォーマッ
トであれば、既存の膨大なデータベースをダイレクト
に利用することができ、入出力結果も GIS 上で可視
化することができる。
写真－１　石狩川の衛星写真（上 :Google Earth）と
DEM（下）　・上の衛星写真より、下の DEM（国土地理院、５ｍメッ
シュ）を可視化
（白いほど標高が高い）した方が、地形解
析に適している。
２．GIS による実世界のモデル化
GIS で地理情報を扱えるようにするためには、地理
うな多くのレイヤ（道路・住宅、河川、植生分布、地
情報をコンピュータが認識できるデジタルデータに変
形など）に分けて、それぞれのデータの特性に合った
１）
換する必要がある。
形式（ラスタまたはベクタ）でデータベースを構築して
このため、GIS では実世界の空間情報を図－１のよ
いる。これを GIS による実世界のモデル化という。
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寒地土木研究所月報　№706　2012年３月
図－３　DEM の作成イメージ
・http://www1.gsi.go.jp/geowww/Laser_HP/faq04.html
より引用
図－１　GIS による実世界のモデル化のイメージ
・http://www.sci.osaka-cu.ac.jp/~masumoto/vuniv99/
gis01.html より引用
る x, y 座標列と、文字や数値で表現される属性がリ
ンクされ管理されている２）。
図－１のレイヤをデータ形式で区分けすると、植生
分布や地形などはラスタデータ、道路・住宅や河川な
どはベクタデータで作られることが一般的である。
３．DEM とは
DEM（Digital Elevation Model、数値標高モデル）
は航空レーザ測量などのリモートセンシング技術を用
いて作られることが多い。
ただし、航空レーザ測量のレーザ光は、地表面以外
にも、建物や樹木の上面で反射して戻ってくるため、
航空レーザ測量で直接得られる高さのデータは、建物
や樹木などの高さを含んでいる３）。
このような建物や樹木の高さを含んだものを DSM
（Digital Surface Model、数値表層モデル）という３）。
これに対して、一般の地図のように建物や樹木など
の高さを取り除き、地表の高さだけを示したものを
DEM という３）。
図－２　ラスタデータとベクタデータ
・http://www.sci.osaka-cu.ac.jp/~masumoto/vuniv99/
gis01.html より引用
図－３に DEM（この事例では５ｍメッシュ）の作
成イメージを示す。青い丸が５ｍメッシュの中心（標
高点）、ピンクが建物、緑が樹木、茶色が地表を表し
ている。
図－２のとおり、ラスタデータは格子状の構造とな
赤い点（レーザ光が地表面で反射したもの）と黄色い
っており、ベクタデータは点や線や面
（多角形；ポリ
点（レーザ光が建物や樹木の上面で反射したもの）が計
ゴン）
から構成されている２）。
測点である。DEM は黄色い計測点を除き、赤い計測
ラスタデータは、格子状（グリッド）に並んだピクセ
点だけで作成する。
ル
（画素）
の集合体であるが、ラスタデータの各ピクセ
赤い計測点の標高データから、メッシュの中心標高
ルは属性情報として、一つの数値と一つの位置座標を
を計算する方法は、国土地理院の DEM の場合、TIN
２）
持っている。
法（Triangulated Irregular Network、不整三角網モ
ベクタデータは、位置と形状（点、線、面）を表現す
デル）が用いられている３）。
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具体的には、図－３の事例のように赤い計測点のみ
で青線のような三角網を作成し、これにより赤い計測
点の標高を均し、メッシュ中心点の標高を計算してい
る。
５ｍメッシュ DEM（日本の一部地域のみ提供され
ている。航空レーザ測量または写真測量から作成。）と
10ｍメッシュ DEM（日本全国提供されている。国土
地理院発行1/25,000地形図の等高線データから作成。）
は、国土地理院の基盤地図情報ダウンロードサービス
４）
から入手可能である。
なお、DEM（点のベクタデータ）を GIS に読み込む
と、ラスタデータに変換されるので、次に説明する水
理解析格子作成のように点の座標値が必要な場合は、
GIS を用いて点のベクタデータに戻す必要がある。
３．水理・水文研究への適用
図－４　GIS と DEM（国土地理院５ｍメッシュ）を用
いた地形解析で作成した水理解析格子例（180
×40）　・青色の点は低水路の格子点位置、茶色の点は高水敷
の格子点位置を示す。
次に、GIS の水理・水文研究への適用の内、GIS の
地形解析的な使い方を示す。
図－４は、国土地理院の５ｍメッシュ DEM を用い
て、平面２次元の水理解析を行うための解析格子を作
成した事例である。平面２次元で精度の高い水理解析
を行うためには、
「メッシュが細かい」「座標精度が高
い」
「歪みの少ない」解析格子を用いる必要がある。
従来の手法であるキロポストごとの河川横断測量成
果から解析格子を作成する場合、測線間隔が約500ｍ
であること、必ずしも測線が河道に直交していないこ
となどから、解析格子の細かさ・座標精度・形状に大
きな制約を受けている。
GIS と DEM を用いた場合、これらの制約を受ける
ことなく、自由な形や細かさで高い精度の解析格子を
作成することができる。
図－５は国土地理院の DEM（５ｍメッシュ、10ｍ
メッシュ）と河川横断測量成果との比較であるが、同
じ国土地理院の DEM でも精度に大きな差がある。10
図－５　DEM により作成した河道断面事例
・縦軸：標高
（ｍ）
、横軸：左岸原点からの距離
（ｍ）
・５ｍメッシュ DEM（国土地理院）は、地形変化が少な
い箇所では数センチ程度の誤差である。
・10ｍメッシュ DEM（国土地理院）は、1/25,000地形図
から作成しているため誤差が大きい。
ｍメッシュの DEM は1/25,000地形図の等高線から作
成されているため３）、標高が広範囲で平均化されてお
り、ミクロ的な解析に用いるには誤差が大きい。
３次元水中地形を求める必要がある。
マクロ的な解析の水文解析であれば10ｍメッシュ
次に、GIS を水文解析の前処理に適用した事例を示
DEM でも良いと思われるが、格子点の座標精度が求
す。この事例は、GIS の解析ツールやアドインの Hyd
められる解析格子作成には、高精度の５ｍメッシュ
rology Modeling ツールを用いて、鵡川流域の地形解
DEM を用いる必要がある。
析や河道ネットワーク作成を行ったものである。
また、DEM は、水のあるところでは正しい地表標
まず、図－６は DEM（点のベクタデータ）から標
高となっていないため、別途、ナローマルチビーム探
高ラスタデータを作成したものである。この事例では、
査システムなどを用いて、DEM と同程度の高精度の
国土地理院の10ｍメッシュ DEM を用いており、グリ
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図－６　標高ラスタデータ（鵡川流域）
図－７　傾斜方向（鵡川流域）
図－８　傾斜角（鵡川流域）
図－９　曲率（鵡川流域）
ッドの中心点に与えられている標高を色の白さ（白い
斜面傾斜角、斜面凹凸度（曲率）、空中写真・衛星写
ほど標高が高い）
で可視化している。
真、地質などを重ねて解析することにより、ある程度
図－７、８、９はそれぞれ鵡川流域の傾斜方向・傾
の精度の斜面崩壊予測５）や土砂生産源解析などが可能
斜角・曲率
（斜面凹凸度）を表しており、図－６の標高
となってきている。
ラスタデータから GIS の解析ツールを用いて計算し、
また、DEM だけでなく、空中写真・衛星写真、地
可視化したものである。
質図についても GIS で簡単に扱えるデータベースが
図－７の傾斜方向において、赤色は北、水色は南、
整備されてきている。
黄色は東、青色は西を示しており、この傾斜方向によ
特に地質図は、日本全国統一凡例のシームレス地質
り表面流や土砂の流出方向を規定できる。
図（図－10）が整備され６）、今まで難しかった膨大な量
図－８の傾斜角は、赤い地域ほど傾斜がきついこと
の地質データの重ね合わせが可能となり、地形・地質
を示しており、図－９の曲率も赤い地域ほど曲率が大
と斜面崩壊との関係の研究や、その延長上にある土砂
きい
（凹地形である）ことを示している。
生産源の研究が非常に進んできている。
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図－10　日本シームレス地質図（産業技術総合研究所
地質調査総合センター）　・http://riodb02.ibase.aist.go.jp/db084/index.
html?p=download を用いて作成。
・ArcGIS（ESRI 社）のデータフォーマット形式であ
る Shape ファイルで、産業技術総合研究所より提
供されている。
・地質区分や年代等の地質情報は、属性データとし
て .dbf 形式で保存されており、Excel 等による編集
や編集結果を用いた GIS による多変量解析が可能。
図－12　河道ネットワークの Google earth への貼り付け
・GIS のデータ変換ツールにより、河道ネットワー
ク作成結果を KML 形式に変換し、Google earth
に貼り付けたもの。
作成手順は、まず DEM から標高ラスタデータ（図
－６）を作成し、次に傾斜方向（図－７）から各セルの
最急傾斜方向を計算し、連続する下り勾配セルの累積
を行い、流域と河道ネットワーク作成を行った。
図－11の事例では、河道ネットワークは約32,000個
の直線河道エレメントの集合体であり、河道エレメン
トの x,y,z 座標、流向、河道エレメント上流の流域面積、
河道の長さ等の情報は属性テーブル（.dbf 形式）の中に
納められている。
図－12は河道ネットワークの計算結果を衛星写真
（Google earth）に貼り付けたものである。河道ネット
ワークと衛星写真から読み取れる崩壊地や森林などの
エリアを組み合わせることにより、土砂生産源解析な
どのために必要な非常に多くの情報が得られる。
図－11　DEM による河道ネットワークの作成（鵡川）
４．生態系の動態解析への適用
生態系に影響を与える要素は、一つだけでなく複数
次に、DEM を用いて河道ネットワークを計算で作
あり、また、個々の要素の時空間的変化は要素相互間
成した事例を示す。図－11は鵡川流域の陰影起伏図に
で影響しあっている。
河道ネットワークの計算結果を貼り付けたものである。
このため、生態系の「動態」を解析するためには、
陰影起伏図で示される流域に対して地形解析を行
それぞれの要素ごとの x, y, z 座標に時間 t を加えた
い、河道ネットワーク作成を行ったものである。河道
４次元の要素相互間の影響を踏まえた解析が求められ
ネットワーク作成は、Hydrology Modeling ツールを
る。
用いた。
たとえば、魚類を例にとると、要素としては、水深、
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流速、降雨、河床材料の粒度分布、浮遊土砂、栄養塩
効率性が求められている。
類量、地形などがあり、この中から環境に大きな影響
このためには、解析に必要なデータベースに GIS
を与える支配的要素を抜き出して解析する必要がある。
で扱える座標を持たせ、解析結果も座標を持たせてデ
この際、複数の要素を取り込んだ膨大な量の解析を
ータベース化する必要がある。
効率的に行うためには、入力データや解析結果の共有
ただし、水理解析のようなミクロ的な解析を行うに
化を行う必要がある。
は、国土地理院の５ｍメッシュ DEM のような高精度
このためには、要素データ間のリンクのために、す
DEM が必要であるが、５ｍメッシュデータは、日本
べてのデータが x, y, z 座標を持つことが必須であり、
のごく一部の地域でしか整備されていないのが現状で
これらの座標だけで結びついたデータベースをダイレ
ある４）。
クトに計算するためには、GIS 上で動く「分布型モデ
（文責：浜本　聡）
ル」を用いる必要もある。
また、
「分布型モデル」を用いる別の理由として、
参考資料
古典的な「集中型モデル」では、座標を持った物理量
を規定できないため、隣り合った微少空間の物理量の
違いを表せない。要素データを直接解析できないだけ
１）ESRI ジャパン：GIS 入門 HP、http://www.esrij.
com/beginner/whatisgis/gis/gis1.html
でなく、微少空間の物理量の移動速度やその時間積分
２）ESRI ジャパン：ラスタ・ベクタ、ジオデータベー
である微少空間の時間変化量などが計算できない問題
ス HP、http://www.esrij.com/beginner/whatis
もある。
gis/rastervector/index.html
実際に GIS 上で動き、流域からの水・浮遊土砂・
３）国土地理院：航空レーザ測量 HP、http://www1.
栄養塩類の流出が解析できる分布型モデルとして、
SWAT のようなモデルが開発されているが、多様な
ニーズにあった更なるモデル開発が望まれている。
gsi.go.jp/geowww/Laser_HP/index.html
４）国土地理院：基盤地図情報ダウンロードサービ
ス HP、http://saigai.gsi.go.jp/fgd/download/
download.html
５．まとめ
５）国土交通省国土技術政策総合研究所：国総研資料
第486号、pp34-37、2008.
近年の水理・水文、生態系の動態などの研究は、人
６）独立行政法人産業技術総合研究所地質調査総合
間の能力を超えたデータ入力量、解析量となっている
センター：20万分の１シームレス地質図 HP、
ため、データベースを研究者間で共有することによる
http://riodb02.ibase.aist.go.jp/db084/index.html
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