Title
Systematization of Scenic Beauty Evaluation with Non-linear
Engineering Methods( 内容の要旨 )
Author(s)
廖, 為明
Report No.(Doctoral
Degree)
博士(農学) 甲第177号
Issue Date
2000-03-14
Type
博士論文
Version
URL
http://hdl.handle.net/20.500.12099/2518
※この資料の著作権は、各資料の著者・学協会・出版社等に帰属します。氏 名(国籍) 学 位 の 種 類 学 位 記 番 号 学 位 授 与 年 月 日 学 位授与 の 要件 研 究 科 及 び 専攻 研究指導を受けた大学 学 位 論 文 題 目 審 査 委 員 靡 為 明 (中華人民共和国) 博士(農学) 農博甲第177号 平成12年3月14日 学位規則第4条第1項該当 連合農学研究科 生物生産科学専攻 静岡大学
Systematization of Scenic Beauty Evaluation vith Non-1inear Engineering Xethods 主査 静 岡 大 学 教 授 今 永 正 明 副査 岐 阜 大 学 教 授 林 進 副査 信 州 大 学 教 授 亀 住 借 司 副査 静 岡 大 学 助教授 野 上 啓一郎 論 文 の 内 容 の 要 旨 緑は人々の生活環境の改善､向上を図るうえで重要な機能と役割を持つため､その必要･ 性は今後ますます高まると思われる｡近年､社会一般の森林に関する関心と期待は高まり､ 木材資源としての森林の価値に加え､環境構成に果す森林の効用が高く評価され､森林に 寄せる価値観は多様化した｡その中でも森林レクリエーションが注目され､森林の保健休 養や文化･教育活動に対する期待と重要性が高く評価されている｡森林景観は森林レクリ エーションの一つの重要な組成因子であり､環境因子(地形､構成植物と動物など)と人 間評価に影響される性質を持つ為に､森林資源の中で評価と予測が最も困難な一つの資源 になっている｡そこで､効率的且つ正確に景観の評価を把握して､森林資源の経営におけ る明確な位置付けをすることは､森林計画学の重要課題になる｡ 本研究では､従来木材生産を目的とする静岡大学農学部付属上阿多古演習林において実際 の施業が行なわれているヒノキ用材人工林に､森林レクリエーションの経営の為に､森林 景観美を評価し､人間判断の非線形性の考えを取り込んで､非線形手法により森林景観美 評価予測モデルを構築(NGAS)した｡このモデルは､AHP法により客観的に選択した 林内景観評価基準に基づき､従来の重回帰分析方法をベンチマークにして､遺伝的アルゴ リズムとニューラルネットワーク技術を融合した非線形手法により､森林景観評価非線形 モデルを構築したものである｡それに､林内景観を評価する人間の複雑であい辛いな心理
に対して､ファジィ推論を導入し､より効率的､正確に景観美を評価するファジィ･エキ スパートシステムの開発を試みた｡最後に､将来森林経営と森林レクリエーシ去ンの為の 森林景観美評価手法の体系化を検討した｡ 意志決定に際しては､計量化の難しい｢勘｣､｢直感｣､｢フィーリング｣による部分 が多いことを十分認識した上で､AHP方法を用いて最大公約数的な判断をその中から見出 すことができる｡本研究はAHP方法を応用し､林内景親の評価に影響する調査因子の重要 度に従って順位を付け､評価基準の選択を客観的に行うことができた｡このAHア分析結果 は､後の森林景観予測調査因子の選択根拠になった｡ ニューラルネットワーク(ANN)は､人間の脳の思考能力を基本とする特徴を持ち､ 問題を規則化するのではなく､まずその問題(行為)を模倣し､試してみることから始ま り､学習を積み重ねた後に問題を解決するコンピューター的アプローチである｡このアプ ローチは､従来の重回帰分析方法と比べ､最も優れているところは､人間の景観に対する 評価イメージの非線形性を模倣し､より正確な予測値を得ることができると言うことであ る｡遺伝的アルゴリズム(G郎は､自然界での適応淘汰の繰り返しにより､環境に適応した 遺伝子が残っていくという考え方をモデル化した手法である｡GAとANNを取り組んで､ NGASモデルを作成したことにより､森林景観評価予測にとって有効な手法になった｡ NGASモデルの精度を検証するために､入力データと同じ項目を使い､重回帰の数量化Ⅰ 類によるモデル(MR)を構築した｡分析結果によると､予測値と実測値の平均誤差につい て､MRモデルがANNモデルの5∼7倍になった｡更に､GAをANNに取り組んで､よ り短い時間内に最適ネットワークを求めた｡本研究は､32ビットマイクロコンピュータ ー(ペンティアム200MHzCPU)を用いて､200循環学習させ､一番長いのもので も約15分間で最適解が求められた｡しかし､普通の方法では同じコンピューターを用い て､数百時間､数千循環が必要である｡ 一方､この二つモデルに対して､独立変数を削減すると､MRモデルの予測精度が急激 に下がるが､ANNモデルではそれが漸減することも分かった｡更に､カテゴリ化した変数 を導入し､･数量化Ⅰ類によって構築したMRモデルは､従来の重回帰モデルより､景観評 価者の意志をよく反映し､より精度が高い予測結果が得られた｡この事実から､現実に林 内景観調査とその評価の為には､ANNモデルが調査のコストと時間の節約に関して非常に 有効であることが分かった｡ 人間のある景観に対する評価イメージは､単に美しい､醜いとの表現では不足であり､ やや美しい､やや醜い等という評価もある｡｢やや｣と言う概念は､イエスとノー､1と 0の二つの催ではっきりと明確に定まったクリスプな概念ではなく､あいまいさを含んで いる言葉である｡このような言葉を処理することができるファジィ推論はより客観的､現 実的な結果を得ることができると考えられる｡一方､通常人間が何らかの問題を解決しょ うとする時､様々な断片的な知識を知性によって整理､利用し答えを導く｡それに対し､
エキスパートシステムでは､人間が持つ知識をあらかじめコンピューターが理解できる形 に整理し､人間の知性の代わりに集められた知識に対してリンクを張ることで､推論を行 い問題の解決を図るシステムである｡林内景観評価エキスパートシステムを構築するに際し､ ファジィ理論を導入すると､あいまいな不確定言語の表現ができ､林内景観に対する評価 がうまく行なわれた｡景観評価ファジィエキスパートシステムを作成したことによって､ 従来困難な評価が容易に行えるようになった｡特に､林分調査がかなり大変な仕事且つコ ストが高いと言う事実､また評価には人間のあいまいな意識が入る点を考えると､-このよ うなシステムを構築することによって､森林経営に有力な役割を果すことができると考え られる｡ 以上の結果から､非線型工学的手法により､森林景観評価を俸系化することができた｡ 本研究の結果が､将来新しい森林経営と森林景観設計の為の基本データになるものと期待 される｡ 審 査 結 果 の 要 旨 一般に､景観評価構造では､対象として景観そのものの形態的要素に加え､それをどのような 視点場から見ているかという対象と主体(人間)との位置関係を示す景観空間と､知覚する主体 に､その景観をどう思うかという意志を決定する評価空間が存在する｡すなわち､景観評価手法 に関する研究は､主体の知覚特性や対象の特性等､いわゆる｢見え方｣を研究する景観空間の構 造解析を志向したものと､景観のイメージや価値観等､主体の側の評価空間の構造解析を目指し たものに大別される｡ 本研究は､ヒノキ人工林を対象とした後者の立場からの研究であるが､その特徴はつぎのよう にまとめられる｡ 1.従来の評価空間構造の解析に関する国内外の研究では､そのほとんどにおいて線形解析評 価手法が用いられているが､それに替えて､近年注目を集めている斬新な非線形工学的手法(ニ ューラルネットワーク技術､遺伝的アルゴリズム)を導入することにより､景観空間の構造解 析を行ない､非線形景観評価予測システムを作成した｡以降､このモデルをNGASSBE(Neural
Genetic Algorithm System of･Scenic Beauty Estimation)と言う｡
2. 上記の非線形景観評価予測モデルでは､入力データ(例えば､林分密度､林分胸高直径､
下層植生の被覆度等)が森林調査により数値で与えられた場合に評価予測値も数値(本研究で は一SBE(Scenic Beauty Esti皿ation)値で出力されるものである｡しかしながら､現実には調
査時間､費用､労力等の制約により､数値データではなく､あいまいさ､不確実性をもつカテ ゴリカルデータ(質的データ)の収集･入力(例えば､林分密度が疎､中庸､密とか､林分平
均胸高直径が小､中､大等)で予測結果を得たい場合も存在する｡このことを可能にする斬新 な非線形工学的手法の一つにファジィ推論がある｡本研究では､･この理論を応用することによ り非線形景観評価予測モデルを作成した｡以降､このモデルをFRESSBE(FuzzyReasoningExpert
System of Scenic Beauty Esti血ation)と言う｡なお､このモデルの出力はSBE値と自然 言語(例えば､やや美しい､まあまあ美しい､とっても美しい､あまり美しくない等)のどち らでも可能である｡ 3. NGASSBEとFRSSBEの入力項目〔森林調査項目〕の決定には､AHP(Amalytical Hierarchy Process)法を採用した｡ 各モデルは一つのシステムを形成しており､景観評価手法の体系化がなされているものと考 えられる｡評価予却結果の精度･正確度を検証するために､従来の線形的手法(重回帰モデル､ 数量化Ⅰ類モデル)をベンチマークとして比較･検討した結果､本研究で構築されたシステム モデルが格段に優れていることを提言している｡景観評価には主体(人間)の主観(あいまい さや不確実性)が反映されるため､それを無視した従来の手法では現実的な評価は困難である ことがこれまでに指摘されていた｡本研究で開発したモデルでは､主体の主観を積極紛に活用 することにより､この重要課題を解決することが出来た｡ 以上について審査委員全員一致で本論文が岐阜大学大学酪連合農学研究科の学位論文として◆ 十分価値あるものと認めた｡ 基礎となる学術論文の発表学会誌は以下のとおりである｡ 1)AnApplicationofNeurogeneticAlgorithmSystemtoIndividual取eeGrowthModel ぁじrnalofFore8tRe8earCb 3(笥1998.5 勾 PredictionofNbar-ViewSce血BeautyinA鵬丘cialStandBOfHhoki((迅aLZ2ae卿お ObtLLMS.etZ.) JournalofFore8tRe8earCh 4(2)1999.5
