環境モニタリングデータの詳細度制御

Level of detail control for environmental monitoring datasets

宮村 浩子  ; 武宮 博; Wu, H.-Y.*; 高橋 成雄*

Miyamura, Hiroko; Takemiya, Hiroshi; Wu, H.-Y.*; Takahashi, Shigeo*

福島第一原子力発電所の事故を受け、空間線量率に関する継続的な調査が実施されている。調査によって得られたモニタリングデータは、データベースに蓄えられて、広く公開されている。近年、空間線量率を空間・時間方向に詳細に計測することが可能になり、計測によって得られるデータは大規模化している。大規模データを可視化し解析するためには、表示するデータの数を削減し簡略化する必要が生じる。しかし、不用意にデータを削減すると、分布に関する重要な情報を見逃してしまうおそれがある。そこで我々は重要な特徴を保持しつつデータ数を削減し、可視化対象を簡略化する詳細度制御法を考案した。本手法では、微分トポロジー特徴解析によって分布の局所的特徴と大局的特徴を同時に抽出する。そして抽出した特徴を考慮した稜線縮退操作によって簡略化モデルを生成する。

Broad survey on the distribution of the air dose rate has been performed after the accident at the Fukushima Daiichi Nuclear Power Plant continuously. The surveyed monitoring datasets are stored in a database and are made available to the public. Recently, the size of the datasets have been significantly increased as more detailed measurements in space and time are available, and effective reduction of the size of the datasets is necessary for visualizing and exploring such large scale datasets. However, if the datasets are not carefully reduced, we often miss a part of important features of the distribution data. Therefore, we develop an effective Level of Detail control (LoD) method for retaining critical features of the distribution. In the method, the global and local features of the distribution are extracted by means of differential topology analyses. Then, the simplified data is created by edge collapse operation with taking into account these features of the data.