[論文レビュー] Defining and Generating Axial Lines from Street Center Lines for better Understanding of Urban Morphologies

Xintao Liu, Bin Jiang|arXiv (Cornell University)|Sep 27, 2010

Urban Design and Spatial Analysis参考文献 2被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、良好連続性のゲシュタルト原理を用いて、ストリート中心線から軸線を自動で生成する新規の手法を提案する。軸線を、ストリートに自然に接続する直線セグメントの最小集合として再定義することで、従来の手作業による手法よりも、都市の形態をより正確に表現する。この手法は、北米とヨーロッパの6つの多様な都市における、従来の軸線と自然なストリートネットワークとの実証的比較によって検証された。

ABSTRACT

Axial lines are defined as the longest visibility lines for representing individual linear spaces in urban environments. The least number of axial lines that cover the free space of an urban environment or the space between buildings constitute what is often called an axial map. This is a fundamental tool in space syntax, a theory developed by Bill Hillier and his colleagues for characterizing the underlying urban morphologies. For a long time, generating axial lines with help of some graphic software has been a tedious manual process that is criticized for being time consuming, subjective, or even arbitrary. In this paper, we redefine axial lines as the least number of individual straight line segments mutually intersected along natural streets that are generated from street center lines using the Gestalt principle of good continuity. Based on this new definition, we develop an automatic solution to generating the newly defined axial lines from street center lines. We apply this solution to six typical street networks (three from North America and three from Europe), and generate a new set of axial lines for analyzing the urban morphologies. Through a comparison study between the new axial lines and the conventional or old axial lines, and between the new axial lines and natural streets, we demonstrate with empirical evidence that the newly defined axial lines are a better alternative in capturing the underlying urban structure. Keywords: Space syntax, street networks, topological analysis, traffic, head/tail division rule

研究の動機と目的

• 空間構文における長年の課題である、手作業による時間のかかる、主観的な軸線生成の問題を解決すること。
• 良好連続性のゲシュタルト原理に基づいて軸線を再定義し、客観性と一貫性を向上させること。
• 人為的介入なしにストリート中心線から直接軸線を生成する自動アルゴリズムを開発すること。
• 新しい軸線が従来の手法および自然なストリートネットワークと比較して、形態的正確性の観点でどのように評価されるかを検証すること。
• 新しい軸線が多様な都市環境において、下位の都市構造をよりよく捉えられることを示すこと。

提案手法

• ストリート中心線から導かれる自然なストリートに沿って、互いに交差する直線セグメントの最小集合として軸線を再定義する。
• ゲシュタルト原理の良好連続性を適用し、連続するストリートセグメントを識別・グループ化して一貫性のある軸線を形成する。
• トポロジー解析を用いて、都市環境の自由空間をカバーするのに必要な最小数の軸線を保証する。
• ストリート中心線を処理し、自然な連続性を同定し、自動的に軸線を生成するアルゴリズムパイプラインを実装する。
• 出力結果を、手作業で生成された軸線と実際のストリートネットワークと比較することで検証する。
• ヘッド/テイル分割ルールを用いてセグメントグループの最適化を図り、軸線の整合性を向上させる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 どのようにして、主観性を低減し、都市形態分析における一貫性を向上させるために軸線を再定義できるか？
• RQ2 良好連続性に基づく自動生成された軸線は、手作業で作成された軸線と比較して、都市構造をどの程度よく再現するか？
• RQ3 新しい軸線は、自然なストリートネットワークと比較して、都市の下位空間組織をどの程度よく捉えているか？
• RQ4 提案手法は、人為的入力なしに多様な都市ストリートネットワークで信頼性高く軸線を生成できるか？
• RQ5 ヘッド/テイル分割ルールの使用が、生成された軸線の品質と整合性にどのような影響を与えるか？

主な発見

• 良好連続性の原理を用いて生成された新しい軸線は、従来の軸線と比較して、自然なストリートネットワークとの整合性が著しく向上している。
• 自動手法により、手作業による軸線生成に伴う時間的・主観的バイアスが削減された一方で、形態的正確性は維持または向上した。
• 北米3都市とヨーロッパ3都市を対象とした実証的比較により、新しい軸線が下位の都市構造をよりよく反映していることが確認された。
• ヘッド/テイル分割ルールは、不自然なセグメンテーションを最小限に抑えることで、軸線の整合性を効果的に向上させた。
• 同じ都市の自由空間をカバーするために、新しい軸線はより少ないセグメント数で済むことが示され、より高い効率性と表現の正確性を示している。
• 結果として、本手法が空間構文における従来の軸線生成法に代わる、強固でスケーラブルな代替手法であることが示された。