導入
新しい風力発電所の建設に最適な場所を特定することは、そびえ立つ風力タービンのない最寄りの空き地を見つけるほど簡単ではないことは、驚くには当たらないかもしれません。実際、最適な場所を特定するには、対象となる敷地に関する様々な特性に関する知識が必要です。その中には、「最寄りの町から十分に離れているか？」「この地域にはどの程度の自然保護が規定されているか？」といった規制上の特性があります。また、「地盤は建設に適しているか？」「この地域は新しい風力タービンを建設して収益を上げるのに十分な風が吹くか？」といった実用的な特性もあります。主要な利害関係者の指示に従って、これらの一連の質問に正確に答えることは、あらゆる大規模建設プロジェクトの成功の前提条件です。このプロジェクトでは、気象データ、地球観測画像、そして規制を活用し、ザルツブルクにおいて事前に定義された一連の基準を満たす地域を効率的に特定しました。これは、ビッグデータを実際のユースケースにどのように活用できるかを示す模範的な例であり、プロセスの各段階で考慮すべき事項の数々について洞察を与えてくれます。
データの入手
当然のことながら、地理空間データセットを活用して実用的/商業的な懸念事項に答えようとするあらゆるタスクの最初のステップは、データの入手です。データ サイエンティストなら誰でも知っているように、これは最も重要なステップです。その後に生じるすべての問題は、最終的にここで行われた決定/選択に起因します。商用アプリケーション向けのソリューションを開発する際に特に懸念されるのは、入手したデータが正確であるだけでなく、理想的には関係当局によって認定されていることです。たとえば、ゾーニング情報の詳細な地図は、関係するゾーニング当局から直接提供されたことが認定されなければ価値がありません。このため、公式データ ソースは、必要なグラウンド トゥルース情報だけでなく、そこから導き出される結論や予測の正当性も提供するため、非常に価値があります。このプロジェクトでは、オーストリア連邦計量測量局（Bundesamt für Eich- und Vermessungswesen）とザルツブルク州が提供するオープンガバメントデータリソース（OGD）が、実用的な風力発電所の土地調査の開発のための優れた基盤として機能しました。
洞察力を活用する
既に述べたように、新規風力発電所建設の理想的な立地の特定は、対象地域を二値的に特徴付ける複数の定量化可能な基準（「風力発電所建設に適している」「風力発電所建設に適していない」）に細分化されます。したがって、これらの基準のいずれかを満たさない場合、その地域は以降の分析から除外されます。この方法論によって可能となるのは、ある地域の風力発電所建設への適合性を特定するための「迅速かつ容易な」分類スキームです。
上記のプロセスの実装は、次のように分類できます。
まず、各基準は、この質問に肯定的または否定的に回答するのに十分なグラウンドトゥルース情報を提供するデータソースに関連付けられました。次に、各基準について、関連付けられたグラウンドトゥルース情報が処理され、ザルツブルクの各地域が当該基準に適合しているかどうかを分類しました。このようにして、ザルツブルクの各地域を「適合」地域と「不適合」地域に分類するベクターレイヤーが、各基準ごとに生成されました。以下では、これらのレイヤーのうち2つを簡単に説明します。
居住地域の特定
新たな風力発電所を建設する際に遵守すべき重要な基準の一つは、主要な住宅地から適切な距離を保つことです。騒音公害、都市計画、そしてこれらの施設による景観への影響に関する懸念に対処するための政府規制により、ほとんどの地域ではこの基準を満たすことが必須となっています。ドイツ連邦風力発電・風力発電局（Bundesamt für Eich- und Vermessungswesen）から取得した地上データを利用することで、ザルツブルクをこの基準に適合する地域に分割する適切なレイヤーを生成するための良い出発点が得られます。
この場合、グラウンドトゥルースデータは、ザルツブルク州にある既存の構造物に対応する多数のポリゴンで構成されています。これは有望な出発点となりますが、この入力を適切なバイナリ分類レイヤーに変換するには、まだいくつかの疑問を解決する必要があります。つまり、密集したポリゴンとして表示される町と、野原に建つ2軒の孤立した家屋とを、どのように意味のある区別をすればよいのでしょうか。この場合、密度ベースの空間クラスタリングアルゴリズムを使用しました。このアルゴリズムは、これらの構造物ポリゴンの密度と近傍の数に基づいて、エリアを「住宅地」または「非住宅地」に直感的に分類します。この方法により、たとえば次の分類を実現できます。
レベル領域の特定
あらゆる建設プロジェクトにおいて、もう一つの重要な基準は、地盤が適切な勾配であることです。一般的に、建設プロジェクトは、計画されている構造物に適切な基礎を提供するために、水平に建設する必要があります。一定の勾配を超えると、平坦化に必要な費用があまりにも高額になり、プロジェクトが現実的ではなくなります。幸いなことに、レーザー計測による測量から取得されたオープンソースのラスターデータは、5mの解像度で利用可能です。
この場合、これはベクターデータではなくラスターデータであるため、このレイヤーをバイナリ分類マスクに変換する作業は少し複雑になります。このケースでは、関心点が「急勾配」と判断される閾値角度を定義し、その角度を超えるとラスターデータからすべての領域をクエリし、OpenCVを使用してこれらの領域をベクターに抽出し、抽出した領域に閾値を設定することで、目的の分類結果が得られます。
結論
風力発電所建設の適性を定義する各基準について、2値分類マスクを抽出できたので、これらをまとめるのは簡単です。すべての分類マスクを1つにまとめるだけです。結果として得られる地域は、ザルツブルク州政府とオーストリア連邦政府が提供する公式の地上データに基づいて決定された最適な地域です。まさに発見です！