Biophilic-Design Research

The recent increase in interest in wellbeing has been unbroken, and the field of built-environment is no exception. Here, we focus in particular on green visibility, a quantified an correlation with amenity effect, to create tools for environmental design tool in the above-mentioned areas.

This research is a collaboration between Yasui Architects and HQllc. from 2021, with partial technical cooperation from POllc.

近年のウェルビーイングへの関心の高まりは枚挙にいとまがなく、ビルトエンバロンメントの分野に関しても例外ではない。ここでは特に、アメニティー効果との相関が定量化されている、緑視率に着目して、上記の分野の環境設計のためのツールづくりをおこなう。

この研究は、2021から安井建築設計事務所とHQllc.の共同研究である。POllc.も一部技術協力を行っている。

(Part 1) On the Scanning Line Density in the Calculation Method of Green Visual Factor Using 3D Architectural Data @ AIJ Hokkaido 2022

by Kochi,Y. Kawase,C. Hotta,K. Sukegawa,C. Matsui,K. Qiao,L.

In recent years, interest in human wellbeing in buildings has been growing, and biophilic design, in particular, is considered to be a design method that will attract even more attention in the future. This study aims to establish a method for calculating and visualizing predicted green visibility and predicted amenity effects. Here, we look at the relationship between calculation time and accuracy on a 3D model of a building at the design stage, and calculate various threshold values in line with the intended use. 

（第１報）3D 建築データを用いた緑視率算定手法における走査線密度について＠ AIJ 北海道 2022

by 河内悠磨、川瀬刻未、堀田憲祐、松井邦哉、助川知佳、喬龍盛

近年、建築物で過ごす人間のウェルビーイングへの関心が高まり、中でもバイオフィリックデザインは、今後更に注目される設計手法と考えられる。本研究では予測緑視率と予測アメニティ効果の算定手法、可視化手法の確立を目指す。ここでは設計段階の建築物の3Dモデルで計算時間と精度の関係を見て、使用目的に即した各種閾値を算出する。 

(2nd Report) Reproducibility of Models in Calculation of Green Visual Factor Using 3D Architectural Data @ AIJ Hokkaido 2022

By Kensuke Hotta, Kuniya Matsui, Yuma Kawachi, Chikumi Kawase, Chika Sukegawa, Longsheng Qiao

In this second report, we have attempted to evaluate the effectiveness in design practice from the viewpoints of reliability of the results and computational burden, etc., by conducting the calculation of predicted green coverage using 3D architectural data with multiple 3D model reproductions based on scanning line crossing judgment. 

（第２報）3D 建築データを用いた緑視率算定におけるモデル再現度について＠ AIJ 北海道 2022

by  堀田憲祐、松井邦哉、河内悠磨、川瀬刻未、助川知佳、喬龍盛

第２報では、3次元建築データを用い、走査線の交差判定による予測緑視率算定を、複数の 3D モデル再現度で実施し、結果の信頼性や計算負荷等の観点で、設計実務上の有効性の評価を試みた。 

The Research for The Methodology of Green-Rate Towards Biophilic Design, and the Effect of Amenity
Report 3, Study of  Automatic Compute for Green-Rate
@ AIJ 2023 Kyoto Conference
by Dr.HOTTA,k (HQllc. / POllc), Mr.KOCHI,y (Yasui Architecture)

Although scripts have been developed for the calculation of the green vision rate within the digital twin in the previous report, the accuracy of the tool cannot be determined without comparing it with the correct green vision rate. If the calculation can be automated from the subjective viewpoint and the accuracy of the tool can be guaranteed, it should be possible to have a deeper discussion on the validity of the accuracy of the CAD tool developed earlier.

　In this study, an attempt was made to create a tool for automatic green visibility calculation from a single viewpoint, and a platform for green visibility calculation was created by combining projection into L*a*b colour space, segmentation by AI and a thermographic camera. We also saw the possibility of improving the accuracy of green area discrimination. The following issues remain to be addressed: (1) automatic adjustment of threshold values for each method and their accuracy, (2) verification of the accuracy of operation under other environmental conditions, and (3) establishment of a method for detecting surface temperatures according to plant type and condition.

バイオフィリックデザインのための緑視率算定手法とアメニティ効果可視化の研究
第３報, 自動緑視率算定ツールのスタディー
＠AIJ京都2023
ー堀田 憲祐（ぽ/HQ）・河内 悠磨（安井建築設計）

　先の報告書でデジタルツイン内での緑視率の算出のためのスクリプトを作成してきたが、正しい緑視率と比較しないと道具の精度が分からない。主観視点での算出自動化と、その精度の担保ができれば、先に開発したＣＡＤツールの精度の妥当性についても深まった議論ができるはずである。

　本研究では、単視点の自動緑視率算定ツールを造ろうと試み、L*a*b色空間への射影、AIによるセグメンテーションと、サーモグラフィーカメラを併用し、緑視率算定のための、プラットフォームを作成した。また緑領域判別の精度を高められる可能性を検証した。

　課題として１）各手法の閾値の自動調整、およびその精度、２）他環境条件での動作精度の検証、３）植物の種類や、状態における表面温度のディテクト方法の確立 、などを残す。