福島第一原子力発電所の事故以降、我々は放射性物質や空間線量の分布を計測し、データベースに格納し、広く公開している。ここで、データベースに格納されているデータはテキスト形式であるため、我々は可視化システムを構築し、観察したい人が各々の環境の下でデータベースからデータをダウンロードし可視化できるようにした。しかし、近年、空間と時間に対して詳細に測定することが可能となったため、データサイズが膨大化した。そのため、大規模データを分析するために、データサイズを削減する必要が生じてきた。しかし、不用意なデータ削減は、元のデータが持つ特徴を失うという問題を引き起こす。そこで我々は、計測データの分布の特徴を保持する詳細度制御(LoD)手法を提案する。この手法は、微分トポロジー解析によって2次元空間に分布したデータの大局的な特徴を示す構造を抽出し、この大局的な構造を保持しながら局所的な特徴を考慮してデータを削減する。