JP2005346664A - 海岸線抽出方法及び海岸線抽出システム - Google Patents

Abstract

【課題】 容易かつ正確に海岸線を抽出すること。
【解決手段】 空中写真の画像をステップＳ３０１で読みとると、その後、ステップＳ３０４において、隣接ピクセルとの差分を取り、輝度分布の境界を判別する。次に、ステップＳ３０５においては、差分値画像データに対し、適切な閾値と比較して２値化することで海岸線に近い画素のみを抽出する。さらにステップＳ３０６では、この２値化画像に対して３×３の最頻値フィルタを用いてノイズの軽減を図る。
【選択図】 図３

Description

本発明は、デジタル画像を用いて海岸線を抽出する技術に関する。

従来から、海岸線の浸食の実体を把握するため、国または地方公共団体によって海岸線の位置の変動を調査する業務が行なわれている（例えば、非特許文献１参照）。具体的には、この海岸線の位置を抽出するため、航空機から撮影した各年の空中写真において、目視により海岸線を判定し、海岸線と思われる位置に手作業で線を引き、その位置変化を調べていた。
環境庁委託第２回自然環境保全基礎調査の海域調査報告書（１９８０年東洋航空事業株式会社発行）

しかしながら、上記従来の方法では、非常に多数の空中写真に対しては、余りにも作業量が多くなり、さらに精度も低いという問題があった。

そして、このように抽出された海岸線データ（アナログデータ）の品質が良くないことにより、結果として、海岸線の浸食状況を正確に把握することができなかった。

本発明は上記従来技術の課題を解決するためになされたものであり、その目的とするところは、容易かつ正確に海岸線のデジタルデータを抽出する技術を提供することにある。

上記目的を達成するため、本発明に係る海岸線抽出方法は、
海岸線を撮像したデジタル画像データを入力する第１入力工程と、
前記デジタル画像データに対応する領域の標高データを入力する第２入力工程と、
入力した前記デジタル画像データの歪みを、前記標高データを用いて補正する補正工程と、
隣接する画素間の輝度の差分値を算出する算出工程と、
所定の閾値を用いて、前記算出工程で算出した差分値を２値化する２値化工程と、
を含むことを特徴とする。

前記補正工程では、単画像オルソ変換を行なうことを特徴とする。

さらに、前記２値化工程によって得た２値化画像に対して最頻値フィルタを用いてノイズを除去するノイズ除去工程を含むことを特徴とする。

前記入力工程は、海岸線を撮影した空中写真に対して画像読取を行なう画像読取工程を含むことを特徴とする。

前記算出工程は、
各画素について、北方向に隣接する画素の輝度との差分値を算出することを特徴とする。

海岸線を撮像したデジタル画像データを入力する第１入力手段と、
前記デジタル画像データに対応する領域の標高データを入力する第２入力手段と、
入力した前記デジタル画像データに対して前記標高データを用いて補正する補正手段と、
隣接する画素間の輝度の差分値を算出する算出手段と、
所定の閾値を用いて、前記算出工程で算出した差分値を２値化する２値化手段と、
を含むことを特徴とする。

本発明によれば、容易かつ正確に海岸線のデジタルデータを抽出する技術を提供することができる。

以下に、図面を参照して、この発明の好適な実施の形態を例示的に詳しく説明する。ただし、この実施の形態に記載されている構成要素の相対配置、表示画面等は、特に特定的な記載がない限りは、この発明の範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。

＜システム構成＞
本発明に係る海岸線抽出方法を実現するシステムについて説明する。図１は、海岸線抽出システムの概略構成を示す図である。海岸線抽出システム１００は、汎用コンピュータにＯＳ（基本ソフトウェア）及びいくつかのアプリケーションプログラムをインストールすることにより構成されるシステムである。

本システム１００は、図１に示すとおり、ＣＰＵ（中央処理装置）１０１、ＲＯＭ（リードオンリメモリ）１０２、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）１０３、ＨＤ（ハードディスク）１０４、及びＩ／Ｏ（入出力インタフェース）１０５を備えたコンピュータ本体にマウスやキーボードといった入力デバイス１０６、及びディスプレイ１０７が接続された構成となっている。

ＣＰＵ１０１は、本システム１１０の全体を制御する演算・制御用のプロセッサである。ＲＯＭ１０２は、ＣＰＵ１０１で実行するプログラムや固定値等を格納する不揮発性メモリである。ＲＡＭ１０３は、データやプログラムを一時的に記憶するための揮発性メモリであり、ＨＤ（ハードディスク）１０４は、本システム１００で実行するＯＳ及び各種のアプリケーションプログラムを格納した記憶媒体である。入出力インタフェース（Ｉ／Ｏ）１０５は、コンピュータ本体とその周辺装置との間で画像データを入出力するためのインタフェースであり、ＣＰＵ１０１はこのＩ／Ｏを介して、入力デバイス１０６や、ディスプレイ１０７との間でのデータのやり取りを行う。

本システム１００において、ＲＡＭ１０３は海岸線抽出処理に際し、ＣＰＵ１０１で実行するプログラムを一時的に格納するプログラム実行領域１０３ａの他、デジタル航空写真データ格納領域１０３ｂ、ＧＣＰ（グラウンドコントロールポイント）データ格納領域１０３ｃ、及び海岸線データ格納領域１０３ｄを備える。

ここで、ＧＣＰデータとは、絶対座標（緯度、経度、標高）が既知であって、画像データにおいてもその画像位置を特定できる目標物（地上基準点）のデータであり、絶対座標データ及び画像内の位置データが含まれる。

また、本システム１００において、ＨＤ１０４には、画像読取モジュール１０４ａ、オルソ変換モジュール１０４ｂ、差分抽出モジュール１０４ｃ、２値化モジュール１０４ｄ及びノイズリダクションモジュール１０４ｅがインストールされている。

＜海岸線調査の流れ＞
次に、本システムによって実現する海岸線の調査及び対策の流れについて図２を用いて説明する。ここで、海岸線とは、正確には海岸汀線のことを指し、低潮海岸線と通常大波の限界線との間の区域をいう。

まず、ステップＳ２０１において、海岸線を調査したい地域を特定する。次に、ステップＳ２０２において、ステップＳ２０１で特定された海岸線航空写真を入手する。これはプリントであっても、ネガフィルムであっても、ポジフィルムであってもよい。

次に、ステップＳ２０３では、航空写真をデジタル解析して、海岸線デジタルデータを抽出する。さらにステップＳ２０４では、海岸線デジタルデータを年度ごと、地域ごとに格納する。このように格納されたデータは、全国の海岸域調査資料の一部となり、ステップＳ２０５では、各年の海岸線デジタルデータを用いて経年変化の調査を行なう。具体的には、自然公園、保全地域の経年変化資料などと組み合わせて、全国海岸改変状況図や県別海岸改変状況図を作成する。そして、ステップＳ２０６では、海岸線の浸食の著しい領域に対して浸食対策を施すことを検討する。

＜デジタル海岸線データの抽出処理＞
次に、図３のフローチャートを用いて、デジタル海岸線データの抽出処理について説明する。

まず、ステップＳ３０１において、航空写真をスキャニングし、そこに表わされた画像を読みとる。図６は、航空写真を読みとって生成した画像データの例を示す図である。ステップＳ３０１での読み取り解像度はできるだけ高い方が精度的に望ましいが、処理速度との関係で適宜決定すればよい。例えば６００dpiで読みとることが考えられる。また、過去に撮影された白黒の航空写真しか残っていない地域に対しては、正確に経年変化を把握するためモノクロでスキャニングすればよいが、カラーの航空写真が所望の期間分存在する場合にはカラースキャンをすればよい。カラーのデジタル画像データが存在する場合には、その色合いの違いも考慮すれば、より正確に海岸線を抽出することができる。なお、このスキャニングに伴って、空中写真の撮影時における状態を、コンピュータ上に再現する必要がある。そのためにカメラの歪みなどの内部的な幾何（カメラモデル）を定義する内部標定と、航空機に搭載されたカメラの位置や姿勢を定義する外部標定とを画像読取と共に行なう。

次に、ステップＳ３０２において、ＧＣＰ（地上基準点）データを入力し、読みとった画像データと、正確に表現された地理空間座標との関連付けを行う。これは、ステップＳ３０３で行なう単画像オルソ変換の前提となるものである。

空中写真は、高度数百メートルから地表面を撮影することから、一度に広い範囲の情報が取得できるという利点があるが、撮影範囲の外側へ向かうほど、地物は外側へ倒れこむという幾何学的な問題点がある。その問題点に対し、地図作成の分野では、歪みの無い状態（正射投影）への補正処理を行った上で、地図を作成してきた。このような作業を行うことにより、過去の地図と新しい空中写真の対応が始めて行うことができ、変化に対して地図の修正を行うことが可能となる。つまり、空中写真を使用して解析する場合、最初に空中写真の持つ歪みを補正することが前提となる。そのためにステップＳ３０２及びＳ３０３の処理を行なう。

地上基準点は、ＧＰＳや、正確に座標が付与された地形図等の空間データを用いることによって得ることが可能である。最低限取得が必要なＧＣＰの数は、理論上２点のＸ，Ｙ，Ｚと１点のＺである。しかし、最低限の数では高精度な結果は得ることができない。ＧＣＰは取得可能であれば可能なだけ取得することが望ましい。最近ではＧＰＳが普及したため、高精度にＧＣＰを取得することが可能となっている。いかにこのＧＣＰが多く取得できるかが、抽出する海岸線データの精度を左右する重要な要素であり、最も時間を要する作業である。

具体的には、空中写真の読取画像とＧＣＰを取得する地形図とを見比べ、地形図と空中写真のどちらにも表現されている地物を特定する。例えば、南北に走る川と東西に伸びる道路（橋）の交差地点や、道路の交差点や、建物（空中写真中の建物の地上における中心と地形図上に表現されている建物の中心とで対応をとる）や、更にはゴルフ場のバンカーや、海岸付近の自然物などについて、読取画像中の位置と、地形図における、標高、緯度、経度などのデータとを対応させる。つまり、読取画像中のそれらの地物が、地形図上に表わされた地物の位置にくるように、読取画像を変形する。

ここで、海岸線の変化を見るためには、年度が違う過去の空中写真との比較が必須であり、昔の空中写真も単画像オルソ補正する必要が生じる。ところが、ある程度の精度で標高、緯度、経度などのデータを含む地形図は、最近になって入手可能となってものが多く、空中写真と比べて歴史が浅い。このため、過去の空中写真を入手しても、地形図に表示されている上述のような地物が、一切その写真中に存在しない場合がある。

その場合、地形図からはＧＣＰを取得することができない。そこで、そのような過去の空中写真の場合には、地形図ではなく、ＧＣＰの取得が可能な最近の空中写真とのマッチングを行なう。写真の読取画像同士のイメージマッチングによれば、例えば、地形図には表されていないゴルフ場のバンカー、グリーン、畑の境界、さらには、踏み分け道のような小道や、小さな植物群落や、独立樹木などをもＧＣＰとして設定することができる。

以上のような理由により、空中写真のＧＣＰを設定する際には、まず、地形図から十分なＧＣＰを設定できる最近の空中写真に対して、対応する地形図からＧＣＰを設定し、後述するＳ３０３で単画像オルソ変換を施す。そして、過去の空中写真データと、単画像オルソ変換後の空中写真データとを比較して、ＧＣＰを設定し、後述するＳ３０３で単画像オルソ変換を施すという流れとなる。言い換えれば、最新年度の空中写真から、過去の空中写真にさかのぼりつつ、ＧＣＰ設定及び単画像オルソ変換を行なうことが望ましい。これにより、過去の空中写真に対しても、精度良くオルソ補正を行なうことができる。

なお、複数の空中写真から連続的に海岸線データを抽出する場合には、前のプロセスで作成した画像を利用することが可能であり、それを利用することで、空中写真間の連続する海岸線のずれを小さくすることができる。

次にステップＳ３０３では、ステップＳ３０２において入力したＧＣＰデータを用いて、単画像オルソ変換を行なう。一般のオルソ補正方法では、１組のステレオ空中写真と、カメラキャリブレーションレポートが必須である。しかし、過去の空中写真を用いてデジタル解析をする本実施形態では、そのようなステレオ空中写真やレポートが得られない。そこで、単画像オルソ補正が有効となる。この手法は、あらかじめ存在している標高データ（Digital Elevation Model）を使用することにより一般のオルソ補正における標高データ作成の段階を省き、１つの空中写真から３次元の歪みを取り除くものである。図６に対してオルソ補正を施した画像の例を図７に示す。入力画像が若干斜めの角度から撮影されているため、オルソ補正後の画像は長方形となっている。図８は、図７の部分拡大図である。

歪みをキャンセルされた空中写真には、図８に示すように、海浜部に主として以下のような輝度分布の傾向を確認することができる。
１．海域に存在すると思われる輝度の低いエリア
２．１の中に散在する、輝度の高いエリア
３．中程度の輝度のエリア
４．陸側に存在する輝度の高いエリア
この空中写真に表わされた画像と輝度分布との対照関係を考えると、１を通常の海水面、２を白波、３を海岸（汀線）、４を海岸陸域と捉えることができる。

ただし空中写真撮影時の気象条件などにより、波が弱い場合や、撮影した航空機の飛行高度が高かったり、搭載されたカメラの性能的な限界により空間解像度が低かったりするものにおいては、上記のような４つの輝度分布がはっきりと表われない。そこで、海域との境界が明瞭である程度連続しているものを汀線とし、海域と汀線との境界が不明瞭なもの、ないしは汀線が確認できないものについては、潮汐による線を海岸線と見なして別々に抽出を行う。

具体的には、ステップＳ３０４において、隣接ピクセルとの差分を取り、輝度分布の境界を判別する。海岸線の輝度値がはっきりと段階的な変化を示す方向（例えば石狩湾などでは南北方向）に、空中写真の任意の画素とその直上の画素との差分を算出することで変化の抽出を行っている。図４は、注目画素の輝度値を、注目画素の上方に隣接する画素の輝度値から、減算する過程を示す図である。これは、画像中、左右方向に海岸線が延びている場合に有効である。図４（ａ）に対して、そのような差分抽出処理を行なうことにより、図４（ｂ）のような差分値画像データが導かれる。図９は、図８に対してＹ方向の差分をとって得た画像データを示す図である。

次に、ステップＳ３０５においては、差分値画像データに対し、適切な閾値と比較して２値化することで海岸線に近い画素のみを抽出する。ここでの閾値は、いくつかの数値を用いて予備解析を行なった結果、多年度の空中写真に共通して用いることができる数値を決定すればよい。図１０は、図９の画像を２値化した画像の例を示す図である。

しかし、２値化画像だけでは海岸線以外のノイズが多く、海岸線を認識することは難しい。そこで、ステップＳ３０６では、この２値化画像に対してノイズリダクションフィルタを用いてノイズの軽減を図る。ノイズの軽減を目的とするフィルタには、様々な種類があるが、ここでは、以下の理由から、３×３の最頻値フィルタを用いる。
１．単ピクセル〜数ピクセル単位の細かいノイズを除去できる
２．３×３の近傍領域を用いることで、まとまった画素を残すことができる
３．ノイズリダクションの対象画像が２値化画像である
次に、最頻値フィルタのアルゴリズムを図５に示す。ここでは、注目画素の上下左右及び斜めに隣接する計８つの周辺画素の中で、最も多数を占める値によって注目画素のデータを置きかえるという手法をとる。例えば、図５の（ａ）に示す注目画素ａについては、周辺画素ｂ１〜ｂ８の内、ｂ１以外はすべて０（ｎｕｌｌ）であるため、図５（ｂ）に示すように注目画素は１から０に変換される。このような最頻値フィルタを施すことにより、他のドットと連続しない独立ドットなどのノイズがキャンセルされ、最終的な海岸線のデジタル画像データが抽出される。図１１は、図１０に示す２値化画像から抽出した海岸線画像を示す図である。

なお、ここでは、空中写真を用いて海岸線を抽出する手法について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。すなわち、軌道データなどが公表されている衛星からのリモートセンシングデータを用いることもできる。

以上説明したように、上空から撮影した写真などをデジタルデータ化してデジタル海岸線データを抽出すれば、多数の空中写真からも容易かつ高精度に海岸線部分を検出できる。そして、このように抽出されたデジタル海岸線データにより、海岸線の浸食状況を正確に把握することができる。

本発明の実施形態に係る海岸線抽出システムの概略構成を示す図である。 本発明の実施形態に係る海岸線調査処理を示すフローチャートである。 本発明の実施形態に係るデジタル海岸線データ抽出処理を示すフローチャートである。 差分値の抽出について説明する図である。 ３×３の最頻値フィルタによるノイズリダクション処理について説明する図である。 航空写真を読みとって生成した画像データの例を示す図である。 図６に対してオルソ補正を施した画像の例を示す図である。 図７の部分拡大図である。 図８に対してＹ方向の差分をとって得た画像データを示す図である。 図９の画像を２値化した画像の例を示す図である。 図１０に示す２値化画像から抽出した海岸線画像を示す図である。

Claims (6)

1. 海岸線を撮像したデジタル画像データを入力する第１入力工程と、
   前記デジタル画像データに対応する領域の標高データを入力する第２入力工程と、
   入力した前記デジタル画像データの歪みを、前記標高データを用いて補正する補正工程と、
   隣接する画素間の輝度の差分値を算出する算出工程と、
   所定の閾値を用いて、前記算出工程で算出した差分値を２値化する２値化工程と、
   を含むことを特徴とする海岸線抽出方法。
2. 前記補正工程では、単画像オルソ変換を行なうことを特徴とする請求項１に記載の海岸線抽出方法。
3. さらに、前記２値化工程によって得た２値化画像に対して最頻値フィルタを用いてノイズを除去するノイズ除去工程を含むことを特徴とする請求項１に記載の海岸線抽出方法。
4. 前記入力工程は、海岸線を撮影した空中写真に対して画像読取を行なう画像読取工程を含むことを特徴とする請求項１に記載の海岸線抽出方法。
5. 前記算出工程は、
   各画素について、北方向に隣接する画素の輝度との差分値を算出することを特徴とする請求項１に記載の海岸線抽出方法。
6. 海岸線を撮像したデジタル画像データを入力する第１入力手段と、
   前記デジタル画像データに対応する領域の標高データを入力する第２入力手段と、
   入力した前記デジタル画像データに対して前記標高データを用いて補正する補正手段と、
   隣接する画素間の輝度の差分値を算出する算出手段と、
   所定の閾値を用いて、前記算出工程で算出した差分値を２値化する２値化手段と、
   を含むことを特徴とする海岸線抽出システム。