JP2006293105A - 数値標高モデル自動生成システム - Google Patents
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Abstract
【課題】等高線情報から補間により得られた数値標高データが有する等高線付近の段差を含む各種の不自然な地形を実質的に解消し、しかも段差解消に伴って他の余分な人工的地形を実質的に生じない、実用的な計算時間で実行可能な整形処理方法を備えたDEM自動生成システムを提供する。
【解決手段】地形図認識処理手段と等高線部標高データ生成手段と未知点補間手段に加え、注目する画素P0を中心とする3行3列の画素をとりあげ、P0の標高が縦横斜めの4種の方向のいずれかで極大又は極小値を取る場合は、その方向での画素とP0の標高の差の絶対値のうち最大値dをとり、dの値の大小に応じ平滑化範囲と反復回数を決定し、最近接する等高線からの距離に応じて重み付け平均の範囲を決定して単純平滑化法を前記反復回数分だけ施す整形処理手段を備えることを特徴とする。
【選択図】図2
【解決手段】地形図認識処理手段と等高線部標高データ生成手段と未知点補間手段に加え、注目する画素P0を中心とする3行3列の画素をとりあげ、P0の標高が縦横斜めの4種の方向のいずれかで極大又は極小値を取る場合は、その方向での画素とP0の標高の差の絶対値のうち最大値dをとり、dの値の大小に応じ平滑化範囲と反復回数を決定し、最近接する等高線からの距離に応じて重み付け平均の範囲を決定して単純平滑化法を前記反復回数分だけ施す整形処理手段を備えることを特徴とする。
【選択図】図2
Description
本発明は、市販の地形図や大縮尺の測量図から等高線を抽出し、高い水平分解能の数値標高情報を生成する数値標高モデル(Digital Elevation Model、以下、DEMと略する)自動生成システムに関するものであり、特に、DEM自動生成システムにおいて、等高線情報から補間により生成した数値標高データに対する整形処理方法に関するものである。
従来等高線を有する地図情報は、国土地理院発行の縮尺25,000分の1地形図が市販され広い地域が網羅されている。しかし、その地図データを読み取り等高線の標高に従って3次元データを作成しても、高さ方向のデータは等高線の分布に依存するため段差を有し実際の地形に近似した3次元データは得られないという問題があった。また、デジタルデータとして国土地理院発行の「数値地図」が発行されているが、水平分解能が約50mメッシュに留まっており、数mメッシュの高分解能なDEMは得られない問題があった。
このため等高線データからDEMを生成する方法として、(1)直線3次スプライン補間などの多項式補間方法、(2)モルフォロジー補間などの線形補間方法、(3)1次元補間方法などが提案されている。
しかしながら(1)では、例えば等高線の間隔が急変している箇所などでも滑らかに曲線補間されるので、反って不自然な瘤(凸部)、凹み(凹部)、あるいは凹凸の連続による振動が発生する、(2)では、等高線付近の地形が滑らかにならない、(3)では8方位に走る線状ノイズ(段差)が多数発生する、などの余分な人工的地形(以下、「不自然な」地形という)を生じるという問題があり、実用的に満足できるDEM生成法が確立されていなかった。
しかしながら(1)では、例えば等高線の間隔が急変している箇所などでも滑らかに曲線補間されるので、反って不自然な瘤(凸部)、凹み(凹部)、あるいは凹凸の連続による振動が発生する、(2)では、等高線付近の地形が滑らかにならない、(3)では8方位に走る線状ノイズ(段差)が多数発生する、などの余分な人工的地形(以下、「不自然な」地形という)を生じるという問題があり、実用的に満足できるDEM生成法が確立されていなかった。
しかし、前記(1)多項式補間では、等高線付近の地形が滑らかに生成され、(2)線形補間では不都合な瘤や凹みを生じる振動の発生が少ないなど各々の手法の利点があることが知られている。
そこで、本願の発明者の出願になる特許文献1には(4)単調関数補間という、3本以上の隣接等高線を利用する多項式補間方法と、単調関数を用いる線形補間方法の長所を組み合わせた新たな補間方法に関する技術が開示されている。
この(4)単調関数補間によれば、任意の未知点の標高は、未知点を挟む2本の等高線上の最近接点、及び各々の最近接点の外側隣接等高線上の最近接点の計4点(落水線通過点と呼ぶ)の座標・標高と、未知点の座標値とから、所定の形状の2個の単調関数を用いて求める。
図3(a)を参照すると、詳しくは例えば、標高(補間値)を得たい未知点Xを挟む2本の等高線T2、T3上の最近接点P2、P3と、P2点外側の隣接等高線T1上の最近接点P1と、P3点外側の隣接等高線T4上の最近接点P4の計4点の落水線通過点を求め、点P1、P2、X、P3、P4の間を直線で結んで落水線とし、次にsを落水線に沿って測った距離として、P1、P2、P3を通る標高に対する単調関数f1(s)と、P2、P3、P4を通る標高に対する単調関数f2(s)とを算出し、次に、f1(s)とf2(s)を、未知点からP2、P3までの距離により按分比例計算して得たf(s)により未知点の標高を求める。
ここで、2個の単調関数f1(s)、f2(s)は、各々、上に凸又は下に凹で、且つ右上がり又は右下がりの単調性を有する。
なお鞍部の場合には図3(b)に示すように、等高線との交点を常に標高が減少する方向に求めてP点を設定することにより同様の効果を得ることができる。
なお鞍部の場合には図3(b)に示すように、等高線との交点を常に標高が減少する方向に求めてP点を設定することにより同様の効果を得ることができる。
また図3(c)に示すように、標高を得たい未知点Xが山頂部近傍で、前記P1を求めるべき等高線が存在しない場合、最内側等高線T2からの距離変換値が最大の点をP1とし標高を推定し、未知点Xの標高はP1をピークとする単峰関数f3(s)により求める。
さらに詳しくは例えば、前記単調関数f1(s)と単調関数f2(s)の関数形は数式1:
z= (a/(s+b))+c、
を用い、f(s)の関数形は数式2:
f(s)= ((β/(α+β))・f1(s) + (α/(α+β))・f2(s)、
(ただし、α、βは各々未知点XからP1、P2までの距離である。)
を用い、f3(s)の関数形は数式3:
z= ((a/(s2+b))+c、
を用いる。
これらの数式において、各々のa、b、cは、点X、P1〜P4の座標とP1〜P4の標高によって決定されるパラメータである。
z= (a/(s+b))+c、
を用い、f(s)の関数形は数式2:
f(s)= ((β/(α+β))・f1(s) + (α/(α+β))・f2(s)、
(ただし、α、βは各々未知点XからP1、P2までの距離である。)
を用い、f3(s)の関数形は数式3:
z= ((a/(s2+b))+c、
を用いる。
これらの数式において、各々のa、b、cは、点X、P1〜P4の座標とP1〜P4の標高によって決定されるパラメータである。
この(4)単調関数補間によれば、従来の手法における不自然な地形の発生、即ち、不都合な瘤や凹みを生じる振動が発生する問題、等高線付近の地形が滑らかにならない問題、及び、8方位に走る線状段差(ノイズ)の多数発生する問題を全て解決することができた。
さらに(4)単調関数補間に要するコンピュータ処理時間は、比較的時間のかからない(1)多項式補間方法と、比較的時間のかかる(2)線形補間方法に要する処理時間の中間に位置し、高速処理を実現することができる。このため入手可能な市販のパーソナルコンピュータ上で実用的な処理時間でDEMを自動生成することができた。
しかしながら(4)単調関数補間には次のような問題点がある。
(4)単調関数補間によるDEMでは、尾根に直角な方向に切った断面に段差という不自然な地形が生じている。
これは、尾根の両側では標高が互いに独立して算出されるからである。
(4)単調関数補間によるDEMでは、尾根に直角な方向に切った断面に段差という不自然な地形が生じている。
これは、尾根の両側では標高が互いに独立して算出されるからである。
又、(4)単調関数補間によるDEMでは、落水線に直交する(又は殆ど直交する)方向に切った断面に段差という不自然な地形が生じている。
これは、隣接する落水線は互いに独立して算出されるからである。
特開2003−216023号公報
これは、隣接する落水線は互いに独立して算出されるからである。
数値標高モデル(DEM)自動生成システムにおける上記のような諸問題を解決するためになされた本発明の目的は、等高線情報から各種の補間方法により得られた数値標高データが有する等高線付近の段差を含む各種の不自然な地形を実質的に解消し、しかも段差解消に伴って他の余分な人工的地形を実質的に生じない、実用的な計算時間で実行可能な整形処理方法を備えたDEM自動生成システムを提供することにある。
本発明の他の目的は、特に補間方法として単調関数補間法を用いる場合と組み合わせると好適な整形処理方法を備えたDEM自動生成システムを提供することにある。
本発明による数値標高モデル(DEM)自動生成システムは請求項1に示すように、
地形図をデジタルデータとして読込むスキャナーを備えたコンピュータシステムからなる数値標高モデル自動生成システムであって、前記コンピュータの中央処理制御部には、等高線が描画された地形図情報から等高線を構成する点列データからなる等高線ベクターデータを生成する地形図認識処理手段と、前記等高線ベクターデータのそれぞれの隣接関係から等高線標高を付与する等高線部標高データ生成手段と、等高線部以外の標高未知点の標高を標高未知点近傍の等高線部から推計して数値標高モデルを生成する未知点補間手段と、生成された数値標高モデルの地形段差の平滑化を行なう整形処理手段とを備え、
前記整形処理手段は、注目する画素P0を中心とする3行3列の画素をとりあげ、縦横斜めの4種の方向について、P0の標高がいずれかの方向で極大又は極小値を取る場合は、その方向での画素とP0の標高の差の絶対値のうち最大のものdをとり、dの値の大小に応じて平滑化範囲と反復回数を決定し、最近接する等高線からの距離に応じて重み付け平均の範囲を決定して、単純平滑化法を前記反復回数分だけ施すことを特徴とする。
地形図をデジタルデータとして読込むスキャナーを備えたコンピュータシステムからなる数値標高モデル自動生成システムであって、前記コンピュータの中央処理制御部には、等高線が描画された地形図情報から等高線を構成する点列データからなる等高線ベクターデータを生成する地形図認識処理手段と、前記等高線ベクターデータのそれぞれの隣接関係から等高線標高を付与する等高線部標高データ生成手段と、等高線部以外の標高未知点の標高を標高未知点近傍の等高線部から推計して数値標高モデルを生成する未知点補間手段と、生成された数値標高モデルの地形段差の平滑化を行なう整形処理手段とを備え、
前記整形処理手段は、注目する画素P0を中心とする3行3列の画素をとりあげ、縦横斜めの4種の方向について、P0の標高がいずれかの方向で極大又は極小値を取る場合は、その方向での画素とP0の標高の差の絶対値のうち最大のものdをとり、dの値の大小に応じて平滑化範囲と反復回数を決定し、最近接する等高線からの距離に応じて重み付け平均の範囲を決定して、単純平滑化法を前記反復回数分だけ施すことを特徴とする。
また請求項2に示すように、
前記未知点補間手段は、標高を得たい未知点(以下「点」は「座標格子点」、即ち「画素」のことである)を挟む2本の等高線上の最近接点P2、P3と、P2点外側の隣接等高線上の最近接点P1と、P3点外側の隣接等高線上の最近接点P4とを求める落水線通過点検出手段と、P1、P2、P3を通る落水線上の距離値sを用いた単調関数f1(s)と、P2、P3、P4を通る落水線上の距離sを用いた単調関数f2(s)とを用い、未知点座標の、P2、P3点からの距離に応じてf1(s)とf2(s)を按分比例計算して得たf(s)により未知点の標高を求め、
標高を得たい未知点が山頂部近傍で、前記P1点を求める等高線が存在しない場合、最内側等高線からの距離が最大の点を山頂P1点とし標高を推定してP1を頂点とする単峰関数f3(s)を用いて未知点の標高を求めることを特徴とする。
前記未知点補間手段は、標高を得たい未知点(以下「点」は「座標格子点」、即ち「画素」のことである)を挟む2本の等高線上の最近接点P2、P3と、P2点外側の隣接等高線上の最近接点P1と、P3点外側の隣接等高線上の最近接点P4とを求める落水線通過点検出手段と、P1、P2、P3を通る落水線上の距離値sを用いた単調関数f1(s)と、P2、P3、P4を通る落水線上の距離sを用いた単調関数f2(s)とを用い、未知点座標の、P2、P3点からの距離に応じてf1(s)とf2(s)を按分比例計算して得たf(s)により未知点の標高を求め、
標高を得たい未知点が山頂部近傍で、前記P1点を求める等高線が存在しない場合、最内側等高線からの距離が最大の点を山頂P1点とし標高を推定してP1を頂点とする単峰関数f3(s)を用いて未知点の標高を求めることを特徴とする。
また請求項3に示すように、
前記単調関数f1(s)、f2(s)の関数形は、数式1:
z= (a/(s+b))+c、
により、また前記f3(s)の関数形は、数式3:
z= ((a/(s2+b))+c、
によることを特徴とする。
前記単調関数f1(s)、f2(s)の関数形は、数式1:
z= (a/(s+b))+c、
により、また前記f3(s)の関数形は、数式3:
z= ((a/(s2+b))+c、
によることを特徴とする。
また請求項4に示すように、
前記地形図認識処理手段は、等高線が描画された地形図の画像入力手段と、入力された画像データから色認識により等高線情報のみを抽出する等高線抽出手段と、抽出された等高線情報を細線化処理し点列データとして識別する識別ラベリング手段と、画像中の枝、分岐、短絡線を含む雑音情報を除去する雑音情報除去手段と、地形図の地名、標高数値、地形記号表示による断線等高線の接続復元処理手段とを備えることを特徴とする請求項1記載の数値標高モデル自動生成システム。
前記地形図認識処理手段は、等高線が描画された地形図の画像入力手段と、入力された画像データから色認識により等高線情報のみを抽出する等高線抽出手段と、抽出された等高線情報を細線化処理し点列データとして識別する識別ラベリング手段と、画像中の枝、分岐、短絡線を含む雑音情報を除去する雑音情報除去手段と、地形図の地名、標高数値、地形記号表示による断線等高線の接続復元処理手段とを備えることを特徴とする請求項1記載の数値標高モデル自動生成システム。
本発明によるDEM自動生成システムによれば、
全国の地形が網羅されている市販の地形図をスキャナーで読みこませる容易な操作によって、所望の地域の標高数値情報を、所望の分解能メッシュで得ることができる。
こうして自然な地形を再現した3次元データを得ることにより、実際地形に近似した鳥瞰図などの3次元画像や、土木工事計画データへの活用を図ることができる。
全国の地形が網羅されている市販の地形図をスキャナーで読みこませる容易な操作によって、所望の地域の標高数値情報を、所望の分解能メッシュで得ることができる。
こうして自然な地形を再現した3次元データを得ることにより、実際地形に近似した鳥瞰図などの3次元画像や、土木工事計画データへの活用を図ることができる。
また、本発明の未知点補間手段によれば、単調関数と単峰関数を用いる方法により、従来の方法における不都合な瘤や凹みを生じる振動の発生、等高線付近の地形が滑らかにならない、8方位に走る線状ノイズの多数発生するなどの、不自然な地形が発生するという問題を除去することができる。
また、本発明の整形処理手段によれば、選択的平滑化法を用いることにより、従来の未知点補間手段で発生した不自然な地形を解消又は軽減することができ、特に上記単調関数と単峰関数を用いる方法と組み合わせた場合、段差を含めた不自然な地形の発生を実質的に解消することができる。
さらに、本発明の未知点補間手段と整形処理手段のステップ数はいずれも試行錯誤による繰返しがなく、画素の総数Nに比例した確定値であるので、入手可能な市販のパーソナルコンピュータ上で実用的な処理時間で整形後のDEMデータを自動生成することができる。
以下、本発明に係る実施の形態と効果を、図面を参照して具体的に説明する。
図1は、本発明によるDEM自動生成システム10の構成図である。
図1において、1は等高線が描かれた地形図を読込むスキャナーである。このスキャナーは市販の地形図で茶色で印刷されている等高線を識別するためカラー情報をデジタル情報として識別可能なものを用いる。2は画像表示装置(ディスプレィ)、3はキーボード、マウスなどの入力装置である。
図1において、1は等高線が描かれた地形図を読込むスキャナーである。このスキャナーは市販の地形図で茶色で印刷されている等高線を識別するためカラー情報をデジタル情報として識別可能なものを用いる。2は画像表示装置(ディスプレィ)、3はキーボード、マウスなどの入力装置である。
本発明のDEM自動生成システム10は、データベース4と、中央処理制御装置5からなる。
前記データベース4は、スキャナー1から読込んだ地形図デジタル画像情報を記録する原地形図デジタルデータテーブル4aと、原地形図データから等高線情報のみを抽出して記録した等高線抽出デジタルデータテーブル4bと、等高線の点列座標情報に標高を付加して記録した等高線数値標高テーブル4cと、等高線間の座標に標高を補間して記録した高精細補間DEMデータテーブル4dと、高精細補間DEMデータにおける不自然な地形を整形した整形後のDEMデータテーブル4eとを少なくとも備える。
前記データベース4は、スキャナー1から読込んだ地形図デジタル画像情報を記録する原地形図デジタルデータテーブル4aと、原地形図データから等高線情報のみを抽出して記録した等高線抽出デジタルデータテーブル4bと、等高線の点列座標情報に標高を付加して記録した等高線数値標高テーブル4cと、等高線間の座標に標高を補間して記録した高精細補間DEMデータテーブル4dと、高精細補間DEMデータにおける不自然な地形を整形した整形後のDEMデータテーブル4eとを少なくとも備える。
前記中央処理制御装置5は、地形図認識処理手段6と、等高線部標高データ生成手段7と、未知点補間手段8と、整形処理手段9とを備える。
前記地形図認識処理手段6は、さらに、画像入力手段6aと、等高線抽出手段6bと、識別ラベリング手段6cと、雑音情報除去手段6dと、接続復元処理手段6eとを備える。
前記画像入力手段6aは、スキャナー1を用いて目的の原地形図デジタル画像情報を読込み、原地形図デジタルデータテーブル4aに記録し、前記等高線抽出手段6bは、原地形図データから等高線部分のみを抽出して等高線抽出デジタルデータテーブル4bに記録する。
前記識別ラベリング手段6cは、等高線のラベリングと細線化を行ない、前記雑音情報処理手段6dは、短線分や、枝、分岐点など等高線以外の情報を除去する。
前記接続復元処理手段6eは、等高線の接続が断線している個所について同一標高の等高線を復活し、前記等高線部標高データ生成手段7は、等高線抽出デジタルデータテーブル4bから等高線点列情報を読み出し、基準とする等高線に外部から与えられる標高に基づいてすべての等高線の点列座標データに標高を付与し、前記等高線数値標高テーブル4cに記録する。
前記地形図認識処理手段6は、さらに、画像入力手段6aと、等高線抽出手段6bと、識別ラベリング手段6cと、雑音情報除去手段6dと、接続復元処理手段6eとを備える。
前記画像入力手段6aは、スキャナー1を用いて目的の原地形図デジタル画像情報を読込み、原地形図デジタルデータテーブル4aに記録し、前記等高線抽出手段6bは、原地形図データから等高線部分のみを抽出して等高線抽出デジタルデータテーブル4bに記録する。
前記識別ラベリング手段6cは、等高線のラベリングと細線化を行ない、前記雑音情報処理手段6dは、短線分や、枝、分岐点など等高線以外の情報を除去する。
前記接続復元処理手段6eは、等高線の接続が断線している個所について同一標高の等高線を復活し、前記等高線部標高データ生成手段7は、等高線抽出デジタルデータテーブル4bから等高線点列情報を読み出し、基準とする等高線に外部から与えられる標高に基づいてすべての等高線の点列座標データに標高を付与し、前記等高線数値標高テーブル4cに記録する。
次に、未知点補間手段8は、前記等高線数値標高テーブル4cから等高線の間の標高未知点Xの標高を求め、高精細補間DEMデータテーブル4dに記録する手段であって、本実施例の場合、落水線通過点検出手段8aと、単調関数補間演算手段8bとから構成され、標高未知点(画素)Xの座標(x、y)に対して標高zを演算する。
前記落水線通過点検出手段8aは、標高未知点Xを挟む2本の等高線上に最近接点P2、P3を求め、次にP2点からさらに外側の隣接等高線上の最近接点P1を、次にP3点からさらに外側の隣接等高線上の最近接点P4を求める手段である。これは、標高未知点Xを通過する降水の流線(落水線)を近似的に求めることに相当する。
前記落水線通過点検出手段8aは、標高未知点が山頂付近にあって、前記P1点を求める等高線が存在しない場合は、最内側等高線から距離が最大の点(複数存在するときは任意の1つ)を山頂P1と設定し、適切な標高推定法(例えば、3次曲面当てはめ法)によりP1の標高を求める。
前記単調関数補間演算手段8bは、前記落水線通過点検出手段8aで求めた等高線上のP1、P2、P3、P4点の座標と標高から、落水線に沿って測った距離座標sに対して、P1、P2、P3を通る単調関数f1(s)と、P2、P3、P4を通る単調関数f2(s)を生成する。
ここでf1(s)、f2(s)の関数形は例えば次の数式1:
z= (a/(s+b))+c、
による。
次に、標高未知点Xの、P2、P3点からの距離に応じてf1(s)とf2(s)を按分比例計算して得たf(s)により標高未知点Xの標高を求める。
ここでf1(s)、f2(s)の関数形は例えば次の数式1:
z= (a/(s+b))+c、
による。
次に、標高未知点Xの、P2、P3点からの距離に応じてf1(s)とf2(s)を按分比例計算して得たf(s)により標高未知点Xの標高を求める。
前記単調関数補間演算手段8bは、標高未知点Xが山頂付近にあって前記P1点を求める等高線が存在しない場合は、前記設定された山頂P1とP2、P3を通る単峰関数f3(s)を生成し、標高未知点Xの標高を求める。
ここでf3(s)の関数形は例えば次の数式3:
z= ((a/(s2+b))+c、
による。
ここでf3(s)の関数形は例えば次の数式3:
z= ((a/(s2+b))+c、
による。
未知点補間手段8はこれらの手順を繰り返して、等高線上を除く全ての画素について標高を算出し、結果を高精細補間DEMデータとして高精細補間DEMデータテーブル4dに3次元情報の形で記録する。
なお本実施例における、以上の「原地形図データ」から「高精細補間DEMデータ」を得る手順の説明は、上記特許文献1に詳しく具体例により図解して記述してある。
なお本実施例における、以上の「原地形図データ」から「高精細補間DEMデータ」を得る手順の説明は、上記特許文献1に詳しく具体例により図解して記述してある。
整形処理手段9は、前記高精細補間DEMデータに平滑化処理を施して整形後のDEMデータを得て、整形後のDEMデータテーブル4eに記録する。
一般に、このような段差を含む不自然な地形を有するDEMデータに対しては、従来から整形処理手段として各種の平滑化方法が提起されている。
例えば、(a)単純平滑化法、(b)ラプラシアン(Laplacian)正則化法、(c)グリムソン(Grimson)正則化法、あるいは(d)拡張型グリムソン法などがある。
例えば、(a)単純平滑化法、(b)ラプラシアン(Laplacian)正則化法、(c)グリムソン(Grimson)正則化法、あるいは(d)拡張型グリムソン法などがある。
標高を画素の座標x、yの関数f(x、y)と見る場合、(a)単純平滑化法では、注目点の近傍の適切な範囲の画素の標高f(x、y)の適切な重み付け平均をとる。例えば、w行w列(w=3、5、又は7)の範囲で、重み(1/w2)の重み付け平均をとる。しかしながら、一般には等高線付近での段差が解消されない。
これに対して、方法(b)〜(d)では、いずれも等高線上の標高を拘束境界条件として、各々適切な評価関数値を最小にするように関数形を決定するという変分問題として扱う。
評価関数としては、(b)ラプラシアン正則化法では、fのx、yに関する1階偏微分の2乗和を、(c)グリムソン正則化法では、fのx、yに関する2階偏微分の2乗和を、(d)拡張型グリムソン正則化法では、1階偏微分の2乗和と2階偏微分の2乗和の重み付き平均をとる。
評価関数としては、(b)ラプラシアン正則化法では、fのx、yに関する1階偏微分の2乗和を、(c)グリムソン正則化法では、fのx、yに関する2階偏微分の2乗和を、(d)拡張型グリムソン正則化法では、1階偏微分の2乗和と2階偏微分の2乗和の重み付き平均をとる。
方法(b)、(c)は元来、未知点補間手段8の一種と考えられるものであるが、例えば標高が全部ゼロの初期値から出発することになり、収束に非実用的な長時間を要し、発散する場合もあった。
これに対して本願の発明者は、方法(b)〜(d)を、前記高精細補間DEMデータを初期値として適用し、探索、繰返し、収束により最適解の関数形を求める方法を考案した。
この方法によれば等高線付近での段差を含めて不自然な段差地形が概ね解消されるが、収束にかなりの長時間を要する。
これに対して本願の発明者は、方法(b)〜(d)を、前記高精細補間DEMデータを初期値として適用し、探索、繰返し、収束により最適解の関数形を求める方法を考案した。
この方法によれば等高線付近での段差を含めて不自然な段差地形が概ね解消されるが、収束にかなりの長時間を要する。
さらに特に等高線の間隔が急激に変化する箇所では、かえって新たな不自然な地形を生成してしまう場合がある。
即ち、(b)ラプラシアン正則化法では等高線を境界として、傾斜が不連続になる場合が生じ、(c)グリムソン正則化法では等高線付近でも傾斜が連続的に変化する(即ち、滑らかに変化する)が、振動を生じてしまう場合がある。
また(d)拡張型グリムソン正則化法では両者の短所が殆ど解消されるが、地形により重み付き平均の重み値を変更する必要がある場合がある。
即ち、(b)ラプラシアン正則化法では等高線を境界として、傾斜が不連続になる場合が生じ、(c)グリムソン正則化法では等高線付近でも傾斜が連続的に変化する(即ち、滑らかに変化する)が、振動を生じてしまう場合がある。
また(d)拡張型グリムソン正則化法では両者の短所が殆ど解消されるが、地形により重み付き平均の重み値を変更する必要がある場合がある。
図2を参照すると、本発明による整形処理手段9は次の手順からなり、(e)選択的平滑化法と名づける。
手順1では、注目する画素(P0とする)を中心とする3行3列の画素をとりあげ、4種の方向(0、45、90、135度)について、P0の標高がいずれかの方向で極大又は極小値を取るか(Yとする)否か(Nとする)を判定する。
手順1でNの場合は、そのまま次の注目する画素の処理に移行する。
手順1でYの場合は、手順2で、その方向での画素とP0の標高の差の絶対値のうち最大のもの(dとする)をとる。
手順3では、dの値の大小に応じて平滑化範囲を決定する。例えば、dの値1mにつき、P0の上下左右50画素づつ広げて平滑化範囲とする。
ただし、等高線とぶつかった場合には、等高線を越えない内側の範囲とする。
手順4では、dの値の大小に応じて反復回数を決定する。例えば、dの値1mにつき、80回づつ大きくとる。
手順5では、上記の平滑化範囲に限定して、上記の反復回数分だけ単純平滑化を施す。その際、最近接する等高線からの距離に応じて重み付け平均の範囲を変更する。例えば、等高線からの距離が30画素未満、90画素未満、90画素以上ならば各々、3行3列、5行5列、7行7列、とする。
手順6では、画像データ全体に対して例えば、画素3行3列の範囲の単純平滑化を1回施す。その際、等高線上の画素には平滑化を適用せず、等高線の原標高を保存する。(拘束型)
手順1では、注目する画素(P0とする)を中心とする3行3列の画素をとりあげ、4種の方向(0、45、90、135度)について、P0の標高がいずれかの方向で極大又は極小値を取るか(Yとする)否か(Nとする)を判定する。
手順1でNの場合は、そのまま次の注目する画素の処理に移行する。
手順1でYの場合は、手順2で、その方向での画素とP0の標高の差の絶対値のうち最大のもの(dとする)をとる。
手順3では、dの値の大小に応じて平滑化範囲を決定する。例えば、dの値1mにつき、P0の上下左右50画素づつ広げて平滑化範囲とする。
ただし、等高線とぶつかった場合には、等高線を越えない内側の範囲とする。
手順4では、dの値の大小に応じて反復回数を決定する。例えば、dの値1mにつき、80回づつ大きくとる。
手順5では、上記の平滑化範囲に限定して、上記の反復回数分だけ単純平滑化を施す。その際、最近接する等高線からの距離に応じて重み付け平均の範囲を変更する。例えば、等高線からの距離が30画素未満、90画素未満、90画素以上ならば各々、3行3列、5行5列、7行7列、とする。
手順6では、画像データ全体に対して例えば、画素3行3列の範囲の単純平滑化を1回施す。その際、等高線上の画素には平滑化を適用せず、等高線の原標高を保存する。(拘束型)
手順6’では手順6の代りに、画像全体に対して例えば、画素3行3列の範囲の単純平滑化を2回施す。その際、等高線上の画素にも平滑化を適用する。等高線の画素上の原標高は厳密には保存されないが実用上問題とならない。(非拘束型)
1 スキャナー
2 画像表示装置(ディスプレィ)
3 入力装置(キーボード、マウス)
4 データベース
4a 原地形図デジタルデータテーブル
4b 等高線抽出デジタルデータテーブル
4c 等高線数値標高テーブル
4d 高精細補間DEMデータテーブル
4e 整形後のDEMデータテーブル
5 中央処理制御装置
6 地形図認識処理手段
6a 画像入力手段
6b 等高線抽出手段
6c 識別ラベリング手段
6d 雑音情報除去手段
6e 接続復元処理手段
7 等高線部標高データ生成手段
8 未知点補間手段
8a 落水線通過点検出手段
8b 単調関数補間演算手段
9 整形処理手段
10 DEM自動生成システム
2 画像表示装置(ディスプレィ)
3 入力装置(キーボード、マウス)
4 データベース
4a 原地形図デジタルデータテーブル
4b 等高線抽出デジタルデータテーブル
4c 等高線数値標高テーブル
4d 高精細補間DEMデータテーブル
4e 整形後のDEMデータテーブル
5 中央処理制御装置
6 地形図認識処理手段
6a 画像入力手段
6b 等高線抽出手段
6c 識別ラベリング手段
6d 雑音情報除去手段
6e 接続復元処理手段
7 等高線部標高データ生成手段
8 未知点補間手段
8a 落水線通過点検出手段
8b 単調関数補間演算手段
9 整形処理手段
10 DEM自動生成システム
Claims (4)
- 地形図をデジタルデータとして読込むスキャナーを備えたコンピュータシステムからなる数値標高モデル自動生成システムであって、前記コンピュータの中央処理制御部には、等高線が描画された地形図情報から等高線を構成する点列データからなる等高線ベクターデータを生成する地形図認識処理手段と、前記等高線ベクターデータのそれぞれの隣接関係から等高線標高を付与する等高線部標高データ生成手段と、等高線部以外の標高未知点の標高を標高未知点近傍の等高線部から推計して数値標高モデルを生成する未知点補間手段と、生成された数値標高モデルの地形段差の平滑化を行なう整形処理手段とを備え、
前記整形処理手段は、注目する画素P0を中心とする3行3列の画素をとりあげ、縦横斜めの4種の方向について、P0の標高がいずれかの方向で極大又は極小値を取る場合は、その方向での画素とP0の標高の差の絶対値のうち最大のものdをとり、dの値の大小に応じて平滑化範囲と反復回数を決定し、最近接する等高線からの距離に応じて重み付け平均の範囲を決定して、単純平滑化法を前記反復回数分だけ施すことを特徴とする数値標高モデル自動生成システム。 - 前記未知点補間手段は、標高を得たい未知点(以下「点」は「座標格子点」即ち「画素」のことである)を挟む2本の等高線上の最近接点P2、P3と、P2点外側の隣接等高線上の最近接点P1と、P3点外側の隣接等高線上の最近接点P4とを求める落水線通過点検出手段と、P1、P2、P3を通る落水線上の距離値sを用いた単調関数f1(s)と、P2、P3、P4を通る落水線上の距離sを用いた単調関数f2(s)とを用い、未知点座標の、P2、P3点からの距離に応じてf1(s)とf2(s)を按分比例計算して得たf(s)により未知点の標高を求め、
標高を得たい未知点が山頂部近傍で、前記P1点を求める等高線が存在しない場合、最内側等高線からの距離が最大の点を山頂P1点とし標高を推定してP1を頂点とする単峰関数f3(s)を用いて未知点の標高を求めることを特徴とする請求項1に記載の数値標高モデル自動生成システム。 - 前記単調関数f1(s)、f2(s)の関数形は、数式1:
z= (a/(s+b))+c、
により、また前記f3(s)の関数形は、数式3:
z= ((a/(s2+b))+c、
によることを特徴とする請求項2記載の数値標高モデル自動生成システム。 - 前記地形図認識処理手段は、等高線が描画された地形図の画像入力手段と、入力された画像データから色認識により等高線情報のみを抽出する等高線抽出手段と、抽出された等高線情報を細線化処理し点列データとして識別する識別ラベリング手段と、画像中の枝、分岐、短絡線を含む雑音情報を除去する雑音情報除去手段と、地形図の地名、標高数値、地形記号表示による断線等高線の接続復元処理手段とを備えることを特徴とする請求項1に記載の数値標高モデル自動生成システム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2005115133A JP2006293105A (ja) | 2005-04-12 | 2005-04-12 | 数値標高モデル自動生成システム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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JP2005115133A JP2006293105A (ja) | 2005-04-12 | 2005-04-12 | 数値標高モデル自動生成システム |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
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JP2006293105A true JP2006293105A (ja) | 2006-10-26 |
Family
ID=37413742
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2005115133A Pending JP2006293105A (ja) | 2005-04-12 | 2005-04-12 | 数値標高モデル自動生成システム |
Country Status (1)
Country | Link |
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JP (1) | JP2006293105A (ja) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112053436A (zh) * | 2020-08-24 | 2020-12-08 | 西安电子科技大学 | 基于曲面拟合的地形生成方法 |
CN113724280A (zh) * | 2021-09-15 | 2021-11-30 | 南京信息工程大学 | 一种地面天气图高压系统的自动识别方法 |
CN114329575A (zh) * | 2022-03-15 | 2022-04-12 | 武汉峰岭科技有限公司 | 基于内插山脊线的等高线加密方法、系统、介质及设备 |
CN116630357A (zh) * | 2023-05-24 | 2023-08-22 | 中国自然资源航空物探遥感中心 | 栅格地图目标线提取方法、系统、存储介质及计算设备 |
-
2005
- 2005-04-12 JP JP2005115133A patent/JP2006293105A/ja active Pending
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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CN112053436B (zh) * | 2020-08-24 | 2023-07-28 | 西安电子科技大学 | 基于曲面拟合的地形生成方法 |
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