JP2010525491A - 地理空間データのデータ間引きを提供する地理空間モデリングシステム及び関連する方法 - Google Patents

地理空間データのデータ間引きを提供する地理空間モデリングシステム及び関連する方法 Download PDF

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Abstract

地理空間モデリングシステムは、関連する各自の高度を有する地理空間データポイントを格納する地理空間データベースを有する。本システムはさらに、前記地理空間データポイントから識別ポイントを選択することによって、前記地理空間データポイントをデータ間引きするプロセッサを有する。より詳細には、前記プロセッサは、(a)複数の離間した現在の地理空間データ境界ポイントを有する現在パッチを特定し、(b)前記現在の地理空間境界ポイントに対する各自の高度差を決定するため、前記地理空間データポイントを順次投入し、前記高度差と閾値範囲とを比較することに基づき前記現在パッチによる現在の識別ポイントを選択し、(c)前記現在の識別ポイントを含む複数の離間した新たな地理空間境界ポイントを各パッチが有する複数の新たなパッチを特定し、(d)さらなる新たな識別ポイントが選択されなくなるまで、前記新たなパッチのそれぞれについてステップ(b)及び(c)を繰り返す、ことに基づき、識別ポイントを選択するようにしてもよい。

Description

本発明は、地形モデリングの分野に関し、より詳細には、地理空間モデリングシステム及び関連する方法に関する。
地理的エリアの地形モデリングは、多くのアプリケーションのため利用可能である。例えば、地形モデルは、フライトシミュレータや軍事任務の立案のため利用されるかもしれない。さらに、人工的構造(都市など)の地形モデルは、セルラーアンテナ配置、都市プラニング、災害準備及び分析、マッピングなどの用途に極めて有用であるかもしれない。
地形モデルを作成する各種タイプ及び方法が、現在使用されている。1つの一般的な地形モデルは、数値標高モデル(DEM)である。DEMは、コンピュータにより自動化された方法により生成される地理的エリアのサンプリングされたマトリックス表現である。DEMでは、座標ポイントは高さに対応するよう生成される。
従来のDEMは、典型的には、異なる高度の間の変化(谷や山など)が、一般に1つのものから次のものにスムーズなものである地形をモデル化するのに用いられる。すなわち、DEMは、典型的には、現在は0〜30mの間隔により複数の曲面として地形をモデル化し、その間の不連続性は“平滑化(smoothed)”される。このため、典型的なDEMでは、地形上には明確なオブジェクトは存在しない。
1つの特に効果的な3Dサイトモデリングプロダクトは、本譲受人であるハリスコーポレイションによるRealSite(登録商標)である。RealSite(登録商標)は、対象となる地理的エリアの重複する画像を登録し、ステレオ・ナディアビュー(stereo and nadir view)技術を用いて高解像度DEMを抽出するのに利用可能である。RealSite(登録商標)は、正確なテクスチャ及び構造の境界を有する都市を含む地理的エリアの3次元(3D)地形モデルを生成するための半自動化処理を提供する。さらに、RealSite(登録商標)モデルは、地理空間的に正確である。すなわち、モデル内の所与のポイントの位置は、極めて高い精度により地理的エリアの実際の位置に対応している。RealSite(登録商標)モデルを生成するのに利用されるデータは、例えば、航空及び衛星写真、電気光学、赤外線及びLIDAR(Light Detection and Ranging)などを含むものであってもよい。
3Dサイトモデルを生成するための他の効果的なアプローチは、本譲受人に譲渡され、参照することによりここに援用されるRahmesらによる米国特許第6,654,690号に与えられる。この特許は、高度対位置のランダムに間隔が設けられたデータに基づき、地形及び建物を含むエリアの地形モデルを生成する自動化された方法について開示している。この方法は、所定の位置グリッドに従って高度対位置の格子化されたデータを生成するためランダムに間隔が設けられたデータを処理し、地形データから建物データを区別するため格子化されたデータを処理し、地形及び建物を含むエリアの地形モデルを生成するため、建物データのポリゴン抽出を実行することを含む。
DEMSなどの地理空間モデルを生成する1つの潜在的に困難な点は、高解像度(すなわち、1m以下の間隔のデータポイント又はポスト)が地形表現のための基準となりつつあることである。高解像度DEMS(HRDEMs)におけるデータポイントの密度が高くなるに従って、当該モデルに対して生成されるデータ量もまた大きくなる。これらのモデルのサイズは、いくつかのアプリケーションでは最も強力な地理空間データ処理コンピュータに対してでさえ極めて負担になりうる。
HRDEMデータなどのデータフィールドのサイズを減少させるための様々なアプローチがしばしば利用される。1つのアプローチは、サンプリングの頻度を増加させることである。しかしながら、これは、労力と時間のかかる人手による編集を必要とするという他の問題を生じさせるかもしれない。様々な自動化されたアプローチが、シンプルな間引き(5つのポスト毎に選択されるなど)、ローカルオペレータ(3×3フィルタなど)、グローバルグリーディ挿入方法などのDEMデータ間引きについて提案されてきた。しかしながら、これらのアプローチはまた、特有の欠点を有するかもしれない。例えば、DEMによるポイントのシンプルな間引きは、しばしば地理的特徴のトップとボトムとの欠落によってアーチファクトを生じさせる。さらに、ローカルオペレータは、高さの段階的な変化が有意なポイントまで蓄積したエリアを欠落させる可能性がある。さらに、従来のグローバルグリーディ挿入方法は、典型的には、コンピュータを多用し、LIDARデータサーベイなどに対して所望のパフォーマンスを提供しないかもしれない。
上記背景技術を鑑み、本発明の課題は、所望の詳細さと低減されたデータサイズにより地理空間モデルを生成するためのシステム及び関連する方法を提供することである。
上記及び他の課題、特徴及び効果は、関連する各自の高度を有する地理空間データポイントを格納する地理空間データベースを有する地理空間モデリングシステムにより提供される。本システムはさらに、前記地理空間データポイントから識別ポイントを選択することによって、前記地理空間データポイントをデータ間引きするプロセッサを有する。より詳細には、前記プロセッサは、(a)複数の離間した現在の地理空間データ境界ポイントを有する現在パッチを特定し、(b)前記現在の地理空間境界ポイントに対する各自の高度差を決定するため、前記地理空間データポイントを順次投入し、前記高度差と閾値範囲とを比較することに基づき前記現在パッチによる現在の識別ポイントを選択し、(c)前記現在の識別ポイントを含む複数の離間した新たな地理空間境界ポイントを各パッチが有する複数の新たなパッチを特定し、(d)さらなる新たな識別ポイントが選択されなくなるまで、前記新たなパッチのそれぞれについてステップ(b)及び(c)を繰り返す、ことに基づき、識別ポイントを選択するようにしてもよい。
特に、前記プロセッサはさらに、前記識別ポイントに基づき地理空間モデルを生成するようにしてもよい。例えば、地理空間モデルは、T−TIN(Tiled−Triangled Irregular Network)地理空間モデルを有してもよい。さらに、前記プロセッサはさらに、ローカルスロープオペレータ(LSO)を用いて垂直ポイントを選択してもよい。前記プロセッサはさらに、前記選択された垂直ポイントに基づき前記地理空間モデルを生成してもよい。より詳細には、前記プロセッサは、前記識別ポイントを選択する前に、最初のパスにおいて選択された垂直ポイントを決定するようにしてもよい。
前記プロセッサは、例えば、重み付けされた双線形処理に基づき前記高度差を決定してもよい。また、所与のパッチに対する地理空間境界ポイントは、パッチが矩形を有するように4つであってもよい。さらに、閾値範囲は、上限と下限の閾値を有してもよい。さらに、地理空間モデリングシステムはまた、プロセッサに動作接続されるディスプレイを有してもよい。さらに、地理空間データは、例えば、LIDARデータを有してもよい。
地理空間モデリング方法は、関連する各自の高度を有する地理空間データポイントを提供するステップと、地理空間データポイントをデータ間引きするステップとをを有してもよい。より詳細には、前記地理空間データポイントは、(a)複数の離間した現在の地理空間データ境界ポイントを有する現在パッチを特定し、(b)前記現在の地理空間境界ポイントに対する各自の高度差を決定するため、前記地理空間データポイントを順次投入し、前記高度差と閾値範囲とを比較することに基づき前記現在パッチによる現在の識別ポイントを選択し、(c)前記現在の識別ポイントを含む複数の離間した新たな地理空間境界ポイントを各パッチが有する複数の新たなパッチを特定し、(d)さらなる新たな識別ポイントが選択されなくなるまで、前記新たなパッチのそれぞれについてステップ(b)及び(c)を繰り返すことによって、間引かれてもよい。
図1は、本発明による地理空間モデリングシステムの概略ブロック図である。 図2は、本発明による地理空間モデリング方法のフロー図である。 図3は、本発明による地理空間モデリング方法のフロー図である。 図4は、図2の方法を用いて決定された地理空間データポイントパッチの概略図である。 図5は、図2の方法を用いて決定された地理空間データポイントパッチの概略図である。 図6は、図5の例における識別ポイントの選択に用いられる処理スタックの概略ブロック図である。 図7は、本発明による双線形処理を示す他の地理空間データポイントパッチの概略図である。 図8Aは、従来の間引きデータ低減処理に基づき生成される一例となるT−TIN DEMである。 図8Bは、充填されていない三角領域による図8AのT−TINである。 図9Aは、本発明によるデータ間引き処理を利用して生成される一例となるT−TIN DEMである。 図9Bは、充填されていない三角領域による図9AのT−TINである。
以下において、本発明が、本発明の好適な実施例が示される添付した図面を参照してより十分に説明される。しかしながら、本発明は、多数の異なる形態により実現可能であり、ここに与えられる実施例に限定されるものとして解釈されるべきでない。これらの実施例は、本開示が完全なものになるように、また当業者に本発明の範囲を十分に伝えるように提供されたものである。明細書を通じて、同様の数字は同様の要素を参照し、他の実施例では、ダッシュ記号は類似する要素を示すのに使用される。
まず図1を参照するに、地理空間モデリングシステム20は、例示されるように、関連する各自の高度を有する地理空間データポイントを格納する地理空間データベース21を有する。例えば、地理空間データポイントは、当業者に知られるようなステレオ光学画像、LIDAR、IFSAR(Interferometric Synthetic Aperture Radar)などの各種技術を利用してキャプチャされてもよい。
上述されるように、所与の地理的エリアの大量のデータポイントを、当該エリアに対するDEMを生成及び表示するのに必要となる処理及びメモリリソースを低減させるために“間引く”ことがしばしば望まれる。このため、システム20はまた、効果的には地理空間データポイントのデータ間引きするためのプロセッサ22を有する。例えば、プロセッサ22は、PC、Mac又は他の計算ワークステーションのCPU(Central Processing Unit)であってもよい。ディスプレイ23はまた、後述されるように、地理空間モデリングデータを表示するため、図示される実施例においてプロセッサ22に動作接続される。
さらに図2〜4を参照するに、地理空間データポイントをデータ間引きするため、例えば、プロセッサ22により用いられる方法が説明される。ブロック30においてスタートして、ブロック32において、現在のパッチ50が、複数の離間した現在の地理空間データ境界ポイントXNWNWNW,XNENENE,XSWSWSW,XSESESEを有する地理空間データポイントから特定される。地理空間データポイントの集合により表される特定の地理的エリアのサイズに応じて、現在のパッチ50は、データセット全体を含むものであるか、又はデータセットは、当業者に理解されるように、データセットが特に大きい場合、ページング問題を回避し、処理パフォーマンスを向上させるため、異なるパッチにタイル化することも可能である。本例では、現在パッチは、矩形(又は正方形)のパッチを規定するため、4つの地理空間データ境界ポイントXNWNWNW,XNENENE,XSWSWSW,XSESESEにより規定される(ブロック32’)。しかしながら、異なる実施例では、所望される場合には、他の個数の境界ポイントが異なるパッチ形状を規定するのに利用可能であることに留意すべきである。
現在パッチ50が特定されると、ブロック34において、現在の識別ポイントXが、現在の地理空間境界ポイントXNWNWNW,XNENENE,XSWSWSW,XSESESEに対する各自の高度差を決定するため、地理空間データポイントを順次投入し、この高度差と閾値範囲とを比較することに基づき、現在パッチの範囲内で選択される。より詳細には、現在パッチ50内の高度差(Δz)に基づく最も高い又は最も低い識別ポイントが、エッジを含む4つのコーナーからの重み付けされた双線形推定に基づき決定される(ブロック34’)。
図4において、一例となる重み付けアプローチが示される。コーナーポイントXSWSWSW(図4の斜線部)におけるz値に適用されたウェイトは、現在の矩形パッチ50の全エリアにおいて所与のポイントXからXNENENEまでの対角上のサブ矩形エリア(図4における斜線部)に比例する。同様の重み付がまた、当業者に理解されるように、他のコーナーポイントXNWNWNW,XNENENE,XSESESEに対して用いられる。
図示された例では、所与のポイントXは、パッチの残りのポイントに関して最も大きなΔz(境界ポイント(XNWNWNW,XNENENE,XSWSWSW,XSESESE)に対して正の高さ又は負の高さとなりうる)を有するため、現在パッチ50の識別ポイントとなる。しかしながら、このポイントがパッチ50の残りのポイントより大きなΔzを有しても、それは依然として、最終的なDEM(T−TINなど)において表示するための選択を保障するのに十分に統計的に有意なものではないかもしれない。従って、それの値が上限と下限の閾値により規定される指定された閾値の範囲を満たす場合に限って、識別ポイントXは選択される。
より詳細には、識別ポイントXが選択のため統計的に有意であるとみなされるためには、Δzの値が下限の閾値以下であるか、又は上限の閾値以上である必要がある。1つのアプローチは、識別ポイントXのΔzの絶対値が垂直誤差e以上である場合、当該ポイントが選択される(すなわち、統計的に有意な又は決定的(critical)としてマークされる)ように、1つの垂直誤差閾値eが利用可能であるというものである。しかしながら、上限と下限の閾値はいくつかの実施例では異なりうることに留意すべきである。
垂直誤差閾値e及び/又は上限/下限閾値の選択は、典型的には、モデル化される地形のタイプに依存する。例えば、相対的に平坦なエリアについては、より細かい詳細が提供されるように、閾値はより小さなものが選択されてもよい。他方、都市や山岳地帯については、相対的に小さな高度変化は特に重要ではないかもしれない。このため、当業者に理解されるように、閾値はより大きな値に設定されてもよい。例えば、図9A及び9Bに示されるT−TINについては、1.0メータの垂直誤差eが使用されたが、他の閾値がまた利用されてもよい。
上述されるように、識別ポイントXが閾値の範囲に基づき統計的に有意(すなわち、決定的)であると判断されると、ブロック36において、当該ポイントは、現在パス内の複数の新たなパッチ(すなわち、サブパッチ)を特定又は規定するのに使用される。より詳細には、サブパッチに対する新たな境界ポイントXNW,XSW,XSE,XSWを規定するため、垂直ラインと水平ライン(すなわち、x軸とy軸にそれぞれ平行な)が識別ポイントXを介し示される。より詳細には、新しい各パッチの境界ポイントは、(1)XNWNWNW,XNW,XSW,Xと、(2)XNW,XNENENE,X,XSEと、(3)XSW,X,XSWSWSW,XSWと、(4)X,XSE,XSW,XSESESEとである。図4に示されるように、これらの新たな各パッチは、パッチ50の識別ポイントXをそれの境界ポイントの1つとして含む。
4つの新たなパッチが特定されると、ブロック34と36を参照して上述した識別ポイント決定選択処理が、新たな各パッチについて繰り返される。これは、図5に示されるように、4つの現在パッチの1以上の内部に4つの新たなパッチを生成させることになるかもしれない。ここで、当初のパッチ60はまず、当初のパッチ内の選択された識別ポイントpに基づき新たなパッチ11〜14に細分化される。その後、識別ポイント選択処理がパッチ14について繰り返され、当該パッチに対する新たな識別ポイントqが選択される。この結果、パッチ14は、その後図示されるように、ブロック40において、新たなパッチ41,42,43,44に細分化される。この処理が、現在パスに対して識別ポイントが選択されなくなるまで続けられ、その時点において、すべてのパッチの処理が完了するまで他のパッチに処理が移り、識別ポイント選択処理が終了する。
図6において、識別ポイント選択中に特定される各種パッチを処理する一例となる順序が示される。処理はまず、図示された処理スタックの最初の(すなわち、最下位の)アイテムであるパッチ60から開始される。新たなパッチ11〜14が特定されると、これらのパッチはスタック61に追加され、ポインタ62により示されるように、パッチ14の処理が開始される。パッチ14が選択対象の識別ポイントqを有すると判定されると、4つの新たなパッチ41〜44が特定され、ポインタ63により示されるように、処理がパッチ44に移る。
パッチ44の処理が完了すると(当該パッチにより選択される識別ポイントがないため、又は選択対象の識別ポイントが残らなくなるまですべてのサブパッチが処理されるため)、ポインタ63は、スタック61をパッチ43まで下方に移動する。パッチ41の処理が完了すると、パッチ14の処理が完了し、ポインタ62がパッチ13まで下方に移動する。説明の簡単化のため、図示された例では1つの処理スタック61しか示されていないが、いくつかの実施例では、当業者に理解されるように、複数の処理スタック及び/又はプロセッサがパラレルに利用されてもよい。
上述したアプローチは、中間的な補間を要することなく地理的シーンにおける各特徴の統計的に有意なトップとボトムとを効果的に特定する。また、“生の”LIDARなどのデータポイントは、処理のための格子に変換可能であり、その後、より現実的な地理空間の当初の位置にマッピングされる。当業者に理解されるように、上述したアプローチは、効果的に地理空間データポイントセット内における最も決定的な又は統計的に有意なポイントを選択し、当初のデータセットの任意のポイントのパラメータ化された誤差値(すなわち、閾値範囲)の範囲内の表面モデルを構築する。
いくつかの実施例では、識別ポイント選択とは独立した建物のエッジ、断崖などの垂直ポイントを選択することが望ましいかもしれない。これにより、これらの特徴が最終的なDEMにおいて明確に描写される。例えば、これは、高い建物を有する都市や多数の断崖が存在する山岳領域(ロッキー山脈など)について特に効果的であるかもしれない。これは、都市設定における高層ビルの状態にパラレルな自然である。例えば、垂直ポイントは、当業者に理解されるように、ローカルスロープオペレータを用いて1つのパスに見つけることができる(ブロック33’において)。これは、垂直ポイントが識別ポイント選択処理中に考慮から排除されるように、識別ポイント選択の前に実行されてもよい。選択された識別ポイントと垂直ポイント(存在する場合)は、当初の地理空間データポイントの間引かれたセットであるT−TIN DEMなどの地理空間モデルを生成するのに効果的に利用される(ブロック39’)。
図7を参照して、双線形重み付け処理を実行するための1つの効果的なアプローチが説明される。地理空間データポイントの通常の性質と、k〜k+1の各繰り返しにおけるサーチパターンが与えられると、k+1における識別値を計算するのに用いられるウェイトを再計算する相対的に効率的な方法は、以下のとおりである。行k〜(k+1),(k+1)〜(k+2),...を含む列について、ΔWtとΔWtとが当該列について一定に維持される。さらに、各列の間において、示されるように、ΔWt=ΔWt+ΔWtciと、ΔWt=ΔWt−ΔWtciとなるように、インクリメント処理とデクリメント処理が列インクリメントciだけ実行される。このアプローチによると、正規化されたウェイトがシンプルなインクリメントだけ更新され、本方法がポストからポストに進捗するとき、演算数を4つの乗算演算と4つの加算演算に還元する。これは、従来の補間アプローチに対して、16の乗算演算と24の加算演算とに対比される。
図8A,8B,9A及び9Bを参照するに、従来技術による5メートルデシメイション(5 meter decimation)データ間引き処理を用いて生成されたDEM70a,70b(充填された三角領域を有し及び有さず示される同一のT−TIN DEMである)と、本発明の上述した方法により生成されたDEM80a,80b(充填された三角領域を有し及び有さず示される同一のT−TIN DEMである)とが示される。観察できるように、DEM70a,70bについて用いられる従来のデシメイションアプローチは、丸められた建物と、輪郭データのかなりの量の損失とを生じさせる。他方、DEM80a,80bは、所望のエッジポイントと輪郭データを保持するが、デシメイション間引きされたDEM70a,70bに匹敵するポイント数を有するオリジナルシーンのはるかに現実的なビューを提供する。70aのDEMは、シンプルなデシメイションを介し96%の減少を表す(3,446,835個のオリジナルのHRDEMポイントのうちの174,834個)。上述された方法は、95.2%(又は165448個のポイント)だけポイントを減少させる。一般に、90〜95%の減少が観察された。

Claims (10)

  1. 関連する各自の高度を有する地理空間データポイントを格納する地理空間データベースと、
    前記地理空間データポイントから識別ポイントを選択することによって、前記地理空間データポイントをデータ間引きするプロセッサと、
    を有する地理空間モデリングシステムであって、
    前記プロセッサは、
    (a)複数の離間した現在の地理空間データ境界ポイントを有する現在パッチを特定し、
    (b)前記現在の地理空間境界ポイントに対する各自の高度差を決定するため、前記地理空間データポイントを順次投入し、前記高度差と閾値範囲とを比較することに基づき前記現在パッチによる現在の識別ポイントを選択し、
    (c)前記現在の識別ポイントを含む複数の離間した新たな地理空間境界ポイントを各パッチが有する複数の新たなパッチを特定し、
    (d)さらなる新たな識別ポイントが選択されなくなるまで、前記新たなパッチのそれぞれについてステップ(b)及び(c)を繰り返す、
    ことに基づき、識別ポイントを選択するシステム。
  2. 前記プロセッサはさらに、前記識別ポイントに基づき地理空間モデルを生成する、請求項1記載の地理空間モデリングシステム。
  3. 地理空間モデルは、T−TIN(Tiled−Triangled Irregular Network)地理空間モデルを有する、請求項2記載の地理空間モデリングシステム。
  4. 前記プロセッサはさらに、ローカルスロープオペレータ(LSO)を用いて垂直ポイントを選択し、
    前記プロセッサはさらに、前記選択された垂直ポイントに基づき前記地理空間モデルを生成する、請求項2記載の地理空間モデリングシステム。
  5. 前記プロセッサは、重み付けされた双線形処理に基づき前記高度差を決定する、請求項1記載の地理空間モデリングシステム。
  6. 関連する各自の高度を有する地理空間データポイントを提供するステップと、
    (a)複数の離間した現在の地理空間データ境界ポイントを有する現在パッチを特定し、(b)前記現在の地理空間境界ポイントに対する各自の高度差を決定するため、前記地理空間データポイントを順次投入し、前記高度差と閾値範囲とを比較することに基づき前記現在パッチによる現在の識別ポイントを選択し、(c)前記現在の識別ポイントを含む複数の離間した新たな地理空間境界ポイントを各パッチが有する複数の新たなパッチを特定し、(d)さらなる新たな識別ポイントが選択されなくなるまで、前記新たなパッチのそれぞれについてステップ(b)及び(c)を繰り返すことによって、前記地理空間データポイントをデータ間引きするステップと、
    を有する地理空間モデリング方法。
  7. 前記識別ポイントに基づき地理空間モデルを生成するステップをさらに有する、請求項6記載の地理空間モデリング方法。
  8. 地理空間モデルは、T−TIN(Tiled−Triangled Irregular Network)地理空間モデルを有する、請求項7記載の地理空間モデリング方法。
  9. ローカルスロープオペレータ(LSO)を用いて垂直ポイントを選択するステップをさらに有し、
    前記地理空間モデルを生成するステップはさらに、前記選択された垂直ポイントに基づき前記地理空間モデルを生成する、請求項7記載の地理空間モデリング方法。
  10. 前記高度差を決定するステップは、重み付けされた双線形処理に基づき前記高度差を決定する、請求項6記載の地理空間モデリング方法。
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