JP2016090361A - Extraction method of vertical structure from sar interferogram - Google Patents
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Abstract
Description
この発明は、干渉合成開口レーダ(InSAR:Interferometric Synthetic Aperture Radar)によって得られる干渉図(Interferogram:インターフェログラム)からの垂直構造を見出すことができるSARインターフェログラムからの垂直構造の自動抽出方法に関する。 The present invention relates to a method for automatically extracting a vertical structure from an SAR interferogram that can find a vertical structure from an interferogram (Interferogram) obtained by an interferometric synthetic radar (InSAR). .
SAR(Synthetic Aperture Radar:合成開口レーダ)は、電磁波を用いて地表面の画像を生成するイメージングレーダの一種である。電磁波の位相を利用した開口合成技術により、他のイメージングレーダと比べて、SARは高い空間分解能を持つ。人工衛星や航空機などの移動物体(プラットフォーム)にSARを搭載して、地表面などを観測する。プラットフォームは、移動しながらマイクロ波を照射し、地表面で後方散乱された反射波の強度、および、位相を測定する。 SAR (Synthetic Aperture Radar: Synthetic Aperture Radar) is a type of imaging radar that generates an image of the ground surface using electromagnetic waves. SAR has a higher spatial resolution than other imaging radars due to aperture synthesis technology using the phase of electromagnetic waves. SAR is mounted on a moving object (platform) such as an artificial satellite or an aircraft to observe the ground surface. The platform irradiates the microwave while moving, and measures the intensity and phase of the reflected wave backscattered on the ground surface.
受信信号の振幅と位相情報は、受信波の特徴を表現しており、これらを用いて、複数のデータを干渉させることができる。この干渉を利用して地形変動や標高を計測するInSARが提案されている。InSARでは、SARを用いて観測された同一地域の二つのデータの干渉から計算した位相差に基づいて、地形の標高を観測する。位相差を用いているため、生成される干渉縞の位相は、2πの不定性を持つ。また、地表が平らな場合でも軌道縞と呼ばれる干渉縞が生じる。 The amplitude and phase information of the received signal express the characteristics of the received wave, and these can be used to interfere with a plurality of data. InSAR has been proposed that uses this interference to measure terrain fluctuation and elevation. In InSAR, the altitude of the terrain is observed based on the phase difference calculated from the interference between two data in the same area observed using the SAR. Since the phase difference is used, the phase of the generated interference fringes has an indefiniteness of 2π. Even when the ground surface is flat, interference fringes called orbital fringes occur.
DEM(Digital Elevation Model)に代表される高度情報については、光学観測、レーザ観測等からも取得可能であるが、昼夜間/天候に関わらず観測できるメリットからSAR観測データを用いた高度情報の抽出技術が重要視されている。SAR観測データに基づく高度情報抽出の対象として、これまでは、空間スケールの変化が大きい自然地形高度が対象とされる事が多かったが、近年のSAR観測装置の高分解能化に伴い、その変化スケールが小さい都市域の人工構造物等への適用手法の研究開発が盛んになってきている。電力送信塔、電波塔、及び高層ビル等の人工構造物の位置とその高度情報あるいはその変化は、低空飛行体の安全飛行の他、電力インフラ網の把握、電波伝搬障害、及び都市景観の観点等からも重要である。 Altitude information represented by DEM (Digital Elevation Model) can be obtained from optical observation, laser observation, etc., but extraction of altitude information using SAR observation data from the merit that can be observed regardless of day / night / weather Technology is regarded as important. Up to now, altitude information extraction based on SAR observation data has often been targeted for natural topographical altitudes with large spatial scale changes. Research and development of application methods to man-made structures in urban areas with small scales are becoming popular. The location of artificial structures such as power transmission towers, radio towers, and high-rise buildings and their altitude information or their changes are based on the safety flight of low-flying vehicles, as well as grasping the power infrastructure network, radio wave propagation obstacles, and city landscape Etc. are also important.
SAR観測から高度情報を得る方法としては、インターフェロメトリ法がよく用いられている。この手法では、進行方向と垂直に配置された2つの受信アンテナの観測データを干渉させる事により位相差画像を生成する。軌道縞が除去(前処理)された位相差(δφ’)と観測対象物の高度(δh)とは、δh=αIFδφ’の関係を有しており、従って位相差画像から高度情報を得ることができる(非特許文献1)。ここでαIFは、受信アンテナ間の距離等、観測条件により一意に決まるパラメータである。 As a method of obtaining altitude information from SAR observation, interferometry is often used. In this method, a phase difference image is generated by interfering observation data of two receiving antennas arranged perpendicular to the traveling direction. The phase difference (δφ ′) from which orbital fringes have been removed (pre-processed) and the height of the object to be observed (δh) have a relationship of δh = αIFδφ ′, so that altitude information can be obtained from the phase difference image. (Non-Patent Document 1). Here, αIF is a parameter uniquely determined by observation conditions such as a distance between receiving antennas.
しかしながら、インターフェロメトリから得られる位相差(δφ’)は、生来的に2πの不定性を有しているため、一意的に高度を決定するためにはその不定性を解消する位相接続処理(位相アンラッピングプロセス)が不可避である。多くの人工構造物が混在する都市域等の領域では、位相アンラッピングプロセスにとって好ましく無い位相不連続点が多く存在する等の理由により、インターフェロメトリ手法による自動高度情報抽出は困難な場合が多い(非特許文献2)。 However, since the phase difference (δφ ′) obtained from interferometry inherently has an indefiniteness of 2π, in order to uniquely determine the altitude, a phase connection process that eliminates the indefiniteness ( A phase unwrapping process is inevitable. In areas such as urban areas where many artificial structures are mixed, automatic altitude information extraction by the interferometry method is often difficult because there are many phase discontinuities that are undesirable for the phase unwrapping process. (Non-patent document 2).
インターフェロメトリ由来の人工構造物の抽出に関する従来技術としては、(A)レイオーバー現象の利用、(B)直線性の利用、(C)スペクトラルシフトの利用、(D)画像形状認識が挙げられる。 Conventional techniques relating to the extraction of artificial structures derived from interferometry include (A) use of layover phenomenon, (B) use of linearity, (C) use of spectral shift, and (D) image shape recognition. .
(A)レイオーバー現象の利用
SARの観測では、対象物の位置を電波照射から受信までの時間で計測する。また、SAR観測は真上からではなく斜めから行う。そのため、高度の高い対象物はレーダと対象物間の電波往復時間が短くなり、結果として対象物がレーダ側に倒れ込む現象が起こる。この現象はレイオーバーと呼ばれている。このレイオーバー現象を利用して人工構造物の自動抽出を行う手法が非特許文献3等により報告されている。非特許文献3においては、レイオーバーの発生が観測画像1ピクセル中に複数の受信信号を混在させる性質を利用する事で、人工構造物を自動抽出している。
(A) Utilization of layover phenomenon In SAR observation, the position of an object is measured by the time from radio wave irradiation to reception. In addition, SAR observation is performed from an oblique direction, not from directly above. Therefore, a high altitude object has a short radio wave round trip time between the radar and the object, resulting in a phenomenon that the object falls to the radar side. This phenomenon is called layover. A method of automatically extracting an artificial structure using this layover phenomenon has been reported by Non-Patent Document 3 and the like. In Non-Patent Document 3, an artificial structure is automatically extracted by utilizing the property that the occurrence of layover mixes a plurality of received signals in one pixel of an observed image.
(B)直線性と人工構造物モデル(model knowledge)の利用
自然物と異なり人工構造物は構成成分として直線成分を多く含む。また、地面と垂直な人工構造物により、電波を効率よくアンテナ方向へ反射するコーナリフレクタ構造が形成されるため、人工構造物の足元に強い輝線が生じる。これらの直線成分等を利用し、かつ人工構造物の形状を四角形の集合で表したモデルと観測データを反復的に合わせ込む事で、人工構造物の自動抽出を行う手法が非特許文献4等により報告されている。同様に、地物の直線性とその強度値に基づいて、地物を抽出・除去する手法が特許文献1に記載されている。
(B) Use of linearity and artificial structure model (model knowledge) Unlike natural objects, artificial structures contain many linear components as constituent components. In addition, since the corner reflector structure that efficiently reflects radio waves toward the antenna is formed by the artificial structure perpendicular to the ground, a strong bright line is generated at the foot of the artificial structure. A method for automatically extracting an artificial structure by using these linear components and the like and repeatedly combining a model in which the shape of the artificial structure is represented by a set of rectangles and observation data is described in Non-Patent Document 4 etc. It is reported by. Similarly, Patent Document 1 describes a technique for extracting and removing a feature based on the linearity of the feature and its strength value.
(C)スペクトラルシフトの利用
レーダ照射方向に傾斜角βを有するスロープをインターフェロメトリ観測した場合、傾斜角βに依存したスペクトラルシフトが発生し、このシフト量に応じて、コヒーレンス(干渉性)の低下が生じる。このコヒーレンス低下の性質を利用して、対象物の傾斜角βを位相差画像から求める事により人工構造物を抽出する手法が非特許文献5等に報告されている。なお、非特許文献3の手法とこの手法を組み合わせた手法が非特許文献6に報告されている。
(C) Use of spectral shift When interferometry observation is performed on a slope having an inclination angle β in the radar irradiation direction, a spectral shift depending on the inclination angle β occurs, and the coherence (coherence) depends on the shift amount. A decrease occurs. A technique for extracting an artificial structure by obtaining the inclination angle β of a target object from a phase difference image using the property of reducing the coherence has been reported in Non-Patent Document 5 and the like. Note that Non-Patent Document 6 reports a technique combining Non-Patent Document 3 and this technique.
(D)画像形状認識
非特許文献7に、予め高度値に変換したインターフェロメトリ観測結果から画像形状認識技術を用いて、送電塔を自動抽出する手法が報告されている。
(D) Image shape recognition Non-patent document 7 reports a method of automatically extracting power transmission towers using an image shape recognition technique from interferometry observation results converted into altitude values in advance.
また、インターフェロメトリを用いない高度情報抽出としては、特許文献2のように倒込量を定式化して行う手法も報告されている。 In addition, as a method for extracting high-level information without using interferometry, a method of formulating the amount of collapse as in Patent Document 2 has been reported.
上記の様に、人工構造物のいくつかの自動抽出手法が報告されているが、それぞれ一長一短を有する。まず上記手法(A)、(C)においては、手法の原理上、抽出する人工構造物の高度Hが2アンテナ間の距離のパラメータであるHOA(Height Of Ambiguity:2πの位相差を生じる高度差)に関する制約を受けるため非特許文献3のSAR観測装置の場合、HOA=50m程度)、利用シーンが制限される。非特許文献3においては、H≦HOA/2、非特許文献5においては、H≧2HOAである必要があると述べられている。(B)の非特許文献4においては、人工構造物の抽出過程においてインターフェロメトリデータから高度マップを生成し利用しているため、明示的には述べられていないものの、アンラップ処理を必要とするような高い人工構造物には適用できない可能性がある。同様に特許文献1においても、高度マップが前提とされている。また抽出できる人工構造物は計算過程で仮定する構造物モデルの形状に依存する。(D)においては、多くの人工構造物が混在する都市域等の領域では位相差からの変換が難しい高度情報を予め必要とする。また、特許文献2の手法は人工物に着目した手法では無く、更に倒込量/高度変換に地上の形状を表すGCP(Ground Control Point)を必要とすると述べられている。 As described above, several automatic extraction methods for artificial structures have been reported, but each has advantages and disadvantages. First, in the above methods (A) and (C), the height difference of the artificial structure to be extracted is a height difference that produces a phase difference of 2π, which is a parameter of the distance between the two antennas. ), The use scene is limited in the case of the SAR observation apparatus of Non-Patent Document 3 (HOA = about 50 m). Non-Patent Document 3 states that H ≦ HOA / 2, and Non-Patent Document 5 states that H ≧ 2HOA. In Non-Patent Document 4 of (B), since an altitude map is generated and used from interferometry data in the process of extracting an artificial structure, an unwrapping process is required although not explicitly stated. Such a high artificial structure may not be applicable. Similarly, in Patent Document 1, an altitude map is assumed. The artificial structure that can be extracted depends on the shape of the structure model assumed in the calculation process. In (D), altitude information that is difficult to convert from a phase difference is required in advance in areas such as urban areas where many artificial structures are mixed. Further, it is stated that the technique of Patent Document 2 is not a technique focusing on an artificial object, and further requires a GCP (Ground Control Point) representing the shape of the ground for the amount of fall / altitude conversion.
そこで、本発明では、HOAに関する制約が緩く、かつ予め高度情報を必要とせず、更に垂直であることを除いて抽出対象の形状に制約を与えずに、インターフェログラムからユーザの指定する最低検出高度以上の高さの垂直構造を抽出する新たなアルゴリズムを開発した。 Therefore, in the present invention, the minimum detection specified by the user from the interferogram is not restricted except that the restriction on the HOA is relaxed, altitude information is not required in advance, and the shape to be extracted is not restricted except that it is vertical. A new algorithm was developed to extract vertical structures higher than altitude.
本発明のSARインターフェログラムからの垂直構造の抽出方法は、
干渉合成開口レーダの出力干渉画像データまたはインターフェロメトリデータから、垂直構造を抽出する方法であって、
所定の横幅と、観測時のオフナディア角の余弦に従ってスラントレンジの手前側で大きく遠方側で小さくした縦長さと、を持つ様に垂直構造抽出フィルタをそのスラントレンジ位置に応じて設定するステップと、
上記垂直構造抽出フィルタを上記出力干渉画像データまたはインターフェロメトリデータ上で走査しつつ、それぞれの位置における該垂直構造抽出フィルタ内の画像ピクセルについて、レイオーバー倒れ込み量と観測位相差が線形依存関係にあることを、該線形依存関係の余弦変換と該線形依存関係の正弦変換とを用いて判定し、上記走査位置が垂直構造画像候補のピクセルであることを記録するステップと、
所定の範囲にある垂直構造画像候補のピクセルを一連の垂直構造としてグループ化し垂直構造画像候補とするステップと、
上記垂直構造画像候補を、連続して存在する垂直画像として整理するステップと、
整理によって得られた上記垂直構造画像から上記垂直構造の高さを求めるステップと、
を含むことを特徴とするものである。
The extraction method of the vertical structure from the SAR interferogram of the present invention is as follows:
A method of extracting a vertical structure from output interference image data or interferometry data of an interferometric synthetic aperture radar,
Setting the vertical structure extraction filter according to the slant range position so as to have a predetermined lateral width and a vertical length that is large on the front side of the slant range and small on the far side according to the cosine of the off-nadir angle at the time of observation;
While scanning the vertical structure extraction filter on the output interference image data or interferometry data, the layover collapse amount and the observation phase difference are linearly dependent on the image pixels in the vertical structure extraction filter at each position. Determining that there is a cosine transformation of the linear dependency relationship and a sine transformation of the linear dependency relationship, and recording that the scan position is a pixel of a vertical structure image candidate;
Grouping vertical structure image candidate pixels within a predetermined range as a series of vertical structures to form vertical structure image candidates;
Arranging the vertical structure image candidates as vertically existing vertical images;
Obtaining a height of the vertical structure from the vertical structure image obtained by organizing;
It is characterized by including.
また、本発明は、上記線形依存関係の余弦変換と正弦変換とを用いた上記判定は、レイオーバー倒れ込み量と観測位相差との線形依存関係の余弦関数の標準偏差およびその正弦関数の標準偏差についての閾値判定を行うものであることを特徴とする。 In the present invention, the determination using the cosine transformation and sine transformation of the linear dependency relationship is performed by the standard deviation of the cosine function and the standard deviation of the sine function of the linear dependency relationship between the layover collapse amount and the observed phase difference. It is characterized in that a threshold value determination is performed for.
また、本発明は、上記グループ化による上記一連の垂直構造に対応する上記垂直構造画像ピクセルについては、上記一連の垂直構造画像ピクセルが連続したものとして位相をアンラップするものであることを特徴とする。 In the present invention, the vertical structure image pixels corresponding to the series of vertical structures by the grouping are unwrapped in phase as the series of vertical structure image pixels are continuous. .
また、本発明は、上記垂直構造画像候補において、レイオーバー倒れ込み量の最大あるいは最小を示すそれぞれの画像ピクセル地点を、上記垂直構造の最高高度地点あるいは最小高度地点とすることを特徴とする。 Further, the present invention is characterized in that, in the vertical structure image candidate, each image pixel point showing the maximum or minimum layover collapse amount is set to the highest altitude point or the minimum altitude point of the vertical structure.
また、本発明は、上記干渉合成開口レーダの上記出力干渉画像データまたはインターフェロメトリデータの強度分布にメディアンフィルタを適用したものを、上記線形依存関係にあることの判定に用いて、上記強度分布の強度が所定の基準を超える画像ピクセルの判定を有効とするものであることを特徴とする。 Further, the present invention uses an intensity distribution of the output interference image data or interferometry data of the interferometric synthetic aperture radar applied to the intensity distribution of the intensity distribution using the determination of the linear dependence relationship. It is effective that the determination of an image pixel whose intensity exceeds a predetermined criterion.
また、本発明は、上記干渉合成開口レーダの上記出力干渉画像データまたはインターフェロメトリデータの位相分布にメディアンフィルタを適用したものを、上記線形依存関係にあることの判定に用いることを特徴とする。 Further, the present invention is characterized in that a median filter obtained by applying a median filter to the phase distribution of the output interference image data or interferometry data of the interference synthetic aperture radar is used for the determination of the linear dependence relationship. .
本発明を用いることで、HOAに関する制約が緩く、かつ予め高度情報を必要とせず、更に垂直であることを除いて抽出対象の形状に制約を与えずに、インターフェログラムからユーザの指定する最低検出高度以上の高さの垂直構造を抽出する事が可能となる。 By using the present invention, the minimum restriction specified by the user from the interferogram is not restricted, except that the restriction on the HOA is relaxed, altitude information is not required in advance, and the shape to be extracted is not restricted except that it is vertical. It is possible to extract a vertical structure whose height is higher than the detection altitude.
以下に、この発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。以下に示す実施例では、レイオーバーによる観測対象物のスラントレンジ方向の倒込量とその位相変化の関係性を利用した垂直構造抽出フィルタを形成し、インターフェログラムに適用する。以下にそのフィルタとインターフェロメトリへの適用手段、及び適用例を示す。 Embodiments of the present invention will be described below in detail with reference to the drawings. In the embodiment described below, a vertical structure extraction filter that uses the relationship between the amount of collapse of the observation target in the slant range direction due to layover and its phase change is formed and applied to the interferogram. The application means to the filter and interferometry, and application examples are shown below.
<垂直構造抽出フィルタ>
図1に垂直構造のシングルパスインターフェロメトリ観測の概念図を示す。この例では、アンテナ(Ant)1から放射された電波が、それぞれに反射されて、その反射された電波をAnt2とAnt1で受信する。この場合、インターフェロメトリにより観測される前処理済の観測位相差δφは、アジマスAZ座標軸とスラントレンジR座標軸との2次元平面上の値で表され、垂直構造の高度δhに伴う位相差δφ’と高度δhと無関係に無関連の位相差αの和として数1のように表される。ここで位相差αは、代表的には垂直構造の足元の背景地形高度に伴う位相差であり、垂直構造の高さとは無関係の一定値である。なお、レイオーバーが発生する事により、図1の点Qの位相差も観測位相差に反映されるが、点Qにおける反射強度が垂直構造のそれよりも弱いと考え無視する。
<Vertical structure extraction filter>
FIG. 1 shows a conceptual diagram of single-pass interferometry observation in a vertical structure. In this example, the radio waves radiated from the antenna (Ant) 1 are reflected by each, and the reflected radio waves are received by Ant 2 and Ant 1. In this case, the preprocessed observation phase difference δφ observed by the interferometry is represented by a value on a two-dimensional plane between the azimuth AZ coordinate axis and the slant range R coordinate axis, and the phase difference δφ associated with the altitude δh of the vertical structure. The sum of unrelated phase differences α is expressed as shown in Equation 1 regardless of 'and altitude δh. Here, the phase difference α is typically a phase difference associated with the background topography height at the foot of the vertical structure, and is a constant value independent of the height of the vertical structure. Note that the phase difference at point Q in FIG. 1 is also reflected in the observed phase difference due to the occurrence of layover, but it is ignored because the reflection intensity at point Q is weaker than that of the vertical structure.
非特許文献1より、位相差δφ’は下の数2で表される。 From Non-Patent Document 1, the phase difference δφ ′ is expressed by the following formula 2.
一方、図1より、垂直構造の高度δhとレイオーバーによる観測対象物の倒込量δRは以下の数3で表される。 On the other hand, from FIG. 1, the altitude δh of the vertical structure and the amount of tilt δR of the observation object due to the layover are expressed by the following formula 3.
数2、数3より、δhを消去する事で、以下の数4が得られる。 By removing δh from Equations 2 and 3, the following Equation 4 is obtained.
数4については、観測対象物の傾きを一般化した式が非特許文献5で報告されている。数1と数4より以下の数5が導出される。この式は、δRとδφが線形関係を持つ事を示している。 Regarding Equation 4, Non-Patent Document 5 reports a generalized equation of the inclination of the observation object. The following equation 5 is derived from equations 1 and 4. This equation shows that δR and δφ have a linear relationship.
高さHのある垂直構造を考えた場合、高さHに相当するレイオーバーの倒込量δRが数3から一意に決まる。垂直構造は連続して存在すると仮定すると、この倒込範囲において、観測位相差δφは数5を満たす。従って、インターフェログラム上で連続的に数5を満たす観測位相差δφの領域を探索する事で、インターフェログラム上の垂直構造を自動抽出できる。但し、この式をそのままインターフェロメトリ画像上の任意の点に適用すると、観測位相差δφの有する2π不定性により、例えば区間[0,2π]を周期とする周期の切換点で不連続となり、従来技術と同様にHOAの制約を受けてしまう。そのため、数5の代わりに、その正弦(数6)と余弦(数7)を垂直構造抽出フィルタとして適用する。正弦と余弦で考えることにより、例えば区間[0,2π]を周期とする周期の切換点においても、連続性が保たれる(図2)。 Considering a vertical structure having a height H, the amount of layover collapse δR corresponding to the height H is uniquely determined from Equation 3. Assuming that the vertical structure is continuously present, the observed phase difference δφ satisfies Equation 5 in this retraction range. Therefore, the vertical structure on the interferogram can be automatically extracted by searching the interferogram continuously for the region of the observation phase difference δφ that satisfies Equation 5. However, if this expression is applied to an arbitrary point on the interferometry image as it is, the 2π indefiniteness of the observation phase difference δφ causes discontinuity at the switching point of the period having the period [0, 2π], for example. As with the prior art, it is subject to HOA restrictions. Therefore, instead of Equation 5, the sine (Equation 6) and cosine (Equation 7) are applied as a vertical structure extraction filter. By considering sine and cosine, continuity is maintained even at a switching point of a cycle having a period of [0, 2π], for example (FIG. 2).
<インターフェログラムへの適用手順>
図3に適用手順の流れを示す。適用手順はA〜Dの4段階である。適用を実施する前に入力パラメータとして、ユーザは最低検出高度Hを予め指定する。図3の適用例では、最低検出高度として消防法の高層建築物の閾値である31mとした。なお、以下の手順で出現する閾値については、使用するSARセンサの観測諸元に依存していると考えられるため可変の閾値としている。また、図4に、(a)のインターフェログラムから(b)の垂直構造である、高度80m程度の山の上の高さ140m程度の白四角で囲われたテレビ塔を本発明の適用結果として抽出した例を示す。
<Application procedure to interferogram>
FIG. 3 shows the flow of the application procedure. The application procedure has four stages A to D. Before the application is performed, the user designates the minimum detection altitude H as an input parameter in advance. In the application example of FIG. 3, the minimum detection altitude is 31 m, which is a threshold value for high-rise buildings of the Fire Service Act. Note that the threshold appearing in the following procedure is a variable threshold because it is considered to depend on the observation specifications of the SAR sensor to be used. Also, in FIG. 4, a TV tower surrounded by a white square having a height of about 140 m on a mountain having an altitude of about 80 m, which is a vertical structure of (b), extracted from the interferogram of (a) as an application result of the present invention. An example is shown.
図5に手順Aのフローを示す。この手順は、SARインターフェログラム画像の作製においてよく用いられるものである。干渉画像データまたはインターフェロメトリデータとして出力することも容易である。
[手順A]
[A01]受信アンテナ1と[A02]受信アンテナ2のデータをそれぞれ読み込み、[A03]レジストレーション(データ間の位置ずれ補正)を実施する。[A04][A05]それぞれの信号強度平均値を求め、[A06]受信アンテナ2の平均強度値を受信アンテナ1の平均強度値に合わせ込む(つまり平均強度値での規格化を行う)。その後、[A07]地形高度と無関係な平面位相差を除去(前処理)し、[A08]インターフェログラム画像(前処理済の位相差画像)を生成する。
FIG. 5 shows a flow of procedure A. This procedure is often used in the production of SAR interferogram images. It is also easy to output as interference image data or interferometry data.
[Procedure A]
[A01] The data of the receiving antenna 1 and [A02] the receiving antenna 2 are read, and [A03] registration (correction of misalignment between data) is performed. [A04] [A05] The respective signal intensity average values are obtained, and [A06] the average intensity value of the receiving antenna 2 is matched with the average intensity value of the receiving antenna 1 (that is, normalization is performed with the average intensity value). Thereafter, [A07] plane phase difference unrelated to the topographic altitude is removed (preprocess), and [A08] an interferogram image (preprocessed phase difference image) is generated.
図6に手順Bのフローを示す。この手順Bは、垂直構造抽出フィルタに関するものである。
[手順B]
[B01]画像上の全ピクセルについて、信号強度値を0〜1に変換し(つまり信号強度の規格化を行い)、[B02]観測位相差δφについては余弦変換、正弦変換を実施する。次に、[B03]信号強度値、[B04]正弦位相差(観測位相差δφの正弦値)および余弦位相差(観測位相差δφの余弦値)のピクセル配列のそれぞれについてメディアンフィルタを適用する。ここで、上記信号強度値は、以下のB06、B07、B08、B10、B11で使用する。その後、[B05]予め決定された最低検出高度Hに対応する垂直構造抽出フィルタの適用領域(探索ウィンドウ)の縦幅Wsを数3から算出し、その探索ウィンドウサイズを、例えば縦×横=Ws×3とする。
[B06]上記のWs×3の範囲に於いて、信号強度値が閾値TA(例えば、0.8)以上のピクセルを対象として、正弦位相差および余弦位相差のそれぞれの平均値Af(つまり、Af,cos、Af,sin)を計算し、[B07]Ws×3の範囲に於いて、信号強度値が上記閾値TA以上のピクセルを対象として、観測位相差δφおよび観測対象物の上記探索ウィンドウ下端からの縦ピクセル距離から数6、数7の左辺の値の平均値A(つまり、Acos、Asin)を計算する。[B09]上記の信号強度値が閾値TA以上の値を有するピクセル数が例えば4割以上である場合に、[B10]正弦位相差および余弦位相差のそれぞれの標準偏差Sf(つまり、Sf,cos、Sf,sin)と[B11]観測位相差δφおよび上記探索ウィンドウ下端からの縦ピクセル距離の線形依存関係、つまり数6、数7の左辺の値の標準偏差S(つまり、Scos、Ssin)をそれぞれ計算する。[B12]それぞれの標準偏差Sが上記標準偏差Sfよりそれぞれ小さい場合に、[B13]数6、数7の左辺の値と上記平均値Aとの差の絶対値がともに閾値TB(例えば、0.15)未満となるピクセルの個数について、縦幅Wsピクセルを例えば横に4分割したサブ領域に対して計数する。[B14]分割した全サブ領域においてB13で求めた点数の密度が例えば0.4以上の場合、この探索ウィンドウ内のB13の条件を満たす点を候補点1として採用する。なお、本手順が最低検出高度Hを超える高さの垂直構造に適用された場合、各々のピクセルが最低検出高度Hの垂直構造抽出フィルタで縦方向に連続的に検出される事により、結果として手法的には高さ制限無く垂直構造の候補点として抽出されることになる。
FIG. 6 shows a flow of the procedure B. This procedure B relates to a vertical structure extraction filter.
[Procedure B]
[B01] For all pixels on the image, the signal intensity value is converted to 0 to 1 (that is, the signal intensity is normalized), and [B02] cosine transformation and sine transformation are performed on the observed phase difference δφ. Next, the median filter is applied to each of the pixel arrays of [B03] signal intensity value, [B04] sine phase difference (sine value of observed phase difference δφ), and cosine phase difference (cosine value of observed phase difference δφ). Here, the signal intensity value is used in the following B06, B07, B08, B10, and B11. Thereafter, [B05] the vertical width Ws of the application region (search window) of the vertical structure extraction filter corresponding to the predetermined minimum detection height H is calculated from Equation 3, and the search window size is, for example, vertical × horizontal = Ws. X3.
[B06] In the above Ws × 3 range, for each pixel whose signal intensity value is a threshold TA (for example, 0.8) or more, the average value Af of each of the sine phase difference and the cosine phase difference (that is, Af, cos, Af, sin), and within the range of [B07] Ws × 3, for the pixel whose signal intensity value is equal to or greater than the threshold TA, the observation phase difference δφ and the search window for the observation object An average value A (that is, Acos, Asin) of the values on the left side of Equations 6 and 7 is calculated from the vertical pixel distance from the lower end. [B09] When the number of pixels having the signal intensity value equal to or greater than the threshold TA is 40% or more, for example, [B10] Standard deviations Sf (ie, Sf, cos) of the sine phase difference and cosine phase difference. , Sf, sin) and [B11] the linear dependence of the observed phase difference δφ and the vertical pixel distance from the lower end of the search window, that is, the standard deviation S (ie, Scos, Ssin) of the values on the left side of Equations 6 and 7. Calculate each. [B12] When the respective standard deviations S are smaller than the standard deviation Sf, [B13] The absolute values of the differences between the left side values of Equations 6 and 7 and the average value A are both threshold values TB (for example, 0 .15) For the number of pixels that are less than 15, the vertical width Ws pixel is counted for, for example, a sub-region divided horizontally into four. [B14] When the density of the points obtained in B13 is 0.4 or more in all the divided sub-regions, a point satisfying the condition of B13 in this search window is adopted as the candidate point 1. In addition, when this procedure is applied to a vertical structure having a height exceeding the minimum detection height H, each pixel is continuously detected in the vertical direction by the vertical structure extraction filter having the minimum detection height H. As a result, In terms of technique, it is extracted as a candidate point of the vertical structure without any height restriction.
[手順C]
図7に手順Cのフローを示す。この手順Cは、グルーピングに関するものである。
手順Bまでで抽出された候補点について、グループ化を実施する。[C01]候補点1のうち、最も右下端にある候補点1を、例えばグループ0とし、[C02]画像上の全候補点1を探索しながら以下のルールでグループ化する。[C03]見つけた候補点1は既存グループ境界の内側かどうかを確認する。それぞれの候補点間の距離が縦方向の閾値TCV、及び横方向の閾値TCHより小さい場合は同一グループとみなし、C01に戻る。そうでない場合は、[C04]見つけた候補点1は既存グループ境界との距離が、例えば、縦10ピクセル、横5ピクセル以内かどうかを確認する。[C04]それ以内である場合は、見つけた候補点1を長方形の境界の1点として含むように、既存グループ境界を拡張する。[C06]それ以内でない場合は、別グループとみなして、見つけた候補点1を新規グループとして登録する。[C07]これらの操作を、全候補点1のグルーピング終了するまで行う。なお、グループ領域は、そのグループ内で最も外側に存在する候補点を頂点とする長方形領域として形成させる。
[Procedure C]
FIG. 7 shows a flow of the procedure C. This procedure C relates to grouping.
The candidate points extracted up to step B are grouped. [C01] Among the candidate points 1, the candidate point 1 located at the lower right end is set as, for example, group 0, and [C02] is searched for all candidate points 1 on the image and grouped according to the following rule. [C03] It is confirmed whether the found candidate point 1 is inside the existing group boundary. If the distance between the candidate points is smaller than the vertical threshold value TCV and the horizontal threshold value TCH, they are regarded as the same group, and the process returns to C01. If not, [C04] It is confirmed whether the found candidate point 1 is within 10 pixels in the vertical direction and 5 pixels in the horizontal direction, for example. [C04] If it is within that range, the existing group boundary is expanded so as to include the found candidate point 1 as one point of the rectangular boundary. [C06] Otherwise, it is regarded as another group and the found candidate point 1 is registered as a new group. [C07] These operations are performed until the grouping of all candidate points 1 is completed. Note that the group region is formed as a rectangular region whose apex is the candidate point that is present on the outermost side in the group.
[C08]作成されたグループの境界点が他のグループ領域内に含まれる場合は統合する。[C09]統合済のグループを例えば、幅5ピクセルの短冊状のサブグループに分割する。その際、サブグループの縦の範囲は含まれる候補点1の上下端に合わせて短くする。[C10]サブグループの縦方向の長さから取り得る候補点1の最大位相差を求める。[C11]求めた最大位相差を、例えば8個のbin(仕分け箱)に分割し、各binに含まれる候補点1の個数を求める。[C12]最大の個数を有するbinに含まれる候補点1の個数が全候補点1の個数の例えば35%より大きい場合、当該サブグループは候補から外す。これは、次の理由による。つまり、各サブグループにおいて、仮に垂直構造を含んでいれば、サブグループ領域の長さに応じた位相差分布を有しているはずである。従って、各サブグループに含まれる候補点の位相差分布が偏っている場合は、この時点で垂直構造候補から除外する。 [C08] When the boundary point of the created group is included in another group area, they are integrated. [C09] The integrated group is divided into strip-like subgroups having a width of 5 pixels, for example. At that time, the vertical range of the subgroup is shortened according to the upper and lower ends of the candidate point 1 included. [C10] The maximum phase difference of candidate point 1 that can be taken from the vertical length of the subgroup is obtained. [C11] The obtained maximum phase difference is divided into, for example, 8 bins (sorting boxes), and the number of candidate points 1 included in each bin is obtained. [C12] When the number of candidate points 1 included in the bin having the maximum number is larger than, for example, 35% of the number of all candidate points 1, the subgroup is excluded from the candidates. This is due to the following reason. In other words, if each subgroup includes a vertical structure, it should have a phase difference distribution corresponding to the length of the subgroup region. Therefore, if the phase difference distribution of candidate points included in each subgroup is biased, it is excluded from the vertical structure candidates at this point.
[手順D]
図8に手順Dのフローを示す。この手順Dは、サブグループへの垂直構造抽出フィルタの適用に関するものである。
手順Cまでに除外されずに残ったサブグループに対して、再度垂直構造抽出フィルタを適用する。但し、本手順においては、予め設定した最低検出高度では無く、サブグループの縦方向の長さで適用を実施する。[D01]上記までで残ったサブグループに対して、サブグループ内の候補点1について数6、数7の左辺の値を計算し、その標準偏差を評価する。その標準偏差がともに閾値TE(例えば0.15)以下となった場合、当該サブグループを垂直構造として判定する。各グループ内で垂直構造と見なされたサブグループが1つ以上存在する場合、そのグループは垂直構造を含むと見なす。[D02]各グループの中で、上記までで残ったサブグループ中での、縦方向ピクセル数での長さの最大値、あるいは最大位相差を、数3あるいは数2により高度に変換し、そのグループの垂直構造の高度(つまり高さ)とする。
[Procedure D]
FIG. 8 shows a flow of the procedure D. This procedure D relates to the application of the vertical structure extraction filter to the subgroup.
The vertical structure extraction filter is applied again to the subgroups that have not been excluded until step C. However, in this procedure, application is performed with the vertical length of the subgroup, not the preset minimum detection altitude. [D01] For the remaining subgroups up to the above, calculate the values of the left sides of Equations 6 and 7 for candidate point 1 in the subgroup, and evaluate the standard deviation. When both the standard deviations are equal to or less than a threshold value TE (for example, 0.15), the subgroup is determined as a vertical structure. If there is one or more subgroups that are considered vertical structures within each group, the group is considered to contain vertical structures. [D02] Within each group, the maximum length or maximum phase difference in the number of vertical pixels in the subgroups remaining up to the above is highly converted by Equation 3 or Equation 2, The height (ie height) of the vertical structure of the group.
上記においては、人工垂直構造を中心に説明したが、崖等の段差の激しい地形などの場合にも適用することができる。干渉SARにおける位相アンラッピングのために色々な方法が報告されているが、本発明はそれらのものとは異なり、上記の様に、人工垂直構造を有する対象物の干渉データを、小領域に区分けし、その小領域の垂直構造の有無を判断し、グループ化することによって位相接続処理(位相アンラッピングプロセス)を行い、一塊の垂直構造と認識するものである。この方法は、連続性を有する段差を有するものであれば人工垂直構造に限られるものではなく、通常の地形図にも適用可能である。 In the above description, the artificial vertical structure has been mainly described, but the present invention can also be applied to a case of terrain with a large step such as a cliff. Various methods have been reported for phase unwrapping in the interference SAR, but the present invention is different from those methods, and as described above, the interference data of an object having an artificial vertical structure is divided into small regions. Then, the presence / absence of a vertical structure in the small area is determined and grouped to perform phase connection processing (phase unwrapping process), thereby recognizing a single vertical structure. This method is not limited to an artificial vertical structure as long as it has a step having continuity, and can also be applied to a normal topographic map.
Claims (6)
所定の横幅と、観測時のオフナディア角の余弦に従ってスラントレンジの手前側で大きく遠方側で小さくした縦長さと、を持つ様に垂直構造抽出フィルタをそのスラントレンジ位置に応じて設定するステップと、
上記垂直構造抽出フィルタを上記干渉画像データやインターフェロメトリデータ出力データ上で走査しつつ、それぞれの位置における該垂直構造抽出フィルタ内の画像ピクセルについて、レイオーバー倒れ込み量と観測位相差が線形依存関係にあることを、該線形依存関係の余弦変換と該線形依存関係の正弦変換とを用いて判定し、上記走査位置が垂直構造画像候補のピクセルであることを記録するステップと、
所定の範囲にある垂直構造画像候補のピクセルを一連の垂直構造としてグループ化し垂直構造画像候補とするステップと、
上記垂直構造画像候補を、連続して存在する垂直構造画像として整理するステップと、
整理によって得られた上記垂直構造画像から上記垂直構造の高さを求めるステップと、
を含むことを特徴とする、SARインターフェログラムからの垂直構造の抽出方法。 A method of extracting a vertical structure from output interference image data or interferometry data of an interferometric synthetic aperture radar,
Setting the vertical structure extraction filter according to the slant range position so as to have a predetermined lateral width and a vertical length that is large on the front side of the slant range and small on the far side according to the cosine of the off-nadir angle at the time of observation;
While scanning the vertical structure extraction filter on the interference image data and interferometry data output data, the layover collapse amount and the observation phase difference are linearly dependent on the image pixels in the vertical structure extraction filter at each position. And using the cosine transformation of the linear dependency relationship and the sine transformation of the linear dependency relationship, and recording that the scanning position is a pixel of a vertical structure image candidate;
Grouping vertical structure image candidate pixels within a predetermined range as a series of vertical structures to form vertical structure image candidates;
Arranging the vertical structure image candidates as vertically existing vertical structure images; and
Obtaining a height of the vertical structure from the vertical structure image obtained by organizing;
A method for extracting a vertical structure from a SAR interferogram.
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