JP2016099316A - Feature change discrimination method, feature change discrimination device, and feature change discrimination program - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a change discrimination device capable of accurately determining the change of a building between the previous fiscal year and the present fiscal year.SOLUTION: The discrimination device includes: a memory 380 for storing DSM image data in the previous fiscal year; a memory 370 for storing precision orthophoto image data in the previous fiscal year; a memory 280 for storing DSM image data in the present fiscal year; and a memory 270 for storing precision orthophoto image data in the present fiscal year. A computer performs: a step (500) of generating DSM/precision orthophoto composite image data in the previous fiscal year from the precision orthophoto image data in the previous fiscal year and the DSM image data in the previous fiscal year; a step (400) of generating DSM/precision orthophoto composite image data in the present fiscal year from the precision orthophoto image data in the present fiscal year and the DSM image data in the present fiscal year; and steps (900 and 1000) of displaying the DSM/precision orthophoto composite image data in the previous fiscal year and the DSM/precision orthophoto composite image data in the present fiscal year in a region allowing comparison between them on the screen.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明は、前年度の航空写真データと今年度の航空写真データとに基づくDSM画像データから地物の異動を精度よく判別できる異動判別方法に関する。   The present invention relates to a change determination method capable of accurately determining a change in a feature from DSM image data based on aerial photograph data of the previous year and aerial photograph data of the current year.

家屋等の固定資産の異動判別は、図16の(A)に示す前年度に撮影した精密オルソフォト画像(解像度:例えば5.0cm/ピクセル)と、図16の(B)に示す今年度に撮影した精密オルソフォト画像とを同一画面に比較して、その差異をオペレータが判別するのが一般的である。前述の異動判別は、家屋の増改築、更地における増改築、家屋の消滅等の変化をいう。   Changes in fixed assets such as houses are identified in the precise orthophoto image (resolution: for example, 5.0 cm / pixel) taken in the previous year shown in FIG. 16A and in the current fiscal year shown in FIG. It is common for an operator to discriminate the difference between a photographed precise orthophoto image and the same screen. The above-mentioned transfer discrimination refers to changes such as extension and renovation of houses, extension and renovation of lands, and disappearance of houses.

精密オルソフォト画像は、航空機によって撮影された例えば都市の同一地域のステレオ写真に対してステレオマッチング処理を行って画素単位の3次元座標を生成して3次元モデリングを行う。   The precision orthophoto image is subjected to stereo matching processing on a stereo photograph taken by an aircraft, for example, in the same area of a city, to generate 3D coordinates in pixel units, and to perform 3D modeling.

前述の3次元座標は、同一地域のステレオ写真(画像データ)を取り込み、基準点等の写真座標を測定して、内部標定を行って、相互標定を行って、さらに外部標定を行って各画素の3次元座標を得ている。   The above three-dimensional coordinates are obtained by taking a stereo photograph (image data) of the same region, measuring the photo coordinates of the reference point, etc., performing internal orientation, performing relative orientation, and further performing external orientation to each pixel. The three-dimensional coordinates are obtained.

そして、これらの3次元座標に基づくメッシュに3次元座標(x,y,z)と写真の色情報等を割り付けて3次元モデルを生成している。   A three-dimensional model is generated by allocating three-dimensional coordinates (x, y, z), color information of a photograph, and the like to a mesh based on these three-dimensional coordinates.

そして、この3次元モデルの3次元座標を地面に対して正射投影となるよう画素単位に再配置する変換を実行して全ての点で鉛直上方から見たように再投影することによって精密オルソフォト画像を得ている。   Then, the transformation is performed by rearranging the three-dimensional coordinates of the three-dimensional model in a pixel unit so as to be an orthographic projection with respect to the ground, and re-projecting as seen from above in the vertical direction at all points. I have a photo image.

一方、建物の異動判別を行うものとして特許文献1の家屋異動判読支援装置が開示されている。この家屋異動判別支援装置は、新旧の2時期におけるDSMデータ又は新旧の2時期におけるオルソフォト画像を表示すると共に、新のアナグリフ画像を表示してそれを立体的に見せるものである。   On the other hand, a house change interpretation support device disclosed in Patent Document 1 is disclosed as a means for determining a change in a building. This house change discrimination support device displays DSM data in two new and old periods or orthophoto images in two new and old periods, and displays a new anaglyph image to show it three-dimensionally.

特開2012−146050号公報JP 2012-146050 A

しかしながら、従来の建物の異動判別は、前年度の図16(A)の精密オルソフォト画像と今年度の図16(B)の精密オルソフォト画像とでは前年度の精密オルソフォト画像の赤まるで囲まれた建物は屋根が茶色で、今年度の精密オルソフォト画像の同じ赤まるで囲まれた建物は屋根が白だから変化しているように見えるが、図16(C)、図16(D)に示すように3次元モデルで見ると実際は変化していなかった。これは、撮影時刻の相違、撮影時の天気の相違による影響である。   However, in the conventional movement change discrimination, the precision orthophoto image of FIG. 16A of the previous year and the precision orthophoto image of FIG. The building is brown, and the building surrounded by the same red orthophoto image of this year's precision orthophoto image appears to be changing because the roof is white, but it looks like FIG. 16 (C) and FIG. 16 (D). As shown in the figure, it did not change in the 3D model. This is an influence due to a difference in shooting time and a difference in weather at the time of shooting.

すなわち、建物の異動判別は前年度の精密オルソフォト画像と今年度の精密オルソフォト画像との比較では正確に判別できない。   In other words, the building change cannot be accurately determined by comparing the previous orthophoto image with the current orthophoto image.

一方、特許文献1は、新旧のDSMを同一画面に表示してオペレータによって建物の異動を判別するものであるから、オペレータによる負担が大きい。   On the other hand, since Patent Document 1 displays old and new DSMs on the same screen and discriminates changes in buildings by the operator, the burden on the operator is large.

本発明は以上の課題を解決するためになされたもので、前年度と今年度の建物の異動を精度よく判別できる異動判別装置を得ることを目的とする。   The present invention has been made to solve the above problems, and an object of the present invention is to provide a change discriminating apparatus capable of accurately discriminating changes in buildings between the previous year and the current year.

上記目的を達成するため、本発明に係る地物異動判別方法の特徴は、地域の上空を航空機によって撮影された前年度の航空写真データ及び基準点に基づいて生成された前年度3Dモデルの前年度DSM画像データを記憶した第1のメモリと、前記前年度3Dモデルを正射変換したオルソフォト画像データを前年度精密オルソフォト画像データとして記憶した第2のメモリと、前記地域を前記前年度の航空写真データを得たときと同じ条件で撮影した今年度の航空写真データ及び基準点に基づいて生成された今年度3Dモデルの今年度DSM画像データを記憶した第3のメモリと、前記今年度3Dモデルを正射変換したオルソフォト画像データを今年度精密オルソフォト画像データとして記憶した第4のメモリとを備えたコンピュータにより行う地物異動判別方法であって、前記コンピュータが、前記前年度精密オルソフォト画像データと前記前年度DSM画像データとを読み出して、これらを前年度DSM・精密オルソ合成画像データを生成するステップと、前記今年度精密オルソフォト画像データと前記今年度DSM画像データとを読み出して、これらを今年度DSM・精密オルソ合成画像データを生成するステップと、前年度DSM・精密オルソ合成画像データと今年度DSM・精密オルソ合成画像データとを画面に各々が比較できる領域に表示するステップとを行うことにある。   In order to achieve the above object, the feature change determination method according to the present invention is characterized in that the previous year 3D model generated based on the aerial photograph data of the previous year taken by the aircraft over the area and the reference point is used. A first memory storing fiscal year DSM image data, a second memory storing orthophoto image data obtained by orthogonal transformation of the 3D model of the previous fiscal year as precise orthophoto image data of the previous fiscal year, and the region as the previous fiscal year A third memory storing the current year's aerial photograph data taken under the same conditions as when obtaining the current aerial photograph data and the current year's DSM image data of the current year's 3D model generated based on the reference point; The orthophoto image data obtained by orthogonally transforming the 3D model of the fiscal year was converted by a computer equipped with a fourth memory that stores the precise orthophoto image data of the fiscal year. A feature change determination method, wherein the computer reads out the previous year's precision orthophoto image data and the previous year's DSM image data, and generates the previous year's DSM / precise orthosynthesis image data. Reading out the current year's precision orthophoto image data and the current year's DSM image data, generating the current year's DSM / precision ortho-synthesized image data, and the previous year's DSM / precision ortho-synthesis image data and the current year's DSM The step of displaying the precise ortho-synthesized image data on the screen in an area where each can be compared.

上記目的を達成するため、本発明に係る地物異動判別装置の特徴は、地域の上空を航空機によって撮影された前年度の航空写真データ及び基準点に基づいて生成された前年度3Dモデルの前年度DSM画像データを記憶した第1のメモリと、前記前年度3Dモデルを正射変換したオルソフォト画像データを前年度精密オルソフォト画像データとして記憶した第2のメモリと、前記地域を前記前年度の航空写真データを得たときと同じ条件で撮影した今年度の航空写真データ及び基準点に基づいて生成された今年度3Dモデルの今年度DSM画像データを記憶した第3のメモリと、前記今年度3Dモデルを正射変換したオルソフォト画像データを今年度精密オルソフォト画像データとして記憶した第4のメモリと、前記前年度精密オルソフォト画像データと前記前年度DSM画像データとを読み出して、これらを前年度DSM・精密オルソ合成画像データを生成する前年度DSM・精密オルソ合成部と、前記今年度精密オルソフォト画像データと前記今年度DSM画像データとを読み出して、これらを今年度DSM・精密オルソ合成画像データを生成する今年度DSM・精密オルソ合成部と、前年度DSM・精密オルソ合成画像データと今年度DSM・精密オルソ合成画像データとを画面に各々が比較できる領域に表示する表示制御部と、を備えたことにある。   In order to achieve the above object, the feature change discrimination device according to the present invention is characterized in that the previous year's 3D model generated based on the aerial photograph data of the previous year taken by an aircraft over the area and the reference point is used. A first memory storing fiscal year DSM image data, a second memory storing orthophoto image data obtained by orthogonal transformation of the 3D model of the previous fiscal year as precise orthophoto image data of the previous fiscal year, and the region as the previous fiscal year A third memory storing the current year's aerial photograph data taken under the same conditions as when obtaining the current aerial photograph data and the current year's DSM image data of the current year's 3D model generated based on the reference point; A fourth memory storing orthophoto image data obtained by orthogonally transforming the 3D model of the fiscal year as precise orthophoto image data of the current fiscal year, and the previous year's precision orthophoto The image data and the previous year's DSM image data are read out, and the previous year's DSM / precise ortho-synthesized image data is generated from the previous year's DSM / precise ortho-synthesized image data. Read DSM image data and generate DSM / precision ortho-synthesized image data for this year's DSM / precision ortho-synthesized image data, and DSM / precision ortho-synthesized image data for the previous year and DSM / precision ortho-synthesized image for the previous year. And a display control unit for displaying data in an area that can be compared with each other on the screen.

上記目的を達成するため、本発明に係る地物異動判別プログラムの特徴は、地域の上空を航空機によって撮影された前年度の航空写真データ及び基準点に基づいて生成された前年度3Dモデルの前年度DSM画像データを記憶した第1のメモリと、前記前年度3Dモデルを正射変換したオルソフォト画像データを前年度精密オルソフォト画像データとして記憶した第2のメモリと、前記地域を前記前年度の航空写真データを得たときと同じ条件で撮影した今年度の航空写真データ及び基準点に基づいて生成された今年度3Dモデルの今年度DSM画像データを記憶した第3のメモリと、前記今年度3Dモデルを正射変換したオルソフォト画像データを今年度精密オルソフォト画像データとして記憶した第4のメモリとを備えたコンピュータが実行する地物異動判別プログラムであって、前記前年度精密オルソフォト画像データと前記前年度DSM画像データとを読み出して、これらを前年度DSM・精密オルソ合成画像データを生成するステップと、前記今年度精密オルソフォト画像データと前記今年度DSM画像データとを読み出して、これらを今年度DSM・精密オルソ合成画像データを生成するステップと、前年度DSM・精密オルソ合成画像データと今年度DSM・精密オルソ合成画像データとを画面に各々が比較できる領域に表示するステップとを前記コンピュータが実行することにある。   In order to achieve the above object, the feature change determination program according to the present invention is characterized in that the previous year's 3D model generated based on the aerial photograph data and reference points of the previous year taken over the area by an aircraft. A first memory storing fiscal year DSM image data, a second memory storing orthophoto image data obtained by orthogonal transformation of the 3D model of the previous fiscal year as precise orthophoto image data of the previous fiscal year, and the region as the previous fiscal year A third memory storing the current year's aerial photograph data taken under the same conditions as when obtaining the current aerial photograph data and the current year's DSM image data of the current year's 3D model generated based on the reference point; A computer having a fourth memory storing orthophoto image data obtained by orthogonally converting the 3D model of the year as orthophoto image data of the year A feature change determination program to be executed, the step of reading out the previous year's precision orthophoto image data and the previous year's DSM image data and generating them from the previous year's DSM / precision orthocomposite image data; Read out the current year's precise orthophoto image data and the current year's DSM image data, generate the current year's DSM / precision ortho-synthesized image data, and the previous year's DSM / precision ortho-synthesized image data and the current year's DSM / precision The computer executes the step of displaying the ortho-synthesized image data on the screen in an area where each can be compared.

本発明によれば、前年度と今年度の建物の異動を精度よく判別することができる。   According to the present invention, it is possible to accurately discriminate changes in buildings between the previous year and the current year.

本実施の形態の地物異動判別装置の概念を説明する構成図である。It is a block diagram explaining the concept of the feature change determination apparatus of this Embodiment. (a)は、今年度DSM・オルソ合成画像データの一例を示した図であり、(b)は、前年度DSM・オルソ合成画像データの一例を示した図である。(A) is a figure showing an example of the current year's DSM / ortho composite image data, and (b) is a figure showing an example of the previous year's DSM / ortho composite image data. 本実施の形態の地物異動判別装置の概略構成図である。It is a schematic block diagram of the feature change discrimination | determination apparatus of this Embodiment. 本実施の形態の地物異動判別装置が備える今年度DSM・精密オルソ画像作成部の構成を説明する構成図である。It is a block diagram explaining the structure of this year DSM and a precise ortho image creation part with which the feature change discrimination | determination apparatus of this Embodiment is provided. 本実施の形態の地物異動判別装置が備える前年度DSM・精密オルソ画像作成部の構成を説明する構成図である。It is a block diagram explaining the structure of the previous year DSM and a precise ortho image creation part with which the feature change discrimination | determination apparatus of this Embodiment is provided. 3Dモデリングを模式的に示した模式図である。It is the schematic diagram which showed 3D modeling typically. 生成された3Dモデルの一例を示した図である。It is the figure which showed an example of the produced | generated 3D model. (a)は今年度DSM画像における建物をZ−X平面で示したものであり、(b)は今年度DSM画像における建物をX−Y平面で示したものである。(A) shows the building in the current year's DSM image in the ZX plane, and (b) shows the building in the current year's DSM image in the XY plane. 今年度DSM画像のメッシュに割り付けられている3次元座標(x,y,z)と標高値(z)に応じたグレースケール値とを関連づけて記憶した表の一例である。It is an example of the table | surface which linked | related and memorize | stored the three-dimensional coordinate (x, y, z) currently allocated to the mesh of the DSM image of this year, and the gray scale value according to an altitude value (z). オルソ画像変化検知表またはDSM変化検知表の一例を示した図である。It is the figure which showed an example of the ortho image change detection table or the DSM change detection table. (a)は、前年度DSM・精密オルソ合成画像データに変化領域を重ね合わせて表示した一例であり、(b)は、今年度DSM・精密オルソ合成画像データに変化領域を重ね合わせて表示した表示画面の一例である。(A) is an example of displaying the change area superimposed on the previous year's DSM / precision ortho composite image data, and (b) is the change area superimposed on the current year's DSM / precision ortho composite image data. It is an example of a display screen. 前年度DSM・オルソ合成画像と今年度DSM・オルソ合成画像とを異なる色で重ね合わせて表示した表示画面の一例である。It is an example of a display screen in which the previous year DSM / ortho composite image and the current year's DSM / ortho composite image are superimposed and displayed in different colors. 本実施の形態の地物異動判別装置の標高変化抽出部による処理手順を示したフローチャートである。It is the flowchart which showed the process sequence by the elevation change extraction part of the feature change discrimination | determination apparatus of this Embodiment. メッシュ番号と前年度DSM画像の標高値(zi)と今年度DSM画像の標高値(zi)とその判定結果とを対応させた表の一例である。It is an example of the table | surface which matched the mesh number, the altitude value (zi) of the previous year DSM image, the altitude value (zi) of this year's DSM image, and its determination result. (a)は、前年度精密オルソフォト画像(図15(a))の一例であり、(b)は、今年度精密オルソフォト画像の一例であり、(c)は、前年度DSM・オルソ合成画像の一例であり、(d)は、今年度DSM・オルソ合成画像の一例である。(A) is an example of the previous year's precision orthophoto image (FIG. 15 (a)), (b) is an example of the current year's precise orthophoto image, and (c) is the previous year's DSM / ortho composite. It is an example of an image, (d) is an example of this year's DSM and ortho synthetic image. 従来の精密オルソフォト画像を示した図である。It is the figure which showed the conventional precision orthophoto image.

図1は、本実施の形態の地物異動判別装置の概念を説明する構成図である。本実施の形態では地物を都市の建物として説明する。   FIG. 1 is a configuration diagram illustrating the concept of the feature change determination device of the present embodiment. In the present embodiment, the feature is described as a city building.

図1に示すように本実施の形態の地物異動判別装置は、今年度DSM・精密オルソ画像作成部200と、前年度DSM・精密オルソ画像作成部300と、今年度DSM・精密オルソ画像合成部400と、前年度DSM・精密オルソ合成部500と、オルソ画像変化抽出部600と、標高変化抽出部700等を備えて、前年度精密オルソフォト画像データOGbと今年度精密オルソフォト画像データOGaとのメッシュ単位の画像変化を自動抽出すると共に、前年度DSM画像データGbと今年度DSM画像データGaとからメッシュ単位の標高変化(Z値)を自動抽出する。   As shown in FIG. 1, the feature change discriminating apparatus according to the present embodiment includes a current year DSM / precision ortho image creation unit 200, a previous year DSM / precision ortho image creation unit 300, and a current year DSM / precision ortho image synthesis unit. Unit 400, previous year DSM / precision ortho composition unit 500, ortho image change extraction unit 600, altitude change extraction unit 700, etc., and the previous year precise ortho photo image data OGb and current year precise ortho photo image data OGa. Are automatically extracted, and altitude change (Z value) in mesh units is automatically extracted from the previous year DSM image data Gb and the current year DSM image data Ga.

なお、今年度とは例えば平成25年度として前年度は数年前でもかまわないが平成24年度として説明する。   The current fiscal year is, for example, the fiscal year 2013, and the previous fiscal year may be several years ago.

前述の今年度DSM・精密オルソ画像作成部200は、今年度航空写真データEaと今年度GCP情報Ja(基準点)とを読み込んで今年度の3Dモデリングを行って都市の今年度3DモデルFaを生成し、この今年度3DモデルFaに基づいて今年度精密オルソフォト画像データOGaと今年度DSM画像データGaとを生成する。   The above-mentioned current year DSM / precision ortho image creation unit 200 reads the current year's aerial photograph data Ea and the current year's GCP information Ja (reference point) and performs the current year's 3D modeling to obtain the current year's 3D model Fa of the city. Then, based on the current year 3D model Fa, the current year precise orthophoto image data OGa and the current year DSM image data Ga are generated.

前年度DSM・精密オルソ画像作成部300は、前年度航空写真データEbと前年度GCP情報Jbとを読み込んで前年度の3Dモデリングを行って都市の前年度3DモデルFbを生成し、この前年度3DモデルFbに基づいて前年度精密オルソフォト画像データOGbと前年度DSM画像データGbとを生成する。   The previous year's DSM / precision ortho image creation unit 300 reads the previous year's aerial photograph data Eb and the previous year's GCP information Jb and performs 3D modeling of the previous year to generate the city's previous year 3D model Fb. Based on the 3D model Fb, previous year precise orthophoto image data OGb and previous year DSM image data Gb are generated.

さらに、今年度DSM・精密オルソ合成部400は、今年度GCP情報Jaに基づいて、LVM(Logical Volume Manager)のラスタ合成により今年度精密オルソフォト画像データOGaに今年度DSM画像データGaを重ねた図2(a)に示す今年度DSM・オルソ合成画像データAGaを生成して図示しない画面に表示する。   Furthermore, this year's DSM / precision orthocompositing unit 400 superimposes this year's DSM image data Ga on this year's precise orthophoto image data OGa by raster synthesis of LVM (Logical Volume Manager) based on this year's GCP information Ja. This year's DSM / ortho composite image data AGa shown in FIG. 2A is generated and displayed on a screen (not shown).

また、前年度DSM・精密オルソ画像合成部500は、前年度GCP情報Jbに基づいて、LVM(Logical Volume Manager)のラスタ合成により前年度オルソフォト画像データOGbに前年度DSM画像データGbを重ねた図2(b)に示す前年度DSM/オルソ合成画像データBGbを生成して今年度DSM・オルソ合成画像データAGaの画像の隣に表示させる。   The previous year DSM / precise ortho image composition unit 500 superimposes the previous year's DSM image data Gb on the previous year's ortho photo image data OGb by LVM (Logical Volume Manager) raster composition based on the previous year's GCP information Jb. The previous year DSM / ortho combined image data BGb shown in FIG. 2B is generated and displayed next to the image of the current year DSM / ortho combined image data AGa.

オルソ画像変化抽出部600は、今年度精密オルソフォト画像データOGaと前年度精密オルソフォト画像データOGbとの色差を求め、この色差が閾値αp以上の場合は変化ありとし、今年度精密オルソフォト画像データOGaのメッシュ番号に関連付けて保存する。   The ortho image change extraction unit 600 obtains a color difference between the current year's accurate orthophoto image data OGa and the previous year's accurate orthophoto image data OGb. If this color difference is equal to or greater than the threshold value αp, there is a change. The data OGa is stored in association with the mesh number.

標高変化抽出部700は、今年度DSM画像データGaと前年度DSM画像データGbの各々のメッシュ単位の標高(Z値)との差を求め、この標高差が標高用閾値αq以上の場合は変化ありとし、今年度DSM画像データGaのメッシュ番号に関連付けて保存する。   The elevation change extraction unit 700 obtains a difference between the mesh unit elevation (Z value) of the current year DSM image data Ga and the previous year DSM image data Gb, and changes if the elevation difference is equal to or higher than the elevation threshold value αq. The data is stored in association with the mesh number of the current year's DSM image data Ga.

<具体例>
図3は、本実施の形態の地物異動判別装置100の概略構成図である。図3に示すように、コンピュータ本体部10に、前述の今年度DSM・精密オルソ画像作成部200と、前年度DSM・精密オルソ画像作成部300と、今年度DSM・精密オルソ合成部400と、前年度DSM・精密オルソ合成部500と、オルソ画像変化抽出部600と、標高変化抽出部700の他に、変化領域決定部800と、年度別表示合成部850と、モード決定部900等からなるプログラムを備えている。これらのプログラムは、CPU(図示せず)がROM(図示せず)に記憶してこれをプログラム実行用RAM(図示せず)に読み出して上記の各部の処理を実行して、得られた画像を表示制御部1000によって画面15に表示させる。また、メモリ270、メモリ280、メモリ370、メモリ380、メモリ410、メモリ510、メモリ610、メモリ710等を用いて各処理を実行する。
<Specific example>
FIG. 3 is a schematic configuration diagram of the feature change determination device 100 according to the present embodiment. As shown in FIG. 3, the computer main unit 10 includes the above-mentioned current year DSM / precision ortho image creation unit 200, the previous year DSM / precision ortho image creation unit 300, the current year DSM / precision ortho image creation unit 400, In addition to the previous year DSM / precision orthocompositing unit 500, the ortho image change extracting unit 600, and the elevation change extracting unit 700, it includes a change area determining unit 800, a year-by-year display combining unit 850, a mode determining unit 900, and the like. Has a program. These programs are stored in a ROM (not shown) by a CPU (not shown), read into a program execution RAM (not shown), and processed by the above-described units. Is displayed on the screen 15 by the display control unit 1000. Each process is executed using the memory 270, the memory 280, the memory 370, the memory 380, the memory 410, the memory 510, the memory 610, the memory 710, and the like.

(各部の説明)
図4は、本実施の形態の地物異動判別装置が備える今年度DSM・精密オルソ画像作成部200の構成を説明する構成図である。
(Description of each part)
FIG. 4 is a configuration diagram illustrating the configuration of the current year DSM / precision ortho image creation unit 200 included in the feature change determination device of the present embodiment.

図4に示すように、今年度DSM・精密オルソ画像作成部200は、今年度用3Dモデリング処理部230と、今年度用精密オルソ生成処理部250と、今年度用DSM処理部260等のプログラムを有している。これらはメモリ210、メモリ220、メモリ270、メモリ280を用いて処理を実行する。   As shown in FIG. 4, this year's DSM / precision ortho image creation unit 200 includes programs such as this year's 3D modeling processing unit 230, current year's precise ortho generation processing unit 250, and this year's DSM processing unit 260. have. These execute processing using the memory 210, the memory 220, the memory 270, and the memory 280.

メモリ210には、航空機によって所定地域を撮影した今年度のデジタルの航空写真データEaを記憶している。この航空写真データEaは解像度が25cm以下(2cm、5cm・・・)にされている。   The memory 210 stores digital aerial photograph data Ea of the current year in which a predetermined area is photographed by an aircraft. The aerial photograph data Ea has a resolution of 25 cm or less (2 cm, 5 cm,...).

また、メモリ220には、所定地域の複数点のGCP(Ground Control Point)を記憶している。   In addition, the memory 220 stores GCP (Ground Control Point) at a plurality of points in a predetermined area.

今年度3Dモデリング処理部230は、メモリ210における重複する2枚の航空写真データ及びメモリ220のGCPを読み込んで、同一地域の2枚のカラー写真データにおける同一の点を撮影している画素の対応点や基準点に基づいてカメラの撮影位置及び姿勢(外部標定)を推定して求め、その視差を用いて三角測量の計算式で各画素の3次元座標(相互標定:図6参照)を求めてさらにノイズ除去を行って、これらの3次元座標に基づく立体モデルのメッシュに対応点の色情報を付与して今年度3Dモデル(図7参照)をメモリ240に生成する。つまり、複数の写真画像に写っている対象物の同一点に対して視差を計算し、対象物の3次元モデルを再構築する。具体的なソフトはSfM(Structure From Motion)等を用いている。この都市の3次元モデルには、写真の色情報を割り付けており、今年度3次元モデルと称する。   This year's 3D modeling processing unit 230 reads the overlapping two aerial photograph data in the memory 210 and the GCP in the memory 220, and copes with pixels that photograph the same point in the two color photograph data in the same region. The camera's shooting position and orientation (external orientation) are estimated based on the points and reference points, and the three-dimensional coordinates of each pixel (refer to FIG. 6) are obtained using the parallax calculation formula using the parallax. Further, noise removal is performed, and the color information of the corresponding points is given to the mesh of the three-dimensional model based on these three-dimensional coordinates, and the current year's 3D model (see FIG. 7) is generated in the memory 240. That is, the parallax is calculated with respect to the same point of the object shown in a plurality of photographic images, and a three-dimensional model of the object is reconstructed. Specific software uses SfM (Structure From Motion) or the like. This city's three-dimensional model is assigned photo color information, and is referred to as a three-dimensional model this year.

今年度用精密オルソ生成処理部250は、メモリ240の今年度3次元モデルを正射画像に変換してオルソフォト画像を生成する。このオルソフォト画像を今年度精密オルソフォト画像OGaと称する。   The current year's precise ortho generation processing unit 250 converts the current year's three-dimensional model in the memory 240 into an orthographic image and generates an orthophoto image. This orthophoto image is referred to as a precision orthophoto image OGa this year.

今年度用DSM生成処理部260は、メモリ240の今年度3次元モデルを読み込み、DSM(Digital Surface Model)を生成してメモリ280に記憶する。これを本実施の形態では今年度DSM画像Gaと称する。   The current-year DSM generation processing unit 260 reads the current-year three-dimensional model in the memory 240, generates a DSM (Digital Surface Model), and stores the DSM (Digital Surface Model) in the memory 280. In the present embodiment, this is referred to as this year's DSM image Ga.

すなわち、本実施の形態の今年度DSM画像Gaは、図8に示すDSMを得ている。図8(a)は今年度DSM画像Gaにおける建物をZ−X平面で示したものであり、図8(b)は今年度DSM画像Gaにおける建物をX−Y平面で示したものである。図8(a)、図8(b)に示すように、3次元モデルの構築にあたってSfMを用いているので、エッジの部分がしっかりと再現されている。   That is, the current year DSM image Ga of the present embodiment obtains the DSM shown in FIG. FIG. 8A shows a building in the current year DSM image Ga in the Z-X plane, and FIG. 8B shows a building in the current year DSM image Ga in the XY plane. As shown in FIGS. 8A and 8B, since SfM is used to construct the three-dimensional model, the edge portion is firmly reproduced.

そして、図9には、今年度DSM画像Gaのメッシュ(m1、m2・・)に割り付けられている3次元座標(x,y,z)と標高値(z)に応じたグレースケール値とを表にして示している。例えば、グレースケール値は、0〜255の明度で表し、標高値(z)が高いほど明度を高くし、標高値(z)が低いほど明度を低く設定する。   FIG. 9 shows the three-dimensional coordinates (x, y, z) assigned to the mesh (m1, m2,...) Of the current year DSM image Ga and the gray scale value corresponding to the altitude value (z). It is shown in a table. For example, the gray scale value is represented by a brightness of 0 to 255, and the brightness is set higher as the elevation value (z) is higher, and the brightness is set lower as the elevation value (z) is lower.

図5は、前年度DSM・精密オルソ画像作成部300の概略構成図である。図5に示す前年度DSM・精密オルソ画像作成部300は、前年度用3Dモデリング処理部330と、前年度用精密オルソ生成処理部350と、前年度用DSM処理部360等のプログラムを有している。これらはメモリ310、メモリ320、メモリ340、メモリ370、メモリ380を用いて今年度精密オルソ・DSM作成部200と同様な処理を実行する。各部の処理は今年度精密オルソ・DSM作成部200と同様であるから説明を省略する。   FIG. 5 is a schematic configuration diagram of the previous year's DSM / precision ortho image creation unit 300. The previous year DSM / precision ortho image creation unit 300 shown in FIG. 5 has programs such as the previous year 3D modeling processing unit 330, the previous year precision ortho generation processing unit 350, and the previous year DSM processing unit 360. ing. These use the memory 310, the memory 320, the memory 340, the memory 370, and the memory 380 to execute the same processing as the precise ortho / DSM creation unit 200 this year. Since the processing of each part is the same as that of the precision ortho / DSM creation part 200 this year, the description is omitted.

図3に戻り、今年度DSM・精密オルソ合成部400は、今年度DSM・精密オルソ画像作成部200が生成したメモリ270の今年度DSM画像Gaと、メモリ280の今年度精密オルソフォト画像OGaとを読み込み、今年度精密オルソフォト画像OGa上に今年度DSM画像Gaを重ね合わせて合成し、これをメモリ410に一端記憶して今年度DSM・オルソ合成画像AGaとして画面15に表示させる(図2参照)。   Returning to FIG. 3, the current year's DSM / precise ortho-synthesis unit 400 includes the current year's DSM image Ga of the memory 270 generated by the current year's DSM / precise ortho image creation unit 200, and the current year's precise orthophoto image OGa of the memory 280. The current DSM image Ga is superimposed on the current precise orthophoto image OGa and synthesized, and this is temporarily stored in the memory 410 and displayed on the screen 15 as the current DSM / ortho composite image AGa (FIG. 2). reference).

前年度DSM・オルソ合成部500は、前年度DSM・精密オルソ画像作成部300が生成したメモリ370の前年度DSM画像Gbと、メモリ380の前年度精密オルソフォト画像OGbとを読み込み、前年度精密オルソフォト画像OGb上に前年度DSM画像Gbを重ね合わせて合成し、これをメモリ510に一端記憶して前年度DSM・オルソ合成画像BGbとして画面15に表示させる(図2参照)。   The previous year's DSM / ortho combining unit 500 reads the previous year's DSM image Gb in the memory 370 generated by the previous year's DSM / precise ortho image creation unit 300 and the previous year's accurate orthophoto image OGb in the memory 380 and reads the previous year's precision The previous year DSM image Gb is superimposed on the orthophoto image OGb and synthesized, and this is temporarily stored in the memory 510 and displayed on the screen 15 as the previous year DSM / ortho composite image BGb (see FIG. 2).

オルソ画像変化抽出部600は、今年度DSM・精密オルソ画像作成部200が生成した、メモリ280の今年度精密オルソフォト画像OGaと前年度DSM・精密オルソ画像作成部300が生成した、メモリ380の前年度精密オルソフォト画像OGbとを比較し、その変化を抽出する。これはメッシュ単位毎に色情報を比較し、この色差が所定以上(色閾値)の場合に、変化ありと判定する。そして、メッシュ単位mi毎に変化あり「1」又は変化なし「0」を書き込んだ図10に示すような表(オルソ画像変化検知表)をメモリ610に記憶する。ここで、色情報は、RGB、CMYK、HSVなどどのような色空間でも適用できる。   The ortho image change extraction unit 600 includes the current year precise orthophoto image OGa in the memory 280 generated by the current year DSM / precision ortho image creation unit 200 and the previous year DSM / precision ortho image creation unit 300 in the memory 380. Compare the previous year's precision orthophoto image OGb and extract the change. This compares the color information for each mesh unit, and determines that there is a change if this color difference is greater than or equal to a predetermined value (color threshold). Then, a table (ortho image change detection table) as shown in FIG. 10 in which “1” with change or “0” without change is written for each mesh unit mi is stored in the memory 610. Here, the color information can be applied in any color space such as RGB, CMYK, HSV.

標高変化抽出部700は、今年度DSM・精密オルソ画像作成部200が生成してメモリ270に記憶された今年度DSM画像Gaと、前年度DSM・精密オルソ画像作成部300が生成してメモリ370に記憶された前年度DSM画像OGbとを比較し、その変化を抽出する。具体的には、これはメッシュ単位毎に標高値(z)の差を求め、この差が所定以上(標高閾値)の場合に、標高変化ありと判定する。そして、メッシュ単位mi毎に標高変化ありを示す「1」又は変化なしを示す「0」を書き込んだ図10に示すような表(DSM変化検知表)をメモリ710に記憶する。   The elevation change extraction unit 700 includes the current year DSM image Ga generated by the current year DSM / precision ortho image creation unit 200 and stored in the memory 270, and the previous year DSM / precision ortho image creation unit 300 generates the memory 370. Are compared with the previous year DSM image OGb stored in, and the change is extracted. Specifically, this calculates the difference in elevation value (z) for each mesh unit, and determines that there is an elevation change when this difference is greater than or equal to a predetermined value (elevation threshold). Then, a table (DSM change detection table) as shown in FIG. 10 in which “1” indicating the change in altitude or “0” indicating no change is written for each mesh unit mi is stored in the memory 710.

図10に示すように、変化領域決定部800は、メモリ710のDSM変化検知表又はメモリ610のオルソ画像変化検知表を読み込み、「1」が隣あって連続している範囲が閾値以上の場合にDSM変化領域又はオルソ画像変化領域と決定する。例えば、図10の領域721に示すように、「1」が隣あって連続している領域のメッシュ数が所定数以上の場合には、この領域721を連続領域と判定する一方、図10の領域722,723に示すように、「1」が連続せず孤立している、または隣り合って連続しているが領域のメッシュ数が所定数未満の場合には、この領域722,723を非連続領域と判定する。このように、連続領域または非連続領域を判別することにより、ノイズによる誤検出の箇所を除去することができる。   As illustrated in FIG. 10, the change region determination unit 800 reads the DSM change detection table in the memory 710 or the ortho image change detection table in the memory 610, and the range where “1” is adjacent and continuous is equal to or greater than the threshold value. Are determined as a DSM change region or an ortho image change region. For example, as shown in a region 721 in FIG. 10, when the number of meshes in a region where “1” is adjacent and continuous is greater than or equal to a predetermined number, the region 721 is determined as a continuous region, while in FIG. As shown in regions 722 and 723, when “1” is not continuous but is isolated or adjacent to each other but the number of meshes in the region is less than a predetermined number, this region 722 and 723 is not displayed. It is determined as a continuous area. In this way, by detecting the continuous region or the non-continuous region, it is possible to remove the erroneous detection location due to noise.

そして、図11(a)に示すように、変化領域決定部800は、例えば、メモリ510に記憶されている前年度DSM・精密オルソ合成画像データに、標高差変化有無表またはオルソ画像変化検知表の変化ありとする識別子が連続している連続領域を囲み変化領域として表示する。   Then, as shown in FIG. 11A, the change area determination unit 800 adds, for example, an elevation difference change presence / absence table or an ortho image change detection table to the previous year's DSM / precision ortho composite image data stored in the memory 510. A continuous area in which identifiers with changes are continuously displayed is displayed as a surrounding change area.

また、図11(b)に示すように、同様に、変化領域決定部800は、メモリ410に記憶されている今年度DSM・精密オルソ合成画像データに、標高差変化有無表またはオルソ画像変化検知表の変化ありとする識別子が連続している連続領域を囲み変化領域として表示する。   Further, as shown in FIG. 11B, similarly, the change area determination unit 800 adds the elevation difference change presence / absence table or the ortho image change detection to the current year's DSM / precision ortho composite image data stored in the memory 410. A continuous area in which identifiers with a change in the table are continuous is displayed as a surrounding change area.

年度別表示合成部850は、前年度DSM・オルソ合成画像と今年度DSM・オルソ合成画像とを異なる色で重ね合わせて表示する。例えば、図12に示すように、前年度DSM・オルソ合成画像のうち、グレースケールで表現されたDSM画像を赤色(R)の明度で表現するように変換し、標高が低いほどに赤色を強くなるようにする。一方、今年度DSM・オルソ合成画像のうち、グレースケールで表現されたDSM画像を青色(B)の明度で表現するように変換し、標高が低いほどに青色を強くなるようにする。   The year-by-year display compositing unit 850 displays the previous year DSM / ortho composite image and the current year DSM / ortho composite image by overlapping them with different colors. For example, as shown in FIG. 12, a DSM image expressed in gray scale is converted from the previous year's DSM / ortho composite image so that it is expressed in lightness of red (R), and red becomes stronger as the altitude is lower. To be. On the other hand, of the current year's DSM / ortho composite image, the DSM image expressed in gray scale is converted so as to be expressed with the lightness of blue (B), and the blue becomes stronger as the altitude is lower.

モード決定部900は、図示しないダイヤログボックスに入力された指示に基づいて、今年度DSM・精密オルソ画像作成部200、前年度DSM・精密オルソ画像作成部300、今年度DSM・精密オルソ合成部400、前年度DSM・精密オルソ合成部500、オルソ画像変化抽出部600、標高変化抽出部700、変化領域決定部800、年度別表示合成部850等を起動させる。   Based on the instructions input in a dialog box (not shown), the mode determination unit 900 is configured to display the current year DSM / precision ortho image creation unit 200, the previous year DSM / precision ortho image creation unit 300, and the current year DSM / precision ortho image synthesis unit. 400, the previous year DSM / precision orthocompositing unit 500, the ortho image change extracting unit 600, the altitude change extracting unit 700, the change region determining unit 800, the year-by-year display combining unit 850, and the like are activated.

例えば、前年度3Dモデルの表示の場合は前年度3Dモデル表示モードとして前年度精密オルソ・DSM作成部300で作成させた前年度3Dモデルを表示制御部1000によって画面15に表示させる。   For example, in the case of displaying the previous year 3D model, the previous year 3D model created by the previous year precise ortho / DSM creation unit 300 is displayed on the screen 15 by the display control unit 1000 as the previous year 3D model display mode.

今年度3Dモデルの表示の場合は今年度3Dモデル表示モードとして今年度精密オルソ・DSM作成部200で作成させた今年度3Dモデルを表示制御部1000によって画面15に表示させる。   In the case of displaying the current year's 3D model, the current year's 3D model created by the current year's precision ortho / DSM creating unit 200 is displayed on the screen 15 by the display control unit 1000 as the current year's 3D model display mode.

前年度DSM・オルソ合成画像の表示の場合は、前年度DSM・オルソ合成画像表示モードとして前年度DSM・精密オルソ合成部500を起動させて、前年度DSM・オルソ合成画像BGbを表示制御部1000によって画面15に表示させる。   In the case of displaying the previous year's DSM / ortho composite image, the previous year's DSM / ortho composite image 500b is activated as the previous year's DSM / ortho composite image display mode, and the previous year's DSM / ortho composite image BGb is displayed. Is displayed on the screen 15.

今年度DSM・オルソ合成画像の表示の場合は、今年度DSM・オルソ合成画像表示モードとして今年度DSM・精密オルソ合成部400を起動させて、今年度DSM・オルソ合成画像AGaを表示制御部1000によって画面15に表示させる。   In the case of displaying the current year's DSM / ortho composite image, this year's DSM / ortho composite image display unit 400 is activated as the current year's DSM / ortho composite image display mode, and the current year's DSM / ortho composite image AGa is displayed. Is displayed on the screen 15.

表示制御部1000は、モード決定部900で決定したモードに基づく画像をその指定の色情報で画面に表示する。また、モード決定部900の決定に基づいて前年度の画像の下又は隣に今年度の画像を表示する。   The display control unit 1000 displays an image based on the mode determined by the mode determination unit 900 on the screen with the designated color information. Further, based on the determination of the mode determination unit 900, the image of the current year is displayed below or next to the image of the previous year.

上記のように構成された地物異動判別装置の標高変化抽出部700を図13のフローチャートを用いて詳細に説明する。   The elevation change extraction unit 700 of the feature change determination device configured as described above will be described in detail with reference to the flowchart of FIG.

標高変化抽出部700は、今年度DSM・精密オルソ画像作成部200が生成しメモリ270に記憶された今年度DSM画像Gaと、前年度DSM・精密オルソ画像作成部300が生成しメモリ370に記憶された前年度DSM画像Gbとを引き当てる(S1)。   The altitude change extraction unit 700 includes the current year DSM image Ga generated by the current year DSM / precision ortho image creation unit 200 and stored in the memory 270, and the previous year DSM / precision ortho image creation unit 300 generated and stored in the memory 370. The assigned DSM image Gb of the previous year is allocated (S1).

次に、今年度DSM画像Gaのメッシュ番号miを指定する(S3)。そして、今年度DSM画像Gaのメッシュ番号miに関連付けられている標高値(z値)と、前年度DSM画像Gbの同じメッシュ番号miに関連付けられている標高値(z値)との差を求める(S5:図9参照)。   Next, the mesh number mi of the current year DSM image Ga is designated (S3). Then, the difference between the altitude value (z value) associated with the mesh number mi of the current year DSM image Ga and the altitude value (z value) associated with the same mesh number mi of the previous year DSM image Gb is obtained. (S5: See FIG. 9).

そして、この差が予め設定されている標高閾値Th以上かどうかを判定する(S7)。   Then, it is determined whether or not the difference is equal to or greater than a preset altitude threshold Th (S7).

標高閾値Th以上と判定した場合は、図14に示すようにメモリ710にメッシュ番号miと前年度DSM画像の標高値(zi)と今年度DSM画像の標高値(zi)とその判定結果(「1」又は「0」)とを対応させて記憶する(S9)。   When it is determined that the altitude threshold Th or more, as shown in FIG. 14, the mesh number mi, the altitude value (zi) of the previous year DSM image, the altitude value (zi) of the current year DSM image, and the determination result (“ 1 "or" 0 ") is stored in correspondence (S9).

次に、メッシュ番号miが最後かどうかを判定する(S11)、最後でない場合はメッシュ番号miを更新して処理をステップS3に戻す(S13)。   Next, it is determined whether the mesh number mi is the last (S11). If it is not the last, the mesh number mi is updated, and the process returns to step S3 (S13).

そして、上記各部を備えることによって本実施の形態では図15に示すように、前年度DSM・オルソ合成画像BGa(図15(c))と、今年度DSM・オルソ合成画像AGa(図15(d))とを画面15に同時に隣同士となるように表示する。これら前年度DSM・オルソ合成画像BGa(図15(c))及び今年度DSM・オルソ合成画像AGa(図15(d))は、それぞれDSM画像データと精密オルソフォト画像データとが重なり合っているので、ユーザは精密オルソフォト画像データ上で、DSM画像データのグレースケールにより変化した箇所が強調されているように見え、この変化した箇所を見つけやすくなる。これにより、前年度と今年度の建物の異動を精度よく判別することができる。   By providing the above-described units, in the present embodiment, as shown in FIG. 15, the previous year DSM / ortho combined image BGa (FIG. 15 (c)) and the current year DSM / ortho combined image AGa (FIG. 15 (d)). )) Are displayed next to each other on the screen 15 at the same time. Since the previous year's DSM / ortho composite image BGa (FIG. 15 (c)) and the current year's DSM / ortho composite image AGa (FIG. 15 (d)) overlap with each other, the DSM image data and the precise orthophoto image data overlap. The user appears to have emphasized the portion changed by the gray scale of the DSM image data on the precision orthophoto image data, and it becomes easy to find the changed portion. As a result, it is possible to accurately determine the change in the building between the previous year and the current year.

なお、ここでは、前年度DSM・オルソ合成画像BGa(図15(c))と、今年度DSM・オルソ合成画像AGa(図15(d))とを画面15に同時に表示したが、同一画面位置に数秒ずつ切り替えて表示させるようにしてもよい。この切り替え表示により、変化がある箇所が目立ち易くなるので、ユーザはよりこの変化した箇所を見つけやすくなる。   Here, the previous year's DSM / ortho composite image BGa (FIG. 15 (c)) and the current year's DSM / ortho composite image AGa (FIG. 15 (d)) are simultaneously displayed on the screen 15. Alternatively, the display may be switched for several seconds. This switching display makes it easier for the user to find the changed portion because the changed portion is easily noticeable.

また、前年度DSM・オルソ合成画像BGa(図15(c))と、今年度DSM・オルソ合成画像AGa(図15(d))には、標高差変化有無表またはオルソ画像変化検知表に基づいて変化領域Kが囲まれる。そのため、ユーザは、囲まれた変化領域Kに集中して、図15(c)の画像と図15(d)の画像を見比べることができるので、より前年度と今年度の建物の異動を精度よく判別することができる。このとき、前年度DSM・オルソ合成画像BGa(図15(c))と、今年度DSM・オルソ合成画像AGa(図15(d))とを同一画面位置に数秒ずつ切り替えて表示させるようにしてもよい。このように表示することにより、変化領域Kは固定しており、DSM・オルソ合成画像のみが前年度と今年度で切り替わって見える。これにより、変化した箇所がより強調されているように見え、この変化した箇所を見つけやすくなり、前年度と今年度の建物の異動を精度よく判別することができる。   The previous year's DSM / ortho composite image BGa (FIG. 15 (c)) and the current year's DSM / ortho composite image AGa (FIG. 15 (d)) are based on the elevation difference change presence / absence table or the ortho image change detection table. The change area K is surrounded. Therefore, the user can concentrate on the enclosed change area K and compare the image in FIG. 15C with the image in FIG. Can be distinguished well. At this time, the previous year's DSM / ortho composite image BGa (FIG. 15 (c)) and the current year's DSM / ortho composite image AGa (FIG. 15 (d)) are switched and displayed at the same screen position several seconds at a time. Also good. By displaying in this way, the change area K is fixed, and only the DSM / ortho composite image appears to be switched between the previous year and the current year. Thereby, the changed part seems to be emphasized more, it becomes easy to find this changed part, and the change of the building of the previous year and this year can be discriminated accurately.

さらに、図15に示すように、前年度精密オルソフォト画像(図15(a))と前年度DSM・オルソ合成画像BGa(図15(c))とを同時に隣同士となるように表示するとともに、今年度精密オルソフォト画像(図15(b))と今年度DSM・オルソ合成画像AGa(図15(d))とを同時に隣同士となるように表示するようにしてもよい。この場合、ユーザは同一年度の精密オルソフォト画像とDSM・オルソ合成画像とを見比べながら、前年度DSM・オルソ合成画像BGa(図15(c))と今年度DSM・オルソ合成画像AGa(図15(d))とを見比べることができるので、さらに、変化した箇所を見つけやすくなる。   Furthermore, as shown in FIG. 15, the previous year's precision orthophoto image (FIG. 15 (a)) and the previous year's DSM / ortho composite image BGa (FIG. 15 (c)) are displayed adjacent to each other at the same time. The current year precise orthophoto image (FIG. 15B) and the current year DSM / ortho composite image AGa (FIG. 15D) may be displayed adjacent to each other at the same time. In this case, the user compares the previous year's DSM / ortho composite image BGa (FIG. 15 (c)) with the current year's DSM / ortho composite image AGa (FIG. 15) while comparing the precision orthophoto image and DSM / ortho composite image of the same year. (D)) can be compared with each other, and it becomes easier to find the changed part.

また、前年度精密オルソフォト画像(図15(a))と、今年度精密オルソフォト画像(図15(b))とは、SfMを用いて構築された3次元モデルを正射変換して生成され、前年度DSM・オルソ合成画像BGa(図15(c))と、今年度DSM・オルソ合成画像AGa(図15(d))とは、それぞれ当該年度の精密オルソフォト画像に基づいて生成されるので、エッジの部分がしっかりと再現されおり、ユーザの視認性が高くなっている。   The previous year's precision orthophoto image (Fig. 15 (a)) and the current year's precise orthophoto image (Fig. 15 (b)) are generated by orthogonal transformation of a 3D model constructed using SfM. The previous year's DSM / ortho composite image BGa (FIG. 15 (c)) and the current year's DSM / ortho composite image AGa (FIG. 15 (d)) are respectively generated based on the precise orthophoto image of the current year. Therefore, the edge portion is firmly reproduced, and the visibility of the user is high.

以上に示した実施の形態は、本発明の技術的思想を具体化するための装置の構成や処理手順を例示するものであって、構成部品の配置や組み合わせ、および処理の順番等を限定するものではない。   The embodiment described above exemplifies the configuration and processing procedure of an apparatus for embodying the technical idea of the present invention, and limits the arrangement and combination of components, the order of processing, and the like. It is not a thing.

本発明の技術的思想は、特許請求の範囲に記載された技術的範囲内において、種々の変更を加えることができる。図面は模式的なものであり、装置の構成等は現実のものとは異なることに留意すべきである。   The technical idea of the present invention can be variously modified within the technical scope described in the claims. It should be noted that the drawings are schematic and the configuration of the apparatus is different from the actual one.

100…地物異動判別装置
200…今年度DSM・精密オルソ画像作成部
210,220,240,270,280,310,320,340,370,380,410,510,610,710…メモリ
230…今年度用3Dモデリング処理部
250…今年度用精密オルソ生成処理部
260…今年度用DSM作成処理部
300…前年度DSM・精密オルソ画像作成部
330…前年度用3Dモデリング処理部
350…前年度用精密オルソ生成処理部
360…前年度用DSM作成処理部
400…今年度DSM・精密オルソ合成部
500…前年度DSM・精密オルソ合成部
600…オルソ画像変化抽出部
700…標高変化抽出部
800…変化領域決定部
850…年度別表示合成部
900…モード決定部
1000…表示制御部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 100 ... Feature change discrimination | determination apparatus 200 ... This year's DSM and precision ortho image creation part 210,220,240,270,280,310,320,340,370,380,410,510,610,710 ... Memory 230 ... Now 3D modeling processing unit for fiscal year 250 ... Precision ortho generation processing unit for current fiscal year 260 ... DSM creation processing unit for current fiscal year 300 ... DSM and precise ortho image creation unit for previous fiscal year 330 ... 3D modeling processing unit for previous fiscal year 350 ... for previous fiscal year Precision ortho generation processing unit 360 ... Previous year DSM creation processing unit 400 ... Current year DSM / precision ortho synthesis unit 500 ... Previous year DSM / precision ortho synthesis unit 600 ... Ortho image change extraction unit 700 ... Elevation change extraction unit 800 ... Change Area determination unit 850 ... Year-specific display composition unit 900 ... Mode determination unit 1000 ... Display control unit

Claims (15)

地域の上空を航空機によって撮影された前年度の航空写真データ及び基準点に基づいて生成された前年度3Dモデルの前年度DSM画像データを記憶した第1のメモリと、
前記前年度3Dモデルを正射変換したオルソフォト画像データを前年度精密オルソフォト画像データとして記憶した第2のメモリと、
前記地域を前記前年度の航空写真データを得たときと同じ条件で撮影した今年度の航空写真データ及び基準点に基づいて生成された今年度3Dモデルの今年度DSM画像データを記憶した第3のメモリと、
前記今年度3Dモデルを正射変換したオルソフォト画像データを今年度精密オルソフォト画像データとして記憶した第4のメモリとを備えたコンピュータにより行う地物異動判別方法であって、
前記コンピュータが、
前記前年度精密オルソフォト画像データと前記前年度DSM画像データとを読み出して、これらを前年度DSM・精密オルソ合成画像データを生成するステップと、
前記今年度精密オルソフォト画像データと前記今年度DSM画像データとを読み出して、これらを今年度DSM・精密オルソ合成画像データを生成するステップと、
前年度DSM・精密オルソ合成画像データと今年度DSM・精密オルソ合成画像データとを画面に各々が比較できる領域に表示するステップと
を行うことを特徴とする地物異動判別方法。
A first memory storing previous year's aerial photograph data taken by the aircraft over the region and previous year's 3D model previous year's DSM image data generated based on the reference point;
A second memory that stores orthophoto image data obtained by orthogonal transformation of the 3D model of the previous year as precise orthophoto image data of the previous year;
A third data storing the current year's 3D model current year's DSM image data generated based on the current year's aerial image data and the reference point taken in the same conditions as when the previous year's aerial image data was obtained. Memory and
A feature change determination method performed by a computer having a fourth memory storing orthophoto image data obtained by orthogonally converting the 3D model of the current year as orthophoto image data of the current year,
The computer is
Reading the previous year's precision orthophoto image data and the previous year's DSM image data, and generating these data for the previous year's DSM / precise orthosynthesis image data;
Reading out the current year's precision orthophoto image data and the current year's DSM image data, and generating the current year's DSM / precision orthocomposite image data;
A feature change discrimination method comprising: displaying the previous year's DSM / precision ortho-synthesized image data and the current year's DSM / precision ortho-synthesized image data in a region where each can be compared on the screen.
前記コンピュータが
前記前年度の航空写真データを読み込み、同一地域の2枚のカラー写真データにおける同一の点を撮影している画素の対応点と基準点に基づいてカメラの撮影位置及び姿勢を推定して求め、その視差を用いて三角測量の計算式で各画素の3次元座標を求めてさらにノイズ除去を行って、これらの3次元座標に基づく立体モデルのメッシュに前記対応点の色情報を付与して前記前年度3Dモデルを生成するステップと、
前記今年度の航空写真データを読み込み、同一地域の2枚のカラー写真データにおける同一の点を撮影している画素の対応点と基準点に基づいてカメラの撮影位置及び姿勢を推定して求め、その視差を用いて三角測量の計算式で各画素の3次元座標を求めてさらにノイズ除去を行って、これらの3次元座標に基づく立体モデルのメッシュに前記対応点の色情報を付与して前記今年度3Dモデルを生成するステップと
を行うことを特徴とする請求項1記載の地物異動判別方法。
The computer reads the aerial photograph data of the previous year, and estimates the photographing position and orientation of the camera based on corresponding points and reference points of pixels photographing the same point in two color photograph data in the same region. Using the parallax, the three-dimensional coordinates of each pixel are obtained by the triangulation calculation formula, and further noise removal is performed, and the color information of the corresponding points is given to the mesh of the three-dimensional model based on these three-dimensional coordinates. And generating the previous year 3D model,
Read the aerial photograph data of the current year, find the camera's shooting position and orientation based on the corresponding points and reference points of the pixels shooting the same point in the two color photograph data of the same region, Using the parallax, the three-dimensional coordinates of each pixel are obtained by a triangulation calculation formula, noise is further removed, and the color information of the corresponding points is given to the mesh of the three-dimensional model based on these three-dimensional coordinates, 2. The feature change discrimination method according to claim 1, wherein the step of generating a 3D model for the current year is performed.
前記前年度DSM画像データと前記今年度DSM画像データとをメッシュ単位で比較し、標高差(z)が標高閾値以上の場合に変更ありとする識別子をメッシュに対応させた標高差変化有無表を第5のメモリに記憶するステップと、
前記画面に表示されている前記前年度DSM・精密オルソ合成画像データまたは前記今年度DSM・精密オルソ合成画像データに、前記標高差変化有無表の変化ありとする識別子が連続している領域を囲み表示するステップと
を行うことを特徴とする請求項1又は2記載の地物異動判別方法。
An altitude difference change presence / absence table in which the previous year DSM image data and the current year DSM image data are compared in units of meshes, and an identifier that is changed when the altitude difference (z) is equal to or greater than an altitude threshold is associated with the mesh. Storing in a fifth memory;
An area in which the identifier indicating that there is a change in the elevation difference change presence / absence table is continuous in the previous year's DSM / precision ortho composite image data or the current year's DSM / precision ortho composite image data displayed on the screen is enclosed The feature change discrimination method according to claim 1 or 2, wherein the step of displaying is performed.
前記前年度精密オルソフォト画像データと前記今年度精密オルソフォト画像データとをメッシュ単位で比較し、色差が色差閾値以上の場合に変更ありとする識別子をメッシュに対応させたオルソ画像差変化有無表を第6のメモリに記憶するステップと、
前記画面に表示されている前記前年度DSM・精密オルソ合成画像データまたは前記今年度DSM・精密オルソ合成画像データに、前記オルソ画像変化有無表の変化ありとする識別子が連続している領域を囲み表示するステップと
を行うことを特徴とする請求項1又は2記載の地物異動判別方法。
An ortho image difference change presence / absence table that compares the previous year's precision orthophoto image data and the current year's precise orthophoto image data in units of meshes, and associates an identifier that is changed when the color difference is equal to or greater than the color difference threshold with the mesh. Storing in a sixth memory;
A region in which the orthoimage change presence / absence change table is continuously present in the previous year's DSM / precision ortho composite image data or the current year's DSM / precision ortho composite image data displayed on the screen is enclosed. The feature change discrimination method according to claim 1 or 2, wherein the step of displaying is performed.
前記地域は都市であることを特徴とする請求項1乃至4のいずれかに記載の地物異動判別方法。   5. The feature change determination method according to claim 1, wherein the region is a city. 地域の上空を航空機によって撮影された前年度の航空写真データ及び基準点に基づいて生成された前年度3Dモデルの前年度DSM画像データを記憶した第1のメモリと、
前記前年度3Dモデルを正射変換したオルソフォト画像データを前年度精密オルソフォト画像データとして記憶した第2のメモリと、
前記地域を前記前年度の航空写真データを得たときと同じ条件で撮影した今年度の航空写真データ及び基準点に基づいて生成された今年度3Dモデルの今年度DSM画像データを記憶した第3のメモリと、
前記今年度3Dモデルを正射変換したオルソフォト画像データを今年度精密オルソフォト画像データとして記憶した第4のメモリと、
前記前年度精密オルソフォト画像データと前記前年度DSM画像データとを読み出して、これらを前年度DSM・精密オルソ合成画像データを生成する前年度DSM・精密オルソ合成部と、
前記今年度精密オルソフォト画像データと前記今年度DSM画像データとを読み出して、これらを今年度DSM・精密オルソ合成画像データを生成する今年度DSM・精密オルソ合成部と、
前年度DSM・精密オルソ合成画像データと今年度DSM・精密オルソ合成画像データとを画面に各々が比較できる領域に表示する表示制御部と、
を備えたことを特徴とする地物異動判別装置。
A first memory storing previous year's aerial photograph data taken by the aircraft over the region and previous year's 3D model previous year's DSM image data generated based on the reference point;
A second memory that stores orthophoto image data obtained by orthogonal transformation of the 3D model of the previous year as precise orthophoto image data of the previous year;
A third data storing the current year's 3D model current year's DSM image data generated based on the current year's aerial image data and the reference point taken in the same conditions as when the previous year's aerial image data was obtained. Memory and
A fourth memory storing orthophoto image data obtained by orthogonally transforming the 3D model of the current year as current orthophoto image data;
The previous year's precision orthophoto image data and the previous year's DSM image data are read out, and the previous year's DSM / precise orthosynthesis image data is generated from the previous year's DSM / precise orthosynthesis image data,
The current year's precision orthophoto image data and the current year's DSM image data are read out, and this year's DSM / precision orthocomposite image data is generated,
A display control unit for displaying the previous year's DSM / precision ortho-composited image data and the current year's DSM / precision ortho-composited image data in an area where each can be compared on the screen;
A feature change discrimination device characterized by comprising:
前記前年度の航空写真データを読み込み、同一地域の2枚のカラー写真データにおける同一の点を撮影している画素の対応点と基準点に基づいてカメラの撮影位置及び姿勢を推定して求め、その視差を用いて三角測量の計算式で各画素の3次元座標を求めてさらにノイズ除去を行って、これらの3次元座標に基づく立体モデルのメッシュに前記対応点の色情報を付与して前記前年度3Dモデルを生成する前年度3Dモデリング部と、
前記今年度の航空写真データを読み込み、同一地域の2枚のカラー写真データにおける同一の点を撮影している画素の対応点と基準点に基づいてカメラの撮影位置及び姿勢を推定して求め、その視差を用いて三角測量の計算式で各画素の3次元座標を求めてさらにノイズ除去を行って、これらの3次元座標に基づく立体モデルのメッシュに前記対応点の色情報を付与して前記今年度3Dモデルを生成する今年度3Dモデリング部と
を行うことを特徴とする請求項6記載の地物異動判別装置。
Read the previous year's aerial photo data, and estimate the camera's shooting position and orientation based on the corresponding points and reference points of the pixels shooting the same point in the two color photo data of the same region, Using the parallax, the three-dimensional coordinates of each pixel are obtained by a triangulation calculation formula, noise is further removed, and the color information of the corresponding points is given to the mesh of the three-dimensional model based on these three-dimensional coordinates, A previous year 3D modeling section for generating a previous year 3D model;
Read the aerial photograph data of the current year, find the camera's shooting position and orientation based on the corresponding points and reference points of the pixels shooting the same point in the two color photograph data of the same region, Using the parallax, the three-dimensional coordinates of each pixel are obtained by a triangulation calculation formula, noise is further removed, and the color information of the corresponding points is given to the mesh of the three-dimensional model based on these three-dimensional coordinates, The feature change discrimination device according to claim 6, wherein a 3D modeling unit for generating a 3D model for the current year is performed.
前記前年度DSM画像データと前記今年度DSM画像データとをメッシュ単位で比較し、標高差(z)が標高閾値以上の場合に変更ありとする識別子をメッシュに対応させた標高差変化有無表を第5のメモリに記憶する標高変化抽出部と、
前記画面に表示されている前記前年度DSM・精密オルソ合成画像データまたは前記今年度DSM・精密オルソ合成画像データに、前記標高差変化有無表の変化ありとする識別子が連続している領域を囲み表示する変化領域決定部と
を行うことを特徴とする請求項6又は7記載の地物異動判別装置。
An altitude difference change presence / absence table in which the previous year DSM image data and the current year DSM image data are compared in units of meshes, and an identifier that is changed when the altitude difference (z) is equal to or greater than an altitude threshold is associated with the mesh. An elevation change extractor stored in a fifth memory;
An area in which the identifier indicating that there is a change in the elevation difference change presence / absence table is continuous in the previous year's DSM / precision ortho composite image data or the current year's DSM / precision ortho composite image data displayed on the screen is enclosed The feature change determination device according to claim 6 or 7, wherein the change region determination unit to display is performed.
前記前年度精密オルソフォト画像データと前記今年度精密オルソフォト画像データとをメッシュ単位で比較し、色差が色差閾値以上の場合に変更ありとする識別子をメッシュに対応させたオルソ画像差変化有無表を第6のメモリに記憶するオルソ画像変化抽出部と、
前記画面に表示されている前記前年度DSM・精密オルソ合成画像データまたは前記今年度DSM・精密オルソ合成画像データに、前記オルソ画像変化有無表の変化ありとする識別子が連続している領域を囲み表示する変化領域決定部と
を行うことを特徴とする請求項6又は7記載の地物異動判別装置。
An ortho image difference change presence / absence table that compares the previous year's precision orthophoto image data and the current year's precise orthophoto image data in units of meshes, and associates an identifier that is changed when the color difference is equal to or greater than the color difference threshold with the mesh. An ortho-image change extracting unit that stores the image in a sixth memory;
A region in which the orthoimage change presence / absence change table is continuously present in the previous year's DSM / precision ortho composite image data or the current year's DSM / precision ortho composite image data displayed on the screen is enclosed. The feature change determination device according to claim 6 or 7, wherein the change region determination unit to display is performed.
前記地域は都市であることを特徴とする請求項6乃至9のいずれかに記載の地物異動判別装置。   The feature change determination device according to claim 6, wherein the area is a city. 地域の上空を航空機によって撮影された前年度の航空写真データ及び基準点に基づいて生成された前年度3Dモデルの前年度DSM画像データを記憶した第1のメモリと、
前記前年度3Dモデルを正射変換したオルソフォト画像データを前年度精密オルソフォト画像データとして記憶した第2のメモリと、
前記地域を前記前年度の航空写真データを得たときと同じ条件で撮影した今年度の航空写真データ及び基準点に基づいて生成された今年度3Dモデルの今年度DSM画像データを記憶した第3のメモリと、
前記今年度3Dモデルを正射変換したオルソフォト画像データを今年度精密オルソフォト画像データとして記憶した第4のメモリとを備えたコンピュータが実行する地物異動判別プログラムであって、
前記前年度精密オルソフォト画像データと前記前年度DSM画像データとを読み出して、これらを前年度DSM・精密オルソ合成画像データを生成するステップと、
前記今年度精密オルソフォト画像データと前記今年度DSM画像データとを読み出して、これらを今年度DSM・精密オルソ合成画像データを生成するステップと、
前年度DSM・精密オルソ合成画像データと今年度DSM・精密オルソ合成画像データとを画面に各々が比較できる領域に表示するステップと
を前記コンピュータが実行することを特徴とする地物異動判別プログラム。
A first memory storing previous year's aerial photograph data taken by the aircraft over the region and previous year's 3D model previous year's DSM image data generated based on the reference point;
A second memory that stores orthophoto image data obtained by orthogonal transformation of the 3D model of the previous year as precise orthophoto image data of the previous year;
A third data storing the current year's 3D model current year's DSM image data generated based on the current year's aerial image data and the reference point taken in the same conditions as when the previous year's aerial image data was obtained. Memory and
A feature change determination program executed by a computer having a fourth memory storing orthophoto image data obtained by orthogonally converting the 3D model of the current year as orthophoto image data for the current year,
Reading the previous year's precision orthophoto image data and the previous year's DSM image data, and generating these data for the previous year's DSM / precise orthosynthesis image data;
Reading out the current year's precision orthophoto image data and the current year's DSM image data, and generating the current year's DSM / precision orthocomposite image data;
The computer program executes the step of displaying the previous year's DSM / precision ortho-synthesized image data and the current year's DSM / precision ortho-synthesized image data in a region where each can be compared on the screen.
前記前年度の航空写真データを読み込み、同一地域の2枚のカラー写真データにおける同一の点を撮影している画素の対応点と基準点に基づいてカメラの撮影位置及び姿勢を推定して求め、その視差を用いて三角測量の計算式で各画素の3次元座標を求めてさらにノイズ除去を行って、これらの3次元座標に基づく立体モデルのメッシュに前記対応点の色情報を付与して前記前年度3Dモデルを生成するステップと、
前記今年度の航空写真データを読み込み、同一地域の2枚のカラー写真データにおける同一の点を撮影している画素の対応点と基準点に基づいてカメラの撮影位置及び姿勢を推定して求め、その視差を用いて三角測量の計算式で各画素の3次元座標を求めてさらにノイズ除去を行って、これらの3次元座標に基づく立体モデルのメッシュに前記対応点の色情報を付与して前記今年度3Dモデルを生成するステップと
を前記コンピュータが実行することを特徴とする請求項11記載の地物異動判別プログラム。
Read the previous year's aerial photo data, and estimate the camera's shooting position and orientation based on the corresponding points and reference points of the pixels shooting the same point in the two color photo data of the same region, Using the parallax, the three-dimensional coordinates of each pixel are obtained by a triangulation calculation formula, noise is further removed, and the color information of the corresponding points is given to the mesh of the three-dimensional model based on these three-dimensional coordinates, Generating a 3D model for the previous year;
Read the aerial photograph data of the current year, find the camera's shooting position and orientation based on the corresponding points and reference points of the pixels shooting the same point in the two color photograph data of the same region, Using the parallax, the three-dimensional coordinates of each pixel are obtained by a triangulation calculation formula, noise is further removed, and the color information of the corresponding points is given to the mesh of the three-dimensional model based on these three-dimensional coordinates, 12. The feature change determination program according to claim 11, wherein the computer executes a step of generating a 3D model for the current year.
前記前年度DSM画像データと前記今年度DSM画像データとをメッシュ単位で比較し、標高差(z)が標高閾値以上の場合に変更ありとする識別子をメッシュに対応させた標高差変化有無表を第5のメモリに記憶するステップと、
前記画面に表示されている前記前年度DSM・精密オルソ合成画像データまたは前記今年度DSM・精密オルソ合成画像データに、前記標高差変化有無表の変化ありとする識別子が連続している領域を囲み表示するステップと
を前記コンピュータが実行することを特徴とする請求項11又は12記載の地物異動判別プログラム。
An altitude difference change presence / absence table in which the previous year DSM image data and the current year DSM image data are compared in units of meshes, and an identifier that is changed when the altitude difference (z) is equal to or greater than an altitude threshold is associated with the mesh. Storing in a fifth memory;
An area in which the identifier indicating that there is a change in the elevation difference change presence / absence table is continuous in the previous year's DSM / precision ortho composite image data or the current year's DSM / precision ortho composite image data displayed on the screen is enclosed The feature change determination program according to claim 11 or 12, wherein the computer executes the step of displaying.
前記前年度精密オルソフォト画像データと前記今年度精密オルソフォト画像データとをメッシュ単位で比較し、色差が色差閾値以上の場合に変更ありとする識別子をメッシュに対応させたオルソ画像差変化有無表を第6のメモリに記憶するステップと、
前記画面に表示されている前記前年度DSM・精密オルソ合成画像データまたは前記今年度DSM・精密オルソ合成画像データに、前記オルソ画像変化有無表の変化ありとする識別子が連続している領域を囲み表示するステップと
を前記コンピュータが実行することを特徴とする請求項11又は12記載の地物異動判別プログラム。
An ortho image difference change presence / absence table that compares the previous year's precision orthophoto image data and the current year's precise orthophoto image data in units of meshes, and associates an identifier that is changed when the color difference is equal to or greater than the color difference threshold with the mesh. Storing in a sixth memory;
A region in which the orthoimage change presence / absence change table is continuously present in the previous year's DSM / precision ortho composite image data or the current year's DSM / precision ortho composite image data displayed on the screen is enclosed. The feature change determination program according to claim 11 or 12, wherein the computer executes the step of displaying.
前記地域は都市であることを特徴とする請求項11乃至14のいずれかに記載の地物異動判別プログラム。
15. The feature change determination program according to claim 11, wherein the area is a city.
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