JP2016149006A - 空中移動体取得情報を用いた変化検出システム及び空中移動体取得情報を用いた変化検出方法並びにそのプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】安価な過去の衛星画像を用いて地表、地下、海等の変化を予測できるシステムを得る。
【解決手段】 変化検出システム１１０に超小型衛星画像用データベース部１２０と、オルソフォト化部１３０と、超小型衛星オルソフォト画像用データベース部１５０と、エリア画像重ね部１６０と、エリア画像蓄積用メモリ１９０と、蓄積画像表示部２００とを備えて、超小型衛星画像Ｅｉｒｐａを数年又は数十年に渡って蓄積して、この蓄積画像から地表、地下、海等の変化を知らせて、未来に生起する変化を予想させる。
【選択図】 図１

Description

本発明は、空中移動体取得情報を用いた変化検出システムに関する。

地物（例えば建物）の変化は、航空機によって撮影した今年度の１枚の画像（以下今回画像という）と、数年前の前回撮影した１枚の画像（以下前回画像という）とを同時に画面に表示し、オペレータがこれらの画像同時を比較して変化がある地物を判別していた。

しかし、地物は非常に多くあるから変化がある地物をオペレータが判別するに容易ではない。

このため、近年はコンピュータによって自働的に今回画像と前回画像とを比較して、地物の変化を検出するようにしている。

例えば、特許文献１の写真画像判読業務支援システムは、同一判読領域の同一撮影日時の異なる２つの写真画像データを交互に表示し、視覚的に異なる地物を判読させるものである。

特開２００１−３３８２９２号公報

しかしながら、新規に建物がたったかあるいは取り壊されたかという程度であれば１枚の今回の画像と１枚の前回の画像とを比較することでよいが、地表、地下、海等の変化は１枚の前回の画像と１枚の今回の画像とでは予測し難い。

そこで、複数枚の過去の衛星画像を用いて地表、地下、海等の変化を予測することが望ましいが、これらの画像というのは一般に高価である。

本発明は以上の課題を鑑みてなされたもので、安価な過去の衛星画像を用いて地表、地下、海等の変化を予測できるシステムを得る。

本発明は、一定期間内に所定回、取得された空中移動体からの空中移動体取得情報を前記一定期間あたりの取得回毎に蓄積し、これらの取得情報から変化している個所を視覚的に知らせるための画像を表示する空中移動体取得情報を用いた変化検出システムであって、
前記取得情報に基づいて画像化された画像情報が前記一定期間あたりの取得回毎に分類されて蓄積された画像用データベース部と、
前記画像用データベース部の画像情報を取得回が古い又は新しい順に重ねて、これらを変化検出用蓄積画像（ＨＥｉｒｐａ）として画像蓄積用メモリに蓄積する重ね合わせる画像重ね部と、
前記画像蓄積用メモリのいずれかの変化検出用蓄積画像（ＨＥｉｒｐａ）を基準点設定用画像（ＫＥｉｒｐａ）として画面に表示し、この基準点設定用画像（ＫＥｉｒｐａ）に数点の基準点を定義させて、これらの基準点に基づいて前記画像蓄積用メモリの各々の変化検出用蓄積画像（ＨＥｉｒｐａ）の位置を合わせる画像位置調整部と、
さらに、蓄積画像表示部を備え、
前記蓄積画像表示部は、
前記画面の前記基準点設定用画像（ＫＥｉｒｐａ）とは異なる領域に、この基準点設定用画像（ＫＥｉｒｐａ）のメッシュ（ｍｉ）に一致する小メッシュ（ｈｍｉ）を含む変化検出用メッシュ枠（ＨＫＷｉ）を前記基準点設定用画像（ＫＥｉｒｐａ）の縦横サイズに一致させて表示する手段と、
前記変化検出用メッシュ枠（ＨＫＷｉ）の小メッシュ（ｈｍｉ）を順に指定する手段と、
全ての前記変化検出用蓄積画像（ＨＥｉｒｐａ）を引き当て、これらの変化検出用蓄積画像（ＨＥｉｒｐａ）における前記指定された小メッシュ（ｈｍｉ）に対応するメッシュ（ｍｉ）の色値（Ｉｉ）を抽出する手段と、
前記抽出した色値（Ｉｉ）を合成し、この合成色値（Ｉｉ´）を前記画面の変化検出用メッシュ枠（ＨＫＷｉ）の小メッシュ（ｈｍｉ）に表示する手段と
を備えることを要旨とする。

以上のように本発明によれば、基準点設定用画像の上に変化検出用メッシュ枠が表示され、この変化検出用メッシュ枠の小メッシュ毎に、安価な複数年度の変化検出用蓄積画像におけるそのメッシュの色値が合成表示される。

このため、何らかの変化があれば、基準点設定用画像ＫＥｉｒｐａの色とは異なって表示される。従って、地表、地下、海等の変化を安価で視覚的に分かる。

実施の形態の超小型衛星画像を用いた変化検出システムの概略構成図である。 超小型衛星画像Ｅｉｒｐａの説明図である。 フイルム単位の超小型衛星画像Ｅｉｒｐａの具体的な説明図である。 フイルム単位の超小型衛星画像Ｅｉｒｐａの具体的な説明図である。 フイルム単位の超小型衛星画像Ｅｉｒｐａの具体的な説明図である。 超小型衛星画像Ｅｉｒｐａの関連情報の説明図である。 撮影情報ＪＡｉの説明図である。 本実施の形態の表示部２１０の画面の基準点設定用画像ＫＥｉｒｐａと変化報知画像ＨＧｉとを説明する説明図である。 蓄積画像表示部２００の変化報知画像ＨＧｉ作成処理を説明するフローチャートである。 蓄積画像表示部２００の変化検出画像作成処理を説明するフローチャートである。 本実施の形態の変化検出用メッシュ枠ＨＫＷｉと変化報知画像ＨＧｉとを説明する説明図である。 蓄積画像表示部２００の処理による変化報知画像ＨＧｉの説明図である。 その他の実施の形態の蓄積画像表示部２００の概略構成図である。

以下に示す実施の形態は、発明の技術的思想を具体化するための装置や方法を例示するものであって、発明の技術的思想は、構造、配置は下記のものに特定するものではない。

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、装置やシステム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。

本実施の形態は、一定期間内（例えば１週間）に所定回（例えば３回）、取得された空中移動体からの空中移動体取得情報を一定期間あたりの取得回毎に蓄積し、これらの取得情報から変化している個所を視覚的に知らせるための画像を表示する空中移動体取得情報を用いた変化検出システムである。

この空中移動体は、人工衛星、航空機であっても構わないが、近年は安価で打ち上げが可能な超小型衛星があるので、この超小型衛星を用いて説明する。

また、空中移動体取得情報は、超小型衛星からのカラー画像（以下超小型衛星画像Ｅｉｒｐａという）として説明する。

そして、超小型衛星Ｅｉは１５０ｋｇ以下であるが、実施の形態においては重量が約１０ｋｇ程度で、一辺が３０ｃｍｍ程度のものを用いて説明する。また、解像度は６ｍ程度として説明する。

すなわち、本実施の形態で用いる超小型衛星は、軽量小型であるから安価である。このため、超小型衛星画像Ｅｉｒｐａ（解像度は６ｍ程度）は安価にユーザに提供できる。そして、今後は複数の打ち上げが検討されており、１日に同じエリアを２回又は３日に同じエリアを１回という具合に撮影が可能となる。

本実施の形態は、この超小型衛星画像Ｅｉｒｐａを例えば数年又は数十年に渡って蓄積して、この蓄積画像から地表、地下、海等の変化を知らせて、未来に生起する変化を予想させることを可能とする。

図１は実施の形態の超小型衛星画像を用いた変化検出システムの概略構成図である。

図１に示すように実施の形態の超小型衛星画像を用いた変化検出システムは、地球表面から５００ｋｍ程度（４００ｋｍ〜８００ｋｍ：好ましくは５００ｋｍ）で周回する超小型衛星Ｅｉからの超小型衛星画像Ｅｉｒｐａを基地局１０で受信させ、この基地局１０からの超小型衛星画像Ｅｉｒｐａをサービスセンタ１００で取得している。

前述の超小型衛星Ｅｉは、１個又は複数個であるが、本実施の形態では例えば３日毎に１度同一エリアを撮影可能な間隔で飛行するとして１個の超小型衛星Ｅｉとして説明する。

また、超小型衛星画像Ｅｉｒｐａの「ｉ」は衛星番号を示し、「ｒ」は撮影年月の番号を示し、「ｐ」は一週間当たりの撮影回数日を示し、「ａ」はフィルム番号を示す。

１日目用の超小型衛星画像Ｅｉｒｐａは、一日目用超小型衛星画像Ｅ１ｒ１ａと称し、３日目用の超小型衛星画像Ｅｉｒｐａは３日目用超小型衛星画像Ｅ１ｒ３ａと称し、６日目用の超小型衛星画像Ｅｉｒｐａは６日目用超小型衛星画像Ｅ１ｒ６ａと称する。

つまり、１週間分を例にした場合は、６日目用超小型衛星画像Ｅ１ｒ６ａが最新であり、一日目用超小型衛星画像Ｅ１ｒ１ａが最も古いことになる。

これらの超小型衛星画像Ｅｉｒｐａは図２に示すように連続した画像であり、１フイルム毎に超小型衛星Ｅｉの撮影位置（ＧＰＳ）、撮影時刻（年月日、時刻）等が衛星画像付加情報（取得付加情報ともいう）として付加されている。

そして、これらの画像は、午前８時に基地局１０によって取得されてサービスセンタ１００内のコンピュータシステムである超小型衛星画像を用いた変化検出システム（以下変化検出システム１１０という）に設けられた後述する超小型衛星画像用データベース部１２０に既に記憶されているとする。

そして、２０２０年を今年度とし撮影年度「ｒ」は「０」で示し、２０１９年度は今年度に対して１年前であるから撮影年度「ｒ」は「１」で示し、２０１８年は今年度に対して２年前であるから撮影年度「ｒ」は「２」で示し、２０１７年は、今年度に対して３年前であるから撮影年度「ｒ」は「３」で示し、２０１６年は、今年度に対して４年前であるから撮影年度「ｒ」は「４」で示し、２０１５年は、今年度に対して５年前であるから撮影年度「ｒ」は「５」で示すことにする。

つまり、今年度（２０２０年）の一日目用超小型衛星画像Ｅ１ｒ１ａは一日目用超小型衛星画像Ｅ１０１ａ（Ｅ１０１１、Ｅ１０１２・・・）とし、１年前（２０１９年）の一日目用超小型衛星画像Ｅ１ｒ１ａは一日目用超小型衛星画像Ｅ１１１ａ（Ｅ１１１１、Ｅ１１１２・・・）と示し、・・・５年前（２０１５年）の一日目用超小型衛星画像Ｅ１ｒ１ａは一日目用超小型衛星画像Ｅ１５１ａ（Ｅ１５１１、Ｅ１５１２・・・）と示す。

また、今年度（２０２０年）の３日目用超小型衛星画像Ｅ１ｒ３ａは３日目用超小型衛星画像Ｅ１０３ａ（Ｅ１０３１、Ｅ１０３２・・・）として示し、１年前（２０１９年）の３日目用超小型衛星画像Ｅ１ｒ３ａは一日目用超小型衛星画像Ｅ１３１ａ（Ｅ１３１１、Ｅ１３１２・・・）と示し、・・・５年前（２０１５年）の３日目用超小型衛星画像Ｅ１ｒ３ａは３日目用超小型衛星画像Ｅ１５３ａ（Ｅ１５３１、Ｅ１５３２・・・）という具合に示す。

図２（ａ）には、今年度（２０２０年）の一日目用超小型衛星画像Ｅ１ｒ１ａは一日目用超小型衛星画像Ｅ１０１ａ（Ｅ１０１１、Ｅ１０１２・・・）を示し、図２（ｂ）には今年度（２０２０年）の３日目用超小型衛星画像Ｅ１ｒ３ａは３日目用超小型衛星画像Ｅ１０３ａ（Ｅ１０３１、Ｅ１０３２・・・）を示している。

また、図３〜図５には、超小型衛星画像Ｅｉｒｐａのフイルム単位の一例を示している。

上記のサービスセンタ１００には、コンピュータシステムである超小型衛星画像を用いた変化検出システム１１０（以下変化検出システム１１０という）を設けている。

この変化検出システム１１０は、図１に示すように、超小型衛星画像用データベース部１２０と、オルソフォト化部１３０と、撮影情報用データベース１４０と、エリア画像重ね部１６０と、画像位置調整部１７０と、超小型衛星オルソフォト画像用データベース部１５０と、地図データベース部１８０と、エリア画像蓄積用メモリ１９０と、蓄積画像表示部２００と、表示部２１０等から構成されている。これらは、各々をサーバにしてもよい。

超小型衛星画像用データベース部１２０は、一日目用超小型衛星用データベース１２０ａと、３日目用超小型衛星用データベース１２０ｂと、６日目用超小型衛星用データベース１２０ｃとから構成されている。

一日目用超小型衛星用データベース１２０ａには、例えば今年度（２０２０年）〜５年前（２０１５年）の一日目用超小型衛星画像Ｅ１ｒ１ａ（Ｅ１０１ａ、Ｅ１１１ａ、・・Ｅ１５１ａ）が記憶され、３日目用超小型衛星用データベース１２０ｂには例えば今年度（２０２０年）〜５年前（２０１５年）の３日目用超小型衛星画像Ｅ１ｒ３ａ（Ｅ１０３ａ、Ｅ１１３ａ、・・Ｅ１５３ａ）が記憶され、６日目用超小型衛星用データベース１２０ｃには例えば今年度（２０２０年）〜５年前（２０１５年）の６日目用超小型衛星画像Ｅ１ｒ６ａ（Ｅ１０６ａ、Ｅ１１６ａ、・・Ｅ１５６ａ）が記憶されている。

超小型衛星画像Ｅｉｒｐａには図６に示すように、超小型衛星Ｅｉの番号と撮影年月日時刻とＧＰＳデータ等の衛星画像付加情報が関連付け得られている。

オルソフォト化部１３０は、一日目用超小型衛星用データベース１２０ａ、３日目用超小型衛星用データベース１２０ｂ、６日目用超小型衛星用データベース１２０ｃに記憶されている各々の超小型衛星画像Ｅｉｒｐａを読み出して、撮影情報用データベース１４０に記憶されている超小型衛星の撮影情報ＪＡｉ（カメラパラメータ（撮影角度、画角、解像度・・・）に基づいてこれらをオルソフォト画像に変換する。つまり、各画像の画素には緯度、経度に対応する平面直角座標が割り付けられことになる。このオルソフォト画像にされた超小型衛星画像Ｅｉｒｐａを超小型衛星オルソ画像ＯＥｉｒｐａと称する。

前述の撮影情報ＪＡｉは、図７に示すように、超小型衛星Ｅｉの番号とカメラパラメータＥｉＣｐ（撮影角度、画角、解像度・・・）と、撮影年月日時刻と、エリア毎の天気と、エリア毎の太陽方向等の情報とからなる。エリア毎の天気とエリア毎の太陽方向は、他のコンピュータシステム又はオペレータによって入力されている。

そして、オペレータは、各超小型衛星オルソ画像ＯＥｉｒｐａを画面に表示すると共に、撮影情報用データベース１４０のカメラパラメータＥｉＣｐ（撮影角度（最大４５度）、画角（例えば、地上５００ｋｍで地表３０ｋｍ×１５ｋｍの範囲を撮影できるサイズ）、解像度・・、ＣＣＤサイズ・・）と、現在の太陽位置、天気、温度、月日等から画素の位置を決めて、これらの色で各画素を調整するのが好ましい。

そして、この処理の後でオルソフォト化部１３０は、超小型衛星オルソ画像ＯＥｉｒｐａを超小型衛星オルソフォト画像用データベース部１５０に記憶する。

この超小型衛星オルソフォト画像用データベース部１５０は、１日目用超小型衛星オルソ用データベース１５０ａと、３日目用超小型衛星オルソ用データベース１５０ｂと、６目用超小型衛星オルソ用データベース１５０ｃとから構成されている。

つまり、一日目用超小型衛星オルソ用データベース１５０ａには、今年度（２０２０年）〜５年前（２０１５年）の一日目用超小型衛星オルソ画像ＯＥ１ｒ１ａ（ＯＥ１０１ａ、ＯＥ１１１ａ、・・ＯＥ１５１ａ・・）が記憶され、３日目用超小型衛星オルソ用データベース１５０ｂには、今年度（２０２０年）〜５年前（２０１５年）の３日目用超小型衛星オルソ画像ＯＥ１ｒ３ａ（ＯＥ１０３ａ、ＯＥ１１３ａ、・・ＯＥ１５３ａ・・）が記憶され、６日目用超小型衛星オルソ用データベース１５０ｃには今年度（２０２０年）〜５年前（２０１５年）の６日目用超小型衛星オルソ画像ＯＥ１ｒ６ａ（ＯＥ１０６ａ、ＯＥ１１６ａ、・・・ＯＥ１５６ａ・・）が記憶されている。

エリア画像重ね部１６０は、検索エリアＷｉ（例えば○○県○○市）と変化検出年度範囲ＮＷｉ（例えば２０１５年２月１０日〜２０１７年２月１０日（１日目））をオペレータによって入力させる。なお、検索エリアＷｉは、中心座標と範囲（４角）とであってもよい。

そして、入力された検索エリアＷｉ（例えば○○県○○市○○町に該当するエリアを地図データベース部１８０の地図情報（地名、メッシュ座標付）から検索し、この検索されたエリアの中心を基準として検索エリアＷｉ（例えば○○県○○市○○町の中心から最大３０ｋｍ×１５ｋｍ）を含む超小型衛星オルソ画像ＯＥｉｒｐａを超小型衛星オルソフォト画像用データベース部１５０から全て検索してエリア画像蓄積用メモリ１９０に記憶する。このとき、今年度のものを最上位にして蓄積している。

例えば、○○県○○市○○町が超小型衛星オルソ画像ＯＥｉｒｐａの２番目の撮影番号「ａ」のフイルムに存在している場合は、この２番目の撮影番号の超小型衛星オルソ画像ＯＥｉｒｐ２を全て検索して記憶する。このエリア画像蓄積用メモリ１９０に蓄積されている超小型衛星オルソ画像ＯＥｉｒｐａを本実施の形態では、変化検出用蓄積画像ＨＥｉｒｐａと称する。一日目用は一日目用変化検出用蓄積画像ＨＥ１ｒ１ａ、３日目用は３目用変化検出用蓄積画像ＨＥ１ｒ３ａ、６日目用は６目用変化検出用蓄積画像ＨＥ１ｒ６ａと称する。

つまり、エリア画像蓄積用メモリ１９０には、２０２０年２月１０日（１日目）の一日目用変化検出用蓄積画像ＨＥ１０１２が最上位にされ、以後は３日目用変化検出用蓄積画像ＨＥ１０３２、６日目用変化検出用蓄積画像ＨＥ１０６２、・・・１年前（２０１９年）の一日目用変化検出用蓄積画像ＨＥ１１１２、３日目用変化検出用蓄積画像ＨＥ１１３２、６日目用変化検出用蓄積画像ＨＥ１１６２・・・・３年前（２０１７年）の一日目用変化検出用蓄積画像ＨＥ１３１２、３日目用変化検出用蓄積画像ＨＥ１３３２、６日目用変化検出用蓄積画像ＨＥ１３６２の順で蓄積されることになる。

また、エリア画像蓄積用メモリ１９０の変化検出用蓄積画像ＨＥｉｒｐａの画素（ピクセル）を本実施の形態ではメッシュｍｉと称する。

画像位置調整部１７０は、エリア画像蓄積用メモリ１９０に記憶されているいずれかの変化検出用蓄積画像ＨＥｉｒｐａ（以下基準点設定用画像ＫＥｉｒｐａという）を表示部２１０に表示させる。このとき、画面は上下に２分割する。下は基準点設定用画像ＫＥｉｒｐａの基準点設定用画像表示エリアＬｂとし、上は後述する変化検出用画像用エリアＬａと称する。そして、オペレータによって、カーソル等で少なくとも３つの基準点Ｐｉを基準点設定用画像ＫＥｉｒｐａに設定させる。

本実施の形態では、今年度（２０２０年）の２月１０日の一日目用変化検出用蓄積画像ＨＥ１０１２を基準点設定用画像ＫＥｉｒｐａとして表示しているとする。

この基準点Ｐｉ同士の間隔は少なくとも解像度が６ｍ程度であれば、少なくとも３倍程度以上の間隔を有して入力させる。基準点Ｐｉは、樹木、岩、山頂、建物の中心、建物の角等が好ましい。

そして、基準点設定用画像ＫＥｉｒｐａ（一日目用変化検出用蓄積画像ＨＥ１０１２）における３つの基準点Ｐｉのメッシュ座標（ｘ，ｙ）を各々求め、これらのメッシュ座標（ｘ，ｙ）をエリア画像蓄積用メモリ１９０の変化検出用蓄積画像ＨＥｉｒｐａ（ＨＥ１０１２〜ＨＥ１３６２）に定義する。

そして、各々の変化検出用蓄積画像ＨＥｉｒｐａ（ＨＥ１０１２〜ＨＥ１３６２）において、それぞれの３つの基準点Ｐｉが一致するように各々位置合わせする。

すなわち、超小型衛星Ｅｉの飛行ルート、姿勢が多少変化しても各々の変化検出用蓄積画像ＨＥｉｒｐａ（ＨＥ１０１２〜ＨＥ１３６２）同士を一致させることができている。

蓄積画像表示部２００は、基準点設定用画像ＫＥｉｒｐａ（例えば一日目用変化検出用蓄積画像ＨＥ１０１２）の表示に伴って、後述する変化報知画像ＨＧｉ上に重ねるための変化検出用メッシュ枠ＨＫＷｉの大メッシュサイズＨＷＭｉを入力させて画面の上の変化検出用画像用エリアＬａにこのメッシュサイズＨＭＷｉの変化検出用メッシュ枠ＨＫＷｉを表示する。

つまり、基準点設定用画像ＫＥｉｒｐａ（例えば一日目用変化検出用蓄積画像ＨＥ１０１２）とは異なる領域に変化検出用メッシュ枠ＨＫＷｉを表示している。

変化検出用メッシュ枠ＨＫＷｉの横幅と縦幅は、基準点設定用画像ＫＥｉｒｐａ（例えば一日目用変化検出用蓄積画像ＨＥ１０１２）に一致するサイズにするのが好ましい。

メッシュサイズＨＭＷｉは、解像度（６ｍ）の３倍以上で入力させる。本実施の形態では３００ｍ×３００ｍをと一例とする。また、メッシュサイズＨＭＷｉのメッシュを大メッシュＨＭｉと称する。また、本実施の形態では大メッシュＨＭｉにおける画素を小メッシュｈｍｉ（６ｍ×６ｍ）と称する。この小メッシュｈｍｉ、大メッシュＨＭｉは透明にしてもよい。

一方、基準点設定用画像ＫＥｉｒｐａにおける画素のメッシュは基準点設定用画像メッシュＫｍｉ（６ｍ×６ｍ）と称する。

そして、蓄積画像表示部２００は、エリア画像蓄積用メモリ１９０に記憶されている全ての変化検出用蓄積画像ＨＥｉｒｐａ（ＨＥ１０１２〜ＨＥ１３６２）を引き当て、大メッシュＨＭｉ（３００ｍ×３００ｍ）毎に先頭の小メッシュｈｍｉ（６ｍ×６ｍ）から順に、この小メッシュｈｍｉ（６ｍ×６ｍ）に該当する全ての変化検出用蓄積画像ＨＥｉｒｐａ（ＨＥ１０１２〜ＨＥ１３６２）におけるメッシュｍｉの色値Ｉｉを読み込み、これらの色値Ｉｉの合成色値Ｉｉ´を変化検出用メッシュ枠ＨＫＷｉの該当の大メッシュＨＭｉ（３００ｍ×３００ｍ）の小メッシュｈｍｉ（６ｍ×６ｍ）に表示する。

例えば２０１５年２月１０日（１日目）〜２０１７年２月１０日（１日目）の変化検出年度範囲ＮＷｉの変化検出用蓄積画像ＨＥｉｒｐａ（ＨＥ１０１２〜ＨＥ１３６２）のメッシュｍｉ同士の色値Ｉｉが１個でも他と比較して変化していれば、変化検出用メッシュ枠ＨＫＷｉの該当の大メッシュＨＭｉ（３００ｍ×３００ｍ）の小メッシュｈｍｉ（６ｍ×６ｍ）は合成色値Ｉｉ´は、これらの色値を合成した色で表示される。また、１個でも色値に変化がなければ、合成色値は同じ色となる。

すなわち、図８に示すように、表示部２１０の画面の基準点設定用画像ＫＥｉｒｐａの上（変化検出用画像用エリアＬａ）の変化検出用メッシュ枠ＨＫＷｉは、例えば２０１５年２月１０日（１日目）〜２０１７年２月１０日（１日目）の全ての変化検出用蓄積画像ＨＥｉｒｐａ（ＨＥ１０１２〜ＨＥ１３６２）において変化があった又は変化がないメッシュｍｉの合成色値Ｉｉ´を表示した画像となる。これを本実施の形態では、変化報知画像ＨＧｉと称している。

（詳細説明）
上記のように構成された変化検出システム１１０について以下に詳細に説明する。本説明では既に画像位置調整部１７０によって位置合わせが行われ、エリア画像重ね部１６０によって、入力された検索エリアＷｉ（例えば○○県○○市○○町）の変化検出用蓄積画像ＨＥｉｒｐａがエリア画像蓄積用メモリ１９０に蓄積されているとして説明する。また、表示部２１０の画面には基準点設定用画像ＫＥｉｒｐａ（例えば一日目用変化検出用蓄積画像ＨＥ１０１２）が表示されているとする。

図９は蓄積画像表示部２００の変化報知画像ＨＧｉ作成処理を説明するフローチャートである。

蓄積画像表示部２００は、基準点設定用画像ＫＥｉｒｐａ（例えば一日目用変化検出用蓄積画像ＨＥ１０１２）の表示に伴って、変化検出用メッシュ枠ＨＫＷｉの大メッシュＨＭｉの大メッシュサイズＨＷＭｉ（３００ｍ×３００ｍ）と、小メッシュｈｍｉの小メッシュサイズｈｗｍｉ（６ｍ×６ｍ）とを入力させる（Ｓ１）。

そして、この大メッシュサイズＨＷＭｉ（３００ｍ×３００ｍ）と、小メッシュサイズｈｗｍｉ（６ｍ×６ｍ）とを読み込み（Ｓ３）、大メッシュＨＭｉの縦横の数Ｈｍｍｉを求める（Ｓ５）。

次に、小メッシュサイズｈｗｍｉ（６ｍ×６ｍ）に基づいて大メッシュＨＭｉにおける小メッシュｈｍｉの縦横の数ｈｍｍｉを求める（Ｓ７）。

次に、この大メッシュＨＭｉの縦横の数Ｈｍｍｉに基づく変化検出用メッシュ枠ＨＫＷｉを図８に示すように表示部２１０の画面の変化検出用画像エリアＬａに表示する（Ｓ９）。

次に、小メッシュｈｍｉの縦横の数ｈｍｍｉに基づいて大メッシュＨＭｉに小メッシュｈｍｉを定義する（Ｓ１１）。

前述の大メッシュＨＭｉと小メッシュｈｍｉとは透明にして表示するのが好ましい。

図１０は蓄積画像表示部２００の色値決定処理を説明するフローチャートである。

図１０に示すように、蓄積画像表示部２００の色値決定処理は、変化検出用メッシュ枠ＨＫＷｉの表示に伴って、エリア画像蓄積用メモリ１９０に記憶されている全ての変化検出用蓄積画像ＨＥｉｒｐａ（ＨＥ１０１２〜ＨＥ１３６２）を引き当てる（Ｓ２１）。

次に、変化検出用メッシュ枠ＨＫＷｉの先頭の大メッシュＨＭｉ（３００ｍ×３００ｍ）の番号（以下大メッシュ番号ＨＢＭｉという）を図示しないポインタＡに設定する（Ｓ２３）。

次に、この大メッシュＨＭｉ（３００ｍ×３００ｍ）の先頭の小メッシュｈｍｉ（６ｍ×６ｍ）の小メッシュ番号ｈＢｍｉを図示しないポインタＢに設定する（Ｓ２５）。

そして、この大メッシュ番号ＨＢＭｉと小メッシュ番号ｈＢｍｉ（６ｍ×６ｍ）とに対応する全ての変化検出用蓄積画像ＨＥｉｒｐａ（ＨＥ１０１２〜ＨＥ１３６２）における各々のメッシュｍｉの色値Ｉｉを読み込み（Ｓ２７）。

そして、これらの色値Ｉｉを合成（以下合成色値Ｉｉ´という）する（Ｓ２９）。そして、この合成色値Ｉｉ´を変化検出用メッシュ枠ＨＫＷｉのポインタＡに設定された大メッシュ番号ＨＢＭｉの大メッシュＨＭｉ（３００ｍ×３００ｍ）におけるポインタＢに設定された小メッシュｈｍｉ（６ｍ×６ｍ）の小メッシュ番号ｈＢｍｉの小メッシュｈｍｉ（６ｍ×６ｍ）に表示する（Ｓ３１）。

次に、大メッシュ番号ＨＢＭｉの大メッシュＨＭｉ（３００ｍ×３００ｍ）に他に小メッシュｈｍｉ（６ｍ×６ｍ）が有るかどうかを判断する（Ｓ３３）。ステップＳ３７において他に小メッシュｈｍｉ（６ｍ×６ｍ）があると判断した場合は、次の小メッシュ番号ｈＢｍｉに更新して処理をステップＳ２５に戻す。

ステップＳ３３において、大メッシュ番号ＨＢＭｉの大メッシュＨＭｉ（３００ｍ×３００ｍ）に、他に小メッシュｈｍｉ（６ｍ×６ｍ）が存在しないと判断した場合は、変化検出用メッシュ枠ＨＫＷｉ内に他に大メッシュＨＭｉ（３００ｍ×３００ｍ）が存在するかどうかを判断する（Ｓ３７）。

ステップＳ３７において、他に大メッシュＨＭｉ（３００ｍ×３００ｍ）が存在すると判断した場合は、次の大メッシュ番号ＨＢＭｉの大メッシュＨＭｉに更新して処理をステップ２３に戻す（Ｓ３９）。

すなわち、図１１に示すように、表示部２１０の画面の基準点設定用画像ＫＥｉｒｐａの上（変化検出用画像用エリアＬａ）の変化検出用メッシュ枠ＨＫＷｉは、例えば２０１５年２月１０日（１日目）〜２０１７年２月１０日（１日目）の全ての変化検出用蓄積画像ＨＥｉｒｐａ（ＨＥ１０１２〜ＨＥ１３６２）において変化があった又は変化がないメッシュｍｉの合成色値Ｉｉ´を表示した画像となる（変化報知画像ＨＧｉ）。

図１１における点ハッチの部分はいずれかの年度又は複数年度、若しくは全ての年度で変化があって色が変化していることを示す。図１１においては、一部のものをＨｉの符号を付加して示している。

また、図１１のＨｈｉは大メッシュＨＭｉ内においてＨｈｉの部分だけが変化があって他の領域には変化がなかったことを示している。

さらに、ＨＨｉは、複数年又はいずれか若しくは全てのメッシュにおいて変化があったとしても、大メッシュＨＭｉにおいて変化した色の数が少ない場合は（例えば１０個以下）は、小メッシュｈｍｉは小さいので色が他の小メッシュｈｍｉと変わっていても容易には気が付かない。このため、大メッシュＨＭｉにおいて１０個以下の場合はハッチで表示することを示している。

上記の蓄積画像表示部２００の処理による変化報知画像ＨＧｉについて図１２を用いて説明する。

図１２（ａ）は例えば２０１７年２月１０日時点の山上における岩の状態を断面図で示したものであり、図１２（ｂ）は２０２０年２月１０日時点において何等かの原因で岩が移動した場合の断面図を示すものであり、図１２（ｃ）は２０２０年２月１０日の岩上の平面図である。

例えば、２０１７年２月１０日時点の岩の状態が図１２（ａ）に示す状態の場合で（岩の色値Ｉｉが「白」で山が「緑」）、２０２０年２月１０日時点において何等かの原因で岩が移動した場合（図１２（ｂ））で、他の年度では図１２（ａ）の状態と過程した場合は、本実施の形態の蓄積画像表示部２００は、この間の超小型衛星画像Ｅｉｒｐａ同士を重ね、その色値の合成色値を表示するので、図１２（ｃ）に示すように、岩が移動した個所は薄緑になる。このため、容易に岩が移動したことがわかる。

（その他の実施の形態）
蓄積画像表示部２００は図１３に示す処理を備えている。図１３に示すように、色値変化メッシュ数検出部２０１と、大メッシュ色表示方式決定部２０２とメモリ２０３とを備えている。

図１３においては、エリア画像蓄積用メモリ１９０には、２０２０年２月１０日（１日目）の一日目用変化検出用蓄積画像ＨＥ１０１２と、３日目用変化検出用蓄積画像ＨＥ１０３２と、６日目用変化検出用蓄積画像ＨＥ１０６２と、３年前（２０１７年）の一日目用変化検出用蓄積画像ＨＥ１３１２とを示して説明する。また、３年前（２０１７年）の一日目用変化検出用蓄積画像ＨＥ１３１２が基準（オペレータにより設定）とされた場合として説明する。さらに、メッシュ番号ｍＢ１０のメッシュｍｉ（ｍ１０）が指定された場合として説明する。

色値変化メッシュ数検出部２０１は、基準の一日目用変化検出用蓄積画像ＨＥ１３１２のｍ１０の色値Ｉｉと、各々の年度の変化検出用蓄積画像ＨＥｉｒｐａにおけるｍ１０の色値Ｉｉとを比較し、色値Ｉｉが相違している場合は第１のカウンタ（図示せず）で変化メッシュ数ｍｉｋをカウントする。

そして、この変化メッシュ数ｍｉｋを大メッシュ色表示方式決定部２０２に出力する。この変化メッシュ数ｍｉｋには、変化があった変化検出用蓄積画像ＨＥｉｒｐａの番号と、超小型衛星Ｅｉの番号と撮影年月日時刻、メッシュ番号（ｍ１０）等が付加されている（総称して変化メッシュ数情報ともいう）。

例えば、図１３に示すように、３年前（２０１７年）の一日目用変化検出用蓄積画像ＨＥ１３１２が基準にされ、このｍ１０の色値が緑で、２０２０年２月１０日（１日目）の一日目用変化検出用蓄積画像ＨＥ１０１２のｍ１０の色値が青で、３日目用変化検出用蓄積画像ＨＥ１０３２のｍ１０が緑で、６日目用変化検出用蓄積画像ＨＥ１０６２のｍ１０が白の場合は、変化メッシュ数ｍｉｋは「２」とカウントされて出力される。

大メッシュ色表示方式決定部２０２は、色値変化メッシュ数検出部２０１からの変化メッシュ数ｍｉｋとメモリ２０３の第１の基準個数（例えば１０個）とを比較し、第１の基準個数以下であれば２１０の指定されたＨＫＷｉを図１１に示すように、ハッチ表示する（ＨＨｉ）。このＨＨｉには、変化メッシュ数情報が隠されている。

また、第１の基準個数以上の場合は、ハッチ表示しないで、これらの合成色値Ｉｉ´をそのＨＫｗｉに表示する。

そして、大メッシュ色表示方式決定部２０２は、大メッシュがカーソル指定されると、隠されている変化メッシュ数情報の変化検出用蓄積画像ＨＥｉｒｐａの番号と、超小型衛星Ｅｉの番号と撮影年月日時刻、メッシュ番号（ｍ１０）等を表示する機能を有している。

これによって、オペレータは、エリア画像蓄積用メモリ１９０から変化検出用蓄積画像ＨＥｉｒｐａの番号と、超小型衛星Ｅｉの番号と撮影年月日時刻とに一致する変化検出用蓄積画像ＨＥｉｒｐａを画面に表示して、他の画像（Ｅｉｒｐａ、ＯＥｉｒｐａ又はＨＥｉｒｐａ）と比較できる。

さらに、色値変化メッシュ数検出部２０１は、大メッシュＨＭｉの全領域において、基準個数以下の場合はハッチ表示してもよい。

大メッシュ色表示方式決定部２０２が例えば、２０２０年２月１０日〜３年前（２０１７年２月１０）の範囲のメッシュを更新する毎に、これらの変化メッシュ数ｍｉｋが検出された場合は、第２のカウント（図示せず）でカウントし、大メッシュ色表示方式決定部２０２が大メッシュＨＭｉ内を全て検索する毎に、このカウント値がメモリ１０に記憶されている第２の基準個数（例えば２０個）以下の場合に前述のようにハッチ表示する。

大メッシュ色表示方式決定部２０２は、色値変化メッシュ数検出部２０１からの変化メッシュ数ｍｉｋとメモリ２０３の基準個数（例えば１０個）とを比較し、基準個数以下であれば２１０の指定されたＨＫＷｉを図１１に示すように、ハッチ表示する（ＨＨｉ）。このＨＨｉには、変化メッシュ数情報が隠されている。また、前述の基準個数は任意に変更できるとする。

なお、上記実施の形態では超小型衛星画像として説明したが大型、中型衛星画像或いは静止衛星画像を蓄積して用いてもよい。

また、上記実施の形態ではオルソフォト化部１３０を設けたがオルソフォト化部１３０は必須ではない。

さらに、画像は、近赤外線画像であっても構わない。

Ｅｉ 超小型衛星
Ｅｉｒｐａ 超小型衛星画像
ＪＡｉ 撮影情報ＪＡｉ
ＯＥ１ｒ１ａ 一日目用超小型衛星オルソ画像
ＯＥ１ｒ３ａ ３日目用超小型衛星オルソ画像
ＯＥ１ｒ６ａ ６日目用超小型衛星オルソ画像
ＨＥｉｒｐａ 変化検出用蓄積画像
ＨＥ１ｒ１ａ 一日目用変化検出用蓄積画像
ＨＥ１ｒ３ａ ３目用変化検出用蓄積画像
ＨＥ１ｒ６ａ ６目用変化検出用蓄積画像
ＫＥｉｒｐａ 基準点設定用画像
ＨＥｉｒｐａ 変化検出用蓄積画像
ＫＥｉｒｐａ 基準点設定用画像
ＨＧｉ 変化報知画像
ＨＫＷｉ 変化検出用メッシュ枠
１０ 基地局
１００ サービスセンタ
１１０ 変化検出システム
１２０ 超小型衛星画像用データベース部
１２０ａ 一日目用超小型衛星用データベース
１２０ｂ ３日目用超小型衛星用データベース
１２０ｃ ６日目用超小型衛星用データベース
１３０ オルソフォト化部、
１４０ 撮影情報用データベース
１５０ 超小型衛星オルソフォト画像用データベース部
１５０ａ １日目用超小型衛星オルソ用データベース
１５０ｂ ３日目用超小型衛星オルソ用データベース
１５０ｃ ６目用超小型衛星オルソ用データベース
１６０ エリア画像重ね部
１７０ 画像位置調整部
１８０ 地図データベース部
１９０ エリア画像蓄積用メモリ
２００ 蓄積画像表示部
２０１ 色値変化メッシュ数検出部
２０２ 大メッシュ色表示方式決定部
２１０ 表示部

Claims (18)

1. 一定期間内に所定回、取得された空中移動体からの空中移動体取得情報を前記一定期間あたりの取得回毎に蓄積し、これらの取得情報から変化している個所を視覚的に知らせるための画像を表示する空中移動体取得情報を用いた変化検出システムであって、
   前記取得情報に基づいて画像化された画像情報が前記一定期間あたりの取得回毎に分類されて蓄積された画像用データベース部と、
   前記画像用データベース部の画像情報を取得回が古い又は新しい順に重ねて、これらを変化検出用蓄積画像（ＨＥｉｒｐａ）として画像蓄積用メモリに蓄積する重ね合わせる画像重ね部と、
   前記画像蓄積用メモリのいずれかの変化検出用蓄積画像（ＨＥｉｒｐａ）を基準点設定用画像（ＫＥｉｒｐａ）として画面に表示し、この基準点設定用画像（ＫＥｉｒｐａ）に数点の基準点を定義させて、これらの基準点に基づいて前記画像蓄積用メモリの各々の変化検出用蓄積画像（ＨＥｉｒｐａ）の位置を合わせる画像位置調整部と、
   さらに、蓄積画像表示部を備え、
   前記蓄積画像表示部は、
   前記画面の前記基準点設定用画像（ＫＥｉｒｐａ）とは異なる領域に、この基準点設定用画像（ＫＥｉｒｐａ）のメッシュ（ｍｉ）に一致する小メッシュ（ｈｍｉ）を含む変化検出用メッシュ枠（ＨＫＷｉ）を前記基準点設定用画像（ＫＥｉｒｐａ）の縦横サイズに一致させて表示する手段と、
   前記変化検出用メッシュ枠（ＨＫＷｉ）の小メッシュ（ｈｍｉ）を順に指定する手段と、
   全ての前記変化検出用蓄積画像（ＨＥｉｒｐａ）を引き当て、これらの変化検出用蓄積画像（ＨＥｉｒｐａ）における前記指定された小メッシュ（ｈｍｉ）に対応するメッシュ（ｍｉ）の色値（Ｉｉ）を抽出する手段と、
   前記抽出した色値（Ｉｉ）を合成し、この合成色値（Ｉｉ´）を前記画面の変化検出用メッシュ枠（ＨＫＷｉ）の小メッシュ（ｈｍｉ）に表示する手段と
   を有することを特徴とする空中移動体取得情報を用いた変化検出システム。
2. 前記変化検出用メッシュ枠（ＨＫＷｉ）は、
   前記基準点設定用画像（ＫＥｉｒｐａ）のメッシュ（ｍｉ）以上の大メッシュ（ＨＭｉ）で前記小メッシュ（ｈｍｉ）を囲んでおり、
   前記蓄積画像表示部は、
   変化を予測するための基準となる変化検出用蓄積画像（ＨＥｉｒｐａ）を指定させる手段と、
   前記変化検出用メッシュ枠（ＨＫＷｉ）の小メッシュ（ｈｍｉ）が指定される毎に、前記基準にされた前記変化検出用蓄積画像（ＨＥｉｒｐａ）における前記指定された小メッシュ（ｈｍｉ）に対応するメッシュ（ｍｉ）の色値（Ｉｉ）と他の前記変化検出用蓄積画像（ＨＥｉｒｐａ）のメッシュ（ｍｉ）の色値（Ｉｉ）とを比較して、色値（Ｉｉ）が相違している場合は、第１のカウント値としてカウントする手段と、
   この第１のカウント値が設定されている第１の基準個数以下の場合のみ、前記指定された小メッシュ（ｈｍｉ）を囲む前記大メッシュ（ＨＭｉ）を識別表示する手段とを有することを特徴とする請求項１記載の空中移動体取得情報を用いた変化検出システム。
3. 前記蓄積画像表示部は、
   前記大メッシュ（ＨＭｉ）における全ての前記変化検出用蓄積画像（ＨＥｉｒｐａ）における前記指定された小メッシュ（ｈｍｉ）毎に、前記第１のカウント値が１個以上の場合はカウントして、これを第２のカウント値としてカウントする手段と、
   前記大メッシュ（ＨＭｉ）毎に、この大メッシュ（ＨＭｉ）内の前記第２のカウント値が第２の基準個数以下の場合のみ、前記指定された小メッシュ（ｈｍｉ）を囲む前記大メッシュ（ＨＭｉ）を識別表示する手段と
   を有することを特徴とする請求項２記載の空中移動体取得情報を用いた変化検出システム。
4. 前記変化検出用蓄積画像（ＨＥｉｒｐａ）は、前記空中移動体の番号、取得年月年月日時刻を含む取得情報付加情報が付加されており、
   前記蓄積画像表示部は、
   前記色値（Ｉｉ）が相違している場合は、この相違した小メッシュ（ｈｍｉ）に前記取得情報付加情報を関連付けて記憶する手段と、
   前記基準点設定用画像（ＫＥｉｒｐａ）のメッシュ（ｍｉ）以上のメッシュサイズの大メッシュ（ＨＭｉ）の識別表示の指定に伴って、この大メッシュ（ＨＭｉ）内の前記小メッシュ（ｈｍｉ）に関連付けられている前記取得情報付加情報を全て表示する手段と
   を有することを特徴とする請求項３記載の空中移動体取得情報を用いた変化検出システム。
5. 前記前記変化検出用メッシュ枠（ＨＫＷｉ）は透明表示されていることを特徴とする請求項１記載の空中移動体取得情報を用いた変化検出システム。
6. 前記空中移動体は、人工衛星、航空機であり、前記空中移動体取得情報は、衛星画像又は航空写真画像であることを特徴とする請求項１記載の空中移動体取得情報を用いた変化検出システム。
7. 一定期間内に所定回、取得された空中移動体からの空中移動体取得情報を前記一定期間あたりの取得回毎に蓄積し、これらの取得情報から変化している個所を視覚的に知らせるための画像を表示する空中移動体取得情報を用いた変化検出方法であって、
   前記取得情報に基づいて画像化された画像情報が前記一定期間あたりの取得回毎に分類されて蓄積された画像用データベース部を用意し、
   コンピュータが、
   前記画像用データベース部の画像情報を取得回が古い又は新しい順に重ねて、これらを変化検出用蓄積画像（ＨＥｉｒｐａ）として画像蓄積用メモリに蓄積する重ね合わせる画像重ねステップと、
   前記画像蓄積用メモリのいずれかの変化検出用蓄積画像（ＨＥｉｒｐａ）を基準点設定用画像（ＫＥｉｒｐａ）として画面に表示し、この基準点設定用画像（ＫＥｉｒｐａ）に数点の基準点を定義させて、これらの基準点に基づいて前記画像蓄積用メモリの各々の変化検出用蓄積画像（ＨＥｉｒｐａ）の位置を合わせる画像位置調整ステップと、
   さらに、蓄積画像表示ステップを用意し、
   前記蓄積画像表示ステップは、
   前記画面の前記基準点設定用画像（ＫＥｉｒｐａ）とは異なる領域に、この基準点設定用画像（ＫＥｉｒｐａ）のメッシュ（ｍｉ）に一致する小メッシュ（ｈｍｉ９を含む変化検出用メッシュ枠（ＨＫＷｉ）を前記基準点設定用画像（ＫＥｉｒｐａ）の縦横サイズに一致させて表示するステップと、
   前記変化検出用メッシュ枠（ＨＫＷｉ）の小メッシュ（ｈｍｉ）を順に指定するステップと、
   全ての前記変化検出用蓄積画像（ＨＥｉｒｐａ）を引き当て、これらの変化検出用蓄積画像（ＨＥｉｒｐａ）における前記指定された小メッシュ（ｈｍｉ）に対応するメッシュ（ｍｉ）の色値（Ｉｉ）を抽出するステップと、
   前記抽出した色値（Ｉｉ）を合成し、この合成色値（Ｉｉ´）を前記画面の変化検出用メッシュ枠（ＨＫＷｉ）の小メッシュ（ｈｍｉ）に表示するステップと
   を行うことを特徴とする空中移動体取得情報を用いた変化検出方法。
8. 前記変化検出用メッシュ枠（ＨＫＷｉ）は、
   前記基準点設定用画像（ＫＥｉｒｐａ）のメッシュ（ｍｉ）以上の大メッシュ（ＨＭｉ）で前記小メッシュ（ｈｍｉ）を囲んでおり、
   前記蓄積画像表示ステップは、
   変化を予測するための基準となる変化検出用蓄積画像（ＨＥｉｒｐａ）を指定させるステップと、
   前記変化検出用メッシュ枠（ＨＫＷｉ）の小メッシュ（ｈｍｉ）が指定される毎に、前記基準にされた前記変化検出用蓄積画像（ＨＥｉｒｐａ）における前記指定された小メッシュ（ｈｍｉ）に対応するメッシュ（ｍｉ）の色値（Ｉｉ）と他の前記変化検出用蓄積画像（ＨＥｉｒｐａ）のメッシュ（ｍｉ）の色値Ｉｉとを比較して、色値（Ｉｉ）が相違している場合は、第１のカウント値としてカウントするステップと、
   この第１のカウント値が設定されている第１の基準個数以下の場合のみ、前記指定された小メッシュ（ｈｍｉ）を囲む前記大メッシュ（ＨＭｉ）を識別表示するステップとを行うことを特徴とする請求項７記載の空中移動体取得情報を用いた変化検出方法。
9. 前記蓄積画像表示ステップは、
   前記大メッシュ（ＨＭｉ）における全ての前記変化検出用蓄積画像（ＨＥｉｒｐａ）における前記指定された小メッシュ（ｈｍｉ）毎に、前記第１のカウント値が１個以上の場合はカウントして、これを第２のカウント値としてカウントするステップと、
   前記大メッシュ（ＨＭｉ）毎に、この大メッシュ（ＨＭｉ）内の前記第２のカウント値が第２の基準個数以下の場合のみ、前記指定された小メッシュ（ｈｍｉ）を囲む前記大メッシュ（ＨＭｉ）を識別表示するステップと
   を行うことを特徴とする請求項８記載の空中移動体取得情報を用いた変化検出方法。
10. 前記変化検出用蓄積画像（ＨＥｉｒｐａ）は、前記空中移動体の番号、取得年月年月日時刻を含む取得情報付加情報が付加されており、
    前記蓄積画像表示ステップは、
    前記色値（Ｉｉ）が相違している場合は、この相違した小メッシュ（ｈｍｉ）に前記取得情報付加情報を関連付けて記憶するステップと、
    前記基準点設定用画像（ＫＥｉｒｐａ）のメッシュ（ｍｉ）以上のメッシュサイズの大メッシュ（ＨＭｉ）の識別表示の指定に伴って、この大メッシュ（ＨＭｉ）内の前記小メッシュ（ｈｍｉ）に関連付けられている前記取得情報付加情報を全て表示するステップと
    を行うことを特徴とする請求項９記載の空中移動体取得情報を用いた変化検出方法。
11. 前記前記変化検出用メッシュ枠（ＨＫＷｉ）は透明表示されていることを特徴とする請求項７記載の空中移動体取得情報を用いた変化検出方法。
12. 前記空中移動体は、人工衛星、航空機であり、前記空中移動体取得情報は、衛星画像又は航空写真画像であることを特徴とする請求項７記載の空中移動体取得情報を用いた変化検出方法。
13. 一定期間内に所定回、取得された空中移動体からの空中移動体取得情報を前記一定期間あたりの取得回毎に蓄積し、これらの取得情報から変化している個所を視覚的に知らせるための画像を表示する空中移動体取得情報を用いた変化検出プログラムであって、
    前記取得情報に基づいて画像化された画像情報が前記一定期間あたりの取得回毎に分類されて蓄積された画像用データベース部を用いて、
    コンピュータを、
    前記画像用データベース部の画像情報を取得回が古い又は新しい順に重ねて、これらを変化検出用蓄積画像（ＨＥｉｒｐａ）として画像蓄積用メモリに蓄積する重ね合わせる画像重ね手段、
    前記画像蓄積用メモリのいずれかの変化検出用蓄積画像（ＨＥｉｒｐａ）を基準点設定用画像（ＫＥｉｒｐａ）として画面に表示し、この基準点設定用画像（ＫＥｉｒｐａ）に数点の基準点を定義させて、これらの基準点に基づいて前記画像蓄積用メモリの各々の変化検出用蓄積画像（ＨＥｉｒｐａ）の位置を合わせる画像位置調整手段、
    さらに、
    前記画面の前記基準点設定用画像（ＫＥｉｒｐａ）とは異なる領域に、この基準点設定用画像（ＫＥｉｒｐａ）のメッシュ（ｍｉ）に一致する小メッシュ（ｈｍｉ）を含む変化検出用メッシュ枠（ＨＫＷｉ）を前記基準点設定用画像（ＫＥｉｒｐａ）の縦横サイズに一致させて表示する手段、
    前記変化検出用メッシュ枠（ＨＫＷｉ）の小メッシュ（ｈｍｉ）を順に指定する手段、
    全ての前記変化検出用蓄積画像（ＨＥｉｒｐａ）を引き当て、これらの変化検出用蓄積画像（ＨＥｉｒｐａ）における前記指定された小メッシュ（ｈｍｉ）に対応するメッシュ（ｍｉ）の色値（Ｉｉ）を抽出する手段、
    前記抽出した色値（Ｉｉ）を合成し、この合成色値（Ｉｉ´）を前記画面の変化検出用メッシュ枠（ＨＫＷｉ）の小メッシュ（ｈｍｉ）に表示する手段
    としての機能を実行させるための空中移動体取得情報を用いた変化検出プログラム。
14. 前記変化検出用メッシュ枠（ＨＫＷｉ）は、
    前記基準点設定用画像（ＫＥｉｒｐａ）のメッシュ（ｍｉ）以上の大メッシュ（ＨＭｉ）で前記小メッシュ（ｈｍｉ）を囲んでおり、
    さらに、前記コンピュータを、
    変化を予測するための基準となる変化検出用蓄積画像（ＨＥｉｒｐａ）を指定させる手段、
    前記変化検出用メッシュ枠（ＨＫＷｉ）の小メッシュ（ｈｍｉ）が指定される毎に、前記基準にされた前記変化検出用蓄積画像（ＨＥｉｒｐａ）における前記指定された小メッシュ（ｈｍｉ）に対応するメッシュ（ｍｉ）の色値（Ｉｉ）と他の前記変化検出用蓄積画像（ＨＥｉｒｐａ）のメッシュ（ｍｉ）の色値（Ｉｉ）とを比較して、色値（Ｉｉ）が相違している場合は、第１のカウント値としてカウントする手段、
    この第１のカウント値が設定されている第１の基準個数以下の場合のみ、前記指定された小メッシュ（ｈｍｉ）を囲む前記大メッシュ（ＨＭｉ）を識別表示する手段
    としての機能を実行させるための請求項１３記載の空中移動体取得情報を用いた変化検出プログラム。
15. さらに、
    前記大メッシュ（ＨＭｉ）における全ての前記変化検出用蓄積画像（ＨＥｉｒｐａ）における前記指定された小メッシュ（ｈｍｉ）毎に、前記第１のカウント値が１個以上の場合はカウントして、これを第２のカウント値としてカウントする手段、
    前記大メッシュ（ＨＭｉ）毎に、この大メッシュ（ＨＭｉ）内の前記第２のカウント値が第２の基準個数以下の場合のみ、前記指定された小メッシュ（ｈｍｉ）を囲む前記大メッシュ（ＨＭｉ）を識別表示する手段
    としての機能を実行させるための請求項１４記載の空中移動体取得情報を用いた変化検出プログラム。
16. 前記変化検出用蓄積画像（ＨＥｉｒｐａ）は、前記空中移動体の番号、取得年月年月日時刻を含む取得情報付加情報が付加されており、
    さらに、前記コンピュータを、
    前記色値（Ｉｉ）が相違している場合は、この相違した小メッシュ（ｈｍｉ）に前記取得情報付加情報を関連付けて記憶する手段、
    前記基準点設定用画像（ＫＥｉｒｐａ）のメッシュ（ｍｉ）以上のメッシュサイズの大メッシュ（ＨＭｉ）の識別表示の指定に伴って、この大メッシュ（ＨＭｉ）内の前記小メッシュ（ｈｍｉ）に関連付けられている前記取得情報付加情報を全て表示する手段
    としての機能を実行させるための請求項１３記載の空中移動体取得情報を用いた変化検出プログラム。
17. 前記コンピュータを、
    前記前記変化検出用メッシュ枠（ＨＫＷｉ）は透明表示する手段としての機能を実行させるための請求項１３記載の空中移動体取得情報を用いた変化検出プログラム。
18. 前記空中移動体は、人工衛星、航空機であり、前記空中移動体取得情報は、衛星画像又は航空写真画像であることを特徴とする請求項１３記載の空中移動体取得情報を用いた変化検出プログラム。