JP2018169334A - レーダ画像解析システム - Google Patents

Abstract

【課題】合成開口レーダの画像解析から一時的な特性変化要因について排除して高精度な画像解析を実施するレーダ画像解析システムを提供する。【解決手段】レーダ画像解析システムを、取得時刻が異なる同一観測箇所の合成開口レーダの画像データ群を受け付ける画像受付部と、画像データ群に含まれる基準画像を選定すると共に、該基準画像と共に用いる従画像群について、画像解析の各々の解析箇所毎に、後方散乱特性の変化量が所定値を超えていた従画像を除去して、残った従画像と基準画像を用いて個々の解析箇所を画像解析する画像調整解析部と、を含めて構築する。【選択図】図１

Description

本発明は、合成開口レーダ（SAR：Synthetic Aperture Radar）で取得された取得時刻が異なる同一観測箇所の画像データ群を用いて画像データ解析処理を実施するレーダ画像解析システムに関する。

近年、衛星画像を用いて地上を画像解析する様々な情報処理システムがある。この中には、合成開口レーダで取得された画像データを用いて地上を解析するものもある。

合成開口レーダで取得された取得時刻が異なる同一観測箇所の画像データ群を用いて画像データ解析処理を実施するレーダ画像解析システムの一例は特許文献１に記載されている。

この特許文献１に記載された画像処理装置（レーダ画像解析システム）では、ＣＣＤ（Coherent Change Detection）を利用する。ＣＣＤは、ＳＡＲ画像の輝度情報と共に位相情報を用いて、２枚のＳＡＲ画像間にある変化を解析する。

また、特許文献１には、多数の合成開口レーダ画像を２枚ずつペアにしてコヒーレンス（複素相間値）を算出すること、算出したコヒーレンスからコヒーレントマップを生成すること、コヒーレントマップ上の注目画素についてコヒーレンスが変化したタイミング（合成開口レーダ画像の取得時刻）を導出することなどが記載されている。

特許文献１では、水辺や森林などの地上領域の取得時刻が異なる同一観測箇所の画像データ群についてコヒーレンスを算出した際に、実質的にほとんど変化が生じていない場合でもこのような場所ではコヒーレンスが低い値で計算されることを問題としている。また、特許文献１の発明では、合成開口レーダ画像のペアから算出したコヒーレンス値が他の合成開口レーダ画像のペアから算出したコヒーレンス値から変動したか否かを、実質的に変化が生じているか否かの判断指標として用いている。

特開２００９−２８９１１１号公報

ところで、ＳＡＲ画像解析には、PS-InSAR（Persistence Scatterer Interferometric SAR）解析法がある。この解析では、多数枚のＳＡＲ画像を使用する。

このＳＡＲ画像解析の一種であるPS-InSAR解析では、地表にある解析対象物（レーダ波を反射する対象物）の各計測対象点と合成開口レーダの間の直距離（視線方向距離）の変化を時間軸で示して経年変位の動向を導き出す。地表面の経年変位は一般に年平均の速度（mm/年）で表すことが多い。

各計測対象点は、自然物、人工物に関わらず、ＳＡＲからの電波をＳＡＲに反射する必要がある。また、良好なPS-InSAR解析を実施するために、計測対象点となる個所は反射特性（後方散乱特性という）に継時的変化が無いことが求められる。

既存のPS-InSAR解析では、ある計測対象点の反射特性に継時的変化が生じた場合、その計測対象点についてはPS-InSAR解析を以後未実施に設定する手法が採られている。このため、長期間に亘るＳＡＲ画像群のPS-InSAR解析を実施すると、多くの場合、解析結果の初期画像から月日を追うごとに計測対象点が減少する。

既存のPS-InSAR解析について改善点を検討すれば、反射特性が変化した計測対象点については、変化したと判断された月日より後は経年変位を求められないという問題を見出せる。

PS-InSAR解析は、多数の画像データを解析することで、広域の地表の変位速度を計測対象点毎にmm/年の精度で求める。このため、合成開口レーダを用いて取得した多数の画像データを時系列解析することにより、例えば特定人工構造物の経年変位を部分毎にミリ単位で検出できる。

しかし、解析対象場所の反射特性が例え一時的にでも変化すれば、反射特性の変動以後分のその箇所の解析を導き出さない問題があった。

本発明の目的は、上記課題に鑑みて成されたものであり、合成開口レーダの画像解析から一時的な特性変化要因について排除して高精度な画像解析を実施するレーダ画像解析システムを提供する。

本発明の一実施形態に係るレーダ画像解析システムは、取得時刻が異なる同一観測箇所の合成開口レーダの衛星画像データ群を受け付ける画像受付部と、前記衛星画像データ群に含まれる基準画像を選定すると共に、該基準画像と共に用いる従画像群について、PS-InSAR解析の各々の解析箇所毎に、後方散乱特性の変化量が所定値を超えていた従画像を除去して、残った従画像と前記基準画像を用いて個々の解析箇所を画像解析する画像調整解析部と、を含むことを特徴とする。

本発明の一実施形態に係るレーダ画像解析方法は、取得時刻が異なる同一観測箇所の合成開口レーダの衛星画像データ群を受け付け、前記衛星画像データ群内から基準画像を選定し、前記衛星画像データ群内から前記基準画像と共に用いる従画像群を選定し、画像解析の各々の解析箇所毎に、前記基準画像を基準に後方散乱特性の変化量が所定値を超えていた従画像を除去して、残った従画像と前記基準画像を用いて個々の解析箇所を画像解析することを特徴とする。

本発明の一実施形態に係るレーダ画像解析用プログラムは、情報処理システムを、取得時刻が異なる同一観測箇所の合成開口レーダの画像データ群を受け付ける画像受付部と、前記画像データ群に含まれる基準画像を選定すると共に、該基準画像と共に用いる従画像群について、画像解析の各々の解析箇所毎に、後方散乱特性の変化量が所定値を超えていた従画像を除去して、残った従画像と前記基準画像を用いて個々の解析箇所を画像解析する画像調整解析部として動作させることを特徴とする。

本発明によれば、合成開口レーダの画像解析から一時的な特性変化要因について排除して高精度な画像解析を実施するレーダ画像解析システムを提供できる。

本発明の第１の実施形態のレーダ画像解析システム１を示す構成図である。 第１の実施形態の画像解析システム１の動作例を示すフローチャートである。 本発明の第２の実施形態のレーダ画像解析システム２を示す構成図である。 画像解析のための画像データ選定法の事例を示した説明図である。 本発明の画像解析システムの一構成例を示したブロック図である。

本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。

［第１の実施形態］
図１は、第１の実施形態のレーダ画像解析システム１を示す構成図である。

レーダ画像解析システム１は、合成開口レーダで取得された取得時刻が異なる同一観測箇所の画像データ群を用いて画像データ解析処理を実施する。

第１の実施形態のレーダ画像解析システム１は、画像受付部１０と画像調整解析部２０とを含み構成されている。

画像受付部１０は、合成開口レーダの画像データ群を受け付ける。画像データ群は、どのように受け付けてもよく、例えば通信ネットワークを介してダウンロードするようにしても良いし、画像データ群を記録した記録媒体から読み取るようにしてもよい。また、レーダ画像解析システム１は、解析時に必要な画像データを、ネットワークストレージなどから都度アクセスして受け付けてもよい。受け付けた画像データ群は、レーダ画像解析システム１内のワークメモリーやストレージ、ネットワークストレージに記録して、解析に利用可能となるように準備される。

画像調整解析部２０は、画像データ群に含まれる基準画像を選定する。基準画像は、例えばオペレータが任意に指定した画像であっても良いし、年月日の入力を受け付けて画像取得日が近い画像データを自動選択するようにしても良く、選定方法は限定しない。

画像調整解析部２０は、基準画像の選定を受けて、基準画像と共に用いる従画像群について選定する。画像解析に用いる基準画像と従画像群をまとめて選定画像と呼ぶ。この従画像とは、他の従画像と共に基準画像の画像解析に使用される、基準画像の取得時期と異なる時期に取得された同一観測箇所の画像データである。従画像は、例えば、画像受付部１０で受け付けた画像データ群の全て（基準画像を除く）を選定してもよいし、オペレータから任意枚数の画像データ群を指定されてもよい。

また、画像調整解析部２０は、従画像とする画像データについて、例えば基準画像の特定解析箇所の過去１０年の変位量が知りたければ、基準画像より過去１０年内の画像データ群を自動的に抽出するようにしてもよい。また、画像調整解析部２０は、従画像とする画像データについて、例えば基準画像の特定解析箇所と現在（最新画像）の変位量が知りたければ、基準画像より新しい画像データ群を自動的に抽出するようにすればよい。このように、従画像群は、所望する画像解析結果に合わせて適宜選定すればよく、特に選定手法を限定しない。

また、画像調整解析部２０は、選定した従画像各々について、基準画像内から抽出されている各々の解析箇所毎に、基準画像の反射特性（後方散乱特性）を基準に 反射特性の変化量が所定値を超えていないか計算する。反射特性の変化量は、画像の強度やコヒーレンス、必要に応じてその両方を用いて判別すればよい。その後、画像調整解析部２０は、変化量が所定値を超えていた個別の従画像の解析箇所をマーキングし、該当解析箇所の画像解析時にその従画像の画像データを使用せずに、解析箇所毎に基準画像の画像データと他の従画像（群）の画像データ（群）で画像解析を進める。なお、この除去された従画像の該当解析箇所の画像データ（ＳＡＲ画像データ）は、ストレージやメモリーから除去されることではなく、該当解析箇所の画像解析から外されるのみである。例えば、ある解析箇所において、ある基準画像を選択した際に外されることとなった従画像であっても、他の基準画像を選択した場合にその従画像が外されるか否かは、他の基準画像と該当従画像の解析箇所の反射特性の変化量に基づいて判定される。

画像調整解析部２０は、各々の解析箇所毎に、選定した従画像群（抽出した変化量が所定値を超えていた従画像が除去されている）と基準画像を用いて画像解析を実施する。

画像解析は、既存手法を任意に選択可能に構成すればよく、特に限定しない。例えば、画像調整解析部２０は、PS-InSAR解析を実施すればよい。

上記のように、基準画像と共に画像解析に用いる従画像群を解析箇所毎に調整することで、選定画像から、基準画像の各解析箇所を基準に合成開口レーダの画像解析から一時的にでも反射特性が変化していた各解析箇所の画像を除去して、画像解析が行えるようになる。結果、合成開口レーダの画像解析からノイズともいえるデータ変動を除去して希望する情報が得られやすくなる。例えば、あるＳＡＲ画像を取得する際に、偶然に航空機や動物などが計測対象点と合成開口レーダの間に入り込んで、精確な視線方向距離の算出に悪影響を及ぼすような状況であったとしても、PS-InSAR解析処理に入る前に、この部分の解析から該当画像が自動的に外すことが可能になる。

画像解析の具体例では、選定画像の調整後、画像解析部２０は、指定された解析箇所について、基準画像と残った従画像それぞれとのコヒーレンス等の反射特性を数値化して、PS-InSAR解析によって時系列に沿った際の傾向（長期変化平準化動向，トレンド）を算出する。この際、各解析箇所の従画像セットが調整されているため、どの解析箇所においても良好な視線方向距離を算定可能になっており、実際の経時変化の傾向が明白にできる。

なお、画像解析は、PS-InSAR解析に限定されず、例えばコヒーレントマップの生成など所望の画像解析を実行すればよい。

次に、第１の実施形態の画像解析システム１の動作例を示す。

図２は、第１の実施形態の画像解析システム１の動作例を示すフローチャートである。

まず、画像受付部１０は、画像準備として、合成開口レーダの画像データ群を受け付ける（Ｓ１０１）。各画像データ（ＳＡＲ画像データ）は、定期的／不定期に同一観測箇所に対して取得された取得時刻（撮影日時）が異なる画像データである。

次に、解析画像調整部２０は、解析準備として、画像データ群内から基準画像と従画像群を選定すると共に、基準画像に含まれる解析箇所を選定する（Ｓ２０２）。

個々の解析箇所は、一般的に基準画像内で輝度が所定量以上ある個所である。この解析箇所内で従画像内で輝度が基準画像の輝度と同等となる同一箇所の画像データを用いて画像解析する。例えば、基準画像の画素（ピクセル）毎に、従画像の実質的同位置画素で且つ同等輝度がある画素が解析箇所として残る。なお、解析箇所の数が多ければ、適度な間隔（適度なピクセル）を開ける処理をしたり、解析範囲を絞る入力を受け付けたりすればよい。また、個別の解析箇所や解析範囲をオペレータや他のコンピュータシステムから受け付け可能にしてもよい。

次に、解析画像調整部２０は、選定された基準画像の各解析箇所の後方散乱特性と各従画像の解析箇所に当たる部分の後方散乱特性を比較して、従画像毎で且つ解析箇所毎の基準画像に対する後方散乱特性変化量を抽出する（Ｓ１０３）。

各後方散乱特性変化量は、どのように取得するようにしてもよい。例えば予め選定された基準画像の各解析箇所の後方散乱特性を取得し、同様に各従画像についてその従画像の解析箇所に当たる部分の後方散乱特性変化量を取得し、その後 比較するようにして、各後方散乱特性変化量を取得すればよい。また、予め、全画像について画素毎の後方散乱特性をデータ化しておき、基準画像が定まった後に、基準画像と各従画像との解析箇所の後方散乱特性相互を比較するようにして従画像の後方散乱特性変化量を取得してもよい。

次に、解析画像調整部２０は、選定された従画像毎の解析箇所毎に、その解析箇所の画像解析に使用するか判別して、使用しない従画像を選定画像から除去する（Ｓ１０４）。より具体的には、解析画像調整部２０は、選定された従画像毎に、その従画像の解析箇所に当たる部分の基準画像の同部分に対して後方散乱特性変化量が所定値を超えているか判別する。その後、解析画像調整部２０は、所定値を超える後方散乱特性変化量を有する従画像は当該解析箇所の画像解析から除去する。

すなわち、解析画像調整部２０は、画像解析の各々の解析箇所毎に、画像解析の選定画像から基準画像を基準に後方散乱特性の変化量が所定値を超えていた従画像を除去して、残った従画像と基準画像を調整した選定画像に設定し直して個々の解析箇所の画像解析に回す。

次に、解析画像調整部２０は、解析箇所毎にそれぞれ調整された選定画像を用いて画像解析を実施する（Ｓ１０５）。画像解析結果は、適宜オペレータが望む態様に出力すればよい。例えば、画像解析結果を画面に画像やグラフで表示したり、プリントしたり、ストレージに記録したりすればよい。

上記のように第１の実施形態にかかるレーダ画像解析システム１を動作させることで、合成開口レーダの画像解析から一時的な反射特性の特性変化要因について排除して高精度な画像解析を実施できる。

次に、第２の実施形態を説明する。

［第２の実施形態］
図３は、第２の実施形態のレーダ画像解析システム２を示す構成図である。レーダ画像解析システム２は、レーダ画像解析システム１を一部詳細に記載している。また、第２の実施形態では、幾つかの具体的に処理動作を示して発明を説明する。

第２の実施形態のレーダ画像解析システム２は、画像受付部１０と画像調整解析部２０とを含み構成されている。

本実施形態の画像受付部１０は、合成開口レーダの衛星画像データ群を受け付ける。画像受付部１０は、Ｘバンド帯を用いる観測衛星（例えばCOSMO‐SkyMed）で取得された取得時刻が異なる同一観測箇所の合成開口レーダの衛星画像データ群を受け付ける。なお、COSMO‐SkyMedからは、指定した地上１０ｋｍ四方において１ｍ解像度で合成開口レーダの衛星画像データを取得できる。また、COSMO‐SkyMedでは、地上４０ｋｍ四方において３ｍ解像度で合成開口レーダの衛星画像データを取得することもできる。

画像調整解析部２０は、解析画像選定部２１、解析箇所特定部２２、特性変化量取得部２３、画像解析部２４を含み構成されている。

解析画像選定部２１は、衛星画像データ群内から基準画像の指定を受け付ける。なお、基準画像は、第１の実施形態で説明した通り選定方法に限定はない。

解析箇所特定部２２は、衛星画像データ群内から解析箇所と成り得る画素群を解析箇所群として抽出する。この際、解析箇所特定部２２は、合成開口レーダの画像データ内の任意範囲を解析範囲として受け付けて、その解析範囲に含まれる解析箇所と成り得る画素群を解析箇所群として抽出するようにしてもよい。また、解析箇所特定部２２は、画像データ内の任意構造物の範囲を解析範囲として受け付けるようにしてもよい。解析範囲はどのように確定してもよい。例えば、画像データ上で３点以上を指定して範囲を指定してもよいし、適度な枠で範囲を指定してもよいし、構造物の建つ範囲や座標を既存のデータベースから取得して、その範囲や座標を中心に解析範囲を定めることとしてもよい。なお、解析範囲の指定を受けない場合、レーダ画像解析システム２は、衛星画像全体を解析範囲として動作すればよい。

特性変化量取得部２３は、従画像群について、従画像毎に 解析範囲に含まれる各解析箇所の基準画像に対する後方散乱特性の変化量を抽出する。この変化量の抽出は、第１の実施形態と同様に、画像強度分布、コヒーレンス、又はその両方の変化を参照すればよい。

画像解析部２４は、各々の解析箇所毎に、抽出した変化量が所定値を超えていた従画像を除去して、残った従画像と基準画像を用いて解析範囲の画像解析を実行する。

この画像解析では、例えば、画像解析部２４は、指定された解析箇所それぞれについて、基準画像に対する従画像それぞれとのコヒーレンスを数値化して、時系列に沿った際のそれぞれの解析箇所の傾向（長期変化平準化動向，トレンド）を算出すればよい。

また、画像解析部２４は、画像解析で導出した、時系列に沿ったそれぞれの解析箇所の傾向を対比して、各々の解析箇所の傾向の変位差を抽出することとしてもよい。この抽出した傾向の変位差を例えば画像マップ上に可視化して描写すれば、位置座標と解析箇所間の変位差のバラツキが抽出できる。

また、基準画像を時系列に沿って移動させながら同様の画像解析を実施して、並べることで、異常的傾向がある位置座標を特定しやすい画像解析結果が獲られ得る。例えば時系列に沿って未来へ若しくは過去への順に画像解析結果を重ねて順番に視ると新たな情報をマイニングしやすい解析データを得やすい。例えば平準な地面の一部分のみの沈下速度が周囲に比べて速いことや、巨大な棒状体の傾倒角度の差が発見できるかもしれない。このマイニングできた情報は、例えば近接目視確認の重要着目点に設定に役立つ可能性を有する。

画像解析は、基準画像及び１ないし複数の従画像を選定画像としてPS-InSAR解析を実施し、個々の解析箇所の範囲として１ｍ解像度SAR画像の画素を採用すれば、年間数ミリの変動を計測可能である。この高精度な変動から長期間の変動傾向を抽出し 且つ解析箇所毎（画素相互）の後方散乱特性の変化の有無を基準に一時的に何らかのデータ取得上の問題が生じた部分を解析から除外する。このことで、より確実な解析範囲（解析対象物）の変位傾向を導きだすことが可能になる。

また、予め画像解析範囲を任意構造物の範囲のみに限定しておくことで、不必要な範囲を除いた画像解析結果を得られる。この仕組みによれば、演算リソースの低減と共に、様々な用途に使用しやすい画像解析結果を得られる。例えば、画像解析部２４は、任意構造物のみの解析結果であって、近隣構造物について同時に解析していない画像解析結果を出力することに成る。

上記のように第２の実施形態にかかるレーダ画像解析システム２は、合成開口レーダの画像解析を高機能化できる。

ここで、画像調整解析部２０の選定画像の調整法について事例を用いて説明する。

図４は、画像解析のための画像データ選定法の事例を示した説明図である。図４（ａ）は、事例とするＳＡＲ画像セットとその特徴を示している。図４（ｂ）は、選定画像の調整法の処理フロー例である。この事例では、Ax及びBxで示しているＳＡＲ画像内の２画素（２地点）を解析箇所に設定する。

図４（ａ）に示すImage １〜Image ｎは、異なる時刻に取得された同じ場所の多数のＳＡＲ画像である。各Image内のAxとBxは、画像上の異なる解析範囲（画素）を示している。また、基準画像以外のＳＡＲ画像を全て従画像として用いる。画素Aと画素Bを解析箇所として決めた後、その解析箇所（画素Aまたは画素B）の各従画像の後方散乱特性と基準画像の後方散乱特性とを比較し、変化していないかどうかを個々の従画像毎に判別する。

この比較は、この事例では、解析箇所の強度分布とコヒーレンスを用いて比較する。

解析箇所Aの強度分布（若しくはコヒーレンス）が基準画像の強度分布（若しくはコヒーレンス）と変化していれば（図４（ａ）では、Image ｍがそれに相当）、画像調整解析部２０は、図４（ｂ）に示すように解析箇所Aを解析する際にImage ｍを除いた他の解析用画像のデータセットを用いて画像解析を実施する。

また、解析箇所Bの強度分布（若しくはコヒーレンス）が基準画像の強度分布（若しくはコヒーレンス）と変化していれば（図４（ａ）では、Image ｋがそれに相当）、画像調整解析部２０は、図４（ｂ）に示すように解析箇所Bを解析する際にImage ｋを除いた他の解析用画像のデータセットを用いて画像解析を実施する。

この選定画像の調整法を使用して画像解析としてPS-InSAR解析等の時系列解析を行った場合、解析場所の後方散乱特性が一時的に変化した場合であっても、その場所の高精度な解析ができるようになる。なお、一時的な後方散乱特性の変化は、例えば地表面であれば自動車の停車の有無や台数、種別で変化したり、動物や電車、飛行物の通過（映り込み）などでも発生する。ＳＡＲ画像が高解像度化して、ミリメータ単位の解析が可能になっているため、例えば人が解析箇所に居る居ないによっても既存の画像解析結果に有意な変動をもたらすことがある。本選定画像の調整法によれば、このような一時的な特性変化要因について排除して高精度な画像解析を実施可能にできる。

尚、レーダ画像解析システムの各部は、図５に例示するようなコンピュータシステムのハードウェアとソフトウェアの組み合わせを用いて実現すればよい。このコンピュータシステムは、所望形態に合わせた、１ないし複数のプロセッサーとメモリーを含む。また、このコンピュータシステムの形態では、各部は、上記メモリーにレーダ画像解析用プログラムが展開され、このプログラムに基づいて１ないし複数のプロセッサー等のハードウェアを実行命令群やコード群で動作させることによって、実現すればよい。この際、必要に応じて、このプログラムは、オペーレティングシステムや、マイクロプログラム、ドライバなどのソフトウェアが提供する機能と協働して、各部を実現することとしてもよい。

メモリーに展開されるプログラムデータは、プロセッサーを１ないし複数の上述した各部として動作させる実行命令群やコード群、テーブルファイル、コンテンツデータなどを適宜含む。

また、このコンピュータシステムは、必ずしも一つの装置として構築される必要はなく、複数のサーバ／コンピュータ／仮想マシンなどが組み合わさって、所謂、シンクライアントや、分散コンピューティング、クラウドコンピューティングで構築されてもよい。また、コンピュータシステムの一部／全ての各部をハードウェアやファームウェア（例えば、一ないし複数のLSI：Large-Scale Integration，FPGA：Field Programmable Gate Array，電子素子の組み合わせ）で置換することとしてもよい。同様に、各部の一部のみをハードウェアやファームウェアで置換することとしてもよい。

また、このプログラムは、記録媒体に非一時的に記録されて頒布されても良い。当該記録媒体に記録されたプログラムは、有線、無線、又は記録媒体そのものを介してメモリーに読込まれ、プロセッサー等を動作させる。

尚、本明細書では、記録媒体には、類似するタームの記憶媒体やメモリー装置、ストレージ装置なども含むこととする。この記録媒体を例示すれば、オプティカルディスクや磁気ディスク、半導体メモリー装置、ハードディスク装置、テープメディアなどが挙げられる。また、記録媒体は、不揮発性であることが望ましい。また、記録媒体は、揮発性モジュール（例えばRAM：Random Access Memory）と不揮発性モジュール（例えばROM：Read Only Memory）の組み合わせを用いることとしてもよい。

なお、実施形態を例示して本発明を説明した。しかし、本発明の具体的な構成は前述の実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の変更があってもこの発明に含まれる。例えば、上述した実施形態のブロック構成の分離併合、手順の入れ替えなどの変更は本発明の趣旨および説明される機能を満たせば自由であり、上記説明が本発明を限定するものではない。

また、上記の実施形態の一部又は全部は、以下のようにも記載されうる。尚、以下の付記は本発明をなんら限定するものではない。
［付記１］
取得時刻が異なる同一観測箇所の合成開口レーダの画像データ群を受け付ける画像受付部と、
前記画像データ群に含まれる基準画像を選定すると共に、該基準画像と共に用いる従画像群について、画像解析の各々の解析箇所毎に、後方散乱特性の変化量が所定値を超えていた従画像を除去して、残った従画像と前記基準画像を用いて個々の解析箇所を画像解析する画像調整解析部と、
を含むことを特徴とするレーダ画像解析システム。

［付記２］
前記画像調整解析部は、後方散乱特性の変化として、画像強度分布、コヒーレンス、又はその両方の変化を用いて後方散乱特性の変化量を抽出することを特徴とする付記１に記載のレーダ画像解析システム。

［付記３］
前記画像解析部は、画像解析として、指定された解析箇所について、前記基準画像に対する前記従画像それぞれとの後方散乱特性を数値化して、時系列に沿った際のそれぞれの解析箇所の傾向を算出することを特徴とする付記１又は２に記載のレーダ画像解析システム。

［付記４］
前記画像解析部は、画像解析として、指定された解析箇所について、前記基準画像に対する前記従画像それぞれとの後方散乱特性を数値化して、時系列に沿った際のそれぞれの解析箇所の傾向を算出し、各々の解析箇所の傾向の変位差を抽出することを特徴とする付記１から３の何れか一項に記載のレーダ画像解析システム。

［付記５］
前記画像調整解析部は、
基準画像及び１から複数の従画像を選定画像としてPS-InSAR（Persistence Scatterer Interferometric SAR(Synthetic Aperture Radar）)解析を実施可能に構成され、また解析箇所の範囲として画素を採用し、
前記選定画像に含まれる前記基準画像及び前記従画像の解析箇所となる画素相互の後方散乱特性の変化の有無に基づいて、変化があれば該当従画像の解析箇所の画素を除外してPS-InSAR 解析を実施する
ことを特徴とする付記１から４の何れか一項に記載のレーダ画像解析システム。

［付記６］
前記画像調整解析部は、
前記画像データ群内から基準画像の指定を受け付ける解析画像選定部と、
前記画像データ群内から解析箇所と成り得る画素群を解析箇所群として抽出する解析箇所特定部と、
前記従画像群について、従画像毎に 各解析箇所の前記基準画像に対する後方散乱特性の変化量を抽出する特性変化量取得部と、
各々の解析箇所毎に、抽出した変化量が所定値を超えていた従画像を除去して、残った従画像と前記基準画像を用いて画像解析する画像解析部と、
を含むことを特徴とする付記１から５の何れか一項に記載のレーダ画像解析システム。

［付記７］
前記画像受付部は、Ｘバンド帯を用いる観測衛星で取得された取得時刻が異なる同一観測箇所の合成開口レーダの衛星画像データ群を受け付け、
前記解析箇所特定部は、合成開口レーダの画像データ内の任意範囲を解析範囲として受け付けて、該解析範囲に含まれる解析箇所と成り得る画素群を解析箇所群として抽出し、
前記特性変化量取得部は、前記従画像群について、従画像毎に 解析範囲に含まれる各解析箇所の前記基準画像に対する後方散乱特性の変化量を抽出し、
前記画像解析部は、各々の解析箇所毎に、抽出した変化量が所定値を超えていた従画像を除去して、残った従画像と前記基準画像を用いて任意範囲のみの画像解析を実行する
ことを特徴とする付記６に記載のレーダ画像解析システム。

［付記８］
前記解析箇所特定部は、合成開口レーダの画像データ内の任意構造物の範囲を解析範囲として受け付けて、
前記画像解析部は、各々の解析箇所毎に、抽出した変化量が所定値を超えていた従画像を除去して、残った従画像と前記基準画像を用いて任意構造物の範囲のみの画像解析を実行する
ことを特徴とする付記７に記載のレーダ画像解析システム。

［付記９］
取得時刻が異なる同一観測箇所の合成開口レーダの衛星画像データ群を受け付け、
前記衛星画像データ群内から基準画像を選定し、
前記衛星画像データ群内から前記基準画像と共に用いる従画像群を選定し、
画像解析の各々の解析箇所毎に、前記基準画像を基準に後方散乱特性の変化量が所定値を超えていた従画像を除去して、残った従画像と前記基準画像を用いて個々の解析箇所を画像解析する
ことを特徴とするレーダ画像解析方法。

［付記１０］
情報処理システムを、
取得時刻が異なる同一観測箇所の合成開口レーダの画像データ群を受け付ける画像受付部と、
前記画像データ群に含まれる基準画像を選定すると共に、該基準画像と共に用いる従画像群について、画像解析の各々の解析箇所毎に、後方散乱特性の変化量が所定値を超えていた従画像を除去して、残った従画像と前記基準画像を用いて個々の解析箇所を画像解析する画像調整解析部、
として動作させることを特徴とするレーダ画像解析用プログラム。

１，２ レーダ画像解析システム
１０ 画像受付部
２０ 画像調整解析部
２１ 解析画像選定部
２２ 解析箇所特定部
２３ 特性変化量取得部
２４ 画像解析部

Claims (10)

1. 取得時刻が異なる同一観測箇所の合成開口レーダの画像データ群を受け付ける画像受付部と、
   前記画像データ群に含まれる基準画像を選定すると共に、該基準画像と共に用いる従画像群について、画像解析の各々の解析箇所毎に、後方散乱特性の変化量が所定値を超えていた従画像を除去して、残った従画像と前記基準画像を用いて個々の解析箇所を画像解析する画像調整解析部と、
   を含むことを特徴とするレーダ画像解析システム。
2. 前記画像調整解析部は、後方散乱特性の変化として、画像強度分布、コヒーレンス、又はその両方の変化を用いて後方散乱特性の変化量を抽出することを特徴とする請求項１に記載のレーダ画像解析システム。
3. 前記画像解析部は、画像解析として、指定された解析箇所について、前記基準画像に対する前記従画像それぞれとの後方散乱特性を数値化して、時系列に沿った際のそれぞれの解析箇所の傾向を算出することを特徴とする請求項１又は２に記載のレーダ画像解析システム。
4. 前記画像解析部は、画像解析として、指定された解析箇所について、前記基準画像に対する前記従画像それぞれとの後方散乱特性を数値化して、時系列に沿った際のそれぞれの解析箇所の傾向を算出し、各々の解析箇所の傾向の変位差を抽出することを特徴とする請求項１から３の何れか一項に記載のレーダ画像解析システム。
5. 前記画像調整解析部は、
   基準画像及び１から複数の従画像を選定画像としてPS-InSAR（Persistence Scatterer Interferometric SAR(Synthetic Aperture Radar）)解析を実施可能に構成され、また解析箇所の範囲として画素を採用し、
   前記選定画像に含まれる前記基準画像及び前記従画像の解析箇所となる画素相互の後方散乱特性の変化の有無に基づいて、変化があれば該当従画像の解析箇所の画素を除外してPS-InSAR 解析を実施する
   ことを特徴とする請求項１から４の何れか一項に記載のレーダ画像解析システム。
6. 前記画像調整解析部は、
   前記画像データ群内から基準画像の指定を受け付ける解析画像選定部と、
   前記画像データ群内から解析箇所と成り得る画素群を解析箇所群として抽出する解析箇所特定部と、
   前記従画像群について、従画像毎に 各解析箇所の前記基準画像に対する後方散乱特性の変化量を抽出する特性変化量取得部と、
   各々の解析箇所毎に、抽出した変化量が所定値を超えていた従画像を除去して、残った従画像と前記基準画像を用いて画像解析する画像解析部と、
   を含むことを特徴とする請求項１から５の何れか一項に記載のレーダ画像解析システム。
7. 前記画像受付部は、Ｘバンド帯を用いる観測衛星で取得された取得時刻が異なる同一観測箇所の合成開口レーダの衛星画像データ群を受け付け、
   前記解析箇所特定部は、合成開口レーダの画像データ内の任意範囲を解析範囲として受け付けて、該解析範囲に含まれる解析箇所と成り得る画素群を解析箇所群として抽出し、
   前記特性変化量取得部は、前記従画像群について、従画像毎に 解析範囲に含まれる各解析箇所の前記基準画像に対する後方散乱特性の変化量を抽出し、
   前記画像解析部は、各々の解析箇所毎に、抽出した変化量が所定値を超えていた従画像を除去して、残った従画像と前記基準画像を用いて任意範囲のみの画像解析を実行する
   ことを特徴とする請求項６に記載のレーダ画像解析システム。
8. 前記解析箇所特定部は、合成開口レーダの画像データ内の任意構造物の範囲を解析範囲として受け付けて、
   前記画像解析部は、各々の解析箇所毎に、抽出した変化量が所定値を超えていた従画像を除去して、残った従画像と前記基準画像を用いて任意構造物の範囲のみの画像解析を実行する
   ことを特徴とする請求項７に記載のレーダ画像解析システム。
9. 取得時刻が異なる同一観測箇所の合成開口レーダの衛星画像データ群を受け付け、
   前記衛星画像データ群内から基準画像を選定し、
   前記衛星画像データ群内から前記基準画像と共に用いる従画像群を選定し、
   画像解析の各々の解析箇所毎に、前記基準画像を基準に後方散乱特性の変化量が所定値を超えていた従画像を除去して、残った従画像と前記基準画像を用いて個々の解析箇所を画像解析する
   ことを特徴とするレーダ画像解析方法。
10. 情報処理システムを、
    取得時刻が異なる同一観測箇所の合成開口レーダの画像データ群を受け付ける画像受付部と、
    前記画像データ群に含まれる基準画像を選定すると共に、該基準画像と共に用いる従画像群について、画像解析の各々の解析箇所毎に、後方散乱特性の変化量が所定値を超えていた従画像を除去して、残った従画像と前記基準画像を用いて個々の解析箇所を画像解析する画像調整解析部、
    として動作させることを特徴とするレーダ画像解析用プログラム。

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