JP4724247B2

JP4724247B2 - 家屋異動判定方法、家屋異動判定プログラム、家屋異動判定用画像生成方法、及び家屋異動判定用画像

Info

Publication number: JP4724247B2
Application number: JP2009539079A
Authority: JP
Inventors: 和幸大坪; 健一馬場
Original assignee: Pasco Corp
Current assignee: Pasco Corp
Priority date: 2007-10-30
Filing date: 2008-10-29
Publication date: 2011-07-13
Anticipated expiration: 2028-10-29
Also published as: EP2207138B1; CN101836233A; EP2207138A4; CN101836233B; JPWO2009057619A1; US20100246971A1; WO2009057619A1; EP2207138A1

Description

本発明は、家屋異動判定方法、家屋異動判定プログラム、家屋異動判定用画像生成方法、及び家屋異動判定用画像に関する。

固定資産の異動の判別等を空中測量技術を利用して行うことが下記特許文献に提案されている。従来は、航空機等から高分解能の画像やＤＳＭ（Digital Surface Model：数値表層モデル）データを異なる２時期について取得し、それら２時期の画像やデータを比較して、当該２時期間での家屋の異動を判別している。
特開２００４−１１７２４５号公報特開２００７−３２４４号公報

高解像度画像の対比では、レジストレーションを高精度で行うことが難しく、また輝度値等のピクセルデータは、家屋に変化が生じていなくても撮影条件等によって差異を生じ、変化の有無を判定する閾値の設定が難しいという問題があった。そのため、家屋異動を精度良く自動判定することが難しく、人が画像全体の中から目視で家屋の変化を判読する作業が必要になる場合があり、煩雑であるという問題があった。

また、高解像度画像やＤＳＭの対比により家屋異動を判定するためには、航空機等による上空からの撮影やデータ取得は、判定結果を必要とする時点だけでなく、例えば１年程度前といった過去にも行われていることが必要である。そのため、初めて撮影やデータ取得がなされた領域では、例えば、１年後などに再度、撮影やデータ取得が行われるまで、家屋異動を判定することができないという問題があった。

本発明は上記問題点を解決するためになされたものであり、上空からの撮影やデータ取得が１回しかなされていない場合でも、比較的少ない作業負荷で家屋異動を検出することができる家屋異動判定方法、家屋異動判定プログラム、家屋異動判定用画像生成方法、及び家屋異動判定用画像を提供することを目的とする。

本発明に係る家屋異動判定方法は、予め取得されている家屋形状データに基づいて、判定対象領域内にて家屋が存在する家屋領域を抽出する家屋領域抽出ステップと、前記判定対象領域内の各点について上空から取得された、地物を含んだ地上表層の標高で表される数値表層モデルデータに基づいて、前記地物が存在する地物領域を抽出する地物領域抽出ステップと、前記家屋領域と前記地物領域とを対比して相互の差分領域を求め、当該差分領域を前記家屋形状データ及び前記数値表層モデルデータそれぞれの取得時期の間での家屋異動発生の候補領域として、家屋異動判定者に提示する候補領域提示ステップと、を有する。

上記地物領域抽出ステップは、前記数値表層モデルデータが表す前記標高から前記地物を含まない地表の標高を減算し、前記地物の高さのデータを生成する正規化ステップを有し、前記地物の高さのデータに基づいて前記地物領域を抽出するように構成することができる。

また、上記候補領域提示ステップは、上空から撮影された地表画像を前記候補領域に選択的に表示するようにしてもよい。

本発明に係る家屋異動判定プログラムは、予め取得されている家屋形状データに基づいて、判定対象領域内にて家屋が存在する家屋領域を抽出する家屋領域抽出手順と、前記判定対象領域内の各点について上空から取得された、地物を含んだ地上表層の標高で表される数値表層モデルデータに基づいて、前記地物が存在する地物領域を抽出する地物領域抽出手順と、前記家屋領域と前記地物領域とを対比して相互の差分領域を求め、当該差分領域を前記家屋形状データ及び前記数値表層モデルデータそれぞれの取得時期の間での家屋異動発生の候補領域として、家屋異動判定者に提示する候補領域提示手順と、をコンピュータに実行させるものである。

本発明に係る家屋異動判定用画像生成方法は、予め取得されている家屋形状データに基づいて、判定対象領域内にて家屋が存在する家屋領域を抽出する家屋領域抽出ステップと、前記判定対象領域内の各点について上空から取得された、地物を含んだ地上表層の標高で表される数値表層モデルデータに基づいて、前記地物が存在する地物領域を抽出する地物領域抽出ステップと、前記家屋領域と前記地物領域とを対比して相互の差分領域を求め、当該差分領域を前記家屋形状データ及び前記数値表層モデルデータそれぞれの取得時期の間での家屋異動発生の候補領域とし、上空から撮影された地表画像において前記候補領域を識別可能に表示した家屋異動判定用画像を生成する家屋異動判定用画像生成ステップと、を有する。

上記家屋異動判定用画像は、前記候補領域にて前記地表画像を選択的に表示し、前記候補領域以外の領域にて前記地表画像を隠す画像とすることができる。

本発明に係る家屋異動判定用画像は、上記家屋異動判定用画像生成方法により生成された画像である。

本発明によれば、予め取得されている家屋形状データを用いることで、１時期の数値表層モデル（ＤＳＭ）データから家屋が異動した候補領域を抽出することができる。家屋異動判定を行う者は、基本的に当該候補領域にて家屋の異動が生じているか否かを判定すればよく、作業負荷の軽減が図られる。

本発明の実施形態である家屋異動判定方法の概略の処理の流れを示すフロー図である。ＤＳＭに対する正規化処理を説明する模式図である。二値化ＮＤＳＭを模式的に示す平面図である。家屋ポリゴンデータにより表された家屋の平面形状を模式的に示す説明図である。図４に対応して得られる家屋ラスタデータを模式的に示す平面図である。候補領域データを模式的に示す平面図である。

以下、本発明の実施の形態（以下実施形態という）について、図面に基づいて説明する。

図１は、実施形態である家屋異動判定方法の概略の処理の流れを示すフロー図である。判定対象領域に関し時期Ｔ１にて得られたＤＳＭ２０に対して、正規化処理Ｓ２２が行われる。正規化処理Ｓ２２は、ＤＳＭに含まれるＤＴＭ（Digital Terrain Model：数値地形モデル）の影響を除去する。

図２は、正規化処理を説明する模式図である。図２（ａ）は、地上の模式的な垂直断面図である。ＤＳＭ２０は、家屋２４、樹木２６等の地物表面の水平座標・標高と、地物の間に露出する地表面２８の水平座標・標高とを表す。ここで、ＤＳＭ２０における家屋の標高は、その下の地表面の標高と家屋の高さとの合計となる。正規化処理Ｓ２２は、このＤＳＭ２０の値からＤＴＭ３０の値を減算し、ＮＤＳＭ（Normalized Digital Surface Model）３２を生成する処理である。図２（ｂ）は、図２（ａ）の地上に対応して得られるＮＤＳＭ３２を模式的に表す垂直断面図である。このＮＤＳＭ３２では、地物（家屋２４ａ、樹木２６ａ）は地表からの高さ情報を有する一方、地表２８ａは基本的に、高さ０に応じた高さとなる。例えば、ＤＴＭ３０として、ＤＳＭから種々のフィルタ処理により推定したものを用いることができる。あるいは、判定対象領域に関する既存のＤＴＭを利用してもよい。

次に図１に示すように、正規化処理Ｓ２２により得られたＮＤＳＭ３２から地物が存在する領域（地物領域）を抽出する地物抽出処理Ｓ３４を行う。地物抽出処理Ｓ３４では、ＮＤＳＭ３２の各サンプリング点での高さデータを所定の閾値を用いて二値化し、二値化ＮＤＳＭ３６を生成する。当該閾値は、図２に示す地表２８ａと家屋２４ａとを好適に弁別し得る値に設定する。当該閾値は１階建ての家屋の一般的な高さより少し低めの値が好適であり、例えば、３〜５メートル程度に設定することができる。図３は、二値化ＮＤＳＭを模式的に示す平面図であり、図２（ｂ）に示すような家屋２４ａや樹木２６ａが存在する領域に対応して地物領域３８が抽出される。当該地物領域３８は、ＮＤＳＭ３２における家屋２４ａに対応する領域２４ｂだけでなく、例えば、樹木２６ａに対応する領域２６ｂなども含み得る。例えば、本実施形態では、二値化ＮＤＳＭ３６は、地物領域を構成するピクセルにて値“１”、それ以外の領域のピクセルにて値“０”を有する。

一方、判定対象領域についてはＴ１に先行する時期Ｔ０にて、家屋ポリゴンテータ４０が予め取得されている（図１）。家屋ポリゴンデータ４０はベクトル形式で表現されており、家屋の平面形状は、例えば図４に示すように、家屋の輪郭線４２で表される。この家屋ポリゴンデータ４０に対してラスタライズ処理Ｓ４４を行い、家屋ラスタデータ４６を生成する。家屋ラスタデータ４６は、家屋の存在する領域（家屋領域）とそれ以外の領域とに互いに異なる値を割り当てた二値化画像とすることができる。例えば、本実施形態では、家屋ラスタデータ４６は、家屋領域を構成するピクセルにて値“１”、それ以外の領域のピクセルにて値“０”を有する。図５は、図４に対応して得られる家屋ラスタデータ４６を模式的に示す平面図であり、家屋領域４８を斜線で示している。

なお、ここでは予め取得されている家屋形状データが家屋ポリゴンデータ４０である構成を説明したが、家屋形状データは、家屋ラスタデータ４６であってもよい。例えば、家屋ポリゴンデータ４０から生成された家屋ラスタデータ４６を保存し、以降の家屋異動判定処理において、当該家屋ラスタデータ４６を家屋形状データとして利用すれば、ラスタライズ処理Ｓ４４を家屋異動判定処理毎に行う必要がなくなる。

次に、二値化ＮＤＳＭ３６と家屋ラスタデータ４６とを対比して、相互の差分領域を求め（図１の差分処理Ｓ５０）、当該差分領域を表す候補領域データ５２を生成する。例えば、候補領域データの各ピクセルのデータは、当該ピクセルでの二値化ＮＤＳＭ３６の値から家屋ラスタデータ４６の値を減算して得られる値とすることができる。この構成では、時期Ｔ０からＴ１までの新築家屋に対応する領域にはピクセル値“１”が付与され、家屋が滅失した領域にはピクセル値“−１”が付与され、変化が生じなかった領域にはピクセル値“０”が付与される。図６は、候補領域データ５２を模式的に示す平面図であり、家屋が新築された領域５４及びその他の新たな地物領域５６が、新築候補領域であることを表すピクセル値“１”を付与され、家屋が滅失した領域５８が滅失候補領域であることを表すピクセル値“−１”を付与される。

候補領域データ５２は、画像表示装置６０に画像として表示され、家屋異動判定者に対して候補領域が提示される。これにより家屋異動判定者は、高解像度の地上画像等において、候補領域に対応する部分を調べれば、基本的に家屋の異動を検出できる。すなわち、高解像度画像の全体を調べなくてもよいので、家屋異動判定者の作業が軽減される。例えば、候補領域データ５２を画像表示する際に、異なる色を用いるなどして新築候補領域と滅失候補領域とを区別可能に表示し、家屋異動判定者が異動判定を行いやすくすることができる。

さらに本実施形態では、候補領域データ５２が表す画像と、例えば、時期Ｔ１にてＤＳＭの取得と同時に作成した地上のオルソ画像データ７０が表すオルソ画像とに基づく合成画像を生成して（図１に示す合成画像生成処理Ｓ７２）画像表示装置６０に表示することもできる。例えば、当該合成画像は、新築候補領域内又は滅失候補領域内に選択的にオルソ画像を表示し、他の領域ではオルソ画像をマスクした画像とすることができる。これにより、家屋異動判定者は、候補領域における家屋の新築や滅失をオルソ画像に基づいて確認することが容易となる。例えば、新築候補領域には、上述のように家屋以外の地物領域５６が含まれ得るが、新築候補領域にオルソ画像を重ねて表示することで、新築家屋による領域５４とそれ以外の地物領域５６とを区別することが可能となる。

なお、合成画像は、オルソ画像に候補領域の輪郭を重ねて表示するものなど、他の態様とすることもできる。

上述の家屋異動判定方法は、コンピュータ上で実行されるプログラムとして実現することができる。コンピュータは当該プログラムを実行することにより、航空機等にて取得されたＤＳＭ２０に基づいて、判定対象領域内にて地物が存在する地物領域３８を抽出し、一方、家屋ポリゴンデータ４０に基づいて、判定対象領域内にて家屋が存在する家屋領域４８を抽出する。そして、コンピュータは、家屋領域４８と地物領域３８とを対比して、相互の差分領域を家屋ポリゴンデータ４０の取得時期Ｔ０とＤＳＭ２０の取得時期Ｔ１との間での家屋異動発生の候補領域として画像表示装置６０に表示し、家屋異動判定者に提示する。その際、コンピュータは、候補領域に選択的にオルソ画像データ７０による地上のオルソ画像を合成表示する処理を行うこともできる。

また、上述の実施形態では、家屋異動判定者に提示される合成画像（家屋異動判定用画像）は、ディスプレイ等の画像表示装置６０に表示される場合を説明したが、当該家屋異動判定用画像は、紙等の媒体に印刷された物であってもよい。

Claims

予め取得されている家屋形状データに基づいて、判定対象領域内にて家屋が存在する家屋領域とそれ以外の領域とに互いに異なる値を割り当てた二値化画像である家屋ラスタデータを生成する家屋領域抽出ステップと、
前記判定対象領域内の各点について上空から取得された、地物を含んだ地上表層の標高で表される数値表層モデルデータを、前記標高についての所定の閾値を用いて二値化し、前記地物が存在する地物領域とそれ以外の領域とを弁別する二値化数値表層モデルデータを生成する地物領域抽出ステップと、
前記家屋ラスタデータと前記二値化数値表層モデルデータとを対比して前記家屋領域と前記地物領域との差分領域を求め、当該差分領域を前記家屋形状データ及び前記数値表層モデルデータそれぞれの取得時期の間での家屋異動発生の候補領域として、家屋異動判定者に提示する候補領域提示ステップと、
を有し、
前記候補領域提示ステップは、上空から撮影された地表画像を前記候補領域に選択的に表示すること、
を特徴とする家屋異動判定方法。
請求の範囲第１項に記載の家屋異動判定方法において、
前記地物領域抽出ステップは、
前記数値表層モデルデータが表す前記標高から前記地物を含まない地表の標高を減算し、前記地物の高さのデータを生成する正規化ステップを有し、
前記地物の高さのデータに基づいて前記二値化数値表層モデルデータを生成すること、
を特徴とする家屋異動判定方法。
予め取得されている家屋形状データに基づいて、判定対象領域内にて家屋が存在する家屋領域とそれ以外の領域とに互いに異なる値を割り当てた二値化画像である家屋ラスタデータを生成する家屋領域抽出手順と、
前記判定対象領域内の各点について上空から取得された、地物を含んだ地上表層の標高で表される数値表層モデルデータを、前記標高についての所定の閾値を用いて二値化し、前記地物が存在する地物領域とそれ以外の領域とを弁別する二値化数値表層モデルデータを生成する地物領域抽出手順と、
前記家屋ラスタデータと前記二値化数値表層モデルデータとを対比して前記家屋領域と前記地物領域との差分領域を求め、当該差分領域を前記家屋形状データ及び前記数値表層モデルデータそれぞれの取得時期の間での家屋異動発生の候補領域として、家屋異動判定者に提示する候補領域提示手順と、
をコンピュータに実行させ、
前記候補領域提示手順は、上空から撮影された地表画像を前記候補領域に選択的に表示すること、
を特徴とする家屋異動判定プログラム。
予め取得されている家屋形状データに基づいて、判定対象領域内にて家屋が存在する家屋領域とそれ以外の領域とに互いに異なる値を割り当てた二値化画像である家屋ラスタデータを生成する家屋領域抽出ステップと、
前記判定対象領域内の各点について上空から取得された、地物を含んだ地上表層の標高で表される数値表層モデルデータを、前記標高についての所定の閾値を用いて二値化し、前記地物が存在する地物領域とそれ以外の領域とを弁別する二値化数値表層モデルデータを生成する地物領域抽出ステップと、
前記家屋ラスタデータと前記二値化数値表層モデルデータとを対比して前記家屋領域と前記地物領域との差分領域を求め、当該差分領域を前記家屋形状データ及び前記数値表層モデルデータそれぞれの取得時期の間での家屋異動発生の候補領域とし、上空から撮影された地表画像において前記候補領域を識別可能に表示した家屋異動判定用画像を生成する家屋異動判定用画像生成ステップと、
を有することを特徴とする家屋異動判定用画像生成方法。
請求の範囲第４項に記載の家屋異動判定用画像生成方法において、
前記地物領域抽出ステップは、
前記数値表層モデルデータが表す前記標高から前記地物を含まない地表の標高を減算し、前記地物の高さのデータを生成する正規化ステップを有し、
前記地物の高さのデータに基づいて前記二値化数値表層モデルデータを生成すること、
を特徴とする家屋異動判定用画像生成方法。
請求の範囲第４項に記載の家屋異動判定用画像生成方法において、
前記家屋異動判定用画像は、前記候補領域にて前記地表画像を選択的に表示し、前記候補領域以外の領域にて前記地表画像を隠す画像であること、
を特徴とする家屋異動判定用画像生成方法。
予め取得されている家屋形状データに基づいて、判定対象領域内にて家屋が存在する家屋領域とそれ以外の領域とに互いに異なる値を割り当てた二値化画像である家屋ラスタデータを生成する家屋領域抽出手順と、
前記判定対象領域内の各点について上空から取得された、地物を含んだ地上表層の標高で表される数値表層モデルデータを、前記標高についての所定の閾値を用いて二値化し、前記地物が存在する地物領域とそれ以外の領域とを弁別する二値化数値表層モデルデータを生成する地物領域抽出手順と、
前記家屋ラスタデータと前記二値化数値表層モデルデータとを対比して前記家屋領域と前記地物領域との差分領域を求め、当該差分領域を前記家屋形状データ及び前記数値表層モデルデータそれぞれの取得時期の間での家屋異動発生の候補領域とし、上空から撮影された地表画像において前記候補領域を識別可能に表示した家屋異動判定用画像を生成する家屋異動判定用画像生成手順と、
をコンピュータに実行させる家屋異動判定用画像生成プログラム。