JP5366190B2 - BUILDING CHANGE DETECTION DEVICE, BUILDING CHANGE DETECTION METHOD, AND PROGRAM - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、地図上の地物、特に建築物の変化を検出する建築物変化検出装置等に関する。 The present invention relates to a feature on a map, particularly a building change detection device for detecting a change in a building.
地図上の建築物(建物)の変化を検出する方法として、航空写真上に地図を投影し、目視により地図上の建築物と航空写真上の建築物とを1件ずつ比較することで、その変化を検出する方法がある。しかし、この手法では、地図上の建築物の変化をすべて目視により調査するために多大な手間及びコストがかかり、また、人手による作業のために検出漏れが発生するという問題があった。 As a method of detecting changes in buildings (buildings) on the map, the map is projected onto the aerial photograph, and the building on the map is visually compared with the building on the aerial photograph one by one. There are ways to detect changes. However, this method has a problem that it takes a lot of labor and cost to visually examine all the changes in the building on the map, and detection errors occur due to manual work.
地図上の建築物の変化とは、建物の滅失又は建物の新築を原因とする変化を指す。建物の滅失とは、建物が無くなり更地になることをいう。また、建物の新築とは、更地に新たな建物が追加されることをいう。 The change of the building on the map refers to a change caused by the loss of the building or the new construction of the building. The loss of a building means that the building disappears and becomes land. The new construction of a building means that a new building is added to the lands.
このような事情から、例えば、特許文献1に記載されているように、航空写真や衛星画像等を用いた建築物変化検出方法が提案されている。特許文献1には、航空写真や衛星画像によって同一地域を撮像した2種類以上の画像を利用して、地図上の家屋形状から作成した不定形窓と一致する建物を画像中から自動的に探し、不定形窓と一致する建物が存在しない場合は建物が滅失していることを知らせるイメージマッチング方法が記載されている。
Under such circumstances, as described in
その他、新旧の画像データ又はレーザデータから建物等の変化を判定する技術が、特許文献2、特許文献5、及び特許文献6に記載されている。また、特許文献3及び特許文献4には、地図と画像データとを照合して、建物の新築等の地図上の地物の変化を判定する技術が記載されている。
In addition,
なお、特許文献7には、ステレオ画像から3次元の数値データを求める方法が記載されている。 Patent Document 7 describes a method for obtaining three-dimensional numerical data from a stereo image.
また、本願と同一の出願人により出願された特願2007−145971の明細書には、地表を撮影した複数の画像からステレオマッチング処理により地表上の地物の高さデータを抽出し、高さの変化に基づき建物の滅失及び新築を検出する発明が記載されている。 In addition, in the specification of Japanese Patent Application No. 2007-145971 filed by the same applicant as the present application, the height data of the features on the ground surface is extracted from a plurality of images obtained by photographing the ground surface by stereo matching processing. An invention for detecting the loss and new construction of a building based on the change of is described.
ところで、上述の関連技術を単純に用いて、画像データから求められる地物の高さの変化に基づき建築物の滅失及び新築を検出する場合、建築物以外の地物である例えば、樹木、道路、河川、湖沼等の影響により、以下のような誤検出が発生する恐れがある。 By the way, when the above-mentioned related technology is simply used to detect the loss and new construction of a building based on the change in the height of the feature obtained from the image data, it is a feature other than the building, such as a tree or a road The following false positives may occur due to the influence of rivers and lakes.
例えば、樹木は成長、剪定、伐採等により高さが変化する。そのため、樹木の変化した箇所が、建築物の変化した箇所であると誤って検出されてしまう可能性が考えられる。例えば、所定の位置の樹木が成長して高くなった場合に、その位置に建築物が新築されたと誤って検出される可能性がある。また、樹木が伐採されて高さが低くなった場合には、建築物が滅失したと誤って検出される可能性がある。 For example, the height of trees changes due to growth, pruning, cutting and the like. Therefore, there is a possibility that the location where the tree has changed is erroneously detected as the location where the building has changed. For example, when a tree at a predetermined position grows and becomes taller, it may be erroneously detected that a building has been newly built at that position. Moreover, when a tree is cut down and the height is lowered, there is a possibility that it is erroneously detected that the building has been lost.
また、道路は車両が通行するため、例えば大型の車両が通行している時に画像が撮影されると、その位置に建築物が新築されたと誤って検出される可能性がある。また、逆に、道路上に以前は存在していた車両が次の撮影時に存在していない場合には、建築物が滅失したと誤って検出される可能性がある。 Moreover, since vehicles pass on the road, for example, when an image is taken when a large vehicle is passing, there is a possibility that it is erroneously detected that a building is newly built at that position. On the other hand, if a vehicle that previously existed on the road does not exist at the time of the next shooting, it may be erroneously detected that the building has been lost.
また、河川、湖沼等は、天候、干満等により地表面からの高さが大きく変化するため、建築物の変化を検出する際の誤検出の大きな要因となっている。 In addition, rivers, lakes, and the like greatly change the height from the ground surface due to weather, tidal conditions, and the like, which is a major cause of erroneous detection when detecting changes in buildings.
本発明は、上記実状に鑑みてなされたものであり、地図上の建築物の変化をより高精度に検出することができる建築物変化検出装置等を提供することを目的とする。 This invention is made | formed in view of the said actual condition, and it aims at providing the building change detection apparatus etc. which can detect the change of the building on a map with higher precision.
上記目的を達成するため、本発明の第1の観点に係る建築物変化検出装置は、
第1の時点と、前記第1の時点より後の第2の時点と、の間における地図上の所定の領域の建築物の変化を検出する建築物変化検出装置であって、
前記第1の時点において前記所定の領域を撮影した第1の画像データを取得する第1画像データ取得手段と、
前記第2の時点において前記所定の領域を撮影した第2の画像データを取得する第2画像データ取得手段と、
前記第1の画像データと前記第2の画像データとを比較して、前記所定の領域における建築物を含む地物の変化を検出する地物変化検出手段と、
前記所定の領域の中において、建築物が存在しない建築物非存在領域を特定する建築物非存在領域特定手段と、
前記所定の領域から前記建築物非存在領域を除外した領域において前記地物変化検出手段により変化が検出された地物を、前記所定の領域において変化した建築物とすることにより、前記所定の領域の建築物の変化を検出する建築物変化検出手段と、を備え、
前記地物変化検出手段は、地物の変化として、地物の滅失を検出する地物滅失検出手段と、地物の変化として、地物の新設を検出する地物新設検出手段と、を有し、
前記建築物非存在領域特定手段は、前記第1の画像データを用いて、前記第1の時点における前記所定の領域の中の樹木が存在する樹木領域である第1の樹木領域を前記建築物非存在領域として特定する第1樹木領域特定手段と、前記第2の画像データを用いて、前記第2の時点における前記所定の領域の中の樹木が存在する樹木領域である第2の樹木領域を前記建築物非存在領域として特定する第2樹木領域特定手段と、を有し、
前記建築物変化検出手段は、
前記所定の領域から前記第1の樹木領域を除外した領域において前記地物滅失検出手段により滅失が検出された地物を、前記所定の領域において滅失した建築物とすることにより、前記所定の領域の建築物の滅失を検出する建築物滅失検出手段と、
前記所定の領域から前記第2の樹木領域を除外した領域において前記地物新設検出手段により新設が検出された地物を、前記所定の領域において新設した建築物とすることにより、前記所定の領域の建築物の新設を検出する建築物新設検出手段と、
前記建築物滅失検出手段による建築物の滅失の検出と、前記建築物新設検出手段による建築物の新設の検出と、を組み合わせて、前記所定の領域の建築物の新設及び滅失を含む変化を検出する手段と、を有する、
ことを特徴とする。
In order to achieve the above object, a building change detection device according to the first aspect of the present invention provides:
A building change detection device for detecting a change in a building in a predetermined area on a map between a first time point and a second time point after the first time point,
First image data acquisition means for acquiring first image data obtained by photographing the predetermined area at the first time point;
Second image data acquisition means for acquiring second image data obtained by photographing the predetermined area at the second time point;
A feature change detecting means for comparing the first image data with the second image data and detecting a change in a feature including a building in the predetermined area;
In the predetermined area, a building non-existing area specifying means for specifying a building non-existing area where no building exists,
By changing the feature detected by the feature change detection means in the region excluding the building non-existing region from the predetermined region to the building changed in the predetermined region, the predetermined region And a building change detecting means for detecting a change in the building .
The feature change detection means includes a feature loss detection means for detecting the loss of a feature as a feature change, and a feature new detection means for detecting a new feature as a feature change. And
The building non-existing area specifying means uses the first image data to determine a first tree area that is a tree area in which a tree in the predetermined area at the first time point exists as the building. A second tree region that is a tree region in which a tree in the predetermined region at the second time point exists by using first tree region specifying means for specifying as a non-existing region and the second image data. And a second tree area specifying means for specifying as a building non-existing area,
The building change detecting means is
The predetermined region is obtained by setting a feature whose loss has been detected by the feature loss detection means in a region excluding the first tree region from the predetermined region as a building lost in the predetermined region. Building loss detection means for detecting the loss of buildings in
In the area excluding the second tree area from the predetermined area, a feature newly detected by the new feature detection means is a building newly established in the predetermined area, thereby the predetermined area. A new building detection means for detecting the new construction of the building,
A combination of the detection of building loss by the building loss detecting means and the detection of new building by the new building detecting means is combined to detect changes including new construction and loss of buildings in the predetermined area. And means for
It is characterized by that.
また、本発明の第2の観点に係る建築物変化検出方法は、
第1の時点と、前記第1の時点より後の第2の時点と、の間における地図上の所定の領域の建築物の変化を検出する建築物変化検出方法であって、
前記第1の時点において前記所定の領域を撮影した第1の画像データと、前記第2の時点において前記所定の領域を撮影した第2の画像データと、を比較して、前記所定の領域における建築物を含む地物の変化を検出する地物変化検出手順と、
前記所定の領域の中において、建築物が存在しない建築物非存在領域を特定する建築物非存在領域特定手順と、
前記所定の領域から前記建築物非存在領域を除外した領域において、前記地物変化検出手順により変化が検出された地物を抽出し、該抽出した地物を前記所定の領域において変化した建築物とみなすことにより、前記所定の領域の建築物の変化を検出する建築物変化検出手順と、を備え、
前記地物変化検出手順は、地物の変化として、地物の滅失を検出する地物滅失検出手順と、地物の変化として、地物の新設を検出する地物新設検出手順と、を有し、
前記建築物非存在領域特定手順は、前記第1の画像データを用いて、前記第1の時点における前記所定の領域の中の樹木が存在する樹木領域である第1の樹木領域を前記建築物非存在領域として特定する第1樹木領域特定手順と、前記第2の画像データを用いて、前記第2の時点における前記所定の領域の中の樹木が存在する樹木領域である第2の樹木領域を前記建築物非存在領域として特定する第2樹木領域特定手順と、を有し、
前記建築物変化検出手順は、
前記所定の領域から前記第1の樹木領域を除外した領域において前記地物滅失検出手順により滅失が検出された地物を、前記所定の領域において滅失した建築物とすることにより、前記所定の領域の建築物の滅失を検出する建築物滅失検出手順と、
前記所定の領域から前記第2の樹木領域を除外した領域において前記地物新設検出手順により新設が検出された地物を、前記所定の領域において新設した建築物とすることにより、前記所定の領域の建築物の新設を検出する建築物新設検出手順と、
前記建築物滅失検出手順による建築物の滅失の検出と、前記建築物新設検出手順による建築物の新設の検出と、を組み合わせて、前記所定の領域の建築物の新設及び滅失を含む変化を検出する手順と、を有する、
ことを特徴とする。
In addition, the building change detection method according to the second aspect of the present invention includes:
A building change detection method for detecting a change in a building in a predetermined area on a map between a first time point and a second time point after the first time point,
The first image data obtained by photographing the predetermined area at the first time point is compared with the second image data obtained by photographing the predetermined area at the second time point. A feature change detection procedure for detecting a change in a feature including a building;
In the predetermined area, a building non-existing area specifying procedure for specifying a building non-existing area where no building exists,
In the region excluding the building non-existing region from the predetermined region, the feature whose change is detected by the feature change detection procedure is extracted, and the extracted feature is changed in the predetermined region. And a building change detection procedure for detecting a change in the building in the predetermined area ,
The feature change detection procedure includes a feature loss detection procedure for detecting a feature loss as a feature change, and a feature new detection procedure for detecting a new feature as a feature change. And
The building non-existing area specifying procedure uses the first image data to determine a first tree area, which is a tree area in which trees in the predetermined area at the first time point exist, as the building. A second tree region that is a tree region in which a tree in the predetermined region at the second time point exists by using the first tree region specifying procedure for specifying as a non-existing region and the second image data And a second tree area specifying procedure for specifying as a building non-existing area,
The building change detection procedure includes:
In the area excluding the first tree area from the predetermined area, the feature whose loss has been detected by the feature loss detection procedure is a building that has been lost in the predetermined area. A building loss detection procedure for detecting the loss of buildings in
In the area where the second tree area is excluded from the predetermined area, the feature that has been detected by the new feature detection procedure is a building newly established in the predetermined area. A new building detection procedure for detecting a new building of
A combination of the detection of building loss by the building loss detection procedure and the detection of new building by the new building detection procedure is used to detect changes including new construction and loss of buildings in the predetermined area. And a procedure to
It is characterized by that.
また、本発明の第3の観点に係るプログラムは、
第1の時点と、前記第1の時点より後の第2の時点と、の間における地図上の所定の領域の建築物の変化を検出するためのプログラムであって、
コンピュータを、
前記第1の時点において前記所定の領域を撮影した第1の画像データを取得する第1画像データ取得手段、
前記第2の時点において前記所定の領域を撮影した第2の画像データを取得する第2画像データ取得手段、
前記第1の画像データと前記第2の画像データとを比較して、前記所定の領域における建築物を含む地物の変化を検出する地物変化検出手段、
前記所定の領域の中において、建築物が存在しない建築物非存在領域を特定する建築物非存在領域特定手段、
前記所定の領域から前記建築物非存在領域を除外した領域において前記地物変化検出手段により変化が検出された地物を、前記所定の領域において変化した建築物とすることにより、前記所定の領域の建築物の変化を検出する建築物変化検出手段、として機能させ、
前記地物変化検出手段は、地物の変化として、地物の滅失を検出する地物滅失検出手段と、地物の変化として、地物の新設を検出する地物新設検出手段と、を有し、
前記建築物非存在領域特定手段は、前記第1の画像データを用いて、前記第1の時点における前記所定の領域の中の樹木が存在する樹木領域である第1の樹木領域を前記建築物非存在領域として特定する第1樹木領域特定手段と、前記第2の画像データを用いて、前記第2の時点における前記所定の領域の中の樹木が存在する樹木領域である第2の樹木領域を前記建築物非存在領域として特定する第2樹木領域特定手段と、を有し、
前記建築物変化検出手段は、
前記所定の領域から前記第1の樹木領域を除外した領域において前記地物滅失検出手段により滅失が検出された地物を、前記所定の領域において滅失した建築物とすることにより、前記所定の領域の建築物の滅失を検出する建築物滅失検出手段と、
前記所定の領域から前記第2の樹木領域を除外した領域において前記地物新設検出手段により新設が検出された地物を、前記所定の領域において新設した建築物とすることにより、前記所定の領域の建築物の新設を検出する建築物新設検出手段と、
前記建築物滅失検出手段による建築物の滅失の検出と、前記建築物新設検出手段による建築物の新設の検出と、を組み合わせて、前記所定の領域の建築物の新設及び滅失を含む変化を検出する手段と、を有する、
ことを特徴とする。
A program according to the third aspect of the present invention is:
A program for detecting a change in a building in a predetermined area on a map between a first time point and a second time point after the first time point,
Computer
First image data acquisition means for acquiring first image data obtained by photographing the predetermined area at the first time point;
Second image data acquisition means for acquiring second image data obtained by photographing the predetermined area at the second time point;
A feature change detecting means for comparing the first image data with the second image data and detecting a change in a feature including a building in the predetermined area;
In the predetermined area, a building non-existing area specifying means for specifying a building non-existing area where no building exists,
By changing the feature detected by the feature change detection means in the region excluding the building non-existing region from the predetermined region to the building changed in the predetermined region, the predetermined region Function as a building change detection means, which detects changes in buildings ,
The feature change detection means includes a feature loss detection means for detecting the loss of a feature as a feature change, and a feature new detection means for detecting a new feature as a feature change. And
The building non-existing area specifying means uses the first image data to determine a first tree area that is a tree area in which a tree in the predetermined area at the first time point exists as the building. A second tree region that is a tree region in which a tree in the predetermined region at the second time point exists by using first tree region specifying means for specifying as a non-existing region and the second image data. And a second tree area specifying means for specifying as a building non-existing area,
The building change detecting means is
The predetermined region is obtained by setting a feature whose loss has been detected by the feature loss detection means in a region excluding the first tree region from the predetermined region as a building lost in the predetermined region. Building loss detection means for detecting the loss of buildings in
In the area excluding the second tree area from the predetermined area, a feature newly detected by the new feature detection means is a building newly established in the predetermined area, thereby the predetermined area. A new building detection means for detecting the new construction of the building,
A combination of the detection of building loss by the building loss detecting means and the detection of new building by the new building detecting means is combined to detect changes including new construction and loss of buildings in the predetermined area. And means for
It is characterized by that.
本発明によれば、地図上の建築物の変化をより高精度に検出することができる。 According to the present invention, a change in a building on a map can be detected with higher accuracy.
以下、本発明の実施形態を図面を参照しながら詳細に説明する。
なお、図中の同一部分又は相当部分には同一の符号を付し、その説明は繰り返さない。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
In addition, the same code | symbol is attached | subjected to the same part in a figure, or an equivalent part, and the description is not repeated.
[第1の実施形態]
本発明の第1の実施形態では、任意の第1の時点と、その後の第2の時点と、の間における地図上の所定の領域の建築物の変化を検出する建築物変化検出装置について説明する。
なお、第1の時点と第2の時点とは異なる日時であれば良いが、以下では、第1の時点と第2の時点との間を、旧年度とその1年後の新年度との間の1年間とする場合を例にとり、建築物変化検出装置について説明する。
[First Embodiment]
1st Embodiment of this invention demonstrates the building change detection apparatus which detects the change of the building of the predetermined area | region on the map between arbitrary 1st time points and subsequent 2nd time points. To do.
It should be noted that the first time point and the second time point may be different dates, but in the following, between the first time point and the second time point, the old year and the new year one year later The building change detection apparatus will be described by taking the case of a year as an example.
図1は、本発明の第1の実施形態に係る建築物変化検出装置1の構成例を概略的に示すブロック図である。
図1に示すように、建築物変化検出装置1は、旧年度画像データ取得部10と、新年度画像データ取得部20と、地物変化検出部30と、建築物非存在領域特定部40と、建築物変化検出部50と、を備える。
FIG. 1 is a block diagram schematically showing a configuration example of a building
As shown in FIG. 1, the building
旧年度画像データ取得部10は、旧年度の所定の日時(以下、旧年度時点と称する)において、建築物の変化を検出する対象とする所定の領域(以下、検出対象領域と称する)を撮影した画像データ(以下、旧年度画像データ)を取得する。
具体的には、旧年度画像データ取得部10は、検出対象領域を上空から撮影した視差のある2枚の航空写真の画像データを取得する。この2枚の航空写真は、後の処理にて、地表上に存在する建築物、樹木、道路、河川、湖沼等を含む地物の高さを、ステレオ写真測量により測定するために用いられる。
The previous year image
Specifically, the previous year image
新年度画像データ取得部20は、旧年度時点から約1年後の新年度の所定の日時(以下、新年度時点と称する)において、旧年度画像データと同一の検出対象領域を撮影した画像データ(以下、新年度画像データと称する)を取得する。
新年度画像データ取得部20も、旧年度画像データ取得部10と同様に、検出対象領域を上空から撮影した視差のある2枚の航空写真の画像データを取得する。
The new-year image
Similarly to the old year image
地物変化検出部30は、旧年度画像データと新年度画像データとを比較して、検出対象領域における地物の変化を検出する。
The feature
具体的には、地物変化検出部30は、まず、旧年度画像データ取得部10が取得した視差のある2枚の航空写真の旧年度画像データから、ステレオ写真測量により、旧年度時点における検出対象領域の地物を含む地表面の高さを求める。次に、地物変化検出部30は、求めた地物を含む地表面の高さから、地表面の標高を差し引くことにより、地表面を基準とした地物の高さを求める。なお、検出対象領域の地表面の標高データは、例えば、建築物変化検出装置1の中に予め記憶されている。このようにして、地物変化検出部30は、検出対象領域の全地点における旧年度時点での地表上の地物の高さを求める。
Specifically, the feature
また、地物変化検出部30は、新年度画像データ取得部20が取得した視差のある2枚の航空写真の新年度画像データを用いて、上述した旧年度画像データを用いた処理と同様の処理を行うことにより、検出対象領域の全地点における新年度時点での地表上の地物の高さを求める。
In addition, the feature
続いて、地物変化検出部30は、検出対象領域の全地点において、旧年度時点での地物の高さと新年度時点での地物の高さとを比較して、地物の変化を検出する。
Subsequently, the feature
例えば、検出対象領域内のある地点において、旧年度時点では地物が無く、つまり地物の高さが0であったが、新年度時点では地物の高さが例えば8mである場合には、地物変化検出部30は、その地点に地物が新設されたことを検出する。また、旧年度時点から新年度時点にかけて、地物の高さが例えば4mから8mに高くなっている場合には、その地点に地物が一部新設されたことを検出する。なお、以下では、新設に、一部新設を含めるものとする。
For example, if there is no feature at the point in the detection target area at the time of the old year, that is, the height of the feature is 0, but the height of the feature is 8 m at the time of the new year, for example. The feature
また、例えば、検出対象領域内のある地点において、旧年度時点では地物の高さが例えば8mであったが、新年度時点では地物の高さが0である場合には、地物変化検出部30は、その地点で地物が滅失したことを検出する。また、旧年度時点から新年度時点にかけて、地物の高さが例えば8mから4mに低くなっている場合には、その地点で地物が一部滅失したことを検出する。なお、以下では、滅失に、一部滅失を含めるものとする。
Also, for example, at a certain point in the detection target area, if the height of the feature was 8 m at the time of the old year, but the feature height is 0 at the time of the new year, the feature change The
このようにして、地物変化検出部30は、2つの異なる時期における検出対象領域内の高さの変化点を抽出することで、地物の新設、滅失等の変化が生じた場所を検出する。
地物変化検出部30は、検出した結果に基づき、図2に示すような、検出対象領域内において地物の変化が検出された場所を示す地物変化検出マップ101を作成する。なお、地物変化検出マップ101の中で、実線で囲まれた場所が地物の新設が検出された場所であり、破線で囲まれた場所が地物の滅失が検出された場所である。
In this manner, the feature
Based on the detection result, the feature
建築物非存在領域特定部40は、検出対象領域の中において、建築物が存在しない建築物非存在領域を特定する。
本実施形態に係る建築物検出装置1は、地表上の地物の中の、特に建築物の変化を検出する装置である。そのため、建築物以外の地物の変化の検出を除外する必要がある。
The building non-existing
The
ところで、地表上の地物には、建築物、樹木、道路、河川、湖沼等が含まる。そして、それらの場所では何れも高さが変化する。例えば、建築物は、新設(新築)、滅失等により高さが変化する。一方、樹木は、成長、剪定、伐採等により高さが変化する。また、道路は、道路上の車両の存在により高さが変化する。また、河川、湖沼等は、天候、干満等により高さが変化する。 By the way, the features on the surface include buildings, trees, roads, rivers, lakes and the like. And the height changes in those places. For example, the height of a building changes due to new construction (new construction), destruction, or the like. On the other hand, the height of trees changes due to growth, pruning, cutting and the like. The height of the road changes depending on the presence of vehicles on the road. In addition, the height of rivers, lakes, etc. changes depending on the weather, tidal range, and the like.
そのため、高さの情報に基づき、建築物の変化を検出する場合には、建築物以外の地物の高さの変化の検出を除外する必要がある。
そこで、建築物非存在領域特定部40は、検出対象領域の中から、建築物が存在しないことが明らかな領域である建築物非存在領域を除外するために、そのような建築物非存在領域を特定する。
Therefore, when detecting a change in a building based on height information, it is necessary to exclude detection of a change in the height of a feature other than the building.
Therefore, the building non-existing
ここで、樹木、道路、河川、湖沼等の場所には建築物は存在しないため、建築物非存在領域には、樹木、道路、河川、湖沼等の場所が含まれる。 Here, since buildings do not exist in places such as trees, roads, rivers, lakes, and the like, places where trees, roads, rivers, lakes, and the like are included are included in the building nonexistence region.
建築物非存在領域特定部40は、建築物非存在領域を、例えば、樹木(森林)、道路、河川、湖沼等の位置を示す地図データから特定する。なお、この場合、図2に示すような検出対象領域の地図データ102が、例えば、建築物変化検出装置1の中に予め記憶されている。
また、建築物非存在領域特定部40は、検出対象領域を撮影した画像データを画像処理して、検出対象領域内の樹木、道路、河川、湖沼等の場所を特定することにより、建築物非存在領域を特定するようにしても良い。
The building non-existing
Further, the building non-existing
建築物非存在領域特定部40は、特定した建築物非存在領域に基づき、図2に示すような、検出対象領域の中における建築物非存在領域の位置を示す変化検出用除外パターン103を作成する。なお、変化検出用除外パターン103の中で、塗りつぶされている領域が建築物非存在領域である。
The building nonexisting
建築物変化検出部50は、検出対象領域から建築物非存在領域を除外した領域において地物変化検出部30により変化が検出された地物を、検出対象領域において変化した建築物とすることにより、検出対象領域の建築物の変化を検出する。
The building
具体的には、建築物変化検出部50は、地物変化検出部30が作成した地物変化検出マップ101と、建築物非存在領域特定部40が作成した変化検出用除外パターン103と、を重ね合わせて、図2に示すようなパターン適用マップ104を作成し、地物変化検出マップ101に示されている地物の変化が検出された場所から、変化検出用除外パターン103に示されている建築物非存在領域に含まれる場所を除外する。このようにして、建築物変化検出部50は、図2に示すような、検出対象領域内において建築物の変化が検出された場所を示す建築物変化検出マップ105を作成する。
Specifically, the building
図2は、建築物変化検出マップ105の作成過程を説明するための図である。
地物変化検出部30は、検出対象領域内において地物の変化が検出された場所を示す地物変化検出マップ101を作成する。地図データ102には、検出対象領域内の地図上の地物の位置が示されている。建築物非存在領域特定部40は、地図データ102に基づき、検出対象領域の中における建築物非存在領域の位置を示す変化検出用除外パターン103を作成する。
FIG. 2 is a diagram for explaining the creation process of the building
The feature
建築物変化検出部50は、地物変化検出マップ101と変化検出用除外パターン103とを重ね合わせて、地物変化検出マップ101を変化検出用除外パターン103でマスクしたパターン適用マップ104を作成する。そして、建築物変化検出部50は、パターン適用マップ104に基づき、地物変化検出マップ101内の地物の変化検出場所から変化検出用除外パターン103で示される建築物非存在領域以外の変化検出場所を抽出することにより、建築物の変化検出場所を示す建築物変化検出マップ105を作成する。
The building
建築物変化検出部50は、作成した建築物変化検出マップ105を、建築物の変化の検出結果として、出力する。
なお、建築物の変化の検出結果は、マップ形式でなく、建築物の変化が検出された場所の位置情報を緯度及び経度等の情報で示す形式であっても良い。
The building
It should be noted that the detection result of the change in the building may not be in a map format, but may be in a format indicating position information of a place where the change in the building is detected by information such as latitude and longitude.
また、上記実施形態においては、検出対象領域内の地物の変化を検出してから、建築物非存在領域内で検出された変化を除外したが、検出対象領域から建築物非存在領域を除外してから、除外済みの領域内の地物の変化を検出することにより、建築物の変化を検出するようにしても良い。 Moreover, in the said embodiment, after detecting the change of the feature in a detection object area | region, the change detected in the building non-existence area | region was excluded, but a building non-existence area | region is excluded from a detection object area | region. Then, the change of the building may be detected by detecting the change of the feature in the excluded area.
以上説明したように、本実施形態に係る建築物変化検出装置においては、建築物以外の地物の変化が検出される建築物非存在領域を、検出対象領域から除外することにより、検出対象領域内の建築物の変化を検出する。
従って、本実施形態に係る建築物変化検出装置によれば、建築物以外の地物の変化を建築物の変化として検出する誤検出の発生率を抑えることができ、建築物の変化を高精度に検出することができる。
As described above, in the building change detection device according to the present embodiment, the detection target region is excluded by excluding the building non-existing region where the change of the feature other than the building is detected from the detection target region. Detect changes in the building.
Therefore, according to the building change detection apparatus according to the present embodiment, it is possible to suppress the occurrence rate of false detections that detect changes in features other than buildings as changes in buildings, and to accurately detect changes in buildings. Can be detected.
図3は、本実施形態に係る建築物変化検出装置1の物理的な構成例を概略的に示すブロック図である。
本実施形態に係る建築物変化検出装置1は、一般的なコンピュータ装置と同様のハードウェア構成によって実現することができ、CPU(Central Processeing Unit)111、主記憶部112、出力部113、入力部114、インタフェース部115、補助記憶部116、及びシステムバス117から構成される。主記憶部112、出力部113、入力部114、インタフェース部115、及び補助記憶部116はいずれもシステムバス117を介してCPU111に接続されている。
FIG. 3 is a block diagram schematically illustrating a physical configuration example of the building
The building
CPU111は、補助記憶部116に記憶されているプログラムに従って、上述した建築物の変化を検出するための建築物変化検出処理を実行する。
主記憶部112は、RAM(Random Access Memory)等のメインメモリであり、データの作業領域やデータの一時退避領域に用いられる。
CPU111 performs the building change detection process for detecting the change of the building mentioned above according to the program memorized by
The
出力部113は、ディスプレイやプリンタ、スピーカ等を含み、建築物変化検出装置1における建築物変化検出処理の処理結果を出力する。例えば、出力部113は、処理結果として、建築物変化検出部50により作成された建築物変化検出マップ105を出力する。
The
入力部114は、キーボードやマウス等から構成され、オペレータの指示を入力する。
インタフェース部115は、周辺機器と接続され、周辺機器との間でデータの送受信を行う。例えば、インタフェース部115が、画像データの撮影装置と接続され、撮影装置から画像データを受信することにより、建築物変化検出装置1が旧年度画像データ及び新年度画像データを取得する。
The
The
補助記憶部116は、ROM(Read Only Memory)、磁気ディスク、半導体メモリ等の不揮発性メモリから構成され、建築物変化検出処理をCPU111に行わせるためのプログラム及びデータを予め記憶する。また、補助記憶部116は、CPU111の指示に従って、プログラム及びデータをCPU111に供給し、更に、CPU111から供給されるデータを記憶する。
例えば、補助記憶部116は、検出対象領域の地表面の標高データ、検出対象領域の地図データ102等を記憶する。
The
For example, the
図1に示した旧年度画像データ取得部10、新年度画像データ取得部20、地物変化検出部30、建築物非存在領域特定部40、建築物変化検出部50の各部の機能は、CPU111が、補助記憶部116に記憶されている建築物変化検出処理用のプログラムを主記憶部112にロードして実行し、図3に示した各部を制御することにより、ソフトウェア的に実現される。
なお、図1に示した各部を、それらの機能を実現する専用回路を組み込んだLSI(Large Scale Integration)等のハードウェア部品により、ハードウェア的に実現しても良い。
The functions of each part of the old-year image
1 may be realized by hardware using hardware components such as LSI (Large Scale Integration) incorporating a dedicated circuit for realizing these functions.
図4は、建築物変化検出処理の一例を示すフローチャートである。
この処理は、建築物変化検出装置1において、CPU111がプログラムに従って、システムバス117を介して、主記憶部112、出力部113、入力部114、インタフェース部115、補助記憶部116等を制御することにより実行される。
FIG. 4 is a flowchart illustrating an example of the building change detection process.
In this process, in the building
建築物変化検出処理が開始する、まず、建築物の変化の検出対象領域を撮影した旧年度画像データと新年度画像データとを比較して、検出対象領域における建築物を含む地物の変化を検出する(ステップS11)。 The building change detection process starts. First, compare the image data of the previous year and the image data of the new year that captured the area to be detected for changes in the building. It detects (step S11).
具体的には、建築物変化検出装置1は、例えば、インタフェース部115に接続された撮影装置から旧年度画像データと新年度画像データとを取り込み、補助記憶部116に記憶しておく。建築物変化検出装置1は、補助記憶部116に記憶されている旧年度画像データと新年度画像データとをデジタル画像処理により比較し、旧年度画像データと新年度画像データとの間の違いに基づき、検出対象領域内の地物の変化を検出する。建築物変化検出装置1は、この検出に基づき、変化が検出された地物の位置情報を有する地物変化検出マップ101を作成する。
Specifically, the building
次に、建築物変化検出装置1は、検出対象領域の中において、建築物が存在しない建築物非存在領域を特定する(ステップS12)。
Next, the building
具体的には、建築物変化検出装置1は、検出対象領域内の樹木、道路、河川、湖沼等の位置情報を有する地図データ102を補助記憶部116に記憶しておく。建築物変化検出装置1は、地図データ102に基づき、建築物が存在しない位置である樹木、道路、河川、湖沼等の位置を建築物非存在領域として特定する。建築物変化検出装置1は、検出対象領域の中における建築物非存在領域の位置情報を有する変化検出用除外パターン103を作成する。
Specifically, the building
なお、建築物非存在領域は、地図データ102からでなく、旧年度画像データ、新年度画像データ等の検出対象領域を撮影した画像データから特定するようにしても良い。
In addition, you may make it specify a building non-existence area | region not from the
次に、建築物変化検出装置1は、検出対象領域からステップS12で特定された建築物非存在領域を除外した領域において、ステップS11で変化が検出された地物を抽出し、抽出された地物を検出対象領域において変化した建築物とみなすことにより、検出対象領域の建築物の変化を検出し(ステップS13)、この建築物変化検出処理を終了する。
Next, the building
具体的には、建築物変化検出装置1は、地物変化検出マップ101と変化検出用除外パターン103とを重ね合わせたパターン適用マップ104を作成する。建築物変化検出装置1は、パターン適用マップ104上の変化検出用除外パターン103でマスクされていない領域において、地物の変化が検出されている位置を抽出することにより、検出対象領域内において建築物の変化が検出された位置情報を有する建築物変化検出マップ105を作成する。
Specifically, the building
なお、上記建築物変化検出処理では、検出対象領域内の地物の変化を検出してから、建築物非存在領域を特定し、建築物非存在領域内で検出された変化を除外した。しかしながら、まず、建築物非存在領域を特定し、検出対象領域から建築物非存在領域を除外した後に、除外済みの領域内の地物の変化を検出することにより、建築物の変化を検出するようにしても良い。 In the building change detection process, a change in a feature in the detection target area is detected, a building non-existing area is specified, and a change detected in the building non-existing area is excluded. However, first, a building non-existing area is specified, and after a building non-existing area is excluded from the detection target area, a change in the building is detected by detecting a change in the feature in the excluded area. You may do it.
[第2の実施形態]
次に、本発明の第2の実施形態として、図1に示した建築物非存在領域特定部40で特定される建築物非存在領域を、地物の種類毎に分けて特定する場合について説明する。
[Second Embodiment]
Next, as a second embodiment of the present invention, a case where the building non-existing area specified by the building non-existing
地物のうち、樹木は、成長するものであり、その剪定、伐採、植樹等も比較的容易であるため、その存在場所が地図データ上に正確に示されていない可能性がある。
一方で、道路、河川、湖沼等は、存在する場所が移動する可能性は低く、その存在場所は地図データ上に比較的正確に示されている。
そこで、本実施形態では、建築物以外の地物を、樹木と、樹木以外の道路、河川、湖沼等を含む地物と、に分ける場合について説明する。
Among the features, trees grow, and their pruning, cutting, and tree planting are relatively easy, so their location may not be accurately shown on the map data.
On the other hand, roads, rivers, lakes, and the like are unlikely to move, and the locations are relatively accurately shown on the map data.
Therefore, in the present embodiment, a case will be described in which features other than buildings are divided into trees and features including roads, rivers, lakes, and the like other than trees.
図5は、本発明の第2の実施形態に係る建築物変化検出装置1の構成例を概略的に示すブロック図である。
図5に示す第2の実施形態に係る建築物変化検出装置1は、建築物非存在領域特定部40に、樹木領域特定部201と地図データ取得部301と建築物不変領域特定部302とが含まれている点で、第1の実施形態に係る建築物変化検出装置1と異なる。
FIG. 5 is a block diagram schematically showing a configuration example of the building
In the building
樹木領域特定部201には、旧年度画像データ及び新年度画像データが入力される。樹木領域特定部201は、旧年度画像データ及び新年度画像データの少なくとも1つに基づき、検出対象領域の中における、樹木が存在する樹木領域を、建築物非存在領域として特定する。
The tree
具体的には、樹木領域特定部201は、検出対象領域を撮影した画像データを画像処理して、検出対象領域内の樹木が存在する樹木領域を特定し、検出対象領域の中における樹木領域の位置を示す樹木領域除外パターンを作成する。
Specifically, the tree
樹木領域は、短期間のうちに、樹木が伐採されてその場所に建築物が新設されるような場合も考えられる。
一方で、道路、河川、湖沼等が存在する領域は、短期間のうちにその存在が変化する可能性は低く、また、それらの領域上に建築物が存在する可能性も低い。
そこで、以下、道路、河川、湖沼等の領域を、建築物の変化が発生しない建築物不変領域と称する。
In the tree area, there may be a case where a tree is cut down and a building is newly constructed in that place within a short period of time.
On the other hand, areas where roads, rivers, lakes, and the like exist are unlikely to change in a short period of time, and the possibility that buildings exist on those areas is low.
Therefore, hereinafter, areas such as roads, rivers, lakes and marshes are referred to as building invariant areas in which no change in the building occurs.
地図データ取得部301は、検出対象領域の地図データを取得する。
建築物不変領域特定部302は、地図データ取得部301が取得した地図データに基づき、検出対象領域の中における、建築物の変化が発生しない道路、河川、及び湖沼を含む建築物不変領域を、前記建築物非存在領域として特定する。
The map data acquisition unit 301 acquires map data of the detection target area.
The building invariant
具体的には、建築物不変領域特定部302は、建築物不変領域を、道路、河川、湖沼等の位置を示す地図データから特定し、検出対象領域の中における建築物不変領域の位置を示す建築物不変領域除外パターンを作成する。
Specifically, the building invariant
建築物変化検出部50は、樹木領域特定部201が作成した樹木領域除外パターンと、建築物不変領域特定部302が作成した建築物不変領域除外パターンと、を取得し、これらを組み合わせて、樹木領域と建築物不変領域とを含む建築物非存在領域の位置を示す第1の実施形態で説明した図2の変化検出用除外パターン103を作成する。
The building
建築物変化検出部50は、第1の実施形態と同様に、変化検出用除外パターン103を用いて、検出対象領域から建築物非存在領域を除外した領域において地物変化検出部30により変化が検出された地物を、検出対象領域において変化した建築物とすることにより、検出対象領域の建築物の変化を検出する。
As in the first embodiment, the building
第2の実施形態においては、画像データに基づき樹木領域を特定し、特定した樹木領域を検出対象領域から除外することにより、検出対象領域内の建築物の変化を検出する。
従って、本実施形態によれば、位置変化が比較的大きい樹木の影響を効率よく排除して、建築物の変化を高精度に検出することができる。
In the second embodiment, a tree region is specified based on image data, and a change in a building in the detection target region is detected by excluding the specified tree region from the detection target region.
Therefore, according to the present embodiment, it is possible to efficiently eliminate the influence of trees having a relatively large change in position and detect a change in the building with high accuracy.
また、第2の実施形態においては、地図データに基づき道路、河川、及び湖沼を含む建築物不変領域を特定し、特定した建築物不変領域を検出対象領域から除外することにより、検出対象領域内の建築物の変化を検出する。
従って、本実施形態によれば、位置変化が比較的少ない道路、河川、湖沼等の影響を効率よく排除して、建築物の変化を高精度に検出することができる。
In the second embodiment, a building invariant region including roads, rivers, and lakes is specified based on map data, and the specified building invariant region is excluded from the detection target region. Detecting architectural changes.
Therefore, according to the present embodiment, it is possible to efficiently eliminate the influence of roads, rivers, lakes and the like that have relatively little change in position, and to detect changes in buildings with high accuracy.
[第3の実施形態]
建築物の変化を検出する際の樹木の影響を考えた場合、次にような態様が考えられる。
1.旧年度画像データでは樹木領域であったが、新年度データでは樹木が伐採されてその場所に建築物が新設されている。
2.旧年度画像データでは建築物が存在していたが、新年度データでは建築物が滅失してその場所に樹木が植えられ樹木領域となっている。
[Third Embodiment]
Considering the influence of trees when detecting changes in buildings, the following modes are possible.
1. In the previous year's image data, it was a tree area, but in the new year's data, a tree was cut down and a new building was built there.
2. Buildings existed in the previous year's image data, but in the new year's data, the buildings were lost and trees were planted there to form a tree area.
そこで、樹木領域の様々な変化態様を考慮して建築物の変化を検出する建築物変化検出装置1を、本発明の第3の実施形態として説明する。
なお、第3の実施形態では、理解の容易のために、樹木以外の道路、河川、湖沼等の地物の影響についての説明は省略する。そのため、第3の実施形態の説明に用いる図においては、第2の実施形態で説明した図5の地図データ取得部301及び建築物不変領域特定部302は図示しない。しかしながら、当然に、第3の実施形態に係る建築物変化検出装置1に地図データ取得部301及び建築物不変領域特定部302を付加しても良い。
Then, the building
In the third embodiment, for easy understanding, description of the influence of features other than trees, such as roads, rivers, and lakes is omitted. Therefore, in the figure used for description of the third embodiment, the map data acquisition unit 301 and the building invariant
図6は、本発明の第3の実施形態に係る建築物変化検出装置1の構成例を概略的に示すブロック図である。
図6に示す第3の実施形態に係る建築物変化検出装置1は、図5に示した建築物非存在領域特定部40が、樹木領域特定部201に置き換わっている点で、第2の実施形態に係る建築物変化検出装置1と異なる。
FIG. 6 is a block diagram schematically showing a configuration example of the building
The building
また、第3の実施形態に係る建築物変化検出装置1においては、地物変化検出部30は、地物滅失検出部211と、地物新設検出部212と、を含む。また、樹木領域特手部201は、旧年度樹木領域特定部221と、新年度樹木領域特定部222と、を含む。また、建築物変化検出部50は、建築物滅失検出部231と、建築物新設検出部232と、検出組み合わせ部233と、を含む。
Further, in the building
更に、第3の実施形態においては、旧年度画像データは、検出対象領域がカラー撮影された旧年度カラー画像データと、赤外撮影された旧年度赤外画像データと、を含む。また、新年度画像データは、検出対象領域がカラー撮影された新年度カラー画像データと、赤外撮影された新年度赤外画像データと、を含む。
なお、本実施形態においては、赤外画像データとして、検出対象領域が近赤外撮影された近赤外画像データを用いる。
Furthermore, in the third embodiment, the previous year image data includes old year color image data in which the detection target area is color-captured and old year infrared image data in which infrared detection is performed. The new-year image data includes new-year color image data in which the detection target area is color-captured and new-year infrared image data in which infrared detection is performed.
In the present embodiment, near infrared image data obtained by photographing the detection target region in the near infrared region is used as the infrared image data.
旧年度カラー画像データは、旧年度画像データ取得部10と旧年度樹木領域特定部221とに入力される。旧年度赤外画像データは、旧年度樹木領域特定部221に入力される。
新旧年度カラー画像データは、新年度画像データ取得部20と新年度樹木領域特定部222とに入力される。新年度赤外画像データは、新年度樹木領域特定部222に入力される。
The previous year color image data is input to the old year image
The new and old year color image data is input to the new year image
地物滅失検出部211は、地物の変化として、地物の滅失を検出する。
具体的には、地物滅失検出部211は、旧年度カラー画像データと新年度カラー画像データとを比較して、地物の変化のうち、地物の滅失のみを検出する。地物滅失検出部211は、検出した結果に基づき、図7に示すような、検出対象領域内において地物の滅失が検出された場所を示す地物滅失検出マップ241を作成する。なお、地物滅失検出マップ241の中で、破線で囲まれた場所が地物の滅失が検出された場所を示している。
The feature
Specifically, the feature
地物新設検出部212は、地物の変化として、地物の新設を検出する。
具体的には、地物新設検出部212は、旧年度カラー画像データと新年度カラー画像データとを比較して、地物の変化のうち、地物の新設のみを検出する。地物新設検出部212は、検出した結果に基づき、図8に示すような、検出対象領域内において地物の新設が検出された場所を示す地物新設検出マップ251を作成する。なお、地物新設検出マップ251の中で、実線で囲まれた場所が地物の新設が検出された場所を示している。
The new
Specifically, the new
旧年度樹木領域特定部221は、旧年度カラー画像データと旧年度赤外画像データとを用いて、旧年度時点における検出対象領域の中の樹木領域である旧年度樹木領域を特定する。
The old year tree
カラー画像データ及び赤外画像データに基づき、検出対象領域の中の樹木領域を特定するには、まず、赤外画像データから樹木の温度範囲に属している領域を抽出する。次に、カラー画像データから、樹木に多い緑色の補色である赤色の成分が、所定の閾値より少ない領域を抽出する。そして、赤外画像データ及びカラー画像データからそれぞれ抽出した領域の重なる領域を、樹木領域として特定する。 In order to specify a tree region in the detection target region based on the color image data and the infrared image data, first, a region belonging to the temperature range of the tree is extracted from the infrared image data. Next, an area is extracted from the color image data in which the red component, which is a complementary color of green often found in trees, is less than a predetermined threshold. Then, a region where the regions extracted from the infrared image data and the color image data respectively overlap is specified as a tree region.
旧年度樹木領域特定部221は、入力される旧年度赤外画像データ及び旧年度カラー画像データに基づき、検出対象領域の中の旧年度樹木領域と特定する。
旧年度樹木領域特定部221は、特定した旧年度樹木領域に基づき、検出対象領域の中における旧年度樹木領域の位置を示す旧年度樹木領域除外パターンを作成する。
The old year tree
The old year tree
ところで、旧年度時点で樹木領域であった場所は、その後に樹木が伐採されて、新年度時点では建築物が新設されていることがあり得る。その一方で、旧年度時点で樹木領域であった場所は、旧年度時点で建築物が存在していないことが明らかであるため、新年度時点で建築物が滅失することはあり得ない。そこで、旧年度樹木領域特定部221は、旧年度樹木領域除外パターンを、図7に示すような、旧年度樹木領域を建築物の滅失検出の対象から除外するため滅失検出用除外パターン242とする。なお、滅失検出用除外パターン242の中で、塗りつぶされている領域が旧年度樹木領域である。
By the way, the place which was a tree area at the time of the old fiscal year may have been cut down after that, and a building may be newly established at the time of the new fiscal year. On the other hand, since it is clear that there was no building in the tree year in the old year, the building cannot be lost in the new year. Therefore, the old-year tree
旧年度時点で樹木領域であった場所において、例え地物の滅失が検出されても、それは、建築物の滅失でないため、この滅失検出用除外パターン242を用いることにより、建築物以外の滅失を建築物の滅失であると誤検出することを防ぐことができる。
Even if the loss of a feature is detected in a place that was a tree area at the time of the previous year, it is not a loss of a building. Therefore, by using this loss
新年度樹木領域特定部222は、新年度カラー画像データと新年度赤外画像データとを用いて、新年度時点における検出対象領域の中の樹木領域である新年度樹木領域を特定する。
The new year tree
新年度樹木領域特定部222は、入力される新年度赤外画像データ及び新年度カラー画像データに基づき、旧年度樹木領域特定部221と同様な樹木領域の特定処理を行うことにより、検出対象領域の中の新年度樹木領域と特定する。
新年度樹木領域特定部222は、特定した新年度樹木領域に基づき、検出対象領域の中における新年度樹木領域の位置を示す新年度樹木領域除外パターンを作成する。
The new year tree
The new year tree
ところで、新年度時点で樹木領域である場所は、旧年度時点で存在していた建築物が滅失し、その後に植樹されていることがあり得る。その一方で、新年度時点で樹木領域である場所は、新年度時点で建築物が存在していないことが明らかであるため、新年度時点で建築物が新設されていることはあり得ない。そこで、新年度樹木領域特定部222は、新年度樹木領域除外パターンを、図8に示すような、新年度樹木領域を建築物の新設検出の対象から除外するため新設検出用除外パターン252とする。なお、新設検出用除外パターン252の中で、塗りつぶされている領域が新年度樹木領域である。
By the way, in the place that is a tree area at the time of the new fiscal year, the building that existed at the time of the old fiscal year may be lost and then planted. On the other hand, since it is clear that there is no building in the tree area at the time of the new year, there is no possibility that a building has been newly established at the time of the new year. Therefore, the new-year tree
新年度時点で樹木領域である場所において、例え地物の新設が検出されても、それは、建築物の新設でないため、この新設検出用除外パターン252を用いることにより、建築物以外の新設を建築物の新設であると誤検出することを防ぐことができる。
Even if a new feature is detected in a place that is a tree area as of the new fiscal year, it is not a new building, so this new
建築物滅失検出部231は、検出対象領域から旧年度樹木領域を除外した領域において地物滅失検出部211により滅失が検出された地物を、検出対象領域において滅失した建築物とすることにより、検出対象領域の建築物の滅失を検出する。
The building
具体的には、建築物滅失検出部231は、地物滅失検出部211が作成した地物滅失検出マップ241と、旧年度樹木領域特定部221が作成した滅失検出用除外パターン242と、を重ね合わせて、図7に示すようなパターン適用マップ243を作成し、地物滅失検出マップ241に示されている地物の滅失が検出された場所から、滅失検出用除外パターン242に示されている旧年度樹木領域に含まれる場所を除外する。このようにして、建築物滅失検出部231は、図7に示すような、検出対象領域内において建築物の滅失が検出された場所を示す建築物滅失検出マップ244を作成する。
Specifically, the building
図7は、建築物滅失検出マップ244の作成過程を説明するための図である。
建築物滅失検出部231は、地物滅失検出マップ241と滅失検出用除外パターン242とを重ね合わせて、地物滅失検出マップ241を滅失検出用除外パターン242でマスクしたパターン適用マップ243を作成する。そして、建築物滅失検出部231は、パターン適用マップ243に基づき、地物滅失検出マップ241内の地物の滅失検出場所から滅失検出用除外パターン242で示される旧年度樹木領域以外の滅失検出場所を抽出することにより、建築物の滅失検出場所を示す建築物滅失検出マップ244を作成する。
FIG. 7 is a diagram for explaining the creation process of the building
The building
建築物新設検出部232は、検出対象領域から新年度樹木領域を除外した領域において地物新設検出部212により新設が検出された地物を、検出対象領域において新設した建築物とすることにより、検出対象領域の建築物の新設を検出する。
The building new
具体的には、建築物新設検出部232は、地物新設検出部212が作成した地物新設検出マップ251と、新年度樹木領域特定部222が作成した新設検出用除外パターン252と、を重ね合わせて、図8に示すようなパターン適用マップ253を作成し、地物新設検出マップ251に示されている地物の新設が検出された場所から、新設検出用除外パターン252に示されている新年度樹木領域に含まれる場所を除外する。このようにして、建築物新設検出部232は、図8に示すような、検出対象領域内において建築物の新設が検出された場所を示す建築物新設検出マップ254を作成する。
Specifically, the new
図8は、建築物新設検出マップ254の作成過程を説明するための図である。
建築物新設検出部232は、地物新設検出マップ251と新設検出用除外パターン252とを重ね合わせて、地物新設検出マップ251を新設検出用除外パターン252でマスクしたパターン適用マップ253を作成する。そして、建築物新設検出部232は、パターン適用マップ253に基づき、地物新設検出マップ251内の地物の新設検出場所から新設検出用除外パターン252で示される新年度樹木領域以外の新設検出場所を抽出することにより、建築物の新設検出場所を示す建築物新設検出マップ254を作成する。
FIG. 8 is a diagram for explaining a process of creating the building new
The new
検出組み合わせ部233は、建築物滅失検出部231による建築物の滅失の検出と、建築物新設検出部232による建築物の新設の検出と、組み合わせて、検出対象領域の建築物の新設及び滅失を含む変化を検出する。
The
図9は、検出組み合わせ部233による組み合わせの過程を説明するための図である。
検出組み合わせ部233は、建築物滅失検出部231が作成した図7の建築物滅失検出マップ244と、建築物新設検出部232が作成した図8の建築物新設検出マップ254と、を組み合わせて、検出対象領域において、建築物の滅失が検出された場所と新設が検出された場所とを共に示す図9の建築物変化検出マップ261を作成する。
FIG. 9 is a diagram for explaining a combination process by the
The
この建築物変化検出マップ261は、検出対象領域内において建築物の変化が検出された位置情報と、滅失、新設等の変化の種類を示す情報と、を有する。
検出組み合わせ部233は、作成した建築物変化検出マップ261を、建築物の変化の検出結果として、出力する。
The building
The
以上説明した第3の実施形態においては、ステレオ写真測量に用いられる2枚のカラー画像データと同時に撮影される赤外画像データを利用して樹木領域を特定する。従って、第3の実施形態によれば、建築物の変化の検出において、樹木に関連する検出不要点及び検出誤りを削減することができ、建築物の変化の検出精度を向上させることができる。 In the third embodiment described above, a tree region is specified by using infrared image data photographed simultaneously with two pieces of color image data used for stereo photogrammetry. Therefore, according to the third embodiment, it is possible to reduce detection unnecessary points and detection errors related to trees in the detection of changes in buildings, and it is possible to improve the detection accuracy of changes in buildings.
また、第3の実施形態においては、樹木部分が建築物の変化検出対象から除外される。従って、第3の実施形態によれば、建築物の変化の検出における検出不要点を削減することができ、樹木自身の変化箇所が差分として検出されることを防止することができる。 In the third embodiment, the tree portion is excluded from the change detection target of the building. Therefore, according to 3rd Embodiment, the detection unnecessary point in the detection of the change of a building can be reduced, and it can prevent that the change location of a tree itself is detected as a difference.
また、第3の実施形態においては、新旧の赤外画像データを使い分けて、新設検出用の除外パターンと滅失検出用の除外パターンとを用意している。従って、第3の実施形態によれば、樹木部分が建築物に変わった場合やその逆の場合にも建築物の変化を検出することができ、樹木部分での建築物の新設及び滅失の検出漏れを防ぐことができる。
例えば、樹木から建築物又は建築物から樹木に変化した箇所であっても、建築物の変化を検出することができる。
In the third embodiment, a new detection exclusion pattern and a loss detection exclusion pattern are prepared using old and new infrared image data. Therefore, according to the third embodiment, it is possible to detect the change of the building even when the tree part is changed to the building and vice versa, and to detect the new construction and the loss of the building in the tree part. Leakage can be prevented.
For example, a change in a building can be detected even at a location where a tree has changed to a building or from a building to a tree.
なお、第3の実施形態においては、旧年度時点及び新年度時点の両時点の赤外画像データを取得している。しかしながら、どちらか一方の時点の赤外画像データしか得られない場合であっても、建築物変化検出装置1は、両時点の赤外画像データを得られない場合に比べて、建築物の変化の検出精度を上げることができる。
In the third embodiment, infrared image data at both the old year and the new year is acquired. However, even if only the infrared image data at one time point can be obtained, the building
例えば、旧年度時点の赤外画像データのみが得られた場合には、樹木領域特定部201の中で、旧年度樹木領域特定部221だけを動作させて、滅失検出用除外パターン242を作成する。これにより、建築物の滅失の検出精度を上げることができる。
また、新年度時点の赤外画像データのみが得られた場合には、樹木領域特定部201の中で、新年度樹木領域特定部222だけを動作させて、新設検出用除外パターン252を作成する。これにより、建築物の新設の検出精度を上げることができる。
For example, when only infrared image data at the time of the previous year is obtained, only the old year tree
Further, when only infrared image data at the time of the new year is obtained, only the new year tree
以上、本発明の実施形態を説明したが、本発明を実施するにあたっては、種々の形態による変形及び応用が可能であり、上記第1〜第3の実施形態に限られるものではない。
例えば、上述した建築物変化検出装置1の構成、処理手順、マップ、パターン等は一例であり、本発明の技術的思想の範囲内において、任意に変更及び修正が可能である。
例えば、上述したマップ、パターン等は、理解を容易にするためにマップ形式で説明しているが、位置情報、変化情報等を所定のデータ構造で示すような形式であっても良い。
As mentioned above, although embodiment of this invention was described, in implementing this invention, a deformation | transformation and application by a various form are possible, and it is not restricted to the said 1st-3rd embodiment.
For example, the configuration, processing procedure, map, pattern, and the like of the building
For example, the maps, patterns, and the like described above are described in a map format for easy understanding, but may be in a format that indicates position information, change information, and the like in a predetermined data structure.
また、上記実施形態に係る建築物変化検出装置1の機能は、専用のハードウェアによっても、また、通常のコンピュータシステムによっても実現することができる。
Moreover, the function of the building
例えば、上記実施形態において建築物変化検出装置1の補助記憶部116に記憶されているプログラムを、フレキシブルディスク、CD−ROM(Compact Disk Read-Only Memory)、DVD(Digital Versatile Disk)、MO(Magneto-Optical disk)等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して配布し、そのプログラムをコンピュータにインストールすることにより、上述の処理を実行する装置を構成することができる。
For example, in the above embodiment, the program stored in the
また、プログラムをインターネット等の通信ネットワーク上の所定のサーバ装置が有するディスク装置等に格納しておき、例えば、搬送波に重畳させて、コンピュータにダウンロード等するようにしても良い。 Further, the program may be stored in a disk device or the like included in a predetermined server device on a communication network such as the Internet, and may be downloaded onto a computer by being superimposed on a carrier wave, for example.
また、通信ネットワークを介してプログラムを転送しながら起動実行することによっても、上述の処理を達成することができる。
更に、プログラムの全部又は一部をサーバ装置上で実行させ、その処理に関する情報をコンピュータが通信ネットワークを介して送受信しながらプログラムを実行することによっても、上述の処理を達成することができる。
The above-described processing can also be achieved by starting and executing a program while transferring it via a communication network.
Furthermore, the above-described processing can also be achieved by executing all or part of the program on the server device and executing the program while the computer transmits and receives information regarding the processing via the communication network.
なお、上述の機能を、OS(Operating System)が分担して実現する場合又はOSとアプリケーションとの協働により実現する場合等には、OS以外の部分のみを媒体に格納して配布してもよく、また、コンピュータにダウンロード等しても良い。 When the above functions are realized by sharing an OS (Operating System), or when the functions are realized by cooperation between the OS and an application, only the part other than the OS may be stored in a medium and distributed. It may also be downloaded to a computer.
なお、本発明は、本発明の広義の精神と範囲を逸脱することなく、様々な実施形態及び変形が可能とされるものである。また、上述した実施形態は、本発明を説明するためのものであり、本発明の範囲を限定するものではない。つまり、本発明の範囲は、実施形態ではなく、特許請求の範囲によって示される。そして、特許請求の範囲内及びそれと同等の発明の意義の範囲内で施される様々な変形が、本発明の範囲内とみなされる。 It should be noted that the present invention can be variously modified and modified without departing from the broad spirit and scope of the present invention. Further, the above-described embodiment is for explaining the present invention, and does not limit the scope of the present invention. That is, the scope of the present invention is shown not by the embodiments but by the claims. Various modifications within the scope of the claims and within the scope of the equivalent invention are considered to be within the scope of the present invention.
1 建築物変化検出装置
10 旧年度画像データ取得部
20 新年度画像データ取得部
30 地物変化検出部
40 建築物非存在領域特定部
50 建築物変化検出部
101 地物変化検出マップ
102 地図データ
103 変化検出用除外パターン
104、243、253 パターン適用マップ
105、261 建築物変化検出マップ
111 CPU
112 主記憶部
113 出力部
114 入力部
115 インタフェース部
116 補助記憶部
117 システムバス
201 樹木領域特定部
211 地物滅失検出部
212 地物新設検出部
221 旧年度樹木領域特定部
222 新年度樹木領域特定部
231 建築物滅失検出部
232 建築物新設検出部
233 検出組み合わせ部
241 地物滅失検出マップ
242 滅失検出用除外パターン
244 建築物滅失検出マップ
251 地物新設検出マップ
252 新設検出用除外パターン
254 建築物新設検出マップ
301 地図データ取得部
302 建築物不変領域特定部
DESCRIPTION OF
DESCRIPTION OF
Claims (5)
前記第1の時点において前記所定の領域を撮影した第1の画像データを取得する第1画像データ取得手段と、
前記第2の時点において前記所定の領域を撮影した第2の画像データを取得する第2画像データ取得手段と、
前記第1の画像データと前記第2の画像データとを比較して、前記所定の領域における建築物を含む地物の変化を検出する地物変化検出手段と、
前記所定の領域の中において、建築物が存在しない建築物非存在領域を特定する建築物非存在領域特定手段と、
前記所定の領域から前記建築物非存在領域を除外した領域において前記地物変化検出手段により変化が検出された地物を、前記所定の領域において変化した建築物とすることにより、前記所定の領域の建築物の変化を検出する建築物変化検出手段と、を備え、
前記地物変化検出手段は、地物の変化として、地物の滅失を検出する地物滅失検出手段と、地物の変化として、地物の新設を検出する地物新設検出手段と、を有し、
前記建築物非存在領域特定手段は、前記第1の画像データを用いて、前記第1の時点における前記所定の領域の中の樹木が存在する樹木領域である第1の樹木領域を前記建築物非存在領域として特定する第1樹木領域特定手段と、前記第2の画像データを用いて、前記第2の時点における前記所定の領域の中の樹木が存在する樹木領域である第2の樹木領域を前記建築物非存在領域として特定する第2樹木領域特定手段と、を有し、
前記建築物変化検出手段は、
前記所定の領域から前記第1の樹木領域を除外した領域において前記地物滅失検出手段により滅失が検出された地物を、前記所定の領域において滅失した建築物とすることにより、前記所定の領域の建築物の滅失を検出する建築物滅失検出手段と、
前記所定の領域から前記第2の樹木領域を除外した領域において前記地物新設検出手段により新設が検出された地物を、前記所定の領域において新設した建築物とすることにより、前記所定の領域の建築物の新設を検出する建築物新設検出手段と、
前記建築物滅失検出手段による建築物の滅失の検出と、前記建築物新設検出手段による建築物の新設の検出と、を組み合わせて、前記所定の領域の建築物の新設及び滅失を含む変化を検出する手段と、を有する、
ことを特徴とする建築物変化検出装置。 A building change detection device for detecting a change in a building in a predetermined area on a map between a first time point and a second time point after the first time point,
First image data acquisition means for acquiring first image data obtained by photographing the predetermined area at the first time point;
Second image data acquisition means for acquiring second image data obtained by photographing the predetermined area at the second time point;
A feature change detecting means for comparing the first image data with the second image data and detecting a change in a feature including a building in the predetermined area;
In the predetermined area, a building non-existing area specifying means for specifying a building non-existing area where no building exists,
By changing the feature detected by the feature change detection means in the region excluding the building non-existing region from the predetermined region to the building changed in the predetermined region, the predetermined region And a building change detecting means for detecting a change in the building .
The feature change detection means includes a feature loss detection means for detecting the loss of a feature as a feature change, and a feature new detection means for detecting a new feature as a feature change. And
The building non-existing area specifying means uses the first image data to determine a first tree area that is a tree area in which a tree in the predetermined area at the first time point exists as the building. A second tree region that is a tree region in which a tree in the predetermined region at the second time point exists by using first tree region specifying means for specifying as a non-existing region and the second image data. And a second tree area specifying means for specifying as a building non-existing area,
The building change detecting means is
The predetermined region is obtained by setting a feature whose loss has been detected by the feature loss detection means in a region excluding the first tree region from the predetermined region as a building lost in the predetermined region. Building loss detection means for detecting the loss of buildings in
In the area excluding the second tree area from the predetermined area, a feature newly detected by the new feature detection means is a building newly established in the predetermined area, thereby the predetermined area. A new building detection means for detecting the new construction of the building,
A combination of the detection of building loss by the building loss detecting means and the detection of new building by the new building detecting means is combined to detect changes including new construction and loss of buildings in the predetermined area. And means for
Building change detection device comprising a call.
前記第2の画像データは、カラー撮影された第2のカラー画像データと、赤外撮影された第2の赤外画像データと、を含み、The second image data includes second color image data captured in color and second infrared image data captured in infrared.
前記第1樹木領域特定手段は、前記第1のカラー画像データと前記第1の赤外画像データとを用いて、前記第1の樹木領域を特定し、The first tree region specifying means specifies the first tree region using the first color image data and the first infrared image data,
前記第2樹木領域特定手段は、前記第2のカラー画像データと前記第2の赤外画像データとを用いて、前記第2の樹木領域を特定する、The second tree region specifying means specifies the second tree region using the second color image data and the second infrared image data.
ことを特徴とする請求項1に記載の建築物変化検出装置。The building change detecting device according to claim 1, wherein
前記所定の領域の地図データを取得する地図データ取得手段と、
前記地図データに基づき、前記所定の領域の中における、建築物の変化が発生しない道路、河川、及び湖沼を含む建築物不変領域を、前記建築物非存在領域として特定する建築物不変領域特定手段と、を有する、
ことを特徴とする請求項1または2に記載の建築物変化検出装置。 The building non-existing area specifying means is:
Map data acquisition means for acquiring map data of the predetermined area;
Based on the map data, a building invariant area specifying means for specifying a building invariant area including roads, rivers, and lakes in the predetermined area that does not change the building as the building non-existing area. And having
The building change detection device according to claim 1 or 2 , wherein
前記第1の時点において前記所定の領域を撮影した第1の画像データと、前記第2の時点において前記所定の領域を撮影した第2の画像データと、を比較して、前記所定の領域における建築物を含む地物の変化を検出する地物変化検出手順と、
前記所定の領域の中において、建築物が存在しない建築物非存在領域を特定する建築物非存在領域特定手順と、
前記所定の領域から前記建築物非存在領域を除外した領域において、前記地物変化検出手順により変化が検出された地物を抽出し、該抽出した地物を前記所定の領域において変化した建築物とみなすことにより、前記所定の領域の建築物の変化を検出する建築物変化検出手順と、を備え、
前記地物変化検出手順は、地物の変化として、地物の滅失を検出する地物滅失検出手順と、地物の変化として、地物の新設を検出する地物新設検出手順と、を有し、
前記建築物非存在領域特定手順は、前記第1の画像データを用いて、前記第1の時点における前記所定の領域の中の樹木が存在する樹木領域である第1の樹木領域を前記建築物非存在領域として特定する第1樹木領域特定手順と、前記第2の画像データを用いて、前記第2の時点における前記所定の領域の中の樹木が存在する樹木領域である第2の樹木領域を前記建築物非存在領域として特定する第2樹木領域特定手順と、を有し、
前記建築物変化検出手順は、
前記所定の領域から前記第1の樹木領域を除外した領域において前記地物滅失検出手順により滅失が検出された地物を、前記所定の領域において滅失した建築物とすることにより、前記所定の領域の建築物の滅失を検出する建築物滅失検出手順と、
前記所定の領域から前記第2の樹木領域を除外した領域において前記地物新設検出手順により新設が検出された地物を、前記所定の領域において新設した建築物とすることにより、前記所定の領域の建築物の新設を検出する建築物新設検出手順と、
前記建築物滅失検出手順による建築物の滅失の検出と、前記建築物新設検出手順による建築物の新設の検出と、を組み合わせて、前記所定の領域の建築物の新設及び滅失を含む変化を検出する手順と、を有する、
ことを特徴とする建築物変化検出方法。 A building change detection method for detecting a change in a building in a predetermined area on a map between a first time point and a second time point after the first time point,
The first image data obtained by photographing the predetermined area at the first time point is compared with the second image data obtained by photographing the predetermined area at the second time point. A feature change detection procedure for detecting a change in a feature including a building;
In the predetermined area, a building non-existing area specifying procedure for specifying a building non-existing area where no building exists,
In the region excluding the building non-existing region from the predetermined region, the feature whose change is detected by the feature change detection procedure is extracted, and the extracted feature is changed in the predetermined region. And a building change detection procedure for detecting a change in the building in the predetermined area ,
The feature change detection procedure includes a feature loss detection procedure for detecting a feature loss as a feature change, and a feature new detection procedure for detecting a new feature as a feature change. And
The building non-existing area specifying procedure uses the first image data to determine a first tree area, which is a tree area in which trees in the predetermined area at the first time point exist, as the building. A second tree region that is a tree region in which a tree in the predetermined region at the second time point exists by using the first tree region specifying procedure for specifying as a non-existing region and the second image data And a second tree area specifying procedure for specifying as a building non-existing area,
The building change detection procedure includes:
In the area excluding the first tree area from the predetermined area, the feature whose loss has been detected by the feature loss detection procedure is a building that has been lost in the predetermined area. A building loss detection procedure for detecting the loss of buildings in
In the area where the second tree area is excluded from the predetermined area, the feature that has been detected by the new feature detection procedure is a building newly established in the predetermined area. A new building detection procedure for detecting a new building of
A combination of the detection of building loss by the building loss detection procedure and the detection of new building by the new building detection procedure is used to detect changes including new construction and loss of buildings in the predetermined area. And a procedure to
An architectural change detection method characterized by the above.
コンピュータを、
前記第1の時点において前記所定の領域を撮影した第1の画像データを取得する第1画像データ取得手段、
前記第2の時点において前記所定の領域を撮影した第2の画像データを取得する第2画像データ取得手段、
前記第1の画像データと前記第2の画像データとを比較して、前記所定の領域における建築物を含む地物の変化を検出する地物変化検出手段、
前記所定の領域の中において、建築物が存在しない建築物非存在領域を特定する建築物非存在領域特定手段、
前記所定の領域から前記建築物非存在領域を除外した領域において前記地物変化検出手段により変化が検出された地物を、前記所定の領域において変化した建築物とすることにより、前記所定の領域の建築物の変化を検出する建築物変化検出手段、として機能させ、
前記地物変化検出手段は、地物の変化として、地物の滅失を検出する地物滅失検出手段と、地物の変化として、地物の新設を検出する地物新設検出手段と、を有し、
前記建築物非存在領域特定手段は、前記第1の画像データを用いて、前記第1の時点における前記所定の領域の中の樹木が存在する樹木領域である第1の樹木領域を前記建築物非存在領域として特定する第1樹木領域特定手段と、前記第2の画像データを用いて、前記第2の時点における前記所定の領域の中の樹木が存在する樹木領域である第2の樹木領域を前記建築物非存在領域として特定する第2樹木領域特定手段と、を有し、
前記建築物変化検出手段は、
前記所定の領域から前記第1の樹木領域を除外した領域において前記地物滅失検出手段により滅失が検出された地物を、前記所定の領域において滅失した建築物とすることにより、前記所定の領域の建築物の滅失を検出する建築物滅失検出手段と、
前記所定の領域から前記第2の樹木領域を除外した領域において前記地物新設検出手段により新設が検出された地物を、前記所定の領域において新設した建築物とすることにより、前記所定の領域の建築物の新設を検出する建築物新設検出手段と、
前記建築物滅失検出手段による建築物の滅失の検出と、前記建築物新設検出手段による建築物の新設の検出と、を組み合わせて、前記所定の領域の建築物の新設及び滅失を含む変化を検出する手段と、を有する、
ことを特徴とするプログラム。 A program for detecting a change in a building in a predetermined area on a map between a first time point and a second time point after the first time point,
Computer
First image data acquisition means for acquiring first image data obtained by photographing the predetermined area at the first time point;
Second image data acquisition means for acquiring second image data obtained by photographing the predetermined area at the second time point;
A feature change detecting means for comparing the first image data with the second image data and detecting a change in a feature including a building in the predetermined area;
In the predetermined area, a building non-existing area specifying means for specifying a building non-existing area where no building exists,
By changing the feature detected by the feature change detection means in the region excluding the building non-existing region from the predetermined region to the building changed in the predetermined region, the predetermined region Function as a building change detection means, which detects changes in buildings ,
The feature change detection means includes a feature loss detection means for detecting the loss of a feature as a feature change, and a feature new detection means for detecting a new feature as a feature change. And
The building non-existing area specifying means uses the first image data to determine a first tree area that is a tree area in which a tree in the predetermined area at the first time point exists as the building. A second tree region that is a tree region in which a tree in the predetermined region at the second time point exists by using first tree region specifying means for specifying as a non-existing region and the second image data. And a second tree area specifying means for specifying as a building non-existing area,
The building change detecting means is
The predetermined region is obtained by setting a feature whose loss has been detected by the feature loss detection means in a region excluding the first tree region from the predetermined region as a building lost in the predetermined region. Building loss detection means for detecting the loss of buildings in
In the area excluding the second tree area from the predetermined area, a feature newly detected by the new feature detection means is a building newly established in the predetermined area, thereby the predetermined area. A new building detection means for detecting the new construction of the building,
A combination of the detection of building loss by the building loss detecting means and the detection of new building by the new building detecting means is combined to detect changes including new construction and loss of buildings in the predetermined area. And means for
A program characterized by that .
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