JP6425511B2 - 地物異動判別方法及び地物異動判別装置並びに地物異動判別プログラム - Google Patents

Description

本発明は、前年度の航空写真データと今年度の航空写真データとに基づくＤＳＭ画像データから地物の異動を精度よく判別できる異動判別方法に関する。

家屋等の固定資産の異動判別は、図１６の（Ａ）に示す前年度に撮影した精密オルソフォト画像（解像度：例えば５．０ｃｍ／ピクセル）と、図１６の（Ｂ）に示す今年度に撮影した精密オルソフォト画像とを同一画面に比較して、その差異をオペレータが判別するのが一般的である。前述の異動判別は、家屋の増改築、更地における増改築、家屋の消滅等の変化をいう。

精密オルソフォト画像は、航空機によって撮影された例えば都市の同一地域のステレオ写真に対してステレオマッチング処理を行って画素単位の３次元座標を生成して３次元モデリングを行う。

前述の３次元座標は、同一地域のステレオ写真（画像データ）を取り込み、基準点等の写真座標を測定して、内部標定を行って、相互標定を行って、さらに外部標定を行って各画素の３次元座標を得ている。

そして、これらの３次元座標に基づくメッシュに３次元座標（ｘ，ｙ，ｚ）と写真の色情報等を割り付けて３次元モデルを生成している。

そして、この３次元モデルの３次元座標を地面に対して正射投影となるよう画素単位に再配置する変換を実行して全ての点で鉛直上方から見たように再投影することによって精密オルソフォト画像を得ている。

一方、建物の異動判別を行うものとして特許文献１の家屋異動判読支援装置が開示されている。この家屋異動判別支援装置は、新旧の２時期におけるＤＳＭデータ又は新旧の２時期におけるオルソフォト画像を表示すると共に、新のアナグリフ画像を表示してそれを立体的に見せるものである。

特開２０１２−１４６０５０号公報

しかしながら、従来の建物の異動判別は、前年度の図１６（Ａ）の精密オルソフォト画像と今年度の図１６（Ｂ）の精密オルソフォト画像とでは前年度の精密オルソフォト画像の赤まるで囲まれた建物は屋根が茶色で、今年度の精密オルソフォト画像の同じ赤まるで囲まれた建物は屋根が白だから変化しているように見えるが、図１６（Ｃ）、図１６（Ｄ）に示すように３次元モデルで見ると実際は変化していなかった。これは、撮影時刻の相違、撮影時の天気の相違による影響である。

すなわち、建物の異動判別は前年度の精密オルソフォト画像と今年度の精密オルソフォト画像との比較では正確に判別できない。

一方、特許文献１は、新旧のＤＳＭを同一画面に表示してオペレータによって建物の異動を判別するものであるから、オペレータによる負担が大きい。

本発明は以上の課題を解決するためになされたもので、前年度と今年度の建物の異動を精度よく判別できる異動判別装置を得ることを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明に係る地物異動判別方法の特徴は、地域の上空を航空機によって撮影された前年度の航空写真データ及び基準点に基づいて生成された前年度３Ｄモデルの前年度ＤＳＭ画像データを記憶した第１のメモリと、前記前年度３Ｄモデルを正射変換したオルソフォト画像データを前年度精密オルソフォト画像データとして記憶した第２のメモリと、前記地域を前記前年度の航空写真データを得たときと同じ条件で撮影した今年度の航空写真データ及び基準点に基づいて生成された今年度３Ｄモデルの今年度ＤＳＭ画像データを記憶した第３のメモリと、前記今年度３Ｄモデルを正射変換したオルソフォト画像データを今年度精密オルソフォト画像データとして記憶した第４のメモリとを備えたコンピュータにより行う地物異動判別方法であって、前記コンピュータが、前記前年度精密オルソフォト画像データと前記前年度ＤＳＭ画像データとを読み出して、これらを前年度ＤＳＭ・精密オルソ合成画像データを生成するステップと、前記今年度精密オルソフォト画像データと前記今年度ＤＳＭ画像データとを読み出して、これらを今年度ＤＳＭ・精密オルソ合成画像データを生成するステップと、前年度ＤＳＭ・精密オルソ合成画像データと今年度ＤＳＭ・精密オルソ合成画像データとを画面に各々が比較できる領域に表示するステップとを行うことにある。

上記目的を達成するため、本発明に係る地物異動判別装置の特徴は、地域の上空を航空機によって撮影された前年度の航空写真データ及び基準点に基づいて生成された前年度３Ｄモデルの前年度ＤＳＭ画像データを記憶した第１のメモリと、前記前年度３Ｄモデルを正射変換したオルソフォト画像データを前年度精密オルソフォト画像データとして記憶した第２のメモリと、前記地域を前記前年度の航空写真データを得たときと同じ条件で撮影した今年度の航空写真データ及び基準点に基づいて生成された今年度３Ｄモデルの今年度ＤＳＭ画像データを記憶した第３のメモリと、前記今年度３Ｄモデルを正射変換したオルソフォト画像データを今年度精密オルソフォト画像データとして記憶した第４のメモリと、前記前年度精密オルソフォト画像データと前記前年度ＤＳＭ画像データとを読み出して、これらを前年度ＤＳＭ・精密オルソ合成画像データを生成する前年度ＤＳＭ・精密オルソ合成部と、前記今年度精密オルソフォト画像データと前記今年度ＤＳＭ画像データとを読み出して、これらを今年度ＤＳＭ・精密オルソ合成画像データを生成する今年度ＤＳＭ・精密オルソ合成部と、前年度ＤＳＭ・精密オルソ合成画像データと今年度ＤＳＭ・精密オルソ合成画像データとを画面に各々が比較できる領域に表示する表示制御部と、を備えたことにある。

上記目的を達成するため、本発明に係る地物異動判別プログラムの特徴は、地域の上空を航空機によって撮影された前年度の航空写真データ及び基準点に基づいて生成された前年度３Ｄモデルの前年度ＤＳＭ画像データを記憶した第１のメモリと、前記前年度３Ｄモデルを正射変換したオルソフォト画像データを前年度精密オルソフォト画像データとして記憶した第２のメモリと、前記地域を前記前年度の航空写真データを得たときと同じ条件で撮影した今年度の航空写真データ及び基準点に基づいて生成された今年度３Ｄモデルの今年度ＤＳＭ画像データを記憶した第３のメモリと、前記今年度３Ｄモデルを正射変換したオルソフォト画像データを今年度精密オルソフォト画像データとして記憶した第４のメモリとを備えたコンピュータが実行する地物異動判別プログラムであって、前記前年度精密オルソフォト画像データと前記前年度ＤＳＭ画像データとを読み出して、これらを前年度ＤＳＭ・精密オルソ合成画像データを生成するステップと、前記今年度精密オルソフォト画像データと前記今年度ＤＳＭ画像データとを読み出して、これらを今年度ＤＳＭ・精密オルソ合成画像データを生成するステップと、前年度ＤＳＭ・精密オルソ合成画像データと今年度ＤＳＭ・精密オルソ合成画像データとを画面に各々が比較できる領域に表示するステップとを前記コンピュータが実行することにある。

本発明によれば、前年度と今年度の建物の異動を精度よく判別することができる。

本実施の形態の地物異動判別装置の概念を説明する構成図である。 （ａ）は、今年度ＤＳＭ・オルソ合成画像データの一例を示した図であり、（ｂ）は、前年度ＤＳＭ・オルソ合成画像データの一例を示した図である。 本実施の形態の地物異動判別装置の概略構成図である。 本実施の形態の地物異動判別装置が備える今年度ＤＳＭ・精密オルソ画像作成部の構成を説明する構成図である。 本実施の形態の地物異動判別装置が備える前年度ＤＳＭ・精密オルソ画像作成部の構成を説明する構成図である。 ３Ｄモデリングを模式的に示した模式図である。 生成された３Ｄモデルの一例を示した図である。 （ａ）は今年度ＤＳＭ画像における建物をＺ−Ｘ平面で示したものであり、（ｂ）は今年度ＤＳＭ画像における建物をＸ−Ｙ平面で示したものである。 今年度ＤＳＭ画像のメッシュに割り付けられている３次元座標（ｘ，ｙ，ｚ）と標高値（ｚ）に応じたグレースケール値とを関連づけて記憶した表の一例である。 オルソ画像変化検知表またはＤＳＭ変化検知表の一例を示した図である。 （ａ）は、前年度ＤＳＭ・精密オルソ合成画像データに変化領域を重ね合わせて表示した一例であり、（ｂ）は、今年度ＤＳＭ・精密オルソ合成画像データに変化領域を重ね合わせて表示した表示画面の一例である。 前年度ＤＳＭ・オルソ合成画像と今年度ＤＳＭ・オルソ合成画像とを異なる色で重ね合わせて表示した表示画面の一例である。 本実施の形態の地物異動判別装置の標高変化抽出部による処理手順を示したフローチャートである。 メッシュ番号と前年度ＤＳＭ画像の標高値（ｚｉ）と今年度ＤＳＭ画像の標高値（ｚｉ）とその判定結果とを対応させた表の一例である。 （ａ）は、前年度精密オルソフォト画像（図１５（ａ））の一例であり、（ｂ）は、今年度精密オルソフォト画像の一例であり、（ｃ）は、前年度ＤＳＭ・オルソ合成画像の一例であり、（ｄ）は、今年度ＤＳＭ・オルソ合成画像の一例である。 従来の精密オルソフォト画像を示した図である。

図１は、本実施の形態の地物異動判別装置の概念を説明する構成図である。本実施の形態では地物を都市の建物として説明する。

図１に示すように本実施の形態の地物異動判別装置は、今年度ＤＳＭ・精密オルソ画像作成部２００と、前年度ＤＳＭ・精密オルソ画像作成部３００と、今年度ＤＳＭ・精密オルソ画像合成部４００と、前年度ＤＳＭ・精密オルソ合成部５００と、オルソ画像変化抽出部６００と、標高変化抽出部７００等を備えて、前年度精密オルソフォト画像データＯＧｂと今年度精密オルソフォト画像データＯＧａとのメッシュ単位の画像変化を自動抽出すると共に、前年度ＤＳＭ画像データＧｂと今年度ＤＳＭ画像データＧａとからメッシュ単位の標高変化（Ｚ値）を自動抽出する。

なお、今年度とは例えば平成２５年度として前年度は数年前でもかまわないが平成２４年度として説明する。

前述の今年度ＤＳＭ・精密オルソ画像作成部２００は、今年度航空写真データＥａと今年度ＧＣＰ情報Ｊａ（基準点）とを読み込んで今年度の３Ｄモデリングを行って都市の今年度３ＤモデルＦａを生成し、この今年度３ＤモデルＦａに基づいて今年度精密オルソフォト画像データＯＧａと今年度ＤＳＭ画像データＧａとを生成する。

前年度ＤＳＭ・精密オルソ画像作成部３００は、前年度航空写真データＥｂと前年度ＧＣＰ情報Ｊｂとを読み込んで前年度の３Ｄモデリングを行って都市の前年度３ＤモデルＦｂを生成し、この前年度３ＤモデルＦｂに基づいて前年度精密オルソフォト画像データＯＧｂと前年度ＤＳＭ画像データＧｂとを生成する。

さらに、今年度ＤＳＭ・精密オルソ合成部４００は、今年度ＧＣＰ情報Ｊａに基づいて、ＬＶＭ（Logical Volume Manager）のラスタ合成により今年度精密オルソフォト画像データＯＧａに今年度ＤＳＭ画像データＧａを重ねた図２（ａ）に示す今年度ＤＳＭ・オルソ合成画像データＡＧａを生成して図示しない画面に表示する。

また、前年度ＤＳＭ・精密オルソ画像合成部５００は、前年度ＧＣＰ情報Ｊｂに基づいて、ＬＶＭ（Logical Volume Manager）のラスタ合成により前年度オルソフォト画像データＯＧｂに前年度ＤＳＭ画像データＧｂを重ねた図２（ｂ）に示す前年度ＤＳＭ／オルソ合成画像データＢＧｂを生成して今年度ＤＳＭ・オルソ合成画像データＡＧａの画像の隣に表示させる。

オルソ画像変化抽出部６００は、今年度精密オルソフォト画像データＯＧａと前年度精密オルソフォト画像データＯＧｂとの色差を求め、この色差が閾値αｐ以上の場合は変化ありとし、今年度精密オルソフォト画像データＯＧａのメッシュ番号に関連付けて保存する。

標高変化抽出部７００は、今年度ＤＳＭ画像データＧａと前年度ＤＳＭ画像データＧｂの各々のメッシュ単位の標高（Ｚ値）との差を求め、この標高差が標高用閾値αｑ以上の場合は変化ありとし、今年度ＤＳＭ画像データＧａのメッシュ番号に関連付けて保存する。

＜具体例＞
図３は、本実施の形態の地物異動判別装置１００の概略構成図である。図３に示すように、コンピュータ本体部１０に、前述の今年度ＤＳＭ・精密オルソ画像作成部２００と、前年度ＤＳＭ・精密オルソ画像作成部３００と、今年度ＤＳＭ・精密オルソ合成部４００と、前年度ＤＳＭ・精密オルソ合成部５００と、オルソ画像変化抽出部６００と、標高変化抽出部７００の他に、変化領域決定部８００と、年度別表示合成部８５０と、モード決定部９００等からなるプログラムを備えている。これらのプログラムは、ＣＰＵ（図示せず）がＲＯＭ（図示せず）に記憶してこれをプログラム実行用ＲＡＭ（図示せず）に読み出して上記の各部の処理を実行して、得られた画像を表示制御部１０００によって画面１５に表示させる。また、メモリ２７０、メモリ２８０、メモリ３７０、メモリ３８０、メモリ４１０、メモリ５１０、メモリ６１０、メモリ７１０等を用いて各処理を実行する。

（各部の説明）
図４は、本実施の形態の地物異動判別装置が備える今年度ＤＳＭ・精密オルソ画像作成部２００の構成を説明する構成図である。

図４に示すように、今年度ＤＳＭ・精密オルソ画像作成部２００は、今年度用３Ｄモデリング処理部２３０と、今年度用精密オルソ生成処理部２５０と、今年度用ＤＳＭ処理部２６０等のプログラムを有している。これらはメモリ２１０、メモリ２２０、メモリ２７０、メモリ２８０を用いて処理を実行する。

メモリ２１０には、航空機によって所定地域を撮影した今年度のデジタルの航空写真データＥａを記憶している。この航空写真データＥａは解像度が２５ｃｍ以下（２ｃｍ、５ｃｍ・・・）にされている。

また、メモリ２２０には、所定地域の複数点のＧＣＰ（Ｇｒｏｕｎｄ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｐｏｉｎｔ）を記憶している。

今年度３Ｄモデリング処理部２３０は、メモリ２１０における重複する２枚の航空写真データ及びメモリ２２０のＧＣＰを読み込んで、同一地域の２枚のカラー写真データにおける同一の点を撮影している画素の対応点や基準点に基づいてカメラの撮影位置及び姿勢（外部標定）を推定して求め、その視差を用いて三角測量の計算式で各画素の３次元座標（相互標定：図６参照）を求めてさらにノイズ除去を行って、これらの３次元座標に基づく立体モデルのメッシュに対応点の色情報を付与して今年度３Ｄモデル（図７参照）をメモリ２４０に生成する。つまり、複数の写真画像に写っている対象物の同一点に対して視差を計算し、対象物の３次元モデルを再構築する。具体的なソフトはＳｆＭ（Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ Ｆｒｏｍ Ｍｏｔｉｏｎ）等を用いている。この都市の３次元モデルには、写真の色情報を割り付けており、今年度３次元モデルと称する。

今年度用精密オルソ生成処理部２５０は、メモリ２４０の今年度３次元モデルを正射画像に変換してオルソフォト画像を生成する。このオルソフォト画像を今年度精密オルソフォト画像ＯＧａと称する。

今年度用ＤＳＭ生成処理部２６０は、メモリ２４０の今年度３次元モデルを読み込み、ＤＳＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｕｒｆａｃｅ Ｍｏｄｅｌ）を生成してメモリ２８０に記憶する。これを本実施の形態では今年度ＤＳＭ画像Ｇａと称する。

すなわち、本実施の形態の今年度ＤＳＭ画像Ｇａは、図８に示すＤＳＭを得ている。図８（ａ）は今年度ＤＳＭ画像Ｇａにおける建物をＺ−Ｘ平面で示したものであり、図８（ｂ）は今年度ＤＳＭ画像Ｇａにおける建物をＸ−Ｙ平面で示したものである。図８（ａ）、図８（ｂ）に示すように、３次元モデルの構築にあたってＳｆＭを用いているので、エッジの部分がしっかりと再現されている。

そして、図９には、今年度ＤＳＭ画像Ｇａのメッシュ（ｍ１、ｍ２・・）に割り付けられている３次元座標（ｘ，ｙ，ｚ）と標高値（ｚ）に応じたグレースケール値とを表にして示している。例えば、グレースケール値は、０〜２５５の明度で表し、標高値（ｚ）が高いほど明度を高くし、標高値（ｚ）が低いほど明度を低く設定する。

図５は、前年度ＤＳＭ・精密オルソ画像作成部３００の概略構成図である。図５に示す前年度ＤＳＭ・精密オルソ画像作成部３００は、前年度用３Ｄモデリング処理部３３０と、前年度用精密オルソ生成処理部３５０と、前年度用ＤＳＭ処理部３６０等のプログラムを有している。これらはメモリ３１０、メモリ３２０、メモリ３４０、メモリ３７０、メモリ３８０を用いて今年度精密オルソ・ＤＳＭ作成部２００と同様な処理を実行する。各部の処理は今年度精密オルソ・ＤＳＭ作成部２００と同様であるから説明を省略する。

図３に戻り、今年度ＤＳＭ・精密オルソ合成部４００は、今年度ＤＳＭ・精密オルソ画像作成部２００が生成したメモリ２７０の今年度ＤＳＭ画像Ｇａと、メモリ２８０の今年度精密オルソフォト画像ＯＧａとを読み込み、今年度精密オルソフォト画像ＯＧａ上に今年度ＤＳＭ画像Ｇａを重ね合わせて合成し、これをメモリ４１０に一端記憶して今年度ＤＳＭ・オルソ合成画像ＡＧａとして画面１５に表示させる（図２参照）。

前年度ＤＳＭ・オルソ合成部５００は、前年度ＤＳＭ・精密オルソ画像作成部３００が生成したメモリ３７０の前年度ＤＳＭ画像Ｇｂと、メモリ３８０の前年度精密オルソフォト画像ＯＧｂとを読み込み、前年度精密オルソフォト画像ＯＧｂ上に前年度ＤＳＭ画像Ｇｂを重ね合わせて合成し、これをメモリ５１０に一端記憶して前年度ＤＳＭ・オルソ合成画像ＢＧｂとして画面１５に表示させる（図２参照）。

オルソ画像変化抽出部６００は、今年度ＤＳＭ・精密オルソ画像作成部２００が生成した、メモリ２８０の今年度精密オルソフォト画像ＯＧａと前年度ＤＳＭ・精密オルソ画像作成部３００が生成した、メモリ３８０の前年度精密オルソフォト画像ＯＧｂとを比較し、その変化を抽出する。これはメッシュ単位毎に色情報を比較し、この色差が所定以上（色閾値）の場合に、変化ありと判定する。そして、メッシュ単位ｍｉ毎に変化あり「１」又は変化なし「０」を書き込んだ図１０に示すような表（オルソ画像変化検知表）をメモリ６１０に記憶する。ここで、色情報は、ＲＧＢ、ＣＭＹＫ、ＨＳＶなどどのような色空間でも適用できる。

標高変化抽出部７００は、今年度ＤＳＭ・精密オルソ画像作成部２００が生成してメモリ２７０に記憶された今年度ＤＳＭ画像Ｇａと、前年度ＤＳＭ・精密オルソ画像作成部３００が生成してメモリ３７０に記憶された前年度ＤＳＭ画像ＯＧｂとを比較し、その変化を抽出する。具体的には、これはメッシュ単位毎に標高値（ｚ）の差を求め、この差が所定以上（標高閾値）の場合に、標高変化ありと判定する。そして、メッシュ単位ｍｉ毎に標高変化ありを示す「１」又は変化なしを示す「０」を書き込んだ図１０に示すような表（ＤＳＭ変化検知表）をメモリ７１０に記憶する。

図１０に示すように、変化領域決定部８００は、メモリ７１０のＤＳＭ変化検知表又はメモリ６１０のオルソ画像変化検知表を読み込み、「１」が隣あって連続している範囲が閾値以上の場合にＤＳＭ変化領域又はオルソ画像変化領域と決定する。例えば、図１０の領域７２１に示すように、「１」が隣あって連続している領域のメッシュ数が所定数以上の場合には、この領域７２１を連続領域と判定する一方、図１０の領域７２２，７２３に示すように、「１」が連続せず孤立している、または隣り合って連続しているが領域のメッシュ数が所定数未満の場合には、この領域７２２，７２３を非連続領域と判定する。このように、連続領域または非連続領域を判別することにより、ノイズによる誤検出の箇所を除去することができる。

そして、図１１（ａ）に示すように、変化領域決定部８００は、例えば、メモリ５１０に記憶されている前年度ＤＳＭ・精密オルソ合成画像データに、標高差変化有無表またはオルソ画像変化検知表の変化ありとする識別子が連続している連続領域を囲み変化領域として表示する。

また、図１１（ｂ）に示すように、同様に、変化領域決定部８００は、メモリ４１０に記憶されている今年度ＤＳＭ・精密オルソ合成画像データに、標高差変化有無表またはオルソ画像変化検知表の変化ありとする識別子が連続している連続領域を囲み変化領域として表示する。

年度別表示合成部８５０は、前年度ＤＳＭ・オルソ合成画像と今年度ＤＳＭ・オルソ合成画像とを異なる色で重ね合わせて表示する。例えば、図１２に示すように、前年度ＤＳＭ・オルソ合成画像のうち、グレースケールで表現されたＤＳＭ画像を赤色（Ｒ）の明度で表現するように変換し、標高が低いほどに赤色を強くなるようにする。一方、今年度ＤＳＭ・オルソ合成画像のうち、グレースケールで表現されたＤＳＭ画像を青色（Ｂ）の明度で表現するように変換し、標高が低いほどに青色を強くなるようにする。

モード決定部９００は、図示しないダイヤログボックスに入力された指示に基づいて、今年度ＤＳＭ・精密オルソ画像作成部２００、前年度ＤＳＭ・精密オルソ画像作成部３００、今年度ＤＳＭ・精密オルソ合成部４００、前年度ＤＳＭ・精密オルソ合成部５００、オルソ画像変化抽出部６００、標高変化抽出部７００、変化領域決定部８００、年度別表示合成部８５０等を起動させる。

例えば、前年度３Ｄモデルの表示の場合は前年度３Ｄモデル表示モードとして前年度精密オルソ・ＤＳＭ作成部３００で作成させた前年度３Ｄモデルを表示制御部１０００によって画面１５に表示させる。

今年度３Ｄモデルの表示の場合は今年度３Ｄモデル表示モードとして今年度精密オルソ・ＤＳＭ作成部２００で作成させた今年度３Ｄモデルを表示制御部１０００によって画面１５に表示させる。

前年度ＤＳＭ・オルソ合成画像の表示の場合は、前年度ＤＳＭ・オルソ合成画像表示モードとして前年度ＤＳＭ・精密オルソ合成部５００を起動させて、前年度ＤＳＭ・オルソ合成画像ＢＧｂを表示制御部１０００によって画面１５に表示させる。

今年度ＤＳＭ・オルソ合成画像の表示の場合は、今年度ＤＳＭ・オルソ合成画像表示モードとして今年度ＤＳＭ・精密オルソ合成部４００を起動させて、今年度ＤＳＭ・オルソ合成画像ＡＧａを表示制御部１０００によって画面１５に表示させる。

表示制御部１０００は、モード決定部９００で決定したモードに基づく画像をその指定の色情報で画面に表示する。また、モード決定部９００の決定に基づいて前年度の画像の下又は隣に今年度の画像を表示する。

上記のように構成された地物異動判別装置の標高変化抽出部７００を図１３のフローチャートを用いて詳細に説明する。

標高変化抽出部７００は、今年度ＤＳＭ・精密オルソ画像作成部２００が生成しメモリ２７０に記憶された今年度ＤＳＭ画像Ｇａと、前年度ＤＳＭ・精密オルソ画像作成部３００が生成しメモリ３７０に記憶された前年度ＤＳＭ画像Ｇｂとを引き当てる（Ｓ１）。

次に、今年度ＤＳＭ画像Ｇａのメッシュ番号ｍｉを指定する（Ｓ３）。そして、今年度ＤＳＭ画像Ｇａのメッシュ番号ｍｉに関連付けられている標高値（ｚ値）と、前年度ＤＳＭ画像Ｇｂの同じメッシュ番号ｍｉに関連付けられている標高値（ｚ値）との差を求める（Ｓ５：図９参照）。

そして、この差が予め設定されている標高閾値Ｔｈ以上かどうかを判定する（Ｓ７）。

標高閾値Ｔｈ以上と判定した場合は、図１４に示すようにメモリ７１０にメッシュ番号ｍｉと前年度ＤＳＭ画像の標高値（ｚｉ）と今年度ＤＳＭ画像の標高値（ｚｉ）とその判定結果（「１」又は「０」）とを対応させて記憶する（Ｓ９）。

次に、メッシュ番号ｍｉが最後かどうかを判定する（Ｓ１１）、最後でない場合はメッシュ番号ｍｉを更新して処理をステップＳ３に戻す（Ｓ１３）。

そして、上記各部を備えることによって本実施の形態では図１５に示すように、前年度ＤＳＭ・オルソ合成画像ＢＧａ（図１５（ｃ））と、今年度ＤＳＭ・オルソ合成画像ＡＧａ（図１５（ｄ））とを画面１５に同時に隣同士となるように表示する。これら前年度ＤＳＭ・オルソ合成画像ＢＧａ（図１５（ｃ））及び今年度ＤＳＭ・オルソ合成画像ＡＧａ（図１５（ｄ））は、それぞれＤＳＭ画像データと精密オルソフォト画像データとが重なり合っているので、ユーザは精密オルソフォト画像データ上で、ＤＳＭ画像データのグレースケールにより変化した箇所が強調されているように見え、この変化した箇所を見つけやすくなる。これにより、前年度と今年度の建物の異動を精度よく判別することができる。

なお、ここでは、前年度ＤＳＭ・オルソ合成画像ＢＧａ（図１５（ｃ））と、今年度ＤＳＭ・オルソ合成画像ＡＧａ（図１５（ｄ））とを画面１５に同時に表示したが、同一画面位置に数秒ずつ切り替えて表示させるようにしてもよい。この切り替え表示により、変化がある箇所が目立ち易くなるので、ユーザはよりこの変化した箇所を見つけやすくなる。

また、前年度ＤＳＭ・オルソ合成画像ＢＧａ（図１５（ｃ））と、今年度ＤＳＭ・オルソ合成画像ＡＧａ（図１５（ｄ））には、標高差変化有無表またはオルソ画像変化検知表に基づいて変化領域Ｋが囲まれる。そのため、ユーザは、囲まれた変化領域Ｋに集中して、図１５（ｃ）の画像と図１５（ｄ）の画像を見比べることができるので、より前年度と今年度の建物の異動を精度よく判別することができる。このとき、前年度ＤＳＭ・オルソ合成画像ＢＧａ（図１５（ｃ））と、今年度ＤＳＭ・オルソ合成画像ＡＧａ（図１５（ｄ））とを同一画面位置に数秒ずつ切り替えて表示させるようにしてもよい。このように表示することにより、変化領域Ｋは固定しており、ＤＳＭ・オルソ合成画像のみが前年度と今年度で切り替わって見える。これにより、変化した箇所がより強調されているように見え、この変化した箇所を見つけやすくなり、前年度と今年度の建物の異動を精度よく判別することができる。

さらに、図１５に示すように、前年度精密オルソフォト画像（図１５（ａ））と前年度ＤＳＭ・オルソ合成画像ＢＧａ（図１５（ｃ））とを同時に隣同士となるように表示するとともに、今年度精密オルソフォト画像（図１５（ｂ））と今年度ＤＳＭ・オルソ合成画像ＡＧａ（図１５（ｄ））とを同時に隣同士となるように表示するようにしてもよい。この場合、ユーザは同一年度の精密オルソフォト画像とＤＳＭ・オルソ合成画像とを見比べながら、前年度ＤＳＭ・オルソ合成画像ＢＧａ（図１５（ｃ））と今年度ＤＳＭ・オルソ合成画像ＡＧａ（図１５（ｄ））とを見比べることができるので、さらに、変化した箇所を見つけやすくなる。

また、前年度精密オルソフォト画像（図１５（ａ））と、今年度精密オルソフォト画像（図１５（ｂ））とは、ＳｆＭを用いて構築された３次元モデルを正射変換して生成され、前年度ＤＳＭ・オルソ合成画像ＢＧａ（図１５（ｃ））と、今年度ＤＳＭ・オルソ合成画像ＡＧａ（図１５（ｄ））とは、それぞれ当該年度の精密オルソフォト画像に基づいて生成されるので、エッジの部分がしっかりと再現されおり、ユーザの視認性が高くなっている。

以上に示した実施の形態は、本発明の技術的思想を具体化するための装置の構成や処理手順を例示するものであって、構成部品の配置や組み合わせ、および処理の順番等を限定するものではない。

本発明の技術的思想は、特許請求の範囲に記載された技術的範囲内において、種々の変更を加えることができる。図面は模式的なものであり、装置の構成等は現実のものとは異なることに留意すべきである。

１００…地物異動判別装置
２００…今年度ＤＳＭ・精密オルソ画像作成部
２１０，２２０，２４０，２７０，２８０，３１０，３２０，３４０，３７０，３８０，４１０，５１０，６１０，７１０…メモリ
２３０…今年度用３Ｄモデリング処理部
２５０…今年度用精密オルソ生成処理部
２６０…今年度用ＤＳＭ作成処理部
３００…前年度ＤＳＭ・精密オルソ画像作成部
３３０…前年度用３Ｄモデリング処理部
３５０…前年度用精密オルソ生成処理部
３６０…前年度用ＤＳＭ作成処理部
４００…今年度ＤＳＭ・精密オルソ合成部
５００…前年度ＤＳＭ・精密オルソ合成部
６００…オルソ画像変化抽出部
７００…標高変化抽出部
８００…変化領域決定部
８５０…年度別表示合成部
９００…モード決定部
１０００…表示制御部

Claims (15)

1. 地域の上空を航空機によって撮影された前年度の航空写真データ及び基準点に基づいて生成された前年度３Ｄモデルの前年度ＤＳＭ画像データを記憶した第１のメモリと、
   前記前年度３Ｄモデルを正射変換したオルソフォト画像データを前年度精密オルソフォト画像データとして記憶した第２のメモリと、
   前記地域を前記前年度の航空写真データを得たときと同じ条件で撮影した今年度の航空写真データ及び基準点に基づいて生成された今年度３Ｄモデルの今年度ＤＳＭ画像データを記憶した第３のメモリと、
   前記今年度３Ｄモデルを正射変換したオルソフォト画像データを今年度精密オルソフォト画像データとして記憶した第４のメモリとを備えたコンピュータにより行う地物異動判別方法であって、
   前記コンピュータが、
   前記前年度精密オルソフォト画像データと前記前年度ＤＳＭ画像データとを読み出して、これらを前年度ＤＳＭ・精密オルソ合成画像データを生成するステップと、
   前記今年度精密オルソフォト画像データと前記今年度ＤＳＭ画像データとを読み出して、これらを今年度ＤＳＭ・精密オルソ合成画像データを生成するステップと、
   前年度ＤＳＭ・精密オルソ合成画像データと今年度ＤＳＭ・精密オルソ合成画像データとを画面に各々が比較できる領域に表示するステップと
   を行うことを特徴とする地物異動判別方法。
2. 前記コンピュータが
   前記前年度の航空写真データを読み込み、同一地域の２枚のカラー写真データにおける同一の点を撮影している画素の対応点と基準点に基づいてカメラの撮影位置及び姿勢を推定して求め、その視差を用いて三角測量の計算式で各画素の３次元座標を求めてさらにノイズ除去を行って、これらの３次元座標に基づく立体モデルのメッシュに前記対応点の色情報を付与して前記前年度３Ｄモデルを生成するステップと、
   前記今年度の航空写真データを読み込み、同一地域の２枚のカラー写真データにおける同一の点を撮影している画素の対応点と基準点に基づいてカメラの撮影位置及び姿勢を推定して求め、その視差を用いて三角測量の計算式で各画素の３次元座標を求めてさらにノイズ除去を行って、これらの３次元座標に基づく立体モデルのメッシュに前記対応点の色情報を付与して前記今年度３Ｄモデルを生成するステップと
   を行うことを特徴とする請求項１記載の地物異動判別方法。
3. 前記前年度ＤＳＭ画像データと前記今年度ＤＳＭ画像データとをメッシュ単位で比較し、標高差（ｚ）が標高閾値以上の場合に変更ありとする識別子をメッシュに対応させた標高差変化有無表を第５のメモリに記憶するステップと、
   前記画面に表示されている前記前年度ＤＳＭ・精密オルソ合成画像データまたは前記今年度ＤＳＭ・精密オルソ合成画像データに、前記標高差変化有無表の変化ありとする識別子が連続している領域を囲み表示するステップと
   を行うことを特徴とする請求項１又は２記載の地物異動判別方法。
4. 前記前年度精密オルソフォト画像データと前記今年度精密オルソフォト画像データとをメッシュ単位で比較し、色差が色差閾値以上の場合に変更ありとする識別子をメッシュに対応させたオルソ画像差変化有無表を第６のメモリに記憶するステップと、
   前記画面に表示されている前記前年度ＤＳＭ・精密オルソ合成画像データまたは前記今年度ＤＳＭ・精密オルソ合成画像データに、前記オルソ画像変化有無表の変化ありとする識別子が連続している領域を囲み表示するステップと
   を行うことを特徴とする請求項１又は２記載の地物異動判別方法。
5. 前記地域は都市であることを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の地物異動判別方法。
6. 地域の上空を航空機によって撮影された前年度の航空写真データ及び基準点に基づいて生成された前年度３Ｄモデルの前年度ＤＳＭ画像データを記憶した第１のメモリと、
   前記前年度３Ｄモデルを正射変換したオルソフォト画像データを前年度精密オルソフォト画像データとして記憶した第２のメモリと、
   前記地域を前記前年度の航空写真データを得たときと同じ条件で撮影した今年度の航空写真データ及び基準点に基づいて生成された今年度３Ｄモデルの今年度ＤＳＭ画像データを記憶した第３のメモリと、
   前記今年度３Ｄモデルを正射変換したオルソフォト画像データを今年度精密オルソフォト画像データとして記憶した第４のメモリと、
   前記前年度精密オルソフォト画像データと前記前年度ＤＳＭ画像データとを読み出して、これらを前年度ＤＳＭ・精密オルソ合成画像データを生成する前年度ＤＳＭ・精密オルソ合成部と、
   前記今年度精密オルソフォト画像データと前記今年度ＤＳＭ画像データとを読み出して、これらを今年度ＤＳＭ・精密オルソ合成画像データを生成する今年度ＤＳＭ・精密オルソ合成部と、
   前年度ＤＳＭ・精密オルソ合成画像データと今年度ＤＳＭ・精密オルソ合成画像データとを画面に各々が比較できる領域に表示する表示制御部と、
   を備えたことを特徴とする地物異動判別装置。
7. 前記前年度の航空写真データを読み込み、同一地域の２枚のカラー写真データにおける同一の点を撮影している画素の対応点と基準点に基づいてカメラの撮影位置及び姿勢を推定して求め、その視差を用いて三角測量の計算式で各画素の３次元座標を求めてさらにノイズ除去を行って、これらの３次元座標に基づく立体モデルのメッシュに前記対応点の色情報を付与して前記前年度３Ｄモデルを生成する前年度３Ｄモデリング部と、
   前記今年度の航空写真データを読み込み、同一地域の２枚のカラー写真データにおける同一の点を撮影している画素の対応点と基準点に基づいてカメラの撮影位置及び姿勢を推定して求め、その視差を用いて三角測量の計算式で各画素の３次元座標を求めてさらにノイズ除去を行って、これらの３次元座標に基づく立体モデルのメッシュに前記対応点の色情報を付与して前記今年度３Ｄモデルを生成する今年度３Ｄモデリング部と
   を行うことを特徴とする請求項６記載の地物異動判別装置。
8. 前記前年度ＤＳＭ画像データと前記今年度ＤＳＭ画像データとをメッシュ単位で比較し、標高差（ｚ）が標高閾値以上の場合に変更ありとする識別子をメッシュに対応させた標高差変化有無表を第５のメモリに記憶する標高変化抽出部と、
   前記画面に表示されている前記前年度ＤＳＭ・精密オルソ合成画像データまたは前記今年度ＤＳＭ・精密オルソ合成画像データに、前記標高差変化有無表の変化ありとする識別子が連続している領域を囲み表示する変化領域決定部と
   を行うことを特徴とする請求項６又は７記載の地物異動判別装置。
9. 前記前年度精密オルソフォト画像データと前記今年度精密オルソフォト画像データとをメッシュ単位で比較し、色差が色差閾値以上の場合に変更ありとする識別子をメッシュに対応させたオルソ画像差変化有無表を第６のメモリに記憶するオルソ画像変化抽出部と、
   前記画面に表示されている前記前年度ＤＳＭ・精密オルソ合成画像データまたは前記今年度ＤＳＭ・精密オルソ合成画像データに、前記オルソ画像変化有無表の変化ありとする識別子が連続している領域を囲み表示する変化領域決定部と
   を行うことを特徴とする請求項６又は７記載の地物異動判別装置。
10. 前記地域は都市であることを特徴とする請求項６乃至９のいずれかに記載の地物異動判別装置。
11. 地域の上空を航空機によって撮影された前年度の航空写真データ及び基準点に基づいて生成された前年度３Ｄモデルの前年度ＤＳＭ画像データを記憶した第１のメモリと、
    前記前年度３Ｄモデルを正射変換したオルソフォト画像データを前年度精密オルソフォト画像データとして記憶した第２のメモリと、
    前記地域を前記前年度の航空写真データを得たときと同じ条件で撮影した今年度の航空写真データ及び基準点に基づいて生成された今年度３Ｄモデルの今年度ＤＳＭ画像データを記憶した第３のメモリと、
    前記今年度３Ｄモデルを正射変換したオルソフォト画像データを今年度精密オルソフォト画像データとして記憶した第４のメモリとを備えたコンピュータが実行する地物異動判別プログラムであって、
    前記前年度精密オルソフォト画像データと前記前年度ＤＳＭ画像データとを読み出して、これらを前年度ＤＳＭ・精密オルソ合成画像データを生成するステップと、
    前記今年度精密オルソフォト画像データと前記今年度ＤＳＭ画像データとを読み出して、これらを今年度ＤＳＭ・精密オルソ合成画像データを生成するステップと、
    前年度ＤＳＭ・精密オルソ合成画像データと今年度ＤＳＭ・精密オルソ合成画像データとを画面に各々が比較できる領域に表示するステップと
    を前記コンピュータが実行することを特徴とする地物異動判別プログラム。
12. 前記前年度の航空写真データを読み込み、同一地域の２枚のカラー写真データにおける同一の点を撮影している画素の対応点と基準点に基づいてカメラの撮影位置及び姿勢を推定して求め、その視差を用いて三角測量の計算式で各画素の３次元座標を求めてさらにノイズ除去を行って、これらの３次元座標に基づく立体モデルのメッシュに前記対応点の色情報を付与して前記前年度３Ｄモデルを生成するステップと、
    前記今年度の航空写真データを読み込み、同一地域の２枚のカラー写真データにおける同一の点を撮影している画素の対応点と基準点に基づいてカメラの撮影位置及び姿勢を推定して求め、その視差を用いて三角測量の計算式で各画素の３次元座標を求めてさらにノイズ除去を行って、これらの３次元座標に基づく立体モデルのメッシュに前記対応点の色情報を付与して前記今年度３Ｄモデルを生成するステップと
    を前記コンピュータが実行することを特徴とする請求項１１記載の地物異動判別プログラム。
13. 前記前年度ＤＳＭ画像データと前記今年度ＤＳＭ画像データとをメッシュ単位で比較し、標高差（ｚ）が標高閾値以上の場合に変更ありとする識別子をメッシュに対応させた標高差変化有無表を第５のメモリに記憶するステップと、
    前記画面に表示されている前記前年度ＤＳＭ・精密オルソ合成画像データまたは前記今年度ＤＳＭ・精密オルソ合成画像データに、前記標高差変化有無表の変化ありとする識別子が連続している領域を囲み表示するステップと
    を前記コンピュータが実行することを特徴とする請求項１１又は１２記載の地物異動判別プログラム。
14. 前記前年度精密オルソフォト画像データと前記今年度精密オルソフォト画像データとをメッシュ単位で比較し、色差が色差閾値以上の場合に変更ありとする識別子をメッシュに対応させたオルソ画像差変化有無表を第６のメモリに記憶するステップと、
    前記画面に表示されている前記前年度ＤＳＭ・精密オルソ合成画像データまたは前記今年度ＤＳＭ・精密オルソ合成画像データに、前記オルソ画像変化有無表の変化ありとする識別子が連続している領域を囲み表示するステップと
    を前記コンピュータが実行することを特徴とする請求項１１又は１２記載の地物異動判別プログラム。
15. 前記地域は都市であることを特徴とする請求項１１乃至１４のいずれかに記載の地物異動判別プログラム。