JP7399069B2 - Flood control facility monitoring device, flood control facility monitoring method, and flood control facility monitoring program - Google Patents
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Description
本開示は、護岸等の治水施設の監視に関する。 The present disclosure relates to monitoring of flood control facilities such as seawalls.
法面の状態を点検し、その変状の状態および位置を記録する点検方法として、特許文献1に記載されている技術が知られている。特許文献1で開示されている法面点検方法では、車両から焦点距離の異なる複数のカメラによって法面を連続撮影することによって、法面の3次元計測データを作成し、法面の変状の状態と位置を特定する。本技術によって、広大な河川護岸の点検においても、河川護岸の天端上を車両で走行することで点検に必要なデータを収集することができ、目視で直接的に護岸の点検を行う場合に比べ省力化が可能となる。 A technique described in Patent Document 1 is known as an inspection method for inspecting the state of a slope and recording the state and position of the deformation. In the slope inspection method disclosed in Patent Document 1, three-dimensional measurement data of the slope is created by continuously photographing the slope from a vehicle using multiple cameras with different focal lengths, and the deformation of the slope is detected. Determine condition and location. With this technology, even when inspecting a vast river revetment, it is possible to collect the data necessary for inspection by driving a vehicle over the top of the river revetment, making it possible to directly inspect the revetment visually. Comparative labor savings are possible.
特許文献1に記載される技術によって従来手法に比べ省力化が可能となる。しかし、特許文献1に記載される技術では、河川等の治水対象の水域の大きさに比例してデータ収集時間が増大する。このため、特許文献1に記載される技術では、治水対象の水域が大きい場合には、治水施設の変状を検知するのに時間を要するという課題が存在する。 The technology described in Patent Document 1 enables labor savings compared to conventional methods. However, with the technique described in Patent Document 1, the data collection time increases in proportion to the size of a water area targeted for flood control, such as a river. For this reason, the technique described in Patent Document 1 has a problem in that it takes time to detect deformation of flood control facilities when the water area to be flood controlled is large.
本開示は、上記のような課題を解決することを主な目的としている。具体的には、本開示は、治水対象の水域が大きくても、治水施設の変状を早期に検知できるようにすることを主な目的とする。 The main purpose of the present disclosure is to solve the above problems. Specifically, the main purpose of the present disclosure is to enable early detection of deformation of flood control facilities even if the water area targeted for flood control is large.
本開示に係る治水施設監視装置は、
治水施設及び前記治水施設の治水対象の水域が人工衛星により撮影されて得られた衛星撮影画像を取得する画像取得部と、
前記衛星撮影画像における反射スペクトル特性を用いて前記治水施設及び前記水域の少なくともいずれかの経時変化を解析し、前記治水施設の変状を推定する推定部とを有する。
The flood control facility monitoring device according to the present disclosure is
an image acquisition unit that acquires a satellite photographed image obtained by photographing a flood control facility and a water area targeted for flood control of the flood control facility by an artificial satellite;
and an estimation unit that analyzes changes over time in at least one of the flood control facility and the water area using reflection spectrum characteristics in the satellite image, and estimates deformation of the flood control facility.
本開示によれば、治水対象の水域が大きくても、治水施設の変状を早期に検知することができる。 According to the present disclosure, even if the water area targeted for flood control is large, deformation of flood control facilities can be detected early.
以下、実施の形態を図を用いて説明する。以下の実施の形態の説明及び図面において、同一の符号を付したものは、同一の部分又は相当する部分を示す。 Hereinafter, embodiments will be described using figures. In the following description of the embodiments and drawings, the same reference numerals indicate the same or corresponding parts.
実施の形態1.
***概要***
本実施の形態では、治水施設の監視を行う治水施設監視装置を説明する。治水施設とは、治水の用に供する施設である。治水とは、水害及び/又は土砂災害を防止するための事業である。水害には、洪水、高潮等が含まれる。土砂災害には、地すべり、土石流、急傾斜地崩壊等が含まれる。治水施設は、具体的には、護岸、堤防、ダム、放水路、遊水池等である。
以下では、治水施設の例として護岸を用い、治水対象の水域の例として河川を用いて説明を行う。治水施設である護岸は、治水対象の水域である河川に接している。
Embodiment 1.
***overview***
In this embodiment, a flood control facility monitoring device that monitors flood control facilities will be described. Flood control facilities are facilities used for flood control. Flood control is a project to prevent flood damage and/or landslides. Flood damage includes floods, storm surges, etc. Landslides include landslides, debris flows, steep slope collapses, etc. Specifically, flood control facilities include sea walls, embankments, dams, spillways, and retarding ponds.
In the following, explanation will be given using a seawall as an example of a flood control facility and a river as an example of a water area targeted for flood control. A sea wall, which is a flood control facility, is in contact with a river, which is a water area targeted for flood control.
前述したように、特許文献1の技術では、河川が長いとデータ収集時間に多くの時間を要する。このため、特許文献1の技術では、河川が長いと、効率的に護岸を監視することができず、護岸の変状を検知するのに時間を要するという課題が存在する。更に、特許文献1の技術では、車両が走行する道路と護岸との間の視界が植生の繁茂などによって遮られる場合に点検ができないという課題が存在する。 As mentioned above, in the technique of Patent Document 1, it takes a long time to collect data if the river is long. For this reason, the technique of Patent Document 1 has the problem that if the river is long, it is not possible to efficiently monitor the seawall, and it takes time to detect the deformation of the seawall. Furthermore, the technique disclosed in Patent Document 1 has a problem in that inspection cannot be performed when the visibility between the road on which the vehicle is traveling and the seawall is obstructed by thick vegetation or the like.
本実施の形態では、広域での護岸監視のために光学衛星画像を用いる。光学衛星画像を用いる場合、一度に数十km2から数百km2という非常に広い範囲で地上を観測可能であり、広域な護岸堤防も容易に撮影可能である。一方で地上から撮影する場合に比べ、人工衛星からの撮影は一般に地上分解能で劣り、特許文献1に記載されるように画像上から変状を直接的に目視発見及び記録することは困難な場合が生じ得る。 In this embodiment, optical satellite images are used for wide-area seawall monitoring. When using optical satellite images, it is possible to observe the ground over a very wide range of several tens of km2 to several hundred km2 at a time, and it is also possible to easily photograph a wide area of seawalls. On the other hand, compared to photography from the ground, photography from an artificial satellite generally has inferior ground resolution, and as described in Patent Document 1, it is difficult to directly visually detect and record deformations from images. may occur.
そこで、本実施の形態では、護岸の変状による2次的な現象を時系列衛星画像、衛星画像上の反射スペクトル情報を用いて検出し、護岸の変状位置およびその状態を推定する。
過去の光学衛星画像上において護岸である地点が植生の反射スペクトル特性を示す場合、護岸に亀裂又は目地の開きが生じることで護岸下の地面から植生が発生した可能性があり、これを変状として記録する。また、特に低水護岸に着目した場合、護岸に崩れ又は抜けが生じると当該位置に河川からの浸水が生じ、水の吸収スペクトル特性を示す。この特性を利用し、過去の光学衛星画像上で護岸である地点が水の吸収スペクトル特性を示す場合、崩れや抜けが生じたものとして記録する。
***構成の説明***
図1は、本実施の形態に係る治水施設監視装置100の機能構成例を示す。
また、図2は、本実施の形態に係る治水施設監視装置100のハードウェア構成例を示す。
治水施設監視装置100の動作手順は、治水施設監視方法に相当する。また、治水施設監視装置100の動作を実現するプラグラムは、治水施設監視プログラムに相当する。
Therefore, in this embodiment, a secondary phenomenon caused by the deformation of the seawall is detected using time-series satellite images and reflection spectrum information on the satellite image, and the position and state of the deformation of the seawall are estimated.
If a point on a seawall on past optical satellite images shows the reflection spectrum characteristics of vegetation, it is possible that vegetation has grown from the ground beneath the seawall due to cracks or openings in the seawall, causing deformation. Record as. In addition, when focusing on low-water revetments in particular, when a collapse or omission occurs in the revetment, water inundates from the river at the relevant location and exhibits water absorption spectral characteristics. Utilizing this characteristic, if a point on a seawall exhibits water absorption spectrum characteristics on past optical satellite images, it is recorded as having collapsed or fallen through.
***Explanation of configuration***
FIG. 1 shows an example of the functional configuration of a flood control
Moreover, FIG. 2 shows an example of the hardware configuration of the flood control
The operation procedure of the flood control
以下では、先ず、図2を参照して、治水施設監視装置100のハードウェア構成例を説明する。
Below, first, an example of the hardware configuration of the flood control
本実施の形態に係る治水施設監視装置100は、コンピュータである。
治水施設監視装置100は、ハードウェアとして、プロセッサ901、主記憶装置902、補助記憶装置903、通信装置904及びディスプレイ装置905を備える。
また、治水施設監視装置100は、機能構成として、画像取得部101、位置調整部102、推定部103及び推定結果出力部108を備える。
補助記憶装置903には、画像取得部101、位置調整部102、推定部103及び推定結果出力部108の機能を実現するプログラムが記憶されている。
これらプログラムは、補助記憶装置903から主記憶装置902にロードされる。そして、プロセッサ901がこれらプログラムを実行して、後述する画像取得部101、位置調整部102、推定部103及び推定結果出力部108の動作を行う。
図2では、プロセッサ901が画像取得部101、位置調整部102、推定部103及び推定結果出力部108の機能を実現するプログラムを実行している状態を模式的に表している。
通信装置904は、治水施設監視装置100の外部にある外部装置との通信に用いられる。
ディスプレイ装置905は、治水施設監視装置100のユーザに各種情報を表示する。
Flood control
The flood control
The flood control
The
These programs are loaded from the
FIG. 2 schematically shows a state in which the
The
The
次に、図1を参照して、治水施設監視装置100の機能構成例を説明する。
Next, an example of the functional configuration of the flood control
画像取得部101は、治水対象の水域である河川と治水施設である護岸の光学衛星画像を取得する。画像取得部101は、例えば、通信装置904を介して人工衛星から又は地上の衛星通信システムから光学衛星画像を取得する。光学衛星画像は、河川と護岸が人工衛星により複数波長帯同時撮影されて得られた衛星撮影画像である。画像取得部101は、複数の時刻で撮影された複数の光学衛星画像を取得する。
なお、画像取得部101により行われる処理は、画像取得ステップ及び画像取得処理に相当する。
The
Note that the processing performed by the
位置調整部102は、画像取得部101が取得した複数の光学衛星画像の位置を調整する。つまり、位置調整部102は、光学衛星画像間の位置合わせを行う。なお、画像取得部101が位置合わせが完了している複数の光学衛星画像を取得できる場合は、位置調整部102は省略可能である。
The
推定部103は、複数の光学衛星画像における反射スペクトル特性を用いて護岸及び河川の少なくともいずれかの経時変化を解析し、護岸の変状を推定する。護岸の変状とは、例えば、護岸の亀裂又は目地の開き、護岸の抜け又は崩れである。
推定部103により行われる処理は、推定ステップ及び推定処理に相当する。
The
The processing performed by the
推定部103は、例えば、護岸の経時変化として、護岸の形状の経時変化及び護岸での植生の経時変化の少なくともいずれかを解析する。また、推定部103は、護岸の形状の経時変化を解析した結果、護岸が河川に接する領域の近隣で護岸の形状が変化している場合に、護岸の変状を推定する。また、推定部103は、植生の経時変化を解析した結果、護岸が河川に接する領域の近隣で植生の範囲が増加している場合に、護岸の変状を推定する。更に、推定部103は、河川の経時変化を解析した結果、河川の範囲が増加している場合に、護岸の変状を推定する。
For example, the estimating
推定部103は、内部構成として、人工物抽出部104、植生抽出部105、水域抽出部106及び変状推定部107を備える。
The
人工物抽出部104は、人工物の反射スペクトル特性を用いて光学衛星画像の中から護岸の画像領域を抽出する。なお、以下では、護岸の画像領域を抽出することを単に護岸を抽出するともいう。
The
植生抽出部105は、植生の反射スペクトル特性を用いて光学衛星画像の中から植生の画像領域を抽出する。なお、以下では、植生の画像領域を抽出することを単に植生を抽出するともいう。
The
水域抽出部106は、水面の反射スペクトル特性を用いて光学衛星画像の中から河川の画像領域を抽出する。なお、以下では、河川の画像領域を抽出することを単に河川を抽出するともいう。
The water
変状推定部107は、人工物抽出部104により抽出された護岸の画像領域を用いて護岸の形状の経時変化を解析する。また、変状推定部107は、植生抽出部105により抽出された植生の画像領域を用いて植生の経時変化を解析する。また、変状推定部107は、水域抽出部106により抽出された河川の画像領域を用いて河川の経時変化を解析する。そして、変状推定部107は、解析結果に基づいて、護岸の変状を推定する。
The
推定結果出力部108は、変状推定部107により推定された護岸の変状の種類(亀裂、目地の開き、抜け、崩れ等)及び位置をディスプレイ装置905に出力する。推定結果出力部108は、変状の位置として、座標値を出力する。また、推定結果出力部108は、変状が推定される光学衛星画像を出力するとともに、出力した光学衛星画像上の変状が生じていると推定される位置に目印をつけてもよい。
また、推定結果出力部108は、ディスプレイ装置905への出力に代えて、またはディスプレイ装置905への出力に加えて、護岸の変状の種類及び位置を例えば外部のユーザ端末装置に出力してもよい。
The estimation
Furthermore, instead of outputting to the
***動作の説明***
図3は、本実施の形態に係る治水施設監視装置100による護岸監視方法の処理フローを示す。
***Operation explanation***
FIG. 3 shows a processing flow of a seawall monitoring method by the flood control
最初に、画像取得部101が光学衛星画像を取得する(ステップST1)。
つまり、画像取得部101は、監視対象である河川及び護岸を複数の時刻で撮影した、一連の光学衛星画像(時系列光学衛星画像)を取得する。これら光学衛星画像は、各画像に同一地点が含まれ、複数波長帯同時撮影の条件を満たす画像である。
画像取得部101は、取得した光学衛星画像を、例えば補助記憶装置903に格納する。
First, the
In other words, the
The
次に、位置調整部102が、ステップST1で取得された時系列光学衛星画像の画像間の位置合わせを行う(ステップST2)。
位置調整部102は、例えば、複数の光学衛星画像から求めた相互相関関数の最大値の座標から画像間のずれ量を求めることにより位置合わせを行うことができる。また、位置調整部102は、各光学衛星画像を地図上に投影することで位置合わせを行ってもよい。
なお、ステップST1で取得された光学衛星画像において既に位置合わせが行われている場合は、ステップST2は不要である。
Next, the
For example, the
Note that if alignment has already been performed in the optical satellite image acquired in step ST1, step ST2 is not necessary.
次に、推定部103の人工物抽出部104が各光学衛星画像から護岸を抽出する(ステップST3)。
つまり、人工物抽出部104は、光学衛星画像から得た、各画素に対応する地点ごとの反射スペクトル特性より護岸の画像領域を抽出する。
また、推定部103の植生抽出部105が各光学衛星画像から植生を抽出する(ステップST4)。
つまり、植生抽出部105は、光学衛星画像から得た、各画素に対応する地点ごとの反射スペクトル特性より植生の画像領域を抽出する。
また、推定部103の水域抽出部106が各光学衛星画像から河川を抽出する(ステップST5)。
つまり、水域抽出部106は、光学衛星画像から得た、各画素に対応する地点ごとの反射スペクトル特性より河川の画像領域を抽出する。
以下にて、ステップS3~ST5の詳細を説明する。
Next, the
That is, the
Further, the
That is, the
Furthermore, the water
That is, the water
Details of steps S3 to ST5 will be explained below.
人工物抽出部104は、人工物の画像領域の抽出に、コンクリート、アスファルトといった、可視光線の反射スペクトル特性が一様な地物の抽出に用いられる人工物指標を用いる。人工物指標の計算方法の一例を式(1)に示す。
The
可視光線に対する反射スペクトル特性が一様な地物ほど0に近いNHFD(Non-Homogeneous Feature Difference)値を示す。人工物指標を用いることで、光学衛星画像から表面がコンクリートで覆われた地点を検知でき、当該地点が河川に接していればコンクリート護岸であることが識別できる。
表面がコンクリートで覆われた護岸において、地盤の変動や温度変化による膨張収縮によって、亀裂や目地の開きが生じた場合、護岸の下の存在する地面より植生が成長し、護岸に生じた目地の開きに比べ広い範囲で、植生が繁茂する現象が確認される。
A feature with more uniform reflection spectrum characteristics for visible light exhibits a NHFD (Non-Homogeneous Feature Difference) value closer to 0. By using artifact indicators, points whose surfaces are covered with concrete can be detected from optical satellite images, and if the point is in contact with a river, it can be identified as a concrete revetment.
If cracks or joints open up in a seawall whose surface is covered with concrete due to expansion and contraction due to ground fluctuations or temperature changes, vegetation will grow from the ground below the seawall, causing the joints that have formed in the seawall to grow. A phenomenon in which vegetation grows thickly over a wider area compared to the opening can be observed.
以上のような護岸上に繁茂する植生の画像領域を光学衛星画像から抽出するため、植生特有の反射スペクトル特性を用いて植生を抽出する指標を用いる。植生を抽出する指標の一例である規格化植生指標NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)の計算式を式(2)に示す。 In order to extract the image area of the vegetation growing on the seawall from the optical satellite image, we use an index that extracts the vegetation using the reflection spectrum characteristics unique to the vegetation. A calculation formula for a normalized vegetation index NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), which is an example of an index for extracting vegetation, is shown in Equation (2).
植生は近赤外光線に対して高い反射率を示す一方で、赤色光線の反射率が低い。このため植生は高いNDVI値を示し、NDVI値から植生の画像領域の検知が可能である。 Vegetation has a high reflectance for near-infrared light, but a low reflectance for red light. Therefore, vegetation exhibits a high NDVI value, and it is possible to detect an image area of vegetation from the NDVI value.
また、河川の水面と接する護岸においては、抜けや崩れが生じた際に、崩落前に護岸が存在した位置への浸水が生じる場合がある。このため、水域抽出部106は光学衛星画像上で護岸への浸水を検知することで、護岸の抜けや崩れを検知する。
河川の水域も人工物及び植生同様に光学衛星画像における反射スペクトル特性から求める水域を抽出する指標によって位置の特定が可能である。水域を抽出する指標の一例である規格化水指標の計算を式(3)に示す。
Furthermore, when a revetment in contact with the water surface of a river falls off or collapses, water may flood into the location where the revetment existed before the collapse. Therefore, the water
Similar to artificial objects and vegetation, the location of river bodies of water can be determined using an index that extracts water areas based on reflection spectrum characteristics in optical satellite images. Equation (3) shows the calculation of the standardized water index, which is an example of an index for extracting water bodies.
水は波長400nmから580nm(青色~緑色)の光に対して比較的高い透過率を示し、逆に波長1000nmから3000nm程度(短波長赤外線)の光に対して非常に高い吸収率を示す。このため、水は高いNDWI(Normalized Difference Water Index)値を示し、光学衛星画像上から容易に河川の水域を検知することができる。 Water exhibits a relatively high transmittance for light with a wavelength of 400 nm to 580 nm (blue to green), and conversely exhibits a very high absorbance for light with a wavelength of approximately 1000 nm to 3000 nm (short wavelength infrared). Therefore, water exhibits a high NDWI (Normalized Difference Water Index) value, and river bodies of water can be easily detected from optical satellite images.
次に、以上の手法によって得られた護岸の画像領域、植生の画像領域、河川の水域の画像領域に基づいて、変状推定部107が時系列光学衛星画像において護岸、植生、河川の水域の各々の経時変化を解析する(ステップST6)。
Next, based on the image area of the seawall, the image area of vegetation, and the image area of the water area of the river obtained by the above method, the
ある時点で撮影された光学衛星画像上で護岸として抽出された位置が、それ以降に撮影された光学衛星画像上で植生の特性を示している場合に(ステップST7)、変状推定部107はステップST8の処理を行う。
ステップST8では、変状推定部107は、護岸から植生へと変化した位置が光学衛星画像上で河川に接している、もしくは河川から規定の範囲内であれば、該当位置で護岸に亀裂又は目地の開きが発生したと推定し、亀裂又は目地の開きが発生している可能性を主記憶装置902又は補助記憶装置903に記録する。
また、変状推定部107は、該当位置の座標値を取得できる場合は、該当位置の座標値も主記憶装置902又は補助記憶装置903に記録する。変状推定部107は、例えば、光学衛星画像の撮影時に取得される緯度経度情報から、亀裂又は目地の開きが発生したと推定される地点の座標値を取得可能である。
このように、変状推定部107は、河川に接する領域又は河川の近隣で植生の範囲が増加している場合に、護岸に亀裂又は目地の開きが発生したと推定する。
If the position extracted as a seawall on an optical satellite image taken at a certain point shows the characteristics of vegetation on an optical satellite image taken after that point (step ST7), the
In step ST8, the
Furthermore, if the coordinate values of the relevant position can be acquired, the
In this way, the
一方、ある時点で撮影された光学衛星画像上で護岸として抽出された位置が、それ以降に撮影された光学衛星画像上で河川の水域の特性を示している場合に(ステップST9)、変状推定部107はステップST10の処理を行う。
ステップS10では、変状推定部107は、護岸から河川の水域へと変化した位置が光学衛星画像上で河川に接している、もしくは河川から規定の範囲内であれば、該当位置で護岸に抜け又は崩れが発生したと推定し、抜け又は崩れが発生している可能性を主記憶装置902又は補助記憶装置903に記録する。
また、変状推定部107は、該当位置の座標値を取得できる場合は、該当位置の座標値も主記憶装置902又は補助記憶装置903に記録する。変状推定部107は、例えば、光学衛星画像の撮影時に取得される緯度経度情報から、抜け又は崩れが発生したと推定される地点の座標値を取得可能である。
このように、変状推定部107は、河川に接する領域又は河川の近隣で浸水が発生している場合に、護岸に抜け又は崩れが発生したと推定する。
On the other hand, if the position extracted as a seawall on an optical satellite image taken at a certain point shows the characteristics of a water area of a river on an optical satellite image taken after that point (step ST9), The
In step S10, the
Furthermore, if the coordinate values of the relevant position can be acquired, the
In this way, the
最後に、推定結果出力部108が、変状推定部107の推定結果を出力する(ステップST11)。
つまり、推定結果出力部108は、ステップST8又はステップST10において主記憶装置902又は補助記憶装置903に記録した事項をディスプレイ装置905に出力する。
Finally, the estimation
That is, the estimation
図4は、図3のステップST7及びステップST8の具体例を示す。
図4の(a)は、2020年9月1日に撮影された光学衛星画像を示す。図4の(b)は2020年10月1日に撮影された光学衛星画像を示す。
図4の(a)及び図4の(b)の光学衛星画像は、河川200と護岸300とを上空(人工衛星)から撮影して得られた画像である。
図4の(a)に示すように、2020年9月1日の時点では、護岸300には植生400が存在しない。しかし、1月後の2020年10月1日では、図4の(b)に示すように、植生400が存在する。
変状推定部107は、図4の(a)の光学衛星画像で護岸300となっている位置が図4の(b)の光学衛星画像において植生400に変化していることを検出し(ステップST7)、当該位置にて亀裂又は目地の開きが発生していると推定する(ステップST8)。
FIG. 4 shows a specific example of step ST7 and step ST8 in FIG.
(a) of FIG. 4 shows an optical satellite image taken on September 1, 2020. FIG. 4(b) shows an optical satellite image taken on October 1, 2020.
The optical satellite images shown in FIGS. 4A and 4B are images obtained by photographing the river 200 and the seawall 300 from above (artificial satellite).
As shown in (a) of FIG. 4, as of September 1, 2020, there is no vegetation 400 on the seawall 300. However, on October 1, 2020, one month later, as shown in FIG. 4(b), vegetation 400 exists.
The
図5は、図3のステップST9及びステップST10の具体例を示す。
図5の(a)は、2020年9月1日に撮影された光学衛星画像を示す。図5の(b)は2020年10月1日に撮影された光学衛星画像を示す。
図5の(a)の光学衛星画像は、図4の(a)と同じある。
図5の(a)に示すように、2020年9月1日の時点では、護岸300には浸水箇所500が存在しない。しかし、1月後の2020年10月1日では、図5の(b)に示すように、浸水箇所500が存在する。
変状推定部107は、図5の(a)の光学衛星画像で護岸300となっている位置が図5の(b)の光学衛星画像の浸水箇所500において河川の水域に変化していることを検出し(ステップST9)、当該位置にて抜け又は崩れが発生していると推定する(ステップST10)。
FIG. 5 shows a specific example of step ST9 and step ST10 in FIG.
(a) of FIG. 5 shows an optical satellite image taken on September 1, 2020. FIG. 5(b) shows an optical satellite image taken on October 1, 2020.
The optical satellite image in FIG. 5(a) is the same as FIG. 4(a).
As shown in FIG. 5(a), as of September 1, 2020, there is no flooded area 500 in the seawall 300. However, one month later, on October 1, 2020, there is a flooded location 500, as shown in FIG. 5(b).
The
また、図3のフローチャートには含まれていないが、変状推定部107は、複数の光学衛星画像を解析して、護岸の変状として、河川の増水(河川の護岸への流入)を推定してもよい。この場合は、変状推定部107は、ある時点で撮影された光学衛星画像上で護岸として抽出された位置が、それ以降に撮影された光学衛星画像上で河川の水域の特性を示している場合に(ステップST9)、護岸と河川との境界線が護岸側に移動していれば、河川の増水が発生していると推定する。
Although not included in the flowchart of FIG. 3, the
図6は、変状推定部107が河川の増水を推定する例を示す。
図6の(a)は、2020年9月1日に撮影された光学衛星画像を示す。図6の(b)は2020年10月1日に撮影された光学衛星画像を示す。
図6の(a)の光学衛星画像は、図4の(a)と同じある。
図6の(a)に示すように、2020年9月1日の時点では、護岸300と河川200との境界線は護岸300の端面に沿っている。しかし、1月後の2020年10月1日では、図6の(b)に示すように、護岸300と河川200との境界線が護岸300側に移動している。図6の(b)において破線が2020年9月1日時点での護岸300と河川200との境界線を表している。また、実線が2020年10月1日時点での護岸300と河川200との境界線を表している。
変状推定部107は、図6の(a)の光学衛星画像で護岸300となっている位置が図6の(b)の光学衛星画像において河川の水域に変化していることを検出し(ステップST9)、更に、境界線が護岸300側に移動していることを検出し、河川が増水していると推定する。
FIG. 6 shows an example in which the
(a) of FIG. 6 shows an optical satellite image taken on September 1, 2020. FIG. 6(b) shows an optical satellite image taken on October 1, 2020.
The optical satellite image in FIG. 6(a) is the same as FIG. 4(a).
As shown in (a) of FIG. 6, as of September 1, 2020, the boundary line between the seawall 300 and the river 200 is along the end surface of the seawall 300. However, on October 1, 2020, one month later, the boundary line between the seawall 300 and the river 200 has moved toward the seawall 300, as shown in FIG. 6(b). In FIG. 6(b), the broken line represents the boundary line between the seawall 300 and the river 200 as of September 1, 2020. In addition, the solid line represents the boundary line between the seawall 300 and the river 200 as of October 1, 2020.
The
***実施の形態の効果の説明***
以上のように、本実施の形態によれば、治水対象の水域が大きくても、治水施設の変状を早期に検知することができる。
つまり、本実施の形態では、衛星画像を用いることで広大な水域を一度に監視することができる。このため、本実施の形態では、水域が大きくても効率的に変状の監視を行うことができ、治水施設の変状を早期に検知することができる。
更に、本実施の形態によれば、特定種類の変状の発生およびその位置を推定することができる。
また、本実施の形態では、衛星画像を用いるため、車両が走行する道路と護岸との間の視界が植生の繁茂などによって遮られるために護岸の変状を確認できないという問題もない。
***Explanation of effects of embodiment***
As described above, according to the present embodiment, even if the water area targeted for flood control is large, deformation of flood control facilities can be detected early.
In other words, in this embodiment, a vast area of water can be monitored at once by using satellite images. Therefore, in this embodiment, deformation can be efficiently monitored even if the water area is large, and deformation of the flood control facility can be detected at an early stage.
Furthermore, according to the present embodiment, it is possible to estimate the occurrence of a specific type of deformation and its position.
Further, in this embodiment, since satellite images are used, there is no problem that deformation of the seawall cannot be confirmed because the view between the road on which the vehicle is traveling and the seawall is obstructed by thick vegetation.
実施の形態2.
本実施の形態では、地図情報を用いる治水施設監視装置100を説明する。
本実施の形態では、主に実施の形態1との差異を説明する。
なお、以下で説明していない事項は、実施の形態1と同様である。
Embodiment 2.
In this embodiment, a flood control
In this embodiment, differences from Embodiment 1 will be mainly explained.
Note that matters not described below are the same as in the first embodiment.
***構成の説明***
図7は、本実施の形態に係る治水施設監視装置100の機能構成例を示す。
図1と比較して、図7では地図情報取得部109が追加されている。
地図情報取得部109は、河川及び護岸の位置が含まれる地図情報を通信装置904を介して例えば外部装置から取得する。
地図情報取得部109も、画像取得部101等と同様にプログラムにより実現される。
***Explanation of configuration***
FIG. 7 shows an example of the functional configuration of the flood control
Compared to FIG. 1, a map
The map
The map
本実施の形態では、画像取得部101は、特定の時刻(現在時刻)の光学衛星画像のみを取得する。実施の形態1では、複数の時刻の複数の光学衛星画像を取得していたが、本実施の形態では、地図情報の活用により、画像取得部101は1つの光学衛星画像を取得すればよい。
また、本実施の形態では、位置調整部102は、地図情報取得部109により取得された地図情報を用いて、光学衛星画像の位置合わせを行う。
また、本実施の形態では、人工物抽出部104は、人工物の反射スペクトル特性と地図情報とを用いて、光学衛星画像から護岸を抽出する。
また、本実施の形態では、植生抽出部105は、植生の反射スペクトル特性と地図情報とを用いて、光学衛星画像から植生を抽出する。
また、本実施の形態では、水域抽出部106は、水面の反射スペクトル特性と地図情報とを用いて、光学衛星画像から河川の水域を抽出する。
また、本実施の形態では、変状推定部107は、地図情報を用いて変状が発生した位置の座標を特定する。
推定結果出力部108は図1に示したものと同様であるため、説明を省略する。
In this embodiment, the
Further, in the present embodiment, the
Further, in this embodiment, the
Furthermore, in the present embodiment, the
Furthermore, in this embodiment, the water
Furthermore, in this embodiment, the
The estimation
***動作の説明***
次に、図8を参照して、本実施の形態に係る治水施設監視装置100による護岸監視方法の処理フローを説明する。
***Operation explanation***
Next, with reference to FIG. 8, a processing flow of a seawall monitoring method by the flood control
最初に、画像取得部101が光学衛星画像を取得する(ステップST21)。
前述のように、画像取得部101は、現在時刻の光学衛星画像を取得する。
画像取得部101は、取得した光学衛星画像を、例えば補助記憶装置903に格納する。
First, the
As described above, the
The
次に、地図情報取得部109が河川及び護岸の位置を含む地図情報を取得する(ステップST31)。
例えば、地図情報取得部109は、外部の地図サーバ装置から地図情報を取得する。
地図情報取得部109は、取得した地図情報を、例えば補助記憶装置903に格納する。
Next, the map
For example, the map
The map
次に、位置調整部102が、ステップST21で取得された光学衛星画像をステップS31で取得された地図情報に投影する(ステップST32)。
光学衛星画像を地図情報に投影することで、光学衛星画像上における護岸及び河川の位置(座標値)を判別することができる。
Next, the
By projecting the optical satellite image onto map information, the positions (coordinate values) of the bank and river on the optical satellite image can be determined.
ステップST3~ST5は図3に示したものと同じであるため、詳細な説明は省略する。
なお、図8では、ステップST4及びステップST5はステップST32の地図投影処理の後の光学衛星画像を用いて行うことを前提としているが、ステップST4及びステップST5を地図投影処理前の光学衛星画像を用いて行うことでもよい。
Steps ST3 to ST5 are the same as those shown in FIG. 3, so detailed explanation will be omitted.
In addition, in FIG. 8, it is assumed that steps ST4 and ST5 are performed using the optical satellite image after the map projection process in step ST32, but steps ST4 and ST5 are performed using the optical satellite image before the map projection process. It may also be done using
地図情報上で護岸として示されている位置が、地図投影処理後の光学衛星画像上で植生の特性を示している場合に(ステップST27)、変状推定部107はステップST28の処理を行う。
ステップST28では、変状推定部107は、護岸から植生へと変化した位置が光学衛星画像上で河川に接している、もしくは河川から規定の範囲内とであれば、該当位置で護岸に亀裂又は目地の開きが発生したと推定し、亀裂又は目地の開きが発生している可能性を主記憶装置902又は補助記憶装置903に記録する。
また、変状推定部107は、該当位置の座標値も主記憶装置902又は補助記憶装置903に記録する。光学衛星画像の地図情報への投射が行われているので、変状推定部107は、地図情報から、亀裂又は目地の開きが発生したと推定される地点の座標値を取得可能である。
When the position indicated as a seawall on the map information shows the characteristics of vegetation on the optical satellite image after map projection processing (step ST27), the
In step ST28, the
Further, the
一方、地図情報上で護岸として示されている位置が、地図投影処理後の光学衛星画像上で河川の水域の特性を示している場合に(ステップST29)、変状推定部107はステップST30の処理を行う。
ステップS30では、変状推定部107は、護岸から河川の水域へと変化した位置が光学衛星画像上で河川に接している、もしくは河川から規定の範囲内であれば、該当位置で護岸に抜け又は崩れが発生したと推定し、抜け又は崩れが発生している可能性を主記憶装置902又は補助記憶装置903に記録する。
また、変状推定部107は、該当位置の座標値も主記憶装置902又は補助記憶装置903に記録する。前述のように、光学衛星画像の地図情報への投射が行われているので、変状推定部107は、地図情報から、抜け又は崩れが発生したと推定される地点の座標値を取得可能である。
On the other hand, if the position indicated as a seawall on the map information shows the characteristics of the water area of the river on the optical satellite image after map projection processing (step ST29), the
In step S30, the
Further, the
ステップST11は、図3に示すものと同様であるため、詳細な説明は省略する。 Since step ST11 is similar to that shown in FIG. 3, detailed explanation will be omitted.
また、本実施の形態においても、治水施設監視装置100は、護岸の変状として、図6を用いて説明した河川の増水を推定してもよい。
Also in this embodiment, the flood control
***実施の形態の効果の説明***
本実施の形態によれば、複数の光学衛星画像を取得し、記録する必要がないため、計算機リソースを節約することができる。
***Explanation of effects of embodiment***
According to this embodiment, there is no need to acquire and record multiple optical satellite images, so computer resources can be saved.
以上、実施の形態1及び2を説明したが、これら2つの実施の形態を組み合わせて実施しても構わない。
あるいは、これら2つの実施の形態のうち、1つを部分的に実施しても構わない。
あるいは、これら2つの実施の形態を部分的に組み合わせて実施しても構わない。
また、これら2つの実施の形態に記載された構成及び手順を必要に応じて変更してもよい。
Although Embodiments 1 and 2 have been described above, these two embodiments may be implemented in combination.
Alternatively, one of these two embodiments may be partially implemented.
Alternatively, these two embodiments may be partially combined.
Further, the configurations and procedures described in these two embodiments may be changed as necessary.
***ハードウェア構成の補足説明***
最後に、治水施設監視装置100のハードウェア構成の補足説明を行う。
図2に示すプロセッサ901は、プロセッシングを行うIC(Integrated Circuit)である。
プロセッサ901は、CPU(Central Processing Unit)、DSP(Digital Signal Processor)等である。
図2に示す主記憶装置902は、RAM(Random Access Memory)である。
図2に示す補助記憶装置903は、ROM(Read Only Memory)、フラッシュメモリ、HDD(Hard Disk Drive)等である。
図2に示す通信装置904は、データの通信処理を実行する電子回路である。
通信装置904は、例えば、通信チップ又はNIC(Network Interface Card)である。
ディスプレイ装置905は、例えば、LCD(Liquid Crystal Display)である。
***Supplementary explanation of hardware configuration***
Finally, a supplementary explanation of the hardware configuration of the flood control
A
The
The
The
The
The
The
また、補助記憶装置903には、OS(Operating System)も記憶されている。
そして、OSの少なくとも一部がプロセッサ901により実行される。
プロセッサ901はOSの少なくとも一部を実行しながら、画像取得部101、位置調整部102、推定部103、推定結果出力部108及び地図情報取得部109の機能を実現するプログラムを実行する。
プロセッサ901がOSを実行することで、タスク管理、メモリ管理、ファイル管理、通信制御等が行われる。
また、画像取得部101、位置調整部102、推定部103、推定結果出力部108及び地図情報取得部109の処理の結果を示す情報、データ、信号値及び変数値の少なくともいずれかが、主記憶装置902、補助記憶装置903、プロセッサ901内のレジスタ及びキャッシュメモリの少なくともいずれかに記憶される。
また、画像取得部101、位置調整部102、推定部103、推定結果出力部108及び地図情報取得部109の機能を実現するプログラムは、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ブルーレイ(登録商標)ディスク、DVD等の可搬記録媒体に格納されていてもよい。そして、画像取得部101、位置調整部102、推定部103、推定結果出力部108及び地図情報取得部109の機能を実現するプログラムが格納された可搬記録媒体を流通させてもよい。
The
At least a portion of the OS is executed by the
The
When the
Further, at least one of information, data, signal values, and variable values indicating the processing results of the
In addition, programs that realize the functions of the
また、画像取得部101、位置調整部102、推定部103、推定結果出力部108及び地図情報取得部109の「部」を、「回路」又は「工程」又は「手順」又は「処理」に読み替えてもよい。
また、治水施設監視装置100は、処理回路により実現されてもよい。処理回路は、例えば、ロジックIC(Integrated Circuit)、GA(Gate Array)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field-Programmable Gate Array)である。
この場合は、画像取得部101、位置調整部102、推定部103、推定結果出力部108及び地図情報取得部109は、それぞれ処理回路の一部として実現される。
In addition, the "units" in the
Furthermore, the flood control
In this case, the
100 治水施設監視装置、101 画像取得部、102 位置調整部、103 推定部、104 人工物抽出部、105 植生抽出部、106 水域抽出部、107 変状推定部、108 推定結果出力部、109 地図情報取得部、200 河川、300 護岸、400 植生、500 浸水箇所、901 プロセッサ、902 主記憶装置、903 補助記憶装置、904 通信装置、905 ディスプレイ装置。 100 Flood control facility monitoring device, 101 Image acquisition unit, 102 Position adjustment unit, 103 Estimation unit, 104 Artifact extraction unit, 105 Vegetation extraction unit, 106 Water area extraction unit, 107 Deformation estimation unit, 108 Estimation result output unit, 109 Map Information acquisition unit, 200 river, 300 bank protection, 400 vegetation, 500 flooded area, 901 processor, 902 main storage device, 903 auxiliary storage device, 904 communication device, 905 display device.
Claims (8)
前記衛星撮影画像における反射スペクトル特性を用いて前記治水施設での植生の経時変化を解析し、前記植生の経時変化を解析した結果、前記治水施設が前記水域に接する領域の近隣で前記植生の範囲が増加している場合に、前記治水施設の変状を推定する推定部とを有する治水施設監視装置。 an image acquisition unit that acquires a satellite photographed image obtained by photographing a water area to be subject to flood control and a flood control facility adjacent to the water area using an artificial satellite;
The changes in vegetation over time at the flood control facility were analyzed using the reflection spectrum characteristics in the satellite image, and as a result of analyzing the changes over time in the vegetation, the extent of the vegetation in the vicinity of the area where the flood control facility touches the water area was determined. a flood control facility monitoring device , comprising: an estimation unit that estimates deformation of the flood control facility when the amount of water is increasing ;
前記治水施設の形状の経時変化を解析し、前記治水施設の形状の経時変化を解析した結果、前記治水施設が前記水域に接する領域の近隣で前記治水施設の形状が変化している場合に、前記治水施設の変状を推定する請求項1に記載の治水施設監視装置。 The estimation unit is
If the shape of the flood control facility is changing in the vicinity of the area where the flood control facility touches the water body, as a result of analyzing the change in the shape of the flood control facility over time, The flood control facility monitoring device according to claim 1 , which estimates deformation of the flood control facility.
前記水域の経時変化を解析し、前記水域の経時変化を解析した結果、前記水域の範囲が増加している場合に、前記治水施設の変状を推定する請求項1に記載の治水施設監視装置。 The estimation unit is
The flood control facility monitoring device according to claim 1, wherein the flood control facility monitoring device analyzes changes over time in the water area , and estimates deformation of the flood control facility when the range of the water area increases as a result of analyzing the changes over time in the water area. .
前記変状が推定された位置の座標値を取得する請求項1に記載の治水施設監視装置。 The estimation unit is
The flood control facility monitoring device according to claim 1, which acquires coordinate values of the position where the deformation is estimated.
前記治水施設及び前記水域が複数の時刻で人工衛星により撮影されて得られた複数の衛星撮影画像を取得し、
前記推定部は、
前記複数の衛星撮影画像における反射スペクトル特性を用いて前記治水施設での植生の経時変化を解析する請求項1に記載の治水施設監視装置。 The image acquisition unit includes:
acquiring a plurality of satellite images of the flood control facility and the water body taken by an artificial satellite at a plurality of times;
The estimation unit is
The flood control facility monitoring device according to claim 1, wherein changes over time in vegetation at the flood control facility are analyzed using reflection spectrum characteristics in the plurality of satellite images.
前記治水施設及び前記水域が含まれる地図情報を取得する地図情報取得部を有し、
前記推定部は、
前記衛星撮影画像における反射スペクトル特性と前記地図情報とを用いて前記治水施設での植生の経時変化を解析する請求項1に記載の治水施設監視装置。 The flood control facility monitoring device further includes:
comprising a map information acquisition unit that acquires map information including the flood control facility and the water area;
The estimation unit is
2. The flood control facility monitoring device according to claim 1, wherein changes over time in vegetation at the flood control facility are analyzed using the reflection spectrum characteristics in the satellite image and the map information.
前記コンピュータが、前記衛星撮影画像における反射スペクトル特性を用いて前記治水施設での植生の経時変化を解析し、前記植生の経時変化を解析した結果、前記治水施設が前記水域に接する領域の近隣で前記植生の範囲が増加している場合に、前記治水施設の変状を推定する推定ステップとを有する治水施設監視方法。 an image acquisition step in which the computer acquires a satellite photographed image of a water area to be subject to flood control and a flood control facility in contact with the water area, taken by an artificial satellite;
The computer analyzes changes in vegetation over time at the flood control facility using the reflection spectrum characteristics in the satellite image, and as a result of analyzing the changes over time in the vegetation, the computer analyzes changes over time in the vegetation at the flood control facility using reflectance spectrum characteristics in the satellite image, and as a result of analyzing the changes over time in the vegetation, A flood control facility monitoring method comprising: an estimation step of estimating deformation of the flood control facility when the range of the vegetation is increasing .
前記衛星撮影画像における反射スペクトル特性を用いて前記治水施設での植生の経時変化を解析し、前記植生の経時変化を解析した結果、前記治水施設が前記水域に接する領域の近隣で前記植生の範囲が増加している場合に、前記治水施設の変状を推定する推定処理とをコンピュータに実行させる治水施設監視プログラム。 an image acquisition process of acquiring a satellite photographed image obtained by photographing a water area to be subject to flood control and a flood control facility adjacent to the water area using an artificial satellite;
The changes in vegetation over time at the flood control facility were analyzed using the reflection spectrum characteristics in the satellite image, and as a result of analyzing the changes over time in the vegetation, the extent of the vegetation in the vicinity of the area where the flood control facility touches the water area was determined. A flood control facility monitoring program that causes a computer to execute an estimation process of estimating a deformation of the flood control facility when the flood control facility is increasing .
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