WO2010061852A1 - 建築物変化検出装置、建築物変化検出方法、及び記録媒体 - Google Patents

建築物変化検出装置、建築物変化検出方法、及び記録媒体 Download PDF

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WO2010061852A1
WO2010061852A1 PCT/JP2009/069873 JP2009069873W WO2010061852A1 WO 2010061852 A1 WO2010061852 A1 WO 2010061852A1 JP 2009069873 W JP2009069873 W JP 2009069873W WO 2010061852 A1 WO2010061852 A1 WO 2010061852A1
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building
change
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feature
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PCT/JP2009/069873
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弘之 柳生
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Ｎｅｃシステムテクノロジー株式会社
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C11/00—Photogrammetry or videogrammetry, e.g. stereogrammetry; Photographic surveying
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0004—Industrial image inspection
    • G06T7/0008—Industrial image inspection checking presence/absence
    • G—PHYSICS
    • G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
    • G09B—EDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
    • G09B29/00—Maps; Plans; Charts; Diagrams, e.g. route diagram
    • G09B29/10—Map spot or coordinate position indicators; Map reading aids
    • G09B29/106—Map spot or coordinate position indicators; Map reading aids using electronic means
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30181—Earth observation
    • G06T2207/30184—Infrastructure

Definitions

  • the present invention relates to a feature on a map, particularly a building change detection device for detecting a change in a building.
  • 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.
  • this method it takes a lot of labor and cost to visually examine all changes in the building on the map.
  • this method has a problem that detection failure occurs due to manual work.
  • the change of the building on the map refers to the change caused by the destruction of the building or the new construction of the building.
  • the loss of a building means that the building disappears and becomes a vacant land.
  • the new construction of a building means that a new building is added to the lands.
  • Patent Document 1 a building change detection method using an aerial photograph or a satellite image has been proposed.
  • a building that matches an indefinite window created from a house shape on a map is automatically searched from images using two or more images obtained by capturing the same area using aerial photographs or satellite images.
  • image matching method for notifying that a building is lost when there is no building that matches the irregular window.
  • Patent Literature 2 Patent Literature 5, and Patent Literature 6 describe techniques for determining changes in buildings and the like from old and new image data or laser data.
  • Patent Documents 3 and 4 describe a technique for comparing a map with image data to determine a change in a feature on the map such as a new building.
  • Patent Document 7 describes a method for obtaining three-dimensional numerical data from a stereo image.
  • 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.
  • JP 2002-63580 A JP 2004-117245 A JP 2004-198530 A JP 2005-234603 A Japanese Patent Laid-Open No. 2007-3244 JP 2007-34808 A Japanese Patent Laid-Open No. 3-167678
  • the height of trees changes due to growth, pruning, cutting, etc. Therefore, there is a possibility that the place where the tree has changed is erroneously detected as the place 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.
  • rivers, lakes, etc. are a major factor in misdetection when detecting changes in buildings because the height from the ground surface changes greatly due to weather, tidal conditions, etc.
  • the present invention has been made in view of the above circumstances, and an object of the present invention is to provide a building change detection device and the like that can detect a change in a building on a map with higher accuracy.
  • 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 A building change detecting means for detecting a change in the building, It is characterized by providing.
  • the building change detection method 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.
  • a building change detection procedure for detecting a change in the building in the predetermined area It is characterized by providing.
  • a recording medium is In order to detect a change in a building in a predetermined area on the map between the 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 Building change detection means for detecting changes in buildings, It is a computer-readable recording medium which records the program for functioning as.
  • a change in a building on a map can be detected with higher accuracy.
  • First Embodiment of this invention demonstrates the building change detection apparatus which detects the change of the building of the predetermined area
  • 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.
  • FIG. 1 is a block diagram schematically showing a configuration example of a building change detection apparatus 1 according to the first embodiment of the present invention.
  • the building change detection device 1 includes an old year image data acquisition unit 10, a new year image data acquisition unit 20, a feature change detection unit 30, and a building non-existing region specifying unit 40.
  • the building change detecting unit 50 is provided.
  • the previous year image data acquisition unit 10 photographs a predetermined region (hereinafter referred to as a detection target region) that is a target for detecting a change in a building at a predetermined date and time (hereinafter referred to as the previous year) of the old year.
  • the acquired image data (hereinafter referred to as old year image data) is acquired.
  • the previous year image data acquisition unit 10 acquires image data of two aerial photographs with parallax obtained by photographing the detection target region from the sky. These two aerial photographs are used in later processing to measure the height of features including buildings, trees, roads, rivers, lakes, etc. existing on the ground surface by stereophotogrammetry.
  • the new-year image data acquisition unit 20 captures the same detection target area as the old-year image data at a predetermined date and time of the new year (hereinafter referred to as the new-year time point) about one year after the old year. (Hereinafter referred to as new year image data). Similarly to the old year image data acquisition unit 10, the new year image data acquisition unit 20 also acquires image data of two aerial photographs with parallax obtained by photographing the detection target region from above.
  • the feature change detection unit 30 compares the old year image data and the new year image data, and detects a change in the feature in the detection target region.
  • the feature change detection unit 30 first detects from the previous year image data of two aerial photographs with parallax acquired by the previous year image data acquisition unit 10 by stereo photogrammetry at the time of the previous year. The height of the ground surface including the features of the target area is obtained. Next, the feature change detection unit 30 obtains the height of the feature based on the ground surface by subtracting the altitude of the ground surface from the height of the ground surface including the found feature. The elevation data of the ground surface of the detection target area is stored in advance in the building change detection device 1, for example. In this way, the feature change detection unit 30 obtains the height of the feature on the surface at the time of the previous year at all points in the detection target region.
  • the feature change detection unit 30 uses the new year image data of the two aerial photographs with parallax acquired by the new year image data acquisition unit 20, and is similar to the process using the previous year image data described above. By performing the processing, the height of the feature on the ground surface at the time of the new fiscal year at all points in the detection target region is obtained.
  • the feature change detection unit 30 detects the change in the feature by comparing the height of the feature at the time of the old year with the height of the feature at the time of the new year at all points in the detection target region. To do.
  • the feature change detection unit 30 detects that a feature has been newly established at that point.
  • the feature change detection unit 30 indicates that a part of the feature has been newly established at that point. Is detected. In the following, a part of the new establishment will be included.
  • the feature change The detection unit 30 detects that a feature has been lost at that point.
  • the feature change detection unit 30 indicates that the feature has been partially lost at that point. To detect. In the following, the loss is assumed to include a partial loss.
  • the feature change detection unit 30 detects a place where a change such as a new feature or a change has occurred by extracting the change point of the height in the detection target region at two different times. . Based on the detection result, the feature change detection unit 30 creates a feature change detection map 101 indicating a place where a change of the feature is detected in the detection target region as shown in FIG.
  • a place surrounded by a solid line is a place where a new feature is detected
  • a place surrounded by a broken line is a place where the loss of the feature is detected.
  • the building non-existing area specifying unit 40 specifies a building non-existing area in which no building exists in the detection target area.
  • the building change detection device 1 is a device that detects a change in a building among the features on the ground surface. Therefore, it is necessary to exclude detection of changes in features other than buildings.
  • the features on the surface include buildings, trees, roads, rivers, lakes and the like. And the height changes in those places.
  • the height of a building changes due to new construction (new construction), destruction, or the like.
  • 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.
  • the height of rivers, lakes, etc. changes depending on the weather, tidal range, and the like.
  • the building non-existing area specifying unit 40 excludes a building non-existing area that is an area where it is clear that no building exists from the detection target area. Is identified.
  • the non-building area includes places such as trees, roads, rivers, and lakes.
  • the building non-existing area specifying unit 40 specifies a building non-existing area from map data indicating positions of trees (forests), roads, rivers, lakes, and the like, for example.
  • map data 102 of the detection target area as shown in FIG. 2 is stored in advance in, for example, the building change detection device 1.
  • the building non-existing region specifying unit 40 performs image processing on image data obtained by photographing the detection target region, and specifies locations such as trees, roads, rivers, lakes, and the like in the detection target region.
  • the existence area may be specified.
  • the building nonexisting area specifying unit 40 creates a change detection exclusion pattern 103 indicating the position of the building nonexisting area in the detection target area as shown in FIG. 2 based on the specified building nonexisting area. To do. Note that, in the change detection exclusion pattern 103, a region that is filled in is a building non-existing region.
  • the building change detection unit 50 sets the feature whose change is detected by the feature change detection unit 30 in the region excluding the building non-existing region from the detection target region as the building changed in the detection target region. The change of the building in the detection target area is detected.
  • the building change detection unit 50 includes the feature change detection map 101 created by the feature change detection unit 30 and the change detection exclusion pattern 103 created by the building non-existing region specifying unit 40.
  • the pattern application map 104 as shown in FIG.
  • the building change detection part 50 is included in the building nonexistence area
  • FIG. 2 is a diagram for explaining the creation process of the building change detection map 105.
  • the feature change detection unit 30 creates a feature change detection map 101 indicating a place where a change in the feature is detected in the detection target region.
  • the map data 102 indicates the position of the feature on the map in the detection target area.
  • the building non-existing area specifying unit 40 creates a change detection exclusion pattern 103 indicating the position of the building non-existing area in the detection target area.
  • the building change detection unit 50 superimposes the feature change detection map 101 and the change detection exclusion pattern 103 to create a pattern application map 104 in which the feature change detection map 101 is masked by the change detection exclusion pattern 103. . Based on the pattern application map 104, the building change detection unit 50 detects a change other than the building non-existing region indicated by the change detection exclusion pattern 103 from the change detection location of the feature in the feature change detection map 101. By extracting the place, the building change detection map 105 indicating the building change detection place is created.
  • the building change detection unit 50 outputs the created building change detection map 105 as the detection result of the building change. It should be noted that the detection result of the change in the building may not be in the map format, but may be in a format indicating the position information of the place where the change in the building is detected by information such as latitude and longitude.
  • the building change detection apparatus 1 detects changes in the features in the detection target area, and then excludes changes detected in the building non-existing area.
  • the building change detection device 1 detects a change in the building by detecting a change in the feature in the excluded region after excluding the building non-existing region from the detection target region. good.
  • the building change detection apparatus excludes a building non-existing region in which a change in a feature other than a building is detected from the detection target region. Detecting architectural changes. 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.
  • FIG. 3 is a block diagram schematically illustrating a physical configuration example of the building change detection device 1 according to the present embodiment.
  • the building change detection device 1 according to the present embodiment can be realized by a hardware configuration similar to a general computer device, and includes a CPU (Central Processing Unit) 111, a main storage unit 112, an output unit 113, and an input unit. 114, an interface unit 115, an auxiliary storage unit 116, and a system bus 117.
  • the main storage unit 112, the output unit 113, the input unit 114, the interface unit 115, and the auxiliary storage unit 116 are all connected to the CPU 111 via the system bus 117.
  • the CPU111 performs the building change detection process for detecting the change of the building mentioned above according to the program memorized by auxiliary storage part 116.
  • the main storage unit 112 is a main memory such as a RAM (Random Access Memory), and is used as a data work area or a data temporary save area.
  • the output unit 113 includes a display, a printer, a speaker, and the like, and outputs the processing result of the building change detection process in the building change detection device 1. For example, the output unit 113 outputs the building change detection map 105 created by the building change detecting unit 50 as a processing result.
  • the input unit 114 includes a keyboard, a mouse, and the like, and inputs an operator instruction.
  • the interface unit 115 is connected to a peripheral device and transmits / receives data to / from the peripheral device.
  • the interface unit 115 is connected to an image data imaging device, and receives image data from the imaging device, whereby the building change detection device 1 acquires the old year image data and the new year image data.
  • the auxiliary storage unit 116 includes a nonvolatile memory such as a ROM (Read Only Memory), a magnetic disk, and a semiconductor memory, and stores in advance a program and data for causing the CPU 111 to perform a building change detection process. Further, the auxiliary storage unit 116 supplies programs and data to the CPU 111 in accordance with instructions from the CPU 111, and further stores data supplied from the CPU 111. For example, the auxiliary storage unit 116 stores the elevation data of the ground surface of the detection target area, the map data 102 of the detection target area, and the like.
  • it is realized by software by loading the building change detection processing program stored in the auxiliary storage unit 116 into the main storage unit 112 and executing it, and controlling each unit shown in FIG. 1 may be realized by hardware using hardware components such as LSI (Large Scale Integration) in which a dedicated circuit that realizes these functions is incorporated.
  • LSI Large Scale Integration
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating an example of the building change detection process.
  • the CPU 111 controls the main storage unit 112, the output unit 113, the input unit 114, the interface unit 115, the auxiliary storage unit 116, and the like via the system bus 117 according to a program. It is executed by.
  • the building change detection device 1 first compares the old year image data obtained by photographing the change target area of the building with the new year image data, and the building in the detection target area. A change in the feature including the object is detected (step S11).
  • the building change detection device 1 takes in the old year image data and the new year image data from, for example, a photographing device connected to the interface unit 115 and stores it in the auxiliary storage unit 116.
  • the building change detection device 1 compares the old year image data and the new year image data stored in the auxiliary storage unit 116 by digital image processing, and determines the difference between the old year image data and the new year image data. Based on this, a change in the feature in the detection target area is detected. Based on this detection, the building change detection device 1 creates a feature change detection map 101 having position information of the feature from which the change has been detected.
  • the building change detection device 1 specifies a building non-existing region where no building exists in the detection target region (step S12).
  • the building change detection device 1 stores map data 102 having position information on trees, roads, rivers, lakes, and the like in the detection target area in the auxiliary storage unit 116. Based on the map data 102, the building change detection device 1 identifies positions of trees, roads, rivers, lakes, and the like, which are positions where no building exists, as building nonexisting areas. The building change detection device 1 creates a change detection exclusion pattern 103 having position information of a building non-existing region in the detection target region.
  • the building non-existing area may be specified not from the map data 102 but from image data obtained by photographing the detection target area such as the old year image data and the new year image data.
  • the building change detection device 1 extracts the feature whose change has been detected in step S11 in the region excluding the building non-existing region specified in step S12 from the detection target region. And the building change detection apparatus 1 detects the change of the building of a detection object area
  • the building change detection device 1 creates a pattern application map 104 in which the feature change detection map 101 and the change detection exclusion pattern 103 are superimposed.
  • the building change detection device 1 extracts the position where the change of the feature is detected in the area not masked by the change detection exclusion pattern 103 on the pattern application map 104, thereby building in the detection target area.
  • the building change detection map 105 having the position information where the change of the object is detected is created.
  • the building change detection device 1 detects a change in a feature in the detection target area, specifies a building non-existing area, and detects it in the building non-existing area. Excluded changes. However, the building change detection device 1 first identifies a building non-existing region, excludes the building non-existing region from the detection target region, and then detects a change in the feature in the excluded region. It is also possible to detect changes in the building.
  • trees grow, and their pruning, cutting, and tree planting are relatively easy, so their location may not be accurately shown on the map data.
  • roads, rivers, lakes, and the like are less likely to move where they exist, so their locations are shown relatively accurately 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.
  • FIG. 5 is a block diagram schematically showing a configuration example of the building change detection apparatus 1 according to the second embodiment of the present invention.
  • the building non-existing region specifying unit 40 includes a tree region specifying unit 201, a map data acquisition unit 301, and a building invariant region specifying unit 302. It is different from the building change detection device 1 according to the first embodiment in that it is included.
  • the tree area specifying unit 201 receives the old year image data and the new year image data. Based on at least one of the old year image data and the new year image data, the tree region specifying unit 201 specifies a tree region in which a tree exists in the detection target region as a building non-existing region.
  • the tree area specifying unit 201 performs image processing on image data obtained by photographing the detection target area, specifies a tree area where a tree in the detection target area exists, and determines a tree area in the detection target area. A tree area exclusion pattern indicating the position is created.
  • the map data acquisition unit 301 acquires map data of the detection target area.
  • the building invariant area specifying unit 302 is based on the map data acquired by the map data acquiring unit 301, and the building invariant area including roads, rivers, and lakes in the detection target area that do not change the building, It is specified as the building non-existing area.
  • the building invariant area specifying unit 302 specifies the building invariant area from map data indicating positions of roads, rivers, lakes, and the like, and indicates the position of the building invariant area in the detection target area. Create a building invariant area exclusion pattern.
  • the building change detection unit 50 acquires the tree region exclusion pattern created by the tree region identification unit 201 and the building invariant region exclusion pattern created by the building invariant region identification unit 302. And the building change detection part 50 combines these, The change detection exclusion pattern of FIG. 2 demonstrated in 1st Embodiment which shows the position of the building non-existing area
  • the building change detection unit 50 uses the change detection exclusion pattern 103 to change the feature change detection unit 30 in the region where the building non-existing region is excluded from the detection target region. By making the detected feature a building that has changed in the detection target region, a change in the building in the detection target region is detected.
  • the building change detection apparatus 1 specifies a tree area
  • the building change detection apparatus 1 specifies the building invariable area
  • the building change detection apparatus 1 which detects the change of a building in consideration of the various change modes of a tree area
  • 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 region specifying unit 302 of FIG. 5 described in the second embodiment are not illustrated. However, as a matter of course, the map data acquisition unit 301 and the building invariant region specifying unit 302 may be added to the building change detection device 1 according to the third embodiment.
  • FIG. 6 is a block diagram schematically showing a configuration example of the building change detection apparatus 1 according to the third embodiment of the present invention.
  • the building change detection apparatus 1 according to the third embodiment shown in FIG. 6 is the second implementation in that the building non-existing area specifying unit 40 shown in FIG. 5 is replaced with a tree area specifying unit 201. It differs from the building change detection device 1 according to the form.
  • the feature change detection unit 30 includes a feature loss detection unit 211 and a feature new installation detection unit 212.
  • the tree region special hand unit 201 includes an old year tree region specifying unit 221 and a new year tree region specifying unit 222.
  • the building change detection unit 50 includes a building loss detection unit 231, a new building detection unit 232, and a detection combination unit 233.
  • 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.
  • near-infrared image data obtained by photographing the detection target region in the near-infrared is used as the infrared image data.
  • the previous year color image data is input to the old year image data acquisition unit 10 and the old year tree region specifying unit 221.
  • the old year infrared image data is input to the old year tree region specifying unit 221.
  • the new and old year color image data is input to the new year image data acquisition unit 20 and the new year tree area specifying unit 222.
  • the new year infrared image data is input to the new year tree region specifying unit 222.
  • the feature loss detection unit 211 detects the loss of the feature as a change in the feature. Specifically, the feature loss detection unit 211 compares the old year color image data and the new year color image data, and detects only the loss of the feature among the changes in the feature. Based on the detection result, the feature loss detection unit 211 creates a feature loss detection map 241 indicating the location where the loss of the feature is detected in the detection target region as shown in FIG. In the feature loss detection map 241, a location surrounded by a broken line indicates a location where the feature loss is detected.
  • the new feature detection unit 212 detects a new feature as a change in the feature. Specifically, the new feature detection unit 212 compares the old-year color image data and the new-year color image data, and detects only new features among changes in the features. Based on the detection result, the new feature detection unit 212 creates a new feature detection map 251 indicating the location where the new feature is detected in the detection target region as shown in FIG. In the new feature detection map 251, a location surrounded by a solid line indicates a location where a new feature has been detected.
  • the old year tree area specifying unit 221 specifies the old year tree area which is a tree area in the detection target area at the time of the old year, using the old year color image data and the old year infrared image data.
  • a region belonging to the temperature range of the tree is extracted from the infrared image data.
  • 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 value.
  • a region where the regions extracted from the infrared image data and the color image data respectively overlap is specified as a tree region.
  • the old year tree area specifying unit 221 specifies the old year tree area in the detection target area based on the input old year infrared image data and old year color image data.
  • the old year tree area specifying unit 221 creates an old year tree area exclusion pattern indicating the position of the old year tree area in the detection target area based on the specified old year tree area.
  • the old year tree area specifying unit 221 excludes the old year tree area from the object of building loss detection, so that the old year tree area exclusion pattern is a loss detection exclusion pattern 242 as shown in FIG. To do. Note that, in the loss detection exclusion pattern 242, the area that is filled in is the old-year tree area.
  • the new year tree area specifying unit 222 uses the new year color image data and the new year infrared image data to specify a new year tree area that is a tree area in the detection target area at the time of the new year.
  • the new year tree area specifying unit 222 performs a tree area specifying process similar to that of the old year tree area specifying unit 221 based on the input new year infrared image data and new year color image data. The new year tree area is identified. The new year tree area specifying unit 222 creates a new year tree area exclusion pattern indicating the position of the new year tree area in the detection target area based on the specified new year tree area.
  • the new-year tree area specifying unit 222 excludes the new-year tree area from the target for new building detection, so that the new-year tree area exclusion pattern is a new-installation detection exclusion pattern 252 as shown in FIG. To do.
  • the new detection exclusion pattern 252 the area that is filled in is the new year tree area.
  • the building loss detection unit 231 uses the feature whose loss has been detected by the feature loss detection unit 211 in the region excluding the old-year tree region from the detection target region as a building lost in the detection target region. The loss of the building in the detection target area is detected.
  • the building loss detection unit 231 overlaps the feature loss detection map 241 created by the feature loss detection unit 211 and the exclusion pattern 242 for loss detection created by the old year tree area specifying unit 221.
  • a pattern application map 243 as shown in FIG. 7 is created.
  • the building loss detection part 231 is included in the old year tree area
  • the building loss detection unit 231 creates a building loss detection map 244 indicating the location where the building loss is detected in the detection target region as shown in FIG.
  • FIG. 7 is a diagram for explaining the creation process of the building loss detection map 244.
  • the building loss detection unit 231 creates a pattern application map 243 in which the feature loss detection map 241 and the loss detection exclusion pattern 242 are overlapped to mask the feature loss detection map 241 with the loss detection exclusion pattern 242. .
  • the building loss detection part 231 is based on the pattern application map 243, and the loss detection location other than the old year tree area
  • the building new construction detection unit 232 sets the feature newly detected by the feature new construction detection unit 212 in the area excluding the new year tree area from the detection target area as a building newly established in the detection target area. Detect new buildings in the detection area.
  • the new building detection unit 232 superimposes the new feature detection map 251 created by the new feature detection unit 212 and the new detection exclusion pattern 252 created by the new year tree area specifying unit 222.
  • a pattern application map 253 as shown in FIG. 8 is created.
  • the new building detection unit 232 is included in the new year tree area indicated in the new detection exclusion pattern 252 from the place where the new feature detection shown in the feature new detection map 251 is detected. Exclude locations.
  • the new building detection unit 232 creates a new building detection map 254 that indicates a location where a new building is detected in the detection target area, as shown in FIG.
  • FIG. 8 is a diagram for explaining a process of creating the building new establishment detection map 254.
  • the new building detection unit 232 superimposes the new feature detection map 251 and the new detection exclusion pattern 252 to create a pattern application map 253 in which the new feature detection map 251 is masked by the new detection exclusion pattern 252. .
  • the new building detection unit 232 sets a new detection location other than the new year tree area indicated by the new detection exclusion pattern 252 from the new detection location of the feature in the new feature detection map 251 based on the pattern application map 253. Is extracted to create a new building detection map 254 indicating the new building detection location.
  • the detection combination unit 233 combines the detection of the building loss by the building loss detection unit 231 and the detection of the new building by the building new detection unit 232, so that the new construction and the loss of the building in the detection target area are combined. Detect changes including
  • FIG. 9 is a diagram for explaining a combination process by the detection combination unit 233.
  • the detection combination unit 233 combines the building loss detection map 244 of FIG. 7 created by the building loss detection unit 231 and the building new detection map 254 of FIG. 8 created by the building new detection unit 232, In the detection target area, the building change detection map 261 in FIG. 9 is created that shows both the location where the loss of the building is detected and the location where the new building is detected.
  • the building change detection map 261 includes position information where a change in the building is detected in the detection target area, and information indicating the type of change such as loss or establishment.
  • the detection combination unit 233 outputs the created building change detection map 261 as a building change detection result.
  • the building change detection device 1 specifies a tree region using infrared image data that is taken 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.
  • the tree portion is excluded from the building change detection target. 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.
  • the building change detection device 1 prepares a new detection exclusion pattern and a loss detection exclusion pattern by selectively using new and old 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.
  • the building change detection device 1 acquires infrared image data at both the old year and the new year. However, even if only the infrared image data at one time point can be obtained, the building change detection device 1 can change the building compared to the case where the infrared image data at both time points cannot be obtained. Detection accuracy can be increased.
  • the building change detection device 1 when only the infrared image data at the time of the previous year is obtained, the building change detection device 1 operates only the old year tree area specifying unit 221 in the tree area specifying unit 201 and is lost. A detection exclusion pattern 242 is created. Thereby, the detection accuracy of the loss of a building can be raised. In addition, when only infrared image data at the time of the new year is obtained, the building change detection device 1 operates only the new year tree area specifying unit 222 in the tree area specifying unit 201, and is newly installed. A detection exclusion pattern 252 is created. Thereby, the detection accuracy of the new construction of a building can be raised.
  • the present invention can be modified and applied in various forms and is not limited to the first to third embodiments.
  • the configuration, processing procedure, map, pattern, and the like of the building change detection device 1 described above are examples, and can be arbitrarily changed and modified within the scope of the technical idea of the present invention.
  • 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.
  • the function of the building change detection device 1 according to the above embodiment can be realized by dedicated hardware or by a normal computer system.
  • the program stored in the auxiliary storage unit 116 of the building change detection device 1 is a flexible disk, a CD-ROM (Compact Disk Read-Only Memory), a DVD (Digital Versatile Disk), MO ( By storing and distributing in a computer-readable recording medium such as Magneto-Optical disk, and installing the program in a computer, an apparatus that executes the above-described processing can be configured.
  • a computer-readable recording medium such as Magneto-Optical disk
  • the program may be stored in a disk device or the like of 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.
  • 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.
  • the present invention is preferably applied to a use for detecting a change in a feature on a map, particularly a building.

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Abstract

建築物変化検出装置（１）は、旧年度時点と新年度時点との間における地図上の検出対象領域の建築物の変化を検出する。旧年度画像データ取得部（１０）は、旧年度時点において検出対象領域を撮影した旧年度画像データを取得する。新年度画像データ取得部（２０）は、新年度時点において検出対象領域を撮影した新年度画像データを取得する。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。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。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。

Description

建築物変化検出装置、建築物変化検出方法、及び記録媒体
　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。
　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る。また、この手法は、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る。
　ここで、地図上の建築物の変化とは、建築物の滅失又は建築物の新築を原因とする変化を指す。また、建築物の滅失とは、建築物が無くなり更地になることをいう。また、建築物の新築とは、更地に新たな建物が追加されることをいう。
　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。
　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。
　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。
　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。
特開２００２－６３５８０号公報 特開２００４－１１７２４５号公報 特開２００４－１９８５３０号公報 特開２００５－２３４６０３号公報 特開２００７－３２４４号公報 特開２００７－３４８０８号公報 特開平３－１６７６７８号公報
　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。
　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、樹木が変化した場所が、建築物が変化した場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。
　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その位置の画像が撮影された場合、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。
　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である。
　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。
　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、
　を備えることを特徴とする。
　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、
　を備えることを特徴とする。
　また、本発明の第３の観点に係る記録媒体は、
　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に、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、
　として機能させるためのプログラムを記録した、コンピュータが読み取り可能な記録媒体である。
　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。
本発明の第１の実施形態に係る建築物変化検出装置の構成例を概略的に示すブロック図である。 建築物変化検出マップの作成過程を説明するための図である。 本実施形態に係る建築物変化検出装置の物理的な構成例を概略的に示すブロック図である。 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。 本発明の第２の実施形態に係る建築物変化検出装置の構成例を概略的に示すブロック図である。 本発明の第３の実施形態に係る建築物変化検出装置の構成例を概略的に示すブロック図である。 建築物滅失検出マップの作成過程を説明するための図である。 建築物新設検出マップの作成過程を説明するための図である。 検出組み合わせ部による組み合わせの過程を説明するための図である。
　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。
［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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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、地物変化検出部３０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。
　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、地物変化検出部３０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。
　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。
　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変化検出装置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。
　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。
　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。
　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。
　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しても良い。
　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。
　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。
　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を作成する。そして、建築物変化検出部５０は、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。
　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。
　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。
　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。
　また、上記実施形態において、建築物変化検出装置１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する。しかし、建築物変化検出装置１は、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しても良い。
　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。
　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 Processing 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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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に示した各部は、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されても良い。
　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。
　建築物変化検出処理が開始すると、建築物変化検出装置１は、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）。
　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に記憶する。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。
　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）。
　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。
　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しても良い。
　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する。そして、建築物変化検出装置１は、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。
　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。
　なお、上記建築物変化検出処理では、建築物変化検出装置１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、建築物変化検出装置１は、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しても良い。
［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。
　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いため、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。
　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。
　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。
　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。
　樹木領域では、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では、短期間のうちにその存在が変化する可能性は低い。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。
　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。
　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。
　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、を取得する。そして、建築物変化検出部５０は、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。
　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。
　第２の実施形態においては、建築物変化検出装置１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。
　また、第２の実施形態においては、建築物変化検出装置１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。
［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、次の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。
　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は図示されない。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が付加されても良い。
　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。
　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。
　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が用いられる。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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ために、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が抽出される。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が抽出される。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された領域の重なる領域が、樹木領域として特定される。
　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。
　ところで、旧年度時点で樹木領域であった場所では、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では、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、旧年度樹木領域を建築物の滅失検出の対象から除外するため、旧年度樹木領域除外パターンを、図７に示すような、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。
　旧年度時点で樹木領域であった場所において、たと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。そのため、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。
　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。
　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。
　ところで、新年度時点で樹木領域である場所では、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では、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、新年度樹木領域を建築物の新設検出の対象から除外するため、新年度樹木領域除外パターンを、図８に示すような、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。
　新年度時点で樹木領域である場所において、たと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。そのため、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。
　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。
　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を作成する。そして、建築物滅失検出部２３１は、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。
　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。
　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。
　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を作成する。そして、建築物新設検出部２３２は、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。
　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。
　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、を組み合わせて、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。
　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。
　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。
　以上説明した第３の実施形態においては、建築物変化検出装置１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。
　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。
　また、第３の実施形態においては、建築物変化検出装置１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。
　なお、第３の実施形態においては、建築物変化検出装置１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。
　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、建築物変化検出装置１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、建築物変化検出装置１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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　本出願は、２００８年１１月２５日に出願された日本国特許出願特願２００８－２９９６２０号に基づく。本明細書中に、それらの明細書、特許請求の範囲、図面全体を参照として取り込むものとする。
　本発明は、地図上の地物、特に建築物の変化を検出する用途に好適に適用される。
　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

Claims (6)

  1. 　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、
    　を備えることを特徴とする建築物変化検出装置。
  2. 　前記建築物非存在領域特定手段は、
    　前記第１の画像データ及び前記第２の画像データの少なくとも１つに基づき、前記所定の領域の中における、樹木が存在する樹木領域を、前記建築物非存在領域として特定する樹木領域特定手段を有する、
    　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。
  3. 　前記第１の画像データは、カラー撮影された第１のカラー画像データと、赤外撮影された第１の赤外画像データと、を含み、
    　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、
    　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の時点における前記所定の領域の中の樹木領域である第１の樹木領域を特定する第１樹木領域特定手段と、
    　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の時点における前記所定の領域の中の樹木領域である第２の樹木領域を特定する第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、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、
    　ことを特徴とする請求項２に記載の建築物変化検出装置。
  4. 　前記建築物非存在領域特定手段は、
    　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に記載の建築物変化検出装置。
  5. 　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、
    　を備えることを特徴とする建築物変化検出方法。
  6. 　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に、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、
    　として機能させるためのプログラムを記録した、コンピュータが読み取り可能な記録媒体。
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019187494A1 (ja) * 2018-03-26 2019-10-03 三菱重工業株式会社 領域検出装置および領域検出方法
CN111368615A (zh) * 2019-06-26 2020-07-03 杭州海康威视系统技术有限公司 一种违章建筑预警方法、装置及电子设备
JP2020112887A (ja) * 2019-01-08 2020-07-27 国立大学法人信州大学 伐採状況調査用データ作成方法及び伐採状況調査用データ作成装置
WO2024029057A1 (ja) * 2022-08-05 2024-02-08 三菱電機株式会社 位置補正装置、変位量抽出システム、および、位置補正方法

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6397379B2 (ja) * 2015-07-30 2018-09-26 日本電信電話株式会社 変化領域検出装置、方法、及びプログラム
JP2017169450A (ja) * 2016-03-18 2017-09-28 東京電力ホールディングス株式会社 植物領域判断システムおよび植物領域判断方法
KR101763883B1 (ko) 2016-11-29 2017-08-01 (주)신한항업 시계열 항공영상의 화면분할을 위한 구간별 영상이미지 편집장치
WO2020066755A1 (ja) * 2018-09-28 2020-04-02 Ｎｅｃソリューションイノベータ株式会社 学習モデル生成装置、地物変化判定装置、学習モデル生成方法、地物変化判定方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体
KR20210076440A (ko) 2019-12-16 2021-06-24 삼성전자주식회사 나무 맵의 재성성 및 예측을 위한 방법 및 장치
WO2021186707A1 (ja) * 2020-03-19 2021-09-23 日本電気株式会社 情報処理装置、情報処理方法、及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003185433A (ja) * 2001-12-14 2003-07-03 Asia Air Survey Co Ltd 新旧写真画像を用いた標定方法及び修正図化方法
JP2007003244A (ja) * 2005-06-21 2007-01-11 Pasuko:Kk 家屋異動判定方法
JP2007034808A (ja) * 2005-07-28 2007-02-08 Nec System Technologies Ltd 変化判定装置、変化判定方法および変化判定プログラム

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003185433A (ja) * 2001-12-14 2003-07-03 Asia Air Survey Co Ltd 新旧写真画像を用いた標定方法及び修正図化方法
JP2007003244A (ja) * 2005-06-21 2007-01-11 Pasuko:Kk 家屋異動判定方法
JP2007034808A (ja) * 2005-07-28 2007-02-08 Nec System Technologies Ltd 変化判定装置、変化判定方法および変化判定プログラム

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019187494A1 (ja) * 2018-03-26 2019-10-03 三菱重工業株式会社 領域検出装置および領域検出方法
JP2019169060A (ja) * 2018-03-26 2019-10-03 三菱重工業株式会社 領域検出装置、領域検出方法及びそのプログラム
US11216952B2 (en) 2018-03-26 2022-01-04 Mitsubishi Heavy Industries, Ltd. Region extraction apparatus and region extraction method
JP7077093B2 (ja) 2018-03-26 2022-05-30 三菱重工業株式会社 領域検出装置、領域検出方法及びそのプログラム
JP2020112887A (ja) * 2019-01-08 2020-07-27 国立大学法人信州大学 伐採状況調査用データ作成方法及び伐採状況調査用データ作成装置
JP7210009B2 (ja) 2019-01-08 2023-01-23 国立大学法人信州大学 伐採状況調査用データ作成方法及び伐採状況調査用データ作成装置
CN111368615A (zh) * 2019-06-26 2020-07-03 杭州海康威视系统技术有限公司 一种违章建筑预警方法、装置及电子设备
CN111368615B (zh) * 2019-06-26 2024-04-05 杭州海康威视系统技术有限公司 一种违章建筑预警方法、装置及电子设备
WO2024029057A1 (ja) * 2022-08-05 2024-02-08 三菱電機株式会社 位置補正装置、変位量抽出システム、および、位置補正方法

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