JP2015079296A - Radar image interpretation support device and radar image interpretation support method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、人工衛星等の飛翔体に搭載され、地表を広範囲にわたり観測するレーダ装置により得られるレーダ画像を判読するレーダ画像判読支援装置及びレーダ画像判読支援方法に関する。 The present invention relates to a radar image interpretation support apparatus and a radar image interpretation support method for interpreting a radar image obtained by a radar apparatus that is mounted on a flying object such as an artificial satellite and observes the ground surface over a wide range.
従来、地表に照射した電波（マイクロ波パルス）の反射波を測定する能動型センサとしてレーダ装置がある。レーダ装置の一例として、例えば合成開口レーダ（SAR：Synthetic Aperture Radar）がある。合成開口レーダは、マイクロ波の特性を利用して、昼夜、天候に関係なく、広域を面的に観測することができる。 Conventionally, there is a radar device as an active sensor for measuring a reflected wave of a radio wave (microwave pulse) irradiated on the ground surface. As an example of the radar apparatus, for example, there is a synthetic aperture radar (SAR). Synthetic Aperture Radar makes it possible to observe a wide area, day and night, regardless of the weather, using the characteristics of microwaves.
合成開口レーダを用いて観測されたレーダ画像（ＳＡＲ画像）には、レイオーバやフォアショートニングなどの幾何歪みが含まれている。ＳＡＲ画像を用いて斜面崩壊地等を抽出する際に、地図投影された幾何歪みが補正されていないＳＡＲ画像を使用すると、判読性が良いことが知られている。地図投影された幾何歪みが補正されていないＳＡＲ画像として、例えばＴｅｒｒａＳＡＲ-Ｘ衛星の観測データから生成されるＳＡＲ画像を地図投影したＧＥＣ（Geocoded Ellipsoid Corrected）画像がある。 A radar image (SAR image) observed using a synthetic aperture radar includes geometric distortion such as layover and foreshortening. It is known that when a SAR image on which a map projection is not corrected is used when a slope failure area or the like is extracted using the SAR image, the readability is good. An example of a SAR image on which a map-projected geometric distortion is not corrected is a GEC (Geocoded Ellipsoid Corrected) image obtained by map-projecting a SAR image generated from observation data of a TerraSAR-X satellite.
ＧＥＣ画像は、ＳＡＲ画像特有の幾何歪みの補正（以下、「オルソ補正」と記す）が行われていないため、既存のＧＩＳ（Geographic Information System）情報や航空写真（オルソ補正済み画像）とのマッチング（位置の整合）に問題がある。 Since GEC images are not corrected for SAR image-specific geometric distortion (hereinafter referred to as "ortho correction"), matching with existing GIS (Geographic Information System) information and aerial photographs (ortho corrected images) There is a problem in (position alignment).
一方、オルソ補正済み画像（以下、「オルソ画像」と略称する）は、幾何歪みが補正されているが、そのために判読性が著しく落ちるという問題がある。 On the other hand, an ortho-corrected image (hereinafter abbreviated as “ortho image”) has a geometric distortion corrected, but there is a problem that the legibility is remarkably lowered.
図１８ＡはＧＥＣ画像（ＳＡＲ画像）を示し、図１８Ｂはオルソ画像（ＳＡＲ画像）を示す。また図１９ＡはＧＥＣ画像（ＳＡＲ画像）を示し、図１９Ｂはオルソ画像（ＳＡＲ画像）を示す。例えば図１８Ａに示すＧＥＣ画像では、谷底と河川（太線）の位置が一致しないが、図１８Ｂに示すオルソ画像では、谷底と河川（太線）の位置が一致する。しかし、図１９ＡのＧＥＣ画像では、土砂崩れ発生地（破線部１０１）を判読可能であるが、図１９Ｂのオルソ画像では、土砂崩れ発生地に対応する地点（破線部１０２）は白みがかっており、判読性が悪化している。 FIG. 18A shows a GEC image (SAR image), and FIG. 18B shows an ortho image (SAR image). FIG. 19A shows a GEC image (SAR image), and FIG. 19B shows an ortho image (SAR image). For example, in the GEC image shown in FIG. 18A, the positions of the valley bottom and the river (thick line) do not match, but in the ortho image shown in FIG. 18B, the positions of the valley bottom and the river (thick line) match. However, in the GEC image of FIG. 19A, the landslide occurrence place (broken line portion 101) can be read, but in the ortho image of FIG. 19B, the point corresponding to the landslide occurrence place (broken line portion 102) is whitened. The legibility has deteriorated.
ＳＡＲ画像の判読性を向上させるために、ＳＡＲ画像の解析に際し、観測対象の地域が含まれる光学画像を参照画像として用いてＳＡＲ画像と光学画像を比較することが行われている。 In order to improve the readability of the SAR image, the SAR image is compared with the optical image by using an optical image including an observation target area as a reference image when analyzing the SAR image.
例えば、ＳＡＲ／光学観測衛星に搭載されたＳＡＲと光学センサとにより地上の同じ地域を観測し、ＳＡＲ／光学伝送装置によりＳＡＲの観測データと光学センサの観測データとを重畳させた重畳データを生成し、重畳データをダウンリンクすることが記載されている（例えば、特許文献１参照。）。地上センタでは、ＳＡＲ／光学再生装置により重畳データからＳＡＲ画像と光学画像とを再生する。 For example, the same area on the ground is observed with the SAR and the optical sensor mounted on the SAR / optical observation satellite, and the superimposed data is generated by superimposing the observation data of the SAR and the optical sensor with the SAR / optical transmission device. In addition, it is described that the superimposition data is downlinked (for example, see Patent Document 1). At the ground center, the SAR image and the optical image are reproduced from the superimposed data by the SAR / optical reproduction device.
地図に投影された幾何歪みが補正されたＳＡＲ画像と光学画像を比較する場合、両画像は地図投影された画像であるためマッチングに問題はないが、斜面崩壊地等の災害発生地を抽出する際の判読性が落ちてしまう。 When comparing an optical image with a SAR image corrected for geometric distortion projected on a map, both images are map-projected images, so there is no problem in matching, but a disaster occurrence area such as a slope collapse area is extracted. The legibility will be reduced.
上記の状況から、本発明は、幾何歪みありのレーダ画像上の地表の変化域を容易に判読できるようにすることを目的とする。 In view of the above situation, an object of the present invention is to make it possible to easily interpret a change area of the ground surface on a radar image with geometric distortion.
本発明の第１の態様のレーダ画像判読支援装置は、歪みあり座標変換部と出力部を備える。
歪みあり座標変換部は、幾何歪みなしの地図座標の画像を幾何歪みありの地図座標の画像に変換する歪みあり座標変換テーブルに基づいて、幾何歪みのない地図座標の参照画像を、幾何歪みありの地図座標の比較画像に変換する。
出力部は、飛翔体に搭載されたレーダ装置で観測された幾何歪みありのスラントレンジ座標の第１のレーダ画像を変換して得られる幾何歪みありの地図座標の第２のレーダ画像と、歪みあり座標変換部で得られた比較画像を出力する。
The radar image interpretation support apparatus according to the first aspect of the present invention includes a coordinate conversion unit with distortion and an output unit.
The coordinate conversion unit with distortion converts a map coordinate image without geometric distortion into a map coordinate image with geometric distortion. Convert to map comparison image.
The output unit includes a second radar image of the map coordinates with geometric distortion obtained by converting the first radar image of the slant range coordinates with geometric distortion observed by the radar device mounted on the flying object, and the distortion. The comparison image obtained by the coordinate conversion unit is output.
本発明の第２の態様のレーダ画像判読支援装置は、歪みあり座標変換部と抽出部を備える。
歪みあり座標変換部は、幾何歪みなしの地図座標の画像を、幾何歪みありのスラントレンジ座標の画像に変換する歪みあり座標変換テーブルに基づいて、幾何歪みのない地図座標の参照画像を、幾何歪みありのスラントレンジ座標の比較画像に変換する。
抽出部は、飛翔体に搭載されたレーダ装置で観測された幾何歪みありのスラントレンジ座標のレーダ画像から、歪みあり座標変換部で得られた比較画像に対する変化域を抽出する。
The radar image interpretation support apparatus according to the second aspect of the present invention includes a coordinate conversion unit with distortion and an extraction unit.
The coordinate conversion unit with distortion is based on a coordinate conversion table with distortion, which converts a map coordinate image without geometric distortion into an image with slant range coordinates with geometric distortion. Convert to a slant range coordinate comparison image with distortion.
The extraction unit extracts a change area with respect to the comparison image obtained by the coordinate conversion unit with distortion from the radar image of the slant range coordinate with geometric distortion observed by the radar device mounted on the flying object.
本発明の第１の態様及び第２の態様は、幾何歪みのない地図座標の参照画像が、幾何歪みあり且つ判読対象の幾何歪みありのレーダ画像と同じ座標の比較画像に変換される。この比較画像を用いて、判読対象の幾何歪みありのレーダ画像の判読が行われる。 In the first aspect and the second aspect of the present invention, the reference image of the map coordinates having no geometric distortion is converted into a comparison image having the same coordinates as the radar image having the geometric distortion and having the geometric distortion of the interpretation target. Using this comparison image, a radar image with geometric distortion to be interpreted is interpreted.
本発明の少なくとも一つの態様によれば、幾何歪みありのレーダ画像上の地表の変化域を容易に判読できる。 According to at least one aspect of the present invention, it is possible to easily interpret a change area of the ground surface on a radar image with geometric distortion.
以下、本発明を実施するための形態の例について、添付図面を参照しながら説明する。なお、各図において共通の構成要素には、同一の符号を付して重複する説明を省略する。 Hereinafter, an example of an embodiment for carrying out the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. In addition, in each figure, the same code | symbol is attached | subjected to the common component and the overlapping description is abbreviate | omitted.
＜１．第１の実施の形態＞
第１の実施の形態は、地図投影された幾何歪みありのレーダ画像を、幾何歪みのない地図座標の参照画像（例えば、光学画像又は地理情報）を地図投影された幾何歪みありの画像に変換した比較画像と比較することで、地図投影された幾何歪みありのレーダ画像を判読する。以下、レーダ画像の一例としてＳＡＲ画像を用いて説明する
<1. First Embodiment>
In the first embodiment, a map-projected radar image with geometric distortion is converted into a map-projected geometric distortion image from a reference image (for example, an optical image or geographic information) of map coordinates without geometric distortion. By comparing with the comparison image, the radar image with geometric distortion projected on the map is read. Hereinafter, description will be made using a SAR image as an example of a radar image.
［データ解析システムの全体構成］
図１は、本発明の第１の実施の形態に係るデータ解析システムの概要を示す構成図である。
図１に示すデータ解析システムは、人工衛星に搭載されたレーダ装置の一例である合成開口レーダ（ＳＡＲ）を用いて地表３のＳＡＲ画像データを取得し、取得したＳＡＲ画像データをデータ解析センタ２で解析する。以下、人工衛星に搭載した合成開口レーダを「衛星ＳＡＲ」と記す。ここでは、レーダ装置を搭載する飛翔体として人工衛星を例示しているが、航空機でもよい。
[Overall configuration of data analysis system]
FIG. 1 is a configuration diagram showing an outline of a data analysis system according to the first embodiment of the present invention.
The data analysis system shown in FIG. 1 acquires SAR image data of the ground surface 3 using a synthetic aperture radar (SAR) which is an example of a radar device mounted on an artificial satellite, and the acquired SAR image data is used as a data analysis center 2. Analyze with. Hereinafter, the synthetic aperture radar mounted on the artificial satellite is referred to as “satellite SAR”. Here, an artificial satellite is illustrated as a flying object on which a radar apparatus is mounted, but an aircraft may be used.
衛星ＳＡＲ１は、所定の軌道を周回しながら定期的に地表３へマイクロ波パルスを照射し、その反射波を受信して得たデータをＳＡＲ画像データとしてデータ解析センタ２へ送信する。 The satellite SAR1 periodically irradiates the ground surface 3 with a microwave pulse while orbiting a predetermined orbit, and transmits data obtained by receiving the reflected wave to the data analysis center 2 as SAR image data.
データ解析センタ２は、観測計画を行い、その観測計画に基づいた観測指示を含む無線信号を、地上アンテナ４を介して衛星ＳＡＲ１に送信する。また、衛星ＳＡＲ１が取得したＳＡＲ画像データを、地上アンテナ４を介して受信する。これをデータ解析装置５（レーダ画像判読支援装置の一例）で合成開口処理することにより再生画像を生成する。 The data analysis center 2 performs an observation plan, and transmits a radio signal including an observation instruction based on the observation plan to the satellite SAR1 via the ground antenna 4. Also, the SAR image data acquired by the satellite SAR1 is received via the ground antenna 4. This is subjected to synthetic aperture processing by a data analysis device 5 (an example of a radar image interpretation support device) to generate a reproduced image.
データ解析装置５による一連の処理は、ハードウェアにより実行することもできるし、全部又は一部をソフトウェアにより実行させることもできる。一連の処理の全部又は一部をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ、または、各種の機能を実行するためのプログラムをインストールしたコンピュータにより、実行可能である。例えば汎用のパーソナルコンピュータなどに所望のソフトウェアを構成するプログラムをインストールして実行させてもよい。 A series of processing by the data analysis device 5 can be executed by hardware, or all or part of the processing can be executed by software. When all or part of a series of processing is executed by software, a computer in which a program constituting the software is incorporated in dedicated hardware or a computer installed with programs for executing various functions Can be executed. For example, a program constituting desired software may be installed and executed on a general-purpose personal computer or the like.
［データ解析の概要］
図２は、データ解析装置５により実行されるデータ解析の概要を示す説明図である。
まずデータ解析装置５は、衛星ＳＡＲ１又はその他から、オルソ補正されていないスラントレンジ座標のレーダ画像１１（ＳＡＲ画像）を取得する。このレーダ画像１１を地図座標に変換（地図投影）し、幾何歪みありの地図座標のレーダ画像１２を得る。
[Outline of data analysis]
FIG. 2 is an explanatory diagram showing an outline of data analysis executed by the data analysis device 5.
First, the data analysis apparatus 5 acquires a radar image 11 (SAR image) of slant range coordinates that are not orthorectified from the satellite SAR1 or others. The radar image 11 is converted into map coordinates (map projection) to obtain a radar image 12 having map coordinates with geometric distortion.
一方、データ解析装置５は、オルソ補正された幾何歪みなしの地図座標の既存の情報１３を、スラントレンジ座標に変換（スラントレンジ化）した後、地図投影し、幾何歪みありの地図座標の既存の情報１４を得る。既存の情報１３として、例えばＧＩＳ情報等の地理情報、航空写真等の光学画像が用いられる。 On the other hand, the data analysis apparatus 5 converts the existing information 13 of the ortho-corrected map coordinates without geometric distortion into slant range coordinates (slant range conversion), and then projects the map to create existing map coordinates with geometric distortion. Information 14 is obtained. As the existing information 13, for example, geographical information such as GIS information, and optical images such as aerial photographs are used.
データ解析装置５は、レーダ画像１２と既存の情報１４を不図示の表示装置に出力する。ユーザは、表示画面に表示されたレーダ画像１２を既存の情報１４と比較して、レーダ画像１２上の地表３の変化域を判読する。そして、ユーザが入力部を操作してデータ解析装置５に判読結果１５を入力すると、データ解析装置５は、幾何歪みありの地図座標の判読結果１５をスラントレンジ化及びオルソ補正し、幾何歪みなしの地図座標の判読結果１６を得る。 The data analysis device 5 outputs the radar image 12 and the existing information 14 to a display device (not shown). The user compares the radar image 12 displayed on the display screen with the existing information 14 and interprets the change area of the ground surface 3 on the radar image 12. When the user operates the input unit and inputs the interpretation result 15 to the data analysis device 5, the data analysis device 5 converts the interpretation result 15 of the map coordinates with geometric distortion into a slant range and orthocorrects, and there is no geometric distortion. A map coordinate interpretation result 16 is obtained.
すなわち本実施の形態では、スラントレンジ座標のレーダ画像１１を地図投影したレーダ画像１２をユーザが判読する際に、既存の情報１３をスラントレンジ化及び地図投影して得られた既存の情報１４を参照して判読性を向上させている。 That is, in this embodiment, when the user interprets the radar image 12 obtained by projecting the radar image 11 of the slant range coordinates, the existing information 14 obtained by converting the existing information 13 into the slant range and projecting the map is used. The legibility is improved by referring to it.
図３において、図３Ａは衛星ＳＡＲ１の飛行方向と観測方向の説明図、図３Ｂはスラントレンジ座標とグランドレンジ座標を示す説明図である。図３Ａ，図３Ｂの原点Ｏは、人工衛星の鉛直直下にある。
人工衛星の飛行方向（進行方向）に対して直角方向をレンジ方向という。このレンジ方向にはスラントレンジ（視線方向）とグランドレンジがある。
スラントレンジは、人工衛星の飛行方向から直角に対象物に向かう方向である。スラントレンジ座標は、人工衛星（衛星ＳＡＲ１）と対象物との距離すなわち視線距離を表している。
グランドレンジは、スラントレンジ座標の地表３（楕円体）への投影距離を表している。図３Ｂでは、スラントレンジ座標の点Ａがグランドレンジ座標の点Ａ´に投影されている。
3, FIG. 3A is an explanatory diagram of the flight direction and the observation direction of the satellite SAR1, and FIG. 3B is an explanatory diagram showing slant range coordinates and ground range coordinates. The origin O in FIGS. 3A and 3B is directly below the artificial satellite.
The direction perpendicular to the flight direction (traveling direction) of the artificial satellite is called the range direction. The range direction includes a slant range (line-of-sight direction) and a ground range.
The slant range is a direction toward the object at a right angle from the flight direction of the artificial satellite. The slant range coordinates represent the distance between the artificial satellite (satellite SAR1) and the object, that is, the line-of-sight distance.
The ground range represents the projection distance of the slant range coordinates onto the ground surface 3 (ellipsoid). In FIG. 3B, the slant range coordinate point A is projected onto the ground range coordinate point A ′.
［データ解析装置の構成］
図４は、データ解析装置５のハードウェアの構成例を示すブロック図である。この例では、データ解析装置５として汎用のコンピュータを用いている。
[Configuration of data analysis device]
FIG. 4 is a block diagram illustrating a hardware configuration example of the data analysis apparatus 5. In this example, a general-purpose computer is used as the data analysis device 5.
データ解析装置５のＣＰＵ（Central Processing Unit）２１は、ＲＯＭ（Read Only Memory）２２、または記録部２８に記録されているプログラムに従って、上記一連の処理の他、各種の処理を実行する。ＲＡＭ（Random Access Memory）２３には、ＣＰＵ２１が実行するプログラムやデータなどが適宜記憶される。これらのＣＰＵ２１、ＲＯＭ２２、およびＲＡＭ２３は、バス２４により相互に接続されている。 A CPU (Central Processing Unit) 21 of the data analysis device 5 executes various processes in addition to the above series of processes according to a program recorded in a ROM (Read Only Memory) 22 or a recording unit 28. A RAM (Random Access Memory) 23 appropriately stores programs executed by the CPU 21 and data. The CPU 21, ROM 22, and RAM 23 are connected to each other by a bus 24.
ＣＰＵ２１にはまた、バス２４を介して入出力インタフェース２５が接続されている。入出力インタフェース２５には、キーボード、マウス、マイクロホンなどよりなる入力部２６、ディスプレイ、スピーカなどよりなる出力部２７が接続されている。ＣＰＵ２１は、入力部２６から入力される指令に対応して各種の処理を実行する。そして、ＣＰＵ２１は、処理の結果を出力部２７に出力する。 An input / output interface 25 is also connected to the CPU 21 via the bus 24. The input / output interface 25 is connected to an input unit 26 including a keyboard, a mouse, and a microphone, and an output unit 27 including a display and a speaker. The CPU 21 executes various processes in response to commands input from the input unit 26. Then, the CPU 21 outputs the processing result to the output unit 27.
入出力インタフェース２５に接続されている記録部２８は、例えばハードディスクからなり、ＣＰＵ２１が実行するプログラムや各種のデータを記録する。 The recording unit 28 connected to the input / output interface 25 includes, for example, a hard disk, and records programs executed by the CPU 21 and various data.
通信部２９は、インターネットやローカルエリアネットワークなどのネットワークを介して外部の装置と通信する。この通信部２９を介してプログラムを取得し、記録部２８に記録してもよい。 The communication unit 29 communicates with an external device via a network such as the Internet or a local area network. A program may be acquired via the communication unit 29 and recorded in the recording unit 28.
入出力インタフェース２５に接続されているドライブ３０は、磁気ディスク（フレキシブルディスクを含む）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc - Read Only Memory）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc），光磁気ディスク等を含む）、あるいは半導体メモリなどのリムーバブルメディア３１が装着されたとき、それらを駆動し、そこに記録されているプログラムやデータなどを取得する。取得されたプログラムやデータは、必要に応じて記録部２８に転送され、記録される。 The drive 30 connected to the input / output interface 25 includes a magnetic disk (including a flexible disk), an optical disk (including a CD-ROM (Compact Disc-Read Only Memory), a DVD (Digital Versatile Disc), a magneto-optical disk, etc.). Alternatively, when a removable medium 31 such as a semiconductor memory is loaded, it is driven to acquire programs and data recorded therein. The acquired program and data are transferred to the recording unit 28 and recorded as necessary.
コンピュータにインストールされ、コンピュータによって実行可能な状態とされるプログラムを格納するプログラム記録媒体は、磁気ディスク、光ディスク、もしくは半導体メモリなどよりなるパッケージメディアであるリムーバブルメディア３１、または、プログラムが一時的もしくは永続的に格納されるＲＯＭ２２や、記録部２８を構成するハードディスクなどにより構成される。プログラム記録媒体へのプログラムの格納は、必要に応じてルータ、モデムなどのインタフェースである通信部２９を介して、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル衛星放送といった、有線または無線の通信媒体を利用して行ってもよい。 A program recording medium that stores a program that is installed in a computer and can be executed by the computer is a removable medium 31 that is a package medium including a magnetic disk, an optical disk, or a semiconductor memory, or the program is temporarily or permanently stored. The ROM 22 is stored in the memory, the hard disk constituting the recording unit 28, and the like. The program is stored in the program recording medium using a wired or wireless communication medium such as a local area network, the Internet, or digital satellite broadcasting via a communication unit 29 that is an interface such as a router or a modem as necessary. You may go.
図５は、第１の実施の形態に係るデータ解析装置５の機能ブロック図である。
データ解析装置５のＣＰＵ２１は、第１の地図投影部２１１と、第２の地図投影部２１２と、歪みあり座標変換部２１３と、歪みなし座標変換部２１４を有している。
FIG. 5 is a functional block diagram of the data analysis apparatus 5 according to the first embodiment.
The CPU 21 of the data analysis device 5 includes a first map projection unit 211, a second map projection unit 212, a coordinate conversion unit 213 with distortion, and a coordinate conversion unit 214 without distortion.
第１の地図投影部２１１は、通信部２９を介して衛星ＳＡＲ１からレーダ画像データ（ＳＡＲ画像データ）を取得する。そして、このレーダ画像データから得られるスラントレンジ座標のレーダ画像を地図投影する。すなわち、第１の地図投影部２１１は、幾何歪みありのスラントレンジ座標のレーダ画像（第１のレーダ画像）を、幾何歪みありの地図座標のレーダ画像（第２のレーダ画像）に変換する。第１の地図投影部２１１は、幾何歪みありの地図座標のレーダ画像を、記録部２８（図４）に保存し、又は出力部２７に送る。 The first map projection unit 211 acquires radar image data (SAR image data) from the satellite SAR1 via the communication unit 29. Then, a radar image of slant range coordinates obtained from the radar image data is projected on a map. That is, the first map projection unit 211 converts the radar image (first radar image) of slant range coordinates with geometric distortion into a radar image (second radar image) of map coordinates with geometric distortion. The first map projection unit 211 stores the radar image of the map coordinates with geometric distortion in the recording unit 28 (FIG. 4) or sends it to the output unit 27.
また第１の地図投影部２１１は、スラントレンジ座標のレーダ画像を地図投影する過程で、幾何歪みありのスラントレンジ座標のレーダ画像を、幾何歪みありの地図座標のレーダ画像に変換する第１の変換テーブル２１１ａと、その逆の変換を行う第１の逆変換テーブル２１１ｂを生成する。第１の地図投影部２１１は、生成した第１の変換テーブル２１１ａを歪みあり座標変換部２１３へ供給し、第１の逆変換テーブル２１１ｂを歪みなし座標変換部２１４へ送る。なお、１つのテーブルで、変換および逆変換を実施しても構わない。 The first map projection unit 211 converts the radar image of the slant range coordinates with geometric distortion into the radar image of the map coordinates with geometric distortion in the process of projecting the radar image of slant range coordinates. A conversion table 211a and a first reverse conversion table 211b that performs reverse conversion are generated. The first map projection unit 211 supplies the generated first conversion table 211 a to the coordinate conversion unit 213 with distortion, and sends the first inverse conversion table 211 b to the coordinate conversion unit 214 without distortion. Note that conversion and inverse conversion may be performed with one table.
図６は、再生画像（ＳＡＲ画像）から地図投影された幾何歪みありのレーダ画像（ＧＥＣ画像、右方向）又はオルソ画像（左方向）への変換を示す説明図である。
図６に示すように、第１の地図投影部２１１は、衛星ＳＡＲ１から受信したレーダ画像データ（ＳＡＲ画像データ）に対応する再生画像（ＳＡＲ画像４１）のスラントレンジ座標を、第１の変換テーブル２１１ａに基づいて、グランドレンジ座標に変換した後、さらに地図座標に変換する。これにより、幾何歪みありのスラントレンジ座標のＳＡＲ画像４１が、幾何歪みありの地図座標のレーダ画像（ＧＥＣ画像４２）に変換される。ＧＥＣ画像４２は、地図投影されているが、幾何歪みについて未補正のため、光学画像や地理情報とは位置関係が一致しない。
FIG. 6 is an explanatory diagram showing conversion from a reproduced image (SAR image) to a radar image (GEC image, right direction) or an ortho image (left direction) with map distortion projected on a map.
As shown in FIG. 6, the first map projection unit 211 converts the slant range coordinates of the reproduced image (SAR image 41) corresponding to the radar image data (SAR image data) received from the satellite SAR1 into the first conversion table. Based on 211a, after converting to the ground range coordinates, it is further converted to map coordinates. Thereby, the SAR image 41 of the slant range coordinates with geometric distortion is converted into a radar image (GEC image 42) of the map coordinates with geometric distortion. Although the GEC image 42 is projected on a map, the positional relationship does not match the optical image or geographic information because geometric distortion is not corrected.
図７Ａはスラントレンジ座標のＳＡＲ画像を示し、図７Ｂはグランドレンジ座標のＳＡＲ画像を示す。
スラントレンジ座標のＳＡＲ画像５５（図７Ａ）の座標Ａ、座標Ｂ、座標Ｃは、グランドレンジ化により、グランドレンジ座標のＳＡＲ画像５６（図７Ｂ）の座標Ａ´、座標Ｂ´、座標Ｃ´に変換されている。
FIG. 7A shows a SAR image of slant range coordinates, and FIG. 7B shows a SAR image of ground range coordinates.
The coordinates A, coordinates B, and coordinates C of the SAR image 55 (FIG. 7A) in the slant range coordinates are converted into the ground range, and the coordinates A ′, coordinates B ′, and coordinates C ′ in the SAR image 56 (FIG. 7B) in the ground range coordinates are converted to the ground range. Has been converted.
図８Ａは南行軌道を通る衛星ＳＡＲ１から取得したＳＡＲ画像を地図投影したときのＳＡＲ画像を示し、図８Ｂは北行軌道を通る衛星ＳＡＲ１から取得したＳＡＲ画像を地図投影したときのＳＡＲ画像を示している。 FIG. 8A shows a SAR image when the SAR image acquired from the satellite SAR1 passing through the southern orbit is mapped, and FIG. 8B shows the SAR image when the SAR image acquired from the satellite SAR1 passing through the north orbit is projected. Show.
人工衛星は基準面（北極から南極を通る面）に対し軌道傾斜角を持っているため、人工衛星の飛行方向に応じて衛星ＳＡＲ１の観測領域は経線に対して傾斜する。人工衛星が北から南（南行軌道）へ飛行した場合には、グランドレンジ座標のＳＡＲ画像５６を地図座標へ変換したＳＡＲ画像５７ａ（オルソ画像又はＧＥＣ画像）の観測領域は、飛行時間とともに西寄りになる（図８Ａ）。一方、人工衛星が南から北（北行軌道）へ飛行した場合には、グランドレンジ座標のＳＡＲ画像５６を地図座標へ変換したＳＡＲ画像５７ｂの観測領域は、飛行時間とともに西寄りになる（図８Ｂ）。図６に例示したＧＥＣ画像４２及びオルソ画像４３は、北行軌道を通った衛星ＳＡＲ１から取得したＳＡＲ画像４１を地図投影した画像である。 Since the artificial satellite has an orbital inclination angle with respect to the reference plane (plane passing from the North Pole to the South Pole), the observation region of the satellite SAR1 is inclined with respect to the meridian according to the flight direction of the artificial satellite. When the artificial satellite flies from north to south (southern orbit), the observation area of the SAR image 57a (ortho image or GEC image) obtained by converting the SAR image 56 of the ground range coordinates into the map coordinates is west with the flight time. It approaches (Fig. 8A). On the other hand, when the artificial satellite flies from south to north (northern orbit), the observation area of the SAR image 57b obtained by converting the SAR image 56 of the ground range coordinates into the map coordinates becomes westward with the flight time (see FIG. 8B). The GEC image 42 and the ortho image 43 illustrated in FIG. 6 are images obtained by map projection of the SAR image 41 acquired from the satellite SAR1 that has passed through the northbound orbit.
人工衛星（衛星ＳＡＲ１）の軌道情報（飛行高度、飛行方向、飛行速度、マイクロ波の照射角度及び飛行時刻等）がわかると、衛星ＳＡＲ１と地表３の観測領域との視線距離（スラントレンジ座標）が求められる。このスラントレンジ座標に基づいて地表３の観測領域のグランドレンジ座標を求める。そして、地表３の観測領域のグランドレンジ座標から地表３の観測領域の緯度及び経度が求まる。最後に、グランドレンジ座標上の地表３の観測領域の頂点の緯度及び経度を、地図座標上の緯度及び経度に変換し、観測領域の全域をグランドレンジ座標から地図座標に変換する。第１の地図投影部２１１は、このスラントレンジ座標からオルソ補正を伴わない地図座標への変換処理を反映した第１の変換テーブル２１１ａと、その逆変換を行う第１の逆変換テーブル２１１ｂを生成する。生成された第１の変換テーブル２１１ａと、第１の逆変換テーブル２１１ｂは、記録部２８（図４）に保存される。 Knowing the orbit information (flight altitude, flight direction, flight speed, microwave irradiation angle, flight time, etc.) of the artificial satellite (satellite SAR1), the line-of-sight distance (slant range coordinates) between the satellite SAR1 and the observation area of the ground surface 3 Is required. Based on the slant range coordinates, the ground range coordinates of the observation area on the ground surface 3 are obtained. Then, the latitude and longitude of the observation region on the ground surface 3 are obtained from the ground range coordinates of the observation region on the ground surface 3. Finally, the latitude and longitude of the vertex of the observation area on the ground surface 3 on the ground range coordinates are converted into latitude and longitude on the map coordinates, and the entire observation area is converted from the ground range coordinates to map coordinates. The first map projection unit 211 generates a first conversion table 211a reflecting the conversion process from the slant range coordinates to the map coordinates without the ortho correction, and a first reverse conversion table 211b for performing the reverse conversion. To do. The generated first conversion table 211a and first reverse conversion table 211b are stored in the recording unit 28 (FIG. 4).
図５の説明に戻る。第２の地図投影部２１２は、通信部２９を介して衛星ＳＡＲ１から受信したレーダ画像データ（ＳＡＲ画像データ）に対応するレーダ画像を、オルソ補正及び地図投影する。すなわち、第２の地図投影部２１２は、幾何歪みありのスラントレンジ座標のレーダ画像（第１のレーダ画像）を、幾何歪みなしの地図座標のレーダ画像（第３のレーダ画像）に変換する。第２の地図投影部２１２は、幾何歪みなしの地図座標のレーダ画像を、記録部２８（図４）に保存し、又は出力部２７に送る。 Returning to the description of FIG. The second map projection unit 212 orthorectifies and projects a radar image corresponding to the radar image data (SAR image data) received from the satellite SAR1 via the communication unit 29. That is, the second map projection unit 212 converts the radar image (first radar image) of the slant range coordinates with geometric distortion into the radar image (third radar image) of the map coordinates without geometric distortion. The second map projection unit 212 stores the radar image of the map coordinates without geometric distortion in the recording unit 28 (FIG. 4) or sends it to the output unit 27.
また第２の地図投影部２１２は、スラントレンジ座標のレーダ画像をオルソ補正及び地図投影する過程で、幾何歪みありのスラントレンジ座標のレーダ画像を、幾何歪みなしの地図座標のレーダ画像に変換する第２の変換テーブル２１２ａと、その逆の変換を行う第２の逆変換テーブル２１２ｂを生成する。第２の地図投影部２１２は、生成した第２の変換テーブル２１２ａを歪みなし座標変換部２１４へ供給し、第２の逆変換テーブル２１２ｂを歪みあり座標変換部２１３へ供給する。 In addition, the second map projection unit 212 converts the radar image of the slant range coordinate with geometric distortion into the radar image of the map coordinate without geometric distortion in the process of ortho-correcting and projecting the map of the slant range coordinate radar image. A second conversion table 212a and a second reverse conversion table 212b that performs reverse conversion are generated. The second map projection unit 212 supplies the generated second conversion table 212a to the coordinate conversion unit 214 without distortion, and supplies the second inverse conversion table 212b to the coordinate conversion unit 213 with distortion.
図６に示すように、第２の地図投影部２１２は、衛星ＳＡＲ１から受信したレーダ画像データ（ＳＡＲ画像データ）に対応する再生画像（ＳＡＲ画像４１）のスラントレンジ座標を、第２の変換テーブル２１２ａに基づいて、オルソ補正を行った後、地図座標に変換する。これにより、幾何歪みありのスラントレンジ座標のＳＡＲ画像４１が、幾何歪みなしの地図座標のレーダ画像（オルソ画像４３）に変換される。また第２の地図投影部２１２は、第２の逆変換テーブル２１２ｂに基づいて、オルソ画像４３を再生画像であるＳＡＲ画像４１に変換する。 As shown in FIG. 6, the second map projection unit 212 converts the slant range coordinates of the reproduced image (SAR image 41) corresponding to the radar image data (SAR image data) received from the satellite SAR1 into the second conversion table. Based on 212a, ortho correction is performed, and then converted into map coordinates. As a result, the SAR image 41 with slant range coordinates with geometric distortion is converted into a radar image (ortho image 43) with map coordinates without geometric distortion. Further, the second map projection unit 212 converts the ortho image 43 into the SAR image 41 that is a reproduction image, based on the second inverse conversion table 212b.
図９は、ＳＡＲ画像４１からオルソ画像への変換を示す説明図である。この例では、オルソ画像の一例として数値標高モデル（ＤＥＭ：Digital Elevation Model）を用いて説明している。図９では、数値標高モデルをＤＥＭと記している。 FIG. 9 is an explanatory diagram showing conversion from the SAR image 41 to the ortho image. In this example, a digital elevation model (DEM: Digital Elevation Model) is used as an example of an ortho image. In FIG. 9, the digital elevation model is indicated as DEM.
人工衛星（衛星ＳＡＲ１）の軌道情報と数値標高モデル６１から得られる仮想的な地表を用いて、衛星ＳＡＲ１で観測されたＳＡＲ画像４１の観測領域に対応するスラントレンジ座標のシミュレーション画像６２を生成する。数値標高モデル６１（オルソ画像）の地図座標とシミュレーション画像６２のスラントレンジ座標とを対応づける（処理Ｐ１）。 Using the orbit information of the artificial satellite (satellite SAR1) and the virtual ground surface obtained from the digital elevation model 61, a simulation image 62 of slant range coordinates corresponding to the observation area of the SAR image 41 observed by the satellite SAR1 is generated. . The map coordinates of the digital elevation model 61 (ortho image) are associated with the slant range coordinates of the simulation image 62 (processing P1).
次に、生成したシミュレーション画像６２の各部のスラントレンジ座標とＳＡＲ画像４１の各部のスラントレンジ座標とを対応づける（処理Ｐ２）。 Next, the slant range coordinates of each part of the generated simulation image 62 are associated with the slant range coordinates of each part of the SAR image 41 (process P2).
処理Ｐ１により数値標高モデル６１（オルソ画像）とシミュレーション画像６２が対応づけられ、処理Ｐ２によりシミュレーション画像６２とＳＡＲ画像４１がそれぞれ対応付けられる。それにより、ＳＡＲ画像４１のスラントレンジ座標と数値標高モデル６１（オルソ補正済み）の地図座標とが対応づけられる。すなわち、ＳＡＲ画像４１のスラントレンジ座標とオルソ画像４３（図６）の地図座標とが対応づけられる（処理Ｐ３）。第２の地図投影部２１２は、このスラントレンジ座標からオルソ補正済みの地図座標への変換処理を反映した第２の変換テーブル２１２ａと、その逆変換を行う第２の逆変換テーブル２１２ｂを生成する。生成された第２の変換テーブル２１２ａと第２の逆変換テーブル２１２ｂは、記録部２８（図４）に保存される。 The numerical elevation model 61 (ortho image) and the simulation image 62 are associated with each other by the process P1, and the simulation image 62 and the SAR image 41 are associated with each other by the process P2. Thereby, the slant range coordinates of the SAR image 41 are associated with the map coordinates of the digital elevation model 61 (ortho-corrected). That is, the slant range coordinates of the SAR image 41 and the map coordinates of the ortho image 43 (FIG. 6) are associated (processing P3). The second map projection unit 212 generates a second conversion table 212a reflecting the conversion process from the slant range coordinates to the ortho-corrected map coordinates, and a second reverse conversion table 212b for performing the reverse conversion. . The generated second conversion table 212a and second reverse conversion table 212b are stored in the recording unit 28 (FIG. 4).
図５の説明に戻る。歪みあり座標変換部２１３は、幾何歪みなしの地図座標の画像を幾何歪みありの地図座標の画像に変換する歪みあり座標変換テーブルに基づいて、幾何歪みのない地図座標の参照画像２１５（図２の既存の情報１３に相当）を、幾何歪みありの地図座標の比較画像に変換する。参照画像２１５として、例えば光学画像又は地理情報が用いられる。すなわち、光学画像又は地理情報のラスタ情報又はベクタ情報が、幾何歪みありの地図座標に変換される。歪みあり座標変換テーブルは、例えば記録部２８（図４）に保存されており、第１の変換テーブル２１１ａと第２の逆変換テーブル２１２ｂの要素を有する。この例では、歪みあり座標変換部２１３は、第１の地図投影部２１１で生成された第１の変換テーブル２１１ａと、第２の地図投影部２１２で生成された第２の逆変換テーブル２１２ｂから歪みあり座標変換テーブルを生成している。歪みあり座標変換部２１３は、当該比較画像を、記録部２８に保存し、又は出力部２７に送る。 Returning to the description of FIG. The coordinate conversion unit with distortion 213 converts a map coordinate image without geometric distortion into a map coordinate image with geometric distortion based on a coordinate conversion table with distortion and a map coordinate reference image 215 without geometric distortion (FIG. 2). Is converted into a comparative image of map coordinates with geometric distortion. As the reference image 215, for example, an optical image or geographic information is used. That is, raster information or vector information of an optical image or geographic information is converted into map coordinates with geometric distortion. The coordinate conversion table with distortion is stored in, for example, the recording unit 28 (FIG. 4), and includes elements of a first conversion table 211a and a second reverse conversion table 212b. In this example, the coordinate conversion unit with distortion 213 includes a first conversion table 211a generated by the first map projection unit 211 and a second inverse conversion table 212b generated by the second map projection unit 212. A coordinate conversion table with distortion is generated. The coordinate conversion unit with distortion 213 stores the comparison image in the recording unit 28 or sends it to the output unit 27.
ユーザは、例えば出力部２７としての表示装置の表示画面に表示された幾何歪みありの地図座標のレーダ画像を比較画像と比較し、幾何歪みありの地図座標のレーダ画像（ＧＥＣ画像４２）を判読する。そして、ユーザは、入力部２６を操作して、幾何歪みありの地図座標のレーダ画像上の災害発生地等（判読結果）を歪みなし座標変換部２１４へ入力する。 For example, the user compares the radar image of the map coordinates with geometric distortion displayed on the display screen of the display device as the output unit 27 with the comparison image, and reads the radar image of the map coordinates with geometric distortion (GEC image 42). To do. Then, the user operates the input unit 26 to input the disaster occurrence location (interpretation result) on the radar image of the map coordinates with geometric distortion to the coordinate conversion unit 214 without distortion.
歪みなし座標変換部２１４は、幾何歪みありの地図座標の画像を幾何歪みなしの地図座標の画像に変換する歪みなし座標変換テーブルに基づいて、入力部２６より入力された判読結果に対応する幾何歪みありの地図座標の画像を、幾何歪みなしの地図座標の画像に変換する。歪みなし座標変換テーブルは、例えば記録部２８（図４）に保存されており、第１の逆変換テーブル２１１ｂと第２の変換テーブル２１２ａの要素を有する。この例では、歪みなし座標変換部２１４は、第１の地図投影部２１１で生成された第１の逆変換テーブル２１１ｂと、第２の地図投影部２１２で生成された第２の変換テーブル２１２ａから歪みあり座標変換テーブルを生成している。歪みなし座標変換部２１４は、上記判読結果を、記録部２８に保存し、又は出力部２７に送る。 The no-distortion coordinate conversion unit 214 is based on a no-distortion coordinate conversion table that converts an image of map coordinates with geometric distortion into an image of map coordinates without geometric distortion, and the geometric corresponding to the interpretation result input from the input unit 26. An image of map coordinates with distortion is converted into an image of map coordinates without geometric distortion. The distortion-free coordinate conversion table is stored in, for example, the recording unit 28 (FIG. 4), and includes elements of a first reverse conversion table 211b and a second conversion table 212a. In this example, the distortion-free coordinate conversion unit 214 includes a first reverse conversion table 211b generated by the first map projection unit 211 and a second conversion table 212a generated by the second map projection unit 212. A coordinate conversion table with distortion is generated. The distortion-free coordinate conversion unit 214 stores the interpretation result in the recording unit 28 or sends it to the output unit 27.
なお、参照画像２１５を、記録部２８（図４）又はリムーバブルディスク３１から取得してもよいし、通信部２９を介してデータ解析装置５の外部から取得してもよい。 The reference image 215 may be acquired from the recording unit 28 (FIG. 4) or the removable disk 31, or may be acquired from the outside of the data analysis device 5 through the communication unit 29.
［レーダ画像の判読を支援する手順］
次に、レーダ画像の判読を支援する手順を、図１０及び図１１を参照しながら具体的に説明する。
図１０は、データ解析装置５のＣＰＵ２１によるデータ解析の手順を示すフローチャートである。図１１は、データ解析の手順を示す説明図である。
[Procedure for supporting interpretation of radar images]
Next, a procedure for supporting interpretation of a radar image will be specifically described with reference to FIGS.
FIG. 10 is a flowchart showing a data analysis procedure performed by the CPU 21 of the data analysis device 5. FIG. 11 is an explanatory diagram showing a data analysis procedure.
まずＣＰＵ２１は、データ解析装置５が取得したレーダ画像（ＳＡＲ画像４１）を、幾何歪みあり又は幾何歪みなしの地図座標のレーダ画像に変換するための変換テーブルを生成する（ステップＳ１）。 First, the CPU 21 generates a conversion table for converting the radar image (SAR image 41) acquired by the data analysis device 5 into a radar image of map coordinates with or without geometric distortion (step S1).
すなわち、ＣＰＵ２１の第１の地図投影部２１１は、通信部２９を介して衛星ＳＡＲ１からレーダ画像データ（ＳＡＲ画像データ）に基づくスラントレンジ座標のＳＡＲ画像４１を取得する。そして、第１の地図投影部２１１は、スラントレンジ座標のＳＡＲ画像４１を地図座標に変換してＧＥＣ画像４２を生成するとともに、第１の変換テーブル２１１ａ及び第１の逆変換テーブル２１１ｂを生成する。以下の説明では、第１の変換テーブル２１１ａ及び第１の逆変換テーブル２１１ｂを、ＧＥＣ画像変換テーブル５０ａ及びＧＥＣ画像逆変換テーブル５０ｂと記している。 That is, the first map projection unit 211 of the CPU 21 acquires the SAR image 41 of the slant range coordinates based on the radar image data (SAR image data) from the satellite SAR1 via the communication unit 29. Then, the first map projection unit 211 converts the SAR image 41 of the slant range coordinates into map coordinates to generate the GEC image 42, and generates the first conversion table 211a and the first reverse conversion table 211b. . In the following description, the first conversion table 211a and the first reverse conversion table 211b are referred to as a GEC image conversion table 50a and a GEC image reverse conversion table 50b.
一方、第２の地図投影部２１２は、通信部２９を介して衛星ＳＡＲ１からレーダ画像データ（ＳＡＲ画像データ）に基づくスラントレンジ座標のＳＡＲ画像４１を取得する。そして、第２の地図投影部２１２は、スラントレンジ座標のＳＡＲ画像４１をオルソ補正した後に地図座標に変換してオルソ画像４３を生成するとともに、第２の変換テーブル２１２ａ及び第２の逆変換テーブル２１２ｂを生成する。以下の説明では、第２の変換テーブル２１２ａ及び第２の逆変換テーブル２１２ｂを、地図座標変換テーブル５１ａ及び地図座標逆変換テーブル５１ｂと記している。 On the other hand, the second map projection unit 212 acquires the SAR image 41 of the slant range coordinates based on the radar image data (SAR image data) from the satellite SAR1 via the communication unit 29. Then, the second map projection unit 212 orthorectifies the SAR image 41 of the slant range coordinates, converts the SAR image 41 into map coordinates, generates an ortho image 43, and generates a second conversion table 212a and a second inverse conversion table. 212b is generated. In the following description, the second conversion table 212a and the second reverse conversion table 212b are referred to as a map coordinate conversion table 51a and a map coordinate reverse conversion table 51b.
次に、ＣＰＵ２１の歪みあり座標変換部２１３は、歪みあり座標変換テーブル４５に基づいて、光学画像又は地理情報等の歪みなしの地図座標の参照画像４４を、歪ありの地図座標の比較画像４６に変換する（ステップＳ２）。参照画像４４は、既存の情報１３（図２）に相当し、例えば記録部２８に保存されている、又は通信部２９を介して外部から供給される。歪みあり座標変換テーブル４５は、地図座標逆変換テーブル５１ｂとＧＥＣ画像変換テーブル５０ａから構成されている。 Next, based on the coordinate conversion table 45 with distortion, the coordinate conversion unit 213 of the CPU 21 converts the reference image 44 of map coordinates without distortion such as an optical image or geographic information into a comparison image 46 of map coordinates with distortion. (Step S2). The reference image 44 corresponds to the existing information 13 (FIG. 2), and is stored in the recording unit 28 or supplied from the outside via the communication unit 29, for example. The coordinate conversion table 45 with distortion is composed of a map coordinate reverse conversion table 51b and a GEC image conversion table 50a.
次に、ＣＰＵ２１は、ＧＥＣ画像４２と比較画像４６を出力部２７に出力する。出力部２７としてのディスプレイは、その表示画面にＧＥＣ画像４２と比較画像４６を並べて又は重ね合わせて表示する。ユーザは、表示画面に表示されたＧＥＣ画像４２を比較画像４６と比較することにより、ＧＥＣ画像４２に災害発生地等の変化域があるかどうかを判読する（ステップＳ３）。 Next, the CPU 21 outputs the GEC image 42 and the comparison image 46 to the output unit 27. The display as the output unit 27 displays the GEC image 42 and the comparison image 46 side by side or superimposed on the display screen. The user compares the GEC image 42 displayed on the display screen with the comparison image 46 to determine whether the GEC image 42 has a change area such as a disaster occurrence place (step S3).
ユーザは、入力部２６を操作してＧＥＣ画像４２上の災害発生地を指定し、判読結果４７としてＧＥＣ画像４２上の災害発生地を歪みなし座標変換部２１４へ入力する。歪みなし座標変換部２１４は、判読結果４７が入力されると、歪みなし座標変換テーブル４８に基づいて、ＧＥＣ画像４２上の指定された地点（領域）を、幾何歪みなしの地図座標（判読結果４９）に変換する（ステップＳ４）。歪みなし座標変換テーブル４８は、ＧＥＣ画像逆変換テーブル５０ｂと地図座標変換テーブル５１ａから構成されている。 The user operates the input unit 26 to designate the disaster occurrence location on the GEC image 42 and inputs the disaster occurrence location on the GEC image 42 to the coordinate conversion unit 214 without distortion as the interpretation result 47. When the interpretation result 47 is input, the coordinate conversion unit 214 without distortion converts the specified point (region) on the GEC image 42 into map coordinates (interpretation result) without geometric distortion based on the coordinate conversion table 48 without distortion. 49) (step S4). The distortion-free coordinate conversion table 48 includes a GEC image reverse conversion table 50b and a map coordinate conversion table 51a.
次に、ＣＰＵ２１は、ＧＥＣ画像４２上の指定された地点（判読結果４７）を幾何歪みなしの地図座標に変換した情報（判読結果４９）を、地理情報（例えばＧＩＳ情報）として出力する（ステップＳ５）。ＣＰＵ２１は、この判読結果４９を地理情報として出力後、この処理を終了する。 Next, the CPU 21 outputs information (interpretation result 49) obtained by converting the designated point (interpretation result 47) on the GEC image 42 into map coordinates without geometric distortion as geographical information (for example, GIS information) (step). S5). The CPU 21 ends the process after outputting the interpretation result 49 as geographic information.
従来、既存のＧＩＳ情報や航空写真を幾何歪みありの地図座標の画像に変換することは実施されていなかった。つまり本実施の形態における、レーダ画像を判読する際に、幾何歪みのない地図座標の参照画像（例えば、航空写真やＧＩＳ情報）を幾何歪みありの地図座標の画像に変換した比較画像を参照することは、まったくの新しい試みである。 Conventionally, existing GIS information and aerial photographs have not been converted into map coordinate images with geometric distortion. That is, in the present embodiment, when the radar image is read, a reference image obtained by converting a map coordinate reference image (eg, aerial photograph or GIS information) without geometric distortion into a map coordinate image with geometric distortion is referred to. That is a completely new attempt.
上述した第１の実施の形態は、ＳＡＲ画像等のレーダ画像（ＧＥＣ画像４２）を判読時に、幾何歪みなしの地図座標の参照画像を幾何歪みありの地図座標の画像に変換した比較画像（比較画像４６）を参照し、判読性を向上させることができる。このように、データ解析装置５は、ユーザによるレーダ画像の判読を支援する。 In the first embodiment described above, when a radar image (GEC image 42) such as a SAR image is read, a reference image of map coordinates without geometric distortion is converted into an image of map coordinates with geometric distortion (comparison). The legibility can be improved by referring to the image 46). Thus, the data analysis device 5 supports the interpretation of the radar image by the user.
それにより、災害発生時に、土砂崩れや河道閉塞等の災害発生地を特定する時間を大幅に短縮することが可能となり、被害の拡大を防ぐことが可能となる。 As a result, it is possible to significantly reduce the time for identifying a disaster occurrence site such as a landslide or river blockage when a disaster occurs, and to prevent the spread of damage.
また、幾何歪みありのレーダ画像（ＧＥＣ画像４２）上で発見した災害発生地（比較画像４６に対する変化域）等の判読結果を、幾何歪みなしの地図座標に変換することで、判読結果を幾何補正がなされた地図座標の画像に重ね合せることができる。 Further, the interpretation result of the disaster occurrence place (change area with respect to the comparison image 46) found on the radar image with geometric distortion (GEC image 42) is converted into map coordinates without geometric distortion, thereby converting the interpretation result into a geometric shape. It can be superimposed on the corrected map coordinate image.
＜２．第２の実施の形態＞
第２の実施の形態は、幾何歪みありのスラントレンジ座標のレーダ画像を、幾何歪みのない地図座標の参照画像を幾何歪みありのスラントレンジ座標の画像に変換した比較画像と比較することで、スラントレンジ座標の幾何歪みありのレーダ画像を判読する。以下、レーダ画像の一例としてＳＡＲ画像を用いて説明する。
<2. Second Embodiment>
The second embodiment compares a radar image of slant range coordinates with geometric distortion with a comparison image obtained by converting a reference image of map coordinates without geometric distortion into an image of slant range coordinates with geometric distortion. Interpret radar image with slant range coordinate geometric distortion. Hereinafter, description will be made using a SAR image as an example of a radar image.
［データ解析の概要］
図１２は、第２の実施の形態に係るデータ解析装置５により実行されるデータ解析の概要を示す説明図である
まずデータ解析装置５は、衛星ＳＡＲ１又はその他から、オルソ補正されていないスラントレンジ座標のレーダ画像１１（本例ではＳＡＲ画像）を取得する。またデータ解析装置５は、幾何歪みなしの地図座標の既存の情報１３を、スラントレンジ座標に変換（スラントレンジ化）し、幾何歪みありのスラントレンジ座標の既存の情報７１を得る。既存の情報１３は、レーダ画像１１が生成された日時より古い、災害発生前の画像がよい。
[Outline of data analysis]
FIG. 12 is an explanatory diagram showing an outline of data analysis performed by the data analysis device 5 according to the second embodiment. First, the data analysis device 5 is a satellite SAR1 or other, and the slant range not orthorectified. A coordinate radar image 11 (SAR image in this example) is acquired. Further, the data analysis device 5 converts the existing information 13 of the map coordinates without geometric distortion into slant range coordinates (slant range conversion), and obtains existing information 71 of the slant range coordinates with geometric distortion. The existing information 13 is preferably an image before the disaster that is older than the date and time when the radar image 11 was generated.
データ解析装置５は、レーダ画像１１と既存の情報７１を比較して、レーダ画像１１上の地表３の変化域を抽出する。そして、データ解析装置５は、幾何歪みありのスラントレンジ座標の抽出結果７２をオルソ補正し、幾何歪みなしの地図座標の抽出結果７３を得る。 The data analysis device 5 compares the radar image 11 with the existing information 71 and extracts a change area of the ground surface 3 on the radar image 11. Then, the data analysis apparatus 5 orthorectifies the slant range coordinate extraction result 72 with geometric distortion to obtain the map coordinate extraction result 73 without geometric distortion.
すなわち本実施の形態では、スラントレンジ座標のレーダ画像１１を判読する際に、既存の情報１３をスラントレンジ化して得られた既存の情報７１を参照して判読性を向上させている。 That is, in the present embodiment, when the radar image 11 having the slant range coordinates is read, the readability is improved by referring to the existing information 71 obtained by converting the existing information 13 into the slant range.
［データ解析装置の構成］
図１３は、第２の実施の形態に係るデータ解析装置５Ａの機能ブロック図である。 第２の実施の形態に係るデータ解析装置５ＡのＣＰＵ２１Ａは、第１の実施の形態に係るデータ解析装置５のＣＰＵ２１（図４）が備える第１の地図投影部２１１を有していない。すなわち、ＣＰＵ２１Ａは、第２の地図投影部２１２と、歪みあり座標変換部２１３と、歪みなし座標変換部２１４と、抽出部２１６を備える。このデータ解析装置５ＡのＣＰＵ２１Ａでは、第１の地図投影部２１１を有していないため、第１の変換テーブル２１１ａ及び第１の逆変換テーブル２１１ｂを生成しない。
[Configuration of data analysis device]
FIG. 13 is a functional block diagram of the data analysis apparatus 5A according to the second embodiment. The CPU 21A of the data analysis device 5A according to the second embodiment does not have the first map projection unit 211 provided in the CPU 21 (FIG. 4) of the data analysis device 5 according to the first embodiment. That is, the CPU 21A includes a second map projection unit 212, a coordinate conversion unit 213 with distortion, a coordinate conversion unit 214 without distortion, and an extraction unit 216. Since the CPU 21A of the data analysis apparatus 5A does not have the first map projection unit 211, the first conversion table 211a and the first reverse conversion table 211b are not generated.
ＣＰＵ２１Ａは、通信部２９を介して衛星ＳＡＲ１からレーダ画像データ（ＳＡＲ画像データ）を取得する。そして、このレーダ画像データから得られるスラントレンジ座標のレーダ画像を、記録部２８（図４）に保存し、又は出力部２７に送る。 The CPU 21A acquires radar image data (SAR image data) from the satellite SAR1 via the communication unit 29. Then, the slant range coordinate radar image obtained from the radar image data is stored in the recording unit 28 (FIG. 4) or sent to the output unit 27.
歪みあり座標変換部２１３は、幾何歪みなしの地図座標の画像を幾何歪みありのスラントレンジ座標の画像に変換する歪みあり座標変換テーブルに基づいて、幾何歪みのない地図座標の参照画像２１５を、幾何歪みありのスラントレンジ座標の比較画像に変換する。参照画像２１５として、光学画像又は地理情報が用いられる。すなわち、光学画像又は地理情報のラスタ情報又はベクタ情報が、幾何歪みありのスラントレンジ座標に変換される。歪みあり座標変換テーブルは、例えば記録部２８（図４）に保存されており、第２の逆変換テーブル２１２ｂの要素を有する。歪みあり座標変換部２１３は、当該比較画像を抽出部２１６に供給する。または当該比較画像を記録部２８に保存し、又は出力部２７に送ってもよい。 The coordinate conversion unit with distortion 213 converts the map coordinate image without geometric distortion into the slant range coordinate image with geometric distortion based on the coordinate conversion table with distortion, and the map coordinate reference image 215 without geometric distortion. Convert to a comparison image of slant range coordinates with geometric distortion. As the reference image 215, an optical image or geographic information is used. That is, raster information or vector information of an optical image or geographic information is converted into slant range coordinates with geometric distortion. The coordinate conversion table with distortion is stored, for example, in the recording unit 28 (FIG. 4), and includes elements of the second inverse conversion table 212b. The coordinate conversion unit 213 with distortion supplies the comparison image to the extraction unit 216. Alternatively, the comparison image may be stored in the recording unit 28 or sent to the output unit 27.
抽出部２１６は、衛星ＳＡＲ１から受信した幾何歪みありのスラントレンジ座標のレーダ画像を、歪みあり座標変換部２１３から供給された比較画像と比較する。そして、抽出部２１６は、幾何歪みありのスラントレンジ座標のレーダ画像上の変化域（災害発生地等）を抽出する。例えばスラントレンジ座標のレーダ画像の標高情報と、比較画像の標高情報を比較することにより、レーダ画像上の標高が変化した地点が抽出される。そして、抽出部２１６は、この抽出した地点（抽出結果）に対応する幾何歪みありのスラントレンジ座標の画像を、歪みなし座標変換部２１４に供給する。または当該比較画像を記録部２８に保存し、又は出力部２７に送ってもよい。 The extraction unit 216 compares the radar image of the slant range coordinates with geometric distortion received from the satellite SAR1 with the comparison image supplied from the coordinate conversion unit 213 with distortion. Then, the extraction unit 216 extracts a change area (a disaster occurrence place or the like) on the radar image of the slant range coordinates with geometric distortion. For example, by comparing the altitude information of the slant range coordinate radar image with the altitude information of the comparison image, a point where the altitude on the radar image has changed is extracted. Then, the extracting unit 216 supplies an image of the slant range coordinates with geometric distortion corresponding to the extracted point (extraction result) to the coordinate converter 214 without distortion. Alternatively, the comparison image may be stored in the recording unit 28 or sent to the output unit 27.
歪みなし座標変換部２１４は、幾何歪みありのスラントレンジ座標の画像を幾何歪みなしの地図座標の画像に変換する歪みなし座標変換テーブルに基づいて、抽出部２１６から供給される抽出結果に対応する幾何歪みありのスラントレンジ座標の画像を、幾何歪みなしの地図座標の画像に変換する。歪みなし座標変換テーブルは、例えば記録部２８（図４）に保存されており、第２の変換テーブル２１２ａの要素を有する。歪みなし座標変換部２１４は、幾何歪みなしの地図座標に変換された抽出結果を、記録部２８に保存し、又は出力部２７に送る。 The distortion-free coordinate conversion unit 214 corresponds to the extraction result supplied from the extraction unit 216 based on a distortion-free coordinate conversion table that converts an image of slant range coordinates with geometric distortion into an image of map coordinates without geometric distortion. An image of slant range coordinates with geometric distortion is converted into an image of map coordinates without geometric distortion. The distortion-free coordinate conversion table is stored in the recording unit 28 (FIG. 4), for example, and has elements of the second conversion table 212a. The coordinate conversion unit 214 without distortion stores the extraction result converted into the map coordinates without geometric distortion in the recording unit 28 or sends it to the output unit 27.
［レーダ画像の判読を支援する手順］
次に、第２の実施の形態に係るレーダ画像の判読を支援する手順を、図１４及び図１５を参照しながら具体的に説明する。
図１４は、第２の実施の形態に係るデータ解析装置５のＣＰＵ２１Ａによるデータ解析の手順を示すフローチャートである。図１５は、第２の実施の形態に係るデータ解析の手順を示す説明図である。
[Procedure for supporting interpretation of radar images]
Next, a procedure for supporting interpretation of a radar image according to the second embodiment will be specifically described with reference to FIGS.
FIG. 14 is a flowchart illustrating a data analysis procedure performed by the CPU 21A of the data analysis apparatus 5 according to the second embodiment. FIG. 15 is an explanatory diagram showing a data analysis procedure according to the second embodiment.
まずＣＰＵ２１Ａは、データ解析装置５が取得したレーダ画像（ＳＡＲ画像４１）を、幾何歪みなしの地図座標のレーダ画像に変換するための変換テーブルを生成する（ステップＳ１１）。 First, the CPU 21A generates a conversion table for converting the radar image (SAR image 41) acquired by the data analysis device 5 into a radar image of map coordinates without geometric distortion (step S11).
すなわち、ＣＰＵ２１Ａの第２の地図投影部２１２は、通信部２９を介して衛星ＳＡＲ１からレーダ画像データ（ＳＡＲ画像データ）に基づくスラントレンジ座標のＳＡＲ画像４１を取得する。そして、第２の地図投影部２１２は、スラントレンジ座標のＳＡＲ画像４１をオルソ補正した後に地図座標に変換してオルソ画像４３を生成するとともに、第２の変換テーブル２１２ａ及び第２の逆変換テーブル２１２ｂを生成する。以下の説明では、第２の変換テーブル２１２ａ及び第２の逆変換テーブル２１２ｂをそれぞれ、地図座標変換テーブル５１ａ及び地図座標逆変換テーブル５１ｂと記している。 That is, the second map projection unit 212 of the CPU 21A acquires the SAR image 41 of the slant range coordinates based on the radar image data (SAR image data) from the satellite SAR1 via the communication unit 29. Then, the second map projection unit 212 orthorectifies the SAR image 41 of the slant range coordinates, converts the SAR image 41 into map coordinates, generates an ortho image 43, and generates a second conversion table 212a and a second inverse conversion table. 212b is generated. In the following description, the second conversion table 212a and the second reverse conversion table 212b are referred to as a map coordinate conversion table 51a and a map coordinate reverse conversion table 51b, respectively.
次に、ＣＰＵ２１Ａの歪みあり座標変換部２１３は、歪みあり座標変換テーブルである第２の逆変換テーブル２１２ｂ（図１５では地図座標逆変換テーブル５１ｂ）に基づいて、歪みなしの地図座標の参照画像４４を、歪ありのスラントレンジ座標の比較画像４６Ａに変換する（ステップＳ１２）。 Next, the coordinate conversion unit 213 with distortion of the CPU 21A, based on the second reverse conversion table 212b (the map coordinate reverse conversion table 51b in FIG. 15), which is a coordinate conversion table with distortion, is a reference image of map coordinates without distortion. 44 is converted into a slant range coordinate comparison image 46A with distortion (step S12).
次に、ＣＰＵ２１Ａの抽出部２１６は、スラントレンジ座標のＳＡＲ画像４１と比較画像４６Ａを比較し、ＳＡＲ画像４１上の変化域を抽出する（ステップＳ１３）。 Next, the extraction unit 216 of the CPU 21A compares the SAR image 41 of the slant range coordinates with the comparison image 46A, and extracts a change area on the SAR image 41 (step S13).
ＣＰＵ２１Ａの抽出部２１６は、ＳＡＲ画像４１上の変化域を抽出結果４７Ａとして、歪みなし座標変換部２１４へ入力する。歪みなし座標変換部２１４は、抽出結果４７Ａが入力されると、歪みなし座標変換テーブルである第２の変換テーブル２１２ａ（図１５では地図座標変換テーブル５１ａ）に基づいて、ＳＡＲ画像４１上の指定された地点を、幾何歪みなしの地図座標（抽出結果４９Ａ）に変換する（ステップＳ１４）。 The extraction unit 216 of the CPU 21A inputs the change area on the SAR image 41 as the extraction result 47A to the coordinate conversion unit 214 without distortion. When the extraction result 47A is input, the no-distortion coordinate conversion unit 214 specifies on the SAR image 41 on the basis of the second conversion table 212a (the map coordinate conversion table 51a in FIG. 15) that is a no-distortion coordinate conversion table. The determined point is converted into map coordinates (extraction result 49A) without geometric distortion (step S14).
次に、ＣＰＵ２１Ａは、ＳＡＲ画像４１上の指定された地点（抽出結果４７Ａ）を幾何歪みなしの地図座標に変換した情報（抽出結果４９Ａ）を、地理情報（例えばＧＩＳ情報）として出力する（ステップＳ１５）。ＣＰＵ２１Ａは、この抽出結果４９Ａを地理情報として出力後、この処理を終了する。 Next, the CPU 21A outputs information (extraction result 49A) obtained by converting the designated point (extraction result 47A) on the SAR image 41 into map coordinates without geometric distortion as geographic information (for example, GIS information) (step S1). S15). After outputting the extraction result 49A as geographic information, the CPU 21A ends this process.
第２の実施の形態によれば、第１の実施の形態における効果に加え、以下のような効果がある。第２の実施の形態によれば、ＣＰＵ２１Ａが、ＳＡＲ画像等のレーダ画像（ＳＡＲ画像４１）を、既存のＧＩＳ情報や航空写真を幾何歪みありのスラントレンジ座標の画像に変換した比較画像（比較画像４６Ａ）と比較し、自動的に変化域が抽出される。その結果、人間が幾何歪みありのレーダ画像を目視で判読する場合と比較して、判読性を向上させることができる。また、ユーザが目視で判読する場合には、スキルや経験値等に応じてユーザごとに判読結果がばらついてしまうが、ＣＰＵ２１Ａが自動的に変化域を抽出するので抽出結果にばらつきがない。このように、データ解析装置５Ａは、レーダ画像の判読を支援する。 According to the second embodiment, in addition to the effects in the first embodiment, there are the following effects. According to the second embodiment, the CPU 21A converts the radar image (SAR image 41) such as the SAR image into the image of the slant range coordinate with the geometric distortion and the existing GIS information and the aerial photograph (comparison). Compared with the image 46A), the change area is automatically extracted. As a result, it is possible to improve the legibility as compared with the case where a human visually interprets a radar image with geometric distortion. In addition, when the user visually interprets, the interpretation result varies for each user depending on the skill, experience value, etc., but since the CPU 21A automatically extracts the change area, there is no variation in the extraction result. As described above, the data analysis device 5A supports interpretation of the radar image.
それにより、災害発生時に、土砂崩れや河道閉塞等の災害発生地を特定する時間を大幅に短縮することが可能となり、被害の拡大を防ぐことが可能となる。 As a result, it is possible to significantly reduce the time for identifying a disaster occurrence site such as a landslide or river blockage when a disaster occurs, and to prevent the spread of damage.
また、ＣＰＵ２１Ａは、スラントレンジ座標のレーダ画像（ＳＡＲ画像４１）を、スラントレンジ座標の歪みありの比較画像４６Ａと比較している。衛星ＳＡＲ１から受信するレーダ画像データはスラントレンジに対応しているため、ＳＡＲ画像と比較画像をスラントレンジ座標で比較することで、ＣＰＵ２１Ａによるデータ処理の効率がよい。 Further, the CPU 21A compares the radar image (SAR image 41) of the slant range coordinates with the comparison image 46A with slant range coordinate distortion. Since the radar image data received from the satellite SAR1 corresponds to the slant range, comparing the SAR image and the comparison image with the slant range coordinates improves the efficiency of data processing by the CPU 21A.
また、ＣＰＵ２１Ａは、スラントレンジ座標のレーダ画像（ＳＡＲ画像４１）を、スラントレンジ座標の歪みありの比較画像４６Ａと比較するため、スラントレンジ座標のレーダ画像を幾何歪みありの地図座標に変換する処理が不要となり、ＣＰＵ２１Ａの処理負荷が軽減される。 Further, the CPU 21A converts the radar image of the slant range coordinates (SAR image 41) with the comparison image 46A with the distortion of the slant range coordinates, and converts the radar image of the slant range coordinates into the map coordinates with the geometric distortion. Is eliminated, and the processing load on the CPU 21A is reduced.
ここで、図１６及び図１７に判読対象のレーダ画像と比較画像の例を示す。
図１６ＡはＳＡＲ画像（オルソ画像）を示し、図１６Ｂは航空写真（オルソ画像）を示す。図１６Ｂの航空写真では、土砂崩れ発生地（破線部７７）が容易に判別できる。一方、図１６ＡのＳＡＲ画像は、図１９Ｂに示した画像と同じである。図１６ＡのＳＡＲ画像では、図１６Ｂの土砂崩れ発生地（破線部７６）に対応する部分（破線部７６）の視認性が低下している。
Here, FIG. 16 and FIG. 17 show examples of radar images to be interpreted and comparative images.
FIG. 16A shows a SAR image (ortho image), and FIG. 16B shows an aerial photograph (ortho image). In the aerial photograph of FIG. 16B, the landslide occurrence place (broken line portion 77) can be easily identified. On the other hand, the SAR image of FIG. 16A is the same as the image shown in FIG. 19B. In the SAR image of FIG. 16A, the visibility of the portion (broken line portion 76) corresponding to the landslide occurrence place (broken line portion 76) of FIG. 16B is reduced.
図１７は、ＧＥＣ画像４２と比較画像４６が表示された表示画面の一例である。表示画面に、第１の実施の形態に係るＧＥＣ画像４２と比較画像４６が横に並んで配置されたウィンドウ８０が表示されている。ウィンドウ８０の左側のＧＥＣ画像４２の破線部８７ａ，８７ｂは土砂崩れ発生地であり、右側の比較画像４６の破線部８８ａ，８８ｂは、破線部８７ａ，８７ｂに対応する土砂崩れ発生地である。ユーザは、ウィンドウ８０の右側に表示された比較画像４６を参照しながら、左側に表示されたＧＥＣ画像４２で土砂崩れ発生地を判読する。ユーザは、入力部２６を操作して、ＧＥＣ画像４２上の土砂崩れ発生地を破線で囲む、あるいは土砂崩れ発生地を囲むようにカーソルを移動させることで、土砂崩れ発生地を指定することができる。ユーザが指定した土砂崩れ発生地の情報が、判読結果として歪みなし座標変換部２１４に入力される。 FIG. 17 is an example of a display screen on which the GEC image 42 and the comparison image 46 are displayed. On the display screen, a window 80 in which the GEC image 42 and the comparison image 46 according to the first embodiment are arranged side by side is displayed. The broken line portions 87a and 87b of the GEC image 42 on the left side of the window 80 are landslide occurrence locations, and the broken line portions 88a and 88b of the right comparison image 46 are landslide occurrence locations corresponding to the broken line portions 87a and 87b. While referring to the comparison image 46 displayed on the right side of the window 80, the user interprets the landslide occurrence place with the GEC image 42 displayed on the left side. The user can specify the landslide occurrence location by operating the input unit 26 and surrounding the landslide occurrence location on the GEC image 42 with a broken line or moving the cursor so as to surround the landslide occurrence location. Information on the landslide occurrence place designated by the user is input to the coordinate conversion unit 214 without distortion as a result of interpretation.
ウィンドウ８０には、レーダ画像表示用のチェックボックス８３と比較画像表示用のチェックボックス８５が配置されている。ユーザが、マウスを操作してこれらのチェックボックスにチェックを入れることで、ＧＥＣ画像４２及び比較画像４６が表示される。またウィンドウ８０には、ＧＥＣ画像４２のデータファイルを選択する複数のチェックボックス８４と、比較画像４６のデータファイルを選択する複数のチェックボックス８６が配置されている。ユーザがこれらのチェックボックス８４，８５を選択することにより、選択されたデータファイルの画像がウィンドウ８０に表示される。 In the window 80, a check box 83 for displaying a radar image and a check box 85 for displaying a comparison image are arranged. When the user operates the mouse to check these check boxes, the GEC image 42 and the comparison image 46 are displayed. In the window 80, a plurality of check boxes 84 for selecting the data file of the GEC image 42 and a plurality of check boxes 86 for selecting the data file of the comparison image 46 are arranged. When the user selects these check boxes 84 and 85, an image of the selected data file is displayed in the window 80.
なお、ウィンドウ８０にＧＥＣ画像４２と比較画像４６を表示するようにしたが、この２画像の表示を第２の実施の形態に適用し、ウィンドウ８０の左側にＳＡＲ画像４１を表示し、右側に比較画像４６Ａを表示してもよい。例えばＣＰＵ２１Ａ（図１３）は、ＳＡＲ画像４１と比較画像４６Ａを比較して変化域を抽出している間、ＳＡＲ画像４１と比較画像４６Ａをウィンドウ８０に表示する。これにより、ＣＰＵ２１ＡがＳＡＲ画像４１の変化域を抽出する処理と並行して、ユーザが比較画像４６Ａを参照してＳＡＲ画像４１の判読を行うことができる。あるいは、ＣＰＵ２１ＡによるＳＡＲ画像４１の変化域の抽出結果（災害発生地の位置等）をウィンドウ８０に表示してもよい。 Although the GEC image 42 and the comparison image 46 are displayed in the window 80, the display of these two images is applied to the second embodiment, the SAR image 41 is displayed on the left side of the window 80, and the right side is displayed. The comparison image 46A may be displayed. For example, the CPU 21A (FIG. 13) displays the SAR image 41 and the comparison image 46A on the window 80 while comparing the SAR image 41 and the comparison image 46A and extracting the change area. Thereby, the user can read the SAR image 41 with reference to the comparison image 46A in parallel with the process in which the CPU 21A extracts the change area of the SAR image 41. Alternatively, the extraction result of the changed area of the SAR image 41 by the CPU 21 </ b> A (disaster location, etc.) may be displayed on the window 80.
以上、本開示は上述した各実施の形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された要旨を逸脱しない限りにおいて、その他種々の変形例、応用例を取り得ることは勿論である。 As described above, the present disclosure is not limited to each of the above-described embodiments, and various other modifications and application examples can be taken without departing from the gist described in the claims. .
例えば、上記した実施の形態例は本発明をわかりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施の形態例の構成の一部を他の実施の形態例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施の形態例の構成に他の実施の形態例の構成を加えることも可能である。また、各実施の形態例の構成の一部について、他の構成の追加・置換、削除をすることが可能である。 For example, the above-described embodiments have been described in detail for easy understanding of the present invention, and are not necessarily limited to those having all the configurations described. A part of the configuration of an embodiment can be replaced with the configuration of another embodiment, and the configuration of another embodiment can be added to the configuration of an embodiment. Is also possible. Further, it is possible to add, replace, or delete other configurations for a part of the configuration of each embodiment.
また、本明細書において、時系列的な処理を記述する処理ステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理（例えば、並列処理あるいはオブジェクトによる処理）をも含むものである。 Further, in this specification, the processing steps describing time-series processing are not limited to processing performed in time series according to the described order, but are not necessarily performed in time series, either in parallel or individually. The processing (for example, parallel processing or object processing) is also included.
また、幾何歪みありの地図座標のレーダ画像としてＧＥＣ画像を例示したが、これに限られない。幾何歪みありの地図座標のレーダ画像としては、Cosmo-SkyMed衛星で用いられるLevel 1C、RADARSAT-2で用いられるSSG（Map Image），SPG（Precision Map Image）、ALOS，ALOS-2で用いられるLevel 1.5などが挙げられる。 Moreover, although the GEC image was illustrated as a radar image of the map coordinates with a geometric distortion, it is not restricted to this. As the radar image of map coordinates with geometric distortion, Level 1C used in Cosmo-SkyMed satellite, SSG (Map Image) used in RADARSAT-2, SPG (Precision Map Image), Level used in ALOS, ALOS-2 1.5 and so on.
１…衛星ＳＡＲ、 ２…データ解析センタ、 ３…地表、 ４…地上アンテナ、 ５…データ解析装置、 １１，１２…レーダ画像、 １３，１４…既存の情報、 １５，１６…判読結果、 ２１，２１Ａ…ＣＰＵ、 ４１…ＳＡＲ画像、 ４２…ＧＥＣ画像、 ４３…オルソ画像、 ４４…参照画像、 ４５…歪みあり座標変換テーブル、 ４６，４６Ａ…比較画像、 ４７，４９…判読結果、 ４７Ａ，４９Ａ…抽出結果、 ４８…歪みなし座標変換テーブル、 ５０ａ…地図座標変換テーブル、 ５０ｂ…地図座標逆変換テーブル、 ７１…レーダ画像、 ７２…既存の情報、 ７３，７４…抽出結果、 ８０…地物情報判読画面、 ８７…比較画像、 ８８…ＳＡＲ画像、 ２１１…第１の地図投影部、 ２１１ａ…第１の変換テーブル、 ２１１ｂ…第１の逆変換テーブル、 ２１２…第２の地図投影部、 ２１２ａ…第２の変換テーブル、 ２１２ｂ…第２の逆変換テーブル、 ２１３…歪みあり座標変換部、 ２１４…歪みなし座標変換部、 ２１５…参照画像 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Satellite SAR, 2 ... Data analysis center, 3 ... Ground surface, 4 ... Ground antenna, 5 ... Data analysis device, 11, 12 ... Radar image, 13, 14 ... Existing information, 15, 16 ... Interpretation result, 21, 21A ... CPU, 41 ... SAR image, 42 ... GEC image, 43 ... Ortho image, 44 ... Reference image, 45 ... Distorted coordinate conversion table, 46,46A ... Comparison image, 47,49 ... Interpretation result, 47A, 49A ... Extraction result 48: Undistorted coordinate conversion table 50a ... Map coordinate conversion table 50b ... Reverse map coordinate conversion table 71 ... Radar image 72 ... Existing information 73, 74 ... Extraction result 80 ... Interpret feature information Screen 87: Comparison image 88 ... SAR image 211 ... First map projection unit 211a ... First conversion table 211b ... 1 reverse conversion table, 212 ... second map projection unit, 212a ... second conversion table, 212b ... second reverse conversion table, 213 ... coordinate conversion unit with distortion, 214 ... coordinate conversion unit without distortion, 215 ... Reference image
Claims (9)
飛翔体に搭載されたレーダ装置で観測された幾何歪みありのスラントレンジ座標の第１のレーダ画像を変換して得られる幾何歪みありの地図座標の第２のレーダ画像と、前記歪みあり座標変換部で得られた前記比較画像を出力する出力部と、
を備えるレーダ画像判読支援装置。 Based on the coordinate conversion table with distortion, which converts the image of map coordinates without geometric distortion into the image of map coordinates with geometric distortion, the reference image of map coordinates without geometric distortion is converted into the comparison image of map coordinates with geometric distortion. A coordinate converter with distortion to convert;
The second radar image of the map coordinates with geometric distortion obtained by converting the first radar image of the slant range coordinates with geometric distortion observed by the radar device mounted on the flying object, and the coordinate conversion with distortion. An output unit for outputting the comparison image obtained in the unit;
A radar image interpretation support device comprising:
請求項１に記載のレーダ画像判読支援装置。 The radar according to claim 1, further comprising: a first map projection unit that converts the first radar image having a slant range coordinate with geometric distortion into the second radar image having a map coordinate having geometric distortion. Image interpretation support device.
前記第１の地図投影部は、前記第１のレーダ画像を前記第２のレーダ画像に変換する過程で、前記第１のレーダ画像を前記第２のレーダ画像に変換する第１の変換テーブル及びその逆の変換を行う第１の逆変換テーブルを生成し、
前記第２の地図投影部は、前記第１のレーダ画像を前記第３のレーダ画像に変換する過程で、前記第１のレーダ画像を前記第３のレーダ画像に変換する第２の変換テーブル及びその逆の変換を行う第２の逆変換テーブルを生成し、
前記歪みあり座標変換テーブルは、前記第２の逆変換テーブルと前記第１の変換テーブルから構成される
請求項１又は２に記載のレーダ画像判読支援装置。 A second map projection unit that converts the first radar image with slant range coordinates with geometric distortion into a third radar image with map coordinates without geometric distortion;
The first map projection unit includes a first conversion table for converting the first radar image into the second radar image in the process of converting the first radar image into the second radar image; Generating a first inverse conversion table for performing the inverse conversion;
A second conversion table for converting the first radar image into the third radar image in a process of converting the first radar image into the third radar image; Generate a second inverse conversion table that performs the inverse conversion,
The radar image interpretation support apparatus according to claim 1, wherein the coordinate conversion table with distortion includes the second inverse conversion table and the first conversion table.
請求項３に記載のレーダ画像判読支援装置。 Based on a distortion-free coordinate conversion table that converts a map coordinate image with geometric distortion into a map coordinate image without geometric distortion, an area designated by the user of the second radar image is converted into map coordinates without geometric distortion. The radar image interpretation support device according to claim 3, further comprising: a distortion-free coordinate conversion unit that converts the image into a radar image interpretation support device.
請求項４に記載のレーダ画像判読支援装置。 5. The radar image interpretation according to claim 4, wherein the coordinate conversion unit without distortion converts the specified region of the second radar image or the comparison image into map coordinates without geometric distortion, and then outputs the map as geographic information. Support device.
請求項４又は５に記載のレーダ画像判読支援装置。 The radar image interpretation support apparatus according to claim 4 or 5, wherein the distortion-free coordinate conversion table includes the first inverse conversion table and the second conversion table.
飛翔体に搭載されたレーダ装置で観測された幾何歪みありのスラントレンジ座標のレーダ画像から、前記歪みあり座標変換部で得られた前記比較画像に対する変化域を抽出する抽出部と、
を備えるレーダ画像判読支援装置。 Based on a coordinate conversion table with distortion, which converts an image of map coordinates without geometric distortion into an image of slant range coordinates with geometric distortion, a reference image of map coordinates without geometric distortion is converted into an image of slant range coordinates with geometric distortion. A coordinate conversion unit with distortion to convert to a comparison image;
An extraction unit for extracting a change area for the comparison image obtained by the coordinate conversion unit with distortion, from a radar image of slant range coordinates with geometric distortion observed by a radar device mounted on a flying object;
A radar image interpretation support device comprising:
出力部が、飛翔体に搭載されたレーダ装置で観測された幾何歪みありのスラントレンジ座標の第１のレーダ画像を変換して得られる幾何歪みありの地図座標のレーダ画像と、前記歪みあり座標変換部で得られた前記比較画像を出力する
レーダ画像判読支援方法。 The coordinate conversion unit with distortion of the radar image interpretation support device converts the map coordinate image without geometric distortion into the map coordinate image with geometric distortion, and refers to the map coordinates without geometric distortion based on the coordinate conversion table with distortion. Convert the image into a map coordinate comparison image with geometric distortion,
A radar image of map coordinates with geometric distortion obtained by converting the first radar image of slant range coordinates with geometric distortion, which is observed by a radar device mounted on the flying object, and the coordinates with distortion A radar image interpretation support method for outputting the comparison image obtained by the conversion unit.
抽出部が、飛翔体に搭載されたレーダ装置で観測された幾何歪みありのスラントレンジ座標のレーダ画像から、前記歪みあり座標変換部で得られた前記比較画像に対する変化域を抽出する
レーダ画像判読支援方法。 The coordinate conversion unit with distortion of the radar image interpretation support device converts the map coordinate image without geometric distortion into the slant range coordinate image with geometric distortion. Convert the reference image to a slant range coordinate comparison image with geometric distortion,
The extraction unit extracts a change area for the comparative image obtained by the coordinate conversion unit with distortion from the radar image of the slant range coordinate with geometric distortion observed by the radar device mounted on the flying object. Support method.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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| JP2013214629A JP6018032B2 (en) | 2013-10-15 | 2013-10-15 | Radar image interpretation support apparatus and radar image interpretation support method |
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Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2018056129A1 (en) * | 2016-09-20 | 2018-03-29 | 日本電気株式会社 | Information processing device, information processing method, and storage medium |
| US20220308203A1 (en) * | 2021-03-24 | 2022-09-29 | R2 Space, LLC | Synthetic aperture radar simulation |
| WO2023275912A1 (en) * | 2021-06-28 | 2023-01-05 | 日本電気株式会社 | Situation determination device, situation determination system, situation determination method, and recording medium |
| CN116994156A (en) * | 2023-09-27 | 2023-11-03 | 自然资源部第三地理信息制图院 | Landslide hidden danger comprehensive remote sensing identification method, system, equipment and medium |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH05181411A (en) * | 1991-12-27 | 1993-07-23 | Toshiba Corp | Map information collation and update system |
| JPH06148321A (en) * | 1992-10-31 | 1994-05-27 | Nec Corp | Device for making up foreshortening distortion compensation table |
| JP2007248216A (en) * | 2006-03-15 | 2007-09-27 | Mitsubishi Electric Corp | Ortho-correction apparatus and method for synthetic aperture radar image |
| JP2008185375A (en) * | 2007-01-29 | 2008-08-14 | Mitsubishi Electric Corp | 3d shape calculation device of sar image, and distortion correction device of sar image |
| JP2009139863A (en) * | 2007-12-10 | 2009-06-25 | Keisoku:Kk | Map data processing method, system and program |
-
2013
- 2013-10-15 JP JP2013214629A patent/JP6018032B2/en active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH05181411A (en) * | 1991-12-27 | 1993-07-23 | Toshiba Corp | Map information collation and update system |
| JPH06148321A (en) * | 1992-10-31 | 1994-05-27 | Nec Corp | Device for making up foreshortening distortion compensation table |
| JP2007248216A (en) * | 2006-03-15 | 2007-09-27 | Mitsubishi Electric Corp | Ortho-correction apparatus and method for synthetic aperture radar image |
| JP2008185375A (en) * | 2007-01-29 | 2008-08-14 | Mitsubishi Electric Corp | 3d shape calculation device of sar image, and distortion correction device of sar image |
| JP2009139863A (en) * | 2007-12-10 | 2009-06-25 | Keisoku:Kk | Map data processing method, system and program |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2018056129A1 (en) * | 2016-09-20 | 2018-03-29 | 日本電気株式会社 | Information processing device, information processing method, and storage medium |
| JPWO2018056129A1 (en) * | 2016-09-20 | 2019-06-27 | 日本電気株式会社 | INFORMATION PROCESSING APPARATUS, INFORMATION PROCESSING METHOD, AND STORAGE MEDIUM |
| US11175399B2 (en) | 2016-09-20 | 2021-11-16 | Nec Corporation | Information processing device, information processing method, and storage medium |
| JP7020418B2 (en) | 2016-09-20 | 2022-02-16 | 日本電気株式会社 | Information processing equipment, information processing methods, and programs |
| US20220308203A1 (en) * | 2021-03-24 | 2022-09-29 | R2 Space, LLC | Synthetic aperture radar simulation |
| WO2023275912A1 (en) * | 2021-06-28 | 2023-01-05 | 日本電気株式会社 | Situation determination device, situation determination system, situation determination method, and recording medium |
| CN116994156A (en) * | 2023-09-27 | 2023-11-03 | 自然资源部第三地理信息制图院 | Landslide hidden danger comprehensive remote sensing identification method, system, equipment and medium |
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