JP2020016923A - House transfer estimation apparatus and program - Google Patents

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Abstract

To provide a house transfer estimation apparatus and a program capable of accurately estimating many kinds of house transfers.SOLUTION: A house object extraction unit 54 extracts a house area where house is represented in a house transfer estimation area on the basis of altitude data of a ground surface layer including features. An identification unit 56 identifies, for the house area extracted based on the altitude data at a first period, at least one of a comparison result of an altitude indicated by the altitude data at a second period and an altitude indicated by the altitude data between the first period and the second period, or a comparison result of color information represented in images photographed at the first period and the second period. A house transfer estimation unit 58 estimates house transfer for houses between the first period and the second period on the basis of the at least one identified comparison result.SELECTED DRAWING: Figure 11

Description

本発明は、家屋異動推定装置及びプログラムに関する。   The present invention relates to a house change estimation device and a program.

２時期における家屋等の固定資産の異動を推定する技術が存在する。   There is a technique for estimating a change in fixed assets such as a house in two periods.

このような技術の一例として、特許文献１には、ＤＳＭ（Digital Surface Model）画像データやオルソフォト画像データを用いてメッシュ単位での比較結果に基づいて異動を判別する技術が記載されている。   As an example of such a technique, Patent Literature 1 describes a technique for determining a change based on a comparison result in units of mesh using DSM (Digital Surface Model) image data and orthophoto image data.

また特許文献２には、異なる２時期についてのＤＳＭデータに基づいて特定される家屋オブジェクトを対比して家屋異動を判定する技術が記載されている。   Patent Literature 2 discloses a technique of determining a house change by comparing house objects specified based on DSM data for two different periods.

特開２０１６−９９３１６号公報JP-A-2006-99316 国際公開第２００９／５１２５８号International Publication No. 2009/51258

しかし特許文献１に記載の技術では、画像全体に対してメッシュ単位でＤＳＭ画像データやオルソフォト画像データが比較される。そのため、ＤＳＭデータのノイズ、位置合わせ（レジストレーション）におけるずれ、地形、樹木などの地物や移動体の影響によって、家屋の異動を精度よく推定できないことがあった。   However, according to the technology described in Patent Document 1, DSM image data and orthophoto image data are compared in mesh units with respect to the entire image. Therefore, due to the noise of the DSM data, a shift in registration (registration), topography, the influence of a feature such as a tree, or a moving object, it may not be possible to accurately estimate a change in a house.

また特許文献２に記載の技術では、家屋オブジェクトを対比して家屋異動を判定する。そのため例えば家屋の高さ変化が小さな建替や増改築などといった、家屋異動推定がうまくできない家屋異動の種類があった。   In the technique described in Patent Literature 2, house change is determined by comparing house objects. For this reason, there are types of house transfers for which house change estimation cannot be performed well, such as rebuilding or extension / renovation where the height change of the house is small.

本発明は上記課題に鑑みてなされたものであって、その目的の１つは、多くの種類の家屋異動を精度よく推定できる家屋異動推定装置及びプログラムを提供することにある。   The present invention has been made in view of the above problems, and one of its objects is to provide a house change estimation device and a program capable of accurately estimating many types of house changes.

（１）本発明に係る家屋異動推定装置は、地物を含んだ地上表層の標高のデータに基づいて、家屋異動推定領域内に家屋が表された家屋領域を抽出する抽出手段と、第１の時期の前記標高のデータに基づいて抽出される前記家屋領域について、第２の時期における前記標高のデータが示す標高、前記第１の時期と前記第２の時期との間における前記標高のデータが示す標高の比較結果、又は、前記第１の時期と前記第２の時期に撮影された画像に表された色情報の比較結果の少なくとも１つを特定する特定手段と、特定される前記少なくとも１つに基づいて、前記第１の時期と前記第２の時期との間における前記家屋についての家屋異動を推定する家屋異動推定手段と、を含む。   (1) A house change estimating apparatus according to the present invention includes: an extraction unit configured to extract a house area in which a house is represented in a house change estimation area based on elevation data of a surface layer including a feature; For the house area extracted based on the altitude data at the time, the altitude indicated by the altitude data at the second time, the altitude data between the first time and the second time A comparison unit of the altitude indicated by, or a specification unit that specifies at least one of the comparison results of the color information represented in the images captured at the first time and the second time; House change estimating means for estimating a house change of the house between the first time and the second time based on one of them.

（２）上記（１）に記載の家屋異動推定装置において、前記家屋異動推定手段は、前記第１の時期と前記第２の時期との間における前記標高のデータが示す標高の比較結果に基づいて、前記家屋についての建替の発生の有無を推定する構成とすることができる。   (2) In the house change estimating apparatus according to the above (1), the house change estimating means is based on a comparison result of altitude indicated by the altitude data between the first time and the second time. Thus, it is possible to adopt a configuration for estimating the presence or absence of rebuilding of the house.

（３）上記（１）に記載の家屋異動推定装置において、前記家屋異動推定手段は、前記第１の時期と前記第２の時期との間における前記標高のデータが示す標高の比較結果、及び、前記色情報の比較結果に基づいて、前記家屋についての建替の発生の有無を推定する構成とすることができる。   (3) In the house change estimating apparatus according to (1), the house change estimating unit compares an altitude indicated by the altitude data between the first time and the second time, and In addition, a configuration may be adopted in which the presence or absence of rebuilding of the house is estimated based on the comparison result of the color information.

（４）上記（１）〜（３）に記載の家屋異動推定装置において、前記家屋異動推定手段は、ＨＳＩ表色系により表現された前記色情報における色相成分の比較結果に基づいて、前記家屋についての家屋異動を推定する構成とすることができる。   (4) In the house change estimating apparatus according to any one of (1) to (3), the house change estimating unit is configured to perform the house change based on a comparison result of hue components in the color information expressed by an HSI color system. It can be configured to estimate the house change for.

（５）上記（１）〜（４）に記載の家屋異動推定装置において、前記第１の時期に撮影された画像又は前記第２の時期に撮影された画像の少なくとも一方に対して色調整を実行する色調整手段、をさらに含み、前記家屋異動推定手段は、前記色調整が実行された画像に表された色情報の比較結果に基づいて、前記家屋についての家屋異動を推定する構成とすることができる。   (5) In the house change estimation device according to any one of (1) to (4), the color adjustment is performed on at least one of the image captured at the first time and the image captured at the second time. A color adjustment unit that performs the color adjustment, wherein the house change estimation unit estimates the house change of the house based on a comparison result of the color information represented in the image on which the color adjustment has been performed. be able to.

（６）本発明に係るプログラムは、地物を含んだ地上表層の標高のデータに基づいて、家屋異動推定領域内に家屋が表された家屋領域を抽出する手順、第１の時期の前記標高のデータに基づいて抽出される前記家屋領域について、第２の時期における前記標高のデータが示す標高、前記第１の時期と前記第２の時期との間における前記標高のデータが示す標高の比較結果、又は、前記第１の時期と前記第２の時期に撮影された画像に表された色情報の比較結果の少なくとも１つを特定する手順、特定される前記少なくとも１つに基づいて、前記第１の時期と前記第２の時期との間における前記家屋についての家屋異動を推定する手順、をコンピュータに実行させる。   (6) The program according to the present invention is a program for extracting a house area in which a house is represented in a house change estimation area based on elevation data of a surface layer including a feature, the elevation at a first time. Comparison of the elevation indicated by the elevation data at the second time, and the elevation indicated by the elevation data between the first time and the second time, for the house area extracted based on the data of A procedure for specifying at least one of a result or a comparison result of color information represented in images captured at the first time and the second time, based on the at least one specified, Causing the computer to execute a procedure of estimating a house change of the house between a first time and the second time.

本発明によれば、多くの種類の家屋異動を精度よく推定できる。   According to the present invention, many types of house changes can be accurately estimated.

本発明の一実施形態に係る家屋異動推定装置の構成図である。It is a lineblock diagram of a house change estimating device concerning one embodiment of the present invention. 地上の模式的な垂直断面図の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a typical vertical cross section on the ground. ＮＤＳＭの一例を示す図である。It is a figure showing an example of NDSM. 時期ｔ１のＤＳＭデータに基づいて生成される植生除去処理後の対象領域におけるＮＤＳＭの凹凸の一例を、便宜的に二値化して表した図である。It is the figure which expressed an example of the unevenness | corrugation of the NDSM in the target area after the vegetation removal processing generated based on the DSM data at the time t1 for the sake of convenience. 時期ｔ２のＤＳＭデータに基づいて生成される植生除去処理後の対象領域におけるＮＤＳＭの凹凸の一例を、便宜的に二値化して表した図である。It is the figure which expressed an example of the unevenness | corrugation of NDSM in the target area | region after the vegetation removal process generated based on the DSM data of the time t2 for convenience for binarization. 図３に示すＮＤＳＭに対する領域分割処理の結果である複数の凸部領域の一例を示す図である。FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a plurality of convex regions as a result of a region division process for the NDSM illustrated in FIG. 3. 図４に示すＮＤＳＭに対する領域分割処理の結果である複数の凸部領域の一例を示す図である。FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a plurality of convex regions as a result of the region division processing for the NDSM illustrated in FIG. 4. 時期ｔ１における対象領域内の家屋オブジェクトの一例を示す図である。It is a figure showing an example of a house object in an object field at time t1. 時期ｔ２における対象領域内の家屋オブジェクトの一例を示す図である。It is a figure showing an example of a house object in an object field at time t2. 時期ｔ１に対象領域を撮影したオルソ画像の一例を模式的に示す図である。It is a figure which shows typically an example of the ortho image which image | photographed the target area | region at time t1. 時期ｔ２に対象領域を撮影したオルソ画像の一例を模式的に示す図である。It is a figure which shows typically an example of the ortho image which image | photographed the target area | region at time t2. 本発明の一実施形態に係る家屋異動推定装置の機能の一例を示す機能ブロック図である。It is a functional block diagram showing an example of a function of a house change estimating device concerning one embodiment of the present invention. 家屋異動の推定結果を表す画面の一例を示す図である。It is a figure showing an example of a screen showing an estimation result of house change. 本発明の一実施形態に係る家屋異動推定装置で行われる処理の流れの一例を示すフロー図である。It is a flow figure showing an example of the flow of processing performed by the house change estimation device concerning one embodiment of the present invention. 本発明の一実施形態に係る家屋異動推定装置で行われる処理の流れの一例を示すフロー図である。It is a flow figure showing an example of the flow of processing performed by the house change estimation device concerning one embodiment of the present invention. 本発明の一実施形態に係る家屋異動推定装置で行われる処理の流れの一例を示すフロー図である。It is a flow figure showing an example of the flow of processing performed by the house change estimation device concerning one embodiment of the present invention.

以下、本発明の一実施形態について図面に基づき詳細に説明する。   Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.

図１は、本発明の一実施形態に係る家屋異動推定装置１０の構成図である。本実施形態に係る家屋異動推定装置１０は、パーソナルコンピュータなどのコンピュータである。図１に示すように家屋異動推定装置１０は、例えば、プロセッサ１２、記憶部１４、表示部１６、操作部１８を含んでいる。   FIG. 1 is a configuration diagram of a house change estimation device 10 according to an embodiment of the present invention. The house change estimation device 10 according to the present embodiment is a computer such as a personal computer. As illustrated in FIG. 1, the house change estimation device 10 includes, for example, a processor 12, a storage unit 14, a display unit 16, and an operation unit 18.

プロセッサ１２は、例えば家屋異動推定装置１０にインストールされるプログラムに従って動作するＣＰＵ等のプログラム制御デバイスである。   The processor 12 is, for example, a program control device such as a CPU that operates according to a program installed in the house change estimation device 10.

記憶部１４は、ＲＯＭやＲＡＭ等の記憶素子やハードディスクドライブなどである。記憶部１４には、プロセッサ１２によって実行されるプログラムなどが記憶される。   The storage unit 14 is a storage element such as a ROM or a RAM, or a hard disk drive. The storage unit 14 stores a program executed by the processor 12 and the like.

表示部１６は、液晶ディスプレイ等の表示デバイスであって、プロセッサ１２の指示に従って各種の画像を表示する。   The display unit 16 is a display device such as a liquid crystal display, and displays various images according to instructions from the processor 12.

操作部１８は、キーボードやマウスなどといったユーザインタフェースであって、ユーザの操作入力を受け付けて、その内容を示す信号をプロセッサ１２に出力する。   The operation unit 18 is a user interface such as a keyboard and a mouse, and receives an operation input by a user and outputs a signal indicating the content to the processor 12.

なお、家屋異動推定装置１０は、ネットワークボードなどの通信インタフェース、ＤＶＤ−ＲＯＭやＢｌｕ−ｒａｙ（登録商標）ディスクなどの光ディスクを読み取る光ディスクドライブ、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）ポートなどを含んでいてもよい。   The house change estimation device 10 may include a communication interface such as a network board, an optical disk drive that reads an optical disk such as a DVD-ROM or a Blu-ray (registered trademark) disk, and a USB (Universal Serial Bus) port. .

本実施形態に係る家屋異動推定装置１０は、以下で説明するようにして、所定の対象領域についての時期ｔ１と時期ｔ２との間における家屋異動を推定する。以下の説明では、時期ｔ２は時期ｔ１よりも後の時期であることとする。   The house change estimating device 10 according to the present embodiment estimates a house change between a time t1 and a time t2 for a predetermined target area as described below. In the following description, it is assumed that the timing t2 is a timing later than the timing t1.

本実施形態では例えば、まず、図２Ａ及び図２Ｂに示すようにして、時期ｔ１と時期ｔ２とのＤＳＭ（Digital Surface Model）データが表すＤＳＭ２０に含まれるＤＴＭ（Digital Terrain Model：数値地形モデル）２２の影響を除去する正規化処理が実行される。   In the present embodiment, for example, first, as shown in FIGS. 2A and 2B, a DTM (Digital Terrain Model: Numerical Terrain Model) 22 included in a DSM 20 represented by DSM (Digital Surface Model) data at time t1 and time t2 Is performed to remove the effect of

図２Ａには、地上の模式的な垂直断面図の一例が示されている。ＤＳＭ２０は、家屋２４、樹木２６等の地物表面の水平座標・標高と、地物の間に露出する地表面２８の水平座標・標高とを表す。ここで、ＤＳＭ２０における家屋の標高は、その下の地表面の標高と家屋の高さとの合計となる。   FIG. 2A shows an example of a schematic vertical sectional view of the ground. The DSM 20 indicates the horizontal coordinates and altitude of the surface of a feature such as a house 24 and a tree 26, and the horizontal coordinate and altitude of the surface 28 exposed between the features. Here, the altitude of the house in the DSM 20 is the sum of the altitude of the ground surface below the altitude and the height of the house.

正規化処理では、ＤＳＭ２０の値からＤＴＭ２２の値を減算することで、図２Ｂに示すＮＤＳＭ（Normalized Digital Surface Model）３０が生成される。図２Ｂには、図２Ａの地上に対応して得られるＮＤＳＭ３０が模式的に示されている。ＮＤＳＭ３０では、地物（家屋３２、樹木３４）は地表からの高さ情報を有する一方、地表３６は基本的に、高さ０に応じた高さとなる。例えばＤＴＭ２２として、ＤＳＭ２０からモフォロジカルフィルタリング処理等の種々のフィルタ処理により推定されたものを用いることができる。あるいは対象領域に関する既存のＤＴＭをＤＴＭ２２として利用してもよい。   In the normalization processing, an NDSM (Normalized Digital Surface Model) 30 shown in FIG. 2B is generated by subtracting the value of the DTM 22 from the value of the DSM 20. FIG. 2B schematically shows the NDSM 30 obtained corresponding to the ground of FIG. 2A. In the NDSM 30, the features (houses 32, trees 34) have height information from the ground surface, while the ground surface 36 basically has a height corresponding to the height 0. For example, as the DTM 22, one estimated by various filter processes such as morphological filtering from the DSM 20 can be used. Alternatively, an existing DTM for the target area may be used as the DTM 22.

ＮＤＳＭ３０では、家屋３２以外の地物も有意な高さを有し、特に、樹木３４等の植生は家屋３２に相当する高さとなり得るため、家屋３２の判定に際してノイズ要因となる。そこで本実施形態では例えば、ＮＤＳＭ３０から植生に関わる部分を除去する植生除去処理が実行される。植生除去処理では、植生の領域が判別され、当該領域のＮＤＳＭデータに対し０への書き換えなどとったマスキングが実行される。   In the NDSM 30, features other than the house 32 also have a significant height, and in particular, vegetation such as trees 34 can have a height corresponding to the house 32, which is a noise factor when determining the house 32. Therefore, in the present embodiment, for example, a vegetation removal process of removing a portion related to vegetation from the NDSM 30 is executed. In the vegetation removal processing, a vegetation area is determined, and masking such as rewriting the NDSM data of the area to 0 is performed.

家屋の屋根や屋上は比較的大きな水平距離にわたって平滑な面が広がるのに対し、植生領域では、比較的小さい空間周期で高さの変動が生じる。例えば、この違いを利用して植生領域を判別し、ＮＤＳＭ３０から当該植生領域を除去することができる。具体的には、ＮＤＳＭデータの隣接点間での勾配の分散が所定の閾値を超える領域を植生領域と判断することができる。   On the roof or roof of a house, a smooth surface spreads over a relatively large horizontal distance, whereas in a vegetation area, the height varies with a relatively small spatial cycle. For example, a vegetation area can be determined using this difference, and the vegetation area can be removed from the NDSM 30. Specifically, an area where the variance of the gradient between adjacent points of the NDSM data exceeds a predetermined threshold can be determined as a vegetation area.

また、高さの変動により航空機等から撮影した画像に生じるテクスチャに基づいて植生領域を判別することも可能であり、ＡＩ技術の画像解析から植生領域を判別することも可能である。   It is also possible to determine a vegetation area based on a texture generated in an image taken from an aircraft or the like due to a change in height, and it is also possible to determine a vegetation area from image analysis using AI technology.

さらに、マルチスペクトル画像を使用し、樹木の葉が近赤外光を強く反射する性質から植生領域を検知することもできる。例えば、赤（Ｒ）成分の画素値Ｄ（Ｒ）及び近赤外（ＩＲ）成分の画素値Ｄ（ＩＲ）を用いて算出されるＮＤＶＩ（Normalized Difference Vegetation Index：正規化植生指標）が所定の閾値以上の領域を植生領域と判定することができる。ＮＤＶＩは例えば、ＮＤＶＩ＝（Ｄ（ＩＲ）−Ｄ（Ｒ））/（Ｄ（ＩＲ）＋Ｄ（Ｒ））との数式で算出される。   Furthermore, a vegetation area can be detected by using a multispectral image because of the property that leaves of a tree strongly reflect near-infrared light. For example, an NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) calculated using the pixel value D (R) of the red (R) component and the pixel value D (IR) of the near infrared (IR) component is a predetermined value. A region equal to or larger than the threshold can be determined as a vegetation region. The NDVI is calculated by, for example, a formula of NDVI = (D (IR) -D (R)) / (D (IR) + D (R)).

そして図３〜図６に示すように、植生除去処理が実行されたＮＤＳＭで表される対象領域を、当該ＮＤＳＭに現れる凸部４０をそれぞれ１つずつ含む凸部領域４２に分割する領域分割処理が実行される。上述のＤＳＭからＮＤＳＭへの変換処理によって、基本的に家屋の広がりより大きなスケールで現れる地表の凹凸は除去され、家屋に応じた大きさの凸部が残る。よって、家屋毎に凸部領域４２が生成され得る。   Then, as shown in FIG. 3 to FIG. 6, a region dividing process for dividing the target region represented by the NDSM on which the vegetation removal process has been performed into convex regions 42 each including one convex portion 40 appearing in the NDSM. Is executed. By the above-described conversion processing from DSM to NDSM, unevenness on the ground surface appearing on a scale larger than the spread of the house is basically removed, and a protrusion having a size corresponding to the house remains. Therefore, the convex region 42 can be generated for each house.

図３は、時期ｔ１のＤＳＭデータに基づいて生成される植生除去処理後の対象領域におけるＮＤＳＭの凹凸の一例を、便宜的に二値化して表した図である。図４は、時期ｔ２のＤＳＭデータに基づいて生成される植生除去処理後の対象領域におけるＮＤＳＭの凹凸を、便宜的に二値化して表した図である。図３及び図４では、凸部４０の位置が斜線によって示されている。   FIG. 3 is a diagram in which an example of the unevenness of the NDSM in the target area after the vegetation removal process generated based on the DSM data at the time t1 is binarized for convenience. FIG. 4 is a diagram in which the unevenness of the NDSM in the target area after the vegetation removal process generated based on the DSM data at the time t2 is binarized for convenience and represented. 3 and 4, the position of the projection 40 is indicated by oblique lines.

そして領域分割処理では、図５及び図６に示すように、複数の凸部４０がそれぞれ互いに分離されるように対象領域が複数の凸部領域４２に分割される。図５には、図３に示すＮＤＳＭに対する領域分割処理の結果である複数の凸部領域４２の一例が示されている。図６には、図４に示すＮＤＳＭに対する領域分割処理の結果である複数の凸部領域４２が示されている。この領域分割の手法として、例えば、ウォーターシェッド（Watershed）法を用いることができる。   Then, in the region division processing, as shown in FIGS. 5 and 6, the target region is divided into a plurality of convex regions 42 such that the plural convex portions 40 are separated from each other. FIG. 5 shows an example of the plurality of convex regions 42 that are the result of the region division processing for the NDSM shown in FIG. FIG. 6 shows a plurality of convex regions 42 which are the result of the region division processing for the NDSM shown in FIG. For example, a watershed method can be used as a method for dividing the region.

そして以上のようにして、正規化処理、植生除去処理、及び、領域分割処理により抽出された凸部領域４２に対して、家屋の輪郭を抽出する輪郭抽出処理が実行される。輪郭抽出処理では、例えば、航空機等から取得された地上表層の標高の変化（例えば、勾配データ）に基づいて、エッジを構成する点群が抽出される。   As described above, the contour extraction processing for extracting the outline of the house is performed on the convex region 42 extracted by the normalization processing, the vegetation removal processing, and the area division processing. In the contour extraction processing, for example, a point cloud forming an edge is extracted based on a change in elevation (for example, gradient data) of a ground surface layer acquired from an aircraft or the like.

また、マルチスペクトル画像を併用して、航空機等から撮影された地上表層の画像を用いた輪郭抽出を行うこともできる。   In addition, by using a multispectral image together, it is also possible to perform contour extraction using an image of a ground surface taken from an aircraft or the like.

具体的には例えば、輝度や色で表示した画像の変化に基づいて、エッジを構成する点群が抽出される。エッジの抽出は各種エッジフィルタを用いて行うことができる。   Specifically, for example, a point group forming an edge is extracted based on a change in an image displayed by luminance or color. Edge extraction can be performed using various edge filters.

そしてエッジを構成する点群に対して、線分を抽出し線分画像を生成する処理が行われる。例えば、トラッキング及び分割処理を行うフィルタリングを実行することで、当該点群をそれぞれひとまとまりとして捉えることができる単位の点の集合に分割し、また十分な大きさのまとまりを構成せずノイズと把握し得る点を除去する。そして例えばハフ変換により、線分が抽出される。そして線分画像から家屋の輪郭を抽出する処理が実行される。例えば、線分画像にPerceptual Grouping技術を適用することにより家屋の輪郭が抽出される。   Then, a process of extracting a line segment and generating a line segment image is performed on the point group forming the edge. For example, by performing filtering that performs tracking and division processing, the point group is divided into a set of points that can be regarded as a unit, and noise can be grasped without forming a unit of sufficient size. Eliminate possible points. Then, a line segment is extracted by, for example, Hough transform. Then, a process of extracting the outline of the house from the line segment image is executed. For example, the outline of a house is extracted by applying the Perceptual Grouping technique to the line segment image.

そして本実施形態では例えば、抽出された輪郭により囲まれるポリゴンが家屋オブジェクト４４として特定される。本実施形態では、対象領域において家屋オブジェクト４４が占める領域が、当該家屋オブジェクト４４に対応付けられる家屋が表された領域であることとなる。以下、家屋オブジェクト４４が占める領域を家屋領域と呼ぶこととする。   In the present embodiment, for example, a polygon surrounded by the extracted contour is specified as the house object 44. In the present embodiment, the area occupied by the house object 44 in the target area is an area in which a house associated with the house object 44 is represented. Hereinafter, the area occupied by the house object 44 is referred to as a house area.

図７には、図５に示す凸部領域４２に基づいて特定される、時期ｔ１における対象領域内の家屋オブジェクト４４の一例が示されている。図８には、図６に示す凸部領域４２に基づいて特定される、時期ｔ２における対象領域内の家屋オブジェクト４４の一例が示されている。   FIG. 7 shows an example of the house object 44 in the target area at the time t1, which is specified based on the convex area 42 shown in FIG. FIG. 8 illustrates an example of the house object 44 in the target area at the time t2 specified based on the convex area 42 illustrated in FIG.

そして本実施形態では、時期ｔ１における対象領域内の家屋オブジェクト４４のそれぞれについて、時期ｔ１と時期ｔ２との間における、当該家屋オブジェクト４４に対応付けられる家屋の家屋異動が推定される。また本実施形態では、時期ｔ２における対象領域内の家屋オブジェクト４４のそれぞれについて、時期ｔ１と時期ｔ２との間における、当該家屋オブジェクト４４に対応付けられる家屋の家屋異動が推定される。   Then, in the present embodiment, for each of the house objects 44 in the target area at the time t1, the house change of the house associated with the house object 44 between the time t1 and the time t2 is estimated. In the present embodiment, for each of the house objects 44 in the target area at the time t2, the house change of the house associated with the house object 44 between the time t1 and the time t2 is estimated.

以下、時期ｔ１における対象領域内の１つの家屋オブジェクト４４に着目して、当該家屋オブジェクト４４に対応付けられる家屋の家屋異動の推定の一例について説明する。   Hereinafter, focusing on one house object 44 in the target area at time t1, an example of estimating a house change of a house associated with the house object 44 will be described.

まず、当該１つの家屋オブジェクト４４に対応付けられる家屋領域の時期ｔ１における標高が特定される。ここで例えば、時期ｔ１におけるＤＳＭが示す当該家屋領域内における複数の位置のそれぞれにおける標高の平均値が、時期ｔ１における当該家屋領域の標高として特定されてもよい。   First, the altitude at time t1 of the house area associated with the one house object 44 is specified. Here, for example, the average value of the altitude at each of a plurality of positions in the house area indicated by the DSM at the time t1 may be specified as the altitude of the house area at the time t1.

そして、時期ｔ２における当該家屋領域の標高が特定される。ここで例えば、時期ｔ２におけるＤＳＭが示す当該家屋領域内における複数の位置のそれぞれにおける標高の平均値が、時期ｔ２における当該家屋領域の標高として特定されてもよい。   Then, the altitude of the house area at the time t2 is specified. Here, for example, the average value of the elevation at each of a plurality of positions in the house area indicated by the DSM at the time t2 may be specified as the elevation of the house area at the time t2.

そして例えば時期ｔ１における当該家屋領域の標高と時期ｔ２における当該家屋領域の標高とが比較される。   Then, for example, the altitude of the house area at time t1 is compared with the altitude of the house area at time t2.

ここで例えば時期ｔ１における当該家屋領域内の各画素の標高情報と時期ｔ２における当該家屋領域内の各画素の標高情報とが比較されてもよい。標高情報の比較結果の一例としては、例えば時期ｔ１における当該家屋領域内の各画素の標高と時期ｔ２における当該家屋領域内の各画素の標高との差を示す標高差値などが挙げられる。   Here, for example, the altitude information of each pixel in the house area at the time t1 may be compared with the altitude information of each pixel in the house area at the time t2. An example of the comparison result of the altitude information includes, for example, an altitude difference value indicating a difference between the altitude of each pixel in the house area at the time t1 and the altitude of each pixel in the house area at the time t2.

また本実施形態では例えば、当該家屋領域について、時期ｔ１に撮影された画像に表された色情報が特定される。図９は、時期ｔ１に対象領域を撮影したオルソ画像の一例を模式的に示す図である。例えば図９に例示するオルソ画像において、当該家屋領域内の各画素の色情報が特定される。図９に示すオルソ画像には、複数の家屋４６が表されている。   In the present embodiment, for example, the color information represented in the image captured at the time t1 is specified for the house area. FIG. 9 is a diagram schematically illustrating an example of an ortho image obtained by photographing the target area at time t1. For example, in the ortho image illustrated in FIG. 9, the color information of each pixel in the house area is specified. A plurality of houses 46 are shown in the ortho image shown in FIG.

また本実施形態では例えば、当該家屋領域について、時期ｔ２に撮影された画像に表された色情報が特定される。図１０は、時期ｔ２に対象領域を撮影したオルソ画像の一例を模式的に示す図である。例えば図１０に例示するオルソ画像において、当該家屋領域内の各画素の色情報が特定される。図１０に示すオルソ画像にも、複数の家屋４６が表されている。   Further, in the present embodiment, for example, for the house area, color information represented in an image captured at time t2 is specified. FIG. 10 is a diagram schematically illustrating an example of an ortho image obtained by capturing the target area at time t2. For example, in the ortho image illustrated in FIG. 10, the color information of each pixel in the house area is specified. A plurality of houses 46 are also shown in the ortho image shown in FIG.

そして本実施形態では例えば、時期ｔ１における当該家屋領域内の各画素の色情報と時期ｔ２における当該家屋領域内の各画素の色情報とが比較される。色情報の比較結果の一例としては、例えば時期ｔ１における当該家屋領域内の各画素の色と時期ｔ２における当該家屋領域内の各画素の色との差を示す色差値などが挙げられる。   In the present embodiment, for example, the color information of each pixel in the house area at time t1 is compared with the color information of each pixel in the house area at time t2. As an example of the comparison result of the color information, for example, a color difference value indicating a difference between the color of each pixel in the house area at the time t1 and the color of each pixel in the house area at the time t2 is given.

ここで例えば、当該家屋領域内のすべての画素についての、時期ｔ１における当該画素と時期ｔ２における当該画素との、Ｒ値の差の二乗とＧ値の差の二乗とＢ値の差の二乗との和の平方根の平均値である平均変化ベクトルが色差値として特定されてもよい。ここで、Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値は、それぞれ、赤成分の画素値、緑成分の画素値、青成分の画素値を指すこととする。   Here, for example, for all the pixels in the house area, the square of the R value difference, the square of the G value difference, and the square of the B value difference between the pixel at the time t1 and the pixel at the time t2. May be specified as a color difference value. Here, the R value, the G value, and the B value indicate the pixel value of the red component, the pixel value of the green component, and the pixel value of the blue component, respectively.

また例えば、時期ｔ１における当該家屋領域内の画素のＲ値、Ｇ値、Ｂ値のそれぞれの平均値と、時期ｔ２における当該家屋領域内の画素のＲ値、Ｇ値、Ｂ値のそれぞれの平均値と、が特定されてもよい。そしてＲ値の平均値の差の二乗とＧ値の平均値の差の二乗とＢ値の平均値の差の二乗との和の平方根が色差値として特定されてもよい。   Also, for example, the average value of the R value, the G value, and the B value of the pixel in the house area at the time t1 and the average value of the R value, the G value, and the B value of the pixel in the house area at the time t2. And may be specified. Then, the square root of the sum of the square of the difference between the average values of the R values, the difference between the average values of the G values, and the square of the difference between the average values of the B values may be specified as the color difference value.

また例えばＲＧＢ値による画素値の表現がＨＳＩ値による画素値の表現（ＨＳＩ表色系による画素値の表現）に変換されてもよい。そして当該家屋領域内のすべての画素について算出される色相成分（Ｈ成分）の差の平均値や色相成分（Ｈ成分）の差の絶対値の平均値が色差値として特定されてもよい。   Further, for example, the expression of the pixel value by the RGB value may be converted into the expression of the pixel value by the HSI value (the expression of the pixel value by the HSI color system). Then, the average value of the difference between the hue components (H components) calculated for all the pixels in the house area or the average value of the absolute values of the differences between the hue components (H components) may be specified as the color difference values.

また例えば家屋領域に対応するオルソ画像内の領域についてエッジ抽出が実行されてもよい。そして家屋領域に含まれる全画素数に対するエッジとして特定される画素数の割合の差が色差値として特定されてもよい。   Further, for example, edge extraction may be performed on a region in the ortho image corresponding to the house region. Then, a difference between the ratio of the number of pixels specified as an edge to the total number of pixels included in the house area may be specified as a color difference value.

そして例えば、当該家屋オブジェクト４４に対応する家屋領域についての、時期ｔ２におけるＮＤＳＭ、標高の比較結果、及び、色情報の比較結果のうちの少なくとも１つに基づいて、当該家屋オブジェクト４４に対応付けられる家屋の家屋異動が推定される。   Then, for example, the house area corresponding to the house object 44 is associated with the house object 44 based on at least one of the NDSM, the comparison result of the altitude, and the comparison result of the color information at the time t2. House change of house is estimated.

ここで例えば時期ｔ２における標高を示す値が、所定の閾値よりも小さい場合（ほぼ０である場合）は、当該家屋について滅失が発生したと推定されてもよい。   Here, for example, when the value indicating the altitude at the time t2 is smaller than a predetermined threshold value (when it is almost 0), it may be estimated that the house has been lost.

また例えば時期ｔ１における標高を示す値と時期ｔ２における標高を示す値との差が、所定の閾値以上（例えば２メートル以上）である場合は、当該家屋について建替が発生したと推定されてもよい。   Further, for example, when the difference between the value indicating the altitude at the time t1 and the value indicating the altitude at the time t2 is equal to or more than a predetermined threshold value (for example, 2 meters or more), even if it is estimated that the house has been rebuilt. Good.

また例えば、時期ｔ１における標高を示す値と時期ｔ２における標高を示す値との差が所定の閾値未満（例えば２メートル未満）であり、色情報の差を示す値が所定値以上である場合に、当該家屋について建替が発生したと推定されてもよい。   Further, for example, when the difference between the value indicating the altitude at time t1 and the value indicating the altitude at time t2 is less than a predetermined threshold (for example, less than 2 meters), and the value indicating the difference in color information is equal to or more than a predetermined value. Alternatively, it may be estimated that the house has been rebuilt.

また本実施形態において、当該家屋オブジェクト４４に対応する家屋領域についての時期ｔ２におけるＮＤＳＭ、標高の比較結果、及び、色情報の比較結果に基づいて、当該家屋オブジェクト４４に対応付けられる家屋の面積の変化が推定されてもよい。   Further, in the present embodiment, based on the comparison result of the NDSM and the altitude and the comparison result of the color information of the house area corresponding to the house object 44 at time t2, the area of the house associated with the house object 44 is determined. A change may be estimated.

そして時期ｔ１における面積を示す値よりも時期ｔ２における面積を示す値が、所定の閾値以上大きい（例えば１０平方メートル以上大きい）場合は、当該家屋について大きな増改築が発生したと推定されてもよい。   When the value indicating the area at time t2 is larger than the value indicating the area at time t1 by a predetermined threshold or more (for example, 10 m2 or more), it may be estimated that a large extension or renovation of the house has occurred.

そして時期ｔ１における面積を示す値よりも時期ｔ２における面積を示す値の方が大きいが、その差が所定の閾値未満（例えば１０平方メートル未満）である場合は、当該家屋について小さな増改築が発生したと推定されてもよい。   The value indicating the area at time t2 is larger than the value indicating the area at time t1, but if the difference is less than a predetermined threshold (for example, less than 10 square meters), a small extension or renovation of the house has occurred. May be estimated.

また時期ｔ１における面積を示す値よりも時期ｔ２における面積を示す値が小さい場合は、当該家屋について減築が発生したと推定されてもよい。   When the value indicating the area at time t2 is smaller than the value indicating the area at time t1, it may be estimated that the house has been reduced.

また本実施形態において、当該家屋オブジェクト４４に対応する家屋領域についての、時期ｔ２におけるＮＤＳＭ、標高の比較結果、及び、色情報の比較結果に基づいて、当該家屋領域に配置されている家屋の数の変化が推定されてもよい。そして例えば時期ｔ１の家屋オブジェクト４４に対応する家屋領域について、時期ｔ２において複数の家屋オブジェクト４４が配置されていることが推定された場合は、当該家屋オブジェクト４４に対応付けられる家屋について建替が発生したと推定されてもよい。   In the present embodiment, the number of houses arranged in the house area based on the comparison result of the NDSM and the altitude and the comparison result of the color information at the time t2 for the house area corresponding to the house object 44. May be estimated. For example, when it is estimated that a plurality of house objects 44 are arranged at the time t2 with respect to the house area corresponding to the house object 44 at the time t1, the rebuilding of the house associated with the house object 44 occurs. It may be estimated that it has been done.

本実施形態では、時期ｔ１における対象領域内のすべての家屋オブジェクト４４について、以上のようにして、時期ｔ１と時期ｔ２との間における、当該家屋オブジェクト４４に対応付けられる家屋の家屋異動が推定される。   In the present embodiment, for all the house objects 44 in the target area at the time t1, the house change of the house associated with the house object 44 between the time t1 and the time t2 is estimated as described above. You.

また、時期ｔ２における対象領域内のすべての家屋オブジェクト４４についても同様に、時期ｔ１と時期ｔ２との間における、当該家屋オブジェクト４４に対応付けられる家屋の家屋異動が推定される。   Similarly, for all the house objects 44 in the target area at the time t2, the house change of the house associated with the house object 44 between the time t1 and the time t2 is estimated.

この場合、例えば時期ｔ１における標高を示す値が、所定の閾値よりも小さい場合（ほぼ０である場合）は、当該家屋について新築が発生したと推定されてもよい。   In this case, for example, when the value indicating the altitude at the time t1 is smaller than a predetermined threshold value (when it is almost 0), it may be estimated that a new building has occurred in the house.

また例えば、時期ｔ２における家屋オブジェクト４４に対応する家屋領域に、時期ｔ１において複数の家屋オブジェクト４４が配置されていることが推定された場合は、当該家屋について建替が発生したと推定されてもよい。   Further, for example, when it is estimated that a plurality of house objects 44 are arranged at the time t1 in the house area corresponding to the house object 44 at the time t2, it is estimated that the rebuilding of the house has occurred. Good.

また本実施形態において、オルソ画像の色調整が実行されてもよい。例えばオルソ画像のＲ値、Ｇ値、Ｂ値のそれぞれについてのヒストグラムが生成されてもよい。そして例えば、時期ｔ１におけるオルソ画像のヒストグラムが表す平均値や標準偏差を、時期ｔ２におけるオルソ画像のヒストグラムが表す平均値や標準偏差に一致させるあるいは近づける色調整が時期ｔ１におけるオルソ画像に対して実行されてもよい。また例えば、時期ｔ２におけるオルソ画像のヒストグラムが表す平均値や標準偏差を、時期ｔ１におけるオルソ画像のヒストグラムが表す平均値や標準偏差に一致させるあるいは近づける色調整が時期ｔ２におけるオルソ画像に対して実行されてもよい。また時期ｔ１におけるオルソ画像と時期ｔ２におけるオルソ画像の両方に対して色調整が実行されてもよい。   Further, in the present embodiment, color adjustment of an ortho image may be performed. For example, a histogram may be generated for each of the R value, G value, and B value of the ortho image. Then, for example, color adjustment is performed on the ortho image at time t1 such that the average value or standard deviation represented by the histogram of the ortho image at time t1 matches or approaches the average value or standard deviation represented by the histogram of the ortho image at time t2. May be done. Also, for example, color adjustment is performed on the ortho image at time t2 so that the average value and standard deviation represented by the histogram of the ortho image at time t2 match or approach the average value and standard deviation represented by the histogram of the ortho image at time t1. May be done. Color adjustment may be performed on both the ortho image at the time t1 and the ortho image at the time t2.

そして色調整が実行されたオルソ画像に表された色情報の比較結果に基づいて、家屋オブジェクト４４に対応付けられる家屋の家屋異動が推定されてもよい。   Then, a house change of the house associated with the house object 44 may be estimated based on a comparison result of the color information represented in the ortho image on which the color adjustment has been performed.

なお以上で説明した閾値は、例えば、既存の家屋異動判読結果が大量にあれば大津の自動判別手法を利用して決定されるようにしてもよい。あるいは以上で説明した閾値は、サンプルを用いた目視判読により人手で設定されるようにしてもよい。   The threshold value described above may be determined using, for example, Otsu's automatic discrimination method when there are a large number of existing house transfer interpretation results. Alternatively, the threshold described above may be set manually by visual interpretation using a sample.

以上のようにして本実施形態によれば、多くの種類の家屋異動を精度よく推定できることとなる。   As described above, according to the present embodiment, many types of house changes can be accurately estimated.

以下、本実施形態に係る家屋異動推定装置１０の機能並びに本実施形態に係る家屋異動推定装置１０で実行される処理についてさらに説明する。   Hereinafter, the function of the house change estimation device 10 according to the present embodiment and the processing executed by the house change estimation device 10 according to the embodiment will be further described.

図１１は、本実施形態に係る家屋異動推定装置１０で実装される機能の一例を示す機能ブロック図である。なお、本実施形態に係る家屋異動推定装置１０で、図１１に示す機能のすべてが実装される必要はなく、また、図１１に示す機能以外の機能が実装されていても構わない。   FIG. 11 is a functional block diagram illustrating an example of functions implemented in the house change estimation device 10 according to the present embodiment. Note that, in the house change estimating apparatus 10 according to the present embodiment, it is not necessary to implement all the functions illustrated in FIG. 11, and functions other than the functions illustrated in FIG. 11 may be implemented.

図１１に示すように、本実施形態に係る家屋異動推定装置１０には、機能的には例えば、ＤＳＭデータ記憶部５０、画像記憶部５２、家屋オブジェクト抽出部５４、特定部５６、家屋異動推定部５８、が含まれる。そして特定部５６には、標高特定部５６ａ、色情報特定部５６ｂ、が含まれる。ＤＳＭデータ記憶部５０、画像記憶部５２は、記憶部１４を主として実装される。家屋オブジェクト抽出部５４、特定部５６、家屋異動推定部５８は、プロセッサ１２を主として実装される。   As shown in FIG. 11, the house change estimating apparatus 10 according to the present embodiment functionally includes, for example, a DSM data storage unit 50, an image storage unit 52, a house object extraction unit 54, a specification unit 56, and a house change estimation. Unit 58 is included. The specifying unit 56 includes an altitude specifying unit 56a and a color information specifying unit 56b. The DSM data storage unit 50 and the image storage unit 52 are implemented mainly with the storage unit 14. The house object extracting unit 54, the specifying unit 56, and the house change estimating unit 58 are implemented mainly by the processor 12.

以上の機能は、コンピュータである家屋異動推定装置１０にインストールされた、以上の機能に対応する指令を含むプログラムをプロセッサ１２で実行することにより実装されてもよい。このプログラムは、例えば、光ディスク、磁気ディスク、磁気テープ、光磁気ディスク、フラッシュメモリ等のコンピュータ読み取り可能な情報記憶媒体を介して、あるいは、インターネットなどを介して家屋異動推定装置１０に供給されてもよい。   The above functions may be implemented by executing a program including a command corresponding to the above functions installed in the house change estimating apparatus 10 as a computer by the processor 12. This program may be supplied to the house change estimation device 10 via a computer-readable information storage medium such as an optical disk, a magnetic disk, a magnetic tape, a magneto-optical disk, a flash memory, or via the Internet. Good.

ＤＳＭデータ記憶部５０は、本実施形態では例えば、時期ｔ１及び時期ｔ２を含む複数の時期における対象領域のＤＳＭデータを記憶する。   In the present embodiment, for example, the DSM data storage unit 50 stores the DSM data of the target area at a plurality of times including the time t1 and the time t2.

画像記憶部５２は、本実施形態では例えば、時期ｔ１及び時期ｔ２を含む複数の時期における対象領域の画像を記憶する。画像記憶部５２が記憶する画像は、例えば、航空写真画像、高分解能衛星画像などといった、対象領域の撮影画像であってもよい。また画像記憶部５２が記憶する画像は、例えば、オルソ画像であってもよい。   In the present embodiment, the image storage unit 52 stores, for example, images of the target area at a plurality of times including the time t1 and the time t2. The image stored in the image storage unit 52 may be, for example, a captured image of the target area, such as an aerial photograph image or a high-resolution satellite image. The image stored in the image storage unit 52 may be, for example, an ortho image.

家屋オブジェクト抽出部５４は、本実施形態では例えば、家屋異動の推定の対象となる家屋異動推定領域についての地物を含んだ地上表層の標高のデータに基づいて、当該家屋異動推定領域内に家屋が表された家屋領域を抽出する。上述の例では、家屋オブジェクト抽出部５４は例えば時期ｔ１と時期ｔ２における対象領域内の家屋オブジェクト４４に対応付けられる家屋領域を抽出する。   In the present embodiment, for example, the house object extraction unit 54 includes, in the house change estimation area, a house change estimation area based on elevation data of a ground surface including a feature of the house change estimation area to be estimated. Is extracted. In the above example, the house object extracting unit 54 extracts a house area associated with the house object 44 in the target area at the time t1 and the time t2, for example.

特定部５６は、本実施形態では例えば、第１の時期と第２の時期との間における、家屋領域に表された家屋についての家屋異動の推定に用いられる、標高、標高の比較結果、又は、色情報の比較結果の少なくとも１つを特定する。   In the present embodiment, for example, the identification unit 56 uses an altitude, an altitude comparison result, or an altitude used for estimating a house change for a house represented in the house area between the first time and the second time. And at least one of the color information comparison results.

標高特定部５６ａは、本実施形態では例えば、第１の時期の標高のデータに基づいて抽出される家屋領域について、第１の時期における標高のデータが示す標高と第２の時期における標高のデータが示す標高とを特定する。標高特定部５６ａは、第１の時期における標高のデータが示す標高と第２の時期における標高のデータが示す標高との比較結果を特定してもよい。上述の例において、時期ｔ１が第１の時期に対応する場合は、時期ｔ２が第２の時期に対応する。また、時期ｔ２が第１の時期に対応する場合は、時期ｔ１が第２の時期に対応する。   In the present embodiment, for example, in the present embodiment, the altitude specifying unit 56a calculates the altitude indicated by the altitude data at the first time and the altitude data at the second time for the house area extracted based on the altitude data at the first time. Is specified. The altitude specifying unit 56a may specify a comparison result between the altitude indicated by the altitude data at the first time and the altitude indicated by the altitude data at the second time. In the above example, when the time t1 corresponds to the first time, the time t2 corresponds to the second time. When the time t2 corresponds to the first time, the time t1 corresponds to the second time.

色情報特定部５６ｂは、本実施形態では例えば、第１の時期の標高のデータに基づいて抽出される家屋領域について、第１の時期に撮影された画像に表された色情報と第２の時期に撮影された画像に表された色情報とを特定する。ここでも上述のように、上述の例において、時期ｔ１が第１の時期に対応する場合は、時期ｔ２が第２の時期に対応する。また、時期ｔ２が第１の時期に対応する場合は、時期ｔ１が第２の時期に対応する。   In the present embodiment, for example, in the present embodiment, the color information specifying unit 56b determines, for the house area extracted based on the altitude data at the first time, the color information expressed in the image captured at the first time and the second information. The color information represented in the image photographed at the time is specified. Here, as described above, in the above-described example, when the time t1 corresponds to the first time, the time t2 corresponds to the second time. When the time t2 corresponds to the first time, the time t1 corresponds to the second time.

色情報特定部５６ｂは、第１の時期に撮影された画像又は第２の時期に撮影された画像の少なくとも一方に対して色調整を実行してもよい。この場合、色情報特定部５６ｂは、色調整が実行された画像に表された色情報を特定してもよい。   The color information specifying unit 56b may execute color adjustment on at least one of the image captured at the first time and the image captured at the second time. In this case, the color information specifying unit 56b may specify the color information represented in the image on which the color adjustment has been performed.

家屋異動推定部５８は、本実施形態では例えば、第１の時期と第２の時期との間における、家屋領域に表された家屋についての家屋異動を推定する。   In the present embodiment, for example, the house change estimating unit 58 estimates the house change of the house represented in the house area between the first time and the second time.

ここで家屋異動推定部５８は、上述のように、第１の時期の標高のデータに基づいて抽出される家屋領域について、第２の時期における標高のデータが示す標高に基づいて当該家屋領域に対応付けられる家屋の家屋異動を推定してもよい。また家屋異動推定部５８は、上述のように、第１の時期の標高のデータに基づいて抽出される家屋領域に対応付けられる家屋の家屋異動を第１の時期と第２の時期との間における標高のデータが示す標高の比較結果に基づいて推定してもよい。   Here, as described above, the house change estimating unit 58 determines, for the house area extracted based on the altitude data at the first time, the house area based on the altitude indicated by the altitude data at the second time. The house change of the house to be associated may be estimated. In addition, as described above, the house change estimating unit 58 calculates the house change of the house associated with the house area extracted based on the altitude data of the first time between the first time and the second time. May be estimated based on the comparison result of the altitude indicated by the altitude data in.

また家屋異動推定部５８は、上述のように、第１の時期の標高のデータに基づいて抽出される家屋領域に対応付けられる家屋の家屋異動を第１の時期と第２の時期に撮影された画像に表された色情報の比較結果に基づいて推定してもよい。ここで上述のように上述の色差値が色情報の比較結果として用いられてもよい。   As described above, the house change estimating unit 58 photographs the house change of the house associated with the house area extracted based on the altitude data of the first time at the first time and the second time. May be estimated based on a comparison result of the color information represented in the displayed image. Here, as described above, the above-described color difference value may be used as a comparison result of the color information.

また標高のデータが示す標高、標高のデータが示す標高の比較結果、及び、撮影された画像に表された色情報の比較結果のうちの複数の組み合わせに基づいて、家屋異動が推定されてもよい。   Also, even if the house change is estimated based on a plurality of combinations of the altitude indicated by the altitude data, the altitude comparison result indicated by the altitude data, and the comparison result of the color information represented in the captured image, Good.

また家屋異動推定部５８は、第１の時期と第２の時期との間における標高のデータが示す標高の比較結果に基づいて、家屋領域に表された家屋についての建替の発生の有無を推定してもよい。   In addition, the house change estimation unit 58 determines whether or not the rebuilding of the house represented in the house area has occurred based on the comparison result of the altitude indicated by the altitude data between the first time and the second time. It may be estimated.

また家屋異動推定部５８は、第１の時期と第２の時期との間における標高のデータが示す標高の比較結果、及び、色情報の比較結果に基づいて、家屋領域に表された家屋についての建替の発生の有無を推定してもよい。   In addition, the house change estimating unit 58 calculates a comparison between the altitude indicated by the altitude data between the first time and the second time, and the comparison result of the color information, for the house represented in the house area. May be estimated.

また家屋異動推定部５８は、ＨＳＩ表色系により表現された色情報における色相成分の比較結果に基づいて、家屋領域に表された家屋についての家屋異動を推定してもよい。   Further, the house change estimating unit 58 may estimate the house change of the house represented in the house area based on the comparison result of the hue components in the color information represented by the HSI color system.

また家屋異動推定部５８は、色調整が実行された画像に表された色情報の比較結果に基づいて、家屋領域に表された家屋についての家屋異動を推定してもよい。   Further, the house change estimating unit 58 may estimate the house change for the house represented in the house area based on the comparison result of the color information represented in the image on which the color adjustment has been performed.

また家屋異動推定部５８は、家屋領域に表された家屋についての家屋異動の推定結果を出力してもよい。図１２に、家屋異動の推定結果を表す画面の一例を示す。図１２の例では、図１０に例示するオルソ画像に時期ｔ１と時期ｔ２との間における対象領域内の家屋についての家屋異動の推定結果を表す画像が重畳配置されている。   The house change estimating unit 58 may output a house change estimation result for the house represented in the house area. FIG. 12 shows an example of a screen showing the estimation result of the house change. In the example of FIG. 12, an image representing the estimation result of the house change of the house in the target area between the time t1 and the time t2 is superimposed on the ortho image illustrated in FIG. 10.

以下、本実施形態に係る家屋異動推定装置１０において行われる処理の流れの一例を、図１３Ａ〜図１３Ｃに例示するフロー図を参照しながら説明する。   Hereinafter, an example of a flow of processing performed in the house change estimation device 10 according to the present embodiment will be described with reference to flowcharts illustrated in FIGS. 13A to 13C.

まず、家屋オブジェクト抽出部５４が、ＤＳＭデータ記憶部５０から、時期ｔ１における対象領域のＤＳＭ及び時期ｔ２における対象領域のＤＳＭを示すＤＳＭデータを取得する（Ｓ１０１）。   First, the house object extracting unit 54 acquires DSM data indicating the DSM of the target area at the time t1 and the DSM of the target area at the time t2 from the DSM data storage unit 50 (S101).

そして、色情報特定部５６ｂが、画像記憶部５２から、時期ｔ１における対象領域の画像及び時期ｔ２における対象領域の画像を取得する（Ｓ１０２）。ここで色情報特定部５６ｂは、上述のように、時期ｔ１における対象領域の画像及び時期ｔ２における対象領域の画像の少なくとも一方に対して色調整を実行してもよい。   Then, the color information specifying unit 56b acquires an image of the target region at the timing t1 and an image of the target region at the timing t2 from the image storage unit 52 (S102). Here, as described above, the color information specifying unit 56b may execute the color adjustment on at least one of the image of the target area at the timing t1 and the image of the target area at the timing t2.

そして、家屋オブジェクト抽出部５４が、時期ｔ１における対象領域のＤＳＭと時期ｔ２における対象領域のＤＳＭのそれぞれに対して上述の正規化処理を実行する（Ｓ１０３）。Ｓ１０３に示す処理によって、時期ｔ１における対象領域のＮＤＳＭと時期ｔ２における対象領域のＮＤＳＭとが生成される。   Then, the house object extracting unit 54 performs the above-described normalization processing on each of the DSM of the target area at the timing t1 and the DSM of the target area at the timing t2 (S103). By the processing shown in S103, the NDSM of the target area at time t1 and the NDSM of the target area at time t2 are generated.

そして、家屋オブジェクト抽出部５４が、Ｓ１０３に示す処理で生成されたＮＤＳＭに対して植生除去処理を実行する（Ｓ１０４）。   Then, the house object extracting unit 54 performs a vegetation removal process on the NDSM generated in the process shown in S103 (S104).

そして、家屋オブジェクト抽出部５４が、Ｓ１０４に示す処理が実行されたＮＤＳＭに対して領域分割処理を実行する（Ｓ１０５）。Ｓ１０５に示す処理によって、時期ｔ１における対象領域、及び、時期ｔ２における対象領域は複数の凸部領域４２に分割される。   Then, the house object extracting unit 54 executes a region dividing process on the NDSM on which the process shown in S104 has been executed (S105). By the processing shown in S105, the target area at time t1 and the target area at time t2 are divided into a plurality of convex areas 42.

そして、家屋オブジェクト抽出部５４が、時期ｔ１における複数の凸部領域４２、及び、時期ｔ２における複数の凸部領域４２のそれぞれに対して輪郭抽出処理を実行する（Ｓ１０６）。Ｓ１０６に示す処理によって、時期ｔ１における対象領域内の家屋オブジェクト４４、及び、時期ｔ２における対象領域内の家屋オブジェクト４４が特定される。以下、時期ｔ１における対象領域について特定された家屋オブジェクト４４を第１家屋オブジェクトと呼び、時期ｔ２における対象領域について特定された家屋オブジェクト４４を第２家屋オブジェクトと呼ぶこととする。   Then, the house object extracting unit 54 executes a contour extraction process on each of the plurality of convex regions 42 at the time t1 and the plurality of convex regions 42 at the time t2 (S106). By the processing shown in S106, the house object 44 in the target area at the time t1 and the house object 44 in the target area at the time t2 are specified. Hereinafter, the house object 44 specified for the target area at the time t1 is referred to as a first house object, and the house object 44 specified for the target area at the time t2 is referred to as a second house object.

そして、家屋異動推定部５８が、Ｓ１０６に示す処理で特定された第１家屋オブジェクトのそれぞれに１から始まる順序番号を設定し、Ｓ１０６に示す処理で特定された第２家屋オブジェクトのそれぞれに１から始まる順序番号を設定する（Ｓ１０７）。以下、特定された第１家屋オブジェクトの数がＭであり、特定された第２家屋オブジェクトの数がＮであることとする。そして特定された第１家屋オブジェクトのそれぞれには１以上Ｍ以下の順序番号が設定され、特定された第２家屋オブジェクトのそれぞれには１以上Ｎ以下の順序番号が設定されることとする。   Then, the house change estimating unit 58 sets an order number starting from 1 for each of the first house objects specified in the processing shown in S106, and sets 1 to 1 for each of the second house objects specified in the processing shown in S106. A starting sequence number is set (S107). Hereinafter, it is assumed that the number of specified first house objects is M and the number of specified second house objects is N. Then, an order number from 1 to M is set for each of the specified first house objects, and an order number from 1 to N is set for each of the specified second house objects.

そして、家屋異動推定部５８が、変数ｉの値として１を設定する（Ｓ１０８）。   Then, the house change estimating unit 58 sets 1 as the value of the variable i (S108).

そして、標高特定部５６ａが、時期ｔ１のＤＳＭが示す、順序番号がｉである第１家屋オブジェクトに対応する家屋領域に含まれる複数の位置についての時期ｔ１の標高に基づいて、当該家屋領域の時期ｔ１における標高を特定する（Ｓ１０９）。ここで例えば、当該家屋領域に含まれる複数の位置についての時期ｔ１の標高の平均値が当該家屋領域の時期ｔ１における標高として特定されてもよい。   Then, the altitude specifying unit 56a determines, based on the altitude at the time t1 for a plurality of positions included in the house area corresponding to the first house object with the order number i indicated by the DSM at the time t1, based on the altitude at the time t1. The altitude at the time t1 is specified (S109). Here, for example, the average value of the altitude at time t1 at a plurality of positions included in the house area may be specified as the altitude at time t1 of the house area.

そして、標高特定部５６ａが、時期ｔ２のＤＳＭが示す、順序番号がｉである第１家屋オブジェクトに対応する家屋領域に含まれる複数の位置についての時期ｔ２の標高に基づいて、当該家屋領域の時期ｔ２における標高を特定する（Ｓ１１０）。ここで例えば、当該家屋領域に含まれる複数の位置についての時期ｔ２の標高の平均値が当該家屋領域の時期ｔ２における標高として特定されてもよい。   Then, the altitude specifying unit 56a determines, based on the altitude at the time t2 for a plurality of positions included in the house area corresponding to the first house object having the order number i, indicated by the DSM at the time t2, based on the altitude at the time t2. The altitude at time t2 is specified (S110). Here, for example, the average value of the altitude at time t2 for a plurality of positions included in the house area may be specified as the altitude at time t2 of the house area.

そして、色情報特定部５６ｂが、Ｓ１０２に示す処理で取得された時期ｔ１における対象領域の画像における、順序番号がｉである第１家屋オブジェクトに対応する家屋領域に含まれる各画素の、時期ｔ１における色情報を特定する（Ｓ１１１）。ここで色調整が実行された画像における色情報が特定されてもよい。   Then, the color information specifying unit 56b determines, at the time t1 of each pixel included in the house area corresponding to the first house object having the order number i in the image of the target area at the time t1 acquired in the processing shown in S102. Is specified (S111). Here, the color information in the image on which the color adjustment has been performed may be specified.

そして、色情報特定部５６ｂが、Ｓ１０２に示す処理で取得された時期ｔ２における対象領域の画像における、順序番号がｉである第１家屋オブジェクトに対応する家屋領域に含まれる各画素の、時期ｔ２における色情報を特定する（Ｓ１１２）。ここで色調整が実行された画像における色情報が特定されてもよい。   Then, the color information specifying unit 56b determines the timing t2 of each pixel included in the house area corresponding to the first house object whose order number is i in the image of the target area at the time t2 acquired in the processing illustrated in S102. Is specified (S112). Here, color information in the image on which the color adjustment has been performed may be specified.

そして、家屋異動推定部５８が、Ｓ１０９〜Ｓ１１２に示す処理で特定された標高及び色情報に基づいて、順序番号がｉである第１家屋オブジェクトに対応する家屋についての時期ｔ１と時期ｔ２との間における家屋異動を推定する（Ｓ１１３）。ここでＳ１０９〜Ｓ１１２に示す処理で特定された標高及び色情報の一部に基づいて家屋異動が推定されてもよい。   Then, based on the altitude and the color information specified in the processing shown in S109 to S112, the house change estimating unit 58 determines the time t1 and the time t2 for the house corresponding to the first house object whose order number is i. The house change between the spaces is estimated (S113). Here, the house change may be estimated based on a part of the altitude and color information specified in the processing shown in S109 to S112.

そして、家屋異動推定部５８が、変数ｉの値がＭであるか否かを確認する（Ｓ１１４）。   Then, the house change estimating unit 58 checks whether or not the value of the variable i is M (S114).

変数ｉの値がＭでないことが確認された場合は（Ｓ１１４：Ｎ）、家屋異動推定部５８が、変数ｉの値を１だけ増加させて（Ｓ１１５）、Ｓ１０９に示す処理に戻る。   If it is confirmed that the value of the variable i is not M (S114: N), the house change estimating unit 58 increases the value of the variable i by 1 (S115), and returns to the processing shown in S109.

変数ｉの値がＭであることが確認された場合は（Ｓ１１４：Ｙ）、家屋異動推定部５８が、変数ｉの値を１に変更する（Ｓ１１６）。   When it is confirmed that the value of the variable i is M (S114: Y), the house change estimating unit 58 changes the value of the variable i to 1 (S116).

そして、標高特定部５６ａが、時期ｔ２のＤＳＭが示す、順序番号がｉである第２家屋オブジェクトに対応する家屋領域に含まれる複数の位置についての時期ｔ２の標高に基づいて、当該家屋領域の時期ｔ２における標高を特定する（Ｓ１１７）。ここで例えば、当該家屋領域に含まれる複数の位置についての時期ｔ２の標高の平均値が当該家屋領域の時期ｔ２における標高として特定されてもよい。   Then, the altitude specifying unit 56a determines, based on the altitude at the time t2 for a plurality of positions included in the house area corresponding to the second house object with the order number i indicated by the DSM at the time t2, of the house area, The altitude at time t2 is specified (S117). Here, for example, the average value of the altitude at time t2 for a plurality of positions included in the house area may be specified as the altitude at time t2 of the house area.

そして、標高特定部５６ａが、時期ｔ１のＤＳＭが示す、順序番号がｉである第２家屋オブジェクトに対応する家屋領域に含まれる複数の位置についての時期ｔ１の標高に基づいて、当該家屋領域の時期ｔ１における標高を特定する（Ｓ１１８）。ここで例えば、当該家屋領域に含まれる複数の位置についての時期ｔ１の標高の平均値が当該家屋領域の時期ｔ１における標高として特定されてもよい。   Then, the altitude specifying unit 56a determines, based on the altitude at the time t1 for a plurality of positions included in the house area corresponding to the second house object with the order number i indicated by the DSM at the time t1, based on the altitude at the time t1. The altitude at the time t1 is specified (S118). Here, for example, the average value of the altitude at time t1 at a plurality of positions included in the house area may be specified as the altitude at time t1 of the house area.

そして、色情報特定部５６ｂが、Ｓ１０２に示す処理で取得された時期ｔ２における対象領域の画像における、順序番号がｉである第２家屋オブジェクトに対応する家屋領域に含まれる各画素の、時期ｔ２における色情報を特定する（Ｓ１１９）。ここで色調整が実行された画像における色情報が特定されてもよい。   Then, the color information specifying unit 56b determines the time t2 of each pixel included in the house area corresponding to the second house object having the order number i in the image of the target area at the time t2 acquired in the process illustrated in S102. Is specified (S119). Here, the color information in the image on which the color adjustment has been performed may be specified.

そして、色情報特定部５６ｂが、Ｓ１０２に示す処理で取得された時期ｔ１における対象領域の画像における、順序番号がｉである第２家屋オブジェクトに対応する家屋領域に含まれる各画素の、時期ｔ１における色情報を特定する（Ｓ１２０）。ここで色調整が実行された画像における色情報が特定されてもよい。   Then, the color information specifying unit 56b determines, at the time t1 of each pixel included in the house area corresponding to the second house object whose order number is i in the image of the target area at the time t1 acquired in the processing shown in S102. Is specified (S120). Here, the color information in the image on which the color adjustment has been performed may be specified.

そして、家屋異動推定部５８が、Ｓ１１７〜Ｓ１２０に示す処理で特定された標高及び色情報に基づいて、順序番号がｉである第２家屋オブジェクトに対応する家屋についての時期ｔ１と時期ｔ２との間における家屋異動を推定する（Ｓ１２１）。ここでＳ１１７〜Ｓ１２０に示す処理で特定された標高及び色情報の一部に基づいて家屋異動が推定されてもよい。   Then, based on the altitude and the color information specified in the processing shown in S117 to S120, the house change estimating unit 58 determines the time t1 and the time t2 for the house corresponding to the second house object whose order number is i. The house change between the spaces is estimated (S121). Here, the house change may be estimated based on a part of the altitude and color information specified in the processing shown in S117 to S120.

そして、家屋異動推定部５８が、変数ｉの値がＮであるか否かを確認する（Ｓ１２２）。   Then, the house change estimating unit 58 checks whether the value of the variable i is N (S122).

変数ｉの値がＮでないことが確認された場合は（Ｓ１２２：Ｎ）、家屋異動推定部５８が、変数ｉの値を１だけ増加させて（Ｓ１２３）、Ｓ１１７に示す処理に戻る。   When it is confirmed that the value of the variable i is not N (S122: N), the house change estimating unit 58 increases the value of the variable i by 1 (S123), and returns to the processing shown in S117.

変数ｉの値がＮであることが確認された場合は（Ｓ１２２：Ｙ）、本処理例に示す処理は終了される。   When it is confirmed that the value of the variable i is N (S122: Y), the processing shown in the present processing example ends.

なお、本発明は上述の実施形態に限定されるものではない。   Note that the present invention is not limited to the above embodiment.

また、上述の具体的な文字列や数値、並びに、図面中の具体的な文字列は例示であり、これらの文字列や数値には限定されない。   The specific character strings and numerical values described above and the specific character strings in the drawings are merely examples, and the present invention is not limited to these character strings and numerical values.

１０ 家屋異動推定装置、１２ プロセッサ、１４ 記憶部、１６ 表示部、１８ 操作部、２０ ＤＳＭ、２２ ＤＴＭ、２４ 家屋、２６ 樹木、２８ 地表面、３０ ＮＤＳＭ、３２ 家屋、３４ 樹木、３６ 地表、４０ 凸部、４２ 凸部領域、４４ 家屋オブジェクト、４６ 家屋、５０ ＤＳＭデータ記憶部、５２ 画像記憶部、５４ 家屋オブジェクト抽出部、５６ 特定部、５６ａ 標高特定部、５６ｂ 色情報特定部、５８ 家屋異動推定部。   10 house change estimation device, 12 processor, 14 storage unit, 16 display unit, 18 operation unit, 20 DSM, 22 DTM, 24 house, 26 tree, 28 ground surface, 30 NDSM, 32 house, 34 tree, 36 ground surface, 40 Convex part, 42 convex part area, 44 house object, 46 house, 50 DSM data storage part, 52 image storage part, 54 house object extraction part, 56 specification part, 56a elevation specification part, 56b color information specification part, 58 house change Estimator.

Claims (6)

地物を含んだ地上表層の標高のデータに基づいて、家屋異動推定領域内に家屋が表された家屋領域を抽出する抽出手段と、
第１の時期の前記標高のデータに基づいて抽出される前記家屋領域について、第２の時期における前記標高のデータが示す標高、前記第１の時期と前記第２の時期との間における前記標高のデータが示す標高の比較結果、又は、前記第１の時期と前記第２の時期に撮影された画像に表された色情報の比較結果の少なくとも１つを特定する特定手段と、
特定される前記少なくとも１つに基づいて、前記第１の時期と前記第２の時期との間における前記家屋についての家屋異動を推定する家屋異動推定手段と、
を含むことを特徴とする家屋異動推定装置。 Extraction means for extracting a house area in which the house is represented in the house change estimation area based on the data of the elevation of the ground surface including the feature,
For the house area extracted based on the altitude data at the first time, the altitude indicated by the altitude data at the second time, the altitude between the first time and the second time Specifying means for specifying at least one of the comparison result of the altitude indicated by the data, or the comparison result of the color information represented in the images taken at the first time and the second time;
House change estimating means for estimating a house change for the house between the first time and the second time based on the at least one specified;
A house change estimating device comprising: 前記家屋異動推定手段は、前記第１の時期と前記第２の時期との間における前記標高のデータが示す標高の比較結果に基づいて、前記家屋についての建替の発生の有無を推定する、
ことを特徴とする請求項１に記載の家屋異動推定装置。 The house change estimating means estimates whether or not rebuilding of the house has occurred, based on a comparison result of altitude indicated by the altitude data between the first time and the second time.
The house change estimation device according to claim 1, wherein: 前記家屋異動推定手段は、前記第１の時期と前記第２の時期との間における前記標高のデータが示す標高の比較結果、及び、前記色情報の比較結果に基づいて、前記家屋についての建替の発生の有無を推定する、
ことを特徴とする請求項１に記載の家屋異動推定装置。 The house change estimating means is configured to construct a building for the house based on a comparison result of the elevation indicated by the elevation data between the first time and the second time, and a comparison result of the color information. Estimating whether a replacement has occurred,
The house change estimation device according to claim 1, wherein: 前記家屋異動推定手段は、ＨＳＩ表色系により表現された前記色情報における色相成分の比較結果に基づいて、前記家屋についての家屋異動を推定する、
ことを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の家屋異動推定装置。 The house change estimating unit estimates a house change of the house based on a comparison result of hue components in the color information represented by the HSI color system.
The house change estimation device according to any one of claims 1 to 3, wherein: 前記第１の時期に撮影された画像又は前記第２の時期に撮影された画像の少なくとも一方に対して色調整を実行する色調整手段、をさらに含み、
前記家屋異動推定手段は、前記色調整が実行された画像に表された色情報の比較結果に基づいて、前記家屋についての家屋異動を推定する、
ことを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の家屋異動推定装置。 Color adjustment means for performing color adjustment on at least one of the image taken at the first time or the image taken at the second time,
The house change estimation unit estimates a house change for the house based on a comparison result of the color information represented in the image on which the color adjustment has been performed,
The house change estimation device according to any one of claims 1 to 4, wherein: 地物を含んだ地上表層の標高のデータに基づいて、家屋異動推定領域内に家屋が表された家屋領域を抽出する手順、
第１の時期の前記標高のデータに基づいて抽出される前記家屋領域について、第２の時期における前記標高のデータが示す標高、前記第１の時期と前記第２の時期との間における前記標高のデータが示す標高の比較結果、又は、前記第１の時期と前記第２の時期に撮影された画像に表された色情報の比較結果の少なくとも１つを特定する手順、
特定される前記少なくとも１つに基づいて、前記第１の時期と前記第２の時期との間における前記家屋についての家屋異動を推定する手順、
をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。 A procedure for extracting a house area in which the house is represented in the house change estimation area based on elevation data of the ground surface including the feature,
For the house area extracted based on the altitude data at the first time, the altitude indicated by the altitude data at the second time, the altitude between the first time and the second time A procedure for specifying at least one of the comparison result of the altitude indicated by the data, or the comparison result of the color information represented in the images captured at the first time and the second time;
A step of estimating a house change of the house between the first time and the second time based on the at least one specified,
Which causes a computer to execute the program.
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