JP3105840B2 - 地球情報供給システム - Google Patents
地球情報供給システムInfo
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Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/80—Geometric correction
Landscapes
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- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Position Fixing By Use Of Radio Waves (AREA)
- Instructional Devices (AREA)
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、陸域、海域の地理
情報はもちろんのこと、地上の設備、道路、移動体の状
態あるいは地表の状態、大気や海の状態など地球上のあ
らゆる静止、移動、変化に関する情報（以下、「地球情
報」という）を正確かつリアルタイムで供給する地球情
報供給システムに関する。
情報はもちろんのこと、地上の設備、道路、移動体の状
態あるいは地表の状態、大気や海の状態など地球上のあ
らゆる静止、移動、変化に関する情報（以下、「地球情
報」という）を正確かつリアルタイムで供給する地球情
報供給システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】現在、地球の上空には、測位系の人工衛
星（ＧＰＳ）、気象観測用の人工衛星（たとえば「ひま
わり」）（以下「気象系の人工衛星」という）、リモー
トセンシング（遠隔探査）系の人工衛星（たとえば「ラ
ンドサット」）など多数の人工衛星が静止または周回し
ており、それぞれに目的の情報を地球に送信し、これら
の情報は気象観測や気象情報あるいはカーナビゲーショ
ンに、または軍事目的や地質調査、海洋調査などに広く
利用されている。また航空写真は古くから地理情報を得
る有力な手段として利用されている。一方、橋脚や建造
物などの地上の構造物の解析にはビデオカメラによる映
像が利用されている。
星（ＧＰＳ）、気象観測用の人工衛星（たとえば「ひま
わり」）（以下「気象系の人工衛星」という）、リモー
トセンシング（遠隔探査）系の人工衛星（たとえば「ラ
ンドサット」）など多数の人工衛星が静止または周回し
ており、それぞれに目的の情報を地球に送信し、これら
の情報は気象観測や気象情報あるいはカーナビゲーショ
ンに、または軍事目的や地質調査、海洋調査などに広く
利用されている。また航空写真は古くから地理情報を得
る有力な手段として利用されている。一方、橋脚や建造
物などの地上の構造物の解析にはビデオカメラによる映
像が利用されている。
【０００３】各種のアプリケーショとそれに利用される
地球情報源の種類について代表的な例を挙げると、次の
表１のようになる。
地球情報源の種類について代表的な例を挙げると、次の
表１のようになる。
【０００４】
【表１】 測位系 気象系 リモ−トセンシグ系 航空写真 ビデオ 人工衛星 人工衛星 人工衛星 都市計画 〇 〇 〇 国土計画 〇 〇 〇 森林管理 〇 〇 〇 〇 海洋管理 〇 〇 環境管理 〇 〇 資源探査 〇 〇 〇 道路管理 〇 〇 〇 〇 地下埋設物管理 〇 〇 地籍管理 〇 〇
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】これらの地球情報はそ
れぞれの目的に応じて利用されてはいるものの、測定系
やデータ処理系による精度上および処理速度上の限界が
あるし、衛星からの地球情報データはバッチ処理されて
いるために移動体や地表、大気、海の状態などの時々刻
々変化する対象のリアルタイムな情報が得られない。ま
た航空写真をデータ化するには解析図化機という極めて
高価な装置とそれを操作する熟練したオペレータが必要
であるために情報が極めて高価になる。また地球情報デ
ータはソフトウェア処理されるために装置が極めて大掛
りになり、演算に時間がかかるという問題もある。
れぞれの目的に応じて利用されてはいるものの、測定系
やデータ処理系による精度上および処理速度上の限界が
あるし、衛星からの地球情報データはバッチ処理されて
いるために移動体や地表、大気、海の状態などの時々刻
々変化する対象のリアルタイムな情報が得られない。ま
た航空写真をデータ化するには解析図化機という極めて
高価な装置とそれを操作する熟練したオペレータが必要
であるために情報が極めて高価になる。また地球情報デ
ータはソフトウェア処理されるために装置が極めて大掛
りになり、演算に時間がかかるという問題もある。
【０００６】本発明は上記の点にかんがみてなされたも
ので、高価な装置を用いることなく、状態が変化する対
象についてはリアルタイムで、必要な地球情報を供給す
ることができるコンパクトな地球情報供給システムを提
供することを目的とする。
ので、高価な装置を用いることなく、状態が変化する対
象についてはリアルタイムで、必要な地球情報を供給す
ることができるコンパクトな地球情報供給システムを提
供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明は上記の目的を達
成するために、測位系人工衛星からの地球情報データを
用いて測位演算し測位結果を出力する第１の処理系と、
気象系またはリモートセンシング系人工衛星からの地球
情報データを処理して画像データを出力する第２の処理
系と、航空写真またはビデオ画像の画像データを記憶す
る記憶部を含む第３の処理系とを設け、前記第１の処理
系には、測位系人工衛星から発信される地球情報データ
に含まれるＣ／Ａコードに基づいて時間差データを求め
る相関器と、該相関器で求めた時間差データに基づいて
測位演算し測位結果を出力する測位演算部とを設け、前
記第２の処理系には、気象系またはリモートセンシング
系人工衛星から発生される地球情報データを、該衛星に
搭載されたセンサやスキャナに起因するノイズ、歪みな
らびにデータ伝達空間の温度および光量に関して補正す
る補正部を設け、前記第３の処理系から出力される画像
データを第２の処理系の補正部の出力と同じ処理系によ
り処理するように構成した。
成するために、測位系人工衛星からの地球情報データを
用いて測位演算し測位結果を出力する第１の処理系と、
気象系またはリモートセンシング系人工衛星からの地球
情報データを処理して画像データを出力する第２の処理
系と、航空写真またはビデオ画像の画像データを記憶す
る記憶部を含む第３の処理系とを設け、前記第１の処理
系には、測位系人工衛星から発信される地球情報データ
に含まれるＣ／Ａコードに基づいて時間差データを求め
る相関器と、該相関器で求めた時間差データに基づいて
測位演算し測位結果を出力する測位演算部とを設け、前
記第２の処理系には、気象系またはリモートセンシング
系人工衛星から発生される地球情報データを、該衛星に
搭載されたセンサやスキャナに起因するノイズ、歪みな
らびにデータ伝達空間の温度および光量に関して補正す
る補正部を設け、前記第３の処理系から出力される画像
データを第２の処理系の補正部の出力と同じ処理系によ
り処理するように構成した。
【０００８】さらに、第１の処理系に設けられたＡ／Ｄ
変換器および相関器と、第２の処理系に設けられたＡ／
Ｄ変換器、データ圧縮器および補正部と、第３の処理系
に設けられた記憶部およびデータ圧縮器とをファームウ
ェア化した。
変換器および相関器と、第２の処理系に設けられたＡ／
Ｄ変換器、データ圧縮器および補正部と、第３の処理系
に設けられた記憶部およびデータ圧縮器とをファームウ
ェア化した。
【０００９】
【発明の実施の形態】以下、本発明を図面に基づいて説
明する。
明する。
【００１０】図１は本発明による地球情報供給システム
の一実施形態の概略構成を示すブロック線図である。
の一実施形態の概略構成を示すブロック線図である。
【００１１】本実施の形態においては、地球情報データ
として測位系人工衛星（ＧＰＳ）、気象系・リモートセ
ンシング系人工衛星、航空写真、ビデオテープの４つの
情報源からのデータを利用する例について説明する。な
お、以下に説明する例では、気象系人工衛星からの地球
情報データもリモートセンシング系人工衛星からの地球
情報データもいずれも電磁波として受信され、まったく
同じアルゴリズムで処理することができるので、気象系
とリモートセンシング系の両方またはいずれか一方のい
ずれでもよいという意味で、「気象系・リモートセンシ
ング系」なる表現を用いている。
として測位系人工衛星（ＧＰＳ）、気象系・リモートセ
ンシング系人工衛星、航空写真、ビデオテープの４つの
情報源からのデータを利用する例について説明する。な
お、以下に説明する例では、気象系人工衛星からの地球
情報データもリモートセンシング系人工衛星からの地球
情報データもいずれも電磁波として受信され、まったく
同じアルゴリズムで処理することができるので、気象系
とリモートセンシング系の両方またはいずれか一方のい
ずれでもよいという意味で、「気象系・リモートセンシ
ング系」なる表現を用いている。
【００１２】第１の情報源は、Ｃ／Ａコードを含む搬送
周波数１５７５．４２ＭＨZ の信号を送信する測位系人
工衛星である。１０はこの測位系人工衛星から送信され
る信号を受信するアンテナであり、４個以上の測位系人
工衛星からの送信信号を受信するようになっている。１
１は微弱な受信信号を増幅する増幅器、１２は増幅され
た信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器、１３は
４個以上の人工衛星から発信されるＣ／Ａコードの時間
差を求める相関器、１４は相関器１３から得られる時間
差データおよびＣ／Ａコードの位相誤差ならびに搬送波
の位相差誤差に基づいて、衛星の位置、衛星との距離、
受信機の位置、受信機の時刻補正などを演算し、その結
果から緯度、経度、高さ、時刻、速度、衛星の受信状態
などの測位結果を出力する測位演算部である。
周波数１５７５．４２ＭＨZ の信号を送信する測位系人
工衛星である。１０はこの測位系人工衛星から送信され
る信号を受信するアンテナであり、４個以上の測位系人
工衛星からの送信信号を受信するようになっている。１
１は微弱な受信信号を増幅する増幅器、１２は増幅され
た信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器、１３は
４個以上の人工衛星から発信されるＣ／Ａコードの時間
差を求める相関器、１４は相関器１３から得られる時間
差データおよびＣ／Ａコードの位相誤差ならびに搬送波
の位相差誤差に基づいて、衛星の位置、衛星との距離、
受信機の位置、受信機の時刻補正などを演算し、その結
果から緯度、経度、高さ、時刻、速度、衛星の受信状態
などの測位結果を出力する測位演算部である。
【００１３】第２の情報源は、電磁波（紫外線、可視光
線、赤外線、マイクロ波）として地球情報データを発信
する気象系・リモートセンシング系人工衛星である。２
０はこの衛星から発信される電磁波を受信するアンテ
ナ、２１ａは受信したい電磁波の周波数を切り替えるフ
ィルタ、２１ｂはフィルタを通過した微弱な電磁波を増
幅する増幅器、２２は増幅された信号をデジタル信号に
変換するＡ／Ｄ変換器、２３は、測定対象物の種類およ
び存在場所により分光反射が異なることから、対象物か
らの分光放射輝度を測定して波長と対象物の反射率との
関係を分光曲線化する波長／反射相関器、２５ａは放射
源位置の変動、大気、対象物、センサやデータ伝達空間
の温度や光量などによるデータへの影響を補正するラジ
オメトリック補正部、２５ｂはセンサ検知器の感度のバ
ラツキによって生ずる帯状のストライピングノイズを補
正するストライピングノイズ補正部、２５ｃはリモート
センシング系人工衛星の振動式あるいは回転式スキャナ
で発生する座標系データの歪みを補正するタンジェント
補正部、２６は得られたデータに含まれる幾何学的な歪
みを補正するとともに分析区域の形状や広さあるいは用
いられる図法（たとえばメルカトール図法）などの使用
目的または標高計算の目的で画像データを補正する幾何
補正部、２７はディスプレイなどに表示する場合の入力
画像データと出力画像データとの対応をとるためにずれ
を補正する補完処理部、２８は多次元分光画像の最適な
コントラストを得るスペクトル強調、対象物の形状、方
向、大きさなどを強調するための空間的強調、生データ
のスペクトルを目的に応じて変換する変換強調を行う強
調処理部、２９は画像データをパターン認識その他の手
法により分類する分類処理部である。幾何補正部２６、
補完処理部２７、強調処理部２８、分類処理部２９につ
いては後で詳細に説明する。
線、赤外線、マイクロ波）として地球情報データを発信
する気象系・リモートセンシング系人工衛星である。２
０はこの衛星から発信される電磁波を受信するアンテ
ナ、２１ａは受信したい電磁波の周波数を切り替えるフ
ィルタ、２１ｂはフィルタを通過した微弱な電磁波を増
幅する増幅器、２２は増幅された信号をデジタル信号に
変換するＡ／Ｄ変換器、２３は、測定対象物の種類およ
び存在場所により分光反射が異なることから、対象物か
らの分光放射輝度を測定して波長と対象物の反射率との
関係を分光曲線化する波長／反射相関器、２５ａは放射
源位置の変動、大気、対象物、センサやデータ伝達空間
の温度や光量などによるデータへの影響を補正するラジ
オメトリック補正部、２５ｂはセンサ検知器の感度のバ
ラツキによって生ずる帯状のストライピングノイズを補
正するストライピングノイズ補正部、２５ｃはリモート
センシング系人工衛星の振動式あるいは回転式スキャナ
で発生する座標系データの歪みを補正するタンジェント
補正部、２６は得られたデータに含まれる幾何学的な歪
みを補正するとともに分析区域の形状や広さあるいは用
いられる図法（たとえばメルカトール図法）などの使用
目的または標高計算の目的で画像データを補正する幾何
補正部、２７はディスプレイなどに表示する場合の入力
画像データと出力画像データとの対応をとるためにずれ
を補正する補完処理部、２８は多次元分光画像の最適な
コントラストを得るスペクトル強調、対象物の形状、方
向、大きさなどを強調するための空間的強調、生データ
のスペクトルを目的に応じて変換する変換強調を行う強
調処理部、２９は画像データをパターン認識その他の手
法により分類する分類処理部である。幾何補正部２６、
補完処理部２７、強調処理部２８、分類処理部２９につ
いては後で詳細に説明する。
【００１４】第３の情報源はアナログまたはデジタルの
航空写真であり、３０はアナログの航空写真をデジタル
画像データに変換する高分解能のフォトスキャナ、３１
はデジタル化された画像データを記憶する記憶装置、３
２は画像データを圧縮するデータ圧縮器である。
航空写真であり、３０はアナログの航空写真をデジタル
画像データに変換する高分解能のフォトスキャナ、３１
はデジタル化された画像データを記憶する記憶装置、３
２は画像データを圧縮するデータ圧縮器である。
【００１５】第４の情報源はアナログまたはデジタルの
ビデオテープであり、４０はアナログのビデオテープに
記録されている画像をデジタル画像データに変換するレ
コーダであり、アナログ画像データはデジタル化された
後、またデジタル画像データは直接記憶装置３１に記憶
される。
ビデオテープであり、４０はアナログのビデオテープに
記録されている画像をデジタル画像データに変換するレ
コーダであり、アナログ画像データはデジタル化された
後、またデジタル画像データは直接記憶装置３１に記憶
される。
【００１６】航空写真にしてもビデオ画像にしても、１
つの対象物をわずかに異なる２つの角度から撮影した左
右２つの映像が用いられる。これらの情報源からの画像
データの容量は画像圧縮（たとえば１／８〜１／２０）
後は気象系・リモートセンシング系人工衛星からの情報
の容量とほぼ同じである。
つの対象物をわずかに異なる２つの角度から撮影した左
右２つの映像が用いられる。これらの情報源からの画像
データの容量は画像圧縮（たとえば１／８〜１／２０）
後は気象系・リモートセンシング系人工衛星からの情報
の容量とほぼ同じである。
【００１７】以上が本発明による地球情報供給システム
の概略構成であるが、本システムは４個以上の測位系人
工衛星に対応するように構成されており、利用する人工
衛星の数が多いほど精度の高い測位結果が得られる。
の概略構成であるが、本システムは４個以上の測位系人
工衛星に対応するように構成されており、利用する人工
衛星の数が多いほど精度の高い測位結果が得られる。
【００１８】次に上記地球情報供給システムの特徴につ
いて詳細に説明する、本システムにおいては、気象系・
リモートセンシング系人工衛星のデータに対して幾何補
正、補完処理、強調処理、分類処理が行なわれる。気象
系・リモートセンシング系人工衛星からの画像データは
複雑な幾何的歪みを含んでいるために計量的評価に用い
るには何らかの幾何学的変換が不可欠である。一方、こ
の画像データは、地図用、分類図用、主題図用、評価図
用、標高計算などの異なる目的と主題で使用されるの
で、目的、用途、主題などに応じての補正が必要にな
る。これらのために行うための補正が幾何補正であり、
たとえば多重スペクトル走査計（ＭＳＳ）データの幾何
補正は分析地区が細長く、広い地域に適用され、軌道上
の衛星から取得した画像データは地表上で用いられる地
図図法（たとえばメルカトール図法、ランベルト図法）
と関連づけて補正され、また立体画像データについては
同一地点を異なる位置から計測し、標高差を補正する。
このような目的で行われる幾何補正には、ヘルマート変
換、アフィン変換、疑似アフィン変換、２次等角変換、
２次射影変換、高次多項式などが用いられ、人工衛星か
ら受信する電磁波の波長と希望する画像の処理によって
適当な変換方式が選択される。
いて詳細に説明する、本システムにおいては、気象系・
リモートセンシング系人工衛星のデータに対して幾何補
正、補完処理、強調処理、分類処理が行なわれる。気象
系・リモートセンシング系人工衛星からの画像データは
複雑な幾何的歪みを含んでいるために計量的評価に用い
るには何らかの幾何学的変換が不可欠である。一方、こ
の画像データは、地図用、分類図用、主題図用、評価図
用、標高計算などの異なる目的と主題で使用されるの
で、目的、用途、主題などに応じての補正が必要にな
る。これらのために行うための補正が幾何補正であり、
たとえば多重スペクトル走査計（ＭＳＳ）データの幾何
補正は分析地区が細長く、広い地域に適用され、軌道上
の衛星から取得した画像データは地表上で用いられる地
図図法（たとえばメルカトール図法、ランベルト図法）
と関連づけて補正され、また立体画像データについては
同一地点を異なる位置から計測し、標高差を補正する。
このような目的で行われる幾何補正には、ヘルマート変
換、アフィン変換、疑似アフィン変換、２次等角変換、
２次射影変換、高次多項式などが用いられ、人工衛星か
ら受信する電磁波の波長と希望する画像の処理によって
適当な変換方式が選択される。
【００１９】入手した画像データ（ｕ，ｖ）を地図の標
定点（ｘ，ｙ）に変換する場合、上記変換式は次のよう
なものである。 ヘルマート変換 ｕ＝ａ0 ＋ａ1 ｘ＋ａ2 ｙ ｖ＝ｂ0 −ａ2 ｘ＋ａ1 ｙ アフィン変換 ｕ＝ａ0 ＋ａ1 ｘ＋ａ2 ｙ ｖ＝ｂ0 ＋ｂ1 ｘ＋ｂ2 ｙ 疑似アフィン変換 ｕ＝ａ0 ＋ａ1 ｘ＋ａ2 ｙ＋ａ3 ｘｙ ｖ＝ｂ0 ＋ｂ1 ｘ＋ｂ2 ｙ＋ｂ3 ｘｙ ２次等角変換 ｕ＝ａ0 ＋ａ1 ｘ＋ａ2 ｙ＋ａ3 ｘｙ＋ａ4 （ｘ2 −ｙ
2 ） ｖ＝ｂ0 ＋ｂ1 ｘ＋ｂ2 ｙ＋ｂ3 ｘｙ＋ｂ4 （ｘ2 −ｙ
2 ） ２次射影変換 ｕ＝（ａ0 ＋ａ1 ｘ＋ａ2 ｙ）／（１＋ｃ1 ｘ＋ｃ2
ｙ） ｖ＝（ｂ0 ＋ｂ1 ｘ＋ｂ2 ｙ）／（１＋ｃ1 ｘ＋ｃ2
ｙ） 高次多項式 ｕ＝ａ0 ＋ａ1 ｘ＋ａ2 ｙ＋ａ3 ｘｙ＋ａ4 ｘ2 ＋・・
・ａm ｘn ｙn ｖ＝ｂ0 ＋ｂ1 ｘ＋ｂ2 ｙ＋ｂ3 ｘｙ＋ｂ4 ｘ2 ＋・・
・ａm ｘn ｙn これらの変換式において、ａ0 、ａ1 、ａ2 、ａ3 、ａ
4 、・・・ａm 、ｂ0 、ｂ1 、ｂ2 、ｂ3 、ｂ4 、ｃ
1 、ｃ2 は一定の係数である。
定点（ｘ，ｙ）に変換する場合、上記変換式は次のよう
なものである。 ヘルマート変換 ｕ＝ａ0 ＋ａ1 ｘ＋ａ2 ｙ ｖ＝ｂ0 −ａ2 ｘ＋ａ1 ｙ アフィン変換 ｕ＝ａ0 ＋ａ1 ｘ＋ａ2 ｙ ｖ＝ｂ0 ＋ｂ1 ｘ＋ｂ2 ｙ 疑似アフィン変換 ｕ＝ａ0 ＋ａ1 ｘ＋ａ2 ｙ＋ａ3 ｘｙ ｖ＝ｂ0 ＋ｂ1 ｘ＋ｂ2 ｙ＋ｂ3 ｘｙ ２次等角変換 ｕ＝ａ0 ＋ａ1 ｘ＋ａ2 ｙ＋ａ3 ｘｙ＋ａ4 （ｘ2 −ｙ
2 ） ｖ＝ｂ0 ＋ｂ1 ｘ＋ｂ2 ｙ＋ｂ3 ｘｙ＋ｂ4 （ｘ2 −ｙ
2 ） ２次射影変換 ｕ＝（ａ0 ＋ａ1 ｘ＋ａ2 ｙ）／（１＋ｃ1 ｘ＋ｃ2
ｙ） ｖ＝（ｂ0 ＋ｂ1 ｘ＋ｂ2 ｙ）／（１＋ｃ1 ｘ＋ｃ2
ｙ） 高次多項式 ｕ＝ａ0 ＋ａ1 ｘ＋ａ2 ｙ＋ａ3 ｘｙ＋ａ4 ｘ2 ＋・・
・ａm ｘn ｙn ｖ＝ｂ0 ＋ｂ1 ｘ＋ｂ2 ｙ＋ｂ3 ｘｙ＋ｂ4 ｘ2 ＋・・
・ａm ｘn ｙn これらの変換式において、ａ0 、ａ1 、ａ2 、ａ3 、ａ
4 、・・・ａm 、ｂ0 、ｂ1 、ｂ2 、ｂ3 、ｂ4 、ｃ
1 、ｃ2 は一定の係数である。
【００２０】たとえば平行移動と回転のみにはヘルマー
ト変換が用いられ、ｘ、ｙを独立に線形変換するにはア
フィン変換が用いられる。局部的土地利用の分類図など
にはアフィン変換で十分対応できる。入手画像データに
ねじれ項が入っている場合は線形変換では対応できない
ので、疑似アフィン変換が用いられる。２次等角変換は
地図投影に用いら、放物線歪みの補正に適する。このよ
うな幾何補正処理に測位演算部１４から得られる高精度
な測位データが用いられ、精度の高い画像データが得ら
れる。次に、幾何補正された画像データをたとえばディ
スプレイ上に表示すると画像にずれが生ずるために補正
が必要になるが、この処理が補完処理部２７における補
完処理である。この補完処理にはニアレスト・ネイバー
法、バイリニア法またはキュービック・コンボリューシ
ョン法が用いられる。ニアレスト・ネイバー法は、重み
関数を用いて出力画像を最も近い入力画像の画素で代用
する方法で、画像ボケを生じず、処理時間が最も短いと
いう特徴がある。バイリニア法は、注目点の４角の画素
データを距離に反比例して軽重率をつけて加重平均する
方法である。
ト変換が用いられ、ｘ、ｙを独立に線形変換するにはア
フィン変換が用いられる。局部的土地利用の分類図など
にはアフィン変換で十分対応できる。入手画像データに
ねじれ項が入っている場合は線形変換では対応できない
ので、疑似アフィン変換が用いられる。２次等角変換は
地図投影に用いら、放物線歪みの補正に適する。このよ
うな幾何補正処理に測位演算部１４から得られる高精度
な測位データが用いられ、精度の高い画像データが得ら
れる。次に、幾何補正された画像データをたとえばディ
スプレイ上に表示すると画像にずれが生ずるために補正
が必要になるが、この処理が補完処理部２７における補
完処理である。この補完処理にはニアレスト・ネイバー
法、バイリニア法またはキュービック・コンボリューシ
ョン法が用いられる。ニアレスト・ネイバー法は、重み
関数を用いて出力画像を最も近い入力画像の画素で代用
する方法で、画像ボケを生じず、処理時間が最も短いと
いう特徴がある。バイリニア法は、注目点の４角の画素
データを距離に反比例して軽重率をつけて加重平均する
方法である。
【００２１】次に強調処理部２７で行われるスペクトル
強調処理、空間的強調処理、変換強調処理について説明
する。
強調処理、空間的強調処理、変換強調処理について説明
する。
【００２２】スペクトル強調処理は多次元分光画像の最
適なコントラストを得る方法であり、次のような目的で
行われる。 （ａ）疑似自然色画像 自然の色に近く、陸域と海域の差が明瞭になる。 （ｂ）赤外カラー画像 植生地域の分布を明確に表現し、地質構造も良く表現さ
れ、断層の有無を明瞭に捉えることができる。 （ｃ）自然色カラー表示 人間の目に写る映像感覚と同様の画像であり、森林で覆
われた山間部は緑色で、海域は青色で、平野部は白色に
近い色調で表される。 （ｄ）中間赤外カラー画像 森林部を緑色で、市街地を濃青色で表現し、平地および
森林地域の判別、植生種の区別などが可能である。 （ｅ）グレイ・レベル 黒色から白色までを表現し、これに含まれるデータを解
析することができる。 （ｆ）レベル・スライス／シュード疑似カラー 画像データに色を割り当て、鮮明なカラー・パターンを
得る。たとえば鉱物資源地帯に関する特定のデータを強
調し表示することができる。 （ｇ）リニア・ストレッチ 輝度やコントラストを調整する。 （ｈ）ノンリニア・ストレッチ 入力データを加工し、必要な出力画像を得る。 （ｉ）ヒストグラム・イコライゼイション 入力データを自動的に強調処理する。
適なコントラストを得る方法であり、次のような目的で
行われる。 （ａ）疑似自然色画像 自然の色に近く、陸域と海域の差が明瞭になる。 （ｂ）赤外カラー画像 植生地域の分布を明確に表現し、地質構造も良く表現さ
れ、断層の有無を明瞭に捉えることができる。 （ｃ）自然色カラー表示 人間の目に写る映像感覚と同様の画像であり、森林で覆
われた山間部は緑色で、海域は青色で、平野部は白色に
近い色調で表される。 （ｄ）中間赤外カラー画像 森林部を緑色で、市街地を濃青色で表現し、平地および
森林地域の判別、植生種の区別などが可能である。 （ｅ）グレイ・レベル 黒色から白色までを表現し、これに含まれるデータを解
析することができる。 （ｆ）レベル・スライス／シュード疑似カラー 画像データに色を割り当て、鮮明なカラー・パターンを
得る。たとえば鉱物資源地帯に関する特定のデータを強
調し表示することができる。 （ｇ）リニア・ストレッチ 輝度やコントラストを調整する。 （ｈ）ノンリニア・ストレッチ 入力データを加工し、必要な出力画像を得る。 （ｉ）ヒストグラム・イコライゼイション 入力データを自動的に強調処理する。
【００２３】スペクトル強調処理には、コンピュータ内
で処理を行ってその結果を地図として出力する方法と、
強調処理を行ってカラーグラフィックイメージディスプ
レイに出力する方法とがある。後者の方法は強調処理用
のアルゴリズムにより最適状態が達成されるまでユーザ
とコンピュータとの間で対話処理を行うことができると
いう利点がある。
で処理を行ってその結果を地図として出力する方法と、
強調処理を行ってカラーグラフィックイメージディスプ
レイに出力する方法とがある。後者の方法は強調処理用
のアルゴリズムにより最適状態が達成されるまでユーザ
とコンピュータとの間で対話処理を行うことができると
いう利点がある。
【００２４】空間的強調処理は画像内における対象物の
形状、方向、大きさを強調するのが目的で行われ、エッ
ジなどの特性を強調するためにハイパス・フィルタが用
いられたり、画像をぼかしてシャープなコントラストを
均等化するのにローパス・フィルタが用いられたり、ま
た斜め方向のデータに方向性を持たせるために可変係数
フィルタが用いられる。
形状、方向、大きさを強調するのが目的で行われ、エッ
ジなどの特性を強調するためにハイパス・フィルタが用
いられたり、画像をぼかしてシャープなコントラストを
均等化するのにローパス・フィルタが用いられたり、ま
た斜め方向のデータに方向性を持たせるために可変係数
フィルタが用いられる。
【００２５】変換強調処理は、画像データの各画素を自
由に取り扱うことができるように、生データのスペクト
ルを使い易いように変換するのが目的で行われる。たと
えば、地表面の情報をより細かく分析・表示したり、画
像データ内に埋没している情報を見つけ出すことができ
る。その一手法として、波長の異なる電磁波を組み合わ
せ、画像の特徴をより明瞭にする比演算および線形結合
がある。この手法を用いれば、森林地帯の植生の活性度
分析を行ったり、ＲＧＢビデオ・チャンネルに３つの異
なる画像データを表示しながら、新しいデータを作成す
ることができる。
由に取り扱うことができるように、生データのスペクト
ルを使い易いように変換するのが目的で行われる。たと
えば、地表面の情報をより細かく分析・表示したり、画
像データ内に埋没している情報を見つけ出すことができ
る。その一手法として、波長の異なる電磁波を組み合わ
せ、画像の特徴をより明瞭にする比演算および線形結合
がある。この手法を用いれば、森林地帯の植生の活性度
分析を行ったり、ＲＧＢビデオ・チャンネルに３つの異
なる画像データを表示しながら、新しいデータを作成す
ることができる。
【００２６】最後に、分類処理部２９における分類処理
について説明する。
について説明する。
【００２７】画像データを用いて統計的解析を行う場合
には、解析方法の種類によって画像データから得られる
地上の対象物を「既存の物体」と「何か分らないもの」
とに区分して表現する必要がある。たとえば分類図にお
ける植物、裸地、芝生、都市などの分類出力がその例で
ある。このような目的で行われるのが分類処理であり、
パターン認識による分類とパターン認識なしの分類とが
あり、前者は航空写真あるいは既存の地図により森林地
域の位置を確認しておき、この地域を画像ディスプレイ
上に求め、ユーザはコンピュータと対話しながらその地
域のファイル名を与えて分類する。これに対して後者
は、ユーザがいくつかの統計データを画像データに指定
しておき、これらの統計データを用いてコンピュータに
「何か分らないもの」と「既存の物体とか土地」とを比
較し、「何か分らないもの」を抽出し分類する。第３の
情報源である航空写真および第４の情報源であるビデオ
画像はデジタルデータの形で一旦記憶装置３１に記憶さ
せ、データ圧縮器３２でデータ圧縮した後幾何補正部２
６において幾何補正される。その後の補完処理、必要に
応じて行われる強調処理、分類処理は気象系・リモート
センシング系人工衛星からのデータの処理と同じであ
る。
には、解析方法の種類によって画像データから得られる
地上の対象物を「既存の物体」と「何か分らないもの」
とに区分して表現する必要がある。たとえば分類図にお
ける植物、裸地、芝生、都市などの分類出力がその例で
ある。このような目的で行われるのが分類処理であり、
パターン認識による分類とパターン認識なしの分類とが
あり、前者は航空写真あるいは既存の地図により森林地
域の位置を確認しておき、この地域を画像ディスプレイ
上に求め、ユーザはコンピュータと対話しながらその地
域のファイル名を与えて分類する。これに対して後者
は、ユーザがいくつかの統計データを画像データに指定
しておき、これらの統計データを用いてコンピュータに
「何か分らないもの」と「既存の物体とか土地」とを比
較し、「何か分らないもの」を抽出し分類する。第３の
情報源である航空写真および第４の情報源であるビデオ
画像はデジタルデータの形で一旦記憶装置３１に記憶さ
せ、データ圧縮器３２でデータ圧縮した後幾何補正部２
６において幾何補正される。その後の補完処理、必要に
応じて行われる強調処理、分類処理は気象系・リモート
センシング系人工衛星からのデータの処理と同じであ
る。
【００２８】本発明による地球情報供給システムの構成
上の特徴は次の点にある。 （１）図中に破線で囲んだ部分１００をファームウェア
化した。
上の特徴は次の点にある。 （１）図中に破線で囲んだ部分１００をファームウェア
化した。
【００２９】Ａ／Ｄ変換器１１、２１ｂによるデジタル
化、相関器１３、波長／反射相関器２３による演算、ラ
ジオメトリック補正部２５ａ、ストライピングノイズ補
正部２５ｂ、タンジェント補正部２５ｃにおける補正処
理が、容量の十分大きな制御記憶装置とマイクロプログ
ラムにより実行される（ファームウェア化された）の
で、複数の情報源からのデータが高速に並列処理される
だけでなく、相関器１３における時間差データの演算や
波長／反射相関器２３における処理が高速になり、演算
速度が従来のソフトウェア処理に比べて５０倍以上にな
る。その結果、たとえば地上を走行する車両などの移動
体に関する情報がリアルタイムで得られる。 （２）測位系データから測位演算されて求められた測位
結果は独自に使用されるとともに、気象系・リモートセ
ンシング系データならびに画像データの幾何補正および
補完処理に用いられる。
化、相関器１３、波長／反射相関器２３による演算、ラ
ジオメトリック補正部２５ａ、ストライピングノイズ補
正部２５ｂ、タンジェント補正部２５ｃにおける補正処
理が、容量の十分大きな制御記憶装置とマイクロプログ
ラムにより実行される（ファームウェア化された）の
で、複数の情報源からのデータが高速に並列処理される
だけでなく、相関器１３における時間差データの演算や
波長／反射相関器２３における処理が高速になり、演算
速度が従来のソフトウェア処理に比べて５０倍以上にな
る。その結果、たとえば地上を走行する車両などの移動
体に関する情報がリアルタイムで得られる。 （２）測位系データから測位演算されて求められた測位
結果は独自に使用されるとともに、気象系・リモートセ
ンシング系データならびに画像データの幾何補正および
補完処理に用いられる。
【００３０】気象系・リモートセンシング系の人工衛星
は、高度７００Ｋｍから９００Ｋｍで太陽同期または非
同期軌道を周回しており、地球に対する傾斜角は３５。
から１０８。、平均すると９９。である。この傾斜角が
あるために、必要とする地図に投影すると経緯度並びに
標高あるいは高さにずれが生ずる。中でも航空写真また
はビデオデータは気象系・リモートセンシング系人工衛
星よりは経緯度並びに標高あるいは高さのずれは小さい
が、それでも国家が要求する精度で２／３次元地図を作
成することはできない。
は、高度７００Ｋｍから９００Ｋｍで太陽同期または非
同期軌道を周回しており、地球に対する傾斜角は３５。
から１０８。、平均すると９９。である。この傾斜角が
あるために、必要とする地図に投影すると経緯度並びに
標高あるいは高さにずれが生ずる。中でも航空写真また
はビデオデータは気象系・リモートセンシング系人工衛
星よりは経緯度並びに標高あるいは高さのずれは小さい
が、それでも国家が要求する精度で２／３次元地図を作
成することはできない。
【００３１】そこで測位系データの処理系で得られる高
精度な測位結果（本システムにおいては、経緯度の誤差
は１０ｍｍ以内、標高あるいは高さの誤差は２０ｍｍ以
内に抑えられる）が幾何補正に用いられる。幾何補正に
おいては、上記変換式が用いられるが、変換式のｘ、ｙ
に測位結果（経度および緯度のデータ）を用いることに
より精度の高い画像データが得られることになる。入手
される画像データに標高が含まれている場合は、測位結
果の標高データを用いることにより精度の高い画像デー
タが得られる。補完処理についても同様であり、幾何補
正部２６から出力される画像データは補完処理部２７で
の処理の基準点となり、入出力画像の精度が高くなる。
測位系データに基づく測位結果は気象系・リモートセン
シング系データの処理の場合と同様に航空写真やビデオ
画像データの幾何補正および補完処理にも用いられ、精
度の高い画像データが得られる。 （３）気象系・リモートセンシング系データの処理最終
段でパターン認識処理を行うことができる。
精度な測位結果（本システムにおいては、経緯度の誤差
は１０ｍｍ以内、標高あるいは高さの誤差は２０ｍｍ以
内に抑えられる）が幾何補正に用いられる。幾何補正に
おいては、上記変換式が用いられるが、変換式のｘ、ｙ
に測位結果（経度および緯度のデータ）を用いることに
より精度の高い画像データが得られることになる。入手
される画像データに標高が含まれている場合は、測位結
果の標高データを用いることにより精度の高い画像デー
タが得られる。補完処理についても同様であり、幾何補
正部２６から出力される画像データは補完処理部２７で
の処理の基準点となり、入出力画像の精度が高くなる。
測位系データに基づく測位結果は気象系・リモートセン
シング系データの処理の場合と同様に航空写真やビデオ
画像データの幾何補正および補完処理にも用いられ、精
度の高い画像データが得られる。 （３）気象系・リモートセンシング系データの処理最終
段でパターン認識処理を行うことができる。
【００３２】たとえば植生によって隠されている断層の
発見とかカモフラージュされている車両や兵器の探査な
ど、画像データに埋没している情報の発見に有利であ
る。 （４）航空写真、ビデオ画像の処理に、気象系・リモー
トセンシング系データの処理系の一部を兼用している。
発見とかカモフラージュされている車両や兵器の探査な
ど、画像データに埋没している情報の発見に有利であ
る。 （４）航空写真、ビデオ画像の処理に、気象系・リモー
トセンシング系データの処理系の一部を兼用している。
【００３３】他の情報の処理系の一部を兼用することに
よりシステムの処理系全体がシンプルになることに加え
て、航空写真とビデオ画像に対して、気象系・リモート
センシング系人工衛星からの情報の処理と同様な高度な
処理が実行されることになり、精度の高い地球情報デー
タが得られる。
よりシステムの処理系全体がシンプルになることに加え
て、航空写真とビデオ画像に対して、気象系・リモート
センシング系人工衛星からの情報の処理と同様な高度な
処理が実行されることになり、精度の高い地球情報デー
タが得られる。
【００３４】以上説明した本発明の実施の形態において
は、４つ以上の測位系人工衛星からの地球情報を用いて
いるが、さらに高い測位精度を必要とする場合はさらに
多くの測位系人工衛星を対象とすればよい。逆に、それ
ほど高い精度の地球情報を必要としない場合は、たとえ
ば気象系・リモートセンシング系人工衛星からの地球情
報の処理系において、ラジオメトリック補正、ストライ
ピング補正、タンジェント補正のすべてを行わずに必要
に応じてその一部を行うだけでよい。その後の補完処
理、強調処理、分類処理についても同様である。
は、４つ以上の測位系人工衛星からの地球情報を用いて
いるが、さらに高い測位精度を必要とする場合はさらに
多くの測位系人工衛星を対象とすればよい。逆に、それ
ほど高い精度の地球情報を必要としない場合は、たとえ
ば気象系・リモートセンシング系人工衛星からの地球情
報の処理系において、ラジオメトリック補正、ストライ
ピング補正、タンジェント補正のすべてを行わずに必要
に応じてその一部を行うだけでよい。その後の補完処
理、強調処理、分類処理についても同様である。
【００３５】本発明は、気象系・リモートセンシング系
データとして、気象系人工衛星からの地球情報データだ
けを処理する態様で、またはリモートセンシング系人工
衛星からの地球情報データだけを処理する態様で、ある
いはこれらの両方の地球情報データを処理する態様で実
現してもよい。同様に航空写真だけ、またはビデオ画像
だけ、あるいはその両方のいずれを処理する態様で実現
してもよいことはもちろんである。
データとして、気象系人工衛星からの地球情報データだ
けを処理する態様で、またはリモートセンシング系人工
衛星からの地球情報データだけを処理する態様で、ある
いはこれらの両方の地球情報データを処理する態様で実
現してもよい。同様に航空写真だけ、またはビデオ画像
だけ、あるいはその両方のいずれを処理する態様で実現
してもよいことはもちろんである。
【００３６】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
測位系人工衛星からの地球情報と、気象系・リモートセ
ンシング系人工衛星からの地球情報と、航空写真やビデ
オ画像などによる地球情報のいずれでも目的に適合した
種別、形態、精度で供給することができる。地球情報の
処理回路の一部をファームウェア化することにより処理
が極めて高速化できるので、たとえばある地域を走行す
る車両などの移動体の位置データをリアルタイムで供給
することができる。また気象系・リモートセンシング系
衛星からの地球情報を測位系衛星からの地球情報を用い
て演算した測位結果（誤差がたとえば実寸で経度、緯度
については１０ｍｍ以内、高さについては２０ｍｍ以
内）により補正、補完するので、目的、主題、用途に合
った高精度な地球情報にかんする画像データが得られ
る。また航空写真やビデオ画像からの地球情報の処理に
気象系・リモートセンシング系衛星からの地球情報の画
像データの処理系の一部を兼用するので、システム全体
を極めてコンパクトに構成することができることはもち
ろんであるが、従来なら解析図化機という極めて高価で
高度に熟練したオペレータがなければ実現できなかった
高精度の画像データが極めて簡便な装置で安価に得られ
るという画期的な効果が得られる。
測位系人工衛星からの地球情報と、気象系・リモートセ
ンシング系人工衛星からの地球情報と、航空写真やビデ
オ画像などによる地球情報のいずれでも目的に適合した
種別、形態、精度で供給することができる。地球情報の
処理回路の一部をファームウェア化することにより処理
が極めて高速化できるので、たとえばある地域を走行す
る車両などの移動体の位置データをリアルタイムで供給
することができる。また気象系・リモートセンシング系
衛星からの地球情報を測位系衛星からの地球情報を用い
て演算した測位結果（誤差がたとえば実寸で経度、緯度
については１０ｍｍ以内、高さについては２０ｍｍ以
内）により補正、補完するので、目的、主題、用途に合
った高精度な地球情報にかんする画像データが得られ
る。また航空写真やビデオ画像からの地球情報の処理に
気象系・リモートセンシング系衛星からの地球情報の画
像データの処理系の一部を兼用するので、システム全体
を極めてコンパクトに構成することができることはもち
ろんであるが、従来なら解析図化機という極めて高価で
高度に熟練したオペレータがなければ実現できなかった
高精度の画像データが極めて簡便な装置で安価に得られ
るという画期的な効果が得られる。
【図１】本発明による地球情報供給システムの一実施の
形態の概略構成を示すブロック線図である。
形態の概略構成を示すブロック線図である。
１０、２０ アンテナ １１、２１ｂ 増幅器 １２、２２ Ａ／Ｄ変換器 １３ 相関器 １４ 測位演算部 ２３ 波長／反射相関器 ２４、３２ データ圧縮器 ２５ａ ラジオメトリック補正部 ２５ｂ ストライピングノイズ補正部 ２５ｃ タンジェント補正部 ２６ 幾何補正部 ２７ 補完処理部 ２８ 強調処理部 ２９ 分類処理部 ３０ フォトスキャナ ３１ 記憶装置 ４０ レコーダ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G01C 11/00 - 11/34 G01S 5/14 G01W 1/08
Claims (13)
- 【請求項１】 測位系人工衛星からの地球情報データを
用いて測位演算し測位結果を出力する第１の処理系と、
気象系またはリモートセンシング系人工衛星からの地球
情報データを処理して画像データを出力する第２の処理
系と、航空写真またはビデオ画像の画像データを記憶す
る記憶部を含む第３の処理系とを有し、 前記第１の処理系には、測位系人工衛星から発信される
地球情報データに含まれるＣ／Ａコードに基づいて時間
差データを求める相関器と、該相関器で求めた時間差デ
ータに基づいて測位演算して測位結果を出力する測位演
算部とが設けられ、 前記第２の処理系には、気象系またはリモートセンシン
グ系人工衛星から発信される地球情報データについて波
長と反射率の分光曲線を作成する波長／反射相関器と、
人工衛星に搭載されたセンサやスキャナに起因するノイ
ズ、歪みならびにデータ伝達空間の温度および光量に関
して前記データを補正する補正部とが設けられた、こと
を特徴とする地球情報供給システム。 - 【請求項２】 前記第２の処理系には、前記補正部によ
り補正された画像データを地球情報の使途に応じかつ歪
み補正の目的で幾何補正する幾何補正部が設けられた請
求項１に記載の地球情報供給システム。 - 【請求項３】 前記幾何補正部による幾何補正処理にお
いては、ヘルマート変換、アフィン変換、疑似アフィン
変換、２次等角変換、２次射影変換、高次多項式のいず
れかが用いられる請求項２に記載の地球情報供給システ
ム。 - 【請求項４】 前記第２の処理系には地球情報データを
圧縮するデータ圧縮器が設けられ、前記第３の処理系に
は航空写真またはビデオ画像の画像データを圧縮するデ
ータ圧縮器が設けられた請求項１ないし３のいずれか１
項に記載の地球情報供給システム。 - 【請求項５】 前記第１の処理系に設けられたＡ／Ｄ変
換器および前記相関器と、前記第２の処理系に設けられ
たＡ／Ｄ変換器、前記波長／反射相関器、前記データ圧
縮器および前記補正部と、前記第３の処理系に設けられ
た記憶部および前記データ圧縮器とがファームウェア化
された請求項４に記載の地球情報供給システム。 - 【請求項６】 前記第２の処理系に設けられた補正部
が、ラジオメトリック補正、ストライピングノイズ補
正、タンジェント補正の少なくとも１部を実行する請求
項１ないし５のいずれか１項に記載の地球情報供給シス
テム。 - 【請求項７】 前記第２の処理系には、前記幾何補正部
により補正された画像データについて入力画像と出力画
像との対応処理を行う補完処理部が設けられた請求項２
に記載の地球情報供給システム。 - 【請求項８】 前記第２の処理系には、前記補完処理部
からの出力にスペクトル強調処理、空間的強調処理また
は変換強調処理の少なくとも１つの強調処理を行う強調
処理部が設けられた請求項７に記載の地球情報供給シス
テム。 - 【請求項９】 前記第２の処理系には、前記強調処理部
からの出力にパターン認識による分類処理を行う分類処
理部が設けられた請求項８に記載の地球情報供給システ
ム。 - 【請求項１０】 前記第３の処理系により処理された画
像データが前記第２の処理系に設けられた幾何補正部に
よる補正処理を受ける請求項２、３、７ないし９のいず
れか１項に記載の地球情報供給システム。 - 【請求項１１】前記幾何補正部による補正処理を受けた
画像データが前記補完処理部による補完処理を受ける請
求項７ないし９のいずれか１項に記載の地球情報供給シ
ステム。 - 【請求項１２】前記第２の処理系における幾何補正部の
補正処理に前記第１の処理系から出力される測位結果が
用いられる請求項２に記載の地球情報供給システム。 - 【請求項１３】前記第２の処理系における補完処理部の
補完処理に前記第１の処理系から出力される測位結果が
用いられる請求項７に記載の地球情報供給システム。
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP09239511A JP3105840B2 (ja) | 1997-09-04 | 1997-09-04 | 地球情報供給システム |
| CA002240787A CA2240787C (en) | 1997-09-04 | 1998-06-16 | Global information providing system |
| GB9816403A GB2330717B (en) | 1997-09-04 | 1998-07-29 | Global information providing system |
| US09/145,435 US6064337A (en) | 1997-09-04 | 1998-09-02 | Global information providing system |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP09239511A JP3105840B2 (ja) | 1997-09-04 | 1997-09-04 | 地球情報供給システム |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH1183478A JPH1183478A (ja) | 1999-03-26 |
| JP3105840B2 true JP3105840B2 (ja) | 2000-11-06 |
Family
ID=17045890
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP09239511A Expired - Fee Related JP3105840B2 (ja) | 1997-09-04 | 1997-09-04 | 地球情報供給システム |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6064337A (ja) |
| JP (1) | JP3105840B2 (ja) |
| CA (1) | CA2240787C (ja) |
| GB (1) | GB2330717B (ja) |
Families Citing this family (23)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6297766B1 (en) * | 1999-01-22 | 2001-10-02 | International Business Machines Corporation | Portable weather indicating device and method |
| JP2000276045A (ja) * | 1999-03-24 | 2000-10-06 | Toyota Motor Corp | 撮影画像を用いた地図作成方法、装置および撮影画像の歪み補正方法 |
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