JP4574969B2

JP4574969B2 - マルチラインセンサーを用いた数値地形モデルの構築方法

Info

Publication number: JP4574969B2
Application number: JP2003322021A
Authority: JP
Inventors: 正笹川; 由美子福澤
Original assignee: Pasco Corp
Current assignee: Pasco Corp
Priority date: 2003-09-12
Filing date: 2003-09-12
Publication date: 2010-11-04
Anticipated expiration: 2023-09-12
Also published as: JP2005091510A

Description

本発明は数値写真地図（デジタルオルソフォト）や景観画像（鳥瞰図を含む）を作成するのに使用して好適なマルチラインセンサーを用いた数値地形モデルの構築方法に関する。

一般に数値写真地図（デジタルオルソフォト）や景観画像（鳥瞰図を含む）を形成するのに数値地形モデル（ＤＴＭ）が使用されている。

従来、この数値地形モデルを構築するのに、航空機からオーバーラップ量６０％以上の条件で飛行しながらアナログ・カメラで撮影しこれをスキャナでデジタル化後、オーバーラップした２枚のデジタル写真から対応点をステレオマッチングすることにより得られる標高データを使用していた。

撮影した航空写真のデジタル化はこの航空写真をスキャナにより読み取ることにより画像データとし、同じ個所を視点を変えて撮影した２つの画像データから対応点をステレオマッチングすることで撮影位置の地形や、建造等の標高データを得ていた（例えば非特許文献１参照。）。
中村英夫、村井俊治著「測量学」技報堂出版株式会社出版、１９８１年５月２５日

従来の航空写真では、３重のオーバーラップが２０％しかなく、対象地域全体のステレオマッチングは２枚の写真、すなわち１ペアからしかマッチングできなかった。これではオクルージョン部分全てをカバーするマッチングは不可能で、足りない情報は、周辺データから補間して得ていた。よって作成されるＤＴＭの精度も向上できない。オーバーラップ量を増やして更に多重撮影も考えられるが、元来写真は中心投影であり、建物等により発生するオクルージョンは写真中心から放射状（２次元）に発生し、これを考慮して多数枚の対応点の計算は非常に複雑な計算を要することになる。

本発明は斯る点に鑑み高精度の数値地形モデルを得ることができるようにすることを目的とする。

上記課題を解決し、本発明の目的を達成するため、本発明のマルチラインセンサーを用いた数値地形モデルの構築方法は、第１の飛行コースにおける前方視、直下視及び後方視のラインセンサーより夫々得られる互に重なる第１、第２及び第３の画像を得るとともに、第２の飛行コースにおける前方視、直下視及び後方視のラインセンサーより夫々得られる第１、第２及び第３の画像に５０％以上重なり、互に重なる第４、第５及び第６の画像を得るようにしている。
そして、同一位置における方向視の異なる第１から第６の画像をパーソナルコンピュータの演算処理部に供給し、この演算処理部のステレオマッチング処理部において、方向視の異なる第１から第６の画像に基づいて１５通りのステレオマッチングを行って、１５通りの標高データを得る。その後、上記１５通りの標高データを演算処理部のクラスター領域分割処理部に供給して、建物をベースにした基本標高データに基づいて、該建物の周囲をクラスター領域に分割する。そして、クラスター領域に分割した分割領域毎に、演算処理部の統計処理部において、１５通りの標高データの統計処理を行い、更に、演算処理部の精度評価処理部において、統計処理部で統計処理した１５通りの標高データの中で、建物の周囲のオクルージョン領域のないブロックとオクルージョン領域のあるブロックの評価を行う。
最後に、評価した１５通りの標高データを、演算処理部の組み合わせ選定処理部において、建物の周囲のオクルージョン領域をなくす標高データの組み合わせを選定する。

本発明によれば第１及び第２の飛行コースにおける撮影画像の重複部が５０％以上としているので、この重複部では方視方向の異なる複数のラインセンサーが例えば前方視、直下視及び後方視のラインセンサーの３個であったときは一地点に対し６枚の画像が得られ、この６枚の撮影主点の異なる画像の１５通りの組み合わせによるステレオマッチングを行って１５通りの標高データを得、この１５通りの標高データを選択処理して標高データの組み合わせ選定することにより、高精度の数値地形モデルを得ることができる。

本発明によれば例えば建物の周囲にオクルージョン（隠蔽）部を低減するようにした標高データの組み合わせを選定でき、高精度の数値地形モデルを得ることができる。

以下図面を参照して本発明マルチラインセンサーを用いた数値地形モデルの構築方法を実施するための最良の形態の例につき説明する。

図１は本例マルチラインセンサーを用いた数値地形モデルの構築方法の説明に供する機能ブロックである。

図１において、１は入力部を示し、この入力部１は図２に示す如く航空機２に搭載したデジタルエアボーンセンサーよりの数値地形モデルを構築しようとする地域の画像を得る如くする。

このデジタルエアボーンセンサーは、前方視、直下視及び後方視の異なる３方向視のラインセンサーにより撮影し、飛行コースに応じた図３に示す如き３つの重なるデジタル画像２ａ，２ｂ及び２ｃを得る如くなされたものである。

この前方視のラインセンサーより得られる画像２ａは図４Ａに示す如く、所定の撮影幅Ｗの建物３等の後側より見た画像であり、この直下視のラインセンサーより得られる画像２ｂは図４Ｂに示す如く所定撮影幅Ｗの建物３等の上面側より見た画像であり、後方視のラインセンサーより得られる画像２ｃは図４Ｃに示す如く、所定撮影幅Ｗの建物３等の前側より見た画像である。

本例においてはこの数値地形モデルを構築しようとする地域を飛行コースを変えて図２に示す如く２回撮影して画像を得る如くする。この場合は本例においては、この２回の撮影の撮影幅Ｗ即ち画像が５０％以上重なる如くする。このとき、この２回の撮影した画像の重なった部分では同一位置における方向視の異なる６枚の画像が得られる。この２回の飛行コースは同方向であっても良いし、逆方向であっても良い。

今、図５Ａ，Ｂに示す如く例えば縦横夫々１００ｍで高さが２００ｍの建物３が所定間隔に所定個有る地域の数値地形モデル（ＤＴＭ）を構築するために、まず図５Ａに示す如く南コース１０Ｓを飛行し、地域１１Ｓ例えば２０００ｍ×２０００ｍを撮影して南側前方視画像２ａＳ、南側直下視画像２ｂＳ及び南側後方視画像２ｃＳを得る。

次に図５Ｂに示す如く南コース１０Ｓの飛行時の撮影画像即ち地域１１Ｓと５０％重なるように北コース１０Ｎを飛行し、地域１１Ｓと５０％重なる例えば２０００ｍ×２０００ｍの地域１１Ｎを撮影して、北側前方視画像２ａＮ、北側直下視画像２ｂＮ及び北側後方視画像２ｃＮを得る。

この場合、北コース１０Ｎを南コース１０Ｓと同方向に飛行したときのこの２回の撮影による前方視画像２ａＳ及び２ａＮの合成画像は図６Ａに示す如くなる。この図６Ａの斜線部分はオクルージョン（隠蔽）領域である。図６Ｂはこの図６Ａの部分拡大図を示す。

また北コース１０Ｎを南コース１０Ｓと同方向に飛行したときのこの２回の撮影による直下視画像２ｂＳ及び２ｂＮの合成画像は図７Ａに示す如くである。この図７Ａの斜線部分はオクルージョン（隠蔽）領域である。図７Ｂはこの図７Ａの部分拡大図を示す。

また北コース１０Ｎを南コース１０Ｓと同方向に飛行したときのこの２回の撮影による後方視画像２ｃＳ及び２ｃＮの合成画像は図８Ａに示す如くである。この図８Ａの斜線部分はオクルージョン（隠蔽）領域である。図８Ｂは図８Ａの部分拡大図を示す。

また北コース１０Ｎを南コース１０Ｓと逆方向に飛行したときのこの２回の撮影による前方視画像２ａＳ及び２ａＮの合成画像は図９Ａに示す如くである。この図９Ａの斜線部分はオクルージョン（隠蔽）領域である。図９Ｂは図９Ａの部分拡大図を示す。

また北コース１０Ｎを南コース１０Ｓと逆方向に飛行したときのこの２回の撮影による直下視画像２ｂＳ及び２ｂＮの合成画像は図７Ａ及びＢに示す如くで北コース１０Ｎを南コース１０Ｓと同方向に飛行したときの２回の撮影による直下視画像２ｂＳ及び２ｂＮの合成画像と同じである。

また、北コース１０Ｎを南コース１０Ｓと逆方向に飛行したときのこの２回の撮影による後方視画像２ｃＳ及び２ｃＮの合成画像は図１０Ａに示す如くである。この図１０Ａの斜線部分はオクルージョン（隠蔽）領域である。図１０Ｂは図１０Ａの部分拡大図を示す。

この入力部１に得られる同一位置における方向視の異なる６枚の画像２ａＳ，２ｂＳ，２ｃＳ，２ａＮ，２ｂＮ，２ｃＮをパーソナルコンピュータ等より成る演算処理部５に供給する。また航空機２に得られるＧＰＳ（ＧｌｏｂａｌＰｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇＳｙｓｔｅｍ）データ、ＩＭＵ（ＩｎｅｒｔｉａｌＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔＵｎｉｔ）データより形成した航空機２の位置・姿勢の補正データをこの演算処理部５に供給する。

この演算処理部５においては、まず座標補正処理部５ａでこの補正データを使用して方向視の異なる６枚の画像２ａＳ，２ｂＳ，２ｃＳ，２ａＮ，２ｂＮ，２ｃＮの座標補正処理を行い、この座標補正処理を行った方向視の異なる６枚の画像２ａＳ，２ｂＳ，２ｃＳ，２ａＮ，２ｂＮ，２ｃＮをステレオマッチング処理部５ｂに供給する。

このステレオマッチング処理部５ｂにおいては、この方向視の異なる６枚の画像２ａＳ，２ｂＳ，２ｃＳ，２ａＮ，２ｂＮ，２ｃＮで１５通りのステレオマッチングを行い１５通りの標高データを得る如くする。この１５通りの標高データを記憶部６に記憶する如くする。

この１５通りの標高データとしては飛行コースが１０Ｓ及び１０Ｎが同方向のときは図１１に示す如くであり、飛行コース１０Ｓ及び１０Ｎが逆方向のときは図１２に示す如くである。この図１１、図１２において斜線部はオクルージョン（隠蔽）領域を示す。

この１５通りの標高データをクラスター領域分割処理部５ｃに供給する。このクラスター領域分割処理部５ｃにおいては、基本標高データ（本例では建物３の標高データ）を元に、この建物３の周囲を８ブロックへクラスター領域分割し、統計処理部５ｄで、この分割領域毎に、この１５通りの標高データを統計処理し、精度評価処理部５ｅで図１３Ｂに示す如く、建物３の周囲のオクルージョン（隠蔽）領域のないブロックを良とし、オクルージョン（隠蔽）領域のあるブロックを否とする如く評価する。

この１５通りの標高データの標高結果を記憶部６に記憶し、標高データの組み合わせ選定処理部５ｆで、例えば建物３の周囲にオクルージョン（隠蔽）領域をなくす標高データの組み合わせを選定する。この場合標高データの組み合わせの数が少ない程良とする。

例えば図１４、図１５Ａに示す如く飛行コース１０Ｓ及び１０Ｎが同方向の場合、飛行コース１０Ｓの前方視画像２ａＳ及び直下視画像２ｂＳのステレオマッチングによる標高データと飛行コース１０Ｎの直下視画像２ｂＮ及び後方視画像２ｃＮのステレオマッチングによる標高データとの組み合わせを選定することで建物３の周囲のブロックにオクルージョン（隠蔽）領域をなくすことができる。

この飛行コース１０Ｓ及び１０Ｎが同方向の場合に選定される標高データの候補としては、上述図１４、図１５Ａに示す外に、図１５Ｂに示す如く、飛行コース１０Ｓの直下視画像２ｂＳ及び後方視画像２ｃＳのステレオマッチングによる標高データと飛行コース１０Ｎの前方視画像２ａＮ及び直下視画像２ｂＮのステレオマッチングによる標高データとの組み合わせ、図１５Ｃに示す如く、飛行コース１０Ｓの前方視画像２ａＳ及び後方視画像２ｃＳのステレオマッチングによる標高データと、飛行コース１０Ｎの前方視画像２ａＮ及び直下視画像２ｂＮのステレオマッチングによる標高データと直下視画像２ｂＮ及び後方視画像２ｃＮのステレオマッチングによる標高データとの組み合わせ、図１５Ｄに示す如く、飛行コース１０Ｎの前方視画像２ａＮ及び後方視画像２ｃＮのステレオマッチングによる標高データと、飛行コース１０Ｓの前方視画像２ａＳ及び直下視画像２ｂＳのステレオマッチングによる標高データと直下視画像２ｂＳ及び後方視画像２ｃＳのステレオマッチングによる標高データとの組み合わせを選定する。

また、この飛行コース１０Ｓ及び１０Ｎが逆方向の場合に選定される標高データの候補は、飛行コース１０Ｓの前方視画像２ａＳ及び直下視画像２ｂＳのステレオマッチングによる標高データと、飛行コース１０Ｎの前方視画像２ａＮ及び直下視画像２ｂＮのステレオマッチングによる標高データとの組み合わせ、飛行コース１０Ｓの直下視画像２ｂＳ及び後方視画像２ｃＳのステレオマッチングによる標高データと、飛行コース１０Ｎの直下視画像２ｂＮ及び後方視画像２ｃＮのステレオマッチングによる標高データとの組み合わせ、飛行コース１０Ｓの前方視画像２ａＳ及び後方視画像２ｃＳのステレオマッチングによる標高データと、飛行コース１０Ｎの前方視画像２ａＮ及び直下視画像２ｂＮのステレオマッチングによる標高データと直下視画像２ｂＮ及び後方視画像２ｃＮのステレオマッチングによる標高データとの組み合わせ、飛行コース１０Ｎの前方視画像２ａＮ及び後方視画像２ｃＮのステレオマッチングによる標高データと、飛行コース１０Ｓの前方視画像２ａＳ及び直下視画像２ｂＳのステレオマッチングによる標高データと直下視画像２ｂＳ及び後方視画像２ｃＳのステレオマッチングによる標高データとの組み合わせを選定する。

図１５Ｃ、Ｄ、図１６Ｃ、Ｄは３つの標高データを使用しているのに組み合わせの候補としたのは、前方視画像及び後方視画像のステレオマッチングによる標高データがステレオマッチングする視野角が広く精度が良いものが得られると考えられることによる。

この標高データの組み合わせ選定処理部５ｆで上述候補の組み合わせ及びその他の組み合わせの内最良の標高データの組み合わせを選定し、この選定された標高データの組み合わせを数値地形モデル作成部７に供給し、この数値地形モデル作成部７でこの選定された標高データの組み合わせに基いて数値地形モデル（ＤＴＭ）を作成する。

図１において、８はオペレータが種々の操作、指令を行う操作部、９はこの数値地形モデル作成の状況等を表示する表示部である。

本例によれば飛行コース１０Ｓ及び１０Ｎにおける撮影画像の重複部が５０％以上としているので、この重複部では一地点に対し６枚の画像が得られ、この６枚の撮影主点の異なる画像の１５（₆Ｃ₂）通りの組み合わせによるステレオマッチングを行って１５通りの標高データを得、この１５通りの標高データより例えば建物３の周囲にオクルージョン（隠蔽）領域をなくすようにした標高データの組み合わせを得ることができ、高精度の数値地形モデルを得ることができる。

尚上述例においては、前方視のラインセンサー、直下視のラインセンサー及び後方視のラインセンサーの異なる３方視のラインセンサーを使用した例につき述べたが、このラインセンサーは飛行方向と取付けラインセンサーの角度によって３方視ラインセンサー以外の２方視あるいは４方視以上のラインセンサーであっても良い。この場合も上述例同様の作用効果が得られることは容易に理解できよう。

また本発明は上述例に限ることなく本発明の要旨を逸脱することなくその他種々の構成が採り得ることは勿論である。

本発明マルチラインセンサーを用いた数値地形モデルの構築方法の実施の形態の例の説明に供する機能ブロック図である。本発明の説明に供する線図である。本発明の説明に供する線図である。本発明の説明に供する線図である。本発明の説明に供する線図である。本発明の説明に供する線図である。本発明の説明に供する線図である。本発明の説明に供する線図である。本発明の説明に供する線図である。本発明の説明に供する線図である。本発明の説明に供する線図である。本発明の説明に供する線図である。本発明の説明に供する線図である。本発明の説明に供する線図である。本発明の説明に供する線図である。本発明の説明に供する線図である。

符号の説明

１‥‥入力部、２‥‥航空機、２ａＳ，２ｂＳ，２ｃＳ，２ａＮ，２ｂＮ，２ｃＮ‥‥画像、３‥‥建物、５‥‥演算処理部、５ａ‥‥座標補正処理部、５ｂ‥‥ステレオマッチング処理部、５ｃ‥‥クラスター領域分割処理部、５ｄ‥‥統計処理部、５ｅ‥‥精度評価処理部、５ｆ‥‥標高データの組み合わせ選定処理部、６‥‥記憶部、７‥‥数値地形モデル作成部、８‥‥操作部、９‥‥表示部

Claims

第１の飛行コースにおける前方視、直下視及び後方視のラインセンサーより夫々得られる互に重なる第１、第２及び第３の画像を得るステップと、
第２の飛行コースにおける前記前方視、直下視及び後方視のラインセンサーより夫々得られる前記第１、第２及び第３の画像に５０％以上重なり、互に重なる第４、第５及び第６の画像を得るステップと、
同一位置における前記方向視の異なる第１から第６の画像をパーソナルコンピュータの演算処理部に供給するステップと、
前記演算処理部のステレオマッチング処理部において、前記方向視の異なる第１から第６の画像に基づいて１５通りのステレオマッチングを行って、１５通りの標高データを得るステップと、
前記１５通りの標高データを前記演算処理部のクラスター領域分割処理部に供給して、建物をベースにした基本標高データに基づいて、該建物の周囲をクラスター領域に分割するステップと、
前記クラスター領域に分割した分割領域毎に、前記演算処理部の統計処理部において、前記１５通りの標高データを統計処理するステップと、
前記演算処理部の精度評価処理部において、前記統計処理部で統計処理した前記１５通りの標高データの中で、前記建物の周囲のオクルージョン領域のないブロックとオクルージョン領域のあるブロックの評価を行うステップと、
前記１５通りの標高データを、前記演算処理部の組み合わせ選定処理部において、前記建物の周囲のオクルージョン領域をなくす標高データの組み合わせを選定するステップと、を含む、マルチラインセンサーを用いた数値地形モデルの構築方法。
前記第１及び第２の飛行コースの飛行方向を同方向とし、前記第１及び第２の画像のステレオマッチングによる標高データと、前記第５及び第６の画像のステレオマッチングによる標高データとの組み合わせを選定して前記数値地形モデルを得る、請求項１に記載のマルチラインセンサーを用いた数値地形モデルの構築方法。
前記第１及び第２の飛行コースの飛行方向を同方向とし、前記第２及び第３の画像のステレオマッチングによる標高データと、前記第４及び第５の画像のステレオマッチングによる標高データとの組み合わせを選定して前記数値地形モデルを得る、請求項１に記載のマルチラインセンサーを用いた数値地形モデルの構築方法。
前記第１及び第２の飛行コースの飛行方向を同方向とし、前記第１及び第３の画像のステレオマッチングによる標高データと、第４及び第５の画像のステレオマッチングによる標高データと、第５及び第６の画像のステレオマッチングによる標高データとの組み合わせを選定して前記数値地形モデルを得る、請求項１に記載のマルチラインセンサーを用いた数値地形モデルの構築方法。
前記第１及び第２の飛行コースの飛行方向を同方向とし、前記第１及び第２の画像のステレオマッチングによる標高データと、第２及び第３の画像のステレオマッチングによる標高データと、第４及び第６の画像のステレオマッチングによる標高データとの組み合わせを選定して前記数値地形モデルを得る、請求項１に記載のマルチラインセンサーを用いた数値地形モデルの構築方法。
前記第１及び第２の飛行コースの飛行方向を互に逆方向とし、前記第１及び第２の画像のステレオマッチングによる標高データと、前記第４及び第５の画像のステレオマッチングによる標高データとの組み合わせを選定して前記数値地形モデルを得る、請求項１に記載のマルチラインセンサーを用いた数値地形モデルの構築方法。
前記第１及び第２の飛行コースの飛行方向を互に逆方向とし、前記第２及び第３の画像のステレオマッチングによる標高データと、前記第５及び第６の画像のステレオマッチングによる標高データとの組み合わせを選定して前記数値地形モデルを得る、請求項１に記載のマルチラインセンサーを用いた数値地形モデルの構築方法。
前記第１及び第２の飛行コースの飛行方向を互に逆方向とし、前記第１及び第３の画像のステレオマッチングによる標高データと、第４及び第５の画像のステレオマッチングによる標高データと、第５及び第６の画像のステレオマッチングによる標高データとの組み合わせを選定して前記数値地形モデルを得る、請求項１に記載のマルチラインセンサーを用いた数値地形モデルの構築方法。
前記第１及び第２の飛行コースの飛行方向を互に逆方向とし、前記第１及び第２の画像のステレオマッチングによる標高データと、第２及び第３の画像のステレオマッチングによる標高データと、第４及び第６の画像のステレオマッチングによる標高データとの組み合わせを選定して前記数値地形モデルを得る、請求項１に記載のマルチラインセンサーを用いた数値地形モデルの構築方法。