JP6013962B2 - Feature surface detection apparatus, feature surface detection method, and program - Google Patents
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Description
本発明は、レーザスキャナによって地物表面から抽出された点群の３次元座標データに基づいて植生が繁茂した堤防や道路沿線の法面の表面を検出する地物表面検出装置、地物表面検出方法、及びプログラムに関する。 The present invention relates to a feature surface detection device and feature surface detection for detecting a surface of a slope along a road or along a road along which vegetation has grown, based on three-dimensional coordinate data of a point cloud extracted from the feature surface by a laser scanner. The present invention relates to a method and a program.
河川堤防は主に土で構成されている。一般にその天端は河川管理用通路として利用され、必要に応じて敷砂利やアスファルト舗装が施されている。一方、法面は表面の崩落を防ぐために通常は芝を生やしている。ちなみに、雑草が繁茂し法面が弱体化するのを抑制するために、あるいは堤防の定期的な巡視点検のために年に１，２回程度の除草管理が行われている。 River embankments are mainly composed of soil. In general, the top edge is used as a river management passage, and gravel or asphalt pavement is applied as necessary. On the other hand, the slope is usually turfed to prevent the surface from collapsing. By the way, weeding management is carried out about once or twice a year in order to prevent weeds from growing and the slope weakening, or for regular inspection of the levee.
また、河川堤防は流水による浸食や水の浸透による決壊や、地盤沈下などによる越水現象が生じないように管理する必要がある。当該管理において、堤防形状の変化の監視が有効である。 The river embankment should be managed so that erosion due to running water, breakage due to infiltration of water, and overflow phenomenon due to land subsidence do not occur. In this management, it is effective to monitor the change of the dike shape.
ここで、地物の形状を計測する技術として、特許文献１には、レーザスキャナを用いて、地物の形状を表す３次元点群データを取得する技術が示されている。例えば、モービルマッピングシステムでは、車両に搭載したレーザスキャナを用い道路に沿って地物の形状を表す３次元点群データを取得する。当該システムでは、自動車に搭載されたレーザスキャナは車体の上部から斜め下方向や斜め上方向にレーザを照射する。レーザの光軸は横方向に走査され、走査角度範囲内にて微小角度ごとにレーザパルスが発射される。レーザの発射から反射光の受信までの時間に基づいて距離が計測され、またその際、レーザの発射方向、時刻、及び車体の位置・姿勢などが計測される。それら計測データから、レーザパルスを反射した点の３次元座標を表す点群データが求められる。
Here, as a technique for measuring the shape of a feature,
従来、点群データをもとに地物を判読するためには人手を要しており、３次元ＣＡＤで編集ツール等を利用して手作業で地物の抽出作業が行われていた。そのため、堤防から点群データを取得し、それに基づいて堤防形状を抽出するのに手間がかかるという問題があった。特に、法面等の植生によるレーザ反射は、堤防形状を抽出する上でノイズとなる点群を生じるという問題がある。 Conventionally, in order to read a feature on the basis of point cloud data, a manual operation is required, and a feature extraction operation is manually performed using an editing tool or the like in a three-dimensional CAD. For this reason, there is a problem that it takes time to acquire point cloud data from the dike and extract the dike shape based on the point cloud data. In particular, laser reflection due to vegetation such as slopes has a problem of generating point clouds that cause noise when extracting a dike shape.
本発明は、地物表面から抽出された点群の３次元座標データに基づいて植生が繁茂した地物表面の形状を精度良く自動的に検出する地物表面検出装置、地物表面検出方法、及びプログラムを提供することを目的とする。 The present invention provides a feature surface detection device, a feature surface detection method, which automatically and accurately detects the shape of a feature surface on which vegetation has flourished based on three-dimensional coordinate data of a point cloud extracted from the feature surface, And to provide a program.
本発明に係る地物表面検出装置は、レーザスキャナによって地物表面から抽出された点群の３次元座標データに基づき、対象空間に存在する植生が繁茂した地物表面を検出するものであって、前記対象空間に鉛直面である切断平面を仮想的に設定し、前記点群のうち当該切断平面から予め設定した近傍距離内に位置する注目点群を抽出する点群抽出手段と、前記注目点群の前記切断平面への射影像である射影点群に基づいて、前記切断平面内にて前記地物表面により形成される境界線を探索する境界探索手段と、を有し、前記境界探索手段は、前記切断平面を水平方向及び鉛直方向に沿って格子状に分割して複数の単位領域を設定する単位領域設定手段と、前記切断平面における前記単位領域の各鉛直列を下から上へ順番に調べて、前記射影点群が最初に見つかった前記単位領域を下限単位領域として抽出する下限単位領域抽出手段と、前記下限単位領域内の前記射影点群のうち高さが最も低い点を特徴点として抽出する特徴点抽出手段と、前記単位領域の鉛直列ごとの前記特徴点を節点に有する折線を前記境界線として求める境界決定手段と、を有する。 A feature surface detection apparatus according to the present invention detects a feature surface on which vegetation existing in a target space is proliferated based on three-dimensional coordinate data of a point cloud extracted from the feature surface by a laser scanner. Point cloud extraction means for virtually setting a cutting plane that is a vertical plane in the target space, and extracting a point cloud of interest that is located within a preset proximity distance from the cutting plane among the point cloud; Boundary search means for searching for a boundary line formed by the feature surface in the cutting plane based on a projected point group which is a projection image of the point group onto the cutting plane, and the boundary search The means divides the cutting plane in a grid shape along the horizontal direction and the vertical direction to set a plurality of unit areas, and each vertical row of the unit areas in the cutting plane from bottom to top In order to examine the projection Lower limit unit area extraction means for extracting the unit area in which a group is first found as a lower limit unit area, and feature point extraction for extracting the lowest point among the projected point groups in the lower limit unit area as a feature point And a boundary determining means for obtaining, as the boundary line, a broken line having the feature points for each vertical column of the unit area as nodes.
他の本発明に係る地物表面検出装置はさらに、前記射影点群のうち、隣接する前記特徴点同士を結ぶ線分からなる暫定境界線より高さが低い点を追加特徴点として抽出する追加特徴点抽出手段を有し、前記境界決定手段は、前記特徴点及び前記追加特徴点を節点に有する折線を前記境界線として求める。 The feature surface detection apparatus according to another aspect of the present invention further includes an additional feature that extracts, as an additional feature point, a point having a height lower than a provisional boundary line formed by a line segment that connects the adjacent feature points among the projected point group. It has point extraction means, and the boundary determination means obtains a broken line having the feature points and the additional feature points as nodes as the boundary lines.
さらに他の本発明に係る地物表面検出装置においては、前記追加特徴点抽出手段は、隣接する前記特徴点間にて前記暫定境界線を複数区間に分割し、当該区間ごとに、矩形領域でありその上辺を当該区間内における前記暫定境界線の最高点に応じた高さに設定した探索領域内にて前記追加特徴点を探索する。 In the feature surface detection apparatus according to still another aspect of the present invention, the additional feature point extraction unit divides the provisional boundary line into a plurality of sections between the adjacent feature points. The additional feature point is searched for in a search region in which the upper side is set to a height corresponding to the highest point of the provisional boundary line in the section.
本発明に係る地物表面検出方法は、レーザスキャナによって地物表面から抽出された点群の３次元座標データに基づき、対象空間に存在する植生が繁茂した地物表面を検出する方法であって、前記対象空間に鉛直面である切断平面を仮想的に設定し、前記点群のうち当該切断平面から予め設定した近傍距離内に位置する注目点群を抽出する点群抽出ステップと、前記注目点群の前記切断平面への射影像である射影点群に基づいて、前記切断平面内にて前記地物表面により形成される境界を探索する境界探索ステップと、を有し、前記境界探索ステップは、前記切断平面を水平方向及び鉛直方向に沿って格子状に分割して複数の単位領域を設定する単位領域設定ステップと、前記切断平面における前記単位領域の各鉛直列を下から上へ順番に調べて、前記射影点群が最初に見つかった前記単位領域を下限単位領域として抽出する下限単位領域抽出ステップと、前記下限単位領域内の前記射影点群のうち高さが最も低い点を特徴点として抽出する特徴点抽出ステップと、前記単位領域の鉛直列ごとの前記特徴点を節点に有する折線を前記境界として求める境界決定ステップと、を有する。 The feature surface detection method according to the present invention is a method for detecting a feature surface overgrown with vegetation existing in a target space, based on three-dimensional coordinate data of a point cloud extracted from the feature surface by a laser scanner. A point group extraction step of virtually setting a cutting plane which is a vertical plane in the target space, and extracting a point group of interest located within a preset proximity distance from the cutting plane among the point group; A boundary search step for searching a boundary formed by the feature surface in the cutting plane based on a projected point group that is a projection image of the point group onto the cutting plane, and the boundary searching step A unit region setting step for setting the plurality of unit regions by dividing the cutting plane in a grid shape along the horizontal direction and the vertical direction, and each vertical row of the unit regions in the cutting plane in order from the bottom to the top To A lower limit unit region extracting step for extracting the unit region in which the projected point group is first found as a lower limit unit region, and a point having the lowest height among the projected point groups in the lower limit unit region as a feature point A feature point extracting step for extracting, and a boundary determining step for obtaining, as the boundary, a broken line having the feature point at each node in the vertical column of the unit region.
本発明に係るプログラムは、コンピュータに、レーザスキャナによって地物表面から抽出された点群の３次元座標データに基づき、対象空間に存在する植生が繁茂した地物表面を検出するデータ解析を行わせるためのプログラムであって、当該コンピュータを、前記対象空間に鉛直面である切断平面を仮想的に設定し、前記点群のうち当該切断平面から予め設定した近傍距離内に位置する注目点群を抽出する点群抽出手段、及び、前記注目点群の前記切断平面への射影像である射影点群に基づいて、前記切断平面内にて前記地物表面により形成される境界を探索する境界探索手段、として機能させ、前記境界探索手段は、前記切断平面を水平方向及び鉛直方向に沿って格子状に分割して複数の単位領域を設定する単位領域設定手段と、前記切断平面における前記単位領域の各鉛直列を下から上へ順番に調べて、前記射影点群が最初に見つかった前記単位領域を下限単位領域として抽出する下限単位領域抽出手段と、前記下限単位領域内の前記射影点群のうち高さが最も低い点を特徴点として抽出する特徴点抽出手段と、前記単位領域の鉛直列ごとの前記特徴点を節点に有する折線を前記境界として求める境界決定手段と、を備える。 The program according to the present invention causes a computer to perform data analysis for detecting a feature surface on which a vegetation existing in a target space is proliferated based on three-dimensional coordinate data of a point cloud extracted from the feature surface by a laser scanner. A cutting plane that is a vertical plane in the target space, and a point of interest group that is located within a preset proximity distance from the cutting plane among the point group. Boundary search for searching for a boundary formed by the feature surface in the cutting plane based on a point group extracting means for extraction and a projected point group that is a projection image of the point of interest group on the cutting plane The boundary search means is configured to divide the cutting plane into a lattice shape along a horizontal direction and a vertical direction to set a plurality of unit areas; A lower limit unit area extracting means for examining each vertical row of the unit areas in the plane in order from the bottom to the top, and extracting the unit area in which the projection point group is first found as a lower limit unit area; and within the lower limit unit area Feature point extracting means for extracting the lowest point of the projected point group as a feature point, and boundary determining means for obtaining a broken line having the feature point for each vertical column of the unit area as the boundary. .
本発明によれば、地物表面から抽出された点群の３次元座標データに基づいて地物表面の形状を精度良く自動的に検出することができる。 According to the present invention, the shape of the feature surface can be automatically and accurately detected based on the three-dimensional coordinate data of the point group extracted from the feature surface.
以下、本発明の実施の形態（以下実施形態という）である地物表面検出システム２について、図面に基づいて説明する。本システムは、地物表面の３次元形状を表す点群データに基づいて例えば、河川堤防の表面形状を検出する。点群データは例えば、上述のモービルマッピングシステムのように地上を走行する車両に搭載されたレーザスキャナにより取得される。また、レーザスキャナを地上に設置して計測を行っても良い。点群データが地物表面の３次元形状を表すには、地物表面の凹凸、段差のスケールに応じた密度でレーザスキャンが行われる必要がある。この点、車両や三脚等の高さから行うレーザスキャンの走査密度、距離精度及びフットプリントの大きさは、例えば、地物の形状を数センチメートル程度の精度で捉えることができる諸元を有し、河川堤防の法面の変形を航空レーザや衛星レーザなどに比べて高精度に検出することが可能である。
Hereinafter, a feature
図１は、地物表面検出システム２の概略の構成を示すブロック図である。本システムは、演算処理装置４、記憶装置６、入力装置８及び出力装置１０を含んで構成される。演算処理装置４として、本システムの各種演算処理を行う専用のハードウェアを作ることも可能であるが、本実施形態では演算処理装置４は、コンピュータ及び、当該コンピュータ上で実行されるプログラムを用いて構築される。
FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of the feature
当該コンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）が演算処理装置４を構成し、後述する点群抽出手段２０及び境界探索手段２２として機能する。境界探索手段２２は単位領域設定手段３０、下限単位領域抽出手段３２、特徴点抽出手段３４、追加特徴点抽出手段３６及び境界決定手段３８を含んで構成される。
A CPU (Central Processing Unit) of the computer constitutes the arithmetic processing unit 4 and functions as a point
記憶装置６はコンピュータに内蔵されるハードディスクなどで構成される。記憶装置６は演算処理装置４を点群抽出手段２０及び境界探索手段２２として機能させるためのプログラム及びその他のプログラムや、本システムの処理に必要な各種データを記憶する。例えば、記憶装置６は、処理対象データとして解析の対象空間の点群データを格納される。地物表面検出システム２は基本的には堤防が存在する空間を解析の対象空間に設定され利用される。特に、地物表面検出システム２は例えば、河川堤防の法面などのように植生が存在する部分の表面検出に有効である。
The
入力装置８は、キーボード、マウスなどであり、ユーザが本システムへの操作を行うために用いる。
The
出力装置１０は、ディスプレイ、プリンタなどであり、本システムにより求められた堤防の３次元形状や断面形状を画面表示、印刷等によりユーザに示す等に用いられる。
The
後述するように本実施形態において堤防の表面形状を抽出する際の基本処理は、対象空間に仮想的に設定した切断平面に現れる地物表面の境界線(断面形状)を検出する処理である。堤防の３次元形状は、切断平面を複数設定してそれぞれについて解析を行うことによって把握することができる。 As will be described later, the basic process for extracting the surface shape of the levee in the present embodiment is a process for detecting the boundary line (cross-sectional shape) of the feature surface that appears on the cutting plane virtually set in the target space. The three-dimensional shape of the levee can be grasped by setting a plurality of cutting planes and analyzing each of them.
地物表面検出システム２において切断平面の設定の仕方は任意であるが、本実施形態では切断平面を堤防の横断方向に設定する場合を例に説明する。図２はこの場合を示す模式的な斜視図である。例えば、ユーザが基準線５０を堤防５２の横断方向に沿って設定すると、切断平面５４は基準線５０を通る鉛直面に設定される。基準線５０は地物表面検出システム２により自動的に設定することもできる。また、例えば、ユーザが基準線５０の最初の位置、間隔、本数や堤防の縦断方向における解析範囲などのパラメータを指定すると、地物表面検出システム２が指定された条件に基づいて複数の基準線を順次、自動設定して解析を行う構成とすることもできる。例えば、モービルマッピングシステムは天端の道路を走行しながらレーザ点群を取得することができる。そこで、モービルマッピングシステムにより取得される車両の走行軌跡に基づいて、天端に縦断方向に沿ったセンター線を設定し、これをある距離(ピッチ)で刻んで横断方向の基準線５０を発生させて連続的にあるいは単独で断面形状を検出する処理を行うことができる。ここで、所定距離で刻む以外に、距離標(キロポスト)の値に基づいて刻んでも良い。また、車両の走行軌跡に基づくセンター線の代わりに既存の縦断センター線を用いてもよい。ここで、基準線に沿った水平方向をＸ軸、鉛直方向をＹ軸とすると切断平面はＸＹ平面であり、Ｚ軸は切断平面に垂直な方向に設定される。なお、Ｙ軸の正の向きは上向きに設定する。
In the feature
図３は、地物表面検出システム２による堤防表面形状抽出処理の概略のフロー図である。図３を参照しながら、演算処理装置４の各手段を説明する。
FIG. 3 is a schematic flow diagram of the dike surface shape extraction process by the feature
点群抽出手段２０は対象空間に切断平面５４を仮想的に設定し、点群のうち切断平面５４から予め設定した近傍距離内に位置する注目点群を抽出する。具体的には、点群抽出手段２０は切断平面５４を中心としてＺ軸方向に寸法（奥行き）Ｄを有する空間（以下、注目部分空間と称する。）を設定し、注目部分空間から注目点群を抽出する（Ｓ１０）。ちなみに図２では、注目部分空間の水平断面５６を矩形で模式的に表している。
The point group extraction means 20 virtually sets a cutting
境界探索手段２２は、注目点群の切断平面５４への射影像である射影点群に基づいて、切断平面５４内にて堤防５２の表面により形成される境界線５８を探索する。
The boundary search means 22 searches for a
単位領域設定手段３０は切断平面５４を水平方向及び鉛直方向に区画して、Ｘ，Ｙ各軸に沿った辺を有する矩形の領域（単位領域）を設定する（Ｓ１２）。図４は単位領域を説明する模式図であり、切断平面５４（ＸＹ平面）における堤防５２の形状（境界線５８）及び単位領域７０の配置の一例を示している。また、図５は堤防５２の一部分における射影点群６０の分布の一例を示す模式図である。切断平面５４は直交格子（メッシュ）状に区画され、単位領域７０はＸ方向及びＹ方向を配列方向とする２次元配列をなす。本実施形態では単位領域のＸ軸方向の寸法（幅Ｗ）及びＹ軸方向の寸法（高さＨ）を等しくし、単位領域を正方形に設定する。なお、点群抽出手段２０及び境界探索手段２２を構成するプログラムでは、幅Ｗ、高さＨ及び奥行きＤはパラメータ化されており、例えば、ユーザが入力装置８を用いて変更することができる。
The unit area setting means 30 divides the cutting
ちなみに、図４におけるメッシュは図示の都合上、実際より粗く描いている。一方、図５は実際の射影点群及びメッシュの例を示している。図５の例では単位領域７０は幅Ｗ、高さＨがそれぞれ３０ｃｍの正方形である。
Incidentally, the mesh in FIG. 4 is drawn coarsely for the sake of illustration. On the other hand, FIG. 5 shows an example of actual projected point groups and meshes. In the example of FIG. 5, the
下限単位領域抽出手段３２は切断平面５４における単位領域７０の鉛直列ごとに下から上へ順番に単位領域７０を選択して当該単位領域７０内における射影点群の有無を調べる。そして、下限単位領域抽出手段３２は、単位領域７０の鉛直列ごとに、射影点群が最初に見つかった単位領域を下限単位領域として抽出する（Ｓ１４）。
The lower limit unit region extraction means 32 selects the
特徴点抽出手段３４は各下限単位領域内の射影点群のうち高さが最も低い点を特徴点として抽出する（Ｓ１６）。 The feature point extracting means 34 extracts the point having the lowest height from the projected point group in each lower limit unit area as a feature point (S16).
追加特徴点抽出手段３６は、隣接する特徴点同士を結ぶ線分からなる折線を暫定的な境界線として求め（Ｓ１８）、射影点群のうち、暫定の境界線より高さが低い点を追加特徴点として抽出する（Ｓ２０）。
The additional feature
境界決定手段３８は特徴点抽出手段３４により抽出された特徴点及び追加特徴点抽出手段３６により抽出された追加特徴点を節点に有する折線を境界線として求める（Ｓ２２）。
The
以下、地物表面検出システム２の処理をより詳しく説明する。図６は地物表面検出システム２による堤防表面検出の概略の処理フロー図であり、切断平面に現れる堤防表面の境界線を検出する処理を示している。
Hereinafter, the processing of the feature
点群抽出手段２０は対象空間に切断平面５４を仮想的に設定し、切断平面５４を中心としてＺ軸方向に寸法Ｄを有する注目部分空間内の点群を注目点群として、例えばハードディスク等の記憶装置６から演算処理装置４のＲＡＭ（Random Access Memory）等の作業領域に取り込む（Ｓ３０）。
The point group extraction means 20 virtually sets a cutting
単位領域設定手段３０は切断平面５４をメッシュ状に分割して、単位領域７０に区画する。例えば、注目部分空間のサイズが設定されている場合には、単位領域のサイズＷ，Ｈに応じて、Ｘ，Ｙ各方向の単位領域の配列個数が定まり、例えば、各方向の単位領域の位置を示すインデックスの範囲が決定される。ここで、Ｘ，Ｙ方向のインデックスをそれぞれＩＸ，ＩＹ、またＩＸの範囲を１〜ＮＸ、ＩＹの範囲を１〜ＮＹと表す。ここで、ＩＹはＹ軸の正の向き、つまり下から上に順に増加するように設定される。
The unit area setting means 30 divides the cutting
下限単位領域抽出手段３２は単位領域の鉛直列を指定するインデックスＩＸの値を０に初期設定し（Ｓ３２）、ＩＸをインクリメントし、単位領域の鉛直列を１列ずつ処理対象として選択する（Ｓ３６）。 The lower limit unit region extraction means 32 initializes the value of the index IX that designates the vertical column of the unit region to 0 (S32), increments IX, and selects the vertical column of the unit region as the processing target one by one. (S36).
下限単位領域抽出手段３２は、各列の処理開始に際しインデックスＩＹの値を０に初期設定する（Ｓ３８）。そして、下限単位領域抽出手段３２は、ＩＹをインクリメントして単位領域を下から順番に１つずつ選択し（Ｓ４２）、注目点群をＸＹ平面上へ射影した射影点群を含む単位領域のうち最も下に位置する下限単位領域を探索する。具体的には、選択した単位領域内に射影点があるか否かを調べ（Ｓ４４）、射影点が存在しない場合には（Ｓ４６にて「Ｎｏ」の場合）、順次、１つ上の単位領域が選択される（Ｓ４２）。一方、選択した単位領域内に射影点が存在した場合（Ｓ４６にて「Ｙｅｓ」の場合）、当該単位領域が下限単位領域となる。
The lower limit unit
図７は下限単位領域の例を示す切断平面５４の一部分の模式図である。図７には、第ｋ列〜第（ｋ＋３）列の単位領域７０及び注目点群の射影像（射影点群８０）の例が示され、また当該射影点群８０に対し各単位領域列にて抽出された下限単位領域８２が太線の矩形で示されている。
FIG. 7 is a schematic view of a part of the cutting
特徴点抽出手段３４は下限単位領域内にて最も下に位置する射影点を探索し、当該射影点を処理対象としている第ＩＸ列の単位領域列の特徴点Ｐ(ＩＸ)として抽出する（Ｓ４８）。特徴点Ｐ(ＩＸ)が見つかると、下限単位領域抽出手段３２は次の単位領域列の処理を始める（Ｓ３６）。なお、ＩＹ＝ＮＹの単位領域、つまり単位領域列の上端まで射影点が見つからなかった場合も（Ｓ４０にて「Ｙｅｓ」の場合）、次の単位領域列の処理に移る（Ｓ３６）。
Feature
図８は図７の例に対応して抽出される特徴点Ｐ(ｋ)〜Ｐ(ｋ＋３)を示す切断平面５４の一部分の模式図である。全ての単位領域列について特徴点の探索・抽出処理が完了すると（Ｓ３４にて「Ｙｅｓ」の場合）、当該特徴点を節点とする折線が暫定境界線８４として設定される（Ｓ５０）。
FIG. 8 is a schematic diagram of a part of the cutting
追加特徴点抽出手段３６は暫定境界線より下に位置する射影点を追加特徴点として抽出する（Ｓ５２，Ｓ５４）。具体的には、追加特徴点抽出手段３６は、暫定境界線を構成する線分ごとに当該処理Ｓ５０〜Ｓ５４を行うことができる。下限単位領域抽出手段３２は暫定境界線を構成する線分の両端となる特徴点対、すなわちＸ方向に関して隣接する特徴点の対を順次選択し（Ｓ５０）、当該選択した２つの特徴点の間をＸ方向に関し複数区間に分割し、当該区間ごとに追加特徴点の探索領域を設定する（Ｓ５２）。探索領域はＸ方向に沿った辺とＹ方向に沿った辺とからなる矩形領域に設定され、その上辺は当該区間内における暫定境界線の最高点に応じた高さに設定される。
The additional feature point extraction means 36 extracts a projected point located below the provisional boundary line as an additional feature point (S52, S54). Specifically, the additional feature
図９は探索領域の設定例を示す切断平面５４の一部分の模式図であり、図７及び図８の例に対応している。例えば、追加特徴点抽出手段３６は特徴点間をＸ座標が小さい側（図において左側）から所定間隔で分割して区間を設定する。なお、この場合、特徴点間にて最も右側の区間は他の区間より小さくなり得る。例えば、特徴点Ｐ(ｋ)とＰ(ｋ＋１)との間は暫定境界線上の点Ｑ１〜Ｑ４で分割され５つの区間［Ｐ(ｋ)，Ｑ１］，［Ｑ１，Ｑ２］，［Ｑ２，Ｑ３］，［Ｑ３，Ｑ４］，［Ｑ４，Ｐ(ｋ＋１)］が設定される。これら各区間に対応して探索領域９０が設定される。例えば、区間［Ｑ１，Ｑ２］ではＱ１が最高点となるので、当該区間の探索領域９０の上辺の高さは基本的にＱ１の高さに設定することができる。この設定の趣旨は、追加特徴点を抽出する暫定境界線より下側の領域は排除せずに、堤防表面の上側に多数存在する植生に起因する点群をできるだけ含まないように探索領域を設定することで、処理効率の向上を図ることにある。
FIG. 9 is a schematic diagram of a part of the cutting
なお、上辺の高さは当該趣旨からは区間の最高点に一致させることが好適であるが、当該趣旨に与える影響が許容される範囲内にて最高点からずれた高さに設定することもできる。また、上記趣旨からは、探索領域の上辺は必ずしも水平でなくてもよく、暫定境界線に沿って設定することが好適であり、そのように構成しても良い。一方、上述のように区間内で一定のＹ座標を有する上辺とする構成は、Ｘ方向の位置に応じて上辺の高さを計算する必要がない分、処理が簡素化される。 The height of the upper side is preferably matched with the highest point of the section for the purpose, but it may be set to a height that deviates from the highest point within a range in which the influence on the purpose is allowed. it can. Further, from the above purpose, the upper side of the search area does not necessarily have to be horizontal, and is preferably set along the provisional boundary line, and may be configured as such. On the other hand, as described above, the configuration with the upper side having a constant Y coordinate in the section simplifies the processing because there is no need to calculate the height of the upper side according to the position in the X direction.
探索領域９０の下辺の高さに関しては、例えば、特徴点Ｐ(ｋ)とＰ(ｋ＋１)との間の各区間について、特徴点Ｐ(ｋ)とＰ(ｋ＋１)とのうち低い方であるＰ(ｋ＋１)の高さ以下で任意に設定することができる。これは、特徴点が下限単位領域内の最下点であることから、特徴点Ｐ(ｋ)とＰ(ｋ＋１)との間には、Ｐ(ｋ＋１)より低い点は存在せず、追加特徴点はＰ(ｋ＋１)の高さ以上にしか存在しないからである。
The height of the lower side of the
本実施形態では、探索領域９０のＹ方向の寸法を暫定境界線の各線分及び当該線分毎の各区間にて画一的に設定しており、これにより処理の簡素化を図れる。そのため、図９に示す探索領域９０の下辺の高さは暫定境界線の各線分の低い方の高さよりも十分低く設定している。この設定における探索領域９０のＹ方向の必要寸法は堤防表面の想定される勾配と単位領域の幅Ｗとに基づいて定めることができる。例えば、河川堤防の法面の傾斜は原則として５０％以下と定められているので、探索領域９０のＹ方向の必要寸法は通常、単位領域の幅Ｗの半分程度にすれば足りる。
In the present embodiment, the dimension in the Y direction of the
なお、特徴点Ｐ(ｋ)とＰ(ｋ＋１)との間での追加特徴点の探索において、両特徴点のうち高い方であるＰ(ｋ)が抽出された単位領域列に対応したＸ座標の範囲では追加特徴点の探索を省略してもよい。これは当該範囲では、Ｐ(ｋ)が最下点であり暫定境界線より低い点は存在しないからである。 In the search for additional feature points between feature points P (k) and P (k + 1), the X coordinate corresponding to the unit region sequence from which P (k), which is the higher of both feature points, is extracted. In this range, the search for additional feature points may be omitted. This is because in this range, P (k) is the lowest point and there is no point lower than the provisional boundary.
追加特徴点抽出手段３６は上述のように設定した探索領域内にて、暫定境界線より高さが低い射影点を探索し、得られた射影点を追加特徴点とする（Ｓ５４）。例えば、図９の例では点９２が追加特徴点となる。
The additional feature point extracting means 36 searches for a projection point having a height lower than the provisional boundary within the search region set as described above, and uses the obtained projection point as an additional feature point (S54). For example, in the example of FIG. 9, the
境界決定手段３８は点群抽出手段２０が設定した切断平面５４での堤防表面の境界線として、特徴点抽出手段３４及び追加特徴点抽出手段３６により抽出された特徴点及び追加特徴点をＸ軸方向の並び順に従って接続した折線を生成する（Ｓ５６）。図１０は境界線５８の例を示す切断平面５４の一部分の模式図であり、図７〜図９の例に対応している。
The
境界決定手段３８は例えば、求めた境界線のデータを基準線５０（又は切断平面５４）の位置・方向と関連づけて記憶装置６に登録する（Ｓ５８）。
For example, the
演算処理装置４は複数の切断平面５４での境界線を求め、記憶装置６に蓄積する。そして、蓄積された複数の境界線のデータに基づいて堤防の３次元形状や断面形状を表す画像データを生成し、出力装置１０であるディスプレイ、プリンタなどに出力する。
The arithmetic processing unit 4 obtains boundary lines at the plurality of cutting
なお、上述の実施形態では、特徴点及び追加特徴点を節点に含む折線を境界線として求めたが、特徴点だけを節点に含む折線を境界線として求めても良い。 In the above-described embodiment, the broken line including the feature point and the additional feature point at the node is obtained as the boundary line. However, the broken line including only the feature point at the node may be obtained as the boundary line.
地物表面検出システム２は基準線５０に沿った方向に関し単位領域の幅Ｗ程度の分解能で地物断面形状を抽出する。単位領域列は、図５に示した例のように、多数の点群を含むように設定され、単位領域列ごとに多数の点群のうちの最下点を特徴点として抽出する。ここで、レーザスキャナはＸ軸方向の任意の位置で堤防表面から反射点を得られるわけではなく、或るＸ座標での点群の最下点は植生からの反射点である可能性がある。すなわち、基準線に沿って微細に最下点を抽出し点群の下側の輪郭を求めても、当該輪郭は植生の反射点をノイズとして含んでおり、堤防表面の形状を好適に表しておらず、堤防表面の形状の変化の観察には適していない。これに対し、本システムの単位領域列ごとに抽出した最下点は堤防表面の高さを好適に示していることが期待できる。つまり、本システムが生成する境界線は植生によるノイズの影響を受けにくい。また、地上からのレーザスキャンにより取得される点群は航空レーザや衛星レーザなどに比べて高密度であるので、単位領域の幅Ｗは比較的小さくできる。よって、本システムによれば、ノイズの影響を受けにくく高精度に高さが表現された堤防表面の形状を高分解能で求めることが可能であり、堤防の変形を高精度に検出することができる。
The feature
また、上述の実施形態では、河川堤防の法面を対象に説明したが、これに限定されるものではなく、たとえば植生が繁茂した道路沿線の法面にも適用することができる。 Moreover, although the above-mentioned embodiment demonstrated the slope of a river embankment as an object, it is not limited to this, For example, it can apply also to the slope of the roadside along which the vegetation grew.
２ 地物表面検出システム、４ 演算処理装置、６ 記憶装置、８ 入力装置、１０ 出力装置、２０ 点群抽出手段、２２ 境界探索手段、３０ 単位領域設定手段、３２ 下限単位領域抽出手段、３４ 特徴点抽出手段、３６ 追加特徴点抽出手段、３８ 境界決定手段、５０ 基準線、５２ 堤防、５４ 切断平面、５８ 境界線。 2 feature surface detection system, 4 arithmetic processing device, 6 storage device, 8 input device, 10 output device, 20 point group extraction means, 22 boundary search means, 30 unit area setting means, 32 lower limit unit area extraction means, 34 Point extraction means, 36 additional feature point extraction means, 38 boundary determination means, 50 reference line, 52 levee, 54 cutting plane, 58 boundary line.
Claims (5)
前記対象空間に鉛直面である切断平面を仮想的に設定し、前記点群のうち当該切断平面から予め設定した近傍距離内に位置する注目点群を抽出する点群抽出手段と、
前記注目点群の前記切断平面への射影像である射影点群に基づいて、前記切断平面内にて前記地物表面により形成される境界線を探索する境界探索手段と、を有し、
前記境界探索手段は、
前記切断平面を水平方向及び鉛直方向に沿って格子状に分割して複数の単位領域を設定する単位領域設定手段と、
前記切断平面における前記単位領域の各鉛直列を下から上へ順番に調べて、前記射影点群が最初に見つかった前記単位領域を下限単位領域として抽出する下限単位領域抽出手段と、
前記下限単位領域内の前記射影点群のうち高さが最も低い点を特徴点として抽出する特徴点抽出手段と、
前記単位領域の鉛直列ごとの前記特徴点を節点に有する折線を前記境界線として求める境界決定手段と、
を有することを特徴とする地物表面検出装置。 A feature surface detection device for detecting a feature surface overgrown with vegetation existing in a target space based on three-dimensional coordinate data of a point cloud extracted from the feature surface by a laser scanner,
A point group extracting means for virtually setting a cutting plane which is a vertical plane in the target space, and extracting a point group of interest located within a preset proximity distance from the cutting plane among the point group;
Boundary search means for searching for a boundary line formed by the feature surface in the cutting plane based on a projection point group that is a projection image of the point of interest group on the cutting plane;
The boundary search means includes
Unit region setting means for setting the plurality of unit regions by dividing the cutting plane into a lattice shape along the horizontal direction and the vertical direction;
A lower limit unit region extracting unit that sequentially examines each vertical row of the unit regions in the cutting plane from bottom to top, and extracts the unit region in which the projection point group is first found as a lower limit unit region;
A feature point extracting means for extracting a point having the lowest height among the projected point groups in the lower limit unit region as a feature point;
Boundary determination means for obtaining a broken line having the feature point for each vertical row of the unit area as the boundary line;
A feature surface detection device comprising:
前記射影点群のうち、隣接する前記特徴点同士を結ぶ線分からなる暫定境界線より高さが低い点を追加特徴点として抽出する追加特徴点抽出手段を有し、
前記境界決定手段は、前記特徴点及び前記追加特徴点を節点に有する折線を前記境界線として求めること、
を特徴とする地物表面検出装置。 The feature surface detection apparatus according to claim 1,
An additional feature point extracting means for extracting, as an additional feature point, a point whose height is lower than a provisional boundary line consisting of a line segment connecting adjacent feature points among the projected point group;
The boundary determining means determines a broken line having the feature point and the additional feature point as nodes as the boundary line;
Feature surface detection device characterized by
前記追加特徴点抽出手段は、隣接する前記特徴点間にて前記暫定境界線を複数区間に分割し、当該区間ごとに、矩形領域でありその上辺を当該区間内における前記暫定境界線の最高点に応じた高さに設定した探索領域内にて前記追加特徴点を探索すること、
を特徴とする地物表面検出装置。 In the feature surface detection apparatus according to claim 2,
The additional feature point extracting means divides the temporary boundary line into a plurality of sections between the adjacent feature points, and is a rectangular area for each section, the upper side of which is the highest point of the temporary boundary line in the section Searching for the additional feature point in a search area set to a height according to
Feature surface detection device characterized by
前記対象空間に鉛直面である切断平面を仮想的に設定し、前記点群のうち当該切断平面から予め設定した近傍距離内に位置する注目点群を抽出する点群抽出ステップと、
前記注目点群の前記切断平面への射影像である射影点群に基づいて、前記切断平面内にて前記地物表面により形成される境界を探索する境界探索ステップと、を有し、
前記境界探索ステップは、
前記切断平面を水平方向及び鉛直方向に沿って格子状に分割して複数の単位領域を設定する単位領域設定ステップと、
前記切断平面における前記単位領域の各鉛直列を下から上へ順番に調べて、前記射影点群が最初に見つかった前記単位領域を下限単位領域として抽出する下限単位領域抽出ステップと、
前記下限単位領域内の前記射影点群のうち高さが最も低い点を特徴点として抽出する特徴点抽出ステップと、
前記単位領域の鉛直列ごとの前記特徴点を節点に有する折線を前記境界として求める境界決定ステップと、
を有することを特徴とする地物表面検出方法。 A feature surface detection method for detecting a feature surface overgrown with vegetation existing in a target space based on three-dimensional coordinate data of a point cloud extracted from the feature surface by a laser scanner,
A point group extraction step of virtually setting a cutting plane that is a vertical plane in the target space, and extracting a point group of interest located within a preset proximity distance from the cutting plane among the point group;
A boundary search step for searching for a boundary formed by the feature surface in the cutting plane based on a projected point group that is a projection image of the point of interest group on the cutting plane;
The boundary search step includes:
A unit area setting step for setting a plurality of unit areas by dividing the cutting plane in a lattice shape along a horizontal direction and a vertical direction;
A lower limit unit region extracting step of examining each vertical row of the unit regions in the cutting plane in order from bottom to top, and extracting the unit region where the projection point group is first found as a lower limit unit region;
A feature point extracting step of extracting a point having the lowest height from among the projected point group in the lower limit unit region; and
A boundary determination step for determining a broken line having the feature point at each node in the vertical row of the unit area as the boundary;
A feature surface detection method characterized by comprising:
前記対象空間に鉛直面である切断平面を仮想的に設定し、前記点群のうち当該切断平面から予め設定した近傍距離内に位置する注目点群を抽出する点群抽出手段、及び、
前記注目点群の前記切断平面への射影像である射影点群に基づいて、前記切断平面内にて前記地物表面により形成される境界を探索する境界探索手段、として機能させ、
前記境界探索手段は、
前記切断平面を水平方向及び鉛直方向に沿って格子状に分割して複数の単位領域を設定する単位領域設定手段と、
前記切断平面における前記単位領域の各鉛直列を下から上へ順番に調べて、前記射影点群が最初に見つかった前記単位領域を下限単位領域として抽出する下限単位領域抽出手段と、
前記下限単位領域内の前記射影点群のうち高さが最も低い点を特徴点として抽出する特徴点抽出手段と、
前記単位領域の鉛直列ごとの前記特徴点を節点に有する折線を前記境界として求める境界決定手段と、
を備えることを特徴とするプログラム。 A program for causing a computer to perform data analysis for detecting a feature surface on which vegetation existing in a target space is proliferated based on three-dimensional coordinate data of a point cloud extracted from the feature surface by a laser scanner, The computer
A point plane extracting means for virtually setting a cutting plane which is a vertical plane in the target space, and extracting a point group of interest located within a preset proximity distance from the cutting plane among the point group; and
Based on a projection point group that is a projection image of the target point group onto the cutting plane, function as boundary search means for searching for a boundary formed by the feature surface in the cutting plane,
The boundary search means includes
Unit region setting means for setting the plurality of unit regions by dividing the cutting plane into a lattice shape along the horizontal direction and the vertical direction;
A lower limit unit region extracting unit that sequentially examines each vertical row of the unit regions in the cutting plane from bottom to top, and extracts the unit region in which the projection point group is first found as a lower limit unit region;
A feature point extracting means for extracting a point having the lowest height among the projected point groups in the lower limit unit region as a feature point;
Boundary determination means for obtaining a broken line having the feature point at each node as a boundary for each vertical row of the unit region;
A program comprising:
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