JP7052104B1 - Road area identification device, road area identification method and program - Google Patents

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Abstract

【課題】高精度に道路領域を特定する。【解決手段】道路領域特定装置は、所定の地理的領域の地表の標高を示す数値標高モデル及び地理的領域の地物表面の標高を示す数値表層モデルを取得する第1取得部と、地理的領域の尾根線及び谷線を示す尾根谷線データを取得する第2取得部と、数値標高モデル及び数値表層モデルに基づいて、地理的領域の傾斜分布及び地物の高さ分布を算出する算出部と、傾斜分布及び高さ分布に基づいて、地理的領域から道路候補領域を抽出する抽出部と、道路候補領域から尾根谷線データに示される尾根線及び谷線にそれぞれ対応する領域を除外した領域を道路領域として特定する特定部と、道路領域に関する情報を出力する出力部と、を有する。【選択図】図6PROBLEM TO BE SOLVED: To specify a road area with high accuracy. SOLUTION: A road area specifying device has a first acquisition unit for acquiring a digital elevation model showing an elevation of a ground surface in a predetermined geographical area and a numerical surface layer model showing an elevation of a feature surface in a geographical area, and geographically. Calculation to calculate the slope distribution of the geographical area and the height distribution of the feature based on the second acquisition part that acquires the ridge valley line data indicating the ridge line and valley line of the area, and the digital elevation model and the numerical surface layer model. Excludes the part, the extraction part that extracts the road candidate area from the geographical area based on the slope distribution and the height distribution, and the area corresponding to the ridge line and valley line shown in the ridge valley line data from the road candidate area. It has a specific unit that specifies the area as a road area and an output unit that outputs information about the road area. [Selection diagram] FIG. 6

Description

本発明は、道路領域特定装置、道路領域特定方法及びプログラムに関する。 The present invention relates to a road area specifying device, a road area specifying method and a program.

近年、戦後に造成された人工林の多くが利用期を迎えており、森林資源循環のために人工林の伐採を促進することが求められている。効率的な伐採のためには林道の路網を整備することが有効である。しかしながら、人工林によっては、路網の設計に必要となる既存路網の情報が更新されていない場合もある。この場合、新規路網の設計に先立ち既存路網の情報を把握してデータ化する必要が生じ、そのための工数が問題となっていた。 In recent years, many of the artificial forests created after the war have reached the utilization period, and it is required to promote the logging of artificial forests for the purpose of recycling forest resources. It is effective to improve the forest road network for efficient logging. However, depending on the planted forest, the information on the existing road network required for the road network design may not be updated. In this case, it is necessary to grasp the information of the existing road network and convert it into data prior to the design of the new road network, and the man-hours for that have become a problem.

特許文献1には、衛星や航空機から撮影された撮影画像に基づいて土地が道路として用いられているか否かを示す土地利用状況を推定し、土地利用状況に基づいて始点から終点までの経路を作成する経路作成システムが記載されている。特許文献1の経路作成システムによれば、土地利用状況が不明な場合でも適切な経路が作成される。 In Patent Document 1, the land use situation indicating whether or not the land is used as a road is estimated based on the images taken from satellites and aircraft, and the route from the start point to the end point is described based on the land use situation. The route creation system to be created is described. According to the route creation system of Patent Document 1, an appropriate route is created even when the land use situation is unknown.

特開2013-19683号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2013-1968

しかしながら、特許文献1の経路作成システムは撮影画像に基づいて土地利用状況を推定するため、撮影画像に含まれる雲、日射等のノイズにより経路の精度が十分でなくなる場合があるという問題があった。したがって、特許文献1の経路作成システムによって高精度に道路領域を推定することはできなかった。 However, since the route creation system of Patent Document 1 estimates the land use situation based on the captured image, there is a problem that the accuracy of the route may not be sufficient due to noise such as clouds and solar radiation included in the captured image. .. Therefore, it was not possible to estimate the road area with high accuracy by the route creation system of Patent Document 1.

また、地表の標高を示す数値標高モデル及び地物表面の標高を示す数値表層モデルから地物の高さを求め、地物の高さに基づいて、撮影画像を用いることなく道路領域を推定することができる。しかし、この場合、谷沿いの河川、施設周辺の敷地は、地物の高さが道路領域とほぼ同じであるため、道路領域を誤抽出する原因となっていた。したがって、この手法により高精度に道路領域を推定することはできなかった。 In addition, the height of the feature is obtained from the digital elevation model showing the elevation of the ground surface and the numerical surface layer model showing the elevation of the surface of the feature, and the road area is estimated based on the height of the feature without using the photographed image. be able to. However, in this case, the river along the valley and the site around the facility have almost the same height of the feature as the road area, which causes erroneous extraction of the road area. Therefore, it was not possible to estimate the road area with high accuracy by this method.

本発明は、上述の課題を解決するためになされたものであり、高精度に道路領域を特定することを可能とする道路領域特定装置、道路領域特定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 has been made to solve the above-mentioned problems, and an object of the present invention is to provide a road area identification device, a road area identification method, and a program capable of specifying a road area with high accuracy. ..

本発明に係る道路領域特定装置は、所定の地理的領域の地表の標高を示す数値標高モデル及び地理的領域の地物表面の標高を示す数値表層モデルを取得する第1取得部と、地理的領域の尾根線及び谷線を示す尾根谷線データを取得する第2取得部と、数値標高モデル及び数値表層モデルに基づいて、地理的領域の傾斜分布及び地物の高さ分布を算出する算出部と、傾斜分布及び高さ分布に基づいて、地理的領域から道路候補領域を抽出する抽出部と、道路候補領域から尾根谷線データに示される尾根線及び谷線にそれぞれ対応する領域を除外した領域を道路領域として特定する特定部と、道路領域に関する情報を出力する出力部と、を有することを特徴とする。 The road area specifying device according to the present invention has a first acquisition unit that acquires a digital elevation model showing the elevation of the ground surface in a predetermined geographical area and a numerical surface layer model showing the elevation of the feature surface in the geographical area, and geographically. Calculation to calculate the slope distribution of the geographical region and the height distribution of the feature based on the second acquisition part that acquires the ridge valley line data indicating the ridge line and valley line of the region, and the digital elevation model and the numerical surface layer model. Excludes the part, the extraction part that extracts the road candidate area from the geographical area based on the slope distribution and the height distribution, and the area corresponding to the ridge line and valley line shown in the ridge valley line data from the road candidate area. It is characterized by having a specific unit for specifying the area as a road area and an output unit for outputting information about the road area.

また、本発明に係る道路領域特定装置において、抽出部は、傾斜分布に基づいて地理的領域を平坦領域と非平坦領域とに分割し、高さ分布に基づいて地理的領域を被覆領域と非被覆領域とに分割し、平坦領域及び非被覆領域の両方に含まれる領域を道路候補領域として抽出する、ことが好ましい。
Further, in the road area specifying device according to the present invention, the extraction unit divides the geographical area into a flat area and a non-flat area based on the slope distribution, and divides the geographical area into a covering area and a non-covered area based on the height distribution. It is preferable to divide the area into a covered area and extract the area included in both the flat area and the uncovered area as a road candidate area.

また、本発明に係る道路領域特定装置は、地理的領域において施設が設けられている施設領域を取得する第3取得部をさらに有し、特定部は、道路候補領域から施設領域をさらに除外した領域を道路領域として特定する、ことが好ましい。 Further, the road area specifying device according to the present invention further has a third acquisition unit for acquiring the facility area in which the facility is provided in the geographical area, and the specific unit further excludes the facility area from the road candidate area. It is preferable to specify the area as a road area.

本発明に係る道路領域特定方法は、道路領域特定装置によって実行される道路領域特定方法であって、所定の地理的領域の地表の標高を示す数値標高モデル及び地理的領域の地物表面の標高を示す数値表層モデルを取得し、地理的領域の尾根線及び谷線を示す尾根谷線データを取得し、数値標高モデル及び数値表層モデルに基づいて、地理的領域の傾斜分布及び地物の高さ分布を算出し、傾斜分布及び高さ分布に基づいて、地理的領域から道路候補領域を抽出し、道路候補領域から尾根谷線データに示される尾根線及び谷線に対応する領域を除外した領域を道路領域として特定し、道路領域に関する情報を出力する、ことを含むことを特徴とする。 The road area identification method according to the present invention is a road area identification method executed by a road area identification device, and is a digital elevation model showing the elevation of the ground surface of a predetermined geographical area and the elevation of the feature surface of the geographical area. Obtain a numerical surface model showing the ridge line and valley line of the geographical area, and based on the digital elevation model and the numerical surface model, the slope distribution of the geographical area and the height of the feature. The road candidate area was extracted from the geographical area based on the slope distribution and the height distribution, and the area corresponding to the ridge line and valley line shown in the ridge valley line data was excluded from the road candidate area. It is characterized by specifying an area as a road area and outputting information about the road area.

本発明に係るプログラムは、所定の地理的領域の地表の標高を示す数値標高モデル及び地理的領域の地物表面の標高を示す数値表層モデルを取得し、地理的領域の尾根線及び谷線を示す尾根谷線データを取得し、数値標高モデル及び数値表層モデルに基づいて、地理的領域の傾斜分布及び地物の高さ分布を算出し、傾斜分布及び高さ分布に基づいて、地理的領域から道路候補領域を抽出し、道路候補領域から尾根谷線データに示される尾根線及び谷線に対応する領域を除外した領域を道路領域として特定し、道路領域に関する情報を出力する、ことをコンピュータに実行させることを特徴とする。 The program according to the present invention acquires a digital elevation model showing the elevation of the ground surface of a predetermined geographical area and a digital surface layer model showing the elevation of the feature surface of the geographical area, and draws ridge lines and valley lines of the geographical area. Obtain the ridge valley line data shown, calculate the slope distribution of the geographical area and the height distribution of the feature based on the digital elevation model and the numerical surface layer model, and calculate the geographical area based on the slope distribution and the height distribution. It is a computer that extracts a road candidate area from the road candidate area, identifies the area excluding the area corresponding to the ridge line and the valley line shown in the ridge valley line data from the road candidate area as a road area, and outputs information about the road area. It is characterized by having it executed.

本発明に係る道路領域特定装置、道路領域特定方法及びプログラムは、高精度に林道の路網を特定することを可能とする。 The road area identification device, the road area identification method and the program according to the present invention make it possible to specify the road network of a forest road with high accuracy.

本発明の概要を説明するための模式図である。It is a schematic diagram for demonstrating the outline of this invention. 道路領域特定装置1の概略構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the schematic structure of the road area specifying device 1. 数値標高モデルT1のデータ構造の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the data structure of a digital elevation model T1. 尾根谷線データT2のデータ構造の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the data structure of the ridge valley line data T2. 施設領域データT3のデータ構造の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the data structure of facility area data T3. 道路領域特定処理の流れの一例を示すフロー図である。It is a flow chart which shows an example of the flow of the road area identification processing. 抽出処理の流れの一例を示すフロー図である。It is a flow chart which shows an example of the flow of the extraction process.

以下、図面を参照しつつ本発明の様々な実施形態について説明する。本発明の技術的範囲はそれらの実施形態には限定されず、特許請求の範囲及びその均等物に及ぶ点に留意されたい。 Hereinafter, various embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. It should be noted that the technical scope of the present invention is not limited to those embodiments but extends to the claims and their equivalents.

図1は、本発明の概要を説明するための模式図である。本発明に係る道路領域特定装置は、道路領域を特定する対象となる地理的領域である対象領域の数値標高モデル及び数値表層モデルを取得する。数値標高モデルは、対象領域の地表S1の標高を示すデータである。数値表層モデルは、対象領域の地物表面S2の標高を示すデータである。数値標高モデル及び数値表層モデルは、対象領域を分割した矩形状の小領域である複数のメッシュと、各メッシュ内の代表点の標高値とが関連付けられたデータである。数値標高モデル及び数値表層モデルは、上空からのリモートセンシングや測量によりあらかじめ生成され、道路領域特定装置に記憶されている。 FIG. 1 is a schematic diagram for explaining the outline of the present invention. The road area specifying device according to the present invention acquires a digital elevation model and a numerical surface layer model of a target area which is a geographical area for specifying a road area. The digital elevation model is data showing the elevation of the ground surface S1 in the target area. The numerical surface layer model is data showing the elevation of the feature surface S2 in the target area. The digital elevation model and the digital surface layer model are data in which a plurality of meshes, which are small rectangular areas obtained by dividing a target area, and the elevation values of representative points in each mesh are associated with each other. The digital elevation model and the digital surface layer model are generated in advance by remote sensing from the sky and surveying, and are stored in the road area identification device.

また、道路領域特定装置は、対象領域の尾根谷線データを取得する。尾根谷線データは、対象領域に含まれる尾根線及び谷線を示すデータであり、例えば尾根線及び谷線の形状を折れ線(polyline)により示すポリゴンデータである。尾根谷線データは、数値標高モデルを用いて公知の水文解析処理を実行することによりあらかじめ生成され、道路領域特定装置に記憶されている。 In addition, the road area identification device acquires the ridge valley line data of the target area. The ridge valley line data is data showing the ridge line and the valley line included in the target area, and is, for example, polygon data showing the shape of the ridge line and the valley line by a polygon line. The ridge valley line data is generated in advance by executing a known hydrological analysis process using a digital elevation model, and is stored in the road area identification device.

道路領域特定装置は、数値標高モデル及び数値表層モデルに基づいて、対象領域の傾斜分布及び地物の高さ分布を算出する。傾斜分布は対象領域の地表の傾斜を示すデータであり、例えば、数値標高モデルの隣接するメッシュの標高値の差分をとることにより算出される。高さ分布は対象領域の地物の高さを示すデータであり、メッシュごとに数値表層モデルの標高値と数値標高モデルの標高値との差分をとることにより算出される。対象領域が林地である場合、高さ分布は樹冠高分布を示す。 The road area identification device calculates the slope distribution of the target area and the height distribution of the feature based on the digital elevation model and the numerical surface layer model. The slope distribution is data showing the slope of the ground surface of the target area, and is calculated by, for example, taking the difference between the elevation values of adjacent meshes of the digital elevation model. The height distribution is data indicating the height of the feature in the target area, and is calculated by taking the difference between the elevation value of the digital surface model and the elevation value of the digital elevation model for each mesh. When the target area is a forest area, the height distribution shows the canopy height distribution.

道路領域特定装置は、傾斜分布及び高さ分布に基づいて、対象領域から道路候補領域を抽出する。一般に、林道は車両の通行が容易となるように傾斜が小さい領域に設けられる。また、一般に、林道が存在する領域には樹木が植えられていないため、地物の高さはゼロ又は小さい値をとる。したがって、道路領域特定装置は、傾斜分布及び高さ分布に基づいて道路候補領域を抽出することができる。 The road area specifying device extracts a road candidate area from the target area based on the slope distribution and the height distribution. Generally, forest roads are provided in areas with small slopes to facilitate the passage of vehicles. In general, the height of the feature is zero or small because no trees are planted in the area where the forest road exists. Therefore, the road area specifying device can extract the road candidate area based on the slope distribution and the height distribution.

例えば、道路領域特定装置は、傾斜分布に基づいて対象領域を平坦領域Fと非平坦領域NFとに分割する。平坦領域Fは傾斜が小さい領域であり、非平坦領域NFは傾斜が大きい領域である。また、道路領域特定装置は、高さ分布に基づいて対象領域を被覆領域Cと非被覆領域NCとに分割する。被覆領域Cは地物の高さが大きい領域であり、非被覆領域NCは地物の高さが小さい領域である。道路領域特定装置は、平坦領域F及び非被覆領域NCの両方に含まれる領域を道路候補領域として抽出する。 For example, the road area specifying device divides the target area into a flat area F and a non-flat area NF based on the inclination distribution. The flat region F is a region having a small inclination, and the non-flat region NF is a region having a large inclination. Further, the road area specifying device divides the target area into a covered area C and an uncovered area NC based on the height distribution. The covered region C is a region where the height of the feature is large, and the uncovered region NC is a region where the height of the feature is small. The road area specifying device extracts a region included in both the flat region F and the uncovered region NC as a road candidate region.

道路領域特定装置は、道路候補領域から尾根谷線データに示される尾根線及び谷線の近傍領域Nを除外した領域を道路領域Rとして特定する。近傍領域Nは、尾根線及び谷線からの距離が所定距離以下である領域である。一般に、林道が尾根の近傍に設けられることはない。また、一般に、谷の近傍は河川であるため、林道として用いられることはない。道路領域特定装置は、これらの近傍領域Nを道路候補領域から除外した領域を道路領域Rとして特定することにより、高精度に林道の路網を特定することを可能とする。 The road area specifying device identifies a region excluding the ridge line and the region N in the vicinity of the valley line shown in the ridge valley line data from the road candidate region as the road region R. The neighborhood region N is a region where the distance from the ridge line and the valley line is not more than a predetermined distance. Generally, forest roads are not provided near ridges. In addition, since the vicinity of the valley is generally a river, it is not used as a forest road. The road area specifying device makes it possible to specify the road network of the forest road with high accuracy by specifying the area excluding these neighboring areas N from the road candidate area as the road area R.

上述した説明は、本発明への理解を深めるためのものである。本発明は、具体的には次に述べる実施形態及び様々な変形例により実施される。 The above description is for deepening the understanding of the present invention. Specifically, the present invention is carried out according to the following embodiments and various modifications.

図2は、本発明に係る道路領域特定装置1の概略構成の一例を示す図である。道路領域特定装置1は、記憶部11、通信部12、表示部13及び処理部14を有する。 FIG. 2 is a diagram showing an example of a schematic configuration of the road area specifying device 1 according to the present invention. The road area specifying device 1 has a storage unit 11, a communication unit 12, a display unit 13, and a processing unit 14.

記憶部11は、データ及びプログラムを記憶するための構成であり、例えば半導体メモリを備える。記憶部11は、処理部14による処理に用いられるオペレーティングシステムプログラム、ドライバプログラム、アプリケーションプログラム、データ等を記憶する。プログラムは、CD(Compact Disc)-ROM(Read Only Memory)等のコンピュータ読み取り可能且つ非一時的な可搬型記憶媒体からセットアッププログラムによりインストールされる。 The storage unit 11 is configured to store data and programs, and includes, for example, a semiconductor memory. The storage unit 11 stores an operating system program, a driver program, an application program, data, and the like used for processing by the processing unit 14. The program is installed by a setup program from a computer-readable and non-temporary portable storage medium such as a CD (Compact Disc) -ROM (Read Only Memory).

通信部12は、道路領域特定装置1を他の装置と通信可能にする構成であり、通信インタフェース回路を備える。通信部12が備える通信インタフェース回路は、有線LAN(Local Area Network)、無線LAN又はLTE(Long Term Evolution)等の通信インタフェース回路である。通信部12は、他の装置から受信したデータを処理部14に供給するとともに、処理部14から供給されたデータを他の装置に送信する。 The communication unit 12 has a configuration that enables the road area specifying device 1 to communicate with another device, and includes a communication interface circuit. The communication interface circuit included in the communication unit 12 is a communication interface circuit such as a wired LAN (Local Area Network), a wireless LAN, or LTE (Long Term Evolution). The communication unit 12 supplies the data received from the other device to the processing unit 14, and transmits the data supplied from the processing unit 14 to the other device.

表示部13は、画像を表示するための構成であり、例えば液晶ディスプレイ又は有機EL(Electro-Luminescence)ディスプレイを備える。表示部13は、処理部14から供給された表示データに基づいて画像を表示する。 The display unit 13 is configured to display an image, and includes, for example, a liquid crystal display or an organic EL (Electro-Luminescence) display. The display unit 13 displays an image based on the display data supplied from the processing unit 14.

処理部14は、道路領域特定装置1の動作を統括的に制御する構成であり、一又は複数個のプロセッサ及びその周辺回路を備える。処理部14は、例えば、CPU(Central Processing Unit)、LSI(Large Scale Integration)又はASIC(Application Specific Integrated Circuit)を備える。処理部14は、GPU(Graphics Processing Unit)、DSP(Digital Signal Processor)、FPGA(Field Programmable Gate Array)等を備えてもよい。処理部14は、記憶部11に記憶されているプログラムに基づいて、道路領域特定装置1の各種処理が適切に実行されるように道路領域特定装置1の各構成の動作を制御するとともに、各種の処理を実行する。 The processing unit 14 has a configuration that comprehensively controls the operation of the road area specifying device 1, and includes one or a plurality of processors and peripheral circuits thereof. The processing unit 14 includes, for example, a CPU (Central Processing Unit), an LSI (Large Scale Integration), or an ASIC (Application Specific Integrated Circuit). The processing unit 14 may include a GPU (Graphics Processing Unit), a DSP (Digital Signal Processor), an FPGA (Field Programmable Gate Array), and the like. The processing unit 14 controls the operation of each configuration of the road area specifying device 1 so that various processes of the road area specifying device 1 are appropriately executed based on the program stored in the storage unit 11, and also various types. Executes the processing of.

処理部14は、第1取得部141、第2取得部142、第3取得部143、算出部144、抽出部145、特定部146及び出力部147を有する。これらの各部は、処理部14によって実行されるプログラムによって実現される機能モジュールである。これらの各部は、ファームウェアとして道路領域特定装置1に実装されてもよい。 The processing unit 14 includes a first acquisition unit 141, a second acquisition unit 142, a third acquisition unit 143, a calculation unit 144, an extraction unit 145, a specific unit 146, and an output unit 147. Each of these parts is a functional module realized by a program executed by the processing unit 14. Each of these parts may be mounted on the road area specifying device 1 as firmware.

図3は、記憶部11にあらかじめ記憶される数値標高モデルT1のデータ構造の一例を示す図である。数値標高モデルT1は、対象領域を分割した小領域である複数のメッシュごとに、メッシュID、メッシュ位置及び標高値を相互に関連付けて記憶する。 FIG. 3 is a diagram showing an example of the data structure of the digital elevation model T1 stored in advance in the storage unit 11. The digital elevation model T1 stores the mesh ID, the mesh position, and the elevation value in association with each other for each of a plurality of meshes which are small regions in which the target area is divided.

メッシュIDは、複数のメッシュのそれぞれを識別するための情報である。メッシュ位置は、対象領域におけるメッシュの位置を特定するための情報である。図3に示す例では各メッシュは矩形状であり、4つの頂点の二次元座標値(例えば、緯度及び経度)により特定されている。標高値は、各メッシュの代表点(例えば、メッシュの重心点)における地表の標高値である。 The mesh ID is information for identifying each of the plurality of meshes. The mesh position is information for specifying the position of the mesh in the target area. In the example shown in FIG. 3, each mesh has a rectangular shape and is specified by two-dimensional coordinate values (for example, latitude and longitude) of four vertices. The elevation value is the elevation value of the ground surface at the representative point of each mesh (for example, the center of gravity of the mesh).

数値表層モデルは、標高値として各メッシュの代表点における地物表面の標高値が記憶される点を除き、数値標高モデルT1と同様のデータ構造を有する。数値表層モデルは、記憶部11にあらかじめ記憶される。 The digital surface layer model has the same data structure as the digital elevation model T1 except that the elevation value of the feature surface at the representative point of each mesh is stored as the elevation value. The numerical surface layer model is stored in advance in the storage unit 11.

図4は、記憶部11にあらかじめ記憶される尾根谷線データT2のデータ構造の一例を示す図である。尾根谷線データT2は、尾根線又は谷線に対応するポリゴンごとに、ポリゴンID、頂点位置及び属性を相互に関連付けて記憶する。 FIG. 4 is a diagram showing an example of the data structure of the ridge valley line data T2 stored in advance in the storage unit 11. The ridge valley line data T2 stores the polygon ID, the apex position, and the attribute for each polygon corresponding to the ridge line or the valley line in association with each other.

ポリゴンIDは、尾根線又は谷線に対応するポリゴンのそれぞれを識別するための情報である。頂点位置は、各ポリゴンを構成する頂点の二次元座標値である。頂点位置が記憶された各頂点を順に線分で結ぶことにより尾根線又は谷線を示す折れ線が形成される。属性は、各ポリゴンの属性であり、各ポリゴンが尾根線及び谷線の何れに対応するかを示す値が記憶される。 The polygon ID is information for identifying each of the polygons corresponding to the ridge line or the valley line. The vertex position is a two-dimensional coordinate value of the vertices constituting each polygon. A polygonal line indicating a ridge line or a valley line is formed by connecting the vertices in which the vertex positions are stored in order with a line segment. The attribute is an attribute of each polygon, and a value indicating whether each polygon corresponds to a ridge line or a valley line is stored.

尾根谷線データT2は、例えば次のように生成される。数値標高モデルに基づいて、対象領域に含まれる各メッシュにおける傾斜方向が算出される。傾斜方向が相互に近似し且つ隣接するメッシュをグループ化することにより、傾斜方向が略一様である斜面を示す複数のメッシュグループが算出される。傾斜方向が相互に近似するとは、例えば、2つのメッシュの傾斜方向のなす角が所定角度以下であることをいう。各メッシュグループが示す斜面に基づいて公知の水文解析処理を実行することにより、対象領域に含まれる河川ごとに集水域が算出される。相互に隣接する河川の集水域の境界線が尾根線として抽出される。また、各メッシュの標高値に負の符号を付して上述の処理を実行することにより、谷線が抽出される。抽出された尾根線及び谷線の形状を示すポリゴンデータを生成することにより、尾根谷線データT2が生成される。 The ridge valley line data T2 is generated as follows, for example. Based on the digital elevation model, the tilt direction in each mesh included in the target area is calculated. By grouping meshes whose inclination directions are close to each other and adjacent to each other, a plurality of mesh groups indicating slopes having substantially uniform inclination directions are calculated. The fact that the inclination directions are close to each other means that, for example, the angle formed by the inclination directions of the two meshes is equal to or less than a predetermined angle. By executing a known hydrological analysis process based on the slope indicated by each mesh group, a catchment area is calculated for each river included in the target area. The boundaries of the catchment areas of adjacent rivers are extracted as ridge lines. Further, the valley line is extracted by performing the above-mentioned processing by adding a negative sign to the elevation value of each mesh. The ridge valley line data T2 is generated by generating polygon data indicating the shapes of the extracted ridge lines and valley lines.

図5は、施設領域データのデータ構造T3の一例を示す図である。施設領域データT3は、上空からのリモートセンシング又は測量によりあらかじめ生成され、記憶部11に記憶される。施設領域データは、施設領域に対応するポリゴンごとに、ポリゴンID及び頂点位置を相互に関連付けて記憶する。 FIG. 5 is a diagram showing an example of the data structure T3 of the facility area data. The facility area data T3 is generated in advance by remote sensing or surveying from the sky and stored in the storage unit 11. The facility area data stores the polygon ID and the vertex position in association with each other for each polygon corresponding to the facility area.

ポリゴンIDは、施設領域に対応するポリゴンのそれぞれを識別するための情報である。施設領域は、対象領域内において施設が設けられている領域をいい、例えば建造物の外周を示す領域である。頂点位置は、各ポリゴンを構成する頂点の二次元座標値である。 The polygon ID is information for identifying each of the polygons corresponding to the facility area. The facility area refers to an area in which a facility is provided in the target area, for example, an area indicating the outer circumference of a building. The vertex position is a two-dimensional coordinate value of the vertices constituting each polygon.

図6は、道路領域特定装置1によって実行される道路領域特定処理の流れの一例を示すフロー図である。道路領域特定処理は、記憶部11に記憶されたプログラムに基づいて、道路領域特定装置1の各構成が協働することにより実現される。 FIG. 6 is a flow chart showing an example of the flow of the road area specifying process executed by the road area specifying device 1. The road area specifying process is realized by the cooperation of each configuration of the road area specifying device 1 based on the program stored in the storage unit 11.

まず、第1取得部141は、対象領域の地表の標高を示す数値標高モデル及び対象領域の地物表面の標高を示す数値表層モデルを取得する(S101)。第1取得部141は、記憶部11から数値標高モデル及び数値表層モデルを取得する。第1取得部141は、数値標高モデル及び数値表層モデルをあらかじめ記憶した地理情報サーバから通信部12を介して数値標高モデル及び数値表層モデルを取得してもよい。 First, the first acquisition unit 141 acquires a digital elevation model showing the elevation of the ground surface of the target area and a numerical surface layer model showing the elevation of the feature surface of the target area (S101). The first acquisition unit 141 acquires a digital elevation model and a numerical surface layer model from the storage unit 11. The first acquisition unit 141 may acquire the digital elevation model and the digital surface layer model from the geographic information server that stores the digital elevation model and the digital surface layer model in advance via the communication unit 12.

続いて、第2取得部142は、対象領域の尾根線及び谷線を示す尾根谷線データを取得する(S102)。第2取得部142は、記憶部11から尾根谷線データを取得する。第2取得部142は、第1取得部によって取得された数値標高モデルに基づいて尾根谷線データを生成し、これを取得してもよい。 Subsequently, the second acquisition unit 142 acquires the ridge valley line data indicating the ridge line and the valley line of the target area (S102). The second acquisition unit 142 acquires the ridge valley line data from the storage unit 11. The second acquisition unit 142 may generate ridge valley line data based on the digital elevation model acquired by the first acquisition unit and acquire it.

続いて、第3取得部143は、対象領域において施設が設けられている施設領域を取得する(S103)。第3取得部143は、記憶部11から施設領域データを取得する。 Subsequently, the third acquisition unit 143 acquires the facility area in which the facility is provided in the target area (S103). The third acquisition unit 143 acquires facility area data from the storage unit 11.

続いて、算出部144は、数値標高モデル及び数値表層モデルに基づいて、対象領域の傾斜分布及び地物の高さ分布を算出する(S104)。傾斜分布は、各メッシュの傾斜の大きさを示すデータである。算出部144は、数値標高モデルの各メッシュの標高値と、各メッシュに第1方向(例えば、南側)に隣接するメッシュの標高値との差分をとることにより、各メッシュの第1方向における傾斜の大きさを算出する。また、算出部144は、各メッシュの標高値と、各メッシュに第1方向と直交する第2方向(例えば、東側)に隣接するメッシュの標高値との差分をとることにより、各メッシュの第2方向における傾斜の大きさを算出する。算出部144は、各メッシュの第1方向における傾斜の大きさと第2方向における傾斜の大きさとの二乗和平方根を算出することにより、各メッシュの傾斜の大きさを算出する。 Subsequently, the calculation unit 144 calculates the slope distribution of the target area and the height distribution of the feature based on the digital elevation model and the digital surface layer model (S104). The slope distribution is data indicating the magnitude of the slope of each mesh. The calculation unit 144 takes the difference between the elevation value of each mesh of the digital elevation model and the elevation value of the mesh adjacent to each mesh in the first direction (for example, the south side), so that the inclination of each mesh in the first direction is taken. Calculate the size of. Further, the calculation unit 144 obtains the difference between the elevation value of each mesh and the elevation value of the mesh adjacent to the second direction (for example, the east side) orthogonal to the first direction of each mesh, so that the first of each mesh is obtained. Calculate the magnitude of the tilt in the two directions. The calculation unit 144 calculates the magnitude of the inclination of each mesh by calculating the square root of the sum of squares of the magnitude of the inclination of each mesh in the first direction and the magnitude of the inclination in the second direction.

地物の高さ分布は、各メッシュに配置された地物の高さを示すデータである。算出部144は、数値表層モデルの各メッシュの標高値と、数値標高モデルの各メッシュの標高値との差分をとることにより、各メッシュに配置された地物の高さを算出する。 The height distribution of the feature is data showing the height of the feature arranged on each mesh. The calculation unit 144 calculates the height of the features arranged in each mesh by taking the difference between the elevation value of each mesh of the digital elevation model and the elevation value of each mesh of the digital elevation model.

続いて、抽出部145は、抽出処理を実行する(S105)。抽出処理は、傾斜分布及び高さ分布に基づいて、対象領域から道路候補領域を抽出する処理である。抽出処理の詳細は後述する。 Subsequently, the extraction unit 145 executes the extraction process (S105). The extraction process is a process of extracting a road candidate area from a target area based on a slope distribution and a height distribution. The details of the extraction process will be described later.

続いて、特定部146は、道路候補領域から尾根谷線データに示される尾根線及び谷線の近傍領域及び施設領域を除外した領域を道路領域として特定する(S106)。特定部146は、尾根谷線データに基づいて近傍領域を設定する。近傍領域は、例えば、尾根谷線データに示される尾根線又は谷線からの距離が所定距離(例えば、10m)以下である地点の集合である領域を示すポリゴンデータとして生成される。特定部146は、道路候補領域に含まれるメッシュのうち、近傍領域及び施設領域の何れにも含まれないメッシュの集合を道路領域として特定する。なお、近傍領域及び施設領域の何れにも含まれないメッシュとは、例えば、その中心点が近傍領域及び施設領域の何れにも含まれないメッシュのことをいう。 Subsequently, the specifying unit 146 identifies a region excluding the region near the ridge line and the valley line shown in the ridge valley line data and the facility region from the road candidate region as the road region (S106). The specific unit 146 sets a neighborhood region based on the ridge valley line data. The neighborhood region is generated as polygon data showing, for example, a region which is a set of points where the distance from the ridge line or the valley line shown in the ridge valley line data is a predetermined distance (for example, 10 m) or less. The specifying unit 146 specifies a set of meshes included in the road candidate area, which are not included in either the neighborhood area or the facility area, as the road area. The mesh that is not included in either the neighborhood area or the facility area means, for example, a mesh whose center point is not included in either the neighborhood area or the facility area.

続いて、出力部147は、道路領域に関する情報を出力し(S107)、道路領域特定処理を終了する。例えば、出力部147は、各メッシュが道路領域であるか否かを示す情報を付したラスターデータを生成し、通信部12を介して他の装置に送信することにより出力する。出力部147は、あらかじめ記憶された地図画像に重畳して道路領域を表示するための表示データを生成し、表示部13に表示することにより出力してもよい。 Subsequently, the output unit 147 outputs information regarding the road area (S107), and ends the road area identification process. For example, the output unit 147 generates raster data with information indicating whether or not each mesh is in the road area, and outputs it by transmitting it to another device via the communication unit 12. The output unit 147 may generate display data for displaying the road area by superimposing it on the map image stored in advance, and output the display data by displaying the display data on the display unit 13.

図7は、抽出処理の流れの一例を示すフロー図である。抽出処理は、道路領域特定処理のS105において実行される。 FIG. 7 is a flow chart showing an example of the flow of the extraction process. The extraction process is executed in S105 of the road area identification process.

まず、抽出部145は、傾斜分布に基づいて、対象領域内で傾斜が近似するメッシュをグループ化する(S201)。グループ化は、単一のグループに属する各メッシュの傾斜の大きさが相互に近似するように、次に述べるとおりISODATA法を用いて実行される。 First, the extraction unit 145 groups meshes having similar slopes in the target region based on the slope distribution (S201). Grouping is performed using the ISODATA method as described below so that the magnitudes of the slopes of each mesh belonging to a single group are close to each other.

まず、抽出部145は、対象領域の各メッシュを所定数(例えば、20個)のグループの何れかにランダムに分類する。続いて、抽出部145は、各グループに含まれるメッシュの数を計数する。抽出部145は、メッシュの数が下限値以下であるグループを他のグループと結合させ、メッシュの数が上限値以上であるグループを2つのグループに分割する。続いて、抽出部145は、各グループに属するメッシュの傾斜の大きさの平均値を算出し、各メッシュを、各メッシュの傾斜の大きさに最も近い平均値を有するグループに再分類する。抽出部145は、所定の終了条件を満たすまで上述した結合及び分割処理と再分類処理とを反復する。このようにして、抽出部145は、単一のグループに属する各メッシュの傾斜の大きさが相互に近似するようにメッシュをグループ化する。終了条件は、反復回数が所定数以上となること、又は、再分類の前後において異なるグループに属しているメッシュの数が所定値以下であること等である。 First, the extraction unit 145 randomly classifies each mesh in the target area into any of a predetermined number (for example, 20) of groups. Subsequently, the extraction unit 145 counts the number of meshes included in each group. The extraction unit 145 combines the group having the number of meshes equal to or less than the lower limit value with other groups, and divides the group having the number of meshes equal to or more than the upper limit value into two groups. Subsequently, the extraction unit 145 calculates the average value of the inclination of the mesh belonging to each group, and reclassifies each mesh into the group having the average value closest to the inclination of each mesh. The extraction unit 145 repeats the above-mentioned combination and division processing and reclassification processing until a predetermined termination condition is satisfied. In this way, the extraction unit 145 groups the meshes so that the magnitudes of the slopes of the meshes belonging to a single group are close to each other. The end condition is that the number of iterations is a predetermined number or more, or that the number of meshes belonging to different groups before and after reclassification is a predetermined value or less.

グループ化は、上述したISODATA法に限られず、k-平均法やMean-shiftクラスタリング等の他のクラスタリング手法を用いて実行されてもよい。また、抽出部145は、相互に隣接し且つ傾斜の大きさの差が所定値以下であるメッシュが同一のグループに属するように各メッシュをグループ化してもよい。 The grouping is not limited to the ISODATA method described above, and may be performed by using another clustering method such as a k-means method or a Mean-shift clustering method. Further, the extraction unit 145 may group each mesh so that the meshes adjacent to each other and having a difference in the magnitude of inclination of a predetermined value or less belong to the same group.

続いて、抽出部145は、グループ化された各領域を平坦領域及び非平坦領域の何れか一方に分類する(S202)。抽出部145は、各グループについて傾斜の代表値を算出する。傾斜の代表値は、各グループに含まれるメッシュの傾斜の相加平均値であるが、これに限られず、相乗平均値や中央値等でもよい。抽出部145は、傾斜の代表値が所定値未満であるグループを平坦領域に分類し、代表値が所定値以上であるグループを非平坦領域に分類する。このようにして、抽出部145は傾斜分布に基づいて対象領域を平坦領域及び非平坦領域に分割する。また、あらかじめ傾斜分布と平坦領域と非平坦領域とを含んだ教師データを作成し、教師データをもとに学習済みモデルを作成し、作成した学習済みモデルを用いて、傾斜分布に基づいて対象領域を平坦領域及び非平坦領域に分割しても良い。学習済みモデルに用いられるアルゴリズムは、例えば、ディープラーニングにおけるセマンティックセグメンテーションとすることができる。 Subsequently, the extraction unit 145 classifies each grouped region into either a flat region or a non-flat region (S202). The extraction unit 145 calculates a representative value of the inclination for each group. The representative value of the slope is an arithmetic mean value of the slope of the mesh included in each group, but the value is not limited to this, and a geometric mean value, a median value, or the like may be used. The extraction unit 145 classifies the group having a representative value of inclination less than a predetermined value into a flat region, and classifies a group having a representative value equal to or more than a predetermined value into a non-flat region. In this way, the extraction unit 145 divides the target region into a flat region and a non-flat region based on the gradient distribution. In addition, teacher data including the slope distribution, flat region, and non-flat region is created in advance, a trained model is created based on the teacher data, and the created trained model is used to target based on the slope distribution. The region may be divided into a flat region and a non-flat region. The algorithm used for the trained model can be, for example, semantic segmentation in deep learning.

続いて、抽出部145は、高さ分布に基づいて、対象領域内で高さが近似するメッシュをグループ化する(S203)。グループ化は、単一のグループに属する各メッシュが相互に近接し且つ地物の高さが相互に近似するように、上述したような手法を用いて実行される。 Subsequently, the extraction unit 145 groups meshes having similar heights in the target region based on the height distribution (S203). Grouping is performed using the techniques described above so that the meshes belonging to a single group are close to each other and the heights of the features are close to each other.

続いて、抽出部145は、グループ化された各領域を被覆領域及び非被覆領域の何れか一方に分類する(S204)。抽出部145は、各グループについて地物の高さの代表値を算出する。抽出部145は、地物の高さの代表値が所定値以上であるグループを被覆領域に分類し、代表値が所定値未満であるグループを非被覆領域に分類する。このようにして、抽出部145は高さ分布に基づいて対象領域を被覆領域及び非被覆領域に分割する。
また、あらかじめ地物の高さ分布と被覆領域と非被覆領域とを含んだ教師データを作成し、教師データをもとに学習済みモデルを作成し、作成した学習済みモデルを用いて、高さ分布に基づいて対象領域を被覆領域及び非被覆領域に分割しても良い。学習済みモデルに用いられるアルゴリズムは、例えば、ディープラーニングにおけるセマンティックセグメンテーションとすることができる。
Subsequently, the extraction unit 145 classifies each grouped region into either a covered region or an uncoated region (S204). The extraction unit 145 calculates a representative value of the height of the feature for each group. The extraction unit 145 classifies the group in which the representative value of the height of the feature is equal to or more than the predetermined value into the covered region, and classifies the group in which the representative value is less than the predetermined value into the uncovered region. In this way, the extraction unit 145 divides the target region into a covered region and an uncovered region based on the height distribution.
In addition, teacher data including the height distribution of the feature and the covered area and the uncovered area is created in advance, a trained model is created based on the teacher data, and the height is used by using the created trained model. The target area may be divided into a covered area and an uncovered area based on the distribution. The algorithm used for the trained model can be, for example, semantic segmentation in deep learning.

続いて、抽出部145は、平坦領域及び非被覆領域の両方に含まれる領域を道路候補領域として抽出し(S205)、抽出処理を終了する。抽出部145は、各メッシュが平坦領域に含まれ且つ非被覆領域に含まれるか否かを判定する。抽出部145は、平坦領域に含まれ且つ非被覆領域に含まれると判定されたメッシュの集合からなる領域を道路候補領域として抽出する。 Subsequently, the extraction unit 145 extracts a region included in both the flat region and the uncovered region as a road candidate region (S205), and ends the extraction process. The extraction unit 145 determines whether or not each mesh is included in the flat region and is included in the uncovered region. The extraction unit 145 extracts a region consisting of a set of meshes included in the flat region and determined to be included in the uncovered region as a road candidate region.

以上説明したように、道路領域特定装置1は、対象領域の傾斜分布及び高さ分布に基づいて道路候補領域を抽出し、道路候補領域から尾根線及び谷線の対応する領域である近傍領域を除外することにより道路領域を特定する。これにより、道路領域特定装置1は、撮影画像を用いることなく、高精度に道路領域を特定することを可能とする。 As described above, the road area specifying device 1 extracts a road candidate area based on the slope distribution and the height distribution of the target area, and selects a nearby area which is a corresponding area of the ridge line and the valley line from the road candidate area. Identify the road area by excluding. This makes it possible for the road area specifying device 1 to specify the road area with high accuracy without using a captured image.

また、道路領域特定装置1は、傾斜分布に基づいて対象領域内のメッシュをグループ化し、グループ化された各領域を平坦領域及び非平坦領域のうちの何れかに分類することにより、対象領域を平坦領域及び非平坦領域に分割する。グループ化は、単一のグループに属する各メッシュが相互に近接し且つ傾斜の大きさが相互に近似するようになされる。このように、対象領域の分割に先立ち各メッシュの位置関係に基づくグループ化をすることにより、対象領域が傾斜の変化量が大きい領域である場合も、高精度に分割がなされる。 Further, the road area specifying device 1 groups the meshes in the target area based on the inclination distribution, and classifies each grouped area into either a flat area or a non-flat area to classify the target area. Divide into flat and non-flat areas. Grouping is such that the meshes belonging to a single group are close to each other and the magnitudes of the slopes are close to each other. In this way, by grouping based on the positional relationship of each mesh prior to the division of the target area, even if the target area is a region where the amount of change in inclination is large, the division is performed with high accuracy.

また、道路領域特定装置1は、高さ分布に基づいて対象領域内のメッシュをグループ化し、グループ化された各領域を被覆領域及び非被覆領域のうちの何れかに分類することにより、対象領域を被覆領域及び非被覆領域に分割する。グループ化は、単一のグループに属する各メッシュが相互に近接し且つ地物の高さが相互に近似するようになされる。このように、対象領域の分割に先立ち各メッシュの位置関係に基づくグループ化をすることにより、対象領域が高さの変化量が大きい領域である場合も、高精度に分割がなされる。 Further, the road area specifying device 1 groups the meshes in the target area based on the height distribution, and classifies each grouped area into either a covered area or an uncovered area, whereby the target area is specified. Is divided into a covered area and an uncovered area. Grouping is such that the meshes belonging to a single group are close to each other and the heights of the features are close to each other. In this way, by grouping based on the positional relationship of each mesh prior to the division of the target area, even if the target area is a region where the amount of change in height is large, the division is performed with high accuracy.

上述した説明では、道路領域特定装置1は、対象領域において施設が設けられている施設領域を取得するものとしたが、このような例に限られない。例えば、施設の位置座標(例えば、緯度及び経度)は明らかであるが、施設領域のデータが存在しない場合がある。この場合、道路領域特定処理のS103において、第3取得部143は、施設の位置座標を取得し、施設の位置座標に基づいて施設領域のデータを生成して取得してもよい。このとき、施設領域は、例えば、施設の位置座標を重心点とする円形または矩形状の領域として設定される。 In the above description, the road area specifying device 1 acquires the facility area in which the facility is provided in the target area, but the present invention is not limited to such an example. For example, the location coordinates of the facility (eg, latitude and longitude) are clear, but there may be no data for the facility area. In this case, in S103 of the road area specifying process, the third acquisition unit 143 may acquire the position coordinates of the facility and generate and acquire the data of the facility area based on the position coordinates of the facility. At this time, the facility area is set as, for example, a circular or rectangular area having the position coordinates of the facility as the center of gravity.

上述した説明では、対象領域を分割した小領域は矩形状のメッシュであるものとしたが、このような例に限られない。小領域は、三角形又は五角形以上の多角形等の任意の形状であってもよい。また、各小領域の大きさ及び形状が相互に異なってもよい。 In the above description, the small area obtained by dividing the target area is assumed to be a rectangular mesh, but the present invention is not limited to such an example. The small area may have any shape such as a triangle or a polygon having a pentagon or more. Further, the size and shape of each small region may be different from each other.

道路領域特定装置1によって実行される処理の一部は他の装置によって実現されてもよい。 A part of the processing executed by the road area specifying device 1 may be realized by another device.

当業者は、本発明の精神および範囲から外れることなく、様々な変更、置換及び修正をこれに加えることが可能であることを理解されたい。例えば、上述した各部の処理は、本発明の範囲において、適宜に異なる順序で実行されてもよい。また、上述した実施形態及び変形例は、本発明の範囲において、適宜に組み合わせて実施されてもよい。 It will be appreciated by those skilled in the art that various changes, substitutions and modifications can be made to this without departing from the spirit and scope of the invention. For example, the processes of the above-mentioned parts may be executed in different orders as appropriate within the scope of the present invention. Further, the above-described embodiments and modifications may be carried out in appropriate combinations within the scope of the present invention.

1 道路領域特定装置
11 記憶部
12 通信部
13 表示部
141 第1取得部
142 第2取得部
143 第3取得部
144 算出部
145 抽出部
146 特定部
147 出力部
1 Road area identification device 11 Storage unit 12 Communication unit 13 Display unit 141 1st acquisition unit 142 2nd acquisition unit 143 3rd acquisition unit 144 Calculation unit 145 Extraction unit 146 Specific unit 147 Output unit

Claims (5)

所定の地理的領域の地表の標高を示す数値標高モデル及び前記地理的領域の地物表面の標高を示す数値表層モデルを取得する第1取得部と、
前記地理的領域の尾根線及び谷線を示す尾根谷線データを取得する第2取得部と、
前記数値標高モデル及び前記数値表層モデルに基づいて、前記地理的領域の傾斜分布及び地物の高さ分布を算出する算出部と、
前記傾斜分布及び前記高さ分布に基づいて、前記地理的領域から道路候補領域を抽出する抽出部と、
前記道路候補領域から前記尾根谷線データに示される尾根線及び谷線にそれぞれ対応する領域を除外した領域を道路領域として特定する特定部と、
前記道路領域に関する情報を出力する出力部と、
を有することを特徴とする道路領域特定装置。
A first acquisition unit for acquiring a digital elevation model showing the elevation of the ground surface in a predetermined geographical area and a numerical surface layer model showing the elevation of the surface of the feature in the geographical area.
A second acquisition unit that acquires ridge and valley line data indicating the ridge and valley lines of the geographical area, and
A calculation unit that calculates the slope distribution of the geographical area and the height distribution of the feature based on the digital elevation model and the digital surface layer model.
An extraction unit that extracts a road candidate area from the geographical area based on the slope distribution and the height distribution.
A specific part that specifies an area excluding the area corresponding to the ridge line and the valley line shown in the ridge valley line data from the road candidate area as a road area, and a specific part.
An output unit that outputs information about the road area and
A road area identification device characterized by having.
前記抽出部は、
前記傾斜分布に基づいて前記地理的領域を平坦領域と非平坦領域とに分割し、
前記高さ分布に基づいて前記地理的領域を被覆領域と非被覆領域とに分割し、
前記平坦領域及び前記非被覆領域の両方に含まれる領域を前記道路候補領域として抽出する、
請求項1に記載の道路領域特定装置。
The extraction unit
Based on the slope distribution, the geographical area is divided into a flat area and a non-flat area.
Based on the height distribution, the geographical area is divided into a covered area and an uncovered area.
A region included in both the flat region and the uncovered region is extracted as the road candidate region.
The road area specifying device according to claim 1.
前記地理的領域において施設が設けられている施設領域を取得する第3取得部をさらに有し、
前記特定部は、前記道路候補領域から前記施設領域をさらに除外した領域を前記道路領域として特定する、
請求項1又は2に記載の道路領域特定装置。
It further has a third acquisition unit to acquire the facility area where the facility is provided in the geographical area.
The specific unit specifies an area obtained by further excluding the facility area from the road candidate area as the road area.
The road area specifying device according to claim 1 or 2.
道路領域特定装置によって実行される道路領域特定方法であって、
所定の地理的領域の地表の標高を示す数値標高モデル及び前記地理的領域の地物表面の標高を示す数値表層モデルを取得し、
前記地理的領域の尾根線及び谷線を示す尾根谷線データを取得し、
前記数値標高モデル及び前記数値表層モデルに基づいて、前記地理的領域の傾斜分布及び地物の高さ分布を算出し、
前記傾斜分布及び前記高さ分布に基づいて、前記地理的領域から道路候補領域を抽出し、
前記道路候補領域から前記尾根谷線データに示される尾根線及び谷線にそれぞれ対応する領域を除外した領域を道路領域として特定し、
前記道路領域に関する情報を出力する、
ことを含むことを特徴とする道路領域特定方法。
A road area identification method performed by a road area identification device.
Obtain a digital elevation model showing the elevation of the ground surface in a predetermined geographical area and a digital surface layer model showing the elevation of the surface of the feature in the geographical area.
Acquire ridge and valley line data indicating the ridge and valley lines of the geographical area, and obtain
Based on the digital elevation model and the digital surface layer model, the slope distribution of the geographical area and the height distribution of the feature are calculated.
A road candidate area is extracted from the geographical area based on the slope distribution and the height distribution.
An area excluding the area corresponding to the ridge line and the valley line shown in the ridge valley line data from the road candidate area is specified as the road area.
Output information about the road area,
A road area identification method characterized by including.
所定の地理的領域の地表の標高を示す数値標高モデル及び前記地理的領域の地物表面の標高を示す数値表層モデルを取得し、
前記地理的領域の尾根線及び谷線を示す尾根谷線データを取得し、
前記数値標高モデル及び前記数値表層モデルに基づいて、前記地理的領域の傾斜分布及び地物の高さ分布を算出し、
前記傾斜分布及び前記高さ分布に基づいて、前記地理的領域から道路候補領域を抽出し、
前記道路候補領域から前記尾根谷線データに示される尾根線及び谷線にそれぞれ対応する領域を除外した領域を道路領域として特定し、
前記道路領域に関する情報を出力する、
こと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。
Obtain a digital elevation model showing the elevation of the ground surface in a predetermined geographical area and a digital surface layer model showing the elevation of the surface of the feature in the geographical area.
Acquire ridge and valley line data indicating the ridge and valley lines of the geographical area, and obtain
Based on the digital elevation model and the digital surface layer model, the slope distribution of the geographical area and the height distribution of the feature are calculated.
A road candidate area is extracted from the geographical area based on the slope distribution and the height distribution.
An area excluding the area corresponding to the ridge line and the valley line shown in the ridge valley line data from the road candidate area is specified as the road area.
Output information about the road area,
A program characterized by having a computer do things.
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