JP7052104B1 - Road area identification device, road area identification method and program - Google Patents
Road area identification device, road area identification method and program Download PDFInfo
- Publication number
- JP7052104B1 JP7052104B1 JP2021015994A JP2021015994A JP7052104B1 JP 7052104 B1 JP7052104 B1 JP 7052104B1 JP 2021015994 A JP2021015994 A JP 2021015994A JP 2021015994 A JP2021015994 A JP 2021015994A JP 7052104 B1 JP7052104 B1 JP 7052104B1
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- area
- road
- ridge
- elevation
- geographical
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 25
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims abstract description 36
- 239000002344 surface layer Substances 0.000 claims abstract description 25
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims abstract description 11
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 10
- 238000010586 diagram Methods 0.000 abstract description 7
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 20
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 10
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 238000005401 electroluminescence Methods 0.000 description 2
- 230000005484 gravity Effects 0.000 description 2
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 2
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 1
- 238000004064 recycling Methods 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A30/00—Adapting or protecting infrastructure or their operation
- Y02A30/60—Planning or developing urban green infrastructure
Landscapes
- Instructional Devices (AREA)
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
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
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.
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
Claims (5)
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.
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.
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.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2021015994A JP7052104B1 (en) | 2021-02-03 | 2021-02-03 | Road area identification device, road area identification method and program |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2021015994A JP7052104B1 (en) | 2021-02-03 | 2021-02-03 | Road area identification device, road area identification method and program |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP7052104B1 true JP7052104B1 (en) | 2022-04-11 |
JP2022119040A JP2022119040A (en) | 2022-08-16 |
Family
ID=81259555
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2021015994A Active JP7052104B1 (en) | 2021-02-03 | 2021-02-03 | Road area identification device, road area identification method and program |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP7052104B1 (en) |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2009057619A1 (en) | 2007-10-30 | 2009-05-07 | Pasco Corporation | House movement determining method, house movement determining program, house movement determining image generating method, and house movement determining image |
JP2012137933A (en) | 2010-12-27 | 2012-07-19 | Kokusai Kogyo Co Ltd | Position specifying method of planimetric features to be photographed, program thereof, display map, photographic position acquiring method, program thereof and photographic position acquiring device |
WO2019111955A1 (en) | 2017-12-08 | 2019-06-13 | アジア航測株式会社 | Terrestrial-object height colored image generation device and terrestrial-object height colored image generation program |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP5587677B2 (en) * | 2010-06-15 | 2014-09-10 | 中日本航空株式会社 | Topographic relief image generation method and topographic relief image generation apparatus |
JP6993644B2 (en) * | 2017-11-10 | 2022-01-13 | アジア航測株式会社 | Point group type estimation device using red stereo map image and point group type estimation program using red stereo map image |
-
2021
- 2021-02-03 JP JP2021015994A patent/JP7052104B1/en active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2009057619A1 (en) | 2007-10-30 | 2009-05-07 | Pasco Corporation | House movement determining method, house movement determining program, house movement determining image generating method, and house movement determining image |
JP2012137933A (en) | 2010-12-27 | 2012-07-19 | Kokusai Kogyo Co Ltd | Position specifying method of planimetric features to be photographed, program thereof, display map, photographic position acquiring method, program thereof and photographic position acquiring device |
WO2019111955A1 (en) | 2017-12-08 | 2019-06-13 | アジア航測株式会社 | Terrestrial-object height colored image generation device and terrestrial-object height colored image generation program |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
植村 匠,都市部におけるRGBとDSMを併用したBoundary Code領域分割法による 道路領域の抽出,画像ラボ ,日本,日本工業出版,2011年12月05日,第22巻 第12号,pp. 25-31 |
赤木 剛朗,地形の特徴抽出モデルと3次元地形図への応用,情報処理学会研究報告,日本,社団法人情報処理学会,2006年03月17日,Vol.2006 No.29,pp. 73-76 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2022119040A (en) | 2022-08-16 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Miliaresis et al. | Vertical accuracy of the SRTM DTED level 1 of Crete | |
Szypuła | Digital elevation models in geomorphology | |
KR100904078B1 (en) | A system and a method for generating 3-dimensional spatial information using aerial photographs of image matching | |
JP7418281B2 (en) | Feature classification system, classification method and its program | |
CN114065339A (en) | High tower construction site selection method based on three-dimensional visual model | |
JP2010525491A (en) | Geospatial modeling system and associated method for providing data decimation of geospatial data | |
Lee et al. | Comparison of UAV Image and UAV LiDAR for Construction of 3D Geospatial Information. | |
Pandey et al. | Urban built-up area assessment of Ranchi township using Cartosat-I stereopairs satellite images | |
Liu et al. | High-resolution DEM generated from LiDAR data for water resource management | |
Javadnejad et al. | An assessment of UAS-based photogrammetry for civil integrated management (CIM) modeling of pipes | |
JP6146731B2 (en) | Coordinate correction apparatus, coordinate correction program, and coordinate correction method | |
Tampubolon et al. | UAV data processing for rapid mapping activities | |
CN114092658A (en) | High-precision map construction method | |
JP7052104B1 (en) | Road area identification device, road area identification method and program | |
EP2946366A1 (en) | Method and system for geo-referencing at least one sensor image | |
CN110174115B (en) | Method and device for automatically generating high-precision positioning map based on perception data | |
CN115018973A (en) | Low-altitude unmanned-machine point cloud modeling precision target-free evaluation method | |
CN111767295B (en) | Map data processing method, device, computing equipment and medium | |
Hassan et al. | Cadastral mapping accuracy assessment using various surveying techniques and high-resolution satellites images | |
JP4904449B2 (en) | Judgment method and apparatus of ridge line and ridge line by image processing | |
Klapa et al. | Charting topographic maps based on UAV data using the image classification method | |
Rahardjo et al. | Drone Application for Generating a High Precision Orthophoto to Support Village Boundary and Land Use Mapping in Indonesia. | |
CN118135137B (en) | Real scene three-dimensional construction method, system and storage medium for terrain complex area right determination | |
JP7394193B1 (en) | Road network generation device, road network generation method and program | |
Lalak et al. | The analysis of the accuracy of digital terrain model (Dtm) obtained from high resolution geoeye-1 satellite imagery |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20210208 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20220322 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20220330 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7052104 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |