(57)【要約】【課題】衛星画像による立体構造物の側面の最新状況を反映し、衛星画像上での新規の変化を検出可能とした三次元マップを生成する。【解決手段】衛星画像データから三次元マップを生成する三次元マップ生成装置であって、衛星画像データから三次元点群を生成し、三次元点群で表される形状の表面をメッシュ化して、それを表すメッシュデータを生成し、メッシュデータが表すメッシュに対して、衛星画像の撮影条件に基づいて、貼り付ける画像を選択して、メッシュ面に貼り付ける。メッシュに対して、貼り付ける画像は、衛星画像の撮影日時が新しい画像を選択する。また、三次元点群の表す立体形状の側面であって、衛星画像の撮影角度から対象物の地面と垂直な側面を検出して、その側面に画像を貼り付ける。【選択図】  図７
2020008802.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
衛星画像データから三次元マップを生成する三次元マップ生成装置であって、
前記衛星画像データから三次元点群を生成し、
前記三次元点群で表される形状の表面をメッシュ化して、それを表すメッシュデータを生成し、
前記メッシュデータが表すメッシュに対して、前記衛星画像の撮影条件に基づいて、貼り付ける画像を選択して、前記メッシュに貼り付けることを特徴とする三次元マップ生成装置。
【請求項２】
前記メッシュに対して、貼り付ける画像は、前記衛星画像の撮影日時が新しい画像を選択することを特徴とする請求項１記載の三次元マップ生成装置。
【請求項３】
三次元点群の表す立体形状の側面であって、衛星画像の撮影角度から対象物の地面と垂直な側面を検出し、
画像を貼り付けるメッシュを、検出された側面とすることを特徴とする請求項１記載の三次元マップ生成装置。
【請求項４】
衛星画像データから三次元マップを生成する三次元マップ生成方法であって、
前記衛星画像データから三次元点群を生成するステップと、
前記三次元点群で表される形状の表面をメッシュ化して、それを表すメッシュデータを生成するステップと、
前記メッシュデータが表すメッシュに対して、前記衛星画像の撮影条件に基づいて、前記衛星画像の撮影日時が新しい画像を貼り付ける画像として選択するステップと、
前記メッシュに貼り付けるステップと、
前記生成された三次元マップを出力するステップとを有することを特徴とする三次元マップ生成方法。
【請求項５】
さらに、三次元点群の表す立体形状の側面であって、衛星画像の撮影角度から対象物の地面と垂直な側面を検出するステップを有し、
画像を貼り付けるメッシュを、検出された側面とすることを特徴とする請求項４記載の三次元マップ生成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、三次元マップ生成装置および三次元マップ生成方法に係り、特に、複数の衛星画像を用いて、三次元マップを生成するにあたり、撮影対象の最新の状況を反映したマップを生成するのに好適な三次元マップ生成装置および三次元マップ生成方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
人工衛星画像（本明細書中では、単に「衛星画像」ともいう）は、地球上をめぐる人工衛星から地上の対象を撮影した画像であり、人工衛星技術の進歩、また、インターネットなどの広域ネットワークの普及による情報のグローバル化に伴って、防災、地図作成、学術研究、ビジネス利用などの様々な分野での利用が期待されている。衛星画像においては、一度の撮影で広域を撮影できる特性から、同一地域における地上の被覆状況が変化したことや、前回存在しなかった地物が新しい画像では出現しているといったことを検出することができる。一方、衛星画像の利用においては、大規模災害の増加やアジア情勢の緊迫化に伴い、迅速に広域の状況把握（物体抽出・変化抽出）ができる解析プラットフォームが求められている。そのために、広域の変化を長期間にわたってモニタし、意味のある情報を手に入れ続けるには、多くの衛星画像が必要になる。
【０００３】
従来、インターネットにより無料でダウンロードできる画像を提供する人工衛星には、ＬａｎｄｓａｔやＭＯＤＩＳがあったが、それらの画像は、マルチスペクトルのバンドにおいて解像度が３０ｍ、２５０ｍと解像度が低い問題があった。近年、高解像度センサを搭載した超小型衛星の登場により、衛星画像取得コストの低廉化も進んでおり、さらに民間向けの高解像度衛星画像を提供する米Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｇｌｏｂｅ社がＧＢＤＸ  ｐｌａｔｆｏｒｍを公開するなど、高解像度衛星画像のアーカイブ利用の黎明期を迎えており、多数の高解像度衛星画像を前提としたソリューションの検討が始まっている。
【０００４】
このような衛星画像の高精度化に伴い、地表面の詳細な変化検出が可能になっている一方で、衛星画像を解析するにあたって、地表面の構造物の高低差による不可視領域の発生や位置ずれが問題になっている。これらの問題が発生するのは、衛星画像が撮影対象物の高さを地表面と同じ高さと仮定している結果によるものである。従来の低質の衛星画像では、対象物の高さにより生じる誤差が、衛星画像がもつ誤差に比べて、小さいため問題にならなかったが、衛星画像の高精度化に伴い、相対的に誤差が大きくなったことにより、顕在化した問題だといえる。このような対象物の高さにより発生する誤差を解消するには、地表にある対象物の高度情報を取得することによって、その誤差を解消することができる。
【０００５】
このような問題点を解消し、人工衛星の撮影画像により、高精度の地図を作成する技術として、例えば、特許文献１に開示がある。特許文献１に記載された地図作成方法は、人工衛星と航空機により、地上を撮影し、航空写真は解像度が非常に高く、衛星写真は歪みが極端に小さいという両者の長所を活かして、高解像度で歪みのない画像を得ようとするものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０００−２７６０４５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
従来技術で衛星画像により対象物の形状を把握しようとするときには、衛星画像を用いた変化を検出する際に、対象箇所が立体構造物の側面である場合、比較する画像に側面が映っているか否かを対象箇所ごとに、確認する必要がある。また、対象箇所が映っていたとしても、最新の変化を検出するには、新しい衛星画像から順番に確認する必要があり、対象箇所が無数に存在する場合、判読員の大きな負担になる。
【０００８】
上記従来技術に記載された特許文献１では、航空写真の歪みを衛星写真で補完した空白部分に対して、衛星写真により空白部分を補完する技術が開示されている（段落番号００４２、図５（ｄ））。しかしながら、特許文献１に記載されたマップ作成方法は、二次元マップを対象としており、建物などの立体構造物の側面をどのように把握、撮影して、三次元マップを作成するかについては示唆されていない。また、衛星画像の最新画像を三次元マップに反映するという点についても考慮されていない。
【０００９】
本発明の目的は、衛星画像による立体構造物の側面の最新状況を反映し、衛星画像上での新規の変化を検出可能とした三次元マップを生成することのできる三次元マップ生成装置および三次元マップ生成方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の三次元マップ生成装置の構成は、好ましくは、衛星画像データから三次元マップを生成する三次元マップ生成装置であって、衛星画像データから三次元点群を生成し、三次元点群で表される形状の表面をメッシュ化して、それを表すメッシュデータを生成し、メッシュデータが表すメッシュに対して、衛星画像の撮影条件に基づいて、貼り付ける画像を選択して、メッシュ面に貼り付けるようにしたものである。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、衛星画像による立体構造物の側面の最新状況を反映し、衛星画像上での新規の変化を検出可能とした三次元マップを生成することのできる三次元マップ生成装置および三次元マップ生成方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】三次元マップ生成装置の機能構成図である。
【図２】三次元点群生成部の機能構成図である。
【図３】三次元マップ生成装置のハードウェア・ソフトウェア構成図である。
【図４】衛星画像データの一例を示す図である。
【図５】三次元データの一例を示す図である。
【図６】メッシュデータの一例を示す図である。
【図７】三次元マップ生成処理を示すフローチャートである。
【図８】三次元マップ生成の概要を説明する図である。
【図９】投影変換を説明する図である。
【図１０Ａ】立体の側面の検出手順を説明する図である（その一）。
【図１０Ｂ】立体の側面の検出手順を説明する図である（その二）。
【図１１】従来技術と比較して、実施形態に係る三次元マップ生成装置の効果を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明に係る一実施形態を、図１ないし図１１を用いて説明する。
【００１４】
先ず、図１ないし図３を用いて三次元マップ生成装置の構成について説明する。
本実施形態に係る三次元マップ生成装置１００は、図１に示されるように、機能構成として、衛星画像選択部１０１、衛星画像歪み補正部１０２、三次元点群生成部１０３、三次元点群表面貼付部１０４、結果出力部１０５と、記憶部２００により構成される。
【００１５】
衛星画像選択部１０１は、入力された衛星画像に基づいた三次元マップを生成するために必要な衛星画像を選択する機能部である。衛星画像歪み補正部１０２は、入力された衛星画像の歪みを補正する機能部である。三次元点群生成部１０３は、三次元マップの生成のための三次元点群を生成する機能部である。三次元点群表面貼付部１０４は、三次元点群で表現される立体の側面を画像として貼り付ける機能部である。結果出力部１０５は、生成された三次元マップを出力する機能部である。記憶部２００は、三次元マップ生成のために必要なデータを記憶する機能部である。
【００１６】
記憶部２００には、衛星画像データ２０１と、三次元点群データ２０２と、メッシュデータ２０３、入力衛星画像データ２０４が記憶される。
【００１７】
衛星画像データ２０１は、衛星から撮影した画像に関するデータである。三次元点群データ２０２は、三次元マップを生成するために、撮影対象を表現するための三次元の座標データである。メッシュデータ２０３は、三次元点群データ２０２をグループとして捉え、それをメッシュとして表現するデータである。入力衛星画像データ２０４は、衛星画像データ２０１から三次元マップを生成するときの対象を絞るための元になる衛星画像データである。
なお、各々のデータ構造については、後に詳説する。
【００１８】
次に、図２を用いて三次元点群表面貼付部の詳細な構造について説明する。
三次元点群表面貼付部１０４は、図２に示されるように、三次元点群メッシュ化部４０１、メッシュ貼付衛星画像選択部４０２、衛星画像メッシュ領域抽出部４０３、衛星画像メッシュ貼付部４０６からなる。
【００１９】
三次元点群メッシュ化部４０１は、三次元点群からメッシュを構成する機能部である。メッシュ貼付衛星画像選択部４０２は、メッシュに貼り付ける衛星画像を選択する機能部である。衛星画像メッシュ領域抽出部４０３は、メッシュに貼り付けるために選択された衛星画像を切出す機能部である。衛星画像メッシュ貼付部４０６は、選択された衛星画像で抽出された部分を、メッシュに貼り付けるための機能部である。
【００２０】
衛星画像メッシュ領域抽出部４０３は、衛星画像投影変換検出部４０４、側面位置検出部４０５からなる。
【００２１】
衛星画像投影変換検出部４０４は、投影変換の技法（後述）により、抽出する衛星画像を検出する機能部である。側面位置検出部４０５は、特に、衛星画像を貼り付けるための立体の側面を検出する機能部である（詳細なアルゴリズムは、後述）。
【００２２】
次に、図３を用いて三次元マップ生成装置のハードウェア・ソフトウェア構成について説明する。
三次元マップ生成装置１００のハードウェア構成としては、例えば、図３に示されるような一般的なパーソナルコンピュータなどの情報処理装置で実現される。
三次元マップ生成装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）５０２、主記憶装置５０４、ネットワークＩ／Ｆ５０６、表示Ｉ／Ｆ５０８、入出力Ｉ／Ｆ５１０、補助記憶Ｉ／Ｆ５１２が、バスにより結合された形態になっている。
【００２３】
ＣＰＵ５０２は、三次元マップ生成装置１００の各部を制御し、主記憶装置５０４に必要なプログラムをロードして実行する。主記憶装置５０４は、通常、ＲＡＭなどの揮発メモリで構成され、ＣＰＵ５０２が実行するプログラム、参照するデータが記憶される。ネットワークＩ／Ｆ５０６は、ネットワークと接続するためのインタフェースである。表示Ｉ／Ｆ５０８は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）などの表示装置５２０を接続するためのインタフェースである。入出力Ｉ／Ｆ５１０は、入出力装置を接続するためのインタフェースである。図３の例では、キーボード５３０とポインティングデバイスのマウス５３２が接続されている。
【００２４】
補助記憶Ｉ／Ｆ５１５は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）５５０や、ＳＳＤ（Solid State Drive）などの補助記憶装置を接続するためのインタフェースである。
【００２５】
ＨＤＤ５５０は、大容量の記憶容量を有しており、本実施形態を実行するためのプログラムが格納されている。三次元マップ生成装置１００には、衛星画像選択プログラム６０１、衛星画像歪み補正プログラム６０２、三次元点群生成プログラム６０３、三次元点群表面貼付プログラム６０４、結果出力プログラム６０５がインストールされている。衛星画像選択プログラム６０１、衛星画像歪み補正プログラム６０２、三次元点群生成プログラム６０３、三次元点群表面貼付プログラム６０４、結果出力プログラム６０５は、それぞれ衛星画像選択部１０１、衛星画像歪み補正部１０２、三次元点群生成部１０３、三次元点群表面貼付部１０４、結果出力部１０５の機能を実現するためのプログラムである。
【００２６】
また、ＨＤＤ５５０には、衛星画像データ２０１と、三次元点群データ２０２と、メッシュデータ２０３、入力衛星画像データ２０４が記憶されている。
【００２７】
次に、図４ないし図６を用いて三次元マップ生成装置に用いられるデータ構造について説明する。
衛星画像データ２０１は、図４に示されるように、衛星画像ＩＤ、撮影位置、撮影向き、焦点距離、解像度、衛星位置、撮影時間、センサ角度、バンド情報の各項目からなる。
【００２８】
衛星画像ＩＤは、撮影した画像を一意に識別するためのＩＤである。また、バンド情報とは、各画像における取得した光の波長の長さ、または、取得領域と領域の値を用いた計算式が記載されている。衛星画像としては、ＲＧＢ画像が使用されることが多いが、赤外光等、様々な周波数を観測するセンサを使用することも可能であり、一般的なＲＧＢ画像以外のデータ形式もとることができる。なお、太陽の方向は、撮影時間情報により、計算することもできるが、計算の高速化のために、当該衛星画像データに記載していてもよい。
【００２９】
三次元点群データ２０２は、衛星画像上の三次元の位置を表現するデータであり、図５に示されように、三次元座標ＩＤ、衛星画像ＩＤ、三次元座標の各項目からなる。三次元座標は、直行座標で表現してもよいし、極座標表示でもよい。
【００３０】
メッシュデータ２０３は、三次元データをメッシュ（網目）として表現するデータであり、メッシュＩＤ、メッシュ頂点、法線ベクトルの各項目からなる。メッシュ頂点には、三次元座標の頂点がｎ（ｎは、１以上の整数）個格納される。法線ベクトルは、メッシュ面の法線ベクトルを三次元表現で表したものである。
【００３１】
入力衛星画像データ２０４は、どのような三次元マップを生成するかの基準とするデータであり、データ構造としては、衛星画像データ２０１と同様である。ユーザが、三次元マップがどの地域の、どの日時における三次元マップを生成するかというのは、様々な情報の与え方がありうるが、本実施形態では、どの地域の、どの日時における三次元マップを生成するかの基準を入力衛星画像データ２０４で与えるものとして説明する。
【００３２】
次に、図７ないし図１１を用いて三次元マップ生成装置による三次元マップ生成処理について説明する。
【００３３】
以下、図７に示すフローチャートに従って、本実施形態に係る三次元マップ生成装置の三次元マップ生成処理について説明する。
三次元マップ生成処理の概要を示すと、図８のようになる。先ず、複数の画像から三次元点群を生成する（図８（ａ）→（ｂ）、Ｓ２０１〜Ｓ２０３）。次に、三次元点群により構成される形状の表面をメッシュ化する（図８（ｂ）→（ｃ）、Ｓ２０４）。そして、そのメッシュごとに新しい衛星画像から画像を切り出し側面に貼り付ける（図８（ｃ）→（ｄ）、Ｓ２０５〜Ｓ２０７）。
【００３４】
以下、詳細を説明する。
先ず、入力衛星画像データ２０４を入力し、それに対する衛星画像データを取得する（Ｓ２０１）。入力衛星画像データは、上述のように、三次元マップを生成するための基準とする衛星画像である。
【００３５】
ここで、衛星画像選択部１０１は、入力された入力衛星画像データ２０４の撮影日と、撮影時のセンサの角度と、撮影時の衛星位置を取得し、撮影時のセンサの角度と、撮影時の衛星位置を用いて、撮影範囲を計算する。撮影変換に関しては、投影変換を用いることで、当該衛星画像が撮影している範囲の緯度経度を計算することができる。なお、投影変換の際に、標高データを使用してもよい。そして、当該撮影範囲と重複しており、かつ、撮影日が入力衛星画像の撮影日より前であることを満たす三次元マップ生成用の衛星画像群を衛星画像データ２０１から抽出する。
【００３６】
次に、衛星画像の歪みを補正する（Ｓ２０２）。衛星画像では、撮像に時間がかかること、また、被写体に対して遠いことから、画像全体として歪むことが多い。そこで、衛星画像上にマーカーとなる位置の既知のオブジェクトを設定し、歪みを補正する。オブジェクトを検出するにあたっては、自動検出でも、手動検出でもよい。また、衛星画像の入手方法によっては、すでに歪みを補正している衛星画像もあるので、当該処理Ｓ２０２は省略することも可能である。
【００３７】
次に、ステレオ視により三次元点群を生成する（Ｓ２０３）。ステレオ視により三次元点群を生成する処理は、既存のＳｆＭ（Structure for Motion）と、ＭＶＳ（Multi-View Stereo）の技術による。この処理は、概要、以下の処理をおこなう。
（１）特徴点の自動抽出
（２）カメラの位置姿勢および特徴点の三次元座標の抽出
（３）多視点画像計測による三次元点群の生成
【００３８】
生成された三次元点群は、三次元点群データ２０２に記録される。
【００３９】
ＭＶＳは、（３）のステップにおいて、立体的な三次元映像を実現するための視差画像を提供する手法であり、ステレオ画像間のマッチングに基づいて、三次元形状を復元する手法である。
【００４０】
三次元点群生成部１０３では、衛星画像データ２０１から各衛星画像の撮影時のセンサの角度と、撮影時の衛星位置を取得し、ＭＶＳによるステレオペアを形成する２以上の衛星画像のカメラ位置姿勢の初期値として採用する。ＭＶＳを実施する前段処理として、ＳｆＭによって衛星画像のカメラ位置の相対関係を取得する。ＳｆＭでは、衛星画像間の特徴点マッチングによって画像間の対応関係を計算する。また、この画像間の対応関係を計算する処理を高精度化するため、撮影時のセンサの角度と、撮影時の衛星位置から、カメラの光学性能のデータベースを参照し、焦点距離の情報、画像の歪みの情報などカメラの内部パラメータを取得する。これらの情報と既知のＧＣＰ（Google Cloud Platform）の情報を利用し、複数の衛星画像間におけるカメラの位置姿勢の補正、あるいは内部パラメータの修正を実施する。このように、特徴点よりも信頼度の高い情報を使用することにより、ステレオペアの基点となるカメラの位置姿勢情報の推定精度の向上を図るとよい。ここで、信頼のおけるＧＣＰの情報は、三次元形状の生成精度を向上させるから、ユーザが新たに入力したＧＣＰ情報を蓄積する仕組みを設けることが望ましい。
【００４１】
もとより、三次元マップ生成にあたり、衛星画像のみを用いて三次元化する必要はなく、ドローンなど比較的地上に近い場所で撮像した画像を用いて三次元化したものに地図情報を付与したモデルや、レーザセンサーで取得した三次元点群を併用してもよい。これらの衛星画像以外を用いて取得した三次元形状の位置精度は、衛星画像のみで作成した三次元形状よりも１桁〜２桁程度、位置精度がよいことが想定される。そのため、これらの位置情報を使い、衛星画像のカメラパラメータの較正を行ってもよい。カメラパラメータとは、位置姿勢の情報や、歪、焦点距離などの情報についてのカメラが有するパラメータである。例えば、バンドル調整をするときに、これらの三次元点群を既知情報として固定したうえで、再投影誤差が小さくなるようなカメラパラメータを各衛星画像について探索するとよい。このように較正されたカメラパラメータの情報を用いたＭＶＳにより、衛星画像による三次元点群の位置精度の向上が期待できる。
【００４２】
次に、三次元点群により構成される表面のメッシュ化処理を行う（Ｓ２０４）。ここで、述べられているメッシュ化処理とは、三次元点群に対して、表面を多角形で埋める処理のことを指す。この三次元点群のメッシュ化処理は、三次元点群表面貼付部１０４において行なわれる。
【００４３】
先ず、三次元点群メッシュ化部４０１により、三次元点群データ２０２に格納されている三次元点群のメッシュ化を実施する。メッシュ化のアルゴリズムについては、Delaunayの三角形分割法など、様々な手法が提案されており、それらを利用することができる。計算したメッシュは、メッシュデータ２０３に保存される。保存されるのは、当該メッシュを構成する多角形の頂点と多角形の外向きの法線ベクトルである。法線ベクトルとは、面に対して垂直なベクトルであり、面上の全ての直線と垂直であるベクトルのことである。
【００４４】
次に、衛星画像メッシュ領域抽出部４０３が、貼付可能な衛星画像を抽出する（Ｓ２０５）。メッシュデータ２０３と衛星画像データ２０１の撮影時のセンサの角度と、撮影時の衛星位置を用いて、メッシュが映っている衛星画像を抽出する。撮影範囲に入っていたとしても、前に遮蔽物がある場合は映らない。ただし、この際にメッシュの法線ベクトルと衛星の撮影角度が大きく異なる場合、撮影に成功していても、当該メッシュの解像度が低いので、当該角度差に応じて、抽出しなくてもよい。
【００４５】
次に、貼付可能な衛星画像を決定し（Ｓ２０６）、投影変換（図９）により貼り付ける領域を参照し画像を貼り付ける（Ｓ２０７）。ここで、抽出した衛星画像のうち、一番新しい（時刻が最新である）衛星画像を貼り付ける。ただし、天候や撮影時間帯で、得点化し最新ではない画像を選択することもできる。例えば、衛星画像の中には、衛星画像上の雲の位置情報を付随しているものもあり、雲の位置情報を用いて、最新画像の使用を避けることも可能である。貼り付ける画像の領域は、衛星画像投影変換検出部４０４ぎ、図９に示した投影変換の原理により、メッシュデータ２０３と衛星画像データ２０１の撮影時のセンサの角度と、撮影時の衛星位置を用いて決定することができる。形は異なるがメッシュは平面なので、ホモグラフィ変換を用いることで、貼り付けることができる。この処理を各メッシュに対して行うことにより、結果的に三次元マップが作成することができる。
【００４６】
最後に、結果出力部１０５は、三次元マップ情報として、表示装置などに表示・出力する（Ｓ２０８）。また、衛星画像データの撮影時のセンサの角度と、撮影時の衛星位置を用いて、当該視点で見た画像を二次元画像として、表示してもよい。
【００４７】
上記説明では、衛星画像メッシュ領域抽出部４０３が、メッシュデータ２０３と衛星画像データ２０１の撮影時のセンサの角度と、撮影時の衛星位置を用いて、メッシュが映っている領域の衛星画像を抽出した。
【００４８】
ここで、図１０Ａと図１０Ｂを用いてメッシュ領域の抽出の一態様として、三次元データの立体の側面を検出する手順について説明する。
【００４９】
衛星画像メッシュ領域抽出部４０３の側面位置検出部４０５は、各メッシュを構成する線分が地面に対して垂直な場合、そのメッシュを側面として検出する（図１０Ａ）。そして、メッシュ貼付衛星画像選択部４０２で選択された衛星画像のどの領域を抽出するかを決定する。
【００５０】
以下、図１０Ｂを用いてステップごとに三次元データの立体の側面を検出する手順について説明する。先ず、当該メッシュのエッジ検出を実施する（ステップ１）。エッジ検出のアルゴリズムについては、ハフ変換など、既存の様々な手法が提案されているので、それを用いればよい。当該衛星画像の撮影時のセンサの角度と、撮影時の衛星位置を用いると、地面に垂直な部分は、衛星画像上での向きを計算することができる。次に、衛星画像の位置により決まる地面に垂直な線の向きに基づいて、側面を構成する線分を検出する（ステップ２）。ここで、当該エッジの中で、当該向きと近いものを検出することで、三次元構造物の縁を衛星画像上でも検出することができる。最後に、その垂直な線分を含んだ多角形を抽出する（ステップ３）。これにより、貼付に用いる領域を検出することできる。
【００５１】
以上実施形態では、衛星画像から三次元マップを生成する例を説明したが、三次元マップあるいは視点を指定して、二次元画像を生成してもよい。また。入力された衛星画像と比較画像との差分を表示してもよい。
【００５２】
次に、図８を用いて本実施形態の三次元マップ生成の効果について説明する。
図８に示されるように、従来技術に係る三次元マップ生成方法（ＳｆＭ、ＭＶＳ）では、三次元点群により構成される図形の表面を統計的に推定するので、最新状態を考慮することができなかった（（ａ−１））。本実施形態では、図形の表面に衛星画像から切出したできるだけ新しい画像にするため、最新の状態を考慮することができる（（ｂ−１））。
【００５３】
また、従来技術でも、作成した三次元マップと新しい衛星画像と比較して、直前の撮影対象の変化を検出することができるが（（ａ−２））、本実施形態の三次元マップ生成方法によれば撮影対象の最新の変化のみを検出することができる（（ｂ−２））
以上説明した実施形態では、空撮画像の一例である衛星画像を用いて説明したが、航空機およびドローンなどのその他の飛行物体から撮影した空撮画像でも同様に適用可能である。
【符号の説明】
【００５４】
１００…三次元マップ生成装置
１０１…衛星画像選択部
１０２…衛星画像歪み補正部
１０３…三次元点群生成部
１０４…三次元点群表面貼付部
１０５…結果出力部
２０１…衛星画像データ
２０２…三次元点群データ
２０３…メッシュデータ
２０４…入力衛星画像データ
４０１…三次元点群メッシュ化部
４０２…メッシュ貼付衛星画像選択部
４０３…衛星画像メッシュ領域抽出部
４０４…衛星画像投影変換検出部
４０５…側面位置検出部
４０６…衛星画像メッシュ貼付部
【図１】
2020008802.tif 000003
【図２】
2020008802.tif 000004
【図３】
2020008802.tif 000005
【図４】
2020008802.tif 000006
【図５】
2020008802.tif 000007
【図６】
2020008802.tif 000008
【図７】
2020008802.tif 000009
【図８】
2020008802.tif 000010
【図９】
2020008802.tif 000011
【図１０Ａ】
2020008802.tif 000012
【図１０Ｂ】
2020008802.tif 000013
【図１１】
2020008802.tif 000014