(57)【要約】      （修正有）【課題】植生分布の種類を考慮した地域の開発のための客観的な指標を得ることが可能な植生分布構成分析システムに関する。【解決手段】前記衛星画像から土地被覆の状況に応じ分析対象領域を分割することによってセグメントを取得するセグメント取得ステップ（Ｓ１０１）と、前記セグメント取得ステップによって得られたセグメントを複数包含する上位レベルのセグメントを取得する上位セグメント取得ステップ（Ｓ１０２）と、前記植生データと前記地形分類データとを重ね合わせることによって植生―地形ユニットを取得する植生―地形ユニット取得ステップ（Ｓ１０３）と、それぞれのセグメントにおける植生―地形ユニットの有無を集計する集計ステップ（Ｓ１０４）と、上位セグメント単位で、当該上位セグメントに包含されるセグメントの植生―地形ユニットの種類間の入れ子度を算出する入れ子度算出ステップ（Ｓ１０５）と、を有することを特徴とする。【選択図】図２
2010256443.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
分析対象領域の衛星画像と、該分析対象領域の植生データと、該分析対象領域の地形分類データと、に基づいて植生分布の構成を分析する植生分布構成分析方法であって、
前記衛星画像から土地被覆の状況に応じ分析対象領域を分割することによってセグメントを取得するセグメント取得ステップと、
前記セグメント取得ステップによって得られたセグメントを複数包含する上位レベルのセグメントを取得する上位セグメント取得ステップと、
前記植生データと前記地形分類データとを重ね合わせることによって植生―地形ユニットを取得する植生―地形ユニット取得ステップと、
それぞれのセグメントにおける植生―地形ユニットの有無を集計する集計ステップと、
上位セグメント単位で、当該上位セグメントに包含されるセグメントの植生―地形ユニットの種類間の入れ子度を算出する入れ子度算出ステップと、を有することを特徴とする植生分布構成分析方法。
【請求項２】
さらに、上位セグメント毎の入れ子度の分布を表示する表示ステップを有することを特徴とする請求項１に記載の植生分布構成分析方法。
【請求項３】
請求項１又は請求項２に記載の方法を用いたことを特徴とする植生分布構成分析システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、地域の開発のための客観的な指標を得るために用いられる植生分布構成分析システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
都市化の進行とそれに伴う緑地の減少によって、かつては何処にでも見られた身近な生き物である昆虫や野鳥等が姿を消しつつある。都市周辺の緑地や都市内に残され点在する緑地は、こうした小動物のすみかとして貴重な場所となっている。
【０００３】
このため、自然環境に配慮した土地利用計画及び環境共生建物計画を実践する際に、対象とする土地利用計画領域内に残された緑地が、当該領域内でどのような位置づけであるのかを把握する必要がある。
【０００４】
上記のような必要性に対応するためのシステムとしては、例えば、特許文献１（特開２００４−２０７８１号公報）に、１つ以上の環境単位で分類された領域を有する地図同士をオーバレイすることで、環境単位の組合せで分類された領域を有する環境類型区分図を作成する環境類型区分図作成装置であって、前記オーバレイにより生成された前記環境単位の組合せで分類された領域を統廃合する際に用いるしきい値を入力させるしきい値入力手段と、該しきい値入力手段で入力されたしきい値を用いた統廃合の結果をプレビュさせるプレビュ手段と、を有することを特徴とする環境類型区分図作成装置が開示されている。
【特許文献１】特開２００４−２０７８１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、従来の技術は、地形に応じた植生分布を類型化するのみのものであるので、植生分布の種類を把握し、これに基づいて、地域の開発のための客観的な指標を得ることができない、という問題があった。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この発明は、上記課題を解決するものであって、請求項１に係る発明は、分析対象領域の衛星画像と、該分析対象領域の植生データと、該分析対象領域の地形分類データと、に基づいて植生分布の構成を分析する植生分布構成分析方法であって、前記衛星画像から土地被覆の状況に応じ分析対象領域を分割することによってセグメントを取得するセグメント取得ステップと、前記セグメント取得ステップによって得られたセグメントを複数包含する上位レベルのセグメントを取得する上位セグメント取得ステップと、前記植生データと前記地形分類データとを重ね合わせることによって植生―地形ユニットを取得する植生―地形ユニット取得ステップと、それぞれのセグメント内に属する植生―地形ユニットの有無を集計する集計ステップと、上位セグメント単位で、当該上位セグメントに包含されるセグメントの植生―地形ユニットの種類間の入れ子度を算出する入れ子度算出ステップと、を有することを特徴とする。
【０００７】
また、請求項２に係る発明は、請求項１に記載の植生分布構成分析方法において、さらに、上位セグメント毎の入れ子度の分布を表示する表示ステップを有することを特徴とする。
【０００８】
また、請求項３に係る発明は、請求項１又は請求項２に記載の方法を用いたことを特徴
とする植生分布構成分析システムである。
【発明の効果】
【０００９】
本発明に係る植生分布構成分析方法及びその方法を用いた植生分布構成分析システムによれば、上位セグメント単位で、当該上位セグメントに包含されるセグメントの植生―地形ユニットの種類間の入れ子度（上位セグメントに包含されるセグメントと植生―地形ユニット種類との間の上位セグメント毎の入れ子度）が算出され、植生分布の種類が数値化されるので、当該上位セグメントに該当する地域の開発のための客観的な指標を得ることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の実施形態に係る植生分布構成分析方法を実行させるシステム構成の一例を示す図である。
【図２】本発明の実施形態に係る植生分布構成分析方法を実行させるシステムにおける処理のフローチャートを示す図である。
【図３】本発明の実施形態に係る植生分布構成分析方法における上位セグメントの取得例を示す図である。
【図４】植生―地形ユニット取得処理を説明する図である。
【図５】所定領域上の植生−地形ユニットとセグメントの関係を斜視的に示した概念図である。
【図６】所定領域における階層構造を模式的に示す図である。
【図７】Ａ〜Ｈの８つの上位セグメントの下における植生−地形ユニット数とセグメント数と、植生−地形ユニットの分布状況を示す表である。
【図８】本発明の実施形態に係る植生分布構成分析方法における集計ステップを説明する図である。
【図９】入れ子の概念を説明する図である。
【図１０】本発明の実施形態に係る植生分布構成分析システムによる出力例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の実施の形態を図面を参照しつつ説明する。図１は本発明の実施形態に係る植生分布構成分析方法を実行させるシステム構成の一例を示す図である。図１において、１０はシステムバス、１１はＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、１２はＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、１３はＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、１４は外部情報機器との通信を司る通信制御部、１５はキーボードコントローラなどの入力制御部、１６はディスプレイコントローラなどの出力制御部、１７は外部記憶装置制御部、１８はキーボード、ポインティングデバイス、マウスなどの入力機器からなる入力部、１９はＬＣＤディスプレイなどの表示装置や印刷装置からなる出力部、２０はＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）等の外部記憶装置である。
【００１２】
図１において、ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１３内のプログラム用ＲＯＭ、或いは、大容量の外部記憶装置２０に記憶されたプログラム等に応じて、外部機器と通信することでデータを検索・取得したり、また、図形、イメージ、文字、表等が混在した出力データの処理を実行したり、更に、外部記憶装置２０に格納されているデータベースの管理を実行したり、などといった演算処理を行うものである。
【００１３】
また、ＣＰＵ１１は、システムバス１０に接続される各デバイスを統括的に制御する。ＲＯＭ１３内のプログラム用ＲＯＭあるいは外部記憶装置２０には、ＣＰＵ１１の制御用の基本プログラムであるオペレーティングシステムプログラム（以下ＯＳ）等が記憶され
ている。また、ＲＯＭ１３あるいは外部記憶装置２０には出力データ処理等を行う際に使用される各種データが記憶されている。ＲＡＭ１２は、ＣＰＵ１１の主メモリ、ワークエリア等として機能する。
【００１４】
入力制御部１５は、キーボードや不図示のポインティングデバイスからの入力部１８を制御する。また、出力制御部１６は、ＬＣＤディスプレイ等の表示装置やプリンタなどの印刷装置の出力制御を行う。
【００１５】
外部記憶装置制御部１７は、ブートプログラム、各種のアプリケーション、フォントデータ、ユーザファイル、編集ファイル、プリンタドライバ等を記憶するＨＨＤ（Ｈａｒｄ
Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）や、或いは場合によってはフレキシブルディスク（ＦＤ）等の外部記憶装置２０へのアクセスを制御する
また、通信制御部１４は、ネットワークを介して、外部機器と通信を制御するものであり、これによりシステムが必要とするデータを、インターネットやイントラネット上の外部機器が保有するデータベースから取得したり、外部機器に情報を送信したりすることができるように構成される。
【００１６】
外部記憶装置２０には、ＣＰＵ１１の制御プログラムであるオペレーティングシステムプログラム（以下ＯＳ）以外に、本発明の植生分布構成分析方法をＣＰＵ１１上で動作させるシステムプログラム、及びこのシステムプログラムで用いるデータなどがインストールされ保存・記憶されている。
【００１７】
本発明の植生分布構成分析方法を実現するシステムプログラムで利用されるデータとしては、人工衛星から分析対象領域を撮像した画像データである衛星画像、公的機関によって提供される植生データ（ＧＩＳデータ）、地形分類データ（ＧＩＳデータ）などがあり、これらデータが外部記憶装置２０に保存されていることが想定されているが、場合によっては、これらのデータを通信制御部１４を介してインターネットやイントラネット上の外部機器から取得するように構成することも可能である。
【００１８】
以上のように構成される本発明の実施形態に係る植生分布構成分析方法を実行させるシステム構成における処理について図２を参照して説明する。図２は本発明の実施形態に係る植生分布構成分析方法を実行させるシステムにおける処理のフローチャートを示す図である。
【００１９】
図２において、ステップＳ１００で、植生分布構成分析システムの処理が開始されると、続いてステップＳ１０１に進み、セグメント取得処理が実行される。このセグメント取得処理では、外部記憶装置２０に記憶されている衛星画像（データ）から土地被覆の状況に応じ、植生分布構成分析の対象領域を分割する処理が実行される。ステップＳ１００で衛星画像（データ）を分割したときの最小単位領域のことを本実施形態ではセグメントとして定義している。このような衛星画像データから、セグメントを得るためには、衛星画像データの画素を基準としてオブジェクトを形成していく階層的な領域分割法による方法が用いられる。上記のようにオブジェクトを単位とした画像分割方法としては、特開２００７−１４９１３９号公報（「多次元画像をセグメント化する方法および装置」）や特開２００８−１２９６８２号公報（「画像処理装置、画像処理方法および制御プログラム」などがあるが、本実施形態では、階層的に画像領域を分割する領域分割方法（Ｂａａｔｚ，  Ｍ．  ａｎｄ  Ｓｃｈaｐｅ，  Ａ．  （２０００）  Ｍｕｌｔｉｒｅｓｏｌｕｔｉ
ｏｎ  ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ：  ａｎ  ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ  ａｐｐｒｏａｃｈ  ｆｏｒ  ｈｉｇｈ  ｑｕａｌｉｔｙ  ｍｕｌｔｉｓｃａｌｅ  ｉｍａｇｅ  ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ．，Ｉｎ：  Ｓｔｒｏｂｌ，  Ｊ．  ａｎｄ  Ｂｌａｓｃｈｋｅ，  Ｔ．  ｅｄ．，  “Ａｎｇｅｗａｎｄｔｅ  Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｓｃｈｅ  Ｉｎｆｏｒｍａ
ｔｉｏｎｓ”  ｖｅｒａｒｂｅｉｔｕｎｇ  ＸＩＩ，  Ｗｉｃｈｍａｎｎ−Ｖｅｒｌａｇ，  Ｈｅｉｄｅｌｂｅｒｇ，  Ｇｅｒｍａｎｙ．に記載の方法）を用いた。この領域分割方法は、詳細については前述の文献記載事項に委ねるが、概略、隣接する領域（最初は画素）同士を、領域の形状指数（ｓｈａｐｅ  ｐａｒａｍｅｔｅｒ）および領域内画素値の標準偏差をもとに算出される類似度（ｃｏｌｏｒ  ｐａｒａｍｅｔｅｒ）を基本情報として、閾値（ｓｃａｌｅ  ｐａｒａｍｅｔｅｒ）を判定基準に領域結合をしていき、均質な領域を作成する方法である。ステップＳ１０１のセグメント取得処理が実行されることによって、分析対象としている領域において、土地の被覆状況が類似している区分領域、すなわちセグメントを得ることが可能となる。
【００２０】
次のステップＳ１０２においては、上位セグメントの取得処理が実行される。この上位セグメントの取得処理は、ステップＳ１０１で得られたセグメントに基づき、類似した複数のセグメントを括ることによって、より上位レベルのセグメントを得る処理である。ステップＳ１０２で複数の単位セグメントから上位セグメントを得るためには、衛星画像データの画像解析を用いて自動的に行うことも可能であるし、また、所定領域のセグメントを人為的に括ることによって手動的に行うことも可能である。以下、本実施形態においては、Ａ（台地緑辺部）、Ｂ（山麓周辺）、Ｃ（丘陵地周辺）、Ｄ（台地段丘上）、Ｅ（低地面農地）、Ｆ（都心部）、Ｇ（台地低地面）、Ｈ（沿岸沿川都市部）の８つの上位セグメントを取得した例に基づいて説明をしている。図３は本発明の実施形態に係る植生分布構成分析方法における上位セグメントの取得例を示す図である。
【００２１】
続く、ステップＳ１０３では、植生―地形ユニットの取得処理が実行される。この植生―地形ユニット取得処理では、外部記憶装置２０に記憶されている植生データ（ＧＩＳデータ）、地形分類データ（ＧＩＳデータ）から、植生―地形ユニットと称する単位領域を取得する処理が実行される。分析対象領域における植生―地形ユニットの取得処理の具体的な処理方法について図４を参照して説明する。図４は植生―地形ユニット取得処理を説明する図である。図４において、（Ａ）は植生データであり、（Ｂ）は当該植生データと同一領域（地域）の地形分類データである。図４に示すように、植生データは、ある植生領域と、これと異なる植生領域との間に境界線が設けられるような構造となっており、地形分類データは、ある地形分類領域と、これと異なる地形分類領域との間に境界線が設けられるような構造となっている。植生―地形ユニットの取得処理においては、同一領域の植生データ（Ａ）と、地形分類データ（Ｂ）とをオーバーレイすることによって、（Ａ）及び（Ｂ）全ての境界線を（Ｃ）に示すように重ね合わせる。そして、このような重ね合わせによって得られた境界線に囲まれたそれぞれの閉領域が植生−地形ユニットとして定義される。（Ｃ）の斜線部に示されている領域は、上記のような植生−地形ユニット単位の一例である。本実施形態で定義される、このような植生−地形ユニット単位は、植生分布の把握単位となる。
【００２２】
これまでに説明したステップＳ１０１〜ステップＳ１０３によって、土地の被覆状況によって分割されたセグメントと、複数のセグメントの集合である上位セグメントと、植生−地形ユニットとを取得したが、これらがどのような関係にあるのかを示すものが図５及び図６である。図５は所定領域上の植生−地形ユニットとセグメントの関係を斜視的に示した概念図であり、図６は所定領域における階層構造を模式的に示す図である。図５や図６に示すように、ある対象領域に対して、いくつかの上位セグメントが存在し、それぞれの上位セグメントの下に複数のセグメントが括られており、個々のセグメントには、それぞれいくつかの植生−地形ユニットが属するように状況となる。
【００２３】
より具体的な例に基づいて説明する。図７は関東地方を例とした本発明の実施形態に係る植生分布構成分析の途中経過を示すものであり、図７はＡ〜Ｈの８つの上位セグメントの下における植生−地形ユニット種類数とセグメント数と、植生−地形ユニットの分布状
況を示す表である。
【００２４】
続くステップＳ１０４では、上位セグメント下のセグメントと植生−地形ユニットの集計処理が実行される。このステップでは、それぞれのセグメント内に属する植生―地形ユニットの種類の有無を集計する。図８は本発明の実施形態に係る植生分布構成分析方法における集計ステップを説明する図である。図８において、縦軸方向の一行毎が個々のセグメントを示しており、横軸方向の一列毎が個々の植生−地形ユニットの種類を示している。ステップＳ１０４における集計処理では、あるセグメントにおいて、ある植生−地形ユニットの種類が存在する場合には、塗りつぶしを行い、存在しない場合にはブランクとするような集計処理を行う。このような集計処理は、上位セグメント毎に行われる。
【００２５】
次のステップＳ１０５では、入れ子度算出処理が実行される。このステップでは、上位セグメント単位で、当該上位セグメントに包含されるセグメントの植生―地形ユニットの種類間の入れ子度を算出する処理が実行される。ここで、入れ子度について図９を参照して説明する。図９は入れ子度の概念を説明する図である。図９（Ａ）の左欄はセグメントＩ〜セグメントＶにおける植生−地形ユニットＡ〜Ｅの帰属状況を
示しており、セグメントＩには植生−地形ユニットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅが属し、セグメントIIには植生−地形ユニットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄが属し、セグメントIIIには植生−地形ユニ
ットＡ、Ｂ、Ｃが属し、セグメントIVには植生−地形ユニットＡ、Ｂが属し、セグメントＶには植生−地形ユニットＡが属していることを示している。図９（Ａ）の右欄は、左欄の状況をステップＳ１０４と同様の集計処理によって処理したものであり、このような集計結果となる場合には完全な入れ子の状態あるものと定義される。
【００２６】
これに対して、セグメントＩ〜セグメントＶにおける植生−地形ユニットＡ〜Ｅの帰属状況が図９（Ｂ）に示されるように集計される場合には「ランダム」であり、入れ子ではないものとして定義される。また、セグメントＩ〜セグメントＶにおける植生−地形ユニットＡ〜Ｅの帰属状況が図９（Ｃ）に示されるように集計される場合には「均質」であり、入れ子ではないものとして定義される。
【００２７】
図９（Ｄ）は入れ子状態と入れ子状態でない場合の相違を示している。入れ子状態にある場合には、全てのセグメントが有する共通要素（Ａ）と限られたセグメントが有する希少要素（Ｅ）が存在する状態であり、多様性が高いセグメントと低いセグメントが両方存在する状態である。これに対して、入れ子状態にない場合は、ランダム又は均質であり、一定レベルしか多様性が存在しない状態である。
【００２８】
ステップＳ１０５では、上位セグメント単位で、当該上位セグメントに包含されるセグメントと植生―地形ユニットの種類との間の入れ子度を算出する処理が実行されるが、この算出のためにはＡｔｍａｒ，  Ｗ．  ａｎｄ  Ｐａｔｔｅｒｓｏｎ，  Ｂ．Ｄ．  （１９９３）：  Ｔｈｅ  ｍｅａｓｕｒｅ  ｏｆ  ｏｒｄｅｒ  ａｎｄ  ｄｉｓｏｒｄｅｒ  ｉｎ  ｔｈｅ  ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ  ｏｆ  ｓｐｅｃｉｅｓ  ｉｎ  ｆｒａｇｍｅｎｔｅｄ  ｈａｂｉｔａｔ．  Ｏｅｃｏｌｏｇｉａ  ９６，  ３７２−３８２．に記載の方法によって、入れ子度の指標：Ｎｅｓｔｅｄｎｅｓｓ  Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ（Ｔ）を求めた。上記Ａｔｍａｒ，  Ｗ．  ａｎｄ  Ｐａｔｔｅｒｓｏｎによる方法では、Ｔ＝０（完全な規則性）〜Ｔ＝１００（ランダム分布）の算出値が得られる。
【００２９】
上記のような入れ子の概念を、本実施形態のように、上位セグメントの中で、セグメントと植生−地形ユニットの種類とで算出することの意義について説明する。ある上位セグメントに相当する地域が入れ子の状態であれば、多くの種類の植生―地形ユニットを有している、すなわち、多様な環境を有している、自然が豊かなセグメントが存在することとなるので、そのようなセグメントを積極的に保全すべきである、などの指針を得ることが
容易となる。
【００３０】
一方、これに対して、ある上位セグメントに相当する地域が入れ子でない状態であるランダム状態などにある場合では、どのセグメントのどの植生―地形ユニットが重要であるかに係る判定が困難である。したがって、優先的に保全すべきセグメントが判定できないこととなる。
【００３１】
このように、本発明に係る植生分布構成分析方法及びその方法を用いた植生分布構成分析システムによれば、上位セグメント単位で、当該上位セグメントに包含されるセグメントと植生―地形ユニットの種類間の入れ子度が算出され、植生分布の種類が数値化されるので、当該上位セグメントに該当する地域の開発のための客観的な指標を得ることが可能となる。
【００３２】
続くステップＳ１０６における出力処理では、ステップＳ１０５で算出された入れ子度を、ＬＣＤディスプレイなどの表示装置や印刷装置などの出力部１９に出力させる処理を実行する。このステップＳ１０６による出力処理による出力例を図１０に示す。図１０は本発明の実施形態に係る植生分布構成分析システムによる出力例を示す図である。図１０は、上位セグメント毎の入れ子度が濃淡によって表示される例について示している。なお、ステップＳ１０６の出力処理による出力処理はこのようなマップ表示に限らず、（座標、入れ子度）を数値として出力するものなども含まれる。
【００３３】
ステップＳ１０７では、植生分布構成分析システムの処理が終了される。
【００３４】
以上、本発明に係る植生分布構成分析方法及びその方法を用いた植生分布構成分析システムによれば、上位セグメント単位で、当該上位セグメントに包含されるセグメントの植生―地形ユニットの種類間の入れ子度が算出され、植生分布の構成（種類）が数値化されるので、当該上位セグメントに該当する地域の開発のための客観的な指標を得ることが可能となる。
【符号の説明】
【００３５】
１０・・・システムバス、１１・・・ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、１２・・・ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、１３・・・ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、１４・・・通信制御部、１５・・・入力制御部、１６・・・出力制御部、１７・・・外部記憶装置制御部、１８・・・入力部、１９・・・出力部、２０・・・外部記憶装置
【図１】
2010256443.tif 000003
【図２】
2010256443.tif 000004
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図３】
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【図１０】
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