(57)【要約】  航空機で取得した画像等に基づいて行う家屋の異動判定の精度を向上させる。  航空機等から取得した数値表層モデル（ＤＳＭ）の標高値から、地形による標高を減算し、正規化ＤＳＭ（ＮＤＳＭ）を生成する。ＮＤＳＭに現れる、家屋に応じた大きさの凸部毎に、判定対象領域を複数の凸部領域に分割する。各凸部領域から家屋の輪郭を抽出し、当該輪郭と、輪郭内のＮＤＳＭデータとから、前記家屋の三次元情報を有する家屋オブジェクトを定義する。異なる２時期に関してそれぞれ得られた家屋オブジェクトを対比して、当該２時期間での変化を検出し、当該変化に基づいて家屋異動を判定する。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
判定対象領域内の各点について上空から取得された、地物を含んだ地上表層の標高のデータに基づいて、判定対象とする家屋に応じた大きさの前記地上表層の凸部毎に当該凸部を内包した凸部領域を定める凸部領域抽出ステップと、
前記標高のデータに基づいて、前記各凸部領域から前記家屋の輪郭を抽出する輪郭抽出ステップと、
抽出された前記輪郭及び当該輪郭内での前記標高のデータに基づき、前記家屋の三次元情報を有する家屋オブジェクトを定義するオブジェクト定義ステップと、
異なる２時期に関してそれぞれ得られた前記家屋オブジェクトを対比して前記２時期間での変化を検出し、当該変化に基づいて家屋異動を判定する異動判定ステップと、
を有することを特徴とする家屋異動判定方法。
【請求項２】
請求の範囲第１項に記載の家屋異動判定方法において、
前記凸部領域抽出ステップは、
前記地上表層の標高から前記地物を含まない地表の標高を減算し、前記地物の高さのデータを生成する正規化処理ステップを有し、
前記地物の高さのデータに基づいて前記凸部領域を定めること、
を特徴とする家屋異動判定方法。
【請求項３】
請求の範囲第１項に記載の家屋異動判定方法において、
前記凸部領域抽出ステップは、ウォーターシェッド法による領域分割で前記凸部領域を求めること、
を特徴とする家屋異動判定方法。
【請求項４】
請求の範囲第１項に記載の家屋異動判定方法において、
前記異動判定ステップは、
前記輪郭に基づいて前記家屋オブジェクトの面積を算出し、対比対象の前記家屋オブジェクト相互の前記面積の異同を判定する面積比較ステップと、
対比対象の前記家屋オブジェクト相互の前記輪郭の異同を判定する輪郭比較ステップと、
前記三次元情報に基づいて前記家屋オブジェクトの平均高さを算出し、対比対象の前記家屋オブジェクト相互の前記平均高さの異同を判定する平均高さ比較ステップと、
前記三次元情報に基づいて前記家屋オブジェクトの高さヒストグラムを求め、対比対象の前記家屋オブジェクト相互の前記高さヒストグラムの異同を判定する高さヒストグラム比較ステップと、
前記各比較ステップのいずれにおいても前記２時期間での相違がないと判定された場合、家屋異動無しと判定し、一方、いずれかにおいて相違があると判定された場合、家屋異動有りと判定する判定ステップと、
を有することを特徴とする家屋異動判定方法。
【請求項５】
判定対象領域内の各点について上空から取得された、地物を含んだ地上表層の標高のデータに基づいて、判定対象とする家屋に応じた大きさの前記地上表層の凸部毎に当該凸部を内包した凸部領域を定める凸部領域抽出手順と、
前記標高のデータに基づいて、前記各凸部領域から前記家屋の輪郭を抽出する輪郭抽出手順と、
抽出された前記輪郭及び当該輪郭内での前記標高のデータに基づき、前記家屋の三次元情報を有する家屋オブジェクトを定義するオブジェクト定義手順と、
異なる２時期に関してそれぞれ得られた前記家屋オブジェクトを対比して前記２時期間での変化を検出し、当該変化に基づいて家屋異動を判定する異動判定手順と、
をコンピュータに実行させるための家屋異動判定プログラム。
【請求項６】
請求の範囲第５項に記載の家屋異動判定プログラムにおいて、
前記凸部領域抽出手順は、
前記地上表層の標高から前記地物を含まない地表の標高を減算し、前記地物の高さのデータを生成する正規化処理手順を有し、
前記地物の高さのデータに基づいて前記凸部領域を定めること、
を特徴とする家屋異動判定プログラム。
【請求項７】
請求の範囲第５項に記載の家屋異動判定プログラムにおいて、
前記凸部領域抽出手順は、ウォーターシェッド法による領域分割で前記凸部領域を求めること、
を特徴とする家屋異動判定プログラム。
【請求項８】
請求の範囲第５項に記載の家屋異動判定プログラムにおいて、
前記異動判定手順は、
前記輪郭に基づいて前記家屋オブジェクトの面積を算出し、対比対象の前記家屋オブジェクト相互の前記面積の異同を判定する面積比較手順と、
対比対象の前記家屋オブジェクト相互の前記輪郭の異同を判定する輪郭比較手順と、
前記三次元情報に基づいて前記家屋オブジェクトの平均高さを算出し、対比対象の前記家屋オブジェクト相互の前記平均高さの異同を判定する平均高さ比較手順と、
前記三次元情報に基づいて前記家屋オブジェクトの高さヒストグラムを求め、対比対象の前記家屋オブジェクト相互の前記高さヒストグラムの異同を判定する高さヒストグラム比較手順と、
前記各比較手順のいずれにおいても前記２時期間での相違がないと判定された場合、家屋異動無しと判定し、一方、いずれかにおいて相違があると判定された場合、家屋異動有りと判定する判定手順と、
を有することを特徴とする家屋異動判定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、家屋異動判定方法、及び家屋異動判定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
固定資産の異動の判定等を空中測量技術を利用して行うことが下記特許文献に提案されている。従来は、航空機等から高分解能の画像やＤＳＭ（Digital Surface Model：数値表層モデル）データを異なる２時期について取得し、それら２時期のデータをピクセル毎に比較して、当該２時期間での家屋の異動を判別する方法が提案されている。【０００３】
具体的には、航空機から撮影された画像を用いる家屋異動判定では、過去に得られている画像と新たに得られた画像との位置合わせ（レジストレーション）を行い、対応する位置のピクセルについて、新旧の輝度値等のピクセルデータの差を求め、その差を所定の閾値と比較して変化の有無が判断される。そして、変化したピクセル群に基づいて画像の変化領域を抽出し、家屋の滅失や新築といった家屋の異動を判定する。【０００４】
また、ＤＳＭを用いる家屋異動判定では、例えば、飛行位置の異なる複数の航空画像を照合し、同一の地物の当該複数の航空画像での見え方の違いに基づいて当該地物の高さを求めることによりＤＳＭを生成する。そして、上述の新旧画像の比較と同様に、ピクセル毎に新旧のＤＳＭのデータを比較して、ＤＳＭの変化領域を抽出し、その変化領域に基づいて家屋異動を判定する。
【特許文献１】特開２００４−１１７２４５号公報
【特許文献２】特開２００７−３２４４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ピクセル単位での解析処理は、データのノイズやレジストレーションのずれ等の影響のため、閾値を適切に設定することが難しく、変化の検出漏れや誤検出を生じやすいという問題があった。特に高解像度画像の対比では、レジストレーションを高精度で行うことが難しく、ひいては高精度の変化検出が難しいという問題があった。【０００６】
また、ピクセル単位での変化有無の判定結果を家屋単位にまとめることが容易ではない。例えば、メッシュ単位での解析や、家屋ポリゴン等の補助データを利用しても、増改築等があるために家屋単位での異動判定は容易ではない。また、建て替えのような場合には画像データ等の変化が小さく、変化領域を抽出しにくいため、異動判定が難しいという問題があった。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明に係る家屋異動判定方法は、判定対象領域内の各点について上空から取得された、地物を含んだ地上表層の標高のデータに基づいて、判定対象とする家屋に応じた大きさの前記地上表層の凸部毎に当該凸部を内包した凸部領域を定める凸部領域抽出ステップと、前記標高のデータに基づいて、前記各凸部領域から前記家屋の輪郭を抽出する輪郭抽出ステップと、抽出された前記輪郭及び当該輪郭内での前記標高のデータに基づき、前記家屋の三次元情報を有する家屋オブジェクトを定義するオブジェクト定義ステップと、異なる２時期に関してそれぞれ得られた前記家屋オブジェクトを対比して前記２時期間での変化を検出し、当該変化に基づいて家屋異動を判定する異動判定ステップと、を有する。【０００８】
上記凸部領域抽出ステップは、前記地上表層の標高から前記地物を含まない地表の標高を減算し、前記地物の高さのデータを生成する正規化処理ステップを有し、前記地物の高さのデータに基づいて前記凸部領域を定めるように構成することができる。【０００９】
本発明の好適な態様において、前記凸部領域抽出ステップは、ウォーターシェッド法による領域分割で前記凸部領域を求める構成とすることができる。【００１０】
また本発明の好適な態様において、前記異動判定ステップは、前記輪郭に基づいて前記家屋オブジェクトの面積を算出し、対比対象の前記家屋オブジェクト相互の前記面積の異同を判定する面積比較ステップと、対比対象の前記家屋オブジェクト相互の前記輪郭の異同を判定する輪郭比較ステップと、前記三次元情報に基づいて前記家屋オブジェクトの平均高さを算出し、対比対象の前記家屋オブジェクト相互の前記平均高さの異同を判定する平均高さ比較ステップと、前記三次元情報に基づいて前記家屋オブジェクトの高さヒストグラムを求め、対比対象の前記家屋オブジェクト相互の前記高さヒストグラムの異同を判定する高さヒストグラム比較ステップと、前記各比較ステップのいずれにおいても前記２時期間での相違がないと判定された場合、家屋異動無しと判定し、一方、いずれかにおいて相違があると判定された場合、家屋異動有りと判定する判定ステップと、を有する構成とすることができる。【００１１】
本発明に係る家屋異動判定プログラムは、判定対象領域内の各点について上空から取得された、地物を含んだ地上表層の標高のデータに基づいて、判定対象とする家屋に応じた大きさの前記地上表層の凸部毎に当該凸部を内包した凸部領域を定める凸部領域抽出手順と、前記標高のデータに基づいて、前記各凸部領域から前記家屋の輪郭を抽出する輪郭抽出手順と、抽出された前記輪郭及び当該輪郭内での前記標高のデータに基づき、前記家屋の三次元情報を有する家屋オブジェクトを定義するオブジェクト定義手順と、異なる２時期に関してそれぞれ得られた前記家屋オブジェクトを対比して前記２時期間での変化を検出し、当該変化に基づいて家屋異動を判定する異動判定手順と、をコンピュータに実行させるためのものである。【００１２】
上記凸部領域抽出手順は、前記地上表層の標高から前記地物を含まない地表の標高を減算し、前記地物の高さのデータを生成する正規化処理手順を有し、前記地物の高さのデータに基づいて前記凸部領域を定めるように構成することができる。【００１３】
本発明の好適な態様において、前記凸部領域抽出手順は、ウォーターシェッド法による領域分割で前記凸部領域を求める構成することができる。【００１４】
また本発明の好適な態様において、前記異動判定手順は、前記輪郭に基づいて前記家屋オブジェクトの面積を算出し、対比対象の前記家屋オブジェクト相互の前記面積の異同を判定する面積比較手順と、対比対象の前記家屋オブジェクト相互の前記輪郭の異同を判定する輪郭比較手順と、前記三次元情報に基づいて前記家屋オブジェクトの平均高さを算出し、対比対象の前記家屋オブジェクト相互の前記平均高さの異同を判定する平均高さ比較手順と、前記三次元情報に基づいて前記家屋オブジェクトの高さヒストグラムを求め、対比対象の前記家屋オブジェクト相互の前記高さヒストグラムの異同を判定する高さヒストグラム比較手順と、前記各比較手順のいずれにおいても前記２時期間での相違がないと判定された場合、家屋異動無しと判定し、一方、いずれかにおいて相違があると判定された場合、家屋異動有りと判定する判定手順と、を有する構成とすることができる。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、ＤＳＭに現れる起伏に基づいて個々の家屋に対応する家屋オブジェクトを抽出し、家屋オブジェクト単位で２時期相互の対比を行うので、家屋異動の判定が容易となり、また精度が向上する。さらに、家屋オブジェクトは、家屋が位置する領域の情報に加え、ＤＳＭに基づいて得られる高さの情報を有し、家屋を三次元的に把握するので、建て替えのような従来、判別しにくかった変化も、精度よく検出できる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の実施形態である家屋異動判定方法の概略の処理の流れを示すフロー図である。
【図２】家屋オブジェクト抽出処理の概略のフロー図である。
【図３】ＤＳＭに対する正規化処理を説明する模式図である。
【図４】領域分割処理を説明する模式的な平面図である。
【図５】変化検出処理の概要を示すフロー図である。
【図６】比較判定処理の一例を示すフロー図である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下、本発明の実施の形態（以下実施形態という）について、図面に基づいて説明する。【００１８】
図１は、実施形態である家屋異動判定方法の概略の処理の流れを示すフロー図である。判定対象領域に関し異なる時期Ｔ１，Ｔ２にて得られたＤＳＭデータファイル２，４に対して、それぞれ家屋オブジェクト抽出処理Ｓ６，Ｓ８が行われる。家屋オブジェクト抽出処理Ｓ６，Ｓ８は、ＤＳＭが表す地上表層面の起伏に基づいて、家屋に対応した凸部を内包する凸部領域を定め、各凸部領域から家屋の輪郭を抽出し、当該輪郭と当該輪郭内の各点での高さとの情報を有した家屋オブジェクトを定義する。各時期Ｔ１，Ｔ２に関して得られた家屋オブジェクトの抽出結果は家屋オブジェクトファイル１０，１２に記憶される。時期Ｔ１，Ｔ２それぞれにおける家屋オブジェクトの情報に対して、変化検出処理Ｓ１４が行われる。変化検出処理Ｓ１４は、時期Ｔ１の家屋オブジェクトと時期Ｔ２の家屋オブジェクトとを照合、対比し、２時刻の間での家屋オブジェクトの変化を検出し、その結果を異動判定結果ファイル１６として出力する。【００１９】
ここで、既に家屋オブジェクト抽出処理が行われ、家屋オブジェクトファイルが既に存在する場合には、これを変化検出処理Ｓ１４に利用し、家屋オブジェクト抽出処理を省略することができる。【００２０】
図２は、家屋オブジェクト抽出処理Ｓ６，Ｓ８の概略のフロー図である。ＤＳＭは、正規化処理Ｓ２０に入力され、正規化処理Ｓ２０では、ＤＳＭに含まれるＤＴＭの影響を除去する正規化処理が行われる。図３は、正規化処理を説明する模式図である。図３（ａ）は、地上の模式的な垂直断面図である。ＤＳＭ３０は、家屋３２、樹木３４等の地物表面の水平座標・標高と、地物の間に露出する地表面３６の水平座標・標高とを表す。ここで、ＤＳＭ３０における家屋の標高は、その下の地表面の標高と家屋の高さとの合計となる。正規化処理Ｓ２０は、このＤＳＭ３０の値からＤＴＭ（Digital Terrain Model：数値地形モデル）４０の値を減算し、ＮＤＳＭ（Normalized Digital Surface Model）を生成する処理である。図３（ｂ）は、図３（ａ）の地上に対応して得られるＮＤＳＭ４２を模式的に表す垂直断面図である。このＮＤＳＭ４２では、地物（家屋３２ａ、樹木３４ａ）は地表からの高さ情報を有する一方、地表３６ａは基本的に、高さ０に応じた高さとなる。例えば、ＤＴＭ４０として、ＤＳＭからモフォロジカルフィルタリング処理等の種々のフィルタ処理により推定したものを用いることができる。あるいは、判定対象領域に関する既存のＤＴＭを利用してもよい。【００２１】
ＮＤＳＭでは、家屋以外の地物も有意な高さを有し、特に、樹木３４ａ等の植生は家屋に相当する高さとなり得るため、家屋の判定に際してノイズ要因となる。植生除去処理Ｓ４４は、ＮＤＳＭ４２から植生に関わる部分を除去する処理であり、植生の領域を判別し、当該領域のＮＤＳＭデータを０に書き換える等によりマスキングする。家屋の屋根や屋上は比較的大きな水平距離にわたって平滑な面が広がるのに対し、植生領域では、比較的小さい空間周期で高さの変動が生じる。例えば、この違いを利用して植生領域を判別し、ＮＤＳＭ４２から除去することができる。具体的には、ＮＤＳＭデータの隣接点間での勾配の分散が所定の閾値を超える領域を植生領域と判断することができる。また、高さの変動により航空機等から撮影した画像に生じるテクスチャに基づいて判別することも可能である。さらに、マルチスペクトル画像を使用し、樹木の葉が近赤外光を強く反射する性質から植生領域を検知することもできる。例えば、赤（Ｒ）成分のピクセル値ＤＲ及び近赤外（ＩＲ）成分のピクセル値ＤＩＲを用いて次式で算出されるＮＤＶＩ（Normalized Difference Vegetation Index：正規化植生指標）が所定の閾値以上の領域を植生領域と判定することができる。
ＮＤＶＩ＝（ＤＩＲ−ＤＲ）/（ＤＩＲ＋ＤＲ）【００２２】
次に、植生除去したＮＤＳＭで表される判定対象領域を、当該ＮＤＳＭに現れる凸部をそれぞれ１つずつ含む凸部領域に分割する（領域分割処理Ｓ４６）。上述のＤＳＭからＮＤＳＭへの変換処理において、基本的に家屋の広がりより大きなスケールで現れる地表の凹凸は除去され、家屋に応じた大きさの凸部は残る。よって、家屋３２ａ毎に凸部領域が設定され得る。図４は、領域分割処理を説明する模式的な平面図である。図４（ａ）は、植生除去処理Ｓ４４後の判定対象領域におけるＮＤＳＭの凹凸を、便宜的に二値化して表した図であり、黒く塗りつぶした領域５０が凸部の位置に対応する。領域分割処理Ｓ４６は、各凸部が互いに分離されるように判定対象領域を複数の凸部領域５２に分割する。この領域分割の手法として、例えば、ウォーターシェッド（Watershed）法を用いることができる。【００２３】
以上、正規化処理Ｓ２０、植生除去処理Ｓ４４、領域分割処理Ｓ４６により抽出された凸部領域５２に対して、家屋の輪郭を抽出する輪郭抽出処理Ｓ６０が行われる。輪郭抽出処理では、例えば、航空機等から取得された地上表層の標高を輝度や色で表示した画像（標高画像）６２の変化に基づいて、エッジを構成し得る点群が抽出される。なお、標高画像に代えて、航空機等から撮影された地上表層の画像を用いて輪郭抽出を行うこともできる。エッジ抽出は各種エッジフィルタを用いて行うことができる。エッジを構成する点群に対して、線分を抽出し線分画像を生成する処理が行われる。例えば、トラッキング及び分割処理を行うフィルタリングを行い、当該点群をそれぞれひとまとまりとして捉えることができる単位の点の集合に分割し、また十分な大きさのまとまりを構成せずノイズと把握し得る点を除去する。次に、例えばハフ変換により、線分を抽出する。次に、線分画像から家屋の輪郭を抽出する処理が行われる。例えば、線分画像にPerceptual Grouping技術を適用して家屋の輪郭を抽出することができる。【００２４】
抽出された輪郭毎に、家屋オブジェクトが定義される（オブジェクト定義処理Ｓ６４）。家屋オブジェクトは、輪郭及び当該輪郭内でのＮＤＳＭデータの情報を対応付けられる。【００２５】
以上、図２等を用いて説明した処理が、図１に示す家屋オブジェクト抽出処理Ｓ６，Ｓ８として時期Ｔ１，Ｔ２それぞれのＤＳＭに対して行われる。そして、時期Ｔ１，Ｔ２それぞれにおける家屋オブジェクトの情報に対して、変化検出処理Ｓ１４が行われる。【００２６】
図５は変化検出処理Ｓ１４の概要を示すフロー図である。時期Ｔ１の判定対象領域から抽出された家屋オブジェクトの個数をｍ個とし、当該家屋オブジェクトをＯ１(ｉ)（１≦ｉ≦ｍ）で表し、時期Ｔ２の判定対象領域から抽出された家屋オブジェクトの個数をｎ個とし、当該家屋オブジェクトをＯ２(ｊ)（１≦ｊ≦ｎ）で表す。【００２７】
例えば、まず、時期Ｔ２に先行する時期Ｔ１での任意の家屋オブジェクトＯ１(ｉ)に対して、比較対象となるＯ２(ｊ)が探索される（ステップＳ７２〜Ｓ８０）。ここで、当該Ｏ１(ｉ)と基本的に同じ位置にあるＯ２(ｊ)が比較対象とされる。比較対象となるＯ(ｊ)が有れば（Ｓ７６にて“Ｙ”の場合）、比較対象の検出の有無を示すフラグＦを１に設定し（Ｓ８２）、当該Ｏ２(ｊ)との比較判定が行われ（Ｓ８４）、その結果が判定結果ファイルへ出力され記録される（Ｓ８６）。探索によって全てのＯ２(ｊ)の中に比較対象となるものが見つからなかった場合（Ｓ８８にてフラグＦ＝０の場合）は、Ｏ１(ｉ)に対応する家屋が時期Ｔ２では存在しない、すなわち滅失した旨の異動判定結果が判定結果ファイルへ記録される（Ｓ９０）。【００２８】
この比較判定は全てのＯ１(ｉ)について試みられ（Ｓ９２，Ｓ９４）、その後、今度はＯ２(ｊ)についての比較判定が、上述のＯ１(ｉ)についてと同様に行われる。具体的には、まず、家屋オブジェクトＯ２(ｊ)を１つずつ選択し（Ｓ１００，Ｓ１２４）、当該Ｏ２(ｊ)の比較対象となるＯ１(ｉ)が探索される（ステップＳ１０２〜Ｓ１１０）。当該Ｏ２(ｊと同じ位置のＯ１(ｉ)が有れば（Ｓ１０６にて“Ｙ”の場合）、比較判定が行われる（Ｓ１１４，Ｓ１１６）。一方、比較対象となるＯ１(ｉ)がなかった場合（Ｓ１１８にてフラグＦ＝０の場合）は、Ｏ２(ｊ)に対応する家屋が時期Ｔ１では存在しなかった、すなわちＯ２(ｊ)が新築等である旨の異動判定結果が判定結果ファイルへ記録される（Ｓ１２０）。なお、ここで、比較判定処理Ｓ１１４と比較判定処理Ｓ８４とは基本的に同一の処理とすることができる。その場合、比較対象となるＯ１(ｉ)及びＯ２(ｊ)の組み合わせについて、２つの比較判定処理Ｓ８４，Ｓ１１４で処理が重複するので、例えば、比較判定処理Ｓ１１４では具体的な処理を省略し、判定結果ファイルへの出力処理Ｓ１１６では、当該Ｏ２(ｊ)に対する判定結果として、必要に応じて、比較判定処理Ｓ８４での対応する判定結果をコピーする構成とすることができる。【００２９】
図６は、比較判定処理Ｓ８４，Ｓ１１４の一例を示すフロー図であり、時期Ｔ１，Ｔ２それぞれの家屋オブジェクトのうち比較対象となる一対の家屋オブジェクトＯ１，Ｏ２について２時期間での異動の有無が判定される。【００３０】
まず、家屋オブジェクトが有する輪郭の情報に基づいて、Ｏ１，Ｏ２それぞれの面積を算出し、それらの大小を比較する（Ｓ１３０）。両者の面積に有意な差が存在すれば、両オブジェクトが表す家屋の間には異動があったと判定する（Ｓ１４０）。【００３１】
面積に差がない場合には、Ｏ１，Ｏ２相互の輪郭の一致度を算定し、その一致度が所定の基準値未満であれば（Ｓ１３２）、異動があったと判定する（Ｓ１４０）。【００３２】
輪郭の一致度が基準値以上である場合には、家屋オブジェクトが有する、輪郭内でのＮＤＳＭの値に基づいて、家屋の高さに関する比較を行う。この高さ情報の比較として、例えば、まず、Ｏ１，Ｏ２それぞれの平均高さを算出し、それらを比較する（Ｓ１３４）。両者の平均高さに有意な差が存在すれば、異動があったと判定する（Ｓ１４０）。【００３３】
平均高さに差がない場合には、Ｏ１，Ｏ２それぞれが輪郭内の複数点で有するＮＤＳＭデータをさらに詳細に対比する。例えば、Ｏ１，Ｏ２それぞれが高さ（ＮＤＳＭデータ）のヒストグラムを求め、それらの類似度が所定の基準値未満であれば（Ｓ１３６）、異動があったと判定する（Ｓ１４０）。この他、輪郭内の各点でのＯ１，Ｏ２の高さの差（Δ）の二乗和や、Δの絶対値が所定の閾値を超えるピクセル数などを指標として、異動の有無を判定することもできる。【００３４】
上述のような各種の判定基準のいずれにおいてもＯ１，Ｏ２に相違が見い出されない場合は、両者に異動はないと判定する（Ｓ１５０）。【００３５】
なお、図６に示した比較判定処理では、主として異動の有無の検出を目的とし、途中の判定基準で相違が検出されれば、その後の判定基準については判定を省略している。これに対し、全ての判定基準について判定を行い、それらの判定結果に基づいて異動の有無を総合的に判断すると共に、それらの判定結果も判定結果ファイルに記録する構成とすることもできる。また、複数の判定基準の判定結果から、異動の種類を判別し、これを判定結果ファイルに記録することもできる。例えば、異動の種類として、家屋の単純な滅失・新築の他に、同じ場所での建て替えや、１階建ての上を全体的又は部分的に２階建てとする増築や、逆の減築を、家屋オブジェクトが有する高さ情報に基づいて判別することができる。【００３６】
上述の家屋異動判定方法は、コンピュータ上で実行されるプログラムとして実現することができる。コンピュータは当該プログラムを実行することにより、航空機等にて取得されたＤＳＭデータファイル２，４に対して、家屋オブジェクト抽出処理Ｓ６，Ｓ８を実行し、家屋オブジェクトファイル１０，１２を生成し、また、家屋オブジェクトファイル１０，１２に格納された２時期の家屋オブジェクトについて、変化検出処理Ｓ１４を実行し、異動判定結果ファイル１６を生成する。【００３７】
また、上述の実施形態では、航空機から撮影した画像及び当該画像から生成したＤＳＭを用いた態様を説明したが、高分解能衛星から取得した画像及びＤＳＭを用いてもよい。またＤＳＭは、航空機等から地上へレーザを照射して取得するものであってもよい。
【産業上の利用可能性】
【００３８】
本発明に係る家屋異動判定方法及び家屋異動判定プログラムを用いて得られる家屋異動の情報は、固定資産税の評価や、災害個所の特定等に有用な情報となる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【国際調査報告】
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