(57)【要約】【課題】ＳＡＲ画像を干渉処理する際に干渉性の高い画像を干渉処理に必要な数を満たして簡便に選定することのできる、レーダ画像処理装置を提供する。【解決手段】本発明のレーダ画像処理装置は、レーダ画像と前記レーダ画像の取得に伴う所定データとを含むデータを入力するデータ入力手段と、前記データに基づいて前記レーダ画像の干渉処理に影響する所定の指標を算出する指標演算手段と、前記指標に基づいて前記干渉処理に必要な数を満たす前記レーダ画像を選定する画像選定手段と、選定された前記レーダ画像の前記干渉処理を行う干渉処理手段と、を有する。【選択図】      図１
2018205146.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
レーダ画像と前記レーダ画像の取得に伴う所定データとを含むデータを入力するデータ入力手段と、
前記データに基づいて前記レーダ画像の干渉処理に影響する所定の指標を算出する指標演算手段と、
前記指標に基づいて前記干渉処理に必要な数を満たす前記レーダ画像を選定する画像選定手段と、
選定された前記レーダ画像の前記干渉処理を行う干渉処理手段と、を有するレーダ画像処理装置。
【請求項２】
前記画像選定手段は、前記指標に対する閾値に基づいて前記レーダ画像を選定する、請求項１記載のレーダ画像処理装置。
【請求項３】
前記画像選定手段は、選定した前記レーダ画像が前記干渉処理に必要な前記数に足りない場合、前記閾値を調整して前記レーダ画像の選定を繰り返す、請求項２記載のレーダ画像処理装置。
【請求項４】
前記所定データは、前記レーダ画像を取得する時の、軌道データ、気象データ、時間データの内の一つ以上を含む、請求項１から３の内の１項記載のレーダ画像処理装置。
【請求項５】
前記指標は、前記レーダ画像のコヒーレンス、フォーカス、ＳＮＲ、ベースライン長、雨量、観測時間間隔の内の一つ以上を含む、請求項１から４の内の１項記載のレーダ画像処理装置。
【請求項６】
前記データを記憶する記憶手段を有する、請求項１から５の内の１項記載のレーダ画像処理装置。
【請求項７】
レーダ画像と前記レーダ画像の取得に伴う所定データとを含むデータに基づいて前記レーダ画像の干渉処理に影響する所定の指標を算出し、
前記指標に基づいて前記干渉処理に必要な数を満たす前記レーダ画像を選定し、
選定された前記レーダ画像の前記干渉処理を行う、レーダ画像処理方法。
【請求項８】
前記指標に対する閾値に基づいて前記レーダ画像を選定する、請求項７記載のレーダ画像処理方法。
【請求項９】
選定した前記レーダ画像が前記干渉処理に必要な前記数に足りない場合、前記閾値を調整して前記レーダ画像の選定を繰り返す、請求項８記載のレーダ画像処理方法。
【請求項１０】
レーダ画像と前記レーダ画像の取得に伴う所定データとを含むデータに基づいて前記レーダ画像の干渉処理に影響する所定の指標を算出する処理と、
前記指標に基づいて前記干渉処理に必要な数を満たす前記レーダ画像を選定する処理と、
選定された前記レーダ画像の前記干渉処理を行う処理と、をコンピュータに実行させるレーダ画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、合成開口レーダ画像を干渉処理する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
合成開口レーダ（Ｓｙｎｔｈｅｔｉｃ  Ａｐｅｒｔｕｒｅ  Ｒａｄａｒ、ＳＡＲと略す）は、人工衛星や航空機などの飛翔体が移動しながらマイクロ波を地表に照射し、地表から反射したエコーを受信して、これを信号処理することによって振幅と位相を画素に有するＳＡＲ画像を生成する。ＳＡＲでは、人工的に「開口」を「合成」することにより、大きな開口を持つアンテナの場合と等価なレーダ画像が得られる。さらにＳＡＲでは、異なる位置から観測した２枚のＳＡＲ画像を干渉させて地表の標高情報を抽出したり、２回の観測データの差をとることにより地表の変位（地面がどれだけ動いたか）を測定したりする、干渉処理の技術が用いられている。ＳＡＲ画像を干渉処理した干渉画像は、微小な地表の変位を捉えることができることから、地表の変位を伴う災害監視、港湾監視、火山監視などに利用されている。
【０００３】
干渉画像の精度を向上させる技術が、特許文献１、２、３に開示されている。特許文献１では、衛星間の距離（ベースライン長）が適切な２機の衛星により得られたＳＡＲ画像を選んで干渉処理することにより、標高測定の精度を向上させている。また、特許文献２では、観測対象のＳＡＲ画像からコヒーレンス（干渉し易さ）や散乱強度（衛星のアンテナから照射したマイクロ波が対象物で散乱し、アンテナ方向へ戻ってくる強度）などの複数の特性値を算出する。さらに、観測対象に応じた特性値を用いた観測対象の変位の判別方法を決定し、決定された判別方法により観測対象中の変位領域を抽出することで、抽出精度を向上させている。
【０００４】
また、特許文献３では、多数のＳＡＲ画像を干渉処理することによって、都市部や地滑り領域の変位を算出する。このとき、ＰＳ点(Ｐｅｒｓｉｓｔｅｎｔ  Ｓｃａｔｔｅｒｅｒ)とよばれるコヒーレンスなどが高い画素のみを抽出することでノイズ成分を抑制し、計測の精度を向上させている。さらに、多数のＳＡＲ画像を干渉させることで時系列的な位相成分の変化を解析し、高い精度で変位速度(ある期間での変位の傾向)を計測できる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００７−２５６１３４号公報
【特許文献２】特開２００８−４６１０７号公報
【特許文献３】米国特許第６５８３７５１号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１、２の技術は、２枚のＳＡＲ画像を干渉させて干渉画像を得るものであるため、２枚のＳＡＲ画像間での差異情報に限定された干渉画像しか得られず、変化を抽出する精度の向上には限界がある。一方で、特許文献３の技術は、３枚以上の多数のＳＡＲ画像間での差異情報を用いることができるため変化を抽出する精度の向上には有効である。しかしながら、多数の画像の干渉の際に必要な多数の画像の中に干渉性の低い画像が混入してしまうことでの精度の劣化や、干渉性の高い画像を選定する際には多数の画像を選定しなければならないことでの煩雑さ、といった課題を有している。
【０００７】
本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、ＳＡＲ画像を干渉処理する際に干渉性の高い画像を干渉処理に必要な数を満たして簡便に選定することのできる、レーダ画像処理装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明のレーダ画像処理装置は、レーダ画像と前記レーダ画像の取得に伴う所定データとを含むデータを入力するデータ入力手段と、前記データに基づいて前記レーダ画像の干渉処理に影響する所定の指標を算出する指標演算手段と、前記指標に基づいて前記干渉処理に必要な数を満たす前記レーダ画像を選定する画像選定手段と、選定された前記レーダ画像の前記干渉処理を行う干渉処理手段と、を有する。
【０００９】
本発明のレーダ画像処理方法は、レーダ画像と前記レーダ画像の取得に伴う所定データとを含むデータに基づいて前記レーダ画像の干渉処理に影響する所定の指標を算出し、前記指標に基づいて前記干渉処理に必要な数を満たす前記レーダ画像を選定し、選定された前記レーダ画像の前記干渉処理を行う。
【００１０】
本発明のレーダ画像処理プログラムは、レーダ画像と前記レーダ画像の取得に伴う所定データとを含むデータに基づいて前記レーダ画像の干渉処理に影響する所定の指標を算出する処理と、前記指標に基づいて前記干渉処理に必要な数を満たす前記レーダ画像を選定する処理と、選定された前記レーダ画像の前記干渉処理を行う処理と、をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、ＳＡＲ画像を干渉処理する際に干渉性の高い画像を干渉処理に必要な数を満たして簡便に選定することのできる、レーダ画像処理装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の第１の実施形態のレーダ画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第２の実施形態のレーダ画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の第２の実施形態のレーダ画像処理装置の動作を示すフローチャートである。
【図４】本発明の第２の実施形態のレーダ画像処理装置によるマスター画像とスレイブ画像との構成を示す図である。
【図５】本発明の第２の実施形態のレーダ画像処理装置による指標の大きさと干渉性との関係を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図を参照しながら、本発明の実施形態を詳細に説明する。但し、以下に述べる実施形態には、本発明を実施するために技術的に好ましい限定がされているが、発明の範囲を以下に限定するものではない。
（第１の実施形態）
図１は、本発明の第１の実施形態のレーダ画像処理装置の構成を示すブロック図である。本実施形態のレーダ画像処理装置１は、レーダ画像と前記レーダ画像の取得に伴う所定データとを含むデータを入力するデータ入力手段１１と、前記データに基づいて前記レーダ画像の干渉処理に影響する所定の指標を算出する指標演算手段１２と、を有する。さらに、前記指標に基づいて前記干渉処理に必要な数を満たす前記レーダ画像を選定する画像選定手段１３と、選定された前記レーダ画像の前記干渉処理を行う干渉処理手段１４と、を有する。
【００１４】
本実施形態のレーダ画像処理装置１によれば、データ入力手段１１が入力したデータに基づいて、指標演算手段１２が干渉処理に影響する所定の指標を算出することができる。さらに、画像選定手段１３が、干渉処理に影響する所定の指標に基づいて干渉処理に必要な数を満たすレーダ画像を選定することができる。このため、３枚以上の多数のＳＡＲ画像の干渉処理の際にも、画像選定手段１３が干渉処理に必要な数を満たすレーダ画像を選定することにより、人の経験則などに頼ることなく正確にかつ簡便に、干渉性の高い画像を干渉処理に必要な数を満たして選定することができる。
【００１５】
以上のように、本実施形態によれば、ＳＡＲ画像を干渉処理する際に干渉性の高い画像を干渉処理に必要な数を満たして簡便に選定することのできる、レーダ画像処理装置を提供することができる。
（第２の実施形態）
図２は、本発明の第２の実施形態のレーダ画像処理装置２の構成を示すブロック図である。レーダ画像処理装置２は、データ入力部２１、指標演算部２２、画像選定部２３、干渉処理部２４を備えている。
【００１６】
データ入力部２１は、人工衛星や航空機などの飛翔体が移動しながらマイクロ波を地表に照射し、地表で反射したマイクロ波を受信して、これを信号処理することによって、受信したマイクロ波の振幅と位相を画素データに有するＳＡＲ画像データを入力する。さらに、ＳＡＲ画像を取得する時の、飛翔体の軌道データや、気象データや、時間データの内の一つ以上を入力する。
【００１７】
指標演算部２２は、データ入力部２１に入力されたデータに基づいて、ＳＡＲ画像の干渉処理に影響する所定の指標を算出する。指標は、ＳＡＲ画像のコヒーレンスやフォーカスや信号雑音比（Ｓｉｇｎａｌ−Ｎｏｉｓｅ  Ｒａｔｉｏ、ＳＮＲと略す）やベースライン長や雨量や観測時間間隔の内の一つ以上を含む。
【００１８】
画像選定部２３は、指標演算部２２で算出された指標に基づいて、ＳＡＲ画像の干渉処理に必要な数を満たすＳＡＲ画像を選定する。画像選定部２３は、指標に対する閾値に基づいてＳＡＲ画像を選定する。画像選定部２３は、選定されたＳＡＲ画像が干渉処理に必要な数に足りない場合、ＳＡＲ画像を選定する閾値を調整し、改めてＳＡＲ画像を選定する。画像選定部２３は、ＳＡＲ画像が干渉処理に必要な数を満たすまで、閾値の調整と調整された閾値に基づくＳＡＲ画像の選定を繰り返す。
【００１９】
干渉処理部２４は、画像選定部２３で選定されたＳＡＲ画像の干渉処理を行い、干渉画像を生成して出力する。干渉処理部２４は、３枚以上の多数のＳＡＲ画像の干渉処理を行うことで変位の抽出精度を向上させることができる。
【００２０】
レーダ画像処理装置２はまた、図２では省略されている、データ記憶部を有することができる。データ記憶部は、データ入力部２１に入力されたデータや、指標演算部２２で算出された指標や、画像選定部２３でＳＡＲ画像を選定するための閾値や閾値の調整情報や、画像選定部２３が選定したＳＡＲ画像の情報や、干渉処理部２４が生成した干渉画像を記憶することができる。
【００２１】
レーダ画像処理装置２は、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）やサーバなどの情報処理機器（コンピュータ）とすることができる。情報処理機器は構成要素として、演算資源であるＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、記憶資源であるメモリやＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）、通信資源である通信ボードや入力インターフェイス、入力資源であるキーボードやマウスやタッチパネル、表示資源であるディスプレイやプリンタ、などを備えている。ＣＰＵで所定のプログラムを動作させ、これらの構成要素を用いることにより、レーダ画像処理装置２を構成する各部を実現することができる。
【００２２】
すなわち、データ入力部２１は、衛星や航空機から送信されたＳＡＲ画像データや各種データを受信する通信ユニットや、当該データを入力する入力インターフェイスなどにより実現される。指標演算部２２や画像選定部２３や干渉処理部２４は、ＣＰＵで所定のプログラムを動作させることにより実現される。さらに、干渉処理部２４は、生成した干渉画像を表示するためのディスプレイやプリンタなどを有することができる。また、データ記憶部は、メモリやＨＤＤなどにより実現される。
【００２３】
図３は、本実施形態のレーダ画像処理装置２の動作を示すフローチャートである。本フローチャートは、図３に示すＳＡＲ画像の干渉処理を行う動作を実行するプログラムをコンピュータで起動することで開始となる。
【００２４】
まず、ステップＳ０１で、データ入力部２１は、飛翔体が取得した、地表で反射したマイクロ波の振幅と位相を画素データに有するＳＡＲ画像データと、ＳＡＲ画像を取得した時の軌道データや気象データや時間データの内の一つ以上と、を入力する。なお、ＳＡＲ画像を取得した時のデータは、軌道データや気象データや時間データには限定されない。
【００２５】
次に、ステップＳ０２−ａ〜ｆで、指標演算部２２は、データ入力部２１に入力されたデータに基づいて、ＳＡＲ画像の干渉処理に影響する所定の指標を算出する。指標は、ＳＡＲ画像のコヒーレンスやフォーカスやＳＮＲやベースライン長や雨量や観測日間隔の内の一つ以上を含む。なお、指標は、コヒーレンスやフォーカスやＳＮＲやベースライン長や雨量や観測日間隔には限定されない。
【００２６】
フォーカスやＳＮＲや雨量などの指標は、１枚のＳＡＲ画像ごとに算出することができる。一方で、コヒーレンスやベースライン長や観測日間隔などの指標は、２枚のＳＡＲ画像の関係性から算出することができる。２枚のＳＡＲ画像の構成としては、図４に示すように、基準となるマスター画像と、マスター画像に従属するスレイブ画像（１〜Ｎ：Ｎは正の整数）との構成とすることができる。マスター画像とスレイブ画像との関係性から各指標を算出することができる。なお、２枚のＳＡＲ画像の構成としては、図４に示すマスター画像とスレイブ画像の構成には限定されない。
【００２７】
マスター画像とスレイブ画像との構成は、例えば、最初に取得されたＳＡＲ画像をマスター画像、２番目以降に取得されたＳＡＲ画像をスレイブ画像とすることができる。また、地震や噴火などの自然災害が発生した場合、発生前のＳＡＲ画像をマスター画像、発生後のＳＡＲ画像をスレイブ画像とすることができる。マスター画像とスレイブ画像の構成は、前記には限定されない。
【００２８】
コヒーレンスの算出（ステップＳ０２−ａ）において、指標演算部２２は、マスター画像とスレイブ画像の相互に対応する画素同士の位相を比較する。そして、位相の異なる画素数の全画素数に対する割合を計算することで、マスター画像とスレイブ画像のコヒーレンスを算出する。コヒーレンスはマスター画像とこれと干渉処理するスレイブ画像との相関を示し、マスター画像とスレイブ画像とが完全に一致する場合は１となり、両者の差異が大きくなるとともに０に近づく。コヒーレンスが１に近いほど干渉性が良好なＳＡＲ画像であるとすることができる。
【００２９】
フォーカスの算出（ステップＳ０２−ｂ）において、指標演算部２２は、観測対象中の点物体がＳＡＲ画像中で表示される径を算出する。点物体のＳＡＲ画像中の像はｓｉｎｃ関数の形をとり小さな円で表示される。その際にＳＡＲ画像の焦点がずれていると、この焦点のずれに応じたボケを伴って表示される。ＳＡＲ画像の焦点がずれてボケが進行すると、円の径が大きくなったり歪んだりする。よって、点物体の像の径を算出することによってＳＡＲ画像のボケ、さらには焦点のずれを評価することができる。点物体がＳＡＲ画像中で表示される径は、点物体を表示する画素数から算出することができる。径が小さいほど焦点が良く合っていることになり、干渉性が良好なＳＡＲ画像であるとすることができる。
【００３０】
ＳＮＲの算出（ステップＳ０２−ｃ）において、指標演算部２２は、ＳＡＲ画像の画素ごとの信号と雑音の比を算出する。信号に対して雑音が多い場合、ＳＮＲは小さな値を示す。よって、ＳＮＲが大きいほど干渉性が良好なＳＡＲ画像であるとすることができる。
【００３１】
ベースライン長の算出（ステップＳ０２−ｄ）において、指標演算部２２は、マスター画像とスレイブ画像が各々取得された時の飛翔体間の距離を、飛翔体の軌道データから算出する。軌道データにより飛翔体の位置が特定されるため、マスター画像とスレイブ画像が各々取得された時の飛翔体の位置に基づいて、飛翔体間の距離を算出することができる。ベースライン長は２枚のＳＡＲ画像を取得した時の飛翔体間の距離を表し、距離が近いほど干渉性が良好なＳＡＲ画像であるとすることができる。
【００３２】
雨量の算出（ステップＳ０２−ｅ）において、指標演算部２２は、ＳＡＲ画像を取得した時の気象データに基づいて、ＳＡＲ画像を取得した時の雨量を算出する。雨量は、例えば、ＳＡＲ画像を取得した時と場所における１時間当たりの降水量などとすることができる。雨量は、大気中の雲や水分量などの電波に影響を及ぼす要因を評価する指標である。雨量の影響の大きさは、電波の周波数にも依存する。雨量が少ないほど干渉性が良好なＳＡＲ画像であるとすることができる。
【００３３】
観測日間隔の算出（ステップＳ０２−ｆ）において、指標演算部２２は、ＳＡＲ画像を取得した時の時間データに基づいて、マスター画像とスレイブ画像の取得間隔の日数を、各々のＳＡＲ画像を取得した日時の差を取ることによって算出する。観測日の間隔が近いほど、ＳＡＲと観測対象との間の気候などの条件の変化は少なくなりやすく、干渉性が良好なＳＡＲ画像であるとすることができる。逆に、観測日の間隔が離れるほど、ＳＡＲと観測対象との間の条件の変化は大きくなりやすく、干渉性の劣化を招くＳＡＲ画像であるとすることができる。
【００３４】
次に、ステップＳ０３で、画像選定部２３は、指標演算部２２が算出した指標ごとに設けられた閾値に基づいて、干渉性の良好なＳＡＲ画像を選定する。
【００３５】
図５は、指標の大きさと干渉性との関係を示す図である。指標ごとに閾値を予め設けておくことで、閾値以上もしくは閾値以下の条件に当てはまるＳＡＲ画像を選定することができる。例えば、指標がコヒーレンスの場合、閾値以上のコヒーレンスを有するＳＡＲ画像の組み合わせ（マスター画像とスレイブ画像）を選定する。また、フォーカスを表す点物体の径の場合、閾値以下の径を有するＳＡＲ画像を選定する。
【００３６】
なお、画像選定部２３は、図５の指標の全てを満たすＳＡＲ画像を選定するようにしてもよく、また、図５の指標の内の少なくとも一つを満たすＳＡＲ画像を選定するようにしてもよい。このとき、干渉性に最も大きく影響する指標により選定するようにしてもよい。
【００３７】
また、画像選定部２３は、ＳＡＲ画像が図４に示すマスター画像とスレイブ画像との構成の場合、マスター画像を選定するようにする。マスター画像はこれと干渉処理するスレイブ画像の基準となるものであるため、画像選定部２３は、ＳＡＲ画像の中から優先的に選出するようにしてもよい。
【００３８】
閾値は、例えば、過去に蓄積されたＳＡＲ画像とこれに伴う軌道データや気象データや時間データから求めた各指標から、閾値をどの程度に設定すれば所望の干渉画像が得られるかを検討することによって、予め設定しておくことができる。また、実際に干渉処理を実行してゆく中で、処理結果をフィードバックして閾値を更新してもよい。
【００３９】
次に、ステップＳ０４で、画像選定部２３は、ステップＳ０３で選定したＳＡＲ画像の数が、干渉処理を行うためのＳＡＲ画像の数を満たしているか否かを判定する。数を満たしている場合（Ｓ０４のＹＥＳ）、ステップＳ０６に移行し、干渉処理部２４は、選定したＳＡＲ画像の干渉処理を行う。
【００４０】
選定したＳＡＲ画像が数を満たしていない場合、すなわち数が不足している場合（Ｓ０４のＮＯ）、画像選定部２３は、選定されるＳＡＲ画像の数が増えるように閾値を調整する（ステップＳ０５）。閾値の調整の量は予め設定しておくことができる。また、閾値の調整に際しては、たとえば、各指標の閾値を全て各々所定の量だけずらすようにしてもよく、また、干渉性への影響の大きい指標から順に一つ以上の指標の閾値を所定の量だけずらすようにしてもよい。なお、閾値の調整の方法は以上には限定されない。
【００４１】
画像選定部２３は、再度設定された閾値に基づいて、干渉性の良好なＳＡＲ画像を再度選定する（ステップＳ０３）。さらに、画像選定部２３は、再度選定されたＳＡＲ画像の数が、干渉処理を行うためのＳＡＲ画像の数を満たしているか否かを再度判定する（ステップＳ０４）。数を満たしている場合（Ｓ０４のＹＥＳ）、ステップＳ０６に移行する。数を満たしていない場合（Ｓ０４のＮＯ）、再度閾値の調整を行う（ステップＳ０５）。画像選定部２３は、選定したＳＡＲ画像の数が干渉処理を行うためのＳＡＲ画像の数を満たすまで、ステップＳ０３〜Ｓ０５を繰り返す。
【００４２】
なお、画像選定部２３は、選定したＳＡＲ画像の数が干渉処理を行うためのＳＡＲ画像の数を大幅に上回った場合、選定するＳＡＲ画像の数を減らすように閾値を調整することができる。そして、調整された閾値に基づいてＳＡＲ画像を再度選定することによって、ＳＡＲ画像の数が干渉処理を行うためのＳＡＲ画像の数に近づくようにしても良い。この場合、より干渉性の高いＳＡＲ画像が選定されるため、干渉処理による精度の向上に有効である。
【００４３】
ステップＳ０６で、干渉処理部２４は、画像選定部２３が選定したＳＡＲ画像の干渉処理を行い、終了する。干渉処理部２４は、図４に示すマスター画像とスレイブ画像の構成の場合、マスター画像とスレイブ画像の各々の差分を取ることによって干渉画像を生成することができる。さらに、個々の干渉画像を重ね合わせて一枚の干渉画像としてもよい。
【００４４】
本実施形態のレーダ画像処理装置２によれば、データ入力部２１が入力したデータに基づいて、指標演算部２２が干渉処理に影響する所定の指標を算出することができる。さらに、画像選定部２３が、干渉処理に影響する所定の指標に基づいて干渉処理に必要な数を満たすレーダ画像を選定することができる。このため、３枚以上の多数のＳＡＲ画像の干渉処理の際にも、画像選定部２３が干渉処理に必要な数を満たすレーダ画像を選定することにより、人の経験則などに頼ることなく正確にかつ簡便に、干渉性の高い画像を干渉処理に必要な数を満たして選定することができる。
【００４５】
以上のように、本実施形態によれば、ＳＡＲ画像を干渉処理する際に干渉性の高い画像を干渉処理に必要な数を満たして簡便に選定することのできる、レーダ画像処理装置を提供することができる。
【００４６】
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【００４７】
また、上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載され得るが、以下には限られない。
（付記１）
レーダ画像と前記レーダ画像の取得に伴う所定データとを含むデータを入力するデータ入力手段と、
前記データに基づいて前記レーダ画像の干渉処理に影響する所定の指標を算出する指標演算手段と、
前記指標に基づいて前記干渉処理に必要な数を満たす前記レーダ画像を選定する画像選定手段と、
選定された前記レーダ画像の前記干渉処理を行う干渉処理手段と、を有するレーダ画像処理装置。
（付記２）
前記画像選定手段は、前記指標に対する閾値に基づいて前記レーダ画像を選定する、付記１記載のレーダ画像処理装置。
（付記３）
前記画像選定手段は、選定した前記レーダ画像が前記干渉処理に必要な前記数に足りない場合、前記閾値を調整して前記レーダ画像の選定を繰り返す、付記２記載のレーダ画像処理装置。
（付記４）
前記所定データは、前記レーダ画像を取得する時の、軌道データ、気象データ、時間データの内の一つ以上を含む、付記１から３の内の１項記載のレーダ画像処理装置。
（付記５）
前記指標は、前記レーダ画像のコヒーレンス、フォーカス、ＳＮＲ、ベースライン長、雨量、観測時間間隔の内の一つ以上を含む、付記１から４の内の１項記載のレーダ画像処理装置。
（付記６）
前記データを記憶する記憶手段を有する、付記１から５の内の１項記載のレーダ画像処理装置。
（付記７）
レーダ画像と前記レーダ画像の取得に伴う所定データとを含むデータに基づいて前記レーダ画像の干渉処理に影響する所定の指標を算出し、
前記指標に基づいて前記干渉処理に必要な数を満たす前記レーダ画像を選定し、
選定された前記レーダ画像の前記干渉処理を行う、レーダ画像処理方法。
（付記８）
前記指標に対する閾値に基づいて前記レーダ画像を選定する、付記７記載のレーダ画像処理方法。
（付記９）
選定した前記レーダ画像が前記干渉処理に必要な前記数に足りない場合、前記閾値を調整して前記レーダ画像の選定を繰り返す、付記８記載のレーダ画像処理方法。
（付記１０）
前記所定データは、前記レーダ画像を取得する時の、軌道データ、気象データ、時間データの内の一つ以上を含む、付記７から９の内の１項記載のレーダ画像処理方法。
（付記１１）
前記指標は、前記レーダ画像のコヒーレンス、フォーカス、ＳＮＲ、ベースライン長、雨量、観測時間間隔の内の一つ以上を含む、付記７から１０の内の１項記載のレーダ画像処理方法。
（付記１２）
前記データを記憶する、付記７から１１の内の１項記載のレーダ画像処理方法。
（付記１３）
レーダ画像と前記レーダ画像の取得に伴う所定データとを含むデータに基づいて前記レーダ画像の干渉処理に影響する所定の指標を算出する処理と、
前記指標に基づいて前記干渉処理に必要な数を満たす前記レーダ画像を選定する処理と、
選定された前記レーダ画像の前記干渉処理を行う処理と、をコンピュータに実行させるレーダ画像処理プログラム。
（付記１４）
前記指標に対する閾値に基づいて前記レーダ画像を選定する処理を、前記コンピュータに実行させる付記１３記載のレーダ画像処理プログラム。
（付記１５）
選定した前記レーダ画像が前記干渉処理に必要な前記数に足りない場合、前記閾値を調整して前記レーダ画像の選定を繰り返す処理を、前記コンピュータに実行させる付記１４記載のレーダ画像処理プログラム。
（付記１６）
前記所定データは、前記レーダ画像を取得する時の、軌道データ、気象データ、時間データの内の一つ以上を含む、付記１３から１５の内の１項記載のレーダ画像処理プログラム。
（付記１７）
前記指標は、前記レーダ画像のコヒーレンス、フォーカス、ＳＮＲ、ベースライン長、雨量、観測時間間隔の内の一つ以上を含む、付記１３から１６の内の１項記載のレーダ画像処理プログラム。
（付記１８）
前記データを記憶する処理を、前記コンピュータに実行させる付記１３から１７の内の１項記載のレーダ画像処理プログラム。
【符号の説明】
【００４８】
１、２    レーダ画像処理装置
１１    データ入力手段
１２    指標演算手段
１３    画像選定手段
１４    干渉処理手段
２１    データ入力部
２２    指標演算部
２３    画像選定部
２４    干渉処理部
【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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