(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
DEMの対象地点の凹凸値を算出する凹凸値検出手順と，前記凹凸値検出手順により検出された凹凸値を５〜９５の数値へ変換する凹凸値変換手順と，前記変換された数値から輝度を計算する輝度計算手順と，対象地点の傾斜度を計算する傾斜度演算手順と，前記傾斜度から傾斜度画像を生成する傾斜度画像生成手順と，前記傾斜度と前記変換された数値から彩度を計算する彩度計算手順と，適当な色相を決定してHSB色空間を利用して第１の画像を生成するHSB色空間を利用した画像生成手順と，前記傾斜度画像の５０％透過画像を合成色，前記第１の画像を基本色として，合成色が５０％グレーより明るい場合は合成色と基本色を乗算合成し，合成色が５０％グレーより暗い場合は合成色と基本色の色を反転させて乗算合成した合成画像を生成し第２の画像とする合成画像生成手順と，前記傾斜度画像と前記第２の画像を透過合成し数値標高モデルの可視化画像を生成する透過合成画像生成手順とからなることを特徴とする数値標高モデルの可視化画像作成方法。
【請求項２】
凹凸値検出手順では，DEMの対象地点（着目点）の一定範囲（５×５以上）のデータから，着目点の標高値と８方向の標高値それぞれの差分をとり，８方向それぞれの絶対値がもっとも大きくなるセルと着目点の標高値から凹凸値を検出することを特徴とする請求項１の数値標高モデルの可視化画像作成方法。
【請求項３】
凹凸値変換手順では，前記凹凸値検出手順により検出した凹凸値のしきい値を設定し，しきい値の範囲で５〜９５の数値に変換することを特徴とする請求項１の数値標高モデルの可視化画像作成方法。
【請求項４】
輝度計算手順では，前記変換された数値からHSB色空間の輝度を算出することを特徴とする請求項１の数値標高モデルの可視化画像作成方法。
【請求項５】
彩度計算手順では，傾斜度と前記変換された数値からHSB色空間の彩度を計算することを特徴とする請求項１の数値標高モデルの可視化画像作成方法。
【請求項６】
HSB色空間を利用した画像生成手順では，輝度と彩度と色相からHSB色空間による画像を生成することを特徴とする請求項１の数値標高モデルの可視化画像作成方法。
【請求項７】
合成画像生成手順では，傾斜度画像の５０％透過画像を合成色，合成画像を基本色として，５０％グレーより明るい場合は合成色と基本色を乗算合成し，合成色が５０％グレーより暗い場合は合成色と基本色の色を反転させて乗算合成し画像を生成することを特徴とする請求項１の数値標高モデルの可視化画像作成方法。
【請求項８】
透過合成画像生成手順では，傾斜度画像と合成画像を透過合成し数値標高モデルの可視化画像を生成することを特徴とする請求項１の数値標高モデルの可視化画像作成方法。
【請求項９】
DEMの対象地点の凹凸値を検出するための凹凸検出部(1)と，凹凸値(Ov)のしきい値を設定する凹凸値のしきい値設定部(4)と，抽出された凹凸値（Ov）を５〜９５の数値（V）へ変換する凹凸値変換部(5)と，前記変換された数値から輝度(Bv)を計算する輝度計算部(7)と，DEMから傾斜度（SL）を計算する傾斜度演算部(2)と，前記傾斜度(SL)から傾斜度画像(Is)を生成する傾斜度画像生成部(3)と，前記傾斜度(SL)と前記変換された数値(V)から彩度(Sv)を計算する彩度計算部(6)と，適当な色相を与えHSB色空間を利用し第１の画像(I1)を生成するHSB色空間を利用した画像生成部(9)と，前記傾斜度画像（Is）の５０%透過画像を合成色，前記第１の画像(I1)を基本色として，合成色が５０%グレーより明るい場合は合成色と基本色を乗算合成し，合成色が５０%グレーより暗い場合は合成色と基本色の色を反転させて乗算合成し第２の画像（I2）を生成する合成画像生成部(10)と，前記傾斜度画像（Is）と前記第２の画像(I2)を透過合成し数値標高モデルの可視化画像を生成する透過合成画像生成部(11)と，数値標高モデルの可視化画像を表示する画像表示部(12)と，数値標高モデルの可視化画像を印刷する画像印刷部(13)とを備えたことを特徴とする数値標高モデルの可視化画像作成装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は，国土地理院より公開されている基盤地図情報（１０ｍメッシュ標高点や５ｍメッシュ標高点）や航空レーザ測量などにより取得され整備されている数値標高モデルを利用して，従来の傾斜度図などの地形解析方法だけでは把握しきれなかった崩壊地や尾根谷，地形のリニアメントなどの判読を容易にするための可視化画像作成方法及び可視化画像作成装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
基盤地図情報とは，平成１９年８月２９日に施行された地理空間情報活用推進基本法（平成１９年法律第６３号）第２条第３項の規定に基づく「地理空間情報の位置を定めるための基準」となる地図情報で，地理情報システム（以下，「GIS」という）の共通白地図データとして，だれでも自由に使えるものである。  
【０００３】
このうち，標高データを記録した数値標高モデル（Digital Elevation Model）は，全国10m間隔のデータとして整備され，公開されている（以下，「DEM」という）。（１０ｍDEMとは，１０ｍ間隔に整備されたDEMのことである）  
【０００４】
また近年では，航空レーザ測量により，１０ｍDEMよりもさらに高密度の２ｍDEMや１ｍDEMなどが取得され，関係省庁や県，市区町村により利用されている。これらは公開されていないが，国土地理院の基盤地図情報では公共測量成果として５ｍDEMとして公開されている箇所もある。  
【０００５】
DEMを利用した地形解析は，古くから行われており，代表的な解析手法に，傾斜度図がある。傾斜度図は，DEMの対象点の標高とその周囲の点の標高から算出される画像であり，急な箇所や緩い箇所の把握に役立っている。DEMが高密度になるほど読み取れる情報量も増加する。しかし，尾根や谷，崩壊地などは，傾斜の緩急が同じ場合があり，その把握に困難な場合があった。  
【０００６】
また，その他にも，等高線，曲率，陰影起伏などの解析手法があるが，それぞれ一長一短であり，地形の判読（尾根や谷，崩壊地の抽出など）が困難になる場合があった。  
【０００７】
特許文献１には，三次元のデジタルデータ（X,Y,Z）を用いて傾斜度を算出し，急傾斜になるほど濃い赤色となるように最大傾斜度に応じた赤色の階調表示をするとともに，凹凸度を表す浮沈度に応じて赤色の明度を階調表示することで，尾根部が白っぽく，谷部が黒っぽく表現された傾斜赤色化立体画像を生成する視覚化処理システムが開示されている。また，この特許文献１には，地上開度に応じたグレースケールと地下開度に応じたグレースケールとの合成画像を，傾斜度に応じた赤色画像と合成することで，赤色化立体画像を生成する構成も開示されている。  
【０００８】
特許文献２には，凹凸部を空間移動平均などにより検出し，凹部に寒色系の色を付与した凹部の地形データと，凸部に暖色系の色を付与した凸部の地形データと，平坦部の地形データとを一つにまとめた陰影地形データを作成し，同じ位置のベース画像（例えば陰影画像，カラー標高段彩画像，等高線図画像，傾斜度画像など）を適当な混合比で混合して立体画像を作成する立体画像作成装置が開示されている。  
【０００９】
特許文献３では，DEMの標高データから色相などに割り当てた高度段彩図（カラー標高図）と，急傾斜ほど濃い濃度を割り当てたグレースケール傾斜度図とを透過合成してカラー標高傾斜図を作成するカラー標高傾斜図作成方法が開示されている。  
【００１０】
特許文献４には，DEMなどの標高データに基づいて，色相決定部が色相化標高データを生成し，輝度決定部が太陽光反射強度データを生成して，凹凸補正部が微細な凹凸情報の補正データを生成する。画像合成部により，画像データはHSI色空間から生成し，このとき利用する彩度は，凹凸補正部の処理結果から決定する，地形図作成方法が開示されている。  
【００１１】
特許文献５では，地形の標高を含む三次元地形データを基に，対象点の標高値に応じた色彩を付与して生成した標高段彩データと対象点の尾根谷度に応じた色彩を付与して生成した尾根谷度段彩データとを合成したデータを，対象点の傾斜度に応じた陰影と乗算合成することにより段彩地形データを生成する，地形起伏画像生成方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１２】
【特許文献１】特許第４２７２１４６号公報
【特許文献２】特許第４３７９２６４号公報
【特許文献３】特許第４７７１４５９号公報
【特許文献４】特開２００８−２４２２９８号公報
【特許文献５】特開２０１２−    ３４００号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
特許文献１の赤色化立体画像は，尾根と谷が強調され立体的な画像が提供されるが，谷の部分が暗くなることがあり，判読しにくくなる場合があった。  特許文献２では，特許文献１と同様に尾根と谷が強調されるが，細かい凹部と大きな凹部とを区別するため，空間周波数を変更して別々のデータを作成する必要があった。  特許文献３のカラー標高傾斜図では，標高と傾斜度が同時に判読しやすかったが，傾斜度からは尾根と谷を区別することが困難な場合があった。  特許文献４の地形図では，凹凸を標高値から補正することにより，凹凸をより強調させる方法のため，場合によっては同じ凹凸でも標高値の違いにより色相が変わる可能性があった。  
【００１４】
本発明は上記の課題に着目してなされたもので，その目的は，DEMから崩壊跡地や尾根谷や地形のリニアメントなどをより判読し易い可視化画像作成方法及び可視化画像作成装置の提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
上記の目的を達成するために，本発明の第１は，数値標高モデルの可視化画像作成方法において,DEMの対象地点の凹凸値を算出する凹凸値検出手順と，前記凹凸値検出手順により検出された凹凸値を５〜９５の数値へ変換する凹凸値変換手順と，前記変換された数値から輝度を計算する輝度計算手順と，対象地点の傾斜度を計算する傾斜度演算手順と，前記傾斜度から傾斜度画像を生成する傾斜度画像生成手順と，前記傾斜度と前記変換された数値から彩度を計算する彩度計算手順と，適当な色相を決定してHSB色空間を利用して第１の画像を生成するHSB色空間を利用した画像生成手順と，前記傾斜度画像の５０％透過画像を合成色，前記第１の画像を基本色として，合成色が５０％グレーより明るい場合は合成色と基本色を乗算合成し，合成色が５０％グレーより暗い場合は合成色と基本色の色を反転させて乗算合成した合成画像を生成し第２の画像とする合成画像生成手順と，前記傾斜度画像と前記第２の画像を透過合成し数値標高モデルの可視化画像を生成する透過合成画像生成手順とからなるものである。  
【００１６】
本発明の第２は,第１の発明に係る数値標高モデルの可視化画像作成方法において,前記凹凸値検出手順では，前記DEMの対象地点（着目点）の一定範囲（５×５以上）のデータから，着目点の標高値と８方向の標高値
それぞれの差分をとり，８方向それぞれの絶対値がもっとも大きくなるセルと着目点の標高値から凹凸値を検出するようにしたものである。  
【００１７】
本発明の第３は,第１の発明に係る数値標高モデルの可視化画像作成方法において,前記凹凸値変換手順では，前記凹凸値検出手順により検出した凹凸値のしきい値を設定し，しきい値の範囲で５〜９５の数値に変換するようにしたものである。  
【００１８】
本発明の第４は,第１の発明に係る数値標高モデルの可視化画像作成方法において,前記輝度計算手順では，前記変換された数値からHSB色空間の輝度を算出するようにしたものである。  
【００１９】
本発明の第５は,第１の発明に係る数値標高モデルの可視化画像作成方法において,前記彩度計算手順では，前記傾斜度と前記変換された数値からHSB色空間の彩度を計算することを特徴とする請求項１の数値標高モデルの可視化画像作成方法。  
【００２０】
本発明の第６は,第１の発明に係る数値標高モデルの可視化画像作成方法において,前記HSB色空間を利用した画像生成手順では，前記輝度と前記彩度と前記色相からHSB色空間による画像を生成するようにしたものである。  
【００２１】
本発明の第７は,第１の発明に係る数値標高モデルの可視化画像作成方法において,前記合成画像生成手順では，前記傾斜度画像の５０％透過画像を合成色，前記合成画像を基本色として，５０％グレーより明るい場合は合成色と基本色を乗算合成し，合成色が５０%グレーより暗い場合は合成色と基本色の色を反転させて乗算合成し画像を生成するようにしたものである。  
【００２２】
本発明の第８は,第１の発明に係る数値標高モデルの可視化画像作成方法において,前記透過合成画像生成手順では，前記傾斜度画像と前記合成画像を透過合成し数値標高モデルの可視化画像を生成するようにしたものである。  
【００２３】
本発明の第９は,数値標高モデルの可視化画像作成装置において、DEMの対象地点の凹凸値を検出するための凹凸検出部と，凹凸値のしきい値を設定する凹凸値のしきい値設定部と，前記抽出された凹凸値を５〜９５の数値へ変換する凹凸値変換部と，前記変換された数値から輝度を計算する輝度計算部と，DEMから傾斜度を計算する傾斜度演算部と，前記傾斜度から傾斜度画像を生成する傾斜度画像生成部と，前記傾斜度と前記変換された数値から彩度を計算する彩度計算部と，適当な色相を与えHSB色空間を利用し第１の画像を生成するHSB色空間を利用した画像生成部と，前記傾斜度画像の５０％透過画像を合成色，前記第１の画像を基本色として，合成色５０％グレーより明るい場合は合成色と基本色を乗算合成し，合成色が５０％グレーより暗い場合は合成色と基本色の色を反転させて乗算合成し第２の画像を生成する合成画像生成部と，前記傾斜度画像と前記第２の画像を透過合成し数値標高モデルの可視化画像を生成する透過合成画像生成部と，数値標高モデルの可視化画像を表示する画像表示部と，数値標高モデルの可視化画像を印刷する画像印刷部とを備えたものである。
【発明の効果】
【００２４】
本発明によれば，DEMによる凹凸値画像と傾斜度画像が合成され，尾根で明るい色を示し，谷で暗い色を示す画像が生成される。この画像では，傾斜度図で示される情報に加えて，尾根や谷，崩壊地や地形のリニアメントなどをより判読し易い数値標高モデルの可視化画像を作成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本発明にかかる数値標高モデルの可視化画像作成方法の実施形態を示すフローである。
【図２】本発明にかかる数値標高モデルの可視化画像作成装置の実施形態を示すフローである。
【図３】数値標高モデルの取得状態を示す着目点セルである。
【図４】地形の凹凸値検出するための比較方向を示す図である。
【図５】各方向で比較して絶対値が最も大きくなるセルを示す図である。
【図６】凹凸値のしきい値を±１００として５〜９５へ数値化Vする例を示す。
【図７】合成処理による合成画像I2の例を示す図である。
【図８】図７と傾斜度画像の透過合成処理による合成画像I3の例を示す。
【図９】傾斜度画像Isの例を示す画像である。
【図１０】凹凸検出結果を示すグレースケール画像の例を示す図である。
【図１１】HSB色空間を利用した画像I1の例を示す図である。
【図１２】傾斜度画像Isの色相を傾斜度に応じて変化させた例を示す図である。（この例では，濃い青緑〜薄い青緑へと変化している。）
【図１３】陰影起伏図の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
図１は本発明にかかる数値標高モデルの可視化画像作成方法の実施形態を示すフローを示し,同図中S1〜S12は本発明にかかる数値標高モデルの可視化画像作成方法の実施手順を示す。そして，本発明を実施するための形態を図２に従って説明する。  
【００２７】
本発明の実施形態は，パーソナルコンピュータもしくはワークステーション上で動作するプログラムにより実現される。図２はパーソナルコンピュータまたはワークステーションの構成を示し，本発明にかかる数値標高モデルの可視化画像作成装置の実施形態の一つが示されている。図２において可視化画像作成装置は，地形の凹凸値検出部１，傾斜度計算部２，傾斜度画像生成部３，凹凸値のしきい値の設定部４，凹凸値の線形変換部５，彩度の計算部６，輝度の計算部７，色相の設定部８，HSB色空間による画像生成部９，合成画像生成部１０，透過合成による画像合成１１，画像の表示部１２及び印刷処理部１３を含んで構成されている。  
【００２８】
数値標高モデルの取得部１４(S1)は，図２のようにDEM上のセル（着目点）を含む一定範囲内のデータを取得する。ここでは，９×９の場合で説明する。必要に応じて大きさを１３×１３などに変更してよいが５以上とする。ただし，奇数×奇数とする。  
【００２９】
地形の凹凸値検出部１(S2)は，パーソナルコンピュータまたはワークステーション上で動作するプログラムにより実現される。着目点と一定範囲のデータ（ここでは９×９）から，着目点の標高値αと図４に示すように，８方向それぞれの比較データの差分をとり，その絶対値がもっとも大きくなるセルを各方向の標高値としてそれぞれメモリ上に記憶しておく。  
【００３０】
各方向で対象セルと比較して絶対値がもっとも大きくなるセルが図５のようになった場合，下記に示す計算式で計算し，凹凸の度合いの数値Ovとする。  
【００３１】
上式により，正の数値の場合は凸，負の数値の場合は凹と判断できる。この数値Ovから凹凸の状況を画像化することにより尾根と谷の区別がつきやすくなる。計算した数値Ovは，メモリまたはハードディスクドライブ（以下，「HDD」という）に記憶する。  
【００３２】
傾斜度計算部２(S4)は，パーソナルコンピュータまたはワークステーション上で動作するプログラムにより実現される。ここでは，DEMから傾斜度を計算し，傾斜度画像生成部３(S5)により図９のように画像化Isする。このとき傾斜度は０〜９０°の範囲であれば，計算方法は問わない。基本的には，GISアプリケーションなどを利用して作成する。生成した画像IsはメモリまたはHDDに記憶する。  
【００３３】
凹凸変換部５(S3)は，パーソナルコンピュータまたはワークステーション上で動作するプログラムにより実現される。ここでは，数値Ovを画像処理アプリケーションやGISアプリケーションなどで表示し，凹凸の度合いがわかるように色調を調整し，凸部のしきい値及び凹部のしきい値を決定する（T）。ここで，凸部のしきい値と凹部のしきい値は符号が逆で同じ値でもよい。決定したしきい値を下式により線形変換（Y）する例を示す。図６はしきい値を±１００としたときのイメージである。
Y =（45 / T）× Ov ＋ 50
ここで,
Y < 5のとき, Y = 5
Y < 95のとき, Y = 95
【００３４】
前記変換により，Ovの数値を５〜９５の範囲に線形変換する。  
【００３５】
彩度の計算部６(S6)は，パーソナルコンピュータまたはワークステーション上で動作するプログラムにより実現される。ここでは，同じ位置における前記Ov及びSLを利用してHSB色空間の彩度（０．０〜１．０）を計算する。彩度Svは下式により計算される。Sv = 0.5 × Ov × 0.01 ＋ 0.5 × SL × 0.01  
【００３６】
輝度の計算部７(S7)は，パーソナルコンピュータまたはワークステーション上で動作するプログラムにより実現される。ここでは，前記Ovを利用してHSB色空間の輝度（０．０〜１．０）を計算する。輝度Bvは下式により計算される。Bv = Ov × 0.01  
【００３７】
色相の設定部８(S8)は，パーソナルコンピュータまたはワークステーション上で動作するプログラムにより実現される。ここでは，HSB色空間を利用した画像作成のための色相Hvを決定する。色相は０°〜３６０°の範囲で指定する。橙色〜茶色の範囲が良い結果を示す場合が多い。  
【００３８】
HSB色空間による画像生成部９(S9)は，パーソナルコンピュータまたはワークステーション上で動作するプログラムにより実現される。ここでは，HSB色空間を利用して，同じ位置におけるHv，Sv，Bvから図１１のように画像I1を作成し，メモリまたはHDDに記憶する。  
【００３９】
合成画像生成部１０(S10)は，パーソナルコンピュータまたはワークステーション上で動作するプログラムにより実現される。ここでは，透過度５０％とした傾斜度画像Isを合成色として，I1の画像と合成処理を実行する。この合成処理は，Isが５０％グレーよりも暗い場合には，IsとI1の色を乗算合成することでより暗くし，Isが５０％グレーよりも明るい場合には，IsとI1をそれぞれ反転させた色を乗算合成することでより明るくする処理により画像を合成し，図７のような合成画像I2を作成する。  
【００４０】
前記のような処理は，広く利用されているADOBE社のPHOTOSHOP（登録商標）ではハードライト合成と呼ばれている。  
【００４１】
この合成処理により，I1の画像のコントラストがより強調されることから，尾根Ｒと谷Ｎの区別や崩壊箇所Ｆ，地形のリニアメントなどが明瞭に表示される。  
【００４２】
このときIsの画像はグレースケールではなく，画像処理ソフト上において，図１２のように彩度を変化させたカラー画像を利用してもよい。生成した合成画像I2はメモリまたはHDDに記憶する。  
【００４３】
最後に，透過合成画像生成部１１(S11)は，傾斜度が緩い箇所を明るく，傾斜度の急な箇所を暗くしたグレースケールに設定し，適当な透過度を設定したIsの画像とI2の画像を透過合成して図８のような画像I3を合成する。  
【００４４】
この処理により，明るくなりすぎている箇所や暗くなりすぎている箇所の微調整が可能となる。生成した画像I3はメモリまたはHDDに記憶する。  
【００４５】
前記透過合成画像I3が数値標高モデルの可視化画像となる。画像表示部１２(S12)は，前記透過合成画像I3をパーソナルコンピュータまたはワークステーション付属のディスプレイに表示する。
【符号の説明】
【００４６】
１…地形の凹凸値検出部
２…傾斜度計算部
３…傾斜度画像生成部
４…凹凸値のしきい値の設定部
５…凹凸値の線形変換部
６…彩度の計算部
７…輝度の計算部
８…色相の設定部
９…HSB色空間による画像生成部
１０…合成画像生成部
１１…透過合成による画像合成
１２…画像の表示部
１３…印刷表示部
１４…数値標高モデルの取得部
S1…数値標高モデルを取得するための手順
S2…地形の凹凸値を検出するための手順
S3…地形の凹凸値を５〜９５への変換するための手順
S4…傾斜度を計算するための手順
S5…傾斜度画像を作成するための手順
S6…HSB色空間における彩度を計算するための手順
S7…HSB色空間における輝度を計算するための手順
S8…HSB色空間における色相を計算するための手順
S9…HSB色空間における画像を計算するための手順
S10…合成処理による画像を生成するための手順
S11…透過合成処理による画像を生成するための手順
S12…画像を表示するための手段
Ｆ…崩壊個所
Ｎ…谷
ＲR…尾根
Ov…凹凸値
V…凹凸値を変換した値
SL…傾斜度（単位：度）
Bv…HSB色空間における輝度
Sv…HSB色空間における彩度
Hv…HSB色空間における色相
HSB…色相(Hue)，彩度(Satulation)，輝度(Brightness)の３成分からなる色空間
GIS…地理情報システム(Geographic Information System）
DEM…数値標高モデル(Digital Elevation Model)
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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