(57)【要約】  ジオスペースモデリングシステム（２０′）は、樹冠植生ポイント（３５′）の複数のグループを含むジオスペースモデルデータを格納したジオスペースモデルデータ記憶装置（２１′）と、ディスプレイ（２３′）とを含む。システム（２０′）は、さらに、樹冠植生ポイント（３５′）のグループの下のシュミレーションした樹幹（３６′）を表示し、シミュレーションした樹幹の少なくとも１つのレベルを表示する、ジオスペースモデルデータ記憶装置（２１′）とディスプレイ（２３′）と協働するプロセッサを含む。各樹枝（１２２′）は樹冠植生ポイントのグループのうちの樹冠植生ポイントのクラスタの下の枝端基準ポイントの決定に基づき配置される。
2011512606.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
樹冠植生ポイントの複数のグループを含むジオスペースモデルデータを格納したジオスペースモデルデータ記憶装置と、
ディスプレイと、
樹冠植生ポイントのグループの下のシュミレーションした樹幹を表示し、前記シミュレーションした樹幹の少なくとも１つのレベルを表示する、前記ジオスペースモデルデータ記憶装置と前記ディスプレイと協働するプロセッサであって、各樹枝は前記樹冠植生ポイントのグループのうちの樹冠植生ポイントのクラスタの下の枝端基準ポイントの決定に基づき配置されるプロセッサとを有する、ジオスペースモデリングシステム。
【請求項２】
前記プロセッサは、前記樹冠植生ポイントのグループを、複数の隣接する樹冠植生ポイントのクラスタに分割して、前記枝端基準ポイントを決定する、請求項１に記載のジオスペースモデリングシステム。
【請求項３】
前記プロセッサは、樹冠植生ポイントの各クラスタの重心の計算に基づき前記枝端基準ポイントを決定する、請求項２に記載のジオスペースモデリングシステム。
【請求項４】
前記プロセッサは、前記枝端基準ポイントを上枝エンドポイントとして決定する、請求項１に記載のジオスペースモデリングシステム。
【請求項５】
前記プロセッサは、前のレベルとシミュレーションされた樹幹とのうち一方に基づき枝隣接基準ポイントを決定する、請求項１に記載のジオスペースモデリングシステム。
【請求項６】
樹冠植生ポイントの複数のグループを含むジオスペースモデルデータを供給する段階と、
樹冠植生ポイントのグループの下のシミュレーションした樹幹をディスプレイに表示する段階と、
前記シュミレーションした樹幹に対してシミュレーションした樹枝の少なくとも１つのレベルを表示する段階であって、各樹枝は前記樹冠植生ポイントのグループのうちの樹冠植生ポイントのクラスタの下の枝端基準ポイントの決定に基づき配置される段階とを有する、ジオスペースモデリング方法。
【請求項７】
前記枝端基準ポイントを決定する段階は、前記樹冠植生ポイントのグループを、複数の隣接する樹冠植生ポイントのクラスタに分割して、前記枝端基準ポイントを決定する段階を有する、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記枝端基準ポイントを決定する段階は、樹冠植生ポイントの各クラスタの重心の計算に基づき前記枝端基準ポイントを決定する段階を有する、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記枝端基準ポイントを決定する段階は、前記枝端基準ポイントを上枝エンドポイントとして決定する段階を有する、請求項６に記載の方法。
【請求項１０】
シミュレーションした樹枝の少なくとも１つのレベルを表示する段階は、シミュレーションした樹枝の複数の垂直に配置したレベルを表示する段階を有する、請求項６に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は地形学的モデリングの分野に関し、具体的にはジオスペースモデリングシステムとその関連方法とに関する。
【背景技術】
【０００２】
地理的エリアの地形モデルは多くのアプリケーションに使える。例えば、地形モデルはフライトシミュレータや軍事行動計画で使われる。さらに、（都市等の）人工物の地形モデルは、セルラーアンテナ配置、都市計画、災害対策・分析、及び地図等のアプリケーションで非常に役立つ。
【０００３】
現在、様々なタイプの地形モデルやその作成方法が使われている。一般的な地形モデルの一つとしてデジタルエレベーションマップ（ＤＥＭ）がある。ＤＥＭは、地理的エリアのサンプリングマトリックス表現であり、コンピュータにより自動的に生成できる。ＤＥＭでは、座標点を高度に対応させる。ＤＥＭは一般的に、（谷や山など）高度間の移行が概ねスムースな地形のモデリングに対して使われる。すなわち、一般的にＤＥＭは地形を複数の曲線としてモデル化し、その間の不連続部分は「スムース化」してしまう。このように、一般的なＤＥＭでは、地形上にはっきりと区別できるオブジェクトはない。
【０００４】
特に有利な三次元サイトモデリング製品の一つは、本願の譲受人であるハリス社（Harris Corp.）が出しているＲｅａｌＳｉｔｅ（登録商標）である。ＲｅａｌＳｉｔｅ（登録商標）を用いて、関心のある地理的エリアの重ね合わせ画像を登録して、ステレオビュー法や天底（nadir）ビュー法を用いて高解像度のＤＥＭを抽出できる。ＲｅａｌＳｉｔｅ（登録商標）は、都市を含む地理的エリアの３次元地形モデルであって正確なテクスチャと構造境界を有するものを作成する準自動プロセスを提供する。さらに、ＲｅａｌＳｉｔｅ（登録商標）はジオスペース的に正確である。すなわち、モデル内のどの点もその地理的エリア内の実際の位置に非常に高い精度で対応している。ＲｅａｌＳｉｔｅ（登録商標）モデルの生成に用いるデータには、航空及び衛星写真、光電子、赤外線、及び光検出及びレンジング（ＬＩＤＡＲ）が含まれ得る。ハリス社のもう一つの同様なシステムがＬｉｔｅＳｉｔｅ（登録商標）である。ＬｉｔｅＳｉｔｅ（登録商標）モデルにより、ＬＩＤＡＲやＩＦＳＡＲの画像から地上、枝葉、都市のデジタルエレベーションモデル（ＤＥＭ）を自動的に抽出できる。ＬｉｔｅＳｉｔｅ（登録商標）を用いて、手頃なコストで、ジオスペース的に正確な、建物や地形の高解像度３次元モデルを作ることができる。
他の有利な三次元サイトモデリング生成アプローチは、Ｒａｈｍｅｓらの米国特許第６，６５４，６９０に記載されている。これは本願出願人に譲渡されており、ここにその全体を参照援用する。
【０００５】
特許文献１は、地形や建物を含むエリアの地形学的モデルをランダムな間隔の高度と位置のデータに基づき自動的に作成する方法を開示している。この方法は、間隔がランダムなデータを処理して、所定位置の格子に沿った高度対位置の格子データを生成する段階と、格子データを処理して、地形データから建物データを区別する段階と、建物データのポリゴン抽出を行い、地形と建物を含むエリアの地形学的モデルを作成する段階とを含む。
自動的に地理学的モデルを生成する難しさは、本物らしく見える木の葉、特に木を生成することである。その理由は、ジオスペースモデリングデータは航空機や衛星から関心のある地理的エリアを上から見て撮る場合が多く、生の画像データは、葉だけで、木の幹に対応するデータポイントを含まないからである。このように、景色の３次元デジタル高度モデル（ＤＥＭ）を生成する場合、そのモデルは樹木の頭部のみを含み幹は含まない。
【０００６】
収集した画像データから木の幹の位置と高さを決定する試みる様々なアプローチがされている。例えば、非特許文献１には、レーザスキャナデータから樹冠（tree crowns）を再構成し、求めたベクトルモデルを特徴抽出に使用する研究が記載されている。
【０００７】
再構成法の一部として、クラウンポイント（crown points）から、ポイントの高さで重み付けしたｘ座標とｙ座標の平均値として、木の幹の位置の推定値を計算している。木の幹は、木の頂上からデジタル地形モデルの表面までの直線であると考えている。次にこの基準線を使って、異なる高さにある幹からポイントの平均距離を推定する。
もう一つのアプローチは、非特許文献２に記載されている。この論文は、森林のＧＩＳベースのモデリングとリアルタイムレンダリングを支援するビジュアルシミュレーションシステムに関して報告している。このシステムは、インベントリデータベースと予めデザインされたテンプレートモデルとにより自動生成される樹木の幾何学的モデルやテンプレートを用いる。同様のアプローチには、手書きの、３次元モデルにレイヤされたスタンドインテンプレート（stand-in templates）を用いて森林の外観を提供するものもある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】米国特許第６，６５４，６９０号
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】Pyysalo et al. entitled "Reconstructing Tree Crowns from LaserScanner Data for Feature Extraction," ISPRS Commission III, Symposium ２００２September ９-１３, ２００２, Graz, Austria, ２００２
【非特許文献２】Yu et al. 「A GIS-based Forest Visual Simulation System」Proceedingsof the Third Int'l Conf. on Image and Graphics, IEEE, ２００４
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
かかるアプローチが存在するが、３次元ジオスペースモデルにおいて、幹と枝とを含む現実的な樹木の構成をシミュレーションする別の方法が望まれる。特に、ジオスペースシーンに現れる実際の樹木を現実的に表して、対応するジオスペースモデルにおける空間的関係と正確性とを保つことが望ましい。
【００１１】
上記の背景を考慮して、本発明の目的は、ジオスペースモデルデータから樹冠植生ポイントのグループに対して、シミュレーションした樹木の幹と枝を生成して表示するシステム及び関連方法とを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
この目的、及びその他の目的、特徴、利点は、ジオスペースモデリングシステムにより提供される。かかるジオスペースモデリングシステムは、樹冠植生ポイントの複数のグループを含むジオスペースモデルデータを格納したジオスペースモデルデータ記憶装置と、ディスプレイとを含む。本システムは、さらに、樹冠植生ポイントのグループの下のシュミレーションした樹幹を表示し、シミュレーションした樹幹の少なくとも１つのレベルを表示する、ジオスペースモデルデータ記憶装置とディスプレイと協働するプロセッサを含む。さらに、各樹枝は樹冠植生ポイントのグループのうちの樹冠植生ポイントのクラスタの下の枝端基準ポイントの決定に基づき配置される。よって、本システムは、有利にも、ジオスペースシーンに現れる実際の樹木を比較的現実的に表して、対応するジオスペースモデルにおける空間的関係と正確性とを保つ。
【００１３】
より具体的に、プロセッサは、樹冠植生ポイントのグループを、複数の隣接する樹冠植生ポイントのクラスタに分割して、枝端基準ポイントを決定してもよい。例えば、プロセッサは、樹冠植生ポイントの各クラスタの重心の計算に基づき枝端基準ポイントを決定してもよい。プロセッサは、枝端基準ポイントを上枝エンドポイントとして決定してもよい。さらに、プロセッサは、前のレベルとシミュレーションされた樹幹とのうち一方に基づき枝隣接基準ポイントを決定してもよい。また、プロセッサは、枝隣接基準ポイントを下枝エンドポイントとして決定してもよい。
【００１４】
また、プロセッサは、シミュレーションした樹枝の複数の垂直に配置されたレベルを表示するものであってもよい。また、プロセッサは、複数の樹種のうち樹冠植生ポイントのグループの樹種を決定してもよい。プロセッサは、その樹種に基づきシミュレーションした樹枝の少なくとも１つのレベルを表示してもよい。プロセッサは、また、シミュレーションした樹枝のエンドポイントに植生テクスチャを表示してもよい。
【００１５】
また、プロセッサは、樹冠植生ポイントのグループの高さに基づく木の幹の高さを有するように、シュミレーションした樹幹を表示してもよい。例として、プロセッサは、地表と樹冠植生ポイントのグループとの間の中点を計算して、樹幹の高さを決定してもよい。ジオスペースモデルデータは、３次元（３Ｄ）デジタルエレベーションモデル（DEM）データを含んでいてもよい。
【００１６】
関連するコンピュータ読み取り可能媒体とジオスペースモデリング方法も提供される。本方法は、樹冠植生ポイントの複数のグループを含むジオスペースモデルデータを供給する段階と、樹冠植生ポイントのグループの下のシミュレーションした樹幹をディスプレイに表示する段階とを含む。本方法は、さらに、シミュレーションした樹幹のシミュレーションした樹枝の少なくとも１つのレベルをディスプレイに表示する段階を含む。各樹枝は樹冠植生ポイントのグループのうちの樹冠植生ポイントのクラスタの下の枝端基準ポイントの決定に基づき配置される。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明によるジオスペースモデリングシステムを示すブロック図である。
【図２】ウィンドウイング動作を実行して、本発明による樹木の幹の位置を決定する前のジオスペース画像データのスクリーンプリントを示す図である。
【図３】ウィンドウイング動作を実行して、本発明による樹木の幹の位置を決定した後のジオスペース画像データのスクリーンプリントを示す図である。
【図４】本発明によるシミュレーションによる樹木の幹本体の生成を示す概略図である。
【図５】本発明によるシミュレーションによる樹木の幹本体の生成を示す概略図である。
【図６】本発明によるシミュレーションによる樹木の幹本体の生成を示す概略図である。
【図７】本発明によるシミュレーションによる樹木の幹本体の生成を示す概略図である。
【図８】本発明によるシミュレーションによる樹木の幹を生成して表示する前のデジタルエレベーションモデルビューを示す図である。
【図９】本発明によるシミュレーションによる樹木の幹を生成して表示した後のデジタルエレベーションモデルビューを示す図である。
【図１０】本発明によるジオスペースモデリング方法を示すフロー図である。
【図１１】本発明による、樹木と枝をシミュレーションする代替的なジオスペースモデリングシステムを示すブロック図である。
【図１２】図１１に示したシステムによる、幹と枝の異なるシミュレーションレベルを示す一連の３次元樹木レンダリングを示す図である。
【図１３】本発明による、シミュレーションした幹と枝を有する樹木を含むジオスペースシーンを示すデジタルエレベーションモデルビューである。
【図１４】本発明による、シミュレーションした幹と枝を有する樹木を含むジオスペースシーンを示すデジタルエレベーションモデルビューである。
【図１５】本発明による、樹木の幹と枝をシミュレーションする方法の態様を示すフロー図である。
【図１６】本発明による、樹木の幹と枝をシミュレーションする方法の態様を示すフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、本発明の実施形態を示した添付図面を参照して、本発明をより詳しく説明する。しかし、本発明は、多数の異なる形式で実施でき、ここに開示した実施形態だけに限定されると解釈してはならない。むしろ、これらの実施形態は、この開示が徹底して完全であり、当業者に本発明の範囲を完全に伝えるように提供するものである。同じ番号は同じ要素を示し、ダッシュがついた表記を用いて別の実施形態における同様の要素を示した。
【００１９】
最初に図１を参照するに、ジオスペースモデリングシステム２０は、概略的に、ジオスペースモデルデータ記憶装置２１とプロセッサ２２とを含む。プロセッサ２２は、ジオスペースモデルデータ記憶装置に格納されたジオスペースモデルデータから樹冠植生ポイントのグループのシミュレーションによる樹木の幹を生成して表示するために有利に使用できる。例として、プロセッサ２２は、例えばＰＣ、マック、その他のコンピューティングワークステーションの中央処理装置（ＣＰＵ）である。ディスプレイ２３は、プロセッサ２２に結合し、ジオスペースモデリングデータを表示することができる。この点については後でさらに説明する。当業者には言うまでもなく、プロセッサ２２は、後でさらに説明する様々な動作を実行するハードウェアとソフトウェアのコンポーネントまたはモジュールの組み合わせを用いて実施できる。
【００２０】
例として、ジオスペースデータは、ステレオ光学画像化、光検出及びレンジング（ＬＩＤＡＲ）、干渉合成開口レーダー（ＩＦＳＡＲ）等の様々な方法を用いて得ることができる。一般的に言うと、当業者には言うまでもなく、データは、航空機や衛星等により関心のある地理的エリアのオーバーヘッド（例えば天底）ビューから求めることができる。しかし、一部の実施形態では、ジオスペースモデルに３次元の詳細を追加するために、関心のある地理的エリアの斜めから見た画像を天底画像（nadir images）に加えて（または天底画像の替わりに）使うこともできる。ＬＩＤＡＲ等を用いて得た生画像データを、ジオスペースモデルデータ記憶装置２１のアップストリームで処理して、デジタル高度モデル（ＤＥＭ）等の所望のフォーマットにする。この処理はプロセッサ２２が行ってもよい。
【００２１】
さらに図２ないし図１０を参照するに、例えばシステム２０を用いてシミュレーションによる木の幹を生成して表示するのに有利に使用できるジオスペースモデリングアプローチをここで説明する。ブロック１００に始まり、ブロック１０２において、例えば３次元ＤＥＭデータ等のジオスペースモデルデータをジオスペースモデルデータ記憶装置２１に格納する。一般的に言って、ジオスペースモデルデータは、対応するジオスペース位置格子を参照しＤＥＭを与える、位置とそれに関連する高さ情報をＬＩＤＡＲ等で収集した「生の」データポイントを含む。実施形態では、ＲｅａｌＳｉｔｅ（登録商標）や米国特許第６，６５４，６９０号に記載されているシステム等のツールを用いて、建物の境界をはっきりさせるエッジ検出やテクスチャ化等の追加的加工をＤＥＭデータに加えても良い。これについては、すでに説明したし、当業者には言うまでもない。
【００２２】
プロセッサ２２は、ブロック１０２において、例えば、ピーク発見ウィンドウを適用して、ジオスペースモデルデータ３０内の樹木の樹冠植生ポイント３５のグループを決定する。当業者には言うまでもないが、具体的には、各データポイントすなわちポストに対して、プロセッサ２２は、所定のウィンドウ内の隣接するポストの高さを比較して、どの植生（すなわち、葉や針状葉）ポイントが同じグループに属すか、それぞれのグループ内のどのポイントが一番高いか発見する。最も高いポイントは樹木の幹３６の場所に対応し、樹冠植生ポイント３５で表される（図７）。図３から分かるように、植生データ３１は連続したブロックに分けられ、幹のポイントとマッチングされる。
【００２３】
植生データは、カラー画像収集器を用いて、または当業者には知られたその他の方法を用いて収集したデータの色に基づき、地面や建物のデータなどの他のデータと区別される。例として、ＤＥＭにおいて植生や文化的特徴（例えばビルディング）を地面から区別する有利な方法が、同時継続中の米国特許出願第１１／４６３，３５３号に記載されている。この出願も本譲受人に譲渡されており、その全体をここに参照援用する。
【００２４】
次に、ブロック１０３において、プロセッサ２２は、樹冠植生ポイント３５の各グループの各幹３６の高さｈを決定または設定する。具体的には、プロセッサ２２は、樹冠植生ポイントのそれぞれのグループの高さに基づく幹の高さｈを有する、シュミレーションによる樹木の幹３６を生成する。例えば、プロセッサ２２は、樹冠植生ポイントのそれぞれのグループの地表からの平均高さに、地表上の樹木の幹３６の高さを設定する。
【００２５】
平均高さを決定するため、プロセッサ２２は、最初にベースとなる高さを決める。これは、地表３７に対する樹冠植生ポイントのグループのベースすなわち底部に対応する。平均高さは、樹冠植生ポイント２５のグループのベース高さｂとピーク高さの半分とする。当業者には言うまでもないが、生画像データを捉える画像収集器は、樹木の中間の底にある植生ポイントへの視線を有していないので、ベース高さｂは、樹冠植生ポイント２５のグループの縁にある外縁ポイント（outlying points）に基づき決定してもよい。幹３６の高さｈを樹冠植生ポイント２５のグループの平均高さとすることで、その幹が樹木の植生まで伸びるが、樹冠の上部より下に留まり、実際の樹木の幹と同じように見える。これにより、シミュレーションによる樹木の幹３６が自然になる。
【００２６】
プロセッサ２２は、さらに、ブロック１０４において、樹木の幹３６の幅を樹幹植生ポイント３５のそれぞれのグループに基づき設定する。例として、これは樹冠の幅の所定比率で行える。すなわち、プロセッサは、樹冠植生ポイント２５のそれぞれのグループの幅を決定し、その一定比率で幹の幅を設定する。あるいは、樹木の幹の幅を単に固定値としてもよい。樹木の幹３６の幅の設定にはその他の適切な方法を用いてもよい。
【００２７】
樹木の幹３６の位置、高さ、幅を決定すると、プロセッサ２２は、シミュレーションによる樹木の幹を生成して、樹冠植生ポイント３５のそれぞれのグループとともに表示する。具体的に、ブロック１０５において、各樹冠植生ポイントをジオスペース位置に植物色のボディ３８として表示する。図示した例では、植物色のボディ３８は球であり、例えば緑色に色づけされる。勿論、植物のボディの形と色は異なっていてもよい。
【００２８】
同様に、プロセッサ２２は、ブロック１０６において、シミュレーションによる樹木の幹３６を、垂直軸４０に沿った幹色のボディ３９を層状に重ねたものとして表示してもよい。こうして、図１０に示した方法は終了する（ブロック１０７）。例として、幹色のボディは球でもよく、例えば茶色に色づけしてもよい。他の形や色を使っても良い。シミュレーションによる樹木の幹３６をさらに現実的に見せるために、隣接する幹色のボディ３９のレイヤを相互に回転してもよい。こうすることにより、円柱や直方体などのソリッド３次元オブジェクトを幹の替わりに挿入するだけに対して、シミュレーションによる木の幹３６が螺旋形状になり、一部の３次元ジオスペースモデルではより現実的に見える。勿論、実施形態によっては、ライン等のソリッドオブジェクトをシミュレーションによる樹木の幹３６として用いることもできる。
【００２９】
図８に、シミュレーションによる樹木の幹３６を伴わない樹冠植生ポイント３５のグループを含むDEM８０ａの表示例を示した。また、図９に、樹冠植生ポイントのグループのそれぞれにシミュレーションによる樹木の幹を含む、同じＤＥＭ８０ｂを示した。図から分かるように、樹木の幹をシミュレーションすることにより、植生ポイント３５を、藪等ではなく樹木の植生として容易に識別できるようになる。さらに、シミュレーションによる樹木の幹３６の形状を螺旋状すなわち「コルク抜き」の形状とすることにより、樹木が不自然に「スティルティッド（stilted）」なように見えることを防止できる。
【００３０】
また、図１１−１６を参照して、樹木の幹をシュミレーションするシステムの別の実施形態３０′を説明する。すなわち、システム３０′は、樹木の幹の上記のシミュレーション方法の態様を、樹木の内部枝構造もシミュレーションするように拡張するものである。一般的に、ブロック１５０で始まり、ブロック１５１において、プロセッサ２２′は、ジオスペースモデルデータ記憶装置２１′とディスプレイ２３′と協働して、樹冠植生ポイント３５′のグループの下にシミュレーションした樹木の幹３６′を表示する。さらに、プロセッサ２２′は、シミュレーションした幹３６′のシュミレーションした１つ以上のレベルの枝を表示する。ブロック１５２−１５３において、樹冠植生ポイント３５′のグループのうちの樹冠植生ポイントのクラスタの下に枝端基準ポイント（branch distal reference point）１２３の決定に基づいて、各枝が配置される。これについては、以下に更に詳しく説明する。これで図１５に示した方法が終了する。
【００３１】
ここで、より具体的に図１６を参照するに、１つ以上の樹木に対応する植生ポイントクラウドについて、プロセッサ２２′は、上に説明したような樹冠検出方法（すなわち、ピーク発見ウィンドウ）を用いて、個々の樹木の樹冠の位置、及びその幹の位置を決定する。各幹３６′には、樹冠植生ポイント３５′のグループが付随する。森や林では、樹冠植生ポイント３５′のグループは、全体的な植生ポイントクラウドの一部として考えられる。
【００３２】
ブロック１６０から始まり、プロセッサ２２′は、樹木の幹３６′の高さを、その樹木の樹冠植生ポイント３５′の高さに基づいて決定する。これは、例えば、地面３７′と、樹冠植生ポイントのグループとの間の中点を計算して行う。幹３６′が地面３７′と交わるポイント１２０′が、その幹の下端ポイントになり、地面と樹冠植生ポイント３５′のグループとの間の中点（midpoint）１２１′が、その幹の上端ポイントになる。上端ポイントは、実施形態によっては途中のポイントであり、他の実施形態では樹冠のトップに近くても遠くてもよい。本実施形態では、幹３６′は、下端ポイント１２０′と上端ポイント１２１′との間に直線を引いてシミュレーションしたが、上で説明したらせん状やコルク抜き形状のもの（または他の形状のもの）を使っても良い。
【００３３】
ブロック１６２において、プロセッサ２２′は、樹冠植生ポイント３５′のグループを、複数の隣接する樹冠植生ポイントのクラスタに分割して、枝端基準ポイントを決定する。一般的に言って、枝のシミュレーションは反復的方法であり、これを用いて、１つ以上の垂直的なレベルの枝１２２′を生成する。一レベルの各枝は、１つ以上の植生ポイントのクラスタに伸びている。樹冠植生ポイント３５′のグループを分割するクラスタの数は、実施形態に応じて調整可能である。
【００３４】
一実施形態では、樹冠植生ポイント３５′のグループを所定数のクラスタに分割する。図１２Ａないし図１２Ｄに示した例では、４分割クラスタリング法（four-quadrant clustering approach）を用いた。これは、シミュレーションする新しいレベルの枝１２２′のそれぞれに対して、３６０°の植生ポイントのエリアを４つの９０°クアドラント（quadrant）に分割して、各クアドラントをポイントのクラスタと考える。こうすると、各レベルの枝１２２′に対して新しい４つの枝が生成される。しかし、別の実施形態では、数が異なるクアドラントを用いてもよいことに留意すべきである。さらに、すべての実施形態でクアドラントベースのクラスタリング方式を用いる必要はなく、当業者には言うまでもなく植生ポイントをクラスタリングするその他の好適な方法を用いてもよい。例えば、植生ポイントの密度に基づくクラスタリングを用いてもよい。
【００３５】
枝の最初のレベル１２２ａ′では、プロセッサ２２′は、各枝の最も近い基準ポイントを、枝３６′の上端ポイントとして設定する。次に、プロセッサ２２′は、レベル１２２ａ′の各枝の端点または上端ポイントを決定する。一実施形態では、ブロック１６３において、この決定を、樹冠植生ポイントの各クラスタの重心を計算して行う。これは当業者には言うまでもないことである。次に、上端ポイントを、（第１レベルの枝１２２ａ′の場合、ポイント１２１′である）下端ポイントから伸び、重心を直線に沿った途中の中点（mid point）として設定するが、下端ポイントにもっと近いポイントやもっと遠いポイントを用いてもよい。
【００３６】
各クラスタの上端ポイントと下端ポイントを決めると、プロセッサ２２′は、ブロック１６５において、別のレベル１２２′枝をシミュレーションするか決定する。すなわち、枝のレベルの数が閾値になったか決定する。すなわち、上記の枝レベルシミュレーションステップを再帰的または反復的に適用して、枝のレベル１２２ｂ′、１２２ｃ′等をシミュレーションする。例示した実施形態では、枝の垂直レベルの数の所定の閾値は３に設定したが、枝のレベル数はこれより大きくても少なくてもよい。さらに、すべての実施形態において枝のレベル数は予め決める必要はない。すなわち、プロセッサ２２′は、後続のポイントクラスタの密度が比較的小さくなるまで（すなわち、植生ポイント密度の閾値より小さくなるまで）、枝のレベル１２２′を追加的に生成し続けることもできる。あるいは、当業者には言うまでもないが、クラスタ中のポイント数が枝を含むには小さすぎるようになるまで、再帰を継続してもよい。
【００３７】
枝の第２レベル１２２ｂ′と第３レベル１２２ｃ′の場合、最も近いポイントすなわち下端点をその前の枝のレベルの上端ポイントに設定することに留意すべきである。すなわち、レベル１２２ｂ′の枝の下端ポイントは、レベル１２２ａ′の枝の上端ポイントであり、レベル１２２ｃ′の枝の下端ポイントは、レベル１２２ｂ′の枝の上端ポイントであり、これは当業者には言うまでもない。しかし、すべての実施形態においてこうはならない。すなわち、あるレベルの枝１２２′の下端ポイントは、例えば、幹３６′またはその前のレベルの枝の上端ポイントより下（または上）から始まってもよい。
【００３８】
プロセッサ２２′は、幹３６′と枝のレベル１２２′の上端ポイントと下端ポイントとをすべて決定してしまうと、ブロック１６６−１６７において、幹と枝とをシミュレーションして、図１２Ｄに示したように、上端ポイントと下端ポイントとを結ぶ直線などとして表示する。また、その後の再帰や反復により幹と枝の幅を可変して、図１２Ａないし図１２Ｄに示したように、もっと自然に見えるようにすることが望ましい。すなわち、枝３５′は第１レベル１２２ａ′の枝より太く、第１レベルの枝は第２レベル１２２ｂ′の枝より太い。
【００３９】
留意すべき点として、これらの図面に示した実施形態は、例示を目的として人が描いたものであり、ジオスペースモデルデータから実際にシミュレーションしたモデルではない。上記の方法を用いて生成した実際のＤＥＭの図は、図１３（地表レベルから見た図）と図１４（上空から見た図）に示した。これらの図では、幹と枝の幅はすべて同じであり、葉は上の枝のほぼ端にある植生ポイントとして表示した。これらのＤＥＭの図は、被譲渡人であるハリス社が提供しているＩｎＲｅａｌｉｔｙ（登録商標）ビューアとＬｉｔｅＳｉｔｅ（登録商標）ジオスペースモデリングシステムとを用いて生成したスクリーンショットであるが、その他の好適なシステムを用いて上記の機能セットを実現してもよい。
【００４０】
実施形態によっては、プロセッサ２２′は、シミュレーションした枝のエンドポイントに植生テクスチャ（すなわち、葉や針葉の画像やマニュアルレンダリングなど）を表示して、より一層現実的に見えるようにしてもよい。さらに、実施形態によっては、プロセッサ２２′は、ブロック１６９において、任意的に複数の樹種の中から樹冠植生ポイントのグループの樹種を決定してもよい。この情報を用いて、より一層現実的に見える幹や枝の構造や植生テクスチャを提供してもよい。
【００４１】
例として、プロセッサ２２′は、針葉樹、落葉樹、常緑樹などの複数の一般的な樹種の一つに決定してもよいが、実施形態によっては、より具体的な樹種（例えば、松、もみ、オークなど）を決定してもよい。この分類は、マルチスペクトル画像やＬＩＤＡＲ／ＤＥＭテクスチャを用いて行える。すなわち、樹幹植生ポイント３５′のグループの樹冠ポイント分布（canopy point distribution）に基づいて自動的に行える（例えば、逆円錐形は常緑樹、傘型は落葉樹など）。あるいは、個別に指定することにより、またはある地域内の樹種を指定して、それによりプロセッサ２２′がその地域内にある樹木を自動的にその樹種と指定することにより、オペレータが樹種を入力してもよい。
【００４２】
樹種ごとに、異なる枝のレベル数、クラスタ数、上端ポイントの高さなどを用いて、その樹木の外観をより正確に反映することもできる。例えば、常緑樹には松の針葉の植生テクスチャをオーバーレイし、落葉樹には葉の植生テクスチャをオーバーレイする。さらに、植生テクスチャを変更（または省略）して、１年のうち異なる時期（すなわち、春、夏、秋、冬）の樹木を繁栄してもよい。また、幹や枝にもテクスチャを適用して、樹皮などをまねてもよい。必要であれば、樹種に応じてこのテクスチャを「カスタマイズ」してもよい。言い換えると、上記の方法を拡張して、実際の樹木のサイズや空間的関係に加えて、数値化変数を追加してジオスペースシーンにある実際の樹木をより正確にシミュレーションできる。
【００４３】
ある枝レベルの上端ポイントは、必ずしも次のレベルの下端ポイントである必要はないことに留意すべきである。例えば、常緑樹の場合、新しい垂直レベルの枝を、それぞれ前のレベルの上のポイントにおいて、幹３６′から外側に伸ばすことが望ましい。図１６に示した方法はブロック１６８で終了する。
【００４４】
上記のシステム２０′と方法とにより、有利にも、樹冠植生ポイントの各グループに一意的である樹木構造を推定する、樹木の幹と枝のシミュレーション方法を提供する。本発明のその他の有利性は、幹と枝のエンドポイントを決定することにより、これらのエンドポイントのみを記憶してジオスペースモデルを生成すればよいことである。すなわち、幹と葉の構造は、有利にも、記憶したエンドポイントのみから生成できる。これにより、ジオスペースモデルのために記憶しなければならないデータ量を大幅に減らせる。上記の方法は、上記のステップを実行するコンピュータ実行可能命令を有するコンピュータ読み取り可能媒体に化体することもできる。
【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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【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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【手続補正書】
【提出日】平成22年4月14日(2010.4.14)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
樹冠植生ポイントを含むジオスペースモデルデータを格納したジオスペースモデルデータ記憶装置と、
ディスプレイと、
ピーク発見ウィンドウに基づき樹冠植生ポイントのグループを決定し、樹冠植生ポイントの各グループの下のシュミレーションした樹幹を表示し、各シミュレーションした樹幹のシミュレーションした樹枝の少なくとも１つのレベルを表示する、前記ジオスペースモデルデータ記憶装置と前記ディスプレイと協働するプロセッサであって、各樹枝は枝端基準ポイントの決定に基づき配置され、前記枝端基準ポイントは前記樹冠植生ポイントのグループを樹冠植生ポイントの複数の隣接するクラスタに分割することにより決めるプロセッサとを有する、ジオスペースモデリングシステム。
【請求項２】
前記プロセッサは、樹冠植生ポイントの各クラスタの重心の計算に基づき前記枝端基準ポイントを決定する、請求項１に記載のジオスペースモデリングシステム。
【請求項３】
前記プロセッサは、前記枝端基準ポイントを上枝エンドポイントとして決定する、請求項１に記載のジオスペースモデリングシステム。
【請求項４】
樹冠植生ポイントを含むジオスペースモデルデータを供給する段階と、
樹冠植生ポイントの検出に基づき樹冠植生ポイントのグループを決定する段階と、
樹冠植生ポイントの各グループの下のシミュレーションした樹幹をディスプレイに表示する段階と、
各シュミレーションした樹幹に対してシミュレーションした樹枝の少なくとも１つのレベルを前記ディスプレイに表示する段階であって、各樹枝は枝端基準ポイントの決定に基づき配置され、前記枝端基準ポイントは前記樹冠植生ポイントのグループを樹冠植生ポイントの隣接する複数のクラスタに分割することにより決定する段階とを有する、ジオスペースモデリング方法。
【請求項５】
前記枝端基準ポイントを決定する段階は、樹冠植生ポイントの各クラスタの重心の計算に基づき前記枝端基準ポイントを決定する段階を有する、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記枝端基準ポイントを決定する段階は、前記枝端基準ポイントを上枝エンドポイントとして決定する段階を有する、請求項４に記載の方法。
【請求項７】
シミュレーションした樹枝の少なくとも１つのレベルを表示する段階は、シミュレーションした樹枝の複数の垂直に配置したレベルを表示する段階を有する、請求項４に記載の方法。
【国際調査報告】
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