(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物についての横断面形状データを生成するための測量成果生成装置であって、
対象物の計測点について計測した、三次元計測データの集まりである点群データを取得する点群データ取得手段と、
横断面形状データを生成しようとする横断面に近接する計測点を必要点群データとして抽出する必要点群データ抽出手段と、
必要点群データを複数の区分に分ける必要点群データ区分手段と、
前記区分ごとに必要点群データの計測点を結ぶ近似性直線を生成し、隣接する区分の近似性直線が交わる点をブレークポイントとして近似性直線を結合し、横断面形状データを生成する近似性直線生成手段と、
を備えた測量成果生成装置において、
前記近似性直線生成手段は、それぞれの区分において、過去の横断面形状データの形状線に最も近接した計測点を特定し、当該計測点をとおり形状線に平行な線を中心線とし、当該中心線に平行で所定距離離れた２つの直線に囲まれた計測点を対象として、近似性直線を生成することを特徴とする測量成果生成装置。
【請求項２】
対象物についての横断面形状データを生成するための測量成果生成装置をコンピュータによって実現するための測量成果生成プログラムであって、コンピュータを、
対象物の計測点について計測した、三次元計測データの集まりである点群データを取得する点群データ取得手段と、
横断面形状データを生成しようとする横断面に近接する計測点を必要点群データとして抽出する必要点群データ抽出手段と、
必要点群データを複数の区分に分ける必要点群データ区分手段と、
前記区分ごとに必要点群データの計測点を結ぶ近似性直線を生成し、隣接する区分の近似性直線が交わる点をブレークポイントとして近似性直線を結合し、横断面形状データを生成する近似性直線生成手段として機能させるための測量成果生成プログラムにおいて、
前記近似性直線生成手段は、それぞれの区分において、過去の横断面形状データの形状線に最も近接した計測点を特定し、当該計測点をとおり形状線に平行な線を中心線とし、当該中心線に平行で所定距離離れた２つの直線に囲まれた計測点を対象として、近似性直線を生成することを特徴とする測量成果生成プログラム。
【請求項３】
請求項１の装置または請求項２のプログラムにおいて、
前記近似性直線生成手段は、過去の横断面形状データの形状線に対して垂直方向の距離が最も短い計測点を、最も近接した計測点として特定することを特徴とする装置またはプログラム。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれかの装置またはプログラムにおいて、
前記必要点群データ区分手段は、過去の横断面形状データの変化点に基づいて、必要点群データを複数の区分に分けることを特徴とする装置またはプログラム。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれかの装置またはプログラムにおいて、
前記必要点群データ抽出手段は、横断面に沿った所定区間ごとに、横断面からの垂直距離がしきい値内の計測点を選択するものであり、所定区間ごとに、当該所定区間において、少なくとも選択される計測点の数が所定値を超えるように、前記しきい値を変化させて選択を行うことを特徴とする装置またはプログラム。
【請求項６】
対象物についての横断面形状データを生成するための測量成果生成装置であって、
対象物の計測点について計測した、三次元計測データの集まりである点群データを取得する点群データ取得手段と、
横断面形状データを生成しようとする横断面に近接する計測点を必要点群データとして抽出する必要点群データ抽出手段と、
過去の横断面形状データの形状線の変化点に基づいて、必要点群データを複数の区分に分ける必要点群データ区分手段と、
前記区分ごとに必要点群データの計測点を結ぶ近似性直線を生成し、隣接する区分の近似性直線が交わる点をブレークポイントとして近似性直線を結合し、横断面形状データを生成する近似性直線生成手段と、
を備えた測量成果生成装置。
【請求項７】
測量成果生成装置をコンピュータによって実現するための測量成果生成プログラムであって、コンピュータを、
対象物の計測点について計測した、三次元計測データの集まりである点群データを取得する点群データ取得手段と、
横断面形状データを生成しようとする横断面に近接する計測点を必要点群データとして抽出する必要点群データ抽出手段と、
過去の横断面形状データの形状線の変化点に基づいて、必要点群データを複数の区分に分ける必要点群データ区分手段と、
前記区分ごとに必要点群データの計測点を結ぶ近似性直線を生成し、隣接する区分の近似性直線が交わる点をブレークポイントとして近似性直線を結合し、横断面形状データを生成する近似性直線生成手段として機能させるための測量成果生成プログラム。
【請求項８】
請求項６の装置または請求項７のプログラムにおいて、
前記必要点群データ抽出手段は、横断面に沿った所定区間ごとに、横断面からの垂直距離がしきい値内の計測点データを選択するものであり、所定区間ごとに、当該所定区間において選択される計測点の数が所定値を超えるように、前記しきい値を変化させて選択を行うことを特徴とする装置またはプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は測量成果の生成を効率よく行うための装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
河川などの管理において、河川形状の変化や流下能力の評価などのため、断面図（たとえば定期横断測量成果）が用いられている。たとえば、図１６に、河川の管理断面の断面形状データの例を示す。同じ場所の断面形状データを記録しておくことにより、河川の形状の変化などを管理することができる。
【０００３】
この断面形状データは、河川の流れる方向に所定間隔（たとえば２００ｍおき）で作成されるものである。場所を特定するため、図１６に示すように、左岸と右岸に距離標３、５が設けられ、この２点を含んだ垂直な断面を管理断面としている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来の定期横断測量成果などの断面形状データの生成には、現地における人手での測量作業と、これに基づく断面形状データの作成が必要であり、作業が繁雑であるという問題があった。
【０００５】
この発明はかかる問題点を解決して、精度を維持しつつ効率よく断面形状データを生成することのできる装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
以下に、独立して適用可能なこの発明のいくつかの特徴を列挙する。
【０００７】
(1)(2)この発明に係る測量成果生成装置は、対象物についての横断面形状データを生成するための測量成果生成装置であって、対象物の計測点について計測した、三次元計測データの集まりである点群データを取得する点群データ取得手段と、横断面形状データを生成しようとする横断面に近接する計測点を必要点群データとして抽出する必要点群データ抽出手段と、必要点群データを複数の区分に分ける必要点群データ区分手段と、前記区分ごとに必要点群データの計測点を結ぶ近似性直線を生成し、隣接する区分の近似性直線が交わる点をブレークポイントとして近似性直線を結合し、横断面形状データを生成する近似性直線生成手段と、を備えた測量成果生成装置において、前記近似性直線生成手段は、それぞれの区分において、過去の横断面形状データの形状線に最も近接した計測点を特定し、当該計測点をとおり形状線に平行な線を中心線とし、当該中心線に平行で所定距離離れた２つの直線に囲まれた計測点を対象として、近似性直線を生成することを特徴とする。
【０００８】
したがって、過去の横断面形状データを参照して近似性直線を生成するので、誤差を少なくした測量成果を生成することができる。
【０００９】
(3)この発明に係る測量成果生成装置は、近似性直線生成手段が、過去の横断面形状データの形状線に対して垂直方向の距離が最も短い計測点を、最も近接した計測点として特定することを特徴としている。
【００１０】
したがって、航空測量など垂直方向に誤差を生じる可能性の高い三次元計測データを用いる場合に、誤差を低減することができる。
【００１１】
(4)この発明に係る測量成果生成装置は、必要点群データ区分手段が、過去の横断面形状データの変化点に基づいて、必要点群データを複数の区分に分けることを特徴としている。
【００１２】
したがって、近似性直線を生成する前提となる区分を大きく誤ることがない。
【００１３】
(5)この発明に係る測量成果生成装置は、必要点群データ抽出手段が、横断面に沿った所定区間ごとに、横断面からの垂直距離がしきい値内の計測点を選択するものであり、所定区間ごとに、当該所定区間において、少なくとも選択される計測点の数が所定値を超えるように、前記しきい値を変化させて選択を行うことを特徴としている。
【００１４】
したがって、精度を保ちつつ、区間ごとに必要な計測点を取得することができる。
【００１５】
(6)(7)この発明に係る測量成果生成装置は、対象物についての横断面形状データを生成するための測量成果生成装置であって、対象物の計測点について計測した、三次元計測データの集まりである点群データを取得する点群データ取得手段と、横断面形状データを生成しようとする横断面に近接する計測点を必要点群データとして抽出する必要点群データ抽出手段と、過去の横断面形状データの形状線の変化点に基づいて、必要点群データを複数の区分に分ける必要点群データ区分手段と、前記区分ごとに必要点群データの計測点を結ぶ近似性直線を生成し、隣接する区分の近似性直線が交わる点をブレークポイントとして近似性直線を結合し、横断面形状データを生成する近似性直線生成手段とを備えている。
【００１６】
したがって、近似性直線を生成する前提となる区分を大きく誤ることがなく、精度よく近似性直線を生成することができる。
【００１７】
(8)この発明に係る測量成果生成装置は、必要点群データ抽出手段は、横断面に沿った所定区間ごとに、横断面からの垂直距離がしきい値内の計測点データを選択するものであり、所定区間ごとに、当該所定区間において選択される計測点の数が所定値を超えるように、前記しきい値を変化させて選択を行うことを特徴としている。
【００１８】
したがって、精度を保ちつつ、区間ごとに必要な計測点を取得することができる。
【００１９】
(9)(10)この発明に係る測量成果生成装置は、対象物についての横断面形状データを生成するための測量成果生成装置であって、対象物の計測点について計測した、三次元計測データの集まりである点群データを取得する点群データ取得手段と、横断面形状データを生成しようとする横断面に近接する計測点を選択し、選択した計測点を横断面に対して垂直に移動して横断面上にあるものとし、横断面上に必要点群データを抽出する必要点群データ抽出手段と、必要点群データの計測点を結ぶ近似性直線を生成し、横断面形状データを生成する横断面形状データ生成手段とを備えた測量成果生成装置であって、前記必要点群データ抽出手段は、横断面に沿った所定区間ごとに、横断面からの垂直距離がしきい値内の計測点を選択するものであり、所定区間ごとに、当該所定区間において選択される計測点の数が所定値を超えるように、前記しきい値を変化させて選択を行うことを特徴としている。
【００２０】
したがって、精度を保ちつつ、区間ごとに必要な計測点を取得することができる。
【００２１】
「点群データ取得手段」は、この実施形態では、ステップＳ１がこれに対応する。
【００２２】
「必要点群データ抽出手段」は、この実施形態では、ステップＳ３がこれに対応する。
【００２３】
「必要点群データ区分手段」は、この実施形態では、ステップＳ４がこれに対応する。
【００２４】
「近似性直線生成手段」は、この実施形態では、ステップＳ５がこれに対応する。
【００２５】
この発明において、「プログラム」とは、ＣＰＵにより直接実行可能なプログラムだけでなく、ソース形式のプログラム、圧縮処理がされたプログラム、暗号化されたプログラム等を含む概念である。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】この発明の一実施形態による測量成果生成装置の機能ブロック図である。
【図２】測量成果生成装置のハードウエア構成である。
【図３】測量成果生成プログラム４４のフローチャートである。
【図４】必要点群データ抽出のフローチャートである。
【図５】必要点群データ抽出のフローチャートである。
【図６】点群データの例である。
【図７】対象横断面Ｓの近傍の点群データの例である。
【図８】測定点Ｐの対象横断面Ｓへの投影を示す図である。
【図９】複数の区間ごとに必要点群データを抽出する処理を説明するための図である。
【図１０】必要点群データ区分のフローチャートである。
【図１１】必要点群データ区分のフローチャートである。
【図１２】過去の横断面データに基づく区分ΔＤと選択された必要点群データを示す図である。
【図１３】近似性直線生成のフローチャートである。
【図１４】近似性直線生成の処理を説明するための図である。
【図１５】近似性直線生成の処理を説明するための図である。
【図１６】管理断面における断面形状データを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
１．全体構成
図１に、この発明の一実施形態による測量成果生成装置の機能ブロック図を示す。点群データ取得手段２は、河川などの対象物について、航空レーザ測量（ＬＰ）などの点群データ（三次元地形データ）１０を取得する。点群データ１０は、各計測点の三次元計測データの集まりである。点群データ１０は、記録部１８に記録される。
【００２８】
必要点群データ抽出手段４は、横断面形状データを生成しようとする横断面Ｓに近接した計測点を抽出する。この実施形態では、横断面Ｓに沿って所定区間ΔＬを設定し、横断面Ｓに垂直な方向に選択幅ΔＷを設定している。各所定区間ΔＬにおいて選択される計測点の数は、選択幅ΔＷの大きさによって変わる。つまり、選択幅ΔＷが大きいほど、多くの計測点が選択されることになる。この実施形態では、所定区間ΔＬのそれぞれにおいて、所定基準によって（たとえば、選択される計測点の数が所定数を上回るように、所定区間ΔＬ内における計測点のＸ値の標準偏差が所定値以上（所定以上のばらつきとなるよう）となるように）所定区間ΔＬごとに選択幅ΔＷを変化させて、計測点を選択する様にしている。
【００２９】
必要点群データ抽出手段４は、選択した計測点を、横断面Ｓ上に来るように平行移動する。つまり、高さ方向の計測値を維持しつつ、横断面Ｓ上まで移動する。
【００３０】
したがって、横断面形状データ１４を生成しようとする横断面の近傍に多くの計測点があれば、当該区間では、これら計測点が必要点群データとして抽出される。横断面の近傍にある計測点が少ない場合には、当該区間では、より遠くにある計測点も含めて、これら計測点が必要点群データとして抽出される。
【００３１】
このようにして抽出された必要点群データに基づいて、横断面形状データ生成手段１６が、横断面形状データ１４を生成する。なお、この実施形態では、横断面形状データ生成手段１６は、必要点群データ区分手段６と近似性直線生成手段８を備えている。
【００３２】
必要点群データ区分手段６は、上記のようにして横断面Ｓ上に抽出された必要点群データの計測点Ｐ、Ｐ・・・を、横断面Ｓの水平方向に沿って、複数の区分ΔＤに分ける。この実施形態では、過去の横断面形状データ１２の形状線Ｌの変化点Ｖに対応する位置にて、各区分ΔＤを決定する。過去の横断面形状データ１２の形状線Ｌを参照して区分ΔＤを決定することにより、次の近似性直線の生成をより正確なものとすることができる。
【００３３】
近似性直線生成手段８は、上記の各区分ΔＤごとに、必要点群データの計測点Ｐ、Ｐ・・・を結ぶ近似性直線を生成する。この実施形態では、横断面Ｓ上の必要点群データの計測点Ｐ、Ｐ・・・のうち、以下のようにして計測点を選択し、近似性直線を生成している。
【００３４】
当該区分ΔＤにおける横断面Ｓ上の計測点Ｐ、Ｐ・・・のうち、過去の横断面形状データ１２の形状線Ｌに最も近い計測点Ｐmを見いだす。次に、この計測点Ｐmをとおり、過去の横断面形状データ１２の形状線Ｌに水平な中央線Ｃを生成する。横断面Ｓ上にあって、この中央線Ｃに平行な上限線Ｅ1と下限線Ｅ2によって囲まれる計測点を対象として選び出す。近似性直線生成手段８は、対象として選び出した計測点に基づいて、最小二乗法により回帰直線を求め、これを近似性直線とする。各区分ΔＤの近似性直線を結合し、横断面形状データ１４を生成する。
【００３５】
２．ハードウエア構成
図２に、この発明の一実施形態による測量成果生成装置のハードウエア構成を示す。ＣＰＵ３０には、メモリ３２、ディスプレイ３４、ハードディスク３６、ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ３８、マウス／キーボード４０が接続されている。ハードディスク３６には、オペレーティングシステム４２、測量成果生成プログラム４４、過去の横断面形状データ１２などが記録されている。
【００３６】
測量成果プログラム４４は、オペレーティングシステム４２と協働してその機能を発揮するものである。これらプログラムは、ＤＶＤ−ＲＯＭ４６に記録されていたものを、ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ３８を介して、ハードディスク３６にインストールしたものである。なお、インターネットを介してダウンロードしたものであってもよい。
【００３７】
３．測量成果生成プログラム４４の処理
図３に、測量成果生成プログラム４４のフローチャートを示す。ＣＰＵ３０は、河川や道路などの計測点について計測した三次元計測データの集まりである点群データ１０を取得し、ハードディスク３６に記録する（ステップＳ１）。点群データ１０は、各測量点についてのＸ、Ｙ、Ｚ座標の数値データの集合である。点群データ１０は、ＤＶＤ−ＲＯＭなどの記録媒体から読み込んでもいいし、ネットワークなどを介して取り込むようにしてもよい。
【００３８】
この実施形態では、レーザプロファイラ測量（ＬＰ測量）によって得た点群データを用いている。ＬＰ測量とは、航空機に搭載したレーザスキャナから地上にレーザ光を照射し、反射したレーザ光との時間差により得られる地上までの距離と、ＧＰＳ測量機、ＩＭＵ（慣性計測装置）から得られる位置とに基づいて、地形の三次元データを測量するものである。なお、車などを用いて測量した三次元データを用いることもできる。
【００３９】
3.1必要点群データの抽出
次に、ＣＰＵ３０は、記録されている点群データ１０から、対象とする横断面（管理断面）の近傍の計測点を抽出し、必要点群データとする（ステップＳ３）。必要点群データ抽出処理のフローチャートを、図４に示す。
【００４０】
まず、ＣＰＵ３０は、対象横断面を含む矩形を生成する（ステップＳ３０１）。図６に、点群データ１０を模式的に示す。多数の計測点Ｐが示されている。各計測点Ｐは、Ｘ値、Ｙ値、Ｚ値を有している。なお、図６において、高さを表すＺ値は紙面に垂直な方向であるため表現されていない。
【００４１】
横断面の形状データを生成する位置（管理横断面）は、川の左岸の距離標５０Ｌと右岸の距離標５０Ｒとを結ぶ直線を含み垂直方向に延びる面Ｓである。ここでは、この面を対象横断面と呼ぶ。ＣＰＵ３０は、対象横断面Ｓを含む矩形５２を生成する。生成された矩形５２と、これに含まれる点群データ１０の計測点Ｐを、図７Ａに示す。
【００４２】
ＣＰＵ３０は、この矩形５２を、対象横断面Ｓに沿って複数の区間ΔＬに分割する（ステップＳ２）。この実施形態では、等間隔の区間ΔＬに分割しているが、異なる大きさの区分ΔＬに分割するようにしてもよい。
【００４３】
次に、ＣＰＵ３０は、対象横断面Ｓを中心とした対象幅ΔＷ1の範囲にある計測点Ｐの数を計数する（ステップＳ３０４）。計測点Ｐの数がしきい値を超えていれば、当該対象幅ΔＷ1の範囲内にある計測点Ｐを選択し（ステップＳ３０８）、これらを用いて横断面形状データの生成を行う。
【００４４】
計測点Ｐの数がしきい値を超えていなければ、対象幅をΔＷ1からΔＷ2に広げる（ステップＳ３０６）。つまり、対象横断面Ｓに垂直な方向に広げる。そして、対象幅ΔＷ2の範囲にある計測点Ｐの数を計数する（ステップＳ３０４）。計測点Ｐの数がしきい値を超えていれば、当該対象幅ΔＷ2の範囲内にある計測点Ｐを選択し（ステップＳ３０８）、これらを用いて横断面形状データの生成を行う。
【００４５】
以上の処理を繰り返し、対象幅に含まれる計測点Ｐが所定数を超えるまで、対象幅を広げていく。このようにすることで、できるだけ対象横断面Ｓに近い計測点Ｐを用いつつ、形状を把握するために必要な数の計測点Ｐを選択することができる。
【００４６】
なお、対象幅を広くした結果、対象幅が矩形５２の幅を超えた場合には、計測点Ｐの数が条件を満たしていなくとも、これを横断面形状データ生成のために選択する（ステップＳ３０８）。
【００４７】
ＣＰＵ３０は、以上のようにして選択した計測点Ｐを対象横断面Ｓに投影する。つまり、各計測点Ｐを対象横断面Ｓに垂直に移動し、対象横断面Ｓ上に位置させる。対象横断面Ｓ上に、多数の計測点Ｐがないと、横断面形状を得ることができないからである。なお、対象横断面Ｓ上の計測点Ｐを、必要点群データと呼ぶ。
【００４８】
この投影処理の詳細は以下のとおりである。各計測点や左岸距離標５０Ｌ、右岸距離標５０Ｒについて、高さ方向を考慮せず、図８Ａに示すような平面を想定する。ＣＰＵ３０は、左岸距離標５０Ｌと右岸距離標５０Ｒを結ぶ横断側線ＳＬ（対象横断面Ｓの高さがないもの）に対し、対象とする計測点Ｐから垂線５４を引く。垂線５４と横断側線ＳＬとの交点Ｋを求める（ステップＳ３１０）。
【００４９】
ＣＰＵ３０は、左岸距離標５０Ｌから交点Ｋまでの距離を算出し、これをｘ値とする（ステップＳ３１１）。また、計測点Ｐの高さ方向の値をそのままｚ値とする（ステップＳ３１２）。このようにして、計測点Ｐは、図８に示すように、対象横断面Ｓ（水平方向にｘ軸、高さ方向にｚ軸）の上に投影される（ステップＳ３１３）
ＣＰＵ３０は、この投影処理をステップＳ３０８において取得した全ての計測点Ｐについて行う（ステップＳ３０９、Ｓ３１４）。このようにして、当該区間ΔＬにおける対象横断面Ｓ上の必要点群データを得ることができる。得られた必要点群データの例を、図９Ａに示す。
【００５０】
ＣＰＵ３０は、以上の必要点群データを抽出する処理を、全ての区間について実行する（ステップＳ３０３、Ｓ３１４）。したがって、図９Ｂに示すように、各区間における必要点群データを得ることができる。
【００５１】
3.2必要点群データの区分
次に、ＣＰＵ３０は、必要点群データの区分を行う（図３、ステップＳ４）。図１０、図１１に、必要点群データの区分処理のフローチャートを示す。
【００５２】
この実施形態では、過去の横断面形状データ１２の構成点５６（変化点）に基づいて、必要点群データを区分するようにしている。ここで、構成点とは、横断面形状データにおいて、直線が折れ曲がる点（河川であれば、法肩、法尻など）をいう。図１２Ａに、構成点５６、５６・・・の例を示す。その下に、構成点５６による区分ΔＤ、ΔＤ・・・を示す。この区分ΔＤにしたがって必要点群データを区分し、区分した必要点群データを用いて横断面形状の直線を算出することで、形状特定の誤差を少なくすることができる。以下、処理を説明する。
【００５３】
ＣＰＵ３０は、過去の横断面形状データ１２の構成点５６、５６・・・を取得する（ステップＳ４０１）。次に、ＣＰＵ３０は、構成点５６の左岸距離標４０Ｌからの距離を、ｘ値とする（ステップＳ４０３）。構成点５６の標高を、ｚ値とする（ステップＳ４０４）。続いて、このｘ値、ｚ値に基づいて、構成点を、点群データ１０が配置されている対象横断面Ｓに投影する（ステップＳ４０５）。ＣＰＵ３０は、この処理を全ての構成点５６について繰り返す（ステップＳ４０２、Ｓ４０６）。
【００５４】
次に、ＣＰＵ３０は、対象横断面Ｓに投影された構成点５６と構成点５６を結ぶ構成線５８を取得する（ステップＳ４８）。図１２Ａに示すように、この構成線は、区分ΔＤに対応した範囲に引かれている。ＣＰＵ３０は、この構成線５８の範囲にある計測点Ｐを取得する（ステップＳ４０９）。続いて、ＣＰＵ３０は、この構成線５８と、取得した計測点Ｐを対応づけて記録する（ステップＳ４１０）。ＣＰＵ３０は、この処理を全ての構成線５８について繰り返す（ステップＳ４０７、Ｓ４１１）。
【００５５】
上記のようにして得られた構成線５８と計測点Ｐ、Ｐ・・・を、図１２Ｂに示す。図１２Ｂにおいては、一つの構成線５８（区分ΔＤ）についてのみ示しているが、他の構成線５８についても同様である。
【００５６】
3.3近似性直線の生成
次に、ＣＰＵ３０は、各区分ΔＤについて近似性直線を求め、横断面形状データを生成する（図３、ステップＳ５）。図１３に、近似性直線生成のフローチャートを示す。
【００５７】
ＣＰＵ３０は、対象とする区分ΔＤにおいて、各計測点Ｐ、Ｐ・・・から垂直方向（地面に対して垂直な方向）に計測線５８までの距離Ｖを算出する。この距離（絶対値）が最も小さい計測点Ｐを最近接計測点として抽出する（ステップＳ５０２）。図１４Ａの場合であれば、計測点Ｐxが最近接計測点として抽出されることになる。
【００５８】
なお、この実施形態では、垂直方向の距離によって最近接計測点を見いだすようにしている。これは、航空レーザ測量による計測点のデータは、水平方向の誤差よりも垂直方向の誤差の方が大きいと考えられるからである。なお、計測線５８に対して、計測点Ｐから垂線を引いてこの長さによって判断するようにしてもよい。
【００５９】
次に、ＣＰＵ３０は、最近接計測点Ｐxをとおり、計測線５８に平行な中心線６０を引く（図１４Ｂ参照）。さらに、この中心線６０の上下に所定の距離で平行な上側限界線６２、下側境界線６４を引く。この上側限界線６２と下側限界線６４との間にある計測点Ｐを選択する（ステップＳ５０３）。
【００６０】
続いて、ＣＰＵ３０は、選択した計測点Ｐに基づいて、最小二乗法によって計測点Ｐについての近似性直線を算出する。つまり、各計測点Ｐとの距離の合計が最も小さくなるような直線を近似性直線としてみいだす。図１４Ｃに、近似性直線７０を示す。
【００６１】
ＣＰＵ３０は、上記処理を全ての区分について繰り返し、各区分について近似性直線７０を生成する（ステップＳ５０１、Ｓ５０５）。
【００６２】
次に、ＣＰＵ３０は、各区分の近似性直線７０を結合して断面形状データを生成する（ステップＳ５０６）。この際、図１５Ａに示すように、隣接する区分の近似性直線７０Ａと近似性直線７０Ｂは、区分の境で交わらない。そこで、ＣＰＵ３０は、図１５Ｂに示すように、近似性直線７０Ａと近似性直線７０Ｂを延長し、交点８０を求める。この交点８０を構成点（変化点）として横断面形状データを生成する。
【００６３】
ＣＰＵ３０は、以上に示した図３、ステップＳ３〜Ｓ５の処理を、横断面（管理断面）の数だけ繰り返す。このようにして、各管理断面における横断面形状データを得ることができる。
【００６４】
４．その他
(1)上記実施形態では、ステップＳ５０３において所定幅の計測点を全て選択するようにしている。しかし、ステップＳ５０３の前に、当該区分における計測点の外れ値（統計的に他の計測点より大きく外れている点）を削除しておくようにしてもよい。
【００６５】
(2)上記実施形態では、必要点群データの抽出（ステップＳ３）において、区間を区切って所定数以上の計測点が各区間に含まれるようにしている。しかし、区間を区切らず、全体として所定以上の計測点が含まれるようにしてもよい。あるいは、計測点の数とは関係なく、幅Ｗによって必要点群データを抽出するようにしてもよい。
【００６６】
(3)上記実施形態では、必要点群データを過去の断面形状データの構成点に基づいて区分するようにしている。しかし、必要点群データ自体から区分を行うようにしてもよい。
【００６７】
(4)上記実施形態では、図４に示すように、各区間内の計測点が所定値を超えるように対象幅を広げるようにしている。しかし、狭い対象幅（数ｍなど）を設定し、その対象幅に含まれる計測点の標高の平均を算出し、対象幅を広げたときにその平均値の変化率が大きくなる直前の対象幅に含まれる計測点を選択するようにしてもよい。
【００６８】
(5)上記実施形態では、距離標に基づいて断面形状を生成する面（横断面Ｓ）を生成している。しかし、任意の点に基づいて横断面Ｓ（つまり任意の横断面）を生成するようにしてもよい。
【００６９】
(6)上記実施形態では、必要点群データ抽出処理において、計測点の数によって計測点を選択するようにしている（ステップＳ３０４、Ｓ３０５）。しかし、計測点の数に代えて、あるいは、計測点の数に加えて、次の条件を選択のための指標としてもよい。
【００７０】
たとえば、図７Ｂの所定区間ΔＬに含まれる計測点のＸ値のばらつき（標準偏差）が所定値以上あることを選択条件としてもよい。標準偏差が所定値に達していなければ、対象幅を広げ、選択条件を満足するようにする。
【００７１】
あるいは、所定区間ΔＬをさらに細かい微小区間に区分し、各微小区間において計測点があるか否かを判断し、計測点がない微小区間が所定数以上連続していないことを選択条件としてもよい。計測点がない微小区間が所定数以上連続していれば、対象幅を広げ、選択条件を満足するようにする。
【００７２】
(7)上記実施形態では、最小二乗法によって回帰直線を求め近似性直線を算出するようにしている。しかし、中央線に近い２点（最も近い点と、２番目に近い点）とを結ぶ直線を近似性直線としてもよい。なお、この２点の距離が区分ΔＤの所定割合（たとえば５０％）以上の長さでない場合には、３番目に近い点も含めて、距離条件を満たす２点を探し、これを結ぶ直線を近似性直線とする。
【００７３】
また、過去の断面形状線に傾きが最も近い２点（ただし、その距離が区分ΔＤの所定割合（たとえば５０％）以上の長さであることを条件とする）を選択して、これを結ぶ直線を近似性直線とする。
【００７４】
(8)上記実施形態では、スタンドアローンのＰＣによって装置を実現している。しかし、サーバ装置として構築するようにしてもよい。この場合、計測した点群データは、端末装置から送信するようにすればよい。
【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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