(57)【要約】【課題】容易かつ正確に様々な水害をシミュレーションすること。【解決手段】異なる位置にある衛星のセンサ、または、一つの衛星の異なるセンサからから所定の地域をリモートセンシングすることにより得られた少なくとも２つのデジタル画像データを入力し、２つのデジタル画像データを読出し、２つのデジタル画像データの違いに基づいて、所定の地域の標高分布を示すデジタル標高データを算出する（Ｓ２０３）。そして、所定の地域において水害の起点位置データ及び流量データを算出し、デジタル標高データと、流入位置データ及び流量データを用いて、水害が起こった場合の浸水状況をシミュレーションする（Ｓ２０５）。【選択図】  図２
2004340743.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
水害が起こった場合の浸水状況をシミュレーションする水害シミュレーション方法であって、
異なる位置にある衛星のセンサ、又は、一つの衛星の異なるセンサから所定の地域をリモートセンシングすることにより得られた少なくとも２つのデジタル画像データをメモリに記憶する第１記憶工程と、
前記第１記憶工程において記憶された２つのデジタル画像データを読出し、２つのデジタル画像データの違いに基づいて、前記所定の地域の標高分布を示すデジタル標高データを算出する標高算出工程と、
前記所定の地域において水害の起点位置データ及び流量データをメモリに記憶する第２記憶工程と、
前記標高算出工程で算出したデジタル標高データと、前記第２記憶工程で記憶した起点位置データ及び流量データを用いて、水害が起こった場合の浸水状況をシミュレーションするシミュレーション工程と、を含むことを特徴とする水害シミュレーション方法。
【請求項２】
前記シミュレーション工程は、
前記第１記憶工程で記憶したデジタル画像データから前記所定の地域のデジタル平面地図を生成する地図生成工程と、
前記地図生成工程で生成されたデジタル平面地図に対し、浸水範囲及び避難経路を重畳して、デジタルハザードマップとしてメモリに記憶する工程と、を含むことを特徴とする請求項１に記載の水害シミュレーション方法。
【請求項３】
前記第１記憶工程で記憶する前記デジタル画像データは、１つの衛星が同一軌道上の異なる位置から同じセンサを用いてリモートセンシングしたデータであることを特徴とする請求項１に記載の水害シミュレーション方法。
【請求項４】
水害が起こった場合の浸水状況をシミュレーションする水害シミュレーションシステムであって、
異なる位置にある衛星のセンサ、又は、一つの衛星の異なるセンサから所定の地域をリモートセンシングすることにより得られた少なくとも２つのデジタル画像データをメモリに記憶する第１記憶手段と、
前記第１記憶手段において記憶された２つのデジタル画像データを読出し、２つのデジタル画像データの違いに基づいて、前記所定の地域の標高分布を示すデジタル標高データを算出する標高算出手段と、
前記所定の地域において水害時の水の流入位置データ及び流量データをメモリに記憶する第２記憶手段と、
前記標高算出手段で算出したデジタル標高データと、前記第２記憶手段で記憶した流入位置データ及び流量データを用いて、水害が起こった場合の浸水状況をシミュレーションするシミュレーション手段と、を含むことを特徴とする水害シミュレーションシステム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、水害をシミュレーションする技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来から、河川の堤防が決壊することによる洪水による被害を最小限に抑えるため、洪水を引き起す様子をシミュレーションする技術が知られている（特許文献１参照）。そして、そのようなシミュレーションの結果を表すものとしていわゆる洪水ハザードマップが利用されている。洪水ハザードマップとは、洪水で浸水する範囲を示した予測図であり、地図上に、洪水が起こった場合の浸水区域や避難場所を表示したものである。
【０００３】
洪水ハザードマップは、破堤地点を想定し、氾濫流量を算出して、地図上の各地点での氾濫時の水深を算出することによって作成されるが、この氾濫時の水深を算出するにあたり、地表面の標高データが不可欠であり、標高データを元にして、水がどのように流れるかを計算する必要がある。そのため、従来は、国土地理院が提供しているデジタル標高データか、地形図の等高線から目視により標高値を抽出するか、或は、航空機を用いた航空測量によって作成した標高データを用いて洪水ハザードマップを作成していた。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述の国土地理院が提供しているデジタル標高データは、空間分解能が約５０ｍと粗く、浸水区域を正確に予測できるものではなかった。また、現在存在する国土地理院のデジタル標高データは昭和５６年に作成されたものであり現在の標高と大幅に異なる場所も多く、不適切な場所を避難場所として指定してしまう可能性があった。更に、このデジタル標高データは、実際の地表面を測量することによって作成されるものであり、必要に際して更新することは事実上不可能であった。
【０００５】
一方、航空測量による標高データの作成は、必要に際して行うことができるが、測量用の航空機を飛行させる必要がある。更に、航空写真は最大でも２ｋｍ×２ｋｍの程度の範囲しか一度に撮影できないため、広範囲の標高データを得るには、それらの航空写真を大量につなぎ合せる必要があり、膨大なコストと労力がかかるという問題があった。
【０００６】
そして、このように標高データの品質が良くないことにより、結果として、正確な洪水ハザードマップを容易に作成することができなかった。また、標高データの空間分解能が粗いので、都市部などにおいて下水道の処理能力を超えて雨水があふれ出す「内水氾濫」を細かくシミュレーションすることもできなかった。
【０００７】
本発明は上記従来技術の課題を解決するためになされたものであり、その目的とするところは、容易かつ正確に様々な水害をシミュレーションする技術を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、本発明に係る方法は、水害が起こった場合の浸水状況をシミュレーションする水害シミュレーション方法であって、
異なる位置にある衛星のセンサ、又は、一つの衛星の異なるセンサから所定の地域をリモートセンシングすることにより得られた少なくとも２つのデジタル画像データをメモリに記憶する第１記憶工程と、
前記第１記憶工程において記憶された２つのデジタル画像データを読出し、２つのデジタル画像データの違いに基づいて、前記所定の地域の標高分布を示すデジタル標高データを算出する標高算出工程と、
前記所定の地域において水害の起点位置データ及び流量データをメモリに記憶する第２記憶工程と、
前記標高算出工程で算出したデジタル標高データと、前記第２記憶工程で記憶した流入位置データ及び流量データを用いて、水害が起こった場合の浸水状況をシミュレーションするシミュレーション工程と、を含むことを特徴とする。
【０００９】
また、前記シミュレーション工程は、
前記第１記憶工程で記憶したデジタル画像データから前記所定の地域のデジタル平面地図を生成する地図生成工程と、
前記地図生成工程で生成されたデジタル平面地図に対し、浸水範囲及び避難経路を重畳して、デジタルハザードマップとしてメモリに記憶する工程と、を含むことを特徴とする。
【００１０】
更に、前記第１記憶工程で記憶する前記デジタル画像データは、１つの衛星が同じ軌道上の異なる位置から同じセンサを用いてリモートセンシングしたデータであることを特徴とする。
【００１１】
また、上記目的を達成するため、本発明に係るシステムは、水害が起こった場合の浸水状況をシミュレーションする水害シミュレーションシステムであって、異なる位置にある衛星のセンサ、又は、一つの衛星の異なるセンサから所定の地域をリモートセンシングすることにより得られた少なくとも２つのデジタル画像データをメモリに記憶する第１記憶手段と、
前記第１記憶手段において記憶された２つのデジタル画像データを読出し、２つのデジタル画像データの違いに基づいて、前記所定の地域の標高分布を示すデジタル標高データを算出する標高算出手段と、
前記所定の地域において水害時の水の流入位置データ及び流量データをメモリに記憶する第２記憶手段と、
前記標高算出手段で算出したデジタル標高データと、前記第２記憶工程で記憶した流入位置データ及び流量データを用いて、水害が起こった場合の浸水状況をシミュレーションするシミュレーション手段と、を含むことを特徴とする。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下に、図面を参照して、この発明の好適な実施の形態を例示的に詳しく説明する。ただし、この実施の形態に記載されている構成要素の相対配置、表示画面等は、特に特定的な記載がない限りは、この発明の範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。
【００１３】
＜システム構成＞
本発明に係る水害シミュレーションシステムの実施形態として、洪水ハザードマップ生成システムについて説明する。図１は、洪水ハザードマップ生成システムの概略構成を示す図である。洪水ハザードマップ生成システム１００は、汎用コンピュータにＯＳ（基本ソフトウェア）及びいくつかのアプリケーションプログラムをインストールすることにより構成されるシステムである。
【００１４】
本システム１００は、図１に示すとおり、ＣＰＵ（中央処理装置）１０１、ＲＯＭ（リードオンリメモリ）１０２、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）１０３、ＨＤ（ハードディスク）１０４、及びＩ／Ｏ（入出力インタフェース）１０５を備えたコンピュータ本体にマウスやキーボードといった入力デバイス１０６、及びディスプレイ１０７が接続された構成となっている。
【００１５】
ＣＰＵ１０１は、本システム１１０の全体を制御する演算・制御用のプロセッサである。ＲＯＭ１０２は、ＣＰＵ１０１で実行するプログラムや固定値等を格納する不揮発性メモリである。ＲＡＭ１０３は、データやプログラムを一時的に記憶するための揮発性メモリであり、ＨＤ（ハードディスク）１０４は、本システム１００で実行するＯＳ及び各種のアプリケーションプログラムを格納した記憶媒体である。入出力インタフェース（Ｉ／Ｏ）１０５は、コンピュータ本体とその周辺装置との間で画像データを入出力するためのインタフェースであり、ＣＰＵ１０１はこのＩ／Ｏを介して、入力デバイス１０６や、ディスプレイ１０７との間でのデータのやり取りを行う。
【００１６】
本システム１００において、ＲＡＭ１０３は洪水ハザードマップ生成処理に際し、ＣＰＵ１０１で実行するプログラムを一時的に格納するプログラム実行領域１０３ａの他、タイポイントデータ格納領域１０３ｂ、ＧＣＰ（地上コントロールポイント）データ格納領域１０３ｃ、及びデジタル標高データ格納領域１０３ｄを備える。
【００１７】
ここで、タイポイントデータとは、複数の衛星画像データの対応点を示すデータである。ＧＣＰデータとは、絶対座標（緯度、経度、標高）が既知であって、画像データにおいてもその画像位置を特定できる目標物（地上基準点）のデータであり、絶対座標データ及び衛星画像内の位置データが含まれる。また、デジタル標高データとは、洪水ハザードマップを作成する際に必要となる、メッシュ毎のデジタル標高データである。
【００１８】
また、本システム１００において、ＨＤ１０４には、起点・流量決定モジュール１０４ａ、デジタル標高データ抽出モジュール１０４ｂ、水理解析モジュール１０４ｃ及びハザードマップ生成モジュール１０４ｄがインストールされている。
【００１９】
＜洪水ハザードマップ作成の流れ＞
次に、図１のシステムを用いた、洪水ハザードマップの作成処理について図２を用いて説明する。洪水ハザードマップは、洪水の発生を想定したときの浸水のおよぶ範囲や深さ、また避難場所や避難計画等の避難情報を表示した図面である。洪水ハザードマップには、「浸水区域境界」のポリゴン（多角形）データが含まれており、属性データとして、想定される浸水深が付加される。洪水ハザードマップによれば、基準水害以上の規模の浸水想定区域を把握することができる。
まず、ステップＳ２０１で洪水ハザードマップを作成したい地域を特定する。
次に、ステップＳ２０２において、その地域において氾濫が予想される河川を特定し、起点・流量決定モジュール１０４ａを用いて、水害の起点位置としての破堤地点を割出し、破堤開始流量の設定を行う。具体的には、河道に適した降雨量、降雨パターン、時間、流量、水位の関係性を解析する方法（流出モデル）により、流域・河道モデル定数を解析する。河道データを入力して、横断測量線のチェック及び斜測線横断の補正を行い、区間距離の確認をし、洪水流特性を加味し、河道横断のうち有効断面を決定する。
【００２０】
決定された有効断面について、断面特性（高さならびに断面積、川幅、径深）を作成し、径深の急変化点及び断面形の上下流のつながりを考慮し照査をおこなう。この現況河道断面特性を用い、不等流計算により、現況河道の流下能力を算定する。流下能力算定では有効河積の設定と確認ならびに下流端断面の水位と流量の関係性等をもとに総合的に判断した上で、計画洪水流量を含むいくつかの流量に対応する出発水位を設定する。なお、流量配分は計画洪水流量配分に基づき、分合流、死水域等を勘案して設定する。これを元に流下能力図（河道位置−流量図）、横断面ごとのＨ−Ｑ図（流下能力の水位−流量図）を作成する。そして、作成されたＨ−Ｑ図の重ね合わせにより、流下能力不足箇所の抽出を行い、これに湧水・漏水実績、被災履歴、重要水防区域などの既往資料に示される危険箇所を考慮し、破堤形状、破堤開始流量を設定、破堤地点を決定する。
【００２１】
次に、ステップＳ２０３において、ステップＳ２０１で特定された地域の衛星画像データからデジタル標高データを抽出し、記憶する。
【００２２】
更にステップＳ２０４に進み、ステップＳ２０２で決定された氾濫開始流量データ及び破堤地点データと、ステップＳ２０３で抽出されたデジタル標高データとを用いて、対象洪水流量に対して氾濫水理解析をおこなう。この結果により、メッシュ毎の最高水深位、それぞれの破堤地点ならびにその重ね合わせによる氾濫到達時間、氾濫流速、歩行可能メッシュを整理する。
【００２３】
ステップＳ２０５では、整理された内容についてそれぞれ、「最高水深位メッシュ図」「等水深線図」「氾濫到達時間図」「氾濫流速図」「歩行可能メッシュ図」を作成する。これらの図を元に洪水ハザードマップを作成する。具体的には、すべての河川における氾濫水理解析結果を重ね合わせ、避難活用情報及び災害学習情報を付加することにより洪水ハザードマップを作成する。
【００２４】
なお、ここでは、河川の氾濫による水害をシミュレーションした洪水ハザードマップの作成処理について説明したが、内水氾濫の場合にも、例えば、処理能力の低い排水溝などを起点位置と見立てれば、ほぼ同様の処理によりハザードマップを作成できる。
【００２５】
＜デジタル標高データの抽出処理＞
次に、図３のフローチャートを用いて、デジタル標高データの抽出処理について説明する。
【００２６】
まず、ステップＳ３０１において、衛星画像データを入力する。ステップＳ３０１で入力される衛星画像データは、ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ衛星によってリモートセンシングされた画像データであり、放射補正、およびセンサ補正がなされたものである。ここで、放射補正とは、センサ素子間の相対放射反応、非反応検知センサ素子の補填、および絶対放射測定に対する補正である。またセンサ補正とは、センサ内部構造、光学ひずみ、走査ひずみなどを考慮した補正である。
【００２７】
衛星によるリモートセンシングの様子を図４に示す。ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ衛星などの撮像衛星は、衛星軌道４０１上を矢印方向に秒速約８ｋｍの速度で移動しながら、ラインセンサにより地表面４０２をリモートセンシングする。衛星に搭載されたラインセンサは、地表面４０２から受信した電磁波をイメージプレーン４０３に投影してデジタルデータとして保存する。そしてこのデジタルデータに対し、放射補正及びセンサ補正を行ったものがステップＳ３０１で入力される。ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ衛星の場合、リモートセンシングされた画像データの空間分解能は約６１ｃｍ（直下点）  から７２ｃｍ（２５度オフナディア角）であり、一度に約１６．５ｋｍ四方の地表面の画像を取込むことができる。
【００２８】
ステップＳ３０１では、このようにリモートセンシングされた画像データが、少なくとも２種類用意される。それらは、異なる位置にある衛星のセンサ、又は、一つの衛星に設けられた異なるセンサから同じ地域をリモートセンシングすることにより得られた画像データである。その関係を図５に示す。５０１及び５０２が衛星の軌道であり、５０３が地表面である。５０４が撮像対象領域である。
ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ衛星を用いる場合には、１つの衛星で異なる軌道上から同じ地域を撮像することが可能であるが、それぞれ異なる衛星から同じ地域を撮像してもよい。なお、ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ衛星は南北に周回する衛星であるから、その軌道は東西にずれたものとなる。また、ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ衛星などの商用衛星では、衛星が１つの軌道を北から南に移動する間にセンサの向きを変更し同一の領域をほぼ同時に２方向から撮像しステレオペア画像を取得する機能がある。この機能を利用した場合には、図５の５０１及び５０２は、同一の軌道上の異なる時間の衛星位置を示すことになる。
【００２９】
なお、ステップＳ３０１では、画像データのみならず、画像サポートデータ（ＩＳＤ）が入力される。画像サポートデータには、少なくともその画像を撮像した衛星の位置及び時刻の情報が含まれている。画像サポートデータとしては、例えば、姿勢データ（最初のデータ点の時刻、点数、点間隔と姿勢情報）、衛星軌道暦データ（最初のデータ点の時刻、点数、点間隔と衛星軌道情報）、幾何補正データ（衛星のセンサおよび光学系をモデル化した仮想カメラモデルの写真測量用のパラメータ：焦点距離、中心軸座標など）、画像メタデータ（製品のレベル、画像４隅の座標値（緯度、経度）、地図投影法の情報を含む画像製品などの主要な属性と、画像取得時刻）、ＲＰＣ（ＲＡＰＩＤ  ＰＯＳＩＴＩＯＮＩＮＧ  ＣＡＰＡＢＩＬＩＴＹ  ＥＸＴＥＮＳＩＯＮ  ＦＯＲＭＡＴ）データ（空間の４隅の座標値と画像の４隅の座標値とを数学的に対応させるデータ）が挙げられる。
【００３０】
ステップＳ３０１で入力する衛星画像データは、センサ補正がなされているので、衛星・センサの機構が起因する歪みは補正されているが、センサの移動や地球の自転による歪みが含まれている。そこで、ステップＳ３０２において、そのような歪みを補正する。この補正を狭義の幾何補正と称する。ステップＳ３０２では、更に、衛星センサの焦点距離や視野角などの幾何学特性パラメータを用いて、ピクセル座標から衛星座標への変換係数を幾何学的に決定する。
【００３１】
図６は、そのような座標変換について説明する図である。入力された衛星画像データは、ＲＡＭ１０３の画像データ格納領域において、Ａを原点として、ＸＦ方向（列方向）にセンサの撮像素子ごとのデータが格納され、ＹＦ方向（行方向）にラインごとのデータが格納されている。ステップＳ３０２では、このようにＲＡＭ１０３に格納されたデータを、Ｃを原点とするｘｙ座標に変換する。ここでＣは、撮像領域の中心点である。
【００３２】
次に、ステップＳ３０３において、ＧＣＰの設定を行い、ステップＳ３０４において、空中三角測量を行う。ＧＣＰには、三角点、水準点、もしくは、測量により得られた地点の座標、標高などが用いられる。日本国内の場合、２５０００分１の地形図が容易に入手できるので、交差点などの緯度経度、およびおよその標高を読み取りその値をＧＣＰとして用いることができる。
【００３３】
空中三角測量とは、衛星のラインアレイセンサで撮像された平面画像上の座標と地上座標系との関係を、センサ中心と、画像上のＧＣＰの座標と、地上におけるＧＣＰの位置が一直線上にあるという、共線条件を用いて解析する測量をいう。
【００３４】
図７は、空中三角測量について説明する図である。図７において、衛星座標系（ｘ，ｙ，ｚ）は、センサ位置Ｏを原点とし、センサの撮像方向をｚ軸とする座標系である。また、地上座標系（Ｘ，Ｙ，Ｚ）は、緯度、経度、標高が共に０の点を原点とし、東をＸ軸に、北をＹ軸に、基準標高面と垂直を成す方向をＺ軸にもつ座標系である。なお、測量学では、通常Ｘ軸を北、Ｙ軸を東とする座標系を用いているが、図７では、Ｘ軸を東、Ｙ軸を北、Ｚ軸を鉛直上方とした右手座標系を用いている。
【００３５】
ここで、センサ位置Ｏを通る地上座標系と平行な座標系を（ｘ’，ｙ’，ｚ’）とすると、座標系（ｘ’，ｙ’，ｚ’）は、衛星座標系をｘ軸、ｙ軸、ｚ軸まわりに所定角度だけ回転させた座標系なので、それぞれの軸周りの回転角度をそれぞれ（ω、ψ、κ）とすれば、これらの座標系の変換式は、以下の式で表すことができる。
【００３６】
【数１】
2004340743.tif 000003
ここで、
【数２】
2004340743.tif 000004
であり、
ｍ１１＝ｃｏｓψ×ｃｏｓκ
ｍ１２＝−ｃｏｓψ×ｃｏｓκ
ｍ１３＝ｓｉｎψ
ｍ２１＝ｃｏｓω×ｓｉｎκ＋ｓｉｎω×ｓｉｎψ×ｃｏｓκ
ｍ２２＝ｃｏｓω×ｃｏｓκ−ｓｉｎω×ｓｉｎψ×ｓｉｎκ
ｍ２３＝ｓｉｎω×ｃｏｓψ
ｍ３１＝ｓｉｎω×ｓｉｎκ−ｃｏｓω×ｓｉｎψ×ｃｏｓκ
ｍ３２＝ｓｉｎω×ｃｏｓκ＋ｃｏｓω×ｓｉｎψ×ｓｉｎκ
ｍ３３＝ｃｏｓω×ｃｏｓψ
である。
【００３７】
従って、衛星座標系と地上座標系のスケール変換率をｋとすると、衛星座標系と地上座標系の関係は、
【数３】
2004340743.tif 000005
となる。
【００３８】
また、図７において、地表面上の点Ｐの座標を、地上座標系で（ＸＰ，ＹＰ，ＺＰ）とし、点Ｐを撮像した時点のセンサ位置Ｏの座標を、地上座標系で（ＸＯ，ＹＯ，ＺＯ）とする。更に、点Ｐの投影点ｐの、画像データ上の座標を（ｘＰ，ｙＰ）とする。画像データ上の原点ｏは、衛星座標系において、焦点距離ｆを用いて、（−ｘｏ，−ｙｏ，−ｆ）で表すことができるので、点Ｐの投影点ｐは、衛星座標系において、（ｘＰ−ｘｏ，ｙＰ−ｙｏ，−ｆ）と表される。
【００３９】
このとき、ＯとｐとＰは一直線上に存在するので、
【００４０】
【数４】
2004340743.tif 000006
という関係式を得ることができる。
【００４１】
この式を展開すると、以下の共線条件式が得られる。
【００４２】
【数５】
2004340743.tif 000007
【００４３】
この式は、任意の地上の点Ｐについて成り立つが、ＧＣＰを対象物とした場合、（ＸＰ，ＹＰ，ＺＰ）と、（ｘＰ，ｙＰ）は既知であり、更に、焦点距離ｆも既知であるため、センサ位置（ＸＯ，ＹＯ，ＺＯ）及びセンサの撮像方向（ω、ψ、κ）並びに、（ｘｏ，ｙｏ）の関係が得られることになる。
【００４４】
ところで、ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ衛星などのセンサ位置（ＸＯ，ＹＯ，ＺＯ）及びセンサの撮像方向（ω、ψ、κ）（これらをまとめて評定要素と称する）は、上述の画像サポートデータとして、ある程度まで提供されている。例えば、ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ衛星の場合、２０μｓｅｃごとの評定要素が提供されている。２０μｓｅｃは、約２００スキャンラインに対応するため、各スキャンラインの評定要素は、提供された評定要素から補間する必要がある。衛星の軌道は時間によって変化するが安定しているので、評定要素の変化は小さくまたスムーズである。各スキャンラインの評定要素は、以下のような３次の多項式を用いて表すことができる。
ＸＯ（ｔ）＝ａ０＋ａ１ｔ＋ａ２ｔ２＋ａ３ｔ３
ＹＯ（ｔ）＝ｂ０＋ｂ１ｔ＋ｂ２ｔ２＋ｂ３ｔ３
ＺＯ（ｔ）＝ｃ０＋ｃ１ｔ＋ｃ２ｔ２＋ｃ３ｔ３
ω（ｔ）＝ｄ０＋ｄ１ｔ＋ｄ２ｔ２＋ｄ３ｔ３
ψ（ｔ）＝ｅ０＋ｅ１ｔ＋ｅ２ｔ２＋ｅ３ｔ３
κ（ｔ）＝ｆ０＋ｆ１ｔ＋ｆ２ｔ２＋ｆ３ｔ３
【００４５】
ここでａ０、ａ１、ａ２、ａ３などの全ての係数は、画像サポートデータとして提供される評定要素から解析的に算出できる。また、点Ｐの画像ｐを取得した時刻ｔも画像サポートデータから導くことができる。これにより、先の共線条件式の右辺が一意に定まり、１つのＧＣＰのデータから、（ｘｏ，ｙｏ）が求まることになる。上述したように、上記共線条件式は地表面上の任意の点について成り立つので、ステップＳ３０１で入力した衛星画像データにおいて、対象物の画像の座標（ｘ，ｙ）が分かれば、経度Ｘと緯度Ｙと標高Ｚの関係を示す一次関係式が２つ求まることになる。
【００４６】
なお、複数のＧＣＰについて、上述の共線条件式を適用した場合、評定要素や、ＧＣＰの計測に含まれる誤差により、右辺と左辺がわずかではあるが一致していない場合がある。その場合、両辺の残差を０に近づけるように逐次緩和法を用いて各係数を調整することで、係数の精度を上げることができる。
【００４７】
次に、ステップＳ３０５において、タイポイントの設定及びステレオマッチングを行う。タイポイントとは、複数の衛星画像データにおいて同一の地上の対象物（交差点、特徴的な建造物など）を表した対応点である。ステレオマッチングとは、２つの衛星画像データにおいて、タイポイントの座標比較を行う処理である。
【００４８】
タイポイントは、２枚の画像を見比べることによりオペレータが設定してもよいが、基本的には画像処理プログラムにより自動的に求められる。２枚の画像データからそれぞれ小さな窓領域（例えば７×７ピクセル程度）を抽出し、最も類似度の高い領域同士を探しだし、タイポイントとして定義することが可能である。このようにタイポイントを設定することにより、２つの画像データを対応付けることができる。
【００４９】
ステレオマッチングにより２つの画像データにおける同じタイポイントの座標が導き出されると、その位置のずれから標高を算出することができる。２つの衛星画像により、同一地域について、取得したステレオ画像間では、対応する地表物の位置は、基準標高からの差の分だけ位置ずれ（視差）を生じている。この位置ずれを計測することにより、逆に基準標高からの差、すなわち標高を求めることができる。
【００５０】
図８を用いて、複数の衛星画像を用いて標高データを導き出す方法について詳しく説明する。図８は、異なる位置のセンサＯ１，Ｏ２から同一の対象物（タイポイント）Ａを撮像したときの衛星画像上の点ａ１，ａ２とタイポイントの経度ＸＡ、緯度ＹＡ、標高ＺＡの関係を示す図である。
【００５１】
センサＯ１の位置を地上座標系で（ＸＯ１，ＹＯ１，ＺＯ１）とし、センサＯ２の位置を地上座標系で（ＸＯ２，ＹＯ２，ＺＯ２）とする。センサＯ１で撮像した画像平面８０１上のタイポイントａ１の座標を（ｘａ１，ｙａ１）とし、センサＯ２で撮像した画像平面８０２上の座標をタイポイントａ２の座標を（ｘａ２，ｙａ２）とすると、共線条件式として以下の式を得ることができる。
【００５２】
【数６】
2004340743.tif 000008
【００５３】
つまり、タイポイント１点に対して４つの方程式が得られる。上述したように、画像サポートデータより、ｍ１１〜ｍ３３，ｍ’１１〜ｍ’３３，（ＸＯ１，ＹＯ１，ＺＯ１），（ＸＯ２，ＹＯ２，ＺＯ２）の値を導き出すことができ、ＧＣＰについて得られる値を代入すれば、センサ位置における（ｘｏ１，ｙｏ１），（ｘｏ２，ｙｏ２）を導き出すことができるため、未知数の個数は、地上座標系でのタイポイントの座標（ＸＡ，ＹＡ，ＺＡ）の３個のみとなる。このため、１の冗長性を有しながら、これらの連立方程式の解として、各タイポイントの経度Ｘ、緯度Ｙ及び標高Ｚが求まる。ステップＳ３０５において、検索された全てのタイポイントについて、緯度、経度及び標高を求めると、ステップＳ３０６に進む。
【００５４】
ステップＳ３０６では、最小二乗法などの逐次近似法を用いて、複数のタイポイント及びＧＣＰの座標から、画像データ上の全ピクセルのデジタル標高データを求める。このとき、平均二乗誤差も求められるので、求められた標高値の精度評価を同時に行うことができる。このデジタル標高データを用いて、洪水時の水深などが算出される。
【００５５】
次に、ステップＳ３０７において、ステップＳ３０６で抽出した正確なデジタル標高データを用いて、衛星画像データに対しオルソ幾何変換を施す。オルソ幾何変換とは、中心投影画像を平行投影画像に変換する処理である。このオルソ幾何変換を施された画像データが洪水ハザードマップ生成の背景画像となる。
【００５６】
なお、ここでは、ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ衛星からのリモートセンシングについて説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。すなわち、軌道データなどが公表されておりその画像データからデジタル標高データを抽出可能なあらゆる衛星を用いることができる。ただし、ＩＫＯＮＯＳ衛星などは、その軌道データが詳しく公開されていないため、デジタル標高データの抽出は不可能である。
【００５７】
以上説明したように、衛星画像データからデジタル標高データを抽出すれば、水平方向の空間分解能が約６０ｃｍのデジタル標高データを用いて水害シミュレーションを行うことができる。したがって、洪水の氾濫を解析するために必須の堤防位置や、氾濫した水がどのように流れて溜まるかなどを非常に高い精度で求めることができ、ひいては住民の避難経路をより正確なものとすることができる。また、従来の空間分解能では到底不可能であった都市部の内水氾濫の詳細なシミュレーションが可能となり、水害による被害を最小限に抑えることが可能となる。
【００５８】
【発明の効果】
本発明によれば、容易かつ正確に様々な水害をシミュレーションすることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態に係る水害シミュレーションシステムの概略構成を示す図である。
【図２】本発明の実施形態に係る洪水ハザードマップ作成処理を示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施形態に係るデジタル標高データ抽出処理を示すフローチャートである。
【図４】衛星によるリモートセンシングについて説明する図である。
【図５】異なる位置にあるセンサからの複数画像の撮像について説明する図である。
【図６】入力した画像データに対する座標の割り当てを説明する図である。
【図７】空中三角測量について説明する図である。
【図８】ステレオペア画像の撮像について説明する図である。
【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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