(57)【要約】  ジオスペース的モデリングシステム（２０）は、ジオスペース的モデルデータを含むジオスペース的モデルデータベース（２１）と、ディスプレイ装置（２３）と、プロセッサ（２２）とを含む。プロセッサ（２２）は、前記ジオスペース的モデルデータベースと前記ディスプレイと協働して、前記ジオスペース的モデルデータから、複数の木のそれぞれの樹冠植生ポイントのそれぞれ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にシミュレーションによる木の幹を表示できる。前記プロセッサ（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木の幹の高さを有するように、シミュレーションによる木の幹を生成してもよい。
2010503119.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ジオスペース的モデルデータを含むジオスペース的モデルデータベースと、
ディスプレイと、
前記ジオスペース的モデルデータベースと前記ディスプレイと協働して、前記ジオスペース的モデルデータから、複数の木のそれぞれの樹冠植生ポイントのそれぞれ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にシミュレーションによる木の幹を表示するプロセッサとを有し、
前記プロセッサは、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木の幹の高さを有するように、シミュレーションによる木の幹を生成する、ジオスペース的モデリングシステム。
【請求項２】
前記プロセッサは、地上の木の幹の高さを、樹冠植生ポイントのグループの地上の平均高さに設定する、請求項１に記載のジオスペース的モデリングシステム。
【請求項３】
前記プロセッサは、各樹冠植生ポイントをそのジオスペース的位置に植物色のボディとして表示する、請求項１に記載のジオスペース的モデリングシステム。
【請求項４】
前記プロセッサは、シミュレーションによる木の幹を、垂直軸に沿った幹色のボディを層状に積み重ねたものとして表示する、請求項１に記載のジオスペース的モデリングシステム。
【請求項５】
隣接する幹色のボディの層を互いに回転させる、請求項４に記載のジオスペース的モデリングシステム。
【請求項６】
プロセッサを用いて、複数のジオスペース的モデルデータポイントから、複数の木のそれぞれの樹冠植生ポイントのグループを決定する段階と、
前記プロセッサを用いて、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、シミュレーションした木の幹を生成することにより、ディスプレイ上に、樹冠植生ポイントの各グループの下にシミュレーションによる木の幹を表示する段階とを含む、ジオスペース的モデリング方法。
【請求項７】
前記プロセッサは、地上の木の幹の高さを、樹冠植生ポイントのグループの地上の平均高さに設定する、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記プロセッサは、各樹冠植生ポイントをそのジオスペース的位置に植物色のボディとして表示する、請求項６に記載の方法。
【請求項９】
前記プロセッサは、シミュレーションによる木の幹を、垂直軸に沿った幹色のボディを層状に積み重ねたものとして表示する、請求項６に記載の方法。
【請求項１０】
隣接する幹色のボディの層を互いに回転させる、請求項９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的モデリングシステム及び関連方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
地理的エリアの地形学的モデリングは多くのアプリケーションに使われている。例えば、地形学的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）人工物の地形学的モデルは、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学的モデルやその作成方法が使われている。一般的な地形学的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、コンピュータにより自動的に生成できる、地理的エリアのサンプリングマトリックス表現である。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、その中の不連続部分は「スムース」にしてしまう。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、本願の出願人であるハリス社（Harris Corp.）が出しているＲｅａｌＳｉｔｅ（登録商標）である。ＲｅａｌＳｉｔｅ（登録商標）を用いると、関心のある地理的エリアの重ね合わせ画像を登録して、ステレオ及び天底ビュー法を用いて高解像度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次元地形学的モデルであって正確なテクスチャー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正確な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。
【０００５】
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。これは本願の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。この特許文献は、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、ランダムな間隔のデータを処理して、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。
【０００６】
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、ジオスペース的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、葉や針状葉だけで、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冠部のみを含み幹は含まない。
【０００７】
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。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、木の重畳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。次にこの参照線を使って、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。
【０００８】
かかる測定方法があるが、三次元ＤＥＭにおいて木の幹をシミュレーションして表示するのは困難である。その理由は、コンピュータによる木の幹の自動的レンダリングは、その木の幹に対応する生データポイントが無ければ、一般的なＤＥＭツールには困難だからである。しかし、多数の樹木がある関心のある地理的エリアについて、ＤＥＭにおいて木の幹にマニュアルで色を塗るのは、非常に時間がかかり、受け入れがたい。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】米国特許第６，６５４，６９０号
【非特許文献】
【００１０】
【非特許文献１】Pyysaloet al. entitled "Reconstructing Tree Crowns from Laser Scanner Data forFeature Extraction," ISPRS Commission III, Symposium 2002 September 9-13, 2002, Graz, Austria, 2002
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
上記の背景を考慮して、本発明の目的は、ジオスペース的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した木の幹を生成して表示するシステム及び関連方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記その他の目的、特徴、有利性は、ジオスペース的モデリングシステムにより提供される。該ジオスペース的モデリングシステムは、ジオスペース的モデルデータを含むジオスペース的モデルデータベースと、ディスプレイと、プロセッサとを有する。より具体的には、プロセッサは、前記ジオスペース的モデルデータベース及び前記ディスプレイと協働して、前記ジオスペース的モデルデータから、複数の木のそれぞれの樹冠植生ポイントのそれぞれ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にシミュレーションによる木の幹を表示できる。また、前記プロセッサは、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木の幹の高さを有するように、シミュレーションによる木の幹を生成してもよい。
【００１３】
より具体的には、前記プロセッサは、地上の木の幹の高さを、樹冠植生ポイントのグループの地上の平均高さに設定することができる。さらにまた、前記プロセッサは、木の幹の幅を樹幹植生ポイントのそれぞれのグループの幅に基づき設定できる。例えば、プロセッサは、木の幹を、その幅の所定の割合、または固定値に設定してもよい。
【００１４】
前記プロセッサは、各樹冠植生ポイントをそのジオスペース的位置に植物色のボディとして表示することができる。同様に、前記プロセッサは、シミュレーションによる木の幹を、垂直軸に沿った幹色のボディを層状に積み重ねたものとして表示してもよい。例として、隣接する幹色のボディの層を互いに回転させてもよい。さらに、プロセッサは、ピーク発見ウィンドウを適用して、樹冠植生ポイントのグループを決定してもよい。ジオスペース的モデルデータは、３次元デジタル高度モデル（ＤＥＭ）データ等の３次元ジオスペース的モデルデータであり得る。
【００１５】
該ジオスペース的モデリング方法は、プロセッサを用いて、複数のジオスペース的モデルデータポイントから、複数の木のそれぞれの樹冠植生ポイントのグループを決定する段階を含む。前記方法は、さらに、前記プロセッサを用いて、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、シミュレーションした木の幹を生成することにより、ディスプレイ上に、樹冠植生ポイントの各グループの下にシミュレーションによる木の幹を表示する段階とを含む。
【００１６】
コンピュータ読み取り可能媒体は、ジオスペース的モデルデータを含むジオスペース的モデルデータベースモジュールを含む。さらに、処理モジュールは、前記ジオスペース的モデルデータベース及び前記ディスプレイと協働して、前記ジオスペース的モデルデータから、複数の木のそれぞれの樹冠植生ポイントのそれぞれ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にシミュレーションによる木の幹を表示できる。また、前記処理モジュールは、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木の幹の高さを有するように、シミュレーションによる木の幹を生成してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明によるジオスペース的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、本発明による木の幹の位置の決定をする前のジオスペース的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、本発明による木の幹の位置の決定をした後のジオスペース的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木の幹の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木の幹の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木の幹の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木の幹の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木の幹を生成して表示する前のデジタル高度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木の幹を生成して表示した後のデジタル高度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的モデリング方法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、本発明の好ましい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。図面にわたって同じ数字は同じ要素を示す。
【００１９】
最初に図１を参照するに、ジオスペース的モデリングシステム２０は、概略的に、ジオスペース的モデルデータベース２１とプロセッサ２２とを含む。プロセッサ２２は、ジオスペース的モデルデータベースに格納されたジオスペース的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、ジオスペース的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、ジオスペース的データは、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、ジオスペース的モデルに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、ジオスペース的モデルデータベース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が行っても良い。
【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的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的モデルデータをジオスペース的モデルデータベース２１に格納する。一般的に言って、ジオスペース的モデルデータは、対応するジオスペース的位置格子を参照し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ー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、ジオスペース的モデルデータ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（建物などの）人工物（cultural features）を地表と区別する有利な方法は、本願の譲受人に譲渡された、同時係属中の米国特許出願「GEOSPATIAL
MODELING SYSTEM FOR SEPARATING FOLIAGE DATA FROM BUILDING DATA BASED UPON NOISE
FILTERING OPERATIONS AND RELATED METHODS」（代理人管理番号ＧＣＳＤ−１８３０（５１４７５））に記載され、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、シミュレーションによる木の幹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、地表状の木の幹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、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、木の幹３６の幅を樹幹食性ポイント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、木の幹の幅を単に固定値としてもよい。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良い。
【００２７】
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、各樹冠食性ポイントをジオスペース的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次元ジオスペース的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木の幹を含む、同じＤＥＭ８０ｂを示した。図から分かるように、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、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。
【図１】
2010503119.tif 000003
【図２】
2010503119.tif 000004
【図３】
2010503119.tif 000005
【図４】
2010503119.tif 000006
【図５】
2010503119.tif 000007
【図６】
2010503119.tif 000008
【図７】
2010503119.tif 000009
【図８】
2010503119.tif 000010
【図９】
2010503119.tif 000011
【図１０】
2010503119.tif 000012
【国際調査報告】
2010503119.tif 000013