(57)【要約】地上空間モデリングシステム（２０）は、地上空間モデルデータベース（２１）と、地上空間モデルデータベースと協働して、夫々の位置の点に関連する高度を有するデータについて少なくとも１つのノイズフィルタリング動作を実行するプロセッサ（２２）とを有することができる。その少なくとも１つのノイズフィルタリング動作は、各位置の点（４５）について、所与の位置の点及び複数の隣接する位置の点の高度の間の差分の和に基づいて、夫々の中心点高度差を決定することを含みうる。
2010500619.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
地上空間モデルデータベースと、
前記地上空間モデルデータベースと協働して、夫々の位置の点に関連する高度を有するデータについて少なくとも１つのノイズフィルタリング動作を実行するプロセッサと
を有し、
前記少なくとも１つのノイズフィルタリング動作は、各位置の点について、所与の位置の点及び複数の隣接する位置の点の高度の間の差分の和に基づいて、夫々の中心点高度差を決定することを含む、地上空間モデリングシステム。
【請求項２】
前記データは地面データ及び群葉データを有する、請求項１記載の地上空間モデリングシステム。
【請求項３】
前記プロセッサは、更に、前記少なくとも１つのノイズフィルタリング動作に基づいて前記地面データを前記群葉データから分離する、請求項２記載の地上空間モデリングシステム。
【請求項４】
前記少なくとも１つのノイズフィルタリング動作は、建物の位置の包括的な推定を決定する第１の大まかな許容範囲フィルタリングと、誤った建物の位置を低減する第２の厳密な許容範囲フィルタリングとを有する、請求項１記載の地上空間モデリングシステム。
【請求項５】
前記プロセッサは、更に、ノイズの多い建物境界線を補償するよう少なくとも１つのエッジ回復動作を実行する、請求項４記載の地上空間モデリングシステム。
【請求項６】
プロセッサにより、夫々の位置の点に関連する高度を有するデータについて少なくとも１つのノイズフィルタリング動作を実行するステップを有し、
前記少なくとも１つのノイズフィルタリング動作は、各位置の点について、所与の位置の点及び複数の隣接する位置の点の高度の間の差分の和に基づいて、夫々の中心点高度差を決定することを含む、地上空間モデリング方法。
【請求項７】
前記データは地面データ及び群葉データを有する、請求項６記載の地上空間モデリング方法。
【請求項８】
前記プロセッサにより前記少なくとも１つのノイズフィルタリング動作に基づいて前記地面データを前記群葉データから分離するステップを更に有する、請求項７記載の地上空間モデリング方法。
【請求項９】
前記少なくとも１つのノイズフィルタリング動作は、建物の位置の包括的な推定を決定する第１の大まかな許容範囲フィルタリングと、誤った建物の位置を低減する第２の厳密な許容範囲フィルタリングとを有する、請求項６記載の地上空間モデリング方法。
【請求項１０】
ノイズの多い建物境界線を補償するよう前記プロセッサにより少なくとも１つのエッジ回復動作を実行するステップを更に有する、請求項９記載の地上空間モデリング方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、地理的モデリングの分野に関し、より具体的には、地上空間モデリングシステム及び関連する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
地上空間領域の地理的モデルは多くの用途に使用され得る。例えば、地理的モデルは、フライトシミュレータにおいて及び軍事任務の立案に、使用されることがある。更に、人像建造物（例えば、都市。）の地理的モデルは、例えば、携帯電話のアンテナの設置、都市計画、災害への準備及びその分析、並びに地図作成等の用途で特に有用でありうる。
【０００３】
地理的モデルを作るための様々なタイプ及び方法が現在使用されている。１つの一般的な地理的モデルは、デジタル高度マップ（digital  elevation  map（ＤＥＰ））である。ＤＥＭは、コンピュータによって自動で生成され得る地上空間領域のサンプルマトリクス表現である。ＤＥＭで、座標点は高さ値に対応するよう作られる。通常、ＤＥＭは、異なる高度（例えば、谷、山等。）の間の移り変わりが１つのものから次のものへと概して滑らかである地形をモデリングするために使用される。すなわち、通常、ＤＥＭは、複数のカーブした表面及びその間のあらゆる不連続も平滑化される場合に、地形をモデリングする。このように、通常のＤＥＭでは、区別可能な対象は地形上に存在しない。
【０００４】
１つの特に有利な３次元サイトモデリング製品は、本願出願人であるハリスコーポレーションが販売するリアルサイト（ＲｅａｌＳｉｔｅ）である。このリアルサイトは、関心のある地上空間領域のオーバーラッピング画像を記録し、ステレオ及び天底（nadir）ビュー技術を用いて高い分解能のＤＥＭを取り出すために使用され得る。リアルサイトは、正確なテクスチャ及びストラクチャ境界を有する、都市を含む地上空間領域の３次元（３Ｄ）地理的モデルを作る半自動の処理を提供する。更に、リアルサイトモデルは地上空間的に正確である。すなわち、モデル内のあらゆる所与の点の位置は、極めて高い精度を有して地上空間領域における正確な位置に対応する。リアルサイトモデルを生成するために使用されるデータには、航空写真及び衛星写真、電気光学、赤外線、及び光検出及びレンジング（ＬＩＤＡＲ）が含まれ得る。
【０００５】
３Ｄサイトモデルを生成する他の有利なアプローチは、Rahmes等による米国特許番号第６，６５４，６９０号（特許文献１）に挙げられている。かかる特許はまた本願出願人に譲渡されており、その全内容を参照により本願に援用される。特許文献１は、高度対位置のランダムに間隔を空けられているデータに基づいて地形及びその上の建物を含む領域の地理的モデルを生成する自動方法を開示する。この方法は、所定の位置グリッドに従う高度対位置のグリッドデータを生成するよう前記ランダムに間隔を空けられているデータを処理するステップと、建物データを地形データと区別するよう前記グリッドデータを処理するステップと、地形及びその上の建物を含む領域の地理的モデルを作るよう建物データのポリゴン抽出を実行するステップとを有する。
【０００６】
例えばＤＥＭＳのような、地上空間モデルを生成する１つの潜在的に挑戦的な態様は、様々なタイプの地上空間データ、例えば群葉（foliage）データ及び建物データを区別することである。これは、例えば木のような群葉が、葉の変化する輪郭及び高さ等のためにノイズの多いデータ（例えば、ＬＩＤＡＲデータ）をもたらすことによる。たとえ建物が概して建物の中心に向かって比較的滑らかなデータを提供するとしても、屋根から地面への遷移が起こる建物のエッジは、しばしば、同様に、ノイズの多いデータを生じさせる。更に、群葉は、しばしば、建物の直ぐ隣に配置され、又は建物の上にある。このことは、自動コンピュータ処理技術を用いて２つのものを区別することを特に難しいものとする。結果として、オペレータは、データの唯１つ又は他のタイプのモデルを提供するよう群葉及び建物データを分離することを望む場合に、未加工の画像データ場面で群葉及び建物を手動で指定する必要がある。しかし、これは、極めて時間がかかり、従って、多数の用途で法外な費用がかかる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】米国特許番号第６，６５４，６９０号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
従って、前述の欠点を考慮して、本発明は、自動の地上空間データタイプ分離機能を有する地上空間モデリングシステム及び関連する方法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】
【０００９】
上記及び他の目的、機能、及び利点は、地上空間モデルデータベース及びプロセッサを有することができる地上空間モデリングシステムによって提供される。前記プロセッサは、地上空間モデルデータベースと協働して、夫々の位置の点に関連する高度を有するデータについて少なくとも１つのノイズフィルタリング動作を実行することができる。より具体的には、前記少なくとも１つのノイズフィルタリング動作は、各位置の点について、所与の位置の点及び複数の隣接する位置の点の高度の間の差分の和に基づいて、夫々の中心点高度差を決定することを含みうる。
【００１０】
前記データは、例えば、地面データ及び群葉データを含みうる。そのようなものとして、データプロセッサは、更に、前記少なくとも１つのノイズフィルタリング動作に基づいて前記地面データを前記群葉データから分離することができる。前記少なくとも１つのノイズフィルタリング動作は、建物の位置の包括的な推定を決定する第１の大まかな許容範囲フィルタリングと、誤った建物の位置を低減する第２の厳密な許容範囲フィルタリングとを有することができる。また、前記プロセッサは、更に、ノイズの多い建物境界線を補償するよう少なくとも１つのエッジ回復動作を実行することができる。加えて、前記プロセッサは、マスキングされた建物データを生成するよう前記建物の位置の包括的な推定に基づいてマスキング動作を実行することができる。前記少なくとも１つのノイズフィルタリング動作は、前記マスキングされた建物データ及び前記第２の厳密な許容範囲フィルタリングの出力に基づく第３のフィルタリングを更に有することができる。
【００１１】
例えば、前記複数の隣接する位置の点は、８個の隣接する位置の点を有することができる。更に、少なくとも１つの差分和演算は、また、隣接する位置の点の夫々の中心点高度差の高度の間の差の和に基づいて、隣接する位置の点の各対について夫々の隣接する点の高度差を決定することを有することができる。前記少なくとも１つのノイズフィルタリング動作は、前記少なくとも１つの差分和演算及び高度差閾値に基づいて選択的に群葉及び建物データ点を零（nulls）に置き換えることを更に有することができる。当該地上空間モデリングシステムは、また、分離された群葉及び建物データの少なくとも一方を表示する、前記プロセッサに結合されているディスプレイを有することができる。
【００１２】
地上空間モデリング方法は、プロセッサにより、夫々の位置の点に関連する高度を有するデータについて少なくとも１つのノイズフィルタリング動作を実行するステップを有することができる。より具体的には、前記少なくとも１つのノイズフィルタリング動作は、各位置の点について、所与の位置の点及び複数の隣接する位置の点の高度の間の差分の和に基づいて、夫々の中心点高度差を決定することを含みうる。
【００１３】
コンピュータ実行可能なモジュールを有するコンピュータ読出可能な媒体は、地上空間モデルデータベースモジュールと、該地上空間モデルデータベースモジュールと協働して、夫々の位置の点に関連する高度を有するデータについて少なくとも１つのノイズフィルタリング動作を実行するプロセッシングモジュールとを有することができる。更に、前記少なくとも１つのノイズフィルタリング動作は、各位置の点について、所与の位置の点及び複数の隣接する位置の点の高度の間の差分の和に基づいて、夫々の中心点高度差を決定することを含みうる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明に従う地上空間モデリングシステムの略ブロック図である。
【図２】建物及び群葉に関する地上空間データを分離する本発明に従う地上空間モデリング方法を表すフロー図である。
【図３】図２の方法に従う差分和フィルタリング動作を表す３次元グリッド図である。
【図４】図２の方法に従う差分和フィルタリング動作を表す３次元グリッド図である。
【図５】図２の方法に従う差分和フィルタリング動作を表す３次元グリッド図である。
【図６】図２の方法の様々な態様を表す一連のスクリーン印刷である。
【図７】図２の方法の様々な態様を表す一連のスクリーン印刷である。
【図８】図２の方法の様々な態様を表す一連のスクリーン印刷である。
【図９】図２の方法の様々な態様を表す一連のスクリーン印刷である。
【図１０】図２の方法の様々な態様を表す一連のスクリーン印刷である。
【図１１】図２の方法の様々な態様を表す一連のスクリーン印刷である。
【図１２】図２の方法の様々な態様を表す一連のスクリーン印刷である。
【図１３】図２の方法の様々な態様を表す一連のスクリーン印刷である。
【図１４】図２の方法の様々な態様を表す一連のスクリーン印刷である。
【図１５】図２の方法の様々な態様を表す一連のスクリーン印刷である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明の好ましい実施形態が示される添付の図面を参照して、本発明についてより詳細に記載する。なお、本発明は、多種多様な実施形態で具現され得、ここで挙げられている実施形態に限定されると解されるべきではない。むしろ、かかる実施形態は、本開示が完全であるように提供されるものであり、本発明の適用範囲を十分に当業者に伝えるものである。同じ参照番号は、全体を通して同じ要素を表している。
【００１６】
図１を参照すると、地上空間モデリングシステム２０は、例えば、地上空間モデルデータベース２１及びプロセッサ２２を有する。有利に、プロセッサ２２は、例えば、建物及びフォリッジ（群葉（foliage））データのような、様々なタイプの地上空間データを分離するために使用され得る。一例として、プロセッサ２２は、例えば、ＰＣ、マッキントッシュ（登録商標）、又は他の計算ワークステーションの中央演算処理部（ＣＰＵ）であっても良い。また、ディスプレイ２３がプロセッサ２２に結合され、以下で更に論じられるように、地上空間モデリングデータを表示することができる。プロセッサ２２は、当業者には明らかであるように、以下で更に論じられる様々な動作を実行するよう、ハードウェア及びソフトウェアの構成要素／モジュールの組み合わせを用いて実施され得る。
【００１７】
一例として、地上空間データは、例えば、ステレオ光学イメージ、光検出及びレンジング（ＬＩＤＡＲ）、干渉合成開口レーダ（ＩＦＳＡＲ）等の様々な技術を用いて捕捉され得る。一般的に、地上空間データは、当業者には明らかであるように、飛行機、衛星等によって、関心のある地上空間領域の俯瞰図から捕捉され得る。なお、更に、関心のある地上空間領域の斜視画像が、付加的な３次元ディテールを地上空間モデルに加えるために、天底画像に加えて（又はそれに代えて）使用されても良い。ＬＩＤＡＲ等によって捕捉された原画像データは、地上空間モデルデータベース２１の上流で、例えばデジタル高度モデル（ＤＥＭ）のような所望のフォーマットへと処理され得る。あるいは、このような処理は、プロセッサ２２によって行われ得る。
【００１８】
更に図２乃至図１５を参照すると、システム２０を用いて建物データから群葉データを分離する方法について記載されている。最初に、ブロック３０で、関心のある又は場面の所与の地上空間領域のＤＥＭ５０（図６）が生成される。一例として、前述のリアルサイト・システム又は特許文献１に挙げられているシステムが、最初のＤＥＭを生成するために使用されても良い。当然、ＤＥＭを生成するための他の適切なアプローチも使用され得る。ＤＥＭ５０は、他のコンピュータによって生成されて、地上空間モデルデータベース２１に記憶され得る。あるいは、ＤＥＭ５０は、データベース２１に記憶されている未加工の地上空間データ（例えば、ＬＩＤＡＲデータ等。）に基づいてプロセッサ２２によって生成され得る。例えば、ＤＥＭ５０には地形（すなわち、地面。）、建物、及び群葉のデータが含まれる。更に、幾つかの用途では、例えば建物又は群葉データのような、かかるタイプのデータのうちの１つを、残りのＤＥＭデータから分離することが望まれる。分離されたデータは、個々に考えられ、及び／又は処理され得る。
【００１９】
このために、群葉及び建物データから地面データを取り出す第１のステップがブロック３１でプロセッサ２２によって実行され、群葉及び建物データ５１が生成される（図６）。当業者には明らかであるように、群葉、建物、及び地上のデータには、各自の位置の点又はポストに関連する高度又は高さが含まれる。
【００２０】
地上データの抽出に続いて、ブロック３２で、第１のフィルタリング動作が第１の大まかな許容範囲を用いて群葉及び建物データ５１に関して実行され、建物の位置の包括的な推定５２が決定される（図７）。より具体的に図３を参照して、フィルタリング動作は、中心位置の点４５及びその隣接する位置の点４６を定義することを伴う。次いで、プロセッサ２２は差分和演算（sum  of  differences  operation）を実行する。差分和演算は、中心点及び隣接する位置の点４６の高度の間の差分の和に基づいて各自の中心点４５の高度差を決定することを伴う。ここで：
【数１】
2010500619.tif 000003
である。
【００２１】
表される実施形態では、８個の隣接する位置の点４６が用いられているが、他の実施形態では、より多くの又はより少ない隣接する位置の点が使用されても良い。上述された差分和演算は、ＤＥＭ内の群葉及び建物データの位置の点の夫々について実行される。すなわち、各位置の点は中心として定義され、その隣接する位置の点に関する差分和は式（１）に従って決定される。
【００２２】
フィルタリング動作は、隣接する位置の点の夫々の中心点高度差の高度の間の差の和に基づいて、隣接する位置点の各対について、夫々の隣接する点４６の高度差を決定することを更に伴う。すなわち、２つの隣接する位置の点を考えると、差分和は元の位置の点の高度に対する２つの位置の点の高度の間で決定される（図４）。この例では、中心位置の点ごとに８個の非自明な隣接する差分が存在しうる。ここで：
【数２】
2010500619.tif 000004
である。
【００２３】
隣接する点の高度が決定されると、所与の中心点４５の一次対角線（図５の陰影部を参照。）上にない６個の隣接点が識別される。次いで、８隣接差分は、８個の隣接する差分の各組の中心の差であるように（図５（ｃ））、６個の隣接する点の夫々について決定される（図５（ｂ））。値が大きくなればなるほど差が大きい場合に、自己相似は最小の中心差であるよう決定される。
【００２４】
上述されているフィルタリング動作は、建物及び群葉データＤＥＭ５１における群葉の大まかな推定を可能にする。次いで、群葉データは、建物の位置の包括的な推定５２を提供するよう建物データから分離され得る。代替的に、大まかな許容範囲フィルタリングの使用は大部分の群葉を識別するが、意図的に一部の群葉データが（図７で小さいスポット又は斑点として現れるように）残ることを許す。これより、ほとんどの又は全ての建物データは除かれない。
【００２５】
次に、ＤＥＭ減算がブロック３３で実行される。ブロック３３で、建物の位置の包括的な推定５２は建物及び群葉データ５１から減じられ、群葉の一応の概算５３が得られる。次いで、プロセッサ２２は、ノイズの多い建物境界線（perimeters）を補償するよう、図２の破線ボックス３４に示されるように、エッジ回復動作を開始することができる。より具体的には、第１のエッジ回復動作は、ブロック３５で、建物の位置の包括的な推定５２に関する零拡張（null  expansion）を伴って、その中の群葉の残余（すなわち、斑点。）を除いて、斑点のない建物の推定５４を生成する（図９）。
【００２６】
次いで、プロセッサ２２は、ブロック３６で、建物データ５５（図１０）を生成するよう、斑点のない建物の推定５４に関して零充填（null  filling）動作を実行することができる。すなわち、零充填は建物の幾何学形状を近似する。これは図１１に示されている。次いで、建物データ５５のマスク及び群葉の一応の概算５３は、ブロック３７で、群葉の改善された推定５６を生成するようポイント・イン・ポリゴンフィルタリング（point  in  poly  filtering）動作を実行するために使用される。次のエッジ回復動作は、ブロック３８で、ＤＥＭ減算、すなわち、建物及び群葉データ５１から群葉の改善された推定５６を減じることを伴って、建物データの改善された推定を得る。その場合に、上述されたエッジ回復動作は、後のステップで使用される建物データの最終マスク５７を生成するよう、所与の実施のための所望の精度に依存して１又はそれ以上の回数繰り返され得る。
【００２７】
加えて、第２の厳密な許容範囲フィルタリングが、誤った建物の位置を低減するよう建物及び群葉データ５１に関して実行される。このフィルタリングは、ブロック３９で、建物データの第２の推定５８を生成する（図１２）。より具体的に、第２のフィルタリング動作は、図３乃至図５を参照して上述された第１のフィルタリング動作に類似するが、より厳しく且つ正確な許容範囲が使用される。フィルタリング動作で使用される厳密な許容範囲閾値及び大まかな許容範囲閾値の相対値は、例えば、当業者には明らかであるように、処理されるデータのタイプ、データ分解能、並びに結果として得られる建物及び／又は群葉データの所望の精度のような要素に基づいて決定され得る。
【００２８】
次いで、ＤＥＭ減算が、ブロック４０で、建物及び群葉データ５１並びに建物データの第２の推定５８に基づいて実行され、群葉データの第２の推定５９が得られる（図１３）。次いで、他のポイント・イン・ポリゴンフィルタリング動作が、ブロック４１で、群葉データの第２の推定５９及び建物データの最終マスク５７に基づいて実行され、群葉データの最終的な推定が生成される（図１４）。その場合に、他のＤＥＭ減算が、ブロック４２で、最終的な建物データ推定６１を生成するよう建物及び群葉データ５１並びに群葉データの最終的な推定６０を用いて実行されても良い（図１５）。次いで、プロセッサ２２は、ディスプレイ２３に最終的な分離された群葉データ６０又は最終的な建物データ６１を選択的に表示することができる。あるいは、それらのデータ６０又は６１は、更なる処理又は使用のために記憶され得る。
【００２９】
要約すると、上述されているアプローチは、ノイズメトリック（noise  metric）としての隣接差分の中心位置点差分と、ノイズの多い建物境界線を補償するエッジ回復ルーチンとを有利に使用する。更に、どこに建物があるかという一般概念を得るための大まかな許容範囲、及び誤った建物の修正点を低減する助けとなる厳密な許容範囲の使用は、より一層の精度を提供する。なお、ある実施形態で、上述された動作は省略されても、あるいは、図示又は記載をされているのとは異なる順序で実行されても良いことは明らかである。
【００３０】
上述されているアプローチは、ＤＥＭ内の横たわる地形及び人造建造物（すなわち、建物。）から群葉を自動的に検出及び／又は区別し、それらを別々にモデリングする能力を有利に提供する。それは、更に、３次元点（すなわち、ボクセル。）としての群葉のモデリングと、ポリゴンとしての人造建造物及び群葉のモデリングとを可能にする。
【図１】
2010500619.tif 000005
【図２】
2010500619.tif 000006
【図３】
2010500619.tif 000007
【図４】
2010500619.tif 000008
【図５】
2010500619.tif 000009
【図６】
2010500619.tif 000010
【図７】
2010500619.tif 000011
【図８】
2010500619.tif 000012
【図９】
2010500619.tif 000013
【図１０】
2010500619.tif 000014
【図１１】
2010500619.tif 000015
【図１２】
2010500619.tif 000016
【図１３】
2010500619.tif 000017
【図１４】
2010500619.tif 000018
【図１５】
2010500619.tif 000019
【国際調査報告】
2010500619.tif 000020
2010500619.tif 000021