(57)【要約】【課題】高精度な騒音評価結果を効率よく得ることのできる騒音評価支援システムを提供すること。【解決手段】評価対象範囲を含む領域のステレオペア画像から３Ｄ−ＧＩＳを構築し（ステップＳ１）、評価対象範囲における所定地点で測定された騒音レベルを含む実測値データベースを作成し（ステップＳ２）、記憶されたステレオペア画像に基づいて評価対象範囲内における各建物の高さを推計するとともに、記憶された騒音レベル測定値と、推計された各建物の高さとに基づいて、各建物の騒音レベルを推計して推計値データベースを作成し（ステップＳ３）、各建物の騒音レベル推計値に基づく騒音評価結果を出力する（ステップＳ４）。【選択図】  図３
2005030918.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
評価対象範囲を含む領域のステレオペア画像を記憶する第１の記憶手段と、
前記評価対象範囲における所定地点で測定された騒音レベルを記憶する第２の記憶手段と、
前記第１の記憶手段により記憶されたステレオペア画像に基づいて前記評価対象範囲内における各建物の高さを推計する第１の推計手段と、
前記第２の記憶手段により記憶された騒音レベル測定値と、前記第１の推計手段により推計された各建物の高さとに基づいて、各建物の騒音レベルを推計する第２の推計手段と、
前記第２の推計手段による各建物の騒音レベル推計値に基づく騒音評価結果を出力する出力手段と、
を有することを特徴とする騒音評価支援システム。
【請求項２】
前記ステレオペア画像は、衛星からのステレオ撮影により取得されたものであることを特徴とする請求項１に記載の騒音評価支援システム。
【請求項３】
前記出力手段は、前記第２の推計手段による各建物の騒音レベル推計値と、あらかじめ設定されている環境基準値とを比較することにより得られる環境基準の達成状況を表示する騒音評価マップを、前記騒音評価結果として出力することを特徴とする請求項１または２に記載の騒音評価支援システム。
【請求項４】
コンピュータシステムを利用して騒音評価を支援する方法であって、
評価対象範囲を含む領域のステレオペア画像をメモリに記憶するステップと、
前記評価対象範囲における所定地点で測定された騒音レベルをメモリに記憶するステップと、
前記メモリに記憶されたステレオペア画像に基づいて前記評価対象範囲内における各建物の高さを推計するステップと、
前記メモリに記憶された騒音レベル測定値と、推計された各建物の高さとに基づいて、各建物の騒音レベルを推計するステップと、
各建物の騒音レベル推計値に基づく騒音評価結果を出力するステップと、
を有することを特徴とする方法。
【請求項５】
コンピュータに、
評価対象範囲を含む領域のステレオペア画像をメモリに記憶するステップ、
前記評価対象範囲における所定地点で測定された騒音レベルをメモリに記憶するステップ、
前記メモリに記憶されたステレオペア画像に基づいて前記評価対象範囲内における各建物の高さを推計するステップ、
前記メモリに記憶された騒音レベル測定値と、推計された各建物の高さとに基づいて、各建物の騒音レベルを推計するステップ、
各建物の騒音レベル推計値に基づく騒音評価結果を出力するステップ、
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、騒音評価支援システムに関するもので、特に、道路交通騒音の評価支援システムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
道路交通騒音の評価は一般に、「騒音に係る環境基準の評価マニュアル  ＩＩ．地域評価編（道路に面する地域）」（平成１２年４月  環境庁）（以下「環境庁マニュアル」という。）に準拠して行われる。この環境庁マニュアルは、沿道の住居等の立地状況を考慮したいわゆる「面的」な評価方法（地域評価）を指向しており、道路に面する地域の環境基準値を超過する住居等の戸数および割合を算出することで評価する、というものである。この環境庁マニュアルは、沿道地域内のすべての住居等における騒音レベルを測定することは困難であることから、代表地点の騒音レベルの実測値と交通量等の条件とに基づいて沿道地域における面的な騒音レベルを推計することを認めている。
【０００３】
そこで、このような推計や評価結果の出力を効率的に行うための支援ツールの実現が望まれている。
【０００４】
【非特許文献１】
「騒音に係る環境基準の評価マニュアル  ＩＩ．地域評価編（道路に面する地域）」（平成１２年４月  環境庁）
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、上述の環境庁マニュアルは、建物（群）による遮蔽効果を考慮した推計騒音レベルの補正方法を示している。その方法は、沿道建物の立地密度の疎密により分けて便宜的に行うもので、概ね次のようなものである。
【０００６】
（１）沿道建物の立地密度が疎の場合：
建物相互の遮蔽効果が無視できない程度に集合している場合、道路の見通し角によって建物の遮蔽効果を補正する。
（２）沿道建物の立地密度が密の場合：
一定の区間（街区）の建物群立地密度をパラメータとした推定式によって、平均的な「建物群による遮蔽効果」を補正する。
【０００７】
しかしながら、この手法では建物の上方を回折してくる騒音がまったく考慮されない。そのため、建物（群）による遮蔽効果を過小に見積もってしまう恐れがあり、その推計精度には問題がある。
【０００８】
これまでにも、建物を３次元として扱い、建物の上方を回折する騒音を考慮した騒音予測の検討はなされているものの、建物毎の高さデータを別途調査によって得る必要があり、このような多大な調査は現実には困難であった。
【０００９】
本発明はかかる現状に鑑みてなされたもので、高精度な騒音評価結果を効率よく得ることのできる騒音評価支援システムを提供することを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
本発明の一側面によれば、評価対象範囲を含む領域のステレオペア画像を記憶する第１の記憶手段と、前記評価対象範囲における所定地点で測定された騒音レベルを記憶する第２の記憶手段と、前記第１の記憶手段により記憶されたステレオペア画像に基づいて前記評価対象範囲内における各建物の高さを推計する第１の推計手段と、前記第２の記憶手段により記憶された騒音レベル測定値と、前記第１の推計手段により推計された各建物の高さとに基づいて、各建物の騒音レベルを推計する第２の推計手段と、前記第２の推計手段による各建物の騒音レベル推計値に基づく騒音評価結果を出力する出力手段とを有することを特徴とする騒音評価支援システムが提供される。
【００１１】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。
【００１２】
図１は、実施形態における道路騒音評価支援システムの構成を示す図である。このシステムは一般的なパーソナルコンピュータやワークステーションで実現することができるもので、図示するように、装置全体の制御を司るＣＰＵ１、ブートプログラム等を記憶しているＲＯＭ２、主記憶装置として機能するＲＡＭ３をはじめ、以下の構成を備える。４は各種プログラムやデータを記憶するハードディスク装置（ＨＤＤ）、５は表示しようとするイメージデータを展開するメモリ（ＶＲＡＭ）であり、ここにイメージデータ等を展開することで６のディスプレイ装置（ＣＲＴ）に表示させることができる。７および８はそれぞれ、各種設定を行うためのキーボードおよびマウスである。
【００１３】
図２は、ＨＤＤ４に記憶されるプログラムおよびデータを示す模式図である。図示のように、ＨＤＤ４には、ＯＳ４１、騒音レベルの推計および騒音評価マップの作成を行うための騒音評価プログラム４２、３次元地理情報システム（３Ｄ−ＧＩＳ）を実現する３Ｄ−ＧＩＳソフトウェア４３がインストールされている。さらにこのＨＤＤ４には、例えば衛星からのリモートセンシングによって得られたステレオペア画像（詳細は後述する）のデータ４４、評価区間毎の騒音レベル実測値データを含む実測値データベース４５、ならびに、騒音評価プログラム４２による騒音評価に必要なデータを建物毎に収めた推計値データベース４６も記憶される。ここで、「評価区間」とは、評価対象の道路を、道路構造、交通条件などから道路交通騒音の影響が概ね一定とみなせる区間で分割した各区間のことをいう。各評価区間において、少なくとも一地点で騒音レベルの測定が行われることになる。
【００１４】
次に、実施形態における道路騒音評価支援システムの処理の概要を、図３のフローチャートを用いて説明する。図３のフローチャートに示す処理は、騒音評価プログラム４２および３Ｄ−ＧＩＳソフトウェア４３の連係によって実現されるもので、両プログラムがＲＡＭ３にロードされてＣＰＵ１によって実行される。
【００１５】
まず、ステップＳ１で、評価対象範囲（例えば、評価区間の沿道５０ｍの範囲）内の３Ｄ−ＧＩＳを構築する。これは、衛星から得られたステレオペア画像を用いて３次元地図データを作成するとともに、各種のＧＩＳ属性データを付与する。ＧＩＳ属性データは、既存のＧＩＳ（都市計画基礎調査ＧＩＳデータなど）を利用して効率よくデータベースを構築できるように、これらのＧＩＳと互換性を有することが好ましい。後述するように、本実施形態の３Ｄ−ＧＩＳによれば、評価対象範囲内にある建物の高さ情報を容易に得ることができる。これは従来のＧＩＳでは得られなかった属性データである。この高さデータがあれば、各建物の上方を回折する騒音の影響を考慮した推計を行うことが可能になる。
【００１６】
図４は、このステップＳ１において実行される、評価対象範囲内における各建物の高さデータの算出処理を示すフローチャートである。
【００１７】
まず、ステップＳ３０１において、人工衛星により撮影された衛星画像データを入力する。このステップＳ３０１で入力される衛星画像データは、例えば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を含む。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を含む。
【００１８】
衛星によるリモートセンシングの様子を図５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、放射補正およ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。
【００１９】
衛星画像はこのようにして撮影されるが、ステップＳ３０１では、少なくとも２種類の画像データ、すなわちステレオペア画像を入力する。ステレオペア画像は、異なる位置にある衛星のセンサ、または、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る画像データである。その関係を図６に示す。５０１および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８の５０１および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。
【００２０】
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およ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。
【００２１】
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、次のステップ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。
【００２２】
図７は、そのような座標変換について説明する図である。ステップＳ３０１で入力された衛星画像データは、Ａを原点とするＸＦ方向（列方向）におけるセンサの撮像素子ごとのデータ、および、ＹＦ方向（行方向）におけるラインごとのデータとして表現され、例えばＨＤＤ４に格納される（図２を参照。）。ステップＳ３０２では、このようにＨＤＤ４に格納されている衛星画像データを、Ｃを原点とするｘ−ｙ座標に変換する。ここでＣは、撮像領域の中心点である。
【００２３】
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。
【００２４】
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。
【００２５】
図８は、空中三角測量について説明する図である。同図において、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、地上高が共に０の点を原点とし、東をＸ軸に、北をＹ軸に、基準地上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８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。
【００２６】
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。
【００２７】
【数１】
2005030918.tif 000003
【００２８】
ここで、
【数２】
2005030918.tif 000004
【００２９】
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。
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、
【００３０】
【数３】
2005030918.tif 000005
【００３１】
となる。
また、図８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。
【００３２】
このとき、ＯとｐとＰは一直線上に存在するので、
【００３３】
【数４】
2005030918.tif 000006
【００３４】
という関係式を得ることができる。
この式を展開すると、以下の共線条件式が得られる。
【００３５】
【数５】
2005030918.tif 000007
【００３６】
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。
【００３７】
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。
【００３８】
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
【００３９】
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と地上高Ｚの関係を示す一次関係式が２つ求まることになる。
【００４０】
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。
【００４１】
次に、ステップＳ３０５において、タイポイントの設定およ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）を表した対応点のことをいう。また、ステレオマッチングとは、２つの衛星画像データ（ステレオペア画像）において、タイポイントの座標比較を行う処理である。
【００４２】
ここでは、評価対象範囲内における各建物がタイポイントとして設定されることになる。タイポイントはプログラムにより自動的に設定されるようにしてもよいし、２枚の画像を見比べることによりオペレータが設定するようにしてもよい。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。
【００４３】
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タイポイントとして設定された建物の高さを算出することができる。
【００４４】
図９を用いて、ステレオペア画像から建物の高さデータを導き出す方法について詳しく説明する。図９は、異なる位置のセンサＯ１，Ｏ２から同一の対象建物（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、地上高ＺＡの関係を示す図である。
【００４５】
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。
【００４６】
【数６】
2005030918.tif 000008
【００４７】
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及び高さＺが求まる。ステップＳ３０５では、全てのタイポイント（すなわち、評価対象範囲内における全ての建物）について、緯度、経度及び高さを求める。
【００４８】
以上のようにして、評価対象範囲内における各建物の高さデータを求めることができる。
【００４９】
説明を図３のフローチャートに戻す。
【００５０】
次に、ステップＳ２で、実測値データベース４５を作成する。実測値データベース４５は例えば、図１０に示すようなフィールド構成の評価区間毎のデータで構成される。ユーザが各フィールドの値を適宜入力および変更していくことにより、このデータベースを構築することが可能である。フィールドＮｏ．４の道路種別には、例えば、高速自動車国道、一般国道、都道府県道などがある。また、フィールドＮｏ．５の「道路構造」には、平面、盛土、高架などの別を示す情報が入力される。フィールドＮｏ．７の「道路中心距離」とは、道路中心（センター）から実測地点までの距離のことである。そして、フィールドＮｏ．８に、実測地点における騒音レベル測定値として、実測地点（道路端）における基準時間帯（例えば、６〜２２時）の等価騒音レベルが入力される。等価騒音レベルは、例えば前述の環境庁マニュアルに従って測定されたものである。
【００５１】
次に、ステップＳ３で、推計値データベース４６を作成する。推計値データベース４６は例えば、図１１に示すようなフィールド構成の建物毎のデータで構成される。そして、ユーザが各フィールドの値を適宜入力および変更していくことにより、このデータベースを構築することが可能である。ここで、フィールドＮｏ．１には建物を特定するためのＩＤが入力され、フィールドＮｏ．２には、その建物が属する評価区間のＩＤが入力される。また、フィールドＮｏ．３〜１０にはその建物の各種属性データが入力される。フィールドＮｏ．１０および１１はそれぞれ、建物の面積および高さを示すデータが入る。先述したとおり、とりわけ建物の高さを示すデータは従来のＧＩＳにはない属性データである。これらフィールドＮｏ．１０および１１は計算により自動的に入力される。
【００５２】
また、フィールドＮｏ．１２には、例えば、対応する評価区間の道路種別、道路構造、車線数、道路中心距離（実測値データベース４５から取得できる。図１０を参照。）、および、図１１のフィールドＮｏ．６の地域類型（住居地域、商業地域、工業地域など）から計算される、その建物の立地位置における環境基準値（騒音レベル基準値）が入力される。
【００５３】
これらの建物の高さデータを含む各種データが適正に入力されると、建物の上方および側方を回折して到達する騒音を考慮した騒音レベル値が推計され、フィールドＮｏ．１３にその結果が入力される。具体的な推計手法は例えば、日本音響学会道路交通騒音調査研究委員会，「道路交通騒音の予測モデル“ＡＳＪ  Ｍｏｄｅｌ  １９９８”」（日本音響学会誌，１９９９年，第５５巻，第４号，Ｐ．３５７−４０１）に詳しく記載されている。
【００５４】
フィールドＮｏ．１３に推計値が入ると、その推計値がフィールドＮｏ．１２に入力された環境基準値を超えているかどうかが判定され、フィールドＮｏ．１４にその判定結果が自動的に入力される。
【００５５】
そして、次のステップＳ４では、実測値データベース４５および推計値データベース４６に基づき騒音評価マップを作成し、ＣＲＴ６に表示し、または図示しない印刷装置を用いて印刷出力する。
【００５６】
図１２は、ステップＳ４で作成される騒音評価マップの一例を示す図である。この騒音評価マップの生成手順は例えば次のようなものである。
【００５７】
まず、上述のステップＳ３０１（図４）において入力したステレオペア画像のうちのいずれかの画像に対しオルソ幾何変換を施した画像を表示する。ここで、オルソ幾何変換とは、中心投影画像を鉛直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が騒音評価マップのベース画像となる。次に、評価対象範囲の境界が明瞭に分かるように、図示の如く、破線をベース画像に重畳表示する。また、実測地点を表示することも可能である（同図Ａ，Ｂ）。そして、建物毎に、推計値データベース４６における対応する基準超過判定結果（図１１、フィールドＮｏ．１４）を参照して、図示のように、騒音レベルが環境基準を超える建物を黒などで着色する。
【００５８】
このようにして作成された騒音評価マップによれば、建物毎の環境基準の達成状況が一目瞭然に判るようになる。
【００５９】
もちろん、例えば、街区別に、環境基準を達成している戸数（騒音レベルが環境基準を下回っている戸数）をその街区の全体戸数で除すことによって環境基準達成度合を算出し、その度合に応じた色別表示を行えるようにしてもよい。
【００６０】
以上説明した実施形態によれば、衛星等により撮影されたステレオペア画像を用いて評価対象範囲内における各建物の高さデータを算出するようにしたので、容易に建物毎の環境基準の達成状況を把握可能な騒音評価マップを提供することが可能になる。
【００６１】
衛星により撮影される画像データは約６０ｃｍの空間分解能を有するので、高精度に建物の高さを推定することができる利点があるが、本発明は衛星を用いることに限定するものではないことを付記しておく。一定の空間分解能を実現できる限り、別の手段で撮影されたステレオペア画像、および、航空機搭載のレーザプロファイラにより取得された高さ情報などを利用することも可能である。
【００６２】
以上、本発明の実施形態を詳述したが、上述の通り、本発明は一般的なコンピュータシステムで実現できるものであった。したがって、本発明の機能処理をコンピュータで実現するためにそのコンピュータシステムにインストールされるプログラム自体、またはそのプログラムを格納した記録媒体も本発明の範疇にある。
【００６３】
プログラムを供給するための記録媒体としては、ハードディスク、光磁気ディスク、メモリカードなどがあるが、その他に、プログラムは、インターネットなどのネットワークを介して供給を受けることも可能である。
【００６４】
【発明の効果】
本発明によれば、高精度な騒音評価結果を効率よく得ることのできる騒音評価支援システムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施形態における道路騒音評価支援システムの構成を示す図である。
【図２】実施形態における道路騒音評価支援システムのハードディスク装置に記憶されるプログラムおよびデータを示す模式図である。
【図３】実施形態における道路騒音評価支援システムの処理の概要を示すフローチャートである。
【図４】評価対象範囲内における各建物の高さデータの算出処理を示すフローチャートである。
【図５】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６】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７】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８】空中三角測量について説明する図である。
【図９】ステレオペア画像から建物の高さデータを導き出す方法について説明する図である。
【図１０】実測値データベースにおける評価区間毎のデータの構造例を示す図である。
【図１１】推計値データベースにおける建物毎のデータの構造例を示す図である。
【図１２】騒音評価マップの一例を示す図である。
【図１】
2005030918.tif 000009
【図２】
2005030918.tif 000010
【図３】
2005030918.tif 000011
【図４】
2005030918.tif 000012
【図５】
2005030918.tif 000013
【図６】
2005030918.tif 000014
【図７】
2005030918.tif 000015
【図８】
2005030918.tif 000016
【図９】
2005030918.tif 000017
【図１０】
2005030918.tif 000018
【図１１】
2005030918.tif 000019
【図１２】
2005030918.tif 000020