(57)【要約】【課題】  廃棄物などが投棄された場所を探し出し、検知することができる不法投棄箇所検知装置、方法、およびプログラムを提供する。【解決手段】  過去の衛星画像と現在の衛星画像を輝度補正および幾何補正し（ステップＳ０１、ステップＳ０２）、２枚の衛星画像の位置と、輝度とを合わせ（ステップＳ０３、ステップＳ０４）、２枚の衛星画像上で同質な領域を検知して分割し（ステップＳ０５）、また、２枚の衛星画像上で各ピクセルの輝度の差分を取って差分画像データを生成し（ステップＳ０６）、２枚の衛星画像上の雲にあたる領域を処理対象外に設定し（ステップＳ０７）、２枚の衛星画像上の各領域の植生を求め（ステップＳ０８）、植生が少ないか、あるいは減少している領域については空間的特徴の変化を求めて（ステップＳ０９、ステップＳ１０）不法投棄箇所である可能性の有無を判定する。【選択図】  図１
2005310052.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
同じ場所を異なる日時に上空から撮影した第１の画像データと、第２の画像データとを同質の領域に、かつ、両方の画像データを同じように分割する分割処理手段と、
前記分割処理手段の処理結果を元に、前記第１の画像データ中の第１の領域と、前記第１の領域と同じ場所である前記第２の画像データ中の第２の領域との各々の領域の植生を求める植生判定手段と、
前記第１の領域と、前記第２の領域との領域の植生が乏しいか、あるいは減少している場合にのみ、前記第１の領域と、前記第２の領域との空間的特徴の変化を求める統計量判定手段と、
前記統計量判定手段の求めた空間的特徴の変化に基づいて廃棄物等が不法に投棄された可能性の高い領域を検知する領域判定手段と
を具備することを特徴とする不法投棄箇所検知装置。
【請求項２】
前記分割処理手段による処理の前に、前記第１の画像データと、前記第２の画像データとの輝度の補正と、大気補正と、幾何補正とを行う補正処理手段をさらに具備することを特徴とする請求項１に記載の不法投棄箇所検知装置。
【請求項３】
前記補正処理手段による処理の後で、前記第１の画像データと、前記第２の画像データとの画像の位置合わせを行う位置合わせ手段をさらに具備することを特徴とする請求項２に記載の不法投棄箇所検知装置。
【請求項４】
前記位置合わせ手段による処理の後で、前記第１の画像データと、前記第２の画像データとの画像の輝度合わせを行う輝度置合わせ手段をさらに具備することを特徴とする請求項３に記載の不法投棄箇所検知装置。
【請求項５】
前記分割処理手段の処理結果から、前記第１の画像データと、前記第２の画像データとの上で雲に該当する領域を以降の処理対象外として設定する前処理手段をさらに具備することを特徴とする請求項１〜請求項４のいずれかに記載の不法投棄箇所検知装置。
【請求項６】
同じ場所を異なる日時に上空から撮影した第１の画像データと、第２の画像データとを同質の領域に、かつ、両方の画像データを同じように分割し、
前記分割結果を元に、前記第１の画像データ中の第１の領域と、前記第１の領域と同じ場所である前記第２の画像データ中の第２の領域との各々の領域の植生を求め、
前記第１の領域と、前記第２の領域との領域の植生が乏しいか、あるいは減少している場合にのみ、前記第１の領域と、前記第２の領域との空間的特徴の変化を求め、
前記求めた空間的特徴の変化に基づいて廃棄物等の不法投棄された可能性の高い領域を検知する
ことを特徴とする不法投棄箇所検知方法。
【請求項７】
不法投棄箇所検知装置のコンピュータに、
同じ場所を異なる日時に上空から撮影した第１の画像データと、第２の画像データとを同質の領域に、かつ、両方の画像データを同じように分割する処理と、
前記分割結果を元に、前記第１の画像データ中の第１の領域と、前記第１の領域と同じ場所である前記第２の画像データ中の第２の領域との各々の領域の植生を求める処理と、
前記第１の領域と、前記第２の領域との領域の植生が乏しいか、あるいは減少している場合にのみ、前記第１の領域と、前記第２の領域との空間的特徴の変化を求める処理と、
前記求めた空間的特徴の変化に基づいて廃棄物等の不法投棄された可能性の高い領域を検知する処理と
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、廃棄物の不法投棄された場所を探索するための不法投棄箇所検知装置、方法、およびプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
廃棄物の不法投棄は重篤な環境汚染を引き起こし、この被害を抑えるためには投棄箇所を早期に発見することが重要である。従来の廃棄物の不法投棄箇所の検知方法は近隣住民の通報や監視員のパトロールといった人手に依るものであるため、多くの労力が必要であるとともに、不法投棄箇所を探索することができる範囲にも限界がある。しかも、通常不法投棄が行われる場所は、普段人目につきづらい所であることが多い。こうした理由から、廃棄物等の不法投棄箇所は発見が困難である。このような理由から、不法投棄箇所の効果的な発見のため、広域な対象範囲を網羅的に探索する方法が必要とされている。
【０００３】
また、従来の技術による画像を撮影して監視する不法投棄監視システムは、要注意箇所もしくは既に不法投棄が起きた場所において地上にカメラを設置し、状況を監視するものである。このため、新たな不法投棄場所を発見するという目的では使用困難であった。
【０００４】
これに対し、人工衛星等によって上空から撮影された画像を用いて廃棄物の投棄された場所を発見することも検討されている。この人工衛星等からの画像をもとに目視により不法投棄箇所を発見する方法は多大な労力を必要とするため、これを補助する目的で衛星等の画像を解析し、不法投棄箇所を発見する方法も近年提案されている。しかし、従来の技術では、森林領域のみを不法投棄箇所発見の対象とするために探索範囲が限定されているという問題点がある。
【０００５】
なお、従来の技術として、特許文献１、特許文献２および特許文献３に記載されるものが知られている。特許文献１と、特許文献２の技術は特定の場所において廃棄物の不法投棄を監視するためのものであり、上述の新たな不法投棄箇所の発見については有効ではない。また、特許文献３に記載の技術は廃棄物などの不法投棄の巡回監視を補助するための技術であり、上述の新たな不法投棄箇所を発見する目的に対しては有効ではない。
【特許文献１】特開２００３−１３２４４３号公報
【特許文献２】特開２００２−３３４３８６号公報
【特許文献３】特開２００２−０４１６３３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は上記の事情を考慮してなされたもので、その目的は、廃棄物などが投棄された場所を探し出し、検知することができる不法投棄箇所検知装置、方法、およびプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
この発明は前述の課題を解決するためになされたもので、請求項１の発明は、同じ場所を異なる日時に上空から撮影した第１の画像データと、第２の画像データとを同質の領域に、かつ、両方の画像データを同じように分割する分割処理手段と、前記分割処理手段の処理結果を元に、前記第１の画像データ中の第１の領域と、前記第１の領域と同じ場所である前記第２の画像データ中の第２の領域との各々の領域の植生を求める植生判定手段と、前記第１の領域と、前記第２の領域との領域の植生が乏しいか、あるいは減少している場合にのみ、前記第１の領域と、前記第２の領域との空間的特徴の変化を求める統計量判定手段と、前記統計量判定手段の求めた空間的特徴の変化に基づいて廃棄物等が不法に投棄された可能性の高い領域を検知する領域判定手段とを具備することを特徴とする不法投棄箇所検知装置である。
【０００８】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の不法投棄箇所検知装置であって、前記分割処理手段による処理の前に、前記第１の画像データと、前記第２の画像データとの輝度の補正と、大気補正と、幾何補正とを行う補正処理手段をさらに具備することを特徴とするものである。
【０００９】
請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の不法投棄箇所検知装置であって、前記補正処理手段による処理の後で、前記第１の画像データと、前記第２の画像データとの画像の位置合わせを行う位置合わせ手段をさらに具備することを特徴とするものである。
【００１０】
請求項４に記載の発明は、請求項３に記載の不法投棄箇所検知装置であって、前記位置合わせ手段による処理の後で、前記第１の画像データと、前記第２の画像データとの画像の輝度合わせを行う輝度置合わせ手段をさらに具備することを特徴とするものである。
【００１１】
請求項５に記載の発明は、請求項１〜請求項４のいずれかに記載の不法投棄箇所検知装置であって、前記分割処理手段の処理結果から、前記第１の画像データと、前記第２の画像データとの上で雲に該当する領域を以降の処理対象外として設定する前処理手段をさらに具備することを特徴とするものである。
【００１２】
請求項６に記載の発明は、同じ場所を異なる日時に上空から撮影した第１の画像データと、第２の画像データとを同質の領域に、かつ、両方の画像データを同じように分割し、前記分割結果を元に、前記第１の画像データ中の第１の領域と、前記第１の領域と同じ場所である前記第２の画像データ中の第２の領域との各々の領域の植生を求め、前記第１の領域と、前記第２の領域との領域の植生が乏しいか、あるいは減少している場合にのみ、前記第１の領域と、前記第２の領域との空間的特徴の変化を求め、前記求めた空間的特徴の変化に基づいて廃棄物等の不法投棄された可能性の高い領域を検知することを特徴とする不法投棄箇所検知方法である。
【００１３】
請求項７に記載の発明は、不法投棄箇所検知装置のコンピュータに、同じ場所を異なる日時に上空から撮影した第１の画像データと、第２の画像データとを同質の領域に、かつ、両方の画像データを同じように分割する処理と、前記分割結果を元に、前記第１の画像データ中の第１の領域と、前記第１の領域と同じ場所である前記第２の画像データ中の第２の領域との各々の領域の植生を求める処理と、前記第１の領域と、前記第２の領域との領域の植生が乏しいか、あるいは減少している場合にのみ、前記第１の領域と、前記第２の領域との空間的特徴の変化を求める処理と、前記求めた空間的特徴の変化に基づいて廃棄物等の不法投棄された可能性の高い領域を検知する処理とを実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１４】
請求項１、請求項６、または請求項７の発明によれば、不法投棄箇所検知装置のユーザは廃棄物などの不法投棄が行われた可能性のある箇所を発見することができる効果がある。
請求項２の発明によれば、人工衛星などが撮影した画像データを使用する場合に、画像データが大気や人工衛星自身による補正の影響を受けていても、これを修正し、廃棄物などの不法投棄が行われた可能性のある箇所の発見を行うことができる効果がある。
【００１５】
請求項３の発明によれば、人工衛星などが撮影した画像データを使用する場合に、第１の画像データと、第２の画像データとの間に位置的なずれがある場合でも、これを補正して廃棄物などの不法投棄が行われた可能性のある箇所の発見を行うことができる効果がある。
請求項４の発明によれば、人工衛星などが撮影した画像データを使用する場合に、第１の画像データと、第２の画像データとの間に天候などに起因する輝度の違いがある場合でも、これを補正して廃棄物などの不法投棄が行われた可能性のある箇所の発見を行うことができる効果がある。
【００１６】
請求項５の発明によれば、人工衛星などが撮影した画像データを使用する場合に、第１の画像データと、第２の画像データとに雲が移っている場合でも、この領域を除外して解析可能な領域について廃棄物などの不法投棄が行われた可能性のある箇所の発見を行うことができる効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
図２は本実施の形態におけるコンピュータ１００の構成を表している。このコンピュータ１００は記憶領域に、人工衛星が撮影した現在の地上の画像である画像データＣと、過去に人工衛星が画像データＣと同じ場所を撮影した際の画像である画像データＰとを予め格納する。この画像データＣと、画像データＰとは可視領域を含むマルチスペクトルの画像データであり、地上からの反射に含まれる可視の赤バンドであるＲ（Ｒｅｄ）バンドと、可視の緑バンドであるＧ（Ｇｒｅｅｎ）バンドと、可視の青バンドであるＢ（Ｂｌｕｅ）バンドと、近赤外バンドであるＩｒ（Ｉｎｆｒａｒｅｄ）バンドとの情報を含む。
【００１８】
制御部１０１はコンピュータ１００の制御機能であり、詳細は後述する。補正処理部１０２は画像データＣと、画像データＰとを解析可能な状態に補正し、処理済画像データＣ１と、処理済画像データＰ１とを得る処理を行う。分割処理部１０３は処理済画像データＣ１と、処理済画像データＰ１との中の森林や工場など同質の領域を識別し、領域分けを行う。
【００１９】
差分生成部１０４は処理済画像データＣ１と、処理済画像データＰ１との輝度の差分を計算し、差分画像データを生成する。前処理部１０５は処理済画像データＣ１と、処理済画像データＰ１とにおける雲などの領域を処理対象から除外する処理を行う。領域判定部１０６は植生判定部１０７に指示して、処理済画像データＣ１と、処理済画像データＰ１とにおける植生の変化を検知する。
【００２０】
【表１】
2005310052.tif 000003
【００２１】
植生判定部１０７は［表１］に表される記憶領域中の植生判定テーブルを参照して処理済画像データＣ１の領域の植生と、処理済画像データＰ１の領域の植生に基づく植生の変化に関する判定を行う。
【００２２】
［表１］の植生判定結果は処理済画像データＣ１の領域と、処理済画像データＰ１の領域との植生の有無に応じた植生の変化の判定結果の場合分けをあらわすものである。この場合分けにはＣａｓｅ１〜Ｃａｓｅ３の３通りがある。Ｃａｓｅ１は当該領域から植生が失われたケースであり、不法投棄が当該領域で発生している可能性がある。Ｃａｓｅ２は当該領域には元から植生が無かったケースであり、これも不法投棄が発生している可能性がある。そして、Ｃａｓｅ３は当該領域での植生が維持されているか、あるいは植生がより豊かになっている領域であり、不法投棄の発生している可能性は低い。
【００２３】
【表２】
2005310052.tif 000004
【００２４】
領域判定部１０６は、必要に応じて統計量判定部１０８に指示して処理済画像データＣ１中の領域と、処理済画像データＰ１の領域とにおける空間的な特徴の差異をチェックする。統計量判定部１０８は領域の空間的な特徴の差異をチェックすることにより、領域内の一様さ、あるいは乱雑さを検知し、これによって当該領域において廃棄物などの不法投棄が行われた可能性があるか否かを検知することができる。統計量判定部１０８はこの空間的な特徴の差異のチェックにおいて、［表２］に表される記憶領域中の空間的特徴判定テーブルを参照する。
【００２５】
［表２］の空間的特徴判定テーブルにおいて、植生判定結果は［表１］の植生判定結果である。［表２］の差分統計量の変化は、ある領域に関して、処理済画像データＣ１と、処理済画像データＰ１との間において空間的な特徴が変化した度合いであるＤに基づいて場合分けしたものである。Ｔ１と、Ｔ２とは所定の閾値である。［表２］では空間的な特徴の変化の大小と、［表１］におけるＣａｓｅ1とＣａｓｅ２の組み合わせにより、ＣａｓｅＡ〜ＣａｓｅＤの４通りに領域を分類している。
【００２６】
これらＣａｓｅＡ〜ＣａｓｅＤの４通りのうち、ＣａｓｅＡはこれに該当する領域における植生が減少し、かつ、空間的な特徴の変化が大きなケースであり、廃棄物などの不法投棄が行われている可能性があるケースである。ＣａｓｅＢは領域の植生が減少し、かつ、空間的な特徴の変化が小さなケースであり、当該領域が森林から田畑などに変わり、もしくは田畑の収穫前後などで廃棄物などの不法投棄箇所となっている可能性が低いケースである。
【００２７】
また、ＣａｓｅＣは領域における植生が以前から少なく、かつ、空間的な特徴の変化が大きなケースであり、廃棄物などの不法投棄箇所となっている可能性があるケースである。ＣａｓｅＤは領域における植生が以前から少なく、かつ、空間的な特徴の変化が小さなケースであり、当該領域が廃棄物などの不法投棄箇所となっている可能性が低いケースである。
【００２８】
次に、本実施の形態における処理の流れについて、図１を参照しながら説明する。いま、コンピュータ１００のユーザはコンピュータ１００の操作部に画像データＣと、画像データＰとの指定を入力し、不法投棄が行われた可能性のある場所の表示をコンピュータ１００に指示する。
コンピュータ１００の制御部１０１はコンピュータ１００の操作部を経由してユーザの指示を受け、補正処理部１０２に画像データＣと、画像データＰとを指定してこれらの画像データを分析可能な状態にすることを要求する。
【００２９】
補正処理部１０２は制御部１０１の指示を受け、図１のステップＳ０１にあたる画像補正処理を行う。補正処理部１０２はこの処理において、まず、画像データＣを記憶領域から読み出し、人工衛星から送られてきた画像データＣは人間にとって見やすいように補正されているため、この補正を戻す。これにより、画像データＣは人工衛星のセンサが捉えた元の状態の画像になる。
【００３０】
次に、補正処理部１０２は画像データＣに対して、画像データＣを撮影した人工衛星のセンサと、撮影の対象物との間に存在する大気からの放射等による輝度等の減衰を取り除く処理である大気補正を行う。さらに、補正処理部１０２は画像データＣに対して人工衛星のセンサのレンズの歪の補正や、人工衛星の位置や姿勢による画像の歪の補正である幾何補正を行う。補正処理部１０２はこうした補正を行った後に画像データＣを記憶領域に書き込む。
補正処理部１０２は図１のステップＳ０１と同様の処理を画像データＰに対しても行う（図１のステップＳ０２）。
【００３１】
次に、補正処理部１０２は図１のステップＳ０３にあたる位置合わせ処理を行う。この処理は、画像データＰと、画像データＣとが異なる日に撮影されたものであるため、人工衛星の位置や姿勢のわずかな変化等によって２つの画像の位置が多少異なることがあるため、これを補正するためのものである。補正処理部１０２はこの処理において、先ほど補正を行った画像データＰと、画像データＣとを記憶領域から読み出し、画像データＰと、画像データＣとの中に含まれる所定の建造物などの動かない地物に基づいて、２つの画像データの位置的なずれを補正する。
【００３２】
さらに、補正処理部１０２は図１のステップＳ０４にあたる輝度合わせ処理を行う。この処理は、画像データＰと、画像データＣとが異なる日に撮影されたものであるため、天候などの違いによって２つの画像の輝度が異なることがあるため、これを補正するためのものである。補正処理部１０２はこの処理において、先ほどの位置合わせ処理を行った画像データＰと、画像データＣとの中に含まれる所定の建造物などの撮影時期による変動の無い地物を基にして、２つの画像データの輝度の違いを検知し、これを補正する。
補正処理部１０２は位置と、輝度との整合性を確保した画像データＣと、画像データＰとを処理済画像データＣ１および処理済画像データＰ１として記憶領域に書き込み、“前処理完了”を制御部１０１に出力する。
【００３３】
制御部１０１は補正処理部１０２から“前処理完了”を受け、図１のステップＳ０５にあたる画像データＰと、画像データＣとの領域分けを分割処理部１０３に指示する。分割処理部１０３は制御部１０１の指示を受け、記憶領域から処理済画像データＣ１と、処理済画像データＰ１とを読み出す。
【００３４】
そして、分割処理部１０３は処理済画像データＣ１と、処理済画像データＰ１との上の同じ座標のピクセルのＲバンドと、Ｇバンドと、Ｂバンドと、Ｉｒバンドとの合計８個のバンドに着目して各ピクセルを領域分けする。分割処理部１０３は処理済画像データＣ１上のピクセルについて、隣接するピクセルの輝度もしくは領域の平均輝度と差を取り、８個それぞれのバンドの輝度差がそれぞれの所定の閾値に収まる場合は、それぞれのピクセルをひとつの領域に統合して領域を生成する。分割処理部１０３はこの領域分けを処理済画像データＣ１上の全てのピクセルに関して行い、この結果を元に処理済画像データＣ１と、処理済画像データＰ１とのピクセルがどの領域に含まれるかを表す領域情報を生成して記憶領域に書き込み、制御部１０１に領域分けの完了を通知する（図１のステップＳ０５）。この処理により、処理済画像データＣ１と、処理済画像データＰ１との上の森林や農地等を別の領域として区別することが可能となる。
【００３５】
制御部１０１は分割処理部１０３からの通知を受け、後続の処理で使用するためのデータである差分画像データの作成を差分生成部１０４に指示する。
差分生成部１０４は制御部１０１からの指示を受け、記憶領域から処理済画像データＣ１と、処理済画像データＰ１とを読み出す。そして、差分生成部１０４は処理済画像データＣ１と、処理済画像データＰ１との上の同じ座標のピクセル同士のＲバンドと、Ｇバンドと、Ｂバンドと、Ｉｒバンドとについて「差分画像＝｜画像(現在)−画像(過去)｜」という式で表されるように各々差分の絶対値を計算し、全てのピクセルに関してこの計算を行い、この計算結果に基づいて新しい画像データを生成し、この新しい画像データを差分画像データとして記憶領域へ書き込む（図１のステップＳ０６）。そして、差分生成部１０４は制御部１０１に差分画像データの生成完了を通知する。
【００３６】
制御部１０１は差分生成部１０４からの通知を受け、続いて処理済画像データＣ１と、処理済画像データＰ１との上の雲にあたる領域を以降の処理の対象から除外するため、これらの領域の検知を前処理部１０５に指示する。
前処理部１０５は制御部１０１からの指示を受け、記憶領域から処理済画像データＣ１と、処理済画像データＰ１と、領域情報とを読み出す。そして、前処理部１０５は処理済画像データＣ１の上の各領域に含まれる各ピクセルのＲバンドと、Ｇバンドと、Ｂバンドとについて、全てのバンドの輝度をチェックし、所定の閾値よりも高いか否かを確認する。そして、前処理部１０５は、処理済画像データＣ１の上のある領域に含まれるピクセルのうち所定の割合のものがこのチェックにおいて該当すると判明した場合には、当該領域は雲であって以降の処理の対象外であると判断し、領域情報中の当該領域に関する情報を処理対象外として設定する。更に、前処理部１０５は前述の全てのバンドの輝度をチェックし、所定の閾値よりも低いか否かも確認する。そして、前処理部１０５は、処理済画像データＣ１の上のある領域に含まれるピクセルのうち所定の割合のものがこのチェックにおいて該当すると判明した場合には、当該領域は水域か影であって、以降の処理の対象外であると判断し、領域情報中の当該領域に関する情報を処理対象外として設定する。
また、前処理部１０５は処理済画像データＰ１に対しても同様のチェックを行う。その後、前処理部１０５は領域情報を記憶領域へ書き込む（図１のステップＳ０７）。そして、前処理部１０５は制御部１０１へ前処理の完了を通知する。
【００３７】
制御部１０１は前処理部１０５からの通知を受け、これまでの処理で得られたデータに基づいて処理済画像データＣ１および処理済画像データＰ１中の領域がそれぞれ不法投棄箇所である可能性があるか否かについてチェックを行う。このために、制御部１０１は領域判定部１０６に処理済画像データＣ１と、処理済画像データＰ１との各領域のチェックを要求する。
【００３８】
領域判定部１０６は制御部１０１からの要求を受け付け、まず、図１のステップＳ０８において、処理済画像データＣ１と、処理済画像データＰ１とにおける各領域の植生の有無や多少、あるいは活性の度合いを調べる。このため、領域判定部１０６は記憶領域から処理済画像データＣ１と、処理済画像データＰ１と、領域情報とを読み出す。そして、処理済画像データＣ１上の領域ＡＣと、処理済画像データＰ１上で領域ＡＣと同じ場所に位置する領域ＡＰとを指定して、植生判定部１０７に植生の有無のチェックを要求する。
【００３９】
植生判定部１０７は領域判定部１０６からの要求を受け、領域ＡＣの各々のピクセルのＮＤＶＩ（Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ  Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ  Ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ  Ｉｎｄｅｘ：正規化植生指標）を計算する。このNDVＩはピクセルのＩｒバンドと、Ｒバンドとに基づいて、（Ｉｒバンド−Ｒバンド）／（Ｉｒバンド＋Ｒバンド）という計算式によって求められる。そして、植生判定部１０７は領域ＡＣ中の全てのピクセルのＮＤＶＩの平均を計算して領域ＡＣのＮＤＶＩを求める。領域ＡＣのＮＤＶＩが高い場合には、領域ＡＣの植生が豊かであることが分かる。さらに、植生判定部１０７は領域ＡＣのＮＤＶＩと、所定の閾値であるＴ＿ＮＤＶＩとを比較し、領域ＡＣのＮＤＶＩ≧Ｔ＿ＮＤＶＩである場合には、領域ＡＣに関して、“植生有り”と判定する。逆に、植生判定部１０７は、領域ＡＣのＮＤＶＩ＜Ｔ＿ＮＤＶＩである場合には、領域ＡＣに関して、“植生無し”と判定する。
【００４０】
同様に、植生判定部１０７は領域ＡＰのＮＤＶＩを求め、また、領域ＡＰに関しても“植生有り”もしくは“植生無し”の判定を行う。そして、記憶領域から植生判定テーブルを読み出し、この植生判定テーブルに従ってＣａｓｅ１〜Ｃａｓｅ３の判定結果を得る。植生判定部１０７は植生の判定結果を領域判定部１０６へ出力する。
【００４１】
領域判定部１０６は植生判定部１０７の出力を受け、植生判定部１０７による植生の判定結果であるＣａｓｅ１〜Ｃａｓｅ３に対応して以降の処理を決める。
植生判定部１０７による植生の判定結果がＣａｓｅ３である場合、領域判定部１０６は領域ＡＣの植生が豊かであり、このため、廃棄物などの不法投棄場所ではないと判断し、他の領域を選んで再び図１のステップＳ０８の処理を行い、当該領域のチェックを行う。
【００４２】
植生判定部１０７による植生の判定結果がＣａｓｅ２である場合、領域判定部１０６は領域ＡＣ及び領域ＡＰの植生が乏しく、このため、廃棄物などの不法投棄場所である可能性もあると判断し、以降に説明する図１のステップＳ０９に該当する処理によって更なるチェックを行う。このために、図１のステッップＳ０９において、領域判定部１０６は領域ＡＣと、領域ＡＰとを指定して、統計量判定部１０８に当該領域における画像データの空間的な特徴の変化の大きさのチェックを要求する。
【００４３】
統計量判定部１０８は領域判定部１０６からの要求を受け、統計量判定部１０８は領域ＡＣと、領域ＡＰとの空間的特徴の変化の大きさの検知を試みる。統計量判定部１０８は記憶領域から差分画像データと、領域情報とを読み出し、領域ＡＣに対応する差分画像データ中の領域である領域ＡＤを識別する。そして、統計量判定部１０８は、領域ＡＣと、領域ＡＰと、領域ＡＤとについて、各々のエントロピー（Ｅｎｔｒｏｐｙ）と、角度別２次モーメント（Ａｎｇｕｌａｒ  Ｓｅｃｏｎｄ  Ｍｏｍｅｎｔ）とを求める。エントロピーと角度別２次モーメントとは差分統計量であり、領域内の空間的特徴が乱雑な場合にエントロピーが高い値となり、領域内の空間的特徴が一様な場合に角度別２次モーメントが高い値となる。
【００４４】
【数１】
2005310052.tif 000005
【００４５】
さらに、統計量判定部１０８は［数１］の計算式に従い、差分統計量の変化を表すＤを求める。そして、統計量判定部１０８は空間的特徴判定テーブルを記憶領域から読み出し、求めたＤに基づいて、当該領域内での空間的特長の変化の判定結果を得る。図１のステップＳ０９においてはＴ２のみが比較の対象となる。Ｔ１は図１のステップＳ１０において使用される。統計量判定部１０８は［表２］から、先ほど求めたＤがＴ２と同じか、Ｔ２よりも大きい場合には、“ＣａｓｅＣ”を領域判定部１０６へ出力する。ＤがＴ２より小さい場合には、統計量判定部１０８は［表２］から、“ＣａｓｅＤ”を領域判定部１０６へ出力する。
【００４６】
領域判定部１０６は統計量判定部１０８からの出力を受け、これが“ＣａｓｅＣ”である場合には、即ち、植生が乏しい領域において空間的特徴の変化が大きかったことを検知したと判断し、このことから、当該領域には廃棄物などの不法投棄が発生した可能性があると判断する。そして、領域判定部１０６は記憶領域から領域情報を読み出し、領域ＡＣに当たるデータに“検知”を設定する。
【００４７】
また、領域判定部１０６は統計量判定部１０８からの出力が“ＣａｓｅＤ”である場合には、即ち、植生が乏しい領域において空間的特徴の変化が小さいことを検知したと判断し、このことから、当該領域には廃棄物などの不法投棄が発生した可能性がないため、特に当該領域に対する警戒は必要が無いと判断し、他の領域を選んで再び図１のステップＳ０８の処理を行い、当該領域のチェックを行う。
【００４８】
また、植生判定部１０７による植生の判定結果がＣａｓｅ１である場合、領域判定部１０６は領域ＡＰには植生があるが、領域ＡＣの植生が乏しく、このため、廃棄物などの不法投棄場所である可能性もあると判断し、図１のステップＳ１０に該当する処理によって更なるチェックを行う。この図１のステップＳ１０における処理は、ステップＳ０９の処理と同様である。ただし、［表２］における閾値はＴ１となる。
【００４９】
領域判定部１０６は統計量判定部１０８からの出力を受け、これが“ＣａｓｅＡ”である場合には、即ち、植生が乏しくなった領域において空間的特徴の変化が大きかったことを検知したと判断し、このことから、当該領域には廃棄物などの不法投棄が発生した可能性があると判断する。そして、領域判定部１０６は記憶領域から領域情報を読み出し、領域ＡＣに当たるデータに“検知”を設定する。
【００５０】
また、領域判定部１０６は統計量判定部１０８からの出力が“ＣａｓｅＢ”である場合には、即ち、植生が乏しくなった領域において空間的特徴の変化が小さいことを検知したと判断し、このことから、当該領域が田畑などに変わり、このため廃棄物などの不法投棄が発生した可能性がないため、特に当該領域に対する警戒は必要が無いと判断し、他の領域を選んで再び図１のステップＳ０８の処理を行い、当該領域のチェックを行う。
【００５１】
領域判定部１０６は処理済画像データＣ１と、処理済画像データＰ１との全ての領域に関して図１のステップＳ０８と、必要があればステップＳ０９、あるいはステップＳ１０の処理を行い、その後、制御部１０１に処理の完了を通知する。
【００５２】
制御部１０１は領域判定部１０６からの通知を受け、記憶領域から領域情報を読み出し、“検知”が設定された領域に関して、廃棄物などの不法投棄が行われている可能性があることをコンピュータ１００の表示部に表示する。コンピュータ１００のユーザはコンピュータ１００の表示部の表示を確認し、不法投棄の行われている可能性のある箇所を認識する。
【００５３】
以上、図面を参照して本発明の実施形態について詳述してきたが、具体的な構成はこれらの実施の形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。例えば、本実施の形態においては廃棄物の不法投棄箇所の検知を目的としたが、このほかにも自然破壊や砂漠化の進行などにおいても植生の変化が発生するため、これらの検知にも有効である。
【００５４】
また、本実施の形態においては森林領域のみを対象とした従来技術と併せて用いることも可能であり、更に、中間処理施設や最終処分場などにおける廃棄物の不適正保管の検知に用いることも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００５５】
【図１】本発明の実施の形態におけるコンピュータ１００のフローチャートである。
【図２】本発明の実施の形態におけるコンピュータ１００のブロック図である。
【符号の説明】
【００５６】
１００…コンピュータ（不法投棄箇所検知装置）
１０１…制御部
１０２…補正処理部
１０３…分割処理部
１０４…差分生成部
１０５…前処理部
１０６…領域判定部
１０７…植生判定部
１０８…統計量判定部
【図１】
2005310052.tif 000006
【図２】
2005310052.tif 000007