(57)【要約】【課題】真値や真値に順ずる数値標高モデル、またはその地点を撮影した衛星写真ペアを使用せず、かつ自動的に生成された数値標高モデルの精度を評価する。【解決手段】数値標高モデルのデータである数値標高データをダウンサンプリングする数値標高データダウンサンプリング手段２２１と、ダウンサンプリングした数値標高データをアップサンプリングする数値標高データアップサンプリング手段２２２と、数値標高データの階調数を小さくする数値標高データ小階調化手段２２３と、数値標高モデルのデータである数値標高データとアップサンプリングした数値標高データまたは小階調化された数値標高データとから評価誤差を計算する数値標高データ間誤差計算手段２４０と、算出された評価誤差から適切分解能を算定する適切分解能算定手段２６０と、を備えた。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
数値標高モデルのデータである数値標高データをダウンサンプリングする数値標高データダウンサンプリング手段と、
ダウンサンプリングした前記数値標高データをアップサンプリングする数値標高データアップサンプリング手段と、
前記数値標高モデルのデータである数値標高データの階調数を小さくする数値標高データ小階調化手段と、
前記数値標高モデルのデータである数値標高データとアップサンプリングした前記数値標高データ及び小階調化された前記数値標高データとから評価誤差を計算する数値標高データ間誤差計算手段と、
算出された前記評価誤差から適切分解能を算定する適切分解能算定手段と、
を備えたことを特徴とする数値標高モデル評価装置。
【請求項２】
数値標高データダウンサンプリング手段及び数値標高データアップサンプリング手段に用いられるダウンサンプリング及びアップサンプリングに最近傍法、線形補間法、バイキュービック法のうちいずれかが適用されることを特徴とする請求項１に記載の数値標高モデル評価装置。
【請求項３】
数値標高データ小階調化手段が数値標高データの階調数を小さくする際、数値標高データの標高のヒストグラムから出現頻度の高い標高値を階調値として設定することを特徴とする請求項１または２に記載の数値標高モデル評価装置。
【請求項４】
数値標高データ間誤差計算手段が計算する評価誤差は、ＲＭＳＥ（平均二乗誤差）または、誤差の絶対値の平均であることを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の数値標高モデル評価装置。
【請求項５】
複数の数値標高モデルの数値標高データから算出された各々の適切分解能を比較することでいずれの数値標高データの適切分解能が高いかを評価する数値標高データ優劣比較手段を備えたことを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の数値標高モデル評価装置。
【請求項６】
数値標高データ優劣比較手段は、アップサンプリングした前記数値標高データを用いて算出された適切分解能（解像度）と、小階調化された前記数値標高データを用いて算出された適切分解能（階調数）とを重み付けする、または別々に評価することによっていずれの数値標高データの適切分解能が高いかを評価することを特徴とする請求項５のいずれかに記載の数値標高モデル評価装置。
【請求項７】
数値標高モデルのデータである数値標高データをダウンサンプリングする数値標高データダウンサンプリングステップと、
ダウンサンプリングした前記数値標高データをアップサンプリングする数値標高データアップサンプリングステップと、
前記数値標高モデルのデータである数値標高データの階調数を小さくする数値標高データ小階調化ステップと、
前記数値標高モデルのデータである数値標高データとアップサンプリングした前記数値標高データまたは小階調化された前記数値標高データとから評価誤差を計算する数値標高データ間誤差計算ステップと、
算出された前記評価誤差から適切分解能を算定する適切分解能算定ステップと、
を有する数値標高モデル評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、人工衛星や航空機などから撮影された写真から写真測量によって生成される数値標高モデルを対象とした、数値標高モデルの評価に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、ある地点の数値標高モデルを各種の異なるアルゴリズムで生成した場合、その良し悪しを決めるには、その地点の数値標高モデルの真値を用いて評価するか、もしくは、ある地点を撮影した２枚の衛星写真（衛星写真ペア）を用いて評価するかのいずれかが必要である。
【０００３】
数値標高モデルの真値（もしくはそれに類する精度の数値標高モデル）が存在する場合は、真値と直接的に比較を行うことで評価していた。
また、ある地点を別の方向から撮影した２枚の衛星写真が存在する場合は、まず、評価したい数値標高モデルを用いて、２枚の衛星写真を各々、正射投影した上で、数値標高モデルが真値に近ければ近いほど、正射投影された２枚の衛星写真は類似する特性を利用して、正射投影された２枚の衛星写真同士の重なり具合を人が評価することで、数値標高モデルの評価をしていた。（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１１-２２１２３１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、数値標高モデルの真値もしくは、その地点を撮影した衛星写真ペアのいずれも入手できない場合は従来技術ではこれらの評価が出来なかった。
また、衛星写真ペアが入手できたとしても、２枚の衛星写真は異なる方向から撮影されているため、撮像画像の色合いが２枚で異なる。そのため、特許文献１記載の手法を適用した場合、たとえ数値標高モデルが正しくとも、両者は完全には一致せず、自動的に重なり具合を判断することが困難であり、人が重なり具合を目視で評価する必要があった。
【０００６】
本発明は上記のような問題点を解決するためになされたもので、真値や真値に順ずる数値標高モデル、またはその地点を撮影した衛星写真ペアを使用せず、かつ自動的に生成された数値標高モデルの精度を評価することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
この発明は、数値標高モデルのデータである数値標高データをダウンサンプリングする数値標高データダウンサンプリング手段と、ダウンサンプリングした数値標高データをアップサンプリングする数値標高データアップサンプリング手段と、数値標高データの階調数を小さくする数値標高データ小階調化手段と、数値標高モデルのデータである数値標高データとアップサンプリングした数値標高データ及び小階調化された数値標高データとから評価誤差を計算する数値標高データ間誤差計算手段と、算出された評価誤差から適切分解能を算定する適切分解能算定手段と、を備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
この発明は、数値標高モデルのデータである数値標高データをダウンサンプリングする数値標高データダウンサンプリング手段と、ダウンサンプリングした数値標高データをアップサンプリングする数値標高データアップサンプリング手段と、数値標高データの階調数を小さくする数値標高データ小階調化手段と、数値標高モデルのデータである数値標高データとアップサンプリングした数値標高データ及び小階調化された数値標高データとから評価誤差を計算する数値標高データ間誤差計算手段と、算出された評価誤差から適切分解能を算定する適切分解能算定手段と、を備えたので、適切分解能という尺度で数値標高モデルの精度を評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】実施の形態１における数値標高モデル評価装置の構成図。
【図２】実施の形態１における適切分解能計算部２００の構成図。
【図３】実施の形態１における数値標高モデル評価装置１０の動作を示すフローチャート。
【図４】実施の形態１における数値標高モデル（ＤＥＭａ、ＤＥＭｂ）の例を示す図。
【図５】実施の形態１におけるウンサンプリング後、アップサンプリング後の数値標高データの変化を示す図。
【図６】実施の形態１におけるステップＳ２５〜Ｓ３５の３回ループによって生成されたＤＥＭａ１、ＤＥＭａ２、ＤＥＭａ３と各々ＲＭＳＥの値を示す図。
【図７】実施の形態１における数値標高データ小階調化手段２２３が行う出現頻度の高い標高値に対して、優先的に階調を設定するステップの説明図。
【図８】実施の形態１におけるステップＳ４５〜Ｓ５５の３回ループによって生成されたＤＥＭａａ、ＤＥＭａｂ、ＤＥＭａｃと各々ＲＭＳＥの値を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
実施の形態１．
実施の形態１では見かけ上の解像度・階調数にとらわれずに実質的な解像度・階調数を算出し、数値標高モデルを評価する数値標高モデル評価装置について説明する。
【００１１】
図１は、この実施の形態における数値標高モデル評価装置１０の構成図である。
まず、数値標高データ記憶手段１００は、比較したい複数の数値標高データを記憶しておく記憶領域である。
適切分解能計算手段２００は、数値標高データ記憶手段１００に記憶されている数値標高データを入力し、適切解像度を算出して出力する。
適切分解能とは、実効的に機能している分解能のことを指す。また、分解能には水平方向と垂直方向の２種類があり、それらをそれぞれ、適切分解能（解像度）、適切分解能（階調数）と定義する。
【００１２】
数値標高モデルの中には、見かけ上の解像度（ａ×ａ）が同じであっても、実質的な解像度が低い、例えば、低解像度（ｂ×ｂ）の数値標高モデルを見かけ上の解像度（ａ×ａ）にアップサンプリング（拡大）しただけの数値標高モデルが存在する場合がある。
本実施の形態１における適切分解能計算手段２００は、見かけ上の解像度よりも実質的な解像度が低い数値標高モデルを入力とした時に、見かけの解像度（ａ×ａ）ではなく、見かけの解像度（ａ×ａ）よりも低い解像度（ｂ×ｂ）を適切分解能（解像度）として出力する。
【００１３】
同様に、数値標高モデルはその生成方法によっては、実効的に機能する階調数（適切分解能（階調数））が少ないにも関わらず、階調数が多いかのように設定されている（実際の階調数はｄで十分なのに、ｄよりも大きいｃ個の階調で表現されている場合がある。本実施の形態１における適切分解能計算手段２００は、見かけ上の階調数ｃよりも実質的な階調数が小さいｄの数値標高モデルを入力した場合、見かけの階調数ｃではなく、実効的な階調数ｄを適切分解能（階調数）として出力する。実際にどのようにして適切分解能を導出するかは後述する。
【００１４】
尚、数値標高モデル評価装置１０の中に、同じ地形に対して評価したい数値標高モデルの数だけ、適切分解能計算手段２００が存在し、同じ地形に対する各々の数値標高モデルの適切分解能を出力する構成となっている。
【００１５】
数値標高データ優劣比較手段３００は、各々の適切分解能計算手段２００が出力した、数値標高モデルに対する複数の標高データから出力された適切分解能（解像度）と適切分解能（階調数）より、標高データ間の優劣を判断し、最も優れた数値標高データのＩＤを出力する。
【００１６】
次に、図２について説明する。
図２は、この実施の形態における適切分解能計算部２００の構成図である。
適切分解能計算部２００の構成について説明する。数値標高データ一時記憶領域２１０は、記憶領域１００から読みこんだ、ある１つの数値標高データを一時的に記憶する。
【００１７】
数値標高データ分解能調節手段２２０は、数値標高データダウンサンプリング手段２２１、数値標高データアップサンプリング手段２２２及び、数値標高データ小階調化手段２２３から構成されている。
数値標高データ一時記憶領域２１０に記憶されている数値標高データに対し、数値標高データ分解能調節手段２２０内の数値標高データダウンサンプリング手段２２１は、水平方向にダウンサンプリング（画像の縮小）して、その後、数値標高データアップサンプリング手段２２２が水平方向にダウンサンプリングされた数値標高データを水平方向にアップサンプリング（画像の拡大）する分解能変更処理を行う。
また、数値標高データ一時記憶領域２１０に記憶されている数値標高データ対し、数値標高データ小階調化手段２２３が、垂直方向のデータの階調を小さくする分解能変更処理を行う。
【００１８】
中間生成数値標高データ一時記憶手段２３０は、数値標高データ分解能調整手段２２０で生成され、分解能が調節された数値標高データを一時的に記憶する。
数値標高データ間誤差計算手段２４０は、数値標高データ一時記憶手段２１０と中間生成数値標高データ一時記憶手段２３０に記憶されている２つの数値標高データとを用いて平均二乗誤差（ＲＭＳＥ）を算出することで比較する。
数値標高データ間誤差記憶手段２５０は数値標高データ間誤差計算手段２４０が計算し算出した平均二乗誤差（ＲＭＳＥ）を記憶する。
適切分解能算定手段２６０は、数値標高データ間誤差記憶手段２５０に保存された平均二乗誤差（ＲＭＳＥ）と閾値とを比較し、適切な分解能（解像度・階調数）を計算する。そして、適切分解能記憶手段２７０は計算した適切分解能（解像度・階調数）を記憶する。
【００１９】
次に、動作について説明する。
図３は、この実施の形態における数値標高モデル評価装置１０の動作を示すフローチャートである。
図３（ａ）は、フローチャートの全体である、ステップＳ１０〜ステップ７０を示すものであり、図３（ｂ）は、図３（ａ）のステップＳ１０〜ステップ７０のうち、ステップＳ２０〜ステップＳ６０について詳細に示したものである。
図４は、この実施の形態における数値標高モデル（ＤＥＭａ、ＤＥＭｂ）の例を示す図である。
まず、評価したい、同じ地形を対象とした数値標高モデルをＤＥＭａ、ＤＥＭｂがあるとする。ＤＥＭａ、ＤＥＭｂ共、見かけ上、解像度１２８×１２８ピクセル、階調数：３２の濃淡値で表現可能な数値標高データであるとする。
【００２０】
図３（ａ）において、まず、ステップ１０において、数値標高モデルをＤＥＭａ、ＤＥＭｂを数値標高モデル評価装置１０内の数値標高データ記憶手段１００に各々記憶する。
ステップＳ１５、ステップＳ６５は、フローチャート図の繰り返しループを示すものであり、Ｓ１５内に記載されているｋ＝１，２，１は、それぞれ初期値、終値、増分値、を示すものである。すなわち、ステップＳ１５からステップＳ２０〜Ｓ６０の適切分解能計算をはさんでＳ６５の間を２回繰り返すことを示しており、これは、図１にも示すように、一方の適切分解能計算手段２００におけるＤＥＭａの処理と、他方の適切分解能計算手段２００におけるＤＥＭｂの処理を示すものである。
【００２１】
次に、図３（ｂ）のステップＳ２０において、数値標高データ一時記憶手段２１０は、数値標高データ記憶手段１００に記憶されているＤＥＭａを読み込む。
次に、図３（ｂ）のステップＳ２５〜Ｓ３５の３回ループにおける１回目において、Ｓ３０にて数値標高データダウンサンプリング手段２２１は、数値標高データ一時記憶手段２１０に記憶されているＤＥＭａを、最近傍法で６４×６４ピクセルの大きさにダウンサンプリングする。
【００２２】
続いてステップＳ３１において、数値標高データアップサンプリング手段２２２は、ダウンサンプリング後の数値標高データＤＥＭａを、最近傍法で１２８×１２８ピクセルにアップサンプリングした数値標高データＤＥＭａ１を生成し、中間生成数値標高データ一時記憶手段２３０に記憶する。
【００２３】
図５は、この実施の形態におけるダウンサンプリング後、アップサンプリング後の数値標高データの変化を示す図である。
次に、ステップ３２において、数値標高データ間誤差計算手段２４０は、中間生成数値標高データ一時記憶手段２３０に保存された数値標高データＤＥＭａ１と数値標高データ一時記憶手段２１０に記憶された数値標高データＤＥＭａとから評価誤差である平均二乗誤差（ＲＭＳＥ）を計算する。下記の式（1）は平均二乗誤差（ＲＭＳＥ）の算出式である。
【００２４】
【数１】
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【００２５】
ｐｉｊは中間生成数値標高データ一時記憶手段２３０に記憶された数値標高データ上の（ｉ，ｊ）座標のピクセル値、Ｐｉｊは数値標高データ一時記憶手段２１０に記憶された数値標高データ上の（ｉ，ｊ）座標のピクセル値、ｎは数値標高データ一時記憶手段２１０に記憶された数値標高データの解像度を示す。その後、計算されたＲＭＳＥを数値標高データ間誤差記憶手段２５０に保存する。
【００２６】
次に、図３（ｂ）のステップＳ２５〜Ｓ３５の３回ループにおける２回目において、上記説明したＳ３０〜Ｓ３２の処理をおこなうが、１回目と違うのは、数値標高データ一時記憶手段２１０に記憶されているＤＥＭａを、最近傍法で３２×３２ピクセルの大きさにダウンサンプリングし、最近傍法で１２８×１２８ピクセルにアップサンプリングした数値標高データＤＥＭａ２を生成し、中間生成数値標高データ一時記憶手段２３０に記憶するのみである。
【００２７】
また、図３（ｂ）のステップＳ２５〜Ｓ３５の３回ループにおける３回目において、上記説明したＳ３０〜Ｓ３２の処理をおこなうが、１回目と違うのは、数値標高データ一時記憶手段２１０に記憶されているＤＥＭａを、最近傍法で１６×１６ピクセルの大きさにダウンサンプリングし、最近傍法で１２８×１２８ピクセルにアップサンプリングした数値標高データＤＥＭａ３を生成し、中間生成数値標高データ一時記憶手段２３０に記憶するのみである。
【００２８】
図６は、本実施の形態におけるステップＳ２５〜Ｓ３５の３回ループによって生成されたＤＥＭａ１、ＤＥＭａ２、ＤＥＭａ３と各々のＲＭＳＥの値を示す図である。
【００２９】
また、図３（ｂ）のステップＳ４０において、数値標高データ間誤差記憶手段２５０に記憶されているＲＭＳＥを用いて、適切分解能算定手段２６０は、ある閾値ＴをＲＭＳＥが超えない範囲で最小の分解能（解像度）を計算する。
例えば、閾値Ｔ=６と設定されていた場合、ＲＳＭＥが図６のような場合、適切分解能（解像度）は６４×６４となる）となり、これが適切分解能（解像度）に該当する。ＲＳＭＥの値は、実効的な分解能の低い数値標高モデルは解像度を落としてＲＭＳＥを算出したとしても、元の数値標高モデルのＲＭＳＥの値とあまり変化がない。
そのため、図３（ｂ）のステップＳ４０にて、ダウンサンプリング及びアップサンプリングすると元の数値標高モデルとの誤差が閾値よりも大きくならない最小の解像度を求めることで、適切分解能（解像度）を求めることができる。
【００３０】
次に、図３（ｂ）のステップＳ４５〜Ｓ５５にて３回ループ処理がされることを示しているが、これは、適切分解能（解像度）を求めるのと同様に、適切分解能（階調）を求めるための処理である。
【００３１】
以下詳細について述べる。
ステップＳ５０において、数値標高データ一時記憶手段２１０に記憶されているＤＥＭａを読み込む。
次に、数値標高データ小階調化手段２２３は、階調数を１６に落とした数値標高データＤＥＭａａを生成し、中間生成数値標高データ一時記憶手段２３０に保存する。数値標高データ小階調化手段２２３は、階調数を落とす際に、階調間を均一に設定（例えば、階調数４、標高値の最小値０、最大値３００の場合、０、１００、２００、３００に階調を設定するなど）するのではなく、標高のヒストグラムを描き、出現頻度の高い標高値に対して、優先的に階調の境界である階調値として設定する。
【００３２】
この様子を図７に示す。
図７は、本実施の形態における数値標高データ小階調化手段２２３が行う出現頻度の高い標高値に対して、優先的に階調を設定するステップの説明図である。
例えば、図７左上図は、数値標高データ一時記憶手段２１０に記憶されている数値標高データで縦軸は標高、横軸は数値標高データ内の標高データの列である。
【００３３】
この数値標高データ内の標高データの列の標高に対するヒストグラムを描く。図７左中図は、図７の左上図にしめされた数値標高データ内の標高データの列に対してヒストグラムを描いたものである。
図７左中図に示したように、出現頻度の高い標高値に対して階調を設定すると、ヒストグラム階調は、１０，１００，１６０，２７０に設定される。そして、設定された階調に基づいて小階調化する。
【００３４】
図７左下図は、図７左上図の数値標高データと、小階調化させたデータとを対比する図である。また、図７右側図は図７左側にて小階調化させたステップに対して、小階調化済みの標高データとで図７左側図と同じ処理をした場合との違いを示す図である。
つまり、ヒストグラムを用いて、階調の密な部分を用いて階調の境界を設定することで、無作為に（０、１００、２００、３００に階調を設定するなど）境界を設定し小階調化するよりもより精度よく小階調化の設定をすることができる。
【００３５】
図３（ｂ）のＳ５１において、数値標高データ間誤差計算手段２４０は、中間生成数値標高データ一時記憶手段２３０に保存されたＤＥＭａａと、数値標高データ一時記憶手段２１０に記憶された数値標高データＤＥＭａを比較し、ＲＭＳＥを算出する。数値標高データ間誤差計算手段２４０は、数値標高データ間誤差記憶手段２５０に、計算されたＲＭＳＥを保存する。
【００３６】
上記は、図３（ｂ）のステップＳ４５〜Ｓ５５にて３回ループ処理の１回目の処理として、数値標高データ小階調化として、階調数を１６に落とした数値標高データＤＥＭａａを算出し、ＤＥＭａとのＲＭＳＥを算出する過程について述べたが、３回ループ処理の２回目の処理として、階調数を８に落とした数値標高データＤＥＭａｂの算出と、ＤＥＭａとのＲＭＳＥを算出し、３回ループ処理の３回目の処理として、階調数を４に落とした数値標高データＤＥＭａｃの算出と、ＤＥＭａとのＲＭＳＥを算出する。
【００３７】
図３（ｂ）のステップＳ４５〜Ｓ５５の処理の結果の例を図８に示す。
図８は、本実施の形態におけるにおけるステップＳ４５〜Ｓ５５の３回ループによって生成されたＤＥＭａａ、ＤＥＭａｂ、ＤＥＭａｃと各々ＲＭＳＥの値を示す図である。
【００３８】
次に、図３（ｂ）のＳ６０において、適切分解能算定手段２６０は、数値標高データ間誤差記憶手段２５０に記憶されているＤＥＭａａ、ＤＥＭａｂ、ＤＥＭａｃに対するＲＭＳＥと、ある閾値ｔとから、ＲＭＳＥがｔを超えず、分解能（階調数）が最小になる時の分解能（階調数）を計算し、適切分解能記憶手段２７０に保存する。例えば閾値ｔ=６でＲＭＳＥが図８に示すもののような場合、適切分解能（階調数）は８となる。
実効的な分解能の低い数値標高モデルは、階調数を落としたとしても、元の数値標高モデルとのあまり変化がないため、ＲＭＳＥとしては上昇しにくい傾向がある。そのため、ステップＳ６０のように、小階調化すると元の数値標高モデルと誤差が大きくなってしまう最大の階調数を求めることで、適切分解能（階調数）を求めることができる。
【００３９】
次に図３（ａ）におけるＳ６５において、上述したように、適切分解能計算手段２００が、数値標高モデルＤＥＭａについて計算をおえたことから、続いてＳ１５〜Ｓ６５の２回目のループとして数値標高モデルＤＥＭｂについて、ＤＥＭａの場合と同様に、適切分解能（解像度）と適切分解能（階調数）を計算し、適切分解能記憶手段２７０に保存する。
【００４０】
最後に、図３（ａ）におけるＳ７０において、数値標高データ優劣比較手段３００は、
適切分解能計算手段２００から取得したＤＥＭａの適切分解能(解像度と階調数)と、ＤＥＭｂの適切分解能（解像度と階調数）からＤＥＭａとＤＥＭｂのどちらが適切分解能が高いかの優劣を決定する。
水平方向（解像度）と垂直方向（階調数）の分解能の両方を考慮して、自動的に優劣決定するため、例えば、以下の式を用いる。
適切分解能（解像度）×ｗ＋適切分解能（階調数）×（１−ｗ）  （２）
ここで、ｗは重み係数であり、ここでは、ｗを０．５に設定し、水平方向と垂直方向の分解能とを重み付けを同じとして判断できるとした。
数値標高データ優劣比較手段３００は、（２）式の計算結果が大きい数値標高モデルが最も優れていると決定する。
【００４１】
したがって、この実施の形態における数値標高モデル評価装置は、数値標高モデルのデータである数値標高データをダウンサンプリングする数値標高データダウンサンプリング手段２２１と、ダウンサンプリングした数値標高データをアップサンプリングする数値標高データアップサンプリング手段２２２と、数値標高データの階調数を小さくする数値標高データ小階調化手段２２３と、数値標高モデルのデータである数値標高データとアップサンプリングした数値標高データ及び小階調化された数値標高データとから評価誤差を計算する数値標高データ間誤差計算手段２４０と、算出された評価誤差から適切分解能を算定する適切分解能算定手段２６０と、を備えたので、適切分解能という尺度で数値標高モデルの精度を評価することができる。
【００４２】
また、この実施の形態における数値標高モデル評価装置は、複数の数値標高モデルの数値標高データから算出された各々適切分解能を比較することでいずれの数値標高データの適切分解能が高いかを評価する数値標高データ優劣比較手段３００を備え、複数の数値標高モデルの数値標高データからいずれの数値標高データの適切分解能が高いかを評価でき、さらに、適切分解能（解像度）と適切分解能（階調数）とを重み付け係数に応じていずれの分解能が高いかを評価することで、評価する状況に応じて解像度を重視するか階調数を重視するか選定することができる。
【００４３】
本実施の形態においては、入力とする数値標高モデルの解像度や階調数を限定したが、この値にはとらわれない。また、分解能である解像度が縦横比が同じに限定されない。
【００４４】
本実施の形態においては、数値標高データダウンサンプリング手段２２１におけるダウンサンプリングに最近傍法を用いているが、線形補間法やバイキュービック法などの他の代替する補間方法でも構わない。同様に、数値標高データアップサンプリング手段２２２は、最近傍法を用いているが、線形補間法やバイキュービック法などの他の代替する補間方法でも構わない。
ダウンサンプリング及びアップサンプリング時どの補間方法が良いかは、その数値標高モデルを作成したアルゴリズムと数値標高モデルを作成した地点の地形に依存する。例えば、山地であれば、山地の形成過程から判断して、線形補間法が妥当だと考えられる。
【００４５】
本実施の形態において、数値標高データダウンサンプリング手段は、ダウンサンプリングする際に、元の数値標高データを６４×６４、３２×３２、１６×１６に解像度変更しているが、これは、この解像度に限ったものではない。また、解像度間も２倍に限定する必要もなく、解像度も３段階のみに限定する必要もない。例えば、変更後の解像度を、１００×１００、７５×７５、５０×５０、２５×２５と設定しても良い。
【００４６】
同様に、数値標高データ小階調化手段２２３は、元の数値標高データを１６、８、４に階調数変更しているが、これは、この解像度に限ったものではない。また、階調数間も2倍ずつに限定する必要もなく、階調数も３段階に限定する必要もない。例えば２０、１５、１０、５に変更後の解像度を設定しても良い。
【００４７】
本実施の形態において、数値標高データ小階調化手段２２３が標高ヒストグラムのピークを見て、階調を決定しているが、階調の決定方法はこれに限らない。例えば、数値標高データをクラスタリングアルゴリズム(ｋ−ｍｅａｎｓ法等)で、目的の階調数に分割し、そのクラスタ中心を階調として小階調化しても良い。
【００４８】
本実施の形態においては、数値標高データ間誤差計算手段２４０が数値標高データ同士を比較する際に、平均二乗誤差(ＲＭＳＥ)を計算することで評価しているがこれはＲＭＳＥに限定されない。例えば、平均二乗誤差(ＲＭＳＥ)の代わりに誤差の絶対値を平均した値を用いても良い。
【００４９】
本実施の形態においては、数値標高データ優劣比較手段３００にて、ＤＥＭａとＤＥＭｂの優劣を決定する際の適切分解能の重み係数を０．５に設定しているが、これは０〜１間の実数であれば、０．５に限らない。すなわち、重み係数が０または１の場合は、適切分解能(解像度)と適切分解能(階調数)の２つのうちのいずれか一方となる。
【００５０】
本実施の形態においては、数値標高モデルであるＤＥＭａとＤＥＭｂの比較を行っているが、ある２つの数値標高モデルの比較にとどまらず、例えば、ＤＥＭｃなどを加えて、３つ以上の数値標高モデルの比較を行っても良い。
【００５１】
本実施の形態においては、数値標高データ優劣比較手段３００にて優劣判断をする際に、２つの指標を統合した指標を作成し、優劣判断の結果を返しているが、重み係数による総合判断をせず、例えば、水平分解能(解像度)に関しては、ＤＥＭａが勝っている、垂直分解能(階調数)についてはＤＥＭｂが勝っているなどの結果を返しても良い。この場合、分解能の値が大きい方が勝っていると判断する。
【符号の説明】
【００５２】
１０  数値標高モデル評価装置
１００  数値標高データ記憶手段
２００  適切分解能計算手段
２１０  数値標高データ一時記憶手段
２２０  数値標高データ分解能調整手段
２２１  数値標高データダウンサンプリング手段
２２２  数値標高データアップサンプリング手段
２２３  数値標高データ小階調化手段
２３０  中間生成数値標高データ一時記憶手段
２４０  数値標高データ間誤差計算手段
２５０  数値標高データ間誤差記憶手段
２６０  適切分解能算定手段
２７０  適切分解能記憶手段
３００  数値標高データ優劣比較手段
【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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