(57)【要約】  選択された基準マルチスペクトル画像に基づいた、入力マルチスペクトル画像の一部の自動的な特徴付け又は分類。入力マルチスペクトル画像の階層的表現の各成分の画素のラジオメトリック記述子のセット（例えば、ベクトル）は、その成分についてのラジオメトリック記述子のセットを取得するために集合的に操作され得る。各成分は、その成分のラジオメトリック記述子のセットと基準マルチスペクトル画像についてのラジオメトリック記述子のセットとの比較を通じて、少なくとも１つの基準マルチスペクトル画像（例えば、鉱山物質、農作物等）の（例えば、相対的な）正事例又は負事例としてラベリングされ得る。画素は、その画素が見出される成分に基づいて、結果として得られる画像において、基準マルチスペクトル画像の土地使用又は土地タイプの正事例又は負事例として（例えば、色、パターン等により）ラベリングされ得る。
2017529634.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
俯瞰画像内の興味のある領域の分類に使用する方法において、
プロセッサを使用して、地理的領域の少なくとも１つの入力マルチスペクトル画像の複数の画素を階層的画像表現の複数の成分へと体系化する工程と、
前記プロセッサを使用して、前記複数の成分の各成分についてのラジオメトリック記述子の少なくとも１つのセットを導出する工程と、
基準マルチスペクトル画像についてのラジオメトリック記述子の少なくとも１つのセットを取得する工程であって、前記基準マルチスペクトル画像の画素は、少なくとも１つの土地使用又は土地タイプを識別する、基準マルチスペクトル画像についてのラジオメトリック記述子の少なくとも１つのセットを取得する工程と、
前記プロセッサを使用して、前記階層的画像表現構造の各成分について、前記成分についての前記ラジオメトリック記述子のセットと、前記基準マルチスペクトル画像の前記ラジオメトリック記述子のセットとの間の類似度メトリックを決定する工程であって、前記決定された類似度メトリックは、各成分の前記画素が前記基準マルチスペクトル画像の前記少なくとも１つの土地使用又は土地タイプを識別する度合を示す、前記基準マルチスペクトル画像の前記ラジオメトリック記述子のセットとの間の類似度メトリックを決定する工程とを備える方法。
【請求項２】
各画素についての単一のラジオメトリック記述子を取得する工程であって、前記単一のラジオメトリック記述子は、前記入力マルチスペクトル画像の複数のスペクトル帯域それぞれにおける前記画素の複数のラジオメトリック記述子を表し、体系化する前記工程が、前記複数の画素の前記単一のラジオメトリック記述子を利用して、前記階層的画像表現を生成する、各画素についての単一のラジオメトリック記述子を取得する工程
をさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
各画素についての前記単一のラジオメトリック記述子を取得する工程が、
前記画素の前記ラジオメトリック記述子と、前記スペクトル帯域の各スペクトル帯域における隣接する画素の前記ラジオメトリック記述子との間の最小差を決定する工程であって、前記単一のラジオメトリック記述子が、前記複数のスペクトル帯域の各スペクトル帯域における前記最小差のうちの最大値である、最小差を決定する工程
を含んでなる、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
各画素についての前記単一のラジオメトリック記述子を取得する前記工程が、
前記画素の前記ラジオメトリック記述子と、前記スペクトル帯域の各スペクトル帯域における隣接する画素の前記ラジオメトリック記述子との間の最大差を決定する工程であって、前記単一のラジオメトリック記述子が、前記複数のスペクトル帯域の各スペクトル帯域における前記最大差のうちの最小値である、最大差を決定する工程
を含んでなる、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記導出する工程が、前記成分の各画素について、
前記画素についてのラジオメトリック記述子のセットを取得する工程であって、各セットは、複数のエントリを含んでなる、前記画素についてのラジオメトリック記述子のセットを取得する工程と、
前記成分についての前記ラジオメトリック記述子のセットを導出するために、前記成分の前記画素についての前記ラジオメトリック記述子のセットを使用する工程と、
を含んでなる、請求項２乃至４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６】
各画素についての前記ラジオメトリック記述子のセットが、前記入力マルチスペクトル画像の複数のスペクトル帯域の各スペクトル帯域における前記画素の強度のベクトルであ
る、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
各画素についての前記ラジオメトリック記述子のセットが、前記複数のスペクトル帯域にわたる前記画素の強度勾配のベクトルであり、各強度勾配は、１つのスペクトル帯域における前記画素の強度と、隣接するスペクトル帯域における前記画素の強度との間の差である、請求項５に記載の方法。
【請求項８】
前記成分の前記画素についての前記ラジオメトリック記述子のセットを使用する工程が、
前記成分の前記画素の前記ラジオメトリック記述子のセットのそれぞれのエントリの平均を、前記成分についての前記ラジオメトリック記述子のセットの対応するそれぞれのエントリについてのラジオメトリック記述子平均値を取得するために取得する工程
を含んでなる、請求項５に記載の方法。
【請求項９】
前記成分の前記画素の前記ラジオメトリック記述子のセットのそれぞれのエントリの変動性メトリックを、前記成分についての前記ラジオメトリック記述子のセットの前記対応するそれぞれのエントリについてのラジオメトリック記述子変動性メトリックを取得するために取得する工程と、
前記成分についての前記ラジオメトリック記述子のセットの前記対応するエントリの前記それぞれのラジオメトリック記述子変動性メトリックを考慮して、前記画素のラジオメトリック記述子の各セットの各エントリを分析する工程と、
分析する前記工程の結果に基づいて、平均を取得する前記工程から前記画素のラジオメトリック記述子の各セットの各エントリを除去するか否かに関する決定を行う工程と、
をさらに備える、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記画素のラジオメトリック記述子の各セットの各エントリを分析する工程と前記各エントリを除去するか否かに関する決定を行う工程とがそれぞれ、
前記画素のラジオメトリック記述子の各セットの各エントリが、前記成分についての前記ラジオメトリック記述子のセットの前記対応するエントリの前記それぞれのラジオメトリック記述子変動性メトリックの閾値を超えるか否かを決定する工程と、
前記エントリが前記閾値を超える場合、前記画素のラジオメトリック記述子のセットのエントリを除去する工程と、
を含んでなる、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記変動性メトリックが、標準偏差、前記平均の近くの極限のエントリ間の範囲、又は前記平均を構成する主要エントリを含んでなる、請求項９に記載の方法。
【請求項１２】
前記基準マルチスペクトル画像についてのラジオメトリック記述子の少なくとも１つのセットを取得する工程が、
前記入力マルチスペクトル画像の前記階層的画像表現の前記成分のうちの少なくとも１つの前記ラジオメトリック記述子のセットを、前記基準マルチスペクトル画像の前記ラジオメトリック記述子のセットと等しくする工程
を含んでなる、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記基準マルチスペクトル画像についてのラジオメトリック記述子の少なくとも１つのセットを取得する工程が、
マルチスペクトル画像の定義された部分の各画素についてのラジオメトリック記述子のセットを取得する工程であって、各セットは、複数のエントリを含んでなる、取得する工程と、
前記定義された部分の前記画素についての前記ラジオメトリック記述子のセットを使用
して、前記基準マルチスペクトル画像についての前記ラジオメトリック記述子のセットを導出する工程と、
を含んでなる、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記マルチスペクトル画像が、前記入力マルチスペクトル画像の一部である、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記マルチスペクトル画像が、前記入力マルチスペクトル画像と重複しない、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記定義された部分の各画素について、そのラジオメトリック記述子のセットが、前記基準マルチスペクトル画像の前記ラジオメトリック記述子のセットから、閾値を超えて逸脱するかを決定する工程と、
前記基準マルチスペクトル画像のラジオメトリック記述子の前記導出されたセットから閾値を超えて逸脱すると決定された画素のラジオメトリック記述子のいかなるセットも含まない、前記基準マルチスペクトル画像についての前記ラジオメトリック記述子のセットを再導出する工程と、
をさらに備える、請求項１３に記載の方法。
【請求項１７】
前記類似度メトリックを決定する工程が、
前記成分についての前記ラジオメトリック記述子のセットと、前記基準マルチスペクトル画像の前記ラジオメトリック記述子のセットとの間のユークリッド距離、マンハッタン距離、ピアソン相関、又は余弦類似度のうちの少なくとも１つを確認する工程であって、前記ユークリッド距離、前記マンハッタン距離、前記ピアソン相関、又は前記余弦類似度のうちの前記少なくとも１つは、前記類似度メトリックである、確認する工程
を含んでなる、請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
前記類似度メトリックを、前記地理的領域の結果として得られる画像内にマッピングする工程
をさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１９】
前記マッピングする工程が、
前記入力マルチスペクトル画像内の画素に対してマーキングを適用する工程であって、前記マーキングは、前記画素が見出される成分の前記類似度メトリックを示す、適用する工程
を含んでなる、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記マーキングが、色、パターン、又は色調のうちの少なくとも１つを含んでなる、請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
前記類似度メトリックを決定する工程が、
前記類似度メトリックが、閾値類似度メトリックを超え、前記成分の画素が、前記基準マルチスペクトル画像の前記少なくとも１つ土地使用又は土地タイプを識別することを示す場合には、前記階層的画像表現構造の前記成分に第１の正規化された類似度メトリック・スコアを割り当てる工程と、
前記類似度メトリックが、閾値類似度メトリック未満であり、前記成分の画素が、前記基準マルチスペクトル画像の前記少なくとも１つ土地使用又は土地タイプを識別しないことを示す場合には、前記階層的画像表現構造の前記成分に第２の正規化された類似度メトリック・スコアを割り当てる工程と、
をさらに備える、請求項１８に記載の方法。
【請求項２２】
前記基準マルチスペクトル画像が、第１の基準マルチスペクトル画像であり、前記基準マルチスペクトル画像の前記画素が、少なくとも１つ第１の土地使用又は土地タイプを識別し、前記類似度メトリックが、第１の類似度メトリックであり、前記方法が、
第２の基準マルチスペクトル画像についてのラジオメトリック記述子の少なくとも１つのセットを取得する工程であって、前記基準マルチスペクトル画像の画素は、少なくとも１つの第２の土地使用又は土地タイプを識別し、前記第１の土地使用又は土地タイプは、前記第２の土地使用又は土地タイプと異なる、取得する工程と、
前記プロセッサを使用して、前記階層的画像表現構造の各成分について、前記成分についての前記ラジオメトリック記述子のセットと、前記第２の基準マルチスペクトル画像の前記ラジオメトリック記述子のセットとの間の第２の類似度メトリックを決定する工程であって、前記決定された第２の類似度メトリックは、各成分の前記画素が前記少なくとも１つの第２の土地使用又は土地タイプを識別する度合を示す、決定する工程と、
前記第１の類似度メトリック及び前記第２の類似度メトリックを、前記地理的領域の結果として得られる画像内にマッピングする工程と、
をさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項２３】
前記マッピングする工程が、
前記入力マルチスペクトル画像内の前記画素のうちの少なくとも一部に対して第１のマーキングを適用する工程であって、前記第１のマーキングは、前記画素が見出される成分の前記第１の類似度メトリックを示す、適用する工程と、
前記入力マルチスペクトル画像内の前記画素のうちの少なくとも一部に対して第２のマーキングを適用する工程であって、前記第２のマーキングは、前記画素が見出される成分の前記第２の類似度メトリックを示し、前記第１のマーキングと前記第２のマーキングとは異なる、適用する工程と、
を含んでなる、請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
前記第１のマーキング及び前記第２のマーキングが、第１及び第２の異なる色を含み、前記第１のマーキング及び前記第２のマーキングの各々の関連強度が、それぞれの画素が前記第１の土地使用もしくは土地タイプ又は前記第２の土地使用もしくは土地タイプを示す度合を示す、請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
前記階層的画像表現が、最大ツリー、最小ツリー、又はアルファ・ツリーである、請求項１に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は画像空間表現成分のラジオメトリック属性ベクトルを用いたマルチスペクトル画像ラベリングに関する。
【背景技術】
【０００２】
地理空間画像又は俯瞰画像の使用は、近年増加してきており、多くのコンテキストにおいて利用され得る重要なツールである。そのため、高品質な地理空間画像は、ますます価値のあるものとなってきている。例えば、多種多様なエンティティ（例えば、個人、政府、企業、又はその他）は、多様なコンテキストにおける数多くの適用例のために地理空間画像（例えば、衛星画像）を利用する。
【０００３】
ますます能力が高まる衛星が発注され、打ち上げられることに伴い、超高解像度（ＶＨＲ：ｖｅｒｙ  ｈｉｇｈ  ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ）遠隔感知マルチスペクトル地球画像は、ますます入手可能となり、使用可能となってきている。例えば、稼働中の衛星画像捕捉システムの数が増加するにつれて、捕捉能力及び柔軟性が改善される。１つの例において、コロラド州ロングモントのＤｉｇｉｔａｌＧｌｏｂｅ，Ｉｎｃ．は、現在、ＩＫＯＮＯＳ、ＧｅｏＥｙｅ−１、ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ、ＷｏｒｌｄＶｉｅｗ  １、ＷｏｒｌｄＶｉｅｗ  ２、及びＷｏｒｌｄＶｉｅｗ  ３を含む、多くの衛星を稼働させている。したがって、２４時間のグローバル・カバレッジが、現在稼働中の衛星コンステレーションを通じて達成され得る。例えば、ＤｉｇｉｔａｌＧｌｏｂｅの衛星のコンステレーションは、７５日ごとに地球の全大陸を撮像することができ、１日に少なくとも２６０万平方キロメートルの画像を収集する能力により、毎年、地球の大陸を６回よりも多くキャプチャし得る。選択的なタスキングにより、ＤｉｇｉｔａｌＧｌｏｂｅの衛星コンステレーションは、対象とされるロケーションからの画像を迅速かつ継続的に収集して、世界的な出来事又は同様のものについてのほぼリアルタイムのフィードバックを提供し得る。
【０００４】
さらに、画像捕捉衛星の解像度も、増加し続けている。例えば、現在稼働中の衛星は、最高空間解像度５０ｃｍで画像を捕捉し得る（画像内の各画素は、空間解像度の距離測度に対応する）。また、計画されている衛星打ち上げは、約３０ｃｍ以上（すなわち、３０ｃｍ未満、例えば、２５ｃｍ、１５ｃｍ、又はこれよりも小さい等）もの高さの空間解像度を有する、さらに高い解像能力を提供し得る。
【０００５】
この観点から、ＶＨＲ遠隔感知マルチスペクトル地球画像の量及び品質は、収集される画像データの量及びタイプと同じように増加し続ける。したがって、ＶＨＲ遠隔感知マルチスペクトル地球画像の性質は、単に画素を画像データとして提供することを超えた使用を促進させ得る。例えば、より高いレベルのデータ処理は、例えば、オブジェクトを識別するために、テクスチャを識別するために、又は、さもなければ、原画像データから有用なデータを抽出するために、画像に対して適用され得る。１つのそのような適用例は、土地使用識別及び土地分類であり、遠隔感知された画像が、画像の画素を土地使用の分類又は土地区分の分類に分類するために分析される。ほんの１つの例として、画像画素は、都市の居住区（例えば、３次元の人工構造物又は同様のものなどの、都市の「ビルドアップ」又は「ビルトアップ」）の領域を識別し、及び／又は特徴付けるために、分類又は分析され得る。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
入手可能な画像データの量が増加し、捕捉される画像データの性質が変化し、改善されるにつれて、進歩した画像データ処理及び画像分析は、画像捕捉技術における進歩と歩調を合わせ、捕捉画像に対して適用される新たな技法を促進させて、そのような技術が使用され得る適用例の数を拡大させるために必要とされる。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
概して、本願明細書において開示されるものは、選択された基準マルチスペクトル画像に基づいて、入力マルチスペクトル画像の一部を自動的に特徴づけ又は分類するためのユーティリティ（例えば、システム、工程等）である。特徴付けられるべき入力マルチスペクトル画像は、実質的に（例えば、衛星の画像センサにおいて受信されるような）原画像であってもよく、又は、（例えば、大気効果及び／もしくは同様のものを適当に考慮するために）任意の適当な手法で前処理されてもよい。入力マルチスペクトル画像の階層的表現の各成分の画素のラジオメトリック記述子のセット（例えば、ベクトル）は、その成分についてのラジオメトリック記述子のセットを取得するために集合的に操作され得る。各成分は、その成分のラジオメトリック記述子のセットと基準マルチスペクトル画像についてのラジオメトリック記述子のセットとの比較を通じて、少なくとも１つの基準マルチスペクトル画像（例えば、鉱山物質、農作物等）の（例えば、相対的な）正事例又は負事例としてラベリングされ得る。画素は、その画素が見出される成分に基づいて、結果として得られる画像において、基準マルチスペクトル画像の土地使用又は土地タイプの正事例又は負事例として（例えば、色、パターン等により）ラベリングされ得る。結果として得られる画像は、例えば、鉱山物質を分析すること、農業モニタリングを行うこと、ビルトアップの存在を識別すること、建設済みの設備をマッピングすること、及び同様のことなどの数多くのコンテキストにおいて使用され得る。
【０００８】
１つの構成において、任意の適当な融合画像又は同様のものは、入力マルチスペクトル画像の一部を特徴付ける工程において使用されるべき１つ又は複数の入力マルチスペクトル画像から適当に生成され得る。例えば、「類似度マップ」は、まず、入力マルチスペクトル画像の複数の画素の各画素についての複数のスペクトル帯域における複数のラジオメトリック記述子（例えば、強度レベル値）を、入力マルチスペクトル画像の複数の画素の各画素についての単一のラジオメトリック記述子へと低減させることによって、入力マルチスペクトル画像から構築され得る。したがって、各単一のラジオメトリック記述子は、それぞれの画素についてのマルチスペクトル情報をエンコードする。様々な単一のラジオメトリック記述子が、画像をその画像の階層的表現（例えば、最大ツリー）の複数の連結成分へとセグメント化するための入力として使用され得る。例えば、画素の複数のそれぞれのグレースケール値から、複数の最大ツリー（グレースケール画像ごとに１つの最大ツリー）を生成することのではなく、ここでは、単一の最大ツリーがマルチスペクトル情報から構築され得る。別の例として、対応する「非類似度マップ」が、アルファ・ツリーが生成され得る入力マルチスペクトル画像から構築され得る。
【０００９】
１つの態様において、俯瞰画像内の興味のある領域の分類に使用される方法は、プロセッサを使用して、地理的領域の少なくとも１つの入力マルチスペクトル画像の複数の画素を階層的画像表現構造の複数の成分へと体系化する工程と、プロセッサを使用して、複数の成分の各成分についてのラジオメトリック記述子の少なくとも１つのセットを導出する工程と、基準マルチスペクトル画像についてのラジオメトリック記述子の少なくとも１つのセットを取得する工程と、プロセッサを使用して、階層的画像表現構造の各成分について、この成分についてのラジオメトリック画像記述子のセットと、基準マルチスペクトル画像のラジオメトリック画像記述子のセットとの間の類似度を決定する工程と、各連結成分の画素が基準マルチスペクトル画像の少なくとも１つの土地使用又は土地タイプを識別する度合を決定するために、決定された類似度メトリックを使用する工程とを含む。
【００１０】
１つの構成において、導出する工程は、成分の各画素について、この画素についてのラジオメトリック記述子のセットを取得する工程であって、各セットは、複数のエントリを含む、取得する工程と、成分についてのラジオメトリック記述子のセットを導出するために、成分の画素についてのラジオメトリック記述子のセットを使用する工程とを含む。例えば、各画素についてのラジオメトリック記述子のセットは、入力マルチスペクトル画像の複数のスペクトル帯域の各スペクトル帯域におけるこの画素の強度のベクトル、又は、複数のスペクトル帯域にわたるこの画素の強度勾配のベクトルであってもよい。より詳細には、成分の画素のラジオメトリック記述子のセットのそれぞれのエントリの平均を、成分についてのラジオメトリック記述子のセットの対応するそれぞれのエントリについてのラジオメトリック記述子平均値を取得するために取得することによって、成分の画素についてのラジオメトリック記述子のセットは、成分についてのラジオメトリック記述子のセットを導出するために使用され得る。例えば、成分についてのベクトルにおける第１のエントリは、画素についてのベクトルの第１のエントリの平均であってもよく、成分についてのベクトルにおける第２のエントリは、画素についてのベクトルの第２のエントリの平均であってもよいなどである。
【００１１】
本願明細書において論じられる実施形態、構成、又は同様のもののうちのいずれも、開示される態様のうちの任意のものと共に（単独で、又は他の実施形態、構成、もしくは同様のものとの組み合わせにおいて）使用され得る。一般に是認された先行詞プラクティスに従って、特徴を単に紹介することは、対応する特徴を単数に限定しない。「少なくとも１つの」などの語句を使用しないことは、対応する特徴を単数に限定しない。特定の特徴に関連した、「少なくとも全体的に」、「少なくとも部分的に」、「実質的に」又は同様の語句の使用は、その対応する特徴的なバリエーション及び実体のないバリエーションを包含する。さらに、「１つの実施形態において」という語句と共に特徴に言及することは、その特徴の使用を単一の実施形態に限定しない。
【００１２】
上述された例示的な態様及び実施形態に加えて、さらなる態様及び実施形態は、図面の参照によって、及び下記の説明の検討によって、明らかとなるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】地理的領域のマルチスペクトル俯瞰画像内の画素を検出又は特徴付ける工程を例示する簡略ブロック図。
【図２】地理的領域のマルチスペクトル俯瞰画像内の画素を特徴付けるための自動システムのさらに詳細なブロック図。
【図３】複数のスペクトル帯域の各々における地理的領域の入力マルチスペクトル画像の一部の画素、及びスペクトル帯域の各々における画素のラジオメトリック記述子から生成され得る画素の類似度マップを例示する概略図。
【図４】図３の入力マルチスペクトル画像の簡略化された階層的画像表現を例示し、この階層的画像表現の複数の連結成分のうちの１つが、図３の画素のうちの４つを含むように示されている図。
【図５】図４の階層的画像表現を例示し、連結成分が、連結成分のラジオメトリック記述子セットと基準マルチスペクトル画像のラジオメトリック記述子セットとの間で近接度分析を実行した結果としての正規化スコアを含む図。
【図６】地理的領域のマルチスペクトル俯瞰画像内の画素を特徴付けるための方法のフロー図。
【図７】スペクトル帯域の各々における入力マルチスペクトル画像の画素のラジオメトリック記述子から類似度マップを生成する方法のフロー図。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
最初に、本願明細書において地球に言及する場合、画像又は他の遠隔感知情報を捕捉す
ることが望ましいことがある、任意の天体への言及が行われることが留意される。さらに、本願明細書において「俯瞰」画像に言及する場合、このような画像は、画像又は他の遠隔感知情報を捕捉することが可能な任意の宇宙探査機、衛星、航空機、及び／又は同様のものによって取得され得る。さらに、本願明細書において説明されるユーティリティは、他の天体の画像を捕捉する、地球上又は宇宙に位置する撮像システムを含む、他の撮像システムに対しても適用され得る。本願明細書に含まれる図は、必ずしも縮尺通りに描かれていないこと、ならびに、このような図は、検討及び例示の目的のために提供されていることも留意される。
【００１５】
一般に、天体の表面の選択された部分の高解像度画像は、政府機関、企業、及び個人によって望まれ、使用される商品となっている。例えば、今日一般的に使用される多くの消費者製品は、Ｇｏｏｇｌｅ（登録商標）Ｅａｒｔｈなどの地球の表面の画像を含む。航空機、地球周回軌道衛星、及び同様のものを含む、様々なタイプの遠隔感知画像収集プラットフォームが採用され得る。消費者向けデジタル・カメラの場合においては、１つの非限定的な例として、画像センサは、一般に、単一の「スナップショット」において画像領域を収集するエリア・アレイ（例えば、各々３，０００画素の３，０００行、又は９，０００，０００個の総画素数）に配置される。衛星ベースの撮像の場合においては、別の非限定的な例として、各画像センサが、各行において多数（例えば、５０，０００個以上）の画素の比較的少数（例えば、２つ）の行を含む、「プッシュ・ブルーム走査」原理が採用されることもある。画素の各行は、画像を１行ずつ構築するために地球全体にわたって走査されてもよく、この画像の幅は、行内の画素の数と画素サイズ又は解像度との積である（例えば、０．５メートルの地上解像度において５０，０００画素は、幅２５，０００メートルの画像を生成する）。画像の長さは、走査持続時間（すなわち、線の数）によって制御され、走査持続時間は、典型的には、収集される画像ごとに設定可能である。俯瞰画像の解像度は、利用される特定の器具、衛星の（又は他の航空機の）軌道の高度、及び同様のものなどの要因に依存して変化する。
【００１６】
画像収集プラットフォーム（例えば、航空機、地球周回衛星等）は、１つ又は複数の手法で、様々なタイプの画像を収集又は補足し得る。１つの非限定的な例として、画像収集プラットフォームは、天体のシーンのパンクロマティック収集を行ってもよく、これは、単一の広範囲の波長（例えば、近赤外線（ＮＩＲ：ｎｅａｒ  ｉｎｆｒａｒｅｄ）から近紫外線（ＮＵＶ：ｎｅａｒ  ｕｌｔｒａｖｉｏｌｅｔ）までの全可視光等）にわたる画像データの収集を一般に指す。別の非限定的な例として、画像収集プラットフォームは、付加的に又は代替的に、可視光帯域内の画像データをキャプチャし、入射光を赤色部分、緑色部分及び青色部分に分離するためのそれぞれのフィルタを含み得る。さらなる非限定的な例として、画像収集プラットフォームは、付加的に又は代替的に、天体のシーンのマルチスペクトル収集を行ってもよく、これは、電磁スペクトルにわたる複数の特定のスペクトル帯域（例えば、ＮＩＲ、短波赤外線（ＳＷＩＲ：ｓｈｏｒｔ  ｗａｖｅ  ｉｎｆｒａｒｅｄ）、遠赤外線（ＦＩＲ：ｆａｒ  ｉｎｆｒａｒｅｄ）等などの、可視光範囲内と可視光範囲外との両方の帯域内）における画像データの収集を一般に指す。例えば、衛星は、第１のスペクトル帯域（例えば、約３８０〜７５０ｎｍの波長範囲などの可視光帯域）のみにわたる電磁放射に対して敏感な１つの画像センサを、他のスペクトル帯域（例えば、７５０〜１４００ｎｍのＮＩＲ、１４００〜３０００ｎｍのＳＷＩＲ等）のみにわたる電磁放射に対して敏感な１つ又は複数の付加的な画像センサに加えて有してもよい。マルチスペクトル撮像は、（エアロゾル、雲等などからの大気効果を含み得る）地球の表面から反射された後に衛星において受信される放射輝度からの付加的な情報の抽出を可能にし得る。
【００１７】
ここで、図１を参照すると、画像におけるラジオメトリック記述子（例えば、強度値）の分析に基づいて、入力マルチスペクトル画像（例えば、１ｍ未満から１０ｍの空間解像
度の衛星画像データ）の一部を自動的に特徴付けるために使用され得るシステム１００の簡略ブロック図が例示されている。まず、システム１００は、任意の適当な俯瞰画像データ源１０４（例えば、ＳＰＯＴ  ２及び５、ＣＢＥＲＳ  ２Ｂ、ＲａｐｉｄＥｙｅ  ２及び４、ＩＫＯＮＯＳ（登録商標）２、ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ  ２、ＷｏｒｌｄＶｉｅｗ−１、ＷｏｒｌｄＶｉｅｗ−２、ＷｏｒｌｄＶｉｅｗ−３等）から、地理的領域の少なくとも１つの入力マルチスペクトル画像を取得し、入力マルチスペクトル画像の一部（例えば、連結成分、画素のグループ等）の、その一部のラジオメトリック記述子セット（例えば、ベクトル）と、識別されるべき領域タイプに対応する１つ又は複数の基準画像のラジオメトリック記述子セットとの比較に基づく、自動化された特徴付け１０８を行う。次いで、システム１００は、水塊、植物、金属、露出土壌等などの、入力マルチスペクトル画像における１つ又は複数の検出された又は特徴付けられた領域の種類を描写又は伝達する、結果として得られる画像１１２を生成する。
【００１８】
図２は、図１の自動化された特徴付け１０８を実装するために使用され得る自動化システム２００のより詳細なブロック図を提示する。単一のデバイス（例えば、サーバ、ワークステーション、ラップトップ・コンピュータ、デスクトップ・コンピュータ、モバイル・デバイス、及び／又は他のコンピューティング・デバイス）として描写されているが、システム２００の１つ又は複数の機能性、工程又はモジュールは、複数のマシン、デバイス及び／又は工程に割り当てられ、又は分散されてもよく、これらは、単一の筐体において具現化されても、又は具現化されなくてもよい。１つの構成において、システム２００の機能性は、任意の適当なクラウドにおいて具現化されても、又は分散コンピューティング環境において具現化されてもよい。
【００１９】
概して、システム２００は、メモリ２０４（例えば、１つもしくは複数のＲＡＭもしくは他の揮発性メモリ・モジュール等）、メモリ２０４からのコンピュータ読取可能な命令を実行するための処理エンジンもしくは処理ユニット２０８（例えば、１つもしくは複数のＣＰＵ、プロセッサ、プロセッサ・コア、もしくは他の同様のハードウェア部品）、ストレージ２１２（例えば、１つもしくは複数の磁気ディスク、もしくは他の不揮発性メモリ・モジュール、もしくはソリッド・ステート・ドライブ（ＳＳＤ）などの非一時的なコンピュータ読取可能な媒体）、ならびに／又は、複数の他の構成要素２１６（例えば、キーボード及びマウスなどの入力デバイス、ディスプレイ及びスピーカなどの出力デバイス、ならびに同様のもの）を含み得、これらの全ては、１つ又は複数のバス２２０によって、適当に相互接続され得る。図示はされていないが、システム２００は、１つ又は複数のバス２２０とシステム２００の様々な構成要素及び他のデバイスとの間の相互接続を促進する、任意の適当な数及び構成のインターフェース（例えば、ＬＡＮ、ＷＡＮ、インターネット等などの１つ又は複数のネットワーク上で、システム２００と他のデバイスとの間の通信を可能にするためのネットワーク・インターフェース）を含み得る。
【００２０】
システム２００は、（例えば、図１の１つ又は複数の俯瞰画像データ源１０４から）地理的領域の１つ又は複数のマルチスペクトル俯瞰画像２２４を適当に取得し、この画像を任意の適当な形式でストレージ２１２において（例えば、データベースの定義、生成、問い合わせ、更新、及び管理を可能にする任意の適当なデータベース管理システム（ＤＢＭＳ）によって管理可能な、１つ又は複数のデータベースなどにおいて）記憶し得る。処理エンジン２０８は、下記でより詳細に論じられるように、システム２００の複数のエンジン又はモジュールによる操作のために、ＤＭＢＳ又は同様のものを実行して、１つ又は複数の俯瞰画像２２４を取得し、メモリ２０４内にロードし得る。
【００２１】
図示されるように、システム２００は、入力マルチスペクトル画像の複数の（例えば、３つ以上の）スペクトル帯域の各々における画素のラジオメトリック記述子から類似度マップを生成し、この類似度マップを使用して階層的画像表現を生成し、階層的画像表現の
各連結成分についてのラジオメトリック記述子のセット（例えば、ベクトル）を生成する（例えば、ベクトルにおける各エントリが、複数のスペクトル帯域のそれぞれにおける連結成分についてのラジオメトリック記述子を表現する）ように概して構成される構築エンジン２２８を含み得る。システム２００は、基準マルチスペクトル画像のラジオメトリック記述子のセットを考慮して、連結成分のラジオメトリック記述子のセットを分析して、成分が基準マルチスペクトル画像の１つ又は複数の土地使用又は土地タイプ（例えば、水塊、農業、農作物等）を識別する度合を示す類似度メトリックを生成するように概して構成される分析エンジン２３２も含み得る。
【００２２】
マッピング・エンジン２３６も、入力マルチスペクトル画像の分類された部分を、結果として得られる画像内にマッピングするために含まれ得る。例えば、結果として得られる画像は、色が土地タイプに対応し、強度レベルが画像の一部が特定の土地タイプに実際に対応する信頼度に対応するヒート・マップの形式であってもよい。エンジンの各々（ならびに／又は、本願明細書において開示及び／もしくは包含される他のエンジン、モジュール、ロジック等）は、処理ユニット２０８による実行のためのコンピュータ読取可能な命令の１つ又は複数のセットの形式であってもよく、ディスプレイ（図示せず）上での提示のために入力マルチスペクトル画像２２５の一部の自動化された特徴付けを行うべく任意の適当な手法でユーザによって操作され得る。この点において、一方では処理ユニット２０８、メモリ２０４、及び／又はストレージ２１２の組み合わせ（すなわち、マシン／ハードウェア構成要素）ならびに本願明細書において開示される様々なエンジン／モジュールは、１つの実施形態において、（例えば、プログラム・ソフトウェアからの命令に従って）本願明細書において開示される特徴付けユーティリティの特定の機能を実行するようにプログラムされると専用コンピュータとなる新たなマシンを生成する。
【００２３】
１つの構成において、様々なエンジンと通信する任意の適当なポータルは、システム２００上で実行され、システム２００の機能性にアクセスするために（例えば、任意の適当なブラウザを介して）ユーザによってアクセス可能であり得る。様々なエンジンは、別個のモジュール又は個別のモジュールとして図２に描写されているが、エンジンのうちの２つ以上の機能性又は命令は、同じコンピュータ読取可能な命令セットの一部として実際には統合されてもよいこと、及び、エンジンは、システム２００の様々な機能性を単に強調するために図２に示される手法で描写されていることが、理解されるべきである。さらに、エンジンは、（例えば、処理エンジン２０８による実行のために）（例えば、揮発性の）メモリ２０４内に存在するものとして例示されているが、エンジンは、（例えば、不揮発性の）ストレージ２１２（及び／又は、システム２００と通信する他の不揮発性ストレージ）において記憶され、必要に応じてメモリ２０４内にロードされてもよいことが、理解されるべきである。
【００２４】
システム２００の様々なエンジン及び機能性についての読者の理解を促進するために、ここで、図６への付加的な参照が行われ、図６は、本願明細書において開示される自動化された特徴付け工程を行うために使用される方法６００を例示する。方法６００（及び本願明細書において開示される他の方法）の特定の工程（及び工程の順序）が例示されており、論じられるが、本願明細書において提示される教示と一致する他の方法（例示された工程よりも多くの工程、少ない工程、又は異なる工程を含む）も、本開示内で想定及び包含される。
【００２５】
方法６００は、特定の地理的領域の少なくとも１つの入力マルチスペクトル画像（例えば、ＲＧＢ帯域、８帯域等などの少なくとも３つの周波数帯域又はスペクトル帯域）の画素を、画像パーティションを密から疎に概してマッピングする階層的画像表現（例えば、階層データ構造、パーティション・ピラミッド等）の複数の階層的に連結された成分又はノード（例えば、入力画像を全体として集合的に定義する画素のグループ）へと体系化す
ること６０４によって始まり得る。図２及び図４を参照すると、例えば、自動化された抽出システム２００の構築エンジン２２８は、特定の地理的領域の少なくとも１つの入力マルチスペクトル画像２２５（複数のスペクトル帯域２２６を含む）を受信し、入力マルチスペクトル画像２２５の画素を、階層的画像表現２４０／４００（例えば、最大ツリー、アルファ・ツリー等）の複数の連結成分２４４／４０４（例えば、ノード）へと体系化し得る。
【００２６】
階層的画像表現４００がアルファ・ツリーの形式である場合において、例えば、階層的画像表現４００は、その葉成分４０８が関連強度及び／又は同様のものにおいて同一である１つ又は複数の画素に対応し、その根成分４１２が階層の頂点に対応する（例えば、その範囲が画像定義領域を定義する単一の成分）、根付きの、一方向の木又はパーティション・ピラミッドであってもよく、画素は、入力画像の隣接する画素間の任意の適当な定義又は非類似度の基準（例えば、最大画素強度、自然反射率等）に基づいて、連結成分へとグループ化される。例えば、アルファ・ツリーを構築する１つの手法は、「アルファ・ツリー・データ構造の操作を通じた高解像度俯瞰画像からのビルトアップ・フットプリントの自動的な抽出（Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｂｕｉｌｔ−Ｕｐ
Ｆｏｏｔｐｒｉｎｔｓ  ｆｒｏｍ  Ｈｉｇｈ  Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ  Ｏｖｅｒｈｅａｄ  Ｉｍａｇｅｒｙ  ｔｈｒｏｕｇｈ  Ｍａｎｉｐｕｌａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ａｌｐｈａ−Ｔｒｅｅ  Ｄａｔａ  Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ）」と題された米国特許第８，６８２，０７９号において開示されており、この米国特許は、その全体が本願明細書に援用される。
【００２７】
階層的画像表現４００が最大ツリーの形式である場合において、例えば、階層的画像表現４００は、その葉成分４０８（例えば、葉ノード）が任意の適当な融合画像（例えば、入力マルチスペクトル画像から構築された類似度マップ）の領域最大値に対応し、その根成分４１２（例えば、根ノード）が入力マルチスペクトル画像の背景を定義する単一の連結成分に対応する、根付きの、一方向の木であってもよい。例えば、入力マルチスペクトル画像は、階調レベルの数と同じ二値画像を提供するために複数の強度レベル又はグレースケール・レベルの各々において閾値化されてもよく、次いで、各二値画像は、その連結成分４０４を導出するために分析され得る。少なくとも１つの形態学的属性フィルタ（例えば、エッジ保存演算子）は、何らかの属性基準に基づいて、ツリーの連結成分４０４を漸進的に受け入れ（拒否し）得る。例えば、高解像度俯瞰画像からビルトアップを抽出する１つの手法は、「高解像度衛星画像データからのビルトアップ層の自動的な生成（Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｂｕｉｌｔ−ｕｐ  Ｌａｙｅｒｓ  ｆｒｏｍ  Ｈｉｇｈ  Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ  Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ  Ｉｍａｇｅ  Ｄａｔａ）」と題された米国特許出願第１３／９５５，２６８号において開示されており、この米国出願は、その全体が本願明細書に援用される。
【００２８】
１つの構成において、入力マルチスペクトル画像２２５の様々なスペクトル帯域２２６は、入力マルチスペクトル画像２２５が階層的画像表現２４０／４００へと体系化される前に、任意の適当な手法で単一の帯域へと融合され得る。異なる言い方をすれば、各画素についての複数のスペクトル帯域２２６の様々なラジオメトリック記述子２２７（例えば、強度値）は、その画素についての単一の値へと融合されてもよく、単一の帯域は、入力マルチスペクトル画像２２５の複数の画素の融合された単一の値を含む。１つの構成において、また、ここで図７を参照すると、複数のスペクトル帯域の各々において入力マルチスペクトル画像の画素のラジオメトリック記述子から類似度マップの形式で融合画像を生成する方法７００が例示されており、生成される類似度マップは、各々がマルチスペクトルラジオメトリック記述子情報を画像のそれぞれの画素についてエンコードする、複数の単一のラジオメトリック記述子を含む。
【００２９】
ここで、図３への参照も行われ、図３は、複数のスペクトル帯域３０８、３１２、３１
６の各々における地理的領域の入力マルチスペクトル画像３００の一部の画素３０６の概略図、及びスペクトル帯域の各々における画素のラジオメトリック記述子から生成され得る画素の類似度マップ３２０（例えば、図２の類似度マップ２３８）を提示する。具体的には、図３における数字１〜１６は、スペクトル帯域３０８、３１２、３１６（例えば、赤色、緑色、青色、及び／又は任意の他の適当な帯域の組み合わせ）の各々ならびに類似度マップ３２０における画素３０６の画素番号（例えば、ロケーションＩＤ）を表現する。入力マルチスペクトル画像３００の一部の画素１〜１６についての類似度マップ３２０の生成が論じられるが、実際には、入力マルチスペクトル画像３００全体の全て又は実質的に全ての画素３０６の類似度マップ３２０が生成され得ることが、理解されるべきである。
【００３０】
図７の方法７００の７０４において、画素のラジオメトリック記述子（例えば、画素強度）と隣接する画素（例えば、４つのネイバー、８つのネイバー等）のラジオメトリック記述子（例えば、画素強度）との間の各画素についての差（絶対差）のセット（例えば、ベクトル）が、入力マルチスペクトル画像の複数のスペクトル帯域の各スペクトル帯域において決定され得る。図３における画素「６」及びその８つ隣接する隣接画素の場合において、例えば、３つのスペクトル帯域３０８、３１２、３１６についての差の３つのセットは、
【００３１】
【数１】
2017529634.tif 000003
【００３２】
によって、それぞれ表され得る。ただし、数字は、画素ロケーション又はＩＤを示し、「ｆ（  ）＿」は、特定のスペクトル帯域における特定の画素のラジオメトリック記述子（例えば、強度）を示す。
【００３３】
同様の工程は、入力マルチスペクトル画像内のその他の画素の各々について行われ得る。画素「１１」の場合において、例えば、画素１１の強度（ｆ（１１））と、画素６、７、８、１０、１２、１４、１５及び１６の各々の強度との間の差は、画素１１についての３つの対応するＲＤＤＳを取得するために、３つのスペクトル帯域の各々において決定され得る。いずれの場合にも、方法７００は、１つの構成において、各ＲＤＤＳにおける差のうちの最小差を取得すること７０８と、次いで、最小差のうちの最大差を、入力マルチスペクトル画像のスペクトル帯域の全てにおける画素のラジオメトリック記述子を概して表現する画素についての単一のラジオメトリック記述子と等しくすること７１２とを含み得る。ここでも、画素６の場合において、画素６の単一のラジオメトリック記述子（ｓ（６））は、
ｓ（６）＝ＭＡＸ｛ＭＩＮ｛ＲＤＤＳ＿ＲＥＤ６｝、ＭＩＮ｛ＲＤＤＳ＿ＧＲＥＥＮ
６｝、ＭＩＮ｛ＲＤＤＳ＿ＢＬＵＥ６｝｝
として表され得る。
【００３４】
同様の工程は、入力マルチスペクトル画像内のその他の画素３０６の各々について行われて、その他の画素３０６の各々についての単一のラジオメトリック記述子が取得され得、これは、類似度マップ３２０（例えば、類似度マップ２３８）内へロードされ得る７２４。ここで、類似度マップ３２０は、階層的画像表現の複数の連結成分へと体系化され得る７２８（例えば、図６の工程６０４）。例えば、図７の工程７０８及び７１２は、入力マルチスペクトル画像の各画素について行われて、単一のラジオメトリック記述子の類似度マップ３２０が取得され得、この類似度マップから、最大ツリーの形式の階層的画像表現が生成され得る。
【００３５】
別の構成において、方法７００は、各ＲＤＤＳにおける差のうちで最大差を取得すること７１６と、次いで、最大差のうちで最小差を、入力マルチスペクトル画像のスペクトル帯域の全てにおける画素のラジオメトリック記述子を概して表現する画素についての単一のラジオメトリック記述子と等しくすること７２０とを含み得る。ここでも、画素６の場合において、画素６の単一のラジオメトリック記述子（ｓ（６））は、
ｓ（６）＝ＭＩＮ｛ＭＡＸ｛ＲＤＤＳ＿ＲＥＤ６｝、ＭＡＸ｛ＲＤＤＳ＿ＧＲＥＥＮ６｝、ＭＡＸ｛ＲＤＤＳ＿ＢＬＵＥ６｝｝
として表され得る。
【００３６】
同様の工程は、入力マルチスペクトル画像内のその他の画素３０６の各々について行われて、その他の画素３０６の各々についての単一のラジオメトリック記述子が取得され得、これは、非類似度マップ（例えば、類似度マップ３２０と同様であるが、Ｄ（１）、Ｄ（２）等などの、画素についての非類似度値を有する非類似度マップ２３８）内へロードされ得る７２４。ここで、非類似度マップは、階層的画像表現の複数の連結成分へと体系化され得る７２８（例えば、図６の工程６０４）。例えば、図７の工程７１６及び７２０は、入力マルチスペクトル画像の各画素について行われて、単一のラジオメトリック記述子の非類似度マップが取得され得、この非類似度マップから、アルファ・ツリーの形式の階層的画像表現が生成され得る。
【００３７】
図６に戻ると、入力マルチスペクトル画像の画素が（例えば、図７の方法７００に従って、類似度マップ３２０のそれらの単一のラジオメトリック記述子に基づいて）階層的画像表現の連結成分（例えば、図４の階層的画像表現４００の連結成分４０４）へと体系化された後で、方法６００は、各連結成分４０４についてのラジオメトリック記述子のセット（例えば、ベクトル）（例えば、図２の連結成分ラジオメトリック記述子ベクトル２５２）を（例えば、構築エンジン２２８により）導出すること６０８を含み得る。別の言い方をすれば、方法６００は、各連結成分の各スペクトル帯域についてのラジオメトリック記述子を導出すること６０８を含み得、ここで、各スペクトル帯域のラジオメトリック記述子は、それぞれのスペクトル帯域における連結成分の全ての画素のラジオメトリック記述子を集合的に表現する。
【００３８】
連結成分４０４についてのラジオメトリック記述子のセットを導出するために、連結成分４０４の画素の各々についてのラジオメトリック記述子又は属性のそれぞれのセット又はベクトル２５０が、まず導出され、又はさもなければ、取得され得る。１つの構成において、連結成分４０４の各画素についてのラジオメトリック記述子の各セットは、入力マルチスペクトル画像２２５の複数のスペクトル帯域２２６にわたる画素の強度のベクトルであってもよい。例えば、図４における成分４１６は、図３の入力マルチスペクトル画像３００からの画素１１、１２、１５及び１６を含む。この点において、３つのスペクトル帯域３０８、３１２、３１６にわたる画素強度の４つのベクトルは、下記のように表され
得る。
【００３９】
【数２】
2017529634.tif 000004
【００４０】
別の構成において、連結成分４０４の各画素についてのラジオメトリック記述子の各セットは、複数のスペクトル帯域にわたる画素の強度勾配のベクトルであってもよく、各強度勾配は、１つのスペクトル帯域における画素の強度と、隣接するスペクトル帯域における画素の強度との間の差である。ここでも、図４の成分４１６に関連して、３つのスペクトル帯域３０８、３１２、３１６にわたる画素強度勾配の４つのベクトルは、下記のように表され得る。
【００４１】
【数３】
2017529634.tif 000005
【００４２】
さらなる構成において、連結成分４０４の各画素についてのラジオメトリック記述子の各セットは、画素の最大勾配（例えば、応答Ｒ）と、勾配ＩＤ（最大勾配に対応するベクトルにおけるエントリのＩＤ、又はスケールＳ）と、最大勾配における２つの強度のうちの最大強度の値（例えば、レベルＬ）とを含む、画素についての「重要な」又は「特徴的な」パラメータのベクトルであり得る。成分４１６の画素「１１」の場合において、第１のエントリの強度勾配が第２のエントリの強度勾配よりも大きく、ｆ（１１）Ｇがｆ（１１）Ｒよりも大きいと仮定すると、そのようなベクトルは、下記のように表され得る。
【００４３】
【数４】
2017529634.tif 000006
【００４４】
ただし、第１のエントリのＩＤは０であり、第２のエントリのＩＤは１であるなどである。同様の工程は、成分４１６の画素１２、１５及び１６についてのラジオメトリック記述子のセットを取得するために行われ得る。
【００４５】
連結成分４１６の画素の各々についてのラジオメトリック記述子又は属性のそれぞれの
ベクトル２５０が導出され、又はさもなければ取得されると、画素についてのラジオメトリック記述子又は属性のそのようなセットは、成分４１６についてのラジオメトリック記述子の単一のセットを生成するために使用され得る。概して、成分を構成する画素からの全てのそれぞれのベクトル・エントリから、成分ベクトルのエントリについての平均値を生み出す任意の適当な方法が使用され得る。１つの構成において、成分４１６についてのラジオメトリック記述子のベクトル２５２における各エントリは、その成分を構成する画素のラジオメトリック記述子のベクトルにおける対応するエントリの平均値（例えば、平均）であり得る。例えば、成分４１６についてのベクトル２５２における第１のエントリは、画素についてのベクトル２５０の第１のエントリの平均であってもよく、成分４１６についてのベクトル２５２における第２のエントリは、画素についてのベクトル２５０の第２のエントリの平均であってもよいなどである。スペクトル帯域３０８、３１２、３１６にわたる画素１１、１２、１５及び１６の画素強度のベクトルの場合において、例えば、成分４０４についてのそのようなベクトルは、
【００４６】
【数５】
2017529634.tif 000007
【００４７】
として表され得る。
付加的なメトリックが、平均化機能の変動性を評価するために使用され得る。１つの構成において、成分ベクトルの任意のエントリについての平均値が、高い変動性を示す場合、値は、それぞれの成分を構成する各画素を再検討することによって精緻化され得る（例えば、特定の画素のベクトル・エントリの寄与は、そのエントリが変動性メトリックに関する一定の閾値を超える値を有する場合には、無視され得る）。様々なエントリの変動性が対処され得る１つの手法は、成分を構成する画素のラジオメトリック記述子のベクトルにおける対応するエントリの標準偏差を取得することによる。ここでも、スペクトル帯域３０８、３１２、３１６にわたる画素１１、１２、１５及び１６の画素強度のベクトルの場合において、成分４０４についての標準偏差のベクトルは、
【００４８】
【数６】
2017529634.tif 000008
【００４９】
として表され得る。
例えば、エントリが、平均を超える特定の数の標準偏差である場合、特定の画素のエントリは、除去又は無視され得る。成分を構成する全ての画素が再検討され、寄与物の選択が精緻化されると、次いで、平均が再計算され得る。変動性メトリックの付加的な例は、平均の近くの極値間の範囲、平均を構成する値の主要成分、及び／又は同様のものである。
【００５０】
同様の工程は、階層的画像表現４００のその他の連結成分４０４の各々についてのラジオメトリック記述子のそれぞれのセット（例えば、ベクトル）を取得するために行われ、
又は実行され得る。いずれの場合にも、図６の方法６００は、入力マルチスペクトル画像２２５の１つ又は複数の部分において（例えば、図３の入力マルチスペクトル画像３００の図４の階層的画像表現４００の連結成分４０４のうちの１つ又は複数において）識別されることが求められる１つ又は複数の属性を含む基準マルチスペクトル画像（例えば、基準画像「チップ」）についてのラジオメトリック記述子のセット又はベクトル２６０（図２参照）を確認すること、又はさもなければ取得すること６１２も含み得る。様々な異なるタイプの土地タイプ、土地使用等（例えば、露出土壌、駐車場等）に対応する、入力マルチスペクトル画像２２５におけるそのような土地又は土地使用を識別するための様々なタイプの基準チップは、本願明細書において想定及び包含される。基準マルチスペクトル画像は、同じプラットフォーム又はセンサからの、入力マルチスペクトル画像と同じ数のスペクトル帯域を有する画像であり得る。
【００５１】
１つの構成において、基準マルチスペクトル画像は、興味のあるラジオメトリック・パターンに明示的に（例えば、森林に明示的に、舗装道路等に明示的に）一致するコンテンツ（例えば、画素）を有する、マルチスペクトル画像の小さい部分及び／又は定義された部分であってもよく、例えば、（例えば、直交座標又は同様のものによって定義される）入力マルチスペクトル画像２２５の一部、入力マルチスペクトル画像と重複しない別のマルチスペクトル画像の定義された一部等などであってもよい。例えば、ラジオメトリック記述子のセットは、定義された部分の各画素について導出され（例えば、図２の画素ラジオメトリック記述子ベクトル２５０）、次いで、基準マルチスペクトル画像についてのラジオメトリック記述子のセットが、定義された部分を構成する画素のそれらから導出され得る。連結成分を構成する画素のラジオメトリック記述子のセットを使用して、階層的画像表現の各連結成分についてのラジオメトリック記述子のセットを導出することに関連して前述されたように、基準マルチスペクトル画像のラジオメトリック記述子のセットは、分析されるべき入力マルチスペクトル画像の特定の連結成分４０４のエントリと同じ数及びタイプのエントリを含むベクトルであってもよい（様々な分析は、下記でより詳細に論じられる）。
【００５２】
別の構成において、基準マルチスペクトル画像のラジオメトリック記述子のセットは、階層的画像表現４００の成分のうちの少なくとも１つのラジオメトリック記述子のセットと等しくされ得る。極めて単純化した例として、基準マルチスペクトル画像が入力マルチスペクトル画像と重複する場合において、連結成分４２０が、興味のあるラジオメトリック・パターンに対応する（すなわち、連結成分４１６及びその他の連結成分４０４において識別されることが求められる土地使用／タイプ／等に対応する）画素を含むと仮定する。この点において、基準マルチスペクトル画像ラジオメトリック記述子ベクトル２６０（図２）は、（例えば、図６の工程６０８において決定される）連結成分４２０の連結成分ラジオメトリック記述子ベクトル２５２と等しくされ得る。もちろん、より複雑な構成も想定される。例えば、連結成分４２０及び４２４が、興味のあるラジオメトリック・パターンに対応する画素を共同で含むと仮定する。この点において、連結成分４２０、４２４の連結成分ラジオメトリック記述子ベクトル２５２は、（例えば、第１のエントリの各々、第２のエントリの各々等の平均又は標準偏差を求めることにより）単一の基準マルチスペクトル画像ラジオメトリック記述子ベクトル２６０へと適当に結合又は融合され得る。
【００５３】
別の構成において、例えば、基準マルチスペクトル画像が、入力マルチスペクトル画像２２５と重複せず、したがって、階層的画像表現４００（及び、例えば、対応する連結成分ラジオメトリック記述子ベクトル）が、基準マルチスペクトル画像を包含する領域について構築されていないことがあり得る場合などにおいて、その領域の画素は、別の階層的画像表現へと体系化されてもよく６０４、次いで、ラジオメトリック記述子ベクトル又はセットは、その階層的画像表現の連結成分について導出され得る６０８。基準マルチスペクトル画像に対応する連結成分のラジオメトリック記述子ベクトルは、次いで、基準マル
チスペクトル画像についての基準マルチスペクトル画像ラジオメトリック記述子ベクトル２６０と等しくされ、又は基準マルチスペクトル画像ラジオメトリック記述子ベクトル２６０へと適当に融合され得る。
【００５４】
図６を再び参照すると、方法６００は、入力マルチスペクトル画像の各連結成分４０４のラジオメトリック記述子セットと、基準マルチスペクトル画像のラジオメトリック記述子セットとの間の類似度メトリック又は近接度メトリック２６４（図２）を（例えば、図２の分析エンジン２３２により）決定すること６１６を含み得る。決定された類似度メトリック２６４は、任意の適当な手法で、システム２００のメモリ２０４及び／又はストレージ２１２において記憶され得る。概して、類似度又は近接度を高めることは、考慮中の特定の連結成分４０４の画素が基準マルチスペクトル画像の画素の土地使用又はタイプと同じ土地使用又はタイプと関連し、又はさもなければ識別する尤度を高めることに対応する。このような類似度メトリック２６４を決定する様々な手法は、本開示において想定され、含められる。例えば、ｘは、（例えば、図５の連結成分４１６についての）分析されるべき連結成分４０４についてのラジオメトリック記述子ベクトル２５２を表し、ｙは、基準マルチスペクトル画像についてのラジオメトリック記述子ベクトル２６０を表し、ｎは、ベクトルの各々におけるエントリの総数を表すと仮定する。１つの構成において、類似度メトリックは、２つのベクトル間のユークリッド距離（ｄ）であってもよく、ユークリッド距離（ｄ）は、
【００５５】
【数７】
2017529634.tif 000009
【００５６】
として表され得る。
別の構成において、類似度メトリックは、２つのベクトル間のマンハッタン距離（ｄ）であってもよく、マンハッタン距離（ｄ）は、
【００５７】
【数８】
2017529634.tif 000010
【００５８】
として表され得る。
別の構成において、類似度メトリックは、２つのベクトル間のピアソン相関（ｄ）であってもよく、ピアソン相関（ｄ）は、
【００５９】
【数９】
2017529634.tif 000011
【００６０】
として表され得る。
ただし、
【００６１】
【数１０】
2017529634.tif 000012
【００６２】
であり、
【００６３】
【数１１】
2017529634.tif 000013
【００６４】
：平均
ｓｔｄ（ｘ）：ｘの標準偏差
である。
【００６５】
別の構成において、類似度メトリックは、２つのベクトル間の余弦類似度（ｃｏｓ（θ））であってもよく、余弦類似度（ｃｏｓ（θ））は、
【００６６】
【数１２】
2017529634.tif 000014
【００６７】
として表され得る。
１つの構成において、決定すること６１６は、決定された類似度メトリック２６４が閾値メトリックを超え、又は閾値メトリック未満であり、成分４０４の画素が基準マルチスペクトル画像の少なくとも１つの土地使用又は土地タイプを識別することを示す（例えば、基準マルチスペクトル画像の土地使用／タイプの正事例である）場合には、第１の正規化された類似度メトリック・スコア（例えば、１）を成分４０４に割り当て、決定された類似度メトリックが閾値メトリックを超えること又は閾値メトリック未満であることのうちの他方であり、成分４０４の画素が基準マルチスペクトル画像の少なくとも１つの土地使用又は土地タイプを識別しないことを示す（例えば、基準マルチスペクトル画像の土地使用／タイプの負事例である）場合には、第２の正規化された類似度メトリック・スコア（例えば、０）を成分４０４に割り当てることを含み得る。例として、図５は、図４の階
層的画像表現４００を例示し、ここで、連結成分４０４は、連結成分４０４のラジオメトリック記述子セットと、基準マルチスペクトル画像のラジオメトリック記述子セット（例えば、基準画像ラジオメトリック記述子ベクトル２６０）との間で近接度分析を行った結果としての正規化されたスコアを含む。１つの構成において、ユーザは、閾値メトリック・レベルを経験的に（又は他の方法で）決定してもよく、閾値メトリック・レベルを超えることは、特定の連結成分４０４の画素が基準マルチスペクトル画像と同じ土地使用又は土地タイプを（例えば、８０％、９０％等の確実性で、又は同様のもので）識別することを示す。いずれの場合も、本願明細書における「類似度メトリック」又はそのバリエーションの使用は、未加工の類似度メトリックと正規化された類似度メトリック（例えば、正規化されたスコア）との両方を含み得る。
【００６８】
図６を参照すると、方法６００は、次いで、決定された類似度メトリックを、入力マルチスペクトル画像の地理的領域の結果として得られる画像２６８内に（例えば、図２のマッピング・エンジン２３６により）マッピング６２０し得る。概して、入力マルチスペクトル画像２２５内の各画素は、その画素が見出され、又は含まれる特定の連結成分２４４／４０４の類似度メトリック２６４を獲得し得る。例えば、基準マルチスペクトル画像の特定の土地使用又は土地タイプ（例えば、ビルトアップ、植物等）は、特定の色に関連付けられてもよく、一方で、色の強度の増加は、（例えば、「ヒート・マップ」の一部として）特定の画素が基準マルチスペクトル画像の特定の土地使用又は土地タイプを識別する度合の増加を伝達し得る。成分２４４／４０４の類似度メトリック２６４が、２つのスコアのうちの１つに（例えば、基準マルチスペクトル画像の土地使用／タイプの正事例又は負事例に）正規化される場合、第１のマーキング（例えば、色、パターン等）は、特定の土地使用／土地タイプの正事例を示し得、異なる第２のマーキング（例えば、色、パターン等）又はマーキングしないことは、特定の土地使用／土地タイプの負事例を示し得る。
【００６９】
階層的画像表現４００が最大ツリーの形式である場合において、各成分４０４は、この表現４００内の他の全ての成分４０４の画素とは異なる（例えば、一意の）画素を含み得る。アルファ・ツリーの場合において、各葉成分４０８の画素は、他の全ての葉成分４０８の画素とは異なり得る。いずれの場合も、分析エンジン２３２は、階層的画像表現４００の各成分４０４（例えば、葉成分４０８から開始し、根成分４１２の方へ移動する）についての（例えば、未加工の、正規化された等の）類似度メトリックを再帰的に決定し６１６、類似度メトリックを記憶し得、一方で、マッピング・エンジン２３６は、決定されたメトリックを結果として得られる画像２６８内にマッピングし得る。
【００７０】
１つの構成において、地理的領域の入力マルチスペクトル画像２２５は、一連のパーティションへ分割又はセグメント化されてもよく、ここで、各パーティションは、入力マルチスペクトル画像２２５の複数の隣接画素を含む。つまり、図６の工程６０４は、入力マルチスペクトル画像の画素を階層的画像表現の複数の成分へと体系化することを含むよりも、工程６０４は、例えば、セルのグリッド（例えば、正方形、長方形等）を地理的領域の画像空間上にマッピングすることなどによって、入力マルチスペクトル画像２２５を画像空間のパーティションへと予め体系化することを含んでもよい。この点において、図６の工程６０８は、例えば、（例えば、階層的画像表現の成分についてのラジオメトリック記述子のセットを導出することに関連して前述されたように）パーティション／セルの画素の各々についてのラジオメトリック記述子のそれぞれのセット／ベクトルを導出し、様々な画素についてのラジオメトリック記述子のベクトルを使用して、パーティション／セルについてのラジオメトリック記述子のセットを導出することなどによって、グリッドの各パーティション／セルについてのラジオメトリック記述子のセットを導出することを含み得る。
【００７１】
また、前述されたように、基準マルチスペクトル画像（チップ）についてのラジオメト
リック記述子のセットが獲得又は取得され得６１２、パーティションの各々のラジオメトリック記述子のセットと基準マルチスペクトル画像のラジオメトリック記述子のセットとの間の類似度メトリックが決定され得６１６、類似度メトリックは、基準マルチスペクトル画像の土地使用又は土地タイプと同じ土地使用又は土地タイプを有する入力マルチスペクトル画像の画素を示す（及び／又は、画素が、基準マルチスペクトル画像の土地使用又は土地タイプと同じ土地使用又は土地タイプに関連し、又は伝達する度合を示す）地理的領域の結果として得られる画像内にマッピングされ得る６２０。したがって、図２の自動化された特徴付けシステム２００は、前述されたシステムと大部分が同様である。例えば、参照符号２４０は、（前述された階層的画像表現というよりも）上述されたパーティション構造であり、一方で、連結成分２４４は、階層的画像表現のノードというよりも、パーティション構造のパーティション／セルである。さらに、類似性／非類似性マップ２３８は、パーティション構造の場合には、計算及び／又はさもなければ使用される必要がない。
【００７２】
いくつかの構成において、２つ以上の基準マルチスペクトル画像についての類似度メトリック２６４は、入力マルチスペクトル画像２２５の各成分又は各パーティションについて決定され、任意の適当な手法で、単一の結果として得られる画像２６８へと結合され得る。例として、階層的画像表現２４０／４００の成分２４４／４０４又は入力マルチスペクトル画像２２５の画像空間パーティションを通過する第１のパスは、第１の基準マルチスペクトル画像の土地使用もしくは土地タイプと同じ土地使用もしくは土地タイプを有する入力マルチスペクトル画像２２５の画素（及び／又は、画素が、第１の基準マルチスペクトル画像の土地使用もしくは土地タイプと同じ土地使用もしくは土地タイプに関連し、又は伝達する関連度合）を識別するために、第１の基準マルチスペクトル画像のラジオメトリック記述子のセット２６０により行われ得る。
【００７３】
階層的画像表現２４０／４００の成分２４４／４０４又は入力マルチスペクトル画像２２５の画像空間パーティションを通過する別のパスも、第２の基準マルチスペクトル画像の土地使用もしくは土地タイプと同じ土地使用もしくは土地タイプを有する入力マルチスペクトル画像２２５の画素（及び／又は、画素が、第２の基準マルチスペクトル画像の土地使用もしくは土地タイプと同じ土地使用もしくは土地タイプに関連し、又は伝達する関連度合）を識別するために（例えば、第１の基準マルチスペクトル画像の土地使用／タイプとは異なる土地使用／タイプを含む）第２の基準マルチスペクトル画像のラジオメトリック記述子のセット２６０により行われ得る。例えば、第１の基準マルチスペクトル画像の土地使用／タイプを識別する画素は、第１の色によりマーキングされてもよく、第１の基準マルチスペクトル画像の土地使用／タイプを識別する画素は、第１の色とは異なる第２の色によりマーキングされてもよい。１つの構成において、画素の色の強度は、その画素が、対応するマルチスペクトル基準画像の土地使用／タイプを伝達し、又は関連する関連度合を伝達し得る（例えば、ここで、強度の増加は、画素が特定の土地使用／タイプを識別するより高い度合の信頼度を伝達し、逆の場合も同じである）。
【００７４】
本願明細書において開示されるユーティリティ及び機能性は、様々なコンテキストにおいて様々なタイプの土地使用又は土地タイプを識別するために使用され得る。例えば、システム２００が、それぞれの複数のタイプの鉱山物質（例えば、石炭、金属、石灰岩等）を識別する基準チップ（基準マルチスペクトル画像）についてのラジオメトリック記述子のそれぞれのベクトル２６０を生成し、又はさもなければ獲得すると仮定する。この点において、ユーザは、（例えば、システム２００と通信する任意の適当なユーザ・インターフェース上で）基準チップのうちの１つを選択することが可能であってもよく、システムは、入力マルチスペクトル画像２２５の様々な部分（例えば、画素）が、選択された基準チップに対してどのくらい類似しているかを示す、入力マルチスペクトル画像２２５の地理的領域の対応する結果として得られる画像２６８（例えば、ヒート・マップ）を自動的
に生成するように構成されてもよい。１つの実施形態において、ユーザは、基準チップとしての役割を果たす、入力マルチスペクトル画像２２５の特定の部分を、（例えば、ユーザ・インターフェース上でクリックし、カーソルをドラッグして、特定の部分に関するボックスを生成することにより）選択することが可能であり得る。ここで、システムは、次いで、入力マルチスペクトル画像２２５の残りの部分の類似度メトリック２６４の決定において使用されるべき選択された領域についてのラジオメトリック記述子のベクトル２６０を自動的に生成し得る。
【００７５】
別の構成において、システム２００は、農業モニタリングのために使用され得る。例えば、農業従事者が大豆の畑（例えば、０．８０４７キロメートル（１／２マイル）×０．８０４７キロメートル（１／２マイル））を栽培することの引き換えに、政府が特定の農場の経営のうちの一部を支援すると仮定する。合意の一部として、政府は、特定の畑の一部ではなく、特定の畑の全体が大豆を栽培していることを実際に確認すること、又は少なくとも安心することを望み得る。この点において、入力マルチスペクトル画像は、畑の全体に対応し得、一方で、基準マルチスペクトル画像（基準チップ）は、大豆のみを含むことが分かっている、畑の小さな部分に対応し得る。例えば、ユーザは、基準チップとしての役割を果たす、畑の入力マルチスペクトル画像２２５の一部を、適当に選択し得る。
【００７６】
入力マルチスペクトル画像２２５の成分のラジオメトリック記述子のそれぞれのセット２５２（又は、画像パーティションについてのラジオメトリック記述子のセット）と、基準チップのラジオメトリック記述子のセット２６０とを生成した後に、類似度メトリック２６４が生成され得、畑が大豆を栽培している度合を伝達する、畑のヒート・マップ２６８が表示され得る。別の例として、ユーザは、所望の基準チップ（例えば、大豆、とうもろこし、小麦等）を選択し、選択された農作物に対して近隣の他の農作物がどのくらい異なるか、同じタイプの農作物がどのくらい健康／不健康であるか、選択された農作物タイプと他の植物がどのくらい混じっているか、及び／又は同様のもののヒート・マップを受信し得る。さらなる例として、ユーザは、所望のタイプの建築材料に対応する基準チップを適当に選択し、選択された基準チップに類似する入力マルチスペクトル画像の一部のヒート・マップを、建物の分類、建物及び建設済みの設備（例えば、駐車場、道路ネットワーク等）の検出、ならびに／又は同様のものの一部として受信し得る。
【００７７】
本発明の精神及び範囲から逸脱することなく、多くの変形及び／又は付加が、本願明細書において開示される具体的な実施形態から、又は具体的な実施形態に対して行われ得ることが、容易に認識されるであろう。１つの構成において、結果として得られる画像又はヒート・マップのいずれも、入力マルチスペクトル画像の画素の任意の適当なテクスチャ属性を包含し得る。例えば、１つ又は複数のジオメトリック記述子（例えば、輪郭、滑らかさ、線形性、面積等）は、任意の適当な手法で、複数の成分又はパーティションの各々について導出されてもよく、ここで、１つ又は複数のジオメトリック記述子は、任意の適当な手法で、結果として得られる画像２６８又はヒート・マップにおいて伝達され得る。
【００７８】
本願明細書において開示される実施形態は、１つ又は複数のコンピュータ・プログラム製品として、すなわち、データ処理装置による実行のために、又はデータ処理装置の動作を制御するために、コンピュータ読取可能な媒体上にエンコードされたコンピュータ・プログラム命令の１つ又は複数のモジュールとして実装され得る。例えば、本願明細書において開示される様々な機能性を担当する構築エンジン２２８、分析エンジン２３２及びマッピング・エンジン２３６のロジック又はソフトウェアは、自動化された分類システム２００のそのようなコンピュータ読取可能な媒体において提供され、必要に応じてプロセッサ２０８によって実行され得る。コンピュータ読取可能な媒体は、機械読取可能な記憶媒体、機械読取可能な記憶基板、不揮発性メモリ・デバイス、機械読取可能な伝搬信号に影響を及ぼす組成物、又は、これらのうちの１つもしくは複数の組み合わせとすることがで
きる。この点において、システム２００は、プログラム可能なプロセッサ、コンピュータ、又は複数のプロセッサもしくはコンピュータを例として含む、データを処理するための１つ又は複数の装置、デバイス、及び機械を包含し得る。ハードウェアに加えて、システム２００は、本件のコンピュータ・プログラムのための実行環境を生成するコード、例えば、プロセッサ・ファームウェア、プロトコル・スタック、データベース管理システム、オペレーティング・システム、又は、これらのうちの１つもしくは複数の組み合わせを構成するコードを含んでもよい。
【００７９】
本願明細書において説明される工程及び論理フローは、入力データに対して動作し、出力を生成することによって機能を行うための１つ又は複数のコンピュータ・プログラムを実行する、１つ又は複数のプログラム可能なプロセッサによって行われ得る。工程及び論理フローは、専用論理回路、例えば、ＦＰＧＡ（ｆｉｅｌｄ  ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ
ｇａｔｅ  ａｒｒａｙ）又はＡＳＩＣ（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ−ｓｐｅｃｉｆｉｃ  ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  ｃｉｒｃｕｉｔ）によって行われてもよく、装置も、専用論理回路として実装されてもよい。コンピュータ・プログラムの実行に適したプロセッサは、例として、汎用マイクロプロセッサと専用マイクロプロセッサとの両方、及び任意の種類のデジタル・コンピュータの任意の１つ又は複数のプロセッサを含み得る。一般に、プロセッサは、読み出し専用メモリ又はランダム・アクセス・メモリ又は両方から、命令及びデータを受け取るであろう。一般に、コンピュータの要素は、命令を行うための１つ又は複数のプロセッサ、ならびに命令及びデータを記憶するための１つ又は複数のメモリ・デバイスである。本願明細書において説明される技法は、説明された機能性を提供するように構成されたコンピュータ・システムによって実装され得る。
【００８０】
本願明細書は、多くの詳細を含んでいるが、これらは、本開示の範囲又は特許請求され得る内容の範囲に対する限定として解釈されるべきではなく、むしろ、本開示の特定の実施形態に固有の特徴の説明として解釈されるべきである。さらに、別個の実施形態の文脈で本願明細書において説明される一定の特徴は、単一の実施形態において組み合わせて実装されることもできる。反対に、単一の実施形態の文脈で説明される様々な特徴は、別個に複数の実施形態において、又は任意の適切なサブコンビネーションにおいて実装されることもできる。また、特徴は、一定の組み合わせにおいて動作するものとして上述され、さらには、そのようなものとして当初から特許請求され得るが、特許請求される組み合わせからの１つ又は複数の特徴は、いくつかの場合において、その組み合わせから削除されてもよく、特許請求される組み合わせは、サブコンビネーション又はサブコンビネーションのバリエーションを対象としてもよい。
【００８１】
出願時において本発明者に知られている、本発明の好適な実施形態とベスト・モードとを含む、上述された実施形態は、あくまでも例示的な例として与えられている。
【図１】
2017529634.tif 000015
【図２】
2017529634.tif 000016
【図３】
2017529634.tif 000017
【図４】
2017529634.tif 000018
【図５】
2017529634.tif 000019
【図６】
2017529634.tif 000020
【図７】
2017529634.tif 000021
【国際調査報告】
2017529634.tif 000022
2017529634.tif 000023