(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
地盤データの標高値を空間的に平滑化する標高平滑化手段（１４）と、
当該標高平滑化手段で平滑化された地盤データから傾斜方位を計算する傾斜方位計算手段（１６）と、
当該傾斜方位計算手段の計算結果に従い、同じ傾斜方位値を持つ隣接地点をグループ化するグループ化手段（１８）と、
当該グループ化手段で生成される傾斜方位グループの内、所定閾値面積以下の傾斜方位グループを平滑化する傾斜方位平滑化手段（２０）
とを具備することを特徴とする傾斜分析装置。
【請求項２】
当該傾斜方位平滑化手段が、
当該グループ化手段で生成される傾斜方位グループの内、所定閾値面積以下の傾斜方位グループを探索する手段（Ｓ１２）と、
当該所定閾値面積以下の傾斜方位グループを包含する、当該所定閾値面積より大きな面積の基準地域内で最大数の傾斜方位を検出する手段（Ｓ１５）と、
所定閾値面積以下の傾斜方位グループの傾斜方位を、当該最大数の傾斜方位で置換する置換手段（Ｓ１６，Ｓ１７）
とを具備することを特徴とする請求項１に記載の傾斜分析装置。
【請求項３】
当該置換手段が、
所定閾値面積以下の傾斜方位グループの傾斜方位を，当該最大数の傾斜方位で一時保存する保存手段（Ｓ１６）と、
所定閾値面積以下の全ての傾斜方位グループに対する当該保存手段の処理が終了した後に、一時保存した傾斜方位で、それぞれの所定閾値面積以下の傾斜方位グループの傾斜方位を現実に置換する手段（Ｓ１７）
とを具備することを特徴とする請求項２に記載の傾斜分析装置。
【請求項４】
当該地盤データが、一定間隔の複数の格子点で与えられていることを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の傾斜分析装置。
【請求項５】
コンピュータにより地盤の傾斜方位を分析する方法であって、
平滑化コンピュータプログラム（１４）が地盤データの標高値を空間的に平滑化する標高平滑化ステップ（Ｓ４）と、
傾斜方位計算コンピュータプログラム（１６）が当該標高平滑化ステップで平滑化された地盤データから傾斜方位を計算する傾斜方位計算ステップ（Ｓ５）と、
グループ化コンピュータプログラム（１８）が当該傾斜方位計算ステップの計算結果に従い、同じ傾斜方位値を持つ隣接地点をグループ化するグループ化ステップ（Ｓ８）と、
傾斜方位平滑化コンピュータプログラム（２０）が当該グループ化ステップで生成される傾斜方位グループの内、所定閾値面積以下の傾斜方位グループを平滑化する傾斜方位平滑化ステップ（Ｓ９）
とを具備することを特徴とする傾斜分析方法。
【請求項６】
当該傾斜方位平滑化ステップが、
当該グループ化ステップで生成される傾斜方位グループの内、所定閾値面積以下の傾斜方位グループを探索するステップ（Ｓ１２）と、
当該所定閾値面積以下の傾斜方位グループを包含する、当該所定閾値面積より大きな面積の基準地域内で最大数の傾斜方位を検出するステップ（Ｓ１５）と、
所定閾値面積以下の傾斜方位グループの傾斜方位を，当該他の傾斜方位グループの傾斜方位として、当該最大数の傾斜方位で置換する置換ステップ（Ｓ１６，Ｓ１７）
とを具備することを特徴とする請求項５に記載の傾斜分析方法。
【請求項７】
当該置換ステップが、
所定閾値面積以下の傾斜方位グループの傾斜方位を，当該最大数の傾斜方位で一時保存する保存ステップ（Ｓ１６）と、
所定閾値面積以下の全ての傾斜方位グループに対する当該保存ステップの処理が終了した後に、一時保存した傾斜方位で、それぞれの所定閾値面積以下の傾斜方位グループの傾斜方位を現実に置換するステップ（Ｓ１７）
とを具備することを特徴とする請求項６に記載の傾斜分析方法。
【請求項８】
当該地盤データが、一定間隔の複数の格子点で与えられていることを特徴とする請求項５乃至７の何れか１項に記載の傾斜分析方法。
【請求項９】
地盤データの標高値を空間的に平滑化する標高平滑化機能（１４）と、
当該標高平滑化機能で平滑化された地盤データから傾斜方位を計算する傾斜方位計算機能（１６）と、
当該傾斜方位計算機能の計算結果に従い、同じ傾斜方位値を持つ隣接地点をグループ化するグループ化機能（１８）と、
当該グループ化機能で生成される傾斜方位グループの内、所定閾値面積以下の傾斜方位グループを平滑化する傾斜方位平滑化機能（２０）
とをコンピュータに実現させるための傾斜分析プログラム。
【請求項１０】
当該傾斜方位平滑化機能が、
当該グループ化機能で生成される傾斜方位グループの内、所定閾値面積以下の傾斜方位グループを探索する機能（Ｓ１２）と、
当該所定閾値面積以下の傾斜方位グループを包含する、当該所定閾値面積より大きな面積の基準地域内で最大数の傾斜方位を検出する機能（Ｓ１５）と、
所定閾値面積以下の傾斜方位グループの傾斜方位を、当該最大数の傾斜方位で置換する置換機能（Ｓ１６，Ｓ１７）
とを具備することを特徴とする請求項９に記載の傾斜分析プログラム。
【請求項１１】
当該置換機能が、
所定閾値面積以下の傾斜方位グループの傾斜方位を，当該最大数の傾斜方位で一時保存する保存機能（Ｓ１６）と、
所定閾値面積以下の全ての傾斜方位グループに対する当該保存機能の処理が終了した後に、一時保存した傾斜方位で、それぞれの所定閾値面積以下の傾斜方位グループの傾斜方位を現実に置換する機能（Ｓ１７）
とを具備することを特徴とする請求項１０に記載の傾斜分析プログラム。
【請求項１２】
当該地盤データが、一定間隔の複数の格子点で与えられていることを特徴とする請求項９乃至１１の何れか１項に記載の傾斜分析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、土地の傾斜をマクロ分析する装置、方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
航空レーザ測量又は写真測量により、地表面を面的に３次元計測することができる。そのように計測された地表面データ（ＤＳＭ（Digital Surface Model）データ）は、地上の建物や樹木等の地物を有するが、これら地物を除去することで、地盤データ、いわゆる数値地形モデル（ＤＴＭ：digital Terrain Model）又は数値標高モデル（ＤＥＭ：Digital Elevation Model）の３次元の地盤面データを得ることができる。
【０００３】
なお、ＤＳＭデータ、ＤＴＭデータ及びＤＥＭデータは、後処理の容易さなどから、一般的に、一定の正方格子（例えば、１ｍ四方の正方格子）上に再配置される。
【０００４】
特許文献１には、隣接する格子点間の標高値差から傾斜を算出することが記載されている。
【特許文献１】特開２００７−０４８１８５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ＤＳＭデータ及びＤＴＭデータは何れも、微細な形状変化の検出を主たる目的とすることから、格子単位の微細化による精度向上が図られている。
【０００６】
他方、地盤面の傾斜方位又は傾斜角度を知りたいとする要望がある。例えば，土地の資産評価では、隣接する道路が属する地勢の傾斜方位が、評価価格に影響するとされている。日照の観点から南傾斜に属する道路は、他の傾斜方位に属する道路よりも価値が高くなり、北傾斜に属する道路は価値が低くなるように、補正率を設定することになっている。
【０００７】
従来、このような道路の傾斜方位は、航空写真の写真判読、地形図からの推測、現地踏査により決定されていたが、航空写真の写真判読や、地形図からの推測には、高度の熟練と技能が必要であり、後者には、多大な時間と人手が必要になる。
【０００８】
また、種々の土木工事などで、地盤の傾斜角度を大まかでも知りたいとする要望がある。
【０００９】
高精度のＤＴＭデータから地盤の傾斜方位を計算することは可能であるものの、例えば，１ｍ格子の地盤データを使った場合、各格子点で傾斜方位又は傾斜角度を算出できてしまい、かえって、本来の用途に比べ高精細すぎる。
【００１０】
本発明は、このような要望に従い、地盤データから地盤の傾斜方位又は傾斜をマクロ分析する装置、方法及びプログラムを提示することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明に係る傾斜分析装置は、地盤データの標高値を空間的に平滑化する標高平滑化手段と、当該標高平滑化手段で平滑化された地盤データから傾斜方位を計算する傾斜方位計算手段と、当該傾斜方位計算手段の計算結果に従い、同じ傾斜方位値を持つ隣接地点をグループ化するグループ化手段と、当該グループ化手段で生成される傾斜方位グループの内、所定閾値面積以下の傾斜方位グループを平滑化する傾斜方位平滑化手段とを具備することを特徴とする。
【００１２】
本発明に係る傾斜分析方法は、コンピュータにより地盤の傾斜方位を分析する方法であって、平滑化コンピュータプログラムが地盤データの標高値を空間的に平滑化する標高平滑化ステップと、傾斜方位計算コンピュータプログラムが当該標高平滑化ステップで平滑化された地盤データから傾斜方位を計算する傾斜方位計算ステップと、グループ化コンピュータプログラムが当該傾斜方位計算ステップの計算結果に従い、同じ傾斜方位値を持つ隣接地点をグループ化するグループ化ステップと、傾斜方位平滑化コンピュータプログラムが当該グループ化ステップで生成される傾斜方位グループの内、所定閾値面積以下の傾斜方位グループを平滑化する傾斜方位平滑化ステップとを具備することを特徴とする。
【００１３】
本発明に係る傾斜分析プログラムは、地盤データの標高値を空間的に平滑化する標高平滑化機能（１４）と、当該標高平滑化機能で平滑化された地盤データから傾斜方位を計算する傾斜方位計算機能（１６）と、当該傾斜方位計算機能の計算結果に従い、同じ傾斜方位値を持つ隣接地点をグループ化するグループ化機能（１８）と、当該グループ化機能で生成される傾斜方位グループの内、所定閾値面積以下の傾斜方位グループを平滑化する傾斜方位平滑化機能（２０）とをコンピュータに実現させるための傾斜分析プログラムである。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、精密な地盤データから傾斜方位を所望の精度でマクロ分析することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、図面を参照して、本発明の実施例を詳細に説明する。
【実施例１】
【００１６】
図１は、本発明の一実施例の概略構成ブロック図を示し、図２は、本実施例の動作フローチャートを示す。本実施例は，実際には、コンピュータプログラムにより実現される。
【００１７】
ハードディスク１０には、レーザ航空測量又は写真測量等により３次元計測された対象地域の地盤データ｛Ｐｉ（ｘ，ｙ，ｚ）｝が格納される（Ｓ１）。地盤データ｛Ｐｉ（ｘ，ｙ，ｚ）｝は、例えば１ｍ格子点上に整列されており、Ｐｉ（ｘ，ｙ，ｚ）は、格子点Ｐｉのｘｙｚ座標値（緯度、経度及び標高）を示す。
【００１８】
コンピュータのＣＰＵ１２は、平滑化プログラム（又は機能）１４、傾斜方位計算プログラム（又は機能）１６、グループ化プログラム（又は機能）１８及び平滑化プログラム（又は機能）２０を具備する。各プログラム（又は機能）１４〜２０の作用は、順を追って説明する。
【００１９】
ＣＰＵ１２又は平滑化プログラム１４は、地盤データ｛Ｐｉ（ｘ，ｙ，ｚ）｝の中の、注目点Ｐｎを設定する（Ｓ２）。平滑化プログラム１４は、注目点Ｐｎを中心にして指定された一定範囲を平滑化範囲としてハードディスク１０から読み込み（Ｓ３）、空間フィルタ処理により地盤データ｛Ｐｉ（ｘ，ｙ，ｚ）｝を平滑化する（Ｓ４）。平滑化範囲は、例えば、どの程度の広さ単位で傾斜方位を求めたいのかによる。一例として、土地の固定資産税評価の場合で、６０ｍ×６０ｍ程度を平滑化範囲とする。これは、面積１００m２の敷地が縦横に６個並んだ程度を想定しており、路線価を適用するためのほぼ最小単位に相当するものである。
【００２０】
傾斜方位計算プログラム１６は、平滑化プログラム１４で平滑化された周囲の地盤値を使用し、傾斜方位を算出する。例えば，東西方向の断面で計算される傾斜角と，南北方向の断面で計算される傾斜角とをベクトル合成することで、各格子点の法線を算出できる。この法線を水平面に投影することで、傾斜方位角を算出できる。例えば、注目点Ｐｎの傾斜方位角ＡＴは、下記式により、
ＡＴ＝270−（360／2π）×ATAN2 ((ZN-ZS)/2ΔY, （ZE-ZW）/2ΔX)
算出できる。ここで、ＺＮ，ＺＳはそれぞれ、注目点Ｐｎを通る経線上の北側及び南側の格子点の標高値を示し、ΔＹは、それら格子点間の経線上の距離を示す。同様に、ＺＥ，ＺＷはそれぞれ、注目点Ｐｎを通る緯線上の東側及び西側の格子点の標高値を示し、ΔＸは、それら格子点間の緯線上の距離を示す。ＡＴＡＮ２（ｘ１，ｘ２）は、２つの引数ｘ１，ｘ２から角度を求める関数である。
【００２１】
本実施例では、傾斜方位として、北、北東、東、東南、南、南西、西、北西及び水平の９通りに分類している。得られた傾斜方位角ＡＴをこの９通りの何れかに量子化し、０〜９の何れかの値を持つ傾斜方位値θｎをハードディスク２２に格納する（Ｓ５）。
【００２２】
傾斜方位を算出する対象地域内の全格子点について傾斜方位を算出するまで（Ｓ６）、注目点Ｐｎを更新して（Ｓ７）、平滑化プログラム１４の平滑化処理（Ｓ３，Ｓ４）と傾斜方位計算プログラム１６の傾斜方位計算処理（Ｓ５）を繰り返す。
【００２３】
傾斜方位を計算すべき全格子点で傾斜方位を計算し終えると（Ｓ６）、グループ化プログラム１８が、互いに隣接する格子点の傾斜方位を比較し、隣接格子点間で同じ傾斜方位を持つ格子点をグループ化する（Ｓ８）。これは例えば、対象地域内の何れかの格子点を出発点として、隣接する格子点の傾斜方位を逐次的に比較し、同じ傾斜方位を持つ格子点を探索していくことで実現できる。本実施例でのグループ化は、単に、同じ傾斜方位を持つ隣接する格子点を一体に評価し得るようにするものであればよい。
【００２４】
グループ化プログラム１８は、同じグループに属する格子点には、同じグループを示すグループ識別番号Ｇ（またはラベル番号）を付加する。グループ化プログラム１８は、各格子点Ｐｉ（ｘ，ｙ，ｚ）に傾斜方位データθとグループ識別番号Ｇを付加したデータをハードディスク２４に格納する。これにより、各格子点データＰｉは、三次元座標値（ｘ，ｙ，ｚ）、傾斜方位θ、及びグループ識別番号Ｇで代表される。なお、同じ傾斜方位を持つ隣接する格子点からなるグループを表現するデータ（傾斜方位グループデータ）を、格子点Ｐｉの三次元座標値を格納するデータＰｉ（ｘ，ｙ，ｚ）とは別にしても良いことは明らかである。そのような傾斜方位グループデータは，例えば、傾斜方位値と、所属する格子点を示すデータ又は所属する地域を規定する境界線データとからなる。
【００２５】
平滑化プログラム１４を適用しているとはいえ、グループ化プログラム１８により傾斜方位θｉに関してグループ化された格子点データＰｉには、局所的に傾斜方位が相違する箇所が残っていることがある。平滑化プログラム２０が、傾斜方位の空間的な微細な変化を平滑化する（Ｓ９）。
【００２６】
図３は、全体としては北向き斜面になる地域の、経線上の断面例を示す。図３に示す例では，全体的に北向き斜面となりつつ、部分的に南向き斜面が出現し、北向き斜面の地域と南向き斜面の地域の間に水平の地域が出現している。平滑化プログラム２０は、図３に示すような、部分的な南向き斜面と、北向き斜面の地域と南向き斜面の地域の間の水平の地域を解消する。
【００２７】
具体的には、内挿空間傾斜方位の相違を許容する最小面積（閾値面積）を設定し、その閾値面積より小さい面積の傾斜方位グループの傾斜方位を、その周囲のより大きな面積（基準地域）内で最も優勢な傾斜方位で置換する。これにより、周囲と傾斜方位が異なる微小な領域を削除する。図４は、平滑化プログラム２０の動作フローチャートを示す。
【００２８】
平滑化プログラム２０は、ハードディスク２４から、地盤データ｛Ｐｉ（ｘ，ｙ，ｚ，θ，Ｇ）を参照し（Ｓ１１）、閾値面積よりも小さな面積の傾斜方位グループを探索する（Ｓ１２）。地盤データ｛Ｐｉ（ｘ，ｙ，ｚ，θ，Ｇ）｝のグループ識別番号Ｇをキーに、同じグループ識別番号を持つ格子点の数を計算することで、容易に、閾値面積よりも小さな傾斜方位グループを発見できる。
【００２９】
閾値面積よりも小さな面積の傾斜方位グループを発見すると（Ｓ１３）、発見した傾斜方位グループを中心に包含する閾値面積よりも広い基準地域を設定する（Ｓ１４）。傾斜方位グループの中心を、例えば、このグループに属する格子点の東西と南北の中心に位置する格子点とし、基準地域の中心を、この傾斜方位グループの中心に一致させる。基準地域は、例えば，平滑化プログラム１４における探索範囲と同じに設定する。これにより、標高値の平滑化（空間フィルタ処理）と同程度の空間フィルタ処理を傾斜方位に適用できる。勿論、基準地域のサイズは、用途に応じて適宜に決定すればよい。
【００３０】
基準地域内で最多の傾斜方位を探索する（Ｓ１５）。これは、基準地域が、平均として、どの方位に向いているかを決定することでもある。発見した傾斜方位グループの傾斜方位を、基準地域内の最多数の傾斜方位の値で置換するが、この段階では内部メモリに一時記憶する（Ｓ１６）。発見した傾斜方位グループには、処理済みのフラグを立てておく。
【００３１】
地盤データ｛Ｐｉ（ｘ，ｙ，ｚ，θ，Ｇ）から再び、閾値面積よりも小さな面積の未処理の傾斜方位グループを探索する（Ｓ１２）。閾値面積よりも小さな面積の未処理の傾斜方位グループを発見されれば（Ｓ１３）、ステップＳ１４，Ｓ１５，Ｓ１６を繰り返す。
【００３２】
閾値面積よりも小さな面積の傾斜方位グループを発見されないと（Ｓ１３）、ステップＳ１６で一時保存した傾斜方位の値を、地盤データ｛Ｐｉ（ｘ，ｙ，ｚ，θ，Ｇ）に代入する（Ｓ１７）。即ち、置換を現実に実行し、傾斜方位の微細な変化を解消する。この段階では、隣接する格子点で傾斜方位も同じでありながら、異なる傾斜方位グループに所属することがありうる。そこで、平滑化プログラム２０は、グループ化プログラム１８を呼び出し、傾斜方位のグループ化を再実行させる（Ｓ１８）。これにより、隣接する格子点で傾斜方位も同じでありながら、異なる傾斜方位グループに所属する格子点を、一つの傾斜方位グループにまとめることができる。
【００３３】
このように、本実施例では、標高の平滑化（Ｓ４）と、得られた傾斜方位の平滑化（Ｓ９）という２段階の平滑化により、マクロ的に見て妥当な傾斜方位を得ることができる。
【００３４】
傾斜方位の平滑化には、ある傾斜方位グループに囲まれている閾値面積以下の傾斜方位グループが、別の傾斜方位グループに囲まれている場合、当該別の傾斜方位グループに含めるという処理も考えられる。
【００３５】
傾斜方位を求める実施例を説明したが、ステップＳ５で、緯線方向での傾斜角度と経線方向での傾斜角度を求めることができる。つまり、各格子点の法線（傾斜角度とその傾斜方位）を求めることができる。傾斜角度自体は、例えば、１０度単位程度に量子化すれば十分であると思われる。傾斜角度をも求める場合、用途によれば、ステップＳ８，Ｓ９は省略される。ステップＳ８，Ｓ９を実行する場合、ベクトル（傾斜方位，傾斜角度）として、傾斜を平滑化する。傾斜方位のみの場合に比べ、閾値面積も基準地域も狭くなる。
【００３６】
上記実施例では、注目格子点の周囲の地盤面を部分的に平滑化しながら、注目格子点の傾斜方位を計算したが、対象地域の地盤面を一括して平滑化し、得られた平滑化地盤面に対して、各格子点の傾斜方位を計算してもよい。
【００３７】
上記実施例のように、注目格子点の周囲の地盤面を部分的に平滑化しながら、注目格子点の傾斜方位を計算する方法では、地盤面のうねりや凹凸、及びその程度に応じて、平滑化のパラメータを平滑化対象毎に変更することが可能になり、より柔軟な処理が可能になる。また、試行錯誤的な処理も容易になる。必要なデータ量が少なくなるので、必要なデータをメモリに展開して、注目点の傾斜方位を算出することが可能になり、演算時間を短縮できる。
【００３８】
特定の説明用の実施例を参照して本発明を説明したが、特許請求の範囲に規定される本発明の技術的範囲を逸脱しないで、上述の実施例に種々の変更・修整を施しうることは、本発明の属する分野の技術者にとって自明であり、このような変更・修整も本発明の技術的範囲に含まれる。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】本発明の一実施例の概略構成ブロック図を示す。
【図２】本実施例の動作フローチャートである。
【図３】本実施例の適用対象となる地盤の断面形状例である。
【図４】平滑化プログラム２０の動作フローチャートである。
【符号の説明】
【００４０】
１０：ハードディスク
１２：ＣＰＵ
１４：平滑化プログラム（又は機能）
１６：傾斜方位計算プログラム（又は機能）
１８：グループ化プログラム（又は機能）
２０：平滑化プログラム（又は機能）
２２、２４：ハードディスク
【図１】
0005071679.tif 000002
【図２】
0005071679.tif 000003
【図３】
0005071679.tif 000004
【図４】
0005071679.tif 000005