(57)【要約】【課題】衛星画像の欠損率を高い確度で算出するこが難しかった。【解決手段】処理装置の入出力処理部が第２の外部記憶装置から衛星画像を取得し（ステップＳ２０２）、次に、教師無し分類処理部が取得した衛星画像に対し、任意の分類クラス数ｎ（ｎは正の整数）と任意の反復処理回数による教師無し分類処理を実行する。分類処理により、衛星画像１０５を構成する各画素は、類似の特性を持つ画素毎に任意のクラスに振り分けられる（ステップＳ２０３）。指定することができる。次に、欠損候補クラス値算出部が教師無し分類結果画像に対し、ウィンドウを用いた走査処理による、同一の分類クラスに分類された画素の連続性、集合性の探索を行う。これは縦横に所定の大きさを持つ同一クラス値の塊のみを欠損画素候補とするためである（ステップＳ２０４）。既知の構造物に該当する画素の部分を欠損画素候補から除外する処理（ステップＳ２０５）及び最終的な衛星画像の欠損率を求める処理（ステップＳ２０６）を行う。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
衛星画像を格納する記憶装置との間で衛星画像の入出力を行う入出力処理部と、
前記衛星画像内の画素を教師無し分類により複数のクラス値の塊に分割する教師無し分類処理部と、
縦横両方に所定の値以上の長さを持つ前記クラス値の塊を欠損画素候補と判定する欠損候補クラス値算出部と、
衛星画像内の総画素数と欠損画素候補の画素数から衛星画像の欠損率を求める欠損率算出部と、
を備える衛星画像の欠損率算出装置。
【請求項２】
前記欠損候補クラス値算出部は、
任意のサイズのウィンドウを設定し、該ウィンドウを前記衛星画像上である方向に移動させながら、該ウィンドウと重畳する範囲内の、教師無し分類処理結果画像内の画素について、直前の処理で欠損画素のクラス値の候補として記録された値と同じクラス値が連続して欠損画素のクラス値の候補として記録される場合は、その連続回数を記録する処理を、ある方向と、該方向と交差する方向とについて処理することを特徴とする請求項１に記載の衛星画像の欠損率算出装置。
【請求項３】
人工構造物形状のパターンデータを格納するデータベース内のパターンデータと前記塊とのパターンマッチング処理を行うパターンマッチング処理部と、
マッチングしたパターンに対応する画素を欠損画素候補から除外した後に、欠損率算出を行うことを特徴とする請求項１又は２に記載の欠損率算出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、衛星画像の撮影範囲内の欠損率を算出する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、人工衛星の衛星画像の利用が進んでいる。衛星画像において問題となるのは、画像における雲の領域の割合、すなわち、雲量である。従来、雲量測定・算出に関する技術として、例えば、下記の特許文献１、特許文献２、および下記特許文献３に記載のものが知られている。下記特許文献１に記載の技術は、インターネット上に公開されている複数の静止気象衛星画像データを自動的に取得し、その雲量を算出することで、作業者の画像検索の負担を大幅に軽減することを可能とする。また、算出結果をデータベース化することにより、現在時点のみならず過去における時刻毎の評価も可能としたものである。
【０００３】
下記特許文献２に記載の技術は、地球観測衛星の光学センサのスキャン動作で得られ、かつ、各々複数の画像データからなる複数のスキャンデータにおける雲量を評価する自動雲量評価装置において、画素データと閾値とを比較することにより雲量を算出することで、運用負荷を軽減することを可能とする。
【０００４】
下記特許文献３に記載の技術は、画面に表示された地上の画像のうち、所定の範囲の画素データについての雲量を演算するようにすることにより、比較的簡単に、かつ、低コストの装置を用いても、正確に雲量を測定することを可能とする。
【０００５】
また、下記特許文献４に記載の技術は、テンプレートマッチングの最大相関ピーク位置を画素間隔以下の精度（サブピクセル精度）で求める方法に関する技術である。この技術は、テンプレート画像を画素単位で横方向または縦方向にずらしつつ、その位置の座標を示す変数の２次式で表した被検出画像とテンプレート画像との相関値が最大となる画素位置を探索し、その画素位置の近傍画素の相関値から多変数多項式回帰曲面を求め、求めた多変数多項式回帰曲面より最大の相関値となる画素位置を求める。これにより、他の技術よりも高い精度でテンプレートマッチングを行うことを可能となる。
【０００６】
【特許文献１】特開２００２−１５６４６６号公報
【特許文献２】特開平７−９８３８５号公報
【特許文献３】特開平５−３３３１６０号公報
【特許文献４】特開平５−１２０４３６号公報
【非特許文献１】高木幹雄、下田陽久監修、「画像解析ハンドブック」、東京大学出版会、１９９８年
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
近年、高解像度での撮影が可能な地球観測衛星が、商用、公用に限らず、相次いで打ち上げられ、衛星画像に対する注目が高まっている。衛星画像は、従来存在する航空写真よりも、広範囲を一度に、均質に、安価に撮影することができるという特徴がある。従って、従来、衛星画像が多く使用されていた、解析などの研究分野から、近年では地図の代替物としての使用を初めとした、商業分野での利用が増えているという背景がある。
【０００８】
しかしながら、衛星画像は、その撮影を高空から行う関係上、撮影目的地上に雲が存在する場合には雲が撮影され、雲の下に位置する地上物を視認することができない可能性が高い。衛星画像の品質の評価尺度としては、「撮影範囲内の雲量」が一般的に用いられる。衛星画像の撮影範囲内における雲は、衛星画像における欠損として扱われることが多く、本明細書においては、これを欠損として扱う。従って「撮影範囲内の雲量」を正確に把握することは重要であり、従来から、衛星画像を構成する各画素の持つ輝度値に基づく雲量の算出方法、気象衛星画像から得られる情報を使用した雲量の算出方法に関する提案などがあるが、未だに決定的な把握方法は確立されていない。同様に、地上物の視認を遮る要因としては、雪を考慮する必要がある場合もあり、「撮影範囲内の雪面積」の量を正確に把握することも重要な課題となっている。このように、衛星画像の撮影範囲内に存在する、地上物を遮る雲や雪の存在割合を精度良く把握することは、衛星画像の利用における重要な課題となっている。
【０００９】
本発明の目的は、衛星画像の撮影範囲内の欠損率を、より精度良く把握する技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の一観点によれば、衛星画像を格納する記憶装置との間で衛星画像の入出力を行う入出力処理部と、前記衛星画像内の画素を教師無し分類により複数のクラス値の塊に分割する教師無し分類処理部と、縦横両方に所定の値以上の長さを持つ前記クラス値の塊を欠損画素候補と判定する欠損候補クラス値算出部と、衛星画像内の総画素数と欠損画素候補の画素数から衛星画像の欠損率を求める欠損率算出部と、を備える衛星画像の欠損率算出装置が提供される。
【００１１】
撮影時の分光反射特性を基としてピクセル値を決定された画素で構築されている衛星画像を、教師無し分類処理を用いて分類する。分類結果に対し、同一の分類クラスに分類された画素の連続性、集合性等の形状に着目して、地上物の視認を遮る欠損といえる画素の、衛星画像の撮影範囲内における存在割合を算出するための閾値を自動的に決定する。
【００１２】
前記欠損候補クラス値算出部は、任意のサイズのウィンドウを設定し、該ウィンドウを前記衛星画像上である方向に移動させながら、該ウィンドウと重畳する範囲内の、教師無し分類処理結果画像内の画素について、直前の処理で欠損画素のクラス値の候補として記録された値と同じクラス値が連続して欠損画素のクラス値の候補として記録される場合は、その連続回数を記録する処理を、ある方向と、該方向と交差する方向とについて処理することが好ましい。
【００１３】
人工構造物形状のパターンデータを格納するデータベース内のパターンデータと前記塊とのパターンマッチング処理を行うパターンマッチング処理部と、マッチングしたパターンに対応する画素を欠損画素候補から除外した後に、欠損率算出を行うことが好ましい。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、欠損率算出処理における誤判定の割合を低減することができる。また、衛星画像の撮影領域内の欠損率を半自動的に高確度で計測することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、本発明の一実施の形態による衛星画像の欠損率算出装置について図面を参照しながら説明を行う。
【００１６】
図１は、本実施の形態による衛星画像の撮影範囲内の欠損率の算出装置の一構成例を示す機能ブロック図である。本実施の形態による欠損率算出装置は、キーボード、マウスなどの入力部と、ディスプレイ装置と、データやプログラムを格納する記憶部と、プログラムに基づく処理を行う制御部（ＣＰＵ）と、を有する例えばパーソナルコンピュータなどの処理装置１０１と、処理装置１０１とネットワーク接続され、人工構造物形状パターンデータ１０３を格納する第１の外部記憶装置１０２と、同じくネットワーク接続され衛星画像１０５を格納する第２の外部記憶装置１０４と、を有して構成されている。
【００１７】
処理装置１０１は、外部記憶装置１０２・１０４及び図示しないキーボード等の入力装置やディスプレイ等の出力装置との間でデータの入出力を行う入出力部（インターフェイス部）１０１０と、画像内の画素を教師無し分類により複数のクラスに分類する教師無し分類処理部１０１１と、欠損画素の候補となるクラス値を求める欠損候補クラス値算出部１０１２と、人口構造物形状パターンデータ１０３を用いたパターンマッチングを行うパターンマッチング部１０１３及び衛星画像内の欠損画素率を算出する欠損率算出部１０１４と、を備えている。実際には、入出力部１０１０、教師無し分類処理部１０１１、欠損候補クラス値算出部１０１２、パターンマッチング部１０１３及び欠損率算出部１０１４は、上記の記憶部に格納されているソフトウェアにより実装されるのが一般的であるが、一部又は全部がハードウェア構成であっても良い。
【００１８】
図２は、本実施の形態による欠損率算出処理の流れを示すフローチャート図である。適宜図１を参照しながら説明を行う。処理を開始すると（ステップＳ２０１）、まず、処理装置１０１の入出力処理部１０１０が第２の外部記憶装置１０４から衛星画像１０５を取得する（ステップＳ２０２）。
【００１９】
ここで、教師あり分類と教師無し分類について説明する。教師有り分類であるパターン認識では、与えられた対象がすでに知られているグループ（クラス）のいずれに当てはまるかを求めることが目的となる。したがって、正しい答えが存在するということが前提となっている。サンプルを用意しているか否かを主観的に判定する方法である。
【００２０】
一方、教師無し分類であるクラスター分析では、まだ分類されていない対象を、これから分類しようとする。したがって、どのような基準で分類するかに依存して答えが異なることもある。クラスター分析（あるいは「クラスタリング」とも呼ばれる）とは、教師無し分類の代表的な手法で、まだ分類されていない対象を似たもの同士からなるいくつかのグループに分類することを目的とする。サンプルを用いないため、主観は入らない。次に、教師無し分類処理部１０１１が取得した衛星画像１０５に対し、任意の分類クラス数ｎ（ｎは正の整数）と任意の反復処理回数による教師無し分類処理を実行する。教師無し分類処理は非特許文献１等により公開されている従来技術により行う。分類処理により、衛星画像１０５を構成する各画素は、非特許文献１などにより公開されている従来技術が用いる分類尺度により、類似の特性を持つ画素毎に任意のクラスに振り分けられる（ステップＳ２０３）。
【００２１】
図３は、上記ステップＳ２０３の処理前と処理後との状態例を示す図である。図では、一般的な衛星画像の例として、陸と、海と、その境界の陸側に形成されている砂浜と、が存在する。この例では、海上に雲が写っている。教師無し分類前の画像３０１は、衛星画像１０５そのものであり、各画素には分光反射特性を基に得られた輝度値が設定されている。雲と海とを含む部分における輝度値が示されている。高い数値の部分は雲が多いと判断される。
【００２２】
一方、ステップＳ２０３の処理を行った教師無し分類結果画像３０２では、輝度値はその類似性により、０、１、２５０の３つのクラス値に変換する。上の画像３０１の輝度値０〜７程度までが“０”、８〜１００程度までが“１”、１００以上が“２５０”というように、３つのクラスに分けられているが、クラス数はユーザが入力部から入力して指定することができる。
【００２３】
次に、欠損候補クラス値算出部１０１２が教師無し分類結果画像３０２に対し、ウィンドウを用いた走査処理による、同一の分類クラスに分類された画素の連続性、集合性の探索を行う。これは縦横に所定の大きさを持つ同一クラス値の塊のみを欠損画素候補とするためである（ステップＳ２０４）。それ以降のステップについては後述する。
【００２４】
図４と図５とを参照しながら、ステップＳ２０４の処理について説明を行う。図５は、ウィンドウを用いた走査処理例を示す図である。図５（Ａ）はウィンドウの例、図５（Ｂ）は縦方向、図５（Ｃ）は縦方向の走査処理例を示す図である。
【００２５】
図４のフローチャート図を参照しながら、ステップＳ２０４の欠損画素候補クラス値を求める処理例について説明する。まず、処理を開始し（ステップＳ４０１）、ステップＳ４０２において、任意のサイズ（図５（Ａ）に示す奇数ｍ画素×ｍ画素）のウィンドウ５０１を設定する（ステップＳ４０２）。次に、図５（Ｂ）に示すように、ウィンドウＳ５０１を教師無し分類処理結果画像３０２の左上端から順に横方向に走査させる（Ｃ１）。ウィンドウ５０１と重畳する範囲内の、教師無し分類処理結果画像３０２内の画素が属する分類クラスをチェックし、ウィンドウ５０１と重畳する範囲内の全ての画素が同一の分類クラスに属している場合、ある程度の塊としてクラスタリングされるため雲内であると判定し、その分類クラスを欠損画素が属するクラスであるものとし、そのクラス値を欠損画素のクラス値の候補として記録する。尚、同様な輝度値をもつものとしては、砂浜（海岸線）や、建物、さざ波などがあるが、これらは、点状物又は線状物として解釈され、横方向にも縦方向にもある程度の幅をもつ、塊として捉えられるものではない。すなわち、このような塊は、雲であると高い確率で推定できる。
【００２６】
次に、ウィンドウ５０１を衛星画像１０５上で１画素分右へ移動させ、次にウィンドウ５０１と重畳する範囲内の、教師無し分類処理結果画像３０２内の画素について同様のチェックを行う。その際、直前のチェックで欠損画素のクラス値の候補として記録された値と同じクラス値が連続して欠損画素のクラス値の候補として記録される場合は、その連続回数を記録しこれをその分類クラスの横方向の長さとして記録される。
【００２７】
上記の処理を、教師無し分類処理結果画像３０２の右下端まで行い各欠損画素候補クラス値の塊の横方向の連続数を記録する（ステップＳ４０３、図５（Ｂ）参照）。右下端までの処理完了した後に、続けて、教師無し分類処理結果画像３０２の左上端から、ウィンドウ５０１を順に縦方向に走査し、右下端まで処理を行い各欠損画素候補クラス値の塊の縦方向の連続数を記録する（ステップＳ４０４、図５（Ｃ）参照）。
【００２８】
上記、横方向及び縦方向の走査の結果、縦方向及び横方向が所定の長さ以上の塊となっている分類クラスのクラス値を最終的な欠損画素候補クラス値として情報処理装置１００の例えば第１の記録装置１０２に記録する（ステップＳ４０５）。
【００２９】
横方向への走査（Ｃ１）および縦方向の走査（Ｃ２）を実施することにより、教師無し分類処理結果画像３０２に含まれる、例えば河川や砂浜（海岸線）等の一定方向への連続性を持ち、それと交差する方向には連続性の幅が狭く、明らかに雲による欠損ではない地上物等を表している分類クラスのクラス値を欠損画素候補として記録してしまう誤記録の可能性を低減することができる。
【００３０】
上記の処理により、一定以上の連続性、集合性を持ち衛星画像上に存在している、特定の分類クラスのクラス値を自動的に得ることができる。この方法によれば、衛星画像内に多くの属する画素が存在しているクラスであっても、連続性、集合性が低いクラスは雲に基づく欠損である可能性が低いと判断し、コンピュータ処理により自動的に欠損画素候補としての抽出から除外することが可能である。尚、欠損画素候補としてのクラス値は１つだけではなく複数決定されるようにしても良い。雲の輝度にも差があるからである。
【００３１】
次に、図６のフローチャートを参照しながら、既知の構造物に該当する画素の部分を欠損画素候補から除外する処理（図２のステップＳ２０５）及び最終的な衛星画像の欠損率を求める処理（図２のステップＳ２０６）について説明する。尚、ステップＳ２０５に示す処理は、ステップＳ２０４の前の処理で行っても良い。また、クラスタ値の最大値が＋１又はマイナスの値である場合には、そこを図２の処理の対象からはずしても良い。まず、入出力処理部１０１０が人工構造物形状パターンデータ１０３を第１の外部記憶装置１０２から取得する（ステップＳ６０２）。次に、パターンマッチング部１０１３が、人工構造物形状パターンデータ１０３をテンプレートとするテンプレートマッチング処理を行い、マッチした部分は既存の構造物であり欠損箇所ではないとして、欠損画素候補から除外する。すなわち、その部分の画素に欠損画素候補のクラス値以外の値を記録し前処理後画像（図示せず）を作成する（ステップＳ６０３）。テンプレートマッチング処理は、上記特許文献２等の公知技術により行うことができる。テンプレートマッチング処理を前処理として実行することにより、衛星画像内に存在する、比較的大きな表面積を有する人工構造物を欠損として検出してしまう誤検出を、低減することが可能である。尚、このテンプレートマッチング処理は任意に行われる。比較的大きな表面積を有する人工構造物であっても、雲のような塊とは明確に区別できる場合が多いからである。
【００３２】
最後に欠損率算出部１０１４が前処理後画像に対し、欠損画素候補（雲と水底される）が何画素あるかをカウントし、撮影領域内の欠損量算出処理を行う（ステップＳ６０４）。
【００３３】
すなわち、前処理後画像を構成する各画素について属するクラス値と欠損画素候補クラス値の比較を行い、同一クラス値である場合欠損画素としカウントする。図４に示す処理により、複数の閾値が決定されている場合には、各閾値を個別に用いて複数回処理を実行する。全ての画素についての比較が完了した後、欠損画素数を、前処理後画像を構成する総画素数で除し、衛星画像１０５内に存在する欠損画素率とする。
【００３４】
例えば、欠損率の高い画像は、提供対象から除外しても良いし、欠損率の大小により、提供画像の価格を決定するようにしても良い。
【００３５】
以上に説明したように、本実施の形態による衛星画像の欠損率算出装置によれば、衛星画像を教師無し分類処理により客観的に分類し、分類結果画像の、同一の分類クラスに分類された画素の連続性、集合性等の形状に着目して欠損画素の探索を行い、欠損算出のための閾値を自動的に決定し、欠損量算出対象の画像に対してテンプレートマッチング処理を適用することより、欠損率算出処理における誤判定の割合を低減させることができる。さらに、決定された閾値を用いて、衛星画像の撮影範囲内の欠損量を自動的に算出すことができる。上記の装置により、衛星画像の撮影領域内の欠損率を高確度で求めることができる。
【産業上の利用可能性】
【００３６】
本発明は、衛星画像の提供装置において利用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】本発明の一実施の形態による衛星画像の欠損率算出装置の一構成例を示す機能ブロック図である。
【図２】本実施の形態による欠損率算出処理の流れを示すフローチャート図である。
【図３】教師無し分類処理実行の前後の画像の例を示す図である。
【図４】教師無し分類結果画像に対する欠損画素候補クラス値の決定処理の流れを示すフローチャート図である。
【図５】図５（Ａ）はウィンドウの例を示す図であり、図５（Ｂ）、（Ｃ）は、教師無し分類結果画像に対する欠損画素候補クラス値の決定処理の走査処理を示す図である。
【図６】図４に続く図であり、教師無し分類結果画像に対するテンプレートマッチング処理、および欠損率算出処理の流れを示すフローチャート図である。
【符号の説明】
【００３８】
１０１…処理装置、１０１０…入出力処理部、１０１１…教師無し分類処理部、１０１２…欠損候補クラス値算出部、１０１３…パターンマッチング部、１０１４…欠損率算出部、１０２…外部記憶装置、１０３…人工構造物形状パターンデータ、１０４…外部記憶装置、１０５…衛星画像、３０１…教師無し分類前の画像、３０２…教師無し分類結果画像。
【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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