"つぎの事項1~7により特定されるコンピューター情報処理の方法。1レーザプロファイラデータをコンピューターにより処理して洪水により浸水する可能性のある浸水予測地点を抽出する方法であること2レーザプロファイラデータは、分析対象地域の地表を高密度に計測した点データの集合であり、各点データは、各計測点の平面座標値および標高値を含んでいること3第1プロセスでは、分析対象地域を所定の大きさのn個のブロックに区分し、レーザプロファイラデータを各ブロックに属する点データの部分集合に区分することブロック番号jj=1、2、...、nの1つのブロックに属する点データ部分集合をブロック別点データ集合Jとする4第2プロセスでは、ブロック別点データ集合Jについて、当該集合Jの全点データの中から標高値の小さい順に所定割合の個数の点データを抽出するとともに、抽出した点データの標高値の平均値を計算すること計算した平均値をブロック別低域平均値Ajとする5第3プロセスでは、n個のブロック別低域平均値Ajj=1、2、...、nの最小値Bを抽出すること6第4プロセスでは、ブロック別低域平均値Ajと最小値Bおよび正定数αとβに基づいて次式により値Qjを計算すること7第5プロセスでは、ブロック別点データ集合Jの全点データの中から標高値の小さい順に計算値Qjパーセントの個数の点データを浸水予測地点として抽出することパラメータテーブルと、パラメータ選定プロセスを備え、パラメータテーブルは、分析対象地域を複数に区分するブロックの大きさを規定するブロック規定値と、定数αおよび定数βについて、あらかじめ設定されたいくつかの異なる値の組み合わせを格納し、パラメータ選定プロセスでは、利用者の操作入力に応じてパラメータテーブルからブロック規定値と定数αと定数βの1つの組み合わせを抽出し、抽出したブロック規定値に基づいて第1プロセスを実行するとともに、抽出した定数αと定数βに基づいて第4プロセスを実行する請求項1に記載のコンピューター情報処理の方法。分析対象地域の航空写真または地図をディスプレイに表示し、第5プロセスで抽出した浸水予測地点を各点データの平面座標値に基づいて当該表示上にプロットする請求項1または2に記載のコンピューター情報処理の方法。以下では、レーザプロファイラデータから浸水する可能性のある点を抽出する簡便なコンピューター情報処理の具体的なアルゴリズムを説明するとともに、実際の分析対象地域のレーザプロファイラデータを用いた処理結果と、当該地域で過去に実際に起こった洪水時の浸水区域を定量的に比較することで本発明の有効性について説明する。また、本発明に係るアルゴリズムにおける各種パラメータの設定の方法についても説明する。===原理的な説明===この発明の方法の処理対象となるレーザプロファイラデータとしては、以下の説明から明らかになるとおり、建物や樹木等の地表以外の情報を含むDSMDigitalSurfaceModelや建物や樹木等の地表以外の情報を除去したDTMDigitalTerrainModelの両方に適用可能である。また、XY平面上にメッシュとして配置されたDEMDigitalElevationModelだけでなく、ランダムに配置されたレーザプロファイラデータにも適用可能である。周知のとおり、レーザプロファイラデータは分析対象地域の地表を高密度に計測した点データの集合であり、各点データは各計測点の平面座標値および標高値を含んでいる。このレーザプロファイラデータをコンピューターに読み込み、点データの全体集合を多数のブロックの部分集合に区分する。この説明においては、図1に示すように分析対象地域は矩形の地域であり、この分析対象地域をn個の正方ブロックに区分するものとする。正方ブロックの幅D一辺の長さは、本方法を実施する上での重要なパラメータの1つであり、たとえば、50メートル、100メートル、250メートルなどの値となる。分析対象地域のレーザプロファイラデータ点データの全体集合を各ブロックに属する点データの部分集合に区分する。図1に示すように、分析対象地域を構成するn個の正方ブロックを個別のブロック番号を付して区別する。そして、ブロック番号jj=1、2、...、nの1つのブロックに属する点データ部分集合をブロック別点データ集合Jと表記する。つぎの処理では、ブロック別点データ集合Jについて、当該集合Jの全点データの中から標高値の小さい順に所定割合Pパーセントとするの個数の点データを抽出するとともに、抽出した点データの標高値の平均値を計算する。計算した平均値をブロック別低域平均値Ajとする。また、つぎの処理では、n個のブロック別低域平均値Ajj=1、2、...、nの最小値Bを抽出する。ここで、標高値の低い方からPパーセントの個数の点データを抽出する理由は、DSMの場合は建物や樹木等の地表以外の情報を除去するためであり、またブロックの地盤高を低く見積もることで、以下の処理で浸水する可能性のある点を洩れなく抽出できるようにするためでもある。以下の実験では、Pの値を10パーセントとした。つぎの処理では、第4プロセスでは、ブロック別低域平均値Ajと最小値Bおよび正定数αとβに基づいて次式により値Qjを計算する。つぎの処理では、ブロック別点データ集合Jの全点データの中から標高値の小さい順に計算値Qjパーセントの個数の点データを浸水予測地点として抽出する。定数αとβは、本方法を実施する上での重要なパラメータである。αの値が大きい程、抽出される点数浸水予測地点の数も大きくなる。βの値が大きい程、抽出される点数は少なくなる。また、βの値が大きく、かつAj-Bの値が大きい程、指数関数的に抽出される点数は少なくなる。上記の計算式を用いることで、起伏の少ない場所では浸水する可能性のある点が領域全体に満遍なく抽出され、起伏の大きい場所では浸水する可能性のある点が標高の低い場所程より多く抽出されることとなる。そして、分析対象地域の航空写真または地図をディスプレイに表示し、上記処理によりすべてのブロック別点データ集合Jから抽出した浸水予測地点を、各点データの平面座標値に基づいて当該表示上にプロットすることにより可視化する。浸水予測地点をプロットした航空写真または地図を印刷出力したり、ファイル化して出力することができる。===実験例に基づく説明===図5、図6、図7に示す航空写真中部地方整備局河川部河川計画課提供は、昭和51年9月にある地域の浸水の模様愛知県建設部河川課提供を重ね合わせたものである。発明者は、この航空写真の地域を計測したレーザプロファイラデータ中部地方整備局河川部河川計画課提供を得て、このレーザプロファイラデータから本方法により抽出した浸水予測地点を図5、図6、図7の航空写真にプロットしている。実験に用いたレーザプロファイラデータは、前記の航空写真に示す2000m×1500mの範囲の254万8415個の点データの集合であり、XY平面上にランダムに配置されたDSMであり、1平方メートル当たり約1個の点データが存在する。レーザプロファイラデータの計測緒元は,対地高度が1798m、スキャン角が18度,パルスモードがFirstPulseLastPulseである。なお実験では、図5、図6、図7の航空写真において左上から右下に流れる河川の水部のレーザプロファイラデータの点データは前処理として除去した。実験では、本方法の3つのパラメータ正方ブロックの幅D、定数α、定数βを変えて複数回にわたり浸水予測地点の抽出処理を実行し、抽出した点を航空写真にプロットした。正方ブロック幅Dについては、50m、100m、25m、500mと4段階に変化させた。定数αの値については、10、20、30、40、50と変化させた。定数βの値については、1、3、5と変化させた。これら全ての組み合わせである60通りの計算により浸水予測地点の抽出処理を行った。実験では、本方法により抽出した浸水予測地点が、前記の航空写真の写された実際の浸水区域に該当しているか否かを評価して、本方法の正解率を定量的に比較した。昭和51年9月に撮影された前記の航空写真によれば、浸水区域の面積は1.703平方キロメートルであり,実験の範囲に対する浸水区域の面積の比率は56.767であった。図2にβの値を1、図3にβの値を3、図4にβの値を5として、正方ブロックの幅Dとαの値のすべての組み合わせでの、本方法による抽出の結果と浸水区域を定量的に比較したもの20通りをそれぞれ示す。図2、図3、図4の要素の上段の数値が本方法によって抽出された点数、中段の数値が本方法によって抽出された点で浸水区域内の点数、下段の数値が本方法によって抽出された点で浸水区域内の点の割合正解率である。図2、図3、図4より、βの値が大きい程、抽出される点数が減少し、正解率は向上することが分かる。また、αの値が大きい程、当然抽出される点数は増加し、正解率は低下することが分かる。さらに、正方ブロックの幅Dが大きい程、抽出される点数は増加し、正解率は向上することが分かる。全体として80以上の正解率が得られており、正解率は実験の範囲に対する浸水区域の面積の比率56.767よりも大きく、本方法による抽出の結果は浸水区域と精度良く一致すると評価する。つぎに、定量的かつ定性的にも本方法による抽出結果を評価し、各種パラメータの値の設定について検討する。αの値による抽出結果の変化を定性的に検証するために、正方ブロックの幅Dを100m、βの値を3として、αの値を10、30、50と変化させて実験を行った。抽出された点と浸水区域を重ね合わせて表示したものを図4に示す。図4より、αの値を変化させると抽出される点数は異なるが、それでも概ね同じ場所が抽出されていることが分かる。また、αの値が大きい程正解率が低下する図2、図3、図4参照が、αの値が大きい程抽出される点が増えることで人が見易い結果が得られることも分かる。本実験の結果からは、αの値は30前後が良いと考えられる。βの値による抽出結果の変化を定性的に検証するために、正方ブロックの幅Dを100m、αの値を30として、βの値を1、3、5と変化させて実験を行った。抽出された点と浸水区域を重ね合わせて表示したものを図6に示す。図6より、βの値が1の場合は流域全体で点が抽出され、βの値が5の場合は浸水区域内でも点が抽出されない場所もあることが分かる。この理由として、抽出された点数によるものであると考えられる。しかし、βの値が大きい場合は小さい場合と比較して、正方ブロックの幅Dやαの値を変えても抽出される点はそれ程増加せず図2、図3、図4参照、浸水区域を満遍なく点を抽出することが困難となる。一方でβの値が大きい程正解率が向上することも考慮して、βの値には適切な値があると考えられる。本実験の結果からは、βの値は3前後が良いと考えられる。正方ブロックの幅Dによる抽出結果の変化を定性的に検証するために、αの値を30、βの値を3として、正方ブロックの幅Dを50m、100m、250mと変化させて実験を行った。抽出された点と浸水区域を重ね合わせて表示したものを図7に示す。図7より、正方ブロックの幅Dを変化させると抽出される点数は異なるが、それでも概ね同じ場所が抽出されていることが分かる。この理由として、今回実験で使用した範囲が平地であるためであると考えられる。今後起伏のある地域に対して本方法を適用する際は、平地から丘陵地への変化部まで精度良く点を抽出するため、正方ブロックの幅Dは小さくする必要があると考えられる。一方で、抽出される点数が同程度でも正方ブロックの幅Dが大きい程正解率が高くなる図2、図3、図4参照ことも考慮する必要がある。例えば、図2において、正方ブロックの幅Dが50でαの値が20の場合、抽出された点数が214、857、正解率が70.090であるが、正方ブロックの幅Dが500mでαの値が10の場合、抽出された点数が208712、正解率が83.648となっている。つまり、正方ブロックの幅Dは地形の起伏の状況に応じて設定する必要がある。以上の実験結果に基づいて、コンピューターの記憶手段に、分析対象地域を複数に区分するブロックの大きさを規定するブロック規定値と、定数αおよび定数βについて、あらかじめ設定されたいくつかの異なる値の組み合わせを記述したパラメータテーブルを格納しておき、本方法による抽出処理を行う際に、利用者の操作入力に応じてパラメータテーブルからブロック規定値と定数αと定数βの1つの組み合わせを抽出し、抽出した各値に基づいて処理を進めるようにプログラムしておけば実用的である。===発明の効果===この発明によれば、きわめて簡単なコンピューター情報処理により、レーザプロファイラデータから浸水する可能性のある点を直接的に抽出することができる。そして抽出の結果は実際の浸水区域と精度良く一致することが分かった。従来技術の氾濫シミュレーションの実施には大きな費用を要するため、予算の少ない市町村での実施は困難であった。この発明によれば、浸水想定区域を指定するに当たり、氾濫シミュレーションの代わりとなるより安価な資料を簡単に作成できるようになる。"