JPH0827832B2 - 画像デ−タの分類評価方法及びその装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は画像データの分類評価方法及びその装置に係
り、特に、複数の属性に分類された測定対象の領域の確
からしさ、即ち属性毎の正確さや変化などを画像データ
から評価するに好適な画像データの分類評価方法及びそ
の装置に関する。

〔従来の技術〕 従来、地図の検索装置としては、特開昭61−62176号
公報に記載されているものが知られているが、土地利用
分類地図等に代表されるように、測定対象としての土地
を複数の属性、例えば森林、畑等の植性、荒地、市街地
等の地性等の属性に分類した領域の経年変化や誤り等を
識別するには、人手による現地調査、現物調査や写真等
による目視判読を行なつて、属性毎の領域の確からしさ
を評価していた。

〔発明が解決しようとする問題点〕

上記従来方式は、各属性の領域の確からしさを評価す
るに際しては、人手による評価となり、定量的な評価は
困難であつた。又広範囲に亘つた土地の属性毎の評価を
行なう場合でも、人手による写真等の目視判読に頼らざ
るをえず、属性毎の領域の経年変化や誤り等を正確に識
別することができなかつた。

本発明の目的は、測定対象の領域を撮像して得られた
測定データから属性毎の領域の確からしさを評価するこ
とができる画像データの分類評価方法及びその装置を提
供することにある。

〔問題点を解決するための手段〕

前記目的を達成するために、本発明は、測定対象の領
域をスペクトル特性の相異なる画像で順次撮像して測定
データを求め、測定対象の領域を複数の属性に分けた分
類データに従つて前記測定データを分類し、分類した測
定データを基に各属性の相関特性をそれぞれ算出し、該
算出した相関特性から分類データの属性毎の確からしさ
を評価するようにした画像データの分類評価方法を採用
したものである。又さらに、本発明は、測定対象の領域
を複数の属性に分けた分類データを格納する第１のメモ
リと、測定対象の領域をスペクトル特性の相異なる画像
で順次撮像して得られた測定データを格納する第２のメ
モリと、前記属性毎の相関特性に関する判定基準値を格
納する第３のメモリと、第２のメモリの測定データを第
１のメモリの分類データに従つて属性毎に分類する測定
データ分類手段と、該分類された測定データから各属性
の相関特性をそれぞれ算出する相関特性算出手段と、該
算出した相関特性と第３のメモリの判定基準値とを比較
して分類データの属性毎の確からしさを評価する分類デ
ータ評価手段と、該属性毎の確からしさの評価結果を出
力する評価結果出力手段と、を含む画像データの分類評
価装置を構成したものである。

〔作用〕

測定対象の領域を実測して複数の属性に分けて分類デ
ータを生成する。さらに測定対象の領域をスペクトル特
性の相異なる画像で順次撮像して測定データを求める。
該測定データを分類データに従つて属性毎に分類し、分
類した測定データを基に各属性の相関特性をそれぞれ算
出する。該算出した相関特性と相関特性に関する判定基
準値とを比較して分類データの属性毎の確からしさを評
価し、評価した結果を出力する。

〔実施例〕

以下、本発明の一実施例を第１図に基づいて説明す
る。

第１図において、データフアイル10はデータフアイル
10A,10Bを有し、入出力インタフエイスを介して計算機2
0と接続されており、計算機20は入出力インタフエイス
を介して出力装置30と接続されている。データフアイル
10Aには、第３図の（ａ）に示されるように、土地利用
分類地図を測量及び現地調査などによつて得られた地図
を基に測定対象の領域を森林、市街地などの属性に分け
た分類データが格納されている。即ち、領域A1,A2が森
林としてベルトルデータで格納された領域B1,B2,B3が市
街地としてベクトルデータで格納される。

データフアイルＢには、土地利用分類地図に対応した
測定対象の領域をスペクトル特性の相異なる画像で順次
撮像して得られた測定データが格納されている。この測
定データは、例えば通信衛星によつて撮像された画像情
報を基に得られたデータである。この測定データは、第
３図の（ｂ），（ｃ）に示されるように、通信衛星で観
測された画像情報のうち、スペクトル特性として市街地
によく感応するバンド１の波長帯で観測された画像情報
と、森林によく感応するバンド２の波長帯で観測された
画像情報から得られたものである。即ち、バンド１の波
長帯で観測された画像データは市街地の輝度のレベルが
他の属性のものより高くなる画像データである。そして
各測定データは位置情報に対応づけて格納される。

計算機20はCPU,ROM,RAM,メモリなどを有し、メモリが
属性毎の相関特性に関する判定基準値を格納する第３の
メモリを構成し、CPUなどが測定データ分類手段と相関
特性算出手段と分類データ評価手段を構成している。そ
して分類データ評価手段の出力が出力装置30へ出力され
るようになつている。出力装置30は評価結果出力手段と
しての表示装置30Aと印字装置30Bから構成されている。

本実施例は以上の構成からなり、次にその作用を第２
図に基づいて説明する。

第１のメモリとしてのデータフアイル10Aの分類デー
タと、第２のメモリとしてのデータフアイル10Bの測定
データが計算機20へ入力されると、測定データ分類手段
により測定データが分類データに従つて属性毎に分類さ
れる。そして相関特性算出手段により、分類された測定
データから各属性の相関特性をそれぞれ算出する処理が
行なわれる。この相関特性の算出処理として、第５図に
示されるように、各属性毎の分類領域ｉの抽出を行なう
と共に分類領域ｉの画素数Biの算出、分類領域ｉの輝度
レベルの平均miの算出、分類領域ｉのうち輝度レベルが
平均mi以上の分散σｉの算出を行なう。これらの算出は
属性毎に全領域について行なう。そして算出したデータ
は相関特性テーブルとしてのメモリに格納する。

第５図に示される相関特性算出処理から森林や市街地
などの領域に関する相関特性が算出される。例えば、市
街地に関する画像として、第３図の（ｂ）に示されるよ
うな画像情報が得られたときには、第４図（ｂ）に示さ
れるような相関特性が得られる。又森林に関する画像と
して第３図の（ｃ）に示されるものが得られたときに
は、第４図の（ａ）に示されるような相関特性が得られ
る。即ち、市街地の領域B1,B2,B3のうち領域B1,B2の輝
度レベルは高いが領域B3の輝度レベルが低いため、各領
域の輝度レベルをプロツトすると、第４図の（ｂ）に示
されるような特性が得られる。又、森林の領域A1,A2の
輝度レベルをプロツトすると、領域A1,A2はバンド２の
波長帯で共に観測されているので、輝度レベルが高く、
第４図の（ａ）に示されるような特性結果が得られる。

相関特性が算出されると分類データ評価手段によつて
相関特性と判定基準値との比較が行なわれ、分類データ
の特性毎の確からしさが評価される。この評価方法とし
ては、例えば相関特性のうち各分類領域の分散σｉの状
態から行なうことができる。例えば、市街地について
は、第４図の（ｂ）に示されるように、領域B1,B2と領
域B3の輝度レベルの分布状態が分散しているところか
ら、市街地についての分類データは確からしくないと評
価できる。即ち領域B3は市街地の属性から他の属性に変
化したとして評価される。一方森林については、第４図
の（ａ）に示されるように、領域A1,A2に関する輝度レ
ベルの分布状態が１ケ所に集中し、分散σｉの判定基準
値に含まれるとして、森林に関しては分類データに確か
らしさがあると評価される。そしてこれらの評価結果
は、属性毎に確からしさがあるか無しかによつて分類さ
れ、属性毎に評価結果テーブルとしてのメモリに格納さ
れる。そしてメモリに格納された評価結果テーブルの内
容は表示信号と印字信号に変換するための評価結果出力
処理を行なうために出力装置30へ出力される。表示信号
及び印字信号はそれぞれ土地利用分類地図の位置情報に
対応づけて出力装置30に供給され、表示装置30の画面上
には属性毎の評価結果が画像表示される。例えば評価結
果が確からしくないという結果がでた領域については赤
色で表示する。又印字装置30Bには相関特性の算出処理
によつて得られた定量的データを印字する。

このように、本実施例においては、画像データを基に
土地利用分類地図の確からしさを評価することができる
ので、現地を測量したり、調査したりしなくても土地利
用分類地図がどの程度確からしさを有しているかを評価
することができる。又測定データとしてランドサツト号
衛星のように同一地域を16日周期で観測している画像デ
ータを用いれば、土地利用分類地図の経年変化や誤りな
どを確実に評価することができる。

〔発明の効果〕

本発明によれば、画像データを基に測定対象に関する
分類データの確からしさを評価できるため、測定対象を
実際に測定しなくても分類データの変化、誤りを識別す
ることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例を示す構成図、第２図は第１
図に示す装置の作用を説明するめの図、第３図は土地利
用分類地図と観測画像の構成を説明するための図、第４
図は領域Ａと領域Ｂの相関特性図、第５図は相関特性の
算出処理を説明するためのフローチヤートである。 10A,10B……データフアイル、20……計算機、30……出
力装置、30A……表示装置、30B……印字装置。

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】測定対象の領域をスペクトル特性の相異な
   る画像で順次撮像して測定データを求め、測定対象の領
   域を複数の属性に分けた分類データに従つて前記測定デ
   ータを分類し、分類した測定データを基に各属性の相関
   特性をそれぞれ算出し、該算出した相関特性から分類デ
   ータの属性毎の確からしさを評価することを特徴とする
   画像データの分類評価方法。
2. 【請求項２】測定対象の領域を複数の属性に分けた分類
   データを格納する第１のメモリと、測定対象の領域をス
   ペクトル特性の相異なる画像で順次撮像して得られた測
   定データを格納する第２のメモリと、前記属性毎の相関
   特性に関する判定基準値を格納する第３のメモリと、第
   ２のメモリの測定データを第１のメモリの分類データに
   従つて属性毎に分類する測定データ分類手段と、該分類
   された測定データから各属性の相関特性をそれぞれ算出
   する相関特性算出手段と、該算出した相関特性と第３の
   メモリの判定基準値とを比較して分類データの属性毎の
   確からしさを評価する分類データ評価手段と、該属性毎
   の確からしさの評価結果を出力する評価結果出力手段
   と、を含むことを特徴とする画像データの分類評価装
   置。