特開 2023-29183 国立公園の全体監視のためのメッシュ分割方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023029183

(43)【公開日】2023-03-03

(54)【発明の名称】国立公園の全体監視のためのメッシュ分割方法

(51)【国際特許分類】

   G06T 7/00 20170101AFI20230224BHJP

   G06T 1/00 20060101ALI20230224BHJP

【ＦＩ】

G06T7/00 640

G06T1/00 285

【審査請求】有

【請求項の数】4

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2021215476

(22)【出願日】2021-12-30

(31)【優先権主張番号】202110948400.5

(32)【優先日】2021-08-18

(33)【優先権主張国・地域又は機関】CN

(71)【出願人】

【識別番号】521275909

【氏名又は名称】中国科学院西北生態環境資源研究院

(74)【代理人】

【識別番号】100216471

【弁理士】

【氏名又は名称】瀬戸 麻希

(72)【発明者】

【氏名】祁元

(72)【発明者】

【氏名】張金竜

(72)【発明者】

【氏名】王宏偉

(72)【発明者】

【氏名】楊瑞

【テーマコード（参考）】

5B057

5L096

【Ｆターム（参考）】

5B057AA14

5B057CA12

5B057CB12

5B057CD12

5B057CD20

5B057DB02

5B057DC04

5B057DC09

5B057DC25

5L096BA08

5L096BA18

5L096DA01

5L096EA26

5L096EA35

5L096FA02

5L096FA46

5L096FA59

5L096FA69

5L096GA41

5L096HA04

5L096JA11

(57)【要約】      （修正有）

【課題】国立公園の生態環境の微細監視と階層の監視を実現し、正確な国立公園メッシュ化全体管理パラダイムを形成し、国立公園の全域生態環境と人間活動の微細管理に効果な方法を提供する。
【解決手段】国立公園の全体監視のためのメッシュ分割方法は、国立公園の基本データを前処理するステップと、国立公園内の流域境界を生成するステップと、データを高解像度に前処理するステップと、高解像度の国立公園生態学の要素と人間活動要素に基づいて解釈するステップと、国立公園をメッシュ分割するステップと、を含む。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

Ｓ１：国立公園エリアに関連するデータを収集して、収集されたデータを標準化処理する
ステップと、
Ｓ２：水文解析方法によって、国立公園内の流域境界を生成するステップと、
Ｓ３：国立公園エリア内の高解像度衛星リモートセンシング画像データを前処理して高解
像度のマルチスペクトルリモートセンシング画像を取得するステップと、
Ｓ４：高解像度のマルチスペクトルリモートセンシング画像に基づいて、生態学の要素と
人間活動要素の解釈標識を構築し、解釈標識から、コンピューター自動分類と人工視覚解
釈が組み合わされた方法によって、国立公園エリア内の生態学の要素と人間活動要素分布
図を生成するステップと、
Ｓ５：「国立公園―流域―省―市―管理および保護ステーション―村―生態学のタイプ―
番号付け」の管理及び監視のパラダイムを組み合わせて、国立公園をメッシュ分割するス
テップと、を含むことを特徴とする国立公園の全体監視のためのメッシュ分割方法。

【請求項2】

Ｓ１の前記データには、国立公園エリアに関連する行政境界データ、国立公園エリア内の
数値標高モデルデータ、および国立公園の管理および保護ステーションの管理境界データ
が含まれる、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。

【請求項3】

Ｓ３は以下を含み、
Ｓ３―１：衛星リモートセンシング画像データ中のマルチスペクトル高解像度データを取
得し、
Ｓ３―２：式（１）によって衛星リモートセンシング画像データの放射線補正を実行し、
衛星負荷チャンネル観察値ＤＮ値を衛星負荷等価見かけ放射輝度データに変換し、

式

（１） によって衛星リモートセンシング画像データに対して放射線補正を実行し、衛
星負荷チャンネル観察値ＤＮ値を衛星負荷等価見かけ放射輝度データに変換することと、
ただし、

は衛星負荷等価見かけ放射輝度
、

は補正勾配、

は衛星負荷チャンネル観察値、

は補正インターセプションであり、
Ｓ３―３：放射線で補正されたマルチスペクトル高解像度データに対して大気補正を実行
し、
Ｓ３―４：有理多項式関数モデルを構築して、大気補正されたマルチスペクトル高解像度
データに対してオルソ補正を実行し、
Ｓ３―５：衛星リモートセンシング画像データ中のパンクロマティックバンドデータに対
して放射線補正およびオルソ補正を実行し、
Ｓ３―６：処理されたマルチスペクトル高解像度データとパンクロマティックバンドデー
タを融合して、高解像度のマルチスペクトルリモートセンシング画像を取得する、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。

【請求項4】

Ｓ３―１の前記マルチスペクトル高解像度データは、リソース衛星センターを介してダウ
ンロード・取得されることを特徴とする請求項３に記載の方法。

【請求項5】

Ｓ３―３の前記大気補正は、ＦＬＡＡＳＨ大気補正アルゴリズムによって実行される、こ
とを特徴とする請求項３に記載の方法。

【請求項6】

Ｓ５は、「国立公園―流域―省―市―管理および保護ステーション―村―生態学のタイプ
―番号付け」の管理及び監視のパラダイムを組み合わせて、国立公園をメッシュ分割する
ことであり、メッシュコードは２０桁で表され、１～３桁は国立公園名の頭文字、４～６
桁は流域名の頭文字、７～８桁は省級コード、９～１０桁は市級コードであり、省市コー
ドは中国の行政区分コードを採用し、１１～１３桁は管理および保護ステーション名の頭
文字、１４～１５桁は村級コードであり、村級コードは中国の行政区分コードを採用し、
１６桁は生態学のタイプコードであり、１７～２０桁はメッシュコードであり、生態学の
要素メッシュを行、列番号とし、「左から右へ、上から下へ」の順序コードを採用してい
る、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、国立公園管理の技術分野に関し、具体的には国立公園の全体監視のためのメッ
シュ分割方法に関する。

【背景技術】

【0002】

自然保護区の重要なタイプの１つとして、国立公園は国の主要な機能ゾーン計画で禁止さ
れている開発地域に属し、中国の生態学の保護のレッドラインエリア管理および管理範囲
に組み込み、最も厳格な保護を実施する。同時に、国立公園は、人々が共有することを主
張し、自然環境教育の実施を許可し、自然に親しみ、自然を体験し、自然を理解し、国民
の福祉としてのレクリエーションをする機会を国民に提供し、生態系を損なうことなく、
原住民の生産施設や生活施設の変革、自然観光、科学研究、教育、観光活動を実施する。

【0003】

国立公園の主な機能は、重要な自然生態系の信憑性と完全性を保護することであり、同時
に、科学研究、教育、レクリエーションなどの包括のな機能を備え、言い換えれば、国立
公園には多機能のターゲットニーズがある。

【0004】

国立公園をどのように細かく監視・管理するかは、国立公園の管理が直面する重要な問題
の１つである。既存の技術は、主に「空と地面」の統合技術を通じて、国立公園地域の全
体のな生態環境の変化と人間の活動を監視しているが、既存の環境問題に対して、行政単
位、管理および保護ステーション、および破壊の生態学の要素がどこにあるかを迅速に特
定することは困難である。

【発明の概要】

【0005】

本発明は、国立公園の全体監視のためのメッシュ分割方法を提供する。
本発明の技術の解決策として、国立公園の全体監視のためのメッシュ分割方法は、
Ｓ１：国立公園エリアに関連するデータを収集して、収集されたデータを標準化処理する
ステップと、
Ｓ２：水文解析方法によって、国立公園内の流域境界を生成するステップと、
具体的には、国立公園エリア内の数値標高モデルデータに基づいて、ＧＩＳソフトウェア
ＡＲＣ／ＩＮＦＯの表面水文解析モジュールを使用して、水文解析を実行し、
Ｓ３：国立公園エリア内の高解像度衛星リモートセンシング画像データを前処理して高解
像度のマルチスペクトルリモートセンシング画像を取得するステップと、
Ｓ４：高解像度のマルチスペクトルリモートセンシング画像に基づいて、生態学の要素と
人間活動要素の解釈標識を構築し、解釈標識から、コンピューター自動分類と人工視覚解
釈が組み合わされた方法によって、国立公園エリア内の生態学の要素と人間活動要素分布
図を生成するステップと、ただし、監視する生態学の要素と人間活動要素のリモートセン
シング画像における形状、サイズ、色、色調、質感などの特徴に応じて、生態学の要素種
類と人間活動要素を反映および判定可能な解釈標識を構築し、
Ｓ５：「国立公園―流域―省―市―管理および保護ステーション―村―生態学のタイプ―
番号付け」の管理及び監視のパラダイムを組み合わせて、国立公園をメッシュ分割するス
テップと、を含む。

【0006】

本発明の一側面として、Ｓ１は具体的には、国立公園エリアに関連する行政境界データ、
国立公園エリア内の数値標高モデルデータ、国立公園の管理および保護ステーションの管
理境界データを収集し、収集されたデータに対して標準化処理を実行し、ただし、行政境
界データは省（自治区）、市（州）、県（区）、郷（鎮）、村級行政単位境界データであ
る。
データの統一性を維持するために、前記データを標準化処理するステップは、具体的には
、データの統一性を維持するために、収集された行政単位データ、管理および保護ステー
ション境界と数値標高モデルデータに投影、トリミングなどの標準化処理を統一に実行し
、ただし、統一にＷＧＳ８４座標系に投影して、国立公園境界を使用して行政単位とＤＥ
Ｍデータをトリミングすることである。

【0007】

本発明の一側面として、Ｓ３は具体的には以下を含み、
Ｓ３―１：衛星リモートセンシング画像データ中のマルチスペクトル高解像度データを取
得することと、
Ｓ３―２：

によって衛星リモートセンシング画像データに対して放射線補正を実行し、衛星負荷チャ
ンネル観察値ＤＮ値を衛星負荷等価見かけ放射輝度データに変換することと、ただし、

は衛星負荷等価見かけ放射輝度、

は補正勾配、

は衛星負荷チャンネル観察値、

は補正インターセプションであり、
Ｓ３―３：放射線で補正されたマルチスペクトル高解像度データを大気補正することと、
Ｓ３―４：有理多項式関数モデルを構築して、大気補正されたマルチスペクトル高解像度
データに対してオルソ補正を実行することと、
Ｓ３―５：衛星リモートセンシング画像データ中のパンクロマティックバンドデータに対
して放射線補正およびオルソ補正を実行することと、
Ｓ３―６：処理されたマルチスペクトル高解像度データとパンクロマティックバンドデー
タを融合して、高解像度のマルチスペクトルリモートセンシング画像を取得することと、
ただし、低空間解像度のマルチスペクトルデータと高空間解像度のパンクロマティックデ
ータを組み合わせて、画像融合を通じて高解像度のマルチスペクトルリモートセンシング
画像を生成する。国立公園エリアをカバーする高解像度のリモートセンシング画像データ
を生成するために、国立公園のベクトル境界データに基づいて、前処理された高解像度リ
モートセンシング画像をモザイク化およびトリミングする。

【0008】

本発明の一側面として、Ｓ３―１の前記マルチスペクトル高解像度データは、リソース衛
星センターを介してダウンロード・取得され、国立公園内の高解像度リモートセンシング
データ、例えば２ｍ解像度のパンクロマティック/ ８ｍ解像度のマルチスペクトルを含
む高解像度１番号データをダウンロードすることができる。マルチスペクトルのハイスコ
アデータを取得し、それを使用して生態学の要素と人間活動要素を抽出する。

【0009】

本発明の一側面として、Ｓ３―３の前記大気補正は、ＦＬＡＡＳＨ大気補正アルゴリズム
によって実行され、大気の吸収や散乱などの影響により、放射誤差が発生するため、大気
補正を使用して、大気の影響によるこれらの放射誤差を解消する。

【0010】

本発明の一側面として、Ｓ５は具体的には、「国立公園―流域―省―市―管理および保護
ステーション―村―生態学のタイプ―番号付け」の管理及び監視のパラダイムを組み合わ
せて、国立公園をメッシュ分割することであり、具体のなメッシュコードは以下の表１の
フォーマットを採用する。
表１ メッシュコードフォーマット

【0011】

【0012】

メッシュコードでは、メッシュのコードは２０桁で表され、１～３桁は国立公園名の頭文
字、４～６桁は流域名の頭文字、７～８桁は省級コード、９～１０桁は市級コードであり
、省市コードは中国の行政区分コードを採用し、１１～１３桁は管理および保護ステーシ
ョン名の頭文字、１４～１５桁は村級コードであり、村級コード中国の行政区分コードを
採用し、１６桁は生態学のタイプコード、１７～２０桁はメッシュコードであり、生態学
の要素メッシュを行、列番号として、「左から右へ、上から下へ」順序コードを採用する
。

【発明の効果】

【0013】

従来技術と比較すると、本発明は以下の有益な効果を有する。
本発明は、本発明は、国立公園の生態環境モニタリンググリッドを確立することにより、
国立公園の生態環境の微細なモニタリングおよび階層の監視を実現し、地域全体にメッシ
ュを形成し、メッシュにグリッドがある生態環境と人間活動の変化のプロセスを監視する
プロセスを形成し、「空から見て、空中から探索、地上で検査」の完全なプロセス体系を
構築して、効率ので正確な国立公園メッシュ化全体管理パラダイムを形成し、国立公園全
域の生態環境および人間活動を微細に管理する。

【図面の簡単な説明】

【0014】

【図1】本発明の実施例のフローチャートである。

【図2】本発明の応用例であるＱｉｌｉａｎマウンテン国立公園の生態学の要素と人間活動要素の解釈データである。

【図3】本発明の応用例であるＱｉｌｉａｎマウンテン国立公園の大野口流域のメッシュ分割例である。

【図4】本発明の応用例のステップＳ３―３の大気補正前後の高解像度１番号画像の比較図である。

【図5】本発明の応用例のステップＳ３―４のオルソ補正前後の高解像度１番号の画像比較図である。

【図6】本発明の応用例のステップＳ３―６の画像融合前後の比較図である。

【図7】本発明の応用例のステップＳ３―６の画像トリミング前後の比較図である。

【図8】アーバーの解釈標識である。

【図9】低木の解釈標識である。

【図10】牧草地の解釈標識である。

【図11】草地の解釈標識である。

【図12】耕作地の解釈標識である。

【図13】水域の解釈標識である。

【図14】湿地の解釈標識である。

【図15】砂漠の解釈標識である。

【図16】裸地の解釈標識である。

【図17】産業および鉱業用地の解釈標識である。

【図18】用水および電力用地の解釈標識である。

【図19】観光用地の解釈標識である。

【図20】交通用地の解釈標識である。

【発明を実施するための形態】

【0015】

実施例：
図１に示される国立公園の全体監視のためのメッシュ分割方法は、包括：
Ｓ１：国立公園基本データの前処理
国立公園エリアに関連する行政境界データ、国立公園エリア内の数値標高モデルデータ、
国立公園の管理および保護ステーションの管理境界データを収集し、収集されたデータを
標準化処理し、ただし、行政境界データは省（自治区）、市（州）、県（区）、郷（鎮）
、村級行政単位境界データであり、データの統一性を維持するために、収集された行政単
位データ、管理および保護ステーション境界および数値標高モデルデータに対して投影、
トリミングなどの標準化処理を統一に実行し、ただし、統一にＷＧＳ８４座標系に投影し
、国立公園境界を使用して行政単位およびＤＥＭデータをトリミングする。
Ｓ２：国立公園内の流域境界の生成
水文解析方法によって、国立公園内の流域境界を生成し、ＧＩＳソフトウェアＡＲＣ／Ｉ
ＮＦＯの表面水文解析モジュールに基づいて水文解析を実行する。
Ｓ３：高解像度データの前処理
国立公園エリア内の高解像度衛星リモートセンシング画像データを前処理して高解像度の
マルチスペクトルリモートセンシング画像を得、具体的には以下を含む。
Ｓ３―１：衛星リモートセンシング画像データ中のマルチスペクトル高解像度データを取
得し、ただし、マルチスペクトル高解像度データは、リソース衛星センターを介してダウ
ンロード・取得され、国立公園内の高解像度リモートセンシングデータ、例えば２ｍ解像
度のパンクロマティック/ ８ｍ解像度のマルチスペクトルを含む高解像度１番号データ
をダウンロードすることができる。
Ｓ３―２：式

によって衛星リモートセンシング画像データに対して放射線補正を実行し、衛星負荷チャ
ンネル観察値ＤＮ値を衛星負荷等価見かけ放射輝度データに変換することと、ただし、

は衛星負荷等価見かけ放射輝度、

は補正勾配、

は衛星負荷チャンネル観察値、

は補正インターセプションである。
Ｓ３―３：放射線で補正されたマルチスペクトル高解像度データに対してＦＬＡＡＳＨ大
気補正アルゴリズムを使用して大気補正する。
Ｓ３―４：有理多項式関数モデルを構築して、大気補正されたマルチスペクトル高解像度
データに対してオルソ補正を実行する。
Ｓ３―５：衛星リモートセンシング画像データ中のパンクロマティックバンドデータに対
して放射線補正およびオルソ補正を実行する。
Ｓ３―６：処理されたマルチスペクトル高解像度データとパンクロマティックバンドデー
タを融合して、高解像度のマルチスペクトルリモートセンシング画像を取得することと、
ただし、低空間解像度のマルチスペクトルデータと高空間解像度のパンクロマティックデ
ータを組み合わせて、画像融合を通じて高解像度のマルチスペクトルリモートセンシング
画像を生成する。国立公園エリアをカバーする高解像度のリモートセンシング画像データ
を生成するために、国立公園のベクトル境界データに基づいて、前処理された高解像度リ
モートセンシング画像をモザイク化およびトリミングする。
Ｓ４：高解像度の国立公園生態学の要素と人間活動要素に基づく解釈
高解像度のマルチスペクトルリモートセンシング画像に基づいて、生態学の要素と人間活
動要素の解釈標識を構築し、解釈標識から、コンピューター自動分類および人工視覚解釈
の組み合わせ方法によって、国立公園エリア内の生態学の要素と人間活動要素分布図を生
成する。ただし、監視する生態学の要素と人間活動要素のリモートセンシング画像におけ
る形状、サイズ、色、色調、質感などの特徴に応じて、生態学の要素種類と人間活動要素
を反映および判定可能な解釈標識を構築する。
Ｓ５：国立公園のメッシュ分割
「国立公園―流域―省―市―管理および保護ステーション―村―生態学のタイプ―番号付
け」の管理及び監視のパラダイムを組み合わせて、国立公園をメッシュ分割し、具体的に
は、「国立公園―流域―省―市―管理および保護ステーション―村―生態学のタイプ―番
号付け」の管理及び監視のパラダイムを組み合わせて、国立公園をメッシュ分割し、具体
のなメッシュコードは以下の表１のフォーマットを採用する。
表１ メッシュコードフォーマット

【0016】

【0017】

メッシュコードでは、メッシュのコードは２０桁で表され、１～３桁は国立公園名の頭文
字、４～６桁は流域名の頭文字、７～８桁は省級コード、９～１０桁は市級コードであり
、省市コードは中国の行政区分コードを採用し、１１～１３桁は管理および保護ステーシ
ョン名の頭文字、１４～１５桁は村級コードであり、村級コード中国の行政区分コードを
採用し、１６桁は生態学のタイプコード、１７～２０桁はメッシュコードであり、生態学
の要素メッシュを行、列番号として、「左から右へ、上から下へ」順序コードを採用する
。

【0018】

応用例：
Ｑｉｌｉａｎマウンテン国立公園を例に取ると、本実施例の方法によってメッシュ分割し
、具体的には以下を含む。
Ｓ１：Ｑｉｌｉａｎマウンテン国立公園の基本データの前処理
Ｑｉｌｉａｎマウンテン国立公園エリアに関連する行政境界データ、Ｑｉｌｉａｎマウン
テン国立公園エリア内の数値標高モデルデータ、Ｑｉｌｉａｎマウンテン国立公園の管理
および保護ステーションの管理境界データを収集し、収集されたデータを標準化処理し、
ただし、行政境界データは省（自治区）、市（州）、県（区）、郷（鎮）、村級行政単位
境界データであり、データの統一性を維持するために、収集された行政単位データ、管理
および保護ステーション境界および数値標高モデルデータに対して投影、トリミングなど
の標準化処理を統一に実行し、行政単位データ、管理および保護ステーション境界および
数値標高モデルデータの座標系を統一のＷＧＳ８４座標系に変換し、Ｑｉｌｉａｎマウン
テン国立公園境界を使用てい収集された行政単位とＤＥＭデータをトリミングし、国立公
園境界範囲内の行政単位とＤＥＭデータにトリミングする。
Ｓ２：Ｑｉｌｉａｎマウンテン国立公園内の流域境界の生成
水文解析方法によって、Ｑｉｌｉａｎマウンテン国立公園内の流域境界を生成し、ＧＩＳ
ソフトウェアＡＲＣ／ＩＮＦＯの表面水文解析モジュールに基づいて、該モジュールの入
力データはＤＥＭデータであり、モジュールは具体的には以下の流域境界生成機能を有す
る。１）ＤＥＭデータを前処理し、ＤＥＭを投影および変換し、地理座標を投影座標に変
換して、国立公園境界に応じて複数のＤＥＭデータをモザイクし、国立公園境界範囲を超
えたＤＥＭをトリミングし、元のデータにおけるくぼみのあるＤＥＭデータを埋め、２）
水流方向の計算：表面水文解析モジュール中のＦｌｏｗ ｄｉｒｅｃｔｉｏｎツールを使
用して、Ｄ８アルゴリズムから水流方向を計算して、８方向のコード値を取得し、３）合
流累積量の計算：表面水文解析モジュール中のＦｌｏｗ ａｃｃｕｍｕｌａｔｉｏｎツー
ルを使用して、流れ方向結果を入力値として合流累積量を計算し、４）流域分割：集水域
を使用して分割し、水出口位置を設定する方法によって、流域境界を抽出する。
Ｓ３：高解像度データの前処理
Ｑｉｌｉａｎマウンテン国立公園エリア内の高解像度衛星リモートセンシング画像データ
を前処理して、高解像度のマルチスペクトルリモートセンシング画像とパンクロマティッ
ク画像を取得し、マルチスペクトル画像に対してステップＳ３―１、Ｓ３―２、Ｓ３―３
およびＳ３―４のダウンロードおよび前処理を実行し、パンクロマティック画像に対して
ステップＳ３―１、Ｓ３―２およびＳ３―４のダウンロードおよび前処理を実行し、具体
のなプロセスは以下のとおりである。
Ｓ３―１：衛星リモートセンシング画像データ中のマルチスペクトルおよびパンクロマテ
ィック高解像度画像データを取得し、ただし、マルチスペクトルとパンクロマティック高
解像度画像高解像度データはリソース衛星センターダを介してウンロードして取得され得
、Ｑｉｌｉａｎマウンテン国立公園範囲内の高解像度データ、例えば２ｍ解像度のパンク
ロマティック/８ｍ解像度のマルチスペクトルを含む高解像度１番号データをダウンロー
ドすることができる。
Ｓ３―２：
Ｓ３―２：式

によって衛星リモートセンシング画像データに対して放射線補正を実行し、衛星負荷チャ
ンネル観察値ＤＮ値を衛星負荷等価見かけ放射輝度データに変換することと、ただし、

は衛星負荷等価見かけ放射輝度、

は補正勾配、

は衛星負荷チャンネル観察値、

は補正インターセプションである。
Ｓ３―３：表面の特徴の真の情報を得るために、上の物体の反射に対する大気および光の
要因の影響を排除するように、受信した情報に対して大気補正を実行する必要があ。放射
線で補正されたマルチスペクトル高解像度データに対して、ＦＬＡＡＳＨ大気補正アルゴ
リズムを使用して大気補正し、視程、エアロゾルの種類、大気中の水蒸気量などの関連す
る大気パラメータを取得し、大気放射伝達方程式を解くことにより、反射率データを取得
、補正プロセスで残っているノイズをさらに除去し、図４に示すような画像比較を取得す
る。
なお、上記の大気放射伝達方程式の具体のな内容については、「Ｇｕｏ Ｙｕｎｋａｉ、
ＺｅｎｇＦａｎ、ＦＬＡＡＳＨモデルとＱＵＡＣモデルに基づくＳＰＯＴ ５画像大気補
正の比較[Ｊ] ．Ｂｕｌｌｅｔｉｎ ｏｆ Ｓｕｒｖｅｙｉｎｇ ａｎｄ Ｍａｐｐｉｎ
ｇ、２０１２、{４}（１１）：２１-２３．」を参照されたく、該大気放射伝達方程式は
既存の技術なので、ここで説明を省略する。
Ｓ３―４：高精度の幾何学の位置登録は、衛星の定量のアプリケーションの基礎であり、
地上制御点がない場合、高解像度画像のオルソ補正と幾何学の位置合わせを行う。有理多
項式関数モデルに基づいて、トラック間の地域ネットワーク調整の数学モデルを構築し、
画像接続点と少数の制御点の入力に従って、調整に関与するすべての衛星画像の向きパラ
メータを解き、サブピクセルレベルの補正結果を取得し、オルソ補正後に高解像度の衛星
画像を計算して図５に示される画像比較を取得する。
なお、上記の有理多項式関数モデルと調整モデルのモデル構造については、「ＬｉｕＪｉ
ａ、Ｗａｎｇ Ｌｉｍｉｎ、Ｙａｎｇ Ｌｉｎｇｂｏ、Ｓｈａｏ Ｊｉｅ、Ｔｅｎｇ Ｆ
ｅｉ、Ｙａｎｇ Ｆｕｇａｎｇ、ＦｕＣｈａｎｇｈｏｎｇ、合理のな多項式モデルの地域
ネットワーク調整に基づくＧＦ-１画像の幾何学の補正[Ｊ] 農業工学ジャーナル,２０１
５,３１(２２):１４６～１５４．」を参照されたく、有理多項式関数モデルと調整モデル
はどちらも既存の技術であるため、ここでは説明を省略する。
Ｓ３―５：処理されたマルチスペクトル高解像度データとパンクロマティックデータを融
合し、高解像度のマルチスペクトルリモートセンシング画像を取得し、ただし、ＨＳＶ変
更アルゴリズムにより、低空間解像度のマルチスペクトルデータと高空間解像度のパンク
ロマティックデータを融合して、高解像度のマルチスペクトルリモートセンシング画像を
生成し、具体的には、ＲＧＢ画像をＨＳＶに変換し、色の明るさの値のバンドの代わりに
高解像度の画像を使用し、キュービックコンボリューションテクノロジーを使用して、彩
度と彩度を高解像度ピクセルにリサンプリングし、そして、画像をＲＧＢカラーに変換し
て、図６に示す画像を取得し、Ｑｉｌｉａｎマウンテン国立公園エリアをカバーする高解
像度のリモートセンシング画像データを生成するために、単一のシーンの高解像度リモー
トセンシングをモザイク化して、国立公園全体をカバーする高解像度リモートセンシング
画像モザイクを生成し、国立公園のベクトル境界を使用して、国立公園の制限を超えて画
像をトリミングし、国立公園の高解像度リモートセンシング画像マップを生成し、図７に
示す画像を取得する。
Ｓ４：高解像度の国立公園生態学の要素と人間活動要素に基づく解釈
１）高解像度のマルチスペクトルリモートセンシング画像に基づいて、生態学の要素と人
間活動要素の解釈標識を構築し、解釈標識から、コンピューター自動分類と人工視覚解釈
の組み合わせ方法によって、国立公園エリア内の生態学の要素と人間活動の分布図を生成
し、現地調査に基づいて解釈結果の精度を評価し、監視する生態学の要素と人間活動のリ
モートセンシング画像における形状、サイズ、色、色調、質感などの特徴から、図２に示
されるＱｉｌｉａｎマウンテン国立公園生態学の要素と人間活動要素の解釈データを生成
し、ただし、Ｑｉｌｉａｎマウンテン国立公園生態学の要素には、アーバー、低木、牧草
地、草地、耕作地、湿地、水域、砂漠、裸地などが含まれ、人間活動要素には、産業およ
び鉱業、用水および電力、観光などが含まれ、ただし、生態学の要素は分類システムであ
り、解釈マークは高解像度リモートセンシング画像上の各生態学の要素の特徴である。
２）生態学の要素種類と人間活動要素の解釈標識
監視する生態学の要素と人間活動のリモートセンシング画像における形状、サイズ、色、
色調、質感などの特徴から、生態学の要素種類および人間活動要素を反映および判定可能
な解釈標識を構築し、ただし、Ｑｉｌｉａｎマウンテン国立公園生態学の要素には、アー
バー、低木、牧草地、草地、耕作地、湿地、水域、砂漠、裸地などが含まれ、人間活動要
素には、産業および鉱業、用水および電力、観光などが含まれ、生態学の要素と人間活動
要素は、高解像度１番号４（近赤外線バンド）、３（赤バンド）、２（緑バンド）の３つ
のバンドで合成された偽色画像は以下の特徴（解釈標識）を有する。

【0019】

図１１に示すように、アーバーの色は濃い赤、濃い赤、赤であり（なお、特許審査の要件
により、図面には白黒の写真が使用され、図では、濃い赤、濃い赤、赤はそれぞれ濃い黒
、黒、濃い灰色で示される）、ざらざらした質感で、濃い黒と赤のドットの組み合わせで
あり、自然な境界線は形状がはっきりしていて、基本のに等高線に沿って分布し、在来の
アーバーフォレストは、主に海抜３０００メートル以上に分布し、主に針葉樹の常緑樹林
であり、Ｑｉｌｉａｎマウンテン国立公園南麓の高山地帯に分布し、二次アーバー林は主
に山岳地帯に分布し、主に広葉樹林（落葉樹）であり、Ｑｉｌｉａｎマウンテン国立公園
南麓の高山の谷の比較の高温のなだらかな斜面に分布し、このタイプと針葉樹林（常緑樹
林）の最大の違いは、粗さと色の違いである。

【0020】

図１２に示すように、低木の色合いは深紅、赤、薄赤であり（なお、特許審査の要件によ
り、図面には白黒の写真が使用され、図では、深紅、赤、薄赤はそれぞれ濃い黒、黒、濃
い灰色で示される）、ざらざらした質感で、濃い赤のドットの組み合わせであり、自然な
境界線は形状がはっきりしていて、基本のに等高線に沿って分布し、規則な自然の境界に
属し、主に高海抜の山岳地帯に分布し、ほとんどは高山ヤナギ、ゴールデンプラムなどで
あり、Ｑｉｌｉａｎマウンテン国立公園南麓の凍てつく砂漠地帯の川のビーチとなだらか
な斜面では、主に黒い棘と雑多な低木が分布し、それと周囲のタイプの違いは、主に画像
の色と粗さによって分けられる。

【0021】

図１３に示すように、牧草地色調呈現出明るい赤、赤、薄赤（なお、特許審査の要件によ
り、図面には白黒の写真が使用され、図では、明るい赤、赤、薄赤はそれぞれ濃い黒、黒
、濃い灰色で示される）、質感の均一性は非常に繊細であり、自然な境界は明白で区別し
やすく、形はカーペットのように細長く、不規則な形に属し、主に山の斜面、湖、川のビ
ーチに分布し、主に高山牧草地とイネ科である。

【0022】

図１４に示すように、草地の色は主に濃い赤、明るい赤、赤、薄赤、ピンクであり（なお
、特許審査の要件により、図面には白黒の写真が使用され、図では、濃い赤、明るい赤、
赤、薄赤、ピンクはそれぞれ濃い黒、黒、濃い灰色、灰色、浅い灰色で示される）、質感
は比較の繊細で、質感が明らかであり、色が均一で、周辺の土地タイプには明らかな違い
があり、形は比較の規則ので、人工柵と植栽跡が見分けやすく、主に山の斜面や湖、川の
ビーチに分布し、主に牧草地とイネ科である。

【0023】

図１５に示すように、耕作地は、主に灌漑地と非灌漑地に分けられ、灌漑地の色は黒赤、
濃い赤、赤、薄赤などであり（なお、特許審査の要件により、図面には白黒の写真が使用
され、図では、黒赤、濃い赤、赤、薄赤はそれぞれ濃い黒、黒、濃い灰色、灰色で示され
る）、質感の均一性は比較の繊細であり、プラークははっきりと識別でき、細かくてクリ
アであり、形は正方形で縞模様で、薄暗くて識別可能であり、灌漑されていないものと灌
漑されているものの違いは明らかであり、主に、より発達した水系に沿った灌漑平野、河
岸および沖積平野に分布し、灌漑用水路システムは非常に明らかであり、非灌漑地はより
豊かな色合いを持ち、濃い赤、薄赤、ピンク、明るい赤、オフホワイトなどであり（なお
、特許審査の要件により、図面には白黒の写真が使用され、図では、濃い赤、薄赤、ピン
ク、明るい赤、オフホワイトはそれぞれ濃い黒、黒、濃い灰色、灰色、浅い灰色、白で示
される）、質感は比較の繊細で、質感が均一ではなく、形は不規則なフレークとストリッ
プで、不規則な形状に属し、主に山岳地帯、ヤンマオの下の黄土地帯、山岳地帯のなだら
かな斜面、および山の谷に、隣接または断続のに分布する。

【0024】

図１６に示すように、水域は、主に川、湖および氷河に分かられ、川の色は紺、青または
水色であり（なお、特許審査の要件により、図面には白黒の写真が使用され、図では、紺
、青または水色はそれぞれ濃い黒、濃い灰色と灰色で示される）、質感は比較の繊細で、
質感がクリアであり、色の均一性が非常に高く、幾何学のな形は非常にはっきりし、川は
曲がって、流れの方向は基本のに自然の境界に沿って高いものから低いものへと分布し、
主に平野や谷などに分布し、湖の色は紺、青または水色であり、あるエリアで白（鏡面反
射）があり（なお、特許審査の要件により、図面には白黒の写真が使用され、図では、紺
、青または水色はそれぞれ濃い黒、濃い灰色および灰色で示される）、質感は比較の繊細
で、質感がクリアで、色の均一性が高く、幾何学のな形は非常にはっきりし、水面は等高
線に沿って完全に水平に分布し、主にＱｉｌｉａｎマウンテン国立公園南麓の主に湖沼流
域、山岳低地、平野低地に分布し、高原と砂丘にも散発のな分布があり、氷河の色は白、
黒灰色および水色であり、質感が比較の繊細で、色の均一性が高く（なお、特許審査の要
件により、図面には白黒の写真が使用され、図では、黒灰色、紺がともに濃い黒で示され
る）、その形では、幾何学の特徴は等高線に沿って水平に分布しており、主に高山地帯に
分布する。

【0025】

図１７に示すように、湿地の色は紺、青、浅い青、灰白および白であり（なお、特許審査
の要件により、図面には白黒の写真が使用され、図では、紺、青、浅い青、灰白および白
はそれぞれ黒、濃い灰色、灰色、浅い灰色で示される）、ざらざらした質感で、水位の違
いは明らかで、色が不均一であり、幾何学の形状が不規則であるが、周囲の土地タイプと
比較すると、境界は明らかであり、主に低地、河川の両側、交通用地の両側に分布し、エ
ンジニアリングの痕跡は明らかである。

【0026】

図１８に示すように、砂漠の色は灰色およびオフホワイトであり（なお、特許審査の要件
により、図面には白黒の写真が使用され、図では、灰色とオフホワイトはそれぞれ灰色と
浅い灰色で示される）、質感は比較の繊細であり、起伏が明らかで、風上斜面と羅沙斜面
がはっきりし、形は格子状の砂丘、三日月形の砂丘チェーン、三日月形の砂丘、砂の尾根
であり、起伏のある砂地のほとんどは、川の両側、川の曲がり角と湖の周り、そして山の
前のゴビの周辺に分布する。

【0027】

図１９に示すように、裸地の色は灰白および白であり（なお、特許審査の要件により、図
面には白黒の写真が使用され、図では、灰白と白はそれぞれ灰色と白で示される）、質感
は比較の繊細で、均一性が良好であり、不規則な土地の境界を容易に認識でき、主に乾燥
地帯（急な山の斜面、丘、砂丘、ゴビ低地）、表面植生被覆率が５％以下の土地に分布す
る。

【0028】

図２０に示すように、産業と鉱業用地の色は黒、濃い灰色、灰色および浅い灰色であるが
、色の違いははっきりと識別でき、質感は比較の繊細で、質感が明らかで、均一性が高く
、プラークは明確に区別でき、形状が異なり、フレーク状に分布しており、明確な土地境
界と周囲のタイプとの大きな色の違いがあり、等高線のレベルに沿って山の谷の斜面に分
布し、採炭、採石場などである。

【0029】

図２１に示すように、水および電力用地の色は紺、灰色およびオフホワイトであり（なお
、特許審査の要件により、図面には白黒の写真が使用され、図では、紺は濃い灰色で示さ
れ、灰色は灰色で示され、オフホワイトはオフホワイトで示される）、質感は比較の繊細
で、縁が明らかであり、互いに形が不規則であり、人工の建物のダムと水門は非常にクリ
アで、主に平野と山の谷に分布し、周囲に住宅地と耕作地がある。

【0030】

図２２に示すように、観光地には建物の種類が多いため、画像の色調が異なり、質感が明
らかで、人工のな行動の痕跡は非常に明らかで、様々な形があり、主に郊外に分布する。

【0031】

図２３に示すように、交通用地の色は主に濃い灰色、オフホワイト、浅い灰色であり、質
感が繊細で均一性が良好であり、明らかに周囲の土地タイプとは異なり、ストリップ状で
、厚みが均一で、自然に湾曲し、ストリップの形状は非常に明らかで、オアシス、ゴビ、
川、谷、高原、その他の場所などに広く分布する。

【0032】

Ｓ５：Ｑｉｌｉａｎマウンテン国立公園のメッシュ分割
「国立公園―流域―省―市―管理および保護ステーション―村―生態学のタイプ―番号付
け」の管理及び監視のパラダイムを組み合わせて、国立公園をメッシュ分割し、具体的に
は、「国立公園―流域―省―市―管理および保護ステーション―村―生態学のタイプ―番
号付け」の管理及び監視のパラダイムを組み合わせて、国立公園をメッシュ分割し、具体
的には表２における番号付けの例を悦明し、これに基づいて、図３に示されるＱｉｌｉａ
ｎマウンテン国立公園大野口流域のメッシュ分割空間分布図である。
表２：Ｑｉｌｉａｎマウンテン国立公園大野口流域のメッシュ属性の表現例

【0033】

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】

【図19】

【図20】

【手続補正書】

【提出日】2022-12-12

【手続補正1】

【補正対象書類名】特許請求の範囲

【補正対象項目名】全文

【補正方法】変更

【補正の内容】

【特許請求の範囲】

【請求項1】

Ｓ１：国立公園エリアに関連するデータを収集して、情報処理装置により収集されたデー
タを標準化処理するステップと、
Ｓ２：情報処理装置により、水文解析方法によって、国立公園内の流域境界を生成するス
テップと、
Ｓ３：情報処理装置により、国立公園エリア内の高解像度衛星リモートセンシング画像デ
ータを前処理して高解像度のマルチスペクトルリモートセンシング画像を取得するステッ
プと、
具体的には、Ｓ３は以下を含み、
Ｓ３―１：情報処理装置により、衛星リモートセンシング画像データ中のマルチスペクト
ル高解像度データを取得し、
Ｓ３―２：情報処理装置により、式（１）によって衛星リモートセンシング画像データの
放射線補正を実行し、衛星負荷チャンネル観察値ＤＮ値を衛星負荷等価見かけ放射輝度デ
ータに変換し、

式

（１） によって衛星リモートセンシング画像データに対して放射線補正を実行し、衛
星負荷チャンネル観察値ＤＮ値を衛星負荷等価見かけ放射輝度データに変換することと、
ただし、

は衛星負荷等価見かけ放射輝度
、

は補正勾配、

は衛星負荷チャンネル観察値、

は補正インターセプションであり、
Ｓ３―３：情報処理装置により、放射線で補正されたマルチスペクトル高解像度データに
対して大気補正を実行し、
Ｓ３―４：有理多項式関数モデルを構築して、情報処理装置により、大気補正されたマル
チスペクトル高解像度データに対してオルソ補正を実行し、
Ｓ３―５：情報処理装置により、衛星リモートセンシング画像データ中のパンクロマティ
ックバンドデータに対して放射線補正およびオルソ補正を実行し、
Ｓ３―６：情報処理装置により、処理されたマルチスペクトル高解像度データとパンクロ
マティックバンドデータを融合して、高解像度のマルチスペクトルリモートセンシング画
像を取得し
Ｓ４：高解像度のマルチスペクトルリモートセンシング画像に基づいて、情報処理装置に
より、生態学の要素と人間活動要素の解釈標識を構築し、解釈標識から、コンピューター
自動分類と人工視覚解釈が組み合わされた方法によって、国立公園エリア内の生態学の要
素と人間活動要素分布図を生成するステップと、但し、前記生態学の要素には、アーバー
、低木、牧草地、草地、耕作地、湿地、水域、砂漠、裸地が含まれ、前記人間活動要素に
は、産業および鉱業、用水および電力、観光が含まれ、
Ｓ５：「国立公園―流域―省―市―管理および保護ステーション―村―生態学のタイプ―
番号付け」の管理及び監視のパラダイムを組み合わせて、国立公園をメッシュ分割するス
テップと、
具体的には、情報処理装置により、Ｓ５は、「国立公園―流域―省―市―管理および保
護ステーション―村―生態学のタイプ―番号付け」の管理及び監視のパラダイムを組み合
わせて、国立公園をメッシュ分割することであり、メッシュコードは２０桁で表され、１
～３桁は国立公園名の頭文字、４～６桁は流域名の頭文字、７～８桁は省級コード、９～
１０桁は市級コードであり、省市コードは中国の行政区分コードを採用し、１１～１３桁
は管理および保護ステーション名の頭文字、１４～１５桁は村級コードであり、村級コー
ドは中国の行政区分コードを採用し、１６桁は生態学のタイプコードであり、１７～２０
桁はメッシュコードであり、生態学の要素メッシュを行、列番号とし、「左から右へ、上
から下へ」の順序コードを採用している、
を含むことを特徴とする国立公園の全体監視のためのメッシュ分割方法。

【請求項2】

Ｓ１の前記データには、国立公園エリアに関連する行政境界データ、国立公園エリア内の
数値標高モデルデータ、および国立公園の管理および保護ステーションの管理境界データ
が含まれる、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。

【請求項3】

Ｓ３―１の前記マルチスペクトル高解像度データは、リソース衛星センターを介してダウ
ンロード・取得されることを特徴とする請求項１に記載の方法。

【請求項4】

Ｓ３―３の前記大気補正は、ＦＬＡＡＳＨ大気補正アルゴリズムによって実行される、こ
とを特徴とする請求項１に記載の方法。

【手続補正書】

【提出日】2023-01-15

【手続補正1】

【補正対象書類名】特許請求の範囲

【補正対象項目名】全文

【補正方法】変更

【補正の内容】

【特許請求の範囲】

【請求項1】

Ｓ１：国立公園エリアに関連するデータを収集して、情報処理装置により収集されたデー
タを標準化処理するステップと、
Ｓ２：情報処理装置により、水文解析方法によって、国立公園内の流域境界を生成するス
テップと、
Ｓ３：情報処理装置により、国立公園エリア内の高解像度衛星リモートセンシング画像デ
ータを前処理して高解像度のマルチスペクトルリモートセンシング画像を取得するステッ
プと、
具体的には、Ｓ３は以下を含み、
Ｓ３―１：情報処理装置により、衛星リモートセンシング画像データ中のマルチスペクト
ル高解像度データを取得し、
Ｓ３―２：情報処理装置により、式（１）によって衛星リモートセンシング画像データの
放射線補正を実行し、衛星負荷チャンネル観察値ＤＮ値を衛星負荷等価見かけ放射輝度デ
ータに変換し、

式

（１） によって衛星リモートセンシング画像データに対して放射線補正を実行し、衛
星負荷チャンネル観察値ＤＮ値を衛星負荷等価見かけ放射輝度データに変換することと、
ただし、

は衛星負荷等価見かけ放射輝度
、

は補正勾配、

は衛星負荷チャンネル観察値、

は補正インターセプションであり、
Ｓ３―３：情報処理装置により、放射線で補正されたマルチスペクトル高解像度データに
対して大気補正を実行し、
Ｓ３―４：有理多項式関数モデルを構築して、情報処理装置により、大気補正されたマル
チスペクトル高解像度データに対してオルソ補正を実行し、
Ｓ３―５：情報処理装置により、衛星リモートセンシング画像データ中のパンクロマティ
ックバンドデータに対して放射線補正およびオルソ補正を実行し、
Ｓ３―６：情報処理装置により、処理されたマルチスペクトル高解像度データとパンクロ
マティックバンドデータを融合して、高解像度のマルチスペクトルリモートセンシング画
像を取得し、国立公園エリアをカバーする高解像度のリモートセンシング画像データを生
成するために、国立公園のベクトル境界データに基づいて、前処理された高解像度リモー
トセンシング画像をモザイク化およびトリミングし、
Ｓ４：高解像度のマルチスペクトルリモートセンシング画像に基づいて、情報処理装置に
より、生態学の要素と人間活動要素の解釈標識を構築し、解釈標識から、コンピューター
自動分類と人工視覚解釈が組み合わされた方法によって、国立公園エリア内の生態学の要
素と人間活動要素分布図を生成するステップと、但し、前記生態学の要素には、アーバー
、低木、牧草地、草地、耕作地、湿地、水域、砂漠、裸地が含まれ、前記人間活動要素に
は、産業および鉱業、用水および電力、観光が含まれ、
Ｓ５：「国立公園―流域―省―市―管理および保護ステーション―村―生態学のタイプ―
番号付け」の管理及び監視のパラダイムを組み合わせて、国立公園をメッシュ分割するス
テップと、
具体的には、情報処理装置により、Ｓ５は、「国立公園―流域―省―市―管理および保
護ステーション―村―生態学のタイプ―番号付け」の管理及び監視のパラダイムを組み合
わせて、国立公園をメッシュ分割することであり、メッシュコードは２０桁で表され、１
～３桁は国立公園名の頭文字、４～６桁は流域名の頭文字、７～８桁は省級コード、９～
１０桁は市級コードであり、省市コードは中国の行政区分コードを採用し、１１～１３桁
は管理および保護ステーション名の頭文字、１４～１５桁は村級コードであり、村級コー
ドは中国の行政区分コードを採用し、１６桁は生態学のタイプコードであり、１７～２０
桁はメッシュコードであり、生態学の要素メッシュを行、列番号とし、「左から右へ、上
から下へ」の順序コードを採用している、
を含むことを特徴とする国立公園の全体監視のためのメッシュ分割方法。

【請求項2】

Ｓ１の前記データには、国立公園エリアに関連する行政境界データ、国立公園エリア内の
数値標高モデルデータ、および国立公園の管理および保護ステーションの管理境界データ
が含まれる、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。

【請求項3】

Ｓ３―１の前記マルチスペクトル高解像度データは、リソース衛星センターを介してダウ
ンロード・取得されることを特徴とする請求項１に記載の方法。

【請求項4】

Ｓ３―３の前記大気補正は、ＦＬＡＡＳＨ大気補正アルゴリズムによって実行される、こ
とを特徴とする請求項１に記載の方法。