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(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】P2024013586
(43)【公開日】2024-02-01
(54)【発明の名称】推定装置、プログラムおよび推定方法
(51)【国際特許分類】
G01C 5/00 20060101AFI20240125BHJP
G01C 11/00 20060101ALI20240125BHJP
G01C 15/00 20060101ALI20240125BHJP
G01C 7/04 20060101ALI20240125BHJP
【ＦＩ】
G01C5/00
G01C11/00
G01C15/00 103A
G01C7/04
【審査請求】未請求
【請求項の数】7
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022115781
(22)【出願日】2022-07-20
【国等の委託研究の成果に係る記載事項】（出願人による申告）令和３年度、国立研究開発法人科学技術振興機構、研究成果展開事業 研究成果最適展開支援プログラム 産学共同（育成型）「畦畔管理のためのデータ活用型農作業支援アプリの開発」委託研究、産業技術力強化法第１７条の適用を受ける特許出願
(71)【出願人】
【識別番号】501203344
【氏名又は名称】国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構
(74)【代理人】
【識別番号】110000338
【氏名又は名称】弁理士法人 ＨＡＲＡＫＥＮＺＯ ＷＯＲＬＤ ＰＡＴＥＮＴ ＆ ＴＲＡＤＥＭＡＲＫ
(72)【発明者】
【氏名】清水 裕太
(57)【要約】
【課題】地表面の形状を簡易な処理で把握する。
【解決手段】推定装置（１００）は、第１赤外線画像（Ｉｉ１）および第２可視光画像（Ｉｖ２）を取得する情報取得部（１０１）と、温度値（Ｔ）を特定する温度値特定部（１０４）と、第２対象ＤＳＭ（３）を生成するモデル生成部（１０２）と、標高変化量（ΔＥ）を算出する変化量算出部（１０３）と、第１相関関係に基づき第２標高値を推定する標高値推定部（１０５）と、を備える。
【選択図】図１
【解決手段】推定装置（１００）は、第１赤外線画像（Ｉｉ１）および第２可視光画像（Ｉｖ２）を取得する情報取得部（１０１）と、温度値（Ｔ）を特定する温度値特定部（１０４）と、第２対象ＤＳＭ（３）を生成するモデル生成部（１０２）と、標高変化量（ΔＥ）を算出する変化量算出部（１０３）と、第１相関関係に基づき第２標高値を推定する標高値推定部（１０５）と、を備える。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
地表面および地物について、仮想的に格子状に分割して得られる複数の単位空間のそれぞれを仮想グリッドとし、複数の仮想グリッドのうちの任意の仮想グリッドを注目グリッドとすることで、前記地表面の形状を推定する推定装置であって、
推定対象の地表面である対象地表面および前記地物が撮像された赤外線画像と、光が前記対象地表面および前記地物により反射された反射光の光情報と、を取得する情報取得部と、
前記赤外線画像を格子状に分割して得られる複数のグリッドのうち、前記注目グリッドに対応する第１グリッドにおける温度値を特定する温度値特定部と、
前記光情報を用いて、前記対象地表面と前記地物の表面とで構成される表層面の３次元モデルとして数値表層モデルを生成するモデル生成部と、
前記数値表層モデルを格子状に分割して得られる複数のグリッドのうち、前記注目グリッドに対応する第２グリッドにおける標高値である第１標高値から第１基準値を差し引いた値を、前記第２グリッドにおける標高の変化量とする変化量算出部と、
前記第２グリッドにおける標高の変化量と前記第１グリッドにおける温度値との相関関係を第１相関関係として特定するとともに、前記対象地表面の３次元モデルである数値標高モデルを格子状に分割して得られる複数のグリッドのうち、前記注目グリッドに対応する第３グリッドにおける標高値を、前記第１相関関係に基づき第２標高値として推定する標高値推定部と、を備えた推定装置。
推定対象の地表面である対象地表面および前記地物が撮像された赤外線画像と、光が前記対象地表面および前記地物により反射された反射光の光情報と、を取得する情報取得部と、
前記赤外線画像を格子状に分割して得られる複数のグリッドのうち、前記注目グリッドに対応する第１グリッドにおける温度値を特定する温度値特定部と、
前記光情報を用いて、前記対象地表面と前記地物の表面とで構成される表層面の３次元モデルとして数値表層モデルを生成するモデル生成部と、
前記数値表層モデルを格子状に分割して得られる複数のグリッドのうち、前記注目グリッドに対応する第２グリッドにおける標高値である第１標高値から第１基準値を差し引いた値を、前記第２グリッドにおける標高の変化量とする変化量算出部と、
前記第２グリッドにおける標高の変化量と前記第１グリッドにおける温度値との相関関係を第１相関関係として特定するとともに、前記対象地表面の３次元モデルである数値標高モデルを格子状に分割して得られる複数のグリッドのうち、前記注目グリッドに対応する第３グリッドにおける標高値を、前記第１相関関係に基づき第２標高値として推定する標高値推定部と、を備えた推定装置。
【請求項2】
前記標高値推定部は、
前記第１相関関係を示す式である第１関係式を算出し、
前記第１標高値から、前記第１関係式に前記温度値を代入して得られた前記変化量を差し引いた値を、前記第２標高値とする請求項１に記載の推定装置。
前記第１相関関係を示す式である第１関係式を算出し、
前記第１標高値から、前記第１関係式に前記温度値を代入して得られた前記変化量を差し引いた値を、前記第２標高値とする請求項１に記載の推定装置。
【請求項3】
前記モデル生成部は、
前記数値表層モデルの基礎となる前記表層面の３次元点群データを構成する複数の点のうち、標高値が第２基準値以上の点を抽出するフィルタリングを実行し、
前記フィルタリングにより抽出された点が除かれた３次元点群データから前記数値表層モデルを生成する請求項１または２に記載の推定装置。
前記数値表層モデルの基礎となる前記表層面の３次元点群データを構成する複数の点のうち、標高値が第２基準値以上の点を抽出するフィルタリングを実行し、
前記フィルタリングにより抽出された点が除かれた３次元点群データから前記数値表層モデルを生成する請求項１または２に記載の推定装置。
【請求項4】
前記第２グリッドにおける日射量を推定日射量として推定する日射量推定部と、
基準量と前記推定日射量との差分を算出する差分算出部と、をさらに備え、
前記温度値特定部は、前記差分を用いて、前記第１グリッドにおける温度値を補正し、
前記標高値推定部は、前記第１グリッドにおける補正後の温度値を、前記第１グリッドにおける温度値とみなして、前記第１相関関係を特定する請求項１に記載の推定装置。
基準量と前記推定日射量との差分を算出する差分算出部と、をさらに備え、
前記温度値特定部は、前記差分を用いて、前記第１グリッドにおける温度値を補正し、
前記標高値推定部は、前記第１グリッドにおける補正後の温度値を、前記第１グリッドにおける温度値とみなして、前記第１相関関係を特定する請求項１に記載の推定装置。
【請求項5】
前記温度値特定部は、
前記第１グリッドにおける温度値を補正するための補正値を算出し、
前記第２グリッドにおける前記差分と前記第１グリッドにおける前記補正値との相関関係である第２相関関係を示す式を、第２関係式として算出し、
前記温度値に、前記第２関係式に前記差分を代入して得られた前記補正値を加算した値を、前記補正後の温度値とする請求項４に記載の推定装置。
前記第１グリッドにおける温度値を補正するための補正値を算出し、
前記第２グリッドにおける前記差分と前記第１グリッドにおける前記補正値との相関関係である第２相関関係を示す式を、第２関係式として算出し、
前記温度値に、前記第２関係式に前記差分を代入して得られた前記補正値を加算した値を、前記補正後の温度値とする請求項４に記載の推定装置。
【請求項6】
請求項１に記載の推定装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、前記情報取得部、前記温度値特定部、前記モデル生成部、前記変化量算出部および前記標高値推定部としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【請求項7】
地表面および地物について、仮想的に格子状に分割して得られる複数の単位空間のそれぞれを仮想グリッドとし、複数の仮想グリッドのうちの任意の仮想グリッドを注目グリッドとすることで、前記地表面の形状を推定する推定方法であって、
推定対象の地表面である対象地表面および前記地物が撮像された赤外線画像と、光が前記対象地表面および前記地物により反射された反射光の光情報と、を取得する情報取得ステップと、
前記情報取得ステップにて取得した前記赤外線画像を格子状に分割して得られる複数のグリッドのうち、前記注目グリッドに対応する第１グリッドにおける温度値を特定する温度値特定ステップと、
前記情報取得ステップにて取得した前記光情報を用いて、前記対象地表面と前記地物の表面とで構成される表層面の３次元モデルとして数値表層モデルを生成するモデル生成ステップと、
前記モデル生成ステップにて生成した前記数値表層モデルを格子状に分割して得られる複数のグリッドのうち、前記注目グリッドに対応する第２グリッドにおける標高値である第１標高値から第１基準値を差し引いた値を、前記第２グリッドにおける標高の変化量とする変化量算出ステップと、
前記変化量算出ステップにて算出した前記第２グリッドにおける標高の変化量と、前記第１グリッドにおける温度値との相関関係を第１相関関係として特定するとともに、前記対象地表面の３次元モデルである数値標高モデルを格子状に分割して得られる複数のグリッドのうち、前記注目グリッドに対応する第３グリッドにおける標高値を、前記第１相関関係に基づき第２標高値として推定する標高値推定ステップと、を含む推定方法。
推定対象の地表面である対象地表面および前記地物が撮像された赤外線画像と、光が前記対象地表面および前記地物により反射された反射光の光情報と、を取得する情報取得ステップと、
前記情報取得ステップにて取得した前記赤外線画像を格子状に分割して得られる複数のグリッドのうち、前記注目グリッドに対応する第１グリッドにおける温度値を特定する温度値特定ステップと、
前記情報取得ステップにて取得した前記光情報を用いて、前記対象地表面と前記地物の表面とで構成される表層面の３次元モデルとして数値表層モデルを生成するモデル生成ステップと、
前記モデル生成ステップにて生成した前記数値表層モデルを格子状に分割して得られる複数のグリッドのうち、前記注目グリッドに対応する第２グリッドにおける標高値である第１標高値から第１基準値を差し引いた値を、前記第２グリッドにおける標高の変化量とする変化量算出ステップと、
前記変化量算出ステップにて算出した前記第２グリッドにおける標高の変化量と、前記第１グリッドにおける温度値との相関関係を第１相関関係として特定するとともに、前記対象地表面の３次元モデルである数値標高モデルを格子状に分割して得られる複数のグリッドのうち、前記注目グリッドに対応する第３グリッドにおける標高値を、前記第１相関関係に基づき第２標高値として推定する標高値推定ステップと、を含む推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、数値標高モデルを構成する複数のグリッドのそれぞれにおける標高値を推定する推定装置、プログラムおよび推定方法に関する。
【背景技術】
【0002】
従来から、土地の地形測量に関する種々の技術が研究開発されている。代表的なものとしては、土地の地形を示す３次元点群データを取得し、この３次元点群データをグリッド化して３次元モデルを生成する技術が挙げられる。３次元点群データは、水平方向の位置を表すＸおよびＹ座標データ、ならびに標高を表すＺ座標データで構成される。
【0003】
ところで、３次元モデルの対象となった土地に地物が含まれる場合、この３次元モデルは地物の形状を含んだＤＳＭ（Digital Surface Model；数値表層モデル）となる。地物は、例えば建物および橋等の人口構造物、ならびに樹木等の植生であり、地表面を遮蔽する物体である。この場合において、土地の地形から地物の形状を除去した形状、つまり地表面の形状を把握したいときは、ＤＳＭにフィルタリング処理を施してＤＥＭ（Digital Elevation Model；数値標高モデル）を生成する。フィルタリング処理は、ＤＳＭから地物部分の計測データを除去する処理である。ＤＥＭは、地表面の形状を表す３次元モデルである。
【0004】
フィルタリング処理によってＤＥＭを生成する技術として、例えば特許文献１には、画像生成モデルが出力したフィルタリング済画像データからフィルタリング済標高メッシュデータを生成する情報処理装置等が開示されている。フィルタリング済標高メッシュデータは、ＤＥＭに相当する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0005】
【特許文献1】特許第６７６２６３６号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0006】
しかしながら、特許文献１に開示された情報処理装置等を用いてフィルタリング済標高メッシュデータを生成する場合、画像生成モデルが使用可能なレベルの精度のフィルタリング済画像データを出力するようになるまで、機械学習を継続する必要がある。そのため、フィルタリング処理を行わないＤＳＭの生成に比べて、フィルタリング済標高メッシュデータの生成には手間と時間が掛かる。また、この機械学習に必要な学習用データの選定には、他の方法によるフィルタリング処理で要求される熟練度と同レベルの高い熟練度が要求される。これらのことから、特許文献１に開示された情報処理装置等には、地表面の形状を簡単に把握することができないという問題がある。
【0007】
本発明の一態様は、地表面の形状を簡易な処理で把握できるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0008】
前記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る推定装置は、地表面および地物について、仮想的に格子状に分割して得られる複数の単位空間のそれぞれを仮想グリッドとし、複数の仮想グリッドのうちの任意の仮想グリッドを注目グリッドとすることで、前記地表面の形状を推定する推定装置であって、推定対象の地表面である対象地表面および前記地物が撮像された赤外線画像と、光が前記対象地表面および前記地物により反射された反射光の光情報と、を取得する情報取得部と、前記赤外線画像を格子状に分割して得られる複数のグリッドのうち、前記注目グリッドに対応する第１グリッドにおける温度値を特定する温度値特定部と、前記光情報を用いて、前記対象地表面と前記地物の表面とで構成される表層面の３次元モデルとして数値表層モデルを生成するモデル生成部と、前記数値表層モデルを格子状に分割して得られる複数のグリッドのうち、前記注目グリッドに対応する第２グリッドにおける標高値である第１標高値から第１基準値を差し引いた値を、前記第２グリッドにおける標高の変化量とする変化量算出部と、前記第２グリッドにおける標高の変化量と前記第１グリッドにおける温度値との相関関係を第１相関関係として特定するとともに、前記対象地表面の３次元モデルである数値標高モデルを格子状に分割して得られる複数のグリッドのうち、前記注目グリッドに対応する第３グリッドにおける標高値を、前記第１相関関係に基づき第２標高値として推定する標高値推定部と、を備える。
【0009】
本発明の一態様に係る推定装置は、前記標高値推定部は、前記第１相関関係を示す式である第１関係式を算出し、前記第１標高値から、前記第１関係式に前記温度値を代入して得られた前記変化量を差し引いた値を、前記第２標高値としてもよい。
【0010】
本発明の一態様に係る推定装置は、前記モデル生成部は、前記数値表層モデルの基礎となる前記表層面の３次元点群データを構成する複数の点のうち、標高値が第２基準値以上の点を抽出するフィルタリングを実行し、前記フィルタリングにより抽出された点が除かれた３次元点群データから前記数値表層モデルを生成してもよい。
【0011】
本発明の一態様に係る推定装置は、前記第２グリッドにおける日射量を推定日射量として推定する日射量推定部と、基準量と前記推定日射量との差分を算出する差分算出部と、をさらに備え、前記温度値特定部は、前記差分を用いて、前記第１グリッドにおける温度値を補正し、前記標高値推定部は、前記第１グリッドにおける補正後の温度値を、前記第１グリッドにおける温度値とみなして、前記第１相関関係を特定してもよい。
【0012】
本発明の一態様に係る推定装置は、前記温度値特定部は、前記第１グリッドにおける温度値を補正するための補正値を算出し、前記第２グリッドにおける前記差分と前記第１グリッドにおける前記補正値との相関関係である第２相関関係を示す式を、第２関係式として算出し、前記温度値に、前記第２関係式に前記差分を代入して得られた前記補正値を加算した値を、前記補正後の温度値としてもよい。
【0013】
本発明の一態様に係るプログラムは、前記推定装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、前記情報取得部、前記温度値特定部、前記モデル生成部、前記変化量算出部および前記標高値推定部としてコンピュータを機能させるためのプログラムである。
【0014】
前記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る推定方法は、地表面および地物について、仮想的に格子状に分割して得られる複数の単位空間のそれぞれを仮想グリッドとし、複数の仮想グリッドのうちの任意の仮想グリッドを注目グリッドとすることで、前記地表面の形状を推定する推定方法であって、推定対象の地表面である対象地表面および前記地物が撮像された赤外線画像と、光が前記対象地表面および前記地物により反射された反射光の光情報と、を取得する情報取得ステップと、前記情報取得ステップにて取得した前記赤外線画像を格子状に分割して得られる複数のグリッドのうち、前記注目グリッドに対応する第１グリッドにおける温度値を特定する温度値特定ステップと、前記情報取得ステップにて取得した前記光情報を用いて、前記対象地表面と前記地物の表面とで構成される表層面の３次元モデルとして数値表層モデルを生成するモデル生成ステップと、前記モデル生成ステップにて生成した前記数値表層モデルを格子状に分割して得られる複数のグリッドのうち、前記注目グリッドに対応する第２グリッドにおける標高値である第１標高値から第１基準値を差し引いた値を、前記第２グリッドにおける標高の変化量とする変化量算出ステップと、前記変化量算出ステップにて算出した前記第２グリッドにおける標高の変化量と、前記第１グリッドにおける温度値との相関関係を第１相関関係として特定するとともに、前記対象地表面の３次元モデルである数値標高モデルを格子状に分割して得られる複数のグリッドのうち、前記注目グリッドに対応する第３グリッドにおける標高値を、前記第１相関関係に基づき第２標高値として推定する標高値推定ステップと、を含む。
【発明の効果】
【0015】
本発明の一態様によれば、地表面の形状を簡易な処理で把握できる。
【図面の簡単な説明】
【0016】
【図1】本発明の第１～第３実施形態に係る情報処理装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図2】注目グリッドの一例を示す図面代用写真である。
【図3】本発明の第１実施形態に係る推定方法の一例を示すフロー図である。
【図4】符号４０１は、第１可視光画像の一例を示す図である。符号４０２は、第２可視光画像の一例を示す図である。
【図5】標高変化量が重畳表示された第２対象ＤＳＭの一例を示す図面代用写真である。
【図6】第１赤外線画像の一例を示す図面代用写真である。
【図7】第１グリッドにおける温度値と、当該第１グリッドに対応する第２グリッドにおける標高変化量と、の相関関係の一例を示す箱ひげ図である。
【図8】第１相関関係を示すグラフの一例である。
【図9】第１関係式を用いて得られた標高変化量が重畳表示された第２対象ＤＳＭの一例を示す図面代用写真である。
【図10】符号１００１は、フィルタリング前の基礎３次元点群データの一例を示す図面代用写真である。符号１００２は、フィルタリング後の基礎３次元点群データの一例を示す図面代用写真である。
【図11】第２赤外線画像の一例を示す図面代用写真である。
【図12】本発明の第３実施形態に係る推定方法の一例を示すフロー図である。
【図13】第１グリッドにおける温度値と、当該第１グリッドに対応する第２グリッドにおける基礎推定日射量の平均値と、の相関関係を示すグラフの一例である。
【図14】推定日射量が重畳表示された第２対象ＤＳＭの一例を示す図面代用写真である。
【図15】差分が重畳表示された第２対象ＤＳＭの一例を示す図面代用写真である。
【図16】平均損失日射量と損失温度値との相関関係を示すグラフの一例である。
【図17】補正値が重畳表示された第２赤外線画像の一例を示す図面代用写真である。
【図18】補正後の温度値が重畳表示された第２赤外線画像の一例を示す図面代用写真である。
【発明を実施するための形態】
【0017】
以下、本発明の第１～第３実施形態について、図１～図１８を参照しつつ詳細に説明する。第１～第３実施形態では、本発明の一態様に係る推定装置の推定対象となる土地として、圃場を例に挙げて説明する。なお、推定対象となる土地は圃場に限定されず、山林、牧場、市街地、工業団地等の種々の土地が推定対象となる。
【0018】
〔第１実施形態〕
＜情報処理装置の構成＞
図１および図２を参照して、本発明の第１実施形態に係る情報処理装置１の構成について説明する。情報処理装置１は、各種情報の処理を実行可能な装置である。情報処理装置１は、例えばタブレット端末であってもよいし、スマートフォンであってもよい。あるいは、情報処理装置１は、据え置き型のパーソナルコンピュータであってもよい。図１に示すように、情報処理装置１は、入力部１１、表示部１２、記憶部１３、通信部１４および制御部１５を備えている。
＜情報処理装置の構成＞
図１および図２を参照して、本発明の第１実施形態に係る情報処理装置１の構成について説明する。情報処理装置１は、各種情報の処理を実行可能な装置である。情報処理装置１は、例えばタブレット端末であってもよいし、スマートフォンであってもよい。あるいは、情報処理装置１は、据え置き型のパーソナルコンピュータであってもよい。図１に示すように、情報処理装置１は、入力部１１、表示部１２、記憶部１３、通信部１４および制御部１５を備えている。
【0019】
入力部１１は、各種操作を受け付けるインターフェースである。例えば、情報処理装置１が据え置き型のパーソナルコンピュータの場合、キーボードおよびマウスが入力部１１となる。表示部１２は、各種情報を表示する出力部である。例えば、情報処理装置１が据え置き型のパーソナルコンピュータの場合、モニタが表示部１２となる。また例えば、情報処理装置１がスマートフォンまたはタブレット端末の場合、情報処理装置１は入力部１１と表示部１２とが一体化したタッチパネルを備えていてもよい。
【0020】
記憶部１３は、情報処理装置１が使用する各種情報を記憶する。記憶部１３および後述の記憶部２２としては、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ、ハードディスクが挙げられる。通信部１４は、情報処理装置１が後述の飛行体２、あるいは他の情報処理装置（不図示）との間で各種情報の送受信を行うための部である。制御部１５は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）またはＧＰＵ（Graphics Processing Unit）であり、情報処理装置１の各部を統括して制御する。また、制御部１５は、情報処理装置１が具備する各種機能を実現するための処理を実行する。図１に示すように、制御部１５は推定装置１００を備えている。
【0021】
推定装置１００は、対象地表面の形状を推定する装置である。対象地表面は、推定装置１００の推定対象となる地表面である。ここで、本明細書における「地表面」は、地物が全くなく土または砂が全体に亘って露出している面、および舗装面のみを指す概念ではない。一部または全部が地物で被覆されていても、地物における基準面（東京湾の平均海面）からの高さが、当該地物の直下の地表面における標高と同じとみなされる程度に低ければ、当該地物の表面も本明細書における「地表面」の一部または全部とする。
【0022】
第１～第３実施形態では、特定の圃場における畦畔の傾斜面を対象地表面とし、地物として植生が対象地表面を覆っているものとする。また、第１および第２実施形態では、対象地表面と地物としての植生とで構成される土地を対象土地ＬＴ（図４の符号４０１における赤枠で囲まれたポリゴン等参照）とする。第３実施形態では、対象地表面と地物としての植生とで構成される土地を対象土地ＬＴ´（図１１における黒枠で囲まれたポリゴン等参照）とする。以下、対象土地ＬＴおよびＬＴ´を「対象土地」と総称する。
【0023】
推定装置１００は、複数の仮想グリッドのうちの任意の仮想グリッドを注目グリッドとすることで、対象地表面の形状を推定する。以下、図２を用いて、注目グリッドについて説明する。例えば、図２における黒枠で囲まれた土地ＬＳ（以下、「参照土地ＬＳ」）の地表面の形状を推定対象とする場合、推定装置１００は参照土地ＬＳを仮想的に格子状に分割する。
【0024】
なお、図２に示す分割の間隔、言い換えればグリッドサイズはあくまで一例である。推定装置１００は、対象土地の大きさ、後述の撮像部２１が有している可視光カメラおよび赤外線カメラの各性能（解像度、分解能）、対象土地とこれらのカメラとの間の距離等に応じて、グリッドサイズを任意に変更できる。このことは、後述の第１～第３グリッドについても同様である。
【0025】
次に、推定装置１００は、参照土地ＬＳを仮想的に格子状に分割して得られる複数の単位空間のそれぞれを、仮想グリッドＧＫ´とする。そして、推定装置１００は、参照土地ＬＳを構成する複数の仮想グリッドＧＫ´の中から任意の仮想グリッドＧＫ´を抽出して、注目グリッドＧＴ´とする。このような、参照土地ＬＳから注目グリッドＧＴ´を得る方法は、対象土地にも妥当する。
【0026】
なお、図２は参照土地ＬＳを平面視で撮像した写真を示すものであるため、図２では仮想グリッドＧＫ´および注目グリッドＧＴ´が２次元（緯度および経度）で表されている。しかしながら、仮想グリッドＧＫ´および注目グリッドＧＴ´は、実際には標高を含む３次元の概念である。
【0027】
推定装置１００は、例えば、情報処理装置１内において制御部１５の外部に備えられてもよいし、飛行体２に備えられていてもよい。あるいは、推定装置１００は、他の情報処理装置に備えられてもよい。
【0028】
図１に示すように、推定装置１００は、情報取得部１０１、モデル生成部１０２、変化量算出部１０３、温度値特定部１０４および標高値推定部１０５を有している。
【0029】
情報取得部１０１は、対象土地が撮像された赤外線画像（図６参照）と、光が対象土地により反射された反射光の光情報と、を取得する。第１～第３実施形態では、光情報として、対象土地が撮像された可視光画像（図４参照）を例に挙げて説明する。
【0030】
なお、光情報は、レーザスキャナがレーザ光を対象土地に放射してから当該レーザ光の反射光が戻ってくるまでの時間差から得られる、レーザスキャナと表層面との間の距離であってもよい。表層面は、対象土地の表面、言い換えれば対象地表面と植生の表面とで構成される面である。あるいは、光情報は、赤外線が対象土地により反射された反射光の光情報であってもよい。
【0031】
モデル生成部１０２は、可視光画像を用いて対象ＤＳＭ（図５等参照）を生成する。対象ＤＳＭは、表層面の３次元モデルとして生成される数値表層モデルである。モデル生成部１０２による対象ＤＳＭの生成処理の詳細については後述する。
【0032】
変化量算出部１０３は、第２グリッドにおける標高の変化量（図５等参照；以下、「標高変化量」）を算出する。第２グリッド（図５参照）は、対象ＤＳＭを格子状に分割して得られる複数のグリッドのうちの、対象土地における注目グリッドに対応するグリッドである。
【0033】
具体的には、変化量算出部１０３は、第２グリッドにおける標高値である第１標高値から第１基準値を差し引いた値を、当該第２グリッドにおける標高変化量とする。ここで、「第２グリッドにおける標高値」とは、対象ＤＳＭの基礎となる表層面の３次元点群データを構成する複数の点のうちの、任意の第２グリッドに集約され変換される点群について、当該点群における各標高値を平均した値を指す。第１基準値の詳細については後述する。
【0034】
温度値特定部１０４は、第１グリッドにおける温度値（図６等参照）を特定する。第１グリッド（図６参照）は、赤外線画像を格子状に分割して得られる複数のグリッドのうちの、対象土地における注目グリッドに対応するグリッドである。ここで、「第１グリッドにおける温度値」とは、赤外線画像の基礎となる表層面の３次元点群データを構成する複数の点のうちの、任意の第１グリッドに集約され変換される点群について、当該点群における各温度値を平均した値を指す。
【0035】
標高値推定部１０５は、標高変化量と温度値との相関関係を第１相関関係として特定する。また、標高値推定部１０５は、第３グリッド（不図示）における標高値を、特定した第１相関関係に基づき第２標高値として推定する。第３グリッドは、対象ＤＥＭ（不図示）を格子状に分割して得られる複数のグリッドのうちの、対象土地における注目グリッドに対応するグリッドである。対象ＤＥＭは、対象地表面の３次元モデルとして生成される数値標高モデルである。
【0036】
＜飛行体の構成＞
図１を参照して、本発明の第１～第３実施形態に係る飛行体２の構成について説明する。飛行体２は、ドローン、ＵＡＶ（Unmanned Aerial Vehicle）等、無人で自律飛行可能な飛行体であり、可視光画像および赤外線画像を撮像する。飛行体２は、例えば飛行機、ヘリコプター等の有人飛行体であってもよい。図１に示すように、飛行体２は、撮像部２１、記憶部２２、通信部２３および制御部２４を備えている。
図１を参照して、本発明の第１～第３実施形態に係る飛行体２の構成について説明する。飛行体２は、ドローン、ＵＡＶ（Unmanned Aerial Vehicle）等、無人で自律飛行可能な飛行体であり、可視光画像および赤外線画像を撮像する。飛行体２は、例えば飛行機、ヘリコプター等の有人飛行体であってもよい。図１に示すように、飛行体２は、撮像部２１、記憶部２２、通信部２３および制御部２４を備えている。
【0037】
撮像部２１は、可視光カメラおよび赤外線カメラ（ともに不図示）を有し、可視光画像と赤外線画像とを同時に、または同期して撮像する。記憶部２２は、撮像部２１が撮像した各種画像を記録してもよい。通信部２３は、飛行体２が情報処理装置１、あるいは他の情報処理装置との間で各種情報の送受信を行うための部である。飛行体２は、通信部２３を介して、撮像部２１が撮像した可視光画像および赤外線画像を情報処理装置１に送信する。制御部２４は、制御部１５と同様、例えばＣＰＵまたはＧＰＵであり、飛行体２の各部を統括して制御する。また、制御部２４は、飛行体２が具備する各種機能を実現するための処理を実行する。
【0038】
なお、可視光画像および赤外線画像の撮像主体は飛行体２に限定されない。例えば、対象地表面上および地物の表面上を移動可能な何らかの移動体が撮像部２１および通信部２３を備えている場合において、当該移動体が可視光画像および赤外線画像の少なくとも一方を撮像してもよい。この場合、前述の移動体が、通信部２３を介して、撮像した画像を情報処理装置１に送信してもよい。前述の移動体としては、撮像部２１を備えたカメラが取り付けられたバギー、トラクター、草刈機等が挙げられる。
【0039】
＜情報処理装置の主要処理＞
図３～図９を参照して、情報処理装置１の主要処理について説明する。前提として、飛行体２が、図４の符号４０１に示す第１可視光画像Ｉｖ１および図４の符号４０２に示す第２可視光画像Ｉｖ２、ならびに第１赤外線画像Ｉｉ１（図６参照）を情報処理装置１に送信したものとする。
図３～図９を参照して、情報処理装置１の主要処理について説明する。前提として、飛行体２が、図４の符号４０１に示す第１可視光画像Ｉｖ１および図４の符号４０２に示す第２可視光画像Ｉｖ２、ならびに第１赤外線画像Ｉｉ１（図６参照）を情報処理装置１に送信したものとする。
【0040】
第１可視光画像Ｉｖ１（光情報）は、任意の時点である第１時点において飛行体２が撮像した対象土地ＬＴの可視光画像である。第２可視光画像Ｉｖ２（光情報）は、第１時点よりも後の時点である第２時点において飛行体２が撮像した対象土地ＬＴの可視光画像である。第１赤外線画像Ｉｉ１は、第２時点において飛行体２が撮像した対象土地ＬＴの赤外線画像である。
【0041】
第１および第２実施形態では、対象土地ＬＴを草刈りした直後の時点を第１時点とする。したがって、第２時点では、第１時点に比べて対象土地ＬＴの植生が伸びている。つまり、第２時点では、第１時点に比べて表層面の少なくとも一部における標高値が大きくなっている。
【0042】
まず、図３に示すフローチャートのＳ５０１（情報取得ステップ）では、情報取得部１０１が、通信部１４を介して、第１および第２可視光画像Ｉｖ１およびＩｖ２ならびに第１赤外線画像Ｉｉ１を取得する。そして、情報取得部１０１は、取得した第１および第２可視光画像Ｉｖ１およびＩｖ２をモデル生成部１０２に送信する。また、情報取得部１０１は、取得した第１赤外線画像Ｉｉ１を温度値特定部１０４に送信する。なお、第１可視光画像Ｉｖ１が記憶部１３に予め記憶されていてもよく、この場合、情報取得部１０１は第１可視光画像Ｉｖ１を記憶部１３から取得する。
【0043】
次に、Ｓ５０２（モデル生成ステップ）では、モデル生成部１０２が、取得した第１可視光画像Ｉｖ１を用いて第１対象ＤＳＭ（不図示）を生成する。また、モデル生成部１０２は、取得した第２可視光画像Ｉｖ２を用いて第２対象ＤＳＭ３（図５参照）を生成する。第１および第２実施形態に係る第１対象ＤＳＭは、第１時点における対象土地ＬＴの表層面の３次元モデルとして生成される数値表層モデルである。第２対象ＤＳＭ３は、第２時点における対象土地ＬＴの表層面の３次元モデルとして生成される数値表層モデルである。
【0044】
第１および第２実施形態では、モデル生成部１０２は、ＳｆＭ－ＭＶＳ（Structure From Motion - Multi-View stereo）処理によって生成された３次元点群データを基礎にして、第１対象ＤＳＭおよび第２対象ＤＳＭ３を生成する。ＳｆＭ－ＭＶＳ処理は、対象物体の表面形状の３次元点群データを作成するための公知の処理であり、ＳｆＭ処理の実行後にＭＶＳ処理が実行される。以下、第２対象ＤＳＭ３の生成を例に挙げて説明する。
【0045】
モデル生成部１０２は、ＳｆＭ処理によって、第２可視光画像Ｉｖ２の被写体である対象土地ＬＴの特徴点から、撮像時における撮像部２１の位置を算出するとともに低密度の３次元点群データを生成する。次に、モデル生成部１０２は、ＭＶＳ処理によって、ＳｆＭ処理で算出した撮像部２１の位置を基に低密度の３次元点群データを高密度化し、第２対象ＤＳＭ３の基礎となる表層面の３次元点群データ（以下、「基礎３次元点群データ」）を生成する。
【0046】
そして、モデル生成部１０２は、基礎３次元点群データを第２対象ＤＳＭ３に変換する。具体的には、モデル生成部１０２は、基礎３次元点群データを、ユーザが予め設定したグリッドサイズで格子状に分割する。グリッドサイズの設定値は、記憶部１３に予め記憶されていてもよいし、入力部１１が受け付けた入力操作によって設定されてもよい。
【0047】
そして、モデル生成部１０２は、分割によって得られたすべてのグリッドについて、グリッド内の点群の各標高値を統計処理（あるいは平均してもよい）し、得られた平均値をグリッドにおける標高値とする。この一連の処理によって基礎３次元点群データを構成する複数の点の各標高値がグリッドに集約されることで、基礎３次元点群データが第２対象ＤＳＭ３に変換される。
【0048】
なお、ＳｆＭ－ＭＶＳ処理による第１対象ＤＳＭおよび第２対象ＤＳＭ３の生成はあくまで一例であり、モデル生成部１０２は、ＳｆＭ－ＭＶＳ処理以外の公知の処理によって第１対象ＤＳＭおよび第２対象ＤＳＭ３を生成してもよい。前述の公知の処理としては、デジタルステレオ図化機を用いた手作業での生成処理、衛星画像を用いた生成処理が挙げられる。
【0049】
そして、モデル生成部１０２は、生成した第１対象ＤＳＭおよび第２対象ＤＳＭ３のそれぞれを変化量算出部１０３に送信する。また、モデル生成部１０２は、生成した第２対象ＤＳＭ３を標高値推定部１０５にも送信する。
【0050】
次に、Ｓ５０３（変化量算出ステップ）では、変化量算出部１０３が、取得した第１対象ＤＳＭおよび第２対象ＤＳＭ３を用いて標高変化量ΔＥを算出する。標高変化量ΔＥは、第２対象ＤＳＭ３を格子状に分割して得られる複数のグリッドのうちの、注目グリッドＧＴに対応する第２グリッドＧ２における標高変化量である。注目グリッドＧＴは、対象土地ＬＴにおける注目グリッドである。変化量算出部１０３は、第２対象ＤＳＭ３を構成する複数のグリッドのそれぞれについて、当該グリッドを第２グリッドＧ２とした場合における標高変化量ΔＥを算出する。
【0051】
具体的には、変化量算出部１０３は、第２グリッドＧ２における第１標高値から第１基準値を差し引いた値を、当該第２グリッドＧ２における標高変化量ΔＥとする。第１および第２実施形態では、第１対象ＤＳＭを格子状に分割して得られる複数のグリッドのうちの、注目グリッドＧＴに対応する第２グリッドにおける標高値を、第１基準値とする。つまり、第１対象ＤＳＭを構成する複数のグリッドのそれぞれについて、第１基準値が存在することになる。変化量算出部１０３は、第１対象ＤＳＭを格子状に分割することで第１基準値を取得する。
【0052】
なお、第１基準値を予め求めておき、記憶部１３に記憶させておいてもよい。この場合、変化量算出部１０３は第１基準値を記憶部１３から取得する。あるいは、第１対象ＤＳＭの構成単位であるグリッドにおける標高値と異なる値を、第１基準値としてもよい。例えば、対象ＤＥＭの構成単位であるグリッドにおける標高値を、第１基準値としてもよい。
【0053】
そして、変化量算出部１０３は、算出した標高変化量ΔＥを標高値推定部１０５に送信する。また、第１および第２実施形態では、入力部１１がユーザ操作を受け付けることにより、変化量算出部１０３が、第２対象ＤＳＭ３および算出した標高変化量ΔＥを表示部１２に送信する。そして、表示部１２は、図５に示すように、画像化した標高変化量ΔＥを重畳表示させた第２対象ＤＳＭ３を表示する。
【0054】
次に、Ｓ５０４（温度値特定ステップ）では、温度値特定部１０４が、取得した第１赤外線画像Ｉｉ１から第１グリッドＧ１における温度値Ｔを特定する。第１グリッドＧ１は、第１赤外線画像Ｉｉ１を格子状に分割して得られる複数のグリッドのうちの、注目グリッドＧＴに対応するグリッドである。温度値特定部１０４は、第１赤外線画像Ｉｉ１を構成する複数のグリッドのそれぞれについて、当該グリッドを第１グリッドＧ１とした場合における温度値Ｔを特定する。
【0055】
そして、温度値特定部１０４は、特定した温度値Ｔを標高値推定部１０５に送信する。また、第１および第２実施形態では、入力部１１がユーザ操作を受け付けることにより、温度値特定部１０４が、第１赤外線画像Ｉｉ１にＳｆＭ－ＭＶＳ処理を施す。この処理によって、図６に示すように、画像化した温度値Ｔが重畳表示された第１赤外線画像Ｉｉ１が生成される。温度値特定部１０４は、ＳｆＭ－ＭＶＳ処理後の第１赤外線画像Ｉｉ１を表示部１２に送信し、表示部１２は、ＳｆＭ－ＭＶＳ処理後の第１赤外線画像Ｉｉ１を表示する。
【0056】
なお、温度値特定部１０４が温度値Ｔを特定する特定処理の順番は、図３に示すフローチャートの例に限定されない。例えば、温度値特定部１０４は、Ｓ５０１とＳ５０２との間のタイミングで特定処理を行ってもよいし、Ｓ５０２と同時のタイミングで特定処理を行ってもよい。あるいは、温度値特定部１０４は、Ｓ５０２とＳ５０３との間のタイミングで特定処理を行ってもよい。
【0057】
次に、Ｓ５０５（標高値推定ステップ）では、標高値推定部１０５が、第１相関関係として標高変化量ΔＥと温度値Ｔとの相関関係を特定する。第１～第３実施形態では、標高値推定部１０５は、第１相関関係を示す式である第１関係式を算出することで、第１相関関係を特定する。
【0058】
具体的には、標高値推定部１０５は、第１グリッドＧ１における温度値Ｔと、当該第１グリッドＧ１に対応する第２グリッドＧ２における標高変化量ΔＥと、の相関関係を示す、図７のような箱ひげ図を生成する。そして、標高値推定部１０５は、生成した箱ひげ図を用いて図８に示すグラフを生成する。図８に示すグラフは、第１グリッドＧ１における温度値Ｔと、同じ温度値Ｔ毎の標高変化量ΔＥの中央値（以下、「中央値」と略記）と、の相関関係を示すものである。そして、標高値推定部１０５は、生成したグラフを用いて、当該グラフにプロットされた各点の分布傾向を近似した近似式を算出する。この近似式が、第１関係式に相当する。
【0059】
下記の式（１）は、第１関係式の一例であり、標高変化量ΔＥが図５に示す算出結果になり、かつ、温度値Ｔが図６に示す特定結果になった場合に得られる式である。下記の式（１）において、ｘは温度値Ｔ［℃］であり、ｙは中央値［ｍ］である。
【0060】
（数１）
ｙ＝２３．４５９ｅ－０．１７３ｘ ・・・（１）
次に、Ｓ５０６（標高値推定ステップ）では、標高値推定部１０５が、算出した第１関係式を用いて第３グリッドにおける第２標高値を推定する。この場合の第３グリッドは、第２対象ＤＥＭ（不図示）を格子状に分割して得られる複数のグリッドのうちの、注目グリッドＧＴに対応するグリッドを指す。第２対象ＤＥＭは、第２時点における対象地表面の３次元モデルとして生成される数値標高モデルである。
ｙ＝２３．４５９ｅ－０．１７３ｘ ・・・（１）
次に、Ｓ５０６（標高値推定ステップ）では、標高値推定部１０５が、算出した第１関係式を用いて第３グリッドにおける第２標高値を推定する。この場合の第３グリッドは、第２対象ＤＥＭ（不図示）を格子状に分割して得られる複数のグリッドのうちの、注目グリッドＧＴに対応するグリッドを指す。第２対象ＤＥＭは、第２時点における対象地表面の３次元モデルとして生成される数値標高モデルである。
【0061】
具体的には、標高値推定部１０５は、第１関係式に第１グリッドＧ１における温度値Ｔを代入して、当該第１グリッドＧ１に対応する第２グリッドＧ２における中央値を算出する。ここで、標高値推定部１０５は、算出した中央値を前述の第２グリッドＧ２における標高変化量ΔＥとみなす。そして、標高値推定部１０５は、前述の第２グリッドＧ２における第１標高値から、算出した中央値（つまり標高変化量ΔＥ）を差し引いて得られた値を、当該第２グリッドに対応する第３グリッドにおける第２標高値とする。
【0062】
第１および第２実施形態では、入力部１１がユーザ操作を受け付けることにより、標高値推定部１０５が、第２対象ＤＳＭ３および第１関係式から算出した標高変化量ΔＥを表示部１２に送信する。そして、表示部１２は、図９に示すように、画像化した標高変化量ΔＥを重畳表示させた第２対象ＤＳＭ３を表示する。Ｓ５０６の処理の終了によって、情報処理装置１が実行する主要処理がすべて終了する。
【0063】
＜変形例＞
標高値推定部１０５による第２標高値の推定において、第１関係式を用いることは必須ではない。標高値推定部１０５は、例えば、第１関係式の替わりに第１推定モデルを用いて第２標高値を推定してもよい。
標高値推定部１０５による第２標高値の推定において、第１関係式を用いることは必須ではない。標高値推定部１０５は、例えば、第１関係式の替わりに第１推定モデルを用いて第２標高値を推定してもよい。
【0064】
第１推定モデルは、第１基礎データセットを教師データとする機械学習によって構築された学習済みモデルであり、温度値が入力データとなり、標高変化量が出力データとなる。機械学習の方法に特段の限定はなく、畳み込みニューラルネットワーク等の公知の方法を採用することができる。第１基礎データセットは、過去温度値と過去標高変化量とで構成されるデータセットである。過去温度値は、第１時点よりも前の時点での、赤外線画像を構成する複数の第１グリッドのそれぞれにおける温度値である。過去標高変化量は、前述した複数の第１グリッドのそれぞれに対応する第２グリッドにおける標高変化量であり、変化量算出部１０３によって算出された標高変化量である。
【0065】
この場合、標高値推定部１０５は、第１グリッドＧ１における温度値Ｔを第１推定モデルに入力することにより、当該第１グリッドＧ１に対応する第２グリッドＧ２における標高変化量ΔＥを第１推定モデルから取得する。そして、標高値推定部１０５は、第２グリッドＧ２における第１標高値から、取得した標高変化量ΔＥを差し引いて得られた値を、当該第２グリッドに対応する第３グリッドにおける第２標高値とする。
【0066】
＜小括＞
情報処理装置１は、推定装置１００の標高値推定部１０５が、第１相関関係を特定して第２標高値を推定する。これにより、対象ＤＳＭを生成することなく、第３グリッドにおける第２標高値と同様の値を得ることができる。よって、地表面の形状を簡易な処理で把握できる。
情報処理装置１は、推定装置１００の標高値推定部１０５が、第１相関関係を特定して第２標高値を推定する。これにより、対象ＤＳＭを生成することなく、第３グリッドにおける第２標高値と同様の値を得ることができる。よって、地表面の形状を簡易な処理で把握できる。
【0067】
また、情報処理装置１によれば、第２グリッドにおける第１標高値から、第１関係式に第１グリッドにおける温度値を代入して得られた標高変化量を差し引くことにより、第３グリッドにおける第２標高値と同様の値を得ることができる。これにより、すべての注目グリッドＧＴに対して第１関係式を一律に適用するだけで、すべての第３グリッドにおける第２標高値を推定できる。よって、地表面の形状をより簡単に把握できる。
【0068】
〔第２実施形態〕
本発明の第２実施形態について、以下に説明する。なお、説明の便宜上、第１実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。このことは、後掲の第３実施形態についても同様である。
本発明の第２実施形態について、以下に説明する。なお、説明の便宜上、第１実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。このことは、後掲の第３実施形態についても同様である。
【0069】
＜情報処理装置の特徴的構成＞
図１および図１０を参照して、本発明の第２実施形態に係る情報処理装置１ａの特徴的構成について説明する。図１に示すように、情報処理装置１ａは、推定装置１００に替えて、モデル生成部１０２ａを有する推定装置２００を備えている。この点において、情報処理装置１ａは本発明の第１実施形態に係る情報処理装置１と異なる。
図１および図１０を参照して、本発明の第２実施形態に係る情報処理装置１ａの特徴的構成について説明する。図１に示すように、情報処理装置１ａは、推定装置１００に替えて、モデル生成部１０２ａを有する推定装置２００を備えている。この点において、情報処理装置１ａは本発明の第１実施形態に係る情報処理装置１と異なる。
【0070】
モデル生成部１０２ａは、基礎３次元点群データに対してフィルタリングを施す。フィルタリングは、基礎３次元点群データを構成する複数の点の中から、標高値が第２基準値以上の点を抽出する処理である。第２基準値は、ユーザが任意に設定可能な標高値であり、記憶部１３に予め記憶されていてもよいし、入力部１１がユーザ操作を受け付けることによって設定されてもよい。
【0071】
基礎３次元点群データの中から多年草に相当する点群を抽出したい場合であれば、第２基準値を例えば５０～３００［ｃｍ］に設定することが考えられる。基礎３次元点群データの中から樹木に相当する点群を抽出したい場合であれば、第２基準値を例えば３００［ｃｍ］以上に設定することが考えられる。
【0072】
また、モデル生成部１０２ａは、基礎３次元点群データからフィルタリングによって抽出された点を除去することにより、新たな３次元点群データ（以下、「処理後３次元点群データ」）を生成する。そして、モデル生成部１０２ａは、処理後３次元点群データから対象ＤＳＭを生成する。
【0073】
例えば、基礎３次元点群データが図１０の符号１００１に示す基礎３次元点群データＰであり、第２基準値を３００［ｃｍ］に設定した場合、モデル生成部１０２ａは、フィルタリングによって基礎３次元点群データＰの中から樹木に相当する点群ＰＧ（同図中の黄色破線で囲まれた部分）を抽出する。そして、モデル生成部１０２ａは、基礎３次元点群データＰからフィルタリングによって抽出された樹木に相当する点群ＰＧを除去して、図１０の符号１００２に示す処理後３次元点群データＰ´を生成する。
【0074】
なお、モデル生成部１０２ａは、基礎３次元点群データを構成する複数の点のそれぞれにおける標高値以外の値を基準にして、フィルタリングの対象となる点群を抽出してもよい。例えば、モデル生成部１０２ａは、互いに隣り合う２点の間の傾き値を基準にして、フィルタリングの対象となる点群を抽出してもよい。この場合、第２基準値はユーザが任意に設定可能な傾き値となる。
【0075】
傾き値は、互いに隣り合う２点を結ぶ直線距離と、当該２点間の水平方向の直線距離と、の成す角度の値である。互いに隣り合う２点間の水平方向の直線距離は、基礎３次元点群データに含まれるどの２点（互いに隣り合っていることが前提）を抽出してもすべて同じ距離になる。したがって、傾き値は、実質的には互いに隣り合う２点における標高値の差分の値によって決まる。
【0076】
＜小括＞
標高値が所定値以上の注目グリッドＧＴが多数存在すると、赤外線画像から得られる複数のグリッドの温度値が一定値に収束（飽和）してしまい、第１相関関係を精度高く特定することが困難になる。
標高値が所定値以上の注目グリッドＧＴが多数存在すると、赤外線画像から得られる複数のグリッドの温度値が一定値に収束（飽和）してしまい、第１相関関係を精度高く特定することが困難になる。
【0077】
その点、情報処理装置１ａは、モデル生成部１０２ａが、フィルタリングによって基礎３次元点群データから第１相関関係の特定精度を低くする要因を除去する。よって、第１相関関係を精度高く特定でき、地表面の形状を正確に把握できる。
【0078】
〔第３実施形態〕
本発明の第３実施形態について、以下に説明する。図１に示すように、本発明の第３実施形態に係る情報処理装置１ｂは、推定装置１００および２００に替えて推定装置３００を備えている。この点において、情報処理装置１ｂは、本発明の第１および第２実施形態に係る情報処理装置１および１ａと異なる。
本発明の第３実施形態について、以下に説明する。図１に示すように、本発明の第３実施形態に係る情報処理装置１ｂは、推定装置１００および２００に替えて推定装置３００を備えている。この点において、情報処理装置１ｂは、本発明の第１および第２実施形態に係る情報処理装置１および１ａと異なる。
【0079】
＜推定装置の特徴的構成＞
図１を参照して、本発明の第３実施形態に係る推定装置３００の特徴的構成について説明する。推定装置１００および２００と異なり、推定装置３００は、図１に示すように、日射量推定部１０６、差分算出部１０７、温度値特定部１０４ａおよび標高値推定部１０５ａを有している。なお、情報取得部１０１、モデル生成部１０２および変化量算出部１０３を有している点において、推定装置３００は推定装置１００と同じである。
図１を参照して、本発明の第３実施形態に係る推定装置３００の特徴的構成について説明する。推定装置１００および２００と異なり、推定装置３００は、図１に示すように、日射量推定部１０６、差分算出部１０７、温度値特定部１０４ａおよび標高値推定部１０５ａを有している。なお、情報取得部１０１、モデル生成部１０２および変化量算出部１０３を有している点において、推定装置３００は推定装置１００と同じである。
【0080】
日射量推定部１０６は、第２グリッドにおける日射量を推定日射量（図１２参照）として推定する。ここで、「第２グリッドにおける日射量」とは、対象ＤＳＭの基礎となる表層面の３次元点群データを構成する複数の点のうちの、任意の第２グリッドに集約され変換される点群について、当該点群における各日射量を平均した値を指す。また、本明細書における「日射量」は、飛行体２が可視光画像を撮像した時間帯において注目グリッドに照射可能な最大の日射量のことであり、対象土地の緯度、時期（季節）等から規定される太陽軌道に基づいて算出される。
【0081】
差分算出部１０７は、基準量と推定日射量との差分を算出する。基準量は、ユーザが任意に設定可能な日射量であり、記憶部１３に予め記憶させておいてもよいし、入力部１１がユーザ操作を受け付けることによって設定されてもよい。基準量の詳細については後述する。
【0082】
温度値特定部１０４ａは、差分算出部１０７が算出した差分を用いて、特定した温度値を補正する。温度値特定部１０４ａにおけるその他の機能は、温度値特定部１０４と同様である。標高値推定部１０５ａは、温度値特定部１０４ａが補正した補正後の温度値を第１グリッドにおける温度値とみなして、第１相関関係を特定（具体的には第１関係式を算出）する。標高値推定部１０５ａにおけるその他の機能は、標高値推定部１０５と同様である。
【0083】
＜情報処理装置の主要処理＞
図１１～図１８を参照して、情報処理装置１ｂの主要処理について説明する。前提として、飛行体２が、第３可視光画像および第４可視光画像Ｉｖ４、ならびに第２赤外線画像Ｉｉ２を情報処理装置１に送信したものとする。
図１１～図１８を参照して、情報処理装置１ｂの主要処理について説明する。前提として、飛行体２が、第３可視光画像および第４可視光画像Ｉｖ４、ならびに第２赤外線画像Ｉｉ２を情報処理装置１に送信したものとする。
【0084】
第３可視光画像（不図示；光情報）は、任意の時点である第３時点において飛行体２が撮像した対象土地ＬＴ´の可視光画像である。第４可視光画像Ｉｖ４（光情報）は、第１時点よりも後の時点である第４時点において飛行体２が撮像した対象土地ＬＴ´の可視光画像である。
【0085】
第２赤外線画像Ｉｉ２（赤外線画像）は、第４時点において飛行体２が撮像した対象土地ＬＴ´の赤外線画像である。本実施形態では、第２赤外線画像Ｉｉ２は、各第１グリッドＧ１´における温度値Ｔ´がＳｆＭ－ＭＶＳ処理によって画像化され、第２赤外線画像Ｉｉ２における対象土地ＬＴ´の画像部分に重畳表示された状態になっている（図１１参照）。このＳｆＭ－ＭＶＳ処理は、飛行体２において実行されるが、例えば温度値特定部１０４ａにおいて実行されてもよい。
【0086】
本実施形態では、対象土地ＬＴ´を草刈りした直後の時点を第３時点とする。したがって、第４時点では、第３時点に比べて対象土地ＬＴ´の植生が伸びている。つまり、第４時点では、第３時点に比べて表層面の少なくとも一部における標高値が大きくなっている。
【0087】
まず、図１２に示すフローチャートのＳ６０１～Ｓ６０４の各処理内容は、図３に示すフローチャートのＳ５０１～Ｓ５０４の各処理内容と同じである。但し、Ｓ６０１では、情報取得部１０１が、取得した第２赤外線画像Ｉｉ２を日射量推定部１０６にも送信する。
【0088】
また、Ｓ６０２では、モデル生成部１０２が、第１対象ＤＳＭ（不図示）および第２対象ＤＳＭ３１を生成する。そして、モデル生成部１０２は、生成した第２対象ＤＳＭ３１を日射量推定部１０６にも送信する。本実施形態に係る第１対象ＤＳＭは、第３時点における対象土地ＬＴ´の表層面の３次元モデルとして生成される数値表層モデルである。第２対象ＤＳＭ３１（図１４等参照）は、第４時点における対象土地ＬＴ´の表層面の３次元モデルとして生成される数値表層モデルである。
【0089】
次に、Ｓ６０５では、日射量推定部１０６が、取得した第２赤外線画像Ｉｉ２および第２対象ＤＳＭ３１を用いて、第２グリッドＧ２´における推定日射量ＳＥを推定する。第２グリッドＧ２´（図１４参照）は、第２対象ＤＳＭ３１を格子状に分割して得られる複数のグリッドのうちの、注目グリッドＧＴ´´に対応するグリッドである。注目グリッドＧＴ´´は、対象土地ＬＴ´における注目グリッドである。
【0090】
本実施形態では、日射量推定部１０６は、第２対象ＤＳＭ３１を構成する複数の第２グリッドＧ２´のそれぞれについて、まず基礎推定日射量ＳＥ´を推定し、当該基礎推定日射量ＳＥ´を用いて推定日射量ＳＥを推定する。
【0091】
基礎推定日射量ＳＥ´も、推定日射量ＳＥと同様、第２グリッドＧ２´における日射量の推定量である。日射量推定部１０６による基礎推定日射量ＳＥ´の推定方法に特段の限定はなく、種々の公知の方法を採用できる。公知の推定方法については、文献「Fu, P., and P.M. Rich. 2000. The Solar Analyst 1.0 Manual.Helios Environmental Modeling Institute(HEMI), USA」、文献「Rich, P.M., R.Dubayah, W.A.Hetrick, and S.C.Saving. 1994. Using Viewshed Models to Calculate Intercepted Solar Radiation:Applications in Ecology. American Society for Photogrammetry and Remote Sensing Technical Papers, pp 524-529.」等を参照されたい。
【0092】
そして、日射量推定部１０６は、第２赤外線画像Ｉｉ２を構成する複数の第１グリッドＧ１´の中から、温度値Ｔ´が同じになる第１グリッドＧ１´を抽出する。日射量推定部１０６は、温度値Ｔ´が同じになる第１グリッドＧ１´の集合（以下、「基準集合」）に対応する第２グリッドＧ２´の集合（以下、「対応集合」）毎に、基礎推定日射量ＳＥ´の平均値Ｒａｖｅを算出する。
【0093】
そして、日射量推定部１０６は、温度値Ｔ´と平均値Ｒａｖｅとの相関関係を示す、図１３のようなグラフを生成する。日射量推定部１０６は、生成したグラフを用いて、当該グラフにプロットされた各点の分布傾向を近似した近似式を第１基礎近似式として算出する。下記の式（２）は、第１基礎近似式の一例である。下記の式（２）において、Ｔ´は第１グリッドＧ１´における温度値［℃］であり、Ｒａｖｅは基礎推定日射量ＳＥ´の平均値［Ｗｈ／ｍ２］である。下記の式（２）の各係数（５８．１２１、－７４．５０１）は、対象土地ＬＴ´の反射率（アルベド）、推定環境等によって変化し得る値である。
【0094】
（数２）
Ｒａｖｅ＝５８．１２ｌｎ（Ｔ´）－７４．５０１ ・・・（２）
そして、日射量推定部１０６は、第１基礎近似式に温度値Ｔ´を代入して得られる平均値Ｒａｖｅを、当該温度値Ｔ´が格納されている第１グリッドＧ１´に対応する第２グリッドＧ´における、推定日射量ＳＥとする。つまり、日射量推定部１０６は、推定日射量ＳＥを算出するため推定式として第１基礎近似式を用いる。
Ｒａｖｅ＝５８．１２ｌｎ（Ｔ´）－７４．５０１ ・・・（２）
そして、日射量推定部１０６は、第１基礎近似式に温度値Ｔ´を代入して得られる平均値Ｒａｖｅを、当該温度値Ｔ´が格納されている第１グリッドＧ１´に対応する第２グリッドＧ´における、推定日射量ＳＥとする。つまり、日射量推定部１０６は、推定日射量ＳＥを算出するため推定式として第１基礎近似式を用いる。
【0095】
下記の式（３）は、推定式の一例であり、上記の式（２）で表される第１基礎近似式を推定式とした場合の例である。下記の式（３）において、Ｒｉはｉ番目の第２グリッドＧ２´における推定日射量ＳＥ［Ｗｈ／ｍ２］であり、Ｔｉはｉ番目の第２グリッドＧ２´に対応する第１グリッドＧ１´における温度値Ｔ´［℃］である。「ｉ」は、１から第２グリッドＧ２´の総数までの任意の自然数である。
【0096】
（数３）
Ｒｉ＝５８．１２ｌｎ（Ｔｉ）－７４．５０１ ・・・（３）
このように、日射量推定部１０６は、第１グリッドＧ１´における温度値Ｔ´を推定式に代入して得られた値を推定日射量ＳＥとすることにより、当該推定日射量ＳＥを推定する。そして、日射量推定部１０６は、推定した推定日射量ＳＥを差分算出部１０７に送信する。
Ｒｉ＝５８．１２ｌｎ（Ｔｉ）－７４．５０１ ・・・（３）
このように、日射量推定部１０６は、第１グリッドＧ１´における温度値Ｔ´を推定式に代入して得られた値を推定日射量ＳＥとすることにより、当該推定日射量ＳＥを推定する。そして、日射量推定部１０６は、推定した推定日射量ＳＥを差分算出部１０７に送信する。
【0097】
本実施形態では、入力部１１がユーザ操作を受け付けることにより、日射量推定部１０６が、第２対象ＤＳＭ３１および推定した推定日射量ＳＥを表示部１２に送信する。そして、表示部１２は、図１４に示すように、画像化した推定日射量ＳＥを重畳表示させた第２対象ＤＳＭ３１を表示する。
【0098】
次に、Ｓ６０６では、差分算出部１０７が、取得した推定日射量ＳＥを用いて、第２グリッドＧ２´における基準量と推定日射量ＳＥとの差分ΔＳを算出する。差分算出部１０７は、すべての第２グリッドＧ２´に対して同じ基準量を適用する。本実施形態では、差分算出部１０７が、日射量推定部１０６により算出されたすべての平均値Ｒａｖｅの中で最も値が大きいものを日射量推定部１０６から取得して、基準量とする。例えば、温度値Ｔ´と平均値Ｒａｖｅとの相関関係が図１３に示すグラフのようになった場合、基準量は約８４［Ｗｈ／ｍ２］となる。
【0099】
そして、差分算出部１０７は、算出した差分ΔＳを温度値特定部１０４ａに送信する。また、本実施形態では、入力部１１がユーザ操作を受け付けることにより、差分算出部１０７が、第２対象ＤＳＭ３１および算出した差分ΔＳを表示部１２に送信する。そして、表示部１２は、図１５に示すように、画像化した差分ΔＳを重畳表示させた第２対象ＤＳＭ３１を表示する。
【0100】
次に、Ｓ６０７では、温度値特定部１０４ａが、取得した差分ΔＳを用いて第１グリッドＧ１´における温度値Ｔ´を補正する。
【0101】
ここで、対象土地ＬＴ´において、樹木等のような光の照射を遮る地物が存在せず、かつ、対象地表面となる植生の表面が略均一の標高値であるときに、対象地表面における日射量分布および温度値分布のそれぞれが略均一になると仮定する。この場合、平均値Ｒａｖｅの最大値（つまり基準量）から任意の平均値Ｒａｖｅを差し引いた値は、任意の対応集合における平均損失日射量Ｒｌに等しくなる（以下、「第１関係」）。
【0102】
平均損失日射量Ｒｌは、対応集合に属するすべての第２グリッドＧ２´における損失日射量を平均した値である。損失日射量は、任意の注目グリッドＧＴ´´に存在する地物の影響によって、当該任意の注目グリッドＧＴ´´が損失した日射量である。この場合の「任意の注目グリッドＧＴ´´」とは、対応集合に属する任意の第２グリッドＧ２´に対応する注目グリッドＧＴ´´のことを指す。
【0103】
また、平均値Ｒａｖｅが最大になるときの温度値Ｔ´から任意の基準集合における温度値Ｔ´を差し引いた値は、任意の基準集合における損失温度値Ｔｌに等しくなる（以下、「第２関係」）。損失温度値Ｔｌは、任意の注目グリッドＧＴ´´に存在する地物の影響によって、当該任意の注目グリッドＧＴ´´が損失した温度値である。この場合の「任意の注目グリッドＧＴ´´」とは、基準集合に属する任意の第１グリッドＧ１´に対応する注目グリッドＧＴ´´のことを指す。
【0104】
本実施形態では、温度値特定部１０４ａが、前述の仮定を前提にした上で、第１および第２関係を用いて温度値Ｔ´を補正する。以下、温度値Ｔ´と平均値Ｒａｖｅとの相関関係が図１３に示すグラフのようになる場合を例に挙げて説明する。
【0105】
まず、温度値特定部１０４ａは、第１関係を用いて、対応集合毎に平均損失日射量Ｒｌを算出する。また、温度値特定部１０４ａは、第２関係を用いて、基準集合毎に損失温度値Ｔｌを算出する。温度値特定部１０４ａは、算出結果に基づいて、平均損失日射量Ｒｌと損失温度値Ｔｌとの相関関係を示す、図１６のようなグラフを生成する。
【0106】
そして、温度値特定部１０４ａは、生成したグラフを用いて、当該グラフにプロットされた各点の分布傾向を近似した近似式を第２基礎近似式として算出する。下記の式（４）は、温度値Ｔ´と平均値Ｒａｖｅとの相関関係が図１３に示すグラフのようになる場合における、第２基礎近似式の例である。下記の式（４）において、Ｔｌは基準集合における損失温度値［℃］であり、Ｒｌは対応集合における平均損失日射量［Ｗｈ／ｍ２］である。
【0107】
（数４）
Ｔｌ＝－０．００２２Ｒｌ ２＋０．３Ｒｌ＋０．２５０２ ・・・（４）
そして、温度値特定部１０４ａは、第１関係を参照して、平均値Ｒａｖｅの最大値（つまり基準量）から任意の第２グリッドＧ２´´における推定日射量ＳＥを差し引いた値が、当該任意の第２グリッドＧ２´における損失日射量になるものと推定する。即ち、温度値特定部１０４ａは、差分ΔＳが損失日射量に相当するものと推定する（以下、「第１推定」）。
Ｔｌ＝－０．００２２Ｒｌ ２＋０．３Ｒｌ＋０．２５０２ ・・・（４）
そして、温度値特定部１０４ａは、第１関係を参照して、平均値Ｒａｖｅの最大値（つまり基準量）から任意の第２グリッドＧ２´´における推定日射量ＳＥを差し引いた値が、当該任意の第２グリッドＧ２´における損失日射量になるものと推定する。即ち、温度値特定部１０４ａは、差分ΔＳが損失日射量に相当するものと推定する（以下、「第１推定」）。
【0108】
また、温度値特定部１０４ａは、第２関係を参照して、平均値Ｒａｖｅが最大になるときの温度値Ｔ´から任意の第１グリッドＧ１´における温度値Ｔ´を差し引いた値が、当該任意の第１グリッドＧ１´における損失温度値になるものと推定する（以下、「第２推定」）。「第１グリッドＧ１´における損失温度値」は、当該第１グリッドＧ１´が属する基準集合における損失温度値Ｔｌと同じであり、以下「第１グリッドＧ１´における損失温度値Ｔｌ」と表記する。
【0109】
この第２推定を言い換えれば、第１グリッドＧ１´における温度値Ｔ´に損失温度値Ｔｌを加えることで、平均値Ｒａｖｅが最大になるときの温度値Ｔ´、つまり第１グリッドＧ１´に対応する注目グリッドＧＴ´´に存在する地物の影響を除去した温度値Ｔ´が得られることが推定される。このことから、温度値特定部１０４ａは、第１グリッドＧ１´における損失温度値Ｔｌを、当該第１グリッドＧ１´における温度値Ｔ´を補正するための補正値ｃＴｉとする。
【0110】
そして、温度値特定部１０４ａは、第１および第２推定に基づいて、第２基礎近似式を、第２グリッドＧ２´における損失日射量（つまり差分ΔＳ）と、当該第２グリッドＧ２´に対応する第１グリッドＧ１´における補正値ｃＴｉと、の相関関係を示す式とみなす。つまり、温度値特定部１０４ａは、補正値ｃＴｉを算出するための式として第２基礎近似式を用いる。以下、前述の相関関係を「第２相関関係」と称し、第２相関関係を示す式を「第２関係式」と称する。
【0111】
以上のことから、平均損失日射量Ｒｌと損失温度値Ｔｌとの相関関係を示す図１６のグラフは、第２グリッドＧ２´における差分ΔＳと、当該第２グリッドＧ２´に対応する第１グリッドＧ１´における補正値ｃＴｉと、の第２相関関係を示すグラフに読み替えられる。
【0112】
下記の式（５）は、第２関係式の一例であり、上記の式（４）で表される第２基礎近似式を第２関係式に置き換えた場合の例である。下記の式（５）において、ｌＲｉはｉ番目の第２グリッドＧ２´における差分ΔＳ［Ｗｈ／ｍ２］であり、ｃＴｉはｉ番目の第２グリッドＧ２´に対応する第１グリッドＧ１´における補正値［℃］である。「ｉ」は、１から第２グリッドＧ２´の総数までの任意の自然数である。
【0113】
（数５）
ｃＴｉ＝－０．００２２ｌＲｉ ２＋０．３ｌＲｉ＋０．２５０２ ・・・（５）
そして、温度値特定部１０４ａは、第２グリッドＧ２´における差分ΔＳを第２関係式に代入して得られた補正値ｃＴｉを、当該第２グリッドＧ２´に対応する第１グリッドＧ１´における温度値Ｔ´に加算する。温度値特定部１０４ａは、この加算によって得られた値を、第１グリッドＧ１´における補正後の温度値Ｔ´´とする。
ｃＴｉ＝－０．００２２ｌＲｉ ２＋０．３ｌＲｉ＋０．２５０２ ・・・（５）
そして、温度値特定部１０４ａは、第２グリッドＧ２´における差分ΔＳを第２関係式に代入して得られた補正値ｃＴｉを、当該第２グリッドＧ２´に対応する第１グリッドＧ１´における温度値Ｔ´に加算する。温度値特定部１０４ａは、この加算によって得られた値を、第１グリッドＧ１´における補正後の温度値Ｔ´´とする。
【0114】
そして、温度値特定部１０４ａは、補正後の温度値Ｔ´´を標高値推定部１０５ａに送信する。また、本実施形態では、入力部１１がユーザ操作を受け付けることにより、温度値特定部１０４ａが、画像化した補正値ｃＴｉを重畳表示させ第２赤外線画像Ｉｉ２を生成する。温度値特定部１０４ａは、重畳表示後の第２赤外線画像Ｉｉ２を表示部１２に送信し、表示部１２は、図１７に示すように、重畳表示後の第２赤外線画像Ｉｉ２を表示する。さらに、本実施形態では、入力部１１がユーザ操作を受け付けることにより、温度値特定部１０４ａが、画像化した補正後の温度値Ｔ´´を重畳表示させた第２赤外線画像Ｉｉ２を生成する。温度値特定部１０４ａは、重畳表示後の第２赤外線画像Ｉｉ２を表示部１２に送信し、表示部１２は、図１８に示すように、重畳表示後の第２赤外線画像Ｉｉ２を表示する。
【0115】
次に、Ｓ６０８では、標高値推定部１０５ａが、第１相関関係として標高変化量ΔＥと補正後の温度値Ｔ´´との相関関係を特定する。つまり、標高値推定部１０５ａは、１グリッドＧ１´における補正後の温度値Ｔ´´を、当該第１グリッドＧ１´における温度値Ｔ´とみなして、第１相関関係を特定する。Ｓ６０８における他の処理内容は、Ｓ５０５の処理内容と同様である。
【0116】
次に、Ｓ６０９の処理内容は、Ｓ５０６の処理内容と同じである。Ｓ６０９の処理の終了によって、情報処理装置１ｂが実行する主要処理がすべて終了する。
【0117】
＜変形例＞
温度値特定部１０４ａによる温度値Ｔ´の補正において、第２関係式を用いることは必須ではない。温度値特定部１０４ａは、例えば、第２関係式の替わりに第２推定モデルを用いて温度値Ｔ´を補正してもよい。
温度値特定部１０４ａによる温度値Ｔ´の補正において、第２関係式を用いることは必須ではない。温度値特定部１０４ａは、例えば、第２関係式の替わりに第２推定モデルを用いて温度値Ｔ´を補正してもよい。
【0118】
第２推定モデルは、第２基礎データセットを教師データとする機械学習によって構築された学習済みモデルであり、差分（損失日射量）が入力データとなり、補正値（損失温度値）が出力データとなる。機械学習の方法に特段の限定はなく、畳み込みニューラルネットワーク等の公知の方法を採用することができる。第２基礎データセットは、過去差分と過去補正値とで構成されるデータセットである。過去差分は、第１時点よりも前の時点での、対象ＤＳＭを構成する複数の第２グリッドのそれぞれにおける差分である。過去補正値は、前述した複数の第２グリッドのそれぞれに対応する第１グリッドにおける補正値であり、温度値特定部１０４ａによって算出された損失温度値に相当する。
【0119】
この場合、温度値特定部１０４ａは、第２グリッドＧ２´における差分ΔＳを第２推定モデルに入力することにより、当該第２グリッドＧ２´に対応する第１グリッドＧ１´における補正値ｃＴｉを第２推定モデルから取得する。そして、温度値特定部１０４ａは、第２推定モデルから得られた補正値ｃＴｉを第１グリッドＧ１´における温度値Ｔ´に加算する。温度値特定部１０４ａは、この加算によって得られた値を、第１グリッドＧ１´における補正後の温度値Ｔ´´とする。
【0120】
＜小括＞
第２赤外線画像Ｉｉ２が撮像された時期および時間帯、情報取得部１０１の情報取得対象となる地表面および地物の周辺環境等によっては、地表面および地物の各場所に応じて受ける日射量にバラつきが生じる。このバラつきは、温度値特定部１０４ａが特定する第１グリッドＧ１´における温度値Ｔ´に地物の影響が反映されない原因となり、ひいては、標高値推定部１０５ａが地物の影響を正確に反映した状態の第１相関関係を特定できなくなる。
第２赤外線画像Ｉｉ２が撮像された時期および時間帯、情報取得部１０１の情報取得対象となる地表面および地物の周辺環境等によっては、地表面および地物の各場所に応じて受ける日射量にバラつきが生じる。このバラつきは、温度値特定部１０４ａが特定する第１グリッドＧ１´における温度値Ｔ´に地物の影響が反映されない原因となり、ひいては、標高値推定部１０５ａが地物の影響を正確に反映した状態の第１相関関係を特定できなくなる。
【0121】
その点、情報処理装置１ｂは、標高値推定部１０５ａが、第１グリッドＧ１´における補正後の温度値Ｔ´´を当該第１グリッドＧ１´における温度値Ｔ´とみなして、第１相関関係を特定する。これにより、日射量のバラつきが第１相関関係の特定精度に与える悪影響を排除して、地物の影響を正確に反映した状態の第１相関関係を特定することができる。よって、地表面の形状を簡単な処理で正確に把握できる。
【0122】
前記構成によれば、第１グリッドＧ１´における温度値Ｔ´に、第２関係式に第２グリッドＧ２´における差分ΔＳを代入して得られた補正値ｃＴｉを加算することで、第１グリッドＧ１´における温度値Ｔ´を補正できる。よって、地物の影響を正確に反映した状態の第１相関関係を特定できることから、地表面の形状を簡単な処理で正確に把握できる。
【0123】
〔ソフトウェアによる実現例〕
推定装置１００～３００（以下、「装置」と略記）の機能は、当該装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、当該装置の各制御ブロック（特に制御部１５に含まれる各部）としてコンピュータを機能させるためのプログラムにより実現することができる。
推定装置１００～３００（以下、「装置」と略記）の機能は、当該装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、当該装置の各制御ブロック（特に制御部１５に含まれる各部）としてコンピュータを機能させるためのプログラムにより実現することができる。
【0124】
この場合、前記装置は、前記プログラムを実行するためのハードウェアとして、少なくとも１つの制御装置（例えばプロセッサ）と少なくとも１つの記憶装置（例えばメモリ）を有するコンピュータを備えている。この制御装置と記憶装置とにより前記プログラムを実行することで、前記の各実施形態で説明した各機能が実現される。
【0125】
前記プログラムは、一時的ではなく、コンピュータ読み取り可能な、１または複数の記録媒体に記録されていてもよい。この記録媒体は、前記装置が備えていてもよいし、備えていなくてもよい。後者の場合、前記プログラムは、有線または無線の任意の伝送媒体を介して前記装置に供給されてもよい。
【0126】
また、前記各制御ブロックの機能の一部または全部は、論理回路により実現することも可能である。例えば、前記各制御ブロックとして機能する論理回路が形成された集積回路も本発明の範疇に含まれる。この他にも、例えば量子コンピュータにより前記各制御ブロックの機能を実現することも可能である。
【0127】
〔付記事項〕
本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
【符号の説明】
【0128】
３、３１ 第２対象ＤＳＭ（数値表層モデル）
１００、２００、３００ 推定装置
１０１ 情報取得部
１０２、１０２ａ モデル生成部
１０３ 変化量算出部
１０４、１０４ａ 温度値特定部
１０５、１０５ａ 標高値推定部
１０６ 日射量推定部
１０７ 差分算出部
Ｇ１、Ｇ１´ 第１グリッド
Ｇ２、Ｇ２´ 第２グリッド
ＧＫ´ 仮想グリッド
ＧＴ、ＧＴ´、ＧＴ´´ 注目グリッド
Ｉｉ１ 第１赤外線画像（赤外線画像）
Ｉｉ２ 第２赤外線画像（赤外線画像）
Ｉｖ１ 第１可視光画像（光情報）
Ｉｖ２ 第２可視光画像（光情報）
Ｉｖ４ 第４可視光画像（光情報）
Ｐ 基礎３次元点群データ（数値表層モデルの基礎となる表層面の３次元点群データ）
ＰＧ 点群（フィルタリングにより抽出された点）
Ｐ´ 処理後３次元点群データ（フィルタリングにより抽出された点が除かれた３次元点群データ）
ＳＥ 推定日射量
Ｔ、Ｔ´ 温度値
Ｔ´´ 補正後の温度値
ΔＥ 標高変化量（第２グリッドにおける標高の変化量）
ΔＳ 差分
１００、２００、３００ 推定装置
１０１ 情報取得部
１０２、１０２ａ モデル生成部
１０３ 変化量算出部
１０４、１０４ａ 温度値特定部
１０５、１０５ａ 標高値推定部
１０６ 日射量推定部
１０７ 差分算出部
Ｇ１、Ｇ１´ 第１グリッド
Ｇ２、Ｇ２´ 第２グリッド
ＧＫ´ 仮想グリッド
ＧＴ、ＧＴ´、ＧＴ´´ 注目グリッド
Ｉｉ１ 第１赤外線画像（赤外線画像）
Ｉｉ２ 第２赤外線画像（赤外線画像）
Ｉｖ１ 第１可視光画像（光情報）
Ｉｖ２ 第２可視光画像（光情報）
Ｉｖ４ 第４可視光画像（光情報）
Ｐ 基礎３次元点群データ（数値表層モデルの基礎となる表層面の３次元点群データ）
ＰＧ 点群（フィルタリングにより抽出された点）
Ｐ´ 処理後３次元点群データ（フィルタリングにより抽出された点が除かれた３次元点群データ）
ＳＥ 推定日射量
Ｔ、Ｔ´ 温度値
Ｔ´´ 補正後の温度値
ΔＥ 標高変化量（第２グリッドにおける標高の変化量）
ΔＳ 差分
【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】
