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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】P2024136966
(43)【公開日】2024-10-04
(54)【発明の名称】閾値決定装置、閾値決定プログラムおよび閾値決定方法
(51)【国際特許分類】
G06T 7/136 20170101AFI20240927BHJP
G06T 7/174 20170101ALI20240927BHJP
G06Q 50/10 20120101ALI20240927BHJP
【ＦＩ】
G06T7/136
G06T7/174
G06Q50/10
【審査請求】未請求
【請求項の数】16
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023048286
(22)【出願日】2023-03-24
(71)【出願人】
【識別番号】591102095
【氏名又は名称】三菱電機ソフトウエア株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110002491
【氏名又は名称】弁理士法人クロスボーダー特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】西村 健志
(72)【発明者】
【氏名】島田 拓弥
【テーマコード（参考）】
5L049
5L050
5L096
【Ｆターム（参考）】
5L049CC20
5L050CC20
5L096AA06
5L096BA08
5L096BA18
5L096CA01
5L096DA02
5L096EA43
5L096FA31
5L096GA08
5L096GA17
5L096GA30
5L096GA51
(57)【要約】
【課題】二値化画像を生成するための適切な閾値を決定する閾値決定装置を提供する。
【解決手段】閾値決定装置１０は、災害発生前の第１画像と災害発生後の第２画像との差分画像について、候補閾値Ｔｉごとに、差分画像Ｇｄの各画素の画素値ｐｋまたは画素値ｐｋから計算された統計量ｓｍと候補閾値Ｔｉとを比較し、候補閾値Ｔｉごとに、候補閾値Ｔｉを満たす画素値ｐｋまたは統計量ｓｍからなる有効領域と、候補閾値Ｔｉを満たさない画素値ｐｋまたは統計量ｓｍからなる無効領域とを持つ二値化画像Ｇ２ｉを生成し、土地利用分類データと災害発生予測データとを参照して、二値化画像Ｇ２ｉごとに、有効領域を有効とすることが適正かどうかを示す差分正答率ＥＲ１と無効領域を無効とすることが適正かどうかを示す非差分正答率ＮＲ１を計算し、差分正答率ＥＲ１と非差分正答率ＮＲ１に基づいて、複数の候補閾値Ｔｉの中から確定閾値Ｔｄを決定する。
【選択図】図２
【解決手段】閾値決定装置１０は、災害発生前の第１画像と災害発生後の第２画像との差分画像について、候補閾値Ｔｉごとに、差分画像Ｇｄの各画素の画素値ｐｋまたは画素値ｐｋから計算された統計量ｓｍと候補閾値Ｔｉとを比較し、候補閾値Ｔｉごとに、候補閾値Ｔｉを満たす画素値ｐｋまたは統計量ｓｍからなる有効領域と、候補閾値Ｔｉを満たさない画素値ｐｋまたは統計量ｓｍからなる無効領域とを持つ二値化画像Ｇ２ｉを生成し、土地利用分類データと災害発生予測データとを参照して、二値化画像Ｇ２ｉごとに、有効領域を有効とすることが適正かどうかを示す差分正答率ＥＲ１と無効領域を無効とすることが適正かどうかを示す非差分正答率ＮＲ１を計算し、差分正答率ＥＲ１と非差分正答率ＮＲ１に基づいて、複数の候補閾値Ｔｉの中から確定閾値Ｔｄを決定する。
【選択図】図２
【特許請求の範囲】
【請求項1】
地域における土地利用の状態が複数の種類に分類された地図情報である土地利用分類データと、前記土地利用分類データの示す前記地域における災害の発生予測を示す地図情報である災害発生予測データとを取得するデータ取得部と、
前記土地利用分類データに含まれる対象地域の前記災害の発生前の第１画像と、前記対象地域の前記災害の発生後の第２画像との差分画像について、複数の候補閾値の候補閾値ごとに、前記差分画像の各画素の画素値と前記候補閾値とを比較し、比較結果から、前記候補閾値ごとに、前記候補閾値を満たす画素値からなる有効領域と、前記候補閾値を満たさない画素値からなる無効領域とを持つ二値化画像を生成する二値化画像生成部と、
前記土地利用分類データと前記災害発生予測データとを参照することにより、前記二値化画像ごとに、前記有効領域を有効とすることが適正かどうかを示す有効適正度を計算する適正度計算部と、
前記有効適正度に基づいて、前記複数の候補閾値の中から確定閾値を決定する閾値決定部と、
を備える閾値決定装置。
前記土地利用分類データに含まれる対象地域の前記災害の発生前の第１画像と、前記対象地域の前記災害の発生後の第２画像との差分画像について、複数の候補閾値の候補閾値ごとに、前記差分画像の各画素の画素値と前記候補閾値とを比較し、比較結果から、前記候補閾値ごとに、前記候補閾値を満たす画素値からなる有効領域と、前記候補閾値を満たさない画素値からなる無効領域とを持つ二値化画像を生成する二値化画像生成部と、
前記土地利用分類データと前記災害発生予測データとを参照することにより、前記二値化画像ごとに、前記有効領域を有効とすることが適正かどうかを示す有効適正度を計算する適正度計算部と、
前記有効適正度に基づいて、前記複数の候補閾値の中から確定閾値を決定する閾値決定部と、
を備える閾値決定装置。
【請求項2】
前記適正度計算部は、
前記土地利用分類データと前記災害発生予測データとを参照することにより、前記二値化画像ごとに、前記無効領域を無効とすることが適正かどうかを示す無効適正度を計算し、
前記閾値決定部は、
前記有効適正度と前記無効適正度とに基づいて、前記複数の候補閾値の中から確定閾値を決定する請求項１に記載の閾値決定装置。
前記土地利用分類データと前記災害発生予測データとを参照することにより、前記二値化画像ごとに、前記無効領域を無効とすることが適正かどうかを示す無効適正度を計算し、
前記閾値決定部は、
前記有効適正度と前記無効適正度とに基づいて、前記複数の候補閾値の中から確定閾値を決定する請求項１に記載の閾値決定装置。
【請求項3】
前記閾値決定部は、
前記候補閾値の持つ前記無効適正度が前記確定閾値を決定するための無効適正度閾値を満たす場合に、前記候補閾値を確定閾値として決定する請求項２に記載の閾値決定装置。
前記候補閾値の持つ前記無効適正度が前記確定閾値を決定するための無効適正度閾値を満たす場合に、前記候補閾値を確定閾値として決定する請求項２に記載の閾値決定装置。
【請求項4】
前記閾値決定部は、
前記候補閾値の持つ前記有効適正度が前記確定閾値を決定するための有効適正度閾値を満たす場合に、前記候補閾値を確定閾値として決定する請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の閾値決定装置。
前記候補閾値の持つ前記有効適正度が前記確定閾値を決定するための有効適正度閾値を満たす場合に、前記候補閾値を確定閾値として決定する請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の閾値決定装置。
【請求項5】
前記土地利用分類データは、
土地被覆図を含み、
前記災害発生予測データは、
ハザードマップを含む請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の閾値決定装置。
土地被覆図を含み、
前記災害発生予測データは、
ハザードマップを含む請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の閾値決定装置。
【請求項6】
前記閾値決定部は、
補間法と、二分探索法とのいずれかを用いて確定閾値を決定する請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の閾値決定装置。
補間法と、二分探索法とのいずれかを用いて確定閾値を決定する請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の閾値決定装置。
【請求項7】
コンピュータに、
地域における土地利用の状態が複数の種類に分類された地図情報である土地利用分類データと、前記土地利用分類データの示す前記地域における災害の発生予測を示す地図情報である災害発生予測データとを取得するデータ取得処理と、
前記土地利用分類データに含まれる対象地域の前記災害の発生前の第１画像と、前記対象地域の前記災害の発生後の第２画像との差分画像について、複数の候補閾値の候補閾値ごとに、前記差分画像の各画素の画素値と前記候補閾値とを比較し、比較結果から、前記候補閾値ごとに、前記候補閾値を満たす画素値からなる有効領域と、前記候補閾値を満たさない画素値からなる無効領域とを持つ二値化画像を生成する二値化画像生成処理と、
前記土地利用分類データと前記災害発生予測データとを参照することにより、前記二値化画像ごとに、前記有効領域を有効とすることが適正かどうかを示す有効適正度を計算する適正度計算処理と、
前記有効適正度に基づいて、前記複数の候補閾値の中から確定閾値を決定する閾値決定処理と、
を実行させる閾値決定プログラム。
地域における土地利用の状態が複数の種類に分類された地図情報である土地利用分類データと、前記土地利用分類データの示す前記地域における災害の発生予測を示す地図情報である災害発生予測データとを取得するデータ取得処理と、
前記土地利用分類データに含まれる対象地域の前記災害の発生前の第１画像と、前記対象地域の前記災害の発生後の第２画像との差分画像について、複数の候補閾値の候補閾値ごとに、前記差分画像の各画素の画素値と前記候補閾値とを比較し、比較結果から、前記候補閾値ごとに、前記候補閾値を満たす画素値からなる有効領域と、前記候補閾値を満たさない画素値からなる無効領域とを持つ二値化画像を生成する二値化画像生成処理と、
前記土地利用分類データと前記災害発生予測データとを参照することにより、前記二値化画像ごとに、前記有効領域を有効とすることが適正かどうかを示す有効適正度を計算する適正度計算処理と、
前記有効適正度に基づいて、前記複数の候補閾値の中から確定閾値を決定する閾値決定処理と、
を実行させる閾値決定プログラム。
【請求項8】
前記適正度計算処理は、
前記土地利用分類データと前記災害発生予測データとを参照することにより、前記二値化画像ごとに、前記無効領域を無効とすることが適正かどうかを示す無効適正度を計算し、
前記閾値決定処理は、
前記有効適正度と前記無効適正度とに基づいて、前記複数の候補閾値の中から確定閾値を決定する請求項７に記載の閾値決定プログラム。
前記土地利用分類データと前記災害発生予測データとを参照することにより、前記二値化画像ごとに、前記無効領域を無効とすることが適正かどうかを示す無効適正度を計算し、
前記閾値決定処理は、
前記有効適正度と前記無効適正度とに基づいて、前記複数の候補閾値の中から確定閾値を決定する請求項７に記載の閾値決定プログラム。
【請求項9】
前記閾値決定処理は、
前記候補閾値の持つ前記無効適正度が前記確定閾値を決定するための無効適正度閾値を満たす場合に、前記候補閾値を確定閾値として決定する請求項８に記載の閾値決定プログラム。
前記候補閾値の持つ前記無効適正度が前記確定閾値を決定するための無効適正度閾値を満たす場合に、前記候補閾値を確定閾値として決定する請求項８に記載の閾値決定プログラム。
【請求項10】
前記閾値決定処理は、
前記候補閾値の持つ前記有効適正度が前記確定閾値を決定するための有効適正度閾値を満たす場合に、前記候補閾値を確定閾値として決定する請求項７から請求項９のいずれか１項に記載の閾値決定プログラム。
前記候補閾値の持つ前記有効適正度が前記確定閾値を決定するための有効適正度閾値を満たす場合に、前記候補閾値を確定閾値として決定する請求項７から請求項９のいずれか１項に記載の閾値決定プログラム。
【請求項11】
前記土地利用分類データは、
土地被覆図を含み、
前記災害発生予測データは、
ハザードマップを含む請求項７から請求項９のいずれか１項に記載の閾値決定プログラム。
土地被覆図を含み、
前記災害発生予測データは、
ハザードマップを含む請求項７から請求項９のいずれか１項に記載の閾値決定プログラム。
【請求項12】
前記閾値決定処理は、
補間法と、二分探索法とのいずれかを用いて確定閾値を決定する請求項７から請求項９のいずれか１項に記載の閾値決定プログラム。
補間法と、二分探索法とのいずれかを用いて確定閾値を決定する請求項７から請求項９のいずれか１項に記載の閾値決定プログラム。
【請求項13】
コンピュータが、
地域における土地利用の状態が複数の種類に分類された地図情報である土地利用分類データと、前記土地利用分類データの示す前記地域における災害の発生予測を示す地図情報である災害発生予測データとを取得し、
前記土地利用分類データに含まれる対象地域の前記災害の発生前の第１画像と、前記対象地域の前記災害の発生後の第２画像との差分画像について、複数の候補閾値の候補閾値ごとに、前記差分画像の各画素の画素値と前記候補閾値とを比較し、比較結果から、前記候補閾値ごとに、前記候補閾値を満たす画素値からなる有効領域と、前記候補閾値を満たさない画素値からなる無効領域とを持つ二値化画像を生成し、
前記土地利用分類データと前記災害発生予測データとを参照することにより、前記二値化画像ごとに、前記有効領域を有効とすることが適正かどうかを示す有効適正度を計算し、
前記有効適正度に基づいて、前記複数の候補閾値の中から確定閾値を決定する、
閾値決定方法。
地域における土地利用の状態が複数の種類に分類された地図情報である土地利用分類データと、前記土地利用分類データの示す前記地域における災害の発生予測を示す地図情報である災害発生予測データとを取得し、
前記土地利用分類データに含まれる対象地域の前記災害の発生前の第１画像と、前記対象地域の前記災害の発生後の第２画像との差分画像について、複数の候補閾値の候補閾値ごとに、前記差分画像の各画素の画素値と前記候補閾値とを比較し、比較結果から、前記候補閾値ごとに、前記候補閾値を満たす画素値からなる有効領域と、前記候補閾値を満たさない画素値からなる無効領域とを持つ二値化画像を生成し、
前記土地利用分類データと前記災害発生予測データとを参照することにより、前記二値化画像ごとに、前記有効領域を有効とすることが適正かどうかを示す有効適正度を計算し、
前記有効適正度に基づいて、前記複数の候補閾値の中から確定閾値を決定する、
閾値決定方法。
【請求項14】
地域における土地利用の状態が複数の種類に分類された地図情報である土地利用分類データと、前記土地利用分類データの示す前記地域における災害の発生予測を示す地図情報である災害発生予測データとを取得するデータ取得部と、
前記土地利用分類データに含まれる対象地域の前記災害の発生前の第１画像と、前記対象地域の前記災害の発生後の第２画像との差分画像のなかの複数の領域の領域ごとに前記領域に含まれる複数の画素の各画素の信号強度に基づく統計量を計算し、複数の候補閾値の候補閾値ごとに前記候補閾値と前記統計量とを比較し、比較結果から、前記候補閾値ごとに、前記候補閾値を満たす統計量からなる有効領域と、前記候補閾値を満たさない画素統計量からなる無効領域とを持つ二値化画像を生成する二値化画像生成部と、
前記土地利用分類データと前記災害発生予測データとを参照することにより、前記二値化画像ごとに、前記有効領域を有効とすることが適正かどうかを示す有効適正度を計算する適正度計算部と、
前記有効適正度に基づいて、前記複数の候補閾値の中から確定閾値を決定する閾値決定部と、
を備える閾値決定装置。
前記土地利用分類データに含まれる対象地域の前記災害の発生前の第１画像と、前記対象地域の前記災害の発生後の第２画像との差分画像のなかの複数の領域の領域ごとに前記領域に含まれる複数の画素の各画素の信号強度に基づく統計量を計算し、複数の候補閾値の候補閾値ごとに前記候補閾値と前記統計量とを比較し、比較結果から、前記候補閾値ごとに、前記候補閾値を満たす統計量からなる有効領域と、前記候補閾値を満たさない画素統計量からなる無効領域とを持つ二値化画像を生成する二値化画像生成部と、
前記土地利用分類データと前記災害発生予測データとを参照することにより、前記二値化画像ごとに、前記有効領域を有効とすることが適正かどうかを示す有効適正度を計算する適正度計算部と、
前記有効適正度に基づいて、前記複数の候補閾値の中から確定閾値を決定する閾値決定部と、
を備える閾値決定装置。
【請求項15】
コンピュータに、
地域における土地利用の状態が複数の種類に分類された地図情報である土地利用分類データと、前記土地利用分類データの示す前記地域における災害の発生予測を示す地図情報である災害発生予測データとを取得するデータ取得処理と、
前記土地利用分類データに含まれる対象地域の前記災害の発生前の第１画像と、前記対象地域の前記災害の発生後の第２画像との差分画像のなかの複数の領域の領域ごとに前記領域に含まれる複数の画素の各画素の信号強度に基づく統計量を計算し、複数の候補閾値の候補閾値ごとに前記候補閾値と前記統計量とを比較し、比較結果から、前記候補閾値ごとに、前記候補閾値を満たす統計量からなる有効領域と、前記候補閾値を満たさない画素統計量からなる無効領域とを持つ二値化画像を生成する二値化画像生成処理と、
前記土地利用分類データと前記災害発生予測データとを参照することにより、前記二値化画像ごとに、前記有効領域を有効とすることが適正かどうかを示す有効適正度を計算する適正度計算処理と、
前記有効適正度に基づいて、前記複数の候補閾値の中から確定閾値を決定する閾値決定処理と、
を実行させる閾値決定プログラム。
地域における土地利用の状態が複数の種類に分類された地図情報である土地利用分類データと、前記土地利用分類データの示す前記地域における災害の発生予測を示す地図情報である災害発生予測データとを取得するデータ取得処理と、
前記土地利用分類データに含まれる対象地域の前記災害の発生前の第１画像と、前記対象地域の前記災害の発生後の第２画像との差分画像のなかの複数の領域の領域ごとに前記領域に含まれる複数の画素の各画素の信号強度に基づく統計量を計算し、複数の候補閾値の候補閾値ごとに前記候補閾値と前記統計量とを比較し、比較結果から、前記候補閾値ごとに、前記候補閾値を満たす統計量からなる有効領域と、前記候補閾値を満たさない画素統計量からなる無効領域とを持つ二値化画像を生成する二値化画像生成処理と、
前記土地利用分類データと前記災害発生予測データとを参照することにより、前記二値化画像ごとに、前記有効領域を有効とすることが適正かどうかを示す有効適正度を計算する適正度計算処理と、
前記有効適正度に基づいて、前記複数の候補閾値の中から確定閾値を決定する閾値決定処理と、
を実行させる閾値決定プログラム。
【請求項16】
コンピュータが、
地域における土地利用の状態が複数の種類に分類された地図情報である土地利用分類データと、前記土地利用分類データの示す前記地域における災害の発生予測を示す地図情報である災害発生予測データとを取得し、
前記土地利用分類データに含まれる対象地域の前記災害の発生前の第１画像と、前記対象地域の前記災害の発生後の第２画像との差分画像のなかの複数の領域の領域ごとに前記領域に含まれる複数の画素の各画素の信号強度に基づく統計量を計算し、複数の候補閾値の候補閾値ごとに前記候補閾値と前記統計量とを比較し、比較結果から、前記候補閾値ごとに、前記候補閾値を満たす統計量からなる有効領域と、前記候補閾値を満たさない画素統計量からなる無効領域とを持つ二値化画像を生成し、
前記土地利用分類データと前記災害発生予測データとを参照することにより、前記二値化画像ごとに、前記有効領域を有効とすることが適正かどうかを示す有効適正度を計算し、
前記有効適正度に基づいて、前記複数の候補閾値の中から確定閾値を決定する、
閾値決定方法。
地域における土地利用の状態が複数の種類に分類された地図情報である土地利用分類データと、前記土地利用分類データの示す前記地域における災害の発生予測を示す地図情報である災害発生予測データとを取得し、
前記土地利用分類データに含まれる対象地域の前記災害の発生前の第１画像と、前記対象地域の前記災害の発生後の第２画像との差分画像のなかの複数の領域の領域ごとに前記領域に含まれる複数の画素の各画素の信号強度に基づく統計量を計算し、複数の候補閾値の候補閾値ごとに前記候補閾値と前記統計量とを比較し、比較結果から、前記候補閾値ごとに、前記候補閾値を満たす統計量からなる有効領域と、前記候補閾値を満たさない画素統計量からなる無効領域とを持つ二値化画像を生成し、
前記土地利用分類データと前記災害発生予測データとを参照することにより、前記二値化画像ごとに、前記有効領域を有効とすることが適正かどうかを示す有効適正度を計算し、
前記有効適正度に基づいて、前記複数の候補閾値の中から確定閾値を決定する、
閾値決定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、差分画像から二値化画像を生成する際に使用する閾値を決定する閾値決定装置に関する。
【背景技術】
【0002】
従来では差分画像を二値化する技術がある（例えば特許文献１、段落［００５７］）。一般的に、第１画像と第２画像を比較して差分のある領域を可視化する際には、以下のような方法で二値化画像が生成される。まず、第１画像と第２画像との差分画像が生成される。例えば第１画像は災害発生前の画像、第２画像は同じ領域の災害発生後の画像である。差分画像は災害発生前後の差分を示す。そして、差分画像の各画素値と、予め決められている閾値とを比較し、閾値以上の画素値は有効とされ、閾値未満の画素値は無効とされる。画素値有効の画素の集まり領域を差分領域（有効領域）と表記し、画素値無効の画素の集まり領域を非差分領域（無効領域）と表記すれば、差分領域と非差分領域の二値化画像を得る。有効画素を黒で、無効画素を白で表示すれば、二値化画像が白黒画像として得られる。
【0003】
差分を可視化するために二値化画像を得ようとする際には、上記のように画素値と閾値との比較が行われるが、適切な閾値を設定しなければ、差分領域と非差分領域を適切に区分けできない。すなわち適切な二値化画像を得ることができない。
しかし、適切な閾値は、差分画像生成のもとになる第１画像と第２画像の観測方向、観測角度、観測時の天候および日照角度のような観測条件、あるいは差分計算手法によって変わる。
このため、従来では適切な閾値に対応する二値化画像を得るため、人が閾値を変更しながら、目視により適切な二値化画像を得ていた。すなわち、従来では、差分領域（有効領域）と非差分領域（無効領域）を適切に自動分割することは困難であった。
しかし、適切な閾値は、差分画像生成のもとになる第１画像と第２画像の観測方向、観測角度、観測時の天候および日照角度のような観測条件、あるいは差分計算手法によって変わる。
このため、従来では適切な閾値に対応する二値化画像を得るため、人が閾値を変更しながら、目視により適切な二値化画像を得ていた。すなわち、従来では、差分領域（有効領域）と非差分領域（無効領域）を適切に自動分割することは困難であった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【特許文献1】特許第７１５０１２６号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
本開示は、二値化画像を生成するための適切な閾値を決定する閾値決定装置の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本開示に係る閾値決定装置は、
地域における土地利用の状態が複数の種類に分類された地図情報である土地利用分類データと、前記土地利用分類データの示す前記地域における災害の発生予測を示す地図情報である災害発生予測データとを取得するデータ取得部と、
前記土地利用分類データに含まれる対象地域の前記災害の発生前の第１画像と、前記対象地域の前記災害の発生後の第２画像との差分画像について、複数の候補閾値の候補閾値ごとに、前記差分画像の各画素の画素値と前記候補閾値とを比較し、比較結果から、前記候補閾値ごとに、前記候補閾値を満たす画素値からなる有効領域と、前記候補閾値を満たさない画素値からなる無効領域とを持つ二値化画像を生成する二値化画像生成部と、
前記土地利用分類データと前記災害発生予測データとを参照することにより、前記二値化画像ごとに、前記有効領域を有効とすることが適正かどうかを示す有効適正度を計算する適正度計算部と、
前記有効適正度に基づいて、前記複数の候補閾値の中から確定閾値を決定する閾値決定部と、
を備える。
地域における土地利用の状態が複数の種類に分類された地図情報である土地利用分類データと、前記土地利用分類データの示す前記地域における災害の発生予測を示す地図情報である災害発生予測データとを取得するデータ取得部と、
前記土地利用分類データに含まれる対象地域の前記災害の発生前の第１画像と、前記対象地域の前記災害の発生後の第２画像との差分画像について、複数の候補閾値の候補閾値ごとに、前記差分画像の各画素の画素値と前記候補閾値とを比較し、比較結果から、前記候補閾値ごとに、前記候補閾値を満たす画素値からなる有効領域と、前記候補閾値を満たさない画素値からなる無効領域とを持つ二値化画像を生成する二値化画像生成部と、
前記土地利用分類データと前記災害発生予測データとを参照することにより、前記二値化画像ごとに、前記有効領域を有効とすることが適正かどうかを示す有効適正度を計算する適正度計算部と、
前記有効適正度に基づいて、前記複数の候補閾値の中から確定閾値を決定する閾値決定部と、
を備える。
【発明の効果】
【0007】
本開示に係る閾値決定装置は、適正度計算部と閾値決定部を備えたので、二値化画像を生成するための適切な閾値を、自動で決定することができる。よって、差分画像から適切な二値化画像を生成することができる。
【図面の簡単な説明】
【0008】
【図1】実施の形態１の図で、閾値決定装置１０のブロック構成を示す図。
【図2】実施の形態１の図で、閾値決定装置１０の動作概要を示す図。
【図3】実施の形態１の図で、二値化画像の例を示す図。
【図4】実施の形態１の図で、浸水災害における差分領域を示す図。
【図5】実施の形態１の図で、閾値決定装置１０の動作を示すフローチャート。
【図6】実施の形態１の図で、タイプ１の方式での二値化画像の生成を示す図。
【図7】実施の形態１の図で、タイプ２の方式での二値化画像の生成を示す図。
【図8】実施の形態１の図で、土地被覆図及び浸水ハザードマップを示す図。
【図9】実施の形態１の図で、差分正答率を求める条件を示す図。
【図10】実施の形態１の図で、非差分正答率を求める条件を示す図。
【図11】実施の形態１の図で、差分正答率の計算結果および非差分正答率の計算結果のグラフを示す図。
【図12】実施の形態１の図で、閾値決定部１４による確定閾値Ｔｄの決定のための補間方法を説明する図。
【図13】実施の形態１の図で、閾値決定部１４による確定閾値Ｔｄの決定のための二分探索法を説明する図。
【図14】実施の形態１の図で、二分探索法を用いた際の閾値決定装置１０の動作を示すフローチャート。
【図15】実施の形態１の図で、閾値決定装置１０のハードウェア構成を示す図。
【発明を実施するための形態】
【0009】
実施の形態の説明及び図面において、同じ要素及び対応する要素には同じ符号を付している。同じ符号が付された要素の説明は、適宜に省略又は簡略化する。以下の実施の形態では、「部」を、「回路」、「工程」、「手順」、「処理」又は「サーキットリー」に適宜読み替えてもよい。
【0010】
【0011】
＊＊＊構成の説明＊＊＊
図１は、閾値決定装置１０のブロック構成を示す。閾値決定装置１０は、複数の候補閾値を設定する候補設定部１１、候補閾値ごとに二値化画像を生成する二値化画像生成部１２、二値化画像について有効領域と無効領域の正答率を計算する正答率計算部１３、複数の候補閾値から確定閾値を決定する閾値決定部１４および記憶部であるデータ記憶部１５を備えている。候補設定部１１等の機能は、動作の説明で後述する。正答率計算部１３は、適正度計算部であり、データ取得部である。
図１は、閾値決定装置１０のブロック構成を示す。閾値決定装置１０は、複数の候補閾値を設定する候補設定部１１、候補閾値ごとに二値化画像を生成する二値化画像生成部１２、二値化画像について有効領域と無効領域の正答率を計算する正答率計算部１３、複数の候補閾値から確定閾値を決定する閾値決定部１４および記憶部であるデータ記憶部１５を備えている。候補設定部１１等の機能は、動作の説明で後述する。正答率計算部１３は、適正度計算部であり、データ取得部である。
【0012】
図２は、閾値決定装置１０の動作の概要を示す図である。図２を参照して、閾値決定装置１０の動作の概要を説明する。正答率計算部１３は、土地利用分類データと、災害発生予測データとを取得する。土地利用分類データは、地域における土地利用の状態が複数の種類に分類された地図情報である。災害発生予測データは、土地利用分類データの示す地域における災害の発生予測を示す地図情報である。土地利用分類データは、例えば後述の土地被覆図２０である。災害発生予測データは後述の正答率判定補助データであり、後述のように、例えば浸水ハザードマップ３０である。後述の図８に、土地被覆図２０および浸水ハザードマップ３０を示している。
【0013】
二値化画像生成部１２は、土地利用分類データに含まれる対象地域の災害の発生前の第１画像と、対象地域の災害の発生後の第２画像との差分画像Ｇｄについて、複数の候補閾値の候補閾値Ｔｉ（ｉ＝１，２，３，４，５，６）ごとに、差分画像Ｇｄの各画素ｋの画素値ｐｋ（後述のタイプ１）、あるいは画素値ｐｋから計算された統計量ｓｍ（後述のタイプ２）と候補閾値Ｔｉとを比較する。二値化画像生成部１２は、比較結果から、候補閾値Ｔｉごとに、有効領域と無効領域とからなる二値化画像Ｇ２ｉを生成する。
有効領域とは、候補閾値Ｔｉを満たす画素値ｐｋあるいは統計量ｓｍからなる領域であって土地利用の状態の種類が推定されている領域である。無効領域とは、候補閾Ｔｉを満たさない画素値ｐｋあるいは統計量ｓｍからなる領域である。以下では、有効領域を差分領域ともいい、無効領域を非差分領域ともいう。
有効領域とは、候補閾値Ｔｉを満たす画素値ｐｋあるいは統計量ｓｍからなる領域であって土地利用の状態の種類が推定されている領域である。無効領域とは、候補閾Ｔｉを満たさない画素値ｐｋあるいは統計量ｓｍからなる領域である。以下では、有効領域を差分領域ともいい、無効領域を非差分領域ともいう。
【0014】
正答率計算部１３は、土地利用分類データと災害発生予測データとを参照することにより、二値化画像Ｇ２ｉごとに、有効領域を有効とすることが適正かどうかを示す有効適正度を計算する。ここで有効適正度は後述の差分正答率ＥＲｉに該当する。閾値決定部１４は、有効適正度に基づいて、複数の候補閾値Ｔｉの中から確定閾値Ｔｄを決定する。
【0015】
正答率計算部１３は、土地利用分類データと災害発生予測データとを参照することにより、二値化画像Ｇ２ｉごとに、無効領域を無効とすることが適正かどうかを示す無効適正度を計算する。ここで無効適正度は後述の非差分正答率ＮＲｉである。閾値決定部１４は、有効適正度と無効適正度とに基づいて、複数の候補閾値Ｔｉの中から確定閾値Ｔｄを決定する。
【0016】
閾値決定部１４は、候補閾値Ｔｉの持つ有効適正度ＥＲｉが確定閾値Ｔｄを決定するための有効適正度閾値を満たす場合に、候補閾値Ｔｉを確定閾値Ｔｄとして決定する。閾値決定部１４は、候補閾値Ｔｉの持つ無効適正度ＮＲｉが確定閾値Ｔｄを決定するための無効適正度閾値を満たす場合に、候補閾値Ｔｉを確定閾値Ｔｄとして決定する。有効適正度閾値および無効適正度閾値は、図１１で後述する正答率閾値に該当する。
【0017】
【0018】
図４は、浸水災害における差分領域を示す図である。図４では、閾値ごとの二値化画像を示している。浸水域である差分領域を黒で示している。閾値によって有効値が変化する。実際の浸水状況と手動で照らし合わせた結果では、閾値Ｔ＝２．０が最適な値であった。閾値決定装置１０は、この最適閾値を自動的に決定することを目的とする。
【0019】
【0020】
＜ステップＳ１１＞
ステップＳ１１において、候補設定部１１は、最終的に最適な確定閾値Ｔｄとして決定するべき複数の候補閾値を設定する。候補閾値Ｔｉ（ｉ＝１，２，３，・・・）とする。候補閾値Ｔｉの設定では、初期値と、予め設定されている関数Ｆとに従って、候補閾値Ｔｉが生成される。例えば、初期値を３、終値を０．５、刻み幅を０．５、関数ＦをＦ＝－０．５×（ｉ－１）＋初期値（ｉ＝１，２，３，４，５，６）とした場合は、候補閾値Ｔｉ（ｉ＝１，２，３，４，５，６）は以下のとおりである。候補閾値Ｔ１＝３．０、Ｔ２＝２．５、Ｔ３＝２．０、Ｔ４＝１．５、Ｔ５＝１．０、Ｔ６＝０．５である。初期値、終値、刻み幅、関数Ｆは、候補設定部１１がデータ記憶部１５から取得する。
ステップＳ１１において、候補設定部１１は、最終的に最適な確定閾値Ｔｄとして決定するべき複数の候補閾値を設定する。候補閾値Ｔｉ（ｉ＝１，２，３，・・・）とする。候補閾値Ｔｉの設定では、初期値と、予め設定されている関数Ｆとに従って、候補閾値Ｔｉが生成される。例えば、初期値を３、終値を０．５、刻み幅を０．５、関数ＦをＦ＝－０．５×（ｉ－１）＋初期値（ｉ＝１，２，３，４，５，６）とした場合は、候補閾値Ｔｉ（ｉ＝１，２，３，４，５，６）は以下のとおりである。候補閾値Ｔ１＝３．０、Ｔ２＝２．５、Ｔ３＝２．０、Ｔ４＝１．５、Ｔ５＝１．０、Ｔ６＝０．５である。初期値、終値、刻み幅、関数Ｆは、候補設定部１１がデータ記憶部１５から取得する。
【0021】
ステップＳ１１で候補閾値Ｔｉが設定された後、ステップＳ１２からステップＳ１５の処理が、候補閾値Ｔｉの数だけループする。ここでは、例えば、候補閾値Ｔｉ（ｉ＝１，２，３，４，５，６）の場合を考える。
【0022】
＜ステップＳ１２＞
最初のループのステップＳ１２では候補閾値ＴｉはＴ１である。二値化画像生成部１２は、候補閾値Ｔ１について、以下の方法で二値化画像Ｇ２１を生成する。
（１）二値化画像生成部１２は、第１画像と第２画像とから第１画像と第２画像の差分画像Ｇｄを生成する。第１画像は水害発生前の画像であり、第２画像は同じ領域の水害発生後の画像とする。差分画像は水害発生前後の差分を示す。なお、二値化画像生成部１２は、データ記憶部１６に格納されている差分画像Ｇｄを使用してもよい。
（２）二値化画像生成部１２は、以下のタイプ１またはタイプ２の方式で、差分画像Ｇｄから二値化画像を生成する。
（タイプ１）二値化画像生成部１２は、差分画像Ｇｄの画素値ｐｋ（ｋ＝１，２，３，・・・）と候補閾値Ｔ１とを比較し、候補閾値Ｔ１以上の画素値ｐｋを有効値（１）とし、候補閾値Ｔ１未満の画素値ｐｋを無効値（０）として、二値化画像Ｇ２１を生成する。
（タイプ２）二値化画像生成部１２は、差分画像Ｇｄの画素値ｐｋ（ｋ＝１，２，３，・・・）から計算された統計量ｓｍ（ｍ＝１，２，３，・・・）と候補閾値Ｔ１とを比較し、候補閾値Ｔ１以上の統計量ｓｍを有効値（１）とし、候補閾値Ｔ１未満の統計量ｓｍを無効値（０）として、二値化画像Ｇ２１を生成する。
最初のループのステップＳ１２では候補閾値ＴｉはＴ１である。二値化画像生成部１２は、候補閾値Ｔ１について、以下の方法で二値化画像Ｇ２１を生成する。
（１）二値化画像生成部１２は、第１画像と第２画像とから第１画像と第２画像の差分画像Ｇｄを生成する。第１画像は水害発生前の画像であり、第２画像は同じ領域の水害発生後の画像とする。差分画像は水害発生前後の差分を示す。なお、二値化画像生成部１２は、データ記憶部１６に格納されている差分画像Ｇｄを使用してもよい。
（２）二値化画像生成部１２は、以下のタイプ１またはタイプ２の方式で、差分画像Ｇｄから二値化画像を生成する。
（タイプ１）二値化画像生成部１２は、差分画像Ｇｄの画素値ｐｋ（ｋ＝１，２，３，・・・）と候補閾値Ｔ１とを比較し、候補閾値Ｔ１以上の画素値ｐｋを有効値（１）とし、候補閾値Ｔ１未満の画素値ｐｋを無効値（０）として、二値化画像Ｇ２１を生成する。
（タイプ２）二値化画像生成部１２は、差分画像Ｇｄの画素値ｐｋ（ｋ＝１，２，３，・・・）から計算された統計量ｓｍ（ｍ＝１，２，３，・・・）と候補閾値Ｔ１とを比較し、候補閾値Ｔ１以上の統計量ｓｍを有効値（１）とし、候補閾値Ｔ１未満の統計量ｓｍを無効値（０）として、二値化画像Ｇ２１を生成する。
【0023】
図６は、タイプ１によって二値化画像Ｇ２１を生成する場合を示す。図６において、二値化画像生成部１２は、画素値ｐｋ（ｋ＝１，２，３，・・・）と候補閾値Ｔ１とを比較する。
二値化画像生成部１２は、ｐｋ≧Ｔ１の画素値を有効値とし、ｐｋ＜Ｔ１の画素値を無効値として、二値化画像を生成する。
二値化画像生成部１２は、ｐｋ≧Ｔ１の画素値を有効値とし、ｐｋ＜Ｔ１の画素値を無効値として、二値化画像を生成する。
【0024】
図７は、タイプ２によって二値化画像Ｇ２１を生成する場合を示す。図７において、二値化画像生成部１２は、ｓｍ（ｍ＝１，２，３，・・・）と候補閾値Ｔ１とを比較する。二値化画像生成部１２は、ｓｍ≧Ｔ１の統計量を有効値とし、ｓｍ＜Ｔ１の統計量を無効値として、二値化画像を生成する。図７を説明する。二値化画像生成部１２は、差分画像のなかでウィンドウＷを決められた方向にずらしながら、ずらした位置ｍごとに、統計量ｓｍを計算する。位置ｍにおけるウィンドウＷをＷｍ（ｍ＝１，２，３，・・・）と表記する。二値化画像生成部１２は、ウィンドウＷｍについてウィンドウＷｍに含まれる画素の信号強度の確率分布を計算し、ウィンドウＷｍの確率分布から統計量ｓｍを計算する。二値化画像生成部１２は、ｓｍ（ｍ＝１，２，３，・・・）と候補閾値Ｔ１とを比較して、ｓｍ≧Ｔ１の統計量ｓｍを有効値とし、ｓｍ＜Ｔ１の統計量ｓｍを無効値として、二値化画像を生成する。
なお、図２に示したように、二値化画像Ｇ２ｉは候補閾値Ｔｉに対応する。１回目のループでは候補閾値Ｔ１なので、二値化画像Ｇ２ｉは二値化画像Ｇ２１ある。
なお、図２に示したように、二値化画像Ｇ２ｉは候補閾値Ｔｉに対応する。１回目のループでは候補閾値Ｔ１なので、二値化画像Ｇ２ｉは二値化画像Ｇ２１ある。
【0025】
タイプ１及びタイプ２において、二値化画像生成部１２は、候補閾値Ｔ１以上の画素値ｐｋ及び統計量ｓｍに、有効値１を付与する。候補閾値Ｔ１未満の画素値ｐｋ及び統計量ｓｍに、無効値０を付与する。有効値の集まりの領域が差分領域であり、無効値の集まりの領域が非差分領域である。
二値化画像生成部１２は、差分画像Ｇｄから、上記のタイプ１あるいはタイプ２の方法により、差分領域と非差分領域との存在する二値化画像Ｇ２１を生成する。有効画素を黒、無効画素を白で表示すれば、二値化画像Ｇ２１が白黒画像として得られる。
以下の説明では、タイプ１の場合を想定して説明する。タイプ２の場合は、下記の説明においてタイプ１の画素値ｐｋを統計量ｓｍに読み替えればよい。
二値化画像生成部１２は、差分画像Ｇｄから、上記のタイプ１あるいはタイプ２の方法により、差分領域と非差分領域との存在する二値化画像Ｇ２１を生成する。有効画素を黒、無効画素を白で表示すれば、二値化画像Ｇ２１が白黒画像として得られる。
以下の説明では、タイプ１の場合を想定して説明する。タイプ２の場合は、下記の説明においてタイプ１の画素値ｐｋを統計量ｓｍに読み替えればよい。
【0026】
＜ステップＳ１３＞
ステップＳ１３において、正答率計算部１３は、二値化画像Ｇ２１について、差分領域の正答率を計算する。「差分領域の正答率」の定義および正答率計算部１３による差分領域の正答率計算の処理詳細は後述する。
ステップＳ１３において、正答率計算部１３は、二値化画像Ｇ２１について、差分領域の正答率を計算する。「差分領域の正答率」の定義および正答率計算部１３による差分領域の正答率計算の処理詳細は後述する。
【0027】
＜ステップＳ１４＞
ステップＳ１４において、正答率計算部１３は、二値化画像Ｇ２１について、非差分領域の正答率を計算する。「非差分領域の正答率」の定義および非差分領域の正答率計算部１３による非差分領域の正答率計算の処理詳細は、後述する。
ステップＳ１４において、正答率計算部１３は、二値化画像Ｇ２１について、非差分領域の正答率を計算する。「非差分領域の正答率」の定義および非差分領域の正答率計算部１３による非差分領域の正答率計算の処理詳細は、後述する。
【0028】
＜ステップＳ１５＞
ステップＳ１５において、正答率計算部１３は、候補閾値Ｔｉが最終閾値かを判定する。すなわち分正答率計算部１３は、候補閾値Ｔｉ＝Ｔ６かを判定する。ここでは候補閾値Ｔｉ＝Ｔ１であるので、処理はステップＳ１２に戻る。
ステップＳ１５において、正答率計算部１３は、候補閾値Ｔｉが最終閾値かを判定する。すなわち分正答率計算部１３は、候補閾値Ｔｉ＝Ｔ６かを判定する。ここでは候補閾値Ｔｉ＝Ｔ１であるので、処理はステップＳ１２に戻る。
【0029】
＜ステップＳ１２（２回目のループ）＞
ステップＳ１２（２回目のループ）において、二値化画像生成部１２は、差分画像Ｇｄの各画素値ｐｋと候補閾値Ｔ２との比較から、１回目のループと同様に、二値化画像Ｇ２２を生成する。
ステップＳ１２（２回目のループ）において、二値化画像生成部１２は、差分画像Ｇｄの各画素値ｐｋと候補閾値Ｔ２との比較から、１回目のループと同様に、二値化画像Ｇ２２を生成する。
【0030】
＜ステップＳ１３およびステップＳ１４（２回目のループ）＞
ステップＳ１３（２回目のループ）で、正答率計算部１３は二値化画像Ｇ２２について差分領域の正答率を計算する。ステップＳ１４（２回目のループ）で、正答率計算部１３は二値化画像Ｇ２２について非差分領域の正答率を計算する。
ステップＳ１３（２回目のループ）で、正答率計算部１３は二値化画像Ｇ２２について差分領域の正答率を計算する。ステップＳ１４（２回目のループ）で、正答率計算部１３は二値化画像Ｇ２２について非差分領域の正答率を計算する。
【0031】
＜ステップＳ１５＞
ステップＳ１５において、正答率計算部１３は、候補閾値Ｔｉ＝Ｔ６かを判定する。候補閾値Ｔ２であるので、処理はステップＳ１２に戻る。ステップＳ１２では、二値化画像生成部１２は候補閾値Ｔ３について二値化画像Ｇ２３を生成する。以下のこのループが候補閾値Ｔ６まで繰り返される。
ステップＳ１５において、正答率計算部１３は、候補閾値Ｔｉ＝Ｔ６かを判定する。候補閾値Ｔ２であるので、処理はステップＳ１２に戻る。ステップＳ１２では、二値化画像生成部１２は候補閾値Ｔ３について二値化画像Ｇ２３を生成する。以下のこのループが候補閾値Ｔ６まで繰り返される。
【0032】
このループにより、図２に示したように、候補閾値Ｔ１からＴ６について、以下の組が生成される。候補閾値Ｔｉに対応する差分正答率，非差分正答率を、それぞれＥＲｉ，ＮＲｉと表記すると、以下の６組である。６組のもとになる差分画像は差分画像Ｇｄである。
候補閾値Ｔｉ（ｉ＝１，２，３，４，５，６）について、正答率計算部１３は、
［候補閾値Ｔｉ，二値化画像Ｇ２ｉ，差分正答率ＥＲｉ，非差分正答率ＮＲｉ］
を生成する。
具体的に書くと、生成される組は、
［Ｔ１，Ｇ２１，ＥＲ１，ＮＲ１］
［Ｔ２，Ｇ２２，ＥＲ２，ＮＲ２］
［Ｔ３，Ｇ２３，ＥＲ３，ＮＲ３］
［Ｔ４，Ｇ２４，ＥＲ４，ＮＲ４］
［Ｔ５，Ｇ２５，ＥＲ５，ＮＲ５］
［Ｔ６，Ｇ２６，ＥＲ６，ＮＲ６］
である。
候補閾値Ｔｉ（ｉ＝１，２，３，４，５，６）について、正答率計算部１３は、
［候補閾値Ｔｉ，二値化画像Ｇ２ｉ，差分正答率ＥＲｉ，非差分正答率ＮＲｉ］
を生成する。
具体的に書くと、生成される組は、
［Ｔ１，Ｇ２１，ＥＲ１，ＮＲ１］
［Ｔ２，Ｇ２２，ＥＲ２，ＮＲ２］
［Ｔ３，Ｇ２３，ＥＲ３，ＮＲ３］
［Ｔ４，Ｇ２４，ＥＲ４，ＮＲ４］
［Ｔ５，Ｇ２５，ＥＲ５，ＮＲ５］
［Ｔ６，Ｇ２６，ＥＲ６，ＮＲ６］
である。
【0033】
＜ステップＳ１３の詳細（候補閾値Ｔ１）＞
第１回目のループを例に、ステップＳ１３における差分率ＥＲ１の計算方法を説明する。第１回目のループでは［Ｔ１，Ｇ２１，ＥＲ１，ＮＲ１］である。第１回目のループのステップＳ１３では、ＥＲ１およびＮＲ１が未知である。ステップＳ１３で差分正答率ＥＲ１が計算され、ステップＳ１４で非差分正答率ＮＲ１が計算される。ステップＳ１３における差分領域正答率ＥＲ１の計算方法を以下に示す。
第１回目のループを例に、ステップＳ１３における差分率ＥＲ１の計算方法を説明する。第１回目のループでは［Ｔ１，Ｇ２１，ＥＲ１，ＮＲ１］である。第１回目のループのステップＳ１３では、ＥＲ１およびＮＲ１が未知である。ステップＳ１３で差分正答率ＥＲ１が計算され、ステップＳ１４で非差分正答率ＮＲ１が計算される。ステップＳ１３における差分領域正答率ＥＲ１の計算方法を以下に示す。
【0034】
＜差分正答率ＥＲ１の計算＞
差分正答率ＥＲ１の計算では、正答率計算部１３は、二値化画像Ｇ２ｉと、土地利用分類データと、正答判定補助データとを用いて、差分正答率ＥＲ１を計算する。土地利用分類データの具体例は、土地被覆図である。正答判定補助データの具体例は、浸水ハザードマップである。
図８は、土地被覆図２０および浸水ハザードマップ３０を示す。浸水ハザードマップ３０は、模式的に示している。
差分正答率ＥＲ１の計算では、正答率計算部１３は、二値化画像Ｇ２ｉと、土地利用分類データと、正答判定補助データとを用いて、差分正答率ＥＲ１を計算する。土地利用分類データの具体例は、土地被覆図である。正答判定補助データの具体例は、浸水ハザードマップである。
図８は、土地被覆図２０および浸水ハザードマップ３０を示す。浸水ハザードマップ３０は、模式的に示している。
【0035】
＜差分領域の正答率計算＞
差分領域は、差分画像Ｇｄの生成時において、土地利用の状態の種類が推定されている。閾値決定部１４は差分正答率ＥＲ１の計算時には、差分領域について、推定された「土地利用の状態の種類」を知っている。以下に、差分正答率ＥＲ１の計算方法を説明する。正答率計算部１３は、例えば後述する図９の計算条件を参照して、差分正答率ＥＲ１を計算する。図９の計算条件は、候補設定部１１がデータ記憶部１５から取得する。二値化画像Ｇ２１における差分正答率ＥＲ１の計算手順は以下のとおりである。
二値化画像Ｇ２１の差分領域をＡ１と表記し、非差分領域をＡ０と表記する。土地被覆図２０において都市部をＺ（都市）、郊外をＺ（郊外）のように表記する。浸水ハザードマップにおいて浸水領域をＨ（浸水）、非浸水領域をＨ（非浸水）のように表記する。
差分領域は、差分画像Ｇｄの生成時において、土地利用の状態の種類が推定されている。閾値決定部１４は差分正答率ＥＲ１の計算時には、差分領域について、推定された「土地利用の状態の種類」を知っている。以下に、差分正答率ＥＲ１の計算方法を説明する。正答率計算部１３は、例えば後述する図９の計算条件を参照して、差分正答率ＥＲ１を計算する。図９の計算条件は、候補設定部１１がデータ記憶部１５から取得する。二値化画像Ｇ２１における差分正答率ＥＲ１の計算手順は以下のとおりである。
二値化画像Ｇ２１の差分領域をＡ１と表記し、非差分領域をＡ０と表記する。土地被覆図２０において都市部をＺ（都市）、郊外をＺ（郊外）のように表記する。浸水ハザードマップにおいて浸水領域をＨ（浸水）、非浸水領域をＨ（非浸水）のように表記する。
【0036】
差分正答率ＥＲ１＝差分正答数÷分母
とする。
（１．差分正答率ＥＲ１の分母）
分母については、「土地被覆図２０のＺ（都市）、かつ、Ｈ（浸水）」の面積とする。すなわち、式で表現すれば、ＥＲ１の分母＝｛Ｚ（都市）｝∩｛Ｈ（浸水）｝の面積となる。なお、二値化画像Ｇ２１、土地被覆図２０および浸水ハザードマップ３０の空間分解能を整合させる処理が実施された場合は、面積に代えて画素数を用いてもよい。
（２．差分正答率ＥＲ１の分子）
分子は差分正答数である。差分正答数は、分母の示す面積に、Ａ１を重畳した重複範囲である。よって、分子＝Ａ１∩分母＝Ａ１∩｛Ｚ（都市）｝∩｛｛Ｈ（浸水）｝
となる。
とする。
（１．差分正答率ＥＲ１の分母）
分母については、「土地被覆図２０のＺ（都市）、かつ、Ｈ（浸水）」の面積とする。すなわち、式で表現すれば、ＥＲ１の分母＝｛Ｚ（都市）｝∩｛Ｈ（浸水）｝の面積となる。なお、二値化画像Ｇ２１、土地被覆図２０および浸水ハザードマップ３０の空間分解能を整合させる処理が実施された場合は、面積に代えて画素数を用いてもよい。
（２．差分正答率ＥＲ１の分子）
分子は差分正答数である。差分正答数は、分母の示す面積に、Ａ１を重畳した重複範囲である。よって、分子＝Ａ１∩分母＝Ａ１∩｛Ｚ（都市）｝∩｛｛Ｈ（浸水）｝
となる。
【0037】
＜非差分領域の正答率計算＞
非差分正答率ＮＲ１＝非差分正答数÷分母
とする。
（１．非差分正答率ＮＲ１の分母）
分母については、「土地被覆図２０がＺ（郊外）」の面積と、「土地被覆図がＺ（都市）、かつ、浸水ハザードマップがＨ（非浸水）」の面積との和となる。式で表現すれば、分母＝［｛Ｚ（郊外）｝∪｛Ｚ（都市）かつＨ（非浸水）｝］の面積となる。
（２．非差分正答率ＮＲ１の分子）
分子は非差分正答数である。非差分正答数は、分母の示す面積に、Ａ０の面積を重畳した重複範囲である。つまり、分子は、式で記載すれば
分子＝Ａ０∩分母＝Ａ０∩［｛Ｚ（郊外）｝∪｛Ｚ（都市）∩Ｈ（非浸水）｝］
となる。
なお、二値化画像Ｇ２１、土地被覆図２０および浸水ハザードマップ３０の空間分解能を整合させる処理が実施された場合は、差分正答率ＥＲ１および非差分正答率ＮＲ１の計算は、面積に代えて画素数を用いてもよい。
非差分正答率ＮＲ１＝非差分正答数÷分母
とする。
（１．非差分正答率ＮＲ１の分母）
分母については、「土地被覆図２０がＺ（郊外）」の面積と、「土地被覆図がＺ（都市）、かつ、浸水ハザードマップがＨ（非浸水）」の面積との和となる。式で表現すれば、分母＝［｛Ｚ（郊外）｝∪｛Ｚ（都市）かつＨ（非浸水）｝］の面積となる。
（２．非差分正答率ＮＲ１の分子）
分子は非差分正答数である。非差分正答数は、分母の示す面積に、Ａ０の面積を重畳した重複範囲である。つまり、分子は、式で記載すれば
分子＝Ａ０∩分母＝Ａ０∩［｛Ｚ（郊外）｝∪｛Ｚ（都市）∩Ｈ（非浸水）｝］
となる。
なお、二値化画像Ｇ２１、土地被覆図２０および浸水ハザードマップ３０の空間分解能を整合させる処理が実施された場合は、差分正答率ＥＲ１および非差分正答率ＮＲ１の計算は、面積に代えて画素数を用いてもよい。
【0038】
以下に、正答率計算部１３による、差分正答率ＥＲ１および非差分正答率ＮＲ１の計算方法を説明する。
Ｚ（都市）は、土地被覆図２０における分類が都市の地域である。
Ｚ（郊外）は、土地被覆図２０における分類が郊外の地域を示す。
Ｈ（浸水）は、浸水ハザードマップ３０おける浸水地域を示す。
Ｈ（非浸水）は、浸水ハザードマップ３０おける非浸水地域を示す。
浸水ハザードマップ３０における浸水地域は、例えば０．５ｍを超える地域である。
浸水ハザードマップ３０における非浸水地域は、例えば０．５ｍ以下の地域である。
差分正答率ＥＲ１の計算のための条件は、例えば後述の図９の条件で正答率計算部１３に提供され、
非差分正答率ＮＲ１の計算のための条件は、例えば後述の図１０の条件で正答率計算部１３に提供される。
正答率計算部１３は、例えば図９および図１０の条件から、Ｚ（都市）、Ｚ（郊外）、Ｈ（浸水）、Ｈ（浸水）の地域を、土地被覆図２０および浸水ハザードマップ３０から抽出できる。図９および図１０の計算条件は、候補設定部１１がデータ記憶部１５から取得する。
Ｚ（都市）は、土地被覆図２０における分類が都市の地域である。
Ｚ（郊外）は、土地被覆図２０における分類が郊外の地域を示す。
Ｈ（浸水）は、浸水ハザードマップ３０おける浸水地域を示す。
Ｈ（非浸水）は、浸水ハザードマップ３０おける非浸水地域を示す。
浸水ハザードマップ３０における浸水地域は、例えば０．５ｍを超える地域である。
浸水ハザードマップ３０における非浸水地域は、例えば０．５ｍ以下の地域である。
差分正答率ＥＲ１の計算のための条件は、例えば後述の図９の条件で正答率計算部１３に提供され、
非差分正答率ＮＲ１の計算のための条件は、例えば後述の図１０の条件で正答率計算部１３に提供される。
正答率計算部１３は、例えば図９および図１０の条件から、Ｚ（都市）、Ｚ（郊外）、Ｈ（浸水）、Ｈ（浸水）の地域を、土地被覆図２０および浸水ハザードマップ３０から抽出できる。図９および図１０の計算条件は、候補設定部１１がデータ記憶部１５から取得する。
【0039】
＜正答率計算部１３への入力＞
Ａ：二値化画像Ｇ２１（市街地の浸水領域の二値化画像）
Ａ１＝１＝二値化画像Ｇ２１の差分領域
Ａ２＝０＝二値化画像Ｇ２１の非差分領域
Ｂ：土地被覆図２０および浸水ハザードマップ３０の条件
Ｂ１＝都市で浸水＝｛Ｚ（都市）∩Ｈ（浸水）｝
Ｂ２＝都市で非浸水＝｛Ｚ（都市）∩Ｈ（非浸水）｝
Ｂ３＝郊外＝｛Ｚ（郊外）｝
Ａ：二値化画像Ｇ２１（市街地の浸水領域の二値化画像）
Ａ１＝１＝二値化画像Ｇ２１の差分領域
Ａ２＝０＝二値化画像Ｇ２１の非差分領域
Ｂ：土地被覆図２０および浸水ハザードマップ３０の条件
Ｂ１＝都市で浸水＝｛Ｚ（都市）∩Ｈ（浸水）｝
Ｂ２＝都市で非浸水＝｛Ｚ（都市）∩Ｈ（非浸水）｝
Ｂ３＝郊外＝｛Ｚ（郊外）｝
【0040】
＜出力＞
＜差分正答率ＥＲ１について＞
分母＝｛都市で非浸水｝＝｛Ｚ（都市）∩Ｈ（非浸水）｝＝Ｂ１
である。
分子は、分母とＡ１の重複の地域（面積）となる。よって、
分子＝Ａ１∩Ｂ１
である。差分正答率ＥＲ１は、
ＥＲ１＝｛Ａ１∩Ｂ１｝／Ｂ１ （式１）
となる。
＜非差分正答率ＮＲ１＞
分母＝｛都市で非浸水｝∪｛郊外｝＝｛Ｚ（都市）∩Ｈ（非浸水）｝∪｛Ｚ（郊外）｝
＝Ｂ２∪Ｂ３
である。
ここで分母に｛郊外｝も採用するのは、二値化画像Ｇ２１が市街地の浸水領域画像であり、非差分領域（無効領域）は都市部で非浸水の他に、都市部以外も含むためである。例えば、後述の図１０では画素値＝２（都市部）を除外し、画素値＝１，３－１２の指定によってＺ（郊外）を定義している。
分子は分母とＡ０の重複の地域（面積）となるので、
分子＝Ａ０∩｛Ｂ２∪Ｂ３｝
となる。
よって、非差分正答率ＮＲ１は、
ＮＲ１＝Ａ０∩｛Ｂ２∪Ｂ３｝／｛Ｂ２∪Ｂ３｝ （式２）
となる。
＜差分正答率ＥＲ１について＞
分母＝｛都市で非浸水｝＝｛Ｚ（都市）∩Ｈ（非浸水）｝＝Ｂ１
である。
分子は、分母とＡ１の重複の地域（面積）となる。よって、
分子＝Ａ１∩Ｂ１
である。差分正答率ＥＲ１は、
ＥＲ１＝｛Ａ１∩Ｂ１｝／Ｂ１ （式１）
となる。
＜非差分正答率ＮＲ１＞
分母＝｛都市で非浸水｝∪｛郊外｝＝｛Ｚ（都市）∩Ｈ（非浸水）｝∪｛Ｚ（郊外）｝
＝Ｂ２∪Ｂ３
である。
ここで分母に｛郊外｝も採用するのは、二値化画像Ｇ２１が市街地の浸水領域画像であり、非差分領域（無効領域）は都市部で非浸水の他に、都市部以外も含むためである。例えば、後述の図１０では画素値＝２（都市部）を除外し、画素値＝１，３－１２の指定によってＺ（郊外）を定義している。
分子は分母とＡ０の重複の地域（面積）となるので、
分子＝Ａ０∩｛Ｂ２∪Ｂ３｝
となる。
よって、非差分正答率ＮＲ１は、
ＮＲ１＝Ａ０∩｛Ｂ２∪Ｂ３｝／｛Ｂ２∪Ｂ３｝ （式２）
となる。
【0041】
式１および式２を、Ｚ、Ｈ、Ａ１、Ａ０で書き直すと、以下の式１１、式２１となる。ＥＲ１＝｛Ａ１∩Ｂ１｝／Ｂ１＝［Ａ１∩｛Ｚ（都市）∩Ｈ（浸水）｝］／｛Ｚ（都市）∩Ｈ（浸水）｝
（式１１）
ＮＲ１＝Ａ０∩｛Ｂ２∪Ｂ３｝
＝［Ａ０∩｛｛Ｚ（都市）∩Ｈ（非浸水）｝∪｛Ｚ（郊外）｝｝］／｛｛Ｚ（都市）∩Ｈ（非浸水）｝∪｛Ｚ（郊外）｝｝ （式２１）
（式１１）
ＮＲ１＝Ａ０∩｛Ｂ２∪Ｂ３｝
＝［Ａ０∩｛｛Ｚ（都市）∩Ｈ（非浸水）｝∪｛Ｚ（郊外）｝｝］／｛｛Ｚ（都市）∩Ｈ（非浸水）｝∪｛Ｚ（郊外）｝｝ （式２１）
【0042】
式１１、式２１より、差分正答率ＥＲ１および非差分正答率ＮＲ１は、Ｚ、Ｈ、Ａ１、Ａ０から計算でき、その計算条件は図９および図１０で、正答率計算部１３に与えられる。
図９は、二値化画像Ｇ２１が市街地の浸水領域画像の場合に、式１１の分母及び分子を求める条件の例を示している。差分正答数が分子である。図９では土地被覆図の画素値＝２はＺ（都市）に対応する。
浸水ハザードマップにおいて画素値＞０．５はＨ（浸水）に対応する。二値化画像において画素値＝１はＡ１に対応する。
図９は、二値化画像Ｇ２１が市街地の浸水領域画像の場合に、式１１の分母及び分子を求める条件の例を示している。差分正答数が分子である。図９では土地被覆図の画素値＝２はＺ（都市）に対応する。
浸水ハザードマップにおいて画素値＞０．５はＨ（浸水）に対応する。二値化画像において画素値＝１はＡ１に対応する。
【0043】
＜非差分正答率の計算処理＞
図１０は、二値化画像Ｇ２１が市街地の浸水領域画像の場合に、式２１の非差分正答率ＮＲ１の分母および分子を求める条件の例を示している。非差分正答数が分子である。土地被覆図において画素値＝１，３－１２は、Ｚ（郊外）に対応する。浸水ハザードマップにおいて画素値≦０．５は、Ｈ（非浸水）に対応する。二値化画像において画素値＝０は、Ａ０に対応する。
図１０は、二値化画像Ｇ２１が市街地の浸水領域画像の場合に、式２１の非差分正答率ＮＲ１の分母および分子を求める条件の例を示している。非差分正答数が分子である。土地被覆図において画素値＝１，３－１２は、Ｚ（郊外）に対応する。浸水ハザードマップにおいて画素値≦０．５は、Ｈ（非浸水）に対応する。二値化画像において画素値＝０は、Ａ０に対応する。
【0044】
＜閾値の決定処理＞
図１１は、複数の閾値Ｔｉを用いて作成した二値化画像Ｇ２ｉに対して、差分正答率ＥＲｉの計算処理および非差分正答率ＮＲ１の計算処理の実施結果のグラフである。点線は、非差分領域の正答率を示す。
実線は、差分領域の正答率を示す。横軸は、候補閾値Ｔｉ（ｉ＝１，２，３，４，５，６）を示している。縦軸は正答率（０～１）を示している。
図１１は、複数の閾値Ｔｉを用いて作成した二値化画像Ｇ２ｉに対して、差分正答率ＥＲｉの計算処理および非差分正答率ＮＲ１の計算処理の実施結果のグラフである。点線は、非差分領域の正答率を示す。
実線は、差分領域の正答率を示す。横軸は、候補閾値Ｔｉ（ｉ＝１，２，３，４，５，６）を示している。縦軸は正答率（０～１）を示している。
【0045】
＜ステップＳ１７：閾値決定処理＞
閾値決定部１４による閾値決定処理を説明する。閾値決定部１４は、予め設定されている差分領域の正答率閾値および予め設定されている非差分領域の正答率閾値を基に、最終的な確定閾値Ｔｄを決定する。正答率閾値は範囲でも良い。図１１において、差分領域の正答率閾値は０．１以上、非差分領域の正答率閾値は０．９以上とする。この場合は、確定閾値Ｔｄ＝１．５と決定できる。差分領域の正答率閾値と、非差分領域の正答率閾値とは個別に設定してもよいし、併用しても良い。
（１）なお、正答率閾値をまたぐ複数の閾値Ｔを用いて補間することで、最適な確定閾値Ｔｄを決定してもよい。
（２）また、二分探索を応用して区間を絞りながら最適な確定閾値Ｔｄを決定しても良い。この方法は（１）の補間方式に比べて、少ない繰り返し処理で最適な確定閾値Ｔｄを得られる効果がある。
閾値決定部１４による閾値決定処理を説明する。閾値決定部１４は、予め設定されている差分領域の正答率閾値および予め設定されている非差分領域の正答率閾値を基に、最終的な確定閾値Ｔｄを決定する。正答率閾値は範囲でも良い。図１１において、差分領域の正答率閾値は０．１以上、非差分領域の正答率閾値は０．９以上とする。この場合は、確定閾値Ｔｄ＝１．５と決定できる。差分領域の正答率閾値と、非差分領域の正答率閾値とは個別に設定してもよいし、併用しても良い。
（１）なお、正答率閾値をまたぐ複数の閾値Ｔを用いて補間することで、最適な確定閾値Ｔｄを決定してもよい。
（２）また、二分探索を応用して区間を絞りながら最適な確定閾値Ｔｄを決定しても良い。この方法は（１）の補間方式に比べて、少ない繰り返し処理で最適な確定閾値Ｔｄを得られる効果がある。
【0046】
図１２は、上記（１）の補間方法を説明する図である。閾値決定部１４は、以下の（ａ）（ｂ）のような補間処理により、確定閾値Ｔｄを決定する。
（ａ）正答率計算部１３は、閾値Ｔ１～閾値Ｔ６の正答率を全て計算する。
（ｂ）閾値決定部１４は、正答率閾値を跨ぐ候補閾値Ｔ４と候補閾値Ｔ５の正答率を用いて線形補間を行い、最適な確定閾値Ｔｄを決定する。
（ａ）正答率計算部１３は、閾値Ｔ１～閾値Ｔ６の正答率を全て計算する。
（ｂ）閾値決定部１４は、正答率閾値を跨ぐ候補閾値Ｔ４と候補閾値Ｔ５の正答率を用いて線形補間を行い、最適な確定閾値Ｔｄを決定する。
【0047】
図１３は、上記（２）の二分探索法を説明する図である。閾値決定部１４は、以下の（ａ）（ｂ）（ｃ）のような処理により、最適な確定閾値Ｔｄを決定する。
（ａ）正答率計算部１３は、閾値Ｔ１、閾値Ｔ２の正答率を計算し、各々の正答率を用いて線形補間を行い、最適な閾値候補１を計算する。
（ｂ）閾値決定部１４は、最適な閾値Ｔ候補１を中心とした新たな探索区間（閾値Ｔ３、閾値Ｔ４）の正答率を計算し、処理（ａ）同様に最適な閾値候補２を計算する。
（ｃ）閾値決定部１４は、最適な閾値Ｔ候補２と最適な閾値候補１の差分が予め決定した繰り返し終了差分よりも小さい場合は、最適な閾値候補２を最適な閾値Ｔとする。それ以外の場合は処理（ｂ）と同様に次の区間で探索する。
（ａ）正答率計算部１３は、閾値Ｔ１、閾値Ｔ２の正答率を計算し、各々の正答率を用いて線形補間を行い、最適な閾値候補１を計算する。
（ｂ）閾値決定部１４は、最適な閾値Ｔ候補１を中心とした新たな探索区間（閾値Ｔ３、閾値Ｔ４）の正答率を計算し、処理（ａ）同様に最適な閾値候補２を計算する。
（ｃ）閾値決定部１４は、最適な閾値Ｔ候補２と最適な閾値候補１の差分が予め決定した繰り返し終了差分よりも小さい場合は、最適な閾値候補２を最適な閾値Ｔとする。それ以外の場合は処理（ｂ）と同様に次の区間で探索する。
【0048】
図１４は、二分探索法を用いた際の閾値決定装置１０の動作のフローチャートである。図１４では図５のフローチャートに対してステップＳ２１およびステップＳ２２が追加されている。
ステップＳ２１では、閾値Ｔの探索区間が設定される。ステップＳ２２では、探索区間の正答率と正答率閾値から新たな閾値探索区間が設定される。ステップＳ２１は候補設定部１１が実行し、ステップＳ２２は閾値決定部１４が実行する。
ステップＳ２１では、閾値Ｔの探索区間が設定される。ステップＳ２２では、探索区間の正答率と正答率閾値から新たな閾値探索区間が設定される。ステップＳ２１は候補設定部１１が実行し、ステップＳ２２は閾値決定部１４が実行する。
【0049】
（ハードウェアの補足）
図１５は、閾値決定装置１０のハードウェア構成を示す。閾値決定装置１０はコンピュータである。閾値決定装置１０は、プロセッサ２１０を備える。閾値決定装置１０は、ハードウェアとして、プロセッサ２１０、主記憶装置２２０、補助記憶装置２３０、通信インタフェース２４０を備えている。プロセッサ２１０は、信号線２５０を介して、他のハードウェアと接続され、他のハードウェアを制御する。
図１５は、閾値決定装置１０のハードウェア構成を示す。閾値決定装置１０はコンピュータである。閾値決定装置１０は、プロセッサ２１０を備える。閾値決定装置１０は、ハードウェアとして、プロセッサ２１０、主記憶装置２２０、補助記憶装置２３０、通信インタフェース２４０を備えている。プロセッサ２１０は、信号線２５０を介して、他のハードウェアと接続され、他のハードウェアを制御する。
【0050】
閾値決定装置１０は、候補設定部１１、二値化画像生成部１２、正答率計算部１３および閾値決定部１４を備えている。これらの機能は、閾値決定プログラム２３１により実現される。
【0051】
プロセッサ２１０は、閾値決定プログラム２３１を実行する装置である。プロセッサ２１０が閾値決定プログラム２３１を実行することで、候補設定部１１、二値化画像生成部１２、正答率計算部１３および閾値決定部１４の機能が実現される。プロセッサ２１０は、演算処理を行うＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）である。
【0052】
主記憶装置２２０の具体例は、ＳＲＡＭ（Ｓｔａｔｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）である。主記憶装置２２０は、プロセッサ２１０の演算結果を保持する。
【0053】
補助記憶装置２３０は、データを不揮発的に保管する記憶装置である。補助記憶装置２３０の具体例は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）である。補助記憶装置２３０は、可搬記録媒体であってもよい。補助記憶装置２３０は、閾値決定プログラム２３１および各種データ２３２を記憶している。各種データ２３２は、閾値設定のデータ、土地被覆図、浸水ハザードマップ、差分画像のようなデータである。データ記憶部１５は補助記憶装置２３０によって実現される。
【0054】
通信インタフェース２４０は、プロセッサ２１０が他の装置と通信するための通信ポートである。
【0055】
プロセッサ２１０は補助記憶装置２３０から閾値決定プログラム２３１を主記憶装置２２０にロードする。プロセッサ２１０は、ロードされた閾値決定プログラム２３１を主記憶装置２２０から読み込んで実行する。
【0056】
閾値決定プログラム２３１は、候補設定部１１、二値化画像生成部１２、正答率計算部１３および閾値決定部１４の「部」を「処理」、「手順」あるいは「工程」に読み替えた各処理、各手順あるいは各工程を、コンピュータに実行させるプログラムである。
【0057】
また、閾値決定方法は、コンピュータである閾値決定装置１０が閾値決定プログラム２３１を実行することにより行われる方法である。閾値決定プログラム２３１は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納されて提供されてもよいし、プログラムプロダクトとして提供されてもよい。
【0058】
以下、本開示の諸態様を付記としてまとめて記載する。
（付記１）
地域における土地利用の状態が複数の種類に分類された地図情報である土地利用分類データと、前記土地利用分類データの示す前記地域における災害の発生予測を示す地図情報である災害発生予測データとを取得するデータ取得部と、
前記土地利用分類データに含まれる対象地域の前記災害の発生前の第１画像と、前記対象地域の前記災害の発生後の第２画像との差分画像について、複数の候補閾値の候補閾値ごとに、前記差分画像の各画素の画素値と前記候補閾値とを比較し、比較結果から、前記候補閾値ごとに、前記候補閾値を満たす画素値からなる有効領域と、前記候補閾値を満たさない画素値からなる無効領域とを持つ二値化画像を生成する二値化画像生成部と、
前記土地利用分類データと前記災害発生予測データとを参照することにより、前記二値化画像ごとに、前記有効領域を有効とすることが適正かどうかを示す有効適正度を計算する適正度計算部と、
前記有効適正度に基づいて、前記複数の候補閾値の中から確定閾値を決定する閾値決定部と、
を備える閾値決定装置。
（付記２）
前記適正度計算部は、
前記土地利用分類データと前記災害発生予測データとを参照することにより、前記二値化画像ごとに、前記無効領域を無効とすることが適正かどうかを示す無効適正度を計算し、
前記閾値決定部は、
前記有効適正度と前記無効適正度とに基づいて、前記複数の候補閾値の中から確定閾値を決定する付記１に記載の閾値決定装置。
（付記３）
前記閾値決定部は、
前記候補閾値の持つ前記無効適正度が前記確定閾値を決定するための無効適正度閾値を満たす場合に、前記候補閾値を確定閾値として決定する付記２に記載の閾値決定装置。
（付記４）
前記閾値決定部は、
前記候補閾値の持つ前記有効適正度が前記確定閾値を決定するための有効適正度閾値を満たす場合に、前記候補閾値を確定閾値として決定する付記１から付記３のいずれか１項に記載の閾値決定装置。
（付記５）
前記土地利用分類データは、
土地被覆図を含み、
前記災害発生予測データは、
ハザードマップを含む付記１から付記４のいずれか１項に記載の閾値決定装置。
（付記６）
前記閾値決定部は、
補間法と、二分探索法とのいずれかを用いて確定閾値を決定する付記１から付記５のいずれか１項に記載の閾値決定装置。
（付記７）
コンピュータに、
地域における土地利用の状態が複数の種類に分類された地図情報である土地利用分類データと、前記土地利用分類データの示す前記地域における災害の発生予測を示す地図情報である災害発生予測データとを取得するデータ取得処理と、
前記土地利用分類データに含まれる対象地域の前記災害の発生前の第１画像と、前記対象地域の前記災害の発生後の第２画像との差分画像について、複数の候補閾値の候補閾値ごとに、前記差分画像の各画素の画素値と前記候補閾値とを比較し、比較結果から、前記候補閾値ごとに、前記候補閾値を満たす画素値からなる有効領域と、前記候補閾値を満たさない画素値からなる無効領域とを持つ二値化画像を生成する二値化画像生成処理と、
前記土地利用分類データと前記災害発生予測データとを参照することにより、前記二値化画像ごとに、前記有効領域を有効とすることが適正かどうかを示す有効適正度を計算する適正度計算処理と、
前記有効適正度に基づいて、前記複数の候補閾値の中から確定閾値を決定する閾値決定処理と、
を実行させる閾値決定プログラム。
（付記８）
前記適正度計算処理は、
前記土地利用分類データと前記災害発生予測データとを参照することにより、前記二値化画像ごとに、前記無効領域を無効とすることが適正かどうかを示す無効適正度を計算し、
前記閾値決定処理は、
前記有効適正度と前記無効適正度とに基づいて、前記複数の候補閾値の中から確定閾値を決定する付記７に記載の閾値決定プログラム。
（付記９）
前記閾値決定処理は、
前記候補閾値の持つ前記無効適正度が前記確定閾値を決定するための無効適正度閾値を満たす場合に、前記候補閾値を確定閾値として決定する付記８に記載の閾値決定プログラム。
（付記１０）
前記閾値決定処理は、
前記候補閾値の持つ前記有効適正度が前記確定閾値を決定するための有効適正度閾値を満たす場合に、前記候補閾値を確定閾値として決定する付記７から付記９のいずれか１項に記載の閾値決定プログラム。
（付記１１）
前記土地利用分類データは、
土地被覆図を含み、
前記災害発生予測データは、
ハザードマップを含む付記７から付記１０のいずれか１項に記載の閾値決定プログラム。
（付記１２）
前記閾値決定処理は、
補間法と、二分探索法とのいずれかを用いて確定閾値を決定する付記７から付記１１のいずれか１項に記載の閾値決定プログラム。
（付記１３）
コンピュータが、
地域における土地利用の状態が複数の種類に分類された地図情報である土地利用分類データと、前記土地利用分類データの示す前記地域における災害の発生予測を示す地図情報である災害発生予測データとを取得し、
前記土地利用分類データに含まれる対象地域の前記災害の発生前の第１画像と、前記対象地域の前記災害の発生後の第２画像との差分画像について、複数の候補閾値の候補閾値ごとに、前記差分画像の各画素の画素値と前記候補閾値とを比較し、比較結果から、前記候補閾値ごとに、前記候補閾値を満たす画素値からなる有効領域と、前記候補閾値を満たさない画素値からなる無効領域とを持つ二値化画像を生成し、
前記土地利用分類データと前記災害発生予測データとを参照することにより、前記二値化画像ごとに、前記有効領域を有効とすることが適正かどうかを示す有効適正度を計算し、
前記有効適正度に基づいて、前記複数の候補閾値の中から確定閾値を決定する、
閾値決定方法。
（付記１４）
地域における土地利用の状態が複数の種類に分類された地図情報である土地利用分類データと、前記土地利用分類データの示す前記地域における災害の発生予測を示す地図情報である災害発生予測データとを取得するデータ取得部と、
前記土地利用分類データに含まれる対象地域の前記災害の発生前の第１画像と、前記対象地域の前記災害の発生後の第２画像との差分画像のなかの複数の領域の領域ごとに前記領域に含まれる複数の画素の各画素の信号強度に基づく統計量を計算し、複数の候補閾値の候補閾値ごとに前記候補閾値と前記統計量とを比較し、比較結果から、前記候補閾値ごとに、前記候補閾値を満たす統計量からなる有効領域と、前記候補閾値を満たさない画素統計量からなる無効領域とを持つ二値化画像を生成する二値化画像生成部と、
前記土地利用分類データと前記災害発生予測データとを参照することにより、前記二値化画像ごとに、前記有効領域を有効とすることが適正かどうかを示す有効適正度を計算する適正度計算部と、
前記有効適正度に基づいて、前記複数の候補閾値の中から確定閾値を決定する閾値決定部と、
を備える閾値決定装置。
（付記１５）
コンピュータに、
地域における土地利用の状態が複数の種類に分類された地図情報である土地利用分類データと、前記土地利用分類データの示す前記地域における災害の発生予測を示す地図情報である災害発生予測データとを取得するデータ取得処理と、
前記土地利用分類データに含まれる対象地域の前記災害の発生前の第１画像と、前記対象地域の前記災害の発生後の第２画像との差分画像のなかの複数の領域の領域ごとに前記領域に含まれる複数の画素の各画素の信号強度に基づく統計量を計算し、複数の候補閾値の候補閾値ごとに前記候補閾値と前記統計量とを比較し、比較結果から、前記候補閾値ごとに、前記候補閾値を満たす統計量からなる有効領域と、前記候補閾値を満たさない画素統計量からなる無効領域とを持つ二値化画像を生成する二値化画像生成処理と、
前記土地利用分類データと前記災害発生予測データとを参照することにより、前記二値化画像ごとに、前記有効領域を有効とすることが適正かどうかを示す有効適正度を計算する適正度計算処理と、
前記有効適正度に基づいて、前記複数の候補閾値の中から確定閾値を決定する閾値決定処理と、
を実行させる閾値決定プログラム。
（付記１６）
コンピュータが、
地域における土地利用の状態が複数の種類に分類された地図情報である土地利用分類データと、前記土地利用分類データの示す前記地域における災害の発生予測を示す地図情報である災害発生予測データとを取得し、
前記土地利用分類データに含まれる対象地域の前記災害の発生前の第１画像と、前記対象地域の前記災害の発生後の第２画像との差分画像のなかの複数の領域の領域ごとに前記領域に含まれる複数の画素の各画素の信号強度に基づく統計量を計算し、複数の候補閾値の候補閾値ごとに前記候補閾値と前記統計量とを比較し、比較結果から、前記候補閾値ごとに、前記候補閾値を満たす統計量からなる有効領域と、前記候補閾値を満たさない画素統計量からなる無効領域とを持つ二値化画像を生成し、
前記土地利用分類データと前記災害発生予測データとを参照することにより、前記二値化画像ごとに、前記有効領域を有効とすることが適正かどうかを示す有効適正度を計算し、
前記有効適正度に基づいて、前記複数の候補閾値の中から確定閾値を決定する、
閾値決定方法。
（付記１）
地域における土地利用の状態が複数の種類に分類された地図情報である土地利用分類データと、前記土地利用分類データの示す前記地域における災害の発生予測を示す地図情報である災害発生予測データとを取得するデータ取得部と、
前記土地利用分類データに含まれる対象地域の前記災害の発生前の第１画像と、前記対象地域の前記災害の発生後の第２画像との差分画像について、複数の候補閾値の候補閾値ごとに、前記差分画像の各画素の画素値と前記候補閾値とを比較し、比較結果から、前記候補閾値ごとに、前記候補閾値を満たす画素値からなる有効領域と、前記候補閾値を満たさない画素値からなる無効領域とを持つ二値化画像を生成する二値化画像生成部と、
前記土地利用分類データと前記災害発生予測データとを参照することにより、前記二値化画像ごとに、前記有効領域を有効とすることが適正かどうかを示す有効適正度を計算する適正度計算部と、
前記有効適正度に基づいて、前記複数の候補閾値の中から確定閾値を決定する閾値決定部と、
を備える閾値決定装置。
（付記２）
前記適正度計算部は、
前記土地利用分類データと前記災害発生予測データとを参照することにより、前記二値化画像ごとに、前記無効領域を無効とすることが適正かどうかを示す無効適正度を計算し、
前記閾値決定部は、
前記有効適正度と前記無効適正度とに基づいて、前記複数の候補閾値の中から確定閾値を決定する付記１に記載の閾値決定装置。
（付記３）
前記閾値決定部は、
前記候補閾値の持つ前記無効適正度が前記確定閾値を決定するための無効適正度閾値を満たす場合に、前記候補閾値を確定閾値として決定する付記２に記載の閾値決定装置。
（付記４）
前記閾値決定部は、
前記候補閾値の持つ前記有効適正度が前記確定閾値を決定するための有効適正度閾値を満たす場合に、前記候補閾値を確定閾値として決定する付記１から付記３のいずれか１項に記載の閾値決定装置。
（付記５）
前記土地利用分類データは、
土地被覆図を含み、
前記災害発生予測データは、
ハザードマップを含む付記１から付記４のいずれか１項に記載の閾値決定装置。
（付記６）
前記閾値決定部は、
補間法と、二分探索法とのいずれかを用いて確定閾値を決定する付記１から付記５のいずれか１項に記載の閾値決定装置。
（付記７）
コンピュータに、
地域における土地利用の状態が複数の種類に分類された地図情報である土地利用分類データと、前記土地利用分類データの示す前記地域における災害の発生予測を示す地図情報である災害発生予測データとを取得するデータ取得処理と、
前記土地利用分類データに含まれる対象地域の前記災害の発生前の第１画像と、前記対象地域の前記災害の発生後の第２画像との差分画像について、複数の候補閾値の候補閾値ごとに、前記差分画像の各画素の画素値と前記候補閾値とを比較し、比較結果から、前記候補閾値ごとに、前記候補閾値を満たす画素値からなる有効領域と、前記候補閾値を満たさない画素値からなる無効領域とを持つ二値化画像を生成する二値化画像生成処理と、
前記土地利用分類データと前記災害発生予測データとを参照することにより、前記二値化画像ごとに、前記有効領域を有効とすることが適正かどうかを示す有効適正度を計算する適正度計算処理と、
前記有効適正度に基づいて、前記複数の候補閾値の中から確定閾値を決定する閾値決定処理と、
を実行させる閾値決定プログラム。
（付記８）
前記適正度計算処理は、
前記土地利用分類データと前記災害発生予測データとを参照することにより、前記二値化画像ごとに、前記無効領域を無効とすることが適正かどうかを示す無効適正度を計算し、
前記閾値決定処理は、
前記有効適正度と前記無効適正度とに基づいて、前記複数の候補閾値の中から確定閾値を決定する付記７に記載の閾値決定プログラム。
（付記９）
前記閾値決定処理は、
前記候補閾値の持つ前記無効適正度が前記確定閾値を決定するための無効適正度閾値を満たす場合に、前記候補閾値を確定閾値として決定する付記８に記載の閾値決定プログラム。
（付記１０）
前記閾値決定処理は、
前記候補閾値の持つ前記有効適正度が前記確定閾値を決定するための有効適正度閾値を満たす場合に、前記候補閾値を確定閾値として決定する付記７から付記９のいずれか１項に記載の閾値決定プログラム。
（付記１１）
前記土地利用分類データは、
土地被覆図を含み、
前記災害発生予測データは、
ハザードマップを含む付記７から付記１０のいずれか１項に記載の閾値決定プログラム。
（付記１２）
前記閾値決定処理は、
補間法と、二分探索法とのいずれかを用いて確定閾値を決定する付記７から付記１１のいずれか１項に記載の閾値決定プログラム。
（付記１３）
コンピュータが、
地域における土地利用の状態が複数の種類に分類された地図情報である土地利用分類データと、前記土地利用分類データの示す前記地域における災害の発生予測を示す地図情報である災害発生予測データとを取得し、
前記土地利用分類データに含まれる対象地域の前記災害の発生前の第１画像と、前記対象地域の前記災害の発生後の第２画像との差分画像について、複数の候補閾値の候補閾値ごとに、前記差分画像の各画素の画素値と前記候補閾値とを比較し、比較結果から、前記候補閾値ごとに、前記候補閾値を満たす画素値からなる有効領域と、前記候補閾値を満たさない画素値からなる無効領域とを持つ二値化画像を生成し、
前記土地利用分類データと前記災害発生予測データとを参照することにより、前記二値化画像ごとに、前記有効領域を有効とすることが適正かどうかを示す有効適正度を計算し、
前記有効適正度に基づいて、前記複数の候補閾値の中から確定閾値を決定する、
閾値決定方法。
（付記１４）
地域における土地利用の状態が複数の種類に分類された地図情報である土地利用分類データと、前記土地利用分類データの示す前記地域における災害の発生予測を示す地図情報である災害発生予測データとを取得するデータ取得部と、
前記土地利用分類データに含まれる対象地域の前記災害の発生前の第１画像と、前記対象地域の前記災害の発生後の第２画像との差分画像のなかの複数の領域の領域ごとに前記領域に含まれる複数の画素の各画素の信号強度に基づく統計量を計算し、複数の候補閾値の候補閾値ごとに前記候補閾値と前記統計量とを比較し、比較結果から、前記候補閾値ごとに、前記候補閾値を満たす統計量からなる有効領域と、前記候補閾値を満たさない画素統計量からなる無効領域とを持つ二値化画像を生成する二値化画像生成部と、
前記土地利用分類データと前記災害発生予測データとを参照することにより、前記二値化画像ごとに、前記有効領域を有効とすることが適正かどうかを示す有効適正度を計算する適正度計算部と、
前記有効適正度に基づいて、前記複数の候補閾値の中から確定閾値を決定する閾値決定部と、
を備える閾値決定装置。
（付記１５）
コンピュータに、
地域における土地利用の状態が複数の種類に分類された地図情報である土地利用分類データと、前記土地利用分類データの示す前記地域における災害の発生予測を示す地図情報である災害発生予測データとを取得するデータ取得処理と、
前記土地利用分類データに含まれる対象地域の前記災害の発生前の第１画像と、前記対象地域の前記災害の発生後の第２画像との差分画像のなかの複数の領域の領域ごとに前記領域に含まれる複数の画素の各画素の信号強度に基づく統計量を計算し、複数の候補閾値の候補閾値ごとに前記候補閾値と前記統計量とを比較し、比較結果から、前記候補閾値ごとに、前記候補閾値を満たす統計量からなる有効領域と、前記候補閾値を満たさない画素統計量からなる無効領域とを持つ二値化画像を生成する二値化画像生成処理と、
前記土地利用分類データと前記災害発生予測データとを参照することにより、前記二値化画像ごとに、前記有効領域を有効とすることが適正かどうかを示す有効適正度を計算する適正度計算処理と、
前記有効適正度に基づいて、前記複数の候補閾値の中から確定閾値を決定する閾値決定処理と、
を実行させる閾値決定プログラム。
（付記１６）
コンピュータが、
地域における土地利用の状態が複数の種類に分類された地図情報である土地利用分類データと、前記土地利用分類データの示す前記地域における災害の発生予測を示す地図情報である災害発生予測データとを取得し、
前記土地利用分類データに含まれる対象地域の前記災害の発生前の第１画像と、前記対象地域の前記災害の発生後の第２画像との差分画像のなかの複数の領域の領域ごとに前記領域に含まれる複数の画素の各画素の信号強度に基づく統計量を計算し、複数の候補閾値の候補閾値ごとに前記候補閾値と前記統計量とを比較し、比較結果から、前記候補閾値ごとに、前記候補閾値を満たす統計量からなる有効領域と、前記候補閾値を満たさない画素統計量からなる無効領域とを持つ二値化画像を生成し、
前記土地利用分類データと前記災害発生予測データとを参照することにより、前記二値化画像ごとに、前記有効領域を有効とすることが適正かどうかを示す有効適正度を計算し、
前記有効適正度に基づいて、前記複数の候補閾値の中から確定閾値を決定する、
閾値決定方法。
【0059】
以上、本開示の実施の形態について説明した。これらの実施の形態のうち、いくつかを組み合わせて実施してもよい。また、いずれか１つ又はいくつかを部分的に実施してもよい。なお、本開示は、以上の実施の形態に限定されるものではなく、必要に応じて種々の変更が可能である。
【符号の説明】
【0060】
１０ 閾値決定装置、１１ 候補設定部、１２ 二値化画像生成部、１３ 正答率計算部、１４ 閾値決定部、１５ データ記憶部、２０ 土地被覆図、３０ 浸水ハザードマップ、２１０ プロセッサ、２２０ 主記憶装置、２３０ 補助記憶装置、２３１ 閾値決定プログラム、２３２ 各種データ、２４０ 通信インタフェース、２５０ 信号線。
【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】