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特開2024-136967浸水領域抽出装置、浸水領域抽出プログラム及び浸水領域抽出方法
(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】P2024136967
(43)【公開日】2024-10-04
(54)【発明の名称】浸水領域抽出装置、浸水領域抽出プログラム及び浸水領域抽出方法
(51)【国際特許分類】
G06T 7/00 20170101AFI20240927BHJP
G01W 1/00 20060101ALI20240927BHJP
G06T 7/11 20170101ALI20240927BHJP
【ＦＩ】
G06T7/00 640
G01W1/00 Z
G06T7/11
【審査請求】未請求
【請求項の数】13
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023048287
(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）】
5L096
【Ｆターム（参考）】
5L096AA06
5L096CA02
5L096DA01
5L096EA06
5L096EA43
5L096FA32
5L096FA33
5L096FA35
5L096GA51
(57)【要約】
【課題】郊外部における浸水時の信号強度モデルを前提としつつ、植生の季節変化等による信号強度の減少に起因した、浸水領域の過剰抽出の改善を図る。
【解決手段】統計量計算部１１は、浸水発生後の地域の画像である入力画像２のなかをウィンドウ５１でスキャンすることで、ウィンドウ５１の位置ｉごとに、ウィンドウ５１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である歪度を計算する。統計量計算部１１は、位置ｉのウィンドウ５１ごとに計算された歪度ｓｉに基づいて、二値の一方である浸水領域と，二値の他方である非浸水領域とが表された二値化画像を、歪度マップ１１Ａとして作成する。歪度マップ１１Ａを利用することにより、植生の季節変化等による信号強度の減少に起因した、浸水領域の過剰抽出を改善できる。
【選択図】図２
【解決手段】統計量計算部１１は、浸水発生後の地域の画像である入力画像２のなかをウィンドウ５１でスキャンすることで、ウィンドウ５１の位置ｉごとに、ウィンドウ５１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である歪度を計算する。統計量計算部１１は、位置ｉのウィンドウ５１ごとに計算された歪度ｓｉに基づいて、二値の一方である浸水領域と，二値の他方である非浸水領域とが表された二値化画像を、歪度マップ１１Ａとして作成する。歪度マップ１１Ａを利用することにより、植生の季節変化等による信号強度の減少に起因した、浸水領域の過剰抽出を改善できる。
【選択図】図２
【特許請求の範囲】
【請求項1】
浸水発生後の地域の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、前記領域ごとに計算された前記統計量に基づいて、二値の一方である浸水領域と二値の他方である非浸水領域とが表された二値化画像を作成する統計量計算部、
を備える浸水領域抽出装置。
を備える浸水領域抽出装置。
【請求項2】
前記統計量計算部は、
前記統計量と比較するための閾値を保有していると共に、前記閾値を満足する前記統計量と、前記閾値を満足しない前記統計量とに分けることにより、前記二値化画像を作成する請求項１に記載の浸水領域抽出装置。
前記統計量と比較するための閾値を保有していると共に、前記閾値を満足する前記統計量と、前記閾値を満足しない前記統計量とに分けることにより、前記二値化画像を作成する請求項１に記載の浸水領域抽出装置。
【請求項3】
前記浸水領域抽出装置は、さらに、
前記二値化画像にフィルター処理を施すことで、前記二値化画像における前記非浸水領域を拡張する領域拡張部、
を備える請求項１または請求項２に記載の浸水領域抽出装置。
前記二値化画像にフィルター処理を施すことで、前記二値化画像における前記非浸水領域を拡張する領域拡張部、
を備える請求項１または請求項２に記載の浸水領域抽出装置。
【請求項4】
前記統計量計算部は、
前記統計量として、歪度と尖度との少なくともいずれかを計算し、計算された両方あるいは一方に基づいて、前記二値化画像を作成する請求項１または請求項２に記載の浸水領域抽出装置。
前記統計量として、歪度と尖度との少なくともいずれかを計算し、計算された両方あるいは一方に基づいて、前記二値化画像を作成する請求項１または請求項２に記載の浸水領域抽出装置。
【請求項5】
前記浸水領域抽出装置は、さらに、
浸水発生前の地域の第１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の第１確率分布を計算し、浸水発生後の地域の前記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の第２確率分布を計算する確率分布計算部と、
前記第１確率分布と前記第２確率分布とを比較して確率分布比較結果を生成する確率分布比較部と、
前記二値化画像と、前記確率分布比較結果とに基づいて、浸水発生後の地域の前記画像における浸水領域を推定する浸水領域推定部と、
を備える請求項１または請求項２に記載の浸水領域抽出装置。
浸水発生前の地域の第１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の第１確率分布を計算し、浸水発生後の地域の前記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の第２確率分布を計算する確率分布計算部と、
前記第１確率分布と前記第２確率分布とを比較して確率分布比較結果を生成する確率分布比較部と、
前記二値化画像と、前記確率分布比較結果とに基づいて、浸水発生後の地域の前記画像における浸水領域を推定する浸水領域推定部と、
を備える請求項１または請求項２に記載の浸水領域抽出装置。
【請求項6】
前記浸水領域抽出装置は、さらに、
浸水発生前の地域の前記画像に撮影されている地域と浸水発生後の地域の前記画像に撮影されている地域との何れかを、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土地利用分類データを用いて都市部と郊外部とに分離することにより、浸水発生後の地域の前記画像に撮影されている前記地域が都市部と郊外部との２領域に分離された２領域分離データを生成する領域分離部を備え、
前記浸水領域推定部は、
前記二値化画像と、前記確率分布比較結果と、前記２領域分離データとに基づいて、前記浸水領域を推定する請求項５に記載の浸水領域抽出装置。
浸水発生前の地域の前記画像に撮影されている地域と浸水発生後の地域の前記画像に撮影されている地域との何れかを、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土地利用分類データを用いて都市部と郊外部とに分離することにより、浸水発生後の地域の前記画像に撮影されている前記地域が都市部と郊外部との２領域に分離された２領域分離データを生成する領域分離部を備え、
前記浸水領域推定部は、
前記二値化画像と、前記確率分布比較結果と、前記２領域分離データとに基づいて、前記浸水領域を推定する請求項５に記載の浸水領域抽出装置。
【請求項7】
コンピュータに、
浸水発生後の地域の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、前記領域ごとに計算された前記統計量に基づいて、二値の一方である浸水領域と二値の他方である非浸水領域とが表された二値化画像を作成する統計量計算処理、
を実行させる浸水領域抽出プログラム。
浸水発生後の地域の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、前記領域ごとに計算された前記統計量に基づいて、二値の一方である浸水領域と二値の他方である非浸水領域とが表された二値化画像を作成する統計量計算処理、
を実行させる浸水領域抽出プログラム。
【請求項8】
前記統計量計算処理は、
前記統計量と比較するための閾値を保有していると共に、前記閾値を満足する前記統計量と、前記閾値を満足しない前記統計量とに分けることにより、前記二値化画像を作成する請求項７に記載の浸水領域抽出プログラム。
前記統計量と比較するための閾値を保有していると共に、前記閾値を満足する前記統計量と、前記閾値を満足しない前記統計量とに分けることにより、前記二値化画像を作成する請求項７に記載の浸水領域抽出プログラム。
【請求項9】
前記浸水領域抽出プログラムは、さらに、
前記二値化画像にフィルター処理を施すことで、前記二値化画像における前記非浸水領域を拡張する領域拡張処理、
を備える請求項７または請求項８に記載の浸水領域抽出プログラム。
前記二値化画像にフィルター処理を施すことで、前記二値化画像における前記非浸水領域を拡張する領域拡張処理、
を備える請求項７または請求項８に記載の浸水領域抽出プログラム。
【請求項10】
前記統計量計算処理は、
前記統計量として、歪度と尖度との少なくともいずれかを計算し、計算された両方あるいは一方に基づいて、前記二値化画像を作成する請求項７または請求項８に記載の浸水領域抽出プログラム。
前記統計量として、歪度と尖度との少なくともいずれかを計算し、計算された両方あるいは一方に基づいて、前記二値化画像を作成する請求項７または請求項８に記載の浸水領域抽出プログラム。
【請求項11】
前記浸水領域抽出プログラムは、さらに、
浸水発生前の地域の第１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の第１確率分布を計算し、浸水発生後の地域の前記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の第２確率分布を計算する確率分布計算処理と、
前記第１確率分布と前記第２確率分布とを比較して確率分布比較結果を生成する確率分布比較処理と、
前記二値化画像と、前記確率分布比較結果とに基づいて、浸水発生後の地域の前記画像における浸水領域を推定する浸水領域推定処理と、
を備える請求項７または請求項８に記載の浸水領域抽出プログラム。
浸水発生前の地域の第１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の第１確率分布を計算し、浸水発生後の地域の前記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の第２確率分布を計算する確率分布計算処理と、
前記第１確率分布と前記第２確率分布とを比較して確率分布比較結果を生成する確率分布比較処理と、
前記二値化画像と、前記確率分布比較結果とに基づいて、浸水発生後の地域の前記画像における浸水領域を推定する浸水領域推定処理と、
を備える請求項７または請求項８に記載の浸水領域抽出プログラム。
【請求項12】
前記浸水領域抽出プログラムは、さらに、
浸水発生前の地域の前記画像に撮影されている地域と浸水発生後の地域の前記画像に撮影されている地域との何れかを、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土地利用分類データを用いて都市部と郊外部とに分離することにより、浸水発生後の地域の前記画像に撮影されている前記地域が都市部と郊外部との２領域に分離された２領域分離データを生成する分離処理を備え、
前記浸水領域推定処理は、
前記二値化画像と、前記確率分布比較結果と、前記２領域分離データとに基づいて、前記浸水領域を推定する請求項１１に記載の浸水領域抽出プログラム。
浸水発生前の地域の前記画像に撮影されている地域と浸水発生後の地域の前記画像に撮影されている地域との何れかを、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土地利用分類データを用いて都市部と郊外部とに分離することにより、浸水発生後の地域の前記画像に撮影されている前記地域が都市部と郊外部との２領域に分離された２領域分離データを生成する分離処理を備え、
前記浸水領域推定処理は、
前記二値化画像と、前記確率分布比較結果と、前記２領域分離データとに基づいて、前記浸水領域を推定する請求項１１に記載の浸水領域抽出プログラム。
【請求項13】
コンピュータが、
浸水発生後の地域の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、前記領域ごとに計算された前記統計量に基づいて、二値の一方である浸水領域と二値の他方である非浸水領域とが表された二値化画像を作成する、
浸水領域抽出方法。
浸水発生後の地域の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、前記領域ごとに計算された前記統計量に基づいて、二値の一方である浸水領域と二値の他方である非浸水領域とが表された二値化画像を作成する、
浸水領域抽出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、画像から浸水領域を抽出する技術に関する。
【背景技術】
【0002】
水害発生時において、広範囲にわたる浸水領域を把握する手法として、航空機や人工衛星で観測したリモートセンシングデータを利用した浸水域推定手法が提案されている（例えば非特許文献１）。
【0003】
非特許文献１では、水害前後に撮像された合成開口レーダ（ＳＡＲ：Ｓｙｎｔｈｅｔｉｃ Ａｐｅｒｔｕｒｅ Ｒａｄａｒ）画像を用いて、信号強度の確率分布の差分を検出することで浸水領域を推定している。
非特許文献１では、次の反射特性モデルを前提として信号強度の増減を基に、浸水領域を推定している。
＜反射モデル＞
（１）郊外部では、浸水により水没することにより発災後の信号強度は小さくなる。
（２）都市部では、浸水した水面と建物等の２回散乱が発生することにより、発災後の信号強度は大きくなる。
非特許文献１では、次の反射特性モデルを前提として信号強度の増減を基に、浸水領域を推定している。
＜反射モデル＞
（１）郊外部では、浸水により水没することにより発災後の信号強度は小さくなる。
（２）都市部では、浸水した水面と建物等の２回散乱が発生することにより、発災後の信号強度は大きくなる。
【0004】
上記のように浸水領域の推定では、信号強度の増減を基にしている。
この場合、浸水に起因した信号強度の増減だけでなく、
（ａ）植生の季節変化による信号強度の増減や、
（ｂ）人口構造物の建設、取り壊しなどによる信号強度の増減、
のような変化も含まれる。
この場合、浸水に起因した信号強度の増減だけでなく、
（ａ）植生の季節変化による信号強度の増減や、
（ｂ）人口構造物の建設、取り壊しなどによる信号強度の増減、
のような変化も含まれる。
【0005】
浸水域推定手法において、推定システムが、上記の（ａ）（ｂ）のような変化を浸水と捉えた場合は、浸水領域の過剰抽出に繋がるという課題がある。
【0006】
郊外の田畑では、同一時期に撮像された画像を利用しない限り、湛水や作付、植物の生育などにより植生の季節変化による信号強度の増減が発生する。特に、湛水した田んぼは、水害発生時と同様に水を張ることによる信号強度の減少が起こる。このため、浸水推定システムは、過剰に浸水領域を推定してしまう。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【0007】
【非特許文献1】Ｍｏｔｏｆｕｍｉ Ａｒｉｉ ａｎｄ Ｔａｋｅｓｈｉ Ｎｉｓｈｉｍｕｒａ、“ＳＥＮＳＩＴＩＶＩＴＹ ＡＮＡＬＹＳＩＳ ＯＦ Ｌ－ＢＡＮＤ ＳＡＲ ＴＯ ＩＮＵＮＤＡＴＥＤ ＡＲＥＡ”、ＩＧＡＲＡＳＳ、２０１６ ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0008】
本開示は、郊外部における浸水時の信号強度モデルを前提としつつ、植生の季節変化等による信号強度の減少に起因した、浸水領域の過剰抽出の改善を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0009】
本開示に係る浸水領域抽出装置は、
浸水発生後の地域の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、前記領域ごとに計算された前記統計量に基づいて、二値の一方である浸水領域と二値の他方である非浸水領域とが表された二値化画像を作成する統計量計算部、
を備える。
浸水発生後の地域の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、前記領域ごとに計算された前記統計量に基づいて、二値の一方である浸水領域と二値の他方である非浸水領域とが表された二値化画像を作成する統計量計算部、
を備える。
【発明の効果】
【0010】
本開示に係る浸水領域抽出装置は、二値化画像を作成する統計量計算部を備えている。よって、二値化画像により、植生の季節変化等による信号強度の減少に起因した、浸水領域の過剰抽出を改善できる。
【図面の簡単な説明】
【0011】
【図1】実施の形態１の図で、浸水領域抽出装置１０のブロック構成を示す図。
【図2】実施の形態１の図で、浸水領域抽出装置１０の動作のフローチャート。
【図3】実施の形態１の図で、統計マップの計算方法および統計量マップの例を示す図。
【図4】実施の形態１の図で、浸水領域及び非浸水領域の歪度を示す図。
【図5】実施の形態１の図で、歪度マップ１１Ａを示す図。
【図6】実施の形態１の図で、モフォロジーフィルターの適用例と歪度マップ１１Ｂを示す図。
【図7】実施の形態１の図で、浸水領域抽出装置１０Ａのブロック図。
【図8】実施の形態１の図で、浸水領域抽出装置１０Ａの動作のフローチャート。
【図9】実施の形態１の図で、確率分布の計算処理を示す図。
【図10】実施の形態１の図で、確率分布どうしの差分取得の例を示す図。
【図11】実施の形態１の図で、土地被覆情報の例を示す図。
【図12】実施の形態１の図で、浸水領域抽出装置のハードウェア構成の図。
【発明を実施するための形態】
【0012】
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。
【0013】
【0014】
＜浸水領域抽出装置１０の概要＞
浸水領域抽出装置１０の特徴は、統計量を用いて浸水領域を抽出する点にある。浸水領域抽出装置１０は、郊外部における浸水時の信号強度モデルについて以下の（１）－（４）の前提のもと、植生の季節変化等による信号強度の減少に起因した浸水領域の過剰抽出を改善する。
（１）郊外部において浸水した場合は、ＳＡＲの信号強度は広範囲に渡り小さくなり、田畑の区画やあぜ道等からの信号は確認できなくなる。一方、郊外部において浸水していない場合は、田畑の区画やあぜ道等の縁からの散乱が発生するため、それらの箇所の信号強度は小さくならず、田畑の区画やあぜ道等からの信号は確認できる。
（２）植生の季節変化等による信号強度の減少がある領域であっても、田畑の区画やあぜ道等からの信号が確認できる場合は、その領域および近傍領域を、浸水領域から除外することで、浸水領域の過剰抽出を改善できる。
（３）田畑の区画やあぜ道等からの信号が確認できる領域と、確認できない領域の区別は、信号強度の統計量を基に判定する。
統計量１：信号強度の「歪度」（ｓｋｅｗｎｅｓｓ）
統計量２：信号強度の「尖度」（ｋｕｒｔｏｓｉｓ）
（４）田畑の区画やあぜ道等からの信号が確認できない領域の歪度や尖度に対して、信号が確認できる領域では、歪度や尖度は大きくなる。
浸水領域抽出装置１０の特徴は、統計量を用いて浸水領域を抽出する点にある。浸水領域抽出装置１０は、郊外部における浸水時の信号強度モデルについて以下の（１）－（４）の前提のもと、植生の季節変化等による信号強度の減少に起因した浸水領域の過剰抽出を改善する。
（１）郊外部において浸水した場合は、ＳＡＲの信号強度は広範囲に渡り小さくなり、田畑の区画やあぜ道等からの信号は確認できなくなる。一方、郊外部において浸水していない場合は、田畑の区画やあぜ道等の縁からの散乱が発生するため、それらの箇所の信号強度は小さくならず、田畑の区画やあぜ道等からの信号は確認できる。
（２）植生の季節変化等による信号強度の減少がある領域であっても、田畑の区画やあぜ道等からの信号が確認できる場合は、その領域および近傍領域を、浸水領域から除外することで、浸水領域の過剰抽出を改善できる。
（３）田畑の区画やあぜ道等からの信号が確認できる領域と、確認できない領域の区別は、信号強度の統計量を基に判定する。
統計量１：信号強度の「歪度」（ｓｋｅｗｎｅｓｓ）
統計量２：信号強度の「尖度」（ｋｕｒｔｏｓｉｓ）
（４）田畑の区画やあぜ道等からの信号が確認できない領域の歪度や尖度に対して、信号が確認できる領域では、歪度や尖度は大きくなる。
【0015】
＜入力画像１及び入力画像２＞
以下の実施の形態１では、入力画像１は、時刻Ｔ１における水害発生前の画像である。入力画像２は、時刻Ｔ１の後の時刻Ｔ２における、水害発生後の画像である。入力画像１と入力画像２は同一の領域が存在する。
以下の実施の形態１では、入力画像１は、時刻Ｔ１における水害発生前の画像である。入力画像２は、時刻Ｔ１の後の時刻Ｔ２における、水害発生後の画像である。入力画像１と入力画像２は同一の領域が存在する。
【0016】
＊＊＊構成の説明＊＊＊
図１は、浸水領域抽出装置１０の基本構成を示す機能ブロック図である。浸水領域抽出装置１０は、統計量計算部１１及び領域拡張部１２を備えている。
図１は、浸水領域抽出装置１０の基本構成を示す機能ブロック図である。浸水領域抽出装置１０は、統計量計算部１１及び領域拡張部１２を備えている。
【0017】
【0018】
＜ステップＳ０１＞
ステップＳ０１において、統計量計算部１１は統計量計算処理を実行する。
統計量計算部１１は、統計量計算部１１は、入力画像２のなかの複数の領域の領域（ウィンドウ）ごとに、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（歪度、尖度）を計算する。
統計量計算部１１は、領域（ウィンドウ）ごとに計算された統計量に基づいて、二値の一方である浸水領域と二値の他方である非浸水領域とが表された二値化画像（歪度マップ１１Ａ）を作成する。
統計量計算部１１は、統計量と比較するための閾値を保有しており、閾値を満足する統計量と、閾値を満足しない統計量とに分けることにより、二値化画像（歪度マップ１１Ａ）を作成する。
統計量計算部１１は、統計量として、歪度と尖度との少なくともいずれかを計算し、計算された両方あるいは一方に基づいて、二値化画像（歪度マップ１１Ａ）を作成する。
以下に具体的に説明する。
ステップＳ０１において、統計量計算部１１は統計量計算処理を実行する。
統計量計算部１１は、統計量計算部１１は、入力画像２のなかの複数の領域の領域（ウィンドウ）ごとに、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（歪度、尖度）を計算する。
統計量計算部１１は、領域（ウィンドウ）ごとに計算された統計量に基づいて、二値の一方である浸水領域と二値の他方である非浸水領域とが表された二値化画像（歪度マップ１１Ａ）を作成する。
統計量計算部１１は、統計量と比較するための閾値を保有しており、閾値を満足する統計量と、閾値を満足しない統計量とに分けることにより、二値化画像（歪度マップ１１Ａ）を作成する。
統計量計算部１１は、統計量として、歪度と尖度との少なくともいずれかを計算し、計算された両方あるいは一方に基づいて、二値化画像（歪度マップ１１Ａ）を作成する。
以下に具体的に説明する。
【0019】
図３に示すように、統計量計算部１１は、入力画像２から統計量を計算し、入力画像２についての統計量マップを作成する。以下の説明では、統計量は歪度を例とし、統計量マップ１１Ａは歪度マップ１１Ａとする。
【0020】
ステップＳ０１の統計量計算処理では、統計量計算部１１は、水害発生後の入力画像２を入力して、信号強度の歪度ｓを計算する。統計量計算部１４は、歪度ｓの結果から、入力画像２についての歪度マップ１１Ａを作成する。図３を参照して統計量計算部１１による、歪度マップ１１Ａの作成方法を説明する。統計量計算部１１は、入力画像２のなかでウィンドウ５１を決められた方向にずらしながら、ずらした位置ｉごとに、歪度ｓｉを計算する。ウィンドウ５１の位置ｉにおける歪度ｓｉは式１で計算する。
ｓｉ＝Ｅ［（ｘ－μ）３］／σ３ （式１）
ｘは、位置ｉにおけるウィンドウ５１の内部の各画素の信号強度である。
μは、ｘの平均値である。
σは、ｘの標準偏差である。
Ｅ［ｔ］は、数量ｔの期待値を表す。
統計量計算部１１は、歪度ｓｉ（ｉ＝１，２、・・・）と、保有している閾値Ｔｓとを比較し、閾値Ｔｓよりも大きい歪度ｓｉと、閾値Ｔｓ以下の歪度ｓｉとに二値化し、歪度マップ１１Ａを作成する。この二値化により歪度マップ１１Ａが作成される。歪度マップ１１Ａは入力画像２に対応しており、入力画像２の位置は歪度マップ１１Ａのいずれかの位置に対応している。
なお、歪度に限らず、式２に示す尖度ｋを用いてもよい。
ｋｉ＝Ｅ［（ｘ－μ）４］／σ４ （２）
また、歪度及び尖度以外のその他の統計量を使用することに制約はない。１つの統計量から一つの統計量マップを作成してもよいし、複数の統計量から一つの統計量マップを作成してもよい。
ｓｉ＝Ｅ［（ｘ－μ）３］／σ３ （式１）
ｘは、位置ｉにおけるウィンドウ５１の内部の各画素の信号強度である。
μは、ｘの平均値である。
σは、ｘの標準偏差である。
Ｅ［ｔ］は、数量ｔの期待値を表す。
統計量計算部１１は、歪度ｓｉ（ｉ＝１，２、・・・）と、保有している閾値Ｔｓとを比較し、閾値Ｔｓよりも大きい歪度ｓｉと、閾値Ｔｓ以下の歪度ｓｉとに二値化し、歪度マップ１１Ａを作成する。この二値化により歪度マップ１１Ａが作成される。歪度マップ１１Ａは入力画像２に対応しており、入力画像２の位置は歪度マップ１１Ａのいずれかの位置に対応している。
なお、歪度に限らず、式２に示す尖度ｋを用いてもよい。
ｋｉ＝Ｅ［（ｘ－μ）４］／σ４ （２）
また、歪度及び尖度以外のその他の統計量を使用することに制約はない。１つの統計量から一つの統計量マップを作成してもよいし、複数の統計量から一つの統計量マップを作成してもよい。
【0021】
統計量計算部１１は、浸水領域を有効値とし、非浸水領域を無効値とする二値化画像を歪度Ｓｉから生成する。この二値化画像が歪度マップ１１Ａである。浸水領域を無効値、非浸水領域を有効値としてもよい。
図４は、浸水領域と非浸水領域が既知の浸水画像から、浸水領域と非浸水領域の歪度を計算した例を示す。横軸がサンプリング地点であり、縦軸が歪度である。図４では、ある郊外について、浸水領域と非浸水領域とで各１０か所サンプリングし、歪度を計算した結果である。図４のように、歪度ｓが０．７程度で、浸水領域と非浸水領域を分離できる。
図５は、統計量計算部１１が、ある郊外領域について歪度ｓｉを計算して作成した歪度マップ１１Ａを示す。
図４は、浸水領域と非浸水領域が既知の浸水画像から、浸水領域と非浸水領域の歪度を計算した例を示す。横軸がサンプリング地点であり、縦軸が歪度である。図４では、ある郊外について、浸水領域と非浸水領域とで各１０か所サンプリングし、歪度を計算した結果である。図４のように、歪度ｓが０．７程度で、浸水領域と非浸水領域を分離できる。
図５は、統計量計算部１１が、ある郊外領域について歪度ｓｉを計算して作成した歪度マップ１１Ａを示す。
【0022】
【0023】
＜ステップＳ０２＞
ステップＳ０２において、領域拡張部１２による非浸水領域拡張処理の動作を説明する。
領域拡張部１２は、二値化画像（歪度マップ１１Ａ）にフィルター処理を施すことで、二値化画像における非浸水領域を拡張した歪度マップ１１Ｂを作成する。以下に具体的に説明する。
非浸水領域の拡張処理では、領域拡張部１５は、歪度マップ１１Ａを統計量計算部１１から入力する。領域拡張部１５は、非浸水領域（歪度ｓｉ＞０．７）を拡張する。領域拡張部１５は、拡張処理に際して、例えば、オープニングやクロージングのモフォロジー処理を用いる。領域拡張部１５の拡張処理によって、田畑の区画やあぜ道等の非浸水領域を圃場領域まで拡張し、近傍領域を一体に非浸水領域にできる。図６では、図５の歪度マップ１１Ａにモフォロジー処理を適用した歪度マップ１１Ｂの例を示す。歪度マップ１１Ｂは、歪度マップ１１Ａに、オープニングとクロージングとのモフォロジー処理を施している。点線のだ円で囲む範囲は、モフォロジー処理により、圃場領域における浸水領域の一部が非浸水領域に拡張されている。領域拡張部１２は、歪度マップ１１Ｂを郊外部の推定浸水域情報として出力する。領域拡張部１２による拡張処理はオプションである。拡張処理は有った方が好ましいが必須ではない。
ステップＳ０２において、領域拡張部１２による非浸水領域拡張処理の動作を説明する。
領域拡張部１２は、二値化画像（歪度マップ１１Ａ）にフィルター処理を施すことで、二値化画像における非浸水領域を拡張した歪度マップ１１Ｂを作成する。以下に具体的に説明する。
非浸水領域の拡張処理では、領域拡張部１５は、歪度マップ１１Ａを統計量計算部１１から入力する。領域拡張部１５は、非浸水領域（歪度ｓｉ＞０．７）を拡張する。領域拡張部１５は、拡張処理に際して、例えば、オープニングやクロージングのモフォロジー処理を用いる。領域拡張部１５の拡張処理によって、田畑の区画やあぜ道等の非浸水領域を圃場領域まで拡張し、近傍領域を一体に非浸水領域にできる。図６では、図５の歪度マップ１１Ａにモフォロジー処理を適用した歪度マップ１１Ｂの例を示す。歪度マップ１１Ｂは、歪度マップ１１Ａに、オープニングとクロージングとのモフォロジー処理を施している。点線のだ円で囲む範囲は、モフォロジー処理により、圃場領域における浸水領域の一部が非浸水領域に拡張されている。領域拡張部１２は、歪度マップ１１Ｂを郊外部の推定浸水域情報として出力する。領域拡張部１２による拡張処理はオプションである。拡張処理は有った方が好ましいが必須ではない。
【0024】
＜浸水領域抽出装置１０の変形例＞
図７は、浸水領域抽出装置１０の変形例である浸水領域抽出装置１０Ａのブロック構成を示す。浸水領域抽出装置１０Ａは、統計量計算部１１及び領域拡張部１２に加え、確率分布計算部２１、確率分布比較部２２、領域分離部３１、及び浸水領域推定部４１を備えている。
図８は、浸水領域抽出装置１０Ａの動作を示すフローチャートである。図８を参照して浸水領域抽出装置１０Ａの動作を説明する。
図７は、浸水領域抽出装置１０の変形例である浸水領域抽出装置１０Ａのブロック構成を示す。浸水領域抽出装置１０Ａは、統計量計算部１１及び領域拡張部１２に加え、確率分布計算部２１、確率分布比較部２２、領域分離部３１、及び浸水領域推定部４１を備えている。
図８は、浸水領域抽出装置１０Ａの動作を示すフローチャートである。図８を参照して浸水領域抽出装置１０Ａの動作を説明する。
【0025】
＜ステップＳ１１＞
ステップＳ１１において、確率分布計算部２１は確率分布を計算する。
確率分布計算部２１は、入力画像１のなかの複数の領域の領域（ウィンドウ）ごとに、領域に含まれる複数の画素の各画素の信号強度の第１確率分布を計算する。また確率分布計算部２１は、入力画像２のなかの複数の領域の領域（ウィンドウ）ごとに、領域に含まれる複数の画素の各画素の信号強度の第２確率分布を計算する。確率分布比較部２２は、第１確率分布と第２確率分布とを比較して確率分布比較結果を生成する。後述する浸水領域推定部４１は、二値化画像（歪度マップ１１Ａあるいは歪度マップ１１Ｂ）と、確率分布比較結果とに基づいて、入力画像２における浸水領域を推定する。
以下に具体的に説明する。
ステップＳ１１において、確率分布計算部２１は確率分布を計算する。
確率分布計算部２１は、入力画像１のなかの複数の領域の領域（ウィンドウ）ごとに、領域に含まれる複数の画素の各画素の信号強度の第１確率分布を計算する。また確率分布計算部２１は、入力画像２のなかの複数の領域の領域（ウィンドウ）ごとに、領域に含まれる複数の画素の各画素の信号強度の第２確率分布を計算する。確率分布比較部２２は、第１確率分布と第２確率分布とを比較して確率分布比較結果を生成する。後述する浸水領域推定部４１は、二値化画像（歪度マップ１１Ａあるいは歪度マップ１１Ｂ）と、確率分布比較結果とに基づいて、入力画像２における浸水領域を推定する。
以下に具体的に説明する。
【0026】
図９は、ステップＳ１１の確率分布計算処理を示す図である。確率分布計算部２１は、ＳＡＲ画像の入力画像１を入力し、ウィンドウ６１の内部の画素の信号強度の分布を計算する。具体的にはウィンドウ６１および後述のウィンドウ６２の動きは、ウィンドウ５１と同様であり、確率分布計算部２１は、ウィンドウ６１の位置ｉにおける信号強度の確率分布Ｐｉを、位置ｉごとに計算する。同様に、確率分布計算部２１は、ＳＡＲ画像である入力画像２を入力し、信号強度の確率分布Ｐｉをウィンドウ６２の位置ｉごとに計算する。入力画像１と入力画像２は、相対的な位置合わせ、もしくは、地図上に投影されていることが望ましい。
【0027】
＜ステップＳ１２＞
ステップＳ１２の確率分布比較処理では、確率分布比較部２２は、図９における確率分布１と確率分布２を比較する。確率分布１と確率分布２とは、同じ位置ｉである。確率分布比較部２２は、比較の結果、確率分布における信号強度が一定以上（増加閾値以上）増加した位置ｉの領域を、強度増加信号領域と特定し、確率分布における信号強度が一定以上（減少閾値以上）減少した領域を、強度減少信号領域と特定する。確率分布１と確率分布との比較は、分布の最頻値の信号強度どうし、あるいは分布の平均の信号強度どうし、あるいは予め設定した確率に対応する信号強度どうしを比較することにより行う。
図１０は、ヒストグラムの最頻値の信号強度Ｘ１とＸ２を比較して差分Δｓを計算する例を示している。図１０のような確率分布比較部２２による比較により、強度増加信号領域及び強度減少信号領域を特定できる。
ステップＳ１２の確率分布比較処理では、確率分布比較部２２は、図９における確率分布１と確率分布２を比較する。確率分布１と確率分布２とは、同じ位置ｉである。確率分布比較部２２は、比較の結果、確率分布における信号強度が一定以上（増加閾値以上）増加した位置ｉの領域を、強度増加信号領域と特定し、確率分布における信号強度が一定以上（減少閾値以上）減少した領域を、強度減少信号領域と特定する。確率分布１と確率分布との比較は、分布の最頻値の信号強度どうし、あるいは分布の平均の信号強度どうし、あるいは予め設定した確率に対応する信号強度どうしを比較することにより行う。
図１０は、ヒストグラムの最頻値の信号強度Ｘ１とＸ２を比較して差分Δｓを計算する例を示している。図１０のような確率分布比較部２２による比較により、強度増加信号領域及び強度減少信号領域を特定できる。
【0028】
＜ステップＳ１３＞
ステップＳ１３の都市郊外分離処理では、領域分離部３１が領域を都市部と郊外部とに、分離する。
領域分離部３１は、入力画像１に撮影されている地域と入力画像２に撮影されている地域との何れかを、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土地利用分類データを用いて都市部と郊外部とに分離する。この分離により、領域分離部３１は、入力画像２に撮影されている地域が都市部と郊外部との２領域に分離された２領域分離データを生成する。浸水領域推定部４１は、この２領域分離データと、領域拡張部１２の拡張した二値化画像（歪度マップ１１Ｂ）と、確率分布比較部２２の確率分布比較結果と、に基づいて、入力画像２における浸水領域を推定する。
以下に具体的に説明する。
ステップＳ１３の都市郊外分離処理では、領域分離部３１が領域を都市部と郊外部とに、分離する。
領域分離部３１は、入力画像１に撮影されている地域と入力画像２に撮影されている地域との何れかを、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土地利用分類データを用いて都市部と郊外部とに分離する。この分離により、領域分離部３１は、入力画像２に撮影されている地域が都市部と郊外部との２領域に分離された２領域分離データを生成する。浸水領域推定部４１は、この２領域分離データと、領域拡張部１２の拡張した二値化画像（歪度マップ１１Ｂ）と、確率分布比較部２２の確率分布比較結果と、に基づいて、入力画像２における浸水領域を推定する。
以下に具体的に説明する。
【0029】
領域分離部３１は、土地被覆情報と、ユーザが設定した設定情報を用いて、入力画像１あるいは入力画像２に対応する範囲を、都市領域と郊外領域との２つに分ける。土地被覆情報は、例えば、水域、都市、水田、畑、草地などに分類されている。
図１１は、土地被覆情報の例を示す。図１１は高解像度土地利用土地被覆図である（出典：ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｅｏｒｃ．ｊａｘａ．ｊｐ／ＡＬＯＳ／ｊｐ／ｄａｔａｓｅｔ／ｌｕｌｃ＿ｊ．ｈｔｍ）。
浸水領域抽出装置１０Ａのユーザは、図１１のような土地被覆情報のうち都市部に当てはまる分類を都市領域として領域分離部３１に設定し、郊外部に当てはまる分類を郊外領域として領域分離部３１に設定する。領域分離部３１はユーザによる設定情報と、土地被覆情報とにより、入力画像１または入力画像２の範囲を都市部と郊外部とに分ける。
図１１は、土地被覆情報の例を示す。図１１は高解像度土地利用土地被覆図である（出典：ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｅｏｒｃ．ｊａｘａ．ｊｐ／ＡＬＯＳ／ｊｐ／ｄａｔａｓｅｔ／ｌｕｌｃ＿ｊ．ｈｔｍ）。
浸水領域抽出装置１０Ａのユーザは、図１１のような土地被覆情報のうち都市部に当てはまる分類を都市領域として領域分離部３１に設定し、郊外部に当てはまる分類を郊外領域として領域分離部３１に設定する。領域分離部３１はユーザによる設定情報と、土地被覆情報とにより、入力画像１または入力画像２の範囲を都市部と郊外部とに分ける。
【0030】
＜ステップＳ１４及びステップＳ１５＞
ステップＳ１４はステップＳ０１に同じであり、ステップＳ１５はステップＳ０２に同じであるので説明は省略する。
ステップＳ１４はステップＳ０１に同じであり、ステップＳ１５はステップＳ０２に同じであるので説明は省略する。
【0031】
＜ステップＳ１６＞
ステップＳ１６の浸水有無判定処理では、浸水領域推定部４１は、郊外領域と、強度減少信号領域と、歪度マップ１１Ａもしくは歪度マップ１１Ｂとを用いて、浸水領域を推定する。郊外領域は領域分離部３１によって郊外部と都市部に分離された情報における郊外部である。強度減少信号領域は、確率分布比較部２２により特定された領域である。歪度マップ１１Ｂは歪度マップ１１Ａを領域拡張部１２によって拡張したマップである。浸水領域推定部４１は、郊外領域に存在する強度減少信号領域のうち、歪度マップ１１Ｂにおける浸水領域（黒色領域）のみを、最終的に、推定浸水域と特定する。
ステップＳ１６の浸水有無判定処理では、浸水領域推定部４１は、郊外領域と、強度減少信号領域と、歪度マップ１１Ａもしくは歪度マップ１１Ｂとを用いて、浸水領域を推定する。郊外領域は領域分離部３１によって郊外部と都市部に分離された情報における郊外部である。強度減少信号領域は、確率分布比較部２２により特定された領域である。歪度マップ１１Ｂは歪度マップ１１Ａを領域拡張部１２によって拡張したマップである。浸水領域推定部４１は、郊外領域に存在する強度減少信号領域のうち、歪度マップ１１Ｂにおける浸水領域（黒色領域）のみを、最終的に、推定浸水域と特定する。
【0032】
浸水領域抽出装置１０、１０Ａは、統計量計算部１１及び領域拡張部１２を備えている。よって、植生の季節変化等による信号強度の減少がある領域であっても、郊外部における浸水時の信号強度モデルに合致しない領域を除去し、浸水領域の過剰抽出を改善できる。
【0033】
また、浸水領域抽出装置１０Ａは、さらに、確率分布計算部２１、確率分布比較部２２、領域分離部３１、浸水領域推定部４１を備えている。よって、さらにきめ細かく、浸水領域を抽出できる。
【0034】
（ハードウェアの補足）
図１２は、浸水領域抽出装置１０Ａのハードウェア構成を示す。図１の浸水領域抽出装置１０のハードウェア構成も浸水領域抽出装置１０Ａと同様であるので、ハードウェア構成の説明は浸水領域抽出装置１０Ａを例として述べる。浸水領域抽出装置１０Ａはコンピュータである。浸水領域抽出装置１０Ａは、プロセッサ２１０を備える。浸水領域抽出装置１０Ａ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２７０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１２は、浸水領域抽出装置１０Ａのハードウェア構成を示す。図１の浸水領域抽出装置１０のハードウェア構成も浸水領域抽出装置１０Ａと同様であるので、ハードウェア構成の説明は浸水領域抽出装置１０Ａを例として述べる。浸水領域抽出装置１０Ａはコンピュータである。浸水領域抽出装置１０Ａは、プロセッサ２１０を備える。浸水領域抽出装置１０Ａ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２７０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。
【0035】
浸水領域抽出装置１０Ａは、機能要素として、統計量計算部１１、領域拡張部１２、確率分布計算部２１，確率分布比較部２２，領域分離部３１及び浸水領域推定部４１を備えている。これらの機能は、浸水領域抽出プログラム２３１により実現される。
【0036】
プロセッサ２１０は、浸水領域抽出プログラム２３１を実行する装置である。プロセッサ２１０が浸水領域抽出プログラム２３１を実行することで、統計量計算部１１、領域拡張部１２、確率分布計算部２１，確率分布比較部２２，領域分離部３１及び浸水領域推定部４１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。
【0037】
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。
【0038】
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、浸水領域抽出プログラム２３１および各種データ２３２を記憶している。
【0039】
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。
【0040】
プロセッサ２１０は補助記憶装置２３０から浸水領域抽出プログラム２３１を主記憶装置２２０にロードする。プロセッサ２１０は、ロードされた浸水領域抽出プログラム２３１を主記憶装置２２０から読み込んで実行する。
【0041】
浸水領域抽出プログラム２３１は、統計量計算部１１、領域拡張部１２、確率分布計算部２１，確率分布比較部２２，領域分離部３１及び浸水領域推定部４１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。
【0042】
また、浸水領域抽出方法は、コンピュータである浸水領域抽出装置が浸水領域抽出プログラム２３１を実行することにより行われる方法である。浸水領域抽出プログラム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。
【0043】
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）
浸水発生後の地域の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、前記領域ごとに計算された前記統計量に基づいて、二値の一方である浸水領域と二値の他方である非浸水領域とが表された二値化画像を作成する統計量計算部、
を備える浸水領域抽出装置。
（付記２）
前記統計量計算部は、
前記統計量と比較するための閾値を保有していると共に、前記閾値を満足する前記統計量と、前記閾値を満足しない前記統計量とに分けることにより、前記二値化画像を作成する付記１に記載の浸水領域抽出装置。
（付記３）
前記浸水領域抽出装置は、さらに、
前記二値化画像にフィルター処理を施すことで、前記二値化画像における前記非浸水領域を拡張する領域拡張部、
を備える付記１または付記２に記載の浸水領域抽出装置。
（付記４）
前記統計量計算部は、
前記統計量として、歪度と尖度との少なくともいずれかを計算し、計算された両方あるいは一方に基づいて、前記二値化画像を作成する付記１から付記３のいずれか１項に記載の浸水領域抽出装置。
（付記５）
前記浸水領域抽出装置は、さらに、
浸水発生前の地域の第１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の第１確率分布を計算し、浸水発生後の地域の前記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の第２確率分布を計算する確率分布計算部と、
前記第１確率分布と前記第２確率分布とを比較して確率分布比較結果を生成する確率分布比較部と、
前記二値化画像と、前記確率分布比較結果とに基づいて、浸水発生後の地域の前記画像における浸水領域を推定する浸水領域推定部と、
を備える付記１から付記４のいずれか１項に記載の浸水領域抽出装置。
（付記６）
前記浸水領域抽出装置は、さらに、
浸水発生前の地域の前記画像に撮影されている地域と浸水発生後の地域の前記画像に撮影されている地域との何れかを、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土地利用分類データを用いて都市部と郊外部とに分離することにより、浸水発生後の地域の前記画像に撮影されている前記地域が都市部と郊外部との２領域に分離された２領域分離データを生成する領域分離部を備え、
前記浸水領域推定部は、
前記二値化画像と、前記確率分布比較結果と、前記２領域分離データとに基づいて、前記浸水領域を推定する付記５に記載の浸水領域抽出装置。
（付記７）
コンピュータに、
浸水発生後の地域の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、前記領域ごとに計算された前記統計量に基づいて、二値の一方である浸水領域と二値の他方である非浸水領域とが表された二値化画像を作成する統計量計算処理、
を実行させる浸水領域抽出プログラム。
（付記８）
前記統計量計算処理は、
前記統計量と比較するための閾値を保有していると共に、前記閾値を満足する前記統計量と、前記閾値を満足しない前記統計量とに分けることにより、前記二値化画像を作成する付記７に記載の浸水領域抽出プログラム。
（付記９）
前記浸水領域抽出プログラムは、さらに、
前記二値化画像にフィルター処理を施すことで、前記二値化画像における前記非浸水領域を拡張する領域拡張処理、
を備える付記７または付記８に記載の浸水領域抽出プログラム。
（付記１０）
前記統計量計算処理は、
前記統計量として、歪度と尖度との少なくともいずれかを計算し、計算された両方あるいは一方に基づいて、前記二値化画像を作成する付記７から付記９のいずれか１項に記載の浸水領域抽出プログラム。
（付記１１）
前記浸水領域抽出プログラムは、さらに、
浸水発生前の地域の第１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の第１確率分布を計算し、浸水発生後の地域の前記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の第２確率分布を計算する確率分布計算処理と、
前記第１確率分布と前記第２確率分布とを比較して確率分布比較結果を生成する確率分布比較処理と、
前記二値化画像と、前記確率分布比較結果とに基づいて、浸水発生後の地域の前記画像における浸水領域を推定する浸水領域推定処理と、
を備える付記７から付記１０のいずれか１項に記載の浸水領域抽出プログラム。
（付記１２）
前記浸水領域抽出プログラムは、さらに、
浸水発生前の地域の前記画像に撮影されている地域と浸水発生後の地域の前記画像に撮影されている地域との何れかを、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土地利用分類データを用いて都市部と郊外部とに分離することにより、浸水発生後の地域の前記画像に撮影されている前記地域が都市部と郊外部との２領域に分離された２領域分離データを生成する分離処理を備え、
前記浸水領域推定処理は、
前記二値化画像と、前記確率分布比較結果と、前記２領域分離データとに基づいて、前記浸水領域を推定する付記１１に記載の浸水領域抽出プログラム。
（付記１３）
コンピュータが、
浸水発生後の地域の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、前記領域ごとに計算された前記統計量に基づいて、二値の一方である浸水領域と二値の他方である非浸水領域とが表された二値化画像を作成する、
浸水領域抽出方法。
（付記１）
浸水発生後の地域の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、前記領域ごとに計算された前記統計量に基づいて、二値の一方である浸水領域と二値の他方である非浸水領域とが表された二値化画像を作成する統計量計算部、
を備える浸水領域抽出装置。
（付記２）
前記統計量計算部は、
前記統計量と比較するための閾値を保有していると共に、前記閾値を満足する前記統計量と、前記閾値を満足しない前記統計量とに分けることにより、前記二値化画像を作成する付記１に記載の浸水領域抽出装置。
（付記３）
前記浸水領域抽出装置は、さらに、
前記二値化画像にフィルター処理を施すことで、前記二値化画像における前記非浸水領域を拡張する領域拡張部、
を備える付記１または付記２に記載の浸水領域抽出装置。
（付記４）
前記統計量計算部は、
前記統計量として、歪度と尖度との少なくともいずれかを計算し、計算された両方あるいは一方に基づいて、前記二値化画像を作成する付記１から付記３のいずれか１項に記載の浸水領域抽出装置。
（付記５）
前記浸水領域抽出装置は、さらに、
浸水発生前の地域の第１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の第１確率分布を計算し、浸水発生後の地域の前記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の第２確率分布を計算する確率分布計算部と、
前記第１確率分布と前記第２確率分布とを比較して確率分布比較結果を生成する確率分布比較部と、
前記二値化画像と、前記確率分布比較結果とに基づいて、浸水発生後の地域の前記画像における浸水領域を推定する浸水領域推定部と、
を備える付記１から付記４のいずれか１項に記載の浸水領域抽出装置。
（付記６）
前記浸水領域抽出装置は、さらに、
浸水発生前の地域の前記画像に撮影されている地域と浸水発生後の地域の前記画像に撮影されている地域との何れかを、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土地利用分類データを用いて都市部と郊外部とに分離することにより、浸水発生後の地域の前記画像に撮影されている前記地域が都市部と郊外部との２領域に分離された２領域分離データを生成する領域分離部を備え、
前記浸水領域推定部は、
前記二値化画像と、前記確率分布比較結果と、前記２領域分離データとに基づいて、前記浸水領域を推定する付記５に記載の浸水領域抽出装置。
（付記７）
コンピュータに、
浸水発生後の地域の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、前記領域ごとに計算された前記統計量に基づいて、二値の一方である浸水領域と二値の他方である非浸水領域とが表された二値化画像を作成する統計量計算処理、
を実行させる浸水領域抽出プログラム。
（付記８）
前記統計量計算処理は、
前記統計量と比較するための閾値を保有していると共に、前記閾値を満足する前記統計量と、前記閾値を満足しない前記統計量とに分けることにより、前記二値化画像を作成する付記７に記載の浸水領域抽出プログラム。
（付記９）
前記浸水領域抽出プログラムは、さらに、
前記二値化画像にフィルター処理を施すことで、前記二値化画像における前記非浸水領域を拡張する領域拡張処理、
を備える付記７または付記８に記載の浸水領域抽出プログラム。
（付記１０）
前記統計量計算処理は、
前記統計量として、歪度と尖度との少なくともいずれかを計算し、計算された両方あるいは一方に基づいて、前記二値化画像を作成する付記７から付記９のいずれか１項に記載の浸水領域抽出プログラム。
（付記１１）
前記浸水領域抽出プログラムは、さらに、
浸水発生前の地域の第１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の第１確率分布を計算し、浸水発生後の地域の前記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の第２確率分布を計算する確率分布計算処理と、
前記第１確率分布と前記第２確率分布とを比較して確率分布比較結果を生成する確率分布比較処理と、
前記二値化画像と、前記確率分布比較結果とに基づいて、浸水発生後の地域の前記画像における浸水領域を推定する浸水領域推定処理と、
を備える付記７から付記１０のいずれか１項に記載の浸水領域抽出プログラム。
（付記１２）
前記浸水領域抽出プログラムは、さらに、
浸水発生前の地域の前記画像に撮影されている地域と浸水発生後の地域の前記画像に撮影されている地域との何れかを、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土地利用分類データを用いて都市部と郊外部とに分離することにより、浸水発生後の地域の前記画像に撮影されている前記地域が都市部と郊外部との２領域に分離された２領域分離データを生成する分離処理を備え、
前記浸水領域推定処理は、
前記二値化画像と、前記確率分布比較結果と、前記２領域分離データとに基づいて、前記浸水領域を推定する付記１１に記載の浸水領域抽出プログラム。
（付記１３）
コンピュータが、
浸水発生後の地域の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、前記領域ごとに計算された前記統計量に基づいて、二値の一方である浸水領域と二値の他方である非浸水領域とが表された二値化画像を作成する、
浸水領域抽出方法。
【0044】
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】
【0045】
１０，１０Ａ 浸水領域抽出装置、１１ 統計量計算部、１１Ａ，１１Ｂ 歪度マップ、１２ 領域拡張部、２１ 確率分布計算部、２２ 確率分布比較部、３１ 領域分離部、４１ 浸水領域推定部、５１，５２，５３ ウィンドウ。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】