特開 2024-82426 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム

(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】P2024082426

(43)【公開日】2024-06-20

(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   G06T 7/00 20170101AFI20240613BHJP

   G01S 13/90 20060101ALI20240613BHJP

   G06T 7/90 20170101ALI20240613BHJP

【ＦＩ】

G06T7/00 640

G01S13/90 127

G01S13/90 191

G06T7/90 A

【審査請求】未請求

【請求項の数】10

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022196269

(22)【出願日】2022-12-08

(71)【出願人】

【識別番号】000004237

【氏名又は名称】日本電気株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100103894

【弁理士】

【氏名又は名称】家入 健

(72)【発明者】

【氏名】十文字 奈々

(72)【発明者】

【氏名】石井 孝和

(72)【発明者】

【氏名】平田 寛道

(72)【発明者】

【氏名】大野 翔平

【テーマコード（参考）】

5J070

5L096

【Ｆターム（参考）】

5J070AE07

5J070AF08

5J070AK13

5J070AK39

5J070BE02

5L096AA06

5L096BA18

5L096CA18

5L096DA01

5L096EA14

5L096FA15

5L096FA66

5L096GA51

5L096HA11

(57)【要約】

【課題】解析対象領域を適切に設定することが可能な情報処理装置を提供すること。
【解決手段】本開示にかかる情報処理装置１１０は、合成開口レーダ（ＳＡＲ）を用いて地表を撮像することで得られた画像を取得する取得部１００と、取得された画像を用いた干渉解析において、解析精度の向上又は低下に影響し得る画像の画像領域を推定する推定部１０２と、推定された画像領域に基づいて、干渉解析の対象である解析対象領域を設定する設定部１０３と、解析対象領域に対する干渉解析を行う解析部１０４と、を備える。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

合成開口レーダ（ＳＡＲ）を用いて地表を撮像することで得られた画像を取得する取得部と、
取得された前記画像を用いた干渉解析において、解析精度の向上又は低下に影響し得る前記画像の画像領域を推定する推定部と、
推定された前記画像領域に基づいて、前記干渉解析の対象である解析対象領域を設定する設定部と、
前記解析対象領域に対する干渉解析を行う解析部と、を備える
情報処理装置。

【請求項2】

前記推定部は、地表周辺の状況を示す周辺情報に基づいて、前記解析精度を向上させ得る第１画像領域を推定する第１推定部を備え、
前記設定部は、前記第１画像領域を含むように前記解析対象領域を設定する
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記第１推定部は、地表周辺を撮像した光学画像及び地表面の等高線図の少なくとも一方を前記周辺情報として取得し、取得した前記周辺情報に基づいて地表における土砂堆積領域を抽出し、前記土砂堆積領域を前記第１画像領域として推定する
請求項２に記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記推定部は、地表周辺の状況を示す周辺情報に基づいて、前記解析精度を低下させ得る第２画像領域を推定する第２推定部を備え、
前記設定部は、前記第２画像領域を含まないように前記解析対象領域を設定する
請求項１又は２に記載の情報処理装置。

【請求項5】

前記第２推定部は、飛翔体の撮像部から撮像された地表面のマルチスペクトル画像を前記周辺情報として取得し、前記マルチスペクトル画像に基づき算出される植生指標に基づいて植生領域を抽出し、前記植生領域を前記第２画像領域として推定する
請求項４に記載の情報処理装置。

【請求項6】

前記第２推定部は、前記合成開口レーダから地表面に照射される電波の反射強度を前記周辺情報として取得し、前記反射強度に基づいて水域を抽出し、前記水域を前記第２画像領域として推定する
請求項４に記載の情報処理装置。

【請求項7】

前記第２推定部は、前記地表の標高を示す数値標高モデルを前記周辺情報として取得し、前記合成開口レーダを有する飛翔体の位置を示す位置情報と、前記数値標高モデルとに基づいて、前記画像における倒れ込み発生領域を抽出し、前記倒れ込み発生領域を前記第２画像領域として推定する
請求項４に記載の情報処理装置。

【請求項8】

前記干渉解析の結果を表示部に表示させる表示制御部をさらに備え、
前記表示制御部は、設定された解析対象領域における地表面の状態変化を表示させる
請求項１又は２に記載の情報処理装置。

【請求項9】

コンピュータが、
合成開口レーダ（ＳＡＲ）を用いて地表を撮像することで得られた画像を取得する取得ステップと、
取得された前記画像を用いた干渉解析において、解析精度の向上又は低下に影響し得る前記画像の画像領域を推定する推定ステップと、
推定された前記画像領域に基づいて、前記干渉解析の対象である解析対象領域を設定する設定ステップと、
前記解析対象領域に対する干渉解析を行う解析ステップと、を実行する
情報処理方法。

【請求項10】

合成開口レーダ（ＳＡＲ）を用いて地表を撮像することで得られた画像を取得する取得ステップと、
取得された前記画像を用いた干渉解析において、解析精度の向上又は低下に影響し得る前記画像の画像領域を推定する推定ステップと、
推定された前記画像領域に基づいて、前記干渉解析の対象である解析対象領域を設定する設定ステップと、
前記解析対象領域に対する干渉解析を行う解析ステップと、をコンピュータに実行させる
プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

衛星などに搭載された合成開口レーダ（ＳＡＲ：:Synthetic Aperture Radar）で撮影された画像（以下、「ＳＡＲ画像」と称する場合がある）を用いて、地表の標高を計測する技術が知られている。ＳＡＲ画像には、干渉解析の精度を低下させ得る水域や植生領域が含まれる場合がある。このような領域を含めて解析を行った場合、標高が適切に推定されないおそれがある。

【0003】

関連する技術として、例えば、特許文献１は、植生域や水域などを除いた変化領域（例えば、被災地域）を１枚のコヒーレンス画像から検出することが可能な変化領域特定装置を開示する。また当該装置は、災害発生前のＳＡＲ画像と災害発生後のＳＡＲ画像とを用いて、観測地域のコヒーレンスを算出し、算出したコヒーレンスの値に応じて地表面の状態変化を検出する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０１１－２０９７８０号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

例えば、河川に設置される砂防堰堤（砂防ダム）は、その機能を十分に発揮させるために、砂防堰堤に堆積している土砂の堆積量を定期的に計測し、計測結果を施設の維持管理計画に反映することが求められる。よって、災害前後のＳＡＲ画像に限らず、災害が発生していない平時のＳＡＲ画像に対しても、解析対象領域を適切に設定することが望ましい。

【0006】

本開示の目的は、上述した課題を鑑み、解析対象領域を適切に設定することが可能な情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムを提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本開示にかかる情報処理装置は、
合成開口レーダ（ＳＡＲ）を用いて地表を撮像することで得られた画像を取得する取得部と、
取得された前記画像を用いた干渉解析において、解析精度の向上又は低下に影響し得る前記画像の画像領域を推定する推定部と、
推定された前記画像領域に基づいて、前記干渉解析の対象である解析対象領域を設定する設定部と、
前記解析対象領域に対する干渉解析を行う解析部と、を備えるものである。

【0008】

本開示にかかる情報処理方法は、
コンピュータが、
合成開口レーダ（ＳＡＲ）を用いて地表を撮像することで得られた画像を取得する取得ステップと、
取得された前記画像を用いた干渉解析において、解析精度の向上又は低下に影響し得る前記画像の画像領域を推定する推定ステップと、
推定された前記画像領域に基づいて、前記干渉解析の対象である解析対象領域を設定する設定ステップと、
前記解析対象領域に対する干渉解析を行う解析ステップと、を実行するものである。

【0009】

本開示にかかるプログラムは、
合成開口レーダ（ＳＡＲ）を用いて地表を撮像することで得られた画像を取得する取得ステップと、
取得された前記画像を用いた干渉解析において、解析精度の向上又は低下に影響し得る前記画像の画像領域を推定する推定ステップと、
推定された前記画像領域に基づいて、前記干渉解析の対象である解析対象領域を設定する設定ステップと、
前記解析対象領域に対する干渉解析を行う解析ステップと、をコンピュータに実行させるものである。

【発明の効果】

【0010】

本開示にかかる情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムは、解析対象領域を適切に設定することができる。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】実施形態１にかかる情報処理装置の構成を示すブロック図である。

【図2】実施形態１にかかる情報処理装置が行う処理を示すフローチャートである。

【図3】実施形態２にかかる情報処理システムの構成を示すブロック図である。

【図4】実施形態２にかかる情報処理装置の構成を示すブロック図である。

【図5】実施形態２にかかる情報処理装置が行う処理を示すフローチャートである。

【図6】実施形態２にかかる情報処理装置を実現するコンピュータのハードウエア構成を例示するブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0012】

以下では、本開示の実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。各図面において、同一又は対応する要素には同一の符号が付されている。説明の明確化のため、必要に応じて重複説明は省略される。

【0013】

＜実施形態１＞
まず、図１を参照して、実施形態１について説明する。図１は、本実施形態にかかる情報処理装置１１０の構成を示すブロック図である。情報処理装置１１０は、取得部１００、推定部１０２、設定部１０３、及び解析部１０４を備えている。

【0014】

取得部１００は、ＳＡＲを用いて地表を撮像することで得られたＳＡＲ画像を取得する。推定部１０２は、取得されたＳＡＲ画像を用いた干渉解析において、解析精度の向上又は低下に影響し得るＳＡＲ画像の画像領域を推定する。設定部１０３は、推定された画像領域に基づいて、干渉解析の対象である解析対象領域を設定する。解析部１０４は、解析対象領域に対する干渉解析を行う。

【0015】

情報処理装置１１０は、図示しない構成としてプロセッサ、メモリ及び記憶装置を備えている。当該記憶装置には、本実施形態にかかる処理が実装されたコンピュータプログラムが記憶されている。プロセッサは、記憶装置からコンピュータプログラムをメモリへ読み込ませ、当該コンピュータプログラムを実行することができる。これにより、プロセッサは、取得部１００、推定部１０２、設定部１０３、及び解析部１０４の機能を実現する。

【0016】

続いて、図２を参照して、情報処理装置１１０が行う処理を説明する。図２は、情報処理装置１１０が行う処理を示すフローチャートである。

【0017】

まず、取得部１００は、ＳＡＲ画像を取得する（Ｓ１０１）。次に、推定部１０２は、取得されたＳＡＲ画像を用いた干渉解析において、解析精度の向上又は低下に影響し得る画像の画像領域を推定する（Ｓ１０２）。続いて、設定部１０３は、推定部１０２で推定された画像領域に基づいて、解析対象領域を設定する（Ｓ１０３）。そして、解析部１０４は、設定部１０３で設定された解析対象領域に対する干渉解析を行う（Ｓ１０４）。

【0018】

以上説明したように、本実施形態にかかる情報処理装置１１０によれば、解析精度の向上又は低下に影響し得る画像の画像領域を推定し、推定結果に基づいて解析対象領域を設定する。これにより、解析対象領域を適切に設定することができる。

【0019】

＜実施形態２＞
続いて、実施形態２について説明する。実施形態２は、上述した実施形態１の具体例である。図３は、本実施形態にかかる情報処理システム３０の構成を示すブロック図である。

【0020】

（情報処理システム３０の構成）
情報処理システム３０は、ＳＡＲを用いて地表を撮像することで得られたＳＡＲ画像を干渉解析して、地表の標高を計測することが可能な情報処理システムである。情報処理システム３０は、ＳＡＲ画像を複数枚（例えば、２枚）取得し、干渉解析を行うために用いる。情報処理システム３０は、干渉解析を行うにあたり、解析精度の向上又は低下に影響し得る画像の画像領域を推定する。情報処理システム３０は、当該画像領域に基づいて、干渉解析の対象である解析対象領域を設定し、当該解析対象領域に対して干渉解析を行う。

【0021】

図に示されるように、情報処理システム３０は、情報処理装置１及びアンテナ部２０を備えている。情報処理装置１は、上述した情報処理装置１１０の一例である。情報処理装置１は、本実施形態にかかる処理を実行することが可能な情報処理装置である。情報処理装置１は、例えば、ＰＣ（Personal Computer）又はタブレット端末などであってよい。

【0022】

アンテナ部２０は、衛星５からデータを受信する。アンテナ部２０は、衛星５に対してデータを送信してもよい。

【0023】

ＳＡＲは、飛翔体に搭載されている。飛翔体は、例えば、衛星、航空機、又はドローンなどである。本実施形態では、飛翔体の例として、図に示される衛星５を用いて説明を行う。

【0024】

情報処理装置１とアンテナ部２０とは、ネットワークＮを介してそれぞれ接続されている。ネットワークＮは、有線又は無線の通信回線である。ネットワークＮは、例えば、インターネット、専用線、電話回線、移動体通信網、又はその他の通信回線などであってよい。またネットワークＮは、これらの組み合わせであってもよい。なお、ここでは情報処理装置１とアンテナ部２０とを別個に設けられる例を示しているが、情報処理装置１がアンテナ部２０を備えていてもよい。

【0025】

衛星５は、ＳＡＲを搭載した衛星である。衛星５は、例えば、所定の軌道を移動する人工衛星である。ＳＡＲは、マイクロ波を地表面に斜めに照射し、地表面からの後方散乱波を受信する能動型センサである。衛星５は、ＳＡＲを用いてマイクロ波を地表面に対して照射し、地表面からの後方散乱波を受信することで撮像を行う。衛星５は、撮像により得られたＳＡＲ画像を情報処理装置１に送信する。

【0026】

ＳＡＲ画像は、各画素における振幅及び位相の情報を含んでいる。なお、本開示において、「画像」はその画像のデータである画像データを意味する場合も含む。すなわち、衛星５が取得するＳＡＲ画像は、「ＳＡＲ画像の画像データ」を意味する場合も含む。ＳＡＲ画像は、上述した振幅及び位相を示す情報の他、ＳＡＲから地表面に照射される電波の反射強度の情報を含み得る。

【0027】

また、衛星５は、ＳＡＲの他、情報処理装置１に送信するための情報を検出可能なセンサを備えていてもよい。例えば、衛星５は、マルチスペクトル画像を撮影可能なマルチスペクトルセンサを備えている。マルチスペクトルセンサは、例えば、予め設定された複数の波長帯域のそれぞれに対応する画像データを生成するマルチスペクトルカメラ（撮像部）である。マルチスペクトルカメラは、例えば、紫外域、可視域、又は近赤外域などに含まれる複数の波長帯域の画像データを波長帯域ごとに生成したマルチスペクトル画像を生成する。

【0028】

また、衛星５は、光学センサを搭載し得る。光学センサは、例えば、ＲＧＢカメラ、赤外線カメラ、又はＬｉＤＡＲ（Light Detection and Ranging、Laser Imaging Detection and Ranging）などである。

【0029】

さらに、衛星５は、衛星５自身の位置を検出し、位置情報を取得するための位置センサを搭載し得る。位置センサは、例えばＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）等の複数の人工衛星から送信される測位信号を受信し、これらの測位信号に基づいて測位を行う。

【0030】

衛星５は、上述したＳＡＲ、マルチスペクトルセンサ、光学センサ、及び位置センサで取得されたデータを情報処理装置１に送信する。すなわち、衛星５は、ＳＡＲ画像、マルチスペクトル画像、光学画像、及び位置情報を情報処理装置１に送信する。衛星５は、これらのデータに、データの取得日時などを対応付けて送信してもよい。衛星５は、所定の時間間隔でこれらのデータを送信してもよい。

【0031】

なお、ここでは、衛星５がＳＡＲ、マルチスペクトルセンサ、光学センサ、及び位置センサを全て備えている例を用いて説明するが、衛星５は、これらの一部を備えるように構成されてもよい。また、各センサはそれぞれ別の飛翔体（例えば、衛星）に設けられてもよい。

【0032】

（情報処理装置１の構成）
続いて、図４を参照して、本実施形態にかかる情報処理装置１の構成を説明する。図４は、情報処理装置１の構成を示すブロック図である。情報処理装置１は、取得部１０、推定部２（第１推定部１１及び第２推定部１２）、設定部１３、解析部１４、表示制御部１５、入力部１６、出力部１７、及び記憶部１９を備えている。

【0033】

取得部１０は、上述した取得部１００の一例である。取得部１０は、ＳＡＲを用いて地表を撮像することで得られたＳＡＲ画像を取得する。例えば、取得部１０は、衛星５のＳＡＲで撮像された複数の画像の中から２枚の画像を選択することで、干渉解析に用いる画像を取得する。以下では、主に２枚の画像を用いて解析を行う例を用いて説明するが、３枚以上の画像が用いられてもよい。

【0034】

また、取得部１０は、衛星５から送信される他のデータを取得し得る。例えば、取得部１０は、地表周辺の状況を示す周辺情報を衛星５から取得する。周辺情報は、例えば、衛星５から地表を撮像した画像である。周辺情報は、例えば、光学画像、等高線図、又はマルチスペクトル画像などである。また、周辺情報は、合成開口レーダから地表面に照射される電波の反射強度などを含み得る。

【0035】

取得部１０は、ネットワークＮを介して、他の情報を周辺情報として取得してもよい。例えば、取得部１０は、地表の標高を示す数値標高モデルなどを取得し得る。取得部１０は、取得した周辺情報を記憶部１９に記憶してもよい。ここでは、取得部１０は、取得した周辺情報を周辺情報１９１として記憶部１９に記憶する。

【0036】

推定部２は、上述した推定部１０２の一例である。推定部２は、取得されたＳＡＲ画像を用いた干渉解析において、解析精度の向上又は低下に影響し得る画像の画像領域を推定する。推定部２は、第１推定部１１及び第２推定部１２を備えている。

【0037】

解析精度は、２枚の画像の干渉性の高さに関連している。干渉性が高いほど、解析精度が向上する。干渉性の高さは、周知の技術を用いて、２枚の画像のコヒーレンスを算出することで求めることができる。例えば、２枚の画像の相互に対応する画素同士の位相を比較し、位相の異なる画素数の全画素数に対する割合を計算することで、２枚の画像のコヒーレンスを算出することができる。２枚の画像が完全に一致する場合、コヒーレンスは１となり、２枚の画像の差異が大きくなるとともに、コヒーレンスは０に近づく。コヒーレンスが１に近いほど干渉性が良好なＳＡＲ画像であるということができる。

【0038】

第１推定部１１は、地表周辺の状況を示す周辺情報に基づいて、解析精度を向上させ得る第１画像領域を推定する。第１画像領域は、干渉条件のよい画像領域である。

【0039】

第１画像領域は、例えば、地表に土砂が堆積している土砂堆積領域である。第１推定部１１は、地表周辺を撮像した光学画像を周辺情報として取得し、取得した光学画像に基づいて、地表における土砂堆積領域を抽出する。第１推定部１１は、抽出した土砂堆積領域を第１画像領域として推定する。

【0040】

例えば、第１推定部１１は、光学画像が有する色情報に基づいて、土砂堆積領域を抽出し得る。土砂堆積領域の抽出には、周知の画像認識技術などが用いられてよい。第１推定部１１は、抽出した土砂堆積領域を第１画像領域として推定する。これにより、第１推定部１１は、土砂堆積領域を自動的に抽出することができる。

【0041】

第１推定部１１は、所定の機械学習又は人工知能を用いて生成された学習済みモデルを用いて土砂堆積領域を抽出してもよい。学習済みモデルは、例えば、光学画像を入力とし、光学画像に含まれる土砂堆積領域を出力とするニューラルネットワークである。ニューラルネットワークは、例えばＣＮＮ（Convolution Neural Network）などであってよい。

【0042】

また、第１推定部１１は、地表面の等高線図を周辺情報として取得し、取得した等高線図に基づいて、地表における土砂堆積領域を第１画像領域として推定してもよい。第１推定部１１は、周知の画像認識技術などを用いて、等高線図に基づいて土砂堆積領域を抽出する。第１推定部１１は、抽出した土砂堆積領域を第１画像領域として推定する。

【0043】

また、第１推定部１１は、ユーザからの入力を受け付けて、光学画像などに含まれる河川領域を特定し、河川領域に基づいて土砂堆積領域を抽出してもよい。例えば、第１推定部１１は、ユーザから入力された河川の位置に基づいて、河川の周囲にある土砂堆積領域を抽出する。

【0044】

なお、第１推定部１１は、ＳＡＲ画像と光学画像との間の位置ずれを考慮して、土砂堆積領域を抽出し得る。第１推定部１１は、例えば、位置合わせの基準となる基準点を用いて、ＳＡＲ画像と光学画像との位置合わせを行うことで位置ずれを補正し得る。

【0045】

第２推定部１２は、周辺情報に基づいて、解析精度を低下させ得る第２画像領域を推定する。第２画像領域は、干渉条件の悪い画像領域である。干渉条件の悪い領域が含まれる場合、解析結果にノイズが混ざることとなり、解析の精度が低下する。第２画像領域は、例えば、植生領域、河川領域（水域）、又は倒れ込み発生領域である。

【0046】

例えば、第２推定部１２は、衛星５（飛翔体）の撮像部から撮像された地表面のマルチスペクトル画像を周辺情報として取得し、マルチスペクトル画像に基づいて植生指標（ＮＤＶＩ：Normalized Difference Vegetation Index）を算出する。第２推定部１２は、算出結果に基づいて地表における植生領域を抽出し、植生領域を第２画像領域として推定する。

【0047】

第２推定部１２は、以下の計算式を用いてＮＤＶＩを算出することができる。
ＮＤＶＩ＝（ＩＲ－Ｒ）／（ＩＲ＋Ｒ） ・・・（１）
ここで、ＩＲは、マルチスペクトル画像における近赤外線領域の反射率を示し、Ｒは可視領域の赤色の反射率を示している。第２推定部１２は、上記の式（１）で得られた値を－１から＋１の間に正規化することでＮＤＶＩを算出することができる。

【0048】

例えば、第２推定部１２は、マルチスペクトル画像の各画素についてＮＤＶＩを算出する。第２推定部１２は、各画素のＮＤＶＩが所定の閾値以上であるか否かを判定する。所定の閾値は、予め設定されてもよいし、適宜変更されてもよい。ＮＤＶＩが所定の閾値以上である場合、第２推定部１２は、当該画素に対応する地表面の範囲が植物に覆われている植生領域であると判定する。第２推定部１２は、マルチスペクトル画像に含まれる複数の画素のそれぞれについて当該判定を行い、植生領域を抽出する。

【0049】

また、第２推定部１２は、ＳＡＲから地表面に照射される電波の反射強度を周辺情報として取得し、反射強度に基づいて水域を抽出し、抽出した水域を第２画像領域として推定してもよい。ＳＡＲから地表面に照射される電波の反射強度は、ＳＡＲ画像に対応付けて取得され得る。

【0050】

第２推定部１２は、ＳＡＲ画像の各画素における反射強度が所定の閾値以上であるか否かを判定する。当該反射強度が所定の閾値未満である場合、第２推定部１２は、当該画素が水域であると判定する。第２推定部１２は、ＳＡＲ画像に含まれる複数の画素のそれぞれについて当該判定を行い、水域を抽出する。

【0051】

さらに、第２推定部１２は、地表の標高を示す数値標高モデル（ＤＥＭ：Digital Elevation Model）を周辺情報として取得し、ＤＥＭを用いて第２画像領域を推定してもよい。例えば、第２推定部１２は、ＳＡＲを有する衛星５の位置を示す位置情報と、ＤＥＭとに基づいて、ＳＡＲ画像における倒れ込み発生領域を抽出する。なお、倒れ込みは、山や建物などのような高さのある物体を撮像した場合に、物体が実際の位置よりもレーダ側に倒れ込むようにして写る現象である。上述したように、ＳＡＲは、マイクロ波を地表面に対して斜めに照射するので、このような現象が発生する。

【0052】

例えば、第２推定部１２は、ネットワークＮを介して、国土地理院が公開しているＤＥＭを取得する。第２推定部１２は、周知の技術を用いて、衛星５の位置情報とＤＥＭとに基づいて、倒れ込み発生領域を抽出する。第２推定部１２は、抽出した倒れ込み発生領域を第２画像領域として推定する。

【0053】

設定部１３は、上述した設定部１０３の一例である。設定部１３は、推定部２で推定された画像領域に基づいて、干渉解析の対象である解析対象領域を設定する。例えば、設定部１３は、第１推定部１１で推定された第１画像領域を含むように解析対象領域を設定する。また、設定部１３は、第２推定部１２で推定された第２画像領域を含まないように解析対象領域を設定する。

【0054】

例えば、設定部１３は、ＳＡＲ画像全体のうち、第１画像領域のみを解析対象領域として設定してもよい。また、設定部１３は、ＳＡＲ画像全体から第２画像領域を除外して、残りの画像領域を解析対象領域として設定してもよい。設定部１３は、第２画像領域のデータを除去することで、第２画像領域が解析対象領域に含まれないようにしてもよい。

【0055】

設定部１３は、第１画像領域及び第２画像領域の両方を用いて解析対象領域を設定してもよい。例えば、設定部１３は、ＳＡＲ画像全体のうち、第１画像領域を解析対象領域として設定し、かつ、第２画像領域を解析対象領域から除外する。設定部１３は、第１又は第２画像領域のいずれでもない他の領域については所定の条件を用いて解析対象領域とするか否かを決定してもよい。設定部１３は、他の領域を全て解析対象領域として設定してもよいし、全て解析対象領域から除外するようにしてもよい。

【0056】

設定部１３は、解析に用いる複数のＳＡＲ画像のそれぞれにおいて、解析対象領域を設定し得る。設定部１３は、一方の画像に対して解析対象領域を設定し、当該領域と対応する画像領域を他方の画像の解析対象領域として設定するようにしてもよい。

【0057】

解析対象領域は、連続した複数の画素で構成され得る。設定部１３は、画素が所定以上連続する領域を解析対象領域として設定してもよい。

【0058】

また、設定部１３は、解析対象領域の大きさが所定の範囲内となるように解析対象領域を設定してもよい。所定の範囲は、予め設けられた上限及び下限で定義され得る。例えば、設定部１３は、解析対象領域に対応する画素の面積を算出し、当該面積が所定の範囲内になるように解析対象領域を設定する。なお、上限及び下限のいずれか一方のみが設けられてもよい。

【0059】

例えば、解析対象領域が大き過ぎる場合には、標高解析の精度が低下するおそれがある。また、解析対象領域が小さ過ぎる場合には、画像の位置合わせに用いられる基準点が少なくなるので、位置合わせが困難となるおそれがある。設定部１３が、解析対象領域の大きさが所定の範囲に収まるように解析対象領域を設定することで、このような問題を解決することができる。

【0060】

また、設定部１３は、ユーザの入力を受け付けて解析対象領域を設定してもよい。例えば、設定部１３は、入力部１６を介してユーザの入力を受け付ける。これにより、自動的に設定された解析対象領域を、ユーザの手動により調整することができる。

【0061】

解析部１４は、上述した解析部１０４の一例である。解析部１４は、複数のＳＡＲ画像を用いて、設定部１３において設定された解析対象領域に対する干渉解析を行う。解析部１４は、周知の技術を用いて干渉処理を行い得る。解析部１４は、例えば２枚の画像に対して干渉処理を行うことで干渉画像を得る。解析部１４は、干渉画像に基づいて、２枚の画像の各画素における位相差を求め、位相差に基づいて地表の標高を算出する。解析部１４は、設定された解析対象領域に対応する地表面の標高を算出するので、精度のよい解析結果を得ることができる。

【0062】

また、解析部１４は、解析対象領域における地表面の状態変化を算出してもよい。地表面における状態変化は、例えば、地表における土砂の移動である。解析部１４は、異なるタイミングで計測された標高に基づいて、土砂移動量を算出する。

【0063】

例えば、時期Ｔ１及び時期Ｔ２のそれぞれで標高が計測されたとする。解析部１４は、時期Ｔ１からＴ２の間の土砂移動量を算出する。解析部１４は、定期観測で計測された標高に基づいて平時の土砂移動量を算出してもよい。また解析部１４は、例えば大雨などのイベント発生前後に計測された標高に基づいて、イベントに対応する土砂移動量を算出してもよい。土砂の移動には、盛土の造成などを含んでもよい。

【0064】

表示制御部１５は、解析部１４で処理された干渉解析の結果を出力部１７（表示部）に表示させるための制御を行う。例えば、表示制御部１５は、ＳＡＲ画像全体のうち、解析対象領域における地表の標高を出力部１７に表示させる。例えば、表示制御部１５は、ＳＡＲ画像全体に対応する地表面を示す地図情報と、解析対象領域に対応する地表の標高と、を重ねて表示させる。表示制御部１５は、解析対象領域以外の領域に対応する標高を表示させず、解析対象領域に対応する標高を表示させる。このようにすることで、表示制御部１５は、信頼度の高い標高のみを表示させることができる。

【0065】

また、表示制御部１５は、解析対象領域における地表面の状態変化を出力部１７に表示させてもよい。例えば、表示制御部１５は、解析対象領域以外の領域に対応する土砂移動量を表示させず、解析対象領域に対応する土砂移動量を表示させる。このようにすることで、表示制御部１５は、信頼度の高い土砂移動量のみを表示させることができる。

【0066】

表示制御部１５は、解析対象領域と異なる領域に対して解析結果を表示させてもよい。表示制御部１５は、解析対象領域と異なる領域を、解析結果を表示させる解析結果表示領域として設定し得る。例えば、表示制御部１５は、解析対象領域よりも小さい領域を解析結果表示領域として設定し、当該解析結果表示領域に対して解析結果を表示させてもよい。

【0067】

例えば、解析対象領域Ａと、解析対象領域Ａの内側に、解析対象領域Ａの一部として画像領域Ｂがあるとする。例えば、解析対象領域Ａは土砂堆積領域であり、画像領域Ｂは、解析対象領域Ａ内にある水域である。ここでは当該水域も解析対象領域として設定されているものとする。表示制御部１５は、解析対象領域Ａのうち、画像領域Ｂについての解析結果を表示させないようにしてもよい。つまり、表示制御部１５は、解析対象領域Ａから画像領域Ｂ部分をくり抜いたドーナツ状の画像領域を解析結果表示領域として設定し、解析結果を表示させてもよい。このようにすることで、設定部１３においては、第２画像領域を含む範囲を含めて解析対象領域を広めに設定しておき、表示制御部１５においては、精度の低い解析結果を非表示にするという調整ができる。このように、表示制御部１５が表示させる解析結果表示領域は、非連続であってもよい。

【0068】

表示制御部１５は、解析対象領域あるいは解析対象領域以外の領域に対応させて、解析対象領域である旨、あるいは解析対象領域以外の領域である旨を表示させてもよい。また表示制御部１５は、解析対象領域として設定された根拠、あるいは解析対象領域以外の領域として設定された根拠を表示させてもよい。表示制御部１５は、様々な表示態様を用いて、上述した表示をさせ得る。例えば、表示制御部１５は、解析対象領域である旨などを文字、記号、色、又は網掛けなどを用いて表示させてもよい。

【0069】

表示制御部１５は、解析結果表示領域と、解析結果表示領域以外の領域についても、上記と同様にして表示を制御し得る。すなわち、表示制御部１５は、解析結果表示領域あるいは解析結果表示領域以外の領域に対応させて、解析結果表示領域である旨、あるいは解析結果表示領域以外の領域である旨を表示させてもよい。また、表示制御部１５は、解析結果表示領域として設定された根拠、あるいは解析結果表示領域以外の領域として設定された根拠を表示させてもよい。

【0070】

例えば、上述した解析対象領域Ａ及び画像領域Ｂの例では、解析対象領域Ａの中に、解析結果を非表示とする画像領域Ｂが含まれている。例えば、表示制御部１５は、解析対象領域Ａから画像領域Ｂ部分をくり抜いたドーナツ状の画像領域に対しては、解析結果表示領域である旨を表示させる。また表示制御部１５は、画像領域Ｂに対しては、解析結果表示領域以外の領域である旨を表示させる。表示制御部１５は、ドーナツ状の画像領域に対しては、解析結果表示領域である根拠として、土砂堆積領域である旨を表示させてもよい。また表示制御部１５は、画像領域Ｂに対しては、解析結果表示領域以外の領域である根拠として、水域である旨を表示させてもよい。

【0071】

このようにすることで、ユーザは、解析対象領域、解析対象領域以外の領域、解析結果表示領域、解析結果表示領域以外の領域、及び、これらの領域として設定された根拠を直感的に認識することができる。なお、上述した表示の態様は一例であるので、種々の態様が用いられてよい。

【0072】

入力部１６は、ユーザからの入力を受け付ける入力装置である。入力部１６は、例えばキーボードなどである。例えば入力部１６は、解析対象領域の入力を受け付ける。入力部１６は、第１画像領域又は第２画像領域の入力を受け付けてもよい。例えば、入力部１６は、地図情報を表示させて、河川の位置をユーザに入力させるなどしてもよい。なお、入力部１６は、ネットワークＮを介して、ユーザが使用するＰＣなどの端末から入力を受け付けてもよい。

【0073】

出力部１７は、解析結果を出力する出力装置である。出力部１７は、例えば、液晶パネルなどの表示装置である。出力部１７は、入力部１６の機能を備えるタッチパネル付きディスプレイなどであってもよい。また、出力部１７は、図示しない他の表示装置に解析結果を出力させるように構成されてもよい。例えば、出力部１７は、ネットワークＮを介して情報処理装置１以外の装置に解析結果を出力させるように構成され得る。例えば、出力部１７は、ユーザが使用する端末に対して解析結果を送信する。これにより、出力部１７は当該端末に解析結果を出力させる。

【0074】

記憶部１９は、上述した周辺情報１９１を記憶する。また記憶部１９は、解析部１４で得られた解析結果を記憶してもよい。また記憶部１９は、本実施形態にかかる処理が実装されたコンピュータプログラムを記憶してもよい。

【0075】

以上、情報処理システム３０が備える構成について説明した。なお、上述した情報処理システム３０の構成は一例に過ぎず、適宜変更され得る。例えば、情報処理装置１の各構成要素の一部又は全部が複数の情報処理装置や回路等により実現される場合には、複数の情報処理装置や回路等は、集中配置されてもよいし、分散配置されてもよい。例えば、情報処理装置や回路等は、クライアントサーバシステム、クラウドコンピューティングシステム等、各々が通信ネットワークを介して接続される形態として実現されてもよい。また、情報処理装置１の機能がSaaS（Software as a Service）形式で提供されてもよい。

【0076】

（情報処理装置１が行う処理）
続いて、図５を参照して、情報処理装置１が行う処理を説明する。図５は、情報処理装置１が行う処理を示すフローチャートである。

【0077】

まず、取得部１０は、ＳＡＲ画像を取得する（Ｓ１）。取得部１０は、例えば２枚のＳＡＲ画像を取得する。ＳＡＲ画像は、記憶部１９に記憶されていてもよいし、ネットワークＮを介して取得されてもよい。

【0078】

次に、推定部２は、解析精度の向上又は低下に影響し得る画像の画像領域を推定する。具体的には、まず、第１推定部１１は、地表周辺の状況を示す周辺情報に基づいて、解析の精度を向上させ得る第１画像領域を推定する（Ｓ２）。周辺情報は、例えば、衛星などの飛翔体から撮像された光学画像、等高線図、又はマルチスペクトル画像などである。

【0079】

例えば、第１推定部１１は、光学画像又は等高線図を周辺情報として取得する。第１推定部１１は、周辺情報に基づいて、地表における土砂堆積領域を抽出し、土砂堆積領域を第１画像領域として推定する。

【0080】

次に、第２推定部１２は、地表周辺の状況を示す周辺情報に基づいて、解析精度を低下させ得る第２画像領域を推定する（Ｓ３）。第２推定部１２は、例えば、飛翔体から撮像された地表面のマルチスペクトル画像を周辺情報として取得する。第２推定部１２は、マルチスペクトル画像に基づいて、上述した式（１）を用いてＮＤＶＩを算出する。第２推定部１２は、算出したＮＤＶＩに基づいて地表における植生領域を抽出し、植生領域を第２画像領域として推定する。

【0081】

また、第２推定部１２は、ＳＡＲから地表面に照射される電波の反射強度に基づいて水域を抽出し、抽出した水域を第２画像領域として推定してもよい。さらに、第２推定部１２は、画像における倒れ込み発生領域を抽出し、抽出した倒れ込み発生領域を第２画像領域として推定してもよい。第２推定部１２は、地表を撮像する撮像部を有する飛翔体の位置情報と、地表の標高を示すＤＥＭとに基づいて、画像における倒れ込み発生領域を抽出することができる。

【0082】

続いて、設定部１３は、推定された第１画像領域及び第２画像領域に基づいて、解析対象領域を設定する（Ｓ４）。例えば、設定部１３は、第１画像領域を含むように解析対象領域を設定する。また、例えば設定部１３は、第２画像領域を含まないように解析対象領域を設定する。設定部１３は、第１画像領域を含むように、かつ、第２画像領域を含まないように、解析対象領域を設定してもよい。

【0083】

また、設定部１３は、解析対象領域の大きさが所定の範囲内となるように解析対象領域を設定してもよい。例えば、設定部１３は、解析対象領域の大きさが予め設定された上限と下限との間に収まるように解析対象領域を設定する。なお、設定部１３は、ユーザの入力を受け付けて解析対象領域を設定してもよい。

【0084】

続いて、解析部１４は、解析対象領域に対する干渉解析を行う（Ｓ５）。干渉解析は、周知の技術が用いられてよい。

【0085】

そして、表示制御部１５は、干渉解析の結果を表示部に表示させる（Ｓ６）。表示制御部１５は、例えば、出力部１７やユーザが使用する端末を表示部として用いて、解析結果を表示させる。表示制御部１５は、設定された解析対象領域における地表面の状態変化を表示させてもよい。状態変化は、例えば、地表における土砂の移動である。表示制御部１５は、異なるタイミングで計測された標高に基づいて算出された土砂移動量を表示させ得る。

【0086】

なお、上述した処理の順序は一例であるので、適宜変更されてもよい。例えば、情報処理装置１は、ステップＳ２とＳ３とを逆の順序で行ってもよい。また、情報処理装置１は、ステップＳ２及びＳ３のいずれか一方を行うようにしてもよい。

【0087】

以上説明したように、本実施形態にかかる情報処理システム３０では、情報処理装置１において、解析精度の向上又は低下に影響し得る画像の画像領域を推定する。例えば、情報処理装置１は、解析精度を向上させ得る第１画像領域と、解析精度を低下させ得る第２画像領域と、を推定する。情報処理装置１は、第１及び第２画像領域に基づいて解析対象領域を設定し、当該解析対象領域に対して干渉解析を行う。このようにすることで、情報処理システム３０は、干渉条件の良い画像領域のみを解析対象領域とし、干渉条件の悪い画像領域を解析対象領域外とすることができる。

【0088】

情報処理システム３０は、地表周辺の状況を示す周辺情報などに基づいて、解析対象領域を自動的に設定することができる。これにより、ユーザが手動で解析対象領域を設定することなく、効率的に解析対象領域の設定を行うことができる。このように、情報処理システム３０は、解析対象領域を適切に設定し、精度よく干渉解析を行うことができる。

【0089】

＜ハードウエアの構成例＞
情報処理装置１及び１１０の各機能構成部は、各機能構成部を実現するハードウエア（例：ハードワイヤードされた電子回路など）で実現されてもよいし、ハードウエアとソフトウエアとの組み合わせ（例：電子回路とそれを制御するプログラムの組み合わせなど）で実現されてもよい。以下、情報処理装置１等の各機能構成部がハードウエアとソフトウエアとの組み合わせで実現される場合について、さらに説明する。

【0090】

図６は、情報処理装置１等を実現するコンピュータ９００のハードウエア構成を例示するブロック図である。コンピュータ９００は、情報処理装置１等を実現するために設計された専用のコンピュータであってもよいし、汎用のコンピュータであってもよい。コンピュータ９００は、スマートフォンやタブレット端末などといった可搬型のコンピュータであってもよい。

【0091】

例えば、コンピュータ９００に対して所定のアプリケーションをインストールすることにより、コンピュータ９００で、情報処理装置１等の各機能が実現される。上記アプリケーションは、情報処理装置１等の機能構成部を実現するためのプログラムで構成される。

【0092】

コンピュータ９００は、バス９０２、プロセッサ９０４、メモリ９０６、ストレージデバイス９０８、入出力インタフェース９１０、及びネットワークインタフェース９１２を有する。バス９０２は、プロセッサ９０４、メモリ９０６、ストレージデバイス９０８、入出力インタフェース９１０、及びネットワークインタフェース９１２が、相互にデータを送受信するためのデータ伝送路である。ただし、プロセッサ９０４などを互いに接続する方法は、バス接続に限定されない。

【0093】

プロセッサ９０４は、CPU（Central Processing Unit）、GPU（Graphics Processing Unit）、FPGA（Field-Programmable Gate Array）、又は量子プロセッサ（量子コンピュータ制御チップ）などの種々のプロセッサである。メモリ９０６は、RAM（Random Access Memory）などを用いて実現される主記憶装置である。ストレージデバイス９０８は、ハードディスク、SSD（Solid State Drive）、メモリカード、又はROM（Read Only Memory）などを用いて実現される補助記憶装置である。

【0094】

入出力インタフェース９１０は、コンピュータ９００と入出力デバイスとを接続するためのインタフェースである。例えば入出力インタフェース９１０には、キーボードなどの入力装置や、ディスプレイ装置などの出力装置が接続される。

【0095】

ネットワークインタフェース９１２は、コンピュータ９００をネットワークに接続するためのインタフェースである。このネットワークは、LAN（Local Area Network）であってもよいし、WAN（Wide Area Network）であってもよい。

【0096】

ストレージデバイス９０８は、情報処理装置１等の各機能構成部を実現するプログラム（前述したアプリケーションを実現するプログラム）を記憶している。プロセッサ９０４は、このプログラムをメモリ９０６に読み出して実行することで、情報処理装置１等の各機能構成部を実現する。

【0097】

プロセッサの各々は、図面を用いて説明されたアルゴリズムをコンピュータに行わせるための命令群を含む１又はそれ以上のプログラムを実行する。このプログラムは、コンピュータに読み込まれた場合に、実施形態で説明された１又はそれ以上の機能をコンピュータに行わせるための命令群（又はソフトウェアコード）を含む。プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）又は実体のある記憶媒体（tangible storage medium）に格納されてもよい。限定ではなく例として、非一時的なコンピュータ可読媒体又は実体のある記憶媒体は、random-access memory（RAM）、read-only memory（ROM）、フラッシュメモリ、solid-state drive（SSD）又はその他のメモリ技術、CD-ROM、digital versatile disc（DVD）、Blu-ray（登録商標）ディスク又はその他の光ディスクストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクストレージ又はその他の磁気ストレージデバイスを含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）又は通信媒体上で送信されてもよい。限定ではなく例として、一時的なコンピュータ可読媒体又は通信媒体は、電気的、光学的、音響的、又はその他の形式の伝搬信号を含む。

【0098】

なお、本開示は上記実施形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。

【0099】

上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
（付記１）
合成開口レーダ（ＳＡＲ）を用いて地表を撮像することで得られた画像を取得する取得部と、
取得された前記画像を用いた干渉解析において、解析精度の向上又は低下に影響し得る前記画像の画像領域を推定する推定部と、
推定された前記画像領域に基づいて、前記干渉解析の対象である解析対象領域を設定する設定部と、
前記解析対象領域に対する干渉解析を行う解析部と、を備える
情報処理装置。
（付記２）
前記推定部は、地表周辺の状況を示す周辺情報に基づいて、前記解析精度を向上させ得る第１画像領域を推定する第１推定部を備え、
前記設定部は、前記第１画像領域を含むように前記解析対象領域を設定する
付記１に記載の情報処理装置。
（付記３）
前記第１推定部は、地表周辺を撮像した光学画像及び地表面の等高線図の少なくとも一方を前記周辺情報として取得し、取得した前記周辺情報に基づいて地表における土砂堆積領域を抽出し、前記土砂堆積領域を前記第１画像領域として推定する
付記２に記載の情報処理装置。
（付記４）
前記推定部は、地表周辺の状況を示す周辺情報に基づいて、前記解析精度を低下させ得る第２画像領域を推定する第２推定部を備え、
前記設定部は、前記第２画像領域を含まないように前記解析対象領域を設定する
付記１～３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（付記５）
前記第２推定部は、飛翔体の撮像部から撮像された地表面のマルチスペクトル画像を前記周辺情報として取得し、前記マルチスペクトル画像に基づき算出される植生指標に基づいて植生領域を抽出し、前記植生領域を前記第２画像領域として推定する
付記４に記載の情報処理装置。
（付記６）
前記第２推定部は、前記合成開口レーダから地表面に照射される電波の反射強度を前記周辺情報として取得し、前記反射強度に基づいて水域を抽出し、前記水域を前記第２画像領域として推定する
付記４又は５に記載の情報処理装置。
（付記７）
前記第２推定部は、前記地表の標高を示す数値標高モデルを前記周辺情報として取得し、前記合成開口レーダを有する飛翔体の位置を示す位置情報と、前記数値標高モデルとに基づいて、前記画像における倒れ込み発生領域を抽出し、前記倒れ込み発生領域を前記第２画像領域として推定する
付記４～６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（付記８）
前記設定部は、前記解析対象領域の大きさが所定の範囲内となるように前記解析対象領域を設定する
付記１～７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（付記９）
前記干渉解析の結果を表示部に表示させる表示制御部をさらに備え、
前記表示制御部は、設定された解析対象領域における地表面の状態変化を表示させる
付記１～８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（付記１０）
前記設定部は、ユーザの入力を受け付けて前記解析対象領域を設定する
付記１～９のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（付記１１）
コンピュータが、
合成開口レーダ（ＳＡＲ）を用いて地表を撮像することで得られた画像を取得する取得ステップと、
取得された前記画像を用いた干渉解析において、解析精度の向上又は低下に影響し得る前記画像の画像領域を推定する推定ステップと、
推定された前記画像領域に基づいて、前記干渉解析の対象である解析対象領域を設定する設定ステップと、
前記解析対象領域に対する干渉解析を行う解析ステップと、を実行する
情報処理方法。
（付記１２）
前記推定ステップは、地表周辺の状況を示す周辺情報に基づいて、前記解析精度を向上させ得る第１画像領域を推定する第１推定ステップを含み、
前記設定ステップでは、前記第１画像領域を含むように前記解析対象領域を設定する
付記１１に記載の情報処理方法。
（付記１３）
合成開口レーダ（ＳＡＲ）を用いて地表を撮像することで得られた画像を取得する取得ステップと、
取得された前記画像を用いた干渉解析において、解析精度の向上又は低下に影響し得る前記画像の画像領域を推定する推定ステップと、
推定された前記画像領域に基づいて、前記干渉解析の対象である解析対象領域を設定する設定ステップと、
前記解析対象領域に対する干渉解析を行う解析ステップと、をコンピュータに実行させる
プログラム。
（付記１４）
前記推定ステップは、地表周辺の状況を示す周辺情報に基づいて、前記解析精度を向上させ得る第１画像領域を推定する第１推定ステップを含み、
前記設定ステップでは、前記第１画像領域を含むように前記解析対象領域を設定する
付記１３に記載のプログラム。

【符号の説明】

【0100】

１、１１０ 情報処理装置
２、１０２ 推定部
１０、１００ 取得部
１１ 第１推定部
１２ 第２推定部
１３、１０３ 設定部
１４、１０４ 解析部
１５ 表示制御部
１６ 入力部
１７ 出力部
１９ 記憶部
１９１ 周辺情報
５ 衛星
２０ アンテナ部
３０ 情報処理システム
９００ コンピュータ
９０２ バス
９０４ プロセッサ
９０６ メモリ
９０８ ストレージデバイス
９１０ 入出力インタフェース
９１２ ネットワークインタフェース
Ｎ ネットワーク

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】