知財求人 - 知財ポータルサイト「IP Force」
特許7399069治水施設監視装置、治水施設監視方法及び治水施設監視プログラム
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2023-12-07
(45)【発行日】2023-12-15
(54)【発明の名称】治水施設監視装置、治水施設監視方法及び治水施設監視プログラム
(51)【国際特許分類】
G01C 11/04 20060101AFI20231208BHJP
G01B 11/24 20060101ALI20231208BHJP
G06T 7/00 20170101ALI20231208BHJP
【ＦＩ】
G01C11/04
G01B11/24 K
G06T7/00 640
【請求項の数】
8
(21)【出願番号】P 2020196905
(22)【出願日】2020-11-27
(65)【公開番号】P2022085295
(43)【公開日】2022-06-08
【審査請求日】2023-03-01
(73)【特許権者】
【識別番号】000006013
【氏名又は名称】三菱電機株式会社
(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】鈴木 将敬
(72)【発明者】
【氏名】有井 基文
【審査官】飯村 悠斗
(56)【参考文献】
【文献】特開２０１８－０１０６３０（ＪＰ，Ａ）
【文献】中国特許出願公開第１０１６１５１８３（ＣＮ，Ａ）
【文献】国際公開第２０１９／１３０５６８（ＷＯ，Ａ１）
【文献】特開２０１３－０８９０２１（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０１Ｃ １／００－１／１４
５／００－１５／１４
Ｇ０１Ｂ １１／２４
Ｇ０６Ｔ ７／００
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
治水対象の水域と前記水域に接する治水施設とが人工衛星により撮影されて得られた衛星撮影画像を取得する画像取得部と、前記衛星撮影画像における反射スペクトル特性を用いて前記治水施設での植生の経時変化を解析し、前記植生の経時変化を解析した結果、前記治水施設が前記水域に接する領域の近隣で前記植生の範囲が増加している場合に、前記治水施設の変状を推定する推定部とを有する治水施設監視装置。
【請求項2】
前記推定部は、前記治水施設の形状の経時変化を解析し、前記治水施設の形状の経時変化を解析した結果、前記治水施設が前記水域に接する領域の近隣で前記治水施設の形状が変化している場合に、前記治水施設の変状を推定する請求項１に記載の治水施設監視装置。
【請求項3】
前記推定部は、前記水域の経時変化を解析し、前記水域の経時変化を解析した結果、前記水域の範囲が増加している場合に、前記治水施設の変状を推定する請求項１に記載の治水施設監視装置。
【請求項4】
前記推定部は、前記変状が推定された位置の座標値を取得する請求項１に記載の治水施設監視装置。
【請求項5】
前記画像取得部は、前記治水施設及び前記水域が複数の時刻で人工衛星により撮影されて得られた複数の衛星撮影画像を取得し、
前記推定部は、
前記複数の衛星撮影画像における反射スペクトル特性を用いて前記治水施設での植生の経時変化を解析する請求項１に記載の治水施設監視装置。
【請求項6】
前記治水施設監視装置は、更に、前記治水施設及び前記水域が含まれる地図情報を取得する地図情報取得部を有し、
前記推定部は、
前記衛星撮影画像における反射スペクトル特性と前記地図情報とを用いて前記治水施設での植生の経時変化を解析する請求項１に記載の治水施設監視装置。
【請求項7】
コンピュータが、治水対象の水域と前記水域に接する治水施設とが人工衛星により撮影されて得られた衛星撮影画像を取得する画像取得ステップと、前記コンピュータが、前記衛星撮影画像における反射スペクトル特性を用いて前記治水施設での植生の経時変化を解析し、前記植生の経時変化を解析した結果、前記治水施設が前記水域に接する領域の近隣で前記植生の範囲が増加している場合に、前記治水施設の変状を推定する推定ステップとを有する治水施設監視方法。
【請求項8】
治水対象の水域と前記水域に接する治水施設とが人工衛星により撮影されて得られた衛星撮影画像を取得する画像取得処理と、前記衛星撮影画像における反射スペクトル特性を用いて前記治水施設での植生の経時変化を解析し、前記植生の経時変化を解析した結果、前記治水施設が前記水域に接する領域の近隣で前記植生の範囲が増加している場合に、前記治水施設の変状を推定する推定処理とをコンピュータに実行させる治水施設監視プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、護岸等の治水施設の監視に関する。
【背景技術】
【0002】
法面の状態を点検し、その変状の状態および位置を記録する点検方法として、特許文献１に記載されている技術が知られている。特許文献１で開示されている法面点検方法では、車両から焦点距離の異なる複数のカメラによって法面を連続撮影することによって、法面の３次元計測データを作成し、法面の変状の状態と位置を特定する。本技術によって、広大な河川護岸の点検においても、河川護岸の天端上を車両で走行することで点検に必要なデータを収集することができ、目視で直接的に護岸の点検を行う場合に比べ省力化が可能となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【文献】特許第６４９８４８８号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
特許文献１に記載される技術によって従来手法に比べ省力化が可能となる。しかし、特許文献１に記載される技術では、河川等の治水対象の水域の大きさに比例してデータ収集時間が増大する。このため、特許文献１に記載される技術では、治水対象の水域が大きい場合には、治水施設の変状を検知するのに時間を要するという課題が存在する。
【0005】
本開示は、上記のような課題を解決することを主な目的としている。具体的には、本開示は、治水対象の水域が大きくても、治水施設の変状を早期に検知できるようにすることを主な目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本開示に係る治水施設監視装置は、
治水施設及び前記治水施設の治水対象の水域が人工衛星により撮影されて得られた衛星撮影画像を取得する画像取得部と、
前記衛星撮影画像における反射スペクトル特性を用いて前記治水施設及び前記水域の少なくともいずれかの経時変化を解析し、前記治水施設の変状を推定する推定部とを有する。
治水施設及び前記治水施設の治水対象の水域が人工衛星により撮影されて得られた衛星撮影画像を取得する画像取得部と、
前記衛星撮影画像における反射スペクトル特性を用いて前記治水施設及び前記水域の少なくともいずれかの経時変化を解析し、前記治水施設の変状を推定する推定部とを有する。
【発明の効果】
【0007】
本開示によれば、治水対象の水域が大きくても、治水施設の変状を早期に検知することができる。
【図面の簡単な説明】
【0008】
【図1】実施の形態１に係る治水施設監視装置の機能構成例を示す図である。
【図2】実施の形態１に係る治水施設監視装置のハードウェア構成例を示す図である。
【図3】実施の形態１に係る護岸監視方法の処理フロー例を示すフローチャートである。
【図4】実施の形態１に係る植生繁茂前の光学衛星画像と植生繁茂後の光学衛星画像の例を示す図である。
【図5】実施の形態１に係る抜け／崩れ発生前の光学衛星画像と抜け／崩れ発生後の光学衛星画像の例を示す図である。
【図6】実施の形態１に係る増水前の光学衛星画像と増水後の光学衛星画像の例を示す図である。
【図7】実施の形態２に係る治水施設監視装置の機能構成例を示す図である。
【図8】実施の形態２に係る護岸監視方法の処理フロー例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【0009】
以下、実施の形態を図を用いて説明する。以下の実施の形態の説明及び図面において、同一の符号を付したものは、同一の部分又は相当する部分を示す。
【0010】
実施の形態１．
＊＊＊概要＊＊＊
本実施の形態では、治水施設の監視を行う治水施設監視装置を説明する。治水施設とは、治水の用に供する施設である。治水とは、水害及び／又は土砂災害を防止するための事業である。水害には、洪水、高潮等が含まれる。土砂災害には、地すべり、土石流、急傾斜地崩壊等が含まれる。治水施設は、具体的には、護岸、堤防、ダム、放水路、遊水池等である。
以下では、治水施設の例として護岸を用い、治水対象の水域の例として河川を用いて説明を行う。治水施設である護岸は、治水対象の水域である河川に接している。
＊＊＊概要＊＊＊
本実施の形態では、治水施設の監視を行う治水施設監視装置を説明する。治水施設とは、治水の用に供する施設である。治水とは、水害及び／又は土砂災害を防止するための事業である。水害には、洪水、高潮等が含まれる。土砂災害には、地すべり、土石流、急傾斜地崩壊等が含まれる。治水施設は、具体的には、護岸、堤防、ダム、放水路、遊水池等である。
以下では、治水施設の例として護岸を用い、治水対象の水域の例として河川を用いて説明を行う。治水施設である護岸は、治水対象の水域である河川に接している。
【0011】
前述したように、特許文献１の技術では、河川が長いとデータ収集時間に多くの時間を要する。このため、特許文献１の技術では、河川が長いと、効率的に護岸を監視することができず、護岸の変状を検知するのに時間を要するという課題が存在する。更に、特許文献１の技術では、車両が走行する道路と護岸との間の視界が植生の繁茂などによって遮られる場合に点検ができないという課題が存在する。
【0012】
本実施の形態では、広域での護岸監視のために光学衛星画像を用いる。光学衛星画像を用いる場合、一度に数十ｋｍ２から数百ｋｍ２という非常に広い範囲で地上を観測可能であり、広域な護岸堤防も容易に撮影可能である。一方で地上から撮影する場合に比べ、人工衛星からの撮影は一般に地上分解能で劣り、特許文献１に記載されるように画像上から変状を直接的に目視発見及び記録することは困難な場合が生じ得る。
【0013】
そこで、本実施の形態では、護岸の変状による２次的な現象を時系列衛星画像、衛星画像上の反射スペクトル情報を用いて検出し、護岸の変状位置およびその状態を推定する。
過去の光学衛星画像上において護岸である地点が植生の反射スペクトル特性を示す場合、護岸に亀裂又は目地の開きが生じることで護岸下の地面から植生が発生した可能性があり、これを変状として記録する。また、特に低水護岸に着目した場合、護岸に崩れ又は抜けが生じると当該位置に河川からの浸水が生じ、水の吸収スペクトル特性を示す。この特性を利用し、過去の光学衛星画像上で護岸である地点が水の吸収スペクトル特性を示す場合、崩れや抜けが生じたものとして記録する。
＊＊＊構成の説明＊＊＊
図１は、本実施の形態に係る治水施設監視装置１００の機能構成例を示す。
また、図２は、本実施の形態に係る治水施設監視装置１００のハードウェア構成例を示す。
治水施設監視装置１００の動作手順は、治水施設監視方法に相当する。また、治水施設監視装置１００の動作を実現するプラグラムは、治水施設監視プログラムに相当する。
過去の光学衛星画像上において護岸である地点が植生の反射スペクトル特性を示す場合、護岸に亀裂又は目地の開きが生じることで護岸下の地面から植生が発生した可能性があり、これを変状として記録する。また、特に低水護岸に着目した場合、護岸に崩れ又は抜けが生じると当該位置に河川からの浸水が生じ、水の吸収スペクトル特性を示す。この特性を利用し、過去の光学衛星画像上で護岸である地点が水の吸収スペクトル特性を示す場合、崩れや抜けが生じたものとして記録する。
＊＊＊構成の説明＊＊＊
図１は、本実施の形態に係る治水施設監視装置１００の機能構成例を示す。
また、図２は、本実施の形態に係る治水施設監視装置１００のハードウェア構成例を示す。
治水施設監視装置１００の動作手順は、治水施設監視方法に相当する。また、治水施設監視装置１００の動作を実現するプラグラムは、治水施設監視プログラムに相当する。
【0014】
以下では、先ず、図２を参照して、治水施設監視装置１００のハードウェア構成例を説明する。
【0015】
本実施の形態に係る治水施設監視装置１００は、コンピュータである。
治水施設監視装置１００は、ハードウェアとして、プロセッサ９０１、主記憶装置９０２、補助記憶装置９０３、通信装置９０４及びディスプレイ装置９０５を備える。
また、治水施設監視装置１００は、機能構成として、画像取得部１０１、位置調整部１０２、推定部１０３及び推定結果出力部１０８を備える。
補助記憶装置９０３には、画像取得部１０１、位置調整部１０２、推定部１０３及び推定結果出力部１０８の機能を実現するプログラムが記憶されている。
これらプログラムは、補助記憶装置９０３から主記憶装置９０２にロードされる。そして、プロセッサ９０１がこれらプログラムを実行して、後述する画像取得部１０１、位置調整部１０２、推定部１０３及び推定結果出力部１０８の動作を行う。
図２では、プロセッサ９０１が画像取得部１０１、位置調整部１０２、推定部１０３及び推定結果出力部１０８の機能を実現するプログラムを実行している状態を模式的に表している。
通信装置９０４は、治水施設監視装置１００の外部にある外部装置との通信に用いられる。
ディスプレイ装置９０５は、治水施設監視装置１００のユーザに各種情報を表示する。
治水施設監視装置１００は、ハードウェアとして、プロセッサ９０１、主記憶装置９０２、補助記憶装置９０３、通信装置９０４及びディスプレイ装置９０５を備える。
また、治水施設監視装置１００は、機能構成として、画像取得部１０１、位置調整部１０２、推定部１０３及び推定結果出力部１０８を備える。
補助記憶装置９０３には、画像取得部１０１、位置調整部１０２、推定部１０３及び推定結果出力部１０８の機能を実現するプログラムが記憶されている。
これらプログラムは、補助記憶装置９０３から主記憶装置９０２にロードされる。そして、プロセッサ９０１がこれらプログラムを実行して、後述する画像取得部１０１、位置調整部１０２、推定部１０３及び推定結果出力部１０８の動作を行う。
図２では、プロセッサ９０１が画像取得部１０１、位置調整部１０２、推定部１０３及び推定結果出力部１０８の機能を実現するプログラムを実行している状態を模式的に表している。
通信装置９０４は、治水施設監視装置１００の外部にある外部装置との通信に用いられる。
ディスプレイ装置９０５は、治水施設監視装置１００のユーザに各種情報を表示する。
【0016】
次に、図１を参照して、治水施設監視装置１００の機能構成例を説明する。
【0017】
画像取得部１０１は、治水対象の水域である河川と治水施設である護岸の光学衛星画像を取得する。画像取得部１０１は、例えば、通信装置９０４を介して人工衛星から又は地上の衛星通信システムから光学衛星画像を取得する。光学衛星画像は、河川と護岸が人工衛星により複数波長帯同時撮影されて得られた衛星撮影画像である。画像取得部１０１は、複数の時刻で撮影された複数の光学衛星画像を取得する。
なお、画像取得部１０１により行われる処理は、画像取得ステップ及び画像取得処理に相当する。
なお、画像取得部１０１により行われる処理は、画像取得ステップ及び画像取得処理に相当する。
【0018】
位置調整部１０２は、画像取得部１０１が取得した複数の光学衛星画像の位置を調整する。つまり、位置調整部１０２は、光学衛星画像間の位置合わせを行う。なお、画像取得部１０１が位置合わせが完了している複数の光学衛星画像を取得できる場合は、位置調整部１０２は省略可能である。
【0019】
推定部１０３は、複数の光学衛星画像における反射スペクトル特性を用いて護岸及び河川の少なくともいずれかの経時変化を解析し、護岸の変状を推定する。護岸の変状とは、例えば、護岸の亀裂又は目地の開き、護岸の抜け又は崩れである。
推定部１０３により行われる処理は、推定ステップ及び推定処理に相当する。
推定部１０３により行われる処理は、推定ステップ及び推定処理に相当する。
【0020】
推定部１０３は、例えば、護岸の経時変化として、護岸の形状の経時変化及び護岸での植生の経時変化の少なくともいずれかを解析する。また、推定部１０３は、護岸の形状の経時変化を解析した結果、護岸が河川に接する領域の近隣で護岸の形状が変化している場合に、護岸の変状を推定する。また、推定部１０３は、植生の経時変化を解析した結果、護岸が河川に接する領域の近隣で植生の範囲が増加している場合に、護岸の変状を推定する。更に、推定部１０３は、河川の経時変化を解析した結果、河川の範囲が増加している場合に、護岸の変状を推定する。
【0021】
推定部１０３は、内部構成として、人工物抽出部１０４、植生抽出部１０５、水域抽出部１０６及び変状推定部１０７を備える。
【0022】
人工物抽出部１０４は、人工物の反射スペクトル特性を用いて光学衛星画像の中から護岸の画像領域を抽出する。なお、以下では、護岸の画像領域を抽出することを単に護岸を抽出するともいう。
【0023】
植生抽出部１０５は、植生の反射スペクトル特性を用いて光学衛星画像の中から植生の画像領域を抽出する。なお、以下では、植生の画像領域を抽出することを単に植生を抽出するともいう。
【0024】
水域抽出部１０６は、水面の反射スペクトル特性を用いて光学衛星画像の中から河川の画像領域を抽出する。なお、以下では、河川の画像領域を抽出することを単に河川を抽出するともいう。
【0025】
変状推定部１０７は、人工物抽出部１０４により抽出された護岸の画像領域を用いて護岸の形状の経時変化を解析する。また、変状推定部１０７は、植生抽出部１０５により抽出された植生の画像領域を用いて植生の経時変化を解析する。また、変状推定部１０７は、水域抽出部１０６により抽出された河川の画像領域を用いて河川の経時変化を解析する。そして、変状推定部１０７は、解析結果に基づいて、護岸の変状を推定する。
【0026】
推定結果出力部１０８は、変状推定部１０７により推定された護岸の変状の種類（亀裂、目地の開き、抜け、崩れ等）及び位置をディスプレイ装置９０５に出力する。推定結果出力部１０８は、変状の位置として、座標値を出力する。また、推定結果出力部１０８は、変状が推定される光学衛星画像を出力するとともに、出力した光学衛星画像上の変状が生じていると推定される位置に目印をつけてもよい。
また、推定結果出力部１０８は、ディスプレイ装置９０５への出力に代えて、またはディスプレイ装置９０５への出力に加えて、護岸の変状の種類及び位置を例えば外部のユーザ端末装置に出力してもよい。
また、推定結果出力部１０８は、ディスプレイ装置９０５への出力に代えて、またはディスプレイ装置９０５への出力に加えて、護岸の変状の種類及び位置を例えば外部のユーザ端末装置に出力してもよい。
【0027】
＊＊＊動作の説明＊＊＊
図３は、本実施の形態に係る治水施設監視装置１００による護岸監視方法の処理フローを示す。
図３は、本実施の形態に係る治水施設監視装置１００による護岸監視方法の処理フローを示す。
【0028】
最初に、画像取得部１０１が光学衛星画像を取得する（ステップＳＴ１）。
つまり、画像取得部１０１は、監視対象である河川及び護岸を複数の時刻で撮影した、一連の光学衛星画像（時系列光学衛星画像）を取得する。これら光学衛星画像は、各画像に同一地点が含まれ、複数波長帯同時撮影の条件を満たす画像である。
画像取得部１０１は、取得した光学衛星画像を、例えば補助記憶装置９０３に格納する。
つまり、画像取得部１０１は、監視対象である河川及び護岸を複数の時刻で撮影した、一連の光学衛星画像（時系列光学衛星画像）を取得する。これら光学衛星画像は、各画像に同一地点が含まれ、複数波長帯同時撮影の条件を満たす画像である。
画像取得部１０１は、取得した光学衛星画像を、例えば補助記憶装置９０３に格納する。
【0029】
次に、位置調整部１０２が、ステップＳＴ１で取得された時系列光学衛星画像の画像間の位置合わせを行う（ステップＳＴ２）。
位置調整部１０２は、例えば、複数の光学衛星画像から求めた相互相関関数の最大値の座標から画像間のずれ量を求めることにより位置合わせを行うことができる。また、位置調整部１０２は、各光学衛星画像を地図上に投影することで位置合わせを行ってもよい。
なお、ステップＳＴ１で取得された光学衛星画像において既に位置合わせが行われている場合は、ステップＳＴ２は不要である。
位置調整部１０２は、例えば、複数の光学衛星画像から求めた相互相関関数の最大値の座標から画像間のずれ量を求めることにより位置合わせを行うことができる。また、位置調整部１０２は、各光学衛星画像を地図上に投影することで位置合わせを行ってもよい。
なお、ステップＳＴ１で取得された光学衛星画像において既に位置合わせが行われている場合は、ステップＳＴ２は不要である。
【0030】
次に、推定部１０３の人工物抽出部１０４が各光学衛星画像から護岸を抽出する（ステップＳＴ３）。
つまり、人工物抽出部１０４は、光学衛星画像から得た、各画素に対応する地点ごとの反射スペクトル特性より護岸の画像領域を抽出する。
また、推定部１０３の植生抽出部１０５が各光学衛星画像から植生を抽出する（ステップＳＴ４）。
つまり、植生抽出部１０５は、光学衛星画像から得た、各画素に対応する地点ごとの反射スペクトル特性より植生の画像領域を抽出する。
また、推定部１０３の水域抽出部１０６が各光学衛星画像から河川を抽出する（ステップＳＴ５）。
つまり、水域抽出部１０６は、光学衛星画像から得た、各画素に対応する地点ごとの反射スペクトル特性より河川の画像領域を抽出する。
以下にて、ステップＳ３～ＳＴ５の詳細を説明する。
つまり、人工物抽出部１０４は、光学衛星画像から得た、各画素に対応する地点ごとの反射スペクトル特性より護岸の画像領域を抽出する。
また、推定部１０３の植生抽出部１０５が各光学衛星画像から植生を抽出する（ステップＳＴ４）。
つまり、植生抽出部１０５は、光学衛星画像から得た、各画素に対応する地点ごとの反射スペクトル特性より植生の画像領域を抽出する。
また、推定部１０３の水域抽出部１０６が各光学衛星画像から河川を抽出する（ステップＳＴ５）。
つまり、水域抽出部１０６は、光学衛星画像から得た、各画素に対応する地点ごとの反射スペクトル特性より河川の画像領域を抽出する。
以下にて、ステップＳ３～ＳＴ５の詳細を説明する。
【0031】
人工物抽出部１０４は、人工物の画像領域の抽出に、コンクリート、アスファルトといった、可視光線の反射スペクトル特性が一様な地物の抽出に用いられる人工物指標を用いる。人工物指標の計算方法の一例を式（１）に示す。
【0032】
【数1】
【0033】
可視光線に対する反射スペクトル特性が一様な地物ほど０に近いＮＨＦＤ（Ｎｏｎ－Ｈｏｍｏｇｅｎｅｏｕｓ Ｆｅａｔｕｒｅ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）値を示す。人工物指標を用いることで、光学衛星画像から表面がコンクリートで覆われた地点を検知でき、当該地点が河川に接していればコンクリート護岸であることが識別できる。
表面がコンクリートで覆われた護岸において、地盤の変動や温度変化による膨張収縮によって、亀裂や目地の開きが生じた場合、護岸の下の存在する地面より植生が成長し、護岸に生じた目地の開きに比べ広い範囲で、植生が繁茂する現象が確認される。
表面がコンクリートで覆われた護岸において、地盤の変動や温度変化による膨張収縮によって、亀裂や目地の開きが生じた場合、護岸の下の存在する地面より植生が成長し、護岸に生じた目地の開きに比べ広い範囲で、植生が繁茂する現象が確認される。
【0034】
以上のような護岸上に繁茂する植生の画像領域を光学衛星画像から抽出するため、植生特有の反射スペクトル特性を用いて植生を抽出する指標を用いる。植生を抽出する指標の一例である規格化植生指標ＮＤＶＩ（Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ Ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ Ｉｎｄｅｘ）の計算式を式（２）に示す。
【0035】
【数2】
【0036】
植生は近赤外光線に対して高い反射率を示す一方で、赤色光線の反射率が低い。このため植生は高いＮＤＶＩ値を示し、ＮＤＶＩ値から植生の画像領域の検知が可能である。
【0037】
また、河川の水面と接する護岸においては、抜けや崩れが生じた際に、崩落前に護岸が存在した位置への浸水が生じる場合がある。このため、水域抽出部１０６は光学衛星画像上で護岸への浸水を検知することで、護岸の抜けや崩れを検知する。
河川の水域も人工物及び植生同様に光学衛星画像における反射スペクトル特性から求める水域を抽出する指標によって位置の特定が可能である。水域を抽出する指標の一例である規格化水指標の計算を式（３）に示す。
河川の水域も人工物及び植生同様に光学衛星画像における反射スペクトル特性から求める水域を抽出する指標によって位置の特定が可能である。水域を抽出する指標の一例である規格化水指標の計算を式（３）に示す。
【0038】
【数3】
【0039】
水は波長４００ｎｍから５８０ｎｍ（青色～緑色）の光に対して比較的高い透過率を示し、逆に波長１０００ｎｍから３０００ｎｍ程度（短波長赤外線）の光に対して非常に高い吸収率を示す。このため、水は高いＮＤＷＩ（Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ Ｗａｔｅｒ Ｉｎｄｅｘ）値を示し、光学衛星画像上から容易に河川の水域を検知することができる。
【0040】
次に、以上の手法によって得られた護岸の画像領域、植生の画像領域、河川の水域の画像領域に基づいて、変状推定部１０７が時系列光学衛星画像において護岸、植生、河川の水域の各々の経時変化を解析する（ステップＳＴ６）。
【0041】
ある時点で撮影された光学衛星画像上で護岸として抽出された位置が、それ以降に撮影された光学衛星画像上で植生の特性を示している場合に（ステップＳＴ７）、変状推定部１０７はステップＳＴ８の処理を行う。
ステップＳＴ８では、変状推定部１０７は、護岸から植生へと変化した位置が光学衛星画像上で河川に接している、もしくは河川から規定の範囲内であれば、該当位置で護岸に亀裂又は目地の開きが発生したと推定し、亀裂又は目地の開きが発生している可能性を主記憶装置９０２又は補助記憶装置９０３に記録する。
また、変状推定部１０７は、該当位置の座標値を取得できる場合は、該当位置の座標値も主記憶装置９０２又は補助記憶装置９０３に記録する。変状推定部１０７は、例えば、光学衛星画像の撮影時に取得される緯度経度情報から、亀裂又は目地の開きが発生したと推定される地点の座標値を取得可能である。
このように、変状推定部１０７は、河川に接する領域又は河川の近隣で植生の範囲が増加している場合に、護岸に亀裂又は目地の開きが発生したと推定する。
ステップＳＴ８では、変状推定部１０７は、護岸から植生へと変化した位置が光学衛星画像上で河川に接している、もしくは河川から規定の範囲内であれば、該当位置で護岸に亀裂又は目地の開きが発生したと推定し、亀裂又は目地の開きが発生している可能性を主記憶装置９０２又は補助記憶装置９０３に記録する。
また、変状推定部１０７は、該当位置の座標値を取得できる場合は、該当位置の座標値も主記憶装置９０２又は補助記憶装置９０３に記録する。変状推定部１０７は、例えば、光学衛星画像の撮影時に取得される緯度経度情報から、亀裂又は目地の開きが発生したと推定される地点の座標値を取得可能である。
このように、変状推定部１０７は、河川に接する領域又は河川の近隣で植生の範囲が増加している場合に、護岸に亀裂又は目地の開きが発生したと推定する。
【0042】
一方、ある時点で撮影された光学衛星画像上で護岸として抽出された位置が、それ以降に撮影された光学衛星画像上で河川の水域の特性を示している場合に（ステップＳＴ９）、変状推定部１０７はステップＳＴ１０の処理を行う。
ステップＳ１０では、変状推定部１０７は、護岸から河川の水域へと変化した位置が光学衛星画像上で河川に接している、もしくは河川から規定の範囲内であれば、該当位置で護岸に抜け又は崩れが発生したと推定し、抜け又は崩れが発生している可能性を主記憶装置９０２又は補助記憶装置９０３に記録する。
また、変状推定部１０７は、該当位置の座標値を取得できる場合は、該当位置の座標値も主記憶装置９０２又は補助記憶装置９０３に記録する。変状推定部１０７は、例えば、光学衛星画像の撮影時に取得される緯度経度情報から、抜け又は崩れが発生したと推定される地点の座標値を取得可能である。
このように、変状推定部１０７は、河川に接する領域又は河川の近隣で浸水が発生している場合に、護岸に抜け又は崩れが発生したと推定する。
ステップＳ１０では、変状推定部１０７は、護岸から河川の水域へと変化した位置が光学衛星画像上で河川に接している、もしくは河川から規定の範囲内であれば、該当位置で護岸に抜け又は崩れが発生したと推定し、抜け又は崩れが発生している可能性を主記憶装置９０２又は補助記憶装置９０３に記録する。
また、変状推定部１０７は、該当位置の座標値を取得できる場合は、該当位置の座標値も主記憶装置９０２又は補助記憶装置９０３に記録する。変状推定部１０７は、例えば、光学衛星画像の撮影時に取得される緯度経度情報から、抜け又は崩れが発生したと推定される地点の座標値を取得可能である。
このように、変状推定部１０７は、河川に接する領域又は河川の近隣で浸水が発生している場合に、護岸に抜け又は崩れが発生したと推定する。
【0043】
最後に、推定結果出力部１０８が、変状推定部１０７の推定結果を出力する（ステップＳＴ１１）。
つまり、推定結果出力部１０８は、ステップＳＴ８又はステップＳＴ１０において主記憶装置９０２又は補助記憶装置９０３に記録した事項をディスプレイ装置９０５に出力する。
つまり、推定結果出力部１０８は、ステップＳＴ８又はステップＳＴ１０において主記憶装置９０２又は補助記憶装置９０３に記録した事項をディスプレイ装置９０５に出力する。
【0044】
図４は、図３のステップＳＴ７及びステップＳＴ８の具体例を示す。
図４の（ａ）は、２０２０年９月１日に撮影された光学衛星画像を示す。図４の（ｂ）は２０２０年１０月１日に撮影された光学衛星画像を示す。
図４の（ａ）及び図４の（ｂ）の光学衛星画像は、河川２００と護岸３００とを上空（人工衛星）から撮影して得られた画像である。
図４の（ａ）に示すように、２０２０年９月１日の時点では、護岸３００には植生４００が存在しない。しかし、１月後の２０２０年１０月１日では、図４の（ｂ）に示すように、植生４００が存在する。
変状推定部１０７は、図４の（ａ）の光学衛星画像で護岸３００となっている位置が図４の（ｂ）の光学衛星画像において植生４００に変化していることを検出し（ステップＳＴ７）、当該位置にて亀裂又は目地の開きが発生していると推定する（ステップＳＴ８）。
図４の（ａ）は、２０２０年９月１日に撮影された光学衛星画像を示す。図４の（ｂ）は２０２０年１０月１日に撮影された光学衛星画像を示す。
図４の（ａ）及び図４の（ｂ）の光学衛星画像は、河川２００と護岸３００とを上空（人工衛星）から撮影して得られた画像である。
図４の（ａ）に示すように、２０２０年９月１日の時点では、護岸３００には植生４００が存在しない。しかし、１月後の２０２０年１０月１日では、図４の（ｂ）に示すように、植生４００が存在する。
変状推定部１０７は、図４の（ａ）の光学衛星画像で護岸３００となっている位置が図４の（ｂ）の光学衛星画像において植生４００に変化していることを検出し（ステップＳＴ７）、当該位置にて亀裂又は目地の開きが発生していると推定する（ステップＳＴ８）。
【0045】
図５は、図３のステップＳＴ９及びステップＳＴ１０の具体例を示す。
図５の（ａ）は、２０２０年９月１日に撮影された光学衛星画像を示す。図５の（ｂ）は２０２０年１０月１日に撮影された光学衛星画像を示す。
図５の（ａ）の光学衛星画像は、図４の（ａ）と同じある。
図５の（ａ）に示すように、２０２０年９月１日の時点では、護岸３００には浸水箇所５００が存在しない。しかし、１月後の２０２０年１０月１日では、図５の（ｂ）に示すように、浸水箇所５００が存在する。
変状推定部１０７は、図５の（ａ）の光学衛星画像で護岸３００となっている位置が図５の（ｂ）の光学衛星画像の浸水箇所５００において河川の水域に変化していることを検出し（ステップＳＴ９）、当該位置にて抜け又は崩れが発生していると推定する（ステップＳＴ１０）。
図５の（ａ）は、２０２０年９月１日に撮影された光学衛星画像を示す。図５の（ｂ）は２０２０年１０月１日に撮影された光学衛星画像を示す。
図５の（ａ）の光学衛星画像は、図４の（ａ）と同じある。
図５の（ａ）に示すように、２０２０年９月１日の時点では、護岸３００には浸水箇所５００が存在しない。しかし、１月後の２０２０年１０月１日では、図５の（ｂ）に示すように、浸水箇所５００が存在する。
変状推定部１０７は、図５の（ａ）の光学衛星画像で護岸３００となっている位置が図５の（ｂ）の光学衛星画像の浸水箇所５００において河川の水域に変化していることを検出し（ステップＳＴ９）、当該位置にて抜け又は崩れが発生していると推定する（ステップＳＴ１０）。
【0046】
また、図３のフローチャートには含まれていないが、変状推定部１０７は、複数の光学衛星画像を解析して、護岸の変状として、河川の増水（河川の護岸への流入）を推定してもよい。この場合は、変状推定部１０７は、ある時点で撮影された光学衛星画像上で護岸として抽出された位置が、それ以降に撮影された光学衛星画像上で河川の水域の特性を示している場合に（ステップＳＴ９）、護岸と河川との境界線が護岸側に移動していれば、河川の増水が発生していると推定する。
【0047】
図６は、変状推定部１０７が河川の増水を推定する例を示す。
図６の（ａ）は、２０２０年９月１日に撮影された光学衛星画像を示す。図６の（ｂ）は２０２０年１０月１日に撮影された光学衛星画像を示す。
図６の（ａ）の光学衛星画像は、図４の（ａ）と同じある。
図６の（ａ）に示すように、２０２０年９月１日の時点では、護岸３００と河川２００との境界線は護岸３００の端面に沿っている。しかし、１月後の２０２０年１０月１日では、図６の（ｂ）に示すように、護岸３００と河川２００との境界線が護岸３００側に移動している。図６の（ｂ）において破線が２０２０年９月１日時点での護岸３００と河川２００との境界線を表している。また、実線が２０２０年１０月１日時点での護岸３００と河川２００との境界線を表している。
変状推定部１０７は、図６の（ａ）の光学衛星画像で護岸３００となっている位置が図６の（ｂ）の光学衛星画像において河川の水域に変化していることを検出し（ステップＳＴ９）、更に、境界線が護岸３００側に移動していることを検出し、河川が増水していると推定する。
図６の（ａ）は、２０２０年９月１日に撮影された光学衛星画像を示す。図６の（ｂ）は２０２０年１０月１日に撮影された光学衛星画像を示す。
図６の（ａ）の光学衛星画像は、図４の（ａ）と同じある。
図６の（ａ）に示すように、２０２０年９月１日の時点では、護岸３００と河川２００との境界線は護岸３００の端面に沿っている。しかし、１月後の２０２０年１０月１日では、図６の（ｂ）に示すように、護岸３００と河川２００との境界線が護岸３００側に移動している。図６の（ｂ）において破線が２０２０年９月１日時点での護岸３００と河川２００との境界線を表している。また、実線が２０２０年１０月１日時点での護岸３００と河川２００との境界線を表している。
変状推定部１０７は、図６の（ａ）の光学衛星画像で護岸３００となっている位置が図６の（ｂ）の光学衛星画像において河川の水域に変化していることを検出し（ステップＳＴ９）、更に、境界線が護岸３００側に移動していることを検出し、河川が増水していると推定する。
【0048】
＊＊＊実施の形態の効果の説明＊＊＊
以上のように、本実施の形態によれば、治水対象の水域が大きくても、治水施設の変状を早期に検知することができる。
つまり、本実施の形態では、衛星画像を用いることで広大な水域を一度に監視することができる。このため、本実施の形態では、水域が大きくても効率的に変状の監視を行うことができ、治水施設の変状を早期に検知することができる。
更に、本実施の形態によれば、特定種類の変状の発生およびその位置を推定することができる。
また、本実施の形態では、衛星画像を用いるため、車両が走行する道路と護岸との間の視界が植生の繁茂などによって遮られるために護岸の変状を確認できないという問題もない。
以上のように、本実施の形態によれば、治水対象の水域が大きくても、治水施設の変状を早期に検知することができる。
つまり、本実施の形態では、衛星画像を用いることで広大な水域を一度に監視することができる。このため、本実施の形態では、水域が大きくても効率的に変状の監視を行うことができ、治水施設の変状を早期に検知することができる。
更に、本実施の形態によれば、特定種類の変状の発生およびその位置を推定することができる。
また、本実施の形態では、衛星画像を用いるため、車両が走行する道路と護岸との間の視界が植生の繁茂などによって遮られるために護岸の変状を確認できないという問題もない。
【0049】
実施の形態２．
本実施の形態では、地図情報を用いる治水施設監視装置１００を説明する。
本実施の形態では、主に実施の形態１との差異を説明する。
なお、以下で説明していない事項は、実施の形態１と同様である。
本実施の形態では、地図情報を用いる治水施設監視装置１００を説明する。
本実施の形態では、主に実施の形態１との差異を説明する。
なお、以下で説明していない事項は、実施の形態１と同様である。
【0050】
＊＊＊構成の説明＊＊＊
図７は、本実施の形態に係る治水施設監視装置１００の機能構成例を示す。
図１と比較して、図７では地図情報取得部１０９が追加されている。
地図情報取得部１０９は、河川及び護岸の位置が含まれる地図情報を通信装置９０４を介して例えば外部装置から取得する。
地図情報取得部１０９も、画像取得部１０１等と同様にプログラムにより実現される。
図７は、本実施の形態に係る治水施設監視装置１００の機能構成例を示す。
図１と比較して、図７では地図情報取得部１０９が追加されている。
地図情報取得部１０９は、河川及び護岸の位置が含まれる地図情報を通信装置９０４を介して例えば外部装置から取得する。
地図情報取得部１０９も、画像取得部１０１等と同様にプログラムにより実現される。
【0051】
本実施の形態では、画像取得部１０１は、特定の時刻（現在時刻）の光学衛星画像のみを取得する。実施の形態１では、複数の時刻の複数の光学衛星画像を取得していたが、本実施の形態では、地図情報の活用により、画像取得部１０１は１つの光学衛星画像を取得すればよい。
また、本実施の形態では、位置調整部１０２は、地図情報取得部１０９により取得された地図情報を用いて、光学衛星画像の位置合わせを行う。
また、本実施の形態では、人工物抽出部１０４は、人工物の反射スペクトル特性と地図情報とを用いて、光学衛星画像から護岸を抽出する。
また、本実施の形態では、植生抽出部１０５は、植生の反射スペクトル特性と地図情報とを用いて、光学衛星画像から植生を抽出する。
また、本実施の形態では、水域抽出部１０６は、水面の反射スペクトル特性と地図情報とを用いて、光学衛星画像から河川の水域を抽出する。
また、本実施の形態では、変状推定部１０７は、地図情報を用いて変状が発生した位置の座標を特定する。
推定結果出力部１０８は図１に示したものと同様であるため、説明を省略する。
また、本実施の形態では、位置調整部１０２は、地図情報取得部１０９により取得された地図情報を用いて、光学衛星画像の位置合わせを行う。
また、本実施の形態では、人工物抽出部１０４は、人工物の反射スペクトル特性と地図情報とを用いて、光学衛星画像から護岸を抽出する。
また、本実施の形態では、植生抽出部１０５は、植生の反射スペクトル特性と地図情報とを用いて、光学衛星画像から植生を抽出する。
また、本実施の形態では、水域抽出部１０６は、水面の反射スペクトル特性と地図情報とを用いて、光学衛星画像から河川の水域を抽出する。
また、本実施の形態では、変状推定部１０７は、地図情報を用いて変状が発生した位置の座標を特定する。
推定結果出力部１０８は図１に示したものと同様であるため、説明を省略する。
【0052】
＊＊＊動作の説明＊＊＊
次に、図８を参照して、本実施の形態に係る治水施設監視装置１００による護岸監視方法の処理フローを説明する。
次に、図８を参照して、本実施の形態に係る治水施設監視装置１００による護岸監視方法の処理フローを説明する。
【0053】
最初に、画像取得部１０１が光学衛星画像を取得する（ステップＳＴ２１）。
前述のように、画像取得部１０１は、現在時刻の光学衛星画像を取得する。
画像取得部１０１は、取得した光学衛星画像を、例えば補助記憶装置９０３に格納する。
前述のように、画像取得部１０１は、現在時刻の光学衛星画像を取得する。
画像取得部１０１は、取得した光学衛星画像を、例えば補助記憶装置９０３に格納する。
【0054】
次に、地図情報取得部１０９が河川及び護岸の位置を含む地図情報を取得する（ステップＳＴ３１）。
例えば、地図情報取得部１０９は、外部の地図サーバ装置から地図情報を取得する。
地図情報取得部１０９は、取得した地図情報を、例えば補助記憶装置９０３に格納する。
例えば、地図情報取得部１０９は、外部の地図サーバ装置から地図情報を取得する。
地図情報取得部１０９は、取得した地図情報を、例えば補助記憶装置９０３に格納する。
【0055】
次に、位置調整部１０２が、ステップＳＴ２１で取得された光学衛星画像をステップＳ３１で取得された地図情報に投影する（ステップＳＴ３２）。
光学衛星画像を地図情報に投影することで、光学衛星画像上における護岸及び河川の位置（座標値）を判別することができる。
光学衛星画像を地図情報に投影することで、光学衛星画像上における護岸及び河川の位置（座標値）を判別することができる。
【0056】
ステップＳＴ３～ＳＴ５は図３に示したものと同じであるため、詳細な説明は省略する。
なお、図８では、ステップＳＴ４及びステップＳＴ５はステップＳＴ３２の地図投影処理の後の光学衛星画像を用いて行うことを前提としているが、ステップＳＴ４及びステップＳＴ５を地図投影処理前の光学衛星画像を用いて行うことでもよい。
なお、図８では、ステップＳＴ４及びステップＳＴ５はステップＳＴ３２の地図投影処理の後の光学衛星画像を用いて行うことを前提としているが、ステップＳＴ４及びステップＳＴ５を地図投影処理前の光学衛星画像を用いて行うことでもよい。
【0057】
地図情報上で護岸として示されている位置が、地図投影処理後の光学衛星画像上で植生の特性を示している場合に（ステップＳＴ２７）、変状推定部１０７はステップＳＴ２８の処理を行う。
ステップＳＴ２８では、変状推定部１０７は、護岸から植生へと変化した位置が光学衛星画像上で河川に接している、もしくは河川から規定の範囲内とであれば、該当位置で護岸に亀裂又は目地の開きが発生したと推定し、亀裂又は目地の開きが発生している可能性を主記憶装置９０２又は補助記憶装置９０３に記録する。
また、変状推定部１０７は、該当位置の座標値も主記憶装置９０２又は補助記憶装置９０３に記録する。光学衛星画像の地図情報への投射が行われているので、変状推定部１０７は、地図情報から、亀裂又は目地の開きが発生したと推定される地点の座標値を取得可能である。
ステップＳＴ２８では、変状推定部１０７は、護岸から植生へと変化した位置が光学衛星画像上で河川に接している、もしくは河川から規定の範囲内とであれば、該当位置で護岸に亀裂又は目地の開きが発生したと推定し、亀裂又は目地の開きが発生している可能性を主記憶装置９０２又は補助記憶装置９０３に記録する。
また、変状推定部１０７は、該当位置の座標値も主記憶装置９０２又は補助記憶装置９０３に記録する。光学衛星画像の地図情報への投射が行われているので、変状推定部１０７は、地図情報から、亀裂又は目地の開きが発生したと推定される地点の座標値を取得可能である。
【0058】
一方、地図情報上で護岸として示されている位置が、地図投影処理後の光学衛星画像上で河川の水域の特性を示している場合に（ステップＳＴ２９）、変状推定部１０７はステップＳＴ３０の処理を行う。
ステップＳ３０では、変状推定部１０７は、護岸から河川の水域へと変化した位置が光学衛星画像上で河川に接している、もしくは河川から規定の範囲内であれば、該当位置で護岸に抜け又は崩れが発生したと推定し、抜け又は崩れが発生している可能性を主記憶装置９０２又は補助記憶装置９０３に記録する。
また、変状推定部１０７は、該当位置の座標値も主記憶装置９０２又は補助記憶装置９０３に記録する。前述のように、光学衛星画像の地図情報への投射が行われているので、変状推定部１０７は、地図情報から、抜け又は崩れが発生したと推定される地点の座標値を取得可能である。
ステップＳ３０では、変状推定部１０７は、護岸から河川の水域へと変化した位置が光学衛星画像上で河川に接している、もしくは河川から規定の範囲内であれば、該当位置で護岸に抜け又は崩れが発生したと推定し、抜け又は崩れが発生している可能性を主記憶装置９０２又は補助記憶装置９０３に記録する。
また、変状推定部１０７は、該当位置の座標値も主記憶装置９０２又は補助記憶装置９０３に記録する。前述のように、光学衛星画像の地図情報への投射が行われているので、変状推定部１０７は、地図情報から、抜け又は崩れが発生したと推定される地点の座標値を取得可能である。
【0059】
ステップＳＴ１１は、図３に示すものと同様であるため、詳細な説明は省略する。
【0060】
また、本実施の形態においても、治水施設監視装置１００は、護岸の変状として、図６を用いて説明した河川の増水を推定してもよい。
【0061】
＊＊＊実施の形態の効果の説明＊＊＊
本実施の形態によれば、複数の光学衛星画像を取得し、記録する必要がないため、計算機リソースを節約することができる。
本実施の形態によれば、複数の光学衛星画像を取得し、記録する必要がないため、計算機リソースを節約することができる。
【0062】
以上、実施の形態１及び２を説明したが、これら２つの実施の形態を組み合わせて実施しても構わない。
あるいは、これら２つの実施の形態のうち、１つを部分的に実施しても構わない。
あるいは、これら２つの実施の形態を部分的に組み合わせて実施しても構わない。
また、これら２つの実施の形態に記載された構成及び手順を必要に応じて変更してもよい。
あるいは、これら２つの実施の形態のうち、１つを部分的に実施しても構わない。
あるいは、これら２つの実施の形態を部分的に組み合わせて実施しても構わない。
また、これら２つの実施の形態に記載された構成及び手順を必要に応じて変更してもよい。
【0063】
＊＊＊ハードウェア構成の補足説明＊＊＊
最後に、治水施設監視装置１００のハードウェア構成の補足説明を行う。
図２に示すプロセッサ９０１は、プロセッシングを行うＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）である。
プロセッサ９０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）等である。
図２に示す主記憶装置９０２は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）である。
図２に示す補助記憶装置９０３は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）等である。
図２に示す通信装置９０４は、データの通信処理を実行する電子回路である。
通信装置９０４は、例えば、通信チップ又はＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｃａｒｄ）である。
ディスプレイ装置９０５は、例えば、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）である。
最後に、治水施設監視装置１００のハードウェア構成の補足説明を行う。
図２に示すプロセッサ９０１は、プロセッシングを行うＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）である。
プロセッサ９０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）等である。
図２に示す主記憶装置９０２は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）である。
図２に示す補助記憶装置９０３は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）等である。
図２に示す通信装置９０４は、データの通信処理を実行する電子回路である。
通信装置９０４は、例えば、通信チップ又はＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｃａｒｄ）である。
ディスプレイ装置９０５は、例えば、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）である。
【0064】
また、補助記憶装置９０３には、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）も記憶されている。
そして、ＯＳの少なくとも一部がプロセッサ９０１により実行される。
プロセッサ９０１はＯＳの少なくとも一部を実行しながら、画像取得部１０１、位置調整部１０２、推定部１０３、推定結果出力部１０８及び地図情報取得部１０９の機能を実現するプログラムを実行する。
プロセッサ９０１がＯＳを実行することで、タスク管理、メモリ管理、ファイル管理、通信制御等が行われる。
また、画像取得部１０１、位置調整部１０２、推定部１０３、推定結果出力部１０８及び地図情報取得部１０９の処理の結果を示す情報、データ、信号値及び変数値の少なくともいずれかが、主記憶装置９０２、補助記憶装置９０３、プロセッサ９０１内のレジスタ及びキャッシュメモリの少なくともいずれかに記憶される。
また、画像取得部１０１、位置調整部１０２、推定部１０３、推定結果出力部１０８及び地図情報取得部１０９の機能を実現するプログラムは、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ブルーレイ（登録商標）ディスク、ＤＶＤ等の可搬記録媒体に格納されていてもよい。そして、画像取得部１０１、位置調整部１０２、推定部１０３、推定結果出力部１０８及び地図情報取得部１０９の機能を実現するプログラムが格納された可搬記録媒体を流通させてもよい。
そして、ＯＳの少なくとも一部がプロセッサ９０１により実行される。
プロセッサ９０１はＯＳの少なくとも一部を実行しながら、画像取得部１０１、位置調整部１０２、推定部１０３、推定結果出力部１０８及び地図情報取得部１０９の機能を実現するプログラムを実行する。
プロセッサ９０１がＯＳを実行することで、タスク管理、メモリ管理、ファイル管理、通信制御等が行われる。
また、画像取得部１０１、位置調整部１０２、推定部１０３、推定結果出力部１０８及び地図情報取得部１０９の処理の結果を示す情報、データ、信号値及び変数値の少なくともいずれかが、主記憶装置９０２、補助記憶装置９０３、プロセッサ９０１内のレジスタ及びキャッシュメモリの少なくともいずれかに記憶される。
また、画像取得部１０１、位置調整部１０２、推定部１０３、推定結果出力部１０８及び地図情報取得部１０９の機能を実現するプログラムは、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ブルーレイ（登録商標）ディスク、ＤＶＤ等の可搬記録媒体に格納されていてもよい。そして、画像取得部１０１、位置調整部１０２、推定部１０３、推定結果出力部１０８及び地図情報取得部１０９の機能を実現するプログラムが格納された可搬記録媒体を流通させてもよい。
【0065】
また、画像取得部１０１、位置調整部１０２、推定部１０３、推定結果出力部１０８及び地図情報取得部１０９の「部」を、「回路」又は「工程」又は「手順」又は「処理」に読み替えてもよい。
また、治水施設監視装置１００は、処理回路により実現されてもよい。処理回路は、例えば、ロジックＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＧＡ（Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）である。
この場合は、画像取得部１０１、位置調整部１０２、推定部１０３、推定結果出力部１０８及び地図情報取得部１０９は、それぞれ処理回路の一部として実現される。
また、治水施設監視装置１００は、処理回路により実現されてもよい。処理回路は、例えば、ロジックＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＧＡ（Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）である。
この場合は、画像取得部１０１、位置調整部１０２、推定部１０３、推定結果出力部１０８及び地図情報取得部１０９は、それぞれ処理回路の一部として実現される。
【符号の説明】
【0066】
１００ 治水施設監視装置、１０１ 画像取得部、１０２ 位置調整部、１０３ 推定部、１０４ 人工物抽出部、１０５ 植生抽出部、１０６ 水域抽出部、１０７ 変状推定部、１０８ 推定結果出力部、１０９ 地図情報取得部、２００ 河川、３００ 護岸、４００ 植生、５００ 浸水箇所、９０１ プロセッサ、９０２ 主記憶装置、９０３ 補助記憶装置、９０４ 通信装置、９０５ ディスプレイ装置。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】