迅速かつ効率的に地理情報の変化箇所を提供します
国土空間データ基盤の標準化および整備計画に従って、都市計画区域を中心とした国土全域の地図データ整備がほぼ完了しています。しかし、実世界は日々変化 しているため、空間データの鮮度を保つために、迅速かつ安価なデータの更新手法が不可欠となっています。また、震災発生時等には、被害状況を迅速に収集す るために空撮画像から変化箇所を自動検出する技術が必要となっています。変化抽出技術とは空間データの更新箇所の特定や、変化内容の抽出作業を効率化する ことを目的とするものです。
地理情報変化の自動抽出を行うために、ここでは脳型情報処理機構をモデル化した手法を用いています。具体的には、異なる時期に撮影された大容量の空撮画像 （航空写真や衛星画像等）から、CE（Coincidence Enhancement：一致強化）原理に基づいた非線形写像法と呼ばれる手法（東京工業大学小杉研究室との産学共同研究の成果）を用いて処理を行いま す。本手法では、画像の撮影パラメータを一切用いることなく、変化箇所の候補を自動的に抽出することができます。従って、2時期の画像の撮像系が異なって いても処理を行うことが可能です。
図1に非線形写像法を用いた変化抽出手法の概念図を示します。同一領域を撮影した2枚の空撮画像の一方（例えば旧画像）を他方（例えば新画像）に合致させ るような変形処理を施していきます。変形処理の機構は「競合」および「協調」と呼ばれる処理によって構成されています。これらの処理を小領域に分割した画 像の個々の領域において、並列的にフィードバックさせることによって、非線形的な写像（画像間の対応付け）を実現します。処理の結果、正しく対応を取るこ とのできない領域が出現しますが、このような領域を検出することによって地理情報変化域の候補領域を得ることができます。
一方、画像の撮影パラメータが既知であり、国土空間データ基盤における地図データが整備されている場合、自動変化抽出の検出精度をさらに向上させることが できます。現在、本テーマに関連した研究を文部科学省の委託研究＜大都市大震災軽減化特別プロジェクト＞の中で実施しています。
(図1)非線形写像法の概念図
(図2)変化抽出処理結果の例：自然地形
(図3)変化抽出処理結果の例：都市部
(図4)変化抽出処理結果の例：震災発生地域
(図5)変化抽出処理結果の例：イラン・バム地震(2003年12月発生)
