エリア調査支援システム、エリア調査支援方法及びエリア調査支援装置
【課題】予め学習データを用意せずに、誤分類の可能性を減らして、調査員が実際に行く調査エリア数や移動距離をできる限り抑制しながらも、精度よく未調査のエリア情報を推定する。
【解決手段】ネットワークに接続された端末装置とエリア調査支援装置を備えて、エリア調査支援装置が端末装置に推薦経路を送信するエリア調査支援方法であって、エリア調査支援装置が、同一属性情報を持つと想定される空間的に連続した区域であるエリアの調査情報と位置情報を前記端末装置から受け付け、前記エリアの調査情報と位置情報から、予め格納した画像データベースから未調査のエリアの画像データを取得して、前記調査情報と画像データから未調査のエリアの属性情報を推定し、推定した属性情報の精度パラメータを算出し、推定した属性情報と算出された精度パラメータとエリアの形状情報及び位置情報とを得して調査の推薦経路を演算する。
【解決手段】ネットワークに接続された端末装置とエリア調査支援装置を備えて、エリア調査支援装置が端末装置に推薦経路を送信するエリア調査支援方法であって、エリア調査支援装置が、同一属性情報を持つと想定される空間的に連続した区域であるエリアの調査情報と位置情報を前記端末装置から受け付け、前記エリアの調査情報と位置情報から、予め格納した画像データベースから未調査のエリアの画像データを取得して、前記調査情報と画像データから未調査のエリアの属性情報を推定し、推定した属性情報の精度パラメータを算出し、推定した属性情報と算出された精度パラメータとエリアの形状情報及び位置情報とを得して調査の推薦経路を演算する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、同一属性情報を持つと想定される空間的に連続したエリアの現地調査を支援するシステムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
広大な農作地域を対象とした農業情報地図や、市街地等を対象としたカーナビゲーション用地図等は、現実世界の各エリアの保持する情報が時間変化に伴い変化していくため、定期的に各エリアの属性情報を収集して地図へ反映することが求められている。ここでいうエリアとは、同一属性情報を持つと想定される空間的に連続した区域のことを指し、属性情報とは、農作地域の場合であれば、各エリアの保有者や耕作従事者、またそこで栽培されている農作物の種類や収穫量等の情報を指す。市街地の場合であれば、属性情報は、道路や建物、また建物の種類や材質、高さ等の情報を指す。現在、エリアの属性情報は調査員を現地の各々のエリアまで派遣することにより、調査し把握しているという状況である。
【０００３】
しかし、対象とする地域が広くなればなるほど、現地調査は調査員の作業量が大きくなり、その結果として必要となる時間や費用が大きくなるため、現地調査の負担、費用を削減するような支援システムが求められている。
【０００４】
このようなニーズに対して、特許文献１、２に示すような技術が知られている。特許文献１では、過去の地図データベース中に存在する建物の外観画像と、現在の撮影画像が不一致である箇所に関してのみ、市街地の地図データベースの更新を行うことにより、調査員の負担を削減する調査支援システムが開示されている。
【０００５】
特許文献２では、衛星や航空機によって撮影された画像を用い、広大な農作地域の作物の収穫量を予測する予測装置及び方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０００−４７５７８号公報
【特許文献２】特開２００３−６６１２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
現地調査員の負担や費用を削減する手段として、上記の特許文献１にように、過去のデータベース中の画像を用い、過去画像と現在の撮影画像が不一致な箇所のみデータベースの更新を行うことが考えられる。しかし農作地域等の区域が持つ属性情報は作物の生育や収穫などによって絶えず変化していくため、ほぼ全域にわたって調査をする必要があり、調査員の負担や費用をあまり削減できない場合も多い。
【０００８】
また上記の特許文献２のように、衛星や航空機に搭載されたセンサによって得られた調査地域の画像を入力とし、これらの画像から得られたスペクトルを用いてエリアの情報を計算機に推定させることにより、調査を全て自動化して、現地調査員の負担や費用を削減することが考えられる。ここでスペクトルとは、画像中に含まれる１つのピクセルの画素値を波長ごとに並べたデータを指す。
【０００９】
しかし上記調査の自動化のためには大量の学習データが必要となる。ここでいう学習データとは、エリアの属性情報と、属性情報に対応するスペクトルの組のことである。特に農作地域のエリアの属性情報を推定する際は、作物の成長時期によってスペクトルが変化するため、様々な時期のスペクトルが必要となり、これらのスペクトルがいつでも用意されているとは限らない。
【００１０】
一方、学習データを用意せず、入力とした画像データのみを用いて、エリア情報を推定することも可能である。農作地域の作物情報を調査する場合であれば、各エリアをＡ、Ｂ、Ｃ・・・とラベルづけすることができる。これを教師なし分類と呼ぶ。Ａが水稲、Ｂが大豆等、といったように各ラベルがどの属性情報に対応するかは不明であるため、教師なし分類の後、それぞれのラベルの中の代表的なエリアを調査する必要があるが、全てのエリアを調査する必要はなく、負担や費用を削減することが可能である。
【００１１】
しかし、教師なし分類では、同一の属性情報を別のラベルとみなしていたり、別々のラベルを同一と見なしていたりと誤分類が起きる可能性が高い。
【００１２】
以上の二点の観点より、予め学習データを用意できるわけではないという問題と、予め学習データを用意しない場合は、誤分類が起きる可能性が高いという問題がある。
【００１３】
そこで本発明は、上記問題点に鑑みてなされたもので、予め学習データを用意せずに、誤分類の可能性を減らして、調査員が実際に行く調査エリア数や移動距離をできる限り抑制しながらも、精度よく未調査のエリア情報を推定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明は、ネットワークに接続される端末装置と、前記ネットワークに接続されるエリア調査支援装置と、を備えるエリア調査支援システムであって、前記端末装置は、前記ネットワークに接続される通信部と、情報を入力する入力操作部と、情報を出力するデータ表示部と、位置情報を取得する位置情報取得部と、を備え、前記エリア調査支援装置は、前記端末装置から、同一属性情報を持つと想定される空間的に連続した区域であるエリアの調査情報と位置情報を受け付けるデータ受信部と、前記エリアの調査情報と位置情報から、予め格納した画像データベースから未調査のエリアの画像データを取得して、前記調査情報と画像データを入力として、前記未調査のエリアの属性情報を推定し、当該推定した属性情報の妥当性を示す精度パラメータを算出する画像解析部と、前記データ受信部で前記端末装置から推薦経路の要求を受け付けたときには、前記画像解析部で推定した属性情報と、前記算出された精度パラメータと、前記エリアの形状情報及び位置情報と、を取得して調査の推薦経路を演算する推薦経路選択部と、前記画像解析部で推定した属性情報と前記精度パラメータを取得して、前記調査を終了するか否かを判定する終了条件判定部と、前記終了条件判定部が、前記調査の終了を判定したときには調査終了の信号を前記端末装置へ送信し、前記終了条件判定部が、前記調査の継続を判定したときには、前記推薦経路を前記端末装置へ送信するデータ送信部と、を備え、前記推薦経路選択部は、前記属性情報の推定精度と正の相関を持つ一つ以上の精度パラメータと、前記調査によって得られる情報量と当該調査に必要な時間の比と正の相関を持つ一つ以上の効率パラメータと、からコストを付加した経路を生成するエリアグラフ作成部と、前記エリアグラフ作成部にて生成した経路のうち、前記コストが最小の経路を探索する最適経路探索部と、を備える。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、予め学習データを用意する必要はなく、エリア調査の際に調査員に調査するエリアを指示することにより、調査員が実際に行く調査エリア数や移動距離をできる限り少なくしつつ、精度よく未調査のエリア情報を推定することができる。また効率面と精度面でどちらを重視するかのバランスをユーザ側で決定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の第１の実施形態を示し、エリア調査支援システムの基本構成を表すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施形態を示し、画像解析部の構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の第１の実施形態を示し、推薦経路選択部の構成を示すブロック図である。
【図４】本発明の第１の実施形態を示し、端末装置とエリア調査支援装置の間で行われる処理を表わすシーケンス図である。
【図５】本発明の第１の実施形態を示し、端末装置の内部構成を表わすブロック図である。
【図６】本発明の第１の実施形態を示し、端末装置のデータ表示部を示した画面である。
【図７Ａ】本発明の第１の実施形態を示し、エリア情報テーブルのデータ構成の一例を示す説明図である。
【図７Ｂ】本発明の第１の実施形態を示し、クラス情報テーブルのデータ構成の一例を示す説明図である。
【図８】本発明の第１の実施形態を示し、エリアポリゴンＤＢのデータ構成の一例を示す説明図である。
【図９Ａ】本発明の第１の実施形態を示し、エリアスペクトルＤＢのデータ構成の説明図である。
【図９Ｂ】本発明の第１の実施形態を示し、クラススペクトルＤＢのデータ構成の説明図である。
【図１０】本発明の第１の実施形態を示し、地図ＤＢのデータ構成の説明図である。
【図１１】本発明の第１の実施形態を示し、スペクトル算出部で行われる処理の説明図である。
【図１２】本発明の第２の実施形態を示し、地図ＤＢのデータ構成の説明図である。
【図１３】本発明の第２の実施形態を示し、推薦経路選択部を表わすブロック図である。
【図１４】本発明の第２の実施形態を示し、経路隣接カウント部で行われる処理の説明図である。
【図１５】本発明の第３の実施形態を示し、推薦経路選択部の構成を示すブロック図である。
【図１６】本発明の第１の実施形態を示し、エリアグラフ作成部で行われるグラフ作成の例を示す説明図である。
【図１７】本発明の第３の実施形態を示し、エリアグラフ作成部で行われるグラフ作成の説明図である。
【図１８】本発明の第１の実施形態を示し、エリア調査支援装置のハードウェアを示すブロック図である。
【図１９】本発明の第１の実施形態を示し、推薦経路選択部で行われる処理の一例を示すフローチャートである。
【図２０】本発明の第２の実施形態を示し、推薦経路選択部で行われる処理の一例を示すフローチャートである。
【図２１】本発明の第３の実施形態を示し、推薦経路選択部で行われる処理の一例を示すフローチャートである。
【図２２】本発明の第３の実施形態を示し、推薦経路選択部で行われる処理の一例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明の一実施形態を添付図面に基づいて説明する。
【００１８】
本発明は、調査員が現地にてエリアの調査を行う際に、調査を支援する計算機システムに関するものである。ここでいうエリアとは、同一属性情報を持つと想定される空間的に連続した区域を表す。調査によって得られる情報は、エリアに付随する属性情報のことを指す。例えば、農地の調査の例であれば、各エリアで栽培されている作物の種類や収穫量なども属性情報と見なすことができる。本発明では、調査員が一部のエリアを調査するのみで、残りのエリアに関しては、衛星や航空機に搭載されたセンサによって得られた調査地域の画像を用いて推定することにより、調査員の負担や調査にかかる費用の削減を行う。
【００１９】
本発明の概要は、調査員がエリアを調査する度に、調査によって取得した情報と前記の画像を用いて、残りのエリアの属性情報を推定する。さらに、この推定結果を用いて、精度が高く、かつ効率的に調査できるようなエリアの巡回経路を調査員に指示するという調査と巡回経路の指示を繰り返し、全エリアを調査せずとも、終了条件を満たせば、調査を終了するというものである。ここでいう精度とは、エリアの属性情報の推定精度を表し、効率とは調査の際に一定時間ごとに得られる情報量のことを表す。
【００２０】
本発明の実施の形態では、エリアの属性情報に作物の種類や建物の材質等のような離散的なカテゴリが相当する例をあげるが、属性情報が作物の収穫量や建物の高さ等の連続的な値を持つ量である場合でも、その量を量子化し、離散カテゴリとして扱うことにより対応可能である。
【００２１】
以下、本発明の実施形態を、図面を参照して詳細に説明する。
【００２２】
＜第１の実施形態＞
図１は、エリア調査支援システムの基本構成を表すブロック図である。
【００２３】
本実施形態のエリア調査支援システムは、エリア調査支援装置１００と１つ以上の端末装置１０１を備える。１つ以上の端末装置１０１はネットワーク１１２を介してエリア調査支援装置１００に接続される。
【００２４】
エリア調査支援装置１００は、調査員が使用する端末装置１０１にエリア調査の推薦経路を提供し、また未調査エリアの情報を、調査済みのエリアの情報を用いて推定する。調査員が使用する端末装置１０１に提供される推薦経路は、調査によって得られる情報量と調査にかかる時間の比に正の相関を持つ効率パラメータと、調査終了時の推定精度に正の相関を持つ精度パラメータを、できる限り大きくするような経路が選択される。これらのパラメータの詳細や経路を選択する方法については、後述する。また前記の機能を実現するために、エリア調査支援装置１００は、データ受信部１０２、画像解析部１０３、終了条件判定部１０４、推薦経路選択部１０５、データ送信部１０６、画像データベース（ＤＢ）１０７、エリアクラスＤＢ１０８、スペクトルＤＢ１０９、エリアポリゴンＤＢ１１０、地図ＤＢ１１１と、を備える。なお、データ受信部１０２とデータ送信部１０６はデータ送受信部として一体で構成されてもよい。
【００２５】
画像ＤＢ１０７は、少なくとも撮影日時、画像位置情報をヘッダ情報に含むような、衛星、または航空機に搭載されたセンサによって得られた画像データを格納する。ここで撮影日時は、当該画像データがいつ撮影されたかを表し、画像位置情報とは、画像の四隅の位置情報を表す。なお、画像位置情報は、例えば、世界測地系で用いられる緯度、経度の情報であってもよい。
【００２６】
端末装置１０１は、位置情報取得機能、通信機能を有する持ち運び可能な端末である。例えば、端末装置１０１は、出力装置を備え、出力装置を用いて情報を提示する計算機、または携帯電話等であってもよい。例えば出力装置は、画像を表示するスクリーンや音声を出力するスピーカである。端末装置１０１は、操作入力部１０１５及びデータ表示部１０１２を備えて調査員の入力した情報を、ネットワーク１１２を介してエリア調査支援装置１００内のデータ受信部１０２へ送信する。端末装置１０１がデータを送信する際には、端末装置１０１の現在の位置情報等を付加して送信してもよい。この位置情報は、例えば、上述したように世界測地系で用いられる緯度、経度の情報であってもよい。端末装置１０１で行われる詳細な処理については後述する。
【００２７】
ネットワーク１１２はエリア調査支援装置１００と端末装置１０１の間のデータ転送のための経路を提供する。ネットワーク１１２は任意の種類のデータ転送経路を提供してもよい。例えば、ネットワーク１１２は有線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、無線ＬＡＮ、または携帯電話網等であってもよい。
【００２８】
データ受信部１０２は、画像解析部１０３、エリアクラスＤＢ１０８と通信する。データ受信部１０２は、ネットワーク１１２を介して端末装置１０１から、調査員が調査したエリアを識別するＩＤと、当該ＩＤのエリアのクラス情報を受信する。ここでいうクラス情報とは、衛星または航空機に搭載されたセンサによって得られた画像から推定することのできるエリアの属性情報である。
【００２９】
データ送信部１０６は、エリアポリゴンＤＢ１１０、終了条件判定部１０４、推薦経路選択部１０５に接続と通信する。データ送信部１０６は、終了条件判定部１０４より受信した調査終了の信号、推薦経路選択部１０５より受信した推薦経路の情報などを、ネットワーク１１２を介し、端末装置１０１へ送信する。なお、調査を開始した直後のみ、データ送信部１０６は、エリアポリゴンＤＢ１１０から受信した各エリアの形状情報をネットワーク１１２を介し、端末装置１０１へ送信する。
【００３０】
各ＤＢは、図１においてエリア調査支援装置１００に内蔵されているが、エリア調査支援装置１００の外部に存在してもよい。
【００３１】
また、上記各部が実行する処理、各部間で転送されるデータ、各ＤＢに格納されるデータについては後述する。
【００３２】
図１８は本発明の実施形態のエリア調査支援装置１００のハードウェア構成である。
【００３３】
本実施形態のエリア調査支援装置１００は、プロセッサ１８１１、メインメモリ１８１２、記憶装置１８６０、通信部１８３０、操作部１８４０、表示部１８５０を備える計算機である。
【００３４】
プロセッサ１８１１は、メインメモリ１８１２に格納されたプログラムを実行する。
【００３５】
メインメモリ１８１１は、例えば半導体メモリであり、プロセッサ１８１１によって実行されるプログラム及びプロセッサ１８１１によって参照されるデータを格納する。具体的には、記憶装置１８６０に格納されたプログラム及びデータの少なくとも一部が、必要に応じてメインメモリ１８１１にコピーされる。
【００３６】
プロセッサ１８１１は、各機能部のプログラムに従って動作することによって、所定の機能を実現する機能部として動作する。例えば、ＣＰＵ１８１１は、画像解析プログラムに従って動作することで画像解析部１０３として機能する。他のプログラムについても同様であり、プロセッサ１８１１は、各プログラムが実行する複数の処理のそれぞれを実現する機能部としても動作する。エリア調査支援装置１００は、これらの機能部を含む装置及びシステムである。
【００３７】
操作部１８４０は、ユーザ又はシステム管理者からの入力操作を受ける。操作部は、例えばキーボード又はマウス等を含んでもよい。
【００３８】
表示部１８５０は、ユーザ又はシステム管理者へ情報を出力する。表示部１８５０は、例えば液晶ディスプレイのような画像表示装置であってもよい。
【００３９】
通信部１８３０は、ネットワーク１１２に接続され、端末装置１０１と通信する。通信部１８３０は、データ受信部１０２と、データ送信部１０６を提供する格納される。
【００４０】
記憶装置１８６０は、例えばハードディスク装置（ＨＤＤ）又はフラッシュメモリのような不揮発性の記憶装置である。本実施形態の記憶装置１８６０は、少なくとも画像解析部１０３、終了条件判定部１０４、推薦経路選択部１０５が格納される。なお、各ＤＢも記憶装置１８６０に格納されてもよい。
【００４１】
また、エリア調査支援装置１００の各機能を実現するプログラム、テーブル等の情報は、記憶装置１８６０や不揮発性半導体メモリ、ハードディスク装置、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記憶デバイス、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の計算機読み取り可能な非一時的データ記憶媒体に格納することができる。
【００４２】
図２は本発明の実施形態の画像解析部１０３の構成を表すブロック図である。
【００４３】
画像解析部１０３は、画像ＤＢ１０７に記録されている画像データとエリアポリゴンＤＢ１１０に記録されているエリアの形状情報を入力として、各エリアや各クラスのスペクトルデータを算出する機能と、スペクトルＤＢ１０８に格納されているスペクトルデータを用い、未調査エリアのクラスを推定する機能と、を備える。
【００４４】
このような機能を実現するために、画像解析部１０３は、スペクトル算出部１０３１とエリアクラス推定部１０３２とを備える。
【００４５】
スペクトル算出部１０３１は調査地域のエリアの形状情報と画像データを用い、エリア内に含まれる画像データのピクセルのスペクトルを抽出し、抽出したスペクトルと対応するエリアＩＤの組を、スペクトルＤＢ１０９のエリアスペクトルテーブル９０１へ格納する。以下、画像データからエリア内に含まれるピクセルのスペクトルを抽出することを、エリアマスキングと記載する。
【００４６】
画像ＤＢ１０７に複数の画像データが含まれる場合、それらの画像データが位置的に重複するところも存在し、画像データが重複する部分にエリアが存在する場合もある。この場合は、画像データが重複するエリアに雲がかかっていない画像の中で撮影日時が最も新しい画像について、エリアマスキングを行う。なおエリアマスキングの詳細は後述する。
【００４７】
エリアクラス推定部１０３２は、スペクトルＤＢ１０８内に格納されているスペクトルデータを用いて、未調査エリアのクラスを推定する。エリアクラス推定部１０３２は、スペクトルＤＢ１０８のクラススペクトルテーブル内のスペクトルを学習データとして用い、エリアスペクトルテーブル内のスペクトルをテストデータとして用いる。ここでいう学習データとは、クラス情報が付加されているデータのことであり、テストデータとは、クラス情報が付加されていないデータのことである。
【００４８】
なお未調査エリアのクラスの推定を行う際に、エリアクラス推定部１０３２は、各スペクトルを所定の特徴量へ変換し、この特徴量に基づいてクラスを推定してもよい。ここでいう特徴量とは、スペクトルに対し、所定の演算をすることによって得られるパラメータのことであり、例えば、近赤外の画素値から赤の画素値を引いた値と、近赤外の画素値と赤の画素値の和の比である正規化植生指数等も特徴量である。
【００４９】
エリアクラス推定部１０３２は、上述の学習データで学習を行い、テストデータで分類を行う教師あり分類を行ってもよいし、学習データとテストデータの両方を学習に用いる半教師あり学習の枠組みで分類を行ってもよい。ただし、クラススペクトルテーブル内にデータが存在しない時は、エリアスペクトルテーブルのテストデータのみから教師なし学習の枠組みで分類を行う。半教師あり学習、教師あり学習、教師なし学習、いずれの枠組みでも混合正規分布等を用いることができる。ただし、いずれの場合でも、クラス数も決定する必要がある。これは、例えば赤池情報量基準等を用いてもよいし、分類を行う手段として、ノンパラメトリックベイズの枠組みを用いて、分類とクラス数の推定を同時に行ってもよい。
【００５０】
またクラス情報の推定と同時に、クラス情報に対する信頼度、エリア内分散、クラス内分散、クラス内エリア数等の値も算出する。これらのパラメータの定義や算出方法の例は後述する。エリアＩＤに対応するクラスＩＤ、また算出した信頼度、エリア内分散、クラス内分散、クラス内エリア数等の値は、エリアクラスＤＢ１０８へ格納する。また、信頼度、エリア内分散、クラス内分散またはクラス内エリア数のうちの少なくとも一つが、上記推定されたクラス情報の妥当性を示す指標が精度パラメータとして算出される。
【００５１】
図３は本発明の実施形態の推薦経路選択部１０５の構成を表すブロック図である。
【００５２】
推薦経路選択部１０５は、エリアクラスＤＢ１０８内の格納データを用いて、調査員が使用する端末装置１０１へ次に調査すべきエリアと、当該エリアに至るまでの経路を出力する機能を備える。この機能を実現するために、推薦経路選択部１０５は、エリアクラス再分類部１０５１とエリアグラフ作成部１０５２と最適経路探索部１０５３と、を備える。
【００５３】
上記画像解析部１０３にて推定されたクラス情報が全て正しいとすると、調査員は分類されたクラスの代表的なエリアのみを巡回すればよいと考えられるが、学習データが十分ではなく、画像解析部１０３でエリアのクラス情報を誤分類している可能性があり得る。
【００５４】
画像解析部１０３で誤分類している例として、本来複数のエリア間で同一クラスのものを別のクラスと見なしている場合と、別のクラスのものを同一クラスと見なしている場合がある。エリア間で同一クラスのものを別のクラスと見なしている場合、分類されたクラスの代表的なエリアのみを巡回すれば、両方のクラスを実際に巡回することになるため、各エリアのクラスを正しいクラス情報に訂正することが可能である。しかし、別のクラスのものを同一クラスとして見なしている場合、それぞれのクラスに所属するエリアを調べない限りは、正しいクラス情報に訂正することができない。
【００５５】
このため推薦経路選択部１０５は、画像解析部１０３のクラスの推定結果を見ると、エリア間で同一クラスと見なされているが、実際には別のクラスである可能性があるようなエリアを、信頼度、エリア内分散、クラス内分散、クラス内エリア数等の値を用いて判定し、別々のクラスである可能性がある代表的なエリアを巡回するという手段を取る。エリアを巡回するため、推薦経路選択部１０５では、エリア間を結ぶコスト付きグラフを作成し、演算したコストを最小とするエリアを巡回エリアとして選択し、出力する。
【００５６】
推薦経路選択部１０５で行われる処理の一例を図１９のフローチャートに示す。ステップＳ１で、推薦経路選択部１０５は、画像解析部１０３のエリアの分類結果を、信頼度、エリア内分散、クラス内分散、クラス内エリア数等の値（精度パラメータ）から再分類する。
【００５７】
次に、ステップＳ２で、画像解析部１０３のエリアの再分類結果から、信頼度、エリア内分散、クラス内分散等の値を加味したコスト付きのエリアグラフを複数算出する。
【００５８】
ステップＳ３で、推薦経路選択部１０５は、複数のエリアグラフの中から最もコストが小さくなる経路を巡回に推薦するエリアとして出力する。
【００５９】
エリアクラス再分類部１０５１は、エリアグラフ作成部１０５２とエリアクラスＤＢ１０８と通信する。エリアクラス再分類部１０５１では、エリア間で同一クラスと見なされているが、実際には別のクラスである可能性があるようなエリアを、信頼度、エリア内分散、クラス内分散等の値を用いて判定する。この判定結果から、別のクラスである可能性があるようなエリアの再分類を行う。この再分類は、信頼度が一定の閾値以下であるエリアを別のクラスである可能性があると判定する。またクラス内分散が一定の閾値以上のクラスを選び、当該クラス内で信頼度が一定の閾値以下であるエリアを別のクラスの可能性があると判定してもよいし、エリア内分散が一定の閾値以上であるエリアを別のクラスである可能性があると判定してもよい。もし条件を満たすエリアがない場合は、画像解析部１０３で推定された分類結果をそのまま用いる。エリアクラス再分類部１０５１で得た再分類結果はエリアＩＤと再分類したクラスＩＤの組というデータ形式として、エリアグラフ作成部１０５２へ送信する。なお新しいクラスＩＤの付け方に関しては、例えば画像解析部１０３にてクラスＩＤがＡと分類されたが、エリアクラス再分類部１０５１にて３つのクラスに分類されると判定された場合、それぞれのクラスＩＤはＡ、Ａ’、Ａ”とし、エリアＩＤと対応付けてエリアグラフ作成部１０５２へ送信する。以後、この再分類の際のクラスＩＤを再分類クラスＩＤと記載する。
【００６０】
エリアグラフ作成部１０５２は、エリアクラス再分類部１０５１とエリアクラスＤＢ１０８とエリアポリゴンＤＢ１１０と最適経路探索部１０５３と通信する。
【００６１】
エリアグラフ作成部１０５２は、まずエリアクラス再分類部１０５１より受信したエリアＩＤと再分類クラスＩＤの組をもとに、複数のグラフを作成する。グラフ作成の詳細については、後述する。次にエリアグラフ作成部１０５２は、それぞれのグラフの各ノード（経路の分岐点）や、エッジ（エリア間を結ぶ経路）に対して設けるコストを算出し、最適経路探索部１０５３へ出力する。各ノード、エッジのコストは、調査終了時のエリアの推定精度に正の相関を持つパラメータや、調査により得られる情報量と、調査にかかる時間の比と、正の相関を持つパラメータと、を用いてエリアグラフ作成部１０５２で後述するように算出される。ここでいう、調査終了時のエリアの推定精度に正の相関を持つパラメータは、例えばエリアクラスＤＢ１０８に含まれる信頼度７０４をすべて掛け合わせたものでもよい。
【００６２】
以後、前記調査終了時のエリアの推定精度に正の相関を持つパラメータを精度パラメータと記載し、調査により得られる情報量と調査にかかる時間の比と、正の相関を持つパラメータを効率パラメータと記載する。
【００６３】
各ノードに関するコストは、精度パラメータと効率パラメータに対し、事前にエリア調査支援装置１００を管理する管理者によって決定されるか、もしくは端末装置１０１を使用する調査員が調整したスライダー５０５（図６参照）によって決定される精度係数と効率係数を用いる。
【００６４】
精度係数は、エリアの推定精度をどれだけ重視した調査にするかを表した量であり、精度係数の値が大きいほど、エリアの推定精度が高くなることが期待される。効率係数は、短時間でより多くの情報量を取得することを、どれだけ重視した調査にするかを表した量であり、効率係数の値が大きいほど、一定時間ごとに得られる情報量が大きくなることが期待される。
【００６５】
端末装置１０１で調査員が決定した精度係数と効率係数は、エリア調査支援装置１００のデータ受信部１０２に送信される。
【００６６】
以下、精度パラメータ、効率パラメータの選び方や各パラメータの効果について述べる。
【００６７】
精度パラメータは、エリアクラスＤＢ１０８のエリア情報テーブル１０８Ａ（図７Ａ参照）とクラス情報テーブル１０８Ｂ（図７Ｂ参照）に格納される信頼度７０４と、クラス内分散７０７と、エリア内分散７０５と、クラス内エリア数７０８と、エリアポリゴンＤＢ１１０に格納される面積８０３と、のうち少なくとも一つのパラメータを用いて算出されるパラメータである。なお精度パラメータは、前記信頼度７０４、クラス内分散７０７、エリア内分散７０５、クラス内エリア数７０８、面積８０３の値そのものを用いてもよい。
【００６８】
効率パラメータは図１０の地図ＤＢ１１１に格納される距離１００３と、図７Ｂのクラス情報テーブル１０８Ｂに格納される未調査パラメータ７０９と、を用いてエリア調査支援装置１００で算出されるパラメータである。なお効率パラメータは、前記距離１００３、未調査パラメータ７０９の値そのものを用いてもよい。
【００６９】
例えば、精度パラメータに信頼度７０４の値そのものを用い、効率パラメータに未調査パラメータ７０９の値そのものを用いてもよい。また、各ノードに設けるコストを、精度係数と精度パラメータの積と、効率係数と（１−効率パラメータ）の積の和としてもよい。ここで、精度係数と効率係数は、事前にエリア調査支援装置１００を管理する管理者によって決定される。
【００７０】
この場合、エリアの信頼度７０４が低い方が、コストが小さくなるため、信頼度７０４が低いエリアが、巡回対象として選択されやすくなる。これにより、信頼度７０４の低いエリアを調査することで減らすことになり、未調査エリアの推定精度を向上する効果がある。また、効率パラメータに未調査パラメータ７０９を用いることにより、未だにクラス名が不明なエリアを重点的に調査させることができるという効果がある。
【００７１】
また前記の例において、精度パラメータは、図７Ａのエリア情報テーブル１０８Ａのエリア内分散７０５と、図８のエリアポリゴンＤＢ１１０の面積８０３の積としてもよい。この場合、エリア内のスペクトルのばらつきが大きく、面積が大きいエリアを重点的に調査させることになる。これにより、エリアクラス推定部１０３２にて使用される学習データが豊富となり、推定精度が向上することが期待される。
【００７２】
各エッジに関するコストは、効率パラメータと効率係数を用いて算出されるパラメータとする。例えば、エッジのコストは、対応するエリア間の距離１００３と、地図ＤＢ１１１に格納される距離１００３の最大値の比に効率係数を掛けた値を用いる。これにより、できる限り調査員の移動距離が短くなるようなエリアが巡回対象として選ばれるという効果がある。
【００７３】
前記の例において、エリア調査支援装置１００を管理する管理者が精度係数を大きくすると、精度パラメータの効果が大きくなり、推定精度を向上するような調査となる。逆に効率係数を大きくすると、効率パラメータの効果が大きくなり、調査員の総移動距離が小さく、クラス名が不明なエリアを重点的に巡回するような調査となる。
【００７４】
最適経路探索部１０５３は、エリアグラフ作成部１０５２とデータ送信部１０６と通信する。最適経路探索部１０５３は、エリアグラフ作成部１０５２で作成された複数のエリアグラフを用いて推薦経路を出力し、データ送信部１０６へ送信する。出力される推薦経路は、最後に調査したエリアをスタートとし、エリアグラフの全ノードを巡回する経路であり、最適経路探索部１０５３に入力された全エリアグラフの中で、最小のコストとなる経路である。コストが最小の経路を選択するために、周知または公知の効率的なアルゴリズムを用いてもよいし、例えば、総当たりで全ての経路のコストを算出した後に、コストが最小となる経路を選択してもよい。
【００７５】
図１６は、エリアグラフ作成部１０５２内で行われるグラフ作成の例を示す説明図である。
【００７６】
ノード１６０１は、グラフのスタート点を表す。ノード１６０１は、端末装置１０１を用いる調査員が最後に調査したエリアがエリア調査支援装置１００のエリアグラフ作成部１０５２で選択される。エッジ１６０２は、エリア間を結ぶ経路である。
【００７７】
エリアグラフ作成部１０５２は、ノード１６０１以外の全てのノードに、エリアクラス再分類部１０５１より受信した全ての再分類クラスが一回ずつ表れるようなエリアを選択する。例えば、再分類クラスがＡ、Ａ’、Ｂ、Ｂ’の４種類の場合だと、図１６の例において、スタート点以外のノードは、再分類クラスＡのエリア２、再分類クラスＡ’のエリア６、再分類クラスＢのエリア７、再分類クラスＢ’のエリア１１が選択されている。エリアグラフ作成部１０５２では、このようなエリアの選び方を全通り行い、全通り分のグラフを作成する。図１６の例において、グラフは３の４乗通り存在する。
【００７８】
図４は、エリア調査支援装置１００が端末装置１０１から送信された調査エリアと、当該エリアのクラス情報を受信してＤＢ更新を行う処理と、エリア調査支援装置１００が端末装置１０１から推薦経路表示の要請を受信し端末装置１０１へ調査員への指示を送信するまでの処理手順を示すシーケンス図である。
【００７９】
まず、エリア調査支援装置１００が端末装置１０１から送信された調査エリアと、当該エリアのクラス情報を受信し各ＤＢ更新を行うまでの処理手順を示す。
【００８０】
端末装置１０１は、調査員の操作入力により、調査員が調査したエリアのＩＤと当該エリアのクラス情報をデータ受信部１０２へ送信する（ステップ６０１）。
【００８１】
データ受信部１０２は端末装置１０１から、調査エリアのＩＤと当該エリアのクラス情報を受信すると、エリアクラスＤＢ１０８のデータを更新する（ステップ６０２）。データ受信部１０２は、エリアクラスＤＢ１０８のエリア情報テーブル１０８Ａ内で、受信した調査エリアのＩＤ７０１のデータに対し、図７Ａに示す調査フラグ７０３を「Ｆａｌｓｅ」から「Ｔｒｕｅ」へ更新し、クラスＩＤ７０２を受信したクラス情報の値で更新する。クラスＩＤ７０２の更新に関しては、クラス情報テーブル１０８Ｂのクラス名７０６の列を上記入力されたクラス情報で検索して、対応するクラスＩＤ７０２を選択する。検索した結果、入力されたクラス情に報該当するクラス名７０６が存在しなかった場合は、クラス情報管理テーブル１０８Ｂに新しい列を追加する。列の内容は、新しいクラスＩＤと入力されたクラス名７０６（クラス情報）とする。
【００８２】
エリアクラスＤＢ１０８は、データ受信部１０２からデータを更新されると、スペクトルＤＢ１０９を更新する（ステップ６０３）。
【００８３】
スペクトルＤＢ１０９は、図９Ａ、図９Ｂで示すようにエリアスペクトルテーブル９０１と、クラススペクトルテーブル９０２の２つのテーブルから構成される。スペクトルＤＢ１０９はエリアスペクトルテーブル９０１の中で、エリアクラスＤＢ１０８がデータ受信部１０２から受信したエリアＩＤ９０３に相当する列のスペクトル９０４を、クラススペクトルテーブル９０２Ｂへコピーする。この時のクラスＩＤ９０５はデータ受信部１０２から受信したエリアに対応するクラスＩＤとする。その後、コピーしたエリアスペクトルテーブル９０１の列は削除する。
【００８４】
ステップ６０３の処理を行うときに、スペクトルＤＢ１０９のエリアスペクトルテーブル１０９Ａ内が空の時は、ステップ６０３を行う前に、画像解析部１０３内のスペクトル算出部１０３１にて、エリアポリゴンＤＢ１１０のクラスＩＤ８０１と座標データ８０２を受信し（ステップ６０４）、さらに画像ＤＢ１０７の地理情報が付加された画像を受信し（ステップ６０５）、エリアスペクトルテーブル９０１のエリアＩＤ９０３とスペクトル９０４を更新する（ステップ６０６）。次に、ステップ６０３を行う。
【００８５】
次に、エリア調査支援装置１００が端末装置１０１から推薦経路表示の要請を受信して端末装置１０１へ調査員への指示を送信するまでの処理を示す。
【００８６】
端末装置１０１は、調査員の操作入力により、エリア調査の推薦経路表示の要求をデータ受信部１０２へ送信する（ステップ６１６）。
【００８７】
データ受信部１０２は端末装置１０１より、推薦経路表示の要請を受信すると、スペクトルＤＢ１０８へ、トリガーを送信する（ステップ６１７）。
【００８８】
スペクトルＤＢ１０９は、データ受信部１０２によりトリガーを受信すると、画像解析部１０３のエリアクラス推定部１０３２に学習データとテストデータを送信する（ステップ６０７）。この時の学習データは、スペクトルＤＢ１０９のクラススペクトルテーブル９０２のクラスＩＤ９０５とスペクトルを対応付けたものとし、テストデータはスペクトルＤＢ１０９のエリアスペクトルテーブル９０１のエリアＩＤ９０３とスペクトル９０４を対応付けたものとする。
【００８９】
画像解析部１０３は、スペクトルＤＢ１０９より学習データとテストデータを受信すると、未調査エリアのクラス情報を推定し、エリアクラスＤＢ１０８の更新を行う（ステップ６０８）。この時、エリアクラスＤＢ１０８のテーブルのエリアごとのクラスやその信頼度、エリア内分散、クラス内分散、クラス内エリア数等は、画像解析部１０３のエリアクラス推定部１０３２で算出された値に更新される。
【００９０】
エリアクラスＤＢ１０８は、画像解析部１０３によってテーブルを更新されると、終了条件判定部１０４にエリアクラスＤＢ１０８のテーブル内に含まれる、エリアごとに推定したクラス７０６や当該クラスの信頼度、エリア内分散、クラス内分散、クラス内エリア数等を送信する（ステップ６０９）。
【００９１】
終了条件判定部１０４は、エリアクラスＤＢ１０８より前記データを受信すると終了判定を行う。
【００９２】
終了条件判定部１０４では、精度パラメータと効率パラメータについて、事前にエリア調査支援装置１００を管理する管理者によってそれぞれ決定された閾値で処理の終了または継続を判定する。もしくは端末装置１０１を使用する調査員が調整したスライダー５０５によって算出される精度係数と効率係数を、加味した算出結果を用いて、終了、もしくは継続という判定を行う。ここでいう算出結果とは、例えば精度係数×精度パラメータ＋効率係数×（１−効率パラメータ）等でもよい。
【００９３】
上記の判定方法について、パラメータの具体的な例を以下に述べる。
【００９４】
終了条件判定部１０４における精度パラメータは、前記図７Ａの信頼度７０４、図７Ｂのクラス内分散７０７、エリア内分散７０５等のうち少なくとも一つのパラメータを用いて表され、終了条件判定部１０４における効率パラメータは、距離１００３と未調査パラメータ７０９のうち少なくとも一つのパラメータを用いて表される。なお終了条件判定部１０４における精度パラメータは、前記信頼度７０４、クラス内分散７０７、エリア内分散７０５そのものの値を用いてもよいし、終了条件判定部１０４における効率パラメータは、距離１００３、未調査パラメータ７０９そのものの値を用いてもよい。
【００９５】
例えば、精度パラメータとして、未調査であるエリアの信頼度７０４の最小値を選び、効率パラメータとして、全てのエリアに関する未調査パラメータ７０９の和を選んだ場合、終了判定は、効率パラメータが１以上の時、及び精度パラメータに、精度係数と効率係数の比を掛けたものが一定の閾値以下の時に継続判定を出力し、その他の場合に終了と判定する。
【００９６】
この場合、全調査が終了したとき、未調査エリアの推定に関して一定の閾値以上の精度であることと、クラス名７０６が不明なクラスが存在しないということを保証してくれるという効果が得られる。
【００９７】
また、精度パラメータと効率パラメータを各エリアごとに定義して終了判定をしてもよい。例えば、精度パラメータとして、各エリアの信頼度７０４を選択し、効率パラメータとして、各エリアから最後に調査したエリアまでの距離１００３と距離１００３の最大値の比を選択した場合の例をあげる。精度パラメータと精度係数の積から、効率パラメータと効率係数の積を引いたパラメータをエリアごとに算出し、このパラメータをエリアごとに比較した時の最大値が一定の閾値以上である場合、終了と判定し、それ以外の場合を継続と判定してもよい。
【００９８】
この場合、調査終了時に、できれば高精度な推定結果を保証したいが、移動時間が非常に大きい場合等は、現在の推定精度で良いとすると判断される効果がある。
【００９９】
なお終了条件判定部１０４における精度パラメータ、効率パラメータは、必ずしもエリアグラフ作成部１０５２にて算出される精度パラメータ、効率パラメータと同一である必要はない。
【０１００】
終了条件判定部１０４の判定が終了判定であった場合、終了条件判定部１０４はデータ送信部１０２に調査終了の情報を送信する（ステップ６１０）。
【０１０１】
終了条件判定部１０４の判定結果が継続であった場合、終了条件判定部１０４は推薦経路選択部１０５へエリアごとに推定したクラスや当該クラスの信頼度７０４、エリア内分散７０５、クラス内分散７０７、クラス内エリア数７０６等を推薦経路選択部１０５へ送信する（ステップ６１１）。地図ＤＢ１１１は、エリア間経路１００１の情報を推薦経路選択部１０５へ送信し（ステップ６１２）、ポリゴンエリアＤＢ１１０はエリアの座標データ８０２を経路選択部１０５へ送信する（ステップ６１３）。
【０１０２】
また、推薦経路選択部１０５は、推薦経路を選択し、データ送信部１０３へ選択した推薦経路を送信する（ステップ６１４）。なお出力される推薦経路のデータ形式は、経路の座標情報を並べたものである。
【０１０３】
データ送信部１０３は、終了条件判定部１０４より調査終了の情報を受信、または推薦経路１０５より推薦経路を受信すると、ネットワーク１１２を介して端末装置１０１へ調査員への指示を送信する（ステップ６１５）。
【０１０４】
図５は端末装置１０１の内部構成の説明図である。
【０１０５】
端末装置１０１は通信部１０１１、データ表示部１０１２、位置情報取得部１０１３、データ記憶部１０１４、操作入力部１０１５を備える。
【０１０６】
通信部１０１１は、ネットワーク１１２を介してエリア調査支援装置１００と通信し、端末装置１０１の現在位置や推薦経路経路等の情報を送受信する。
【０１０７】
データ表示部１０１２は、端末装置１０１を利用する調査員に対し、位置情報取得部１０１３で取得した位置情報と調査地域のエリアの位置、推薦経路等を表示する。
【０１０８】
位置情報取得部１０１３は、端末装置１０１の現在位置をＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）を用いて取得する。
【０１０９】
データ記憶部１０１４は、エリア調査支援システム１００から受信したエリアの形状情報や推薦された経路情報等の情報を保持する。
【０１１０】
操作入力部１０１５は、端末装置１０１を利用する調査員がエリアを調査し、調査結果を端末装置１０１へ入力するときの操作部である。操作入力部１０１５は、Ｅｎｔｅｒキーのような決定ボタンを保持し、文字や数字等を入力でき、矢印キーやマウスのようなデータ表示部のカーソルを動かすことのできる機能を含むものなら何でもよい。
【０１１１】
図６は端末装置１０１内のデータ表示部１０１２の画面イメージである。データ表示部１０１２は、端末装置１０１を使用する調査員がエリアＩＤと、当該エリアのクラス情報とを入力するテキストボックス５０６、５０７を表示する機能と、次に調査する推薦エリアと、当該推薦エリアまでの経路を画面上に表示する機能と、を備える。図６は、調査員が調査したエリアのクラス情報等を入力し、次に調査する推薦エリアまでの経路を表示した時の例である。
【０１１２】
テキストボックス５０６、５０７は、端末装置１０１を使用する調査員が調査したエリアに関する情報を入力するテキストボックスである。調査員は、入力操作部１０１５を通して、テキストボックス５０６にエリアＩＤを、テキストボックス５０７にクラス情報を入力する。
【０１１３】
ボタン５０８は、調査員が調査したエリアに関する情報をエリア調査支援装置１００へ送信するボタンである。テキストボックス５０６、５０７の中に情報が入力された状態でボタン５０８が選択されると、図４のステップ６０１が行われる。もしテキストボックス５０６、５０７の中に入力された情報が不十分であったとき、例えば空欄であった場合や、テキストボックス５０６に存在しないＩＤを入力されている場合に、ボタン５０８が選択されても、図４のステップ６０１は行われない。
【０１１４】
ボタン５０９は、推薦された次に調査するエリアの位置と、当該推薦エリアまでの経路をエリア調査支援装置１００に要求し、取得した情報をデータ表示部１０１２に表示するボタンである。ボタン５０９が選択されると、図４のステップ６１６が行われる。なおボタン５０８、５０９の選択は、操作入力部１０１５を通して行われる。
【０１１５】
図６の例において、エリア５０１は、調査員が調査し終わったエリアで、エリア５０４はエリア調査支援装置１００により推薦されたエリアである。また符号５１２は対応するエリアのＩＤである。
【０１１６】
ノード５０２は調査員の現在位置である。なお現在位置の情報は位置情報取得部１０１３にて取得した情報を用いる。経路５０３はノード５０２からエリア５０４までの経路を表す。
【０１１７】
スライダー５０５は、調査を行う際に、精度重視で調査を行うか、効率重視で調査を行うかを調整する。図６の例において、スライダー５０５の精度と効率のバランスは、調査員本人が調整できるが、エリア調査支援装置１００の管理者が事前に決めている場合もあり、調査員本人が調整できない場合もあってよい。調査員が実際に精度と効率のバランスを決定するときは、操作入力部１０１５を通してスライダー５０５を調整する。精度重視の度合いを表す精度係数と効率重視の度合いを表す効率係数は、スライダー５０５の位置によって決定される。精度係数、効率係数は両方０以上であり、足して１となる。スライダー５０５が精度重視の方に寄っている時ほど、精度係数は大きくなっていき、最終的に１となるのに対し、効率係数は小さくなっていき、最終的に０となる。またスライダー５０５が効率重視の方に寄っている時ほど、効率係数は大きくなっていき、最終的に１となるのに対し、精度係数は小さくなっていき、最終的に０となる。
【０１１８】
地図表示画面５１０は、調査員の現在地の近傍の地理情報を表示する画面である。調査員の現在地であるノード５０２と、当該ノード５０２の近傍の調査対象であるエリアの形状情報と、エリア調査支援装置１００によって出力された経路５０３を表示する。なお画像ＤＢ１０７から画像データを受信し、エリア５０１、５０４、ノード５０２や経路５０３の下等に受信した画像データを表示してもよい。
【０１１９】
アイコン５１１は、データ表示部１０１２でエリア情報入力や推薦経路表示等の操作を行うために用いられるカーソルである。操作入力部１０１５の中の矢印キーやマウスなどを用いることにより、アイコン５１１はデータ表示部１０１２内を動くことができる。調査員が実際に操作を行うときは、５０５〜５０９の上までアイコン５１１を動かし、選択することで各操作を行う。
【０１２０】
図７Ａ、図７ＢはエリアクラスＤＢ１０８の説明図である。図７Ａは、エリアクラスＤＢ１０８を構成するエリア情報テーブル１０８Ａを示し、図７Ｂは、エリアクラスＤＢ１０８を構成するクラス情報テーブル１０８Ｂを示す。エリアクラスＤＢ１０８には画像解析部１０３によって推定された、もしくは現地の調査によって得たエリアの情報７０１〜７０８が格納される。図７Ａ、図７Ｂの例において、エリアクラスＤＢ１０８はエリア情報テーブル１０８Ａとクラス情報テーブル１０８Ｂの二つで構成されているが、必ずしも二つである必要はなく、７０１〜７０９の情報を格納できる形式であれば、一つ、もしくは三つ以上のテーブルでもよい。
【０１２１】
エリア情報テーブル１０８Ａは、エリアＩＤ７０１、クラスＩＤ７０２、調査フラグ７０３、信頼度７０４、エリア内分散７０５を含むエントリで構成される。クラス情報テーブル１０８Ｂは、クラスＩＤ７０２、クラス名７０６、クラス内分散７０７、クラス内エリア数７０８、未調査パラメータ７０９を含むエントリで構成される。
【０１２２】
エリアＩＤ７０１は、調査対象であるエリアを識別するためのラベルである。クラスＩＤ７０２は、エリアのクラスを識別するためのラベルである。調査フラグ７０３は、各エリアについて調査済みか否かを示す情報であり、調査済みの場合は「Ｔｒｕｅ」が、まだ調査していないエリアについては「Ｆａｌｓｅ」が格納される。なお調査フラグ７０３が「Ｔｒｕｅ」の時にクラスＩＤ７０２に格納されている情報は、実際に調査員によって調査されて格納されたものであり、「Ｆａｌｓｅ」の時にクラスＩＤ７０２に格納されているものは、画像解析部１０３によって推定されたクラスＩＤである。
【０１２３】
信頼度７０４は、画像解析部１０３によって推定されたクラスＩＤが信頼できる確率を表している。例えば、クラスｍの平均スペクトルをＣmとし、エリア内の平均スペクトルをｘとし、当該エリアの推定クラスがｎであるとすると、信頼度は、
【０１２４】
【数１】
【０１２５】
という形で表すことができる。
【０１２６】
エリア内分散７０５は、同一エリア内のスペクトルのばらつきを表している。例えば、エリア内の平均スペクトルをｘとし、エリア内のｎ番目のピクセルのスペクトルをｙnとし、エリア内のピクセルの総数をＮとすると、エリア内分散は、
【０１２７】
【数２】
【０１２８】
と表わしてもよい。
【０１２９】
クラス名７０６は、クラスＩＤ７０２に対応するラベル名に当たる。例えば、農作地域の栽培作物の種類を調査する場合、水稲、大豆、小麦、等の名前を格納してもよい。また画像解析部１０３によって各エリアのクラス情報を推定する際、エリアによっては調査したことのないクラスＩＤが割り当てられる可能性もある。この場合、クラス名７０６は不明であるため、ＮＵＬＬとしてもよいし、空欄にしてもよい。
【０１３０】
クラス内分散７０７は、同一クラス内でのスペクトルのばらつきを表したものである。例えば、クラスｉの平均スペクトルをとし、クラスｉに割り当てられたエリア内のピクセ
ルのうち、ｎ番目のスペクトルをＳnとし、クラスｉ内のピクセルの総数をＮとすると、
クラスｉのクラス内分散は、
【０１３１】
【数３】
【０１３２】
としても良い。
【０１３３】
クラス内エリア数７０８は、未調査のエリアの中で、対応するクラスに割り当てられたエリアの数を示す。
【０１３４】
未調査パラメータ７０９は、対応するクラスのクラス名７０６が不明である時、上記の例で言うとクラス名７０６が空欄であったり、ＮＵＬＬが格納されている場合に「１」となり、その他の場合は「０」となるパラメータのことである。未調査パラメータ７０９が「１」であるときは、対応するクラスに割り当てられたエリアはまだ一つも調査していないことになる。
【０１３５】
図８はエリアポリゴンＤＢ１１０の説明図である。エリアポリゴンＤＢ１１０は、事前に用意しておいた各エリアの座標や形状に関するデータ８０１〜８０３を格納する。
【０１３６】
エリアＩＤ８０１は、調査対象であるエリアを識別するためのラベルであり、エリアクラスＤＢ１０８のエリアＩＤ７０１と一致する。
【０１３７】
座標データ８０２は各エリアの形状を多角形としたときの、各頂点の座標を並べたものである。座標データ８０２に格納される座標は任意の座標系でよく、例えば世界測地系の緯度、経度を格納してもよい。
【０１３８】
面積８０３は各エリアの面積を表す。面積の単位は任意であり、例えば平方メートル等でもよい。
【０１３９】
図９Ａ、図９ＢはスペクトルＤＢ１０９の説明図である。スペクトルＤＢ１０９には、画像解析部１０３より算出された各エリア、各クラスのスペクトルデータが格納されており、図９Ａのエリアスペクトルテーブル９０１と図９Ｂのクラススペクトルテーブル９０２より構成される。
【０１４０】
エリアスペクトルテーブル９０１は、各エリア内のスペクトルデータが格納される。ただし、未調査のエリアについてのみのスペクトルデータである。
【０１４１】
エリアＩＤ９０３は、調査対象であるエリアを識別するためのラベルであり、エリアクラスＤＢ１０８のエリアＩＤ７０１と一致する。
【０１４２】
スペクトル９０４は、画像解析部１０３より算出された各エリアのピクセルごとのスペクトルデータである。スペクトルデータは、多次元数値データである。各スペクトルデータの次元数は画像ＤＢ１０７に含まれる画像データのバンド数（または色チャネル数）と等しい。
【０１４３】
クラススペクトルテーブル９０２は、各クラス内のスペクトルデータが格納される。ただし、調査をしたエリアが所属するクラスについてのみのスペクトルデータである。
【０１４４】
クラスＩＤ９０５は、エリアのクラスを識別するためのラベルであり、エリアクラスＤＢ１０８のクラスＩＤ７０２と一致する。ただし、クラススペクトルテーブル９０２に格納されるクラスＩＤは、調査済みエリアのクラスのみである。
【０１４５】
スペクトル９０６は画像解析部１０３より算出された各クラスのピクセルごとのスペクトルデータである。エリアスペクトルテーブル９０１のスペクトル９０４と同様、このスペクトルデータは多次元数値データであり、次元数は画像ＤＢ１０７に含まれる画像データのバンド数と等しい。
【０１４６】
図１０は地図ＤＢ１１１の説明図である。地図ＤＢ１１１には事前に用意したエリア間の経路に関するデータ１００１〜１００４が格納される。
【０１４７】
エリア間経路１００１は、異なるエリア間の経路を識別するものであり、二つのエリアＩＤをハイフンでつないで並べたものである。
【０１４８】
距離１００３は、対応するエリア間の経路の距離である。距離の単位は任意であり、例えばメートル等でもよい。
【０１４９】
経路情報１００４は、対応するエリア間の経路情報である。経路情報１００４のデータは経路を折れ線と見なした時の各頂点の座標を順に並べた形式とする。なお各頂点の座標は、例えば、世界測地系の緯度、経度の情報でもよい。
【０１５０】
図１１は、スペクトル算出部１０３１にてエリアマスキングを行うときの説明図であり、画像１１０１に対し、エリア１１０２内に含まれるピクセルを抽出する時の例である。ピクセル１１０３は、エリア１１０２近傍のピクセルの集合である。
【０１５１】
画像１１０１の四隅の位置情報を左上：（ｓｘ１、ｓｙ１）、右上：（ｓｘ２、ｓｙ１）、左下：（ｓｘ１、ｓｙ２）、右下：（ｓｘ２、ｓｙ２）とし、エリア１１０２の各頂点の位置情報を（ｘ１、ｙ１）、（ｘ２、ｙ２）、（ｘ３、ｙ３）、（ｘ４、ｙ４）・・・とすると、画像１１０１の位置座標とエリア１１０２の位置座標を比較することにより、画像内の各ピクセルがエリア内に含まれるか否かを調べることができる。エリア内に含まれるピクセルが、スペクトル算出部１０３１のエリアマスキングの出力となる。
【０１５２】
なおエリア１１０２をまたぐピクセル１１０４が存在することが多々ある。この場合、各々のピクセルがエリア内にどれだけ含まれるかの割合が半分以上の時は、そのピクセルをエリアマスキングの出力に加える。
【０１５３】
以下、エリア調査支援システムの具体的な処理の流れについて述べる。
【０１５４】
まず調査員がエリアの調査を開始すると同時に、調査員の持つ端末装置１０１は、エリアの形状情報をエリア調査支援装置１００から受信し、端末装置１０１のデータ表示部１０１２には調査員の現在位置５０２と近傍のエリアが表示される。
【０１５５】
調査員は最初に適当なエリアを選んで調査する必要がある。そして選んだエリアに関して、調査員は端末装置１０１の操作入力部１０１５を操作して、エリアＩＤとクラス情報の調査結果を入力し、エリア調査支援装置１００へ送信する（ステップ６０１）。調査員は、端末装置１０１の操作入力部１０１５を操作して、推薦経路表示の要求を行い（ステップ６１６）、推薦経路をエリア調査支援装置１００から受信する（ステップ６１５）。受信した推薦経路は、データ表示部１０１２に表示される。
【０１５６】
その後、調査員は端末装置１０１が受信した推薦経路５０３に従い、エリア調査を行う。この時、調査員は、一つのエリアを調査する度に、端末装置１０１からエリア情報の入力を行う。
【０１５７】
調査員は、エリア情報入力と推薦経路表示を繰り返し、エリア調査を進めていく。なお端末装置１０１を使用する調査員は、エリア情報の入力を一回行う度に、推薦経路表示の要求を行い、推薦経路を更新してもよい。あるいは、端末装置１０１を使用する調査員がエリア情報の入力を複数回行った後に、推薦経路表示の要求をエリア調査支援装置１００に行い、推薦経路を更新してもよい。推薦経路の更新を行いながら、エリア調査を進めていくと、精度向上のために、調査員が巡回すべきエリアが新しく出現したり、効率よく調査するために、回らなくてもよいと判断されるエリアが出現する。これによりエリア調査を精度と効率の両面を考慮しつつ、進めていくことができる。エリア調査は、エリア調査支援装置１００で終了判定が行われると終了する。
【０１５８】
以上のように、調査員がエリアを調査する度に、調査によって取得したクラス情報と前記の画像を用いて、エリア調査支援装置１００は残りのエリアの属性情報を推定する。さらに、この推定結果を用いて、エリア調査支援装置１００は、精度が高く、かつ効率的に調査できるようなエリアの巡回経路を調査員に指示することで、全てのエリアを調査せずとも、終了条件を満たせば、調査を終了することがえきる。このように、予め学習データを用意する必要はなく、エリア調査の際に調査員に調査するエリアを指示することにより、調査エリア数や移動距離をできる限り少なくしつつ、精度よく未調査のエリア情報を推定することができる。また調査の効率面と精度面の何れを重視するかを端末装置１０１を利用するユーザ側で決定することができる。
【０１５９】
＜第２の実施形態＞
以下、本発明の第２の実施形態について図面を参照して説明する。
【０１６０】
本発明の第１の実施形態では、端末装置１０１を使用する調査員がエリア調査支援装置１００に推薦されたエリアのみを調査する場合についてのエリア調査支援システムを示した。この第１実施形態の場合、各エリアの調査に時間がかかることを想定している。したがって効率的な調査のために、短時間で、より多くの情報量を取得できるようなエリアのみを巡回し、その他のエリアは調査しても、あまり多くの情報量を取得できないため、時間が無駄になると考え、できる限り調査しないという方針に基づく処理が、推薦経路選択部１０５に含まれている。
【０１６１】
第１の実施形態に対して、第２の実施形態では、推薦されたエリアへ移動する間に、経路に隣接するエリアも調査する場合についてのエリア調査支援システムを示す。この場合、各エリアの調査にほとんど時間を費やさない状況を想定し、推定されたクラス情報の精度を向上させるため、推薦されたエリアへ向かう途中に通るエリアも調査するという考え方に基づく。エリア調査にあまり時間を費やさない場合として、例えば、各エリアで栽培されている農作物の種類を調査する場合等が考えられる。
【０１６２】
第２の実施形態は、地図ＤＢ１１１に格納される情報と、推薦経路選択部１０５で行われる処理以外は、第１の実施形態と同じである。具体的には、図１〜図９Ｂ、図１１、図１６、図１８は第２の実施形態でも適用される。以下、第２の実施形態について、第１の実施形態と異なる点のみを説明する。
【０１６３】
図１２は本発明の第２の実施形態における地図ＤＢ１１１の説明図である。
【０１６４】
エリア間経路１３０１、距離１３０３、経路情報１３０４はそれぞれ、第１の実施形態のエリア間経路１００１、距離１００３、経路情報１００４と同じである。
【０１６５】
経路中エリア数１３０２は、対応するエリア間の経路中で、経路に隣接するエリアのうち、まだ調査していないエリアの数である。
【０１６６】
図１３は本発明の第２の実施形態における推薦経路選択部１０５のブロック図である。
【０１６７】
第２の実施形態の推薦経路選択部１０５は、エリアクラス再分類部１４０１とエリアグラフ作成部１４０２と最適経路探索部１４０３と経路隣接エリアカウント部１４０４、を備える。エリアクラス再分類部１４０１と最適経路探索部１４０３は、それぞれ第１の実施形態のエリア再分類部１０５１と最適経路探索部１０５３と同じである。推薦経路選択部１０５の内部処理の中で、第１の実施形態と異なる点は、エリアクラス再分類部１４０１にて処理を行った後、経路隣接エリアカウント部１４０４が地図ＤＢ１１１の更新を行う点と、エリアグラフ作成部１４０２の処理内容である。
【０１６８】
経路隣接エリアカウント部１４０４は、エリアクラス再分類部１４０１とエリアクラスＤＢ１０８と地図ＤＢ１１１と通信する。経路隣接エリアカウント部１４０４は、エリアクラス再分類部１４０１の処理が終了すると、地図ＤＢ１１１内に含まれる全てのエリア間経路１３０１の中で、対応する経路と隣接するエリアを、経路情報１３０４とエリアポリゴンＤＢ１１０内の座標データ８０２を用いることにより検索する。経路隣接エリアカウント部１４０４は、経路に隣接するエリアの中で対応する調査フラグ７０３が「Ｆａｌｓｅ」となっているエリアの数をカウントし、地図ＤＢ１１１の経路中エリア数１３０２をカウントした値に更新する。経路中エリア数１３０２のカウントのことを、以後、未調査エリアカウントと記載する。なお未調査エリアカウントの詳細については、後述する。
【０１６９】
エリアグラフ作成部１４０２で、第１の実施形態と異なる点は、効率パラメータの算出に用いるパラメータの種類である。第１の実施形態では、効率パラメータは地図ＤＢ１１１に格納される距離１００３と、未調査パラメータ７０９と、を用いて算出されるパラメータである。それに対し、第２の実施形態では、効率パラメータの算出に経路中エリア数１３０２を用いる。
【０１７０】
第２の実施形態では、効率パラメータは、例えば距離１３０３と経路中エリア数１３０２の比でもよい。この場合、エリアからエリアへ移動する時の距離が多少大きくても、移動途中にて、ついでに他のエリアも調査することができる。第２の実施形態では、エリアの調査に時間がかからず、エリア間の移動にのみ時間がかかる場合を想定しているため、短時間でより多くの情報を得ることができ、効率的な調査をすることができる。
【０１７１】
図１４は経路隣接エリアカウント部１４０４にて行われる未調査エリアカウントに関しての説明図である。
【０１７２】
道１２０５は、調査員の移動手段で通行可能な道を表す。経路１２０６は、エリア１２０１、１２０３を結ぶ経路の中で距離が最短となる経路である。図１４は、エリア１２０１とエリア１２０３の間の経路に隣接するエリアをカウントする例である。
【０１７３】
ここで経路１２０６とエリアの外周を結ぶ線分の中で、長さが最小となるような線分について、当該線分の長さが予め設定した閾値以下であり、当該線分上に他のエリアが存在しない場合、当該線分で雪像されるエリアは経路１２０６に隣接する、と定義する。
【０１７４】
未調査エリアカウントは、エリアポリゴンＤＢ１１０に格納される全てのエリアに対し、経路１２０６に隣接しているかを調べ、隣接しているエリアの中で、対応する調査フラグ７０３が「Ｆａｌｓｅ」となるエリア１２０７をカウントする。
【０１７５】
端末装置１０１を利用する調査員は、経路１２０６に隣接する未調査のエリア１２０７についても端末装置１０１から情報を得ることができ、当該隣接するエリア１２０７のクラス情報の調査も実施することが可能となる。
【０１７６】
図２０は、推薦経路選択部１０５で行われる処理の一例を示すフローチャートである。まず、ステップＳ１１で、推薦経路選択部１０５は、地図ＤＢ１１１内に含まれる全てのエリア間経路１３０１で、各経路に隣接するエリアを経路情報１３０４とエリアポリゴンＤＢ１１０内の座標データ８０２から検索する。そして、推薦経路選択部１０５は、経路に隣接するエリアについて上述の未調査エリアカウントを算出する。未調査エリアカウントの値は、地図ＤＢ１１１の経路中エリア数１３０２に格納される。
【０１７７】
ステップＳ１２では、推薦経路選択部１０５が、前記第１実施形態と同様に、画像解析部１０３のエリアの分類結果を、信頼度、エリア内分散、クラス内分散、クラス内エリア数等の値から再分類する。そして、ステップＳ１３では、この再分類の結果に信頼度、エリア内分散、クラス内分散及び経路中エリア数１３０２からコスト付きのエリアグラフを複数算出する。
【０１７８】
ステップＳ１４で、推薦経路選択部１０５は、複数のエリアグラフの中から最もコストが小さい経路を算出し、端末装置１０１に送信する。
【０１７９】
以上の処理によって、端末装置１０１には、調査対象のエリアの推薦経路に加え、経路に隣接するエリアも表示される。これにより、端末装置１０１を利用する調査員は、調査対象のエリアに加えて、推薦される経路に隣接するエリア１２０７の調査も行うことが可能となる。
【０１８０】
＜第３の実施形態＞
以下、本発明の第３の実施形態について図面を参照して説明する。
【０１８１】
本発明の第１の実施形態では、エリアの調査を行う際、一人の調査員が一つの端末装置１０１を用いて調査する場合のエリア調査支援装置システムについて示した。それに対し、本発明の第３の実施形態では、二つ以上の端末装置１０１を用いて複数の調査員がエリアを調査する場合のエリア調査支援装置システムについて説明する。なお以下では、複数の端末装置１０１を識別するため、端末装置１０１にＩＤを設け、装置１、装置２、・・・と記載して、識別する。
【０１８２】
第３の実施形態は、推薦経路選択部１０５で行われる処理以外は、第１の実施形態と同じである。具体的には図１〜図２、図４〜１１、図１８は第３の実施形態でも適用される。以下、第３の実施形態について、第１の実施形態と異なる点のみを説明する。
【０１８３】
図１５は、本発明の第３の実施形態における推薦経路選択部１０５のブロック図である。推薦経路選択部１０５は、現地調査に用いられている複数の端末装置１０１に対し、それぞれ別々の推薦経路を出力する。推薦経路選択部１０５は、エリアクラス再分類部１５０１と巡回クラス割当部１５０２とエリアグラフ作成部１５０３と最適経路探索部１５０４と、を備える。エリアクラス再分類部１５０１は、第１の実施形態のエリアクラス再分類部１０５１と同じである。
【０１８４】
巡回クラス割当部１５０２は、エリアクラスＤＢ１０８とエリアグラフ作成部１５０３と通信する。巡回クラス割当部１５０２では、エリアクラスＤＢ１０８内に格納される全てのクラスＩＤを複数の端末装置１０１（複数の調査員）へ割り当てる処理が行われる。この時、全ての組み合わせの割当をエリアグラフ作成部１５０３へ送信する。
【０１８５】
例えば、エリアクラスＤＢ１０８内に格納されるクラスＩＤがＡ、Ｂ、Ｃの３種類ある場合を考える。端末装置１０１の数が二つで、それぞれ装置１、装置２とすると、｛装置１：（Ａ、Ｂ）、装置２：（Ｃ）｝、｛装置１：（Ａ）、装置２：（Ｂ、Ｃ）｝、｛装置１：（Ａ、Ｃ）、装置２：（Ｂ）｝、｛装置１：（Ｂ、Ｃ）、装置２：（Ａ）｝、｛装置１：（Ｂ）、装置２：（Ａ、Ｃ）｝、｛装置１：（Ｃ）、装置２：（Ａ、Ｂ）｝の６通りの割当をエリアグラフ作成部１５０３へ送信する。
【０１８６】
以後、上記割当のことをクラス割当と記載する。なお｛装置１：（Ａ、Ｂ）、装置２：（Ｃ）｝は、装置１にクラスＡ、Ｂが割り当てられ、装置２にクラスＣが割り当てられていることを表す。
【０１８７】
エリアグラフ作成部１５０３は、エリアクラス再分類部１５０１と巡回クラス割当部１５０２とエリアクラスＤＢ１０８とエリアポリゴンＤＢ１１０と地図ＤＢ１１１と通信する。
【０１８８】
エリアグラフ作成部１５０３は、エリアクラス再分類部１５０１からエリアＩＤと再分類により得られたクラスＩＤの組を受信し、巡回クラス割当部１５０２から全通りのクラス割当を受信すると、それぞれのクラス割当に関して、各端末装置１０１に対応するコスト付きグラフを複数作成し、それぞれのグラフに、対応する端末装置１０１と、対応するクラス割当を関連付けて最適経路探索部１５０４へ送信する。例えば、上記の巡回クラス割当部１５０２の例の場合、６通りそれぞれのクラス割当に関して、装置１と装置２のグラフを複数作成し、それぞれのグラフに各ノード、エッジにコストを設けて作成された各グラフに対し、対応するクラス割当と、対応する端末装置１０１を関連付けた組を最適経路探索部１５０４へ送信する。各ノード、エッジに設けるコストは第１の実施形態と同じである。エリアグラフ作成部１５０３の内部で行われるグラフ作成の方法については、後述する。
【０１８９】
最適経路探索部１５０４は、エリアグラフ作成部１５０３とデータ送信部１０６と通信する。最適経路探索部１５０４は、エリアグラフ作成部１５０３より複数のグラフと対応するクラス割当、端末装置１０１を受信すると、各端末装置１０１に対し、推薦経路を出力する。
【０１９０】
具体的には、まず最適経路探索部１５０４は、エリアグラフ作成部１５０３より複数のグラフを受信すると、巡回クラス割当部１５０２で出力されたそれぞれのクラス割当に対し、各端末装置１０１のコスト最小の経路を求める。その後、各クラス割当に関して、複数の端末装置１０１の中でコスト最小の経路を求め、この最小のコストの中から最大値を求める。そして、最適経路探索部１５０４は、この最大値が各クラス割当の中で最小となるクラス割当を選択する。そして当該クラス割当に対応する、各端末装置１０１のコスト最小経路をデータ送信部１０６へ送信する。この際、コスト最小の経路は、周知または公知の効率的なアルゴリズムを用いて求めてもよいし、全ての組み合わせのコストを計算することにより求めてもよい。
【０１９１】
図１７は、前記巡回クラス割当部１５０２の例に関して、クラス割当が｛装置１：（Ａ、Ｂ）、装置２：（Ｃ）｝となる場合についてのグラフ作成例の説明図である。
【０１９２】
以下、エリアグラフ作成部１５０３の内部で行われるそれぞれの割当に関してのエリアグラフ作成について、図１７を例にあげて詳細を述べる。
【０１９３】
ノード１７０１、１７０３は、グラフのスタート点を表す。ノード１７０１は、装置１を用いる調査員が最後に調査したエリアが選択され、ノード１７０３は、装置２を用いる調査員が最後に調査したエリアが選択される。エッジ１７０２は、エリア間を結ぶ経路である。
【０１９４】
各端末装置１０１に関するグラフの作成時、エリアグラフ作成部１５０３は、グラフのスタート点となるノード以外の全てのノードに、各端末装置１０１に割り当てられた全ての再分類クラスが一回ずつ表れるようなエリアを選択する。図１７の例において、装置１に割り当てられた再分類クラスはＡ、Ａ’、Ｂ、Ｂ’の４種類であり、スタート点以外のノードは、再分類クラスＡのエリア２、再分類クラスＡ’のエリア６、再分類クラスＢのエリア７、再分類クラスＢ’のエリア１１が選択されている。
【０１９５】
同様に、図１７の例において、装置２に割り当てられた再分類クラスはＣ、Ｃ’の２種類であり、スタート点以外のノードは、再分類クラスＣのエリア１３、再分類クラスＣ’のエリア１８が選択されている。このようなエリアの選び方を全通り行い、全通り分のグラフを作成する。図１７の例において、装置１に関するグラフは３の４乗通り存在し、装置２に関するグラフは３の２乗通り存在する。
【０１９６】
このクラス割当による効果を以下に述べる。本発明では、調査員がエリアに関する調査を続け、調査によって得た情報を端末装置１０１から入力することにより、学習データが増え、エリアクラス推定部１０３２で行われるエリアの推定精度が向上することを期待している。もちろん前記信頼度７０４、クラス内分散７０７、エリア内分散７０５等の推定の妥当性を表す指標は、調査する度に更新されていく。これにより、ある端末装置１０１を使用する調査員がエリア調査を行った後、推薦経路表示を行うと、それまでは巡回エリアとして選ばれていたエリアに行かなくてもよいと指示される可能性がある。この場合、もし別の端末装置１０１が当該行かなくてもよいと指示されたエリアに向かっていた場合、無駄が生じることとなるため、このような無駄を避ける効果がある。
【０１９７】
クラス割当による効果の具体的な例を以下に述べる。装置１に指示されたエリアの行き先が（再分類クラスＢのエリア７→再分類クラスＡのエリア２→再分類クラスＣのエリア１３）という順で表示されており、装置２に指示されたエリアの行き先が（再分類クラスＡ’のエリア６→再分類クラスＢ’のエリア１１→再分類クラスＣ’のエリア１８）という順で表示されている例を考える。
【０１９８】
装置２の調査員がＡ’のエリア６を調査した後、もし装置１の調査員がＡのエリア２を調査することにより、実はＡ’のエリア６は調査しなくてよかったと判断されると、装置２の調査員は無駄にエリアを調査したということになる。それに比べ、同一クラスでも再分類クラスは異なっているエリアを、できるだけ一人の調査員で巡回することにより、この無駄を回避することができる。例えば装置１の調査員は、（再分類クラスＡのエリア２→再分類クラスＡ’のエリア６→再分類クラスＢのエリア７→再分類クラスＢ’のエリア１１）と巡回し、装置２の調査員は、（再分類クラスＣのエリア１３→再分類クラスＣ’のエリア１８）と巡回する。これにより、複数の端末装置１０１の間での巡回エリアの更新の影響を抑えつつ、より効率的に巡回エリアを選択することができる。
【０１９９】
図２１は、第３実施形態の推薦経路選択部１０５で行われる処理の一例を示すフローチャートである。
【０２００】
まず、ステップＳ２１で、推薦経路選択部１０５は、画像解析部１０３の調査対象エリアの分類結果を、信頼度、エリア内分散、クラス内分散、クラス内エリア数等の値から再分類する。
【０２０１】
次に、ステップＳ２２で、推薦経路選択部１０５は、複数の端末装置１０１（または調査員）にクラスを割り当てる。このクラスの割り当ては、この処理では、各端末装置１０１に複数のクラスを割り当てることができるが、ひとつのクラスを複数の端末装置１０１に分けて割り当てない。
【０２０２】
ステップＳ２３では、上記ステップＳ２１の再分類の結果、各エリアのクラスの信頼度や分散等を加味して、推薦経路選択部１０５がコスト付きのエリアグラフを複数算出する。そして、ステップＳ２４で、推薦経路選択部１０５は、端末装置１０１毎にそれぞれのクラス割り当ての中からコストが最小となる経路を選択する。
【０２０３】
ステップＳ２５で、推薦経路選択部１０５は、複数のクラス割り当ての中で、複数の端末装置１０１（調査員）間で最小のコストを比較して、最小のコストの中の最大値を選択する。そして、ステップＳ２６では、推薦経路選択部１０５はステップＳ２５で選択されたコストの最大値を、クラス割り当て間で比較して最大値が最小となるクラス割り当てを選択し、各端末装置１０１に推薦経路として送信する。
【０２０４】
いま、図２２で示すように、端末装置１０１の内、装置１にクラスＩＤ＝Ａ，Ｂのエリアを割り当て、装置２にクラスＩＤ＝Ｃのエリアを割り当てるクラス割り当てパターンＸと、装置１にクラスＩＤ＝Ａのエリアを割り当て、装置２にクラスＩＤ＝Ｂ、Ｃのエリアを割り当てるクラス割り当てパターンＹを比較する例を示す。
【０２０５】
まず、推薦経路選択部１０５は、クラス割り当てパターンＸで、装置１と装置２でコストの最小値を演算し、装置１のクラス割り当て（Ａ、Ｂ）の最小コストが１０、装置２のクラス割り当て（Ｃ）でコストの最小値が７を演算する。
【０２０６】
同様に、推薦経路選択部１０５は、クラス割り当てパターンＹで、装置１と装置２でコストの最小値を演算し、装置１のクラス割り当て（Ａ）の最小コストが８、装置２のクラス割り当て（Ｂ，Ｃ）でコストの最小値が６を演算する。
【０２０７】
次に、推薦経路選択部１０５は、クラス割り当てパターンＸの各装置１、２の最小コストの中から最大値を選択し、装置１の最小コストの最大値＝１０を得る。同様に、クラス割り当てパターンＹの各装置１、２の最小コストの中から最大値を選択し、装置１の最小コストの最大値＝８を得る。
【０２０８】
推薦経路選択部１０５は、クラス割り当てパターンＸの最大値１０と、クラス割り当てパターンＹの最大値８を比較し、最大値が最小（８）となるクラス割り当てパターンＹを推薦経路として選択する。したがって、エリア調査支援装置１００は装置１にクラス割り当てＡを送信し、装置２にクラス割り当てＢ、Ｃを送信することになる。
【０２０９】
上記処理より、複数の端末装置１０１を用いて複数の調査員がエリア調査を行う場合には、全てのコストが最小となるクラス割り当てを演算することができる。
【産業上の利用可能性】
【０２１０】
以上のように、本発明は、地図情報にクラス情報を入力する端末装置へ、最適な巡回経路を送信するエリア調査支援装置とを備えたエリア調査支援システム及びエリア調査支援方法に適用することができる。
【符号の説明】
【０２１１】
１００ エリア調査支援装置
１０１ 端末装置
１０２ データ受信部
１０３ 画像解析部
１０４ 終了条件判定部
１０５ 推薦経路選択部
１０６ データ送信部
１０７ 画像ＤＢ
１０８ エリアクラスＤＢ
１０９ スペクトルＤＢ
１１０ エリアポリゴンＤＢ
１１１ 地図ＤＢ
１１２ ネットワーク
１０３１ スペクトル算出部
１０３２ エリアクラス推定部
１０５１ エリアクラス再分類部
１０５２ エリアグラフ作成部
１０５３ 最適経路探索部
１０１１ 通信部
１０１２ データ表示部
１０１３ 位置情報取得部
１０１４ データ記憶部
１０１５ 操作入力部
１８１１ プロセッサ
１８１２ メインメモリ
１８３０ 通信部
１８４０ 操作部
１８５０ 表示部
１８６０ 記憶装置
【技術分野】
【０００１】
本発明は、同一属性情報を持つと想定される空間的に連続したエリアの現地調査を支援するシステムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
広大な農作地域を対象とした農業情報地図や、市街地等を対象としたカーナビゲーション用地図等は、現実世界の各エリアの保持する情報が時間変化に伴い変化していくため、定期的に各エリアの属性情報を収集して地図へ反映することが求められている。ここでいうエリアとは、同一属性情報を持つと想定される空間的に連続した区域のことを指し、属性情報とは、農作地域の場合であれば、各エリアの保有者や耕作従事者、またそこで栽培されている農作物の種類や収穫量等の情報を指す。市街地の場合であれば、属性情報は、道路や建物、また建物の種類や材質、高さ等の情報を指す。現在、エリアの属性情報は調査員を現地の各々のエリアまで派遣することにより、調査し把握しているという状況である。
【０００３】
しかし、対象とする地域が広くなればなるほど、現地調査は調査員の作業量が大きくなり、その結果として必要となる時間や費用が大きくなるため、現地調査の負担、費用を削減するような支援システムが求められている。
【０００４】
このようなニーズに対して、特許文献１、２に示すような技術が知られている。特許文献１では、過去の地図データベース中に存在する建物の外観画像と、現在の撮影画像が不一致である箇所に関してのみ、市街地の地図データベースの更新を行うことにより、調査員の負担を削減する調査支援システムが開示されている。
【０００５】
特許文献２では、衛星や航空機によって撮影された画像を用い、広大な農作地域の作物の収穫量を予測する予測装置及び方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０００−４７５７８号公報
【特許文献２】特開２００３−６６１２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
現地調査員の負担や費用を削減する手段として、上記の特許文献１にように、過去のデータベース中の画像を用い、過去画像と現在の撮影画像が不一致な箇所のみデータベースの更新を行うことが考えられる。しかし農作地域等の区域が持つ属性情報は作物の生育や収穫などによって絶えず変化していくため、ほぼ全域にわたって調査をする必要があり、調査員の負担や費用をあまり削減できない場合も多い。
【０００８】
また上記の特許文献２のように、衛星や航空機に搭載されたセンサによって得られた調査地域の画像を入力とし、これらの画像から得られたスペクトルを用いてエリアの情報を計算機に推定させることにより、調査を全て自動化して、現地調査員の負担や費用を削減することが考えられる。ここでスペクトルとは、画像中に含まれる１つのピクセルの画素値を波長ごとに並べたデータを指す。
【０００９】
しかし上記調査の自動化のためには大量の学習データが必要となる。ここでいう学習データとは、エリアの属性情報と、属性情報に対応するスペクトルの組のことである。特に農作地域のエリアの属性情報を推定する際は、作物の成長時期によってスペクトルが変化するため、様々な時期のスペクトルが必要となり、これらのスペクトルがいつでも用意されているとは限らない。
【００１０】
一方、学習データを用意せず、入力とした画像データのみを用いて、エリア情報を推定することも可能である。農作地域の作物情報を調査する場合であれば、各エリアをＡ、Ｂ、Ｃ・・・とラベルづけすることができる。これを教師なし分類と呼ぶ。Ａが水稲、Ｂが大豆等、といったように各ラベルがどの属性情報に対応するかは不明であるため、教師なし分類の後、それぞれのラベルの中の代表的なエリアを調査する必要があるが、全てのエリアを調査する必要はなく、負担や費用を削減することが可能である。
【００１１】
しかし、教師なし分類では、同一の属性情報を別のラベルとみなしていたり、別々のラベルを同一と見なしていたりと誤分類が起きる可能性が高い。
【００１２】
以上の二点の観点より、予め学習データを用意できるわけではないという問題と、予め学習データを用意しない場合は、誤分類が起きる可能性が高いという問題がある。
【００１３】
そこで本発明は、上記問題点に鑑みてなされたもので、予め学習データを用意せずに、誤分類の可能性を減らして、調査員が実際に行く調査エリア数や移動距離をできる限り抑制しながらも、精度よく未調査のエリア情報を推定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明は、ネットワークに接続される端末装置と、前記ネットワークに接続されるエリア調査支援装置と、を備えるエリア調査支援システムであって、前記端末装置は、前記ネットワークに接続される通信部と、情報を入力する入力操作部と、情報を出力するデータ表示部と、位置情報を取得する位置情報取得部と、を備え、前記エリア調査支援装置は、前記端末装置から、同一属性情報を持つと想定される空間的に連続した区域であるエリアの調査情報と位置情報を受け付けるデータ受信部と、前記エリアの調査情報と位置情報から、予め格納した画像データベースから未調査のエリアの画像データを取得して、前記調査情報と画像データを入力として、前記未調査のエリアの属性情報を推定し、当該推定した属性情報の妥当性を示す精度パラメータを算出する画像解析部と、前記データ受信部で前記端末装置から推薦経路の要求を受け付けたときには、前記画像解析部で推定した属性情報と、前記算出された精度パラメータと、前記エリアの形状情報及び位置情報と、を取得して調査の推薦経路を演算する推薦経路選択部と、前記画像解析部で推定した属性情報と前記精度パラメータを取得して、前記調査を終了するか否かを判定する終了条件判定部と、前記終了条件判定部が、前記調査の終了を判定したときには調査終了の信号を前記端末装置へ送信し、前記終了条件判定部が、前記調査の継続を判定したときには、前記推薦経路を前記端末装置へ送信するデータ送信部と、を備え、前記推薦経路選択部は、前記属性情報の推定精度と正の相関を持つ一つ以上の精度パラメータと、前記調査によって得られる情報量と当該調査に必要な時間の比と正の相関を持つ一つ以上の効率パラメータと、からコストを付加した経路を生成するエリアグラフ作成部と、前記エリアグラフ作成部にて生成した経路のうち、前記コストが最小の経路を探索する最適経路探索部と、を備える。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、予め学習データを用意する必要はなく、エリア調査の際に調査員に調査するエリアを指示することにより、調査員が実際に行く調査エリア数や移動距離をできる限り少なくしつつ、精度よく未調査のエリア情報を推定することができる。また効率面と精度面でどちらを重視するかのバランスをユーザ側で決定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の第１の実施形態を示し、エリア調査支援システムの基本構成を表すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施形態を示し、画像解析部の構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の第１の実施形態を示し、推薦経路選択部の構成を示すブロック図である。
【図４】本発明の第１の実施形態を示し、端末装置とエリア調査支援装置の間で行われる処理を表わすシーケンス図である。
【図５】本発明の第１の実施形態を示し、端末装置の内部構成を表わすブロック図である。
【図６】本発明の第１の実施形態を示し、端末装置のデータ表示部を示した画面である。
【図７Ａ】本発明の第１の実施形態を示し、エリア情報テーブルのデータ構成の一例を示す説明図である。
【図７Ｂ】本発明の第１の実施形態を示し、クラス情報テーブルのデータ構成の一例を示す説明図である。
【図８】本発明の第１の実施形態を示し、エリアポリゴンＤＢのデータ構成の一例を示す説明図である。
【図９Ａ】本発明の第１の実施形態を示し、エリアスペクトルＤＢのデータ構成の説明図である。
【図９Ｂ】本発明の第１の実施形態を示し、クラススペクトルＤＢのデータ構成の説明図である。
【図１０】本発明の第１の実施形態を示し、地図ＤＢのデータ構成の説明図である。
【図１１】本発明の第１の実施形態を示し、スペクトル算出部で行われる処理の説明図である。
【図１２】本発明の第２の実施形態を示し、地図ＤＢのデータ構成の説明図である。
【図１３】本発明の第２の実施形態を示し、推薦経路選択部を表わすブロック図である。
【図１４】本発明の第２の実施形態を示し、経路隣接カウント部で行われる処理の説明図である。
【図１５】本発明の第３の実施形態を示し、推薦経路選択部の構成を示すブロック図である。
【図１６】本発明の第１の実施形態を示し、エリアグラフ作成部で行われるグラフ作成の例を示す説明図である。
【図１７】本発明の第３の実施形態を示し、エリアグラフ作成部で行われるグラフ作成の説明図である。
【図１８】本発明の第１の実施形態を示し、エリア調査支援装置のハードウェアを示すブロック図である。
【図１９】本発明の第１の実施形態を示し、推薦経路選択部で行われる処理の一例を示すフローチャートである。
【図２０】本発明の第２の実施形態を示し、推薦経路選択部で行われる処理の一例を示すフローチャートである。
【図２１】本発明の第３の実施形態を示し、推薦経路選択部で行われる処理の一例を示すフローチャートである。
【図２２】本発明の第３の実施形態を示し、推薦経路選択部で行われる処理の一例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明の一実施形態を添付図面に基づいて説明する。
【００１８】
本発明は、調査員が現地にてエリアの調査を行う際に、調査を支援する計算機システムに関するものである。ここでいうエリアとは、同一属性情報を持つと想定される空間的に連続した区域を表す。調査によって得られる情報は、エリアに付随する属性情報のことを指す。例えば、農地の調査の例であれば、各エリアで栽培されている作物の種類や収穫量なども属性情報と見なすことができる。本発明では、調査員が一部のエリアを調査するのみで、残りのエリアに関しては、衛星や航空機に搭載されたセンサによって得られた調査地域の画像を用いて推定することにより、調査員の負担や調査にかかる費用の削減を行う。
【００１９】
本発明の概要は、調査員がエリアを調査する度に、調査によって取得した情報と前記の画像を用いて、残りのエリアの属性情報を推定する。さらに、この推定結果を用いて、精度が高く、かつ効率的に調査できるようなエリアの巡回経路を調査員に指示するという調査と巡回経路の指示を繰り返し、全エリアを調査せずとも、終了条件を満たせば、調査を終了するというものである。ここでいう精度とは、エリアの属性情報の推定精度を表し、効率とは調査の際に一定時間ごとに得られる情報量のことを表す。
【００２０】
本発明の実施の形態では、エリアの属性情報に作物の種類や建物の材質等のような離散的なカテゴリが相当する例をあげるが、属性情報が作物の収穫量や建物の高さ等の連続的な値を持つ量である場合でも、その量を量子化し、離散カテゴリとして扱うことにより対応可能である。
【００２１】
以下、本発明の実施形態を、図面を参照して詳細に説明する。
【００２２】
＜第１の実施形態＞
図１は、エリア調査支援システムの基本構成を表すブロック図である。
【００２３】
本実施形態のエリア調査支援システムは、エリア調査支援装置１００と１つ以上の端末装置１０１を備える。１つ以上の端末装置１０１はネットワーク１１２を介してエリア調査支援装置１００に接続される。
【００２４】
エリア調査支援装置１００は、調査員が使用する端末装置１０１にエリア調査の推薦経路を提供し、また未調査エリアの情報を、調査済みのエリアの情報を用いて推定する。調査員が使用する端末装置１０１に提供される推薦経路は、調査によって得られる情報量と調査にかかる時間の比に正の相関を持つ効率パラメータと、調査終了時の推定精度に正の相関を持つ精度パラメータを、できる限り大きくするような経路が選択される。これらのパラメータの詳細や経路を選択する方法については、後述する。また前記の機能を実現するために、エリア調査支援装置１００は、データ受信部１０２、画像解析部１０３、終了条件判定部１０４、推薦経路選択部１０５、データ送信部１０６、画像データベース（ＤＢ）１０７、エリアクラスＤＢ１０８、スペクトルＤＢ１０９、エリアポリゴンＤＢ１１０、地図ＤＢ１１１と、を備える。なお、データ受信部１０２とデータ送信部１０６はデータ送受信部として一体で構成されてもよい。
【００２５】
画像ＤＢ１０７は、少なくとも撮影日時、画像位置情報をヘッダ情報に含むような、衛星、または航空機に搭載されたセンサによって得られた画像データを格納する。ここで撮影日時は、当該画像データがいつ撮影されたかを表し、画像位置情報とは、画像の四隅の位置情報を表す。なお、画像位置情報は、例えば、世界測地系で用いられる緯度、経度の情報であってもよい。
【００２６】
端末装置１０１は、位置情報取得機能、通信機能を有する持ち運び可能な端末である。例えば、端末装置１０１は、出力装置を備え、出力装置を用いて情報を提示する計算機、または携帯電話等であってもよい。例えば出力装置は、画像を表示するスクリーンや音声を出力するスピーカである。端末装置１０１は、操作入力部１０１５及びデータ表示部１０１２を備えて調査員の入力した情報を、ネットワーク１１２を介してエリア調査支援装置１００内のデータ受信部１０２へ送信する。端末装置１０１がデータを送信する際には、端末装置１０１の現在の位置情報等を付加して送信してもよい。この位置情報は、例えば、上述したように世界測地系で用いられる緯度、経度の情報であってもよい。端末装置１０１で行われる詳細な処理については後述する。
【００２７】
ネットワーク１１２はエリア調査支援装置１００と端末装置１０１の間のデータ転送のための経路を提供する。ネットワーク１１２は任意の種類のデータ転送経路を提供してもよい。例えば、ネットワーク１１２は有線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、無線ＬＡＮ、または携帯電話網等であってもよい。
【００２８】
データ受信部１０２は、画像解析部１０３、エリアクラスＤＢ１０８と通信する。データ受信部１０２は、ネットワーク１１２を介して端末装置１０１から、調査員が調査したエリアを識別するＩＤと、当該ＩＤのエリアのクラス情報を受信する。ここでいうクラス情報とは、衛星または航空機に搭載されたセンサによって得られた画像から推定することのできるエリアの属性情報である。
【００２９】
データ送信部１０６は、エリアポリゴンＤＢ１１０、終了条件判定部１０４、推薦経路選択部１０５に接続と通信する。データ送信部１０６は、終了条件判定部１０４より受信した調査終了の信号、推薦経路選択部１０５より受信した推薦経路の情報などを、ネットワーク１１２を介し、端末装置１０１へ送信する。なお、調査を開始した直後のみ、データ送信部１０６は、エリアポリゴンＤＢ１１０から受信した各エリアの形状情報をネットワーク１１２を介し、端末装置１０１へ送信する。
【００３０】
各ＤＢは、図１においてエリア調査支援装置１００に内蔵されているが、エリア調査支援装置１００の外部に存在してもよい。
【００３１】
また、上記各部が実行する処理、各部間で転送されるデータ、各ＤＢに格納されるデータについては後述する。
【００３２】
図１８は本発明の実施形態のエリア調査支援装置１００のハードウェア構成である。
【００３３】
本実施形態のエリア調査支援装置１００は、プロセッサ１８１１、メインメモリ１８１２、記憶装置１８６０、通信部１８３０、操作部１８４０、表示部１８５０を備える計算機である。
【００３４】
プロセッサ１８１１は、メインメモリ１８１２に格納されたプログラムを実行する。
【００３５】
メインメモリ１８１１は、例えば半導体メモリであり、プロセッサ１８１１によって実行されるプログラム及びプロセッサ１８１１によって参照されるデータを格納する。具体的には、記憶装置１８６０に格納されたプログラム及びデータの少なくとも一部が、必要に応じてメインメモリ１８１１にコピーされる。
【００３６】
プロセッサ１８１１は、各機能部のプログラムに従って動作することによって、所定の機能を実現する機能部として動作する。例えば、ＣＰＵ１８１１は、画像解析プログラムに従って動作することで画像解析部１０３として機能する。他のプログラムについても同様であり、プロセッサ１８１１は、各プログラムが実行する複数の処理のそれぞれを実現する機能部としても動作する。エリア調査支援装置１００は、これらの機能部を含む装置及びシステムである。
【００３７】
操作部１８４０は、ユーザ又はシステム管理者からの入力操作を受ける。操作部は、例えばキーボード又はマウス等を含んでもよい。
【００３８】
表示部１８５０は、ユーザ又はシステム管理者へ情報を出力する。表示部１８５０は、例えば液晶ディスプレイのような画像表示装置であってもよい。
【００３９】
通信部１８３０は、ネットワーク１１２に接続され、端末装置１０１と通信する。通信部１８３０は、データ受信部１０２と、データ送信部１０６を提供する格納される。
【００４０】
記憶装置１８６０は、例えばハードディスク装置（ＨＤＤ）又はフラッシュメモリのような不揮発性の記憶装置である。本実施形態の記憶装置１８６０は、少なくとも画像解析部１０３、終了条件判定部１０４、推薦経路選択部１０５が格納される。なお、各ＤＢも記憶装置１８６０に格納されてもよい。
【００４１】
また、エリア調査支援装置１００の各機能を実現するプログラム、テーブル等の情報は、記憶装置１８６０や不揮発性半導体メモリ、ハードディスク装置、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記憶デバイス、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の計算機読み取り可能な非一時的データ記憶媒体に格納することができる。
【００４２】
図２は本発明の実施形態の画像解析部１０３の構成を表すブロック図である。
【００４３】
画像解析部１０３は、画像ＤＢ１０７に記録されている画像データとエリアポリゴンＤＢ１１０に記録されているエリアの形状情報を入力として、各エリアや各クラスのスペクトルデータを算出する機能と、スペクトルＤＢ１０８に格納されているスペクトルデータを用い、未調査エリアのクラスを推定する機能と、を備える。
【００４４】
このような機能を実現するために、画像解析部１０３は、スペクトル算出部１０３１とエリアクラス推定部１０３２とを備える。
【００４５】
スペクトル算出部１０３１は調査地域のエリアの形状情報と画像データを用い、エリア内に含まれる画像データのピクセルのスペクトルを抽出し、抽出したスペクトルと対応するエリアＩＤの組を、スペクトルＤＢ１０９のエリアスペクトルテーブル９０１へ格納する。以下、画像データからエリア内に含まれるピクセルのスペクトルを抽出することを、エリアマスキングと記載する。
【００４６】
画像ＤＢ１０７に複数の画像データが含まれる場合、それらの画像データが位置的に重複するところも存在し、画像データが重複する部分にエリアが存在する場合もある。この場合は、画像データが重複するエリアに雲がかかっていない画像の中で撮影日時が最も新しい画像について、エリアマスキングを行う。なおエリアマスキングの詳細は後述する。
【００４７】
エリアクラス推定部１０３２は、スペクトルＤＢ１０８内に格納されているスペクトルデータを用いて、未調査エリアのクラスを推定する。エリアクラス推定部１０３２は、スペクトルＤＢ１０８のクラススペクトルテーブル内のスペクトルを学習データとして用い、エリアスペクトルテーブル内のスペクトルをテストデータとして用いる。ここでいう学習データとは、クラス情報が付加されているデータのことであり、テストデータとは、クラス情報が付加されていないデータのことである。
【００４８】
なお未調査エリアのクラスの推定を行う際に、エリアクラス推定部１０３２は、各スペクトルを所定の特徴量へ変換し、この特徴量に基づいてクラスを推定してもよい。ここでいう特徴量とは、スペクトルに対し、所定の演算をすることによって得られるパラメータのことであり、例えば、近赤外の画素値から赤の画素値を引いた値と、近赤外の画素値と赤の画素値の和の比である正規化植生指数等も特徴量である。
【００４９】
エリアクラス推定部１０３２は、上述の学習データで学習を行い、テストデータで分類を行う教師あり分類を行ってもよいし、学習データとテストデータの両方を学習に用いる半教師あり学習の枠組みで分類を行ってもよい。ただし、クラススペクトルテーブル内にデータが存在しない時は、エリアスペクトルテーブルのテストデータのみから教師なし学習の枠組みで分類を行う。半教師あり学習、教師あり学習、教師なし学習、いずれの枠組みでも混合正規分布等を用いることができる。ただし、いずれの場合でも、クラス数も決定する必要がある。これは、例えば赤池情報量基準等を用いてもよいし、分類を行う手段として、ノンパラメトリックベイズの枠組みを用いて、分類とクラス数の推定を同時に行ってもよい。
【００５０】
またクラス情報の推定と同時に、クラス情報に対する信頼度、エリア内分散、クラス内分散、クラス内エリア数等の値も算出する。これらのパラメータの定義や算出方法の例は後述する。エリアＩＤに対応するクラスＩＤ、また算出した信頼度、エリア内分散、クラス内分散、クラス内エリア数等の値は、エリアクラスＤＢ１０８へ格納する。また、信頼度、エリア内分散、クラス内分散またはクラス内エリア数のうちの少なくとも一つが、上記推定されたクラス情報の妥当性を示す指標が精度パラメータとして算出される。
【００５１】
図３は本発明の実施形態の推薦経路選択部１０５の構成を表すブロック図である。
【００５２】
推薦経路選択部１０５は、エリアクラスＤＢ１０８内の格納データを用いて、調査員が使用する端末装置１０１へ次に調査すべきエリアと、当該エリアに至るまでの経路を出力する機能を備える。この機能を実現するために、推薦経路選択部１０５は、エリアクラス再分類部１０５１とエリアグラフ作成部１０５２と最適経路探索部１０５３と、を備える。
【００５３】
上記画像解析部１０３にて推定されたクラス情報が全て正しいとすると、調査員は分類されたクラスの代表的なエリアのみを巡回すればよいと考えられるが、学習データが十分ではなく、画像解析部１０３でエリアのクラス情報を誤分類している可能性があり得る。
【００５４】
画像解析部１０３で誤分類している例として、本来複数のエリア間で同一クラスのものを別のクラスと見なしている場合と、別のクラスのものを同一クラスと見なしている場合がある。エリア間で同一クラスのものを別のクラスと見なしている場合、分類されたクラスの代表的なエリアのみを巡回すれば、両方のクラスを実際に巡回することになるため、各エリアのクラスを正しいクラス情報に訂正することが可能である。しかし、別のクラスのものを同一クラスとして見なしている場合、それぞれのクラスに所属するエリアを調べない限りは、正しいクラス情報に訂正することができない。
【００５５】
このため推薦経路選択部１０５は、画像解析部１０３のクラスの推定結果を見ると、エリア間で同一クラスと見なされているが、実際には別のクラスである可能性があるようなエリアを、信頼度、エリア内分散、クラス内分散、クラス内エリア数等の値を用いて判定し、別々のクラスである可能性がある代表的なエリアを巡回するという手段を取る。エリアを巡回するため、推薦経路選択部１０５では、エリア間を結ぶコスト付きグラフを作成し、演算したコストを最小とするエリアを巡回エリアとして選択し、出力する。
【００５６】
推薦経路選択部１０５で行われる処理の一例を図１９のフローチャートに示す。ステップＳ１で、推薦経路選択部１０５は、画像解析部１０３のエリアの分類結果を、信頼度、エリア内分散、クラス内分散、クラス内エリア数等の値（精度パラメータ）から再分類する。
【００５７】
次に、ステップＳ２で、画像解析部１０３のエリアの再分類結果から、信頼度、エリア内分散、クラス内分散等の値を加味したコスト付きのエリアグラフを複数算出する。
【００５８】
ステップＳ３で、推薦経路選択部１０５は、複数のエリアグラフの中から最もコストが小さくなる経路を巡回に推薦するエリアとして出力する。
【００５９】
エリアクラス再分類部１０５１は、エリアグラフ作成部１０５２とエリアクラスＤＢ１０８と通信する。エリアクラス再分類部１０５１では、エリア間で同一クラスと見なされているが、実際には別のクラスである可能性があるようなエリアを、信頼度、エリア内分散、クラス内分散等の値を用いて判定する。この判定結果から、別のクラスである可能性があるようなエリアの再分類を行う。この再分類は、信頼度が一定の閾値以下であるエリアを別のクラスである可能性があると判定する。またクラス内分散が一定の閾値以上のクラスを選び、当該クラス内で信頼度が一定の閾値以下であるエリアを別のクラスの可能性があると判定してもよいし、エリア内分散が一定の閾値以上であるエリアを別のクラスである可能性があると判定してもよい。もし条件を満たすエリアがない場合は、画像解析部１０３で推定された分類結果をそのまま用いる。エリアクラス再分類部１０５１で得た再分類結果はエリアＩＤと再分類したクラスＩＤの組というデータ形式として、エリアグラフ作成部１０５２へ送信する。なお新しいクラスＩＤの付け方に関しては、例えば画像解析部１０３にてクラスＩＤがＡと分類されたが、エリアクラス再分類部１０５１にて３つのクラスに分類されると判定された場合、それぞれのクラスＩＤはＡ、Ａ’、Ａ”とし、エリアＩＤと対応付けてエリアグラフ作成部１０５２へ送信する。以後、この再分類の際のクラスＩＤを再分類クラスＩＤと記載する。
【００６０】
エリアグラフ作成部１０５２は、エリアクラス再分類部１０５１とエリアクラスＤＢ１０８とエリアポリゴンＤＢ１１０と最適経路探索部１０５３と通信する。
【００６１】
エリアグラフ作成部１０５２は、まずエリアクラス再分類部１０５１より受信したエリアＩＤと再分類クラスＩＤの組をもとに、複数のグラフを作成する。グラフ作成の詳細については、後述する。次にエリアグラフ作成部１０５２は、それぞれのグラフの各ノード（経路の分岐点）や、エッジ（エリア間を結ぶ経路）に対して設けるコストを算出し、最適経路探索部１０５３へ出力する。各ノード、エッジのコストは、調査終了時のエリアの推定精度に正の相関を持つパラメータや、調査により得られる情報量と、調査にかかる時間の比と、正の相関を持つパラメータと、を用いてエリアグラフ作成部１０５２で後述するように算出される。ここでいう、調査終了時のエリアの推定精度に正の相関を持つパラメータは、例えばエリアクラスＤＢ１０８に含まれる信頼度７０４をすべて掛け合わせたものでもよい。
【００６２】
以後、前記調査終了時のエリアの推定精度に正の相関を持つパラメータを精度パラメータと記載し、調査により得られる情報量と調査にかかる時間の比と、正の相関を持つパラメータを効率パラメータと記載する。
【００６３】
各ノードに関するコストは、精度パラメータと効率パラメータに対し、事前にエリア調査支援装置１００を管理する管理者によって決定されるか、もしくは端末装置１０１を使用する調査員が調整したスライダー５０５（図６参照）によって決定される精度係数と効率係数を用いる。
【００６４】
精度係数は、エリアの推定精度をどれだけ重視した調査にするかを表した量であり、精度係数の値が大きいほど、エリアの推定精度が高くなることが期待される。効率係数は、短時間でより多くの情報量を取得することを、どれだけ重視した調査にするかを表した量であり、効率係数の値が大きいほど、一定時間ごとに得られる情報量が大きくなることが期待される。
【００６５】
端末装置１０１で調査員が決定した精度係数と効率係数は、エリア調査支援装置１００のデータ受信部１０２に送信される。
【００６６】
以下、精度パラメータ、効率パラメータの選び方や各パラメータの効果について述べる。
【００６７】
精度パラメータは、エリアクラスＤＢ１０８のエリア情報テーブル１０８Ａ（図７Ａ参照）とクラス情報テーブル１０８Ｂ（図７Ｂ参照）に格納される信頼度７０４と、クラス内分散７０７と、エリア内分散７０５と、クラス内エリア数７０８と、エリアポリゴンＤＢ１１０に格納される面積８０３と、のうち少なくとも一つのパラメータを用いて算出されるパラメータである。なお精度パラメータは、前記信頼度７０４、クラス内分散７０７、エリア内分散７０５、クラス内エリア数７０８、面積８０３の値そのものを用いてもよい。
【００６８】
効率パラメータは図１０の地図ＤＢ１１１に格納される距離１００３と、図７Ｂのクラス情報テーブル１０８Ｂに格納される未調査パラメータ７０９と、を用いてエリア調査支援装置１００で算出されるパラメータである。なお効率パラメータは、前記距離１００３、未調査パラメータ７０９の値そのものを用いてもよい。
【００６９】
例えば、精度パラメータに信頼度７０４の値そのものを用い、効率パラメータに未調査パラメータ７０９の値そのものを用いてもよい。また、各ノードに設けるコストを、精度係数と精度パラメータの積と、効率係数と（１−効率パラメータ）の積の和としてもよい。ここで、精度係数と効率係数は、事前にエリア調査支援装置１００を管理する管理者によって決定される。
【００７０】
この場合、エリアの信頼度７０４が低い方が、コストが小さくなるため、信頼度７０４が低いエリアが、巡回対象として選択されやすくなる。これにより、信頼度７０４の低いエリアを調査することで減らすことになり、未調査エリアの推定精度を向上する効果がある。また、効率パラメータに未調査パラメータ７０９を用いることにより、未だにクラス名が不明なエリアを重点的に調査させることができるという効果がある。
【００７１】
また前記の例において、精度パラメータは、図７Ａのエリア情報テーブル１０８Ａのエリア内分散７０５と、図８のエリアポリゴンＤＢ１１０の面積８０３の積としてもよい。この場合、エリア内のスペクトルのばらつきが大きく、面積が大きいエリアを重点的に調査させることになる。これにより、エリアクラス推定部１０３２にて使用される学習データが豊富となり、推定精度が向上することが期待される。
【００７２】
各エッジに関するコストは、効率パラメータと効率係数を用いて算出されるパラメータとする。例えば、エッジのコストは、対応するエリア間の距離１００３と、地図ＤＢ１１１に格納される距離１００３の最大値の比に効率係数を掛けた値を用いる。これにより、できる限り調査員の移動距離が短くなるようなエリアが巡回対象として選ばれるという効果がある。
【００７３】
前記の例において、エリア調査支援装置１００を管理する管理者が精度係数を大きくすると、精度パラメータの効果が大きくなり、推定精度を向上するような調査となる。逆に効率係数を大きくすると、効率パラメータの効果が大きくなり、調査員の総移動距離が小さく、クラス名が不明なエリアを重点的に巡回するような調査となる。
【００７４】
最適経路探索部１０５３は、エリアグラフ作成部１０５２とデータ送信部１０６と通信する。最適経路探索部１０５３は、エリアグラフ作成部１０５２で作成された複数のエリアグラフを用いて推薦経路を出力し、データ送信部１０６へ送信する。出力される推薦経路は、最後に調査したエリアをスタートとし、エリアグラフの全ノードを巡回する経路であり、最適経路探索部１０５３に入力された全エリアグラフの中で、最小のコストとなる経路である。コストが最小の経路を選択するために、周知または公知の効率的なアルゴリズムを用いてもよいし、例えば、総当たりで全ての経路のコストを算出した後に、コストが最小となる経路を選択してもよい。
【００７５】
図１６は、エリアグラフ作成部１０５２内で行われるグラフ作成の例を示す説明図である。
【００７６】
ノード１６０１は、グラフのスタート点を表す。ノード１６０１は、端末装置１０１を用いる調査員が最後に調査したエリアがエリア調査支援装置１００のエリアグラフ作成部１０５２で選択される。エッジ１６０２は、エリア間を結ぶ経路である。
【００７７】
エリアグラフ作成部１０５２は、ノード１６０１以外の全てのノードに、エリアクラス再分類部１０５１より受信した全ての再分類クラスが一回ずつ表れるようなエリアを選択する。例えば、再分類クラスがＡ、Ａ’、Ｂ、Ｂ’の４種類の場合だと、図１６の例において、スタート点以外のノードは、再分類クラスＡのエリア２、再分類クラスＡ’のエリア６、再分類クラスＢのエリア７、再分類クラスＢ’のエリア１１が選択されている。エリアグラフ作成部１０５２では、このようなエリアの選び方を全通り行い、全通り分のグラフを作成する。図１６の例において、グラフは３の４乗通り存在する。
【００７８】
図４は、エリア調査支援装置１００が端末装置１０１から送信された調査エリアと、当該エリアのクラス情報を受信してＤＢ更新を行う処理と、エリア調査支援装置１００が端末装置１０１から推薦経路表示の要請を受信し端末装置１０１へ調査員への指示を送信するまでの処理手順を示すシーケンス図である。
【００７９】
まず、エリア調査支援装置１００が端末装置１０１から送信された調査エリアと、当該エリアのクラス情報を受信し各ＤＢ更新を行うまでの処理手順を示す。
【００８０】
端末装置１０１は、調査員の操作入力により、調査員が調査したエリアのＩＤと当該エリアのクラス情報をデータ受信部１０２へ送信する（ステップ６０１）。
【００８１】
データ受信部１０２は端末装置１０１から、調査エリアのＩＤと当該エリアのクラス情報を受信すると、エリアクラスＤＢ１０８のデータを更新する（ステップ６０２）。データ受信部１０２は、エリアクラスＤＢ１０８のエリア情報テーブル１０８Ａ内で、受信した調査エリアのＩＤ７０１のデータに対し、図７Ａに示す調査フラグ７０３を「Ｆａｌｓｅ」から「Ｔｒｕｅ」へ更新し、クラスＩＤ７０２を受信したクラス情報の値で更新する。クラスＩＤ７０２の更新に関しては、クラス情報テーブル１０８Ｂのクラス名７０６の列を上記入力されたクラス情報で検索して、対応するクラスＩＤ７０２を選択する。検索した結果、入力されたクラス情に報該当するクラス名７０６が存在しなかった場合は、クラス情報管理テーブル１０８Ｂに新しい列を追加する。列の内容は、新しいクラスＩＤと入力されたクラス名７０６（クラス情報）とする。
【００８２】
エリアクラスＤＢ１０８は、データ受信部１０２からデータを更新されると、スペクトルＤＢ１０９を更新する（ステップ６０３）。
【００８３】
スペクトルＤＢ１０９は、図９Ａ、図９Ｂで示すようにエリアスペクトルテーブル９０１と、クラススペクトルテーブル９０２の２つのテーブルから構成される。スペクトルＤＢ１０９はエリアスペクトルテーブル９０１の中で、エリアクラスＤＢ１０８がデータ受信部１０２から受信したエリアＩＤ９０３に相当する列のスペクトル９０４を、クラススペクトルテーブル９０２Ｂへコピーする。この時のクラスＩＤ９０５はデータ受信部１０２から受信したエリアに対応するクラスＩＤとする。その後、コピーしたエリアスペクトルテーブル９０１の列は削除する。
【００８４】
ステップ６０３の処理を行うときに、スペクトルＤＢ１０９のエリアスペクトルテーブル１０９Ａ内が空の時は、ステップ６０３を行う前に、画像解析部１０３内のスペクトル算出部１０３１にて、エリアポリゴンＤＢ１１０のクラスＩＤ８０１と座標データ８０２を受信し（ステップ６０４）、さらに画像ＤＢ１０７の地理情報が付加された画像を受信し（ステップ６０５）、エリアスペクトルテーブル９０１のエリアＩＤ９０３とスペクトル９０４を更新する（ステップ６０６）。次に、ステップ６０３を行う。
【００８５】
次に、エリア調査支援装置１００が端末装置１０１から推薦経路表示の要請を受信して端末装置１０１へ調査員への指示を送信するまでの処理を示す。
【００８６】
端末装置１０１は、調査員の操作入力により、エリア調査の推薦経路表示の要求をデータ受信部１０２へ送信する（ステップ６１６）。
【００８７】
データ受信部１０２は端末装置１０１より、推薦経路表示の要請を受信すると、スペクトルＤＢ１０８へ、トリガーを送信する（ステップ６１７）。
【００８８】
スペクトルＤＢ１０９は、データ受信部１０２によりトリガーを受信すると、画像解析部１０３のエリアクラス推定部１０３２に学習データとテストデータを送信する（ステップ６０７）。この時の学習データは、スペクトルＤＢ１０９のクラススペクトルテーブル９０２のクラスＩＤ９０５とスペクトルを対応付けたものとし、テストデータはスペクトルＤＢ１０９のエリアスペクトルテーブル９０１のエリアＩＤ９０３とスペクトル９０４を対応付けたものとする。
【００８９】
画像解析部１０３は、スペクトルＤＢ１０９より学習データとテストデータを受信すると、未調査エリアのクラス情報を推定し、エリアクラスＤＢ１０８の更新を行う（ステップ６０８）。この時、エリアクラスＤＢ１０８のテーブルのエリアごとのクラスやその信頼度、エリア内分散、クラス内分散、クラス内エリア数等は、画像解析部１０３のエリアクラス推定部１０３２で算出された値に更新される。
【００９０】
エリアクラスＤＢ１０８は、画像解析部１０３によってテーブルを更新されると、終了条件判定部１０４にエリアクラスＤＢ１０８のテーブル内に含まれる、エリアごとに推定したクラス７０６や当該クラスの信頼度、エリア内分散、クラス内分散、クラス内エリア数等を送信する（ステップ６０９）。
【００９１】
終了条件判定部１０４は、エリアクラスＤＢ１０８より前記データを受信すると終了判定を行う。
【００９２】
終了条件判定部１０４では、精度パラメータと効率パラメータについて、事前にエリア調査支援装置１００を管理する管理者によってそれぞれ決定された閾値で処理の終了または継続を判定する。もしくは端末装置１０１を使用する調査員が調整したスライダー５０５によって算出される精度係数と効率係数を、加味した算出結果を用いて、終了、もしくは継続という判定を行う。ここでいう算出結果とは、例えば精度係数×精度パラメータ＋効率係数×（１−効率パラメータ）等でもよい。
【００９３】
上記の判定方法について、パラメータの具体的な例を以下に述べる。
【００９４】
終了条件判定部１０４における精度パラメータは、前記図７Ａの信頼度７０４、図７Ｂのクラス内分散７０７、エリア内分散７０５等のうち少なくとも一つのパラメータを用いて表され、終了条件判定部１０４における効率パラメータは、距離１００３と未調査パラメータ７０９のうち少なくとも一つのパラメータを用いて表される。なお終了条件判定部１０４における精度パラメータは、前記信頼度７０４、クラス内分散７０７、エリア内分散７０５そのものの値を用いてもよいし、終了条件判定部１０４における効率パラメータは、距離１００３、未調査パラメータ７０９そのものの値を用いてもよい。
【００９５】
例えば、精度パラメータとして、未調査であるエリアの信頼度７０４の最小値を選び、効率パラメータとして、全てのエリアに関する未調査パラメータ７０９の和を選んだ場合、終了判定は、効率パラメータが１以上の時、及び精度パラメータに、精度係数と効率係数の比を掛けたものが一定の閾値以下の時に継続判定を出力し、その他の場合に終了と判定する。
【００９６】
この場合、全調査が終了したとき、未調査エリアの推定に関して一定の閾値以上の精度であることと、クラス名７０６が不明なクラスが存在しないということを保証してくれるという効果が得られる。
【００９７】
また、精度パラメータと効率パラメータを各エリアごとに定義して終了判定をしてもよい。例えば、精度パラメータとして、各エリアの信頼度７０４を選択し、効率パラメータとして、各エリアから最後に調査したエリアまでの距離１００３と距離１００３の最大値の比を選択した場合の例をあげる。精度パラメータと精度係数の積から、効率パラメータと効率係数の積を引いたパラメータをエリアごとに算出し、このパラメータをエリアごとに比較した時の最大値が一定の閾値以上である場合、終了と判定し、それ以外の場合を継続と判定してもよい。
【００９８】
この場合、調査終了時に、できれば高精度な推定結果を保証したいが、移動時間が非常に大きい場合等は、現在の推定精度で良いとすると判断される効果がある。
【００９９】
なお終了条件判定部１０４における精度パラメータ、効率パラメータは、必ずしもエリアグラフ作成部１０５２にて算出される精度パラメータ、効率パラメータと同一である必要はない。
【０１００】
終了条件判定部１０４の判定が終了判定であった場合、終了条件判定部１０４はデータ送信部１０２に調査終了の情報を送信する（ステップ６１０）。
【０１０１】
終了条件判定部１０４の判定結果が継続であった場合、終了条件判定部１０４は推薦経路選択部１０５へエリアごとに推定したクラスや当該クラスの信頼度７０４、エリア内分散７０５、クラス内分散７０７、クラス内エリア数７０６等を推薦経路選択部１０５へ送信する（ステップ６１１）。地図ＤＢ１１１は、エリア間経路１００１の情報を推薦経路選択部１０５へ送信し（ステップ６１２）、ポリゴンエリアＤＢ１１０はエリアの座標データ８０２を経路選択部１０５へ送信する（ステップ６１３）。
【０１０２】
また、推薦経路選択部１０５は、推薦経路を選択し、データ送信部１０３へ選択した推薦経路を送信する（ステップ６１４）。なお出力される推薦経路のデータ形式は、経路の座標情報を並べたものである。
【０１０３】
データ送信部１０３は、終了条件判定部１０４より調査終了の情報を受信、または推薦経路１０５より推薦経路を受信すると、ネットワーク１１２を介して端末装置１０１へ調査員への指示を送信する（ステップ６１５）。
【０１０４】
図５は端末装置１０１の内部構成の説明図である。
【０１０５】
端末装置１０１は通信部１０１１、データ表示部１０１２、位置情報取得部１０１３、データ記憶部１０１４、操作入力部１０１５を備える。
【０１０６】
通信部１０１１は、ネットワーク１１２を介してエリア調査支援装置１００と通信し、端末装置１０１の現在位置や推薦経路経路等の情報を送受信する。
【０１０７】
データ表示部１０１２は、端末装置１０１を利用する調査員に対し、位置情報取得部１０１３で取得した位置情報と調査地域のエリアの位置、推薦経路等を表示する。
【０１０８】
位置情報取得部１０１３は、端末装置１０１の現在位置をＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）を用いて取得する。
【０１０９】
データ記憶部１０１４は、エリア調査支援システム１００から受信したエリアの形状情報や推薦された経路情報等の情報を保持する。
【０１１０】
操作入力部１０１５は、端末装置１０１を利用する調査員がエリアを調査し、調査結果を端末装置１０１へ入力するときの操作部である。操作入力部１０１５は、Ｅｎｔｅｒキーのような決定ボタンを保持し、文字や数字等を入力でき、矢印キーやマウスのようなデータ表示部のカーソルを動かすことのできる機能を含むものなら何でもよい。
【０１１１】
図６は端末装置１０１内のデータ表示部１０１２の画面イメージである。データ表示部１０１２は、端末装置１０１を使用する調査員がエリアＩＤと、当該エリアのクラス情報とを入力するテキストボックス５０６、５０７を表示する機能と、次に調査する推薦エリアと、当該推薦エリアまでの経路を画面上に表示する機能と、を備える。図６は、調査員が調査したエリアのクラス情報等を入力し、次に調査する推薦エリアまでの経路を表示した時の例である。
【０１１２】
テキストボックス５０６、５０７は、端末装置１０１を使用する調査員が調査したエリアに関する情報を入力するテキストボックスである。調査員は、入力操作部１０１５を通して、テキストボックス５０６にエリアＩＤを、テキストボックス５０７にクラス情報を入力する。
【０１１３】
ボタン５０８は、調査員が調査したエリアに関する情報をエリア調査支援装置１００へ送信するボタンである。テキストボックス５０６、５０７の中に情報が入力された状態でボタン５０８が選択されると、図４のステップ６０１が行われる。もしテキストボックス５０６、５０７の中に入力された情報が不十分であったとき、例えば空欄であった場合や、テキストボックス５０６に存在しないＩＤを入力されている場合に、ボタン５０８が選択されても、図４のステップ６０１は行われない。
【０１１４】
ボタン５０９は、推薦された次に調査するエリアの位置と、当該推薦エリアまでの経路をエリア調査支援装置１００に要求し、取得した情報をデータ表示部１０１２に表示するボタンである。ボタン５０９が選択されると、図４のステップ６１６が行われる。なおボタン５０８、５０９の選択は、操作入力部１０１５を通して行われる。
【０１１５】
図６の例において、エリア５０１は、調査員が調査し終わったエリアで、エリア５０４はエリア調査支援装置１００により推薦されたエリアである。また符号５１２は対応するエリアのＩＤである。
【０１１６】
ノード５０２は調査員の現在位置である。なお現在位置の情報は位置情報取得部１０１３にて取得した情報を用いる。経路５０３はノード５０２からエリア５０４までの経路を表す。
【０１１７】
スライダー５０５は、調査を行う際に、精度重視で調査を行うか、効率重視で調査を行うかを調整する。図６の例において、スライダー５０５の精度と効率のバランスは、調査員本人が調整できるが、エリア調査支援装置１００の管理者が事前に決めている場合もあり、調査員本人が調整できない場合もあってよい。調査員が実際に精度と効率のバランスを決定するときは、操作入力部１０１５を通してスライダー５０５を調整する。精度重視の度合いを表す精度係数と効率重視の度合いを表す効率係数は、スライダー５０５の位置によって決定される。精度係数、効率係数は両方０以上であり、足して１となる。スライダー５０５が精度重視の方に寄っている時ほど、精度係数は大きくなっていき、最終的に１となるのに対し、効率係数は小さくなっていき、最終的に０となる。またスライダー５０５が効率重視の方に寄っている時ほど、効率係数は大きくなっていき、最終的に１となるのに対し、精度係数は小さくなっていき、最終的に０となる。
【０１１８】
地図表示画面５１０は、調査員の現在地の近傍の地理情報を表示する画面である。調査員の現在地であるノード５０２と、当該ノード５０２の近傍の調査対象であるエリアの形状情報と、エリア調査支援装置１００によって出力された経路５０３を表示する。なお画像ＤＢ１０７から画像データを受信し、エリア５０１、５０４、ノード５０２や経路５０３の下等に受信した画像データを表示してもよい。
【０１１９】
アイコン５１１は、データ表示部１０１２でエリア情報入力や推薦経路表示等の操作を行うために用いられるカーソルである。操作入力部１０１５の中の矢印キーやマウスなどを用いることにより、アイコン５１１はデータ表示部１０１２内を動くことができる。調査員が実際に操作を行うときは、５０５〜５０９の上までアイコン５１１を動かし、選択することで各操作を行う。
【０１２０】
図７Ａ、図７ＢはエリアクラスＤＢ１０８の説明図である。図７Ａは、エリアクラスＤＢ１０８を構成するエリア情報テーブル１０８Ａを示し、図７Ｂは、エリアクラスＤＢ１０８を構成するクラス情報テーブル１０８Ｂを示す。エリアクラスＤＢ１０８には画像解析部１０３によって推定された、もしくは現地の調査によって得たエリアの情報７０１〜７０８が格納される。図７Ａ、図７Ｂの例において、エリアクラスＤＢ１０８はエリア情報テーブル１０８Ａとクラス情報テーブル１０８Ｂの二つで構成されているが、必ずしも二つである必要はなく、７０１〜７０９の情報を格納できる形式であれば、一つ、もしくは三つ以上のテーブルでもよい。
【０１２１】
エリア情報テーブル１０８Ａは、エリアＩＤ７０１、クラスＩＤ７０２、調査フラグ７０３、信頼度７０４、エリア内分散７０５を含むエントリで構成される。クラス情報テーブル１０８Ｂは、クラスＩＤ７０２、クラス名７０６、クラス内分散７０７、クラス内エリア数７０８、未調査パラメータ７０９を含むエントリで構成される。
【０１２２】
エリアＩＤ７０１は、調査対象であるエリアを識別するためのラベルである。クラスＩＤ７０２は、エリアのクラスを識別するためのラベルである。調査フラグ７０３は、各エリアについて調査済みか否かを示す情報であり、調査済みの場合は「Ｔｒｕｅ」が、まだ調査していないエリアについては「Ｆａｌｓｅ」が格納される。なお調査フラグ７０３が「Ｔｒｕｅ」の時にクラスＩＤ７０２に格納されている情報は、実際に調査員によって調査されて格納されたものであり、「Ｆａｌｓｅ」の時にクラスＩＤ７０２に格納されているものは、画像解析部１０３によって推定されたクラスＩＤである。
【０１２３】
信頼度７０４は、画像解析部１０３によって推定されたクラスＩＤが信頼できる確率を表している。例えば、クラスｍの平均スペクトルをＣmとし、エリア内の平均スペクトルをｘとし、当該エリアの推定クラスがｎであるとすると、信頼度は、
【０１２４】
【数１】
【０１２５】
という形で表すことができる。
【０１２６】
エリア内分散７０５は、同一エリア内のスペクトルのばらつきを表している。例えば、エリア内の平均スペクトルをｘとし、エリア内のｎ番目のピクセルのスペクトルをｙnとし、エリア内のピクセルの総数をＮとすると、エリア内分散は、
【０１２７】
【数２】
【０１２８】
と表わしてもよい。
【０１２９】
クラス名７０６は、クラスＩＤ７０２に対応するラベル名に当たる。例えば、農作地域の栽培作物の種類を調査する場合、水稲、大豆、小麦、等の名前を格納してもよい。また画像解析部１０３によって各エリアのクラス情報を推定する際、エリアによっては調査したことのないクラスＩＤが割り当てられる可能性もある。この場合、クラス名７０６は不明であるため、ＮＵＬＬとしてもよいし、空欄にしてもよい。
【０１３０】
クラス内分散７０７は、同一クラス内でのスペクトルのばらつきを表したものである。例えば、クラスｉの平均スペクトルをとし、クラスｉに割り当てられたエリア内のピクセ
ルのうち、ｎ番目のスペクトルをＳnとし、クラスｉ内のピクセルの総数をＮとすると、
クラスｉのクラス内分散は、
【０１３１】
【数３】
【０１３２】
としても良い。
【０１３３】
クラス内エリア数７０８は、未調査のエリアの中で、対応するクラスに割り当てられたエリアの数を示す。
【０１３４】
未調査パラメータ７０９は、対応するクラスのクラス名７０６が不明である時、上記の例で言うとクラス名７０６が空欄であったり、ＮＵＬＬが格納されている場合に「１」となり、その他の場合は「０」となるパラメータのことである。未調査パラメータ７０９が「１」であるときは、対応するクラスに割り当てられたエリアはまだ一つも調査していないことになる。
【０１３５】
図８はエリアポリゴンＤＢ１１０の説明図である。エリアポリゴンＤＢ１１０は、事前に用意しておいた各エリアの座標や形状に関するデータ８０１〜８０３を格納する。
【０１３６】
エリアＩＤ８０１は、調査対象であるエリアを識別するためのラベルであり、エリアクラスＤＢ１０８のエリアＩＤ７０１と一致する。
【０１３７】
座標データ８０２は各エリアの形状を多角形としたときの、各頂点の座標を並べたものである。座標データ８０２に格納される座標は任意の座標系でよく、例えば世界測地系の緯度、経度を格納してもよい。
【０１３８】
面積８０３は各エリアの面積を表す。面積の単位は任意であり、例えば平方メートル等でもよい。
【０１３９】
図９Ａ、図９ＢはスペクトルＤＢ１０９の説明図である。スペクトルＤＢ１０９には、画像解析部１０３より算出された各エリア、各クラスのスペクトルデータが格納されており、図９Ａのエリアスペクトルテーブル９０１と図９Ｂのクラススペクトルテーブル９０２より構成される。
【０１４０】
エリアスペクトルテーブル９０１は、各エリア内のスペクトルデータが格納される。ただし、未調査のエリアについてのみのスペクトルデータである。
【０１４１】
エリアＩＤ９０３は、調査対象であるエリアを識別するためのラベルであり、エリアクラスＤＢ１０８のエリアＩＤ７０１と一致する。
【０１４２】
スペクトル９０４は、画像解析部１０３より算出された各エリアのピクセルごとのスペクトルデータである。スペクトルデータは、多次元数値データである。各スペクトルデータの次元数は画像ＤＢ１０７に含まれる画像データのバンド数（または色チャネル数）と等しい。
【０１４３】
クラススペクトルテーブル９０２は、各クラス内のスペクトルデータが格納される。ただし、調査をしたエリアが所属するクラスについてのみのスペクトルデータである。
【０１４４】
クラスＩＤ９０５は、エリアのクラスを識別するためのラベルであり、エリアクラスＤＢ１０８のクラスＩＤ７０２と一致する。ただし、クラススペクトルテーブル９０２に格納されるクラスＩＤは、調査済みエリアのクラスのみである。
【０１４５】
スペクトル９０６は画像解析部１０３より算出された各クラスのピクセルごとのスペクトルデータである。エリアスペクトルテーブル９０１のスペクトル９０４と同様、このスペクトルデータは多次元数値データであり、次元数は画像ＤＢ１０７に含まれる画像データのバンド数と等しい。
【０１４６】
図１０は地図ＤＢ１１１の説明図である。地図ＤＢ１１１には事前に用意したエリア間の経路に関するデータ１００１〜１００４が格納される。
【０１４７】
エリア間経路１００１は、異なるエリア間の経路を識別するものであり、二つのエリアＩＤをハイフンでつないで並べたものである。
【０１４８】
距離１００３は、対応するエリア間の経路の距離である。距離の単位は任意であり、例えばメートル等でもよい。
【０１４９】
経路情報１００４は、対応するエリア間の経路情報である。経路情報１００４のデータは経路を折れ線と見なした時の各頂点の座標を順に並べた形式とする。なお各頂点の座標は、例えば、世界測地系の緯度、経度の情報でもよい。
【０１５０】
図１１は、スペクトル算出部１０３１にてエリアマスキングを行うときの説明図であり、画像１１０１に対し、エリア１１０２内に含まれるピクセルを抽出する時の例である。ピクセル１１０３は、エリア１１０２近傍のピクセルの集合である。
【０１５１】
画像１１０１の四隅の位置情報を左上：（ｓｘ１、ｓｙ１）、右上：（ｓｘ２、ｓｙ１）、左下：（ｓｘ１、ｓｙ２）、右下：（ｓｘ２、ｓｙ２）とし、エリア１１０２の各頂点の位置情報を（ｘ１、ｙ１）、（ｘ２、ｙ２）、（ｘ３、ｙ３）、（ｘ４、ｙ４）・・・とすると、画像１１０１の位置座標とエリア１１０２の位置座標を比較することにより、画像内の各ピクセルがエリア内に含まれるか否かを調べることができる。エリア内に含まれるピクセルが、スペクトル算出部１０３１のエリアマスキングの出力となる。
【０１５２】
なおエリア１１０２をまたぐピクセル１１０４が存在することが多々ある。この場合、各々のピクセルがエリア内にどれだけ含まれるかの割合が半分以上の時は、そのピクセルをエリアマスキングの出力に加える。
【０１５３】
以下、エリア調査支援システムの具体的な処理の流れについて述べる。
【０１５４】
まず調査員がエリアの調査を開始すると同時に、調査員の持つ端末装置１０１は、エリアの形状情報をエリア調査支援装置１００から受信し、端末装置１０１のデータ表示部１０１２には調査員の現在位置５０２と近傍のエリアが表示される。
【０１５５】
調査員は最初に適当なエリアを選んで調査する必要がある。そして選んだエリアに関して、調査員は端末装置１０１の操作入力部１０１５を操作して、エリアＩＤとクラス情報の調査結果を入力し、エリア調査支援装置１００へ送信する（ステップ６０１）。調査員は、端末装置１０１の操作入力部１０１５を操作して、推薦経路表示の要求を行い（ステップ６１６）、推薦経路をエリア調査支援装置１００から受信する（ステップ６１５）。受信した推薦経路は、データ表示部１０１２に表示される。
【０１５６】
その後、調査員は端末装置１０１が受信した推薦経路５０３に従い、エリア調査を行う。この時、調査員は、一つのエリアを調査する度に、端末装置１０１からエリア情報の入力を行う。
【０１５７】
調査員は、エリア情報入力と推薦経路表示を繰り返し、エリア調査を進めていく。なお端末装置１０１を使用する調査員は、エリア情報の入力を一回行う度に、推薦経路表示の要求を行い、推薦経路を更新してもよい。あるいは、端末装置１０１を使用する調査員がエリア情報の入力を複数回行った後に、推薦経路表示の要求をエリア調査支援装置１００に行い、推薦経路を更新してもよい。推薦経路の更新を行いながら、エリア調査を進めていくと、精度向上のために、調査員が巡回すべきエリアが新しく出現したり、効率よく調査するために、回らなくてもよいと判断されるエリアが出現する。これによりエリア調査を精度と効率の両面を考慮しつつ、進めていくことができる。エリア調査は、エリア調査支援装置１００で終了判定が行われると終了する。
【０１５８】
以上のように、調査員がエリアを調査する度に、調査によって取得したクラス情報と前記の画像を用いて、エリア調査支援装置１００は残りのエリアの属性情報を推定する。さらに、この推定結果を用いて、エリア調査支援装置１００は、精度が高く、かつ効率的に調査できるようなエリアの巡回経路を調査員に指示することで、全てのエリアを調査せずとも、終了条件を満たせば、調査を終了することがえきる。このように、予め学習データを用意する必要はなく、エリア調査の際に調査員に調査するエリアを指示することにより、調査エリア数や移動距離をできる限り少なくしつつ、精度よく未調査のエリア情報を推定することができる。また調査の効率面と精度面の何れを重視するかを端末装置１０１を利用するユーザ側で決定することができる。
【０１５９】
＜第２の実施形態＞
以下、本発明の第２の実施形態について図面を参照して説明する。
【０１６０】
本発明の第１の実施形態では、端末装置１０１を使用する調査員がエリア調査支援装置１００に推薦されたエリアのみを調査する場合についてのエリア調査支援システムを示した。この第１実施形態の場合、各エリアの調査に時間がかかることを想定している。したがって効率的な調査のために、短時間で、より多くの情報量を取得できるようなエリアのみを巡回し、その他のエリアは調査しても、あまり多くの情報量を取得できないため、時間が無駄になると考え、できる限り調査しないという方針に基づく処理が、推薦経路選択部１０５に含まれている。
【０１６１】
第１の実施形態に対して、第２の実施形態では、推薦されたエリアへ移動する間に、経路に隣接するエリアも調査する場合についてのエリア調査支援システムを示す。この場合、各エリアの調査にほとんど時間を費やさない状況を想定し、推定されたクラス情報の精度を向上させるため、推薦されたエリアへ向かう途中に通るエリアも調査するという考え方に基づく。エリア調査にあまり時間を費やさない場合として、例えば、各エリアで栽培されている農作物の種類を調査する場合等が考えられる。
【０１６２】
第２の実施形態は、地図ＤＢ１１１に格納される情報と、推薦経路選択部１０５で行われる処理以外は、第１の実施形態と同じである。具体的には、図１〜図９Ｂ、図１１、図１６、図１８は第２の実施形態でも適用される。以下、第２の実施形態について、第１の実施形態と異なる点のみを説明する。
【０１６３】
図１２は本発明の第２の実施形態における地図ＤＢ１１１の説明図である。
【０１６４】
エリア間経路１３０１、距離１３０３、経路情報１３０４はそれぞれ、第１の実施形態のエリア間経路１００１、距離１００３、経路情報１００４と同じである。
【０１６５】
経路中エリア数１３０２は、対応するエリア間の経路中で、経路に隣接するエリアのうち、まだ調査していないエリアの数である。
【０１６６】
図１３は本発明の第２の実施形態における推薦経路選択部１０５のブロック図である。
【０１６７】
第２の実施形態の推薦経路選択部１０５は、エリアクラス再分類部１４０１とエリアグラフ作成部１４０２と最適経路探索部１４０３と経路隣接エリアカウント部１４０４、を備える。エリアクラス再分類部１４０１と最適経路探索部１４０３は、それぞれ第１の実施形態のエリア再分類部１０５１と最適経路探索部１０５３と同じである。推薦経路選択部１０５の内部処理の中で、第１の実施形態と異なる点は、エリアクラス再分類部１４０１にて処理を行った後、経路隣接エリアカウント部１４０４が地図ＤＢ１１１の更新を行う点と、エリアグラフ作成部１４０２の処理内容である。
【０１６８】
経路隣接エリアカウント部１４０４は、エリアクラス再分類部１４０１とエリアクラスＤＢ１０８と地図ＤＢ１１１と通信する。経路隣接エリアカウント部１４０４は、エリアクラス再分類部１４０１の処理が終了すると、地図ＤＢ１１１内に含まれる全てのエリア間経路１３０１の中で、対応する経路と隣接するエリアを、経路情報１３０４とエリアポリゴンＤＢ１１０内の座標データ８０２を用いることにより検索する。経路隣接エリアカウント部１４０４は、経路に隣接するエリアの中で対応する調査フラグ７０３が「Ｆａｌｓｅ」となっているエリアの数をカウントし、地図ＤＢ１１１の経路中エリア数１３０２をカウントした値に更新する。経路中エリア数１３０２のカウントのことを、以後、未調査エリアカウントと記載する。なお未調査エリアカウントの詳細については、後述する。
【０１６９】
エリアグラフ作成部１４０２で、第１の実施形態と異なる点は、効率パラメータの算出に用いるパラメータの種類である。第１の実施形態では、効率パラメータは地図ＤＢ１１１に格納される距離１００３と、未調査パラメータ７０９と、を用いて算出されるパラメータである。それに対し、第２の実施形態では、効率パラメータの算出に経路中エリア数１３０２を用いる。
【０１７０】
第２の実施形態では、効率パラメータは、例えば距離１３０３と経路中エリア数１３０２の比でもよい。この場合、エリアからエリアへ移動する時の距離が多少大きくても、移動途中にて、ついでに他のエリアも調査することができる。第２の実施形態では、エリアの調査に時間がかからず、エリア間の移動にのみ時間がかかる場合を想定しているため、短時間でより多くの情報を得ることができ、効率的な調査をすることができる。
【０１７１】
図１４は経路隣接エリアカウント部１４０４にて行われる未調査エリアカウントに関しての説明図である。
【０１７２】
道１２０５は、調査員の移動手段で通行可能な道を表す。経路１２０６は、エリア１２０１、１２０３を結ぶ経路の中で距離が最短となる経路である。図１４は、エリア１２０１とエリア１２０３の間の経路に隣接するエリアをカウントする例である。
【０１７３】
ここで経路１２０６とエリアの外周を結ぶ線分の中で、長さが最小となるような線分について、当該線分の長さが予め設定した閾値以下であり、当該線分上に他のエリアが存在しない場合、当該線分で雪像されるエリアは経路１２０６に隣接する、と定義する。
【０１７４】
未調査エリアカウントは、エリアポリゴンＤＢ１１０に格納される全てのエリアに対し、経路１２０６に隣接しているかを調べ、隣接しているエリアの中で、対応する調査フラグ７０３が「Ｆａｌｓｅ」となるエリア１２０７をカウントする。
【０１７５】
端末装置１０１を利用する調査員は、経路１２０６に隣接する未調査のエリア１２０７についても端末装置１０１から情報を得ることができ、当該隣接するエリア１２０７のクラス情報の調査も実施することが可能となる。
【０１７６】
図２０は、推薦経路選択部１０５で行われる処理の一例を示すフローチャートである。まず、ステップＳ１１で、推薦経路選択部１０５は、地図ＤＢ１１１内に含まれる全てのエリア間経路１３０１で、各経路に隣接するエリアを経路情報１３０４とエリアポリゴンＤＢ１１０内の座標データ８０２から検索する。そして、推薦経路選択部１０５は、経路に隣接するエリアについて上述の未調査エリアカウントを算出する。未調査エリアカウントの値は、地図ＤＢ１１１の経路中エリア数１３０２に格納される。
【０１７７】
ステップＳ１２では、推薦経路選択部１０５が、前記第１実施形態と同様に、画像解析部１０３のエリアの分類結果を、信頼度、エリア内分散、クラス内分散、クラス内エリア数等の値から再分類する。そして、ステップＳ１３では、この再分類の結果に信頼度、エリア内分散、クラス内分散及び経路中エリア数１３０２からコスト付きのエリアグラフを複数算出する。
【０１７８】
ステップＳ１４で、推薦経路選択部１０５は、複数のエリアグラフの中から最もコストが小さい経路を算出し、端末装置１０１に送信する。
【０１７９】
以上の処理によって、端末装置１０１には、調査対象のエリアの推薦経路に加え、経路に隣接するエリアも表示される。これにより、端末装置１０１を利用する調査員は、調査対象のエリアに加えて、推薦される経路に隣接するエリア１２０７の調査も行うことが可能となる。
【０１８０】
＜第３の実施形態＞
以下、本発明の第３の実施形態について図面を参照して説明する。
【０１８１】
本発明の第１の実施形態では、エリアの調査を行う際、一人の調査員が一つの端末装置１０１を用いて調査する場合のエリア調査支援装置システムについて示した。それに対し、本発明の第３の実施形態では、二つ以上の端末装置１０１を用いて複数の調査員がエリアを調査する場合のエリア調査支援装置システムについて説明する。なお以下では、複数の端末装置１０１を識別するため、端末装置１０１にＩＤを設け、装置１、装置２、・・・と記載して、識別する。
【０１８２】
第３の実施形態は、推薦経路選択部１０５で行われる処理以外は、第１の実施形態と同じである。具体的には図１〜図２、図４〜１１、図１８は第３の実施形態でも適用される。以下、第３の実施形態について、第１の実施形態と異なる点のみを説明する。
【０１８３】
図１５は、本発明の第３の実施形態における推薦経路選択部１０５のブロック図である。推薦経路選択部１０５は、現地調査に用いられている複数の端末装置１０１に対し、それぞれ別々の推薦経路を出力する。推薦経路選択部１０５は、エリアクラス再分類部１５０１と巡回クラス割当部１５０２とエリアグラフ作成部１５０３と最適経路探索部１５０４と、を備える。エリアクラス再分類部１５０１は、第１の実施形態のエリアクラス再分類部１０５１と同じである。
【０１８４】
巡回クラス割当部１５０２は、エリアクラスＤＢ１０８とエリアグラフ作成部１５０３と通信する。巡回クラス割当部１５０２では、エリアクラスＤＢ１０８内に格納される全てのクラスＩＤを複数の端末装置１０１（複数の調査員）へ割り当てる処理が行われる。この時、全ての組み合わせの割当をエリアグラフ作成部１５０３へ送信する。
【０１８５】
例えば、エリアクラスＤＢ１０８内に格納されるクラスＩＤがＡ、Ｂ、Ｃの３種類ある場合を考える。端末装置１０１の数が二つで、それぞれ装置１、装置２とすると、｛装置１：（Ａ、Ｂ）、装置２：（Ｃ）｝、｛装置１：（Ａ）、装置２：（Ｂ、Ｃ）｝、｛装置１：（Ａ、Ｃ）、装置２：（Ｂ）｝、｛装置１：（Ｂ、Ｃ）、装置２：（Ａ）｝、｛装置１：（Ｂ）、装置２：（Ａ、Ｃ）｝、｛装置１：（Ｃ）、装置２：（Ａ、Ｂ）｝の６通りの割当をエリアグラフ作成部１５０３へ送信する。
【０１８６】
以後、上記割当のことをクラス割当と記載する。なお｛装置１：（Ａ、Ｂ）、装置２：（Ｃ）｝は、装置１にクラスＡ、Ｂが割り当てられ、装置２にクラスＣが割り当てられていることを表す。
【０１８７】
エリアグラフ作成部１５０３は、エリアクラス再分類部１５０１と巡回クラス割当部１５０２とエリアクラスＤＢ１０８とエリアポリゴンＤＢ１１０と地図ＤＢ１１１と通信する。
【０１８８】
エリアグラフ作成部１５０３は、エリアクラス再分類部１５０１からエリアＩＤと再分類により得られたクラスＩＤの組を受信し、巡回クラス割当部１５０２から全通りのクラス割当を受信すると、それぞれのクラス割当に関して、各端末装置１０１に対応するコスト付きグラフを複数作成し、それぞれのグラフに、対応する端末装置１０１と、対応するクラス割当を関連付けて最適経路探索部１５０４へ送信する。例えば、上記の巡回クラス割当部１５０２の例の場合、６通りそれぞれのクラス割当に関して、装置１と装置２のグラフを複数作成し、それぞれのグラフに各ノード、エッジにコストを設けて作成された各グラフに対し、対応するクラス割当と、対応する端末装置１０１を関連付けた組を最適経路探索部１５０４へ送信する。各ノード、エッジに設けるコストは第１の実施形態と同じである。エリアグラフ作成部１５０３の内部で行われるグラフ作成の方法については、後述する。
【０１８９】
最適経路探索部１５０４は、エリアグラフ作成部１５０３とデータ送信部１０６と通信する。最適経路探索部１５０４は、エリアグラフ作成部１５０３より複数のグラフと対応するクラス割当、端末装置１０１を受信すると、各端末装置１０１に対し、推薦経路を出力する。
【０１９０】
具体的には、まず最適経路探索部１５０４は、エリアグラフ作成部１５０３より複数のグラフを受信すると、巡回クラス割当部１５０２で出力されたそれぞれのクラス割当に対し、各端末装置１０１のコスト最小の経路を求める。その後、各クラス割当に関して、複数の端末装置１０１の中でコスト最小の経路を求め、この最小のコストの中から最大値を求める。そして、最適経路探索部１５０４は、この最大値が各クラス割当の中で最小となるクラス割当を選択する。そして当該クラス割当に対応する、各端末装置１０１のコスト最小経路をデータ送信部１０６へ送信する。この際、コスト最小の経路は、周知または公知の効率的なアルゴリズムを用いて求めてもよいし、全ての組み合わせのコストを計算することにより求めてもよい。
【０１９１】
図１７は、前記巡回クラス割当部１５０２の例に関して、クラス割当が｛装置１：（Ａ、Ｂ）、装置２：（Ｃ）｝となる場合についてのグラフ作成例の説明図である。
【０１９２】
以下、エリアグラフ作成部１５０３の内部で行われるそれぞれの割当に関してのエリアグラフ作成について、図１７を例にあげて詳細を述べる。
【０１９３】
ノード１７０１、１７０３は、グラフのスタート点を表す。ノード１７０１は、装置１を用いる調査員が最後に調査したエリアが選択され、ノード１７０３は、装置２を用いる調査員が最後に調査したエリアが選択される。エッジ１７０２は、エリア間を結ぶ経路である。
【０１９４】
各端末装置１０１に関するグラフの作成時、エリアグラフ作成部１５０３は、グラフのスタート点となるノード以外の全てのノードに、各端末装置１０１に割り当てられた全ての再分類クラスが一回ずつ表れるようなエリアを選択する。図１７の例において、装置１に割り当てられた再分類クラスはＡ、Ａ’、Ｂ、Ｂ’の４種類であり、スタート点以外のノードは、再分類クラスＡのエリア２、再分類クラスＡ’のエリア６、再分類クラスＢのエリア７、再分類クラスＢ’のエリア１１が選択されている。
【０１９５】
同様に、図１７の例において、装置２に割り当てられた再分類クラスはＣ、Ｃ’の２種類であり、スタート点以外のノードは、再分類クラスＣのエリア１３、再分類クラスＣ’のエリア１８が選択されている。このようなエリアの選び方を全通り行い、全通り分のグラフを作成する。図１７の例において、装置１に関するグラフは３の４乗通り存在し、装置２に関するグラフは３の２乗通り存在する。
【０１９６】
このクラス割当による効果を以下に述べる。本発明では、調査員がエリアに関する調査を続け、調査によって得た情報を端末装置１０１から入力することにより、学習データが増え、エリアクラス推定部１０３２で行われるエリアの推定精度が向上することを期待している。もちろん前記信頼度７０４、クラス内分散７０７、エリア内分散７０５等の推定の妥当性を表す指標は、調査する度に更新されていく。これにより、ある端末装置１０１を使用する調査員がエリア調査を行った後、推薦経路表示を行うと、それまでは巡回エリアとして選ばれていたエリアに行かなくてもよいと指示される可能性がある。この場合、もし別の端末装置１０１が当該行かなくてもよいと指示されたエリアに向かっていた場合、無駄が生じることとなるため、このような無駄を避ける効果がある。
【０１９７】
クラス割当による効果の具体的な例を以下に述べる。装置１に指示されたエリアの行き先が（再分類クラスＢのエリア７→再分類クラスＡのエリア２→再分類クラスＣのエリア１３）という順で表示されており、装置２に指示されたエリアの行き先が（再分類クラスＡ’のエリア６→再分類クラスＢ’のエリア１１→再分類クラスＣ’のエリア１８）という順で表示されている例を考える。
【０１９８】
装置２の調査員がＡ’のエリア６を調査した後、もし装置１の調査員がＡのエリア２を調査することにより、実はＡ’のエリア６は調査しなくてよかったと判断されると、装置２の調査員は無駄にエリアを調査したということになる。それに比べ、同一クラスでも再分類クラスは異なっているエリアを、できるだけ一人の調査員で巡回することにより、この無駄を回避することができる。例えば装置１の調査員は、（再分類クラスＡのエリア２→再分類クラスＡ’のエリア６→再分類クラスＢのエリア７→再分類クラスＢ’のエリア１１）と巡回し、装置２の調査員は、（再分類クラスＣのエリア１３→再分類クラスＣ’のエリア１８）と巡回する。これにより、複数の端末装置１０１の間での巡回エリアの更新の影響を抑えつつ、より効率的に巡回エリアを選択することができる。
【０１９９】
図２１は、第３実施形態の推薦経路選択部１０５で行われる処理の一例を示すフローチャートである。
【０２００】
まず、ステップＳ２１で、推薦経路選択部１０５は、画像解析部１０３の調査対象エリアの分類結果を、信頼度、エリア内分散、クラス内分散、クラス内エリア数等の値から再分類する。
【０２０１】
次に、ステップＳ２２で、推薦経路選択部１０５は、複数の端末装置１０１（または調査員）にクラスを割り当てる。このクラスの割り当ては、この処理では、各端末装置１０１に複数のクラスを割り当てることができるが、ひとつのクラスを複数の端末装置１０１に分けて割り当てない。
【０２０２】
ステップＳ２３では、上記ステップＳ２１の再分類の結果、各エリアのクラスの信頼度や分散等を加味して、推薦経路選択部１０５がコスト付きのエリアグラフを複数算出する。そして、ステップＳ２４で、推薦経路選択部１０５は、端末装置１０１毎にそれぞれのクラス割り当ての中からコストが最小となる経路を選択する。
【０２０３】
ステップＳ２５で、推薦経路選択部１０５は、複数のクラス割り当ての中で、複数の端末装置１０１（調査員）間で最小のコストを比較して、最小のコストの中の最大値を選択する。そして、ステップＳ２６では、推薦経路選択部１０５はステップＳ２５で選択されたコストの最大値を、クラス割り当て間で比較して最大値が最小となるクラス割り当てを選択し、各端末装置１０１に推薦経路として送信する。
【０２０４】
いま、図２２で示すように、端末装置１０１の内、装置１にクラスＩＤ＝Ａ，Ｂのエリアを割り当て、装置２にクラスＩＤ＝Ｃのエリアを割り当てるクラス割り当てパターンＸと、装置１にクラスＩＤ＝Ａのエリアを割り当て、装置２にクラスＩＤ＝Ｂ、Ｃのエリアを割り当てるクラス割り当てパターンＹを比較する例を示す。
【０２０５】
まず、推薦経路選択部１０５は、クラス割り当てパターンＸで、装置１と装置２でコストの最小値を演算し、装置１のクラス割り当て（Ａ、Ｂ）の最小コストが１０、装置２のクラス割り当て（Ｃ）でコストの最小値が７を演算する。
【０２０６】
同様に、推薦経路選択部１０５は、クラス割り当てパターンＹで、装置１と装置２でコストの最小値を演算し、装置１のクラス割り当て（Ａ）の最小コストが８、装置２のクラス割り当て（Ｂ，Ｃ）でコストの最小値が６を演算する。
【０２０７】
次に、推薦経路選択部１０５は、クラス割り当てパターンＸの各装置１、２の最小コストの中から最大値を選択し、装置１の最小コストの最大値＝１０を得る。同様に、クラス割り当てパターンＹの各装置１、２の最小コストの中から最大値を選択し、装置１の最小コストの最大値＝８を得る。
【０２０８】
推薦経路選択部１０５は、クラス割り当てパターンＸの最大値１０と、クラス割り当てパターンＹの最大値８を比較し、最大値が最小（８）となるクラス割り当てパターンＹを推薦経路として選択する。したがって、エリア調査支援装置１００は装置１にクラス割り当てＡを送信し、装置２にクラス割り当てＢ、Ｃを送信することになる。
【０２０９】
上記処理より、複数の端末装置１０１を用いて複数の調査員がエリア調査を行う場合には、全てのコストが最小となるクラス割り当てを演算することができる。
【産業上の利用可能性】
【０２１０】
以上のように、本発明は、地図情報にクラス情報を入力する端末装置へ、最適な巡回経路を送信するエリア調査支援装置とを備えたエリア調査支援システム及びエリア調査支援方法に適用することができる。
【符号の説明】
【０２１１】
１００ エリア調査支援装置
１０１ 端末装置
１０２ データ受信部
１０３ 画像解析部
１０４ 終了条件判定部
１０５ 推薦経路選択部
１０６ データ送信部
１０７ 画像ＤＢ
１０８ エリアクラスＤＢ
１０９ スペクトルＤＢ
１１０ エリアポリゴンＤＢ
１１１ 地図ＤＢ
１１２ ネットワーク
１０３１ スペクトル算出部
１０３２ エリアクラス推定部
１０５１ エリアクラス再分類部
１０５２ エリアグラフ作成部
１０５３ 最適経路探索部
１０１１ 通信部
１０１２ データ表示部
１０１３ 位置情報取得部
１０１４ データ記憶部
１０１５ 操作入力部
１８１１ プロセッサ
１８１２ メインメモリ
１８３０ 通信部
１８４０ 操作部
１８５０ 表示部
１８６０ 記憶装置
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワークに接続される端末装置と、前記ネットワークに接続されるエリア調査支援装置と、を備えるエリア調査支援システムであって、
前記端末装置は、
前記ネットワークに接続される通信部と、情報を入力する入力操作部と、情報を出力するデータ表示部と、位置情報を取得する位置情報取得部と、を備え、
前記エリア調査支援装置は、
前記端末装置から、同一属性情報を持つと想定される空間的に連続した区域であるエリアの調査情報と位置情報を受け付けるデータ受信部と、
前記エリアの調査情報と位置情報から、予め格納した画像データベースから未調査のエリアの画像データを取得して、前記調査情報と画像データを入力として、前記未調査のエリアの属性情報を推定し、当該推定した属性情報の妥当性を示す精度パラメータを算出する画像解析部と、
前記データ受信部で前記端末装置から推薦経路の要求を受け付けたときには、前記画像解析部で推定した属性情報と、前記算出された精度パラメータと、前記エリアの形状情報及び位置情報と、を取得して調査の推薦経路を演算する推薦経路選択部と、
前記画像解析部で推定した属性情報と前記精度パラメータを取得して、前記調査を終了するか否かを判定する終了条件判定部と、
前記終了条件判定部が、前記調査の終了を判定したときには調査終了の信号を前記端末装置へ送信し、前記終了条件判定部が、前記調査の継続を判定したときには、前記推薦経路を前記端末装置へ送信するデータ送信部と、
を備え、
前記推薦経路選択部は、
前記属性情報の推定精度と正の相関を持つ一つ以上の精度パラメータと、前記調査によって得られる情報量と当該調査に必要な時間の比と正の相関を持つ一つ以上の効率パラメータと、からコストを付加した経路を生成するエリアグラフ作成部と、
前記エリアグラフ作成部にて生成した経路のうち、前記コストが最小の経路を探索する最適経路探索部と、
を備えることを特徴とするエリア調査支援システム。
【請求項２】
請求項１に記載のエリア調査支援システムであって、
前記端末装置は、
調査終了時の推定精度に正の相関を持つ第１の係数と、一定時間の調査により得られる情報量と正の相関を持つ第２の係数と、を決定して前記データ受信部へ送信し、
前記終了条件判定部は、
前記精度パラメータと、前記効率パラメータと、前記第１の係数と、前記第２の係数が所定の条件を満たしたときに、調査の終了を判定することを特徴とするエリア調査支援システム。
【請求項３】
請求項１に記載のエリア調査支援システムであって、
前記推薦経路選択部は、
前記画像解析部で推定した属性情報及び前記算出した精度パラメータに基づいて前記エリアの属性情報を再度推定するエリアクラス再分類部と、
を備え、
前記エリアグラフ作成部は、
前記エリアクラス再分類部にて推定された属性情報と、前記一つ以上の精度パラメータと前記一つ以上の効率パラメータとから推薦経路を出力することを特徴とするエリア調査支援システム。
【請求項４】
請求項１に記載のエリア調査支援システムであって、
前記推薦経路選択部は、
前記エリア間を結ぶ経路に隣接する未調査のエリアの数をカウントする隣接エリアカウント部と、
を備え、
前記効率パラメータの算出に前記未調査のエリアの数を用いることを特徴とするエリア調査支援システム。
【請求項５】
請求項３に記載のエリア調査支援システムであって、
前記端末装置を複数備え、
前記推薦経路選択部は、
前記精度パラメータを用いることにより、優先的に調査するエリアを複数の前記端末装置で分担する巡回クラス割当部と、
を備えることを特徴とするエリア調査支援システム。
【請求項６】
請求項１に記載のエリア調査支援システムであって、
前記精度パラメータは、
前記推定した属性情報が正しい確率である信頼度と、
前記推定した属性情報の分散と、
前記推定したエリア内の分散と、
前記推定した属性情報を保持するエリアの数と、
のうち少なくとも一つを含むことを特徴とするエリア調査支援システム。
【請求項７】
請求項１に記載のエリア調査支援システムであって、
前記精度パラメータは、
前記推定した属性情報が正しい確率である信頼度と、
前記推定した属性情報の分散と、
前記推定したエリア内の分散と、
前記エリアの面積と、
前記推定した属性情報を保持するエリアの数と、
のうちのいずれかであるか、またはこれらのうちの少なくとも一つを用いて算出されることを特徴とするエリア調査支援システム。
【請求項８】
請求項１に記載のエリア調査支援システムであって、
前記効率パラメータは、
前記エリア間の移動にかかる時間と、
前記エリアの推定した属性情報が、一度でも調査した属性情報であったときに０を、それ以外の時に１を返すパラメータと、
前記エリア間を結ぶ最短経路に隣接する未調査のエリアの数と、
のうちのいずれかであるか、またはこれらのうちの少なくとも一つを用いて算出されることを特徴とするエリア調査支援システム。
【請求項９】
ネットワークに接続された端末装置とエリア調査支援装置を備えて、前記エリア調査支援装置が端末装置に推薦経路を送信するエリア調査支援方法であって、
前記エリア調査支援装置が、同一属性情報を持つと想定される空間的に連続した区域であるエリアの調査情報と位置情報を前記端末装置から受け付ける第１のステップと、
前記エリア調査支援装置が、前記エリアの調査情報と位置情報から、予め格納した画像データベースから未調査のエリアの画像データを取得して、前記調査情報と画像データを入力として、未調査のエリアの属性情報を推定し、当該推定した属性情報の妥当性を示す精度パラメータを算出する第２のステップと、
前記エリア調査支援装置が、前記端末装置から推薦経路の要求を受け付けたときには、前記推定した属性情報と、前記算出された精度パラメータと、前記エリアの形状情報及び位置情報と、を取得して調査の推薦経路を演算して送信する第３のステップと、
を含み、
前記第３のステップは、
前記属性情報の推定精度と正の相関を持つ一つ以上の精度パラメータと、前記調査によって得られる情報量と当該調査に必要な時間の比と正の相関を持つ一つ以上の効率パラメータと、からコストを付加した経路を生成する第４のステップと、
前記生成した経路のうち、前記コストが最小の経路を探索する第５のステップと、
を含むことを特徴とするエリア調査支援方法。
【請求項１０】
プロセッサとメモリを備えて推薦経路を送信するエリア調査支援装置であって、
前記エリア調査支援装置は、
同一属性情報を持つと想定される空間的に連続した区域であるエリアの調査情報と位置情報を受け付けるデータ受信部と、
前記エリアの調査情報と位置情報から、予め格納した画像データベースから未調査のエリアの画像データを取得して、前記調査情報と画像データを入力として、前記未調査のエリアの属性情報を推定し、当該推定した属性情報の妥当性を示す精度パラメータを算出する画像解析部と、
前記データ受信部が推薦経路の要求を受け付けたときには、前記画像解析部で推定した属性情報と、前記算出された精度パラメータと、前記エリアの形状情報及び位置情報と、を取得して調査の推薦経路を演算する推薦経路選択部と、
前記推薦経路を送信するデータ送信部と、
を備え、
前記推薦経路選択部は、
前記属性情報の推定精度と正の相関を持つ一つ以上の精度パラメータと、前記調査によって得られる情報量と当該調査に必要な時間の比と正の相関を持つ一つ以上の効率パラメータと、からコストを付加した経路を生成するエリアグラフ作成部と、
前記エリアグラフ作成部にて生成した経路のうち、前記コストが最小の経路を探索する最適経路探索部と、
を備えることを特徴とするエリア調査支援装置。
【請求項１】
ネットワークに接続される端末装置と、前記ネットワークに接続されるエリア調査支援装置と、を備えるエリア調査支援システムであって、
前記端末装置は、
前記ネットワークに接続される通信部と、情報を入力する入力操作部と、情報を出力するデータ表示部と、位置情報を取得する位置情報取得部と、を備え、
前記エリア調査支援装置は、
前記端末装置から、同一属性情報を持つと想定される空間的に連続した区域であるエリアの調査情報と位置情報を受け付けるデータ受信部と、
前記エリアの調査情報と位置情報から、予め格納した画像データベースから未調査のエリアの画像データを取得して、前記調査情報と画像データを入力として、前記未調査のエリアの属性情報を推定し、当該推定した属性情報の妥当性を示す精度パラメータを算出する画像解析部と、
前記データ受信部で前記端末装置から推薦経路の要求を受け付けたときには、前記画像解析部で推定した属性情報と、前記算出された精度パラメータと、前記エリアの形状情報及び位置情報と、を取得して調査の推薦経路を演算する推薦経路選択部と、
前記画像解析部で推定した属性情報と前記精度パラメータを取得して、前記調査を終了するか否かを判定する終了条件判定部と、
前記終了条件判定部が、前記調査の終了を判定したときには調査終了の信号を前記端末装置へ送信し、前記終了条件判定部が、前記調査の継続を判定したときには、前記推薦経路を前記端末装置へ送信するデータ送信部と、
を備え、
前記推薦経路選択部は、
前記属性情報の推定精度と正の相関を持つ一つ以上の精度パラメータと、前記調査によって得られる情報量と当該調査に必要な時間の比と正の相関を持つ一つ以上の効率パラメータと、からコストを付加した経路を生成するエリアグラフ作成部と、
前記エリアグラフ作成部にて生成した経路のうち、前記コストが最小の経路を探索する最適経路探索部と、
を備えることを特徴とするエリア調査支援システム。
【請求項２】
請求項１に記載のエリア調査支援システムであって、
前記端末装置は、
調査終了時の推定精度に正の相関を持つ第１の係数と、一定時間の調査により得られる情報量と正の相関を持つ第２の係数と、を決定して前記データ受信部へ送信し、
前記終了条件判定部は、
前記精度パラメータと、前記効率パラメータと、前記第１の係数と、前記第２の係数が所定の条件を満たしたときに、調査の終了を判定することを特徴とするエリア調査支援システム。
【請求項３】
請求項１に記載のエリア調査支援システムであって、
前記推薦経路選択部は、
前記画像解析部で推定した属性情報及び前記算出した精度パラメータに基づいて前記エリアの属性情報を再度推定するエリアクラス再分類部と、
を備え、
前記エリアグラフ作成部は、
前記エリアクラス再分類部にて推定された属性情報と、前記一つ以上の精度パラメータと前記一つ以上の効率パラメータとから推薦経路を出力することを特徴とするエリア調査支援システム。
【請求項４】
請求項１に記載のエリア調査支援システムであって、
前記推薦経路選択部は、
前記エリア間を結ぶ経路に隣接する未調査のエリアの数をカウントする隣接エリアカウント部と、
を備え、
前記効率パラメータの算出に前記未調査のエリアの数を用いることを特徴とするエリア調査支援システム。
【請求項５】
請求項３に記載のエリア調査支援システムであって、
前記端末装置を複数備え、
前記推薦経路選択部は、
前記精度パラメータを用いることにより、優先的に調査するエリアを複数の前記端末装置で分担する巡回クラス割当部と、
を備えることを特徴とするエリア調査支援システム。
【請求項６】
請求項１に記載のエリア調査支援システムであって、
前記精度パラメータは、
前記推定した属性情報が正しい確率である信頼度と、
前記推定した属性情報の分散と、
前記推定したエリア内の分散と、
前記推定した属性情報を保持するエリアの数と、
のうち少なくとも一つを含むことを特徴とするエリア調査支援システム。
【請求項７】
請求項１に記載のエリア調査支援システムであって、
前記精度パラメータは、
前記推定した属性情報が正しい確率である信頼度と、
前記推定した属性情報の分散と、
前記推定したエリア内の分散と、
前記エリアの面積と、
前記推定した属性情報を保持するエリアの数と、
のうちのいずれかであるか、またはこれらのうちの少なくとも一つを用いて算出されることを特徴とするエリア調査支援システム。
【請求項８】
請求項１に記載のエリア調査支援システムであって、
前記効率パラメータは、
前記エリア間の移動にかかる時間と、
前記エリアの推定した属性情報が、一度でも調査した属性情報であったときに０を、それ以外の時に１を返すパラメータと、
前記エリア間を結ぶ最短経路に隣接する未調査のエリアの数と、
のうちのいずれかであるか、またはこれらのうちの少なくとも一つを用いて算出されることを特徴とするエリア調査支援システム。
【請求項９】
ネットワークに接続された端末装置とエリア調査支援装置を備えて、前記エリア調査支援装置が端末装置に推薦経路を送信するエリア調査支援方法であって、
前記エリア調査支援装置が、同一属性情報を持つと想定される空間的に連続した区域であるエリアの調査情報と位置情報を前記端末装置から受け付ける第１のステップと、
前記エリア調査支援装置が、前記エリアの調査情報と位置情報から、予め格納した画像データベースから未調査のエリアの画像データを取得して、前記調査情報と画像データを入力として、未調査のエリアの属性情報を推定し、当該推定した属性情報の妥当性を示す精度パラメータを算出する第２のステップと、
前記エリア調査支援装置が、前記端末装置から推薦経路の要求を受け付けたときには、前記推定した属性情報と、前記算出された精度パラメータと、前記エリアの形状情報及び位置情報と、を取得して調査の推薦経路を演算して送信する第３のステップと、
を含み、
前記第３のステップは、
前記属性情報の推定精度と正の相関を持つ一つ以上の精度パラメータと、前記調査によって得られる情報量と当該調査に必要な時間の比と正の相関を持つ一つ以上の効率パラメータと、からコストを付加した経路を生成する第４のステップと、
前記生成した経路のうち、前記コストが最小の経路を探索する第５のステップと、
を含むことを特徴とするエリア調査支援方法。
【請求項１０】
プロセッサとメモリを備えて推薦経路を送信するエリア調査支援装置であって、
前記エリア調査支援装置は、
同一属性情報を持つと想定される空間的に連続した区域であるエリアの調査情報と位置情報を受け付けるデータ受信部と、
前記エリアの調査情報と位置情報から、予め格納した画像データベースから未調査のエリアの画像データを取得して、前記調査情報と画像データを入力として、前記未調査のエリアの属性情報を推定し、当該推定した属性情報の妥当性を示す精度パラメータを算出する画像解析部と、
前記データ受信部が推薦経路の要求を受け付けたときには、前記画像解析部で推定した属性情報と、前記算出された精度パラメータと、前記エリアの形状情報及び位置情報と、を取得して調査の推薦経路を演算する推薦経路選択部と、
前記推薦経路を送信するデータ送信部と、
を備え、
前記推薦経路選択部は、
前記属性情報の推定精度と正の相関を持つ一つ以上の精度パラメータと、前記調査によって得られる情報量と当該調査に必要な時間の比と正の相関を持つ一つ以上の効率パラメータと、からコストを付加した経路を生成するエリアグラフ作成部と、
前記エリアグラフ作成部にて生成した経路のうち、前記コストが最小の経路を探索する最適経路探索部と、
を備えることを特徴とするエリア調査支援装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７Ａ】
【図７Ｂ】
【図８】
【図９Ａ】
【図９Ｂ】
【図１０】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図１１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７Ａ】
【図７Ｂ】
【図８】
【図９Ａ】
【図９Ｂ】
【図１０】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図１１】
【公開番号】特開２０１３−３３３４６（Ｐ２０１３−３３３４６Ａ）
【公開日】平成２５年２月１４日（２０１３．２．１４）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−１６８４７２（Ｐ２０１１−１６８４７２）
【出願日】平成２３年８月１日（２０１１．８．１）
【出願人】（０００００５１０８）株式会社日立製作所 (27,607)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２５年２月１４日（２０１３．２．１４）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年８月１日（２０１１．８．１）
【出願人】（０００００５１０８）株式会社日立製作所 (27,607)
【Ｆターム（参考）】
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