利用可能太陽エネルギー量予測装置及び利用可能太陽エネルギー量予測方法並びにプログラム
【課題】 利用可能な太陽エネルギー量を予測する際、他の建物の陰影の影響も考慮した利用可能な太陽エネルギー量を低コストで算出できるようにする。
【解決手段】 建物オブジェクト生成手段１２が、重複部分を有する複数枚の空撮画像から上記重複部分に存在する各建物の３次元形状を表す建物オブジェクトを生成し、エネルギー量算出手段１３が、上記建物オブジェクト生成手段１２で生成された各建物オブジェクト毎に、他の建物オブジェクトによる陰影を考慮した、利用可能な太陽エネルギー量を算出する。
【解決手段】 建物オブジェクト生成手段１２が、重複部分を有する複数枚の空撮画像から上記重複部分に存在する各建物の３次元形状を表す建物オブジェクトを生成し、エネルギー量算出手段１３が、上記建物オブジェクト生成手段１２で生成された各建物オブジェクト毎に、他の建物オブジェクトによる陰影を考慮した、利用可能な太陽エネルギー量を算出する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、太陽光発電や太陽熱蓄熱などにより太陽エネルギーを利用する場合に、どの程度の太陽エネルギーを利用できるかを予測する利用可能太陽エネルギー量予測技術に関し、特に、広い地域を対象にして、そこに存在する各建物毎に、他の建物の陰影の影響も考慮した、利用可能な太陽エネルギー量を予測する利用可能太陽エネルギー量予測技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、石油，天然ガスといった天然資源の枯渇が問題になってきており、それに伴い、太陽光発電，太陽熱蓄熱など太陽エネルギーの利用が注目されるようになってきている。太陽エネルギーを利用した太陽光発電，太陽熱蓄熱などは、排気ガスを出さない、天然資源を消費しない等、様々な利点を有するが、それらを利用する場合にはかなりの設備投資が必要となる。従って、太陽光発電などを導入しようとしているユーザにとっては、設備投資にかけた費用に見合った太陽エネルギーを利用できるか否かが重要な問題となり、そのため、利用できる太陽エネルギー量を予測する予測装置が従来から種々提案されている。
【０００３】
従来のこの種の予測装置としては、例えば、大気透過率を地域別および天候別に予め計測しておき、太陽電池の発電量を予測する際には、その設置地点に対応した地域の天候別の大気透過率を利用して各天候における発電量を求め、更に、各天候における発電量と、上記地域における各天候の割合とから発電量を算出するものが知られている（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
また、これ以外にも、人手により入力された太陽電池、それを設置する建物および周辺障害物の位置と大きさとに基づいて、太陽電池、建物および周辺障害物の３次元形状を示す電池オブジェクト、建物オブジェクトおよび周辺障害物オブジェクトを生成し、これら各オブジェクトと太陽の位置とに基づいて周辺障害物が太陽電池に及ぼす陰影の影響も考慮した発電量を求める技術も知られている（例えば、特許文献２）。
【特許文献１】特許第２９７２５９６号
【特許文献２】特開２００４−１７８０９８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述した従来の技術の内、特許文献１に記載されている技術によれば、太陽電池の設置地域の天候も考慮した発電量を予測することが可能になる。しかし、この特許文献１に記載されている技術は、周辺障害物による陰影の影響を全く考慮していないため、予測した発電量と実際の発電量とがかけ離れたものになってしまう場合があるという問題がある。
【０００６】
これに対して、特許文献２に記載されている技術は、周辺障害物による陰影の影響も考慮して発電量を予測しているので、実際の発電量に近い発電量を予測することができる。しかし、この特許文献２に記載されている技術は、太陽電池オブジェクト，周辺障害物オブジェクト等の３次元形状オブジェクトを生成するために必要になるデータを人手で入力するようにしており、また、上記３次元形状オブジェクトを生成するためのデータを入手するには、実際に現地に行って、発電量の予測対象にする建物や、周辺障害物の大きさ、位置を測量することが必要になるため、３次元形状オブジェクトの生成コストが高いものになるといった問題がある。このように、引用文献２に記載されている技術には、１つの建物について発電量を予測する場合においても非常にコストがかかるという問題がある。
【０００７】
〔発明の目的〕
そこで、本発明の目的は、他の建物の陰影の影響も考慮した利用可能な太陽エネルギー量を低コストで予測できるようにすることにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明にかかる第１の利用可能太陽エネルギー量予測装置は、
重複部分を有する複数枚の空撮画像から建物の３次元形状を表す建物オブジェクトを生成し、該生成した各建物オブジェクト毎に、他の建物オブジェクトによる陰影を考慮した利用可能な太陽エネルギー量を自動予測することを特徴とする。
【０００９】
本発明にかかる第２の利用可能太陽エネルギー量予測装置は、
重複部分を有する複数枚の空撮画像から前記重複部分に存在する各建物の３次元形状を表す建物オブジェクトを生成する建物オブジェクト生成手段と、
該建物オブジェクト生成手段で生成された各建物オブジェクト毎に、他の建物オブジェクトによる陰影を考慮した利用可能な太陽エネルギー量を算出するエネルギー量算出手段とを備えたことを特徴とする。
【００１０】
本発明にかかる第３の利用可能太陽エネルギー量予測装置は、第２の利用可能太陽エネルギー量予測装置において、
前記建物オブジェクト生成手段が、
前記複数枚の空撮画像から、前記重複部分に存在する各画素の高さを算出する画像処理手段と、
該画像処理手段で算出した各画素の高さに基づいて、建物の輪郭部分になる画素を求め、該求めた輪郭部分の画素の位置に基づいて前記建物の屋根部分を除いた部分の３次元形状を示す輪郭オブジェクトを生成する輪郭オブジェクト生成手段と、
前記画像処理手段で算出した各画素の高さと、前記空撮画像の各画素の色情報とに基づいて、前記建物の屋根部分の３次元形状を示す屋根オブジェクトを生成する屋根オブジェクト生成手段と、
前記輪郭オブジェクト生成手段で生成した前記建物の輪郭オブジェクトと、前記屋根オブジェクト生成手段で生成した前記建物の屋根部分の屋根オブジェクトとを結合することにより、建物オブジェクトを生成するオブジェクト結合手段とを備えたことを特徴とする。
【００１１】
本発明にかかる第４の利用可能太陽エネルギー量予測装置は、第３の利用可能太陽エネルギー量予測装置において、
前記屋根オブジェクト生成手段が、
前記建物の屋根部分に対応する各画素の位置と色情報とから、前記屋根部分の３次元形状を表す屋根オブジェクトを生成する構成を有することを特徴とする。
【００１２】
本発明にかかる第５の利用可能太陽エネルギー量予測装置は、第４の利用可能太陽エネルギー量予測装置において、
前記エネルギー量算出手段が算出した各建物オブジェクトで利用可能な太陽エネルギー量が蓄積されるエネルギー量蓄積部と、
検索条件が入力されたとき、前記エネルギー量蓄積部から前記検索条件を満たす建物オブジェクトを検索する検索手段とを備えたことを特徴とする。
【００１３】
本発明にかかる第１の利用可能太陽エネルギー量予測方法は、
重複部分を有する複数枚の空撮画像から建物の３次元形状を表す建物オブジェクトを生成し、該生成した各建物オブジェクト毎に、他の建物オブジェクトによる陰影を考慮した利用可能な太陽エネルギー量を自動予測することを特徴とする。
【００１４】
本発明にかかる第２の利用可能太陽エネルギー量予測方法は、
建物オブジェクト生成手段が、重複部分を有する複数枚の空撮画像から前記重複部分に存在する各建物の３次元形状を表す建物オブジェクトを生成し、
エネルギー量算出手段が、前記オブジェクト生成手段で生成された各建物オブジェクト毎に、他の建物オブジェクトによる陰影を考慮した利用可能な太陽エネルギー量を算出することを特徴とする。
【００１５】
本発明にかかる第３の利用可能太陽エネルギー量予測方法は、第２の利用可能太陽エネルギー量予測方法において、
前記建物オブジェクト生成手段が、
前記複数枚の空撮画像から、前記重複部分に存在する各画素の高さを算出する画像処理ステップと、
該画像処理ステップで算出した各画素の高さに基づいて、建物の輪郭部分になる画素を求め、該求めた輪郭部分の画素の位置に基づいて前記建物の屋根部分を除いた部分の３次元形状を示す輪郭オブジェクトを生成する輪郭オブジェクト生成ステップと、
前記画像処理ステップで算出した各画素の高さと、前記空撮画像の各画素の色情報とに基づいて、前記建物の屋根部分の３次元形状を示す屋根オブジェクトを生成する屋根オブジェクト生成ステップと、
前記輪郭オブジェクト生成ステップで生成した前記建物の輪郭オブジェクトと、前記屋根オブジェクト生成ステップで生成した前記建物の屋根部分の屋根オブジェクトとを結合することにより、建物オブジェクトを生成するオブジェクト結合ステップとを実行することを特徴とする。
【００１６】
本発明にかかる第４の利用可能太陽エネルギー量予測方法は、第３の利用可能太陽エネルギー量予測方法において、
前記屋根オブジェクト生成ステップでは、
前記建物の屋根部分に対応する各画素の位置と色情報とから、前記屋根部分の３次元形状を表す屋根オブジェクトを生成することを特徴とする。
【００１７】
本発明にかかる第５の利用可能太陽エネルギー量予測方法は、第４の利用可能太陽エネルギー量予測方法において、
前記エネルギー量算出手段が算出した各建物オブジェクトの利用可能な太陽エネルギー量をエネルギー量蓄積部に蓄積するエネルギー量蓄積ステップと、
検索条件が入力されたとき、前記エネルギー量蓄積部から前記検索条件を満たす建物オブジェクトを検索する検索ステップとを実行することを特徴とする。
【００１８】
本発明にかかる第１のプログラムは、
コンピュータを、
重複部分を有する複数枚の空撮画像から建物の３次元形状を表す建物オブジェクトを生成し、該生成した各建物オブジェクト毎に、他の建物オブジェクトによる陰影を考慮した利用可能な太陽エネルギー量を自動予測する利用可能太陽エネルギー量予測装置として機能させる。
【００１９】
本発明にかかる第２のプログラムは、
コンピュータを、
重複部分を有する複数枚の空撮画像から前記重複部分に存在する各建物の３次元形状を表す建物オブジェクトを生成する建物オブジェクト生成手段、
該建物オブジェクト生成手段で生成された各建物オブジェクト毎に、他の建物オブジェクトによる陰影を考慮した利用可能な太陽エネルギー量を算出するエネルギー量算出手段として機能させる。
【００２０】
本発明にかかる第３のプログラムは、第２のプログラムにおいて、
前記建物オブジェクト生成手段が、
前記複数枚の空撮画像から、前記重複部分に存在する各画素の高さを算出する画像処理手段と、
該画像処理手段で算出した各画素の高さに基づいて、建物の輪郭部分になる画素を求め、該求めた輪郭部分の画素の位置に基づいて前記建物の屋根部分を除いた部分の３次元形状を示す輪郭オブジェクトを生成する輪郭オブジェクト生成手段と、
前記画像処理手段で算出した各画素の高さと、前記空撮画像の各画素の色情報とに基づいて、前記建物の屋根部分の３次元形状を示す屋根オブジェクトを生成する屋根オブジェクト生成手段と、
前記輪郭オブジェクト生成手段で生成した前記建物の輪郭オブジェクトと、前記屋根オブジェクト生成手段で生成した前記建物の屋根部分の屋根オブジェクトとを結合することにより、建物オブジェクトを生成するオブジェクト結合手段と含むことを特徴とする。
【００２１】
本発明にかかる第４のプログラムは、第３のプログラムにおいて、
前記屋根オブジェクト生成手段が、
前記建物の屋根部分に対応する各画素の位置と色情報とから、前記屋根部分の３次元形状を表す屋根オブジェクトを生成する構成を有することを特徴とする。
【００２２】
本発明にかかる第５のプログラムは、第４のプログラムにおいて、
前記コンピュータを、
検索条件が入力されたとき、前記エネルギー量算出手段が算出した各建物オブジェクトの利用可能なエネルギー量が蓄積されたエネルギー量蓄積部から、前記検索条件を満たす建物オブジェクトを検索する検索手段として機能させる。
【００２３】
〔作用〕
建物オブジェクト生成手段が、重複部分を有する複数枚の空撮画像から上記重複部分に存在する各建物の３次元形状を表す建物オブジェクトを生成し、エネルギー量算出手段が、上記オブジェクト生成手段で生成された各建物オブジェクト毎に、他の建物オブジェクトによる陰影を考慮した、利用可能な太陽エネルギー量を算出する。
【００２４】
建物オブジェクト生成手段は、建物オブジェクトを生成する際、先ず、画像処理手段により、上記複数枚の空撮画像から、上記重複部分に存在する各画素の高さを算出する。その後、輪郭オブジェクト生成手段を用いて、画像処理手段で算出した各画素の高さに基づいて、建物の輪郭部分になる画素を求め、この輪郭部分の画素の位置に基づいて建物の屋根部分を除いた部分の３次元形状を示す輪郭オブジェクトを生成する。屋根部分の形状を示す屋根オブジェクトは、屋根オブジェクト生成手段を用いて生成する。屋根オブジェクト生成手段は、上記建物の屋根部分に対応する各画素の位置と色情報とから、上記屋根部分の３次元形状を表す屋根オブジェクトを生成する。そして、最後に、オブジェクト結合手段を用いて、輪郭オブジェクト生成手段で生成した建物の輪郭オブジェクトと、屋根オブジェクト生成手段で生成した上記建物の屋根部分の屋根オブジェクトとを結合することにより、建物オブジェクトを生成する。
【発明の効果】
【００２５】
本発明によれば、他の建物の陰影の影響も考慮した利用可能な太陽エネルギー量を低コストで予測することが可能になる。更に、広い地域を対象にして、その地域に存在する各建物毎に、他の建物の陰影の影響も考慮した、利用可能な太陽エネルギー量を低コストで予測することも可能になる。その理由は、重複部分を有する複数枚の空撮画像から、上記重複部分に存在する建物の３次元形状を示す建物オブジェクトを生成するようにしているからである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
次に本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００２７】
〔実施の形態の構成の説明〕
図１は、本発明にかかる利用可能太陽エネルギー量予測装置の実施の形態の構成例を示すブロック図である。同図を参照すると、利用可能太陽エネルギー量予測装置１は、画像登録手段１１と、建物オブジェクト生成手段１２と、エネルギー量算出手段１３と、検索手段１４とを備えている。また、利用可能太陽エネルギー量予測装置１には、記憶装置２と、画像入力装置３と、キーボード等の入力部４と、ＬＣＤ等の表示部５とが接続されている。
【００２８】
記憶装置２は、ディスク装置などによって実現されるものであり、画像蓄積部２１、高さ情報蓄積部２２、建物オブジェクト蓄積部２３およびエネルギー量蓄積部２４を備えている。
【００２９】
画像入力装置３は、イメージスキャナ等によって実現されるものであり、読み取り面（図示せず）に置かれた空撮写真をデジタル画像データ（空撮画像データ）に変換して利用可能太陽エネルギー量予測装置１に入力する機能を有する。尚、本実施の形態では、作業者は、画像入力装置３を用いて、重複部分を有する２枚の空撮写真それぞれに対応する空撮画像データを利用可能太陽エネルギー量予測装置１に入力する。
【００３０】
利用可能太陽エネルギー量予測装置１内の画像登録手段１１は、画像入力装置３から入力された２枚の空撮画像データを画像蓄積部２１に格納する機能を有する。
【００３１】
建物オブジェクト生成手段１２は、画像蓄積部２１に格納されている２枚の空撮画像データに基づいて、その重複部分に存在する各建物の３次元形状を示す建物オブジェクトを生成し、建物オブジェクト蓄積部２３に格納する機能を有する。
【００３２】
このような機能を有する建物オブジェクト生成手段１２は、画像処理手段１２１と、輪郭オブジェクト生成手段１２２と、屋根オブジェクト生成手段１２３と、オブジェクト結合手段１２４とから構成されている。
【００３３】
画像処理手段１２１は、画像蓄積部２１に格納されている２枚の空撮画像データの視点のずれ（撮像方向の違い）を利用したステレオ処理により、空撮画像データの重複部分に存在する各画素の高さ情報（ｚ座標値）を算出し、算出した各画素の高さ情報を高さ情報蓄積部２２に格納する機能を有する。尚、高さ情報蓄積部２２に格納されている各画素の高さ情報を利用することにより、高さを色の濃淡で表現したＤＥＭ(Digital Elevation Model)画像を表示することができる。
【００３４】
輪郭オブジェクト生成手段１２２は、高さ情報蓄積部２２に登録されている各画素の高さ情報（ｚ座標値）と予め定められている閾値（例えば、１ｍ〜２ｍ程度）とに基づいて、建物の輪郭部分となる画素を求める機能や、輪郭部分の画素の位置（ｘ，ｙ，ｚ座標値）に基づいて上記建物の屋根部分を除いた部分の３次元形状を示す輪郭オブジェクトを生成する機能を有する。
【００３５】
屋根オブジェクト生成手段１２３は、高さ情報蓄積部２２に蓄積されている各画素の高さ情報に基づいて、建物の屋根部分に対応する画素を求める機能や、屋根部分に対応する各画素の位置（ｘ，ｙ，ｚ座標値）と、画像蓄積部２１に格納されている空撮画像データ中の対応する画素の色情報とから、上記屋根部分の３次元形状を示す屋根オブジェクトを生成する機能を有する。
【００３６】
オブジェクト結合手段１２４は、輪郭オブジェクト生成手段１２２及び屋根オブジェクト生成手段１２３で生成された、同一建物についての輪郭オブジェクト及び屋根オブジェクトを結合して建物オブジェクトを生成し、生成した建物オブジェクトを建物オブジェクト蓄積部２３に格納する機能を有する。
【００３７】
エネルギー量算出手段１３は、建物オブジェクト蓄積部２３に格納されている各建物オブジェクトと、入力部４から入力された日照時間、日射量、太陽位置を計算するための計算式などの入力情報とに基づいて、建物オブジェクト蓄積部２３に格納されている各建物オブジェクト毎に、他の建物オブジェクトの陰影の影響を考慮した、利用可能な太陽エネルギー量を算出する機能を有する。
【００３８】
検索手段１４は、入力部４から入力された検索条件に従ってエネルギー量蓄積部２４を検索し、検索結果を表示部５に表示する機能を有する。
【００３９】
上記した機能を有する利用可能太陽エネルギー量予測装置１は、コンピュータによって実現可能なものであり、コンピュータによって実現する場合は、例えば、次のようにする。コンピュータを利用可能太陽エネルギー量予測装置１として機能させるためのプログラムを記録したディスク，半導体メモリ，その他の記録媒体を用意し、コンピュータに上記プログラムを読み取らせる。コンピュータは、読み取ったプログラムに従って自身の動作を制御することにより、自コンピュータ上に、画像登録手段１１、建物オブジェクト生成手段１２、エネルギー量算出手段１３、及び検索手段１４を実現する。
【００４０】
〔実施の形態の動作に説明〕
次に、本実施の形態の動作について詳細に説明する。
【００４１】
〔空撮画像データ登録時の動作〕
先ず、空撮画像データ登録時の動作について説明する。作業者は、図２に示すように、利用可能太陽エネルギー量の予測対象地域が重複部分６３となるような２枚の空撮写真６１，６２を用意し、画像入力装置３を用いて各空撮写真６１，６２の空撮画像データ７１，７２を利用可能太陽エネルギー量予測装置１に入力する。尚、空撮写真６１，６２の撮影高度及び撮影方向は同一であるとする。
【００４２】
利用可能太陽エネルギー量予測装置１内の画像登録手段１１は、画像入力装置３から空撮画像データ７１，７２が入力される毎に、それを画像蓄積部２１に格納する（図３のステップＳ３１）。
【００４３】
〔建物オブジェクト生成時の動作〕
次に、建物オブジェクト生成時の動作について説明する。作業者は、空撮画像データの登録処理が完了すると、入力部４を用いて建物オブジェクト生成手段１２を起動する。
【００４４】
これにより、建物オブジェクト生成手段１２内の画像処理手段１２１が動作し、画像蓄積部２１に蓄積されている２枚の空撮画像データ７１，７２の重複部分に存在する各画素の高さ情報を算出し、算出した各画素の高さ情報を高さ情報蓄積部２２に格納する（図４のステップＳ４１）。
【００４５】
今、例えば、空撮画像データ７１，７２の重複部分７３に、図５に示すように、ｍ×ｎ個の画素が存在し、各画素のｘ，ｙ座標値が（ｘ１，ｙ１）〜（ｘｍ，ｙｎ）であったとすると、画像処理手段１２１は、各画素の高さ情報（ｚ座標値）ｚ１１〜ｚｍｎを算出し、図６に示すように、画素のｘ，ｙ座標値に対応付けてその画素の高さ情報ｚ１１〜ｚｍｎを高さ情報蓄積部２２に格納する（ステップＳ４１）。
【００４６】
ステップＳ４１の処理が終了すると、輪郭オブジェクト生成手段１２２及び屋根オブジェクト生成手段１２３がそれぞれ次のような処理を行う。
【００４７】
輪郭オブジェクト生成手段１２２では、先ず、高さ情報蓄積部２２に格納されている各画素の高さ情報と、予め定められている閾値Ｔｈ（例えば、１ｍ〜２ｍ程度）とを利用して、利用可能太陽エネルギー量の予測対象地域に存在する各建物毎に、その輪郭部分の頂点と対応する画素を求める（ステップＳ４２）。その後、輪郭オブジェクト生成手段１２２は、各建物毎に、その頂点部分の画素の位置情報に基づいて、輪郭オブジェクトを生成し、生成した輪郭オブジェクトをオブジェクト結合手段１２４に出力する（ステップＳ４３，Ｓ４４）。
【００４８】
上記したステップＳ４２，Ｓ４３の処理を詳しく説明すると、次のようになる。
【００４９】
ステップＳ４２では、先ず、高さ情報蓄積部２２に高さ情報が格納されている画素の中から、高さ情報が閾値Ｔｈ以上となる画素を全て抽出する。その後、抽出した画素の集合によって構成される各閉領域毎に、その輪郭部分の頂点に存在する画素を求める。今、例えば、重複部分７３中の（高さ情報≧閾値Ｔｈ）を満たす画素によって、図７に斜線を施した閉領域（矩形）７が構成されたとすると、輪郭部分の頂点の座標値として画素（ｘｉ，ｙｊ），（ｘｉ，ｙｊ＋１８），（ｘｉ＋６，ｙｊ＋１８），（ｘｉ＋６，ｙｊ）が求められる。尚、図７では重複部分７３中に閉領域を１つしか示していないが、実際には利用可能太陽エネルギー量の予測対象地域に存在する各建物毎の閉領域が存在する。
【００５０】
ステップＳ４３では、各建物毎に、その頂点部分の画素の高さ情報を高さ情報蓄積部２２から検索し、輪郭オブジェクトを生成する。図８は、輪郭オブジェクト８の一例を示す図であり、図７に示した閉領域７に対応して生成された輪郭オブジェクトを示している。この図８に示した輪郭オブジェクト８では、各頂点の内の、視点の左手前の頂点を基準点とし、そのｘ，ｙ座標を（０，０）、残りの頂点のｘ，ｙ座標を基準点に対する時計回りの相対座標で表している。また、屋根部分に相当する部位までの高さであるｚ座標値が１５ｍであるとしている。尚、このｚ座標値は、高さ情報蓄積部２２から取得した各頂点のｚ座標値の値が均一であればその値を使用し、均一でない場合は、それらの平均値を使用する。
【００５１】
以上が、輪郭オブジェクト生成手段１２２がステップＳ４２，Ｓ４３で行う詳しい処理内容である。
【００５２】
一般に、高さ情報蓄積部２２に格納されている各画素の高さ情報（画像処理手段１２１においてステレオ処理で算出した高さ情報）には、誤差が含まれる。このような誤差があっても、建物の輪郭部分に関しては、地面と建物の輪郭部分の高さとに、最低でも数ｍの差分があるので、画素の高さ情報と閾値Ｔｈとを比較することにより、建物の輪郭部分およびその頂点に対応する画素は精度良く求めることができる。また、頂点部分の画素の高さも、各頂点の高さの平均値をとることにより、誤差を補正することができる。従って、高さ情報蓄積部２２に格納されている高さ情報に誤差が含まれていても、精度の良い輪郭オブジェクトを生成することができる。しかし、高さ情報に誤差が含まれているため、高さ情報を用いて屋根部分を含む建物オブジェクトを生成しようとした場合は、屋根部分の形状に大きな誤差が含まれてしまう場合がある。例えば、実際の建物の形状が図９に示すようなものである場合（平面屋根ではなく、傾斜を持つ屋根の場合）、高さ情報に基づいて建物オブジェクトを生成すると、図１０に示すような、凸凹を持った屋根オブジェクトが生成されてしまう場合がある。そこで、本実施の形態では、以下に述べるように、高さ情報だけでなく、色情報も利用して屋根オブジェクトを生成する屋根オブジェクト生成手段１２３を用いて、屋根部分の３次元形状を示す屋根オブジェクトを生成するようにしている。
【００５３】
屋根オブジェクト生成手段１２３では、高さ情報蓄積部２２に格納されている各画素の高さ情報と、予め定められている閾値Ｔｈとを利用して、予測対象地域に存在する各建物毎に、その屋根部分に対応する画素、頂点部分の画素および、屋根部分に存在する画素のｚ座標値の内の、最も大きなｚ座標値（最大ｚ座標値）を求める（ステップＳ４５）。その後、屋根オブジェクト生成手段１２３は、画像蓄積部２１に格納されている空撮画像データ（例えば、空撮画像データ７１）から、各建物毎に、屋根部分の画素の色情報を抽出する（ステップＳ４６）。次いで、各建物毎に、屋根部分の画素の位置情報と、ステップＳ４６で抽出した色情報とに基づいて屋根部分の３次元形状を示す屋根オブジェクトを生成し（ステップＳ４７）、生成した屋根オブジェクトをオブジェクト結合手段１２４に出力する（ステップＳ４８）。
【００５４】
図１１は、上記したステップＳ４７で行う処理の詳細を示すフローチャートであり、以下、同図を参照して、ステップＳ４７で行う処理を詳細に説明する。尚、図１１のフローチャートは、１つの建物について行う処理を示しており、予測対象地域に存在する各建物毎に同図に示す処理が行われる。
【００５５】
先ず、処理対象にしている建物の屋根形状が陸屋根であるか否かを判断する（ステップＳ４７１）。即ち、処理対象にしている建物の最大ｚ座標値と、輪郭部分の高さとの差分が所定値以下なら陸屋根と判断する。
【００５６】
そして、陸屋根と判断した場合（ステップＳ４７１がＹＥＳ）は、例えば、輪郭オブジェクトの上面の形状と同一の形状を表す、高さ「０」の陸屋根用の屋根オブジェクトを生成する（ステップＳ４７８）。
【００５７】
これに対して、陸屋根でないと判断した場合は、処理対象にしている建物の屋根に対応する各画素の色情報に基づいて、各行において最も輝度の高い画素を求め、求めた画素がほぼ１本の直線上に存在するか否かを調べる（ステップＳ４７２，Ｓ４７３）。尚、日当たり条件が同一であれば、高さの高い部分に対応する画素ほど、輝度が高くなるということが経験上分かっている。
【００５８】
今、例えば、処理対象にしている屋根に対応する各画素の色情報が図１２に示すものであったとする。図１２は、屋根の左方向から太陽光を受けており、屋根の右側に陰影が生じている場合の各画素の色情報を示している。尚、屋根の左側（日が当たっている部分）においては、左縁部分の画素の輝度が最も低くなっており、屋根の中央部に近づくほど、輝度が高くなっている。また、屋根の右側（影になっている部分）においては、右縁部分の画素の輝度が最も低く、中央部に近づくほど、輝度が高くなっている。この図１２に示す例の場合は、各行における最も輝度の高い画素は、ほぼ１本の直線Ｌ１上に存在することになるので（ステップＳ４７３がＹＥＳ）、上記直線Ｌ１部分を屋根の稜線とした屋根オブジェクトＹＯ１を生成する（ステップＳ４７６）。即ち、屋根の底面部分の各頂点の座標値を、対応する輪郭オブジェクトの上面部分の各頂点の座標値とし、屋根の稜線部分のｘ，ｙ座標値を直線Ｌ１のｘ，ｙ座標値とし、稜線部分のｚ座標値を、該当する建物の最大ｚ座標値から輪郭オブジェクトの高さを差し引いた値とした屋根オブジェクトＹＯ１を生成する。
【００５９】
また、例えば、処理対象にしている屋根の一部が他の建物の影になっており、色情報が図１３に示すものであった場合も、各行における最も輝度の高い画素は、ほぼ１本の直線Ｌ２上に存在することになるので（ステップＳ４７３がＹＥＳ）、上記直線Ｌ２部分を屋根の稜線とした屋根オブジェクトＹＯ１を生成する（ステップＳ４７６）。
【００６０】
これに対して、処理対象にしている屋根に対応する各画素の色情報が図１４（Ａ）に示すものであった場合は、次のような処理が行われる。図１４（Ａ）は、ｙ方向から太陽の光を受けており、屋根の一部に他の建物の影が映っている場合の各画素の色情報を示している。尚、屋根の左側においては、左縁部分の画素の輝度が最も低くなっており、屋根の中央部に近づくほど、輝度が高くなっている。また、屋根の右側においては、右縁部分の画素の輝度が最も低く、中央部に近づくほど、輝度が高くなっている。この図１４（Ａ）に示す例では、各行における最も輝度の高い画素は、同図（Ｂ）に示すように、２本の直線Ｌ３，Ｌ４上に存在することになるため、ステップＳ４７３の判断結果はＮＯとなる。
【００６１】
ステップＳ４７３の判断結果がＮＯとなると、屋根オブジェクト生成手段１２３は、各列における最も輝度の高い画素が、ほぼ１本の直線上に存在するか否かを調べる（ステップＳ４７４，Ｓ４７５）。この例の場合、輝度の最も高い画素は、図１４（Ｃ）に示すように、部分Ｃ1（他の建物の影の影響を受ける部分）ではほぼ直線Ｌ５上に存在するが、部分Ｃ２ではバラバラな位置に存在する。従って、ステップＳ４７５の判断結果はＮＯとなり、ステップＳ４７７の処理が行われる。尚、ステップＳ４７５の判断結果がＹＥＳとなった場合は、前述したステップＳ４７６の処理が行われる。
【００６２】
ステップＳ４７７では、先ず、ステップＳ４７２で求めた最大輝度を有する各画素と、ステップＳ４７４で求めた最大輝度を有する各画素の内、どちらの方が直線上に乗っている画素の割合が多いか調べる、多い方を利用してその後の処理を行う。この例の場合、図１４（Ｂ），（Ｃ）を比較して分かるように、ステップＳ４７２で求めた最大輝度を有する各画素の方が直線上に存在する画素の割合が多い。従って、屋根オブジェクト生成手段１２３は、同図（Ｂ）に示す各直線Ｌ３，Ｌ４毎に、高さ情報蓄積部２２に格納されている該当する画素の高さ情報を利用して、その直線上に存在する画素の高さの平均値を求める。その後、最も高さの平均値が大きい直線Ｌ４と、その延長線Ｌ４'とを屋根の稜線とした、同図（Ａ）に示す屋根オブジェクトＹＯ３を生成する。
【００６３】
以上がステップＳ４７で行う詳しい処理例である。尚、上記した処理はあくまで一例であり、例えば屋根材質の情報が入手できた場合はその材質情報を利用して、瓦一枚一枚の面積から形状を算出しても良いし、また、上述の色情報に限らず、レーザを用いた測量など、その他の方法を用いて抽出し補間しても良い。
【００６４】
オブジェクト結合手段１２４は、輪郭オブジェクト生成手段１２２及び屋根オブジェクト生成手段１２３で生成された、同一建物についての輪郭オブジェクトと屋根オブジェクトとを結合して建物オブジェクトを生成し、生成した建物オブジェクトを建物オブジェクト蓄積部２３に格納する。その際、オブジェクト結合手段１２４は、各生成した建物オブジェクトを一意に識別するための識別子（建物ＩＤ）に合わせて建物オブジェクト蓄積部２３に登録する。
【００６５】
図１５は、建物オブジェクト蓄積部２３の内容例を示す図である。１つの建物ＩＤに対して、３次元の輪郭オブジェクトの座標情報（輪郭形状座標リストおよびｚ座標値からなる）と、最大ｚ座標値と、３次元の屋根オブジェクトの座標情報（屋根形状座標リスト）が格納されている。更に、緯度および経度情報も、手作業または既存のデータベースを利用して格納されている。図１５に示す格納形式は説明のための簡略形式であり、実際には独自のデータベース構成にて格納すれば良い。
【００６６】
〔利用可能太陽エネルギー量算出時の動作予測装置〕
次に、利用可能な太陽エネルギー量を算出する際の動作について説明する。
【００６７】
作業者は、予測対象地域に存在する各建物の建物オブジェクトを、建物オブジェクト蓄積部２３に格納すると、入力部４からエネルギー量算出手段１３に対して、利用可能な太陽エネルギー量を算出するために必要になるデータ（日照時間、日射量、太陽の位置を計算するための計算式など）を入力する。尚、本実施の形態では、キーボードなどの入力部４を用いて人手で上記データを入力するようにしたが、既存のデータベースと連結し、データを自動的に入力するようにしても良い。
【００６８】
エネルギー量算出手段１３は、入力部４から上記したデータが入力されると、建物オブジェクト蓄積部２３にから建物オブジェクトを入力する（図１６のステップＳ１６１）。次いで、入力部４から入力されたデータと、建物オブジェクト蓄積部２３から入力した各建物オブジェクトに基づいて、建物オブジェクト単位で、他の建物オブジェクトの陰影の影響を示す陰影情報を算出する（ステップＳ１６２）。その後、エネルギー量算出手段１３は、ステップＳ１６２で算出した陰影情報を利用して、各建物オブジェクト毎に、他の建物オブジェクトの影の影響を考慮した、利用可能な太陽エネルギー量を算出し（ステップＳ１６３）、算出した太陽エネルギー量と建物ＩＤとを対応付けてエネルギー量蓄積部２４に格納する（ステップＳ１６４）。尚、ステップＳ１６３で算出する利用可能な太陽エネルギー量は、１年間で利用可能な太陽エネルギー量であっても、単位時間当たりで利用できる太陽エネルギー量であっても良い。また、太陽電池を利用した場合の、発電量であっても良い。
【００６９】
図１７は、エネルギー量算出手段１３における、広域の３次元の建物オブジェクトに対する陰影情報算出の模式図である。
【００７０】
図１８は、エネルギー量蓄積部２４の内容例を示す図であり、１つの建物ＩＤに対し、３次元の建物オブジェクトの情報（建物高さ，屋根面積，屋根形状，屋根角度）と、他の建物の影を考慮した際の日照時間と、エネルギー量算出手段１３で算出された利用可能な太陽エネルギー量が格納されている。図１８に示す格納形式は説明のための簡略形式であり、実際には独自のデータベース構成にて格納すれば良い。
【００７１】
〔検索時の動作〕
次に検索時の動作について説明する。
【００７２】
作業者は、エネルギー量蓄積部２４に格納されているデータに関して検索を行いたい場合、入力部４を用いて検索手段１４を起動する。
【００７３】
これにより、検索手段１４は、図１９のフローチャートに示すように、検索条件入力画面を表示部５に表示する（ステップＳ１９１）。図２０に検索条件入力画面２０１の一例を示す。同図に示した検索条件入力画面２０１は、エリアの入力欄２０２と、検索条件などの入力欄２０３，２０４と、検索開始を指示する検索ボタン２０５と、検索条件をクリアするためのクリアボタン２０６とが設けられている。
【００７４】
作業者は、図２０１に示すような検索条件入力画面２０１が表示されると、入力欄２０２に検索対象エリア（例えば、大阪市）を入力し、入力欄２０３に検索条件（例えば、利用可能な太陽エネルギー量が３KＷ以上の建物）を入力する。その後、作業者は、検索ボタンを押下する。
【００７５】
これにより、検索手段１４は、エネルギー量蓄積部２４に格納されているデータの内の大阪市に関するデータを検索対象にして、利用可能な太陽エネルギー量が３KＷ以上の建物を検索し、検索結果を表示部５に表示する（ステップＳ１９２，Ｓ１９３）。例えば、エネルギー量蓄積部２４の内容が図１８に示すものであり、検索条件が「利用可能な太陽エネルギー量が３KＷ以上の建物」である場合、建物ＩＤが「ＯＢＪ００１００１」，「ＯＢＪ００１００２」の建物に関する情報がヒットし、逆に、建物ＩＤが「ＯＢＪ００１００３」の建物に関する情報はヒットしない。
【００７６】
尚、検索結果の表示方法は、任意の方法を採用することができ、例えば、検索された建物に関する情報（建物ＩＤ、緯度経度、太陽エネルギー量など）の一覧を表示するようにしても良いし、図２１に示すように、表示部５に空撮画像を表示し、検索条件を満たす建物の表示形態を他の建物の表示形態と異なるようにしたり、更に、利用可能な太陽エネルギー量を重畳表示するようにしても良い。また、検索キーとなる項目は、上記した例に限られるものではなく、緯度経度などをキー項目とすることができる。尚、緯度経度をキー項目とした場合には、特定の建物の利用可能太陽エネルギー量を検索することができる。
【００７７】
〔実施の形態の効果〕
本実施の形態によれば、他の建物の陰影の影響も考慮した利用可能な太陽エネルギー量を低コストで予測することが可能になる。更に、広い地域を対象にして、その地域に存在する各建物毎に、他の建物の陰影の影響も考慮した、利用可能な太陽エネルギー量を低コストで予測することも可能になる。その理由は、重複部分６３を有する複数枚の空撮画像６１，６２から、上記重複部分６３に存在する建物の３次元形状を示す建物オブジェクトを生成する建物オブジェクト生成手段１２を備えているからである。
【００７８】
また、本実施の形態によれば、高い精度の建物オブジェクトを生成することが可能になる。その理由は、画像処理手段１２１で算出した各画素の高さに基づいて、建物の輪郭部分になる画素を求め、この輪郭部分の画素の位置に基づいて建物の屋根部分を除いた部分の３次元形状を示す輪郭オブジェクトを生成する輪郭オブジェクト生成手段１２２と、上記建物の屋根部分に対応する各画素の位置と空撮画像データ７１中の対応する画素の色情報とから、上記屋根部分の３次元形状を表す屋根オブジェクトを生成する屋根オブジェクト生成手段１２３とを備えているからである。すなわち、画像処理手段１２１がステレオ処理などによって算出した画素の高さには誤差が含まれる。このような誤差があっても、建物の輪郭部分に関しては、地面と建物の輪郭部分の高さとに、最低でも数ｍの差分があるので、例えば、画素の高さ情報と閾値Ｔｈとを比較することにより、建物の輪郭部分およびその頂点に対応する画素は精度良く求めることができる。また、頂点部分の画素の高さも、各頂点の高さの平均値をとることにより、誤差を補正することができる。従って、画像処理手段１２１で算出した各画素の高さだけを利用しても、精度の高い輪郭オブジェクトを生成することができる。しかし、画像処理手段１２１が算出した各画素の高さだけを利用して屋根部分も含む建物オブジェクトを生成するようにすると、誤差の影響を受け、精度の良い建物オブジェクトを生成することはできない。そこで、本実施の形態では、屋根部分については、画像処理手段１２１が算出した画素の高さだけでなく、空撮画像データの色情報も利用して（色情報は、高さが高い画素ほど輝度が高いという性質を持つ）、屋根オブジェクトを生成し、オブジェクト結合手段１２４において、屋根オブジェクトと輪郭オブジェクトとを結合することにより、精度の高い建物オブジェクトを生成できるようにしている。
【産業上の利用可能性】
【００７９】
本発明によれば、広域の地形に対し陰影情報の影響を含めた精度を持つ、利用可能な太陽エネルギー量を自動で算出する装置や、そのような装置を実現するためのプログラムと言った用途に適用できる。更に、利用可能な太陽エネルギー量の予測だけでなく、日照シミュレーション装置や、日照シミュレーション装置をコンピュータで実現するためのプログラムと言った用途に適用できる。
【図面の簡単な説明】
【００８０】
【図１】本発明にかかる利用可能太陽エネルギー量予測装置の実施の形態の構成例を示すブロック図である。
【図２】画像入力装置３で読み込む空撮写真６１，６２を説明するための図である。
【図３】画像登録手段１１の処理例を示すフローチャートである。
【図４】建物オブジェクト生成手段１２の処理例を示すフローチャートである。
【図５】空撮画像の重複部分を示す図である。
【図６】高さ情報蓄積部２２の内容例を示す図である。
【図７】輪郭オブジェクト生成手段１２２の動作を説明するための図である。
【図８】輪郭オブジェクト生成手段１２２が生成する輪郭オブジェクトの一例を示す図である。
【図９】実際の建物形状を示す図である。
【図１０】高さ情報だけを使用して作成した建物オブジェクトの一例を示す図である。
【図１１】図４のステップＳ４４の処理の詳細を示したフローチャートである。
【図１２】屋根オブジェクト生成手段１２３の動作を説明するための図である。
【図１３】屋根オブジェクト生成手段１２３の動作を説明するための図である。
【図１４】屋根オブジェクト生成手段１２３の動作を説明するための図である。
【図１５】建物オブジェクト蓄積部２３の内容例を示す図である。
【図１６】エネルギー量算出手段１３の処理例を示すフローチャートである。
【図１７】陰影情報のイメージを示す図である。
【図１８】エネルギー量蓄積部２４の内容例を示す図である。
【図１９】検索手段１４の処理例を示すフローチャートである。
【図２０】検索条件入力画面２０１の一例を示す図である。
【図２１】検索結果の表示例を示す図である。
【符号の説明】
【００８１】
１…利用可能太陽エネルギー量予測装置
１１…画像登録手段
１２…建物オブジェクト生成手段
１２１…画像処理手段
１２２…輪郭オブジェクト生成手段
１２３…屋根オブジェクト生成手段
１２４…オブジェクト結合手段
１３…エネルギー量算出手段
１４…検索手段
２…記憶装置
２１…画像蓄積部
２２…高さ情報蓄積部
２３…建物オブジェクト蓄積部
２４…エネルギー量蓄積部
３…画像入力装置
４…入力部
５…表示部
６１，６２…空撮写真
７１，７２…空撮画像データ
【技術分野】
【０００１】
本発明は、太陽光発電や太陽熱蓄熱などにより太陽エネルギーを利用する場合に、どの程度の太陽エネルギーを利用できるかを予測する利用可能太陽エネルギー量予測技術に関し、特に、広い地域を対象にして、そこに存在する各建物毎に、他の建物の陰影の影響も考慮した、利用可能な太陽エネルギー量を予測する利用可能太陽エネルギー量予測技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、石油，天然ガスといった天然資源の枯渇が問題になってきており、それに伴い、太陽光発電，太陽熱蓄熱など太陽エネルギーの利用が注目されるようになってきている。太陽エネルギーを利用した太陽光発電，太陽熱蓄熱などは、排気ガスを出さない、天然資源を消費しない等、様々な利点を有するが、それらを利用する場合にはかなりの設備投資が必要となる。従って、太陽光発電などを導入しようとしているユーザにとっては、設備投資にかけた費用に見合った太陽エネルギーを利用できるか否かが重要な問題となり、そのため、利用できる太陽エネルギー量を予測する予測装置が従来から種々提案されている。
【０００３】
従来のこの種の予測装置としては、例えば、大気透過率を地域別および天候別に予め計測しておき、太陽電池の発電量を予測する際には、その設置地点に対応した地域の天候別の大気透過率を利用して各天候における発電量を求め、更に、各天候における発電量と、上記地域における各天候の割合とから発電量を算出するものが知られている（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
また、これ以外にも、人手により入力された太陽電池、それを設置する建物および周辺障害物の位置と大きさとに基づいて、太陽電池、建物および周辺障害物の３次元形状を示す電池オブジェクト、建物オブジェクトおよび周辺障害物オブジェクトを生成し、これら各オブジェクトと太陽の位置とに基づいて周辺障害物が太陽電池に及ぼす陰影の影響も考慮した発電量を求める技術も知られている（例えば、特許文献２）。
【特許文献１】特許第２９７２５９６号
【特許文献２】特開２００４−１７８０９８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述した従来の技術の内、特許文献１に記載されている技術によれば、太陽電池の設置地域の天候も考慮した発電量を予測することが可能になる。しかし、この特許文献１に記載されている技術は、周辺障害物による陰影の影響を全く考慮していないため、予測した発電量と実際の発電量とがかけ離れたものになってしまう場合があるという問題がある。
【０００６】
これに対して、特許文献２に記載されている技術は、周辺障害物による陰影の影響も考慮して発電量を予測しているので、実際の発電量に近い発電量を予測することができる。しかし、この特許文献２に記載されている技術は、太陽電池オブジェクト，周辺障害物オブジェクト等の３次元形状オブジェクトを生成するために必要になるデータを人手で入力するようにしており、また、上記３次元形状オブジェクトを生成するためのデータを入手するには、実際に現地に行って、発電量の予測対象にする建物や、周辺障害物の大きさ、位置を測量することが必要になるため、３次元形状オブジェクトの生成コストが高いものになるといった問題がある。このように、引用文献２に記載されている技術には、１つの建物について発電量を予測する場合においても非常にコストがかかるという問題がある。
【０００７】
〔発明の目的〕
そこで、本発明の目的は、他の建物の陰影の影響も考慮した利用可能な太陽エネルギー量を低コストで予測できるようにすることにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明にかかる第１の利用可能太陽エネルギー量予測装置は、
重複部分を有する複数枚の空撮画像から建物の３次元形状を表す建物オブジェクトを生成し、該生成した各建物オブジェクト毎に、他の建物オブジェクトによる陰影を考慮した利用可能な太陽エネルギー量を自動予測することを特徴とする。
【０００９】
本発明にかかる第２の利用可能太陽エネルギー量予測装置は、
重複部分を有する複数枚の空撮画像から前記重複部分に存在する各建物の３次元形状を表す建物オブジェクトを生成する建物オブジェクト生成手段と、
該建物オブジェクト生成手段で生成された各建物オブジェクト毎に、他の建物オブジェクトによる陰影を考慮した利用可能な太陽エネルギー量を算出するエネルギー量算出手段とを備えたことを特徴とする。
【００１０】
本発明にかかる第３の利用可能太陽エネルギー量予測装置は、第２の利用可能太陽エネルギー量予測装置において、
前記建物オブジェクト生成手段が、
前記複数枚の空撮画像から、前記重複部分に存在する各画素の高さを算出する画像処理手段と、
該画像処理手段で算出した各画素の高さに基づいて、建物の輪郭部分になる画素を求め、該求めた輪郭部分の画素の位置に基づいて前記建物の屋根部分を除いた部分の３次元形状を示す輪郭オブジェクトを生成する輪郭オブジェクト生成手段と、
前記画像処理手段で算出した各画素の高さと、前記空撮画像の各画素の色情報とに基づいて、前記建物の屋根部分の３次元形状を示す屋根オブジェクトを生成する屋根オブジェクト生成手段と、
前記輪郭オブジェクト生成手段で生成した前記建物の輪郭オブジェクトと、前記屋根オブジェクト生成手段で生成した前記建物の屋根部分の屋根オブジェクトとを結合することにより、建物オブジェクトを生成するオブジェクト結合手段とを備えたことを特徴とする。
【００１１】
本発明にかかる第４の利用可能太陽エネルギー量予測装置は、第３の利用可能太陽エネルギー量予測装置において、
前記屋根オブジェクト生成手段が、
前記建物の屋根部分に対応する各画素の位置と色情報とから、前記屋根部分の３次元形状を表す屋根オブジェクトを生成する構成を有することを特徴とする。
【００１２】
本発明にかかる第５の利用可能太陽エネルギー量予測装置は、第４の利用可能太陽エネルギー量予測装置において、
前記エネルギー量算出手段が算出した各建物オブジェクトで利用可能な太陽エネルギー量が蓄積されるエネルギー量蓄積部と、
検索条件が入力されたとき、前記エネルギー量蓄積部から前記検索条件を満たす建物オブジェクトを検索する検索手段とを備えたことを特徴とする。
【００１３】
本発明にかかる第１の利用可能太陽エネルギー量予測方法は、
重複部分を有する複数枚の空撮画像から建物の３次元形状を表す建物オブジェクトを生成し、該生成した各建物オブジェクト毎に、他の建物オブジェクトによる陰影を考慮した利用可能な太陽エネルギー量を自動予測することを特徴とする。
【００１４】
本発明にかかる第２の利用可能太陽エネルギー量予測方法は、
建物オブジェクト生成手段が、重複部分を有する複数枚の空撮画像から前記重複部分に存在する各建物の３次元形状を表す建物オブジェクトを生成し、
エネルギー量算出手段が、前記オブジェクト生成手段で生成された各建物オブジェクト毎に、他の建物オブジェクトによる陰影を考慮した利用可能な太陽エネルギー量を算出することを特徴とする。
【００１５】
本発明にかかる第３の利用可能太陽エネルギー量予測方法は、第２の利用可能太陽エネルギー量予測方法において、
前記建物オブジェクト生成手段が、
前記複数枚の空撮画像から、前記重複部分に存在する各画素の高さを算出する画像処理ステップと、
該画像処理ステップで算出した各画素の高さに基づいて、建物の輪郭部分になる画素を求め、該求めた輪郭部分の画素の位置に基づいて前記建物の屋根部分を除いた部分の３次元形状を示す輪郭オブジェクトを生成する輪郭オブジェクト生成ステップと、
前記画像処理ステップで算出した各画素の高さと、前記空撮画像の各画素の色情報とに基づいて、前記建物の屋根部分の３次元形状を示す屋根オブジェクトを生成する屋根オブジェクト生成ステップと、
前記輪郭オブジェクト生成ステップで生成した前記建物の輪郭オブジェクトと、前記屋根オブジェクト生成ステップで生成した前記建物の屋根部分の屋根オブジェクトとを結合することにより、建物オブジェクトを生成するオブジェクト結合ステップとを実行することを特徴とする。
【００１６】
本発明にかかる第４の利用可能太陽エネルギー量予測方法は、第３の利用可能太陽エネルギー量予測方法において、
前記屋根オブジェクト生成ステップでは、
前記建物の屋根部分に対応する各画素の位置と色情報とから、前記屋根部分の３次元形状を表す屋根オブジェクトを生成することを特徴とする。
【００１７】
本発明にかかる第５の利用可能太陽エネルギー量予測方法は、第４の利用可能太陽エネルギー量予測方法において、
前記エネルギー量算出手段が算出した各建物オブジェクトの利用可能な太陽エネルギー量をエネルギー量蓄積部に蓄積するエネルギー量蓄積ステップと、
検索条件が入力されたとき、前記エネルギー量蓄積部から前記検索条件を満たす建物オブジェクトを検索する検索ステップとを実行することを特徴とする。
【００１８】
本発明にかかる第１のプログラムは、
コンピュータを、
重複部分を有する複数枚の空撮画像から建物の３次元形状を表す建物オブジェクトを生成し、該生成した各建物オブジェクト毎に、他の建物オブジェクトによる陰影を考慮した利用可能な太陽エネルギー量を自動予測する利用可能太陽エネルギー量予測装置として機能させる。
【００１９】
本発明にかかる第２のプログラムは、
コンピュータを、
重複部分を有する複数枚の空撮画像から前記重複部分に存在する各建物の３次元形状を表す建物オブジェクトを生成する建物オブジェクト生成手段、
該建物オブジェクト生成手段で生成された各建物オブジェクト毎に、他の建物オブジェクトによる陰影を考慮した利用可能な太陽エネルギー量を算出するエネルギー量算出手段として機能させる。
【００２０】
本発明にかかる第３のプログラムは、第２のプログラムにおいて、
前記建物オブジェクト生成手段が、
前記複数枚の空撮画像から、前記重複部分に存在する各画素の高さを算出する画像処理手段と、
該画像処理手段で算出した各画素の高さに基づいて、建物の輪郭部分になる画素を求め、該求めた輪郭部分の画素の位置に基づいて前記建物の屋根部分を除いた部分の３次元形状を示す輪郭オブジェクトを生成する輪郭オブジェクト生成手段と、
前記画像処理手段で算出した各画素の高さと、前記空撮画像の各画素の色情報とに基づいて、前記建物の屋根部分の３次元形状を示す屋根オブジェクトを生成する屋根オブジェクト生成手段と、
前記輪郭オブジェクト生成手段で生成した前記建物の輪郭オブジェクトと、前記屋根オブジェクト生成手段で生成した前記建物の屋根部分の屋根オブジェクトとを結合することにより、建物オブジェクトを生成するオブジェクト結合手段と含むことを特徴とする。
【００２１】
本発明にかかる第４のプログラムは、第３のプログラムにおいて、
前記屋根オブジェクト生成手段が、
前記建物の屋根部分に対応する各画素の位置と色情報とから、前記屋根部分の３次元形状を表す屋根オブジェクトを生成する構成を有することを特徴とする。
【００２２】
本発明にかかる第５のプログラムは、第４のプログラムにおいて、
前記コンピュータを、
検索条件が入力されたとき、前記エネルギー量算出手段が算出した各建物オブジェクトの利用可能なエネルギー量が蓄積されたエネルギー量蓄積部から、前記検索条件を満たす建物オブジェクトを検索する検索手段として機能させる。
【００２３】
〔作用〕
建物オブジェクト生成手段が、重複部分を有する複数枚の空撮画像から上記重複部分に存在する各建物の３次元形状を表す建物オブジェクトを生成し、エネルギー量算出手段が、上記オブジェクト生成手段で生成された各建物オブジェクト毎に、他の建物オブジェクトによる陰影を考慮した、利用可能な太陽エネルギー量を算出する。
【００２４】
建物オブジェクト生成手段は、建物オブジェクトを生成する際、先ず、画像処理手段により、上記複数枚の空撮画像から、上記重複部分に存在する各画素の高さを算出する。その後、輪郭オブジェクト生成手段を用いて、画像処理手段で算出した各画素の高さに基づいて、建物の輪郭部分になる画素を求め、この輪郭部分の画素の位置に基づいて建物の屋根部分を除いた部分の３次元形状を示す輪郭オブジェクトを生成する。屋根部分の形状を示す屋根オブジェクトは、屋根オブジェクト生成手段を用いて生成する。屋根オブジェクト生成手段は、上記建物の屋根部分に対応する各画素の位置と色情報とから、上記屋根部分の３次元形状を表す屋根オブジェクトを生成する。そして、最後に、オブジェクト結合手段を用いて、輪郭オブジェクト生成手段で生成した建物の輪郭オブジェクトと、屋根オブジェクト生成手段で生成した上記建物の屋根部分の屋根オブジェクトとを結合することにより、建物オブジェクトを生成する。
【発明の効果】
【００２５】
本発明によれば、他の建物の陰影の影響も考慮した利用可能な太陽エネルギー量を低コストで予測することが可能になる。更に、広い地域を対象にして、その地域に存在する各建物毎に、他の建物の陰影の影響も考慮した、利用可能な太陽エネルギー量を低コストで予測することも可能になる。その理由は、重複部分を有する複数枚の空撮画像から、上記重複部分に存在する建物の３次元形状を示す建物オブジェクトを生成するようにしているからである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
次に本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００２７】
〔実施の形態の構成の説明〕
図１は、本発明にかかる利用可能太陽エネルギー量予測装置の実施の形態の構成例を示すブロック図である。同図を参照すると、利用可能太陽エネルギー量予測装置１は、画像登録手段１１と、建物オブジェクト生成手段１２と、エネルギー量算出手段１３と、検索手段１４とを備えている。また、利用可能太陽エネルギー量予測装置１には、記憶装置２と、画像入力装置３と、キーボード等の入力部４と、ＬＣＤ等の表示部５とが接続されている。
【００２８】
記憶装置２は、ディスク装置などによって実現されるものであり、画像蓄積部２１、高さ情報蓄積部２２、建物オブジェクト蓄積部２３およびエネルギー量蓄積部２４を備えている。
【００２９】
画像入力装置３は、イメージスキャナ等によって実現されるものであり、読み取り面（図示せず）に置かれた空撮写真をデジタル画像データ（空撮画像データ）に変換して利用可能太陽エネルギー量予測装置１に入力する機能を有する。尚、本実施の形態では、作業者は、画像入力装置３を用いて、重複部分を有する２枚の空撮写真それぞれに対応する空撮画像データを利用可能太陽エネルギー量予測装置１に入力する。
【００３０】
利用可能太陽エネルギー量予測装置１内の画像登録手段１１は、画像入力装置３から入力された２枚の空撮画像データを画像蓄積部２１に格納する機能を有する。
【００３１】
建物オブジェクト生成手段１２は、画像蓄積部２１に格納されている２枚の空撮画像データに基づいて、その重複部分に存在する各建物の３次元形状を示す建物オブジェクトを生成し、建物オブジェクト蓄積部２３に格納する機能を有する。
【００３２】
このような機能を有する建物オブジェクト生成手段１２は、画像処理手段１２１と、輪郭オブジェクト生成手段１２２と、屋根オブジェクト生成手段１２３と、オブジェクト結合手段１２４とから構成されている。
【００３３】
画像処理手段１２１は、画像蓄積部２１に格納されている２枚の空撮画像データの視点のずれ（撮像方向の違い）を利用したステレオ処理により、空撮画像データの重複部分に存在する各画素の高さ情報（ｚ座標値）を算出し、算出した各画素の高さ情報を高さ情報蓄積部２２に格納する機能を有する。尚、高さ情報蓄積部２２に格納されている各画素の高さ情報を利用することにより、高さを色の濃淡で表現したＤＥＭ(Digital Elevation Model)画像を表示することができる。
【００３４】
輪郭オブジェクト生成手段１２２は、高さ情報蓄積部２２に登録されている各画素の高さ情報（ｚ座標値）と予め定められている閾値（例えば、１ｍ〜２ｍ程度）とに基づいて、建物の輪郭部分となる画素を求める機能や、輪郭部分の画素の位置（ｘ，ｙ，ｚ座標値）に基づいて上記建物の屋根部分を除いた部分の３次元形状を示す輪郭オブジェクトを生成する機能を有する。
【００３５】
屋根オブジェクト生成手段１２３は、高さ情報蓄積部２２に蓄積されている各画素の高さ情報に基づいて、建物の屋根部分に対応する画素を求める機能や、屋根部分に対応する各画素の位置（ｘ，ｙ，ｚ座標値）と、画像蓄積部２１に格納されている空撮画像データ中の対応する画素の色情報とから、上記屋根部分の３次元形状を示す屋根オブジェクトを生成する機能を有する。
【００３６】
オブジェクト結合手段１２４は、輪郭オブジェクト生成手段１２２及び屋根オブジェクト生成手段１２３で生成された、同一建物についての輪郭オブジェクト及び屋根オブジェクトを結合して建物オブジェクトを生成し、生成した建物オブジェクトを建物オブジェクト蓄積部２３に格納する機能を有する。
【００３７】
エネルギー量算出手段１３は、建物オブジェクト蓄積部２３に格納されている各建物オブジェクトと、入力部４から入力された日照時間、日射量、太陽位置を計算するための計算式などの入力情報とに基づいて、建物オブジェクト蓄積部２３に格納されている各建物オブジェクト毎に、他の建物オブジェクトの陰影の影響を考慮した、利用可能な太陽エネルギー量を算出する機能を有する。
【００３８】
検索手段１４は、入力部４から入力された検索条件に従ってエネルギー量蓄積部２４を検索し、検索結果を表示部５に表示する機能を有する。
【００３９】
上記した機能を有する利用可能太陽エネルギー量予測装置１は、コンピュータによって実現可能なものであり、コンピュータによって実現する場合は、例えば、次のようにする。コンピュータを利用可能太陽エネルギー量予測装置１として機能させるためのプログラムを記録したディスク，半導体メモリ，その他の記録媒体を用意し、コンピュータに上記プログラムを読み取らせる。コンピュータは、読み取ったプログラムに従って自身の動作を制御することにより、自コンピュータ上に、画像登録手段１１、建物オブジェクト生成手段１２、エネルギー量算出手段１３、及び検索手段１４を実現する。
【００４０】
〔実施の形態の動作に説明〕
次に、本実施の形態の動作について詳細に説明する。
【００４１】
〔空撮画像データ登録時の動作〕
先ず、空撮画像データ登録時の動作について説明する。作業者は、図２に示すように、利用可能太陽エネルギー量の予測対象地域が重複部分６３となるような２枚の空撮写真６１，６２を用意し、画像入力装置３を用いて各空撮写真６１，６２の空撮画像データ７１，７２を利用可能太陽エネルギー量予測装置１に入力する。尚、空撮写真６１，６２の撮影高度及び撮影方向は同一であるとする。
【００４２】
利用可能太陽エネルギー量予測装置１内の画像登録手段１１は、画像入力装置３から空撮画像データ７１，７２が入力される毎に、それを画像蓄積部２１に格納する（図３のステップＳ３１）。
【００４３】
〔建物オブジェクト生成時の動作〕
次に、建物オブジェクト生成時の動作について説明する。作業者は、空撮画像データの登録処理が完了すると、入力部４を用いて建物オブジェクト生成手段１２を起動する。
【００４４】
これにより、建物オブジェクト生成手段１２内の画像処理手段１２１が動作し、画像蓄積部２１に蓄積されている２枚の空撮画像データ７１，７２の重複部分に存在する各画素の高さ情報を算出し、算出した各画素の高さ情報を高さ情報蓄積部２２に格納する（図４のステップＳ４１）。
【００４５】
今、例えば、空撮画像データ７１，７２の重複部分７３に、図５に示すように、ｍ×ｎ個の画素が存在し、各画素のｘ，ｙ座標値が（ｘ１，ｙ１）〜（ｘｍ，ｙｎ）であったとすると、画像処理手段１２１は、各画素の高さ情報（ｚ座標値）ｚ１１〜ｚｍｎを算出し、図６に示すように、画素のｘ，ｙ座標値に対応付けてその画素の高さ情報ｚ１１〜ｚｍｎを高さ情報蓄積部２２に格納する（ステップＳ４１）。
【００４６】
ステップＳ４１の処理が終了すると、輪郭オブジェクト生成手段１２２及び屋根オブジェクト生成手段１２３がそれぞれ次のような処理を行う。
【００４７】
輪郭オブジェクト生成手段１２２では、先ず、高さ情報蓄積部２２に格納されている各画素の高さ情報と、予め定められている閾値Ｔｈ（例えば、１ｍ〜２ｍ程度）とを利用して、利用可能太陽エネルギー量の予測対象地域に存在する各建物毎に、その輪郭部分の頂点と対応する画素を求める（ステップＳ４２）。その後、輪郭オブジェクト生成手段１２２は、各建物毎に、その頂点部分の画素の位置情報に基づいて、輪郭オブジェクトを生成し、生成した輪郭オブジェクトをオブジェクト結合手段１２４に出力する（ステップＳ４３，Ｓ４４）。
【００４８】
上記したステップＳ４２，Ｓ４３の処理を詳しく説明すると、次のようになる。
【００４９】
ステップＳ４２では、先ず、高さ情報蓄積部２２に高さ情報が格納されている画素の中から、高さ情報が閾値Ｔｈ以上となる画素を全て抽出する。その後、抽出した画素の集合によって構成される各閉領域毎に、その輪郭部分の頂点に存在する画素を求める。今、例えば、重複部分７３中の（高さ情報≧閾値Ｔｈ）を満たす画素によって、図７に斜線を施した閉領域（矩形）７が構成されたとすると、輪郭部分の頂点の座標値として画素（ｘｉ，ｙｊ），（ｘｉ，ｙｊ＋１８），（ｘｉ＋６，ｙｊ＋１８），（ｘｉ＋６，ｙｊ）が求められる。尚、図７では重複部分７３中に閉領域を１つしか示していないが、実際には利用可能太陽エネルギー量の予測対象地域に存在する各建物毎の閉領域が存在する。
【００５０】
ステップＳ４３では、各建物毎に、その頂点部分の画素の高さ情報を高さ情報蓄積部２２から検索し、輪郭オブジェクトを生成する。図８は、輪郭オブジェクト８の一例を示す図であり、図７に示した閉領域７に対応して生成された輪郭オブジェクトを示している。この図８に示した輪郭オブジェクト８では、各頂点の内の、視点の左手前の頂点を基準点とし、そのｘ，ｙ座標を（０，０）、残りの頂点のｘ，ｙ座標を基準点に対する時計回りの相対座標で表している。また、屋根部分に相当する部位までの高さであるｚ座標値が１５ｍであるとしている。尚、このｚ座標値は、高さ情報蓄積部２２から取得した各頂点のｚ座標値の値が均一であればその値を使用し、均一でない場合は、それらの平均値を使用する。
【００５１】
以上が、輪郭オブジェクト生成手段１２２がステップＳ４２，Ｓ４３で行う詳しい処理内容である。
【００５２】
一般に、高さ情報蓄積部２２に格納されている各画素の高さ情報（画像処理手段１２１においてステレオ処理で算出した高さ情報）には、誤差が含まれる。このような誤差があっても、建物の輪郭部分に関しては、地面と建物の輪郭部分の高さとに、最低でも数ｍの差分があるので、画素の高さ情報と閾値Ｔｈとを比較することにより、建物の輪郭部分およびその頂点に対応する画素は精度良く求めることができる。また、頂点部分の画素の高さも、各頂点の高さの平均値をとることにより、誤差を補正することができる。従って、高さ情報蓄積部２２に格納されている高さ情報に誤差が含まれていても、精度の良い輪郭オブジェクトを生成することができる。しかし、高さ情報に誤差が含まれているため、高さ情報を用いて屋根部分を含む建物オブジェクトを生成しようとした場合は、屋根部分の形状に大きな誤差が含まれてしまう場合がある。例えば、実際の建物の形状が図９に示すようなものである場合（平面屋根ではなく、傾斜を持つ屋根の場合）、高さ情報に基づいて建物オブジェクトを生成すると、図１０に示すような、凸凹を持った屋根オブジェクトが生成されてしまう場合がある。そこで、本実施の形態では、以下に述べるように、高さ情報だけでなく、色情報も利用して屋根オブジェクトを生成する屋根オブジェクト生成手段１２３を用いて、屋根部分の３次元形状を示す屋根オブジェクトを生成するようにしている。
【００５３】
屋根オブジェクト生成手段１２３では、高さ情報蓄積部２２に格納されている各画素の高さ情報と、予め定められている閾値Ｔｈとを利用して、予測対象地域に存在する各建物毎に、その屋根部分に対応する画素、頂点部分の画素および、屋根部分に存在する画素のｚ座標値の内の、最も大きなｚ座標値（最大ｚ座標値）を求める（ステップＳ４５）。その後、屋根オブジェクト生成手段１２３は、画像蓄積部２１に格納されている空撮画像データ（例えば、空撮画像データ７１）から、各建物毎に、屋根部分の画素の色情報を抽出する（ステップＳ４６）。次いで、各建物毎に、屋根部分の画素の位置情報と、ステップＳ４６で抽出した色情報とに基づいて屋根部分の３次元形状を示す屋根オブジェクトを生成し（ステップＳ４７）、生成した屋根オブジェクトをオブジェクト結合手段１２４に出力する（ステップＳ４８）。
【００５４】
図１１は、上記したステップＳ４７で行う処理の詳細を示すフローチャートであり、以下、同図を参照して、ステップＳ４７で行う処理を詳細に説明する。尚、図１１のフローチャートは、１つの建物について行う処理を示しており、予測対象地域に存在する各建物毎に同図に示す処理が行われる。
【００５５】
先ず、処理対象にしている建物の屋根形状が陸屋根であるか否かを判断する（ステップＳ４７１）。即ち、処理対象にしている建物の最大ｚ座標値と、輪郭部分の高さとの差分が所定値以下なら陸屋根と判断する。
【００５６】
そして、陸屋根と判断した場合（ステップＳ４７１がＹＥＳ）は、例えば、輪郭オブジェクトの上面の形状と同一の形状を表す、高さ「０」の陸屋根用の屋根オブジェクトを生成する（ステップＳ４７８）。
【００５７】
これに対して、陸屋根でないと判断した場合は、処理対象にしている建物の屋根に対応する各画素の色情報に基づいて、各行において最も輝度の高い画素を求め、求めた画素がほぼ１本の直線上に存在するか否かを調べる（ステップＳ４７２，Ｓ４７３）。尚、日当たり条件が同一であれば、高さの高い部分に対応する画素ほど、輝度が高くなるということが経験上分かっている。
【００５８】
今、例えば、処理対象にしている屋根に対応する各画素の色情報が図１２に示すものであったとする。図１２は、屋根の左方向から太陽光を受けており、屋根の右側に陰影が生じている場合の各画素の色情報を示している。尚、屋根の左側（日が当たっている部分）においては、左縁部分の画素の輝度が最も低くなっており、屋根の中央部に近づくほど、輝度が高くなっている。また、屋根の右側（影になっている部分）においては、右縁部分の画素の輝度が最も低く、中央部に近づくほど、輝度が高くなっている。この図１２に示す例の場合は、各行における最も輝度の高い画素は、ほぼ１本の直線Ｌ１上に存在することになるので（ステップＳ４７３がＹＥＳ）、上記直線Ｌ１部分を屋根の稜線とした屋根オブジェクトＹＯ１を生成する（ステップＳ４７６）。即ち、屋根の底面部分の各頂点の座標値を、対応する輪郭オブジェクトの上面部分の各頂点の座標値とし、屋根の稜線部分のｘ，ｙ座標値を直線Ｌ１のｘ，ｙ座標値とし、稜線部分のｚ座標値を、該当する建物の最大ｚ座標値から輪郭オブジェクトの高さを差し引いた値とした屋根オブジェクトＹＯ１を生成する。
【００５９】
また、例えば、処理対象にしている屋根の一部が他の建物の影になっており、色情報が図１３に示すものであった場合も、各行における最も輝度の高い画素は、ほぼ１本の直線Ｌ２上に存在することになるので（ステップＳ４７３がＹＥＳ）、上記直線Ｌ２部分を屋根の稜線とした屋根オブジェクトＹＯ１を生成する（ステップＳ４７６）。
【００６０】
これに対して、処理対象にしている屋根に対応する各画素の色情報が図１４（Ａ）に示すものであった場合は、次のような処理が行われる。図１４（Ａ）は、ｙ方向から太陽の光を受けており、屋根の一部に他の建物の影が映っている場合の各画素の色情報を示している。尚、屋根の左側においては、左縁部分の画素の輝度が最も低くなっており、屋根の中央部に近づくほど、輝度が高くなっている。また、屋根の右側においては、右縁部分の画素の輝度が最も低く、中央部に近づくほど、輝度が高くなっている。この図１４（Ａ）に示す例では、各行における最も輝度の高い画素は、同図（Ｂ）に示すように、２本の直線Ｌ３，Ｌ４上に存在することになるため、ステップＳ４７３の判断結果はＮＯとなる。
【００６１】
ステップＳ４７３の判断結果がＮＯとなると、屋根オブジェクト生成手段１２３は、各列における最も輝度の高い画素が、ほぼ１本の直線上に存在するか否かを調べる（ステップＳ４７４，Ｓ４７５）。この例の場合、輝度の最も高い画素は、図１４（Ｃ）に示すように、部分Ｃ1（他の建物の影の影響を受ける部分）ではほぼ直線Ｌ５上に存在するが、部分Ｃ２ではバラバラな位置に存在する。従って、ステップＳ４７５の判断結果はＮＯとなり、ステップＳ４７７の処理が行われる。尚、ステップＳ４７５の判断結果がＹＥＳとなった場合は、前述したステップＳ４７６の処理が行われる。
【００６２】
ステップＳ４７７では、先ず、ステップＳ４７２で求めた最大輝度を有する各画素と、ステップＳ４７４で求めた最大輝度を有する各画素の内、どちらの方が直線上に乗っている画素の割合が多いか調べる、多い方を利用してその後の処理を行う。この例の場合、図１４（Ｂ），（Ｃ）を比較して分かるように、ステップＳ４７２で求めた最大輝度を有する各画素の方が直線上に存在する画素の割合が多い。従って、屋根オブジェクト生成手段１２３は、同図（Ｂ）に示す各直線Ｌ３，Ｌ４毎に、高さ情報蓄積部２２に格納されている該当する画素の高さ情報を利用して、その直線上に存在する画素の高さの平均値を求める。その後、最も高さの平均値が大きい直線Ｌ４と、その延長線Ｌ４'とを屋根の稜線とした、同図（Ａ）に示す屋根オブジェクトＹＯ３を生成する。
【００６３】
以上がステップＳ４７で行う詳しい処理例である。尚、上記した処理はあくまで一例であり、例えば屋根材質の情報が入手できた場合はその材質情報を利用して、瓦一枚一枚の面積から形状を算出しても良いし、また、上述の色情報に限らず、レーザを用いた測量など、その他の方法を用いて抽出し補間しても良い。
【００６４】
オブジェクト結合手段１２４は、輪郭オブジェクト生成手段１２２及び屋根オブジェクト生成手段１２３で生成された、同一建物についての輪郭オブジェクトと屋根オブジェクトとを結合して建物オブジェクトを生成し、生成した建物オブジェクトを建物オブジェクト蓄積部２３に格納する。その際、オブジェクト結合手段１２４は、各生成した建物オブジェクトを一意に識別するための識別子（建物ＩＤ）に合わせて建物オブジェクト蓄積部２３に登録する。
【００６５】
図１５は、建物オブジェクト蓄積部２３の内容例を示す図である。１つの建物ＩＤに対して、３次元の輪郭オブジェクトの座標情報（輪郭形状座標リストおよびｚ座標値からなる）と、最大ｚ座標値と、３次元の屋根オブジェクトの座標情報（屋根形状座標リスト）が格納されている。更に、緯度および経度情報も、手作業または既存のデータベースを利用して格納されている。図１５に示す格納形式は説明のための簡略形式であり、実際には独自のデータベース構成にて格納すれば良い。
【００６６】
〔利用可能太陽エネルギー量算出時の動作予測装置〕
次に、利用可能な太陽エネルギー量を算出する際の動作について説明する。
【００６７】
作業者は、予測対象地域に存在する各建物の建物オブジェクトを、建物オブジェクト蓄積部２３に格納すると、入力部４からエネルギー量算出手段１３に対して、利用可能な太陽エネルギー量を算出するために必要になるデータ（日照時間、日射量、太陽の位置を計算するための計算式など）を入力する。尚、本実施の形態では、キーボードなどの入力部４を用いて人手で上記データを入力するようにしたが、既存のデータベースと連結し、データを自動的に入力するようにしても良い。
【００６８】
エネルギー量算出手段１３は、入力部４から上記したデータが入力されると、建物オブジェクト蓄積部２３にから建物オブジェクトを入力する（図１６のステップＳ１６１）。次いで、入力部４から入力されたデータと、建物オブジェクト蓄積部２３から入力した各建物オブジェクトに基づいて、建物オブジェクト単位で、他の建物オブジェクトの陰影の影響を示す陰影情報を算出する（ステップＳ１６２）。その後、エネルギー量算出手段１３は、ステップＳ１６２で算出した陰影情報を利用して、各建物オブジェクト毎に、他の建物オブジェクトの影の影響を考慮した、利用可能な太陽エネルギー量を算出し（ステップＳ１６３）、算出した太陽エネルギー量と建物ＩＤとを対応付けてエネルギー量蓄積部２４に格納する（ステップＳ１６４）。尚、ステップＳ１６３で算出する利用可能な太陽エネルギー量は、１年間で利用可能な太陽エネルギー量であっても、単位時間当たりで利用できる太陽エネルギー量であっても良い。また、太陽電池を利用した場合の、発電量であっても良い。
【００６９】
図１７は、エネルギー量算出手段１３における、広域の３次元の建物オブジェクトに対する陰影情報算出の模式図である。
【００７０】
図１８は、エネルギー量蓄積部２４の内容例を示す図であり、１つの建物ＩＤに対し、３次元の建物オブジェクトの情報（建物高さ，屋根面積，屋根形状，屋根角度）と、他の建物の影を考慮した際の日照時間と、エネルギー量算出手段１３で算出された利用可能な太陽エネルギー量が格納されている。図１８に示す格納形式は説明のための簡略形式であり、実際には独自のデータベース構成にて格納すれば良い。
【００７１】
〔検索時の動作〕
次に検索時の動作について説明する。
【００７２】
作業者は、エネルギー量蓄積部２４に格納されているデータに関して検索を行いたい場合、入力部４を用いて検索手段１４を起動する。
【００７３】
これにより、検索手段１４は、図１９のフローチャートに示すように、検索条件入力画面を表示部５に表示する（ステップＳ１９１）。図２０に検索条件入力画面２０１の一例を示す。同図に示した検索条件入力画面２０１は、エリアの入力欄２０２と、検索条件などの入力欄２０３，２０４と、検索開始を指示する検索ボタン２０５と、検索条件をクリアするためのクリアボタン２０６とが設けられている。
【００７４】
作業者は、図２０１に示すような検索条件入力画面２０１が表示されると、入力欄２０２に検索対象エリア（例えば、大阪市）を入力し、入力欄２０３に検索条件（例えば、利用可能な太陽エネルギー量が３KＷ以上の建物）を入力する。その後、作業者は、検索ボタンを押下する。
【００７５】
これにより、検索手段１４は、エネルギー量蓄積部２４に格納されているデータの内の大阪市に関するデータを検索対象にして、利用可能な太陽エネルギー量が３KＷ以上の建物を検索し、検索結果を表示部５に表示する（ステップＳ１９２，Ｓ１９３）。例えば、エネルギー量蓄積部２４の内容が図１８に示すものであり、検索条件が「利用可能な太陽エネルギー量が３KＷ以上の建物」である場合、建物ＩＤが「ＯＢＪ００１００１」，「ＯＢＪ００１００２」の建物に関する情報がヒットし、逆に、建物ＩＤが「ＯＢＪ００１００３」の建物に関する情報はヒットしない。
【００７６】
尚、検索結果の表示方法は、任意の方法を採用することができ、例えば、検索された建物に関する情報（建物ＩＤ、緯度経度、太陽エネルギー量など）の一覧を表示するようにしても良いし、図２１に示すように、表示部５に空撮画像を表示し、検索条件を満たす建物の表示形態を他の建物の表示形態と異なるようにしたり、更に、利用可能な太陽エネルギー量を重畳表示するようにしても良い。また、検索キーとなる項目は、上記した例に限られるものではなく、緯度経度などをキー項目とすることができる。尚、緯度経度をキー項目とした場合には、特定の建物の利用可能太陽エネルギー量を検索することができる。
【００７７】
〔実施の形態の効果〕
本実施の形態によれば、他の建物の陰影の影響も考慮した利用可能な太陽エネルギー量を低コストで予測することが可能になる。更に、広い地域を対象にして、その地域に存在する各建物毎に、他の建物の陰影の影響も考慮した、利用可能な太陽エネルギー量を低コストで予測することも可能になる。その理由は、重複部分６３を有する複数枚の空撮画像６１，６２から、上記重複部分６３に存在する建物の３次元形状を示す建物オブジェクトを生成する建物オブジェクト生成手段１２を備えているからである。
【００７８】
また、本実施の形態によれば、高い精度の建物オブジェクトを生成することが可能になる。その理由は、画像処理手段１２１で算出した各画素の高さに基づいて、建物の輪郭部分になる画素を求め、この輪郭部分の画素の位置に基づいて建物の屋根部分を除いた部分の３次元形状を示す輪郭オブジェクトを生成する輪郭オブジェクト生成手段１２２と、上記建物の屋根部分に対応する各画素の位置と空撮画像データ７１中の対応する画素の色情報とから、上記屋根部分の３次元形状を表す屋根オブジェクトを生成する屋根オブジェクト生成手段１２３とを備えているからである。すなわち、画像処理手段１２１がステレオ処理などによって算出した画素の高さには誤差が含まれる。このような誤差があっても、建物の輪郭部分に関しては、地面と建物の輪郭部分の高さとに、最低でも数ｍの差分があるので、例えば、画素の高さ情報と閾値Ｔｈとを比較することにより、建物の輪郭部分およびその頂点に対応する画素は精度良く求めることができる。また、頂点部分の画素の高さも、各頂点の高さの平均値をとることにより、誤差を補正することができる。従って、画像処理手段１２１で算出した各画素の高さだけを利用しても、精度の高い輪郭オブジェクトを生成することができる。しかし、画像処理手段１２１が算出した各画素の高さだけを利用して屋根部分も含む建物オブジェクトを生成するようにすると、誤差の影響を受け、精度の良い建物オブジェクトを生成することはできない。そこで、本実施の形態では、屋根部分については、画像処理手段１２１が算出した画素の高さだけでなく、空撮画像データの色情報も利用して（色情報は、高さが高い画素ほど輝度が高いという性質を持つ）、屋根オブジェクトを生成し、オブジェクト結合手段１２４において、屋根オブジェクトと輪郭オブジェクトとを結合することにより、精度の高い建物オブジェクトを生成できるようにしている。
【産業上の利用可能性】
【００７９】
本発明によれば、広域の地形に対し陰影情報の影響を含めた精度を持つ、利用可能な太陽エネルギー量を自動で算出する装置や、そのような装置を実現するためのプログラムと言った用途に適用できる。更に、利用可能な太陽エネルギー量の予測だけでなく、日照シミュレーション装置や、日照シミュレーション装置をコンピュータで実現するためのプログラムと言った用途に適用できる。
【図面の簡単な説明】
【００８０】
【図１】本発明にかかる利用可能太陽エネルギー量予測装置の実施の形態の構成例を示すブロック図である。
【図２】画像入力装置３で読み込む空撮写真６１，６２を説明するための図である。
【図３】画像登録手段１１の処理例を示すフローチャートである。
【図４】建物オブジェクト生成手段１２の処理例を示すフローチャートである。
【図５】空撮画像の重複部分を示す図である。
【図６】高さ情報蓄積部２２の内容例を示す図である。
【図７】輪郭オブジェクト生成手段１２２の動作を説明するための図である。
【図８】輪郭オブジェクト生成手段１２２が生成する輪郭オブジェクトの一例を示す図である。
【図９】実際の建物形状を示す図である。
【図１０】高さ情報だけを使用して作成した建物オブジェクトの一例を示す図である。
【図１１】図４のステップＳ４４の処理の詳細を示したフローチャートである。
【図１２】屋根オブジェクト生成手段１２３の動作を説明するための図である。
【図１３】屋根オブジェクト生成手段１２３の動作を説明するための図である。
【図１４】屋根オブジェクト生成手段１２３の動作を説明するための図である。
【図１５】建物オブジェクト蓄積部２３の内容例を示す図である。
【図１６】エネルギー量算出手段１３の処理例を示すフローチャートである。
【図１７】陰影情報のイメージを示す図である。
【図１８】エネルギー量蓄積部２４の内容例を示す図である。
【図１９】検索手段１４の処理例を示すフローチャートである。
【図２０】検索条件入力画面２０１の一例を示す図である。
【図２１】検索結果の表示例を示す図である。
【符号の説明】
【００８１】
１…利用可能太陽エネルギー量予測装置
１１…画像登録手段
１２…建物オブジェクト生成手段
１２１…画像処理手段
１２２…輪郭オブジェクト生成手段
１２３…屋根オブジェクト生成手段
１２４…オブジェクト結合手段
１３…エネルギー量算出手段
１４…検索手段
２…記憶装置
２１…画像蓄積部
２２…高さ情報蓄積部
２３…建物オブジェクト蓄積部
２４…エネルギー量蓄積部
３…画像入力装置
４…入力部
５…表示部
６１，６２…空撮写真
７１，７２…空撮画像データ
【特許請求の範囲】
【請求項１】
重複部分を有する複数枚の空撮画像から、前記重複部分に存在する建物の３次元形状を表す建物オブジェクトを生成し、該生成した各建物オブジェクト毎に、他の建物オブジェクトによる陰影を考慮した利用可能な太陽エネルギー量を自動予測することを特徴とする利用可能太陽エネルギー量予測装置。
【請求項２】
重複部分を有する複数枚の空撮画像から前記重複部分に存在する各建物の３次元形状を表す建物オブジェクトを生成する建物オブジェクト生成手段と、
該建物オブジェクト生成手段で生成された各建物オブジェクト毎に、他の建物オブジェクトによる陰影を考慮した利用可能な太陽エネルギー量を算出するエネルギー量算出手段とを備えたことを特徴とする利用可能太陽エネルギー量予測装置。
【請求項３】
請求項２記載の利用可能太陽エネルギー量予測装置において、
前記建物オブジェクト生成手段が、
前記複数枚の空撮画像から、前記重複部分に存在する各画素の高さを算出する画像処理手段と、
該画像処理手段で算出した各画素の高さに基づいて、建物の輪郭部分になる画素を求め、該求めた輪郭部分の画素の位置に基づいて前記建物の屋根部分を除いた部分の３次元形状を示す輪郭オブジェクトを生成する輪郭オブジェクト生成手段と、
前記画像処理手段で算出した各画素の高さと、前記空撮画像の各画素の色情報とに基づいて、前記建物の屋根部分の３次元形状を示す屋根オブジェクトを生成する屋根オブジェクト生成手段と、
前記輪郭オブジェクト生成手段で生成した前記建物の輪郭オブジェクトと、前記屋根オブジェクト生成手段で生成した前記建物の屋根部分の屋根オブジェクトとを結合することにより、建物オブジェクトを生成するオブジェクト結合手段とを備えたことを特徴とする利用可能太陽エネルギー量予測装置。
【請求項４】
請求項３記載の利用可能太陽エネルギー量予測装置において、
前記屋根オブジェクト生成手段が、
前記建物の屋根部分に対応する各画素の位置と色情報とから、前記屋根部分の３次元形状を表す屋根オブジェクトを生成する構成を有することを特徴とする利用可能太陽エネルギー量予測装置。
【請求項５】
請求項４記載の利用可能太陽エネルギー量予測装置において、
前記エネルギー量算出手段が算出した各建物オブジェクトで利用可能な太陽エネルギー量が蓄積されるエネルギー量蓄積部と、
検索条件が入力されたとき、前記エネルギー量蓄積部から前記検索条件を満たす建物オブジェクトを検索する検索手段とを備えたことを特徴とする利用可能太陽エネルギー量予測装置。
【請求項６】
重複部分を有する複数枚の空撮画像から、前記重複部分に存在する建物の３次元形状を表す建物オブジェクトを生成し、該生成した各建物オブジェクト毎に、他の建物オブジェクトによる陰影を考慮した利用可能な太陽エネルギー量を自動予測することを特徴とする利用可能太陽エネルギー量予測方法。
【請求項７】
建物オブジェクト生成手段が、重複部分を有する複数枚の空撮画像から前記重複部分に存在する各建物の３次元形状を表す建物オブジェクトを生成し、
エネルギー量算出手段が、前記オブジェクト生成手段で生成された各建物オブジェクト毎に、他の建物オブジェクトによる陰影を考慮した利用可能な太陽エネルギー量を算出することを特徴とする利用可能太陽エネルギー量予測方法。
【請求項８】
請求項７記載の利用可能太陽エネルギー量予測方法において、
前記建物オブジェクト生成手段が、
前記複数枚の空撮画像から、前記重複部分に存在する各画素の高さを算出する画像処理ステップと、
該画像処理ステップで算出した各画素の高さに基づいて、建物の輪郭部分になる画素を求め、該求めた輪郭部分の画素の位置に基づいて前記建物の屋根部分を除いた部分の３次元形状を示す輪郭オブジェクトを生成する輪郭オブジェクト生成ステップと、
前記画像処理ステップで算出した各画素の高さと、前記空撮画像の各画素の色情報とに基づいて、前記建物の屋根部分の３次元形状を示す屋根オブジェクトを生成する屋根オブジェクト生成ステップと、
前記輪郭オブジェクト生成ステップで生成した前記建物の輪郭オブジェクトと、前記屋根オブジェクト生成ステップで生成した前記建物の屋根部分の屋根オブジェクトとを結合することにより、建物オブジェクトを生成するオブジェクト結合ステップとを実行することを特徴とする利用可能太陽エネルギー量予測方法。
【請求項９】
請求項８記載の利用可能太陽エネルギー量予測方法において、
前記屋根オブジェクト生成ステップでは、
前記建物の屋根部分に対応する各画素の位置と色情報とから、前記屋根部分の３次元形状を表す屋根オブジェクトを生成することを特徴とする利用可能太陽エネルギー量予測方法。
【請求項１０】
請求項９記載の利用可能太陽エネルギー量予測方法において、
前記エネルギー量算出手段が算出した各建物オブジェクトの利用可能な太陽エネルギー量をエネルギー量蓄積部に蓄積するエネルギー量蓄積ステップと、
検索条件が入力されたとき、前記エネルギー量蓄積部から前記検索条件を満たす建物オブジェクトを検索する検索ステップとを実行することを特徴とする利用可能太陽エネルギー量予測方法。
【請求項１１】
コンピュータを、
重複部分を有する複数枚の空撮画像から、前記重複部分に存在する建物の３次元形状を表す建物オブジェクトを生成し、該生成した各建物オブジェクト毎に、他の建物オブジェクトによる陰影を考慮した利用可能な太陽エネルギー量を自動予測する利用可能太陽エネルギー量予測装置として機能させるためのプログラム。
【請求項１２】
コンピュータを、
重複部分を有する複数枚の空撮画像から前記重複部分に存在する各建物の３次元形状を表す建物オブジェクトを生成する建物オブジェクト生成手段、
該建物オブジェクト生成手段で生成された各建物オブジェクト毎に、他の建物オブジェクトによる陰影を考慮した利用可能な太陽エネルギー量を算出するエネルギー量算出手段として機能させるためのプログラム。
【請求項１３】
請求項１２記載のプログラムにおいて、
前記建物オブジェクト生成手段が、
前記複数枚の空撮画像から、前記重複部分に存在する各画素の高さを算出する画像処理手段と、
該画像処理手段で算出した各画素の高さに基づいて、建物の輪郭部分になる画素を求め、該求めた輪郭部分の画素の位置に基づいて前記建物の屋根部分を除いた部分の３次元形状を示す輪郭オブジェクトを生成する輪郭オブジェクト生成手段と、
前記画像処理手段で算出した各画素の高さと、前記空撮画像の各画素の色情報とに基づいて、前記建物の屋根部分の３次元形状を示す屋根オブジェクトを生成する屋根オブジェクト生成手段と、
前記輪郭オブジェクト生成手段で生成した前記建物の輪郭オブジェクトと、前記屋根オブジェクト生成手段で生成した前記建物の屋根部分の屋根オブジェクトとを結合することにより、建物オブジェクトを生成するオブジェクト結合手段と含むことを特徴とするプログラム。
【請求項１４】
請求項１３記載のプログラムにおいて、
前記屋根オブジェクト生成手段が、
前記建物の屋根部分に対応する各画素の位置と色情報とから、前記屋根部分の３次元形状を表す屋根オブジェクトを生成する構成を有することを特徴とするプログラム。
【請求項１５】
請求項１４記載のプログラムにおいて、
前記コンピュータを、
検索条件が入力されたとき、前記エネルギー量算出手段が算出した各建物オブジェクトの利用可能なエネルギー量が蓄積されたエネルギー量蓄積部から、前記検索条件を満たす建物オブジェクトを検索する検索手段として機能させるためのプログラム。
【請求項１】
重複部分を有する複数枚の空撮画像から、前記重複部分に存在する建物の３次元形状を表す建物オブジェクトを生成し、該生成した各建物オブジェクト毎に、他の建物オブジェクトによる陰影を考慮した利用可能な太陽エネルギー量を自動予測することを特徴とする利用可能太陽エネルギー量予測装置。
【請求項２】
重複部分を有する複数枚の空撮画像から前記重複部分に存在する各建物の３次元形状を表す建物オブジェクトを生成する建物オブジェクト生成手段と、
該建物オブジェクト生成手段で生成された各建物オブジェクト毎に、他の建物オブジェクトによる陰影を考慮した利用可能な太陽エネルギー量を算出するエネルギー量算出手段とを備えたことを特徴とする利用可能太陽エネルギー量予測装置。
【請求項３】
請求項２記載の利用可能太陽エネルギー量予測装置において、
前記建物オブジェクト生成手段が、
前記複数枚の空撮画像から、前記重複部分に存在する各画素の高さを算出する画像処理手段と、
該画像処理手段で算出した各画素の高さに基づいて、建物の輪郭部分になる画素を求め、該求めた輪郭部分の画素の位置に基づいて前記建物の屋根部分を除いた部分の３次元形状を示す輪郭オブジェクトを生成する輪郭オブジェクト生成手段と、
前記画像処理手段で算出した各画素の高さと、前記空撮画像の各画素の色情報とに基づいて、前記建物の屋根部分の３次元形状を示す屋根オブジェクトを生成する屋根オブジェクト生成手段と、
前記輪郭オブジェクト生成手段で生成した前記建物の輪郭オブジェクトと、前記屋根オブジェクト生成手段で生成した前記建物の屋根部分の屋根オブジェクトとを結合することにより、建物オブジェクトを生成するオブジェクト結合手段とを備えたことを特徴とする利用可能太陽エネルギー量予測装置。
【請求項４】
請求項３記載の利用可能太陽エネルギー量予測装置において、
前記屋根オブジェクト生成手段が、
前記建物の屋根部分に対応する各画素の位置と色情報とから、前記屋根部分の３次元形状を表す屋根オブジェクトを生成する構成を有することを特徴とする利用可能太陽エネルギー量予測装置。
【請求項５】
請求項４記載の利用可能太陽エネルギー量予測装置において、
前記エネルギー量算出手段が算出した各建物オブジェクトで利用可能な太陽エネルギー量が蓄積されるエネルギー量蓄積部と、
検索条件が入力されたとき、前記エネルギー量蓄積部から前記検索条件を満たす建物オブジェクトを検索する検索手段とを備えたことを特徴とする利用可能太陽エネルギー量予測装置。
【請求項６】
重複部分を有する複数枚の空撮画像から、前記重複部分に存在する建物の３次元形状を表す建物オブジェクトを生成し、該生成した各建物オブジェクト毎に、他の建物オブジェクトによる陰影を考慮した利用可能な太陽エネルギー量を自動予測することを特徴とする利用可能太陽エネルギー量予測方法。
【請求項７】
建物オブジェクト生成手段が、重複部分を有する複数枚の空撮画像から前記重複部分に存在する各建物の３次元形状を表す建物オブジェクトを生成し、
エネルギー量算出手段が、前記オブジェクト生成手段で生成された各建物オブジェクト毎に、他の建物オブジェクトによる陰影を考慮した利用可能な太陽エネルギー量を算出することを特徴とする利用可能太陽エネルギー量予測方法。
【請求項８】
請求項７記載の利用可能太陽エネルギー量予測方法において、
前記建物オブジェクト生成手段が、
前記複数枚の空撮画像から、前記重複部分に存在する各画素の高さを算出する画像処理ステップと、
該画像処理ステップで算出した各画素の高さに基づいて、建物の輪郭部分になる画素を求め、該求めた輪郭部分の画素の位置に基づいて前記建物の屋根部分を除いた部分の３次元形状を示す輪郭オブジェクトを生成する輪郭オブジェクト生成ステップと、
前記画像処理ステップで算出した各画素の高さと、前記空撮画像の各画素の色情報とに基づいて、前記建物の屋根部分の３次元形状を示す屋根オブジェクトを生成する屋根オブジェクト生成ステップと、
前記輪郭オブジェクト生成ステップで生成した前記建物の輪郭オブジェクトと、前記屋根オブジェクト生成ステップで生成した前記建物の屋根部分の屋根オブジェクトとを結合することにより、建物オブジェクトを生成するオブジェクト結合ステップとを実行することを特徴とする利用可能太陽エネルギー量予測方法。
【請求項９】
請求項８記載の利用可能太陽エネルギー量予測方法において、
前記屋根オブジェクト生成ステップでは、
前記建物の屋根部分に対応する各画素の位置と色情報とから、前記屋根部分の３次元形状を表す屋根オブジェクトを生成することを特徴とする利用可能太陽エネルギー量予測方法。
【請求項１０】
請求項９記載の利用可能太陽エネルギー量予測方法において、
前記エネルギー量算出手段が算出した各建物オブジェクトの利用可能な太陽エネルギー量をエネルギー量蓄積部に蓄積するエネルギー量蓄積ステップと、
検索条件が入力されたとき、前記エネルギー量蓄積部から前記検索条件を満たす建物オブジェクトを検索する検索ステップとを実行することを特徴とする利用可能太陽エネルギー量予測方法。
【請求項１１】
コンピュータを、
重複部分を有する複数枚の空撮画像から、前記重複部分に存在する建物の３次元形状を表す建物オブジェクトを生成し、該生成した各建物オブジェクト毎に、他の建物オブジェクトによる陰影を考慮した利用可能な太陽エネルギー量を自動予測する利用可能太陽エネルギー量予測装置として機能させるためのプログラム。
【請求項１２】
コンピュータを、
重複部分を有する複数枚の空撮画像から前記重複部分に存在する各建物の３次元形状を表す建物オブジェクトを生成する建物オブジェクト生成手段、
該建物オブジェクト生成手段で生成された各建物オブジェクト毎に、他の建物オブジェクトによる陰影を考慮した利用可能な太陽エネルギー量を算出するエネルギー量算出手段として機能させるためのプログラム。
【請求項１３】
請求項１２記載のプログラムにおいて、
前記建物オブジェクト生成手段が、
前記複数枚の空撮画像から、前記重複部分に存在する各画素の高さを算出する画像処理手段と、
該画像処理手段で算出した各画素の高さに基づいて、建物の輪郭部分になる画素を求め、該求めた輪郭部分の画素の位置に基づいて前記建物の屋根部分を除いた部分の３次元形状を示す輪郭オブジェクトを生成する輪郭オブジェクト生成手段と、
前記画像処理手段で算出した各画素の高さと、前記空撮画像の各画素の色情報とに基づいて、前記建物の屋根部分の３次元形状を示す屋根オブジェクトを生成する屋根オブジェクト生成手段と、
前記輪郭オブジェクト生成手段で生成した前記建物の輪郭オブジェクトと、前記屋根オブジェクト生成手段で生成した前記建物の屋根部分の屋根オブジェクトとを結合することにより、建物オブジェクトを生成するオブジェクト結合手段と含むことを特徴とするプログラム。
【請求項１４】
請求項１３記載のプログラムにおいて、
前記屋根オブジェクト生成手段が、
前記建物の屋根部分に対応する各画素の位置と色情報とから、前記屋根部分の３次元形状を表す屋根オブジェクトを生成する構成を有することを特徴とするプログラム。
【請求項１５】
請求項１４記載のプログラムにおいて、
前記コンピュータを、
検索条件が入力されたとき、前記エネルギー量算出手段が算出した各建物オブジェクトの利用可能なエネルギー量が蓄積されたエネルギー量蓄積部から、前記検索条件を満たす建物オブジェクトを検索する検索手段として機能させるためのプログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【公開番号】特開２００７−１８１３０（Ｐ２００７−１８１３０Ａ）
【公開日】平成１９年１月２５日（２００７．１．２５）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００５−１９７１０６（Ｐ２００５−１９７１０６）
【出願日】平成１７年７月６日（２００５．７．６）
【出願人】（３９０００１３９５）エヌイーシーシステムテクノロジー株式会社 (438)
【公開日】平成１９年１月２５日（２００７．１．２５）
【国際特許分類】
【出願日】平成１７年７月６日（２００５．７．６）
【出願人】（３９０００１３９５）エヌイーシーシステムテクノロジー株式会社 (438)
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