WO2022190196A1 - 変化検知装置および変化検知方法 - Google Patents

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change detection
coherence
sar
phase
image
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裕貴 山口
大地 田中
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NEC Corp
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    • G01S13/9021—SAR image post-processing techniques
    • G01S13/9023—SAR image post-processing techniques combined with interferometric techniques

Definitions

  • the present invention relates to a change detection device and a change detection method that perform change detection based on SAR images.
  • Synthetic Aperture Radar (SAR) technology transmits and receives electromagnetic waves to and from satellites, aircraft, and other flying objects while they are moving. It is a technique for obtaining an image (hereinafter referred to as a SAR image). Synthetic aperture radar is used, for example, for signal processing of reflected waves from the ground surface to analyze ground surface displacement.
  • An image taken by a flying object such as an artificial satellite is called an observation image.
  • the observed image corresponds to the SAR image.
  • a flying object that transmits and receives electromagnetic waves is an artificial satellite, but the flying object is not limited to an artificial satellite.
  • Patent Literature 1 describes a change detection technique using coherence (Coherent Change Detection).
  • Coherence is calculated by complex correlation of pixels corresponding to the same position in a plurality of SAR images in K (K ⁇ 2) SAR images.
  • the pair of SAR images be (p,q) and the components of the coherence matrix be c p,q .
  • Each of p and q is a value equal to or less than K and indicates one of K SAR images.
  • the phase ⁇ p,q (specifically, the phase difference) is calculated for the pair of SAR images.
  • the absolute value of the value obtained by averaging exp(-j ⁇ p,q ) for a plurality of pixels in a predetermined region including the pixel for coherence calculation becomes the component c p,q of the coherence matrix.
  • a p ⁇ A q ⁇ exp( ⁇ j ⁇ p,q ) may be averaged, where A p is the intensity in the SAR image p and A q is the intensity in the SAR image q.
  • the value represented by the components of the coherence matrix be the coherence value. Also, assume a coherence image having coherence values as pixel values.
  • a change detection device that uses change detection technology that uses coherence performs change detection based on coherence images.
  • the change detection device determines that a change has occurred when detecting a region with a low coherence value in the coherence image. For example, the change detection device generates a coherence image from an already acquired SAR image and a new SAR image targeting the same observation area as the SAR image was acquired. It should be noted that, as an example, a change occurs in the region due to the appearance of a new structure or the disappearance of an existing structure.
  • SAR images that have already been acquired may be referred to as accumulated SAR images.
  • the newly acquired SAR image may be referred to as a comparison target SAR image.
  • a plurality of SAR images may be referred to as an SAR image group.
  • the group of previously acquired SAR images consists of a plurality of previously acquired SAR images.
  • SAR images may be affected by layover. For example, in urban areas where there are buildings in the observation area, reflected waves from tall buildings, low buildings, and the ground surface are mixed in radars mounted on satellites. . As a result, the waveform of the received wave of the radar mounted on the satellite becomes unstable. Specifically, in the SAR image, layover may occur in which information about tall buildings overlaps information about low buildings. In situations where layover occurs, changes can occur between SAR images, even though there is actually no change in the observation area.
  • Patent Document 2 For the purpose of reducing the influence of layover on SAR images, there is a technique that uses the three-dimensional structure of an observation area estimated from SAR images (see, for example, Patent Document 2).
  • the device described in Patent Document 2 inputs a plurality of SAR images.
  • the device converts the distortion difference between multiple SAR images into height.
  • the device generates three-dimensional shape data (three-dimensional information) of the observation area using height information.
  • a change detection device to which the technology is applied is called an application device.
  • the application device generates three-dimensional information for reducing the influence of layover from a plurality of SAR images before change (before change occurs in the observation area). Also, the applying apparatus generates three-dimensional information for reducing the effects of layover from the newly acquired SAR images. Then, the application device refers to both three-dimensional information to perform change detection.
  • the application apparatus performs processing for generating three-dimensional information using a plurality of SAR images before change, and generates three-dimensional information using a plurality of SAR images newly acquired after change. Perform processing for generation. Therefore, many image acquisitions are required to reconstruct the three-dimensional structure before and after the change. Therefore, image acquisition takes a lot of time and effort.
  • An object of the present invention is to provide a change detection device and a change detection method that can perform change detection in a state in which the influence of layover is reduced without reproducing the three-dimensional structure after change.
  • a change detection apparatus includes three-dimensional structure reconstruction means for reconstructing a three-dimensional structure of a predetermined region in an observation region, and a predetermined three-dimensional structure in a plurality of SAR images in which the observation region is captured using the three-dimensional structure.
  • a phase removing means for removing the phase signal of the region, and a change detecting means for generating a coherence image from the phase-removed SAR image pair and detecting a change in the observation region based on the coherence values of the pixels forming the coherence image.
  • a change detection method reconstructs a three-dimensional structure of a predetermined region in an observation region, and removes a phase signal of the predetermined region in a plurality of SAR images in which the observation region is captured using the three-dimensional structure. , a coherence image is generated from the phase-removed SAR image pair, and changes in the observed region are detected based on the coherence values of the pixels forming the coherence image.
  • a change detection program provides a computer with processing for reconstructing a three-dimensional structure of a predetermined region in an observation region, and reconstruction of a predetermined region in a plurality of SAR images in which the observation region is photographed using the three-dimensional structure.
  • a process of removing the phase signal and a process of generating a coherence image from the phase-removed SAR image pair and detecting a change in the observation area based on the coherence values of the pixels forming the coherence image are executed.
  • change detection can be performed in a state in which the influence of layover is reduced without reproducing the three-dimensional structure after change.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration example of a change detection device according to a first embodiment
  • FIG. 4 is a flow chart showing the operation of the change detection device of the first embodiment
  • It is an explanatory view for explaining SAR tomography.
  • 4 is a flowchart showing three-dimensional structure reconstruction processing in the first embodiment
  • 4 is a flowchart showing phase signal removal processing
  • 4 is a flowchart showing coherent change detection processing
  • FIG. 11 is a block diagram showing a configuration example of a change detection device according to a second embodiment
  • FIG. 9 is a flow chart showing the operation of the change detection device of the second embodiment
  • 9 is a flowchart showing three-dimensional structure reconstruction processing in the second embodiment
  • FIG. 11 is a block diagram showing a configuration example of a change detection device according to a third embodiment
  • FIG. 10 is a flow chart showing the operation of the change detection device of the third embodiment
  • FIG. 11 is a block diagram showing a modification of the change detection device of the third embodiment
  • FIG. 10 is a flow chart showing the operation of a modification of the change detection device of the third embodiment
  • FIG. 12 is a block diagram showing a configuration example of a change detection device according to a fourth embodiment
  • FIG. 1 is a block diagram showing an example of a computer having a CPU
  • FIG. 3 is a block diagram showing the main parts of the change detection device
  • FIG. FIG. 11 is a block diagram showing the main parts of a change detection device according to another embodiment
  • FIG. 11 is a block diagram showing the main parts of a change detection device according to still another embodiment;
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration example of a change detection device according to the first embodiment.
  • the change detection device 100 shown in FIG. 1 includes a three-dimensional structure reconstruction unit 110, a phase removal unit 120, and a coherent change detection unit .
  • the three-dimensional structure reconstruction unit 110 reconstructs the three-dimensional structure of the observation area from a plurality of SAR images accumulated in the SAR image storage unit 700.
  • the phase removing section 120 includes a phase signal estimating section 121 and a phase signal removing section 122 .
  • the phase signal estimator 121 estimates the phase signal of a predetermined area in the observation area from the SAR image pair.
  • the predetermined area is an area (layover area) where layover may occur.
  • the phase remover 120 removes the phase signal in the layover region.
  • the phase removal unit 120 removes phase signals caused by height (building height) that causes layover by referring to the three-dimensional structure of the observation area.
  • the phase remover 120 simulates the mixture of signals in the layover region using three-dimensional point cloud data having information on reflection intensity and phase reproduced by SAR tomography. That is, the phase remover 120 reproduces the phase that is not related to changes in the ground surface (that is, the phase that is caused by the height of the building). Then, the phase removal section 120 removes such phase signals from the observed signal.
  • phase signal caused by height varies greatly between multiple SAR images. Therefore, the removal of the phase signal due to height reduces the variation between SAR images when no variation actually occurs. As a result, more accurate coherent change detection can be performed even for layover regions.
  • the coherence change detection unit 130 generates a coherence image from one SAR image among the SAR images accumulated in the SAR image storage unit 700 and the SAR image to be compared.
  • Coherent change detection section 130 uses the coherence image to determine whether or not a change has occurred in the observation region.
  • the SAR image to be compared may be a newly acquired SAR image or an SAR image selected from a plurality of SAR images accumulated in the SAR image storage unit 700 .
  • the three-dimensional structure reconstruction unit 110 reads out existing SAR image groups from the SAR image storage unit 700 . Then, the three-dimensional structure reconstruction unit 110 reconstructs the three-dimensional structure of a predetermined area in the observation area using the SAR tomography technique (step S101).
  • the phase signal estimation unit 121 reads one SAR image from the SAR image storage unit 700. Also, the phase signal estimation unit 121 inputs the SAR image to be compared. The phase signal estimation unit 121 uses the three-dimensional structure to estimate the phase signal of the layover region of the SAR image pair of the SAR image read from the SAR image storage unit 700 and the SAR image to be compared (step S102 ).
  • the phase signal removing unit 122 removes the phase signal estimated by the phase signal estimating unit 121 of the SAR image pair (step S103).
  • the coherence change detection unit 130 calculates the coherence value between the SAR images of the SAR image pair.
  • the coherence change detection unit 130 generates a coherence image having the coherence values as pixel values.
  • the coherent change detection unit 130 executes coherent change detection processing (step S104). That is, coherent change detection section 130 determines whether or not there is a portion where a change has occurred in the observation region.
  • the 3D structure reconstruction unit 110 reconstructs the 3D structure of a predetermined region by 3D structure reconstruction processing using the SAR tomography technique.
  • FIG. 3 is an explanatory diagram for explaining SAR tomography.
  • the artificial satellite travels in a direction perpendicular to the paper surface. That is, the azimuth direction is the direction perpendicular to the plane of the paper.
  • r indicates the range direction.
  • s indicates the elevation direction.
  • N corresponds to the number of SAR images accumulated in the SAR image storage unit 700 .
  • the observed value g at the azimuth-range position, the complex reflection distribution ⁇ , and the steering matrix R have a relationship represented by the following equation (1).
  • the three-dimensional structure reconstruction unit 110 can estimate (calculate) the complex reflection distribution ⁇ at each position in the elevation direction from the observed value g and the steering matrix R.
  • the complex reflection distribution ⁇ contains intensity information and phase information. Therefore, the three-dimensional structure reconstruction unit 110 can obtain three-dimensional point cloud data representing the three-dimensional structure by estimating the complex reflection distribution ⁇ at each pixel.
  • the three-dimensional point cloud data is data of each point in three-dimensional coordinates.
  • the intensity of the reflected wave from the low-rise building is higher than the intensity of the reflected wave from the ground surface (ground).
  • the intensity of reflected waves from tall buildings is higher than the intensity of reflected waves from the ground.
  • FIG. 4 is a flowchart showing the three-dimensional structure reconstruction processing executed by the three-dimensional structure reconstruction unit 110.
  • FIG. 5 is a flow chart showing phase signal removal processing executed by the phase removal unit 120.
  • the phase signal estimation unit 121 in the phase removal unit 120 reads the existing SAR image from the SAR image storage unit 700. Also, the phase signal estimation unit 121 inputs the SAR image to be compared. The phase signal estimating unit 121 causes the existing SAR image and the SAR image to be compared to interfere with each other for each pixel of the SAR image, and converts the phase included in each pixel after the interference into a phase-altitude A transform coefficient is estimated (calculated) (step S121).
  • the phase signal estimator 121 estimates (calculates) the steering matrix R all based on the phase-altitude conversion coefficient for each pixel (step S122).
  • R all denotes the steering matrix for each point based on all existing SAR images and comparison SAR image data.
  • the phase signal estimation unit 121 estimates (calculates) the received signal model g model for each pixel of the SAR image from the complex reflection distribution ⁇ and the steering matrix R all (step S123).
  • the received signal model g model is the model inferred from the three-dimensional structure, ie the predicted observation of the layover region.
  • the phase signal remover 122 in the phase remover 120 generates an observed signal (observed value, that is, pixel value of the SAR image) go obs (step S124).
  • the observed value g obs is each of the observed signal of the existing SAR image and the observed signal of the SAR image to be compared.
  • the phase signal removing unit 122 removes the phase signal predicted from the received signal model g model from the observed value g obs for each pixel of the SAR image, as expressed by Equation (2) (step S125).
  • the phase removal unit 120 passes the pair of SAR images from which the phase of the predetermined region has been removed to the coherent change detection unit 130 .
  • FIG. 6 is a flowchart showing coherent change detection processing executed by the coherent change detection unit 130.
  • the coherent change detection unit 130 calculates the coherence value between the SAR images of the SAR image pair from the phase removal unit 120 (step S131). In other words, coherence change detection section 130 generates a coherence image having coherence values as pixel values.
  • the coherence change detection unit 130 determines whether or not there is a portion in the observation region where the coherence value is smaller than, for example, a predetermined threshold (step S132). If such a portion exists, coherent change detection section 130 determines that a change has occurred in the observation region (step S133). If such a portion does not exist, coherent change detection section 130 determines that no change has occurred in the observation region (step S134).
  • the coherence change detection unit 130 determines that a change has occurred in the observation area.
  • Coherence change detection section 130 may determine that a change has occurred in the observation region when there are a predetermined percentage or more of pixels with coherence values smaller than a predetermined threshold value in a region of a predetermined size.
  • the three-dimensional structure reconstruction unit 110 reconstructs the three-dimensional structure of the layover area using the SAR tomography method.
  • Phase remover 120 estimates a received signal model g model from the three-dimensional structure.
  • Phase removal section 120 removes the phase predicted from the received signal model g model from the observed signal.
  • the removed phase is, for example, the phase due to the height of the building. Since the height of a building causes layover, a phase-removed observed signal is a signal from which the effects of layover have been removed.
  • the coherent change detection unit 130 can perform coherent change detection processing based on the observation signal from which the phase due to the height of the building has been removed. That is, the coherent change detection unit 130 can execute coherent change detection processing in which the influence of layover is eliminated. In addition, the coherent change detection unit 130 can also perform highly accurate coherent change detection processing for layover regions.
  • the change detection apparatus 100 performs a process of generating 3D information using a plurality of SAR images before change, and uses a plurality of SAR images newly acquired after change to generate 3D information. Compared to the case of performing processing for generation, there is no need to acquire a sufficient number of SAR images to reconstruct the three-dimensional structure after the change. This is because the change detection device 100 of the present embodiment does not require processing for generating three-dimensional information using a plurality of SAR images to be compared.
  • FIG. 7 is a block diagram showing a configuration example of a change detection device according to the second embodiment.
  • a change detection device 200 shown in FIG. 7 includes a three-dimensional structure reconstruction unit 110, a phase removal unit 220, and a coherent change detection unit 230.
  • the configuration and operation of the 3D structure reconstruction unit 110 are the same as those in the first embodiment.
  • the SAR image storage unit 700 stores, for example, one observation area obtained in each orbit (pass) of a plurality of orbits (multipaths) of artificial satellites that are shifted from each other. Each SAR image is accumulated.
  • the phase remover 220 inputs a plurality of SAR images obtained on a plurality of orbits.
  • the phase removing section 220 includes a phase signal estimating section 221 and a phase signal removing section 222 .
  • the phase signal estimation unit 221 inputs a SAR image group including a plurality of SAR images accumulated in the SAR image storage unit 700 and one or more comparison target SAR images.
  • the one or more SAR images to be compared may all be newly acquired SAR images, or a SAR image selected from a plurality of SAR images accumulated in the SAR image storage unit 700 and a newly acquired SAR image. It may include both the SAR image and the SAR image.
  • the phase signal estimator 221 estimates the phase signal of a predetermined area (layover area) of all SAR images that form the SAR image group.
  • the phase remover 220 removes phase signals in layover regions of all SAR images.
  • the coherent change detection unit 230 generates coherence images for all SAR image pairs.
  • Coherent change detection section 230 determines whether or not a change has occurred in the observation region using a plurality of generated coherence images.
  • the three-dimensional structure reconstruction unit 110 operates in the same manner as in the first embodiment to reconstruct the three-dimensional structure of a predetermined area in the observation area (step S101).
  • the phase signal estimating unit 221 refers to the three-dimensional structure and estimates phase signals in a predetermined area (layover area) of all SAR images (step S202).
  • the phase signal removing unit 222 removes the phase signals estimated by the phase signal estimating unit 221 for all SAR images (step S203).
  • a specific method for estimating and removing the phase signal is the same as the method in the first embodiment (see FIG. 5, etc.).
  • the phase removing unit 220 passes all the SAR images from which the phase of the predetermined region has been removed to the coherent change detecting unit 230.
  • the coherent change detection unit 230 executes coherent change detection processing (step S204). That is, coherent change detection section 130 determines whether or not a change has occurred in the observation region.
  • FIG. 9 is a flowchart showing coherent change detection processing executed by the coherent change detection unit 230.
  • FIG. 9 is a flowchart showing coherent change detection processing executed by the coherent change detection unit 230.
  • the coherent change detection unit 230 detects all combinations (pair ) is calculated (step S230).
  • the coherence change detection unit 230 calculates a typical coherence value for determining whether or not a change has occurred in the observation region (step S231).
  • a typical coherence value corresponds to the coherence value between SAR images of a SAR image pair that has no change or a change less than a predetermined tolerance.
  • the coherence change detection unit 230 for example, two-dimensionally arranges the coherence values calculated for all SAR image pairs in order to obtain typical coherence values. That is, coherence change detection section 230 generates a coherence matrix whose elements are the calculated coherence values.
  • the horizontal axis of the two-dimensional array corresponds to the image number of one SAR image in all SAR image pairs.
  • the vertical axis of the two-dimensional array corresponds to the image number of the other SAR image in all SAR image pairs.
  • the coherence change detection unit 230 takes, for example, the largest coherence value in a two-dimensional array as a typical coherence value.
  • the coherence change detection unit 230 compares the coherence values between SAR images of all SAR image pairs with typical coherence values. The coherence change detection unit 230 determines that a change has occurred in the observation region when there are a plurality of SAR image pairs exhibiting coherence values that are significantly different from typical coherence values (step S233). If no such SAR image pair exists, the coherent change detector 230 determines that no change has occurred in the observation area (step S234).
  • the "difference” in the coherence value which has a large difference from the typical coherence value, is a preset value.
  • “plurality” when there are a plurality of SAR images exhibiting coherence values with a large difference is a preset value.
  • the effect of improving the robustness of coherent change detection can be obtained. be done.
  • the acquisition times of the SAR images acquired in each pass in the multipass are different. Therefore, when a plurality of SAR images to be compared are included in the SAR image group, observation can be performed from the acquisition time of the SAR image to be compared in the SAR image pair exhibiting a coherence value that is significantly different from the typical coherence value. It is possible to recognize when changes have occurred in the area.
  • FIG. 10 is a block diagram showing a configuration example of a change detection device according to the third embodiment.
  • a change detection device 300 shown in FIG. 10 includes a three-dimensional structure reconstruction unit 110, a phase removal unit 320, and a coherent change detection unit 230.
  • FIG. The configuration and operation of the three-dimensional structure reconstruction unit 110 are the same as those in the first and second embodiments.
  • the configuration and operation of the coherent change detector 230 are the same as those in the second embodiment.
  • the phase removing section 320 includes a phase signal estimating section 221 , a pixel designating section 321 and a phase signal removing section 223 .
  • the configuration and operation of the phase signal estimator 221 are the same as those in the second embodiment. That is, the phase signal estimation unit 221 receives a SAR image group including a plurality of SAR images accumulated in the SAR image storage unit 700 and one or more comparison target SAR images. The phase signal estimator 221 estimates the phase signal of a predetermined area (layover area) for all SAR images forming the SAR image group.
  • the phase signal removing unit 223 removes phase signals of pixels specified by the pixel specifying unit 321 for all SAR images.
  • the pixel designation unit 321 identifies pixels from which phase signals should be removed from the pixels of each SAR image.
  • the three-dimensional structure reconstruction unit 110 operates in the same manner as in the first and second embodiments to reconstruct the three-dimensional structure of a predetermined area in the observation area (step S101).
  • the phase signal estimator 221 operates in the same manner as in the first and second embodiments to estimate the phase signal of a predetermined region for all SAR images (step S202). .
  • the pixel specifying unit 321 calculates the average intensity of each pixel of the SAR image over all SAR images (each average intensity of pixels at the same position in a plurality of SAR images) (step S301).
  • the pixel designation unit 321 designates the pixel as a pixel whose phase signal should be removed. Identify (step S302). In that case, the process proceeds to step S203A. If the average pixel intensity is equal to or less than the predetermined value, the process proceeds to step S204. In step S302, the pixel specifying unit 321 targets all SAR images and compares the intensity of each pixel in each SAR image with the average intensity of the pixel.
  • a predetermined value threshold value for filtering for pixel selection
  • the pixel specifying unit 321 selects the SAR image (a SAR image among all the SAR images in which pixels are subjected to comparison processing with the average intensity). ) is identified as the pixel from which the phase signal is to be removed.
  • step S203A the phase signal removing unit 222 removes the phase signals of the pixels specified by the pixel specifying unit 321 for all SAR images.
  • a specific method for estimating and removing the phase signal is the same as the method in the first embodiment (see FIG. 5, etc.). However, in this embodiment, the phase signal removing unit 222 removes the phase predicted from the received signal model g model from the pixels specified by the pixel specifying unit 321 in the observed signal. Then, the process proceeds to step S204.
  • step S204 the coherent change detection unit 230 executes coherent change detection processing, as in the second embodiment.
  • the phase signal of that pixel in the SAR image is removed. That is, pixels with low intensity are not excluded from the phase signal. Pixels with low intensity may have less reliable phase information. If the coherent change detection process is executed after the phase signal removal process is performed on such a pixel, there is a risk of erroneous detection of the coherent change. If the phase signal removal process is not applied to pixels with low intensity as in the present embodiment, it is expected that the possibility of erroneous detection of coherent change will be reduced.
  • FIG. 12 is a block diagram showing a modification of the change detection device of the third embodiment.
  • a change detection device 310 shown in FIG. 12 includes a three-dimensional structure reconstruction unit 110, a phase removal unit 330, and a coherent change detection unit 230.
  • FIG. The phase remover 330 includes a pixel designator 321 , a phase signal estimator 221 and a phase signal remover 222 .
  • the pixel specifying unit 321 operates before the phase signal is estimated.
  • the configuration and operation of the three-dimensional structure reconstruction unit 110 are the same as those in the first to third embodiments.
  • the configuration and operation of the coherent change detector 230 are the same as those in the second and third embodiments.
  • the pixel specifying unit 321 calculates the average intensity of each pixel of the SAR image over all SAR images (each average intensity of pixels at the same position in a plurality of SAR images) (step S301).
  • step S101 If the average pixel intensity is greater than a predetermined value (threshold value for pixel selection filtering), the process proceeds to step S101 (step S302). If the average pixel intensity is equal to or less than the predetermined value, the process proceeds to step S204. In step S302, the pixel specifying unit 321 targets all SAR images and compares the intensity of each pixel in each SAR image with the average intensity of the pixels. Then, when the pixel specifying unit 321 determines that the intensity of the pixel is higher than the average intensity of the pixel, the process proceeds to step S101. Otherwise, the processes of steps S101, S202 and S203 are skipped.
  • a predetermined value threshold value for pixel selection filtering
  • steps S101, S202, and S203 are the same as the processing in the second embodiment. That is, the three-dimensional structure reconstruction unit 110 operates in the same manner as in the second embodiment to reconstruct the three-dimensional structure of a predetermined area in the observation area (step S101).
  • the phase signal estimating unit 221 refers to the three-dimensional structure and estimates phase signals of predetermined regions of all SAR images (step S202), as in the second embodiment.
  • the phase signal removing unit 222 removes the phase signals estimated by the phase signal estimating unit 221 for all SAR images, as in the second embodiment (step S203).
  • the coherent change detection unit 230 executes coherent change detection processing (step S204), as in the case of the second embodiment.
  • a process of estimating a phase signal using a three-dimensional structure (step S202) and a process of removing the phase signal (step S203) are performed. ) is executed. That is, the phase signal estimation process and the phase signal removal process are not executed for pixels with low intensity. As mentioned above, the phase information for pixels with low intensity may be less reliable. If the coherent change detection process is executed after the phase signal removal process is performed on such a pixel, there is a risk of erroneous detection of the coherent change. As in the present embodiment, when the processing for estimating the phase signal and the processing for removing the phase signal are not performed for pixels with low intensity, it is expected that the possibility of erroneous detection of coherent change will be reduced. .
  • the change detection devices 300 and 310 of the third embodiment and its modifications are configured by applying the pixel designation unit 321 to the change detection device 200 of the second embodiment.
  • the pixel designation unit 321 may be applied to the change detection device 100 of the first embodiment.
  • the 3D structure reconstruction unit 110 reconstructs a plurality of SAR images accumulated in the SAR image storage unit 700 in order to reconstruct the 3D structure of a predetermined area in the observation area.
  • Three-dimensional point cloud data representing the three-dimensional structure is acquired using the SAR tomography technique used.
  • three-dimensional point cloud data may be acquired without using the SAR tomography technique.
  • the change detection device uses other types of 3D data instead of 3D point cloud data based on SAR images to reconstruct the 3D structure of the predetermined area.
  • 3D data for example, 3D point cloud data acquired by LiDAR, digital surface model (DSM: Digital Surface Mode), data containing 3D information generated from images acquired by optical satellites, etc. (such as polygon data of buildings, etc.).
  • DSM Digital Surface Mode
  • the case where the change detection device uses data acquired by LiDAR will be described below as an example, but 3D imaging devices other than LiDAR can also be used.
  • FIG. 14 is a block diagram showing a configuration example of a change detection device according to the fourth embodiment.
  • a change detection device 400 shown in FIG. 14 includes a three-dimensional structure reconstruction unit 111, a phase removal unit 120, and a coherent change detection unit .
  • the LiDAR data storage unit 800 stores in advance three-dimensional point cloud information (three-dimensional point cloud data) including the reflection intensity of each point in the observation area.
  • Information (data) including reflection intensity is three-dimensional point cloud data based on analysis results of reflected light from an observation area received by a general 3D (dimension) LiDAR.
  • the 3D structure reconstruction unit 111 estimates 3D point cloud data in the SAR image from the 3D point cloud data stored in the LiDAR data storage unit 800 .
  • the three-dimensional structure reconstruction unit 111 estimates three-dimensional point cloud data in the SAR image, for example, based on a simulation of an artificial satellite that acquires the SAR image.
  • a simulation procedure for an artificial satellite that acquires an SAR image for example, DSM created from three-dimensional point cloud data stored in the LiDAR data storage unit 800 is input and coordinate-transformed into the SAR coordinate system (azimuth-range coordinates).
  • the 3D structure reconstruction unit 111 substantially converts the 3D point cloud data stored in the LiDAR data storage unit 800 into 3D point cloud data in the SAR image.
  • phase remover 120 and coherent change detector 130 operate in the same manner as in the first embodiment.
  • the change detection device 400 does not perform processing for reconstructing a three-dimensional structure by SAR tomography. Therefore, the change detection device 400 can shorten the processing time compared to the change detection device 100 of the first embodiment.
  • the change detection device 400 of the present embodiment is configured by applying the three-dimensional structure reconstruction unit 111 using three-dimensional point cloud data by LiDAR to the change detection device 100 of the first embodiment.
  • the three-dimensional structure reconstruction unit 111 may be applied to the change detection device 200 of the second embodiment, the change detection device 300 of the third embodiment, and the change detection device 310 of the modified example.
  • the change detection apparatus of each of the above embodiments generates three-dimensional point cloud data by SAR tomography or the like, and uses the three-dimensional point cloud data to extract a predetermined area (layover area) from an observation signal. ) is removed.
  • the sensitivity of change detection by such a change detection device is not degraded even when layover occurs in the observed area.
  • the change detection device can perform coherent change detection with high accuracy even in the layover region.
  • the change detection device does not need to execute processing for generating 3D point cloud data regarding the SAR image to be compared.
  • the change detection device can perform change detection with high sensitivity even when there is only one SAR image to be compared. Therefore, it does not take time and effort to collect SAR images to be compared, and the processing load on the change detection device does not increase so much. As a result, the coherent change detection process is performed in a short time.
  • the change detection device can perform coherent change detection in a short period of time, changes can be detected quickly, for example, when used for purposes such as periodically monitoring the observation area.
  • each of the above embodiments can be configured with hardware, it is also possible to implement it with a computer program. Also, some of the constituent elements in each of the above embodiments may be configured with hardware, and the other sections may be configured with software.
  • FIG. 15 is a block diagram showing an example of a computer having a CPU.
  • a computer is implemented in the change detection device of each of the above embodiments.
  • the CPU 1000 implements each function in the above embodiment by executing processing according to a change detection program (software element: code) stored in the storage device 1001 . 1, 7, 10, 12, and 14, the three-dimensional structure reconstruction units 110, 111 and the phase removal units 120, 220 , 320 and 330 and coherent change detectors 130 and 230 are realized.
  • a change detection program software element: code
  • the storage device 1001 is, for example, a non-transitory computer readable medium.
  • Non-transitory computer readable media include various types of tangible storage media. Specific examples of non-transitory computer-readable media include magnetic recording media (e.g., hard disks), magneto-optical recording media (e.g., magneto-optical disks), CD-ROMs (Compact Disc-Read Only Memory), CD-Rs (Compact Disc-Recordable), CD-R/W (Compact Disc-ReWritable), semiconductor memory (eg mask ROM, PROM (Programmable ROM), EPROM (Erasable PROM), flash ROM).
  • magnetic recording media e.g., hard disks
  • magneto-optical recording media e.g., magneto-optical disks
  • CD-ROMs Compact Disc-Read Only Memory
  • CD-Rs Compact Disc-Recordable
  • CD-R/W Compact Disc-ReWritable
  • semiconductor memory eg mask ROM, PRO
  • the program may also be stored on various types of transitory computer readable medium.
  • a transitory computer-readable medium is provided with a program, for example, via a wired or wireless communication path, ie, via an electrical, optical or electromagnetic wave.
  • the memory 1002 is, for example, RAM (Random Access Memory), and is storage means for temporarily storing data when the CPU 1000 executes processing.
  • RAM Random Access Memory
  • a mode in which a program held by the storage device 1001 or a temporary computer-readable medium is transferred to the memory 1002 and the CPU 1000 executes processing based on the program in the memory 1002 is also conceivable.
  • FIG. 16 is a block diagram showing the main parts of the change detection device.
  • the change detection device 10 shown in FIG. 16 includes a three-dimensional structure reconstruction unit (three-dimensional structure reconstruction means) 11 (three-dimensional structure reconstruction means) 11 (in the embodiment, three realized by the dimensional structure reconstruction units 110 and 111), and a phase removal unit (phase removal Means) 12 (implemented by phase removing units 120, 220, 320, and 330 in the embodiment) and generating a coherence image from the phase-removed SAR image pair, and calculating the coherence of the pixels constituting the coherence image.
  • a change detection unit (change detection means) 13 (implemented by coherent change detection units 130 and 230 in the embodiment) that detects a change in the observation region based on the value is provided.
  • FIG. 17 is a block diagram showing the main part of another aspect of the change detection device.
  • the three-dimensional structure reconstructing unit 11 estimates three-dimensional point cloud data having reflection intensity and phase information using SAR tomography as a three-dimensional structure.
  • a data estimation unit 11A (implemented by the three-dimensional structure reconstruction unit 110 in the embodiment) is included.
  • FIG. 18 is a block diagram showing the main parts of a change detection device according to still another embodiment.
  • the three-dimensional structure reconstruction unit 11 uses data including three-dimensional information (for example, three-dimensional point cloud data by LiDAR) to obtain reflection intensity and phase information in the SAR image.
  • 3D point cloud data conversion unit 11B for estimating the 3D point cloud data having .
  • 3D structure reconstruction means for reconstructing a 3D structure of a predetermined area in the observation area; phase removing means for removing phase signals of the predetermined region in a plurality of SAR images in which the observation region is captured, using the three-dimensional structure;
  • a change detection device that generates a coherence image from a phase-removed SAR image pair and detects a change in the observation area based on coherence values of pixels that form the coherence image.
  • the three-dimensional structure reconstruction means includes three-dimensional point cloud data estimation means for estimating three-dimensional point cloud data having reflection intensity and phase information using SAR tomography as a three-dimensional structure. 1 change detection device.
  • the phase removing means removes the phase signal of the predetermined region in each SAR image in the SAR image group acquired by the radar mounted on the flying object,
  • the change detection means generates a coherence image from a plurality of SAR image pairs selected from the SAR image group, and the coherence image includes a coherence value having a larger difference from a typical coherence value than a predetermined value.
  • the change detection device according to appendix 1 or appendix 2, which detects a change in the observation region based on whether or not a coherence image exists.
  • Appendix 4 The change detection device according to any one of Appendices 1 to 3, wherein the phase removing means removes phase signals of pixels whose intensity is greater than a predetermined intensity value in the SAR image.
  • the three-dimensional structure reconstruction means includes three-dimensional point cloud data conversion means for estimating three-dimensional point cloud data having reflection intensity and phase information in the SAR image using data including three-dimensional information.
  • a change detection method comprising generating a coherence image from a phase-removed SAR image pair and detecting a change in the observation region based on coherence values of pixels forming the coherence image.
  • Appendix 7 The change detection method of Appendix 6, in which 3D point cloud data having reflection intensity and phase information is estimated using SAR tomography as the 3D structure.
  • Appendix 12 The computer readout of Appendix 11, which stores a change detection program that causes the computer to execute a process of estimating three-dimensional point cloud data having reflection intensity and phase information using SAR tomography as a three-dimensional structure. Possible recording media.
  • SAR image storage unit 800 LiDAR Data storage unit 1000 CPU 1001 storage device 1002 memory

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Abstract

変化検知装置１０は、観測領域における所定領域の３次元構造を再構成する３次元構造再構成部１１と、３次元構造を利用して、観測領域が撮影されている複数のＳＡＲ画像における所定領域の位相信号を除去する位相除去部１２と、位相が除去されたＳＡＲ画像ペアからコヒーレンス画像を生成し、該コヒーレンス画像を構成する画素のコヒーレンス値に基づいて観測領域の変化を検知する変化検知部１３とを含む。

Description

変化検知装置および変化検知方法
　本発明は、ＳＡＲ画像に基づいて変化検知を行う変化検知装置および変化検知方法に関する。
　人工衛星で撮影された画像などの高所から撮影された画像を基に地表の状態が変化した領域を検出する変化検出技術がある。
　合成開口レーダ（ＳＡＲ：Synthetic Aperture Radar）技術は、人工衛星や航空機などの飛翔体が移動しながら、飛翔体に搭載されているレーダが電磁波を送受信し、大きな開口を持つアンテナによる画像と等価な画像（以下、ＳＡＲ画像という。）を得るための技術である。合成開口レーダは、例えば、地表からの反射波を信号処理して、地表変位を解析する等のために利用される。
　人工衛星などの飛翔体で撮影された画像を観測画像という。本明細書では、観測画像は、ＳＡＲ画像に相当する。以下、電磁波を送受信する飛翔体は人工衛星であるとするが、飛翔体は、人工衛星に限定されない。
　例えば、特許文献１に、コヒーレンスを利用する変化検知技術（コヒーレント変化検知：Coherent Change Detection）が記載されている。コヒーレンスは、Ｋ（Ｋ≧２）枚のＳＡＲ画像における複数のＳＡＲ画像の同じ位置にあたる画素の複素相関で計算される。ＳＡＲ画像のペアを（ｐ，ｑ）とし、コヒーレンス行列の成分をｃｐ，ｑとする。ｐ，ｑは、それぞれ、Ｋ以下の値であり、Ｋ枚のＳＡＲ画像のいずれかを示す。ＳＡＲ画像のペアについて、位相θｐ，ｑ（具体的には、位相差）が算出される。そして、コヒーレンス算出対象の画素を含む所定領域内の複数の画素についてｅｘｐ（－ｊθｐ，ｑ）が平均化された値の絶対値が、コヒーレンス行列の成分ｃｐ，ｑとなる。また、ＳＡＲ画像ｐにおける強度をＡｐ、ＳＡＲ画像ｑにおける強度をＡｑとして、Ａｐ・Ａｑ・ｅｘｐ（－ｊθｐ，ｑ）を平均化してもよい。
　コヒーレンス行列の成分で表される値をコヒーレンス値とする。また、コヒーレンス値を画素値とするコヒーレンス画像を想定する。
　コヒーレンスを利用する変化検知技術を用いる変化検知装置は、コヒーレンス画像に基づいて変化検知を行う。変化検知装置は、コヒーレンス画像においてコヒーレンス値が低い領域を検出すると変化が生じたと判定する。例えば、変化検知装置は、既に取得されているＳＡＲ画像と、そのＳＡＲ画像が取得されたときの観測領域と同じ領域を対象とした新たなＳＡＲ画像とから、コヒーレンス画像を生成する。なお、一例として、新規建造物が現れたり、既存の建造物が消滅したりすることによって、領域において変化が生ずる。
　以下、既に取得されているＳＡＲ画像を、蓄積されたＳＡＲ画像ということがある。新たに取得されたＳＡＲ画像を、比較対象のＳＡＲ画像ということがある。また、複数のＳＡＲ画像をＳＡＲ画像群ということがある。例えば、既に取得されているＳＡＲ画像群は、既に取得されている複数のＳＡＲ画像から成る。
欧州特許出願公開第３５４０４６２号明細書 特開２００８－１８５３７５号公報
　ＳＡＲ画像は、レイオーバの影響を受けることがある。例えば、観測領域に建造物が存在する都市部等では、人工衛星に搭載されたレーダにおいて、高い建造物からの反射波と低い建造物からの反射波と地表からの反射波とが混ざってしまう。その結果、人工衛星に搭載されたレーダの受信波の波形が不安定になる。具体的には、ＳＡＲ画像において、高い建造物の情報が低い建造物の情報に被さってしまうといったレイオーバが生ずることがある。レイオーバが生ずる状況では、実際には観測領域において変化が生じていなくても、複数のＳＡＲ画像間で変化が生ずる可能性がある。
　複数のＳＡＲ画像間で変化が生ずると、ＳＡＲ画像間の類似度が低下するので、コヒーレンス画像においてコヒーレンス値が低下する。そのような場合には、コヒーレンスを利用する変化検知の感度が低下する。例えば、実際には観測領域に変化が生じていなくても、変化が生じたと誤認されるおそれがある。
　ＳＡＲ画像へのレイオーバの影響を低減することを目的として、ＳＡＲ画像から推定される観測領域の３次元構造を利用する技術がある（例えば、特許文献２参照）。特許文献２に記載された装置は、複数のＳＡＲ画像を入力する。当該装置は、複数のＳＡＲ画像間の歪みの差を高さに変換する。さらに、当該装置は、高さの情報を用いて観測領域の３次元形状データ（３次元情報）を生成する。
　変化検知技術を用いる変化検知装置に対して、複数のＳＡＲ画像から推定される３次元構造を利用する技術を適用することを想定する。当該技術が適用された変化検知装置を適用装置ということにする。
　適用装置は、変化前（観測領域において変化が生ずる前）の複数のＳＡＲ画像から、レイオーバの影響を低減するための３次元情報を生成する。また、適用装置は、新たに取得された複数のＳＡＲ画像から、レイオーバの影響を低減するための３次元情報を生成する。そして、適用装置は、双方の３次元情報を参照して変化検知を行う。
　上述した変化検知を実行するために、変化前の複数のＳＡＲ画像が必要である上に、変化後に新たに取得された複数のＳＡＲ画像が必要である。すなわち、レイオーバの影響を低減するために、多数のＳＡＲ画像が必要である。また、適用装置は、変化前の複数のＳＡＲ画像を使用して３次元情報を生成するための処理を行い、かつ、変化後に新たに取得された複数のＳＡＲ画像を使用して３次元情報を生成するための処理を行う。したがって、変化前後で３次元構造を再構成するために多くの画像取得を必要とする。そのため、画像取得に非常に手間と時間がかかる。
　本発明は、変化後の３次元構造を再現することなく、レイオーバの影響が低減された状態での変化検知を行うことができる変化検知装置および変化検知方法を提供することを目的とする。
　本発明による変化検知装置は、観測領域における所定領域の３次元構造を再構成する３次元構造再構成手段と、３次元構造を利用して、観測領域が撮影されている複数のＳＡＲ画像における所定領域の位相信号を除去する位相除去手段と、位相が除去されたＳＡＲ画像ペアからコヒーレンス画像を生成し、該コヒーレンス画像を構成する画素のコヒーレンス値に基づいて観測領域の変化を検知する変化検知手段とを含む。
　本発明による変化検知方法は、観測領域における所定領域の３次元構造を再構成し、３次元構造を利用して、観測領域が撮影されている複数のＳＡＲ画像における所定領域の位相信号を除去し、位相が除去されたＳＡＲ画像ペアからコヒーレンス画像を生成し、該コヒーレンス画像を構成する画素のコヒーレンス値に基づいて観測領域の変化を検知する。
　本発明による変化検知プログラムは、コンピュータに、観測領域における所定領域の３次元構造を再構成する処理と、３次元構造を利用して、観測領域が撮影されている複数のＳＡＲ画像における所定領域の位相信号を除去する処理と、位相が除去されたＳＡＲ画像ペアからコヒーレンス画像を生成し、該コヒーレンス画像を構成する画素のコヒーレンス値に基づいて観測領域の変化を検知する処理とを実行させる。
　本発明によれば、変化後の３次元構造を再現することなく、レイオーバの影響が低減された状態での変化検知を行うことができる。
第１の実施形態の変化検知装置の構成例を示すブロック図である。 第１の実施形態の変化検知装置の動作を示すフローチャートである。 ＳＡＲトモグラフィを説明するための説明図である。 第１の実施形態における３次元構造再構成処理を示すフローチャートである。 位相信号除去処理を示すフローチャートである。 コヒーレント変化検知処理を示すフローチャートである。 第２の実施形態の変化検知装置の構成例を示すブロック図である。 第２の実施形態の変化検知装置の動作を示すフローチャートである。 第２の実施形態における３次元構造再構成処理を示すフローチャートである。 第３の実施形態の変化検知装置の構成例を示すブロック図である。 第３の実施形態の変化検知装置の動作を示すフローチャートである。 第３の実施形態の変化検知装置の変形例を示すブロック図である。 第３の実施形態の変化検知装置の変形例の動作を示すフローチャートである。 第４の実施形態の変化検知装置の構成例を示すブロック図である。 ＣＰＵを有するコンピュータの一例を示すブロック図である。 変化検知装置の主要部を示すブロック図である。 他の態様の変化検知装置の主要部を示すブロック図である。 さらに他の態様の変化検知装置の主要部を示すブロック図である。
　以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。
実施形態１．
　図１は、第１の実施形態の変化検知装置の構成例を示すブロック図である。図１に示す変化検知装置１００は、３次元構造再構成部１１０、位相除去部１２０およびコヒーレント変化検知部１３０を備える。
　３次元構造再構成部１１０は、ＳＡＲ画像記憶部７００に蓄積されている複数のＳＡＲ画像から、観測領域の３次元構造を再構成する。
　位相除去部１２０は、位相信号推定部１２１と位相信号除去部１２２とを含む。位相信号推定部１２１は、ＳＡＲ画像ペアから、観測領域における所定領域の位相信号を推定する。所定領域は、レイオーバが生ずる可能性がある領域（レイオーバ領域）である。位相除去部１２０は、レイオーバ領域の位相信号を除去する。
　上述したように、例えば、観測領域に高い建造物が存在するような場合にレイオーバが生ずる可能性がある。レイオーバ領域からの受信信号は様々な反射体由来の信号が混ざり合っている。そのため、地表で変化が生じていなくてもＳＡＲ画像間での受信信号の類似性が低下し，コヒーレンスが低下する。本実施形態では、位相除去部１２０は、観測領域の３次元構造を参照して、レイオーバを生じさせる高さ（建造物の高さ）に起因する位相信号を除去する。例えば、位相除去部１２０は、ＳＡＲトモグラフィによって再現された反射強度と位相の情報を持つ３次元点群データを利用して、レイオーバ領域における信号の混ざり具合を模擬する。すなわち、位相除去部１２０は、地表の変化とは関係がない位相（すなわち、建造物の高さに起因する位相）を再現する。そして、位相除去部１２０は、そのような位相の信号を、観測信号から除去する。
　付言すると、高さに起因する位相信号は、複数のＳＡＲ画像間において変化が大きいと考えられる。したがって、高さに起因する位相信号が除去されることによって、実際には変化が生じていない場合の複数のＳＡＲ画像間の変化が小さくなる。その結果、レイオーバ領域についても、より正確なコヒーレント変化検知が実行可能になる。
　コヒーレント変化検知部１３０は、ＳＡＲ画像記憶部７００に蓄積されているＳＡＲ画像のうちの１枚のＳＡＲ画像と比較対象のＳＡＲ画像とからコヒーレンス画像を生成する。コヒーレント変化検知部１３０は、コヒーレンス画像を用いて、観測領域において変化が生じたか否か判定する。なお、比較対象のＳＡＲ画像は、新たに取得されたＳＡＲ画像でもよいし、ＳＡＲ画像記憶部７００に蓄積されている複数のＳＡＲ画像から選択されたＳＡＲ画像でもよい。
　次に、図２のフローチャートを参照して第１の実施形態の変化検知装置１００の全体的な動作を説明する。
　３次元構造再構成部１１０は、ＳＡＲ画像記憶部７００から既存のＳＡＲ画像群を読み出す。そして、３次元構造再構成部１１０は、ＳＡＲトモグラフィの手法を用いて、観測領域における所定領域の３次元構造を再構成する（ステップＳ１０１）。
　位相除去部１２０において、位相信号推定部１２１は、ＳＡＲ画像記憶部７００から１枚のＳＡＲ画像を読み出す。また、位相信号推定部１２１は、比較対象のＳＡＲ画像を入力する。位相信号推定部１２１は、３次元構造を利用して、ＳＡＲ画像記憶部７００から読み出されたＳＡＲ画像と比較対象のＳＡＲ画像とのＳＡＲ画像ペアのレイオーバ領域の位相信号を推定する（ステップＳ１０２）。
　位相信号除去部１２２は、ＳＡＲ画像ペアの位相信号推定部１２１が推定した位相信号を除去する（ステップＳ１０３）。
　コヒーレント変化検知部１３０は、ＳＡＲ画像ペアのＳＡＲ画像間のコヒーレンス値を算出する。コヒーレント変化検知部１３０は、コヒーレンス値を画素値とするコヒーレンス画像を生成する。コヒーレント変化検知部１３０は、コヒーレント変化検知処理を実行する（ステップＳ１０４）。すなわち、コヒーレント変化検知部１３０は、観測領域において変化が生じた部分があるか否か判定する。
　上述したように、３次元構造再構成部１１０は、ＳＡＲトモグラフィの手法を用いる３次元構造再構成処理で、所定領域の３次元構造を再構成する。図３は、ＳＡＲトモグラフィを説明するための説明図である。図３に示す例では、人工衛星が紙面垂直の方向に進行する。すなわち、アジマス方向は、紙面垂直の方向である。そして、ｎ（ｎ＝１～Ｎ）の軌道において、人工衛星が所定の観測領域のＳＡＲ画像を取得する。なお、図３において、ｒはレンジ方向を示す。ｓは、エレベーション方向を示す。また、Ｎは、ＳＡＲ画像記憶部７００に蓄積されているＳＡＲ画像の数に対応する。
　あるアジマス－レンジ位置における観測値（受信信号）を、ｇ＝（ｇ１，…，ｇＮ）Ｔとする。Ｔは転置を示す。
　複素反射分布（複素反射率の３次元分布）を、γ＝［γ（ｓ１），…，γ（ｓＬ）］Ｔとする。ｓｌ（ｌ＝１～Ｌ）は、エレベーション方向の位置（点）を示す。
　ステアリング行列の要素を、Ｒｎｌ＝ｅｘｐ（－４ｊπｋｎｓｌ）とする。ｋｎは、位相－高度変換係数である。
　アジマス－レンジ位置における観測値ｇと複素反射分布γとステアリング行列Ｒとは、以下の（１）式で示される関係にある。
　ｇ＝Ｒγ　　　　　　　　　　　　　・・・（１）
　３次元構造再構成部１１０は、観測値ｇとステアリング行列Ｒとから、エレベーション方向の各位置における複素反射分布γを推定（算出）することができる。複素反射分布γは、強度情報と位相情報とを含む。したがって、３次元構造再構成部１１０は、複素反射分布γを各画素で推定することによって、３次元構造を表す３次元点群データを得ることができる。３次元点群データは、３次元座標における各点のデータである。
　図３における下段には、反射強度分布の一例が示されている。図３に示される例では、地表（地面）からの反射波の強度に比べて、低層家屋からの反射波の強度は高い。地面からの反射波の強度に比べて、高層建造物からの反射波の強度はより高い。
　図４は、３次元構造再構成部１１０が実行する３次元構造再構成処理を示すフローチャートである。
　３次元構造再構成部１１０は、ＳＡＲ画像記憶部７００から既存のＳＡＲ画像群（複数のＳＡＲ画像：この場合には、ＳＡＲトモグラフィのための１０枚程度またはそれ以上）を読み出す。そして、３次元構造再構成部１１０は、ＳＡＲ画像の観測値ｇ１からステアリング行列Ｒ１を推定（算出）する（ステップＳ１１１）。また、３次元構造再構成部１１０は、（１）式（この場合には、ｇ１＝Ｒ１γ）を用いて、複素反射分布γを算出する（ステップＳ１１２）。
　図５は、位相除去部１２０が実行する位相信号除去処理を示すフローチャートである。
　位相除去部１２０における位相信号推定部１２１は、ＳＡＲ画像記憶部７００から既存のＳＡＲ画像を読み出す。また、位相信号推定部１２１は、比較対象のＳＡＲ画像を入力する。位相信号推定部１２１は、ＳＡＲ画像の画素ごとに、既存のＳＡＲ画像と比較対象のＳＡＲ画像とを干渉させ、干渉後の各々の画素に含まれる位相を高さに変換するための位相―高度変換係数を推定（算出）する（ステップＳ１２１）。
　位相信号推定部１２１は、画素ごとの位相―高度変換係数を基に、ステアリング行列Ｒａｌｌを推定（算出）する（ステップＳ１２２）。Ｒａｌｌは、全ての既存のＳＡＲ画像および比較対象のＳＡＲ画像データに基づく各点のステアリング行列であることを示す。さらに、位相信号推定部１２１は、複素反射分布γとステアリング行列Ｒａｌｌとから、ＳＡＲ画像の画素ごとに、受信信号モデルｇｍｏｄｅｌを推定（算出）する（ステップＳ１２３）。受信信号モデルｇｍｏｄｅｌは、３次元構造から推察されるモデル、すなわちレイオーバ領域の予測される観測値である。
　位相除去部１２０における位相信号除去部１２２は、観測信号（観測値、すなわちＳＡＲ画像の画素値）ｇｏｂｓを生成する（ステップＳ１２４）。観測値ｇｏｂｓは、既存のＳＡＲ画像の観測信号と比較対象のＳＡＲ画像の観測信号との各々である。
　位相信号除去部１２２は、（２）式で表されるように、ＳＡＲ画像の画素ごとに、受信信号モデルｇｍｏｄｅｌから予測される位相信号を、観測値ｇｏｂｓから除去する（ステップＳ１２５）。
　ｇｏｂｓｅｘｐ（－ｊ∠ｇｍｏｄｅｌ）　　　　　　　　　　・・・（２）
　位相除去部１２０は、所定領域の位相が除去されたＳＡＲ画像のペアをコヒーレント変化検知部１３０に渡す。
　図６は、コヒーレント変化検知部１３０が実行するコヒーレント変化検知処理を示すフローチャートである。
　コヒーレント変化検知部１３０は、位相除去部１２０からのＳＡＲ画像ペアのＳＡＲ画像間のコヒーレンス値を算出する（ステップＳ１３１）。換言すれば、コヒーレント変化検知部１３０は、コヒーレンス値を画素値とするコヒーレンス画像を生成する。コヒーレント変化検知部１３０は、観測領域において、コヒーレンス値が例えば所定のしきい値よりも小さい部分があるか否か判定する（ステップＳ１３２）。そのような部分が存在する場合には、コヒーレント変化検知部１３０は、観測領域において、変化が生じたと判定する（ステップＳ１３３）。そのような部分が存在しない場合には、コヒーレント変化検知部１３０は、観測領域中に変化は生じていないと判定する（ステップＳ１３４）。
　なお、コヒーレント変化検知部１３０は、例えば、コヒーレンス画像において、あらかじめ決められている所定サイズの領域（部分）中の全ての画素の値（コヒーレンス値）が所定のしきい値よりも小さい場合に、観測領域において、変化が生じたと判定する。コヒーレント変化検知部１３０は、所定サイズの領域においてコヒーレンス値が所定のしきい値よりも小さい画素が所定の割合以上ある場合に、観測領域において、変化が生じたと判定してもよい。
　以上に説明したように、本実施形態では、３次元構造再構成部１１０は、ＳＡＲトモグラフィの手法を用いて、レイオーバ領域の３次元構造を再構成する。位相除去部１２０は、３次元構造から受信信号モデルｇｍｏｄｅｌを推定する。そして、位相除去部１２０は、観測信号から、受信信号モデルｇｍｏｄｅｌから予測される位相を除去する。除去される位相は、例えば、建造物の高さに起因する位相である。建造物の高さはレイオーバの原因になるので、位相が除去された観測信号は、レイオーバの影響が排除された信号である。
　したがって、コヒーレント変化検知部１３０は、建造物の高さに起因する位相が除去された観測信号に基づいてコヒーレント変化検知処理を実行できる。すなわち、コヒーレント変化検知部１３０は、レイオーバの影響が排除されたコヒーレント変化検知処理を実行できる。また、コヒーレント変化検知部１３０は、レイオーバ領域についても、精度のよいコヒーレント変化検知処理を実行できる。
　また、変化検知装置１００は、変化前の複数のＳＡＲ画像を使用して３次元情報を生成する処理を行い、かつ、変化後に新たに取得された複数のＳＡＲ画像を使用して３次元情報を生成する処理を行う場合に比べて、変化後に３次元構造を再構成するのに十分な枚数のＳＡＲ画像を取得する手間がなくなる。本実施形態の変化検知装置１００では、比較対象の複数のＳＡＲ画像を使用して３次元情報を生成する処理は不要だからである。
　なお、ＤＥＭ（Digital Elevation Model）を用いて３次元構造を再構成し、その３次元構造を参照してレイオーバ領域の位相信号を除去することも考えられる。しかし、ＳＡＲトモグラフィを利用する場合には、ＤＥＭを用いる場合に比べて、より精密な位相信号除去を行える。ＤＥＭを用いて３次元構造が再構成される場合には、大きな構造物に関する位相情報のみが３次元構造に反映されるのに対して、ＳＡＲトモグラフィを利用して３次元構造が再構成される場合には、建造物などの構造物のそれぞれについて位相信号が推定可能であるからである。また、ＳＡＲトモグラフィを利用して３次元構造が再構成される場合には、観測領域において構造物が複雑に分布していても、正確な位相信号の推定が実行可能である。
　また、ＳＡＲトモグラフィを利用して３次元構造が再構成される場合には、ＤＥＭを用いて３次元構造が再構成される場合に比べて、実際の３次元構造により近い受信信号モデルが作成される。ＳＡＲトモグラフィを利用する場合には、反射強度と位相の情報を有する３次元点群データが生成されるからである。また、ＳＡＲトモグラフィを利用して３次元構造が再構成される場合には、後述するようにＬｉＤＡＲ（Light Detection and Ranging）によって取得されたデータを用いて３次元構造が再構成される場合に比べて、実際の３次元構造により近い受信信号モデルが作成されるという利点がある。
実施形態２．
　図７は、第２の実施形態の変化検知装置の構成例を示すブロック図である。図７に示す変化検知装置２００は、３次元構造再構成部１１０、位相除去部２２０およびコヒーレント変化検知部２３０を備える。３次元構造再構成部１１０の構成および動作は、第１の実施形態におけるそれらと同じである。
　本実施形態では、ＳＡＲ画像記憶部７００には、例えば、人工衛星の互いにずれた複数の軌道（マルチパス）のうちのそれぞれの軌道（パス）で得られた、１つの観測領域を対象としたそれぞれのＳＡＲ画像が蓄積されている。位相除去部２２０は、複数の軌道で得られた複数のＳＡＲ画像を入力する。
　なお、飛翔体として航空機が使用される場合には、人工衛星を使用する場合に比べて、パスの選択の自由度が上がる。
　位相除去部２２０は、位相信号推定部２２１と位相信号除去部２２２とを含む。本実施形態では、位相信号推定部２２１は、ＳＡＲ画像記憶部７００に蓄積されている複数のＳＡＲ画像と１枚以上の比較対象のＳＡＲ画像とを含むＳＡＲ画像群を入力する。なお、１枚以上の比較対象のＳＡＲ画像は、全て新たに取得されたＳＡＲ画像でもよいし、ＳＡＲ画像記憶部７００に蓄積されている複数のＳＡＲ画像から選択されたＳＡＲ画像と新たに取得されたＳＡＲ画像との双方を含んでもよい。位相信号推定部２２１は、ＳＡＲ画像群を構成する全てのＳＡＲ画像の所定領域（レイオーバ領域）の位相信号を推定する。位相除去部２２０は、全てのＳＡＲ画像のレイオーバ領域の位相信号を除去する。
　コヒーレント変化検知部２３０は、全てのＳＡＲ画像ペアを対象としてコヒーレンス画像を生成する。コヒーレント変化検知部２３０は、生成される複数のコヒーレンス画像を用いて、観測領域において変化が生じたか否か判定する。全てのＳＡＲ画像ペアは、ＳＡＲ画像群を構成する全てのＳＡＲ画像の各々の組合せである。一例として、ＳＡＲ画像群に４枚のＳＡＲ画像が含まれている場合には、６つ（＝４Ｃ２）のＳＡＲ画像ペアがある。
　次に、図８のフローチャートを参照して第２の実施形態の変化検知装置の全体的な動作を説明する。
　３次元構造再構成部１１０は、第１の実施形態と同様に動作して、観測領域における所定領域の３次元構造を再構成する（ステップＳ１０１）。
　位相除去部２２０において、位相信号推定部２２１は、３次元構造を参照して、全てのＳＡＲ画像の所定領域（レイオーバ領域）の位相信号を推定する（ステップＳ２０２）。
　位相信号除去部２２２は、全てのＳＡＲ画像について位相信号推定部２２１が推定した位相信号を除去する（ステップＳ２０３）。なお、位相信号の推定および除去の具体的方法は、第１の実施形態における方法と同じである（図５等参照）。
　位相除去部２２０は、所定領域の位相が除去された全てのＳＡＲ画像をコヒーレント変化検知部２３０に渡す。コヒーレント変化検知部２３０は、コヒーレント変化検知処理を実行する（ステップＳ２０４）。すなわち、コヒーレント変化検知部１３０は、観測領域において変化が生じたか否か判定する。
　図９は、コヒーレント変化検知部２３０が実行するコヒーレント変化検知処理を示すフローチャートである。
　コヒーレント変化検知部２３０は、ＳＡＲ画像群（ＳＡＲ画像記憶部７００に蓄積されている複数のＳＡＲ画像と１枚または複数の比較対象のＳＡＲ画像とを含む。）におけるＳＡＲ画像の全ての組合せ（ペア）のコヒーレンス値を算出する（ステップＳ２３０）。
　また、コヒーレント変化検知部２３０は、観測領域に変化が生じたか否か判定するための典型的なコヒーレンス値を算出する（ステップＳ２３１）。典型的なコヒーレンス値は、変化がない、または変化が所定の許容値よりも小さいＳＡＲ画像ペアのＳＡＲ画像間のコヒーレンス値に相当する。
　コヒーレント変化検知部２３０は、典型的なコヒーレンス値を得るために、例えば、全てのＳＡＲ画像ペアについて算出されたコヒーレンス値を２次元的に配列する。すなわち、コヒーレント変化検知部２３０は、算出されたコヒーレンス値を要素とするコヒーレンス行列を生成する。なお、ＳＡＲ画像に画像番号を付した場合、２次元的な配列の横軸は、全てのＳＡＲ画像ペアにおける一方のＳＡＲ画像の画像番号に対応する。２次元的な配列の縦軸は、全てのＳＡＲ画像ペアにおける他方のＳＡＲ画像の画像番号に対応する。
　コヒーレント変化検知部２３０は、例えば、２次元的な配列における最も大きいコヒーレンス値を典型的なコヒーレンス値とする。
　コヒーレント変化検知部２３０は、全てのＳＡＲ画像ペアのＳＡＲ画像間のコヒーレンス値を典型的なコヒーレンス値と比較する。コヒーレント変化検知部２３０は、典型的なコヒーレンス値との差が大きいコヒーレンス値を呈したＳＡＲ画像ペアが複数ある場合に、観測領域において、変化が生じたと判定する（ステップＳ２３３）。そのようなＳＡＲ画像ペアが存在しない場合には、コヒーレント変化検知部２３０は、観測領域中に変化は生じていないと判定する（ステップＳ２３４）。
　なお、典型的なコヒーレンス値との差が大きいコヒーレンス値における「差」は、あらかじめ設定されている値である。また、差が大きいコヒーレンス値を呈したＳＡＲ画像が複数ある場合における「複数」は、あらかじめ設定されている値である。
　本実施形態では、コヒーレント変化検知においてマルチパスで得られた複数のＳＡＲ画像が使用されることによって、第１の実施形態の効果に加えて、コヒーレント変化検知の頑健性が向上するという効果が得られる。
　一般に、マルチパスにおける各々のパスで取得されたＳＡＲ画像の取得時刻は異なる。したがって、ＳＡＲ画像群に複数の比較対象のＳＡＲ画像が含まれる場合には、典型的なコヒーレンス値との差が大きいコヒーレンス値を呈したＳＡＲ画像ペアにおける比較対象のＳＡＲ画像の所得時刻から、観測領域において変化が生じた時期を認識することができる。
実施形態３．
　図１０は、第３の実施形態の変化検知装置の構成例を示すブロック図である。図１０に示す変化検知装置３００は、３次元構造再構成部１１０、位相除去部３２０およびコヒーレント変化検知部２３０を備える。３次元構造再構成部１１０の構成および動作は、第１の実施形態および第２の実施形態におけるそれらと同じである。コヒーレント変化検知部２３０の構成および動作は、第２の実施形態におけるそれらと同じである。
　位相除去部３２０は、位相信号推定部２２１と画素指定部３２１と位相信号除去部２２３とを含む。位相信号推定部２２１の構成および動作は、第２の実施形態におけるそれらと同じである。すなわち、位相信号推定部２２１は、ＳＡＲ画像記憶部７００に蓄積されている複数のＳＡＲ画像と１枚以上の比較対象のＳＡＲ画像とを含むＳＡＲ画像群を入力する。位相信号推定部２２１は、ＳＡＲ画像群を構成する全てのＳＡＲ画像について所定領域（レイオーバ領域）の位相信号を推定する。
　位相信号除去部２２３は、全てのＳＡＲ画像について、画素指定部３２１が特定した画素の位相信号を除去する。
　画素指定部３２１は、各々のＳＡＲ画像の画素から、位相信号が除去されるべき画素を特定する。
　次に、図１１のフローチャートを参照して第３の実施形態の変化検知装置の動作を説明する。
　３次元構造再構成部１１０は、第１の実施形態および第２の実施形態の場合と同様に動作して、観測領域における所定領域の３次元構造を再構成する（ステップＳ１０１）。位相除去部２２０において、位相信号推定部２２１は、第１の実施形態および第２の実施形態の場合と同様に動作して、全てのＳＡＲ画像について所定領域の位相信号を推定する（ステップＳ２０２）。
　画素指定部３２１は、ＳＡＲ画像の各画素の全てのＳＡＲ画像に亘る平均強度（複数のＳＡＲ画像における同一位置の画素の平均強度の各々）を算出する（ステップＳ３０１）。
　画素の平均強度があらかじめ決められている所定値（画素選択のフィルタリングのためのしきい値）よりも大きい場合には、画素指定部３２１は、当該画素を、位相信号が除去されるべき画素と特定する（ステップＳ３０２）。その場合には、ステップＳ２０３Ａに移行する。画素の平均強度が所定値以下である場合には、ステップＳ２０４に移行する。なお、ステップＳ３０２では、画素指定部３２１は、全てのＳＡＲ画像を対象とし、それぞれのＳＡＲ画像における各々の画素の強度を当該画素の平均強度と比較する。そして、画素指定部３２１は、画素の強度が当該画素の平均強度よりも大きい場合に、当該ＳＡＲ画像（全てのＳＡＲ画像のうち、画素が平均強度との比較処理の対象になっているＳＡＲ画像）における当該画素を、位相信号が除去されるべき画素と特定する。
　ステップＳ２０３Ａでは、位相信号除去部２２２は、全てのＳＡＲ画像について、画素指定部３２１が特定した画素の位相信号を除去する。なお、位相信号の推定および除去の具体的方法は、第１の実施形態における方法と同じである（図５等参照）。ただし、本実施形態では、位相信号除去部２２２は、観測信号における画素指定部３２１が特定した画素から、受信信号モデルｇｍｏｄｅｌから予測される位相を除去する。そして、ステップＳ２０４に移行する。
　ステップＳ２０４では、コヒーレント変化検知部２３０は、第２の実施形態の場合と同様に、コヒーレント変化検知処理を実行する。
　本実施形態では、画素の平均強度があらかじめ決められている所定値よりも大きい場合に、ＳＡＲ画像における当該画素の位相信号が除去される。すなわち、強度が低い画素については、位相信号の除外対象にならない。強度が低い画素の位相情報の信頼度は低い可能性がある。そのような画素に対して位相信号除去処理が施された後、コヒーレント変化検知処理が実行されると、却って、コヒーレント変化の誤検出が生ずるおそれがある。本実施形態のように、強度が低い画素については位相信号除去処理を施さないようにする場合には、コヒーレント変化の誤検出の可能性が低減することが期待される。
［変形例］
　図１２は、第３の実施形態の変化検知装置の変形例を示すブロック図である。図１２に示す変化検知装置３１０は、３次元構造再構成部１１０、位相除去部３３０およびコヒーレント変化検知部２３０を備える。位相除去部３３０は、画素指定部３２１と位相信号推定部２２１と位相信号除去部２２２とを含む。第３の実施形態とは異なり、本変形例では、画素指定部３２１は、位相信号が推定される前に動作する。
　３次元構造再構成部１１０の構成および動作は、第１の実施形態～第３の実施形態におけるそれらと同じである。コヒーレント変化検知部２３０の構成および動作は、第２の実施形態および第３の実施形態におけるそれらと同じである。
　次に、図１３のフローチャートを参照して第３の実施形態の変形例の変化検知装置３１０の動作を説明する。
　画素指定部３２１は、ＳＡＲ画像の各画素の全てのＳＡＲ画像に亘る平均強度（複数のＳＡＲ画像における同一位置の画素の平均強度の各々）を算出する（ステップＳ３０１）。
　画素の平均強度があらかじめ決められている所定値（画素選択のフィルタリングのためのしきい値）よりも大きい場合には、ステップＳ１０１に移行する（ステップＳ３０２）。画素の平均強度が所定値以下である場合には、ステップＳ２０４に移行する。ステップＳ３０２では、画素指定部３２１は、全てのＳＡＲ画像を対象とし、それぞれのＳＡＲ画像における各々の画素の強度を当該画素の平均強度と比較する。そして、画素指定部３２１が、画素の強度が当該画素の平均強度よりも大きいと判断した場合に、ステップＳ１０１に移行する。そうでない場合には、ステップＳ１０１，Ｓ２０２，Ｓ２０３の処理はスキップされる。
　ステップＳ１０１，Ｓ２０２，Ｓ２０３の処理は、第２の実施形態における処理と同じである。すなわち、３次元構造再構成部１１０は、第２の実施形態の場合と同様に動作して、観測領域における所定領域の３次元構造を再構成する（ステップＳ１０１）。位相除去部２２０において、位相信号推定部２２１は、第２の実施形態と同様に、３次元構造を参照して、全てのＳＡＲ画像の所定領域の位相信号を推定する（ステップＳ２０２）。位相除去部３３０において、位相信号除去部２２２は、第２の実施形態と同様に、全てのＳＡＲ画像について位相信号推定部２２１が推定した位相信号を除去する（ステップＳ２０３）。
　そして、コヒーレント変化検知部２３０は、第２の実施形態の場合と同様に、コヒーレント変化検知処理を実行する（ステップＳ２０４）。
　本実施形態では、画素の平均強度があらかじめ決められている所定値よりも大きい場合に、３次元構造を利用して位相信号を推定する処理（ステップＳ２０２）および位相信号を除去する処理（ステップＳ２０３）が実行される。すなわち、強度が低い画素については、位相信号を推定する処理および位相信号除去処理は実行されない。上述したように、強度が低い画素の位相情報の信頼度は低い可能性がある。そのような画素に対して位相信号除去処理が施された後、コヒーレント変化検知処理が実行されると、却って、コヒーレント変化の誤検出が生ずるおそれがある。本実施形態のように、強度が低い画素については位相信号を推定する処理および位相信号除去処理を施さないようにする場合には、コヒーレント変化の誤検出の可能性が低減することが期待される。
　なお、上記の第３の実施形態およびその変形例の変化検知装置３００，３１０は、第２の実施形態の変化検知装置２００に対して画素指定部３２１が適用されて構成されている。しかし、第１の実施形態の変化検知装置１００に対して画素指定部３２１が適用されてもよい。
実施形態４．
　第１～第３の実施形態では、３次元構造再構成部１１０は、観測領域における所定領域の３次元構造を再構成するために、ＳＡＲ画像記憶部７００に蓄積されている複数のＳＡＲ画像を用いるＳＡＲトモグラフィの手法を用いて３次元構造を表す３次元点群データを取得する。しかし、ＳＡＲトモグラフィの手法を用いずに３次元点群データを取得してもよい。
　第４の実施形態では、変化検知装置は、所定領域の３次元構造を再構成するために、ＳＡＲ画像による３次元点群データではなく、他の類いの３次元データを使用する。そのような３次元データとして、例えば、ＬｉＤＡＲによって取得される３次元点群データ、数値表層モデル（ＤＳＭ：Digital Surface Mode）、光学衛星等で取得された画像から生成される３次元情報を含むデータ（建造物等のポリゴンデータなど）がある。以下、変化検知装置がＬｉＤＡＲによって取得されたデータを用いる場合を例にするが、ＬｉＤＡＲ以外の３Ｄ撮像装置も使用可能である。
　図１４は、第４の実施形態の変化検知装置の構成例を示すブロック図である。図１４に示す変化検知装置４００は、３次元構造再構成部１１１、位相除去部１２０およびコヒーレント変化検知部１３０を備える。
　ＬｉＤＡＲデータ記憶部８００には、あらかじめ、観測領域における各点の反射強度を含む３次元点群情報（３次元点群データ）が格納される。反射強度を含む情報（データ）は、一般的な３Ｄ（dimension）ＬｉＤＡＲによって受信された観測領域からの反射光の解析結果に基づく３次元点群データである。
　３次元構造再構成部１１１は、ＬｉＤＡＲデータ記憶部８００に格納されている３次元点群データからＳＡＲ画像における３次元点群データを推定する。３次元構造再構成部１１１は、例えば、ＳＡＲ画像を取得する人工衛星のシミュレーションに基づいて、ＳＡＲ画像における３次元点群データを推定する。ＳＡＲ画像を取得する人工衛星のシミュレーション手順として、例えば、ＬｉＤＡＲデータ記憶部８００に格納されている３次元点群データから作成したＤＳＭを入力として、ＳＡＲ座標系（アジマス－レンジ座標）へ座標変換し、ＤＳＭの形状とＳＡＲ衛星の位置情報とから１回散乱、２回散乱、３回散乱およびレーダーシャドウとなる位置を推定し、反射係数や反射表面の粗さを考慮して反射強度・位相を推定するという手法が挙げられる。３次元構造再構成部１１１によって、実質的に、ＬｉＤＡＲデータ記憶部８００に格納されている３次元点群データは、ＳＡＲ画像における３次元点群データに変換される。
　位相除去部１２０およびコヒーレント変化検知部１３０は、第１の実施形態におけるそれらと同様に動作する。
　本実施形態では、変化検知装置４００は、ＳＡＲトモグラフィによって３次元構造を再構成する処理を実行しない。したがって、変化検知装置４００は、第１の実施形態の変化検知装置１００に比べて、処理時間を短縮することができる。
　なお、本実施形態の変化検知装置４００は、第１の実施形態の変化検知装置１００に対して、ＬｉＤＡＲによる３次元点群データを用いる３次元構造再構成部１１１が適用されて構成されている。しかし、第２の実施形態の変化検知装置２００、第３の実施形態の変化検知装置３００、および変形例の変化検知装置３１０に対して３次元構造再構成部１１１が適用されてもよい。
　以上に説明したように、上記の各実施形態の変化検知装置は、ＳＡＲトモグラフィなどによって３次元点群データを生成し、３次元点群データを利用して、観測信号から所定領域（レイオーバ領域）の位相成分を除去する。そのような変化検知装置による変化検知の感度は、観測領域においてレイオーバが生ずるような場合でも、低下しない。また、変化検知装置は、レイオーバ領域についても、精度よくコヒーレント変化検知を行うことができる。
　また、変化検知装置は、比較対象のＳＡＲ画像に関する３次元点群データを生成する処理を実行する必要がない。すなわち、変化検知装置は、比較対象のＳＡＲ画像が１枚であっても、感度がよい変化検知を実行できる。そのため、比較対象のＳＡＲ画像を収集する手間がかからず、かつ、変化検知装置の処理負担はさほど増えない。その結果、コヒーレント変化検知処理が短時間で遂行される。
　また、変化検知装置は、コヒーレント変化検知を短時間で実行できるので、例えば、定期的に観測領域を監視するような用途に用いられるときに、素早く変化を検知することができる。
　また、上記の各実施形態を、ハードウェアで構成することも可能であるが、コンピュータプログラムにより実現することも可能である。また、上記の各実施形態における各構成要素のうちの一部をハードウェアで構成し、他部をソフトウェアで構成することもできる。
　図１５は、ＣＰＵを有するコンピュータの一例を示すブロック図である。コンピュータは、上記の各実施形態の変化検知装置に実装される。ＣＰＵ１０００は、記憶装置１００１に格納された変化検知プログラム（ソフトウェア要素：コード）に従って処理を実行することによって、上記の実施形態における各機能を実現する。すなわち、図１，図７，図１０，図１２，図１４に示された変化検知装置１００，２００，３００，３１０，４００における、３次元構造再構成部１１０，１１１、位相除去部１２０，２２０，３２０，３３０およびコヒーレント変化検知部１３０，２３０の機能を実現する。
　記憶装置１００１は、例えば、非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）である。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の具体例として、磁気記録媒体（例えば、ハードディスク）、光磁気記録媒体（例えば、光磁気ディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc-Read Only Memory）、ＣＤ－Ｒ（Compact Disc-Recordable）、ＣＤ－Ｒ／Ｗ（Compact Disc-ReWritable）、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ）がある。
　また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium ）に格納されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体には、例えば、有線通信路または無線通信路を介して、すなわち、電気信号、光信号または電磁波を介して、プログラムが供給される。
　メモリ１００２は、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）で実現され、ＣＰＵ１０００が処理を実行するときに一時的にデータを格納する記憶手段である。メモリ１００２に、記憶装置１００１または一時的なコンピュータ可読媒体が保持するプログラムが転送され、ＣＰＵ１０００がメモリ１００２内のプログラムに基づいて処理を実行するような形態も想定しうる。
　図１６は、変化検知装置の主要部を示すブロック図である。図１６に示す変化検知装置１０は、観測領域における所定領域（例えば、レイオーバ領域）の３次元構造を再構成する３次元構造再構成部（３次元構造再構成手段）１１（実施形態では、３次元構造再構成部１１０，１１１で実現される。）と、３次元構造を利用して、観測領域が撮影されている複数のＳＡＲ画像における所定領域の位相信号を除去する位相除去部（位相除去手段）１２（実施形態では、位相除去部１２０，２２０，３２０，３３０で実現される。）と、位相が除去されたＳＡＲ画像ペアからコヒーレンス画像を生成し、該コヒーレンス画像を構成する画素のコヒーレンス値に基づいて観測領域の変化を検知する変化検知部（変化検知手段）１３（実施形態では、コヒーレント変化検知部１３０，２３０で実現される。）とを備えている。
　図１７は、他の態様の変化検知装置の主要部を示すブロック図である。図１７に示す変化検知装置１０において、３次元構造再構成部１１は、３次元構造として、ＳＡＲトモグラフィを用いて反射強度および位相の情報を有する３次元点群データを推定する３次元点群データ推定部１１Ａ（実施形態では、３次元構造再構成部１１０で実現される。）を含む。
　図１８は、さらに他の態様の変化検知装置の主要部を示すブロック図である。図１８に示す変化検知装置１０において、３次元構造再構成部１１は、３次元情報を含むデータ（一例として、ＬｉＤＡＲによる３次元点群データ）を用いて、ＳＡＲ画像における反射強度および位相の情報を有する３次元点群データを推定する３次元点群データ変換部１１Ｂ（実施形態では、ＳＡＲに関するシミュレーションを行う３次元構造再構成部１１１で実現される。）を含む。
　上記の実施形態の一部または全部は、以下の付記のようにも記載され得るが、以下に限定されるわけではない。
（付記１）観測領域における所定領域の３次元構造を再構成する３次元構造再構成手段と、
　前記３次元構造を利用して、前記観測領域が撮影されている複数のＳＡＲ画像における前記所定領域の位相信号を除去する位相除去手段と、
　位相が除去されたＳＡＲ画像ペアからコヒーレンス画像を生成し、該コヒーレンス画像を構成する画素のコヒーレンス値に基づいて前記観測領域の変化を検知する変化検知手段と
　を備える変化検知装置。
（付記２）前記３次元構造再構成手段は、３次元構造として、ＳＡＲトモグラフィを用いて反射強度および位相の情報を有する３次元点群データを推定する３次元点群データ推定手段を含む
　付記１の変化検知装置。
（付記３）前記位相除去手段は、飛翔体に搭載されているレーダによって取得されたＳＡＲ画像群における各々のＳＡＲ画像における前記所定領域の位相信号を除去し、
　前記変化検知手段は、前記ＳＡＲ画像群から選択された複数のＳＡＲ画像ペアからコヒーレンス画像を生成し、コヒーレンス画像のうちに典型的なコヒーレンス値との差が所定値よりも大きいコヒーレンス値が含まれるコヒーレンス画像が存在するか否かに基づいて、前記観測領域の変化を検知する
　付記１または付記２の変化検知装置。
（付記４）前記位相除去手段は、ＳＡＲ画像における画素の強度が所定強度値よりも大きい画素の位相信号を除去する
　付記１から付記３のうちのいずれかの変化検知装置。
（付記５）前記３次元構造再構成手段は、３次元情報を含むデータを用いて、ＳＡＲ画像における反射強度および位相の情報を有する３次元点群データを推定する３次元点群データ変換手段を含む
　付記１の変化検知装置。
（付記６）観測領域における所定領域の３次元構造を再構成し、
　前記３次元構造を利用して、前記観測領域が撮影されている複数のＳＡＲ画像における前記所定領域の位相信号を除去し、
　位相が除去されたＳＡＲ画像ペアからコヒーレンス画像を生成し、該コヒーレンス画像を構成する画素のコヒーレンス値に基づいて前記観測領域の変化を検知する
　変化検知方法。
（付記７）３次元構造として、ＳＡＲトモグラフィを用いて反射強度および位相の情報を有する３次元点群データを推定する
　付記６の変化検知方法。
（付記８）飛翔体に搭載されているレーダによって取得されたＳＡＲ画像群における各々のＳＡＲ画像における前記所定領域の位相信号を除去し、
　前記ＳＡＲ画像群から選択された複数のＳＡＲ画像ペアからコヒーレンス画像を生成し、コヒーレンス画像のうちに典型的なコヒーレンス値との差が所定値よりも大きいコヒーレンス値が含まれるコヒーレンス画像が存在するか否かに基づいて、前記観測領域の変化を検知する
　付記６または付記７の変化検知方法。
（付記９）ＳＡＲ画像における画素の強度が所定強度値よりも大きい画素の位相信号を除去する
　付記６から付記８のうちのいずれかの変化検知方法。
（付記１０）３次元情報を含むデータを用いて、ＳＡＲ画像における反射強度および位相の情報を有する３次元点群データを推定する
　付記６の変化検知方法。
（付記１１）コンピュータに、
　観測領域における所定領域の３次元構造を再構成する処理と、
　前記３次元構造を利用して、前記観測領域が撮影されている複数のＳＡＲ画像における前記所定領域の位相信号を除去する処理と、
　位相が除去されたＳＡＲ画像ペアからコヒーレンス画像を生成し、該コヒーレンス画像を構成する画素のコヒーレンス値に基づいて前記観測領域の変化を検知する処理と
　を実行させるための変化検知プログラムが格納されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（付記１２）コンピュータに、３次元構造として、ＳＡＲトモグラフィを用いて反射強度および位相の情報を有する３次元点群データを推定する処理
　を実行させる変化検知プログラムが格納された付記１１のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（付記１３）コンピュータに、
　観測領域における所定領域の３次元構造を再構成する処理と、
　前記３次元構造を利用して、前記観測領域が撮影されている複数のＳＡＲ画像における前記所定領域の位相信号を除去する処理と、
　位相が除去されたＳＡＲ画像ペアからコヒーレンス画像を生成し、該コヒーレンス画像を構成する画素のコヒーレンス値に基づいて前記観測領域の変化を検知する処理と
　を実行させるための変化検知プログラム。
（付記１４）コンピュータに、３次元構造として、ＳＡＲトモグラフィを用いて反射強度および位相の情報を有する３次元点群データを推定する処理
　を実行させる付記１３の変化検知プログラム。
　以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記の実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
　１０　　　変化検知装置
　１１　　　３次元構造再構成部
　１１Ａ　　３次元点群データ推定部
　１１Ｂ　　３次元点群データ変換部
　１２　　　位相除去部
　１３　　　変化検知部
　１００，２００，３００，３１０，４００　変化検知装置
　１１０，１１１　３次元構造再構成部
　１２０，２２０，３２０，３３０　位相除去部
　１２１，２２１　位相信号推定部
　１２２，２２２，２２３　位相信号除去部
　１３０，２３０　コヒーレント変化検知部
　３２１　　画素指定部
　７００　　ＳＡＲ画像記憶部
　８００　　ＬｉＤＡＲデータ記憶部
　１０００　ＣＰＵ
　１００１　記憶装置
　１００２　メモリ

Claims (12)

  1. 　観測領域における所定領域の３次元構造を再構成する３次元構造再構成手段と、
    　前記３次元構造を利用して、前記観測領域が撮影されている複数のＳＡＲ画像における前記所定領域の位相信号を除去する位相除去手段と、
    　位相が除去されたＳＡＲ画像ペアからコヒーレンス画像を生成し、該コヒーレンス画像を構成する画素のコヒーレンス値に基づいて前記観測領域の変化を検知する変化検知手段と
    　を備える変化検知装置。
  2. 　前記３次元構造再構成手段は、３次元構造として、ＳＡＲトモグラフィを用いて反射強度および位相の情報を有する３次元点群データを推定する３次元点群データ推定手段を含む
    　請求項１に記載の変化検知装置。
  3. 　前記位相除去手段は、飛翔体に搭載されているレーダによって取得されたＳＡＲ画像群における各々のＳＡＲ画像における前記所定領域の位相信号を除去し、
    　前記変化検知手段は、前記ＳＡＲ画像群から選択された複数のＳＡＲ画像ペアからコヒーレンス画像を生成し、コヒーレンス画像のうちに典型的なコヒーレンス値との差が所定値よりも大きいコヒーレンス値が含まれるコヒーレンス画像が存在するか否かに基づいて、前記観測領域の変化を検知する
    　請求項１または請求項２に記載の変化検知装置。
  4. 　前記位相除去手段は、ＳＡＲ画像における画素の強度が所定強度値よりも大きい画素の位相信号を除去する
    　請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載の変化検知装置。
  5. 　前記３次元構造再構成手段は、３次元情報を含むデータを用いて、ＳＡＲ画像における反射強度および位相の情報を有する３次元点群データを推定する３次元点群データ変換手段を含む
    　請求項１に記載の変化検知装置。
  6. 　観測領域における所定領域の３次元構造を再構成し、
    　前記３次元構造を利用して、前記観測領域が撮影されている複数のＳＡＲ画像における前記所定領域の位相信号を除去し、
    　位相が除去されたＳＡＲ画像ペアからコヒーレンス画像を生成し、該コヒーレンス画像を構成する画素のコヒーレンス値に基づいて前記観測領域の変化を検知する
    　変化検知方法。
  7. 　３次元構造として、ＳＡＲトモグラフィを用いて反射強度および位相の情報を有する３次元点群データを推定する
    　請求項６に記載の変化検知方法。
  8. 　飛翔体に搭載されているレーダによって取得されたＳＡＲ画像群における各々のＳＡＲ画像における前記所定領域の位相信号を除去し、
    　前記ＳＡＲ画像群から選択された複数のＳＡＲ画像ペアからコヒーレンス画像を生成し、コヒーレンス画像のうちに典型的なコヒーレンス値との差が所定値よりも大きいコヒーレンス値が含まれるコヒーレンス画像が存在するか否かに基づいて、前記観測領域の変化を検知する
    　請求項６または請求項７に記載の変化検知方法。
  9. 　ＳＡＲ画像における画素の強度が所定強度値よりも大きい画素の位相信号を除去する
    　請求項６から請求項８のうちのいずれか１項に記載の変化検知方法。
  10. 　３次元情報を含むデータを用いて、ＳＡＲ画像における反射強度および位相の情報を有する３次元点群データを推定する
    　請求項６に記載の変化検知方法。
  11. 　コンピュータに、
    　観測領域における所定領域の３次元構造を再構成する処理と、
    　前記３次元構造を利用して、前記観測領域が撮影されている複数のＳＡＲ画像における前記所定領域の位相信号を除去する処理と、
    　位相が除去されたＳＡＲ画像ペアからコヒーレンス画像を生成し、該コヒーレンス画像を構成する画素のコヒーレンス値に基づいて前記観測領域の変化を検知する処理と
    　を実行させるための変化検知プログラムが格納されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
  12. 　コンピュータに、３次元構造として、ＳＡＲトモグラフィを用いて反射強度および位相の情報を有する３次元点群データを推定する処理
    　を実行させる変化検知プログラムが格納された請求項１１に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
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