(57)【要約】【課題】マルチコプターで撮影した画像から植物の生育状況を適切に判定することが可能な植物の生育状況判定方法を提供することを目的とする。【解決手段】本発明にかかる植物の生育状況判定方法の構成は、植物の生育状況を判定する領域が撮影された原画像を取得し、原画像をＲＧＢ分割し、ＲＧＢ分割されたチャネル画像のうち、所定のチャネル画像から処理用画像を生成し、処理用画像を二値化処理し、二値化した画像をＫ近傍法によって処理することにより植物の特定の生育状況を表す領域を判定することを特徴とする。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
植物の生育状況を判定する領域が撮影された原画像を取得し、
前記原画像をＲＧＢ分割し、
前記ＲＧＢ分割されたチャネル画像のうち、所定のチャネル画像から処理用画像を生成し、
前記処理用画像を二値化処理し、
前記二値化した画像をＫ近傍法によって処理することにより植物の特定の生育状況を表す領域を判定することを特徴とする植物の生育状況判定方法。
【請求項２】
前記植物の特定の生育状況を表す領域を前記原画像に重複して表示することを特徴とする請求項１に記載の植物の生育状況判定方法。
【請求項３】
前記処理用画像は、前記ＲＧＢ分割されたチャネル画像を単独で用いて生成し、または前記ＲＧＢ分割されたチャネル画像の複数を加算もしくは減算して生成することを特徴とする請求項１または２に記載の植物の生育状況判定方法。
【請求項４】
前記二値化処理は、前記処理用画像の輝度が所定のバンド幅の範囲内であるか否かを判断することを特徴とすることを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の植物の生育状況判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、撮影された原画像から植物の特定の生育状況を表す領域を判定する植物の生育状況判定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
事業活動において、土木建設工事予定地などの環境への影響を把握または予測するため、植生調査が義務付けられることがある。植生調査では、その場にどのような種類の植物がどの程度の量や面積で生育しているのかが調査される。特に、我が国は、変化の大きい気候と起伏に富んだ地形を有しているため、草原や森林だけでなく、湿原や砂丘植生など、特殊な立地で成立する自然植生も多く生育している。これらの自然植生も我が国の貴重な資源であり、特に絶滅が危惧される植物については法律に基づき各事業者に環境保護に対する積極的な取り組みが求められる。
【０００３】
旧来の植生調査においては、専門家による実地調査（踏査）が一般的であった。しかしながら、例えば湿原などにおいては、そもそも人が立ち入ることが困難であり、なおかつ、寒冷地であると植物の生育速度や微生物の分解速度も遅く、人が地表面を踏むこと自体が植生への大きなダメージになってしまう。そのため、例えば植物保護のための仮設の足場（木道）を設けるなど、限定的な範囲のみでしか調査を行うことができない場合が多く、非常に手間がかかっていた。このような点を踏まえ、近年の植生調査においては、対象を遠隔から測定するリモートセンシングに関する技術が多く活用されている。
【０００４】
リモートセンシングを活用した植生調査では、例えば地表面を人工衛星や航空機などを利用して上空から撮影し、取得した画像を基にして植物の面積や種類を判定する。例えば、特許文献１に記載の画像クラスタ分析装置では、人工衛星から撮影した地表面のマルチスペクトル画像を分析して森林等の植生を調査している。
【０００５】
さらに近年は、遠隔操作可能な無人の小型マルチコプター、いわゆるドローンの性能向上および利用拡大に注目が集まっている。このマルチコプターにカメラを搭載して、環境調査を行うことも検討されている。マルチコプターを利用することで、人工衛星や航空機などを利用する場合に比べて、簡単かつより細かな環境調査も可能になる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１４−８９６１３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上述した植生調査では、植物の生育状況すなわち、植物が茂っているか枯れているかということも植生調査における重要な判断材料となる。しかしながら、植物の色は、植物同士の葉の陰になったり、葉の向きによって日当たりが変わったり、輪郭形状が複雑なものなどは、微妙に、かつ様々に色合いが変化する。すなわち、色によって生育状況を判断しようとする場合、どちらともつかないあいまいな色の部分が多い。このため、マルチコプター（ドローン）によって撮影した画像を単に参照するだけでは、植物の生育状況を詳細に把握することが困難であった。従来は、それぞれの状況に応じて試行錯誤で様々な有効な抽出条件（色以外の輝度、輝度変化値、複数の色条件など）を探さなければならず、熟練した経験と多大な手間を要していた。
【０００８】
本発明は、このような課題に鑑み、マルチコプターで撮影した画像から植物の生育状況を適切に判定することが可能な植物の生育状況判定方法を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するために、本発明にかかる植物の生育状況判定方法の代表的な構成は、植物の生育状況を判定する領域が撮影された原画像を取得し、原画像をＲＧＢ分割し、ＲＧＢ分割されたチャネル画像のうち、所定のチャネル画像から処理用画像を生成し、処理用画像を二値化処理し、二値化した画像をＫ近傍法によって処理することにより植物の特定の生育状況を表す領域を判定することを特徴とする。
【００１０】
上記構成では、ＲＧＢ分割によって得られた処理用画像を二値化処理し、二値化処理した画像をＫ近傍法によって処理する。これにより、画像における植物の特定の生育状況を表す領域すなわち、茂っている領域または枯れている領域を適切に判定することが可能となる。
【００１１】
上記植物の特定の生育状況を表す領域を原画像に重複して表示するとよい。これにより、撮影した領域における植物の生育状況をより視覚的に容易に把握することが可能となる。
【００１２】
上記処理用画像は、ＲＧＢ分割されたチャネル画像を単独で用いて生成し、またはＲＧＢ分割されたチャネル画像の複数を加算もしくは減算して生成するとよい。いずれの構成によっても、植物の生育状況を適切に判定することができる。
【００１３】
上記二値化処理は、処理用画像の輝度が所定のバンド幅の範囲内であるか否かを判断することを特徴とするとよい。これにより、植物の生育状況をより正確に判定することが可能となる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、マルチコプターで撮影した画像から植物の生育状況を適切に判定することが可能な植物の生育状況判定方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本実施形態にかかる植物の生育状況判定方法を実行する判定装置を説明する図である。
【図２】本実施形態にかかる植物の生育状況判定方法のフローチャートである。
【図３】原画像を例示する図である。
【図４】図３の原画像をＲＧＢ分割した後の画像を例示する図である。
【図５】ＲＧＢ分割後の画像処理を説明する図である。
【図６】出力部におけるモニタ表示画像を例示する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。かかる実施形態に示す寸法、材料、その他具体的な数値などは、発明の理解を容易とするための例示に過ぎず、特に断る場合を除き、本発明を限定するものではない。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能、構成を有する要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略し、また本発明に直接関係のない要素は図示を省略する。
【００１７】
図１は、本実施形態にかかる植物の生育状況判定方法（以下、判定方法と称する）を実行する判定装置１００を説明する図である。図２は、本実施形態にかかる植物の生育状況判定方法のフローチャートである。図３は、原画像を例示する図である。以下、図１に示す判定装置１００によって本実施形態の判定方法を実行する構成を例示して説明する。
【００１８】
図１に示す判定装置１００は、植物の生育状況を判定する領域が撮影された原画像（図３に例示）に対して処理を行い、原画像における植物の特定の生育状況を表す領域を判定する装置である。図３に示す原画像とは、判定装置１００によって処理する前の画像である。原画像は、一例としてマルチコプター２００のカメラ２１０を用いて撮影することができる。マルチコプター２００は、湿原や山岳地帯、海岸線、その他観測員が容易には立ち入れない場所を飛行して撮影を行うことができる。カメラ２１０はマルチコプター２００に標準装備されているものであってもよいが、広い範囲を撮影できるように広角レンズ（広角フィルタ）を備えていることが望ましい。
【００１９】
なお原画像を撮影する装置はマルチコプター２００に限られない。手持ちのカメラや、定点カメラで撮影したものであってもよい。さらには原画像が過去に撮影された既存の画像であっても処理対象とすることができる。原画像は、上方から（上空から）撮影したものが好ましいが、側方から撮影したものでもよい。また原画像の画像データは、点群データのような離散的なデータを用いてもよい。
【００２０】
判定装置１００は、専用の装置であってもよいが、具体的には汎用のコンピュータで構築することができる。以下、図１と図２を同時に参照しながら、判定装置１００の構成と動作について説明する。
【００２１】
画像取得部１１０は、植物の生育状況を判定する領域が撮影された原画像のデータを取得する（ステップＳ３００）。原画像がデータファイルになっている場合にはＵＳＢやＩ／Ｏインターフェースが画像取得部１１０に該当し、原画像が映像信号である場合にはＨＤＭＩ（登録商標）やＩＥＥＥ１３９４インターフェースが画像取得部１１０に該当する。いずれにしても画像取得部１１０は、判定装置１００内で処理可能なように原画像のデータを取得できればよい。
【００２２】
図４は、図３の原画像をＲＧＢ分割した後の画像を例示する図である。画像取得部１１０において原画像を取得したら、画像処理部１１２は、原画像をＲＧＢ分割する（ステップＳ３０２）。これにより、図３の原画像から、図４（ａ）−（ｃ）に示すように、Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）のそれぞれの原色ごとのチャネル画像が生成される。
【００２３】
ＲＧＢ分割を行ったら、画像処理部１１２は、ＲＧＢ分割されたチャネル画像のうち、１つのチャネル画像（本実施形態では、図４（ｃ）のＢｌｕｅ画像）を選択し、選択したチャネル画像を所定のチャネル画像とする。そして、画像処理部１１２は、所定のチャネル画像から処理用画像を生成する（ステップＳ３０４）。
【００２４】
なお、本実施形態では、図４（ａ）−（ｃ）の３つのチャネル画像のうち、１つのチャネル画像を所定のチャネル画像として処理用画像を生成する構成を例示した。すなわち３つのチャネル画像のうち、１つのチャネル画像を単独で用いて処理用画像を生成する構成した。ただし、これに限定するものではなく、図４（ａ）−（ｃ）に示す複数のチャネル画像を加算もしくは減算して処理画像を生成する構成とすることも可能である。いずれの構成によっても、後述する植物の生育状況を適切に判定することができる。
【００２５】
図５は、ＲＧＢ分割後の画像処理を説明する図である。処理用画像（図４（ｃ））を生成したら、画像処理部１１２は、処理用画像をその後の処理に用いる範囲にトリミングする（ステップＳ３０８）。これにより、処理用画像は、図５（ａ）に示す大きさとなる。なお、本実施形態では、処理用画像をトリミング処理する構成を例示するが、これに限定するものではなく、トリミング処理は必ずしも行う必要はない。
【００２６】
続いて画像処理部１１２は、図５（ａ）の処理用画像を所定の閾値において二値化処理する（ステップＳ３１０）。これにより、処理用画像は、図５（ｂ）に示すようにモノクロ画像となり、植物が茂っていると推定される領域Ａ´と、植物が枯れていると推定される領域Ｂ´とがおおまかに大別される。
【００２７】
なお、本実施形態では、処理画像を所定の閾値において二値化処理する構成を例示したが、これに限定するものではない。例えば、処理用画像の処理用画像の輝度（濃淡値）が所定のバンド幅の範囲内であるか否かを判断して二値化処理を行うことも可能である。具体的には、下限となる第１閾値および上限となる第２閾値を設定し、第１閾値と第２閾値との間の値を所定のバンド幅とする。そして、第１閾値と第２閾値との間であるバンド幅の範囲内であるか、または第１閾値以下の値および第２閾値以上の値であるかを判断することにより、二値化処理を行うことができる。
【００２８】
本実施形態の判定方法の特徴として、上述した二値化処理を行ったら、演算部１１４は、図５（ｂ）に示す二値化処理された画像をＫ近傍法によって処理する。Ｋ近傍法では、あるプロットのクラスを判断する際に、Ｋ個の近傍のプロットを参照する。そして、あるプロットは、Ｋ個の近傍のプロットの数が最も多かったクラスに属すると判定する。
【００２９】
図５（ｂ）に示す画像をＫ近傍法によって処理することにより、二値化処理された画像における植物が茂っていると推定される領域Ａ´、および植物が枯れていると推定される領域Ｂ´のノイズを好適に除去することができる。すなわち、該当する領域と該当しない領域の両方の領域においてノイズを除去し、また領域の輪郭を適切に判定することができる。その結果、色があいまいな箇所についても適切に分類することができ、図５（ｃ）に示す植物が茂っている領域Ａ、および植物が枯れている領域Ｂを正確に判定することが可能となる。したがって、本実施形態の判定方法によれば、植物の特定の生育状況を表す領域を正確且つ容易に判定することが可能となる。
【００３０】
図６は、出力部１３０におけるモニタ表示画像を例示する図である。図１に示すように、本実施形態の判定装置１００は、出力部１３０としてモニタを備える。そして、判定装置１００は、演算部１１４におけるＫ近傍法によって処理された画像（図５（ｃ））を図２に示す原画像に重複して出力部１３０に出力する。これにより、出力部１３０では、図６に示すように、植物の特定の生育状況を表す領域（植物が茂っている領域Ａ、および植物が枯れている領域Ｂ）が原画像に重複して表示される。これにより、撮影した領域における植物の生育状況をより視覚的に容易に把握することが可能となる。
【００３１】
なお、本実施形態では、出力部１３０としてモニタを例示したが、これに限定するものではない。出力部１３０の他の例としては例えばプリンタを例示することができ、プリンタに出力された画像を紙に印刷する構成とすることも可能である。
【００３２】
上記説明したように、本発明によれば、該当する領域と該当しない領域の両方の領域においてノイズを除去し、領域の輪郭を適切に判定することができる。これにより、畑や花畑の領域、病害虫による劣化の有無や、生育不良の領域について、従来技術では難しい「あいまいなところ」でも領域を特定することが可能となる。
【００３３】
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【産業上の利用可能性】
【００３４】
本発明は、撮影された原画像から植物の特定の生育状況を表す領域を判定する植物の生育状況判定方法として利用することができる。
【符号の説明】
【００３５】
１００…判定装置、１１０…画像取得部、１１２…画像処理部、１１４…演算部、１３０…出力部、２００…マルチコプター、２１０…カメラ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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