(57)【要約】【課題】精度の高い基準スペクトルを求めること。【解決手段】開示のプログラムは、一つの態様において、調査対象地域のスペクトルデータから、樹種が既知のスペクトルデータと類似の第１スペクトルデータを複数抽出する処理をコンピュータに実行させる。また、開示のプログラムは、第１スペクトルデータを抽出する処理によって抽出された複数の第１スペクトルデータの植生指数をそれぞれ算出する処理をコンピュータに実行させる。また、開示のプログラムは、算出する処理によって算出された植生指数を用いて、調査対象地域のスペクトルデータから第２スペクトルデータを複数抽出する処理をコンピュータに実行させる。また、開示のプログラムは、第２スペクトルデータを抽出する処理によって抽出された複数の第２スペクトルデータを用いて基準スペクトルを作成する処理をコンピュータに実行させる。【選択図】図６
2014023456.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータに、
調査対象地域のスペクトルデータから、樹種が既知のスペクトルデータと類似の第１スペクトルデータを複数抽出し、
前記第１スペクトルデータを抽出する処理によって抽出された複数の第１スペクトルデータの植生指数をそれぞれ算出し、
前記算出する処理によって算出された植生指数を用いて、前記調査対象地域のスペクトルデータから第２スペクトルデータを複数抽出し、
前記第２スペクトルデータを抽出する処理によって抽出された複数の第２スペクトルデータを用いて基準スペクトルを作成する
各処理を実行させることを特徴とする植生図作成プログラム。
【請求項２】
前記第１スペクトルデータを抽出する処理は、第１スペクトルデータとして、樹種が既知のスペクトルデータの平均値に当該スペクトルデータの標準偏差を加算した値から、当該平均値から当該標準偏差を減算した値までの範囲に含まれるスペクトルデータを抽出することを特徴とする請求項１に記載の植生図作成プログラム。
【請求項３】
前記第２スペクトルデータを抽出する処理は、第２スペクトルデータとして、第１スペクトルデータの植生指数の平均値に当該植生指数の標準偏差を加算した値から、当該平均値から当該標準偏差を減算した値までの範囲に含まれるスペクトルデータを抽出することを特徴とする請求項１又は２に記載の植生図作成プログラム。
【請求項４】
調査対象地域のスペクトルデータから、樹種が既知のスペクトルデータと類似の第１スペクトルデータを複数抽出する第１抽出部と、
前記第１抽出部によって抽出された複数の第１スペクトルデータの植生指数をそれぞれ算出する算出部と、
前記算出部によって算出された植生指数を用いて、前記調査対象地域のスペクトルデータから第２スペクトルデータを複数抽出する第２抽出部と、
前記第２抽出部によって抽出された複数の第２スペクトルデータを用いて基準スペクトルを作成する作成部と
を有することを特徴とする植生図作成装置。
【請求項５】
コンピュータによって実行される植生図作成方法であって、
コンピュータが、
調査対象地域のスペクトルデータから、樹種が既知のスペクトルデータと類似の第１スペクトルデータを複数抽出し、
前記第１スペクトルデータを抽出する処理によって抽出された複数の第１スペクトルデータの植生指数をそれぞれ算出し、
前記算出する処理によって算出された植生指数を用いて、前記調査対象地域のスペクトルデータから第２スペクトルデータを複数抽出し、
前記第２スペクトルデータを抽出する処理によって抽出された複数の第２スペクトルデータを用いて基準スペクトルを作成する
各処理を実行することを特徴とする植生図作成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、植生図作成プログラム、植生図作成装置及び植生図作成方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、植生調査において、植生図を作成することが行われている。植生図とは、各地域を覆う樹種の分布を地図上に表したものを指す。植生図を作成する方法としては、例えば、植生調査を行う調査員が直接現地に赴いて各地域の樹種を目視で判別する現地調査や、航空機や衛星から取得した画像を解析する方法がある。画像を解析する方法では、近年、マルチスペクトルセンサやハイパースペクトルセンサが利用されている。マルチスペクトルセンサとは、例えば、１つの画像の各ピクセルに複数の特定波長帯のスペクトルデータを取得するセンサである。ハイパースペクトルセンサとは、例えば、１つの画像の各ピクセルにスペクトルデータを有するハイパースペクトルデータを取得するセンサである。
【０００３】
ここで、ハイパースペクトルセンサを利用して植生図を作成する技術の一例を説明する。この技術では、まず、調査対象となる地域を、航空機や衛星に搭載したハイパースペクトルセンサで撮影し、ハイパースペクトルデータを取得する。そして、調査員が目視で判別した複数地点の樹種のスペクトルデータの平均値を基準スペクトルとして求める。そして、基準スペクトルとハイパースペクトルデータとを照合することで、撮影画像における各画素の樹種を特定し、植生図が作成される。
【０００４】
他にも、植生図を作成する技術としては、ＧＩＳ（Geographic  Information  System：地理情報システム）と呼ばれる技術が利用されている。ＧＩＳでは、各植物種の樹冠形状や色を示す基準情報として正規植生指数（ＮＤＶＩ：Normalized  Difference  Vegetation  Index）を予め用意しておく。そして、水域の色を示す基準情報である正規化水指数（ＮＤＷＩ：Normalized  Difference  Water  Index）や、土壌域の色を示す基準情報である正規化土壌指数（ＮＤＳＩ：Normalized  Difference  Soil  Index）などとともにカメラやセンサで撮影された画像をパターンマッチングすることで、植物域、水域及び土壌域の識別を行う。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００６−８５５１７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上記の従来技術には、基準スペクトルの精度が低下してしまう場合があった。例えば、調査員によって樹種が判別された地点が少ない場合や、その地点のスペクトルデータにばらつきが大きい場合には、基準スペクトルの精度が低下していた。この結果、この基準スペクトルを用いて作成される植生図の精度も低下していた。なお、この課題は、ハイパースペクトルセンサを用いた場合のみならず、マルチスペクトルセンサを用いた場合にも同様に生ずる課題である。
【０００７】
開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、精度の高い基準スペクトルを求めることができる植生図作成プログラム、植生図作成装置及び植生図作成方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
開示のプログラムは、一つの態様において、調査対象地域のスペクトルデータから、樹種が既知のスペクトルデータと類似の第１スペクトルデータを複数抽出する処理をコンピュータに実行させる。また、開示のプログラムは、第１スペクトルデータを抽出する処理によって抽出された複数の第１スペクトルデータの植生指数をそれぞれ算出する処理をコンピュータに実行させる。また、開示のプログラムは、算出する処理によって算出された植生指数を用いて、調査対象地域のスペクトルデータから第２スペクトルデータを複数抽出する処理をコンピュータに実行させる。また、開示のプログラムは、第２スペクトルデータを抽出する処理によって抽出された複数の第２スペクトルデータを用いて基準スペクトルを作成する処理をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【０００９】
本願の開示する技術の一つの態様によれば、精度の高い基準スペクトルを求めることができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、実施例１に係る植生図作成装置の機能構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、ＨＳＤの一例を示す図である。
【図３】図３は、ＨＳＤが有するスペクトルデータの一例を示す図である。
【図４】図４は、第１抽出部による処理を説明するための図である。
【図５】図５は、照合部による処理を説明するための図である。
【図６】図６は、植生図作成装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図７】図７は、植生図作成装置の効果を説明するための図である。
【図８】図８は、植生図作成プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下に、本願の開示する植生図作成プログラム、植生図作成装置及び植生図作成方法の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。各実施例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
【実施例１】
【００１２】
実施例１に係る植生図作成装置の機能構成の一例について説明する。図１は、実施例１に係る植生図作成装置の機能構成を示すブロック図である。図１に示すように、この植生図作成装置１００は、記憶部１１０と、制御部１２０とを有する。また、植生図作成装置１００は、入力部１０１と、出力部１０２とに接続される。植生図作成装置１００は、例えば、パーソナルコンピュータに対応する。
【００１３】
入力部１０１は、各種情報の入力を受け付ける。例えば、入力部１０１は、調査対象となる地域を撮影したＨＳＤ（Hyper-Spectral  Data）１１１を受け付け、受け付けたＨＳＤ１１１を後述する受付部１２１に送る。入力部１０１は、調査対象となる各樹種が植生する地点を示す位置情報を受け付け、受け付けた位置情報を後述する受付部１２１に送る。この調査対象となる各樹種が植生する地点を示す位置情報は、例えば、調査員が目視で樹種を判別した地点の座標情報である。また、入力部１０１は、利用者による処理を開始する指示の入力を受け付け、受け付けた指示の入力を受付部１２１に送る。入力部１０１は、キーボードやマウス、媒体読み取り装置、あるいは温度計や湿度計、ハイパースペクトルセンサなどの各種センサに対応する。なお、ここでは、植生図作成装置１００が１つのＨＳＤ１１１を処理対象として植生図を作成する場合を説明するが、開示の技術はこれに限定されるものではない。例えば、植生図作成装置１００は、調査対象となる地域を複数の領域に分割し、各領域について同時に撮影した複数のＨＳＤ１１１を処理対象としても良い。
【００１４】
出力部１０２は、各種情報を出力する。例えば、出力部１０２は、後述する照合部１２６により照合された照合結果を出力する。出力部１０２は、ディスプレイやモニタなどに対応する。
【００１５】
記憶部１１０は、ＨＳＤ１１１を有する。記憶部１１０は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、フラッシュメモリ（Flash  Memory）などの半導体メモリ素子、ハードディスクや光ディスクなどの記憶装置に対応する。
【００１６】
ＨＳＤ１１１は、画像としての２次元要素にスペクトルデータとしての要素を併せ持つ３次元的な構成を有するデータである。例えば、ＨＳＤ１１１は、波長の情報と、光強度又は反射率の情報とを含むスペクトルデータを、画像の１ピクセルごとに有する。例えば、ＨＳＤ１１１は、ハイパースペクトルセンサにより撮影される。ＨＳＤ１１１は、ハイパースペクトルデータとも称される。
【００１７】
図２は、ＨＳＤの一例を示す図である。図２には、ＨＳＤ１１１を疑似ＲＧＢ（Red-Green-Blue  color  model）で示した画像の一例を示す。このＨＳＤ１１１は、例えば、調査対象となる地域を航空機に搭載したハイパースペクトルセンサによって撮影される。ＨＳＤ１１１の各ピクセルは、各地域を覆う樹種に対応するスペクトルデータを有する。なお、ここでは、ＨＳＤ１１１が航空機に搭載したハイパースペクトルセンサにより撮影される場合を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、ＨＳＤ１１１は、人工衛星や地上を走行する車両などに搭載したハイパースペクトルセンサで撮影されても良く、人の手によって撮影されても良い。また、ＨＳＤ１１１は、過去に撮影されたＨＳＤ１１１を記憶する外部記憶装置から取得されても良い。
【００１８】
図３を用いて、ＨＳＤが有するスペクトルデータについて説明する。図３は、ＨＳＤが有するスペクトルデータの一例を示す図である。図３の横軸は波長を示し、縦軸はスペクトル強度を示す。図３には、測定波長域が４００ｎｍから１０５０ｎｍのハイパースペクトルセンサで撮影した場合を示す。図３において、スペクトルデータ３ａは、ヒノキのスペクトルデータの一例を示す。また、スペクトルデータ３ｂは、カラマツのスペクトルデータの一例を示す。また、スペクトルデータ３ｃは、落葉広葉樹のスペクトルデータの一例を示す。なお、撮影に用いられるハイパースペクトルセンサの測定波長域は、４００ｎｍから９００ｎｍに限定されるものではない。例えば、ハイパースペクトルセンサの測定波長域は、調査対象となる地域の樹種に応じて適宜選択されて良い。また、スペクトルデータとしては、スペクトル強度以外にも、例えば相対反射率が用いられても良い。相対反射率は、スペクトル強度から光源のスペクトル成分を除去することで得られる値である。
【００１９】
制御部１２０は、受付部１２１と、第１抽出部１２２と、算出部１２３と、第２抽出部１２４と、作成部１２５と、照合部１２６とを有する。制御部１２０の機能は、例えば、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）などの集積回路により実現することができる。また、制御部１２０の機能は、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）が所定のプログラムを実行することで実現することができる。
【００２０】
受付部１２１は、各種情報を受け付ける。例えば、受付部１２１は、調査対象となる地域が撮影されたＨＳＤ１１１を受け付け、受け付けたＨＳＤ１１１を記憶部１１０に格納する。また、受付部１２１は、調査対象となる各樹種が植生する地点を示す位置情報を受け付け、受け付けた位置情報を第１抽出部１２２へ出力する。また、受付部１２１は、利用者による処理を開始する指示を入力部１０１から受け付け、受け付けた指示を第１抽出部１２２に送る。
【００２１】
一例としては、受付部１２１は、調査員によってカラマツが植生すると判別された１０地点の位置情報を入力部１０１から受け付ける。受付部１２１は、受け付けた１０地点の位置情報を第１抽出部１２２へ出力する。
【００２２】
第１抽出部１２２は、調査対象地域のスペクトルデータから、樹種が既知のスペクトルデータと類似のスペクトルデータを複数抽出する。例えば、第１抽出部１２２は、調査対象となる各樹種が植生する地点を示す位置情報を受付部１２１から受け付ける。第１抽出部１２２は、受け付けた位置情報に対応するＨＳＤ１１１上のピクセルからスペクトルデータを取得する。第１抽出部１２２は、取得したスペクトルデータの各波長におけるスペクトル強度の平均値と標準偏差とをそれぞれ算出する。第１抽出部１２２は、スペクトルデータの平均値に標準偏差を加算した値から、平均値から標準偏差を減算した値までの範囲に含まれるスペクトルデータを、ＨＳＤ１１１から抽出する。第１抽出部１２２は、抽出したスペクトルデータを算出部１２３へ出力する。
【００２３】
図４を用いて、第１抽出部による処理の一例を説明する。図４は、第１抽出部による処理を説明するための図である。図４の横軸は波長を示し、縦軸はスペクトル強度を示す。図４において、スペクトルデータ４ａは、カラマツのスペクトルデータの平均値を示す。また、領域４ｂは、スペクトルデータ４ａに標準偏差を加算した値から、スペクトルデータ４ａから標準偏差を減算した値までの範囲を示す。
【００２４】
図４に示す例では、第１抽出部１２２は、カラマツが植生する１０地点の位置情報を受付部１２１から受け付ける。第１抽出部１２２は、１０地点の位置情報に対応するＨＳＤ１１１上のピクセルからスペクトルデータをそれぞれ取得する。第１抽出部１２２は、取得したスペクトルデータの各波長におけるスペクトル強度の平均値であるスペクトルデータ４ａと、標準偏差とを算出する。第１抽出部１２２は、スペクトルデータ４ａに標準偏差を加算した値から、スペクトルデータ４ａから標準偏差を減算した値までの領域４ｂに各波長におけるスペクトル強度が含まれるスペクトルデータを、ＨＳＤ１１１から抽出する。一例としては、第１抽出部１２２は、６５個のスペクトルデータを抽出し、６５個のスペクトルデータを算出部１２３へ出力する。
【００２５】
算出部１２３は、第１抽出部１２２によって抽出された複数のスペクトルデータの植生指数をそれぞれ算出する。この植生指数は、緑の反射率の指標であり、例えば、下記の式（１）によって算出される値である。
【００２６】
植生指数＝（近赤外波長スペクトル強度−赤波長スペクトル強度）／（近赤外波長スペクトル強度＋赤波長スペクトル強度）・・・（１）
【００２７】
式（１）において、近赤外波長スペクトル強度は、７００ｎｍ〜２５００ｎｍまでの任意の範囲のスペクトル強度値または平均値を示す。また、赤波長スペクトル強度は、６２０ｎｍ〜７５０ｎｍまでの任意の範囲のスペクトル強度値または平均値を示す。
【００２８】
例えば、算出部１２３は、樹種が既知のスペクトルデータと類似のスペクトルデータとして第１抽出部１２２によって抽出された複数のスペクトルデータを、第１抽出部１２２から受け付ける。算出部１２３は、受け付けた各スペクトルデータについて、上記の式（１）を用いて植生指数をそれぞれ算出する。算出部１２３は、算出した各スペクトルデータの植生指数を第２抽出部１２４へ出力する。
【００２９】
一例としては、算出部１２３は、樹種が既知のスペクトルデータと類似のスペクトルデータとして第１抽出部１２２によって抽出された６５個のスペクトルデータを受け付ける。算出部１２３は、受け付けた６５個のスペクトルデータそれぞれについて、上記の式（１）を用いて植生指数をそれぞれ算出する。算出部１２３は、算出した６５個のスペクトルデータの植生指数を第２抽出部１２４へ出力する。
【００３０】
第２抽出部１２４は、算出部１２３によって算出された植生指数を用いて、調査対象地域のスペクトルデータから、スペクトルデータを抽出する。例えば、第２抽出部１２４は、算出部１２３によって算出された各スペクトルデータの植生指数を算出部１２３から受け付ける。第２抽出部１２４は、受け付けた植生指数の平均値及び標準偏差を算出する。第２抽出部１２４は、算出した植生指数の平均値に標準偏差を加算した値から、平均値から標準偏差を減算した値までの範囲に含まれるスペクトルデータを、ＨＳＤ１１１から抽出する。第２抽出部１２４は、抽出したスペクトルデータを作成部１２５へ出力する。
【００３１】
一例としては、第２抽出部１２４は、算出部１２３によって算出された６５個のスペクトルデータの植生指数を算出部１２３から受け付ける。第２抽出部１２４は、受け付けた６５個の植生指数の平均値及び標準偏差を算出する。第２抽出部１２４は、算出した植生指数の平均値に標準偏差を加算した値から、平均値から標準偏差を減算した値までの範囲に含まれるスペクトルデータを、ＨＳＤ１１１から抽出する。言い換えると、第２抽出部１２４は、ＨＳＤ１１１に含まれる各ピクセルのスペクトルデータから植生指数をそれぞれ算出する。第２抽出部１２４は、ここで算出した植生指数が、植生指数の平均値に標準偏差を加算した値から、平均値から標準偏差を減算した値までの範囲に含まれる場合に、その植生指数が算出されたピクセルを特定する。第２抽出部１２４は、特定したピクセルのスペクトルデータをＨＳＤ１１１から抽出する。第２抽出部１２４は、抽出したスペクトルデータを作成部１２５へ出力する。例えば、第２抽出部１２４は、４５個のピクセルを特定し、それらのピクセルのスペクトルデータを抽出する。そした、第２抽出部１２４は、抽出した４５個のスペクトルデータを作成部１２５へ出力する。
【００３２】
作成部１２５は、第２抽出部１２４によって抽出された複数のスペクトルデータを用いて、基準スペクトルを作成する。例えば、作成部１２５は、第２抽出部１２４によって抽出された複数のスペクトルデータを、第２抽出部１２４から受け付ける。作成部１２５は、受け付けた複数のスペクトルデータの平均値を基準スペクトルとして算出する。作成部１２５は、算出した基準スペクトルを照合部１２６へ出力する。なお、作成部１２５が基準スペクトルを算出する方法は、平均値に限定されるものではない。例えば、作成部１２５は、受け付けた複数のスペクトルデータの中央値を基準スペクトルとして用いても良い。また、作成部１２５は、ここで作成した基準スペクトルを記憶部１１０に格納しても良い。
【００３３】
一例としては、作成部１２５は、第２抽出部１２４によって抽出された４５個のスペクトルデータを、第２抽出部１２４から受け付ける。作成部１２５は、４５個のスペクトルデータの平均値を基準スペクトルとして算出する。作成部１２５は、算出した基準スペクトルを照合部１２６へ出力する。
【００３４】
照合部１２６は、ＨＳＤ１１１と基準スペクトルとを照合する。例えば、照合部１２６は、作成部１２５によって作成された基準スペクトルと、調査対象となる地域が撮影されたＨＳＤ１１１に含まれる各ピクセルのスペクトルデータとを照合する。照合部１２６は、ＨＳＤ１１１に含まれる全てのピクセルについて照合すると、照合結果を出力部１０２に出力する。なお、照合部１２６は、例えば、Ｓｐｅｃｔｒａｌ  Ａｎｇｌｅ  Ｍａｐｐｅｒ法を用いてＨＳＤ１１１と基準スペクトルとを照合する。
【００３５】
図５を用いて、照合部１２６による処理を説明する。図５は、照合部１２６による処理を説明するための図である。図５には、図２のＨＳＤ１１１のうち、各樹種の基準スペクトルと類似のスペクトルデータを有すると判定されたピクセルを示す。
【００３６】
図５に示す例では、照合部１２６は、図２のＨＳＤ１１１に含まれる各ピクセルのスペクトルデータと、各樹種の基準スペクトルとを照合する。照合部１２６は、図５の網掛けで示したように、ＨＳＤ１１１のうち、基準スペクトルと類似のスペクトルデータを有するピクセルを特定する。照合部１２６は、図５に示すような照合結果を、出力部１０２へ出力する。
【００３７】
次に、実施例１に係る植生図作成装置１００の処理手順について説明する。図６は、植生図作成装置１００の処理手順を示すフローチャートである。図６に示す処理は、例えば、受付部１２１が利用者による処理を開始する指示を受け付けたことを契機として実行される。
【００３８】
図６に示すように、処理タイミングになると（ステップＳ１０１肯定）、第１抽出部１２２は、調査対象地域のスペクトルデータから、樹種が既知のスペクトルデータと類似のスペクトルデータを複数抽出する（ステップＳ１０２）。なお、第１抽出部１２２は、処理タイミングになるまで（ステップＳ１０１否定）、待機状態である。
【００３９】
算出部１２３は、第１抽出部１２２によって抽出された複数のスペクトルデータの植生指数をそれぞれ算出する（ステップＳ１０３）。第２抽出部１２４は、算出部１２３によって算出された植生指数を用いて、調査対象地域のスペクトルデータから、スペクトルデータを抽出する（ステップＳ１０４）。
【００４０】
作成部１２５は、第２抽出部１２４によって抽出された複数のスペクトルデータを用いて、基準スペクトルを作成する（ステップＳ１０５）。照合部１２６は、作成部１２５によって作成された基準スペクトルと、ＨＳＤ１１１とを照合する（ステップＳ１０６）。
照合部１２６は、照合結果を出力する（ステップＳ１０７）。
【００４１】
次に、実施例１に係る植生図作成装置１００の効果について説明する。植生図作成装置１００は、調査対象地域のスペクトルデータから、樹種が既知のスペクトルデータと類似の第１スペクトルデータを複数抽出する。植生図作成装置１００は、抽出した複数の第１スペクトルデータの植生指数をそれぞれ算出する。植生図作成装置１００は、算出した植生指数を用いて、調査対象地域のスペクトルデータから第２スペクトルデータを複数抽出する。植生図作成装置１００は、抽出した複数の第２スペクトルデータを用いて基準スペクトルを作成する。このため、植生図作成装置１００は、精度の高い基準スペクトルを求めることができる。
【００４２】
図７を用いて、植生図作成装置１００の効果について説明する。図７は、植生図作成装置１００の効果について説明するための図である。図７の横軸は波長を示し、縦軸はスペクトル強度を示す。図７において、スペクトルデータ７ａ，７ｂ，７ｃは、いずれもカラマツのスペクトルデータを示す。
【００４３】
図７に示すように、同一の樹種であっても、各地点における土壌や日照の違いに応じて複数パターンのスペクトルデータ７ａ〜７ｃが得られることがある。ここで、調査員によって樹種が判別された地点が少ない場合や、その地点のスペクトルデータにばらつきが大きい場合には、基準スペクトルを作成するためのスペクトルデータが、例えばスペクトルデータ７ａに偏ってしまうことがある。従来技術では、スペクトルデータ７ａに偏ったスペクトルデータのみを用いて基準スペクトルを作成し、その基準スペクトルを用いて照合する。このため、従来技術では、例えばスペクトルデータ７ｃのパターンのカラマツが正確にマッピングされない、いわゆるオーバーキルが生じていた。
【００４４】
これに対して、植生図作成装置１００は、調査員によって樹種が判別されたスペクトルデータと類似のスペクトルデータを抽出する。これにより、植生図作成装置１００は、スペクトルデータ７ａに偏っていたとしても、スペクトルデータ７ｂ，７ｃのパターンも含むスペクトルデータの集合を取得する。そして、植生図作成装置１００は、取得したスペクトルデータと緑の反射率が近いスペクトルデータを、ハイパースペクトルデータから抽出する。このため、植生図作成装置１００は、複数パターンのスペクトルデータ７ａ〜７ｃを含み、かつ、緑の反射率もカラマツと推定されるスペクトルデータに基づいて、基準スペクトルを作成することができる。
【００４５】
ここで、植生図作成装置１００によって作成された基準スペクトルの精度の検証結果を説明する。ここでは、植生図作成装置１００を用いて作成した基準スペクトルと各樹種のスペクトルデータとの間の類似度を算出することで、基準スペクトルの精度を検証した。なお、類似度としては、２つのスペクトルデータの相関係数を求めるピアソンの積率相関係数を用いた。
【００４６】
スギの基準スペクトルとスギのスペクトルデータとの類似度は０．９９８であった。これに対して、スギの基準スペクトルとマツのスペクトルデータとの類似度は０．７６５であり、スギの基準スペクトルとヒノキのスペクトルデータとの類似度は０．９１０であった。
【００４７】
また、マツの基準スペクトルとマツのスペクトルデータとの類似度は０．９８１であった。これに対して、マツの基準スペクトルとスギのスペクトルデータとの類似度は０．８６５であり、マツの基準スペクトルとヒノキのスペクトルデータとの類似度は０．８９０であった。
【００４８】
また、ヒノキの基準スペクトルとヒノキのスペクトルデータとの類似度は０．９２１であった。これに対して、ヒノキの基準スペクトルとスギのスペクトルデータとの類似度は０．８９５であり、ヒノキの基準スペクトルとマツのスペクトルデータとの類似度は０．７１０であった。
【００４９】
このように、植生図作成装置１００を用いて作成した基準スペクトルは、判別対象となる樹種を他の樹種と区別できる精度を有している。植生図作成装置１００によって作成された基準スペクトルを用いて植生図を作成すると、図５に示したように、各樹種が重複しない植生図を作成することができる。
【実施例２】
【００５０】
さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、その他の実施例にて実施されても良い。そこで、以下では、その他の実施例について説明する。
【００５１】
上記の実施例では、植生図作成装置１００がハイパースペクトルセンサを用いて取得したデータを用いて基準スペクトルを作成する場合を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、植生図作成装置１００は、マルチスペクトルセンサを用いて取得したデータを用いて基準スペクトルを作成しても良い。
【００５２】
また、実施例１において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上述文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
【００５３】
また、図１に示した植生図作成装置１００の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、植生図作成装置１００の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。
【００５４】
図８は、植生図作成プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。図８に示すように、コンピュータ３００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ３０１と、ユーザからデータの入力を受け付ける入力装置３０２と、モニタ３０３とを有する。また、コンピュータ３００は、記憶媒体からプログラム等を読み取る媒体読み取り装置３０４と、他の装置と接続するためのインターフェース装置３０５と、他の装置と無線により接続するための無線通信装置３０６とを有する。また、コンピュータ３００は、各種情報を一時記憶するＲＡＭ（Random  Access  Memory）３０７と、ハードディスク装置３０８とを有する。また、各装置３０１〜３０８は、バス３０９に接続される。
【００５５】
ハードディスク装置３０８には、図１に示した第１抽出部１２２、算出部１２３、第２抽出部１２４及び作成部１２５の各処理部と同様の機能を有する植生図作成プログラムが記憶される。また、ハードディスク装置３０８には、植生図作成プログラムを実現するための各種データが記憶される。
【００５６】
ＣＰＵ３０１は、ハードディスク装置３０８に記憶された各プログラムを読み出して、ＲＡＭ３０７に展開して実行することで、各種の処理を行う。また、これらのプログラムは、コンピュータ３００を図１に示した第１抽出部１２２、算出部１２３、第２抽出部１２４及び作成部１２５として機能させることができる。
【００５７】
なお、上記の植生図作成プログラムは、必ずしもハードディスク装置３０８に記憶されている必要はない。例えば、コンピュータ３００が読み取り可能な記録媒体に記憶されたプログラムを、コンピュータ３００が読み出して実行するようにしても良い。コンピュータが読み取り可能な記録媒体は、例えば、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤディスク、ＵＳＢ（Universal  Serial  Bus）メモリ等の可搬型記録媒体、フラッシュメモリ等の半導体メモリ、ハードディスクドライブ等が対応する。また、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ（Local  Area  Network）、ＷＡＮ（Wide  Area  Network）等に接続された装置にこのプログラムを記憶させておき、コンピュータ３００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしても良い。
【００５８】
以上の各実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【００５９】
（付記１）コンピュータに、
調査対象地域のスペクトルデータから、樹種が既知のスペクトルデータと類似の第１スペクトルデータを複数抽出し、
前記第１スペクトルデータを抽出する処理によって抽出された複数の第１スペクトルデータの植生指数をそれぞれ算出し、
前記算出する処理によって算出された植生指数を用いて、前記調査対象地域のスペクトルデータから第２スペクトルデータを複数抽出し、
前記第２スペクトルデータを抽出する処理によって抽出された複数の第２スペクトルデータを用いて基準スペクトルを作成する
各処理を実行させることを特徴とする植生図作成プログラム。
【００６０】
（付記２）前記第１スペクトルデータを抽出する処理は、第１スペクトルデータとして、樹種が既知のスペクトルデータの平均値に当該スペクトルデータの標準偏差を加算した値から、当該平均値から当該標準偏差を減算した値までの範囲に含まれるスペクトルデータを抽出することを特徴とする付記１に記載の植生図作成プログラム。
【００６１】
（付記３）前記第２スペクトルデータを抽出する処理は、第２スペクトルデータとして、第１スペクトルデータの植生指数の平均値に当該植生指数の標準偏差を加算した値から、当該平均値から当該標準偏差を減算した値までの範囲に含まれるスペクトルデータを抽出することを特徴とする付記１又は２に記載の植生図作成プログラム。
【００６２】
（付記４）調査対象地域のスペクトルデータから、樹種が既知のスペクトルデータと類似の第１スペクトルデータを複数抽出する第１抽出部と、
前記第１抽出部によって抽出された複数の第１スペクトルデータの植生指数をそれぞれ算出する算出部と、
前記算出部によって算出された植生指数を用いて、前記調査対象地域のスペクトルデータから第２スペクトルデータを複数抽出する第２抽出部と、
前記第２抽出部によって抽出された複数の第２スペクトルデータを用いて基準スペクトルを作成する作成部と
を有することを特徴とする植生図作成装置。
【００６３】
（付記５）前記第１抽出部は、第１スペクトルデータとして、樹種が既知のスペクトルデータの平均値に当該スペクトルデータの標準偏差を加算した値から、当該平均値から当該標準偏差を減算した値までの範囲に含まれるスペクトルデータを抽出することを特徴とする付記４に記載の植生図作成装置。
【００６４】
（付記６）前記第２抽出部は、第２スペクトルデータとして、第１スペクトルデータの植生指数の平均値に当該植生指数の標準偏差を加算した値から、当該平均値から当該標準偏差を減算した値までの範囲に含まれるスペクトルデータを抽出することを特徴とする付記４又は５に記載の植生図作成装置。
【００６５】
（付記７）コンピュータによって実行される植生図作成方法であって、コンピュータが、
調査対象地域のスペクトルデータから、樹種が既知のスペクトルデータと類似の第１スペクトルデータを複数抽出し、
前記第１スペクトルデータを抽出する処理によって抽出された複数の第１スペクトルデータの植生指数をそれぞれ算出し、
前記算出する処理によって算出された植生指数を用いて、前記調査対象地域のスペクトルデータから第２スペクトルデータを複数抽出し、
前記第２スペクトルデータを抽出する処理によって抽出された複数の第２スペクトルデータを用いて基準スペクトルを作成する
各処理を実行することを特徴とする植生図作成方法。
【００６６】
（付記８）前記第１スペクトルデータを抽出する処理は、第１スペクトルデータとして、樹種が既知のスペクトルデータの平均値に当該スペクトルデータの標準偏差を加算した値から、当該平均値から当該標準偏差を減算した値までの範囲に含まれるスペクトルデータを抽出することを特徴とする付記７に記載の植生図作成方法。
【００６７】
（付記９）前記第２スペクトルデータを抽出する処理は、第２スペクトルデータとして、第１スペクトルデータの植生指数の平均値に当該植生指数の標準偏差を加算した値から、当該平均値から当該標準偏差を減算した値までの範囲に含まれるスペクトルデータを抽出することを特徴とする付記７又は８に記載の植生図作成方法。
【符号の説明】
【００６８】
１００      植生図作成装置
１０１      入力部
１０２      出力部
１１０      記憶部
１１１      ＨＳＤ
１２０      制御部
１２１      受付部
１２２      第１抽出部
１２３      算出部
１２４      第２抽出部
１２５      作成部
１２６      照合部
３００      コンピュータ
３０１      ＣＰＵ
３０２      入力装置
３０３      モニタ
３０４      媒体読み取り装置
３０５      インターフェース装置
３０６      無線通信装置
３０７      ＲＡＭ
３０８      ハードディスク装置
３０９      バス
【図３】
2014023456.tif 000003
【図４】
2014023456.tif 000004
【図５】
2014023456.tif 000005
【図６】
2014023456.tif 000006
【図７】
2014023456.tif 000007
【図８】
2014023456.tif 000008
【図１】
2014023456.tif 000009
【図２】
2014023456.tif 000010