(57)【要約】【課題】特別な経験や熟練を必要とすることなく、農園全体の罹病木（感染木）と健全木（非感染木）との区別を精度よく判定可能とする。【解決手段】罹病判定方法は、パラゴムノキの農園の全域、または一部領域を撮像したモノクロの衛星画像である第１の衛星画像と、第１の衛星画像と撮像範囲が同一の衛星画像であって少なくとも近赤外領域に感度を有する第２の衛星画像とを取得する画像取得工程と、画像取得工程で取得された第１の衛星画像からパラゴムノキの梢端の位置を特定する梢端特定工程と、梢端特定工程で特定された第１の衛星画像内の梢端の位置に対応する第２の衛星画像の位置における近赤外領域の反射強度と所定の閾値とを比較し、反射強度が所定の閾値未満であれば、梢端におけるパラゴムノキは罹病していないと判定し、反射強度が所定の閾値以上であれば、梢端におけるパラゴムノキは罹病していると判定する判定工程とを備える。【選択図】図４
2014010058.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
パラゴムノキの農園の全域、または一部領域を撮像したモノクロの衛星画像である第１の衛星画像と、前記第１の衛星画像と撮像範囲が同一の衛星画像であって少なくとも近赤外領域に感度を有する第２の衛星画像とを取得する画像取得工程と、
前記画像取得工程で取得された前記第１の衛星画像から前記パラゴムノキの梢端の位置を特定する梢端特定工程と、
前記梢端特定工程で特定された前記第１の衛星画像内の前記梢端の位置に対応する前記第２の衛星画像の位置における近赤外領域の反射強度と所定の閾値とを比較し、前記反射強度が前記所定の閾値未満であれば、前記梢端におけるパラゴムノキは罹病していないと判定し、前記反射強度が前記所定の閾値以上であれば、前記梢端におけるパラゴムノキは罹病していると判定する判定工程と
を備えることを特徴とする罹病判定方法。
【請求項２】
前記第１の衛星画像は、パンクロマチック（白黒）画像であり、
前記第２の衛星画像は、マルチスペクトルセンサを用いて少なくとも１つの波長帯で撮影された衛星画像である、
ことを特徴とする請求項１に記載の罹病判定方法。
【請求項３】
前記第１の衛星画像は、パンクロマチック（白黒）画像であり、
前記第２の衛星画像は、マルチスペクトルセンサを用いて少なくとも２つ以上の波長帯のそれぞれで撮影された複数の衛星画像であり、
前記判定工程は、
前記梢端特定工程で特定された前記第１の衛星画像内の前記梢端の位置に対応する前記少なくとも２つ以上の波長帯のそれぞれで撮影された前記複数の衛星画像の各々における波長帯の反射強度と、前記複数の衛星画像毎に用意された所定の閾値とを比較し、
前記複数の衛星画像のうち、少なくとも半数以上の衛星画像における波長帯の反射強度が当該衛星画像に用意された前記所定の閾値未満であれば、前記梢端におけるパラゴムノキは罹病していないと判定する、
ことを特徴とする請求項１に記載の罹病判定方法。
【請求項４】
前記第２の衛星画像は、少なくとも波長が８６０〜１０４０ｎｍの近赤外線の波長帯で撮影された衛星画像を含む、
ことを特徴とする請求項１から請求項３の何れか１項に記載の罹病判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ゴムの木（パラゴムノキ）における罹病木（感染木）と健全木（非感染木）とを区別する罹病判定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ゴムの木（パラゴムノキ）農園においては、罹病していないか否かを判別し、罹病している場合には適切な治療を施すなど管理が必要である。罹病木と健全木とを区別する罹病判定は、農園で働く従事者の勘と経験に基づくものであった。なお、感染とは、具体的には、ＷＲＤ（White Root Disease：根白腐病）である。
【０００３】
例えば、パラゴムノキではないが、オイルパームにおいて、茎枯れ病を遺伝子レベルで検出する技術が提案されている（例えば特許文献１参照）。オイルパームが茎枯れ病に罹病すると、樹幹組織委が腐朽化することで、食用あるいは工業用油脂の採取損失となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００１−３１４１９９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述のように、従来技術では、従事者の勘と経験に基づくものであったため、必ずしも精度は高くなく、また、経験や熟練を必要とし、誰にでも容易に判定できなかったという問題がある。また、上述した特許文献１の技術は、オイルパームに特化してものであり、ゴムの木（パラゴムノキ）に適用するのは難しく、また、遺伝子レベルでの判定は、現場で簡易にできるようなものでなく、実施するのは難しいという問題があった。
【０００６】
本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、その目的は、特別な経験や熟練を必要とすることなく、農園全体の罹病木と健全木との区別を精度よく判定することができる罹病判定方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上述した課題を解決するために、請求項１に係る発明は、パラゴムノキの農園の全域、または一部領域を撮像したモノクロの衛星画像である第１の衛星画像と、前記第１の衛星画像と撮像範囲が同一の衛星画像であって少なくとも近赤外領域に感度を有する第２の衛星画像とを取得する画像取得工程と、前記画像取得工程で取得された前記第１の衛星画像から前記パラゴムノキの梢端の位置を特定する梢端特定工程と、前記梢端特定工程で特定された前記第１の衛星画像内の前記梢端の位置に対応する前記第２の衛星画像の位置における近赤外領域の反射強度と所定の閾値とを比較し、前記反射強度が前記所定の閾値未満であれば、前記梢端におけるパラゴムノキは罹病していないと判定し、前記反射強度が前記所定の閾値以上であれば、前記梢端におけるパラゴムノキは罹病していると判定する判定工程とを備えることを特徴とする罹病判定方法である。
【０００８】
請求項２に係る発明は、請求項１に記載の発明において、前記第１の衛星画像は、パンクロマチック（白黒）画像であり、前記第２の衛星画像は、マルチスペクトルセンサを用いて少なくとも１つの波長帯で撮影された衛星画像である、ことを特徴とする。
【０００９】
請求項３に係る発明は、請求項１に記載の発明において、前記第１の衛星画像は、パンクロマチック（白黒）画像であり、前記第２の衛星画像は、マルチスペクトルセンサを用いて少なくとも２つ以上の波長帯のそれぞれで撮影された複数の衛星画像であり、前記判定工程は、前記梢端特定工程で特定された前記第１の衛星画像内の前記梢端の位置に対応する前記少なくとも２つ以上の波長帯のそれぞれで撮影された前記複数の衛星画像の各々における波長帯の反射強度と、前記複数の衛星画像毎に用意された所定の閾値とを比較し、前記複数の衛星画像のうち、少なくとも半数以上の衛星画像における波長帯の反射強度が当該衛星画像に用意された前記所定の閾値未満であれば、前記梢端におけるパラゴムノキは罹病していないと判定する、ことを特徴とする。
【００１０】
請求項４に係る発明は、請求項１から請求項３の何れか１項に記載の発明において、前記第２の衛星画像は、少なくとも波長が８６０〜１０４０ｎｍの近赤外線の波長帯で撮影された衛星画像を含む、ことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
請求項１に係る発明によれば、特別な経験や熟練を必要とすることなく、農園全体の罹病木と健全木との区別を精度よく判定することができる。
請求項２に係る発明によれば、マルチスペクトルセンサを用いて撮像された衛星画像上の少なくとも１つの波長帯に着目し、比較的簡便に判定することができる。
請求項３に係る発明によれば、マルチスペクトルセンサを用いて撮像された衛星画像上の少なくとも２つの波長帯に着目し、より精度よく判定することができる。
請求項４に係る発明によれば、８６０〜１０４０ｎｍの近赤外線の波長帯を用いることで、罹病木と健全木との区別を精度よく判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の実施形態による罹病判定方法で用いる衛星写真（衛星画像）を説明するための概念図である。
【図２】本発明の実施形態による罹病判定方法において作成する梢端位置を表わした梢端位置画像を示す模式図である。
【図３】本発明の実施形態による罹病判定方法における罹病の有無の判定方法を説明するための概念図である。
【図４】本発明の実施形態による罹病判定方法の手順を説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明の一実施形態を、図面を参照して説明する。図１は、本発明の実施形態による罹病判定方法で用いる衛星写真（衛星画像）を説明するための概念図である。図１には、横軸に波長を示し、縦軸にバンド名を示している。衛星写真としては、８バンドのマルチスペクトルセンサを搭載した、Ｗｏｒｌｄｖｉｅｗ−２の衛星画像が知られている。該衛星画像には、パンクロマチックＰａｎ（４５０〜７７５ｎｍ）に加えて、８バンドの、コースタルＣｏａｓｔａｌ（４００〜４５０ｎｍ）、青Ｂｌｕｅ（４５０〜５１０ｎｍ）、緑Ｇｒｅｅｎ（５１０〜５８０ｎｍ）、黄Ｙｅｌｌｏｗ（５８５〜６２５ｎｍ）、赤Ｒｅｄ（６３０〜６９０ｎｍ）、レッドエッジＲｅｄＥｄｇｅ（７０５〜７４５ｎｍ）、近赤外ＮＩＲ１（７７０〜８９５ｎｍ）、近赤外ＮＩＲ２（８６０〜１０４０ｎｍ）の８種類がある。
【００１４】
本実施形態では、上記衛星画像のうち、パラゴムノキの農園の全域、または一部領域を撮像したモノクロの衛星画像（第１の衛星画像）として、パンクロマチック画像Ｐａｎを用いる。
【００１５】
図２は、本発明の実施形態による罹病判定方法において作成する梢端位置を表わした梢端位置画像を示す模式図である。従事者は、第１の衛星画像（パンクロマチック画像Ｐａｎ）から梢端位置画像を作成する。梢端位置画像において、中が黒で塗りつぶされた白丸は、単木の梢端の位置を示している。つまり、従事者は、第１の衛星画像（パンクロマチック画像Ｐａｎ）を取得し、取得した第１の衛星画像（パンクロマチック画像Ｐａｎ）からパラゴムノキの梢端の位置を特定する。但し、後述するように梢端位置画像は、第２の衛星画像上の梢端の位置を特定するために用いられるものであるため、従事者は、第１の衛星画像（パンクロマチック画像Ｐａｎ）上の梢端の位置さえ特定できれば、梢端位置画像を作成しなくてもよい。
【００１６】
図３は、本発明の実施形態による罹病判定方法における罹病の有無の判定方法を説明するための概念図である。図３において、横軸はバンド名、縦軸は反射率（反射係数、反射強度とも称する）を示している。図３は、感染区と非感染区の夫々において各２５０本の梢端をサンプル木として抽出し、うち各１２５本のデジタルナンバーＤＮを取得し、バンド毎の比較結果を示している。
【００１７】
図３に示すように、健全木と比べ、罹病木の反射率は、黄Ｙｅｌｌｏｗ（５８５〜６２５ｎｍ）、赤Ｒｅｄ（６３０〜６９０ｎｍ）、レッドエッジＲｅｄＥｄｇｅ（７０５〜７４５ｎｍ）、近赤外ＮＩＲ２（８６０〜１０４０ｎｍ）の４つのバンドにおいて、有意（５％水準）に高い値である。例えば、健全木に比べ、罹病木の近赤外ＮＩＲ２のバンドの反射率は高い。
このことより、上記４つのバンドにおいて健全木と罹病木との判定を行うことが可能であると考えられるが、この中でもより有意な差のあるＮＩＲ２のバンドを用いることが望ましい。
【００１８】
したがって、本実施形態では、第１の衛星画像（パンクロマチック画像Ｐａｎ）と撮像範囲が同一の衛星画像であって少なくとも近赤外領域に感度を有する衛星画像（第２の衛星画像）として、近赤外画像ＮＩＲ２の衛星画像を用いる。近赤外画像ＮＩＲ２の衛星画像における反射率は健全木と罹病木とで有意に異なるため、第２の衛星画像として近赤外画像ＮＩＲ２の衛星画像を用いることによって、精度よく罹病判定が行うことができる。
【００１９】
以下、ＮＩＲ２の衛星画像を用いた罹病判定方法について具体的に説明する。
第１の衛星画像（パンクロマチック画像Ｐａｎ）内の梢端の位置に対応する第２の衛星画像（近赤外画像ＮＩＲ２の衛星画像）の位置における反射率（近赤外領域の反射強度）と所定の閾値とを比較し、当該反射率が所定の閾値未満であれば、梢端におけるパラゴムノキは罹病していないと判定し、当該反射率が所定の閾値以上であれば、梢端におけるパラゴムノキは罹病していると判定する。
【００２０】
図３を例として、健全木と罹病木の判断方法を説明する。
まず、図３の第２の衛星画像（近赤外画像ＮＩＲ２の衛星画像）の比較結果に基づいて、健全木と罹病木とを切り分ける適切な閾値Ａを決定する。図３においては、閾値Ａの反射率を４０７に設定する。
その後、第１の衛星画像（パンクロマチック画像Ｐａｎ）から上述の如く作成した梢端位置画像によって示される、第２の衛星画像（近赤外画像ＮＩＲ２の衛星画像）上の梢端の位置の反射率を取得する。そして、第２の衛星画像（近赤外画像ＮＩＲ２の衛星画像）上の梢端の位置の反射率と上記閾値Ａとを比較し、上記梢端の位置の反射率が閾値Ａ以上であれば罹病していると判定し、上記梢端の位置の反射率が閾値Ａ未満であれば罹病していないと判定する。ＮＩＲ２の反射率を見ると、４１０及び４０５の反射率を示すバンドが見られることから、反射率４１０に由来するバンドは罹病木であると判定することができ、反射率４０５に由来するバンドは罹病木であると判定することができる。
【００２１】
上記方法をフローチャートしたのが図４である。
図４は、本発明の実施形態による罹病判定方法の手順を説明するためのフローチャートである。まず、第１の衛星画像として、ゴム園を撮影した衛星写真の１つであるパンクロマチックＰａｎ（４５０〜７７５ｎｍ）の衛星画像を取得し（ステップＳ１／画像取得工程）、第２の衛星画像として、同様にゴム園を撮影した衛星写真の１つである近赤外ＮＩＲ２（８６０〜１０４０ｎｍ）の衛星画像を取得する（ステップＳ２／画像取得工程）。次に、第１の衛星画像から単木の梢端の位置を特定する（ステップＳ３／梢端特定工程）。なお、従事者は、梢端位置の特定に際し、局所最大値フィルタ法を用いてもよい。
【００２２】
その後、第２の衛星画像上の各梢端の位置（ステップＳ３において特定した梢端の位置）の反射率と、閾値Ａとを比較する（ステップＳ４／判定工程）。つまり、第１の衛星画像から得られた各梢端の位置に対応する第２の衛星画像の各位置における近赤外領域の反射率と閾値Ａとを比較する。
【００２３】
ある梢端の位置の反射率が閾値Ａ以上である場合には（ステップＳ５：ＹＥＳ）、該梢端部分は罹病であると判定する（ステップＳ６／判定工程）。一方、ある梢端の位置の反射率が閾値Ａ未満である場合には（ステップＳ５：ＮＯ）、該梢端部分は罹病でないと判定する（ステップＳ７／判定工程）。
【００２４】
上記実施形態によれば、第１の衛星画像（パンクロマチックＰａｎ）から単木の梢端の位置を特定し、第２の衛星画像（近赤外ＮＩＲ２）上の各梢端の位置の反射率と閾値Ａとを比較し、各梢端部分の罹病の有無を判定するようにしたので、特別な経験や熟練を必要とすることなく、農園全体の罹病木と健全木との区別を精度よく判定することができる。
【００２５】
なお、近赤外画像ＮＩＲ２の衛星画像に代えて又は加えて、健全木と罹病木とで反射率が有意に異なる他の衛星画像を用いてもよい。例えば、黄Ｙｅｌｌｏｗ、赤Ｒｅｄ、レッドエッジＲｅｄなどの複数のバンドの衛星画像を第２の衛星画像として用いてもよい。複数のバンドの衛星画像を第２の衛星画像とする場合、バンド毎に適切な閾値を決定する。
【００２６】
第２の衛星画像として複数のバンドの衛星画像と夫々の閾値とを用いて罹病の有無を判定する場合、少なくとも半数以上の衛星画像において、反射率が閾値未満であれば、罹病していないと判定してもよい。つまり、従事者は、第１の衛星画像（パンクロマチック画像Ｐａｎ）内の梢端の位置に対応する、少なくとも２つ以上の波長帯のそれぞれで撮影された複数の衛星画像の各々における波長帯の反射率と、複数の衛星画像毎に用意された所定の閾値とを比較し、複数の衛星画像のうち、少なくとも半数以上の衛星画像における波長帯の反射率が当該衛星画像に用意された所定の閾値未満であれば、梢端におけるパラゴムノキは罹病していないと判定してもよい。
例として、図３に第２の衛星画として近赤外ＮＩＲ２の衛星画像及びレッドエッジＲｅｄＥｄｇｅの衛星画像を用いる場合に使用する２つの閾値（閾値Ａ、閾値Ｂ）を示した。
これにより、総合的に罹病判定を行うことができる。
【００２７】
なお、上記実施形態では、情報処理装置（例えば、パーソナルコンピュータ。非図示）を利用してもよい。
【００２８】
また、情報処理装置（例えば、情報処理装置上で動作する局所最大値フィルタ法を実行するプログラム）を用いて、第１の衛星画像から梢端の位置を特定してもよい。換言すれば、情報処理装置が、第１の衛星画像から梢端の位置を特定してもよい。なお、局所最大値フィルタ法のウィンドウサイズを、目視判断により抽出画素が梢端を最も良く表したときのサイズとするとよい。
【００２９】
また、情報処理装置を用いて、罹病の有無を判定してもよい。換言すれば、情報処理装置が、罹病の有無を判定してもよい。具体的には、情報処理装置は、図３に示すような閾値を予め記憶（設定）しておく。情報処理装置は、梢端位置画像によって示される、第２の衛星画像上の梢端の位置の反射率を取得し、当該反射率と記憶している閾値とを比較し、上記梢端の位置の反射率が閾値以上であれば罹病していると判定し、上記梢端の位置の反射率が閾値未満であれば罹病していないと判定する。
【００３０】
情報処理装置を用いて罹病の有無を判定する場合（情報処理装置が罹病の有無を判定する場合）、情報処理装置のディスプレイに判定結果を表示してもよい。例えば、第１の衛星画像の各梢端の位置に、罹病している旨を示す第１のマーク（例えば、赤色の丸印）を重畳させて表示し、罹病していない旨示す第２のマーク（例えば、緑色の丸印）を重畳させて表示するようにしてもよい。
【図１】
2014010058.tif 000003
【図３】
2014010058.tif 000004
【図４】
2014010058.tif 000005
【図２】
2014010058.tif 000006