(57)【要約】【課題】ハイパースペクトルデータ上に未判別エリアが残るという問題を解消すること。【解決手段】混合部１２１は、樹木スペクトルデータ１１１の各樹種の樹木基準スペクトルデータと、土壌スペクトルデータ１１２の各含水量の土壌基準スペクトルデータとに基づき混合スペクトルデータ１１３を生成する。判定部１２３は、混合スペクトルデータ１１３の各混合スペクトルデータと、ハイパースペクトルデータ１１４の各測定領域のスペクトルデータとに基づきマッチング処理し、各測定領域に植生する樹種を判定し、判定結果をハイパースペクトルデータ１１４の画像データに反映する。【選択図】図１
2014119296.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータに、
樹木基準スペクトルデータおよび複数種類の土壌基準スペクトルデータに基づき生成される混合スペクトルデータと、調査対象の測定領域のスペクトルデータとを基にして前記樹木基準スペクトルデータに対応する樹種が含まれる測定領域を判定する、
処理を実行することを特徴とする植物種判定プログラム。
【請求項２】
前記複数種類の土壌基準スペクトルデータは、土壌に含まれる複数種類の成分又は複数種類の含水量の土壌基準スペクトルデータを含み、前記混合スペクトルデータは、複数種類の樹木基準スペクトルデータおよび複数種類の土壌基準スペクトルデータに基づき生成されたデータであり、
前記判定する処理は、前記混合スペクトルデータと前記測定領域のスペクトルデータとを基にして、前記測定領域に含まれる樹種を判定することを特徴とする請求項１に記載の植物種判定プログラム。
【請求項３】
前記判定する処理は、前記混合スペクトルデータと前記測定領域のスペクトルデータとを、４００〜１０５０ｎｍの波長範囲でマッチングすることを特徴とする請求項１又は２記載の植物種判定プログラム。
【請求項４】
樹木基準スペクトルデータおよび複数種類の土壌基準スペクトルデータに基づき生成される混合スペクトルデータと、調査対象の測定領域のスペクトルデータとを基にして前記樹木基準スペクトルデータに対応する樹種が含まれる測定領域を判定する判定部、
を有することを特徴とする植物種識別装置。
【請求項５】
コンピュータが、
樹木基準スペクトルデータおよび複数種類の土壌基準スペクトルデータに基づき生成される混合スペクトルデータと、調査対象の測定領域のスペクトルデータとを基にして前記樹木基準スペクトルデータに対応する樹種が含まれる測定領域を判定する、
処理を実行することを特徴とする植物種判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、植物種判定プログラム、植物種判定方法および植物種識別装置に関する。 
【背景技術】
【０００２】
環境調査において植生の分布を調べるために植生調査がなされる。植生調査は主に以下の２つの方法でおこなわれている。一つは、識別者が現地に赴いて各地域に植生している樹木を逐一判別していく方法である。もう一つは、衛星や航空機等から撮影された写真や画像を用いて識別者が植生の分布を判別するリモートセンシングという方法である。リモートセンシングによる植生調査は、植生図撮影用センサを用いて空撮することによりおこなわれる。従来は植生図の画像データを白黒画像で取得していたが、最近ではセンサの機能が向上したため、植生図の画像データをカラー画像、いわゆるマルチスペクトルで取得することも可能となっている。
【０００３】
従来のマルチスペクトルセンサと比べてハイパースペクトルセンサを用いれば、得られる情報量が向上し、従来のマルチスペクトルセンサの１０倍以上のバンド計測が可能となる。このため、ここ最近では植生図の撮影にハイパースペクトルセンサを用いることが多い。そして、ハイパースペクトルセンサが普及したことによりリモートセンシングに関する活用分野が増加し、環境、農業分野などの様々な分野においても広く活用されるようになりつつある。さらに、ハイパースペクトルセンサにより得られるハイパースペクトルデータは、画像の１ピクセル毎に波長情報と光強度情報などの反射スペクトルデータを有している。画像に映し出される樹冠の反射スペクトルを観察すると、樹種ごとにピーク波長域が異なる等の特徴があらわれることが分かる。そのため、画像データから得られるスペクトルと、樹木基準スペクトルとの類似度を計測すれば、各座標の樹種を判別することが可能である。
【０００４】
また、最近では、コンピュータ上で地理情報に様々な付加情報を持たせるＧＩＳ（Geographic  Information  System）から植生図を作成することが主流である。あらかじめ用意された各植物種の樹冠形状や色を示す基準情報として植生指数（NDVI: Normalized  Difference Vegetation  Index）等を用いて、カメラやセンサで撮影された画像データからサンプルとなる樹木基準スペクトルを抽出する。この樹木基準スペクトルと、ＧＩＳから得られる樹木のスペクトルとをパターンマッチングすることによって樹種を識別する。
【０００５】
空撮された画像データを構成する１ピクセルには、樹木のスペクトル、もしくは土壌のスペクトルのみが存在するものだけでなく、樹木のスペクトルと土壌のスペクトルとが混合しているものもある。このため、このピクセルから抽出したスペクトルと各樹木基準スペクトルとをパターンマッチングしても、土壌のスペクトルが影響して所望の結果が得られないことがある。そこで、例えば、あらかじめ樹木と土壌の割合を様々な値に変更して複数の混合スペクトルを作成しておき、各混合スペクトルを用いてパターンマッチングすることにより樹種を判定することがあった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１０−０８６２７６号公報
【特許文献２】特開２００６−０８５５１７号公報
【特許文献３】特開２００６−２８５３１０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、ハイパースペクトルデータ上に未判別エリアが残るという問題がある。
【０００８】
従来技術では、ある樹木基準スペクトルに対して、一の土壌基準スペクトルを対応させ、樹木と土壌の割合を変更することにより、複数の混合スペクトルを作成する。ところが、樹木のマッチングが得られた判別エリアとともに、いずれの混合スペクトルにもマッチングしない未判別エリアが存在する解析結果となる場合がある。このため、パターンマッチングにおいては、樹木スペクトルのマッチング率をより高め、未判別エリアをなくすことが重要な課題である。
【０００９】
開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、未判別エリアをなくすことができる植物種判定プログラム、植物種判定方法および植物種識別装置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】
【００１０】
第１の案において、混合スペクトルデータは、樹木基準スペクトルデータおよび複数種類の土壌基準スペクトルデータに基づき生成されたデータである。植物種判定プログラムは、混合スペクトルデータと調査対象の測定領域のスペクトルデータとを基にして樹木基準スペクトルデータに対応する樹種が含まれる測定領域を判定する処理をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１１】
開示の技術によれば、植生図における未判別エリアをなくすことができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は、実施例１に係る植物種識別装置の機能構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、樹木スペクトルデータのデータ構造の一例を示す図である。
【図３】図３は、含水量毎に測定した土壌スペクトルの一例を示す図である。
【図４】図４は、土壌スペクトルデータのデータ構造の一例を示す図である。
【図５】図５は、混合スペクトルデータのデータ構造の一例を示す図である。
【図６】図６は、樹木基準スペクトルデータおよび土壌基準スペクトルデータのデータ構造の一例を示す図である。
【図７】図７は、各波長における混合割合１０％の土壌基準スペクトルデータと混合割合９０％の樹木基準スペクトルデータとを例示した表を示した図である。
【図８】図８は、スペクトルデータのベクトル化を概念的に説明するための図である。
【図９】図９は、２つのスペクトルデータをベクトル化したときのベクトル概念イメージを説明するための図である。
【図１０】図１０は、植物種識別装置の処理手順を示すフローチャートを示した図である。
【図１１】図１１は、従来技術および開示の技術による植生解析結果を比較するために示した図である。
【図１２】図１２は、土壌成分が異なることによるスペクトルの相違について説明するための図である。
【図１３】図１３は、樹木の含水量を変化させたときの混合スペクトルの影響を説明するための図である。
【図１４】図１４は、植物種識別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】
【００１３】
以下に、本願の開示の技術にかかる植物種判定プログラム、植物種判定方法および植物種識別装置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】
【００１４】
実施例１に係る植物種識別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に係る植物種識別装置の構成を示す機能ブロック図である。図１に示すように、この植物種識別装置１００は、記憶部１１０と、制御部１２０とを有する。また、植物種識別装置１００は、入力部１０１と、出力部１０２が接続される。
【００１５】
記憶部１１０は、樹木スペクトルデータ１１１と、土壌スペクトルデータ１１２と、混合スペクトルデータ１１３と、ハイパースペクトルデータ１１４とを記憶する。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】
樹木スペクトルデータ１１１は、各種の樹木基準スペクトルデータをそれぞれ含むデータである。例えば、樹木スペクトルデータ１１１は、カラマツの基準スペクトルデータ、アカマツの基準スペクトルデータ、ヒノキの基準スペクトルデータ、キリの基準スペクトルデータ等の各樹木基準スペクトルデータを含む。
【００１７】
カラマツの基準スペクトルデータは、下記の方法により予め抽出しておくものとする。例えば、カラマツのスペクトルデータをあらかじめ取得しておき、かかるスペクトルデータをカラマツの基準スペクトルデータとする。なお、カラマツのスペクトルデータを予め複数取得しておき、かかる複数のスペクトルデータを平均化することで、カラマツの基準スペクトルデータを求めてもよい。
【００１８】
アカマツの基準スペクトルデータ、ヒノキの基準スペクトルデータ、キリの基準スペクトルデータ等、他の樹木基準スペクトルデータも、カラマツの基準スペクトルデータと同様にして予め求めておくものとする。
【００１９】
図２は、樹木スペクトルデータのデータ構造の一例を示す図である。図２に示すように樹木スペクトルデータ１１１は、樹種名と樹木基準スペクトルデータとを対応づけて記憶する。例えば、カラマツの基準スペクトルデータは、予め測定しておいたカラマツのスペクトルデータから抽出された後、記憶部１１０に記憶される。なお、樹木スペクトルデータ１１１は、その他の樹木基準スペクトルデータを含んでもよい。
【００２０】
一方、土壌スペクトルデータ１１２は、土壌の含水量毎に測定された土壌基準スペクトルデータをそれぞれ含むデータである。土壌スペクトルデータ１１２は、土壌の含水量により光強度が変化する場合がある。そのため、土壌スペクトルデータ１１２は、それぞれの土壌の含水量毎に土壌基準スペクトルを含んでもよい。例えば、土壌スペクトルデータ１１２は、含水量０％の土壌基準スペクトルデータ、含水量１０％の土壌基準スペクトルデータ、含水量２０％の土壌基準スペクトルデータ等を含む。
【００２１】
図３は、含水量毎に測定した土壌スペクトルの一例を示す図である。図３の横軸は波長（ｎｍ）、縦軸は光強度を示す。図３には、土壌スペクトルとして、乾燥した土壌のスペクトル１と、含水量が少ない順に、含水量１０％の土壌のスペクトル２と、含水量２０％の土壌のスペクトル３と、含水量３０％の土壌のスペクトル４とが示されている。図３によると、乾燥した土壌が最もスペクトル全体の光強度が大きく、含水量１０％の土壌、含水量２０％の土壌、含水量３０％の土壌の順にスペクトル全体の光強度が下がっている。このことから、含水量が多い土壌ほどスペクトル全体の光強度が小さいといえる。なお、乾燥した土壌は、含水量０％の土壌に対応する。
【００２２】
土壌の含水量１０％の土壌基準スペクトルデータは、下記の方法により予め抽出しておくものとする。例えば、含水量１０％の土壌に対応するスペクトルデータ上の座標を予め取得しておき、かかるスペクトルデータを含水量１０％の土壌基準スペクトルデータとする。なお、この土壌のスペクトルデータを予め複数取得しておき、かかる複数のスペクトルデータを平均化することで、含水量１０％の土壌基準スペクトルデータを求めてもよい。なお、他の含水量の土壌基準スペクトルデータも同様にして予め求めておくものとする。
【００２３】
図４は、土壌スペクトルデータのデータ構造の一例を示す図である。図４に示すように、土壌スペクトルデータ１１２は、土壌の含水量と土壌基準スペクトルデータとを関連づけている。例えば、土壌スペクトルデータ１１２を構成する各土壌基準スペクトルデータは、土壌の含水量０％から含水量を１０％ずつ増加して含水量９０％までの各含水量の土壌基準スペクトルデータを含む。
【００２４】
混合スペクトルデータ１１３は、樹木スペクトルデータ１１１と土壌スペクトルデータ１１２とに基づき生成されるデータである。樹木スペクトルデータ１１１中に含まれている各樹種の樹木基準スペクトルデータと、土壌スペクトルデータ１１２中に含まれている各含水量の土壌基準スペクトルデータとをそれぞれ組み合わせ、各樹種について混合スペクトルデータを得る。なお、混合スペクトルデータの計算方法については後述する。
【００２５】
図５は、混合スペクトルデータのデータ構造の一例を示す図である。図５に示すように、この混合スペクトルデータは、樹種名と、土壌の含水量と、樹木／土壌と、混合スペクトルデータとを対応づける。ここで、樹木／土壌は、ある樹木の樹木基準スペクトルデータとある含水量の土壌基準スペクトルデータとの混合割合を示すものである。例えば、樹木／土壌が「１０／９０」の場合は、樹木基準スペクトルデータの混合割合が１０％、土壌基準スペクトルデータの混合割合が９０％となる。
【００２６】
例えば、図５の１段目に示す「１−０−１．混合スペクトルデータ」は、混合割合１０％のカラマツの基準スペクトルデータと、混合割合９０％の含水量０％の土壌基準スペクトルデータとを組み合わせたデータである。
【００２７】
ハイパースペクトルデータ１１４は、測定対象地域の画像データを含む。この画像データから測定対象地域の地形を確認することができる。さらに、ハイパースペクトルデータ１１４の画像データを構成する各ピクセルには、それぞれスペクトルデータが含まれる。
【００２８】
制御部１２０は、混合部１２１と、受付部１２２と、判定部１２３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。
【００２９】
混合部１２１は、樹木スペクトルデータ１１１と土壌スペクトルデータ１１２とに基づき混合スペクトルデータ１１３を生成する。混合スペクトルデータ１１３は、樹木基準スペクトルの光強度に混合割合を乗じたものと、土壌基準スペクトルの光強度に混合割合を乗じたものと、を波長毎にそれぞれ足し合わせることにより、算出される。以下、混合スペクトルデータ１１３の生成方法について具体例を挙げて説明する。
【００３０】
図６および図７は、混合部１２１の処理を説明するための図である。ここでは、一例として、混合部１２１が、混合割合１０％の土壌基準スペクトルデータと混合割合９０％の樹木基準スペクトルデータとを組み合わせた混合スペクトルデータを生成する場合について説明する。
【００３１】
図６は、樹木の基準スペクトルデータおよび土壌の基準スペクトルデータのデータ構造の一例を示す図である。図６において、例えば、波長「４５０ｎｍ」の土壌基準スペクトルの光強度は「８．１」であり、樹木基準スペクトルの光強度は「８．１４２８５７」となる。
【００３２】
図７は、各波長における混合割合１０％の土壌基準スペクトルデータと混合割合９０％の樹木基準スペクトルデータとを例示した表を示した図である。なお、図７の土壌基準スペクトルデータは、図４に示した土壌基準スペクトルデータのいずれかに対応する。また、樹木基準スペクトルデータは、図２に示した樹木基準スペクトルデータのいずれかに対応する。
【００３３】
例えば、図６に示すように、波長４５０ｎｍにおいて、土壌基準スペクトルの光強度が「８．１」、樹木基準スペクトルの光強度が「８．１４２８５７」となっている。混合部１２１が光強度「８．１」ならびに樹木基準スペクトルの光強度「８．１４２８５７」それぞれに混合割合１０％ならびに９０％を乗じると、図７に示すように、土壌基準スペクトルの光強度が「０．８１」、樹木基準スペクトルの光強度が「７．３２８５７１」となる。混合部１２１がこれらを足し合わせると、波長４５０ｎｍの混合スペクトルの光強度は「８．１３８５７１」となる。なお、混合部１２１は、他波長の混合スペクトルの光強度についても、同様に算出する。
【００３４】
入力部１０１は、ハイパースペクトルセンサで撮影したハイパースペクトルデータ１１４の入力を受け付ける。入力部１０１は、ハイパースペクトルデータ１１４を植物種識別装置１００の受付部１２２へ入力する。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、指示内容を受付部１２２に入力してもよい。なお、入力部１０１は、キーボードやマウス、媒体読取装置などに対応する。
【００３５】
受付部１２２は、入力部１０１からハイパースペクトルデータ１１４の入力を受け付け、記憶部１１０へ送信する処理、ならびに、利用者による指示内容を各処理部へ送信する処理をおこなう。例えば、受付部１２２は、記憶したハイパースペクトルデータ１１４を、記憶部１１０に記憶させる。また、例えば、利用者は、入力部１０１を介して植物種識別装置１００の処理開始を指示することができる。
【００３６】
判定部１２３は、各測定領域に植生する樹種を判定する。そのために、判定部１２３は、混合スペクトルデータ１１３と、ハイパースペクトルデータ１１４が有するある測定領域のスペクトルデータと、をマッチングし、測定領域のスペクトルデータが混合スペクトルデータに一致するかを判定する。スペクトルの一致は、例えば、スペクトルの類似度によって判定してもよい。スペクトルの類似度は、例えば、２つのスペクトルをそれぞれベクトル化し、２つのベクトルのコサイン距離を比較する「Spectral  Angle  Mapper法」によってなされてもよい。以下、スペクトルのベクトル化と、コサイン距離の算出方法について説明する。
【００３７】
図８は、スペクトルデータのベクトル化を概念的に説明するための図である。図８のＨＳ１はスペクトル１を示す多次元ベクトルである。また、縦軸Ａ１、横軸Ａ２、横軸Ａ３等は、ベクトル空間の各次元軸を示す。
【００３８】
ベクトル空間の次元数は、スペクトルから光強度を取得した波長の数に相当する。例えば、スペクトルデータが４００ｎｍ、４５０ｎｍ、５００ｎｍの３つの波長で光強度を取得した場合、判定部１２３はスペクトルを３次元ベクトルで表示することができる。
【００３９】
スペクトル１のベクトル化を一例として説明する。光強度を取得した波長数がｎである場合、判定部１２３は、スペクトル１をベクトル化するにはｎ次元のベクトル空間に一つのベクトルを設定することになる。ここで、スペクトル１で光強度を抽出する波長を（Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３，…，Ｗｎ）とおき、光強度を（Ｉ１，Ｉ２，Ｉ３，…，Ｉｎ）とおくものとする。このとき、波長および光強度は（波長，光強度）＝[（Ｗ１，Ｉ１）、（Ｗ２，Ｉ２）、（Ｗ３，Ｉ３）…（Ｗｎ，Ｉｎ）]と表すことができる。
【００４０】
図８を用いて、スペクトル１をベクトル化する処理について説明する。波長Ｗ１を第１次元軸のＡ１に対応させ、その他の波長についてもそれぞれ各次元軸に対応させる。そして、各波長に対応する光強度Ｉ１〜ＩｎをベクトルＨＳ１の各次元の成分とすれば、スペクトル１をｎ次元のベクトルＨＳ１で表すことができる。
【００４１】
図９は、２つのスペクトルデータをベクトル化したときのベクトル概念イメージを説明するための図である。図９を用いて、ベクトル化された２つのスペクトルデータのコサイン距離の算出方法について説明する。ＨＳ１はある混合スペクトルデータをベクトル化したもので、ＨＳ２はある測定領域のスペクトルデータをベクトル化したものである。例えば、ベクトルＨＳ１は、ＨＳ１＝Ｗ１λ１＋Ｗ２λ２＋Ｗ３λ３＋…Ｗｎλｎと表すことができる。Ｗｎはｎ番目の波長の光強度を示しており、λi（ｉ＝１，・・・，ｎ）はｎ次元の単位ベクトルを示す。なお、ベクトルＨＳ２についても同様に数式を用いて表すことができる。
【００４２】
２つのスペクトルデータの類似度は、コサイン距離に基づいて求めることができる。コサイン距離は、次式（１）によって求めることができる。
【００４３】
【数１】
2014119296.tif 000003
【００４４】
すなわち、２つのベクトルの内積を求めることによってコサイン距離を求めることができる。
【００４５】
例えば、ある測定領域のスペクトルデータと、スギのスペクトルを含む混合スペクトルデータとをそれぞれベクトル化し、２つのベクトルのコサイン距離を算出することにより、スペクトルデータの類似度を判定する。２つのスペクトルデータの類似度が所定値以上である場合、その測定領域にスギが植生していると判定する。より具体的な例については後述する。
【００４６】
判定部１２３は、スペクトルデータの類似度が所定値以上の場合、測定領域のスペクトルデータがその混合スペクトルデータに一致していると判定する。判定部１２３は、２つのスペクトルデータが一致していると判定したときは、その測定領域に植生する樹種を特定することができる。
【００４７】
より具体的には、判定部１２３は、以下のように測定領域に植生している樹種を判定する。判定部１２３は、カラマツの基準スペクトルデータ、アカマツの基準スペクトルデータ、ヒノキの基準スペクトルデータ、キリの基準スペクトルデータ等を含む各混合スペクトルデータと、測定領域のスペクトルデータとの類似度をそれぞれ算出する。判定部１２３において、ある樹種の基準スペクトルデータを含む混合スペクトルデータと、測定領域のスペクトルデータとの類似度が９８％以上のときに、測定領域にその樹種が植生していると判定する設定をしたものとする。この場合、例えば、カラマツ、アカマツ、ヒノキ、キリの各基準スペクトルデータとの類似度がそれぞれ（８０．１，９８．４，７１．３，６６．７）であったとき、判定部１２３は、類似度が９８％以上であるアカマツが測定領域に植生していると判定する。
【００４８】
次に実施例１に係る植物種識別装置１００の処理手順について説明する。図１０は、植物種識別装置の処理手順を示すフローチャートを示した図である。混合部１２１は、樹木スペクトルデータ１１１および土壌スペクトルデータ１１２に基づき、混合スペクトルデータ１１３を生成する（ステップＳ１０１）。
【００４９】
図１０に示すように処理タイミングになると（ステップＳ１０２肯定）、判定部１２３は、ハイパースペクトルデータ１１４から各測定領域のスペクトルデータを抽出する（ステップＳ１０３）。さらに、判定部１２３は、測定領域のスペクトルデータと混合スペクトルデータとをマッチング（ステップＳ１０４）し、マッチング結果を出力部１０２に出力する（ステップＳ１０５）。
【００５０】
以下、実際の測定領域のスペクトルデータと、混合スペクトルデータとを用いてスペクトルの類似度を比較する。具体例１〜３では、含水量毎に作成した土壌基準スペクトルデータを用いて混合スペクトルデータを生成している。一方、比較例１〜３では、含水量０％の土壌基準スペクトルデータのみを用いて混合スペクトルデータを生成している。なお、比較例１〜３は、従来技術に対応する。
【００５１】
開示の技術の植物種識別装置を使用してスペクトルの類似度を得た場合、以下の具体例１〜３のようになる。
［具体例１］  ハイパースペクトルカメラ（ＨＳＣ−１７０１、エバ・ジャパン（株）製）を用いて、スギと土壌が混在する測定領域のスペクトルデータを取得した。混合スペクトルデータを作成するのに、含水量毎に作成した土壌基準スペクトルデータを用いている。この測定領域のスペクトルデータと混合スペクトルデータとの類似度は、以下のとおりである。なお、カッコ内の表示は、測定領域のスペクトルデータに含まれる樹木のスペクトルデータと土壌のスペクトルデータと混合の割合（％）を示している。なお、下記の類似度を算出する際において、類似度を算出したときに最も類似度が高かった含水量の土壌基準スペクトルデータを使用している。
画素Ａ（樹種  ７０％／土壌  ３０％）における類似度  ０．９８５
画素Ｂ（樹種  ８０％／土壌  ２０％）における類似度  ０．９９２
画素Ｃ（樹種  ９０％／土壌  １０％）における類似度  ０．９９８
開示の技術の方法により、画素における土壌の割合が変わっても類似度０．９８５以上を保っており、スギを識別対象の樹種として判定することが可能となる。
【００５２】
［具体例２］  具体例１と同じハイパースペクトルカメラを用いて、ヒノキと土壌が混在する測定領域のスペクトルデータを取得した。使用した土壌の基準スペクトルは具体例１と同一である。この測定領域のスペクトルデータと混合スペクトルデータとの類似度は、以下のとおりである。
画素Ａ（樹種  ７０％／土壌  ３０％）における類似度  ０．９８２
画素Ｂ（樹種  ８０％／土壌  ２０％）における類似度  ０．９９
画素Ｃ（樹種  ９０％／土壌  １０％）における類似度  ０．９９６
開示の技術の方法により、画素における土壌の割合が変わっても類似度０．９８２以上を保っており、ヒノキを識別対象の樹種として判定することが可能となる。
【００５３】
［具体例３］  具体例１と同じハイパースペクトルカメラを用いて、カラマツと土壌が混在する測定領域のスペクトルデータを取得した。使用した土壌の基準スペクトルは具体例１と同一である。この測定領域のスペクトルデータと混合スペクトルデータとの類似度は、以下のとおりである。
画素Ａ（樹種  ７０％／土壌  ３０％）における類似度  ０．９８
画素Ｂ（樹種  ８０％／土壌  ２０％）における類似度  ０．９８５
画素Ｃ（樹種  ９０％／土壌  １０％）における類似度  ０．９９２
開示の技術の方法により、画素における土壌の割合が変わっても類似度０．９８以上を保っており、カラマツを識別対象の樹種として判定することが可能となる。
【００５４】
従来技術の植物種識別装置を使用してスペクトルの類似度を得た場合、以下の比較例１〜３のようになった。
［比較例１］  具体例１と同じハイパースペクトルカメラを用いて、スギと土壌が混在する測定領域のスペクトルデータを取得した。なお、混合スペクトルデータを作成するのに、含水量０％の土壌基準スペクトルを用いている。この測定領域のスペクトルデータと混合スペクトルデータとの類似度は、以下のとおりである。
画素Ａ（樹種  ７０％／土壌  ３０％）における類似度  ０．８６５
画素Ｂ（樹種  ８０％／土壌  ２０％）における類似度  ０．８８
画素Ｃ（樹種  ９０％／土壌  １０％）における類似度  ０．８９
従来の方法では、十分な類似度が得られず、スギを識別対象の樹種として識別できない。
【００５５】
［比較例２］  具体例１と同じハイパースペクトルカメラを用いて、ヒノキと土壌が混在する測定領域のスペクトルデータを取得した。使用した土壌の基準スペクトルは比較例１と同一である。この測定領域のスペクトルデータと混合スペクトルデータとの類似度は、以下のとおりである。
画素Ａ（樹種  ７０％／土壌  ３０％）における類似度  ０．８２
画素Ｂ（樹種  ８０％／土壌  ２０％）における類似度  ０．８６
画素Ｃ（樹種  ９０％／土壌  １０％）における類似度  ０．８８
従来の方法では、十分な類似度が得られず、ヒノキを識別対象の樹種として識別できない。
【００５６】
［比較例３］  具体例１と同じハイパースペクトルカメラを用いて、カラマツと土壌が混在する測定領域のスペクトルデータを取得した。使用した土壌の基準スペクトルは比較例１と同一である。この測定領域のスペクトルデータと混合スペクトルデータとの類似度は、以下のとおりである。
画素Ａ（樹種  ７０％／土壌  ３０％）における類似度  ０．７９
画素Ｂ（樹種  ８０％／土壌  ２０％）における類似度  ０．８２
画素Ｃ（樹種  ９０％／土壌  １０％）における類似度  ０．８４
従来の方法では、十分な類似度が得られず、カラマツを識別対象の樹種として識別できない。
【００５７】
また、判定部１２３は、判定された各測定領域の樹種をハイパースペクトルデータ１１４の画像データに反映することができる。例えば、ある測定領域のスペクトルデータが、カラマツの混合スペクトルデータと一致していると判定したときは、画像データのカラマツが植生するエリアを色分けして表示することができる。
【００５８】
図１１は、従来技術および開示の技術による植生解析結果を比較するために示した図である。図１１は、従来技術による植生解析結果を表した植生図１０と、開示の技術による植生解析結果を表した植生図１１とで構成される。植生図１０、植生図１１のいずれにおいても、落葉広葉樹のエリア１０ａ、カラマツのエリア１０ｂ、ヒノキのエリア１０ｃを、測定地域の画像データ上で識別可能に、例えば色分けして表示している。しかし、植生図１０の従来技術の植生解析結果では一部、植生している樹種が判別できない未判別エリア１０ｄが残る。一方、開示の技術による植生図１１の植生解析結果では、従来技術で未判別エリアだったエリア１１ｄに、スギが植生することが明らかとなり、画像データ上から未判別エリアがなくなっている。
【００５９】
例えば、スギの基準スペクトルを含む混合スペクトルと、測定領域のスペクトルとの類似度が従来技術においては８８％となり、開示の技術において類似度が９８．６となったとする。また、判定部１２３において、測定領域のスペクトルと混合スペクトルとの類似度が９８％以上のときに、測定領域にその樹木が植生していると判定すると設定したものとする。この場合、従来技術においては、測定領域に植生している樹木が判定できず、植生図の測定領域に係る部分が未判定エリアとなる。一方、開示の技術においては、測定領域に植生している樹木がスギと判定され、植生図のエリア１１ｄがスギを示す色に色分け表示される。
【００６０】
次に、本実施例の効果について説明する。植物種識別装置１００は複数の土壌基準スペクトルデータを用いて混合スペクトルデータを作成し、マッチングに使用すれば、測定領域のスペクトルデータとのマッチング率が向上し、樹種が植生する領域を好適に判定する。さらに、植物種識別装置１００は複数種類の成分および含水量の土壌基準スペクトルデータと複数種類の樹木スペクトルデータとから混合スペクトルデータを作成し、マッチングに使用すれば、植生図全面において未判別エリアをなくすことができる。
【実施例２】
【００６１】
実施例１においては、土壌成分の種類は１種類であったが、他の土壌成分を用いてもよい。例えば、土壌成分には、砂、赤土、黒土、真砂土、鹿沼土、腐葉土等が挙げられる。
【００６２】
他の土壌成分を用いる場合、混合スペクトルは各樹種の樹木基準スペクトルと各土壌成分の土壌基準スペクトルとを組み合わせて生成することになる。さらに、各土壌成分の土壌基準スペクトルは、実施例１と同様に、それぞれ含水量毎に生成してもよい。
【００６３】
図１２は、土壌成分が異なることによるスペクトルの相違について説明するための図である。図１２は３つの土壌成分の土壌基準スペクトルを表わしている。スペクトル２１は「砂」、スペクトル２２は「真砂土」、スペクトル２３は「赤土」の土壌基準スペクトルを示す。スペクトル２１と２２は、スペクトル形状が似ているが、ややスペクトル２１の方が、スペクトル強度が小さい傾向にある。一方、スペクトル２３はスペクトル２１および２２と比べてスペクトル強度が全体的に小さい。また、スペクトル２３は４５０〜５８０ｎｍの波長域においてピークがなく、スペクトル２１および２２と比べてスペクトル波形が異なるものとなっている。
【００６４】
なお、土壌基準スペクトルデータを作成するのに使用するスペクトルデータは、土壌成分および含水量が既知の土壌の領域を、上空から撮影することにより取得してもよい。ただし、土壌基準スペクトルデータの取得方法はこれに限られない。例えば、観測者が直接赴いてスペクトルを取得してもよい。また、例えば、車両から撮影して取得してもよい。
【００６５】
このように、土壌成分が異なると土壌のスペクトル波形およびスペクトル強度は異なることになる。したがって、土壌成分ごとに土壌基準スペクトルを用意して、それを用いて混合スペクトルを生成し、この混合スペクトルをマッチング処理に使用すれば、さらなるマッチング率の向上が期待できる。
【００６６】
また、樹木のスペクトルは含水量が多くなるにしたがいスペクトル強度がやや小さくなる傾向がある。ただし、樹木のスペクトルは含水量が変化しても、スペクトル波形はほとんど変化しない。そのため、樹木基準スペクトルを生成する際は、複数の樹木のスペクトルを得て平均値を取ることにより、樹木基準スペクトルを求めてもよい。なお、各樹木基準スペクトルは樹木スペクトルデータ１１１として記憶部１１０に記憶される。
【００６７】
図１３は、樹木の含水量を変化させたときの混合スペクトルの影響を説明するための図である。樹木のスペクトルには、含水量が増加すると、スペクトル強度が低下する傾向がある。図１３の３つのスペクトルは、土壌の含水量は変化させず、カラマツの含水量のみ変化させて生成した混合スペクトルを示す。スペクトル３１はカラマツの含水量を３０％、スペクトル３２はカラマツの含水量が２０％、スペクトル３３はカラマツの含水量１０％のときの混合スペクトルを示す。このように、樹木の含水量が増加するに伴い、混合スペクトルのスペクトル強度が低下する。
【００６８】
また、各樹木のスペクトルの特徴的なピークは、４００〜１０５０ｎｍの波長範囲で発生することが多い。したがって、混合スペクトルデータと、測定領域のスペクトルデータとのマッチングは、例えば、樹種毎にスペクトル形状に差異が表れやすい４００〜１０５０ｎｍの波長範囲でおこなう。
【００６９】
上述の開示の技術によれば、４００〜１０５０ｎｍの波長範囲で、混合スペクトルおよび測定領域のスペクトルの光強度を取得する波長を設定してスペクトルデータを取得し、マッチングに使用すれば、樹種の識別を少数の波長設定で効率よく行うことができる。
【００７０】
また、実施例１および２に示した処理手順、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。
【００７１】
また、図１に示した植物種識別装置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ように構成されていることを要しない。すなわち、植物種識別装置１００の分散・統合の具体的態様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。
【００７２】
図１４は、植物種識別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１４が示すように、コンピュータ２００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ２０１と、ユーザからのデータ入力を受け付ける入力装置２０２と、モニタ２０３とを有する。また、コンピュータ２００は、記憶媒体からプログラム等を読み取る媒体読取装置２０４と、他の装置と接続するためのインターフェース装置２０５と、他の装置と無線により接続するための無線通信装置２０６とを有する。また、コンピュータ２００は、各種情報を一時記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）２０７と、ハードディスク装置２０８とを有する。また、各装置２０１〜２０８は、バス２０９に接続される。
【００７３】
ハードディスク装置２０８には、図１に示した制御部１２０の混合部１２１、受付部１２２、および判定部１２３の各処理部と同様の機能を有する植物種識別プログラムが記憶される。また、ハードディスク装置２０８には、植物種識別プログラムを実現するための各種データが記憶される。
【００７４】
ＣＰＵ２０１は、ハードディスク装置２０８に記憶された各プログラムを読み出して、ＲＡＭ２０７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２００を図１に示した混合部１２１、受付部１２２、および判定部１２３として機能させることができる。
【００７５】
なお、上記の植物種識別プログラムは、必ずしもハードディスク装置２０８に記憶されている必要はない。例えば、コンピュータ２００が読み取り可能な記憶媒体に記憶されたプログラムを、コンピュータ２００が読み出して実行するようにしてもよい。コンピュータ２００が読み取り可能な記憶媒体は、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）等に接続された装置にこの植物種識別プログラムを記憶させておき、コンピュータ２００がこれらから植物種識別プログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
【００７６】
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。
【００７７】
（付記１）コンピュータに、
樹木基準スペクトルデータおよび複数種類の土壌基準スペクトルデータに基づき生成される混合スペクトルデータと、調査対象の測定領域のスペクトルデータとを基にして前記樹木基準スペクトルデータに対応する樹種が含まれる測定領域を判定する、
処理を実行することを特徴とする植物種判定プログラム。
【００７８】
（付記２）前記複数種類の土壌基準スペクトルデータは、土壌に含まれる複数種類の成分又は複数種類の含水量の土壌基準スペクトルデータを含み、前記混合スペクトルデータは、複数種類の樹木基準スペクトルデータおよび複数種類の土壌基準スペクトルデータに基づき生成されたデータであり、
前記判定する処理は、前記混合スペクトルデータと前記測定領域のスペクトルデータとを基にして、前記測定領域に含まれる樹種を判定することを特徴とする付記１に記載の植物種判定プログラム。
【００７９】
（付記３）前記判定する処理は、前記混合スペクトルデータと前記測定領域のスペクトルデータとを、４００〜１０５０ｎｍの波長範囲でマッチングすることを特徴とする付記１又は２に記載の植物種判定プログラム。
【００８０】
（付記４）樹木基準スペクトルデータおよび複数種類の土壌基準スペクトルデータに基づき生成される混合スペクトルデータと、調査対象の測定領域のスペクトルデータとを基にして前記樹木基準スペクトルデータに対応する樹種が含まれる測定領域を判定する判定部、
を有することを特徴とする植物種識別装置。
【００８１】
（付記５）前記複数種類の土壌基準スペクトルデータは、土壌に含まれる複数種類の成分又は複数種類の含水量の土壌基準スペクトルデータを含み、前記混合スペクトルデータは、複数種類の樹木基準スペクトルデータおよび複数種類の土壌基準スペクトルデータに基づき生成されたデータであり、
前記判定部は、前記混合スペクトルデータと前記測定領域のスペクトルデータとを基にして、前記測定領域に含まれる樹種を判定することを特徴とする付記４に記載の植物種識別装置。
【００８２】
（付記６）前記判定部は、前記混合スペクトルデータと前記測定領域のスペクトルデータとを、４００〜１０５０ｎｍの波長範囲でマッチングすることを特徴とする付記４又は５に記載の植物種識別装置。
【００８３】
（付記７）コンピュータが、
樹木基準スペクトルデータおよび複数種類の土壌基準スペクトルデータに基づき生成される混合スペクトルデータと、調査対象の測定領域のスペクトルデータとを基にして前記樹木基準スペクトルデータに対応する樹種が含まれる測定領域を判定する、
処理を実行することを特徴とする植物種判定方法。
【００８４】
（付記８）前記複数種類の土壌基準スペクトルデータは、土壌に含まれる複数種類の成分又は複数種類の含水量の土壌基準スペクトルデータを含み、前記混合スペクトルデータは、複数種類の樹木基準スペクトルデータおよび複数種類の土壌基準スペクトルデータに基づき生成されたデータであり、
前記判定する処理は、前記混合スペクトルデータと前記測定領域のスペクトルデータとを基にして、前記測定領域に含まれる樹種を判定することを特徴とする付記７に記載の植物種判定方法。
【００８５】
（付記９）前記判定する処理は、前記混合スペクトルデータと前記測定領域のスペクトルデータとを、４００〜１０５０ｎｍの波長範囲でマッチングすることを特徴とする付記７又は８記載の植物種判定方法。
【符号の説明】
【００８６】
１００      植物種識別装置
１０１      入力部
１０２      出力部
１１０      記憶部
１１１      樹木スペクトルデータ
１１２      土壌スペクトルデータ
１１３      混合スペクトルデータ
１１４      ハイパースペクトルデータ
１２０      制御部
１２１      混合部
１２２      受付部
１２３      判定部
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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