(57)【要約】【課題】植物種別の判別精度を向上させる。【解決手段】本方法は、植物種別の調査対象地域を撮影することで得られ且つ各画素についてスペクトルデータを含む第1画像から、スペクトルデータにおける強度が飽和していない第1画素を抽出し、第1画素から、植物種別が既知の位置に対応する画素と同一又は類似するスペクトルデータを有する第2画素を抽出し、第2画素のスペクトルデータから第1基準スペクトルデータを生成し、第1画素について、第1基準スペクトルデータに基づき植物種別の判定を行う。一方、植物種別の調査対象地域を赤外領域を減光させた上で撮影することで得られる第2画像から、第1画素以外の第3画素を抽出し、第3画素のスペクトルデータに対して赤外領域を復元する処理を実施し、同様の処理を行って第2基準スペクトルデータを生成し、第3画素について、第2基準スペクトルデータに基づき植物種別の判定を行う処理を含む。【選択図】図１
2014206392.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
データ格納部に格納されており、植物種別の調査対象地域を撮影することで得られ且つ各画素についてスペクトルデータを含む第１の画像から、スペクトルデータにおける強度が飽和していない第１の画素を抽出し、
前記第１の画素から、植物種別が既知の位置に対応する画素と同一又は類似するスペクトルデータを有する第２の画素を抽出し、
前記第２の画素のスペクトルデータから第１の基準スペクトルデータを生成し、
前記第１の画素について、前記第１の基準スペクトルデータに基づき植物種別の判定を行い、
前記データ格納部に格納されており、前記植物種別の調査対象地域を赤外領域を減光させた上で撮影することで得られ且つ各画素についてスペクトルデータを含む第２の画像から、前記第１の画素以外の第３の画素を抽出し、
前記第３の画素のスペクトルデータに対して前記赤外領域を復元する処理を実施し、
前記第３の画素から、植物種別が既知の位置に対応する画素と同一又は類似する、前記復元する処理後のスペクトルデータを有する画素である第４の画素を抽出し、
前記第４の画素の前記復元する処理後のスペクトルデータから第２の基準スペクトルデータを生成し、
前記第３の画素について、前記第２の基準スペクトルデータに基づき植物種別の判定を行う
処理を、コンピュータにより実行させるためのプログラム。
【請求項２】
前記第２の画素を抽出する処理が、
前記植物種別が既知の位置に対応する画素のスペクトルデータの平均から標準偏差の幅に含まれるスペクトルデータを有する画素を抽出する
処理を含む請求項１記載のプログラム。
【請求項３】
前記第４の画素を抽出する処理が、
前記植物種別が既知の位置に対応する画素の前記復元する処理後のスペクトルデータの平均から標準偏差の幅に含まれる、前記復元する処理後のスペクトルデータを有する画素を抽出する
処理を含む請求項１又は２記載のプログラム。
【請求項４】
前記復元する処理が、
１から減光された割合を差し引いた値の逆数を、前記赤外領域における各波長の強度に乗ずる
処理を含む請求項１乃至３のいずれか１つ記載のプログラム。
【請求項５】
データ格納部に格納されており、植物種別の調査対象地域を撮影することで得られ且つ各画素についてスペクトルデータを含む第１の画像から、スペクトルデータにおける強度が飽和していない第１の画素を抽出し、前記第１の画素から、植物種別が既知の位置に対応する画素と同一又は類似するスペクトルデータを有する第２の画素を抽出し、前記第２の画素のスペクトルデータから第１の基準スペクトルデータを生成し、前記第１の画素について、前記第１の基準スペクトルデータに基づき植物種別の判定を行う第１の判定処理部と、
前記データ格納部に格納されており、前記植物種別の調査対象地域を赤外領域を減光させた上で撮影することで得られ且つ各画素についてスペクトルデータを含む第２の画像から、前記第１の画素以外の第３の画素を抽出し、前記第３の画素のスペクトルデータに対して前記赤外領域を復元する処理を実施し、前記第３の画素から、植物種別が既知の位置に対応する画素と同一又は類似する、前記復元する処理後のスペクトルデータを有する画素である第４の画素を抽出し、前記第４の画素の前記復元する処理後のスペクトルデータから第２の基準スペクトルデータを生成し、前記第３の画素について、前記第２の基準スペクトルデータに基づき植物種別の判定を行う第２の判定処理部と、
を有する情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本技術は、植物種別判別のための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の植生調査方法においては、主に２つの方法がある。第１の調査方法は、識別者が現地を踏破し、現地の状況を目視で判別する方法である。第２の調査方法は、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判別する方法（すなわちリモートセンシング）である。これらの方法は、それぞれ単独で又は組み合わせて使用されている。
【０００３】
第２の調査方法のリモートセンシングで使用されているセンサは、以前はパンクロマチック（白黒）であったが、最近ではマルチスペクトル（カラー）に移り変わってきており、専門家である識別者がマルチスペクトルの写真や画像を判読することによって植生の識別を行っている。
【０００４】
また、最近では、ＧＩＳ（Geographic Information System）による植生図作製が主流となっている。ＧＩＳでは、予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正規植生指標（ＮＤＶＩ：Normalized Difference Vegetation Index）を用いて、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によって、植物種を識別する。
【０００５】
さらに、近年では、従来のマルチスペクトルの１０倍以上の帯域で計測が可能なハイパースペクトルセンサを搭載した衛星（例えば衛星名：ＥＯ−１（センサ名：Ｈｙｐｅｒｉｏｎ）、衛星名：ＰＲＯＢＡ（センサ名：ＣＨＲＩＳ））が地球環境衛星などとして打ち上げられ、ハイパースペクトルセンサによる計測も行われている。
【０００６】
ハイパースペクトルセンサを使用することによって得られる情報量は、マルチスペクトルよりも飛躍的に増加している。また、航空機搭載型のハイパースペクトルセンサ（ハイパースペクトルカメラとも呼ぶ）も開発されており、環境、農業分野を含む様々な分野で活用され始めている。
【０００７】
このようなハイパースペクトルセンサの出力であるハイパースペクトルデータを用いて樹種の判別を行うことも試みられているが、様々な状況に対応できているわけではない。
【０００８】
なお、樹種判別の従来手法として、森林現況を示す画像データを小班区画に分けて、画像データにおける各小班区画の樹種を判別する手法が知られている。
【０００９】
また、樹種の解析適期を基に複数のバンドデータブロックを取得し、各バンドデータブロックの輝度値に対して上下限値を設定した各樹種の対象抽出マップを生成して各樹種のＮＤＶＩをマスク処理し、樹種分布を抽出する手法が知られている。
【００１０】
また、上空から撮影した森林の画像データの輝度値を峰と谷とで平坦化し、平坦化した画像データの輝度値の空間変化に対して領域分割して樹冠形状及びそのテクスチャ特徴量を求め、既知の樹冠のテクスチャ特徴量をもとに樹種を判定する手法が知られている。
【００１１】
マルチバンドセンサやハイパースペクトルセンサにより得られるスペクトルデータは、画像の座標ごと（すなわち画素又はピクセル毎）に波長情報と光強度情報とを含むスペクトルデータを有し、いわば画像としての２次元要素にスペクトルデータとしての要素を併せ持った３次元的構成のデータであるといえる。
【００１２】
一方、反射スペクトルは樹種に応じた特徴があるため、高精度のスペクトルデータが得られるハイパースペクトルデータを用いることにより、樹種の判別が可能になってきている。
【００１３】
すなわち、判別したい樹木の基準スペクトルと、識別対象のスペクトルデータとを照らし合わせ、類似度をスペクトラルアングルマッパ（Spectral Angle Mapper）等により求め、類似度の高い画素又はピクセルを抽出し、植物を判別する。
【００１４】
但し、植物の反射スペクトルには、可視光領域だけではなく赤外領域にも特徴が現れており、可視光領域における波長の強度のみに着目して撮影すると、赤外領域における波長のスペクトル強度は飽和してしまう。赤外領域におけるスペクトル強度飽和を避けるために、全波長領域において減光手段を用いて入射光強度を下げて撮像すると、可視光領域のスペクトルデータに歪みや強度比低下による波長分解能の低下等が生じ、結果として正しい判別が行われないという問題がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１５】
【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
【特許文献４】特開２００３−３４４０４８号公報
【特許文献５】特開２０１１−１６９８９６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１６】
従って、本技術の目的は、一側面によれば、植物種別の判別精度を向上させるための技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
本技術の一側面に係る情報処理方法は、（Ａ）データ格納部に格納されており、植物種別の調査対象地域を撮影することで得られ且つ各画素についてスペクトルデータを含む第１の画像から、スペクトルデータにおけるスペクトル強度が飽和していない第１の画素を抽出し、（Ｂ）第１の画素から、植物種別が既知の位置に対応する画素と同一又は類似するスペクトルデータを有する第２の画素を抽出し、（Ｃ）第２の画素のスペクトルデータから第１の基準スペクトルデータを生成し、（Ｄ）第１の画素について、第１の基準スペクトルデータに基づき植物種別の判定を行い、（Ｅ）データ格納部に格納されており、植物種別の調査対象地域を赤外領域を減光させた上で撮影することで得られ且つ各画素についてスペクトルデータを含む第２の画像から、第１の画素以外の第３の画素を抽出し、（Ｆ）第３の画素のスペクトルデータに対して赤外領域を復元する処理を実施し、（Ｇ）第３の画素から、植物種別が既知の位置に対応する画素と同一又は類似する、上記復元する処理後のスペクトルデータを有する画素である第４の画素を抽出し、第４の画素の上記復元する処理後のスペクトルデータから第２の基準スペクトルデータを生成し、（Ｈ）第３の画素について、第２の基準スペクトルデータに基づき植物種別の判定を行う処理を含む。
【発明の効果】
【００１８】
一側面においては、植物種別の判別精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】図１は、実施の形態に係る情報処理装置の機能ブロック図である。
【図２】図２は、飽和のないスペクトルデータの一例を示す図である。
【図３】図３は、飽和のあるスペクトルデータの一例を示す図である。
【図４】図４は、赤外領域を減光させた場合のスペクトルデータの一例を示す図である。
【図５】図５は、赤外領域を復元させたスペクトルデータの一例を示す図である。
【図６】図６は、実施の形態に係る処理フローを示す図である。
【図７】図７は、実施の形態に係る処理フローを示す図である。
【図８】図８は、ハイパースペクトル画像の一例を示す図である。
【図９】図９は、第１の画素群の一例を示す図である。
【図１０】図１０は、第１の画素群についての判別結果を示す図である。
【図１１】図１１は、第２の画素群の一例を示す図である。
【図１２】図１２は、第２の画素群についての判別結果を示す図である。
【図１３】図１３は、マージされた判別結果を示す図である。
【図１４】図１４は、杉を基準とした松及び檜についての類似度の一例を示す図である。
【図１５】図１５は、松を基準とした杉及び檜についての類似度の一例を示す図である。
【図１６】図１６は、檜を基準とした杉及び松についての類似度の一例を示す図である。
【図１７】図１７は、比較例の判別結果を示す図である。
【図１８】図１８は、コンピュータの機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
図１に、本実施の形態に係る情報処理装置１００の機能ブロック図を示す。本実施の形態に係る情報処理装置１００は、第１データ格納部１０１と、第１判定部１１０と、第２判定部１２０と、第２データ格納部１３０と、合成部１４０と、判別結果格納部１５０と、出力部１６０とを有する。
【００２１】
第１データ格納部１０１には、ある調査対象地域についてハイパースペクトルカメラで撮影された第１の画像及び第２の画像と、この調査対象地域において各植物種別について当該植物種別が既知の位置（画像における座標）のデータとが格納されている。
【００２２】
なお、第１の画像は、その少なくとも１ラインは全波長領域（例えば３５０ｎｍ乃至１０５０ｎｍ）においてスペクトル強度が飽和していないことを確認されている画像である。すなわち、例えば、図２に示すようなスペクトルデータが、１ライン分は得られるものとする。図２の例では、横軸は波長（ｎｍ）を表し、縦軸はスペクトル強度を表している。ここでは、スペクトル強度が０．２で飽和してしまうものとする。図２の例では、全波長領域において、スペクトル強度は０．２未満となっており、飽和している波長領域は存在していない。但し、一部には、図３に示すように赤外領域におけるスペクトル強度が飽和してしまうスペクトルデータが得られる画素が含まれる。
【００２３】
また、第２の画像は、第１の画像と同一の調査対象地域について、赤外領域を減光させるフィルタをハイパースペクトルカメラに付けて撮影することで赤外領域を減光させた画像である。この際、赤外領域において可能な限りフラットな減光率を有するフィルタを用いる。また、減光後のスペクトル強度が全波長領域において飽和していないことを確認した上で、適切な減光率を有するフィルタを採用する。さらに、フィルタについては、各波長についての減光率が測定されているものとする。例えば、図３と同じ位置を減光率３０％のフィルタを付けて撮像した結果のスペクトルデータを図４に示す。図４に示すように、全波長領域においてスペクトル強度は飽和していない。このようにすれば赤外領域における植物の反射スペクトルの特徴をとどめつつ、測定レンジ内で測定が行われていることになる。なお、各波長について｛１／（１−減光率）｝×スペクトル強度を算出すれば、元のスペクトル強度が復元できる。図４の例であれば、図５に示すようなスペクトルデータが復元される。
【００２４】
第１判定部１１０は、第１画素抽出部１１１と、第２画素抽出部１１２と、第１基準スペクトル生成部１１３と、第１照合処理部１１４とを有する。第１画素抽出部１１１は、第１の画像から、全波長領域においてスペクトル強度が飽和していない第１の画素群を抽出する。また、第１画素抽出部１１１は、抽出した第１の画素群の座標を第２データ格納部１３０に格納する。第２画素抽出部１１２は、第１画素抽出部１１１により抽出された第１の画素群から、植物種別が既知の座標の画素のスペクトルデータを植物種別毎に抽出すると共に、各植物種別について抽出された画素のスペクトルデータに同一又は類似するスペクトルデータを有する第１の候補画素を抽出する。第１基準スペクトル生成部１１３は、各植物種別について、第１の候補画素のスペクトルデータから第１の基準スペクトルデータを生成する。第１照合処理部１１４は、各植物種別の第１の基準スペクトルデータに基づき、第１の画素群の照合を実行する。
【００２５】
第２判定部１２０は、第３画素抽出部１２１と、復元処理部１２２と、第３データ格納部１２３と、第４画素抽出部１２４と、第２基準スペクトル生成部１２５と、第２照合処理部１２６とを有する。
【００２６】
第３画素抽出部１２１は、第１の画素群以外の第２の画素群を、第１データ格納部１０１に格納されている第２の画像から抽出する。復元処理部１２２は、減光率に基づき第２の画素群のスペクトルデータに対して赤外領域の復元処理を行って、復元後のスペクトルデータを生成し、第３データ格納部１２３に格納する。第４画素抽出部１２４は、第２の画素群から、植物種別が既知の座標の画素を植物種別毎に抽出すると共に、各植物種別について抽出された画素の復元後のスペクトルデータに同一又は類似する、復元後のスペクトルデータを有する第２の候補画素を抽出する。第２基準スペクトル生成部１２５は、各植物種別について、第２の候補画素の復元後のスペクトルデータから第２の基準スペクトルデータを生成する。第２照合処理部１２６は、各植物種別の第２の基準スペクトルデータに基づき、第２の画素群の照合を実行する。
【００２７】
合成部１４０は、第１照合処理部１１４の判別結果と第２照合処理部１２６の判別結果を合成して、判別結果格納部１５０に格納する。出力部１６０は、判別結果格納部１５０に格納されている判別結果を、表示装置や印刷装置、他のコンピュータなどに出力する。
【００２８】
次に、図６及び図７を用いて、本実施の形態における処理について説明する。まず、第１判定部１１０の第１画素抽出部１１１は、第１データ格納部１０１に格納されている第１の画像から、スペクトル強度が赤外領域で飽和していない第１の画素群を抽出する（ステップＳ１）。また、第１画素抽出部１１１は、抽出した第１の画素群の各画素の座標を第２データ格納部１３０に格納する（ステップＳ３）。
【００２９】
また、第２画素抽出部１１１は、第１データ格納部１０１から植物種別が既知の座標のデータを読み出し、第１の画素群から植物種別が既知である座標の画素を植物種別毎に抽出すると共に、第１の画素群から、各植物種別について抽出された画素のスペクトルデータに同一又は類似するスペクトルデータを有する第１の候補画素を抽出する（ステップＳ５）。一般的に、植物種別が既知である画素の数は少ないので、これらの画素のスペクトルデータのみから基準スペクトルデータを生成するのでは精度上問題である。従って、各植物種別について、当該植物種別であることが既知である画素のスペクトルデータから、各波長について平均スペクトル強度及び標準偏差を算出する。そして、全波長について、スペクトル強度が、平均スペクトル強度−標準偏差から平均スペクトル強度＋標準偏差の範囲内に入る画素を、第１の画素群から第１の候補画素として抽出する。
【００３０】
そして、第１基準スペクトル生成部１１３は、各植物種別について、第１の候補画素のスペクトルデータから、第１の基準スペクトルを生成し、第１照合処理部１１４に出力する（ステップＳ７）。具体的には、第１の候補画素のスペクトルデータから、各波長の平均スペクトル強度を算出して、第１の基準スペクトルとして採用する。
【００３１】
そして、第１照合処理部１１４は、各植物種別の第１の基準スペクトルを用いて、第１の画素群に含まれる各画素が、いずれの植物種別であるか又はいずれの植物種別にも該当しないかを判断する照合処理を実行し、処理結果を合成部１４０に出力する（ステップＳ９）。第１の画素群に含まれる各画素のスペクトルデータと、各植物種別の第１の基準スペクトルとの類似度を所定のアルゴリズムにて算出し、算出された類似度が閾値以上か否かで、各植物種別に該当するか否かを判断する。例えば、杉、檜、松の判別を行う場合、杉についての第１の基準スペクトルとの類似度が閾値以上であるか否か、檜についての第１の基準スペクトルとの類似度が閾値以上であるか否か、松についての第１の基準スペクトルとの類似度が閾値以上であるか否かを判断する。
【００３２】
処理は端子Ａを介して図７の処理に移行して、第２判定部１２０の第３画素抽出部１２１は、第１データ格納部１０１に格納されている第２の画像から、第２データ格納部１３０に格納されている第１の画素群の座標に基づき、第１の画素群以外の画素群である第２の画素群を抽出する（ステップＳ１１）。なお、ステップＳ１１以降の処理は、ステップＳ３が完了すれば、第１判定部１１０の処理とは非同期に実行できる。
【００３３】
そして、復元処理部１２２は、第１データ格納部１０１から第２画素群に属する画素のスペクトルデータを読み出して、第２の画素群のスペクトルデータにおける赤外領域を復元し、復元後のスペクトルデータを第３データ格納部１２３に格納する（ステップＳ１３）。上でも述べたように、図４のようなスペクトルデータが得られるので、各波長について｛１／（１−減光率）｝×スペクトル強度を算出することで、図５に示すような復元後のスペクトルデータを生成する。
【００３４】
さらに、第４画素抽出部１２４は、第１データ格納部１０１から植物種別が既知の座標のデータを読み出し、第２の画素群から植物種別が既知である座標の画素を植物種別毎に抽出すると共に、第２の画素群から、各植物種別について抽出された画素のスペクトルデータに同一又は類似するスペクトルデータを有する第２の候補画素を抽出する（ステップＳ１５）。ステップＳ５と同様に、一般的に、植物種別が既知である画素の数は少ないので、これらの画素のスペクトルデータのみから基準スペクトルデータを生成するのでは精度上問題である。従って、各植物種別について、当該植物種別であることが既知である画素の復元後スペクトルデータから、各波長について平均スペクトル強度及び標準偏差を算出する。そして、全波長について、スペクトル強度が、平均スペクトル強度−標準偏差から平均スペクトル強度＋標準偏差の範囲内に入る画素を、第２の画素群から第２の候補画素として抽出する。
【００３５】
そして、第２基準スペクトル生成部１２５は、各植物種別について、第２の候補画素のスペクトルデータから、第２の基準スペクトルを生成し、第２照合処理部１２６に出力する（ステップＳ１７）。具体的には、第２の候補画素の復元後スペクトルデータから、各波長の平均スペクトル強度を算出して、第２の基準スペクトルとして採用する。
【００３６】
そして、第２照合処理部１２６は、各植物種別の第２の基準スペクトルを用いて、第２の画素群に含まれる各画素が、いずれの植物種別であるか又はいずれの植物種別にも該当しないかを判断する照合処理を実行し、処理結果を合成部１４０に出力する（ステップＳ１９）。第２の画素群に含まれる各画素の復元後スペクトルデータと、各植物種別の第２の基準スペクトルとの類似度を所定のアルゴリズムにて算出し、算出された類似度が閾値以上か否かで、各植物種別に該当するか否かを判断する。例えば、杉、檜、松の判別を行う場合、杉についての第２の基準スペクトルとの類似度が閾値以上であるか否か、檜についての第２の基準スペクトルとの類似度が閾値以上であるか否か、松についての第２の基準スペクトルとの類似度が閾値以上であるか否かを判断する。
【００３７】
その後、合成部１４０は、第１照合処理部１１４による判別結果及び第２照合処理部１２６による判別結果をマージして、判別結果格納部１５０に格納する（ステップＳ２１）。第１の画素群と第２の画素群とは異なる画素群であるから単純にマージすればよい。
【００３８】
そして、出力部１６０は、判別結果格納部１５０に格納されている判別結果を、表示装置や印刷装置、ネットワークに接続されている他のコンピュータ等に出力する（ステップＳ２３）。例えば、植物種別で色分けした画像を生成して出力する。
【００３９】
［実施例］
例えば、図８に示すようなハイパースペクトル画像（第１の画像及び第２の画像）が得られたものとする。但し、人間からすると第１の画像と第２の画像は区別できないので、１つのみを示している。
【００４０】
このうち第１の画素群としては、図９に示すような画素群が抽出されたものとする。ここで、第１の画素群のうち杉と分かっている画素は１０点のみで、上で述べたような処理を行って抽出された第１の候補画素が６０点であるものとする。そうすると、６０点の画素から、杉についての第１の基準スペクトルを上で述べたように生成する。また、第１の画素群のうち松と分かっている画素に基づき松についての第１の候補画素を抽出し、松についての第１の候補画素から松についての第１の基準スペクトルを生成する。さらに、第１の画素群のうち檜と分かっている画素に基づき檜についての第１の候補画素を抽出し、檜についての第１の候補画素から檜についての第１の基準スペクトルを生成する。
【００４１】
このように得られた杉、松及び檜の第１の基準スペクトルと、第１の画素群に含まれる各画素のスペクトルデータとの類似度を算出し、各々について設定されている閾値と比較すると、図１０のような判別結果が得られる。図１０において、松と判断された領域、杉と判断された領域、檜として判断された領域の他に、白の部分が林道などのその他の領域がある。
【００４２】
また、第２の画素群としては第１の画素群以外の画素群であるから、図１１に示すような画素群が抽出される。ここで、第１の画素群のうち杉と分かっている画素は７点のみで、上で述べたような処理を行って抽出された第２の候補画素が７０点であるものとする。そうすると、７０点の画素から、杉についての第２の基準スペクトルを上で述べたように生成する。また、第２の画素群のうち松と分かっている画素に基づき松についての第２の候補画素を抽出し、松についての第２の候補画素から松についての第２の基準スペクトルを生成する。さらに、第２の画素群のうち檜と分かっている画素に基づき檜についての第２の候補画素を抽出し、檜についての第２の候補画素から檜についての第２の基準スペクトルを生成する。
【００４３】
このように得られた杉、松及び檜の第２の基準スペクトルと、第２の画素群に含まれる各画素の復元後スペクトルデータとの類似度を算出し、各々について設定されている閾値と比較すると、図１２のような判別結果が得られる。図１２において、松と判断された領域、杉と判断された領域、檜として判断された領域の他に、白の部分が林道などのその他の領域である。
【００４４】
合成部１４０は、図１０及び図１２のような判別結果をマージして、図１３のようなデータを判別結果格納部１５０に格納する。
【００４５】
なお、このような実施例において、杉と分かっている画素（第１の画素群に含まれる画素）についてのスペクトルデータと、杉についての第１の基準スペクトルとの類似度は、０．９９８となった。同様に、杉と分かっている画素（第２の画素群に含まれる画素）についての復元後スペクトルデータと、杉についての第２の基準スペクトルとの類似度は、０．９９８となった。このような第１及び第２の基準スペクトルを用いて、松や檜と分かっている画素との類似度を算出すると、図１４に示すような結果が得られる。
【００４６】
図１４の結果を見ると、松も檜も類似度が低くなっているので、適切に閾値を設定することで、杉は、松と檜から区別できる。
【００４７】
同様に、松と分かっている画素（第１の画素群に含まれる画素）についてのスペクトルデータと、松についての第１の基準スペクトルとの類似度は、０．９８１となった。同様に、松と分かっている画素（第２の画素群に含まれる画素）についての復元後スペクトルデータと、松についての第２の基準スペクトルとの類似度は、０．９８３となった。このような第１及び第２の基準スペクトルを用いて、杉や檜と分かっている画素との類似度を算出すると、図１５に示すような結果が得られる。
【００４８】
図１５の結果を見ると、杉も檜も類似度が低くなっているので、適切に閾値を設定することで、松は、杉と檜から区別できる。
【００４９】
さらに、檜と分かっている画素（第１の画素群に含まれる画素）についてのスペクトルデータと、檜についての第１の基準スペクトルとの類似度は、０．９２１となった。同様に、檜と分かっている画素（第２の画素群に含まれる画素）についての復元後スペクトルデータと、檜についての第２の基準スペクトルとの類似度は、０．９３０となった。杉及び松と比べて値が小さくなっているが、十分高い類似度が算出されている。このような第１及び第２の基準スペクトルを用いて、杉や松と分かっている画素との類似度を算出すると、図１６に示すような結果が得られる。
【００５０】
図１６の結果を見ると、上記の類似度よりも、杉も松も類似度が低くなっているので、適切に閾値を設定することで、檜は、杉と松から区別できる。
【００５１】
［比較例］
一方、赤外領域が飽和していないスペクトルデータから杉、松及び檜の基準スペクトルを生成して、同じ調査対象地域について判別処理を行うと、図１７に示すような結果が得られた。図１７と図１３を比較すると、図１７では、杉及び檜と判別された領域が多く存在していることが分かる。
【００５２】
この場合、杉についての基準スペクトルと、杉と分かっている画素についてのスペクトルデータとの類似度を算出すると０．９５８となり、松と分かっている画素についてのスペクトルデータとの類似度は０．８７５となり、檜と分かっている画素についてのスペクトルデータとの類似度は０．９４０となっている。杉と檜の類似度の差は小さくなっている。
【００５３】
また、松についての基準スペクトルと、松と分かっている画素についてのスペクトルデータとの類似度を算出すると０．９８１となり、杉と分かっている画素についてのスペクトルデータとの類似度は０．９２５となり、檜と分かっている画素についてのスペクトルデータとの類似度は０．９３０となっている。松は比較的容易に区別できる。
【００５４】
さらに、檜についての基準スペクトルと、檜と分かっている画素についてのスペクトルデータとの類似度を算出すると０．９２１となり、杉と分かっている画素についてのスペクトルデータとの類似度は０．９１０となり、松と分かっている画素についてのスペクトルデータとの類似度は０．８８０となっている。杉と檜の類似度の差は非常に小さくなっている。
【００５５】
従って、閾値の設定が難しく、誤判別が出てしまい、図１７のような結果が得られるようになる。
【００５６】
このように赤外領域の特徴を正しく反映させて基準スペクトルを生成しないと、杉と檜との区別がうまくできない。
【００５７】
以上述べたように、本実施の形態によれば、植物種別が既知の画素が少ない場合やスペクトルデータにばらつきが大きい場合でも、精度の高い基準スペクトルが生成でき、判別精度を向上させることができる。
【００５８】
以上本技術の実施の形態を説明したが、本技術はこれに限定されるものではない。例えば、図１に示した機能ブロック図は一例であって、プログラムモジュール構成やデータ格納部構成と一致しない場合もある。処理フローについても、処理結果が変わらない限り、処理順番を入れ替えたり、並列実施するようにしても良い。
【００５９】
なお、上で述べた情報処理装置１００は、コンピュータ装置であって、図１８に示すように、メモリ２５０１とＣＰＵ（Central Processing Unit）２５０３とハードディスク・ドライブ（ＨＤＤ：Hard Disk Drive）２５０５と表示装置２５０９に接続される表示制御部２５０７とリムーバブル・ディスク２５１１用のドライブ装置２５１３と入力装置２５１５とネットワークに接続するための通信制御部２５１７とがバス２５１９で接続されている。オペレーティング・システム（ＯＳ：Operating System）及び本実施例における処理を実施するためのアプリケーション・プログラムは、ＨＤＤ２５０５に格納されており、ＣＰＵ２５０３により実行される際にはＨＤＤ２５０５からメモリ２５０１に読み出される。ＣＰＵ２５０３は、アプリケーション・プログラムの処理内容に応じて表示制御部２５０７、通信制御部２５１７、ドライブ装置２５１３を制御して、所定の動作を行わせる。また、処理途中のデータについては、主としてメモリ２５０１に格納されるが、ＨＤＤ２５０５に格納されるようにしてもよい。本技術の実施例では、上で述べた処理を実施するためのアプリケーション・プログラムはコンピュータ読み取り可能なリムーバブル・ディスク２５１１に格納されて頒布され、ドライブ装置２５１３からＨＤＤ２５０５にインストールされる。インターネットなどのネットワーク及び通信制御部２５１７を経由して、ＨＤＤ２５０５にインストールされる場合もある。このようなコンピュータ装置は、上で述べたＣＰＵ２５０３、メモリ２５０１などのハードウエアとＯＳ及びアプリケーション・プログラムなどのプログラムとが有機的に協働することにより、上で述べたような各種機能を実現する。
【００６０】
以上述べた本実施の形態をまとめると以下のようになる。
【００６１】
本実施の形態に係る情報処理方法は、（Ａ）データ格納部に格納されており、植物種別の調査対象地域を撮影することで得られ且つ各画素についてスペクトルデータを含む第１の画像から、スペクトルデータにおけるスペクトル強度が飽和していない第１の画素を抽出し、（Ｂ）第１の画素から、植物種別が既知の位置に対応する画素と同一又は類似するスペクトルデータを有する第２の画素を抽出し、（Ｃ）第２の画素のスペクトルデータから第１の基準スペクトルデータを生成し、（Ｄ）第１の画素について、第１の基準スペクトルデータに基づき植物種別の判定を行い、（Ｅ）データ格納部に格納されており、植物種別の調査対象地域を赤外領域を減光させた上で撮影することで得られ且つ各画素についてスペクトルデータを含む第２の画像から、第１の画素以外の第３の画素を抽出し、（Ｆ）第３の画素のスペクトルデータに対して赤外領域を復元する処理を実施し、（Ｇ）第３の画素から、植物種別が既知の位置に対応する画素と同一又は類似する、上記復元する処理後のスペクトルデータを有する画素である第４の画素を抽出し、第４の画素の上記復元する処理後のスペクトルデータから第２の基準スペクトルデータを生成し、（Ｈ）第３の画素について、第２の基準スペクトルデータに基づき植物種別の判定を行う処理を含む。
【００６２】
このように赤外領域においてスペクトル強度が飽和するような状況においても、赤外領域の特性を適正に評価して基準スペクトルが生成されるようになり、精度良く植物種別を判別することができるようになる。
【００６３】
なお、上で述べた第２の画素を抽出する処理が、（ｂ１）植物種別が既知の位置に対応する画素のスペクトルデータの平均から標準偏差の幅に含まれるスペクトルデータを有する画素を抽出する処理を含むようにしても良い。このようにすれば、植物種別が既知の位置に対応する画素の数が少ない場合にも、第１の基準スペクトルを生成するために用いられる第２の画素を適切に抽出できるようになる。
【００６４】
また、上で述べた第４の画素を抽出する処理が、（ｇ１）植物種別が既知の位置に対応する画素の上記復元する処理後のスペクトルデータの平均から標準偏差の幅に含まれる、上記復元する処理後のスペクトルデータを有する画素を抽出する処理を含むようにしても良い。このようにすれば、第２の画素と同様に、植物種別が既知の位置に対応する画素の数が少ない場合にも、第２の基準スペクトルを生成するために用いられる第４の画素を適切に抽出できるようになる。
【００６５】
さらに、上で述べた復元する処理が、（ｆ１）１から減光された割合を差し引いた値の逆数を、赤外領域における各波長の強度に乗ずる処理を含むようにしても良い。これによって適切にスペクトルデータを復元できるようになる。
【００６６】
なお、上記情報処理方法をコンピュータに行わせるためのプログラムを作成することができ、当該プログラムは、例えばフレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスク、半導体メモリ、ハードディスク等のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体又は記憶装置に格納される。尚、中間的な処理結果はメインメモリ等の記憶装置に一時保管される。
【００６７】
以上の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。
【００６８】
（付記１）
データ格納部に格納されており、植物種別の調査対象地域を撮影することで得られ且つ各画素についてスペクトルデータを含む第１の画像から、スペクトルデータにおけるスペクトル強度が飽和していない第１の画素を抽出し、
前記第１の画素から、植物種別が既知の位置に対応する画素と同一又は類似するスペクトルデータを有する第２の画素を抽出し、
前記第２の画素のスペクトルデータから第１の基準スペクトルデータを生成し、
前記第１の画素について、前記第１の基準スペクトルデータに基づき植物種別の判定を行い、
前記データ格納部に格納されており、前記植物種別の調査対象地域を赤外領域を減光させた上で撮影することで得られ且つ各画素についてスペクトルデータを含む第２の画像から、前記第１の画素以外の第３の画素を抽出し、
前記第３の画素のスペクトルデータに対して前記赤外領域を復元する処理を実施し、
前記第３の画素から、植物種別が既知の位置に対応する画素と同一又は類似する、前記復元する処理後のスペクトルデータを有する画素である第４の画素を抽出し、
前記第４の画素の前記復元する処理後のスペクトルデータから第２の基準スペクトルデータを生成し、
前記第３の画素について、前記第２の基準スペクトルデータに基づき植物種別の判定を行う
処理を、コンピュータにより実行させるためのプログラム。
【００６９】
（付記２）
前記第２の画素を抽出する処理が、
前記植物種別が既知の位置に対応する画素のスペクトルデータの平均から標準偏差の幅に含まれるスペクトルデータを有する画素を抽出する
処理を含む付記１記載のプログラム。
【００７０】
（付記３）
前記第４の画素を抽出する処理が、
前記植物種別が既知の位置に対応する画素の前記復元する処理後のスペクトルデータの平均から標準偏差の幅に含まれる、前記復元する処理後のスペクトルデータを有する画素を抽出する
処理を含む付記１又は２記載のプログラム。
【００７１】
（付記４）
前記復元する処理が、
１から減光された割合を差し引いた値の逆数を、前記赤外領域における各波長の強度に乗ずる
処理を含む付記１乃至３のいずれか１つ記載のプログラム。
【００７２】
（付記５）
データ格納部に格納されており、植物種別の調査対象地域を撮影することで得られ且つ各画素についてスペクトルデータを含む第１の画像から、スペクトルデータにおけるスペクトル強度が飽和していない第１の画素を抽出し、前記第１の画素から、植物種別が既知の位置に対応する画素と同一又は類似するスペクトルデータを有する第２の画素を抽出し、前記第２の画素のスペクトルデータから第１の基準スペクトルデータを生成し、前記第１の画素について、前記第１の基準スペクトルデータに基づき植物種別の判定を行う第１の判定処理部と、
前記データ格納部に格納されており、前記植物種別の調査対象地域を赤外領域を減光させた上で撮影することで得られ且つ各画素についてスペクトルデータを含む第２の画像から、前記第１の画素以外の第３の画素を抽出し、前記第３の画素のスペクトルデータに対して前記赤外領域を復元する処理を実施し、前記第３の画素から、植物種別が既知の位置に対応する画素と同一又は類似する、前記復元する処理後のスペクトルデータを有する画素である第４の画素を抽出し、前記第４の画素の前記復元する処理後のスペクトルデータから第２の基準スペクトルデータを生成し、前記第３の画素について、前記第２の基準スペクトルデータに基づき植物種別の判定を行う第２の判定処理部と、
を有する情報処理装置。
【符号の説明】
【００７３】
１０１  第１データ格納部
１１０  第１判定部
１１１  第１画素抽出部
１１２  第２画素抽出部
１１３  第１基準スペクトル生成部
１１４  第１照合処理部
１２０  第２判定部
１２１  第３画素抽出部
１２２  復元処理部
１２３  第３データ格納部
１２４  第４画素抽出部
１２５  第２基準スペクトル生成部
１２６  第２照合処理部
１３０  第２データ格納部
１４０  合成部
１５０  判別結果格納部
１６０  出力部
【図１】
2014206392.tif 000003
【図２】
2014206392.tif 000004
【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１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１８】
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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１７】
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