(57)【要約】【課題】画像の撮影時期の影響を抑制した植生判定プログラムを提供する。【解決手段】所定の地域を異なる時期に撮影して得られた二枚の画像のそれぞれを区分して得られる各区画について、当該区画の画像の特徴量に基づいて、当該区画に撮影された植物の種類を判別し、第１画像に含まれる区画について植物の種類を判別できず、第２画像に含まれる区画について植物の種類を判別できた場合に、各植物を撮影した画像の特徴量を時期ごとに示す植物情報に基づいて、第２画像の区画の判別結果で示される植物が、第１画像の撮影時期において呈する状態を示す特徴量を推定し、推定された特徴量と、第１画像の対応する区画の特徴量とに類似性がある場合に、対応する地点の植生は、二枚の画像の撮影時期の間に変化していないと判断し、類似性がない場合に、対応する地点の植生は、二枚の画像の撮影時期の間に変化したと判断する処理をコンピュータに実行させる。【選択図】      図３
2014102542.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の地域を異なる時期に撮影して得られた二枚の画像のそれぞれを区分して得られる各区画について、当該区画の画像の特徴量に基づいて、当該区画に撮影された植物の種類を判別し、
前記二枚の画像の一方である第１画像に含まれる前記区画について前記植物の種類を判別できず、前記二枚の画像の他方である第２画像に含まれる前記区画について前記植物の種類を判別できた場合に、
各植物を撮影することで得られる画像の特徴量を時期ごとに示す植物情報に基づいて、前記第２画像に含まれる前記区画について判別された前記種類の植物が、前記第１画像の撮影時期において呈する状態を示す画像の特徴量を推定し、
前記推定された特徴量と、前記第１画像に含まれる前記区画の画像の特徴量との類似性を評価し、
前記類似性があると評価された場合に、前記区画に対応する地点の植生は、前記第２画像の撮影時期と前記第１画像の撮影時期との間に変化していないと判断し、前記類似性がないと評価された場合に、前記区画に対応する地点の植生は、前記第２画像の撮影時期と前記第１画像の撮影時期との間に変化したと判断する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする植生判定プログラム。
【請求項２】
請求項１に記載の差分検出プログラムにおいて、
前記特徴量を推定する処理は、
前記植物情報のうち、前記判別された種類の植物に対応する情報から、前記第１画像の撮影時期に対応する特徴量を検索する処理を含み、
前記特徴量を検索する処理は、
前記第１画像の撮影時期を、前記第１画像に撮影された地域の気候に基づいて補正する処理を含む
ことを特徴とする植生判定プログラム。
【請求項３】
請求項１に記載の差分検出プログラムにおいて、
前記特徴量を推定する処理は、
前記植物情報のうち、前記判別された種類の植物に対応する情報から、前記第１画像の撮影時期に対応する特徴量を検索する処理を含み、
前記特徴量を検索する処理は、
前記第１画像の撮影時期を含む所定の期間内の各時期に対応する特徴量を、推定された特徴量の候補として抽出する処理を含む
ことを特徴とする植生判定プログラム。
【請求項４】
所定の地域を異なる時期に撮影して得られた二枚の画像のそれぞれを区分して得られる各区画について、当該区画の画像の特徴量に基づいて、当該区画に撮影された植物の種類を判別し、
前記二枚の画像の一方である第１画像に含まれる前記区画について前記植物の種類を判別できず、前記二枚の画像の他方である第２画像に含まれる前記区画について前記植物の種類を判別できた場合に、
各植物を撮影することで得られる画像の特徴量を時期ごとに示す植物情報に基づいて、前記第２画像に含まれる前記区画について判別された前記種類の植物が、前記第１画像の撮影時期において呈する状態を示す画像の特徴量を推定し、
前記推定された特徴量と、前記第１画像に含まれる前記区画の画像の特徴量との類似性を評価し、
前記類似性があると評価された場合に、前記区画に対応する地点の植生は、前記第２画像の撮影時期と前記第１画像の撮影時期との間に変化していないと判断し、前記類似性がないと評価された場合に、前記区画に対応する地点の植生は、前記第２画像の撮影時期と前記第１画像の撮影時期との間に変化したと判断する
ことを特徴とする植生判定方法。
【請求項５】
所定の地域を異なる時期に撮影して得られた二枚の画像のそれぞれを区分して得られる各区画について、当該区画の画像の特徴量に基づいて、当該区画に撮影された植物の種類を判別する判別部と、
前記二枚の画像の一方である第１画像に含まれる前記区画について前記植物の種類を判別できず、前記二枚の画像の他方である第２画像に含まれる前記区画について前記植物の種類を判別できた場合に、各植物を撮影することで得られる画像の特徴量を時期ごとに示す植物情報に基づいて、前記第２画像に含まれる前記区画について判別された前記種類の植物が、前記第１画像の撮影時期において呈する状態を示す画像の特徴量を推定する推定部と、
前記推定された特徴量と、前記第１画像に含まれる前記区画の画像の特徴量との類似性を評価する評価部と、
前記類似性があると評価された場合に、前記区画に対応する地点の植生は、前記第２画像の撮影時期と前記第１画像の撮影時期との間に変化していないと判断し、前記類似性がないと評価された場合に、前記区画に対応する地点の植生は、前記第２画像の撮影時期と前記第１画像の撮影時期との間に変化したと判断する判断部と
を備えたことを特徴とする植生判定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本件開示は、画像間の差分を検出する差分検出プログラム及び差分検出方法並びに差分検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
植物を撮影した画像に基づいて、被写体となった植物の種類を判別する技術として、例えば、特許文献１の技法が提案されている。
【０００３】
また、森林を上空から撮影して得られた画像に基づいて、撮影範囲に生育している樹木を種類別に分類し、森林の現況に関する情報を取得する技術として、例えば、特許文献２の技法が提案されている。
【０００４】
個々の画像の撮影範囲に生育している植物の種類は、当該植物が典型的な特徴を示している時期に撮影された画像から、上述した特許文献１，２などに開示された技法に基づいて判別することが可能である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００２−２０３２４２号公報
【特許文献２】特開２０１０−８６２７６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、異なる時期に同じ地域を撮影することで得られた複数の画像を比較し、画像中で変化した領域を検出しても、画像から検出した箇所と、家屋の異動や廃棄物の不法投棄などを含む様々な土地の用途変化があった場所とが対応しない場合がある。
【０００７】
なぜなら、植物の状態は季節や農作業の進捗などによって大きく変化するため、同一の地域を撮影した画像でも、撮影を行った時期によって色などの特徴が異なるためである。例えば、落葉樹が生育している山林や圃場などを夏季に撮影した画像と、冬季に撮影した画像とでは、撮影対象の地域を覆っている植物、すなわち、植生に変化がないにもかかわらず、それぞれの画像中の山林や圃場に相当する領域の色を含む特徴は大きく異なる。このため、上述した二枚の画像を比較した場合には、画像中の山林や圃場に対応する領域が、当該領域に写っている地域の植生に変化がないにもかかわらず、画像間の差分として検出されてしまう場合がある。
【０００８】
また、画像に基づいて撮影対象の植物の種類を判断する従来の技術では、撮影対象の植物が典型的な特徴を呈していない時期に撮影された画像に基づいて、被写体となった植物の種類を判定することは困難である。
【０００９】
このように、従来技術では、比較される各画像が撮影された時期によって、撮影範囲の植生が変化しているか否かを判定できない場合がある。
【００１０】
１つの側面では、本発明は、画像の撮影時期の影響を抑制した植生判定プログラム及び植生判定方法並びに植生判定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】
【００１１】
一つの観点による植生判定プログラムは、所定の地域を異なる時期に撮影して得られた二枚の画像のそれぞれを区分して得られる各区画について、当該区画の画像の特徴量に基づいて、当該区画に撮影された植物の種類を判別し、前記二枚の画像の一方である第１画像に含まれる前記区画について前記植物の種類を判別できず、前記二枚の画像の他方である第２画像に含まれる前記区画について前記植物の種類を判別できた場合に、各植物を撮影することで得られる画像の特徴量を時期ごとに示す植物情報に基づいて、前記第２画像に含まれる前記区画について判別された前記種類の植物が、前記第１画像の撮影時期において呈する状態を示す画像の特徴量を推定し、前記推定された特徴量と、前記第１画像に含まれる前記区画の画像の特徴量との類似性を評価し、前記類似性があると評価された場合に、前記区画に対応する地点の植生は、前記第２画像の撮影時期と前記第１画像の撮影時期との間に変化していないと判断し、前記類似性がないと評価された場合に、前記区画に対応する地点の植生は、前記第２画像の撮影時期と前記第１画像の撮影時期との間に変化したと判断する処理をコンピュータに実行させる。
【００１２】
また、別の観点による植生判定方法は、所定の地域を異なる時期に撮影して得られた二枚の画像のそれぞれを区分して得られる各区画について、当該区画の画像の特徴量に基づいて、当該区画に撮影された植物の種類を判別し、前記二枚の画像の一方である第１画像に含まれる前記区画について前記植物の種類を判別できず、前記二枚の画像の他方である第２画像に含まれる前記区画について前記植物の種類を判別できた場合に、各植物を撮影することで得られる画像の特徴量を時期ごとに示す植物情報に基づいて、前記第２画像に含まれる前記区画について判別された前記種類の植物が、前記第１画像の撮影時期において呈する状態を示す画像の特徴量を推定し、前記推定された特徴量と、前記第１画像に含まれる前記区画の画像の特徴量との類似性を評価し、前記類似性があると評価された場合に、前記区画に対応する地点の植生は、前記第２画像の撮影時期と前記第１画像の撮影時期との間に変化していないと判断し、前記類似性がないと評価された場合に、前記区画に対応する地点の植生は、前記第２画像の撮影時期と前記第１画像の撮影時期との間に変化したと判断する。
【００１３】
また、別の観点による差分検出装置は、所定の地域を異なる時期に撮影して得られた二枚の画像のそれぞれを区分して得られる各区画について、当該区画の画像の特徴量に基づいて、当該区画に撮影された植物の種類を判別する判別部と、前記二枚の画像の一方である第１画像に含まれる前記区画について前記植物の種類を判別できず、前記二枚の画像の他方である第２画像に含まれる前記区画について前記植物の種類を判別できた場合に、各植物を撮影することで得られる画像の特徴量を時期ごとに示す植物情報に基づいて、前記第２画像に含まれる前記区画について判別された前記種類の植物が、前記第１画像の撮影時期において呈する状態を示す画像の特徴量を推定する推定部と、前記推定された特徴量と、前記第１画像に含まれる前記区画の画像の特徴量との類似性を評価する評価部と、前記類似性があると評価された場合に、前記区画に対応する地点の植生は、前記第２画像の撮影時期と前記第１画像の撮影時期との間に変化していないと判断し、前記類似性がないと評価された場合に、前記区画に対応する地点の植生は、前記第２画像の撮影時期と前記第１画像の撮影時期との間に変化したと判断する判断部とを備える。
【発明の効果】
【００１４】
本件開示の植生判定プログラム及び植生判定方法並びに植生判定装置によれば、画像の撮影時期の影響を抑制することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】植生判定装置の一実施形態を示す図である。
【図２】植物状態データベースの例を示す図である。
【図３】植生の変化の有無を判定する処理のフローチャートの例を示す図(その１)である。
【図４】植生の変化の有無を判定する処理のフローチャートの例を示す図(その２)である。
【図５】植生判定方法を適用した差分検出装置のハードウェア構成例を示す図である。
【図６】差分検出処理のフローチャートの例を示す図である。
【図７】植生を判別する処理のフローチャートの例を示す図である。
【図８】特徴量を推定する処理のフローチャートの例を示す図である。
【図９】類似性を評価する処理のフローチャートの例を示す図である。
【図１０】植生判定方法を適用した差分検出装置の別ハードウェア構成例を示す図である。
【図１１】地図情報データベースの例を示す図である。
【図１２】差分検出処理のフローチャートの別例を示す図である。
【図１３】地図情報を利用して植生の変化を判定する処理のフローチャートの別例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、図面に基づいて、本発明の実施形態について詳細に説明する。
【００１７】
図１は、植生判定装置１０の一実施形態を示している。植生判定装置１０は、所定の地域を異なる時期に撮影して得られた二枚の画像Ａ，Ｂを受け取り、各画像に基づいて、上述した地域に含まれる各地点における植生を判定するとともに、画像Ａ，Ｂの撮影時期間に植生に変化があったか否かを判定する。
【００１８】
図１に示した植生判定装置１０は、判別部１１と、推定部１２と、評価部１３と、判断部１４とを含んでいる。判別部１１は、上述した画像Ａ，Ｂを受け取り、また、推定部１２は、植物状態データベースＤＢから、各植物を撮影することで得られる画像の特徴量を時期ごとに示す植物情報を受け取る。
【００１９】
判別部１１は、画像Ａ，Ｂのそれぞれを区分して得られる各区画の特徴量に基づいて、各区画に撮影された植物の種類をそれぞれ判別する。各区画は、例えば、画像Ａ，Ｂのそれぞれに含まれる各画素であってもよいし、また、複数画素をまとめたブロックであってもよい。例えば、判別部１１は、各区画の特徴量の一つである色を示す情報に基づいて、各区画に撮影された植物の種類を判別してもよい。ここで、画像Ａ，Ｂの各区画は、撮影範囲内に含まれる各地点に対応しており、当該区画に撮影された植物は、当該区画に対応する地点を覆っている植物である。したがって、判別部１１が、各区画について判別した植物の種類は、各区画に対応する地点の植生を示している。以下の説明では、画像に含まれる「各区画に撮影されている植物の種類を判別する」ことを、「各区画に対応する地点の植生を判別する」と称する。
【００２０】
なお、上述した画像Ａ，Ｂは、位置合わせ済みの画像であり、画像Ａ，Ｂの対応する区画は、上述した地域に含まれる同一の地点に対応する。
【００２１】
ここで、画像Ａ，Ｂが、落葉広葉樹が生育している地域を含む撮影範囲を、それぞれ５月と１２月に撮影して得られた画像である場合について考える。
【００２２】
この場合に、５月に撮影された画像Ａの上述した地域が写っている領域に含まれる区画の色などの特徴量は、被写体となった植物の典型的な特徴を示している。したがって、判別部１１は、当該区画の特徴量に基づいて、被写体となった植物の種類を判別することができる。
【００２３】
一方、１２月に撮影された画像Ｂの対応する区画の特徴量は、落葉後の木の幹や枝などの色などの特徴を示している。そして、例えば、落葉後の各樹種の幹や枝などの色には、各樹種の葉色の違いほど大きな差異が無い。したがって、上述した判別部１１により、画像Ｂの中で、落葉広葉樹林が写っている領域の各区画について、被写体となった植物の種類を判別することは困難である。
【００２４】
したがって、判別部１１は、これらの画像Ａ，Ｂに共通して含まれる落葉広葉樹林を撮影した領域に含まれる各区画について、画像Ａについては植物を判別できるが、画像Ｂについては植物を判別できない旨の判別結果を得る。この場合に、前記植物の種類を判別できた区画が含まれる画像Ａは第２画像の一例であり、前記植物の種類を判別できなかった区画が含まれる画像Ｂは第１画像の一例である。
【００２５】
推定部１２は、植物状態データベースＤＢから受け取った植物情報に基づいて、第２画像に相当する画像Ａの上述した領域に含まれる区画について判別された種類の植物が、第１画像に相当する画像Ｂの撮影時期において呈する状態を示す画像の特徴量を推定する。推定部１２によって推定される特徴量は、例えば、画像Ａに基づいて特定された植物が、画像Ｂの撮影時期に呈する色を示すスペクトル特性などである。推定部１２は、例えば、画像Ａについて得られた判別結果に基づいて、図２に示すような植物状態データベースＤＢを検索することにより、植物情報を取得してもよい。
【００２６】
図２は、植物状態データベースの例を示している。図２に示した植物状態データベースは、植物の種類ごとに、各時期に当該植物を撮影することで得られる画像の特徴量の一例である色を示すスペクトル特性を表すマルチスペクトルデータを保持している。
【００２７】
図２に示した植物状態データベースＤＢは、各植物を撮影した場合に得られる画像の色を示すマルチスペクトルデータを、１年に含まれる各月に対応して保持している。なお、植物状態データベースは、図２に示した例に限らず、例えば、１年に含まれる各週あるいは各日に対応して、各植物を撮影した場合に得られる画像の色を示すマルチスペクトルデータをしてもよい。
【００２８】
図２の例に示したマルチスペクトルデータは、可視光領域に含まれる赤色帯、緑色帯及び青色帯をそれぞれ代表するスペクトル値と、赤外領域に含まれる近赤外帯を代表するスペクトル値とを含んでいる。なお，図２において、赤色帯、緑色帯、青色帯及び近赤外帯を、それぞれ符号「赤」、「緑」、「青」、「近赤外」で示した。また、植物状態データベースＤＢに保持する各マルチスペクトルデータは、図２の例に限らず、上述した４つの波長帯とは異なる波長帯のスペクトル値を含んでもよいし、異なる数の波長帯のスペクトル値を含んでもよい。
【００２９】
図２に示した植物状態データベースＤＢは、植物の種類の一例である稲に対応して、４月に稲を撮影した場合に得られるマルチスペクトルデータおよび１２月に稲を撮影した場合に得られるマルチスペクトルデータを含む情報を保持している。なお、図２の例では、４月に稲を撮影した場合に得られるマルチスペクトルデータを、符号Ｒ＿ｒ４，Ｇ＿ｒ４，Ｂ＿ｒ４，ＩＲ＿ｒ４で示している。また、１２月に稲を撮影した場合に得られるマルチスペクトルデータを、符号Ｒ＿ｒ１２，Ｇ＿ｒ１２，Ｂ＿ｒ１２，ＩＲ＿ｒ１２で示している。
【００３０】
同様に、図２に示した植物状態データベースＤＢは、植物の種類の別例であるカエデに対応して、４月にカエデを撮影した場合に得られるマルチスペクトルデータおよび１２月にカエデを撮影した場合に得られるマルチスペクトルデータを含む情報を保持している。なお、図２の例では、４月にカエデを撮影した場合に得られるマルチスペクトルデータを、符号Ｒ＿ｍ４，Ｇ＿ｍ４，Ｂ＿ｍ４，ＩＲ＿ｍ４で示している。また、１２月にカエデを撮影した場合に得られるマルチスペクトルデータを、符号Ｒ＿ｍ１２，Ｇ＿ｍ１２，Ｂ＿ｍ１２，ＩＲ＿ｍ１２で示している。
【００３１】
また、図２に示した植物状態データベースＤＢは、植物の種類の別例であるサクラに対応して、４月にサクラを撮影した場合に得られるマルチスペクトルデータおよび１２月にサクラを撮影した場合に得られるマルチスペクトルデータを含む情報を保持している。なお、図２の例では、４月にサクラを撮影した場合に得られるマルチスペクトルデータを、符号Ｒ＿ｃ４，Ｇ＿ｃ４，Ｂ＿ｃ４，ＩＲ＿ｃ４で示している。また、１２月にサクラを撮影した場合に得られるマルチスペクトルデータを、符号Ｒ＿ｃ１２，Ｇ＿ｃ１２，Ｂ＿ｃ１２，ＩＲ＿ｃ１２で示している。
【００３２】
例えば、被写体の植物がカエデである旨の判別結果が得られた場合に、図１に示した推定部１２は、上述した植物データベースＤＢのカエデに対応する情報から、画像Ｂの撮影時期である１２月に対応するマルチスペクトルデータを取得することができる。
【００３３】
推定部１２は、上述したようにして得られたマルチスペクトルデータを、推定した特徴量として評価部１３に渡す。なお、推定部１２は、画像Ｂについては植物を判別できるが、画像Ａについては植物を判別できない旨の判別結果が得られた区画について、判別された植物と画像Ａの撮影時期とで特定されるマルチスペクトルデータを、推定した特徴量として評価部１３に渡してもよい。また、推定部１２は、植物状態データベースＤＢを利用する代わりに、各植物について季節や農作業の進捗に対応する当該植物の状態の変化を表すモデルを構築し、構築したモデルに基づいて、所望の時期に植物の状態を示す特徴量を推定してもよい。
【００３４】
評価部１３は、画像Ａについては植物を判別できるが、画像Ｂについては植物を判別できない旨の判別結果が得られた各区画について、推定部１２で得られた特徴量と、画像Ｂに含まれる当該区画の画像の特徴量との類似性を評価する。例えば、評価部１３は、画像Ｂの当該区画の特徴量として、例えば、当該区画の色を示すマルチスペクトルデータを判別部１１から受け取り、受け取ったマルチスペクトルデータと推定部１２で得られたマルチスペクトルデータとの類似度を算出してもよい。同様に、評価部１３は、画像Ｂについては植物を判別できるが、画像Ａについては植物を判別できない旨の判別結果が得られた各区画について、推定部１２で得られた特徴量と、画像Ｂに含まれる当該区画の画像の特徴量との類似性を評価する。評価部１３は、例えば、式(１)を用いて、２つのマルチスペクトルデータ間のユークリッド距離Ｄを算出し、得られたユークリッド距離Ｄを、値が小さいほど高い類似性があることを示す類似度として、判断部１４に渡してもよい。
Ｄ＝((Br1−Br2)2+(Bg1−Bg2)2+(Bb1−Bb2)2+(Bir1−Bir2)2)1/2   ・・・（１）
なお、式(１)において、推定部１２で推定されたマルチスペクトルデータを符号Ｂｒ１，Ｂｇ１，Ｂｂ１，Ｂｉｒ１で示し、植生が未判別の画像に含まれる区画に対応するマルチスペクトルデータを符号Ｂｒ２，Ｂｇ２，Ｂｂ２，Ｂｉｒ２で示した。以下の説明では、マルチスペクトル間のユークリッド距離を、単に、マルチスペクトルデータ間の距離と称する。
【００３５】
判断部１４は、評価部１３で得られた類似度により、推定部１２で得られた特徴量と、植生が未判別の画像に含まれる区画の特徴量との間に類似性があることが示された場合に、画像Ａ，Ｂの撮影時期の間に当該区画に対応する地点の植生は変化していないと判断する。例えば、推定部１２で得られた１２月のカエデが呈する色を示すマルチスペクトルデータと、画像Ｂの当該区画のマルチスペクトルデータとが類似すると評価された場合に、判断部１４は、当該区画に対応する地点の植生に変化はないと判断する。つまり、判断部１４は、画像Ａ，Ｂに含まれる区画の特徴量の差異が、植生の判別結果として得られた植物が画像Ａ，Ｂの撮影時期の間に呈する変化に相当する場合に、植生の変化はないと判断する。
【００３６】
逆に、推定部１２で得られた特徴量と、植生が未判別の画像に含まれる区画の特徴量との間に類似性がないことが示された区画について、判断部１４は、画像Ａ，Ｂの撮影時期の間に当該区画の植生が変化したと判断する。つまり、判断部１４は、画像Ａ，Ｂに含まれる区画の特徴量の差異が、植生の判別結果として得られた植物が画像Ａ，Ｂの撮影時期の間に呈する変化とは異なる場合に、植生の変化があると判断する。
【００３７】
このようにして、判断部１４は、一方の画像において植生が未判別となった区画についても、当該区画の特徴量の差が他方の画像で判別された植物の状態変化を反映しているか否かに基づいて、対応する地点の植生に変化があるか否かを判断することができる。
【００３８】
なお、画像Ａ，Ｂの撮影時期の間に当該区画の植生は変化していないと判断した場合に、判断部１４は、画像Ａ，Ｂにそれぞれ含まれる当該区画に対応する地点の植生は、同一であると判断することができる。つまり、一方の画像について判別部１１によって得られた植物の種類の判別結果を、未判別となっていた画像の当該区画の判別結果として表示装置１に渡してもよい。
【００３９】
また、判断部１４は、画像Ａ，Ｂにそれぞれ含まれる区画についてそれぞれ判別された植物の種類を示す情報を判別部１１から受け取り、受け取った情報を照合することで、画像Ａ，Ｂの撮影時期の間に当該区画に対応する地点の植生が変化したかを判断してもよい。
【００４０】
このように、本件開示の植生判定装置１０によれば、判別部１１により、画像Ａ，Ｂのうち少なくとも一方について植生を判別できた区画について、画像Ａ，Ｂの撮影時期の間に植生の変化があったか否かを判定することができる。これにより、例えば、二枚の画像の一方に撮影された植物が、冬季における落葉広葉樹林のように必ずしも典型的な状態を呈していない場合にも、対応する地域の植生に変化があるか否かを判定することが可能となる。つまり、本件開示の植生判定装置１０によれば、処理対象の二枚の画像の一方が、撮影範囲に含まれる植物が典型的な状態を呈していない時期に撮影されている場合にも、二枚の画像の撮影時期の間に植生の変化があったか否かを判定することができる。
【００４１】
すなわち、本件開示の植生判定装置１０によれば、二枚の画像それぞれが撮影された時期にかかわらず、画像の撮影範囲における植生の変化の有無を判定することができる。また、複数の画像から様々な組み合わせで選択した二枚の画像を本件開示の植生判定装置１０に入力し、入力された二枚の画像それぞれに対応する撮影時期の間に画像の撮影範囲における植生の変化の有無を判定することも可能である。
【００４２】
なお、図１に示した植生判定装置１０による植生の変化の有無を判定する処理は、例えば、図３および図４に示すフローチャートによって表すことができる。
【００４３】
図３および図４は、植生変化の有無を判定する処理のフローチャートの例を示している。図３に示したフローチャートと図４に示したフローチャートとは、符号１，２，３を付した結合子で接続されている。また、図１に示した植生判定装置１０は、画像Ａ，Ｂにそれぞれ含まれる区画ごとに、図３に示したステップ３１１〜ステップ３１７の処理および図４に示したステップＳ１１〜Ｓ１５の処理を実行する。
【００４４】
まず、植生判定装置１０は、画像Ａ，Ｂにそれぞれ含まれる処理対象の区画に対応する地点の植生を判別する(ステップ３１１)。
【００４５】
次いで、植生判定装置１０は、ステップ３１１の処理で、画像Ａ，Ｂのどちらか一方で植生の判別が成功し、他方で判別が失敗したか否かを判定する(ステップ３１２)。
【００４６】
例えば、画像Ａに含まれる区画について植生の判別が成功し、画像Ｂに含まれる区画についての植生の判別が失敗した場合に、植生判定装置１０は、ステップ３１２の肯定判定ルート(ＹＥＳ)に従ってステップ３１３の処理に進む。一方、画像Ａ，Ｂにそれぞれ含まれる区画の両方について植生の判別が成功した場合および両方とも失敗した場合に、植生判定装置１０は、後述するように、ステップ３１２の否定判定ルート(ＮＯ)の処理を実行する。なお、以下の説明では、処理対象の区画について、ステップ３１１の処理で対応する地点の植生が判別できた画像を判別済画像と称し、判別できなかった画像を未判別画像と称する。
【００４７】
ステップ３１３において、植生判定装置１０は、植物状態データベースＤＢから得られる植物情報に基づいて、成功した判別処理で得られた植物が、未判別画像の撮影時期に呈する状態を示す特徴量を推定する。植生判定装置１０は、成功した判別処理で示される植物に対応して、植物状態データベースＤＢに蓄積された情報から、未判別画像の撮影時期に対応するマルチスペクトルデータを、推定される特徴量として取得してもよい。例えば、処理対象の区画において、画像Ａが判別済画像であり、画像Ｂが未判別画像である場合に、植生判定装置１０は、画像Ａについて得られた植物に対応する情報のうち、画像Ｂの撮影時期に対応するマルチスペクトルデータを推定される特徴量として取得する。逆に、処理対象の区画において、画像Ｂが判別済画像であり、画像Ａが未判別画像である場合に、植生判定装置１０は、画像Ｂについて得られた植物に対応する情報のうち、画像Ａの撮影時期に対応するマルチスペクトルデータを推定される特徴量として取得する。
【００４８】
次に、植生判定装置１０は、ステップ３１３の処理で推定された特徴量と、未判別画像に含まれる処理対象の区画の特徴量との類似性を評価する(ステップ３１４)。ステップ３１４の処理において、植生判定装置１０は、例えば、上述した二つの特徴量の類似性を示す指標として、二つの特徴量を示すマルチスペクトルデータ間の距離を算出してもよい。
【００４９】
ステップ３１４の処理で得られた類似度と所定の閾値との比較に基づいて、植生判定装置１０は、上述した二つの特徴量が類似するか否かを判定する(ステップ３１５)。植生判定装置１０は、例えば、マルチスペクトルデータ間の距離が所定の閾値以下であるか否かに基づいて、植生が未特定である画像Ｂの当該区画の特徴量が、画像Ａについて判別された植物について推定された特徴量に類似しているか否かを評価することができる。
【００５０】
なお、ステップ３１５の処理の過程で用いる閾値の値は、種類の異なる植物のマルチスペクトルデータ間の距離よりは小さく、各植物が各時期において呈する状態を示すマルチスペクトルデータの揺らぎに相当する値よりは大きい値に設定することが望ましい。植生判定装置１０が、このような閾値を用いてステップ３１５の処理を実行することにより、画像を撮影した際の気象条件や個々の植物の個体差などによるスペクトル特性のばらつきの範囲を、類似すると判断する際の許容範囲に含めることができる。
【００５１】
上述した二つの特徴量が類似すると判定した場合に(ステップ３１５の肯定判定)、植生判定装置１０は、当該区画に対応する地点において、画像Ａ，Ｂの撮影時期間に植生の変化はない旨の判断結果を出力する(ステップ３１６)。
【００５２】
一方、上述した二つの特徴量が類似しないと判定した場合に(ステップ３１５の否定判定)、植生判定装置１０は、当該区画に対応する地点において、画像Ａ，Ｂの撮影時期間に植生の変化があった旨の判断結果を出力する(ステップ３１７)。
【００５３】
上述したステップ３１１の処理は、各区画の画像の特徴量に基づいて、当該区画に撮影された植物の種類を判別する処理の一例である。
【００５４】
また、上述したステップ３１２の処理は、画像Ａ，Ｂの一方に含まれる区画について植生が判別でき、他方に含まれる区画について判別できない場合と、他の場合とを峻別する処理の一例である。
【００５５】
また、ステップ３１３の処理は、一方の画像に基づいて判別された植物が、他方の画像の撮影時期に呈する状態を示す画像の特徴量を推定する処理の一例である。
【００５６】
同様に、ステップ３１４の処理は、推定された特徴量と、他方の画像における処理対象の区画の特徴量との類似性を評価する処理の一例である。
【００５７】
また、ステップ３１５〜ステップ３１７の処理は、上述したようにして峻別された場合について、類似性の評価結果に基づいて、当該区画に対応する地点の植生に変化があったか否かを判断する処理の一例である。
【００５８】
つまり、植生判定装置１０が、以上に述べたステップ３１１〜ステップ３１７の処理を実行することは、本件開示の植生判定プログラム及び植生判定方法の実施形態の一例である。本件開示の植生判定プログラム及び植生判定方法によれば、画像の一方で植物が判別できない場合にも、各画像に含まれる処理対象の区画の特徴量の違いが、撮影時期の違いによる植物の状態変化を反映している場合に、植生の変化がないと判定することができる。これにより、本件開示の植生判定プログラム及び植生判定方法によれば、二枚の画像それぞれが撮影された時期にかかわらず、画像の撮影範囲における植生の変化の有無を判定することができる。
【００５９】
また、上述したステップ３１２の否定判定の場合に、植生判定装置１０が、図４に示したステップＳ１１〜ステップＳ１５の処理を実行し、画像Ａ，Ｂ内の処理対象の区画に対応する地点の植生の判別が両方成功した場合や失敗した場合につき判断してもよい。
【００６０】
まず、植生判定装置１０は、画像Ａ，Ｂに含まれる処理対象の区画の両方について植生の判別が成功したか否かを判定する（ステップＳ１１）。
【００６１】
両方について植生の判別が成功した場合に(ステップＳ１１の肯定判定)、植生判定装置１０は、画像Ａ，Ｂにそれぞれ含まれる処理対象の区画についての判別結果として得られた植物の種類を照合する(ステップＳ１２)。そして、ステップ３１２の処理による照合結果に基づいて、画像Ａ，Ｂにそれぞれ含まれる処理対象の区画についての判別結果が一致するか否かを判定する(ステップＳ１３)。
【００６２】
画像Ａ，Ｂにそれぞれ含まれる処理対象の区画について得られた植物の種類が一致した場合に(ステップＳ１３の肯定判定)、植生判定装置１０は、結合子２を介して図３のステップ３１６に進み、植生に変化はない旨の判断結果を出力する。
【００６３】
例えば、５月と１１月とにそれぞれ撮影された画像Ａ，Ｂの処理対象の区画について、当該区画に対応する地点の植生をカエデとする判別結果を得た場合に(ステップＳ１３の肯定判定)、植生判定装置１０は、処理対象の区画に植生の変化はないと判断する。
【００６４】
ここで、５月のカエデは新緑の状態であるのに対して、１１月のカエデは紅葉の状態である可能性が高い。このため、５月と１１月とにおけるカエデの状態をそれぞれ反映した画像に含まれる処理対象の区画の特徴量であるマルチスペクトルデータ自体には明らかな差異が現れる。しかしながら、各画像における当該区画がカエデの典型的な状態を表していれば、上述したステップ３１１の処理の過程で、同一の植物を示す情報を判別結果として得ることができる。このように、植生判定装置１０によれば、二枚の画像に含まれる処理対象の区画について同一の植物を示す特定結果が得られた場合に、画像自体の差異にかかわらず、当該区画に対応する地点の植生に変化はないと判断することができる。
【００６５】
一方、画像Ａ，Ｂにそれぞれ含まれる処理対象の区画について得られた植物の種類が一致しない場合に(ステップＳ１２の否定判定)、植生判定装置１０は、結合子３を介して図３のステップ３１７に進み、植生に変化がある旨の判断結果を出力する。
【００６６】
ところで、上述したステップＳ１１の否定判定の場合に、植生判定装置１０は、両方について植生の判別が失敗したと判断する。この場合に、植生判定装置１０は、判定できない旨の判断結果を出力してもよいし、次に述べるステップＳ１４，Ｓ１５の処理を実行することで、処理対象の区画に対応する地点の植生に変化があるか否かを判定してもよい。
【００６７】
植生判定装置１０は、画像Ａ，Ｂにそれぞれ含まれる処理対象の区画の特徴量の差ｄを求め(ステップＳ１４)、得られた差ｄが所定の閾値Ｔｈ未満である否かを判定する（ステップＳ１５）。なお、閾値Ｔｈは、植生に変化がない場合に各区画の特徴量の差として得られる値のばらつきよりも大きい値を設定することが望ましい。また、例えば、画像Ａ，Ｂそれぞれの撮影時期における各植物に対応する特徴量の差の平均値と同程度の値を設定してもよい。また、画像Ａ，Ｂの間で植生の変化があるとされた区画について得られる特徴量の差の最小値あるいは変化がないとされた区画について得られる特徴量の最大値と同程度の値を、閾値Ｔｈの値を設定してもよい。
【００６８】
ステップＳ１４の処理で得られた差ｄが上述した閾値Ｔｈよりも小さい場合に(ステップＳ１５の肯定判定)、植生判定装置１０は、結合子２を介して図３のステップ３１６に進み、植生に変化はない旨の判断結果を出力する。
【００６９】
一方、ステップＳ１４の処理で得られた差ｄが上述した閾値Ｔｈ以上である場合に（ステップＳ１５の否定判定）、植生判定装置１０は、結合子３を介して図３のステップ３１７に進み、植生に変化がある旨の判断結果を出力する。
【００７０】
ここで、図１に示した画像Ａ，Ｂの少なくとも一方の撮影時期が樹木の葉が茂っている時期であれば、少なくとも当該画像については、上述したステップ３１１の処理で、処理対象の区画に対応する地点の植生を示す情報が得られる。したがって、上述したステップＳ１４およびステップＳ１５の処理は、画像Ａ，Ｂの両方が冬季に撮影された場合のように、非常に限られたケースに限って実行される。
【００７１】
以上に述べた植生判定装置１０および植生判定プログラム並びに植生判定方法は、異なる時期に所定の地域を撮影した二枚の画像から土地の用途が変化した箇所を示す差分を検出する技術に適用することもできる。
【００７２】
以下、本件開示の植生判定プログラムおよび植生判定方法を適用した差分検出を実施する差分検出装置とともに、本件開示の植生判定プログラムおよび植生判定方法の別実施形態について説明する。
【００７３】
本件開示の植生判定方法を適用した差分検出を実施する差分検出装置１６は、例えば、図５に示すように、パーソナルコンピュータなどのクライアント装置とネットワーク内に配置されたサーバ装置とを含むコンピュータシステムを用いて実現することができる。
【００７４】
図５は、差分検出装置１６のハードウェア構成の一例を示している。図５の例は、差分検出装置１６を、サーバ装置２０とクライアント装置３０とをネットワークＮＷによって接続したコンピュータシステムによって実現した例を示している。
【００７５】
図５に示したサーバ装置２０は、プロセッサ２１と、メモリ２２と、ハードディスク装置２３と、ネットワークインタフェース(Ｉ／Ｆ：InterFace)２４とを含んでいる。プロセッサ２１と、メモリ２２と、ハードディスク装置２３と、ネットワークインタフェース２４とは、バスを介して互いに接続されており、また、サーバ装置２０は、ネットワークインタフェース２４を介してネットワークＮＷに接続されている。上述したプロセッサ２１と、メモリ２２と、ハードディスク装置２３と、ネットワークインタフェース２４とは、差分検出装置１６に含まれている。
【００７６】
また、図５に示したクライアント装置３０は、プロセッサ３１と、メモリ３２と、ハードディスク装置３３と、ネットワークインタフェース(Ｉ／Ｆ)３４と、表示部３５と、汎用インタフェース３６とを含んでいる。プロセッサ３１と、メモリ３２と、ハードディスク装置３３と、ネットワークインタフェース３４と、表示部３５と、汎用インタフェース３６とは、バスを介して互いに接続されている。上述したプロセッサ３１と、メモリ３２と、ハードディスク装置３３と、ネットワークインタフェース(Ｉ／Ｆ)３４と、汎用インタフェース３６とは、差分検出装置１６に含まれる。
【００７７】
また、クライアント装置３０は、ネットワークインタフェース３４を介してネットワークＮＷに接続されており、更に、汎用インタフェース３６を介して、撮像装置２に接続されている。クライアント装置３０は、汎用インタフェース３６を介して、撮像装置２によって撮影された画像を受け取り、受け取った画像を、更に、ネットワークＮＷを介して、サーバ装置２０内の差分検出装置１０に、図１に示した画像Ａ，Ｂとして渡すことができる。つまり、撮像装置２で得られる画像は、図１に示した画像Ａ，Ｂの一例である。
【００７８】
なお、撮像装置２は、可視光領域に含まれる赤色帯，緑色帯及び青色帯と、赤外光領域の近赤外帯とにそれぞれ含まれる複数の波長帯の光について感度を持つマルチスペクトルセンサを含んでいることが望ましい。以下では、撮像装置２で得られる画像に含まれる各画素の画素値が、上述した複数の波長帯に対応するスペクトル値を含むマルチスペクトルデータである場合について説明する。
【００７９】
クライアント装置３０のメモリ３２は、オペレーティングシステムとともに、サーバ装置２０との間で上述した植生判定処理を含む差分検出処理にかかわる情報をやり取りする処理をプロセッサ３１が実行するためのアプリケーションプログラムを格納している。上述したアプリケーションプログラムは、汎用インタフェース３６を介して撮像装置２から画像を取得し、取得した画像をネットワークＮＷ経由でサーバ装置２０に渡す処理をプロセッサ３２１に実行させるためのアプリケーションプログラムを含んでいる。また、上述したアプリケーションプログラムは、サーバ装置２０が後述する処理を実行することで得た検出結果をネットワークＮＷ経由で受け取る処理をプロセッサ３２１に実行させるためのアプリケーションプログラムを含んでいる。また、上述したアプリケーションプログラムは、サーバ装置２０から取得した処理結果を、表示部３５を介して利用者に提示する処理をプロセッサ３２１に実行させるためのアプリケーションプログラムを含んでいる。
【００８０】
図５に示したメモリ２２は、サーバ装置２０のオペレーティングシステムとともに、プロセッサ２１が上述した植生判定処理を含む差分検出処理を実行するためのアプリケーションプログラムを格納している。なお、植生判定処理を含む差分検出処理を実行するためのアプリケーションプログラムは、例えば、光ディスクなどのリムーバブルディスクに記録して頒布することができる。そして、このリムーバブルディスクをサーバ装置２０の図示しない光学ドライブ装置に装着して読み込み処理を行うことにより、上述した差分検出処理を実行するためのアプリケーションプログラムを、メモリ２２およびハードディスク装置２３に格納させてもよい。また、ネットワークインタフェース２４を介して、他のサーバ装置などから上述した差分検出処理を実行するためのアプリケーションプログラムを受け取り、メモリ２２およびハードディスク装置２３に読み込ませることもできる。また、上述した差分検出処理を実行するためのアプリケーションプログラムは、図２に示したような植物状態データベースＤＢをハードディスク装置２３内などに構築するための情報とともに提供することが望ましい。
【００８１】
プロセッサ２１は、メモリ２２に格納されたアプリケーションプログラムを実行することにより、図１に示した判別部１１，推定部１２，評価部１３および判断部１４の機能を果たしてもよい。また、プロセッサ２１は、判別部１１及び推定部１２の機能を実現する際に、ハードディスク装置２３内などに構築された植物状態データベースＤＢに蓄積された情報を参照してもよい。
【００８２】
このように、本件開示の植生判定装置１０は、例えば、上述したサーバ装置２０に含まれるプロセッサ２１と、メモリ２２と、ハードディスク装置２３との協働によって実現することができる。
【００８３】
図６は、図５に示したサーバ装置２０が実行する差分検出処理のフローチャートの一例を示している。図６に示したステップ３０１〜ステップ３０９の各処理は、差分検出処理のためのアプリケーションプログラムに含まれる処理の一例である。また、これらのステップ３０１〜ステップ３０９の各処理は、サーバ装置２０のプロセッサ２１によって実行される。
【００８４】
まず、プロセッサ２１は、図５に示したクライアント装置３０から取得した二枚の画像について、位置合わせを行い、更に、二枚の画像で共通する撮影範囲に対応する画像中の領域を、差分検出対象の領域として特定する(ステップ３０２)。
【００８５】
ここで、クライアント装置３０は、予め、撮像装置２から取得した複数の画像をハードディスク装置３３に蓄積しておき、蓄積した画像の中から、二枚の画像をネットワークＮＷ経由でサーバ装置２０に送出してもよい。なお、クライアント装置３０が二枚の画像を送出する際に、各画像の撮影日時を示す情報とともに、これらの画像の位置合わせに有用な情報を送出することが望ましい。例えば、二枚の画像がいずれも航空機などから撮影された画像である場合に、位置合わせに有用な情報は、撮影地点の緯度及び経度を示す情報や、撮影倍率、撮影時の航空機等の高度などを示す情報を含んでいることが望ましい。なお、二枚の画像の位置合わせは、画像認識技術を用いて実施されてもよく、その場合に、撮影倍率や航空機等の高度を示す情報の付加は省略してもよい。
【００８６】
また、プロセッサ２１は、例えば、二枚の画像とともに受け取った情報に基づいて、二枚の画像で共通する撮影範囲に対応する領域を各画像からそれぞれ抽出し、抽出した領域を差分検出対象の領域としてもよい。プロセッサ２１は、ステップ３０１の処理の過程で、二枚の画像それぞれについて特定した差分検出対象の領域に含まれる各画素が、撮影範囲の地表面において同等の大きさの範囲に対応するように、画像の大きさを調整することが望ましい。
【００８７】
次いで、プロセッサ２１は、各画像において特定した差分検出対象の領域内に含まれる区画の一つを以降の処理の対象として選択する(ステップ３０２)。プロセッサ２１は、例えば、各画像の差分検出対象の領域内に含まれる画素の一つを、順次に、処理対象の区画として選択してもよいし、複数画素を含むブロックを一つの区画として選択してもよい。
【００８８】
ステップ３０２の処理で選択した区画について、プロセッサ２１は、まず、当該区画の特徴量に基づいて、当該区画に対応する地表面の範囲が植物に覆われているか否かを判断する(ステップ３０３)。各区画が１画素である場合に、プロセッサ２１は、１画素に対応するマルチスペクトルセンサによる観測値であるマルチスペクトルデータとして、処理対象の区画の特徴量を取得する。一方、各区画が複数の画素を含むブロックである場合に、プロセッサ２１は、区画に含まれる複数の画素に対応するマルチスペクトルデータの平均値を求めることで、各区画の特徴量を得てもよい。プロセッサ２１は、例えば、二枚の画像から選択された処理対象の画素の画素値として得られるマルチスペクトルデータに基づいて、それぞれ植生指標(ＮＤＶＩ：Normalized Difference Vegetation Index)を算出する。プロセッサ２１は、例えば、マルチスペクトルデータに含まれる近赤外帯のスペクトル値Ｂｉｒおよび赤色帯のスペクトル値Ｂｒとから、式(２)を用いて、植生指標ＮＤＶＩを算出してもよい。
ＮＤＶＩ＝（Ｂｉｒ−Ｂｒ）／（Ｂｉｒ＋Ｂｒ）      ・・・（２）
また、プロセッサ２１は、得られた植生指標が所定値以上である場合に、当該区画に対応する地表面の範囲が植物に覆われている植生領域であると判断する。なお、植生指標と比較される所定値は、例えば、植生領域を撮影した画像について得られる植生指標の最小値程度の値を設定することができる。
【００８９】
次いで、プロセッサ２１は、ステップ３０３の処理により、二枚の画像から選択された処理対象の区画の両方について、植生領域でないとの判断結果が得られたか否かにより、当該区画に対応する地点が植生領域である可能性の有無を判定する(ステップ３０４)。
【００９０】
ステップ３０４の肯定判定(ＹＥＳ)の場合に、プロセッサ２１は、図３および図４に示したようにして、植生の変化を判定する処理を実行し(ステップ３０５)、得られた判定結果に基づいて、差分検出結果を生成する(ステップ３０６)。プロセッサ２１は、ステップ３０５の処理の過程において、図３に示したステップ３１１の処理およびステップ３１３の処理を実行する際に、図５に示したハードディスク装置２３に設けられた植物状態データベースＤＢに蓄積された情報を参照することができる。なお、ステップ３１１およびステップ３１３の処理のより好ましい例については、後述する。
【００９１】
プロセッサ２１が、ステップ３０５の処理を実行することにより、二枚の画像の撮影時期の間に植生の変化はない旨の判定結果を得た場合に、処理対象の区画は、二枚の画像間の差分に含まれないとする検出結果を生成する。一方、ステップ３０５の処理で、二枚の画像の撮影時期の間に植生の変化があると判定された場合に、プロセッサ２１は、処理対象の区画は二枚の画像間の差分に含まれるとする検出結果を生成する。
【００９２】
このように、プロセッサ２１が、ステップ３０５およびステップ３０６の処理を実行することにより、対応する地点の植生に変化がある場合に、当該区画を二枚の画像間の差分として検出し、変化がない場合に差分から除外することができる。
【００９３】
これにより、撮影時期の異なる二枚の画像間の変化が、処理対象の区画に写っている植物の状態の変化である場合に、当該区画を画像間の差分として誤って検出しないようにすることができる。つまり、各区画について、プロセッサ２１が、本件開示の植生判定プログラムに従う処理を実行することで、植物の状態変化に伴って画像が変化した区画を、誤って画像間の差分として検出してしまうといった誤検出を低減することができる。
【００９４】
また、撮影時期の異なる二枚の画像間の変化が、処理対象の区画に写っている植物の状態の変化にそぐわない場合に、当該区画に対応する地点の植生に変化があったと判断し、画像間の差分として検出できる。これにより、例えば、次に説明する例のように、二枚の画像を比較することで差分を検出する従来手法では見落とされる可能性のある土地の利用状況の変化を漏れなく検出することができる。
【００９５】
例えば、５月に撮影された画像の処理対象の区画について植生が稲である旨の判別結果が得られ、１１月に撮影された画像の処理対象の区画についての植生が判別できない場合を考える。この場合に、１１月に撮影された画像の処理対象の区画に、枯れていない雑草などが写っていれば、上述した二枚の画像に含まれる処理対象の区画の特徴量であるマルチスペクトルデータ自体には明らかな差異がない可能性もある。しかしながら、管理された圃場においては、５月の稲は田植え後の生育が旺盛な状態であるのに対して、１１月の稲は刈り取り後の状態である。このように、管理された圃場における稲の各時期における状態を示す情報が、図５に示した植物状態データベースＤＢに反映されていれば、プロセッサ２１は、二枚の画像の処理対象の区画の特徴量に変化が少ないことを植生の変化として検出することができる。これにより、画像自体の類似にかかわらず、当該区画に対応する地点の植生に変化があったことから、当該区画を二枚の画像間の差分として検出することができる。
【００９６】
一方、ステップ３０４の否定判定(ＮＯ)の場合に、プロセッサ２１は、二枚の画像それぞれから選択された処理対象の区画の特徴量を比較し、比較結果に基づいて、当該区画を二枚の画像間の差分として検出するか否かを決定する(ステップ３０７)。プロセッサ２１は、例えば、二枚の画像にそれぞれ含まれる処理対象の区画の特徴量の差として、これらの区画に対応するマルチスペクトルデータ間の距離を算出し、得られた距離が所定の閾値以上である場合に、当該区画を二枚の画像間の差分として検出する。一方、得られた距離が所定の閾値未満である場合に、プロセッサ２１は、当該区画は二枚の画像間の差分に含まれないと判断する。
【００９７】
ここで、ステップ３０７の処理の過程でマルチスペクトルデータ間の距離と比較される閾値は、例えば、土地の利用状況が変化していない場合に得られるマルチスペクトルデータの揺らぎよりも大きい値に設定することが望ましい。
【００９８】
上述したステップ３０４の肯定判定ルートの処理と否定判定ルートの処理は、ステップ３０８において合流する。ステップ３０８において、プロセッサ２１は、ステップ３０６あるいはステップ３０７の処理で得られた差分検出結果を、処理対象の区画に対応して利用者に提示するための画像情報を生成する。プロセッサ２１は、生成した画像を図５に示したネットワークインタフェース２４を介してクライアント装置３０に返してもよい。例えば、プロセッサ２１は、ステップ３０６あるいはステップ３０７で得られた検出結果により、当該区画が二枚の画像間の差分であることが示された場合に、当該区画の表示色などを変更することで強調表示する画像情報を生成してもよい。このようにして生成された画像情報を、図５に示したネットワークインタフェース２４を介してクライアント装置３０に返し、クライアント装置３０の表示部３５による表示処理に供することで、利用者に提示することができる。
【００９９】
次いで、プロセッサ２１は、上述したステップ３０２で特定した差分検出対象の領域内に含まれる全ての区画についてステップ３０２〜ステップ３０８の処理が終了したか否かを判定する(ステップ３０９)。
【０１００】
未処理の区画がある場合に(ステップ３０９の否定判定)、プロセッサ２１は、ステップ３０２の処理に戻り、未処理の区画の一つを処理対象の区画として選択し、ステップ３０３以降の処理を実行する。
【０１０１】
このようにしてステップ３０２〜ステップ３０９の処理を繰り返して実行していき、上述した領域内に含まれる全ての区画についての処理が完了したときに、プロセッサ２１は、ステップ３０９の肯定判定として上述した領域全体についての差分検出処理を終了する。
【０１０２】
上述したようにして、二枚の画像について特定した差分検出対象の領域内の各区画単位で、土地の利用状況の変化を示す画像間の差分を検出し、差分として検出した各区画をクライアント装置３０により利用者に提示することができる。
【０１０３】
このようにして提示された画像間の差分には、植物の状態が変化したことによって画像の特徴が変化したために誤検出された区画は含まれていない。したがって、落葉広葉樹林や圃場のように季節による変化が大きい植生の地域を異なる時期に撮影した画像から、土地の利用状況の変化を検出する用途において非常に有用である。
【０１０４】
ここで、落葉後の落葉広葉樹林や収穫後の圃場を上空から撮影した画像に含まれる各区画においては、植物の葉緑体の特性を反映したマルチスペクトルデータが得られないため、植生指標によっては植生領域と判断されない点にも留意されたい。このため、植生指標に基づいて植生の有無を判定する手法では、一方の画像が冬季に撮影されている場合に、落葉広葉樹林が写っている部分が、植生領域ではなくなった箇所として検出されてしまう。これに対して、図６に示した差分検出処理は、少なくとも一方の画像において植生が認められた区画について、本件開示の植生判定プログラム及び植生判定方法を適用することで、当該区画の画像が落葉したカエデに対応する可能性を考慮した差分検出を実現できる。
【０１０５】
ところで、図３に示したステップ３１１の処理は、プロセッサ２１が、例えば、図７に示すステップ３２１〜ステップ３２８の処理を実行することによって実現することもできる。
【０１０６】
図７は、植生を判別する処理のフローチャートの一例を示している。図７に示したステップ３２１〜ステップ３２８の各処理は、図３においてステップ３１１で示した植生を判別する処理の一例である。また、これらのステップ３２１〜ステップ３２８の各処理は、プロセッサ２１によって実行される。
【０１０７】
まず、プロセッサ２１は、二枚の画像の一方を処理対象として選択し(ステップ３２１)、選択した画像のタグ情報などから抽出した撮影時期を、当該画像の撮影範囲の地域の気候に基づいて補正する(ステップ３２２)。
【０１０８】
プロセッサ２１は、ステップ３２２において、例えば、図２に示した植物状態データベースＤＢで想定されている気候に比べて、撮影された地域の気候が寒冷であるか温暖であるかなどに応じて撮影時期の補正を行う。例えば、撮影時期が冬から春に向かう期間に含まれており、撮影された地域の気候が寒冷である場合に、プロセッサ２１は、画像から取得した撮影時期を冬に向けて戻す方向にずらすように補正してもよい。また、例えば、撮影時期が冬から春に向かう期間に含まれており、撮影された地域の気候が温暖である場合に、プロセッサ２１は、逆に、画像から取得した撮影時期を春に向けて進める方向にずらすように補正してもよい。
【０１０９】
同様にして、撮影時期の前後の平均気温と平年の平均気温との違いなどの気象条件のばらつきを考慮して、植物状態データベースＤＢからの検索に用いる撮影時期についての補正を行ってもよい。
【０１１０】
次に、プロセッサ２１は、植物状態データベースＤＢに各植物に対応して登録された情報の中から、補正された撮影時期に対応して格納されたマルチスペクトルデータを、各植物の特徴量として検索する(ステップ３２３)。
【０１１１】
次いで、プロセッサ２１は、処理対象の画像に含まれる処理対象の区画の特徴量と、上述したステップ３２１で得られた各植物の特徴量との類似度を算出する(ステップ３２４)。処理対象の区画が単一の画素である場合に、プロセッサ２１は、当該画素に対応するマルチスペクトルデータを、処理対象の区画の特徴量として、ステップ３２４の処理を行ってもよい。また、処理対象の区画に複数の画素が含まれる場合に、プロセッサ２１は、各画素に対応するマルチスペクトルデータの平均値を算出し、得られた値を当該区画に対応する特徴量を示すマルチスペクトルデータとしてもよい。また、プロセッサ２１は、ステップ３２３の検索処理の結果として得られた各植物に対応するマルチスペクトルデータと、処理対象の区画に対応するマルチスペクトルデータと間について算出した距離を、値が小さいほど高い類似度を示す類似度として用いてもよい。
【０１１２】
次いで、プロセッサ２１は、ステップ３２４で得られた類似度に基づいて、処理対象の画像の撮影時期において、処理対象の区画の特徴量に類似する特徴量で示される状態を呈する植物があるか否かを判定する(ステップ３２５)。プロセッサ２１は、例えば、各植物に対応して算出したマルチスペクトルデータ間の距離の最小値と所定の閾値との比較結果に基づいて、処理対象の区画の色に類似した色を呈する植物があるか否かを判定してもよい。なお、ステップ３２５の処理の過程で用いる閾値の値は、例えば、同一の植物について得られるマルチスペクトルデータの揺らぎに対応する値と同程度の値を設定することが望ましい。
【０１１３】
処理対象の区画の色に類似した色を呈する植物を見つけることができた場合に(ステップ３２５の肯定判定)、プロセッサ２１は、類似するとした植物の種類を示す情報を当該区画に対応する地点の植生の判別結果として出力する(ステップ３２６)。
【０１１４】
一方、処理対象の区画の色に類似した色を呈する植物を見つけることができなかった場合に(ステップ３２５の否定判定)、プロセッサ２１は、当該区画に対応する地点の植生の判別結果として、植生を判別できない旨を出力する(ステップ３２７)。
【０１１５】
上述したようにしてステップ３２１〜ステップ３２７の処理の実行が終了した後に、プロセッサ２１は、両方の画像についての処理が終了したか否かを判定する（ステップ３２８）。
【０１１６】
未処理の画像がある場合に(ステップ３２８の否定判定)、プロセッサ２１は、ステップ３２１に戻り、未処理の画像を処理対象として、ステップ３２２以降の処理を開始する。このようにして、両方の画像についての処理が完了したときに、プロセッサ２１は、植生を判別する処理を終了し、図３に示したステップ３１２の処理に進む。
【０１１７】
このように、ステップ３２２で補正された撮影時期を用いた検索処理を行うことにより、プロセッサ２１は、各植物の特徴量として、撮影された地域の特徴に即した特徴量を取得することができる。また、補正された撮影時期を用いた検索処理で得られた特徴量から算出した類似度に基づいて、処理対象の区画に対応する植生を判別できるか否かを判定することで、補正しない場合に比べて精度の高い判別結果を得ることができる。
【０１１８】
なお、上述したステップ３２１〜ステップ３２８の処理により各区画に対応する植生を判別する場合は、植物状態データベースＤＢに、各植物に対応して、１年に含まれる各週あるいは各日に対応するマルチスペクトルデータを蓄積しておくことが望ましい。このような植物状態データベースＤＢが用意されていれば、上述したステップ３２２の処理において、プロセッサ２１は、処理対象の画像に撮影された地域の気候に応じて、きめ細かく撮影時期を補正することが可能である。また、植物の中には、例えば、開花時期のサクラのように、マルチスペクトルデータとして捉えられる状態が一日単位で変化する種類もある。このような植物について、例えば、一日単位でマルチスペクトルデータを植物状態データベースＤＢに蓄積しておけば、月単位で平均化したマルチスペクトルデータを蓄積した場合に比べて、各区画について正しい検索結果を得る可能性が高くなる。したがって、月単位の特徴量が蓄積された植物状態データベースＤＢを用いた場合よりも、各植物に対応して、週単位あるいは日単位の特徴量が蓄積された植物状態データベースＤＢを用いた場合の方が、より高い精度で植生の判別を行うことができる。
【０１１９】
次に、図３に示したステップ３１３およびステップ３１４について、各植物に対応して、週単位あるいは日単位の特徴量が蓄積された植物状態データベースＤＢが用意されている場合に好適な処理の例を説明する。
【０１２０】
図３に示したステップ３１３の処理は、プロセッサ２１が、例えば、図８に示すステップ３３１〜ステップ３３３の処理を実行することによって実現することもできる。
【０１２１】
図８は、特徴量を推定する処理のフローチャートの一例を示している。図８に示したステップ３３１〜ステップ３３３の各処理は、図３にステップ３１３として示した特徴量を推定する処理の一例に相当する。また、これらのステップ３３１〜ステップ３３３の各処理は、プロセッサ２１によって実行される。
【０１２２】
まず、プロセッサ２１は、上述したステップ３１１の処理の過程で処理対象の区画に対応する地点について、一方の画像について得られた植生の判別結果を取得するとともに、他方の画像の撮影時期を示す情報を取得する(ステップ３３１)。例えば、二枚の画像Ａ，Ｂのうち、画像Ａについて処理対象の区画に対応する地点の植生として植物ａが得られ、画像Ｂについて植生の判別ができなかった場合に、プロセッサ２１は、植物ａを示す情報と画像Ｂの撮影時期を示す情報とを取得する。
【０１２３】
次いで、プロセッサ２１は、図７のステップ３２２と同様にして、撮影範囲の地域の気候に基づいて、ステップ３３１で得られた撮影時期を補正する(ステップ３３２)。なお、プロセッサ２１は、図７に示した植生を判別する処理の過程で、二枚の画像についてそれぞれ上述したステップ３２２の処理で得られた補正後の撮影時期を各画像に対応してメモリ２２などに保持しておいてもよい。この場合に、プロセッサ２１は、ステップ３３１，３３２の処理を省略し、代わりに、メモリ２２などから、植生を判別する処理の過程で保持した補正後の撮影時期を読み出してもよい。
【０１２４】
次に、プロセッサ２１は、ステップ３３１で得られた植物の種類に対応して植物状態データベースＤＢに蓄積されている情報から、補正後の撮影時期を含む所定長の期間内の各時期に対応する特徴量を、推定された特徴量の候補として検索する(ステップ３３３)。例えば、プロセッサ２１は、上述した植物ａに対応して植物状態データベースＤＢに蓄積されている情報から、補正後の撮影時期を含む所定長の期間内の各時期に対応するマルチスペクトルデータを、推定された特徴量の候補として取得する。なお、補正後の撮影時期を含む期間の長さは、個々の植物の生育状態にばらつきがあることなどを考慮して、予め例えば２週間程度に設定しておいてもよい。また、プロセッサ２１は、ステップ３３３の処理の際に、植生が未判別となっている画像Ｂの撮影時期における気象条件と平年の気象条件との差などによって植物の状態変化にばらつきが発生することを考慮し、上述した期間の長さを調整してもよい。
【０１２５】
上述したステップ３３１〜ステップ３３３の処理によれば、撮影された地域の気候による偏差とともに、植生が未判別の画像の撮影時期における植物の生育状態のばらつきを反映した複数のマルチスペクトルデータを推定される特徴量の候補として得ることができる。つまり、上述したステップ３３１〜ステップ３３３の処理によれば、例えば、植生が未判別の画像Ｂの撮影時期における植物ａの状態の推定結果に、撮影された地域の気候による偏差や気象条件の変動などによるばらつきを考慮した幅を持たせることができる。
【０１２６】
上述したようにして、推定される特徴量の候補として複数のマルチスペクトルデータを取得した場合に、プロセッサ２１は、図３に示したステップ３１４の処理として、図９に示すステップ３４１〜ステップ３４６の処理を実行することが望ましい。
【０１２７】
図９は、類似性を評価する処理のフローチャートの例を示している。図９に示したステップ３４１〜ステップ３４６の各処理は、図３に示したステップ３１４の処理の一例に相当する。また、これらのステップ３４１〜ステップ３４６の各処理は、プロセッサ２１によって実行される。
【０１２８】
プロセッサ２１は、まず、植生が未判別の画像から、処理対象の区画に対応するマルチスペクトルデータを、当該区画の特徴量として取得する(ステップ３４１)。例えば、二枚の画像Ａ，Ｂのうち、画像Ｂについて植生の判別ができなかった場合に、プロセッサ２１は、画像Ｂに含まれる処理対象の区画の特徴量示す情報として、当該区画のマルチスペクトルデータを取得する。
【０１２９】
次いで、プロセッサ２１は、ステップ３４１で取得した特徴量と、図８に示した特徴量を推定する処理で得られた特徴量の候補の一つとの間の距離を算出する(ステップ３４２)。
【０１３０】
次に、プロセッサ２１は、ステップ３４２で算出した距離が所定の閾値以下であるか否かに基づいて、推定された特徴量の候補と、ステップ３４１で取得した特徴量とが類似しているか否かを判定する(ステップ３４３)。ここで、図８に示したステップ３３１〜ステップ３３３の各処理で得られる特徴量の候補には、植生が未判別となっている画像の撮影時期における植物の状態のばらつきが反映されている。したがって、プロセッサ２１は、例えば、同一の植物について得られるマルチスペクトルデータの揺らぎに対応する値と同程度の値が設定された閾値を用いて、ステップ３４３の処理を実行してもよい。
【０１３１】
ステップ３４２で算出した距離が所定の閾値以下である場合に（ステップ３４３の肯定判定）、プロセッサ２１は、推定された特徴量と、植生が未判別の画像に含まれる処理対象の区画の特徴量とが類似する旨の評価結果を出力する(ステップ３４４)。その後、プロセッサ２１は、図３に示したステップ３１５の処理に進む。
【０１３２】
一方、ステップ３４２で算出した距離が所定の閾値よりも大きい場合に（ステップ３４３の否定判定）、プロセッサ２１は、図８に示した特徴量を推定する処理で得られた全ての特徴量の候補について処理が終了したか否かを判定する(ステップ３４５)。
【０１３３】
推定された特徴量の候補の中に未処理の候補がある場合に(ステップ３４５の否定判定)、プロセッサ２１は、ステップ３４２の処理に戻り、未処理の候補のひとつについて、ステップ３４２以降の処理を実行する。
【０１３４】
上述したステップ３４２〜ステップ３４５の処理を繰り返して実行し、特徴量の候補の全てについて処理が終了した場合に(ステップ３４５の肯定判定)、特徴量の候補の中にステップ３４１で取得した特徴量に類似するものはないと判断する。この場合に、プロセッサ２１は、推定された特徴量と植生が未判別の画像に含まれる処理対象の区画の特徴量とが類似しない旨の評価結果を出力し(ステップ３４６)、その後、図３に示したステップ３１５の処理に進む。
【０１３５】
上述したステップ３４１〜ステップ３４６の処理をプロセッサ２１が実行することにより、一方の画像において判別された植物が他方の画像の撮影時期において呈する状態と、他方の画像に撮影された植物の状態との類似性を高い精度で評価することができる。
【０１３６】
なお、各植物に対応して、週単位あるいは日単位の特徴量が蓄積された植物情報データベースＤＢは、膨大な情報量を含んでいる。このため、図５に示したように、植物状態データベースＤＢは、サーバ装置２０などに配置することが望ましい。また、本件開示の植生判定プログラムおよび植生判定方法を適用する差分検出プログラム及び差分検出方法に基づくサービスは、クラウドサービスの一つとして実施する形態が望ましい。
【０１３７】
更に、本件開示の植生判定プログラムおよび植生判定方法によって各画像に含まれる各区画について得られた植生を示す情報を、当該区画に対応する地点に関する地図情報として蓄積することも可能である。また、このようにして蓄積した地図情報を、図５に示したサーバ装置２０からクライアント装置３０に渡し、クライアント装置３０において、例えば、実地調査などで得られた調査結果と受け取った地図情報とを連携させることも可能である。また、クライアント装置３０から、差分検出対象の画像を表す画像データとともに、上述した実地調査結果が反映された地図情報を受け取り、サーバ装置２０に設けられた差分検出装置１６において、以降の差分検出処理に受け取った地図情報を利用することもできる。
【０１３８】
以下に、図１０から図１３を参照しつつ、地図情報を植生判定処理および差分検出処理に利用する方法について説明する。
【０１３９】
図１０は、本件開示の植生判定方法を適用した差分検出装置１６のハードウェア構成の別例を示している。なお、図１０に示した構成要素のうち、図５に示した構成要素と同等のものについては、同一の符号を付して示し、その説明は省略する。
【０１４０】
図１０に示したコンピュータ装置４０は、プロセッサ４１と、メモリ４２と、ハードディスク装置４３と、汎用インタフェース(Ｉ／Ｆ)４４と、表示制御部４５と、光学ドライブ４６とを含んでいる。プロセッサ４１と、メモリ４２と、ハードディスク装置４３と、汎用インタフェース２４と、表示制御部４５と、光学ドライブ装置４６とは、バスを介して互いに接続されている。また、コンピュータ装置４０は、汎用インタフェース２４を介して撮像装置２と入力装置３とに接続されている。また、表示制御部４５は、表示装置１に接続されている。上述したプロセッサ４１とメモリ４２とハードディスク装置４３とは、植生判定装置１０に含まれている。また、上述したプロセッサ４１とメモリ４２とハードディスク装置４３と汎用インタフェース４４とは、差分検出装置１６に含まれている。このように、本件開示の植生判定装置１０を含む差分検出装置１６は、スタンドアローンのコンピュータ装置４０によって実現することも可能である。
【０１４１】
入力装置３は、例えば、実地調査の対象となった地点ごとに、実地調査で特定された植生などを示す情報を、コンピュータ装置４０に入力する機能を持っている。コンピュータ装置４０のプロセッサ４１は、入力装置３を介して入力された情報を、例えば、ハードディスク装置４３に設けられた地図情報データベース２３２に、図１１に示すように、実地調査対象の地点の座標情報などに対応して蓄積してもよい。
【０１４２】
図１１は、地図情報データベース２３２の例を示している。図１１に示した地図情報データベース２３２は、各地点の座標を示す位置情報に対応して、植生として特定された植物の種類と、植生を特定した方法と、特定日時とを蓄積している。
【０１４３】
図１１に示した地図情報データベース２３２において、符号Ｃｊは、座標(ｘｊ、ｙｊ)で示される地点の植物の種類を示し、また、符号Ｃｋは、座標(ｘｋ、ｙｋ)で示される地点の植物の種類を示している。また、符号Ｄａｔｅｊは、座標(ｘｊ、ｙｊ)で示される地点についての植生を特定した日付を示し、同様に、符号Ｄａｔｅｋは、座標(ｘｋ、ｙｋ)で示される地点についての植生を特定した日付を示している。
【０１４４】
なお、実地調査によって植生が特定された場合に、地図情報データベース２３２は、植生を特定した日時として、実地調査を実施した日時を蓄積することが望ましい。例えば、図１１に示した地図情報データベース２３２において、座標(ｘｊ、ｙｊ)に対応する情報は、実地調査によって特定された情報の例であり、特定日時Ｄａｔｅｊは、実地調査が実施された日時を示している。一方、上述した差分検出処理の過程で、差分検出対象である二枚の画像の少なくとも一方に基づいて植生が特定された場合に、植生を特定した日時として、例えば、二枚の画像のうち最近に撮影された画像の撮影日時を蓄積することが望ましい。例えば、座標(ｘｋ、ｙｋ)に対応する情報は、上述した差分検出処理の対象となった画像に基づいて特定された情報の例であり、特定日時Ｄａｔｅｋは、差分検出対象の画像のうち最近に撮影された画像の撮影日時を示している。
【０１４５】
図１０に示したコンピュータ装置４０のメモリ４２は、コンピュータ装置４０のオペレーティングシステムとともに、プロセッサ４１が地図情報を利用した植生判定処理および差分検出処理を実行するためのアプリケーションプログラムを格納している。なお、上述したアプリケーションプログラムは、例えば、光ディスクなどのリムーバブルディスク４７に記録して頒布することができる。そして、このリムーバブルディスク４７を光学ドライブ装置４６に装着して読み込み処理を行うことにより、上述したアプリケーションプログラムを、メモリ４２およびハードディスク装置４３に格納させてもよい。また、図示しないネットワークインタフェースを介して、上述したアプリケーションプログラムをメモリ４２およびハードディスク装置４３に読み込ませることもできる。また、上述したアプリケーションプログラムは、上述した植物状態データベースＤＢをハードディスク装置４３内などに構築するための情報とともに提供することが望ましい。
【０１４６】
図１２は、差分検出処理のフローチャートの別例を示している。なお、図１２に示したステップのうち、図６に示したステップと同等のものについては、同一の符号を付して示し、その説明は省略する。図１２に示したステップ３０１〜ステップ３１０及びステップ３５０の各処理は、地図情報を利用した植生判定処理および差分検出処理のためのアプリケーションプログラムに含まれる処理の一例である。また、これらのステップ３０１〜ステップ３１０及びステップ５０の各処理は、図１０に示したプロセッサ４１によって実行される。
【０１４７】
プロセッサ４１は、ステップ３０４の肯定判定ルートの処理において、ステップ３０５の植生の変化を判定する処理に先立って、処理対象の区画に対応する地点についての地図情報があるか否かを判定する(ステップ３１０)。プロセッサ４１は、例えば、地図情報データベース２３２を参照し、処理対象の区画に対応する地点についての地図情報を検出したか否かに基づいて、ステップ３１０の判定処理を行ってもよい。ここで、画像に含まれる各区画に対応する地点の座標は、例えば、各画像に付加された撮影位置を示す情報などに基づいて、予め特定しておくことができる。したがって、プロセッサ４１は、処理対象の区画に対応する地点の位置を示す座標に対応して登録された地図情報を、地図情報データベース２３２において検出すればよい。
【０１４８】
処理対象の区画に対応する地点についての地図情報がない場合に（ステップ３１０の否定判定）、プロセッサ４１は、ステップ３０５の処理に進み、処理対象の区画に対応する地点の植生に、二枚の画像の撮影時期間に変化があったか否かを判定する。
【０１４９】
一方、処理対象の区画に対応する地点についての地図情報がある場合に（ステップ３１０の肯定判定）、プロセッサ４１は、ステップ３５０の処理に進み、図１３に示すようにして、地図情報を利用して植生の変化を判定する。
【０１５０】
図１３は、地図情報を利用して植生の変化を判定する処理のフローチャートの例を示している。なお、図１３に示したステップのうち、図３に示したステップと同等のものについては、同一の符号を付して示し、その説明は省略する。図１３に示したステップ３１３〜ステップ３１７及びステップ３５１〜ステップ３５５の各処理は、図１２にステップ３５０で示した地図情報を利用して植生の変化を判定する処理の一例である。また、これらのステップ３０１〜ステップ３１０及びステップ３５１〜ステップ３５５の各処理は、図１０に示したプロセッサ４１によって実行される。
【０１５１】
プロセッサ４１は、まず、地図情報に含まれる特定日時を示す情報に基づいて、地図情報が、処理対象の画像の一方に基づく植生判定結果を含んでいるか否かを判定する（ステップ３５１）。例えば、二枚の画像の一方が、既に、画像間の差分検出の対象になっていた場合に、当該画像に基づいて特定された植生を示す情報とともに当該画像の撮影日時を特定日時として含む地図情報が、地図情報データベース２３２に登録されている場合がある。したがって、プロセッサ４１は、差分検出対象の各画像の撮影日時のいずれかと、地図情報に含まれる特定日時とが一致するか否かに基づいて、当該地図情報が一方の画像に基づいて特定された植生を示しているか否かを判定することができる。
【０１５２】
検出した地図情報が、一方の画像に基づく植生の判別結果を含んでいる場合に（ステップ３５１の肯定判定）、プロセッサ４１は、地図情報に含まれる植生の判別結果をもたらした画像を判別済みの画像とし、他方を未判別の画像とする(ステップ３５２)。例えば、画像Ａ，Ｂのうち、画像Ａの撮影日時と地図情報に含まれる特定日時とが一致する場合に、プロセッサ４１は、画像Ａを判別済の画像とし、画像Ｂを未判別の画像としてもよい。つまり、プロセッサ４１は、画像Ａ、Ｂについて植生を判別する処理を省略し、地図情報で示された植物の種類を画像Ａについて得られた判別結果として、ステップ３１３以降の処理を実行する。
【０１５３】
ここで、土地の利用状況を追跡して調査する用途を考えれば、同一の地域を所定の期間ごとに撮影した二枚の画像が、処理対象の画像となる可能性が高い。この場合に、処理対象の画像の一方については、過去の差分検出処理の過程で各区画について植生が判別されており、これらの各区画に対応する植生の判別結果を含む地図情報が、地図情報データベース２３２に蓄積されている。したがって、上述したような用途で、差分検出処理を行う際には、処理対象の画像に含まれる多くの区画について、図３のステップ３１１で示した植生を判別する処理を省略できる可能性が高い。これにより、全ての区画について、植生を判別する処理を実行する場合に比べて、植生の変化を判定する処理に要する時間を短縮することができる。
【０１５４】
なお、処理対象の二枚の画像のうち一方の画像に基づく植生の判別結果を含む地図情報は、他方の画像の撮影時値に相当する第１時期とは異なる第２時期において、各区画に対応する地点について植生を特定した結果を示す情報を含む参照情報の一例である。
【０１５５】
また、地図情報で示された植物の種類を一方の画像に基づく植生の判別結果として、ステップ３１３の処理を実行することは、参照情報で示された植物が、上述した第１時期において呈する状態を示す画像の特徴量を推定する処理の一例である。
【０１５６】
同様に、ステップ３５１の肯定判定ルートにおいてステップ３１４の処理を実行することは、推定された特徴量と、未判別の画像とされた第１画像に含まれる処理対象の区画の特徴量との類似性を評価する処理の一例である。
【０１５７】
また、ステップ３５１の肯定判定ルートにおいてステップ３１５〜ステップ３１６の処理を実行することは、類似性の評価結果に基づいて、処理対象の区画に対応する地点の植生が、上述した第２時期と第１時期との間に変化したか否か判断する処理の一例である。
【０１５８】
したがって、図１３に示したステップ３５１の肯定判定ルートの各処理は、本件開示の植生判定方法および植生判定プログラムの別実施形態に相当する。
【０１５９】
なお、上述したステップ３１５の否定判定の場合に、プロセッサ４１は、ステップ３１７の処理に先立って、ステップ３５２の処理で未判別画像とされた画像について、図７に示したステップ３２１〜ステップ３２７の植生を判別する処理を実行してもよい。また、植生を判別する処理を実行することによって、処理対象の区画に対応する新たな植生を示す情報が得られた場合に、得られた情報を用いて地図情報データベース２３２を更新してもよい。
【０１６０】
一方、例えば、検出した地図情報が、実地調査によって特定された植生を示す情報を含んでいる場合に、プロセッサ４１は、ステップ３５１の否定判定ルートに従って、ステップ３５３〜ステップ３５５の処理を実行する。
【０１６１】
ステップ３５３において、プロセッサ４１は、地図情報に含まれる判別結果で示された植物が、処理対象の二枚の画像それぞれの撮影時期に呈する状態を示す特徴量をそれぞれ推定する。プロセッサ４１は、各画像の撮影時期に対応する特徴量を、上述した植物に対応する植物状態データベースＤＢからそれぞれの撮影時期に対応する特徴量を検索することで取得してもよい。また、プロセッサ４１は、図８に示したステップ３３１〜ステップ３３３の処理を適用することにより、各画像の撮影時期に対応して推定される特徴量として、複数の特徴量の候補を取得してもよい。
【０１６２】
次に、プロセッサ４１は、各画像の撮影時期に対応して推定された特徴量と、各画像中の処理対象の区画に対応する特徴量との類似性をそれぞれ評価する(ステップ３５４)。プロセッサ４１は、各画像について推定された特徴量と各画像に含まれる処理対象の区画の実際の特徴量との類似性を、特徴量間の距離に基づいて評価してもよい。また、プロセッサ４１は、図９に示したステップ３４１〜ステップ３４６の処理を適用することにより、各画像について得られた複数の特徴量の候補それぞれと各画像に含まれる処理対象の区画について実際に得られた特徴量との類似性を評価してもよい。
【０１６３】
次いで、プロセッサ４１は、上述したステップ３５４の処理で、両方の画像について推定された特徴量と、各画像中の処理対象の区画に対応する特徴量とが類似している旨の評価結果が得られたか否かを判定する(ステップ３５５)。
【０１６４】
両方の画像について類似している旨の評価結果が得られた場合に（ステップ３５５の肯定判定）、プロセッサ４１は、二枚の画像に含まれる当該区画に対応する植生は、地図情報で示される植生からいずれも変化していないと判断する。この場合に、プロセッサ４１は、ステップ３６０の肯定判定ルートに従って、ステップ３１６の処理に進み、当該区画に対応する地点の植生に変化はない旨の判定結果を出力する。
【０１６５】
一方、少なくとも一方の画像について類似しない旨の評価結果が得られた場合に(ステップ３５５の否定判定)、プロセッサ４１は、少なくとも一方の画像に含まれる当該区画の植生が、地図情報で示される植生から変化したと判断する。この場合に、プロセッサ４１は、ステップ３５５の否定判定ルートに従って、ステップ３１７の処理に進み、当該区画に対応する地点の植生に変化がある旨の判定結果を出力する。
【０１６６】
上述したステップ３５３の処理は、処理対象の各画像を植生が未判別の第１画像とし、第１画像の撮影時期において参照情報で示される植物が呈する状態を示す画像の特徴量を推定する処理の一例である。
【０１６７】
同様に、上述したステップ３５４の処理は、処理対象の各画像を植生が未判別の第１画像とし、それぞれについて推定された特徴量と、第１画像に含まれる処理対象の区画の特徴量との類似性を評価する処理の一例である。
【０１６８】
また、上述したステップ３５５の処理は、各画像に含まれる処理対象の区画に対応する地点の植生が、参照情報で示される植生から変化しているか否かに基づき、各画像の撮影時期の間に当該区画に対応する地点の植生が変化したか否か判断する処理の一例である。
【０１６９】
したがって、図１３に示したステップ３５１の否定判定ルートの各処理もまた、本件開示の植生判定方法および植生判定プログラムの別実施形態に相当する。
【０１７０】
図１３に示した各処理をプロセッサ４１が実行することにより、地図情報データベース２３２に蓄積された情報を、処理対象の区画に対応する地点の植生を示す情報として利用した植生の変化を判定する処理を実現することができる。上述したように、地図情報を利用する場合は、処理対象の区画に対応する地点の植生を画像の特徴に基づいて判別する処理を省略することができる。したがって、図１２に示したステップ３１０において、地図情報があるとされた場合に、ステップ３０５の処理に代えて、上述した地図情報を利用した植生の変化を判定する処理を実行することにより、差分検出処理に要する時間の短縮を図ることができる。
【０１７１】
なお、上述したステップ３５５の否定判定の場合に、プロセッサ４１は、ステップ３１７の処理に先立って、処理対象の各画像に含まれる処理対象の区画ついて、図７に示したステップ３２１〜ステップ３２７の植生を判別する処理を実行してもよい。また、植生を判別する処理を実行することによって、処理対象の区画に対応する新たな植生を示す情報が得られた場合に、得られた情報を用いて地図情報データベース２３２を更新してもよい。
【０１７２】
また、図１１に示した地図情報データベース２３２を、図５に示したクライアント装置３０に含まれるハードディスク装置３３に構築することもできる。そして、クライアント装置３０から、処理対象の二枚の画像をサーバ装置２０に渡す際に、これらの画像の撮影範囲に含まれる各地点に対応する地図情報をサーバ装置２０に渡してもよい。また、サーバ装置２０は、差分検出処理の過程で、受け取った地図情報を利用して植生の変化を判定する処理を実行し、また、判定処理の過程で得られた植生を示す情報を用いて地図情報を更新してもよい。更に、更新した地図情報を、差分検出結果とともに、クライアント装置３０に返してもよい。
【０１７３】
以上の説明に関して、更に、以下の各項を開示する。
(付記１)  
所定の地域を異なる時期に撮影して得られた二枚の画像のそれぞれを区分して得られる各区画について、当該区画の画像の特徴量に基づいて、当該区画に撮影された植物の種類を判別し、
前記二枚の画像の一方である第１画像に含まれる前記区画について前記植物の種類を判別できず、前記二枚の画像の他方である第２画像に含まれる前記区画について前記植物の種類を判別できた場合に、
各植物を撮影することで得られる画像の特徴量を時期ごとに示す植物情報に基づいて、前記第２画像に含まれる前記区画について判別された前記種類の植物が、前記第１画像の撮影時期において呈する状態を示す画像の特徴量を推定し、
前記推定された特徴量と、前記第１画像に含まれる前記区画の画像の特徴量との類似性を評価し、
前記類似性があると評価された場合に、前記区画に対応する地点の植生は、前記第２画像の撮影時期と前記第１画像の撮影時期との間に変化していないと判断し、前記類似性がないと評価された場合に、前記区画に対応する地点の植生は、前記第２画像の撮影時期と前記第１画像の撮影時期との間に変化したと判断する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする植生判定プログラム。
(付記２)  
付記１に記載の植生判定プログラムにおいて、
前記区画に撮影された植物の種類を判別する処理は、
前記植物情報から、前記区画を含む画像の撮影時期において、前記区画の特徴量に類似する特徴量を持つ植物の種類を検索する処理を含む
ことを特徴とする植生判定プログラム。
(付記３)  
付記３に記載の植生判定プログラムにおいて、
前記植物の種類を検索する処理は、
前記区画を含む画像の撮影時期を、前記画像に撮影された地域の気候に基づいて補正する処理を含む
ことを特徴とする植生判定プログラム。
(付記４)
所定の地域を第１時期に撮影して得られた第１画像を区分して得られる各区画について、前記第１時期とは異なる第２時期において、前記区画に対応する地点について植生を特定した結果を示す情報を含む参照情報、
各植物を撮影することで得られる画像の特徴量を時期ごとに示す植物情報に基づいて、前記参照情報で前記区画の植生として示された前記種類の植物が、前記第１時期において呈する状態を示す画像の特徴量を推定し、
前記推定された特徴量と、前記第１画像に含まれる前記区画の画像の特徴量との類似性を評価し、
前記類似性があると評価された場合に、前記区画に対応する地点の植生は、前記第２時期と前記第１時期との間に変化していないと判断し、前記類似性がないと評価された場合に、前記区画に対応する地点の植生は、前記第２画像の撮影時期と前記第１画像の撮影時期との間に変化したと判断する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする植生判定プログラム。
(付記５)
付記１に記載の植生判定プログラムにおいて、
前記特徴量を推定する処理は、
前記植物情報のうち、前記判別された種類の植物に対応する情報から、前記第１画像の撮影時期に対応する特徴量を検索する処理を含み、
前記特徴量を検索する処理は、
前記第１画像の撮影時期を、前記第１画像に撮影された地域の気候に基づいて補正する処理を含む
ことを特徴とする植生判定プログラム。
(付記６)
付記１に記載の植生判定プログラムにおいて、
前記特徴量を推定する処理は、
前記植物情報のうち、前記判別された種類の植物に対応する情報から、前記第１画像の撮影時期に対応する特徴量を検索する処理を含み、
前記特徴量を検索する処理は、
前記第１画像の撮影時期を含む所定の期間内の各時期に対応する特徴量を、推定された特徴量の候補として抽出する処理を含む
ことを特徴とする植生判定プログラム。
(付記７)
所定の地域を異なる時期に撮影して得られた二枚の画像のそれぞれを区分して得られる各区画について、当該区画の画像の特徴量に基づいて、当該区画に撮影された植物の種類を判別し、
前記二枚の画像の一方である第１画像に含まれる前記区画について前記植物の種類を判別できず、前記二枚の画像の他方である第２画像に含まれる前記区画について前記植物の種類を判別できた場合に、
各植物を撮影することで得られる画像の特徴量を時期ごとに示す植物情報に基づいて、前記第２画像に含まれる前記区画について判別された前記種類の植物が、前記第１画像の撮影時期において呈する状態を示す画像の特徴量を推定し、
前記推定された特徴量と、前記第１画像に含まれる前記区画の画像の特徴量との類似性を評価し、
前記類似性があると評価された場合に、前記区画に対応する地点の植生は、前記第２画像の撮影時期と前記第１画像の撮影時期との間に変化していないと判断し、前記類似性がないと評価された場合に、前記区画に対応する地点の植生は、前記第２画像の撮影時期と前記第１画像の撮影時期との間に変化したと判断する
ことを特徴とする植生判定方法。
(付記８)
所定の地域を異なる時期に撮影して得られた二枚の画像のそれぞれを区分して得られる各区画について、当該区画の画像の特徴量に基づいて、当該区画に撮影された植物の種類を判別する判別部と、
前記二枚の画像の一方である第１画像に含まれる前記区画について前記植物の種類を判別できず、前記二枚の画像の他方である第２画像に含まれる前記区画について前記植物の種類を判別できた場合に、各植物を撮影することで得られる画像の特徴量を時期ごとに示す植物情報に基づいて、前記第２画像に含まれる前記区画について判別された前記種類の植物が、前記第１画像の撮影時期において呈する状態を示す画像の特徴量を推定する推定部と、
前記推定された特徴量と、前記第１画像に含まれる前記区画の画像の特徴量との類似性を評価する評価部と、
前記類似性があると評価された場合に、前記区画に対応する地点の植生は、前記第２画像の撮影時期と前記第１画像の撮影時期との間に変化していないと判断し、前記類似性がないと評価された場合に、前記区画に対応する地点の植生は、前記第２画像の撮影時期と前記第１画像の撮影時期との間に変化したと判断する判断部と
を備えたことを特徴とする植生判定装置。
【符号の説明】
【０１７４】
１０…植生判定装置；１１…比較部；１２…推定部；１３…評価部；１４…判断部；１６…差分検出装置；１…表示装置；２…撮像装置；３…撮像装置；２１，３１，４１…プロセッサ；２２，３２，４２…メモリ；２３，３３，４３…ハードディスク装置；２４，３４…ネットワークインタフェース(Ｉ／Ｆ)；３５…表示部；３６，４４…汎用インタフェース(Ｉ／Ｆ)；４５…表示制御部；４６…光学ドライブ装置；４７…リムーバブルディスク；２３２…地図情報データベース；ＤＢ…植物状態データベース；ＮＷ…ネットワーク
【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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