(57)【要約】【課題】植物種の判別精度を向上できる植物判別装置を提供する。【解決手段】植物判別装置は、画素ごとに可視光域の分光スペクトルと、近赤外域の分光スペクトルとを含むスペクトル画像の所定領域内の画素ごとに、水生植物による反射光に含まれる可視光域内の第１の波長範囲における光強度の最小値及び中央値と、水生植物による反射光に含まれる近赤外域の第２の波長範囲における光強度の中央値とを算出する基準値算出部（１１）と、スペクトル画像の所定領域内の画素ごとに、第１の波長範囲における最小値及び中央値と、第２の波長範囲における中央値とに応じて、その画素を植物種の判別対象から除外するか否か判定する削除部（１２）とを有する。【選択図】図５
2018128370.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画素ごとに可視光域の分光スペクトルと、近赤外域の分光スペクトルとを含むスペクトル画像の所定領域内の前記画素ごとに、水生植物の反射光に含まれる可視光域内の第１の波長範囲における光強度の最小値及び中央値と、水生植物の反射光に含まれる近赤外域の第２の波長範囲における光強度の中央値とを算出する基準値算出部と、
前記所定領域内の画素ごとに、前記第１の波長範囲における前記最小値及び前記中央値と、前記第２の波長範囲における前記中央値とに応じて、当該画素を植物種の判別対象から除外するか否か判定する削除部と、
を有する植物判別装置。
【請求項２】
前記削除部は、前記所定領域内の各画素のうち、前記第１の波長範囲における前記中央値と前記最小値の差に対する、前記第２の波長範囲における前記中央値の比が所定値よりも小さい画素を植物種の判別対象から除外する、請求項１に記載の植物判別装置。
【請求項３】
前記所定値は、7.6〜7.8の何れかの値である、請求項２に記載の植物判別装置。
【請求項４】
画素ごとに可視光域の分光スペクトルと、近赤外域の分光スペクトルとを含むスペクトル画像の所定領域内の前記画素ごとに、水生植物による反射光に含まれる可視光域内の第１の波長範囲における光強度の最小値及び中央値と、水生植物による反射光に含まれる近赤外域の第２の波長範囲における光強度の中央値とを算出し、
前記所定領域内の画素ごとに、前記第１の波長範囲における前記最小値及び前記中央値と、前記第２の波長範囲における前記中央値とに応じて、当該画素を植物種の判別対象から除外するか否か判定する、
ことを含む植物判別方法。
【請求項５】
画素ごとに可視光域の分光スペクトルと、近赤外域の分光スペクトルとを含むスペクトル画像の所定領域内の前記画素ごとに、水生植物による反射光に含まれる可視光域内の第１の波長範囲における光強度の最小値及び中央値と、水生植物による反射光に含まれる近赤外域の第２の波長範囲における光強度の中央値とを算出し、
前記所定領域内の画素ごとに、前記第１の波長範囲における前記最小値及び前記中央値と、前記第２の波長範囲における前記中央値とに応じて、当該画素を植物種の判別対象から除外するか否か判定する、
ことをコンピュータに実行させるための植物判別用コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば、植物からの反射光に応じた分光スペクトルデータを解析することにより、植物種を判別する植物判別装置、植物判別方法及び植物判別用コンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、人工衛星または飛行機に搭載されたセンサによって得られた、地表面の測定信号に含まれる植物からの反射光に応じたスペクトルデータから植物種を判別するといった、リモートセンシングが行われている。
【０００３】
センサの一例として、従来のマルチスペクトルの１０倍以上のバンド計測が可能なハイパースペクトルセンサが知られている。このハイパースペクトルセンサは、植物からの反射光に応じたハイパースペクトルデータを生成する。このハイパースペクトルデータは、分光スペクトルデータの一種であり、画像で表され、画像上の各画素について、可視光域から赤外域の分光スペクトル、すなわち、可視光域から赤外域に含まれる波長ごとの光強度の情報を含むデータである。また分光スペクトルデータは、植物種ごとに固有の特徴を有する。そこで、分光スペクトルデータから、植物種判別対象の植物が含まれる領域を判別する技術が開示されている（例えば、特許文献１〜３を参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１０−８６２７６号公報
【特許文献２】特開２００６−８５５１７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】
【０００５】
しかしながら、ハイパースペクトルセンサは、人工衛星または飛行機だけでなく、ドローンのような小回りが利く機材に搭載されることがある。このような場合、ハイパースペクトルセンサで生成されたハイパースペクトルデータの画像には、森林及び農耕地だけでなく、市街地中の公園にある池、あるいは農地に隣接する農業用のため池などの水場が写っていることがある。このような水場には、種別判別対象とする植物の反射スペクトルと類似した反射スペクトルを示す水生植物、例えば、藻などが自生していることがある。そのため、ハイパースペクトルデータの画像において、水場に自生している水生植物が、種別判別対象とする植物と誤認識されるおそれがある。
【０００６】
一つの側面では、本発明は、植物種の判別精度を高めることができる植物判別装置、植物判別方法及び植物判別プログラム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】
【０００７】
一つの実施形態によれは、植物判別装置が提供される。この植物判別装置は、画素ごとに可視光域の分光スペクトルと、近赤外域の分光スペクトルとを含むスペクトル画像の所定領域内の画素ごとに、水生植物による反射光に含まれる可視光域内の第１の波長範囲における光強度の最小値及び中央値と、水生植物による反射光に含まれる近赤外域の第２の波長範囲における光強度の中央値とを算出する基準値算出部と、スペクトル画像の所定領域内の画素ごとに、第１の波長範囲における最小値及び中央値と、第２の波長範囲における中央値とに応じて、その画素を植物種の判別対象から除外するか否か判定する削除部とを有する。
【発明の効果】
【０００８】
一つの側面では、植物種の判別精度を向上できる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】（ａ）は、樹木の反射スペクトルの一例を示す図であり、（ｂ）は、藻の反射スペクトルの一例を示す図である。
【図２】一つの実施形態による植物判別装置の概略構成図である。
【図３】ハイパー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】ハイパースペクトル画像の一例を示す図である。
【図５】植物判別装置の処理部の機能ブロック図である。
【図６】ハイパースペクトル画像の各画素のスペクトルデータにおける、可視光域内の所定の波長範囲における光強度の中央値及び近赤外域内の所定の波長範囲における光強度の中央値の分布と、削除されるスペクトルデータとの関係の一例を示す図である。
【図７】補正ハイパースペクトル画像の一例を示す図である。
【図８】植物判別装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図９】実施形態またはその変形例による植物判別装置が実装されたサーバクライアントシステムの概略構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照しつつ、一つの実施形態による、植物判別装置について説明する。
【００１１】
この植物判別装置は、ハイパースペクトルセンサにより生成されたハイパースペクトルデータの画像から植物種を正確に判別できるよう、その画像から水生植物が表された領域を除く。その上で、この植物判別装置は、その画像の残りの領域に表された植物の種別を判別する。
【００１２】
最初に、樹木の反射スペクトルと、森林または農地に隣接する水場などに自生する水生植物、代表的には藻の反射スペクトルについて説明する。
図１（ａ）は、樹木の反射スペクトルの一例を示し、図１（ｂ）は、藻の反射スペクトルの一例を示す。図１（ａ）及び図１（ｂ）において、横軸は波長(nm)を表し、縦軸は反射率を表す。図１（ａ）に示されるスペクトル１０１は、樹木の反射スペクトルであり、図１（ｂ）に示されるスペクトル１０２は、藻の反射スペクトルである。スペクトル１０１とスペクトル１０２を比較して分かる通り、樹木の反射スペクトルの形状と藻の反射スペクトルの形状とは、互いに非常に類似している。しかしながら、発明者は、可視光域、特に、緑色に相当する波長における反射率の中央値と最小値の差に対する、近赤外域における反射率の比に関して、樹木の反射スペクトルと水生植物の反射スペクトルの間に差があることを見出した。具体的には、発明者は、樹木の反射スペクトルについてのその比の方が、水生植物の反射スペクトルについてのその比よりも僅かに高くなるとの知見を得た。
【００１３】
そこで、本実施形態による植物判別装置は、ハイパースペクトルデータの画像上の所定領域内の画素ごとに、可視光域内の所定の波長範囲における光強度の中央値と最小値の差に対する、近赤外域内の所定の波長範囲における光強度の中央値との比とを調べる。そして植物判別装置は、その比が所定値以下となる画素のスペクトルデータをその画像から削除し、残りの画像のスペクトルデータに基づいて植物種を判別する。これにより、この植物判別装置は、水生植物による誤認識を軽減して、植物種の判別精度を向上する。なお、以下では、ハイパースペクトルセンサにより生成されたハイパースペクトルデータの画像を単にハイパースペクトル画像と呼ぶ。また、以下の実施形態では、所定領域は、ハイパースペクトル画像全体とする。しかし、所定領域は、ハイパースペクトル画像の一部の領域であってもよい。この場合、所定領域は、例えば、ユーザによる操作にて設定されてもよく、あるいは、ハイパースペクトル画像に表された領域の緯度及び経度に基づいて特定された市街地などを除いた領域であってもよい。
【００１４】
図２は、一つの実施形態による植物判別装置の概略構成図である。図２に示されるように、植物判別装置１は、ユーザインターフェース部２と、通信インターフェース部３と、記憶媒体アクセス装置４と、記憶部５と、処理部６とを有する。処理部６は、ユーザインターフェース部２、通信インターフェース部３、記憶媒体アクセス装置４及び記憶部５と、例えば、バスを介して接続される。
【００１５】
ユーザインターフェース部２は、例えば、キーボードとマウスなどの入力装置と、液晶ディスプレイといった表示装置とを有する。または、ユーザインターフェース部２は、タッチパネルディスプレイといった、入力装置と表示装置とが一体化された装置を有してもよい。そしてユーザインターフェース部２は、例えば、ユーザの操作に応じて、植物判別装置に植物判別処理を開始させる操作信号を処理部６へ出力する。またユーザインターフェース部２は、処理部６から受け取った、ハイパースペクトル画像、あるいは、植物種判別結果などを表示してもよい。
【００１６】
通信インターフェース部３は、例えば、イーサネット（登録商標）などの通信規格に従って通信ネットワークに接続するための通信インターフェース及びその制御回路を有する。例えば、通信インターフェース部３は、通信ネットワークに接続された他の装置からハイパースペクトル画像を取得し、そのハイパースペクトル画像を処理部６にわたす。また通信インターフェース部３は、植物種判別結果を含む信号を処理部６から受け取って、通信ネットワークを介して他の装置へその信号を出力してもよい。
【００１７】
ハイパースペクトル画像は、例えば、人工衛星、航空機あるいはドローンなどに搭載されたハイパースペクトルセンサ（図示せず）によって生成される。このハイパースペクトルセンサは、ハイパースペクトル画像上の各画素がそのセンサが感度を有する波長範囲内の波長ごと（例えば、20nmごと）の光強度を含むハイパースペクトル画像を生成する。例えば、ハイパースペクトルセンサが感度を有する波長範囲は、400nm〜1400nmとなる。したがって、ハイパースペクトル画像は、可視光域から近赤外域までの波長ごとの光強度の情報を含む。
【００１８】
図３は、ハイパースペクトル画像のデータ構造の一例を示す図である。Ｘ軸の値は、ハイパースペクトルセンサによって生成された画像上のＸＹ座標のうちのＸ座標の値を示し、Ｙ軸の値は、ハイパースペクトルセンサによって生成された画像上のＸＹ座標のうちのＹ座標の値を示す。λ軸の値は、波長を示す。ハイパースペクトル画像３００は、波長ごとの画像３０１の集合である。波長ごとの画像３０１の数は、例えば、ハイパースペクトル画像を生成するハイパースペクトルセンサの感度範囲及びスペクトル解像度に応じて決まる。波長ごとの画像３０１上の各画素について、その画素に波長と光強度とがそれぞれ対応付けられる。したがって、画像３０１上の各画素３０２の波長ごとの光強度をプロットすることにより、グラフ３０３に示されるように、画素３０２に表される被写体の分光反射率を表すスペクトルデータが得られる。
【００１９】
図４は、ハイパースペクトル画像４００の一例を示す図である。ハイパースペクトル画像４００は、画素ごとに、その画素に表される被写体の分光反射率に応じたスペクトルデータを持つ。したがって、画像４００に表された領域全体が同じ光源、例えば、太陽により照明されていれば、ハイパースペクトル画像４００では、互いに異なる分光反射率を持つ被写体が写っている画素ごとに、互いに異なるスペクトルデータの形状を持つ。
【００２０】
記憶媒体アクセス装置４は、例えば、磁気ディスク、半導体メモリカード及び光記憶媒体といった記憶媒体７にアクセスする装置である。記憶媒体アクセス装置４は、例えば、記憶媒体７に記憶された、処理部６上で実行される、植物判別処理用のコンピュータプログラムを読み込み、処理部６へわたす。また記憶媒体アクセス装置４は、ハイパースペクトル画像が記録された記憶媒体７からハイパースペクトル画像を読み込んで、処理部６へわたしてもよい。あるいはまた、記憶媒体アクセス装置４は、処理部６から受け取った、植物種判別結果を記憶媒体７に書き込んでもよい。
【００２１】
記憶部５は、例えば、読み書き可能な半導体メモリと読み出し専用の半導体メモリとを有する。そして記憶部５は、処理部６上で実行される植物判別処理を実行するためのコンピュータプログラム及び植物判別処理で利用される各種のデータを一時的に記憶する。また記憶部５は、通信インターフェース部３または記憶媒体アクセス装置４から取得したハイパースペクトル画像、及び、ハイパースペクトル画像に対して植物判別処理を行って得られた植物種判別結果を記憶する。さらに記憶部５は、植物判別処理の途中で生成される各種のデータを一時的に記憶してもよい。
【００２２】
処理部６は、１個または複数個のプロセッサ及びその周辺回路を有する。そして処理部６は、植物判別装置１全体を制御する。また処理部６は、受け取ったハイパースペクトル画像に対して植物判別処理を実行する。
【００２３】
以下、処理部６により実行される植物判別処理の詳細について説明する。
【００２４】
図５は、植物判別処理に関する処理部６の機能ブロック図である。図５に示されるように、処理部６は、基準値算出部１１と、削除部１２と、照合部１３とを有する。
【００２５】
処理部６が有するこれらの各部は、例えば、処理部が有するプロセッサ上で実行されるコンピュータプログラムによって実現される機能モジュールである。あるいは、処理部６が有するこれらの各部は、ファームウェアとして植物判別装置１に実装されてもよい。
【００２６】
基準値算出部１１は、ハイパースペクトル画像から除去するスペクトルデータを持つ画素を特定するための基準値を算出する。
【００２７】
上記のように、ハイパースペクトル画像には、本実施形態における植物種判別対象の植物、例えば、落葉広葉樹、が自生している森林などの領域だけでなく、水場が写っている領域が含まれる場合がある。本実施形態では、水場に自生する藻などの水生植物を判別対象の植物と誤認識することが無いように、処理部６は、水生植物が写っていると推定される画素のスペクトルデータをハイパースペクトル画像から除去する。図１（ａ）及び図１（ｂ）に関して説明したように、樹木の反射スペクトルと、藻の反射スペクトルとを比較すると、可視光域の所定の波長範囲における反射率の中央値と最小値の差に対する、近赤外域内の所定の波長範囲における反射率の中央値の比に違いがある。そこで、基準値算出部１１は、ハイパースペクトル画像の各画素について、可視光域内の所定の波長範囲における、光強度の中央値及び最小値と、近赤外域内の所定の波長範囲における光強度の中央値を、それぞれ、基準値として算出する。
【００２８】
可視光域内の所定の波長範囲（第１の波長範囲）は、水生植物による反射光に含まれる波長範囲であることが好ましく、さらに、植物種判別対象となる植物による反射光に含まれる波長範囲であることがより好ましい。例えば、可視光域内の所定の波長範囲は、水生植物による反射光に含まれる、緑色に相当する波長域を含むように、例えば、450nm〜495nmとすることができる。ただし、可視光域内の所定の波長範囲は、この例に限られず、例えば、440nm〜495nm、あるいは、450nm〜505nmとしてもよい。また、近赤外域内の所定の波長範囲（第２の波長範囲）も、水生植物による反射光に含まれる波長範囲であることが好ましく、さらに、植物種判別対象となる植物による反射光に含まれる波長範囲であることがより好ましい。例えば、近赤外域内の所定の波長範囲は、近赤外域のうち、樹木及び水生植物の何れもが比較的高い反射率を持つ波長域を含むように設定されることが好ましい。そこで近赤外域内の所定の波長範囲は、例えば、780nm〜880nmとすることができる。ただし、近赤外域内の所定の波長範囲は、この例に限られず、例えば、770nm〜880nm、あるいは、780nm〜890nmとしてもよい。再度図３を参照すると、グラフ３０３の波長域３０４が、上記の可視光域内の所定の波長範囲の一例(450nm〜495nm)に相当し、波長域３０５が、上記の近赤外域の所定の波長範囲の一例(780nm〜880nm)に相当する。
【００２９】
基準値算出部１１は、ハイパースペクトル画像上の画素ごとに、以下の処理を行って基準値を求める。基準値算出部１１は、ハイパースペクトル画像の全ての画素について同じ処理を行えばよいので、以下では、一つの画素に対する処理について説明する。
【００３０】
基準値算出部１１は、着目する画素のスペクトルデータから、可視光域の所定の波長範囲の波長ごとの光強度を抽出し、抽出した波長ごとの光強度を昇順に並べ替える。そして基準値算出部１１は、光強度の順序がその所定の波長範囲について中央となる光強度を、可視光域内の所定の波長範囲における、光強度の中央値とする。なお、可視光域の所定の波長範囲に含まれる光強度が求められた波長の数が偶数の場合、基準値算出部１１は、光強度の順序が中央となる二つの波長の光強度の平均値を、可視光域内の所定の波長範囲における、光強度の中央値としてもよい。また、基準値算出部１１は、抽出した波長ごとの光強度のうちの最小値を、可視光域内の所定の波長範囲における、光強度の最小値とする。
【００３１】
同様に、基準値算出部１１は、着目する画素のスペクトルデータから、近赤外域の所定の波長範囲の波長ごとの光強度を抽出し、抽出した波長ごとの光強度を昇順または降順に並べ替える。そして基準値算出部１１は、光強度の順序がその所定の波長範囲について中央となる光強度を、近赤外域内の所定の波長範囲における、光強度の中央値とする。なお、近赤外域の所定の波長範囲に含まれる光強度が求められた波長の数が偶数の場合、基準値算出部１１は、光強度の順序が中央となる二つの波長の光強度の平均値を、近赤外域内の所定の波長範囲における、光強度の中央値としてもよい。
【００３２】
基準値算出部１１は、ハイパースペクトル画像の各画素について算出された基準値、すなわち、可視光域内の所定の波長範囲における光強度の中央値及び最小値と、近赤外域内の所定の波長範囲における光強度の中央値とを、削除部１２へわたす。
【００３３】
削除部１２は、ハイパースペクトル画像の各画素の基準値に基づいて、ハイパースペクトル画像の各画素について、植物種の判別対象から除外するか否かを判定する。本実施形態では、削除部１２は、ハイパースペクトル画像上で水生植物が写っていると想定される領域を植物種の判別対象から除外すると判定し、その領域内の各画素のスペクトルデータを削除する。
【００３４】
そこで、削除部１２は、可視光域内の所定の波長範囲における光強度の中央値と最小値との差に対する、近赤外域内の所定の波長範囲における光強度の中央値の比が所定値以下となる画素には水生植物が写っていると判定する。そして削除部１２は、その画素のスペクトルデータを削除する。例えば、削除部１２は、次式で表される条件を満たす画素のスペクトルデータを削除する。
【数１】
2018128370.tif 000003
ここでxは、可視光域内の所定の波長範囲における光強度の中央値であり、zは、可視光域内の所定の波長範囲における光強度の最小値である。そしてyは、近赤外域内の所定の波長範囲における光強度の中央値である。また係数aは、可視光域内の所定の波長範囲における光強度の中央値と最小値との差に対する、近赤外域内の所定の波長範囲における光強度の中央値の比に対する上記の所定値に対応する。係数aは、例えば、7.6〜7.8内の何れかの値、好ましくは、7.65〜7.75内の何れかの値に設定される。
【００３５】
図６は、ハイパースペクトル画像の各画素のスペクトルデータにおける、可視光域内の所定の波長範囲における光強度の中央値及び近赤外域内の所定の波長範囲における光強度の中央値の分布と、削除されるスペクトルデータとの関係の一例を示す図である。図６において、横軸は、可視光域内の所定の波長範囲(450nm〜495nm)における光強度の中央値を表し、縦軸は、近赤外域の所定の波長範囲(780nm〜880nm)における光強度の中央値を表す。プロットされた各点６０１は、それぞれ図４に示すハイパースペクトル画像４００上の一つの画素についての、可視光域内の所定の波長範囲における光強度の中央値と近赤外域における光強度の中央値を表す。
【００３６】
図６において、直線６１０は、係数a=7.7とした場合の、y=(ax-az)となる直線である。したがって、直線６１０よりも右下側に位置する、可視光域内の所定の波長範囲における光強度の中央値と近赤外域における光強度の中央値とを持つ画素のスペクトルデータが、ハイパースペクトル画像から削除される。一方、直線６１０よりも左上に位置する、可視光域内の所定の波長範囲における光強度の中央値と近赤外域における光強度の中央値とを持つ画素のスペクトルデータは削除されず、植物種判別の対象となる。
【００３７】
削除部１２は、ハイパースペクトル画像から、（１）式を満たす各画素のスペクトルデータを削除することで、補正ハイパースペクトル画像を生成する。
【００３８】
図７は、図４に示されたハイパースペクトル画像から、a=7.7として、（１）式を満たす各画素のスペクトルデータが削除された、補正ハイパースペクトル画像の一例を示す図である。図７に示す補正ハイパースペクトル画像７００では、領域７０１には水生植物が写っていると判定され、領域７０１内の各画素のスペクトルデータが削除されている。
【００３９】
発明者は削除された領域のうち、丸で表された２０箇所の領域７０２を実際に踏査した結果、それら全てが削除対象となる水生植物が生息する領域であることを確認した。このように、（１）式においてa=7.7とすることで、種別の判別対象となる植物が写っている領域のスペクトルデータを維持しつつ、水生植物が写っている領域のスペクトルデータを削除できることが分かった。また、係数aが、7.6〜7.8内の何れかの値となっていれば、ほぼ同じ結果が得られる。
【００４０】
削除部１２は、補正ハイパースペクトル画像を照合部１３へわたす。
【００４１】
照合部１３は、補正ハイパースペクトル画像に基づいて、補正ハイパースペクトル画像に写っている植物種を判別する。例えば、照合部１３は、マルチレベルスライス法、Spectral Angle Mapperまたはコサイン距離解析などの照合手法に従って、補正ハイパースペクトル画像の画素ごとに、その画素のスペクトルデータと、植物種の基準スペクトルとを照合する。そして照合部１３は、画素ごとに、最も一致する基準スペクトルを特定する。照合部１３は、最も一致する基準スペクトルに対応する植物種を、その画素に写っている植物種と判定する。これにより、照合部１３は、画素ごとに、その画素に写っている植物種を判定できる。
【００４２】
なお、照合部１３は、植物種を判別するための他の手法を用いて、補正ハイパースペクトル画像に写っている植物種を判別してもよい。例えば、照合部１３は、正規化植生指標あるいは正規化土壌指数など、植物種の反射スペクトルを表す特徴量を画素ごとに算出し、その特徴量を、植物種ごとの基準特徴量と比較することで、画素ごとに、その画素に写っている植物種を判別してもよい。
【００４３】
照合部１３は、画素ごとの植物種の判別結果を記憶部５に保存する。あるいは、照合部１３は、画素ごとの植物種の判別結果を、ユーザインターフェース部２に表示させてもよく、あるいはまた、画素ごとの植物種の判別結果を、通信インターフェース部３を介して他の装置へ出力してもよい。
【００４４】
図８は、植物判別装置１の処理部６により実行される、植物判別処理全体の動作フローチャートである。処理部６は、ハイパースペクトル画像ごとに、以下の動作フローチャートに従って植物判別処理を実行する。
【００４５】
基準値算出部１１は、ハイパースペクトル画像の画素ごとに、可視光域内の所定の波長範囲における光強度の中央値及び最小値を算出する（ステップＳ１０１）。さらに、基準値算出部１１は、ハイパースペクトル画像の画素ごとに、近赤外域内の所定の波長範囲における光強度の中央値を算出する（ステップＳ１０２）。
【００４６】
削除部１２は、ハイパースペクトル画像の各画素のうち、可視光域内の所定の波長範囲における光強度の中央値と最小値の差に対する、近赤外域内の所定の波長範囲における光強度の中央値の比が所定値以下となる画素を特定する。そして削除部１２は、特定した画素には、水生植物が表されていると判定して、その特定した画素のスペクトルデータを削除する（ステップＳ１０３）。これにより、削除部１２は、補正ハイパースペクトル画像を生成する。
【００４７】
照合部１３は、補正ハイパースペクトル画像の各画素のスペクトルデータと判別対象となる各植物種の基準スペクトルとを照合することで、画素ごとに、その画素に表された植物種を判別する（ステップＳ１０４）。そして処理部６は、植物判別処理を終了する。
【００４８】
以上に説明してきたように、この植物判別装置は、可視光域内の所定の波長範囲における光強度の中央値と最小値の差に対する、近赤外域の所定の波長範囲における光強度の中央値の比が所定値以下となる画素に、水生植物が表されると判定する。そしてこの植物判別装置は、ハイパースペクトル画像から、水生植物が表されると判定した画素のスペクトルデータを削除することで生成した補正ハイパースペクトル画像を用いて、その画像に写っている植物種を判別する。そのため、この植物判別装置は、水生植物を誤って他の植物種と判別することを抑制できるため、植物種の判別精度を向上できる。
【００４９】
なお変形例によれば、削除部１２は、（１）式の代わりに、次式に示される条件を満たす画素のスペクトルデータを削除してもよい。
【数２】
2018128370.tif 000004
ここで係数bは、例えば、係数aに0.999〜1.001を乗じた値とすることができる。この場合も、植物判別装置は、上記の実施形態と同様に、ハイパースペクトル画像から水生植物が表された画素のスペクトルデータを削除できる。
【００５０】
また他の変形例によれば、削除部１２は、水生植物が表されると判定された各画素について、その画素のスペクトルデータを削除する代わりに、その画素を植物種の判別に利用しないことを表すフラグを付してもよい。そして照合部１３は、フラグが付された画素について、植物種の判別を行わないようにしてもよい。この場合には、処理部６は、ハイパースペクトル画像と別個に補正ハイパースペクトル画像を生成しなくてもよいので、植物判定処理の実行中に必要なメモリ量を削減できる。
【００５１】
また上記の実施形態または変形例による植物判別装置は、サーバクライアント型のシステムに実装されてもよい。
図９は、上記の何れかの実施形態またはその変形例による植物判別装置が実装されたサーバクライアントシステムの概略構成図である。
サーバクライアントシステム１００は、端末１１０とサーバ１２０とを有し、端末１１０とサーバ１２０とは、通信ネットワーク１３０を介して互いに通信可能となっている。なお、サーバクライアントシステム１００が有する端末１１０は複数存在してもよい。同様に、サーバクライアントシステム１００が有するサーバ１２０は複数存在してもよい。
【００５２】
端末１１０は、ユーザインターフェース部１１１と、記憶媒体アクセス装置１１２と、記憶部１１３と、通信インターフェース部１１４と、制御部１１５とを有する。ユーザインターフェース部１１１、記憶媒体アクセス装置１１２、記憶部１１３及び通信インターフェース部１１４は、例えば、制御部１１５とバスを介して接続されている。
【００５３】
ユーザインターフェース部１１１は、例えば、キーボードとマウスなどの入力装置と、液晶ディスプレイといった表示装置とを有する。または、ユーザインターフェース部１１１は、タッチパネルディスプレイといった、入力装置と表示装置とが一体化された装置を有してもよい。そしてユーザインターフェース部１１１は、例えば、ユーザの操作に応じて、植物判別処理の対象となるハイパースペクトル画像を特定する操作信号などを制御部１１５へ出力する。またユーザインターフェース部１１１は、制御部１１５から受け取った、ハイパースペクトル画像、あるいは、植物種判別結果などを表示してもよい。
【００５４】
記憶媒体アクセス装置１１２は、例えば、磁気ディスク、半導体メモリカード及び光記憶媒体といった記憶媒体にアクセスする装置である。記憶媒体アクセス装置１１２は、例えば、記憶媒体に記憶されたハイパースペクトル画像を読み込んで、制御部１１５へわたす。あるいは、記憶媒体アクセス装置１１２は、制御部１１５から受け取った、植物種判別結果を記憶媒体に書き込んでもよい。
【００５５】
記憶部１１３は、例えば、不揮発性の半導体メモリ及び揮発性の半導体メモリを有する。そして記憶部１１３は、端末１１０を制御するためのコンピュータプログラム、端末１１０の識別情報、ハイパースペクトル画像、及び、植物種判別結果などを記憶する。
【００５６】
通信インターフェース部１１４は、端末１１０を通信ネットワーク１３０に接続するためのインターフェース回路を有する。そして通信インターフェース部１１４は、制御部１１５から受け取ったハイパースペクトル画像を、端末１１０の識別情報とともに通信ネットワーク１３０を介してサーバ１２０へ送信する。また通信インターフェース部１１４は、サーバ１２０から、通信ネットワーク１３０を介して植物種判別結果を受け取ると、その植物種判別結果を制御部１１５へわたす。
【００５７】
制御部１１５は、一つまたは複数のプロセッサとその周辺回路を有する。そして制御部１１５は、端末１１０全体を制御する。例えば、制御部１１５は、記憶媒体アクセス装置１１２または記憶部１１３から読み込まれたハイパースペクトル画像を、端末１１０の識別情報とともに、通信インターフェース部１１４を介してサーバ１２０へ送信する。また制御部１１５は、ハイパースペクトル画像とともに、そのハイパースペクトル画像に写っている地形、座標などの情報も、サーバ１２０へ送信してもよい。さらに、制御部１１５は、通信インターフェース部１１４を介してサーバ１２０から受け取った、植物種判別結果をユーザインターフェース部１１１の表示装置に表示させてもよい。
【００５８】
サーバ１２０は、通信インターフェース部１２１と、記憶部１２２と、処理部１２３とを有する。通信インターフェース部１２１及び記憶部１２２は、処理部１２３とバスを介して接続されている。
【００５９】
通信インターフェース部１２１は、サーバ１２０を通信ネットワーク１３０に接続するためのインターフェース回路を有する。そして通信インターフェース部１２１は、ハイパースペクトル画像と端末１１０の識別情報などを端末１１０から通信ネットワーク１３０を介して受信して処理部１２３にわたす。
【００６０】
記憶部１２２は、例えば、不揮発性の半導体メモリ及び揮発性の半導体メモリを有する。さらに、記憶部１２２は、磁気ディスクなどの記憶媒体及びそのアクセス装置を有してもよい。そして記憶部１２２は、サーバ１２０を制御するためのコンピュータプログラムなどを記憶する。また記憶部１２２は、植物判定処理を実行するためのコンピュータプログラム及び端末１１０から受信したハイパースペクトル画像及び端末１１０の識別情報を記憶していてもよい。
【００６１】
処理部１２３は、一つまたは複数のプロセッサとその周辺回路を有する。そして処理部１２３は、上記の各実施形態または変形例による植物判別装置の処理部の各機能を実現する。すなわち、処理部１２３は、端末１１０から受信した、ハイパースペクトル画像の各画素について基準値を算出し、その基準値に基づいて、水生植物が表されていると想定される画素を判定する。そして処理部１２３は、水生植物が表されていると想定される画素以外の画素に写っている植物の種別を判別する。そして処理部１２３は、ハイパースペクトル画像とともに受け取った端末１１０の識別情報を参照して、端末１１０へ植物種判別結果を送信する。なお、サーバクライアントシステム１００が複数のサーバ１２０を有している場合、複数のサーバ１２０が一つのハイパースペクトル画像に対する植物判別処理を分散して実行してもよい。
【００６２】
さらに、上記の実施形態または変形例による植物判定装置の処理部の各機能をコンピュータに実現させるコンピュータプログラムは、コンピュータが読取り可能な媒体、例えば、磁気記録媒体、光記録媒体、または半導体メモリに記憶された形で提供されてもよい。
【００６３】
ここに挙げられた全ての例及び特定の用語は、読者が、本発明及び当該技術の促進に対する本発明者により寄与された概念を理解することを助ける、教示的な目的において意図されたものであり、本発明の優位性及び劣等性を示すことに関する、本明細書の如何なる例の構成、そのような特定の挙げられた例及び条件に限定しないように解釈されるべきものである。本発明の実施形態は詳細に説明されているが、本発明の精神及び範囲から外れることなく、様々な変更、置換及び修正をこれに加えることが可能であることを理解されたい。
【符号の説明】
【００６４】
１    植物判別装置
２    ユーザインターフェース部
３    通信インターフェース部
４    記憶媒体アクセス装置
５    記憶部
６    処理部
７    記憶媒体
１１    基準値算出部
１２    削除部
１３    照合部
１００    サーバクライアントシステム
１１０    端末
１１１    ユーザインターフェース部
１１２    記憶媒体アクセス装置
１１３    記憶部
１１４    通信インターフェース部
１１５    制御部
１２０    サーバ
１２１    通信インターフェース部
１２２    記憶部
１２３    処理部
１３０    通信ネットワーク
【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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