(57)【要約】【課題】作業員が現場に立ち入ることなく、また専門家の知識に頼ることなく定量的な植生調査を可能にする植生被度判定方法および植生被度判定装置を提供することを目的とする。【解決手段】地表面１４４に生育している植物１４６の被度を判定する植生被度判定方法であって、空中を飛行可能なマルチコプター１４０に搭載したカメラ１４２によって地表面１４４を撮影し、撮影した地表面１４４の画像の空間周波数に対して所定の帯域を減衰させるバンドパスフィルタ処理を実施し（ステップ１２４）、色の変化の大きい画素を抽出する分散フィルタ処理を実施し（ステップ１２６）、色を輝度に変換して二値化処理を実施し（ステップ１２８）、生成した二値化処理画像から画像中における植物の被度を算出（ステップ１３０）することを特徴とする。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
地表面に生育している植物の被度を判定する植生被度判定方法であって、
空中を飛行可能なマルチコプターに搭載したカメラによって地表面を撮影し、
撮影した前記地表面の画像の空間周波数に対して所定の帯域を減衰させるバンドパスフィルタ処理を実施し、
色の変化の大きい画素を抽出する分散フィルタ処理を実施し、
色を輝度に変換して二値化処理を実施し、
生成した二値化処理画像から画像中における植物の被度を算出することを特徴とする植生被度判定方法。
【請求項２】
前記撮影した地表面の画像を所定の割合で分割し、
前記分割した画像それぞれについて前記被度を算出することを特徴とする請求項１に記載の植生被度判定方法。
【請求項３】
当該植生被度判定方法はさらに、前記被度を基にしてその植物の画像中における優占度も判定することを特徴とする請求項１または２に記載の植生被度判定方法。
【請求項４】
地表面に生育している植物の被度を判定する植生被度判定装置であって、
上空から撮影された前記地表面の画像の空間周波数に対して所定の帯域を減衰させるバンドパスフィルタ処理、および色の変化の大きい画素を抽出する分散フィルタ処理を実施するフィルタ処理部と、
色を輝度に変換して二値化処理を実施する二値化処理部と、
生成した二値化処理画像から画像中における植物の被度を算出する被度算出部と、
を備えることを特徴とする植生被度判定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、地表面に生育している植物の被度を判定する植生被度判定方法および植生被度判定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
事業活動において、環境への影響を把握または予測するため、植生調査が義務付けられることがある。植生調査では、その場にどのような種類の植物がどの程度の量や面積で生育しているのかが調査される。特に、我が国は、変化の大きい気候と起伏に富んだ地形を有しているため、草原や森林だけでなく、湿原や砂丘植生、さらにはマングローブ林など、特殊な立地で成立する自然植生も多く生育している。これらの自然植生も我が国の貴重な資源であり、各事業者には環境保護に対する積極的な取り組みが求められている。
【０００３】
旧来の植生調査においては、専門家による実地調査（踏査）が一般的であった。しかしながら、例えば湿原などにおいては、そもそも人が立ち入ることが困難であり、なおかつ、寒冷地であると植物の生育速度や微生物の分解速度も遅く、人が地表面を踏むこと自体が植生への大きなダメージになってしまう。そのため、例えば植物保護のための仮設足場を設けるなど、手間をかけながらも限定的な範囲のみでしか調査を行うことができない場合も多かった。このような点を踏まえ、近年の植生調査においては、対象を遠隔から測定するリモートセンシングに関する技術が多く活用されている。
【０００４】
リモートセンシングを活用した植生調査では、例えば地表面を人工衛星や航空機などを利用して上空から撮影し、取得した画像を基にして植物の面積や種類、被度（植物が地表面を覆っている割合）、さらには優占度（その種類が優勢か劣勢かを表す度合い）などの事項を判定する。例えば、特許文献１に記載の画像クラスタ分析装置では、人工衛星から撮影した地表面のマルチスペクトル画像を分析して森林等の植生を調査している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１４−８９６１３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
現在、遠隔操作可能な無人の小型マルチコプター、いわゆるドローンの性能向上および利用拡大に注目が集まっている。ドローンを利用することで、人工衛星や航空機などを利用する場合に比べて、簡単かつより細かな植生調査も可能になる。しかしながら、いずれの手法においても、撮影した画像から植物の有無やその種類などの様々な事項を調べるには、植物に関して専門的な知識を有する者の目視による判断が必要であり、すべての範囲を調査するには非常に労力がかかっていた。
【０００７】
本発明は、このような課題に鑑み、作業員が現場に立ち入ることなく、また専門家の知識に頼ることなく定量的な植生調査を可能にする植生被度判定方法および植生被度判定装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために、本発明にかかる植生被度判定方法の代表的な構成は、地表面に生育している植物の被度を判定する植生被度判定方法であって、空中を飛行可能なマルチコプターに搭載したカメラによって地表面を撮影し、撮影した地表面の画像の空間周波数に対して所定の帯域を減衰させるバンドパスフィルタ処理を実施し、色の変化の大きい画素を抽出する分散フィルタ処理を実施し、色を輝度に変換して二値化処理を実施し、生成した二値化処理画像から画像中における植物の被度を算出することを特徴とする。
【０００９】
上記構成では、マルチコプターを利用して取得した地表面の画像から被度の算出を行っている。特に、被度を算出する前の画像処理において、バンドパスフィルタ処理によって、小石などの微細な物体や地形のうねりのような大きな事象など、画像データから植物以外の部分を除去する。そして、分散フィルタ処理によって、植物組織が作り出した独特の色や模様、形状などの変化の大きい部分、すなわち植物の存在する可能性の高い部分を抽出する。これら処理を行ったうえで二値化処理を施し、植物を示す画素を抽出することで、植物の被度を精度よく算出している。これらによって、上記構成であれば、実地調査によらずとも、画像から地表面における植物の被度を定量的に判定することが可能になっている。
【００１０】
当該植生被度判定方法では、撮影した地表面の画像を所定の割合で分割し、分割した画像それぞれについて被度を算出するとよい。この構成によって、原画像中の植物の分布具合が判定可能になる。
【００１１】
当該植生被度判定方法はさらに、被度を基にしてその植物の画像中における優占度も判定することを特徴とする。上述した被度の算出によって、優占度も容易に判定可能になる。
【００１２】
上記課題を解決するために、本発明にかかる植生被度判定装置の代表的な構成は、地表面に生育している植物の被度を判定する植生被度判定装置であって、上空から撮影された地表面の画像の空間周波数に対して所定の帯域を減衰させるバンドパスフィルタ処理、および色の変化の大きい画素を抽出する分散フィルタ処理を実施するフィルタ処理部と、色を輝度に変換して二値化処理を実施する二値化処理部と、生成した二値化処理画像から画像中における植物の被度を算出する被度算出部と、を備えることを特徴とする。
【００１３】
上述した植生被度判定方法における技術的思想に対応する構成要素やその説明は、当該植生被度判定装置にも適用可能である。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、作業員が現場に立ち入ることなく、また専門家の知識に頼ることなく定量的な植生調査を可能にする植生被度判定方法および植生被度判定装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の実施形態にかかる植生被度判定装置を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施形態にかかる植生被度判定方法を示すフローチャートである。
【図３】マルチコプターが地表面を撮影する様子を示した図である。
【図４】図３（ｂ）の原画像に画像処理を施した図である。
【図５】図４（ｂ）の画像にさらに画像処理を施した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。かかる実施形態に示す寸法、材料、その他具体的な数値などは、発明の理解を容易とするための例示に過ぎず、特に断る場合を除き、本発明を限定するものではない。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能、構成を有する要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略し、また本発明に直接関係のない要素は図示を省略する。
【００１７】
図１は、本発明の実施形態にかかる植生被度判定装置（判定装置１００）を示すブロック図である。また、図２は、本発明の実施形態にかかる植生被度判定方法を示すフローチャートである。当該判定装置１００および判定方法は、地表面に生育している植物の被度を判定するものであって、作業員が現場に立ち入ることなく、また専門家の知識に頼ることなく定量的な植生調査を可能にする。
【００１８】
図１の判定装置１００は、図２に示す判定方法を実行する装置である。判定装置１００は、おおまかに、プログラムや各データを格納するメモリ１０２、中心的な処理を行うＣＰＵ１０４、マルチコプター１４０とのデータの受け渡しを行う入出力部１０６を備えている。またＣＰＵ１０４は、プログラムの実行等の制御を行う制御部１０８、各種の演算を行う演算部１１０などとして機能する。なお、本実施形態では、判定装置１００がマルチコプター１４０とは別体になっている場合を想定しているが、これに限定するものではなく、判定装置１００はマルチコプター１４０に取り付けて一体化させた構成とすることも可能である。
【００１９】
図２に示す判定方法の主な概要は、まず、ステップ１２０にて空中を飛行可能なマルチコプター１４０を利用して地表面を上空から撮影し、各ステップにて原画像に各種画像処理を施した後、ステップ１３０にて画像中の植物の被度を算出する、というものである。以下、図２のフローチャートが示す各処理について、図３以降の各図面を参照しながら詳しく説明する。
【００２０】
図３は、マルチコプター１４０が地表面１４４を撮影する様子を示した図である。図３（ａ）は、マルチコプター１４０による撮影の概要を示している。当該判定方法では、まず、カメラ１４２を搭載したマルチコプター１４０を植生調査の対象エリアまで飛行させ、かかる対象エリアにおいて地表面１４４を撮影し、原画像を取得する（図２のステップ１２０）。このときの原画像の取得は、入出力部１０６（図１参照）によって行うことができる。
【００２１】
図３（ｂ）は、図３（ａ）のカメラ１４２で撮影した原画像の例である。人の目で原画像を見ると、落ち葉の積もった地面にコケ（図３（ａ）の植物１４６参照）が生えている様子がうかがえる。当該判定方法では、人の目に頼ることなく、原画像中にどのくらいの面積で植物１４６が存在しているかを定量的に判定する。
【００２２】
図４は、図３（ｂ）の原画像に画像処理を施した図である。以降の画像処理は、演算部１１０（図１参照）によって行うことができる。まず、図４（ａ）は、原画像を４分割した分割画像である。当該判定方法の行う画像処理では、撮影した地表面の画像を所定の割合で分割する（図２のステップ１２２）。原画像を分割し、分割した各画像それぞれについて後述する被度を算出することで、原画像中の植物の分布具合が判定可能になる。
【００２３】
図４（ｂ）は、図４（ａ）の分割画像にバンドパスフィルタ処理を施したバンドパスフィルタ処理画像である。本実施形態では、上記分割画像の空間周波数に対して、所定の帯域を減衰させるバンドパスフィルタ処理を実施する（図２のステップ１２４）。この処理は、図１のフィルタ処理部１１２によって行うことができる。
【００２４】
空間周波数は、２次元の画像に対して単位長さ当たりの正弦波状の濃淡変化の繰返し回数を表すものである。空間周波数は、濃淡変化の急激な箇所において高くなり、濃淡変化の緩やかな箇所において低くなる。一方、バンドパスフィルタは、所定の帯域のみを通過させるフィルタであり、例えば低域と高域を減衰させることが出来る。分割画像（図４（ａ）参照）の空間周波数に対してバンドパスフィルタ処理を実施することで、小石などの微細な物体が存在する濃淡変化の急激な箇所や、地形のうねりのような大きな事象が存在する濃淡変化の緩やかな箇所など、画像データから植物以外の部分を減衰することができる。
【００２５】
図５は、図４（ｂ）の画像にさらに画像処理を施した図である。図５（ａ）は、図４（ｂ）のバンドパスフィルタ処理画像に分散フィルタ処理（図２のステップ１２６）を施した分散フィルタ処理画像である。一般に、注目画素とその周辺画素との色の濃度の分散値は、対象物の輪郭や複雑な模様などで大きくなる。分散フィルタ処理は、植物組織が作り出した独特の色や模様、形状などに応じた色の変化の大きい画素を抽出することで、植物の存在する可能性の高い部分を抽出する。図５（ａ）の画像の詳細は、元のカラー画像をＲＧＢそれぞれのチャンネルの計３枚のグレースケール画像に分解し、各画像にそれぞれ分散フィルタ処理を施した後、再び１枚のカラー画像として再構成したものである。これら処理もまた、フィルタ処理部１１２（図１参照）によって行うことができる。
【００２６】
図５（ｂ）は、図５（ａ）の分散フィルタ処理画像に二値化処理（図２のステップ１２８）を施した二値化処理画像である。二値化処理では、色が輝度に変換され、例えばある閾値を基にして輝度の高い領域が黒色または白色のうち一方の色で示され、輝度の低い領域が他方の色で示される。図５（ｂ）では、被度を抽出したい植物１４６（図３（ａ）参照）を黒色で示し、それ以外の領域を白色で示している。この処理は、図１の二値化処理部１１４で行うことができる。
【００２７】
二値化処理画像を生成した後は、被度算出部１１６（図１参照）によって、画像中における植物の被度を算出する（ステップ１３０）。被度（記号Ｐ）は、例えば植物１４６（図３（ａ）参照）を黒色で示した場合、被度Ｐ＝黒色の画素数／画像の全画素数、として算出することができる。
【００２８】
当該判定装置１００および判定方法では、算出した被度を基にして、その植物の画像中における優占度も判定することが可能である（図２のステップ１３２）。優占度は、その種の調査範囲内で占める割合が優勢か劣勢かを示す度合いである。優占度の判定は、図１の優占度判定部１１８によって行うことができる。
【００２９】
優占度は、被度Ｐの度合いに応じた階級付けによって判定することができる。例えば、優占度（記号Ｓ）は、１〜５の５段階に判定不能の場合を加えた計６段階の階級で表すことができる。その場合、まず、植物１４６（図３（ａ）参照）が画像中の３／４以上の範囲を占めていた場合（被度Ｐ≧３／４）を、優占度が最大のＳ＝５として判定する（Ｓ＝５（Ｐ≧３／４））。そして、被度Ｐが下がるにつれて、Ｓ＝４（３／４＞Ｐ≧１／２）、Ｓ＝３（１／２＞Ｐ≧１／４）、Ｓ＝２（１／４＞Ｐ≧１／１０）、Ｓ＝１（１／１０＞Ｐ≧１／２０）、Ｓ＝＋（判定不能）（１／２０＞Ｐ）などとして、被度Ｐの度合いに応じた判定を行う。これら優占度Ｓは、被度Ｐを算出することで、容易に判定可能である。優占度の判定をもって、図２の一連の処理は終了する。
【００３０】
以上のように、本実施形態では、まず、マルチコプター１４０（図３（ａ）参照）を利用して取得した地表面１４４の画像から植物１４６の被度の算出を行うため、現場に作業員の立ち入る必要が無く、貴重な植生を踏むことなく調査を行うことができる。また、バンドパスフィルタ処理（図２のステップ１２４）や分散フィルタ処理（ステップ１２６）を行ったうえで二値化処理（ステップ１２８）を施して植物１４６（図３（ａ）参照）を示す画素を抽出することで、植物１４６の被度の算出（ステップ１３０）および優占度の判定（ステップ１３２）を精度よく行うことが可能である。これらによって、本実施形態であれば、専門家の判断によらずとも、画像から地表面１４４における植物１４６の被度を定量的に判定することができる。
【００３１】
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は係る例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【産業上の利用可能性】
【００３２】
本発明は、地表面に生育している植物の面積を判定する植生被度判定方法および植生被度判定装置として利用することができる。
【符号の説明】
【００３３】
１００…判定装置、１０２…メモリ、１０６…入出力部、１０８…制御部、１１０…演算部、１１２…フィルタ処理部、１１４…被度判定部、１１６…被度算出部、１１８…優占度判定部、１４０…マルチコプター、１４２…カメラ、１４４…地表面、１４６…植物、
【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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