(57)【要約】【課題】簡易に含水率を取得できる情報処理プログラム等を提供する。【解決手段】情報処理プログラムは、撮影された分光スペクトルデータである対象スペクトルデータを取得する。また、情報処理プログラムは、記憶部に記憶された土壌の含水率に応じたスペクトルデータである基準スペクトルデータを参照し、対象スペクトルデータのピクセルごとに近似する基準スペクトルデータを特定する。また、情報処理プログラムは、特定した基準スペクトルデータに基づいて、ピクセルごとの含水率を判定する。【選択図】図１
2015040851.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータに、
撮影された分光スペクトルデータである対象スペクトルデータを取得し、
記憶部に記憶された土壌の含水率に応じたスペクトルデータである基準スペクトルデータを参照し、前記対象スペクトルデータのピクセルごとに近似する基準スペクトルデータを特定し、特定した基準スペクトルデータに基づいて、前記ピクセルごとの前記含水率を判定する、
処理を実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
【請求項２】
さらに、前記コンピュータに、前記ピクセルをスペクトルデータが似たものを同一の土壌種として分類する処理を実行させ、
前記判定する処理は、分類した前記ピクセルごとに、対応する前記土壌種の前記基準スペクトルデータを参照することで、前記ピクセルごとの前記土壌種および前記含水率を判定する、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理プログラム。
【請求項３】
前記基準スペクトルデータは、土壌種および前記含水率に対応するスペクトルデータであり、
前記判定する処理は、前記ピクセルごとに、前記土壌種および前記含水率に対応するスペクトルデータである前記基準スペクトルデータを参照することで、前記ピクセルごとの前記土壌種および前記含水率を判定する、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理プログラム。
【請求項４】
前記基準スペクトルデータは、土壌種、草の混入比率および前記含水率に対応するスペクトルデータであり、
前記判定する処理は、前記ピクセルごとに、前記土壌種、前記草の混入比率および前記含水率に対応するスペクトルデータである前記基準スペクトルデータを参照することで、前記ピクセルごとの前記土壌種、前記草の混入比率および前記含水率を判定する、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理プログラム。
【請求項５】
前記判定する処理は、前記対象スペクトルデータと前記基準スペクトルデータとを、４００〜１０５０ｎｍの波長範囲で照合することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の情報処理プログラム。
【請求項６】
コンピュータが、
撮影された分光スペクトルデータである対象スペクトルデータを取得し、
記憶部に記憶された土壌の含水率に応じたスペクトルデータである基準スペクトルデータを参照し、前記対象スペクトルデータのピクセルごとに近似する基準スペクトルデータを特定し、特定した基準スペクトルデータに基づいて、前記ピクセルごとの前記含水率を判定する、
処理を実行することを特徴とする情報処理方法。
【請求項７】
土壌の含水率に応じたスペクトルデータを有する基準スペクトルデータを記憶する記憶部と、
撮影された分光スペクトルデータである対象スペクトルデータを取得する取得部と、
前記基準スペクトルデータを参照し、前記対象スペクトルデータのピクセルごとに近似する基準スペクトルデータを特定し、特定した基準スペクトルデータに基づいて、前記ピクセルごとの前記含水率を判定する判定部と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理プログラム、情報処理方法および情報処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、土壌の含水率を調査するために、センサを土壌に接触させて土壌からの反射光を計測し、土壌の含水比や成分を解析する装置がある。当該装置は、例えば、光源と分光センサとを有し、光源から出た光が土壌表面で反射し、分光センサで反射光を計測することで、土壌の成分を判別する。当該装置は、例えば、測定者が手に持って所定の地点の含水率を測定したり、トラクタの後部にセンサを設けてライン状に測定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】国際公開第２００１／００４６２７号
【特許文献２】特開平１１−８３６２７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、地上での測定では、取得データが測定点またはトラクタが移動したライン状となり、例えば、人工林の土壌の含水率を面で捉えることが難しい。また、センサが地面に接触するため、センサへの土壌の付着や振動の影響によって取得データにばらつきが発生する。さらに、凹凸の多い地形および傾斜地では、測定者やトラクタが立ち入ることができない場合があり、データの取得自体が困難となる。
【０００５】
一つの側面では、簡易に含水率を取得できる情報処理プログラム、情報処理方法および情報処理装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
一つの実施態様では、情報処理プログラムは、撮影された分光スペクトルデータである対象スペクトルデータを取得する。また、情報処理プログラムは、記憶部に記憶された土壌の含水率に応じたスペクトルデータである基準スペクトルデータを参照し、前記対象スペクトルデータのピクセルごとに近似する基準スペクトルデータを特定する。また、情報処理プログラムは、特定した基準スペクトルデータに基づいて、前記ピクセルごとの前記含水率を判定する。
【発明の効果】
【０００７】
簡易に含水率を取得できる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、実施例１の判定装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図２】図２は、基準データ記憶部の一例を示す説明図である。
【図３】図３は、ＩＳＯＤＡＴＡ法を説明する説明図である。
【図４】図４は、土壌ごとのスペクトル強度の一例を示すグラフである。
【図５】図５は、土壌の種別の一例を示す説明図である。
【図６】図６は、土壌の分類の一例を示す説明図である。
【図７】図７は、ＳＡＭ法を説明する説明図である。
【図８】図８は、土壌Ａの基準スペクトルデータの一例を示すグラフである。
【図９】図９は、土壌Ｂの基準スペクトルデータの一例を示すグラフである。
【図１０】図１０は、土壌Ｃの基準スペクトルデータの一例を示すグラフである。
【図１１】図１１は、含水率の判定結果の一例を示す説明図である。
【図１２】図１２は、含水率と林地適正の一例を示す説明図である。
【図１３】図１３は、実施例１の判定装置の判定処理の一例を示すフローチャートである。
【図１４】図１４は、実施例２の判定装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図１５】図１５は、実施例２の判定装置の判定処理の一例を示すフローチャートである。
【図１６】図１６は、土壌および草それぞれのスペクトル強度の一例を示すグラフである。
【図１７】図１７は、草の割合によるスペクトル強度の違いの一例を示すグラフである。
【図１８】図１８は、情報処理プログラムを実行するコンピュータの一例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面に基づいて、本願の開示する情報処理プログラム、情報処理方法および情報処理装置の実施例を詳細に説明する。なお、本実施例により、開示技術が限定されるものではない。また、以下の実施例は、矛盾しない範囲で適宜組みあわせてもよい。
【実施例１】
【００１０】
図１は、実施例１の判定装置の構成の一例を示すブロック図である。図１に示す判定装置１００は、取得部１０１と、出力部１０２と、記憶部１１０と、制御部１２０とを有する。なお、判定装置１００は、例えば、可搬型のパーソナルコンピュータ等を用いることができる。
【００１１】
取得部１０１は、ハイパースペクトルセンサで撮影されたハイパースペクトルデータ（分光スペクトルデータ）を取得する。取得部１０１は、取得したハイパースペクトルデータを対象スペクトルデータとして、制御部１２０の後述する分類部１２１に出力する。また、取得部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、指示内容を制御部１２０に入力する。なお、取得部１０１は、キーボードやマウス、媒体読取装置などに対応する。
【００１２】
出力部１０２は、含水率の判定結果を出力する。出力部１０２は、制御部１２０の後述する生成部１２３で生成された含水率の判定結果を示す判定画像を、例えば、液晶ディスプレイ等の図示しない表示部等に出力して表示させる。また、出力部１０２は、判定画像を記憶部１１０に記憶し、または、媒体書込装置を用いて記録媒体に記憶してもよい。
【００１３】
記憶部１１０は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、フラッシュメモリ（Flash  Memory）等の半導体メモリ素子、ハードディスクや光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１１０は、基準データ記憶部１１１を有する。また、記憶部１１０は、土壌種ごとのスペクトルパターンの特徴情報、および、制御部１２０での処理に用いる情報を記憶する。さらに、記憶部１１０は、含水率の判定結果のデータ、および画像化した判定画像を記憶するようにしてもよい。
【００１４】
基準データ記憶部１１１は、土壌の含水率に応じたスペクトルデータである基準スペクトルデータを格納する。基準スペクトルデータは、波長ごとのスペクトル強度を、含水率ごとに有する。基準スペクトルデータは、予め、実験室または現地調査によって、波長ごとのスペクトル強度を含水率ごとに測定したものである。図２は、基準データ記憶部の一例を示す説明図である。図２に示すように、基準データ記憶部１１１は、スペクトル強度を「波長」と「含水率」に対応付けて管理している。なお、基準データ記憶部１１１は、土壌種ごとに含水率のデータテーブルを設けてもよいし、全ての土壌種の含水率を１つのデータテーブルとしてもよい。
【００１５】
「波長」は、土壌から反射した光のスペクトルの波長を示し、４００ｎｍから１０５０ｎｍの範囲である。なお、図２では、例えば、１０ｎｍ間隔でスペクトル強度を有するが、これに限定されず、他の間隔でもよいし、波長域によって間隔を変更してもよい。「含水率」は、土壌の含水率を示し、例えば、０％から１００％の間で５％間隔とすることができる。
【００１６】
図１の説明に戻って、制御部１２０は、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等によって、内部の記憶装置に記憶されているプログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１２０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の集積回路により実現されるようにしてもよい。制御部１２０は、分類部１２１と、判定部１２２と、生成部１２３とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１２０の内部構成は、図１に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。
【００１７】
分類部１２１は、取得部１０１から入力された対象スペクトルデータの各ピクセルを土壌種ごとに分類する。土壌種ごとの分類は、例えば、ＩＳＯＤＡＴＡ（Iterative  Self−Organizing  Data  Analysis  Technique）法により行う。ＩＳＯＤＡＴＡ法は、各ピクセルのスペクトルデータが似たもの同士でグループ分けを行う。つまり、ＩＳＯＤＡＴＡ法は、スペクトルパターンが似たピクセル（画素）同士でグルーピングして、各ピクセルを分類する。分類部１２１は、分類された対象スペクトルデータと、各ピクセルに対応する土壌種とを判定部１２２に出力する。
【００１８】
図３は、ＩＳＯＤＡＴＡ法を説明する説明図である。図３は、例えば、サンプル集合をクラスタとして３つに分割する場合を示す。ＩＳＯＤＡＴＡ法は、（１）まず、３個のクラスタの仮の中心位置１１の初期値を与える。（２）次に、全てのサンプル点に対して、最も近い仮の中心位置１１を求め、サンプル集合を３個のクラスタに分割する。（３）続いて、各クラスタに属するパターンの平均値１２を求める。（４）最初のクラスタリングに用いた中心位置１１と、新しく求めた平均値１２とを比較し、それらが全て一致、または、十分小さな値程度の差になるように、（２）および（３）の処理を繰り返す。ＩＳＯＤＡＴＡ法は、（４）の処理で全て一致、または、十分小さな値程度の差になると、分割したクラスタを各グループとした分類が完了する。
【００１９】
ここで、ＩＳＯＤＡＴＡ法の具体例を挙げる。分類部１２１は、例えば、ＩＳＯＤＡＴＡ法による解析を行うソフトウエアとして、画像解析ソフトＥＮＶＩ（Exelis  VIS社製）を使用できる。当該ソフトウエアは、対象スペクトルデータの画像全体に対して、指定された分類したいクラス数（土壌種数；例えば最小値３〜最大値５）、分類の繰り返し回数（例えば１回）、閾値（例えば５％）に基づいて、ＩＳＯＤＡＴＡ法による解析を実行する。分類部１２１は、例えば、土壌種数を３つに絞り、それぞれ土壌Ａ、ＢおよびＣに分類する。すなわち、分類部１２１は、対象スペクトルデータの各ピクセルについて、スペクトルデータが似たものを同一の土壌種として分類する。
【００２０】
図４は、土壌ごとのスペクトル強度の一例を示すグラフである。図４の例では、土壌Ａ、ＢおよびＣのスペクトル強度について３５０ｎｍから８５０ｎｍまでについてグラフ化したスペクトルパターンを示す。例えば、スペクトルパターン１３は土壌Ａに対応し、スペクトルパターン１４は土壌Ｂに対応し、スペクトルパターン１５は土壌Ｃに対応する。
【００２１】
また、分類部１２１は、記憶部１１０に格納された土壌種ごとのスペクトルパターンの特徴情報を参照し、分類した土壌Ａ、ＢおよびＣのスペクトルパターンの特徴に基づいて、具体的な土壌種を判定する。ここで、図５を用いて具体的な土壌種別について説明する。図５は、土壌の種別の一例を示す説明図である。土壌種は、図５に示すように、大きく土壌区分で分けられ、さらにその詳細な分類として土壌群に分けられている。分類部１２１は、図４を例にすると、例えば、スペクトルパターン１３に対応する土壌Ａは、特徴情報に基づいて台地土に属する褐色森林土と判定できる。また、分類部１２１は、同様に、例えば、スペクトルパターン１４に対応する土壌Ｂは、特徴情報に基づいて台地土に属する黄色土と、スペクトルパターン１５に対応する土壌Ｃは、特徴情報に基づいて台地土に属する灰色台地土と判定できる。なお、分類部１２１は、具体的な土壌種の判定まで行わず、分類のみを行うようにしてもよい。この場合には、判定部１２２で具体的な土壌種を判定するようにしてもよい。
【００２２】
ここで、分類部１２１での分類する処理の結果を画像化した例を図６に示す。図６は、土壌の分類の一例を示す説明図である。図６の例では、入力されたハイパースペクトルデータは、ピクセルごとに土壌Ａ、ＢおよびＣに分類され、それぞれ対応する領域１６、１７および１８で表される。つまり、分類部１２１は、土壌種ごとの領域を判定することができる。
【００２３】
図１の説明に戻って、判定部１２２は、分類された土壌種の基準スペクトルデータを参照して、対象スペクトルデータの各ピクセルと最も近似する基準スペクトルデータを特定する。判定部１２２は、分類部１２１から分類された対象スペクトルデータと、各ピクセルに対応する土壌種とが入力される。判定部１２２は、基準データ記憶部１１１から、分類された土壌種に対応する基準スペクトルデータを読み込む。判定部１２２は、例えば、あるピクセルが土壌Ａと分類されている場合、基準データ記憶部１１１から土壌Ａの全ての含水率の基準スペクトルデータを読み込む。判定部１２２は、あるピクセルのスペクトルパターンと、土壌Ａの全ての含水率の基準スペクトルデータのスペクトルパターンとを照合し、最も近似するスペクトルパターンを持つ基準スペクトルデータを特定する。
【００２４】
判定部１２２は、基準スペクトルデータの特定を、ＳＡＭ（Spectral  Angle  Mapper）法により行う。ＳＡＭ法は、ベクトル化した２つのスペクトルの類似性をコサイン距離で比較するものであり、１に近いほど類似性が高いと判定する。
【００２５】
図７は、ＳＡＭ法を説明する説明図である。図７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。ｅＨＳ１は基準スペクトルデータ、つまり教師データをベクトル化したもので、ｅＨＳ２は対象スペクトルデータのあるピクセルをベクトル化したものである。例えば、ベクトルｅＨＳ１は、ｅＨＳ１＝Ｒ１λ１＋Ｒ２λ２＋Ｒ３λ３＋…Ｒｎλｎと表すことができる。Ｒｎ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ｅＨＳ２についても同様に数式を用いて表すことができる。
【００２６】
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。
【００２７】
【数１】
2015040851.tif 000003
【００２８】
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。
【００２９】
判定部１２２は、例えば、対象スペクトルデータのあるピクセル、つまりピクセルのスペクトルデータと、基準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。判定部１２２は、類似度を判定した基準スペクトルデータのうち、最も類似度が高い基準スペクトルデータを特定する。つまり、判定部１２２は、あるピクセルのスペクトルパターンと、最も近似するスペクトルパターンを持つ基準スペクトルデータを特定する。
【００３０】
ここで、土壌Ａ、ＢおよびＣの基準スペクトルデータを図８〜１０を用いて説明する。基準スペクトルデータは、土壌種ごとにスペクトルパターンの形状が異なり、また、含水率によってスクペクトル強度が変化し、スペクトルパターンの形状が異なる。つまり、基準スペクトルデータは、土壌含水率により強度比が異なるスペクトルである。図８は、土壌Ａの基準スペクトルデータの一例を示すグラフである。判定部１２２は、例えば、土壌Ａと分類されたあるピクセルのスペクトルパターンが、図８の含水率０％、１５％、２５％および５０％のスペクトルパターンのうち、いずれと最も近似しているかをＳＡＭ法によって特定する。ＳＡＭ法は、解析を行うソフトウエアとして、例えば、画像解析ソフトＥＮＶＩ（Exelis  VIS社製）を使用する。
【００３１】
図９は、土壌Ｂの基準スペクトルデータの一例を示すグラフである。判定部１２２は、同様に、例えば、土壌Ｂと分類されたあるピクセルのスペクトルパターンが、図９の含水率０％、１５％、２５％および５０％のスペクトルパターンのうち、いずれと最も近似しているかをＳＡＭ法によって特定する。図１０は、土壌Ｃの基準スペクトルデータの一例を示すグラフである。判定部１２２は、同様に、例えば、土壌Ｃと分類されたあるピクセルのスペクトルパターンが、図１０の含水率０％、１５％、２５％および５０％のスペクトルパターンのうち、いずれと最も近似しているかをＳＡＭ法によって特定する。
【００３２】
判定部１２２は、特定したスペクトルパターン、つまり基準スペクトルデータの含水率が、当該ピクセルの含水率であると判定する。判定部１２２は、入力された対象スペクトルデータの全てのピクセルについて、同様に含水率を特定する。判定部１２２は、対象スペクトルデータの画像に対して、例えば、土壌Ａ、ＢおよびＣの各領域には、それぞれ含水率１５％、２５％および５０％の場所が存在すると特定する。判定部１２２は、対象スペクトルデータのピクセルごとの土壌種および含水率を生成部１２３に出力する。
【００３３】
図１の説明に戻って、生成部１２３は、ピクセルごとに判定した土壌種および含水率をマッピングして判定画像を生成する。生成部１２３は、判定部１２２から対象スペクトルデータのピクセルごとの土壌種および含水率が入力される。生成部１２３は、対象スペクトルデータの画像に対して、入力された土壌種および含水率をプロットしてマッピングし、判定画像を生成する。図１１は、含水率の判定結果の一例を示す説明図である。図１１に示す判定結果は、対象スペクトルデータのピクセルごとに土壌Ａ、ＢおよびＣそれぞれに対応する領域１６、１７および１８に区分けされ、さらに、領域１６、１７および１８内で含水率に応じて区分けされる。生成部１２３は、生成した判定画像を出力部１０２に出力する。
【００３４】
ここで、含水率と林地適正について説明する。図１２は、含水率と林地適正の一例を示す説明図である。生成部１２３によって判定された含水率は、植林を行うにあたって林地に適した土壌であるか否かの判定に用いることができる。例えば、図１２に示すように、含水率が２０％以下では、木の成長に必要な水が不足するため林地適正は不適であると判定できる。また、林地適正は、含水率が２０％〜３０％は適、３０％〜５５％は最適であると判定できる。さらに、林地適正は、含水率が５５％以上である場合は、根腐れ等が発生するため不適であると判定できる。
【００３５】
次に、実施例１の判定装置１００の動作について説明する。
【００３６】
図１３は、実施例１の判定装置の判定処理の一例を示すフローチャートである。判定装置１００の取得部１０１は、ハイパースペクトルセンサで撮影されたハイパースペクトルデータを取得する（ステップＳ１）。なお、ハイパースペクトルデータは画像であり、例えば、人工衛星や航空機によって、ハイパースペクトルカメラ（例えば、HSC-1701、エバ・ジャパン社製）によって撮影された、いわゆるリモートセンシングによる地上の画像である。取得部１０１は、取得したハイパースペクトルデータを対象スペクトルデータとして、分類部１２１に出力する。
【００３７】
分類部１２１は、取得部１０１から入力された対象スペクトルデータの各ピクセルを土壌種ごとに分類する（ステップＳ２）。分類部１２１は、例えば、対象スペクトルデータの各ピクセルを土壌Ａ、ＢおよびＣに分類する。また、分類部１２１は、記憶部１１０に格納された土壌種ごとのスペクトルパターンの特徴情報を参照し、分類した土壌Ａ、ＢおよびＣのスペクトルパターンの特徴に基づいて、具体的な土壌種を判定する。分類部１２１は、分類された対象スペクトルデータと、各ピクセルに対応する土壌種とを判定部１２２に出力する。
【００３８】
判定部１２２は、分類された土壌種の基準スペクトルデータを参照して、対象スペクトルデータの各ピクセルと最も近似する基準スペクトルデータを特定する（ステップＳ３）。判定部１２２は、例えば、あるピクセルが土壌Ａと分類されている場合、基準データ記憶部１１１から土壌Ａの全ての含水率の基準スペクトルデータを読み込む。判定部１２２は、あるピクセルのスペクトルパターンと、土壌Ａの全ての含水率の基準スペクトルデータのスペクトルパターンとを照合し、最も近似するスペクトルパターンを持つ基準スペクトルデータを特定する。
【００３９】
判定部１２２は、ピクセルごとに特定した基準スペクトルデータに基づいて含水率を判定する（ステップＳ４）。つまり、判定部１２２は、特定した基準スペクトルデータの含水率が、当該ピクセルの含水率であると判定する。判定部１２２は、入力された対象スペクトルデータの全てのピクセルについて、同様に含水率を特定する。判定部１２２は、対象スペクトルデータのピクセルごとの土壌種および含水率を生成部１２３に出力する。
【００４０】
生成部１２３は、ピクセルごとに判定した土壌種および含水率をマッピングして判定画像を生成する（ステップＳ５）。生成部１２３は、生成した判定画像を出力部１０２に出力する。出力部１０２は、例えば、判定画像を図示しない表示部に出力して、判定装置１００の使用者に判定画像を提示する。
【００４１】
このように、判定装置１００は、撮影された分光スペクトルデータである対象スペクトルデータを取得し、記憶部１１０に記憶された土壌の含水率に応じたスペクトルデータである基準スペクトルデータを参照する。また、判定装置１００は、対象スペクトルデータのピクセルごとに近似する基準スペクトルデータを特定し、特定した基準スペクトルデータに基づいて、ピクセルごとの含水率を判定する。その結果、簡易に含水率を取得できる。
【００４２】
また、判定装置１００は、さらに、ピクセルをスペクトルデータが似たものを同一の土壌種として分類し、分類したピクセルごとに、対応する土壌種の基準スペクトルデータを参照することで、ピクセルごとの土壌種および含水率を判定する。その結果、対応する土壌種の基準スペクトルデータのみと照合するので、ＳＡＭ法の処理量を低減することができる。
【００４３】
また、判定装置１００は、対象スペクトルデータと基準スペクトルデータとを、４００〜１０５０ｎｍの波長範囲で照合する。その結果、基準スペクトルデータの量を低減でき、含水率を判定する処理の処理量を低減することができる。
【００４４】
また、上記実施例１では、入力されたハイパースペクトルデータを、分類部１２１でＩＳＯＤＡＴＡ法により土壌種ごとに分類してから、判定部１２２でＳＡＭ法により含水率を判定したが、これに限定されない。例えば、分類部１２１を設けずに、判定部１２２でＳＡＭ法により土壌種および含水率を判定するようにしてもよい。
【実施例２】
【００４５】
そこで、判定部でＳＡＭ法により土壌種および含水率を判定する実施の形態につき、実施例２として以下に説明する。なお、上記実施例１の判定装置１００と同一の構成には、同一符号を付すことで、その重複する構成及び動作の説明については省略する。実施例２の判定装置２００が実施例１の判定装置１００と異なるところは、入力されたハイパースペクトルデータを土壌種ごとに分類せずに、基準スペクトルデータと照合して土壌種と含水率を判定する点にある。
【００４６】
図１４は、実施例２の判定装置の構成の一例を示すブロック図である。実施例２の判定装置２００は、実施例１の判定装置１００と比べ、分類部１２１が省略され、判定部２２２を有する。
【００４７】
判定部２２２は、全土壌種の基準スペクトルデータを参照して、対象スペクトルデータの各ピクセルと最も近似する基準スペクトルデータを特定する。判定部２２２は、取得部１０１から対象スペクトルデータが入力される。判定部２２２は、基準データ記憶部１１１から、全土壌種に対応する基準スペクトルデータを読み込む。判定部２２２は、対象スペクトルデータのあるピクセルのスペクトルパターンと、全土壌種の全ての含水率の基準スペクトルデータのスペクトルパターンとを照合し、最も近似するスペクトルパターンを持つ基準スペクトルデータを特定する。なお、スペクトルパターンの照合は、実施例１と同様にＳＡＭ法を用いる。
【００４８】
判定部２２２は、特定した基準スペクトルデータの土壌種および含水率が、当該ピクセルの土壌種および含水率であると判定する。判定部２２２は、入力された対象スペクトルデータの全てのピクセルについて、同様に土壌種および含水率を特定する。判定部２２２は、対象スペクトルデータのピクセルごとの土壌種および含水率を生成部１２３に出力する。
【００４９】
次に、実施例２の判定装置２００の動作について説明する。
【００５０】
図１５は、実施例２の判定装置の判定処理の一例を示すフローチャートである。判定装置２００の取得部１０１は、ハイパースペクトルセンサで撮影されたハイパースペクトルデータを取得する（ステップＳ１０）。取得部１０１は、取得したハイパースペクトルデータを対象スペクトルデータとして、判定部２２２に出力する。
【００５１】
判定部２２２は、全土壌種の基準スペクトルデータを参照して、対象スペクトルデータの各ピクセルと最も近似する基準スペクトルデータを特定する（ステップＳ１１）。判定部２２２は、基準データ記憶部１１１から、全土壌種に対応する基準スペクトルデータを読み込む。判定部２２２は、対象スペクトルデータのあるピクセルのスペクトルパターンと、全土壌種の全ての含水率の基準スペクトルデータのスペクトルパターンとを照合し、最も近似するスペクトルパターンを持つ基準スペクトルデータを特定する。
【００５２】
判定部２２２は、ピクセルごとに特定した基準スペクトルデータに基づいて、土壌種および含水率を判定する（ステップＳ１２）。つまり、判定部２２２は、特定した基準スペクトルデータの土壌種および含水率が、当該ピクセルの土壌種および含水率であると判定する。判定部２２２は、入力された対象スペクトルデータの全てのピクセルについて、同様に土壌種および含水率を特定する。判定部２２２は、対象スペクトルデータのピクセルごとの土壌種および含水率を生成部１２３に出力する。
【００５３】
生成部１２３は、ピクセルごとに判定した土壌種および含水率をマッピングして判定画像を生成する（ステップＳ１３）。生成部１２３は、生成した判定画像を出力部１０２に出力する。出力部１０２は、例えば、判定画像を図示しない表示部に出力して、判定装置２００の使用者に判定画像を提示する。なお、判定画像は、実施例１の図１１と同様に、土壌種に対応する領域に区分けされ、さらに各領域が同一の含水率の領域に区分けされた画像となる。
【００５４】
このように、判定装置２００は、ピクセルごとに、土壌種および含水率に対応するスペクトルデータである基準スペクトルデータを参照することで、ピクセルごとの土壌種および含水率を判定する。その結果、簡易に含水率を取得できる。
【００５５】
また、上記実施例２では、ＳＡＭ法により土壌種および含水率を判定したが、土壌に雑草が生えている場合がある。この場合、判定装置は雑草を考慮しないと含水率を正しく判定することが困難となるため、基準スペクトルデータに雑草のスペクトルデータを含めるようにしてもよい。
【実施例３】
【００５６】
基準スペクトルデータとして、土壌種、草の混入比率および含水率に対応するスペクトルデータを用いる実施の形態につき、実施例３として以下に説明する。なお、実施例３の判定装置は、上記実施例２の判定装置２００と同一の構成であるので、その重複する構成及び動作の説明については省略する。実施例３の判定装置が実施例２の判定装置２００と異なるところは、基準スペクトルデータとして、土壌種、草の混入比率および含水率に対応するスペクトルデータを用いる点にある。
【００５７】
図１６は、土壌および草それぞれのスペクトル強度の一例を示すグラフである。図１６に示すグラフは、土壌のスペクトルパターン１９と、草のスペクトルパターン２０とを示す。つまり、土壌のスペクトルパターン１９は、草の混入比率が０％の場合のスペクトルパターンを示し、草のスペクトルパターン２０は、草の混入比率が１００％の場合のスペクトルパターンを示す。実施例３の判定装置は、対象スペクトルデータと基準スペクトルデータとを照合するときに、草の混入比率を変化させた基準スペクトルデータを参照して対象スペクトルデータとの間でスペクトルパターンを照合する。図１７は、草の割合によるスペクトル強度の違いの一例を示すグラフである。図１７に示すグラフは、草の混入比率が１０％のスペクトルパターン２１と、草の混入比率が２０％のスペクトルパターン２２と、草の混入比率が３０％のスペクトルパターン２３とを示す。実施例３の判定装置は、照合の結果、最も近似するスペクトルパターンを持つ基準スペクトルデータを特定する。つまり、実施例３の判定装置は、土壌種、草の混入比率および含水率が最も近似する基準スペクトルデータを特定する。なお、草の混入比率を変化させたスペクトルパターンの基準スペクトルデータは、予め基準スペクトルデータとして基準データ記憶部に記憶させる。
【００５８】
次に、実施例３の判定装置の動作について説明する。なお、実施例３の判定装置の判定処理のフローチャートは、図１５に示す実施例２の判定装置２００の判定処理のフローチャートと、草の混入比率を変化させたスペクトルパターンの基準スペクトルデータを参照する点を除き同一である。
【００５９】
実施例３の判定装置の判定部は、全ての土壌種、草の混入比率および含水率に対応する基準スペクトルデータを参照して、対象スペクトルデータの各ピクセルと最も近似する基準スペクトルデータを特定する。判定部は、基準データ記憶部から、全ての土壌種、草の混入比率および含水率に対応する基準スペクトルデータを読み込む。判定部は、対象スペクトルデータのあるピクセルのスペクトルパターンと、全ての土壌種、草の混入比率および含水率の基準スペクトルデータのスペクトルパターンとを照合し、最も近似するスペクトルパターンを持つ基準スペクトルデータを特定する。判定部は、特定した基準スペクトルデータの土壌種、草の混入比率および含水率が、当該ピクセルの土壌種、草の混入比率および含水率であると判定する。判定部は、入力された対象スペクトルデータの全てのピクセルについて、同様に土壌種、草の混入比率および含水率を特定する。判定部は、対象スペクトルデータのピクセルごとの土壌種、草の混入比率および含水率を生成部に出力する。
【００６０】
このように、実施例３の判定装置は、ピクセルごとに、土壌種、草の混入比率および含水率に対応するスペクトルデータである基準スペクトルデータを参照することで、ピクセルごとの土壌種、草の混入比率および含水率を判定する。その結果、草が生えた土壌であっても、簡易に含水率を取得できる。
【００６１】
なお、実施例３の判定装置では、草の混入比率を変化させたスペクトルパターンの基準スペクトルデータを、予め基準スペクトルデータとして基準データ記憶部に記憶させたが、これに限定されない。例えば、判定部によって、土壌のスペクトルパターンと、草のスペクトルパターンとを合成して、任意の草の混入比率のスペクトルパターンの基準スペクトルデータを生成するようにしてもよい。
【００６２】
また、上記各実施例では、情報処理装置として判定装置１００等を例示したが、これに限定されない。情報処理装置は、例えば、据え置き型のパーソナルコンピュータ、ワークステーション等であってもよい。また、情報処理装置は、例えば、スマートフォン、ＰＤＡ（Personal  Digital  Assistant、または、Personal  Data  Assistance）等の情報処理を実行できる装置であってもよい。
【００６３】
また、実施例１、２および３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。
【００６４】
また、図示した各部の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各部の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。
【００６５】
さらに、各装置で行われる各種処理機能は、ＣＰＵ（又はＭＰＵ、ＭＣＵ（Micro  Controller  Unit）等のマイクロ・コンピュータ）上で、その全部又は任意の一部を実行するようにしても良い。また、各種処理機能は、ＣＰＵ（又はＭＰＵ、ＭＣＵ等のマイクロ・コンピュータ）で解析実行されるプログラム上、又はワイヤードロジックによるハードウエア上で、その全部又は任意の一部を実行するようにしても良いことは言うまでもない。
【００６６】
ところで、上記の実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをコンピュータで実行することで実現できる。そこで、以下では、上記の実施例と同様の機能を有するプログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図１８は、情報処理プログラムを実行するコンピュータの一例を示す説明図である。
【００６７】
図１８が示すように、コンピュータ３００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ３０１と、ユーザからのデータ入力を受け付ける入力装置３０２と、モニタ３０３とを有する。また、コンピュータ３００は、記憶媒体からプログラム等を読み取る媒体読取装置３０４と、他の装置と接続するためのインターフェース装置３０５と、他の装置と無線により接続するための無線通信装置３０６とを有する。また、コンピュータ３００は、各種情報を一時記憶するＲＡＭ３０７と、ハードディスク装置３０８とを有する。また、各装置３０１〜３０８は、バス３０９に接続される。
【００６８】
ハードディスク装置３０８には、図１に示した制御部１２０の分類部１２１、判定部１２２、および生成部１２３の各処理部と同様の機能を有する情報処理プログラムが記憶される。また、ハードディスク装置３０８には、情報処理プログラムを実現するための各種データが記憶される。
【００６９】
ＣＰＵ３０１は、ハードディスク装置３０８に記憶された各プログラムを読み出して、ＲＡＭ３０７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３００を図１に示した分類部１２１、判定部１２２、および生成部１２３として機能させることができる。
【００７０】
なお、上記の情報処理プログラムは、必ずしもハードディスク装置３０８に記憶されている必要はない。例えば、コンピュータ３００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３００が読み出して実行するようにしてもよい。コンピュータ３００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情報処理プログラムを記憶させておき、コンピュータ３００がこれらから情報処理プログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
【符号の説明】
【００７１】
１００，２００  判定装置
１０１  取得部
１０２  出力部
１１０  記憶部
１１１  基準データ記憶部
１２０  制御部
１２１  分類部
１２２，２２２  判定部
１２３  生成部
【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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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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