(57)【要約】【課題】ボーリングコア画像等の土壌画像から客観的に土質分布を同定することができる土壌同定装置を得ること。【解決手段】種々の土壌画像から複数種の土質を各々特徴付けることで作成された複数の教師データを格納する教師データ格納部２５と、与えられた土壌画像に対し、該土壌画像を構成する画素データに基づいて該土壌画像を特徴付ける特徴量を算出する特徴量算出処理部２３と、特徴量算出処理部２３によって算出された特徴量と教師データ格納部２５に格納された各教師データとを比較し、該特徴量に対して所定条件を満たした教師データを特定することで該教師データに該当する土質を同定する土質同定処理部２４と、土質同定処理部２４によって同定された土質の名称または該土質を表わすパターンを前記土壌画像とともに表示する表示部２６とを備えて土壌同定装置１０を構成する。【選択図】      図１
2004219166.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
種々の土壌画像から複数種の土質を各々特徴付けることで作成された複数の教師データを格納する教師データベースと、
与えられた土壌画像に対し、該土壌画像を構成する画素データに基づいて該土壌画像を特徴付ける特徴量を算出する特徴量算出手段と、
前記特徴量算出手段によって算出された特徴量と前記教師データベースに格納された各教師データとを比較し、該特徴量に対して所定条件を満たした教師データを特定することで該教師データに該当する土質を同定する土質同定手段と、
前記土質同定手段によって同定された土質の名称または該土質を表わすパターンを前記土壌画像とともに表示する表示手段と、
を備えたことを特徴とする土壌同定装置。
【請求項２】
前記土質同定手段は、前記特徴量に対して所定のしきい値以上の一致率を有する複数の教師データを特定し、特定した各教師データに該一致率に基づいた尤度を設定し、
前記表示手段は、前記土質同定手段によって特定された複数の教師データに該当する各土質の名称または該土質を表わすパターンと前記尤度とを、前記土壌画像とともに表示することを特徴とする請求項１に記載の土壌同定装置。
【請求項３】
与えられた土壌画像を、所定の単位画像範囲で複数の画像領域に分割し、分割された複数の画像領域を新たな土壌画像として順に前記特徴量抽出手段に与える土壌画像分割手段を備えたことを特徴とする請求項１または２に記載の土壌同定装置。
【請求項４】
前記土質同定手段において前記教師データを特定することができない場合に、前記特徴量算出手段によって算出された特徴量と該特徴量に対して指定された土質名とに基づいて新たな教師データを作成する教師データ作成手段を備え、
前記教師データベースは、前記教師データ作成手段によって作成された教師データを格納することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の土壌同定装置。
【請求項５】
前記特徴量算出手段は、土壌画像を構成する画素の彩度、明度、色相に基づいて前記特徴量を算出することを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の土壌同定装置。
【請求項６】
前記特徴量算出手段は、土壌画像を構成する画素間の濃度差に基づいて前記特徴量を算出することを特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の土壌同定装置。
【請求項７】
前記特徴量算出手段は、同時生起行列および／またはランレングス行列を算出することによって前記特徴量を算出することを特徴とする請求項６に記載の土壌同定装置。
【請求項８】
前記教師データベースは、教師データとして各特徴量の値を格納し、
前記土質同定手段は、ファジィ推論に基づいて前記特徴量をメンバーシップ関数に投入することでファジィ化を実施した後、該ファジィ推論によって得られた土質ファジイデータを非ファジイ化することにより土質を同定することを特徴とする請求項１〜７のいずれか一つに記載の土壌同定装置。
【請求項９】
前記土壌画像はボーリングコアを撮影した写真画像であることを特徴とする請求項１〜８のいずれか一つに記載の土壌同定装置。
【請求項１０】
与えられた土壌画像に対し、該土壌画像を構成する画素データに基づいて該土壌画像を特徴付ける特徴量を算出する特徴量算出ステップと、
前記特徴量算出ステップによって抽出された特徴量と、種々の土壌画像から複数種の土質を各々特徴付けることで生成された複数の教師データとを比較し、該特徴量に対して所定条件を満たした教師データを特定することで該教師データに該当する土質を同定する土質同定ステップと、
前記土質同定ステップによって同定された土質の名称または該土質を表わすパターンを前記土壌画像とともに表示する表示ステップと、
を含むことを特徴とする土壌同定方法。
【請求項１１】
前記土質同定ステップにおいて前記教師データを特定することができない場合に、前記特徴量算出ステップによって抽出された特徴量に対して土質の名称を指定し、該特徴量と該土質の名称とに基づいて新たな教師データを作成する教師データ作成ステップを含むことを特徴とする請求項１０に記載の土壌同定方法。
【請求項１２】
請求項１０または１１に記載された方法をコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ボーリングコア等の土壌の画像から、土質の分布を知得する土壌同定装置、土壌同定方法およびその方法をコンピュータに実行させるプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
いわゆるボーリング作業は、油井、通気孔、発破孔などの掘削のように孔そのものを利用する目的の場合と、地質調査や探鉱の目的で行われる場合とがある。近年においては特に、工場敷地や建築予定地に対する地盤汚染調査の要請が増加していることから、後者を目的としたボーリング作業の需要が増している。地盤の調査を目的としたボーリング作業では、掘削そのものよりも、せん孔した部分の土壌や岩石を採取することが重要となる。よって、そのようなボーリング作業を行なうボーリング機械には、掘削によって生じた孔内の土壌（以下、ボーリングコアと称する。）を、地層の累重情報が保持された状態で採取できるように工夫されている。
【０００３】
地盤汚染調査の場合、通常、上記したボーリングコアは、数メートルから数１０メートルに達するため、地上に掘り出された順に所定の間隔で切断し、順次コア収納箱に収納される。また、コア収納箱に収納された所定長のボーリングコア（以下、単位長コアと称する。）は、本来の状態をより正確に確認できるように、長手方向にスライスされ、その断面が露出される。断面が露出された状態のボーリングコアは、柱状図を作成するためにコア鑑定員によって調査される。ここで、柱状図とは、土質区分（地層）を種々のハッチングパターンによって模式的に表わした図であり、土質種の特定、すなわちコア鑑定員による調査は、目視や手触りによって行なわれる。
【０００４】
ところが、目視や手触りによる判断は、コア鑑定員間でばらつきがあるため、その判断に基づいて作成された柱状図も必ずしも正確なものとは言えなかった。そこで、ボーリングコアの客観的な可視情報を得るために、コア収納箱に収められたボーリングコアを、デジタルカメラ等の撮影機によって撮影し、その撮影画像をボーリングコアの採取情報に関連付けて管理するという手法が採られている（例えば、特許文献１参照）。
【０００５】
一方、地質構造の空間分布については、間欠的なボーリングコア情報を用いて作成された地質図に対してファジィ処理を適用することにより、高精度な地質図を作成する技術が提案されている（例えば、特許文献２参照）。
【０００６】
【特許文献１】
特開２０００−６５８２４号公報
【特許文献２】
特開２０００−２７６９号公報
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記した撮影画像を取得する手法によっても、土壌内の土質の同定作業は、結局、その撮影画像を目視によって判断するという人為的な処理を含むことになるため、ボーリングコアの客観的な土質分布情報を得ることができるわけではなかった。すなわち、従来の土壌同定方法では、同一のボーリングコアに対し、コア鑑定員間において、異なる同定結果が得られてしまうという問題は解決されていなかった。また、コア鑑定は、熟練を要するために、そのような人員を育成するには多くの時間を要し、コア鑑定作業に費やす時間も無視できるものではなかった。
【０００８】
また、上記した特許文献２によれば、地質構造の空間分布を客観的な判断によって取得することができるものの、その基礎データとなる地質図は、上記したボーリングコアの鑑定結果に基づいて作成されているため、上記と同様の問題を含んでいる。
【０００９】
本発明は上記に鑑みてなされたものであって、ボーリングコア画像等の土壌画像から客観的に土質分布を同定することができる土壌同定装置、土壌同定方法およびその方法をコンピュータに実行させるプログラムを提供することを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、請求項１にかかる土壌同定装置は、種々の土壌画像から複数種の土質を各々特徴付けることで作成された複数の教師データを格納する教師データベースと、与えられた土壌画像に対し、該土壌画像を構成する画素データに基づいて該土壌画像を特徴付ける特徴量を算出する特徴量算出手段と、前記特徴量算出手段によって算出された特徴量と前記教師データベースに格納された各教師データとを比較し、該特徴量に対して所定条件を満たした教師データを特定することで該教師データに該当する土質を同定する土質同定手段と、前記土質同定手段によって同定された土質の名称または該土質を表わすパターンを前記土壌画像とともに表示する表示手段と、を備えたことを特徴としている。
【００１１】
また、請求項２にかかる土壌同定装置は、上記発明において、前記土質同定手段が、前記特徴量に対して所定のしきい値以上の一致率を有する複数の教師データを特定し、特定した各教師データに該一致率に基づいた尤度を設定し、前記表示手段が、前記土質同定手段によって特定された複数の教師データに該当する各土質の名称または該土質を表わすパターンと前記尤度とを、前記土壌画像とともに表示することを特徴としている。
【００１２】
また、請求項３にかかる土壌同定装置は、上記発明において、与えられた土壌画像を、所定の単位画像範囲で複数の画像領域に分割し、分割された複数の画像領域を新たな土壌画像として順に前記特徴量抽出手段に与える土壌画像分割手段を備えたことを特徴としている。
【００１３】
また、請求項４にかかる土壌同定装置は、上記発明において、前記土質同定手段において前記教師データを特定することができない場合に、前記特徴量算出手段によって算出された特徴量と該特徴量に対して指定された土質名とに基づいて新たな教師データを作成する教師データ作成手段を備え、前記教師データベースは、前記教師データ作成手段によって作成された教師データを格納することを特徴としている。
【００１４】
また、請求項５にかかる土壌同定装置は、上記発明において、前記特徴量算出手段が、土壌画像を構成する画素の彩度、明度、色相に基づいて前記特徴量を算出することを特徴としている。
【００１５】
また、請求項６にかかる土壌同定装置は、上記発明において、前記特徴量算出手段が、土壌画像を構成する画素間の濃度差に基づいて前記特徴量を算出することを特徴としている。
【００１６】
また、請求項７にかかる土壌同定装置は、上記発明において、前記特徴量算出手段が、同時生起行列および／またはランレングス行列を算出することによって前記特徴量を算出することを特徴としている。
【００１７】
また、請求項８にかかる土壌同定装置は、上記発明において、前記教師データベースは、教師データとして各特徴量の値を格納し、前記土質同定手段が、ファジィ推論に基づいて前記特徴量をメンバーシップ関数に投入することでファジィ化を実施した後、該ファジィ推論によって得られた土質ファジイデータを非ファジイ化することにより土質を同定することを特徴としている。
【００１８】
また、請求項９にかかる土壌同定装置は、上記発明において、前記土壌画像がボーリングコアを撮影した写真画像であることを特徴としている。
【００１９】
また、請求項１０にかかる土壌同定方法は、与えられた土壌画像に対し、該土壌画像を構成する画素データに基づいて該土壌画像を特徴付ける特徴量を算出する特徴量算出ステップと、前記特徴量算出ステップによって抽出された特徴量と、種々の土壌画像から複数種の土質を各々特徴付けることで生成された複数の教師データとを比較し、該特徴量に対して所定条件を満たした教師データを特定することで該教師データに該当する土質を同定する土質同定ステップと、前記土質同定ステップによって同定された土質の名称または該土質を表わすパターンを前記土壌画像とともに表示する表示ステップと、を含むことを特徴としている。
【００２０】
また、請求項１１にかかる土壌同定方法は、上記発明において、前記土質同定ステップにおいて前記教師データを特定することができない場合に、前記特徴量算出ステップによって抽出された特徴量に対して土質の名称を指定し、該特徴量と該土質の名称とに基づいて新たな教師データを作成する教師データ作成ステップを含むことを特徴としている。
【００２１】
また、請求項１２にかかるプログラムは、上記土壌同定方法をコンピュータに実行させることを特徴としている。
【００２２】
【発明の実施の形態】
以下に、本発明にかかる土壌同定装置、土壌同定方法およびその方法をコンピュータに実行させるプログラムの実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態により本発明が限定されるものではない。
【００２３】
図１は、実施の形態にかかる土壌同定装置の概略構成を示すブロック図である。図１において、土壌同定装置１０は、デジタルカメラ等で撮影することによって得たボーリングコアの写真画像を格納したコア画像格納部２１と、コア画像を所定の単位範囲で分割する画像分割処理部２２と、分割されたコア画像を構成する画素データに基づいて画像を種々のパラメータ（特徴量）で特徴付ける特徴量算出処理部２３と、特徴量と後述する教師データとの一致度を測ることにより土質の同定を行う土質同定処理部２４と、土質の名称が既知であるコア画像データから得られた教師データを格納する教師データ格納部２５と、教師データを作成してその教師データを上記教師データ格納部に格納する教師データ作成処理部２７と、同定結果をコア画像とともに表示する表示部２６と、教師データに土質を関連付けるために土質の名称等を入力する入力部２８と、を備えて構成される。
【００２４】
なお、この土壌同定装置１０は、いわゆるコンピュータシステムの構成と等価であり、例えば、上記画像分割処理部２２、特徴量算出処理部２３、土質同定処理部２４および教師データ作成処理部２７は、それぞれ画像分割処理、特徴量算出処理、土質同定処理および教師データ作成処理を行うコンピュータプログラムとして実現することができる。また、上記コア画像格納部２１および教師データ格納部２５は、磁気ディスク装置や搬送可能な記録媒体で実現でき、上記入力部２８は、キーボードやポインティングデバイスで実現でき、上記表示部２６は、ＣＲＴや液晶ディスプレイによって実現することができる。
【００２５】
図２は、コア画像の例を示す図である。図２に示すように、ボーリングコアは、層状で略分類できる異なる複数の土質によって形成され、コア画像からもその土質の違いは肉眼において区別することができる。
【００２６】
ここで、まず土壌同定処理の参照データとなる教師データの作成手順について説明する。教師データとは、図２に示したようなコア画像において、コア鑑定員が土質を特定できる領域の画像の特徴を数値化または数式化したものである。例えば、コア鑑定員がコア画像から「砂」と特定できる領域（後述するトレーニングエリアに相当する）を抽出し、抽出した領域を構成する画素データを用いて、後述する種々の方法によりその領域を数値化し、その数値（特徴量）が「砂」を表わす教師データに相当する。
【００２７】
図３は、教師データ作成処理を示すフローチャートである。具体的な教師データを作成するには、図３においてまず、図２に示したようなコア画像を、ＲＧＢデータとして取得する（ステップＳ１０１）。換言すれば、コア画像を構成する各画素データを（Ｒ，Ｇ，Ｂ）データに変換する。つづいて、コア鑑定員等が、コア画像の一部の領域をトレーニングエリアとして設定する（ステップＳ１０２）。このトレーニングエリアは、従来の鑑定方法（肉眼による経験的な同定）によって明らかに土質を特定できるような領域である。
【００２８】
図３に示すステップＳ１０２以降の処理は、すべてこのトレーニングエリアの画像に対するものである。トレーニングエリアが決まると、教師データ作成処理部２７は、そのトレーニングエリア内のＲＧＢデータを用いて、特徴量を算出する。ここでは、特徴量の算出するのに、第１の特徴量算出処理であるＨＳＩ変換（ステップＳ１０３）、第２の特徴量算出処理である同時生起行列（ステップＳ１０４）、第３の特徴量算出処理であるランレングス行列（ステップＳ１０５）の３つの手法を用いる。以下、これらについて、図４〜６を用いて順に説明する。
【００２９】
まず、ＨＳＩ変換であるが、この手法は、単に各画素のＲＧＢデータを、例えば、以下の式に従って、色相（Ｈ）、彩度（Ｓ）、明度（Ｉ）を算出する処理である。
【００３０】
【数１】
2004219166.tif 000003
【００３１】
具体的には、上記式を用いて、各画素につき、Ｈ、Ｓ、Ｉを得る（ステップＳ２１１）。そして、得られたＨ、Ｓ、Ｉのそれぞれを正規化することで、０と１の間の値に収める（ステップＳ２１２）。各画素についてＨ、Ｓ、Ｉの正規化されたデータが得られると、つぎに、トレーニングエリア内（図４中の所定範囲内に相当する）の全画素について、各Ｈ、Ｓ、Ｉの統計量を算出する（ステップＳ２１３）。この３つの統計量Ｈ、Ｓ、Ｉがトレーニングエリアの３つの特徴量となる。
【００３２】
つぎに、同時生起行列であるが、この手法は、画像の局所的性質を調べる統計的手段、いわゆるテクスチャ特徴抽出方法の一つである。具体的には、トレーニングエリア内の画像の濃度ｉの点から一定の変位δ＝（ｒ，θ）だけ離れた点の濃度がｊである確率Ｐδ（ｉ，ｊ），（ｉ，ｊ＝０，１，・・・・，ｎ−１）を要素とする同時生起行列を求め（ステップＳ２２１）、その行列から１４種類の特徴量を計算し、それらの値によってテクスチャを特徴付ける。特にここでは、上記１４種類の特徴量のうち、最もよく利用されている以下に示す４つの特徴量を用いる（ステップＳ２２２）。
【００３３】
【数２】
2004219166.tif 000004
【００３４】
各画素について上記４つの特徴量が得られると、つぎに、得られた各特徴量のそれぞれを正規化することで、０と１の間の値に収める（ステップＳ２２３）。そして、トレーニングエリア内（図５中の所定範囲内に相当する）の全画素について、正規化された４つの特徴量のそれぞれの統計量を算出する（ステップＳ２２４）。この角二次モーメント、コントラスト、相関、エントロピーについての４つの統計量が、上記ＨＳＩの３つの特徴量に加えて、トレーニングエリアのさらなる４つの特徴量となる。
【００３５】
つぎに、ランレングス行列であるが、この手法もまたテクスチャ特徴抽出方法の一つである。具体的には、トレーニングエリア内の画像内で、θの方向の濃度ｉの点がｊ個続く頻度Ｐθ（ｉ，ｊ），（ｉ＝０，１，・・・・，ｎ−１：ｊ＝１，２，・・・・，ｌ）を要素とするランレングス行列を求め（ステップＳ２３１）、その行列から以下の５種類の特徴量を計算し（ステップＳ２３２）、それらの値によってテクスチャを特徴付ける。
【００３６】
【数３】
2004219166.tif 000005
【００３７】
各画素について上記５つの特徴量が得られると、つぎに、得られた各特徴量のそれぞれを正規化することで、０と１の間の値に収める（ステップＳ２３３）。そして、トレーニングエリア内（図６中の所定範囲内に相当する）の全画素について、正規化された５つの特徴量のそれぞれの統計量を算出する（ステップＳ２３４）。このｓｈｏｒｔ  ｒｕｎｓ  ｅｍｐｈａｓｉｓ、ｌｏｎｇ  ｒｕｎｓ  ｅｍｐｈａｓｉｓ、ｇｒａｙ  ｌｅｖｅｌ  ｎｏｎｕｎｉｆｏｒｍｉｔｙ、ｒｕｎ  ｌｅｎｇｔｈ  ｎｏｎｕｎｉｆｏｒｍｉｔｙ、ｒｕｎ  ｐｅｒｃｅｎｔａｇｅについての５つの統計量が、上記ＨＳＩの３つの特徴量と上記同時生起行列の４つの特徴量に加えて、トレーニングエリアのさらなる５つの特徴量となる。
【００３８】
このようにして、本実施の形態では、トレーニングエリアに対して、合計１２種の特徴量を得る。そして、つぎに、これら特徴量とファジィ決定則を用いて教師データ決定処理に移行する。ファジィ決定則（ルール）は、通常ＩＦ−ＴＨＥＮという形式で表わされ、前半部分をＩＦ部命題、後半部分をＴＨＥＮ部命題と呼んでいる。ここで、「結論は事実とルールとの合成により得られる」としたのが、推論の合成規則と呼ばれるものである。本手法では、ＩＦ部の命題はパターンの類似性を表現するものであり、またＴＨＥＮ部の命題は、当該範囲に設定している土質の存在する可能性を表現するものである。ここで、個々のファジィ変数のラベルは入出力ともに、
ＮＢ：Ｎｅｇａｔｉｖｅ  Ｂｉｇ（全く異なる）
ＭＥ：Ｍｅｄｉｕｍ（どちらともいえない）
ＰＢ：Ｐｏｓｉｔｉｖｅ  Ｂｉｇ（全くその通り）
の３分割とする。但し、それぞれに対応するメンバーシップ関数は異なる。
【００３９】
また、各入力値は正規化して台集合の範囲は０≦ｘ≦１とする。但し、メンバーシップ関数の形状は各要素、各特徴量に応じて決定する。出力側の台集合の範囲も０≦ｙ≦１とし、メンバーシップ関数は固定とする。具体的には、入力側のメンバーシップ関数を、図７（ａ）に示すとおりとし、出力側のメンバーシップ関数を、図７（ｂ）に示すとおりに設定する（ステップＳ１０６）。また、推論方法は（加算／代数積）加算推論を採用し、推論規則は、
ルール１：ＩＦ  ｘ１  ｉｓ  Ａ１ＮＢ，ｘ２  ｉｓ  Ａ２ＮＢ，．．．．，ｘ１２  ｉｓ  Ａ１２ＮＢ  ＴＨＥＮ  ｙ  ｉｓ  ＢＮＢ
ルール２：ＩＦ  ｘ１  ｉｓ  Ａ１ＭＥ，ｘ２  ｉｓ  Ａ２ＭＥ，．．．．，ｘ１２  ｉｓ  Ａ１２ＭＥ  ＴＨＥＮ  ｙ  ｉｓ  ＢＭＥ
ルール３：ＩＦ  ｘ１  ｉｓ  Ａ１ＰＢ，ｘ２  ｉｓ  Ａ２ＰＢ，．．．．，ｘ１２  ｉｓ  Ａ１２ＰＢ  ＴＨＥＮ  ｙ  ｉｓ  ＢＰＢ
の３ルールに設定する（ステップＳ１０７）。
具体的な推論手順は、まず、以下の式（１）にしたがって帰属度ωｍを求める。
【００４０】
【数４】
2004219166.tif 000006
【００４１】
そして、上記ルールごとのＴＨＥＮ部の推論結果を以下の式（２）にしたがって求める。
【００４２】
【数５】
2004219166.tif 000007
【００４３】
続いて、以下の式（３）のように、ｍ個のルールによる推論結果を統合して、全体の推論結果を求める（ステップＳ１０８）。
【００４４】
【数６】
2004219166.tif 000008
【００４５】
つぎに、上式（３）として導き出されたファジィ集合を非ファジィ化処理することにより（ステップＳ１０９）、最終的な推論結果Ｃを求める。ここでは、非ファジィ化処理として、ファジィ集合の重み付き平均を求める重心法を適用する。最終的な推論結果Ｃは、以下の式（４）で求められる。
【００４６】
【数７】
2004219166.tif 000009
【００４７】
通常の推論の場合には、この時点で計算が終了となるが、ファジィ集合で表現された結論を非ファジィ化して、ある数値に代表させる過程で、集合が持つ情報が圧縮されまたは欠如されることが考えられる。よって、非ファジィ化処理として重心を求めるだけでは、結論の傾向を十分に反映できていない。そこで、あいまい性の測度として提案されているファジィ・エントロピーを利用して、ファジィ集合全体の傾向を評価し、重心法で求めた重心位置を再設定して結論を自己修正する機能を付加させる。
【００４８】
ファジィ・エントロピーは、情報理論で使われているシャノンのエントロピーを利用したものである。シャノンのエントロピーＳ（ｘ）は、入力値（ｘ）に対して以下の式（５）で表わされる。
【００４９】
【数８】
2004219166.tif 000010
【００５０】
ファジィ・エントロピーＦＥ（ｘ）は、以下の式（６）のように、ファジィ集合とその補集合のエントロピーの和として定義される。
【００５１】
【数９】
2004219166.tif 000011
【００５２】
出力は０〜１の間に正規化され、１はどちらともとれる最もあいまいな状態を示し、０はまったくあいまいさのない状態を示す。しかし、このまま使用したのでは、ａ）集合の形状に、ある傾向がある場合、ｂ）全体的に一定の場合、が同一値になってしまう場合が生じる。そこで、ρｉの標準偏差をσμを用いて全体の変動を考慮することにした。σμが大きいほど、なんらかの傾向があると判断し、ＦＥ（ｘ）をよりあいまいさのない方向に修正するものとする。修正ファジィ・エントロピーＦＥ＊（ｘ）を、以下の式（７）で定義する。
【００５３】
【数１０】
2004219166.tif 000012
【００５４】
最終的な修正重心は以下の式（８）のように、ファジィ集合の中心（０．５）からＰＢおよびＮＢ側への距離に応じて修正量が決定される。
【００５５】
【数１１】
2004219166.tif 000013
【００５６】
つぎに、このようにして決定された推論結果Ｃ＊が本当に妥当であるかどうかを、コア鑑定員等が検査する（ステップＳ１１０）。妥当である場合には、教師データ作成処理部２７が、ステップＳ１０６で設定したメンバーシップ関数とステップＳ１０７で設定したファジィ推論規則を、ステップＳ１０２で想定した土質と関連付けて、教師データとして教師データ格納部２５に格納する（ステップＳ１１１）。
【００５７】
以上のような教師データ作成処理によって、教師データ格納部２５に、様々な土質に関する教師データが蓄積される。この蓄積された教師データを用いて、以下の土壌同定処理が行われる。
【００５８】
図８は、土壌同定処理を示すフローチャートである。土壌同定装置１０は、まず、同定対象となるコア画像をコア画像格納部２１から取得し、画像分割処理部２２に引き渡す。画像分割処理部２２は、取得したコア画像を、所定の分割単位（以下、分割された画像を分割画像と称する。）で分割する（ステップＳ３０１）。ここでは説明を簡単にするために、コア画像の深さ方向において所定の長さごとに分割されるものとする。例えば、たてよこ１０ｃｍ四方を分割単位とする。
【００５９】
つぎに、土壌同定装置１０は、分割処理によって得られた複数の分割画像を分割した順に一つずつ選択し、選択した分割画像ごとに以下の処理を施す。まず、分割画像に対して、土質同定処理を行なう（ステップＳ３０２）。この処理は、選択された一つの分割画像に対して、教師データ格納部２５に格納された複数の教師データを順に比較する処理である。
【００６０】
図９は、上記した土質同定処理を示すフローチャートである。図９に示すように、土壌同定処理では、特徴量算出処理部２３によって、一つの分割画像に対して、ＲＧＢデータ取得（ステップＳ４０１）、第１の特徴量算出処理であるＨＳＩ変換（ステップＳ４０３）、第２の特徴量算出処理である同時生起行列（ステップＳ４０４）、第３の特徴量算出処理であるランレングス行列（ステップＳ４０５）を順に行う。なお、これら処理は図３で示したステップＳ１０１、Ｓ１０３、Ｓ１０４およびＳ１０５と同様であるのでここではそれらの説明を省略する。
【００６１】
一つの分割画像に対して上記特徴量の算出が終わると、次に土質同定処理部２４によって土質同定処理が行われる。この処理は、教師データ格納部２５から所定順に教師データを取り出し、取り出した教師データ、すなわちメンバーシップ関数とファジィ推論規則に、上記特徴量を適用していく（ステップＳ４０６）。つづいて、特徴量が適用されたメンバーシップ関数について、図３のステップＳ１０８と同様なファジィ推論を実施する（ステップＳ４０８）。さらに、そのファジィ推論後に、図３のステップＳ１０９と同様な非ファジィ化処理を行う（ステップＳ４０９）。
【００６２】
但し、この非ファジィ化処理においては、所定のしきい値を設定しておき、そのしきい値を超えない場合には同定不可能という結論を出す。同定不可能である場合には（ステップＳ３０３：Ｎｏ）、その分割画像の特徴量に基づいた土質が教師データとして登録されていないと判断され、その分割画像をトレーニングエリアに設定して、図３に示した教師データ作成処理を行う（ステップＳ３０４）。教師データの作成が終わると、直ちにその教師データに関連付けられた土質を、同定不可能と判断された分割画像の同定結果とする（ステップＳ３０５）。
【００６３】
ステップＳ３０２内の非ファジィ化処理において、同定可能と判断されるか（すなわち特定の土質が特定される）、上記ステップＳ３０５の処理が終えると、つぎに、コア画像内の全分割画像に対する同定が終了したかどうかの判断を行う（ステップＳ３０６）。全分割画像に対する同定が終了していない場合には（ステップＳ３０６：Ｎｏ）、次の分割画像を選択して（ステップＳ３０７）、上記ステップＳ３０２から始まる処理を繰り返す。
【００６４】
一方、全分割画像に対する同定が終了した場合には（ステップＳ３０６：Ｙｅｓ）、同定結果を表示する。図１０は、同定結果の表示例を示す図である。図１０に示すように、分割画像ごとに、同定結果である土質の名称をオーバーラップさせる。なお、連続した分割画像において同一の同定結果を得た場合には、それら分割画像間を一つの分割領域として、一つの土質名称を表示する。また、上記非ファジィ化処理の同定結果の値に基づいて、教師データとの一致率がどの程度かをパーセンテージで表わすようにしても良い。また、しきい値を超えた同定結果が複数存在する場合には、一つの分割画像に対して、一致率とともに複数の土質名称を表示していも良い。さらに、同定結果は、土質名称ではなく、土質名称を間接的に表わす記号やハッチングパターンで表示することもできる。
【００６５】
以上に説明したとおり、実施の形態にかかる土壌同定装置および土壌同定方法によれば、土質が既知であるコア画像の特徴量に基づいてメンバーシップ関数とファジィ推論規則を決定し、それら土質の特徴量を教師データとして登録しているので、未知のコア画像についてもその教師データとの比較によって、客観的な土質の同定が可能となる。これにより、従来のような熟練したコア鑑定員を確保することなく、迅速にかつ容易にコア鑑定を行うことができる。
【００６６】
なお、上述した実施の形態では、土壌画像としてコア画像を例に挙げたが、本発明は、コア画像の同定に限らず、土壌を撮影したすべての写真画像について適用することができるのは言うまでもない。
【００６７】
【発明の効果】
以上に説明したように、本発明にかかる土壌同定装置、土壌同定方法およびその方法をコンピュータに実行させるプログラムによれば、種々の土壌画像から複数種の土質を各々特徴付けることで作成された複数の教師データを用いて、未知の土壌画像内に含まれる土質を同定することができるので、土壌の土質分布を客観的に得ることができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施の形態にかかる土壌同定装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】コア画像の例を示す図である。
【図３】教師データ作成処理を示すフローチャートである。
【図４】ＨＳＩ変換処理を示すフローチャートである。
【図５】同時正規行列処理を示すフローチャートである。
【図６】ランレングス行列処理を示すフローチャートである。
【図７】メンバーシップ関数の例を示す図である。
【図８】土壌同定処理を示すフローチャートである。
【図９】土質同定処理を示すフローチャートである。
【図１０】同定結果の表示例を示す図である。
【符号の説明】
１０  土壌同定装置
２１  コア画像格納部
２２  画像分割処理部
２３  特徴量算出処理部
２４  土質同定処理部
２５  教師データ格納部
２６  表示部
２７  教師データ作成処理部
２８  入力部
【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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