(57)【要約】【課題】  自然斜面内部の亀裂などの異常部の位置を定量的に正確に把握し、亀裂などの異常部を安全、迅速かつ高精度に検知する。【解決手段】  自然斜面の植生を赤外線熱画像撮像し植生の表面温度挙動を定量的に把握し温度上昇箇所の抽出を行い、一方、同植生の分光反射特性を検出し植生の活性度を定量的に把握し活性度低下箇所を抽出し、これら温度上昇箇所及び活性度低下箇所を可視デジタル画像と合成し、自然斜面内部の亀裂などの異常部を検知する。【選択図】  図１
2004151092.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
植生を赤外線熱画像撮像し植生の表面温度挙動を定量的に把握し温度上昇箇所の抽出を行うステップと、
同植生の分光反射特性を検出し植生の活性度を定量的に把握し活性度低下箇所を抽出するステップと、
これら温度上昇箇所及び活性度低下箇所を可視デジタル画像上に表示し、植生の活性度低下箇所を特定するステップと、
からなることを特徴とする植生のモニタリング方法。
【請求項２】
植生の赤外線熱画像を撮影し得るサーマルカメラと、当該植生の分光反射率を測定し得る分光反射率測定器と、上記サーマルカメラからの熱画像データ及び上記分光反射率測定器からの分光反射率データに基づいて植生の活性度低下箇所の特定を行うコンピュータとを用いた植生のモニタリング方法であって、
上記サーマルカメラで撮影された上記植生の複数の静止画熱画像データをコンピュータの記憶手段に記憶するステップと、
上記記憶手段に記憶された上記熱画像データの中から選択された最高温度箇所を有する画像と最小温度箇所を有する画像の２画像データを上記記憶手段に記憶するステップと、
上記コンピュータの差画像作成手段が上記２画像データを減算処理して両画像データの温度差を表す差画像データを作成し、当該差画像を上記記憶手段に記憶すると共に表示手段に表示するステップと、
上記表示手段に表示された上記差画像上において温度差の大きい箇所が温度上昇箇所として特定されると、当該温度上昇箇所の位置情報を上記記憶手段に記憶するステップと、
上記コンピュータの温度―時間特性図作成手段が、上記記憶手段に記憶された熱画像データにおける上記温度上昇箇所の温度―時間特性図を作成し当該特性図を上記表示手段に表示するステップと、
上記表示手段に表示された上記特性図に基づいて上記温度上昇箇所の内、温度変化の最も大きい温度上昇箇所が特定されると当該箇所を第１の危険箇所として上記記憶手段に記憶するステップと、
上記第１の危険箇所を上記差画像上に表示するステップと、
上記分光反射率測定器により上記植生の上記温度上昇箇所における分光反射率を複数種の波長毎に測定し、上記温度上昇箇所の分光反射率データを上記記憶手段に記憶するステップと、
上記コンピュータの演算手段が記憶した波長毎の上記分光反射率データに基づいて上記温度上昇箇所における植生指標を演算するステップと、
上記演算した上記植生指標に基づいて上記温度上昇箇所において最も活性度が低下した箇所を第２の危険箇所として上記記憶手段に記憶するステップと、
上記第２の危険箇所を上記差画像上に表示するステップと、
から構成される植生のモニタリング方法。
【請求項３】
上記コンピュータの画像合成手段が、上記植生のデジタル静止画像上において上記第１の危険箇所と上記第２の危険箇所の位置を表示するステップを有することを特徴とする請求項２に記載の植生のモニタリング方法。
【請求項４】
上記植生指標はＲＶＩであって、上記コンピュータはＲＶＩ値の最も低い箇所を上記第２の危険箇所として選択することを特徴とする請求項２又は３記載の植生のモニタリング方法。
【請求項５】
上記サーマルカメラで自然斜面の植生を撮影すると共に上記分光反射率測定器で上記自然斜面の植生の上記温度上昇箇所の分光反射率を測定することにより、上記第１及び第２の危険箇所を自然斜面の崩壊危険箇所として予測することを特徴とする請求項２〜４の何れかに記載の植生のモニタリング方法を用いた自然斜面の崩壊危険予測方法。
【請求項６】
上記第１及び第２の危険箇所を植生の健全性の低下箇所として予測することを特徴とする請求項２〜４の何れかに記載の植生のモニタリング方法を用いた植生のヘルスモニタリング方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、植生のモニタリング方法に関し、例えば道路、鉄道又はトンネル等の建設に際して、地山切り通し部分等の自然斜面に発生した亀裂等の異常部を安全かつ迅速に検知したり、植生のヘルスモニタリングを行う技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、自然斜面の点検は、主として調査員による亀裂やはらみだしの記録又は目視による植生の健全性の確認という形で行われてきたが、人的作業であることに起因する記載漏れ、調査員の主観の介在する判定結果のバラツキなどは避けがたく、また点検作業そのものも危険を伴う。
【０００３】
特に、道路、鉄道又はトンネル等の建設に際して発生する周囲の地山切り通し部分の自然斜面については、安全性、迅速性並びに信頼性に優れた点検方法の開発が急務となっていた。
【０００４】
また、モルタル吹き付け法面の異常部を安全かつ高速に検知できる非破壊検査方法として、赤外線映像装置を用いてモルタルの表面温度を測定し、その温度分布から異常部と健全部を判別する方法が注目され、既に、一部で実用に供されている（例えば特許文献１、特許文献２）。
【０００５】
一方、植生のヘルスモニタリングについても、例えば芝生管理のために芝生グラウンドを上方からサーモグラフィで撮影する技術が提案されている（特許文献３）。
【０００６】
【特許文献１】特開平１０−１００６４号公報（図１等参照）
【特許文献２】特開平５−２６４４８９号公報（図２等参照）
【特許文献３】特開平１０−４８０５４号公報（Ｐ５，図１、図６等参照）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、特許文献１，２のように自然斜面については斜面の表面温度を赤外線で測定するだけでは、亀裂などの異常部を正確に検知することはできない。
【０００８】
また、従来の目視点検では次の問題があった。
（イ）目視だけでは、自然斜面の内部の亀裂などの異常部を検知することはできない。
（ロ）調査員の主観が介在し、判定結果にバラツキが生じる。
（ハ）目視では、自然斜面上の植生の活性度を定量的に把握することができない。
【０００９】
また、植生のヘルスモニタリングに関する特許文献３は、芝生グラウンドの地盤表層領域の地中温度を求めるものであり、植生の表面温度挙動に基づくものではなく、植生の活性度を検出するものではない。
【００１０】
本発明は、自然斜面等の点検に最適な方法として構築されたものであり、上記従来の問題点を解決し、斜面上の異常部の位置を定量的に正確に把握し、自然斜面に発生した亀裂などの異常部を、従来の手法に比べて、安全、迅速かつ高精度に検知することを目的とする。
【００１１】
また、本発明は、植生のヘルスモニタリングに最適な方法として構築されたものであり、植生の健全性を高精度に検知して植生の迅速、効率的なメンテナンスを実現し得るモニタリング方法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】
【００１２】
本発明は、植生を赤外線熱画像撮像し植生の表面温度挙動を定量的に把握し温度上昇箇所の抽出を行い、一方、同植生の分光反射特性を検出し植生の活性度を定量的に把握し活性度低下箇所を抽出し、これら温度上昇箇所及び活性度低下箇所を可視デジタル画像と合成し、自然斜面内部の亀裂などの異常部を検知したり、植生のヘルスモニタリングを行うことのできる植生のモニタリング方法である。
【００１３】
即ち、第１に、植生を赤外線熱画像撮像し植生の表面温度挙動を定量的に把握し温度上昇箇所の抽出を行うステップと、同植生の分光反射特性を検出し植生の活性度を定量的に把握し活性度低下箇所を抽出するステップと、これら温度上昇箇所及び活性度低下箇所を可視デジタル画像上に表示し、植生の活性度低下箇所を特定するステップと、からなることを特徴とする植生のモニタリング方法により構成されるものである。
【００１４】
このように植生の活性度低下箇所を特定することにより、肉眼ではわからない自然斜面の崩壊危険箇所を予測したり、肉眼ではわからない植物の健全性の低下箇所を特定することができる。
【００１５】
第２に、植生の赤外線熱画像を撮影し得るサーマルカメラと、当該植生の分光反射率を測定し得る分光反射率測定器と、上記サーマルカメラからの熱画像データ及び上記分光反射率測定器からの分光反射率データに基づいて植生の活性度低下箇所の特定を行うコンピュータとを用いた植生のモニタリング方法であって、上記サーマルカメラで撮影された上記植生の複数の静止画熱画像データをコンピュータの記憶手段に記憶するステップと、上記記憶手段に記憶された上記熱画像データの中から選択された最高温度箇所を有する画像と最小温度箇所を有する画像の２画像データを上記記憶手段に記憶するステップと、上記コンピュータの差画像作成手段が上記２画像データを減算処理して両画像データの温度差を表す差画像データを作成し、当該差画像を上記記憶手段に記憶すると共に表示手段に表示するステップと、上記表示手段に表示された上記差画像上において温度差の大きい箇所が温度上昇箇所として特定されると、当該温度上昇箇所の位置情報を上記記憶手段に記憶するステップと、上記コンピュータの温度―時間特性図作成手段が、上記記憶手段に記憶された熱画像データにおける上記温度上昇箇所の温度―時間特性図を作成し当該特性図を上記表示手段に表示するステップと、上記表示手段に表示された上記特性図に基づいて上記温度上昇箇所の内、温度変化の最も大きい温度上昇箇所が特定されると当該箇所を第１の危険箇所として上記記憶手段に記憶するステップと、上記第１の危険箇所を上記差画像上に表示するステップと、上記分光反射率測定器により上記植生の上記温度上昇箇所における分光反射率を複数種の波長毎に測定し、上記温度上昇箇所の分光反射率データを上記記憶手段に記憶するステップと、上記コンピュータの演算手段が記憶した波長毎の上記分光反射率データに基づいて上記温度上昇箇所における植生指標を演算するステップと、上記演算した上記植生指標に基づいて上記温度上昇箇所において最も活性度が低下した箇所を第２の危険箇所として上記記憶手段に記憶するステップと、上記第２の危険箇所を上記差画像上に表示するステップと、から構成される植生のモニタリング方法により構成される。
【００１６】
上記第１、第２の危険箇所は、例えば自然斜面の植生を撮影した場合は、崩壊危険箇所として予測することができ、例えば芝生等の植生を撮影した場合は、健全性の低下したメンテナンスの必要な箇所として特定することができる。上記コンピュータは、分光反射率を測定した後、上記温度上昇箇所について分光反射率―波長特性図を作成し、これを表示手段に表示するように構成することもできる。
【００１７】
第３に、上記コンピュータの画像合成手段が、上記植生のデジタル静止画像上において上記第１の危険箇所と上記第２の危険箇所の位置を表示するステップを有することを特徴とする上記第２に記載の植生のモニタリング方法により構成されるものである。
【００１８】
第４に、上記植生指標はＲＶＩであって、上記コンピュータはＲＶＩ値の最も低い箇所を上記第２の危険箇所として選択することを特徴とする上記第２又は３に記載の植生のモニタリング方法により構成されるものである。
【００１９】
上記ＲＶＩは「Ａ÷Ｂ」であり、上記演算手段はかかる演算を実行するものである。ここで、Ａは近赤外域、例えば波長０．７［μｍ］〜１．１５［μｍ］の分光反射率［％］であり、Ｂは赤色域、例えば波長０．６５［μｍ］の分光反射率［％］である。尚、上記植生指標として上記ＮＤＶＩ＝「（Ａ−Ｂ）÷（Ａ＋Ｂ）」を用いることもできる。
【００２０】
第５に、上記サーマルカメラで自然斜面の植生を撮影すると共に上記分光反射率測定器で上記自然斜面の植生の上記温度上昇箇所の分光反射率を測定することにより、上記第１及び第２の危険箇所を自然斜面の崩壊危険箇所として予測することを特徴とする上記第２〜４の何れかに記載の植生のモニタリング方法を用いた自然斜面の崩壊危険予測方法により構成されるものである。
【００２１】
第６に、上記第１及び第２の危険箇所を植生の健全性の低下箇所として予測することを特徴とする上記第２〜４の何れかに記載の植生のモニタリング方法を用いた植生のヘルスモニタリング方法により構成されるものである。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によると、例えば目視では確認できない自然斜面に発生した亀裂などの異常部、芝生等の植生に発生した健全性低下箇所等の異常部を、サーマルカメラにより撮影した熱画像だけでなく、植生の分光反射特性に基づく活性度の低下により特定し得るため、従来の手法に比べて安全、迅速かつ正確に検知することができる。従って、本発明は、崖崩れ等の発生を事前に予知し、災害を未然に防いだり、芝生等の植生の健全性を維持するための手法として、社会に貢献するところ甚大である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
以下、本発明に係る植生のモニタリング方法を自然斜面の崩壊危険予測に適用した場合を中心に説明する。
（自然斜面の崩壊危険予測システムの概要）
自然斜面の崩壊が発生する際、まず斜面１内部の土体上層部において亀裂２が生じるが、この亀裂２がまだ微細なものであると、目で確認することはほとんど不可能であり、亀裂２が目で確認できるほど大きなものになった時には、既に斜面崩壊が発生している場合が多い。
【００２４】
自然斜面では、植生３が表面を覆っており、その植生３は斜面１上層部に根を網のように張っており、亀裂２が土体上層部で生じると、図１に示すように植生３の根４が切られ、植生３の生育に影響が出る。植生３は生育機能が阻害されると活性度が低下、すなわち健康状態が悪くなり、最終的に枯死してしまう。この植生３の状態を捉えることができれば、斜面１の亀裂発生箇所を推定することができる。すなわち、斜面１上に亀裂２が発生し、まだ十分に伸展する前に、その亀裂２の発生を植生３を介して間接的に捉えるのである。
【００２５】
図２に本予測システムのフロ−チャ−トを示す。自然斜面内部で亀裂が生じると、植生の根が切断され、蒸散作用等の生育機能が阻害されることによって、植生の温度上昇、活性度の低下が起こる。この温度上昇、活性度の低下は、人間の目では確認できない不可視情報であり、対象斜面をサ−マルカメラ、スペクトルフォトメ−タ−で観測し、その結果を画像化、グラフ化することで、人間の目で確認できる可視情報に変換し、自然斜面の崩壊危険予測を行う。
【００２６】
（解析方法）
（温度上昇箇所の特定）
温度上昇は、蒸散作用が低下し、これによって周囲の空気から気化熱を奪わなくなることによって起こる。図３は、生育機能が阻害されたサトウキビの温度状況を観測したサ−マルカメラ画像で、他の健全なものと比較して温度が高くなっていることが分かる（エリアＥ参照）。このように、周囲の植生よりも温度が高い箇所があれば、その箇所の植生は根切れを起こし、土体上層部で亀裂が生じている可能性が高い。
【００２７】
この温度上昇箇所をサ−マルカメラで観測することによって探し出す。この際、植生の温度は種類によって違うため、経時変化を見ていく必要がある。方法は、対象となる自然斜面をサ−マルカメラで経時観測し、熱赤外線画像を取得する。次に、取得した熱赤外線画像の差画像を作成し、植生の温度変化をモニタリングする。
【００２８】
この温度変化は、図３のように画像による確認を行い、また、対象範囲内で任意のポイントを設定し、そのポイントの温度変化を、縦軸を温度、横軸を時間とした温度変化グラフを作成することで確認する。この２種類の解析の結果、著しく温度が上昇した箇所を斜面崩壊の発生危険箇所とする。また、対象斜面においては、写真撮影を行い、この写真画像を熱赤外線画像と重ね合わせることで、詳細な発生危険箇所の特定を行う。
【００２９】
（活性度低下箇所の特定）
植物の反射特性を利用して、亀裂による根切れの影響で樹木が枯死する以前の、亀裂発生して間もなく樹木が「弱っている」状態である箇所を特定する。
【００３０】
植物の反射特性は、図４に示す植物の活性（健全度）と反射特性を示す模式図のように、ある特徴を有している。この図の横軸は植物が反射する電磁波の波長（0.4〜0.7ミクロン：可視光域、0.7〜1.15ミクロン：近赤外域）であり、縦軸は植物が反射する太陽エネルギ−の強さを示す。図中、植物が「健全な」「弱った」「枯れた」との表現があるが、これらは人間で言えば健康状態を示すもので、「健全」はまったくの健康状態、「弱った」は病気にかかっている状態、「枯れた」は生命が失われた状態にそれぞれ相当する。「弱った」状態である植生は、肉眼では健全そうに見えるが実は病気にかかっている植生を言い、「枯れた」は枯死した植生を指す。
【００３１】
図から、健全な植物は、可視光域の緑色帯（0.55ミクロン付近）で反射が強く、それ以上に近赤外域で反射が高い。健全な植物が人間の目に緑色に見えるのは、緑色帯で反射が高いからである。枯れた植物では、可視光域の緑色帯と赤色帯（0.65ミクロン付近）とで反射がほとんど同じになると同時に、近赤外域の反射が著しく低下する。中間状態の弱った植物の反射は、可視光域では健全な植物と同じであるが、近赤外域では反射が健全な植物より低くなる。
【００３２】
それぞれの反射特性は、各波長領域の反射強さから計算される植生指標（Vegetation Index）によって、数値的に表すことができる。植生指標には６種類あるが、ここでは代表的なＲＶＩ（Ratioed Vegetation Index）とＮＤＶＩ（Normarized  Differential Vegetation Index）を下記に示す。
ＲＶＩ＝Ａ÷Ｂ、ＮＤＶＩ＝（Ａ−Ｂ）÷（Ａ＋Ｂ）
ここに、Ａ：近赤外域の反射強さ、Ｂ：赤色帯（可視光域）の反射強さである。
【００３３】
図４から、それぞれの状態のＲＶＩを求めると、健全な植物＝60÷10＝6、弱った植物＝40÷10＝4、枯れた植物＝20÷20＝1となる。このように植生指標を用いることにより、数値で植物の健全度が表され、植生指標が大きいほど健全な状態に近いことになる。
【００３４】
この植生指標を、対象斜面においてスペクトルフォトメ−タ−を用いて経時観測し、植生指標が著しく低下した、すなわち活性度が低下した箇所を特定できれば、その箇所の土体内部において亀裂が生じ、斜面崩壊の危険箇所であると推定できる。
【００３５】
（自然斜面の崩壊危険箇所の特定）
以上のように、サ−マルカメラ、スペクトルフォトメ−タを用いて、対象斜面における植生の温度分布、活性度状況を調べ、温度上昇、活性度低下の両方において変化が見られる箇所を最終的に崩壊危険箇所と特定する。
【００３６】
このことで、今まで曖昧であった崩壊危険箇所の特定を既存の手法よりも定量的に早く行うことが可能となる。
【実施例】
【００３７】
（実施例１）
図５は本発明に係る方法を実現するための装置のブロック図である。同図において５はサーマルカメラであり、被写体を撮影し該被写体の温度を表示するデジタルカラー静止画による赤外線熱画像データ及び画素毎の温度を示す温度データを所定時間毎（例えば１分毎）にパーソナルコンピュータ７（以下、「コンピュータ７」という）に出力するものである。このサーマルカメラ５から出力される熱画像データは、図６に示すように画素毎のＲＧＢデータ（Ａ１，Ａ２，Ａ３・・・）と、該ＲＧＢデータに対応する温度の高低を示す温度データ（Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３・・・）から構成されている。当該カラー静止画像は、図３に示すように、被写体の温度の高低を色分けして表示するものであり、パーソナルコンピュータ７の表示手段１３に表示された状態では、画面右側に温度と色の対比部８を有する。温度を表示する色は、温度の高い箇所を赤色で表示し、温度が低下するに従い黄色、緑色、青色、紫色、黒色で表示するものであり、各色においてもその濃淡により温度の高低を表示し得るものである。このようなサーマルカメラ５は例えばＮＥＣ社製のサーマルカメラＴＨ３１０２ＭＲ等を使用することができる。
【００３８】
６はスペクトルフォトメータ（分光反射率測定器）であり、切換スイッチ（図示せず）を切り換えることにより光学フィルターを切り換えて測定する電磁波の波長を切り換え可能に構成されている。従って、当該切換スイッチを切り換えることにより、電磁波の波長約０．４［μｍ］〜約１［μｍ］までの各種波長毎に被測定ポイントの分光反射率を測定し得るものである。即ち、測定波長を定めて測定することにより、当該波長における被測定ポイントの分光反射率データがコンピュータ７に出力される。このようなスペクトルフォトメータ６は、例えば株式会社阿部設計の２７０３ＭＭｖｅｒ０．２型ポータブルフォトメータ等を使用することができる。
【００３９】
７はコンピュータであり、上記外部機器５，６等との入出力を制御するＩ／Ｏインターフェース９、本発明に係るメインプログラム（図１４〜図２０に示す）が格納されたＲＡＭ及び該メインプログラムに基づいて各種の処理を実行するＣＰＵから構成された制御手段１０、上記サーマルカメラ５からの熱画像データＳ、上記スペクトルフォトメータ６からの分光反射率データ１１ｄ、その他上記制御手段１０の動作に基づいて各種のデータ（２画像データ１１ａ、差画像データＳ’、温度上昇箇所データ１１ｂ、危険箇所データ１１ｃ，１１ｆ、植生指標データ１１ｅ，デジタル画像データ１１ｇ等）を格納する記憶手段１１、上記制御手段１０に対して各種の指示を与えるための入力手段１２、各種の画像、文字等を表示するための表示手段１３、各種データ、画像を出力するための出力手段１４から構成されている。尚、上記入力手段１２はキーボード、マウス等の入力装置により構成されており、上記表示手段１３は例えば液晶やＣＲＴ等の画面を有するディスプレイにより構成されており、上記出力手段１４はプリンタにより構成されているものとする。また、上記記憶手段１１は例えばハードディスク等の外部記憶装置により構成されているものとする。
【００４０】
上記制御手段１０は上記ＲＡＭに記憶されたメインプログラムに基づいて各種の機能を実現するものであり、図５に示すように、機能的には後述の選択された２画像の差画像を作成する差画像作成手段１０ａ、温度―時間特性図を作成する温度―時間特性図作成手段１０ｂ、分光反射率−波長特性図作成手段１０ｃ、及び植生指標（ＲＶＩ等）を演算するＲＶＩ等演算手段１０ｄ、自然斜面のデジタル画像と差画像とを合成する画像合成手段１０ｅとを具備している。
【００４１】
（１）サーマルカメラによる危険箇所の特定
次に、本発明の測定方法について説明する。まず、図１に示す自然斜面の植生をサーマルカメラ５で撮影する。この場合、例えばコンピュータ７の制御手段１０は時間ｔ１（例えば１分）毎にサーマルカメラ５からの静止画の熱画像データＳ１，Ｓ２，Ｓ３…（ＲＧＢデータ及び温度データ）をＩ／Ｏインターフェース９を介して読み込み（図１４Ｐ１，Ｐ２）、これらの熱画像データＳ１、Ｓ２、Ｓ３・・・・を記憶手段１１に熱画像データＳとして順次記憶していく（図１４Ｐ３、Ｐ４、図７参照）。
【００４２】
次に、操作者は入力手段１２を操作して上記記憶手段１１内の熱画像データＳを表示手段１３に図３に示すように表示させ（図１５Ｐ１，Ｐ２）、画面上の熱画像データを見ながら各熱画像データＳ１，Ｓ２，Ｓ３・・・の内、最大温度の存在する画像と最小温度の存在する画像を選択する（図１５Ｐ３）。尚、ここでは説明の簡単のため、図７に示すように熱画像には３つのエリアａ，ｂ、ｃが存在するものと考える。この選択作業は、熱画像の内、最も濃い赤色で表示されている高温部エリアを有する画像（ここでは高温部エリアａを有する熱画像データＳ９とする（図７参照））に着目し、当該熱画像データＳ９を基準として、上記高温部エリアａにおいて最も温度の低い箇所の存在する熱画像データ（ここでは熱画像データＳ３とする（図７参照））を選択する。すると、コンピュータ７の制御手段１０は、これらの２つの熱画像データＳ３，Ｓ９を記憶手段１１に記憶し、かつ表示手段１３に表示する（図１５Ｐ４、図５、２画像データ１１ａ参照）。
【００４３】
次に、操作者は入力手段１２から差画像Ｓ’を作成する指令をコンピュータ７に与える（図１５Ｐ５）。すると、コンピュータ７の差画像作成手段１０ａは、上記記憶手段１１内の２画像データ１１ａに基づいて熱画像データＳ３，Ｓ９を抽出し、上記熱画像データＳ３と熱画像データＳ９の各画素毎の温度データの差を演算して差画像データＳ’（図８参照）を作成し、当該差画像データＳ’を記憶手段１１に記憶すると共に、表示手段１３に表示する（図１５Ｐ６）。このとき、上記差画像作成手段１０ａは、図８（ｂ）に示すように、記憶手段１１に記憶されている上記熱画像データＳ９，Ｓ３の各画素毎の温度データを各画素毎に減算を実行して差画像データＳ’を得る。尚、図８（ｂ）では各エリアａ，ｂ，ｃの各画素の温度データが、熱画像データＳ９では「４０」「２０」「１０」、熱画像データＳ３では「２０」「１５」「５」であり、これらが減算されて、差画像データＳ’においては各々「２０」「５」「５」となっていることを示す。従って、表示手段１３においては同図（ａ）の差画像Ｓ’のようにエリアａのみが最も温度が高く（赤色）表示されることになり、これによりエリアａにおいて最も温度変化が大きい、即ち植生の健全性が低下しており、斜面に亀裂等が発生している可能性が高いということがわかる。尚、図８（ｂ）では差画像Ｓ’の各エリアａ，ｂ，ｃ内においては温度データが均一としているが、実際には各エリア内においても温度の高低（濃淡）は存在する。
【００４４】
その後、操作者は上記画面上に表示された差画像Ｓ’の内、温度差の大きいエリアａ内において、特に濃い赤色で表示された温度差の大きい複数のポイント（点）を温度上昇箇所として指定する（図１５Ｐ７）。この場合、本実施形態では図９に示すように、エリアａ内において、Ｑ１，Ｑ２，Ｑ３の３つのポイントを指定したとする。すると、コンピュータ７の制御手段１０は指定されたポイントのｘｙ座標位置Ｑ１（ｘ１、ｙ１）、Ｑ２（ｘ２、ｙ２）、Ｑ３（ｘ３、ｙ３）を温度上昇箇所の位置データ１１ｂとして記憶手段１１に記憶する（図１５Ｐ８）。
【００４５】
次に、コンピュータ７の温度―時間特性図作成手段１０ｂは、上記記憶手段１１の熱画像データＳ（Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３・・・）を参照し、温度上昇箇所データ１１ｂの位置データＱ１，Ｑ２，Ｑ３に対応する上記熱画像データＳ１、Ｓ２，Ｓ３・・・の位置Ｑ１（ｘ１、ｙ１）、Ｑ２（ｘ２、ｙ２）、Ｑ３（ｘ３、ｙ３）における温度データを上記記憶手段１１から読み出し（図７参照）、図１０に示すように横軸を経過時間、縦軸を温度とした温度−時間特性図Ｇを作成し、当該特性図Ｇを表示手段１３に表示する（図１５Ｐ９，Ｐ１０）。
【００４６】
その後、操作者は、画面上に表示された特性図Ｇを見て、入力手段１２を以って、傾きの最も大きい箇所、即ち温度変化の最も大きい箇所（本実施形態では温度上昇箇所Ｑ１とする）を特定する（図１６Ｐ１）。すると、上記制御手段１０は当該温度上昇箇所Ｑ１の位置データ（ｘ１、ｙ１）を危険箇所データ１１ｃ（第１の危険箇所）として記憶手段１１に記憶すると共に（図１６Ｐ２）、上記差画像データＳ’を上記記憶手段１１から抽出して表示手段１３に再度表示して（図１６Ｐ３）、上記危険箇所Ｑ１（ｘ１，ｙ１）を差画像Ｓ’上に他の温度上昇箇所Ｑ２，Ｑ３と区別し得るように、例えば色分け、或いは丸印その他の方法で表示する（図１６Ｐ４、図９参照）。
【００４７】
以上の処理により、サーマルカメラ５による危険箇所Ｑ１（第１の危険箇所）の特定処理が終了する。このとき、上記危険箇所Ｑ１（ｘ１、ｙ１）の経時的な温度変化は温度―時間特性図Ｇで把握し得るので、当該危険箇所の位置、温度等を定量的に把握し得る。尚、上記図１５のステップＰ７において、本実施形態では温度上昇箇所をポイント（点）で指定したが、ポイントに限らず所定の範囲を指定をすることにより、エリア指定することもできる。この場合、温度上昇箇所の温度は当該エリア指定した範囲における画素の温度データの平均値を当該エリアの温度データとして図１０の特性図Ｇを作成すれば良い。
【００４８】
尚、上記サーマルカメラ５にて例えばヘルスモニタリングの必要な芝生等を撮影した場合は、上記危険箇所Ｑ１は、芝生の健全性の低下箇所として把握することができる。
【００４９】
（２）スペクトルフォトメータによる危険箇所の特定
次に操作者は、上記自然斜面における上記（１）の処理で特定した温度上昇箇所Ｑ１，Ｑ２，Ｑ３についてスペクトルフォトメータ６で分光反射特性の測定を行う。ここで、電磁波の波長は例えば波長０．４［μｍ］から１［μｍ］の範囲における複数の波長に対する分光反射率を測定する。すると、各波長毎に分光反射率データがコンピュータ７に入力し（図１７Ｐ１）、該コンピュータ７は波長毎の分光反射率データを記憶手段１１に記憶する（図１７Ｐ２、記憶手段１１の分光反射データ１１ｄ参照）。全ての温度上昇箇所Ｑ１、Ｑ２、Ｑ３について測定が終了すると処理を終了する（図１７Ｐ３）。尚、上記記憶手段１１に記憶される各ポイント毎の分光反射率データＣ１，Ｃ２・・・、Ｄ１，Ｄ２・・・、Ｅ１，Ｅ２・・・を図１１（ａ）〜（ｃ）に示す。
【００５０】
次に操作者は入力手段１２から波長―分光反射率特性図の作成指令を行うと（図１８Ｐ１）、コンピュータ７の分光反射率−波長特性図作成手段１０ｃは、記憶手段１１から分光反射率データ１１ｄを抽出し（図１８Ｐ２）、その波長データ及び分光反射率データに基づいて各温度上昇箇所Ｑ１，Ｑ２，Ｑ３の分光反射率−波長特性図Ｈ（図１２参照）を作成し（図１８Ｐ３）、当該特性図Ｈを表示手段１３に表示する（図１８Ｐ４）。尚、上記図１７のステップＰ３において全てのポイントの分光反射率データの記憶が終了した時点で、コンピュータ７が自動的に上記分光反射率−波長特性図Ｈを作成するように構成しても良い。
【００５１】
次に、操作者はコンピュータ７に対しＲＶＩ（植生指標）の演算指令を行う（図１８Ｐ５）。すると、コンピュータ７の演算手段１０ｄは、Ｑ１〜Ｑ３の各ポイントについてＲＶＩ（＝Ａ／Ｂ）の演算を行い、記憶手段１１に植生指標データ１１ｅとして記憶する（図１８Ｐ６、Ｐ７）。尚、演算結果は以下のようになったとする。
【００５２】
Ｑ１（ｘ１、ｙ１）のＲＶＩ≒１
Ｑ２（ｘ２、ｙ２）のＲＶＩ≒５
Ｑ３（ｘ３、ｙ３）のＲＶＩ≒４
尚、Ａ：近赤外域、波長０．７５μｍ近傍の分光反射率［％］
Ｂ：赤色域、波長０．６５μｍ近傍の分光反射率［％］
【００５３】
引き続いて、コンピュータ７の制御手段１０は上記演算したＲＶＩ値の内、最低のＲＶＩ値を持つ温度上昇箇所、即ち植生の活性度が最も低下している箇所、この場合温度上昇箇所Ｑ１を選択し、当該箇所を危険箇所データ１１ｆ（第２の危険箇所）として記憶手段１１に記憶する（図１９Ｐ８）。その後、制御手段１０は、記憶手段１１から差画像データＳ’を呼び出し表示手段１３に表示し（図１９Ｐ９）、かつ上記危険箇所Ｑ１を他のポイントＱ２，Ｑ３と区別し得るように（例えば、色分け、二重丸印等）で表示する（図１９Ｐ１０、図１３の危険箇所Ｑ１参照）。
【００５４】
以上の処理により、サーマルカメラで特定された第１の危険箇所Ｑ１、スペクトルフォトメータにおいても危険箇所であると特定された第２の危険箇所Ｑ１が崩壊の危険性の高い位置であることを特定し表示手段１３に表示することができる。このとき、上記危険箇所Ｑ１（ｘ１、ｙ１）は、上記ＲＶＩ値によりその植生の活性度の低下を定量的に把握することができる。尚、上記実施形態では両危険箇所が同一である場合を示したが、異なる場合は各危険箇所を各々画面上の差画像Ｓ’に表示することができる。また、上記実施形態では植生指標としてＲＶＩを用いたが、ＮＤＶＩを用いることも勿論可能である。
【００５５】
尚、上記スペクトルフォトメータで芝生等を撮影した場合は、上記第２の危険箇所Ｑ１は芝生等の健全性の低下箇所として把握することができる。
【００５６】
その後、操作者は入力手段１２から画像合成指令をコンピュータ７に与えると（図２０Ｐ１）、制御手段１０の画像合成手段１０ｅは、デジタルカメラ１５で予め撮影し記憶手段１１に記憶している自然斜面のデジタル静止画像データ１１ｇを抽出し（図２０Ｐ２）、当該デジタル画像１１ｇと上記差画像データＳ’とを合成し（図２０Ｐ３，Ｐ４）、自然斜面のデジタル画像上に上記危険箇所Ｑ１を表示し、操作者の出力指令に基づいて（図２０Ｐ５）、当該デジタル静止画像を出力手段１４にてプリントアウトするものである（図２０Ｐ６）。即ち、上記デジタル静止画上において上記第１の危険箇所と第２の危険箇所の位置を表示することができる。尚、合成画像の一例を図２１に示す。
【００５７】
以上説明したように、本発明は、（イ）赤外線計測技術による植生の温度測定（サ−マルカメラ）、（ロ）赤外線計測技術による植生の分光反射特性の測定（スペクトルフォトメ−タ−）、（ハ）可視デジタルスチル写真撮影と熱画像との合成、などの画像処理技術を駆使し、自然斜面に発生した亀裂などの異常部を、従来の手法に比べて、安全、迅速かつ正確に検知することができる。従って、本発明は、崖崩れ等の発生を事前に予知し、災害を未然に防ぐことができる手法として、社会に貢献するところ甚大である。
【００５８】
（実施鈴２）
上記実施例１は、本発明に係る植生のモニタリング方法を自然斜面の崩壊危険予測に適用した例を説明したが、当該方法は植生のヘルスモニタリングにも適用することができる。即ち、上記（１）サーマルカメラにより危険箇所の特定において、サーマルカメラにより芝生等の植生を撮影し、温度上昇箇所Ｑ１，Ｑ２，Ｑ３を健全性の低下した芝生の箇所として特定し、その内最も温度変化の大きい位置、例えばＱ１を第１の危険箇所、即ち健全性が著しく低下している箇所として特定することができる。
【００５９】
次に上記（２）のスペクトルフォトメータによる危険箇所の特定において、上記温度上昇箇所Ｑ１，Ｑ２，Ｑ３における植生の分光反射率を測定し、ＲＶＩ（又はＮＤＶＩ）の演算により最も活性度が低下した箇所Ｑ１を第２の危険箇所として特定することができる。その後、上記差画像上にこれら第１、第２の危険箇所Ｑ１を表示することにより、芝生等の植生においてメンテナンスの必要な箇所を特定することができるものである。
【００６０】
このように、本発明の方法を植生のヘルスモニタリングに適用することにより、肉眼ではわからない弱っている植生の活性状況を事前に把握することができ、手遅れになる前に適切なメンテナンスを行うことができるものである。
【図面の簡単な説明】
【００６１】
【図１】法面のクラックによる根切れの状態を示す図である。
【図２】本発明に係るシステムの動作手順を示すフローチャートである。
【図３】サーマルカメラで撮影した赤外線画像を示す図である。
【図４】植物の分光反射特性を示す特性図である。
【図５】本発明に係る方法を行うための装置のブロック図である。
【図６】デジタルカラー静止画像とその熱画像データを示す図である。
【図７】赤外線熱画像を示す図である。
【図８】（ａ）（ｂ）共に、差画像を作成する手順を示す赤外線画像を示す図である。
【図９】サーマルカメラにより特定された危険箇所を示す差画像の図である。
【図１０】温度―時間の特性図である。
【図１１】（ａ）〜（ｃ）共に温度上昇箇所での分光反射率データを示す図である。
【図１２】分光反射率−波長の特性図である。
【図１３】フォトメータの使用により特定された危険箇所を示す差画像の図である。
【図１４】本発明に係る方法の動作手順を示すフローチャートである。
【図１５】本発明に係る方法の動作手順を示すフローチャートである。
【図１６】本発明に係る方法の動作手順を示すフローチャートである。
【図１７】本発明に係る方法の動作手順を示すフローチャートである。
【図１８】本発明に係る方法の動作手順を示すフローチャートである。
【図１９】本発明に係る方法の動作手順を示すフローチャートである。
【図２０】本発明に係る方法の動作手順を示すフローチャートである。
【図２１】合成後の自然斜面の画像を示すものである。
【符号の説明】
【００６２】
１  斜面
２  亀裂
３  植生
４  根
５  サーマルカメラ
６  スペクトルフォトメータ
７  コンピュータ
１０  制御手段
１０ａ  差画像作成手段
１０ｂ  温度―時間特性図作成手段
１０ｄ  演算手段
１０ｅ  画像合成手段
１１  記憶手段
１１ａ  ２画像データ
１１ｄ  分光反射率データ
Ｓ      熱画像データ
Ｓ１，Ｓ２，・・・  熱画像データ
Ｓ‘  差画像データ
Ｑ１，Ｑ２，Ｑ３  温度上昇箇所
【図２】
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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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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図１】
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【図３】
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