(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
森林地域を上空から撮影したカラー画像を用いて森林地域の樹種の分布を求める森林情報処理システムに関し、
前記カラー画像を白黒画像に変換する画像変換手段と、
前記白黒画像にウォータシェッド・アルゴリズムを施して樹冠形状を求めて樹冠形状画像を作成する樹冠形状画像作成手段と、
前記樹冠形状画像の樹冠部分に対応するカラー画像部分の波長スペクトルを求め、予め求めておいた樹種ごとの波長スペクトルを参照し、前記樹冠形状画像の樹冠部分の樹種を特定する樹種特定手段と
を有する森林情報処理システム。
【請求項２】
前記カラー画像は、航空機或いは人工衛星を用いて撮影されたものである請求項１記載の森林情報処理システム。
【請求項３】
前記画像変換手段による画像変換の前に、前記カラー画像にサブピクセル化処理を行って前記カラー画像の解像度を高める処理を行う請求項１または２に記載の森林情報処理システム。
【請求項４】
前記画像変換手段による画像処理に続いて、画像の平滑化、樹冠の境界線強調の処理を行う請求項１乃至３の何れかに記載の森林情報処理システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する分野】
本発明は、森林地域を上空から撮影したカラー画像に基づいて森林地域を評価する手法に関し、特に、前記カラー画像をコンピュータにより画像処理して森林を構成する樹木の樹冠形状を求め、樹木の分布状態及び混交度などを把握して森林地域を評価するのに好適な森林情報処理システムに関する。
【０００２】
本明細書において、“樹冠”とは森林を構成する各樹木の上部の枝と葉で構成された丸みを持った部分を言い、“樹冠形状”とは森林の樹木を真上（或い略真上）から見た樹冠の形状を言う。
【０００３】
【従来の技術】
従来の森林地域の評価は、広大な森林地域の比較的狭い地域を予め調査区域として定め、森林地域に実際に赴いて、異なる樹木の分布状態、樹木の植生の疎密状態、樹木の幹の直径及び樹高などを測定し、この調査区域内での実地調査に基づいて森林地域全体を評価していた。このような部分的な調査結果に基づいて推測により森林地域全体を評価するため、森林地域全体を正確に評価ことは極めて困難であった。
【０００４】
従来の森林地域を評価するための手順は、
(a)  自治体が有する縮尺が５０００分の１の森林計画図、或いは、航空写真を参考にして森林地域内の一部分を調査区域として定める。
(b)  適当な交通手段を用いて調査区域の近くまで行って徒歩により調査区域に入る。
(C)  ＧＰＳ（global positioning system）が利用可能であればＧＰＳを用いて調査地点の位置を求める。ＧＰＳが利用不可能であれば周辺の地形状況などから調査地点の位置を特定する。
(ｄ)  調査結果を地図及び調査ノートなどに記入する。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
上述のように、調査区域は車両などが使用できない山地が多いため、調査区域内での移動は徒歩に頼らざるを得ず、現地調査には多大な費用と労力がかかるという問題があった。更に、調査区域内の樹種及び樹齢が他の地域の樹種及び樹齢と同一と仮定しても、樹木の立地条件の違いによって樹木の生育状態が異なるため、限定された調査区域での調査結果に基づいて森林地域全体を正確に評価することは極めて困難であった。
【０００６】
更に、樹木が繁茂している地域ではＧＰＳの人工衛星からの位置情報データを受信できない場合が多く、このため、調査地点の位置を正確に求めるのは困難な場合が多かった。
【０００７】
【発明の目的】
したがって、本発明は、森林地域を撮影した航空カラー写真或いは人工衛星カラー画像をコンピュータに入力し、コンピュータ画像処理により森林地域の樹冠形状画像を求め、この樹冠形状画像と元のカラー画像から求めた樹木の色彩及び輝度等とから森林地域全体の樹木植生の調査・評価を行なうことを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明によれば、森林地域を上空から撮影したカラー画像を白黒画像に変換し、該白黒画像に画像処理を施して樹冠形状画像を求め、前記カラー画像のスペクトル分析を行ない、該スペクトル分析結果と前記樹冠形状画像とからコンピュータを用いて森林地域を評価している。
【０００９】
前記カラー画像は、航空機或いは人工衛星を用いて撮影されたものであり、前記森林地域の評価は、森林の樹木の種類を特定することを含んでいる。
【００１０】
更に、前記白黒画像変換を行なう前に、前記カラー画像にサブピクセル化処理を行なって前記カラー画像の解像度を高める処理を行なう場合がある。
【００１１】
更に、前記白黒画像に対する画像処理は、画像の平滑化、樹冠の境界線強調の処理を含んでいる。
【００１２】
更に、本発明は、森林地域を上空から撮影したカラー画像を白黒画像に変換し、該白黒画像に画像処理を施して樹冠形状画像を求め、前記カラー画像のスペクトル分析を行ない、該スペクトル分析結果と前記樹冠形状画像とから森林地域を評価するプログラムを記録した記録媒体に関する。
【００１３】
【発明の実施の形態】
以下、添付の図１乃至図７を参照して本発明に係る実施の形態を説明する。
【００１４】
図１は、樹冠及び樹冠形状などを説明するための図である。上述したように、“樹冠”とは森林を構成する各樹木の上部の枝と葉で構成された丸みを持った部分を言い、“樹冠形状”とは森林の樹木を真上（或いは略真上）から見た樹冠の形状を言う。図１（ａ）は森林地域を航空機或いは人工衛星から撮影する様子と樹冠部分はどの部分かを示している。図１（ｂ）は樹冠を真上（或いは略真上）から見た様子を示す。
【００１５】
図２は、本実施の形態による画像処理ステップ（工程）を説明するためのフローチャートである。図２において、航空機或いは人工衛星から撮影した森林地域のアナログカラー写真をコンピュータに入力してデジタル画像に変換する（ステップ１０）。しかし、航空機或いは人工衛星からデジタルカメラで撮影したカラー画像をコンピュータに入力するのであれば、ステップ１０でのアナログカラー画像のデジタル化は省略できる。
【００１６】
図３は、航空機から撮影してコンピュータに入力するカラー画像の一例を白黒画像で表示した図である。これは、明細書に添付する図面をカラーで表示することができないからである。
【００１７】
次に、ステップ１０で求めたデジタルカラー画像が樹冠形状の抽出用として充分な解像度を有していない場合には、ステップ１２において、樹冠形状を正確に求めるためにサブピクセル化処理を行って画素を追加する。しかし、このステップ１２は上記のデジタルカラー画像が充分な解像度を有していれば省略可能である。
【００１８】
ステップ１４において、カラーのデジタル画像を多値の白黒デジタル画像（モノクロデジタル画像）に変換し（カラー画像から白黒画像を求める手段を画像変換手段と称する）、次のステップ１６において、画像の平滑化を行ない後続の画像処理に備える。この平滑化処理の目的は、画像中に細かい画素値の変動が存在すると後述のステップ２０での樹冠の形状を求める際、単一の樹冠形状が複数個に分割されるという問題を除去することである。この画像平滑化処理はガウスフィルタを用いる方法として知られている。
【００１９】
次に、ステップ１８において隣接する樹冠の境界を強調する。この処理の目的は後続の画像処理において樹冠形状を求めやすくすることである。この境界線強調は例えばハイパスフィルタ処理で行うことができる。勿論、樹冠形状の境界と思われる部分が充分明確に示されている画像であればこの処理ステップは省略可能である。しかし、通常このステップ１８の境界線強調処理は必要と思われる。
【００２０】
次に、ステップ２０において樹冠形状を求める。この樹冠形状を求める手段を樹冠形状画像作成手段と称する。この樹冠形状を求める方法を図４を参照して説明する。航空機或いは人工衛星から樹冠を撮影すると、樹冠の盛り上がりに応じて輝度が高くなる。即ち、樹冠の頂点部分では輝度が最も高く且つこの頂点部では輝度変化が最も小さい。樹冠の周辺部に向かうにしたがって輝度が低下し、隣接する樹冠の境界部分で最も輝度が低くなる。本発明の実施の形態では、このような樹冠の丸みに伴う輝度の変化を利用し、所謂ウォーターシェッド・アルゴリズム（watershed algorithm）により樹冠形状を求めている。
【００２１】
ウォーターシェッド・アルゴリズムでは、輝度の変化（グラディエント（gradient））が最も小さい部分の中心にマーカを設定する。即ち、マーカは夫々の樹冠の頂点或いは頂点付近に設定される（図４ではマーカの初期設定個所に＊印を付した）。次に、輝度の変化（グラディエント）に沿って夫々の樹冠の頂点に初期設定したマーカを四方に成長させる（図４では複数の矢印で示す）。続いて、隣接する樹冠のマーカとぶつかった個所を樹冠の境界線として定める。このように、ウォーターシェッド・アルゴリズムでは、輝度変化（グラディエント）が小さい樹冠頂部を出発点として輝度変化に沿って領域を成長させることにより樹冠形状を抽出している。
【００２２】
図５は、図３のカラー画像（但し図では白黒で表現されている）から樹冠形状画像作成手段が上述のウォーターシェッド・アルゴリズムを用いて求めた樹冠形状画像を表す図である。
【００２３】
続いて、図２のステップ２２において森林地域の樹冠形状と、ステップ１０でコンピュータに入力されたオリジナルのカラー画像の波長スペクトル（スペクトル分析結果）とを用いて樹種を求める。この樹種を求める手段を樹種特定手段と称する。具体的には、例えば、図５の樹冠形状画像とオリジナルのカラー画像を重畳してスペクトル分析を行って樹種を求めればよい。
【００２４】
この樹種決定の一例を図６を参照して説明する。図６は、或る森林地域を１１月にカラー撮影した際の、スギ（杉）、ヒノキ（檜）、コナラ（小楢）、カシ（樫）の４種類の樹木の光波長（横軸）に対する輝度（縦軸）の関係（スペクトル）を示した図である。
【００２５】
図６に示すように、スギの樹冠部分の輝度は、他の樹種に比較して青から近赤外線にいたるスペクトル全体にわたって総じて低く、ヒノキの樹冠部分は、青、緑、赤の可視光線ではスギと同様に輝度が低いが、近赤外線領域では輝度が高くなっている。一方、コナラはスギ及びヒノキに比べて全体的に輝度が高く、カシは、コナラと同様に全体的に輝度が高いが、コナラに比較して緑及び赤のスペクトルが低くなっている。
【００２６】
森林地域には、常緑樹木、落葉樹木などが混在し、撮影したカラー画像中の各樹木に関するスペクトルは季節によって異なる。しかし、このような森林地域のカラー画像に現れる“季節による変動データ”を適切な期間にわたって蓄積して検証すれば、樹冠形状と樹冠形状を求めたカラー画像のスペクトル分析とに基づいて正確な樹木特定は可能である。更に、撮影時の太陽光線の相違によるデータ変動も撮影データを蓄積して検証すれば解決する問題である。
【００２７】
図７は、図３に示した画像をコンピュータに入力し、図２の画像処理を行って図５に示す樹冠形状画像を求め、図６に示した各樹木のスペクトルを参考にして求めたスギ、ヒノキ、コナラ、カシの４種類の樹木の分布を評価した図である。
【００２８】
上述した森林地域の評価は樹木の分布に関して説明した。しかし、同種類の樹木であれば、樹冠の大小に基づいて幹の直径、樹高、樹齢を推定することも可能である。更に、本発明は高木に限定されることなく低木の分布評価にも適用可能である。
【００２９】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、森林地域を撮影した航空カラー写真或いは人工衛星カラー画像をコンピュータに入力し、コンピュータ画像処理により森林地域の樹冠形状画像を求め、この樹冠形状画像と元のカラー画像から求めた樹木の色彩及び輝度等とから森林地域全体の樹木植生の調査・評価を行っているので、現地調査に基づく森林地域評価に伴う従来の諸問題を克服することができるという顕著な効果を有する。
【図面の簡単な説明】
【図１】森林地域の樹木の樹冠を説明する図。
【図２】本発明に係る実施の形態による画像のコンピュータ処理を説明するフローチャート図。
【図３】図２のコンピュータ処理においてコンピュータに入力される森林地域のカラー画像を白黒画像で示した図。
【図４】図２の樹冠形状を求めるコンピュータ処理を説明するための図。
【図５】図２のコンピュータ処理において求めた樹冠形状画像を示す図。
【図６】図２のコンピュータ処理において樹木を特定するのに使用する樹木のスペクトルを示す図。
【図７】図２のコンピュータ処理により求めた樹木分布を示す図。
【符号の説明】
１０：  上空から森林地域を撮影したカラー画像（アナログ）を入力してデジタル画像に変換するコンピュータ処理ステップ
１２：  サブピクセル化処理を行なうコンピュータ処理ステップ
１６：  画像の平滑化を行なうコンピュータ処理ステップ
１８：  樹冠境界線の強調を行なうコンピュータ処理ステップ
２０：  樹冠形状を求めるためのコンピュータ処理ステップ
２２：  樹冠形状とスペクトル分析に基づいて機種を求めるコンピュータ処理ステップ
【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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