(57)【要約】【課題】雲などの影響を受けることなく良好に圃場の画像を得ることができ、土壌腐植含量の分析が不要で、土壌の乾湿マップを精度よく作成することができる土壌乾湿予測方法及びその装置を提供する。【解決手段】空撮用ヘリコプタ４０で、圃場の雨直後と乾燥時の可視画像４２，４４を撮影する。一方、圃場内の数地点で土壌５０を採取し、体積水分率５２，気相率５４を分析する。前記画像における土壌採取地点の赤，緑，青の色分解値データ７２を光量補正して得た光量補正済色分解値データの差を算出し、前記２つの画像間の差分データ７４と、体積水分率５２や気相率５４とのマップ７６，７８を作成して回帰式を得る。この回帰式を利用して、圃場全体についての乾湿マップ８２を得る。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
空撮用ヘリコプタによって、湿潤時と乾燥時の土地の可視画像と、それぞれの可視画像の撮影時の光量と、を得るステップ，
当該土地の土壌を、複数のサンプリング地点で採取して、体積水分率もしくは気相率を得るステップ，
前記可視画像及び前記光量を利用して、前記サンプリング地点における前記可視画像の湿潤時と乾燥時の光量補正済色分解値データを得るとともに、それらの差分データを算出するステップ，
前記サンプリング地点における前記体積水分率もしくは気相率と、前記差分データとの相関関係を求めるステップ，
を含むことを特徴とする土壌乾湿予測方法。
【請求項２】
空撮用ヘリコプタによって、湿潤時と乾燥時の土地の可視画像と、それぞれの可視画像の撮影時の光量と、を得るステップ，
当該土地の土壌を、複数のサンプリング地点で採取して、体積水分率もしくは気相率を得るステップ，
前記可視画像及び前記光量を利用して、前記サンプリング地点における前記可視画像の湿潤時と乾燥時の光量補正済色分解値データを得るとともに、それらの差分データを算出するステップ，
前記サンプリング地点における前記体積水分率もしくは気相率と、前記差分データとの相関関係を求めるステップ，
求めた相関関係から、前記体積水分率もしくは気相率と差分データとの回帰式を求めるステップ，
求めた回帰式を利用して、前記土地全体についての乾湿マップを作成するステップ，
を含むことを特徴とする土壌乾湿予測方法。
【請求項３】
請求項１記載の土壌乾湿予測方法を行うための装置であって、
空撮用ヘリコプタによって得た湿潤時と乾燥時の土地の可視画像のデータと、それぞれの可視画像の撮影時の光量とを利用して、複数のサンプリング地点における前記可視画像の湿潤時と乾燥時の光量補正済色分解値データを得るとともに、それらの差分データを算出する手段，
当該土地の土壌を前記サンプリング地点で採取して得た体積水分率もしくは気相率のデータを利用して、前記差分データと体積水分率もしくは気相率との相関関係を求める手段，
を備えた乾湿予測手段を含むことを特徴とする土壌乾湿予装置。
【請求項４】
請求項２記載の土壌乾湿予測方法を行うための装置であって、
空撮用ヘリコプタによって得た湿潤時と乾燥時の土地の可視画像のデータと、それぞれの可視画像の撮影時の光量とを利用して、複数のサンプリング地点における前記可視画像の湿潤時と乾燥時の光量補正済色分解値データを得るとともに、それらの差分データを算出する手段，
当該土地の土壌を前記サンプリング地点で採取して得た体積水分率もしくは気相率のデータを利用して、前記差分データと体積水分率もしくは気相率との相関関係を求める手段，
求めた相関関係から、前記体積水分率もしくは気相率と差分データとの回帰式を求める手段，
求めた回帰式を利用して、前記土地全体についての乾湿マップを作成する手段，
を備えた乾湿予測手段を含むことを特徴とする土壌乾湿予装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、土壌の乾湿予測方法及びその装置に関し、具体的には、可視画像を利用した土壌の乾湿予測方法及びその装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
圃場の可視画像から、その土壌の乾湿（乾燥・湿潤）を予測することができれば、
(1)ビデオカメラやデジタルカメラなどの一般的な撮像装置を使用することができ、センサ類が安価ですむこと，
(2)可視域の光の反射データから土壌腐植含量や窒素栄養状態，あるいは土壌肥沃度などが推定できること，
から、排水の良否とともに施肥管理にも利用できるなどの利点がある。
【０００３】
これまでの研究から、土壌水分を多く含む画像、もしくは湿潤時期の画像では、土壌腐植含量と可視域の輝度値の相関は、乾燥時期に比べて低いことが知られており、土壌表面からの可視域の光の反射は、土壌腐植含量と乾湿を主に反映すると考えられる。
【０００４】
土壌の乾湿予測に関する先行技術としては、例えば、下記非特許文献１記載のものがある。これは、可視域の反射データを利用し、ランドサットデータにより、緑域の反射データと土壌腐植含量を説明変数とした重回帰式から、土壌体積水分率を推定できることが示されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】独立行政法人農業・食品産業技術総合研究機構  北海道農業研究センター  研究報告175,47-115(2002),畠中哲哉「ランドサットＴＭデータを用いた畑土壌生産力要因の高精度・細密評価法の開発とそれに基づく土壌管理法に関する研究」(特にP68-72)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上述した背景技術の手法では、以下のような不都合がある。
(1)衛星画像を利用しているため、雲の多い日や、衛星の回帰周期の関係で雲がない日であっても対象となる圃場を撮影できない恐れがある。
(2)撮影した１時期の画像に基づいて解析を行い、画像の輝度値に加えて土壌腐植含量も説明変数としているため、多重共線性の問題により、適正な土壌水分推定式が得られない可能性がある。
(3)回帰式の作成には、衛星画像撮影時の土壌水分データが必要となる。
(4)乾湿マップを作成するために、別途腐植含量マップも作成する必要がある。
【０００７】
これに対し、圃場の降雨直後と乾燥時期の２時期の可視画像を用いて、その土壌からの光反射の差分を予測パラメータとして利用することができれば、土壌腐植含量の分析が不必要となり、適正に土壌の乾湿が推定できると考えられる。また、空撮用ヘリコプタに、デジタルカメラと、撮影時の光量補正を行うための光量センサを搭載して圃場の画像を撮影すれば、雲や衛星の回帰周期の影響を受けることなく、圃場を撮影することができる。
【０００８】
本発明は、以上の点に着目したもので、雲などの影響を受けることなく良好に圃場の画像を得ることができ、土壌腐植含量の分析が不要で、土壌の乾湿マップを精度高く作成することができる土壌乾湿予測方法及びその装置を提供することを、その目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明は、空撮用ヘリコプタによって、湿潤時と乾燥時の土地の可視画像と、それぞれの可視画像の撮影時の光量と、を得るとともに、当該土地の土壌を、複数のサンプリング地点で採取して、体積水分率もしくは気相率を得、次に、前記可視画像及び前記光量を利用して、前記サンプリング地点における前記可視画像の湿潤時と乾燥時の光量補正済色分解値データを得るとともに、それらの差分データを算出し、前記サンプリング地点における前記体積水分率もしくは気相率と、前記差分データとの相関関係を求めることを特徴とする。
【００１０】
他の発明は、空撮用ヘリコプタによって、湿潤時と乾燥時の土地の可視画像と、それぞれの可視画像の撮影時の光量と、を得るとともに、当該土地の土壌を、複数のサンプリング地点で採取して、体積水分率もしくは気相率を得、次に、前記可視画像及び前記光量を利用して、前記サンプリング地点における前記可視画像の湿潤時と乾燥時の光量補正済色分解値データを得るとともに、それらの差分データを算出し、前記サンプリング地点における前記体積水分率もしくは気相率と、前記差分データとの相関関係を求め、求めた相関関係から、前記体積水分率もしくは気相率と差分データとの回帰式を求め、その回帰式を利用して、前記土地全体についての乾湿マップを作成することを特徴とする。
【００１１】
本発明の前記及び他の目的，特徴，利点は、以下の詳細な説明及び添付図面から明瞭になろう。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、空撮用ヘリコプタを利用して、湿潤時と乾燥時の２つの可視画像を撮影し、それらの差分を利用して乾湿予測を行うこととしたので、雲などの影響を受けることなく良好に土地の画像を得ることができるとともに、土壌腐植含量の分析が不要で、土壌の乾湿マップを精度高く作成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の実施例の装置構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施例における乾湿予測の手順を示すフローチャートである。
【図３】処理対象となる圃場の降雨直後の可視画像と乾燥時の可視画像の一例と、画素の色分解の様子を示す図である。
【図４】輝度値の差分データと気相率との関係を示すマップの例を示す図である。
【図５】本実施例によって得た乾湿マップの一例を示す図である。
【図６】地点による土壌の色の差を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明を実施するための最良の形態を、実施例に基づいて詳細に説明する。
【実施例１】
【００１５】
最初に、本発明の基本的な考え方を説明する。一般的に土壌に水分が含まれると、土色が暗くなり、青，緑，赤などの可視域の光の反射量は低下する。このことから、同一土色条件で見た場合には、より暗い画像(言い換えると、青，緑，赤の反射量が低い)ほど、湿潤条件下にあると判断できる。
【００１６】
一方、元々の土壌の色には、地点によって差がある。図６には、その一例が示されている。同図(A)と(B)は、異なる地点の土壌の色を示すものであるが、両地点とも乾燥条件における様子を示すものである。両者を比較すると、(A)の土壌よりも、明らかに(B)の土壌のほうが表層土の色が黒いことが分かる。従って、単純に土色の濃淡だけで乾湿を判断すると、(B)の土壌の方が(A)の土壌よりも湿潤条件であると判定されてしまうことになる。
【００１７】
このような点からすると、土壌水分を把握するためには、湿潤時の初期値(元々の土色)に対する土色の変化量，すなわち、初期値からどの程度暗くなったのか、を把握する必要がある。
【００１８】
以上のような観点から、本発明では、乾燥時と湿潤時の光量補正済輝度値の差分を算出することにより、土壌水分を推定することとしている。すなわち、Ref(乾燥時)を元々の土色を反映する輝度値，Ref(湿潤時)を元々の土色＋土壌水分を反映する輝度値としたとき、土壌水分＝Ref(乾燥時)−Ref(湿潤時)となる。このような手法により、元々の土色の違いを考慮した土色の変化量を算出することができ、精度よく土壌水分が推定できる。
【００１９】
図１には、本発明の実施例１にかかる乾湿予測装置１０のブロック図が示されている。乾湿予測装置１０は、一般的なコンピュータシステムを利用して構成されており、ＣＰＵ１２を中心に構成されている。ＣＰＵ１２には、キーボードなどの入力装置１４，液晶ディスプレイなどの表示装置１６，プリンタなどの出力装置１８，プログラムメモリ２０，データメモリ３０が接続されている。
【００２０】
プログラムメモリ２０には、乾湿予測プログラム２２が格納されており、これがＣＰＵ１２で実行されることで、乾湿予測の処理が行われるようになっている。その手順は、図２にフローチャートとして示されている。
【００２１】
データメモリ３０には、乾湿予測処理に必要なデータや、処理によって得られたデータが格納されるようになっている。乾湿予測処理に必要なデータとしては、
(1)空撮用ヘリコプタ４０によって得られた処理対象となる圃場の降雨直後の可視画像４２，その撮像時の光量データ４３，乾燥時の可視画像４４，その撮像時の光量データ４５，
(2)圃場内の数か所でサンプリングした土壌５０の分析結果である体積水分率５２，及び気相率５４，
(3)ＧＰＳ（Global Positioning System）６０から取得した前記土壌採取地点及び圃場の４角地点の位置座標データ６２，
がある。
【００２２】
また、乾湿予測処理によって得られるデータとしては、
(1)前記可視画像を、ＧＩＳ（Geographic Information System）上で、前記ＧＰＳ６０による位置座標データ６２を利用して幾何補正した補正画像７０，
(2)該補正画像７０から抽出した前記土壌採取地点の赤（R)，緑(G)，青(B)の各色成分の輝度値である色分解値（各色成分の輝度値）データ７２，
(3)上記色分解値データ７２と、光量センサから得た光量データ４３，４５とに基づいて補正した光量補正済色分解値７３，
(4)該色分解値データ７２の湿潤時と乾燥時の差を示す差分データ７４，
(5)前記土壌サンプリングの分析結果としての体積水分率マップ７６，
(6)前記土壌サンプリングの分析結果としての気相率マップ７８，
(7)前記差分データ７２，体積水分率マップ７６，気相率マップ７８から得た回帰式８０，
(8)前記可視画像４２，４４及び前記回帰式８０に基づいて作成した乾湿マップ８２，
がある。
【００２３】
次に、図２〜図５も参照しながら、本実施例の動作を説明する。図２(A)には、本実施例における処理手順がフローチャートとして示されている。最初に、空撮用ヘリコプタ４０を使用して、対象となる圃場の降雨直後（湿潤時）と乾燥時の可視画像４２，４４をそれぞれ撮影する。また、光量センサを用いて、降雨直後光量データ４３，乾燥時光量データ４５を得る。空撮用ヘリコプタ４０としては、有人でもよいが、本実施例では無人のヘリコプタを使用している。
【００２４】
図３(A)，(B)にはそれら可視画像４２，４４の一例が示されている。なお、図示の例は白黒であるが、実際はカラー画像である。また、降雨直後には、前記画像撮影に合わせて、圃場内の数地点で土壌５０を採取し、体積水分率５２，気相率５４を分析する。更に、土壌採取地点と圃場の４角をＧＰＳ６０を利用して測位し、位置座標データ６２を得る（ステップＳＡ）。これらのデータは、乾湿予測装置１０のデータメモリ３０に格納される。
【００２５】
次に、乾湿予測装置１０では、プログラムメモリ２０に格納されている乾湿予測プログラム２２がＣＰＵ１２で実行され、以下の処理が行われる。まず、前記可視画像４２，４４を、ＧＩＳ上で、前記圃場４角の位置座標データ６２を基に幾何補正し、前記可視画像４２，４４の補正画像７０を得る（ステップＳＢ）。
【００２６】
次に、幾何補正後の両補正画像７０における青，緑，赤の各色分解値データ７２と光量センサから得た光量データ４３，４５を使用し、光量補正済色分解値７３を算出する。これにより、色分解値データ７２の光量補正を行い、輝度値の正規化を行う（ステップＳＣ）。光量補正済色分解値７３の算出式の一例を示すと、次のとおりである。
【数１】
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【００２７】
次に、幾何補正後の両画像から、土壌採取地点における青，緑，赤の光量補正済色分解値７３を取り出し、表計算ソフト（例えばマイクロソフト社のエクセル）上にエクスポートする（ステップＳＤ）。次に、表計算ソフト上で、各色の光量補正済色分解値７３の差を算出し、差分データ７４と、分析して得た各サンプリング点における体積水分率５２や気相率５４とのマップ（散布図）７６，７８を作成する（ステップＳＥ）。そして、このマップ７６，７８上において、最も相関係数の高い回帰式を乾湿(体積水分率又は気相率)の推定式として採択し、回帰式８０とする（ステップＳＦ）。
【００２８】
例えば、図３(A)，(B)の可視画像についてみると、空撮のため、圃場の画像が台形になっているので、これを補正する。次に、図３(C)，(D)に示すように、補正画像の各画素ＰＷ１，ＰＷ２，ＰＷ３，・・・，ＰＤ１，ＰＤ２，ＰＤ３，・・・のうち、土壌サンプリング点，例えばＰ１について、赤，緑，青の色分解値データ（輝度値データ）７２をそれぞれ取り出す。降雨時の可視画像４２の位置Ｐ１における色分解値データは、ＲＷ１，ＧＷ１，ＢＷ１である。一方、乾燥時の可視画像４４の位置Ｐ１における色分解値データは、ＲＤ１，ＧＤ１，ＢＤ１である。他のサンプリング地点の画素についても同様である。次に、これらのデータに対し、光量データ４３，４５を使用して、光量補正済色分解値７３を算出する。その後、光量補正済色分解値７３は、表計算ソフト上に集積され、差分の演算が行われる。例えば、画素Ｐ１において、乾燥時の赤のデータＲＤ１の色分解値が「１５０」，降雨直後の赤のデータＲＷ１の色分解値が「７０」であるとすると、差分データは１５０−７０＝８０となる。緑や青についても同様である。このような演算が、各サンプリング点毎に行われる。
【００２９】
図４には、以上のようにして得た各サンプリング点における差分データ７４と、分析して得た各サンプリング点における気相率５４とのマップ７８の例が示されている。同図(A)〜(C)は、それぞれ、青，緑，赤の輝度値の差と気相率との関係が示されている。グラフの横軸は降雨直後（５月８日）と、乾燥時（５月１９日）の輝度値の差であり、縦軸は５月８日の気相率（％）である。いずれも、Ａ圃場とＢ圃場について、それぞれ示している。これらのマップから、最も相関係数の高い回帰式を気相率の推定式として採択し、回帰式８０とする。例えば、図４(A)の青の場合、気相率をｙ，差分値をｘ，相関係数をｒとすると、回帰式は、「ｙ＝−2.2738ｘ＋47.868，ｒ＝−0.77」となる。図４(B)，(C)の緑及び赤についても、図示のとおりである。なお、図４は気相率の場合であるが、体積水分率についても同様にしてマップを作成し、回帰式８０を得ることができる。
【００３０】
次に、以上のようにして得た回帰式８０を、ＧＩＳ上でプログラミングし、前記２枚の可視画像４２，４４の補正画像７０と前記回帰式８０に基づく乾湿マップ(体積水分率又は気相率の絶対値の分布図)８２を作成する（ステップＳＧ）。すなわち、前記回帰式８０から差分データ７４と体積水分率及び気相率の絶対値の関係が決定される。一方、差分データ７４は、可視画像４２，４４の補正画像７０に含まれているすべての画素について得ることができるので、前記回帰式８０を利用することで、圃場全体についての乾湿マップ８２を得ることができる。
【００３１】
図５には、以上のようにして得た乾湿マップ８２の一例として、最も相関の高い図４（B）の緑の場合の気相率のマップが示されている。この例では、色の濃淡が気相率に対応しており、最も色が濃い部分が１〜１０％，つぎに濃い部分が１１〜１５％，・・という具合になっている。つまり、濃い部分は気相率が低く（多水分ないし高水分）、薄い部分は気相率が高い（低水分）。体積水分率についても同様である。
【００３２】
このように、実施例１によれば、次のような効果がある。
(1)自由度の高い空撮用ヘリコプタを利用して圃場の撮影を行っているので、雲などの影響を受けず、降雨直後と乾燥時の双方の画像情報を得ることができる。
(2)乾湿の予測を行う回帰式を、乾燥時及び湿潤時の圃場画像の輝度値の差を説明変数として得ているため、土壌腐植含量の分析を必要とすることなく、乾湿予測を行うことができる。特に、降雨直後のデータを利用していることから、営農現場で強く求められる降雨直後の乾湿マップを高精度で作成することができる。
【実施例２】
【００３３】
次に、本発明の実施例２について説明する。前記実施例では、降雨直後の体積水分率及び気相率の絶対値が必要な場合を示したが、降雨直後の体積水分率及び気相率の絶対値が不要で相対的乾湿でよい場合は、図２(B)に示すステップＳＰ〜ＳＲの処理を行えばよい。
【００３４】
まず、空撮用ヘリコプタ４０を使用して、対象となる圃場の降雨直後と乾燥時の可視画像４２，４４をそれぞれ撮影する。また、土壌採取地点と圃場の４角をＧＰＳ６０を利用して測位し、位置座標データ６２を得る（ステップＳＰ）。これらのデータは、乾湿予測装置１０のデータメモリ３０に格納される。なお、土壌分析に基づく体積水分率５２や気相率５４の分析についても、前記実施例と同様である。
【００３５】
次に、乾湿予測装置１０では、プログラムメモリ２０に格納されている乾湿予測プログラム２２がＣＰＵ１２で実行され、以下の処理が行われる。まず、前記可視画像４２，４４を、ＧＩＳ上で、前記圃場４角の位置座標データ６２を基に幾何補正し、前記可視画像４２，４４の補正画像７０を得る（ステップＳＱ）。次に、幾何補正後の両画像７０における青，緑，赤の各色分解値データ７２と光量センサから得た光量データ４３，４５を使用し、光量補正済色分解値７３を算出する。これにより、色分解値データ７２の光量補正を行い、輝度値の正規化を行う（ステップＳＲ）。前記図２(A)のステップＳＣと同様である。
【００３６】
次に、幾何補正後の両画像から、土壌採取地点の赤，緑，青の色分解値データ７２を取り出してその差を算出し、差分データ７４と、分析して得た各サンプリング点における体積水分率５２や気相率５４とのマップ７６，７８を作成する（ステップＳＲ）。なお、マップは、青，赤，緑のいずれの差分データ７４を用いてもよい。これにより、図４に示したマップが得られる。このマップから、差分データの値と気相率との相対的な関係を知ることができる。
【００３７】
上述した実施例１では、土壌分析によって得た体積水分率５２や気相率５４の絶対値を利用した回帰式作成作業が必要であるが、本実施例のように相対的な乾湿を推定するだけであれば、土壌のサンプリングとその分析は不要となる。
【００３８】
なお、本発明は、上述した実施例に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更を加えることができる。例えば、以下のものも含まれる。
(1)前記実施例では、撮影画像の画素単位で処理を行う場合を説明したが、圃場を所定の広さのメッシュに分割し、メッシュ単位で処理を行うようにしてもよい。
(2)前記実施例で示した装置構成，各種数値や数式は一例であり、それらに限定されるものではない。
(3)本発明は、排水不良地の抽出に有効であるが、乾きやすい場所の把握を行うなど、局所的かんがい区域等の抽出に利用することができる。また、農地が主な適用対象であるが、裸地条件であれば、農地以外の場所に適用して乾湿予測を行うことを妨げるものではない。
【産業上の利用可能性】
【００３９】
本発明によれば、乾燥時及び湿潤時の圃場画像の光量補正済輝度値の差を説明変数として、乾湿予測の回帰式を得ることとしたので、土壌の乾湿マップを精度よく得ることができ、排水不良地の抽出などに好適である。
【符号の説明】
【００４０】
１０：乾湿予測装置
１２：ＣＰＵ
１４：入力装置
１６：表示装置
１８：出力装置
２０：プログラムメモリ
２２：乾湿予測プログラム
３０：データメモリ
４０：空撮用ヘリコプタ
４２，４４：可視画像
４３，４５：光量データ
５０：土壌
５２：体積水分率
５４：気相率
６０：ＧＰＳ
６２：位置座標データ
７０：補正画像
７２：色分解値データ
７３：光量補正済色分解値
７４：差分データ
７６：体積水分率マップ
７８：気相率マップ
８０：回帰式
８２：乾湿マップ
Ｐ１：位置
ＢＤ１，ＢＷ１，ＧＤ１，ＧＷ１，ＲＤ１，ＲＷ１：色分解値データ
ＰＷ１，ＰＷ２，ＰＷ３，ＰＤ１，ＰＤ２，ＰＤ３，：画素
【図１】
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【図２】
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【図４】
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【図３】
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【図５】
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【図６】
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