(57)【要約】【課題】追加の現地調査を行うことなく植生図を作成すること。【解決手段】開示のプログラムは、一つの態様において、樹種が既知のスペクトルデータ及びその樹種と同種と判定されたスペクトルデータに基づいて、各樹種のスペクトルデータをパターンに分類する処理をコンピュータに実行させる。また、開示のプログラムは、分類したパターンのスペクトルデータと樹種が未知のエリアのスペクトルデータとを比較して、当該エリアの樹種を特定する処理をコンピュータに実行させる。【選択図】図１４
2013255473.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータに、
樹種が既知のスペクトルデータ及び当該樹種と同種と判定されたスペクトルデータに基づいて、各樹種のスペクトルデータをパターンに分類し、
分類したパターンのスペクトルデータと樹種が未知のエリアのスペクトルデータとを比較して、当該エリアの樹種を特定する
各処理を実行させることを特徴とする植生図作成プログラム。
【請求項２】
前記パターンに分類する処理は、ハイパースペクトルカメラで撮影された画像のうち、樹種が既知のスペクトルデータ及び当該樹種と同種と判定されたスペクトルデータを最大値正規化し、各スペクトルデータの相関を用いて当該樹種のスペクトルデータをパターンに分類することを特徴とする請求項１に記載の植生図作成プログラム。
【請求項３】
前記パターンに分類する処理は、樹種が既知のスペクトルデータ及び当該樹種と同種と判定されたスペクトルデータのうち、任意に選択したスペクトルデータと他のスペクトルデータとの間のピアソンの積率相関係数をそれぞれ算出し、当該係数が閾値以上となるスペクトルデータを前記任意に選択したスペクトルデータと同一のパターンに分類することを特徴とする請求項１または２に記載の植生図作成プログラム。
【請求項４】
前記パターンに分類する処理は、前記閾値として、前記係数の平均値から当該係数の標準偏差を減算した値を用いることを特徴とする請求項３に記載の植生図作成プログラム。
【請求項５】
前記エリアを、各エリアのスペクトルデータの相関を用いてグループに分類することをコンピュータにさらに実行させ、
前記樹種を特定する処理は、前記グループのスペクトルデータと、前記パターンのスペクトルデータとを比較して、前記エリアの樹種を特定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植生図作成プログラム。
【請求項６】
前記グループに分類する処理は、樹種が未知のスペクトルデータのうち、任意に選択したスペクトルデータと他のスペクトルデータとの間のピアソンの積率相関係数をそれぞれ算出し、当該係数が閾値以上となるスペクトルデータを前記任意に選択したスペクトルデータと同一のグループに分類することを特徴とする請求項５に記載の植生図作成プログラム。
【請求項７】
前記パターンに分類する処理は、前記樹種を特定する処理によって特定された樹種のスペクトルデータをさらに用いて各樹種のスペクトルデータをパターンに分類することを特徴とする請求項１〜６のいずれか一つに記載の植生図作成プログラム。
【請求項８】
樹種が既知のスペクトルデータ及び当該樹種と同種と判定されたスペクトルデータに基づいて、各樹種のスペクトルデータをパターンに分類するパターン分類部と、
分類したパターンのスペクトルデータと樹種が未知のエリアのスペクトルデータとを比較して、当該エリアの樹種を特定する特定部と
を備えることを特徴とする植生図作成装置。
【請求項９】
コンピュータによって実行される植生図作成方法であって、
コンピュータが、
樹種が既知のスペクトルデータ及び当該樹種と同種と判定されたスペクトルデータに基づいて、各樹種のスペクトルデータをパターンに分類し、
分類したパターンのスペクトルデータと樹種が未知のエリアのスペクトルデータとを比較して、当該エリアの樹種を特定する
各処理を実行することを特徴とする植生図作成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、植生図作成プログラム、植生図作成装置及び植生図作成方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、植生調査において、植生図を作成することが行われている。植生図とは、各地域を覆う樹種の分布を地図上に表したものを指す。植生図を作成する方法としては、例えば、植生調査を行う調査員が直接現地に赴いて各地域の樹種を目視で判別する現地調査や、航空機や衛星から取得した画像を解析する方法がある。画像を解析する方法では、近年、ハイパースペクトルセンサが利用されている。ハイパースペクトルセンサとは、例えば、１つの画像の各ピクセルにスペクトルデータを有するハイパースペクトルデータを取得するセンサである。
【０００３】
ここで、ハイパースペクトルセンサを利用して植生図を作成する技術の一例を説明する。この技術では、まず、調査対象となる地域を、航空機や衛星に搭載したハイパースペクトルセンサで撮影し、ハイパースペクトルデータを取得する。そして、調査員が目視で判別した地点の樹種のスペクトルデータを基準スペクトルとしてハイパースペクトルデータから抽出する。そして、基準スペクトルとハイパースペクトルデータとを照合することで、撮影画像における各画素の樹種を特定し、植生図を作成する。
【０００４】
他にも、植生調査に関連する技術として、以下のようなものが知られている。例えば、スペクトルデータを用いて樹木の健全さや枯れ具合の指標となる活力度を評価する技術や、航空機や衛星から撮影したカラー画像を用いて森林における樹種を特定する技術が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００２−３６００７０号公報
【特許文献２】特開平８−１３０９８４号公報
【特許文献３】特開２００６−８５５１７号公報
【特許文献４】特開２００１−３５７３８０号公報
【特許文献５】特開２０００−２０７５６４号公報
【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、上記の従来技術には、追加の現地調査を行うことを要するという問題があった。例えば、上記の従来技術では、基準スペクトルとハイパースペクトルデータとを照合しても、撮影画像における各画素の樹種を特定できない場合がある。この場合、未特定の樹種を目視判別するために、調査員が未特定の地域へ直接赴くという追加の現地調査を行うこととなっていた。
【０００７】
開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、追加の現地調査を行うことなく植生図を作成することができる植生図作成プログラム、植生図作成装置及び植生図作成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】
【０００８】
開示のプログラムは、一つの態様において、樹種が既知のスペクトルデータ及び当該樹種と同種と判定されたスペクトルデータに基づいて、各樹種のスペクトルデータをパターンに分類する処理をコンピュータに実行させる。また、開示のプログラムは、分類したパターンのスペクトルデータと樹種が未知のエリアのスペクトルデータとを比較して、当該エリアの樹種を特定する処理をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【０００９】
本願の開示する技術の一つの態様によれば、追加の現地調査を行うことなく植生図を作成することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、実施例１に係る植生図作成装置の機能構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、ＨＳＤの一例を示す図である。
【図３】図３は、ＨＳＤが有するスペクトルデータの一例を示す図である。
【図４Ａ】図４Ａは、照合部による処理を説明するための図である。
【図４Ｂ】図４Ｂは、照合部による処理を説明するための図である。
【図４Ｃ】図４Ｃは、照合部による処理を説明するための図である。
【図４Ｄ】図４Ｄは、照合部による処理を説明するための図である。
【図５Ａ】図５Ａは、第１分類部による処理を説明するための図である。
【図５Ｂ】図５Ｂは、第１分類部による処理を説明するための図である。
【図５Ｃ】図５Ｃは、第１分類部による処理を説明するための図である。
【図５Ｄ】図５Ｄは、第１分類部による処理を説明するための図である。
【図６Ａ】図６Ａは、第１分類部による処理を説明するための図である。
【図６Ｂ】図６Ｂは、第１分類部による処理を説明するための図である。
【図６Ｃ】図６Ｃは、第１分類部による処理を説明するための図である。
【図６Ｄ】図６Ｄは、第１分類部による処理を説明するための図である。
【図７】図７は、第１分類部による処理を説明するための図である。
【図８Ａ】図８Ａは、第１分類部による処理を説明するための図である。
【図８Ｂ】図８Ｂは、第１分類部による処理を説明するための図である。
【図８Ｃ】図８Ｃは、第１分類部による処理を説明するための図である。
【図９Ａ】図９Ａは、第１分類部による処理を説明するための図である。
【図９Ｂ】図９Ｂは、第１分類部による処理を説明するための図である。
【図９Ｃ】図９Ｃは、第１分類部による処理を説明するための図である。
【図９Ｄ】図９Ｄは、第１分類部による処理を説明するための図である。
【図１０】図１０は、第２分類部による処理を説明するための図である。
【図１１Ａ】図１１Ａは、第２分類部による処理を説明するための図である。
【図１１Ｂ】図１１Ｂは、第２分類部による処理を説明するための図である。
【図１２】図１２は、特定部による処理を説明するための図である。
【図１３】図１３は、特定部による処理を説明するための図である。
【図１４】図１４は、植生図作成装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図１５】図１５は、植生図作成装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図１６】図１６は、植生図作成装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図１７】図１７は、植生図作成プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下に、本願の開示する植生図作成プログラム、植生図作成装置及び植生図作成方法の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。各実施例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
【実施例１】
【００１２】
実施例１に係る植生図作成装置の機能構成の一例について説明する。図１は、実施例１に係る植生図作成装置の機能構成を示すブロック図である。図１に示すように、この植生図作成装置１００は、記憶部１１０と、制御部１２０とを有する。また、植生図作成装置１００は、入力装置１０１と、出力装置１０２とに接続される。植生図作成装置１００は、例えば、パーソナルコンピュータに対応する。
【００１３】
入力装置１０１は、各種情報の入力を受け付ける。例えば、入力装置１０１は、調査対象となる地域を撮影したＨＳＤ（Hyper-Spectral  Data）１１１を受け付け、受け付けたＨＳＤ１１１を後述する受付部１２１に送る。入力装置１０１は、調査対象となる各樹種が植生する地点を示す位置情報を受け付け、受け付けた位置情報を後述する受付部１２１に送る。また、入力装置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、受け付けた指示の入力を受付部１２１に送る。入力装置１０１は、キーボードやマウス、媒体読み取り装置、あるいは温度計や湿度計、ハイパースペクトルセンサなどの各種センサに対応する。なお、ここでは、植生図作成装置１００が１つのＨＳＤ１１１を処理対象として植生図を作成する場合を説明するが、開示の技術はこれに限定されるものではない。例えば、植生図作成装置１００は、調査対象となる地域を複数の領域に分割し、各領域について同時に撮影した複数のＨＳＤ１１１を処理対象としても良い。
【００１４】
出力装置１０２は、各種情報を出力する。例えば、出力装置１０２は、後述する特定部１２６により特定された樹種の情報を出力する。出力装置１０２は、ディスプレイやモニタなどに対応する。
【００１５】
記憶部１１０は、ＨＳＤ１１１を有する。記憶部１１０は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、フラッシュメモリ（Flash  Memory）などの半導体メモリ素子、ハードディスクや光ディスクなどの記憶装置に対応する。
【００１６】
ＨＳＤ１１１は、画像としての２次元要素にスペクトルデータとしての要素を併せ持つ３次元的な構成を有するデータである。例えば、ＨＳＤ１１１は、波長の情報と、光強度又は反射率の情報とを含むスペクトルデータを、画像の１ピクセルごとに有する。例えば、ＨＳＤ１１１は、ハイパースペクトルセンサにより撮影される。ＨＳＤ１１１は、ハイパースペクトルデータとも称される。
【００１７】
図２は、ＨＳＤの一例を示す図である。図２には、ＨＳＤ１１１を疑似ＲＧＢ（Red-Green-Blue  color  model）で示した画像の一例を示す。このＨＳＤ１１１は、例えば、調査対象となる地域を航空機に搭載したハイパースペクトルセンサによって撮影される。ＨＳＤ１１１の各ピクセルは、各地域を覆う樹種に対応するスペクトルデータを有する。なお、ここでは、ＨＳＤ１１１が航空機に搭載したハイパースペクトルセンサにより撮影される場合を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、ＨＳＤ１１１は、人工衛星や地上を走行する車両などに搭載したハイパースペクトルセンサで撮影されても良く、人の手によって撮影されても良い。また、ＨＳＤ１１１は、過去に撮影されたＨＳＤ１１１を記憶する外部記憶装置から取得されても良い。
【００１８】
図３を用いて、ＨＳＤが有するスペクトルデータについて説明する。図３は、ＨＳＤが有するスペクトルデータの一例を示す図である。図３の横軸は波長を示し、縦軸はスペクトル強度を示す。図３には、測定波長域が４００ｎｍから９００ｎｍのハイパースペクトルセンサで撮影した場合を示す。図３において、スペクトルデータ３ａは、ヒノキのスペクトルデータの一例を示す。また、スペクトルデータ３ｂは、カラマツのスペクトルデータの一例を示す。また、スペクトルデータ３ｃは、落葉広葉樹のスペクトルデータの一例を示す。なお、撮影に用いられるハイパースペクトルセンサの測定波長域は、４００ｎｍから９００ｎｍに限定されるものではない。例えば、ハイパースペクトルセンサの測定波長域は、調査対象となる地域の樹種に応じて適宜選択されて良い。また、スペクトルデータとしては、スペクトル強度以外にも、例えば相対反射率が用いられても良い。相対反射率は、スペクトル強度から光源のスペクトル成分を除去することで得られる値である。
【００１９】
制御部１２０は、受付部１２１と、抽出部１２２と、照合部１２３と、第１分類部１２４と、第２分類部１２５と、特定部１２６とを有する。制御部１２０の機能は、例えば、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）などの集積回路により実現することができる。また、制御部１２０の機能は、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）が所定のプログラムを実行することで実現することができる。
【００２０】
受付部１２１は、各種情報を受け付ける。例えば、受付部１２１は、調査対象となる地域が撮影されたＨＳＤ１１１を受け付け、受け付けたＨＳＤ１１１を記憶部１１０に格納する。また、受付部１２１は、調査対象となる各樹種が植生する地点を示す位置情報を受け付け、受け付けた位置情報を抽出部１２２へ出力する。また、受付部１２１は、利用者による処理を開始する指示を入力装置１０１から受け付け、受け付けた指示を抽出部１２２に送る。
【００２１】
抽出部１２２は、基準スペクトルを抽出する。例えば、抽出部１２２は、調査対象となる地域が撮影されたＨＳＤ１１１と、調査対象となる各樹種が植生する地点を示す位置情報とに基づいて、各樹種の基準スペクトルを抽出する。抽出部１２２は、各樹種の基準スペクトルを、後述の第１分類部１２４及び第２分類部１２５へ出力する。
【００２２】
一例としては、抽出部１２２は、調査対象となる地域が撮影されたＨＳＤ１１１を記憶部１１０から取得する。抽出部１２２は、調査対象となる各樹種が植生する地点を示す位置情報を受付部１２１から受け付ける。抽出部１２２は、ＨＳＤ１１１のうち、ある樹種が植生する地点に対応するピクセルが有するスペクトルデータを、ある樹種の基準スペクトルとして抽出する。
【００２３】
一態様としては、抽出部１２２は、ヒノキが植生する地点を示す位置情報を受付部１２１から受け付ける。抽出部１２２は、図２に示したＨＳＤ１１１のうち、ヒノキが植生する地点に対応するピクセルが有するスペクトルデータを、ヒノキの基準スペクトルとして抽出する。ここで抽出されるヒノキの基準スペクトルは、例えば、図３に示したスペクトルデータ３ａである。なお、調査対象となる各樹種が植生する地点を示す位置情報は、植生調査を行う調査員が直接現地に赴いて各地域の樹種を目視で判別することで取得される。
【００２４】
照合部１２３は、ＨＳＤ１１１と基準スペクトルとを照合する。例えば、照合部１２３は、処理を開始する指示を受付部１２１から受け付けると、調査対象となる地域が撮影されたＨＳＤ１１１に含まれる各ピクセルのスペクトルデータと、抽出部１２２によって抽出された基準スペクトルとを照合する。照合部１２３は、ＨＳＤ１１１に含まれる全てのピクセルについて照合すると、照合結果を後述の第１分類部１２４及び第２分類部１２５へ出力する。なお、照合部１２３は、例えば、Ｓｐｅｃｔｒａｌ  Ａｎｇｌｅ  Ｍａｐｐｅｒ法を用いてＨＳＤ１１１と基準スペクトルとを照合する。
【００２５】
図４Ａ〜図４Ｄを用いて、照合部１２３による処理を説明する。図４Ａ〜図４Ｄは、照合部１２３による処理を説明するための図である。図４Ａには、図２のＨＳＤ１１１のうち、ヒノキの基準スペクトルと類似のスペクトルデータを有すると判定されたピクセルを示す。図４Ｂには、図２のＨＳＤ１１１のうち、カラマツの基準スペクトルと類似のスペクトルデータを有すると判定されたピクセルを示す。図４Ｃには、図２のＨＳＤ１１１のうち、落葉広葉樹の基準スペクトルと類似のスペクトルデータを有すると判定されたピクセルを示す。図４Ｄには、図４Ａ〜図４Ｃを重ね合わせたものである。なお、図４Ｄの白抜きの領域は、樹種が未知の領域である。
【００２６】
一態様としては、照合部１２３は、図２のＨＳＤ１１１に含まれる各ピクセルのスペクトルデータと、ヒノキの基準スペクトルである図３のスペクトルデータ３ａとを照合する。照合部１２３は、図４Ａに示すように、ＨＳＤ１１１のうち、ヒノキの基準スペクトルと類似のスペクトルデータを有するピクセルを特定する。また、照合部１２３は、ヒノキと同様に、カラマツ及び落葉広葉樹の基準スペクトルについても図２のＨＳＤ１１１に含まれる各ピクセルのスペクトルデータと照合し、図４Ｂ及び図４Ｃの各ピクセルを特定する。そして、照合部１２３は、図４Ｄに示すように、図４Ａ〜図４Ｃを重ね合わせた照合結果を第１分類部１２４及び第２分類部１２５へ出力する。
【００２７】
第１分類部１２４は、樹種が既知のスペクトルデータ及びその樹種と同種と判定されたスペクトルデータに基づいて、各樹種のスペクトルデータをパターンに分類する。例えば、第１分類部１２４は、ハイパースペクトルカメラで撮影された画像のうち、樹種が既知のスペクトルデータ及びその樹種と同種と判定されたスペクトルデータを正規化する。第１分類部１２４は、正規化した各スペクトルデータの相関を用いて、その樹種のスペクトルデータをパターンに分類する。第１分類部１２４は、分類した結果を後述の特定部１２６へ出力する。
【００２８】
以下において、第１分類部１２４の処理の一例を説明する。第１分類部１２４は、各樹種の基準スペクトルと、各樹種と同種と判定されたピクセルのスペクトルデータとを、ＨＳＤ１１１から取得する。一例としては、第１分類部１２４は、ヒノキの基準スペクトルと、図４Ａのヒノキと判定されたピクセルのスペクトルデータとを、ＨＳＤ１１１から取得する。ここで取得されたスペクトルデータは、図５Ａに例示の複数のスペクトルデータである。言い換えると、図５Ａに例示の各波形は、図４Ａの斜線で示した領域に含まれる各ピクセルのスペクトルデータを表す。また、第１分類部１２４は、ヒノキと同様に、カラマツ、落葉広葉樹及びスギについても、各基準スペクトルと、各樹種と同種と判定されたスペクトルデータとを、ＨＳＤ１１１から取得する。ここで取得されたカラマツのスペクトルデータは、例えば、図５Ｂのスペクトルデータであり、落葉広葉樹のスペクトルデータは、図５Ｃのスペクトルデータであり、スギのスペクトルデータは、図５Ｄのスペクトルデータである。なお、図５Ａ〜図５Ｄは、第１分類部による処理を説明するための図である。また、図５Ａ〜図５Ｄの横軸は波長を示し、縦軸はスペクトル強度を示す。
【００２９】
一態様としては、第１分類部１２４は、取得した各樹種のスペクトルデータを最大値正規化する。例えば、第１分類部１２４は、図５Ａのうち最大である５７０ｎｍ付近のピーク値を基準として、取得したヒノキのスペクトルデータを最大値正規化する。言い換えると、第１分類部１２４は、図５Ａに含まれる全てのスペクトルデータの５７０ｎｍ付近のピーク値が基準とするピーク値と同値となるように、各スペクトルデータのスペクトル強度を正規化する。ここで最大値正規化されたスペクトルデータは、例えば、図６Ａに例示の複数のスペクトルデータである。また、第１分類部１２４は、ヒノキと同様に、カラマツ、落葉広葉樹及びスギについても、取得したスペクトルデータを最大値正規化する。ここで最大値正規化されたカラマツのスペクトルデータは、例えば、図６Ｂのスペクトルデータであり、落葉広葉樹のスペクトルデータは、図６Ｃのスペクトルデータであり、スギのスペクトルデータは、図６Ｄのスペクトルデータである。なお、図６Ａ〜図６Ｄは、第１分類部による処理を説明するための図である。また、図６Ａ〜図６Ｄの横軸は波長を示し、縦軸は最大値正規化スペクトル強度を示す。また、ここでは、第１分類部１２４が最大値正規化を用いて正規化する場合を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、第１分類部１２４は、ＨＳＤ１１１を撮影した日と同日の太陽光スペクトルを用いて正規化しても良い。
【００３０】
第１分類部１２４は、各樹種について最大値正規化したスペクトルデータのうち、任意に選択したスペクトルデータと他のスペクトルデータとの間のピアソンの積率相関係数をそれぞれ算出する。例えば、第１分類部１２４は、各樹種について最大値正規化したスペクトルデータのうち、任意のスペクトルデータを一つ選択する。第１分類部１２４は、選択したスペクトルデータと、他のスペクトルデータとの間のピアソンの積率相関係数を、下記の式（１）を用いてそれぞれ算出する。
【００３１】
【数１】
2013255473.tif 000003
【００３２】
式（１）において、ｒは、ピアソンの積率相関係数に対応する。ｘは、波長に対応する。ｙは、最大値正規化スペクトル強度に対応する。ｎは、スペクトルデータにおけるデータ数に対応する。ｘ(―)は、データｘ＝｛ｘｉ｝（ｉ＝１，２，３・・・ｎ）の相加平均に対応する。ｙ(―)は、データｙ＝｛ｙｉ｝（ｉ＝１，２，３・・・ｎ）の相加平均に対応する。
【００３３】
第１分類部１２４は、ｒが閾値以上となるスペクトルデータを、選択したスペクトルデータと同一のパターンに分類する。図７に示すように、第１分類部１２４は、ヒノキについて算出したｒの平均値７ａ及び標準偏差を算出する。第１分類部１２４は、「平均値−ｋ×標準偏差」を閾値７ｂとして算出する。ここで、ｋは、任意の係数である。第１分類部１２４は、閾値７ｂ以上であるｒのスペクトルデータを、選択したスペクトルデータと同一のパターンに分類する。なお、図７は、第１分類部による処理を説明するための図である。また、図７の縦軸は、相関係数の値を示す。
【００３４】
第１分類部１２４は、同一のパターンとして分類されなかったスペクトルデータを処理対象とし、全てのスペクトルデータがいずれかのパターンに分類されるまで、上記のパターンに分類する処理を繰り返し実行する。例えば、第１分類部１２４は、図６Ａのヒノキのスペクトルデータを、図８Ａ〜図８Ｃに示すように、３種のパターンに分類する。また、図８Ａ〜図８Ｃは、第１分類部による処理を説明するための図である。また、図８Ａ〜図８Ｃの横軸は波長を示し、縦軸は最大値正規化スペクトル強度を示す。
【００３５】
第１分類部１２４は、同一のパターンに分類されたスペクトルデータの平均値を算出し、パターンに分類する。例えば、第１分類部１２４は、図８Ａのヒノキのスペクトルデータの平均値を算出し、図９Ａのスペクトルデータ９ａを取得する。また、第１分類部１２４は、図８Ｂのヒノキのスペクトルデータの平均値を算出し、図９Ａのスペクトルデータ９ｂを取得する。また、第１分類部１２４は、図８Ｃのヒノキのスペクトルデータの平均値を算出し、図９Ａのスペクトルデータ９ｃを取得する。なお、このように、同種のスペクトルデータが複数のパターンに分類されるのは、同一の樹種であっても、各地点における水分量や土壌の性質によって生育の状況や葉の付き方、葉の色合いなどに違いが生じるからである。また、図９Ａ〜図９Ｃは、第１分類部による処理を説明するための図である。また、図９Ａ〜図９Ｃの横軸は波長を示し、縦軸は最大値正規化スペクトル強度を示す。
【００３６】
また、第１分類部１２４は、ヒノキと同様に、カラマツ、落葉広葉樹及びスギのスペクトルデータをそれぞれパターンに分類する。例えば、第１分類部１２４は、図６Ｂのカラマツのスペクトルデータを、図９Ｂのスペクトルデータ９ｄ、９ｅ、９ｆにそれぞれ分類する。また、例えば、第１分類部１２４は、図６Ｃの落葉広葉樹のスペクトルデータを、図９Ｃのスペクトルデータ９ｇ、９ｈにそれぞれ分類する。また、例えば、第１分類部１２４は、図６Ｄのスギのスペクトルデータを、図９Ｄのスペクトルデータ９ｉ、９ｊにそれぞれ分類する。このように、第１分類部１２４は、各樹種のスペクトルデータをパターンに分類する。
【００３７】
図１の説明に戻る。第２分類部１２５は、樹種が未知の領域のスペクトルデータの相関を用いて、樹種が未知の領域をグループに分類する。例えば、第２分類部１２５は、図４Ｄの白抜きで示した領域に含まれるピクセルのスペクトルデータのうち、任意に選択したスペクトルデータと他のスペクトルデータとの間のピアソンの積率相関係数ｒをそれぞれ算出する。第２分類部１２５は、ｒが閾値以上となるスペクトルデータを、任意に選択したスペクトルデータと同一のグループに分類する。第２分類部１２５は、ｒが閾値未満のスペクトルデータについては、それらのスペクトルデータから任意のスペクトルデータを再び選択し、いずれかのグループに分類されるまで繰り返し処理を実行する。なお、ここで設定される閾値は、植生図作成装置１００を利用する者によって任意に設定されて良い。
【００３８】
一態様としては、第２分類部１２５は、図４Ｄの白抜きで示した領域に含まれるピクセルを、図１０に示すように、４つのグループに分類する。第２分類部１２５は、分類した各グループのスペクトルデータの平均値を算出し、図１１Ａにしめすように、スペクトルデータ１１ａ、１１ｂ、１１ｃ及び１１ｄをそれぞれ取得する。第２分類部１２５は、取得したスペクトルデータ１１ａ、１１ｂ、１１ｃ及び１１ｄをそれぞれ最大値正規化し、図１１Ｂのスペクトルデータ１１ｅ、１１ｆ、１１ｇ及び１１ｈをそれぞれ取得する。第２分類部１２５は、最大値正規化したスペクトルデータを特定部１２６へ出力する。
【００３９】
なお、ここでは、第２分類部１２５がピアソンの積率相関係数を用いて樹種が未知の領域をグループに分類する場合を説明したが、開示の技術はこれに限定されるものではない。例えば、第２分類部１２５は、例えば、Ｓｐｅｃｔｒａｌ  Ａｎｇｌｅ  Ｍａｐｐｅｒ法を用いて樹種が未知の領域をグループに分類しても良い。例えば、第２分類部１２５は、樹種が未知の領域から任意のスペクトルデータを基準スペクトルの代わりに抽出し、樹種が未知のスペクトルデータと他のスペクトルデータとを照合することで、樹種が未知の領域をグループに分類する。
【００４０】
特定部１２６は、例えば、第１分類部１２４によって分類されたパターンと、第２分類部１２５によって分類された各グループのスペクトルデータとを比較して、樹種が未知の領域の樹種を特定する。一例としては、特定部１２６は、第２分類部１２５によって分類されたグループごとに、第１分類部１２４によって分類されたパターンとの相関係数を算出する。特定部１２６は、最も相関係数が高いパターンに対応する樹種を、そのグループの領域に植生する樹種として特定する。
【００４１】
図１２を用いて、特定部１２６による処理を説明する。図１２は、特定部による処理を説明するための図である。図１２は、樹種同士の相関係数を表にしたものである。図１２のスギＴｙｐｅＡは、図９Ｄのスペクトルデータ９ｉに対応する。スギＴｙｐｅＢは、図９Ｄのスペクトルデータ９ｊに対応する。ヒノキＴｙｐｅＡは、図９Ａのスペクトルデータ９ａに対応する。ヒノキＴｙｐｅＢは、図９Ａのスペクトルデータ９ｂに対応する。ヒノキＴｙｐｅＣは、図９Ａのスペクトルデータ９ｃに対応する。カラマツＴｙｐｅＡは、図９Ｂのスペクトルデータ９ｄに対応する。カラマツＴｙｐｅＢは、図９Ｂのスペクトルデータ９ｅに対応する。カラマツＴｙｐｅＣは、図９Ｂのスペクトルデータ９ｆに対応する。落葉広葉樹ＴｙｐｅＡは、図９Ｃのスペクトルデータ９ｇに対応する。落葉広葉樹ＴｙｐｅＢは、図９Ｃのスペクトルデータ９ｈに対応する。エリア１は、図１１Ｂのスペクトルデータ１１ｅに対応する。エリア２は、図１１Ｂのスペクトルデータ１１ｆに対応する。エリア３は、図１１Ｂのスペクトルデータ１１ｇに対応する。エリア４は、図１１Ｂのスペクトルデータ１１ｈに対応する。
【００４２】
図１２に示すように、特定部１２６は、エリア１と、スギ、ヒノキ、カラマツ及び落葉広葉樹との相関係数をそれぞれ算出する。一例としては、特定部１２６は、エリア１とスギＴｙｐｅＡとのピアソンの積率相関係数「０．９６９９３」、エリア１とスギＴｙｐｅＢとのピアソンの積率相関係数「０．９３６５４」を算出する。特定部１２６は、エリア１について算出した相関係数のうち最も相関係数が高いパターンが「ヒノキＴｙｐｅＡ」であるので、エリア１の領域に植生する樹種を「ヒノキ」と特定する。特定部１２６は、エリア１と同様に、エリア２、エリア３及びエリア４についても分類されたパターンとの相関係数をそれぞれ算出し、各領域に植生する樹種を特定する。例えば、特定部１２６は、エリア２の領域に植生する樹種を「スギ」と特定し、エリア３の領域に植生する樹種を「スギ」と特定し、エリア４の領域に植生する樹種を「ヒノキ」と特定する。特定部１２６は、特定した樹種を図１０の画像に適用し、図１３の画像を生成する。特定部１２６は、生成した図１３の画像を出力装置１０２へ出力する。なお、図１３は、特定部による処理を説明するための図である。
【００４３】
次に、実施例１に係る植生図作成装置１００の処理手順について説明する。図１４及び図１５は、植生図作成装置１００の処理手順を示すフローチャートである。図１４に示す処理は、例えば、受付部１２１が利用者による処理を開始する指示を受け付けたことを契機として実行される。
【００４４】
図１４に示すように、処理タイミングになると（ステップＳ１０１肯定）、抽出部１２２は、基準スペクトルを抽出する（ステップＳ１０２）。続いて、照合部１２３は、ＨＳＤ１１１と基準スペクトルとを照合する（ステップＳ１０３）。なお、抽出部１２２は、処理タイミングになるまで（ステップＳ１０１否定）、待機状態である。
【００４５】
第１分類部１２４は、各樹種のスペクトルデータをパターンに分類するパターン分類処理を実行する（ステップＳ１０４）。ここで、図１５を用いて、パターン分類処理について説明する。
【００４６】
第１分類部１２４は、各樹種の基準スペクトルと、各樹種と同種と判定されたピクセルのスペクトルデータとを、ＨＳＤ１１１から取得する（ステップＳ２０１）。第１分類部１２４は、取得した各樹種のスペクトルデータを最大値正規化する（ステップＳ２０２）。
【００４７】
第１分類部１２４は、未分類のスペクトルデータのうち、任意のスペクトルデータを一つ選択する（ステップＳ２０３）。第１分類部１２４は、選択したスペクトルデータと、他のスペクトルデータとの間の相関係数を算出する（ステップＳ２０４）。第１分類部１２４は、相関係数が閾値以上となるスペクトルデータを、選択したスペクトルデータと同一のパターンに分類する（ステップＳ２０５）。
【００４８】
第１分類部１２４は、未分類のスペクトルデータがあるか否かを判定する（ステップＳ２０６）。未分類のスペクトルデータがある場合には（ステップＳ２０６肯定）、第１分類部１２４は、ステップＳ２０３の処理に戻る。一方、未分類のスペクトルデータがない場合には（ステップＳ２０６否定）、第１分類部１２４は、パターン分類処理を終了する。
【００４９】
図１４の説明に戻る。第２分類部１２５は、樹種が未知の領域のスペクトルデータの相関を用いて、樹種が未知の領域をグループに分類する（ステップＳ１０５）。特定部１２６は、第１分類部１２４によって分類されたパターンと、第２分類部１２５によって分類された各グループのスペクトルデータとを比較して、樹種が未知の領域の樹種を特定する（ステップＳ１０６）。
【００５０】
なお、上述した処理手順は、必ずしも上記の順序で実行されなくても良い。例えば、ＨＳＤ１１１と基準スペクトルとを照合するステップＳ１０３の処理が実行された後に、樹種が未知の領域をグループに分類するステップＳ１０５の処理が実行され、その後、パターン分類処理であるステップＳ１０４が実行されても良い。
【００５１】
次に、実施例１に係る植生図作成装置１００の効果について説明する。植生図作成装置１００は、樹種が既知のスペクトルデータ及びその樹種と同種と判定されたスペクトルデータに基づいて、各樹種のスペクトルデータをパターンに分類する。植生図作成装置１００は、分類したパターンのスペクトルデータと樹種が未知のエリアのスペクトルデータとを比較して、そのエリアの樹種を特定する。このため、植生図作成装置１００は、追加の現地調査を行うことなく植生図を作成することができる。これによれば、植生図作成装置１００は、植生図作成にかかる工数を削減することができるとともに、調査員が直接現地に赴くことに伴う危険を回避することができる。
【実施例２】
【００５２】
さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、その他の実施例にて実施されても良い。そこで、以下では、その他の実施例について説明する。
【００５３】
上記の実施例では、植生図作成装置１００が一度の処理で樹種を特定する場合を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、植生図作成装置１００は、全ての領域の樹種を特定できなかった場合には、その時点までに特定した領域のスペクトルデータを用いて、再び樹種を特定することができる。
【００５４】
図１６を用いて、植生図作成装置１００が全ての領域の樹種を特定できなかった場合に、その時点までに特定した領域のスペクトルデータを用いて樹種を特定する場合の処理手順を説明する。図１６は、植生図作成装置の処理手順を示すフローチャートである。
【００５５】
図１６に示すように、処理タイミングになると（ステップＳ３０１肯定）、抽出部１２２は、基準スペクトルを抽出する（ステップＳ３０２）。続いて、照合部１２３は、ＨＳＤ１１１と基準スペクトルとを照合する（ステップＳ３０３）。なお、抽出部１２２は、処理タイミングになるまで（ステップＳ３０１否定）、待機状態である。
【００５６】
第１分類部１２４は、各樹種のスペクトルデータをパターンに分類するパターン分類処理を実行する（ステップＳ３０４）。第２分類部１２５は、樹種が未知の領域のスペクトルデータの相関を用いて、樹種が未知の領域をグループに分類する（ステップＳ３０５）。特定部１２６は、第１分類部１２４によって分類されたパターンと、第２分類部１２５によって分類された各グループのスペクトルデータとを比較して、樹種が未知の領域の樹種を特定する（ステップＳ３０６）。
【００５７】
特定部１２６は、調査対象となるＨＳＤ１１１について、全ての領域の樹種を特定できたか否かを判定する（ステップＳ３０７）。全ての領域の樹種を特定できなかった場合には（ステップＳ３０７否定）、ステップＳ３０４の処理へ移行する。このとき、第１分類部１２４は、ステップＳ３０６の処理において樹種が特定されたピクセルのスペクトルデータと、各樹種の基準スペクトルと、各樹種と同種と判定されたピクセルのスペクトルデータとを用いて、パターン分類処理を実行する。一方、全ての領域の樹種を特定できた場合には（ステップＳ３０７肯定）、特定部１２６は、処理を終了する。
【００５８】
このように、植生図作成装置１００は、樹種を特定する処理によって特定された樹種のスペクトルデータをさらに用いて各樹種のスペクトルデータをパターンに分類する。このため、植生図作成装置１００は、樹種を正確に特定することができる。
【００５９】
また、実施例１において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上述文書中や図面中で示した処理手順、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。
【００６０】
また、図１に示した植生図作成装置１００の各構成要素は機能概念的なものであり、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、植生図作成装置１００の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。
【００６１】
図１７は、植生図作成プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。図１７に示すように、コンピュータ３００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ３０１と、ユーザからデータの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み取り装置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ＲＡＭ（Random  Access  Memory）３０７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。
【００６２】
ハードディスク装置３０８には、図１に示した第１分類部１２４及び特定部１２６の各処理部と同様の機能を有する植生図作成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、植生図作成プログラムを実現するための各種データが記憶される。
【００６３】
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に示した第１分類部１２４及び特定部１２６として機能させることができる。
【００６４】
なお、上記の植生図作成プログラムは、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録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良い。コンピュータが読み取り可能な記録媒体は、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）、ＷＡＮ（Wide  Area  Network）等に接続された装置にこのプログラムを記憶させておき、コンピュータ３００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしても良い。
【００６５】
以上の各実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【００６６】
（付記１）コンピュータに、
樹種が既知のスペクトルデータ及び当該樹種と同種と判定されたスペクトルデータに基づいて、各樹種のスペクトルデータをパターンに分類し、
分類したパターンのスペクトルデータと樹種が未知のエリアのスペクトルデータとを比較して、当該エリアの樹種を特定する
各処理を実行させることを特徴とする植生図作成プログラム。
【００６７】
（付記２）前記パターンに分類する処理は、ハイパースペクトルカメラで撮影された画像のうち、樹種が既知のスペクトルデータ及び当該樹種と同種と判定されたスペクトルデータを最大値正規化し、各スペクトルデータの相関を用いて当該樹種のスペクトルデータをパターンに分類することを特徴とする付記１に記載の植生図作成プログラム。
【００６８】
（付記３）前記パターンに分類する処理は、樹種が既知のスペクトルデータ及び当該樹種と同種と判定されたスペクトルデータのうち、任意に選択したスペクトルデータと他のスペクトルデータとの間のピアソンの積率相関係数をそれぞれ算出し、当該係数が閾値以上となるスペクトルデータを前記任意に選択したスペクトルデータと同一のパターンに分類することを特徴とする付記１または２に記載の植生図作成プログラム。
【００６９】
（付記４）前記パターンに分類する処理は、前記閾値として、前記係数の平均値から当該係数の標準偏差を減算した値を用いることを特徴とする付記３に記載の植生図作成プログラム。
【００７０】
（付記５）前記エリアを、各エリアのスペクトルデータの相関を用いてグループに分類することをコンピュータにさらに実行させ、
前記樹種を特定する処理は、前記グループのスペクトルデータと、前記パターンのスペクトルデータとを比較して、前記エリアの樹種を特定することを特徴とする付記１〜４のいずれか一つに記載の植生図作成プログラム。
【００７１】
（付記６）前記グループに分類する処理は、樹種が未知のスペクトルデータのうち、任意に選択したスペクトルデータと他のスペクトルデータとの間のピアソンの積率相関係数をそれぞれ算出し、当該係数が閾値以上となるスペクトルデータを前記任意に選択したスペクトルデータと同一のグループに分類することを特徴とする付記５に記載の植生図作成プログラム。
【００７２】
（付記７）前記パターンに分類する処理は、前記樹種を特定する処理によって特定された樹種のスペクトルデータをさらに用いて各樹種のスペクトルデータをパターンに分類することを特徴とする付記１〜６のいずれか一つに記載の植生図作成プログラム。
【００７３】
（付記８）樹種が既知のスペクトルデータ及び当該樹種と同種と判定されたスペクトルデータに基づいて、各樹種のスペクトルデータをパターンに分類するパターン分類部と、
分類したパターンのスペクトルデータと樹種が未知のエリアのスペクトルデータとを比較して、当該エリアの樹種を特定する特定部と
を備えることを特徴とする植生図作成装置。
【００７４】
（付記９）前記パターン分類部は、ハイパースペクトルカメラで撮影された画像のうち、樹種が既知のスペクトルデータ及び当該樹種と同種と判定されたスペクトルデータを最大値正規化し、各スペクトルデータの相関を用いて当該樹種のスペクトルデータをパターンに分類することを特徴とする付記８に記載の植生図作成装置。
【００７５】
（付記１０）前記パターン分類部は、樹種が既知のスペクトルデータ及び当該樹種と同種と判定されたスペクトルデータのうち、任意に選択したスペクトルデータと他のスペクトルデータとの間のピアソンの積率相関係数をそれぞれ算出し、当該係数が閾値以上となるスペクトルデータを前記任意に選択したスペクトルデータと同一のパターンに分類することを特徴とする付記８または９に記載の植生図作成装置。
【００７６】
（付記１１）前記パターン分類部は、前記閾値として、前記係数の平均値から当該係数の標準偏差を減算した値を用いることを特徴とする付記１０に記載の植生図作成装置。
【００７７】
（付記１２）前記エリアを、各エリアのスペクトルデータの相関を用いてグループに分類するグループ分類部をさらに備え、
前記特定部は、前記グループのスペクトルデータと、前記パターンのスペクトルデータとを比較して、前記エリアの樹種を特定することを特徴とする付記８〜１１のいずれか一つに記載の植生図作成装置。
【００７８】
（付記１３）前記グループ分類部は、樹種が未知のスペクトルデータのうち、任意に選択したスペクトルデータと他のスペクトルデータとの間のピアソンの積率相関係数をそれぞれ算出し、当該係数が閾値以上となるスペクトルデータを前記任意に選択したスペクトルデータと同一のグループに分類することを特徴とする付記１２に記載の植生図作成装置。
【００７９】
（付記１４）前記パターン分類部は、前記樹種を特定する処理によって特定された樹種のスペクトルデータをさらに用いて各樹種のスペクトルデータをパターンに分類することを特徴とする付記８〜１３のいずれか一つに記載の植生図作成装置。
【００８０】
（付記１５）コンピュータによって実行される植生図作成方法であって、
コンピュータが、
樹種が既知のスペクトルデータ及び当該樹種と同種と判定されたスペクトルデータに基づいて、各樹種のスペクトルデータをパターンに分類し、
分類したパターンのスペクトルデータと樹種が未知のエリアのスペクトルデータとを比較して、当該エリアの樹種を特定する
各処理を実行することを特徴とする植生図作成方法。
【００８１】
（付記１６）前記パターンに分類する処理は、ハイパースペクトルカメラで撮影された画像のうち、樹種が既知のスペクトルデータ及び当該樹種と同種と判定されたスペクトルデータを最大値正規化し、各スペクトルデータの相関を用いて当該樹種のスペクトルデータをパターンに分類することを特徴とする付記１５に記載の植生図作成方法。
【００８２】
（付記１７）前記パターンに分類する処理は、樹種が既知のスペクトルデータ及び当該樹種と同種と判定されたスペクトルデータのうち、任意に選択したスペクトルデータと他のスペクトルデータとの間のピアソンの積率相関係数をそれぞれ算出し、当該係数が閾値以上となるスペクトルデータを前記任意に選択したスペクトルデータと同一のパターンに分類することを特徴とする付記１５または１６に記載の植生図作成方法。
【００８３】
（付記１８）前記パターンに分類する処理は、前記閾値として、前記係数の平均値から当該係数の標準偏差を減算した値を用いることを特徴とする付記１７に記載の植生図作成方法。
【００８４】
（付記１９）前記エリアを、各エリアのスペクトルデータの相関を用いてグループに分類することをコンピュータにさらに実行させ、
前記樹種を特定する処理は、前記グループのスペクトルデータと、前記パターンのスペクトルデータとを比較して、前記エリアの樹種を特定することを特徴とする付記１５〜１８のいずれか一つに記載の植生図作成方法。
【００８５】
（付記２０）前記グループに分類する処理は、樹種が未知のスペクトルデータのうち、任意に選択したスペクトルデータと他のスペクトルデータとの間のピアソンの積率相関係数をそれぞれ算出し、当該係数が閾値以上となるスペクトルデータを前記任意に選択したスペクトルデータと同一のグループに分類することを特徴とする付記１９に記載の植生図作成方法。
【００８６】
（付記２１）前記パターンに分類する処理は、前記樹種を特定する処理によって特定された樹種のスペクトルデータをさらに用いて各樹種のスペクトルデータをパターンに分類することを特徴とする付記１５〜２０のいずれか一つに記載の植生図作成方法。
【符号の説明】
【００８７】
１００      植生図作成装置
１０１      入力装置
１０２      出力装置
１１０      記憶部
１１１      ＨＳＤ
１２０      制御部
１２１      受付部
１２２      抽出部
１２３      照合部
１２４      第１分類部
１２５      第２分類部
１２６      特定部
３００      コンピュータ
３０１      ＣＰＵ
３０２      入力装置
３０３      モニタ
３０４      媒体読み取り装置
３０５      インターフェース装置
３０６      無線通信装置
３０７      ＲＡＭ
３０８      ハードディスク装置
３０９      バス
【図１】
2013255473.tif 000004
【図３】
2013255473.tif 000005
【図４Ａ】
2013255473.tif 000006
【図４Ｂ】
2013255473.tif 000007
【図４Ｃ】
2013255473.tif 000008
【図４Ｄ】
2013255473.tif 000009
【図５Ａ】
2013255473.tif 000010
【図５Ｃ】
2013255473.tif 000011
【図５Ｄ】
2013255473.tif 000012
【図６Ａ】
2013255473.tif 000013
【図７】
2013255473.tif 000014
【図８Ａ】
2013255473.tif 000015
【図８Ｂ】
2013255473.tif 000016
【図９Ａ】
2013255473.tif 000017
【図９Ｂ】
2013255473.tif 000018
【図９Ｃ】
2013255473.tif 000019
【図９Ｄ】
2013255473.tif 000020
【図１０】
2013255473.tif 000021
【図１１Ａ】
2013255473.tif 000022
【図１１Ｂ】
2013255473.tif 000023
【図１２】
2013255473.tif 000024
【図１３】
2013255473.tif 000025
【図１４】
2013255473.tif 000026
【図１５】
2013255473.tif 000027
【図１６】
2013255473.tif 000028
【図１７】
2013255473.tif 000029
【図２】
2013255473.tif 000030
【図５Ｂ】
2013255473.tif 000031
【図６Ｂ】
2013255473.tif 000032
【図６Ｃ】
2013255473.tif 000033
【図６Ｄ】
2013255473.tif 000034
【図８Ｃ】
2013255473.tif 000035