(57)【要約】【課題】スペクトルデータの収集に要する時間の長短に影響されることなく、植物種を精度良く判別する。【解決手段】植物種判別装置は、中央値算出部と、領域分割部と、照合部と、を備える。中央値算出部は、植物種の判別対象領域内の複数の区画における反射スペクトルを含む分光スペクトルデータに基づいて、赤外波長域における反射率の中央値を算出する。領域分割部は、複数の反射スペクトルのそれぞれにおける赤外波長域の反射率と、反射率の中央値とに基づいて、判別対象領域を複数の部分領域に分割する。照合部は、部分領域毎に、部分領域内の反射スペクトルと、予め用意された基準スペクトルとを照合して部分領域内の植物種を判別する。【選択図】図１
2017133966.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
植物種の判別対象領域内の複数の区画における反射スペクトルを含む分光スペクトルデータに基づいて、赤外波長域における反射率の中央値を算出する中央値算出部と、
複数の前記反射スペクトルのそれぞれにおける前記赤外波長域の反射率と、前記反射率の中央値とに基づいて、前記判別対象領域を複数の部分領域に分割する領域分割部と、
前記部分領域毎に、前記部分領域内の反射スペクトルと、予め用意された基準スペクトルとを照合して前記部分領域内の植物種を判別する照合部と、
を備えることを特徴とする植物種判別装置。
【請求項２】
前記中央値算出部は、第１の赤外波長域における第１の中央値と、前記第１の赤外波長域よりも長波長側である第２の赤外波長域における第２の中央値と、前記第２の赤外波長域よりも長波長側である第３の赤外波長域における第３の中央値と、を算出し、
前記領域分割部は、前記反射スペクトルにおける前記第１の赤外波長域の反射率と前記第１の中央値とのずれ量、前記反射スペクトルにおける前記第２の赤外波長域の反射率と前記第２の中央値とのずれ量、及び前記反射スペクトルにおける前記第３の赤外波長域の反射率と前記第３の中央値とのずれ量が、全て所定の閾値よりも大きい前記区画を境界として、前記判別対象領域を複数の前記部分領域に分割する、
ことを特徴とする請求項１に記載の植物種判別装置。
【請求項３】
前記第１の赤外波長域は７００〜７５０ｎｍであり、前記第２の赤外波長域は７６０〜８１０ｎｍであり、前記第３の赤外波長域は８２０〜８６０ｎｍである、
ことを特徴とする請求項２に記載の植物種判別装置。
【請求項４】
前記領域分割部は、
前記反射スペクトルにおける前記赤外波長域の反射率と前記中央値とのずれ量として、前記中央値に対する前記反射率と前記中央値との差分値の比を算出し、
前記第１の赤外波長域における前記比の絶対値が０．１よりも大きく、かつ前記第２の赤外波長域における前記比の絶対値が０．１５よりも大きく、かつ前記第３の赤外波長域における前記比の絶対値が０．０５よりも大きい前記区画を前記境界とする、
ことを特徴とする請求項３に記載の植物種判別装置。
【請求項５】
前記領域分割部は、
前記反射スペクトルにおける前記赤外波長域の反射率と前記中央値とのずれ量として、前記中央値に対する前記反射率と前記中央値との差分値の比を算出し、
前記第１の赤外波長域における前記比の絶対値が０．０８よりも大きく、かつ前記第２の赤外波長域における前記比の絶対値が０．１２よりも大きく、かつ前記第３の赤外波長域における前記比の絶対値が０．０３よりも大きい前記区画を前記境界とする、
ことを特徴とする請求項３に記載の植物種判別装置。
【請求項６】
前記中央値算出部は、
前記反射スペクトルにおける７００〜８６０ｎｍの波長域の反射率に基づいて前記中央値を算出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の植物種判別装置。
【請求項７】
前記反射スペクトルの測定波長域が４００〜１４００ｎｍである前記分光スペクトルデータを取得するデータ取得部、を更に備える、
ことを特徴とする請求項１に記載の植物種判別装置。
【請求項８】
コンピュータが、
植物種の判別対象領域内の複数の区画における反射スペクトルを含む分光スペクトルデータに基づいて、赤外波長域における反射率の中央値を算出し、
複数の前記反射スペクトルのそれぞれにおける前記赤外波長域の反射率と、前記反射率の中央値とに基づいて、前記判別対象領域を複数の部分領域に分割し、
前記部分領域毎に、前記部分領域内の反射スペクトルと、記憶装置に記憶させた基準スペクトルとを照合して前記部分領域内の植物種を判別する、
処理を実行することを特徴とする植物種判別方法。
【請求項９】
植物種の判別対象領域内の複数の区画における反射スペクトルを含む分光スペクトルデータに基づいて、赤外波長域における反射率の中央値を算出し、
複数の前記反射スペクトルのそれぞれにおける前記赤外波長域の反射率と、前記反射率の中央値とに基づいて、前記判別対象領域を複数の部分領域に分割し、
前記部分領域毎に、前記部分領域内の反射スペクトルと、記憶装置に記憶させた基準スペクトルとを照合して前記部分領域内の植物種を判別する、
処理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】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、植物種判別装置、植物種判別方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
植生の調査方法は、２つの方法に大別される。第１の調査方法は、識別者が現地を踏査して現地の状況を目視で判別する方法である。第２の調査方法は、人工衛星や航空機等に搭載されたカメラで撮影した写真や画像データに基づいて識別者が植物種を判別する方法（リモートセンシング）である。植生を調査する際には、例えば、調査対象となる領域に応じて第１及び第２の調査方法のいずれか一方の調査方法を選択したり、第１及び第２の調査方法を組み合わせたりしている。
【０００３】
第２の調査方法において植物種の判別に用いる写真や画像データは、これまでパンクロマチック（白黒）が主流であったが、最近ではマルチスペクトル（カラー）に移り変わってきている。
【０００４】
また、近年では、地理情報システム（ＧＩＳ：Geographic Information System）による植生図作製が主流となっている。ＧＩＳでは、予め用意された各植物種の樹冠形状や色を示す基準情報として正規植生指標（ＮＤＶＩ：Normalized Difference Vegetation Index）を用い、基準情報と、カメラやセンサで撮影した画像データとのパターンマッチングにより、植生域の識別を行う。また、ＧＩＳでは、基準情報として正規化水指数（ＮＤＷＩ：Normalized Difference Water Index）や正規化土壌指数（ＮＤＳＩ：Normalized Difference Soil Index）等を用いることで、水域、土壌域等の識別を行うことができる。
【０００５】
更に近年では、これまでのマルチスペクトルの１０倍以上のバンド計測が可能なハイパースペクトルセンサを利用した植生の調査が行われている。例えば、ハイパースペクトルセンサを搭載した人工衛星（ＥＯ−１（センサ名：Ｈｙｐｅｒｉｏｎ）やＰＲＯＢＡ（センサ名：ＣＨＲＩＳ）等）が、植生の調査に利用されている。また、航空機搭載型のハイパースペクトルセンサも開発されており、環境、農業分野を含む様々な分野で活用され始めている。ハイパースペクトルセンサによって得られる情報量は、マルチスペクトルによって得られる情報量よりも飛躍的に向上している。そのため、ハイパースペクトルセンサを用いることにより、より詳細な植生の調査が可能となる。
【０００６】
上記の写真や画像データに基づいた植物種の判別手法の１つとして、森林現況を示す画像データを小班区画に分けて、画像データの各小班区画の樹種を判別する手法が知られている（例えば特許文献１を参照）。
【０００７】
また、画像データの輝度値を平坦化し、平坦化した画像データの輝度値の空間変化に対して領域分割して樹冠形状及びそのテクスチャ特徴量を求め，既知の樹冠のテクスチャ特徴量をもとに植物種を判定する手法が知られている（例えば特許文献２を参照）。
【０００８】
更に、写真や画像データに基づいた植物種の判別手法として、植物種（樹種）の分布領域として誤検出された市街地等を除去する手法が知られている。この種の手法として、樹種の解析適期をもとにバンドデータを取得し、バンドデータの輝度値に上下限値を設定して各樹種の対象抽出マップを生成した後、各マップに対し各樹種の正規植生指標でマスク処理をする手法が知られている（例えば特許文献３を参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２０１０−０８６２７６号公報
【特許文献２】特開２００６−２８５３１０号公報
【特許文献３】特開２００６−０８５５１７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
航空機や人工衛星から撮影されたマルチバンドセンサを用いたスペクトル画像やハイパースペクトルセンサを用いたスペクトル画像のデータは、マルチスペクトルセンサよりも多くの情報を取得することができる。
【００１１】
マルチバンドセンサやハイパースペクトルセンサにより得られる分光スペクトル画像のデータは、画像内の単位座標毎（１ピクセル毎）に波長情報と、反射強度や反射率等の光強度情報とを含むスペクトルデータを有する。すなわち分光スペクトル画像のデータは、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った３次元的構成のデータであるといえる。
【００１２】
また、反射スペクトルは樹種により特徴があるため、高精度のスペクトルデータが得られるハイパースペクトルデータを用いることにより、高精度での樹種の判別が可能になってきている。つまり、判別したい樹木の基準スペクトルと識別対象のスペクトルデータを照らし合わせて類似度をSpectral Angle Mapper等により求め、類似度の高いピクセルを抽出して植物を判別することにより、高精度での樹種の判別が可能となっている。
【００１３】
しかしながら、航空機等を用いて一度に数ｋｍ〜十数ｋｍに及ぶ広範囲なスペクトル取得が可能となったことにより、走査方向に長いスペクトルデータを一度に収集した場合、スペクトルデータの収集に要する時間が長くなる。スペクトルデータの収集に要する時間が長くなると、スペクトルデータを収集している間に太陽光の揺らぎ、空気中の水分量変化、撮影機材の対地角度の変動等により、走査方向のスペクトル強度に揺らぎが現れる。そのため、収集初期と終わりとの間でスペクトルデータが変動し、植物種の判別精度が低下することがある。
【００１４】
１つの側面において、本発明は、スペクトルデータの収集に要する時間の長短に影響されることなく、植物種を精度良く判別することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
１つの態様の植物種判別装置は、中央値算出部と、領域分割部と、照合部と、を備える。中央値算出部は、植物種の判別対象領域内の複数の区画における反射スペクトルを含む分光スペクトルデータに基づいて、赤外波長域における反射率の中央値を算出する。領域分割部は、複数の反射スペクトルのそれぞれにおける赤外波長域の反射率と、反射率の中央値とに基づいて、判別対象領域を複数の部分領域に分割する。照合部は、部分領域毎に、部分領域内の反射スペクトルと、予め用意された基準スペクトルとを照合して部分領域内の植物種を判別する。
【発明の効果】
【００１６】
上述の態様によれば、スペクトルデータの収集に要する時間の長短に影響されることなく、植物種を精度良く判別することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】一実施形態に係る植物種判別装置の機能的構成を示す図である。
【図２】分光スペクトルの測定方法を説明する図である。
【図３】分光スペクトル画像のデータの例を示す図である。
【図４】分光スペクトルの例を示す図である。
【図５】一実施形態に係る植物種判別処理を説明するフローチャートである。
【図６】赤外波長域の反射率中央値を算出する処理の内容を説明するフローチャートである。
【図７】判別対象領域を分割する処理の内容を説明するフローチャートである。
【図８】判別対象領域の分割例を示す図である。
【図９】コンピュータのハードウェア構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
図１は、一実施形態に係る植物種判別装置の機能的構成を示す図である。
図１に示すように、本実施形態に係る植物種判別装置１は、データ受付部１０１と、判別処理部１０２と、出力部１０３と、記憶部１１０と、を備える。
【００１９】
データ受付部１０１は、植物種を判別する領域（以下、判別対象領域ともいう）についての分光スペクトル画像のデータの入力を受け付ける。分光スペクトル画像のデータは、例えば、ハイパースペクトルセンサ等の分光反射率測定装置により測定して得た分光スペクトル（反射スペクトル）の情報を含む画像データである。この種の画像データは、画素毎に、その画素と対応する区画についての分光スペクトルデータを持つ。分光スペクトル画像のデータは、図示しない測定装置から、又はデータを保持する他の外部装置から入力される。データ受付部１０１は、入力された分光スペクトル画像のデータを、判別処理部１０２に送信するか又は記憶部１１０に記憶させる。以下、判別対象領域についての分光スペクトル画像のデータのことを判別用画像データともいう。
【００２０】
判別処理部１０２は、判別用画像データと、予め用意された植物種毎の分光スペクトルデータとに基づいて、判別対象領域内に存在する植物種を判別する。以下、予め用意された植物種毎の分光スペクトルデータのことを基準データという。基準データには、例えば、ＧＩＳにおける正規植生指標（ＮＤＶＩ）を用いる。基準データは、記憶部１１０に記憶させてある。
【００２１】
出力部１０３は、判別処理部１０２における判別処理の結果を、図示しない表示装置（例えば、液晶表示装置）等に出力する。
【００２２】
記憶部１１０には、基準データ、判別用画像データ、判別処理において用いる各種の閾値等を記憶させる。
【００２３】
また、本実施形態の植物種判別装置１における判別処理部１０２は、抽出部１０２ａと、中央値算出部１０２ｂと、領域分割部１０２ｃと、照合部１０２ｄと、を含む。
【００２４】
抽出部１０２ａは、判別用画像データから、植物種の判別に用いる分光スペクトルデータを抽出する。例えば、抽出部１０２ａは、可視光における緑色の反射波長域である５００〜５７０ｎｍに反射のある分光スペクトルデータを抽出する。言い換えると、抽出部１０２ａは、判別用画像データから、緑色の反射波長域に反射のない分光スペクトルデータを除外する。
【００２５】
中央値算出部１０２ｂは、抽出部１０２ａで抽出した分光スペクトルデータに基づいて、第１の赤外波長域における反射率中央値、第２の赤外波長域における反射率中央値、及び第３の赤外波長域における反射率中央値を算出する。第１〜第３の赤外波長域は、それぞれ、他の赤外波長域と重複しないように設定する。本実施形態では、第１の赤外波長域を７００〜７５０ｎｍとし、第２の赤外波長域を７６０〜８１０ｎｍとし、第３の赤外波長域を８２０〜８６０ｎｍとする。
【００２６】
領域分割部１０２ｃは、抽出部１０２ａで抽出した分光スペクトルデータのそれぞれにおける第１〜第３の各赤外波長域の反射率と、中央値算出部１０２ｂで算出した反射率中央値とに基づいて、判別対象領域を複数の部分領域に分割する。領域分割部１０２ｃは、例えば、反射率と反射率中央値とのずれが閾値以上である分光スペクトルデータを持つ画素を境界画素として、判別対象領域を複数の部分領域に分割する。
【００２７】
照合部１０２ｄは、領域分割部１０２ｃにおいて分割された複数の部分領域のそれぞれを基準データと照合し、部分領域毎に植物種を判別する。
【００２８】
図２は、分光スペクトルの測定方法を説明する図である。図３は、分光スペクトル画像のデータの例を示す図である。
【００２９】
判別対象領域の分光スペクトルは、例えば、航空機や人工衛星等に搭載したハイパースペクトルセンサを用いて測定する。ハイパースペクトルセンサが搭載された人工衛星には、例えば、ＥＯ−１（センサ名：Ｈｙｐｅｒｉｏｎ）や、ＰＲＯＢＡ（センサ名：ＣＨＲＩＳ）等がある。
【００３０】
ハイパースペクトルセンサを用いた測定では、測定結果として、判別対象領域についての分光スペクトル画像のデータが得られる。図２に示すように、判別対象領域の分光スペクトル画像２のデータはＮ×Ｍ個の画素Ｐ（０，０）〜Ｐ（Ｎ−１，Ｍ−１）で構成される。分光スペクトル画像２のデータは、例えば、Ｌｘ及びＬｙが数ｋｍ〜十数ｋｍの範囲の分光スペクトルを画素単位で測定したデータであり、各画素は、Ｌｘ×Ｌｙの範囲（判別対象領域）における画素と対応した区画についての分光スペクトルの測定データを持つ。すなわち、判別対象領域の分光スペクトル画像のデータは、例えば、図３に示すように、分光スペクトル画像２における各画素についての画素の座標と分光スペクトルデータとを含む。分光スペクトルデータは、例えば、図３に示したように、４００〜１０００ｎｍの波長域における波長と反射率（光強度情報）との関係を含む。なお、図３に示した例では、５ｎｍ毎の波長と反射率（光強度情報）との関係を示すデータとなっているが、波長の解像度は、測定に用いるハイパースペクトルセンサの分解能に応じて変更可能である。
【００３１】
各画素が持つ分光スペクトルの情報は、判別対象領域における画素と対応した区画の反射スペクトルである。各画素の分光スペクトルのパターンは、ある画素と対応した区画に植物が存在するか否かにより異なるとともに、その区画に存在する植物種によっても異なる。また、各画素の分光スペクトルのパターンは、同一の区画であっても、測定時の環境（例えば季節や天気、時間帯等）によって反射率のパターンが異なる。
【００３２】
上記のような広範囲にわたる判別対象領域の分光スペクトルを測定する場合、例えば、図２に示したように、ｘ方向に並んだＮ個の画素についての分光スペクトルの測定を測定単位とし、測定単位をｙ方向に走査してＮ×Ｍ画素の分光スペクトル画像２を得る。このため、判別対象領域における走査方向（ｙ方向）の寸法が長大である場合、分光スペクトルの測定に要する時間（測定時間）が数十分から数時間になることがある。測定時間が長くなると、例えば、測定中に太陽光の揺らぎ、空気中の水分量の変化、測定装置の対地角度の変動等が生じ、走査方向のスペクトル強度に揺らぎが生じることがある。したがって、測定時間が長くなると、測定期間中の環境の変化に伴う走査方向のスペクトル強度の揺らぎにより、植物種の判別精度が低下する。このため、本実施形態に係る植物種判別装置１では、分光スペクトルデータにおける赤外波長域の反射率に基づいて判別対象領域を複数の部分領域に分割し、部分領域毎に植物種を判別する。
【００３３】
図４は、分光スペクトルの例を示す図である。
分光スペクトル画像のデータにおける１画素の分光スペクトルデータは、例えば、図４に示すように、可視光域よりも長波長側（特に赤外領域）における反射率が可視光域の反射率よりも高くなる。また、分光スペクトルにおける反射率の高さやパターンは、植物種毎に異なる。更に、分光スペクトルにおける反射率の高さやパターンは、同一植物種であっても測定時の環境によって変化する。このため、本実施形態に係る植物種判別処理では、上記のように、分光スペクトルデータにおける赤外波長域の反射率に基づいて判別対象領域を複数の部分領域に分割し、部分領域毎に植物種を判別する。この際、本実施形態に係る植物種判別処理では、図４に示したように、赤外波長域を第１の赤外波長域Ａ１、第２の赤外波長域Ａ２、及び第３の赤外波長域Ａ３に分け、各波長域における反射率に基づいて、判別対象領域を複数の部分領域に分割する。
【００３４】
また、分光スペクトルを測定した区画に植物が存在する場合、図３に示すように、可視光における緑色の反射波長域Ａ０（５００〜５７０ｎｍ）に反射のピークが見られる。すなわち、分光スペクトルデータの緑色の波長域Ａ０に反射のピークがない場合、その分光スペクトルデータを測定した区画には植物が存在しない、又はデータに現れない程度のわずかな量の植物しか存在しない。そのため、本実施形態に係る植物種判別処理では、判別対象領域の分光スペクトル画像のデータに含まれる全ての分光スペクトルデータのうち、緑色の反射波長域Ａ０（５００〜５７０ｎｍ）に反射のある分光スペクトルデータを用いて植物種を判別する。
【００３５】
また、植物種の判別に用いる分光スペクトルを測定する場合、例えば、図４に示したように、４００〜１４００ｎｍの範囲における反射率或いは反射強度を測定することが好ましい。ただし、４００〜１４００ｎｍの全範囲で分光スペクトルを測定する必要はなく、例えば、４００〜１０００ｎｍの範囲で測定してもよい。
【００３６】
以下、図５〜図７を参照して、本実施形態に係る植物種判別処理を説明する。
図５は、一実施形態に係る植物種判別処理を説明するフローチャートである。
【００３７】
本実施形態の植物種判別装置１における判別処理部１０２は、例えば、オペレータ（利用者）が図示しない入力装置等を操作して開始命令を入力すると、図５に示した植物種判別処理を実行する。
【００３８】
植物種判別処理を開始すると、判別処理部１０２は、まず、判別対象領域の分光スペクトル画像のデータを取得する（ステップＳ１）。ステップＳ１の処理として、判別処理部１０２は、データ受付部１０１を介して外部装置から分光スペクトル画像のデータを受信する処理、又は記憶部１１０から判別対象領域の分光スペクトル画像のデータを読み出す処理を行う。
【００３９】
次に、判別処理部１０２は、取得した分光スペクトル画像のデータから、５００〜５７０ｎｍの波長域に反射のあるスペクトルデータを抽出する（ステップＳ２）。ステップＳ２の処理は、抽出部１０２ａが行う。抽出部１０２ａは、取得した画像データにおける各画素の分光スペクトルデータから５００〜５７０ｎｍの波長域の反射率情報を読み出し、所定の反射率を上回る反射がない分光スペクトルデータを判別処理の対象から除外する。抽出部１０２ａは、例えば、画素の座標又は識別番号により判別処理の対象から除外したスペクトルデータを指定する。
【００４０】
次に、判別処理部１０２は、ステップＳ２で抽出したスペクトルデータを母集団として赤外波長域の反射率中央値を算出する（ステップＳ３）。ステップＳ３の処理は、中央値算出部１０２ｂが行う。中央値算出部１０２ｂは、母集団に含まれる分光スペクトルデータにおける第１の赤外波長域Ａ１の反射率情報に基づいて、第１の赤外波長域Ａ１の反射率中央値を算出する。また、中央値算出部１０２ｂは、母集団に含まれる分光スペクトルデータにおける第２の赤外波長域Ａ２の反射率情報に基づいて、第２の赤外波長域Ａ２の反射率中央値を算出する。同様に、中央値算出部１０２ｃは、母集団に含まれる分光スペクトルデータにおける第３の赤外波長域Ａ３の反射率情報に基づいて、第３の赤外波長域Ａ３の反射率中央値を算出する。
【００４１】
次に、判別処理部１０２は、ステップＳ２で抽出した分光スペクトルデータの赤外光反射率と、ステップＳ３で算出した反射率中央値とに基づいて、判別対象領域を分割する（ステップＳ４）。ステップＳ４の処理は、領域分割部１０２ｃが行う。領域分割部１０２ｃは、抽出部１０２ａで抽出した分光スペクトルデータ毎に、そのスペクトルデータにおける第１〜第３の赤外波長域の反射率と、反射率中央値との差異を調べる。第１〜第３の赤外波長域の反射率と反射率中央値とのずれ量が所定の閾値よりも大きい分光スペクトルデータがある場合、領域分割部１０２ｃは、その分光スペクトルデータを持つ画素を、分割する際の境界画素に指定する。そして、全ての分光スペクトルデータに対する判定を終えた後、領域分割部１０２ｃは、境界画素の位置で判別対象領域を分割する。
【００４２】
次に、判別処理部１０２は、分割した部分領域毎に、部分領域内の分光スペクトルデータと、基準データとに基づいて植物種を判別する（ステップＳ５）。ステップＳ５の処理は、照合部１０２ｄが行う。照合部１０２ｄは、記憶部１１０に記憶させてある基準データを読み出し、既知の判別方法に従って、部分領域毎に分光スペクトルデータと基準データとを照合して当該判別領域の植物種（植生）を判別する。
【００４３】
ステップＳ５の判別処理を終えると、判別処理部１０２は、判別結果を出力し（ステップＳ６）、植物種判別処理を終了する。
【００４４】
図６は、赤外波長域の反射率中央値を算出する処理の内容を説明するフローチャートである。
【００４５】
上記のように、ステップＳ３の反射率中央値を算出する処理は、中央値算出部１０２ｂが行う。中央値算出部１０２ｂは、まず、図６に示すように、抽出したスペクトルデータのそれぞれから、７００〜７５０ｎｍの反射率、７６０〜８１０ｎｍの反射率、及び８２０〜８６０ｎｍの反射率を読み出す（ステップＳ３０１）。
【００４６】
次に、中央値算出部１０２ｂは、各スペクトルデータの７００〜７５０ｎｍの反射率から第１の反射率中央値ＲＭ１を算出する（ステップＳ３０２）。次に、中央値算出部１０２ｂは、各スペクトルデータの７６０〜８１０ｎｍの反射率から第２の反射率中央値ＲＭ２を算出する（ステップＳ３０３）。最後に、中央値算出部１０２ｂは、各スペクトルデータの８２０〜８６０ｎｍの反射率から第３の反射率中央値ＲＭ３を算出する（ステップＳ３０４）。ステップＳ３０２〜Ｓ３０４の各処理において、中央値算出部１０２ｂは、波長毎に反射率を大きい順でソートして中央の順位となる反射率を算出する。なお、ステップＳ３０２〜Ｓ３０４の処理は、順不同である。
【００４７】
第１の反射率中央値ＲＭ１、第２の反射率中央値ＲＭ２、及び第３の反射率中央値ＲＭ３を算出すると、中央値算出部１０２ｂは、反射率中央値を算出する処理を終了する（リターン）。
【００４８】
図７は、判別対象領域を分割する処理の内容を説明するフローチャートである。
上記のように、ステップＳ４の判別対象領域を分割する処理は、領域分割部１０２ｃが行う。領域分割部１０２ｃは、まず、図６に示すように、変数ｉを１に初期化する（ステップＳ４０１）。ここで、変数ｉは、ステップＳ２で抽出した分光スペクトルデータ（画素）を識別するために用いる数値である。
【００４９】
次に、領域分割部１０２ｃは、画素Ｐ（ｉ）のスペクトルデータから７００〜７５０ｎｍの反射率Ｒ１（ｉ）、７６０〜８１０ｎｍの反射率Ｒ２（ｉ）、及び８２０〜８６０ｎｍの反射率Ｒ３（ｉ）を取得する（ステップＳ４０２）。ステップＳ４０２の処理において、領域分割部１０２ｃは、中央値算出部１０２ｄから反射率Ｒ１（ｉ），Ｒ２（ｉ），及びＲ３（ｉ）を取得してもよいし、分光スペクトルデータから読み出して取得してもよい。
【００５０】
次に、領域分割部１０２ｃは、取得した反射率Ｒ１（ｉ），Ｒ２（ｉ），及びＲ３（ｉ）と、ステップＳ３で算出した反射率中央値ＣＲ１，ＣＲ２，及びＣＲ３とのずれ量が閾値よりも大きいか否かを判定する（ステップＳ４０３）。ステップＳ４０３の判定では、領域分割部１０２ｃは、まず、式（１−１）から式（１−３）を用いて、各赤外波長域における反射率と反射率中央値とのずれ量ΔＲ１，ΔＲ２，及びΔＲ３を算出する。
ΔＲ１＝｜｛Ｒ１（ｉ）−ＲＭ１｝／ＲＭ１｜    ・・・（１−１）
ΔＲ２＝｜｛Ｒ２（ｉ）−ＲＭ２｝／ＲＭ２｜    ・・・（１−２）
ΔＲ３＝｜｛Ｒ３（ｉ）−ＲＭ３｝／ＲＭ３｜    ・・・（１−３）
【００５１】
その後、領域分割部１０２ｃは、算出したずれ量ΔＲ１，ΔＲ２，及びΔＲ３と、予め定めた閾値ＴＨ１，ＴＨ２，及びＴＨ３とを比較する。閾値ＴＨ１，ＴＨ２，及びＴＨ３は、それぞれ任意の正の実数値であり、例えば、それぞれ、ＴＨ１＝０．１、ＴＨ２＝０．１５、及びＴＨ３＝０．０５とする。
【００５２】
ΔＲ１＞ＴＨ１、かつΔＲ２＞ＴＨ２、かつΔＲ３＞ＴＨ３である場合（ステップＳ４０３；Ｙｅｓ）、領域分割部１０２ｃは、画素Ｐ（ｉ）を、境界位置を表す画素（境界画素）に指定する（ステップＳ４０４）。
【００５３】
ステップＳ４０４の後、領域分割部１０２ｃは、抽出した全てのスペクトルデータに対する処理をしたか否かを判定する（ステップＳ４０５）。また、ステップＳ４０３においてΔＲ１≦ＴＨ１、ΔＲ２≦ＴＨ２、及びΔＲ３≦ＴＨ３のいずれかを満たしている場合（ステップＳ４０３；Ｎｏ）、領域分割部１０２ｃは、ステップＳ４０４の処理を省略してステップＳ４０５の判定を行う。
【００５４】
抽出した全てのスペクトルデータのなかにステップＳ４０３の判定を行っていないスペクトルデータがある場合（ステップＳ４０５；Ｎｏ）、データ分割部は、変数ｉをｉ＋１に更新し（ステップＳ４０６）、ステップＳ４０２の処理に戻る。そして、抽出した全てのスペクトルデータに対するステップＳ４０３の判定を終えている場合（ステップＳ４０５；Ｙｅｓ）、データ分割部は、境界位置で判定対象領域を分割する（ステップＳ４０７）。判定領域の分割を終えると、データ分割部は、判定対象領域を分割する処理を終了する（リターン）。
【００５５】
なお、ステップＳ４０４の処理により境界位置に指定された画素がない場合、データ分割部は、ステップＳ４０７の処理を省略して判定対象領域を分割する処理を終了する。
【００５６】
式（１−１）では、反射率Ｒ１（ｉ）と反射率中央値ＲＭ１との差分の絶対値が大きいほど、ずれ量ΔＲ１が大きな値となる。式（１−２）では、反射率Ｒ２（ｉ）と反射率中央値ＲＭ２との差分の絶対値が大きいほど、ずれ量ΔＲ２が大きな値となる。式（１−３）では、反射率Ｒ３（ｉ）と反射率中央値ＣＲ３との差分の絶対値が大きいほど、ずれ量ΔＲ３が大きな値となる。
【００５７】
図８は、判別対象領域の分割例を示す図である。なお、図８では、各画像３，３０１〜３０４が白黒のモノクロ画像となっているが、実際にはカラー画像である。また、図８は、ステップＳ４０３の判定で用いる閾値ＴＨ１〜ＴＨ３を、ＴＨ１＝０．１、ＴＨ２＝０．１５、及びＴＨ３＝０．０５とした場合の分割例である。
【００５８】
本実施形態に係る植物種判別処理における判別対象領域の分割例を、図８を参照して説明する。図８の左側に示した縦長の帯状画像３は、判別対象領域の分光スペクトル画像である。分光スペクトル画像３は、長さ（ｙ方向の寸法）が約１１ｋｍ、幅（ｘ方向の寸法）が約２ｋｍの領域をハイパースペクトルカメラ（エバジャパン(株)製のHSC-1701）で撮影（測定）して得た画像データを可視化したものである。
【００５９】
この分光スペクトル画像３を用いて上記のステップＳ１〜Ｓ４の処理を行うと、分光スペクトル画像３には、例えば、３本の境界線４０１〜４０３が設定される。境界線４０１〜４０３は、それぞれ、ステップＳ４０４において境界画素に指定された画素を結ぶことで現れる仮想の線である。すなわち、ステップＳ４０７において、領域分割部１０２ｃは、この３本の境界線４０１〜４０３により、分光スペクトル画像３を４個の部分画像３０１〜３０４に分割する。これにより、１個の判別対象領域が４個の部分領域に分割される。
【００６０】
このように分光スペクトル画像３を４個の部分画像３０１〜３０４に分割した場合、照合部１０２ｄは、部分画像毎に植物種を判別する。すなわち、照合部１０２ｄは、植物種を判別する処理（ステップＳ５）として、下記（処理１）〜（処理４）を行う。
【００６１】
（処理１）部分画像３０１に含まれる分光スペクトルデータと、基準データとに基づいて、部分画像３０１と対応する部分領域の植物種を判別する処理。
【００６２】
（処理２）部分画像３０２に含まれる分光スペクトルデータと、基準データとに基づいて、部分画像３０２と対応する部分領域の植物種を判別する処理。
【００６３】
（処理３）部分画像３０３に含まれる分光スペクトルデータと、基準データとに基づいて、部分画像３０３と対応する部分領域の植物種を判別する処理。
【００６４】
（処理４）部分画像３０４に含まれる分光スペクトルデータと、基準データとに基づいて、部分画像３０４と対応する部分領域の植物種を判別する処理。
【００６５】
上記（処理１）〜（処理４）は、それぞれ、既知のパターンマッチング法を用いて行う。
【００６６】
本実施形態に係る植物判別処理による判別精度を調べるため、本件発明者らは、分光スペクトル画像３の各画素が持つＧＩＳ情報に基づいて、判別対象領域を踏査し、植物判別処理による判別結果と、踏査による判別結果とを比較した。なお、踏査では、各部分画像３０１〜３０４と対応する部分領域のそれぞれに１００箇所の踏査ポイントを設定し、各踏査ポイントにおける植物種（樹種）を判定した。
【００６７】
植物判別処理による判別結果と、踏査による判別結果とを比較したところ、部分画像３０１と対応する部分領域の判別精度は９０％であり、部分画像３０２と対応する部分領域の判別精度は８８％であった。また、部分画像３０３と対応する部分領域の判別精度は９５％であり、部分画像３０４と対応する部分領域の判別精度は９１％であった。すなわち、部分画像３０１〜３０４を合わせた全体（判別対象領域）での平均判別精度は９１％であった。
【００６８】
また、図示は省略するが、ステップＳ４０３の判定で用いる閾値ＴＨ１〜ＴＨ３を、ＴＨ１＝０．０８、ＴＨ２＝０．１２、及びＴＨ３＝０．０３とした場合、分光スペクトル画像３は５個の部分画像に分割された。この５個の部分画像のそれぞれで別個に植物種を判別した結果と、踏査による判別結果とを比較したところ、各部分画像と対応する部分領域の判別精度は、それぞれ９２％、９０％、９７％、９３％、及び９２％となった。すなわち、５個の部分画像を合わせた全体（判別対象領域）での平均判別精度は９２．８％であった。なお、この例における踏査では、面積比に基づいて部分領域毎に８０箇所の踏査ポイントを設定し、各踏査ポイントにおける植物種（樹種）を判定した。
【００６９】
これに対し、分光スペクトル画像３を分割せずに植物種を判別した場合の判別結果と、踏査による判別結果とを比較したところ、判別精度は６０％であった。なお、この例における踏査では、面積比に基づいて判別対象領域内に４００箇所の踏査ポイントを設定し、各踏査ポイントにおける植物種（樹種）を判定した。
【００７０】
更に、図示は省略するが、ステップＳ４０３の判定で用いる閾値ＴＨ１〜ＴＨ３を、ＴＨ１＝０．１５、ＴＨ２＝０．２０、及びＴＨ３＝０．１０とした場合、分光スペクトル画像３は２個の部分画像に分割された。そして、この２個の部分画像のそれぞれで別個に植物種を判別した結果と、踏査による判別結果とを比較したところ、各部分画像と対応する部分領域の判別精度は、それぞれ７０％、及び６８％となった。すなわち、２個の部分画像を合わせた全体（判別対象領域）での平均判別精度は６９％であった。なお、この例における踏査では、面積比に基づいて部分領域毎に２００箇所の踏査ポイントを設定し、各踏査ポイントにおける植物種（樹種）を判定した。
【００７１】
以上の比較結果から、分光スペクトル画像の収集に要する時間の長短に影響されることなく植物種を精度良く判別するには、ステップＳ４０３の判定で用いる閾値を、ＴＨ１＝０．１０、ＴＨ２＝０．１５、及びＴＨ３＝０．０５とすることが好ましい。すなわち、下記（条件１−１）、（条件１−２）、及び（条件１−３）を満たす分光スペクトルデータを持つ画素を境界として分光スペクトル画像を分割することにより、植物種を精度良く判別することが可能となる。
【００７２】
（条件１−１）第１の赤外波長域（７００〜７５０ｎｍ）における反射率Ｒ１と反射率中央値ＲＭ１とのずれが±１０％よりも大きい。
【００７３】
（条件１−２）第２の赤外波長域（７６０〜８１０ｎｍ）における反射率Ｒ２と反射率中央値ＲＭ２とのずれが±１５％よりも大きい。
【００７４】
（条件１−３）第３の赤外波長域（８２０〜８６０ｎｍ）における反射率Ｒ３と反射率中央値ＲＭ３とのずれが±５％よりも大きい。
【００７５】
また、ステップＳ４０３の判定で用いる閾値を、ＴＨ１＝０．０８、ＴＨ２＝０．１２、及びＴＨ３＝０．０５とすると、判別精度が更に向上する。すなわち、下記（条件２−１）、（条件２−２）、及び（条件２−３）を満たす分光スペクトルデータを持つ画素を境界として分光スペクトル画像を分割することにより、植物種を更に精度良く判別することが可能となる。
【００７６】
（条件２−１）第１の赤外波長域（７００〜７５０ｎｍ）における反射率Ｒ１と反射率中央値ＲＭ１とのずれが±８％よりも大きい。
【００７７】
（条件２−２）第２の赤外波長域（７６０〜８１０ｎｍ）における反射率Ｒ２と反射率中央値ＲＭ２とのずれが±１２％よりも大きい。
【００７８】
（条件２−３）第３の赤外波長域（８２０〜８６０ｎｍ）における反射率Ｒ３と反射率中央値ＲＭ３とのずれが±５％よりも大きい。
【００７９】
なお、ステップＳ４０３の判定で用いる閾値ＴＨ１〜ＴＨ３についての上記の組み合わせは一例に過ぎず、閾値ＴＨ１〜ＴＨ３の値の組み合わせは、判別対象領域の分光スペクトル画像を撮影（測定）する際の測定条件等に応じて変更可能である。
【００８０】
また、ステップＳ４０３の判定で用いる反射率のずれ量ΔＲ１、ΔＲ２、及びΔＲ３を算出する式（１−１）〜式（１−３）は一例に過ぎず、反射率のずれ量ΔＲ１、ΔＲ２、及びΔＲ３は、他の算出式を用いて算出してもよい。
【００８１】
更に、上記の植物種判別処理における第１〜第３の赤外波長域の範囲は一例に過ぎず、第１〜第３の赤外波長域の範囲の組み合わせは適宜変更可能である。
【００８２】
また、図５に示した植物種判別処理では、ステップＳ２により緑色の波長域に反射のないスペクトルデータを判別処理の対象から除外することで、ステップＳ３以降の処理における演算量を低減し処理負荷を軽減している。しかしながら、本実施形態に係る植物種判別処理は、これに限らず、ステップＳ２が省略された処理であってもよいことはもちろんである。植物種判別装置１においてステップＳ２が省略された植物種判別処理を行う場合、判別処理部１０２の抽出部１０２ａは省略される。
【００８３】
加えて、上記実施形態に係る植物種判別装置１は、コンピュータと、当該コンピュータに実行させるプログラムとを用いて実現することが可能である。以下、コンピュータとプログラムとを用いて実現される植物種判別装置１について、図９を参照して説明する。
【００８４】
図９は、コンピュータのハードウェア構成を示す図である。
図９に示すように、コンピュータ９は、Central Processing Unit（ＣＰＵ）９０１と、主記憶装置９０２と、補助記憶装置９０３と、入力装置９０４と、出力装置９０５と、を備える。また、コンピュータ９は、通信制御装置９０６と、媒体駆動装置９０７と、インタフェース装置９０８と、を備える。コンピュータ９におけるこれらの要素９０１〜９０８は、バス９１０により相互に接続されており、要素間でのデータの受け渡しが可能になっている。
【００８５】
ＣＰＵ ９０１は、オペレーティングシステムを含む各種のプログラムを実行することによりコンピュータ９の全体の動作を制御する演算処理装置である。
【００８６】
主記憶装置９０２は、図示しないRead Only Memory（ＲＯＭ）及びRandom Access Memory（ＲＡＭ）を含む。主記憶装置９０２のＲＯＭには、例えばコンピュータ９の起動時にＣＰＵ ９０１が読み出す所定の基本制御プログラム等が予め記録されている。また、主記憶装置９０２のＲＡＭ は、ＣＰＵ ９０１が各種のプログラムを実行する際に、必要に応じて作業用記憶領域として使用する。主記憶装置９０２のＲＡＭは、例えば、判別対象領域の分光スペクトル画像のデータ、反射率の中央値、境界画素等の記憶に利用可能である。
【００８７】
補助記憶装置９０３は、Hard Disk Drive（ＨＤＤ）やSolid State Drive（ＳＳＤ）等の主記憶装置９０２に比べて容量の大きい記憶装置である。補助記憶装置９０３には、ＣＰＵ ９０１によって実行される各種のプログラムや各種のデータ等を記憶させることができる。補助記憶装置９０３は、例えば、図５〜図７に示した植物種判別処理を含むプログラムの記憶に利用可能である。また、補助記憶装置９０３は、例えば、基準スペクトルデータ、判別対象領域の分光スペクトル画像のデータ、境界画素、判別結果等の記憶に利用可能である。
【００８８】
入力装置９０４は、例えば、キーボード装置やタッチパネル装置である。コンピュータ９のオペレータ（利用者）が入力装置９０４に対し押下する等の操作を行うと、入力装置９０４は、その操作内容に対応付けられている入力情報をＣＰＵ ９０１に送信する。入力装置９０４は、例えば、植物種判別処理の開始命令の入力、判別対象領域の分光スペクトルの選択、ステップＳ４０３で用いる閾値ＴＨ１〜ＴＨ３の入力等に用いる。
【００８９】
出力装置９０５は、例えば、液晶ディスプレイやプリンタ等である。出力装置９０５は、例えば、判別結果の表示や印刷等に用いる。
【００９０】
通信制御装置９０６は、コンピュータ９とインターネット等のネットワーク１０とを通信可能に接続し、ネットワーク１０を介した、コンピュータ９と図示しない他の通信端末との各種通信を制御する装置である。通信制御装置９０６は、例えば、人工衛星に搭載されたハイパースペクトルセンサで測定した判別対象領域の分光スペクトル画像のデータの取得等に利用可能である。
【００９１】
媒体駆動装置９０７は、可搬型記録媒体１１に記録されているプログラムやデータの読み出し、補助記憶装置９０３に記憶されたデータ等の可搬型記録媒体１１への書き込みを行う。可搬型記録媒体１１としては、例えば、Universal Serial Bus（ＵＳＢ）規格のコネクタが備えられているフラッシュメモリが利用可能である。また、媒体駆動装置９０７として光学ドライブが搭載されているコンピュータ９の場合、可搬型記録媒体１１として、Compact Disk（ＣＤ）、Digital Versatile Disc（ＤＶＤ）、Blu-ray Disc（Blu-rayは登録商標）等の光ディスクも利用可能である。可搬型記録媒体は、図５〜図７の処理を含む植物種判別プログラムの提供、判別対象領域の分光スペクトル画像のデータの提供、判別結果の保存等に利用可能である。
【００９２】
インタフェース装置９０８は、コンピュータ９と他の電子装置等とを接続する装置であり、ＵＳＢ規格のコネクタ等を備える。インタフェース装置９０８によりコンピュータ９と接続可能な装置には、例えば、ハイパースペクトルセンサ（カメラ）がある。
【００９３】
コンピュータ９は、ＣＰＵ ９０１が補助記憶装置９０３等から図５〜図７の処理を含むプログラムを読み出して実行し、判別対象領域の分光スペクトル画像のデータにおける植物種を判別する処理を行う。
【００９４】
なお、植物種判別装置１として動作させるコンピュータ９は、図９に示した全ての構成要素を含む必要はなく、用途や条件に応じて一部の構成要素を省略することも可能である。例えば、コンピュータ９は、媒体駆動装置９０７やインタフェース装置９０８が省略されたものであってもよい。
【００９５】
以上記載した各実施例を含む実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
植物種の判別対象領域内の複数の区画における反射スペクトルを含む分光スペクトルデータに基づいて、赤外波長域における反射率の中央値を算出する中央値算出部と、
複数の前記反射スペクトルのそれぞれにおける前記赤外波長域の反射率と、前記反射率の中央値とに基づいて、前記判別対象領域を複数の部分領域に分割する領域分割部と、
前記部分領域毎に、前記部分領域内の反射スペクトルと、予め用意された基準スペクトルとを照合して前記部分領域内の植物種を判別する照合部と、
を備えることを特徴とする植物種判別装置。
（付記２）
前記中央値算出部は、前記赤外波長域における互いに重複しない複数の波長域のそれぞれについての前記反射率の中央値を算出し、
前記領域分割部は、前記反射スペクトル毎に前記複数の波長域のそれぞれで前記反射スペクトルにおける反射率と前記反射率の中央値とのずれ量を算出し、算出した前記ずれ量の全てが所定の閾値よりも大きい前記区画を境界として前記判別対象領域を複数の前記部分領域に分割する、
ことを特徴とする付記１に記載の植物種判別装置。
（付記３）
前記中央値算出部は、第１の赤外波長域における第１の中央値と、前記第１の赤外波長域よりも長波長側である第２の赤外波長域における第２の中央値と、前記第２の赤外波長域よりも長波長側である第３の赤外波長域における第３の中央値と、を算出し、
前記領域分割部は、前記反射スペクトルにおける前記第１の赤外波長域の反射率と前記第１の中央値とのずれ量、前記反射スペクトルにおける前記第２の赤外波長域の反射率と前記第２の中央値とのずれ量、及び前記反射スペクトルにおける前記第３の赤外波長域の反射率と前記第３の中央値とのずれ量が、全て所定の閾値よりも大きい前記区画を境界として、前記判別対象領域を複数の前記部分領域に分割する、
ことを特徴とする付記１に記載の植物種判別装置。
（付記４）
前記第１の赤外波長域は７００〜７５０ｎｍであり、前記第２の赤外波長域は７６０〜８１０ｎｍであり、前記第３の赤外波長域は８２０〜８６０ｎｍである、
ことを特徴とする付記３に記載の植物種判別装置。
（付記５）
前記領域分割部は、
前記反射スペクトルにおける前記赤外波長域の反射率と前記中央値とのずれ量として、前記中央値に対する前記反射率と前記中央値との差分値の比を算出し、
前記第１の赤外波長域における前記比の絶対値が０．１よりも大きく、かつ前記第２の赤外波長域における前記比の絶対値が０．１５よりも大きく、かつ前記第３の赤外波長域における前記比の絶対値が０．０５よりも大きい前記区画を前記境界とする、
ことを特徴とする付記４に記載の植物種判別装置。
（付記６）
前記領域分割部は、
前記反射スペクトルにおける前記赤外波長域の反射率と前記中央値とのずれ量として、前記中央値に対する前記反射率と前記中央値との差分値の比を算出し、
前記第１の赤外波長域における前記比の絶対値が０．０８よりも大きく、かつ前記第２の赤外波長域における前記比の絶対値が０．１２よりも大きく、かつ前記第３の赤外波長域における前記比の絶対値が０．０３よりも大きい前記区画を前記境界とする、
ことを特徴とする付記４に記載の植物種判別装置。
（付記７）
前記中央値算出部は、
前記反射スペクトルにおける７００〜８６０ｎｍの波長域の反射率に基づいて前記中央値を算出する、
ことを特徴とする付記１に記載の植物種判別装置。
（付記８）
前記反射スペクトルの測定波長域が４００〜１４００ｎｍである前記分光スペクトルデータを取得するデータ取得部、を更に備える、
ことを特徴とする付記１に記載の植物種判別装置。
（付記９）
前記反射スペクトルの測定波長域が４００〜１０００ｎｍである前記分光スペクトルデータを取得するデータ取得部、を更に備える、
ことを特徴とする付記１に記載の植物種判別装置。
（付記１０）
前記分光スペクトルデータに含まれる全ての前記反射スペクトルのデータから、５００〜５７０ｎｍの波長域における反射率が所定の反射率以上である前記反射スペクトルのデータを抽出する抽出部、を更に備え、
前記中央値算出部は、前記抽出部で抽出した前記反射スペクトルのデータに基づいて、前記反射率の中央値を算出する、
ことを特徴とする付記１に記載の植物種判別装置。
（付記１１）
コンピュータが、
植物種の判別対象領域内の複数の区画における反射スペクトルを含む分光スペクトルデータに基づいて、赤外波長域における反射率の中央値を算出し、
複数の前記反射スペクトルのそれぞれにおける前記赤外波長域の反射率と、前記反射率の中央値とに基づいて、前記判別対象領域を複数の部分領域に分割し、
前記部分領域毎に、前記部分領域内の反射スペクトルと、記憶装置に記憶させた基準スペクトルとを照合して前記部分領域内の植物種を判別する、
処理を実行することを特徴とする植物種判別方法。
（付記１２）
前記反射率の中央値を算出する処理において、前記コンピュータは、前記赤外波長域における互いに重複しない複数の波長域のそれぞれについての前記反射率の中央値を算出し、
前記判別対象領域を複数の部分領域に分割する処理において、前記コンピュータは、前記反射スペクトル毎に前記複数の波長域のそれぞれで前記反射スペクトルにおける反射率と前記反射率の中央値とのずれ量を算出し、算出した前記ずれ量の全てが所定の閾値よりも大きい前記区画を境界として前記判別対象領域を複数の前記部分領域に分割する、
ことを特徴とする付記１１に記載の植物種判別方法。
（付記１３）
前記反射率の中央値を算出する処理において、前記コンピュータは、第１の赤外波長域における第１の中央値と、前記第１の赤外波長域よりも長波長側である第２の赤外波長域における第２の中央値と、前記第２の赤外波長域よりも長波長側である第３の赤外波長域における第３の中央値と、を算出し、
前記判別対象領域を複数の部分領域に分割する処理において、前記コンピュータは、
前記反射スペクトルにおける前記第１の赤外波長域の反射率と前記第１の中央値とのずれ量、前記反射スペクトルにおける前記第２の赤外波長域の反射率と前記第２の中央値とのずれ量、及び前記反射スペクトルにおける前記第３の赤外波長域の反射率と前記第３の中央値とのずれ量が、全て所定の閾値よりも大きい前記区画を境界として、前記判別対象領域を複数の前記部分領域に分割する、
ことを特徴とする付記１１に記載の植物種判別方法。
（付記１４）
前記第１の赤外波長域は７００〜７５０ｎｍとし、前記第２の赤外波長域は７６０〜８１０ｎｍとし、前記第３の赤外波長域は８２０〜８６０ｎｍとする、
ことを特徴とする付記１３に記載の植物種判別方法。
（付記１５）
前記判別対象領域を複数の部分領域に分割する処理において、前記コンピュータは、
前記反射スペクトルにおける前記赤外波長域の反射率と前記中央値とのずれ量として、前記中央値に対する前記反射率と前記中央値との差分値の比を算出し、
前記第１の赤外波長域における前記比の絶対値が０．１よりも大きく、かつ前記第２の赤外波長域における前記比の絶対値が０．１５よりも大きく、かつ前記第３の赤外波長域における前記比の絶対値が０．０５よりも大きい前記区画を前記境界とする、
ことを特徴とする付記１４に記載の植物種判別方法。
（付記１６）
前記判別対象領域を複数の部分領域に分割する処理において、前記コンピュータは、
前記反射スペクトルにおける前記赤外波長域の反射率と前記中央値とのずれ量として、前記中央値に対する前記反射率と前記中央値との差分値の比を算出し、
前記第１の赤外波長域における前記比の絶対値が０．０８よりも大きく、かつ前記第２の赤外波長域における前記比の絶対値が０．１２よりも大きく、かつ前記第３の赤外波長域における前記比の絶対値が０．０３よりも大きい前記区画を前記境界とする、
ことを特徴とする付記１４に記載の植物種判別方法。
（付記１７）
前記反射率の中央値を算出する処理において、前記コンピュータは、
前記反射スペクトルにおける７００〜８６０ｎｍの波長域の反射率に基づいて前記中央値を算出する、
ことを特徴とする付記１１に記載の植物種判別方法。
（付記１８）
前記コンピュータが、前記分光スペクトルデータに含まれる全ての前記反射スペクトルのデータから、５００〜５７０ｎｍの波長域における反射率が所定の反射率以上である前記反射スペクトルのデータを抽出する処理、を更に実行し、
前記反射率の中央値を算出する処理において、前記コンピュータは、前記抽出部で抽出した前記反射スペクトルに基づいて、前記反射率の中央値を算出する、
ことを特徴とする付記１１に記載の植物種判別方法。
（付記１９）
植物種の判別対象領域内の複数の区画における反射スペクトルを含む分光スペクトルデータに基づいて、赤外波長域における反射率の中央値を算出し、
複数の前記反射スペクトルのそれぞれにおける前記赤外波長域の反射率と、前記反射率の中央値とに基づいて、前記判別対象領域を複数の部分領域に分割し、
前記部分領域毎に、前記部分領域内の反射スペクトルと、記憶装置に記憶させた基準スペクトルとを照合して前記部分領域内の植物種を判別する、
処理をコンピュータに実行させるプログラム。
【符号の説明】
【００９６】
１  植物種判別装置
１０１  データ受付部
１０２  判別処理部
１０２ａ  抽出部
１０２ｂ  中央値算出部
１０２ｃ  領域分割部
１０２ｄ  照合部
１０３  出力部
２，３  分光スペクトル画像
３０１〜３０４  部分画像
４０１〜４０３  境界
９  コンピュータ
９０１  ＣＰＵ
９０２  主記憶装置
９０３  補助記憶装置
９０４  入力装置
９０５  出力装置
９０６  通信制御装置
９０７  媒体駆動装置
９０８  インタフェース装置
【図１】
2017133966.tif 000003
【図２】
2017133966.tif 000004
【図３】
2017133966.tif 000005
【図４】
2017133966.tif 000006
【図５】
2017133966.tif 000007
【図６】
2017133966.tif 000008
【図７】
2017133966.tif 000009
【図８】
2017133966.tif 000010
【図９】
2017133966.tif 000011