大分工業高等専門学校紀要

第 55 号(平成 30 年 11 月)

スマートフォンを用いた沖縄県内の赤土等流出水の汚濁度測定と基礎的色彩特性

前稔文1・佐野博昭1・上野安藤崇寿2・嶋田浩和3・PROCHAZKA Zdenek3・りほ4・伊東雄一朗5・河野李奈5

1都市・環境工学科，2電気電子工学科，3情報工学科，4九州建設コンサルタント株式会社，
5機械・環境システム工学専攻

近年の激甚化した降雨による沖縄県における農地からの赤土等流出は非常に深刻な問題であり，河川や沿岸海域の環境や生態系を破壊するなど，観光業や水産業にも大きな被害をもたらしている．
本研究では，誰もが容易に赤土等流出水の汚濁度測定をできるように，スマートフォンで簡単に操作できるアプリケーションを開発した．スマートフォンで撮影した懸濁液の画像からHSV空間の色情報を取得し，測定結果が汚濁度と概ね一致していることが確認できた．また，撮影画像の各ピクセルの彩度と明度の分布を示すことができ，基礎的な画像特性として高い汚濁度の懸濁液については彩度の範囲が広いことが把握できた．

キーワード : スマートフォン，アプリ，赤土等流出水，汚濁度測定，色要素

１．まえがきける汚濁度測定結果を専用サーバにアップロードできる
ようになれば，沖縄県全域にわたった住民参加型の赤土等近年の降雨の激甚化によって，沖縄県の赤土等流出問題

汚濁度監視網の構築が可能となる．

は，これまで以上に危機的な状況にある．とりわけ，農地懸濁水汚濁度の測定に関する研究として，伊原ら2)～5)，からの赤土等の流出は非常に深刻であり，その流出によっ斎藤ら6)は，デジタルカメラで撮影された画像から濁度をて，河川や海水の汚濁，底質汚染が生じ，河川や沿岸海域測定する方法について検討している．そのうち，文献2)での生態系を破壊するなど，観光業や水産業にも大きな被害

は，光の減衰特性を利用することでデジタルカメラの画像をもたらしている．

から濁度の推定が可能になると報告している．

現在，赤土等流出による汚濁度の程度を表す指標には，本研究では，誰もが容易に赤土等流出水の汚濁度測定を懸濁物質含量（SPSS）1)をはじめとして，懸濁物質量（SS），できるように，現代社会において十分に普及しているスマ

濁度，透度などがあり，流出水の汚濁程度の評価についてートフォンで簡単に操作できるアプリケーション（以下，は，主として懸濁物質量（SS）を用いて行われている．

アプリ）の開発を目的としている．さらに，将来的には，これらの汚濁度は，自治体，民間企業，さらには研究者開発したアプリを用いて，河川や海域表面の撮影画像からなどによって測定されているものである．そのため，沖縄

懸濁水の汚濁度を判定する手法を確立し，そのデータを集

県民は，降雨後の河川や海域が赤く濁っているのを見て赤約して汚濁状況をリアルタイムで表示するシステムの構土等の流出を実感するだけで，赤土等流出の実態を正確か築を目指している．
そこで，本稿では，その第一歩として，スマートフォンつ定量的に把握するのではなく，感覚的に評価するだけにのカメラで撮影した懸濁液の画像から色情報を取得し，汚留まってしまう．
この状況のままでは，沖縄県民が赤土等流出問題を沖縄濁度の推定の可能性について検討した．さらに，懸濁液ご県の環境問題として主体的に捉えることは難しく，赤土等とに各ピクセルについて色情報である彩度と明度の分布流出を喫緊の環境問題として主体的に取り組むためには，性状を示すことにより，懸濁液の色彩特性について考察し県民自身が河川や海域の懸濁水の汚濁度を容易に測定でた．

きる方法の確立が必要となる．さらに，県内の各地域にお―21―大分工業高等専門学校紀要

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２．色空間と汚濁度の設定プリ画面に表示させる．
次に，表示された画像における懸濁液の部分をタップしデジタル画像において，色空間は非常に重要である．代て対象とする色を選択するが，抽出された色が画像の左下表されるものとしてRGB空間（赤（Red），緑（Green），青に表示され確認することができる．このとき，選択した色（Blue））が挙げられ，パソコンのモニタやデジタルカメラは画像内の1ピクセルでしかなく，被写体との距離や周辺など幅広く用いられている．しかし，同じデジタル画像で光などの影響を受けていることから，懸濁液の画像におけも色空間の表記の違いにより与える印象は異なる．

る各ピクセルの色相も一定値になるとは限らない．
そこで，十分に懸濁液部分のピクセルを測定できるよう

筆者は，看板などのサインを含む景観のデジタル画像を対象として，HSV空間による表記の有用性について検討しに，色相の範囲を定めるための閾値を設け，それをスライてきた7)8)．

ドバーで設定すると同時に値を画面上で確認できるよう

そこで，本研究で扱う懸濁液の画像について，RGB空間にした．続いて，「範囲抽出」ボタンをタップすることで対とHSV空間（色相（Hue），彩度（Saturation），明度（Value））

象となるピクセルが右側に表示され，対象外のピクセルはによる表記で示し，両者の色情報を確認することに着手し黒く塗られる．
最後に，「濁度判定」ボタンをタップすることで，各汚濁た．
表-1は，赤土等懸濁液（以下，懸濁液）の濃度を0.2，1.0，2.0，4.0，8.0g/Lに調整したサンプル画像からRGB空間の各度におけるピクセル数が表示され，全体的な汚濁度の推測が可能となる．
以上の作業の流れを図-2に示す．なお，対象の色選択や要素を抽出した結果である．
表より，赤（R）はバラツキが見られるものの130前後と一定の値を示している．それに対して緑（G）および青（B）

閾値の調整は，画像の表示から濁度判定までの間，繰り返し行うことが可能である．

は汚濁度が大きくなるにつれて値は小さくなるが，両者の値の推移は異なる．また，RGB空間の三色の組み合わせによって色調は大きく変化することから，RGB空間による表記は，汚濁度を示す指標に用いることが困難と考えられる．
一方， HSV空間の要素に着目すると，色相（H）および表-1 赤土等懸濁液の色彩情報

汚濁度(g/L)

赤R

緑G

青B

0.2
1.02.04.08.013816813713212812512277666210844201211

明度（V）は汚濁度による影響をほとんど受けておらず，それぞれ概ね一定の値を示している．彩度（S）については汚濁度と共に値が増加する傾向にあり，その違いにより色調を表現できると言える．

色相H 彩度S 明度V
343329272622748591915466545250

以上の結果より，本研究では，懸濁液の汚濁度を分類するにあたっては，HSV空間の要素を用いることとした．また，ここで扱う汚濁度については，上述の各懸濁液から得られたHSVの要素の値を基にして，0.2g/L以下（汚濁度A，彩度22以下），0.2g/L～1.0g/L（汚濁度B，彩度23～74），1.0g/L～2.0g/L（汚濁度C，彩度75～85），2.0g/L以上（汚濁度D，彩度86以上）として彩度によって4段階に区分した．
次章では，撮影した懸濁液のデジタル画像内の各ピクセルを段階ごとに分類することで，懸濁液の汚濁度を推測してみることにする．

３．スマートフォンアプリ
懸濁液の汚濁度を推定するためにスマートフォンアプリを作成した．図-1は，アプリの実行画面を示す．
まず，「撮影」ボタンをタップすることで，スマートフォンのカメラを起動し，標準のカメラアプリを操作することで画像を格納し，アプリ画面の左に表示することができる．
既に格納されている画像を開くときは，「開く」ボタンをタ

図-1 アプリの実行画面の1例（汚濁度3.0g/Lの場合）ップすることで画像を選択することができ，同様にしてア―22―

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濁液に対して選択されたピクセルは十分な数に達しない．

アプリ起動

したがって，選択したピクセルに類似した色も対象として測定する必要があると考え，選択したピクセルの色相を基準に指定した閾値の範囲内にあるピクセルは全て測定

画像読込の対象となるようにした．
そこで，まずその閾値の違いによる対象ピクセルの増え
カメラボタンクリック

開くボタンクリック

カメラアプリ起動

ファイラーアプリ
起動方について確認し，シミュレーションで設定する閾値を決定することとした．
図-3は，懸濁液の画像（元画像）と，閾値を0から10まで変化させたときに抽出された対象ピクセルを示したものである．なお，ここで扱う懸濁液の汚濁度については，前

画像データ表示

述の設定した汚濁度を参考にして，その各汚濁度の範囲にある0.2，0.5，1.5，3.0g/Lのものを用意した．なお，汚濁度
表示画像タップ

0.2g/Lの懸濁液については，赤土等の汚濁水の排水基準値を参考に設定した．

タップ位置の色抽出

いずれの汚濁度の懸濁液についても，閾値が0ではかなりのピクセルが欠落していることが分かり，閾値を大きくすると表示するピクセル数が増加していることが視認で閾値バー変更

きる．汚濁度の低い(a)0.2g/Lおよび(b)0.5g/Lの懸濁液については，閾値が2になると概ね全体のピクセルを抽出する

閾値の取得ことができたといえ，それ以降は閾値が大きくなっても画像に顕著な変化はみられなかった．汚濁度の高い(c)1.5g/L

範囲抽出ボタンクリック

および(d)3.0g/Lの懸濁液については，汚濁度の低い懸濁液に比べて閾値を高くしないと十分にピクセルを抽出しな閾値を考慮した色彩範囲のピクセル表示

い傾向にあり，とりわけ汚濁度3.0g/Lの懸濁液は，閾値を10に設定して懸濁液全体を抽出していることが確認できた．

濁度判定ボタンクリック

以上から，汚濁度が高くなるほど対象ピクセルの色相の範囲が広がる傾向にあることが分かり，本研究のシミュレ

各濁度範囲のピクセルカ
ウントーションにおいては，各懸濁液の色相の閾値はいずれも10と設定することとした．

各濁度範囲のピクセル数を表示(2) シミュレーション結果
表-2に，各懸濁液の汚濁度の分布示す．0.2g/Lの懸濁液
アプリ解放については，19,242ピクセル中6,181ピクセル（32.1%）が汚濁度A，13,061ピクセル（67.9%）が汚濁度Bとなった．このように汚濁度でピクセル数が二分されたことについて，

図-2 アプリのフロー図

この懸濁液は，汚濁度AとBの境界の値に合わせて汚濁度を設定していることから，彩度の小さな差異によりいずれ４．シミュレーションかの汚濁度として判定されたものと思われる．また，他の汚濁度のピクセル数はいずれも0であることから，測定結前述の通り，作成したアプリから懸濁液の色を選択する

果は良好といえる．
0.5g/Lの懸濁液については，15,100ピクセル中552ピクセ(1) 閾値によるピクセルの抽出の変化
際，画像内の1ピクセルを選択するため，その選択された1ル（3.7%）が汚濁度A，14,536ピクセル（96.3%）が汚濁度ピクセルのHSVの要素しか得られない．実際，撮影するとB，12ピクセル（0.1%）が汚濁度Cとなり，汚濁度Bに集中きの周辺環境により，色相，彩度，明度に影響があると考した．また，3.0g/Lの懸濁液については，15,484ピクセル中えられることから，限定されたある特定の1色のみを対象

1,393ピクセル（9.0%）が汚濁度A，911ピクセル（5.9%）がとして測定した結果については，妥当性に欠けることが容易に推測できる．また，1色に限定した場合，対象とする懸汚濁度B，2,042ピクセル（13.2%）が汚濁度C，11,138ピクセル（71.9%）が汚濁度Dとなった．この懸濁液について―23―

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元画像

閾値0

閾値1

閾値2

閾値3

閾値4

閾値5

閾値6

閾値7

閾値8

閾値9

閾値10(a) 0.2g/Lの懸濁液

元画像

閾値0

閾値1

閾値2

閾値3

閾値4

閾値5

閾値6

閾値7

閾値8

閾値9

閾値10(b) 0.5g/Lの懸濁液

元画像

閾値0

閾値1

閾値2

閾値3

閾値4

閾値5

閾値6

閾値7

閾値8

閾値9

閾値10(c) 1.5g/Lの懸濁液

元画像

閾値0

閾値1

閾値2

閾値3

閾値4

閾値5

閾値6

閾値7閾値8閾値9閾値10(d) 3.0g/Lの懸濁液
図-3 各懸濁液における閾値と対象ピクセルの変化も，概ね汚濁度Dに集中したといえる．これらの懸濁液に一方で，1.5g/Lの懸濁液については，19,365ピクセル中汚ついては，1つの妥当な汚濁度に集中していることが確認

濁度Aが4,728ピクセル（24.4%），汚濁度Bが721ピクセルできた．

（3.7%），汚濁度Cが1,180ピクセル（6.1%），汚濁度Dが－24－

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12,736ピクセル（65.8%）となり，2つの汚濁度AとDに集中

8)で作成したプログラムを用いた．

した．この測定結果は他の懸濁液と異なっており，前出の図-4に，各懸濁液の画像における各ピクセルの彩度と明図-3(c)に示す閾値10の画像から分かるように，懸濁液以度の分布図をしており，それぞれ0から100（%）で表示し外のピクセルも多く含まれている．
表-2 各懸濁液（画像ピクセル）の汚濁度の分布

このことは，被写体との距離や角度の変化から生じた誤差によるものと考えられ，撮影する環境に大きく依存することが確認できた．

汚濁度
(g/L)
0.2

(3) 懸濁液の画像特性

0.5

本節では，マンセルの色相環9)で表示される色相5YR（色相は18～54）に含まれるピクセルを対象に，彩度と明度の1.5分布から画像特性を検討する．なお，画像はスマートフォ

3.0

ンのカメラによって撮影されたものを用いており，縦480

汚濁度A～0.2g/L
6,181(32.1%)
552(3.7%)
4,728(24.4%)
1,393(9.0%)

汚濁度B
汚濁度C
0.2～1.0g/L 1.0～2.0g/L
13,0610(67.9%)(0.0%)
14,53612(96.3%)(0.1%)
721
1,180(3.7%)(6.1%)
911
2,042(5.9%)(13.2%)

汚濁度D
2.0g/L～0(0.0%)0(0.0%)
12,736(65.8%)
11,138(71.9%)

合計
19,242
15,10019,365
15,484×横640ピクセルのサイズに変換し，画像解析には文献7)，

明度(V)
100

明度(V)
10050

500

彩度(S)
050

1000

彩度(S)

(a) 0.2g/Lの懸濁液

(b)

明度(V)
100

明度(V)
100

50500

彩度(S)
050

500

1000(c) 1.5g/Lの懸濁液

0.5g/Lの懸濁液

彩度(S)050(d) 3.0g/Lの懸濁液

図-4 色相YR5におけるピクセルの彩度(S)－明度(V)の分布―25―100100大分工業高等専門学校紀要

第 55 号(平成 30 年 11 月)ている．(a)汚濁度0.2g/Lの懸濁液については，彩度は0～貴重なご助言をいただきました．ここに，深甚なる謝意を50程度であり，明度は40～73の範囲で分布している．(b)表します．

汚濁度0.5g/Lの懸濁液については，彩度が0～61，明度が40～60の範囲で分布している．(c)汚濁度1.5g/Lの懸濁液につ

参考文献

いては，彩度が0～97，明度が48～70の範囲に多く分布し

1) 大見謝辰夫：SPSS 測定法とその解説，沖縄県衛生環境ている．(d)汚濁度3.0g/Lの懸濁液については，彩度が0～

研究所報，第 37 号，pp. 99-104，2003.
2) 伊原浩生，山口晴幸，増永和弘：デジタル画像を利用し97，明度が30～75の範囲で分布している．

た濁度測定法の検討，第29回土木学会関東支部技術研

懸濁液ごとに見てみると，汚濁度が低い懸濁液について
は彩度の範囲は狭く，明度はそれほど高くなく範囲も広く

究発表会講演概要集，VII-36，pp. 884-885，2001.

ない．一方，汚濁度が高くなると彩度は0～97と範囲が広3) 伊原浩生，山口晴幸，増永和弘：デジタル画像を利用しくなり，高彩度のピクセルも多く見られ，また，明度の範た濁度測定法の検討，第4回環境地盤工学シンポジウム
講演概要集，pp. 95-100，2001.

囲も高低ともに広くなる傾向が見られた．

4) 伊原浩生，山口晴幸，増永和弘：デジタル画像を利用した濁度・SS濃度測定法の検討，第36回地盤工学会講演概５．まとめ

要集，VII-36，pp. 2559-2560，2001.
5) 伊原浩生，山口晴幸，増永和弘：沖縄県の赤土懸濁水の本研究で開発したスマートフォンアプリにより，HSV空濁度と化学的性質について，第56回土木学会全国大会
講演概要集，pp. 664-665，2001.

間の色情報を取得することができ，各汚濁度と概ね一致することが確認できた．また，スマートフォンで撮影した画

6) 斉藤和伸，山口晴幸，岩田道春，増永和弘：沖縄県にお像について，色相5YRにおける各ピクセルの彩度と明度のける赤土汚染問題に関する研究，地球環境シンポジウ
ム論文集，Vol.11，pp. 63-72，2003.

分布から基礎的な画像特性を把握できた．
今後も継続して赤土等流出水の汚濁度測定のシミュレ

7) 前 稔文，小林竜一：景観画像における HSB 要素の分ーションとアプリの改善を目指すが，まずは以下について析に関する基礎的研究，日本建築学会情報システム技検討を重ねる．

術委員会，第31 回情報・システム・利用・技術シンポ

実際に流出する懸濁水には1Lあたり数十gの赤土が含まれる場合もあることから，より実物に近い対象での汚濁度

ジウム論文集，pp.73-78，2008.
8) 小林竜一，前稔文：景観画像におけるHSB空間の彩度とに設定したシミュレーションを実施する．

明度による色彩変化の把握，日本建築学会情報システ
ム技術委員会，第32回情報・システム・利用・技術シン

また，図-3から分かるように被写体であるビーカー以外

ポジウム論文集，pp.143-146，2009. 12.のピクセルが選択されている．より精度を高めるため，被9) 渡辺安人：色彩学の実践，学芸出版社，2005.

写体の撮影条件や別の色空間の活用について検討する．
謝辞：本研究を遂行するにあたり，「全国KOSEN沖縄赤土等流出抑制技術研究会（会長：佐野博昭）」関係各位には－26－(2018.9.28受付)