筑波大農林研報 第 1 号：39－46，2013

デジタルカメラ画像を用いた開葉期・落葉期の客観的識別手法の検討
上治雄介1＊・今泉文寿21

筑波大学農林技術センター井川演習林

428－0504

静岡県静岡市葵区井川1621－2
2422－8529

静岡大学農学部

静岡県静岡市駿河区大谷836

要旨

フェノロジー観測は一般に現地で目視により行うことが多く、観測結果には個人差が含まれている。本研究では客観性の高い開葉・落葉フェノロジー観測データの取得を目的として、開葉・落葉期における葉の量の変化をコンピューターにより自動判定する方法を検討する。観測にはデジタルカメラを用いた。画像解析の基礎情報として白く塗った板を画像に含むように設置した。この板の明度を基に閾値を求め画像を二値化し、葉ピクセル数の変化を調べた。落葉期に青空を葉と誤認しないよう、RGB値から青空を区別する処理も行った。解析の結果、開葉期に葉ピクセル数の上昇が、落葉期に葉ピクセル数の減少がみられ、葉フェノロジーを画像中の葉ピクセル数の変化として観察できた。 4 月または12月（無葉期）の平均葉ピクセル数を 0 ％、 7 ～ 9 月（緑葉期）の平均葉ピクセル数を100％とし、開葉期・落葉期に葉ピクセル数が50％に最も近い日を開葉日・落葉日とする方法を提案した。
キーワード：閾値、自動化、デジタルカメラ、フェノロジー観測

緒言

季節の移り変わりに伴う動植物の行動や状態の変化をフェノロジー（生物季節）という。フェノロジーは動植物の種や年齢（樹齢）、生育環境、気候等によって変化する。そのため多様な条件下でのフェノロジーを把握しようと、多くの野外観測がなされている。観測対象となる項目には様々なものがあり、樹木に限ってみても発芽（藤本 2007）、開葉・落葉（小見山 1991、藤 本 2008、 加 藤 ら 1999）、 紅 葉（ 門 松 1998）などがある。これらの観測結果は、多様な条件下における樹木の生理・生態特性の検討に用いられるほか（門松 1998、加藤ら 1999）、フェノロジーに影響する環境因子の特定にも利用される（小見山 1991、藤本 2007）。特に近年は気候変動への社会の関心が高まっており、社会的要望から気候がフェノロジーへ及ぼす影響の評価が精力的になされている（渡辺 2006、藤本 2008、伊藤・佐野 2012）。これまでの研究の結果、気温の上昇が開葉時期の早期化や黄葉・落葉の遅延化を招くという知見が得られている（渡辺 2006、藤本 2008）。
フェノロジー観測は現地へ赴き目視によって開葉等の状態を確認し、あらかじめ定めた基準に従い記録するという方法が一般的に用いられる（例えば、藤本 2007）。目視による確認は、個人差が生じやすいという問題点を有する。また、長期観測や広域を対象とした観測を行おうとした場合に人的資源が必要となる。通常、現＊連絡者：上治雄介 筑波大学農林技術センター井川演習林
428－0504 静岡県静岡市葵区井川1621－2
E－mail：ueji.yusuke.fn@un.tsukuba.ac.jp

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地で目視による観測を毎日行うことは困難であり、観測間隔が長くなることで、フェノロジーの変化を十分に捉えられない可能性もある。
近年では、自動カメラによるフェノロジー観測方法が行われるようになり、定点映像を定時に得ることが可能となった（斉藤ら 1998、Saitoh 2012）。これにより、 1 日間隔、あるいはそれよりも短い間隔でのフェノロジー観測が可 能 と な り（ 斉 藤 ら 1998、Saitoh 2012）、 得られるデータの時間精度が向上した。しかし、多くは画像を目視により判定しており（例えば、渡辺ら 2006）、依然として個人差を完全に取り除くのは困難である。また、観測間隔の短縮が可能となったことに伴い解析にかかる人的資源の増加も見込まれる。
こ れ ら の 問 題 を 解 消 す る 方 法 と し て、 コンピューターによる画像解析によりフェノロジーを判定する手法が提案されている。酒井ら（1996） は、 樹木が撮影された写真画像の各ピクセルを、葉・空・枝・土・雲などに分類し、葉ピクセルのピクセル数の変化をみることでフェノロジーを調べた。ピクセルの分類は、各ピクセルの色（RGB値）を基にして行うが、天候が異なると同じ被写体を撮影しても画像上の被写体を表す色がわずかに変化するので、解析を行う際は天候による色の変化を考慮しなければならない。しかしその手法は未だ確立していない。
本研究では、客観性の高いフェノロジー観測データの取得を目的とし、開葉期または落葉期における葉の量の変化をコンピューターにより自動判定するための解析手法を検討する。解析
資料にはデジタルカメラによって自動撮影された画像を用いる。天候の違いによる画像の色の変化を自動判定に考慮できるようにするため、新たな現地観測手法を提案する。

ものと考えられる。樹高は約 4 mである。撮影に はGardenWatchCam（Brinno社 製 ）（ 図 2 ）を 用 い た。GardenWatchCamの 仕 様 は 表 1 の通りである。レンズが不要な太陽光を取り込まな い よ う、GardenWatchCamに フ ー ド を 取 り付けた。選定したミズナラそれぞれに 1 台ずつ約 3 m離れた位置に設置し、毎日 1 枚ずつ撮影

図1（1）観測地および観測方法
フェノロジー観測を、静岡県北部の筑波大学農林技術センター井川演習林（年平均気温9.6℃、年間降水量約1,900mm：図 1 ）内に成育するミズナラ（Quercus crispula Blume） 2 本を対象として行った。対象木の間隔は約20mあり、標高約1300m、南東向きの同一斜面上に成育する。周囲はヒノキ人工林（一部、二次林）で、2001年に行った除伐後のギャップに侵入した
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GardenWatchCamの設置状況

図2

観測地および観測・解析方法

調査地位置図表1

GardenWatchCamの仕様

項目

名

仕様画

素数

1.3メガピクセル詳

細測 光 方 法

多分割測光

焦 点 距 離約1.0m ～（通常モード使用）

記録画素数

1,280×1,024画素

記 憶 媒 体USBフラッシュドライブ

電単三乾電池× 4 本
4 ～ 6 カ月
（撮影頻度により異なる）

源

電源持続時間デジタルカメラ画像を用いた開葉期・落葉期の客観的識別手法の検討

表2

対象木ごとの観測期間および撮影枚数
観

対象木 1
対象木 2測期

間

撮影枚数

◆ 明度
□Ｒ
△Ｇ○Ｂ

2011/ 7 / 1 ～ 2011/12/13（落葉期） 127
2012/ 4 / 9 ～ 2012/ 9 /29（開葉期） 138
2011/ 7 / 1 ～ 2011/12/31（落葉期） 136
2012/ 4 / 9 ～ 2012/ 9 /12（開葉期） 123した。撮影時刻は対象木に直射日光の当たらない15時とした。対象木に直射日光が当たると明るい葉と暗い葉が生じ、解析の誤差となるためである。観測期間ならびに撮影枚数は表 2 のとおりである。ただし、雨がレンズに付着して画像が乱れたものはあらかじめ撮影枚数から除いた。
（2）解析方法
開葉・落葉期それぞれにおける葉の量の変化を葉のピクセル数の変化によって評価する。評価は 1 ．閾値による明度（ R（赤）、G（緑）、B（青）の平均値による画像の二値化）、 2 ．明度により葉と区別することが困難な青色の空をＢ値が高いという特徴をもとに区別、という 2 段階の手順により行った。解析にあたり、画像内に写った遠方の山は葉と誤認されるので、撮影範囲はできるだけ背景が空となるよう留意し、山が写り込んだ場合はトリミングによって領域ごと削除した。トリミングした範囲は観測地点ごとに異なる。 また本研究の観測では、2011年の冬季に動物によるものと考えられる影響で撮影範囲が変化したため、観測年によっても異なる。
二値化は葉（幹や枝を含む）の明度が空の明度よりも低いことを利用して行なう。三上ら（2006）は各ピクセルの R 値とＢ値を用いて葉ピクセルを抽出しているが、黄葉・紅葉期では葉の色や明るさが変化するため、葉ピクセルの抽出精度は緑葉期と比べると低い。葉ピクセルの明度は黄葉・紅葉期となってRGBの各値が変化しても顕著な変化が見られない（図 3 ）ため、明度を二値化の指標として用いる。二値化には画像ごとに閾値を設ける必要がある。閾
値は天候等の影響により変化する。そこで閾
値を求める基礎情報として白色（ロックコート（白）：ロックペイント社製）に塗った板（以下、白色板）を画像に含まれるように設置した。そして白色板の明度を基に閾値を求める以下の一次式を作成する。

図3

緑葉期と黄葉期における葉の明度およびR，G，B値の変化（サンプル数：67）

T = aW + b（1）
ここにT：閾値、W：白色板の明度、a、b：定数である。定数ａは白色板の明度（W）に乗じる数値なので、定数ａが大きいほど白色板の明度が閾値に与える影響は大きい。ミズナラは春に一斉に開葉し、秋に一斉に落葉する（菊沢1986）ため、開葉終了から落葉開始までの葉の量は一定であると考えられる（以下、緑葉期）。そこで、ａとｂに様々な値を代入し、この期間中（本研究では 7 ～ 9 月）に撮影した各画像における葉を表すピクセル数の標準偏差が最も小さくなるようなａとｂの組み合わせを定数として採用した。一次式は対象木ごとに作成した。 また、 本研究では2011年の落葉期と2012年の開葉期の間で動物の影響により撮影方向、範囲が変化した。葉の明度は同一樹冠内においても直射日光の当たり方等の影響を受けて場所により変化すること、さらに空の明度も撮影方向により変化することから、撮影方向の変化に伴い二値化に最適な閾値が変化すると考えられる。そのため、それぞれの時期で別の一次式（計 4 種類の式）を作成した。この一次式と開葉・落葉期を含めた各画像の白色板の明度より、各画像の二値化に用いる閾値を求め、画像別に葉のピクセル数をカウントした。
開 葉・ 落 葉 期 に は 開 空 度 の 上 昇 に 伴 い
GardenWatchCamが測光を行なう対象がミズナラから空に移るため、落葉前と比べて落葉後は空の明度が低下し、葉と誤認される場合がある。このようなときには空は青色として撮影される。そこで、空のＢ値が R 、 G 値と比べて高いことを利用して空を抽出する式を作成し（式（2））、あわせて葉と空の分類に用いた。

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2B > R + G + c（2）
ここに c ：定数であり、本研究では経験的にc = 120と設定した。
結果と考察れる。
式（1）と表 3 で示した定数（ａ、ｂ）を用いて、開葉期・落葉期を含む全画像の二値化を行った。二値化前後の写真の例を図 4 に示す。
図 4 ａ は2011年 8 月15日 に 対 象 木 1 を 撮 影 した画像である。対象木 1 に露出が合っているた（1）閾値の算出と画像の二値化
各対象木および各観測期間において式（1）に用いる定数（ａ、ｂ）は表 3 のようになった。
対象木 2 、落葉期のａ値は、対象木 1 、落葉期・開葉期および対象木 2 、開葉期と比較して小さな値となった。対象木 2 、落葉期の判別に用いた緑葉期の二値化後の画像を見ると風によると思われる枝の動きが確認できた。この時、葉が重なり合っており、画像上に占める葉の面積が減少していた。このため、葉が占める面積が一定という前提が成立しなかったことがａ値の低下した原因であると考えられる。ａ値が低いと、白色板の明度による閾値の補正効果が低くなり、画像間で二値化のための閾値の差が小さくなる。つまり、天候による画像の明度の変化を適切に補正できなくなる可能性がある。このことが緑葉期の標準偏差が他の解析結果よりも大きい（表 4 ）原因のひとつとなったと考えら（ａ）対象木 1

撮影日：2011/ 8 /15（ｃ）対象木 1（ｂ）画像（a）の二値化画像

表3

対象木・観測期間別の閾値算出用定数

対象木 1
対象木 2表4

対象木1
対象木2b

落葉期

1.4180

開葉期

1.55

26

落葉期

0.19130

開葉期

1.27142

対象木・観測期間別の緑葉期における葉ピクセルの標準偏差
緑葉期間

撮影 葉ピクセル
枚数 の標準偏差2011/ 7 / 1 ～ 2011/ 9 /18

619855.83

2012/ 7 / 2 ～ 2012/ 9 /29

779005.03

2011/ 7 / 1 ～ 2011/ 9 /165523911.55

2012/ 7 / 2 ～ 2012/ 9 /126016129.93

撮影日：2011/11/ 6（ｅ）対象木 1（ｄ）画像（ｃ）の二値化画像
図4a

基画像と二値化後の画像
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撮影日：2011/12/10（ｆ）画像（ｅ）の二値化画像

デジタルカメラ画像を用いた開葉期・落葉期の客観的識別手法の検討

閾値閾値（ａ）対象木 1 撮影日：2011/ 8 /15
閾 値：201（ｂ）対象木 1 撮影日：2011/11/ 6
閾 値：146閾値（ｃ）対象木 1 撮影日：2011/12/10
閾 値：196図5

基画像の明度と閾値め背景の空は露出オーバーとなり写っている。
このため空と樹木が明瞭に区別でき、図 4 ｂのように二値化により葉ピクセルを分けることがで き た。 図 4 ｃ は2011年11月 6 日 に 対 象 木 1を撮影した画像である。図 4 ａ同様に空と樹木が明確に分かれている。図 3 のように明度は黄葉期になっても変化がないため、黄葉期の画像でも二値化により葉ピクセルの抜き出しができた（図 4 ｄ）。図 4 ｅは2011年12月10日に対象木 1 を撮影した画像である。露出が空と樹木両方に合っているため、空が青く写っている。枝の細い部分の一部は空と誤認された（図 4 ｆ）が、二値化により葉ピクセルの識別をほぼ行うことができた。図 4 ａ、 4 ｃ、 4 ｅの各画像における 1 ピクセルごとの明度を求めヒストグラムにまとめた（図 5 ）。図 5 ａ～ 5 ｃいずれの図でも葉ピクセルである明度の低い集団と空ピクセルである明度の高い集団が分かれている。
図 5 ａ、 5 ｂでは閾値がそれらの間にあり、適切に二値化できたと判断できる。図 5 ｃでは閾値が空ピクセルを表す集団の中にあるため、閾値による二値化は正しく行うことはできない。
図 4 ｆのように葉ピクセルの識別をほぼ行うことができたのは、式（2）によって青空と葉の分類ができたためである。このように、開葉期、落葉期、緑葉期に限らず、式（1）により客観的に定めた閾値および式（2）によって葉ピクセルの抽出を行うことができた。
（2）葉ピクセル数の推移
画像ごとに葉ピクセルをカウントした結果を
図 6 に示す。いずれの対象木・観測期間でも葉ピクセルの増加または減少を観察できた。葉ピクセルが増加または減少する時期には、解析前の画像を目視によって観察しても開葉または落葉が確認された。このため葉ピクセルの増加または減少は開葉期または落葉期の様子を表していると考えられる。
一方で、開葉前または落葉後に明らかに異常な値を示す画像がみられた。図 6 には開葉前または落葉後の期間（以下無葉期；本研究では 4月および12月）における葉ピクセル数の平均値から、同期間の標準偏差以上離れた場合を異常値として矢印で示した。異常値は比較的暗い雲が空を覆う場合や空が霞がかった場合に多く見られた。無葉期は測光対象が空となるため、空が露出オーバーとならずに多様な色として識別される。式（2）は葉と青空の分─ 43 ─

筑波大農林研報 第 1 号 2013↓：異常値を示した日↓：異常値を示した日（ｂ）対象木 1 、開葉期（ａ）対象木 1 、落葉期↓：異常値を示した日↓：異常値を示した日（ｄ）対象木 2 、開葉期（ｃ）対象木 2 、落葉期
図6葉ピクセル数の変化（図中の矢印は異常値）類を想定しており、空が雲等の存在により他の色となった場合には空の分類に適さなくなる。このことが無葉期の異常値の出現につながったと考えられる。この他に、濃霧の発生やGardenWatchCamの露出がオーバーとなったことで白色板の明度が上がり、閾値も上昇した
ため、画像のほとんどが葉と誤認した場合もあった。このような画像は、一見すると対象木を正しく写しているように見えるが、雨がレンズに付着した場合と同様に解析対象から除外した方がよい。このような異常値を自動かつ客観的に解析対象から除外手法する手法についても今後の検討課題である。
開葉日・落葉日の判定については、図 6 から明らかなように、 開葉や落葉は10～15日程度かけて徐々に起こるものであるため、開葉日、落葉日を定める基準が必要である。そこで本研究では判別の客観性を確保するため、緑葉期における葉ピクセル数の平均を100％、無葉期における葉ピクセル数の平均を 0 ％とした場合に、葉ピクセル数が50％に最も近い日を開葉

表5

対象木 1
対象木 2

対象木別開葉日・落葉日

落葉日2011/11/ 8
2011/11/ 9開葉日
2012/ 5 /18
2012/ 5 /24日・落葉日とした。なお、図 6 で示した異常値は事前に解析対象から除いた。その結果を表 5に 示 し た。2011年 の 落 葉 日 は 対 象 木 1 と 対 象
木 2 の違いは 1 日であった。しかし対象木 2 、落葉期における閾値を求める式（1）のａ値は低く、緑葉期における葉ピクセル数の標準偏差も大きかったので、この結果についてさらに検討する必要がある。 一方で、2012年の開葉日は対象木 1 より対象木 2 は 6 日遅れた。対象木2 、開葉期は展葉が進み、枝が重く垂れ下がるにつれて解析範囲外にあった多くの葉が解析範囲に入った。対象木 2 の開葉期における葉ピクセル数の上昇は開葉そのものに加え解析範囲外の枝葉が範囲内に入ってきたことによる影響が大きかった。このため葉ピクセル数が50％に

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デジタルカメラ画像を用いた開葉期・落葉期の客観的識別手法の検討到達する日が対象木 1 に比べて遅れたのだと考えられる。枝の動きによる葉ピクセルの変動が起きたのは、対象木の選定方法にあると思われる。対象木 1 が比較的通直であるのに対し対象木 2 は、周囲の優先木（ヒノキ）の影響で斜めに伸長成長が行われた。このため、葉の重みでたわみやすくなり、今回のような結果となったと考えられる。
開葉期と落葉期における葉ピクセル数の変化を比較したところ、落葉期では葉ピクセル数が急激に減少する前に少しずつ減少する期間（10/20～11/ 5 頃） が み ら れ た。 開 葉 期 で は 葉ピクセル数が少しずつ増加するような期間はみられず、急激に増加した。
おわりに本研究では客観性の高い樹木の葉フェノロ
ジー観測データの取得を目的として、フェノロジー観測手法および解析方法の検討を行った。
現地自動撮影観測においては、画像の二値化に必要な閾値を求めるために必要な基礎情報として白色板を設置した。解析においては白色板の明度を基にした解析者の主観を含まない方法によって閾値を求め、画像の二値化を行った。これにより開葉または落葉の様子を画像中の葉のピクセル数の変化として観察する事が出来た。
一方で、雨天時における画像の乱れ、動物によると思われる撮影範囲の変化、風や葉の重みによる枝の移動、一部の空や雲を葉と誤認するなどの課題がみられた。これらの課題に対してはGardenWatchCamに 取 り 付 け る フ ー ド の 改良、フレームを合わせるための目印の撮影範囲内への設置、通直に伸長成長した樹木の選択、青色以外の空も識別する手法の検討、などの対策が考えられ、今後はこれらの対策を実際に検討していきたい。
このように課題は依然残るものの、本研究が提案した手法はデジタルカメラ画像をコンピューターによって自動解析することが可能であるので、長期観測や広域を対象としたフェノロジー観測など膨大な画像を扱う場合にも人的資源の不足に陥る危険性が低く、かつ客観性を保ったまま解析が可能であると考えられる。
フェノロジー観測データは様々な研究に用いられる基礎データである。本研究がデータ収集の一助になれば幸いである。

謝辞

本研究を行うにあたり、筑波大学農林技術センター井川演習林の遠藤好和技術職員には、現地における観測方法において貴重なご意見ならびに観測機器の作成に多くの支援をいただきました。ここに深く感謝の意を表します。本研究では平成20年度地球再生プログラムの資金を用いて行われた。
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Objective Identification Method for Leaf Development andDefoliation Periods Using Digital Camera Images
Yusuke UEJI1＊ and Fumitoshi IMAIZUMI2
1Ikawa University Forest,  Agricultural and Forestry Research Center, University of Tsukuba,

2

Faculty of Agriculture,Shizuoka University, 836 Ohya, Suruga, Shizuoka 422-8529, Japan

1621-2 Ikawa, Aoi, Shizuoka 428-0504, Japan

Abstract
Tree phenology has been generally investigated by eye observations that have personal difference. In thisstudy, we suggested objective identification method for leaf development and defoliation periods using computer
analysis of digital camera images. Pixels in images were classified into leaves and the others（ e.g., sky, clouds）
by binarization of brightness. Appropriate threshold value for the binarization is highly affected by weather.
Therefore, we set up white boards in the shooting area of the camera in order to investigate appropriate
threshold value for each image. Our method could detect leaf development and defoliation periods as changes in
number of leaf pixels. We also investigated timings when leaf pixel number is just half of the leaf pixel number insummer. We suggested that these timings can be used as index of leaf development and defoliation days.
Key words: Automation, Digital camera, Phenology observation, Threshold value*Corresponding Author: Yusuke UEJI Ikawa University Forest, Agricultural and Forestry Research Center, University of Tsukuba
1621－2 Ikawa, Aoi, Shizuoka 428－0504, Japan
E－mail: ueji.yusuke.fn@un.tsukuba.ac.jp

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