卒業論⽂概要

UAV 搭載カメラを用いた植生観測におけるRGB データの正規化とその有効性
1240012 伊藤 祐太朗
高知工科大学 システム工学群 建築・都市デザイン専攻
本研究室では,2019 年から里山研究フィールドで定期的に UAV 搭載デジタルカメラを用いて,植生観測を行なっている. UAV を用いた観測において,光源によって反射光の量と質が変化することが課題である.本研究では,空撮画像の画素値の正規化を行うことで,樹木の色の特定を行う手法を開発し,正規化の有効性の確認を行った.結果,太陽高度の影響を受けていた画素値を正規化することにより,色の特定が可能となった. 同じ位置での日影と日向の比較までは至らなかったため,今後は多時期,多樹木の観測が必要である.

Key Words : UAV,BRDF,正規化

1. はじめに
可視・近赤外の衛星リモートセンシングでは,衛星の日の観測データでは観測位置と太陽位置からなるに放射計を搭載し,観測対象物や地表などからの反位相角度θ(図 1)により,地物の反射量が大きく変射光を観測している.全球レベルの観測になるため、化し,画像の明るさが変化する.

人工衛星の観測には限界があり,一機で多頻度,高分解能の観測ができるセンサはない.これに対して
UAV を用いた観測は,高分解能で撮影した画像を取得できる.
本研究室では,2019 年から里山研究フィールドで定期的に UAV 搭載デジタルカメラを用いて,植生観測を行なっている.植物の季節変化や経年変化を捉えるためには,正確な色情報の取得が不可欠である.

図１

UAV 観測における太陽との位相角度

しかし,UAV を用いた観測において,光源によって反観測する時期や時間が異なると太陽の位置は変わ射光の強さや波長分布が変化することが課題である.

るため,植物の色を評価するには,太陽と観測位置を反射量を反射率や反射係数に変換することができれ考慮する必要がある.

ば,植生の色の変化を異なる観測日や異なる地域で一方で位相角度θによる影響が色における色相や評価できるようになる.

彩度にも影響を与えているかは明らかではない.そ村井は,曇りの日に観測した時系列観測データのこで,本研究では,デジタルカメラから得られる RGB

RGB の正規化を用いた植物の生物季節観測を行っの 3 つのバンド情報から求められる正規化 RGB へ変

1)た. また若吉は,デジタルカメラの Raw データから換することで,位相角度θが明度に及ぼす影響を明

明るさを正確に測る手法を構築した.2)しかし,晴れらかにすることを目的とした.

1

2. 使用データ

定した.その際の地上分解能は離発着地点で

2.1

1.05cm/pixel あり,1 度の飛行で約 400 枚程度撮影

対象樹木と観測日時

対象樹木の位置を図 2 に示す.

している.

2.3

3 次元点群データの作成

3 次 元 点 群 デ ー タ の 作 成 に は ,SfM(Structurefrom Motion)を用いた.SfM とは対象物を多方向から撮影した複数枚の写真から,3 次元形状を復元する技術である.1 つの点には直交座標(XYZ)と色情報(RGB) が 属 性 値 と し て 付 与 さ れ る .SfM 処 理 には,Agisoft 社のソフトウェア「metashape」を使用した.
図 2 対象樹木の位置

本研究では,図 2 で示した対象樹木を 3 時期観測し2.4た.表 1 に観測日と観測中央時刻,太陽高度を示す.

対象樹木を基点とする太陽ベクトル𝑠⃗と UAV ベクト

表 1 観測日時

ル𝑞⃗からなる位相角度θを算出するフローを図 3 に

観測日時

太陽高度

冬：2023 年 1 月 31 日 12 時 27 分

38.82°

春：2023 年 3 月 29 日 12 時 25 分

59.25°

夏：2023 年 6 月 19 日 12 時 27 分

78.54°

原画像ごとの位相角度θの算出示す.

3 季節の観測データを用いる理由は,常緑樹の葉の色の変化を観測するために 1 月,3 月,6 月の観測データを用いた.
図 3 位相角度θ算出フロー

2.2 観測機器
本研究で使用した観測機器を表 2 に示す.
表23. 解析手法

観測機器

UAV 機体MATRICE 300 RTK

搭載カメラ

Zenmuse P1

RTK-GNSS 受信機

D_RTK 2

3.1

RGB 値の正規化

RGB 値の正規化のフローを図 4 に示す.

UAV は DJI 社の「MATRICE 300 RTK」,デジタルカメ
ラは同社の写真測量用カメラ「Zenmuse P1」である.
飛行ルートを設定し,自動飛行により植生観測を行なっている.「Zenmuse P1」の静止画解像度は 8192×5460 である.RTK-GNSS 測位のための受信機は,同社の「D-RTK 2」を使用した.RTK-GNSS とは,固定点
図 4 画素値の正規化フローと移動観測点の２点を同時に観測することで精度の高い測位を行える.「D-RTK 2」の測位精度(水平方向)は 2cm である.飛行高度は離発着地点から 135m に固23.2

画像校正

4. 解析結果

デジタルカメラで撮影されたデータは Raw ファイ

冬における対象樹木アラカシの樹頂点を原点とし,ル形式で保存されている.Raw ファイル形式は,カメ

観測方向ごとに緑のベクトルの長さを緑バンドの

ラ の イ メ ー ジ セ ン サ が 捉 え た 光 を DN(DigitalDN として表したものを図 6 左に示す.さらに,観測時Number)として保存している.

における太陽の向きをオレンジのベクトルで表した.

画像として見るには現像処理が必要である.Raw

図 6 右は,正規化 G を緑のベクトルの長さで表した.

現像の際には,センサに由来するエラー値の 1 つバ

夏の解析結果を図 7 に示す.図 8 から図 11 も同様のッドピクセルの特定と除去を行う.バッドピクセル手法で示すホウライチク,スギの解析結果である.とは,常に明るい点(ホットピクセル)や光が当たっ図から RGB を正規化すると,正規化前に比べ,長さているのに暗い点(デッドピクセル)のようなピクセがほとんど均一になったことがわかる.正規化前のルエラーのことである.

グラフは長さがで樹木や時期による比較が困難であ現像後周辺減光補正を行う.周辺減光とは,画像のったが,正規化することで比較が容易になったこと四隅が暗くなる現象のことである.

がわかる.例えば,図 6 と図 7 の正規化後のグラフを比較すると,線が長くなったことがわかる.つまり,

3.3

原画像ごとの対象樹木のポリゴン作成

アラカシは 1 月より 6 月の方が緑の割合が多いため,校正後の画像を用いて,原画像ごとの対象樹木の彩度や色相の変化が見られる.この変化が他の樹木ポリゴンを目視で作成した.図 5 は 2023 年 6 月 19

でも見ることができる.また,冬と夏の正規化前のグ日に撮影された原画像に写るスギのポリゴンを目視ラフを比較すると,太陽高度の高い夏の方が位相角で作成し,重ねたものである. 固地点の樹木は 1 つ度による明度の差が大きいことが分かる.つまり,夏の観測ごとにおよそ 25 枚撮影されており,原画像ごとにに撮影された画像では RGB を正規化することで色の同じ樹木のポリゴンを作成した.

変化を把握しやすいと考えられる.

5. おわりに本研究では,RGB の正規化を行うことで,位相角度が色に与える影響を明らかにした.これにより,位相角度による変化は明度に与える影響が大きいことが分かった.そのため,正規化 RGB は位相角度θに依存
図 5 原画像から対象樹木を目視で取得しないため,植生の色の観測に適している.つまり,(2023/6/19 撮影)

晴れの日でも植生観測による色の評価が可能であることを示した.しかし,同じ日の日影と日向の比較ま3.4

RGB 値の正規化に用いた式では至らなかったため,今後は多時期,多樹木の観測作成したポリゴン内の RGB の DN の平均値を算出し,が必要である.

式（a）を用いて正規化を行った.
𝑁(𝐺) =𝐷𝑁(𝐺)𝐷𝑁(𝑅) + 𝐷𝑁(𝐺) + 𝐷𝑁(𝐵)(𝑎)6. 参考文献

DN(R):ポリゴン内の赤バンド DN の平均値

1)村井 亮介･高木 方隆.2020,UAV 画像における植DN(G):ポリゴン内の緑バンド DN の平均値

生観測のためのカゲ補正手法,写真測量とリモートDN(B):ポリゴン内の青バンド DN の平均値

センシング,59,5,203-213
2)若吉 慧門.2024,UAV 搭載デジタルカメラ画像を用いた樹木の二方向性反射特性

3観測⽅向ベクトル

太陽

𝜃
⽅向ベ

クトル

正規化前 G

正規化後 G

正規化前 G

図 6 2023/01/31(冬) アラカシ

正規化前 G

正規化後 G

図 7 2023/06/19(夏) アラカシ

正規化後 G

正規化前 G

正規化後 G

図 8 2023/01/31(冬) ホウライチク

図 9 2023/06/19(夏) ホウライチク

正規化前 G

正規化前 G

正規化後 G

図 10 2023/01/31(冬) スギ

正規化後 G

図 11 2023/06/19(夏) スギ

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