研究論文

樹木リモート画像計測技術の開発
依田康宏＊１、山本昌治＊１、浅井徹＊１、松永重信＊２

Development of Remote Image Sensing Technique
for Evaluating Tree Vitality
Yasuhiro YODA, Masaharu YAMAMOTO, Tohru ASAI
and Shigenobu MATSUNAGATechnical Consulting Division, AITEC * 1

Innovation Plaza Tokai, JST * 2

樹 木 の 活 性 度 を CCD カ メ ラ に よ り 測 定 し 、 樹 木 全 体 の 活 性 度 分 布 の 画 像 表 示 が 可 能 な リ モ ー ト 画 像 セ ン
シ ン グ シ ス テ ム を 開 発 し た 。シ ス テ ム の 開 発 に 当 り 、CCD カ メ ラ 、フ ィ ル タ の 感 度 を 考 慮 し た 補 正 を 行 い 、ダイナミックレンジを広げて活性度を算出する方法を検討した。本システムを用いて、年間を通して桜の木 を 計 測 し た と こ ろ 、桜 の 開 花 、緑 葉 、紅 葉 、落 葉 等 の 活 性 度 の 違 い に よ る 季 節 変 化 が 測 定 で き た 。ま た 、システムを携帯可能な構成とし、愛知県産業技術研究所（刈谷市）内で測定したところ、常緑樹と落葉樹の活性度の相違が確認できた。

１．はじめにメラ、ノートパソコン、ノートパソコン用ビデオキャプ

植物の活性度を観測することは、農作物や森林樹木がチャカードから構成され、カラーカメラの前面にはフィ健康に成長しているかを管理するための手がかりとなり、ルタホルダを設け、手動で 680nm、780nm、880nm のフィ活性度を診断する方法としては、葉緑素計による葉緑素ルタが取り替え可能である。フィルタの波長は、前報と１）計値（SPAD 値）の測定

や、衛星画像を利用した植生調
２）

査における正規化植生指標（NDVI 値）の測定 、分光放３）射計を用いた樹木活性度指標（RVI 値）の測定等が知られている。

同様に、活性度を評価するために必要なものを選択しており、680nm、780nm、880nm のフィルタとしては、中心波長がそれぞれ、676±2nm、780±2nm、880±2nm、半値幅が 10±2nm のものを使用した。

前報４）では地上から樹木の活性度を CCD カメラとフィ

カラーカメラによる樹木の測定では、680nm、780nm、ルタにより観測して活性度の分布画像を表示するシステ

880nm のフィルタを手動で交換し、それぞれの画像デームを開発し、健康な鉢植えの樹木と不健康な鉢植えの樹タを保存した。測定時には、カラーカメラの位置、ズー木とを比較して、活性度の相違が見られることを確認しム、焦点、絞り、ホワイトバランスは自動とせず、一定た。とした。この保存した画像データをもとに以降の補正、本報では、システムを携帯可能な構成とし、屋外での活性度評価を行った。

特定樹木の季節を通した測定や、樹木間での活性度の比較をした。また、測定精度を上げるため、CCD カメラ、フィルタの感度を考慮した補正をし、影等の光量の差が測定樹木あるときの測定もダイナミックレンジを広げて活性度をフィルタ算出する方法を用いて検討した。

カラーカメラ
映像ケーブル
RS232Cケーブル

２．測定方法2.1 システム構成および測定方法

ノートパソコンシステムは、前報で報告した近赤外白黒 CCD カメラ（以後、近赤外カメラと呼ぶ。）を用いたものに加えて、携帯可能なカラーCCD カメラ（以後、カラーカメラと呼ぶ。
）を用いたものを新たに開発した。
今回開発したシステムは、図１に示すようにカラーカ＊

1 技術支援部

機械電子室＊

2 科学技術振興事業団

三脚図１

研究成果活用プラザ東海

ビデオキャプチャカードシステムの構成図

2.2 カメラ、フィルタの感度補正

表１

今回開発したシステムは前報で報告したシステムと構成が違うため、基本性能を確かめるための測定を行った。
680nm
780nm
880nm

図２はシャッター速度とパソコン上の画像データの輝度値との関係を示した図であり、光源として２００Ｗのフィルタを入れたときの係数
近赤外カメラ係数α（比）
1.01.070.50

カラーカメラ係数α（比）
1.00.380.21

白色電球３個を使用し、近赤外カメラとカラーカメラのシャッター速度を変化させてアクリル製白色板を測定した。

2.3 活性度評価方法
樹木の活性度の指標値は、前報と同じようにクロロフ横軸のシャッター速度は光量に比例するため、図２はィルの分光反射率特性を利用した以下の値を用いた。RI、入射光量に対して画像輝度値がどれくらいの大きさに反RVI 共に樹木が健康で活性度が大きいほど値が大きくな応するかを示している。近赤外カメラはγ値=1.0、カラる４）。

ーカメラはγ値=0.45 であるため、それぞれ画像輝度値は光量の 1 乗、0.45 乗に比例する項を仮定し、画像輝度

780nm における反射輝度
RI=

値=α・光量＋β（近赤外カメラ）、画像輝度値=α・光量

680nm における反射輝度(3)0.45＋β（カラーカメラ）の式に最小２乗法により近似し880nm における反射輝度た結果、以下の結果を得た。

RVI=（近赤外カメラ画像輝度値）=α・（光量）＋26.0680nm における反射輝度

(4)

(1)
RI、RVI を算出する際に、前報では反射輝度として画0.45（カラーカメラ画像輝度値）=α・（光量） −68.7 (2)また、フィルタをカメラの前に置き、同様に白色板を測定した。図３はカラーカメラのフィルタを通したデータを示し、近赤外カメラ、カラーカメラそれぞれ(1)、(2)式に近似してフィルタごとのαの値を求めた（表１）。
ここで、αはフィルタの透過率とカメラの分光感度との積に対応した値と考えられる。

像輝度値をそのまま用いていたが、 本報では(1)、(2)
式および表１を利用し、画像輝度値を補正した光量を反射輝度として用いているため、RI、RVI は前報より測定条件の影響によるバラツキが少ない値となっている。
また、画像輝度値は 8 ビット(0〜255)の値をとるが、カメラに対し光量が飽和して白くなっているデータや、光量が少なく暗すぎるデータを避けるため、測定したデータは 50＜画像輝度値＜230 のデータを使用した。
2.4 ダイナミックレンジを広げた測定方法
樹木を測定するときに、絞りやシャッター速度等のカメラの条件を変更してしまうと、正しく RI、RVI が求められないため、ある樹木を測定している間は、フィルタを交換しても条件を一定にして測定を行う。しかし、全てのフィルタで適切な光量になるように、同一条件で測定するのは難しい。

図２

シャッター速度と画像輝度値の関係

例えば、写真１は条件一定（シャッター速度＝1/250秒）で 680nm と 780nm のフィルタを入れて測定した近赤外カメラの画像データであるが、樹木の部分に注目すると、680nm の画像は暗く、780nm の画像は明るい。更に、影があると、影の当っていない部分と当っている部分とで明るさの差が大きくなってしまう。
そこで、シャッター速度を変えて複数の画像を測定し、画素ごとに適切な光量のデータだけを利用して、活性度画像を合成する方法を検討した。適切な光量の範囲は、50＜画像輝度値＜230 とし、同じ画素位置で適切な光量

図３

フィルタ追加時のシャッター速度と画像輝度値の関係（カラーカメラ）のデータが複数ある場合には、今回は画像輝度値の高いデータを利用した。

ただし、シャッター速度の条件を変更すると、そのま3.2 桜の測定までは RI、RVI を算出する値としては用いることができ近赤外カメラを用いたシステムを使用して、年間を通ない。反射輝度は単位時間当りの値なので、(3)、(4)式して桜の木の測定をした。図５は桜の RVI の活性度画像の反射輝度として、光量をシャッター速度で割った値をを濃淡表示したものであり、図６は適当な指定範囲の用いて RI、RVI を計算した。

RVI（平均）の季節変化を示す。680nm、880nm の元画像
が 50＜輝度値＜230 の範囲外であるときは、その部分の活性度画像を濃度０の白表示としている。
桜が満開のとき（2002 年 4 月 5 日）には画像中の濃度は低く RVI は低いが、花が散って葉が出てくると RVI が徐々に高くなる。若葉だけのとき（4 月 18 日）は葉が濃い緑色になり、RVI が高くなった。その後 RVI は高く、紅葉したとき（11 月 12 日）は RVI が低くなった。落葉(a)680nm

写真１(b)

780nm

条件一定の測定画像例

したとき（12 月 3 日）には RVI が最も低くなり、背景との区別がつかなくなった。
このように、桜の開花、緑葉、紅葉、落葉等の特徴の３．測定結果および考察
3.1 ダイナミックレンジを広げた測定

ある時期には、作成したシステムにより、活性度の違いによる季節変化が測定できた。ただし、4 月中旬から 10

図４は写真１の 1/250 秒のデータのみを用いて活性度

月までの緑葉のときに RVI の変動が大きいが、太陽光強画像（RI）を算出したものと、1/100、1/250、1/500 秒度、スペクトルの変動等も含めたシステムによる測定誤の複数のデータを用いて算出したものである。50＜画像差の影響が考えられる。

輝度値＜230 のデータがないものは濃度０の白表示としているため、特に図４(a)では樹木の部分が評価できていない。
50＜画像輝度値＜230 以外のデータを用いて算出すれば、図４(a)でもある程度の値が算出されるが、光量が飽和しているデータ等を使用することになり、実際の値と異なってしまう。それと比較し、図４(b)では樹木の大部分の活性度が評価できており、影等があってもダイナミ(a)

4 月 5 日（満開）(b)

4 月 18 日（緑葉）(c)

11 月 12 日（紅葉）(d)

12 月 3 日（落葉）ックレンジの広がった測定ができ有用であると考えられる。

図５

桜の活性度画像(RVI)

RVI
10(a) 条件一定で算出

図４(b)シャッター速度を変えて算出

活性度画像（RI）例86

ダイナミックレンジを広げた測定は有用であることを4確認したが、以降のデータでは年間を通じて測定し、シ2ャッター速度を変えて測定していないものもあるため、

04/1 5/1

6/1 7/1

シャッター速度一定のデータを用いて考察した。

8/1

9/1 10/1 11/1 12/1 1/1

日付

図６

桜の RVI 値の季節変化

2/1 3/1

3.3 産業技術研究所内での測定
次に、産業技術研究所（刈谷市）内で樹木の活性度評価を試みた。図７はカラーカメラにより測定した樹木の活性度画像（RI）を示している。丸い線の部分が落葉樹のラクウショウ、長方形の線の部分が常緑樹のクスノキである。680nm、780nm の元画像が 50＜輝度値＜230 の範囲外であるときは、その部分の活性度画像を濃度０の白表示としている。
2002 年 10 月 22 日ではラクウショウ、クスノキ共に画像中の濃度は高く RI が高いが、11 月 6 日はラクウショ

RI161412108642010/1

ラクウショウ
クスノキ

11/1

クヌギ
シラカシ

12/11/1

日付

ウが黄葉して RI が低くなった。また、ラクウショウが落葉したとき（12 月 3 日）にはラクウショウの RI が最も

図８

常緑樹、落葉樹の RI 値の季節変化低くなった。常緑樹のクスノキは期間を通して RI が高か４．結びった。
また、図８に落葉樹のラクウショウ、クヌギ、常緑樹

本研究では、遠隔地の樹木の活性度を効率的に計測すのクスノキ、シラカシの活性度画像の適当な範囲の RIるために樹葉の反射光スペクトル特性を利用して光学的（平均）の季節変化を示す。落葉樹のラクウショウ、クに測定するリモート画像センシングシステムを開発した。

ヌギは 11 月の初旬には黄葉し、RI も次第に低くなってシステムの開発に当り、カメラ、フィルタの感度を考慮いくが、常緑樹のクスノキ、シラカシはグラフの期間をした補正を行い、ダイナミックレンジを広げて活性度を通して高い値を保っている。なお、クヌギの 12 月以降の算出する方法を検討し、この方法が活性度の評価の向上

データは落葉し樹葉がないので省略してある。に有用であることを確認した。
また、開発したシステムにより、年間を通して桜の木を計測したところ、桜の開花、緑葉、紅葉、落葉等の活性度の違いによる季節変化が測定できた。更に、システ
ムを携帯可能な構成とし、愛知県産業技術研究所内でクスノキのような常緑樹とラクウショウのような落葉樹とを測定したところ、緑葉のときは同じであったものが、黄葉すると活性度の相違のあることが確認できた。
ただ、今回のシステムの測定では緑葉のとき等、活性度指標値が高いときの値に不確定さが見られた。また、(a) 10 月 22 日(b) 11 月 6 日

活性度指標値は葉面積等の他の要因からも影響を受けると考えられるので、他の要因からどのような影響があるかを検討する必要がある。

文献
1)小橋澄治，小林達明，増田拓郎：緑化工技術，11(2)，3(1985)2)竹内和彦，恒川篤史：環境資源と情報システム，
P80(1994) ，古今書院
3)倉橋洋一，堀場隆広，盛田耕作：愛知県工業技術セン(c) 12 月 3 日

図７

常緑樹と落葉樹の活性度画像(RI)

ター報告，37，4(2001)
4)依田康宏，堀場隆広，盛田耕作：愛知県産業技術研究
所研究報告，1，21(2002)