JP2008258679A - ラインセンサ観測画像の色補正方法 - Google Patents

Abstract

【課題】リモートセンシングにより複数のコースで撮影された画像を接合する場合に、コース間の色斑を取り除いて接合する。
【解決手段】南北方向の複数回の撮影（撮影画像１〜６）に加えて、色補正のために東西方向の撮影（撮影画像７）を実施する。そして、東西方向撮影画像と南北方向撮影画像のオーバーラップする圃場の色情報（観測値）を比較することにより、色補正モデルを構築する。
【選択図】図１

Description

本発明は、ラインセンサ観測画像の色補正方法に関し、特に航空機搭載ラインセンサで撮影した複数の画像の色補正に適用して好適なラインセンサ観測画像の色補正方法に係わる。

近年、広域性・迅速性などの利点を持つリモートセンシング技術は、農業分野や環境分野を中心に利用されている。その中でも、航空機や人工衛星に搭載されるセンサに利用されているハイパースペクトル技術は、従来のマルチスペクトル技術と比較し、より詳細な色情報を観測できるため、対象物の分類や推定モデル構築における精度向上が期待されている。

上記ハイパースペクトルを利用したラインセンサは、観測幅が狭いため、複数回折り返してコース撮影しそれらの画像を合成して一つの画像を作成することが多い。例えば、図７は、航空機搭載ラインセンサで同一日にコース１００により撮影した６つの画像１０１〜１０６を接合して生成された画像の例である。この例では、撮影は一度の飛行で航空機を５回折り返し飛行して行われている。図７に示すように、コース上で撮影された複数画像を接合すると、画像間で色斑が確認される場合がある。地表の撮影にあたっては、十分な太陽高度が確保できる正午前後に撮影を実施しているにも関わらず、画像間に色斑が明瞭に残っている。

その原因は、撮影時間（日照条件）や、撮影方向（二方向性反射特性（ＢＲＤＦ：Bidirectional Reflectance Distribution Function））である。

二方向性反射特性は、反射表面上のある地点に対して、ある方向から光が入射したとき、それぞれの方向へどれだけの光が反射されるかを表す反射地点に固有の特性であり、双方向反射率分布関数などとも呼ばれている。図８は、二方向性反射特性の説明に供する図であり、Ａは前方散乱を示す模式図、Ｂは観測時の二方向性反射特性効果の状況、並びに、Ｃは後方散乱を示した模式図である。図８Ｂに示すように、航空機１１０が飛行コース１００を南北方向にとって撮影した場合、観測される画像は飛行コース１００直下の観測中心１１４に対称な２つの散乱の影響を受けたものとなる。一つは太陽１１１からの光が地表の観測対象１１２で順反射した反射光がセンサ１１３で観測される前方散乱であり、２つめは太陽１１１からの光が観測対象１１２で逆反射した反射光がセンサ１１３で観測される後方散乱である。観測範囲１１５は、撮影コース直下の観測中心の反射光に加え、前方散乱の反射光及び後方散乱の反射光から構成される。

従来、二方向性反射特性による影響を極力減らすため、太陽高度が高い時間帯（正午前後）に、太陽に向かって（南北方向）撮影計画を立案するなどの対応が採られていたが、それでも図７に示したように十分な結果は得られなかった。

南北方向に撮影する場合、センサ直下から東西に離れた撮影コース間の境界では、同じ圃場（例えば水田）であるにも関わらず画像に差異が確認されてしまう。そのため、各種指数や、推定モデルを適用した場合には、明瞭な差異が確認され、かつ、同一地点すなわち同一観測点（同一画素）の観測値も撮影コースによって差異が確認される。

図９は、隣接する２つの撮影コースで撮像された画像から正規化植生指数（ＮＤＶＩ：Normalized Difference Vegetation Index）を算出し、画像として表示したものである。この例では、コース１で撮影された画像１２０Ａよりコース２で撮影された画像１２０Ｂの方が、全体的にＮＤＶＩ値が高く、コース間に生じた境界１２０がはっきり視認できる。

図１０は、同一観測点におけるコース別観測値の例を示し、横軸は撮影バンド、縦軸は観測値（放射輝度×１００）を表す。実際の撮影では、隣接する撮影コース間の境界付近では一つの地点が重複して撮影されるが、図１０よりわかるように、コース１とコース２では同一地点に対応する同一観測点であっても観測値が異なる。この例では、撮影コース直下の東側のコース２のＮＤＶＩ値が高く、相対的に西側のコース１のＮＤＶＩ値が低くなる傾向が見られるが、撮影する時間帯により、逆になることもある。

例えば、非特許文献１には、水稲栽培圃場の同じ水稲の輝度と色が同一となるように修正する方法が記載されている。

大原源二，「リモートセンシング技術を活用する水稲生産調整現地確認簡略化法の開発」，独立行政法人 農業・生物系特定産業技術研究機構 近畿中国四国農業開発センター 先端技術を活用した農林水産研究 高度化事業研究成果報告書，２００５／１０，ｐ.１２２−１３８

ところで、非特許文献１に記載された方法は、各々のコースの撮影画像について画角方向の修正を行い、それらをモザイク化して接合していた。しかし、複数のコースで撮影された画像について、画像全体の東西方向の変化率を考慮していなかったので、個々のコースで撮影された画像については一定の補正がなされているが、それらを接合した場合に依然として各コースで撮影された画像間の境界に色斑（差異）が生じるという問題があった。

本発明は斯かる点に鑑みてなされたものであり、リモートセンシングにより複数のコースで撮影された画像を接合する場合に、画像間の色斑を取り除くことを目的とする。

上記課題を解決するため、本発明によるラインセンサ観測画像の色補正方法は、まず、複数のスペクトル特性を持つラインセンサにより、観測対象を南北方向に異なる撮影コースで複数回撮影し、また、前記ラインセンサにより、観測対象を、南北方向の撮影コースと交差するように東西方向に撮影する。次に、任意の撮影バンドについて、南北方向の撮影コースで撮影された南北方向観測データの直下観測データを、前記東西方向の撮影コースで撮影された東西方向観測データの観測中心から取得し、南北方向観測データと東西方向観測データが重複する部分の観測データに対して、東西方向の観測値の変化率を算出する。続いて、撮影バンドについて重複する部分の観測データに対して、前記変化率を算出する。そして、東西方向に対応するＸ座標ごとに前記変化率の平均値を算出し、変化率の回帰モデルを生成する。この回帰モデルに基づいて、南北方向観測データの色補正を行うことを特徴とする。

上記構成によれば、南北方向の複数回の撮影に加えて、色補正のために東西方向の撮影を実施し、東西方向撮影画像と南北方向撮影画像の重複部分のデータ（観測値）を比較することにより、複数の南北方向撮影画像の東西方向の観測値の変化率が算出できるので、画像全体にわたり色補正モデルを構築することができる。

本発明によれば、リモートセンシングで撮影した複数コースで撮影された画像を接合する場合に、画像間の色斑を取り除くことができる。それによって、例えば、複数コースによる撮影画像を用いて、植生指数などの各種指数や、推定モデルを構築する場合に、画像間の色斑による精度低下を抑えることができる。

以下、本発明の一実施形態の例について、添付図面を参照しながら説明する。

本発明では、図１に示すように、撮影画像間の色斑を抑える従来手法である南北方向の撮影（撮影画像１〜６）に加えて、色補正のために東西方向の撮影（撮影画像７）を実施する。そして、東西方向撮影画像と南北方向撮影画像のオーバーラップする圃場の色情報（観測値）を比較することにより、色補正モデルを構築する。

撮影には、観測対象物のスペクトル特性を高い空間・波長分解能で計測することができる分光イメージセンサ（ラインセンサ）を用いることが好ましい。例えば、ＡＩＳＡ（Specium社製）では、従来の数バンドによるマルチスペクトル計測に対し、６８バンドという多バンドによるハイパースペクトル計測が可能である。このＡＩＳＡを航空機に搭載し、撮影対象圃場の上空を飛行して撮影を行う。撮影に航空機を利用した場合、人工衛星のように雲に遮られる等といった天候の影響を受けることなく、また人工衛星の周回軌道による撮影場所や時間の制約を受けることもなく、頻度の高い撮影が可能である。

上記ＡＩＳＡのスペックは、計測波長域４００ｎｍ〜１０００ｎｍ、バンド数６８、スペクトルサンプリング２．０４ｎｍ〜２．３ｎｍ、及び地上解像度１．５ｍである。ＡＩＳＡは、可視域から近赤外域の波長４００ｎｍ〜１０００ｎｍの範囲を６８の撮影バンドで観測する。ＡＩＳＡのようなハイパースペクトルセンサは、従来の衛星画像に代表されるマルチスペクトルデータと比較し、高い波長分解能にて放射輝度の観測を行うことができる。

なお、本例で使用するラインセンサは、ハイパースペクトルの分光イメージセンサであるＡＩＳＡに限らず、複数のスペクトル計測が可能なラインセンサであればよい。以下、本願ではラインセンサを単に「センサ」と称する。

航空機搭載センサで収集した地表のデータは、地上の管理センター等に設置されたコンピュータ（図示略）に入力され、所定の分析処理が行われる。コンピュータは、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）等の演算制御装置、ＣＰＵにより実行されるラインセンサ観測画像の色補正処理等のプログラムを記憶するＲＯＭ（Read Only Memory）、ワークエリアとして機能するＲＡＭ（Random Access Memory）などを備えている。また、コンピュータには、センサで収集されたデータが入力される入力装置、及び処理結果を出力する表示装置が接続されている。上記コンピュータは、いわゆるパーソナルコンピュータ等、種々のものが適用できる。

図２は、本発明によるラインセンサ観測画像の色補正処理を示すフローチャートである。このフローチャートについて、図３〜図６を参照して説明する。まず、航空機に搭載したセンサで、航空機を南北方向に沿って折り返して飛行させ、複数の撮影画像１〜６の撮影を実施する（ステップＳ１）。南北方向の撮影が終了後、先に撮影した南北方向の全コースの中央部を横切るように東西方向の撮影画像７の撮影を行う（ステップＳ２）。

撮影終了後、センサに取り込んだ観測データをコンピュータに入力し、色補正処理プログラムを実行させる。コンピュータは、色補正処理プログラムを起動すると、任意の撮影バンドに対して、南北方向観測データのＢＲＤＦの影響が少ない直下観測データを、東西方向観測データの観測中心から取得する（ステップＳ３）。

ここで、直下観測データ取得処理について、図１を模式化した図３を用いて説明する。コンピュータは南北方向観測データ、例えば撮影コース１，２の観測データから各々のコース中心１０，２０を算出する。同様に、東西方向の観測データのコース中心８を算出する。そして、東西方向の観測データのコース中心８上にあり、かつ、撮影コース１の南北方向観測データ直下つまりコース中心１０上のデータとして、観測点（画素）１２のデータを抽出し、ＲＡＭなどの記憶部に保存する。また、コース中心８上であり、かつ南北方向観測データの直下近傍のデータとして、コース中心１０の西側の観測点１１、同東側の観測点１３を抽出する。これらの観測点は東西で各１点に限るものではなく、南北方向のコース中心から大きくはずれないものであればよい。同様に、撮影コース２の観測データについても同様に直下近傍の観測データ、例えば観測点２１，２２，２３のデータを抽出し、記憶部に保存する。この処理を、各南北方向観測データについて行う。

ただし、上記直下観測データの取得処理時において、次の２点に注意する。１点は、観測対象以外（例えば水稲を対象とする場合のあぜ道や用水路など）を含まないように、対象画素を決定することである。もう１点は、東西方向と南北方向観測データ間に位置のずれがないことを確認することである。

続いて、コンピュータが、南北方向観測データと東西方向観測データのオーバーラップ部分（重複部分）の観測データに対して、観測点１１，１２，１３での観測データを元に東西方向の変化率を算出する（ステップＳ４）。具体的には、定義されたオーバーラップ観測データ（オーバーラップ圃場）について、次式（１）の計算を行う。なお、上記観測データとは、例えば観測点（画素）におけるスペクトル計測値である。
変化率（％）
＝（補正前南北方向観測データの変化量）／（東西方向観測データの変化量）・・・・（１）

上記変化率の算出処理を南北方向観測データの各々について行うことで、一つの撮影バンドの各南北方向観測データについて東西方向の変化率が算出される。この処理を全撮影バンドについて実施する。例えば、ラインセンサとしてハイパースペクトルのＡＩＳＡを用いた場合、６８バンドの全バンドについて上記処理を行う（ステップＳ５）。

そして、色補正にあたっては、上記変化率を画像全体に適用する必要があるため、全バンドの変化率情報を用いて、Ｘ座標（東西方向）ごとに変化率の平均値を算出する（ステップＳ６）。

全バンドを通じてＸ座標ごとに算出した変化率の平均値を用いて、色補正モデル（回帰モデル）を作成する。具体的には、東西方向を示す指標であるＸ座標を説明変数、変化率を目的変数（Ｙ）とした回帰モデル（色補正モデル）を作成する（ステップＳ７）。

図４は、南北方向観測データにおけるＸ座標と変化率との関係の一例を示したものである。この例では、
Ｙ（変化率）＝０．０６０４Ｘ＋９８．６１２（決定係数：Ｒ^２＝０．９５６２）
である。

上記色補正モデルより求めたＸ座標ごとに算出された変化率を各観測値に対して乗算し、画像全体の色補正を行う（ステップＳ８）。画像全体に対する色補正が完了すると、色補正処理プログラムは終了となる。

コンピュータは、上記色補正が施された各南北方向観測データを接合して、撮影画像間の色斑が取り除かれた画像を生成する。

以上説明した本発明によると、全南北方向観測データと交差する東西方向の観測データを用いて色補正モデルを構築して、１コースの南北方向観測データ内で観測値の補正が可能となる。そして、色補正処理された各南北方向観測データを用いて、複数コースの撮影画像を接合する場合に、コース間の色斑を取り除くことができる。

色補正前後における観測画像の例を、図５に示す。図５は、撮影コース３１，３２，３３，３４，３５の５コースで水田（水稲）を撮影したものであり、図５Ａは色補正前の画像、図５Ｂは色補正後の画像を示す。補正前の画像（図５Ａ）には、各コース間の境界３６，３７，３８，３９が明瞭に確認できる。しかし、色補正後の画像（図５Ｂ）では境界が視認できない程、コース間の差異がなくなっている。

ただし、観測対象物によって二方向性反射特性（ＢＲＤＦ）の効果が異なることから、色補正モデルは、特定の観測対象物に限って適用することが好ましい。つまり、１種類の作物や地形に色補正モデルを構築する。例えば水稲を解析対象とする場合は、水稲を含む圃場の観測値を利用して色補正モデルの構築を行う。また、例えば湖を解析対象とする場合、その水面の観測値のみを利用して色補正モデルを構築するようにする。

また、複数コースによる撮影画像を用いて、各種指数や、推定モデルを構築する場合に、コース間の色斑による精度低下を抑えることができる。例えば、センサで観測されたスペクトル画像から、ＮＤＶＩによる植生指数マップを作成した例を、図６に示す。図６Ａは従来の輝度補正を行った植生指数マップであり、図６Ｂは本発明によるＢＲＤＦ効果を考慮して色補正を実施した植生指数マップである。従来の輝度補正画像によるＮＤＶＩ（図６Ａ）では、撮影コース４１，４２の境界４３（破線で囲んだ部分）に差異が見られたが、本発明による色補正実施後の画像（図６Ｂ）では、境界（破線で囲んだ部分）はほとんど判別することができない。

なお、上記の実施形態においては、ハイパースペクトル観測画像を例に挙げて説明したが、マルチスペクトル観測画像など、ライン走査により撮影された複数の画像を接合する際の色補正処理にも適用することができる。

また、上記の実施形態においては、南北方向撮影終了後、南北方向の中心（図１参照）を通り東西方向に１回撮影するようにしたが、南北方向撮影コースを３等分するようにして東西方向に２回撮影するようにしてもよい。

また、上記の実施形態においては、航空機にラインセンサを搭載した例について説明したが、人工衛星は地上からの高度が高く広範囲のエリアを撮影できるので通常複数の画像を撮ることは少ないものの、人工衛星に搭載されたセンサがライン走査により地表の撮影を行う場合には、本発明の色補正方法を適用できる。

その他、本発明は、上述した実施の形態の例に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において、種々の変形、変更が可能であることは勿論である。

本発明の一実施形態に係る撮影方向の説明図である。 本発明の一実施形態に係る色補正処理を示すフローチャートである。 本発明の一実施形態に係る直下観測データ取得処理の説明図である。 本発明の一実施形態に係るＸ座標と変化率との関係の一例を示すグラフである。 本発明の一実施形態に係る色補正前後の観測画像例を示す図である。 本発明の一実施形態に係る色補正前後の植生指数マップ例を示す図である。 撮影コースの例を示す図である。 二方向性反射特性の説明に供する図である。 従来の植生指数マップを示す図である。 同一画素におけるコース別観測値の例を示すグラフである。

符号の説明

１，２，３，４，５，６…撮影画像（南北方向）、７…撮影画像（東西方向）、８…コース中心（東西方向）、１０，２０…コース中心（南北方向）、１１，１２，１３，２１，２２，２３…観測点、３１，３２，３３，３４，３５…撮影画像、３６，３７，３８…境界、４１，４２…観測画像、４３…境界

Claims (3)

1. 複数のスペクトル特性を持つラインセンサにより、観測対象を南北方向に異なる撮影コースで複数回撮影するステップと、
   前記ラインセンサにより、前記観測対象を、前記南北方向の撮影コースと交差するように東西方向に撮影するステップと、
   任意の撮影バンドについて、前記南北方向の撮影コースで撮影された南北方向観測データの直下観測データを、前記東西方向の撮影コースで撮影された東西方向観測データの観測中心から取得するステップと、
   前記南北方向観測データと前記東西方向観測データが重複する部分の観測データに対して、東西方向の観測値の変化率を算出するステップと、
   撮影バンドについて前記重複する部分の観測データに対して、前記変化率を算出するステップと、
   前記東西方向に対応するＸ座標ごとに前記変化率の平均値を算出するステップと、
   前記変化率の回帰モデルを生成するステップと
   前記回帰モデルに基づいて、南北方向観測データの色補正を行うステップと
   を有することを特徴とするラインセンサ観測画像の色補正方法。
2. 前記重複する部分の観測データに対する変化率は、当該重複部分における南北方向観測データの観測値を、当該重複部分における東西方向観測データで除することで算出される
   ことを特徴とする請求項１に記載のラインセンサ観測画像の色補正方法。
3. 前記回帰モデルは、Ｘ座標が説明変数、変化率が目的変数である
   ことを特徴とする請求項１に記載のラインセンサ観測画像の色補正方法。