JP2011103098A - Tree counting method and tree counting apparatus - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、樹木本数算定方法及び樹木本数算定装置に関する。 The present invention relates to a tree number calculating method and a tree number calculating apparatus.
森林の現況を正確に捉えるため、樹木本数算定は森林管理において極めて重要な課題である。従来方法は地上調査で、調査員が森林の様子を見て標準的な森林と思われる箇所に、小面積の調査地を設定して、その中の樹木の本数を数え、その結果に管理面積を乗ずることで、全体の樹木本数を推定することによる算定方法が広く行われている。 In order to accurately grasp the current state of forests, calculating the number of trees is a very important issue in forest management. The conventional method is a ground survey, where the surveyor sets up a small survey area in a place that seems to be a standard forest by looking at the state of the forest, counts the number of trees in that area, and results in the management area The calculation method by estimating the total number of trees by multiplying by is widely performed.
このような樹木算定方法は、森林が一様でないため、小面積の測定結果に管理面積を乗ずる方法では精度の点で問題がある。また、樹木本数算定の精度を上げるために、現地調査箇所の数を増やそうとすると、多大な労力と費用を要する。 In such a tree calculation method, since the forest is not uniform, there is a problem in terms of accuracy in the method of multiplying the measurement result of the small area by the management area. In addition, in order to increase the accuracy of calculating the number of trees, increasing the number of on-site survey points requires a great deal of labor and cost.
森林現況情報を取得して、樹木本数を算定する技術は従来から提案されている（例えば、特許文献１参照。）。 Techniques for obtaining forest status information and calculating the number of trees have been proposed (see, for example, Patent Document 1).
特許文献１に記載の樹木本数算定方法は、森林地域を上空から取得した森林画像情報と、上空から距離計測手段により計測した樹高情報から森林地域の樹木材積を自動計測する森林情報処理システムである。樹木本数算定は、森林画像情報と樹高情報を重ね合わせ、森林画像情報から求めた樹冠形状の重心点を求めて、当該重心点を計数することで算定する方法である。 The tree count calculation method described in Patent Document 1 is a forest information processing system that automatically measures the wood volume in a forest area from forest image information acquired from the sky over a forest area and tree height information measured by distance measurement means from the sky. . The calculation of the number of trees is a method of calculating by calculating the barycentric point of the crown shape obtained from the forest image information by superimposing the forest image information and the tree height information, and counting the barycentric points.
しかしながら、上述の特許文献１は２つの異なる画像データを使用すること、樹高情報は航空機から撮影した計測した距離計測手段を用いるため、狭い範囲で安価な撮影費用で算定することはできない。また、この従来技術による樹木本数算定は、樹冠の重心点を計数する方法であり、樹冠数を計数することができるが、樹冠数が樹木本数と対応していないため正確ではない。画像に撮影された樹冠は普通林や混んだ森林では、いくつもの樹木が重なり、ひとつの樹冠となるため、樹冠数は樹木本数より少なくなり、正確な樹木本数を算定できないという問題がある。 However, since the above-mentioned Patent Document 1 uses two different image data and the tree height information uses a distance measuring means measured from an aircraft, it cannot be calculated at a low cost at a low cost. In addition, the calculation of the number of trees according to this prior art is a method of counting the center of gravity of the canopy and can count the number of canopies, but is not accurate because the number of canopies does not correspond to the number of trees. In a normal forest or a crowded forest, the number of crowns taken in the image overlaps and becomes a single crown, so there is a problem that the number of crowns is less than the number of trees and the exact number of trees cannot be calculated.
そこで本発明は、広域の森林を対象に安価な費用で、全域又は任意の範囲において樹種別の樹木本数算定方法及び樹木本数算定装置を提供することを目的とする。 Accordingly, an object of the present invention is to provide a tree number calculation method and a tree number calculation device for each type of tree in a wide area or an arbitrary range at a low cost for a wide area forest.
（１）本発明の樹木本数算定方法は、調査対象となる森林を含む地域を上空から撮影して得られた撮影画像データと前記森林の地理的情報とに基づいて抽出された森林域に関する森林域画像データを用いて、樹木の本数を樹種別に算定する樹木本数算定方法であって、前記森林域画像データに基づいて各樹頂点を抽出し、前記各樹頂点に関する樹頂点画像データを作成する樹頂点画像データ作成ステップと、前記森林域画像データに基づいて各樹冠を抽出し、前記各樹冠に関する樹冠画像データを作成する樹冠画像データ作成ステップと、前記樹冠画像データに基づいて前記各樹冠の日向部を含む情報を樹冠情報として抽出し、前記樹冠情報に関する樹冠情報画像データを作成する樹冠情報画像データ作成ステップと、前記樹冠情報画像データに基づいて前記各樹冠の日向部とされた領域における分光反射特性を作成し、前記分光反射特性に基づいて当該樹冠の樹種を特定して樹種分類画像データを作成する樹種分類画像データ作成ステップと、前記樹種分類画像データと前記樹頂点画像データとに基づいて、樹頂点毎に、対応する樹種を特定して樹頂点別樹種分類画像データを作成する樹頂点別樹種分類画像データ作成ステップと、前記樹頂点別樹種分類画像データに基づいて、前記森林域の全領域又は任意の領域において、当該領域に含まれる樹木の本数を樹種別に算定する樹木本数算定ステップと、を有すること特徴とする。 (1) The method for calculating the number of trees according to the present invention includes a forest area related to a forest area extracted based on photographed image data obtained by photographing an area including a forest to be investigated from the sky and geographical information of the forest. A tree number calculation method for calculating the number of trees for each tree type using area image data, wherein each tree vertex is extracted based on the forest area image data, and tree vertex image data relating to each tree vertex is created Tree vertex image data creating step, extracting each canopy based on the forest area image data, creating a crown image data relating to each canopy, creating a crown image data relating to each canopy, and each crown based on the canopy image data Extracting information including a sunlit portion as tree crown information, creating a crown information image data for the crown information, and creating the crown information image data; Creating a spectral reflection characteristic in the region of the sun that is the sunny portion of each tree based on the tree, and identifying a tree species of the crown based on the spectral reflection characteristic and creating a tree classification image data creation step; , Based on the tree species classification image data and the tree vertex image data, for each tree vertex, identifying a corresponding tree species and creating tree-specific tree species classification image data by tree vertex; A tree number calculating step of calculating the number of trees included in the region in the entire region or an arbitrary region of the forest area based on the tree-vertical tree species classification image data.
本発明の樹木本数算定方法によれば、各樹冠の日向部における分光反射特性を用いて樹木を樹種別に分類することにより、誤分類が生じにくく、樹頂点毎に樹種を特定するので高い精度で樹木本数算定ができる。 According to the tree count calculation method of the present invention, by classifying trees into tree types using the spectral reflection characteristics in the sunlight portion of each crown, misclassification is unlikely to occur, and the tree species is specified for each tree vertex, so with high accuracy. The number of trees can be calculated.
（２）本発明の樹木本数算定方法は、前記調査対象となる森林を、樹冠の面積に基づいて定義される複数のグループにグループ分けする森林グループ分けステップを実施した後、前記グループ毎に、前記樹頂点画像データ作成ステップと、前記樹冠画像データ作成ステップと、前記樹冠情報画像データ作成ステップと、前記樹種分類画像データ作成ステップと、前記樹頂点別樹種分類画像データ作成ステップと、前記樹木本数算定ステップとを実施することが好ましい。 (2) In the tree number calculation method of the present invention, after performing the forest grouping step of grouping the forest to be investigated into a plurality of groups defined based on the area of the crown, for each group, The tree vertex image data creation step, the tree crown image data creation step, the tree crown information image data creation step, the tree species classification image data creation step, the tree vertex classification tree classification image data creation step, and the number of trees It is preferable to carry out the calculating step.
これにより、前記森林グループ分けで樹冠の大きさが近似している森林をグループ分けすることができ、大きな樹冠と小さな樹冠の両方から樹冠と樹頂点が自動抽出でき、樹木算定結果も精度が高くなる。 This makes it possible to group the forests whose crown sizes are similar in the forest grouping, automatically extract the crowns and tree vertices from both the large and small crowns, and the tree calculation results are also highly accurate. Become.
（３）本発明の樹木本数算定方法は、前記森林グループ分けステップは、樹冠の面積に基づいて作成した複数の均質性フィルターを用いて実施することが好ましい。 (3) In the tree count calculation method of the present invention, it is preferable that the forest grouping step is performed using a plurality of homogeneity filters created based on the area of the tree crown.
これにより、前記森林グループ分けは、森林域に含まれる樹種や林齢、混み具合から樹冠の大きさが異なる樹木から構成されている森林に対して、樹冠の大きさが近似している森林をグループ分けすることで、普通林や混んだ森林の小さな樹冠や大きな樹冠の両方から高い精度で樹頂点が自動抽出できる前処理画像が作成できる。 As a result, the forest grouping is based on the forest species that are similar in size to the forest that is composed of trees with different crown sizes due to tree species, forest age, and crowding. By grouping, it is possible to create a preprocessed image that can automatically extract tree vertices from both small and large canopies of ordinary and crowded forests with high accuracy.
（４）本発明の樹木本数算定方法は、前記樹頂点画像データ作成ステップにおいては、輝度値が極大値を持つ点を自動抽出する局所最大値フィルターを用いて樹頂点を抽出することを特徴とする。 (4) The tree number calculation method of the present invention is characterized in that, in the tree vertex image data creation step, tree vertices are extracted using a local maximum value filter that automatically extracts a point having a maximum luminance value. To do.
前記前処理画像から各樹頂点の抽出を局所最大値フィルター処理で自動的に抽出することで、全森林域から様々な樹冠の樹頂点を精度良く抽出できる。 By automatically extracting each tree vertex from the preprocessed image by local maximum value filter processing, tree vertices of various crowns can be accurately extracted from the entire forest area.
（５）本発明の樹木本数算定方法は、前記樹冠情報画像データ作成ステップにおいては、前記樹冠情報画像データにおける輝度値が当該樹冠において所定値以上である箇所を前記各樹冠の日向部とすることが好ましい。 (5) According to the tree count calculation method of the present invention, in the canopy information image data creation step, a location where the brightness value in the canopy information image data is equal to or greater than a predetermined value in the canopy is used as the sun part of each canopy. Is preferred.
これにより、各樹冠における日向部を適切に抽出することができる。なお、前記樹冠画像データにおける輝度値により、日向部だけでなく、日陰部をも抽出することが好ましい。これら日向部、日陰部及び樹頂部の抽出は、輝度値が当該樹冠において所定値以上（例えば、当該樹冠における輝度値の平均値以上）である箇所を日向部とし、輝度値が当該樹冠において所定値未満（例えば、当該樹冠における輝度値の平均値未満）である箇所を日陰部することができる。 Thereby, the sunny part in each crown can be extracted appropriately. In addition, it is preferable to extract not only the sunshine portion but also the shade portion based on the luminance value in the tree crown image data. In the extraction of the sunny part, the shade part, and the top part of the tree, a part having a luminance value equal to or greater than a predetermined value in the crown (for example, an average value of luminance values in the crown) is defined as the sunny part, and the luminance value is predetermined in the crown. A portion that is less than the value (for example, less than the average value of luminance values in the crown) can be shaded.
（６）本発明の樹木本数算定方法は、前記樹種分類画像データ作成ステップにおいては、前記各樹冠から複数の樹種が抽出された場合、前記各樹冠から抽出された複数の樹種のそれぞれの占有面積を各樹種毎に算出し、占有面積の多い樹種を当該樹冠の樹種とみなすことが好ましい。 (6) The tree count calculation method according to the present invention is such that, in the tree species classification image data creation step, when a plurality of tree species are extracted from the respective crowns, respective occupied areas of the plurality of tree species extracted from the respective crowns Is preferably calculated for each tree species, and a tree species having a large occupation area is regarded as a tree species of the crown.
これにより、１つの樹冠を１つ樹種として分類することができる。１つの樹冠が１つ樹種として分類されることにより、森林の植生の調査・評価など容易かつ適切に行うことができる。 Thereby, one crown can be classified as one tree species. By classifying one crown as one tree species, it is possible to easily and appropriately carry out surveys and evaluations of forest vegetation.
（７）本発明の樹木本数算定方法は、前記樹頂点別樹種分類画像データ作成ステップにおいては、地理的情報に基づいて前記各樹頂点画像を前記樹冠の樹種分類画像に重ねることによって、樹頂点毎に、対応する樹種を特定することを特徴とする。 (7) According to the tree number calculation method of the present invention, in the tree-categorized tree species classification image data creation step, the tree vertex images are superimposed on the tree species classification image of the canopy based on geographical information. It is characterized by identifying the corresponding tree species for each.
各樹頂点の樹種を特定することで、前記森林域画像に樹種をカラーで色分けした樹木位置の分布画像を作成できるので、森林の様子をビジュアルに把握できる。 By specifying the tree species of each tree vertex, it is possible to create a distribution image of tree positions obtained by color-coding the tree species in the forest area image, so that the state of the forest can be grasped visually.
（８）本発明の樹木本数算定方法は、樹木本数算定ステップにおいては、前記樹頂点別樹種分類画像データに基づいて、樹種毎に、樹木の本数を算定することを特徴とする。 (8) The tree number calculation method of the present invention is characterized in that, in the tree number calculation step, the number of trees is calculated for each tree type on the basis of the tree-specific tree type classification image data.
これにより、１つの樹頂点を１つの樹木として樹木本数の算定ができる。前記森林域の全領域又は任意の領域における樹種別の樹木本数、ｈａ当たり樹木本数を把握できるので、森林管理計画を適切に行うことができる。 Thereby, the number of trees can be calculated with one tree vertex as one tree. Since the number of trees of the tree type and the number of trees per ha in the entire area of the forest area or an arbitrary area can be grasped, a forest management plan can be appropriately performed.
（９）本発明の樹木本数算定方装置は、調査対象となる森林を含む地域を上空から撮影して得られた撮影画像データと前記森林の地理的情報とに基づいて抽出された森林域に関する森林域画像データを用いて、前記森林域に含まれる樹木の本数を樹種別に算定する樹木本数算定装置であって、前記森林域画像データに基づいて前各樹頂点を抽出し、前記各樹頂点に関する樹頂点画像データを作成する樹頂点画像データ作成部と、前記森林域画像データに基づいて各樹冠を抽出し、前記各樹冠に関する樹冠画像データを作成する樹冠画像データ作成部と、前記樹冠画像データに基づいて前記各樹冠の日向部を含む情報を樹冠情報として抽出し、前記樹冠情報に関する樹冠情報画像データを作成する樹冠情報画像データ作成部と、前記樹冠情報画像データに基づいて前記各樹冠の日向部とされた領域における分光反射特性を作成し、前記分光反射特性に基づいて当該樹冠の樹種を特定して樹種分類画像データを作成する樹種分類画像データ作成部と、前記樹種分類画像データと前記樹頂点画像データとに基づいて、樹頂点毎に、対応する樹種を特定して樹頂点別樹種分類画像データを作成する樹頂点別樹種分類画データ像作成部と、 前記樹頂点別樹種分類画像データに基づいて、前記森林域の全領域又は任意の領域において、当該領域に含まれる樹木の本数を樹種別に算定する樹木本数算定部と、を有すること特徴とする。 (9) The apparatus for calculating the number of trees of the present invention relates to a forest area extracted based on photographed image data obtained by photographing an area including a forest to be investigated from the sky and geographical information of the forest. A tree number calculation device for calculating the number of trees included in the forest area by tree type using forest area image data, extracting each previous tree vertex based on the forest area image data, and each tree vertex A tree vertex image data creating unit for creating tree vertex image data, a tree crown image data creating unit for extracting each tree crown based on the forest area image data and creating a tree crown image data for each tree crown, and the tree crown image Crown information image data creation unit for extracting information including the sun part of each canopy based on data as canopy information and creating canopy information image data related to the canopy information; and the canopy information image A tree species classification image data creation unit that creates spectral reflection characteristics in a region defined as a sun part of each crown based on data, and identifies tree species of the crown based on the spectral reflection characteristics and creates tree species classification image data And, based on the tree species classification image data and the tree vertex image data, for each tree vertex, a corresponding tree species is identified and tree-specific tree species classification image data creation unit for each tree vertex is created. And a tree number calculation unit that calculates the number of trees included in the region in the entire region or an arbitrary region of the forest area based on the tree-specific tree species classification image data according to the tree vertex, and To do.
本発明の樹木本数算定装置においても前記樹木本数算定方法と同様の効果を得ることができる。なお、なお、本発明の樹木本数算定装置は、当該樹木本数算定装置に含まれる上記各構成要素が有する機能がコンピュータのプログラムとしてインストールされており、上記各構成要素に所定のデータを与えることによって、それぞれの構成要素が持つ機能がコンピュータのソフトウエア上で実行されるものである。また、本発明の樹木本数算定装置においても、前記（２）及び（３）に記載の特徴を有することが望ましい。 Also in the tree number calculation apparatus of the present invention, the same effects as those of the tree number calculation method can be obtained. It should be noted that the tree number calculating apparatus of the present invention is configured such that the functions of each component included in the tree number calculating apparatus are installed as a computer program and given predetermined data to each component. The functions of each component are executed on the software of the computer. Moreover, it is desirable that the tree number calculating apparatus of the present invention also has the characteristics described in (2) and (3).
（１０）本発明の樹木本数算定装置は、前記調査対象となる森林を、樹冠の面積に基づいて定義される複数のグループにグループ分けする森林グループ分け部をさらに有し、前記樹頂点画像データ作成部と、前記樹冠画像データ作成部と、前記樹冠情報画像データ作成部と、前記樹種分類画像データ作成部と、前記樹頂点別樹種分類画像データ作成部と、前記樹木本数算定部とは、森林グループ分け部でグループ分けされたグループ毎に、当該領域に含まれる樹木の本数を樹種別に算定すること特徴とする。 (10) The tree number calculation device according to the present invention further includes a forest grouping unit that groups the forest to be investigated into a plurality of groups defined based on an area of a tree crown, and the tree vertex image data The creation unit, the canopy image data creation unit, the canopy information image data creation unit, the tree species classification image data creation unit, the tree-specific tree species classification image data creation unit, and the tree number calculation unit, For each group grouped by the forest grouping unit, the number of trees included in the area is calculated as a tree type.
本発明の樹木本数算定装置においても前記樹木本数算定方法と同様の効果を得ることができる。なお、なお、本発明の樹木本数算定装置は、当該樹木本数算定装置に含まれる上記各構成要素が有する機能がコンピュータのプログラムとしてインストールされており、上記各構成要素に所定のデータを与えることによって、それぞれの構成要素が持つ機能がコンピュータのソフトウエア上で実行されるものである。 Also in the tree number calculation apparatus of the present invention, the same effects as those of the tree number calculation method can be obtained. It should be noted that the tree number calculating apparatus of the present invention is configured such that the functions of each component included in the tree number calculating apparatus are installed as a computer program and given predetermined data to each component. The functions of each component are executed on the software of the computer.
（１１）本発明の樹木本数算定装置は、前記森林グループ分け部は、樹冠の面積に基づいて作成した複数の均質性フィルターを用いて前記調査対象となる森林を前記複数のグループにグループ分けする実施することを特徴とする。 (11) In the tree number calculation device according to the present invention, the forest grouping unit groups the forests to be investigated into the plurality of groups using a plurality of homogeneity filters created based on the area of the crown. It is characterized by carrying out.
本発明の樹木本数算定装置においても前記樹木本数算定方法と同様の効果を得ることができる。なお、なお、本発明の樹木本数算定装置は、当該樹木本数算定装置に含まれる上記各構成要素が有する機能がコンピュータのプログラムとしてインストールされており、上記各構成要素に所定のデータを与えることによって、それぞれの構成要素が持つ機能がコンピュータのソフトウエア上で実行されるものである。 Also in the tree number calculation apparatus of the present invention, the same effects as those of the tree number calculation method can be obtained. It should be noted that the tree number calculating apparatus of the present invention is configured such that the functions of each component included in the tree number calculating apparatus are installed as a computer program and given predetermined data to each component. The functions of each component are executed on the software of the computer.
（１２）本発明の樹木本数算定装置は、前記樹頂点画像データ作成部は、輝度値が極大値を持つ点を自動抽出する局所最大値フィルターを用いて樹頂点を抽出することを特徴とする。 (12) The tree number calculation device according to the present invention is characterized in that the tree vertex image data creation unit extracts a tree vertex using a local maximum value filter that automatically extracts a point having a maximum luminance value. .
本発明の樹木本数算定装置においても前記樹木本数算定方法と同様の効果を得ることができる。なお、なお、本発明の樹木本数算定装置は、当該樹木本数算定装置に含まれる上記各構成要素が有する機能がコンピュータのプログラムとしてインストールされており、上記各構成要素に所定のデータを与えることによって、それぞれの構成要素が持つ機能がコンピュータのソフトウエア上で実行されるものである。 Also in the tree number calculation apparatus of the present invention, the same effects as those of the tree number calculation method can be obtained. It should be noted that the tree number calculating apparatus of the present invention is configured such that the functions of each component included in the tree number calculating apparatus are installed as a computer program and given predetermined data to each component. The functions of each component are executed on the software of the computer.
（１３）本発明の樹木本数算定装置は、前記樹冠情報画像データ作成部は、前記樹冠情報画像データにおける輝度値が当該樹冠において所定値以上である箇所を前記各樹冠の日向部として抽出することを特徴とする。 (13) In the tree number calculation device according to the present invention, the canopy information image data creation unit extracts a portion where the luminance value in the canopy information image data is equal to or greater than a predetermined value in the canopy as a sun part of each canopy. It is characterized by.
本発明の樹木本数算定装置においても前記樹木本数算定方法と同様の効果を得ることができる。なお、なお、本発明の樹木本数算定装置は、当該樹木本数算定装置に含まれる上記各構成要素が有する機能がコンピュータのプログラムとしてインストールされており、上記各構成要素に所定のデータを与えることによって、それぞれの構成要素が持つ機能がコンピュータのソフトウエア上で実行されるものである。 Also in the tree number calculation apparatus of the present invention, the same effects as those of the tree number calculation method can be obtained. It should be noted that the tree number calculating apparatus of the present invention is configured such that the functions of each component included in the tree number calculating apparatus are installed as a computer program and given predetermined data to each component. The functions of each component are executed on the software of the computer.
（１４）本発明の樹木本数算定装置は、前記樹種分類画像データ作成部は、前記各樹冠から複数の樹種が抽出された場合、前記各樹冠から抽出された複数の樹種のそれぞれの占有面積を各樹種毎に算出し、占有面積の多い樹種を当該樹冠の樹種とみなすことを特徴とする。 (14) In the tree number calculation device according to the present invention, when the tree species classification image data creation unit extracts a plurality of tree species from each of the crowns, the tree species classification image data creation unit calculates the occupied area of each of the plurality of tree species extracted from each of the tree crowns. It is calculated for each tree species, and a tree species having a large occupation area is regarded as a tree species of the crown.
本発明の樹木本数算定装置においても前記樹木本数算定方法と同様の効果を得ることができる。なお、なお、本発明の樹木本数算定装置は、当該樹木本数算定装置に含まれる上記各構成要素が有する機能がコンピュータのプログラムとしてインストールされており、上記各構成要素に所定のデータを与えることによって、それぞれの構成要素が持つ機能がコンピュータのソフトウエア上で実行されるものである。 Also in the tree number calculation apparatus of the present invention, the same effects as those of the tree number calculation method can be obtained. It should be noted that the tree number calculating apparatus of the present invention is configured such that the functions of each component included in the tree number calculating apparatus are installed as a computer program and given predetermined data to each component. The functions of each component are executed on the software of the computer.
（１５）本発明の樹木本数算定装置は、前記樹頂点別樹種分類画像データ作成部は、地理的情報に基づいて前記各樹頂点画像を前記樹冠の樹種分類画像に重ねることによって、樹頂点毎に、対応する樹種を特定することを特徴とする。 (15) In the tree number calculation device according to the present invention, the tree-vertex-specific tree classification image data creation unit superimposes each tree-vertex image on the tree-type tree classification image of the crown based on geographical information, so that And identifying the corresponding tree species.
本発明の樹木本数算定装置においても前記樹木本数算定方法と同様の効果を得ることができる。なお、なお、本発明の樹木本数算定装置は、当該樹木本数算定装置に含まれる上記各構成要素が有する機能がコンピュータのプログラムとしてインストールされており、上記各構成要素に所定のデータを与えることによって、それぞれの構成要素が持つ機能がコンピュータのソフトウエア上で実行されるものである。 Also in the tree number calculation apparatus of the present invention, the same effects as those of the tree number calculation method can be obtained. It should be noted that the tree number calculating apparatus of the present invention is configured such that the functions of each component included in the tree number calculating apparatus are installed as a computer program and given predetermined data to each component. The functions of each component are executed on the software of the computer.
（１６）本発明の樹木本数算定装置は、樹木本数算定部は、前記樹頂点別樹種分類画像データに基づいて、樹種毎に、樹木の本数を算定することを特徴とする。 (16) The tree number calculation apparatus according to the present invention is characterized in that the tree number calculation unit calculates the number of trees for each tree type based on the tree-specific tree type classification image data.
本発明の樹木本数算定装置においても前記樹木本数算定方法と同様の効果を得ることができる。なお、なお、本発明の樹木本数算定装置は、当該樹木本数算定装置に含まれる上記各構成要素が有する機能がコンピュータのプログラムとしてインストールされており、上記各構成要素に所定のデータを与えることによって、それぞれの構成要素が持つ機能がコンピュータのソフトウエア上で実行されるものである。 Also in the tree number calculation apparatus of the present invention, the same effects as those of the tree number calculation method can be obtained. It should be noted that the tree number calculating apparatus of the present invention is configured such that the functions of each component included in the tree number calculating apparatus are installed as a computer program and given predetermined data to each component. The functions of each component are executed on the software of the computer.
以下、本発明の実施形態を図面に基づき記述する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
図１は、実施形態における樹木本数算定装置の構成を示す図である。実施形態に係る樹木本数算定システムは、図１に示すように、撮影画像データ入力部１０と、森林域画像データ作成部２０と、森林グループ分け部３０と、樹頂点画像データ作成部４１と、樹冠画像データ作成部４２と、樹冠情報画像データ作成部４３と、樹種分類画像データ作成部４４と、樹頂点別樹種分類画像データ作成部４５と、樹木本数算定部５０とを有している。 FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration of a tree number calculating apparatus according to an embodiment. As shown in FIG. 1, the tree count calculation system according to the embodiment includes a captured image data input unit 10, a forest area image data creation unit 20, a forest group division unit 30, a tree vertex image data creation unit 41, A tree crown image data creation unit 42, a tree crown information image data creation unit 43, a tree species classification image data creation unit 44, a tree vertex classified tree species classification image data creation unit 45, and a tree number calculation unit 50 are provided.
撮影画像データ入力部１０は、調査対象となる森林を含む地域（調査対象地域という。）を上空から撮影して得られた撮影画像データを入力する機能を有している。 The photographed image data input unit 10 has a function of inputting photographed image data obtained by photographing a region including a forest to be surveyed (referred to as a survey target region) from above.
森林域画像データ作成部は２０は、撮影画像データと地理情報システム（ＧＩＳという。）１００に格納れている地理的情報（この場合、都道府県などで整備されている森林の管理台帳などに登録されている森林域の境界データ）とに基づいて森林域を抽出し、抽出された森林域に関する森林域画像データを作成する機能である。 The forest area image data creation unit 20 registers the captured image data and geographical information stored in the geographic information system (GIS) 100 (in this case, a forest management ledger or the like maintained in a prefecture or the like). The forest area is extracted based on the forest area boundary data), and forest area image data relating to the extracted forest area is created.
樹頂点画像データ作成部４１は、森林域画像データに基づいて森林域に含まれる各樹頂点を抽出し、抽出された各樹頂点に関する樹頂点画像データを作成する機能を有している。
樹冠画像データ作成部４２は、森林域画像データに基づいて森林域に含まれる各樹冠を抽出し、抽出された各樹冠に関する樹冠画像データを作成する機能を有している。
樹冠情報画像データ作成部４３は、樹冠画像データに基づいて各樹冠の日向部及び日陰部の情報を樹冠情報として抽出し、抽出された樹冠情報に関する樹冠情報画像データを作成する機能を有している。
樹種分類画像データ作成部４４は、樹冠情報画像データに基づいて各樹冠の日向部とされた領域における分光反射特性を作成し、作成された分光反射特性に基づいて当該樹冠の樹種を特定して樹種分類画像データを作成する機能を有している
樹頂点別樹種分類画像データ作成部４５は、地理的情報に基づいて樹頂点画像データを樹冠の樹種分類画像デ−タに重ねることによって、樹頂点毎に、対応する樹種を特定して樹頂点別樹種分類画像データを作成する機能を有している。
The tree vertex image data creation unit 41 has a function of extracting each tree vertex included in the forest area based on the forest area image data and creating tree vertex image data regarding each extracted tree vertex.
The canopy image data creation unit 42 has a function of extracting each canopy included in the forest area based on the forest area image data and creating canopy image data relating to each extracted canopy.
The canopy information image data creation unit 43 has a function of extracting information on the sun and shade portions of each canopy based on the canopy image data as canopy information and creating canopy information image data relating to the extracted canopy information. Yes.
The tree species classification image data creation unit 44 creates a spectral reflection characteristic in the area defined as the sunny part of each crown based on the canopy information image data, and identifies the tree type of the crown based on the created spectral reflection characteristic The tree-classified tree-classified image data creation unit 45 having a function of creating tree-classified image data superimposes tree-vertex image data on the tree-classified tree-classified image data based on geographical information. Each vertex has a function of identifying a corresponding tree type and creating tree-type classified image data for each tree vertex.
樹木本数算定部５０は、樹頂点別樹種分類画像データに基づいて、樹種毎に樹木の本数を算定する機能を有している。 The number-of-trees calculation unit 50 has a function of calculating the number of trees for each tree type based on tree-type-specific tree type classification image data.
森林グループ分け部３０は、森林域画像データに含まれる樹種や林齢、混み具合から樹冠の大きさが異なる樹木から構成されている森林に対して、樹冠の大きさが近似している森林をグループ分けする機能を有している。 The forest grouping unit 30 selects a forest whose crown size is similar to a forest composed of trees with different crown sizes due to tree species, forest age, and congestion included in the forest area image data. Has the function of grouping.
この明細書において、「樹冠」とは森林を構成する各樹木を上部から見たときに個々の樹木の枝と葉で構成された部分である。また「樹頂点」は樹冠内で尖った先端部分である。 In this specification, the “tree crown” is a portion composed of branches and leaves of individual trees when each tree constituting the forest is viewed from above. The “tree apex” is a pointed tip in the crown.
図３は、森林を地上の横から見た時と上空から見た時の樹冠と樹頂点のイラスト図である。混んだ森林の場合、上空からの樹冠が３つの樹木が１つの樹冠として撮像される。 FIG. 3 is an illustration of tree crowns and tree vertices when the forest is viewed from the side of the ground and from above. In the case of a crowded forest, three crowns from the sky are imaged as one crown.
また、図１に示した樹木本数算定装置は、当該樹木本数算定装置に含まれる上記各構成容姿が有する機能がコンピュータのプログラムとしてインスト−ルされており、上記各構成要素に所定のデータを与えることによって、それぞれの格子要素が持つ機能がコンピュータのソフトウエア上で実行されるものである。 Further, in the tree number calculating apparatus shown in FIG. 1, the functions of each of the components included in the tree number calculating apparatus are installed as a computer program, and give predetermined data to the components. Thus, the function of each lattice element is executed on the software of the computer.
図２は、実施形態に係る樹木本数算定方法における樹木本数算定処理を説明するフローチャートである。樹木本数算定処理は、図２に示すように、まずは、調査対象地域Ａを撮影して得られた撮影画像データから得られる調査対象地域Ａに地理情報システム１００に記憶されている森林域の境界データを重ね合わせた森林域境界画像データを作成する（ステップＳ１０）、続いて、当該森林域境界画像データに基づいて森林域と非森林域とを区別するための森林域画像データを作成する（ステップＳ２０）。 FIG. 2 is a flowchart for explaining a tree number calculation process in the tree number calculation method according to the embodiment. As shown in FIG. 2, the tree count calculation process starts with the boundary of the forest area stored in the geographic information system 100 in the survey target area A obtained from the photographed image data obtained by photographing the survey target area A. Forest area boundary image data obtained by superimposing data is created (step S10). Subsequently, forest area image data for distinguishing between forest areas and non-forest areas is created based on the forest area boundary image data (step S10). Step S20).
ステップＳ２０の処理は森林域画像データ作成部２０によって行われ、森林域画像データが作成されることによりディスプレイ上に表示させることができる。 The processing in step S20 is performed by the forest area image data creation unit 20, and can be displayed on the display by creating the forest area image data.
図４は、ディスプレイ上に表示された森林域画像を示す図である。なお、図４においてなお、図４において、調査対象地域Ａ内において灰色で示される領域が森林域Ｂであり、当該調査対象地域Ａ内において白抜きで示されている領域が非森林域Ｃである。なお、図4はモノクロ画像であるため、図４からは、森林域Ｂと非森林域Ｃとが色別として読み取ることは困難であるが、実際には図４の元となるカラー画像上では森林域Ｂと非森林域Ｃとを色別で読み取ることができる。この場合、図４の元となるカラー画像上では森林域Ｂが赤色及び紫色で示され、非森林域Ｃが緑色で示されているため、ディスプレイ上において表示されるカラー画像上では抽出された森林域を容易に読み取ることができる。 FIG. 4 is a diagram showing a forest area image displayed on the display. In FIG. 4, in FIG. 4, a region indicated in gray in the survey target area A is a forest area B, and a region indicated in white in the survey target area A is a non-forest area C. is there. Since FIG. 4 is a monochrome image, it is difficult to read the forest area B and the non-forest area C by color from FIG. 4, but in reality, on the color image that is the original of FIG. The forest area B and the non-forest area C can be read by color. In this case, since the forest area B is shown in red and purple on the original color image of FIG. 4 and the non-forest area C is shown in green, it was extracted on the color image displayed on the display. The forest area can be easily read.
ステップＳ３０の処理は森林グループ分け部３０によって行われ、樹冠の大きさや画像のきめの同一性（Homogeneity）を基準に、近似している森林をグループ分けすることできる。 The processing in step S30 is performed by the forest grouping unit 30, and the approximate forests can be grouped based on the size of the crown and the homogeneity of the texture of the image (Homogeneity).
図５は、ディスプレイ上に表示された、森林グループ分け画像の拡大画像を示す図である。森林域に含まれる樹冠の大きさが異なる樹木から構成されている森林に対して、樹冠の大きさが近似している森林をグループ分けすることで、普通林や混んだ森林の小さな樹冠や大きな樹冠の両方から高い精度で樹頂点が自動抽出できる前処理画像が作成できる。この例では、樹冠の大きさで２つにグループ分けしたもので、樹冠の小さなカラマツのみを表示した結果である。 FIG. 5 is a diagram showing an enlarged image of the forest grouping image displayed on the display. By grouping the forests that are similar in size to the forests that are composed of trees with different crown sizes in the forest area, you can group small and large canopies of normal and mixed forests. A preprocessed image that can automatically extract tree vertices from both canopies with high accuracy can be created. In this example, the tree is divided into two groups according to the size of the crown, and only the larch with a small crown is displayed.
実施形態に係る樹頂点樹種分類システム４０において、ステップＳ４１の処理は樹頂点画像データ作成部４１によって行われ、樹頂点画像データが作成されることによりディスプレイ上に表示させることができる。 In the tree vertex tree type classification system 40 according to the embodiment, the process of step S41 is performed by the tree vertex image data creation unit 41, and the tree vertex image data can be created and displayed on the display.
図６は、ディスプレイ上に表示された樹木の樹頂点と樹冠の３Ｄ画像を示す図である。反射輝度値を高さ（Ｚ値）に代入して３Ｄ表示することで、凸は樹木の樹冠Ｔ１を示し、樹木毎に尖った樹頂点Ｐｅがあることを示す画像である。 FIG. 6 is a diagram illustrating a 3D image of tree vertices and crowns displayed on the display. By displaying the 3D display by substituting the reflection luminance value into the height (Z value), the convex is an image showing the crown T1 of the tree, and showing that there is a pointed tree vertex Pe for each tree.
図７は、ディスプレイ上に表示された樹頂点画像を示す図である。図５で処理した画像から太陽光を強く反射し、当該樹冠内で最大値の各樹頂点を局所最大値フィルター処理で自動的に抽出した。樹種や樹冠の大きさが異なる全森林域から、肉眼判読では困難な樹頂点を、精度良く抽出し、赤十字で示す図である。 FIG. 7 is a diagram showing a tree vertex image displayed on the display. Sunlight was strongly reflected from the image processed in FIG. 5, and each tree vertex having the maximum value within the tree crown was automatically extracted by local maximum value filter processing. It is a diagram that accurately extracts tree vertices that are difficult to read with the naked eye from all forest areas with different tree species and crown sizes, and shows them with a red cross.
上記ステップＳ３０によって森林グループ分け画像データが作成されると、森林グループ分け画像データに基づいて森林域に含まれる各樹冠を抽出し、抽出された各樹冠に関する樹冠画像データを作成する（ステップＳ４２）。続いて、樹冠画像データに基づいて各樹冠ごとの日向部、日陰部などの情報を樹冠情報として抽出し、樹冠情報画像データを作成する（ステップＳ４３）。 When the forest grouping image data is created in step S30, each canopy included in the forest area is extracted based on the forest grouping image data, and canopy image data relating to each extracted canopy is created (step S42). . Subsequently, information such as the sunny part and the shade part for each canopy is extracted as canopy information based on the canopy image data, and canopy information image data is created (step S43).
樹冠は太陽光の影響を受け、樹冠の日向部、日陰部においてそれぞれ色調が異なる。したがって、樹冠画像データの輝度値によって樹冠の日向部及び日陰に区分することができる。ここでは、輝度値が平均値以上である箇所を日向部とし、樹冠画像データにおける輝度値が平均値未満である箇所を日陰部として各樹冠を細区分した樹冠情報画像データを作成する。 The canopy is affected by sunlight, and the hue differs between the sun and shade of the canopy. Therefore, it is possible to classify into the sunny part and shade of the canopy according to the brightness value of the canopy image data. Here, the crown information image data is created by subdividing each canopy with a portion where the luminance value is equal to or higher than the average value as a sunny portion and a portion where the luminance value in the crown image data is less than the average value as a shade portion.
ステップＳ４２の処理は樹冠画像データ作成部４２によって行われ、樹冠画像データ作成部４２によって樹冠画像データが作成されることにより、当該樹冠画像データに対応する樹冠画像（図８参照。） をディスプレイ上に表示させることができる。また、ステップＳ４３の処理は樹冠情報画像データ作成部４３によって行われ、樹冠情報画像データ作成部４３によって樹冠情報画像データが作成されることにより、当該樹冠情報両像データに対応する樹冠情報両像(図９参照。) をディスプレイ上に表示させることができる。 The processing of step S42 is performed by the canopy image data creation unit 42, and the canopy image data is created by the canopy image data creation unit 42, whereby a canopy image (see FIG. 8) corresponding to the canopy image data is displayed on the display. Can be displayed. Further, the processing of step S43 is performed by the canopy information image data creation unit 43, and the canopy information image data is created by the canopy information image data creation unit 43, whereby the canopy information both images corresponding to the canopy information both image data. (See FIG. 9) can be displayed on the display.
図８は、ディスプレイ上に表示された樹冠画像を示す図である。図８において、全体的に白で表示されている領域が図４に示す森林域Ｂに対応しており、白で表示されている領域をよく見ると、多数の白い粒が寄せ集まっているかのように見える。図８における１つ１つの白い粒が各樹冠を表している。図８ではモノクロ画像で示されているが、実際にはカラー画像としてディスプレイ上に表示される。図８によれぱ、樹冠域と非樹冠域とを区分することができる。なお、非樹冠域は上空から見た場合、上層樹冠の樹木がない箇所であり、陰部や高木の樹木がない下層植生に覆われている箇所(ギャップ)である。各樹冠域の画素数を積算することで、樹冠面積を求めることができる。 FIG. 8 is a diagram showing a tree crown image displayed on the display. In FIG. 8, the area displayed in white as a whole corresponds to the forest area B shown in FIG. 4, and if the area displayed in white is closely viewed, a large number of white grains are gathered together. looks like. Each white grain in FIG. 8 represents each tree crown. Although shown as a monochrome image in FIG. 8, it is actually displayed on the display as a color image. According to FIG. 8, the canopy area and the non-crown area can be distinguished. In addition, when viewed from above, the non-crown area is a place where there is no tree of the upper tree canopy, and is a part (gap) covered with lower vegetation where there is no genital area or tree of the high tree. By integrating the number of pixels in each canopy area, the canopy area can be obtained.
ところで、樹冠の抽出は、樹冠の縁部(樹冠縁という)が樹冠部分よりも暗いことを利用して行うものであり、これは、公知のブァレイフォローイング・アルゴリズム(Va11ey fo11owing a1gorithm)と自動マスク処理によって可能となる。また、各樹冠が抽出されることにより、抽出された各樹冠に対応する画素を積算することによって、各樹冠の面積を求めることができる。 By the way, the extraction of the canopy is performed by utilizing the fact that the edge of the canopy (called the canopy edge) is darker than the canopy part. This is because the well-known valley following algorithm (Va11ey fo11owing a1gorithm) and automatic masking are used. It becomes possible by processing. Further, by extracting each canopy, the area of each canopy can be obtained by integrating the pixels corresponding to each extracted canopy.
図９は、ディスプレイ上に表示された樹冠情報画像を部分的に拡大して示す図である。樹冠情報画像は、図９に示すように、各樹冠において日向部、日陰部及び樹頂部によって色調が異なる。すなわち、図９において、ある１つの樹冠Ｔ１を例にとって説明すると、当該樹冠Ｔ１においては、日向部Ｓｕ、日陰部Ｓｈ及ぴ樹頂点Ｐeが存在する。 FIG. 9 is a diagram showing a partially enlarged tree crown information image displayed on the display. As shown in FIG. 9, the tree crown information image has a different color tone depending on the sun, the shade, and the top of each tree. In other words, in FIG. 9, a certain crown T1 will be described as an example. In the crown T1, there are a sunny portion Su, a shaded portion Sh, and a tree vertex Pe.
次に、樹種分類両像データ作成部４４により、樹冠の日向部の分光反射特性(スペクトル特性)を用いて各樹冠ごとに樹種を抽出し、抽出された樹種に基づいて樹種分類画像データを作成する(ステップＳ４５)。 Next, the tree species classification both-image data creation unit 44 extracts the tree species for each canopy using the spectral reflection characteristics (spectral characteristics) of the sunny part of the crown, and creates tree species classification image data based on the extracted tree species. (Step S45).
なお、上空から調査対象地域Ａを撮影して得られた撮影画像データの分光反射特性に関しては、以下の公知文献１に記載されている。ただし、公知文献１は、日向部と日陰部を一緒にした樹冠全体の輝度値を用いて分光反射特性を求めるものである。 Note that the spectral reflection characteristics of the captured image data obtained by imaging the survey target area A from the sky are described in the following publicly known document 1. However, in the known document 1, the spectral reflection characteristic is obtained by using the brightness value of the entire tree crown in which the sun part and the shade part are combined.
公知文献１：Masato Katoh、“C1assifying tree species in a northern mixed forest using high-reso1ution IKONOS data“、Jour. Forestry Research９、２００４年、Ｐ、７〜１４ Known Document 1: Masato Katoh, “C1assifying tree species in a northern mixed forest using high-reso1ution IKONOS data”, Jour. Forestry Research 9, 2004, P, 7-14
このように、日向部における分光反射特性を用いることにより、誤分類が生じにくく高い精度で樹種を特定することができる。ちなみに、樹冠全体の輝度値を用いて分光反射特性を求めると、輝度値の標準偏差が大きく、誤分類が生じやすいことが知られている。これは、太陽光の日陰部分である樹冠縁は高さが低く、隣接する樹木の枝葉や陰の影響を受けやすいので、純粋な樹種の輝度値を反映していないことが起因するものと考えられる。 In this way, by using the spectral reflection characteristics in the sunny area, it is possible to specify the tree species with high accuracy that is unlikely to cause misclassification. Incidentally, it is known that when the spectral reflection characteristic is obtained using the luminance value of the entire tree crown, the standard deviation of the luminance value is large and misclassification is likely to occur. This is thought to be due to the fact that the crown edge, which is the shaded part of sunlight, is low in height and is susceptible to the branches and shades of adjacent trees, so it does not reflect the brightness value of pure tree species. It is done.
ステッブ４４の処理は、樹種分類画像データ作成部４４によって行われ、樹種分類画像データ作成部４４によって樹種分類画像データが作成されることにより、当該樹種分類画像データに対応する樹種分類画像(図１０参照)をディスプレイ上に表示させることができる。 The processing of step 44 is performed by the tree species classification image data creation unit 44, and the tree species classification image data is created by the tree species classification image data creation unit 44, whereby the tree species classification image corresponding to the tree species classification image data (FIG. 10). Can be displayed on the display.
図１０は、ディスプレイ上に表示された森林域全体の樹種分類画像を示す図である。なお、図１０はモノクロ画像であるため、図１０からは、各樹種を色別として読み取ることは困難であるが、実際には図１０の元となるカラー画像上ではヒノキＣｏ、アカマツＰｄ、カラマツＬｋ、スギＣｊ、メタセコイアＭｄ、広葉樹Ｂｌが色別で示されているので、これら各樹種を容易に読み取ることができる。この場合、図１０の元となるカラー両像上では、ヒノキＣｏが赤色、アカマツＰｄが橙色、カラマツＬｋが黄緑色、スギＣｊが濃緑色、メタセコイアＭｇが黄色、広葉樹Ｂｌが灰色で示されている。 FIG. 10 is a diagram showing a tree species classification image of the entire forest area displayed on the display. Since FIG. 10 is a monochrome image, it is difficult to read each tree species by color from FIG. 10, but actually, cypress Co, red pine Pd, and larch are shown on the original color image of FIG. 10. Since Lk, cedar Cj, metasequoia Md, and broad-leaved tree Bl are shown by color, each of these tree species can be easily read. In this case, cypress Co is red, red pine Pd is orange, larch Lk is yellow green, cedar Cj is dark green, metasequoia Mg is yellow, and broadleaf tree Bl is gray on both the original color images in FIG. Yes.
なお、実施形態に係る樹種分類画像データ作成部４４においては、実際には画素ごとに樹種分類処理を実行し、各樹冠において、各画素ごとの樹種分類を行い、分類された樹種の面積を計算し、面積の多い樹種を当該樹冠における樹種とする。これにより、１つの樹冠を１つ樹種として分類することができる。１つの樹冠が１つ樹種として分類されることにより、森林の植生の調査・評価など容易かつ適切に行うことができる。 In addition, in the tree classification image data creation unit 44 according to the embodiment, actually, the tree classification process is performed for each pixel, the tree classification for each pixel is performed at each crown, and the area of the classified tree is calculated. However, a tree species having a large area is used as a tree species in the crown. Thereby, one crown can be classified as one tree species. By classifying one crown as one tree species, it is possible to easily and appropriately carry out surveys and evaluations of forest vegetation.
ステッブ４５の処理は、樹頂点別樹種分類画像データ作成部４５によって行われ、樹頂点別樹種分類画像データ作成部４５によって樹頂点別樹種分類画像データが作成されることにより、当該樹頂点別樹種分類画像データに対応する樹頂点別樹種分類画像をディスプレイ上に表示させることができる。 The processing of step 45 is performed by the tree-vertex tree species classification image data creation unit 45, and the tree-vertex tree species classification image data creation unit 45 creates tree-vertex tree species classification image data, whereby the tree-vertex tree species It is possible to display a tree type classified image classified by tree vertices corresponding to the classified image data on the display.
図１１は、ディスプレイ上に表示された樹頂点画像を樹種分類画像に重ねた画像を示す図である。図１１は、地理的情報に基づいて前記樹頂点画像データを前記樹冠の樹種分類画像デ−タに重ねることによって、樹頂点毎に、対応する樹種を特定することができる。 FIG. 11 is a diagram illustrating an image in which the tree vertex image displayed on the display is superimposed on the tree species classification image. In FIG. 11, the tree species corresponding to each tree vertex can be identified by superimposing the tree vertex image data on the tree species classification image data of the crown based on geographical information.
図１２は、ディスプレイ上に表示された樹頂点別樹種分類画像を示す図である。なお図１２はモノクロ画像であるため、図１２からは各樹頂点の樹種を色別に読み取ることは困難であるが、実施には図１２の元になる画像上ではヒノキ＋、アカマツ＋、カラマツ＊、広葉樹・が色別で示されているので、これらの樹種を容易に読み取ることができる。図１２の元になる画像上では、ヒノキ＋が薄茶色、アカマツ＋が青、カラマツ＊が緑、広葉樹・が黄色で示されている。各樹頂点の樹種を特定することで、前記森林域画像に樹種をカラーで色分けした樹木位置の分布画像を作成できるので、森林の様子を容易に読み取ることができる。 FIG. 12 is a diagram showing a tree type classified image classified by tree vertices displayed on the display. Since FIG. 12 is a monochrome image, it is difficult to read the tree type of each tree vertex by color from FIG. 12, but in the implementation, cypress +, red pine +, larch * on the original image of FIG. Since broad-leaved trees are shown by color, these tree species can be easily read. In the original image of FIG. 12, cypress + is light brown, red pine + is blue, larch * is green, and broad-leaved tree is yellow. By specifying the tree species of each tree vertex, it is possible to create a distribution image of tree positions obtained by color-coding the tree species in the forest area image, so that the state of the forest can be easily read.
以上説明したように実施形態に係る樹頂点樹種分類システム４０によれば、各樹冠の日向部における分光反射特性を用いて樹種分類を行うことにより、誤分類が生じにくく高い精度で樹種を分類することができる。さらに、地理的情報に基づいて前記樹頂点画像データを前記樹種分類画像デ−タに重ねることによって、樹頂点毎に、対応する樹種を特定するので高い精度で分類され、森林の植生調査及び評価を行う場合、調査結果及び評価結果の信頼性を高めることができる。 As described above, according to the tree apex tree species classification system 40 according to the embodiment, the tree species are classified using the spectral reflection characteristics in the sunny part of each crown, so that the tree species are classified with high accuracy so that misclassification is unlikely to occur. be able to. Further, by superimposing the tree apex image data on the tree species classification image data based on geographical information, the corresponding tree species is identified for each tree apex, so that it is classified with high accuracy, and forest vegetation survey and evaluation When performing, the reliability of survey results and evaluation results can be improved.
ステッブ５０の処理は、樹木本数算定部５０によって行われ、樹木本数算定部５０によって樹樹木本数算定データが作成されることにより、樹木本数算定データに対応する樹木本数算定画像と樹木本数算定表をディスプレイ上に表示させることができる。 The processing of the step 50 is performed by the tree number calculation unit 50, and the tree number calculation unit 50 creates the tree number calculation data, thereby obtaining a tree number calculation image and a tree number calculation table corresponding to the tree number calculation data. It can be displayed on the display.
図１３は、ディスプレイ上に表示された樹木本数算定画像と樹木本数算定表を示す図である。樹木本数算定は、１つの樹頂点を１つの樹木としてみなし、前記樹頂点別樹種分類画像データに基づいて、前記森林域の全領域又は任意の領域において含まれる当該樹頂点の数を樹種別に算定することを特徴としている。図１３は、ディスプレイ上に表示された樹頂点と任意の領域（ここでは小班）が表示され、その領域内の樹種別本数が集計された樹木本数算定表を示している。これにより、前記森林域の全領域又は任意の領域における樹種別の樹木本数、ｈａ当たり樹木本数を把握できるので、森林現況の診断に有効である。 FIG. 13 is a diagram showing a tree number calculation image and a tree number calculation table displayed on the display. The number of trees is calculated by regarding one tree vertex as one tree and calculating the number of tree vertices included in the entire forest area or in any area based on the tree-specific tree species classification image data. It is characterized by doing. FIG. 13 shows a tree number calculation table in which tree vertices displayed on the display and an arbitrary region (here, a small group) are displayed, and the number of tree types in the region is tabulated. This makes it possible to grasp the number of trees of the tree type and the number of trees per ha in the entire area of the forest area or an arbitrary area, which is effective for diagnosis of the current state of the forest.
ステッブ６０の処理は、樹頂点のデータベース登録であり、前記樹木本数算定結果を、森林調査簿データベース（この場合、都道府県などで整備されている森林の管理台帳などのデータベース）又は地理情報システム（GISという。）に登録することを特徴としている。 The processing of step 60 is database registration of tree vertices, and the calculation result of the number of trees is obtained from a forest survey database (in this case, a database such as a forest management ledger maintained in a prefecture) or a geographic information system ( It is characterized by registering with GIS.)
図１４は、ディスプレイ上に表示された樹頂点のデータベース登録画像を示す図である。ＧＩＳなどのデータベース管理ソフトを利用して樹種や樹木位置などの任意の条件で検索し、既存の森林調査簿データベースと組み合わせることができるので、森林所有者や技術者が良い森づくりを進める上での計画立案や森林管理に有効である。 FIG. 14 is a diagram showing a database registration image of tree vertices displayed on the display. By using database management software such as GIS, you can search by any condition such as tree species and tree position, and combine it with the existing forest survey database. It is effective for planning and forest management.
１０・・・撮影画像データ入力部、２０・・・森林域画像データ作成部、３０・・・森林グループ分け部、４０・・・樹頂点樹種分類システム、４１・・・樹頂点画像データ作成部、４２・・・樹冠画像データ作成部、４２・・・樹冠情報画像データ作成部、４４・・・樹種分類画像データ作成部、４５・・・樹頂点別樹種分類画像データ作成部、５０・・・樹木本数算定部、１００・・・地理情報システム（ＧＩＳ）、Ａ・・・調査対象地域、Ｂ・・・森林域、Ｃ・・・非森林域、Ｐｅ・・・樹頂点、Ｓｕ・・・日向部、Ｓｈ・・・日陰部、Ｔ１・・・樹冠 DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 ... Shooting image data input part, 20 ... Forest area image data creation part, 30 ... Forest group division part, 40 ... Tree vertex tree classification system, 41 ... Tree vertex image data creation part 42 ... Tree crown image data creation unit, 42 ... Tree crown information image data creation unit, 44 ... Tree species classification image data creation unit, 45 ... Tree species classification image data creation unit according to tree vertices, 50 ... -Number of trees calculation section, 100 ... Geographic information system (GIS), A ... Study area, B ... Forest area, C ... Non-forest area, Pe ... Tree apex, Su ...・ Hyuga part, Sh ... shade part, T1 ... tree crown
Claims (16)
前記森林域画像データに基づいて各樹頂点を抽出し、前記各樹頂点に関する樹頂点画像データを作成する樹頂点画像データ作成ステップと、
前記森林域画像データに基づいて各樹冠を抽出し、前記各樹冠に関する樹冠画像データを作成する樹冠画像データ作成ステップと、
前記樹冠画像データに基づいて前記各樹冠の日向部を含む情報を樹冠情報として抽出し、前記樹冠情報に関する樹冠情報画像データを作成する樹冠情報画像データ作成ステップと、
前記樹冠情報画像データに基づいて前記各樹冠の日向部とされた領域における分光反射特性を作成し、前記分光反射特性に基づいて当該樹冠の樹種を特定して樹種分類画像データを作成する樹種分類画像データ作成ステップと、
前記樹種分類画像データと前記樹頂点画像データとに基づいて、樹頂点毎に、対応する樹種を特定して樹頂点別樹種分類画像データを作成する樹頂点別樹種分類画像データ作成ステップと、
前記樹頂点別樹種分類画像データに基づいて、前記森林域の全領域又は任意の領域において、当該領域に含まれる樹木の本数を樹種別に算定する樹木本数算定ステップと、を有すること特徴とする樹木本数算定方法。 Included in the forest area using the forest area image data regarding the forest area extracted based on the captured image data obtained by photographing the area including the forest to be surveyed from the sky and the geographical information of the forest A method for calculating the number of trees to be calculated according to tree type,
Extracting each tree vertex based on the forest area image data, creating a tree vertex image data for each tree vertex, creating a tree vertex image data step,
Extracting each crown based on the forest area image data, creating a crown image data for each crown, creating a crown image data step;
Extracting information including the sunny part of each canopy based on the canopy image data as canopy information, creating a canopy information image data step for creating canopy information image data relating to the canopy information;
A tree species classification that creates spectral reflection characteristics in a region that is the sunny part of each crown based on the canopy information image data, and identifies tree species of the crown based on the spectral reflection characteristics and creates tree classification image data Image data creation step;
Based on the tree species classification image data and the tree vertex image data, for each tree vertex, the tree species classification image data creation step by tree vertex that creates the tree species classification image data classified by tree vertex by specifying the corresponding tree species;
A tree number calculating step of calculating the number of trees included in the region in the entire region or an arbitrary region of the forest area based on the tree-specific tree species classification image data according to the tree vertex; Number calculation method.
前記調査対象となる森林を、樹冠の面積に基づいて定義される複数のグループにグループ分けする森林グループ分けステップを実施した後、
前記グループ毎に、前記樹頂点画像データ作成ステップと、前記樹冠画像データ作成ステップと、前記樹冠情報画像データ作成ステップと、前記樹種分類画像データ作成ステップと、前記樹頂点別樹種分類画像データ作成ステップと、前記樹木本数算定ステップとを実施すること特徴とする樹木本数算定方法。 In the tree number calculation method according to claim 1,
After performing the forest grouping step of grouping the forest to be investigated into a plurality of groups defined based on the area of the crown,
For each group, the tree vertex image data creation step, the crown image data creation step, the crown information image data creation step, the tree species classification image data creation step, and the tree species classification image data creation step by tree vertex And a tree number calculating method, wherein the tree number calculating step is performed.
前記森林グループ分けステップは、樹冠の面積に基づいて作成した複数の均質性フィルターを用いて実施することを特徴とする樹木本数算定方法。 In the tree number calculation method according to claim 1 or 2,
The forest grouping step is performed using a plurality of homogeneity filters created based on the area of a tree canopy.
前記樹頂点画像データ作成ステップにおいては、輝度値が極大値を持つ点を自動抽出する局所最大値フィルターを用いて樹頂点を抽出することを特徴とする樹木本数算定方法。 In the tree number calculation method in any one of Claims 1-3,
In the tree vertex image data creation step, the number of tree vertices is extracted using a local maximum value filter that automatically extracts a point having a maximum luminance value.
前記樹冠情報画像データ作成ステップにおいては、前記樹冠情報画像データにおける輝度値が当該樹冠において所定値以上である箇所を前記各樹冠の日向部として抽出することを特徴とする樹木本数算定方法。 In the tree number calculation method according to any one of claims 1 to 4,
In the canopy information image data creating step, the number of trees is calculated by extracting, as the sunny part of each canopy, a portion where the brightness value in the canopy information image data is a predetermined value or more in the canopy.
前記樹種分類画像データ作成ステップにおいては、前記各樹冠から複数の樹種が抽出された場合、前記各樹冠から抽出された複数の樹種のそれぞれの占有面積を各樹種毎に算出し、占有面積の多い樹種を当該樹冠の樹種とみなすことを特徴とする樹木本数算定方法。 In the tree number calculation method according to any one of claims 1 to 5,
In the tree species classification image data creation step, when a plurality of tree species are extracted from each canopy, the respective occupied areas of the plurality of tree species extracted from each canopy are calculated for each tree species, and the occupied area is large. Tree number calculation method characterized by regarding tree species as tree species of the crown.
前記樹頂点別樹種分類画像データ作成ステップにおいては、地理的情報に基づいて前記各樹頂点画像を前記樹冠の樹種分類画像に重ねることによって、樹頂点毎に、対応する樹種を特定することを特徴とする樹木本数算定方法。 In the tree number calculation method according to any one of claims 1 to 6,
In the tree-vertex tree species classification image data creation step, the tree species corresponding to each tree vertex is identified by superimposing each tree vertex image on the tree species classification image of the crown based on geographical information. The number of trees calculation method.
樹木本数算定ステップにおいては、前記樹頂点別樹種分類画像データに基づいて、樹種毎に、樹木の本数を算定することを特徴とする樹木本数算定方法。 In the tree number calculation method in any one of Claims 1-7,
In the tree number calculating step, the number of trees is calculated for each tree type based on the tree-specific tree type classification image data.
前記森林域画像データに基づいて前各樹頂点を抽出し、前記各樹頂点に関する樹頂点画像データを作成する樹頂点画像データ作成部と、
前記森林域画像データに基づいて各樹冠を抽出し、前記各樹冠に関する樹冠画像データを作成する樹冠画像データ作成部と、
前記樹冠画像データに基づいて前記各樹冠の日向部を含む情報を樹冠情報として抽出し、前記樹冠情報に関する樹冠情報画像データを作成する樹冠情報画像データ作成部４３と、
前記樹冠情報画像データに基づいて前記各樹冠の日向部とされた領域における分光反射特性を作成し、前記分光反射特性に基づいて当該樹冠の樹種を特定して樹種分類画像データを作成する樹種分類画像データ作成部と、
前記樹種分類画像データと前記樹頂点画像データとに基づいて、樹頂点毎に、対応する樹種を特定して樹頂点別樹種分類画像データを作成する樹頂点別樹種分類画データ像作成部と、
前記樹頂点別樹種分類画像データに基づいて、前記森林域の全領域又は任意の領域において、当該領域に含まれる樹木の本数を樹種別に算定する樹木本数算定部と、を有すること特徴とする樹木本数算定装置。 Included in the forest area using the forest area image data regarding the forest area extracted based on the captured image data obtained by photographing the area including the forest to be surveyed from the sky and the geographical information of the forest A tree number calculation device that calculates the number of trees to be classified according to tree type,
Extracting each previous tree vertex based on the forest area image data, and creating a tree vertex image data creation unit for creating the tree vertex image data related to each tree vertex;
Extracting each canopy based on the forest area image data, and creating a canopy image data creation unit for creating canopy image data relating to each canopy;
Information including the sunny part of each canopy based on the canopy image data is extracted as canopy information, and canopy information image data creating unit 43 for creating canopy information image data related to the canopy information;
A tree species classification that creates spectral reflection characteristics in a region that is the sunny part of each crown based on the canopy information image data, and identifies tree species of the crown based on the spectral reflection characteristics and creates tree classification image data An image data creation unit;
Based on the tree species classification image data and the tree vertex image data, for each tree vertex, a corresponding tree species is identified and tree-specific tree species classification image data creation unit for creating tree-specific tree species classification image data,
A tree number calculating unit that calculates the number of trees included in the region in the entire region or an arbitrary region of the forest area based on the tree species classification image data classified by tree vertices; Number calculation device.
前記調査対象となる森林を、樹冠の面積に基づいて定義される複数のグループにグループ分けする森林グループ分け部をさらに有し、
前記樹頂点画像データ作成部と、前記樹冠画像データ作成部と、前記樹冠情報画像データ作成部と、前記樹種分類画像データ作成部と、前記樹頂点別樹種分類画像データ作成部と、前記樹木本数算定部とは、森林グループ分け部でグループ分けされたグループ毎に、当該領域に含まれる樹木の本数を樹種別に算定すること特徴とする樹木本数算定装置。 In the apparatus for calculating the number of trees according to claim 9,
Further comprising a forest grouping unit for grouping the forest to be surveyed into a plurality of groups defined based on the area of the canopy;
The tree vertex image data creation unit, the tree crown image data creation unit, the tree crown information image data creation unit, the tree species classification image data creation unit, the tree species classified tree classification image data creation unit, and the number of trees The calculating unit is a tree number calculating device characterized in that the number of trees included in the region is calculated for each group grouped by the forest grouping unit.
前記森林グループ分け部は、樹冠の面積に基づいて作成した複数の均質性フィルターを用いて前記調査対象となる森林を前記複数のグループにグループ分けする実施することを特徴とする樹木本数算定装置。 In the apparatus for calculating the number of trees according to claim 9 or 10,
The forest grouping unit is configured to group the forest to be investigated into the plurality of groups using a plurality of homogeneity filters created based on the area of a tree crown.
前記樹頂点画像データ作成部は、輝度値が極大値を持つ点を自動抽出する局所最大値フィルターを用いて樹頂点を抽出することを特徴とする樹木本数算定装置。 In the tree number calculation apparatus in any one of Claims 9-11,
The tree vertex image data creation unit extracts a tree vertex using a local maximum value filter that automatically extracts a point having a maximum luminance value.
前記樹冠情報画像データ作成部は、前記樹冠情報画像データにおける輝度値が当該樹冠において所定値以上である箇所を前記各樹冠の日向部として抽出することを特徴とする樹木本数算定装置。 In the tree number calculation apparatus in any one of Claims 9-12,
The tree crown information image data creating unit extracts a tree number calculating device that extracts a portion where a luminance value in the tree crown information image data is equal to or greater than a predetermined value in the tree crown as a sunny part of each tree crown.
前記樹種分類画像データ作成部は、前記各樹冠から複数の樹種が抽出された場合、前記各樹冠から抽出された複数の樹種のそれぞれの占有面積を各樹種毎に算出し、占有面積の多い樹種を当該樹冠の樹種とみなすことを特徴とする樹木本数算定装置。 In the tree number calculation apparatus according to any one of claims 9 to 13,
When a plurality of tree species are extracted from each canopy, the tree species classification image data creation unit calculates each occupied area of the plurality of tree species extracted from each canopy for each tree species, and the tree species having a large occupied area A tree number calculation device characterized in that is regarded as a tree species of the crown.
前記樹頂点別樹種分類画像データ作成部は、地理的情報に基づいて前記各樹頂点画像を前記樹冠の樹種分類画像に重ねることによって、樹頂点毎に、対応する樹種を特定することを特徴とする樹木本数算定装置。 In the tree number calculation apparatus in any one of Claims 9-14,
The tree-vertex-specific tree species classification image data creation unit specifies a corresponding tree species for each tree vertex by superimposing each tree vertex image on the tree species classification image of the crown based on geographical information. The number of trees to calculate.
樹木本数算定部は、前記樹頂点別樹種分類画像データに基づいて、樹種毎に、樹木の本数を算定することを特徴とする樹木本数算定装置。 In the apparatus for calculating the number of trees according to any one of claims 9 to 15,
A tree number calculation device, wherein the tree number calculation unit calculates the number of trees for each tree type based on the tree-specific tree type classification image data.
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Cited By (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2013002349A1 (en) * | 2011-06-29 | 2013-01-03 | 富士通株式会社 | Plant species identification device, method, and program |
| CN103487041A (en) * | 2013-10-08 | 2014-01-01 | 北京林业大学 | Standing tree counting and measuring method under arbor and shrub shielding condition |
| JP2015141118A (en) * | 2014-01-29 | 2015-08-03 | 株式会社パスコ | Forest physiognomy analyzer, forest physiognomy analysis method and program |
| JP2017163934A (en) * | 2016-03-17 | 2017-09-21 | 国立大学法人信州大学 | Methods of calculating damage classification of pine wilt disease and apparatus for calculating damage classification of pine wilt disease |
| WO2018061926A1 (en) * | 2016-09-30 | 2018-04-05 | 日本電気株式会社 | Counter system and counting method |
| WO2018061928A1 (en) * | 2016-09-30 | 2018-04-05 | 日本電気株式会社 | Information processing device, counter system, counting method, and program storage medium |
| JP2018084472A (en) * | 2016-11-22 | 2018-05-31 | 国立大学法人信州大学 | Forest resource information calculation method and forest resource information calculation device |
| WO2019181025A1 (en) * | 2018-03-23 | 2019-09-26 | Ｎｅｃソリューションイノベータ株式会社 | Crown identification device, identification method, program, and storage medium |
| CN110956096A (en) * | 2019-11-13 | 2020-04-03 | 北京农业智能装备技术研究中心 | Forestry infection epidemic wood clearing management method and system |
| CN112580504A (en) * | 2020-12-17 | 2021-03-30 | 中国科学院空天信息创新研究院 | Tree species classification counting method and device based on high-resolution satellite remote sensing image |
| US11462008B2 (en) | 2017-11-15 | 2022-10-04 | Nec Solution Innovators, Ltd. | Device for collecting breeding data in farm field, device for analyzing feature in breeding, method for collecting breeding data in farm field, program, and recording medium |
| JP7382290B2 (en) | 2020-06-19 | 2023-11-16 | 株式会社Ｓｃｒｅｅｎホールディングス | Image processing method, program and recording medium |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001357380A (en) * | 2000-06-13 | 2001-12-26 | Pasuko:Kk | Method for evaluating forest region by picture processing and storage medium with stored program concerning the evaluation |
| JP2003344048A (en) * | 2002-05-22 | 2003-12-03 | Pasuko:Kk | System for processing forest information |
| JP2006285310A (en) * | 2005-03-31 | 2006-10-19 | Kanazawa Univ | Evaluation method of canopy of forest, and its canopy evaluation program |
| JP2008111724A (en) * | 2006-10-30 | 2008-05-15 | Tokyo Electric Power Co Inc:The | Method, program and device for tree vertex recognition |
| JP2008111725A (en) * | 2006-10-30 | 2008-05-15 | Tokyo Electric Power Co Inc:The | Leaf area index calculator, leaf area index calculation method, and its program |
| JP2009022278A (en) * | 2007-06-19 | 2009-02-05 | Tokyo Electric Power Co Inc:The | Method for recognizing treetop, device for recognizing treetop, and program for recognizing treetop |
| JP2010086276A (en) * | 2008-09-30 | 2010-04-15 | Shinshu Univ | Method and system for tree classification, method and system for generating current status information of forest, and method and system for selecting target area for tree thinning |
-
2009
- 2009-11-12 JP JP2009258507A patent/JP4858793B2/en active Active
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001357380A (en) * | 2000-06-13 | 2001-12-26 | Pasuko:Kk | Method for evaluating forest region by picture processing and storage medium with stored program concerning the evaluation |
| JP2003344048A (en) * | 2002-05-22 | 2003-12-03 | Pasuko:Kk | System for processing forest information |
| JP2006285310A (en) * | 2005-03-31 | 2006-10-19 | Kanazawa Univ | Evaluation method of canopy of forest, and its canopy evaluation program |
| JP2008111724A (en) * | 2006-10-30 | 2008-05-15 | Tokyo Electric Power Co Inc:The | Method, program and device for tree vertex recognition |
| JP2008111725A (en) * | 2006-10-30 | 2008-05-15 | Tokyo Electric Power Co Inc:The | Leaf area index calculator, leaf area index calculation method, and its program |
| JP2009022278A (en) * | 2007-06-19 | 2009-02-05 | Tokyo Electric Power Co Inc:The | Method for recognizing treetop, device for recognizing treetop, and program for recognizing treetop |
| JP2010086276A (en) * | 2008-09-30 | 2010-04-15 | Shinshu Univ | Method and system for tree classification, method and system for generating current status information of forest, and method and system for selecting target area for tree thinning |
Cited By (23)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2013002349A1 (en) * | 2011-06-29 | 2013-01-03 | 富士通株式会社 | Plant species identification device, method, and program |
| US9230170B2 (en) | 2011-06-29 | 2016-01-05 | Fujitsu Limited | Plant species identification apparatus and method |
| CN103487041A (en) * | 2013-10-08 | 2014-01-01 | 北京林业大学 | Standing tree counting and measuring method under arbor and shrub shielding condition |
| JP2015141118A (en) * | 2014-01-29 | 2015-08-03 | 株式会社パスコ | Forest physiognomy analyzer, forest physiognomy analysis method and program |
| JP2017163934A (en) * | 2016-03-17 | 2017-09-21 | 国立大学法人信州大学 | Methods of calculating damage classification of pine wilt disease and apparatus for calculating damage classification of pine wilt disease |
| JP7007280B2 (en) | 2016-09-30 | 2022-01-24 | 日本電気株式会社 | Information processing equipment, counting system, counting method and computer program |
| WO2018061926A1 (en) * | 2016-09-30 | 2018-04-05 | 日本電気株式会社 | Counter system and counting method |
| JPWO2018061926A1 (en) * | 2016-09-30 | 2019-06-27 | 日本電気株式会社 | Counting system and counting method |
| JPWO2018061928A1 (en) * | 2016-09-30 | 2019-07-25 | 日本電気株式会社 | INFORMATION PROCESSING APPARATUS, COUNTING SYSTEM, COUNTING METHOD, AND COMPUTER PROGRAM |
| WO2018061928A1 (en) * | 2016-09-30 | 2018-04-05 | 日本電気株式会社 | Information processing device, counter system, counting method, and program storage medium |
| JP2018084472A (en) * | 2016-11-22 | 2018-05-31 | 国立大学法人信州大学 | Forest resource information calculation method and forest resource information calculation device |
| US11462008B2 (en) | 2017-11-15 | 2022-10-04 | Nec Solution Innovators, Ltd. | Device for collecting breeding data in farm field, device for analyzing feature in breeding, method for collecting breeding data in farm field, program, and recording medium |
| WO2019181025A1 (en) * | 2018-03-23 | 2019-09-26 | Ｎｅｃソリューションイノベータ株式会社 | Crown identification device, identification method, program, and storage medium |
| JPWO2019181025A1 (en) * | 2018-03-23 | 2021-03-18 | Ｎｅｃソリューションイノベータ株式会社 | Canopy identification equipment, identification methods, programs, and recording media |
| CN111918547A (en) * | 2018-03-23 | 2020-11-10 | 日本电气方案创新株式会社 | Crown identification device, identification method, program, and recording medium |
| CN111918547B (en) * | 2018-03-23 | 2022-06-07 | 日本电气方案创新株式会社 | Crown recognition device, crown recognition method, program, and recording medium |
| JP7144779B2 (en) | 2018-03-23 | 2022-09-30 | Ｎｅｃソリューションイノベータ株式会社 | Tree canopy identification device, identification method, program, and recording medium |
| US11594020B2 (en) | 2018-03-23 | 2023-02-28 | Nec Solution Innovators, Ltd. | Crown identification device, identification method, program, and recording medium |
| CN110956096A (en) * | 2019-11-13 | 2020-04-03 | 北京农业智能装备技术研究中心 | Forestry infection epidemic wood clearing management method and system |
| CN110956096B (en) * | 2019-11-13 | 2024-02-23 | 北京农业智能装备技术研究中心 | Forestry infection epidemic wood removal management method and system |
| JP7382290B2 (en) | 2020-06-19 | 2023-11-16 | 株式会社Ｓｃｒｅｅｎホールディングス | Image processing method, program and recording medium |
| CN112580504A (en) * | 2020-12-17 | 2021-03-30 | 中国科学院空天信息创新研究院 | Tree species classification counting method and device based on high-resolution satellite remote sensing image |
| CN112580504B (en) * | 2020-12-17 | 2023-01-17 | 中国科学院空天信息创新研究院 | Tree species classification counting method and device based on high-resolution satellite remote sensing image |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
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