JP2015021854A - 植生情報分析装置、植生情報分析方法及び植生情報分析プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 植生内の光のスペクトルを低コストで精度よく分析することができる植生情報分析装置を提供する。
【解決手段】 本実施形態の植生情報分析装置は、葉群を備える植生が存在するところの、互いに異なる光波長反射特性を有する複数の領域からなる検査面を含む検査反射面を備える検査片が複数配置された地表が撮影された検査画像であって、前記検査面の像である検査領域を含む前記検査画像を記憶する画像記憶手段と、前記検査画像から、前記検査領域内の前記複数の領域を検出する検査片検出手段と、検出された前記複数の領域に含まれる画素の画素値に基づき、前記検査面に照射される光のスペクトル情報を導出する植生情報抽出手段と、を含む。
【選択図】 図１

Description

本発明は、植生の情報を分析する技術に関する。

最近、農業の効率化や生産性の向上のために、農業にＩＴ（Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）を使用することが注目を集めている。ＩＴを利用して植生情報を継続的に取得することは、農業におけるＩＴの利用の重要な例である。

植生情報として、植生の状態を表す主要な指標である葉面積指数が知られている。葉面積指数は、単位地表面積当たりの葉の片面総面積を表す。葉面積指数は、個々の葉の面積を人手で計測することによって、算出されうる。しかし、個々の葉の面積を人手で計測することは、非常に手間がかかる。そのため、植物の群落からなる植生の中に設置されたカメラによって撮影された画像から、葉面積指数を推定する方法が知られている。

図１２は、植生の中に設置されたカメラの配置の例を表す図である。

図１２に示す例では、レンズ１５を備えたカメラ１０が、葉２５を有する植物２０の群落からなる植生の培地である地表３０に、天空に向けて設置されている。カメラ１０は、地表３０から見上げた葉群の画像を撮影する。画像から葉面積指数を推定する画像処理装置は、カメラ１０が撮影した画像から、入射角θで入射する入射光４０が葉群を透過する率である光透過率Ｔ(θ)を算出する。この入射角θは、地表３０の垂線４５に対する入射光４０の角度で表される。そして、この画像処理装置は、例えば、数１によって表されるＭｉｌｌｅｒの公式によって、各θにおける光透過率Ｔ(θ)から、葉面積指数を推定する。数１において、ＬＡＩが葉面積指数（Ｌｅａｆ Ａｒｅａ Ｉｎｄｅｘ）である。

また、画像処理装置は、Ｎ個のθｉ（ｉは１からＮまで）で計測された光透過率Ｔ（θｉ）を使用して、数１の近似式である数２によって、葉面積指数ＬＡＩを算出してもよい。数２のｗｉはあらかじめ定められた重み係数である。

しかし、上空に向けて設置されたカメラが撮影した画像によって葉面積を推定する葉面積指数推定手法は、長期間にわたる継続的な植生情報収集には向かない。その理由は、カメラが天空方向の画像を撮影するために天空に向いているからである。カメラは、直射日光がレンズに差し込むと撮影出来なくなる。長期に渡って植生情報を継続的に取得する場合、手間を省くため、カメラを一度設置した後、再配置することが不要であるのが望ましい。しかし、太陽は、時間、そして日によって移動するため、ある期間直射日光が当たっていなくても、一定の時期の一定の時間に直射日光を受ける可能性がある。このため、上述の手法は、長期間にわたる継続的植生情報には向かない。

天空に向けて設置されたカメラを使用せずに葉面積指数を推定する葉面積指数測定システムの例が、特許文献１に記載されている。特許文献１の葉面積測定システムでは、反射体が、測定対象である植物２０の近傍に配置される。また、撮影装置が、その撮影装置と反射対との間に遮蔽物がない位置に配置される。葉面積指数測定装置が、その撮影装置によって撮影された画像に基づき、反射体が反射する光の強度を算出する。葉面積指数測定装置は、算出された光の強度に基づき、葉面積指数を算出する。特許文献１では、反射体は、球体、多面体、あるいは、平らな反射板である。また、反射体の色は、赤色、白色、グレイ、黄色、あるいは橙色である。

ＷＯ２０１２／０７３５１９

植生の情報には、植生の透過光あるいは反射光のスペクトルがある。

特許文献１の葉面積指数測定システムにおいて使用されるカメラは、カラー画像を撮影可能なデジタルカメラやビデオカメラである。しかし、通常のカメラが備える色フィルターは、分解能が低い。そのため、特許文献１の葉面積指数測定システムは、植生内の光のスペクトルを、精度よく分析することはできない。

本発明の目的の一つは、植生内の光のスペクトルを低コストで精度よく分析することができる植生情報分析装置を提供することにある。

本実施形態の植生情報分析装置は、葉群を備える植生が存在するところの、互いに異なる光波長反射特性を有する複数の領域からなる検査面を含む検査反射面を備える検査片が複数配置された地表が撮影された検査画像であって、前記検査面の像である検査領域を含む前記検査画像を記憶する画像記憶手段と、前記検査画像から、前記検査領域内の前記複数の領域を検出する検査片検出手段と、検出された前記複数の領域に含まれる画素の画素値に基づき、前記検査面に照射される光のスペクトル情報を導出する植生情報抽出手段と、を含む。

本実施形態の植生情報分析方法は、葉群を備える植生が存在するところの、互いに異なる光波長反射特性を有する複数の領域からなる検査面を含む検査反射面を備える検査片が複数配置された地表が撮影された検査画像であって、前記検査面の像である検査領域を含む前記検査画像を画像記憶手段に記憶し、前記検査画像から、前記検査領域内の前記複数の領域を検出し、検出された前記複数の領域に含まれる画素の画素値に基づき、前記検査面に照射される光のスペクトル情報を導出する。

本実施形態の植生情報分析プログラムは、コンピュータを、葉群を備える植生が存在するところの、互いに異なる光波長反射特性を有する複数の領域からなる検査面を含む検査反射面を備える検査片が複数配置された地表が撮影された検査画像であって、前記検査面の像である検査領域を含む前記検査画像を記憶する画像記憶手段と、前記検査画像から、前記検査領域内の前記複数の領域を検出する検査片検出手段と、検出された前記複数の領域に含まれる画素の画素値に基づき、前記検査面に照射される光のスペクトル情報を導出する植生情報抽出手段と、して動作させる。

本発明には、植生内の光のスペクトルを低コストで精度よく分析することができるという効果がある。

図１は、第２の実施形態の、植生情報分析装置１の構成を表すブロック図である。 図２は、第１の実施形態の、植生情報分析システム５の構成を表すブロック図である。 図３は、鉛直な面に投影された、第１の実施形態における植生情報分析システム５の配置の一例を表す図である。 図４は、水平な面に投影された、第１の実施形態における植生情報分析システム５の配置の一例を表す図である。 図５は、検査片５０の例を表す図である。 図６は、検査面５１の例を表す図である。 図７は、検査片５０の例を表す図である。 図８は、検査片５０の例を表す図である。 図９は、検査片５０の例を表す図である。 図１０は、画像取得時の第１の実施形態の植生情報分析装置１の動作を表すフローチャートである。 図１１は、植生情報を抽出する際の第１の実施形態の植生情報分析装置１の動作を表すフローチャートである。 図１２は、植生の中に設置されたカメラの配置の例を表す図である。 図１３は、植生情報分析装置１又は植生情報分析装置１Ａを実現するために使用される、コンピュータ１０００の構成の一例を表す図である。

次に、本発明の第１の実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。

図２は、本発明の第１の実施形態の、植生情報分析システム５の構成を表すブロック図である。

図２を参照すると、植生情報分析システム５は、植生情報分析装置１と、カメラ１０と、測定片５０を含む。植生情報分析装置１には、出力装置２と入力装置３が接続されていてもよい。出力装置２は、例えば、ディスプレイ装置や他の出力装置である。入力装置３は、例えば、キーボード、マウス、あるいは他の入力装置である。植生情報分析装置１はカメラ１０が撮影した画像を、カメラ１０から取得することができる。植生情報分析装置１とカメラ１０は、有線または無線によって通信可能に接続されていればよい。植生情報分析装置１とカメラ１０は、通信ネットワークを介して通信可能に接続されていてもよい。

植生情報分析装置１は、画像取得部１６と、画像記憶部１１と、検査片検出部１２と、植生情報収集部１３と、出力部１４を含む。植生情報分析装置１は、直射日光の有無を検出するセンサ１７を含んでいてもよい。センサ１７は、カメラ１０とは別の、天空に向けて設置されたカメラによって実現されうる。

カメラ１０は、検査片５０が配置された地表３０を撮影する。カメラ１０は、例えば、デジタルカメラやビデオカメラなどである。カメラ１０は、レンズ１５を備える。植生情報分析システム５は、複数のカメラ１０を含んでいてもよい。また、植生情報分析システム５は、複数の検査片５０を含んでいてもよい。検査片５０は、葉２５を有する植物２０の群落からなる植生が存在する地表３０に配置される。検査片５０の配置に、規則性は必要ない。本発明の各実施形態の説明において、カメラ１０が検査片５０が配置された地表３０を撮影した画像は、検査画像とも表記される。

図３は、鉛直な面に投影された、第１の実施形態における植生情報分析システム５の配置の一例を表す図である。日射４０は、植物２０の葉２５を含む植生の葉群を通り、植生の中の地表３０及び地表３０に配置された検査片５０に当たる。また、植生の周辺の、葉群を通過した光の影響が少ない位置に、検査片５０が配置される。カメラ１０は、葉群を透過した透過光を受ける検査片５０と、葉群を透過した透過光の影響が少ない位置に配置された検査片５０を撮影するように配置される。

図４は、水平な面に投影された、第１の実施形態における植生情報分析システム５の配置の一例を表す図である。図を煩雑にしないため、植物２０は斜線の模様の円によって表されている。一般に、農業において育成される植物２０は、図４に示す例のように、等間隔で規則的に配置される場合が多い。検査片５０は、模様のない円によって表される。検査片５０は、その植物２０の群落、すなわち植生の、内側および周辺に配置される。植生の内側は、主に植生の透過光や植生の反射光が当たる場所である。植生の内側は、植生内とも表記される。植生の周辺は、植生の透過光や植生の反射光が当たりにくく、太陽が雲に隠れていなければ、少なくともいずれかの時間帯において直射日光が当たる場所である。植生の周辺は、植生の外側とも表記される。検査片５０は規則的に配置される必要はない。検査片５０は、統計的に植生情報を取得するため、例えば無作為にばらまかれればよい。そのため検査片５０の設置は手間がかからない。検査片５０の配置は、無作為でなくてもよい。検査片５０ａと検査片５０ｂは、植生の周辺に配置され、植生に由来する光の影響が少ない。図４に示す例では、２台のカメラ１０として、カメラ１０ａ及びカメラ１０ｂが配置されている。複数のカメラ１０が存在する場合、絞りやゲインなどの撮影条件は、それぞれのカメラ１０で同一又は略同一であればよい。撮影条件は、必ずしも同一又は略同一でなくてもよい。撮影条件がカメラ１０毎に異なる場合、後述の植生情報抽出部１３は、後述される光透過率の算出を検査画像毎に行う。

検査片５０は、例えば円形や多角形の平板である。検査片５０は、同様な形状の、２つの平行な平面を含む。以下の説明における検査片５０の表面は、その２つの平行な平面である。検査片５０は、２つの平行な平面の一方が、植生が存在する地表３０の傾斜に沿うように配置される。

検査片５０は、それぞれ異なる特定の波長帯の光を選択的に反射する複数の領域からなる検査面５１を表面に含む。検査面５１に含まれる、特定の波長帯の光を選択的に反射する領域は、以下では、分光反射面と表記される。検査面５１の複数の分光反射面には、例えば、それぞれ異なる特定の波長帯の光を選択的に反射する塗料が塗らていればよい。また、検査片５０は、既知で略均一な反射率を持つ反射面を表面に含む。検査片５０の表面上の、検査面５１と反射面の配置は、既知であればよい。例えば、検査面５１は、反射面に囲まれていればよい。波長帯の数、すなわち、分光反射面の種類の数は、図５及び後述の図６から図９における検査面５１に含まれる分光反射面の数に限られない。波長帯の数、すなわち、分光反射面の種類の数は、これらの図に含まれる分光反射面の数と異なっていてよい。検査片５０の２つの平行な平面の双方に、同様の形状の検査面５１と反射面があればよい。

図５は、検査片５０の例を表す図である。図５に示す例では、検査片５０は円形の平板である。図５は、検査片５０の上面図を表す。検査片５０に含まれる縞模様の矩形の領域が、検査面５１を表す。図５に示す例では、検査片５０の円形の面のうち、検査面５１以外の領域が、反射面である。検査片５０の表面の検査面５１以外の全ての領域が反射面でなくてもよい。反射面は例えば白色である。反射面は、他の色であってもよい。反射面の色は、地表３０に存在する植物や地表３０の色と異なる色であることが望ましい。反射面の反射特性は、ランバート反射あるいはランバート反射に近い反射特性であればよい。反射面は、他の反射特性を備えていてもよい。検査面５１の一部が反射面であってもよい。図５に示される例のように、検査片５０は、さらに、方向指定部５２を含んでいてもよい。方向指定部５２は、カメラ１０により撮影された画像内において、検査片５０の向きを特定するために使用される。図５に示す例のように、方向指定部５２は、検査片５０の表面上にある、周囲の色と異なる色の領域であってもよい。方向指定部５２は、検査片５０に作られた突起であってもよい。方向指定部５２は、検査片５０に刻まれた切り欠きであってもよい。方向指定部５２は、方向を特定できる形状で作られた検査面５１であってもよい。

図５に示すように、検査面５１の形状が、例えば長方形であり、検査面５１内に同一形状の複数の分光反射面が順番に配置されている場合、画像中の検査面５１の向きが分からなければ、画像中のどの部分がどの分光反射面であるか特定できない。しかし、画像中における検査片５０の向きを特定することにより、検査面５１の像である検査領域内のどの部分が、どの分光反射面の像であるかを特定することができる。検査面５１内の複数の分光反射面の配置は、任意でよい。以下では、カメラ１０が撮影した検査画像内における、分光反射面の像の領域を、分光反射領域と表記する。

図６は、検査面５１の一例を表す図である。図６に示す例では、検査面５１は、長方形である。そして、領域５１ａ、領域５１ｂ、領域５１ｃ、領域５１ｄが、それぞれ異なる波長帯域の光を選択的に反射する分光反射面である。図６に示す例では、分光反射面の境界は、検査面５１の短辺に平行である。検査面５１内の分光反射面の配置は、図６に示す例のように、左右対称であってもよい。この場合、検査面５１内の分光反射面の配置を特定するための、方向指定部５２は必要ない。図６に示す例では、検査面５１の短辺からの長辺方向の距離によって、検査面５１のどの部分がどの分光反射面に含まれるかを特定することができる。検査片５０が図６に示す検査面５１を含む場合、後述の検査片検出部１２が検査画像から分光反射領域を抽出する際、検査片検出部１２は、まず、検査領域の短辺と長辺を特定すればよい。そして、検査片検出部１２は、検出された短辺からの長辺方向の距離に基づき、検査領域内の各分光反射領域を特定すればよい。分光反射面の境界は、検査面５１の長辺に平行であってもよい。

検査片５０は、例えば、プラスチックなどの耐久性に優れた安価な材料によって作成される。検査片５０は、両方の平坦面に検査面５１と反射面を含む。検査片５０及び検査面５１の形状は、図５や図６に示される例に限られない。平坦面における、検査面５１と反射面を含む領域は、検査反射面とも表記される。

図７から図９は、検査片５０の他の例を表す図である。

図７に示す検査片５０は円形の平板である。図７に示す例における検査面５１は、円形である。そして、検査面５１は、同心円によって区切られた、それぞれ異なる波長帯の光を選択的に反射する複数の領域、すなわち分光反射面を含む。図７に示す例では、検査片５０も検査面５１も点対称である。従って、後述の検査片検出部１２は、カメラ１０によって撮影された画像中において、検査片５０の像の中心と外周の距離に対する距離の比に基づき、検査領域内の各分光反射領域を特定することができる。その際、後述の検査片検出部１２は、検査片５０の方向を特定する必要はない。なお、図７に示す例では、外周と外周の内側の最も大きい円に囲まれた領域が反射面である。

図８に示す検査片５０は、五角形の平版である。図８に示す例における検査面５１は、図５に示す例における検査面５１と同様である。図８に示す例の場合、後述の検査片検出部１２は、検査片５０の輪郭と検査面５１の輪郭の関係から、カメラ１０によって撮影された画像内における検査片５０の方向を特定することが可能である。図８に示す例では、検査面５１の外側の部分が反射面である。なお、検査面５１の形状は、他の多角形であってもよい。

図９に示す検査片５０も、五角形の平版である。図８に示す例における検査面５１は、互いに相似な大きさの異なる複数の五角形によって区切られた複数の領域を含む５角形である。図９に示す例では、外周と、外周の内側で最も大きな五角形に囲まれた領域が、反射面である。図９に示す例では、後述の検査片検出部１２は、カメラ１０によって撮影された画像中において、検査片５０の外周の各辺からの、検査片５０の中心方向の距離に基づき、検査領域内の各分光反射領域を特定することができる。その際、後述の検査片検出部１２は、各分光反射領域の特定のために、検査片５０の方向を特定する必要はない。前述のように、検査面５１の形状は、他の多角形であってもよい。

次に、図２に示される植生情報分析装置１について説明する。

画像取得部１６は、カメラ１０が撮影した画像を取得する。上述のように、カメラ１０が撮影した画像は、検査画像とも表記される。そして、画像取得部１６は、取得した検査画像を画像記憶部１１に格納する。画像取得部１６は、取得した検査画像において、直射日光が差しているか否かを判定してもよい。画像取得部１６は、直射日光の有無を表す値を、検査画像に関連付けて、画像記憶部１１に格納してもよい。画像取得部１６は、あらかじめ決められた、撮影開始時刻から撮影終了時刻までの間、定期的にカメラ１０から検査画像を取得してもよい。画像取得部１６は、カメラ１０が検査画像を撮影した時刻及び検査画像がカメラ１０から取得された時刻の少なくとも一方を、検査画像に関連付けて、画像記憶部１１に格納してもよい。

画像記憶部１１は、画像取得部１６によって取得された、カメラ１０が撮影した検査画像を記憶する。

検査片検出部１２は、画像記憶部１１に格納されている検査画像から、検査面５１が含む各領域を抽出する。また、検査片検出部１２は、画像記憶部１１に格納されている検査画像から、反射面の像である反射領域を抽出する。

検査片検出部１２は、画像記憶部１１に格納されている検査画像から、まず検査片５０の領域、すなわち、検査片５０の像の領域を検出してもよい。以下の説明において、検査画像から検出された検査片５０の領域を、検査片領域と表記する。そして、検査片検出部１２は、検出された検査片領域から、検査面５１の像である検査領域と、反射領域を検出してもよい。検査片検出部１２は、検出された検査領域から、検査面５１が含む各分光反射面の像である、各分光反射領域を検出してもよい。

また、検査片検出部１２は、画像記憶部１１に格納されている検査画像で検出された反射領域から、直射日光を受けている検査片５０の反射領域を特定する。

植生情報抽出部１３は、画像から検出された検査片領域における画素値から、植生に関する情報である植生情報を抽出する。植生情報抽出部１３は、例えば、検査片領域内の検査領域に含まれる各分光反射領域の画素値に基づき、植生の透過光と反射光を含む植生内の光のスペクトル分析を行う。また、植生情報抽出部１３は、直射日光を受けていない、植生内に配置されている検査片５０の検査片領域内の画素の画素値と、直射日光を受けている検査片５０の検査片領域内の画素の画素値に基づき、植生内の光の透過率を算出する。植生情報抽出部１３は、さらに、所定の時間内の植生内の光の透過率から、葉面積指数を算出する。

次に、本実施形態の植生情報分析装置１の動作について、図面を参照して詳細に説明する。

図１０は、画像取得時の植生情報分析装置１の動作を表すフローチャートである。

植生情報分析装置１は、例えば、毎日、所定の時刻に、図１０に示す動作を開始すればよい。植生情報分析装置１は、例えば、あらかじめ与えられた日の出の時刻に、図１０に示す動作を開始してもよい。

まず、画像取得部１６は、カメラ１０が撮影した検査画像を、カメラ１０から取得する（ステップＳ１０１）。カメラ１０が撮影した検査画像には、植生内の検査片５０や植生の周辺の検査片５０の像である検査片領域が含まれる。画像取得部１６は、カメラ１０から、検査画像に加えて、その検査画像が撮影された時刻を取得してもよい。

次に、画像取得部１６は、取得した検査画像が、直射日光がある環境下で撮影された検査画像であるか否かを判定してもよい。一般に、直射日光がある環境下で撮影された画像は、直射日光がない環境下で撮影された画像より、コントラストが高い傾向がある。画像取得部１６は、例えば、取得した検査画像から、検査画像のコントラストの強さを表す値を抽出する。コントラストの高さを表す値の算出方法は、既存の任意の方法でよい。そして、コントラストの高さを表す値が、所定の閾値より大きい場合、画像取得部１６は、撮影された検査画像が直射日光がある環境下で撮影された検査画像であると判定すればよい。

取得した検査画像が、直射日光がある環境下で撮影された検査画像であるか否かを判定する方法は、既存の他の方法であってもよい。例えば、カメラ１０に、直射日光を検出するセンサ１７が設置されてる場合、画像取得部１６は、センサ１７から、直射日光の有無を取得してもよい。

次に、画像取得部１６は、取得した検査画像を、画像記憶部１１に格納する（ステップＳ１０２）。画像取得部１６は、取得した検査画像が撮影された時刻を、その検査画像に関連付けて、画像記憶部１１に格納してもよい。画像取得部１６は、検査画像を取得した時刻を、その検査画像に関連付けて、画像記憶部１１に格納してもよい。検査画像に関連付けられる時刻は、日付及び時刻を特定する情報であってもよい。画像取得部１６は、さらに、直射日光の有無を表す情報を、検査画像に関連付けて、画像記憶部１１に格納してもよい。

そして、特定した時刻が所定時刻を過ぎていない場合（ステップＳ１０３においてＮｏ）、植生情報分析装置１の動作は、ステップＳ１０１に戻る。植生情報分析装置１は、例えば植生情報分析装置１が含むタイマを使用して、時刻を特定する。

特定した時刻が所定時刻を過ぎている場合（ステップＳ１０３においてＹｅｓ）、植生情報分析装置１は動作を終了する。

次に、植生情報を抽出する際の植生情報分析装置１の動作について、図面を参照して詳細に説明する。

図１１は、植生情報を抽出する際の植生情報分析装置１の動作を表すフローチャートである。

まず、検査片検出部１２が、画像記憶部１１が記憶する、１枚以上の検査画像のグループから、１枚の検査画像を選択する（ステップＳ２００）。

そして、検査片検出部１２は、画像記憶部１１から、選択された検査画像を読み出す（ステップＳ２０１）。選択された検査画像を読み出せばよい。

検査画像のグループは、適宜選択された１枚以上の検査画像のグループであってもよい。

検査画像のグループは、例えば、あらかじめ定められた条件に合致する検査画像のグループであってもよい。検査画像のグループは、例えば、所定期間内の時刻に関連付けられている検査画像のグループである。検査画像に関連付けられている時刻は、例えば、その検査画像が撮影された時刻である。検査画像に関連付けられている時刻は、例えば、その検査画像がカメラ１０から取得された時刻であってもよい。その所定期間は、例えば、所定の日の、あらかじめ定められた、撮影開始時刻から撮影終了時刻まで期間である。その所定期間は、例えば、所定の日を含む、互いに近い複数の日の、あらかじめ定められた、撮影開始時刻から撮影終了時刻までの期間であってもよい。グループに含まれる検査画像は、例えば、関連付けられている時刻が、所定間隔で選択された複数の時刻のいずれかに対して最も近い検査画像であってもよい。検査画像のグループは、例えば植生分析装置１の管理者などによって、与えられてもよい。検査画像のグループは、以下のようにして、例えば検査片検出部１２が生成したグループであってもよい。検査片検出部１２は、あらかじめ決められている所定間隔の複数の時刻から、選択されてない時刻を選択する。検査片検出部１２は、選択された時刻に最も近い時刻が関連付けられている検査画像を選択する。検査片検出部１２は、選択した検査画像を検査画像のグループに加える。検査片検出部１２は、以上の動作を、選択されていない時刻がなくなるまで繰り返す。検査画像のグループは、他の基準で選択された検査画像のグループであってもよい。

検査画像のグループに含まれる検査画像は、全て、直射日光があることを表す情報に関連付けられている検査画像であってもよい。

画像記憶部１１に格納されている検査画像に、直射日光の有無を表す情報が関連付けられていない場合、例えば、検査片検出部１２が、まず、検査画像を画像記憶部１１から読み出す、後述のステップＳ２０１の動作を行ってもよい。そして、検査片検出部１２は、検査画像の各画素の画素値に基づき、直射日光の有無を判定してもよい。その判定方法は、上述の直射日光の有無の判定方法のいずれかと同じであればよい。検査片検出部１２は、直射日光があると判定された検査画像を選択してもよい。あるいは、検査片検出部１２は、直射日光が無いと判定された検査画像を選択してもよい。そして、検査片検出部１２は、選択された検査画像で検査画像のグループを生成してもよい。検査片検出部１２は、生成した検査画像のグループから、一つの検査画像を選択するステップＳ２００の動作を行えばよい。

なお、検査画像のグループに含まれる検査画像は、直射日光の有無にかかわらず選択さてもかまわない。

次に、検査片検出部１２が、検査画像から検査片５０の反射領域を抽出する（ステップＳ２０２）。

植生内及び植生周辺に配置された検査片５０は、移動させない限り、同じ場所に存在する。また、カメラ１０と配置片５０の位置の関係は、カメラ１０と配置片５０の少なくとも一方を移動させない限り、変わらない。例えば植生情報分析装置１の管理者が、出力装置２に表示された検査画像を見ながら、入力装置３を使用して、画像上における検査片５０の反射領域の場所を入力すればよい。その場合、検査片検出部１２が、入力された、反射領域の場所を取得すればよい。以後、カメラ１０と配置片５０の位置の関係に変化が生じるまで、検査片検出部１２は、入力された場所から、検査領域を抽出すればよい。カメラ１０と配置片５０の位置の関係に変化が生じた場合、例えば植生情報分析装置１の管理者が、再度、反射領域の場所を入力すればよい。

検査片検出部１２が、例えば次のように、入力画像から反射領域の場所を特定してもよい。

検査片検出部１２は、例えば、まず、検査画像の各画素の画素値、特に各画素の色の情報に基づき、画素のクラスタリングを行う。画素のクラスタリングにおいて、検査片検出部１２は、検査画像の各画素を、植生の透過光を受けた反射面の色として可能な色の画素からなるクラスタと、それ以外の画素からなるクラスタに分割すればよい。そして、検査片検出部１２は、クラスタリングの結果に基づき、検査画像を複数の連結領域に分割する。検査片検出部１２は、検査画像を、例えば、植生の透過光を受けた反射面の色として可能な色の画素からなる、１個以上の連結領域と、それ以外の画素からなる、１個以上の連結領域に分割すればよい。植生の透過光を受けた反射面の色の範囲は、あらかじめ測定されていればよい。画素値に基づき、画像を複数の領域に分割する方法は、以上の方法に限らず、既存の任意の方法でよい。そして、検査片検出部１２は、植生の透過光を受けた反射面の色として可能な色の画素からなる、１個以上の連結領域を、反射領域の候補領域として抽出する。

さらに、検査片検出部１２は、例えば、抽出された候補領域の形状に基づき、反射領域を抽出する。例えば検査片５０に含まれる反射領域の外周の形状が円形である場合、検査片検出部１２は、一つ又は複数の候補領域から、円又は楕円形に近い外形を持つ部分を、反射領域として抽出すればよい。また、例えば検査片５０に含まれる反射領域の外周の形状が五角形である場合、検査片検出部１２は、一つ又は複数の候補領域から、五角形に近い外形を持つ部分を、反射領域として抽出すればよい。

検査片検出部１２は、反射領域の抽出に、検査領域として検出される領域の有無の判定を使用してもよい。その場合、検査片検出部１２は、ステップＳ２０２において、さらに、後述されるステップＳ２０４の、検査領域を抽出する動作を行えばよい。そして、検査片検出部１２は、反射領域の候補領域に対する、反射面に対する検査面５１の位置に応じた位置における、検査領域の有無に基づき、その候補領域が反射領域であると判定するか否かを決定してもよい。反射領域の候補領域に対する、反射面に対する検査面５１の位置に応じた位置に、検査領域らしい領域が検出された場合、検査片検出部１２は、その候補領域は反射領域であると判定する。反射領域の候補領域に対する、反射面に対する検査面５１の位置に応じた位置に、検査領域らしい領域が検出されない場合、検査片検出部１２は、その候補領域は反射領域ではないと判定する。

例えば、図５、図７、図８及び図９に示される例のように、反射面が、検査面５１やその他の反射面でない面を囲んでいる場合、検査片検出部１２は、反射領域の内側に存在する反射面でない面の像を、抽出される反射領域に含めない。

カメラ１０は、複数の検査片５０が配置された地表３０を撮影している。検査片検出部１２は、複数の検査片５０のそれぞれに対して、反射領域を抽出する。

次に、植生情報抽出部１３は、植生の影響を受けない反射領域を特定する（ステップＳ２０３Ａ）。特定された、植生の影響を受けない反射領域は、基準反射領域とも表記される。

植生情報抽出部１３は、例えば、図４に示される検査片５０ａや検査片５０ｂのように、植生の周辺に配置され、植生に由来する光の影響が少ない検査片の反射領域を、植生の影響を受けない反射領域として特定すればよい。

植生の周辺に配置されている検査片５０の、反射領域及び検査領域を含む検査片領域は、例えば入力装置３を介したオペレータによる入力により、植生情報抽出部１３に与えられてもよい。そして、植生情報抽出部１３は、オペレータによって指定された反射領域を、植生の影響を受けない反射領域として特定してもよい。あるいは、植生の周辺に配置されている検査片５０と、植生の内側に配置されているその他の検査片５０との判別は、検査片５０の模様や形状の相違に基づき行われてもよい。例えば、植生の周辺に配置されている検査片５０又は植生の内側に配置されているその他の検査片５０のいずれか一方に、図形や突起等が付加されていればよい。そして、例えば検査片検出部１２が、その図形や突起等を検出することにより、検査片領域が、植生の周辺に配置されている検査片５０の検査片領域であるか、他の検査片５０の検査片領域であるかを判別してもよい。植生情報抽出部１３は、検査片検出部１２が植生の周辺に配置されている検査片５０の検査片領域であると判定した検査片領域に含まれる反射領域を、植生の影響を受けない反射領域として特定してもよい。

植生情報抽出部１３は、反射領域に含まれる画素の画素値から、反射領域全体の明るさの程度を表す代表値を導出してもよい。この場合の代表値は、例えば、最頻値や、平均値である。代表値は、その反射領域に含まれる各画素の画素値の頻度の分布を表す曲線において、ピークである頻度を持つ画素値のうち、最も明るい画素値であってもよい。そして、植生情報抽出部１３は、検出された各反射領域のうち、例えば、導出された代表値が最も大きい反射領域を、植生の影響を受けない反射領域として特定してもよい。植生情報抽出部１３は、検出された各反射領域のうち、例えば、導出された代表値が最も大きい反射領域と、最も大きい代表値との差が所定値以内である代表値を持つ反射領域とを、植生の影響を受けない反射領域として特定してもよい。

植生情報抽出部１３は、さらに、特定された、植生の影響を受けない反射領域以外の反射領域を、植生の内側に配置された検査片５０の反射領域であると判定すればよい。

次に、植生情報抽出部１３は、植生の影響を受けない反射領域に含まれる画素の画素値及びそれ以外の反射領域に含まれる画素の画素値に基づき、葉群の光透過率を導出する（ステップＳ２０３Ｂ）。

前述のように、植生周辺に配置された検査片５０は、植生に由来する光の影響を受けにくい。言い換えると、植生周辺に配置された検査片５０が受ける光は、葉群を透過しない光だけであると見なせる。すなわち、植生周辺に配置された検査片５０が受ける光は、葉群に遮られていない光であると見なせる。

植生情報抽出部１３は、まず、植生の影響を受けない反射領域に含まれる画素の画素値から、代表値を導出する。代表値は、例えば、最頻値や、平均値である。代表値は、その反射領域に含まれる各画素の画素値の頻度の分布を表す曲線において、ピークである頻度を持つ画素値のうち、最も明るい画素値であってもよい。植生情報抽出部１３は、導出された代表値を、基準値にする。

直射日光がない環境下で撮影された検査画像から導出された基準値は、一般に、直射日光がある環境下で撮影された検査画像から導出された基準値より、小さい。植生情報抽出部１３は、基準値が、直射日光の有無の閾値より小さい場合、光透過率の導出を中止してもよい。その場合、植生情報抽出装置１の動作は、ステップＳ２０１に戻る。直射日光の有無の閾値は、あらかじめ実験的に定められていればよい。

植生情報抽出部１３は、ステップＳ２０３Ａの動作を行わず、検出されたそれぞれの反射領域に対して、代表値を導出してもよい。そして、植生情報抽出部１３は、導出された代表値を、基準値にしてもよい。その場合の代表値は、例えば、反射領域に含まれる各画素の画素値の分布を表す曲線において、ピークである頻度を持つ画素値のうち、最も明るい画素値である。あるいは、画素値は、反射領域に含まれる各画素の画素値のうち最大値であってもよい。植生の影響を受けない反射領域は、葉群を遮られていない光を受ける検査片に含まれる反射面の像である。一方、他の反射領域は、葉群を透過した光を受ける検査片に含まれる反射面の像である。そのため、植生の影響を受けない反射領域から導出された代表値は、他の反射領から導出された代表値以上であると考えられる。従って、このようにして導出された代表値は、植生の影響を受けない反射領域から導出された代表値であると考えられる。

植生情報抽出部１３は、上述のように、植生周辺に配置された検査片５０の反射領域のみから、葉群を通過しない光を受けている部分に含まれる画素の画素値の代表値を導出してもよい。しかし、植生の状態と太陽の位置によっては、植生周辺に配置された検査片５０が植生の幹や他の物体の影に入る可能性がある。植生情報抽出部１３が、全ての検査片５０の反射領域から前述の代表値を導出する場合、植生の周辺に配置された検査片５０が植生の幹や他の物体の影に入る場合でも、影の中にある反射領域から代表値を導出する可能性を減らすことができる。

次に、植生情報抽出部１３は、植生の内側に配置された検査片５０の反射領域に含まれる画素の画素値と、導出された基準値に基づき、光透過率を導出する。まず、植生情報抽出部１３は、植生の内側に配置された検査片５０の反射領域に含まれる画素の画素値の代表値を導出してもよい。この代表値は、例えば、最大値、最頻値、平均値、中間値、中央値、あるいは他の代表値である。そして、植生情報抽出部１３は、それぞれの検査片５０の反射面に含まれる画素の画素値を、基準値で割った値を、光透過率として導出する。植生情報抽出部１３は、植生の内側に配置された検査片５０の反射領域に含まれる各画素の画素値を、基準値で割った値を算出してもよい。植生情報抽出部１３は、例えば、算出された値の平均値を、光透過率として導出してもよい。光透過率は、光の透過率、あるいは、透過率とも表記される。

植生情報抽出部１３は、例えば、画素値を光の強度に変換するテーブルを使用して、画素値を光の強度に変換してもよい。植生情報抽出部１３は、変換された光の強度を使用して、光透過率を導出してもよい。すなわち、植生情報抽出部１３は、植生の影響を受けない反射領域に含まれる画素の画素値が変換された光の強度の分布から、代表値を導出する。そして、植生情報抽出部１３は、植生の影響を受けない反射領域に含まれる画素の画素値が変換された光の強度の代表値を、基準値する。さらに、植生情報抽出部１３は、植生の内側に周辺に配置された検査片５０の反射領域に含まれる各画素の画素値を、光の強度に変換する。植生情報抽出部１３は、植生の内側に周辺に配置された検査片５０の反射領域から導出された光の強度の、代表値を導出する。そして、植生情報抽出部１３は、その導出された代表値を、前述の基準値で割った値を、光透過率として導出する。

植生情報抽出部１３は、検出された全ての反射領域に含まれる各画素の画素値と、基準値に基づき、光透過率を導出してもよい。その導出方法は、検出された全ての反射領域に含まれる各画素の画素値を使用することを除き、植生の内側に配置された検査片５０の反射領域に含まれる画素の画素値と、導出された基準値に基づいて、光透過率を導出する方法と同じである。その場合の光透過率は、植生の周辺に配置された検査片５０の反射面の像である反射領域の影響を受ける。しかし、植生の内側に配置された検査片５０の数が、植生の周辺に配置された検査片５０の数に対して十分大きければ、その影響は無視できる。

次に、検査片検出部１２は、検査領域を抽出する（ステップＳ２０４）。そして、検査片検出部１２は、検査領域内のそれぞれの分光反射領域を特定する。

例えば植生情報分析装置１の管理者が、それぞれの分光反射領域の場所を入力してもよい。カメラ１０と検査片５０の位置の関係が変化しない限り、カメラ１０で撮影された検査画像における、分光反射領域の場所は変わらない。検査片検出部１２は、入力された分光反射領域の場所として入力された検査画像における場所から、分光反射領域を抽出すればよい。カメラ１０と検査片５０の位置の関係が変化した場合、管理者が、それぞれの分光反射領域の場所を再び入力すればよい。

検査片検出部１２が、以下のように、それぞれの分光反射領域を抽出してもよい。

検査片検出部１２は、例えば、反射面に対する検査面５１の相対的な位置と、反射面の形状と、検査面５１の形状と、抽出された反射領域の位置及び形状から、検査領域の範囲を推定する。また、検査片検出部１２は、画素値に基づく画素のクラスタリングと、クラスタリングの結果に基づく連結領域の生成を行う。そして、推定された検査領域の範囲に、その範囲によって定まる形状に近似した形状の、複数の連結領域が組み合わされた領域が存在する場合、検査片検出部１２は、複数の連結領域が組み合わされた領域を、検査領域として検出すればよい。

図５、図７、図８及び図９に示す例のように検査面５１が反射面に囲まれている場合、検査画像上には、反射領域として検出された領域の内側に、色や明るさが反射面と異なる領域があるはずである。その場合、検査片検出部１２は、反射領域として検出された領域の内側の、色や明るさが反射面と異なる領域を検査領域として抽出すればよい。検査面５１の形状は既知であるので、その際、検査片検出部１２は、反射面の外周の形状とに対する反射領域の外周の形状の変化と、検査面５１の形状から、検査領域の形状を推定してもよい。そして、検査片検出部１２は、推定された形状の、周囲と色や明るさが異なる領域を、反射領域の内側から検査領域として抽出してもよい。

そして、検査片検出部１２は、検査領域内のそれぞれの分光反射領域を特定する。検査片５０が方向指定部５２を含む場合、検査片検出部１２は、検査画像上における方向指定部５２の像から、検査画像上における検査片５０の方向を特定すればよい。検査面５１内における分光反射面の配置は既知なので、検査片検出部１２は、検査面５１内における分光反射面の配置と特定された方向に基づき、検査画像上で抽出された検査領域における、それぞれの分光反射領域を特定する。

図７や図９に示す例のように、反射面の外周部分からの距離によってそれぞれの分光反射面の範囲を特定することができる場合、検査片検出部１２は、検出された反射領域の外周からの距離に基づき、それぞれの分光反射領域を特定する。例えば、図７に示す例の場合、反射領域の外周及び各分光反射面の境界は同心円である。反射領域の半径に対する、いずれかの分光反射面内の点と反射領域である円の中心と間の距離の比は、その分光反射面に対して定まる範囲に含まれる。検査片検出部１２は、あらかじめ、各分光反射面に対して定まる比の値の範囲を、分光反射面の識別子に関連付けて保持していればよい。検査片検出部１２は、反射領域内の画素と反射領域の中心との距離を算出する。また、検査片検出部１２は、反射領域の中心からその画素に向かう線と、反射領域の外周部との交点を導出する。そして、検査片検出部１２は、反射領域の中心と導出された交点の距離を算出する。検査片検出部１２は、反射領域の中心と導出された交点の距離に対する、反射領域の中心とその画素の距離の比を算出する。検査片検出部１２は、算出された比が含まれる範囲に識別子が関連付けられている分光反射面に、その画素が含まれると判定する。検査片検出部１２は、反射領域内の各画素に対して、以上で説明した判定を行えばよい。

図９に示す例において、反射領域の中心と、その中心から外周方向に向かう線と反射領域の交点との間の距離を第１の距離と表記する。また、反射領域の中心とその線上の点との間の距離を第２の距離と表記する。その場合、第１の距離に対する第２の距離の比は、その点が含まれる分光反射面に対して定まる値の範囲に含まれる。図９に示す例の場合も、検査片検出部１２は、図７に示す例の場合と同様に、反射領域内の画素が含まれる分光反射領域の判定を行えばよい。

次に、植生情報抽出部１３が、検査領域内の画素値に基づき、葉群の透過光のスペクトル情報を導出する（ステップＳ２０５）。

植生情報抽出部１３は、分光反射領域毎に、分光反射領域内の画素値から、画素値の代表値を導出する。代表値は、例えば、平均値、中間値、中央値、最頻値、あるいは他の代表値である。

植生情報抽出部１３は、例えば、波長帯毎に、光の強度と分光反射領域の画素値とが関連付けられたテーブルを記憶していればよい。そして、植生情報抽出部１３は、波長帯毎に、すなわち、分光反射領域毎に、導出された代表値を光の強度に変換する。本実施形態では、植生情報抽出部１３が導出する、波長帯毎の光の強度が、スペクトル情報である。

植生情報抽出部１３は、植生の内側に配置された検査片５０のそれぞれに対して、個別にスペクトル情報を導出してもよい。植生情報抽出部１３は、植生の内側に配置された検査片５０の全てから、スペクトル情報を導出してもよい。植生情報抽出部１３は、さらに、植生の周辺に配置された検査片５０の検査領域から、スペクトル情報を導出してもよい。

検査画像のグループに含まれる検査画像が全て読み出されていない場合（ステップＳ２０６においてＮｏ）、植生情報分析装置１の動作は、ステップＳ２０１に戻る。

検査画像のグループに含まれる検査画像が全て読み出されている場合（ステップＳ２０６においてＹｅｓ）、植生情報抽出部１３は、導出された光透過率に基づき、葉面積指数を導出する（ステップＳ２０７）。

植生情報抽出部１３は、光透過率と葉面積指数の関係を表す、背景技術において示されている数１に従って、導出された光透過率から葉面積指数を導出すればよい。ただし、光透過率は有限個のθに対して導出されている。従って、植生情報抽出部１３は、数１の近似式である、背景技術において示されている数２を使用して、光透過率から葉面積指数を算出すればよい。

数２におけるＴ（θｉ）は、ステップＳ２０３で導出された光透過率である。

前述のように、θｉは、入射光の入射角である。屋外では、人工照明による照射がない限り、日中の入射光は主に日射である。日射は、太陽からの直接光、大気中で散乱された散乱光、大気中で反射された反射光を含む。太陽と地表３０との間に雲が無い環境においては、すなわち、前述の、直射日光がある環境おいては、日射のうち太陽からの直接光すなわち直射日光が支配的である。従って、導出された光透過率は、近似的に、太陽の方向から入射する直射日光の透過率と見なすことができる。

植生情報抽出部１３は、光透過率を算出した検査画像に関連付けられている日時と時刻と、カメラ１０が設置されている場所の緯度及び経度から、水平面に対する直射日光の入射角を算出する。植生情報抽出部１３は、あらかじめ与えられている地表３０の傾斜と、算出された、水平面に対する直射日光の入射角から、地表３０に対する直射日光の入射角を算出する。前述のように、検査片５０は、２つの平行な平面を備えた平板である。反射面は、その平面上に存在する。また、検査片５０は、２つの平行な平面の一方が地表３０に接触して配置される。従って、他方の平面上の反射面の傾斜は、地表３０の傾斜と同じである見なすことができる。植生情報抽出部１３は、算出された地表３０に対する直射日光の入射角を、反射面に対する入射光の入射角にする。地表３０が水平であると見なすことができる場合、植生情報抽出部１３は、算出された水平面に対する入射光の入射角を、検査片５０の反射面に対する入射光の入射角にすればよい。

植生情報抽出部１３は、検査画像のグループに含まれる各検査画像に対して、検査画像に関連付けられている時刻から、入射角を導出する。

植生情報抽出部１３は、検査画像のグループに含まれる各検査画像から導出された光透過率と、その検査画像のグループに含まれる各検査画像に関連付けられている時刻から導出された入射角から、数２に基づき葉面積指数を算出する。検査画像中に直射日光を受けていない検査片５０が複数存在する場合、植生情報抽出部１３は、それぞれの検査片５０に対して、葉面積指数を算出すればよい。

ところで、例えば雲によって直射日光が散乱される環境においては、すなわち、前述の、直射日光がない環境下では、導出された光透過率が、太陽の方向から入射する直射日光の透過率であるとは限らない。従って、検査画像のグループに、直射日光がない環境下で撮影された検査画像が含まれない場合、導出される葉面積指数の精度が向上する可能性がある。

次に、出力部１４は、光透過率、スペクトル情報、葉面積指数を、出力装置２に出力する（ステップＳ２０７）。出力部１４は、光透過率とスペクトル情報を、それらが導出された検査画像に関連付けられている日付及び時刻に関連付けて出力すればよい。出力部１４は、葉面積指数を、その葉面積指数の導出に使用された光透過率が導出された検査画像に関連付けられている日付と関連付けて出力すればよい。

出力部１４は、光透過率、スペクトル情報、葉面積指数を、結果を記録するための記憶装置に格納してもよい。その、結果を記録するための記憶装置は、図示されていない。出力部１４は、光透過率、スペクトル情報、葉面積指数を、植生情報分析装置１が通信することができる情報処理装置に送信してもよい。

以上で説明した本実施形態には、植生内の光のスペクトルを低コストで精度よく分析することができるという第１の効果がある。

その理由は、検査片検出部１２が、それぞれ異なる波長帯の光を選択的に反射する、複数の分光反射面を含む検査片５０の画像から、それぞれの分光反射面の像である分光反射領域を抽出するからである。そして、植生情報抽出部１３が、分光反射領域に含まれる画素の画素値から、スペクトル情報を導出するからである。

カラー画像を撮影するカメラは内部に色フィルターを内蔵する。しかしこの色フィルターの波長分解能は低い。したがって、カメラが内蔵するフィルタは、精密なスペクトル分析には使えない。そのため、複数の種類の高性能な色フィルターから順次一つの色フィルターを選択し、選択された色フィルターをカメラに装着して撮影することを繰り返すことにより、スペクトル情報を導出するのが一般的である。しかし、高性能色フィルターおよびそれのカメラへの装着装置は高価である。さらに、このような撮影は、色フィルターを取り替えと撮影を繰り返す必要があるので、手間が掛かる。

一方、本実施形態のカメラ１０は、安価な通常のカメラでよい。また、本実施形態の検査片５０は、色フィルターやフィルターのカメラへの装置と比較すると、安価である。また、本実施形態の検査片５０が含む分光反射面を撮影することによって得られるスペクトル情報は、カメラが内蔵する、波長分解能が低い色フィルターによって得られるスペクトル情報より、精度が高い。

本実施形態には、葉群の透過光のスペクトル情報と葉群の光透過率を同時に得ることができるという第２の効果がある。

その理由は、植生情報抽出部１３が、スペクトル情報が導出される検査面５１と、光透過率が導出される反射面とを備えた検査片５０が撮影された画像から、葉群の透過光のスペクトル情報と葉群の光透過率を導出するからである。

本実施形態には、葉群の透過光のペクトル情報、葉群の光透過率、葉面積指数などの植生情報を、長期にわたり継続的に取得できるという第３の効果がある。

その理由は、植生情報抽出部１３が、検査片５０が配置された、植生が存在する地表３０の画像から、植生情報を導出するからである。そのため、検査片５０が配置された、植生が存在する地表３０の画像を撮影するカメラ１０を、天空に向ける必要がない。従って、時間帯によらずカメラ１０のレンズ１５に直射日光が入らないよう、カメラ１０を設置することが可能である。カメラ１０のレンズ１５に直射日光が入った場合、正常な撮影ができなくなる。本実施形態では、カメラ１０のレンズ１５に直射日光が入ることによる撮影の中断をさけることができる。

また、本実施形態には、カメラ１０の設置場所毎のキャリブレーションが不要になるという第４の効果がある。

その理由は、本実施形態の植生情報抽出部１３は、地表３０に配置された検査片５０が撮影された画像の、地表３０に配置された検査片５０の領域から、植生情報を抽出するからである。例えば、植生の情報を分析する装置が、植生が存在する地表３０が撮影された画像から、地表３０にある土等の明るさに基づき、植生情報を抽出する場合、地表３０にある土等の種類や状態に応じた、植生の情報を分析する装置の調整が必要になる。しかし、検査片５０上の検査領域や反射領域は、その検査片５０が配置されている地表の土等の種類や状態の影響を受けない。

次に、本発明の第２の実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。

図１は、本実施形態の植生情報分析装置１Ａの構成を表すブロック図である。

図１を参照すると、本実施形態の植生情報分析装置１Ａは、葉群を備える植生２０が存在するところの、互いに異なる光波長反射特性を有する複数の領域からなる検査面５１を含む検査反射面を備える検査片５０が複数配置された地表３０が撮影された検査画像であって、前記検査面の像である検査領域を含む前記検査画像を記憶する画像記憶部１１と、前記検査画像から、前記検査領域内の前記複数の領域を検出する検査片検出部１２と、検出された前記複数の領域に含まれる画素の画素値に基づき、前記検査面に照射される光のスペクトル情報を導出する植生情報抽出部１３と、を含む。

以上で説明した本実施形態には、第１の実施形態の第１の効果と同じ効果がある。

その理由は、第１の実施形態の第１の効果の理由と同じである。

植生情報分析装置１及び植生情報分析装置１Ａは、それぞれ、コンピュータ及びコンピュータを制御するプログラム、専用のハードウェア、又は、コンピュータ及びコンピュータを制御するプログラムと専用のハードウェアの組合せにより実現することができる。

図１３は、植生情報分析装置１又は植生情報分析装置１Ａを実現するために使用される、コンピュータ１０００の構成の一例を表す図である。図１３を参照すると、コンピュータ１０００は、プロセッサ１００１と、メモリ１００２と、記憶装置１００３と、Ｉ／Ｏ（Ｉｎｐｕｔ／Ｏｕｔｐｕｔ）インタフェース１００４とを含む。また、コンピュータ１０００は、記録媒体１００５にアクセスすることができる。メモリ１００２と記憶装置１００３は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ハードディスクなどの記憶装置である。記録媒体１００５は、例えば、ＲＡＭ、ハードディスクなどの記憶装置、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、可搬記録媒体である。記憶装置１００３が記録媒体１００５であってもよい。プロセッサ１００１は、メモリ１００２と、記憶装置１００３に対して、データやプログラムの読み出しと書き込みを行うことができる。プロセッサ１００１は、Ｉ／Ｏインタフェース１００４を介して、例えば、カメラ１０にアクセスすることができる。プロセッサ１００１は、記録媒体１００５にアクセスすることができる。記録媒体１００５には、コンピュータ１０００を植生情報分析装置１又は植生情報分析装置１Ａとして動作させるプログラムが格納されている。

プロセッサ１００１は、記録媒体１００５に格納されている、コンピュータ１０００を植生情報分析装置１又は植生情報分析装置１Ａとして動作させるプログラムを、メモリ１００２にロードする。そして、プロセッサ１００１が、メモリ１００２にロードされたプログラムを実行することにより、コンピュータ１０００は植生情報分析装置１又は植生情報分析装置１Ａとして動作する。

検査片検出部１２、植生情報抽出部１３、出力部１４、画像取得部１６は、例えば、プログラムを記憶する記録媒体１００５からメモリ１００２に読み込まれた、各部の機能を実現するための専用のプログラムと、そのプログラムを実行するプロセッサ１００１により実現することができる。また、画像記憶部１１は、コンピュータが含むメモリ１００２やハードディスク装置等の記憶装置１００３により実現することができる。あるいは、画像記憶部１１、検査片検出部１２、植生情報抽出部１３、出力部１４、画像取得部１６の一部又は全部を、各部の機能を実現する専用の回路によって実現することもできる。

また、上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。

（付記１）
葉群を備える植生が存在するところの、互いに異なる光波長反射特性を有する複数の領域からなる検査面を含む検査反射面を備える検査片が複数配置された地表が撮影された検査画像であって、前記検査面の像である検査領域を含む前記検査画像を記憶する画像記憶手段と、
前記検査画像から、前記検査領域内の前記複数の領域を検出する検査片検出手段と、
検出された前記複数の領域に含まれる画素の画素値に基づき、前記検査面に照射される光のスペクトル情報を導出する植生情報抽出手段と、
を含む植生情報分析装置。

（付記２）
前記検査片は、略均一な光反射率を有する反射面を前記検査反射面に含み、
前記画像記憶手段は、前記検査片の前記反射面の像である反射領域を含む、前記検査画像を記憶し、
前記検査片検出手段は、前記検査画像から、さらに、前記反射領域を検出し、
前記植生情報抽出手段は、さらに、検出された前記反射領域に含まれる画素の画素値に基づき、前記植生の葉群による光の透過率を導出する
付記１に記載の植生情報分析装置。

（付記３）
前記植生情報抽出手段は、前記反射領域のうち、前記植生の影響を受けない前記反射領域としてあらかじめ特定された前記反射領域である基準反射領域に含まれる画素の画素値と、前記基準反射領域以外の前記反射領域に含まれる画素の画素値とに基づき、前記透過率を導出する
付記２に記載の植生情報分析装置。

（付記４）
前記画像記憶手段は、互いに異なる時刻に撮影された複数の前記検査画像を記憶し、
前記植生情報抽出手段は、前記複数の検査画像から導出された光の透過率から、葉面積指数を導出する
付記２又は３に記載の植生情報分析装置。

（付記５）
前記検査片は、２つの平行な平面を含み、前記平面の各々に前記検査反射面を含む平板である
付記１乃至４のいずれかに記載の植生情報分析装置。

（付記６）
前記検査画像は、直射日光がある環境下で撮影された画像である
付記１乃至５のいずれかに記載の植生情報分析装置。

（付記７）
前記検査画像を撮影するカメラと、前記検査片と、
前記カメラに接続された付記１乃至６のいずれかに記載の植生情報分析装置と、
を含み、
前記植生情報分析装置は、さらに、前記カメラが撮影した前記検査画像を取得し、前記画像記憶手段に格納する画像取得手段を含む
植生情報分析システム。

（付記８）
葉群を備える植生が存在するところの、互いに異なる光波長反射特性を有する複数の領域からなる検査面を含む検査反射面を備える検査片が複数配置された地表が撮影された検査画像であって、前記検査面の像である検査領域を含む前記検査画像を画像記憶手段に記憶し、
前記検査画像から、前記検査領域内の前記複数の領域を検出し、
検出された前記複数の領域に含まれる画素の画素値に基づき、前記検査面に照射される光のスペクトル情報を導出する、
植生情報分析方法。

（付記９）
略均一な光反射率を有する反射面を前記検査反射面に含む前記検査片の前記反射面の像である反射領域を含む、前記検査画像を前記画像記憶手段に記憶し、
前記検査画像から、さらに、前記反射領域を検出し、
さらに、検出された前記反射領域に含まれる画素の画素値に基づき、前記植生の葉群による光の透過率を導出する
付記８に記載の植生情報分析方法。

（付記１０）
前記反射領域のうち、前記植生の影響を受けない前記反射領域としてあらかじめ特定された前記反射領域である基準反射領域に含まれる画素の画素値と、前記基準反射領域以外の前記反射領域に含まれる画素の画素値とに基づき、前記透過率を導出する
付記９に記載の植生情報分析方法。

（付記１１）
互いに異なる時刻に撮影された複数の前記検査画像を前記画像記憶手段に記憶し、
前記複数の検査画像から導出された光の透過率から、葉面積指数を導出する
付記９又は１０に記載の植生情報分析方法。

（付記１２）
前記検査片は、２つの平行な平面を含み、前記平面の各々に前記検査反射面を含む平板である
付記８乃至１１のいずれかに記載の植生情報分析方法。

（付記１３）
前記検査画像は、直射日光がある環境下で撮影された画像である
付記８乃至１２のいずれかに記載の植生情報分析方法。

（付記１４）
コンピュータを、
葉群を備える植生が存在するところの、互いに異なる光波長反射特性を有する複数の領域からなる検査面を含む検査反射面を備える検査片が複数配置された地表が撮影された検査画像であって、前記検査面の像である検査領域を含む前記検査画像を記憶する画像記憶手段と、
前記検査画像から、前記検査領域内の前記複数の領域を検出する検査片検出手段と、
検出された前記複数の領域に含まれる画素の画素値に基づき、前記検査面に照射される光のスペクトル情報を導出する植生情報抽出手段と、
して動作させる植生情報分析プログラム。

（付記１５）
コンピュータを、
略均一な光反射率を有する反射面を表面に含む前記検査片の、前記反射面の像である反射領域を含む、前記検査画像を記憶する前記画像記憶手段と、
前記検査画像から、さらに、前記反射領域を検出する前記検査片検出手段と、 さらに、検出された前記反射領域に含まれる画素の画素値に基づき、前記植生の葉群による光の透過率を導出する前記植生情報抽出手段と、
して動作させる付記１４に記載の植生情報分析プログラム。

（付記１６）
コンピュータを、
前記反射領域のうち、前記植生の影響を受けない前記反射領域としてあらかじめ特定された前記反射領域である基準反射領域に含まれる画素の画素値と、前記基準反射領域以外の前記反射領域に含まれる画素の画素値とに基づき、前記透過率を導出する前記植生情報抽出手段と、
して動作させる付記１５に記載の植生情報分析プログラム。

（付記１７）
コンピュータを、
互いに異なる時刻に撮影された複数の前記検査画像を記憶する前記画像記憶手段と、
前記複数の検査画像から導出された光の透過率から、葉面積指数を導出する前記植生情報抽出手段と、
して動作させる付記１５又は１６に記載の植生情報分析プログラム。

（付記１８）
前記検査片は、２つの平行な平面を含み、前記平面の各々に前記検査反射面を含む平板である
付記１４乃至１７のいずれかに記載の植生情報分析プログラム。

（付記１９）
前記検査画像は、直射日光がある環境下で撮影された画像である
付記１４乃至１８のいずれかに記載の植生情報分析プログラム。

（付記２０）
互いに異なる光波長反射特性を有する複数の領域からなる検査面を含む検査片。

（付記２１）
略均一な光反射率を有する反射面を表面にさらに含む付記２０に記載の検査片。

以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

１、１Ａ 植生情報分析装置
２ 出力装置
３ 入力装置
５ 植生情報分析システム
１０ カメラ
１１ 画像記憶部
１２ 検査片検出部
１３ 植生情報抽出部
１４ 出力部
１５ レンズ
１６ 画像取得部
１７ センサ
２０ 植物
２５ 葉
３０ 地表
４０ 日射
４５ 垂線
５０ 検査片
５１ 検査面
５２ 方向指定部
１０００ コンピュータ
１００１ プロセッサ
１００２ メモリ
１００３ 記憶装置
１００４ Ｉ／Ｏインタフェース
１００５ 記録媒体

Claims (10)

1. 葉群を備える植生が存在するところの、互いに異なる光波長反射特性を有する複数の領域からなる検査面を含む検査反射面を備える検査片が複数配置された地表が撮影された検査画像であって、前記検査面の像である検査領域を含む前記検査画像を記憶する画像記憶手段と、
   前記検査画像から、前記検査領域内の前記複数の領域を検出する検査片検出手段と、
   検出された前記複数の領域に含まれる画素の画素値に基づき、前記検査面に照射される光のスペクトル情報を導出する植生情報抽出手段と、
   を含む植生情報分析装置。
2. 前記検査片は、略均一な光反射率を有する反射面を前記検査反射面に含み、
   前記画像記憶手段は、前記検査片の前記反射面の像である反射領域を含む、前記検査画像を記憶し、
   前記検査片検出手段は、前記検査画像から、さらに、前記反射領域を検出し、
   前記植生情報抽出手段は、さらに、検出された前記反射領域に含まれる画素の画素値に基づき、前記植生の葉群による光の透過率を導出する
   請求項１に記載の植生情報分析装置。
3. 前記植生情報抽出手段は、前記反射領域のうち、前記植生の影響を受けない前記反射領域としてあらかじめ特定された前記反射領域である基準反射領域に含まれる画素の画素値と、前記基準反射領域以外の前記反射領域に含まれる画素の画素値とに基づき、前記透過率を導出する
   請求項２に記載の植生情報分析装置。
4. 前記画像記憶手段は、互いに異なる時刻に撮影された複数の前記検査画像を記憶し、
   前記植生情報抽出手段は、前記複数の検査画像から導出された光の透過率から、葉面積指数を導出する
   請求項２又は３に記載の植生情報分析装置。
5. 前記検査片は、２つの平行な平面を含み、前記平面の各々に前記検査反射面を含む平板である
   請求項１乃至４のいずれかに記載の植生情報分析装置。
6. 前記検査画像は、直射日光がある環境下で撮影された画像である
   請求項１乃至５のいずれかに記載の植生情報分析装置。
7. 前記検査画像を撮影するカメラと、前記検査片と、
   前記カメラに接続された請求項１乃至６のいずれかに記載の植生情報分析装置と、
   を含み、
   前記植生情報分析装置は、さらに、前記カメラが撮影した前記検査画像を取得し、前記画像記憶手段に格納する画像取得手段を含む
   植生情報分析システム。
8. 葉群を備える植生が存在するところの、互いに異なる光波長反射特性を有する複数の領域からなる検査面を含む検査反射面を備える検査片が複数配置された地表が撮影された検査画像であって、前記検査面の像である検査領域を含む前記検査画像を画像記憶手段に記憶し、
   前記検査画像から、前記検査領域内の前記複数の領域を検出し、
   検出された前記複数の領域に含まれる画素の画素値に基づき、前記検査面に照射される光のスペクトル情報を導出する、
   植生情報分析方法。
9. コンピュータを、
   葉群を備える植生が存在するところの、互いに異なる光波長反射特性を有する複数の領域からなる検査面を含む検査反射面を備える検査片が複数配置された地表が撮影された検査画像であって、前記検査面の像である検査領域を含む前記検査画像を記憶する画像記憶手段と、
   前記検査画像から、前記検査領域内の前記複数の領域を検出する検査片検出手段と、
   検出された前記複数の領域に含まれる画素の画素値に基づき、前記検査面に照射される光のスペクトル情報を導出する植生情報抽出手段と、
   して動作させる植生情報分析プログラム。
10. コンピュータを、
    略均一な光反射率を有する反射面を表面に含む前記検査片の、前記反射面の像である反射領域を含む、前記検査画像を記憶する前記画像記憶手段と、
    前記検査画像から、さらに、前記反射領域を検出する前記検査片検出手段と、 さらに、検出された前記反射領域に含まれる画素の画素値に基づき、前記植生の葉群による光の透過率を導出する前記植生情報抽出手段と、
    して動作させる請求項９に記載の植生情報分析プログラム。

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