JP2021108582A - 道路脇の注意木診断方法及び危険木診断システム - Google Patents

Abstract

【課題】人の目に頼ることなく、道路脇の植生中から危険木を効率よく見出すことができる注意木診断方法及び注意木診断システムを提供する。【解決手段】近赤外線カメラ１１を搭載した車両１０を走行させて道路脇の植生を動画撮影する作業を期間をおいて複数回行う。撮影された動画から車速に合わせた間隔で静止画を連続的に抽出して撮影日の異なる前後の近赤外線画像群を作成する。これらの近赤外線画像群中の画像から特徴点を抽出して同一場所を撮影した前後の画像を自動的にマッチングさせ、マッチングさせた前後の各画像を複数のブロックに区画して、各ブロック毎に植生指標を算出し、２つの画像間の植生指標の変化率が閾値を超えたブロックに注意木があると診断する。【選択図】図１

Description

本発明は、高速道路などの道路脇の注意木診断方法及び注意木診断システムに関するものである。

高速道路などの道路脇には雑草や樹木を含む様々な植生が存在するが、植生中の衰弱した樹木が道路側に倒木すると、走行する車両に危害を及ぼすおそれがある。そこで従来は、樹木の専門家が高速道路脇の路肩を低速または徒歩にてそのような注意すべき樹木の有無を点検し、発見された場合には注意木として伐採や支柱立てなどの処置を行っていた。しかし高速道路などの道路は非常に長距離に及ぶので、この点検作業には多くの時間と労力を必要とするという問題があった。しかも専門家であっても、衰弱した樹木を一見しただけで発見することは容易ではないという問題があった。このため、人の目に頼らずに植生の活性を的確に判断できる技術が求められていた。

一般的に、樹木や草などの植物は人間の目には緑色に見える。これは植物からの反射率が、人間が緑と判断する波長０．５μｍの帯域において、可視光線帯域中の他の波長の反射率よりも高いからである。その一方、植物からの反射率が最大となるのは、可視光線帯域を外れた近赤外線帯域に含まれる波長１．０μｍ付近である。そして植物の活性度はこの近赤外線帯域の反射率に現れることが知られている。

そこで赤色域（波長０．６５μｍ）の反射率Ｒと、波長１．０μｍ付近の近赤外域の反射率ＩＲから植生指標（ＮＤＶＩ）を求め、この植生指標を植物の活性度を示す指標として利用することが知られている。ＮＤＶＩは、電磁波の赤色域と近赤外域の差分を正規化したもので、例えばＮＤＶＩ＝（ＩＲ−Ｒ）／（ＩＲ＋Ｒ）として算出される値である。

この植生指標を利用して、公園や屋上緑化施設等の特定された植生の活性度を測定し、必要なメンテナンスを行う方法が、特許文献１で提案されている。この特許文献１では、対象となる特定の植生を熱画像撮影し、表面温度挙動を把握するとともに、植生の分光反射特性から植生指標を算出し、これらの両者を組み合わせて活性度の低下した植生を見出している。

しかし公園や屋上緑化施設などの特定された植生とは異なり、高速道路などの道路脇の植生は非常に長距離にわたり存在するため、その中から活性度の低下した危険木を効率よく見出す技術はこれまで確立されておらず、もちろん特許文献１にも開示されていない。

特開２００４−１４７６５１号公報

従って本発明の目的は上記した従来の問題点を解決し、人の目に頼ることなく、道路脇の植生中から注意木を効率よく見出すことができる道路脇の注意木診断方法及び注意木診断システムを提供することである。

上記の課題を解決するためになされた本発明の道路脇の注意木診断方法は、近赤外線カメラを搭載した車両を走行させて道路脇の植生を動画撮影する作業を期間をおいて複数回行い、撮影された動画から車速に合わせた間隔で静止画を連続的に抽出して撮影日の異なる前後の近赤外線画像群を作成し、これらの近赤外線画像群中の画像から特徴点を抽出して同一場所を撮影した前後の画像を自動的にマッチングさせ、マッチングさせた前後の各画像を複数のブロックに区画して、各ブロック毎に植生指標を算出し、２つの画像間の植生指標の変化率が閾値を超えたブロックに注意木があると診断することを特徴とするものである。

なお、特徴点の抽出に、高速道路のキロポスト表示を利用することが好ましい。また、撮影を春から秋の期間中に１月以上の間隔で行うことが好ましい。さらに、近赤外線カメラを車両の斜め前方もしくは後方に向けて撮影することが好ましい。

また上記の課題を解決するためになされた本発明の道路脇の注意木診断システムは、車両に搭載されて道路脇の緑地を動画撮影する近赤外線カメラと、この近赤外線カメラにより期間をおいて撮影された前後の動画を処理するコンピュータとからなり、このコンピュータは、撮影された動画から車速に合わせた間隔で静止画を抽出する抽出手段と、抽出された画像から特徴点を抽出して同一場所を撮影した前後の画像を自動的にマッチングさせるマッチング手段と、マッチングさせた前後の各画像を複数のブロックに区画して、各ブロック毎に植生指標を算出する算出手段と、２つの画像間の植生指標の変化率が閾値を超えたブロックに注意木があると診断する判定手段とを備えることを特徴とするものである。なおこのシステムは、可視画像を撮影するデジタルカメラを更に備えることが好ましい。

本発明によれば、近赤外線カメラを搭載した車両を走行させて道路脇の緑地を動画撮影する作業を期間をおいて複数回行い、撮影された動画をコンピュータで処理することによって、注意木の所在を、人の目に頼ることなく自動的に特定することができる。このため樹木の専門家は従来のように道路脇を徒歩にて調査する必要がなくなり、特定された注意木について詳細調査又は伐採その他の処置を行えばよい。しかも植生指標を用いることにより、人の目では発見することができない活性度の変化を、的確に把握することが可能となる。

撮影状態を示す模式図である。 コンピュータの構成を示すブロック図である。 画像抽出の説明図である。 画像のマッチングの説明図である。 前後の画像のブロック化と診断結果の説明図である。 ３回の撮影を行った場合の診断結果の説明図である。

以下に本発明を高速道路に適用した実施形態を説明する。
図１に示すように、車両１０に近赤外線カメラ１１を搭載し、高速道路を走行しながら高速道路脇の植生を動画撮影する。近赤外線カメラ１１とともに可視画像を撮影するデジタルカメラ１２も搭載しておけば、注意木が発見された場合にその実際の位置の特定が行い易くなる。これらのカメラは同一方向に向けて搭載することが好ましく、図示のように車両の斜め前方もしくは後方に向けて搭載することが好ましい。

高速道路には所定間隔でキロポスト表示１３が設けられているので、カメラの視野に植生とキロポスト表示が収まるように設定しておくことが好ましい。また、撮影場所の天候や撮影時刻により光量が変化するため、白板１４を同時に撮影する第３のカメラ１５も搭載しておけば、後段で光量補正を行うことが可能となる。なお、撮影条件は雨天よりも晴天が好ましく、晴天よりも曇天が好ましい。雨天時には雨粒が撮影の外乱となり、晴天時には金属や防音壁等からの日光の反射が外乱となるからである。撮影は、植生に最も近い側の走行車線を、できるだけ一定速度で走行しながら行うことが望ましい。

本発明では高速道路の同一区間の撮影を期間を置いて複数回行い、基準となる１回目からの植生の活性度の変化に基づいて、注意木を特定する。撮影日の間隔が短すぎると植生の活性度の変化が小さいため検出し難くなり、撮影日の間隔が長すぎると落葉などの植生の形態の変化が大きくなり検出精度の低下を招く。このため春から秋の期間中に、１ヶ月以上、６ヶ月以下の間隔で少なくとも２回撮影することが好ましい。冬季は植生の活性度が全般的に低下するため、撮影に適切ではない。

この撮影により、高速道路脇の植生を近赤外線カメラ１１で動画撮影した前後２本の近赤外線画像の動画が得られる。これらの画像データをコンピュータに入力して処理する。図２に示すように、コンピュータ２０は抽出手段２１と、マッチング手段２２と、算出手段２３と、判定手段２４と、記憶手段２５と、出力手段２６とを備える。以下にコンピュータ２０における画像処理の手順を説明する。

動画は通常、１秒間に３０フレームの静止画から構成されており、そのままではデータ量が大きくなりすぎるので、抽出手段２１によって車速に合わせた間隔で近赤外線画像の動画から静止画を抽出する。例えば動画中の４つのフレームが図３のように部分的に重なっていた場合には、２番目と３番目のフレームを削除し、１番目と４番目のフレームを抽出する。この説明は非常に単純化したが、実際には、車速が８０ｋｍ／ｈの場合、１秒間の移動距離は２２．２ｍであり、１秒間に３０フレームを撮影するならば１フレーム当たりの移動距離は０．７４ｍとなる。１フレームに１５ｍ幅の植生が撮影されていたと仮定すると、約２０フレームで１５ｍになるから、２０フレームごとに１フレームを抽出すれば、途切れることのない静止画からなる近赤外線画像群が得られる。このようにして、コンピュータ２０は抽出手段２１によって撮影日の異なる前後の近赤外線画像群を作成し、記憶手段２５に収納する。

次に記憶手段２５に記憶させた画像を読み取り、マッチング手段２２により、これらの前後の近赤外線画像群中の画像から、同一場所を撮影した前後の画像を自動的にマッチングさせる。この処理を自動的に行わせるには画像中のキロポスト表示１３を利用して前後の画像を大まかに位置合わせすることが好ましい。これにより、前後の近赤外線画像群中の画像どうしの撮影された位置を合わせることは可能である。

しかし、撮影日の異なる前後の画像は、近赤外線カメラ１１を搭載した車両の走行車線が必ずしも同一ではなく、走行速度も正確に一致していないため、同一位置を撮影していても前後の画面は一致しない。例えば図４に示すように、同一位置の植生を撮影した後の画像がやや斜めになったり、サイズが変わったりすることがある。そこでマッチング手段２２は図４の左側に示すように前後の画像から特徴点を自動的に検出して対応させる。図４では対応する特徴点を線で結んだ。その後、後の画像を基準となる前の画像に対応するように変換し、図４の右側に示すように角度やサイズを一致させる。なお、図４以降の画像は可視光線域を外れ人の目には見えない近赤外線画像であるが、便宜的に可視画像として表示した。

次に算出手段２３が、マッチングさせた前後の画像を図５に示すようにブロックに分割する。近赤外線画像から画素ごとに植生指標を算出することも可能であるが、上記の画像補正、樹木の生長による形態変化、風などによる葉の向きの変化などによる影響を受けて植生指標のばらつきが大きくなるので、画素をある程度まとめたブロックに分割し、そのブロックの平均的な植生指標を算出する。前記したように、植生指標（ＮＤＶＩ）は赤色域（波長０．６５μｍ）の反射率Ｒと、波長１．０μｍ付近の近赤外域の反射率ＩＲから、ＮＤＶＩ＝（ＩＲ−Ｒ）／（ＩＲ＋Ｒ）として算出することができる。しかし植生指標の算出式はこの式の他にも知られており、適宜の算出式を用いることができる。

次に判定手段２４が前後の画像の各ブロックを比較し、前の画像の植生指標を基準として、後の画像の植生指標の変化率を計算する。植生指標が大きく低下したブロックに活性度が低下した危険木が含まれている可能性が高く、植生指標の変化率の小さいブロックは、健全であると考えられる。そこで植生指標の変化率に閾値を設定し、植生指標の変化率が閾値を超えたブロックに、注意木があると診断する。図５では左下の３つのブロックについて植生指標の変化率が閾値を超えたと判断され、出力手段２６がこの診断結果を出力する。診断結果にはキロポスト表示された位置データを付けることが好ましい。

なお、３回の撮影を行った場合には図６に示すように２回目と３回目の画像について１回目の画像からの植生指標の変化率を計算し、２回目と３回目の両方で閾値を超えたブロックを特定することができる。この方法によれば、より精度の高い診断が可能となる。

高速道路を管理する樹木の専門家はこの診断結果に基づいて現地に出向き、画像を見ながら実際に注意木があるか否かを調べ、注意木があれば伐採その他の必要な処置を施す。従来は高速道路脇の路肩を低速または徒歩にて注意木の有無を調査していたのに対し、本発明によれば注意木診断システムが指定した場所に出向けばよいため、作業効率が大幅に向上する。

しかも樹木は人間の目には枯れるまで緑色に見えて活性度の変化を見分けることが難しいのであるが、近赤外線画像によれば人間に見えない樹木の衰弱を明確に判別することができ、倒木などの大事に至る前に処置を施すことができ、高速道路の安全を確保するうえで有意義である。このように、本発明によれば、道路脇の植生中から注意木を効率よく見出すことができる利点がある。

１０ 車両
１１ 近赤外線カメラ
１２ デジタルカメラ
１３ キロポスト表示
１４ 白板
１５ 第３のカメラ
２０ コンピュータ
２１ 抽出手段
２２ マッチング手段
２３ 算出手段
２４ 判定手段
２５ 記憶手段
２６ 出力手段

Claims (6)

1. 近赤外線カメラを搭載した車両を走行させて道路脇の植生を動画撮影する作業を期間をおいて複数回行い、
   撮影された動画から車速に合わせた間隔で静止画を連続的に抽出して撮影日の異なる前後の近赤外線画像群を作成し、
   これらの近赤外線画像群中の画像から特徴点を抽出して同一場所を撮影した前後の画像を自動的にマッチングさせ、
   マッチングさせた前後の各画像を複数のブロックに区画して、各ブロック毎に植生指標を算出し、
   ２つの画像間の植生指標の変化率が閾値を超えたブロックに注意木があると診断することを特徴とする道路脇の注意木診断方法。
2. 特徴点の抽出に、高速道路のキロポスト表示を利用することを特徴とする請求項１に記載の道路脇の注意木診断方法。
3. 撮影を、春から秋の期間中に１月以上の間隔で行うことを特徴とする請求項１に記載の道路脇の注意木診断方法。
4. 近赤外線カメラを車両の斜め前方もしくは後方に向けて撮影することを特徴とする請求項１に記載の道路脇の注意木診断方法。
5. 車両に搭載されて道路脇の植生を動画撮影する近赤外線カメラと、
   この近赤外線カメラにより期間をおいて撮影された前後の動画を処理するコンピュータとからなり、
   このコンピュータは、撮影された動画から車速に合わせた間隔で静止画を抽出する抽出手段と、
   抽出された画像から特徴点を抽出して同一場所を撮影した前後の画像を自動的にマッチングさせるマッチング手段と、
   マッチングさせた前後の各画像を複数のブロックに区画して、各ブロック毎に植生指標を算出する算出手段と、
   ２つの画像間の植生指標の変化率が閾値を超えたブロックに注意木があると診断する判定手段とを備えることを特徴とする道路脇の注意木診断システム。
6. 可視画像を撮影するデジタルカメラを更に備えたことを特徴とする請求項５に記載の道路脇の注意木診断システム。

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