JP5145716B2 - 作物情報を算出するリモートセンシングにおける検量線の作成方法 - Google Patents

Description

本発明は、リモートセンシングによる測定において、測定精度を向上させるための検量線作成方法に関するものである。

従来、特許文献１、特許文献２又は特許文献３に記載されているように、圃場脇から斜め下に見下ろす状態で圃場内の作物を撮影し、撮影して得た画像データから前記圃場内の作物の作物情報を求めるリモートセンシングが知られている。これらのリモートセンシングにおける作物情報の演算に使用する演算式（以下、「検量線」という）は、太陽光による作物の反射光を説明変数、該作物の化学分析値を目的変数として、多変量解析を行って作成されている。

検量線の作成に際しては、測定対象の作物の光特性や太陽光による撮影条件に関する要因の影響を少なくし、様々な撮影条件に対応できる汎用性のある検量線を作成するために、様々な撮影条件又は異なる品種の作物での測定を行ってサンプルデータを集め、これらサンプルデータを用いて多変量解析を行っている。一般的に、重回帰分析などの多変量解析では、説明変数及び目的変数のサンプル数が多いほど測定精度を高めることができると考えられており、特許文献１、特許文献２又は特許文献３に記載されている作成方法で作成した検量線は、様々な撮影条件に対応できるものとなっている。

しかし、前記検量線は、特定の品種のみを測定するような、限定された撮影条件で測定が行われる場合には、その限定された撮影条件で測定されたサンプルデータのみを使用して作成された検量線に比べ測定精度が低下するという問題があった。このため、様々な撮影条件に対応できる汎用性のある検量線でありながら、特定の品種や撮影条件に限定して測定が行われる場合にも、限定された条件専用に作成された検量線と同等の測定精度を保てる検量線を作成することが望まれている。

特開２０００−３５０５１７号公報 特開２００１−０４５８６７号公報 特開２００６−３２０２４０号公報

本発明は上記問題点にかんがみ、リモートセンシングでの測定において、様々な撮影条件に対応できる汎用性のある検量線でありながら、特定の品種や撮影条件に限定して測定が行われる場合にも、限定された条件専用に作成された検量線と同等の測定精度を保てる検量線を作成可能とすることを技術的課題とする。

上記課題を解決するため本発明は、圃場内の作物情報を算出するリモートセンシングにおいて、圃場内の複数の区域に生育している作物からの反射光を、カメラによる撮影により前記区域毎に測定する工程と、前記圃場内の作物の作物情報を、前記区域毎に化学分析等により求める工程と、前記撮影により得た反射光の情報を説明変数、前記作物情報を目的変数、そして、前記撮影時の撮影条件に関する要因にダミー変数を用いて、あらかじめ定めた重回帰式の重回帰係数を算出する工程とを含み、前記要因である、太陽の高度、太陽光の光量、太陽光のスペクトルバランス、太陽とカメラとの位置関係、作物の品種及び生育ステージのうち、少なくとも太陽の高度、太陽光の光量、太陽光のスペクトルバランス及び太陽とカメラとの位置関係に対してダミー変数を用いて検量線を作成するという手段を講じた。

また、請求項１に記載の作成方法により作成した検量線を補正する方法であって、圃場内に生育している作物からの反射光を、カメラによる撮影により測定する工程と、前記検量線の定数項及びダミー変数の係数を０とした仮検量線に、前記撮影により得た反射光の情報を適用して、前記圃場内の一定面積の区域に生育している作物の第１の作物情報を演算する工程と、作物の葉身に光を直接照射する方法によって前記区域に生育している作物の第２の作物情報を測定する工程と、前記第１の作物情報と前記第２の作物情報との差異を算出する工程とを含み、前記差異を前記仮検量線の定数項の値としたものを検量線にするという、検量線の補正方法を講じた。

さらに、請求項２に記載の補正方法で作成した検量線を使用して作物情報の演算を行うリモートセンシングの技術的手法を講じた。

本発明によれば、検量線作成時の多変量解析においてダミー変数を用いるので、撮影条件に関する要因による測定値への影響を小さくすることが可能となる。前記撮影条件に関する要因としては、太陽の高度、太陽光の光量度及びスペクトルバランス、太陽の位置に対するカメラの撮影位置、作物の品種又は生育ステージ等が考えられるが、これらの撮影条件に関する要因を誤差要因としてダミー変数に置き換えるので、様々な撮影条件に対応できる汎用性のある検量線でありながら、特定の品種や撮影条件に限定して測定が行われる場合にも、測定精度の優れた検量線が作成可能となった。

また、本発明では、太陽光等の影響を受けないように作物を直接測定した測定値を用いて検量線のバイアス分（定数項）に該当する値を求めるので、前記誤差要因の影響を受けにくい測定が可能となった。

以下、図面を参照して本発明を実施するための最良の形態を説明する。検量線を作成するにあたり、まず、リモートセンシングによる圃場の撮影方法について説明する。ここでは圃場で生育する作物を水稲とし、測定対象が前記水稲（稲体）の窒素含有率である場合を例にして説明する。なお、本願発明は、水稲に限定されるものではなく、陸稲や麦等の作物の場合でも使用でき、また、測定対象は作物の窒素含有率に限定されるものではなく、葉身の窒素含有率や収穫後に穀粒が含有するタンパク予測値等の検量線作成にも使用することができる。

地上に設置したカメラで圃場を斜め上方から撮影するリモートセンシングに関しては、特許文献１、特許文献２又は特許文献３にて詳細な説明があるので、ここでは概要のみを説明する。図１は、圃場１を撮影する一例を示しており、水稲を栽培している圃場１に向けてカメラ３が所定の位置に設置されている。また、圃場１は太陽光にさらされている。カメラ３の撮影範囲には圃場１全体が含まれている。カメラ３はデータ処理装置２０と接続されている。データ処理装置２０は、カメラ３で撮影した画像データを処理できるものであればよく、例えば一般的なノート型パソコンを用いることができる。符号２１は、作物の葉身に光を直接照射する方法により該作物の作物情報の測定を行う、後述する携帯型の測定装置である。なお、ここでの圃場１とは、「畔（あぜ）」で区切られた１枚の圃場であってもよいし、複数の圃場が含まれる「圃場群」であってもよい。

図２で示すものは、カメラ３の機能を表す簡略なブロック図である。カメラ３はＣＣＤ５を備えている。また、カメラ３には複数のフィルタ６を備えたフィルタホイール７が取り付けられている。このフィルタホイール７を回転させてフィルタ６を切り換えることで、各フィルタ６で撮影することができる。フィルタ６を透過した光は、集光レンズ８を介してＣＣＤ５によって受光される。フィルタホイール７は、制御回路９によって駆動制御されるステッピングモータ１０によって回転する。また、制御回路９は、ＣＣＤ５が受光して得た画像データ（反射光）をデータ処理装置２０に送出する。フィルタ６は、可視光域の波長と近赤外線域の波長とから、それぞれ測定する作物の測定対象に対応させて適宜選択すればよい。図２では４枚のフィルタ６を示しているが、目的に応じて随時変更可能であり、また、フィルタ６により、ＲＧＢのＲ（赤）信号、Ｇ（緑）信号及びＢ（青）信号をそれぞれ撮影できるようにしてもよい。本発明に使用するカメラは、撮影した情報を、ＣＣＤを搭載したデジタルカメラで撮影した画像データと同様な状態にデジタル化できるものであれば、特に限定されることはない。なお、２台のカメラを用いて、１台のカメラでＲ信号、Ｇ信号及びＢ信号を、もう１台のカメラで近赤外線域（ＮＩＲ）のＮＩＲ信号を取得するようにしてもよい。

カメラ３での撮影においてＣＣＤ５で受光するのは、圃場１内の稲体の太陽光による反射光である。前記反射光は、各フィルタ６を透過した反射光毎にＣＣＤ５によってそれぞれ受光する。受光して得られた反射光の情報は、データ処理装置２０に送出される。なお、カメラ３への圃場からの反射光は、カメラ３に近い位置の圃場からの反射光と、カメラ３から離れた位置の圃場からの反射光とで、カメラ３への入射角度が異なる。したがって、入射角度が異なることによる入射光の差異を補正することが好ましい。

本発明では、データ処理装置２０に送出された稲体の反射光の情報（画像データ）を用いて検量線の作成を行っている。圃場１内の稲体の反射光を受光して得た前記反射光の情報を、一定面積の複数の区域に分けて、前記一定面積の区域内で生育している稲体の反射光の平均値を求め、また、前記一定面積の区域内に生育している複数の稲体から稲葉を採取し、採取した稲葉の窒素含有率をケルダール法等の化学分析により直接求め、該窒素含有率の平均値を算出する。そして、前記反射光の平均値を説明変数、前記窒素含有率の平均値を目的変数、さらに撮影条件に関係する要因をダミー変数として、前記一定面積の区域のサンプルデータとし、同様にして他の区域の反射光の情報を用いて複数のサンプルデータを準備し、それらのサンプルデータで多変量解析を行って検量線を作成する。

検量線の作成方法について具体的に説明をする。本発明の検量線の作成方法では、例えば、下記に示す重回帰式（数式１）により検量線を作成する。

数式１において、Ｎは測定対象の窒素含有率、Ｆ０、Ｆ１、Ｆ２、Ｆ３、Ｆ４、Ｅ１、Ｅ２、・・・、Ｅ_ｍ−１は重回帰係数、Ｒ１、Ｒ２、Ｒ３及びＲ４は各フィルタを透過した反射光の情報、そして、Ｄ１、Ｄ２、・・・、Ｄ_ｍ−１はダミー変数を表している。

窒素含有率Ｎは、圃場内の一定面積の区域で生育している複数の稲体からそれぞれ稲葉を採取し、それら複数の稲葉の窒素含有率を化学分析により求めて平均した値である。前記窒素含有率は、前記区域におけるサンプルデータの目的変数となる。

Ｒ１、Ｒ２、Ｒ３及びＲ４で表した各反射光の情報は、前記区域で生育している稲体の反射光の平均値である。本発明では、反射光の情報として、ＲＧＢ信号のＲ信号、Ｇ信号、Ｂ信号、そして近赤外線領域の波長であるＮＩＲ信号の４波長域の波長の反射光を測定し、これら反射光を前記区域におけるサンプルデータの説明変数に用いている。

Ｄ１、Ｄ２、・・・、Ｄ_ｍ−１は、ｍ通りの撮影条件により「１」又は「０」をとるダミー変数である。本実施例では、圃場を撮影した画像毎にダミー変数を設けている。太陽の高度、太陽光の光量及びスペクトルバランス等の撮影条件に関する要因は、時間の経過とともに刻々と変化するので、撮影時刻によって前記要因は変化することになる。また、本発明では太陽光の反射光を測定するため、太陽とカメラとの位置関係により撮影条件が変化することになる。つまり、リモートセンシングによる実際の撮影においては、撮影した画像毎に撮影条件が異なることになる。そこで本実施例では、撮影した画像毎にダミー変数（Ｄ１、Ｄ２、・・・、Ｄ_ｍ−１）を設け、表１に示すようなダミー変数の組み合わせとした。

なお、太陽の高度、太陽光の光量及びスペクトルバランスは、時間の経過とともに刻々と変化するので、撮影時刻が異なれば、測定時の誤差要因となる太陽の高度、太陽光の光量及びスペクトルバランスは異なることになる。このため、本発明では、各撮影時刻の撮影画像毎に１つのダミー変数を設定することで、太陽の高度、太陽光の光量及びスペクトルバランス等の誤差要因毎にダミー変数を用いることとした。

圃場を撮影した１枚の画像データにおいて、該画像データ上で圃場を一定面積の複数の区域に分けて、該区域毎にそれぞれの区域内で生育している稲体の反射光の情報（Ｒ１、Ｒ２、Ｒ３及びＲ４）及び窒素含有率Ｎを求めることで、１枚の画像から複数のサンプルデータを得ることができる。なお、前記画像データが複数の圃場を含む圃場群を撮影している場合には、各圃場を１つの区域とすることができる。

また、複数の画像データからそれぞれサンプルデータを得れば、多数のサンプルデータを準備することができる。これらサンプルデータを数式１に用いて多変量解析を行うことで、数式１の重回帰係数を求め、そして、検量線を作成することができる。一般的に、多変量解析ではサンプル数が多いほど検量線の精度を高めることができると考えられている。

なお、数式１の各反射光の情報（Ｒ１、Ｒ２、Ｒ３及びＲ４）は、対数をとることが好ましく、数式２で示すような重回帰式を用いて多変量解析を行うことが望ましい。

数式２で示すように、作物からの各波長における反射光を対数化し、その数値を説明変数とすることで、主に太陽光の状態による誤差要因を全てバイアス分としてのダミー変数を含む項に置き換えることができる。

ところで、本実施例では、撮影条件に関する要因による影響を少なくするために、ダミー変数を用いた多変量解析により検量線の作成を行っているが、撮影した画像毎にダミー変数を設定しているため、どのダミー変数に「１」を入力すべきか判断が困難である。このため、数式１又は２で表される検量線の、重回帰係数Ｆ０で表される定数項と重回帰係数Ｅ１〜Ｅ_ｍ−１で表される各定数項の総和（以下、「バイアス分」という、一次関数でいう「切片」に該当する）を計算することが困難である。このため、正確なバイアス分を計算することができないので、別途バイアス分に該当する値を求める必要がある。

本発明ではこのバイアス分を、例えば、特開平１０−９６６９２に記載されているような携帯型の葉の成分測定装置（以下、「測定装置２１」という）を用いて求める。測定装置２１によれば、圃場内で生育している稲体の窒素含有率を容易に測定することができ、また、稲葉を直接測定して太陽光等の影響を受けずに稲体の窒素含有率を求めることができる。なお、バイアス分の求め方については、測定装置２１のような装置を用いる以外にもその他の一般的に知られている手法により求めてもよい。

次に、測定装置２１を用いたバイアス分の求め方について説明する。この場合、前述の検量線の作成方法により作成した数式２からバイアス分を計算する項を取り除いた、下記に示す数式３を仮検量線として使用する。当然、数式２の代わりに数式１からバイアス分を計算する項を取り除いた数式でもよい。

ここで、仮検量線（数式３）がデータ処理装置２０に記憶された状態で、カメラ３により圃場Ｘを撮影したとする。この場合、図３に示すような、圃場Ｘ内の一定面積の区域Ｙで生育している稲体の窒素含有率は、前記撮影によって求めた各反射光の情報のうち、区域Ｙの反射光の情報を前記仮検量線に代入して演算することができる。なお、この値は４．０％（以下、「第１の作物情報」という）であったとする。前記区域の形状や広さは特に限定されないが、画像データをパソコンで処理することを考慮すれば、形状は四角形とするのが好ましく、特に正方形が好ましい。また、形状を四角形とする場合、一辺の長さは８ｍ程度が好ましい。

次に、前記区域Ｙで生育している稲体の窒素含有率が、測定装置２１による測定で、３．１％（以下、「第２の作物情報」という）であったとする。なお、測定装置２１による測定値は、前記区域Ｙに生育している複数の稲体の葉を測定した平均値である。測定装置２１での測定は、１つの稲体につき１枚の葉を測定すればよく、前記葉の枚数は２０枚以上とすることが望ましい。

前記第１の作物情報はデータ処理装置２０内に記憶でき、前記第２の作物情報は測定装置２１に記憶されているから、この第２の作物情報をデータ処理装置２０に入力して、データ処理装置２０内に記憶する。前記入力方法は、自動又は手動のどちらの方法でも良い。データ処理装置２０では、前記第１の作物情報と前記第２の作物情報との差異を算出する。ここでは第１の作物情報を４．０％、第２の作物情報を３．１％としているので、第１の作物情報が第２の作物情報よりも０．９％高い値となっている。よって、差異は−０．９％となり、本実施例では、この差異−０．９％を前記仮検量線のバイアス分（定数項）とする。したがって、前記仮検量線は、下記の数式４で示すように、

となる。数式４で表される検量線は、前記バイアス分を求めるために撮影した前記圃場Ｘ内の稲体の窒素含有率を求めるのに使用することができる。例えば、区域Ｚの反射光の情報（Ｒ１、Ｒ２、Ｒ３及びＲ４）を前記検量線（数式４）に代入することで、区域Ｚの稲体の窒素含有率を簡単に求めることができる。なお、前記検量線を圃場Ｘとは異なる圃場を撮影した画像データに用いることもできるが、測定精度が低下するおそれがある。また、圃場Ｘは、１枚の圃場と限定されるわけではなく、複数の圃場を含む圃場群であってもよい。このようにして、圃場で栽培されている作物の作物情報（ここでは稲体の窒素含有率）を広い範囲に渡って簡単に測定することが可能となる。なお、１枚の圃場ごとに前記窒素含有率の平均値を求め、この平均値を、各圃場の窒素含有率として使用するのが一般的である。

本発明の検量線の作成方法においては、作物の品種や生育ステージ等に自由にダミー変数を用いることができる。下記の表２は、作物の品種に対してダミー変数を設定した場合を示している。

また、複数の撮影条件にダミー変数を用いることもでき、下記の表３には、各画像と作物の品種とに対してダミー変数を設定した場合の組み合わせを示している。

表３で示しているように、１つの画像で２つ以上の作物の品種が生育しているような場合、各品種が生育している箇所が区分け可能であれば、一つの画像で、２つ以上のダミー変数を設定することができる。なお、表３で示すようにダミー変数を設定する場合に、品種が不明で生育ステージが判明している場合には、表４に示すようにダミー変数をとることができる。

さらに、作物の品種とその品種の生育ステージが確認できる場合には、表５に示すようにダミー変数をとることができる。

表２〜表５に示すようにダミー変数を設けた場合であっても、前述の検量線の作成方法により検量線を作成することができる。

本発明の検量線の作成方法においては、下記の数式５に示すように、Ｒ（赤）信号の反射光の情報、Ｇ（緑）信号の反射光の情報及びＢ（青）信号の反射光の情報とＮＩＲ信号の反射光の情報との比の対数をとった重回帰式としてもよい。

数式５のように重回帰式を設けた場合あっても、前述の検量線の作成方法により検量線を作成することができる。

本発明のダミー変数を用いた検量線の作成方法は、地上からの撮影の他、気球、ラジコン飛行装置（飛行機、ヘリ）、有人飛行機又は人工衛星等にカメラを搭載して圃場を撮影するリモートセンシングにおいても用いることが可能である。なお、地上からの撮影とは、地面から１ｍ〜３０ｍの高さから圃場を見下ろすようにカメラにて撮影することであって、遠方を撮影する場合には望遠レンズを使用することが望ましい。望遠レンズを使用することで、遠方を撮影した画像分まで解析時の分解能を確保することが可能となり、より広い範囲を一度に測定することができる。

撮影状態を示した説明図である。 圃場の撮影に使用するカメラの概略ブロック図である。 圃場の撮影範囲を示した図である。

符号の説明

１ 圃場
３ カメラ
５ ＣＣＤ
６ フィルタ
７ フィルタホイール
８ レンズ
９ 制御回路
１０ ステッピングモータ
２０ データ処理装置
２１ 測定装置

Claims (3)

1. 圃場内の作物情報を算出するリモートセンシングにおいて、
   圃場内の複数の区域に生育している作物からの反射光を、カメラによる撮影により前記区域毎に測定する工程と、
   前記圃場内の作物の作物情報を、前記区域毎に化学分析等により求める工程と、
   前記撮影により得た反射光の情報を説明変数、前記作物情報を目的変数、そして、前記撮影時の撮影条件に関する要因にダミー変数を用いて、あらかじめ定めた重回帰式の重回帰係数を算出する工程とを含み、
   前記要因である、太陽の高度、太陽光の光量、太陽光のスペクトルバランス、太陽とカメラとの位置関係、作物の品種及び生育ステージのうち、少なくとも太陽の高度、太陽光の光量、太陽光のスペクトルバランス及び太陽とカメラとの位置関係に対してダミー変数を用いることを特徴とする検量線の作成方法。
2. 請求項１に記載の作成方法により作成した検量線を補正する方法であって、
   圃場内に生育している作物からの反射光を、カメラによる撮影により測定する工程と、
   前記検量線の定数項及びダミー変数の係数を０とした仮検量線に、前記撮影により得た反射光の情報を適用して、前記圃場内の一定面積の区域に生育している作物の第１の作物情報を演算する工程と、
   作物の葉身に光を直接照射する方法によって前記区域に生育している作物の第２の作物情報を測定する工程と、
   前記第１の作物情報と前記第２の作物情報との差異を算出する工程とを含み、
   前記差異を前記仮検量線の定数項の値としたものを検量線とすることを特徴とする検量線の補正方法。
3. 請求項２に記載の検量線の補正方法で作成した検量線を使用することを特徴とするリモートセンシングによる作物の測定方法。
   

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