JP5564812B2 - 植物体の生育変化の連続測定方法 - Google Patents
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<2>さらに本発明は、前記RGBデジタルカメラの近赤外カットフィルターに替えて近赤外バンドパスフィルターを備えたNIRカメラを用いる植物体の三次元形態変化の長期連続測定方法である。
<3>さらに本発明は、前記近赤外バンドパスフィルターが中心波長700〜1000nmの範囲の近赤外バンドパスフィルターである植物体の三次元形態変化の長期連続測定方法である。
(RGBカメラの処理)
前記により撮影された画像のうち、画像上の一定領域内における撮像素子の赤色、緑色、青色バンドにおけるDN値を測定し、該DN値から前記特定領域内における撮像素子への入射光量を下記手順により推定する。
RGBカメラ本体内部の近赤外カットフィルターを取り外し、近赤外バンドパスフィルターを装着したNIRカメラについても、前記RGBカメラと同様に処理する。
(実施例1)
<使用機材>
使用機材としては、市販のデジタルカメラ((株)ニコン社製 COOLPIX P5000)を使用した。以後、本仕様のデジタルカメラをRGBカメラと略称する。
実験は、2007夏〜2008年春にかけて、水稲作を対象に計2回行った。
水稲栽培は、富山県農業試験研究センター内の水田圃場で行われた。移植日は2007年5月14日、出穂日は8月10日、収穫日は10月11日であった。化成肥料(N-P2O5-K2O=6-9-6)を元肥として4gN/m2、追肥として1.5g N/m2散布した。栽植密度は、21.4株/m2であった。カメラ撮影期間は、2007年5月30日から10月25日までの計149日間であった。
前記RGBカメラをデジタルカメラ防水ケース(DICAPAC CO. Ltd社製、商品名;DiCAPac、型番;WP510)に入れ、専用のカメラ雲台(木村応用工芸製)にカメラレンズが鉛直下向き(真下を向く。)になるように装着した。レンズ位置は、地表から1.5mの高さとした。また必要に応じ、太陽光発電パネル(Sunsei社製 SE-1200)および電圧制御装置(Sunsei社製 SE-CC10000)で充電可能なバッテリー(GSユアサ製 PXL12072F1)を用いた。
仕上がり設定:標準、ホワイトバランス:オート、測光方式:マルチパターン、連写:単写、BSS:オフ、ブラケッティング:オフ、AFエリア選択:オート、AF-MODE:シングルAF、調光補正:0、発光切り換え:オート、ズーム時F値保持:オフ、ノイズ低減:オフ、コンバーター:オフ
とした。
前記により得られたDN値から、撮像素子への入射光量を下記手順の室内実験によって得られた画像データにより推定した。
暗室内の人工光源(ハロゲンランプ)によって照射された黒色カラーボード(製品名:マーメイド)に対して、マニュアル撮影モードに設定したRGBカメラのF値を4段階(2.7、3.8、6.1、7.6)に、シャッタースピードを4段階(1、0.5、0.25、0.125秒)に、3種類の減光フィルター(MARUMI社製、製品名;NEOMC-ND8、NEOMC-ND4、NEOMC-ND2、以下3種類の減光フィルターを総称してNDフィルターという。)を組合せることによってカメラレンズに入射する光強度を1/64、1/32、1/16、1/8、1/4、1/2、1(減光フィルターを用いない場合。)の7段階に、それぞれ変化させて、以上の変化を組合せることより、112段階の撮像素子への入射光量を作成し、各段階の入射光量における露出(EV)を下記数式(1)〜数式(4)により算出した。
−1E−08[DN]3+1E−07[DN]2+6E−05[DN]
・・・数式(6)
RGBカメラの出力画像は、赤色バンドデータ、緑色バンドデータ、青色バンドデータの3種類から構成されるが、図1の枠部分に示す領域(512×512pixels)に含まれる各バンドの画素ごとに、前記数1ないし数7を適用し、cDN値の平均を求めることによって、RGBカメラ画像の赤色、緑色、青色バンドにおける領域平均cDN値を求めた。前記図1の枠部分は、RGBカメラの出力画像上における512×512pixelの範囲であり、地表面上においては一辺が35cmに相当する範囲である。
・・・数式(11)
+NRBIRGB(t)+NRBIRGB(t+1)+ NRBIRGB(t+2)
+ NRBIRGB(t+3))/7
・・・数式(12)
水稲の生育状態の検証データとして、草丈(水稲の葉を手で伸ばしたときの先端から地表面までの長さ)、部位別乾物重(葉・茎・穂を部位別に分解し乾燥した後の質量)をサンプリング調査した。比較検証に用いたサンプリングデータの点数は、草丈で17点(約7〜10日間隔)、部位別乾物重で10点(約20〜30日間隔)であった。
《夜間フラッシュ画像を基に計算されたNRBIRGBの時系列変化》
図4に、RGBカメラの夜間フラッシュ画像を基に計算されたNRBIRGBの時系列変化を示す。NRBIRGBの時系列変化のデータから、NRBIRGBは植生生長の時間変化を捉えることができた。
図5に平滑化NRBIRGBと草丈(実測値)との比較結果を示す。図5は、実測値をY軸に平滑化NRBIRGBをX軸にとりプロットしたものであり、DOYは、1月1日からの通算日(Days of Yearの略)を示す(以下図6、7、8、10、12、13、15においても同様である。)。
図6〜図8に7日間移動平均により平滑化したNRBIRGBと水稲部位別乾物重(実測値)との比較結果を示す。比較対象は、水稲の葉、茎、穂、全重である。図6は赤色バンドの、図7は緑色バンドの、図8は青色バンドの結果をそれぞれ示す。
<実験圃場とカメラ撮影期間>
実施例1の水稲作を大麦作に替え実施例2を行った。栽培は、中央農業研究センター(つくば市)敷地内の畑圃場で行い、播種日は2007年11月22日、出穂日は2008年4月27日、収穫日は6月10日とし、化成肥料(N-P2O5-K2O=6-9-6)を元肥として3.8gN/m2散布し、播種間隔は、33cmとし、カメラ撮影期間は、2007年12月16日から2008年6月5日までの計173日間とし、レンズ位置を地表から1.7mとした以外は実施例1と同様とし、大麦作におけるNRBIRGBを測定した。
《夜間フラッシュ画像を基に計算されたNRBIの時系列変化》
図9に、RGBカメラの夜間フラッシュ画像を基に計算されたNRBIRGBの時系列変化を示す。NRBIRGBの時系列変化データの比較から、NRBIRGBは植生生長の時間変化を捉えることができた。
図10に7日間移動平均により平滑化したNRBIRGBと草丈(実測値)との比較結果を示す。
実施例1の使用機材について、RGBカメラ本体内部の近赤外カットフィルターを取り外し、近赤外バンドパスフィルター(中心波長830nm±130nm、木村応用工芸社製)をカメラレンズに装着したNIRカメラとした以外は、実施例1と同様として実施例3を行った。NIRカメラ画像におけるDN値の平均値も図2に示す。
1時間ごと(22時から翌2時台まで)の夜間フラッシュ画像から得られる領域平均cDN値と、自動的にカメラ画像ヘッダーファイル内に記録されているカメラパラメータ(F値、露光時間、ISO感度)から、前記数8〜数11を用いてNRBI値(NRBINIR)を計算した。
《夜間フラッシュ画像を基に計算されたNRBINIRの時系列変化
NIRカメラの夜間フラッシュ画像を基に計算されたNRBINIRの時系列変化を、図11に示す。NRBINIRは、NRBIRGB(図4)に比較して、日々の変化及び時間的変化が小さかった。
7日間移動平均により平滑化したNRBINIRと草丈(実測地)との比較結果を図12に示す。図12より、水稲試験におけるNRBINIRと、出穂期頃(水稲DOY219)までの草丈とは、2次式により近似することができる。該近似式と決定係数を表4に示した。
7日間移動平均により平滑化したNRBINIRと、水稲部位別乾物重(実測地)との比較結果を図13に示す。比較対象は、水稲の葉、茎、穂、全重である。
実施例2のRGBカメラに替えて、NIRカメラを用いた以外は実施例2と同様として実施例4を行った。
《夜間フラッシュ画像を基に計算されたNRBINIRの時系列変化》
NIRカメラの夜間フラッシュ画像を基に計算されたNRBINIRの時系列変化を図14に示す。NRBINIRの時系列変化データの比較から、NRBINIRは植生生長の時間変化を捉えることができる。
7日間移動平均により平滑化したNRBINIRと草丈(実測地)との比較結果を図15に示す。図15より、大麦試験におけるNRBINIRと出穂期10日後(DOY:493)頃までの草丈の時間変化とは、2次式により近似することができ、表6にNRBINIRと出穂期10日後(DOY:493)頃までの草丈の時間変化との近似式および該近似式の決定係数を示した。
Claims (3)
- 植物の生育変化を連続的に測定する方法において、RGBデジタルカメラを用いて、夜間に植物体を一定位置より定時に連続して撮影し、記録された画像上の一定領域のデジタルナンバー、ISO感度値、F値、露光時間の各数値を取り出し、
ISO感度値(ISO/64)から下記数式(8)により入射光量に対する撮像素子回路内の増幅度AD ISO を、
F値(F)から下記数式(9)により露光値EV F を、
露光時間(T)から下記数式(10)により露光値EV exp を、
それぞれ演算して、得られたAD ISO 、EV F 、EV exp と、
デジタルナンバーについて、あらかじめ入射光量の明らかな光源を用いて非線形特性補正をしたデジタルナンバー(cDN)とを、
下記数(11)により演算をして得られたNRBIの値について、
撮影された時系列変化のデータから、植物体の三次元形態の時間的変化を連続して捉えることを特徴とする植物体の三次元形態変化の長期連続測定方法。
AD ISO = log 2 (ISO/64) ・・・数式(8)
EV F =2×log 2 (F) ・・・数式(9)
EV exp =−1×log 2 (T) ・・・数式(10)
NRBI = cDN ×2^(EV F + EV exp − AD ISO )・・・数式(11)
- 前記RGBデジタルカメラに替えて、RGBデジタルカメラの近赤外カットフィルターの代わりに近赤外バンドパスフィルターを備えたNRIカメラを用いる請求項1に記載の植物体の三次元形態変化の長期連続測定方法。
- 前記近赤外バンドパスフィルターが、中心波長700〜1000nmの範囲の近赤外バンドパスフィルターである請求項2に記載の植物体の三次元形態変化の長期連続測定方法。
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