JP5847652B2 - 藻場分布測定方法、藻場分布測定装置、藻場分布測定用プログラム - Google Patents

Description

本発明は藻場分布測定方法、藻場分布測定装置および藻場分布測定用プログラムに関する。さらに詳しくは、本発明は、画像処理と音響測探とを組み合わせた藻場分布測定方法、藻場分布測定装置、および藻場分布測定用プログラムに関するものである。

近年、藻場の減少が環境上の重要な問題となっており、現状把握のために藻場の分布を精確に測定する必要がある。藻場分布の測定手法としては、船底から海底に向けて音波を照射し、その反射波に基づいて藻場を測定する手法がある。この手法は、音波の反射場所の違いによって反射波の到達時間や強度が異なることから反射波に基づいて海底と藻場とを判別するものである。なお、音波を利用して海底と藻場を判別する超音波藻計測装置として、例えば特許文献１がある。

また、別の手法として、水中にカメラを沈めて静止画や動画を撮影し、これらの画像に基づいて藻場の分布を測定する手法もある（例えば、特許文献２）。

特開平８−２７１６２９号公報 特開２００２−５８３７０号公報

しかしながら、前者の音波を使用した手法では、音波の吸収・散乱が藻場以外によっても生じることがあり、その場合には藻場との判別が困難で測定精度に劣る。また、後者の画像による手法では、人手による長時間の画像・映像観察が必要であり、測定に手間と時間がかかる。

本発明は、簡便且つ精確に測定することができる藻場分布測定方法、藻場分布測定装置、藻場分布測定用プログラムを提供することを目的とする。

かかる目的を達成するために、請求項１記載の藻場分布測定方法は、測定対象水域の空撮カラー画像中の画素のｇ成分強度の優位性に基づいて第１の藻場候補領域を決定すると共に、測定対象水域について行った音響水深探査の測定水深ｚの変化に基づいて第２の藻場候補領域を決定し、第１の藻場候補領域と第２の藻場候補領域とを対比して両者の一致した領域を藻場域と推定するものである。

また、請求項２記載の藻場分布測定方法は、測定水深ｚの変化に基づき海藻による影響量ｚａを求めると共に、測定対象水域内の複数地点で測定されたサンプル繁茂量と海藻による影響量ｚａとの相関関係を求めて藻場域の繁茂量を推定するものである。

また、請求項３記載の藻場分布測定装置は、測定対象水域の空撮カラー画像中の画素のｇ成分強度の優位性に基づいて第１の藻場候補領域を決定する第１の藻場候補領域決定手段と、測定対象水域について行った音響水深探査の測定水深ｚの変化に基づいて第２の藻場候補領域を決定する第２の藻場候補領域決定手段と、第１の藻場候補領域と第２の藻場候補領域とを対比して両者の一致した領域を藻場域とするものである。

また、請求項４記載の藻場分布測定装置は、測定対象水域内の複数地点で測定されたサンプル繁茂量と測定水深ｚの変化に基づいて求められた海藻による影響量ｚａとの相関関係を求めて藻場域の繁茂量を推定する繁茂量推定手段を備えるものである。

また、請求項５記載の藻場分布測定用プログラムは、少なくとも、測定対象水域の空撮カラー画像中の画素のｇ成分強度の優位性に基づいて第１の藻場候補領域を決定する手段と、測定対象水域について行った音響水深探査の測定水深ｚの変化に基づいて第２の藻場候補領域を決定する手段と、第１の藻場候補領域と第２の藻場候補領域とを対比して両者の一致した領域を藻場域とする手段としてコンピュータを機能させるものである。

さらに、請求項６記載の藻場分布測定用プログラムは、更に、測定対象水域内の複数地点で測定されたサンプル繁茂量と測定水深ｚの変化に基づいて求められた海藻による影響量ｚａとの相関関係を求めて藻場域の繁茂量を推定する手段としてコンピュータを機能させるものである。

本発明では、空撮カラー画像に基づいて決定された第１の藻場候補領域と音響水深探査に基づいて決定された第２の藻場候補領域との両者を合わせて藻場域を推定するので、空撮カラー画像による場合の測定誤差と音響水深探査による場合の測定誤差とを打ち消すことができて、測定精度を向上させることができる。また、水中で撮影した画像・映像を観察する場合のような手間と時間が不要であり、簡便に測定することができる。

また、本発明は、藻場域の繁茂量を簡易且つ高精度に推定することができる。

本発明の藻場分布測定方法の第１の実施形態を示す概念図である。 同藻場分布測定方法のフローチャートである。 本発明の藻場分布測定装置の第１の実施形態を示すブロック図である。 本発明の藻場分布測定方法の第２の実施形態を示す概念図である。 同藻場分布測定方法のフローチャートである。 本発明の藻場分布測定装置の第２の実施形態を示すブロック図である。

以下、本発明の構成を図面に示す形態に基づいて詳細に説明する。

図１〜図３に、本発明の第１の実施形態を示す。藻場分布測定装置は、測定対象水域１の空撮カラー画像中の画素のｇ成分強度の優位性に基づいて第１の藻場候補領域２を決定する第１の藻場候補領域決定手段３と、測定対象水域１について行った音響水深探査の測定水深ｚの変化に基づいて第２の藻場候補領域４を決定する第２の藻場候補領域決定手段５と、第１の藻場候補領域２と第２の藻場候補領域４とを対比して両者の一致した領域を藻場域６とする藻場域推定手段７を備えるものである。また、藻場分布測定装置は、本発明の藻場分布測定用プログラムをコンピュータ上で実行することによっても実現される。本実施形態では、藻場分布測定用プログラム（以下、単に測定用プログラムという）をコンピュータ上で実行する場合を例に説明する。

測定用プログラムを実行するための本実施形態の藻場分布測定装置の全体構成を図３に示す。藻場分布測定装置は、制御部８、記憶部９、入力部１０、表示部１１、接続部１２を備え、これらは相互にバス等の信号回路１３により接続されている。

制御部８は記憶部９に記憶されている測定用プログラムによって藻場分布測定装置全体の制御や藻場域６の推定等に係る演算を行うものであり、例えばＣＰＵ（中央演算処理装置）である。記憶部９は少なくともデータやプログラム等を記憶可能な装置であり、例えばハードディスクである。

入力部１０は少なくとも作業者の命令等を制御部８等に与えるためのものであり、例えばキーボード、マウスである。表示部１１は制御部８の制御により表示・描画等を行うものであり、例えばディスプレイである。接続部１２は外部機器類を接続するためのインターフェースであり、例えばＵＳＢポート、カードスロットである。

制御部８には、測定用プログラムを実行することにより、測定対象水域１の空撮カラー画像中の画素のｇ成分強度の優位性に基づいて第１の藻場候補領域２を決定する手段としての第１の藻場候補領域決定部（第１の藻場候補領域決定手段）３、測定対象水域１について行った音響水深探査の測定水深ｚの変化に基づいて第２の藻場候補領域４を決定する手段としての第２の藻場候補領域決定部（第２の藻場候補領域決定手段）５、第１の藻場候補領域２と第２の藻場候補領域４とを対比して両者の一致した領域を藻場域６とする手段としての藻場域推定部７（藻場域推定手段７）が構成される。また、本実施形態では、空撮カラー画像と音響水深探査の測定データとの位置合わせを行う位置合わせ処理部１４も構成される。

本実施形態では、測定対象水域１の空撮カラー画像を撮影する撮影装置１５として、任意の時間間隔で自動的に撮影可能な、あるいは地上の操作者が遠隔操作で撮影可能な、独立電源式のデジタルカメラを使用するが、これに限られない。また、空撮を行うための手段として、例えば、気球あるいはラジコン操作可能な飛行装置（ラジコン飛行機、ラジコンヘリコプター等）を使用する。撮影装置１５を搭載した飛行装置を測定対象水域１の上空に飛ばし、撮影を行う。使用する空撮カラー画像は、測定対象水域１を複数枚に分割して撮影したものを１枚の画像に合成して使用しても良いし、測定対象水域１全体を１枚に撮影した画像を使用しても良い。

空撮カラー画像には位置情報目印が写し込まれている。本実施形態では、測定対象水域１の複数箇所に浮かべたブイを位置情報目印としている。各ブイにはＧＰＳ装置等の位置測定装置が設置されており、係留位置の精確な測定が可能である。また、位置情報目印は４箇所以上設けることが好ましい。位置情報目印を４箇所以上設けることで、撮影した画像の傾き補正が容易になる。ただし、傾き補正が不要な場合等には２箇所又は３箇所でも良い。また、ブイ以外のものを位置情報目印として使用しても良い。

空撮カラー画像は測定対象水域１を真上から撮影したものであることが好ましいが、測定対象水域１の水面に対して撮影装置１５のレンズを平行にした状態での撮影を保証できないので、撮影後の画像に写し込まれた位置情報目印を利用して傾き補正が行われる。傾き補正は、例えば市販のソフトウエアを利用して行われる。傾き補正後の空撮カラー画像のデータは接続部１２から藻場分布測定装置に供給され、記憶部９に記憶される。

なお、ここでの空撮カラー画像には、衛生画像も含まれる。

音響水深探査は、音響水深探査機器１６と例えばＧＰＳ装置等の位置測定装置を搭載した測定船を測定対象水域１に航行させて行われる。音響水深探査機器１６としては、例えば魚群探知機が使用可能であるが、これに限られない。測定船は有人のものでも良いし、無人で遠隔操作されるものでも良い。測定船を測定対象水域１に対して縦横に航行させながら測定し、測定対象水域１の測定水深ｚの２次元分布図を作成する。測定データ（２次元分布図）は接続部１２から藻場分布測定装置に供給され、記憶部９に記憶される。

次に、藻場分布測定方法について説明する。この藻場分布測定方法は、例えば図２に示すように、測定対象水域１の空撮カラー画像中の画素のｇ成分強度の優位性に基づいて第１の藻場候補領域２を決定する（ステップＳ３２）と共に、測定対象水域１について行った音響水深探査の測定水深ｚの変化に基づいて第２の藻場候補領域４を決定し（ステップＳ３３）、第１の藻場候補領域２と第２の藻場候補領域４とを対比して両者の一致した領域を藻場域６と推定する（ステップＳ３４）ものである。

先ず最初に、空撮カラー画像と音響水深探査の測定データとの位置合わせを行う（ステップＳ３１）。位置合わせは、位置合わせ処理部１４が記憶部９に記憶されている空撮カラー画像データと音響水深探査の測定データを読み込んで実行する。

位置合わせには、例えば空撮カラー画像中に写し込まれた位置情報目印を利用する。音響水深探査で作成した２次元分布図について、空撮カラー画像中の位置情報目印に対応する位置（座標ｘ、ｙ）を決定し、決定した位置の座標と空撮カラー画像中の位置情報目印の位置座標を合わせることで、空撮カラー画像と音響水深探査の２次元分布図とを位置合わせする。そして、音響水深探査で信号波の送受信を行った位置の座標（測定座標（ｘ、ｙ））における空撮カラー画像の画素のＲＧＢ信号（ｒ、ｇ、ｂ）と音響水深探査の２次元分布図の測定水深ｚを求める。

なお、ここでは説明の理解を容易にするために、音響水深探査では格子状に測定船を航行させており且つ一定間隔で信号波の送受信を行ったものとして、即ち測定座標（ｘ、ｙ）のｘ座標が１，２，３，…、ｙ座標が１，２，３，…として説明する。測定座標（ｘ、ｙ）で示される位置の実際の間隔は、測定船の速度や測定波の送信間隔等にもよるが、例えば０．５ｍ〜１．０ｍ程度になる。

次に、測定対象水域１の空撮カラー画像に基づいて第１の藻場候補領域２を決定する（ステップＳ３２）。第１の藻場候補領域２の決定は第１の藻場候補領域決定部３が行う。空撮カラー画像では藻場は緑系の色で写るため、その領域の画素のＲＧＢ信号はｇ（緑）成分強度がｂ（青）成分強度やｒ（赤）成分強度よりも優位（大きく）になる。各測定座標（ｘ、ｙ）の画素についてＲＧＢ信号のｇ成分強度がｂ成分強度及びｒ成分強度よりも優位の測定座標（ｘ、ｙ）を候補座標とし、その集まりを第１の藻場候補領域２とする。これにより、空撮カラー画像中に緑系色で写されている領域を第１の藻場候補領域２として抽出することができる。

本実施形態では、ｇ成分強度が優位であるか否かの判断として、ｂ成分強度との比較を行い、ｇ成分強度＞ｂ成分強度の場合にｇ成分強度が優位であると判断する。即ち、gb＝（ｇ成分強度）÷（ｂ成分強度）を計算し、gb＞１．０の場合にｇ成分強度が優位であると判断する。ただし、gbの閾値は１．０に限られない。

ただし、ｇ成分強度の優位性の判断はこれに限られない。例えば、ｒ成分強度との比較（ｇ成分強度＞ｒ成分強度）や、ｂ成分強度及びｒ成分強度との比較（ｇ成分強度＞ｂ成分強度且つｇ成分強度＞ｒ成分強度）で判断しても良い。また、このとき、単純な大小関係（例えば、ｇ成分強度＞ｂ成分強度、gb＞１．０、等）で判断しても良いし、所定値以上の大小関係であるか否か（例えば、gr（＝ｇ成分強度÷ｒ成分強度）が所定の閾値Ｓ１（例えば、３．６５等）以上であるか否か等）で判断しても良いし、一定範囲内の大小関係であるか否か（例えば、bg（＝ｂ成分強度÷ｇ成分強度）が所定の閾値Ｓ２〜閾値Ｓ３（例えば、Ｓ２＝０．６３５、Ｓ３＝０．６６５等）の範囲等）で判断しても良い。

次に、音響水深探査による測定水深ｚの変化に基づいて第２の藻場候補領域４を決定する（ステップＳ３３）。第２の藻場候補領域４の決定は第２の藻場候補領域決定部５が行う。藻場が無く海底が続く領域は殆ど傾斜が無く、測定水深ｚは大きく変化しない。一方、藻場では音響水深探査機器１６からの信号波が海底に比べて大きく散乱・吸収されると共に海藻の高さのため水深が浅くなるので、藻場の測定水深ｚは海底の測定水深ｚと大きく異なる。そのため、測定水深ｚの変化に基づいて海底と藻場とを判別することができる。

まず、ｘ座標＝１の測定座標（１，１），（１，２），（１，３），…について、測定水深ｚの数列を求める。いま、測定座標（１，１）の測定水深ｚをｚ11，測定座標（１，２）の測定水深ｚをｚ12，測定座標（１，３）の測定水深ｚをｚ13，…とすると、ｘ座標＝１の各測定座標の測定水深ｚの数列Ｚ１は（ｚ11，ｚ12，ｚ13，…）となる。

そして、数列Ｚ１について、ｎ番目の測定水深［ｚｎ］と、(ｎ−１)番目の測定水深［ｚ(ｎ−１)］とを比較し、［ｚｎ］−［ｚ(ｎ−１)］＜Ａ１となるｎ番目の測定水深［ｚｎ］を海底による反射信号の測定水深ｚｓと判断する。ここで、Ａ１は判別のための閾値であり、例えば０．１（ｍ）であるが、これに限られない。海底が続く領域では水深が殆ど変化しないため、［ｚｎ］と［ｚ(ｎ−１)］とがほぼ同じ値の場合、即ち［ｚｎ］−［ｚ(ｎ−１)］＜Ａ１の場合には測定座標（１，ｎ）は海底であり、その測定座標（１，ｎ）の測定水深ｚは海底による反射信号の測定水深ｚｓであると判断することができる。一方、上記以外の場合（［ｚｎ］−［ｚ(ｎ−１)］≧Ａ１）には、その測定座標（１，ｎ）は藻場であると判断することができる。例えば、ｚ13−ｚ12＜Ａ１である場合には、測定座標（１，３）は海底であると判断する。

このような判断をｘ座標＝１の測定座標（１，１），（１，２），（１，３），…について行い、海底であると判断した測定座標（１，ｙ）のｙ座標と測定水深ｚｓとの相関関係式（例えばｚｓ＝ａｙ＋ｂであらわされる）を求める。この相関関係式を第１の相関関係式という。第１の相関関係式はｘ座標＝１の測定座標（１，１），（１，２），（１，３），…を通る海底の水深ｚｓを示しており、海底部分については海底の水深を示し、藻場については海藻が生えている海底の水深を示している。

次に、ｘ座標＝１の測定座標（１，１），（１，２），（１，３），…の各々について、ｙ座標を第１の相関関係式に代入し、当該測定座標における海底の水深ｚｓを求める。そして、ｘ座標＝１の測定座標（１，１），（１，２），（１，３），…の各々について、求めた海底の水深ｚｓと当該測定座標の測定水深ｚ（見かけ上の水深）との差ｚａ（藻場の海底よりも藻の上端の方が高いので、ｚａ＝ｚ−ｚｓ）を求める。このｚａは、藻場については、海藻に影響された測定水深ｚと海藻が生えている海底の水深ｚｓとの差であり、海藻による影響量ｚａと呼ぶ。なお、海藻による影響量ｚａは、第１の相関関係式の誤差等により藻場ではない海底部分についても０以外の値になることもある。このように海底と判断された測定座標も含めてｘ座標＝１の測定座標（１，１），（１，２），（１，３），…の各々について海藻による影響量ｚａが求められる。

上記のｘ座標＝１の測定座標について行った処理をｘ座標＝２，３，…についても行い、全ての測定座標（ｘ，ｙ）について海藻による影響量ｚａを求める。そして、海藻による影響量ｚａ＞Ａ２となる測定座標（ｘ，ｙ）を候補座標とし、その集まりを第２の藻場候補領域４とする。ここで、Ａ２は判別のための閾値であり、例えば０．１（ｍ）であるが、これに限られない。海藻による影響を受けたｚａであれば、その値はある程度の大きさになり、海藻による影響を受けていないｚａのであれば、その値は小さい値（第１の相関関係式の誤差程度）になると考えられる。したがって、ｚａ＞Ａ２であれば海藻による影響を受けており、その測定座標（ｘ，ｙ）は藻場であると判断できる。

次に、第１の藻場候補領域２と第２の藻場候補領域４とを対比して両者の一致した領域を藻場域６と推定する（ステップＳ３４）。藻場域６の推定は、藻場域推定部７が行う。ステップＳ３２ではgb＞１．０の測定座標（ｘ、ｙ）を第１の藻場候補領域２としており、ステップＳ３３ではｚａ＞Ａ２の測定座標（ｘ、ｙ）を第２の藻場候補領域４としている。したがって、（gb＞１．０）且つ（ｚａ＞Ａ２）となる測定座標（ｘ、ｙ）が両者の一致した座標であり、その集まり藻場域６とする。これにより、藻場域６の分布を求めることができる。求められた藻場域６の分布は記憶部９に記憶されると共に、表示部１１に表示される。

ステップＳ３２の、例えばgb＞１．０の判別式では、空撮カラー画像中に緑系色で写されている領域を判別することはできるが、藻場と同系色である対象、例えば藻場を構成するアマモと同じような葉緑体を有するアオサ等を区別することができない（第１の誤差）。一方、軟質海底、凸凹したゴロタ石、ごみ等は空撮カラー画像中には緑系色以外の色で写るので、これらを藻場と区別することができる。

また、ステップＳ３３で求めた海藻による影響量ｚａはその全てが海藻に起因しているとは限らず、海藻以外の測定波の散乱・吸収を引き起こすもの、例えば軟質海底、凸凹したゴロタ石、ごみ等によっての測定水深ｚが影響を受けて増減（第２の誤差）している可能性もある。したがって、ステップＳ３３のｚａ＞Ａ２の判別式では、第２の誤差を排除できない。一方、アオサ等の海底に根付いていない海藻については、測定水深ｚが藻場と明確に異なるので、音響水深探査では区別することができる。

本発明では、ステップＳ３２で求めた第１の藻場候補領域２と、ステップＳ３３で求めた第２の藻場候補領域４との両者を合わせて藻場域６を推定するので、空撮カラー画像による場合の第１の誤差と音響水深探査による場合の第２の誤差とを打ち消すことができ、藻場域６を精確に測定することができる。

また、水中で撮影した画像・映像を観察する場合のような手間と時間が不要であり、簡便に測定することができる。

本発明は、特に気泡が無い海藻（例えば、アマモ、アラメ、カジメ、ワカメ、コンブ等）で構成された藻場等の測定に適しており、気泡を有する海藻（例えば、ホンダワラ類）で構成された藻場等の測定にはあまり適していない。即ち、気泡を有する海草は音響水深探査の信号波の反射が強すぎることから、音響水深探査による測定にあまり適していないが、気泡が無い海藻は音響水深探査の信号波を適度に散乱・吸収するので海底と区別し易く音響水深探査による測定に適しており、本発明の適用に特に適している。

次に、図４〜図６を参照して本発明を適用した第２の実施形態について説明する。なお、第１の実施形態の構成要素と同一の構成要素については同一の符号を付してそれらの詳細な説明を省略する。

第１の実施形態では、単に藻場域６を求めるだけであったが、本実施形態では更に藻場域６の繁茂量を推定する。ここで、繁茂量としては、例えば単位面積当たりの平均本数ｎ、海藻の平均高さｈ、海藻の単位面積当たりの総重量ｔｗであるが、これらには限られない。

本実施形態の藻場分布測定装置は、更に、測定対象水域１内の複数地点で測定されたサンプル繁茂量と測定水深ｚの変化に基づいて求められた海藻による影響量ｚａとの相関関係を求めて藻場域６の繁茂量を推定する繁茂量推定手段１７を備えている。即ち、測定用プログラムをコンピュータ上で実行することで、制御部８に、測定対象水域１内の複数地点で測定されたサンプル繁茂量と測定水深ｚの変化に基づいて求められた海藻による影響量ｚａとの相関関係を求めて藻場域６の繁茂量を推定する繁茂量推定部（繁茂量推定手段）１７が構成される。

本実施形態では、第２の藻場候補領域決定部５によって各測定座標（ｘ、ｙ）についての海藻による影響量ｚａが既に求められているので、これを利用する。

サンプル繁茂量は、現場調査により予め求められており、記憶部９に予め記憶されている。現場調査は、例えば次のようにして行われるが、これに限られない。調査員が現場水域に潜り、藻場内の音響水深探査の測定座標（ｘ、ｙ）に対応する位置に広さが単位面積のサンプリング領域を設定し、サンプリング領域内の海藻の本数ｎ、平均高さｈを測定すると共に、サンプリング領域内の海藻の総重量ｔｗを測定する。総重量ｔｗの測定は、例えば重量測定用試料として所定本数の海藻を採取して重量を測定し、その重量をサンプリング領域内の本数の重量に換算して総重量ｔｗとする。例えば、アマモの藻場に５０ｃｍ×５０ｃｍ方形枠を設置し、枠内のアマモの本数ｎ、高さを測定すると共に、高さの平均ｈを算出し、さらに重量測定用試料として例えば１０本のアマモを採取して重量を測定し、この重量を枠内の本数ｎの重量に換算して総重量ｔｗを求める。

そして、このようなサンプリング調査を複数のサンプリング領域で行い、各サンプリング領域毎に海藻の本数ｎ、海藻の平均高さｈ、海藻の総重量ｔｗを算出する。これらのサンプル繁茂量は対応する測定座標（ｘ、ｙ）と関連付けて記憶部９に予め記憶されている。

次に、藻場分布測定方法について説明する。本実施形態では、ステップＳ３４で藻場域６が求められた後、測定対象水域１内の複数地点で測定されたサンプル繁茂量と測定水深ｚの変化に基づいて求められた海藻による影響量ｚａとの相関関係を求めて藻場域６の繁茂量を推定する（ステップＳ３５）。この藻場域６の繁茂量の推定は繁茂量推定部１７が記憶部９からサンプル繁茂量及び海藻による影響量ｚａを読み込んで実行する。

海藻による影響量ｚａは、海藻による信号波の散乱・吸収によって生じた値であり、海藻の繁茂が多いほど大きくなる。この海藻による影響量ｚａと実際の海藻の繁茂量との相関関係式を求める。繁茂量のサンプル調査は複数箇所で行われているので、海藻による影響量ｚａとサンプル繁茂量との相関関係式を求めることができる。即ち、相関関係式を求めることができる数の測定座標（ｘ、ｙ）についてサンプリング調査が行われる。本実施形態では繁茂量として、海藻の本数ｎ、海藻の平均高さｈ、海藻の総重量ｔｗの３項目が設定されているので、各項目毎に相関関係式が求められる。相関関係式は、例えばｎ＝ｃ・ｚａ＋ｄ（海藻の本数ｎについての相関関係式、以下、第２の相関関係式という）、ｈ＝ｅ・ｚａ＋ｆ（海藻の平均高さｈについての相関関係式、以下、第３の相関関係式という）、ｔｗ＝ｇ・ｚａ＋ｉ（海藻の総重量ｔｗについての相関関係式、以下、第４の相関関係式という）であらわされる。

そして、これらの第２〜第４の相関関係式にそれぞれ影響量ｚａを代入することで、当該影響量ｚａの測定座標（ｘ、ｙ）における繁茂量がそれぞれ求められる。そして、藻場域６内の各測定座標（ｘ、ｙ）について繁茂量がそれぞれ求められる。これにより、繁茂量の分布を求めることができる。求められた繁茂量は記憶部９に記憶されると共に、表示部１１に表示される。

なお、上述の説明では、繁茂量として、海藻の本数ｎ、海藻の平均高さｈ、海藻の総重量ｔｗの全てを求めていたが、必ずしも全てを求める必要はなく、いずれか１つ又は２つを求めるようにしても良い。

また、第２〜第４の相関関係式のうち、相関関係Ｒが低いものについての繁茂量を不採用にしても良い。相関関係Ｒが低いものを不採用とすることで、測定の信頼性をより高めることができる。例えば、相関関係Ｒが閾値０．９よりも大きいものを採用する。ただし、採用の閾値としては０．９に限られず、要求される信頼性の程度等に応じて適宜決定される。

なお、上述の形態は本発明の好適な形態の一例ではあるがこれに限定されるものではなく本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々変形実施可能である。

例えば、上述の説明では、空撮カラー画像の解像度が高く又は撮影高度が低く、音響水深探査で信号波の送受信を行った位置（測定ポイント）毎に別の画素が対応しているので、音響水深探査の各測定ポイントの座標を測定座標（ｘ、ｙ）として処理を行っているが、空撮カラー画像の解像度が低く又は撮影高度が高く、同一の画素に複数の測定ポイントが重なっている場合等には、測定ポイントを間引きして処理を行うようにしても良い。

１ 測定対象水域
２ 第１の藻場候補領域
３ 第１の藻場候補領域決定手段
４ 第２の藻場候補領域
５ 第２の藻場候補領域決定手段
６ 藻場域
７ 藻場域推定手段
１７ 繁茂量推定手段

Claims (6)

1. 測定対象水域の空撮カラー画像中の画素のｇ成分強度の優位性に基づいて第１の藻場候補領域を決定すると共に、前記測定対象水域について行った音響水深探査の測定水深ｚの変化に基づいて第２の藻場候補領域を決定し、前記第１の藻場候補領域と前記第２の藻場候補領域とを対比して両者の一致した領域を藻場域と推定することを特徴とする藻場分布測定方法。
2. 前記測定水深ｚの変化に基づき海藻による影響量ｚａを求めると共に、前記測定対象水域内の複数地点で測定されたサンプル繁茂量と前記海藻による影響量ｚａとの相関関係を求めて前記藻場域の繁茂量を推定することを特徴とする請求項１記載の藻場分布測定方法。
3. 測定対象水域の空撮カラー画像中の画素のｇ成分強度の優位性に基づいて第１の藻場候補領域を決定する第１の藻場候補領域決定手段と、前記測定対象水域について行った音響水深探査の測定水深ｚの変化に基づいて第２の藻場候補領域を決定する第２の藻場候補領域決定手段と、前記第１の藻場候補領域と前記第２の藻場候補領域とを対比して両者の一致した領域を藻場域とする藻場域推定手段を備えることを特徴とする藻場分布測定装置。
4. 前記測定対象水域内の複数地点で測定されたサンプル繁茂量と前記測定水深ｚの変化に基づいて求められた海藻による影響量ｚａとの相関関係を求めて前記藻場域の繁茂量を推定する繁茂量推定手段を備えることを特徴とする請求項３記載の藻場分布測定装置。
5. 少なくとも、測定対象水域の空撮カラー画像中の画素のｇ成分強度の優位性に基づいて第１の藻場候補領域を決定する手段と、前記測定対象水域について行った音響水深探査の測定水深ｚの変化に基づいて第２の藻場候補領域を決定する手段と、前記第１の藻場候補領域と前記第２の藻場候補領域とを対比して両者の一致した領域を藻場域とする手段としてコンピュータを機能させるための藻場分布測定用プログラム。
6. 更に、前記測定対象水域内の複数地点で測定されたサンプル繁茂量と前記測定水深ｚの変化に基づいて求められた海藻による影響量ｚａとの相関関係を求めて前記藻場域の繁茂量を推定する手段としてコンピュータを機能させるための請求項５記載の藻場分布測定用プログラム。

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