JP6390054B2 - モニタリングシステム - Google Patents

Description

本発明は、地表、作物その他の対象物からの光を計測し、対象物の状況をモニタリングするモニタリングシステムに関する。

近年、スペクトル解析により、物質特有の吸収スペクトル又は反射スペクトルを比較することで、光学的に物質を検出したり同定したりしている。植物の吸収スペクトル又は反射スペクトルから、病気又は害虫を検出したり同定したりしている。

また、植物種の同定もできるようになり、人工衛星を使用したリモートセンシングなどもなされている。上空から撮影してハイパースペクトル画像を用いて樹木を判定する手法に基づいて、樹木の判別精度を向上させることが考えられている（非特許文献１）。

このようなハイパースペクトル画像はハイパースペクトルカメラを用いる必要がある。このようなカメラは非常に高額であり、例えば数百万円から人工衛星に搭載するタイプでは数億円を要する。また、人工衛星からのデータは、その軌道や撮影スケジュールが限定されている。そのため、一個人事業主や一法人がハイパースペクトル画像を希望の場所とタイミングで容易に取得することは事実上困難であった。

ハイパースペクトル画像を得るには、例えば、次のような方法がある。或る方法は、３５０ｎｍ〜１１００ｎｍの波長領域を５ｎｍ〜１０ｎｍ単位で、複数のフィルターを切り替えて、二次元画像における各画素のスペクトルを取り込む方法である。別の方法は、ラインスペクトルセンサにより観測対象の直線上の各点におけるスペクトルを得ながら、その直線と垂直方向に移動（スキャン）しながらデータを蓄積することにより、二次元画像の各点のスペクトル情報を得る方法である。

しかしながら、ハイパースペクトルを得るためのこれらの方法は、フィルターを交換したり、スペクトルをスキャンしたりするための機構が大きく複雑であり、手軽に扱えないという課題があった。特に複数のフィルターを切り替えて、二次元画像における各画素のスペクトルを取り込む方法では、スペクトルの分解能は使用するフィルターの数に依存して離散的となるという課題があった。また、複雑な光学系と高価なラインスペクトルセンサにより直線上の各点におけるスペクトルを得ながら、その直線と垂直方向に移動（スキャン）しながらデータを蓄積することにより、二次元画像の各点のスペクトル情報を得る方法では、ラインスペクトルセンサが高価であることと、分解能がこのセンサの性能に依存するため、より高い分解能を得ることができないという課題があった。

そこで、本発明は、近年、これまで高性能なものは非常に高価であった飛行ロボット（ドローン）が各種センサ技術、小型コンピューター技術及びモーター技術が急速に進歩したことにより、低価格で入手できるようになってきたことを受け、それを利用することにより、手軽にかつ安価に広範囲なスペクトルを得られる、モニタリングシステムを提供することを目的とする。

本発明の構成は以下の通りである。
[１] 位置情報センサを搭載した飛行ロボットと、
飛行ロボットに取り付けられ、観測対象からの反射光、蛍光及び燐光の何れかを含む光に関するスペクトルデータを測定する測定ユニットと、
前記位置情報センサからの位置データと前記測定ユニットで測定したスペクトルデータとを関連付けて格納する格納ユニットと、
検出したい項目のスペクトルパターンを格納する参照ユニットと、
前記格納ユニットに格納されているスペクトルデータと前記参照ユニットに格納されているスペクトルパターンとからマッチングをとって、観測対象にモニタリングしたい項目が存在するか否かを判断し、観測対象中にモニタリングしたい項目が存在する場合には、前記飛行ロボットの飛行計画に利用するために、当該項目が存在する観測対象領域に関するデータを出力する支援ユニットと、
を備える、モニタリングシステム。
[２] 前記飛行ロボットは、
飛行計画に関する情報を記憶する記憶部と、
前記位置情報センサ、ジャイロセンサ及び加速度センサからなるセンサと、
前記センサから出力されたデータと前記記憶部に記憶されている情報とに基づいて、飛行に関する制御を行う制御部と、
を備える、前記[１]に記載のモニタリングシステム。
[３] 前記飛行ロボットは、
飛行計画に関する情報を記憶する記憶部と、
前記位置情報センサ、ジャイロセンサ及び加速度センサからなるセンサと、
前記センサから出力されたデータと前記記憶部に記憶されている情報と前記支援ユニットから出力されたデータとに基づいて、飛行に関する制御を行う制御部と、
を備える、前記[１]に記載のモニタリングシステム。
[４] 前記制御部は、前記飛行ロボットが観測対象上を粗く飛行するモードと、前記飛行ロボットが観測対象上を密に飛行するモードと、に分けて、飛行に関する制御を行う、前記[２]又は[３]に記載のモニタリングシステム。
[５] さらに、スペクトルデータを粗く測定するモードとスペクトルデータを密に測定するモードとを切り換える切換部を有する、前記[１]乃至[４]の何れかに記載のモニタリングシステム。
[６] 前記測定ユニットは、観測対象からの反射光に関するスペクトルデータを測定し、
さらに、観測対象に照射される光のスペクトルデータを収集する基準データ収集ユニットを備える、前記[１]乃至[５]に記載のモニタリングシステム。
[７] 前記基準データ収集ユニットで収集したデータと前記測定ユニットで収集したデータとの時間差による照射光の変化を補正する補正処理ユニットを備える、前記[６]に記載のモニタリングシステム。
[８] 前記スペクトルデータは、可視領域のスペクトルデータと赤外領域のスペクトルデータと紫外領域のスペクトルデータの何れか又はその組み合わせで構成される、前記[１]乃至[７]の何れかに記載のモニタリングシステム。
[９] 飛行ロボットに搭載された光源と、光源からの光を観測対象に照射する照射部と、をさらに備え、
前記測定ユニットは、前記照射部により照射された光が前記観測対象によって反射した光に関するスペクトルデータを測定する、前記[１]乃至[６]の何れかに記載のモニタリングシステム。
[１０] 前記測定ユニットは、観測対象からの燐光又は蛍光に関するスペクトルデータを測定する、前記[１]乃至[５]の何れかに記載のモニタリングシステム。

本発明によれば、ユーザが観測したい対象物の上空を飛行ロボットが飛行することで、位置情報センサからの位置データと測定ユニットにより測定したスペクトルデータとを格納ユニットに格納させることができ、ユーザの欲しい二次元平面上における各点のスペクトルデータマップ、ならびに検出したい項目のマップを安価にかつ簡便に提供することができる。

本発明の実施形態に係るモニタリングシステムの構成図である。 図１に示す分光器及び検出器についてのデバイス概念図である。 図１に示すモニタリングシステムによるモニタリング方法を示す図である。 地表面のハイパースペクトルデータを航空写真のように二次元平面に展開して表した図であり、二次元画像データ上に任意の地点（画素）におけるスペクトルのデータを挿入図で対応付けたものである。 本発明の実施形態に係るモニタリングシステムによるモニタリング方法を説明するための図である。

以下、本発明の構成を具体化した本発明の実施形態について図面を参照しながら説明するが、本発明の実施形態は下記の説明事項に限定されるものではく、本発明の範囲内で適宜変更されるものも含まれる。

図１は本発明の実施形態に係るモニタリングシステムの構成図である。本発明の実施形態に係るモニタリングシステム１は、飛行ロボット１０と、測定ユニット２０と、格納ユニット３０と、を備える。飛行ロボット１０は、飛行に必要な電源、サーボモーター、プロペラなどを装備するが、何れも図示を省略している。

飛行ロボット１０は、例えば縦横がそれぞれ数十ｃｍで高さが数ｃｍの比較的小型であり、自律飛行する機能を有し、観測エリアを指定することによりプログラムに従って飛行する。また、無線通信により遠隔の制御ユニット、解析ユニット、ならびに手動による飛行支援と併用してもよい。飛行ロボット１０内には、各種ユニットを収容するためのスペースが確保されている。

飛行ロボット１０には、一種又は複数種の位置情報センサが一以上搭載され、その位置センサの一つとしてＧＰＳセンサが挙げられる。ＧＰＳセンサにより、時間データ、緯度及び経度データが得られる。位置情報センサには、ＧＰＳセンサ、超音波、カメラ、電波、及びこれらの組み合わせによる位置測位センサが含まれる。

測定ユニット２０は、飛行ロボット１０に取り付けられ、観測対象からの反射光、蛍光及び燐光の何れかを含む光に関するスペクトルデータを測定する。測定ユニット２０は、反射光の取込口、取込口から入射した光を案内する光学系としてのレンズ２１及び絞り２２、分光器２３及び検出器２４を備える。例えば、分光器２３及び検出器２４は、次のように設けても良い。図２は図１に示す分光器及び検出器のデバイスの概念図である。図２に示すように、半円体２５の半円面上にグレーティング（回折格子）２６を設けておき、ラインフォトセンサ（フォトセンサアレイ）２８を搭載する。遮光板２７には測定光を導入するためのホール２９が設けられている。ホール２９を通過した光は半円体２５に入射し、グレーティング２６で連続的に分光され、分光された光はラインフォトセンサ２８に入射し、フォトセンサの分解能に応じた連続したスペクトルとして得られる。ラインフォトセンサ２８はフォトダイオードアレイ、フォトトランジスタアレイ等、対応するスペクトル領域の光の強度を測定できる何れかのセンサ素子で構成される。

測定ユニット２０は、グレーティングなどの分光器２３を備えているため、入射した光を各波長に連続的に分光することができる。分光のために、各種フィルターを用いていないため、フィルターを機械的に交換する機構が不要である、また、離散的な波長範囲を測定することなく、例えば３５０ｎｍから１１００ｎｍまでの範囲の任意の領域の光を連続したスペクトルデータとして測定することができる。

測定ユニット２０は、検出器２４としてラインフォトセンサを備えている。モニタリングしたい対象、用途に応じて測定範囲が設定される。測定範囲には、赤外領域、紫外領域、可視領域の少なくとも一つの領域を含み、二つ以上の領域を含むことが好ましい。タンパク質の同定には赤外領域が必須であり、花弁や鱗翅目昆虫の同定には紫外線領域が有効である。

測定ユニット２０で測定されるスペクトルを二次元平面の各画素に反映したものをハイパースペクトル画像、もしくはハイパースペクトルデータと呼び、二次元画像を構成するピクセル毎にスペクトル情報を、複数の波長におけるスペクトルの強度と対応付けることで構成される。ハイパースペクトル画像は、赤緑青の３つの波長強度で構成される一般のカラー画像とは異なり、人間の眼で読み取ることのできない非常に多くの情報を含んだ画像データである。

格納ユニット３０は、位置情報センサからの位置データと、測定ユニット２０で測定したスペクトルデータと、を関連付けてハイパースペクトルデータとして格納する。

飛行ロボット１０は、次のような構成を備えることが好ましい。飛行ロボット１０は、飛行計画に関する情報を記憶する記憶部１１と、位置情報センサ、ジャイロセンサ、加速度センサ、その他のセンサ１２と、センサ１２からのデータと記憶部１１に記憶されている情報とに基づいて、飛行に関する制御を行う制御部１３と、制御部１３からの信号によりプロペラや尾翼等を制御する駆動部１４と、を備える。

飛行ロボット１０は、出発位置とモニタリング領域の位置とが入力されると、例えば記憶部１１に格納されている地図情報を元にして、飛行計画を設定する。

飛行ロボット１０は、制御部１３による制御によりモニタリングの対象となるモニタリング領域を細分化して飛行する。例えば、図３に示すように、縦横の二次元平面をスキャンするように飛行する。モニタリング領域Ａでの細分化されたエリアにおいて、観測対象物から反射した光を測定ユニット２０により検出する。測定ユニット２０により検出した信号は、位置情報センサによる位置情報と共に、格納ユニット３０に格納される。

そこで、土地所有者や農業従事者等は観測対象として土壌、作物の状況を実際に自身の眼で見回るのではなく、当事者若しくはモニタリング業務を受託した管理会社が、当該観測対象のエリア内の観測開始スポットとモニタリング領域に関する情報を入力し、モニタリングのためのスペクトルデータを収集し、土地所有者や農業従事者等に提供する。このように、管理会社は、いつでも比較的容易にかつ簡便にスペクトルデータを収集することができ、土地所有者や農業従事者はいつでも比較的容易にかつ簡便にスペクトルデータをさらにはその分析状況報告を入手することができる。

図１に示すように、モニタリングシステム１は、参照ユニット４０と、支援ユニット５０とを備えることが好ましい。

参照ユニット４０は、検出したい項目のスペクトルパターンを格納している。
例えば、モニタリングの対象が稲作の状況であり、葉いもち病の発生の有無を判断したい場合には、その特有のスペクトルパターンを格納している（例えば、https://www.naro.affrc.go.jp/project/results/files/tnaes99037-1.gif）。穂いもち病の発生の有無を判断したい場合には、そのスペクトルパターンを格納している。このような指標は、大学の研究室や各種研究機関から発表されている情報を参照することができる（例えば、https://www.naro.affrc.go.jp/project/results/Laboratory/tarc/1999/tohoku99-037.html）し、あらかじめ病気の作物からスペクトルデータを採取して、格納することもできる。

支援ユニット５０は、格納ユニット３０に格納されているスペクトルデータと参照ユニット４０に格納されているスペクトルパターンとからマッチングをとり、観測対象にモニタリングしたい項目が存在するか否かを判断する。スペクトルパターンマッチングは、既知のＦＦＴ（高速フーリエ変換）や最小二乗法、ニューラルネット、ディープラーニング（深層学習）などの手法により行う。支援ユニット５０は、観測対象中にモニタリングしたい項目が存在する場合には、飛行ロボット１０の飛行計画に利用するために、当該項目が存在する観測対象領域に関するデータを出力する。

このような形態では、制御部１３による飛行に関する制御は、センサ１２から出力されたデータと、記憶部１１に記憶されている情報と、支援ユニット５０から出力されたデータに基づいてなされる。

その際、制御部１３は、飛行ロボット１０が観測対象上を粗く飛行するモードと、飛行ロボット１０が観測対象上を密に飛行するモードと、に分けて、飛行に関する制御を行う。どのように飛行に関する制御を行うかは、観測対象の土壌の配置、作物の植え付け範囲等により決定される。過去のデータ収集の際の飛行結果も反映される。

本発明の実施形態においては、観測対象からの反射光を測定し、それを二次元画像として展開するため、照射光の強度が時間的変化に伴う場合は、観測対象に照射される光、照射光を測定して、同一条件になるように補正する必要がある。或る観測領域を測定する場合には、観測開始、観測終了、又は観測途中において、観測対象に照射される光を、反射光の測定と同様に測定すればよい。そのために、図１に示すように、基本データ収集ユニット６０を設けてもよい。この基本データ収集ユニット６０は、測定ユニット２０に隣接して設けられてもよいが、飛行ロボット１０に搭載されてもよい。

本発明の実施形態においては、作物の成分や病気などの物質の検出又は同定のために、或る特定の波長の反射率を測定する場合がある。そのために、基本データ収集ユニット６０による照射光の測定と、測定ユニット２０による反射光の測定とを行う必要がある。しかし、天気がよい場合や正午を挟んで午前と午後数時間で観測をする場合には照射光は一定と近似することもできる。

しかしながら、観測対象物に照射する光の強度やスペクトル成分が変化する場合には、基準データ収集ユニット６０で収集したデータと測定ユニット２０で収集したデータとの時間差によるデータの照射光の強度、又はスペクトル成分のゆらぎや変化による差分を補正することが考えられる。図１に示すシステム１においては、補正処理ユニット７０を備え、照射光の波長依存性を有する場合には、青空のときのスペクトルデータと観測時のリファレンスのスペクトルデータの比から補正をすることができる。ここでの観測時とは、観測開始時、観測途中の任意の時、観測終了時の少なくとも何れかを含む。

本発明の実施形態では切換部７０をさらに備える。切換部７０は、スペクトルデータを粗く測定するモードと、スペクトルデータを密に測定するモードとを切り換える。この切り換えは、検出器２４により検出されたスペクトルデータを格納ユニット３０へ格納するための取り込み時間間隔のレートを変えることで設定されてもよい。また、この切り換えは、絞り２２などの光学系を調整することにより、広いエリアの光を取り入れるか又は狭いエリアの光を取り入れるかによって、設定されてもよいし、それらの組み合わせでもよい。

本発明の実施形態では、さらに、照射ユニット１００を備えており、照射ユニット１００が、飛行ロボット１０に搭載された光源８０と、光源８０からの光を観測対象に照射する照射部９０と、を備えるとよい。夜間に他の光源がない状態で、測定ユニット２０は、照射部９０により照射された光が観測対象によって反射した光に関するスペクトルデータを測定する。これにより、観測の際の照射光が時間によって変化することなく、検出又は同定をするための或る波長領域の反射率を測定することができる。光源８０は赤外領域、可視領域、紫外領域から任意の領域の波長を、モニタリングの対象に基づいて特徴的な１又は複数の波長を選択し、決定することができる。例えば、葉いもち病の発生の有無を判断したい場合には、波長５５０ｎｍと波長６７５ｎｍの反射率の比が特徴的となるため、その２波長を含む光源を用い、穂いもち病の発生の有無を判断したい場合には、糊熟期では波長５７０ｎｍと波長６７５ｎｍの波長を含む光源を、また黄熟期では波長５５０ｎｍと波長９７０ｎｍの波長を含む光源を搭載する。

さらに特定の照射波長における蛍光、燐光を測定する場合には、照射部９０の光源として単一波長のレーザー光源を利用することもできる。夜間にレーザー光を対象物に照射することで、蛍光のスペクトルを検出することができる。また、一定時間間隔のパルス状に照射することで、対象物からの燐光を検出することができる。

本発明の実施形態では、飛行ロボット１０の小型化及び性能向上に伴い、モニタリングをしたいユーザが、好きな時に、かつ好きな領域の上空に飛行ロボット１０を飛行させることができる。しかも、特定の波長帯域による波長データではなく、紫外領域から可視領域に至るまでの連続した波長領域で、又は可視領域から赤外領域に至るまでの連続した波長領域で、観測対象からの反射光を測定しながら、観測領域をスキャニングすることができる。その際、大まかにスキャニングして、対象物の有無、病気の有無、作付状況に関し特定のスペクトルパターンとのマッチングを行い、さらに、特定の病気の発生の可能性があれば細かに密にスキャニングして、モニタリングすることができる。

ここで、細かに密にスキャニングするとは、飛行ロボットの飛行経路を細かくする場合、飛行ロボットの飛行速度を遅くするか、データの取り込み時間間隔を短くするかの何れか又は双方により、単位長さ当たりのデータのサンプリングレートを上げる場合、測定ユニット２０の光学系を絞ることにより、ハイパースペクトルのピクセルの分解能を上げることに相当する場合の何れか又は複数の場合を含む。

ここで、ハイパースペクトルデータの応用について説明する。
一つの応用例を説明する。図４は、地表面のハイパースペクトルデータを航空写真のように二次元平面に展開して表した図であり、二次元画像データ上に任意の地点（画素）におけるスペクトルのデータを挿入図で対応付けたものである。挿入図の横軸は波長、縦軸はスペクトル強度である。図４に示すように、土地の状態や樹木によって反射光のスペクトルの特性が異なっている。従来のカラーカメラや人間の眼では、草地や道、樹木は、それぞれ赤、緑、青の波長の光の強度の組み合わせが色として認識され、識別することができる。しかし、ハッチングを付した樹木のところにある樹木１と樹木２という別の種類の樹木は、赤、緑、青の波長強度が同じ場合、従来のカラーカメラや人間の眼では、同じ緑色として認識され、識別することができない。ところが、それぞれの地点も、スペクトルデータで比較すると異なっていることが分かる。したがって、それぞれ特徴的なスペクトルを示す地点を画像処理により色分けすることより、どの場所に、どのような品種の樹木が存在するかが分かる。

別の応用例を説明する。対象物から反射された光の強度を測定すると共に対象物に照射される光の強度を測定する。これにより、対象物に吸収された光の強度を求めることができる。従来、水による吸収スペクトルとして１９３５ｎｍ、デンプンによる吸収スペクトルとして２１００ｎｍがあり、スペクトルの相対的な比較により米の育成状況を把握してきた。デンプンの少ない大豆では、タンパク質による吸収スペクトルとして２１８０ｎｍ、脂質による吸収スペクトルとして２３０５ｎｍ、２３４５ｎｍがあり、スペクトルの相対的な比較により大豆の育成状況を把握してきた。しかし、従来の測定方法では、それぞれの物質を代表する単一波長での比較であったため、厳密にそれぞれの物質の割合を求めることはできなかった。本発明の実施形態に係る方法であれば、全スペクトルの情報が存在するため、それぞれの物質特有のスペクトルを除いていくことで、従来の単一波長での比較に対して、高精度でそれぞれの物質の割合を求めることができる。

本発明の実施形態では、通常のカメラによる画像から位置を測定する場合を含めている。突風などによる風の影響で飛行ロボット１０の飛行ルートがずれる場合が想定される。このような場合には、気圧センサ、超音波センサ、レーザーセンサ又は二台のカメラによる視差を測定する方法などにより得られた高度情報と、下方向カメラによりとらえた地表の画像のズレから、飛行ロボット１０の本来の方向とスピードとのずれを検出することができ、この検出によるずれを補正すればよい。

本発明の実施形態では、飛行ロボット１０に測定ユニット２０を搭載し、観測対象からの光を分光器で分光し、フォトダイオードアレイ、フォトトランジスタアレイ等で構成した安価なラインフォトセンサにより測定している。よって、背景技術で説明した、複雑な光学系と高価なラインスペクトルセンサにより直線上のエリアの各点におけるスペクトルを得ながら、その直線の垂直方向にスキャンして平面の各点のスペクトル情報を得る方法と比べ、シンプル且つ低コストで、モニタリングすることができる。

本発明の実施形態では、モニタリングシステム１は、検出器をフォトダイオードアレイ又はフォトトランジスタアレイ等で構成し、分光器を備えている。そのため、背景技術で説明したような、複雑な光学系と高価なラインスペクトルセンサにより直線上の各点におけるスペクトルを得ながら、その直線と垂直方向に移動しながらデータを蓄積することにより二次元画像の各点のスペクトル情報を得る方法と比べ、簡便な構成が実現されている。

ラインスペクトルセンサを用いる従来の方法は、プリズム又は回折格子で構成された分光器と二次元のイメージセンサを用いている。よって、本発明の実施形態のように、粗くスキャンして、細かくスキャンするということが実現できない。また、測定するエリアの絞り込みも出来ない。

これに対して、本発明の実施形態では、粗くスキャンすることでサンプリングデータを取得し、観測対象となる領域を検出し、特に重点的にモニタリングする必要のある場所を細かくスキャンすることができるという利点を有する。

図５は、本発明の実施形態に係るモニタリングシステムによるスキャン方法を説明するための図であり、上空から見た状態を示している。予め、飛行ロボット１０の出発位置とモニタリング領域の位置とに基づいて制御部１３が飛行ルートを計画する。その後、制御部１３がその飛行ルートに従って駆動部１４を駆動して、飛行ロボット１０は飛行する。図５に示すように、最初のモニタリングにおいては、飛行ロボット１０は、点線の矢印Ｌ１で示すように、モニタリング領域を大まかに飛行しながら、「粗くスキャン」することにより、対象物からの光を分光し、ハイパースペクトル画像を得る。

飛行ロボット１０の粗いスキャンにより測定ユニット２０で得られたハイパースペクトル画像と、例えば作物のスペクトルデータと、をマッチングさせる。ここで、作物のスペクトルデータが、「観測対象中にモニタリングしたい項目」に対応する。支援ユニット３０は、スペクトルマッチングによりマッチングが得られた領域に関するデータを制御部１３に出力し、制御部１３が、当該領域を細かく飛行するように飛行ルートを作り、その飛行ルートに従って駆動部１４を駆動して、飛行ロボット１０を飛行させる。図５に示すように、飛行ロボット１０は、細かな点線の矢印Ｌ２で示すように、当該領域のみを細かくスキャンする。その際、飛行ロボット１０の飛行速度を遅くするか又はデータの取り込み時間間隔を短くするかして単位長さ当たりのデータのサンプリングレートを上げる場合、測定ユニット２０の絞り２２の光学系を絞ることにより、ハイパースペクトルのピクセルの分解能を上げることに相当する場合の何れか又は複数の場合により、対象物からの光を取り込み、分光し、ハイパースペクトル画像を得る。解像度の高いハイパースペクトル画像を得ることができる。

解像度の高いハイパースペクトル画像と、例えば病気のスペクトルデータとをマッチングさせる。病気のスペクトルデータが、「観測対象中にモニタリングしたい項目」に対応する。支援ユニット３０は、スペクトルマッチングによりマッチングが得られた領域に関するデータを制御部１３に出力し、制御部１３が、当該領域をさらに細かく飛行するように飛行ルートを作り、その飛行ルートに従って駆動部１４を駆動して、飛行ロボット１０を飛行させる。図５に示すように、マッチングが得られた以降のモニタリングにおいては、飛行ロボット１０は、より細かな点線の矢印Ｌ３で示すように、当該領域のみをより細かくスキャンする。その際、飛行ロボットの飛行速度を遅くするか又はデータの取り込み時間間隔を短くするかして単位長さ当たりのデータのサンプリングレートを上げる場合、測定ユニット２０の絞り２２などの光学系を絞ることにより、ハイパースペクトルのピクセルの分解能を上げることに相当する場合の何れか又は複数の場合により、対象物からの光を取り込み、分光し、ハイパースペクトル画像を得る。これによって、解像度のより高いハイパースペクトル画像を得ることができる。

本発明の実施形態によるモニタリング方法は、図５に示す実施形態に限定されることなく、図１に示すモニタリングシステム１を変更することにより実施されるものも含まれる。また、図１では、格納ユニット３０は飛行ロボット１０に設けているが、飛行ロボット１０の外に設けて、飛行ロボットと格納ユニットとの間を無線でデータや情報のやり取りをしてもよい。図１に示す各種のユニットについても、そのユニットを飛行ロボット１０に設ける必要性がなければ又は飛行ロボット１０のサイズや消費エネルギーの観点から飛行ロボット１０に設けることが難しい場合には、飛行ロボット１０の外に設けてよい。

本発明の実施形態によるモニタリング方法においては、飛行ロボット１０に搭載しているバッテリーの能力、飛行ロボット１０の重量、プロペラの消費電力などに基づいて飛行計画されることになる。そこで、実際の対象物の上方を周回するには、モニタリング領域と出発位置である飛行ロボット１０の基地となるベース基地との間を往復してベース基地にてバッテリー充電をするようにしてもよい。

１：モニタリングシステム
１０：飛行ロボット
１１：記憶部
１２：センサ
１３：制御部
１４：駆動部
２０：測定ユニット
２１：レンズ
２２：絞り
２３：分光器
２４：検出器
２５：半円体
２６：グレーティング（回折格子）
２７：遮光板
２８：ラインフォトセンサ（フォトセンサアレイ）
２９：ホール
３０：格納ユニット
４０：参照ユニット
５０：支援ユニット
６０：基本データ収集ユニット
８０：光源
９０：照射部
１００：照射ユニット

Claims (10)

1. 位置情報センサを搭載した飛行ロボットと、
   飛行ロボットに取り付けられ、観測対象からの反射光、蛍光及び燐光の何れかを含む光に関するスペクトルデータを測定する測定ユニットと、
   前記位置情報センサからの位置データと前記測定ユニットで測定したスペクトルデータとを関連付けて格納する格納ユニットと、
   検出したい項目のスペクトルパターンを格納する参照ユニットと、
   前記格納ユニットに格納されているスペクトルデータと前記参照ユニットに格納されているスペクトルパターンとからマッチングをとって、観測対象にモニタリングしたい項目が存在するか否かを判断し、観測対象中にモニタリングしたい項目が存在する場合には、前記飛行ロボットの飛行計画に利用するために、当該項目が存在する観測対象領域に関するデータを出力する支援ユニットと、
   を備える、モニタリングシステム。
2. 前記飛行ロボットは、
   飛行計画に関する情報を記憶する記憶部と、
   前記位置情報センサ、ジャイロセンサ及び加速度センサからなるセンサと、
   前記センサから出力されたデータと前記記憶部に記憶されている情報とに基づいて、飛行に関する制御を行う制御部と、
   を備える、請求項１に記載のモニタリングシステム。
3. 前記飛行ロボットは、
   飛行計画に関する情報を記憶する記憶部と、
   前記位置情報センサ、ジャイロセンサ及び加速度センサからなるセンサと、
   前記センサから出力されたデータと前記記憶部に記憶されている情報と前記支援ユニットから出力されたデータとに基づいて、飛行に関する制御を行う制御部と、
   を備える、請求項１に記載のモニタリングシステム。
4. 前記制御部は、前記飛行ロボットが観測対象上を粗く飛行するモードと、前記飛行ロボットが観測対象上を密に飛行するモードと、に分けて、飛行に関する制御を行う、請求項２又は３に記載のモニタリングシステム。
5. さらに、スペクトルデータを粗く測定するモードとスペクトルデータを密に測定するモードとを切り換える切換部を有する、請求項１乃至４の何れかに記載のモニタリングシステム。
6. 前記測定ユニットは、観測対象からの反射光に関するスペクトルデータを測定し、
   さらに、観測対象に照射される光のスペクトルデータを収集する基準データ収集ユニットを備える、請求項１乃至５に記載のモニタリングシステム。
7. 前記基準データ収集ユニットで収集したデータと前記測定ユニットで収集したデータとの時間差による照射される光の変化を補正する補正処理ユニットを備える、請求項６に記載のモニタリングシステム。
8. 前記スペクトルデータは、可視領域のスペクトルデータと赤外領域のスペクトルデータと紫外領域のスペクトルデータの何れか又は組み合わせで構成される、請求項１乃至７の何れかに記載のモニタリングシステム。
9. 飛行ロボットに搭載された光源と、光源からの光を観測対象に照射する照射部と、をさらに備え、
   前記測定ユニットは、前記照射部により照射された光が前記観測対象によって反射した光に関するスペクトルデータを測定する、請求項１乃至６の何れかに記載のモニタリングシステム。
10. 前記測定ユニットは、観測対象からの燐光又は蛍光に関するスペクトルデータを測定する、請求項１乃至５の何れかに記載のモニタリングシステム。