WO2012073519A1 - 葉面積指数計測システム、装置、方法及びプログラム - Google Patents

葉面積指数計測システム、装置、方法及びプログラム Download PDF

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WO2012073519A1
WO2012073519A1 PCT/JP2011/006763 JP2011006763W WO2012073519A1 WO 2012073519 A1 WO2012073519 A1 WO 2012073519A1 JP 2011006763 W JP2011006763 W JP 2011006763W WO 2012073519 A1 WO2012073519 A1 WO 2012073519A1
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leaf area
reflector
area index
intensity
lai
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PCT/JP2011/006763
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塚田　正人
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日本電気株式会社
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    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
    • A01G—HORTICULTURE; CULTIVATION OF VEGETABLES, FLOWERS, RICE, FRUIT, VINES, HOPS OR SEAWEED; FORESTRY; WATERING
    • A01G7/00—Botany in general
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
    • G01B11/28—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring areas
    • G01B11/285—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring areas using photoelectric detection means
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
    • G01N21/251—Colorimeters; Construction thereof
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/20—Image preprocessing
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
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    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N2021/8466—Investigation of vegetal material, e.g. leaves, plants, fruits

Definitions

  • the present invention relates to a leaf area index measuring system, a leaf area index measuring device, a leaf area index measuring method, and a leaf area index measuring program for measuring a leaf area index.
  • Leaf Area Index represents the sum of the area of leaves overlapping in a certain direction (eg, vertical direction) per unit area in an agricultural land or a plant community in a forest. LAI is used as an index for grasping the growth and cultivation status of plants in facility cultivation and the like.
  • LAI As a method of measuring LAI, for example, a method of indirectly measuring using an illuminance sensor has been proposed. In this method, for example, the illuminance is measured above and below the plant community, and the LAI is estimated based on the measured illuminance.
  • Patent Document 1 describes an indirect measurement method of LAI.
  • the indirect measurement system captures an image of a predetermined area for each of near-infrared light and red light using a wide-angle lens and an electronic image sensor.
  • the indirect measurement system obtains a luminance value for each of the near infrared light and the red light for each subdivided region obtained by subdividing the predetermined region.
  • an indirect measurement system calculates
  • an expensive illuminance sensor is required to grasp the LAI at multiple locations in the community structure, and measurement is performed multiple times while moving the illuminance sensor. Work is required. That is, a large amount of labor is required at a high cost.
  • the cost can be reduced to some extent by using an electronic image pickup device instead of the illuminance sensor in the indirect measurement system.
  • an electronic image pickup device instead of the illuminance sensor in the indirect measurement system.
  • the irradiation direction of light from the light source cannot be freely controlled, and the direction in which the relative solar radiation amount can be measured is limited. That is, when using the method described in Patent Document 1, the locations and directions where the leaf area index can be obtained are limited.
  • the present invention provides a leaf area index measuring system, a leaf area index measuring device, and a leaf area that can automatically measure a leaf area index at a low cost and without being limited by measurement locations and directions.
  • An object is to provide an index measurement method and a leaf area index measurement program.
  • the leaf area index measurement system is arranged at a position where there is no shielding object between a reflector arranged in the vicinity of a plant to be measured and the reflector, and images the reflector and outputs a photographed image.
  • the leaf area index is calculated based on the imaging means, the intensity calculating means for calculating the intensity of the light reflected by the reflector based on the photographed image output by the imaging means, and the intensity of the light calculated by the intensity calculating means.
  • a leaf area index calculating means is arranged at a position where there is no shielding object between a reflector arranged in the vicinity of a plant to be measured and the reflector, and images the reflector and outputs a photographed image.
  • the leaf area index is calculated based on the imaging means, the intensity calculating means for calculating the intensity of the light reflected by the reflector based on the photographed image output by the imaging means, and the intensity of the light calculated by the intensity calculating means.
  • a leaf area index calculating means is arranged at a position where there is
  • the leaf area index measuring device is arranged at a position where there is no shielding object between a reflector arranged in the vicinity of a plant to be measured and the reflector, and images the reflector and outputs a photographed image.
  • a leaf area index measuring apparatus for measuring a leaf area index in a leaf area index measuring system including an imaging unit, and calculates an intensity of light reflected by a reflector based on a captured image output by an imaging unit. It is characterized by comprising intensity calculating means and leaf area index calculating means for calculating a leaf area index based on the light intensity calculated by the intensity calculating means.
  • a reflector is provided in the vicinity of a plant to be measured, and is arranged at a position where there is no shielding object between the reflector and photographing the reflector and outputting a photographed image. Means are provided, the intensity of light reflected by the reflector is calculated based on a photographed image output from the photographing means, and the leaf area index is calculated based on the calculated light intensity.
  • the leaf area index measurement program according to the present invention is arranged at a position where there is no shielding object between a reflector arranged in the vicinity of a plant to be measured and the reflector, and images the reflector and outputs a photographed image.
  • a leaf area index measurement program for measuring a leaf area index in a leaf area index measurement system including a photographing means for performing reflection on a computer based on a photographed image output by the photographing means.
  • An intensity calculation process for calculating the intensity of light to be performed and a leaf area index calculation process for calculating a leaf area index based on the calculated light intensity are executed.
  • the leaf area index can be automatically measured at a low cost and without any restrictions on the measurement location or direction.
  • FIG. 1 is a front view of a measurement system using an LAI measurement system (leaf area index measurement system) according to the present invention as seen from the front side with respect to a plant community.
  • FIG. 2 is a top view of the measurement system using the LAI measurement system as seen from the upper surface side with respect to the plant community.
  • the plant community 30 is a group of plants in which plants for agricultural products are arranged in a row.
  • FIG. 1 shows a cross-sectional view of the plant community 30 cut along a certain cross section.
  • the plant community 30 has a depth direction (in FIG. Is a group of plants in which plants are arranged in a row in a direction toward the direction (hereinafter also referred to as a longitudinal direction).
  • vertical direction indicates a direction perpendicular to the ground.
  • horizontal direction refers to a direction horizontal to the ground.
  • the case where a LAI measurement system is applied to the use which measures the LAI of the plant community for agricultural products (for example, tomatoes and cucumbers) in agricultural fields such as fields and greenhouses is taken as an example.
  • the present embodiment is not limited to the example of the present embodiment, and for example, the LAI measurement system may be applied to an application for measuring the LAI of a community of trees in a forest.
  • an array group in which a plurality of reflectors 10 are arrayed in the vertical direction is installed in the vicinity of the plant community 30. Further, as shown in FIG. 2, the camera 20 is installed at a position where the reflector 10 can be photographed without being blocked by the plant community 30 (in this example, as shown in FIG. The camera 20 is arranged so that there is no obstacle such as a leaf that blocks the reflector 10 between each reflector 10 and the camera 20).
  • the reflector 10 is realized by a sphere having a surface having Lambertian reflection characteristics and known color information.
  • eight reflectors 10 are arranged in the vertical direction (as shown in FIG. 1, four reflectors 10 are arranged in the vertical direction per one plant community 30).
  • the number of reflectors 10 that can be arranged is not limited to the example of this embodiment. For example, ten or more reflectors 10 may be arranged (five or more reflectors 10 are arranged in the vertical direction per one plant community 30).
  • the reflector 10 should just be what does not carry out specular reflection at the minimum. For example, as long as the reflector 10 scatter-reflects, the reflector 10 may be completely scatter-reflected or incompletely scatter-reflected. Moreover, in this embodiment, in this embodiment, the case where the reflector 10 is a red sphere is taken as an example. However, without being limited to the example of the present embodiment, the reflector 10 may be, for example, one having various polyhedral structures or a flat reflector. Further, the color of the reflector 10 is not limited to red as long as it is known, and may be white, gray, yellow, or orange. However, the color of the reflector 10 is preferably a color other than green so that it can be distinguished from at least the plants of the plant community 30.
  • each reflector 10 is arranged in the vicinity of the plant community 30, so that the intensity of the light reflected most by the one arranged above is strong due to the shadow or the like generated by the plant community 30, and is arranged below.
  • the intensity of the reflected light becomes weaker as it is done. Therefore, the LAI in the vertical direction can be measured by measuring the intensity of light reflected from the plurality of reflectors 10 arranged in the vertical direction and comparing with each other, and the plant community 30 when viewed in the vertical direction. It is possible to grasp the overlapping state of the leaves inside.
  • the vicinity of the plant community 30 is within a predetermined distance (for example, within 50 cm) from the plant community 30.
  • the camera 20 is realized by a photographing device such as a digital camera capable of photographing a color image.
  • a photographing device such as a digital camera capable of photographing a color image.
  • the camera 20 is not limited to a camera that captures a still image as long as it can capture a color image, and may be realized by a video camera that can capture a moving image, for example.
  • the camera 20 has a function of photographing the reflector 10 and outputting the photographed image to an LAI measuring device 40 (not shown in FIGS. 1 and 2) described later.
  • the camera 20 is capable of photographing the upper hemisphere of the reflector 10 that is a sphere (for example, all It is desirable that it is disposed at a position higher in the vertical direction than the reflector.
  • FIG. 1 shows a case where four reflectors 10 are arranged in the vertical direction at one place in the vicinity of the plant community 30 and measurement is performed, but a predetermined interval (for example, in the longitudinal direction of the plant community 30 (for example, Similarly, measurement may be performed by arranging four reflectors 10 in the vertical direction at intervals of 50 cm (that is, the reflectors are arranged in a lattice shape when viewed from the longitudinal direction). If it does so, the distribution condition of LAI with respect to the longitudinal direction of the plant community 30 can also be measured.
  • FIG. 3 is a block diagram showing an example of the configuration of the LAI measurement system.
  • the LAI measurement system includes an LAI measurement device 40 in addition to the camera 20 that photographs the reflector 10 shown in FIG. 2. Further, as shown in FIG. 3, the captured image output by the camera 20 is output to the LAI measuring device 40.
  • the LAI measuring device 40 is specifically realized by an information processing device such as a personal computer that operates according to a program. As shown in FIG. 3, the LAI measurement device 40 includes an image analysis unit 41, a database 42, an LAI calculation unit 43, and an LAI output unit 44.
  • the image analysis means 41 is realized by a CPU of an information processing apparatus that operates according to a program.
  • the image analysis unit 41 has a function of calculating the luminance value of the captured image input from the camera 20.
  • the image analysis means 41 identifies a region in which the reflector 10 is reflected from the captured image based on the known color information and shape information of the reflector 10, and obtains the luminance value of the identified region.
  • the image analysis unit 41 identifies an area where a red object is captured in a captured image, and extracts a partial image of the identified area.
  • the image analysis unit 41 since a plurality of red reflectors 10 are arranged, the image analysis unit 41 identifies a plurality of areas and extracts partial images of the identified areas. Then, each of the image analysis means 41 calculates the luminance value of the extracted partial image.
  • the image analysis means 41 has a function of converting the obtained luminance value into illuminance.
  • the image analysis unit 41 obtains the illuminance by extracting the illuminance corresponding to the luminance value calculated by the image analysis unit 41 from the illuminance conversion table stored in the database 42 described later.
  • the image analysis unit 41 may calculate the illuminance without using the illuminance conversion table stored in the database 42.
  • a method for calculating illuminance will be described.
  • a method for calculating the illuminance at each position on the surface of the object under the environment will be described.
  • the image analysis means 41 obtains color information of the region of the object automatically detected using the color information and shape information of the input image. Next, the image analysis means 41 acquires color information RGB of the object region, and calculates tristimulus values XYZ based on the acquired color information RGB.
  • the chromaticity and white chromaticity of the RGB phosphor of RGB are designated in advance as the color characteristics of the color image input device, and the RGB data and the tristimulus values are specified. The description will be made assuming that the relationship of XYZ is linear.
  • RX is a 3 ⁇ 3 transformation matrix.
  • the image analysis unit 41 obtains information on the aperture value F, shutter speed, and gain of the camera lens at the time of shooting, so that the tristimulus value Y can be converted into the absolute luminance Y (cd / m 2 ).
  • the image analysis means 41 calculates the apparent irradiance at each pixel position of the reflector in the image.
  • the methods described in Document 1 and Document 2 can be applied to the calculation of irradiance.
  • Reference 2 Oishi, Okura et al., "Superposition of human model and MR system based on simultaneous shooting of light source environment and object using omnidirectional camera", “Image Recognition and Understanding Symposium (MIRU2009)", 2009 July.
  • the illuminance E at the center A is obtained by integrating the incident light energy received from the minute solid angle d ⁇ i represented by the minute azimuth angle d ⁇ i and the minute zenith angle d ⁇ i in all directions.
  • d ⁇ i represents a minute azimuth angle.
  • D ⁇ i represents a minute zenith angle.
  • the light reflection characteristic of the reflector is Lambertian reflection. Therefore, the light reflected at the center A has a shape obtained by integrating the ambient light incident on the center A from all directions. Therefore, it is possible to ignore the presence or absence of a light shielding object and a blocking object that blocks the center A, and the light reflected at the center A is constant regardless of the viewpoint direction.
  • the luminance value I A of the reflector recorded as an image is the illuminance E A and the surface reflectance S A of the reflector. Expressed as a product.
  • the brightness value I A is represented by using the tristimulus value Y calculated by the formula (1).
  • the image brightness reflects the spectral sensitivity characteristic of the camera expressed as a function of the wavelength ⁇ . If the spectral sensitivity characteristic of the camera is approximated by a delta function, the wavelength ⁇ can be regarded as a constant. Therefore, the image luminance I A k (k is r, g, b) at the point A is expressed as follows.
  • ⁇ k is a camera gain. That is, the illuminance E A k at the point A is calculated from the image luminance and the camera gain at the point A from the equation (4). Furthermore, if the geometrical positional relationship between the reflector and the camera and the shape of the reflector are known, the normal vector at any point on the reflector surface that can be observed from the camera can be calculated by using simple geometry. it can. That is, the illuminance calculated by the equation (4) at an arbitrary point A on the reflector surface that can be observed from the camera may be regarded as the illuminance of the light source from the normal vector direction of the point A.
  • the database 42 is realized by a storage device such as a magnetic disk device or an optical disk device.
  • the database 42 stores an illuminance conversion table for converting luminance values to illuminance.
  • the illuminance conversion table stored in the database 42 includes the luminance value and the illuminance in association with each other.
  • the illuminance conversion table stored in the database 42 includes, for example, the illuminance measured using a generally used illuminance sensor and the luminance value obtained from the captured image, respectively, under some sample conditions. Built by setting.
  • the database 42 stores an LAI conversion table for converting illuminance into LAI.
  • the LAI conversion table stored in the database 42 includes illuminance and LAI in association with each other.
  • the LAI conversion table stored in the database 42 is constructed, for example, by setting the illuminance measured using a commonly used illuminance sensor and the LAI obtained at that time under the conditions of several samples.
  • the LAI calculation means 43 is realized by a CPU of an information processing apparatus that operates according to a program.
  • the LAI calculation unit 43 has a function of calculating LAI based on the illuminance calculated by the image analysis unit 41.
  • the LAI calculation unit 43 obtains the LAI by extracting the LAI corresponding to the illuminance difference value calculated by the image analysis unit 41 from the LAI conversion table stored in the database 42.
  • the LAI output unit 44 is realized by a CPU of an information processing device that operates according to a program and a display device such as a display device.
  • the LAI output unit 44 has a function of outputting the LAI calculated by the LAI calculation unit 43.
  • the LAI output unit 44 displays the LAI calculated by the LAI calculation unit 43 on a display device such as a display device.
  • the method of outputting the LAI is not limited to that shown in the present embodiment.
  • the LAI output unit 44 may output a file including the LAI calculated by the LAI calculation unit 43 as a file.
  • the LAI output unit 44 may transmit the LAI calculated by the LAI calculating unit 43 to another terminal via a network such as a LAN.
  • the storage device of the LAI measuring device 40 stores various programs for measuring the LAI.
  • the storage device of the LAI measurement device 40 causes the computer to calculate the intensity of the light reflected by the reflector 10 based on the captured image output by the imaging unit, and to calculate the leaf based on the calculated light intensity.
  • An LAI (leaf area index) measurement program for executing an area index calculation process is stored.
  • FIG. 4 is a flowchart showing an example of an operation for measuring LAI using the LAI measurement system.
  • an array group in which a plurality of reflectors 10 are arrayed in the vertical direction is a side where light from the sun is currently entering the plant community 30. Takes measurements in the state of being placed on the opposite side.
  • the camera 20 is capable of photographing the reflector 10 without being blocked by the plant community 30, and is installed above all the reflectors 10 in order to measure the LAI in the vertical direction.
  • the camera 20 captures the direction in which the reflector 10 is arranged (step S10).
  • the LAI measurement device 40 inputs a captured image from the camera 20.
  • the LAI measurement device 40 acquires, for example, the color information (in this example, red) of the reflector 10 stored in advance in a storage device (not shown) (step S11), and the photographing input from the camera 20 A region where a red object is reflected in the image is specified, and a partial image of the specified region is extracted.
  • the image analysis unit 41 identifies a plurality of areas and extracts partial images of the identified areas. Then, the LAI measurement device 40 calculates the luminance value of each extracted partial image (step S12).
  • the LAI measuring device 40 converts the calculated luminance value into illuminance.
  • the LAI measurement device 40 extracts illuminance corresponding to the calculated luminance value from the illuminance conversion table stored in the database 42.
  • the LAI measurement device 40 calculates the illuminance at each pixel of the partial image where the reflector 10 is reflected in the captured image represented by the above-described formula (4) based on the color information and the surface reflection characteristics. You may make it do.
  • the LAI measuring device 40 calculates the LAI of the place where the reflector 10 is arranged based on the obtained illuminance (step S13).
  • the LAI measurement device 40 obtains the LAI by extracting the LAI corresponding to the illuminance from the LAI conversion table stored in the database 42.
  • the LAI measuring apparatus 40 can calculate the LAI in the vertical direction at the point where the reflector 10 is installed.
  • the LAI measuring device 40 determines the LAI in an arbitrary direction other than the vertical direction by paying attention to a specific part of the region where the reflector 10 is captured in the captured image. It can also be calculated.
  • the LAI measurement device 40 may obtain the LAI based on the obtained luminance value without converting the luminance value of the captured image into illuminance.
  • a table in which the luminance value is associated with the LAI is prepared in advance, and the LAI measuring apparatus 40 obtains the LAI by extracting the LAI corresponding to the obtained luminance value from the table. You can do it.
  • the LAI measuring apparatus 40 may obtain the LAI by performing arithmetic processing using the following formula (5).
  • I is the intensity of light reflected by a certain reflector 10 among the plurality of reflectors 10 arranged in the vicinity of the plant community 30 (specifically, illuminance. In addition, luminance. It may be a value etc.).
  • I 0 is a reflector 10 serving as a reference among a plurality of reflectors 10 arranged in the vicinity of the plant community 30 (in this example, the position of the reflector 10 attached to the uppermost portion.
  • the intensity of light reflected (specifically, illuminance, brightness value, etc.) It may be.)
  • K represents an absorption coefficient, and the value differs for each plant, and even for the same plant, the value varies depending on external factors such as weather and time zone.
  • F is an integrated leaf area index.
  • the LAI measurement device 40 displays the measured LAI on a display device such as a display device (step S14).
  • the LAI measurement device 40 may display the LAI value measured for each measurement point, for example.
  • the LAI measurement device 40 performs measurement by arranging reflectors at predetermined intervals in the depth direction (longitudinal direction) and arranging the reflectors 10 in a lattice shape, the depth direction is taken as the horizontal axis.
  • a graph illustrating the transition of the LAI value may be displayed, and the measured value of the LAI can be displayed by various display methods.
  • the LAI measurement device 40 may output a file including the measured LAI value or may transmit the file to another terminal via a network.
  • the LAI measurement device 40 measures LAI based on the captured image from the camera 20 without using an expensive illuminance sensor.
  • the LAI measurement device 40 does not perform measurement using sunlight as a direct light source, but measures LAI by measuring light reflected from the reflector 10 disposed in the vicinity of the plant community 30. . Therefore, the LAI measuring device 40 can automatically measure the LAI (leaf area index) easily at low cost without being restricted by the measurement location and direction.
  • the LAI may be measured by arranging the reflectors 10 in a line in the vertical direction at predetermined intervals (for example, 50 cm) in the depth direction of the plant community 30.
  • the LAI measuring apparatus 40 can easily measure the distribution state of the LAI in the depth direction (longitudinal direction) of the plant community 30 while reducing the cost.
  • the LAI measuring device 40 can collectively measure the LAI in the vertical direction and the depth direction without using an expensive illuminance sensor and only performing image processing on the captured image of the camera 20. Therefore, the LAI measuring device 40 can achieve both reducing the cost for LAI measurement and reducing the work load.
  • the LAI measuring device 40 can easily measure by simply arranging a large number of reflectors 10. As a result, it is possible to prevent the occurrence of work burdens and failures for maintenance work.
  • FIG. 5 is a block diagram illustrating a minimum configuration example of the LAI measurement system.
  • the LAI measurement system includes a reflector 10, a camera 20, an image analysis unit 41, and an LAI calculation unit 43.
  • the reflector 10 is arranged on the opposite side to the sun with respect to the plant to be measured. Further, the camera 20 has a function of photographing the reflector 10 and outputting a photographed image. Further, the image analysis unit 41 calculates the intensity (for example, illuminance, luminance value) of the light reflected by the reflector 10 based on the captured image output from the camera 20.
  • the LAI calculation unit 43 has a function of calculating an LAI (leaf area index) based on the light intensity calculated by the image analysis unit 41.
  • the leaf area index can be automatically measured easily and inexpensively without being restricted by the measurement location and direction.
  • LAI leaf area index
  • the leaf area index measurement system is arranged at a position where there is no shield between the reflector (for example, the reflector 10) arranged in the vicinity of the plant to be measured and the reflector, and images the reflector. Then, an imaging unit (for example, the camera 20) that outputs the captured image, and an intensity calculation unit that calculates the intensity (for example, illuminance, luminance value) of the light reflected by the reflector based on the captured image output by the imaging unit.
  • an imaging unit for example, the camera 20
  • an intensity calculation unit that calculates the intensity (for example, illuminance, luminance value) of the light reflected by the reflector based on the captured image output by the imaging unit.
  • a leaf area index calculating means for calculating a leaf area index based on the light intensity calculated by the intensity calculating means (for example, realized by the LAI calculating means 43) It is characterized by comprising.
  • the intensity calculation means calculates the luminance value of the reflector in the captured image as the light intensity
  • the leaf area index calculation means calculates the luminance calculated by the intensity calculation means as the light intensity.
  • the leaf area index may be calculated based on the value.
  • the intensity calculating means calculates the illuminance based on the luminance value of the reflector in the photographed image as the light intensity, and the leaf area index calculating means is configured such that the intensity calculating means determines the light intensity.
  • the leaf area index may be calculated based on the illuminance calculated as follows.
  • the leaf area index measurement system includes storage means (for example, database 42) that stores the leaf area index in association with the light intensity, and the leaf area index calculation means calculates the light intensity calculated by the intensity calculation means.
  • the leaf area index may be calculated by extracting from the storage means the leaf area index corresponding to.
  • the reflector is given a predetermined color
  • the intensity calculating means specifies an area in which an object having the predetermined color in the captured image is shown, and the specified area The light intensity may be calculated.
  • the present invention can be applied to the use of measuring LAI (leaf area index) in farmland or plant communities in forests.

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Abstract

　計測対象の植物の近傍に配置された反射体と、反射体との間に遮蔽物がない位置に配置され、反射体を撮影して撮影画像を出力する撮影手段と、撮影手段が出力する撮影画像に基づいて、反射体が反射する光の強度を算出する強度算出手段と、強度算出手段が算出した光の強度に基づいて、葉面積指数を算出する葉面積指数算出手段とを備えている。

Description

葉面積指数計測システム、装置、方法及びプログラム
　本発明は、葉面積指数を計測する葉面積指数計測システム、葉面積指数計測装置、葉面積指数計測方法及び葉面積指数計測用プログラムに関する。
　葉面積指数（以下、ＬＡＩ：Ｌｅａｆ　Ａｒｅａ　Ｉｎｄｅｘ）は、農耕地や森林内の植物群落等における単位面積あたりのある方向（例えば、垂直方向）に重なる葉の面積の総和をあらわす。ＬＡＩは、施設栽培等において、植物の生育や栽培状況を把握するための一指標として用いられている。
　ＬＡＩを計測する方法として、例えば、照度センサを用いて間接的に計測する方法が提案されている。この方法では、例えば、植物群落内の上方と下方とで照度を計測し、計測したそれらの照度に基づいてＬＡＩを推定する。
　また、これに関連する技術として、例えば、特許文献１には、ＬＡＩの間接計測方法が記載されている。
　特許文献１に記載された方法では、間接計測システムは、広角レンズおよび電子式撮像素子を用いて、近赤外光と赤色光とのそれぞれについて、所定領域の画像を撮影する。次いで、間接計測システムは、所定領域を細分した細分領域ごとに、近赤外光と赤色光とのそれぞれについて、輝度値を求める。そして、間接計測システムは、詳細領域ごとの近赤外光と赤色光との輝度値比を求め、輝度値比に基づいて相対日射量を推定し、相対日射量から葉面積指数を求める。
特開２００７－１７１０３３号公報
　しかし、照度センサを用いて間接的にＬＡＩを計測する場合、群落構造における複数箇所のＬＡＩを把握するためには、高価な照度センサが必要になるとともに、照度センサを移動させながら複数回計測する作業が必要となる。すなわち、高コストで多大な労力が必要となる。
　また、特許文献１に記載された方法では、間接計測システムが照度センサに代えて電子式撮像素子を用いることによって、ある程度コストを低減することができる。しかし、太陽光を利用しているため、光源からの光の照射方向を自由に制御することができず、相対日射量を計測可能な方向が制限される。すなわち、特許文献１に記載された方法を使用する場合には、葉面積指数を求めることができる箇所や方向が制限される。
　そこで、本発明は、計測箇所や方向の制限を受けることなく、低コストで、かつ簡易に葉面積指数を自動的に計測することができる葉面積指数計測システム、葉面積指数計測装置、葉面積指数計測方法及び葉面積指数計測用プログラムを提供することを目的とする。
　本発明による葉面積指数計測システムは、計測対象の植物の近傍に配置された反射体と、反射体との間に遮蔽物がない位置に配置され、反射体を撮影して撮影画像を出力する撮影手段と、撮影手段が出力する撮影画像に基づいて、反射体が反射する光の強度を算出する強度算出手段と、強度算出手段が算出した光の強度に基づいて、葉面積指数を算出する葉面積指数算出手段とを備えたことを特徴とする。
　本発明による葉面積指数計測装置は、計測対象の植物の近傍に配置された反射体と、反射体との間に遮蔽物がない位置に配置され、反射体を撮影して撮影画像を出力する撮影手段とを備えた葉面積指数計測システムにおける、葉面積指数を計測する葉面積指数計測装置であって、撮影手段が出力する撮影画像に基づいて、反射体が反射する光の強度を算出する強度算出手段と、強度算出手段が算出した光の強度に基づいて、葉面積指数を算出する葉面積指数算出手段とを備えたことを特徴とする。
　本発明による葉面積指数計測方法は、計測対象の植物の近傍に反射体が設けられ、反射体との間に遮蔽物がない位置に配置され、反射体を撮影して撮影画像を出力する撮影手段が設けられ、撮影手段が出力する撮影画像に基づいて、反射体が反射する光の強度を算出し、算出した光の強度に基づいて、葉面積指数を算出することを特徴とする。
　本発明による葉面積指数計測用プログラムは、計測対象の植物の近傍に配置された反射体と、反射体との間に遮蔽物がない位置に配置され、反射体を撮影して撮影画像を出力する撮影手段とを備えた葉面積指数計測システムにおける、葉面積指数を計測するための葉面積指数計測用プログラムであって、コンピュータに、撮影手段が出力する撮影画像に基づいて、反射体が反射する光の強度を算出する強度算出処理と、算出した光の強度に基づいて、葉面積指数を算出する葉面積指数算出処理とを実行させることを特徴とする。
　本発明によれば、計測箇所や方向の制限を受けることなく、低コストで、かつ簡易に葉面積指数を自動的に計測することができる。
本発明によるＬＡＩ計測システムを用いた計測系を植物群落に対して正面側から見た正面図である。 ＬＡＩ計測システムを用いた計測系を植物群落に対して上面側から見た上面図である。 ＬＡＩ計測システムの構成の一例を示すブロック図である。 ＬＡＩ計測システムを用いてＬＡＩを計測する動作の一例を示すフローチャートである。 ＬＡＩ計測システムの最小の構成例を示すブロック図である。 面光源を考慮した全周光環境モデルの一例を示す説明図である。
　以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。図１は、本発明によるＬＡＩ計測システム（葉面積指数計測システム）を用いた計測系を植物群落に対して正面側から見た正面図である。また、図２は、ＬＡＩ計測システムを用いた計測系を植物群落に対して上面側から見た上面図である。図１に示すように、本実施形態では、植物群落３０は、農作物用の植物が一列に配置された一群の植物群であるものであるとする。なお、図１には、植物群落３０をある断面で切断した断面図が示されているが、図２に示すように、植物群落３０は、奥行き方向（図１で見て正面に対して奥に向かっていく方向。以下、長手方向ともいう。）に植物が１列に配列された一群の植物群である。
　また、本実施形態では、「垂直方向」や「水平方向」という表現も用いられるが、図１に示すように、「垂直方向」は、地面に対して垂直な方向を指す。「水平方向」は、地面に対して水平な方向を指す。
　なお、本実施形態では、田畑やビニールハウス等の農耕地内の農作物（例えば、トマトやキュウリ）用の植物群落のＬＡＩを計測する用途にＬＡＩ計測システムが適用される場合を例にする。しかし、本実施形態の例にかぎらず、例えば、森林内の樹木の群落のＬＡＩを計測する用途にＬＡＩ計測システムを適用してもよい。
　図１および図２に示すように、植物群落３０の近傍には、垂直方向に複数の反射体１０が配列された配列群が設置されている。また、図２に示すように、カメラ２０は、植物群落３０に遮られることなく反射体１０を撮影可能な位置に設置されている（本例では、図２に示すように、カメラ２０は、正面側に配置される。カメラ２０は、各反射体１０とカメラ２０との間に反射体１０を遮ってしまうような葉等の障害物がないように配置される）。
　反射体１０は、具体的には、表面がランバート反射の特性を有し、色情報が既知である球体によって実現される。なお、図１に示す例では、垂直方向に８つの反射体１０が配置されている（図１に示すように、１つの植物群落３０あたり垂直方向に４つの反射体１０が配置されている）。しかし、配置可能な反射体１０の数は、本実施形態の例にかぎられない。例えば、反射体１０が１０個以上配置（１つの植物群落３０あたり垂直方向に反射体１０を５個以上配置）されてもよい。
　なお、反射体１０は、最低限鏡面反射しないものであればよい。例えば、反射体１０は、散乱反射するものであれば、完全散乱反射するものでも、不完全に散乱反射するものであってもよい。また、本実施形態では、反射体１０が赤色の球体である場合を例にする。しかし、本実施形態の例にかぎらず、反射体１０は、例えば、各種多面体構造のものや、平らな反射板であってもよい。また、反射体１０の色は、既知であれば、赤色にかぎらず、白色やグレイ、黄色、橙色であってもよい。ただし、反射体１０の色は、少なくとも、植物群落３０の植物と区別可能にするため、緑色以外の色であることが好ましい。
　また、各反射体１０は、植物群落３０の近傍に配置されることによって、植物群落３０によって生じる影等により、上方に配置されたものが最も反射する光の強度が強く、以降、下方に配置されたもの程、反射する光の強度が弱くなる。そのため、垂直方向に複数配置された反射体１０から反射される光の強度を測定し相互に比較することによって、垂直方向のＬＡＩを計測することができ、垂直方向で見た場合の植物群落３０内での葉の重なり具合を把握することができる。なお、植物群落３０の近傍とは、植物群落３０から所定距離以内（例えば、５０ｃｍ以内）のことである。各反射体１０は、垂直方向に配列される際に、各反射体１０から反射される反射光の間に適度な光の強度の強弱が生じるように配置される。
　カメラ２０は、具体的には、カラー画像を撮影可能なデジタルカメラ等の撮影装置によって実現される。なお、カメラ２０は、カラー画像を撮影可能なものであれば、静止画像を撮影するものにかぎらず、例えば、動画像を撮影可能なビデオカメラによって実現されてもよい。また、カメラ２０は、反射体１０を撮影し、撮影画像を後述するＬＡＩ計測装置４０（図１および図２において図示せず）に出力する機能を備えている。
　なお、本実施形態では、太陽光が照射された反射体１０を撮影し垂直方向のＬＡＩを計測するため、カメラ２０は、球体である反射体１０の上半球を撮影可能な位置（例えば、全ての反射体よりも垂直方向に高い位置）に配置されていることが望ましい。
　また、図１では、植物群落３０の近傍の１箇所に垂直方向に向かって４つの反射体１０を配置して計測を行う場合を示しているが、植物群落３０の長手方向に所定間隔（例えば、５０ｃｍ間隔）で同様に垂直方向に４つずつ反射体１０を配置（すなわち、長手方向の側から見たときに反射体を格子状に配置）して計測を行ってもよい。そのようにすれば、植物群落３０の長手方向に対するＬＡＩの分布状況も計測することができる。
　図３は、ＬＡＩ計測システムの構成の一例を示すブロック図である。図３に示すように、ＬＡＩ計測システムは、図２に示した反射体１０を撮影するカメラ２０に加えて、ＬＡＩ計測装置４０を含む。また、図３に示すように、カメラ２０が出力する撮影画像は、ＬＡＩ計測装置４０に出力される。なお、ＬＡＩ計測装置４０は、具体的には、プログラムに従って動作するパーソナルコンピュータ等の情報処理装置によって実現される。図３に示すように、ＬＡＩ計測装置４０は、画像分析手段４１、データベース４２、ＬＡＩ算出手段４３、及びＬＡＩ出力手段４４を含む。
　画像分析手段４１は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵによって実現される。画像分析手段４１は、カメラ２０から入力した撮影画像の輝度値を算出する機能を備えている。
　例えば、画像分析手段４１は、既知の反射体１０の色情報や形状情報に基づいて、撮影画像中から反射体１０が写っている領域を特定し、特定した領域の輝度値を求める。本実施形態では、画像分析手段４１は、撮影画像中の赤色の物体が写っている領域を特定し、特定した領域の部分画像を抽出する。なお、本実施形態では、赤色の反射体１０が複数配置されているので、画像分析手段４１は、複数の領域を特定し、それぞれ特定した領域の部分画像を抽出する。そして、画像分析手段４１は、それぞれ、抽出した部分画像の輝度値を算出する。
　また、画像分析手段４１は、求めた輝度値を照度に変換する機能を備えている。本実施形態では、画像分析手段４１は、後述するデータベース４２が記憶する照度変換テーブルから、画像分析手段４１が算出した輝度値に対応する照度を抽出することによって、照度を求める。
　なお、画像分析手段４１は、データベース４２が記憶する照度変換テーブルを用いずに照度を算出してもよい。以下、照度の算出方法の一例について説明する。ここでは、カラー画像入力装置（カメラ２０）で撮影されたカラー画像中の対象物（反射体１０）の色情報、対象物が有する表面反射特性を利用して、カラー画像を撮影した際の照明環境下における対象物表面の各位置の照度を計算する方法について説明する。
　まず、画像分析手段４１は、入力画像の色情報および形状情報を用いて自動的に検出された対象物の領域の色情報を求める。次いで、画像分析手段４１は、対象物の領域の色情報ＲＧＢを取得し、取得した色情報ＲＧＢに基づいて、三刺激値ＸＹＺを計算する。
　以下では、カラー画像入力装置で撮影されたＲＧＢに関して、このＲＧＢのＲＧＢ蛍光体の色度および白色の色度は、カラー画像入力装置の色特性としてあらかじめ指定されており、ＲＧＢデータと三刺激値ＸＹＺの関係が線形であるものとして説明する。
　この場合、入力画像のＲＧＢと三刺激値ＸＹＺとの関係は、以下の式（１）で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　ここで、ＲＸは３×３変換行列である。
　画像分析手段４１は、撮影時におけるカメラレンズの絞り値Ｆ、シャッタースピード、ゲインの情報を得ることで、三刺激値Ｙは、絶対輝度Ｙ（ｃｄ／ｍ２）に変換することができる。
　次に、画像分析手段４１は、画像中の反射体の各画素位置における見かけの放射照度を計算する。放射照度の計算には、文献１や文献２に記載の手法が応用できる。
　文献１：佐藤い,佐藤洋, 池内,“物体の陰影に基づく光源環境の推定”,情報処理学会論文誌：コンピュータビジョンとイメージメディア, Vol.41, No.SIG 10(CVIM 1), 2000年12月．
　文献２：大石,大蔵ら,“全方位カメラを用いた光源環境と対象物の同時撮影法に基づく人物モデルおMRシステムへの重畳”,「画像の認識・理解シンポジウム（MIRU2009）」, 2009年7月。
　図６を参照して、面光源を考慮した全周光環境モデルを用いて説明する。このモデルでは、反射体上の任意の点を球の中心Ａにあるものとして、光源と中心Ａを遮る遮蔽物はないものとして、全周辺からの光源の放射輝度分布を観測する。この放射輝度分布をＬ（θ，φ）とする。ここで、θは方位角、φは天頂角を表わす。
　中心Ａにおける照度Ｅは、微小方位角ｄθｉと微小天頂角ｄφｉで表わされる微小立体角ｄωｉから受け取る入射光エネルギーを全方向において積分したものである。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　ここで、ｄθｉは、微小方位角を表す。また、ｄφｉは、微小天頂角を表す。
　光源と中心Ａを遮る遮蔽物はないことを前提条件としている。また、反射体の光の反射特性はランバート反射である。よって、中心Ａで反射される光は、あらゆる方向から中心Ａに入射した周辺環境光が積分された形となる。そのため、光源と中心Ａを遮る遮蔽物の有無は無視することができ、中心Ａで反射される光は、視点方向によらず一定となる。
　また、中心Ａにおける反射体の表面反射率ＳＡ（色）が既知であれば、画像として記録された反射体における輝度値ＩＡは、照度ＥＡと反射体の表面反射率ＳＡとの積で表わされる。ここで、輝度値ＩＡは式（１）で計算される三刺激値Ｙを用いて表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　画像輝度は、波長λの関数として表わされるカメラの分光感度特性を反映したものである。ここで、カメラの分光感度特性がデルタ関数で近似されるとすると、波長λは定数とみなせる。したがって、点Ａにおける画像輝度ＩＡ ｋ（ｋはｒ，ｇ，ｂ）は、以下のように表わされる。
　ＩＡ ｋ＝τｋＳＡ ｋＥＡ ｋ　　　式（４）
　ここで、τｋはカメラゲインである。すなわち、式（４）より、点Ａにおける照度ＥＡ ｋは、点Ａにおける画像輝度およびカメラゲインから算出される。さらに、反射体とカメラの幾何学的位置関係および反射体の形状が既知であれば、単純な幾何学を利用することにより、カメラから観測できる反射体表面上の任意点における法線ベクトルが算出できる。すなわち、カメラから観測できる反射体表面上の任意の点Ａおいて式（４）で計算される照度は、点Ａの法線ベクトル方向からの光源の照度とみなしてよい。つまり、カメラから観測できる反射体表面上の全ての点における法線ベクトル方向からの光源からの照度を算出が可能となる。これは、垂直方向だけでなく、斜め方向、水平方向から漏れてくる光の照度も算出ができることを意味する。
　データベース４２は、具体的には、磁気ディスク装置や光ディスク装置等の記憶装置によって実現される。本実施形態では、データベース４２は、輝度値を照度に変換するための照度変換テーブルを記憶する。具体的には、データベース４２が記憶する照度変換テーブルは、輝度値と照度とを対応付けて含む。なお、データベース４２が記憶する照度変換テーブルは、例えば、予め、いくつかのサンプルとなる条件下において、それぞれ、一般に用いられる照度センサを用いて計測した照度と、撮影画像から求めた輝度値とを設定することによって構築される。
　また、データベース４２は、照度をＬＡＩに変換するためのＬＡＩ変換テーブルを記憶する。具体的には、データベース４２が記憶するＬＡＩ変換テーブルは、照度とＬＡＩとを対応付けて含む。データベース４２が記憶するＬＡＩ変換テーブルは、例えば、予め、いくつかのサンプルとなる条件下において、一般に用いられる照度センサを用いて計測した照度と、その時に求めたＬＡＩとを設定することによって構築される。
　ＬＡＩ算出手段４３は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵによって実現される。ＬＡＩ算出手段４３は、画像分析手段４１が算出した照度に基づいて、ＬＡＩを算出する機能を備えている。具体的には、ＬＡＩ算出手段４３は、データベース４２が記憶するＬＡＩ変換テーブルから、画像分析手段４１が算出した照度の差分値に対応するＬＡＩを抽出することによって、ＬＡＩを求める。
　ＬＡＩ出力手段４４は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵ、及びディスプレイ装置等の表示装置によって実現される。ＬＡＩ出力手段４４は、ＬＡＩ算出手段４３が算出したＬＡＩを出力する機能を備えている。例えば、ＬＡＩ出力手段４４は、ＬＡＩ算出手段４３が算出したＬＡＩをディスプレイ装置等の表示装置に表示する。なお、ＬＡＩの出力の仕方は、本実施形態で示したものに限らず、例えば、ＬＡＩ出力手段４４は、ＬＡＩ算出手段４３が算出したＬＡＩを含むファイルをファイル出力するものであってもよい。また、例えば、ＬＡＩ出力手段４４は、ＬＡＩ算出手段４３が算出したＬＡＩを、ＬＡＮ等のネットワークを介して他の端末に送信するものであってもよい。
　なお、本実施形態において、ＬＡＩ計測装置４０の記憶装置は、ＬＡＩを計測するための各種プログラムを記憶している。例えば、ＬＡＩ計測装置４０の記憶装置は、コンピュータに、撮影手段が出力する撮影画像に基づいて、反射体１０が反射する光の強度を算出する処理と、算出した光の強度に基づいて、葉面積指数を算出する処理とを実行させるためのＬＡＩ（葉面積指数）計測用プログラムを記憶している。
　次に、ＬＡＩ計測システムの動作を説明する。図４は、ＬＡＩ計測システムを用いてＬＡＩを計測する動作の一例を示すフローチャートである。本実施形態では、図１および図２に示すように、垂直方向に複数の反射体１０が配列された配列群が、植物群落３０に対して現在太陽からの光が射し込んでいる側とは反対側に配置された状態で計測を行う。また、カメラ２０は、植物群落３０に遮られることなく反射体１０を撮影可能で、かつ垂直方向のＬＡＩを計測するため全ての反射体１０より上方に設置されている。
　まず、カメラ２０は、反射体１０が配置された方向を撮影する（ステップＳ１０）。ＬＡＩ計測装置４０は、カメラ２０から撮影画像を入力する。
　次いで、ＬＡＩ計測装置４０は、例えば、記憶装置（図示せず）に予め記憶されている反射体１０の色情報（本例では、赤色）を取得し（ステップＳ１１）、カメラ２０から入力した撮影画像中の赤色の物体が写っている領域を特定し、特定した領域の部分画像を抽出する。なお、本実施形態では、赤色の反射体１０が複数配置されているので、画像分析手段４１は、複数の領域を特定し、それぞれ特定した領域の部分画像を抽出する。そして、ＬＡＩ計測装置４０は、それぞれ、抽出した部分画像の輝度値を算出する（ステップＳ１２）。
　また、ＬＡＩ計測装置４０は、算出した輝度値を照度に変換する。本実施形態では、ＬＡＩ計測装置４０は、データベース４２が記憶する照度変換テーブルから、算出した輝度値に対応する照度を抽出する。なお、ＬＡＩ計測装置４０は、色情報や表面反射特性に基づいて、上述した式（４）で表される撮影画像中の反射体１０が写っている箇所の部分画像の各画素における照度を算出するようにしてもよい。
　次いで、ＬＡＩ計測装置４０は、求めた照度に基づいて、それぞれ、反射体１０を配置した箇所のＬＡＩを算出する（ステップＳ１３）。本実施形態では、ＬＡＩ計測装置４０は、データベース４２が記憶するＬＡＩ変換テーブルから、照度に対応するＬＡＩを抽出することによって、ＬＡＩを求める。
　このように、ランバート反射を行う特性を有する球体の反射体１０を用いることで、ＬＡＩ計測装置４０は、反射体１０が設置されている地点での垂直方向のＬＡＩを算出することができる。なお、反射体１０が球体であるので、撮影画像中の反射体１０が写っている領域のうちの特定部分に着目することで、ＬＡＩ計測装置４０は、垂直方向以外の任意の方向のＬＡＩを算出することもできる。
　なお、本実施形態では、予め照度とＬＡＩとを対応付けたＬＡＩ変換テーブルを用いてＬＡＩを求める場合を示したが、ＬＡＩの算出の仕方は、本実施形態で示したものにかぎられない。例えば、撮影画像の輝度値を照度に変換することなく、ＬＡＩ計測装置４０は、求めた輝度値にもとづいてＬＡＩを求めるようにしてもよい。この場合、例えば、予め輝度値とＬＡＩとを対応付けたテーブルを用意しておくようにし、ＬＡＩ計測装置４０は、求めた輝度値に対応するＬＡＩをテーブルから抽出することによって、ＬＡＩを求めるようにすればよい。
　また、例えば、ＬＡＩ計測装置４０は、以下に示す式（５）を用いた演算処理を行うことによって、ＬＡＩを求めるようにしてもよい。
　Ｉ／Ｉ０＝ｅ－ＫＦ　・・・　式（５）
　ここで、式（５）において、Ｉは、植物群落３０近傍に配置された複数の反射体１０のうちのある反射体１０が反射する光の強さ（具体的には、照度。なお、輝度値等であってもよい。）を示している。Ｉ０は、植物群落３０近傍に配置された複数の反射体１０のうちのある基準となる反射体１０（本例では、最も上部に取り付けられた反射体１０の位置。すなわち、反射体１０と太陽との間に葉による影等の影響が殆どなく、基準の光の強さとして用いることができる。）が反射する光の強さ（具体的には、照度。なお、輝度値等であってもよい。）を示している。また、Ｋは、吸収計数を示しており、植物毎に値が異なるとともに、同じ植物であっても天候や時間帯等の外部要因によっても値が異なる。また、Ｆは積算葉面積指数である。
　全ての反射体１０毎にＬＡＩの計測を終了した場合には、ＬＡＩ計測装置４０は、計測したＬＡＩをディスプレイ装置等の表示装置に表示する（ステップＳ１４）。この場合、ＬＡＩ計測装置４０は、例えば、計測ポイント毎に計測したＬＡＩの値を表示してもよい。また、ＬＡＩ計測装置４０は、例えば、奥行き方向（長手方向）に所定間隔毎に反射体群を配置して格子状に反射体１０を配置して計測した場合には、奥行き方向を横軸としてＬＡＩの値の推移を図示したグラフを表示してもよく、様々な表示方法でＬＡＩの計測値を表示することができる。また、例えば、ＬＡＩ計測装置４０は、計測したＬＡＩの値を含むファイルを出力したり、ネットワークを介して他の端末に送信したりしてもよい。
　以上に説明したように、本実施形態では、ＬＡＩ計測装置４０は、高価な照度センサを用いることなく、カメラ２０からの撮影画像に基づいてＬＡＩの計測を行う。また、ＬＡＩ計測装置４０は、太陽光を直接の光源とした計測を行うのではなく、植物群落３０の近傍に配置された反射体１０から反射された光を計測することによりＬＡＩの計測を行う。そのため、ＬＡＩ計測装置４０は、計測箇所や方向の制限を受けることなく、低コストで、かつ簡易にＬＡＩ（葉面積指数）を自動的に計測することができる。
　また、植物群落３０の奥行き方向に所定間隔（例えば、５０ｃｍ）毎に反射体１０を垂直方向に線状に配列してＬＡＩの計測を行うようにしてもよい。そのようにすることによって、ＬＡＩ計測装置４０は、植物群落３０の奥行き方向（長手方向）に対するＬＡＩの分布状況もコストを軽減しつつ容易に計測することができる。
　なお、計測作業の手間を軽減するという観点から考えると、例えば、照度センサを垂直方向や奥行き方向に複数配置してＬＡＩの計測を行うことも考えられる。しかし、そのように構成してしまうと、高価な照度センサを多数用いなければならなくなり、コストが上昇してしまう。本実施形態では、ＬＡＩ計測装置４０は、高価な照度センサを用いることなく、かつカメラ２０の撮影画像を画像処理するだけで垂直方向や奥行き方向のＬＡＩを一括して計測できる。そのため、ＬＡＩ計測装置４０は、ＬＡＩ計測にかかるコストを低減することと作業負担を軽減することとを両立することができる。
　また、照度センサを農耕地や森林等の屋外に配置すると、照度センサに汚れ等が付着しやすく、却って保守作業のための作業負担がかかったり故障を生じやすくなる。本実施形態では、ＬＡＩ計測装置４０は、反射体１０を多数配置するだけで簡易に計測ができる。そのため、保守作業のための作業負担の発生や障害を防止することができる。
　次に、本発明によるＬＡＩ（葉面積指数）計測システムの最小構成について説明する。図５は、ＬＡＩ計測システムの最小の構成例を示すブロック図である。図５に示すように、ＬＡＩ計測システムは、反射体１０と、カメラ２０と、画像分析手段４１と、ＬＡＩ算出手段４３とを含む。
　反射体１０は、計測対象の植物に対して太陽とは反対側に配置されている。また、カメラ２０は、反射体１０を撮影して撮影画像を出力する機能を備えている。また、画像分析手段４１は、カメラ２０が出力する撮影画像に基づいて、反射体１０が反射する光の強度（例えば、照度、輝度値）を算出する。また、ＬＡＩ算出手段４３は、画像分析手段４１が算出した光の強度に基づいて、ＬＡＩ（葉面積指数）を算出する機能を備えている。
　図５に示した最小構成のＬＡＩ計測システムによれば、計測箇所や方向の制限を受けることなく、低コストで、かつ簡易に葉面積指数を自動的に計測することができる。
　なお、上記に示した実施形態では、以下の（１）～（５）に示すようなＬＡＩ（葉面積指数）計測システムの特徴的構成が示されている。
（１）葉面積指数計測システムは、計測対象の植物の近傍に配置された反射体（例えば、反射体１０）と、反射体との間に遮蔽物がない位置に配置され、反射体を撮影して撮影画像を出力する撮影手段（例えば、カメラ２０）と、撮影手段が出力する撮影画像に基づいて、反射体が反射する光の強度（例えば、照度、輝度値）を算出する強度算出手段（例えば、画像分析手段４１によって実現される）と、強度算出手段が算出した光の強度に基づいて、葉面積指数を算出する葉面積指数算出手段（例えば、ＬＡＩ算出手段４３によって実現される）とを備えたことを特徴とする。
（２）葉面積指数計測システムにおいて、強度算出手段は、光の強度として撮影画像中の反射体の輝度値を算出し、葉面積指数算出手段は、強度算出手段が光の強度として算出した輝度値に基づいて葉面積指数を算出するように構成されていてもよい。
（３）葉面積指数計測システムにおいて、強度算出手段は、光の強度として撮影画像中の反射体の輝度値に基づいて照度を算出し、葉面積指数算出手段は、強度算出手段が光の強度として算出した照度に基づいて葉面積指数を算出するように構成されていてもよい。
（４）葉面積指数計測システムは、葉面積指数を光の強度に対応付けて記憶する記憶手段（例えば、データベース４２）を備え、葉面積指数算出手段は、強度算出手段が算出した光の強度に対応する葉面積指数を記憶手段から抽出することによって、葉面積指数を算出するように構成されていてもよい。
（５）葉面積指数計測システムは、反射体は、所定の色彩が施され、強度算出手段は、撮影画像中の所定の色彩が施された物体が写っている領域を特定し、特定した領域の光の強度を算出するように構成されていてもよい。
　以上、実施形態及び実施例を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態および実施例に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
　この出願は、２０１０年１２月２日に出願された日本特許出願２０１０－２６９７１８を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
　本発明は、農耕地や森林内の植物群落におけるＬＡＩ（葉面積指数）を計測する用途に適用できる。
　１０　反射体
　２０　カメラ
　３０　植物群落
　４０　ＬＡＩ計測装置
　４１　画像分析手段
　４２　データベース
　４３　ＬＡＩ算出手段
　４４　ＬＡＩ出力手段

Claims (8)

  1. 　計測対象の植物の近傍に配置された反射体と、
    　前記反射体との間に遮蔽物がない位置に配置され、前記反射体を撮影して撮影画像を出力する撮影手段と、
    　前記撮影手段が出力する前記撮影画像に基づいて、前記反射体が反射する光の強度を算出する強度算出手段と、
    　前記強度算出手段が算出した前記光の強度に基づいて、葉面積指数を算出する葉面積指数算出手段とを備えた
    　ことを特徴とする葉面積指数計測システム。
  2. 　強度算出手段は、光の強度として撮影画像中の反射体の輝度値を算出し、
    　葉面積指数算出手段は、前記強度算出手段が前記光の強度として算出した輝度値に基づいて葉面積指数を算出する
    　請求項１記載の葉面積指数計測システム。
  3. 　強度算出手段は、光の強度として撮影画像中の反射体の輝度値に基づいて照度を算出し、
    　葉面積指数算出手段は、前記強度算出手段が前記光の強度として算出した照度に基づいて葉面積指数を算出する
    　請求項１記載の葉面積指数計測システム。
  4. 　葉面積指数を光の強度に対応付けて記憶する記憶手段を備え、
    　葉面積指数算出手段は、強度算出手段が算出した光の強度に対応する葉面積指数を前記記憶手段から抽出することによって、前記葉面積指数を算出する
    　請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載の葉面積指数計測システム。
  5. 　反射体は、所定の色彩が施され、
    　強度算出手段は、撮影画像中の前記所定の色彩が施された物体が写っている領域を特定し、特定した前記領域の光の強度を算出する
    　請求項１から請求項４のうちのいずれか１項に記載の葉面積指数計測システム。
  6. 　計測対象の植物の近傍に配置された反射体と、前記反射体との間に遮蔽物がない位置に配置され、前記反射体を撮影して撮影画像を出力する撮影手段とを備えた葉面積指数計測システムにおける、葉面積指数を計測する葉面積指数計測装置であって、
    　前記撮影手段が出力する前記撮影画像に基づいて、前記反射体が反射する光の強度を算出する強度算出手段と、
    　前記強度算出手段が算出した前記光の強度に基づいて、葉面積指数を算出する葉面積指数算出手段とを備えた
    　ことを特徴とする葉面積指数計測装置。
  7. 　計測対象の植物の近傍に反射体が設けられ、
    　前記反射体との間に遮蔽物がない位置に配置され、前記反射体を撮影して撮影画像を出力する撮影手段が設けられ、
    　前記撮影手段が出力する前記撮影画像に基づいて、前記反射体が反射する光の強度を算出し、
    　算出した前記光の強度に基づいて、葉面積指数を算出する
    　ことを特徴とする葉面積指数計測方法。
  8. 　計測対象の植物の近傍に配置された反射体と、前記反射体との間に遮蔽物がない位置に配置され、前記反射体を撮影して撮影画像を出力する撮影手段とを備えた葉面積指数計測システムにおける、葉面積指数を計測するための葉面積指数計測用プログラムであって、
    　コンピュータに、
    　前記撮影手段が出力する前記撮影画像に基づいて、前記反射体が反射する光の強度を算出する強度算出処理と、
    　算出した前記光の強度に基づいて、葉面積指数を算出する葉面積指数算出処理とを
    　実行させるための葉面積指数計測用プログラム。
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