JP3551264B2 - Method of creating evaluation image of plant vitality fluctuation - Google Patents

Description

【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は、植物の活力変動を評価するための画像を作成する方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、人工衛星や航空機により広域地表面における作物や森林等の植物の植被率や活力の調査や監視が行われている。
【０００３】
しかしながら、上記人工衛星や航空機による植物調査や監視は、撮像画像の１画素当りの地上分解能が数ｍから数十ｍであるため、特定された狭い範囲における植物活力やその変動を監視するのには適さない。
【０００４】
そこで、本発明者等は、例えばゴルフ場のグリーン芝のように、特定された狭い範囲における植物の活力変動の監視、例えば、病害虫による生育状態の悪化等を早期に発見して農薬散布の位置を特定し、必要最少限の散布量で効果的に対処できるようにしたり、また、酸性雨や酸性霧による植物への影響の監視を効果的に行なうことができる技術の開発を試みた。
【０００５】
一般に、植物は太陽から放射されるエネルギー（光すなわち電磁波）を受けて生育するが、紫外線から近赤外線の波長帯における植物の反射、吸収および透過特性は、植物の表面あるいは内部の構造、含有色素の種類および量、水分の状態などに影響され、また植物の種類や生育状態により変化することが知られている。
【０００６】
太陽光（自然光）に対する植物の反射率（入射光量に対する反射光量の百分率）は、図１２から明かなように、光の波長によって異なるだけでなく、植物の活力状況によっても変化することが知られている。特に、波長が可視光領域では５４０ｎｍ（Ｇ）および６７０ｎｍ（Ｒ）付近において変化がみられ、また、８５０ｎｍ（ＩＲ）付近の近赤外領域において大きく変化することが解かる。このように、同一の植物の分光反射特性を比較した場合も、活力の高い時の植物は近赤外域で著しく高い反射率を示すが、病害虫等により活力が低下した植物の近赤外域での反射率は著しく低下し、その変化の度合いは、可視域での変化の度合いよりもはるかに大きい。
【０００７】
本発明者等は、植物の活力と特定の波長域における反射率（分光反射率）とが、上記のように相関関係を有することに着目すると共に、ビデオカメラが上記特定波長を含む可視光領域から近赤外領域までの広い感度特性を有することを利用して、ビデオカメラを植物の活力変動を監視するための撮像装置として採用し、このビデオカメラによりＩＲとＲの波長の反射光を輝度情報画像として収集し、この得られた輝度情報画像に解析を施して、最終的に植物活力の分類画像や活力変動の評価画像を作成する技術を開発した。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
植物の活力変動を把握するためには、時系列的な評価を行う必要がある。そのためには、撮影時間が異なる、すなわち、分光放射量が異なるビデオ画像を正しく正規化しなければならない。そこで、野外で撮影を行う際の照明光である太陽光の変動による影響に対する正規化が必要となる。
【０００９】
野外における太陽光からの分光放射量（分光放射エネルギー量）は、太陽の高度や方位、あるいは雲量等により影響を受けて刻一刻と変化するため、上記ビデオカメラによる生のビデオ映像は、上記分光放射量の影響を受け、植物の活力を正確に反映したものとはならない。そのため、植物からの反射情報（輝度）をビデオ画像として収集し正確に評価するためには、分光放射量の変動から受けるビデオ画像レベルへの影響を除去するために、一定の基準による正規化が必要となる。
【００１０】
また、解析に必要な安定したビデオ映像（０.５Ｖ前後のビデオ映像出力）を得るためには、撮影時における芝からのＩＲ、Ｒの反射情報（輝度）に適した入光量に、レンズの絞りを調整しなければならない。しかし、刻一刻と変化する太陽光のもとで、手動で絞りを調整するのは、非常に難しい。なぜなら、刻一刻と変化する照明光（太陽光）からの分光放射量（分光エネルギー量）に対して、手動による絞りでビデオカメラへの入光量を調節するには、常時、作業員が絞りの調整を行わなければならず、現実的な方法とはいえない。また、絞りの値は２の平方根の倍数で変化するため、連続的に入光量を調整することは事実上不可能である。しかも、野外での太陽光の変化は連続的であり、手動の絞りはこの入光量変化に対応できず、絞りを自動調整する必要がある。なお、入光量を自動的に調整するためにＡＧＣ（オートゲインコントロール）回路があるが、この回路は、一般的に入力値と出力値にリニアリティな関係がないため、正規化の手段としては利用できない。
【００１１】
なお、適正な絞りにより撮影した画像の持つ画像出力値の分布幅（レンジ）は広く、有効なダイナミックレンジ（検知できる最大値と最小値の幅）も広いのに対して、絞りの設定が不適なため入光量が不足した画像の場合は、画像出力値のレンジが狭くなる。すなわち、画像の持つダイナミックレンジが狭くなり適正時に比べて最大頻度の画素数が多くなる。その結果、細かな変化は捉えにくくなる。
【００１２】
また、絞りを変えレンズへの入光量を変化させると、植物からの輝度情報を一定のレベルで評価することができない。従って、絞りの調整による影響も排除する必要がある。
【００１３】
一方、入光量が不足した画像は、適正な入光量の画像と比べてシェーディングの影響も異なる。適正な入光量で撮影した画像では同時にＳ／Ｎ比も上がり、シェーディングの影響も現われにくくなる。逆に、入光量不足の画像ほどシェーディングの影響が顕著になる。すなわち、入光量が不足する画像に適正入光量で撮ったシェーディング補正用画像を用いて補正すると過補正となることが解った。従って、この影響を除去するため、撮影時の入光量に対応したシェーディングの除去を行なう必要もある。
【００１４】
上記シェーディングに影響するのは、ビデオレンズ特性、バンドパスフィルタの不均一性による濃度ムラ、また、ビデオカメラの映像信号処理系、すなわち光電変換素子面の持つ不均一性に起因する濃度ムラ、等の各種の濃度（明暗）ムラにより画像出力値が歪んでしまい、植物の活力が正確に反映されない。従って、これらのムラによる影響も併せて除去する必要がある。
【００１５】
以上のように植物からの輝度情報画像に補正や処理を行っても、そのままでは植物の活力変動を人間にわかり易い状態で表示することができない。従って、対象となる植物の健康状態（例えば、健康、病気等）に分類した上で、時系列的な評価を行うことにより、活力変動を把握し易い画像を作成することが必要となる。
【００１６】
本発明は、上記従来の問題点を解決するためになされたもので、その目的とするところは、ビデオカメラでとらえた植物からの反射情報（輝度）、すなわち、輝度情報画像を解析処理して植物の活力変動を正確に反映した画像を得、人間に判り易い評価画像を得ることができる植物活力変動の評価画像作成方法を提供することにある。
【００１７】
【課題を解決するための手段】
本発明の植物活力変動の評価画像作成方法は、ビデオカメラにより植物からの特定波長の反射光を輝度情報画像として撮像し、得られた画像に解析処理を施して植物の活性変動を評価するための画像を作成する方法において、撮影時のビデオカメラへの入光量に応じたシェーディング等による出力ムラの影響を除去するために、反射率が一定の基準板に人工光源を用いて絞り量および分光放射量別に上記ビデオカメラにより撮影を行い、ビデオ映像の出力電圧値ごとのシェーディング・入光量の補正用画像を作成し、該作成した補正用画像の中心付近のＣＣＴ値を算出して、その値を補正基準値とし、上記補正用画像の各ピクセルのＣＣＴ値を上記補正基準値で除算して、上記ビデオ映像の出力電圧値ごとの補正係数画像を得、これらの補正係数画像を用いて、植物の撮影を行った際に設定した絞り量と、その中心付近のＣＣＴ値とから最も近い補正係数画像を選択して、補正を行うことを特徴とする。
【００２１】
なお、測定時の照明光の分光放射エネルギー量とビデオカメラのレンズの絞りを制御する電圧値との関係式を導き出し、その関係式をもとにビデオカメラで撮影したビデオ映像信号のレベルが適正になるように絞りの自動調整を行うようにしてもよい。
【００２２】
【実施例】
以下、本発明の一実施例について図面を参照しながら説明する。
図１は本発明方法を実施するシステムの概略図であって、１はＣＣＤビデオカメラである。ＣＣＤビデオカメラ１は、工業計測用の白黒モジュールタイプのものを２台備え、そのレンズは固定焦点である。
【００２３】
一方のＣＣＤビデオカメラ１には、８５０ｎｍを中心とする波長帯（ＩＲ）用のバンドパスフィルタを内蔵させ、他方のＣＣＤビデオカメラ１には、６７０ｎｍを中心とする波長帯（Ｒ）用のバンドパスフィルタを内蔵させてある。これらのフィルタはＣＣＤ素子の前面に装着させているが、レンズの前に配置してもよい。なお、本実施例ではＣＣＤビデオカメラにより撮像しているが、本発明はこれに限定するものではなく、撮像管を備えたビデオカメラを使用してもよい。
【００２４】
上記２台のＣＣＤビデオカメラ１、１により植物の同一植生区域（本実施例ではゴルフ場のグリーン）を並列撮影して、ＩＲのビデオ映像とＲのビデオ映像を得る。これらのビデオ映像信号（ＮＴＳＣ信号）はビジュアルコントローラ２により切り換えられて、順次、送信用パラボラアンテナ３に送られる。なお、上記実施例では２台のＣＣＤビデオカメラによりＩＲおよびＲのビデオ映像を各々得るようにしたが、本発明はこれに限定するものではなく、２種類のバンドパスフィルタを切り替えたり、プリズムにより分光することにより、１台のＣＣＤビデオカメラによりＩＲおよびＲのビデオ映像を得るようにしてもよい。
【００２５】
一方、４は、太陽の分光放射量（放射エネルギー量）のうち特定の波長帯の放射光量を計測する分光日射計であり、防水性の高いものが２台備えられている。すなわち、これらの分光日射計４には、それぞれ上記ＣＣＤビデオカメラ１に使用したバンドパスフィルタと同じＩＲ用のバンドパスフィルタおよびＲ用のバンドパスフィルタが取り付けられていて、上記ＩＲとＲのビデオ映像に対応した８５０ｎｍおよび６７０ｎｍを中心とする波長帯における分光放射量（放射エネルギー量）のデータを得る。なお、２種類のバンドパスフィルタを切り換えて用いることにより、上記２つの波長帯の放射量を１台の分光日射計４により測定してもよい。
【００２６】
図２に示すように、ＩＲ用の分光日射計４の出力電圧とＲ用の分光日射計４の出力電圧との間には、一定の関係がある。従って、上記分光日射計４はＲ用またはＩＲ用のいずれか１台とし、測定しない分光放射量は、この関係の式により求めることもできる。
【００２７】
上記分光日射計４により計測された分光放射量のデータ信号は、データロガー５により積算記録され、モデム６およびコネクションボックス７を介して上記送信用パラボラアンテナ３に送られる。
【００２８】
また、上記ビデオ映像は、分光放射量が増加した場合に、ＣＣＤビデオカメラ１の絞りを閉じなければ画像出力値が飽和してしまい、逆に、分光放射量が減少した場合に、絞りを開けなければ暗くなってしまうので、上記分光放射量の増減に合わせて絞りを自動的に設定し、その絞り量のデータ信号を上記分光放射量のデータ信号とともに送信用パラボラアンテナ３に送る。上記絞りの自動設定は、測定時の照明光の分光放射エネルギー量とレンズの絞り制御電圧値との関係を導き出し、その関係式をもとにビデオ映像信号レベルが適正になるような調整を行なう。
【００２９】
上記送信用パラボラアンテンナ３は、上記ＩＲとＲのビデオ映像のビデオ映像信号、分光放射量のデータ信号および絞り量のデータ信号を、例えば、ミリ波により発信する。送信用パラボラアンテナ３により発信されたビデオ映像信号や各データ信号は、受信用パラボラアンテナ８により受信される。なお、これらの情報信号の送受信は、必要に応じて有線により行っても良い。
【００３０】
上記のように無線あるいは有線により受信される情報信号は、画像処理装置９に取り込み、まず、アナログデータであるビデオ映像信号をデジタルデータに変換する。この際、上記ビデオ映像信号である輝度信号が０〜２５５までの２５６階調で表示されるＣＣＴ（Computer Compatible Tape）値とした画像出力値に変換される。
【００３１】
一方、上記情報信号のうち分光放射データと絞りデータをパーソナルコンピュータ１２に入力する。なお、上記情報信号（ビデオ映像信号およびデータ信号）は撮影現場あるいは受信側においてビデオテープ等の記録手段により記録しておき、必要な時に上記画像処理装置９やパーソナルコンピュータ１２に入力するようにしてもよい。
【００３２】
上記画像処理装置９に取り込まれた画像は、図３に示すように、シェーディング・入光量補正、絞り補正、分光放射補正、フィルタ・ビデオ個体差補正、位置合わせ補正、バンド間演算処理、マスク処理、平滑化処理、レベル合わせ補正等の各種の補正ならびに処理を受ける。以下、それらの補正および処理について詳細に説明する。
【００３３】
《シェーディング・入光量補正》反射率が一定（濃度一定）の基準板に人工光源を用いて絞り量および分光放射量別に上記ＣＣＤビデオカメラ１により撮影を行い、ビデオ映像の出力電圧値ごとのシェーディング・入光量の補正用画像を作成する。次に、作成した補正用画像の中心付近のＣＣＴ値を算出して、その値を補正基準値とし、上記補正用画像の各ピクセルのＣＣＴ値を上記補正基準値で除算して、上記ビデオ映像の出力電圧値ごとの補正係数画像を得る。
【００３４】
これらの補正係数画像を用いて、植物の撮影を行った際に設定した絞り量と、その中心付近のＣＣＴ値とから最も近い補正係数画像を選択し、補正を行なう。なお、この補正係数は、使用するＣＣＤビデオカメラ（レンズ、フィルタを含む）毎に算出する。
【００３５】
《絞り補正》
同一照明光下で、反射率一定のグレースケール板または白色板を各絞り値ごとに撮影し、ＣＣＴ値と絞り値との関係を求めると、図４に示すように、一定の関係にあることが解った。この関係をもとに、絞り５.６を基準絞り値として、下記のような補正係数を算出した。

ただし、ＩＲＩＲ、ＲＩＲ ：補正後の画像
ＩＲ、Ｒ ：補正前の画像
Ｘ ：絞り値
ＡＩＲ、ＡＲ ：回帰式より求めた基準絞り（５.６）の画像出力値
なお、この補正係数は、使用するＣＣＤビデオカメラ（レンズ、フィルタを含む）毎に算出する。上記補正係数を用いて、異なる絞り値で撮影したＩＲ画像とＲ画像の各々を、基準絞り値で撮影した画像に正規化する。
【００３６】
《分光放射補正》
太陽光下において反射率が一定であるグレースケール板または白色板に対する、上記ＣＣＤビデオカメラ１のビデオ撮影による上記ＣＣＴ値と、上記分光日射計４による出力電圧値と、を同期させて測定すると、図５に示すように、一定の関係がある。各分光日射計の野外における出力電圧値の分布平均値（中心値）に対応するＣＣＴ値を照明基準値とし、撮影時の分光放射量を入力することにより、必要な補正係数を次のように算出する。

ただし、ＩＲＲＣ、ＲＲＣ ：補正後の画像
ＩＲ、Ｒ ：補正前の画像
ＩＲＸ ：ＩＲの分光日射計測定値
ＲＸ（＝ｆ(IRX)） ：Ｒの分光日射測定値またはＩＲとＲの分光日射計の出力の関係式
ＩＲＭ、ＲＭ ：基準のＣＣＴ値
なお、この補正係数は、使用するＣＣＤビデオカメラ（レンズ、フィルタを含む）毎に算出する。上記補正係数を用いて、ＩＲ画像とＲ画像の各々を、基準放射値で撮影した画像を用いて正規化する。
【００３７】
《フィルター・ビデオ個体差補正》
本補正は、ＩＲフィルターとＲフィルターの透過率を１００％に変換したり、ＣＣＤビデオカメラ１のＣＣＤ素子の相対感度の違いなどの個体差の補正である。
まず、フィルター補正の式は、以下の通りである。この計算はＩＲ用のバンドパスフィルタとＲ用のバンドパスフィルタについて別々に行なう。
ＴＣ＝ＩＣ＊１００／Ｔ
ただし、ＴＣ：補正後の出力画像（ＩＲ画像：ＩＲＴＣ Ｒ画像：ＲＴＣ）
Ｔ ：フィルターの透過率（ＩＲ画像：ＩＲＴ Ｒ画像：ＲＴ）
また、ＣＣＤビデオカメラ１の個体差の補正式は次の通りである。
ＫＣ＝ＴＣ＊（１００／ＫＳ）
ただし、ＫＣ：補正後の出力画像（ＩＲ画像：ＩＲＫＣ Ｒ画像：ＲＫＣ）
ＫＳ：相対感度（ＩＲ画像：ＩＲＫＳ Ｒ画像：ＲＫＳ）
【００３８】
《位置合わせ補正》
ＩＲ画像上の任意の４点の座標とＲ画像上の同一４地点の座標の差を算出して、一方の座標をその差分だけ移動させて、ＩＲ画像とＲ画像の視点の違いによる位置ズレを補正する。なお、この補正は、１台のＣＣＤビデオカメラ１で撮影した場合には省略する。
【００３９】
《バンド間演算処理》
ＩＲ画像とＲ画像を用いて、次のようなバンド間演算を施し、画像の強調を行なう。
ＢＹ＝Ｎ＊ＩＲＮＹ／ＲＮＹ
ただし、ＢＹ ：バンド間演算後の出力画像
ＩＲＮＹ：バンド間演算前のＩＲ画像
ＲＮＹ ：バンド間演算前のＲ画像
Ｎ ：画像強調係数
【００４０】
《マスク処理》
グリーン芝のみの活力評価を行うために、グリーン以外が写っていた場合は、その部分のＣＣＴ値を０にするためのマスクをかける。マスク処理画像は、ＩＲ画像またはＲ画像を見ながら作成する。詳細には、画面上のグリーンの縁を、例えば、マウスカーソルでなぞってポリゴン（画）を作成し、その内部をＣＣＴ値１とし、また、外部をＣＣＴ値０として入力したマスク処理用画像を作成してＲＡＭまたは画像メモリに取り込み、上記バンド間演算後の画像にかける。
補正式は、以下の通りである。
ＭＢＹ＝ＢＹ＊ＭＳ
ただし、ＭＢＹ：マスク処理後の出力画像
ＭＳ ：マスク処理用画像
【００４１】
《平滑化処理》
高周波のノイズ除去と滑らかな画像を得るために、マスク処理後の画像に３×３画素の平滑化フィルタをかける。なお、画素のＣＣＴ値が０の場合は、画素としてカウントしないで計算を行なう。
【００４２】
《レベル合わせ補正》
上記の分光放射補正までの正規化を行っても、補正後の画像の分布位置に約±５％（ＣＣＴ値にして約±１０カウント）の誤差が生じてしまう。時系列評価を行なう目的で、この誤差を修正するための補正方法として「レベル合わせ」を行なう。
【００４３】
ところで、病気等の原因により植物の活力が低下する場合、例えば、ゴルフ場のグリーン芝の全面の活力が１日にして一気に低下することはほとんどなく、局部的な病気が発生した後に全面に拡散していく場合が多いものと考えられる。従って、活力が低下する状況をとらえたビデオ画像の持つヒストグラムの分布ピークも徐々に下がっていくはずである。そのように考えると、ピークが徐々に下がったとしてもビデオ画像の持つヒストグラムの高出力値側に分布する「健康な」活力情報を示すエリアは１日程度の時間経過では、図６に示すように、ヒストグラム上の高出力値側で、ほぼ同一な画素数の位置に存在するはずである。
【００４４】
上記ＣＣＴ値の高出力値側には、活力の高い（すなわち健康な）植物の植生情報以外の電気ノイズ等が混入し、平滑化するだけでは除去できない場合がある。そこで、これらのノイズを除去するためと、上記健康な植物からの活力情報が分布する位置となるヒストグラムの高出力値側の基準となる有効画素数を、これまでの経験上からとライン状のノイズが１ライン入る可能性を考慮して（本システムで使用している画像処理装置９の１ラインの画素数は５１２である）、６００個以上に特定した。健康な芝の分布位置である有効画素数を特定したならば、前日と翌日の画像間のレベル合わせを、前日の有効画素数の分布位置のＣＣＴ値に対して撮影日の有効画素数の分布位置のＣＣＴ値の差の分だけ画像全体に加減演算を施すことにより、正規化の誤差を約±０.５％まで向上させることができた。従って、本レベル合わせ補正では、健康な芝が分布する位置のＣＣＴ値をレベル合わせの基準に利用するために、原則として撮影を行った画像中に健康な芝が存在することが前提となる。
【００４５】
次に、分類画像の作成方法について説明する。例えば、健康な芝から病気の芝までが持つ画像出力値のレンジ（分布幅）間で、図７に示すように、「健康」「注意」「警告」「病気」の４つの活力ランクの閾値を定め、各ランクに応じて画面の表示色を、例えば、健康は緑、注意は黄、警告は橙、病気は赤のように、色分けして疑似カラー化された分類画像を得、モニター１３に映し出す。
【００４６】
このように分類画像は、閾値により常に一定の条件で色分けしているため、客観的な評価が行える。尚、本分類画像では各ランク別の閾値を用いて変換しているため、従来行っていたような画像ごとのストレッチ（バンド間演算結果の活力変化を識別しやすいようにカラーリングしてモニターに疑似カラー表示するために、０〜２５５のレンジである程度の幅をもって収まるように調整すること）を変える必要がない。
【００４７】
本発明では、グリーン芝の活力の変動状況を表現するために、「健康」「注意」「警告」「病気」の４ランクによる分類画像を作成した。４ランクに分類するための閾値は、障害を起こした芝（ここでは、乾燥障害を起こした芝）と、健康な芝からのビデオ映像を実験（人工光源、近距離からの理想条件下）により収得し、そのデータを解析することで、以下に述べる経験的に設定する分類方法を考案した。
【００４８】
本分類方法における「健康」と「注意」を分類するための閾値は、芝活力の変動ベクトルが大きく低下しはじめる位置とした。図８の障害芝と健康芝の活力が交差した点が、この「注意」のランクにあたるものと位置づけた。すなわち、この位置までは、多少の上下変動があるものの活力変動ベクトルは下降傾向にはなく、この位置を越えて活力変動ベクトルが下がり、活力が低下傾向を持ち始めた範囲を「注意」とした。従って、その位置よりも活力が上がっていれば「健康」とした。
【００４９】
次に、「注意」と「警告」を分類するための閾値は、活力低下を始めた芝が、自然治癒あるいは活力回復処置を取れば短時間で回復する可能性のある範囲までを「注意」とした。すなわち、図９に示すように、乾燥障害により活力が低下した際に、露等による水分を与えることにより活力が一時的に回復した位置までとした。その位置を越えて、さらに低下した範囲を「警告」のランクとし、早急かつ適切な対処が必要となる。最後に、「警告」のランクの範囲で、活力変動ベクトルがさらに低下し、葉が褐色を示して枯死した範囲を「病気」とした。
【００５０】
図１０に、上記の障害芝と健康芝からの画像出力値の時系列変化と、分類のための閾値の関係を示し、また、表１に閾値と疑似カラー表示用の色設定を示す。上記の閾値は、理想条件下の実験で得られた結果であり、実際のゴルフ場のグリーン芝には、そのまま当てはめられるとは限らない。特に、本発明では先に述べたようにレベル合わせを行うために、有効画素数の位置の画像出力値に対して加減演算を施すので、閾値の絶対値をそのまま利用することはできない。
【００５１】
【表１】

【００５２】
そこで、本分類方法を利用するために、以下の方法を試みた。まず、予め、本発明方法を適応するグリーンのビデオ映像と分光データを測定し、さらに、現地のグリーンキーパーの助言等を受けながら芝の活力状況を現地踏査する。それらの情報から、例えば、常に活力の低いグリーン縁のエリアの画像出力値を、上記実験で得られた閾値の「注意」とし、その出力値と「注意」の閾値との差を画像全体に加減演算することにより、実験で作成した閾値の絶対値を適応できるようにする。また、適応するグリーン芝が実験時と同種の芝で、同じＣＣＤビデオカメラにより撮影されるならば、その閾値の分布幅（位置）はそのまま利用する。
【００５３】
図１１に示すように、本分類方法を用いた実際のゴルフ場のグリーンの分類画像は、グリーン縁とホールがあった周辺が「注意」であるが、それ以外が「健康」であり、比較的状況の良いグリーンであることが面的に評価できる。なお、この評価は、グリーンキーパーの診断と一致していた。
【００５４】
次に、評価画像の作成について説明する。上記分類画像は日常管理のための画像表示方法であるが、さらに時系列的な植物の活力変化を現す評価画像を得るために、毎日定時の分類画像の差をとって、前日の分類画像の画像出力値から当日の分類画像の画像出力値を差し引いて、４を加算して算出する。算出画像出力値は、表２に示すように、７段階の活力変化度を示す疑似カラー化された評価画像を得、モニター１３に映し出す。この評価画像により、例えば、活力変動と疑似カラーが対応することで、病気等の進行や広がりの程度、農薬その他の散布による回復の程度等が画像上で面的に捉えられ、対処の有効性が一目で判る。
【００５５】
【表２】

【００５６】
本発明では、撮影場所、撮影諸元（ビデオカメラ、ビデオレンズ等）が変わったり、監視を行う植物の種類や植物のおかれている環境が著しく異なる場合、上記方法によるデータ蓄積結果や、現地の管理責任者の経験にもとづいた閾値をその都度設定すれば、多方面の植物監視に応用することができる。
【００５７】
【発明の効果】
反射率が一定の基準板に人工光源を用いて絞り量および分光放射量別に上記ビデオカメラにより撮影を行い、ビデオ映像の出力電圧値ごとのシェーディング・入光量の補正用画像を作成し、該作成した補正用画像の中心付近のＣＣＴ値を算出して、その値を補正基準値とし、上記補正用画像の各ピクセルのＣＣＴ値を上記補正基準値で除算して、上記ビデオ映像の出力電圧値ごとの補正係数画像を得、これらの補正係数画像を用いて、植物の撮影を行った際に設定した絞り量と、その中心付近のＣＣＴ値とから最も近い補正係数画像を選択して、補正を行うことにより、入光量別のシェーディング等による出力ムラの影響を排除することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明方法を実施するシステムのブロック図である。
【図２】分光日射計のＩＲとＲの出力電圧の関係を示すグラフである。
【図３】本発明方法による処理のフロー図である。
【図４】絞りと画像出力値の関係を示すグラフである。
【図５】ＲとＩＲの出力電圧値とＣＣＴ値の関係を示すグラフである。
【図６】レベル合わせの説明図である。
【図７】植物活力ランクの閾値を示す図である。
【図８】健康芝と障害芝のビデオ画像出力値の時系列変化を示すグラフである。
【図９】健康芝と障害芝のビデオ画像出力値の時系列変化を示すグラフである。
【図１０】健康芝と障害芝のビデオ画像出力値の時系列変化を示すグラフである。
【図１１】ゴルフ場のグリーン芝のレベル合わせ済画像と分類画像例を示す図である。
【図１２】活力度による植物の分光反射率の変化を示す図である。
【符号の説明】
１ ＣＣＤビデオカメラ
２ ビジュアルコントローラ
３ 送信用パラボラアンテナ
４ 分光日射計
５ データロガー
６ モデム
７ コネクションボックス
８ 受信用パラボラアンテナ
９ 画像処理装置
１０ コネクションボックス
１１ モデム
１２ パーソナルコンピュータ
１３ モニター[0001]
[Industrial applications]
The present invention relates to a method for creating an image for evaluating fluctuations in plant vitality.
[0002]
[Prior art]
2. Description of the Related Art In recent years, surveys and monitoring of vegetation coverage and vitality of plants such as crops and forests on a wide area surface have been performed by artificial satellites and aircraft.
[0003]
However, the above-mentioned plant survey and monitoring by artificial satellites and aircraft are not suitable for monitoring plant vitality and its fluctuation in a specified narrow range because the ground resolution per pixel of a captured image is several meters to several tens of meters. Is not suitable.
[0004]
Thus, the present inventors, for example, to monitor fluctuations in plant vitality in a specified narrow range, such as a green grass on a golf course, for example, to discover early the deterioration of the growth state due to pests and the like, and to disperse the pesticide. We tried to develop a technology that can effectively cope with the minimum required amount of spraying and that can effectively monitor the effects of acid rain and acid fog on plants.
[0005]
In general, plants grow by receiving energy (light or electromagnetic waves) radiated from the sun. The reflection, absorption, and transmission characteristics of plants in the wavelength range from ultraviolet to near infrared depend on the surface or internal structure of the plant, pigments contained It is known that it is affected by the type and amount of water, the state of water, and the like, and changes depending on the type and growth state of the plant.
[0006]
It is known that the reflectance of the plant with respect to sunlight (natural light) (percentage of the amount of reflected light with respect to the amount of incident light) varies not only with the wavelength of light but also with the vitality of the plant, as is clear from FIG. ing. In particular, it can be seen that the wavelength changes around 540 nm (G) and 670 nm (R) in the visible light region, and changes greatly in the near infrared region near 850 nm (IR). Thus, even when comparing the spectral reflection characteristics of the same plant, the plant with high vitality shows a remarkably high reflectance in the near-infrared region, but the plant with reduced vitality due to pests and the like in the near-infrared region. The reflectivity drops significantly, and the degree of change is much greater than in the visible range.
[0007]
The present inventors have noted that the vitality of a plant and the reflectance (spectral reflectance) in a specific wavelength range have a correlation as described above, and that the video camera has a visible light region including the specific wavelength. Utilizing the wide sensitivity characteristics from the infrared to the near-infrared region, a video camera is adopted as an imaging device for monitoring the fluctuation of plant vitality, and the reflected light of the IR and R wavelengths is reflected by the video camera. We have developed a technology that collects information images, analyzes the obtained luminance information images, and finally creates a classification image of plant vitality and an evaluation image of fluctuation in vitality.
[0008]
[Problems to be solved by the invention]
In order to grasp the change in plant vitality, it is necessary to perform a time-series evaluation. For that purpose, video images having different shooting times, that is, different spectral radiation amounts, must be correctly normalized. Therefore, it is necessary to normalize the influence of the fluctuation of the sunlight, which is the illumination light, when shooting outdoors.
[0009]
The spectral radiation amount (spectral radiation energy amount) from sunlight in the field changes every moment affected by the altitude and azimuth of the sun, the amount of cloud, and the like. Due to the radiation dose, it does not accurately reflect the vitality of the plant. Therefore, in order to collect and accurately evaluate the reflection information (brightness) from plants as a video image, normalization based on a certain standard must be performed in order to remove the effect on the video image level from fluctuations in the amount of spectral radiation. Required.
[0010]
In addition, in order to obtain a stable video image (a video image output of about 0.5 V) required for analysis, it is necessary to adjust the amount of light incident on the lens to a level suitable for IR and R reflection information (brightness) from the turf at the time of shooting. The aperture must be adjusted. However, it is very difficult to manually adjust the aperture under ever-changing sunlight. This is because, in order to adjust the amount of light entering the video camera with a manual aperture, the worker constantly adjusts the aperture of the spectral radiation (spectral energy) from the illuminating light (sunlight), which changes every moment. Adjustments have to be made, which is not a realistic method. Further, since the aperture value changes at a multiple of the square root of 2, it is practically impossible to continuously adjust the amount of incoming light. In addition, the change in sunlight outdoors is continuous, and a manual aperture cannot cope with this change in the amount of incident light, and the aperture must be automatically adjusted. Note that there is an AGC (Auto Gain Control) circuit for automatically adjusting the amount of incident light, but since this circuit generally has no linear relationship between input values and output values, it is used as a means for normalization. Can not.
[0011]
Note that while the image output value distribution width (range) of an image captured with an appropriate aperture is wide and the effective dynamic range (the width of the maximum and minimum values that can be detected) is wide, the aperture setting is inappropriate. Therefore, in the case of an image in which the amount of incoming light is insufficient, the range of the image output value is narrowed. That is, the dynamic range of the image is narrowed, and the number of pixels of the maximum frequency is increased as compared with the case of the appropriate time. As a result, small changes are difficult to catch.
[0012]
In addition, if the amount of light entering the lens is changed by changing the aperture, the brightness information from the plant cannot be evaluated at a certain level. Therefore, it is necessary to eliminate the influence of the adjustment of the aperture.
[0013]
On the other hand, the effect of shading is different for an image with an insufficient amount of incoming light than an image with an appropriate amount of incoming light. At the same time, the S / N ratio of an image photographed with an appropriate amount of incident light increases, and the influence of shading hardly appears. Conversely, the effect of shading becomes more pronounced for an image with an insufficient amount of incoming light. In other words, it has been found that overcorrection occurs when an image having an insufficient amount of incident light is corrected using a shading correction image taken at an appropriate amount of incident light. Therefore, in order to eliminate this effect, it is necessary to remove shading corresponding to the amount of light incident upon photographing.
[0014]
The shading is affected by the video lens characteristics, the density unevenness due to the non-uniformity of the bandpass filter, and the video signal processing system of the video camera, that is, the density unevenness due to the non-uniformity of the photoelectric conversion element surface. The image output value is distorted due to the various density (light / dark) unevenness, and the vitality of the plant is not accurately reflected. Therefore, it is necessary to remove the influence of these irregularities as well.
[0015]
As described above, even if the luminance information image from the plant is corrected or processed, the vitality fluctuation of the plant cannot be displayed in a state that is easy for humans to understand. Therefore, it is necessary to create an image in which the variation in vitality can be easily grasped by performing a chronological evaluation after classifying the target plant into a health state (for example, health, disease, or the like).
[0016]
The present invention has been made to solve the above-mentioned conventional problems, and an object thereof is to analyze reflection information (brightness) from a plant captured by a video camera, that is, a luminance information image. An object of the present invention is to provide a method for creating an evaluation image of plant vitality fluctuation, which can obtain an image that accurately reflects the vitality fluctuation of a plant and can obtain an evaluation image that is easily understood by humans.
[0017]
[Means for Solving the Problems]
The method for creating an evaluation image of plant vitality fluctuation according to the present invention is to capture reflected light of a specific wavelength from a plant as a luminance information image using a video camera, perform an analysis process on the obtained image, and evaluate the activity fluctuation of the plant. In order to remove the influence of output unevenness due to shading etc. according to the amount of light entering the video camera at the time of shooting, the aperture amount and spectral The video camera shoots for each radiation amount, creates a shading / incident light amount correction image for each video image output voltage value, and calculates a CCT value near the center of the created correction image.hand, The correction standardvalueage,Dividing a CCT value of each pixel of the correction image by the correction reference value to obtain a correction coefficient image for each output voltage value of the video image;Using these correction coefficient images, the correction is performed by selecting the correction coefficient image closest to the aperture amount set when the plant was photographed and the CCT value near the center thereof.
[0021]
The relational expression between the spectral radiant energy of the illumination light at the time of measurement and the voltage value for controlling the aperture of the lens of the video camera is derived, and based on the relational expression, the level of the video image signal shot by the video camera is appropriate. The aperture may be automatically adjusted so that
[0022]
【Example】
Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 is a schematic diagram of a system for implementing the method of the present invention, wherein 1 is a CCD video camera. The CCD video camera 1 includes two black and white module types for industrial measurement, and has a fixed focal point lens.
[0023]
One CCD video camera 1 has a built-in band-pass filter for a wavelength band (IR) centered at 850 nm, and the other CCD video camera 1 has a band for a wavelength band (R) centered at 670 nm. Built-in pass filter. These filters are mounted on the front of the CCD element, but may be arranged in front of the lens. In this embodiment, the image is captured by the CCD video camera. However, the present invention is not limited to this, and a video camera equipped with an imaging tube may be used.
[0024]
The same vegetation area (green of a golf course in this embodiment) of plants is photographed in parallel by the two CCD video cameras 1 and 1 to obtain an IR video image and an R video image. These video video signals (NTSC signals) are switched by the visual controller 2 and sequentially sent to the transmission parabolic antenna 3. In the above embodiment, IR and R video images are obtained by two CCD video cameras, respectively. However, the present invention is not limited to this, and two types of band pass filters are switched or prisms are used. By splitting the spectrum, IR and R video images may be obtained by one CCD video camera.
[0025]
On the other hand, reference numeral 4 denotes a spectral pyranometer for measuring the amount of radiation in a specific wavelength band in the spectral radiation amount (radiation energy amount) of the sun, and two units having high waterproofness are provided. That is, these spectral pyranometers 4 are provided with the same band-pass filter for IR and the same band-pass filter for R as the band-pass filter used for the CCD video camera 1, respectively. Data on the spectral radiation amount (radiation energy amount) in the wavelength band centered on 850 nm and 670 nm corresponding to the image is obtained. The radiation amount in the two wavelength bands may be measured by one spectral pyranometer 4 by switching and using two types of band pass filters.
[0026]
As shown in FIG. 2, there is a certain relationship between the output voltage of the IR spectral pyranometer 4 and the output voltage of the R spectral pyranometer 4. Therefore, the above-mentioned spectral pyranometer 4 is either one for R or IR, and the amount of spectral radiation not to be measured can also be obtained by the equation of this relationship.
[0027]
The data signal of the spectral radiation amount measured by the spectral pyranometer 4 is integrated and recorded by the data logger 5 and sent to the transmitting parabolic antenna 3 via the modem 6 and the connection box 7.
[0028]
In the video image, when the amount of spectral radiation increases, the image output value is saturated unless the aperture of the CCD video camera 1 is closed, and conversely, when the amount of spectral radiation decreases, the aperture is opened. If not, it will be dark, so the diaphragm is automatically set according to the increase or decrease of the spectral radiation amount, and the data signal of the diaphragm amount is sent to the transmission parabolic antenna 3 together with the data signal of the spectral radiation amount. The automatic setting of the iris derives the relationship between the spectral radiant energy of the illumination light at the time of measurement and the iris control voltage value of the lens, and adjusts the video image signal level to be appropriate based on the relational expression. .
[0029]
The transmission parabolic antenna 3 transmits the video signal of the IR and R video images, the data signal of the spectral radiation amount, and the data signal of the aperture amount by, for example, a millimeter wave. The video image signal and each data signal transmitted by the transmitting parabolic antenna 3 are received by the receiving parabolic antenna 8. Note that transmission and reception of these information signals may be performed by wire if necessary.
[0030]
The information signal received wirelessly or wired as described above is taken into the image processing device 9, and first, a video image signal, which is analog data, is converted into digital data. At this time, the luminance signal as the video image signal is converted into an image output value as a CCT (Computer Compatible Tape) value displayed in 256 gradations from 0 to 255.
[0031]
On the other hand, the spectral radiation data and the aperture data of the information signal are input to the personal computer 12. The information signals (video image signals and data signals) are recorded by a recording means such as a video tape at the shooting site or on the receiving side, and input to the image processing device 9 or the personal computer 12 when necessary. Is also good.
[0032]
As shown in FIG. 3, the image captured by the image processing device 9 is a shading / incident light amount correction, an aperture correction, a spectral radiation correction, a filter / video individual difference correction, a position adjustment correction, an inter-band calculation process, and a mask process. , Various kinds of corrections and processes such as a smoothing process and a level matching correction. Hereinafter, those corrections and processing will be described in detail.
[0033]
<< Shading / Incoming light amount correction >> An artificial light source is used on a reference plate having a constant reflectance (constant density), and an image is taken by the above-mentioned CCD video camera 1 for each aperture amount and spectral radiation amount, and shading is performed for each output voltage value of a video image.・ Create an image for correcting the amount of incoming light. Next, the CCT value near the center of the created correction image is calculated.hand, The correction standardvalueage,The CCT value of each pixel of the correction image is divided by the correction reference value to obtain a correction coefficient image for each output voltage value of the video image.
[0034]
Using these correction coefficient images, the correction coefficient image closest to the aperture amount set when the plant was photographed and the CCT value near the center is selected and corrected. This correction coefficient is calculated for each CCD video camera (including a lens and a filter) used.
[0035]
《Aperture correction》
Under the same illumination light, a gray scale plate or a white plate having a constant reflectance is photographed for each aperture value, and the relationship between the CCT value and the aperture value is determined. As shown in FIG. I understand. Based on this relationship, the following correction coefficient was calculated using the aperture 5.6 as a reference aperture value.

Where IRIR and RIR are the corrected images
IR, R: image before correction
X: Aperture value
AIR, AR: Image output value of reference aperture (5.6) obtained from regression equation
This correction coefficient is calculated for each CCD video camera (including a lens and a filter) used. Using the correction coefficient, each of the IR image and the R image photographed at different aperture values is normalized to an image photographed at the reference aperture value.
[0036]
《Spectral radiation correction》
When the CCT value obtained by video shooting with the CCD video camera 1 and the output voltage value obtained by the spectral pyranometer 4 are measured in synchronization with respect to a gray scale plate or a white plate having a constant reflectance under sunlight, As shown in FIG. 5, there is a certain relationship. By setting the CCT value corresponding to the distribution average value (center value) of the output voltage values in the field of each spectral pyranometer as the illumination reference value and inputting the spectral radiation amount at the time of photographing, the necessary correction coefficient is calculated as follows. calculate.

However, IRRC, RRC: image after correction
IR, R: image before correction
IRX: IR spectrophotometer measurement
RX (= f (IRX)): the measured value of the spectral solar radiation of R or the relational expression of the output of IR and the spectral pyranometer of R
IRM, RM: Reference CCT value
This correction coefficient is calculated for each CCD video camera (including a lens and a filter) used. Using the correction coefficient, each of the IR image and the R image is normalized using an image captured with the reference radiation value.
[0037]
《Filter / Video individual difference correction》
This correction is a conversion of the transmittance between the IR filter and the R filter to 100% and a correction of an individual difference such as a difference in the relative sensitivity of the CCD element of the CCD video camera 1.
First, the equation for filter correction is as follows. This calculation is performed separately for the bandpass filter for IR and the bandpass filter for R.
TC = IC * 100 / T
Here, TC: output image after correction (IR image: IRTC R image: RTC)
T: transmittance of the filter (IR image: IRT R image: RT)
The correction formula for the individual difference of the CCD video camera 1 is as follows.
KC = TC * (100 / KS)
KC: output image after correction (IR image: IRKC R image: RKC)
KS: relative sensitivity (IR image: IRKS R image: RKS)
[0038]
《Alignment correction》
The difference between the coordinates of any four points on the IR image and the coordinates of the same four points on the R image is calculated, and one of the coordinates is moved by the difference, and the position shift due to the difference in the viewpoint between the IR image and the R image. Is corrected. Note that this correction is omitted when one CCD video camera 1 shoots.
[0039]
《Inter-band calculation processing》
The following inter-band calculation is performed using the IR image and the R image to enhance the image.
BY = N * IRNY / RNY
Where BY is the output image after the calculation between the bands
IRNY: IR image before inter-band calculation
RNY: R image before calculation between bands
N: Image enhancement coefficient
[0040]
《Mask processing》
In order to evaluate the vitality of only green grass, if a portion other than green is photographed, a mask for setting the CCT value of that portion to 0 is applied. The mask processing image is created while viewing the IR image or the R image. More specifically, a polygon (image) is created by tracing the edge of the green on the screen with, for example, a mouse cursor, and an image for mask processing input with a CCT value of 1 inside and a CCT value of 0 outside is input. It is created, loaded into a RAM or image memory, and applied to the image after the above-mentioned inter-band calculation.
The correction formula is as follows.
MBY = BY * MS
Where MBY is the output image after mask processing
MS: Mask processing image
[0041]
《Smoothing processing》
In order to remove high-frequency noise and obtain a smooth image, a 3 × 3 pixel smoothing filter is applied to the image after the mask processing. When the CCT value of the pixel is 0, the calculation is performed without counting the pixel.
[0042]
《Level adjustment correction》
Even if the above-described normalization up to the spectral radiation correction is performed, an error of about ± 5% (about ± 10 counts in CCT value) occurs in the distribution position of the corrected image. For the purpose of performing time-series evaluation, “level adjustment” is performed as a correction method for correcting this error.
[0043]
By the way, when the vitality of a plant decreases due to a disease or the like, for example, the vitality of the entire surface of the green grass of a golf course hardly decreases at a stretch in one day, and spreads over the entire surface after a local disease occurs. It is thought that it often happens. Therefore, the distribution peak of the histogram of the video image that captures the situation where the vitality decreases should gradually decrease. Considering that, even if the peak gradually decreases, the area indicating “healthy” vitality information distributed on the high output value side of the histogram of the video image is as shown in FIG. 6 after a lapse of about one day. Then, on the high output value side on the histogram, it should be present at a position having substantially the same number of pixels.
[0044]
On the high output value side of the CCT value, there is a case where electric noises other than vegetation information of a plant with high vitality (that is, healthy) are mixed and cannot be removed only by smoothing. Therefore, in order to remove these noises, the number of effective pixels, which is a reference on the high output value side of the histogram at the position where vitality information from the healthy plant is distributed, is set to a line-like value based on experience so far. Considering the possibility of noise entering one line (the number of pixels of one line of the image processing device 9 used in the present system is 512), the number is specified to be 600 or more. Once the number of effective pixels, which is the distribution position of healthy turf, is specified, the level matching between the images of the previous day and the next day is determined by comparing the CCT value of the distribution position of the number of effective pixels of the previous day with the distribution of the number of effective pixels on the shooting day. By performing the addition / subtraction operation on the entire image by the difference between the CCT values of the positions, the error of the normalization could be improved to about ± 0.5%. Therefore, in this level adjustment correction, in order to use the CCT value at the position where healthy turf is distributed as a reference for level adjustment, it is premised that healthy turf exists in the captured image in principle.
[0045]
Next, a method of creating a classified image will be described. For example, as shown in FIG. 7, between the range of image output values (distribution width) of a healthy turf to a diseased turf, the thresholds of four vitality ranks of “health”, “caution”, “warning”, and “sickness” are shown. The display color of the screen is determined according to each rank, for example, green for health, yellow for caution, orange for warning, and red for sickness to obtain a pseudo-color classified image, such as classification, and the monitor 13 Projected on.
[0046]
As described above, since the classified images are always color-coded under a constant condition by the threshold value, an objective evaluation can be performed. In this classification image, since the conversion is performed using the threshold value for each rank, stretching (for each image) which has been conventionally performed is performed by coloring (coloring so that the change in the vitality of the calculation result between bands can be easily distinguished on the monitor). In order to display a pseudo color, there is no need to change the range of 0 to 255 so as to fit within a certain width.
[0047]
In the present invention, in order to express the fluctuation state of the vitality of the green grass, a classification image based on four ranks of “health”, “caution”, “warning”, and “sickness” is created. The threshold for classifying into four ranks is based on experiments (artificial light source, ideal conditions from a short distance) using video images from damaged turf (here, dry turf) and healthy turf. By acquiring and analyzing the data, we devised the empirical classification method described below.
[0048]
The threshold for classifying "health" and "attention" in this classification method was set at a position where the variation vector of the lawn vitality began to significantly decrease. The point where the vitality of the obstacle turf and the healthy turf in FIG. 8 intersect is ranked as the "caution" rank. That is, up to this position, although there is some vertical fluctuation, the vitality variation vector does not have a downward trend, and the vitality variation vector falls beyond this position, and the range in which the vitality has started to decrease is regarded as “attention”. . Therefore, if the vitality was higher than that position, it was regarded as “healthy”.
[0049]
Next, the threshold for classifying "attention" and "warning" is set to "attention" to the extent that turf that has started to lose energy may recover in a short time if natural healing or vitality restoration is taken. And That is, as shown in FIG. 9, when the vitality was reduced due to the drying obstacle, the position was set to a position where the vitality was temporarily recovered by giving water such as dew. Beyond that position, the further reduced range is set as the “warning” rank, and it is necessary to take immediate and appropriate measures. Finally, in the range of the “warning” rank, the range in which the vitality fluctuation vector further decreased and the leaf showed brown and died was regarded as “disease”.
[0050]
FIG. 10 shows the relationship between the time-series change of the image output values from the above-mentioned obstacle turf and healthy turf and the threshold value for classification, and Table 1 shows the threshold value and the color setting for pseudo-color display. The above threshold value is a result obtained in an experiment under ideal conditions, and may not always be applied to green turf in an actual golf course. Particularly, in the present invention, since the image output value at the position of the number of effective pixels is subjected to the addition / subtraction operation in order to perform the level adjustment as described above, the absolute value of the threshold cannot be used as it is.
[0051]
[Table 1]

[0052]
Therefore, the following method was tried to use this classification method. First, a green video image and spectral data to which the method of the present invention is applied are measured in advance, and the vitality of the turf is surveyed while receiving the advice of a local green keeper. From such information, for example, the image output value of the area of the green edge where the vitality is always low is defined as the "attention" of the threshold obtained in the above experiment, and the difference between the output value and the threshold of "attention" is applied to the entire image. By performing the addition / subtraction operation, the absolute value of the threshold created in the experiment can be adapted. If the green grass to be adapted is the same kind of grass as that used in the experiment and is photographed by the same CCD video camera, the distribution width (position) of the threshold is used as it is.
[0053]
As shown in FIG. 11, the green classified image of the actual golf course using the present classification method is “attention” around the green edge and around the hole, but “other” is “healthy”. It can be evaluated from a two-dimensional perspective that the green is suitable. This evaluation was consistent with the diagnosis of the green keeper.
[0054]
Next, creation of an evaluation image will be described. The above-mentioned classification image is an image display method for daily management, but in order to obtain an evaluation image showing a chronological change in the vitality of the plant, the difference between the classification images on a regular basis every day is taken, and the classification image of the previous day is obtained. The image output value of the classification image of the day is subtracted from the image output value, and 4 is added to calculate. As shown in Table 2, the calculated image output value obtains a pseudo-colorized evaluation image indicating the degree of change in vitality in seven levels and displays it on the monitor 13. By this evaluation image, for example, by the correspondence between the vitality fluctuation and the pseudo color, the degree of progress and spread of the disease etc., the degree of recovery by spraying pesticides, etc. can be grasped on the image, and the effectiveness of coping Is easy to see.
[0055]
[Table 2]

[0056]
In the present invention, if the shooting location and shooting specifications (video camera, video lens, etc.) change, or if the type of plant to be monitored or the environment in which the plant is located is significantly different, the data storage result by the above method or the local If a threshold is set each time based on the experience of the person in charge of management, it can be applied to plant monitoring in various fields.
[0057]
【The invention's effect】
Using an artificial light source on a reference plate having a constant reflectance, shooting is performed by the video camera for each of the aperture amount and the spectral radiation amount, and an image for correcting shading and incident light amount for each output voltage value of a video image is created. CCT value near the center of the corrected imagehand, The correction standardvalueage,Dividing a CCT value of each pixel of the correction image by the correction reference value to obtain a correction coefficient image for each output voltage value of the video image;By using these correction coefficient images, a correction coefficient image closest to the aperture amount set at the time of photographing the plant and the CCT value near the center is selected, and correction is performed. Can eliminate the influence of output unevenness due to shading or the like.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram of a system for implementing the method of the present invention.
FIG. 2 is a graph showing a relationship between an IR and an output voltage of R of the spectral pyranometer.
FIG. 3 is a flowchart of a process according to the method of the present invention.
FIG. 4 is a graph showing a relationship between an aperture and an image output value.
FIG. 5 is a graph showing a relationship between output voltage values of R and IR and a CCT value.
FIG. 6 is an explanatory diagram of level adjustment.
FIG. 7 is a diagram showing a threshold value of a plant vitality rank.
FIG. 8 is a graph showing time-series changes of video image output values of healthy turf and obstacle turf.
FIG. 9 is a graph showing time-series changes of video image output values of healthy turf and obstacle turf.
FIG. 10 is a graph showing time-series changes of video image output values of healthy turf and obstacle turf.
FIG. 11 is a diagram showing a level-matched image and an example of a classified image of a green grass at a golf course.
FIG. 12 is a diagram showing a change in the spectral reflectance of a plant depending on the vitality.
[Explanation of symbols]
1 CCD video camera
2 Visual controller
3 Transmission parabolic antenna
4 Spectroradiometer
5 Data logger
6 Modem
7 Connection box
8 Receiving parabolic antenna
9 Image processing device
10 Connection box
11 Modem
12 Personal computer
13 monitors

Claims (1)

ビデオカメラにより植物からの特定波長の反射光を輝度情報画像として撮像し、得られた画像に解析処理を施して植物の活性変動を評価するための画像を作成
する方法において、撮影時のビデオカメラへの入光量に応じたシェーディング等による出力ムラの影響を除去するために、反射率が一定の基準板に人工光源を用いて絞り量および分光放射量別に上記ビデオカメラにより撮影を行い、ビデオ映像の出力電圧値ごとのシェーディング・入光量の補正用画像を作成し、該作成した補正用画像の中心付近のＣＣＴ値を算出して、その値を補正基準値とし、上記補正用画像の各ピクセルのＣＣＴ値を上記補正基準値で除算して、上記ビデオ映像の出力電圧値ごとの補正係数画像を得、これらの補正係数画像を用いて、植物の撮影を行った際に設定した絞り量と、その中心付近のＣＣＴ値とから最も近い補正係数画像を選択して、補正を行うことを特徴とする植物活力変動の評価画像作成方法。In a method of imaging a reflected light of a specific wavelength from a plant as a luminance information image by a video camera, and performing an analysis process on the obtained image to create an image for evaluating a change in activity of the plant, a video camera at the time of shooting In order to remove the effects of output unevenness due to shading etc. according to the amount of light entering the camera, the video camera performs shooting by the above-mentioned video camera for each aperture and spectral radiation using an artificial light source on a reference plate with a constant reflectance. A correction image of the shading / incident light amount for each output voltage value is calculated, a CCT value near the center of the generated correction image is calculated, and the calculated value is used as a correction reference value, and each pixel of the correction image is calculated. a CCT value is divided by the correction reference value, obtain a correction coefficient images for each output voltage value of the video image, using these correction coefficients the image, set the time of performing the photographing of the plant And the aperture amount, select the closest correction coefficient image and a CCT value near the center, evaluation image creation method of the plant vigor variations and performing correction.

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