JP5224906B2 - 植生検出装置および方法 - Google Patents
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Description
Differenced Vegetation Index)を用いて、植物とそれ以外を判別していた(例えば、特許文献2参照)。
また、本発明の第3の特徴は、前記第2の波長帯域が赤外波長(800nm以上)域の水による吸収帯であって一連の連続する波長域であり、前記第1の波長帯域が前記赤外波長域の前記第2の波長帯域以外の部分であって一連の連続する波長域であることにある。
第1の撮像部11は、近赤外(Near-visible
Infra Red、以下適宜「NIR」と記載する。)800nm〜1300nmの任意の帯域を撮像する。
第2の撮像部12は、短波赤外(Short Wave Infra
Red、以下適宜「SWIR」と記載する。)内にある水の吸収波長(1450nm±50 nm、もしくは、1940nm±100nm)を撮像する。第1の撮像部11、第2の撮像部12から撮影時の露光時間、ゲインも同時に取得することができる。
反射率比算出部13は、後述する方法で、近赤外帯域における反射率と、水の吸収波長帯域における反射率との比(反射率比)を算出する。
判定部14は、反射率比算出部13によって算出された反射率比と記憶部15に記憶されている閾値とを比較し、観測対象物が植物か否かを判定する。
図2は、本発明の実施形態で使用可能な複板カメラの一例を示す。図3は、本発明の実施形態で使用可能な複数カメラの一例を示す。
図2に示すように、単一のカメラ内にハーフミラー等を備え、そのハーフミラー等で分光して撮影するとしても良い。
また図3に示すように複数のカメラが同じ方向で別の周波数帯の画像を撮影するとしても良い
第1の近赤外用カメラ130及び第2の近赤外用カメラ150は、第1の撮像部に相当し、水吸収帯(短波長赤外)用カメラ140は、第2の撮像部に相当する。
900nmから1100nmぐらいにあるため、透過領域の上限をフィルタで制限しない場
合)、又は波長800nm以上を透過し、かつ透過周波数幅100nm以上のバンドパスフィルタが望ましい。透過周波数幅が狭いと受光エネルギーが小さくS/N比が悪くなるため、波長800nm以上を透過し、かつ透過周波数幅ができるだけ広いフィルタが望ましい。
図7に、広葉樹の各波長における反射率を示す。広葉樹の各波長における反射率が図7に示すようになったため、図中の縦線で区切る範囲(四角で囲った範囲)に吸収率が高い部分(右側の2つ)と吸収率が低い部分(左側の1つ)を比較することが特徴を見つけ出すことに有効であると判断し、その範囲を利用する形で望ましい範囲を設計した。
反射率の比が大きくなるように2つの波長を選択することで、各波長での明るさの違いが大きいところを植物として検出できるようになる。
このため反射率の比が大きく異なるように2つの撮影波長を選択する。ただし、反射率が高い、低いと言う、2つのピークだけを撮影すれば良いというわけでない。ピークだけのように撮影する波長の幅が小さいと受光するエネルギーが小さくなり、S/Nが悪くなる。このため、受光する帯域幅を広く取りつつ、また、撮影する反射率の比が十分大きい(ないし十分小さい)周波数を選択すると図7中の選択部分のようになり、この範囲の中からカメラの特性やフィルタの特性を勘案して(フィルタの材質によって実現可能になるような)受光帯域を決定することになる。
両端は以下の選択基準で決定した。(1)反射率が変化している境界を両端とする。(2)変化の前後(図中の左右)における高いピークと低いピークの平均より内側での計測点を両端の限界値とする。
撮影時に各カメラが適切な明るさで撮影できるよう、ゲインを調節する。カメラに内蔵されることが多いオート・ゲイン・コントロールを有効にする、もしくは、観察対象の物体のほとんど(光源のようにスポット的な小さく輝いている部分を除いた部分)が撮影レンジに一致するように露光時間を調節する仕組みを用いても良い。
レンズごとに視野が異なるため、同一観測点の計測値が重なるように座標変換を行う。
図3に示す複板カメラを使用した場合には、レンズ114を含む光路(レンズ111と
レンズ114のレンズ群)とレンズ117を含む光路(レンズ111とレンズ117のレ
ンズ群)の焦点距離が異なり、InSb半導体受光素子115上での画素間隔とCCD受光素子118上での画素間隔が異なるため、数1での座標変換を行い、同じ位置の画素同士の重ね合わせを行う。
xSWIR,ySWIR:InSb半導体受光素子上での座標SWIR
fx NIR,fy NIR:CCD受光素子側レンズのx軸、y軸の焦点距離
fxSWIR,fySWIR:InSb半導体受光素子側レンズのx軸、y軸の焦点距離
cx NIR,cy NIR:CCD受光素子上での光軸中心座標値
cxSWIR,cySWIR:InSb半導体受光素子上での光軸中心座標値
R:CCD受光素子の座標からInSb半導体受光素子の座標への回転行列。各受光面が光軸に対して正確に垂直に設置されていれば数2に示す単位行列となる。
図3に示した複数のカメラを使用する場合には、以下のようにして別の周波数間で対応するカメラ上の位置を求め、データの対応付けを行う。
図5は、複数カメラを使用した場合の処理の流れを示す。同図に示すように、ステップS21(ステレオ計算)では、近赤外用カメラ130の各画素と目標との距離dを求める。S22(三次元座標復元)では、近赤外用カメラ130の各画素の近赤外カメラ130座標における三次元位置を求める。S23(水吸収帯カメラの座標へ変換)では、水吸収帯カメラ140の座標へ変換する。S24(水吸収帯カメラ上の画素位置へ変換)では、水吸収帯カメラ140上の画素位置へ変換する。S25では、対応する画素の値を読み出す。
図6は、複数カメラ間の座標変換を説明するための図である。同図に示すように、RNIRは、NIRカメラ130座標系から、NIRカメラ150座標系への座標の回転を表す。TNIRはNIRカメラ130の座標中心から、NIRカメラ150の座標中心への移動を表す。
両方のカメラ上に対応する点(XNIR1,YNIR1)、(XNIR2,YNIR2)を発見できた場合、RNIRおよびTNIRをあらかじめ正確に測っておくことによって[図6]のようなθ1、θ2、|TNIR|を求めることが可能であり、さらに、一辺とそれを挟む二つの角度から三角測量と同様の手段で目標までの距離を求めることができる。
θ1、θ2、|TNIR|の導出については、下記(1)〜(3)のようにして求めることができる。
(1)NIRカメラ150から見たNIRカメラ150座標系での目標の方向を示すベクトルP2-2はカメラ150受光面上の位置に相当し[数4]のようになる。P2-2からθ2は、cos(θ2)=(−TNIR)・P2-2/(|−TNIR|・|P2-2|)として求まる。
(2)NIRカメラ130から見たNIRカメラ150座標系での目標の方向を示すベクトルP1-2は、NIRカメラ130受光面の方向を[数3]に示すようにNIRカメラ150座標系に変換することで求まる。P1-2からθ1は、cos(θ1)=TNIR・P1-2/(|TNIR|・|P1-2|)として求まる。
(3)NIRカメラ150とNIRカメラ130の視点間の距離|TNIR|はTNIRの絶対値としてもとまる。
1はNIRカメラ130に、2はNIRカメラ150に対応する。
距離dが求まった場合には、PNIR=P1・dとして3次元上の位置(NIR130カメラ座標系)となる。
SWIR(短波赤外)座標系へは、NIR130カメラの座標中心からSWIRカメラ140の座標中心までの移動ベクトルTSWIR、および、SWIRカメラ座標系への回転成分をあらわす回転行列RSWIRを用いて、PSWIR=RSWIRPNIR+TSWIRとして求める。
n・(XSWIR,YSWIR,1)t=ASWIRPSWIRとしてSWIRカメラ140で観測したときの座標PSWIRを求める。
[数8]にAswirを示す。Aswirはカメラパラメータをあらわす3×3行列であり[数1]のAswirと、各項の値の意味は同じである。焦点距離、光軸中心を示すfx,
fy, cx, cyがパラメータとなる。
この座標は整数であるとは限らないのでその周辺の画素からバイリニア補完で中間の画素の値を推定する。以上により対応する画素の値が求まる。
複板カメラを使用する場合又は複数のカメラを使用する場合のいずれであっても、対応する点が見つかった後に、以下の方法により反射率比を求める。
重ね合わせる画像同士を以下のように単位時間あたりの受光光量I=V/(E・K)で正規化した値を求め、その2つの値の商により、反射率比を求める。カメラ内での効率Qは以下に示すRefBase(反射率比を求めるための外部要因を総合した係数)に吸収してある。反射率比RefRateは、[数9][数10]により求まる。(ただし、V:画素値、E:露光時間、K:撮影ゲイン)
t=initはキャリブレーション時,NIR=近赤外,SWIR=短波長赤外線の水の吸収帯域をあらわす。
Et f:カメラf、時刻tの露光時間
Kt f:カメラf、時刻tのゲイン
Rf:周波数帯域fでのキャリブレーション被写体の反射率(既知)。
光源の分光の光量の比率が変化する場合には、画像の端にキャリブレーション用の被写体を常時撮影できるようにしておいて、キャリブレーションを常時行っても良い。キャリブレーション用の被写体とは、たとえば全ての可視から短波長赤外までで反射率の変化が5%以内となる標準反射板などである。
実験により得られた、SWIRの反射率と、NIRでの反射率の比について着目する。その結果の表2、表3から読み取ると、雨天の場合、植物の葉の部分の反射率比は4.0以上をとり、またそれ以外の部分の反射率比は2.5以下となっている。また、晴天の場合には植物の葉の部分の反射率比は3.0以上をとり、またそれ以外の部分の反射率比は2.0以下の値となっていることが読み取れる。
晴天・雨天共に同じ計算方法で判別する場合、2.5から3.0の間の値、たとえば中間値の2.75を決め、反射率比が2.7以上と2.7未満の領域に切り分ければ、ノイズ部分を除き、前者が緑葉部分、後者がそれ以外と簡単に判断することができる。この場合、ノイズによる許容誤差量は0.25/2.75(約9.1%)となる。
一方、降雨センサーなどで天気(降雨の有無)が判別できる場合には、晴れの場合に閾値を2.0と3.0の中間の値、たとえば中間値の2.5と決め、反射率比が2.5以上の領域と2.5以下の領域で切り分ければ、ノイズ部分を除き、前者が緑葉部分、後者がそれ以外と簡単に判断することができ、かつ、ノイズによる許容誤差量は0.5/2.5(約20%)となる。また、雨天場合には閾値を2.5と4.0の間の値、たとえば中間値の3.25ときめ、反射率比が3.25以上の領域と3.25以下の領域で切り分ければ、ノイズ部分を除き、前者が緑葉部分、後者がそれ以外と簡単に判断することができ、かつ、ノイズによる許容誤差量は0.75/3.25(約23%)となり、より安定度が増した判定装置とすることができる。
各カメラ上の位置X,Yで得られる単位時間光量:INIR(XNIR,YNIR), ISWIR(XSWIR,YSWIR)
各カメラ上の位置X,Yの画素値:VNIR(XNIR,YNIR), VSWIR(XSWIR,YSWIR)
各カメラの露光時間:ENIR,ESWIR
各カメラのゲイン設定:KNIR,KSWIR
観測対象の座標(x,y,z)
光源の各波長での光量:LNIR,LSWIR
観測対象の各帯域での反射率RNIR(x,y,z),RSWIR(x,y,z)
観測対象の入射角(ψ)、観測角又は放射角(λ)依存の反射率D(ψ、λ)
光源から観測対象までの経路上でのロス(光源から観測対象への向きに光量分布を含む:
PNIR(x,y,z),PSWIR(x,y,z)
観測対象から受光面までの経路上でのロス:WNIR(x,y,z),WSWIR(x,y,z)
(大気中・近距離なので、レンズのF値となる)
受光面での変換効率:QNIR,QSWIR(受光面積と変換効率の積となる。)
INIR(XNIR,YNIR)=VNIR(XNIR,YNIR)/(ENIR・KNIR)
ISWIR(XSWIR,YSWIR)=VSWIR(XSWIR,YSWIR)/(ESWIR・KSWIR)
INIR(XNIR,YNIR)=LNIR・PNIR(x,y,z)・RNIR(x,y,z)・D(ψ、λ)・WNIR(x,y,z)・QNIR ・・・(A)
ISWIR(XSWIR,YNIR)=LSWIR・PSWIR(x,y,z)・RSWIR(x,y,z)・D(ψ、λ)・WSWIR(x,y,z)・QSWIR ・・・(B)
Rref NIR、Rref SWIRはそれぞれ、キャリブレーション用の既知の反射特性の物体のNIR帯での反射率とSWIR帯での反射率である。
INIR (XNIR,YNIR)/I NIR =
{LNIR・PNIR(x,y,z)・RNIR(x,y,z)・D(ψ、λ)・WNIR(x,y,z)・QNIR}/
{L NIR ・P NIR (x,y,z)・Rref NIR・R NIR (x,y,z)・W NIR (x,y,z)・QNIR}
Q,Wが固定でLの変動が少ないと考えると以下のようになる。
INIR(XNIR,YNIR)/I NIR =RNIR(x,y,z)・{PNIR(x,y,z)・D(ψ,λ)/P NIR (x,y,z)・Rref NIR}・・・(C)
ISWIR(XSWIR,YSWIR)/I SWIR =RSWIR(x,y,z)・{PSWIR(x,y,z)・D(ψ,λ)/P SWIR (x,y,z)・Rref NIR}・・・(D)
(C)÷(D)により
砂、土では反射率比の差が見られたが、プラスチック(色とは無関係)において反射率比による判別ができないものが存在した。プラスチックの劣化防止のため紫外線吸着材が混入されているものがあるためである。
誤検出となる色は異なるが、特許文献2に記載の技術と同様に、色素で着色したプラスチックに関して誤検出となる。
水に濡れた土との区別ができない可能性が高いと考えられたが、実際には吸収率の大きな差があることが実験により確認されたため、本発明に結びついた。仮説の1つとして砂の場合は光が砂面で反射するため、砂面をコートしている水分しか影響しないが、植物の場合は細胞中で何度も乱反射するため、葉以上の光の経路が発生して、大きな吸収に結びついた可能性がある。実験の値においても、数mmのオーダー水を通過する場合と同等の減衰量が観測されており、この仮説の根拠となっている。
水の吸収波長は1940nmを中心とする吸収バンドもあり、そのバンドを使用することも有効である。
図7に示した広葉樹の吸収データから1900nm〜2100nmまでは吸収の影響が大きいことが判明し、1850以下,2150nm以上では吸収の影響が小さいことが判明した。このため、1940nmを中心とする吸収バンドを使用する場合は、透過幅が50nm以上で透過幅の下端が1850nmより大、透過幅の上端が2150nm未満のバンドパスフィルタが望ましい。
11 第1の撮像部
12 第2の撮像部
13 反射率比算出部
14 判定部
15 記憶部
Claims (3)
- 第1の波長帯域のみを透過させる第1の光学フィルタを有する第1の撮像部と、
第2の波長帯域のみを透過させる第2の光学フィルタを有する第2の撮像部と、
第1の撮像部によって取得された観測データに基づいて算出される反射率と、第2の撮像部によって取得された観測データに基づいて算出される反射率との比を算出する反射率比算出部と、
前記反射率比を所定の閾値と比較することによって、観測対象物が植物か否かを判別する判別部とを具備しており、
前記第2の波長帯域が赤外波長(800nm以上)域の水による吸収帯であって一連の連続する波長域であり、前記第1の波長帯域が前記赤外波長域の前記第2の波長帯域以外の部分であって、水による吸収帯でない一連の連続する波長域である、
ことを特徴とする植生検出装置。 - 前記第1の波長帯域は下端が800nm以上、上端が1300nm以下であって透過幅が100nm以上の帯域であり、前記第2の波長帯域は下端が1350nm以上、上端が1550nm以下又は下端が1850nm以上、上端が2150nm以下であって透過幅が50nm以上の帯域であることを特徴とする請求項1に記載の植生検出装置。
- 第1の波長帯域のみを透過させる第1の光学フィルタを有する第1の撮像部によって取得された観測データに基づいて算出される反射率と、第2の波長帯域のみを透過させる第2の光学フィルタを有する第2の撮像部によって取得された観測データに基づいて算出される反射率とに基づいて反射率比を算出するステップと、
前記反射率比を所定の閾値と比較することによって、観測対象物が植物か否かを判別するステップとを含み、
前記第2の波長帯域が赤外波長(800nm以上)域の水による吸収帯であって一連の連続する波長域であり、前記第1の波長帯域が前記赤外波長域の前記第2の波長帯域以外の部分であって一連の連続する波長域である、
ことを特徴とする植生検出方法。
Priority Applications (2)
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