Deprecated: The each() function is deprecated. This message will be suppressed on further calls in /home/zhenxiangba/zhenxiangba.com/public_html/phproxy-improved-master/index.php on line 456
JP4484183B2 - Forest information processing system - Google Patents
[go: Go Back, main page]

JP4484183B2 - Forest information processing system - Google Patents

Forest information processing system Download PDF

Info

Publication number
JP4484183B2
JP4484183B2 JP2000176385A JP2000176385A JP4484183B2 JP 4484183 B2 JP4484183 B2 JP 4484183B2 JP 2000176385 A JP2000176385 A JP 2000176385A JP 2000176385 A JP2000176385 A JP 2000176385A JP 4484183 B2 JP4484183 B2 JP 4484183B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
image
crown
tree
crown shape
forest
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Lifetime
Application number
JP2000176385A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2001357380A (en
Inventor
智幸 洲浜
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Pasco Corp
Original Assignee
Pasco Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Pasco Corp filed Critical Pasco Corp
Priority to JP2000176385A priority Critical patent/JP4484183B2/en
Publication of JP2001357380A publication Critical patent/JP2001357380A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP4484183B2 publication Critical patent/JP4484183B2/en
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Lifetime legal-status Critical Current

Links

Images

Landscapes

  • Image Processing (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Description

【0001】
【発明の属する分野】
本発明は、森林地域を上空から撮影したカラー画像に基づいて森林地域を評価する法に関し、特に、前記カラー画像をコンピュータにより画像処理して森林を構成する樹木の樹冠形状を求め、樹木の分布状態及び混交度などを把握して森林地域を評価するのに好適な森林情報処理システムに関する。
【0002】
本明細書において、“樹冠”とは森林を構成する各樹木の上部の枝と葉で構成された丸みを持った部分を言い、“樹冠形状”とは森林の樹木を真上(或い略真上)から見た樹冠の形状を言う。
【0003】
【従来の技術】
従来の森林地域の評価は、広大な森林地域の比較的狭い地域を予め調査区域として定め、森林地域に実際に赴いて、異なる樹木の分布状態、樹木の植生の疎密状態、樹木の幹の直径及び樹高などを測定し、この調査区域内での実地調査に基づいて森林地域全体を評価していた。このような部分的な調査結果に基づいて推測により森林地域全体を評価するため、森林地域全体を正確に評価ことは極めて困難であった。
【0004】
従来の森林地域を評価するための手順は、
(a) 自治体が有する縮尺が5000分の1の森林計画図、或いは、航空写真を参考にして森林地域内の一部分を調査区域として定める。
(b) 適当な交通手段を用いて調査区域の近くまで行って徒歩により調査区域に入る。
(C) GPS(global positioning system)が利用可能であればGPSを用いて調査地点の位置を求める。GPSが利用不可能であれば周辺の地形状況などから調査地点の位置を特定する。
(d) 調査結果を地図及び調査ノートなどに記入する。
【0005】
【発明が解決しようとする課題】
上述のように、調査区域は車両などが使用できない山地が多いため、調査区域内での移動は徒歩に頼らざるを得ず、現地調査には多大な費用と労力がかかるという問題があった。更に、調査区域内の樹種及び樹齢が他の地域の樹種及び樹齢と同一と仮定しても、樹木の立地条件の違いによって樹木の生育状態が異なるため、限定された調査区域での調査結果に基づいて森林地域全体を正確に評価することは極めて困難であった。
【0006】
更に、樹木が繁茂している地域ではGPSの人工衛星からの位置情報データを受信できない場合が多く、このため、調査地点の位置を正確に求めるのは困難な場合が多かった。
【0007】
【発明の目的】
したがって、本発明は、森林地域を撮影した航空カラー写真或いは人工衛星カラー画像をコンピュータに入力し、コンピュータ画像処理により森林地域の樹冠形状画像を求め、この樹冠形状画像と元のカラー画像から求めた樹木の色彩及び輝度等とから森林地域全体の樹木植生の調査・評価を行なうことを目的とする。
【0008】
【課題を解決するための手段】
本発明によれば、森林地域を上空から撮影したカラー画像を白黒画像に変換し、該白黒画像に画像処理を施して樹冠形状画像を求め、前記カラー画像のスペクトル分析を行ない、該スペクトル分析結果と前記樹冠形状画像とからコンピュータを用いて森林地域を評価している。
【0009】
前記カラー画像は、航空機或いは人工衛星を用いて撮影されたものであり、前記森林地域の評価は、森林の樹木の種類を特定することを含んでいる。
【0010】
更に、前記白黒画像変換を行なう前に、前記カラー画像にサブピクセル化処理を行なって前記カラー画像の解像度を高める処理を行なう場合がある。
【0011】
更に、前記白黒画像に対する画像処理は、画像の平滑化、樹冠の境界線強調の処理を含んでいる。
【0012】
更に、本発明は、森林地域を上空から撮影したカラー画像を白黒画像に変換し、該白黒画像に画像処理を施して樹冠形状画像を求め、前記カラー画像のスペクトル分析を行ない、該スペクトル分析結果と前記樹冠形状画像とから森林地域を評価するプログラムを記録した記録媒体に関する。
【0013】
【発明の実施の形態】
以下、添付の図1乃至図7を参照して本発明に係る実施の形態を説明する。
【0014】
図1は、樹冠及び樹冠形状などを説明するための図である。上述したように、“樹冠”とは森林を構成する各樹木の上部の枝と葉で構成された丸みを持った部分を言い、“樹冠形状”とは森林の樹木を真上(或いは略真上)から見た樹冠の形状を言う。図1(a)は森林地域を航空機或いは人工衛星から撮影する様子と樹冠部分はどの部分かを示している。図1(b)は樹冠を真上(或いは略真上)から見た様子を示す。
【0015】
図2は、本実施の形態による画像処理ステップ(工程)を説明するためのフローチャートである。図2において、航空機或いは人工衛星から撮影した森林地域のアナログカラー写真をコンピュータに入力してデジタル画像に変換する(ステップ10)。しかし、航空機或いは人工衛星からデジタルカメラで撮影したカラー画像をコンピュータに入力するのであれば、ステップ10でのアナログカラー画像のデジタル化は省略できる。
【0016】
図3は、航空機から撮影してコンピュータに入力するカラー画像の一例を白黒画像で表示した図である。これは、明細書に添付する図面をカラーで表示することができないからである。
【0017】
次に、ステップ10で求めたデジタルカラー画像が樹冠形状の抽出用として充分な解像度を有していない場合には、ステップ12において、樹冠形状を正確に求めるためにサブピクセル化処理を行って画素を追加する。しかし、このステップ12は上記のデジタルカラー画像が充分な解像度を有していれば省略可能である。
【0018】
ステップ14において、カラーのデジタル画像を多値の白黒デジタル画像(モノクロデジタル画像)に変換し(カラー画像から白黒画像を求める手段を画像変換手段と称する)、次のステップ16において、画像の平滑化を行ない後続の画像処理に備える。この平滑化処理の目的は、画像中に細かい画素値の変動が存在すると後述のステップ20での樹冠の形状を求める際、単一の樹冠形状が複数個分割されるという問題を除去することである。この画像平滑化処理はガウスフィルタを用いる方法として知られている。
【0019】
次に、ステップ18において隣接する樹冠の境界を強調する。この処理の目的は後続の画像処理において樹冠形状を求めやすくすることである。この境界線強調は例えばハイパスフィルタ処理で行うことができる。勿論、樹冠形状の境界と思われる部分が充分明確に示されている画像であればこの処理ステップは省略可能である。しかし、通常このステップ18の境界線強調処理は必要と思われる。
【0020】
次に、ステップ20において樹冠形状を求める。この樹冠形状を求める手段を樹冠形状画像作成手段と称する。この樹冠形状を求める方法を図4を参照して説明する。航空機或いは人工衛星から樹冠を撮影すると、樹冠の盛り上がりに応じて輝度が高くなる。即ち、樹冠の頂点部分では輝度が最も高く且つこの頂点部では輝度変化が最も小さい。樹冠の周辺部に向かうにしたがって輝度が低下し、隣接する樹冠の境界部分で最も輝度が低くなる。本発明の実施の形態では、このような樹冠の丸みに伴う輝度の変化を利用し、所謂ウォーターシェッド・アルゴリズム(watershed algorithm)により樹冠形状を求めている。
【0021】
ウォーターシェッド・アルゴリズムでは、輝度の変化(グラディエント(gradient))が最も小さい部分の中心にマーカを設定する。即ち、マーカは夫々の樹冠の頂点或いは頂点付近に設定される(図4ではマーカの初期設定個所に*印を付した)。次に、輝度の変化(グラディエント)に沿って夫々の樹冠の頂点に初期設定したマーカを四方に成長させる(図4では複数の矢印で示す)。続いて、隣接する樹冠のマーカとぶつかった個所を樹冠の境界線として定める。このように、ウォーターシェッド・アルゴリズムでは、輝度変化(グラディエント)が小さい樹冠頂部を出発点として輝度変化に沿って領域を成長させることにより樹冠形状を抽出している。
【0022】
図5は、図3のカラー画像(但し図では白黒で表現されている)から樹冠形状画像作成手段が上述のウォーターシェッド・アルゴリズムを用いて求めた樹冠形状画像を表す図である。
【0023】
続いて、図2のステップ22において森林地域の樹冠形状と、ステップ10でコンピュータに入力されたオリジナルのカラー画像の波長スペクトル(スペクトル分析結果)とを用いて樹種を求める。この樹種を求める手段を樹種特定手段と称する。具体的には、例えば、図5の樹冠形状画像とオリジナルのカラー画像を重畳してスペクトル分析を行って樹種を求めればよい。
【0024】
この樹種決定の一例を図6を参照して説明する。図6は、或る森林地域を11月にカラー撮影した際の、スギ(杉)、ヒノキ(檜)、コナラ(小楢)、カシ(樫)の4種類の樹木の光波長(横軸)に対する輝度(縦軸)の関係(スペクトル)を示した図である。
【0025】
図6に示すように、スギの樹冠部分の輝度は、他の樹種に比較して青から近赤外線にいたるスペクトル全体にわたって総じて低く、ヒノキの樹冠部分は、青、緑、赤の可視光線ではスギと同様に輝度が低いが、近赤外線領域では輝度が高くなっている。一方、コナラはスギ及びヒノキに比べて全体的に輝度が高く、カシは、コナラと同様に全体的に輝度が高いが、コナラに比較して緑及び赤のスペクトルが低くなっている。
【0026】
森林地域には、常緑樹木、落葉樹木などが混在し、撮影したカラー画像中の各樹木に関するスペクトルは季節によって異なる。しかし、このような森林地域のカラー画像に現れる“季節による変動データ”を適切な期間にわたって蓄積して検証すれば、樹冠形状と樹冠形状を求めたカラー画像のスペクトル分析とに基づいて正確な樹木特定は可能である。更に、撮影時の太陽光線の相違によるデータ変動も撮影データを蓄積して検証すれば解決する問題である。
【0027】
図7は、図3に示した画像をコンピュータに入力し、図2の画像処理を行って図5に示す樹冠形状画像を求め、図6に示した各樹木のスペクトルを参考にして求めたスギ、ヒノキ、コナラ、カシの4種類の樹木の分布を評価した図である。
【0028】
上述した森林地域の評価は樹木の分布に関して説明した。しかし、同種類の樹木であれば、樹冠の大小に基づいて幹の直径、樹高、樹齢を推定することも可能である。更に、本発明は高木に限定されることなく低木の分布評価にも適用可能である。
【0029】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、森林地域を撮影した航空カラー写真或いは人工衛星カラー画像をコンピュータに入力し、コンピュータ画像処理により森林地域の樹冠形状画像を求め、この樹冠形状画像と元のカラー画像から求めた樹木の色彩及び輝度等とから森林地域全体の樹木植生の調査・評価を行っているので、現地調査に基づく森林地域評価に伴う従来の諸問題を克服することができるという顕著な効果を有する。
【図面の簡単な説明】
【図1】森林地域の樹木の樹冠を説明する図。
【図2】本発明に係る実施の形態による画像のコンピュータ処理を説明するフローチャート図。
【図3】図2のコンピュータ処理においてコンピュータに入力される森林地域のカラー画像を白黒画像で示した図。
【図4】図2の樹冠形状を求めるコンピュータ処理を説明するための図。
【図5】図2のコンピュータ処理において求めた樹冠形状画像を示す図。
【図6】図2のコンピュータ処理において樹木を特定するのに使用する樹木のスペクトルを示す図。
【図7】図2のコンピュータ処理により求めた樹木分布を示す図。
【符号の説明】
10: 上空から森林地域を撮影したカラー画像(アナログ)を入力してデジタル画像に変換するコンピュータ処理ステップ
12: サブピクセル化処理を行なうコンピュータ処理ステップ
16: 画像の平滑化を行なうコンピュータ処理ステップ
18: 樹冠境界線の強調を行なうコンピュータ処理ステップ
20: 樹冠形状を求めるためのコンピュータ処理ステップ
22: 樹冠形状とスペクトル分析に基づいて機種を求めるコンピュータ処理ステップ
[0001]
[Field of the Invention]
The present invention relates to a proposed method for evaluating the forest area on the basis of the color image obtained by photographing a forest area from above, in particular, determine the crown shape of trees that make up the forests the color image subjected to image processing by a computer, the tree The present invention relates to a forest information processing system suitable for evaluating a forest area by grasping a distribution state and a degree of mixing.
[0002]
In this specification, “crown” refers to a rounded part composed of the upper branches and leaves of each tree that constitutes the forest, and “crown shape” refers to a forest tree directly above (or abbreviated). This is the crown shape seen from above.
[0003]
[Prior art]
In the conventional evaluation of forest areas, a comparatively narrow area of a vast forest area is set as a survey area in advance, and actually visited the forest area, the distribution state of different trees, the vegetation density of trees, the diameter of the trunk of the tree And the height of trees was measured, and the entire forest area was evaluated based on the field survey in this survey area. Since the entire forest area is estimated by estimation based on such partial survey results, it is extremely difficult to accurately evaluate the entire forest area.
[0004]
The procedure for assessing traditional forest areas is:
(a) A part of the forest area is defined as a survey area with reference to a forest plan with a scale of 1/5000 or aerial photographs.
(b) Use the appropriate means of transportation to go near the survey area and walk into the survey area.
(C) If GPS (global positioning system) is available, use GPS to determine the location of the survey point. If GPS is not available, the location of the survey point is specified from the surrounding terrain.
(d) Enter the survey results on a map and survey notes.
[0005]
[Problems to be solved by the invention]
As described above, since there are many mountainous areas where vehicles cannot be used in the survey area, movement within the survey area has to be relied upon on foot, and there has been a problem that on-site surveys are very expensive and labor intensive. Furthermore, even if it is assumed that the tree species and age in the survey area are the same as the tree species and tree age in other areas, the growth state of the tree differs depending on the location conditions of the tree. Based on it, it was extremely difficult to accurately evaluate the whole forest area.
[0006]
Furthermore, in many areas where trees are prosperous, position information data from GPS artificial satellites cannot be received in many cases, and it is often difficult to accurately determine the position of a survey point.
[0007]
OBJECT OF THE INVENTION
Therefore, according to the present invention, an aerial color photograph or artificial satellite color image obtained by photographing a forest area is input to a computer, a crown shape image of the forest area is obtained by computer image processing, and the crown shape image and the original color image are obtained. The purpose is to investigate and evaluate tree vegetation in the whole forest area from the color and brightness of trees.
[0008]
[Means for Solving the Problems]
According to the present invention, a color image obtained by photographing a forest area from the sky is converted into a black and white image, image processing is performed on the black and white image to obtain a crown shape image, spectrum analysis of the color image is performed, and the spectrum analysis result The forest area is evaluated by using a computer from the canopy shape image.
[0009]
The color image is taken using an aircraft or an artificial satellite, and the evaluation of the forest area includes specifying the type of forest tree.
[0010]
Further, before the black-and-white image conversion, the color image may be subjected to a subpixel conversion process to increase the resolution of the color image.
[0011]
Further, the image processing for the black and white image includes image smoothing and tree border boundary enhancement processing.
[0012]
Furthermore, the present invention converts a color image obtained by photographing a forest area from the sky into a black and white image, performs image processing on the black and white image to obtain a crown shape image, performs spectral analysis of the color image, and results of the spectral analysis And a recording medium recording a program for evaluating a forest area from the canopy shape image.
[0013]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, embodiments according to the present invention will be described with reference to FIGS.
[0014]
FIG. 1 is a diagram for explaining a tree crown and a crown shape. As mentioned above, “crown” refers to the rounded part composed of the upper branches and leaves of each tree that constitutes the forest, and “crown shape” refers to the forest tree directly above (or approximately true). The crown shape seen from above. FIG. 1 (a) shows a state where a forest area is photographed from an aircraft or an artificial satellite and a crown portion. FIG.1 (b) shows a mode that the crown was seen from right above (or substantially right above).
[0015]
FIG. 2 is a flowchart for explaining an image processing step (process) according to the present embodiment. In FIG. 2, an analog color photograph of a forest area taken from an aircraft or an artificial satellite is input to a computer and converted into a digital image (step 10). However, if a color image taken by a digital camera from an aircraft or an artificial satellite is input to the computer, the digitization of the analog color image in step 10 can be omitted.
[0016]
FIG. 3 is a diagram showing an example of a color image captured from an aircraft and input to a computer as a black and white image. This is because the drawings attached to the specification cannot be displayed in color.
[0017]
Next, when the digital color image obtained in step 10 does not have a sufficient resolution for extracting the crown shape, in step 12, a subpixel conversion process is performed to accurately obtain the crown shape. Add However, this step 12 can be omitted if the digital color image has a sufficient resolution.
[0018]
In step 14, the color digital image is converted into a multi-value black and white digital image (monochrome digital image) (means for obtaining a black and white image from the color image is referred to as image conversion means) . In the next step 16, the image is smoothed. To prepare for subsequent image processing. The purpose of this smoothing process is to eliminate the problem that a single crown shape is divided into a plurality of shapes when obtaining a crown shape in step 20 to be described later if there are fine pixel value variations in the image. It is. This image smoothing process is known as a method using a Gaussian filter.
[0019]
Next, in step 18, the boundary of the adjacent tree crown is emphasized. The purpose of this process is to make it easier to determine the crown shape in subsequent image processing. This boundary line emphasis can be performed by high-pass filter processing, for example. Of course, this processing step can be omitted if the image is such that the portion considered to be the boundary of the crown shape is clearly shown. However, it seems that the boundary line emphasis process of step 18 is usually necessary.
[0020]
Next, in step 20, the crown shape is obtained. The means for obtaining the crown shape is referred to as a crown shape image creating means. A method for obtaining the crown shape will be described with reference to FIG. When a crown is photographed from an aircraft or an artificial satellite, the brightness increases according to the rise of the crown. That is, the luminance is highest at the apex portion of the tree crown, and the luminance change is smallest at the apex portion. The brightness decreases toward the periphery of the tree canopy, and the brightness is lowest at the border between adjacent tree canopies. In the embodiment of the present invention, the crown shape is obtained by a so-called watershed algorithm using the change in luminance accompanying the roundness of the tree crown.
[0021]
In the watershed algorithm, a marker is set at the center of the portion where the change in luminance (gradient) is the smallest. That is, the marker is set at the apex of the respective crown or near the apex (in FIG. 4, the mark * is added to the initial setting position of the marker). Next, markers that are initially set at the vertices of the respective crowns are grown in four directions along the luminance change (gradient) (indicated by a plurality of arrows in FIG. 4). Subsequently, a portion that collides with a marker of an adjacent tree crown is determined as a boundary line of the tree crown. In this way, in the watershed algorithm, the crown shape is extracted by growing a region along the luminance change with the crown top having a small luminance change (gradient) as a starting point.
[0022]
FIG. 5 is a diagram showing a crown shape image obtained by the crown shape image creation means using the above-described watershed algorithm from the color image of FIG. 3 (which is expressed in black and white in the figure).
[0023]
Subsequently, in step 22 of FIG. 2, the tree species is obtained using the crown shape of the forest area and the wavelength spectrum (spectrum analysis result) of the original color image input to the computer in step 10. The means for obtaining the tree species is referred to as tree species specifying means. Specifically, for example, the tree species may be obtained by superposing the crown shape image of FIG. 5 and the original color image and performing spectrum analysis.
[0024]
An example of this tree species determination will be described with reference to FIG. Fig. 6 shows the light wavelengths (horizontal axis) of four types of trees: Japanese cedar (cedar), Japanese cypress (japanese cypress), Japanese oak (small cocoon), and oak (japanese cypress), taken in color in November. It is the figure which showed the relationship (spectrum) of the brightness | luminance (vertical axis | shaft) with respect to.
[0025]
As shown in FIG. 6, the brightness of the crown of the cedar is generally low over the entire spectrum from blue to near-infrared compared to other tree species, and the crown of the cypress is cedar in the visible light of blue, green and red. The brightness is low in the same manner as in the above, but the brightness is high in the near infrared region. On the other hand, Quercus generally has a higher luminance than cedar and cypress, and Oak has an overall higher luminance like Quercus but has lower green and red spectra than Quercus.
[0026]
In the forest area, evergreen trees, deciduous trees, and the like are mixed, and the spectrum of each tree in the photographed color image varies depending on the season. However, if “seasonal fluctuation data” appearing in color images of such forest areas is accumulated and verified over an appropriate period of time, an accurate tree based on the crown shape and spectral analysis of the color image obtained for the crown shape Identification is possible. Furthermore, data fluctuations due to differences in sunlight at the time of shooting are problems that can be solved by storing and verifying shooting data.
[0027]
7 inputs the image shown in FIG. 3 into a computer, performs the image processing of FIG. 2 to obtain the crown shape image shown in FIG. 5, and obtains the cedar obtained by referring to the spectrum of each tree shown in FIG. It is the figure which evaluated distribution of four types of trees, cypress, Japanese oak, and oak.
[0028]
The above-mentioned evaluation of forest areas explained the distribution of trees. However, in the case of the same kind of tree, it is possible to estimate the diameter, height and age of the trunk based on the size of the crown. Furthermore, the present invention is not limited to a high tree and can be applied to the distribution evaluation of a shrub.
[0029]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, an aerial color photograph or an artificial satellite color image obtained by capturing a forest area is input to a computer, and a crown shape image of the forest area is obtained by computer image processing. Since we are investigating and evaluating tree vegetation in the entire forest area based on the color and brightness of trees obtained from color images, it is possible to overcome conventional problems associated with forest area evaluation based on field surveys. Has a noticeable effect.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a diagram illustrating a tree crown of a forest area.
FIG. 2 is a flowchart for explaining computer processing of an image according to an embodiment of the present invention.
3 is a diagram showing a color image of a forest area input to a computer in the computer processing of FIG. 2 as a black and white image.
4 is a diagram for explaining computer processing for obtaining the crown shape of FIG. 2; FIG.
FIG. 5 is a diagram showing a crown shape image obtained by the computer processing of FIG. 2;
6 is a diagram showing a spectrum of a tree used for specifying a tree in the computer processing of FIG. 2; FIG.
FIG. 7 is a view showing a tree distribution obtained by the computer processing of FIG. 2;
[Explanation of symbols]
10: Computer processing for inputting a color image (analog) obtained by photographing a forest area from the sky and converting it into a digital image Step 12: Computer processing for performing subpixel processing Step 16: Computer processing for smoothing the image Step 18: Computer processing step 20 for emphasizing the crown boundary line: Computer processing step 22 for determining the crown shape Computer processing step for determining the model based on the crown shape and spectrum analysis

Claims (4)

森林地域を上空から撮影したカラー画像を用いて森林地域の樹種の分布を求める森林情報処理システムに関し、
前記カラー画像を白黒画像に変換する画像変換手段と、
前記白黒画像にウォータシェッド・アルゴリズムを施して樹冠形状を求めて樹冠形状画像を作成する樹冠形状画像作成手段と、
前記樹冠形状画像の樹冠部分に対応するカラー画像部分の波長スペクトルを求め、予め求めておいた樹種ごとの波長スペクトルを参照し、前記樹冠形状画像の樹冠部分の樹種を特定する樹種特定手段と
を有する森林情報処理システム
A forest information processing system that determines the distribution of tree species in a forest area using color images taken from above .
Image conversion means for converting the color image into a black and white image;
A crown shape image creating means for creating a crown shape image by obtaining a crown shape by applying a watershed algorithm to the black and white image;
Obtaining a wavelength spectrum of a color image portion corresponding to a crown portion of the crown shape image, referring to a wavelength spectrum for each tree species obtained in advance, and a tree species identifying means for identifying a tree species of the crown portion of the crown shape image;
Forest information processing system .
前記カラー画像は、航空機或いは人工衛星を用いて撮影されたものである請求項1記載の森林情報処理システムThe forest information processing system according to claim 1, wherein the color image is taken using an aircraft or an artificial satellite. 前記画像変換手段による画像変換の前に、前記カラー画像にサブピクセル化処理を行って前記カラー画像の解像度を高める処理を行う請求項1または2に記載の森林情報処理システム 3. The forest information processing system according to claim 1, wherein before the image conversion by the image conversion unit , a process for increasing the resolution of the color image by performing a subpixel process on the color image is performed. 前記画像変換手段による画像処理に続いて、画像の平滑化、樹冠の境界線強調の処理を行う請求項1乃至の何れかに記載の森林情報処理システムThe forest information processing system according to any one of claims 1 to 3 , wherein after the image processing by the image conversion means, processing of image smoothing and tree border boundary enhancement is performed .
JP2000176385A 2000-06-13 2000-06-13 Forest information processing system Expired - Lifetime JP4484183B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2000176385A JP4484183B2 (en) 2000-06-13 2000-06-13 Forest information processing system

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2000176385A JP4484183B2 (en) 2000-06-13 2000-06-13 Forest information processing system

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2001357380A JP2001357380A (en) 2001-12-26
JP4484183B2 true JP4484183B2 (en) 2010-06-16

Family

ID=18678116

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2000176385A Expired - Lifetime JP4484183B2 (en) 2000-06-13 2000-06-13 Forest information processing system

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP4484183B2 (en)

Families Citing this family (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008210165A (en) * 2007-02-27 2008-09-11 Tohoku Kensetsu Kyokai Vegetation determination method and image processing apparatus
WO2009131108A1 (en) * 2008-04-23 2009-10-29 株式会社パスコ Building roof outline recognizing device, building roof outline recognizing method, and building roof outline recognizing program
JP4900356B2 (en) * 2008-09-30 2012-03-21 国立大学法人信州大学 Tree species classification method and tree species classification system, forest status information creation method and forest status information creation system, thinning target area selection method and thinning target area selection system
JP4858793B2 (en) * 2009-11-12 2012-01-18 国立大学法人信州大学 Tree number calculation method and tree number calculation device
JP5724762B2 (en) * 2011-08-31 2015-05-27 富士通株式会社 Maturity level determination program, maturity level determination device, and maturity level determination method
JP5949484B2 (en) * 2012-11-16 2016-07-06 富士通株式会社 Difference detection program, difference detection method, and difference detection apparatus
JP5991182B2 (en) * 2012-12-14 2016-09-14 富士通株式会社 Plant species determination program, plant species determination method, and plant species identification device
JP5663685B2 (en) * 2013-03-15 2015-02-04 株式会社パスコ Forest phase analysis apparatus, forest phase analysis method and program
JP6656038B2 (en) * 2016-03-25 2020-03-04 忠士 岩下 Grape cultivation management method
JP7046432B2 (en) * 2018-02-15 2022-04-04 西日本高速道路株式会社 Tree species estimation method using satellite images and tree health determination method for tree species estimation
JP7797003B2 (en) * 2022-03-15 2026-01-13 国立大学法人京都大学 Class inference system, tree species map generation system, class inference method, and tree species map generation method
CN118378960B (en) * 2024-06-25 2024-09-10 四川省林业科学研究院(四川省林产工业研究设计所) Natural forest quality evaluation method and system

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3345350B2 (en) * 1998-05-27 2002-11-18 富士通株式会社 Document image recognition apparatus, method thereof, and recording medium

Also Published As

Publication number Publication date
JP2001357380A (en) 2001-12-26

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP4900356B2 (en) Tree species classification method and tree species classification system, forest status information creation method and forest status information creation system, thinning target area selection method and thinning target area selection system
Gini et al. Aerial images from an UAV system: 3D modeling and tree species classification in a park area
JP4004332B2 (en) Forest information processing system
US7212670B1 (en) Method of feature identification and analysis
JP4484183B2 (en) Forest information processing system
JP4858793B2 (en) Tree number calculation method and tree number calculation device
CN115760885B (en) Parameter extraction method of high canopy density wetland forest based on consumer drone images
CN110991335A (en) Visible light unmanned aerial vehicle remote sensing image forest tree species classification method based on multi-feature optimization
JP6064712B2 (en) Tree species identification device and tree species identification method
JP2012196167A (en) Plant species identification method
CN112052757A (en) Method, device and equipment for extracting information of burned area and storage medium
Kattenborn et al. Pilot study on the retrieval of DBH and diameter distribution of deciduous forest stands using cast shadows in uav-based orthomosaics
Congalton Remote sensing: an overview
Fournier et al. A catalogue of potential spatial discriminators for high spatial resolution digital images of individual crowns
Danoedoro et al. Combining pan-sharpening and forest cover density transformation methods for vegetation mapping using Landsat-8 satellite imagery
Umarhadi et al. The Comparison of Canopy Density Measurement Using UAV and Hemispherical Photography for Remote Sensing Based Mapping
Green Selecting and interpreting high-resolution images
JP7210009B2 (en) Deforestation survey data creation method and deforestation survey data creation device
Díaz et al. Enhanced gap fraction extraction from hemispherical photography
Fawzy et al. Automatic Indices Based Classification Method for Map Updating Using VHR Satellite Images
Imai et al. Shadow detection in hyperspectral images acquired by UAV
Fournier et al. Acquiring hemispherical photographs in forest environments: from planning to archiving photographs
CN113514402A (en) System and method for predicting chlorophyll content of winter wheat
Brandtberg et al. High-spatial-resolution remote sensing
Kamal et al. Geographic object based image analysis (GEOBIA) for mangrove canopy delineation using aerial photography

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20070521

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20091203

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20100201

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20100317

A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20100319

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130402

Year of fee payment: 3

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20140402

Year of fee payment: 4

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250