JP4484183B2 - Forest information processing system - Google Patents
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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手法に関し、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に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
[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
[0018]
In
[0019]
Next, in
[0020]
Next, in
[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
[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:
Claims (4)
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 .
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