植物体の生育変化の連続測定方法
【課題】植物体の生育変化を、正確にかつ連続して把握する方法を提供する。
【解決手段】植物の生育変化を連続的に測定する方法において、RGBデジタルカメラを用いて、夜間に植物体を一定位置より定時に連続して撮影し、記録された画像上の一定領域の画像デジタルナンバー、ISO感度値、F値、露光時間を演算することを特徴とする、植物体の三次元形態変化の長期連続測定方法であり、さらに前記RGBデジタルカメラに替えて中心波長700〜1000nmの範囲の近赤外バンドパスフィルターを備えたNIRカメラであることがより好ましい。さらに前記RGBデジタルカメラ及び/又はNIRカメラと、該カメラを装着する雲台と、太陽光で発電するバッテリーとを備えた植物体の三次元形態変化の長期連続測定装置である。
【解決手段】植物の生育変化を連続的に測定する方法において、RGBデジタルカメラを用いて、夜間に植物体を一定位置より定時に連続して撮影し、記録された画像上の一定領域の画像デジタルナンバー、ISO感度値、F値、露光時間を演算することを特徴とする、植物体の三次元形態変化の長期連続測定方法であり、さらに前記RGBデジタルカメラに替えて中心波長700〜1000nmの範囲の近赤外バンドパスフィルターを備えたNIRカメラであることがより好ましい。さらに前記RGBデジタルカメラ及び/又はNIRカメラと、該カメラを装着する雲台と、太陽光で発電するバッテリーとを備えた植物体の三次元形態変化の長期連続測定装置である。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、植物の生育にともなう形態変化の情報を連続して測定する方法、及び該方法を使用する装置に関するものである。
【背景技術】
【0002】
農作物の生育状態を連続して正確に把握することは、高品質の収穫物を得るための栽培管理を適切に行う上できわめて重要である。しかし従来農作物の生育状態の履歴情報は、栽培農家の経験と記憶に頼ることが多かった。
【0003】
これまでに、分光放射計によって計測された植物群落の分光反射特性や日中に撮影された近赤外画像に基づいて、植物中の窒素濃度や水分量、植被率状態を推計する方法が提案されている(特許文献1、及び非特許文献1〜6を参照。)。
【0004】
また植物により反射された太陽光を入射させて分光し、2種以上の特定波長の光の反射強度を測定する植物の生育度測定装置(例えば特許文献2を参照。)をはじめとして、これまでに、野外において、植物の反射する太陽光を光学的リモートセンシング技術(分光放射計・デジタルカメラ)によって計測し、その分光反射特性および二次元画像情報から、作物の生育状態を把握する手法は、数多く紹介されている(非特許文献7〜9を参照。)。
【0005】
さらに植物の栄養診断について、光学リモートセンシング技術を利用した方法が検討されてきた。従来の植物の栄養診断方法は、太陽光を光源とし400〜2500nmまでの波長範囲における作物体からの反射光を計測することによって、植物の生育状態を診断する方法が提案されている(例えば非特許文献10を参照。)。また、近赤外域の波長範囲800〜1000nmのバンドパスフィルターをデジタルカメラに装着し、日中、植物群落の鉛直上から撮影された近赤外デジタル画像を2値化処理することによって、植被率を算出し、この値の大小をもって植生の栄養診断を行っている事例もある(例えば非特許文献11を参照。)。
【0006】
しかしながら、これら一般的な光学リモートセンシング技術の多くは、日中の太陽光を光源としているため、太陽高度の変化や天候変化にともなう太陽光放射輝度の変動を補正する必要があった。そのため、季節的に変化する太陽高度の影響や太陽光の入射光強度をうまく補正することができなければ、植物の生育状態の推定精度が悪くなるという問題があった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0007】
【特許文献1】特開2007−124932号公報
【特許文献2】特開2002−168771号公報
【0008】
【非特許文献1】大嶺政朗・柴田洋一・鳥山和伸・佐々木良治・小林恭・帖佐直:水稲群落における葉色のリアルタイム遠隔計測システムの構築,第 59 回農機学会講要要旨集,323-324、2000年
【非特許文献2】村主勝彦, 飯田圭亮, 梅田幹雄,稲村達也, 松井勤: マシンビジョンによるイネの窒素保有量の推定. 農業機械学会誌 63(3): 59-66. 2001年
【非特許文献3】柳 讚錫,村主勝彦,梅田幹雄,隔測によるイネの窒素保有量推定モデルの作成及び比較,農業機械学会誌,69(3),43−50,2007年
【非特許文献4】柳 讚錫,村主勝彦 ,西池義延,梅田幹雄,ハイパースペクトルリモートセンシングによるイネの窒素保有量モデル作成及びモデルによる窒素保有量の推定,農業機械学会誌,67(6),47−54,2005年
【非特許文献5】Estimating water and nitrogen conditions of crop plants based onhyper-spectral measurements. Spectral Sensing Research 99、1999年
【非特許文献6】11. Adamsen, F.J. et al., Measuring wheat senescence with a digitalcamera. Crop Science, 39(3): 719-724、1999年
【非特許文献7】大嶺政朗・帖佐直・細川寿・柴田洋一:生育センシングにおける携帯型群落葉色計の開発,農業環境工学関連 7 学会 2005 年合同大会講演要旨集,621、2005年
【非特許文献8】大嶺政朗・木村昭彦:群落分光デジタルカメラの開発,農業機械学会誌, 68(1),36-37、2006年
【非特許文献9】大嶺政朗・帖佐直・細川寿・木村昭彦・柴田洋一・三奈木英雄:局所管理のためのセンシング技術の開発,農作業研究,40(別 1),45-46、2005年
【非特許文献10】松田真典, 大澤昭一, 保坂幸男, 金田和文, 山下 英生, 近接リモートセンシングによる水稲の育成診断・−デジタルカメラによる葉身窒素含有率の測定−,Estimation of Plant Growth in Paddy Field based on Proximal Remote Sensing-Measurement of Leaf Nitrogen Contents by using Digital Camera-, 日本リモートセンシング学会誌,Vol23, No.5, pp.506-515
【非特許文献11】大嶺政朗・木村昭彦・帖佐直・細川寿・柴田洋一・杉本光穗:大豆と水稲における携帯式植被率カメラ計測システムの開発,日本作物学会紀事,74(別 1),336-337、2005年
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0009】
農作物の生育状態を正確にかつ連続して把握することは、高品質の収穫物を得るための栽培管理を適切に行う上で極めて重要であり、本発明は植物体の生育変化を、正確にかつ連続して把握する方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0010】
本発明者等は、太陽光の影響を受けない夜間にフラッシュ撮影をすることにより、植物の生育変化を正確にかつ連続的に測定しうることを見出し本発明にいたった。すなわち本発明は以下の通りである。
【0011】
<1>本発明は、植物の生育変化を連続的に測定する方法において、RGBデジタルカメラを用いて、夜間に植物体を一定位置より定時に連続して撮影し、記録された画像上の一定領域の画像デジタルナンバー、ISO感度値、F値、露光時間を演算することを特徴とする、植物体の三次元形態変化の長期連続測定方法である。
<2>さらに本発明は、前記RGBデジタルカメラの近赤外カットフィルターに替えて近赤外バンドパスフィルターを備えたNIRカメラを用いる植物体の三次元形態変化の長期連続測定方法である。
<3>さらに本発明は、前記近赤外バンドパスフィルターが中心波長700〜1000nmの範囲の近赤外バンドパスフィルターである植物体の三次元形態変化の長期連続測定方法である。
<4>さらに本発明は、前記RGBデジタルカメラ及び/又はNIRカメラと、カメラを装着する雲台と、太陽光で発電するバッテリーとを備えた植物体の三次元形態変化の長期連続測定装置である。
【発明の効果】
【0012】
本発明の測定方法により、植物体の草丈、乾物量、 倒伏等の三次元的形態に関する情報、特に農作物等の横からの測定が困難な植物群落の三次元的形態に関する情報を、正確に、且つ長期連続して把握することができる。特にNIRカメラを用いると子実重量までも推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【0013】
【図1】RGBカメラの出力画像と解析対象エリア(領域平均の対象部分)を示した説明図である。
【図2】夜間撮影画像における領域平均DN値の日平均の時系列変化を示した説明図である。
【図3】室内実験における黒色ボードのDN値と「撮影素子への入射光量の相対的変化量」(RLI)の関係を示した説明図である。
【図4】水稲生育に伴うNRBIRGBの時系列変化を示した説明図である。
【図5】平滑化NRBIRGBと水稲草丈との関係を示した説明図である。
【図6】平滑化NRBIRGB(RED)と水稲部位別乾物重との関係を示した説明図である。
【図7】平滑化NRBIRGB(GREEN)と水稲部位別乾物重との関係を示した説明図である。
【図8】平滑化NRBIRGB(BLUE)と水稲部位別乾物重との関係を示した説明図である。
【図9】大麦生育に伴うNRBIRGBの時系列変化を示した説明図である。
【図10】平滑化NRBIRGBと大麦草丈との関係を示した説明図である。
【図11】水稲生育に伴うNRBINIRの時系列変化を示した説明図である。
【図12】平滑化NRBINIRと水稲草丈との関係を示した説明図である。
【図13】平滑化NRBINIRと水稲部位別乾物重との関係を示した説明図である。
【図14】大麦生育に伴うNRBINIRの時系列変化を示した説明図である。
【図15】平滑化NRBINIRと大麦草丈との関係を示した説明図である。
【発明を実施するための形態】
【0014】
本発明は、市販のデジタルカメラを用いて、夜間に植物体を一定位置より定時・連続撮影し、記録されたデジタルナンバー(デジタル画像における画素情報、以下DN値と略称する。)、F値、ISO感度、露光時間を演算することにより、植物体の草丈、バイオマス量、倒伏等の三次元形態の時間的変化を、長期間連続的に測定する方法である。デジタルカメラとしては一般的なRGBカメラを用いることが出来るが、RGBカメラ本体内部の近赤外カットフィルターを取り外し、近赤外バンドパスフィルターをカメラレンズに装着したカメラ(以後、本仕様のデジタルカメラをNIRカメラと略称する。)を用いることがより好ましい。以下本発明実施するための形態について詳説する。
【0015】
本発明に用いられるデジタルカメラは、オートフラッシュ、オートフォーカス、及び自動露光機能を備え、DN値が記録されるものであれば、市販のいずれのデジタルカメラも用いることが出来る。前記NIRカメラの近赤外バンドパスフィルターは、中心波長が700〜1000nmであることが好ましく、中でも中心波長が780〜880nmであることが特に好ましい。
【0016】
測定にあたっては、前記カメラを被写体である植物体の地表から一定の高さに、カメラレンズが鉛直下向きになるように固定し、夜間に定時・連続して撮影をおこなう。撮影時のカメラの設定は、撮影結果のDN値、F値、ISO感度、露光時間の演算が可能な限りの任意の設定が可能であるが、ISO感度設定はAUTOに、オートフラッシュ撮影設定とし、その他の設定はカメラの初期設定のままとすることが夜間撮影データを確実に取得する上で、または、画像処理に必要な計算時間の短縮や記録データ容量を節約する上で好ましい。
【0017】
前記撮影により得られた画像処理の方法は以下の通りである。
(RGBカメラの処理)
前記により撮影された画像のうち、画像上の一定領域内における撮影素子の赤色、緑色、青色バンドにおけるDN値を測定し、該DN値から前記特定領域内における撮影素子への入射光量を下記手順により推定する。
【0018】
あらかじめ暗室内の一定照度の人工光源によって照射された黒色カラーボードに対して、マニュアル撮影モードに設定したRGBカメラのF値、シャッタースピード、減光フィルターを変化させ、それらを組合せることによって得られる撮影素子への異なる入射光量について、F値、露光時間、減光率の組み合わせによる露光を算出する。一方減光フィルターを使用せず(光透過率が1)、カメラパラメータをF値;1, 露光時間:1sに設定した「撮影素子への入射光量」を基準(1)とする「撮影素子への異なる入射光量の相対的変化量」(以下RLIと略称することがある。)を算出する。
【0019】
前記により算出したRLIと、取得画像における黒色カラーボードの平均DN値との関係は、X軸にDN値を、Y軸にRLIをとると6次式で近似することができる。該6次式について、さらに補正式を用いてRLIと線形的な関係を持つ補正されたDN値(以後cDN値と略称することがある。)を求めておく。
【0020】
RGBカメラによって撮影された出力画像は、赤色バンドデータ、緑色バンドデータ、青色バンドデータの3種類から構成されるが、各バンドの画素ごとに一定領域に含まれる画素のcDN値の平均値(以下領域平均cDN値と略称することがある。)を求めることによって、RGBカメラ画像の赤色、緑色、青色バンドにおける領域平均cDN値を求める。該cDNは、画像上の相対的輝度値変化を示す。
【0021】
前記領域平均cDN値と、自動的にカメラ画像ヘッダーファイル内に記録されているカメラパラメータ(F値、ISO感度、露光時間)から求められる露出を指数とする2のべき乗を掛け合わせることによって、被写体から反射しカメラレンズの手前まで到達したフラッシュ光の相対的な強度変化を表す指数として、RGBカメラにおけるNRBI値(Night-time Relative Brightness Index、以下NRBIRGBと略称することがある。)が求められる。
【0022】
前記により求められたNRBIRGBの時系列変化のデータから、植物の生長の時間変化を捉えることができる。すなわち草丈(実測値)、植物生体量(部位別乾物重)とNRBIRGBとの間には、高い相関関係が認められる。
【0023】
(NIRカメラの処理)
RGBカメラ本体内部の近赤外カットフィルターを取り外し、近赤外バンドパスフィルターを装着したNIRカメラについても、前記RGBカメラと同様に処理する。
【0024】
NIRカメラのcDN値は、NIRカメラ画像におけるcDN値を領域平均として、RGBカメラと同様にしてNIRカメラにおけるNRBI値(以下NRBINIRと略称することがある。)を計算する。
【0025】
前記NIRカメラの夜間フラッシュ画像を基に計算されたNRBINIRの時系列変化は、NRBIRGBよりも日々の変化及び時間的変化が小さく、植物の生育の時間変化をより安定的に捉えることができる。すなわちNRBINIRと実測した草丈、植物生体量(部位別乾物重)との間には高い相関関係を有し、出穂期以降、登熟期までの子実重量の増加分をも推定することが可能である。
【0026】
さらに本発明に使用されるRGBデジタルカメラ及び/又はNIRカメラと、カメラ防水ケースと、カメラを装着する雲台と、太陽光発電パネルで充電可能なバッテリーとを備えることにより、電源のない屋外においても、植物体の三次元形態変化について長期連続して測定が可能となる。
【実施例】
【0027】
本発明の内容を以下の実施例で更に具体的に説明するが、本発明は以下の実施例に限定されるものではない。
(実施例1)
<使用機材>
使用機材としては、市販のデジタルカメラ((株)ニコン社製 COOLPIX P5000)を使用した。以後、本デジタルカメラをRGBカメラと略称する。
【0028】
<実験圃場とカメラ撮影期間>
実験は、2007夏〜2008年春にかけて、水稲作を対象に計2回行った。
水稲栽培は、富山県農業試験研究センター内の水田圃場で行われた。移植日は2007年5月14日、出穂日は8月10日、収穫日は10月11日であった。化成肥料(N-P2O5-K2O=6-9-6)を元肥として4gN/m2、追肥として1.5gN/m2散布した。栽植密度は、21.4株/m2であった。カメラ撮影期間は、2007年5月30日から10月25日までの計149日間であった。
【0029】
<カメラ設置方法、及びカメラ撮影モードの設定>
前記RGBカメラをデジタルカメラ防水ケース(DICAPAC CO. Ltd社製、商品名;DiCAPac、型番;WP510)に入れ、専用のカメラ雲台(木村応用工芸製)にカメラレンズが鉛直下向き(真下を向く。)になるように装着した。レンズ位置は、地表から1.5mの高さとした。また必要に応じ、太陽光発電パネル(Sunsei社製 SE-1200)および電圧制御装置(Sunsei社製 SE-CC10000)で充電可能なバッテリー(GSユアサ製 PXL12072F1)を用いた。
【0030】
前記カメラの撮影モードの設定は、画質および画像の大きさをFINEモードで3MB相当とし、撮影間隔を1時間に設定した。ISO感度設定は、AUTOに設定した。オートフラッシュ撮影設定により、夜間は必ずフラッシュ撮影される。その他の設定は次の通り、カメラの初期設定のままとした。すなわち、
仕上がり設定:標準、ホワイトバランス:オート、測光方式:マルチパターン、連写:単写、BSS:オフ、ブラケッティング:オフ、AFエリア選択:オート、AF-MODE:シングルAF、調光補正:0、発光切り換え:オート、ズーム時F値保持:オフ、ノイズ低減:オフ、コンバーター:オフ
とした。
【0031】
前記により撮影された画像のうち、夜間フラッシュ画像として、22時台から翌日2時台に撮影された計5枚の画像を利用して、図1の枠部分に示す領域(512×512pixels)における撮影素子の赤色、緑色、青色バンドにおけるDN値の平均値を、数値計算ソフト(IDL; ITT VIS社製)によって作成された専用プログラムにより測定した。測定した各バンドのDN値の平均値を図2に示す。
【0032】
<撮影素子への入射光量に対する非線形特性の補正>
前記により得られたDN値から、撮影素子への入射光量を下記手順の室内実験によって得られた画像データにより推定した。
暗室内の人工光源(ハロゲンランプ)によって照射された黒色カラーボード(製品名:マーメイド)に対して、マニュアル撮影モードに設定したRGBカメラのF値を4段階(2.7、3.8、6.1、7.6)に、シャッタースピードを4段階(1、0.5、0.25、0.125秒)に、3種類の減光フィルター(MARUMI社製、製品名;NEOMC-ND8、NEOMC-ND4、NEOMC-ND2、以下3種類の減光フィルターを総称してNDフィルターという。)を組合せることによってカメラレンズに入射する光強度を1/64、1/32、1/16、1/8、1/4、1/2、1(減光フィルターを用いない場合。)の7段階に、それぞれ変化させて、以上の変化を組合せることより、112段階の撮影素子への入射光量を作成し、各段階の入射光量における露出(EV)を下記数1〜数4により算出した。
【0033】
【数1】
【0034】
【数2】
【0035】
【数3】
【0036】
【数4】
【0037】
前記数1〜数4において、FはF値、Tは露光時間(s)、OTはNDフィルターの光透過率を示す。
【0038】
前記室内実験におけるハロゲンランプ照明環境で、減光フィルターを使用せず(光透過率を1)、カメラパラメータをF値;1, 露光時間:1sに設定した場合において、黒色ボードから反射された光で、「撮影素子への入射光量」を基準(1)とする。この基準に対して、F値、露光時間、減光率の組み合わせによって変化する入射光量の相対値RLIを、下記数5を用いることによって、露出(EV)から算出した。
【0039】
【数5】
【0040】
前記数5において、RLIは、「撮影素子への入射光量の相対的変化量」を示す。該撮影素子への入射光量の相対的変化量RLIと、取得画像における黒色カラーボードの平均DN値との関係を、図3に白丸のプロットとして示した。図3において、X軸がDN値を意味し、Y軸がRLIである。画像DN値とRLIとの間には、下記数6に示す6次式で近似(R2=0.9943)することができる。
【0041】
【数6】
【0042】
前記数6で、例えば(3E−15[DN]6)は、(3×10−15×[DN]6)を意味する。前記数6で近似される画像DN値とRLIについて、下記数7に示す補正式を用いることにより、RLIと線形的な関係を持つ補正されたDN値であるcDN値を求めた。
【0043】
【数7】
【0044】
《NRBIの計算方法》
RGBカメラの出力画像は、赤色バンドデータ、緑色バンドデータ、青色バンドデータの3種類から構成されるが、前記図1の枠部分に示す領域(512×512pixels)に含まれる各バンドの画素ごとに、前記数1ないし数7を適用し、cDN値の平均を求めることによって、RGBカメラ画像の赤色、緑色、青色バンドにおける領域平均cDN値を求めた。前記図1の枠部分は、RGBカメラの出力画像上における512×512pixelの範囲であり、地表面上においては一辺が35cmに相当する範囲である。
【0045】
1時間ごと(22時から翌2時台まで)の夜間フラッシュ画像から得られる領域平均cDN値と、自動的にカメラ画像ヘッダーファイル内に記録されているカメラパラメータ(F値、シャッター速度、ISO感度)から、次式を用いてNRBI値を計算した。
【0046】
【数8】
【0047】
【数9】
【0048】
【数10】
【0049】
【数11】
【0050】
前記数8において、ISOは、夜間撮影においてカメラが自動決定したISO感度値であり、ISO感度値が大きくなるほど、少ない入射光量に対する撮像素子(CCD)の感度特性が高くなり、画像上の見かけの明るさを大きくする。ADISOは、カメラレンズ内に入射した光量に対する、撮像素子(CCD)回路内の増幅度を意味する。
【0051】
前記数9において、Fは、カメラ絞り値を示すパラメータ(F値)である。F値が大きくなるほど、撮像素子(CCD)に照射される入射光量が減衰される。EVFは、カメラ絞り値(F値)から計算された露光(EV)で、F=1の場合に撮像素子(CCD)に照射される入射光量に対する減衰度を意味する。
【0052】
前記数10において、Tは、露光時間(秒)である。Tが小さくなるほど、撮像素子(CCD)に照射される入射光量が減衰される。EVexpは、露光時間(T)から計算される露光(EV)で、T=1の場合に撮像素子(CCD)に照射される入射光量に対する減衰度を意味する。
【0053】
前記数11において、NRBIは、cDNで表現される画像上の相対的輝度値変化に、ISO感度、F(絞り値)、T(露光時間)から求められる露光(ハードウェアによって自動決定された入射光量の増幅・減衰度)を指数とする2のべき乗を掛け合わせることによって、被写体から反射しカメラレンズの手前まで到達したフラッシュ光の相対的な強度変化を表す指数である。また以後RGBカメラデータを基に計算されたNRBIをNRBIRGBと記す。なお数11における、「2^(EVF+ EVexp− ADISO)」は、2の(EVF+ EVexp−ADISO)べき乗を意味する。
【0054】
1時間ごとの夜間フラッシュ画像(22時から翌2時台まで5回分)から、前記数8〜数11により得られるNRBIRGBを平均し、日平均NRBIRGBとする。該日平均NRBIRGBの時系列データにおいて、対象日を含む前後3日間(計7日間)の平均値を、その対象日の平滑化NRBIRGBとする。具体的には、任意日(t)の日平均NRBIRGBをNRBIRGB(t)と記述すると、平滑化NRBIRGBは下記数12で表される。
【0055】
【数12】
【0056】
<検証データとその取得方法>
水稲の生育状態の検証データとして、草丈(水稲の葉を手で伸ばしたときの先端から地表面までの長さ)、部位別乾物重(葉・茎・穂を部位別に分解し乾燥した後の質量)をサンプリング調査した。比較検証に用いたサンプリングデータの点数は、草丈で17点(約7〜10日間隔)、部位別乾物重で10点(約20〜30日間隔)であった。
【0057】
<解析結果>
《夜間フラッシュ画像を基に計算されたNRBIRGBの時系列変化》
図4に、RGBカメラの夜間フラッシュ画像を基に計算されたNRBIRGBの時系列変化を示す。NRBIRGBの時系列変化のデータから、NRBIRGBは植生生長の時間変化を捉えることができた。
【0058】
《NRBIRGBと植物生体量(草丈)との関係》
図5に平滑化NRBIRGBと草丈(実測値)との比較結果を示す。図5は、実測値をY軸に平滑化NRBIRGBをX軸にとりプロットしたものであり、DOYは、1月1日からの通算日(Days of Yearの略)を示す(以下図6、7、8、10、12、13、15においても同様である。)。
【0059】
図5より、水稲試験における各バンドのNRBIRGBと、出穂期頃(DOY:219, 8月7日)までの草丈の時間変化(実測値)とは、3次式により近似することができる。表1に、各バンドにおける近似式を近似式1(赤色バンドと草丈実測値)、近似式2(緑色バンドと草丈実測値)、近似式3(青色バンドと草丈実測値)とした。なお近似式においては、例えば赤色バンドの平滑化NRBIRGBをNRBI(RED) で示し、また該近似式の右欄に各近似式の決定係数を示した(以下表2乃至表6についても同様である。)。
【0060】
【表1】
【0061】
近似式1〜近似式3と実測値との間には、いずれも高い相関(決定係数:0.988[近似式1]、0.989[近似式2]、0.993[近似式3])が認められた。
【0062】
《NRBIRGBと植物生体量(部位別乾物重)との関係》
図6〜図8に7日間移動平均により平滑化したNRBIRGBと水稲部位別乾物重(実測値)との比較結果を示す。比較対象は、水稲の葉、茎、穂、全重である。図6は赤色バンドの、図7は緑色バンドの、図8は青色バンドの結果をそれぞれ示す。
【0063】
図6〜8より、水稲試験における平滑化NRBIRGBと、出穂期20日前 (DOY:202, 7月21日)までの水稲部位別乾物重(全重・茎・葉)とは、前記草丈の時間変化と同様に3次式により近似することができる。表2に、各バンドにおける平滑化NRBIRGBと全重、茎、葉の各近似式を近似式4〜近似式12として、また該近似式の決定係数を示した。
【0064】
【表2】
【0065】
近似式4〜近似式12と実測値との間には、いずれも0.97以上の高い相関が認められた。
【0066】
以上の結果から、NRBIRGBの時系列変化のデータから、NRBIRGBは植物の生長の時間変化を捉えることができるが、草丈・植被がある程度大きくなった時期以降(水稲:DOY200〜240)におけるNRBIRGBは、必ずしも安定していなかった。
【0067】
(実施例2)
<実験圃場とカメラ撮影期間>
実施例1の水稲作を大麦作に替え実施例2を行った。栽培は、中央農業研究センター(つくば市)敷地内の畑圃場で行い、播種日は2007年11月22日、出穂日は2008年4月27日、収穫日は6月10日とし、化成肥料(N-P2O5-K2O=6-9-6)を元肥として3.8gN/m2散布し、播種間隔は、33cmとし、カメラ撮影期間は、2007年12月16日から2008年6月5日までの計173日間とし、レンズ位置を地表から1.7mとした以外は実施例1と同様とし、大麦作におけるNRBIRGBを測定した。
【0068】
また大麦の生育状態の検証データは、草丈のみ取得した。そのサンプリング点数は、6点で(約30〜40日間隔)であった。
【0069】
<解析結果>
《夜間フラッシュ画像を基に計算されたNRBIの時系列変化》
図9に、RGBカメラの夜間フラッシュ画像を基に計算されたNRBIRGBの時系列変化を示す。NRBIRGBの時系列変化データの比較から、NRBIRGBは植生生長の時間変化を捉えることができた。
【0070】
《NRBIRGBと植物生体量(草丈)との関係》
図10に7日間移動平均により平滑化したNRBIRGBと草丈(実測値)との比較結果を示す。
【0071】
図10の結果より、大麦試験における平滑化NRBIRGBと植物生体量(草丈)とは、2次式により近似することができる。表3に、各バンドにおける平滑化NRBIRGBと植物生体量(草丈)の各近似式を、近似式13〜近似式15として、また該近似式の決定係数を示した。
【0072】
【表3】
【0073】
近似式13〜近似式15と実測値との間には、いずれも高い相関が認められたが、NRBIRGBは、草丈・植被がある程度大きくなった時期以降(大麦:DOY470〜490)においては、標準偏差も大きく安定していなかった。
【0074】
(実施例3)
実施例1の使用機材について、RGBカメラ本体内部の近赤外カットフィルターを取り外し、近赤外バンドパスフィルター(中心波長830nm±130nm、木村応用工芸社製)をカメラレンズに装着したNIRカメラとした以外は、実施例1と同様として実施例3を行った。NIRカメラ画像におけるDN値の平均値も図2に示す。
【0075】
NIRカメラのcDN値については、前記図1の枠部分に示す領域のNIRカメラ画像におけるcDNの平均値を領域平均cDN値とした。また稲作の生育状態の検証データは、実施例1と同様のデータを用いた。
【0076】
《NRBIの計算方法》
1時間ごと(22時から翌2時台まで)の夜間フラッシュ画像から得られる領域平均cDN値と、自動的にカメラ画像ヘッダーファイル内に記録されているカメラパラメータ(F値、露光時間、ISO感度)から、前記数8〜数11を用いてNRBI値(NRBINIR)を計算した。
【0077】
<解析結果>
《夜間フラッシュ画像を基に計算されたNRBINIRの時系列変化》
NIRカメラの夜間フラッシュ画像を基に計算されたNRBINIRの時系列変化を、図11に示す。NRBINIRは、NRBIRGB(図4)に比較して、日々の変化及び時間的変化が小さかった。
【0078】
《NRBINIRと植物生体量(草丈)との関係》
7日間移動平均により平滑化したNRBINIRと草丈(実測地)との比較結果を図12に示す。図12より、水稲試験におけるNRBINIRと、出穂期頃(水稲DOY219)までの草丈とは、2次式により近似することができる。該近似式と決定係数を表4に示した。
【0079】
【表4】
【0080】
近似式16と実測値との間には、0.9955と極めて高い相関が認められた。
【0081】
《NRBINIRと植物生体量(部位別乾物重)との関係》
7日間移動平均により平滑化したNRBINIRと、水稲部位別乾物重(実測地)との比較結果を図13に示す。比較対象は、水稲の葉、茎、穂、全重である。
【0082】
図13より、NRBINIRと出穂日20日後までの乾物全重とは、2次式により近似することができ、表5に全重、茎、葉の各近似式、及び決定係数を示した。
【0083】
【表5】
【0084】
近似式17〜近似式19と実測値との間には、いずれも高い相関が認められ、特に全重については決定係数が0.997と極めて高かった。
【0085】
以上よりNRBINIRは、NRBIRGBよりも日々の変化及び時間的変化が小さく、植物の生育の時間的変化をより安定的に捉えていた。登熟期における葉・茎は、生長が停止するため、出穂期以降(DOY222以後)、その乾物重は増加しない。一方、登熟期における穂重は、時間とともにその乾物重が増加し続ける。従って、出穂期(DOY222)以降、DOY242までの乾物全重の増加分は、穂重の増加分を意味しており、登熟期におけるNRBINIRから出穂期におけるNRBINIRを引いた値は、穂(子実重量)の増加分を推定することが可能になった。
【0086】
(実施例4)
実施例2のRGBカメラに替えて、NIRカメラを用いた以外は実施例2と同様として実施例4を行った。
【0087】
<解析結果>
《夜間フラッシュ画像を基に計算されたNRBINIRの時系列変化》
NIRカメラの夜間フラッシュ画像を基に計算されたNRBINIRの時系列変化を図14に示す。NRBINIRの時系列変化データの比較から、NRBINIRは植生生長の時間変化を捉えることができる。
【0088】
《NRBINIRと植物生体量(草丈)との関係》
7日間移動平均により平滑化したNRBINIRと草丈(実測地)との比較結果を図15に示す。図15より、大麦試験におけるNRBINIRと出穂期10日後(DOY:493)頃までの草丈の時間変化とは、2次式により近似することができ、表6にNRBINIRと出穂期10日後(DOY:493)頃までの草丈の時間変化との近似式および該近似式の決定係数を示した。
【0089】
【表6】
【0090】
表6に示す通り、近似式20と実測値との間には、決定係数が0.9955と、極めて高い相関が認められた。
【産業上の利用可能性】
【0091】
本発明の実施により、植物体の草丈、乾物量、倒伏等の三次元的形態に関する情報、特に農作物等の横からの測定が困難な群落の三次元的形態に関する情報を、正確に、且つ長期連続して把握することができ、特にNIRカメラを用いると子実重量までも推定することができる。本発明の情報を利用することにより、農作物等の栽培管理を適切に行い、高品質、高収量の農業生産が可能となる。
【技術分野】
【0001】
本発明は、植物の生育にともなう形態変化の情報を連続して測定する方法、及び該方法を使用する装置に関するものである。
【背景技術】
【0002】
農作物の生育状態を連続して正確に把握することは、高品質の収穫物を得るための栽培管理を適切に行う上できわめて重要である。しかし従来農作物の生育状態の履歴情報は、栽培農家の経験と記憶に頼ることが多かった。
【0003】
これまでに、分光放射計によって計測された植物群落の分光反射特性や日中に撮影された近赤外画像に基づいて、植物中の窒素濃度や水分量、植被率状態を推計する方法が提案されている(特許文献1、及び非特許文献1〜6を参照。)。
【0004】
また植物により反射された太陽光を入射させて分光し、2種以上の特定波長の光の反射強度を測定する植物の生育度測定装置(例えば特許文献2を参照。)をはじめとして、これまでに、野外において、植物の反射する太陽光を光学的リモートセンシング技術(分光放射計・デジタルカメラ)によって計測し、その分光反射特性および二次元画像情報から、作物の生育状態を把握する手法は、数多く紹介されている(非特許文献7〜9を参照。)。
【0005】
さらに植物の栄養診断について、光学リモートセンシング技術を利用した方法が検討されてきた。従来の植物の栄養診断方法は、太陽光を光源とし400〜2500nmまでの波長範囲における作物体からの反射光を計測することによって、植物の生育状態を診断する方法が提案されている(例えば非特許文献10を参照。)。また、近赤外域の波長範囲800〜1000nmのバンドパスフィルターをデジタルカメラに装着し、日中、植物群落の鉛直上から撮影された近赤外デジタル画像を2値化処理することによって、植被率を算出し、この値の大小をもって植生の栄養診断を行っている事例もある(例えば非特許文献11を参照。)。
【0006】
しかしながら、これら一般的な光学リモートセンシング技術の多くは、日中の太陽光を光源としているため、太陽高度の変化や天候変化にともなう太陽光放射輝度の変動を補正する必要があった。そのため、季節的に変化する太陽高度の影響や太陽光の入射光強度をうまく補正することができなければ、植物の生育状態の推定精度が悪くなるという問題があった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0007】
【特許文献1】特開2007−124932号公報
【特許文献2】特開2002−168771号公報
【0008】
【非特許文献1】大嶺政朗・柴田洋一・鳥山和伸・佐々木良治・小林恭・帖佐直:水稲群落における葉色のリアルタイム遠隔計測システムの構築,第 59 回農機学会講要要旨集,323-324、2000年
【非特許文献2】村主勝彦, 飯田圭亮, 梅田幹雄,稲村達也, 松井勤: マシンビジョンによるイネの窒素保有量の推定. 農業機械学会誌 63(3): 59-66. 2001年
【非特許文献3】柳 讚錫,村主勝彦,梅田幹雄,隔測によるイネの窒素保有量推定モデルの作成及び比較,農業機械学会誌,69(3),43−50,2007年
【非特許文献4】柳 讚錫,村主勝彦 ,西池義延,梅田幹雄,ハイパースペクトルリモートセンシングによるイネの窒素保有量モデル作成及びモデルによる窒素保有量の推定,農業機械学会誌,67(6),47−54,2005年
【非特許文献5】Estimating water and nitrogen conditions of crop plants based onhyper-spectral measurements. Spectral Sensing Research 99、1999年
【非特許文献6】11. Adamsen, F.J. et al., Measuring wheat senescence with a digitalcamera. Crop Science, 39(3): 719-724、1999年
【非特許文献7】大嶺政朗・帖佐直・細川寿・柴田洋一:生育センシングにおける携帯型群落葉色計の開発,農業環境工学関連 7 学会 2005 年合同大会講演要旨集,621、2005年
【非特許文献8】大嶺政朗・木村昭彦:群落分光デジタルカメラの開発,農業機械学会誌, 68(1),36-37、2006年
【非特許文献9】大嶺政朗・帖佐直・細川寿・木村昭彦・柴田洋一・三奈木英雄:局所管理のためのセンシング技術の開発,農作業研究,40(別 1),45-46、2005年
【非特許文献10】松田真典, 大澤昭一, 保坂幸男, 金田和文, 山下 英生, 近接リモートセンシングによる水稲の育成診断・−デジタルカメラによる葉身窒素含有率の測定−,Estimation of Plant Growth in Paddy Field based on Proximal Remote Sensing-Measurement of Leaf Nitrogen Contents by using Digital Camera-, 日本リモートセンシング学会誌,Vol23, No.5, pp.506-515
【非特許文献11】大嶺政朗・木村昭彦・帖佐直・細川寿・柴田洋一・杉本光穗:大豆と水稲における携帯式植被率カメラ計測システムの開発,日本作物学会紀事,74(別 1),336-337、2005年
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0009】
農作物の生育状態を正確にかつ連続して把握することは、高品質の収穫物を得るための栽培管理を適切に行う上で極めて重要であり、本発明は植物体の生育変化を、正確にかつ連続して把握する方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0010】
本発明者等は、太陽光の影響を受けない夜間にフラッシュ撮影をすることにより、植物の生育変化を正確にかつ連続的に測定しうることを見出し本発明にいたった。すなわち本発明は以下の通りである。
【0011】
<1>本発明は、植物の生育変化を連続的に測定する方法において、RGBデジタルカメラを用いて、夜間に植物体を一定位置より定時に連続して撮影し、記録された画像上の一定領域の画像デジタルナンバー、ISO感度値、F値、露光時間を演算することを特徴とする、植物体の三次元形態変化の長期連続測定方法である。
<2>さらに本発明は、前記RGBデジタルカメラの近赤外カットフィルターに替えて近赤外バンドパスフィルターを備えたNIRカメラを用いる植物体の三次元形態変化の長期連続測定方法である。
<3>さらに本発明は、前記近赤外バンドパスフィルターが中心波長700〜1000nmの範囲の近赤外バンドパスフィルターである植物体の三次元形態変化の長期連続測定方法である。
<4>さらに本発明は、前記RGBデジタルカメラ及び/又はNIRカメラと、カメラを装着する雲台と、太陽光で発電するバッテリーとを備えた植物体の三次元形態変化の長期連続測定装置である。
【発明の効果】
【0012】
本発明の測定方法により、植物体の草丈、乾物量、 倒伏等の三次元的形態に関する情報、特に農作物等の横からの測定が困難な植物群落の三次元的形態に関する情報を、正確に、且つ長期連続して把握することができる。特にNIRカメラを用いると子実重量までも推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【0013】
【図1】RGBカメラの出力画像と解析対象エリア(領域平均の対象部分)を示した説明図である。
【図2】夜間撮影画像における領域平均DN値の日平均の時系列変化を示した説明図である。
【図3】室内実験における黒色ボードのDN値と「撮影素子への入射光量の相対的変化量」(RLI)の関係を示した説明図である。
【図4】水稲生育に伴うNRBIRGBの時系列変化を示した説明図である。
【図5】平滑化NRBIRGBと水稲草丈との関係を示した説明図である。
【図6】平滑化NRBIRGB(RED)と水稲部位別乾物重との関係を示した説明図である。
【図7】平滑化NRBIRGB(GREEN)と水稲部位別乾物重との関係を示した説明図である。
【図8】平滑化NRBIRGB(BLUE)と水稲部位別乾物重との関係を示した説明図である。
【図9】大麦生育に伴うNRBIRGBの時系列変化を示した説明図である。
【図10】平滑化NRBIRGBと大麦草丈との関係を示した説明図である。
【図11】水稲生育に伴うNRBINIRの時系列変化を示した説明図である。
【図12】平滑化NRBINIRと水稲草丈との関係を示した説明図である。
【図13】平滑化NRBINIRと水稲部位別乾物重との関係を示した説明図である。
【図14】大麦生育に伴うNRBINIRの時系列変化を示した説明図である。
【図15】平滑化NRBINIRと大麦草丈との関係を示した説明図である。
【発明を実施するための形態】
【0014】
本発明は、市販のデジタルカメラを用いて、夜間に植物体を一定位置より定時・連続撮影し、記録されたデジタルナンバー(デジタル画像における画素情報、以下DN値と略称する。)、F値、ISO感度、露光時間を演算することにより、植物体の草丈、バイオマス量、倒伏等の三次元形態の時間的変化を、長期間連続的に測定する方法である。デジタルカメラとしては一般的なRGBカメラを用いることが出来るが、RGBカメラ本体内部の近赤外カットフィルターを取り外し、近赤外バンドパスフィルターをカメラレンズに装着したカメラ(以後、本仕様のデジタルカメラをNIRカメラと略称する。)を用いることがより好ましい。以下本発明実施するための形態について詳説する。
【0015】
本発明に用いられるデジタルカメラは、オートフラッシュ、オートフォーカス、及び自動露光機能を備え、DN値が記録されるものであれば、市販のいずれのデジタルカメラも用いることが出来る。前記NIRカメラの近赤外バンドパスフィルターは、中心波長が700〜1000nmであることが好ましく、中でも中心波長が780〜880nmであることが特に好ましい。
【0016】
測定にあたっては、前記カメラを被写体である植物体の地表から一定の高さに、カメラレンズが鉛直下向きになるように固定し、夜間に定時・連続して撮影をおこなう。撮影時のカメラの設定は、撮影結果のDN値、F値、ISO感度、露光時間の演算が可能な限りの任意の設定が可能であるが、ISO感度設定はAUTOに、オートフラッシュ撮影設定とし、その他の設定はカメラの初期設定のままとすることが夜間撮影データを確実に取得する上で、または、画像処理に必要な計算時間の短縮や記録データ容量を節約する上で好ましい。
【0017】
前記撮影により得られた画像処理の方法は以下の通りである。
(RGBカメラの処理)
前記により撮影された画像のうち、画像上の一定領域内における撮影素子の赤色、緑色、青色バンドにおけるDN値を測定し、該DN値から前記特定領域内における撮影素子への入射光量を下記手順により推定する。
【0018】
あらかじめ暗室内の一定照度の人工光源によって照射された黒色カラーボードに対して、マニュアル撮影モードに設定したRGBカメラのF値、シャッタースピード、減光フィルターを変化させ、それらを組合せることによって得られる撮影素子への異なる入射光量について、F値、露光時間、減光率の組み合わせによる露光を算出する。一方減光フィルターを使用せず(光透過率が1)、カメラパラメータをF値;1, 露光時間:1sに設定した「撮影素子への入射光量」を基準(1)とする「撮影素子への異なる入射光量の相対的変化量」(以下RLIと略称することがある。)を算出する。
【0019】
前記により算出したRLIと、取得画像における黒色カラーボードの平均DN値との関係は、X軸にDN値を、Y軸にRLIをとると6次式で近似することができる。該6次式について、さらに補正式を用いてRLIと線形的な関係を持つ補正されたDN値(以後cDN値と略称することがある。)を求めておく。
【0020】
RGBカメラによって撮影された出力画像は、赤色バンドデータ、緑色バンドデータ、青色バンドデータの3種類から構成されるが、各バンドの画素ごとに一定領域に含まれる画素のcDN値の平均値(以下領域平均cDN値と略称することがある。)を求めることによって、RGBカメラ画像の赤色、緑色、青色バンドにおける領域平均cDN値を求める。該cDNは、画像上の相対的輝度値変化を示す。
【0021】
前記領域平均cDN値と、自動的にカメラ画像ヘッダーファイル内に記録されているカメラパラメータ(F値、ISO感度、露光時間)から求められる露出を指数とする2のべき乗を掛け合わせることによって、被写体から反射しカメラレンズの手前まで到達したフラッシュ光の相対的な強度変化を表す指数として、RGBカメラにおけるNRBI値(Night-time Relative Brightness Index、以下NRBIRGBと略称することがある。)が求められる。
【0022】
前記により求められたNRBIRGBの時系列変化のデータから、植物の生長の時間変化を捉えることができる。すなわち草丈(実測値)、植物生体量(部位別乾物重)とNRBIRGBとの間には、高い相関関係が認められる。
【0023】
(NIRカメラの処理)
RGBカメラ本体内部の近赤外カットフィルターを取り外し、近赤外バンドパスフィルターを装着したNIRカメラについても、前記RGBカメラと同様に処理する。
【0024】
NIRカメラのcDN値は、NIRカメラ画像におけるcDN値を領域平均として、RGBカメラと同様にしてNIRカメラにおけるNRBI値(以下NRBINIRと略称することがある。)を計算する。
【0025】
前記NIRカメラの夜間フラッシュ画像を基に計算されたNRBINIRの時系列変化は、NRBIRGBよりも日々の変化及び時間的変化が小さく、植物の生育の時間変化をより安定的に捉えることができる。すなわちNRBINIRと実測した草丈、植物生体量(部位別乾物重)との間には高い相関関係を有し、出穂期以降、登熟期までの子実重量の増加分をも推定することが可能である。
【0026】
さらに本発明に使用されるRGBデジタルカメラ及び/又はNIRカメラと、カメラ防水ケースと、カメラを装着する雲台と、太陽光発電パネルで充電可能なバッテリーとを備えることにより、電源のない屋外においても、植物体の三次元形態変化について長期連続して測定が可能となる。
【実施例】
【0027】
本発明の内容を以下の実施例で更に具体的に説明するが、本発明は以下の実施例に限定されるものではない。
(実施例1)
<使用機材>
使用機材としては、市販のデジタルカメラ((株)ニコン社製 COOLPIX P5000)を使用した。以後、本デジタルカメラをRGBカメラと略称する。
【0028】
<実験圃場とカメラ撮影期間>
実験は、2007夏〜2008年春にかけて、水稲作を対象に計2回行った。
水稲栽培は、富山県農業試験研究センター内の水田圃場で行われた。移植日は2007年5月14日、出穂日は8月10日、収穫日は10月11日であった。化成肥料(N-P2O5-K2O=6-9-6)を元肥として4gN/m2、追肥として1.5gN/m2散布した。栽植密度は、21.4株/m2であった。カメラ撮影期間は、2007年5月30日から10月25日までの計149日間であった。
【0029】
<カメラ設置方法、及びカメラ撮影モードの設定>
前記RGBカメラをデジタルカメラ防水ケース(DICAPAC CO. Ltd社製、商品名;DiCAPac、型番;WP510)に入れ、専用のカメラ雲台(木村応用工芸製)にカメラレンズが鉛直下向き(真下を向く。)になるように装着した。レンズ位置は、地表から1.5mの高さとした。また必要に応じ、太陽光発電パネル(Sunsei社製 SE-1200)および電圧制御装置(Sunsei社製 SE-CC10000)で充電可能なバッテリー(GSユアサ製 PXL12072F1)を用いた。
【0030】
前記カメラの撮影モードの設定は、画質および画像の大きさをFINEモードで3MB相当とし、撮影間隔を1時間に設定した。ISO感度設定は、AUTOに設定した。オートフラッシュ撮影設定により、夜間は必ずフラッシュ撮影される。その他の設定は次の通り、カメラの初期設定のままとした。すなわち、
仕上がり設定:標準、ホワイトバランス:オート、測光方式:マルチパターン、連写:単写、BSS:オフ、ブラケッティング:オフ、AFエリア選択:オート、AF-MODE:シングルAF、調光補正:0、発光切り換え:オート、ズーム時F値保持:オフ、ノイズ低減:オフ、コンバーター:オフ
とした。
【0031】
前記により撮影された画像のうち、夜間フラッシュ画像として、22時台から翌日2時台に撮影された計5枚の画像を利用して、図1の枠部分に示す領域(512×512pixels)における撮影素子の赤色、緑色、青色バンドにおけるDN値の平均値を、数値計算ソフト(IDL; ITT VIS社製)によって作成された専用プログラムにより測定した。測定した各バンドのDN値の平均値を図2に示す。
【0032】
<撮影素子への入射光量に対する非線形特性の補正>
前記により得られたDN値から、撮影素子への入射光量を下記手順の室内実験によって得られた画像データにより推定した。
暗室内の人工光源(ハロゲンランプ)によって照射された黒色カラーボード(製品名:マーメイド)に対して、マニュアル撮影モードに設定したRGBカメラのF値を4段階(2.7、3.8、6.1、7.6)に、シャッタースピードを4段階(1、0.5、0.25、0.125秒)に、3種類の減光フィルター(MARUMI社製、製品名;NEOMC-ND8、NEOMC-ND4、NEOMC-ND2、以下3種類の減光フィルターを総称してNDフィルターという。)を組合せることによってカメラレンズに入射する光強度を1/64、1/32、1/16、1/8、1/4、1/2、1(減光フィルターを用いない場合。)の7段階に、それぞれ変化させて、以上の変化を組合せることより、112段階の撮影素子への入射光量を作成し、各段階の入射光量における露出(EV)を下記数1〜数4により算出した。
【0033】
【数1】
【0034】
【数2】
【0035】
【数3】
【0036】
【数4】
【0037】
前記数1〜数4において、FはF値、Tは露光時間(s)、OTはNDフィルターの光透過率を示す。
【0038】
前記室内実験におけるハロゲンランプ照明環境で、減光フィルターを使用せず(光透過率を1)、カメラパラメータをF値;1, 露光時間:1sに設定した場合において、黒色ボードから反射された光で、「撮影素子への入射光量」を基準(1)とする。この基準に対して、F値、露光時間、減光率の組み合わせによって変化する入射光量の相対値RLIを、下記数5を用いることによって、露出(EV)から算出した。
【0039】
【数5】
【0040】
前記数5において、RLIは、「撮影素子への入射光量の相対的変化量」を示す。該撮影素子への入射光量の相対的変化量RLIと、取得画像における黒色カラーボードの平均DN値との関係を、図3に白丸のプロットとして示した。図3において、X軸がDN値を意味し、Y軸がRLIである。画像DN値とRLIとの間には、下記数6に示す6次式で近似(R2=0.9943)することができる。
【0041】
【数6】
【0042】
前記数6で、例えば(3E−15[DN]6)は、(3×10−15×[DN]6)を意味する。前記数6で近似される画像DN値とRLIについて、下記数7に示す補正式を用いることにより、RLIと線形的な関係を持つ補正されたDN値であるcDN値を求めた。
【0043】
【数7】
【0044】
《NRBIの計算方法》
RGBカメラの出力画像は、赤色バンドデータ、緑色バンドデータ、青色バンドデータの3種類から構成されるが、前記図1の枠部分に示す領域(512×512pixels)に含まれる各バンドの画素ごとに、前記数1ないし数7を適用し、cDN値の平均を求めることによって、RGBカメラ画像の赤色、緑色、青色バンドにおける領域平均cDN値を求めた。前記図1の枠部分は、RGBカメラの出力画像上における512×512pixelの範囲であり、地表面上においては一辺が35cmに相当する範囲である。
【0045】
1時間ごと(22時から翌2時台まで)の夜間フラッシュ画像から得られる領域平均cDN値と、自動的にカメラ画像ヘッダーファイル内に記録されているカメラパラメータ(F値、シャッター速度、ISO感度)から、次式を用いてNRBI値を計算した。
【0046】
【数8】
【0047】
【数9】
【0048】
【数10】
【0049】
【数11】
【0050】
前記数8において、ISOは、夜間撮影においてカメラが自動決定したISO感度値であり、ISO感度値が大きくなるほど、少ない入射光量に対する撮像素子(CCD)の感度特性が高くなり、画像上の見かけの明るさを大きくする。ADISOは、カメラレンズ内に入射した光量に対する、撮像素子(CCD)回路内の増幅度を意味する。
【0051】
前記数9において、Fは、カメラ絞り値を示すパラメータ(F値)である。F値が大きくなるほど、撮像素子(CCD)に照射される入射光量が減衰される。EVFは、カメラ絞り値(F値)から計算された露光(EV)で、F=1の場合に撮像素子(CCD)に照射される入射光量に対する減衰度を意味する。
【0052】
前記数10において、Tは、露光時間(秒)である。Tが小さくなるほど、撮像素子(CCD)に照射される入射光量が減衰される。EVexpは、露光時間(T)から計算される露光(EV)で、T=1の場合に撮像素子(CCD)に照射される入射光量に対する減衰度を意味する。
【0053】
前記数11において、NRBIは、cDNで表現される画像上の相対的輝度値変化に、ISO感度、F(絞り値)、T(露光時間)から求められる露光(ハードウェアによって自動決定された入射光量の増幅・減衰度)を指数とする2のべき乗を掛け合わせることによって、被写体から反射しカメラレンズの手前まで到達したフラッシュ光の相対的な強度変化を表す指数である。また以後RGBカメラデータを基に計算されたNRBIをNRBIRGBと記す。なお数11における、「2^(EVF+ EVexp− ADISO)」は、2の(EVF+ EVexp−ADISO)べき乗を意味する。
【0054】
1時間ごとの夜間フラッシュ画像(22時から翌2時台まで5回分)から、前記数8〜数11により得られるNRBIRGBを平均し、日平均NRBIRGBとする。該日平均NRBIRGBの時系列データにおいて、対象日を含む前後3日間(計7日間)の平均値を、その対象日の平滑化NRBIRGBとする。具体的には、任意日(t)の日平均NRBIRGBをNRBIRGB(t)と記述すると、平滑化NRBIRGBは下記数12で表される。
【0055】
【数12】
【0056】
<検証データとその取得方法>
水稲の生育状態の検証データとして、草丈(水稲の葉を手で伸ばしたときの先端から地表面までの長さ)、部位別乾物重(葉・茎・穂を部位別に分解し乾燥した後の質量)をサンプリング調査した。比較検証に用いたサンプリングデータの点数は、草丈で17点(約7〜10日間隔)、部位別乾物重で10点(約20〜30日間隔)であった。
【0057】
<解析結果>
《夜間フラッシュ画像を基に計算されたNRBIRGBの時系列変化》
図4に、RGBカメラの夜間フラッシュ画像を基に計算されたNRBIRGBの時系列変化を示す。NRBIRGBの時系列変化のデータから、NRBIRGBは植生生長の時間変化を捉えることができた。
【0058】
《NRBIRGBと植物生体量(草丈)との関係》
図5に平滑化NRBIRGBと草丈(実測値)との比較結果を示す。図5は、実測値をY軸に平滑化NRBIRGBをX軸にとりプロットしたものであり、DOYは、1月1日からの通算日(Days of Yearの略)を示す(以下図6、7、8、10、12、13、15においても同様である。)。
【0059】
図5より、水稲試験における各バンドのNRBIRGBと、出穂期頃(DOY:219, 8月7日)までの草丈の時間変化(実測値)とは、3次式により近似することができる。表1に、各バンドにおける近似式を近似式1(赤色バンドと草丈実測値)、近似式2(緑色バンドと草丈実測値)、近似式3(青色バンドと草丈実測値)とした。なお近似式においては、例えば赤色バンドの平滑化NRBIRGBをNRBI(RED) で示し、また該近似式の右欄に各近似式の決定係数を示した(以下表2乃至表6についても同様である。)。
【0060】
【表1】
【0061】
近似式1〜近似式3と実測値との間には、いずれも高い相関(決定係数:0.988[近似式1]、0.989[近似式2]、0.993[近似式3])が認められた。
【0062】
《NRBIRGBと植物生体量(部位別乾物重)との関係》
図6〜図8に7日間移動平均により平滑化したNRBIRGBと水稲部位別乾物重(実測値)との比較結果を示す。比較対象は、水稲の葉、茎、穂、全重である。図6は赤色バンドの、図7は緑色バンドの、図8は青色バンドの結果をそれぞれ示す。
【0063】
図6〜8より、水稲試験における平滑化NRBIRGBと、出穂期20日前 (DOY:202, 7月21日)までの水稲部位別乾物重(全重・茎・葉)とは、前記草丈の時間変化と同様に3次式により近似することができる。表2に、各バンドにおける平滑化NRBIRGBと全重、茎、葉の各近似式を近似式4〜近似式12として、また該近似式の決定係数を示した。
【0064】
【表2】
【0065】
近似式4〜近似式12と実測値との間には、いずれも0.97以上の高い相関が認められた。
【0066】
以上の結果から、NRBIRGBの時系列変化のデータから、NRBIRGBは植物の生長の時間変化を捉えることができるが、草丈・植被がある程度大きくなった時期以降(水稲:DOY200〜240)におけるNRBIRGBは、必ずしも安定していなかった。
【0067】
(実施例2)
<実験圃場とカメラ撮影期間>
実施例1の水稲作を大麦作に替え実施例2を行った。栽培は、中央農業研究センター(つくば市)敷地内の畑圃場で行い、播種日は2007年11月22日、出穂日は2008年4月27日、収穫日は6月10日とし、化成肥料(N-P2O5-K2O=6-9-6)を元肥として3.8gN/m2散布し、播種間隔は、33cmとし、カメラ撮影期間は、2007年12月16日から2008年6月5日までの計173日間とし、レンズ位置を地表から1.7mとした以外は実施例1と同様とし、大麦作におけるNRBIRGBを測定した。
【0068】
また大麦の生育状態の検証データは、草丈のみ取得した。そのサンプリング点数は、6点で(約30〜40日間隔)であった。
【0069】
<解析結果>
《夜間フラッシュ画像を基に計算されたNRBIの時系列変化》
図9に、RGBカメラの夜間フラッシュ画像を基に計算されたNRBIRGBの時系列変化を示す。NRBIRGBの時系列変化データの比較から、NRBIRGBは植生生長の時間変化を捉えることができた。
【0070】
《NRBIRGBと植物生体量(草丈)との関係》
図10に7日間移動平均により平滑化したNRBIRGBと草丈(実測値)との比較結果を示す。
【0071】
図10の結果より、大麦試験における平滑化NRBIRGBと植物生体量(草丈)とは、2次式により近似することができる。表3に、各バンドにおける平滑化NRBIRGBと植物生体量(草丈)の各近似式を、近似式13〜近似式15として、また該近似式の決定係数を示した。
【0072】
【表3】
【0073】
近似式13〜近似式15と実測値との間には、いずれも高い相関が認められたが、NRBIRGBは、草丈・植被がある程度大きくなった時期以降(大麦:DOY470〜490)においては、標準偏差も大きく安定していなかった。
【0074】
(実施例3)
実施例1の使用機材について、RGBカメラ本体内部の近赤外カットフィルターを取り外し、近赤外バンドパスフィルター(中心波長830nm±130nm、木村応用工芸社製)をカメラレンズに装着したNIRカメラとした以外は、実施例1と同様として実施例3を行った。NIRカメラ画像におけるDN値の平均値も図2に示す。
【0075】
NIRカメラのcDN値については、前記図1の枠部分に示す領域のNIRカメラ画像におけるcDNの平均値を領域平均cDN値とした。また稲作の生育状態の検証データは、実施例1と同様のデータを用いた。
【0076】
《NRBIの計算方法》
1時間ごと(22時から翌2時台まで)の夜間フラッシュ画像から得られる領域平均cDN値と、自動的にカメラ画像ヘッダーファイル内に記録されているカメラパラメータ(F値、露光時間、ISO感度)から、前記数8〜数11を用いてNRBI値(NRBINIR)を計算した。
【0077】
<解析結果>
《夜間フラッシュ画像を基に計算されたNRBINIRの時系列変化》
NIRカメラの夜間フラッシュ画像を基に計算されたNRBINIRの時系列変化を、図11に示す。NRBINIRは、NRBIRGB(図4)に比較して、日々の変化及び時間的変化が小さかった。
【0078】
《NRBINIRと植物生体量(草丈)との関係》
7日間移動平均により平滑化したNRBINIRと草丈(実測地)との比較結果を図12に示す。図12より、水稲試験におけるNRBINIRと、出穂期頃(水稲DOY219)までの草丈とは、2次式により近似することができる。該近似式と決定係数を表4に示した。
【0079】
【表4】
【0080】
近似式16と実測値との間には、0.9955と極めて高い相関が認められた。
【0081】
《NRBINIRと植物生体量(部位別乾物重)との関係》
7日間移動平均により平滑化したNRBINIRと、水稲部位別乾物重(実測地)との比較結果を図13に示す。比較対象は、水稲の葉、茎、穂、全重である。
【0082】
図13より、NRBINIRと出穂日20日後までの乾物全重とは、2次式により近似することができ、表5に全重、茎、葉の各近似式、及び決定係数を示した。
【0083】
【表5】
【0084】
近似式17〜近似式19と実測値との間には、いずれも高い相関が認められ、特に全重については決定係数が0.997と極めて高かった。
【0085】
以上よりNRBINIRは、NRBIRGBよりも日々の変化及び時間的変化が小さく、植物の生育の時間的変化をより安定的に捉えていた。登熟期における葉・茎は、生長が停止するため、出穂期以降(DOY222以後)、その乾物重は増加しない。一方、登熟期における穂重は、時間とともにその乾物重が増加し続ける。従って、出穂期(DOY222)以降、DOY242までの乾物全重の増加分は、穂重の増加分を意味しており、登熟期におけるNRBINIRから出穂期におけるNRBINIRを引いた値は、穂(子実重量)の増加分を推定することが可能になった。
【0086】
(実施例4)
実施例2のRGBカメラに替えて、NIRカメラを用いた以外は実施例2と同様として実施例4を行った。
【0087】
<解析結果>
《夜間フラッシュ画像を基に計算されたNRBINIRの時系列変化》
NIRカメラの夜間フラッシュ画像を基に計算されたNRBINIRの時系列変化を図14に示す。NRBINIRの時系列変化データの比較から、NRBINIRは植生生長の時間変化を捉えることができる。
【0088】
《NRBINIRと植物生体量(草丈)との関係》
7日間移動平均により平滑化したNRBINIRと草丈(実測地)との比較結果を図15に示す。図15より、大麦試験におけるNRBINIRと出穂期10日後(DOY:493)頃までの草丈の時間変化とは、2次式により近似することができ、表6にNRBINIRと出穂期10日後(DOY:493)頃までの草丈の時間変化との近似式および該近似式の決定係数を示した。
【0089】
【表6】
【0090】
表6に示す通り、近似式20と実測値との間には、決定係数が0.9955と、極めて高い相関が認められた。
【産業上の利用可能性】
【0091】
本発明の実施により、植物体の草丈、乾物量、倒伏等の三次元的形態に関する情報、特に農作物等の横からの測定が困難な群落の三次元的形態に関する情報を、正確に、且つ長期連続して把握することができ、特にNIRカメラを用いると子実重量までも推定することができる。本発明の情報を利用することにより、農作物等の栽培管理を適切に行い、高品質、高収量の農業生産が可能となる。
【特許請求の範囲】
【請求項1】
植物の生育変化を連続的に測定する方法において、RGBデジタルカメラを用いて、夜間に植物体を一定位置より定時に連続して撮影し、記録された画像上の一定領域の画像デジタルナンバー、ISO感度値、F値、露光時間を演算することを特徴とする、植物体の三次元形態変化の長期連続測定方法。
【請求項2】
前記RGBデジタルカメラに替えて、RGBデジタルカメラの近赤外カットフィルターの代わりに近赤外バンドパスフィルターを備えたNIRカメラを用いる請求項1に記載の、植物体の三次元形態変化の長期連続測定方法。
【請求項3】
前記近赤外バンドパスフィルターが中心波長700〜1000nmの範囲の近赤外バンドパスフィルターである請求項2に記載の、植物体の三次元形態変化の長期連続測定方法。
【請求項4】
前記RGBデジタルカメラ及び/又はNIRカメラと、カメラを装着する雲台と、太陽光で発電するバッテリーとを備えた植物体の三次元形態変化の長期連続測定装置。
【請求項1】
植物の生育変化を連続的に測定する方法において、RGBデジタルカメラを用いて、夜間に植物体を一定位置より定時に連続して撮影し、記録された画像上の一定領域の画像デジタルナンバー、ISO感度値、F値、露光時間を演算することを特徴とする、植物体の三次元形態変化の長期連続測定方法。
【請求項2】
前記RGBデジタルカメラに替えて、RGBデジタルカメラの近赤外カットフィルターの代わりに近赤外バンドパスフィルターを備えたNIRカメラを用いる請求項1に記載の、植物体の三次元形態変化の長期連続測定方法。
【請求項3】
前記近赤外バンドパスフィルターが中心波長700〜1000nmの範囲の近赤外バンドパスフィルターである請求項2に記載の、植物体の三次元形態変化の長期連続測定方法。
【請求項4】
前記RGBデジタルカメラ及び/又はNIRカメラと、カメラを装着する雲台と、太陽光で発電するバッテリーとを備えた植物体の三次元形態変化の長期連続測定装置。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【公開番号】特開2010−220569(P2010−220569A)
【公開日】平成22年10月7日(2010.10.7)
【国際特許分類】
【出願番号】特願2009−73116(P2009−73116)
【出願日】平成21年3月25日(2009.3.25)
【出願人】(501245414)独立行政法人農業環境技術研究所 (60)
【出願人】(504237050)独立行政法人国立高等専門学校機構 (656)
【Fターム(参考)】
【公開日】平成22年10月7日(2010.10.7)
【国際特許分類】
【出願日】平成21年3月25日(2009.3.25)
【出願人】(501245414)独立行政法人農業環境技術研究所 (60)
【出願人】(504237050)独立行政法人国立高等専門学校機構 (656)
【Fターム(参考)】
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