ビデオカメラを用いた大豆群落葉色計測システム

• 担当機関: （独）農業・生物系特定産業技術研究機構 北海道農業研究センター
• 研究期間: 2000～2002
• 研究担当者: 奥野林太郎; 山縣真人; 中野寛
• 発行年度: 2003
• 要約: 市販のビデオカメラで撮影された大豆群落の RGB 画像中から透過光が卓越する 部分を抽出する自動処理可能な画像解析手法を開発し、群落葉色を簡易に測定するシステ ムを開発した。
• キーワード: 透過光、画像処理、葉色、大豆
• 背景・ねらい: 精密農業のために葉色測定による作物生育状態の把握は不可欠である。しかし、大豆等 広葉の作物では太陽光の入射方向に対する葉の方向・傾斜や群落構造の違いにより簡易な システムで群落を代表する葉色値を測定することが困難である。市販のビデオカメラやデ ジタルカメラを利用して葉色を測定する手法を開発することにより安価で導入が容易な情 報収集が可能となる。
• 成果の内容・特徴: 1.開発した手法では晴天時に逆光方位で俯角 20 度で撮影した大豆の RGB 画像から、開発した画像処理手法により直射光があたり透過光が卓越している部分を抜き出し、赤 色値と緑色値の重回帰式により葉色を推定する(図1)。; 2.開発した画像処理手法は単色間の演算と、P-Tile 法による2値化を用いており、プロ グラムによる自動処理が可能である(図1); 3.本手法に基づいて開花期以降の撮影日の異なる画像より求めた葉色推定値(主茎上位 第3葉の平均 SPAD 値相当)は、画像全体の R 値とG値の平均値から重回帰式により 求めた葉色値より推定精度が高い(図2)。; 4.平成 15 年度のトヨムスメと To1-0(根粒非着生系統)の試験圃場データから作成した 重回帰式を平成 11 年および 12 年の開花期以降の晴天時のデータに当てはめても2乗 平均平方根誤差(RMSE)が 5.92 となり、年次変化の影響が小さい(図3)。; 5.本手法を GPS 情報と組み合わせることで葉色マッピングが可能になる(図4)。
• 成果の活用面・留意点: 1.本手法にはマニュアル設定可能なビデオカメラ、デジタルカメラが使用できる。; 2.使用するカメラの設定は固定で露出、絞りが画像通常より暗めに写るように設定し、 回帰式はカメラ毎に設定する。; 3.本手法は開花期以降の晴天時に測定し、朝、夕の日射光の色が異なる場合は測定しな い。
• カテゴリ: 画像処理 GPS 大豆