特開 2024-124605 領域特定プログラム、領域特定装置、及び領域特定方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024124605

(43)【公開日】2024-09-13

(54)【発明の名称】領域特定プログラム、領域特定装置、及び領域特定方法

(51)【国際特許分類】

   A01G 7/00 20060101AFI20240906BHJP

   G06T 7/136 20170101ALI20240906BHJP

【ＦＩ】

A01G7/00 603

A01G7/00 601A

G06T7/136

【審査請求】未請求

【請求項の数】6

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023032389

(22)【出願日】2023-03-03

(71)【出願人】

【識別番号】000005223

【氏名又は名称】富士通株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110004185

【氏名又は名称】インフォート弁理士法人

(74)【代理人】

【識別番号】100121083

【弁理士】

【氏名又は名称】青木 宏義

(74)【代理人】

【識別番号】100138391

【弁理士】

【氏名又は名称】天田 昌行

(74)【代理人】

【識別番号】100074099

【弁理士】

【氏名又は名称】大菅 義之

(72)【発明者】

【氏名】柏川 貴弘

(72)【発明者】

【氏名】木村 浩一

【テーマコード（参考）】

2B022

5L096

【Ｆターム（参考）】

2B022DA05

2B022DA08

5L096BA18

5L096DA01

5L096EA43

5L096FA02

5L096FA77

5L096GA51

(57)【要約】

【課題】観測領域に含まれる植物の生育領域を特定する。
【解決手段】コンピュータは、観測領域において観測される反射光の複数の波長領域各々を特定波長領域として用いて、反射光の特定波長領域における反射強度を画素値として含む観測領域の反射強度画像から、所定の植物に対応する領域を抽出する。コンピュータは、特定波長領域における所定の植物の反射強度から求められた閾値に基づいて、反射強度画像を２値化することで、反射強度画像から所定の植物に対応する領域を抽出する。コンピュータは、複数の波長領域それぞれにおける反射強度画像から抽出された領域の重複部分に基づいて、所定の植物の生育領域を特定する。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

観測領域において観測される反射光の複数の波長領域各々を特定波長領域として用いて、前記反射光の前記特定波長領域における反射強度を画素値として含む前記観測領域の反射強度画像を、前記特定波長領域における所定の植物の反射強度から求められた閾値に基づいて２値化することで、前記反射強度画像から前記所定の植物に対応する領域を抽出し、
前記複数の波長領域それぞれにおける前記反射強度画像から抽出された領域の重複部分に基づいて、前記所定の植物の生育領域を特定する、
処理をコンピュータに実行させるための領域特定プログラム。

【請求項2】

前記反射強度画像から前記所定の植物に対応する領域を抽出する処理は、
前記反射強度画像を２値化することで、第１の２値画像を生成する処理と、
前記第１の２値画像を用いて生成された第２の２値画像から、前記所定の植物に対応する領域を抽出する処理と、
を含み、
前記第２の２値画像は前記第１の２値画像と類似しており、かつ、前記第２の２値画像における特定の画素の画素値は、前記第２の２値画像における特定の画素に隣接する画素の画素値と一致する傾向があることを示す条件を用いて、前記第１の２値画像から前記第２の２値画像が生成されることを特徴とする請求項１記載の領域特定プログラム。

【請求項3】

前記領域特定プログラムは、前記複数の波長領域のうち隣接する２つの波長領域それぞれにおける反射強度の間の関係を示す指標を画素値として含む前記観測領域の指標画像を、前記２つの波長領域それぞれにおける前記所定の植物の反射強度の間の関係から求められた閾値に基づいて２値化することで、前記指標画像から前記所定の植物に対応する領域を抽出する処理を、前記コンピュータにさらに実行させ、
前記所定の植物の生育領域を特定する処理は、前記複数の波長領域それぞれにおける前記反射強度画像から抽出された領域の重複部分と、前記指標画像から抽出された領域とに基づいて、前記所定の植物の生育領域を特定する処理を含むことを特徴とする請求項１又は２記載の領域特定プログラム。

【請求項4】

前記指標画像から前記所定の植物に対応する領域を抽出する処理は、
前記指標画像を２値化することで、第３の２値画像を生成する処理と、
前記第３の２値画像を用いて生成された第４の２値画像から、前記所定の植物に対応する領域を抽出する処理と、
を含み、
前記第４の２値画像は前記第３の２値画像と類似しており、かつ、前記第４の２値画像における特定の画素の画素値は、前記第４の２値画像における特定の画素に隣接する画素の画素値と一致する傾向があることを示す条件を用いて、前記第３の２値画像から前記第４の２値画像が生成されることを特徴とする請求項３記載の領域特定プログラム。

【請求項5】

観測領域において観測される反射光の複数の波長領域各々を特定波長領域として用いて、前記反射光の前記特定波長領域における反射強度を画素値として含む前記観測領域の反射強度画像を、前記特定波長領域における所定の植物の反射強度から求められた閾値に基づいて２値化することで、前記反射強度画像から前記所定の植物に対応する領域を抽出する抽出部と、
前記複数の波長領域それぞれにおける前記反射強度画像から抽出された領域の重複部分に基づいて、前記所定の植物の生育領域を特定する特定部と、
を備えることを特徴とする領域特定装置。

【請求項6】

観測領域において観測される反射光の複数の波長領域各々を特定波長領域として用いて、前記反射光の前記特定波長領域における反射強度を画素値として含む前記観測領域の反射強度画像を、前記特定波長領域における所定の植物の反射強度から求められた閾値に基づいて２値化することで、前記反射強度画像から前記所定の植物に対応する領域を抽出し、
前記複数の波長領域それぞれにおける前記反射強度画像から抽出された領域の重複部分に基づいて、前記所定の植物の生育領域を特定する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする領域特定方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、領域特定技術に関する。

【背景技術】

【0002】

多くの圃場を管理する農業協同組合等において、連作の抑制、作物の伝染病の拡大防止等を可能にするため、圃場毎にどんな作物が植えられているかを把握することが有益である。従来、農業協同組合等においては、農業従事者からの報告に基づいて植え付け作物の種類を管理していることが多い。

【0003】

圃場の管理に関して、簡易な構成で生育診断を短時間に行うことができる移動体搭載用の生育度測定装置が知られている（例えば、特許文献１を参照）。圃場単位で、生育指数の取得のための観測装置を設置しなくても、農作業の判断基準となる情報を算出、視覚的に表示し、農作業を支援するシステムも知られている（例えば、特許文献２を参照）。

【0004】

植物により反射された太陽光の反射強度を示すスペクトルデータを用いて、植物の種類を精度良く判定する植物判定装置も知られている（例えば、特許文献３を参照）。撮像画像信号から特定色の色信号を抽出し、抽出された色信号を２値化し、認識対象果実のみに対応した２値化画像情報を得る果実認識装置も知られている（例えば、特許文献４を参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【特許文献1】特開２００６－３１４２１５号公報

【特許文献2】特開２００７－３１０４６３号公報

【特許文献3】特開２０１５－７７１１３号公報

【特許文献4】特開昭６２－２９５１９０号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

農業従事者に対して支払われる補助金及び保険金は、植え付け作物の種類に応じて異なるため、農業従事者からの報告に基づいて作物の種類を管理する方法では、必ずしも正確な作物の種類が報告されるとは限らない。

【0007】

正確な作物の種類を取得するためには、人手により圃場を踏査する方法が有効である。しかしながら、この方法では、多くの圃場の作物の種類を効率良く取得することが困難である。

【0008】

特許文献３の技術によれば、人工衛星又は航空機からのリモートセンシングにより取得されたスペクトルデータを用いて、作物の種類を判定することができる。しかしながら、この技術では、複数種類の作物が栽培されている農地から特定の作物の圃場を効率良く抽出することが困難である。

【0009】

なお、かかる問題は、圃場で栽培されている作物を管理する場合に限らず、様々な場所で生育している植物を管理する場合において生ずるものである。

【0010】

１つの側面において、本発明は、観測領域に含まれる植物の生育領域を特定することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0011】

１つの案では、領域特定プログラムは、以下の処理をコンピュータに実行させる。

【0012】

コンピュータは、観測領域において観測される反射光の複数の波長領域各々を特定波長領域として用いて、反射光の特定波長領域における反射強度を画素値として含む観測領域の反射強度画像から、所定の植物に対応する領域を抽出する。コンピュータは、特定波長領域における所定の植物の反射強度から求められた閾値に基づいて、反射強度画像を２値化することで、反射強度画像から所定の植物に対応する領域を抽出する。

【0013】

コンピュータは、複数の波長領域それぞれにおける反射強度画像から抽出された領域の重複部分に基づいて、所定の植物の生育領域を特定する。

【発明の効果】

【0014】

１つの側面によれば、観測領域に含まれる植物の生育領域を特定することができる。

【図面の簡単な説明】

【0015】

【図1】実施形態の領域特定装置の機能的構成図である。

【図2】第１の領域特定処理のフローチャートである。

【図3】領域特定システムの構成図である。

【図4】領域特定システムに含まれる領域特定装置の機能的構成図である。

【図5】小麦の基準スペクトルデータを示す図である。

【図6】シミュレーテッドアニーリングにおけるエネルギーの推移を示す図である。

【図7】２つの画素値の組み合わせを示す図である。

【図8】反射強度画像から生成された２値画像を示す図である。

【図9】反射強度画像から生成された２値画像を最適化した２値画像を示す図である。

【図10】指標画像から生成された２値画像を示す図である。

【図11】指標画像から生成された２値画像を最適化した２値画像を示す図である。

【図12】第２の領域特定処理のフローチャートである。

【図13】情報処理装置のハードウェア構成図である。

【発明を実施するための形態】

【0016】

以下、図面を参照しながら、実施形態を詳細に説明する。

【0017】

図１は、実施形態の領域特定装置の機能的構成例を示している。図１の領域特定装置１０１は、抽出部１１１及び特定部１１２を含む。

【0018】

図２は、図１の領域特定装置１０１が行う第１の領域特定処理の例を示すフローチャートである。

【0019】

まず、抽出部１１１は、観測領域において観測される反射光の複数の波長領域各々を特定波長領域として用いて、反射光の特定波長領域における反射強度を画素値として含む観測領域の反射強度画像から、所定の植物に対応する領域を抽出する（ステップ２０１）。ステップ２０１において、抽出部１１１は、特定波長領域における所定の植物の反射強度から求められた閾値に基づいて、反射強度画像を２値化することで、反射強度画像から所定の植物に対応する領域を抽出する。

【0020】

次に、特定部１１２は、複数の波長領域それぞれにおける反射強度画像から抽出された領域の重複部分に基づいて、所定の植物の生育領域を特定する（ステップ２０２）。

【0021】

図１の領域特定装置１０１によれば、観測領域に含まれる植物の生育領域を特定することができる。

【0022】

図３は、図１の領域特定装置１０１を含む領域特定システムの構成例を示している。図３の領域特定システムは、領域特定装置３０１及びアニーリング装置３０２を含む。領域特定装置３０１は、図１の領域特定装置１０１に対応する。

【0023】

領域特定装置３０１は、通信ネットワーク３０３を介して、アニーリング装置３０２と通信する。領域特定装置３０１は、人工衛星又は航空機からのリモートセンシングにより取得された観測領域のマルチスペクトル画像から、観測領域の２値画像を生成し、生成された２値画像の画像情報をアニーリング装置３０２へ送信する。

【0024】

アニーリング装置３０２は、領域特定装置３０１から受信した画像情報が示す２値画像を、シミュレーテッドアニーリングを用いて最適化し、最適化された２値画像の画像情報を領域特定装置３０１へ送信する。

【0025】

領域特定装置３０１は、アニーリング装置３０２から受信した２値画像の画像情報を用いて、観測領域に含まれる所定の植物の生育領域を特定し、特定された生育領域を示す画像を出力する。

【0026】

図４は、図３の領域特定装置３０１の機能的構成例を示している。図４の領域特定装置３０１は、取得部４１１、生成部４１２、抽出部４１３、特定部４１４、通信部４１５、及び記憶部４１６を含む。抽出部４１３及び特定部４１４は、図１の抽出部１１１及び特定部１１２にそれぞれ対応する。

【0027】

通信部４１５は、通信ネットワーク３０３を介して、アニーリング装置３０２と通信する。通信ネットワーク３０３は、ＷＡＮ（Wide Area Network）又はＬＡＮ（Local Area Network）である。

【0028】

取得部４１１は、通信部４１５を介して、不図示のデータベース等から観測領域のマルチスペクトル画像４２１を取得し、記憶部４１６に格納する。観測領域は、例えば、複数種類の作物が栽培されている農地であり、複数の圃場を含む。複数種類の作物は、例えば、小麦、ばれいしょ、甜菜、スイートコーン、牧草、かぼちゃ等の作物である。

【0029】

マルチスペクトル画像４２１は、観測領域において作物により反射された太陽光を観測することで生成される。マルチスペクトル画像４２１の各画素は、反射光の複数の波長帯各々の反射強度を含む。各波長帯は、波長領域に対応し、複数の波長を含む。

【0030】

複数の波長帯としては、例えば、波長帯Ｇ、波長帯Ｒ、波長帯ＮＩＲ、及び波長帯ＳＷＩＲが用いられる。波長帯Ｇは、緑成分の波長帯であり、例えば、５００～５９０ｎｍの波長を含む。波長帯Ｒは、赤成分の波長帯であり、例えば、６１０～６８０ｎｍの波長を含む。波長帯ＮＩＲは、近赤外成分の波長帯であり、例えば、７８０～８９０ｎｍの波長を含む。波長帯ＳＷＩＲは、短波長赤外成分の波長帯であり、例えば、１５８０～１７５０ｎｍの波長を含む。

【0031】

マルチスペクトル画像４２１の各画素に含まれる各波長帯の反射強度は、その波長帯に含まれる複数の波長の反射強度を代表する代表値である。代表値としては、例えば、複数の波長の反射強度の積分値、平均値、重み付き平均値、最大値、又は最小値を用いることができる。

【0032】

生成部４１２は、例えば、観測領域に含まれる複数の圃場のうち、作物の種類が既知である圃場に対応する複数の画素の反射強度を用いて、その作物の基準スペクトルデータ４２２を生成し、記憶部４１６に格納する。基準スペクトルデータ４２２の生成に用いる圃場の作物の種類は、人手により踏査する方法等によって取得される。

【0033】

図５は、小麦の基準スペクトルデータ４２２の例を示している。図５の横軸は、波長帯Ｇ、波長帯Ｒ、波長帯ＮＩＲ、及び波長帯ＳＷＩＲを表し、縦軸は、各波長帯における反射強度を表す。

【0034】

折れ線５０１は、観測領域に含まれる何れかの圃場の小麦の基準スペクトルデータ４２２を表す。折れ線５０１が示す各波長帯の反射強度は、その圃場に対応する複数の画素それぞれの反射強度の統計値を表す。統計値は、中央値、平均値、最大値、又は最小値であってもよい。基準スペクトルデータ４２２を表す折れ線の形状は、作物の種類によって異なる。

【0035】

生成部４１２は、マルチスペクトル画像４２１を用いて、各波長帯における反射強度を画素値として含む、観測領域の反射強度画像４２３を生成し、記憶部４１６に格納する。したがって、波長帯の個数と同じ個数の反射強度画像４２３が生成される。

【0036】

抽出部４１３は、基準スペクトルデータ４２２の各波長帯における反射強度から、基準スペクトルデータ４２２が示す作物に対応する閾値を求める。したがって、波長帯毎に異なる閾値が求められる。そして、抽出部４１３は、各波長帯の閾値を用いて、その波長帯の反射強度画像４２３を２値化することで、各波長帯の反射強度画像４２３から２値画像４２４を生成する。

【0037】

基準スペクトルデータ４２２が示す作物は、所定の植物に対応する。以下では、基準スペクトルデータ４２２が示す作物を、基準作物と記載することがある。

【0038】

２値化処理において、抽出部４１３は、例えば、基準スペクトルデータ４２２の各波長帯を特定波長帯として用いて、基準スペクトルデータ４２２の特定波長帯における反射強度に所定値Δ１を加算することで、上限値Ｕ１を求める。さらに、抽出部４１３は、特定波長帯における反射強度から所定値Δ１を減算することで、下限値Ｌ１を求める。所定値Δ１は、基準スペクトルデータ４２２の特定波長帯における反射強度の１０％～３０％の範囲の値であってもよい。

【0039】

次に、抽出部４１３は、特定波長帯の反射強度画像４２３から、下限値Ｌ１以上、かつ、上限値Ｕ１以下の画素値を抽出し、抽出された画素値の統計値を、閾値Ｔ１として求める。統計値は、中央値、平均値、最大値、又は最小値であってもよい。上限値Ｕ１、下限値Ｌ１、及び閾値Ｔ１は、基準作物に対応する閾値である。

【0040】

次に、抽出部４１３は、抽出された画素値のうち、閾値Ｔ１よりも大きな画素値を０に変換し、閾値Ｔ１以下の画素値を１に変換する。さらに、抽出部４１３は、特定波長帯の反射強度画像４２３に含まれる画素値のうち、下限値Ｌ１未満の画素値と上限値Ｕ１よりも大きな画素値とを１に変換する。したがって、２値画像４２４の画素値は、０又は１である。

【0041】

次に、抽出部４１３は、２値画像４２４の画素値０を１に変換し、画素値１を－１に変換することで、各画素の変換後の画素値と２次元座標（ｘ，ｙ）とを含む、２値画像４２４の画像情報を生成する。したがって、２値画像４２４の画像情報に含まれる各画素の画素値は、１又は－１である。そして、抽出部４１３は、通信部４１５を介して、２値画像４２４の画像情報をアニーリング装置３０２へ送信する。

【0042】

アニーリング装置３０２は、領域特定装置３０１から受信した２値画像４２４の画像情報を、シミュレーテッドアニーリングを用いて最適化することで、最適化された２値画像の画像情報を生成する。そして、アニーリング装置３０２は、最適化された２値画像の画像情報を領域特定装置３０１へ送信する。２値画像４２４は、第１の２値画像の一例であり、最適化された２値画像は、第２の２値画像の一例である。

【0043】

シミュレーテッドアニーリングは、イジング型のエネルギー関数を用いて多変数の最適化問題を解くアルゴリズムであり、疑似焼き鈍し法と呼ばれることもある。マルチスペクトル画像４２１は多数の画素を含んでいるため、マルチスペクトル画像４２１と同じ個数の画素を含む２値画像４２４を最適化する処理は、多変数の最適化問題を解く処理になる。シミュレーテッドアニーリングを用いて最適化を行うイジング装置は、ボルツマンマシンと呼ばれることもある。

【0044】

図６は、シミュレーテッドアニーリングにおけるエネルギーの推移の例を示している。図６（ａ）は、熱ノイズの幅が最大値である場合の推移の例を示している。横軸は、計算ステップｑを表し、縦軸は、最適化対象のエネルギーＥを表す。シミュレーテッドアニーリングの目的は、エネルギーＥを最小化する解を求めることである。点６０１は、エネルギーＥの最小値に対応する最適解を示し、点６０２～点６０５は、エネルギーＥの極小値に対応する局所解を示す。

【0045】

一般的な最急降下法等の場合、シミュレーテッドアニーリングとは異なり、一旦局所解に陥ると、そこから抜け出すことはできない。シミュレーテッドアニーリングの場合、熱ノイズを加えることで、破線の矢印が示すように、局所解又は最適解からエネルギーＥがある程度高くなる方へ移動することも可能になる。

【0046】

図６（ｂ）は、熱ノイズの幅が中間値である場合の推移の例を示しており、図６（ｃ）は、熱ノイズの幅が最小値である場合の推移の例を示している。熱ノイズの幅を徐々に小さくしていくことで、最適解から抜け出しにくくなり、最終的には最適解に収束する。

【0047】

シミュレーテッドアニーリングを用いて２値画像４２４を最適化することで、２値画像４２４に含まれる画素値のノイズを高速に除去して、２値画像４２４を補正することができる。アニーリング装置３０２は、例えば、次のような条件を用いて２値画像４２４を最適化する。

【0048】

（Ｃ１）最適化された２値画像は、２値画像４２４と類似している。
（Ｃ２）最適化された２値画像における特定の画素の画素値は、特定の画素に隣接する画素の画素値と一致する傾向がある。

【0049】

この場合、エネルギーＥに相当する目的関数Ｈは、次式により表される。

【0050】

【数1】

【0051】

ｉ及びｊは、２値画像４２４又は最適化された２値画像の画素を示すインデックスである。２値画像４２４がＰ個（Ｐは２以上の整数）の画素を含む場合、ｉ及びｊは、１～Ｐの範囲の値である。各画素の位置は、２値画像４２４の画像情報に含まれる２次元座標（ｘ，ｙ）により表される。

【0052】

式（３）のｇ（ｉ）は、２値画像４２４の画像情報に含まれるｉ番目の画素の画素値を表し、ｓ（ｉ）は、最適化された２値画像の画像情報に含まれるｉ番目の画素の画素値を表す。ｇ（ｉ）及びｓ（ｉ）は、１又は－１である。式（３）の右辺の総和記号は、ｉ＝１～Ｐに関する総和を表す。

【0053】

式（２）のｓ（ｉ）としては、ｉ番目の画素に隣接する８個の画素の画素値の論理和が用いられ、ｓ（ｊ）としては、ｊ番目の画素に隣接する８個の画素の画素値の論理和が用いられる。ｓ（ｉ）及びｓ（ｊ）は、１又は－１である。式（２）の右辺の総和記号は、ｉ番目の画素とｊ番目の画素が隣接しているようなｉとｊの組み合わせについてのみ、ｓ（ｉ）ｓ（ｊ）を加算することを表す。Ｊは、正の定数である。

【0054】

式（１）が示すように、目的関数Ｈは、関数Ｈ１と関数Ｈ２の和で表される。式（２）の関数Ｈ１は、条件（Ｃ２）を表し、式（３）の関数Ｈ２は、条件（Ｃ１）を表す。

【0055】

図７は、２つの画素値の組み合わせの例を示している。図７（ａ）は、式（３）に含まれるｇ（ｉ）とｓ（ｉ）の組み合わせの例を示している。ｇ（ｉ）とｓ（ｉ）が同じ値である場合、－ｇ（ｉ）ｓ（ｉ）は－１となり、ｇ（ｉ）とｓ（ｉ）が異なる値である場合、－ｇ（ｉ）ｓ（ｉ）は１となる。

【0056】

したがって、式（３）の関数Ｈ２の値は、ｇ（ｉ）とｓ（ｉ）が同じ値である場合に減少し、異なる値である場合に増加する。すべてのｉについてｇ（ｉ）とｓ（ｉ）が同じ値である場合、関数Ｈ２の値は最小値－Ｐになる。このため、関数Ｈ２のみを最小化する最適化処理を行うと、最適化された２値画像が２値画像４２４と同じになる可能性が高くなる。しかしながら、２値画像４２４には画素値のノイズが含まれているため、最適化された２値画像が２値画像４２４と同じになることは好ましくない。

【0057】

図７（ｂ）は、式（２）に含まれるｓ（ｉ）とｓ（ｊ）の組み合わせの例を示している。ｓ（ｉ）とｓ（ｊ）が同じ値である場合、－ｓ（ｉ）ｓ（ｊ）は－１となり、ｓ（ｉ）とｓ（ｊ）が異なる値である場合、－ｓ（ｉ）ｓ（ｊ）は１となる。

【0058】

したがって、式（２）の関数Ｈ１の値は、ｓ（ｉ）とｓ（ｊ）が同じ値である場合に減少し、異なる値である場合に増加する。ｉ番目の画素とｊ番目の画素が隣接しており、かつ、ｓ（ｉ）とｓ（ｊ）が同じ値であるようなｉとｊの組み合わせが多いほど、関数Ｈ１の値は小さくなる。

【0059】

関数Ｈ１と関数Ｈ２の和である目的関数Ｈを最小化するｓ（１）～ｓ（Ｐ）を求めることで、条件（Ｃ１）及び条件（Ｃ２）を満たす２値画像を生成することができる。Ｊの大きさは、例えば、シミュレーション又は実験によって適切に調整される。

【0060】

抽出部４１３は、通信部４１５を介して、アニーリング装置３０２によって最適化された２値画像の画像情報を受信する。次に、抽出部４１３は、最適化された２値画像の画像情報の画素値１を０に変換し、画素値－１を１に変換することで、最適化された２値画像を生成する。そして、抽出部４１３は、最適化された２値画像から、画素値０を有する画素の集合を、基準作物に対応する領域として抽出し、抽出された領域を示す領域情報４２５を記憶部４１６に格納する。

【0061】

図８は、基準作物が小麦である場合に反射強度画像４２３から生成された２値画像４２４の例を示している。図８（ａ）は、波長帯Ｇの反射強度画像４２３から生成された２値画像４２４の例を示している。黒画素は、画素値０を有する画素を表し、白画素は、画素値１を有する画素を表す。

【0062】

図８（ｂ）は、波長帯Ｒの反射強度画像４２３から生成された２値画像４２４の例を示している。図８（ｃ）は、波長帯ＮＩＲの反射強度画像４２３から生成された２値画像４２４の例を示している。図８（ｄ）は、波長帯ＳＷＩＲの反射強度画像４２３から生成された２値画像４２４の例を示している。

【0063】

図９は、図８の２値画像４２４をアニーリング装置３０２が最適化することで生成された２値画像の例を示している。図９（ａ）は、波長帯Ｇの最適化された２値画像の例を示している。図９（ｂ）は、波長帯Ｒの最適化された２値画像の例を示している。図９（ｃ）は、波長帯ＮＩＲの最適化された２値画像の例を示している。図９（ｄ）は、波長帯ＳＷＩＲの最適化された２値画像の例を示している。

【0064】

特定部４１４は、複数の波長帯それぞれの最適化された２値画像から抽出された領域を示す領域情報４２５を用いて、それらの領域の重複部分を求め、重複部分を基準作物の生育領域として特定する。そして、特定部４１４は、特定された生育領域を示す画像を出力する。

【0065】

例えば、領域情報４２５が図９（ａ）～図９（ｄ）の４個の２値画像に含まれる黒画素領域を示している場合、それらの４個の２値画像に含まれる黒画素領域の間で重複している重複部分が、小麦の生育領域として特定される。

【0066】

図９の最適化された２値画像では、図８の２値画像４２４に含まれている画素値のノイズが除去されて、黒画素領域と白画素領域の境界がより明確になっていることが分かる。したがって、最適化された２値画像を用いて基準作物の生育領域を特定することで、生育領域の特定精度が向上する。

【0067】

なお、領域特定装置３０１は、最適化された２値画像の代わりに２値画像４２４を用いて、基準作物の生育領域を特定してもよい。この場合、抽出部４１３は、２値画像４２４から画素値０を有する領域を抽出し、特定部４１４は、複数の波長帯それぞれの２値画像４２４から抽出された領域の重複部分を、基準作物の生育領域として特定する。

【0068】

ところで、基準作物の生育領域を特定するために、各波長帯の反射強度画像４２３に加えて、隣接する２つの波長帯それぞれにおける反射強度の間の関係を示す指標を画素値として含む指標画像を用いることもできる。

【0069】

この場合、生成部４１２は、マルチスペクトル画像４２１の隣接する２つの波長帯のすべての組み合わせについて、反射強度の間の関係を示す指標を画素値として含む観測領域の指標画像４２６を生成し、記憶部４１６に格納する。隣接する２つの波長帯の組み合わせの個数は、波長帯の個数よりも１つ少ないため、波長帯の個数よりも１つ少ない個数の指標画像４２６が生成される。

【0070】

例えば、波長帯Ｇ、波長帯Ｒ、波長帯ＮＩＲ、及び波長帯ＳＷＩＲにおける反射強度を、それぞれ、Ｉ（Ｇ）、Ｉ（Ｒ）、Ｉ（ＮＩＲ）、及びＩ（ＳＷＩＲ）とすると、次式により、反射強度間の関係を示す３種類の指標を求めることができる。

【0071】

Ｒ（Ｇ，Ｒ）＝Ｉ（Ｇ）／Ｉ（Ｒ） （１１）
Ｒ（Ｒ，ＮＩＲ）＝Ｉ（Ｒ）／Ｉ（ＮＩＲ） （１２）
Ｒ（ＮＩＲ，ＳＷＩＲ）＝Ｉ（ＮＩＲ）／Ｉ（ＳＷＩＲ） （１３）

【0072】

式（１１）のＲ（Ｇ，Ｒ）は、反射強度Ｉ（Ｇ）と反射強度Ｉ（Ｒ）との比率を表す。式（１２）のＲ（Ｒ，ＮＩＲ）は、反射強度Ｉ（Ｒ）と反射強度Ｉ（ＮＩＲ）との比率を表す。式（１３）のＲ（ＮＩＲ，ＳＷＩＲ）は、反射強度Ｉ（ＮＩＲ）と反射強度Ｉ（ＳＷＩＲ）との比率を表す。

【0073】

抽出部４１３は、生成部４１２と同様にして、基準スペクトルデータ４２２から、隣接する２つの波長帯のすべての組み合わせについて、反射強度間の関係を示す指標を求める。次に、抽出部４１３は、求められた各指標から、基準作物に対応する閾値を求める。したがって、指標毎に異なる閾値が求められる。そして、抽出部４１３は、各指標の閾値を用いて、その指標の指標画像４２６を２値化することで、各指標の指標画像４２６から２値画像４２７を生成する。

【0074】

２値化処理において、抽出部４１３は、例えば、基準スペクトルデータ４２２から求められた各指標に所定値Δ２を加算することで、上限値Ｕ２を求める。さらに、抽出部４１３は、各指標から所定値Δ２を減算することで、下限値Ｌ２を求める。所定値Δ２は、基準スペクトルデータ４２２から求められた各指標の１０％～３０％の範囲の値であってもよい。

【0075】

次に、抽出部４１３は、各指標の指標画像４２６から、下限値Ｌ２以上、かつ、上限値Ｕ２以下の画素値を抽出し、抽出された画素値の統計値を、閾値Ｔ２として求める。統計値は、中央値、平均値、最大値、又は最小値であってもよい。上限値Ｕ２、下限値Ｌ２、及び閾値Ｔ２は、基準作物に対応する閾値である。

【0076】

次に、抽出部４１３は、抽出された画素値のうち、閾値Ｔ２よりも大きな画素値を０に変換し、閾値Ｔ２以下の画素値を１に変換する。さらに、抽出部４１３は、各指標の指標画像４２６に含まれる画素値のうち、下限値Ｌ２未満の画素値と上限値Ｕ２よりも大きな画素値とを１に変換する。したがって、２値画像４２７の画素値は、０又は１である。

【0077】

次に、抽出部４１３は、２値画像４２７の画素値０を１に変換し、画素値１を－１に変換することで、各画素の変換後の画素値と２次元座標（ｘ，ｙ）とを含む、２値画像４２７の画像情報を生成する。そして、抽出部４１３は、通信部４１５を介して、２値画像４２７の画像情報をアニーリング装置３０２へ送信する。

【0078】

アニーリング装置３０２は、領域特定装置３０１から受信した２値画像４２７の画像情報を、２値画像４２４の画像情報と同様にして、シミュレーテッドアニーリングを用いて最適化することで、最適化された２値画像の画像情報を生成する。そして、アニーリング装置３０２は、最適化された２値画像の画像情報を領域特定装置３０１へ送信する。２値画像４２７は、第３の２値画像の一例であり、最適化された２値画像は、第４の２値画像の一例である。

【0079】

抽出部４１３は、通信部４１５を介して、アニーリング装置３０２によって最適化された２値画像の画像情報を受信する。次に、抽出部４１３は、最適化された２値画像の画像情報の画素値１を０に変換し、画素値－１を１に変換することで、最適化された２値画像を生成する。そして、抽出部４１３は、最適化された２値画像から、画素値０を有する画素の集合を、基準作物に対応する領域として抽出し、抽出された領域を示す領域情報４２８を記憶部４１６に格納する。

【0080】

図１０は、基準作物が小麦である場合に指標画像４２６から生成された２値画像４２７の例を示している。図１０（ａ）は、Ｒ（Ｇ，Ｒ）の指標画像４２６から生成された２値画像４２７の例を示している。黒画素は、画素値０を有する画素を表し、白画素は、画素値１を有する画素を表す。

【0081】

図１０（ｂ）は、Ｒ（Ｒ，ＮＩＲ）の指標画像４２６から生成された２値画像４２７の例を示している。図１０（ｃ）は、Ｒ（ＮＩＲ，ＳＷＩＲ）の指標画像４２６から生成された２値画像４２７の例を示している。図１０（ａ）～図１０（ｃ）の２値画像４２７は、図８の２値画像４２４を生成する際に用いたマルチスペクトル画像４２１から生成されている。

【0082】

図１１は、図１０の２値画像４２７をアニーリング装置３０２が最適化することで生成された２値画像の例を示している。図１１（ａ）は、Ｒ（Ｇ，Ｒ）の最適化された２値画像の例を示している。図１１（ｂ）は、Ｒ（Ｒ，ＮＩＲ）の最適化された２値画像の例を示している。図１１（ｃ）は、Ｒ（ＮＩＲ，ＳＷＩＲ）の最適化された２値画像の例を示している。

【0083】

特定部４１４は、複数の波長帯それぞれの領域情報４２５と、複数の指標それぞれの領域情報４２８とを用いて、領域情報４２５が示す複数の領域と領域情報４２８が示す複数の領域の重複部分を求め、重複部分を基準作物の生育領域として特定する。そして、特定部４１４は、特定された生育領域を示す画像を出力する。

【0084】

一例として、領域情報４２５が図９（ａ）～図９（ｄ）の４個の２値画像に含まれる黒画素領域を示しており、領域情報４２８が図１１（ａ）～図１１（ｃ）の３個の２値画像に含まれる黒画素領域を示している場合を想定する。この場合、図９（ａ）～図９（ｄ）の４個の２値画像に含まれる黒画素領域と、図１１（ａ）～図１１（ｃ）の３個の２値画像に含まれる黒画素領域との間で重複している重複部分が、小麦の生育領域として特定される。

【0085】

図１１の最適化された２値画像では、図１０の２値画像４２７に含まれている画素値のノイズが除去されて、黒画素領域と白画素領域の境界がより明確になっていることが分かる。したがって、最適化された２値画像を用いて基準作物の生育領域を特定することで、生育領域の特定精度が向上する。

【0086】

なお、領域特定装置３０１は、最適化された２値画像の代わりに２値画像４２４及び２値画像４２７を用いて、基準作物の生育領域を特定してもよい。この場合、抽出部４１３は、２値画像４２４及び２値画像４２７から画素値０を有する領域を抽出する。そして、特定部４１４は、複数の波長帯それぞれの２値画像４２４と複数の指標それぞれの２値画像４２７から抽出された領域の重複部分を、基準作物の生育領域として特定する。

【0087】

反射強度画像４２３に加えて指標画像４２６も用いることで、基準スペクトルデータ４２２と異なる反射強度間の関係を有する別の作物の生育領域が除外されるため、基準作物の生育領域をより高い精度で特定することができる。

【0088】

例えば、小麦、ばれいしょ、甜菜、スイートコーン、牧草、かぼちゃ等の圃場が観測領域に含まれている場合、各作物を基準作物として用いてその生育領域を特定することで、それらの作物の圃場を正確に分類することができる。

【0089】

反射強度間の関係を示す指標として、隣接する２つの波長帯における反射強度の比率の代わりに、他の指標を用いることも可能である。例えば、式（１１）～式（１３）の右辺の分母と分子を入れ替えた比率を用いてもよく、２つの波長帯における反射強度の差分を用いてもよい。２つの波長帯における反射強度の差分を用いた場合、次式により、反射強度間の関係を示す３種類の指標を求めることができる。

【0090】

Ｒ（Ｇ，Ｒ）＝Ｉ（Ｇ）－Ｉ（Ｒ） （１４）
Ｒ（Ｒ，ＮＩＲ）＝Ｉ（Ｒ）－Ｉ（ＮＩＲ） （１５）
Ｒ（ＮＩＲ，ＳＷＩＲ）＝Ｉ（ＮＩＲ）－Ｉ（ＳＷＩＲ） （１６）

【0091】

式（１４）のＲ（Ｇ，Ｒ）は、反射強度Ｉ（Ｇ）と反射強度Ｉ（Ｒ）との差分を表す。式（１５）のＲ（Ｒ，ＮＩＲ）は、反射強度Ｉ（Ｒ）と反射強度Ｉ（ＮＩＲ）との差分を表す。式（１６）のＲ（ＮＩＲ，ＳＷＩＲ）は、反射強度Ｉ（ＮＩＲ）と反射強度Ｉ（ＳＷＩＲ）との差分を表す。

【0092】

図１２は、図４の領域特定装置３０１が行う第２の領域特定処理の例を示すフローチャートである。まず、取得部４１１は、通信部４１５を介して、データベース等から観測領域のマルチスペクトル画像４２１を取得する（ステップ１２０１）。

【0093】

次に、生成部４１２は、マルチスペクトル画像４２１に含まれる、基準作物の圃場に対応する反射強度を用いて、基準作物の基準スペクトルデータ４２２を生成する（ステップ１２０２）。

【0094】

次に、生成部４１２は、マルチスペクトル画像４２１を用いて、各波長帯の反射強度画像４２３と、隣接する２つの波長帯の反射強度間の関係を示す各指標の指標画像４２６とを生成する（ステップ１２０３）。

【0095】

次に、抽出部４１３は、各波長帯の反射強度画像４２３を２値化することで２値画像４２４を生成し、各指標の指標画像４２６を２値化することで２値画像４２７を生成する（ステップ１２０４）。そして、抽出部４１３は、通信部４１５を介して、各波長帯の２値画像４２４の画像情報及び各指標の２値画像４２７の画像情報を、アニーリング装置３０２へ送信する（ステップ１２０５）。

【0096】

次に、抽出部４１３は、通信部４１５を介して、アニーリング装置３０２から、各波長帯の２値画像４２４を最適化した２値画像の画像情報と、各指標の２値画像４２７を最適化した２値画像の画像情報とを受信する（ステップ１２０６）。そして、抽出部４１３は、各波長帯の最適化された２値画像及び各指標の最適化された２値画像から、基準作物に対応する領域を抽出し、領域情報４２５及び領域情報４２８を生成する（ステップ１２０７）。

【0097】

次に、特定部４１４は、各波長帯の領域情報４２５が示す領域と各指標の領域情報４２８が示す領域の重複部分を、基準作物の生育領域として特定し（ステップ１２０８）、基準作物の生育領域を示す画像を出力する（ステップ１２０９）。

【0098】

図１の領域特定装置１０１の構成は一例に過ぎず、領域特定装置１０１の用途又は条件に応じて一部の構成要素を省略又は変更してもよい。

【0099】

図３の領域特定システムの構成は一例に過ぎず、領域特定システムの用途又は条件に応じて一部の構成要素を省略又は変更してもよい。例えば、領域特定装置１０１の外部にアニーリング装置３０２を設ける代わりに、領域特定装置１０１がアニーリング装置３０２を含んでいてもよい。

【0100】

図４の領域特定装置３０１の構成は一例に過ぎず、領域特定システムの用途又は条件に応じて一部の構成要素を省略又は変更してもよい。

【0101】

図２及び図１２のフローチャートは一例に過ぎず、領域特定装置１０１又は領域特定システムの構成又は条件に応じて、一部の処理を省略又は変更してもよい。

【0102】

例えば、図１２の領域特定処理において指標画像４２６を用いない場合、ステップ１２０３において、生成部４１２は、各波長帯の反射強度画像４２３を生成する。ステップ１２０４において、抽出部４１３は、各波長帯の反射強度画像４２３を２値化することで２値画像４２４を生成する。ステップ１２０５において、抽出部４１３は、各波長帯の２値画像４２４の画像情報をアニーリング装置３０２へ送信する。

【0103】

ステップ１２０６において、抽出部４１３は、アニーリング装置３０２から、各波長帯の２値画像４２４を最適化した２値画像の画像情報を受信する。ステップ１２０７において、抽出部４１３は、各波長帯の最適化された２値画像から、基準作物に対応する領域を抽出し、領域情報４２５を生成する。ステップ１２０８において、特定部４１４は、各波長帯の領域情報４２５が示す領域の重複部分を、基準作物の生育領域として特定する。

【0104】

図５に示した小麦の基準スペクトルデータ４２２は一例に過ぎず、基準スペクトルデータ４２２は、圃場及び日時に応じて変化する。４つの波長帯は一例に過ぎず、領域特定システムの用途又は条件に応じて、各波長帯の波長範囲又は波長帯の個数を変更してもよい。

【0105】

図６に示したエネルギーの推移は一例に過ぎず、シミュレーテッドアニーリングにおけるエネルギーの推移は、最適化問題に応じて変化する。図７に示した画素値は一例に過ぎず、別の画素値を用いて最適化問題を定式化してもよい。図８～図１１に示した２値画像は一例に過ぎず、２値画像は、観測領域のマルチスペクトル画像４２１及び基準スペクトルデータ４２２に応じて変化する。

【0106】

式（１）～式（３）及び式（１１）～式（１６）は一例に過ぎず、領域特定装置３０１は、別の計算式を用いて領域特定処理を行ってもよい。

【0107】

図１３は、図１の領域特定装置１０１及び図４の領域特定装置３０１として用いられる情報処理装置（コンピュータ）のハードウェア構成例を示している。図１３の情報処理装置は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１３０１、メモリ１３０２、入力装置１３０３、出力装置１３０４、補助記憶装置１３０５、媒体駆動装置１３０６、及びネットワーク接続装置１３０７を含む。これらの構成要素はハードウェアであり、バス１３０８により互いに接続されている。

【0108】

メモリ１３０２は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の半導体メモリであり、処理に用いられるプログラム及びデータを記憶する。メモリ１３０２は、図４の記憶部４１６として動作してもよい。

【0109】

ＣＰＵ１３０１（プロセッサ）は、例えば、メモリ１３０２を利用してプログラムを実行することにより、図１の抽出部１１１及び特定部１１２として動作する。ＣＰＵ１３０１は、メモリ１３０２を利用してプログラムを実行することにより、図４の取得部４１１、生成部４１２、抽出部４１３、及び特定部４１４としても動作する。

【0110】

入力装置１３０３は、例えば、キーボード、ポインティングデバイス等であり、ユーザ又はオペレータからの指示又は情報の入力に用いられる。出力装置１３０４は、例えば、表示装置、プリンタ等であり、ユーザ又はオペレータへの問い合わせ又は指示、及び処理結果の出力に用いられる。処理結果は、基準作物の生育領域を示す画像であってもよい。

【0111】

補助記憶装置１３０５は、例えば、磁気ディスク装置、光ディスク装置、光磁気ディスク装置、テープ装置等である。補助記憶装置１３０５は、ハードディスクドライブ又はＳＳＤ（Solid State Drive）であってもよい。情報処理装置は、補助記憶装置１３０５にプログラム及びデータを格納しておき、それらをメモリ１３０２にロードして使用することができる。補助記憶装置１３０５は、図４の記憶部４１６として動作してもよい。

【0112】

媒体駆動装置１３０６は、可搬型記録媒体１３０９を駆動し、その記録内容にアクセスする。可搬型記録媒体１３０９は、メモリデバイス、フレキシブルディスク、光ディスク、光磁気ディスク等である。可搬型記録媒体１３０９は、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等であってもよい。ユーザ又はオペレータは、可搬型記録媒体１３０９にプログラム及びデータを格納しておき、それらをメモリ１３０２にロードして使用することができる。

【0113】

このように、処理に用いられるプログラム及びデータを格納するコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、メモリ１３０２、補助記憶装置１３０５、又は可搬型記録媒体１３０９のような、物理的な（非一時的な）記録媒体である。

【0114】

ネットワーク接続装置１３０７は、通信ネットワーク３０３に接続され、通信に伴うデータ変換を行う通信インタフェース回路である。情報処理装置は、プログラム及びデータを外部の装置からネットワーク接続装置１３０７を介して受信し、それらをメモリ１３０２にロードして使用することができる。ネットワーク接続装置１３０７は、図４の通信部４１５として動作してもよい。

【0115】

なお、情報処理装置が図１３のすべての構成要素を含む必要はなく、情報処理装置の用途又は条件に応じて一部の構成要素を省略又は変更してもよい。例えば、ユーザ又はオペレータとのインタフェースが不要な場合は、入力装置１３０３及び出力装置１３０４を省略することができる。可搬型記録媒体１３０９を使用しない場合は、媒体駆動装置１３０６を省略することができる。

【0116】

開示の実施形態とその利点について詳しく説明したが、当業者は、特許請求の範囲に明確に記載した本発明の範囲から逸脱することなく、様々な変更、追加、省略をすることができるであろう。

【0117】

図１乃至図１３を参照しながら説明した実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）
観測領域において観測される反射光の複数の波長領域各々を特定波長領域として用いて、前記反射光の前記特定波長領域における反射強度を画素値として含む前記観測領域の反射強度画像を、前記特定波長領域における所定の植物の反射強度から求められた閾値に基づいて２値化することで、前記反射強度画像から前記所定の植物に対応する領域を抽出し、
前記複数の波長領域それぞれにおける前記反射強度画像から抽出された領域の重複部分に基づいて、前記所定の植物の生育領域を特定する、
処理をコンピュータに実行させるための領域特定プログラム。
（付記２）
前記反射強度画像から前記所定の植物に対応する領域を抽出する処理は、
前記反射強度画像を２値化することで、第１の２値画像を生成する処理と、
前記第１の２値画像を用いて生成された第２の２値画像から、前記所定の植物に対応する領域を抽出する処理と、
を含み、
前記第２の２値画像は前記第１の２値画像と類似しており、かつ、前記第２の２値画像における特定の画素の画素値は、前記第２の２値画像における特定の画素に隣接する画素の画素値と一致する傾向があることを示す条件を用いて、前記第１の２値画像から前記第２の２値画像が生成されることを特徴とする付記１記載の領域特定プログラム。
（付記３）
前記第２の２値画像は、シミュレーテッドアニーリングを用いて、前記第１の２値画像から生成されることを特徴とする付記２記載の領域特定プログラム。
（付記４）
前記領域特定プログラムは、前記複数の波長領域のうち隣接する２つの波長領域それぞれにおける反射強度の間の関係を示す指標を画素値として含む前記観測領域の指標画像を、前記２つの波長領域それぞれにおける前記所定の植物の反射強度の間の関係から求められた閾値に基づいて２値化することで、前記指標画像から前記所定の植物に対応する領域を抽出する処理を、前記コンピュータにさらに実行させ、
前記所定の植物の生育領域を特定する処理は、前記複数の波長領域それぞれにおける前記反射強度画像から抽出された領域の重複部分と、前記指標画像から抽出された領域とに基づいて、前記所定の植物の生育領域を特定する処理を含むことを特徴とする付記１乃至３の何れか１項に記載の領域特定プログラム。
（付記５）
前記指標画像から前記所定の植物に対応する領域を抽出する処理は、
前記指標画像を２値化することで、第３の２値画像を生成する処理と、
前記第３の２値画像を用いて生成された第４の２値画像から、前記所定の植物に対応する領域を抽出する処理と、
を含み、
前記第４の２値画像は前記第３の２値画像と類似しており、かつ、前記第４の２値画像における特定の画素の画素値は、前記第４の２値画像における特定の画素に隣接する画素の画素値と一致する傾向があることを示す条件を用いて、前記第３の２値画像から前記第４の２値画像が生成されることを特徴とする付記４記載の領域特定プログラム。
（付記６）
前記第４の２値画像は、シミュレーテッドアニーリングを用いて、前記第３の２値画像から生成されることを特徴とする付記５記載の領域特定プログラム。
（付記７）
観測領域において観測される反射光の複数の波長領域各々を特定波長領域として用いて、前記反射光の前記特定波長領域における反射強度を画素値として含む前記観測領域の反射強度画像を、前記特定波長領域における所定の植物の反射強度から求められた閾値に基づいて２値化することで、前記反射強度画像から前記所定の植物に対応する領域を抽出する抽出部と、
前記複数の波長領域それぞれにおける前記反射強度画像から抽出された領域の重複部分に基づいて、前記所定の植物の生育領域を特定する特定部と、
を備えることを特徴とする領域特定装置。
（付記８）
前記抽出部は、前記反射強度画像を２値化することで、第１の２値画像を生成し、前記第１の２値画像を用いて生成された第２の２値画像から、前記所定の植物に対応する領域を抽出し、
前記第２の２値画像は前記第１の２値画像と類似しており、かつ、前記第２の２値画像における特定の画素の画素値は、前記第２の２値画像における特定の画素に隣接する画素の画素値と一致する傾向があることを示す条件を用いて、前記第１の２値画像から前記第２の２値画像が生成されることを特徴とする付記７記載の領域特定装置。
（付記９）
前記第２の２値画像は、シミュレーテッドアニーリングを用いて、前記第１の２値画像から生成されることを特徴とする付記８記載の領域特定装置。
（付記１０）
前記抽出部は、前記複数の波長領域のうち隣接する２つの波長領域それぞれにおける反射強度の間の関係を示す指標を画素値として含む前記観測領域の指標画像を、前記２つの波長領域それぞれにおける前記所定の植物の反射強度の間の関係から求められた閾値に基づいて２値化することで、前記指標画像から前記所定の植物に対応する領域を抽出し、
前記特定部は、前記複数の波長領域それぞれにおける前記反射強度画像から抽出された領域の重複部分と、前記指標画像から抽出された領域とに基づいて、前記所定の植物の生育領域を特定することを特徴とする付記７乃至９の何れか１項に記載の領域特定装置。
（付記１１）
前記抽出部は、前記指標画像を２値化することで、第３の２値画像を生成し、前記第３の２値画像を用いて生成された第４の２値画像から、前記所定の植物に対応する領域を抽出し、
前記第４の２値画像は前記第３の２値画像と類似しており、かつ、前記第４の２値画像における特定の画素の画素値は、前記第４の２値画像における特定の画素に隣接する画素の画素値と一致する傾向があることを示す条件を用いて、前記第３の２値画像から前記第４の２値画像が生成されることを特徴とする付記１０記載の領域特定装置。
（付記１２）
前記第４の２値画像は、シミュレーテッドアニーリングを用いて、前記第３の２値画像から生成されることを特徴とする付記１１記載の領域特定装置。
（付記１３）
観測領域において観測される反射光の複数の波長領域各々を特定波長領域として用いて、前記反射光の前記特定波長領域における反射強度を画素値として含む前記観測領域の反射強度画像を、前記特定波長領域における所定の植物の反射強度から求められた閾値に基づいて２値化することで、前記反射強度画像から前記所定の植物に対応する領域を抽出し、
前記複数の波長領域それぞれにおける前記反射強度画像から抽出された領域の重複部分に基づいて、前記所定の植物の生育領域を特定する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする領域特定方法。
（付記１４）
前記反射強度画像から前記所定の植物に対応する領域を抽出する処理は、
前記反射強度画像を２値化することで、第１の２値画像を生成する処理と、
前記第１の２値画像を用いて生成された第２の２値画像から、前記所定の植物に対応する領域を抽出する処理と、
を含み、
前記第２の２値画像は前記第１の２値画像と類似しており、かつ、前記第２の２値画像における特定の画素の画素値は、前記第２の２値画像における特定の画素に隣接する画素の画素値と一致する傾向があることを示す条件を用いて、前記第１の２値画像から前記第２の２値画像が生成されることを特徴とする付記１３記載の領域特定方法。
（付記１５）
前記第２の２値画像は、シミュレーテッドアニーリングを用いて、前記第１の２値画像から生成されることを特徴とする付記１４記載の領域特定方法。
（付記１６）
前記複数の波長領域のうち隣接する２つの波長領域それぞれにおける反射強度の間の関係を示す指標を画素値として含む前記観測領域の指標画像を、前記２つの波長領域それぞれにおける前記所定の植物の反射強度の間の関係から求められた閾値に基づいて２値化することで、前記指標画像から前記所定の植物に対応する領域を抽出する処理を、前記コンピュータがさらに実行し、
前記所定の植物の生育領域を特定する処理は、前記複数の波長領域それぞれにおける前記反射強度画像から抽出された領域の重複部分と、前記指標画像から抽出された領域とに基づいて、前記所定の植物の生育領域を特定する処理を含むことを特徴とする付記１３乃至１５の何れか１項に記載の領域特定方法。
（付記１７）
前記指標画像から前記所定の植物に対応する領域を抽出する処理は、
前記指標画像を２値化することで、第３の２値画像を生成する処理と、
前記第３の２値画像を用いて生成された第４の２値画像から、前記所定の植物に対応する領域を抽出する処理と、
を含み、
前記第４の２値画像は前記第３の２値画像と類似しており、かつ、前記第４の２値画像における特定の画素の画素値は、前記第４の２値画像における特定の画素に隣接する画素の画素値と一致する傾向があることを示す条件を用いて、前記第３の２値画像から前記第４の２値画像が生成されることを特徴とする付記１６記載の領域特定方法。
（付記１８）
前記第４の２値画像は、シミュレーテッドアニーリングを用いて、前記第３の２値画像から生成されることを特徴とする付記１７記載の領域特定方法。

【符号の説明】

【0118】

１０１、３０１ 領域特定装置
１１１、４１３ 抽出部
１１２、４１４ 特定部
３０２ アニーリング装置
３０３ 通信ネットワーク
４１１ 取得部
４１２ 生成部
４１５ 通信部
４１６ 記憶部
４２１ マルチスペクトル画像
４２２ 基準スペクトルデータ
４２３ 反射強度画像
４２４、４２７ ２値画像
４２５、４２８ 領域情報
４２６ 指標画像
５０１ 折れ線
６０１～６０５ 点
１３０１ ＣＰＵ
１３０２ メモリ
１３０３ 入力装置
１３０４ 出力装置
１３０５ 補助記憶装置
１３０６ 媒体駆動装置
１３０７ ネットワーク接続装置
１３０８ バス
１３０９ 可搬型記録媒体

【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】