特許ウォッチ

公開番号2024043489
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-03-29
出願番号2023130126
出願日2023-08-09
発明の名称樹木の器官抽出方法、情報処理装置及びプログラム
出願人国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構
代理人弁理士法人 HARAKENZO WORLD PATENT & TRADEMARK
主分類A01G 7/06 20060101AFI20240322BHJP(農業;林業;畜産;狩猟;捕獲;漁業)
要約【課題】樹木の幹、主枝及び亜主枝を精度よく抽出できるとともに、抽出に要する処理時間を短くできる技術を実現する。
【解決手段】樹木の器官抽出方法(S1)は、3次元レーザースキャナにより樹木の3次元点群データを生成する第1の工程(S11)と、第1の工程(S11)において生成した上記3次元点群データについて、点の密度を所定の単位領域毎に算出する第2の工程(S12)と、上記3次元点群データにおいて、第2の工程(S12)において算出した密度が所定の閾値以上である領域を、上記樹木の幹、主枝及び亜主枝として抽出する第3の工程(S13)と、を含む。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
３次元レーザースキャナにより樹木の３次元点群データを生成する第１の工程と、
前記第１の工程において生成した前記３次元点群データについて、点の密度を所定の単位領域毎に算出する第２の工程と、
前記３次元点群データにおいて、前記第２の工程において算出した密度が所定の閾値以上である領域を、前記樹木の幹、主枝及び亜主枝として抽出する第３の工程と、
を含む、樹木の器官抽出方法。
続きを表示（約 1,000 文字）【請求項２】
前記第２の工程においては、前記３次元点群データに含まれる各点について、当該点を中心とする所定の範囲内における点群の密度を算出し、
前記第３の工程においては、前記第２の工程において算出した密度が所定の閾値以上である点により表される領域を、前記３次元点群データから前記樹木の幹、主枝及び亜主枝として抽出する、請求項１に記載の樹木の器官抽出方法。
【請求項３】
前記密度は、球体又は立方体の単位領域に含まれる点の密度である、
請求項１又は２に記載の樹木の器官抽出方法。
【請求項４】
前記閾値は、前記第２の工程において算出された密度の平均値と当該密度の標準偏差との加算値である、
請求項１又は２に記載の樹木の器官抽出方法。
【請求項５】
前記閾値は、前記第２の工程において算出した密度であって所定の第２の閾値以上である密度の平均値と標準偏差との加算値である、
請求項１又は２に記載の樹木の器官抽出方法。
【請求項６】
前記第３の工程において抽出した前記樹木の幹、主枝及び亜主枝に基づき、剪定の対象とするバイオマス量を算出する第４の工程、を含む、請求項１又は２に記載の樹木の器官抽出方法。
【請求項７】
３次元レーザースキャナにより樹木の３次元点群データを生成する生成部と、
前記生成部が生成した前記３次元点群データについて、点の密度を所定の単位領域毎に算出する算出部と、
前記３次元点群データにおいて、前記算出部が算出した密度が所定の閾値以上である領域を、前記樹木の幹、主枝及び亜主枝として抽出する抽出部と、を備える情報処理装置。
【請求項８】
コンピュータを、
３次元レーザースキャナにより樹木の３次元点群データを生成する生成部、
前記生成部が生成した前記３次元点群データについて、点の密度を所定の単位領域毎に算出する算出部、及び
前記３次元点群データにおいて、前記算出部が算出した密度が所定の閾値以上である領域を、前記樹木の幹、主枝及び亜主枝として抽出する抽出部
として機能させるためのプログラム。
【請求項９】
前記第４の工程において、前記３次元点群データをボクセルモデルに変換し、変換後のボクセル点群の点数に基づき前記バイオマス量を算出する、
請求項６に記載の樹木の器官抽出方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、樹木の幹、主枝及び亜主枝等の器官を抽出する技術に関する。
続きを表示（約 1,600 文字）【背景技術】
【０００２】
樹木を剪定するためには、主枝、亜主枝等の樹木の全体的な形状から枝の分布までを把握することが重要である。ここで、樹木の主枝及び亜主枝を把握するための技術が例えば特許文献１に開示されている。特許文献１には、小型の無人航空機を用いて空撮されるブドウ樹の俯瞰画像図から主枝及び亜主枝の形態や新梢の数等を画像によって認識することで、剪定及び新梢等の管理を行う技術が記載されている。また、樹木を空撮した画像から樹木の３次元モデルを生成する技術も提案されている。
【０００３】
また、樹木を管理するための技術として、特許文献２には、上空からレーザパルスを掃射して得られるＬｉｄａｒ点群データの高さ方向の頻度分布に基づき樹木の枝下層を検出することが記載されている。また、特許文献３には、上空から撮影したマルチスペクトル画像と経緯度情報から樹木を認識して管理する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０１７－１６９５２０号公報
特開２０１２－０９８２４７号公報
特開２０１４－１０００９９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１に記載の技術では、空撮した複数の撮影画像を連結して得られる２次元の俯瞰画像から主枝及び亜主枝を抽出するため、抽出の精度が充分でないという課題がある。また、空撮画像から３次元モデルを生成する場合、画像解析処理に時間を要するため、主枝及び亜主枝の抽出に要する処理時間が長くなってしまうという問題がある。
【０００６】
本発明の一態様は、樹木の幹、主枝及び亜主枝を精度よく抽出できるとともに、抽出に要する処理時間を短くできる技術を実現することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る樹木の器官抽出方法は、３次元レーザースキャナにより樹木の３次元点群データを生成する第１の工程と、前記第１の工程において生成した前記３次元点群データについて、点の密度を所定の単位領域毎に算出する第２の工程と、前記３次元点群データにおいて、前記第２の工程において算出した密度が所定の閾値以上である領域を、前記樹木の幹、主枝及び亜主枝として抽出する第３の工程と、を含む。
【０００８】
また、上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る情報処理装置は、３次元レーザースキャナにより樹木の３次元点群データを生成する生成部と、前記生成部が生成した前記３次元点群データについて、点の密度を所定の単位領域毎に算出する算出部と、前記３次元点群データにおいて、前記算出部が算出した密度が所定の閾値以上である領域を、前記樹木の幹、主枝及び亜主枝として抽出する抽出部と、を備える。
【０００９】
また、上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係るプログラムは、コンピュータを、３次元レーザースキャナにより樹木の３次元点群データを生成する生成部、前記生成部が生成した前記３次元点群データについて、点の密度を所定の単位領域毎に算出する算出部、及び前記３次元点群データにおいて、前記算出部が算出した密度が所定の閾値以上である領域を、前記樹木の幹、主枝及び亜主枝として抽出する抽出部として機能させるためのプログラムである。
【００１０】
本発明の上記態様に係る情報処理装置は、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを前記情報処理装置が備える各部（ソフトウェア要素）として動作させることにより前記情報処理装置をコンピュータにて実現させる情報処理装置の制御プログラム、およびそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に入る。
【発明の効果】
（【００１１】以降は省略されています）

関連特許