講演抄録/キーワード |
講演名 |
2019-05-31 09:40
個葉スケール作物画像からの特徴抽出に関する検討 ○宇都有昭(東工大)・ダラ ムラ マウロ・シャヌソ ジョセリン(グルノーブル理工科大)・篠田浩一(東工大) PRMU2019-7 |
抄録 |
(和) |
近年の無人飛行機(UAV)およびセンシング技術の発達により,様々な天候条件下で個葉スケールの空撮光学画像の取得が可能となっている. 我々は,詳細な作物画像から,作物の光合成効率に関連する特性である葉色と葉角度の取得に取り組んでいる. 個葉スケール空撮光学画像に基づく「葉の色と角度」の取得のために解決しなければならない課題は数多い. 本稿では,複数画像から葉の色と角度を同時推定するアルゴリズムを提案する. 直達光が支配的かつ葉の反射特性がLambertianである条件で位置合わせされた複数画像より生成される3次元データ配列をテンソル分解することで,葉の法線ベクトル集合,直達光の方向ベクトル集合,葉の色成分が推定される. 提案したアルゴリズムをシミュレーション環境で評価した結果を報告する. また,それ以外の課題について,現時点での結果を報告し,今後の進め方について議論する. |
(英) |
With the advent of an unmanned aerial vehicle (UAV) and sensing technologies, it is possible to acquire leaf-scale aerial optical images under various weather conditions. We are working on estimating leaf colors and leaf angles that are related to photosynthetic productivities based on high resolution images. There are a number of issues that should be resolved to estimate leaf colors and leaf angles based on leaf-scale aerial images of plants in field. In this paper, we propose an algorithm that estimates leaf colors and leaf angles based on multiple images of plants. Under the condition in which direct sunlight is dominant and the optical properties of leaves are Lambertian, a set of leaf normals, a set of direction of sunlights and a leaf color are estimated by a tensor decomposition of a 3D data array generated from multiple images of a plant. The proposed algorithm is evaluated by results based on simulated data. We discuss how to proceed with other issues by featuring some experimental results at the moment. |
キーワード |
(和) |
個葉スケール空撮画像 / 葉の色 / 葉角度 / テンソル分解 / / / / |
(英) |
Aerial leaf-scale image / leaf color / leaf angle / tensor decomposition / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 119, no. 64, PRMU2019-7, pp. 259-264, 2019年5月. |
資料番号 |
PRMU2019-7 |
発行日 |
2019-05-23 (PRMU) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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PRMU2019-7 |