― RGBFisheye マニュアル―

森林内の光環境をデジタル全天写真から

自動計算するアプリケーション・ソフト

2005. 3

石田 仁

岐阜大学応用生物科学部付属フィールド科学教育研究センター森林部門

〒501-1193 岐阜市柳戸 1-1

e-mail: ishidam@cc.gifu-u.ac.jp

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目 次

概 略 ..............................................................................................................................................2 §1 林内光環境の特徴 ―相対散乱光について―..............................................................................3 §2. 全天写真による相対散乱光の推定 ..............................................................................................5 §3. 相対散乱光の自動計算 ................................................................................................................5

3-1.「天頂輝度を基準とした露出設定」 (AE-Lock)の手順...........................................................6 3-2 AE-Lock 法で撮影された全天写真はどのような特性を持つか ?..........................................7 3-3 閾値検出のための計算 ............................................................................................................8 3-4 全天写真から推定した相対散乱光(DIFphoto)の特性..............................................................9

§4. RGBFisheye の使用方法...........................................................................................................10 4-1 動作環境..................................................................................................................................10 4-2. ファイルの読み込み .............................................................................................................10 4-3. 全天写真のトリミング .........................................................................................................11 4-4. 計算の開始 ...........................................................................................................................11 4-5. 計算結果の保存 ....................................................................................................................12 4-6. マニュアル解析 ....................................................................................................................13 4-7. メニュー...............................................................................................................................14 4-8. トラブルとその対応 .............................................................................................................15

ピクセル頻度分布図が櫛状になって解析結果がおかしくなる ..........................................................15 ピクセル頻度分布図の低輝度部にとげ状のノイズパターンが出現し解析結果がおかしくなる ........15 参考文献 ............................................................................................................................................17

RGBFisheye は天頂輝度を基準として露出設定されたをデジタル全天写真から自動的に相対

散乱光(Diffuse transmittance) を計算するアプリケーションソフトです。自動二階調化の計算

方法や精度の詳細については、以下の論文を参照ください。

ISHIDA M.(2004)Automatic thresholding for digital hemispherical photography. Canadian

Journal of Forest Research: 34(11): 2208-2216

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概 略

作業の基本的な流れ 1. プログラムのセットアップ 2. 起動 3. 画像ファイルの選択（Ctrl Shift キーによって複数選択可能） 4. 実行ボタン “>” 一枚ずつ “>>” 選択ファイルすべての自動計算 5. 計算の終了 → File → Save : 計算結果ファイルの保存（csv 形式） ※全天写真のトリミングが適切でない場合全天写真の中心座標、半径の値を入力することで調節しま

す。一度設定すると以後、再設定するまで有効となります。

図 0-1. RGBFisheye の画面

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§1 林内光環境の特徴 ―相対散乱光について―

光合成を行う植物にとって、光は生きていく上で不可欠のものです。従って、植物の生態を調査す

る上で、植物が生えている場所の明るさを知ることは大変重要といえます。しかしながら、日射量は

太陽の位置、天候、その他の地理条件によって大きく変化します(図 1-1、2)。一口に、ある場所の

明るさを調べるといっても、その明るさは刻々とめまぐ

るしく変化してしまうので、とても難しいことのように

思われます。 森の中のある場所の明るさを調べる方法として、古く

から、曇った日に開けた場所と、明るさを知りたい場所

で同時に明るさ計測して、開けた場所の明るさの相対値

として計測地点の明るさを評価することがよく行われ

てきました。開けた場所でも、林内でも、明るさは時間

とともに変化するのですが、両者の明るさは同調して変

化する傾向があり、相対値は一定の値をとる傾向があり

ます。

図 1-1. 日射計とその計測値

日射量は時刻、天候によって刻々と変化する。

図 1-2. 林内に設置された日射計

図 1-3. 林外と林内の日射量(左)およびその相対値の日内変化(右)

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さらに、この一定値は、一シーズン長期的に連続計測した平均値ともほぼ一致します。曇っている

時の短時間の相対光量の計測によって、場所固有の明るさを評価できるといえます。ただし、短時間

の相対光量の計測では、林の中に木漏れ日があるような時に不安定になります。「よく曇っている」

時に調査することが重要です。 なお、この相対光量ですが、測る方法やセンサーの波長に対する感度特性によって多くの呼び名が

あります。相対照度、相対散乱光、相対光合成光量子密度、 diffuse site factor, diffuse transmittance, PPAR, %PPFD などです。基本的には、いずれもほぼ同様のものですが、近年では光合成で選択的

に利用される 400～700nm の光波長帯に高い感度特性を持つセンサーを利用して計測するようにな

ってきています。 相対散乱光は、光センサーで直接計測する方法の他に、全天写真(魚眼レンズを真上に向けて撮影

した写真)を用いる方法があります。

図 1-4. 林外と林内の日射量(左)およびその相対値の日変化(右)

図右白丸は、全天写真から推定した値。

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§2. 全天写真による相対散乱光の推定

全天写真とは、魚眼レンズを用いレンズを真

上に向けて撮影した写真のことです（図 2-1）。フリーの解析ソフトとしては、Hemiphoto (ter Steege 、 1993) 、 GLA(gap light analyzer: Frazer・Canham・ Lertzman、1999

http://www.rem.sfu.ca/forestry/downloads/gap_light_analyzer.htm)などが知られています。

全天写真を用いて光環境を推定する方法は 1950

年代後半から1960年台前半にほぼ確立されまし

た（Evans・Coombe、1959; Anderson、1964）。全天写真撮影地点の明るさを、空の天頂角度帯

別面積に天空輝度で重み付けし撮影範囲の半球

全体で積算して算出します。相対散乱光は、ま

ったく遮蔽物が存在しなかった場合の光量を

100％として求められます。この 100％光量は

diffuse site factor と呼ばれます。 全天写真解析法は、手作業では集計処理が膨

大で実用的ではありませんが、コンピューター

の普及にともなって広く用いられるようになってきています。しかし、画像の二階調化(空と樹冠な

ど光遮蔽物を分ける作業)に関しては、これまで「見た目」が主流で、解析には熟練が必要であり人

的誤差も少なくありませんでした。また、大量の写真の解析には多くの時間と労力を要しました。

§3. 相対散乱光の自動計算

デジカメ写真は簡単にパソコンに取り込むことができ、常に

サイズと主点位置が固定されているので全天写真の範囲を機

械的に決めることができます。フィルム写真と比較し、解析に

至るまでの作業が少なく、コスト面でも有利です。 しかし、デジカメ全天写真の実用性に関する評価は意外にも

きびしいもので、特に林内では開空率や相対散乱光が過大にな

るという報告があります(Englund et al. 2000、Frazer et al. 2001)。しかし、これらの研究の写真撮影露出は Auto によっ

て設定されたものでした(資料①)。全天写真解析で有効とされ

る 「天頂輝度を基準とした露出設定」(Chen et al., 1991; Wagner, 1998; Clearwater et al.,1999; Macfarlane et al., 2000)については、まだ検討されていませんでした。以上の背

図 2-1 全天写真の撮影

図 3-1.DIFphoto と DIFsensor の計測

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景から、天頂輝度を基準とした露出設定で撮影されたデジカメ全天写真を用い、相対散乱光を自動計

算する方法について検討しました(図 3-1)。なお、センサーを用いた実測した相対散乱光を DIFsensor、

全天写真から推定した相対散乱光を DIFphotoと呼びます。

3-1.「天頂輝度を基準とした露出設定」 (AE-Lock)の手順

天頂輝度を基準とした露出設定では、カメラを天頂に向けて露出設定を行います。ここで使用した

Nikon coolpix950 はマニュアルモードが無いため、AE-Lock 機能を用いて露出設定を行いました(図

図 3-2.AE-Lock での写真撮影

1.マニュアルモード、 2.測光方法→スポット、3.露出固定→ON, リセット、4.天頂に向けて撮影し露出設定

図 3-3. Auto と AE-Lock の全天写真の比較

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3-2)。以下では、天頂輝度を基準とした露出設定を AE-Lock 法と呼びます。AE-Lock 法で撮影され

た全天写真は、林内では特に Auto で撮影された全天写真よりも暗く撮影されます(図 3-3)。

3-2 AE-Lock法で撮影された全天写真はどのような特性を持つか ?

開放地から閉鎖林冠下に至る 21 地点の全天写真を用い、ピクセル値の頻度分布をもとにクラスタ

ー分析を行いました(図 3-4)。また、DIFsensor が最もよく推定される閾値との関係について検討し

ました。その結果、AE-Lock で撮影された全天写真には以下のような特徴が認められました。 1. 明るさごとに分類される。 2. 図の左端に L 字型の減少曲線が現れる。 3. 閾値は L 字型減少曲線の曲率が大きくなったところに出現する。

図 3-4. RGB ピクセルの頻度分布をもとにした全天写真のクラスター分析

クラスター分析はウォード法による。↓二階調化の際の閾値を示す。* 開放地 (op)、広葉樹林内のギャ

ップ(bg)、広葉樹林の林冠下(bu)、針葉樹林の林冠下(cu)で撮影された全天写真、** DIFsensor。

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3-3 閾値検出のための計算

図 3-4 の結果をもとに以下の手順で閾値の検出を行いました。

1. 頻度分布曲線のスムージング（L-字型分布に対する曲線の回帰）

2. 回帰曲線上での曲率の計算と最大曲率点(閾値)の検出

回帰曲線 f 上の任意点における曲率θを以下のように定義し

)||||

(221

21

vvvvArcCos ⋅

−= πθ

区間の中での最大曲率 θmaxをとる点の輝度 Pθmax を閾値 T としました（図 3-5）。

maxθpT =

図 3-5.ピクセル値の頻度曲線と最大曲率点(閾値)の検

][)( 2101 pxpcpcpf ≤≤+= − α

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3-4 全天写真から推定した相対散乱光(DIFphoto)の特性

AE-Lock による撮影では、-2～2eV の範囲で DIFphoto と DIFsensor の間に高い相関が得られました

(決定係数 0.99 以上)。DIFphoto の平均誤差は、-1～1eV の範囲で-2.4～1.0%で、-1～1eV の範囲で

-3.9～2.1%でした。露出アンダーの時に過小、オーバーの時に過大となる傾向が認められましたが、

AE-Lock による露出設定後、天空の明るさが 25～400％変動してもおおむね実用的な精度が得られる

ことを示すものといえました。実際に、日没時の調査 gでは開放環境下の明るさが調査期間中 120 lx

から 10lx へと減少しましたが、十分に高い精度が得られました。調査 i は複層の天然林、人工林な

ど多様な森林で無作為に調査した結果ですが、回帰式の決定係数は 0.988、平均誤差は-1.2%でした。

図-6.DIFphoto と DIFsensor の関係

調査は富山林試の試験林で実施した。a～h は、開放地からスギ人工林にかけての 101 定点におけ

る結果。i は、スギ人工林、コナラ―アカマツ二次林、林道、ギャップ等多様な環境下での調査結果。

AE-Lock の露出は、調査開始時に固定。

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§4. RGBFisheyeの使用方法

4-1 動作環境

RGBFisheye(図 0-1)は、日本語版 WindowsXP 上で日本語版 Visual Basic ver. 6.0 によってプロ

グラミングされました。US 版 Windows 上ではセットアップ時に文字化けしますが、セットアップ後

に使用可能となります。推奨環境は日本語版 WindowsXP ですが、Win32 (Windows 95, 2000 , Me, XP)

上でも動作します。

表 4-1. RGBFisheye の動作環境

動作 OS Win32 (Windows 2000 , Me, XP) 推奨 XP

画面の領域(ピクセル数) 1024 * 768 以上 必須

画面の色 True color (32 bit) 必須

写真画質 coolpix Normal 必須

RGBFisheye のセットアップのデフォルトでは、C:\Program Files\RGBFisheye フォルダ内に、

RGBFisheye.exe

RGBFisheyeCGF.csv

の二種類のファイルが置かれます。前者が実行ファイルで、後者が全天写真をトリミングするパラ

メーターや、フォルダーのディレクトリ情報が記録されています。

4-2. ファイルの読み込み

File →Open 「ファイルを開く」のダイアログボックスが開きます。マウスの左クリックと同時に Shift キーおよ

び Ctrl キーを押すことで複数のファイルを選択できます。

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4-3. 全天写真のトリミング

全天写真のトリミング範囲を x, y, r (中心座標および半径)のテキストボックスに入力し、

return キーを押します。大まかな目安は、width/2, height/2, height/2 ですが、厳密な値は機種、あ

るいはロットによって異なります。白い壁などを撮影した全天写真を用いて設定します。ただし、最

大天頂角は 90 度と限らないことにも注意してください。設定値は、RGBFisheyeCGF.csv ファイル

に格納され、次回起動時にデフォルト値となります。

4-4. 計算の開始

図 トリミング処理前と処理後 左上の x,y,r のテキストボックスで切り取り範囲を指定。設定値は RGBFisheyeCGF.csv に記録され次回起動時の

デフォルトとなる。

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自動計算開始ボタンを押します。”>” ボタンは画像一枚ずつ、”>>” ボタンは選択画像全部を連続

で計算します。

4-5. 計算結果の保存

File→Save→Analysis results (table) csv 形式で解析結果を保存します。各行の内容を以下の表に示します。特に重要なのは 36.SOC(%)です。

Row no. Label Caption

1 No_ sequential serial number

2 file file names

3 Date_Time Date and Time taken photograph

4 fmm focal length

5 F_stop f stop

6 S_Speed shutter speed

7 Sqr(F)/Exp

8

9

10

13

11 Rmean_All mean value of all pixels sampled in Red plane*

12 Gmean_All mean value of all pixels sampled in Green plane*

13 Bmean_All mean value of all pixels sampled in Blue plane*

14 Rmin_All minimum value of all pixels sampled in Red plane*

15 Gmin_All minimum value of all pixels sampled in Green plane*

16 Bmin_All minimum value of all pixels sampled in Blue plane*

17 Rmax_All maximum value of all pixels sampled in Red plane*

18 Gmax_All maximum value of all pixels sampled in Green plane*

19 Bmax_All maximum value of all pixels sampled in Blue plane*

20

21 Rmean_Sky mean value of sky pixels sampled in Red plane*

22 Gmean_Sky mean value of sky pixels sampled in Green plane*

23 Bmean_Sky mean value of sky pixels sampled in Blue plane*

24 Rmin_Sky minimum value of sky pixels sampled in Red plane*

25 Gmin_Sky minimum value of sky pixels sampled in Green plane*

26 Bmin_Sky minimum value of sky pixels sampled in Blue plane*

27 Rmax_Sky maximum value of sky pixels sampled in Red plane*

28 Gmax_Sky maximum value of sky pixels sampled in Green plane*

29 Bmax_Sky maximum value of sky pixels sampled in Blue plane*

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31 Rthreshold threshold of Red plane

32 Gthreshold threshold of Green plane

33 Bthreshold threshold of Blue plane

34

35 UOC(%) Diffse transmittance (uniform overcast model)

36 SOC(%) Diffse transmittance (standard overcast model)

37 Area(%) sky(red) area in right analyzed window

*44 632 pixels per hemispherical photographrange (see Ishida 2004)

4-6. マニュアル解析

一枚ごとの解析では、スクロールバーもしくはテキストボックスで閾値をマニュアルで設定できま

す。テキストボックスに値を入力したらリターンキーを押します。入力後自動的に再計算が行われま

す。

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4-7. メニュー

File

Open 解析用画像ファイルの選択

Save 保存

Analysis results (table) 計算結果の保存

Binary (Black & White) image

二階調画像

AutoSave 自動保存

RGB pixel values (left window) 元画像 RGB ピクセル値

Frequency of RGB pixel values RGB ピクセル値の頻度

Binary (Black & White) image

二階調画像

Exit プログラムの終了

Option

threshold 閾値の検出

Maximum curvature 最大曲率点

Starting pixel value 解析開始点

Auto level fix 拡散固定

Twilit correct 暗闇補正(青値のみでの解析)

Show sampling area 解析範囲のマスクの表示

About バージョンの表示

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4-8. トラブルとその対応

ピクセル頻度分布図が櫛状になって解析結果がおかしくなる

当ソフトでは、Windows 画面の色が True color(32Bit) で な け れ ば な り ま せ ん 。

Windows の画面プロパティで設定します。 ピクセル頻度分布図の低輝度部にとげ状のノイズパターンが出現し解析結果がおかし

くなる 低輝度部の櫛状のノイズパターンは、カメラ側の画像圧縮のピクセル値括約に起因しています。櫛

状のノイズパターンをスムージングできず、解析に失敗します。写真画質を normal() 以上で撮影

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する必要があります。もしも、高圧縮の写真をどうしても解析しなければならないときは、ピクセル

探索の開始位置を大きく(Option - threshold - Starting pixel value 10 程度)とります。

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参考文献

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