成熟度判定プログラム、成熟度判定装置及び成熟度判定方法
【課題】花粉の成熟度を正確かつ簡易に判定すること。
【解決手段】開示の成熟度判定装置は、記憶部と、照合部と、判定部とを備える。記憶部は、花粉の成熟度を示すスペクトルデータに基づく基準データを処理対象の花粉の成熟度ごとに記憶する。照合部は、処理対象となる風媒花を撮影して取得されたスペクトルデータと、記憶部に記憶された基準データとを照合する。判定部は、照合部による照合結果に基づいて、処理対象となる花粉の成熟度を判定する。
【解決手段】開示の成熟度判定装置は、記憶部と、照合部と、判定部とを備える。記憶部は、花粉の成熟度を示すスペクトルデータに基づく基準データを処理対象の花粉の成熟度ごとに記憶する。照合部は、処理対象となる風媒花を撮影して取得されたスペクトルデータと、記憶部に記憶された基準データとを照合する。判定部は、照合部による照合結果に基づいて、処理対象となる花粉の成熟度を判定する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、成熟度判定プログラム、成熟度判定装置及び成熟度判定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、花粉の飛散時期を予測するために、花粉の成熟度を判定することが行われている。花粉の成熟度は、例えば、花粉の成熟に応じた色合いの変化を過去のデータと比較することによって判定される。例えば、現在の花粉の色合いと最も近い色合いを有していた「昨年の日付」が、花粉の成熟度として用いられる。花粉の成熟度を判定する方法としては、例えば、以下に説明する方法が行われている。
【０００３】
例えば、現地調査で目視判別を行う方法がある。この方法は、例えば、調査対象となる地域に調査を行う者が直接赴き、現在の花粉の色合いと過去の花粉の色合いとを比較することで、花粉の成熟度を判定する。
【０００４】
また、例えば、気温の累積値を用いる方法も存在する。この方法は、例えば、調査対象となる地域ごとに、花粉の成熟が開始してからの毎日の気温を累積させる。そして、過去の累積値と比較することで、現在の花粉の成熟度を判定する。
【０００５】
また、例えば、リモートセンシングを用いる方法も存在する。この方法は、例えば、調査対象となる樹木や森林をデジタルカメラで撮影し、撮影した画像データからＲ値、Ｇ値、Ｂ値をそれぞれ分離する。そして、分離したそれぞれの値を花粉の成熟が開始してから毎日累積させ、過去の累積値と比較することで、現在の花粉の成熟度を判定する。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】山形大学工学部技術部、情報技術室、中島孝則「平成１７年度科学研究費（奨励研究１７９２１０１１）研究報告、リモートセンシング画像解析によるスギ花粉飛散量ハザードマップ構築に関する研究」、［online］、［２０１１年８月５日検索］、インターネット＜URL：http://tech-staff.yz.yamagata-u.ac.jp/kakenhi/H17Nakajima.pdf＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上記従来技術では、花粉の成熟度を正確かつ簡易に判定することができなかった。
【０００８】
例えば、現地調査で目視判別を行う方法では、調査を行う者が調査対象となる地域に直接赴くことを要していたため、花粉の成熟度を簡易に判定することができなかった。また、例えば、調査対象となる樹木ごと、あるいは花粉がなる雄花ごとに個体差があるため、調査対象の選択にかかる誤差が生じてしまい、花粉の成熟度を正確に判定することができなかった。
【０００９】
また、例えば、気温の累積値を用いる方法では、調査対象となる地域の気温を毎日測定することを要していたため、花粉の成熟度を簡易に判定することができなかった。また、例えば、調査対象となる地域が山中である場合には、気象台で測定される気温とのズレが生じやすく、さらに、累積によりズレが大きくなってしまうこともある。このため、この方法では、花粉の成熟度を正確に判定することができなかった。
【００１０】
また、例えば、リモートセンシングを用いる方法では、調査対象となる樹木や森林を毎日撮影することを要していたため、花粉の成熟度を簡易に判定することができなかった。また、例えば、雨や雪が降った場合には、画像データから分離されるＲ値、Ｇ値、Ｂ値が晴れの日の値と異なってしまうため、花粉の成熟度を正確に判定することができなかった。
【００１１】
開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、花粉の成熟度を正確かつ簡易に判定することができる成熟度判定プログラム、成熟度判定装置及び成熟度判定方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
開示のプログラムは、一つの態様において、処理対象となる風媒花を撮影して取得されたスペクトルデータと、花粉の成熟度を示すスペクトルデータに基づく基準データを花粉の成熟度ごとに記憶する記憶部に記憶された基準データとを照合する処理をコンピュータに実行させる。また、開示のプログラムは、照合結果に基づいて、処理対象となる花粉の成熟度を判定する処理をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１３】
本願の開示する技術の一つの態様によれば、花粉の成熟度を正確かつ簡易に判定することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】図１は、実施例１に係る成熟度判定装置の機能構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、ＨＳＤの一例を示す図である。
【図３】図３は、ＨＳＤが有するスペクトルデータの一例を示す図である。
【図４】図４は、ＨＳＤが有するスペクトルデータの一例を示す図である。
【図５】図５は、時系列データベースを説明するための図である。
【図６】図６は、照合結果について説明するための図である。
【図７】図７は、花粉飛散開始予測日を求める処理を説明するための図である。
【図８】図８は、花粉飛散開始予測日を求める処理を説明するための図である。
【図９】図９は、実施例１に係る成熟度判定装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、成熟度判定装置の効果を説明するための図である。
【図１１】図１１は、スペクトルデータに含まれる特異点について説明するための図である。
【図１２】図１２は、時系列データベースを説明するための図である。
【図１３】図１３は、照合部の処理を説明するための図である。
【図１４】図１４は、成熟度判定プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下に、本願の開示する成熟度判定プログラム、成熟度判定装置及び成熟度判定方法の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。各実施例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
【実施例１】
【００１６】
実施例１に係る成熟度判定装置の機能構成の一例について説明する。図１は、実施例１に係る成熟度判定装置の機能構成を示すブロック図である。図１に示すように、この成熟度判定装置１００は、記憶部１１０と、制御部１２０とを有する。また、成熟度判定装置１００は、入力装置１０１と、出力装置１０２とに接続される。成熟度判定装置１００は、例えば、パーソナルコンピュータに対応する。
【００１７】
入力装置１０１は、各種情報の入力を受け付ける。例えば、入力装置１０１は、処理対象となる風媒花を撮影して取得されたスペクトルデータを受け付け、受け付けたスペクトルデータを後述する受付部１２１に送る。また、例えば、入力装置１０１は、利用者による処理を開始する指示の入力を受け付け、受け付けた指示の入力を受付部１２１に送る。例えば、入力装置１０１は、キーボードやマウス、媒体読み取り装置、あるいは温度計や湿度計、ハイパースペクトルセンサなどの各種センサに対応する。
【００１８】
出力装置１０２は、各種情報を出力する。例えば、出力装置１０２は、後述する判定部１２３により判定された花粉の成熟度を出力する。また、例えば、出力装置１０２は、ディスプレイやモニタなどに対応する。
【００１９】
記憶部１１０は、ＨＳＤ（Hyper-Spectral Data）１１１と、時系列データベース１１２とを有する。記憶部１１０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）などの半導体メモリ素子、ハードディスクや光ディスクなどの記憶装置に対応する。
【００２０】
ＨＳＤ１１１は、画像としての２次元要素にスペクトルデータとしての要素を併せ持つ３次元的な構成を有するデータである。例えば、ＨＳＤ１１１は、波長の情報と、光強度又は反射率の情報とを含むスペクトルデータを、画像の１ピクセルごとに有する。例えば、ＨＳＤ１１１は、ハイパースペクトルセンサにより撮影される。ＨＳＤ１１１は、ハイパースペクトルデータとも称する。
【００２１】
図２は、ＨＳＤの一例を示す図である。図２には、一例として、測定対象となる風媒花であるスギが植生する森林を、航空機に搭載したハイパースペクトルセンサで撮影したＨＳＤ１１１を示す。図２に示すように、ＨＳＤ１１１は、例えば、ピクセル２ａを含む。このピクセル２ａは、例えば、成熟したスギの花粉に対応するスペクトルデータを有する。なお、ここでは、ＨＳＤ１１１が航空機に搭載したハイパースペクトルセンサにより撮影される場合を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、ＨＳＤ１１１は、人工衛星や地上を走行する車両などに搭載したハイパースペクトルセンサで撮影されても良く、人の手によって撮影されても良い。また、例えば、ＨＳＤ１１１は、過去に撮影されたＨＳＤ１１１を記憶する外部記憶装置から取得されても良い。
【００２２】
図３及び図４を用いて、ＨＳＤが有するスペクトルデータについて説明する。図３及び図４は、ＨＳＤが有するスペクトルデータの一例を示す図である。図３には、スペクトル強度が用いられる場合を示し、図４には、相対反射率が用いられる場合を示す。この相対反射率は、スペクトル強度から光源のスペクトル成分を除去することで得られる値である。図３及び図４の横軸は波長を示し、縦軸はスペクトル強度又は相対反射率を示す。なお、図３及び図４には、測定波長域が４００ｎｍから９００ｎｍのハイパースペクトルセンサで撮影した場合を示す。この測定波長域のうち４００ｎｍから７００ｎｍまでの可視光領域には、花粉の成熟の程度が現れやすい。特に、スギ花粉の成熟は、黄色成分を含む５５０ｎｍから６５０ｎｍまでの領域に現れやすい。また、撮影に用いられるハイパースペクトルセンサの測定波長域は、４００ｎｍから９００ｎｍに限定されるものではない。例えば、ハイパースペクトルセンサの測定波長域は、測定対象となる風媒花の種類に応じて適宜選択されて良い。なお、スペクトルデータとしては、スペクトル強度が用いられても良く、相対反射率が用いられても良い。以下では、相対反射率が用いられる場合を説明する。例えば、図２に示したＨＳＤ１１１のピクセル２ａは、図４に示したスペクトルデータを有する。
【００２３】
時系列データベース１１２は、花粉の成熟度を示すスペクトルデータに基づく基準データを花粉の成熟度ごとに記憶する。例えば、時系列データベース１１２は、花粉未成熟時から花粉飛散時までの過去の日付に対応するスペクトルデータを、該当する過去の日付ごとに記憶する。図５は、時系列データベースを説明するための図である。図５に示すように、時系列データベース１１２は、例えば、昨年の日付に対応する花粉のスペクトルデータを、該当する日付ごとに記憶する。なお、時系列データベース１１２は、基準データの一例である。また、時系列データベース１１２が記憶するスペクトルデータは、照合用スペクトルデータの一例である。
【００２４】
例えば、時系列データベース１１２は、花粉未成熟時から花粉飛散時までの花粉のスペクトルデータが毎日記録されることで生成される。なお、雨天時や降雪時などに取得されたスペクトルデータは、晴天時のスペクトルデータとは異なる値になってしまうため、晴天時のスペクトルデータを用いることが望ましい。また、雨天や降雪などが原因で望ましいスペクトルデータを記録できない場合には、他の日付に記録されたスペクトルデータから推定されても良い。例えば、記録できない日付の前後の日付に対応するスペクトルデータの中間値を用いてもよい。
【００２５】
制御部１２０は、受付部１２１と、照合部１２２と、判定部１２３とを有する。制御部１２０の機能は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの集積回路により実現することができる。また、制御部１２０の機能は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）が所定のプログラムを実行することで実現することができる。
【００２６】
受付部１２１は、各種情報を受け付ける。例えば、受付部１２１は、処理対象となる風媒花を撮影して取得されたスペクトルデータを受け付ける。また、例えば、受付部１２１は、ＨＳＤ１１１を入力装置１０１から受け付け、受け付けたＨＳＤ１１１を記憶部１１０に格納する。また、例えば、受付部１２１は、利用者による処理を開始する指示を入力装置１０１から受け付け、受け付けた指示を照合部１２２に送る。
【００２７】
照合部１２２は、処理対象となる風媒花を撮影して取得されたスペクトルデータと、時系列データベース１１２とを照合する。例えば、照合部１２２は、処理を開始する指示を受付部１２１から受け付けると、処理対象となる花粉が撮影されたＨＳＤ１１１に含まれるピクセルを一つ選択する。照合部１２２は、選択したピクセルが有するスペクトルデータと、時系列データベース１１２のスペクトルデータとを照合する。
【００２８】
例えば、照合部１２２は、ベクトルのコサイン距離を用いてスペクトルデータの照合を行う。例えば、照合部１２２は、特開２００９−３９２８０号公報に記載されるように、スペクトルデータに基づいて、基準ベクトルｅＨＳを求める。例えば、照合部１２２は、選択したピクセルが有するスペクトルデータから基準ベクトルｅＨＳ１を求め、時系列データベース１１２のスペクトルデータから基準ベクトルｅＨＳ２を求める。照合部１２２は、下記の式（１）を用いてコサイン距離ｃｏｓθを算出する。なお、ｅＨＳ１及びｅＨＳ２は、大きさが１の単位ベクトルであるため、このコサイン距離ｃｏｓθが１に近いほど、照合部１２２は、選択したピクセルが有するスペクトルデータと、時系列データベース１１２のスペクトルデータとが類似すると判定する。
【００２９】
【数１】
【００３０】
例えば、照合部１２２は、選択したピクセルが有するスペクトルデータと、時系列データベース１１２のスペクトルデータとを照合する。照合部１２２は、選択したピクセルが有するスペクトルデータに最も類似のスペクトルデータの昨年の日付を、選択したピクセルに対応付ける。また、照合部１２２は、他のピクセルについても同様に、昨年の日付を対応付ける。このように、照合部１２２は、処理対象となる花粉が撮影されたＨＳＤ１１１に含まれるピクセルごとに、最も類似のスペクトルデータの昨年の日付を対応付ける。なお、この方法は、Ｓｐｅｃｔｒａｌ Ａｎｇｌｅ Ｍａｐｐｅｒ法とも称される。
【００３１】
図６は、照合結果について説明するための図である。図６上段には、時系列データベース１１２のスペクトルデータと対応する昨年の日付とを示す。また、図６下段には、実測データとして図２に示したＨＳＤ１１１のうち、過去の日付と類似するピクセルをマッピングした画像６ａ〜画像６ｃを示す。つまり、画像６ａに示すピクセルは昨年の１月１８日と類似し、画像６ｂに示すピクセルは昨年の１月１９日と類似し、画像６ｃに示すピクセルは昨年の１月２０日と類似することをそれぞれ示す。例えば、照合部１２２は、図６に示すように、ＨＳＤ１１１の各ピクセルに、過去の日付と類似するピクセルをマッピングしたデータを照合結果として出力する。なお、ここでは、照合部１２２がマッピングしたデータを照合結果として出力する場合を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、照合部１２２は、ＨＳＤ１１１の各ピクセルの座標に、類似する過去の日付を対応付けたデータを照合結果として出力しても良い。
【００３２】
判定部１２３は、照合部１２２による照合結果に基づいて、処理対象となる花粉の成熟度を判定する。例えば、判定部１２３は、照合部１２２から受け付けた照合結果に含まれる過去の日付のうち、ピクセル数が最も多い過去の日付を処理対象の花粉の成熟度として判定する。例えば、図６に示した照合結果に含まれる過去の日付のうち、ピクセル数が最も多い日付が１月１９日である場合には、判定部１２３は、１月１９日を処理対象の花粉の成熟度として判定する。なお、判定部１２３による判定方法は、この方法に限定されるものではない。例えば、判定部１２３は、照合結果においてピクセル数が所定数以上存在する過去の日付のうち、最も早い日付を処理対象の花粉の成熟度として判定しても良い。例えば、図６に示した照合結果においてピクセル数が所定数以上存在する過去の日付が１月１８日、１月１９日、１月２０日の３日である場合を説明する。この場合、判定部１２３は、１月１８日を処理対象の花粉の成熟度として判定する。
【００３３】
また、例えば、判定部１２３は、処理対象の花粉の成熟度に基づいて、花粉の飛散が開始する日付を示す花粉飛散開始予測日と、花粉の飛散が終了する日付を示す花粉飛散終了予測日とを求める。例えば、判定部１２３は、過去に花粉の飛散が開始した日付から処理対象となる花粉の成熟度に対応する過去の日付を減算し、減算結果を処理対象となる花粉が撮影された日付に加算することで、処理対象となる花粉の飛散が開始する日付を算出する。
【００３４】
図７は、花粉飛散開始予測日を求める処理を説明するための図である。図７に示す例では、実測値として１月１７日に撮影した花粉の成熟度が、時系列データベース１１２に記憶された昨年の１月１９日に対応する場合を説明する。また、図７に示す例では、時系列データベース１１２に、昨年の花粉飛散開始日が１月２４日であった旨が記憶される場合を示す。図７に示す例では、判定部１２３は、（２４日−１９日）＋１７日＝２２日を花粉飛散開始予測日として算出する。このように、判定部１２３は、実測値を１点計測するだけで、花粉飛散開始予測日を算出することができる。なお、判定部１２３が花粉飛散終了予測日を算出する処理は、花粉飛散開始予測日を算出する処理と同様である。
【００３５】
図８は、花粉飛散開始予測日を求める処理を説明するための図である。図８に示す例では、実測値として１月１３日と１月１７日に撮影した花粉の成熟度を判定した場合を説明する。図８には、１月１３日に撮影した花粉の成熟度が昨年の１月１４日に対応し、１月１７日に撮影した花粉の成熟度が昨年の１月１９日に対応する場合を示す。また、図８に示す例では、時系列データベース１１２に、昨年の花粉飛散開始日が１月２４日であった旨が記憶される場合を示す。図８に示す例では、判定部１２３は、１３日＋（２４日−１４日）×（１７日−１３日）／（１９日−１４日）＝２１日を花粉飛散開始予測日として算出する。このように、判定部１２３は、実測値を２点計測することで、花粉飛散開始予測日を正確に算出することができる。なお、ここでは、実測値を２点計測する場合を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、実測値を３点以上計測することで、花粉飛散開始予測日をより正確に算出することができる。これは、複数の日付における実測値を時系列データベース１１２と比較することで、その年の花粉の成熟の傾向を把握できるからである。また、判定部１２３が花粉飛散終了予測日を算出する処理は、花粉飛散開始予測日を算出する処理と同様である。
【００３６】
また、例えば、判定部１２３は、処理対象の花粉の成熟度に基づいて、花粉飛散量を判定する。例えば、判定部１２３は、花粉の成熟度に対応する照合用スペクトルデータに含まれる花粉の波長におけるスペクトル強度に対する、前記処理対象となる花粉の成熟度に対応するスペクトルデータに含まれる花粉の波長におけるスペクトル強度の比率を算出する。判定部１２３は、算出した比率を前記照合用飛散量に乗じて前記処理対象となる花粉が飛散した場合の飛散量を算出する。
【００３７】
例えば、昨年の花粉飛散量が１平方センチメートル当り３０００個であった場合を説明する。また、実測値として１月１７日に撮影した花粉の成熟度が昨年の１月１９日に対応する場合を説明する。また、１月１７日に撮影したスペクトルデータの６００ｎｍにおける相対反射率が０．２２であり、昨年の１月１９日に対応するスペクトルデータの６００ｎｍにおける相対反射率が０．２である場合を説明する。この場合、予測される花粉飛散量は１平方センチメートル当り３０００個×０．２２／０．２＝３３００個となる。なお、ここでは、花粉の波長が６００ｎｍであるものとして算出したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、植物種に応じて花粉の波長は適宜選択されて良い。また、花粉の波長の範囲を選択し、選択した範囲内のスペクトルデータの積分値を用いて比率を算出し、花粉飛散量を予測しても良い。
【００３８】
次に、実施例１に係る成熟度判定装置１００の処理手順について説明する。図９は、実施例１に係る成熟度判定装置の処理手順を示すフローチャートである。図９に示す処理は、例えば、図示した各装置に電源から電力が供給される間、所定時間間隔で実行される。
【００３９】
図９に示すように、受付部１２１が処理を開始する指示を入力装置１０１から受け付けると（ステップＳ１０１Ｙｅｓ）、照合部１２２は、処理対象となる花粉が撮影されたＨＳＤ１１１に含まれるピクセルを一つ選択する（ステップＳ１０２）。
【００４０】
照合部１２２は、選択したピクセルが有するスペクトルデータと、時系列データベース１１２のスペクトルデータとを照合する（ステップＳ１０３）。例えば、照合部１２２は、選択したピクセルが有するスペクトルデータに最も類似のスペクトルデータの昨年の日付を、選択したピクセルに対応付ける。
【００４１】
照合部１２２は、処理対象となる花粉が撮影されたＨＳＤ１１１に含まれる全てのピクセルが選択されるまで（ステップＳ１０４Ｎｏ）、ステップＳ１０２及びステップＳ１０３の処理を繰り返し実行する。
【００４２】
全てのピクセルが選択されると（ステップＳ１０４Ｙｅｓ）、判定部１２３は、照合部１２２による照合結果に基づいて、処理対象となる花粉の成熟度を判定する（ステップＳ１０５）。
【００４３】
次に、実施例１に係る成熟度判定装置１００の効果について説明する。成熟度判定装置１００は、処理対象となる風媒花を撮影して取得されたスペクトルデータと、花粉の成熟度を示すスペクトルデータに基づく基準データを処理対象となる花粉の成熟度ごとに記憶する記憶部に記憶された基準データとを照合する。成熟度判定装置１００は、照合結果に基づいて、処理対象となる花粉の成熟度を判定する。このため、成熟度判定装置１００は、花粉の成熟度を正確かつ簡易に判定することができる。また、成熟度判定装置１００は、判定した花粉の成熟度に基づいて、花粉飛散開始予測日、花粉飛散終了予測日及び花粉飛散量を正確かつ簡易に判定することができる。
【００４４】
例えば、成熟度判定装置１００は、ハイパースペクトルセンサを用いて処理対象となる風媒花を撮影する。このため、成熟度判定装置１００は、調査を行う者が調査対象となる地域に直接赴くことなく、花粉の成熟度を簡易に判定することができる。例えば、図１０に示すように、成熟度判定装置１００は、人工衛星に搭載したハイパースペクトルセンサを用いたリモートセンシングを行うことで、広範囲に亘る花粉の成熟度を簡易に判定することができる。図１０は、成熟度判定装置の効果を説明するための図である。
【００４５】
また、例えば、成熟度判定装置１００は、ＨＳＤ１１１に含まれるピクセルごとに基準データと照合し、花粉の成熟度を判定する。このため、成熟度判定装置１００は、調査対象となる樹木ごと、あるいは雄花ごとの個体差による影響を低減することができ、花粉の成熟度を正確に判定することができる。
【００４６】
また、例えば、成熟度判定装置１００は、処理対象として撮影した花粉のＨＳＤ１１１に基づいて、花粉の成熟度を判定する。このため、成熟度判定装置１００は、毎日花粉を撮影することなく、花粉の成熟度を簡易に判定することができる。また、成熟度判定装置１００は、毎日花粉を撮影してデータを累積させることを要しないので、ズレの影響を低減でき、花粉の成熟度を正確に判定することができる。
【実施例２】
【００４７】
実施例２に係る成熟度判定装置１００について説明する。実施例１では、ベクトルのコサイン距離を用いてスペクトルデータの照合を行う場合を説明したが、スペクトルデータに含まれる複数の特異点を用いてスペクトルデータの照合を行うこととしても良い。そこで、実施例２では、スペクトルデータに含まれる複数の特異点を用いてスペクトルデータの照合を行う場合を説明する。
【００４８】
ここで、スペクトルデータに含まれる特異点について説明する。図１１は、スペクトルデータに含まれる特異点について説明するための図である。図１１には、スペクトル強度を用いたスペクトルデータの一例を示す。スペクトルデータに含まれる特異点とは、例えば、スペクトルデータの極大点及び極小点である。図１１に示す例では、成熟度判定装置１００は、特異点Ａ〜Ｅを用いてスペクトルデータの照合を行う。なお、特異点は、特徴点とも称する。
【００４９】
実施例２に係る成熟度判定装置１００の機能構成の一例について説明する。実施例２に係る成熟度判定装置１００の機能構成は、図１に示した成熟度判定装置１００の機能構成の機能構成と基本的には同様であり、相違する点についてのみ説明する。
【００５０】
時系列データベース１１２は、花粉の成熟度を示すスペクトルデータに含まれる複数の特異点の値から算出される一つ又は複数の特徴量を含む組合せを基準データとし、花粉の成熟度ごとに記憶する。
【００５１】
図１２は、時系列データベースを説明するための図である。図１２に示すように、時系列データベース１１２は、過去の日付と、該当する日に撮影されたスペクトルデータに含まれる特異点から導いた数値とを対応付けて記憶する。例えば、時系列データベース１１２は、特異点から導いた数値として、α、β、γ及びδを記憶する。αは、下記の式（２）を用いて算出される。βは、下記の式（３）を用いて算出される。γは、下記の式（４）を用いて算出される。δは、下記の式（５）を用いて算出される。なお、下記の式（２）〜（５）において、Ａは、図１１の特異点Ａのスペクトル強度を示し、Ｂは、特異点Ｂのスペクトル強度を示し、Ｃは、特異点Ｃのスペクトル強度を示し、Ｄは、特異点Ｄのスペクトル強度を示し、Ｅは、特異点Ｅのスペクトル強度を示す。また、この数値は、特徴量の一例である。
【００５２】
α＝Ｃ／Ａ・・・（２）
β＝（Ｃ−Ｂ）／（Ａ−Ｂ）・・・（３）
γ＝（Ａ／Ｂ）／（Ａ／Ｃ）・・・（４）
δ＝｛（Ｃ−Ｂ）／（Ｃ−Ｄ）｝／｛（Ｃ−Ｄ）／（Ｃ−Ｅ）｝・・・（５）
【００５３】
上記の式（２）〜（５）は、特異点のスペクトル強度の比を求めるものであるため、撮影条件の影響が現れにくい。なお、数値を求める式は、上記の式（２）〜（５）に限定されるものではなく、成熟度判定装置１００を利用する者が適宜設定してよい。
【００５４】
図１２に示すように、時系列データベース１１２は、例えば、過去の日付「２００９．１２．１」と、α「○○○」と、β「△△△」と、γ「×××」と、δ「□□□」とを対応付けて記憶する。つまり、時系列データベース１１２は、２００９年１２月１日に取得したスペクトルデータに含まれる特異点から導いた数値として、α＝○○○と、β＝△△△と、γ＝×××と、δ＝□□□とを記憶する。なお、時系列データベース１１２は、他の日付についても同様に数値を記憶する。
【００５５】
照合部１２２は、処理対象となる花粉をハイパースペクトルセンサで撮影して取得された画像に含まれる各ピクセルのスペクトルデータに含まれる複数の特異点の値から一つ又は複数の特徴量を算出する。照合部１２２は、算出した一つ又は複数の特徴量と、時系列データベース１１２に記憶された特徴量の組合せに含まれる一つ又は複数の特徴量とを照合する。
【００５６】
例えば、照合部１２２は、処理を開始する指示を受付部１２１から受け付けると、処理対象となる花粉が撮影されたＨＳＤ１１１に含まれるピクセルを一つ選択する。照合部１２２は、選択したピクセルが有するスペクトルデータと、時系列データベース１１２のスペクトルデータとを照合する。
【００５７】
例えば、照合部１２２は、スペクトルデータに含まれる複数の特異点を用いてスペクトルデータの照合を行う。この特異点の検出方法としては、例えば、スペクトルデータの微分係数が正から負もしくは負から正に変わるゼロクロス点を用いる方法や、パターンマッチングを行って特異点を検出する方法などが用いられる。
【００５８】
図１３は、照合部の処理を説明するための図である。図１３に示すように、照合部１２２は、選択したピクセルが有するスペクトルデータに含まれる複数の特異点を、上記の式（２）〜（５）に適用し、α、β、γ及びδをそれぞれ算出する。照合部１２２は、算出したα、β、γ及びδを時系列データベース１１２のα、β、γ及びδとそれぞれ比較する。例えば、照合部１２２は、α、β、γ及びδのそれぞれの数値の誤差範囲が±５％以内となる過去の日付を、選択したピクセルの照合結果とする。なお、それぞれの数値の誤差が±５％以内となる過去の日付が複数存在する場合には、照合部１２２は、誤差範囲を狭めることで、唯一の過去の日付を特定する。また、それぞれの数値の誤差が±５％以内となる過去の日付が存在しない場合には、照合部１２２は、誤差範囲を広めることで、唯一の過去の日付を特定する。このように、照合部１２２は、ＨＳＤ１１１の各ピクセルに、類似する過去の日付を対応付けたデータを照合結果として出力する。
【００５９】
上述してきたように、実施例２に係る成熟度判定装置１００は、スペクトルデータに含まれる複数の特異点を用いてスペクトルデータの照合を行う。このため、成熟度判定装置１００は、時系列データベース１１２にスペクトルデータを記憶する必要がないので、時系列データベース１１２に要する記憶容量を軽減することができる。
【実施例３】
【００６０】
さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、その他の実施形態にて実施されても良い。そこで、以下では、その他の実施例について説明する。
【００６１】
例えば、上記の実施例１及び２では、処理対象となる風媒花を撮影したＨＳＤ１１１に含まれるピクセルごとに、時系列データベース１１２と照合する場合を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、照合部１２２は、処理対象となる風媒花を撮影したＨＳＤ１１１に含まれるピクセル同士を照合し、類似するピクセルが最も多いピクセルについて時系列データベース１１２と照合しても良い。
【００６２】
また、実施例１及び２において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。例えば、成熟度判定装置１００の処理は、受付部１２１が利用者による処理を開始する指示を受け付けたことを契機として手動的に開始されるものとして説明したが、これに限定されるものではない。例えば、成熟度判定装置１００の処理は、受付部１２１が処理対象となるＨＳＤ１１１を受け付けたことを契機として自動的に開始されても良い。この他、上述文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、図１２に示した時系列データベース１１２は、他の算出方法により求まる数値を記憶しても良い。
【００６３】
また、図１に示した成熟度判定装置１００の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、成熟度判定装置１００の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、図１に示した照合部１２２、判定部１２３、時系列データベース１１２のうちいずれか又は全ての機能をサーバに持たせ、かかるサーバと成熟度判定装置１００とが協働することで、花粉の成熟度を判定しても良い。
【００６４】
また、成熟度判定装置１００は、成熟度判定装置１００の各機能を既知の情報処理装置に搭載することによって実現することもできる。既知の情報処理装置は、例えば、パーソナルコンピュータ、ワークステーション、携帯電話、ＰＨＳ（Personal Handy-phone System）端末、移動体通信端末又はＰＤＡ（Personal Digital Assistant）などの装置に対応する。
【００６５】
図１４は、成熟度判定プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。図１４に示すように、コンピュータ３００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ３０１と、ユーザからデータの入力を受け付ける入力装置３０２と、モニタ３０３とを有する。また、コンピュータ３００は、記憶媒体からプログラム等を読み取る媒体読み取り装置３０４と、他の装置と接続するためのインターフェース装置３０５と、他の装置と無線により接続するための無線通信装置３０６とを有する。また、コンピュータ３００は、各種情報を一時記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）３０７と、ハードディスク装置３０８とを有する。また、各装置３０１〜３０８は、バス３０９に接続される。
【００６６】
ハードディスク装置３０８には、図１に示した照合部１２２及び判定部１２３の各処理部と同様の機能を有する成熟度判定プログラムが記憶される。又はドディスク装置３０８には、成熟度判定プログラムを実現するための各種データが記憶される。
【００６７】
ＣＰＵ３０１は、ハードディスク装置３０８に記憶された各プログラムを読み出して、ＲＡＭ３０７に展開し、各種の処理を行う。また、これらのプログラムは、コンピュータを図１に示した照合部１２２及び判定部１２３として機能させることができる。
【００６８】
なお、上記の成熟度判定プログラムは、必ずしもハードディスク装置３０８に記憶されている必要はない。例えば、コンピュータが読み取り可能な記録媒体に記憶されたプログラムを、コンピュータ３００が読み出して実行するようにしても良い。コンピュータが読み取り可能な記録媒体は、例えば、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤディスク、ＵＳＢメモリ等の可搬型記録媒体、フラッシュメモリ等の半導体メモリ、ハードディスクドライブ等が対応する。また、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）等に接続された装置にこのプログラムを記憶させておき、コンピュータ３００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしても良い。
【００６９】
以上の各実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【００７０】
（付記１）コンピュータに、
処理対象となる風媒花を撮影して取得されたスペクトルデータと、花粉の成熟度を示すスペクトルデータに基づく基準データを前記花粉の成熟度ごとに記憶する記憶部に記憶された前記基準データとを照合し、
前記照合する処理による照合結果に基づいて、前記処理対象となる花粉の成熟度を判定する
処理を実行させることを特徴とする成熟度判定プログラム。
【００７１】
（付記２）前記照合する処理は、前記処理対象となる花粉をハイパースペクトルセンサで撮影して取得された画像に含まれるピクセルごとのスペクトルデータと、前記基準データとを照合し、
前記判定する処理は、前記照合する処理によるピクセルごとの照合結果に基づいて、前記処理対象となる花粉の成熟度を判定することを特徴とする付記１に記載の成熟度判定プログラム。
【００７２】
（付記３）前記判定する処理は、過去に花粉の飛散が開始した日付から前記処理対象となる花粉の成熟度に対応する過去の日付を減算し、減算結果を前記処理対象となる花粉が撮影された日付に加算することで、前記処理対象となる花粉の飛散が開始する日付を算出することを特徴とする付記１又は２に記載の成熟度判定プログラム。
【００７３】
（付記４）前記判定する処理は、過去に花粉の飛散が終了した日付から前記処理対象となる花粉の成熟度に対応する過去の日付を減算し、減算結果を前記処理対象となる花粉が撮影された日付に加算することで、前記処理対象となる花粉の飛散が終了する日付を算出することを特徴とする付記１〜３のいずれか一つに記載の成熟度判定プログラム。
【００７４】
（付記５）前記記憶部には、花粉の成熟度を示すスペクトルデータである照合用スペクトルデータが前記基準データとして前記花粉の成熟度ごとに記憶され、
前記照合する処理は、前記処理対象となる花粉をハイパースペクトルセンサで撮影して取得された画像に含まれる各ピクセルのスペクトルデータと、前記記憶部に記憶された前記照合用スペクトルデータとを照合することを特徴とする付記１〜４のいずれか一つに記載の成熟度判定プログラム。
【００７５】
（付記６）前記記憶部には、前記照合用スペクトルデータに対応する花粉が飛散した場合の飛散量である照合用飛散量が記憶され、
前記判定する処理は、前記照合用スペクトルデータに含まれる花粉の波長におけるスペクトル強度に対する、前記処理対象となる花粉の成熟度に対応するスペクトルデータに含まれる花粉の波長におけるスペクトル強度の比率を算出し、算出した比率を前記照合用飛散量に乗じて前記処理対象となる花粉が飛散した場合の飛散量を算出することを特徴とする付記５に記載の成熟度判定プログラム。
【００７６】
（付記７）前記記憶部には、花粉の成熟度を示すスペクトルデータに含まれる複数の特徴点の値から算出される一つ又は複数の特徴量を含む組合せが前記基準データとして前記花粉の成熟度ごとに記憶され、
前記照合する処理は、前記処理対象となる花粉をハイパースペクトルセンサで撮影して取得された画像に含まれる各ピクセルのスペクトルデータに含まれる複数の特徴点の値から一つ又は複数の特徴量を算出し、算出した一つ又は複数の特徴量と、前記記憶部に前記花粉の成熟度ごとに記憶された前記組合せに含まれる一つ又は複数の特徴量とを照合することを特徴とする付記１〜６のいずれか一つに記載の成熟度判定プログラム。
【００７７】
（付記８）花粉の成熟度を示すスペクトルデータに基づく基準データを前記花粉の成熟度ごとに記憶する記憶部と、
処理対象となる風媒花を撮影して取得されたスペクトルデータと、前記記憶部に記憶された前記基準データとを照合する照合部と、
前記照合部による照合結果に基づいて、前記処理対象となる花粉の成熟度を判定する判定部と
を備えることを特徴とする成熟度判定装置。
【００７８】
（付記９）前記照合部は、前記処理対象となる花粉をハイパースペクトルセンサで撮影して取得された画像に含まれるピクセルごとのスペクトルデータと、前記基準データとを照合し、
前記判定部は、前記照合する処理によるピクセルごとの照合結果に基づいて、前記処理対象となる花粉の成熟度を判定することを特徴とする付記８に記載の成熟度判定装置。
【００７９】
（付記１０）前記判定部は、過去に花粉の飛散が開始した日付から前記処理対象となる花粉の成熟度に対応する過去の日付を減算し、減算結果を前記処理対象となる花粉が撮影された日付に加算することで、前記処理対象となる花粉の飛散が開始する日付を算出することを特徴とする付記８又は９に記載の成熟度判定装置。
【００８０】
（付記１１）前記判定部は、過去に花粉の飛散が終了した日付から前記処理対象となる花粉の成熟度に対応する過去の日付を減算し、減算結果を前記処理対象となる花粉が撮影された日付に加算することで、前記処理対象となる花粉の飛散が終了する日付を算出することを特徴とする付記８〜１０のいずれか一つに記載の成熟度判定装置。
【００８１】
（付記１２）前記記憶部には、花粉の成熟度を示すスペクトルデータである照合用スペクトルデータが前記基準データとして前記花粉の成熟度ごとに記憶され、
前記照合部は、前記処理対象となる花粉をハイパースペクトルセンサで撮影して取得された画像に含まれる各ピクセルのスペクトルデータと、前記記憶部に記憶された前記照合用スペクトルデータとを照合することを特徴とする付記８〜１１のいずれか一つに記載の成熟度判定装置。
【００８２】
（付記１３）前記記憶部には、前記照合用スペクトルデータに対応する花粉が飛散した場合の飛散量である照合用飛散量が記憶され、
前記判定部は、前記照合用スペクトルデータに含まれる花粉の波長におけるスペクトル強度に対する、前記処理対象となる花粉の成熟度に対応するスペクトルデータに含まれる花粉の波長におけるスペクトル強度の比率を算出し、算出した比率を前記照合用飛散量に乗じて前記処理対象となる花粉が飛散した場合の飛散量を算出することを特徴とする付記１２に記載の成熟度判定装置。
【００８３】
（付記１４）前記記憶部には、花粉の成熟度を示すスペクトルデータに含まれる複数の特徴点の値から算出される一つ又は複数の特徴量を含む組合せが前記基準データとして前記花粉の成熟度ごとに記憶され、
前記照合部は、前記処理対象となる花粉をハイパースペクトルセンサで撮影して取得された画像に含まれる各ピクセルのスペクトルデータに含まれる複数の特徴点の値から一つ又は複数の特徴量を算出し、算出した一つ又は複数の特徴量と、前記記憶部に前記花粉の成熟度ごとに記憶された前記組合せに含まれる一つ又は複数の特徴量とを照合することを特徴とする付記８〜１３のいずれか一つに記載の成熟度判定装置。
【００８４】
（付記１５）コンピュータにより実行される成熟度判定方法であって、
処理対象となる風媒花を撮影して取得されたスペクトルデータと、花粉の成熟度を示すスペクトルデータに基づく基準データを前記花粉の成熟度ごとに記憶する記憶部に記憶された前記基準データとを照合し、
前記照合する処理による照合結果に基づいて、前記処理対象となる花粉の成熟度を判定する
ことを特徴とする成熟度判定方法。
【００８５】
（付記１６）前記照合する処理は、前記処理対象となる花粉をハイパースペクトルセンサで撮影して取得された画像に含まれるピクセルごとのスペクトルデータと、前記基準データとを照合し、
前記判定する処理は、前記照合する処理によるピクセルごとの照合結果に基づいて、前記処理対象となる花粉の成熟度を判定することを特徴とする付記１５に記載の成熟度判定方法。
【００８６】
（付記１７）前記判定する処理は、過去に花粉の飛散が開始した日付から前記処理対象となる花粉の成熟度に対応する過去の日付を減算し、減算結果を前記処理対象となる花粉が撮影された日付に加算することで、前記処理対象となる花粉の飛散が開始する日付を算出することを特徴とする付記１５又は１６に記載の成熟度判定方法。
【００８７】
（付記１８）前記判定する処理は、過去に花粉の飛散が終了した日付から前記処理対象となる花粉の成熟度に対応する過去の日付を減算し、減算結果を前記処理対象となる花粉が撮影された日付に加算することで、前記処理対象となる花粉の飛散が終了する日付を算出することを特徴とする付記１５〜１７のいずれか一つに記載の成熟度判定方法。
【００８８】
（付記１９）前記記憶部には、花粉の成熟度を示すスペクトルデータである照合用スペクトルデータが前記基準データとして前記花粉の成熟度ごとに記憶され、
前記照合する処理は、前記処理対象となる花粉をハイパースペクトルセンサで撮影して取得された画像に含まれる各ピクセルのスペクトルデータと、前記記憶部に記憶された前記照合用スペクトルデータとを照合することを特徴とする付記１５〜１８のいずれか一つに記載の成熟度判定方法。
【００８９】
（付記２０）前記記憶部には、前記照合用スペクトルデータに対応する花粉が飛散した場合の飛散量である照合用飛散量が記憶され、
前記判定する処理は、前記照合用スペクトルデータに含まれる花粉の波長におけるスペクトル強度に対する、前記処理対象となる花粉の成熟度に対応するスペクトルデータに含まれる花粉の波長におけるスペクトル強度の比率を算出し、算出した比率を前記照合用飛散量に乗じて前記処理対象となる花粉が飛散した場合の飛散量を算出することを特徴とする付記１９に記載の成熟度判定方法。
【００９０】
（付記２１）前記記憶部には、花粉の成熟度を示すスペクトルデータに含まれる複数の特徴点の値から算出される一つ又は複数の特徴量を含む組合せが前記基準データとして前記花粉の成熟度ごとに記憶され、
前記照合する処理は、前記処理対象となる花粉をハイパースペクトルセンサで撮影して取得された画像に含まれる各ピクセルのスペクトルデータに含まれる複数の特徴点の値から一つ又は複数の特徴量を算出し、算出した一つ又は複数の特徴量と、前記記憶部に前記花粉の成熟度ごとに記憶された前記組合せに含まれる一つ又は複数の特徴量とを照合することを特徴とする付記１５〜２０のいずれか一つに記載の成熟度判定方法。
【符号の説明】
【００９１】
１００ 成熟度判定装置
１０１ 入力装置
１０２ 出力装置
１１０ 記憶部
１１２ 時系列データベース
１２０ 制御部
１２１ 受付部
１２２ 照合部
１２３ 判定部
３００ コンピュータ
３０１ ＣＰＵ
３０２ 入力装置
３０３ モニタ
３０４ 媒体読み取り装置
３０５ インターフェース装置
３０６ 無線通信装置
３０７ ＲＡＭ
３０８ ハードディスク装置
３０９ バス
【技術分野】
【０００１】
本発明は、成熟度判定プログラム、成熟度判定装置及び成熟度判定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、花粉の飛散時期を予測するために、花粉の成熟度を判定することが行われている。花粉の成熟度は、例えば、花粉の成熟に応じた色合いの変化を過去のデータと比較することによって判定される。例えば、現在の花粉の色合いと最も近い色合いを有していた「昨年の日付」が、花粉の成熟度として用いられる。花粉の成熟度を判定する方法としては、例えば、以下に説明する方法が行われている。
【０００３】
例えば、現地調査で目視判別を行う方法がある。この方法は、例えば、調査対象となる地域に調査を行う者が直接赴き、現在の花粉の色合いと過去の花粉の色合いとを比較することで、花粉の成熟度を判定する。
【０００４】
また、例えば、気温の累積値を用いる方法も存在する。この方法は、例えば、調査対象となる地域ごとに、花粉の成熟が開始してからの毎日の気温を累積させる。そして、過去の累積値と比較することで、現在の花粉の成熟度を判定する。
【０００５】
また、例えば、リモートセンシングを用いる方法も存在する。この方法は、例えば、調査対象となる樹木や森林をデジタルカメラで撮影し、撮影した画像データからＲ値、Ｇ値、Ｂ値をそれぞれ分離する。そして、分離したそれぞれの値を花粉の成熟が開始してから毎日累積させ、過去の累積値と比較することで、現在の花粉の成熟度を判定する。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】山形大学工学部技術部、情報技術室、中島孝則「平成１７年度科学研究費（奨励研究１７９２１０１１）研究報告、リモートセンシング画像解析によるスギ花粉飛散量ハザードマップ構築に関する研究」、［online］、［２０１１年８月５日検索］、インターネット＜URL：http://tech-staff.yz.yamagata-u.ac.jp/kakenhi/H17Nakajima.pdf＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上記従来技術では、花粉の成熟度を正確かつ簡易に判定することができなかった。
【０００８】
例えば、現地調査で目視判別を行う方法では、調査を行う者が調査対象となる地域に直接赴くことを要していたため、花粉の成熟度を簡易に判定することができなかった。また、例えば、調査対象となる樹木ごと、あるいは花粉がなる雄花ごとに個体差があるため、調査対象の選択にかかる誤差が生じてしまい、花粉の成熟度を正確に判定することができなかった。
【０００９】
また、例えば、気温の累積値を用いる方法では、調査対象となる地域の気温を毎日測定することを要していたため、花粉の成熟度を簡易に判定することができなかった。また、例えば、調査対象となる地域が山中である場合には、気象台で測定される気温とのズレが生じやすく、さらに、累積によりズレが大きくなってしまうこともある。このため、この方法では、花粉の成熟度を正確に判定することができなかった。
【００１０】
また、例えば、リモートセンシングを用いる方法では、調査対象となる樹木や森林を毎日撮影することを要していたため、花粉の成熟度を簡易に判定することができなかった。また、例えば、雨や雪が降った場合には、画像データから分離されるＲ値、Ｇ値、Ｂ値が晴れの日の値と異なってしまうため、花粉の成熟度を正確に判定することができなかった。
【００１１】
開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、花粉の成熟度を正確かつ簡易に判定することができる成熟度判定プログラム、成熟度判定装置及び成熟度判定方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
開示のプログラムは、一つの態様において、処理対象となる風媒花を撮影して取得されたスペクトルデータと、花粉の成熟度を示すスペクトルデータに基づく基準データを花粉の成熟度ごとに記憶する記憶部に記憶された基準データとを照合する処理をコンピュータに実行させる。また、開示のプログラムは、照合結果に基づいて、処理対象となる花粉の成熟度を判定する処理をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１３】
本願の開示する技術の一つの態様によれば、花粉の成熟度を正確かつ簡易に判定することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】図１は、実施例１に係る成熟度判定装置の機能構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、ＨＳＤの一例を示す図である。
【図３】図３は、ＨＳＤが有するスペクトルデータの一例を示す図である。
【図４】図４は、ＨＳＤが有するスペクトルデータの一例を示す図である。
【図５】図５は、時系列データベースを説明するための図である。
【図６】図６は、照合結果について説明するための図である。
【図７】図７は、花粉飛散開始予測日を求める処理を説明するための図である。
【図８】図８は、花粉飛散開始予測日を求める処理を説明するための図である。
【図９】図９は、実施例１に係る成熟度判定装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、成熟度判定装置の効果を説明するための図である。
【図１１】図１１は、スペクトルデータに含まれる特異点について説明するための図である。
【図１２】図１２は、時系列データベースを説明するための図である。
【図１３】図１３は、照合部の処理を説明するための図である。
【図１４】図１４は、成熟度判定プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下に、本願の開示する成熟度判定プログラム、成熟度判定装置及び成熟度判定方法の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。各実施例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
【実施例１】
【００１６】
実施例１に係る成熟度判定装置の機能構成の一例について説明する。図１は、実施例１に係る成熟度判定装置の機能構成を示すブロック図である。図１に示すように、この成熟度判定装置１００は、記憶部１１０と、制御部１２０とを有する。また、成熟度判定装置１００は、入力装置１０１と、出力装置１０２とに接続される。成熟度判定装置１００は、例えば、パーソナルコンピュータに対応する。
【００１７】
入力装置１０１は、各種情報の入力を受け付ける。例えば、入力装置１０１は、処理対象となる風媒花を撮影して取得されたスペクトルデータを受け付け、受け付けたスペクトルデータを後述する受付部１２１に送る。また、例えば、入力装置１０１は、利用者による処理を開始する指示の入力を受け付け、受け付けた指示の入力を受付部１２１に送る。例えば、入力装置１０１は、キーボードやマウス、媒体読み取り装置、あるいは温度計や湿度計、ハイパースペクトルセンサなどの各種センサに対応する。
【００１８】
出力装置１０２は、各種情報を出力する。例えば、出力装置１０２は、後述する判定部１２３により判定された花粉の成熟度を出力する。また、例えば、出力装置１０２は、ディスプレイやモニタなどに対応する。
【００１９】
記憶部１１０は、ＨＳＤ（Hyper-Spectral Data）１１１と、時系列データベース１１２とを有する。記憶部１１０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）などの半導体メモリ素子、ハードディスクや光ディスクなどの記憶装置に対応する。
【００２０】
ＨＳＤ１１１は、画像としての２次元要素にスペクトルデータとしての要素を併せ持つ３次元的な構成を有するデータである。例えば、ＨＳＤ１１１は、波長の情報と、光強度又は反射率の情報とを含むスペクトルデータを、画像の１ピクセルごとに有する。例えば、ＨＳＤ１１１は、ハイパースペクトルセンサにより撮影される。ＨＳＤ１１１は、ハイパースペクトルデータとも称する。
【００２１】
図２は、ＨＳＤの一例を示す図である。図２には、一例として、測定対象となる風媒花であるスギが植生する森林を、航空機に搭載したハイパースペクトルセンサで撮影したＨＳＤ１１１を示す。図２に示すように、ＨＳＤ１１１は、例えば、ピクセル２ａを含む。このピクセル２ａは、例えば、成熟したスギの花粉に対応するスペクトルデータを有する。なお、ここでは、ＨＳＤ１１１が航空機に搭載したハイパースペクトルセンサにより撮影される場合を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、ＨＳＤ１１１は、人工衛星や地上を走行する車両などに搭載したハイパースペクトルセンサで撮影されても良く、人の手によって撮影されても良い。また、例えば、ＨＳＤ１１１は、過去に撮影されたＨＳＤ１１１を記憶する外部記憶装置から取得されても良い。
【００２２】
図３及び図４を用いて、ＨＳＤが有するスペクトルデータについて説明する。図３及び図４は、ＨＳＤが有するスペクトルデータの一例を示す図である。図３には、スペクトル強度が用いられる場合を示し、図４には、相対反射率が用いられる場合を示す。この相対反射率は、スペクトル強度から光源のスペクトル成分を除去することで得られる値である。図３及び図４の横軸は波長を示し、縦軸はスペクトル強度又は相対反射率を示す。なお、図３及び図４には、測定波長域が４００ｎｍから９００ｎｍのハイパースペクトルセンサで撮影した場合を示す。この測定波長域のうち４００ｎｍから７００ｎｍまでの可視光領域には、花粉の成熟の程度が現れやすい。特に、スギ花粉の成熟は、黄色成分を含む５５０ｎｍから６５０ｎｍまでの領域に現れやすい。また、撮影に用いられるハイパースペクトルセンサの測定波長域は、４００ｎｍから９００ｎｍに限定されるものではない。例えば、ハイパースペクトルセンサの測定波長域は、測定対象となる風媒花の種類に応じて適宜選択されて良い。なお、スペクトルデータとしては、スペクトル強度が用いられても良く、相対反射率が用いられても良い。以下では、相対反射率が用いられる場合を説明する。例えば、図２に示したＨＳＤ１１１のピクセル２ａは、図４に示したスペクトルデータを有する。
【００２３】
時系列データベース１１２は、花粉の成熟度を示すスペクトルデータに基づく基準データを花粉の成熟度ごとに記憶する。例えば、時系列データベース１１２は、花粉未成熟時から花粉飛散時までの過去の日付に対応するスペクトルデータを、該当する過去の日付ごとに記憶する。図５は、時系列データベースを説明するための図である。図５に示すように、時系列データベース１１２は、例えば、昨年の日付に対応する花粉のスペクトルデータを、該当する日付ごとに記憶する。なお、時系列データベース１１２は、基準データの一例である。また、時系列データベース１１２が記憶するスペクトルデータは、照合用スペクトルデータの一例である。
【００２４】
例えば、時系列データベース１１２は、花粉未成熟時から花粉飛散時までの花粉のスペクトルデータが毎日記録されることで生成される。なお、雨天時や降雪時などに取得されたスペクトルデータは、晴天時のスペクトルデータとは異なる値になってしまうため、晴天時のスペクトルデータを用いることが望ましい。また、雨天や降雪などが原因で望ましいスペクトルデータを記録できない場合には、他の日付に記録されたスペクトルデータから推定されても良い。例えば、記録できない日付の前後の日付に対応するスペクトルデータの中間値を用いてもよい。
【００２５】
制御部１２０は、受付部１２１と、照合部１２２と、判定部１２３とを有する。制御部１２０の機能は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの集積回路により実現することができる。また、制御部１２０の機能は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）が所定のプログラムを実行することで実現することができる。
【００２６】
受付部１２１は、各種情報を受け付ける。例えば、受付部１２１は、処理対象となる風媒花を撮影して取得されたスペクトルデータを受け付ける。また、例えば、受付部１２１は、ＨＳＤ１１１を入力装置１０１から受け付け、受け付けたＨＳＤ１１１を記憶部１１０に格納する。また、例えば、受付部１２１は、利用者による処理を開始する指示を入力装置１０１から受け付け、受け付けた指示を照合部１２２に送る。
【００２７】
照合部１２２は、処理対象となる風媒花を撮影して取得されたスペクトルデータと、時系列データベース１１２とを照合する。例えば、照合部１２２は、処理を開始する指示を受付部１２１から受け付けると、処理対象となる花粉が撮影されたＨＳＤ１１１に含まれるピクセルを一つ選択する。照合部１２２は、選択したピクセルが有するスペクトルデータと、時系列データベース１１２のスペクトルデータとを照合する。
【００２８】
例えば、照合部１２２は、ベクトルのコサイン距離を用いてスペクトルデータの照合を行う。例えば、照合部１２２は、特開２００９−３９２８０号公報に記載されるように、スペクトルデータに基づいて、基準ベクトルｅＨＳを求める。例えば、照合部１２２は、選択したピクセルが有するスペクトルデータから基準ベクトルｅＨＳ１を求め、時系列データベース１１２のスペクトルデータから基準ベクトルｅＨＳ２を求める。照合部１２２は、下記の式（１）を用いてコサイン距離ｃｏｓθを算出する。なお、ｅＨＳ１及びｅＨＳ２は、大きさが１の単位ベクトルであるため、このコサイン距離ｃｏｓθが１に近いほど、照合部１２２は、選択したピクセルが有するスペクトルデータと、時系列データベース１１２のスペクトルデータとが類似すると判定する。
【００２９】
【数１】
【００３０】
例えば、照合部１２２は、選択したピクセルが有するスペクトルデータと、時系列データベース１１２のスペクトルデータとを照合する。照合部１２２は、選択したピクセルが有するスペクトルデータに最も類似のスペクトルデータの昨年の日付を、選択したピクセルに対応付ける。また、照合部１２２は、他のピクセルについても同様に、昨年の日付を対応付ける。このように、照合部１２２は、処理対象となる花粉が撮影されたＨＳＤ１１１に含まれるピクセルごとに、最も類似のスペクトルデータの昨年の日付を対応付ける。なお、この方法は、Ｓｐｅｃｔｒａｌ Ａｎｇｌｅ Ｍａｐｐｅｒ法とも称される。
【００３１】
図６は、照合結果について説明するための図である。図６上段には、時系列データベース１１２のスペクトルデータと対応する昨年の日付とを示す。また、図６下段には、実測データとして図２に示したＨＳＤ１１１のうち、過去の日付と類似するピクセルをマッピングした画像６ａ〜画像６ｃを示す。つまり、画像６ａに示すピクセルは昨年の１月１８日と類似し、画像６ｂに示すピクセルは昨年の１月１９日と類似し、画像６ｃに示すピクセルは昨年の１月２０日と類似することをそれぞれ示す。例えば、照合部１２２は、図６に示すように、ＨＳＤ１１１の各ピクセルに、過去の日付と類似するピクセルをマッピングしたデータを照合結果として出力する。なお、ここでは、照合部１２２がマッピングしたデータを照合結果として出力する場合を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、照合部１２２は、ＨＳＤ１１１の各ピクセルの座標に、類似する過去の日付を対応付けたデータを照合結果として出力しても良い。
【００３２】
判定部１２３は、照合部１２２による照合結果に基づいて、処理対象となる花粉の成熟度を判定する。例えば、判定部１２３は、照合部１２２から受け付けた照合結果に含まれる過去の日付のうち、ピクセル数が最も多い過去の日付を処理対象の花粉の成熟度として判定する。例えば、図６に示した照合結果に含まれる過去の日付のうち、ピクセル数が最も多い日付が１月１９日である場合には、判定部１２３は、１月１９日を処理対象の花粉の成熟度として判定する。なお、判定部１２３による判定方法は、この方法に限定されるものではない。例えば、判定部１２３は、照合結果においてピクセル数が所定数以上存在する過去の日付のうち、最も早い日付を処理対象の花粉の成熟度として判定しても良い。例えば、図６に示した照合結果においてピクセル数が所定数以上存在する過去の日付が１月１８日、１月１９日、１月２０日の３日である場合を説明する。この場合、判定部１２３は、１月１８日を処理対象の花粉の成熟度として判定する。
【００３３】
また、例えば、判定部１２３は、処理対象の花粉の成熟度に基づいて、花粉の飛散が開始する日付を示す花粉飛散開始予測日と、花粉の飛散が終了する日付を示す花粉飛散終了予測日とを求める。例えば、判定部１２３は、過去に花粉の飛散が開始した日付から処理対象となる花粉の成熟度に対応する過去の日付を減算し、減算結果を処理対象となる花粉が撮影された日付に加算することで、処理対象となる花粉の飛散が開始する日付を算出する。
【００３４】
図７は、花粉飛散開始予測日を求める処理を説明するための図である。図７に示す例では、実測値として１月１７日に撮影した花粉の成熟度が、時系列データベース１１２に記憶された昨年の１月１９日に対応する場合を説明する。また、図７に示す例では、時系列データベース１１２に、昨年の花粉飛散開始日が１月２４日であった旨が記憶される場合を示す。図７に示す例では、判定部１２３は、（２４日−１９日）＋１７日＝２２日を花粉飛散開始予測日として算出する。このように、判定部１２３は、実測値を１点計測するだけで、花粉飛散開始予測日を算出することができる。なお、判定部１２３が花粉飛散終了予測日を算出する処理は、花粉飛散開始予測日を算出する処理と同様である。
【００３５】
図８は、花粉飛散開始予測日を求める処理を説明するための図である。図８に示す例では、実測値として１月１３日と１月１７日に撮影した花粉の成熟度を判定した場合を説明する。図８には、１月１３日に撮影した花粉の成熟度が昨年の１月１４日に対応し、１月１７日に撮影した花粉の成熟度が昨年の１月１９日に対応する場合を示す。また、図８に示す例では、時系列データベース１１２に、昨年の花粉飛散開始日が１月２４日であった旨が記憶される場合を示す。図８に示す例では、判定部１２３は、１３日＋（２４日−１４日）×（１７日−１３日）／（１９日−１４日）＝２１日を花粉飛散開始予測日として算出する。このように、判定部１２３は、実測値を２点計測することで、花粉飛散開始予測日を正確に算出することができる。なお、ここでは、実測値を２点計測する場合を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、実測値を３点以上計測することで、花粉飛散開始予測日をより正確に算出することができる。これは、複数の日付における実測値を時系列データベース１１２と比較することで、その年の花粉の成熟の傾向を把握できるからである。また、判定部１２３が花粉飛散終了予測日を算出する処理は、花粉飛散開始予測日を算出する処理と同様である。
【００３６】
また、例えば、判定部１２３は、処理対象の花粉の成熟度に基づいて、花粉飛散量を判定する。例えば、判定部１２３は、花粉の成熟度に対応する照合用スペクトルデータに含まれる花粉の波長におけるスペクトル強度に対する、前記処理対象となる花粉の成熟度に対応するスペクトルデータに含まれる花粉の波長におけるスペクトル強度の比率を算出する。判定部１２３は、算出した比率を前記照合用飛散量に乗じて前記処理対象となる花粉が飛散した場合の飛散量を算出する。
【００３７】
例えば、昨年の花粉飛散量が１平方センチメートル当り３０００個であった場合を説明する。また、実測値として１月１７日に撮影した花粉の成熟度が昨年の１月１９日に対応する場合を説明する。また、１月１７日に撮影したスペクトルデータの６００ｎｍにおける相対反射率が０．２２であり、昨年の１月１９日に対応するスペクトルデータの６００ｎｍにおける相対反射率が０．２である場合を説明する。この場合、予測される花粉飛散量は１平方センチメートル当り３０００個×０．２２／０．２＝３３００個となる。なお、ここでは、花粉の波長が６００ｎｍであるものとして算出したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、植物種に応じて花粉の波長は適宜選択されて良い。また、花粉の波長の範囲を選択し、選択した範囲内のスペクトルデータの積分値を用いて比率を算出し、花粉飛散量を予測しても良い。
【００３８】
次に、実施例１に係る成熟度判定装置１００の処理手順について説明する。図９は、実施例１に係る成熟度判定装置の処理手順を示すフローチャートである。図９に示す処理は、例えば、図示した各装置に電源から電力が供給される間、所定時間間隔で実行される。
【００３９】
図９に示すように、受付部１２１が処理を開始する指示を入力装置１０１から受け付けると（ステップＳ１０１Ｙｅｓ）、照合部１２２は、処理対象となる花粉が撮影されたＨＳＤ１１１に含まれるピクセルを一つ選択する（ステップＳ１０２）。
【００４０】
照合部１２２は、選択したピクセルが有するスペクトルデータと、時系列データベース１１２のスペクトルデータとを照合する（ステップＳ１０３）。例えば、照合部１２２は、選択したピクセルが有するスペクトルデータに最も類似のスペクトルデータの昨年の日付を、選択したピクセルに対応付ける。
【００４１】
照合部１２２は、処理対象となる花粉が撮影されたＨＳＤ１１１に含まれる全てのピクセルが選択されるまで（ステップＳ１０４Ｎｏ）、ステップＳ１０２及びステップＳ１０３の処理を繰り返し実行する。
【００４２】
全てのピクセルが選択されると（ステップＳ１０４Ｙｅｓ）、判定部１２３は、照合部１２２による照合結果に基づいて、処理対象となる花粉の成熟度を判定する（ステップＳ１０５）。
【００４３】
次に、実施例１に係る成熟度判定装置１００の効果について説明する。成熟度判定装置１００は、処理対象となる風媒花を撮影して取得されたスペクトルデータと、花粉の成熟度を示すスペクトルデータに基づく基準データを処理対象となる花粉の成熟度ごとに記憶する記憶部に記憶された基準データとを照合する。成熟度判定装置１００は、照合結果に基づいて、処理対象となる花粉の成熟度を判定する。このため、成熟度判定装置１００は、花粉の成熟度を正確かつ簡易に判定することができる。また、成熟度判定装置１００は、判定した花粉の成熟度に基づいて、花粉飛散開始予測日、花粉飛散終了予測日及び花粉飛散量を正確かつ簡易に判定することができる。
【００４４】
例えば、成熟度判定装置１００は、ハイパースペクトルセンサを用いて処理対象となる風媒花を撮影する。このため、成熟度判定装置１００は、調査を行う者が調査対象となる地域に直接赴くことなく、花粉の成熟度を簡易に判定することができる。例えば、図１０に示すように、成熟度判定装置１００は、人工衛星に搭載したハイパースペクトルセンサを用いたリモートセンシングを行うことで、広範囲に亘る花粉の成熟度を簡易に判定することができる。図１０は、成熟度判定装置の効果を説明するための図である。
【００４５】
また、例えば、成熟度判定装置１００は、ＨＳＤ１１１に含まれるピクセルごとに基準データと照合し、花粉の成熟度を判定する。このため、成熟度判定装置１００は、調査対象となる樹木ごと、あるいは雄花ごとの個体差による影響を低減することができ、花粉の成熟度を正確に判定することができる。
【００４６】
また、例えば、成熟度判定装置１００は、処理対象として撮影した花粉のＨＳＤ１１１に基づいて、花粉の成熟度を判定する。このため、成熟度判定装置１００は、毎日花粉を撮影することなく、花粉の成熟度を簡易に判定することができる。また、成熟度判定装置１００は、毎日花粉を撮影してデータを累積させることを要しないので、ズレの影響を低減でき、花粉の成熟度を正確に判定することができる。
【実施例２】
【００４７】
実施例２に係る成熟度判定装置１００について説明する。実施例１では、ベクトルのコサイン距離を用いてスペクトルデータの照合を行う場合を説明したが、スペクトルデータに含まれる複数の特異点を用いてスペクトルデータの照合を行うこととしても良い。そこで、実施例２では、スペクトルデータに含まれる複数の特異点を用いてスペクトルデータの照合を行う場合を説明する。
【００４８】
ここで、スペクトルデータに含まれる特異点について説明する。図１１は、スペクトルデータに含まれる特異点について説明するための図である。図１１には、スペクトル強度を用いたスペクトルデータの一例を示す。スペクトルデータに含まれる特異点とは、例えば、スペクトルデータの極大点及び極小点である。図１１に示す例では、成熟度判定装置１００は、特異点Ａ〜Ｅを用いてスペクトルデータの照合を行う。なお、特異点は、特徴点とも称する。
【００４９】
実施例２に係る成熟度判定装置１００の機能構成の一例について説明する。実施例２に係る成熟度判定装置１００の機能構成は、図１に示した成熟度判定装置１００の機能構成の機能構成と基本的には同様であり、相違する点についてのみ説明する。
【００５０】
時系列データベース１１２は、花粉の成熟度を示すスペクトルデータに含まれる複数の特異点の値から算出される一つ又は複数の特徴量を含む組合せを基準データとし、花粉の成熟度ごとに記憶する。
【００５１】
図１２は、時系列データベースを説明するための図である。図１２に示すように、時系列データベース１１２は、過去の日付と、該当する日に撮影されたスペクトルデータに含まれる特異点から導いた数値とを対応付けて記憶する。例えば、時系列データベース１１２は、特異点から導いた数値として、α、β、γ及びδを記憶する。αは、下記の式（２）を用いて算出される。βは、下記の式（３）を用いて算出される。γは、下記の式（４）を用いて算出される。δは、下記の式（５）を用いて算出される。なお、下記の式（２）〜（５）において、Ａは、図１１の特異点Ａのスペクトル強度を示し、Ｂは、特異点Ｂのスペクトル強度を示し、Ｃは、特異点Ｃのスペクトル強度を示し、Ｄは、特異点Ｄのスペクトル強度を示し、Ｅは、特異点Ｅのスペクトル強度を示す。また、この数値は、特徴量の一例である。
【００５２】
α＝Ｃ／Ａ・・・（２）
β＝（Ｃ−Ｂ）／（Ａ−Ｂ）・・・（３）
γ＝（Ａ／Ｂ）／（Ａ／Ｃ）・・・（４）
δ＝｛（Ｃ−Ｂ）／（Ｃ−Ｄ）｝／｛（Ｃ−Ｄ）／（Ｃ−Ｅ）｝・・・（５）
【００５３】
上記の式（２）〜（５）は、特異点のスペクトル強度の比を求めるものであるため、撮影条件の影響が現れにくい。なお、数値を求める式は、上記の式（２）〜（５）に限定されるものではなく、成熟度判定装置１００を利用する者が適宜設定してよい。
【００５４】
図１２に示すように、時系列データベース１１２は、例えば、過去の日付「２００９．１２．１」と、α「○○○」と、β「△△△」と、γ「×××」と、δ「□□□」とを対応付けて記憶する。つまり、時系列データベース１１２は、２００９年１２月１日に取得したスペクトルデータに含まれる特異点から導いた数値として、α＝○○○と、β＝△△△と、γ＝×××と、δ＝□□□とを記憶する。なお、時系列データベース１１２は、他の日付についても同様に数値を記憶する。
【００５５】
照合部１２２は、処理対象となる花粉をハイパースペクトルセンサで撮影して取得された画像に含まれる各ピクセルのスペクトルデータに含まれる複数の特異点の値から一つ又は複数の特徴量を算出する。照合部１２２は、算出した一つ又は複数の特徴量と、時系列データベース１１２に記憶された特徴量の組合せに含まれる一つ又は複数の特徴量とを照合する。
【００５６】
例えば、照合部１２２は、処理を開始する指示を受付部１２１から受け付けると、処理対象となる花粉が撮影されたＨＳＤ１１１に含まれるピクセルを一つ選択する。照合部１２２は、選択したピクセルが有するスペクトルデータと、時系列データベース１１２のスペクトルデータとを照合する。
【００５７】
例えば、照合部１２２は、スペクトルデータに含まれる複数の特異点を用いてスペクトルデータの照合を行う。この特異点の検出方法としては、例えば、スペクトルデータの微分係数が正から負もしくは負から正に変わるゼロクロス点を用いる方法や、パターンマッチングを行って特異点を検出する方法などが用いられる。
【００５８】
図１３は、照合部の処理を説明するための図である。図１３に示すように、照合部１２２は、選択したピクセルが有するスペクトルデータに含まれる複数の特異点を、上記の式（２）〜（５）に適用し、α、β、γ及びδをそれぞれ算出する。照合部１２２は、算出したα、β、γ及びδを時系列データベース１１２のα、β、γ及びδとそれぞれ比較する。例えば、照合部１２２は、α、β、γ及びδのそれぞれの数値の誤差範囲が±５％以内となる過去の日付を、選択したピクセルの照合結果とする。なお、それぞれの数値の誤差が±５％以内となる過去の日付が複数存在する場合には、照合部１２２は、誤差範囲を狭めることで、唯一の過去の日付を特定する。また、それぞれの数値の誤差が±５％以内となる過去の日付が存在しない場合には、照合部１２２は、誤差範囲を広めることで、唯一の過去の日付を特定する。このように、照合部１２２は、ＨＳＤ１１１の各ピクセルに、類似する過去の日付を対応付けたデータを照合結果として出力する。
【００５９】
上述してきたように、実施例２に係る成熟度判定装置１００は、スペクトルデータに含まれる複数の特異点を用いてスペクトルデータの照合を行う。このため、成熟度判定装置１００は、時系列データベース１１２にスペクトルデータを記憶する必要がないので、時系列データベース１１２に要する記憶容量を軽減することができる。
【実施例３】
【００６０】
さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、その他の実施形態にて実施されても良い。そこで、以下では、その他の実施例について説明する。
【００６１】
例えば、上記の実施例１及び２では、処理対象となる風媒花を撮影したＨＳＤ１１１に含まれるピクセルごとに、時系列データベース１１２と照合する場合を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、照合部１２２は、処理対象となる風媒花を撮影したＨＳＤ１１１に含まれるピクセル同士を照合し、類似するピクセルが最も多いピクセルについて時系列データベース１１２と照合しても良い。
【００６２】
また、実施例１及び２において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。例えば、成熟度判定装置１００の処理は、受付部１２１が利用者による処理を開始する指示を受け付けたことを契機として手動的に開始されるものとして説明したが、これに限定されるものではない。例えば、成熟度判定装置１００の処理は、受付部１２１が処理対象となるＨＳＤ１１１を受け付けたことを契機として自動的に開始されても良い。この他、上述文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、図１２に示した時系列データベース１１２は、他の算出方法により求まる数値を記憶しても良い。
【００６３】
また、図１に示した成熟度判定装置１００の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、成熟度判定装置１００の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、図１に示した照合部１２２、判定部１２３、時系列データベース１１２のうちいずれか又は全ての機能をサーバに持たせ、かかるサーバと成熟度判定装置１００とが協働することで、花粉の成熟度を判定しても良い。
【００６４】
また、成熟度判定装置１００は、成熟度判定装置１００の各機能を既知の情報処理装置に搭載することによって実現することもできる。既知の情報処理装置は、例えば、パーソナルコンピュータ、ワークステーション、携帯電話、ＰＨＳ（Personal Handy-phone System）端末、移動体通信端末又はＰＤＡ（Personal Digital Assistant）などの装置に対応する。
【００６５】
図１４は、成熟度判定プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。図１４に示すように、コンピュータ３００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ３０１と、ユーザからデータの入力を受け付ける入力装置３０２と、モニタ３０３とを有する。また、コンピュータ３００は、記憶媒体からプログラム等を読み取る媒体読み取り装置３０４と、他の装置と接続するためのインターフェース装置３０５と、他の装置と無線により接続するための無線通信装置３０６とを有する。また、コンピュータ３００は、各種情報を一時記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）３０７と、ハードディスク装置３０８とを有する。また、各装置３０１〜３０８は、バス３０９に接続される。
【００６６】
ハードディスク装置３０８には、図１に示した照合部１２２及び判定部１２３の各処理部と同様の機能を有する成熟度判定プログラムが記憶される。又はドディスク装置３０８には、成熟度判定プログラムを実現するための各種データが記憶される。
【００６７】
ＣＰＵ３０１は、ハードディスク装置３０８に記憶された各プログラムを読み出して、ＲＡＭ３０７に展開し、各種の処理を行う。また、これらのプログラムは、コンピュータを図１に示した照合部１２２及び判定部１２３として機能させることができる。
【００６８】
なお、上記の成熟度判定プログラムは、必ずしもハードディスク装置３０８に記憶されている必要はない。例えば、コンピュータが読み取り可能な記録媒体に記憶されたプログラムを、コンピュータ３００が読み出して実行するようにしても良い。コンピュータが読み取り可能な記録媒体は、例えば、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤディスク、ＵＳＢメモリ等の可搬型記録媒体、フラッシュメモリ等の半導体メモリ、ハードディスクドライブ等が対応する。また、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）等に接続された装置にこのプログラムを記憶させておき、コンピュータ３００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしても良い。
【００６９】
以上の各実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【００７０】
（付記１）コンピュータに、
処理対象となる風媒花を撮影して取得されたスペクトルデータと、花粉の成熟度を示すスペクトルデータに基づく基準データを前記花粉の成熟度ごとに記憶する記憶部に記憶された前記基準データとを照合し、
前記照合する処理による照合結果に基づいて、前記処理対象となる花粉の成熟度を判定する
処理を実行させることを特徴とする成熟度判定プログラム。
【００７１】
（付記２）前記照合する処理は、前記処理対象となる花粉をハイパースペクトルセンサで撮影して取得された画像に含まれるピクセルごとのスペクトルデータと、前記基準データとを照合し、
前記判定する処理は、前記照合する処理によるピクセルごとの照合結果に基づいて、前記処理対象となる花粉の成熟度を判定することを特徴とする付記１に記載の成熟度判定プログラム。
【００７２】
（付記３）前記判定する処理は、過去に花粉の飛散が開始した日付から前記処理対象となる花粉の成熟度に対応する過去の日付を減算し、減算結果を前記処理対象となる花粉が撮影された日付に加算することで、前記処理対象となる花粉の飛散が開始する日付を算出することを特徴とする付記１又は２に記載の成熟度判定プログラム。
【００７３】
（付記４）前記判定する処理は、過去に花粉の飛散が終了した日付から前記処理対象となる花粉の成熟度に対応する過去の日付を減算し、減算結果を前記処理対象となる花粉が撮影された日付に加算することで、前記処理対象となる花粉の飛散が終了する日付を算出することを特徴とする付記１〜３のいずれか一つに記載の成熟度判定プログラム。
【００７４】
（付記５）前記記憶部には、花粉の成熟度を示すスペクトルデータである照合用スペクトルデータが前記基準データとして前記花粉の成熟度ごとに記憶され、
前記照合する処理は、前記処理対象となる花粉をハイパースペクトルセンサで撮影して取得された画像に含まれる各ピクセルのスペクトルデータと、前記記憶部に記憶された前記照合用スペクトルデータとを照合することを特徴とする付記１〜４のいずれか一つに記載の成熟度判定プログラム。
【００７５】
（付記６）前記記憶部には、前記照合用スペクトルデータに対応する花粉が飛散した場合の飛散量である照合用飛散量が記憶され、
前記判定する処理は、前記照合用スペクトルデータに含まれる花粉の波長におけるスペクトル強度に対する、前記処理対象となる花粉の成熟度に対応するスペクトルデータに含まれる花粉の波長におけるスペクトル強度の比率を算出し、算出した比率を前記照合用飛散量に乗じて前記処理対象となる花粉が飛散した場合の飛散量を算出することを特徴とする付記５に記載の成熟度判定プログラム。
【００７６】
（付記７）前記記憶部には、花粉の成熟度を示すスペクトルデータに含まれる複数の特徴点の値から算出される一つ又は複数の特徴量を含む組合せが前記基準データとして前記花粉の成熟度ごとに記憶され、
前記照合する処理は、前記処理対象となる花粉をハイパースペクトルセンサで撮影して取得された画像に含まれる各ピクセルのスペクトルデータに含まれる複数の特徴点の値から一つ又は複数の特徴量を算出し、算出した一つ又は複数の特徴量と、前記記憶部に前記花粉の成熟度ごとに記憶された前記組合せに含まれる一つ又は複数の特徴量とを照合することを特徴とする付記１〜６のいずれか一つに記載の成熟度判定プログラム。
【００７７】
（付記８）花粉の成熟度を示すスペクトルデータに基づく基準データを前記花粉の成熟度ごとに記憶する記憶部と、
処理対象となる風媒花を撮影して取得されたスペクトルデータと、前記記憶部に記憶された前記基準データとを照合する照合部と、
前記照合部による照合結果に基づいて、前記処理対象となる花粉の成熟度を判定する判定部と
を備えることを特徴とする成熟度判定装置。
【００７８】
（付記９）前記照合部は、前記処理対象となる花粉をハイパースペクトルセンサで撮影して取得された画像に含まれるピクセルごとのスペクトルデータと、前記基準データとを照合し、
前記判定部は、前記照合する処理によるピクセルごとの照合結果に基づいて、前記処理対象となる花粉の成熟度を判定することを特徴とする付記８に記載の成熟度判定装置。
【００７９】
（付記１０）前記判定部は、過去に花粉の飛散が開始した日付から前記処理対象となる花粉の成熟度に対応する過去の日付を減算し、減算結果を前記処理対象となる花粉が撮影された日付に加算することで、前記処理対象となる花粉の飛散が開始する日付を算出することを特徴とする付記８又は９に記載の成熟度判定装置。
【００８０】
（付記１１）前記判定部は、過去に花粉の飛散が終了した日付から前記処理対象となる花粉の成熟度に対応する過去の日付を減算し、減算結果を前記処理対象となる花粉が撮影された日付に加算することで、前記処理対象となる花粉の飛散が終了する日付を算出することを特徴とする付記８〜１０のいずれか一つに記載の成熟度判定装置。
【００８１】
（付記１２）前記記憶部には、花粉の成熟度を示すスペクトルデータである照合用スペクトルデータが前記基準データとして前記花粉の成熟度ごとに記憶され、
前記照合部は、前記処理対象となる花粉をハイパースペクトルセンサで撮影して取得された画像に含まれる各ピクセルのスペクトルデータと、前記記憶部に記憶された前記照合用スペクトルデータとを照合することを特徴とする付記８〜１１のいずれか一つに記載の成熟度判定装置。
【００８２】
（付記１３）前記記憶部には、前記照合用スペクトルデータに対応する花粉が飛散した場合の飛散量である照合用飛散量が記憶され、
前記判定部は、前記照合用スペクトルデータに含まれる花粉の波長におけるスペクトル強度に対する、前記処理対象となる花粉の成熟度に対応するスペクトルデータに含まれる花粉の波長におけるスペクトル強度の比率を算出し、算出した比率を前記照合用飛散量に乗じて前記処理対象となる花粉が飛散した場合の飛散量を算出することを特徴とする付記１２に記載の成熟度判定装置。
【００８３】
（付記１４）前記記憶部には、花粉の成熟度を示すスペクトルデータに含まれる複数の特徴点の値から算出される一つ又は複数の特徴量を含む組合せが前記基準データとして前記花粉の成熟度ごとに記憶され、
前記照合部は、前記処理対象となる花粉をハイパースペクトルセンサで撮影して取得された画像に含まれる各ピクセルのスペクトルデータに含まれる複数の特徴点の値から一つ又は複数の特徴量を算出し、算出した一つ又は複数の特徴量と、前記記憶部に前記花粉の成熟度ごとに記憶された前記組合せに含まれる一つ又は複数の特徴量とを照合することを特徴とする付記８〜１３のいずれか一つに記載の成熟度判定装置。
【００８４】
（付記１５）コンピュータにより実行される成熟度判定方法であって、
処理対象となる風媒花を撮影して取得されたスペクトルデータと、花粉の成熟度を示すスペクトルデータに基づく基準データを前記花粉の成熟度ごとに記憶する記憶部に記憶された前記基準データとを照合し、
前記照合する処理による照合結果に基づいて、前記処理対象となる花粉の成熟度を判定する
ことを特徴とする成熟度判定方法。
【００８５】
（付記１６）前記照合する処理は、前記処理対象となる花粉をハイパースペクトルセンサで撮影して取得された画像に含まれるピクセルごとのスペクトルデータと、前記基準データとを照合し、
前記判定する処理は、前記照合する処理によるピクセルごとの照合結果に基づいて、前記処理対象となる花粉の成熟度を判定することを特徴とする付記１５に記載の成熟度判定方法。
【００８６】
（付記１７）前記判定する処理は、過去に花粉の飛散が開始した日付から前記処理対象となる花粉の成熟度に対応する過去の日付を減算し、減算結果を前記処理対象となる花粉が撮影された日付に加算することで、前記処理対象となる花粉の飛散が開始する日付を算出することを特徴とする付記１５又は１６に記載の成熟度判定方法。
【００８７】
（付記１８）前記判定する処理は、過去に花粉の飛散が終了した日付から前記処理対象となる花粉の成熟度に対応する過去の日付を減算し、減算結果を前記処理対象となる花粉が撮影された日付に加算することで、前記処理対象となる花粉の飛散が終了する日付を算出することを特徴とする付記１５〜１７のいずれか一つに記載の成熟度判定方法。
【００８８】
（付記１９）前記記憶部には、花粉の成熟度を示すスペクトルデータである照合用スペクトルデータが前記基準データとして前記花粉の成熟度ごとに記憶され、
前記照合する処理は、前記処理対象となる花粉をハイパースペクトルセンサで撮影して取得された画像に含まれる各ピクセルのスペクトルデータと、前記記憶部に記憶された前記照合用スペクトルデータとを照合することを特徴とする付記１５〜１８のいずれか一つに記載の成熟度判定方法。
【００８９】
（付記２０）前記記憶部には、前記照合用スペクトルデータに対応する花粉が飛散した場合の飛散量である照合用飛散量が記憶され、
前記判定する処理は、前記照合用スペクトルデータに含まれる花粉の波長におけるスペクトル強度に対する、前記処理対象となる花粉の成熟度に対応するスペクトルデータに含まれる花粉の波長におけるスペクトル強度の比率を算出し、算出した比率を前記照合用飛散量に乗じて前記処理対象となる花粉が飛散した場合の飛散量を算出することを特徴とする付記１９に記載の成熟度判定方法。
【００９０】
（付記２１）前記記憶部には、花粉の成熟度を示すスペクトルデータに含まれる複数の特徴点の値から算出される一つ又は複数の特徴量を含む組合せが前記基準データとして前記花粉の成熟度ごとに記憶され、
前記照合する処理は、前記処理対象となる花粉をハイパースペクトルセンサで撮影して取得された画像に含まれる各ピクセルのスペクトルデータに含まれる複数の特徴点の値から一つ又は複数の特徴量を算出し、算出した一つ又は複数の特徴量と、前記記憶部に前記花粉の成熟度ごとに記憶された前記組合せに含まれる一つ又は複数の特徴量とを照合することを特徴とする付記１５〜２０のいずれか一つに記載の成熟度判定方法。
【符号の説明】
【００９１】
１００ 成熟度判定装置
１０１ 入力装置
１０２ 出力装置
１１０ 記憶部
１１２ 時系列データベース
１２０ 制御部
１２１ 受付部
１２２ 照合部
１２３ 判定部
３００ コンピュータ
３０１ ＣＰＵ
３０２ 入力装置
３０３ モニタ
３０４ 媒体読み取り装置
３０５ インターフェース装置
３０６ 無線通信装置
３０７ ＲＡＭ
３０８ ハードディスク装置
３０９ バス
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータに、
処理対象となる風媒花を撮影して取得されたスペクトルデータと、花粉の成熟度を示すスペクトルデータに基づく基準データを前記花粉の成熟度ごとに記憶する記憶部に記憶された前記基準データとを照合し、
前記照合する処理による照合結果に基づいて、前記処理対象となる花粉の成熟度を判定する
処理を実行させることを特徴とする成熟度判定プログラム。
【請求項２】
前記照合する処理は、前記処理対象となる花粉をハイパースペクトルセンサで撮影して取得された画像に含まれるピクセルごとのスペクトルデータと、前記基準データとを照合し、
前記判定する処理は、前記照合する処理によるピクセルごとの照合結果に基づいて、前記処理対象となる花粉の成熟度を判定することを特徴とする請求項１に記載の成熟度判定プログラム。
【請求項３】
前記判定する処理は、過去に花粉の飛散が開始した日付から前記処理対象となる花粉の成熟度に対応する過去の日付を減算し、減算結果を前記処理対象となる花粉が撮影された日付に加算することで、前記処理対象となる花粉の飛散が開始する日付を算出することを特徴とする請求項１又は２に記載の成熟度判定プログラム。
【請求項４】
前記判定する処理は、過去に花粉の飛散が終了した日付から前記処理対象となる花粉の成熟度に対応する過去の日付を減算し、減算結果を前記処理対象となる花粉が撮影された日付に加算することで、前記処理対象となる花粉の飛散が終了する日付を算出することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の成熟度判定プログラム。
【請求項５】
前記記憶部には、花粉の成熟度を示すスペクトルデータである照合用スペクトルデータが前記基準データとして前記花粉の成熟度ごとに記憶され、
前記照合する処理は、前記処理対象となる花粉をハイパースペクトルセンサで撮影して取得された画像に含まれる各ピクセルのスペクトルデータと、前記記憶部に記憶された前記照合用スペクトルデータとを照合することを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の成熟度判定プログラム。
【請求項６】
前記記憶部には、前記照合用スペクトルデータに対応する花粉が飛散した場合の飛散量である照合用飛散量が記憶され、
前記判定する処理は、前記照合用スペクトルデータに含まれる花粉の波長におけるスペクトル強度に対する、前記処理対象となる花粉の成熟度に対応するスペクトルデータに含まれる花粉の波長におけるスペクトル強度の比率を算出し、算出した比率を前記照合用飛散量に乗じて前記処理対象となる花粉が飛散した場合の飛散量を算出することを特徴とする請求項５に記載の成熟度判定プログラム。
【請求項７】
前記記憶部には、花粉の成熟度を示すスペクトルデータに含まれる複数の特徴点の値から算出される一つ又は複数の特徴量を含む組合せが前記基準データとして前記花粉の成熟度ごとに記憶され、
前記照合する処理は、前記処理対象となる花粉をハイパースペクトルセンサで撮影して取得された画像に含まれる各ピクセルのスペクトルデータに含まれる複数の特徴点の値から一つ又は複数の特徴量を算出し、算出した一つ又は複数の特徴量と、前記記憶部に前記花粉の成熟度ごとに記憶された前記組合せに含まれる一つ又は複数の特徴量とを照合することを特徴とする請求項１〜６のいずれか一つに記載の成熟度判定プログラム。
【請求項８】
花粉の成熟度を示すスペクトルデータに基づく基準データを前記花粉の成熟度ごとに記憶する記憶部と、
処理対象となる風媒花を撮影して取得されたスペクトルデータと、前記記憶部に記憶された前記基準データとを照合する照合部と、
前記照合部による照合結果に基づいて、前記処理対象となる花粉の成熟度を判定する判定部と
を備えることを特徴とする成熟度判定装置。
【請求項９】
コンピュータにより実行される成熟度判定方法であって、
処理対象となる風媒花を撮影して取得されたスペクトルデータと、花粉の成熟度を示すスペクトルデータに基づく基準データを前記花粉の成熟度ごとに記憶する記憶部に記憶された前記基準データとを照合し、
前記照合する処理による照合結果に基づいて、前記処理対象となる花粉の成熟度を判定する
ことを特徴とする成熟度判定方法。
【請求項１】
コンピュータに、
処理対象となる風媒花を撮影して取得されたスペクトルデータと、花粉の成熟度を示すスペクトルデータに基づく基準データを前記花粉の成熟度ごとに記憶する記憶部に記憶された前記基準データとを照合し、
前記照合する処理による照合結果に基づいて、前記処理対象となる花粉の成熟度を判定する
処理を実行させることを特徴とする成熟度判定プログラム。
【請求項２】
前記照合する処理は、前記処理対象となる花粉をハイパースペクトルセンサで撮影して取得された画像に含まれるピクセルごとのスペクトルデータと、前記基準データとを照合し、
前記判定する処理は、前記照合する処理によるピクセルごとの照合結果に基づいて、前記処理対象となる花粉の成熟度を判定することを特徴とする請求項１に記載の成熟度判定プログラム。
【請求項３】
前記判定する処理は、過去に花粉の飛散が開始した日付から前記処理対象となる花粉の成熟度に対応する過去の日付を減算し、減算結果を前記処理対象となる花粉が撮影された日付に加算することで、前記処理対象となる花粉の飛散が開始する日付を算出することを特徴とする請求項１又は２に記載の成熟度判定プログラム。
【請求項４】
前記判定する処理は、過去に花粉の飛散が終了した日付から前記処理対象となる花粉の成熟度に対応する過去の日付を減算し、減算結果を前記処理対象となる花粉が撮影された日付に加算することで、前記処理対象となる花粉の飛散が終了する日付を算出することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の成熟度判定プログラム。
【請求項５】
前記記憶部には、花粉の成熟度を示すスペクトルデータである照合用スペクトルデータが前記基準データとして前記花粉の成熟度ごとに記憶され、
前記照合する処理は、前記処理対象となる花粉をハイパースペクトルセンサで撮影して取得された画像に含まれる各ピクセルのスペクトルデータと、前記記憶部に記憶された前記照合用スペクトルデータとを照合することを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の成熟度判定プログラム。
【請求項６】
前記記憶部には、前記照合用スペクトルデータに対応する花粉が飛散した場合の飛散量である照合用飛散量が記憶され、
前記判定する処理は、前記照合用スペクトルデータに含まれる花粉の波長におけるスペクトル強度に対する、前記処理対象となる花粉の成熟度に対応するスペクトルデータに含まれる花粉の波長におけるスペクトル強度の比率を算出し、算出した比率を前記照合用飛散量に乗じて前記処理対象となる花粉が飛散した場合の飛散量を算出することを特徴とする請求項５に記載の成熟度判定プログラム。
【請求項７】
前記記憶部には、花粉の成熟度を示すスペクトルデータに含まれる複数の特徴点の値から算出される一つ又は複数の特徴量を含む組合せが前記基準データとして前記花粉の成熟度ごとに記憶され、
前記照合する処理は、前記処理対象となる花粉をハイパースペクトルセンサで撮影して取得された画像に含まれる各ピクセルのスペクトルデータに含まれる複数の特徴点の値から一つ又は複数の特徴量を算出し、算出した一つ又は複数の特徴量と、前記記憶部に前記花粉の成熟度ごとに記憶された前記組合せに含まれる一つ又は複数の特徴量とを照合することを特徴とする請求項１〜６のいずれか一つに記載の成熟度判定プログラム。
【請求項８】
花粉の成熟度を示すスペクトルデータに基づく基準データを前記花粉の成熟度ごとに記憶する記憶部と、
処理対象となる風媒花を撮影して取得されたスペクトルデータと、前記記憶部に記憶された前記基準データとを照合する照合部と、
前記照合部による照合結果に基づいて、前記処理対象となる花粉の成熟度を判定する判定部と
を備えることを特徴とする成熟度判定装置。
【請求項９】
コンピュータにより実行される成熟度判定方法であって、
処理対象となる風媒花を撮影して取得されたスペクトルデータと、花粉の成熟度を示すスペクトルデータに基づく基準データを前記花粉の成熟度ごとに記憶する記憶部に記憶された前記基準データとを照合し、
前記照合する処理による照合結果に基づいて、前記処理対象となる花粉の成熟度を判定する
ことを特徴とする成熟度判定方法。
【図１】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図２】
【公開番号】特開２０１３−５０４０６（Ｐ２０１３−５０４０６Ａ）
【公開日】平成２５年３月１４日（２０１３．３．１４）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−１８９２３８（Ｐ２０１１−１８９２３８）
【出願日】平成２３年８月３１日（２０１１．８．３１）
【出願人】（０００００５２２３）富士通株式会社 (25,993)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２５年３月１４日（２０１３．３．１４）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年８月３１日（２０１１．８．３１）
【出願人】（０００００５２２３）富士通株式会社 (25,993)
【Ｆターム（参考）】
[ Back to top ]