画像解析によるマングローブ水域おけるプラスチック汚染実態把握と生態系への影響評価研究

Results

研究成果

近赤外・赤・緑3バンド画像解析による市街地のプラスチックごみ検出手法の開発

  • 市街地道路
  • 近赤外線カメラ
  • 画像解析
  • クラスター解析

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Research member

研究メンバー

Purpose

研究目的

海洋プラスチックは80%が陸域起源とされており、その中でもマイクロプラスチックに限定すれば道路塵埃からの流出量が最も多いことが示されている(参考文献1、2)
既往研究として、道路塵埃中のマイクロプラスチック含有量の測定を行った事例(参考文献3、5)は数多く存在するが、市街地道路周辺のプラスチックゴミ存在量の測定を行った例は非常に少ない。
道路から流出するマイクロプラスチックの流出量を知るためには、市街地におけるプラスチックゴミの存在量を評価することが求められる。
そして、効率的なプラスチックゴミの検出手法の開発が期待される。
そこで、本研究ではプラスチックの近赤外線反射強度が高いという特性を活かし、近赤外・赤・緑3バンド画像解析により市街地道路のプラスチックゴミ検出方法を開発することを目的とした。

Results

研究成果

工業製品などのプラスチックの種判別には,背景の色に左右されず,プラスチックの素材特性が比較的顕著に表れる近赤外線(1-2μm)を利用した可視化が行われている。また、近赤外域のカメラを使った海岸のプラスチックごみ検出ついての検討も進められている6)。図1に示されるように、プラスチックは780〜1000nmの波長 で背景物質よりも強い反射率を持っている。しかし、道路周辺にはさまざまな背景があるため、画像解析でプラスチック検出を行うとき周囲と比較してどのような色の特徴(=反射率)を持つかが重要となる。
そこで、様々なプラスチックを路面上に散布して、赤(R)と緑(G)と近赤外(NIR)の画像データを得ることができる植生指標計測用カメラYubaflex(BIZWORKS社)を用いて撮影した。なお、プラスチックの種類は、ポリエチレン(PE),ポリプロピレン(PP),ポリスチレン(PS),ポリ塩化ビニル(PVC),ポリエチレンテレフタラート(PET)の5種類である(図2(a))。ImageJでのSplit処理によりRed,Green,NIRの反射強度値に変換する。
プラスチック以外に植物もNIR反射強度が高いことから、単にNIRだけではプラスチックゴミを検出することが困難である。そこで、GreenとNIRの反射強度の2次元プロットをしたところ、植物とプラスチックを区別できる可能性がみられた(図3)。そこで、NIR/Green比1.04を用いて植物を除去した上で、NIR反射強度を用いて画像からプラスチック抽出を試みたところ、PETを除くプラスチックゴミを効率的に検出できることが明らかとなった(図2(b))。

図1
図2a
図2b
図3

Rreferences

参考文献

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