(57)【要約】【課題】計測対象のおかれた環境と、計測対象による当該環境への応答との関係をより適切に定量的に解析することを可能にする。【解決手段】計測対象の撮像画像情報を解析することで、前記計測対象のおかれた環境に対応する第１の物理値、および前記計測対象による前記環境への応答に対応する第２の物理値を取得する演算部と、前記第１の物理値および前記第２の物理値を対応付けて記憶する記憶部と、を備える、情報処理装置が提供される。【選択図】図１
2020012684.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
計測対象の撮像画像情報を解析することで、前記計測対象のおかれた環境に対応する第１の物理値、および前記計測対象による前記環境への応答に対応する第２の物理値を取得する演算部と、
前記第１の物理値および前記第２の物理値を対応付けて記憶する記憶部と、を備える、
情報処理装置。
【請求項２】
前記演算部は、前記撮像画像情報という平面空間における二次元方向に解析を行うことで、前記第１の物理値および前記第２の物理値を取得する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記演算部は、前記撮像画像情報における、演算に適さない領域を演算対象から除去する、
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記演算に適さない領域は、前記撮像画像情報において前記計測対象以外が撮像された領域または影が撮像された領域を含む、
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記撮像画像情報は、複数の波長帯域の情報を含む多波長画像情報であり、
前記演算部は、前記多波長画像情報における特定の波長帯域の情報を解析することで、第１の物理値および前記第２の物理値を取得する、
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記演算部は、前記環境に関するセンサデータを取得し、前記センサデータを用いて前記第１の物理値を補正する、
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記演算部は、前記第１の物理値または前記第２の物理値のうちの少なくともいずれか１つの分解能に基づいて、前記第１の物理値および前記第２の物理値の分解能を調整する、
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記計測対象は、植物であり、
前記演算部は、前記第１の物理値および前記第２の物理値を用いて前記植物の状態または性質を示す第３の物理値を出力する、
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記演算部は、前記第１の物理値および前記第２の物理値を用いてモデルフィッティングを行うことで前記第３の物理値を出力する、
請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記第３の物理値は、前記植物が受けるストレスに対応する値、または前記植物における光合成速度に対応する値のうちの少なくともいずれか１つを含む、
請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記第１の物理値は、葉面光強度、または温度のうちの少なくともいずれか１つを含む、
請求項１０に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記演算部は、前記第１の物理値が一定値以上、または一定の範囲内である場合における前記第２の物理値を用いて前記第３の物理値を出力する、
請求項１１に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記演算部は、前記撮像画像情報を複数の領域に区分し、前記領域毎に前記第３の物理値を出力する、
請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
前記演算部は、前記第１の物理値、前記第２の物理値、または前記第３の物理値のうちの少なくともいずれか１つを可視化するデータ可視化部をさらに備える、
請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１５】
前記データ可視化部は、前記第１の物理値、前記第２の物理値、または前記第３の物理値のうちの少なくともいずれか１つを色に対応させる、
請求項１４に記載の情報処理装置。
【請求項１６】
前記データ可視化部は、前記色に対応させた、前記第１の物理値、前記第２の物理値、または前記第３の物理値のうちの少なくともいずれか１つを、本来の空間的位置に対応させた画像情報を生成する、
請求項１５に記載の情報処理装置。
【請求項１７】
前記データ可視化部は、前記第１の物理値、前記第２の物理値、または前記第３の物理値のうちの少なくともいずれか１つを、グラフを用いて可視化する、
請求項１４に記載の情報処理装置。
【請求項１８】
撮像画像情報は、飛行中のUAV（Unmanned
aerial vehicle）から撮像されたものである、
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項１９】
計測対象の撮像画像情報を解析することで、前記計測対象のおかれた環境に対応する第１の物理値、および前記計測対象による前記環境への応答に対応する第２の物理値を取得することと、
前記第１の物理値および前記第２の物理値を対応付けて記憶することと、を有する、
コンピュータにより実行される情報処理方法。
【請求項２０】
計測対象の撮像画像情報を解析することで、前記計測対象のおかれた環境に対応する第１の物理値、および前記計測対象による前記環境への応答に対応する第２の物理値を取得することと、
前記第１の物理値および前記第２の物理値を対応付けて記憶することと、
をコンピュータに実現させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ある計測対象のおかれた環境と、計測対象による当該環境への応答との関係を求める光学計測の技術が盛んに開発されている。計測対象は、例えば植物などであり、以下の特許文献１には、多数の葉が生い茂った葉群の中にあっても、周辺の葉からの散乱光（外光散乱）による影響を排除し、計測対象である植物による環境への応答として葉の水分量を正確に測定することが可能な光学計測技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１７−８３２０７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、上記の特許文献１に記載の技術などによっては、計測対象（例えば植物）のおかれた環境と、計測対象による当該環境への応答との関係をより適切に定量的に解析することが困難であった。より具体的には、従来の光学的計測器は、一般に、縦と横という次元に関する演算(例えば、撮像画像という平面空間における二次元方向（例えば、縦方向および横方向）に行われる画像処理など)を行うが環境と応答という物理値の次元の関係性に関する演算を行う事が出来ない。したがって、従来の光学的計測器は、物理値である光量や反射率など（あるいは蛍光強度など）をそれぞれ管理する仕組みを有していないため、例えば、光量に応じて測定対象である反射率が増減したり、蛍光強度が増減したりするという物理値間の関係性を適切に表現することが困難であった。
【０００５】
そこで、本開示は上記に鑑みてなされたものであり、本開示は、計測対象のおかれた環境と、計測対象による当該環境への応答との関係をより適切に定量的に解析することが可能な、新規かつ改良された情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示によれば、計測対象の撮像画像情報を解析することで、前記計測対象のおかれた環境に対応する第１の物理値、および前記計測対象による前記環境への応答に対応する第２の物理値を取得する演算部と、前記第１の物理値および前記第２の物理値を対応付けて記憶する記憶部と、を備える、情報処理装置が提供される。
【０００７】
また、本開示によれば、計測対象の撮像画像情報を解析することで、前記計測対象のおかれた環境に対応する第１の物理値、および前記計測対象による前記環境への応答に対応する第２の物理値を取得することと、前記第１の物理値および前記第２の物理値を対応付けて記憶することと、を有する、コンピュータにより実行される情報処理方法が提供される。
【０００８】
また、本開示によれば、計測対象の撮像画像情報を解析することで、前記計測対象のおかれた環境に対応する第１の物理値、および前記計測対象による前記環境への応答に対応する第２の物理値を取得することと、前記第１の物理値および前記第２の物理値を対応付けて記憶することと、をコンピュータに実現させるためのプログラムが提供される。
【発明の効果】
【０００９】
以上説明したように本開示によれば、計測対象のおかれた環境と、計測対象による当該環境への応答との関係をより適切に定量的に解析することが可能になる。
【００１０】
なお、上記の効果は必ずしも限定的なものではなく、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書に示されたいずれかの効果、または本明細書から把握され得る他の効果が奏されてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】第１の実施形態に係る情報処理装置１００の機能構成例を示すブロック図である。
【図２】第１の実施形態に係る情報処理装置１００による処理全体の流れの例を示すフローチャートである。
【図３】撮像画像情報の入力処理の流れの例を示すフローチャートである。
【図４】撮像画像情報の入力処理が終了した段階でのデータの状態の例を示す図である。
【図５】多波長画像演算の流れの例を示すフローチャートである。
【図６】PRI画像情報の生成処理の流れの例を示すフローチャートである。
【図７】NDVI画像情報の生成処理の流れの例を示すフローチャートである。
【図８】多波長画像演算が終了した段階でのデータの状態の例を示す図である。
【図９】画像構造分析演算の流れの例を示すフローチャートである。
【図１０】撮像画像情報の区分処理の流れを示すフローチャートである。
【図１１】撮像画像情報の区分の具体例を示す図である。
【図１２】画像構造分析演算が終了した段階でのデータの状態の例を示す図である。
【図１３】画像構造分析演算が終了した段階でのデータの状態の例を示す図である。
【図１４】擺脱演算の流れの例を示すフローチャートである。
【図１５】矯正演算の流れの例を示すフローチャートである。
【図１６】擺脱演算および矯正演算が終了した段階でのデータの状態の例を示す図である。
【図１７】葉にあたる光の強度の条件と、実施可能な解析内容の関係を示す表である。
【図１８】同時刻に測定された別個体の物理値の解析イメージを示す図である。
【図１９】異なる時刻に測定された同一個体の物理値の解析イメージを示す図である。
【図２０】葉において正常な部分１０と特異な形状状態を有する部分１１が存在する場合があることを説明するための図である。
【図２１】解析演算の流れの例を示すフローチャートである。
【図２２】葉にあたる光の強度（PAR）の条件とPRIの関係について説明するための図である。
【図２３】葉にあたる光の強度（PAR）の条件とPRIの関係について説明するための図である。
【図２４】葉にあたる光の強度（PAR）の条件とPRIの関係について説明するための図である。
【図２５】解析演算が終了した段階でのデータの状態の例を示す図である。
【図２６】解析演算の一例を説明するための図である。
【図２７】解析演算の一例を説明するための図である。
【図２８】カラーマッピングの流れの例を示すフローチャートである。
【図２９】カラーマッピング後に表示される画像情報の例を示す図である。
【図３０】カラーマッピング後に表示される画像情報の例を示す図である。
【図３１】カラーマッピング後に表示される画像情報の例を示す図である。
【図３２】カラーマッピング後に表示される画像情報の例を示す図である。
【図３３】カラーマッピング後に表示される画像情報の例を示す図である。
【図３４】カラーマッピング後に表示される画像情報の例を示す図である。
【図３５】カラーマッピング後に表示される画像情報の例を示す図である。
【図３６】カラーマッピング後に表示される画像情報の例を示す図である。
【図３７】カラーマッピング後に表示される画像情報の例を示す図である。
【図３８】第２の実施形態に係る情報処理装置１００の機能構成例を示すブロック図である。
【図３９】第２の実施形態に係る情報処理装置１００による処理全体の流れの例を示すフローチャートである。
【図４０】第２の実施形態に係る矯正演算の流れの例を示すフローチャートである。
【図４１】第２の実施形態に係る矯正演算が終了した段階でのデータの状態の例を示す図である。
【図４２】グラフ生成部１６３によって生成されるグラフの一例を示す図である。
【図４３】第３の実施形態について説明するための図である。
【図４４】第３の実施形態に係る情報処理装置１００の機能構成例を示すブロック図である。
【図４５】第３の実施形態に係る情報処理装置１００による処理全体の流れの例を示すフローチャートである。
【図４６】第３の実施形態に係る擺脱演算および矯正演算が終了した段階でのデータの状態の例を示す図である。
【図４７】分解能調整の流れの例を示すフローチャートである。
【図４８】分解能調整について説明するための図である。
【図４９】分解能調整について説明するための図である。
【図５０】分解能調整について説明するための図である。
【図５１】分解能調整について説明するための図である。
【図５２】モデルフィッティングについて説明するための図である。
【図５３】第４の実施形態に係る情報処理装置１００の機能構成例を示すブロック図である。
【図５４】第４の実施形態に係る分解能調整が終了した段階でのデータの状態の例を示す図である。
【図５５】第５の実施形態に係る情報処理装置１００の機能構成例を示すブロック図である。
【図５６】各実施形態に係る情報処理装置１００のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００１３】
なお、説明は以下の順序で行うものとする。
１．概要
２．第１の実施形態
３．第２の実施形態
４．第３の実施形態
５．第４の実施形態
６．第５の実施形態
７．ハードウェア構成例
８．まとめ
【００１４】
＜１．概要＞
まず、本開示の概要について説明する。
【００１５】
リモートセンシングによる光学計測において植物の組成(バイオマス)を表す指標としてNDVI(Normalized
Difference Vegetation Index：正規化植生指数)が広く用いられている。NDVIは、葉緑素に含まれるクロロフィルが赤波長の光をよく吸収し、近赤外領域の波長の光をあまり吸収することなく反射するという性質を生かした指標である。昨今、大規模な圃場でUAV(Unmanned aerial vehicle：無人航空機。Droneなどを含む)や人工衛星などから取得されたNDVI画像を圃場の管理に利用することが行われ始めており、NDVIが計測できるカメラの販売も行われている。なお、NDVI以外の植生指数（例えば、GNDVI（Green Normalized Difference Vegetation
Index）など）を計測できるカメラも発売されている。しかしながら、NDVI以外の植生指数は圃場で広く普及するには至っていない。
【００１６】
NDVI以外の植生指数が広く普及していない背景として、組成(バイオマス)の変化が一定期間の植物の光合成生産物の蓄積による成長および順化の結果に応じるものであるから、いずれの指数も組成の変化を俊敏に捉えているとは言えず、その変化に応じて改善を行うという目的では使用に適さないことが挙げられる。
【００１７】
また仮に、組成の変化が俊敏に捉えられ早期に問題が検出されたとしても、問題への対応のためには原因の弁別を行う必要があるが、組成などの計測値だけでは原因の弁別が不可能である場合が多い。例えば、クロロフィルという組成の"存在”が検出されたとしてもポテンシャルとしての植物の光合成能力が明らかになるだけで、実際に光合成が十分に行われているか否か、およびその原因(例えば、光、温度、湿度、土壌水分、または病害虫などを含む環境要因など)は不明である。また、実際に光合成が十分に行われているか否か、およびその原因が明らかになったとしても、圃場管理の効率化や改善という観点では、その原因に基づく改善方法の提示が行われない限り、解析が十分に活用されているとは言えない。
【００１８】
別の観点について説明すると、植物による環境応答のメカニズムの解明手法が発展を続けている。例えば、植物による環境応答のメカニズムを測定プロトコルに利用する解明手法が実用化されている。具体的には、植物がおかれる環境を変えながら(例えば、光強度やCO2濃度を変えながら)植物の環境応答をガス交換測定法などによって計測し、環境と応答の関係から機能モデルのパラメータをモデルフィッティングにより導出する手法などが挙げられ、当該手法によって植物の状態、または特性の詳細な物理解析が可能になる。しかし、実施者は、植物がおかれる環境を変えながら環境応答を測定する必要があるため、実施者にかかる負担が大きい。
【００１９】
また、植物による環境応答を蛍光や反射光の変動に基づいて測定し、機能パラメータを算出することなどが行われている。例えば、アクティブ光を植物に対して照射し、クロロフィル蛍光を測定する手法としてはパルス変調蛍光測定という手法があり、当該手法は、光合成速度に対応する物理量、例えば光合成の電子伝達速度ETR(Electron Transport Rate)や電子伝達系の量子収率(ΦPS２)などを求めることができる。当該手法を用いた光学的計測器も実用化されているが、当該光学的計測器は、光合成を飽和させる強い光(人工光）を必要とするため、そのままではリモートセンシングに適用することができない。
【００２０】
本件の開示者は、上記事情に鑑みて本開示に係る技術を創作するに至った。本開示に係る情報処理装置１００は、リモートセンシングを用いて植物の動作機能の変化をリアルタイムに測定することで、特に大規模な圃場における植物の管理を改善することができる。より具体的には、本開示に係る情報処理装置１００は、計測対象である植物の撮像画像情報を解析することで、植物のおかれた環境に対応する第１の物理値、および植物による当該環境への応答に対応する第２の物理値の双方を取得し、第１の物理値および第２の物理値を対応付けて記憶する。そして、情報処理装置１００は、第１の物理値および第２の物理値を用いて解析演算を行うことで植物の状態または性質を示す第３の物理値を出力することができる。
【００２１】
従来の光学的計測器は、一般に、縦と横という次元に関する演算(例えば、撮像画像という平面空間における二次元方向（例えば、縦方向および横方向）に行われる画像処理など)を行うが、環境と応答という物理値の次元の関係性に関する演算を行う事が出来ない。したがって、従来の光学的計測器は、物理値である光量や反射率など（あるいは蛍光強度など）をそれぞれ管理する仕組みを有していないため、例えば、光量に応じて測定対象である反射率が増減したり、蛍光強度が増減したりするという物理値間の関係性を適切に表現することが困難である。一方、本発明に係る情報処理装置１００は、撮像画像情報を物理値へ変換し、物理値の次元で光量や反射率など（あるいは蛍光強度など）を、例えば画素ごとにそれぞれ管理する仕組みを有するため、これらの物理値間の関係性を適切に表現することができる。
【００２２】
また、植物の個葉に照射されている太陽光の強度は葉の傾きや影の状態などによって異なるため、一枚の撮像画像情報に植物群落が写っている場合における“環境”は、この撮像画像情報中に複数存在すると考えることができる（例えば、画素ごとにそれぞれ異なる“環境”が存在すると考えることができる）。そこで、本開示に係る情報処理装置１００は、互いに同じ粒度（例えば、画素単位）で“環境”に対応する第１の物理値と“応答”に対応する第２の物理値を取得し、互いに対応付けて管理する。なお、「第１の物理値および第２の物理値を対応付ける」とは、第１の物理値と第２の物理値とを直接的に結び付ける情報（IDなど）を付すことだけでなく、第１の物理値と第２の物理値との何らかの関係性を示すことができる何らかの情報を付すという間接的な手法をも含む広い概念であることに留意されたい。
【００２３】
また、物理解析の演算に用いられ得るモデルには限界がある。例えば、植物の環境応答の解析の際、撮像画像情報に土などの植物以外が含まれると解析精度が低くなる場合がある。また、撮像画像情報における影の領域については、植物による光の反射や吸収が複雑であり、モデルによる解析が不可能である場合がある。そこで、本開示に係る情報処理装置１００は、植物の環境応答の解析をより適切に行うために、撮像画像情報として取得したデータセットの中から演算に適さないデータを除去する機能（または、演算に適したデータを抽出する機能）を有している（例えば、撮像画像情報において影が撮像された領域など光学的複雑性を有する領域や、植物生理学上の正確なモデルが存在しない領域を除去したり、植物による環境応答が起動され得る環境条件(例えば、強光など)で撮像された撮像画像情報を抽出したりすることなど）。
【００２４】
なお、上記は本開示の背景や本開示に係る技術などの概要を説明したものであり、本開示に係る技術的範囲を限定するものではない。例えば、本開示の目的は上記に限定されず、本開示に係る技術は植物の状態または性質などの解析を要する様々な装置、方法、システム、およびプログラムに適用され得る。
【００２５】
＜２．第１の実施形態＞
続いて、本開示に係る第１の実施形態について説明する。第１の実施形態は、各種ストレス要因に対する植物のストレス反応の計測を目的としたものである（なお、目的はこれに限定されない）。
【００２６】
植物は、各種ストレスを受けた場合に、受光した光に対し本来発揮できるはずの光合成能力を十分発揮できず熱放射を行う。本実施形態に係る情報処理装置１００は、この熱放射の度合いに基づいて各種ストレス要因に対する植物のストレス反応を計測する。ここで、「ストレス」とは、例えば、強光、弱光、低湿、低温、高湿、高温、土壌の乾燥、土壌の過湿（嫌気ストレス）といった環境ストレスや、病害虫の発生、土壌成分の変化、または一部の除草剤を含む農薬などの影響であることを想定しているが、必ずしもこれらに限定されない（植物の光合成能力が低下した場合には、植物が何らかのストレスを受けていると言える）。以降、当該ストレスを「環境ストレス」と呼称する場合もある。
【００２７】
ここで、光合成は、光を電子に変換した後、ATP（adenosine triphosphate）とNADPH（nicotinamide adenine dinucleotide
phosphate）を生成する光化学系と、ATPとNADPHのエネルギーを用いてCO2を同化しCH2Oを生み出すカルビンサイクルからなる。例えば、植物が土壌の乾燥という環境に直面したとき、植物は水の蒸散を減らすため気孔を閉じる。このとき、植物が外部から十分なCO2を吸収できなくなることによりカルビンサイクルの効率が低下し、前段の光化学系から受け入れられるエネルギー量が制限される。すると、余剰なエネルギーを消去するため、光化学系は、光化学系２に結合するキサントフィルサイクルと呼ばれる仕組みを用いて余剰なエネルギーを熱として散逸させる。
【００２８】
本実施形態に係る情報処理装置１００は、各種ストレス要因に対する植物のストレス反応を計測するにあたり、一般的に以下の式１によって算出されるPRIを用いる。なお、式１における「λ531」は、波長が約５３１［ｎｍ］の撮像画像情報を指し、「λ570」は、波長が約５７０［ｎｍ］の撮像画像情報を指す。
【００２９】
【数１】
2020012684.tif 000003
【００３０】
PRIによって、キサントフィルサイクルのエポキシ化/デエポキシ化の度合いが光学的に検出されると考えられているため、上記のメカニズムを鑑みるに、PRIは、各種ストレス要因に対する植物のストレス反応を測る指標として利用可能であることが期待される。
【００３１】
（２．１．機能構成例）
まず、図１を参照して、情報処理装置１００の機能構成例について説明する。
【００３２】
図１に示すように、情報処理装置１００は、マルチスペクトラムカメラ１１０と、画像入力部１２０と、画像処理演算部１３０と、次元変換演算部１４０と、物理解析演算部１５０と、データ可視化部１６０と、画像出力部１７０と、表示器１８０と、を備える。
【００３３】
マルチスペクトラムカメラ１１０は、互いに異なる波長帯域の光を透過可能な複数種類のマルチスペクトルフィルタを備えることで、入射した光を複数の波長帯域の光に分離し、その後の信号処理によって、複数の波長帯域の情報を含む多波長画像情報（撮像画像情報）を生成する構成である。例えば、マルチスペクトラムカメラ１１０は、可視光、紫外光、近赤外光、または赤外光などによる撮像画像情報を生成することができる。ここで、「撮像画像情報」とは、撮像画像自体だけでなく像として視覚化されていない測定値や、複数の撮像画像情報がスティッチ処理によって合成されることで生成された画像情報も含む概念であることに留意されたい。また、本実施形態において撮像画像情報は、飛行中のUAVから撮像されたものであることを想定しているがこれに限定されない。例えば、撮像画像情報は、単に任意の位置から植物が撮像されたものであってもよい。なお、マルチスペクトラムカメラ１１０が捉えることが可能な波長帯域の種類およびその数は特に限定されず、後段の解析内容によって柔軟に変更され得る。また、マルチスペクトラムカメラ１１０は複数備えられてもよい。
【００３４】
画像入力部１２０は、マルチスペクトラムカメラ１１０によって生成された撮像画像情報を取得するインタフェースとして機能する構成である。なお、画像入力部１２０は、撮像画像情報を単に取得するだけでなく、（特に、マルチスペクトラムカメラ１１０が複数備えられる場合などにおいては）取得した撮像画像情報の解像度の調整や、ピクセルマッチング、または各種補正など（例えば、大気補正、幾何補正、またはオルソ補正など）の各種画像処理を行ってもよい。なお、画像入力部１２０によって行われる画像処理の内容は特に限定されない。
【００３５】
画像処理演算部１３０は、多波長画像情報（撮像画像情報）に対して縦と横という次元に関する演算(例えば、撮像画像という平面空間における二次元方向（例えば、縦方向および横方向）に行われる画像処理など)を行う構成である。図１に示すように、画像処理演算部１３０は、多波長画像演算部１３１と、画像バッファ１３２と、画像構造分析演算部１３３と、構造化画像バッファ１３４と、を備える。
【００３６】
多波長画像演算部１３１は、撮像画像情報における各波長帯域の信号を用いた演算を行うことで、別の撮像画像情報を生成する（当該処理を「多波長画像演算」と呼称する）構成である。例えば、多波長画像演算部１３１は、撮像画像情報を用いてRGB画像情報やNIR画像情報を生成したり、各種植生指数を表す撮像画像情報（例えば、NDVI画像情報やPRI画像情報など）を生成したりする。なお、多波長画像演算部１３１によって生成される撮像画像情報の種類は特に限定されない。
【００３７】
画像バッファ１３２は、多波長画像演算部１３１によって生成された撮像画像情報を一時的に記憶する構成である。
【００３８】
画像構造分析演算部１３３は、画像バッファ１３２に記憶されている撮像画像情報を、複数の領域に区分する（当該処理を「画像構造分析演算」と呼称する）構成である。例えば、画像構造分析演算部１３３は、撮像画像情報を単純に左右に区分したり、さらに細かく区分したりする。なお、画像構造分析演算部１３３は、所定の画像認識技術を用いて撮像画像情報を解析することで、撮像画像情報に含まれる物体（例えば、葉（上位葉、中位葉、または下位葉など）、花、実、または茎などを含む植物の部位など）を認識し、物体毎に撮像画像情報を区分してもよい。このとき、画像構造分析演算部１３３は、上記の多波長画像演算部１３１によって生成された撮像画像情報（例えば、植生指数を表す撮像画像情報など）を用いて画像認識（特徴抽出）を行ってもよい。
【００３９】
構造化画像バッファ１３４は、画像構造分析演算部１３３によって区分された後の撮像画像情報を一時的に記憶する構成である。
【００４０】
次元変換演算部１４０は、構造化画像バッファ１３４に記憶されている撮像画像情報（多波長画像情報）における特定の波長帯域の情報を解析することで、植物のおかれた環境に対応する第１の物理値、および植物による環境への応答に対応する第２の物理値を取得し、第１の物理値および第２の物理値を対応付けて記憶する構成である。換言すると、次元変換演算部１４０は、縦と横という次元の情報を解析することで、環境と応答という物理値の次元の情報に変換する（当該処理を「次元変換演算」と呼称する）構成である。図１に示すように、次元変換演算部１４０は、擺脱演算部１４１と、矯正演算部１４２と、物理値データバッファ１４３と、を備える。
【００４１】
擺脱演算部１４１は、構造化画像バッファ１３４に記憶されている撮像画像情報において演算に適さない領域を除去する構成である（なお、演算に適さない領域を除去することは、演算に適する領域を抽出することと等価である点に留意されたい。当該処理を「擺脱演算」と呼称する）。より具体的には擺脱演算部１４１は、撮像画像情報に基づいて、所定の条件の領域を演算に不適切な領域であると判断し、当該領域を除去する。所定の条件とは、例えば、NDVIが一定範囲外の値であることや、Nn値（画素値）が一定範囲外の値であることなどが挙げられる。NDVIが一定範囲外の値であること、という条件によって植物以外（例えば、土など）が撮像された領域などが除去され、Nn値（画素値）が一定範囲外の値であること、という条件によって影が撮像された領域などが除去される。なお、擺脱演算部１４１によって除去される領域はこれらに限定されない。また、擺脱演算部１４１による解析方法は特に限定されない。なお、擺脱演算は、物理解析演算部１５０が取り扱えない情報を除去するためのものであり、物理解析演算の内容によって擺脱演算の内容は柔軟に変更され得る。例えば、物理解析演算が土の撮像領域も適切に処理可能な場合には、擺脱演算は、土の撮像領域を除去しなくてもよい。
【００４２】
矯正演算部１４２は、撮像画像情報の変換や補正などを行う構成である。例えば、本実施形態において、矯正演算部１４２はNn値（画素値）を葉面のPARに変換する（以降、矯正演算部１４２によって行われる演算を「矯正演算」と呼称する）。そして、矯正演算部１４２は、第１の物理値である葉面のPARと、それに対応する第２の物理値であるPRIを対応付けて物理値データバッファ１４３に記憶させる。対応付けの具体例については詳述する。
【００４３】
物理値データバッファ１４３は、矯正演算部１４２による矯正演算で出力されたデータを一時的に記憶する構成である。より具体的には、物理値データバッファ１４３は、矯正演算部１４２によって互いに対応付けられたPARおよびPRIを一時的に記憶する。なお、物理値データバッファ１４３は、PARおよびPRI以外のデータを記憶してもよい。
【００４４】
物理解析演算部１５０は、物理値データバッファ１４３に記憶されているデータ（例えば、第１の物理値および第２の物理値など）を用いて、解析演算またはモデルフィッティングなどを行う（当該処理を「物理解析演算」と呼称する）構成である。なお、物理解析演算の内容はこれらに限定されない。図１に示すように、物理解析演算部１５０は、解析演算部１５１と、演算制御部１５２と、解析データバッファ１５３と、を備える。
【００４５】
解析演算部１５１は、演算制御部１５２による制御に基づいて解析演算またはモデルフィッティングなどの物理解析演算を行う構成である。解析演算部１５１による物理解析演算の詳細については後述する。
【００４６】
演算制御部１５２は、解析演算部１５１による物理解析演算を統括的に制御する構成である。例えば、演算制御部１５２は、物理解析演算に用いられるデータを物理値データバッファ１４３から取得して解析演算部１５１に提供したり、解析演算部１５１による物理解析演算で出力されたデータを解析データバッファ１５３に格納したりする。
【００４７】
解析データバッファ１５３は、解析演算部１５１による物理解析演算で出力されたデータを一時的に記憶する構成である。
【００４８】
データ可視化部１６０は、解析データバッファ１５３に記憶されているデータの可視化のための各種処理を行う構成である（本実施形態において、データ可視化部１６０は、第１の物理値、第２の物理値、または第３の物理値の少なくともいずれか１つを可視化することを想定している）。図１に示すように、データ可視化部１６０は、カラーマッピング部１６１と、画像生成部１６２と、を備える。
【００４９】
カラーマッピング部１６１は、解析データバッファ１５３に記憶されているデータ（特に、各物理値など）の可視化のために、例えば、RGB三原色を用いて物理値に色をマッピングさせることなどを行う（換言すると、カラーマッピング部１６１は物理値を色に変換することなどを行う。当該処理を「カラーマッピング」と呼称する）。
【００５０】
画像生成部１６２は、カラーマッピング部１６１によって色に変換された物理値を画像情報に変換（画像化）したり、RGB画像情報などにオーバーレイ（重畳表示）させた画像情報を生成したりする。
【００５１】
画像出力部１７０は、画像生成部１６２によって生成された画像情報を表示器１８０に出力したり、ネットワークを介して所定の外部装置（例えば、外部の表示器やストレージデバイスなど）に出力したりする構成である。なお、画像出力部１７０は、出力に伴い画像情報に所定の画像処理（例えば、ファイル化処理など）を行ってもよい。
【００５２】
表示器１８０は、画像出力部１７０によって出力された画像情報をディスプレイなどに表示することでユーザに提供する構成である。なお、画像情報の表示態様は特に限定されない。例えば、表示器１８０は、プロジェクターとして機能することで画像情報を壁などに投影してもよい。
【００５３】
以上、本実施形態に係る情報処理装置１００の機能構成例について説明した。なお、以上で説明してきた各構成について、画像処理演算部１３０、次元変換演算部１４０、物理解析演算部１５０、およびデータ可視化部１６０は、それぞれ単独で、または互いに連携することで各物理値の取得などを行う演算部として機能することができる。物理値データバッファ１４３は、第１の物理値および第２の物理値を対応付けて記憶する記憶部として機能することができる。また、図１を参照して説明した上記の機能構成はあくまで一例であり、本実施形態に係る情報処理装置１００の機能構成は係る例に限定されない。例えば、情報処理装置１００の機能構成の全部または一部は外部装置に備えられてもよい。本実施形態に係る情報処理装置１００の機能構成は、仕様や運用に応じて柔軟に変形可能である。
【００５４】
（２．２．処理フローの例）
上記では、情報処理装置１００の機能構成例について説明した。続いて、情報処理装置１００の各機能構成による処理の流れの例について説明する。
【００５５】
（情報処理装置１００による処理全体の流れ）
まず、図２を参照して、情報処理装置１００による処理全体の流れの例について説明する。
【００５６】
ステップＳ１０００では、撮像画像情報の入力が行われる。より具体的には、マルチスペクトラムカメラ１１０が植物を撮像することによって多波長画像情報（撮像画像情報）を生成し、画像入力部１２０が撮像画像情報を取得することで、撮像画像情報の入力が行われる。
【００５７】
ステップＳ１００４では、多波長画像演算部１３１が多波長画像演算を行う。例えば、多波長画像演算部１３１は、撮像画像情報を用いてRGB画像情報やNIR画像情報を生成したり、各種植生指数を表す撮像画像情報（例えば、NDVI画像情報やPRI画像情報など）を生成したりする。
【００５８】
ステップＳ１００８では、画像構造分析演算部１３３が画像構造分析演算を行う。例えば、画像構造分析演算部１３３は、撮像画像情報を単純に左右に区分したり、さらに細かく区分したりする。
【００５９】
ステップＳ１０１２では、擺脱演算部１４１が次元変換演算における擺脱演算を行う。例えば、擺脱演算部１４１は、撮像画像情報を解析することで、撮像画像情報に含まれる植物以外（例えば、土など）が撮像された領域や、影が撮像された領域などを除去する。
【００６０】
ステップＳ１０１６では、矯正演算部１４２が次元変換演算における矯正演算を行う。例えば、矯正演算部１４２が、Nn値（画素値）を葉面のPARに変換する。
【００６１】
ステップＳ１０２０では、物理解析演算部１５０が物理解析演算を行う。例えば、物理解析演算部１５０は、物理値データバッファ１４３に記憶されているデータ（例えば、第１の物理値および前記第２の物理値など）を用いて、解析演算またはモデルフィッティングなどを行う。
【００６２】
ステップＳ１０２４では、カラーマッピング部１６１がカラーマッピングを行う。例えば、カラーマッピング部１６１は、RGB三原色を用いて物理値に色をマッピングさせる。
【００６３】
ステップＳ１０２８では、画像生成部１６２が画像情報を生成する。例えば、画像生成部１６２は、カラーマッピング部１６１によって色に変換された物理値を用いて画像情報を生成したり、色に変換された物理値をRGB画像情報などにオーバーレイ（重畳表示）させた画像情報を生成したりする。
【００６４】
ステップＳ１０３２では、画像出力部１７０が画像情報を出力する。例えば、画像出力部１７０は、画像生成部１６２によって生成された画像情報を表示器１８０に出力することで、表示器１８０が当該画像情報をディスプレイなどに表示する。以上で一連の処理が終了する。
【００６５】
（撮像画像情報の入力処理の流れ）
続いて、図２のステップＳ１０００で示した撮像画像情報の入力処理の流れの例について図３および図４を参照しながら説明する。
【００６６】
図３のステップＳ１１００では、画像入力部１２０が画像セットIDを割り振る。ここで「画像セットID」とは、同一時刻、かつ、同一箇所が撮像されたと考えられる複数の画像セットを識別可能な情報であることを想定しているが、これに限定されない。画像入力部１２０は、ユーザによって指定された画像セットIDを割り振ったり、撮像が行われる度にゼロからカウントした番号を画像セットIDとして割り振ったりする。
【００６７】
ステップＳ１１０４では、マルチスペクトラムカメラ１１０によって波長帯域の異なる撮像画像情報が入力される。この例では、例えば、近赤外波長帯域（以降、「Nn」と呼称する場合もある。波長帯域約850[nm]〜約870[nm]）、赤色光波長帯域（以降、「Rn」と呼称する場合もある。波長帯域約650[nm]〜約670[nm]）、黄緑光波長帯域（以降、「Gr」と呼称する場合もある。波長帯域約560[nm]〜約580[nm]）、緑色光波長帯域（以降、「Gp」と呼称する場合もある。波長帯域約525[nm]〜約545[nm]）、および青色光波長帯域（以降、「B」と呼称する場合もある。波長帯域約400[nm]〜約440[nm]）の撮像画像情報が順に入力される。
【００６８】
ステップＳ１１０８では、画像入力部１２０が、各波長帯域の撮像画像情報に対して画像IDを割り振る。「画像ID」とは、各波長帯域の撮像画像情報を識別可能な情報であることを想定している。頻繁に使用される撮像画像情報の画像IDは事前に定義されており、画像入力部１２０は、その定義に基づいて自動的に画像IDを割り振る。なお、画像入力部１２０は、所定の演算を行うことで画像IDを割り振ってもよい。対象となる全ての波長帯域の撮像画像情報に対して上記ステップＳ１１０４およびステップＳ１１０８の演算が施される（ステップＳ１１１２参照）ことで、一連の撮像画像情報の入力処理が終了する。
【００６９】
図４には、撮像画像情報の入力処理が終了した段階でのデータの状態が示されている。画像セットIDには「#0001」が割り振られており、Nn、Rn、Gr、GpおよびBの撮像画像情報の画像IDには「#86020」、「#66020」、「#57020」、「#53520」および「#42040」が割り振られている。
【００７０】
（多波長画像演算の流れ）
続いて、図２のステップＳ１００４で示した多波長画像演算の流れの例について図５〜図８を参照しながら説明する。
【００７１】
図５のステップＳ１２００では、多波長画像演算部１３１が、入力された撮像画像情報を用いてRGB画像情報を生成する。ステップＳ１２０４では、多波長画像演算部１３１が、生成したRGB画像情報に画像IDを割り振る。ステップＳ１２０８では、多波長画像演算部１３１が、入力された撮像画像情報を用いて葉面光強度画像情報を生成する。ここで、この例では、Nnの撮像画像情報がそのまま葉面光強度画像情報として用いられることを想定しているため、画像IDは新たに割り振られない（Nnの撮像画像情報の画像IDが流用される）。なお、Nnの光については葉が吸収しにくく反射が大きいため、Nnの撮像画像情報が葉面光強度画像情報として使用されているが、その他の情報（例えば、緑色光など可視光の撮像画像情報など）が葉面光強度画像情報として用いられてもよい。
【００７２】
ステップＳ１２１２では、多波長画像演算部１３１が、入力された撮像画像情報を用いてPRI画像情報を生成する。PRI画像情報の生成処理については後段にて詳述する。ステップＳ１２１６では、多波長画像演算部１３１が、生成したPRI画像情報に画像IDを割り振る。
【００７３】
ステップＳ１２２０では、多波長画像演算部１３１が、入力された撮像画像情報を用いてNDVI画像情報を生成する。NDVI画像情報の生成処理については後段にて詳述する。ステップＳ１２２４では、多波長画像演算部１３１が、生成したNDVI画像情報に画像IDを割り振ることで、一連の多波長画像演算が終了する。
【００７４】
ここで、図５のステップＳ１２１２で示したPRI画像情報の生成処理の流れについて図６を参照しながら説明する。図６のステップＳ１３００では、多波長画像演算部１３１がGr画像情報（画像ID#57020）の一画素を読み込む。ステップＳ１３０４では、多波長画像演算部１３１がGp画像情報（画像ID#53520）の一画素（Gr画像情報の一画素に対応する一画素）を読み込む。ステップＳ１３０８では、多波長画像演算部１３１が読み込んだ各画素の情報を以下の式２に入力することでPRIを計算する。なお、一般的なPRIは、上記の式１のように(Gp-Gr)/(Gp+Gr)によって算出されるところ、この例では、各種ストレス要因に対する植物のストレス反応が大きい場合にPRIが増加するようにPRIを定義したため、以下の式２が用いられる。
【００７５】
【数２】
2020012684.tif 000004
【００７６】
撮像画像情報における全ての画素に対して上記ステップＳ１３００〜ステップＳ１３０８の演算が施される（ステップＳ１３１２参照）ことで、一連のPRI画像情報の生成処理が終了する。
【００７７】
ここで、図５のステップＳ１２２０で示したNDVI画像情報の生成処理の流れについて図７を参照しながら説明する。図７のステップＳ１４００では、多波長画像演算部１３１がNn画像情報（画像ID#86020）の一画素を読み込む。ステップＳ１４０４では、多波長画像演算部１３１がRn画像情報（画像ID#66020）の一画素（Nn画像情報の一画素に対応する一画素）を読み込む。ステップＳ１４０８では、多波長画像演算部１３１が読み込んだ各画素の情報を以下の式３に入力することでNDVIを計算する。
【００７８】
【数３】
2020012684.tif 000005
【００７９】
撮像画像情報における全ての画素に対して上記ステップＳ１４００〜ステップＳ１４０８の演算が施される（ステップＳ１４１２参照）ことで、一連のNDVI画像情報の生成処理が終了する。
【００８０】
図８には、多波長画像演算が終了した段階でのデータの状態が示されている。新たに生成されたRGB画像情報、PRI画像情報、およびNDVI画像情報の画像IDには「#001」、「#003」、および「#002」が割り振られている。なお、上記では、PRI画像情報およびNDVI画像情報が生成される旨について説明したが、物理解析の目的によって生成される画像情報は柔軟に変更され得る。
【００８１】
（画像構造分析演算の流れ）
続いて、図２のステップＳ１００８で示した画像構造分析演算の流れの例について図９〜図１３を参照しながら説明する。画像構造分析演算部１３３は、画像構造分析演算によって撮像画像情報を複数の領域に区分する。
【００８２】
より具体的には、図９のステップＳ１５００では、画像構造分析演算部１３３が、葉面光強度画像情報を区分する。画像情報の区分処理の詳細については後段にて詳述する。そして、画像構造分析演算部１３３は、葉面光強度画像情報と同様に、ステップＳ１５０４ではPRI画像情報を区分し、ステップＳ１５０８ではNDVI画像情報を区分することで、一連の画像構造分析演算が終了する。
【００８３】
ここで、画像情報の区分処理の流れについて図１０を参照しながら説明する。図１０のステップＳ１６００では、画像構造分析演算部１３３が各画像情報を読み込む。ステップＳ１６０４では、画像構造分析演算部１３３が画像情報の一部を切り出す。例えば、図１１に示すように、画像構造分析演算部１３３は、画像情報における左40［%］を切り出す。ステップＳ１６０８では、画像構造分析演算部１３３が、切り出した部分に対して区分IDを割り振る。「区分ID」とは、切り出された部分を識別可能な情報であり、画像IDのサブ分類であることを想定している。ステップＳ１６１２では、画像構造分析演算部１３３が画像情報の他の一部を切り出す。例えば、図１１に示すように、画像構造分析演算部１３３は、画像情報における右40［%］を切り出す。ステップＳ１６１６では、画像構造分析演算部１３３が、切り出した部分に対して区分IDを割り振ることで、一連の画像情報の区分処理が終了する。
【００８４】
なお、区分IDの割り振り方法については上記に限定されない。例えば、画像構造分析演算部１３３が画像情報を単純に縦横に６４分割する場合などにおいては、区分IDは分割された領域ごとに自動生成されてもよい。また、画像構造分析演算部１３３が画像認識技術によって特定の部位（例えば、植物の部位など）を認識する場合、区分IDには認識された部位に対応するIDが割り振られてもよい（例えば、葉が認識された場合、区分IDには「Leaf」などが割り振られてもよい）。また、画像構造分析演算部１３３は、カラーマッピングされた後の画像情報が最終的に出力されるディスプレイの解像度に基づいて区分IDの領域を設定してもよい。例えば、画像構造分析演算部１３３は、ディスプレイの解像度に対応する大きさの領域ごとに区分IDを設定してもよい。また、画像構造分析演算部１３３は、カラーマッピングの際に物理値が平均化される単位（後段にて詳述する）に基づいて区分IDの領域を設定してもよい。例えば、カラーマッピングの際に縦方向と横方向にそれぞれ数画素単位で画像情報が区切られる場合、画像構造分析演算部１３３は、その区切られる単位に対応する大きさの領域ごとに区分IDを設定してもよい。また、最初に設定した区分IDの領域のデータに欠陥が含まれる場合、画像構造分析演算部１３３は、欠陥の影響を補うように動的に区分IDを設定し直してもよい。例えば、ある区分IDの領域の全データ（全画素のデータ）が欠陥を有する場合、画像構造分析演算部１３３は、欠陥のないデータが領域内に含まれるように区分IDの領域を設定してもよい。ここで「欠陥」とは、例えば、データの欠落や、いわゆる「白飛び」などの撮像環境に起因する不具合などを指すがこれらに限定されない。また、画像構造分析演算部１３３は、後段の物理解析における評価に必要な数の正常なデータが含まれるように区分IDの領域を設定してもよい。ここで「正常」とは、例えば、葉面光強度が一定値以上であることなどを指すがこれに限定されない。また、区分IDにはユーザによって指定されたIDが割り振られてもよい。
【００８５】
なお、上記で撮影画像情報における左右の一部分を切り出すという処理は、同一時刻の測定において異なる個体のストレス反応の比較がより容易になるように行われており、最も単純化された処理例であることを留意されたい。また、研究実験においては、撮像画像情報における左部分と右部分に互いに異なる測定対象を配置し（例えば、片方に環境ストレス処置が施された植物が配置され、他方に比較対象として環境ストレス処置が施されていない植物が配置された場合など）、物理値を別々に測定し比較すること等が行われる。ここで、画像情報全体に対して切り出される部分の割合は40［%］に限定されない。また、上記のとおり、画像構造分析演算部１３３は、所定の画像認識技術を用いて撮像画像情報を解析することで、撮像画像情報に含まれる物体（例えば、葉（上位葉、中位葉、または下位葉など）、花、実、または茎などを含む植物の部位など）を認識し、物体毎に撮像画像情報を区分してもよい。また、画像構造分析演算部１３３は、画像認識技術（例えば、公知の３次元画像情報の解析技術など）によっては、撮像画像情報を３次元的に区分してもよい。また、上記の様々な区分方法をユーザが指定できてもよい。
【００８６】
図１２には、画像構造分析演算が終了した段階でのデータの状態が示されている。図１２の例では、区分IDは画像情報の画素単位で割り振られ各画素に対応付けられている。なお、図１３に示すように、区分ID毎にファイルが分けられてもよい（図１３の例では、「L」が画像情報における左40［%］を指し、「R」が画像情報における右40［%］を指している）。このように、画像構造分析演算部１３３が撮像画像情報を区分することによって、後段にて区分に応じた処理が行われ得る。例えば、画像構造分析演算部１３３が上位葉と下位葉を区分することで、後段にて上位葉に対応する区分と下位葉に対応する区分のそれぞれについての演算で使用されるパラメータが互いに異なるものに変更されたり、画像構造分析演算部１３３が植物の種類を区分することで撮像画像情報に複数種類の植物が存在することが判明した場合、後段の演算に使用されるアルゴリズムが変更されたりしてもよい。
【００８７】
（擺脱演算の流れ）
続いて、図２のステップＳ１０１２で示した、次元変換演算における擺脱演算の流れの例について図１４を参照しながら説明する。擺脱演算部１４１は、撮像画像情報における領域のうち解析精度が所定値よりも低いことが予測される領域を演算対象から除去する。
【００８８】
より具体的には、図１４のステップＳ１７００では、擺脱演算部１４１が、NDVI画像情報（画像ID#002）の一画素を読み込む。ステップＳ１７０４では、擺脱演算部１４１が当該画素におけるNDVIが一定範囲内の値であるか否かを確認する。ここで、「一定範囲」とは、NDVI画像情報において植物が含まれる領域であるか否かを判定可能な範囲を指し、NDVIが一定範囲内（例えば、NDVI>0.5など）の値である場合、その領域には植物が含まれる可能性が高いと言える。
【００８９】
NDVIが一定範囲内の値である場合（ステップＳ１７０４／Ｙｅｓ）、ステップＳ１７０８にて、擺脱演算部１４１がNn画像情報（画像ID#86020）の一画素（NDVI画像情報の一画素に対応する一画素）を読み込む。ステップＳ１７１２では、擺脱演算部１４１が当該画素におけるNn値（画素値）が一定範囲内の値であるか否かを確認する。ここで、「一定範囲」とは、Nn画像情報において影が撮像された領域であるか否かを判定可能な範囲を指し、Nn値が一定範囲内の値である場合、その領域には影が含まれない可能性が高いと言える。植物の葉の影や葉の乱反射は独特の分光特性（光学的複雑性）を有しており、光がどのように照射されているか適切に評価することが困難であるところ、擺脱演算部１４１は、Nn値が一定範囲内の値であるか否かを確認することで、植物の形状に起因する光学的複雑性の小さい箇所を解析の対象とすることができる。
【００９０】
Nnの値が一定範囲内の値である場合（ステップＳ１７１２／Ｙｅｓ）、ステップＳ１７１６にて、擺脱演算部１４１は、該当する画素のNn値およびPRI値がそれぞれ適切な葉面光強度およびPRI値を表すと判断する。ステップＳ１７２０では、擺脱演算部１４１が、当該Nn値およびPRI値に対して物理値IDを割り振って保存する。なお、ステップS１７０４にてNDVIが一定範囲内の値でない場合（ステップＳ１７０４／Ｎｏ）や、ステップS１７１２にてNn値が一定範囲内の値でない場合（ステップＳ１７１２／Ｎｏ）、擺脱演算部１４１は、当該Nn値およびPRI値に対して物理値IDの割振りなどを行わない。これによって、擺脱演算部１４１は、画像情報における領域のうち解析精度が所定値よりも低いことが予測される領域を演算対象から除去することができる。全ての画素に対して上記ステップＳ１７００〜ステップＳ１７２０の演算が施される（ステップＳ１７２４参照）ことで、一連の擺脱演算が終了する。
【００９１】
（矯正演算の流れ）
続いて、図２のステップＳ１０１６で示した、次元変換演算における矯正演算の流れの例について図１５を参照しながら説明する。矯正演算部１４２は、Nn値（画素値）を葉面光強度（PAR：Photosynthetically
Active Radiation。「光合成有効放射」とも呼称される）に変換する処理を行う。
【００９２】
より具体的に説明すると、ステップＳ１８００では、矯正演算部１４２が、マルチスペクトラムカメラ１１０のイメージャの感度やゲイン設定によって決まる、入射光強度と画素値の関係を用いて、Nn値（画素値）を実際の葉面のNIR反射強度に変換する。ステップＳ１８０４では、矯正演算部１４２が、群落の植生のNIRの反射率k（例えば、0.8程度）を用いて、葉面のNIR反射強度を光源のNIR強度に変換する。ステップＳ１８０８では、矯正演算部１４２は、光源のPAR強度とNIR強度の比を用いて、光源のNIR強度を光源のPAR強度に変換することで一連の処理が終了する。なお、矯正演算部１４２は、光源のPAR強度とNIR強度の比を、センサから取得したり代表値を用いたりする。また、情報処理装置１００が各種ストレス要因に対する植物のストレス反応の相対値を算出しようとしている場合（例えば、情報処理装置１００が、撮像画像情報において相対的に強いストレスを受けている個体を発見したい場合などのように、各領域での物理値の差がわかればよい場合など）、矯正演算部１４２による当該変換処理は省略され得る。
【００９３】
図１６には、擺脱演算および矯正演算が終了した段階でのデータの状態が示されている。図１６において、「物理値１（第１の物理値）」が葉面光強度（PAR）を指し、「物理値ID１」には葉面光強度（PAR）を識別するID（この例では#1000）が設定されている。また、「物理値２（第２の物理値）」がPRIを指し、「物理値ID２」にはPRIを識別するID（この例では#1100）が設定されている。そして、なお、図１６における「物理セットID」は、物理値のデータセット１組を識別可能な情報であり、これが物理値１（第１の物理値）と物理値２（第２の物理値）とを対応付ける役割を果たす。このように、次元変換演算部１４０は、撮像画像情報における縦と横という次元の情報を、環境と応答という物理値の次元の情報に変換し、環境に対応する第１の物理値と応答に対応する第２の物理値を対応付けて記憶することができる。なお、図１６に示すように、物理値データバッファ１４３に出力されるデータには、画像セットID、区分ID、および撮像画像情報における位置を識別可能な情報である画像位置IDが含まれるところ、当該データの内容はこれらに限定されない。
【００９４】
（解析演算の流れおよび処理詳細）
続いて、図２のステップＳ１０２０で示した、解析演算について説明する。解析演算部１５１は、環境に対応する第１の物理値である葉面光強度（PAR）、および環境への応答に対応する第２の物理値であるPRIに基づいて、各種ストレス要因に対する植物のストレス反応（状態）を示す第３の物理値を出力する。例えば、土壌の乾燥により気孔が閉塞するという環境ストレスが発生した場合、実際に植物が受けるストレスの大きさは、植物の受ける光の強度に大きく影響を受ける。これは、気孔が閉じたために後段のカルビンサイクルの効率が低下し、光を電子に変換する光化学系２の受け入れ可能なエネルギー量が減ってしまったにもかかわらず、当該光化学系２が光を電子に変換し続けてしまうことに関係する。
【００９５】
この場合、植物の受ける光の強度が大きくなれば大きくなるほど余剰エネルギーの大きさも増加し、光合成速度が低下すると共に、場合によっては植物の内部で過酸化水素が発生するなど、植物が直接的なダメージを受けてしまうことも考えられる。逆に、たとえ環境ストレスが存在している場合でも、植物の受ける光の強度が弱い場合は影響が小さい。また、測定されるストレスに関する値が同じ光の強度に対応したものでなければ、別個体の状態の比較や、環境ストレスが変化したときの比較を行う事が出来ない。
【００９６】
そこで、解析演算部１５１は、少なくとも、葉にあたる光の強度が一定値以上であるときの物理値を、当該植物の環境ストレスに対応する値として抽出する。これによって、図１７の表に示すように、同一の測定条件（同時刻）で測定された別個体の物理値の解析は、物理値の相対的な差の比較によって可能となる。例えば、図１８に示すように、同時刻に測定された個体Ａおよび個体Ｂの物理値（ストレス）の解析は、これらの物理値の相対的な差の算出によって可能である。また、葉にあたる光の強度が一定値以上であるときの物理値が処理に用いられることによって、解析演算部１５１は、十分光合成できておらず余剰エネルギーの多い部位について環境ストレスを出力することができる。また、次に説明する、葉にあたる光の強度が一定の範囲内であるときの物理値が解析に用いられる場合に比べて、葉にあたる光の強度が一定値以上であるときの物理値が解析に用いられる場合には、解析対象のサンプル数（物理セットID数）が増加するため、より正確な比較が可能になる場合もある。
【００９７】
さらに、解析演算部１５１は、必要に応じて、葉にあたる光の強度が一定の範囲内であるときの物理値を、当該植物の環境ストレスに対応する値として抽出する。これによって、図１７の表に示すように、同一の測定条件（同時刻）で測定された別個体の物理値の解析だけでなく、異なる測定条件（異なる時刻）で測定された同一個体または別個体の物理値の解析も可能となる。例えば、図１９のＡ、Ｂ、Ｃのように測定条件が変化した場合でも（Ｂでは雲の影響で日照量が変化しており、Ｃでは太陽の高度が変化している）、解析演算部１５１は、光の強度が一定の範囲内である一部分の物理値を用いることによって解析を実現することができる。
【００９８】
なお、図２０のＡおよびＢに示すように、葉において正常な部分１０が存在する一方で、萎れているなどの特異な形状状態を有する部分１１が存在する場合がある。特異な形状状態を有する部分１１においては葉面光強度の分布が正常な状態に比べて変わってしまうため、同一の測定条件（同時刻）で測定された別個体の物理値の解析の際にも、葉にあたる光の強度が一定の範囲内であるときの物理値が用いられた方がより好ましい。ここで、図１８〜図２０には、植物における個葉が示されているところ、図１８〜図２０に示されている個葉は、植物の個体全体と扱われてもよい。より具体的に説明すると、個葉の傾きが詳細に解析された上で、個体全体に含まれる個葉の傾きの傾向に基づいて、個体全体を１枚の葉に置き換えたときの葉の傾き分布が求められてもよい。本開示においては、個葉レベルでの画像解像度が必ずしも求められるというわけではなく、例えば、上位葉など、概ね光が均質に強く当たっていると考えられる部位における解像度は、必ずしも高くある必要はない。すなわち、図１８〜図２０に示されている個葉が、植物の個体全体を示すモデルであると扱われることによって処理の最適化が可能となる。
【００９９】
続いて、解析演算の流れの例について図２１を参照しながら説明する。図２１は、解析演算部１５１が、葉にあたる光の強度が一定値以上であり、かつ一定の範囲内であるときの物理値を当該植物の環境ストレスに対応する値として抽出する場合の解析演算の流れの例を示している。
【０１００】
ステップＳ１９００では、解析演算部１５１は、対象である画像セットID（例えば#0001）の物理セットIDを１つ読み込む。ステップＳ１９０４では、解析演算部１５１は、当該物理セットIDの物理値１（葉面光強度（PAR））が一定値以上であり、かつ一定の範囲内であるか否かを確認する。物理値１（葉面光強度（PAR））が一定値以上であり、かつ一定の範囲内である場合（ステップＳ１９０４／Ｙｅｓ）、ステップＳ１９０８にて、解析演算部１５１は、当該物理セットIDにおいて、ストレス計測値（物理値３（第３の物理値））としてPRI（物理値２（第２の物理値））の値を複製する。なお、物理値１（葉面光強度（PAR））が一定値より低いか、または一定の範囲内にない場合（ステップＳ１９０４／Ｎｏ）には、ステップＳ１９０８の処理は行われない。対象となる画像セットIDにおける全ての物理セットIDに対して上記ステップＳ１９００〜ステップＳ１９０８の演算が施される（ステップＳ１９１２参照）ことで、一連の解析演算が終了する。
【０１０１】
ここで、図２２〜図２４を参照して、葉にあたる光の強度（PAR）の条件とPRIの関係について説明する。図２２には、葉にあたる光の強度（PAR）が一定値以上（この図では、PAR_TH_MIN以上）であるときに複製されるPRI群２０が示されている。また、図２３には、葉にあたる光の強度（PAR）が一定値以上であり、かつ一定の範囲内（この図では、PAR_TH_MIN以上PAR_TH_MAX以下）であるときに複製されるPRI群２１が示されている。
【０１０２】
また、解析演算部１５１は、擺脱演算および矯正演算が終了した段階でのデータ（図１６を参照）の中で、PARの最小値（以降、「PAR_RSLT_MIN」と呼称する）と最大値（以降、「PAR_RSLT_MAX」と呼称する）を抽出し、これらの値を以下の式４および式５に入力することで、図２４に示すように一定の範囲（PAR_TH_MINおよびPAR_TH_MAXで規定される範囲）を設定してもよい。そして、図２４には、式４および式５によって設定された一定の範囲内に存在するPRI群２２が示されている。なお、図２２〜図２４から分かるように、PARがPAR_TH_MINより高い場合においては、PARが高くなるにつれてPRIが増加傾向を示す。
【０１０３】
【数４】
2020012684.tif 000006
【０１０４】
【数５】
2020012684.tif 000007
【０１０５】
図２５には、解析演算が終了した段階でのデータの状態が示されている。図２５には、「物理値３」としてストレス計測値（第３の物理値）が追加され、「物理値ID３」にはストレス計測値を識別するID（この例では#2000）が設定されている。図２５の例では、物理セットID#00000001に対して解析演算が行われ、上記のとおり、ストレス計測値（物理値３）としてPRI（物理値２）の値が複製されている。
【０１０６】
また、図２６には、解析演算部１５１が、Gs(気孔コンダクタンス)の値毎に、PARとETRの関係を、ファーカーモデルを用いてシミュレーションした結果が示されている。Gsの低下に伴い、高PAR領域でETRがクリップされることがわかる。
【０１０７】
さらに図２７には、Gsが0.1であるか、または1.0である場合において植物の受けるストレス量がシミュレーションされた結果が示されている。なお、ここでのストレス量（Stress）は、光合成初期勾配をΦjとした場合において、以下の式６で定義されるとする。
【０１０８】
【数６】
2020012684.tif 000008
【０１０９】
図２７における破線３０は、Gs=0.1(気孔が閉じている)場合でもストレス応答が発生しないPARを示しており、植物が土壌の乾燥のような環境ストレスに対して気孔を閉じるというストレス応答をしていたとしても、このようなPARを用いては、ストレス応答を評価できないことを示している。一方、矢印３１はGs=0.1とGs=1.0のケースでストレス応答が同等となるPARの幅を示しており、すなわちこれは、PARの異なる条件ではストレス応答の値を比較できないことを示している。解析演算部１５１は、PAR_TH_MAXやPAR_TH_MINを求める際に、上記の式４および式５の演算を行う以外にも、このようなシミュレーションを行うことによって最適な設定値を自動で算出することができる。なお、解析演算部１５１が各物理値を用いて行う解析演算の内容はこれらに限定されない。例えば、PRIとSIFという２種類の物理値を用いてETRを算出するという研究が行われているところ、解析演算部１５１は、PRIとSIFを求めることでETRを求めるといった演算を行ってもよい。
【０１１０】
（カラーマッピングの流れ）
続いて、図２のステップＳ１０２４で示したカラーマッピングの流れの例について図２８〜図３７を参照しながら説明する。カラーマッピング部１６１は、前段で出力された第１の物理値、第２の物理値、または第３の物理値のうちの少なくともいずれか１つを色に対応させる。もちろん、カラーマッピング部１６１は、全ての物理値（第１の物理値、第２の物理値、および第３の物理値）を色に対応させてもよい。また以降では、区分ID毎にカラーマッピングが行われる方式を一例として説明する（この例では、画像構造分析演算部１３３によって撮像画像情報の左側（区分ID#0）と右側（区分ID#1）への区分が行われている）。例えば、カラーマッピング部１６１は、区分ID毎に物理値の平均値を算出し、当該平均値に応じてカラーマッピングを行う。なお、画像構造分析演算部１３３が撮像画像情報に含まれる物体（例えば、葉（上位葉、中位葉、または下位葉など）、花、実、または茎などを含む植物の部位など）を認識し、各物体に区分IDが割り振られることによって物体毎に物理値が算出され得る。
【０１１１】
図２８のステップＳ２０００では、カラーマッピング部１６１が区分IDに「#0（左側）」を設定する。ステップＳ２００４では、カラーマッピング部１６１は、画像セットID#0001と区分IDを指定して解析データバッファ１５３から物理セットIDを検索する。ステップＳ２００８では、カラーマッピング部１６１は、検出された物理セットIDのストレス計測値（物理値３（第３の物理値））の値（ｘとする）と、検出された物理セットIDの数（ｙとする）を一時的に記憶する。そして、１つの区分IDに対する検索が終了するまで（ステップＳ２０１２／Ｎｏ）、カラーマッピング部１６１はステップＳ２００４およびステップＳ２００８の処理を繰り返し行う。１つの区分IDに対する検索が終了した場合（ステップＳ２０１２／Ｙｅｓ）、ステップＳ２０１６にて、カラーマッピング部１６１は、ｘとｙを用いて当該区分IDにおけるストレス計測値（物理値３）の平均値を求める。より具体的には、カラーマッピング部１６１は、ｘの合算値をｙで除算することによってストレス計測値（物理値３）の平均値を求める（換言すると、カラーマッピング部１６１は、区分（区分された領域）毎に第３の物理値を出力する、と言える）。
【０１１２】
ステップＳ２０２０では、カラーマッピング部１６１は、平均値に対してカラーマッピングを行い、画像生成部１６２がカラーマッピング結果に基づいて画像情報を生成する。なお、カラーマッピングについて、ユーザが各色に対応する（物理値の）最小値と最大値を指定できてもよいし、上記の処理によって判明した、ある画像セットIDにおける物理値の最小値および最大値が各色に対応させられてもよい。
【０１１３】
そして、全ての区分IDに対する検索が終了していない場合（ステップＳ２０２４／Ｎｏ）、ステップＳ２０２８にて、カラーマッピング部１６１は区分IDに１を追加した上でステップＳ２００４〜ステップＳ２０２４の処理を再度行う。全ての区分IDに対する検索が終了した場合には（ステップＳ２０２４／Ｙｅｓ）、一連のカラーマッピングに関する処理が終了する。
【０１１４】
図２９〜図３７には、カラーマッピング後に表示される画像情報の例が示されている。例えば、図２９には、カラーマッピング部１６１が、区分ID#0に対応する領域（画面情報における左側の領域）と区分ID#1に対応する領域（画面情報における右側の領域）にストレス計測値（物理値３）をカラーマッピングした場合の画像情報が示されている。大まかな精度および表示で足りる場合には図２９のような簡略化された表示態様が採用され得る。
【０１１５】
図３０には、画像生成部１６２が植物以外の部分を透明化した上で、カラーマッピングの結果（図２９の内容）を重畳させた画像情報が示されている。このとき、画像生成部１６２は、構造化画像バッファ１３４からNDVI画像情報（画像ID#002）を読み出し、NDVIが一定値より低い画像位置を透明化することで当該表示を実現することができる。これによって、図２９に比べてより詳細な表示が実現される。
【０１１６】
図３１には、画像生成部１６２が、図２８のステップＳ２００４の検索処理にて検出されなかった画像位置IDの領域（すなわち、ストレス計測値（物理値３）が設定されていない領域）を透明化した上で、カラーマッピングの結果（図２９の内容）を重畳させた画像情報が示されている。これによって、ストレス反応が評価された（評価可能な）部位のみがカラーマッピングされるため、ユーザは、その色により表現されるストレス反応の大小を画像位置（実物の位置）に紐づけて確認することができる。
【０１１７】
図３２のＡには、RGB画像情報（画像ID#001）が示されており、図３２のＢには、画像生成部１６２が当該RGB画像情報に対して図３１の画像情報を重畳させた画像情報が示されている。これによって、ユーザは、ストレス計測値（物理値３）の高い（または低い）植物の部位をより容易に認識することができる。
【０１１８】
図３３のＡには、画像位置IDが積極的に活用されたものであり、カラーマッピング部１６１が区分ID毎に物理値の平均値を算出することなく画像位置ID毎にカラーマッピングを行った場合の画像情報が示されている。そして、図３３のＢには、画像生成部１６２がRGB画像情報に図３３のＡの画像情報を重畳させた画像情報が示されている。
【０１１９】
また、カラーマッピング部１６１は、区分IDを用いずに画像位置IDを用いて一定の領域（例えば、画像情報において縦方向と横方向にそれぞれ数画素単位で区切られた領域。以降、「ブロック」と呼称する）毎にストレス計測値（物理値３）の平均値を算出し、ブロック毎にカラーマッピングを行ってもよい。図３４には、この手法によって生成される画像情報の一例が示されている。上記では、画像構造分析演算部１３３によって撮像画像情報が区分され区分IDが割り振られる旨について説明したところ、このようにカラーマッピング部１６１は、区分IDを用いずにブロック毎にカラーマッピングを行うことができる（これは、カラーマッピング部１６１が撮像画像情報をブロック毎に区分していることに等しい）。カラーマッピング部１６１が撮像画像情報をブロック毎に区分することの利点について説明すると、擺脱演算や解析演算の結果、評価可能なデータが極端に少ないことによって、カラーマッピングされた領域が小さすぎる（例えば、カラーマッピングされた領域が点状になる場合）など、ユーザが見易い画像が生成されない場合がある。このような場合において、カラーマッピング部１６１が表示の都合に応じて撮像画像情報を適切なブロック単位に区分する（少なくとも１つの物理値が含まれる単位が望ましい）ことで、ユーザが見易い画像の生成を実現することができる。撮像画像情報においてサンプリングで計測が行われる場合に、特に有利な効果が得られる（もちろん、サンプリングで計測が行われる場合に限定されない）。
【０１２０】
図３５には、画像生成部１６２が植物以外の部分を透明化した上で、カラーマッピングの結果（図３４の内容）を重畳させた画像情報が示されている。これによって、図３４に比べてより詳細な表示が実現される。
【０１２１】
図３６には、画像生成部１６２が、図２８のステップＳ２００４の検索処理にて検出されなかった画像位置IDの領域（すなわち、ストレス計測値（物理値３）が設定されていない領域）を透明化した上で、カラーマッピングの結果（図３４の内容）を重畳させた画像情報が示されている。これによって、ストレス反応が評価された（評価可能な）部位のみがカラーマッピングされるため、ユーザは、その色により表現されるストレス反応の大小を画像位置（実物の位置）に紐づけて確認することができる。
【０１２２】
図３７には、画像生成部１６２がRGB画像情報に対してカラーマッピングの結果（図３４の内容）を重畳させた画像情報が示されている。これによって、ユーザは、ストレス計測値（物理値３）の高い（または低い）植物の部位をより容易に認識することができる。
【０１２３】
上記の図２９〜図３７で説明してきた表示態様について、画像生成部１６２は、第３の物理値（ストレス計測値）を本来の空間的位置（例えば、植物の位置など）に対応させた画像情報を生成している、と言える。なお、画像生成部１６２は、第３の物理値（ストレス計測値）だけでなく、第１の物理値、または第２の物理値を本来の空間的位置に対応させた画像情報を生成してもよい。また、上記で説明したカラーマッピング方法、および画像生成方法（画像合成方法）は柔軟に組み合せられる。
【０１２４】
＜３．第２の実施形態＞
上記では、本開示に係る第１の実施形態について説明した。続いて、本開示に係る第２の実施形態について説明する。
【０１２５】
第２の実施形態に係る情報処理装置１００は、第１の実施形態と異なり、各種センサまたは各種計測器によって取得されたデータを用いて各種処理を行ったり、各種データ（例えば葉面光強度など）を補正したりすることができる。また、第２の実施形態に係る情報処理装置１００は、物理値を用いてカラーマッピングを行うだけでなく、物理値をグラフに表すことができる。
【０１２６】
（３．１．機能構成例）
まず、図３８を参照して、第２の実施形態に係る情報処理装置１００の機能構成例について説明する。なお、第１の実施形態に係る情報処理装置１００の機能構成例と重複する内容については説明を省略する。
【０１２７】
図３８に示すように、第２の実施形態に係る情報処理装置１００は、新たにセンサ・計測器１９０と、センサデータ入力部２００と、グラフ生成部１６３と、を備える。
【０１２８】
センサ・計測器１９０は、各種センサおよび各種計測器を備え、これらを用いて各種データ（以降、「センサデータ」と呼称する）を取得する構成である。例えば、センサ・計測器１９０は、環境光センサ、温度センサ、湿度センサ、またはCO２濃度センサなどを備え、これらを用いてセンサデータを取得する。なお、センサ・計測器１９０に備えられるセンサおよび計測器の種類は特に限定されない。
【０１２９】
センサデータ入力部２００は、センサ・計測器１９０からセンサデータを取得するインタフェースとして機能する構成である。なお、センサデータ入力部２００は、センサデータを単に取得するだけでなく、センサデータのフィルタリングや変換などの各種処理を行ってもよい。なお、センサデータ入力部２００によって行われる処理の内容は特に限定されない。
【０１３０】
第２の実施形態に係る矯正演算部１４２は、センサデータ入力部２００へ入力されたセンサデータを用いて各種データを補正する。例えば、矯正演算部１４２は、環境光センサからのセンサデータ（環境に関するセンサデータ）を用いて物理値１（葉面光強度（PAR））を補正する。これによって、後段の物理解析などの精度が向上する。物理値１（葉面光強度（PAR））の補正処理については後段にて詳述する。
【０１３１】
グラフ生成部１６３は、様々なグラフを用いて各種物理値を可視化する構成である（本実施形態において、グラフ生成部１６３は、第１の物理値、第２の物理値、または第３の物理値のうちの少なくともいずれか１つを、グラフを用いて可視化することを想定している）。これによって、ユーザは、物理値間の関係などをより容易に理解することができる。なお、グラフ生成部１６３が生成するグラフの種類は特に限定されない。例えば、グラフ生成部１６３は、折れ線グラフや散布図などを生成することができる。グラフの生成処理については後段にて詳述する。
【０１３２】
（３．２．処理フローの例および処理詳細）
上記では、第２の実施形態に係る情報処理装置１００の機能構成例について説明した。続いて、第２の実施形態に係る情報処理装置１００の各機能構成による処理の流れの例、および処理の詳細について説明する。
【０１３３】
まず、図３９を参照して、第２の実施形態に係る情報処理装置１００による処理全体の流れの例について説明する。第１の実施形態と第２の実施形態との差分は、図３９のステップＳ２１１６およびステップＳ２１２４であり、その他は第１の実施形態と同様であり得る。以降では、第１の実施形態と第２の実施形態との差分について説明していく。
【０１３４】
（矯正演算の流れ）
図３９のステップＳ２１１６では、矯正演算部１４２が環境光センサからのセンサデータを用いて、Nn値（画素値）を葉面光強度（PAR）に変換する。ここで、ステップＳ２１１６にて行われる次元変換演算における矯正演算を、図４０を参照しながら説明する。
【０１３５】
図４０のステップＳ２２００では、矯正演算部１４２が、演算対象の画像セットIDを有する物理値において、Nn画素値の最大値を検索し、当該値をMとする。ステップＳ２２０４では、矯正演算部１４２は、センサ・計測器１９０によって取得され、センサデータ入力部２００に入力された環境センサのPAR強度（環境に関するセンサデータ）を取得し、当該値をPとする。ステップＳ２２０８では、矯正演算部１４２は、環境光センサのPAR強度とNIR強度の比をセンサ・計測器１９０などから取得し、当該値をKとする。ステップＳ２２１２では、矯正演算部１４２が、以下の式７で表される補正係数Cを算出する。
【０１３６】
【数７】
2020012684.tif 000009
【０１３７】
ステップＳ２２１６では、矯正演算部１４２が、演算対象の画像セットIDを有する物理値において物理値１を検索する。そして、物理値１が見つかった場合（ステップＳ２２２０／Ｙｅｓ）、ステップＳ２２２４にて、矯正演算部１４２が物理値１に対して補正係数Cを乗算することで新しい物理値１を算出する（換言すると、補正係数Cを用いて物理値１の補正を行う）。物理値１が見つからなかった場合（ステップＳ２２２０／Ｎｏ）には一連の矯正演算が終了する。
【０１３８】
なお、図４０には示されていないが、矯正演算部１４２は、後段の処理のために各種センサデータを物理値データバッファ１４３に一時的に記憶させることができる。例えば、矯正演算部１４２は、温度センサのセンサデータ（第１の物理値の一種）を物理値データバッファ１４３に一時的に記憶させることができる。詳細については後述する。
【０１３９】
図４１には、矯正演算が終了した段階でのデータの状態が示されている。上記のとおり、物理値１は補正係数Cを用いて補正されている。また、上記のとおり、図４１には、「物理値３」として温度センサのセンサデータ（第１の物理値の一種。この例では20.2[℃]）が追加され、「物理値ID３」には温度センサのセンサデータを識別するID（この例では#1010）が設定されている。なお、同一対象に対して温度条件の異なるタイミングで測定（撮像）が行われた場合には、各画像セットIDの物理値３にはそれぞれの測定時のセンサデータ（温度）が反映される。例えば、2回目の測定の時の温度が25.0[℃]である場合、その測定の際の画像セットID(例えば#0002)の物理値３には25.0[℃]が反映される。
【０１４０】
（グラフ生成の処理詳細）
図３９のステップＳ２１２４では、グラフ生成部１６３が各種物理値（第１の物理値、および第２の物理値など）を用いて様々なグラフ（例えば、折れ線グラフや散布図など）を生成することができる。なお、グラフ生成部１６３が生成するグラフの内容（種類など）は特に限定されない。また、ユーザからの入力に基づいてグラフ生成部１６３によって生成されるグラフの内容（種類など）が決定されてもよい。
【０１４１】
図４２には、グラフ生成部１６３によって生成されるグラフの一例として、縦軸に葉面光強度（PAR）（第１の物理値）が設けられ、横軸にPRI（第２の物理値）が設けられた散布図であって、複数の温度（なお、温度は環境に対応する値であるため、第１の物理値の一種である。この例では20[℃]、25[℃]および30[℃]）に対応する物理値が描画されたものが示されている。なお、図４２では便宜的に、散布図に基づいて出力された近似曲線が示されている。また、図４２には、上記の式２で定義されるPRIに基づく近似曲線が示されている（換言すると、ストレス反応が高いほどPRIが高くなるように示されている）。
【０１４２】
これによって、ユーザは、温度変化に伴う植物の環境応答を定量的に認識することができる。なお、第２の実施形態において、植物の状態または性質を示す第３の物理値は、例えば、図４２に示されたグラフ（または近似曲線）などであり得る。すなわち、第２の実施形態に係る情報処理装置１００は、縦軸に葉面光強度（PAR）（第１の物理値）およびPRI（第２の物理値）の関係性を解析することで植物の状態または性質を示すグラフ（または近似曲線）（第３の物理値）を出力することができる。
【０１４３】
＜４．第３の実施形態＞
上記では、本開示に係る第２の実施形態について説明した。続いて、本開示に係る第３の実施形態について説明する。
【０１４４】
第３の実施形態に係る情報処理装置１００は、葉面光強度（PAR）−光合成速度（ETR）曲線を求め、モデルフィッティングによりJmax（最大電子伝達速度。第３の物理値）を算出する。従来、Jmaxの計測にはガス交換法などが利用され、光合成速度が物理的な計測器で測定されているが、第３の実施形態は、当該手法が光学測定に置き換えられたものである。
【０１４５】
モデルフィッティングにより解を求める場合、演算に必要なデータセット（本開示における“環境(入力)”と”応答(出力)”）が複数必要となる。そして、例えば、区分ID単位でデータセットのモデルフィッティングが行われた場合、結果として区分IDごとに物理値が出力される。このとき、実験環境(チャンバーなど)において、環境条件（例えば光の強度やCO2濃度）が変更されながら測定が複数回行われるが、カメラによる撮像が行われた場合、葉の傾きや影などによって植物の部位毎に照射される光の強度が異なることによって１つの画像セットの中に複数の環境（環境に対応する物理値）が含まれてしまう。このとき、上記の第１の実施形態および第２の実施形態のように画像セットの中から１つの適切な環境（環境に対応する物理値）が抽出されることで正しい測定が実現され得る。このように、ユーザが環境条件を変えながら測定を複数回行うことを、以降「第１のアイデア」と呼称する。
【０１４６】
一方、別のアイデア（以降、「第２のアイデア」と呼称する）として、カメラによる撮像が行われた場合、葉の傾きや影などによって植物の部位毎に照射される光の強度が異なることによって１つの画像セットの中に複数の環境（環境に対応する物理値）が含まれてしまうことを、むしろ活用することも可能である。例えば、図４３のa点、b点、およびc点においては、葉の傾きの違いにより、光源から照射される光線を平行光線とした場合、葉面光強度（PAR）が異なっている。これらの３点を利用すれば、光源の強度を変えずとも、異なる環境条件の物理値セットが取得できる。
【０１４７】
なお、異なる位置の環境応答が使用されることになるところ、植物の状態に関して一定の局所的同質性があると考えられる。本発明に係る情報処理装置１００は、画像構造分析演算部１３３によって撮像画像情報を特定の単位や部位に区分する機能を備えているため、これらの局所的同質性の担保についても考慮されている。
【０１４８】
以降では、第２のアイデア、すなわち環境条件を制御しないで複数の環境条件を取得してモデルフィッティングを行う手法を第３の実施形態として詳細に説明していく。もちろん、第１のアイデアが実施されてもよい。
【０１４９】
（４．１．機能構成例）
まず、図４４を参照して、第３の実施形態に係る情報処理装置１００の機能構成例について説明する。なお、第１の実施形態または第２の実施形態に係る情報処理装置１００の機能構成例と重複する内容については説明を省略する。
【０１５０】
図４４に示すように、第３の実施形態に係る情報処理装置１００は、新たに手操作入力部２１０と、プログラム・データ入力部２２０と、各プログラム・データ保持部（図中では、画像処理演算プログラム・データ保持部１３５、次元変換演算プログラム・データ保持部１４５、および物理解析演算プログラム・データ保持部１５５）と、分解能調整部１４４と、モデルフィッティング演算部１５４と、データ出力部２３０と、ネットワーク２４０（図中では、ネットワーク２４０ａ〜ネットワーク２４０ｅ）と、ストレージデバイス２５０（図中では、ストレージデバイス２５０ａ〜ストレージデバイス２５０ｅ）と、環境制御装置２６０と、を備える。
【０１５１】
手操作入力部２１０は、ユーザ操作に基づいてプログラムやデータなどの入力を受ける構成である。より具体的には、手操作入力部２１０は、様々なプログラム（スクリプトを含む）、多波長画像演算部１３１によって生成される撮像画像情報の選択波長帯域、各種IDの定義などを含む各種設定値、各種演算に使用される物理モデル、または物理モデルを構成するパラメータなどの入力を、ユーザ操作に基づいて受けることができる。
【０１５２】
プログラム・データ入力部２２０は、外部装置などからプログラムやデータなどの入力を受ける構成である。プログラム・データ入力部２２０に入力されるデータの内容は手操作入力部２１０と同様であり得る。
【０１５３】
各プログラム・データ保持部（図中では、画像処理演算プログラム・データ保持部１３５、次元変換演算プログラム・データ保持部１４５、および物理解析演算プログラム・データ保持部１５５）は、手操作入力部２１０、またはプログラム・データ入力部２２０から入力されたプログラムやデータなどを一時的に記憶する構成である。
【０１５４】
分解能調整部１４４は、物理値の分解能を適切な値に調整する構成である。より具体的には、分解能調整部１４４は、ある範囲に含まれる複数の物理値の平均値を算出するなどして物理値の分解能を低減させたりすることができる。分解能調整の詳細については後述する。
【０１５５】
モデルフィッティング演算部１５４は、所定の方法によりモデルフィッティングを行う構成である。例えば、モデルフィッティング演算部１５４は、複数の物理値（例えば、第１の物理値および前記第２の物理値など）のセットをファーカーモデルなどにフィッティングすることにより各種パラメータ（例えば、第３の物理値など）を算出する。モデルフィッティングの詳細については後述する。
【０１５６】
データ出力部２３０は、データが画像化されずに出力される場合に用いられる構成である。データ出力部２３０は、解析データバッファ１５３に記憶されているデータを、ネットワーク２４０ｅを介して接続される外部装置、またはストレージデバイス２５０ｅに対して出力する。
【０１５７】
ネットワーク２４０は、情報処理装置１００の各構成と外部装置とを接続する電気通信回線である。また、ストレージデバイス２５０は、情報処理装置１００の各構成と接続される記憶媒体である。上記で説明してきた各種処理に用いられる各種データ（例えば、撮像画像情報、またはセンサデータなど）、またはプログラムなどはネットワーク２４０を介して外部装置から提供されたり、ストレージデバイス２５０から提供されたりしてもよい。また、各種処理によって出力された各種データはネットワーク２４０を介して接続される外部装置、またはストレージデバイス２５０に出力されてもよい。なお、ネットワーク２４０、およびストレージデバイス２５０の種類は特に限定されない。
【０１５８】
環境制御装置２６０は、環境条件(例えば光の強度やCO2濃度)の変化を制御する構成である。環境制御装置２６０は、ユーザ操作などによって環境条件を変化させることができる。なお、環境制御装置２６０は、第１のアイデア（ユーザが環境条件を変えながら測定を複数回行う場合）に利用されるが、本実施形態にて実現される第２のアイデアには利用されない。
【０１５９】
（４．２．処理フローの例および処理詳細）
上記では、第３の実施形態に係る情報処理装置１００の機能構成例について説明した。続いて、第３の実施形態に係る情報処理装置１００の各機能構成による処理の流れの例、または処理の詳細について説明する。
【０１６０】
まず、図４５を参照して、第３の実施形態に係る情報処理装置１００による処理全体の流れの例について説明する。第２の実施形態と第３の実施形態との差分は、図４５のステップＳ２３２０、ステップＳ２３２４、およびステップＳ２３３６であり、その他は第２の実施形態と同様であり得る。以降では、第２の実施形態と第３の実施形態との差分について説明していく。
【０１６１】
（分解能調整の流れおよび処理詳細）
第３の実施形態に係る情報処理装置１００の分解能調整部１４４は、図４５のステップＳ２３２０にて、物理値の分解能をより適切な値に調整する。一般に撮像画像情報からは多点のデータが得られ、空間的解像度という観点では分解能が調整されている（例えば、撮像処理においてフォーカスがわざとぼかされるなど。隣接画素間で空間的分離がなされていない場合を除く）が、撮像画像情報が変換されることによって生成された物理値の分解能は適切に調整されていない。
【０１６２】
例えば、情報処理装置１００が、Nnの撮像画像情報を用いて葉面光強度（PAR）という物理値を算出した場合、擺脱演算などで一部のデータが除去されるものの、依然としてデータサイズが大きい状態である場合がある。例えば、図４６は、擺脱演算および矯正演算が終了した段階で物理値データバッファ１４３に出力されるデータの一部を示しているところ、図４６の例では、物理セットIDが170万を超えていることが分かる。
【０１６３】
しかし、測定精度を考慮すると、例えば物理値１(葉面光強度（PAR）)の測定結果において、±50程度の差異は測定誤差の範囲内となる場合があるため、図４６のように物理値１を小数点第一位まで弁別して扱うことによっては、原理的に効果的とは言えない。また、扱われるデータサイズが大きい場合、モデルフィッティングなどの演算量や、モデルフィッティングまたはデータ保存に用いられるストレージの容量や通信容量が逼迫するため問題が生じる。以上から、第３の実施形態に係る情報処理装置１００の分解能調整部１４４は、物理値の分解能をより適切な値に調整する。
【０１６４】
図４５のステップＳ２３２０にて行われる次元変換演算における分解能調整を、図４７を参照しながら説明する。図４７は、物理値１（葉面光強度（PAR））の分解能が100[μmol/m2/s]である場合の分解能調整の流れを示すフローチャートである。
【０１６５】
図４７のステップＳ２４００では、分解能調整部１４４が、物理値１（葉面光強度（PAR））の検索初期値（例えば150〜250）を設定する。ステップＳ２４０４では、分解能調整部１４４が、画像セットID#0001、区分ID、および物理値１の検索初期値を指定して物理セットIDを検索する。
【０１６６】
ステップＳ２４０８では、検出された物理セットIDのETR（光合成速度に対応する物理量）の計測値（ｘとする）と、検出された物理セットIDの数（ｙとする）を一時的に記憶する。そして、全ての物理値１に対する検索が終了するまで（ステップＳ２４１２／Ｎｏ）、分解能調整部１４４はステップＳ２４０４およびステップＳ２４０８の処理を繰り返し行う。全ての物理値１に対する検索が終了した場合（ステップＳ２４１２／Ｙｅｓ）、ステップＳ２４１６にて、分解能調整部１４４は、ｘとｙを用いて当該区分IDにおけるETRの平均値を求める。より具体的には、分解能調整部１４４は、ｘの合算値をｙで除算することによってETRの平均値を求める。
【０１６７】
ステップＳ２４２０では、分解能調整部１４４が、検出された物理セットIDのデータを全て消去すると共に、１つの物理セットIDとして葉面光強度とETRの平均値の組み合わせを物理値データバッファ１４３に保存する。そして、物理値１の全ての範囲検索が終了していない場合（ステップＳ２４２４／Ｎｏ）、ステップＳ２４２８にて、分解能調整部１４４は、次の物理値１（葉面光強度（PAR））の検索値（例えば250〜350）を設定した上で、ステップＳ２４０４〜ステップＳ２４２４の処理を再度行う。物理値１の全ての範囲検索が終了した場合（ステップＳ２４２４／Ｙｅｓ）、一連の分解能調整に関する処理が終了する。
【０１６８】
図４８には、分解能調整前のデータ（葉面光強度（PAR）およびETRの計測値）が表示されたグラフが示されている。図４９には、葉面光強度（PAR）の分解能（100[μmol/m2/s]）に基づいて150〜250、250〜350、350〜450、450〜550、および550〜650が検索値として設定されることが示されている。そして、図５０には、分解能調整部１４４によって検索値毎に算出されたETRの平均値が示されている。さらに、図５１には、分解能調整後に物理値データバッファ１４３に記憶されているデータの状態が示されている（なお、図５１には物理値データバッファ１４３に記憶されているデータの一部のみが示されている）。
【０１６９】
以上で説明してきた分解能調整について、分解能調整部１４４は、第１の物理値（PAR）の分解能（100[μmol/m2/s]）に基づいて第１の物理値（PAR）および第２の物理値（ETR）の分解能を調整している、と言える。なお、分解能調整部１４４は、第２の物理値の分解能に基づいて第１の物理値および第２の物理値の分解能を調整してもよい。また、上記で説明した実施形態においては、図１６に示したデータのように、カラーマッピング部１６１は、画像位置IDに基づいてカラーマッピングを行うことができるところ、本実施形態にて分解能の調整が行われた場合、画像位置IDの情報が失われる。そこで、本実施形態において、区分IDと各区分IDに対応する画像位置とを対応付けて管理する管理テーブルが設けられてもよい。これによって、物理値の分解能の調整が行われた場合に、カラーマッピング部１６１は、区分IDに基づいて各物理値に対応する画像位置を特定することができるため、カラーマッピングを適切に行うことができる。ここで、区分IDの領域を定義するフォーマットとしては、「ラスター(ビットマップ)」や「ベクトル」などが採用され得る。
【０１７０】
（モデルフィッティングの処理詳細）
図４５のステップＳ２３２４では、モデルフィッティング演算部１５４が、分解能調整が行われた物理値（例えば、第１の物理値および前記第２の物理値など）を用いてモデルフィッティングを行うことで第３の物理値を出力する。例えば、モデルフィッティング演算部１５４が、図５１に示した物理セットID#00000001〜物理セットID#00000005を、ファーカーモデルにフィッティングすることにより、Φj、Jmax（最大電子伝達速度）、θjを取得する。図５２には、葉面光強度（PAR）−光合成速度（ETR）曲線が示されたグラフを用いて、モデルフィッティング演算部１５４がΦj、Jmax、θjを変えながら、以下の式８で表されるファーカーモデルのシミュレーションを行い、実測データ（物理セットID#00000001〜物理セットID#00000005）とのフィッティングを行う演算のイメージが示されている。モデルフィッティング演算部１５４は、最少二乗法や最尤推定法などを用いてモデルフィッティングを行う。なお、モデルフィッティングの手法はこれらに限定されない。
【０１７１】
【数８】
2020012684.tif 000010
【０１７２】
上記によって算出されたJmaxは、データ出力部２３０から出力されると共に、グラフ生成部１６３によって葉面光強度（PAR）−光合成速度（ETR）曲線を示すグラフが生成されて、画像出力部１７０によって当該グラフが出力される。図５２は、区分ID単位でデータセットのモデルフィッティングが行われた場合の例を示しているところ、この場合、区分IDごとに上記の物理値が算出されることになる。
【０１７３】
＜５．第４の実施形態＞
上記では、本開示に係る第３の実施形態について説明した。続いて、本開示に係る第４の実施形態について説明する。
【０１７４】
本開示に係る第４の実施形態、および後段にて説明する第５の実施形態は、UAV(Droneなど)を用いて本開示に係る測定が行われる場合の、適切な装置の組み合わせを提供するものであり、第４の実施形態は、UAVに搭載されている情報処理装置に関するものである（UAVの外部に設けられる情報処理装置（例えば、PC、サーバなど）に関する説明は第５の実施形態にて行う）。
【０１７５】
一般的に、マルチスペクトラムカメラ１１０によって生成された多波長画像情報のデータサイズは、RGB画像情報に比べて大きく、データの保存容量や通信容量が逼迫し易い。また、仮に、植物のストレスや光合成速度の演算結果のデータサイズは小さいものの、演算結果のみが保存され演算に用いられた元データが削除されると、後に他の解析を行うことができないため柔軟性に欠ける。
【０１７６】
第４の実施形態（および第５の実施形態）は、上記事情に鑑みて創作されるに至った。UAVに搭載された本実施形態に係る情報処理装置１００は、適切なフォーマットでデータを記録することでデータサイズを大幅に削減しながら、後処理による他の解析を可能にする仕組みを提供する。
【０１７７】
ここで、図５３を参照して、第４の実施形態に係る情報処理装置１００の機能構成例について説明する。図５３に示すように、情報処理装置１００は、次元変換演算部１４０より後段に位置する一部の構成（例えば、物理解析演算部１５０、データ可視化部１６０、および表示器１８０など）を備えていない。物理値データバッファ１４３に記憶されたデータは、データ出力部２３０を介してストレージデバイス２５０ｅに対して出力される。その後、ストレージデバイス２５０ｅに出力されたデータは、情報処理装置（例えば、PC、サーバなど）に提供され、当該装置による物理解析演算やカラーマッピングなどの処理に用いられる。
【０１７８】
図５４は、物理値データバッファ１４３に記憶されたデータの一例を示す図である（この例では、図１６と同一のデータが示されている）。このように、環境に対応する物理値（第１の物理値）と応答に対応する物理値（第２の物理値）が残っているため、これらのデータが提供されることで、後段の情報処理装置（例えば、PC、サーバなど）による処理にて、植物の状態または性質を示す第３の物理値の算出などが可能となる。
【０１７９】
また、画像バッファ１３２に記憶された各種画像情報（例えば、RGB画像情報やNDVI画像情報など）が、画像出力部１７０を介してストレージデバイス２５０ｅに対して出力されてもよい。これによって、後段の情報処理装置（例えば、PC、サーバなど）による処理にて、例えば第３の物理値（ストレス計測値など）とRGB画像情報とが合成された画像情報の出力などが可能となる。
【０１８０】
なお、第４の実施形態に係る情報処理装置１００の各構成の機能および処理の流れは上記で説明してきたものと同様であり得るため詳細な説明を省略する。また、UAVに搭載されている情報処理装置１００の機能構成は図５３の例に限定されない。例えば、情報処理装置１００は、通信部を備え、当該通信部を介して行う通信（例えば、無線通信）によって他の情報処理装置（例えば、PC、サーバなど）に対して各種データ（例えば、図５４に示したデータ、各種画像情報など）をリアルタイムに提供してもよい。また、情報処理装置１００は、次元変換演算の後段の処理を行う機能構成（例えば、物理解析演算部１５０、データ可視化部１６０など）を備えることで、物理解析演算後のデータ（各種ストレス要因に対する植物のストレス反応（状態）を示す第３の物理値など）や、生成された画像情報を他の情報処理装置（例えば、PC、サーバなど）に提供してもよい。このように、UAVに搭載されている情報処理装置１００の機能構成は柔軟に変更され得る。
【０１８１】
＜６．第５の実施形態＞
上記では、本開示に係る第４の実施形態について説明した。続いて、本開示に係る第５の実施形態について説明する。上記のとおり、第５の実施形態は、第４の実施形態に係るUAV(Droneなど)から提供されるデータを用いて処理を行う情報処理装置（例えば、PC、サーバなど）に関するものである。
【０１８２】
ここで、図５５を参照して、第５の実施形態に係る情報処理装置１００の機能構成例について説明する。図５５に示すように、情報処理装置１００は、前段に位置する一部の構成（例えば、マルチスペクトラムカメラ１１０、画像処理演算部１３０の一部、および次元変換演算部１４０の一部など）を備えていない。UAV側で処理されたデータ（分解能調整まで行われたデータ、および各種画像情報など（例えば、RGB画像情報やNDVI画像情報など））は、ストレージデバイス２５０ａに記憶されており、画像入力部１２０およびデータ入力部２００を介して情報処理装置１００に入力される。その後、物理解析演算部１５０による解析演算やモデルフィッティング、データ可視化部１６０によるカラーマッピングや画像情報の生成、および画像出力部１７０による画像情報の出力などが行われる。
【０１８３】
なお、第５の実施形態に係る情報処理装置１００（例えば、PC、サーバなど）の機能構成は図５５の例に限定されない。例えば、情報処理装置１００は、通信部を備え、当該通信部を介してUAVから各種データをリアルタイムに受信してもよい。また、情報処理装置１００は、物理解析演算の前段の処理を行う機能構成（例えば、画像処理演算部１３０、次元変換演算部１４０など）を備えることで、各種画像処理や次元変換演算などを行ってもよい（なおこの場合、情報処理装置１００は、各種画像処理や次元変換演算前のデータをUAVから提供される）。このように、情報処理装置１００（例えば、PC、サーバなど）の機能構成は柔軟に変更され得る。
【０１８４】
＜７．ハードウェア構成例＞
上記では、本開示に係る第５の実施形態について説明した。続いて、図５６を参照して、各実施形態に係る情報処理装置１００のハードウェア構成例について説明する。
【０１８５】
図５６は、情報処理装置１００のハードウェア構成を示す図である。情報処理装置１００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）９０１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）９０２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）９０３と、ホストバス９０４と、ブリッジ９０５と、外部バス９０６と、インタフェース９０７と、入力装置９０８と、出力装置９０９と、ストレージ装置（ＨＤＤ）９１０と、ドライブ９１１と、通信装置９１２と、を備える。
【０１８６】
ＣＰＵ９０１は、演算処理装置および制御装置として機能し、各種プログラムに従って情報処理装置１００内の動作全般を制御する。また、ＣＰＵ９０１は、マイクロプロセッサであってもよい。ＲＯＭ９０２は、ＣＰＵ９０１が使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶する。ＲＡＭ９０３は、ＣＰＵ９０１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を一時記憶する。これらはＣＰＵバスなどから構成されるホストバス９０４により相互に接続されている。当該ＣＰＵ９０１、ＲＯＭ９０２およびＲＡＭ９０３の協働により、画像処理演算部１３０、次元変換演算部１４０、物理解析演算部１５０、およびデータ可視化部１６０の一部などが具現され得る。なお、当該ＣＰＵ９０１、ＲＯＭ９０２およびＲＡＭ９０３の協働により具現され得る構成はこれらに限定されない。
【０１８７】
ホストバス９０４は、ブリッジ９０５を介して、ＰＣＩ（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ／Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）バスなどの外部バス９０６に接続されている。なお、必ずしもホストバス９０４、ブリッジ９０５および外部バス９０６を分離構成する必要はなく、１つのバスにこれらの機能を実装してもよい。
【０１８８】
入力装置９０８は、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、マイクロフォン、スイッチおよびレバーなどユーザが情報を入力するための入力手段と、ユーザによる入力に基づいて入力信号を生成し、ＣＰＵ９０１に出力する入力制御回路などから構成されている。ユーザは、当該入力装置９０８を操作することにより、各装置に対して各種情報を入力したり処理動作を指示したりすることができる。なお、入力装置９０８は、必ずしもユーザによって入力が行われるものに限定されない。当該入力装置９０８により、マルチスペクトラムカメラ１１０、画像入力部１２０、センサ・計測器１９０、センサデータ入力部２００、手操作入力部２１０、プログラム・データ入力部２２０、および環境制御装置２６０などが具現され得る。
【０１８９】
出力装置９０９は、例えば、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ  Ｒａｙ  Ｔｕｂｅ）ディスプレイ装置、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）装置、ＯＬＥＤ（Ｏｒｇａｎｉｃ  Ｌｉｇｈｔ  Ｅｍｉｔｔｉｎｇ  Ｄｉｏｄｅ）装置およびランプなどの表示装置を含む。さらに、出力装置９０９は、スピーカおよびヘッドホンなどの音声出力装置を含む。出力装置９０９は、画像情報の表示などを行う。一方、音声出力装置は、画像情報（数値）の音声出力などを行う。当該出力装置９０９により、画像出力部１７０、表示器１８０、およびデータ出力部２３０などが具現され得る。
【０１９０】
ストレージ装置９１０は、データ格納用の装置である。ストレージ装置９１０は、記憶媒体、記憶媒体にデータを記録する記録装置、記憶媒体からデータを読み出す読出し装置および記憶媒体に記録されたデータを削除する削除装置などを含んでもよい。ストレージ装置９１０は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）で構成される。このストレージ装置９１０は、ハードディスクを駆動し、ＣＰＵ９０１が実行するプログラムや各種データを格納する。当該ストレージ装置９１０により各バッファ（例えば、構造化画像バッファ１３４など）、各保持部（例えば、画像処理演算プログラム・データ保持部１３５など）、および各ストレージデバイス２５０などが具現され得る。
【０１９１】
ドライブ９１１は、記憶媒体用リーダライタであり、情報処理装置１００に内蔵、あるいは外付けされる。ドライブ９１１は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記憶媒体９１３に記録されている情報を読み出して、ＲＡＭ９０３に出力する。また、ドライブ９１１は、リムーバブル記憶媒体９１３に情報を書き込むこともできる。
【０１９２】
通信装置９１２は、例えば、通信網９１４に接続するための通信デバイス等で構成された通信インタフェースである。当該通信装置９１２により各ネットワーク２４０へのアクセスが実現される。
【０１９３】
＜８．まとめ＞
以上で説明してきたように、本開示に係る情報処理装置１００は、計測対象である植物の撮像画像情報を解析することで、植物のおかれた環境に対応する第１の物理値、および植物による当該環境への応答に対応する第２の物理値の双方を取得し、第１の物理値および第２の物理値を対応付けて記憶する。そして、情報処理装置１００は、第１の物理値および第２の物理値を用いて解析演算を行うことで直接的に植物の状態または性質を示す第３の物理値を出力する。
【０１９４】
これによって、情報処理装置１００は、環境要因の変化に応じた植物の動作機能（応答）の変化をリアルタイムに計測することができるため、NDVIなどの植生指数を使用していたのでは対処が間に合わなかった問題（例えば、強光、弱光、低湿、低温、高湿、高温、土壌の乾燥、土壌の過湿（嫌気ストレス）、病害虫の発生、土壌成分の変化、または悪影響を及ぼしている農薬など）の早期検出が可能となる。従来、植物がおかれる環境を変えながらモデルフィッティングを行うことなどによって植物の動作機能（応答）の変化が計測されていた。それに対して、情報処理装置１００は、１回の撮像処理によって生成された撮像画像情報を用いて植物の動作機能（応答）の変化を計測することができるため、計側に要する時間を大幅に短縮することができる。すなわち、上記の「リアルタイム」とは、１回の撮像処理から撮像画像情報の解析処理に要する時間程度の幅を有する概念であることに留意されたい。UAVによる空撮は相当の手間や時間を要する上に、天候などの影響によっては所望のタイミング（所望の環境）で空撮を行うことができない場合があるため、何度も空撮を行うことは適当ではない。一方、情報処理装置１００は、リアルタイムに計測を行うことができるため、実施者は、例えばUAVが飛行を行っている最中に計測結果を得ることができ何度も空撮を行わなくて済む。
【０１９５】
別の観点からみると、情報処理装置１００は、リアルタイムな計測によって、問題が発生していないことをより効率的に認識することができる。より具体的に説明すると、光合成速度は全ての条件（光合成速度に影響を及ぼす全ての条件）が同時に（AND条件で）満たされた時に最大となる。したがって、測定された光合成速度が正常値であるならば、情報処理装置１００は、対処を要する問題が発生していないと認識することができる。換言すると、光合成速度は問題が発生していないことに対する十分条件であるため、測定された光合成速度が正常値であるならば、問題は発生していないと言える。一方、NDVIなどの組織・成分といった植物に関する静的な情報は問題が発生していないことに対する必要条件でしかないため、NDVIなどによって上記のような解析を行うことは不可能であった。
【０１９６】
さらに、別の観点からみると、情報処理装置１００は、リアルタイムな計測によって、問題の原因の分析を適切に行うことができる。より具体的に説明すると、情報処理装置１００がリアルタイムに植物の状態（症状）を認識できるということは、その認識時に、問題を発生させた原因も生じたままである可能性が高いため、原因が特定される可能性が高い。また、ユーザは、情報処理装置１００からの出力に基づいて問題の原因（例えば、灌水の減少など）の仮説を立てることができ、対処（例えば、灌水の追加など）をした後に再測定を実施し問題が解消されているか否かを即時確認することにより検証を行うことができる。また、ユーザによる人為的な対処を伴うことなく環境の変化によって問題の内容や程度が変化する場合（例えば、低温という問題が、自然に気温が上昇することによって解消する場合など）があるところ、この場合にもユーザは、情報処理装置１００からの出力に基づいて問題の原因を推定することができる。例えば、情報処理装置１００が、問題の内容や程度が変化する前後のタイミングで計測を行うことで、ユーザは、その計測結果の変化と、その変化が起きたタイミングに発生した状況に基づいて問題の原因を推定することができる（例えば、ユーザは、計測結果の変化が起きたタイミングの気象状況に基づいて問題の原因を推定することなどができる）。一方、NDVIなどを用いて原因分析が行われる場合、問題がその発生時から数日後に検出されるため、気象状況等の環境条件の変化によってユーザは上記のような検証などを行うことができない。
【０１９７】
また、例えば、従来の大型圃場の灌水制御は、気象条件や植物の大きさなどから蒸散スピードを推定し必要な灌水量を試算しているが、蒸散スピードの推定精度や、圃場の土壌および各場所での特性の違いなどが原因で十分な精度が実現されないことが多い。また、サーマルイメージング技術を用いて、葉からの蒸散量を計測する取り組みも行われているが、サーマルは風や気温の影響を受けやすいこともあり、サーマルイメージング技術を用いた蒸散量の計測はまだ実用化されていない。そこで、上記のように情報処理装置１００を用いて、植物の動作機能（応答）の計測、問題の検出、対処（制御）、および対処による効果の検証というサイクルを繰り返すことが可能になると、圃場管理の自動化が可能となるため、圃場の灌水制御などもより効果的に実現され得る。
【０１９８】
以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。
【０１９９】
また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。
【０２００】
なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。
（１）
計測対象の撮像画像情報を解析することで、前記計測対象のおかれた環境に対応する第１の物理値、および前記計測対象による前記環境への応答に対応する第２の物理値を取得する演算部と、
前記第１の物理値および前記第２の物理値を対応付けて記憶する記憶部と、を備える、
情報処理装置。
（２）
前記演算部は、前記撮像画像情報という平面空間における二次元方向に解析を行うことで、前記第１の物理値および前記第２の物理値を取得する、
前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）
前記演算部は、前記撮像画像情報における、演算に適さない領域を演算対象から除去する、
前記（２）に記載の情報処理装置。
（４）
前記演算に適さない領域は、前記撮像画像情報において前記計測対象以外が撮像された領域または影が撮像された領域を含む、
前記（３）に記載の情報処理装置。
（５）
前記撮像画像情報は、複数の波長帯域の情報を含む多波長画像情報であり、
前記演算部は、前記多波長画像情報における特定の波長帯域の情報を解析することで、第１の物理値および前記第２の物理値を取得する、
前記（２）から（４）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（６）
前記演算部は、前記環境に関するセンサデータを取得し、前記センサデータを用いて前記第１の物理値を補正する、
前記（２）から（５）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（７）
前記演算部は、前記第１の物理値または前記第２の物理値のうちの少なくともいずれか１つの分解能に基づいて、前記第１の物理値および前記第２の物理値の分解能を調整する、
前記（２）から（６）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（８）
前記計測対象は、植物であり、
前記演算部は、前記第１の物理値および前記第２の物理値を用いて前記植物の状態または性質を示す第３の物理値を出力する、
前記（２）から（７）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（９）
前記演算部は、前記第１の物理値および前記第２の物理値を用いてモデルフィッティングを行うことで前記第３の物理値を出力する、
前記（８）に記載の情報処理装置。
（１０）
前記第３の物理値は、前記植物が受けるストレスに対応する値、または前記植物における光合成速度に対応する値のうちの少なくともいずれか１つを含む、
前記（８）または（９）に記載の情報処理装置。
（１１）
前記第１の物理値は、葉面光強度、または温度のうちの少なくともいずれか１つを含む、
前記（１０）に記載の情報処理装置。
（１２）
前記演算部は、前記第１の物理値が一定値以上、または一定の範囲内である場合における前記第２の物理値を用いて前記第３の物理値を出力する、
前記（１１）に記載の情報処理装置。
（１３）
前記演算部は、前記撮像画像情報を複数の領域に区分し、前記領域毎に前記第３の物理値を出力する、
前記（８）から（１２）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１４）
前記演算部は、前記第１の物理値、前記第２の物理値、または前記第３の物理値のうちの少なくともいずれか１つを可視化するデータ可視化部をさらに備える、
前記（８）から（１３）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１５）
前記データ可視化部は、前記第１の物理値、前記第２の物理値、または前記第３の物理値のうちの少なくともいずれか１つを色に対応させる、
前記（１４）に記載の情報処理装置。
（１６）
前記データ可視化部は、前記色に対応させた、前記第１の物理値、前記第２の物理値、または前記第３の物理値のうちの少なくともいずれか１つを、本来の空間的位置に対応させた画像情報を生成する、
前記（１５）に記載の情報処理装置。
（１７）
前記データ可視化部は、前記第１の物理値、前記第２の物理値、または前記第３の物理値のうちの少なくともいずれか１つを、グラフを用いて可視化する、
前記（１４）に記載の情報処理装置。
（１８）
撮像画像情報は、飛行中のUAV（Unmanned
aerial vehicle）から撮像されたものである、
前記（２）から（１４）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１９）
計測対象の撮像画像情報を解析することで、前記計測対象のおかれた環境に対応する第１の物理値、および前記計測対象による前記環境への応答に対応する第２の物理値を取得することと、
前記第１の物理値および前記第２の物理値を対応付けて記憶することと、を有する、
コンピュータにより実行される情報処理方法。
（２０）
計測対象の撮像画像情報を解析することで、前記計測対象のおかれた環境に対応する第１の物理値、および前記計測対象による前記環境への応答に対応する第２の物理値を取得することと、
前記第１の物理値および前記第２の物理値を対応付けて記憶することと、
をコンピュータに実現させるためのプログラム。
【符号の説明】
【０２０１】
１００    情報処理装置
１１０    マルチスペクトラムカメラ
１２０    画像入力部
１３０    画像処理演算部
１３１    多波長画像演算部
１３２    画像バッファ
１３３    画像構造分析演算部
１３４    構造化画像バッファ
１３５    画像処理演算プログラム・データ保持部
１４０    次元変換演算部
１４１    擺脱演算部
１４２    矯正演算部
１４３    物理値データバッファ
１４４    分解能調整部
１４５    次元変換演算プログラム・データ保持部
１５０    物理解析演算部
１５１    解析演算部
１５２    演算制御部
１５３    解析データバッファ
１５４    モデルフィッティング演算部
１５５    物理解析演算プログラム・データ保持部
１６０    データ可視化部
１６１    カラーマッピング部
１６２    画像生成部
１６３    グラフ生成部
１７０    画像出力部
１８０    表示器
１９０    センサ・計測器
２００    センサデータ入力部
２１０    手操作入力部
２２０    プログラム・データ入力部
２３０    データ出力部
２４０    ネットワーク
２５０    ストレージデバイス
２６０    環境制御装置
【図１】
2020012684.tif 000011
【図２】
2020012684.tif 000012
【図３】
2020012684.tif 000013
【図４】
2020012684.tif 000014
【図５】
2020012684.tif 000015
【図６】
2020012684.tif 000016
【図７】
2020012684.tif 000017
【図８】
2020012684.tif 000018
【図９】
2020012684.tif 000019
【図１０】
2020012684.tif 000020
【図１１】
2020012684.tif 000021
【図１２】
2020012684.tif 000022
【図１３】
2020012684.tif 000023
【図１４】
2020012684.tif 000024
【図１５】
2020012684.tif 000025
【図１６】
2020012684.tif 000026
【図１７】
2020012684.tif 000027
【図１８】
2020012684.tif 000028
【図１９】
2020012684.tif 000029
【図２０】
2020012684.tif 000030
【図２１】
2020012684.tif 000031
【図２２】
2020012684.tif 000032
【図２３】
2020012684.tif 000033
【図２４】
2020012684.tif 000034
【図２５】
2020012684.tif 000035
【図２６】
2020012684.tif 000036
【図２７】
2020012684.tif 000037
【図２８】
2020012684.tif 000038
【図２９】
2020012684.tif 000039
【図３０】
2020012684.tif 000040
【図３１】
2020012684.tif 000041
【図３２】
2020012684.tif 000042
【図３３】
2020012684.tif 000043
【図３４】
2020012684.tif 000044
【図３５】
2020012684.tif 000045
【図３６】
2020012684.tif 000046
【図３７】
2020012684.tif 000047
【図３８】
2020012684.tif 000048
【図３９】
2020012684.tif 000049
【図４０】
2020012684.tif 000050
【図４１】
2020012684.tif 000051
【図４２】
2020012684.tif 000052
【図４３】
2020012684.tif 000053
【図４４】
2020012684.tif 000054
【図４５】
2020012684.tif 000055
【図４６】
2020012684.tif 000056
【図４７】
2020012684.tif 000057
【図４８】
2020012684.tif 000058
【図４９】
2020012684.tif 000059
【図５０】
2020012684.tif 000060
【図５１】
2020012684.tif 000061
【図５２】
2020012684.tif 000062
【図５３】
2020012684.tif 000063
【図５４】
2020012684.tif 000064
【図５５】
2020012684.tif 000065
【図５６】
2020012684.tif 000066