(57)【要約】      （修正有）【課題】農作物の調査の信頼性を把握できる情報処理装置、情報処理装置の制御方法及びプログラムを提供する。【解決手段】農作物調査支援装置３００は、区画の農作物の調査を支援する。該装置は、農作物の調査項目ごとの測定値を含む調査結果の情報と、区画の情報とを関連づけて記憶する記憶手段と、調査項目及び区画の選択をユーザから受け付ける入力手段と、選択に応じて測定値を表示部に表示させる処理手段と、を備える。処理手段は、表示部に表示された測定値のうちの特定の測定値の選択に応じて、特定の測定値の信頼性情報を表示部に表示させる。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
区画の農作物の調査を支援する情報処理装置であって、
前記農作物の調査項目ごとの測定値を含む調査結果の情報と、前記区画の情報とを関連づけて記憶する記憶手段と、
前記調査項目及び前記区画の選択をユーザから受け付ける入力手段と、
前記選択に応じて前記測定値を表示部に表示させる処理手段と、を備え、
前記処理手段は、前記表示部に表示された測定値のうちの特定の測定値の選択に応じて、前記特定の測定値の信頼性情報を前記表示部に表示させることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記処理手段は、前記表示部に表示された測定値のうちの特定の測定値の選択に応じて、前記特定の測定値の信頼性情報を前記区画に対応するマップ形式で前記表示部に表示させることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記処理手段は、前記表示部に表示された測定値のうちの複数の特定の測定値の選択に応じて、測定値ごとに前記信頼性情報を前記表示部に並べて表示させることを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記調査結果の情報は、調査が行われた調査位置の情報を含み、
前記信頼性情報は、前記区画の情報及び前記調査位置の情報を含むことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記処理手段は、前記区画の輪郭、及び、当該区画内で調査が行われた調査位置を、重畳して表示させることを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記処理手段は、前記区画の情報及び前記調査位置の情報に基づいて前記調査の信頼度を算出し、前記信頼度を前記信頼性情報として前記表示部に表示させることを特徴とする請求項４又は５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記処理手段は、区画内の各調査位置からの距離に応じた値を合算してマップを作成し、前記合算された値が閾値以上の画素数を前記区画の画素数で除算した値を前記信頼度として算出することを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記処理手段は、複数の調査位置の集合であるクラスタを作成し、当該クラスタの数を前記区画の面積で除算した値を前記信頼度として算出することを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記調査結果の情報は、調査が行われた調査位置の情報を含み、
前記処理手段は、複数の調査位置の集合であるクラスタを作成し、前記区画の輪郭及び前記クラスタの重心位置を、前記信頼性情報として前記表示部に表示させることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記処理手段は、前記区画をメッシュに分割し、各メッシュに含まれる調査位置の数が閾値以上となるメッシュ数を前記区画内の全てのメッシュ数で除算した値を前記信頼度として算出することを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記調査結果の情報は、調査が行われた調査位置の情報を含み、
前記処理手段は、前記区画をメッシュに分割し、各メッシュに含まれる調査位置の数が閾値以上となるメッシュを、前記閾値未満のメッシュと異なる表示形態で表示することにより、前記信頼性情報を前記表示部に表示させることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記処理手段は、前記区画内の各調査位置から他の調査位置までの最近隣距離を算出し、調査位置ごとの最近隣距離の総和を算出し、当該総和に基づいて前記信頼度を算出することを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記処理手段は、信頼度が十分となる数の仮想的な調査位置を前記区画内に配置し、各仮想的な調査位置から他の仮想的な調査位置までの最近隣距離を算出し、仮想的な調査位置ごとの最近隣距離の総和を算出し、
前記処理手段は、前記調査位置ごとの最近隣距離の総和を、前記仮想的な調査位置ごとの最近隣距離の総和で除算した値を前記信頼度として算出することを特徴とする請求項１２に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
前記処理手段は、前記調査位置ごとの最近隣距離の総和を、前記区画の面積で除算した値を前記信頼度として算出することを特徴とする請求項１２に記載の情報処理装置。
【請求項１５】
前記記憶手段は、調査位置の計画情報をさらに記憶しており、
前記信頼性情報は、
前記調査結果の情報に調査が行われた調査位置の情報が含まれない場合には前記計画情報に含まれる計画位置の情報を含み、
前記調査結果の情報に調査が行われた調査位置の情報が含まれる場合には当該調査位置の情報を含むことを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１６】
前記処理手段は、
前記調査結果の情報に調査が行われた調査位置の情報が含まれる場合には、前記区画の輪郭及び前記調査位置を重畳して表示させ、
前記調査結果の情報に調査が行われた調査位置の情報が含まれない場合には、前記区画の輪郭及び前記計画位置を重畳して表示させることを特徴とする請求項１５に記載の情報処理装置。
【請求項１７】
前記処理手段は、前記区画の情報及び前記調査位置の情報に基づいて、前記調査の信頼度を算出し、前記信頼度を前記信頼性情報として前記表示部に表示させ、
前記処理手段は、前記計画位置から前記調査位置までの許容誤差の距離と前記区画内の調査位置の数との積を、各計画位置から最近隣距離にある調査位置までの距離の総和で除算した値を、前記信頼度として算出することを特徴とする請求項１５に記載の情報処理装置。
【請求項１８】
前記処理手段は、ユーザの選択に応じて、複数の区画を含む圃場内の区画ごとに、前記調査の前記信頼性情報を並べて表示させることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１９】
前記調査結果の情報は、調査位置ごとの調査高度及び調査方角を含む部位情報を含み、
前記処理手段は、前記区画の情報と、前記調査位置の情報と、前記部位情報とに基づいて前記調査の信頼度を算出し、前記信頼度を前記信頼性情報として前記表示部に表示させることを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項２０】
前記処理手段は、調査ごとに複数の種類の調査が行われた場合、予め定められた優先順位に基づいて前記信頼性情報の表示を行うことを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項２１】
前記処理手段は、前記信頼度が閾値以上となる調査の測定値を表示することを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項２２】
前記調査結果の情報は、調査の実施日時の情報を含み、
前記処理手段は、調査からの経過時間と、前記信頼度とに基づいて、前記信頼性情報の表示形態を切り替えることを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項２３】
前記処理手段は、前記経過時間が閾値を超えている場合、又は、前記信頼度が閾値未満である場合、警告を表示させることを特徴とする請求項２２に記載の情報処理装置。
【請求項２４】
前記処理手段は、前記経過時間に応じて、前記信頼性情報を異なる表示形態で表示させることを特徴とする請求項２２又は２３に記載の情報処理装置。
【請求項２５】
農作物の調査項目ごとの測定値を含む調査結果の情報と、区画の情報とを関連づけて記憶する記憶手段を備える、前記区画の前記農作物の調査を支援する情報処理装置の制御方法であって、
前記調査項目及び前記区画の選択をユーザから受け付ける入力工程と、
前記選択に応じて前記測定値を表示部に表示させる処理工程と、を有し、
前記処理工程では、前記表示部に表示された測定値のうちの特定の測定値の選択に応じて、前記特定の測定値の信頼性情報を前記表示部に表示させることを特徴とする情報処理装置の制御方法。
【請求項２６】
コンピュータを、請求項１乃至２４の何れか１項に記載の情報処理装置として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理装置の制御方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
農作物（例えばブドウ）の栽培においては、同一品種、同一区画内であっても位置によって成熟状況にばらつきが生じてくる。また収穫時期を見極めるために、時間をおいて複数回にわたってサンプルを採取し、糖度、滴定酸度、ｐＨなどの成熟度の指標となる項目を計測する必要がある。
【０００３】
また、大規模なワイン用ブドウ栽培においては、調査対象の圃場が広いために、調査コストと調査精度とをバランスさせるために、調査ごとにサンプル数及びサンプリング地点を変更する場合がある。
【０００４】
非特許文献１は、毎回、同一のサンプル数で調査を行い、農作物（ブドウ）の成熟度グラフを作成することを開示している。また、特許文献１は、収穫時に収穫位置をＧＰＳで測定するとともに、品質を検出する装置で各収穫位置における農作物の品質を測定し、その関係を地図上に表示することを開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１７−１０２９２４号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】地方独立行政法人 北海道立総合研究機構 中央農業試験場、ニッカウヰスキー株式会社  「醸造用ブドウの果実成分と醸造適性に関する試験」、[online]、1990年1月、研究成果 - 一般課題H3-97頁、[2018年4月30日検索]  インターネット  (URL:https://www.hro.or.jp/list/agricultural/center/kenkyuseika/gaiyosho/h03gaiyo/1990034.htm)
【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、従来の技術では、農作物の調査の結果の信頼性について考慮されておらず、実態とずれた情報に基づく不適切な収穫を行ってしまう可能性がある。
【０００８】
本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、農作物の調査の信頼性を把握できるようにするための技術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】
【０００９】
上記の目的を達成する本発明に係る情報処理装置は、
区画の農作物の調査を支援する情報処理装置であって、
前記農作物の調査項目ごとの測定値を含む調査結果の情報と、前記区画の情報とを関連付けて記憶する記憶手段と、
前記調査項目及び前記区画の選択をユーザから受け付ける入力手段と、
前記選択に応じて前記測定値を表示部に表示させる処理手段と、を備え、
前記処理手段は、前記表示部に表示された測定値のうちの特定の測定値の選択に応じて、前記特定の測定値の信頼性情報を前記表示部に表示させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、農作物の調査の信頼性を把握できるようになる。従って、実態に即した適切な収穫を行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】（ａ）及び（ｂ）区画とサンプリング地点の説明図
【図２】（ａ）ハードウェア構成図、（ｂ）機能構成図
【図３】（ａ）実施形態１の調査結果のデータ構造、（ｂ）実施形態１の区画情報のデータ構造
【図４】（ａ）成熟度グラフ、（ｂ）サンプリング位置（調査位置）を用いたサンプリング信頼性情報表示
【図５】（ａ）実施形態１の調査結果情報入力時の集計処理のフローチャート、（ｂ）実施形態１の集計結果のデータ構造、（ｃ）実施形態１の成熟度グラフ情報のデータ構造
【図６】（ａ）実施形態１の成熟度グラフ表示のフローチャート、（ｂ）実施形態１のサンプリング信頼性情報のデータ構造
【図７】実施形態１のサンプリング信頼性画面を表示するためのフローチャート
【図８】（ａ）実施形態１の成熟度グラフで複数の調査を指定、（ｂ）実施形態１の複数の信頼性情報の比較表示
【図９】（ａ）実施形態２のサンプリング情報のデータ構造、（ｂ）実施形態２の測定結果情報のデータ構造、（ｃ）実施形態２の集計結果のデータ構造
【図１０】（ａ）実施形態２の集計処理のフローチャート、（ｂ）実施形態２の表示優先順付け情報のデータ構造
【図１１】（ａ）実施形態２の成熟度グラフ表示のフローチャート、（ｂ）実施形態２の成熟度グラフとサンプリング信頼性の表示
【図１２】（ａ）実施形態３のフローチャート、（ｂ）実施形態３の実測情報の表示、（ｃ）実施形態３の計画情報の表示
【図１３】（ａ）実施形態３のフローチャート、（ｂ）実施形態３の実測情報と計画情報の重畳表示
【図１４】（ａ）実施形態４の成熟度グラフ、（ｂ）及び（ｃ）実施形態４のクラスタの説明図
【図１５】（ａ）及び（ｂ）実施形態４のフローチャート、（ｃ）実施形態４のクラスタ位置を用いたサンプリング信頼性情報表示
【図１６】（ａ）実施形態５の信頼度算出フローチャート、（ｂ）実施形態５のメッシュ分割法の説明図
【図１７】（ａ）実施形態５の成熟度グラフ、（ｂ）実施形態５のサンプリング信頼性情報表示
【図１８】（ａ）実施形態６の信頼度算出フローチャート、（ｂ）実施形態６のフローチャートの説明図
【図１９】（ａ）実施形態７の信頼度算出フローチャート、（ｂ）実施形態７のフローチャートの説明図
【図２０】（ａ）実施形態７の信頼度算出フローチャート、（ｂ）実施形態７のフローチャートの説明図
【図２１】（ａ）−（ｃ）実施形態８のサンプリング信頼性情報表示、（ｄ）実施形態８の信頼度に応じて表示が切り替わるスケジューラ
【図２２】（ａ）及び（ｂ）実施形態９のサンプリング信頼性情報表示、（ｃ）実施形態９のサンプリング信頼度情報表示
【図２３】（ａ）実施形態１０の信頼度に応じた圃場の区画表示、（ｂ）実施形態１０の信頼度に応じた圃場の区画表示のフローチャート
【図２４】（ａ）変形例１のサンプリング信頼性の表示、（ｂ）変形例２のサンプリング信頼性の表示
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、添付図面を参照して実施形態を詳しく説明する。尚、以下の実施形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものでない。実施形態には複数の特徴が記載されているが、これらの複数の特徴の全てが発明に必須のものとは限らず、また、複数の特徴は任意に組み合わせられてもよい。さらに、添付図面においては、同一若しくは同様の構成に同一の参照番号を付し、重複した説明は省略する。
【００１３】
（実施形態１）
本実施形態では、ワイン用ブドウ栽培における房の成熟状況の調査を例に説明する。ただし、ブドウの木の生育状況の調査、病気感染状況の調査、害虫被害状況の調査といった他の調査項目、そしてワイン用ブドウ以外の農作物の調査に、本実施形態を適用してもよい。
【００１４】
近年のワイン産業において、大規模なワインカンパニーでは、ワイン用ブドウ栽培とワイン製造を分業体制で行っている。圃場では、圃場マネージャが農作業者とともにワイン用ブドウの管理や収穫を行う。収穫されたブドウはワイン製造工場に集められ、ワイン製造責任者により醸造される。ワイン製造工場のワイン製造責任者は、各圃場のブドウの生育状況、成熟状況を適宜把握し、ワイン製造計画を立てる。
【００１５】
ワイン醸造において、その原料であるブドウは、ワインの品質や味に大きな影響を与える。特に、適切な成熟度合いの時期に収穫したブドウでワインを製造すると、そうではない場合に比べ、ワインの品質や味が向上する。そこで、適切な収穫時期を見極めるために、圃場にてブドウの成熟度調査を行う。
【００１６】
ワイン用ブドウは、同一圃場の同一品種であっても、日当たり、風通し、地表面の温度差などにより、成熟度にばらつきが生じる。つまり、同一の日時に調査を行っても、試料を採取する区画内の位置や房がなっている方角、高さ、陽当たりの違いによって異なる成熟度を示すことになる。また、同じ房であっても、基部と先端、陽当たりの違いで成熟度にばらつきが生じる。そこで、区画内の位置、房がついている部位、房のどの位置の粒であるかを考慮することで、成熟度調査の適切さをより正しく判定することができる。
【００１７】
図１（ａ）及び図１（ｂ）を参照しながら、より詳細に説明する。図１（ａ）は偏りが大きい調査を示す図であり、図１（ｂ）は偏りが少ない調査を示す図である。矩形１１１および矩形１２１は区画の輪郭である。格子領域１１２、格子領域１２２は道路である。丸印１１３、丸印１２３、丸印１２４はサンプリング位置（調査位置）を表している。また、白丸印１１３、白丸印１２３は、日向側で試料を採取したことを表し、黒丸印１２４は日陰側で試料を採取したことを表している。
【００１８】
大規模なワイン用ブドウ栽培では、区画内のブドウを全て収穫し、１つのタンクに格納してワインの醸造を行う。図１（ａ）の例では、風通しのよい道沿い、かつ、陽当たりのよい側のブドウのみを調査している。そのため、区画内の全てのブドウを収穫して、１つのタンクでワインの醸造を行うと、調査結果と収穫したブドウを１つのタンクに格納した状況に乖離が生じてしまう。一方、図１（ｂ）では、区画内の特定の位置に偏らずに調査を実施し、さらに、日向側と日陰側についても偏りなく試料を採取している。このようなサンプリング調査を実施する図１（ｂ）は、図１（ａ）と比較して、区画内のブドウを収穫して１つのタンクに格納したときの状況が調査結果と近くなる。
【００１９】
一方、図１（ｂ）のように調査しようとすると、調査のための移動距離が増え、調査コストがかかる。例えば、道沿いのアクセスの良い場所であれば、移動時間が短くなるため調査コストが少なくて済むが、区画の中央部を調査しようとするとサンプリング地点への移動に時間がかかるため、調査コストが増えてしまう。また、サンプリング地点を増やすことや、ブドウの木の調査部位を増やすことは、いずれも調査コスト増加につながる。
【００２０】
ワイン用ブドウの成熟度を示すグラフは、例えば図４（ａ）に示すように、横軸を調査日、縦軸を成熟度とするグラフである。グラフは、調査を実施した日付と測定値を表すマーカ４０１、および、各マーカ４０１との最小二乗距離が最小となるように引かれた多項式で表される線４０２で構成される。成熟度合いは、例えば、糖度や酸度といった項目について測定する。図４（ａ）のグラフの詳細な説明は後述する。なお、横軸は、図４（ａ）に例示した調査日ではなく、実がついてからの経過日数や開花からの経過日数を用いてもよい。
【００２１】
成熟度グラフは、ブドウの成熟が順調に進んでいるかを判定したり、グラフの傾きから目標とする成熟度に到達する日を予測したりするために用いられる。複数地点でサンプリングする場合の成熟度計測には、主に２つの方法がある。１つは、各サンプリング地点で成熟度を計測し、その平均値を対象区画の成熟度とする方法である。もう１つは、同一区画内の各サンプリング地点で採取した試料を同一の袋に入れて圧搾し、その果汁の成熟度を計測する方法である。
【００２２】
成熟度調査は、より多くの試料を採取し、調査の位置および試料を採取する部位の偏りをなくすことで、区画内のブドウを全て収穫した値に近づく。このような、区画内のブドウを全て収穫した値に近くなるように行われたサンプリング調査は、信頼性の高い調査である。この信頼性の高い調査が行われることで、調査データを集計したグラフの傾きを使った各種判定や予測の精度が向上するという効果がある。
【００２３】
以下、発明の説明をするにあたり、「サンプリング信頼性」、「サンプリング信頼性情報」、「サンプリング信頼度」という用語を定義する。
【００２４】
「サンプリング信頼性」とは、農作物のサンプリング調査において、サンプル数、調査地点数、試料を採取した部位を考慮したうえで、サンプリング調査の結果が区画全体の農作物を収穫したときの状態を正しく表せているかどうかを判定するための指標である。
【００２５】
例えば、調査対象の区画の輪郭とサンプリング地点とをサンプリング信頼性情報としてマップ上に重畳表示することにより、ユーザは、サンプリング方法を理解し、サンプリング方法の信頼性を把握（評価）できるようになる。
【００２６】
「サンプリング信頼度」とは、サンプリング調査が、サンプル数、調査地点数、試料を採取した部位の観点から、どの程度信頼できるのかを示す度合いである。度合いは数値で表すことが可能であり、調査時に試料を採取した位置や方角や部位などのサンプリング方法に関わる項目について、後述するフローチャートや数式などを用いて数値化された値である。
【００２７】
なお、「サンプリング信頼度」の表示は、調査において適切なサンプリングがなされていたかの理解を支援する表示形態の１つであることから、「サンプリング信頼度」も、「サンプリング信頼性情報」の一形態であると言える。
【００２８】
続いて、実施形態１では、成熟度グラフと各調査におけるサンプリング信頼性情報の表示に関する代表的な実施形態について説明する。実施形態１では、調査時に各サンプリング地点において成熟度情報ならびに位置情報を測定し、その調査結果を情報処理装置である農作物調査支援装置に入力する。そして、農作物調査支援装置が各種処理を行い、サンプリング信頼性情報の表示を行う。
【００２９】
＜農作物調査支援装置（情報処理装置）のハードウェア構成＞
図２（ａ）は、農作物調査支援装置３００のハードウェア構成図である。農作物調査支援装置３００は、ＣＰＵ１００１、ＲＯＭ１００２、ＲＡＭ１００３、記憶装置１００４、バス１００５、入力装置１００６、及び表示装置１００７を備えている。農作物調査支援装置３００は汎用のパーソナルコンピュータなどの情報処理装置により構成される。
【００３０】
ＣＰＵ１００１は、農作物調査支援装置３００の後述の機能ブロックによる各種動作を制御する。その制御内容は、後述するＲＯＭ１００２やＲＡＭ１００３上のプログラムによって指示される。また、ＣＰＵ１００１は、複数の計算機プログラムを並列に動作させることもできる。ＲＯＭ１００２は、ＣＰＵ１００１による制御の手順を記憶させた計算機プログラムやデータを格納している。ＲＡＭ１００３は、ＣＰＵ１００１が処理するための制御プログラムを格納するとともに、ＣＰＵ１００１が各種制御を実行する際の様々なデータの作業領域を提供する。ＲＯＭ１００２やＲＡＭ１００３などの記録媒体に格納されたプログラムコードの機能は、ＣＰＵ１００１が読み出して実行することによって実現されるが、記録媒体の種類は問われない。
【００３１】
記憶装置１００４は、さまざまなデータ等を記憶することができる。記憶装置１００４は、ハードディスクやフロッピーディスク、光ディスク、磁気ディスク、光磁気ディスク、磁気テープ、不揮発性のメモリカード等の記録媒体と、当該記録媒体を駆動して情報を記録するドライブとを有する。保管された計算機プログラムやデータはキーボード等の指示や、各種計算機プログラムの指示により、必要な時にＲＡＭ１００３上に呼び出される。
【００３２】
バス１００５は、各構成要素と接続されているデータバスなどであり、各構成要素間の通信を実現し、情報のやり取りを高速に実現するためのものである。入力装置１００６は、ユーザによる各種入力環境を提供する。各種入力操作環境を提供するものとして、キーボードやマウス等が考えられるが、タッチパネル、スタイラスペン等であってもよい。
【００３３】
表示装置１００７は、ＬＣＤディスプレイなどで構成され、各種入力操作の状態やそれに応じた計算結果などをユーザに対して表示する。なお、以上述べてきた構成は一例であり、説明した構成に限定されるものでない。
【００３４】
＜農作物調査支援装置の機能構成＞
図２（ｂ）は、農作物調査支援装置３００の機能構成図である。農作物調査支援装置３００は、入力部３０１、記憶部３０２、処理部３０３、表示部３０４、及び出力部３０５を備えている。表示部３０４または出力部３０５は何れか一方を備える構成であってもよい。例えば、農作物調査支援装置３００がＷｅｂサーバである場合、農作物調査支援装置３００では、クライアントのＷｅｂブラウザが表示するためのデータを作成し出力部３０５からクライアントにデータを送信する。この場合、表示部３０４は不要である。また、農作物調査支援装置３００がパーソナルコンピュータである場合、処理結果を表示部３０４に表示すればよく、出力部３０５は不要である。
【００３５】
実施形態１では、調査員が圃場で調査端末（不図示）を使い、位置情報をＧＰＳで測定して記録するとともに、ブドウの粒の糖度、滴定酸度、ｐＨを測定して測定値を記録する。また、調査端末には、調査を実施した日付などの調査識別情報を合わせて入力する。調査結果は、ＳＤカードやＵＳＢメモリ、無線ＬＡＮや近接無線通信などを利用して、農作物調査支援装置３００の入力部３０１に入力される。なお、本実施形態だけではなく後述する実施形態２以降の実施形態も、ここで説明したのと同様のハードウェア及び機能構成を備えた農作物調査支援装置３００によって実現可能である。
【００３６】
＜調査結果情報のデータ構造＞
ここで、図３（ａ）は、実施形態１において農作物調査支援装置３００の入力部３０１に入力される調査結果情報をＪＳＯＮ形式で示す図である。ｄａｔｅ ４２０１は調査単位を識別するための情報である。ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓ ４２０２は、情報４２１０、情報４２２０のような、各サンプリング地点におけるサンプリング情報および観察情報を含む情報を格納するための配列である。
【００３７】
ここで、サンプリング情報は、試料の採取位置ｐｏｉｎｔ ４２１１、試料の方角ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ ４２１２、試料の採取部位ｐａｒｔ ４２１３で構成されている。試料を採取した位置は、ＧＰＳで測定した経度ｌａｔｉｔｕｄｅ、緯度ｌｏｎｇｉｔｕｄｅで構成されている。試料の採取位置、試料の方角（東西南北）、試料の採取部位（上、中、下）は、日射量や風通しとの関係があるため、ブドウの成熟度に影響がある情報である。また、実施形態１において、観察情報は、調査項目ｃａｔｅｇｏｒｙ ４２１４、測定値ｖａｌｕｅ ４２１５で構成される。調査項目は、ブドウの成熟度調査であれば、糖度、滴定酸度、ｐＨ、色味、房の大きさ、粒の直径、種の成熟度、香りといった項目のことである。
【００３８】
＜区画情報のデータ構造＞
図３（ｂ）は、区画情報をＪＳＯＮ形式で示す図である。情報４４１０および情報４４２０は、各区画における様々な属性を管理するオブジェクトであり、圃場における複数の区画情報を配列４４０１に格納して管理する。
【００３９】
区画情報４４１０は、以下の要素で構成される。
【００４０】
ｂｌｏｃｋＩＤ ４４１１：区画を識別するためのＩＤ
ｏｕｔｌｉｎｅ ４４１２：区画の輪郭情報
ｒｏｗＷｉｄｔｈ ４４１４：畝と畝の間隔
ｔｒｕｎｋＷｉｄｔｈ ４４１５：畝方向の幹と幹の間隔
ｒｏｗＮｕｍ ４４１６：１つのメッシュに含まれる畝の数
ｔｒｕｎｋＮｕｍ ４４１７：１つのメッシュの畝方向に含まれる幹の数
区画の輪郭情報は、輪郭の頂点の緯度情報及び経度情報４４１３の配列で管理している。
【００４１】
＜成熟度グラフの表示例＞
図４（ａ）は、表示部３０４に成熟度の調査結果をグラフ形式で表示する例を示す図である。成熟度グラフは区画単位に作成する。グラフの横軸は調査日であり、縦軸は成熟度の測定結果を統計的に集計した値である。
【００４２】
丸印４０１および丸印４０３は、調査ごとに、調査日と成熟度に応じて作成したマーカである。マーカは、未選択状態が白丸印で、選択状態を黒丸印で表現している。実線４０２は、最適な収穫日の判断を支援するための補助線である。同一の調査項目の各マーカとの二乗距離が最小となるような多項式を用いる。
【００４３】
リストボックス４０４は、成熟度グラフに表示させたい区画のリストを表示する。ユーザはリストボックス４０４を操作することで特定の区画を選択することができる。リストボックス４０５は、成熟度グラフに表示させたい調査項目のリストを表示する。ユーザはリストボックス４０５を操作することで特定の調査項目を選択することができる。
【００４４】
＜サンプリング信頼性情報の表示例＞
図４（ｂ）は、表示部３０４にサンプリング信頼性情報をマップ形式で表示する例を示す図である。枠線５０１は、マップ表示領域である。枠線５０２は、図４（ａ）のリストボックス４０４で選択した区画識別ＩＤに対応する区画の輪郭線である。丸印５０３は図４（ａ）で選択したマーカ（図示の例ではマーカ４０３）に対応する調査におけるサンプリング位置である。実施形態１のサンプリング信頼性情報は、図４（ｂ）のように区画の輪郭とサンプリング位置（調査位置）とをマップに重畳表示している。
【００４５】
＜処理＞
図５（ａ）は、圃場で調査端末に記録したデータを農作物調査支援装置３００に入力したときに、後述する図５（ｂ）に示す集計処理結果を作成するフローチャートである。
【００４６】
ステップＳ４５０１では、処理部３０３は、入力部３０１により入力された調査結果情報を記憶部３０２に蓄積する。ステップＳ４５０２では、処理部３０３は、集計対象となる複合識別子の判定を行う。集計は、調査識別ＩＤと区画識別ＩＤと調査項目ＩＤとを複合識別子とする単位で行う。そこで、まずは、入力された調査結果情報に対してこれらのＩＤを判定する。
【００４７】
調査識別ＩＤは、図３（ａ）の調査結果情報であれば、ｄａｔｅ ４２０１である。区画識別ＩＤは、図３（ａ）の調査結果情報および記憶部３０２に記録されている図３（ｂ）の区画情報に基づいて算出する。具体的には、ｐｏｉｎｔ ４２１１がどのｏｕｔｌｉｎｅ  ４４１２の内側にあるのかを判定する。そして、内側にあると判定できた場合には、そのｏｕｔｌｉｎｅ ４４１２のｂｌｏｃｋＩＤ ４４１１をｐｏｉｎｔ ４２１１が所属する調査結果情報の区画識別ＩＤとする。ここで、エリアの内側にあるかどうかの判定は、Ｃｒｏｓｓｉｎｇ Ｎｕｍｂｅｒ ＡｌｇｏｒｉｔｈｍやＷｉｎｄｉｎｇ Ｎｕｍｂｅｒ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍなどの手法が知られており、これらのアルゴリズムを用いて算出すればよい。調査項目ＩＤは、図３（ａ）の調査結果情報であれば、ｃａｔｅｇｏｒｙ ４２１４である。
【００４８】
ステップＳ４５０３では、処理部３０３は、ステップＳ４５０２で集計対象であると判定された複合識別子に属する調査結果情報に対して、その測定値ｖａｌｕｅ ４２１５について統計値の算出を行う。複合識別子は、調査識別ＩＤ，区画識別ＩＤ，調査項目ＩＤで構成される。統計値とは、平均値や最頻値のことである。算出結果は図５（ｂ）の集計結果データのｖａｌｕｅｓ ４６１５に記録する。
【００４９】
ステップＳ４５０４では、処理部３０３は、ステップＳ４５０２で集計対象であると判定された複合識別子に属する調査結果情報のサンプリング位置ｐｏｉｎｔ ４２１１を、図５（ｂ）の集計結果データのｐｏｉｎｔｓ ４６１６の配列に追加する。ステップＳ４５０５では、処理部３０３は、図５（ｂ）のＪＳＯＮ形式で表される集計結果データを記憶部３０２に保存する。
【００５０】
＜集計結果データのデータ構造＞
図５（ｂ）は、図５（ａ）のフローチャートで作成した集計結果データをＪＳＯＮ形式で表した図である。集計結果データは、情報４６１０、情報４６２０のように、｛調査識別ＩＤ，区画識別ＩＤ，調査項目ＩＤ｝の複合識別子ごとに集計された統計値およびサンプリング位置で構成される。
【００５１】
ｄａｔｅ ４６１１は、調査識別ＩＤであり、図５（ｂ）の例では調査を実施した日付である。ｂｌｏｃｋＩＤ ４６１２は、区画識別ＩＤであり、区画を識別するために用いられる。ｃａｔｅｇｏｒｙ ４６１３は、調査項目ＩＤであり、調査項目を識別するために用いられる。ｖａｌｕｅｓ ４６１５は、｛調査識別ＩＤ，区画識別ＩＤ，調査項目ＩＤ｝の複合識別子ごとに観察情報の測定値ｖａｌｕｅ４２１５を統計処理した情報であり、平均値、最頻値、標準偏差、標準誤差などである。ｐｏｉｎｔｓ ４６１６は、｛調査識別ＩＤ，区画識別ＩＤ，調査項目ＩＤ｝の複合識別子に属する試料の採取位置ｐｏｉｎｔ ４２１１の集合である。
【００５２】
＜成熟度グラフのデータ構造＞
図５（ｃ）は、図４（ａ）の成熟度グラフのマーカを表示するための成熟度グラフ情報をＪＳＯＮ形式で示した図である。成熟度グラフ情報には、調査項目毎にまとめた調査項目別情報４７１０を配列形式で格納する。
【００５３】
各調査項目別情報４７１０は、調査項目ＩＤであるｃａｔｅｇｏｒｙ ４７１１と、成熟度グラフの各マーカに対応するマーカ情報４７１３を格納する配列ｉｔｅｍｓ ４７１２とで構成される。各マーカ情報４７１３は、調査識別ＩＤ（ここでは調査実施日）であるｄａｔｅ ４７１１と、図５（ｂ）の集計結果データの統計情報４６１５に対応するｖａｌｕｅｓ ４７１２とで構成される。
【００５４】
＜処理＞
図６（ａ）は、図５（ｂ）で示した集計結果データから図５（ｃ）の成熟度グラフ情報を構築し、図４（ａ）の成熟度グラフにマーカをプロットするためのフローチャートである。
【００５５】
ステップＳ４８０１では、処理部３０３は、図４（ａ）の成熟度グラフ画面のグラフ表示領域にマーカをプロットさせたい区画と調査項目をそれぞれ、表示部３０４に表示されているリストボックス４０４、４０５を用いてユーザ操作により指定する。ステップＳ４８０２のループは、図５（ｂ）の集計結果データの｛調査識別ＩＤ，区画識別ＩＤ，調査項目ＩＤ｝を複合識別子とする各要素に対して繰り返し実施する。ステップＳ４８０３では、処理部３０３は、ステップＳ４８０１で指定した調査項目ＩＤと集計結果情報の調査項目ＩＤとが一致するかどうかを判定する。
【００５６】
ステップＳ４８０４では、処理部３０３は、ステップＳ４８０１でユーザが図４（ａ）のリストボックス４０４で指定した区画の情報に絞るため、リストボックス４０４の区画識別ＩＤと集計結果情報の区画識別ＩＤ ４６１２とが一致するかどうかを判定する。
【００５７】
ステップＳ４８０３とステップＳ４８０４とがともにＹＥＳ判定になった場合、ステップＳ４８０５へ進む。ステップＳ４８０５では、処理部３０３は、成熟度グラフ情報の、指定された調査項目ＩＤを持つ調査項目情報４７１０に、マーカ情報（調査識別ＩＤ ４７１４と統計情報４７１５）を追加する。ただし、調査項目ＩＤが一致する調査項目別情報４７１０が存在しない場合は、ｃａｔｅｇｏｒｙ ４７１１とｉｔｅｍｓ ４７１２で構成される調査項目別情報４７１０をまず追加し、そこにマーカ情報４７１０を追加する。ステップＳ４８０２のループ完了後、ステップＳ４８０６では、処理部３０３は、ステップＳ４７０５で作成した図５（ｃ）の成熟度グラフ情報を図４（ａ）の成熟度グラフとして表示部３０４に表示する。
【００５８】
＜サンプリング信頼性情報のデータ構造＞
図６（ｂ）は、図４（ｂ）のサンプリング信頼性画面に用いるデータである、サンプリング信頼性情報のデータ構造をＪＳＯＮ形式で示した図である。ｂｌｏｃｋＩＤ ４９０１は区画識別ＩＤであり、図４（ａ）の成熟度グラフのリストボックス４０４の内容や図５（ｂ）の集計結果データのｂｌｏｃｋＩＤ ４６１２に対応する。ｄａｔｅ ４９０２は調査識別ＩＤであり、集計結果データのｄａｔｅ ４６１１や成熟度グラフ情報のｄａｔｅ ４７１４に対応する。
【００５９】
ｏｕｔｌｉｎｅ ４９０３は、緯度、経度情報４９０４の配列で構成される、区画の輪郭情報で、図３（ｂ）の区画情報のｏｕｔｌｉｎｅ ４４１２に対応する。ｐｏｉｎｔｓ ４９０５は、｛調査識別ＩＤ，区画識別ＩＤ，調査項目ＩＤ｝の複合識別子に属するサンプリング位置である。
【００６０】
＜処理＞
図７は、図５（ｂ）で示した集計結果データから、図６（ｂ）のサンプリング信頼性情報を構築し、図４（ｂ）のサンプリング信頼性情報の表示を行うためのフローチャートである。ステップＳ５００１では、処理部３０３は、図４（ａ）の成熟度グラフのマーカ４０３をユーザが選択することで、サンプリング信頼性を知りたい調査を指定する。成熟度グラフのマーカは、調査識別ＩＤおよび調査項目ＩＤごとになっているため、マーカを指定すると、調査識別ＩＤと調査項目ＩＤが確定する。
【００６１】
ステップＳ５００２のループは、図５（ｂ）の集計結果データの｛調査識別ＩＤ，区画識別ＩＤ，調査項目ＩＤ｝を複合識別子とする各要素に対して繰り返し実施する。ステップＳ５００３では、処理部３０３は、ユーザが指定したマーカ４０３に対応する調査識別ＩＤと、集計結果情報４６１０の調査識別ＩＤとが一致するかを判定する。
【００６２】
ステップＳ５００４では、処理部３０３は、ユーザが指定したマーカ４０３に対応する調査項目ＩＤと、集計結果情報４６１０の調査項目ＩＤとが一致するかを判定する。ステップＳ５００５では、処理部３０３は、ユーザがリストボックス４０４で指定した区画識別ＩＤと、集計結果情報４６１０の区画識別ＩＤとが一致するかを判定する。
【００６３】
ステップＳ５００３、Ｓ５００４、Ｓ５００５の判定結果が全てＹＥＳである場合、ステップＳ５００６へ進む。ステップＳ５００６では、処理部３０３は、図７で示すサンプリング信頼性情報に、集計結果情報４６１０のサンプリング地点情報ｐｏｉｎｔｓ ４６１６を追加する。なお、初回は、ｂｌｏｃｋＩＤ ４９０１、ｄａｔｅ ４９０２、ｏｕｔｌｉｎｅ ４９０３のデータで構成されるデータを作成したうえで、サンプリング地点情報ｐｏｉｎｔｓ ４６１６を追加する。ｏｕｔｌｉｎｅ ４９０３は、図３（ｂ）の区画情報のうち、ｂｌｏｃｋＩＤ ４４１１と、成熟度グラフ画面のリストボックス４０４で指定した区画のｂｌｏｃｋＩＤとが一致する区画のものである。
【００６４】
ステップＳ５００２のループ完了後、ステップＳ５００７では、処理部３０３は、表示部３０４に、ステップＳ５００６で作成したサンプリング信頼性情報を図４（ｂ）のように表示する。例えば、農作物調査支援装置３００の表示部３０４に、図４（ａ）に示した成熟度グラフ及びリストボックス、白地図状態のマップが表示されるアプリケーションウィンドウのマップ上に、図４（ｂ）に示す丸印を追加する。あるいは、図４（ａ）に示した成熟度グラフ及びリストボックスが表示されるウィンドウと別に、図４（ｂ）に示すマップを表示するウィンドウをポップアップする。
【００６５】
以上、実施形態１では、調査結果データが入力されたことを契機に集計処理を実施し、ユーザが表示したい情報を指定したことを契機に集計済みのデータからユーザが指定した項目を検索して表示する例を説明した。農作物調査では、調査結果情報の数が膨大になることがあり、事前に集計処理を施しておくことにより、ユーザが参照したい項目を指定してから表示されるまでの待ち時間を短縮することが可能である。
【００６６】
なお、実施形態１では、図４（ｂ）のサンプリング信頼性情報の表示画面で、マップ上に区画の輪郭とサンプリング位置とを重畳表示する例を説明したが、さらにヒートマップ表示を行ってもよい。ヒートマップ表示は、まず各サンプリング地点を中心に中心の重みが高く周辺の重みが低くなるように円を描き、円と円が重なる部分については、それぞれの重みを重畳（合算）する。
【００６７】
次に、重みの値に応じて濃い色から薄い色になるように色を割り付けていく。円の半径をサンプリング信頼性が十分になる場合を基準に設定することにより、ヒートマップ表示の色がついていないエリア、または、色の薄いエリアの面積によってサンプリング調査が十分になされたかどうかを判定することができるようになる。
【００６８】
【数１】
2020144609.tif 000003
【００６９】
式（１）の数式は、ヒートマップ表示を用いてサンプリング信頼度を算出する実施形態を説明するための数式である。数式における、ｆ, Ｓｏｖｅｒ, Ｓａｌｌ の意味は以下のとおりである。
【００７０】
ｆ：サンプリング信頼度
Ｓｏｖｅｒ：閾値以上の画素数
Ｓａｌｌ ：区画の画素数
ここでは、色の濃さが一定以上のエリアの面積の区画の面積に対する割合をサンプリング信頼度としている。具体的には、信頼性があるエリアの面積を算出するために、サンプリング地点を中心に描いた円に設定した重みを画素ごとに重畳し、重畳した重みが閾値を超えているかを判定し、区画内で閾値を超えている画素数をカウントする。この閾値を超えている画素数を区画の画素数で除算したものをサンプリング信頼度としている。
【００７１】
また、実施形態１では、調査識別ＩＤとして日付を用いたが、調査識別ＩＤとして数値や文字列を用い、調査識別ＩＤと日付とを関連づけるテーブルを用意して管理してもよい。調査識別ＩＤと日付とを関連づけるテーブルで管理する方法により、１つの調査識別ＩＤに複数の調査日を関連づけることができるようになる。ある日の調査のサンプリング信頼性が低い場合に、別の日に区画内の未調査エリアに対して追加調査を実施し同じ調査識別ＩＤを設定すると、複数日におよぶ調査を１回の調査としてまとめることができるようになる。
【００７２】
最初の調査と追加調査とを合わせることによりサンプリング信頼性が高い調査になる場合、追加調査を実施しただけで、サンプリング信頼性が高い調査の回数が１回増える。サンプリング信頼性が高い調査の情報が増えると、成熟度グラフを使い、より実態に即した適切な収穫日を決定することが可能となる。
【００７３】
なお、図４（ａ）のマーカ４０１に入力装置１００６であるマウスのアイコンを重ねることに応じて、図４（ａ）の成熟度グラフに、図４（ｂ）のサンプリング信頼性情報がポップアップされて重畳表示されるように構成してもよい。
【００７４】
また、実施形態１では、成熟度グラフの１つのマーカを選択することに応じて、農作物調査支援装置３００で管理している区画情報とサンプリング地点とをマップ上に重畳表示する例を説明したが、成熟度グラフの複数のマーカを選択できるようにしてもよい。図８（ａ）は、成熟度グラフの複数のマーカを同時に選択する様子を表した図である。白丸５２０１は未選択状態のマーカであり、黒丸５２０２と黒丸５２０３は選択状態のマーカである。また、黒丸５２０２は９月２０日に実施した調査、黒丸５２０３は１０月１日に実施した調査である。
【００７５】
＜サンプリング信頼性情報の表示例＞
図８（ｂ）は、成熟度グラフの複数のマーカを同時に選択したときのサンプリング信頼性情報の表示例である。選択されたマーカに対応するサンプリング信頼性情報を並べて表示する。成熟度グラフで９月２０日の調査と１０月１日の調査とを指定した場合、対応する９月２０日のサンプリング信頼性情報５３０１と１０月１日のサンプリング５３０２とを並べて表示する。サンプリング信頼性情報を並べて比較できるようにすることで、調査間の相対的なサンプリング信頼性を容易に把握することができるようになる。
【００７６】
なお、図８（ｂ）では、複数のサンプリング信頼性情報を並べて表示する例を説明したが、複数のサンプリング信頼性情報を同一のマップ内に重畳表示してもよい。この場合は、調査識別ＩＤごとにサンプリング地点のマークを変更し、サンプリング地点がどの調査識別ＩＤに対応するのかを区別できるようにしてもよい。
【００７７】
（変形例１）
ここで変形例１として、１回の調査で複数の項目に関する観察が行われた場合に、それを明示的に表示する画面の例を説明する。例えばブドウの圃場では、１回の調査で、成熟度調査と病害虫の調査を同時に行う場合がある。変形例１においても、ユーザが成熟度グラフ上のマーカを選択したことを契機に、圃場のマップにサンプリング位置を重畳表示する。
【００７８】
図２４（ａ）は、変形例１において表示されるマップの一例である。枠線２４０１０は、区画の輪郭を示す。黒旗印２４０２０は、成熟度グラフで選択されたプロットの項目の調査地点を示す。ここでは一例として、成熟度調査が行われた地点である。白旗印２４０３０は、成熟度グラフで選択したプロットと同一の調査（同日の調査）の中で行われた、別項目の調査地点を示す。ここでは一例として、病害虫の調査が行われた地点である。このように変形例１では、１回の調査の複数項目の観察情報を全て表示し、かつ、成熟度グラフで選択した項目と別項目を区別できる形式で表示する。
【００７９】
（変形例２）
次に、変形例２では、区画観察情報と地点観察情報を区別して表示する画面の例を説明する。圃場で行われる調査の方法には、調査結果を区画内の複数の地点ごとに扱う地点観察調査と、区画単位で扱う区画観察調査がある。場合によっては、１回の調査でその両方の調査が行われる場合もある。図２４（ｂ）は、変形例２において表示されるマップの別の例である。図２４（ｂ）では、１回の調査で行われた区画単位の調査と地点ごとの調査の結果を同時に、かつ、区別可能に表示している。線２４１１０は、区画の輪郭を示す。インフォメーションマーク２４１２０は、区画単位で行われた調査の情報の存在を示す指標である。白旗印２４１３０は、地点観察情報の存在を示す指標である。
【００８０】
（実施形態２）
実施形態１では、各サンプリング地点で試料の測定と位置の測定とを行い、成熟度グラフの各マーカに対応する調査位置を容易に表示可能にする例を説明した。小規模な圃場や、調査項目がハンディ計測器で計測できる項目のみの場合は、この方法が適している。
【００８１】
一方、分析器が必要な調査項目について試料を分析する場合や、大規模な圃場において多数の地点においてサンプリングを実施したい場合は、試料をラボに持ち帰り分析する方法が適している。このような場合、区画内の複数地点でサンプリングした試料を１つの袋にまとめて持ち帰り、区画に対する分析結果を取得する。
【００８２】
また、大量の試料をラボに持ち帰って分析する場合も、圃場にて数か所の調査をハンディ計測器で簡易的な測定を行う場合がある。この場合は、実施形態１で述べた｛調査識別ＩＤ，区画識別ＩＤ，調査項目ＩＤ｝を複合識別子とする集計結果が、圃場での測定値とラボでの測定値との２つ存在することになる。圃場での簡易的な測定値と多数のサンプリング試料を使ったラボでの測定値とを比較すると、より信頼性が高い情報はラボでの測定値である。
【００８３】
以上を踏まえて、実施形態２では、ラボで分析する場合においても実施形態１と同等の信頼性情報を表示できるようにする例を説明する。また、圃場における簡易的な測定情報とラボにおける分析情報とが混在する場合において、信頼性が低い情報を除外して成熟度グラフを作成する例を説明する。
【００８４】
＜サンプリング情報のデータ構造＞
図９（ａ）は、ラボで分析する場合のサンプリング情報をＪＳＯＮ形式で表した図である。このサンプリング情報は、調査員が圃場のサンプリング位置において、ＧＰＳの測定結果、試料を採取した方角、部位を調査端末に記録したものである。
【００８５】
ｄａｔｅ ６１０１は、調査識別ＩＤであり、実施形態２では日付である。ｉｔｅｍｓ ６１０２は、サンプリング情報を格納するための配列である。情報６１１０、情報６１２０は、各サンプリング位置において調査端末に記録されたサンプリング情報である。ｐｏｉｎｔ ６１１１はＧＰＳで測定した緯度、経度の位置情報である。
【００８６】
ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ ６１１２はブドウの木に対して試料が生っている方角である。ｐａｒｔ ６１１３はブドウの木に対して試料が生っている高さである。サンプリング情報は圃場で調査端末に記録された後、入力部３０１を介して農作物調査支援装置３００へ入力され、記憶部３０２に記録される。
【００８７】
＜測定結果情報のデータ構造＞
図９（ｂ）は、ラボで区画ごとに試料を分析した測定結果情報である。ラボでは、区画ごとに１つの袋に入れられた試料について複数の項目について分析する。情報６２１０および情報６２２０は｛調査識別ＩＤ，区画識別ＩＤ，調査項目ＩＤ｝単位にラボで分析した測定値を記録した情報である。
【００８８】
ｄａｔｅ ６２１１は、調査識別ＩＤであり、ここでは日付を調査識別ＩＤとしている。ｂｌｏｃｋＩＤ ６２１２は、区画識別ＩＤである。ｃａｔｅｇｏｒｙ ６２１３とｃａｔｅｇｏｒｙ ６２２３は、調査項目ＩＤであり、ｃａｔｅｇｏｒｙ ６２１３のＢｒｉｘは糖度、ｃａｔｅｇｏｒｙ ６２２３のＴＡは滴定酸度を表している。ラボで分析した測定結果情報は、入力部３０１を介して農作物調査支援装置３００へ入力され、記憶部３０２に記録される。
【００８９】
＜集計結果データのデータ構造＞
図９（ｃ）は、実施形態２の集計結果データをＪＳＯＮ形式で表した図である。実施形態２の集計結果データは、情報６３１０および情報６３２０といった複数の情報で構成され、それぞれ｛調査識別ＩＤ，区画識別ＩＤ，調査項目ＩＤ，分析地ＩＤ｝単位に集計した情報である。
【００９０】
情報６３１０は、圃場において網羅的な試料採取を行い、ラボにおいて分析する形態の調査結果を集計したものである。情報６３２０は、実施形態１で述べたような簡易的な調査の調査結果を図５（ａ）のフローチャートに従い集計したものである。ｄａｔｅ ６３１１は調査識別ＩＤであり、ｂｌｏｃｋＩＤ ６３１２は区画識別ＩＤであり、ｃａｔｅｇｏｒｙ ６３１３は調査項目ＩＤである。
【００９１】
ｐｌａｃｅ ６３１４およびｐｌａｃｅ ６３２４は分析地ＩＤであり、ｐｌａｃｅ ６３１４は、ラボにて精密な分析を実施したことを表し、ｐｌａｃｅ ６３２４は、圃場にて簡易的な測定を実施したことを表している。集計結果データの分析地ＩＤは、調査結果を農作物調査支援装置３００に入力する際に指定するとよい。また、実施形態１の図３（ａ）で示した入力データと、実施形態２の図９（ａ）および図９（ｂ）で示した入力データとに、データ構造が限定されている場合は、入力データのデータ構造から分析地ＩＤを自動判定し、集計結果情報に付与することが可能である。ｖａｌｕｅｓ ６３１５およびｖａｌｕｅｓ ６３２５は試料を測定した値である。ｐｏｉｎｔｓ ６３１６はサンプリング地点の緯度、経度の情報である情報６３１７を格納した配列である。
【００９２】
＜処理＞
図１０（ａ）は、サンプリング情報は圃場で記録し、試料の分析はラボで行う場合に、農作物調査支援装置３００に図９（ｂ）のラボでの分析結果を入力したタイミングでデータの集計を行い、図９（ｃ）の情報６３１０を作成するフローチャートである。農作物調査支援装置３００には、図９（ａ）で示した圃場で記録したサンプリング情報と、図９（ｂ）で示したラボでの分析結果とが、入力部３０１から入力され、記録部３０２に記録された状態であるとする。
【００９３】
ステップＳ６４０１では、処理部３０３は、農作物調査支援装置３００に新たに入力された図９（ｂ）で示したラボでの分析結果情報と、事前に集計結果データに入力しておいた図９（ａ）で示した圃場で記録したサンプリング情報と、予め集計結果データに入力しておいた図３（ｂ）の区画情報とを、記録部３０２から読み出す。ステップＳ６４０２のループは、図９（ｂ）で示したラボでの測定結果の各情報に対するループである。ここで、各情報とは、情報６２１０や情報６２２０のことである。
【００９４】
ステップＳ６４０３では、処理部３０３は、情報６３１０のｄａｔｅ ６３１１、ｂｌｏｃｋＩＤ ６３１２、ｃａｔｅｇｏｒｙ ６３１３、ｖａｌｕｅ ６２１４に、情報６２１０のｄａｔｅ ６２１１、ｂｌｏｃｋＩＤ ６２１２、ｃａｔｅｇｏｒｙ ６２１３、ｖａｌｕｅ ６２１４の値を記録する。また、データ構造を自動判定して、図９（ｂ）のデータがラボの分析結果であることを判定し、ｐｌａｃｅ ６３１４に、ｌａｂｏｒａｔｏｒｙを記録する。
【００９５】
ステップＳ６４０４のループは、記録部３０２から読み出された図９（ａ）で示した圃場でのサンプリング情報の各要素に対するループである。ここで、各要素とは、情報６１１０や情報６１２０のことである。
【００９６】
ステップＳ６４０５では、処理部３０３は、情報６１１０と、ステップＳ６４０３で記録した情報との関連性を判定する。情報６１１０と、ステップＳ６４０３で記録した情報の調査識別ＩＤ ｄａｔｅおよび調査項目識別情報 ｃａｔｅｇｏｒｙとが一致するかどうかを判定する。そして、サンプリング位置ｐｏｉｎｔ ６１１１が区画識別ＩＤ ｂｌｏｃｋＩＤ ６２１２の中にあるかどうかを判定する。全てＹＥＳの場合は関連ありと判定し、いずれかがＮＯの場合は関連なしと判定する。
【００９７】
ここで、サンプリング位置６１１１が区画識別ＩＤ ６２１２の中にあるかどうかを判定する方法について説明する。当該判定は、区画識別ＩＤ ６２１２と区画識別ＩＤ ４４１１とが一致する区画の輪郭情報４４１２の中に、サンプリング位置６１１１が入っているかどうかで行う。判定は、Ｃｒｏｓｓｉｎｇ Ｎｕｍｂｅｒ ＡｌｇｏｒｉｔｈｍやＷｉｎｄｉｎｇ Ｎｕｍｂｅｒ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍを用いて行うことができる。
【００９８】
ステップＳ６４０６では、処理部３０３は、ステップＳ６４０５で関連性があると判定されたサンプリング情報の位置情報ｐｏｉｎｔ ６１１１を集計結果データのサンプリング位置を格納する配列ｐｏｉｎｔｓ ６３１６に追加する。
【００９９】
＜表示優先順位を決めるための情報＞
図１０（ｂ）は、｛調査識別ＩＤ，区画識別ＩＤ，調査項目ＩＤ｝の複合識別子が一致する複数の情報に対して、表示優先順位を決めるための情報をＪＳＯＮ形式で表した図である。
【０１００】
表示優先順位を決めるための情報は、要素６５１０、要素６５２０のように複数の要素で構成されている。それぞれの要素は、表示優先順位ｐｒｉｏｒｉｔｙ ６５１１と分析地ＩＤ ６５１２とで構成されている。表示優先順位は、大小比較で優先順位を判定する。図１０（ｂ）の例では、要素６５１０のラボでの測定結果を、要素６５２０の圃場での測定結果よりも優先して表示することを定義している。
【０１０１】
＜処理＞
図１１（ａ）は、圃場での測定値とラボで分析した測定値との両方が農作物調査支援装置３００に記録されている場合に、成熟度グラフを作成するフローチャートである。ステップＳ６６０１では、処理部３０３は、実施形態１の図４（ａ）と同様の方法で、ユーザ操作に基づいて成熟度グラフの調査項目、区画を指定する。ステップＳ６６０２のループは、記憶部３０２に記録している図９（ｃ）で示した集計結果データの情報６３１０、情報６３２０といった各情報に対するループである。
【０１０２】
ステップＳ６６０３では、処理部３０３は、集計結果データの各情報がユーザ指定条件に合致するかを判定する。ステップＳ６６０４では、処理部３０３は、ユーザ指定条件に合致した情報のうち、図１０（ｂ）で定義した表示優先順位に基づいて、最も優先度が高い情報を、図５（ｃ）で示した成熟度グラフ情報に追加する。ステップＳ６６０５では、処理部３０３は、ステップＳ６６０２のループで作成した情報を表示部３０４に表示する。
【０１０３】
＜成熟度グラフの表示例＞
図１１（ｂ）は、圃場での測定値とラボで分析した測定値との両方を農作物調査支援装置３００に蓄積している場合の成熟度グラフの表示例である。表示内容は、成熟度グラフの表示領域６７１０およびサンプリング信頼性情報の表示領域６７２０で構成される。
【０１０４】
成熟度グラフは横軸が調査日、縦軸が成熟度を表し、図１１（ａ）のフローチャートで作成した情報をマーカとして表示する。三角印６７１１は、圃場における簡易的な測定結果を表している。丸印６７１２は、ラボにおける分析結果を表している。同日に簡易測定結果とラボによる分析結果の両方を行った場合は、優先順位に従い、ラボによる分析結果を表示している。さらに、優先順位が高い情報のマーカを結ぶ線６７１３を表示する。黒丸６７１４は、ユーザがサンプリングの信頼性を参照するためにマーカを選択したことを表している。
【０１０５】
サンプリング信頼性情報の表示領域６７２０には、図７で示したフローチャートに従い、成熟度グラフでユーザが選択したマーカに対応する情報を表示する。図１１（ｂ）では、成熟度グラフで表示している区画の輪郭６７２１および成熟度グラフで選択したマーカに対応するサンプリング位置を旗の記号６７２２で表示している。図１１（ｂ）では、成熟度グラフ６７１０でラボでの分析結果のマーカ（マーカ６７１４）を選択しているため、同日に簡易測定を行っている場合においても、ラボで分析する際に試料を採取した位置をサンプリング信頼性情報の表示領域６７２０に表示している。
【０１０６】
なお、実施形態２では、表示優先順位を決定するためのテーブルを用いて、ラボでの分析結果を簡易調査の結果よりも優先させて表示したが、成熟度グラフには、ラボでの分析結果と簡易調査の結果との両方のマーカを表示してもよい。この場合においても、成熟度グラフの線６７１３は、優先順位が高いマーカを結ぶようにしてもよい。また、マーカを選択した場合のサンプリング地点の表示は、選択したマーカに対応するサンプリング地点を表示するとよい。
【０１０７】
（実施形態３）
実施形態３では、サンプリング位置を実測する場合と実測しない場合とがあるときに、サンプリングの計画位置の情報（計画情報）を代替情報として用いる例を説明する。サンプリング位置の計画情報は、実施形態２の図９（ａ）のデータ構造と同様のものを用いる。
【０１０８】
＜処理＞
図１２（ａ）は、実測したサンプリング位置とサンプリングの計画位置とのうち、優先順位の高い情報をサンプリング信頼性情報の表示領域に表示する処理の手順を示すフローチャートである。具体的には図７のステップＳ５００７の詳細処理を示すフローチャートである。
【０１０９】
ステップＳ７１０１では、処理部３０３は、サンプリング信頼性情報の表示領域に区画の領域を表示する。ステップＳ７１０２では、処理部３０３は、成熟度の調査結果に対応するサンプリング位置の実測情報の有無を判定する。サンプリング位置の実測情報としては、ＧＰＳで緯度、経度を測定してもよいし、畝の番号や木の番号が存在する場合は、これらの番号を用いてもよい。成熟度の調査結果に対応するサンプリング位置の実測情報があると判定された場合は、ステップＳ７１０３へ進む。一方、成熟度の調査結果に対応するサンプリング位置の実測情報がないと判定された場合は、ステップＳ７１０４へ進む。
【０１１０】
ステップＳ７１０３では、処理部３０３は、サンプリング信頼性情報として実測情報を重畳表示する。ステップＳ７１０４では、処理部３０３は、サンプリング位置に関する計画情報の有無を判定する。サンプリング位置に関する計画情報があると判定された場合は、ステップＳ７１０５へ進む。一方、サンプリング位置に関する計画情報があないと判定された場合は、ステップＳ７１０６へ進む。
【０１１１】
ステップＳ７１０５では、処理部３０３は、サンプリング信頼性情報としてサンプリング位置に関する計画情報を重畳表示する。ステップＳ７１０６では、処理部３０３は、"Ｎｏ Ｄａｔａ"など、表示する情報がないことを知らせるメッセージを出力する。
【０１１２】
＜サンプリング信頼性情報の表示例（実測情報又は計画情報の何れかを表示）＞
図１２（ｂ）および図１２（ｃ）は、図１２（ａ）のフローチャートに従ったサンプリング信頼性情報の表示例である。図１２（ｂ）は、ステップＳ７１０３での表示例である。表示内容は、成熟度グラフの表示領域７２１０と、サンプリング信頼性情報の表示領域７２２０とで構成される。
【０１１３】
成熟度グラフの白丸印７２１１のマーカは、サンプリングを実施した実際の位置に関するデータがあり、このマーカを押下するとサンプリング信頼性情報の表示領域７２２０に、サンプリングを実施した実際の位置情報が表示されることを示している。成熟度グラフの三角印７２１２のマーカは、サンプリングを実施した実際の位置情報はないが、代替情報として計画情報があり、このマーカを押下するとサンプリング信頼性情報の表示領域７２２０に、サンプリングの計画位置が表示されることを示している。成熟度グラフの黒丸印７２１３は、そのマーカが選択されたことを表していて、マーカが選択されると、サンプリング信頼性情報の表示領域７２２０に区画の輪郭７２２１と実際にサンプリングを行った位置７２２２とが重畳して表示される。
【０１１４】
図１２（ｃ）は、ステップＳ７１０５での表示例である。表示内容は、成熟度グラフの表示領域７３１０と、サンプリング信頼性情報の表示領域７３２０とで構成される。成熟度グラフの白丸印７３１１のマーカは、サンプリングを実施した実際の位置情報があり、このマーカを押下するとサンプリング信頼性情報の表示領域７３２０に、サンプリングを実施した実際の位置情報が表示されることを示している。
【０１１５】
成熟度グラフの三角印７３１２のマーカは、サンプリングを実施した実際の位置に関するデータはないが代替情報として計画情報があり、マーカを押下するとサンプリング信頼性情報の表示領域７２２０にサンプリングの計画位置が表示されることを示している。
【０１１６】
成熟度グラフの黒三角印７３１３は、そのマーカが選択されたことを表していて、マーカが選択されると、サンプリング信頼性情報の表示領域に区画の輪郭７３２１とサンプリングの計画位置７３２２とが重畳して表示される。
【０１１７】
なお、図１２（ａ）のフローチャートでは、サンプリング位置の実測値と計画情報との両方が存在する場合、優先順位に応じてどちらを表示するかを決める例を説明したが、両方を重畳表示してもよい。
【０１１８】
＜処理＞
図１３（ａ）は、サンプリング信頼性情報として、サンプリングを実施した実際の位置とサンプリングを実施する位置に関する計画位置との両方が存在する場合に、２つの情報を重畳表示する処理の手順を示すフローチャートである。
【０１１９】
ステップＳ７４０１では、処理部３０３は、サンプリング信頼性情報の表示領域に区画の輪郭を表示する。ステップＳ７４０２では、処理部３０３は、サンプリングを実際に実施した位置の情報の有無を判定する。サンプリングを実際に実施した位置の情報（実測情報）があると判定された場合は、ステップＳ７４０３へ進む。一方、サンプリングを実際に実施した位置の情報（実測情報）がないと判定された場合は、ステップＳ７４０４へ進む。
【０１２０】
ステップＳ７４０３では、処理部３０３は、サンプリング位置の実測情報を、区画の輪郭に重畳表示する。ステップＳ７４０４では、処理部３０３は、サンプリング位置に関する計画情報の有無を判定する。計画情報が存在すると判定された場合は、ステップＳ７４０５へ進む。一方、計画情報が存在しないと判定された場合は、処理を終了する。ステップＳ７４０５では、処理部３０３は、サンプリング位置に関する計画情報を、区画の輪郭に重畳表示する。
【０１２１】
＜サンプリング信頼性情報の表示例（実測情報、計画情報の両方を表示）＞
図１３（ｂ）は、ステップＳ７４０３およびステップＳ７４０５の両方を経由する場合の表示例である。表示内容は、成熟度グラフの表示領域７５１０と、サンプリング信頼性情報の表示領域７５２０とで構成される。成熟度グラフの白丸印７５１１のマーカは、サンプリングを実施した実際の位置情報があり、このマーカを押下するとサンプリング信頼性情報の表示領域７５２０にサンプリングを実施した実際の位置に関する情報が表示されることを示している。
【０１２２】
成熟度グラフの三角印７５１２のマーカは、サンプリングを実施した実際の位置情報はないが、代替情報として計画情報があり、このマーカを押下するとサンプリング信頼性情報の表示領域７５２０にサンプリングの計画位置が表示されることを示している。
【０１２３】
成熟度グラフの四角印７５１３のマーカは、サンプリングを実施した実際の位置情報と、サンプリングの計画位置の情報との両方が存在することを示しており、このマーカを押下すると、２種類の情報が重畳表示されることを示している。
【０１２４】
成熟度グラフの黒四角印７５１４は、そのマーカが選択されたことを表している。そして、そのマーカが選択されると、サンプリング信頼性情報の表示領域７５２０に、区画の輪郭７５２１と、実際にサンプリングを行った位置７５２２と、サンプリングの計画位置７５２３と、が重畳して表示される。なお、区画領域にマウスオーバーしたり、区画領域を長押ししたりすることに応じて、サンプリング信頼度を数値としてツールチップで表示してもよい。
【０１２５】
式（２）の数式は、サンプリング位置の計画情報と実測値情報とを用いてサンプリング信頼度を算出するための数式である。式（２）に従って算出されたサンプリング信頼度の値を表示することで、ユーザはサンプリングの信頼性を容易に認識することができる。
【０１２６】
【数２】
2020144609.tif 000004
【０１２７】
サンプリング信頼度は、サンプリング計画位置からの許容誤差の距離と、区画内のサンプリング計画位置の数とを乗算した値を、サンプリング計画位置から最近隣距離にあるサンプリング実施位置までの距離の総和で、除算した値である。サンプリング計画位置は、区画の輪郭情報を基準に区画内に等間隔に配置する。
【０１２８】
式（２）におけるｆ、ｌｄ、ｌｅ、ｉ、Ｎの意味は、以下のとおりである。
【０１２９】
ｆ :サンプリング信頼度
ｌｄ :サンプリング計画位置から最近隣距離にあるサンプリング実施位置までの距離
ｌｅ :サンプリング計画位置からサンプリング実施位置までの許容誤差の距離
ｉ :ｉ番目の区画を表す添え字
Ｎ :区画内のサンプリング計画位置の数
（実施形態４）
実施形態４では、近傍のサンプリング地点をクラスタリングし、単位面積あたりのクラスタリング数をサンプリング信頼度とし、当該サンプリング信頼度に応じて成熟度グラフを作成する例を説明する。実施形態４において、"近傍"とは、クラスタを構成するサンプリング地点の重心位置から、クラスタを構成する各サンプリング地点までの距離が閾値以内であることと定義する。
【０１３０】
＜成熟度グラフの表示例＞
図１４（ａ）は、実施形態４における成熟度グラフの表示例である。黒丸３１０１は、サンプリング信頼度が閾値以上の調査結果のマーカである。白丸３１０２は、サンプリング信頼度が閾値未満の調査結果のマーカである。実線３１０３は、収穫日を予測するために用いる補助線で、サンプリング信頼度が閾値以上の調査結果のマーカ３１０１に対してマーカとの二乗距離が最小となる多項式で表される線である。
【０１３１】
サンプリング信頼度が閾値に満たないマーカ３１０２を除外して成熟度グラフが作成される。実施形態４では、サンプリング信頼度として、調査単位かつ区画単位かつ調査項目単位のクラスタ密度を用いる。以下、クラスタ密度を算出する手順について、図１４（ｂ）及び図１４（ｃ）、図１５（ａ）及び図１５（ｂ）を用いて説明する。
【０１３２】
＜２つのクラスタが近傍に存在する場合＞
図１４（ｂ）及び図１４（ｃ）は、ある２つのクラスタに含まれる全サンプリング地点が、近傍にあるかどうかを判定する方法について説明するための図である。まず、２つのクラスタが近傍に存在している図１４（ｂ）について説明する。白丸印３２０１は、試料を採取したサンプリング位置である。破線３２０２は、複数のサンプリング位置で構成されるクラスタＣ１である。黒丸３２０３は、クラスタＣ１の重心位置ｗ１である。クラスタの重心位置は、サンプリング地点ｐｉの位置を（ｘｉ,ｙｉ）、サンプリング地点数をＮ、クラスタの重心位置を（Ｘ,Ｙ）とすると、後述する式（３）により算出することができる。
【０１３３】
同様に、破線３２０４はクラスタＣ２であり、黒丸３２０５はクラスタＣ２の重心位置ｗ２である。両矢印線３２０６は、クラスタＣ１の重心位置ｗ１とクラスタＣ２の重心位置ｗ２との距離Ｄ１２である。黒丸３２０７は、クラスタＣ１に含まれるサンプリング位置とクラスタＣ２に含まれるサンプリング位置との全てに対する重心位置Ｗ１２である。
【０１３４】
両矢印線３２０８は、サンプリング地点が近傍にあると判定する閾値Ｌである。円３２０９は、重心位置Ｗ１２を中心とした半径Ｌの円である。ラスタＣ１とクラスタＣ２の全サンプリング位置が円３２０９内に位置していることから、近傍にあるクラスタであると判定する。
【０１３５】
＜２つのクラスタが近傍に存在しない場合＞
続いて、２つのクラスタが近傍に存在していない図１４（ｃ）について説明する。破線３２１１はクラスタＣ３であり、黒丸３２１２は、クラスタＣ１に含まれるサンプリング位置とクラスタＣ３に含まれるサンプリング位置との全てに対する重心位置Ｗ１３である。
【０１３６】
丸印３２１３は、クラスタＣ３に含まれるサンプリング地点であるが、重心位置Ｗ１３から距離Ｌの円の外側にある。
【０１３７】
図１４（ｃ）のクラスタＣ１とクラスタＣ３は、２つのクラスタの重心位置Ｗ１３から距離Ｌの円の外側にあるサンプリング地点が存在することから、近傍ではないクラスタであると判定する。
【０１３８】
＜処理＞
図１５（ａ）及び（ｂ）は、サンプリング信頼度の一例であるクラスタ密度を算出するフローチャートである。図１５（ａ）がメインフローであり、図１５（ｂ）がステップＳ３３０４のサブルーチンである。予め、実施形態１と同様のデータを農作物調査支援装置３００に入力し、実施形態１と同様の集計処理を実施しておく。図１５（ａ）のステップＳ３３０１、ステップＳ３３０２、ステップＳ３３０３において、処理部３０３は、サンプリング信頼度の算出対象の調査識別ＩＤ、区画識別ＩＤ、調査項目ＩＤのサンプリングデータを抽出する。
【０１３９】
ステップＳ３２０４では、処理部３０３は、抽出したサンプリング情報をクラスタリングする処理を行う。ステップＳ３２０５では、処理部３０３は、以下の式（３）に従ってクラスタ密度を算出する。ステップＳ３３０４で区画内のサンプリング地点をクラスタリングし、そのクラスタ数をカウントした値を区画面積で除算することで、クラスタ密度を算出する。
【０１４０】
【数３】
2020144609.tif 000005
【０１４１】
続いて、図１５（ｂ）を参照して、ステップＳ３３０４の詳細処理を説明する。前処理として、サンプリング地点が１つだけ含まれるクラスタを各サンプリング地点について作成しておく。
【０１４２】
ステップＳ３４０１では、処理部３０３は、以下の式（４）によりクラスタの重心位置を算出する。式（４）において、（ｘｉ,ｙｉ）は、あるサンプリング地点の位置であり、Ｎはクラスタ内のサンプリング地点の数であり、（Ｘ,Ｙ）はクラスタの重心位置である。
【０１４３】
【数４】
2020144609.tif 000006
【０１４４】
ステップＳ３４０２では、処理部３０３は、２つのクラスタで構成されるクラスタセットを作成し、２つのクラスタの重心位置間の距離の順にクラスタセットをソートする。ステップＳ３４０３のループは、各クラスタセットに対して、クラスタ間距離が短い順に処理を行うループである。Ｍは、クラスタセットの数である。
【０１４５】
ステップＳ３４０４では、処理部３０３は、クラスタセット内のサンプリング地点が近傍に存在しているかどうかを判定する。具体的には、クラスタセットの重心位置から、各サンプリング地点までの距離が全て閾値以内の距離であるかを判定する。ステップＳ３４０４の判定結果がＹＥＳの場合、ステップＳ３４０５へ進む。ステップＳ３４０５では、処理部３０３は、２つのクラスタセットを結合して処理対象のクラスタセットに追加するとともに、処理対象のクラスタセットから結合前の２つのクラスタセットを除外し、ステップＳ３４０１に戻る。ステップＳ３４０４の判定結果がＮＯの場合、ステップＳ３４０３に戻り、未処理のクラスタセットがあれば、次にクラスタ間の距離が短いクラスタセットに対して同様の処理を行う。ステップＳ３４０３で未処理のクラスタセットがなければ、クラスタリング処理を終了する。
【０１４６】
＜サンプリング信頼性情報の表示例＞
図１５（ｃ）は、実施形態４におけるサンプリング信頼性情報の表示例を示す図である。実施形態１では、サンプリング信頼性情報として、マップにサンプリング位置を重畳表示したが、実施形態４では、マップにクラスタの重心位置を重畳表示する。枠線３５０１は、マップ表示領域である。枠線３５０２は、区画の輪郭である。黒丸３５０３は、図１５（ｂ）のステップＳ３４０１で算出したクラスタの重心の位置である。実施形態１と同様に、成熟度グラフでマーカを選択すると、区画の輪郭とともに対応するクラスタの重心の位置がマップに重畳表示される。
【０１４７】
なお、実施形態４では、マップにクラスタの重心位置を重畳表示したが、クラスタリング処理を行う場合においても、実施形態１と同様にサンプリング位置を重畳表示してもよい。
【０１４８】
（実施形態５）
実施形態５では、メッシュ分割を用いてサンプリング信頼度を算出する例を説明する。
【０１４９】
＜処理＞
図１６（ａ）は、実施形態５におけるサンプリング信頼度を算出する処理の手順を示すフローチャートである。また、図１６（ｂ）は、区画にサンプリング地点を重畳し、メッシュ分割する様子を説明するための図である。外枠２４０１は区画を表し、内枠の破線２４０２は分割したメッシュの１つを表し、丸印２４０３はサンプリング地点を表している。
【０１５０】
ステップＳ２３０１では、処理部３０３は、図１６（ｂ）のように区画２４０１内にサンプリング地点２４０３を重畳する。ステップＳ２３０２では、処理部３０３は、図１６（ｂ）のように区画２４０１をメッシュ２４０２に分割する。ここで、線２４０４は畝を表しており、記号２４０５はブドウの幹を表しているメッシュは、メッシュ内に所定のブドウの幹の数が含まれるように縦横のメッシュ間隔を設定して区画を分割することにより作成する。メッシュ間隔は、具体的には、区画情報の畝と畝の間隔２４０６（図３（ｂ）の４４１４）、幹と幹の間隔２４０７（図３（ｂ）の４４１５）、各メッシュの畝の数４４１６、各メッシュの畝方向の幹の数４４１７を用いて、以下の式（５）で算出する。
【０１５１】
【数５】
2020144609.tif 000007
【０１５２】
Ｌｒ ：畝をまたがる方向のメッシュ間隔
Ｌｗ ：畝に沿う方向のメッシュ間隔
Ｗｒｏｗ：畝と畝の間隔
Ｎｒｏｗｓ ：１つのメッシュに含まれる畝の数
Ｗｔｒｕｎｋ：幹と幹の間隔
Ｎｔｒｕｎｋ：１つのメッシュに含まれる幹の数
なお、区画情報としてＬｒとＬｗを直接管理してもよい。この場合は、メッシュが一定面積になるように設定したことになる。
【０１５３】
ステップＳ２３０３では、処理部３０３は、各メッシュに対してサンプリング地点２４０３の数をカウントする。ステップＳ２３０４では、処理部３０３は、各メッシュのサンプリング地点数に対して、以下の式（６）により閾値判定を行う。
【０１５４】
【数６】
2020144609.tif 000008
【０１５５】
ｘｉ：ｉ番目のメッシュの閾値判定をした値
ｃｉ：ｉ番目のメッシュのサンプリング地点数
Ｔｈｉ：ｉ番目のメッシュの閾値
式（６）の閾値判定により、メッシュ内のサンプリング数が閾値以上のメッシュを１、閾値よりも少ないメッシュを０としている。閾値は、メッシュごとに異なる値を設定してもよい。たとえば、区画内の中央部付近で、多くのサンプリングを実施したほうがよければ、区画の中央部付近の閾値を大きな値に設定することで、意図したサンプリングが実施されたかどうかの判定が可能になる。
【０１５６】
ステップＳ２３０５では、処理部３０３は、以下の式（７）により区画に対するサンプリング信頼度を算出する。
【０１５７】
【数７】
2020144609.tif 000009
【０１５８】
ｘｉ：ｉ番目のメッシュの閾値判定をした値
Ｍ：区画内のメッシュ数
ｆ：区画に対するサンプリング信頼度
式（７）は、値が１に近いほどサンプリングの信頼度が高いことを示し、値が１よりも小さくなればなるほどサンプリングの信頼度が低いことを示している。
【０１５９】
＜成熟度グラフの表示例＞
図１７（ａ）は、実施形態５における成熟度グラフの表示例を示す。図１７（ａ）では、サンプリング信頼度を算出し、グラフのマーカを信頼度に応じて三段階に切り替えて表示している。三角印２１０１はサンプリング信頼度が低いことを表し、四角印２１０２はサンプリング信頼度が中程度であることを表し、丸印２１０３はサンプリング信頼度が高いことを表している。
【０１６０】
成熟度グラフはブドウの収穫時期を見極めるために使われるが、成熟度情報のサンプリング信頼度が低い場合は、グラフの傾き情報の信頼性も低くなる。そこで、このように成熟度グラフのプロットにサンプリング信頼度を表すことで、グラフの傾きを信頼して収穫日を決めてよいのか、或いは、再度、成熟度調査を行ってから収穫日を決めるべきかを判定しやすくなる。
【０１６１】
なお、サンプリング信頼度が高い調査と低い調査とが混在する状態において、サンプリング信頼度が閾値以上の調査結果のみを用いて成熟度グラフを作成してもよい。サンプリング信頼度の閾値をユーザが指定できるように構成するとともに、成熟度グラフを作成する際に、サンプリング信頼度が中程度の調査結果を含めるのかどうかをユーザが切り替えられるように構成してもよい。
【０１６２】
例えば、サンプリング信頼度が高い調査の回数が少ない場合は、サンプリング信頼度が中低度の調査結果を含めることで全体の傾向をつかむことが可能である。一方、サンプリング信頼度が高い調査を十分な回数実施していれば、サンプリング信頼度が高い調査結果のみを使って作成した成熟度グラフの傾きに基づいて、より適切に収穫予定日を決めることができるようになる。
【０１６３】
＜サンプリング信頼性情報の表示例＞
図１７（ｂ）は、実施形態５におけるサンプリング信頼性情報の表示例である。図１７（ｂ）は、メッシュ分割した各メッシュに対して、式（６）の閾値判定結果に応じて色分け表示している様子を表している。成熟度グラフのマーカを選択すると、対応する調査に関してメッシュが色分けして表示すされる。例えば、メッシュ２２０１は、サンプリング地点数が閾値を下回るメッシュを表し、メッシュ２２０２はサンプリング地点数が閾値以上のメッシュを表している。
【０１６４】
このように、サンプリング信頼性情報として、色分けしたメッシュを表示することで、信頼性が低いサンプリングがどこで実施されたのかという空間情報を視覚的に把握することができるようになる。
【０１６５】
（実施形態６）
実施形態６では、サンプリング地点の最近隣距離の総和を用いてサンプリング信頼度を算出する例を説明する
＜処理＞
図１８（ａ）は、実施形態６におけるサンプリング信頼度を算出する処理の手順を示すフローチャートである。
【０１６６】
ステップＳ１２０１では、処理部３０３は、区画内にサンプリング地点を重畳する。ステップＳ１２０２では、処理部３０３は、ｉ番目のサンプリング地点から最も近いサンプリング地点までの距離（最近隣距離）を算出する。ここで、図１８（ｂ）を用いて最近隣距離について説明する。外枠の矩形１３００は区画を表し、小円１３０１はサンプリング地点を表し、破線の円１３０３はサンプリング地点間の距離を半径とする円を表し、矢印はサンプリング地点間の距離を表している。
【０１６７】
サンプリング地点ｘｉ１３０２に対して円１３０３の内側に他のサンプリング地点がないことからサンプリング地点ｘｊ１３０５が最近隣のサンプリング地点である。そしてサンプリング地点ｘｉからサンプリング地点ｘｊまでの距離ｄｉ１３０４がｉ番目のサンプリング地点の最近隣距離である。また、サンプリング地点ｘｊ１３０５にとってはサンプリング地点ｘｋ１３０８までの距離ｄｊ１３０７を半径とする円１３０６の内側に他のサンプリング地点がないことから、サンプリング地点ｘｋ１３０８が最近隣のサンプリング地点である。この場合、サンプリング地点ｘｊ１３０５からサンプリング地点ｘｋ１３０８までの距離ｄｊ１３０７がｊ番目のサンプリング地点の最近隣距離である。
【０１６８】
ステップＳ１２０３では、処理部３０３は、区画内の全サンプリング地点の最近隣距離の総和を算出し、これを総最近隣距離Ｘとする。ステップＳ１２０４では、処理部３０３は、成熟度調査のサンプリング信頼度が十分となるサンプリング数の仮想的なサンプリング地点を区画内に均一に配置する。
【０１６９】
ステップＳ１２０５では、処理部３０３は、それぞれの地点に対して最近隣距離ｒｉを算出する。ステップＳ１２０６では、処理部３０３は、ランダムに配置した各地点の最近隣距離の総和Ｒを算出する。ステップＳ１２０７では、処理部３０３は、式（８）により区画のサンプリング信頼度を算出する。
【０１７０】
【数８】
2020144609.tif 000010
【０１７１】
Ｘ：実測したサンプリング地点の総最近隣距離
Ｒ：仮想サンプリング地点の総最近隣距離 
ｆ：サンプリング信頼度
ｆの値が１を大きく下回ればサンプリングが不十分であることを示している。ｆの値が１付近であれば適正なサンプリングが実施されていることを示している。ｆの値が１を大きく上回れば過剰にサンプリングしてしまっていることを示している。
【０１７２】
なお、調査区画が広大でサンプリング数が十分に多い場合は、仮想サンプリング地点を区画内で均一に配置するのではなく、ランダムに配置し、仮想サンプリング地点の最近隣距離の総和Ｒを算出してもよい。
【０１７３】
また、サンプリング信頼度の値を調査間の比較や、他の区画との比較にのみ用いる場合は、仮想サンプリング地点の総最近隣距離の代わりに区画面積を用いてもよい。この場合のサンプリング信頼度の計算式は、区画面積Ａを用いた式（９）である。
【０１７４】
【数９】
2020144609.tif 000011
【０１７５】
Ｘ：区画内のサンプリング地点の総最近隣距離
Ａ：区画面積
ｆ：サンプリング信頼度
（実施形態７）
実施形態７では、サンプリングの位置および部位を考慮したブロックを用いてサンプリング信頼度を算出する例を説明する。実施形態１で説明したように、各調査地点において試料を測定する場合は、図３（ａ）のように、各調査地点で、試料を採取した方角ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ ４２１２および高さｐａｒｔ ４２１３を記録する。また、集計結果データの作成時には、図５（ｂ）には明示していないが、各サンプリング情報４６１７に、方角や高さ情報（調査方角、調査高度）を記録する。
【０１７６】
また、実施形態２で説明したように、ラボで試料を分析する場合は、図９（ａ）のように、各試料採取地点で、試料を採取した方角ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ ６１１２および高さｐａｒｔ ６１１３を記録する。また、集計結果データの作成時には、図９（ｃ）には明示していないが、各サンプリング情報６３１７に、方角や高さ情報を記録する。以下、サンプリングの部位および位置（緯度、経度）で構成される評価空間ブロックに分割する方法を用いたサンプリング信頼度の算出方法について説明する。
【０１７７】
＜処理＞
図１９（ａ）は、ブロック分割法を用いたサンプリング信頼度の算出処理の手順を示すフローチャートである。図１９（ｂ）は、サンプリング位置に関して、経度の軸、緯度の軸を設け、サンプリング部位に関して部位の軸を設けた空間を表している。
【０１７８】
ステップＳ１５０１では、処理部３０３は、緯度方向、経度方向に調査対象区画の輪郭を設定し、部位方向に調査部位のパターンを設定した評価空間１６０１を作成する。ここで調査部位のパターンとは、例えば、ブドウの木のＡ（南面，上部）、Ｂ（南面，下部）、Ｃ（北面，上部）、Ｄ（北面，下部）などである。
【０１７９】
ステップＳ１５０２では、処理部３０３は、サンプルの緯度情報、経度情報、部位情報に応じて評価空間にサンプルのインスタンス１６０２を重畳する。ステップＳ１５０３では、処理部３０３は、緯度方向と経度方向とで構成される平面は、一定の本数のブドウの木が含まれるようにメッシュを切り、このメッシュと部位で構成されるブロック１６０３に分割する。
【０１８０】
ステップＳ１５０４では、処理部３０３は、各ブロック１６０３に含まれるサンプルのインスタンス１６０２の数をカウントする。ステップＳ１５０５では、処理部３０３は、各ブロック１６０３のカウント値が閾値以上かどうか、以下の式（１０）を用いて判定し、判定結果を記録する。
【０１８１】
【数１０】
2020144609.tif 000012
【０１８２】
ｘｉ：ｉ番目のブロックの閾値判定をした値
ｃｉ：ｉ番目のブロックのサンプリングのインスタンス数
Ｔｈｉ：ｉ番目のブロックの閾値
ステップＳ１５０６では、処理部３０３は、式（１１）用いてサンプリング信頼度を算出する。
【０１８３】
【数１１】
2020144609.tif 000013
【０１８４】
ｘｉ：ｉ番目のブロックの閾値判定をした値
Ｍ：区画内のブロック数
ｆ：区画に対するサンプリング信頼度
式（１１）は、値が１に近いほどサンプリングの信頼度が高いことを示し、値が１よりも小さくなればなるほどサンプリングの信頼度が低いことを示している。
【０１８５】
次に、サンプリングの部位および位置（緯度、経度）で構成される評価空間において、サンプル同士の最近隣距離を用いたサンプリング信頼度の算出方法について説明する。
【０１８６】
＜処理＞
図２０（ａ）は、実施形態７における別の種類のサンプリング信頼度を算出する処理の手順を示すフローチャートである。
【０１８７】
ステップＳ１７０１では、処理部３０３は、評価空間にサンプルのインスタンスｘｐｉを重畳する。ここで、図２０（ｂ）を参照して、サンプルのインスタンスを重畳する方法を説明する。図２０（ｂ）の外枠１８０１は、区画の輪郭およびサンプリング部位で構成される評価空間である。白丸はサンプルのインスタンスである。各サンプルの緯度情報、経度情報、サンプリング部位情報に応じて、評価空間１８０１にサンプルのインスタンスを重畳する。
【０１８８】
ステップＳ１７０２では、処理部３０３は、サンプルのインスタンスｘｐｉの最近隣距離を算出する。図２０（ｂ）を用いて最近隣距離の算出方法を説明する。
【０１８９】
サンプルｘＡｉ１８０２は、位置（ｌａｔＡｉ，ｌｎｇＡｉ）、部位Ａでサンプリングされたインスタンスである。サンプルｘＡｊ１８０４は、位置（ｌａｔＡｊ，ｌｎｇＡｊ）、部位Ａでサンプリングされたインスタンスである。サンプルｘＡｋ１８０５は、位置（ｌａｔＡｉ，ｌｎｇＡｉ）、部位Ｂでサンプリングされたインスタンスである。
【０１９０】
まず、サンプリング部位ごとにサンプルのインスタンスをグルーピングする。サンプルｘＡｉ１８０２とサンプルｘＡｊ１８０４は、サンプリング部位が同一のため、同じグループに所属する。サンプルｘＡｉ１８０２とサンプルｘＡｋ１８０５は、サンプリング部位が異なるため、異なるグループに所属する。そして、同一のグループ内で最も近いサンプルまでの距離を最近隣距離と定義する。
【０１９１】
図２０（ｂ）では、サンプルｘＡｉ１８０２に対して、同一グループ内で最も近いサンプルはサンプルｘＡｊ１８０４であり、サンプルｘＡｉ１８０２の最近隣距離は距離ｄＡｊ１８０３となる。サンプルｘＡｋ１８０５は、サンプルｘＡｉ１８０２からの距離は近いもののグループが異なるため、最近隣のサンプルではない。
【０１９２】
ステップＳ１７０３では、処理部３０３は、全サンプルの最近隣距離を加算し、区画内のサンプルの総最近隣距離Ｘを算出する。ステップＳ１７０４では、処理部３０３は、成熟度調査のサンプリング信頼度が十分となるサンプリング数の仮想サンプリングインスタンスを区画内にランダムに配置する。
【０１９３】
ステップＳ１７０５では、処理部３０３は、仮想サンプリングインスタンスをサンプリング部位に応じてグルーピングし、同一グループ内での各仮想サンプリングインスタンスの最近隣距離ｒｐｉを算出する。ステップＳ１７０６では、処理部３０３は、全仮想サンプリングインスタンスの最近隣距離を加算し、区画内の仮想サンプルの総最近隣距離Ｘを算出する。ステップＳ１７０７では、処理部３０３は、式（１２）により区画のサンプリング信頼度を算出する。
【０１９４】
【数１２】
2020144609.tif 000014
【０１９５】
Ｘ：区画内のサンプリング地点の総最近隣距離
Ｒ：仮想サンプルをランダムに配置した場合の総最近隣距離 
ｆ：区画に対するサンプリング信頼度
ｆの値が１を大きく下回ればサンプリングが不十分であることを示している。ｆの値が１付近であれば適正なサンプリングが実施されていることを示している。ｆの値が１を大きく上回れば過剰にサンプリングしてしまっていることを示している。
【０１９６】
なお、実施形態７では、ブドウの木における房の部位が南北なのかと、上下なのかを考慮する例を説明したが、成熟度に影響を及ぼす他の項目を考慮してもよい。例えば、畝の右側と左側、日向側（外側）と日陰側（内側）といった木に対する房の位置や、同じ房の中の先端、中心、基部を考慮してサンプリング信頼性を算出してもよい。
【０１９７】
（実施形態８）
実施形態８では、スケジューラ形式で調査結果を表示する例を説明する。圃場における調査結果の農作物調査支援装置３００への入力および集計は実施形態１と同様のデータ構造および処理を用いる。
【０１９８】
図２１（ａ）−図２１（ｃ）は、集計済みデータをスケジューラ形式で表示する実施形態を説明するための図である。図２１（ａ）では、圃場における調査状況を、カテゴリと日程別にスケジューラ形式により表示している。カテゴリとは、成育度調査、収穫量予測調査、成熟度調査などのことである。空白の各枠線８１０１は、あるカテゴリのある日程で調査を実施した実績データが存在することを表している。網掛けの枠線８１０２は、特定の調査がユーザによって選択されたことを表している。
【０１９９】
図２１（ｂ）は測定結果の集計情報表示タブであり、図２１（ａ）で選択された調査の測定結果を集計したデータを記憶部３０２から読み出して表示する例である。枠線８１０３は区画の輪郭であり、枠線８１０４は、各区画の指定された調査における測定結果の集計情報を表示するためのツールチップである。
【０２００】
図２１（ｃ）はサンプリング信頼性情報の表示タブであり、図２１（ａ）で選択された調査のサンプリング位置の集計データを記憶部３０２から読み出して表示する例である。枠線８１０５は区画の輪郭であり、白丸８１０６はサンプリング位置を表していて、マップ上に重畳表示される。
【０２０１】
農作物の調査は、１回の調査で複数の区画に対して行うことがある。この場合、図２１（ａ）−図２１（ｃ）で示した表示形態を用いることにより、１回の指定操作で、指定された調査に関連する複数区画のサンプリング信頼性情報を同時に参照することができるようになる。複数区画に対するサンプリング信頼性情報を同時に参照できるようになることで、ある調査において特定の区画だけサンプリングに問題があったのか、それともその調査全体のサンプリングに問題があったのかを判断する際に支援を行うことができるようになる。
【０２０２】
図２１（ｄ）は、集計済みデータをスケジューラ形式で表示する他の実施形態を説明するための図である。図２１（ａ）−図２１（ｃ）では、スケジューラ形式の表示とは別にサンプリング信頼性情報を表示したが、図２１（ｄ）では、スケジューラ形式の表示にサンプリング信頼性情報も併せて表示する。具体的には、算出したサンプリング信頼度に応じてスケジューラの各調査の表示を切り替えることで両方の情報を表示する。例えば、灰色に塗られた枠線８２０１は、サンプリング信頼度が高い調査を表し、白塗りの枠線８２０２は、サンプリング信頼度が低い調査を表している。
【０２０３】
このように、サンプリング信頼度に応じて、スケジューラの表示を切り替えることで、サンプリング信頼度の高い調査と低い調査とが時系列および項目別にどのように分布するのかを一覧として把握しやすくなる。
【０２０４】
（実施形態９）
実施形態９では、テーブル形式で調査結果を表示する例を説明する。圃場における調査結果の農作物調査支援装置３００への入力および集計は実施形態１と同様のデータ構造および処理を用いる。図２２（ａ）及び図２２（ｂ）は、テーブル形式で調査結果を表示する実施形態を説明するための図である。図２２（ａ）は、調査結果の測定値を集計したデータをテーブル形式で表示する領域の一例である。
【０２０５】
プルダウン８６０１で区画を選択すると、記憶部３０２から集計データを読み出し、選択した区画に関する情報を調査の単位毎にテーブルに表示する。テーブルの各行には測定値に関する集計結果を表示する。また、テーブルの行は選択することができ、行８６０２は、行を選択した状態の表示例である。
【０２０６】
図２２（ｂ）は、サンプリング信頼性情報の表示領域である。行が選択されると、選択された行の調査識別ＩＤに対応するサンプリング信頼性情報を図２２（ｂ）のような表示領域に表示する。ラベル８６０３は、調査識別ＩＤであり、図２２（ａ）の調査日を表示する。矩形８６０４はプルダウン８６０１で選択した区画の輪郭線である。また、丸印８６０５は、サンプリング位置である。
【０２０７】
なお、図２２（ｃ）のテーブルのように、テーブルにサンプリング信頼度の列をさらに設け、算出したサンプリング信頼度を表示してもよい。テーブルにサンプリング信頼度を表示すると、行を選択しなくても各調査のサンプリング信頼度を一覧で確認することができるようになる。
【０２０８】
また、調査間のサンプリング信頼性情報を比較できるように、テーブルの複数の行を同時に選択できるようにしてもよい。この場合、表示部３０４に図２２（ｂ）のような表示領域を複数並べて表示すればよい。このように、サンプリング信頼性情報を並べて表示することで、調査間の相対的なサンプリング信頼性の比較を支援することができるようになる。
【０２０９】
（実施形態１０）
実施形態１０では、圃場における各区画の最新情報を一覧で表示する画面の例を説明する。圃場の区画の最新情報を一覧で表示する画面において、サンプリングの信頼性は、サンプリング位置および調査実施日（調査実施日時）からの経過日数（経過時間）に依存する。そこで、最新情報を一覧表示する画面では、これら両方を考慮することで、サンプリング信頼性をより正しく表すことができる。
【０２１０】
図２３（ａ）は、圃場の区画の最新情報を一覧表示する画面の例である。矩形９１０１は圃場の輪郭であり、矩形９１０２は区画の輪郭であり、これらがマップ表示領域に重畳表示される。横縞９１０３、格子９１０４、空白９１０５は、各区画の最新状況の表示形態の例である。例えば、収穫予定日までの近さを段階に応じて切り替えて表示する。また、警告アイコン９１０６は、サンプリング信頼性が低いことを表している。
【０２１１】
＜処理＞
図２３（ｂ）は、図２３（ａ）の警告アイコン９１０６の表示を切り替える処理の手順を示すフローチャートである。ステップＳ９２０１のループは、各区画に対して繰り返される。ステップＳ９２０２では、処理部３０３は、各区画の最新情報を表示する。例えば、図２３（ａ）が収穫予定日を把握するための画面であれば、本日収穫予定の区画を格子９１０４、明日収穫予定の区画を横縞９１０３、まだ収穫しない区画を空白９１０５で表示する。
【０２１２】
ステップＳ９２０３では、処理部３０３は、調査経過日数（調査実施日時からの経過時間）が閾値を超えているかどうかを判定する。調査経過日数とは、その区画に対して実施した最新の調査日から本日までの経過日数のことである。調査経過日数が閾値以下である場合は、ステップＳ９２０４へ進む。一方、調査経過日数が閾値を超えてしまっている場合は、ステップＳ９２０５へ進む。
【０２１３】
ステップＳ９２０４では、処理部３０３は、サンプリング位置に応じて算出したサンプリング信頼度が閾値以上であるかどうかを判定する。サンプリング信頼度が閾値以上である場合は、ループを全区画に対して繰り返したかどうかの終了判定を行い、終了した場合は一連の処理を終了し、終了していない場合はステップＳ９２０１に戻る。一方、サンプリング信頼度が閾値未満である場合は、ステップＳ９２０５へ進む。
【０２１４】
ステップＳ９２０５では、処理部３０３は、区画に警告アイコン９１０６を重畳表示する。このように、前回の調査のサンプリング位置と前回の調査からの経過日数との両方を考慮した判定処理に応じて警告アイコンを表示する。これにより、調査日が古くその情報の信頼性が下がっている場合に、情報が信頼できないことを見落とさずに気づくことができるようになる。また、調査日は新しいものの、サンプリング位置に問題がある場合に、情報が信頼できないことを見落とさずに気づくことができるようになる。
【０２１５】
なお、表示する情報の内容は、生育状況、成熟度、病害虫の被害状況であってもよい。例えば、生育状況であれば、例年通り、遅れている、早まっているといった段階に応じて切り替えて表示する。成熟度の調査結果であれば、未成熟、収穫時期に近づいている、収穫に適しているといった段階に応じて切り替えて表示する。
【０２１６】
また、図２３（ａ）では、パターン（模様）によって各区画の表示を切り替えて表示したが、色によって区別する方法や、数値情報を重畳表示する方法、マウスオーバーや長押しでツールチップが表示されるような形態を用いてもよい。さらに、図２３（ａ）では、マップ形式を用いたが、圃場における各区画の最新情報を一覧表示する形態として、表形式を用いてもよい。なお上述した１−１０の実施形態は、単一で実施可能であるだけでなく、少なくとも２以上を組み合わせて実施することができる。
【０２１７】
（変形例３）
上述の実施形態では、ＧＰＳを用いて位置情報を測定し、サンプリング信頼性情報として利用した。一方、ブドウ栽培の圃場では、ブドウの木に対して番地が付与されていることがある。この場合は、圃場では、サンプリングを実施するブドウの木の番地を記録し、農作物調査支援装置が、ブドウの木の番地を緯度、経度の位置情報に変換する方法を用いてもよい。
【０２１８】
また、上述の実施形態では、調査員が調査端末を用いて調査を実施する形態について説明したが、環境カメラ（ＰｈｅｎｏＣａｍ）やＩｏＴセンサを用いて時間的に連続した調査を行う形態であってもよい。調査が時間的に連続している場合、日付ごとに調査を区切り、日付に対して調査識別ＩＤを割り当てることで、上述の実施形態と同様のサンプリング信頼性情報の表示や、サンプリング信頼度に応じた表示切り替えが可能になる。
【０２１９】
また、上述の実施形態では、調査員が調査端末を用いて調査する形態について説明したが、ドローンやトラクターに搭載したカメラで圃場全体を切れ目なく撮影する場合にも適用可能である。
【０２２０】
また、上述の実施形態では、サンプリング信頼性情報の表示方法として、マップに区画の輪郭とサンプリング地点を重畳表示する形態について述べたが、各サンプリング地点を起点としたヒートマップを表示してもよい。
【０２２１】
（効果）
上述の実施形態によれば、各調査結果に対応する区画におけるサンプリング信頼性情報を容易に表示できるようになる。これにより、ユーザがサンプリング状況を把握する操作が容易になる。また、従来は、サンプリング数が多いにもかかわらずサンプリング信頼性が低い場合に、サンプリング信頼性が低いことを認識できていなかったが、このような場合において調査のサンプリング信頼性が低いことを適切に表示できるようになる。
【０２２２】
上述の実施形態によれば、サンプリング地点で試料を測定するとともに位置情報を記録する調査において、区画に対する調査のサンプリング信頼性情報を適切に表示できるようになる。上述の実施形態によれば、区画内の複数地点で採取した試料を一つにまとめて測定し、別途資料を採取したサンプリング地点を記録する調査において、区画に対する調査のサンプリング信頼性情報を適切に表示できるようになる。
【０２２３】
上述の実施形態によれば、調査ごとにサンプル数、調査位置を変えることにより、サンプリング信頼性にばらつきが発生してしまう場合において、サンプリング信頼性が高い調査結果のみを表示することができるようになる。また、調査結果にサンプリング信頼性情報を重畳表示することができるようになる。
【０２２４】
これにより、ユーザはサンプリング信頼性が低い調査結果を除外して収穫日などの判断を行うことができるようになる。また、成熟度グラフを参照するユーザにサンプリング信頼性情報を表示し、適切な判断ができるようにしているため、簡易的な調査と網羅的な調査とを組み合わせて実施し、調査費用を削減することができるようになる。
【０２２５】
上述の実施形態によれば、サンプリング信頼性が低い調査に対して、区画内で調査不足のエリアの情報を表示することができる。これにより、ユーザは、サンプリング信頼性が低い調査に対する効率的な追加調査を計画することができるようになる。上述の実施形態によれば、サンプリング信頼性が低い調査と、区画内の調査不足エリアに対する追加調査を１つの調査として扱うことが可能となる。これにより、サンプリング信頼性の低い調査に投入した人件費を無駄にすることなく、サンプリング信頼性の高い調査結果を得ることができる。
【０２２６】
上述の実施形態によれば、サンプリング信頼性が高い調査のみを使った成熟度グラフを表示することができる。これにより、ユーザは成熟度グラフの傾きを使って、その区画の収穫日を計画する際に、より適切な判断が行えるようになる。上述の実施形態によれば、区画ごとのサンプリング信頼性情報を一覧表示することができる。これにより、ユーザが圃場内の複数の区画の収穫順を決める際に、各区画の調査結果だけでなく、その調査結果のサンプリング信頼性情報も考慮して、より適切な判断が行えるようになる。
【０２２７】
上述の実施形態によれば、計画位置のみを農作物調査支援装置に入力した場合においても、実測位置のみを農作物調査支援装置に入力した場合においても、計画位置及び実測位置を農作物調査支援装置に入力した場合においても、情報の有無や表示優先度に応じて適切な表示を行うことができる。これにより、計画位置情報を利用して、圃場におけるサンプリング位置の実測工程を省略しても適切な表示が行えるようになる。
【０２２８】
上述の実施形態によれば、区画内の位置および農作物の部位を考慮したサンプリング信頼度を算出することができ、この方法で算出したサンプリング信頼度に応じた表示切り替えが可能になる。そして、位置および部位を考慮したサンプリング信頼度が高い調査結果のみを表示することができる。サンプリング信頼度が高い調査結果のみを表示することで、ユーザは収穫日について、より適切な判断を行えるようになる。
【０２２９】
また、上述の実施形態によれば、成熟度グラフで選択したプロットのサンプリング信頼性を知ることができるのと同時に、１回の調査で行われた複数の調査の全体の状況を把握することができる。また、上述の実施形態によれば、サンプリング信頼性表示領域で地点の観察情報だけでなく、区画の観察情報の存在を知ることができるようになる。
【０２３０】
上述の実施形態によれば、圃場内の複数の区画の最新情報の一覧を参照する画面において、調査実施時期からの経過日数と調査位置の網羅性との両方を考慮したサンプリング信頼性情報を、最新情報の一覧表示画面で参照できるようになる。これにより、複数の区画に対する収穫順を決める場合に、実態とずれた情報に基づく不適切な判断を行うことを抑制できるようになる。
【０２３１】
（その他の実施形態）
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。
【０２３２】
発明は上記実施形態に制限されるものではなく、発明の精神及び範囲から離脱することなく、様々な変更及び変形が可能である。従って、発明の範囲を公にするために請求項を添付する。
【符号の説明】
【０２３３】
３００：農作物調査支援装置、３０１：入力部、３０２：記憶部、３０３：処理部、３０４：表示部、３０５：出力部
【図１】
2020144609.tif 000015
【図２】
2020144609.tif 000016
【図３】
2020144609.tif 000017
【図４】
2020144609.tif 000018
【図５】
2020144609.tif 000019
【図６】
2020144609.tif 000020
【図７】
2020144609.tif 000021
【図８】
2020144609.tif 000022
【図９】
2020144609.tif 000023
【図１０】
2020144609.tif 000024
【図１１】
2020144609.tif 000025
【図１２】
2020144609.tif 000026
【図１３】
2020144609.tif 000027
【図１４】
2020144609.tif 000028
【図１５】
2020144609.tif 000029
【図１６】
2020144609.tif 000030
【図１７】
2020144609.tif 000031
【図１８】
2020144609.tif 000032
【図１９】
2020144609.tif 000033
【図２０】
2020144609.tif 000034
【図２１】
2020144609.tif 000035
【図２２】
2020144609.tif 000036
【図２３】
2020144609.tif 000037
【図２４】
2020144609.tif 000038