(57)【要約】【課題】様々な農作物を対象として生育状況を正確に把握することができる農業支援装置及び農業支援プログラムを提供する。【解決手段】決定係数格納部１０が、農作物の生育状況の指標に対して、説明変数として散乱データを使用した回帰式毎に求めた決定係数を回帰式とともに記憶部２６に一覧表として記憶させ、対象農作物受付部１２が受け付けた評価の対象農作物について、評価式抽出部１４が、上記一覧表中で上記決定係数が対象農作物の生育状況を反映していると認められる値となった回帰式を生育状況評価式として抽出し、上記対象農作物の作付領域において、ＳＡＲにより取得されたマイクロ波データから作付領域散乱データ取得部１８が取得した、上記生育状況評価式が使用する散乱データを、評価データ取得部２０が生育状況評価式に入力して評価データを出力させ、これに基づき、表示制御部２２が上記作付領域上に対象農作物の生育状況を表示する。【選択図】図１
2020180865.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
合成開口レーダー（ＳＡＲ）により取得されたマイクロ波データから得られる、照射した偏波と受信した偏波との組み合わせの電力値である偏波情報並びに２回散乱、体積散乱、表面散乱及びヘリックス散乱のいずれかの散乱メカニズムの電力値である散乱成分並びにエントロピー、平均α角及びアニソトロピーのいずれかの値である固有値のいずれかに分類される各散乱データに基づき回帰分析を行い、前記散乱データのそれぞれを説明変数とする、農作物の生育状況の指標に対する回帰式毎に求めた決定係数を格納する決定係数格納手段と、
対象農作物を受け付ける対象農作物受付手段と、
前記対象農作物について、前記決定係数が前記対象農作物の生育状況を反映していると認められる値となった回帰式を生育状況評価式として抽出する評価式抽出手段と、
前記対象農作物の作付領域において合成開口レーダーにより取得されたマイクロ波データから前記生育状況評価式が使用する散乱データを取得する作付領域散乱データ取得手段と、
前記作付領域散乱データ取得手段が取得した前記作付領域における散乱データに対する前記生育状況評価式の出力値を、前記対象農作物の作付領域における生育状況の評価データとして取得する評価データ取得手段と、
前記評価データを前記作付領域の画像上に可視化する表示制御手段と、
を備える農業支援装置。
【請求項２】
前記作付領域散乱データ取得手段は、
合成開口レーダーにより取得されたマイクロ波データに対してラジオメトリック解析を行い、照射した偏波と受信した偏波との組み合わせである偏波情報を求めるラジオメトリック解析手段と、
前記マイクロ波データに対してモデルベース解析を行い、前記マイクロ波データに含まれる散乱成分を抽出するモデルベース解析手段と、
前記マイクロ波データに対して固有値解析を行い、前記マイクロ波データに含まれる固有値を抽出する固有値解析手段と、
を備える、請求項１に記載の農業支援装置。
【請求項３】
前記回帰式が、単回帰式である、請求項１または請求項２に記載の農業支援装置。
【請求項４】
前記回帰式が、重回帰式である、請求項１または請求項２に記載の農業支援装置。
【請求項５】
コンピュータを、
合成開口レーダー（ＳＡＲ）により取得されたマイクロ波データから得られる、照射した偏波と受信した偏波との組み合わせの電力値である偏波情報並びに２回散乱、体積散乱、表面散乱及びヘリックス散乱のいずれかの散乱メカニズムの電力値である散乱成分並びにエントロピー、平均α角及びアニソトロピーのいずれかの値である固有値のいずれかに分類される各散乱データに基づき回帰分析を行い、前記散乱データのそれぞれを説明変数とする、農作物の生育状況の指標に対する回帰式毎に求めた決定係数を格納する決定係数格納手段、
対象農作物を受け付ける対象農作物受付手段、
前記対象農作物について、前記決定係数が前記対象農作物の生育状況を反映していると認められる値となった回帰式を生育状況評価式として抽出する評価式抽出手段、
前記対象農作物の作付領域において合成開口レーダーにより取得されたマイクロ波データから前記生育状況評価式が使用する散乱データを取得する作付領域散乱データ取得手段、
前記作付領域散乱データ取得手段が取得した前記作付領域における散乱データに対する前記生育状況評価式の出力値を、前記対象農作物の作付領域における生育状況の評価データとして取得する評価データ取得手段、
前記評価データを前記作付領域の画像上に可視化する表示制御手段、
として機能させる農業支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、農業支援装置及び農業支援プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、光学リモートセンシングを用いた撮影による農作物のモニタリング（生育状況の把握）が行われていた（特開２００８−１６１１５７、特開２００６−２５０８２７）。
【０００３】
しかし、光学センサは天候の影響を受けるため、十分なデータが取得できないという問題がある。
【０００４】
そこで、全天候型センサである合成開口レーダ（Synthetic Aperture Radar  ＳＡＲ）の活用が検討されている。ＳＡＲで使用されるマイクロ波は雲を透過することができ、また、観測に太陽光を必要としないため、天候の影響を受けずに観測でき、夜間の観測も可能である。例えば、下記特許文献１〜３には、ＳＡＲを用いた水稲収量予測技術が開示されている。
【０００５】
しかし、上記従来技術では、標本となる水稲のＳＡＲの後方散乱強度から生育の状況を確認しているが、水稲以外の作付作物の生育状況の把握までは行っていない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１１−１６７１６３号公報
【特許文献２】特開２０１１−１３８３５６号公報
【特許文献３】特開２０１０−１１７３２７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明の目的は、様々な農作物を対象として生育状況を正確に把握することができる農業支援装置及び農業支援プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するために、本発明の一実施形態は、農業支援装置であって、合成開口レーダー（ＳＡＲ）により取得されたマイクロ波データから得られる、照射した偏波と受信した偏波との組み合わせの電力値である偏波情報並びに２回散乱、体積散乱、表面散乱及びヘリックス散乱のいずれかの散乱メカニズムの電力値である散乱成分並びにエントロピー、平均α角及びアニソトロピーのいずれかの値である固有値のいずれかに分類される各散乱データに基づき回帰分析を行い、前記散乱データのそれぞれを説明変数とする、農作物の生育状況の指標に対する回帰式毎に求めた決定係数を格納する決定係数格納手段と、対象農作物を受け付ける対象農作物受付手段と、前記対象農作物について、前記決定係数が前記対象農作物の生育状況を反映していると認められる値となった回帰式を生育状況評価式として抽出する評価式抽出手段と、前記対象農作物の作付領域において合成開口レーダーにより取得されたマイクロ波データから前記生育状況評価式が使用する散乱データを取得する作付領域散乱データ取得手段と、前記作付領域散乱データ取得手段が取得した前記作付領域における散乱データに対する前記生育状況評価式の出力値を、前記対象農作物の作付領域における生育状況の評価データとして取得する評価データ取得手段と、前記評価データを前記作付領域の画像上に可視化する表示制御手段と、を備えることを特徴とする。
【０００９】
上記作付領域散乱データ取得手段は、合成開口レーダーにより取得されたマイクロ波データに対してラジオメトリック解析を行い、照射した偏波と受信した偏波との組み合わせである偏波情報を求めるラジオメトリック解析手段と、前記マイクロ波データに対してモデルベース解析を行い、前記マイクロ波データに含まれる散乱成分を抽出するモデルベース解析手段と、前記マイクロ波データに対して固有値解析を行い、前記マイクロ波データに含まれる固有値を抽出する固有値解析手段と、を備えるのが好適である。
【００１０】
また、上記回帰式は、単回帰式または重回帰式であるのが好適である。
【００１１】
また、本発明の他の実施形態は、農業支援プログラムであって、コンピュータを、合成開口レーダー（ＳＡＲ）により取得されたマイクロ波データから得られる、照射した偏波と受信した偏波との組み合わせの電力値である偏波情報並びに２回散乱、体積散乱、表面散乱及びヘリックス散乱のいずれかの散乱メカニズムの電力値である散乱成分並びにエントロピー、平均α角及びアニソトロピーのいずれかの値である固有値のいずれかに分類される各散乱データに基づき回帰分析を行い、前記散乱データのそれぞれを説明変数とする、農作物の生育状況の指標に対する回帰式毎に求めた決定係数を格納する決定係数格納手段、対象農作物を受け付ける対象農作物受付手段、前記対象農作物について、前記決定係数が前記対象農作物の生育状況を反映していると認められる値となった回帰式を生育状況評価式として抽出する評価式抽出手段、前記対象農作物の作付領域において合成開口レーダーにより取得されたマイクロ波データから前記生育状況評価式が使用する散乱データを取得する作付領域散乱データ取得手段、前記作付領域散乱データ取得手段が取得した前記作付領域における散乱データに対する前記生育状況評価式の出力値を、前記対象農作物の作付領域における生育状況の評価データとして取得する評価データ取得手段、前記評価データを前記作付領域の画像上に可視化する表示制御手段、として機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、様々な農作物を対象として生育状況を正確に把握することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】実施形態にかかる農業支援装置の例の機能ブロック図である。
【図２】実施形態にかかる決定係数を求める決定係数算出装置の構成例を示す図である。
【図３】実施形態にかかる説明変数毎、農作物の種類毎にまとめた決定係数の一覧表の例を示す図である。
【図４】説明変数毎にまとめた、コムギ水分量の各項目に対する決定係数の一覧表の例を示す図である。
【図５】ステップワイズ重回帰法によって算出されたコムギの生育状況の指標に対する重回帰式の一覧表を示す図である。
【図６】実施形態にかかる農業支援装置の動作例のフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明を実施するための形態（以下、実施形態という）を、図面に従って説明する。
【００１５】
図１には、実施形態にかかる農業支援装置１００の例の機能ブロック図が示される。図１において、農業支援装置１００は、決定係数格納部１０、対象農作物受付部１２、評価式抽出部１４、マイクロ波データ取得部１６、作付領域散乱データ取得部１８、評価データ取得部２０、表示制御部２２、通信部２４、記憶部２６及びＣＰＵ２８を含んで構成されている。なお、ＣＰＵ２８以外にＧＰＵ等のアクセラレーターを用いてもよい。上記農業支援装置１００は、ＣＰＵ２８、ＲＯＭ、ＲＡＭ、不揮発性メモリ、Ｉ／Ｏ、通信インターフェース等を備え、装置全体の制御及び各種演算を行うコンピュータとして構成されており、上記各機能は、例えばＣＰＵ２８とＣＰＵ２８の処理動作を制御するプログラムとにより実現される。
【００１６】
決定係数格納部１０は、合成開口レーダー（ＳＡＲ）により取得されたマイクロ波データから得られる複数の散乱データであって、照射した偏波と受信した偏波との組み合わせの電力値である偏波情報並びに２回散乱、体積散乱、表面散乱及びヘリックス散乱のいずれかの散乱メカニズムの電力値である散乱成分並びにエントロピー、平均α角及びアニソトロピーのいずれかの値である固有値のいずれかに分類される散乱データのそれぞれに基づき回帰分析（単回帰分析または重回帰分析）を行い、上記散乱データのそれぞれを説明変数とする、農作物の種類毎の生育状況の指標に対する回帰式毎に求めた決定係数を、回帰式とともに記憶部２６に記憶させて格納する。なお上記決定係数を求める構成は後述する。
【００１７】
対象農作物受付部１２は、生育状況の評価の対象である対象農作物の種類等の情報を受け付ける。対象農作物の種類等の情報は、キーボード、マウス等のポインティングデバイス、タッチパネル等の適宜な入力手段により使用者が入力し、この情報を対象農作物受付部１２が受け付けて記憶部２６に記憶させる。
【００１８】
評価式抽出部１４は、上記対象農作物について、上記決定係数を記憶部２６から読み出し、この決定係数が対象農作物の生育状況を反映していると認められる値となった回帰式を生育状況評価式として抽出する。ここで、抽出するとは、複数ある上記散乱データのそれぞれを説明変数としたときの上記決定係数を比較し、例えば、決定係数が最も高い値となったもの、あるいは、一定の閾値以上の決定係数の値をとるもののいずれかの回帰式を記憶部２６から読み出すことをいう。ここで、一定の閾値としては、例えば０．５以上、好ましくは０．６以上、さらに好ましくは０．７以上とするのが好適である。決定係数が、最も高い値、あるいは上記一定の閾値以上の値である場合には、上記回帰式が対象農作物の生育状況を反映していると認められるからである。
【００１９】
マイクロ波データ取得部１６は、上記対象農作物が作付けされた田畑等の作付領域において、ＳＡＲにより取得されたマイクロ波データを取得し、記憶部２６に記憶させる。なお、上記マイクロ波データは、マイクロ波データ取得部１６が通信部２４を介して取得することができる。この場合、ＳＡＲを搭載した衛星から通信部２４が直接マイクロ波データを受信する構成としてもよいし、ＳＡＲを搭載した衛星からマイクロ波データを受信した他のサーバ等から通信部２４を介して取得する構成としてもよい。さらに、外部のサーバが、上記マイクロ波データを解析し、上記散乱データとしての偏波情報、散乱成分及び固有値を取得している場合には、マイクロ波データ取得部１６がこれらの散乱データを通信部２４を介して取得して記憶部２６に記憶させる構成としてもよい。
【００２０】
作付領域散乱データ取得部１８は、上記対象農作物が作付けされた田畑等の作付領域において、マイクロ波データ取得部１６により取得されたマイクロ波データを記憶部２６から読み出し、このマイクロ波データから上記生育状況評価式が使用する散乱データを取得する。ここで、散乱データを取得するとは、作付領域散乱データ取得部１８が、上記作付領域において取得されたマイクロ波データを解析し、上記散乱データとしての偏波情報、散乱成分及び固有値の内、生育状況評価式が使用するデータを算出することをいう。なお、マイクロ波データ取得部１６が散乱データを取得している場合には、この散乱データの内上記生育状況評価式が使用する散乱データを記憶部２６から読み出して取得する構成としてもよい。取得した散乱データは記憶部２６に記憶させる。
【００２１】
評価データ取得部２０は、上記評価式抽出部１４が抽出した生育状況評価式及び作付領域散乱データ取得部１８が取得した上記作付領域における散乱データを記憶部２６から読み出し、この散乱データを生育状況評価式に入力して上記生育状況評価式から評価結果（出力値）を出力させ、当該散乱データに対する上記生育状況評価式の出力値を、上記対象農作物の作付領域における生育状況の評価データとして取得する。取得した評価データは、記憶部２６に記憶させる。
【００２２】
表示制御部２２は、上記評価データ取得部２０が取得した生育状況の評価データを記憶部２６から読み出し、この評価データに基づいて、上記作付領域上に生育状況を可視化して表示する。ここで、可視化とは、上記作付領域の地図その他の画像上に、対象農作物の作付領域における生育状況を、評価データの定量的な数値情報を用いた記号、色相等で表示することをいう。なお、上記画像の内容は限定されず、使用者が作付領域を認識できる情報であればよい。
【００２３】
通信部２４は、適宜なインターフェースにより構成され、ＳＡＲ衛星から直接、またはＳＡＲ衛星からマイクロ波データを受信した他のサーバからマイクロ波データを取得し、あるいはマイクロ波データを解析し、上記散乱データとしての偏波情報、散乱成分及び固有値を取得している他のサーバから上記散乱データを取得する。
【００２４】
記憶部２６は、ハードディスク装置、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）等の不揮発性メモリで構成され、上記各種情報等、及びＣＰＵ２８の動作プログラム等の、農業支援装置１００が行う各処理に必要な情報を記憶する。なお、記憶部２６としては、デジタル・バーサタイル・ディスク（ＤＶＤ）、コンパクトディスク（ＣＤ）、光磁気ディスク（ＭＯ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、磁気テープ、電気的消去および書き換え可能な読出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュ・メモリ等を使用してもよい。また、記憶部２６には、主としてＣＰＵ２８の作業領域として機能するランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、及びＢＩＯＳ等の制御プログラムその他のＣＰＵ２８が使用するデータが格納される読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）を含めるのが好適である。
【００２５】
図２には、決定係数を求める決定係数算出装置の構成例が示される。図２において、決定係数算出装置２００は、マイクロ波データ解析部３０、回帰処理部３２及び決定係数算出部３４を含んで構成されている。
【００２６】
マイクロ波データ解析部３０は、ＳＡＲにより取得されたマイクロ波データを解析して散乱データを生成する。ここで、上記マイクロ波データは、生育状況を評価しようとする農作物が作付けされた田畑等で観測されたデータであり、ＳＡＲを搭載した衛星から通信部２４を介して直接受信してもよいし、ＳＡＲを搭載した衛星からマイクロ波データを受信した他のサーバ等から通信部２４を介して取得する構成としてもよい。取得したマイクロ波データは記憶部２６に記憶させておき、マイクロ波データ解析部３０がこれを読み出して使用する。
【００２７】
上記散乱データには、照射した偏波と受信した偏波との組み合わせの電力値である偏波情報並びに２回散乱、体積散乱、表面散乱及びヘリックス散乱のいずれかの散乱メカニズムの電力値である散乱成分並びにエントロピー、平均α角及びアニソトロピーのいずれかの値である固有値が含まれる。上記散乱データを生成するために、マイクロ波データ解析部３０は、ラジオメトリック解析部３０ａ、モデルベース解析部３０ｂ及び固有値解析部３０ｃで構成されている。また、マイクロ波データ解析部３０が生成した散乱データは、記憶部２６に記憶させる。
【００２８】
ラジオメトリック解析部３０ａは、ＳＡＲにより取得されたマイクロ波データに含まれる後方散乱波について、ＳＡＲから照射した偏波とＳＡＲが受信した偏波との組み合わせの電力値（ＳＡＲから照射し、受信された電波のベクトル量）である偏波情報を抽出する。なお、ＳＡＲで使用される偏波には、直線偏波である水平偏波Ｈと垂直偏波Ｖとがあり、偏波情報としては、水平偏波Ｈを照射して水平偏波Ｈを受信した場合のＨＨ、水平偏波Ｈを照射して垂直偏波Ｖを受信した場合のＨＶ、垂直偏波Ｖを照射して水平偏波Ｈを受信した場合のＶＨ、垂直偏波Ｖを照射して垂直偏波Ｖを受信した場合のＶＶがある。
【００２９】
モデルベース解析部３０ｂは、実験的事実による散乱メカニズムを用いて、従来公知の方法によりマイクロ波データの散乱電力を表面散乱ｓ、２回散乱ｄ、体積散乱ｖ、ヘリックス散乱ｈの散乱成分（電力値）に分解し、散乱成分を抽出する。ここで、表面散乱ｓとは、植物や地表面で引き起こされる１回ないし奇数回の反射の散乱過程であり、２回散乱ｄとは、地面と木の幹、道路と建物の壁など直角構造で引き起こされる２回ないし偶数回の反射の散乱過程であり、体積散乱ｖとは、絡み合った植物の枝など、ランダムな方向に向いた線状物体の集合から引き起こされる散乱過程であり、ヘリックス散乱ｈとは、直線偏波を円偏波に変える散乱過程であって、一般的に人口建造物の表面から発生する散乱過程である。
【００３０】
モデルベース解析部３０ｂが行うモデルベース解析では、いずれの分解方法によったものかが重要であり、本実施形態では、従来公知のFreeman-Durdenの３成分散乱分解（マイクロ波データの散乱電力を表面散乱ｓ、２回散乱ｄ、体積散乱ｖに分解できる。分解手法名としてＦと記載することがある。）、van Zyl の３成分散乱分解（マイクロ波データの散乱電力を表面散乱ｓ、２回散乱ｄ、体積散乱ｖに分解できる。Freeman-Durdenの３成分散乱分解と比べて、体積散乱の過大評価を削減した分解方法。分解手法名としてＶと記載することがある。）、Yamaguchiの４成分散乱分解（マイクロ波データの散乱電力を表面散乱ｓ、２回散乱ｄ、体積散乱ｖ、ヘリックス散乱ｈの４つの成分に分解する。分解手法名としてＹと記載することがある。）を使用した。この場合、分解手法Ｆで求めた表面散乱ｓをＦｓと表し、２回散乱ｄをＦｄで表し、体積散乱ｖをＦｖで表す。また、分解手法Ｖで求めた表面散乱ｓをＶｓと表し、２回散乱ｄをＶｄで表し、体積散乱ｖをＶｖで表す。また、分解手法Ｙで求めた表面散乱ｓをＹｓと表し、２回散乱ｄをＹｄで表し、体積散乱ｖをＹｖで表し、ヘリックス散乱ｈをＹｈで表す。
【００３１】
固有値解析部３０ｃは、従来公知の方法により、マイクロ波データの散乱電力に対して固有値としてのエントロピーＣｈ、アルファ角Ｃａｌｐ、アニソトロピー（Anisotropy）Ｃａを用いた画像解析を行う。この画像解析の結果、上記各固有値の値が決定できる。ここで、エントロピーＣｈは、散乱過程の複雑さを表しており、アルファ角Ｃａｌｐは、０度で球や平板、９０度で等方性二面構造物のコーナリフレクタとなる。アルファ角Ｃａｌｐは、偏波の依存性を表している。アニソトロピーＣａは、偏波依存性の強い物体と弱い物体を識別する指標である。
【００３２】
また、回帰処理部３２は、上記散乱データを記憶部２６から読み出し、これに含まれる偏波情報、散乱成分、固有値の各値と、ＳＡＲによりマイクロ波データが取得された田畑等で実測された、作付けされた農作物の生育状況の情報（実測値）とに基づいて回帰分析を行い、上記散乱データの各々を個別に説明変数とする上記農作物の生育状況の指標に対する回帰式を生成する。ここで、生育状況の指標としては、例えば自然草高、葉面積指数（ＬＡＩ）、葉緑素の量の指標であるＳＰＡＤ値、コムギ等であれば穂の含水量、含水率等が挙げられるが、これらに限定されず、農作物の生育状況を把握できる指標であれば、いずれも使用できる。また、上記回帰分析としては、単回帰分析及び重回帰分析のいずれも使用でき、対象農作物毎に生育状況をよりよく把握できる分析手法が選択される。生成した回帰式の情報は、記憶部２６に記憶させる。
【００３３】
決定係数算出部３４は、上記回帰処理部３２が生成した回帰式を記憶部２６から読み出し、この回帰式毎、すなわち上記説明変数毎に決定係数を算出する。ここで、決定係数は、従来公知の方法で求めることができ、説明変数毎にそれぞれ生成された回帰式を使用して求めた農作物の生育状況の指標の予測値が、当該農作物が作付けされた田畑等で実測された農作物の生育状況の指標と一致する程度を表す値である。この値（決定係数）が１に近いほど農作物の生育状況の指標の予測値と実測値が近い（一致の程度が高い）ことを意味する。
【００３４】
以上のようにして求めた決定係数は、決定係数格納部１０が記憶部２６に説明変数毎（回帰式毎）、農作物の種類毎に一覧表として記憶させる。
【００３５】
なお、上記決定係数算出装置２００と同様の機能を有し、上記農作物の生育状況の指標に対する回帰式および決定係数を保持する外部のサーバから、当該回帰式及び決定係数の情報を決定係数格納部１０が受け付けて、上記一覧表として記憶部２６に記憶させて使用する構成としてもよい。
【００３６】
また、作付領域散乱データ取得部１８もマイクロ波データ解析部３０と同様の構成とすることができる。作付領域散乱データ取得部１８は、評価式抽出部１４が抽出した生育状況評価式が使用する散乱データがいずれであるかを判断し、マイクロ波データを解析して上記散乱データの値を抽出する。
【００３７】
図３には、説明変数毎、農作物の種類毎にまとめた決定係数の一覧表の例が示される。図３において、縦軸（列）に説明変数としての散乱データが、横軸（行）に農作物の種類がそれぞれ割り振られている。なお、図３の例では、生育状況の指標として葉面積指数（ＬＡＩ）が使用されているが、本実施形態はこれに限定されるものではない。
【００３８】
縦軸の散乱データとしては、偏波情報としてＨＨ、ＨＶ、ＶＶの各成分が使用されている。なお、ＶＨ成分はＨＶ成分と共通性が高いので省略されている。
【００３９】
また、散乱成分として、Freeman-Durdenの３成分散乱分解手法による表面散乱Ｆｓ、２回散乱Ｆｄ、体積散乱Ｆｖ、van Zylの３成分散乱分解手法による表面散乱Ｖｓ、２回散乱Ｖｄ、体積散乱Ｖｖ、Yamaguchiの４成分散乱分解手法による表面散乱Ｙｓ、２回散乱Ｙｄ、体積散乱Ｙｖ、ヘリックス散乱Ｙｈが使用されている。
【００４０】
また、固有値としてのエントロピーＣｈ、アルファ角Ｃａｌｐ、アニソトロピーＣａが使用されている。
【００４１】
図３の例では、農作物の種類毎に最も高い（１に近い）決定係数が四角で囲まれている。評価式抽出部１４は、この決定係数に対応する回帰式を生育状況評価式として抽出する。
【００４２】
また、本実施形態では、対象農作物を決定した場合、当該対象農作物に関する種々の生育状況の指標について求めた決定係数を比較して、どの生育状況の指標に対する、いずれの回帰式（説明変数）について求めた決定係数が最も高いかを決定することができる。最も高い決定係数となった生育状況の指標が、対象農作物の生育状況を最も正確に把握することができる。
【００４３】
ただし、最も高い決定係数でも、図３の例で、テンサイの「０．３５」、コムギの「０．１２」等は、決定係数が「０．５」を下回る低い数値を示しているため、対象農作物の生育状況を十分に反映しているとは言いがたい。また、例えば、同様に図３の例で、アズキのＨＶについては「０．８７」を示しており、２番目に高い数値を示しているが対象農作物の生育状況を十分に反映していると言える。このような場合、上記一定の閾値を設け、この一定の閾値以上の値の決定係数をとる回帰式を対象農作物の生育状況評価式として抽出してもよく、一定の閾値以上の値の決定係数をとる回帰式が複数あった場合は、それぞれの生育状況評価式を使って算出された評価データの平均値を当該農作物の評価データとしてもよい。さらに、上述したテンサイやコムギのように、最も高い決定係数でも上記一定の閾値を下回る農作物については、生育状況評価式の抽出は行わないとしてもよい。
【００４４】
図４には、説明変数毎にまとめた、コムギ水分量の各項目に対する決定係数の一覧表の例が示される。図４において、生育状況の指標としては、「全体含水量」、「穂含水量」、「全体含水率」、「穂含水率」、「穂乾物重」が使用されている。
【００４５】
また、説明変数としては、偏波情報としてＨＨ、ＨＶ、ＶＨ、ＶＶの各成分が使用され、散乱成分として２回散乱Ｖｄ、体積散乱Ｖｖ、表面散乱Ｖｓが使用されている。なお、説明変数としてＨＨ／ＶＶ（ＨＨとＶＶの比）も使用されている。
【００４６】
図４からわかるように、Ｖｖ（分解手法Ｖで求めた体積散乱ｖ）を説明変数とした場合に穂含水率の回帰式に対する決定係数が最も高い（１に近い）０．８６０となっており、Ｖｖと穂含水率との相関性の高さが証明されている。
【００４７】
図５には、ステップワイズ重回帰法によって算出されたコムギの生育状況の指標に対する重回帰式の一覧表が示される。生育状況の指標としては、単回帰式と同様に、「全体含水量」、「穂含水量」、「全体含水率」、「穂含水率」、「穂乾物重」が使用されている。
【００４８】
図５の場合でも、穂含水率が０．８７５６と高い数値が算出されている。
【００４９】
図４、図５の例に示されるように、コムギの場合には、穂含水率を高確度で推定できるため、コムギの刈取時期を決定する際の生育状況の指標として極めて有用であることがわかる。
【００５０】
以上に述べたように、各決定係数を導いた回帰式も、決定係数と関連付けて一覧表のデータとして記憶部２６に記憶させておく。
【００５１】
評価式抽出部１４は、上記一覧表を記憶部２６から読み出し、対象農作物受付部１２が受け付けた対象農作物について、上記一覧表を参照して、決定係数が最も高い値、あるいは上記一定の閾値以上の値となった回帰式を生育状況評価式として抽出する。
【００５２】
図６には、実施形態にかかる農業支援装置の動作例のフロー図が示される。図４において、決定係数格納部１０が、農作物の生育状況の指標に対して、説明変数として散乱データ（偏波情報、散乱成分、固有値に含まれる各値）を使用した回帰式毎に求めた決定係数を、回帰式とともに記憶部２６に一覧表として記憶させる（Ｓ１）。
【００５３】
対象農作物受付部１２は、使用者が入力した、生育状況の評価の対象である対象農作物の種類等の情報を受け付けて記憶部２６に記憶させる（Ｓ２）。また、生育状況評価式として抽出可能な回帰式の決定係数に閾値を設ける場合は、ここで当該農作物および必要となる生育状況の程度に基づいて定められた一定の閾値の数値を受け付けて記憶部２６に記憶させる。
【００５４】
次に、評価式抽出部１４は、上記一覧表を記憶部２６から読み出し、対象農作物受付部１２が受け付けた対象農作物について、一覧表中で上記決定係数が最も高い値、あるいは上記一定の閾値以上の値となった回帰式を読み出して生育状況評価式として抽出して記憶部２６に記憶させる（Ｓ３）。
【００５５】
マイクロ波データ取得部１６は、上記対象農作物が作付けされた田畑等の作付領域において、ＳＡＲにより取得されたマイクロ波データを取得し、記憶部２６に記憶させる（Ｓ４）。
【００５６】
次に、作付領域散乱データ取得部１８が、上記マイクロ波データ取得部１６により取得されたマイクロ波データを記憶部２６から読み出し、このマイクロ波データから上記生育状況評価式が使用する散乱データを取得する。取得した散乱データは記憶部２６に記憶させる（Ｓ５）。
【００５７】
評価データ取得部２０は、上記生育状況評価式及び作付領域における散乱データを記憶部２６から読み出し、この散乱データを生育状況評価式に入力して上記生育状況評価式から評価結果（出力値）を出力させ、当該散乱データ（説明変数）に対する上記生育状況評価式の出力値を、上記対象農作物の作付領域における生育状況の評価データとして取得する。取得した評価データは、記憶部２６に記憶させる（Ｓ６）。
【００５８】
表示制御部２２は、上記生育状況の評価データを記憶部２６から読み出し、この評価データに基づいて、上記作付領域上に対象農作物の生育状況を可視化して表示する（Ｓ７）。
【００５９】
上述した、図６の各ステップを実行するためのプログラムは、記録媒体に格納することも可能であり、また、そのプログラムを通信手段によって提供しても良い。その場合、例えば、上記説明したプログラムについて、「プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体」の発明または「データ信号」の発明として捉えても良い。
【符号の説明】
【００６０】
１０  決定係数格納部、１２  対象農作物受付部、１４  評価式抽出部、１６  マイクロ波データ取得部、１８  作付領域散乱データ取得部、２０  評価データ取得部、２２  表示制御部、２４  通信部、２６  記憶部、２８  ＣＰＵ、３０  マイクロ波データ解析部、３０ａ  ラジオメトリック解析部、３０ｂ  モデルベース解析部、３０ｃ  固有値解析部、３２  回帰処理部、３４  決定係数算出部、１００  農業支援装置、２００  決定係数算出装置。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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