(57)【要約】【課題】適切に適正収穫時期を予測できるようにする。【解決手段】センサカメラ１１は、作物の画像をRGB画像、および近赤外線画像として撮像する。サーバ１４は、画像における前記作物である被写体が撮像された領域を特定し、特定した前記画像における被写体が撮像された領域の、前記RGB画像、および前記近赤外線画像の画像に基づいて、前記作物の生育指標を算出する。本技術は、農産物の生育管理システムに適用することができる。【選択図】図１
2014183788.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
作物の画像をRGB画像、およびNIR（近赤外線）画像として撮像する撮像部と、
前記画像における前記作物である被写体が撮像された領域を特定する特定部と、
前記特定部により特定された前記画像における被写体が撮像された領域の、前記RGB画像、並びに前記NIR画像および前記RGB画像のうちの赤色画像から得られる生育指標画像に基づいて、前記作物の生育指標を算出する生育指標算出部と
を含む情報処理システム。
【請求項２】
前記生育指標画像は、NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）画像、SR（Simple Ratio）画像、GEMI（Global Environment Monitoring Index）画像、SAVI（Soil Adjusted Vegetation Index）画像、EVI（Enhanced Vegetation Index）、PVI（Perpendicular Vegetation Index）画像、PRI（Photochemical Reflectance Index）画像、SIPI（Structure Insensitive Pigment Index）画像、PSRI（Plant Senescing Reflectance Index）画像、CI（Chlorophyll Index）画像、mSR（Modified Simple Ratio）画像、mND（Modified Normalized Diffrence）画像、CCI（Canopy Chlorophyll Index）画像、WI（Water Index）画像、NDWI（Normalized Difference Water Index）画像、CAI（Cellulose Absorption Index）画像、RVI（Ratio Vegetation Index）画像、KVI（Kind of Vegetation Index）画像、およびDVI（Difference Vegetation Index）画像のいずれか、または、それらの組み合わせの画像である
請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項３】
前記撮像部は、RGB画像の各色彩のイメージセンサ、および、NIRのイメージセンサより構成される
請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項４】
前記撮像部は、RGB画像、およびNIRの各色彩の画素配列は、平面に配列されている
請求項３に記載の情報処理システム。
【請求項５】
前記撮像部は、RGB画像、およびNIRの各色彩の画素は、光の進行方向に積層されて配列されている
請求項３に記載の情報処理システム。
【請求項６】
前記特定部により特定された前記画像における前記作物である被写体が撮像された領域の赤色画像、およびNIR画像に基づいて、前記作物の前記生育指標画像を算出する生育指標画像算出部をさらに含み、
前記生育指標算出部は、前記生育指標画像算出部により算出された前記生育指標画像に基づいて、前記作物の生育指標を算出する
請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項７】
前記生育指標画像算出部は、前記特定部により特定された前記画像における前記作物である被写体が撮像された領域の赤色画像、およびNIR画像に基づいて、求められる前記近赤外線反射率から前記生育指標画像を算出し、前記生育指標画像の平均、分散、または高次分散に基づいて、前記作物の生育指標を算出する
請求項６に記載の情報諸システム。
【請求項８】
前記特定部により特定された前記画像における前記作物である被写体が撮像された領域のRGB画像に基づいて、前記作物のRGB画像生育指標を算出するRGB画像生育指標算出部をさらに含み、
前記生育指標算出部は、前記RGB画像生育指標算出部により算出された前記RGB画像生育指標に基づいて、前記作物の生育指標を算出する
請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項９】
前記RGB画像生育指標算出部は、前記特定部により特定された前記画像における前記作物である被写体が撮像された領域のRGB画像における所定の色の割合からRGB画像生育指標を算出する
請求項８に記載の情報処理システム。
【請求項１０】
前記特定部により特定された前記画像における前記作物である被写体が撮像された領域のRGB画像であって、異なる角度から同一の前記作物である被写体を撮像した少なくとも２枚以上の画像より求められる視差画像に基づいた視差画像生育指標を算出する視差画像生育指標算出部をさらに含み、
前記生育指標算出部は、前記視差画像生育指標算出部により算出された前記視差画像生育指標に基づいて、前記作物の生育指標を算出する
請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項１１】
前記視差画像生育指標算出部は、前記特定部により特定された前記画像における前記作物である被写体が撮像された領域のRGB画像であって、異なる角度から同一の前記作物である被写体を撮像した少なくとも２枚以上の画像より求められる視差画像に基づいて算出される、前記作物の撮像方向の距離により推定される作物の大きさから、前記視差画像生育指標を算出する
請求項１０に記載の情報処理システム。
【請求項１２】
前記撮像部を識別する情報に対応付けて、前記撮像部の位置、前記撮像部により撮像された画像、前記撮像部により撮像された画像の撮像日時、および前記撮像部により撮像された作物毎の生育指標を、管理情報として記憶する記憶部と、
前記記憶部に記憶されている作物毎の生育指標、並びに、過去の作物毎の生育指標と収穫時期との関係に基づいて、前記作物の予想適正収穫時期を算出する収穫時期算出部とを含み、
前記記憶部は、前記収穫時期算出部により算出された予想適正収穫時期の情報も併せて、前記撮像部を識別する情報に対応付けて記憶する
請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項１３】
前記情報処理システムは、前記撮像部を備えたセンサ、前記管理情報を記憶する記憶部を管理するサーバ、および、前記サーバに収穫時期を問い合わせる端末装置からなり、
前記サーバは、前記端末装置より前記予想適正収穫時期の問い合わせを受けると、前記記憶部に記憶されている管理情報に基づいて、前記予想適正収穫時期の問い合わせに対するものであって、前記記憶部に記憶されている管理情報に基づいた予想適正収穫時期を含む応答情報を生成し、前記端末装置に送信する
請求項１２に記載の情報処理システム。
【請求項１４】
作物の画像をRGB画像、およびNIR（近赤外線）画像として撮像する撮像処理をし、
前記画像における前記作物である被写体が撮像された領域を特定する特定処理をし、
前記特定処理により特定された前記画像における被写体が撮像された領域の、前記RGB画像、並びに前記NIR画像および前記RGB画像のうちの赤色画像から得られる生育指標画像に基づいて、前記作物の生育指標を算出する生育指標算出処理をする
ステップを含む情報処理システムの情報処理方法。
【請求項１５】
作物の画像をRGB画像、およびNIR（近赤外線）画像として撮像する撮像ステップと、
前記画像における前記作物である被写体が撮像された領域を特定する特定ステップと、
前記特定ステップの処理により特定された前記画像における被写体が撮像された領域の、前記RGB画像、並びに前記NIR画像および前記RGB画像のうちの赤色画像から得られる生育指標画像に基づいて、前記作物の生育指標を算出する生育指標算出ステップと
を含む処理を情報処理システムを制御するコンピュータに実行させるプログラム。
【請求項１６】
作物の画像をRGB画像、およびNIR（近赤外線）画像として撮像する撮像部と、
前記画像における前記作物である被写体が撮像された領域を特定する特定部と、
前記特定部により特定された前記画像における被写体が撮像された領域の、前記RGB画像、並びに前記NIR画像および前記RGB画像のうちの赤色画像から得られる生育指標画像に基づいて、前記作物の生育指標を算出する生育指標算出部と
を含む撮像装置。
【請求項１７】
前記生育指標画像は、NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）画像、SR（Simple Ratio）画像、GEMI（Global Environment Monitoring Index）画像、SAVI（Soil Adjusted Vegetation Index）画像、EVI（Enhanced Vegetation Index）、PVI（Perpendicular Vegetation Index）画像、PRI（Photochemical Reflectance Index）画像、SIPI（Structure Insensitive Pigment Index）画像、PSRI（Plant Senescing Reflectance Index）画像、CI（Chlorophyll Index）画像、mSR（Modified Simple Ratio）画像、mND（Modified Normalized Diffrence）画像、CCI（Canopy Chlorophyll Index）画像、WI（Water Index）画像、NDWI（Normalized Difference Water Index）画像、CAI（Cellulose Absorption Index）画像、RVI（Ratio Vegetation Index）画像、KVI（Kind of Vegetation Index）画像、およびDVI（Difference Vegetation Index）画像のいずれか、または、それらの組み合わせの画像である
請求項１６に記載の撮像装置。
【請求項１８】
前記撮像部は、RGB画像の各色彩のイメージセンサ、および、近赤外線のイメージセンサより構成される
請求項１６に記載の撮像装置。
【請求項１９】
作物の画像をRGB画像、およびNIR（近赤外線）画像として撮像する撮像処理をし、
前記画像における前記作物である被写体が撮像された領域を特定する特定処理をし、
前記特定処理により特定された前記画像における被写体が撮像された領域の、前記RGB画像、並びに前記NIR画像および前記RGB画像のうちの赤色画像から得られる生育指標画像に基づいて、前記作物の生育指標を算出する生育指標算出処理をする
ステップを含む撮像方法。
【請求項２０】
作物の画像をRGB画像、およびNIR（近赤外線）画像として撮像する撮像ステップと、
前記画像における前記作物である被写体が撮像された領域を特定する特定ステップと、
前記特定ステップの処理により特定された前記画像における被写体が撮像された領域の、前記RGB画像、並びに前記NIR画像および前記RGB画像のうちの赤色画像から得られる生育指標画像に基づいて、前記作物の生育指標を算出する生育指標算出ステップと
を含む処理を撮像装置を制御するコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本技術は、情報処理システム、および情報処理システムの情報処理方法、撮像装置および撮像方法、並びにプログラムに関し、特に、適切に農作物の生育指標、および予想適正収穫時期を適切に算出することができるようにした情報処理システム、および情報処理システムの情報処理方法、撮像装置および撮像方法、並びにプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
人口衛星に搭載したセンサにより植物からの反射光（近赤外光）をセンシングすることにより、作物の生育状況、収穫期推定を行う衛星リモートセンシングは、夜間や雲の下のデータは取得できない上、衛星からデータが手元に届くまでに数日を要し、リアルタイムな情報となりにくい。また、衛星が周回しているため同一地点での情報は衛星の周期に依存することになるため、広い範囲のおおまかな情報は得られるが、狭い領域の正確な情報は得るのが難しかった。
【０００３】
また、地上に設置したセンサを用いる近接リモートセンシングは、対象物からセンサまでの距離が近いので、衛星リモートセンシングに比べて大気の影響が少ないこと、対象物以外のセンサへの写り込みが無く純粋な対象物のデータが取得できること、好きな時にデータを取得できることなどのメリットがある。前記リモートセンシングとして、植物の近くで画像情報を取得し、画像情報をコンピュータに送信し、コンピュータにて、植生指数を算出し、繊維量等の評価項目との相関関係に基づき、収穫適切時期かを評価、また収穫適切時期を予測するものが開示されている（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】ＷＯ２００９／１１６６１３号国際公開公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上述した特許文献１に記載された技術では、作物を撮影するカメラは単数であるため、畑の領域内で生育状況にばらつきがある場合、たまたま撮影した作物の生育状況で畑全体の生育状況を認識することとなり、収穫適切時期の評価や収穫適切時期の予測の精度が低くなってしまうことがあった。また、異なる地域に存在する多くの畑での生育状況を自動的に把握することはできなかった。
【０００６】
また、特許文献１に記載された技術では、近赤外光センサおよび赤色光センサを用いて、作物の画像データから近赤外光および赤色光データに基づいた演算によって植生指数を算出することによって作物の生育状況を評価する精度が不十分であった。すなわち、作物の色を用いた生育状況の評価と植生指数による生育状況の評価を組み合わせて評価を行うことによって評価の精度を向上させることが困難であった。
【０００７】
さらに、特許文献１に記載された技術では、カメラとしてリモートセンシング用の専用機を用いてもよい旨記載されている。リモートセンシングの専用機としては、マルチスペクトルカメラ（マルチバンドカメラ）やハイパースペクトルカメラが用いられている。前者は、バンドパスフィルタの機械的な切り換えが必要であり、画像領域の同時性が不十分であった。また、後者は、スキャンが必要であるため、画像領域の同時性が不十分であり、さらに、光学系が複雑であるため、カメラの小型化が困難であり高価であって、さらに、データ容量が大きいため、通信負荷が大きくなり、特に無線通信に適していなかった。
【０００８】
さらに、特許文献１に記載された技術では、生産者又は管理者に対して収穫適切時期の評価結果、または収穫適切時期の予測を提供することが前提となっている。この場合、生産者が収穫時期を予想・把握することはできるが、小売業者、一般消費者、若しくはレストラン等、小売業者を通さずに作物を購入したい消費者、物流業者等、作物の収穫時期を把握したいニーズに応えることができなかった。
【０００９】
本技術は、このような状況に鑑みてなされたものであり、特に、RGB画像、およびNIR画像に基づいて、農作物の生育指標、および予想適正収穫時期を適切に算出できるようにすると共に、生育指標、および予想適正収穫時期の情報を、生産者、および管理者に対してのみならず、小売業者、一般消費者、および物流業者等に配信できるようにするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本技術の第１の側面の情報処理システムは、作物の画像をRGB画像、およびNIR（近赤外線）画像として撮像する撮像部と、前記画像における前記作物である被写体が撮像された領域を特定する特定部と、前記特定部により特定された前記画像における被写体が撮像された領域の、前記RGB画像、並びに前記NIR画像および前記RGB画像のうちの赤色画像から得られる生育指標画像に基づいて、前記作物の生育指標を算出する生育指標算出部とを含む。
【００１１】
前記生育指標画像は、NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）画像、SR（Simple Ratio）画像、GEMI（Global Environment Monitoring Index）画像、SAVI（Soil Adjusted Vegetation Index）画像、EVI（Enhanced Vegetation Index）、PVI（Perpendicular Vegetation Index）画像、PRI（Photochemical Reflectance Index）画像、SIPI（Structure Insensitive Pigment Index）画像、PSRI（Plant Senescing Reflectance Index）画像、CI（Chlorophyll Index）画像、mSR（Modified Simple Ratio）画像、mND（Modified Normalized Diffrence）画像、CCI（Canopy Chlorophyll Index）画像、WI（Water Index）画像、NDWI（Normalized Difference Water Index）画像、CAI（Cellulose Absorption Index）画像、RVI（Ratio Vegetation Index）画像、KVI（Kind of Vegetation Index）画像、およびDVI（Difference Vegetation Index）画像のいずれか、または、それらの組み合わせの画像とすることができる。
【００１２】
前記撮像部は、RGB画像の各色彩のイメージセンサ、および、NIRのイメージセンサより構成されるようにすることができる。
【００１３】
前記撮像部は、RGB画像、およびNIRの各色彩の画素配列は、平面に配列されるようにすることができる。
【００１４】
前記撮像部は、RGB画像、およびNIRの各色彩の画素は、光の進行方向に積層されて配列されるようにすることができる。
【００１５】
前記特定部により特定された前記画像における前記作物である被写体が撮像された領域の赤色画像、およびNIR画像に基づいて、前記作物の前記生育指標画像を算出する生育指標画像算出部をさらに含ませるようにすることができ、前記生育指標算出部には、前記生育指標画像算出部により算出された前記生育指標画像に基づいて、前記作物の生育指標を算出させるようにすることができる。
【００１６】
前記生育指標画像算出部には、前記特定部により特定された前記画像における前記作物である被写体が撮像された領域の赤色画像、およびNIR画像に基づいて、求められる前記近赤外線反射率から前記生育指標画像を算出し、前記生育指標画像の平均、分散、または高次分散に基づいて、前記作物の生育指標画像生育指標を算出させるようにすることができる。
【００１７】
前記特定部により特定された前記画像における前記作物である被写体が撮像された領域のRGB画像に基づいて、前記作物のRGB画像生育指標を算出するRGB画像生育指標算出部をさらに含ませるようにすることができ、前記生育指標算出部には、前記RGB画像生育指標算出部により算出された前記RGB画像生育指標に基づいて、前記作物の生育指標を算出させるようにすることができる。
【００１８】
前記RGB画像生育指標算出部には、前記特定部により特定された前記画像における前記作物である被写体が撮像された領域のRGB画像における所定の色の割合からRGB画像生育指標を算出させるようにすることができる。
【００１９】
前記特定部により特定された前記画像における前記作物である被写体が撮像された領域のRGB画像であって、異なる角度から同一の前記作物である被写体を撮像した少なくとも２枚以上の画像より求められる視差画像に基づいた視差画像生育指標を算出する視差画像生育指標算出部をさらに含ませるようにすることができ、前記生育指標算出部には、前記視差画像生育指標算出部により算出された前記視差画像生育指標に基づいて、前記作物の生育指標を算出させるようにすることができる。
【００２０】
前記視差画像生育指標算出部には、前記特定部により特定された前記画像における前記作物である被写体が撮像された領域のRGB画像であって、異なる角度から同一の前記作物である被写体を撮像した少なくとも２枚以上の画像より求められる視差画像に基づいて算出される、前記作物の撮像方向の距離により推定される作物の大きさから、前記視差画像生育指標を算出させるようにすることができる。
【００２１】
前記撮像部を識別する情報に対応付けて、前記撮像部の位置、前記撮像部により撮像された画像、前記撮像部により撮像された画像の撮像日時、および前記撮像部により撮像された作物毎の生育指標を、管理情報として記憶する記憶部と、前記記憶部に記憶されている作物毎の生育指標、並びに、過去の作物毎の生育指標と収穫時期との関係に基づいて、前記作物の予想適正収穫時期を算出する収穫時期算出部とを含ませるようにすることができ、前記記憶部には、前記収穫時期算出部により算出された予想適正収穫時期の情報も併せて、前記撮像部を識別する情報に対応付けて記憶させるようにすることができる。
【００２２】
前記情報処理システムは、前記撮像部を備えたセンサ、前記管理情報を記憶する記憶部を管理するサーバ、および、前記サーバに収穫時期を問い合わせる端末装置からこうせいすることができ、前記サーバには、前記端末装置より前記予想適正収穫時期の問い合わせを受けさせると共に、前記記憶部に記憶されている管理情報に基づいて、前記予想適正収穫時期の問い合わせに対するものであって、前記記憶部に記憶されている管理情報に基づいた予想適正収穫時期を含む応答情報を生成させ、前記端末装置に送信させるようにすることができる。
【００２３】
本技術の第１の側面の情報処理方法は、作物の画像をRGB画像、およびNIR（近赤外線）画像として撮像する撮像処理をし、前記画像における前記作物である被写体が撮像された領域を特定する特定処理をし、前記特定処理により特定された前記画像における被写体が撮像された領域の、前記RGB画像、並びに前記NIR画像および前記RGB画像のうちの赤色画像から得られる生育指標画像に基づいて、前記作物の生育指標を算出する生育指標算出処理をするステップを含む。
【００２４】
本技術の第１の側面のプログラムは、作物の画像をRGB画像、およびNIR（近赤外線）画像として撮像する撮像ステップと、前記画像における前記作物である被写体が撮像された領域を特定する特定ステップと、前記特定ステップの処理により特定された前記画像における被写体が撮像された領域の、前記RGB画像、並びに前記NIR画像および前記RGB画像のうちの赤色画像から得られる生育指標画像に基づいて、前記作物の生育指標を算出する生育指標算出ステップとを含む処理を情報処理システムを制御するコンピュータに実行させる。
【００２５】
本技術の第２の側面の撮像装置は、作物の画像をRGB画像、およびNIR（近赤外線）画像として撮像する撮像部と、前記画像における前記作物である被写体が撮像された領域を特定する特定部と、前記特定部により特定された前記画像における被写体が撮像された領域の、前記RGB画像、並びに前記NIR画像および前記RGB画像のうちの赤色画像から得られる生育指標画像に基づいて、前記作物の生育指標を算出する生育指標算出部とを含む。
【００２６】
前記生育指標画像は、NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）画像、SR（Simple Ratio）画像、GEMI（Global Environment Monitoring Index）画像、SAVI（Soil Adjusted Vegetation Index）画像、EVI（Enhanced Vegetation Index）、PVI（Perpendicular Vegetation Index）画像、PRI（Photochemical Reflectance Index）画像、SIPI（Structure Insensitive Pigment Index）画像、PSRI（Plant Senescing Reflectance Index）画像、CI（Chlorophyll Index）画像、mSR（Modified Simple Ratio）画像、mND（Modified Normalized Diffrence）画像、CCI（Canopy Chlorophyll Index）画像、WI（Water Index）画像、NDWI（Normalized Difference Water Index）画像、CAI（Cellulose Absorption Index）画像、RVI（Ratio Vegetation Index）画像、KVI（Kind of Vegetation Index）画像、およびDVI（Difference Vegetation Index）画像のいずれか、または、それらの組み合わせの画像とすることができる。
【００２７】
前記撮像部は、RGB画像の各色彩のイメージセンサ、および、近赤外線のイメージセンサより構成されるようにすることができる。
【００２８】
前記撮像部は、RGB画像、および近赤外線の各色彩の画素配列は、平面に配列されるようにすることができる。
【００２９】
前記撮像部は、RGB画像、および近赤外線の各色彩の画素は、光の進行方向に積層されて配列されるようにすることができる。
【００３０】
本技術の第２の側面の撮像方法は、作物の画像をRGB画像、およびNIR（近赤外線）画像として撮像する撮像処理をし、前記画像における前記作物である被写体が撮像された領域を特定する特定処理をし、前記特定処理により特定された前記画像における被写体が撮像された領域の、前記RGB画像、並びに前記NIR画像および前記RGB画像のうちの赤色画像から得られる生育指標画像に基づいて、前記作物の生育指標を算出する生育指標算出処理をするステップを含む。
【００３１】
本技術の第２の側面のプログラムは、作物の画像をRGB画像、およびNIR（近赤外線）画像として撮像する撮像ステップと、前記画像における前記作物である被写体が撮像された領域を特定する特定ステップと、前記特定ステップの処理により特定された前記画像における被写体が撮像された領域の、前記RGB画像、並びに前記NIR画像および前記RGB画像のうちの赤色画像から得られる生育指標画像に基づいて、前記作物の生育指標を算出する生育指標算出ステップとを含む処理を撮像装置を制御するコンピュータに実行させる。
【００３２】
本技術の第１および第２の側面においては、作物の画像がRGB画像、およびNIR（近赤外線）画像として撮像され、前記画像における前記作物である被写体が撮像された領域が特定され、前記特定部により特定された前記画像における被写体が撮像された領域の、前記RGB画像、並びに前記NIR画像および前記RGB画像のうちの赤色画像から得られる生育指標画像に基づいて、前記作物の生育指標が算出される。
【００３３】
本技術の第１，第２の側面においては、独立した装置であっても良いし、各処理を行うブロックであっても良い。
【発明の効果】
【００３４】
本技術の第１，第２の側面によれば、農作物の生育指標と予想適正収穫時期を適切に算出させることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】情報処理システムの構成例を示す図である。
【図２】図１のセンサカメラの構成例を示す図である。
【図３】図２のセンサカメラにおけるセンサの構成例を示す図である。
【図４】図１の端末装置の構成例を示す図である。
【図５】図１のサーバの構成例を示す図である。
【図６】管理情報の構成例を示す図である。
【図７】センサカメラによる生育状況情報蓄積処理を説明するフローチャートである。
【図８】センサカメラ間の生育状況情報の転送方法を説明する図である。
【図９】センサカメラ間の生育状況情報の転送方法を説明する図である。
【図１０】センサカメラによるセンシング処理について説明するフローチャートである。
【図１１】サーバによる生育状況情報蓄積処理を説明するフローチャートである。
【図１２】端末装置による収穫計画受信処理について説明するフローチャートである。
【図１３】ステレオ画像の撮像原理を説明する図である。
【図１４】端末装置とサーバによる問合応答処理を説明するフローチャートである。
【図１５】センサの第１の変形例を説明する図である。
【図１６】センサの第２の変形例を説明する図である。
【図１７】センサの第３の変形例を説明する図である。
【図１８】センサの第４の変形例を説明する図である。
【図１９】汎用のパーソナルコンピュータの構成例を説明する図である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３６】
以下、本開示における実施の形態（以下、本実施の形態という）について説明する。なお、説明は以下の順序で行う。
１．第１の実施の形態（情報処理システムの一実施の形態の構成例）
２．第１の変形例（センサ構造の第１の変形例）
３．第２の変形例（センサ構造の第２の変形例）
４．第３の変形例（センサ構造の第３の変形例）
５．第４の変形例（センサ構造の第４の変形例）
【００３７】
＜１．第１の実施の形態＞
＜情報処理システムの構成例＞
まず、図１を参照して、本発明の一実施の形態の構成例である情報処理システムの構成例について説明する。
【００３８】
図１の情報処理システムは、センサカメラ１１−１乃至１１−Ｎ、消費者、小売業者、物流業者、および農家のそれぞれにより管理される端末装置１２−１乃至１２−４、ネットワーク１３、並びにサーバ１４から構成されている。図１の情報処理システムは、センサカメラ１１−１乃至１１−Ｎにより撮像される画像が、インターネットに代表されるネットワーク１３を介して、サーバ１４に供給されることにより、サーバ１４において、農作物の生育指標が算出されると共に、生育指標に基づいて、予想適正収穫時期が算出される。そして、サーバ１４は、消費者、小売業者、物流業者、および農家のそれぞれにより管理される端末装置１２−１乃至１２−４からの予想適正収穫時期等の問い合わせに応答する。
【００３９】
より詳細には、センサカメラ１１−１乃至１１−Ｎは、管理すべき農作物の耕作地に所定の間隔で耕作地全体が撮像できるように（または、センサカメラ１１−１乃至１１−Ｎにより、全体として耕作地全体と近似できるような領域が撮像できるように）配置され、RGBの各画素、および近赤外線（以降、NIRとも称する）の画素よりなる画像を撮像し、撮像した画像データを、ネットワーク１３を介してサーバ１４に送信する。また、センサカメラ１１は、環境情報として、気温、湿度、および大気圧などの情報を測定し、撮像した画像データと共に生育状況情報としてサーバ１４に供給する。尚、センサカメラ１１−１乃至１１−Ｎは、特に区別する必要がない場合、単にセンサカメラ１１と称するものとし、その他の構成についても同様に称するものとする。
【００４０】
端末装置１２−１乃至１２−４は、消費者、小売業者、物流業者、および農家のそれぞれにより管理される、例えば、パーソナルコンピュータなど（いわゆる、スマートフォン等のモバイル端末も含む）からなる情報処理装置であり、サーバ１４に対して、ネットワーク１３を介して生育指標や予想適正収穫時期の情報などを問い合わせると共に、それらの応答情報を受信して表示する。
【００４１】
サーバ１４は、センサカメラ１１より供給されてくる画像データ等に基づいた生育状況情報を取得して蓄積すると共に、画像データに基づいて生育指標および予想適正収穫時期を算出する。また、サーバ１４は、センサカメラ１１より供給されてきた画像データに加えて、過去の生育状況情報をも利用して予想適正収穫時期を算出する。さらに、サーバ１４は、生育状況情報に基づいて算出された予想適正収穫時期が到来すると、ネットワーク１３を介して、消費者、小売業者、物流業者、および農家のそれぞれにより管理される端末装置１２−１乃至１２−４に予想適正収穫時期の到来を告げる情報を通知する。尚、予想適正収穫時期については、適正な収穫を開始すべき日として予想される予想日そのものであってもよいし、予想日から所定の日数だけ前の日、または予想日から所定の日数だけ前の日から所定日数となる期間であってもよい。
【００４２】
＜センサカメラの機能を実現するための構成例＞
次に、図２を参照して、センサカメラ１１の機能を実現するための構成例について説明する。
【００４３】
センサカメラ１１は、センサ３１、RGB画像生成部３２、NDVI画像生成部３３、制御部３４、IPアドレス記憶部３５、GPS３６、環境情報測定部３７、RTC３８、生育状況情報生成部３９、通信部４０、および通信経路特定部４１を備えている。センサ３１は、例えば、イメージセンサより構成されており、例えば、図３で示されるような画素配列となっている。すなわち、センサ３１の画素配列は、画像Ｐ１で示されるような通常のRGB（赤色、緑色、青色）からなるベイヤー配列における緑色の配列のいずれかを近赤外線画素として構成している。尚、以降の図面においては、横縞模様は緑色を示し、縦縞模様は青色を示し、右上がりの斜線部は赤色を示し、右下がりの斜線部は近赤外線を示すものとする。
【００４４】
RGB画像生成部３２は、センサ３１により撮像された画像信号よりRGB画像を生成する。すなわち、RGB画像生成部３２は、図３の画像Ｐ１で示されるような画素配列のセンサ３１により撮像された画像信号に基づいて、それぞれ画像Ｐ１１乃至Ｐ１３で示されるように、緑色、赤色、および青色の信号を抽出し、これをデモザイク処理により、画像Ｐ２１乃至Ｐ２３で示されるような、緑色、赤色、および青色の成分信号画像を生成する。さらに、RGB画像生成部３２は、画像Ｐ２１乃至Ｐ２３で示されるようなRGBの成分信号画像を構成することにより、画像Ｐ３１で示されるようなRGB画像を生成する。
【００４５】
NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）画像生成部３３は、センサ３１により撮像された画像信号よりNIR画像を生成する。すなわち、NDVI画像生成部３３は、図３の画像Ｐ１で示されるような画素配列のセンサ３１により撮像された画像信号に基づいて、画像Ｐ１４で示されるようにNIRの信号を抽出し、これをデモザイク処理により、画像Ｐ２４で示されるようなNIRの成分信号画像を生成する。さらに、NDVI画像生成部３３は、このNIRの成分信号画像と、上述したRGB画像生成部３２により生成された赤色の成分信号画像とに基づいて、NDVI画像を生成する。尚、NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）については、詳細を後述する。
【００４６】
制御部３４は、例えば、マイクロプロセッサやメモリなどから構成されており、メモリに記憶されたプログラムを実行することにより各種の処理を実行し、センサカメラ１１の動作の全体を制御する。
【００４７】
IP（Internet Protocol）アドレス記憶部３５は、センサカメラ１１を個別に識別する情報であるIPアドレスを記憶しており、必要に応じて、IPアドレスの情報を制御部３４に供給する。GPS（Global Positioning System）３６は、図示せぬ衛星からの電波を受信して、センサカメラ１１が設置されている、地球上の緯度および経度からなる位置情報を算出し、制御部３４に供給する。環境情報測定部３７は、センサカメラ１１が設置されている環境情報として、気温、湿度、および気圧の情報を測定し、制御部３４に供給する。RTC（Real Time Clock）を備えており、時刻情報を常に発生しており、制御部３４に供給する。尚、ここでは、センサカメラ１１を個別に識別する情報としてIPアドレスを利用した例について説明するものとするが、センサカメラ１１を個別に識別できる情報であれば、IPアドレス以外の情報を利用するようにしてもよい。
【００４８】
生育状況情報生成部３９は、センサ３１により画像が撮像されると、撮像されたタイミングにおける時刻情報と共に、IPアドレス、RGB画像、NDVI画像、位置情報、および環境情報からなる生育状況情報を生成する。尚、生育状況情報については、生育状況が確認できる情報であれば、IPアドレス、RGB画像、NDVI画像、位置情報、および環境情報以外の情報を含むようにしてもよい。
【００４９】
通信部４０は、有線または無線でインターネットなどからなるネットワーク１３を介して通信するものであり、例えば、イーサネットボードなどからなり、制御部３４により制御され、生育状況情報をサーバ１４に送信する。通信経路特定部４１は、通信部４０より生育状況情報を送信する際の通信経路を特定する。すなわち、通信経路特定部４１は、例えば、無数に存在するセンサカメラ１１よりサーバ１４に供給すべき生育状況情報をセンサカメラ１１間で順次リレー形式でサーバ１４に送信する。すなわち、センサカメラ１１−１乃至１１−３がそれぞれの生育状況情報を送信する際、センサカメラ１１−１は、自らの生育状況情報をセンサカメラ１１−２に送信し、センサカメラ１１−２は、自らの生育状況情報と、センサカメラ１１−１より供給されてきた生育状況情報をセンサカメラ１１−３に供給する。さらに、センサカメラ１１−３は、自らの生育状況情報と、センサカメラ１１−１，１１−２のそれぞれの生育状況情報とをサーバ１４に送信する。通信経路特定部４１は、このような通信をするために、どのセンサカメラ１１を経由させて自らの生育状況情報を送信すべきかの通信経路を特定する。具体的には、センサカメラ１１の通信経路特定部４１により近隣のセンサカメラ１１の通信経路特定部４１と通信部４０を介して通信し、例えば、後述するステレオ画像を構成するための、対となる画像を撮像し合うときには、相互にいずれかがまとめて生育状況情報を送信するように経路を特定する。このような処理により、通信経路上の混雑を低減させることが可能となり、通信速度を向上させることが可能となる。このような通信形態は、例えば、Zigbee（登録商標）等に代表される近距離通信などと同様である。尚、通信経路については、順次効率よく生育状況情報がサーバ１４に送信できればよいものであり、上述したリレー形式は、その一例に過ぎず、その他の形式で送信するようにしてもよいものである。
【００５０】
＜端末装置の機能を実現させる構成例＞
次に、図４を参照して、消費者、小売業者、物流業者、および農家のそれぞれにより管理される端末装置１２の機能を実現させる構成例について説明する。
【００５１】
消費者、小売業者、物流業者、および農家のそれぞれにより管理される端末装置１２は、制御部６１、問合部６２、操作部６３、通信部６４、IPアドレス記憶部６５、および表示部６６を備えている。制御部６１は、マイクロプロセッサおよびメモリなどからなり、メモリに記憶されたデータ、およびプログラムをマイクロプロセッサが実行することにより、端末装置１２の動作の全体を制御する。問合部１２は、キーボードやマウスなどからなる操作部６３が操作されることにより、センサカメラ１１により撮像されている画像、生育指標、および予想適正収穫時期の全て、または、そのいずれかを問い合せる指示がなされると、イーサネットボードなどからなる通信部６４を制御して、IPアドレス記憶部６５に記憶されている、自らが管理する（または問い合わせたい）センサカメラ１１を特定するIPアドレスの情報と共にサーバ１４に対して、センサカメラ１１により撮像されている画像、生育指標、および予想適正収穫時期を問い合せる問合情報を生成させる。そして、問合部１２は、生成した問合情報を通信部６４よりサーバ１４に送信させる。また、通信部６４は、この問合情報に対応して、サーバ１４より送信されてくる応答情報を受信して、制御部６１に供給する。制御部６１は、この応答情報をLCD（Loquid Crystal Display）や有機EL（Electro Luminescence）などからなる表示部６６に表示する。
【００５２】
＜サーバの機能を実現するための構成例＞
次に、図５を参照して、サーバ１４の機能を実現する構成例について説明する。
【００５３】
サーバ１４は、制御部８１、生育状況情報蓄積部８２、対象物領域特定部８３、RGB画像生育指標算出部８４、NDVI画像生育指標算出部８５、ステレオ画像生育指標算出部８６、収穫時期算出部８７、管理情報蓄積部８８、生育指標算出部８９、マッピング部９０、センサカメラ動作状況監視部９１、通信部９２、収穫計画生成部９３、配送計画生成部９４、販売計画生成部９５、購入計画生成部９６、問合受付部９７、および応答作成部９８を備えている。
【００５４】
制御部８１は、マイクロプロセッサおよびメモリなどからなり、メモリに記憶されているデータおよびプログラムを実行することにより、サーバ１４の全体の動作を制御する。
【００５５】
生育状況情報蓄積部８２は、通信部９２を介してセンサカメラ１１より供給されてくるそれぞれの生育状況情報を、センサカメラ１１を識別するIPアドレスに対応付けて記憶する。
【００５６】
対象物領域特定部８３は、生育状況情報に含まれるRGB画像に基づいて、監視すべき対象物となる農作物が存在する画像内の領域を特定する。より詳細には、対象物領域特定部８３は、農作物毎の特徴情報となる色、および形状のパターンを記憶しており、RGB画像内において、これらの特徴情報と一致する領域を検索することにより、対象物領域を特定する。尚、ここでは、対象物領域特定部８３は、サーバ１４に設けられる例について説明するものとするが、センサカメラ１１内に設けるようにして、例えば、対象物領域の情報を生育状況情報に含まれるものとするようにしてもよい。また、対象物領域特定部８３は、対象物領域が特定できればよいものであるので、RGB画像以外の画像、例えば、NIR画像のみを用いて対象物領域を特定するようにしてもよい。
【００５７】
RGB画像生育指標算出部８４は、RGB画像のうち、対象物領域として特定された画像領域の情報に基づいて、生育指標を算出する。例えば、米の収穫時期などについては、１穂のうち緑が残されている籾の割合が１０％程度の時が収穫開始時期とされ、２％程度が収穫晩限であるとされているので、RGB画像生育指標算出部８４は、この緑の籾の割合により生育指標を算出する。RGB画像生育指標算出部８４は、RGB画像のうち、対象物の存在する領域の画像情報のみを利用してRGB画像生育指標を算出するので、より高い精度で生育指標を算出することが可能となる。
【００５８】
NDVI画像生育指標算出部８５は、NDVI画像のうち、対象物領域として特定された画像領域の情報に基づいて生育指標を算出する。ここでNDVIとは、以下の式（１）で示される正規化植生指数を示している。
【００５９】
NDVI＝（R_NIR−R_RED）／（R_NIR＋R_RED）
・・・（１）
【００６０】
ここで、NDVIは、正規化植生指数であり、R_NIRは、近赤外光の反射率であり、R_REDは、赤色の反射率である。従って、上述したセンサカメラ１１のNDVI画像生成部３３は、上述した式（１）の演算により求められる画像をNDVI画像として生成する。NDVIは茎葉の生育の指標として使用されるものである。尚、近赤外光、および赤色光の反射率は、RGB画像、およびNIR画像において、対象物領域ではない領域であって、例えば、空などの領域における赤色光強度、およびNIR強度を入射光強度として求め、対象物領域における赤色光強度、およびNIR強度を反射光強度として求めることで、算出される。また、近赤外光、および赤色光の反射率は、既知の反射率を持つ拡散板をリファレンスにして、入射光の強度を計測し、対象の反射輝度との比から反射係数を計算した後、反射率に変換するようにして求めるようにしてもよい。さらに、NDVI画像生育指標算出部８５は、対象物領域のみのNDVIの平均値、分散、または高次分散などによりNDVI画像生育指標を算出する。このようにすることで、対象物領域内の画素から得られた情報のみからNDVI画像生育指標が算出されることで、より高い精度でNDVI画像生育指標を算出することが可能となる。
【００６１】
ステレオ画像生育指標算出部８６は、複数のセンサカメラ１１により撮像された同一の対象物の領域の情報に基づいて視差画像を生成することにより、対象物である農作物の大きさを立体的な情報として取得し、その立体的な大きさを含む画像情報に基づいてステレオ画像生育指標を算出する。
【００６２】
収穫時期算出部８７は、RGB生育指標、NDVI生育指標、ステレオ画像生育指標、および、生育状況情報蓄積部８２に蓄積された、これらの情報の過去の情報に基づいて予想適正収穫時期を算出する。
【００６３】
管理情報蓄積部８８は、図６で示されるように、センサカメラ１１を識別するIPアドレス毎に、センサ位置、地域（国、または都市など）、作物種類、作物（農場）所有者、農場、畑Gp、契約物流業者、契約小売業者、グループ、生育指標、および予想適正収穫時期の情報を記憶している。センサ位置の欄には、センサカメラ１１に設けられたGPS３６により取得される情報が登録される。地域の欄には、センサ位置に対応付けて設定される、国、または都市などが登録される。作物種類の欄には、センサカメラ１１により監視される耕作地域で耕作される作物の種類を示す情報が登録される。作物（農場）所有者の欄には、IPアドレスで特定されるセンサカメラ１１が設置されている作物、または農場の所有者の情報が登録される。農場、畑Gpの欄には、例えば、同一の所有者により管理されるグループなどが登録される。契約物流業者の欄には、IPアドレスで識別されるセンサカメラ１１により監視される農作物を運搬する物流業者の情報が登録される。契約小売業者の欄には、IPアドレスで識別されるセンサカメラ１１により監視される農作物を販売する契約小売業者の情報が登録される。グループの欄には、例えば、同時に収穫がなされる領域により割り付けられたグループ名が登録される。生育指標の欄には、IPアドレスで識別されるセンサカメラ１１により監視される範囲内の農産物の生育指標が登録される。予測適正収穫時期の欄には、生育指標と、その過去の情報に基づいて予測される予測適正収穫時期の情報が登録される。
【００６４】
図６においては、IPアドレスとして、AAA，BBB，CCCと登録されている。そして、IPアドレスがAAAとなるセンサ位置がAであり、地域がaあり、作物種類がαであり、作物所有者が甲であり、農場、畑GpがG1であり、契約物流業者が（１）であり、契約小売業者がアであり、グループがｉであり、生育指標が60であり、予想適正収穫時期が10月15日であることが示されている。
【００６５】
同様に、IPアドレスがBBBとなるセンサ位置がBであり、地域がaであり、作物種類がαであり、作物所有者が甲であり、農場、畑GpがG1であり、契約物流業者が（１）であり、契約小売業者がアであり、グループがiであり、生育指標が70であり、予想適正収穫時期が10月16日であることが示されている。
【００６６】
さらに、IPアドレスがCCCとなるセンサ位置がCであり、地域がcであり、作物種類がβであり、作物所有者が乙であり、農場、畑GpがG2であり、契約物流業者が（２）であり、契約小売業者がイであり、グループがiiであり、生育指標が65であり、予想適正収穫時期が10月20日であることが示されている。
【００６７】
生育指標算出部８９は、RGB生育指標、NDVI生育指標、およびステレオ画像生育指標のいずれか、または、それらに基づいて、例えば、それぞれに重みを付した平均値などとして設定される生育指標を算出する。
【００６８】
マッピング部９０は、生育指標や予想適正収穫時期を地域毎の地図上の情報としてマッピングした情報を生成する。
【００６９】
センサカメラ動作状況監視部９１は、生育状況情報に含まれるRGB画像の時系列の変化を比較して極端に大きな変化がある場合、センサカメラ１１の動作状態に異常が発生しているか否かを判定することで、動作状況を監視する。
【００７０】
通信部９２は、イーサネットボードなどからなり、制御部８１により制御され、端末装置１２より送信されてくる生育状況情報、および問合情報を受信すると共に、端末装置１２に応答情報を送信する。
【００７１】
収穫計画生成部９３は、生育状況情報、および予想適正収穫時期の情報に基づいた、収穫時期の情報から収穫計画の情報を生成して、通信部９２より農家により管理運営される端末装置１２に送信する。尚、収穫計画の情報は、農家により管理運営される端末装置１２のみならず、物流業者、小売業者、および消費者により管理運営される端末装置１２に送信されるようにしてもよい。このようにすることで、物流業者、小売業者、および消費者が、収穫計画の情報から自らの物流計画、販売計画、および購入計画をそれぞれ作成することも可能となる。
【００７２】
配送計画生成部９４は、生育状況情報、および予想適正収穫時期の情報に基づいて、収穫時期の情報から配送計画の情報を生成して、通信部９２より配送業者により管理運営される端末装置１２に送信する。
【００７３】
販売計画生成部９５は、生育状況情報、および予想収穫時期の情報に基づいて、収穫時期の情報から販売計画の情報を生成して、通信部９２より小売業者により管理運営される端末装置１２に送信する。
【００７４】
購入計画生成部９６は、生育状況情報、および予想収穫時期の情報に基づいて、収穫時期の情報から購入計画の情報を生成して、通信部９２より消費者により管理運営される端末装置１２に送信する。
【００７５】
問合受付部９７は、通信部９２を制御して、消費者、小売業者、物流業者、および農家のいずれかにより運営される端末装置１２よりネットワーク１３を介して送信されてくる収穫時期の問い合せなどからなる問合情報を受け付ける。
【００７６】
応答作成部９８は、問合情報として受け付けた情報に対応する、例えば、マッピング部９０により生成された生育指標マッピング情報からなる応答情報を生成して、通信部９２を制御して、問合情報を送信してきた端末装置１２に送信する。
【００７７】
＜センサカメラによる生育状況情報蓄積処理＞
次に、図７のフローチャートを参照して、センサカメラ１１による生育状況情報蓄積処理について説明する。
【００７８】
ステップＳ１１において、センサカメラ１１の制御部３４は、RTC３８より発生される時刻情報と、前回のセンシング処理が開始された時刻情報とに基づいて、前回のセンシング処理から所定の時間が経過したか否かを判定する。ステップＳ１１において、前回のセンシング処理から所定の時間が経過していない場合、処理は、ステップＳ１５に進む。
【００７９】
ステップＳ１５において、制御部３４は、図示せぬ操作部が操作されて、動作の終了が指示されたか否かを判定する。ステップＳ１５において、動作の終了が指示された場合、処理が終了し、動作の終了が指示されない場合、処理は、ステップＳ１１に戻る。すなわち、動作の終了が指示されるか、または、所定の時間が経過するまで、ステップＳ１１，Ｓ１５の処理が繰り返される。そして、ステップＳ１１において、所定の時間が経過したと見なされた場合、処理は、ステップＳ１２に進む。
【００８０】
ステップＳ１２において、センサ３１は、センシング処理を実行し、センシング処理によりRGB画像、およびNDVI画像を取得する。尚、センシング処理については、図１０のフローチャートを参照して、詳細を後述する。
【００８１】
ステップＳ１３において、生育状況情報生成部３９は、センシング処理により取得されたRGB画像、およびNDVI画像、並びに、IPアドレス記憶部３５に記憶されているIPアドレス、GPS３６により取得される地球上の緯度経度からなる位置情報、環境情報測定部３７により測定される気温、湿度、および気圧の情報、およびRTC３８により発生される時刻情報に基づいて、生育状況情報を生成する。尚、生育状況情報は、作物の生育状況を示す情報、または、生育状況を認識するための情報を含むものであればよいため、RGB画像、およびNDVI画像、IPアドレス、地球上の緯度経度からなる位置情報、気温、湿度、および気圧の情報、並びに時刻情報に加えて、それ以外の生育状況を示す情報、または、生育状況を認識するための情報を含ませるようにしてもよい。
【００８２】
ステップＳ１４において、制御部３４は、通信部４０を制御して、生成した生育状況情報をサーバ１４に送信させ、処理は、ステップＳ１１に戻る。この際、制御部３４は、通信経路特定部４１を制御して、周辺のセンサカメラ１１と通信させ、どのセンサカメラ１１を中継させてサーバ１４に生育状況情報を送信するかを特定させてから、その通信経路に沿ったセンサカメラ１１を介して、サーバ１４に生育状況情報を送信させる。
【００８３】
すなわち、例えば、図８で示されるように、センサカメラ１１が設置された位置が、ノードＮ１乃至Ｎ１０で示されており、基地局Ｋ、およびゲートウェイＧＷを介してインターネット（internet）に出力されるような場合、ノードＮ５に対応するセンサカメラ１１の生育状況情報は、近傍に存在するノードＮ４で示されるセンサカメラ１１、およびノードＮ３で示されるセンサカメラ１１を介して基地局Ｋに転送される。この間、ノードＮ４に対応するセンサカメラ１１は、ノードＮ５の生育状況情報と、自らの生育状況情報とをノードＮ３に転送する。さらに、ノードＮ１，Ｎ２がそれぞれの生育状況情報をノードＮ３に転送する。そして、ノードＮ３が、ノードＮ１乃至Ｎ５の生育状況情報をまとめて基地局Ｋに転送する。また、ノードＮ７で示されるセンサカメラ１１が、生育状況情報をノードＮ６で示されるセンサカメラ１１に転送し、ノードＮ６で示されるセンサカメラ１１が、ノードＮ６，Ｎ７で示される生育状況情報をまとめて基地局Ｋ、およびゲートウェイＧＷを介してインターネットに出力する。さらに、ノードＮ９，Ｎ１０で示されるセンサカメラ１１がそれぞれ生育状況情報をノードＮ８で示されるセンサカメラ１１に転送し、ノードＮ８で示されるセンサカメラ１１が、ノードＮ８乃至Ｎ１０の生育状況情報をまとめて、基地局Ｋ、およびゲートウェイＧＷを介してインターネットに出力する。
【００８４】
このような処理により、各センサカメラ１１から生育状況情報を一斉に出力するよりも、基地局ＫとゲートウェイＧＷの通信による混雑を緩和することが可能となり、より高速に生育状況情報を転送することが可能となる。尚、各センサカメラ１１の生育状況情報がサーバ１４に効率よく送信されるようにすればよいものであるので、各センサカメラ１１の生育状況情報は、上述したようにリレー形式でセンサカメラ１１間を転送する以外の方法で転送するようにしてもよく、例えば、各センサカメラ１１がそれぞれ直接基地局Ｋに転送するようにしてもよい。また、各センサカメラ１１は、その他のセンサカメラ１１からの生育状況情報をまとめて転送するのみでなく、所定の順序で順次基地局Ｋにそれぞれの生育状況情報を転送するようにしてもよい。特に、各センサカメラ１１がそれぞれ直接基地局Ｋに転送するような場合、このようにすることで、各センサカメラ１１からの生育状況情報を基地局Ｋに効率よく転送させることができる。
【００８５】
また、図９で示されるように、ノードＮ１１乃至Ｎ１７，Ｎ２１乃至Ｎ２３，Ｎ３１乃至Ｎ３３で示されるセンサカメラ１１が設けられているような場合、例えば、ノードＮ２１乃至Ｎ２３，Ｎ３１乃至Ｎ３３で示されるセンサカメラ１１については、ノードＮ２１乃至Ｎ２３で示されるセンサカメラ１１を第１のグループＧ１１とし、ノードＮ３１乃至Ｎ３３で示されるセンサカメラ１１を第２のグループＧ１２とし、それぞれいずれか代表となるノードに生育状況情報を集めて、その代表となるノードのセンサカメラ１１がグループに属するノードのセンサカメラ１１の生育状況情報をまとめて出力するようにしてもよい。さらに、これらのグループＧ１１，Ｇ１２の設定については、例えば、同一の所有者が所有する耕作地内に存在するセンサカメラ１１について同一のグループとするようにしてもよいし、後述するステレオ画像を撮像するために対となるセンサカメラ１１同士を同一のグループに設定するようにしてもよい。
【００８６】
以上の処理により、所定の時間間隔でRGB画像、およびNDVI画像を含む生育状況情報が生成されて、サーバ１４に順次送信されることにより、サーバ１４により生育状況情報を順次蓄積することが可能となる。
【００８７】
＜センシング処理＞
次に、図１０のフローチャートを参照して、センシング処理について説明する。
【００８８】
ステップＳ３１において、センサ３１は、被写体となる農作物が耕作されている範囲について、収穫物の大きさや色が十分に認識可能な大きさの画像を撮像する。また、センサカメラ１１については、このような撮像条件で耕作地を撮像できる間隔や方向に設置される。
【００８９】
ステップＳ３２において、RGB画像生成部３２、およびNDVI画像生成部３３は、センサ３１により撮像された画素について、それぞれの色の光をデモザイク処理する。すなわち、RGB画像生成部３２は、赤色、緑色、および青色の光の画素について、それぞれデモザイク処理を施し、赤色、緑色、および青色の成分信号画像を生成する。また、NDVI画像生成部３３は、NIRの画素をデモザイク処理することにより、NIRからなる成分信号画像を生成する。
【００９０】
ステップＳ３３において、RGB画像生成部３２は、デモザイクされたRGBのそれぞれの成分信号画像を合成して、RGB画像を生成する。
【００９１】
ステップＳ３４において、NDVI画像生成部３３は、NIR画像、および赤色画像に基づいて、画素毎に空の画像と認識される領域から入射光となるNIR、および赤色光の強度を測定し、さらに、それ以外の領域の反射光となるNIR、および赤色光の強度を測定し、それぞれのNIRおよび赤色光の反射率を算出して、NDVI画像を生成する。このため、センサ３１は、被写体となる農作物が撮像される領域に加えて、空などの赤色光、またはNIRの入射光が測定できる領域を含むアングルで設置される。また、このようなアングルでの設置が難しい場合、センサカメラ１１にパン、およびチルト機構を設け、一旦、空に向けて赤色光およびNIRの入射光を撮像した後に、被写体となる農作物が存在する領域を撮像するように制御することで、反射光を撮像し、上述したようにNDVI画像を生成するようにしてもよい。また、NIR、および赤色光の反射率は、既知の反射率を持つ拡散板をリファレンスにして、入射光の強度を計測し、対象の反射輝度との比から反射係数を計算した後、反射率に変換するようにして求めるようにしてもよい。
【００９２】
ステップＳ３５において、制御部３４は、環境情報測定部３７を制御して、環境情報を構成する気温、湿度、および気圧を測定させる。
【００９３】
このような処理によりRGB画像、およびNDVI画像、並びに環境情報である気温、湿度、および気圧といった生育状況情報を構成する情報が測定されて生成される。尚、生育状況情報を構成する情報は、生育状況の確認に必要な情報であれば、RGB画像、およびNDVI画像、並びに環境情報である気温、湿度、および気圧以外の情報を含めるようにしてもよい。
【００９４】
＜サーバおよび端末装置による生育状況情報蓄積処理＞
次に、図１１，図１２のフローチャートを参照して、サーバ１４および端末装置１２による生育状況情報蓄積処理について説明する。
【００９５】
ステップＳ６１において、サーバ１４の制御部８１は、通信部９２を制御して、いずれかのセンサカメラ１１から生育状況情報が送信されてきたか否かを判定し、送信されてきていない場合、処理は、ステップＳ８２に進む。
【００９６】
ステップＳ８２において、制御部８１は、図示せぬ操作部が操作されて、動作の終了が指示されたか否かを判定し、終了が指示されている場合、処理は終了する。また、終了が指示されていない場合、処理は、ステップＳ６１に戻る。すなわち、終了が指示されず、また、生育状況情報が送信されてこない場合、ステップＳ６１，Ｓ８２の処理が繰り返される。ステップＳ６１において、例えば、図７のステップＳ１４の処理により生育状況情報が送信されてくると、処理は、ステップＳ６２に進む。
【００９７】
ステップＳ６２において、制御部８１は、通信部９２を制御して、センサカメラ１１より送信されてきた生育状況情報を受信させると共に、受信した生育状況情報を生育状況情報蓄積部８２に蓄積させる。このとき、受信される生育状況情報は、上述したように、複数のセンサカメラ１１からの複数の生育状況情報となることがある。従って、一回の処理により複数の生育状況情報が蓄積されることがある。ただし、以降の説明については、１回の受信処理で、同一の対象物をステレオ画像として撮像した、２のセンサカメラ１１からの生育状況情報が送信されてきたものとみなして処理を進めるものとする。
【００９８】
ステップＳ６３において、制御部８１は、対象物領域特定部８３を制御して、送信されてきた生育状況情報に含まれているRGB画像に基づいて、対象となる農作物が撮像された画像内の領域である対象物領域を特定させる。より詳細には、対象物領域特定部８３は、生育指標を算出すべき農産物の形状、および色彩の特徴情報をRGB画像から抽出する。そして、対象物領域特定部８３は、抽出した特徴情報が、予め記憶されている実際の農産物の形状、および色彩と一致するか否かを判定し、一致するRGB画像内の生育指標を算出すべき農作物が撮像された領域からなる対象物領域を特定する。尚、この際、特定すべき農作物については、例えば、対象物領域特定部８３が、RGB画像を含む生育状況情報に含まれるIPアドレスに基づいて、管理情報蓄積部８８に蓄積されている管理情報を検索し、図６で示されるように作物種類の欄に登録されている情報を読み出して利用することで、特徴情報を特定するようにしてもよい。
【００９９】
ステップＳ６４において、制御部８１は、RGB画像生育指標算出部８４を制御して、RGB画像における対象物領域に基づいたRGB画像生育指標を算出させる。より詳細には、RGB画像生育指標算出部８４は、例えば、米の収穫時期などについて、１穂のうち緑が残されている籾の割合が１０％程度の時が収穫開始時期とされ、２％程度が収穫晩限であるとされているので、この緑の籾の割合により生育指標を算出し、これをRGB画像生育指標とする。
【０１００】
ステップＳ６５において、制御部８１は、NDVI画像生育指標算出部８５を制御して、NDVI画像における対象物領域に基づいたNDVI画像生育指標を算出させる。より詳細には、NDVI画像生育指標算出部８５は、例えば、対象物領域のNDVIの平均値、分散、または、高次分散を算出することにより、NDVI画像生育指標を算出する。
【０１０１】
ステップＳ６６において、制御部８１は、ステレオ画像生育指標算出部８６を制御して、ステレオ画像に基づいたステレオ画像生育指標を算出させる。より詳細には、ステレオ画像生育指標算出部８６は、ステレオ画像を構成するためのRGB画像を撮像している、少なくとも２台のセンサカメラ１１からの生育状況情報に含まれている２枚のRGB画像を抽出する。すなわち、図１３で示されるように、センサカメラ１１−１，１１−２は、同一の農作物Ｍ１を異なる角度から撮像しており、この２台のセンサカメラ１１−１，１１−２により撮像された２枚のRGB画像により、ステレオ画像生育指標算出部８６は、ステレオ画像、すなわち、視差画像を生成する。さらに、ステレオ画像生育指標算出部８６は、視差画像に基づいて、対象物領域に存在する農作物の３次元画像を生成して、その大きさからステレオ画像生育指標を算出する。尚、ステップＳ６５，Ｓ６６の処理における対象物領域については、対象物である作物の領域が特定できれば、RGB画像に基づいて求められる領域以外でもよく、例えば、NDVI画像における、対象物が存在する可能性の高いNDVI値が所定値よりも高い領域と、RGB画像に基づいて求められた領域との、いずれの領域にも属する領域を対象物領域とするようにしてもよい。
【０１０２】
ステップＳ６７において、制御部８１は、生育指標算出部８９を制御して、RGB画像生育指標、NDVI画像生育指標、およびステレオ画像生育指標に基づいて、対象となる農作物の生育指標を算出する。より詳細には、生育指標算出部８９は、この３種類の生育指標の平均を生育指標とするようにしても良いし、それぞれに重みを付した和を求めることにより生育指標としても良いし、このうちのいずれかを選択して生育指標としてもよい。また、RGB画像生育指標、NDVI画像生育指標、およびステレオ画像生育指標は、いずれも全て算出できるものばかりではないため、算出可能であった生育指標の平均値や重みを付して和を求めた値を生育指標とするようにしてもよい。
【０１０３】
ステップＳ６８において、制御部８１は、管理情報蓄積部８８に蓄積されている管理情報のうち、センサカメラ１１より送信されてきた生育状況情報に含まれるIPアドレスに基づいて対応する管理情報を検索し、検索された管理情報に含まれる生育指標を、上述した処理により算出された値に更新する。
【０１０４】
ステップＳ６９において、制御部８１は、収穫時期算出部８７を制御して、生育指標、環境情報、並びに過去の生育状況情報、収穫時期の情報に基づいて、収穫時期を算出させる。すなわち、収穫時期算出部８７は、過去の生育評価指数の変化の情報と、収穫時期の情報との関係に基づいて、今シーズンにおける生育評価指数の変化の情報から予想される今シーズンの収穫時期を予想適正収穫時期として算出する。
【０１０５】
ステップＳ７０において、制御部８１は、管理情報蓄積部８８に蓄積されている管理情報のうち、センサカメラ１１より送信されてきた生育状況情報に含まれるIPアドレスに基づいて対応する管理情報を検索し、検索された管理情報に含まれる予想適正収穫時期の情報を、上述した処理により算出された値に更新する。
【０１０６】
ステップＳ７１において、制御部８１は、センサカメラ動作状況監視部９１を制御して、RGB画像に基づいて、生育状況情報を送信してきているセンサカメラ１１に異常が発生しているか否かを判定する。より詳細には、センサカメラ動作状況監視部９１は、生育状況情報蓄積部８２に蓄積されている生育状況情報のうち、送信してきた生育状況情報に含まれるIPアドレスと同一であって、直前のタイミングで撮像されたRGB画像同士を比較し、その変化の大きさが所定値よりも大きいか否かに基づいて、センサカメラ１１に異常が発生しているか否かを判定する。すなわち、センサカメラ１１は、基本的に定点カメラであり、撮像間隔である所定の時間が、例えば、１日程度であったとしても、RGB画像に大きな変化は存在しないはずである。従って、ここで、大きな変化があったとすれば、センサカメラ１１に何らかの事故が発生しているものと考えられる。そこで、センサカメラ動作状況監視部９１は、直前のRGB画像と、今現在送信されてきたRGB画像との比較から、その変化が大きく、異常が発生しているとみなした場合、処理は、ステップＳ７２に進む。尚、センサカメラ１１に異常が発生しているか否かについては、NIR画像同士、NDVI画像同士、NDVI平均値、分散、高次分散同士、および生育指標同士を比較することでも判定することができる。
【０１０７】
ステップＳ７２において、センサカメラ動作状況監視部９１は、生育状況情報を送信してきたセンサカメラ１１に何らかの異常が発生しているものとみなし、センサカメラ１１のIPアドレスに基づいて管理情報を検索し、検索された管理情報に含まれる作物（農場）所有者により管理運営される端末装置１２、または、図示せぬ携帯電話機などに通知する。
【０１０８】
一方、ステップＳ７１において、異常が発生していないと見なされた場合、ステップＳ７２の処理はスキップされる。
【０１０９】
ステップＳ７３において、制御部８１は、生育指標が所定の閾値よりも高く、予想適正収穫時期が既に時期を迎えているか否かを判定する。ステップＳ７３において、例えば、既に、生育指標が所定の閾値よりも高く、予想適正収穫時期が既に時期を迎えている、すなわち、予想適正収穫時期に該当する当日、または、その当日より所定日数だけ前の日を既に迎えていると見なされた場合、処理は、ステップＳ７４に進む。
【０１１０】
ステップＳ７４において、制御部８１は、収穫計画生成部９３を制御して、収穫計画を作成する。より詳細には、収穫計画生成部９３は、IPアドレスにより管理されている管理情報のうち、予想適正収穫時期が重なる範囲から作物の収穫量を推定し、同一の作物（農場）所有者が予め登録している、収穫に必要な農耕機具の処理能力などに基づいて、収穫開始日からどのような日程で収穫処理を進めるのかを計画する。
【０１１１】
ステップＳ７５において、制御部８１は、通信部９２を制御して、収穫計画生成部９３により生成された収穫計画の情報を農家で管理運営されている端末装置１２に送信させる。尚、収穫計画の情報については、物流業者、小売業者、および消費者により管理運営されている端末装置１２に対して送信されるようにしてもよい。このようにすることにより、物流業者、小売業者、および消費者が、収穫計画の情報から自ら物流計画、販売計画、購入計画を作成することが可能となる。
【０１１２】
この処理により、ステップＳ９１（図１２）において、端末装置１２の制御部６１は、通信部６４を制御して、収穫計画が送信されてきたか否かを判定し、送信されてくるまで、同様の処理を繰り返す。ステップＳ９１において、例えば、図１２のステップＳ７５の処理により収穫計画が送信されてくると、処理は、ステップＳ９２に進む。
【０１１３】
ステップＳ９２において、制御部６１は、通信部６４を制御して、送信されてきた収穫計画の情報を受信させる。
【０１１４】
ステップＳ９３において、制御部６１は、通信部６４により受信された収穫計画の情報を表示部６６に表示する。
【０１１５】
ステップＳ７６（図１１）において、制御部８１は、配送計画生成部９４を制御して、配送計画を作成する。より詳細には、配送計画生成部９４は、IPアドレスにより管理されている管理情報のうち、予想適正収穫時期が重なる範囲から作物の収穫量を推定し、契約配送業者が予め登録している、配送に必要な配送車輌の運搬能力などに基づいて、収穫開始日からどのような日程で配送処理を進めるのかを計画する。
【０１１６】
ステップＳ７７において、制御部８１は、通信部９２を制御して、配送計画生成部９４により生成された配送計画の情報を契約物流業者で管理運営されている端末装置１２に送信させる。尚、端末装置１２における処理は、図１２のフローチャートを参照して説明した処理における収穫計画に代えて、配送計画が受信されて表示されるのみであるので、その説明は省略するものとする。また、ステップＳ７６，Ｓ７７の処理により、図１により示される一連のサービスの契約者となる、物流業者、小売業者、および消費者に、物流業者、小売業者、および消費者のそれぞれが契約していない農地を含む、全ての農地における配送計画、販売計画、および購入計画を送信するようにしてもよい。さらに、ステップＳ７６，Ｓ７７の処理により、図１により示される一連のサービスの契約者となる、物流業者、小売業者、および消費者に、物流業者、小売業者、および消費者のそれぞれが事業範囲とする地域内の農地における配送計画、販売計画、および購入計画を送信するようにしてもよい。このような場合、例えば、大手物流業者などには、支店毎に配送計画が送信されるようにしてもよい。
【０１１７】
ステップＳ７８において、制御部８１は、販売計画生成部９５を制御して、販売計画を作成する。より詳細には、販売計画生成部９５は、IPアドレスにより管理されている管理情報のうち、予想適正収穫時期が重なる範囲から作物の収穫量を推定し、契約小売業者が予め登録している、店頭に陳列可能な量などに基づいて、収穫開始日からどのような日程で販売を進めるのかを計画する。
【０１１８】
ステップＳ７９において、制御部８１は、通信部９２を制御して、販売計画生成部９５により生成された販売計画の情報を契約小売業者で管理運営されている端末装置１２に送信させる。尚、端末装置１２における処理は、図１２のフローチャートを参照して説明した処理における収穫計画に代えて、販売計画が受信されて表示されるのみであるので、その説明は省略するものとする。また、ステップＳ７８，Ｓ７９の処理により、図１により示される一連のサービスの契約者となる小売業者のうち、農地毎に、その農地の近隣の小売業者が選択されるようにして、選択された小売業者に販売計画が送信されるようにしてもよい。このような場合、例えば、スーパーマーケットなどに代表される大手小売業者には、支店毎に販売計画が送信されるようにしてもよく、さらに、配送計画を加味した情報が送信されるようにしてもよい。
【０１１９】
ステップＳ８０において、制御部８１は、購入計画生成部９６を制御して、購入計画を作成する。より詳細には、購入計画生成部９６は、IPアドレスにより管理されている管理情報のうち、予想適正収穫時期が重なる範囲から作物の収穫量を推定し、契約消費者が予め登録している、希望購入量などに基づいて、収穫開始日からどのような日程で購入を進めるのかを計画する。
【０１２０】
ステップＳ８１において、制御部８１は、通信部９２を制御して、購入計画生成部９６により生成された購入計画の情報を契約消費者で管理運営されている端末装置１２に送信させ、処理は、ステップＳ６１に戻る。尚、端末装置１２における処理は、図１２のフローチャートを参照して説明した処理における収穫計画に代えて、購入計画が受信されて表示されるのみであるので、その説明は省略するものとする。また、ステップＳ８０，Ｓ８１の処理により、図１により示される一連のサービスの契約者となる消費者のうち、消費者毎に、購入対象の農地に応じた購入計画が送信されるようにしてもよい。また、特定の小売業者から購入する消費者については、例えば、消費者の住所の近所の小売業者の販売計画に合わせた購入計画が生成されるようにして、送信されるようにしてもよい。
【０１２１】
また、ステップＳ７３において、生育指標が所定の閾値よりも高くない場合、処理は、ステップＳ８３乃至Ｓ８６に進む。尚、ステップＳ８３乃至Ｓ８６の処理は、それぞれステップＳ７４，Ｓ７６，Ｓ７８，Ｓ８０の処理と同様であるので、その説明は省略する。すなわち、ステップＳ７３において、生育指標が所定の閾値よりも高くない場合であっても、収穫計画、配送計画、販売計画、および購入計画が生成され、これにより、それぞれの計画について問い合わせがあったときには、それぞれの計画について応答するようにしてもよいし、生育指標の途中経過をその都度送信するようにしてもよい。
【０１２２】
すなわち、以上の処理により、センサカメラ１１より所定の時間間隔で送信されてくる生育状況情報が順次蓄積されていく。この際、生育状況情報に基づいて、センサカメラ１１のIPアドレスで管理される管理情報における生育指数、および予想適正収穫時期が順次更新されて記録される。結果として、生育指数、および予想適正収穫時期が所定時間間隔で最新の情報に更新され、予想適正収穫時期を迎えると、農家、契約物流業者、契約小売業者、および契約消費者のそれぞれにより管理運営される端末装置１２に、収穫計画、配送計画、販売計画、および購入計画の情報としてリアルタイムに配信することが可能となる。また、このように収穫計画、配送計画、販売計画、および購入計画の情報が配信されることにより、予想適正収穫時期に合わせた行動を取ることができるので、効率よく、収穫、配送、販売、または購入することが可能となる。さらに、RGB画像の時系列の比較により、センサカメラ１１における異常が検出されることにより、適切にセンサカメラ１１が設置されているか否かを監視することが可能となる。また、管理情報に含まれる位置情報を、送信されてきた位置情報と比較することにより、センサカメラ１１が盗難にあったり、暴風雨等により別の場所に移動してしまったり、作物が盗難にあってしまうようなことがあっても、通信経路としては使用可能であるので、異常として検出することが可能となる。また、同様の処理により、何らかの要因により、センサカメラ１１の撮像方向や角度が変化してしまうようなことがあっても、通信経路として使用可能である場合には、異常が発生したものとして検出することが可能となる。尚、収穫計画、配送計画、販売計画、および購入計画の情報の配信は、予想適正収穫時期として特定された日の当日であってもよいし、特定された日から所定の日数だけ直前の日であってもよい。
【０１２３】
＜問合応答処理＞
次に、図１４のフローチャートを参照して、問合応答処理について説明する。尚、ここでは、農家により管理運営される端末装置１２が、サーバ１４に収穫時期について問合せる問合情報を送信するものとし、その応答情報を受信して表示する処理を説明するものとする。尚、契約小売業者、契約消費者、および契約流通業者により、同様の問合せをするようにしても同様の処理であるので、その説明は省略するものとする。
【０１２４】
すなわち、ステップＳ１０１において、端末装置１２の制御部６１は、操作部６３を制御して、使用者により操作されて、問合操作がなされたか否かを判定し、問合操作があったとみなされるまで、同様の処理を繰り返す。ステップＳ１０１において、問合操作があったものとみなされると、処理は、ステップＳ１０２に進む。
【０１２５】
ステップＳ１０２において、問合部６２は、収穫時期を問い合わせる問合情報を、IPアドレス記憶部６５に記憶されている、その契約農家の耕作地において耕作されている作物を監視するセンサカメラ１１を識別するIPアドレスを含めて生成する。尚、図１で示される一連のサービスを受ける契約をした流通業者、小売業者、および消費者が、農地ごと（IPアドレスごと）に契約しているのでなく、サービス自体に契約している場合、問合部６２は、流通業者、小売業者、および消費者毎の、それぞれの事業範囲と、対応するセンサカメラ１１のIPアドレスとの関係を対応付けるテーブルを予め記憶して、流通業者、小売業者、および消費者毎の事業範囲に応じたIPアドレスを含む問合情報を生成する。
【０１２６】
ステップＳ１０３において、制御部６１は、通信部６４を制御して、問合部６２により生成された収穫時期を問い合わせる問合情報を、ネットワーク１３を介してサーバ１４に送信させる。
【０１２７】
ステップＳ１２１において、サーバ１４の制御部８１は、問合受付部９７を制御して、通信部９２により問合情報が送信されてきたか否かを判定させ、送信されてきたとみなされるまで、同様の処理を繰り返す。そして、ステップＳ１２１において、問合情報が送信されてきたと見なされた場合、処理は、ステップＳ１２２に進む。
【０１２８】
ステップＳ１２２において、制御部８１は、問合受付部９７を制御して、通信部９２により送信されてきた問合情報を取得させ、問い合わせ内容を確認する。
【０１２９】
ステップＳ１２３において、制御部８１は、問合情報に含まれるIPアドレスに基づいて、管理情報蓄積部８８に蓄積されている管理情報を検索し、検索された管理情報のうち、予想適正収穫時期の情報、および地域の情報を読み出す。ここで、農家により耕作されている作物を監視するセンサカメラ１１が複数である場合、複数のIPアドレスが含まれていることになる。また、ここで検索される予想適正収穫時期の情報については、自らの所有する農場に設置されたセンサカメラ１１によるもののみならず、使用者により指定されたセンサカメラ１１を特定するIPアドレスに基づいたものであってもよい。
【０１３０】
ステップＳ１２４において、制御部８１は、マッピング部９０を制御して、読み出した地域の情報に対応する位置に、予想適正収穫時期の情報を日程に応じてマッピングさせ、予想適正収穫時期マッピング情報を生成する。
【０１３１】
ステップＳ１２５において、制御部８１は、応答作成部９８を制御して、生成された予想適正収穫時期マッピング情報からなる応答情報を作成させる。
【０１３２】
ステップＳ１２６において、制御部８１は、通信部９２を制御して、作成した予想適正収穫時期マッピング情報からなる応答情報を、問合情報を送信してきた端末装置１２に送信させる。
【０１３３】
ステップＳ１０４において、端末装置１２の制御部６１は、通信部６４を制御して、応答情報を受信させる。
【０１３４】
ステップＳ１０５において、端末装置１２の制御部６１は、受信した予想適正収穫時期マッピング情報からなる応答情報を表示部６６に表示する。
【０１３５】
以上の処理により、予想適正収穫時期の情報が、マッピングされた情報を取得することが可能となる。また、表示されたマッピング情報により、予想適正収穫時期の情報をリアルタイムで、かつ、オンデマンドに配信することが可能となる。尚、以上においては、農家により管理される端末装置１２による問合応答処理について説明してきたが、契約流通業者、契約小売業者、および契約消費者などにより管理される端末装置１２においても同様の処理が可能である。また、以上においては、問い合わせ内容が予想適正収穫時期の情報であったが、サーバ１４により管理されている、例えば、収穫計画、配送計画、販売計画、購入計画などのその他の情報であっても、同様の処理により問い合わせすることができるようにしてもよいし、これらの問い合せに応答するようにしてもよい。さらに、例えば、作物ごとに予想適正収穫時期をマッピングした情報が、農家、配送業者、および消費者により管理される端末装置１２に送信されるようにしたり、作物ごとに小売業者を分類して予想適正収穫時期をマッピングした情報が小売業者に送信されるようにすることも可能となる。すなわち、例えば、大手スーパーマーケットなどについては、どの支店向けのどの作物がいつ収穫されるかわかるような予想適正収穫時期の情報が送信されるようにすることも可能となる。
【０１３６】
尚、以上においては、センサカメラ１１によりRGB画像、およびNIR画像を撮像して、これらを含む生育状況情報がサーバ１４に送信されて、サーバ１４によりRGB画像生育指標、およびNDVI画像生育指標が算出されて、予想適正収穫時期が算出される例について説明してきた。しかしながら、センサカメラ１１において、サーバ１４における機能と同様の機能を設けるようにすることで、センサカメラ１１により、対象となる作物が撮像されている領域が特定され、RGB画像、およびNDVI画像において作物が撮像されている領域として特定された領域のRGB画像生育指標、およびNDVI画像生育指標が算出され、これらを含めた生育状況情報が生成されて、サーバ１４に供給されるようにしてもよい。また、これに加えて、センサカメラ１１は、近傍の他のセンサカメラ１１と協働して、ステレオ画像を撮像し、ステレオ画像生育指標を算出するようにしてもよい。さらに、センサカメラ１１は、このようにして求められたRGB画像生育指標、NDVI画像生育指標、およびステレオ画像生育指標に基づいて、生育指標、および予想適正収穫時期を算出するようにしてもよい。この場合、センサカメラ１１は、予想適正収穫時期を算出する際、サーバ１４に蓄積されている過去の生育状況情報を読み出し、過去の生育状況情報も利用しながら予想適正収穫時期を算出するようにしてもよい。
【０１３７】
また、以上においては、情報処理システムを構成するに当たり、センサカメラ１１、端末装置１２、およびサーバ１４からなる構成例について説明してきたが、サーバ１４については、クラウドコンピュータを利用するようにしてもよい。
【０１３８】
＜２．第１の変形例＞
以上においては、センサカメラ１１により撮像された情報は、RGB、およびNIRのそれぞれの成分信号画像をデモザイクして処理する例について説明してきたが、例えば、図１５で示されるように、デモザイクされる前の赤色信号、およびNIR信号からなる画像Ｐ１１２，Ｐ１１４を利用して、画像Ｐ１３２で示されるようなNDVI画像Ｐ１３２を生成するようにしてもよい。このようにすることで、デモザイク処理が無く、または、扱う画素数を減らすことができるので、処理負荷を低減し、処理速度を向上させることが可能となる。尚、画像Ｐ１１１，Ｐ１１３，Ｐ１２１乃至Ｐ１２３，Ｐ１３１は、図３の画像Ｐ１１，Ｐ１３，Ｐ２１乃至Ｐ２３，Ｐ３１と同様であるので、その説明は省略する。
【０１３９】
＜３．第２の変形例＞
また、以上においては、センサカメラ１１の平面方向にRGB、およびNIRの成分信号の画素を配列する例について説明してきたが、例えば、図１６で示されるように、光の進行方向と垂直に積層して成分信号画像を生成できるようにセンサ３１を構成するようにしてもよい。すなわち、図１６においては、画像Ｐ１５１で示されるように、図中上から青色センサ層Ｌ１、緑色センサ層Ｌ２、赤色センサ層Ｌ３、NIRセンサ層Ｌ４により積層構成されている。各層においては、対象となる波長の色成分のみが検出されるセンサ構造となっている。この結果、各層で画像Ｐ１６１乃至Ｐ１６４からなる緑色、赤色、青色、およびNIRの成分信号画像からなる画像Ｐ１６１乃至Ｐ１６３が生成される。この結果、画像Ｐ１６１乃至Ｐ１６３によりRGB画像Ｐ１７１が生成され、画像Ｐ１６２，Ｐ１６４によりNDVI画像Ｐ１７２が生成される。
【０１４０】
＜４．第３の変形例＞
さらに、RGBからなる成分信号を検出するセンサ３１については、例えば、図１７の右部で示されるように、RGBのカラーフィルタＦＲ，ＦＧ，ＦＢの下に、図１７の左部で示されるような、例えば、SiO/SiNからなる積層膜等の誘電体積層膜により構成されるIRカットフィルタＦを設けるようにして、RGB信号成分を検出するセンサにはNIRが検出されないようにし、NIR用のセンサのみブラック（可視光カット）フィルタＦＡの下に、IRカットフィルタＦを設けない構成としてもよい。尚、図１７は、図中右部がセンサ３１の２画素×２画素分の外観斜視図であり、図中左部がIRカットフィルタＦの拡大断面図であり、左部においては、赤外光IRがIRカットフィルタにより遮断され、赤外光IR以外の光Ｔのみがセンサに透過することが示されている。尚、ブラックフィルタＦＡについては、カラーフィルタなしの構成とするようにしてもよい。
【０１４１】
＜５．第４の変形例＞
また、NIRからなる成分信号を検出するセンサ３１については、例えば、図１８で示されるように、RGBのカラーフィルタＦＣの下であって、センサＳＣ上に、IRカットフィルタＦを設けるようにして、RGB信号成分を検出するセンサにはNIRが検出されないようにし、NIR用のセンサＳＣ上にのみIRカットフィルタＦを設けない構成としてもよい。尚、図１８は、センサ３１の４画素分の断面図であり、図中左からNIR用の画素Ｐ１、NIR以外の画素Ｐ２、NIR用の画素Ｐ３、NIR以外の画素Ｐ４の構成が示されている。
【０１４２】
尚、以上においては、RGBの信号成分、およびNIR信号成分に基づいて、NDVI画像を生成し、生成されたNDVI画像より求められるNDVI画像生育指標を利用する例について説明してきたが、RGBの信号成分、およびNIR信号成分に基づいて、求められる生育指標であれば、その他の生育指標でも良いものである。従って、例えば、NDVI画像に代えて、RGBの信号成分、およびNIR信号成分に基づいて求められる、SR（Simple Ratio）画像、GEMI（Global Environment Monitoring Index）画像、SAVI（Soil Adjusted Vegetation Index）画像、EVI（Enhanced Vegetation Index）、PVI（Perpendicular Vegetation Index）画像、PRI（Photochemical Reflectance Index）画像、SIPI（Structure Insensitive Pigment Index）画像、PSRI（Plant Senescing Reflectance Index）画像、CI（Chlorophyll Index）画像、mSR（Modified Simple Ratio）画像、mND（Modified Normalized Diffrence）画像、CCI（Canopy Chlorophyll Index）画像、WI（Water Index）画像、NDWI（Normalized Difference Water Index）画像、CAI（Cellulose Absorption Index）画像、RVI（Ratio Vegetation Index）画像、KVI（Kind of Vegetation Index）画像、およびDVI（Difference Vegetation Index）画像などを用いて、それぞれ対応する生育指標を算出して利用するようにしてもよい。さらに、RGBの信号成分、およびNIR信号成分に基づいて求められる複数の種類の画像を組み合わせて、複合画像からなる画像生育指標を求めて利用するようにしてもよい。
【０１４３】
ところで、上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるが、ソフトウェアにより実行させることもできる。一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどに、記録媒体からインストールされる。
【０１４４】
図１９は、汎用のパーソナルコンピュータの構成例を示している。このパーソナルコンピュータは、CPU(Central Processing Unit)１００１を内蔵している。CPU１００１にはバス１００４を介して、入出力インタ-フェイス１００５が接続されている。バス１００４には、ROM(Read Only Memory)１００２およびRAM(Random Access Memory)１００３が接続されている。
【０１４５】
入出力インタ-フェイス１００５には、ユーザが操作コマンドを入力するキーボード、マウスなどの入力デバイスよりなる入力部１００６、処理操作画面や処理結果の画像を表示デバイスに出力する出力部１００７、プログラムや各種データを格納するハードディスクドライブなどよりなる記憶部１００８、LAN（Local Area Network）アダプタなどよりなり、インターネットに代表されるネットワークを介した通信処理を実行する通信部１００９が接続されている。また、磁気ディスク（フレキシブルディスクを含む）、光ディスク（CD-ROM(Compact Disc-Read Only Memory)、DVD(Digital Versatile Disc)を含む）、光磁気ディスク（ＭＤ(Mini Disc)を含む）、もしくは半導体メモリなどのリムーバブルメディア１０１１に対してデータを読み書きするドライブ１０１０が接続されている。
【０１４６】
CPU１００１は、ROM１００２に記憶されているプログラム、または磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、もしくは半導体メモリ等のリムーバブルメディア１０１１ら読み出されて記憶部１００８にインストールされ、記憶部１００８からRAM１００３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。RAM１００３にはまた、CPU１００１が各種の処理を実行する上において必要なデータなども適宜記憶される。
【０１４７】
以上のように構成されるコンピュータでは、CPU１００１が、例えば、記憶部１００８に記憶されているプログラムを、入出力インタフェース１００５及びバス１００４を介して、RAM１００３にロードして実行することにより、上述した一連の処理が行われる。
【０１４８】
コンピュータ（CPU１００１）が実行するプログラムは、例えば、パッケージメディア等としてのリムーバブルメディア１０１１に記録して提供することができる。また、プログラムは、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル衛星放送といった、有線または無線の伝送媒体を介して提供することができる。
【０１４９】
コンピュータでは、プログラムは、リムーバブルメディア１０１１をドライブ１０１０に装着することにより、入出力インタフェース１００５を介して、記憶部１００８にインストールすることができる。また、プログラムは、有線または無線の伝送媒体を介して、通信部１００９で受信し、記憶部１００８にインストールすることができる。その他、プログラムは、ROM１００２や記憶部１００８に、あらかじめインストールしておくことができる。
【０１５０】
なお、コンピュータが実行するプログラムは、本明細書で説明する順序に沿って時系列に処理が行われるプログラムであっても良いし、並列に、あるいは呼び出しが行われたとき等の必要なタイミングで処理が行われるプログラムであっても良い。
【０１５１】
また、本明細書において、システムとは、複数の構成要素（装置、モジュール（部品）等）の集合を意味し、すべての構成要素が同一筐体中にあるか否かは問わない。したがって、別個の筐体に収納され、ネットワークを介して接続されている複数の装置、及び、１つの筐体の中に複数のモジュールが収納されている１つの装置は、いずれも、システムである。
【０１５２】
なお、本技術の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本技術の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。
【０１５３】
例えば、本技術は、１つの機能をネットワークを介して複数の装置で分担、共同して処理するクラウドコンピューティングの構成をとることができる。
【０１５４】
また、上述のフローチャートで説明した各ステップは、１つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。
【０１５５】
さらに、１つのステップに複数の処理が含まれる場合には、その１つのステップに含まれる複数の処理は、１つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。
【０１５６】
尚、本技術は、以下のような構成も取ることができる。
（１）  作物の画像をRGB画像、およびNIR（近赤外線）画像として撮像する撮像部と、
前記画像における前記作物である被写体が撮像された領域を特定する特定部と、
前記特定部により特定された前記画像における被写体が撮像された領域の、前記RGB画像、並びに前記NIR画像および前記RGB画像のうちの赤色画像から得られる生育指標画像に基づいて、前記作物の生育指標を算出する生育指標算出部と
を含む情報処理システム。
（２）  前記生育指標画像は、NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）画像、SR（Simple Ratio）画像、GEMI（Global Environment Monitoring Index）画像、SAVI（Soil Adjusted Vegetation Index）画像、EVI（Enhanced Vegetation Index）、PVI（Perpendicular Vegetation Index）画像、PRI（Photochemical Reflectance Index）画像、SIPI（Structure Insensitive Pigment Index）画像、PSRI（Plant Senescing Reflectance Index）画像、CI（Chlorophyll Index）画像、mSR（Modified Simple Ratio）画像、mND（Modified Normalized Diffrence）画像、CCI（Canopy Chlorophyll Index）画像、WI（Water Index）画像、NDWI（Normalized Difference Water Index）画像、CAI（Cellulose Absorption Index）画像、RVI（Ratio Vegetation Index）画像、KVI（Kind of Vegetation Index）画像、およびDVI（Difference Vegetation Index）画像のいずれか、または、それらの組み合わせの画像である。
（３）  前記撮像部は、RGB画像の各色彩のイメージセンサ、および、NIRのイメージセンサより構成される
（１）に記載の情報処理システム。
（４）  前記撮像部は、RGB画像、およびNIRの各色彩の画素配列は、平面に配列されている
（３）に記載の情報処理システム。
（５）  前記撮像部は、RGB画像、およびNIRの各色彩の画素は、光の進行方向に積層されて配列されている
（３）に記載の情報処理システム。
（６）
前記特定部により特定された前記画像における前記作物である被写体が撮像された領域の赤色画像、およびNIR画像に基づいて、前記作物の前記生育指標画像を算出する生育指標画像算出部をさらに含み、
前記生育指標算出部は、前記生育指標画像算出部により算出された前記生育指標画像に基づいて、前記作物の生育指標を算出する
（１）に記載の情報処理システム。
（７）  前記生育指標画像算出部は、前記特定部により特定された前記画像における前記作物である被写体が撮像された領域の赤色画像、およびNIR画像に基づいて、求められる前記近赤外線反射率から前記生育指標画像を算出し、前記生育指標画像の平均、分散、または高次分散に基づいて、前記作物の生育指標を算出する
（６）に記載の情報諸システム。
（８）  前記特定部により特定された前記画像における前記作物である被写体が撮像された領域のRGB画像に基づいて、前記作物のRGB画像生育指標を算出するRGB画像生育指標算出部をさらに含み、
前記生育指標算出部は、前記RGB画像生育指標算出部により算出された前記RGB画像生育指標に基づいて、前記作物の生育指標を算出する
（１）に記載の情報処理システム。
（９）  前記RGB画像生育指標算出部は、前記特定部により特定された前記画像における前記作物である被写体が撮像された領域のRGB画像における所定の色の割合からRGB画像生育指標を算出する
（８）に記載の情報処理システム。
（１０）  前記特定部により特定された前記画像における前記作物である被写体が撮像された領域のRGB画像であって、異なる角度から同一の前記作物である被写体を撮像した少なくとも２枚以上の画像より求められる視差画像に基づいた視差画像生育指標を算出する視差画像生育指標算出部をさらに含み、
前記生育指標算出部は、前記視差画像生育指標算出部により算出された前記視差画像生育指標に基づいて、前記作物の生育指標を算出する
（１）に記載の情報処理システム。
（１１）  前記視差画像生育指標算出部は、前記特定部により特定された前記画像における前記作物である被写体が撮像された領域のRGB画像であって、異なる角度から同一の前記作物である被写体を撮像した少なくとも２枚以上の画像より求められる視差画像に基づいて算出される、前記作物の撮像方向の距離により推定される作物の大きさから、前記視差画像生育指標を算出する
（１０）に記載の情報処理システム。
（１２）  前記撮像部を識別する情報に対応付けて、前記撮像部の位置、前記撮像部により撮像された画像、前記撮像部により撮像された画像の撮像日時、および前記撮像部により撮像された作物毎の生育指標を、管理情報として記憶する記憶部と、
前記記憶部に記憶されている作物毎の生育指標、並びに、過去の作物毎の生育指標と収穫時期との関係に基づいて、前記作物の予想適正収穫時期を算出する収穫時期算出部とを含み、
前記記憶部は、前記収穫時期算出部により算出された予想適正収穫時期の情報も併せて、前記撮像部を識別する情報に対応付けて記憶する
（１）に記載の情報処理システム。
（１３）  前記情報処理システムは、前記撮像部を備えたセンサ、前記管理情報を記憶する記憶部を管理するサーバ、および、前記サーバに収穫時期を問い合わせる端末装置からなり、
前記サーバは、前記端末装置より前記予想適正収穫時期の問い合わせを受けると、前記記憶部に記憶されている管理情報に基づいて、前記予想適正収穫時期の問い合わせに対するものであって、前記記憶部に記憶されている管理情報に基づいた予想適正収穫時期を含む応答情報を生成し、前記端末装置に送信する
（１２）に記載の情報処理システム。
（１４）  作物の画像をRGB画像、およびNIR（近赤外線）画像として撮像する撮像処理をし、
前記画像における前記作物である被写体が撮像された領域を特定する特定処理をし、
前記特定処理により特定された前記画像における被写体が撮像された領域の、前記RGB画像、並びに前記NIR画像および前記RGB画像のうちの赤色画像から得られる生育指標画像に基づいて、前記作物の生育指標を算出する生育指標算出処理をする
ステップを含む情報処理システムの情報処理方法。
（１５）  作物の画像をRGB画像、およびNIR（近赤外線）画像として撮像する撮像ステップと、
前記画像における前記作物である被写体が撮像された領域を特定する特定ステップと、
前記特定ステップの処理により特定された前記画像における被写体が撮像された領域の、前記RGB画像、並びに前記NIR画像および前記RGB画像のうちの赤色画像から得られる生育指標画像に基づいて、前記作物の生育指標を算出する生育指標算出ステップと
を含む処理を情報処理システムを制御するコンピュータに実行させるプログラム。
（１６）  作物の画像をRGB画像、およびNIR（近赤外線）画像として撮像する撮像部と、
前記画像における前記作物である被写体が撮像された領域を特定する特定部と、
前記特定部により特定された前記画像における被写体が撮像された領域の、前記RGB画像、並びに前記NIR画像および前記RGB画像のうちの赤色画像から得られる生育指標画像に基づいて、前記作物の生育指標を算出する生育指標算出部と
を含む撮像装置。
（１７）  前記生育指標画像は、NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）画像、SR（Simple Ratio）画像、GEMI（Global Environment Monitoring Index）画像、SAVI（Soil Adjusted Vegetation Index）画像、EVI（Enhanced Vegetation Index）、PVI（Perpendicular Vegetation Index）画像、PRI（Photochemical Reflectance Index）画像、SIPI（Structure Insensitive Pigment Index）画像、PSRI（Plant Senescing Reflectance Index）画像、CI（Chlorophyll Index）画像、mSR（Modified Simple Ratio）画像、mND（Modified Normalized Diffrence）画像、CCI（Canopy Chlorophyll Index）画像、WI（Water Index）画像、NDWI（Normalized Difference Water Index）画像、CAI（Cellulose Absorption Index）画像、RVI（Ratio Vegetation Index）画像、KVI（Kind of Vegetation Index）画像、およびDVI（Difference Vegetation Index）画像のいずれか、または、それらの組み合わせの画像である
請求項（１６）に記載の撮像装置。
（１８）  前記撮像部は、RGB画像の各色彩のイメージセンサ、および、近赤外線のイメージセンサより構成される
（１６）に記載の撮像装置。
（１９）  作物の画像をRGB画像、およびNIR（近赤外線）画像として撮像する撮像処理をし、
前記画像における前記作物である被写体が撮像された領域を特定する特定処理をし、
前記特定処理により特定された前記画像における被写体が撮像された領域の、前記RGB画像、並びに前記NIR画像および前記RGB画像のうちの赤色画像から得られる生育指標画像に基づいて、前記作物の生育指標を算出する生育指標算出処理をする
ステップを含む撮像方法。
（２０）  作物の画像をRGB画像、およびNIR（近赤外線）画像として撮像する撮像ステップと、
前記画像における前記作物である被写体が撮像された領域を特定する特定ステップと、
前記特定ステップの処理により特定された前記画像における被写体が撮像された領域の、前記RGB画像、並びに前記NIR画像および前記RGB画像のうちの赤色画像から得られる生育指標画像に基づいて、前記作物の生育指標を算出する生育指標算出ステップと
を含む処理を撮像装置を制御するコンピュータに実行させるプログラム。
【符号の説明】
【０１５７】
１１，１１−１乃至１１−Ｎ  センサカメラ，  １２，１２−１乃至１２−４  端末装置，  １３  ネットワーク，  １４  サーバ，  ３１  センサ，  ３２  RGB画像生成部，  ３３  NDVI画像生成部，  ３４  制御部，  ３５  IPアドレス記憶部，  ３６  GPS，  ３７  環境情報測定部，  ３８  RTC，  ３９  生育状況情報生成部，  ４０  通信部，  ４１  通信経路特定部，  ６１  制御部，  ６２  問合部，  ６３  操作部，  ６４  通信部，  ６５  IPアドレス記憶部，  ６６  表示部，  ８１  制御部，  ８２  生育状況情報蓄積部，  ８３  対象物領域特定部，  ８４  RGB画像生育指標算出部，  ８５  NDVI画像生育指標算出部，  ８６  ステレオ画像生育指標算出部，  ８７  収穫時期算出部，  ８８  管理情報蓄積部，  ８９  生育指標算出部，  ９０  マッピング部，  ９１  センサカメラ動作状況監視部，  ９２  通信部，  ９３  収穫計画生成部，  ９４  配送計画生成部，  ９５  販売計画生成部，  ９６  購入計画生成部，  ９７  問合受付部，  ９８  応答作成部
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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