(57)【要約】  ある領域に関する正確な吸光係数を短期間に算出可能な係数算出装置等が提供される。係数算出装置４０１は、圃場における複数の部分領域のうち、一部の部分領域に関して、所定の算出処理に従い吸光係数を算出する第１係数算出部４０２と、該一部の部分領域に関して算出された該吸光係数と、該一部の部分領域に関する特徴を表す特徴量との関連性を表す関連性情報を作成する関連性情報作成部４０４と、該複数の部分領域のうちの該一部の部分領域と異なる部分領域に関する該特徴量と、該関連性情報作成手段によって作成された該関連性情報とに基づき、該異なる部分領域に関する該吸光係数を算出する第２係数算出部４０３とを有する。
2019003400.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
圃場における複数の部分領域のうち、一部の部分領域に関して、所定の算出処理に従い吸光係数を算出する第１係数算出手段と、
前記一部の部分領域に関して算出された該吸光係数と、前記一部の部分領域に関する特徴を表す特徴量との関連性を表す関連性情報を作成する関連性情報作成手段と、
前記複数の部分領域のうちの前記一部の部分領域と異なる部分領域に関する前記特徴量と、前記関連性情報作成手段によって作成された前記関連性情報とに基づき、前記異なる部分領域に関する前記吸光係数を算出する第２係数算出手段と
を備える係数算出装置。
【請求項２】
前記圃場を見込む画角にて撮像された画像に基づき、前記複数の部分領域について、前記部分領域において葉が存在している領域の面積割合を前記特徴量として算出する特徴量算出手段
をさらに備える請求項１に記載の係数算出装置。
【請求項３】
該部分領域の位置を表す位置情報の散らばり度が所定の散らばり度よりも大きな前記部分領域を、前記複数の部分領域から前記一部の部分領域として選択する領域選択手段
をさらに備える請求項１または請求項２に記載の係数算出装置。
【請求項４】
前記特徴量の散らばり度が所定の散らばり度よりも大きな前記部分領域を、前記複数の部分領域から前記一部の部分領域として選択する領域選択手段
をさらに備える請求項１または請求項２に記載の係数算出装置。
【請求項５】
前記関連性情報作成手段は、前記部分領域に関する前記吸光係数と、当該部分領域に関する前記特徴量とのセットを、相互に類似している複数のグループに分類し、分類された前記グループごとに前記関連性情報を作成し、さらに、前記グループに関する位置情報を、当該グループに属している前記部分領域の位置を表す位置情報に基づき算出し、
前記第２係数算出手段は、前記グループに関する位置情報と、前記異なる部分領域の位置とが最も近い選択グループを選択し、前記選択グループに関して作成された前記関連性情報に基づき、前記異なる部分領域に関する前記吸光係数を算出する
請求項１乃至請求項４のいずれかに記載の係数算出装置。
【請求項６】
前記圃場における灌漑量に基づき葉面積指数を算出するシミュレーション手段
をさらに備え、
前記第１係数算出手段は、前記シミュレーション手段が算出した前記葉面積指数に対して、前記所定の算出処理を実行することによって、前記吸光係数を算出する
請求項１乃至請求項５のいずれかに記載の係数算出装置。
【請求項７】
前記第２係数算出手段によって、前記部分領域に関して算出された前記吸光係数と、当該部分領域に関する植生指数とに基づき、当該部分領域に関する葉面積指数を算出する指数算出手段
をさらに備える請求項１乃至請求項５のいずれかに記載の係数算出装置。
【請求項８】
情報処理装置によって、圃場における複数の部分領域のうち、一部の部分領域に関して、所定の算出処理に従い吸光係数を算出し、前記一部の部分領域に関して算出された該吸光係数と、前記一部の部分領域に関する特徴を表す特徴量との関連性を表す関連性情報を作成し、前記複数の部分領域のうちの前記一部の部分領域と異なる部分領域に関する前記特徴量と、作成された前記関連性情報とに基づき、前記異なる部分領域に関する前記吸光係数を算出する係数算出方法。
【請求項９】
圃場における複数の部分領域のうち、一部の部分領域に関して、所定の算出処理に従い吸光係数を算出する第１係数算出機能と、
前記一部の部分領域に関して算出された該吸光係数と、前記一部の部分領域に関する特徴を表す特徴量との関連性を表す関連性情報を作成する関連性情報作成機能と、
前記複数の部分領域のうちの前記一部の部分領域と異なる部分領域に関する前記特徴量と、前記関連性情報作成機能によって作成された前記関連性情報とに基づき、前記異なる部分領域に関する前記吸光係数を算出する第２係数算出機能と
をコンピュータに実現させる係数算出プログラムが記録された記録媒体。
【請求項１０】
前記圃場を見込む画角にて撮像された画像に基づき、前記複数の部分領域について、前記部分領域において葉が存在している領域の面積割合を前記特徴量として算出する特徴量算出機能
をさらにコンピュータに実現させる請求項９に記載の係数算出プログラムが記録された記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ある領域における吸光係数を算出する係数算出装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
圃場にて実施された営農の質は、たとえば、該圃場にて営農を実施することによって生じると予測される事象と、該圃場に実際に営農を実施することによって生じた事象との差異を用いて計測することができる。該事象を葉の面積によって計測する場合には、まず、該圃場にて実施された営農の内容に基づき灌漑量等を予測し、該灌漑量に基づき該圃場にて成育している植物の葉の面積が予測される。次に、該圃場に植生している植物の葉の面積を実際に測定し、測定した該葉の面積が、予測された面積以上であるか否かに応じて、該圃場にて実施された営農の質を計測することができる。圃場にて実際に植生している植物の葉の面積等を測定する場合には、特許文献１に例示されているように、たとえば、該圃場を見込む画角にて撮像されたレーダ画像が用いられることがある。【０００３】
特許文献１には、対象エリアにおける地表面の様子が撮影されたレーダ画像に基づき、該対象エリアにおける植生の程度を算出する解析装置が開示されている。該解析装置は、所定時期に対象エリアが撮影されたレーダ画像と、他の時期に該対象エリアが撮影されたレーダ画像とに基づき、該対象エリアに含まれている特定領域に関する後方散乱係数（ｂａｃｋｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ＿ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）を算出し、該後方散乱係数と、該植生の程度との相関関係に基づき、該特定領域における植生の程度を算出する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】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】
【０００５】
葉の面積は、たとえば、圃場にて植生している植物の植生指数（ＷＤＶＩ）と、該圃場における吸光係数（ｅｘｔｉｎｃｔｉｏｎ＿ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）とに基づき予測することができる。この場合に、吸光係数が正確であるほど、葉の面積は、正しく予測される。吸光係数は、測定することができない値であるので、他の情報に基づき算出される。しかし、正確な吸光係数を算出するためには多くの計算量が必要である。【０００６】
そこで、本発明の目的の１つは、ある領域に関する正確な吸光係数を短期間に算出可能な係数算出装置等を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の１つの態様として、係数算出装置は、
圃場における複数の部分領域のうち、一部の部分領域に関して、所定の算出処理に従い吸光係数を算出する第１係数算出手段と、
前記一部の部分領域に関して算出された該吸光係数と、前記一部の部分領域に関する特徴を表す特徴量との関連性を表す関連性情報を作成する関連性情報作成手段と、
前記複数の部分領域のうちの前記一部の部分領域と異なる部分領域に関する前記特徴量と、前記関連性情報作成手段によって作成された前記関連性情報とに基づき、前記異なる部分領域に関する前記吸光係数を算出する第２係数算出手段と
を備える。【０００８】
また、本発明の他の態様として、係数算出方法は、
情報処理装置によって、圃場における複数の部分領域のうち、一部の部分領域に関して、所定の算出処理に従い吸光係数を算出し、前記一部の部分領域に関して算出された該吸光係数と、前記一部の部分領域に関する特徴を表す特徴量との関連性を表す関連性情報を作成し、前記複数の部分領域のうちの前記一部の部分領域と異なる部分領域に関する前記特徴量と、前記関連性情報作成手段によって作成された前記関連性情報とに基づき、前記異なる部分領域に関する前記吸光係数を算出する。【０００９】
また、本発明の他の態様として、係数算出プログラムは、
圃場における複数の部分領域のうち、一部の部分領域に関して、所定の算出処理に従い吸光係数を算出する第１係数算出機能と、
前記一部の部分領域に関して算出された該吸光係数と、前記一部の部分領域に関する特徴を表す特徴量との関連性を表す関連性情報を作成する関連性情報作成機能と、
前記複数の部分領域のうちの前記一部の部分領域と異なる部分領域に関する前記特徴量と、前記関連性情報作成手段によって作成された前記関連性情報とに基づき、前記異なる部分領域に関する前記吸光係数を算出する第２係数算出機能と
をコンピュータに実現させる。【００１０】
さらに、同目的は、係るプログラムを記録するコンピュータが読み取り可能な記録媒体によっても実現される。
【発明の効果】
【００１１】
本発明に係る係数算出装置等によれば、ある領域に関する正確な吸光係数を短期間に算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る係数算出装置が有する構成を示すブロック図である。
【図２】第１の実施形態に係る係数算出装置における処理の流れを示すフローチャートである。
【図３】画像情報、及び、部分画像情報の一例を概念的に表す図である。
【図４】関連性情報作成部が作成する情報の一例を概念的に表す図である。
【図５】算出された関連性情報の一例を概念的に表す図である。
【図６】本発明の第２の実施形態に係る係数算出装置が有する構成を示すブロック図である。
【図７】第２の実施形態に係る係数算出装置における処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】本発明の第３の実施形態に係る係数算出装置が有する構成を示すブロック図である。
【図９】第３の実施形態に係る係数算出装置における処理の流れを示すフローチャートである。
【図１０】各グループに関して算出された関連性情報の一例を概念的に表す図である。
【図１１】本発明の第４の実施形態に係る係数算出装置が有する構成を示すブロック図である。
【図１２】第４の実施形態に係る係数算出装置における処理の流れを示すフローチャートである。
【図１３】本発明の各実施形態に係る係数算出装置を実現可能な計算処理装置のハードウェア構成例を概略的に示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
次に、本発明を実施する実施形態について図面を参照しながら詳細に説明する。
【００１４】
＜第１の実施形態＞
図１を参照しながら、本発明の第１の実施形態に係る係数算出装置１０１が有する構成について詳細に説明する。図１は、本発明の第１の実施形態に係る係数算出装置１０１が有する構成を示すブロック図である。
【００１５】
第１の実施形態に係る係数算出装置１０１は、特徴量算出部１０２と、第１係数算出部１０３と、第２係数算出部１０４と、関連性情報作成部１０５とを有する。係数算出装置１０１は、さらに、指数算出部１０６と、シミュレーション部１０７とを有してもよい。
【００１６】
係数算出装置１０１は、圃場１１２（図３）を見込む画角にて撮像された画像情報１１１（図３）のうち、圃場領域が複数の部分領域に分割された画像を表す部分画像情報１１３（図３）を、センサ、記憶装置等から受け取る。図３は、画像情報１１１、及び、部分画像情報１１３の一例を概念的に表す図である。
【００１７】
図２を参照しながら後述する処理は、部分画像情報１１３が表す部分領域に対して実行される。
【００１８】
画像情報１１１は、たとえば、人工衛星、ドローン、ヘリコプターに搭載された近赤外カメラ等を用いて、圃場１１２を見込む画角にて撮像された画像である。画像情報１１１は、圃場１１２以外の領域を表す情報を含んでいてもよい。また、画像情報１１１は、可視域が撮像された画像、及び、近赤外域が撮像された画像等、１つの圃場に関して撮像された複数の画像であってもよい。以降、説明の便宜上、画像情報１１１のうち、圃場１１２の領域（以降、「圃場領域」と表す）を表す情報を「圃場領域情報」と表す。
【００１９】
該複数の部分領域は、相互に重複した領域を含んでいてもよいし、重複した領域を含んでいなくてもよい。また、該部分領域は、規則的な形状を有していてもよいし、不規則的な形状を有していてもよい。以降の説明においては、説明の便宜上、部分領域は、該圃場領域にて、格子状に配置された領域であって、複数の部分領域間にて互いに重複している領域を含んでいないとする。
【００２０】
また、係数算出装置１０１は、圃場１１２を見込む画角にて撮像された画像情報１１１を読み取り、画像情報１１１から圃場１１２を表す圃場領域情報を特定してもよい。この場合に、係数算出装置１０１は、特定した該圃場領域情報が表す圃場領域を複数の部分領域に分割することによって、各部分領域を表す部分画像情報１１３を作成する。
【００２１】
次に、図２を参照しながら、本発明の第１の実施形態に係る係数算出装置１０１における処理について詳細に説明する。図２は、第１の実施形態に係る係数算出装置１０１における処理の流れを示すフローチャートである。
【００２２】
まず、特徴量算出部１０２は、部分画像情報１１３が表す部分領域に関する特徴を表す特徴量を算出する（ステップＳ１０１）。特徴量算出部１０２は、該特徴量として、たとえば、該部分領域において植物の葉が存在している領域（以降、「葉領域」と表す）の面積割合を算出する。特徴量は、上述した例に限定されない。特徴量が葉領域の面積割合である場合における例を参照しながら、特徴量を算出する処理に関して詳細に説明する。
【００２３】
特徴量算出部１０２は、該部分領域のうち、圃場１１２において植物の葉が存在している葉領域を特定する。たとえば、特徴量算出部１０２は、近赤外カメラを用いて圃場１１２が撮像されている画像に基づき該葉領域を特定する。画像がカラー画像である場合に、特徴量算出部１０２は、たとえば、ある領域における該色が、葉を表す色の範囲である場合に、該ある領域を葉領域であると判定してもよい。
【００２４】
特徴量算出部１０２は、該部分領域の面積に対する、該葉領域の面積割合（以降、「被覆率」とも表す）を、特徴量として算出する。割合は、必ずしも、数学的に定義される割合でなくともよく、該葉領域が該部分領域に占める程度を表していればよい。葉領域の面積割合（すなわち、被覆率）は、吸光係数と高い関連性を有する情報の一例である。
【００２５】
特徴量算出部１０２は、上述した処理を各部分領域に関して実行することによって、該部分領域に関する被覆率を、該部分領域に関する特徴量として算出する。特徴量算出部１０２は、算出した該特徴量を関連性情報作成部１０５に入力する。
【００２６】
第１係数算出部１０３は、該複数の部分領域のうち一部の部分領域に関して、該一部の部分領域に関する植生指数を、人工衛星に搭載されているセンサ等から受け取る。第１係数算出部１０３は、該一部の部分領域に関する葉面積指数を、シミュレーション部１０７から受け取る。
【００２７】
植生指数は、たとえば、ある領域における植生の分布状況や、該植生の活性度を表す正規化差植生指数（ＮＤＶＩ）、または、重み付き植生指数（ＷＤＶＩ）である。ＮＤＶＩは、Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ＿Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ＿Ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ＿Ｉｎｄｅｘの略称を表す。ＷＤＶＩは、Ｗｅｉｇｈｔｅｄ＿Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ＿Ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ＿Ｉｎｄｅｘの略称を表す。ＮＤＶＩは、たとえば、式１に示された処理に従い、人工衛星に搭載されているセンサ等によって、圃場１１２付近に関して観測された可視域赤の反射率Ｒと、近赤外域の反射率ＩＲとに基づき算出される。
【００２８】
ＮＤＶＩ＝（ＩＲ−Ｒ）÷（ＩＲ＋Ｒ）・・・（式１）、
ただし、ＮＤＶＩは、正の大きな値であるほど植生が濃いことを表す。
【００２９】
また、ＷＤＶＩは、たとえば、近赤外分光法（ＮＩＲ：Ｎｅａｒ＿ＩｎｆｒａＲｅｄ）に従い測定された近赤外域の反射率ＩＲと、可視域赤の反射率Ｒとに対して、式２に示された処理を適用することによって算出することができる。
【００３０】
ＷＤＶＩ＝ＩＲ−Ｃ×Ｒ・・・（式２）、
ただし、Ｃは、部分領域に植物が存在していない場合における近赤外域の反射率ＳＩＲと、部分領域に植物が存在していない場合における反射率ＳＲとの比を表す。
【００３１】
葉面積指数は、たとえば、水稲生育予測モデル（ＳＩＭＲＩＷ）等に含まれている葉面積指数（ＬＡＩ）を表す。ＳＩＭＲＩＷは、ＳＩｍｕｌａｔｉｏｎ＿Ｍｏｄｅｌ＿ｆｏｒ＿ＲＩｃｅ＿Ｗｅａｔｈｅｒ＿ｒｅｌａｔｉｏｎｓの略称を表す。ＬＡＩは、Ｌｅａｆ＿Ａｒｅａ＿Ｉｎｄｅｘの略称を表す。葉面積指数ＬＡＩは、たとえば、ある部分領域における気温Ｔｅ、降水量ｒ、日射時間ｔｓ、土中に存在している吸収可能な窒素量Ｎｉ、及び、灌漑量ｗに対して、式３に示された所定の処理Ｆを適用することによって算出することができる。
【００３２】
ＬＡＩ＝Ｆ（Ｔｅ，ｒ，ｔｓ，Ｎｉ，ｗ）・・・（式３）。
【００３３】
式３は、圃場にて実施されている営農に基づき葉面積指数を予測可能なモデルに基づき算出する処理を表す。モデルは、たとえば、該葉面積指数を表すパラメタを含む偏微分方程式等の情報であって、葉面積指数と、他の情報との関連性を表す情報である。偏微分方程式は、必ずしも、１つの式でなく、複数の式であってもよい。当該モデルは、たとえば、有限要素法等の離散化手法に従い離散化される。この結果、連立一次方程式が作成される。所定の処理Ｆは、たとえば、反復法等の求解手順に従い、該連立一次方程式の解を算出する処理手順を概念的に表す。
【００３４】
シミュレーション部１０７は、式３に例示されているような葉面積指数（ＬＡＩ）を算出する手順に従い、たとえば、圃場１１２にて実施される営農をシミュレーションする。該シミュレーション部１０７は、たとえば、時間が推移した場合における葉面積指数の変化をシミュレーションすることによって、葉面積指数を算出してもよい。
【００３５】
第１係数算出部１０３は、一部の部分領域に関する該植生指数と、該葉面積指数（ＬＡＩ）とを所定の算出処理（式４に例示）に従い処理することによって、該一部の部分領域に関する吸光係数を算出する（ステップＳ１０２）。第１係数算出部１０３は、たとえば、式４に例示された処理に従い、該一部の部分領域に関する吸光係数αを算出する。
【００３６】
α＝−１÷ＬＡＩ×ｌｎ（１−ＷＤＶＩ÷ＷＤＶＩＩ）・・・（式４）、
ただし、ＷＤＶＩＩは、ＷＤＶＩの限界値（ｌｉｍｉｔｉｎｇ＿ｖａｌｕｅ）を表す。ｌｎ（）は、ネイピア数を底とする対数関数を表す。
【００３７】
関連性情報作成部１０５は、第１係数算出部１０３から、ある一部の部分領域に関する吸光係数を受け取り、さらに、特徴量算出部１０２から、該ある一部の部分領域に関する特徴量（たとえば、被覆率（すなわち、葉が存在している面積割合））を受け取る。関連性情報作成部１０５は、たとえば、図４に例示されているような、ある一部の部分領域に関する特徴量と、ある一部の部分領域に関する吸光係数とが関連付けされた情報を作成する。図４は、関連性情報作成部１０５が作成する情報の一例を概念的に表す図である。
【００３８】
図４に例示された情報においては、部分領域を表す識別子（ＩＤ）と、該部分領域に関する特徴量と、該部分領域に関する吸光係数とが関連付けされている。これは、部分領域ＩＤが表す部分領域に関する特徴量と、該部分領域に関する吸光係数とに関する情報であることを表す。たとえば、部分領域ＩＤ「３」と、特徴量「０．９８３４」と、吸光係数「０．４７」とが関連付けされている。これは、部分領域ＩＤ「３」が表す部分領域に関する特徴量が「０．９８３４」であり、該部分領域に関する吸光係数が「０．４７」であることを表す。
【００３９】
以降の説明においては、説明の便宜上、部分領域に関する該吸光係数と、該部分領域に関する特徴量との組を「セット」と表す。この場合に、関連性情報作成部１０５は、該部分領域に関するセットを作成する。
【００４０】
関連性情報作成部１０５は、吸光係数と、特徴量との関連性を表す関連性情報を作成する（ステップＳ１０３）。関連性情報作成部１０５は、たとえば、図５に例示されているように、該吸光係数と、該特徴量（たとえば、被覆率）とにフィッティングしている関数を求めることによって、該関連性情報を算出する。図５は、算出された関連性情報の一例を概念的に表す図である。該関数は、たとえば、指数関数、多項式関数等の関数である。図５における横軸は、特徴量を表し、右側であるほど特徴量が大きな値であることを表す。図５における縦軸は、吸光係数を表し、上側であるほど吸光係数が大きな値であることを表す。図５に示された例の場合に、関連性情報作成部１０５は、関連性情報として、「吸光係数ｃ＝０．０５６６×ｅｘｐ（２．２００２×特徴量ｄ）」（ただし、ｅｘｐ（）は、ネイピア数ｅを底とする指数関数を表す）を算出する。
【００４１】
第２係数算出部１０４は、関連性情報作成部１０５によって作成された該関連性情報と、複数の部分領域のうち、上述した一部の部分領域とは異なる部分領域（すなわち、第１係数算出部１０３によって吸光係数が算出されていない部分領域）に関する特徴量（たとえば、被覆率）とを受け取る。第２係数算出部１０４は、該関連性情報において該特徴量に応じた吸光係数を算出することによって、該異なる部分領域に関する吸光係数を算出する（ステップＳ１０４）。
【００４２】
指数算出部１０６は、第２係数算出部１０４から、該吸光係数を受け取る。指数算出部１０６は、部分領域に関する該吸光係数と、該部分領域に関する植生指数（ＷＤＶＩ）と対して、式５に示された処理を適用することによって、該部分領域に関する葉面積指数（ＬＡＩ）を算出する。
【００４３】
ＬＡＩ＝−１÷α×ｌｎ（１−ＷＤＶＩ÷ＷＤＶＩＩ）・・・（式５）。
【００４４】
次に、本発明の第１の実施形態に係る係数算出装置１０１に関する効果について説明する。
【００４５】
第１の実施形態に係る係数算出装置１０１によれば、ある領域に関する正確な吸光係数を短期間に算出することができる。この理由は、係数算出装置１０１においては、圃場領域のうち一部の部分領域に関してのみ所定の算出処理が実行され、該一部の部分領域とは異なる部分領域に関しては、該部分領域の特徴量に基づき吸光係数が算出されるからである。また、特徴量に基づき吸光係数を算出する処理（図５を算出しながら上述）における処理量は、所定の算出処理（式３を参照しながら上述）に従い吸光係数を算出する処理における処理量よりも少ない。したがって、当該所定の算出処理に長い処理時間を要する場合であっても、係数算出装置１０１によれば、圃場領域のうち複数の部分領域に関する正確な吸光係数を短期間に算出することができる。
【００４６】
また、第１の実施形態に係る係数算出装置１０１によれば、圃場領域のうち複数の部分領域に関する吸光係数をより正確に算出することができる。この理由は、吸光係数と高い関連性を有する葉領域の面積割合に基づき、係数算出装置１０１が吸光係数を算出するからである。すなわち、葉領域の面積割合が吸光係数と高い関連性を有するので、係数算出装置１０１が算出する吸光係数は、より正確な値である。
【００４７】
さらに、第１の実施形態に係る係数算出装置１０１によれば、正確な葉面積指数（ＬＡＩ）を、少ない処理量で算出することができる。この理由は、式５に従い葉面積指数を算出する処理は、式３に従い葉面積指数を算出する処理に比べて処理量が少なく、さらに、上述したように、当該葉面積指数を算出する基である吸光係数が正確な値であるからである。
【００４８】
＜第２の実施形態＞
次に、上述した第１の実施形態を基本とする本発明の第２の実施形態について説明する。
【００４９】
以降の説明においては、本実施形態に係る特徴的な部分を中心に説明すると共に、上述した第１の実施形態と同様な構成については、同一の参照番号を付すことにより、重複する説明を省略する。
【００５０】
図６を参照しながら、本発明の第２の実施形態に係る係数算出装置２０１が有する構成について詳細に説明する。図６は、本発明の第２の実施形態に係る係数算出装置２０１が有する構成を示すブロック図である。
【００５１】
第２の実施形態に係る係数算出装置２０１は、特徴量算出部２０２と、第１係数算出部２０３と、第２係数算出部２０４と、関連性情報作成部２０５と、領域選択部２０６とを有する。係数算出装置２０１は、さらに、指数算出部１０６を有してもよい。
【００５２】
第１係数算出部２０３は、第１係数算出部１０３（図１）が有している構成と同様な構成を有する。ただし、領域選択部２０６が複数の部分領域の中から選択した一部の部分領域に関して、第１係数算出部２０３は、所定の算出処理に従い吸光係数を算出する。第２係数算出部２０４は、第２係数算出部１０４（図１）が有している構成と同様な構成を有する。関連性情報作成部２０５は、関連性情報作成部１０５（図１）が有している構成と同様な構成を有する。
【００５３】
次に、図７を参照しながら、本発明の第２の実施形態に係る係数算出装置２０１における処理について詳細に説明する。図７は、第２の実施形態に係る係数算出装置２０１における処理の流れを示すフローチャートである。
【００５４】
特徴量算出部２０２は、部分画像情報１１３（図３に例示）が表す部分領域に関する特徴を表す特徴量を算出する（ステップＳ２０１）。ステップＳ２０１における処理は、ステップＳ１０１（図２）における処理と同様な処理である。
【００５５】
領域選択部２０６は、圃場領域に含まれている複数の部分領域の中から、所定の選択条件を満たしている部分領域を、一部の部分領域として選択する（ステップＳ２０２）。上述したように、第１係数算出部２０３は、領域選択部２０６が選択した該一部の部分領域に関して、式４に例示されているような処理に従い吸光係数を算出する。領域選択部２０６が該一部の部分領域を選択する処理について具体的に説明する。
【００５６】
所定の選択条件が部分領域の位置を表す位置情報に関する条件である場合の例を参照しながら、該処理について説明する。所定の選択条件は、たとえば、該部分領域の位置を表す位置情報の散らばり度（散らばり方の程度）が所定の散らばり度よりも大きいという条件である。散らばり度は、たとえば、部分領域の位置に関する分散であり、圃場１１２（図３）にて部分領域が散らばっているほど大きな値となる。散らばり度は、分散と同様な数値であってもよい。領域選択部２０６は、各部分領域を表す部分画像情報１１３（図３に例示）と、該部分領域の位置を表す位置情報とを、センサ、記憶装置等から受け取る。領域選択部２０６は、該位置情報の散らばり度が所定の散らばり度よりも大きいという条件を満たしている部分領域を、複数の部分領域の中から選択する。言い換えると、領域選択部２０６は、複数の部分領域の中から、当該部分領域の位置がばらついているという条件を満たしている部分領域を、一部の部分領域として選択する。
【００５７】
所定の選択条件が、部分領域の特徴量（たとえば、葉領域の面積割合）に関する条件である場合の例を参照しながら、領域選択部２０６が実行する処理について説明する。所定の選択条件は、たとえば、部分領域に関する特徴量の散らばり度が所定の散らばり度よりも大きいという条件である。この場合に、領域選択部２０６は、各部分領域を表す部分画像情報１１３（図３に例示）をセンサ、記憶装置等から受け取り、該部分領域に関して算出された特徴量を、特徴量算出部２０２から受け取る。領域選択部２０６は、該特徴量の散らばり度が所定の散らばり度よりも大きいという条件を満たしている部分領域を、複数の部分領域の中から選択する。言い換えると、領域選択部２０６は、複数の部分領域の中から、当該部分領域に関する特徴量がばらついているという条件を満たしている部分領域を、一部の部分領域として選択する。
【００５８】
次に、第１係数算出部２０３は、領域選択部２０６が選択した該一部の部分領域に関して、所定の算出処理に従い吸光係数を算出する（ステップＳ２０３）。ステップＳ２０３における処理は、ステップＳ１０２（図２）における処理と同様な処理である。
【００５９】
以降、図２におけるステップＳ１０３乃至ステップＳ１０４と同様な処理が実行される（ステップＳ２０４乃至ステップＳ２０５）。
【００６０】
次に、本発明の第２の実施形態に係る係数算出装置２０１に関する効果について説明する。
【００６１】
第２の実施形態に係る係数算出装置２０１によれば、ある領域に関する正確な吸光係数を短期間に算出することができる。この理由は、第１の実施形態にて説明した理由と同様である。
【００６２】
第２の実施形態に係る係数算出装置２０１によれば、圃場領域のうち複数の部分領域に関する吸光係数をより正確に算出することができる。この理由は、領域選択部２０６が選択した部分領域が、吸光係数と、特徴量との関連性を表す関連性情報を作成するのに適しているからである。
【００６３】
領域選択部２０６が、特徴量の散らばり度が所定の散らばり度よりも大きいという条件を満たしている部分領域を選択する場合に、関連性情報作成部２０５は、広い範囲に散らばっている特徴量に基づき、当該関連性情報を作成する。したがって、特徴量には偏りがないので、該特徴量に基づき算出される関連性情報は、より、正確な関連性を表している。
【００６４】
また、領域選択部２０６が、位置情報の散らばり度が所定の散らばり度よりも大きいという条件を満たしている部分領域を選択する場合に、該部分領域に関する特徴量の散らばり度は、より広い範囲に散らばっている可能性が高い。この結果、関連性情報作成部２０５は、広い範囲に散らばっている特徴量に基づき、当該関連性情報を作成する。したがって、特徴量には偏りがないので、該特徴量に基づき算出される関連性情報は、より、正確な関連性を表している可能性が高い。
【００６５】
＜第３の実施形態＞
次に、上述した第１の実施形態を基本とする本発明の第３の実施形態について説明する。
【００６６】
以降の説明においては、本実施形態に係る特徴的な部分を中心に説明すると共に、上述した第１の実施形態と同様な構成については、同一の参照番号を付すことにより、重複する説明を省略する。
【００６７】
図８を参照しながら、本発明の第３の実施形態に係る係数算出装置３０１が有する構成について詳細に説明する。図８は、本発明の第３の実施形態に係る係数算出装置３０１が有する構成を示すブロック図である。
【００６８】
第３の実施形態に係る係数算出装置３０１は、特徴量算出部３０２と、第１係数算出部３０３と、第２係数算出部３０４と、関連性情報作成部３０５とを有する。
【００６９】
第１係数算出部３０３は、第１係数算出部１０３（図１）が有している構成と同様な構成を有する。第２係数算出部３０４は、第２係数算出部１０４（図１）が有している構成と同様な構成を有する。
【００７０】
関連性情報作成部３０５は、ある一部の部分領域に関して算出された該吸光係数を、第１係数算出部３０３から受け取る。関連性情報作成部３０５は、該ある一部の部分領域に関して算出された特徴量（たとえば、葉領域の面積割合）を、特徴量算出部３０２から受け取る。関連性情報作成部３０５は、該ある一部の部分領域の位置を表す位置情報を、センサ、記憶装置等から受け取る。関連性情報作成部３０５は、ある一部の部分領域に関する吸光係数と、該ある一部の部分領域に関する特徴量とが関連付けされた情報（図４に例示）とを作成する。関連性情報作成部３０５は、さらに、ある一部の部分領域に関する吸光係数に、該ある一部の部分領域を表す部分領域ＩＤが関連付けされた情報を作成してもよい。
【００７１】
次に、図９を参照しながら、本発明の第３の実施形態に係る係数算出装置３０１における処理について詳細に説明する。図９は、第３の実施形態に係る係数算出装置３０１における処理の流れを示すフローチャートである。
【００７２】
まず、ステップＳ１０１及びステップＳ１０２（図２）に示された処理と同様の処理が実行される（ステップＳ３０１乃至ステップＳ３０２）。
【００７３】
関連性情報作成部３０５は、特徴量と、吸光係数とが関連付けされたセット（図４に例示）を、相互に類似している複数のグループに分類する（ステップＳ３０３）。関連性情報作成部３０５は、たとえば、クラスタリング手法に従い、該セットを複数のグループに分類する。図１０に例示されているように、関連性情報作成部３０５は、グループごとに、当該グループに属しているセットに基づき関連性を表す関連性情報を作成し（ステップＳ３０４）、さらに、当該グループに関する位置（たとえば、該グループに属している部分領域の位置の平均）を表す位置情報を作成する（ステップＳ３０５）。図１０は、各グループに関して算出された関連性情報の一例を概念的に表す図である。
【００７４】
図１０における横軸は、特徴量を表し、右側であるほど特徴量が大きな値であることを表す。図１０における縦軸は、吸光係数を表し、上側であるほど吸光係数が大きな値であることを表す。図１０に示された例の場合に、セットは、矩形によって示された第１グループと、三角形によって示された第２グループとに分類されている。関連性情報作成部３０５は、第１グループに関する関連性情報として、「吸光係数ｃ＝０．２４５８×ｅｘｐ（０．６８１４×特徴量ｄ）」（ただし、ｅｘｐ（）は、ネイピア数を底とする指数関数を表す）を算出する。関連性情報作成部３０５は、第２グループに関する関連性情報として、「吸光係数ｃ＝０．１２４９×ｅｘｐ（１．２８６４×特徴量ｄ）」を算出する。
【００７５】
関連性情報作成部３０５は、ステップＳ３０５、及び、ステップＳ３０４の順に処理を実行してもよい。
【００７６】
第２係数算出部３０４は、グループごとの関連性情報と、該グループに関する位置情報とを関連性情報作成部３０５から受け取る。第２係数算出部３０４は、ある一部の部分領域とは異なる部分領域の位置を表す位置情報を、センサ、記憶装置等から受け取る。第２係数算出部３０４は、当該異なる部分領域に関する特徴量を、特徴量算出部３０２から受け取る。第２係数算出部３０４は、異なる部分領域の位置に最も近いグループ（以降、「選択グループ」と表す）を、当該グループに関する位置情報に基づき選択する（ステップＳ３０６）。第２係数算出部３０４は、選択グループに関して作成された関連性情報と、当該異なる部分領域に関する特徴量とに基づき、当該異なる部分領域に関する吸光係数を算出する（ステップＳ３０７）。
【００７７】
次に、本発明の第３の実施形態に係る係数算出装置３０１に関する効果について説明する。
【００７８】
第３の実施形態に係る係数算出装置３０１によれば、ある領域に関する正確な吸光係数を短期間に算出することができる。この理由は、第１の実施形態にて説明した理由と同様である。
【００７９】
第３の実施形態に係る係数算出装置３０１によれば、圃場領域のうち複数の部分領域に関する吸光係数をより正確に算出することができる。この理由について説明する。吸光係数は、隣接している部分領域間にてなだらかに変化することが多い。このため、距離が近いグループに含まれている部分領域に基づき算出された関連性情報は、当該部分領域に近い部分領域に関する関連性情報を、正確に表している可能性が高い。したがって、対象とする部分領域に近い部分領域に関する関連性情報に基づき当該対象とする部分領域における吸光係数を算出することによって、係数算出装置３０１は、当該吸光係数を正確に算出することができる。
【００８０】
＜第４の実施形態＞
次に、本発明の第４の実施形態について説明する。
【００８１】
図１１を参照しながら、本発明の第４の実施形態に係る係数算出装置４０１が有する構成について詳細に説明する。図１１は、本発明の第４の実施形態に係る係数算出装置４０１が有する構成を示すブロック図である。
【００８２】
第４の実施形態に係る係数算出装置４０１は、第１係数算出部４０２と、第２係数算出部４０３と、関連性情報作成部４０４とを有する。
【００８３】
次に、図１２を参照しながら、本発明の第４の実施形態に係る係数算出装置４０１における処理について詳細に説明する。図１２は、第４の実施形態に係る係数算出装置４０１における処理の流れを示すフローチャートである。
【００８４】
第１係数算出部４０２は、圃場１１２（図３）に含まれている複数の部分領域のうち、一部の部分領域に関して、所定の算出処理に従い吸光係数を算出する（ステップＳ４０１）。所定の算出処理は、たとえば、該一部の部分領域にて実施された灌漑量に基づき葉面積指数を算出し、該一部の部分領域に関する植生指数（たとえば、ＮＤＶＩ、ＷＤＶＩ）と、算出した該葉面積指数とに対して、式４に示された処理を実行することによって、該一部の部分領域に関する吸光係数を算出する処理である。
【００８５】
関連性情報作成部４０４は、該一部の部分領域に関する吸光係数を、第１係数算出部４０２から受け取る。関連性情報作成部４０４は、該一部の部分領域に関する特徴を表す特徴量をセンサ、記憶装置等から受け取る。該特徴量は、たとえば、該一部の部分領域にて葉が存在している葉領域の面積割合を表す被覆率である。関連性情報作成部４０４は、該吸光係数と、該特徴量との関連性を表す関連性情報（たとえば、図５、図１０）を作成する。関連性情報作成部４０４は、たとえば、該吸光係数と、該特徴量とにフィッティングしている関数を算出することによって、該関連性情報を作成する（ステップＳ４０２）。
【００８６】
第２係数算出部４０３は、関連性情報を、関連性情報作成部４０４から受け取る。第２係数算出部４０３は、該一部の部分領域とは異なる部分領域に関する特徴量を、センサ、記憶装置等から受け取る。第２係数算出部４０３は、該関連性情報に基づき、該特徴量に応じた吸光係数を算出することによって、該異なる部分領域に関する吸光係数を算出する（ステップＳ４０３）。
【００８７】
第１係数算出部４０２は、第１の実施形態に係る第１係数算出部１０３（図１）が有している機能、第２の実施形態に係る第１係数算出部２０３（図６）が有している機能、または、第３の実施形態に係る第１係数算出部３０３（図８）が有している機能と同様な機能を用いて実現することができる。第２係数算出部４０３は、第１の実施形態に係る第２係数算出部１０４（図１）が有している機能、第２の実施形態に係る第２係数算出部２０４（図６）が有している機能、または、第３の実施形態に係る第２係数算出部３０４（図８）が有している機能と同様な機能を用いて実現することができる。関連性情報作成部４０４は、第１の実施形態に係る関連性情報作成部１０５（図１）が有している機能、第２の実施形態に係る関連性情報作成部２０５（図６）が有している機能、または、第３の実施形態に係る関連性情報作成部３０５（図８）が有している機能と同様な機能を用いて実現することができる。
【００８８】
したがって、係数算出装置４０１は、第１の実施形態に係る係数算出装置１０１（図１）が有している機能、第２の実施形態に係る係数算出装置２０１（図６）が有している機能、または、第３の実施形態に係る係数算出装置３０１（図８）が有している機能と同様な機能を用いて実現することができる。
【００８９】
次に、本発明の第４の実施形態に係る係数算出装置４０１に関する効果について説明する。
【００９０】
第４の実施形態に係る係数算出装置４０１によれば、ある領域に関する正確な吸光係数を短期間に算出することができる。この理由は、係数算出装置４０１においては、圃場領域のうち一部の部分領域に関してのみ所定の算出処理が実行され、該一部の部分領域とは異なる部分領域に関しては、該部分領域の特徴量に基づき吸光係数が算出されるからである。したがって、所定の算出処理に長い処理時間を要する場合であっても、係数算出装置４０１によれば、圃場領域のうち複数の部分領域に関する正確な吸光係数を短期間に算出することができる。
【００９１】
（ハードウェア構成例）
上述した本発明の各実施形態に係る係数算出装置を、１つの計算処理装置（情報処理装置、コンピュータ）を用いて実現するハードウェア資源の構成例について説明する。但し、係る係数算出装置は、物理的または機能的に少なくとも２つの計算処理装置を用いて実現されてもよい。また、係る係数算出装置は、専用の装置として実現されてもよい。
【００９２】
図１３は、本発明の各実施形態に係る係数算出装置を実現可能な計算処理装置のハードウェア構成例を概略的に示すブロック図である。計算処理装置２０は、中央処理演算装置（Ｃｅｎｔｒａｌ＿Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ＿Ｕｎｉｔ、以降「ＣＰＵ」と表す）２１、メモリ２２、ディスク２３、不揮発性記録媒体２４、及び、通信インターフェース（以降、「通信ＩＦ」と表す）２７を有する。計算処理装置２０は、入力装置２５、出力装置２６に接続可能であってもよい。計算処理装置２０は、通信ＩＦ２７を介して、他の計算処理装置、及び、通信装置と情報を送受信することができる。
【００９３】
不揮発性記録媒体２４は、コンピュータが読み取り可能な、たとえば、コンパクトディスク（Ｃｏｍｐａｃｔ＿Ｄｉｓｃ）、デジタルバーサタイルディスク（Ｄｉｇｉｔａｌ＿Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ＿Ｄｉｓｃ）である。また、不揮発性記録媒体２４は、ユニバーサルシリアルバスメモリ（ＵＳＢメモリ）、ソリッドステートドライブ（Ｓｏｌｉｄ＿Ｓｔａｔｅ＿Ｄｒｉｖｅ）等であってもよい。不揮発性記録媒体２４は、電源を供給しなくても係るプログラムを保持し、持ち運びを可能にする。不揮発性記録媒体２４は、上述した媒体に限定されない。また、不揮発性記録媒体２４の代わりに、通信ＩＦ２７、及び、通信ネットワークを介して係るプログラムを持ち運びしてもよい。
【００９４】
すなわち、ＣＰＵ２１は、ディスク２３に格納されているソフトウェア・プログラム（コンピュータ・プログラム：以下、単に「プログラム」と称する）を、実行する際にメモリ２２にコピーし、演算処理を実行する。ＣＰＵ２１は、プログラム実行に必要なデータをメモリ２２から読み取る。表示が必要な場合に、ＣＰＵ２１は、出力装置２６に出力結果を表示する。外部からプログラムを受け取る場合に、ＣＰＵ２１は、入力装置２５からプログラムを読み取る。ＣＰＵ２１は、上述した図１、図６、図８、または、図１１に示す各部が表す機能（処理）に対応するところのメモリ２２にある係数算出プログラム（図２、図７、図９、または、図１２）を解釈し実行する。ＣＰＵ２１は、上述した本発明の各実施形態において説明した処理を順次実行する。
【００９５】
すなわち、このような場合に、本発明の各実施形態は、係る係数算出プログラムによっても成し得ると捉えることができる。さらに、係る係数算出プログラムが記録されたコンピュータが読み取り可能な不揮発性の記録媒体によっても、本発明の各実施形態は成し得ると捉えることができる。
【００９６】
以上、上述した実施形態を模範的な例として本発明を説明した。しかし、本発明は、上述した実施形態には限定されない。すなわち、本発明は、本発明のスコープ内において、当業者が理解し得る様々な態様を適用することができる。
【符号の説明】
【００９７】
１０１    係数算出装置
１０２    特徴量算出部
１０３    第１係数算出部
１０４    第２係数算出部
１０５    関連性情報作成部
１０６    指数算出部
１０７    シミュレーション部
１１１    画像情報
１１２    圃場
１１３    部分画像情報
２０１    係数算出装置
２０２    特徴量算出部
２０３    第１係数算出部
２０４    第２係数算出部
２０５    関連性情報作成部
２０６    領域選択部
３０１    係数算出装置
３０２    特徴量算出部
３０３    第１係数算出部
３０４    第２係数算出部
３０５    関連性情報作成部
４０１    係数算出装置
４０２    第１係数算出部
４０３    第２係数算出部
４０４    関連性情報作成部
２０    計算処理装置
２１    ＣＰＵ
２２    メモリ
２３    ディスク
２４    不揮発性記録媒体
２５    入力装置
２６    出力装置
２７    通信ＩＦ
【図１】
2019003400.tif 000003
【図２】
2019003400.tif 000004
【図３】
2019003400.tif 000005
【図４】
2019003400.tif 000006
【図５】
2019003400.tif 000007
【図６】
2019003400.tif 000008
【図７】
2019003400.tif 000009
【図８】
2019003400.tif 000010
【図９】
2019003400.tif 000011
【図１０】
2019003400.tif 000012
【図１１】
2019003400.tif 000013
【図１２】
2019003400.tif 000014
【図１３】
2019003400.tif 000015
【手続補正書】
【提出日】令和1年11月20日(2019.11.20)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
圃場における複数の部分領域のうち、一部の部分領域に関して、所定の算出処理に従い吸光係数を算出する第１係数算出手段と、
前記一部の部分領域に関して算出された該吸光係数と、前記一部の部分領域に関する特徴を表す特徴量との関連性を表す関連性情報を作成する関連性情報作成手段と、
前記複数の部分領域のうちの前記一部の部分領域と異なる部分領域に関する前記特徴量と、前記関連性情報作成手段によって作成された前記関連性情報とに基づき、前記異なる部分領域に関する前記吸光係数を算出する第２係数算出手段と
を備える係数算出装置。
【請求項２】
前記圃場を見込む画角にて撮像された画像に基づき、前記複数の部分領域について、前記部分領域において葉が存在している領域の面積割合を前記特徴量として算出する特徴量算出手段
をさらに備える請求項１に記載の係数算出装置。
【請求項３】
該部分領域の位置を表す位置情報の散らばり度が所定の散らばり度よりも大きな前記部分領域を、前記複数の部分領域から前記一部の部分領域として選択する領域選択手段
をさらに備える請求項１または請求項２に記載の係数算出装置。
【請求項４】
前記特徴量の散らばり度が所定の散らばり度よりも大きな前記部分領域を、前記複数の部分領域から前記一部の部分領域として選択する領域選択手段
をさらに備える請求項１または請求項２に記載の係数算出装置。
【請求項５】
前記関連性情報作成手段は、前記部分領域に関する前記吸光係数と、当該部分領域に関する前記特徴量とのセットを、相互に類似している複数のグループに分類し、分類された前記グループごとに前記関連性情報を作成し、さらに、前記グループに関する位置情報を、当該グループに属している前記部分領域の位置を表す位置情報に基づき算出し、
前記第２係数算出手段は、前記グループに関する位置情報と、前記異なる部分領域の位置とが最も近い選択グループを選択し、前記選択グループに関して作成された前記関連性情報に基づき、前記異なる部分領域に関する前記吸光係数を算出する
請求項１乃至請求項４のいずれかに記載の係数算出装置。
【請求項６】
前記圃場における灌漑量に基づき葉面積指数を算出するシミュレーション手段
をさらに備え、
前記第１係数算出手段は、前記シミュレーション手段が算出した前記葉面積指数に対して、前記所定の算出処理を実行することによって、前記吸光係数を算出する
請求項１乃至請求項５のいずれかに記載の係数算出装置。
【請求項７】
前記第２係数算出手段によって、前記部分領域に関して算出された前記吸光係数と、当該部分領域に関する植生指数とに基づき、当該部分領域に関する葉面積指数を算出する指数算出手段
をさらに備える請求項１乃至請求項５のいずれかに記載の係数算出装置。
【請求項８】
情報処理装置によって、圃場における複数の部分領域のうち、一部の部分領域に関して、所定の算出処理に従い吸光係数を算出し、前記一部の部分領域に関して算出された該吸光係数と、前記一部の部分領域に関する特徴を表す特徴量との関連性を表す関連性情報を作成し、前記複数の部分領域のうちの前記一部の部分領域と異なる部分領域に関する前記特徴量と、作成された前記関連性情報とに基づき、前記異なる部分領域に関する前記吸光係数を算出する係数算出方法。
【請求項９】
圃場における複数の部分領域のうち、一部の部分領域に関して、所定の算出処理に従い吸光係数を算出する第１係数算出機能と、
前記一部の部分領域に関して算出された該吸光係数と、前記一部の部分領域に関する特徴を表す特徴量との関連性を表す関連性情報を作成する関連性情報作成機能と、
前記複数の部分領域のうちの前記一部の部分領域と異なる部分領域に関する前記特徴量と、前記関連性情報作成機能によって作成された前記関連性情報とに基づき、前記異なる部分領域に関する前記吸光係数を算出する第２係数算出機能と
をコンピュータに実現させる係数算出プログラム。
【請求項１０】
前記圃場を見込む画角にて撮像された画像に基づき、前記複数の部分領域について、前記部分領域において葉が存在している領域の面積割合を前記特徴量として算出する特徴量算出機能
をさらにコンピュータに実現させる請求項９に記載の係数算出プログラム。
【国際調査報告】
2019003400.tif 000016
2019003400.tif 000017
2019003400.tif 000018
2019003400.tif 000019