(57)【要約】【課題】圃場の作物の株元部分、および、側面を適切に撮影できるドローン（無人飛行体）を提供する。【解決策】ドローンの進行方向に向かって後方であって、約60度の俯角の方向あを撮影可能なカメラをドローン下部に設置し、ドローンの回転翼の下降気流によって一時的に倒された作物を撮影することで、株元部分、および、側面を適切に撮影可能とする。カメラの俯角は飛行速度や風力・風向によって自動的に調整可能としてもよい。また、ドローンの方向転換時には常にカメラが一定方向に位置するよう機体全体を回転させることが好ましい。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
カメラと回転翼を備えた無人飛行体であって、
前記カメラは、進行方向に対してほぼ後方であり、水平線に対して俯角約６０度を成す方向にある圃場を撮影可能な位置に設けられており、
前記カメラは、前記回転翼が発生する気流により露出した作物の株元または葉の側面を撮影する無人飛行体。
【請求項２】
さらに、移動速度、または、風力と風向に応じて、前記カメラの方向の俯角を調整する手段を備えた請求項１に記載の無人飛行体。
【請求項３】
さらに、方向転換の際に前記カメラが進行方向に対して一定方向を向くような姿勢制御を行なう制御手段を備えた請求項１または請求項２に記載の無人飛行体。
【請求項４】
請求項１、請求項２、または、請求項３に記載の無人飛行体の前記カメラによって撮影された前記作物の株元または葉の側面の画像をニューラル・ネットワークの入力として、前記作物の生育状況、害虫の状況、または、雑草の状況を調査する方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願発明は、画像解析による圃場の作物生育状況把握のための作物の撮影に適した無人飛行体（ドローン）に関する。
【背景技術】
【０００２】
作物の生育状況を把握するためにドローン（無人飛行体、マルチコプター）等によって上空から圃場を撮影し、撮影した画像を解析する手法が知られている（たとえば、特許文献１）。圃場上の低空を飛行するドローンを使用することで、衛星写真を使用した場合と比較して精度が高い情報が得られるが、依然として正確な分析のためには十分な情報が得られないという課題があった。【０００３】
たとえば、ウンカ等の作物の害虫は株元部分に発生することが多いが、上空からの撮影では株元部分を適切に撮影することは困難であった。同様に、株元に発生する病斑、および、水面に発生している雑草の撮影も困難であった。また、特に稲の場合には、風を受けた時の葉の形状の画像が得られればケイ素の蓄積量を把握でき、それに基づいて稲の育成度を推定し、肥料計画を最適化することが可能だが、上空からの撮影ではそれを適切に把握することが困難であった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許公開公報  特開２００３−９６６４
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
圃場の作物の株元部分、および、側面を適切に撮影できるドローン（無人飛行体）を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本願発明は、カメラと回転翼を備えた無人飛行体であって、前記カメラは、進行方向に対してほぼ後方であり、水平線に対して俯角約６０度を成す方向にある圃場を撮影可能な位置に設けられており、前記カメラは、前記回転翼が発生する気流により露出した作物の株元または葉の側面を撮影する無人飛行体を提供することで前記課題を解決する。【０００７】
また、本願発明は、さらに、移動速度、または、風力と風向に応じて、前記カメラの方向の俯角を調整する手段を備えた段落０００６に記載の無人飛行体を提供することで前記課題を解決する。【０００８】
また、本願発明は、さらに、方向転換の際に前記カメラが進行方向に対して常に後方を向くような姿勢制御を行なう制御手段を備えた段落０００６または段落０００７に記載の無人飛行体を提供することで前記課題を解決する。【０００９】
また、本願発明は、段落０００６、段落０００７、または、段落０００８に記載の無人飛行体の前記カメラによって撮影された前記作物の株元または葉の側面の画像をニューラル・ネットワークの入力として、前記作物の生育状況、害虫の状況、または、雑草の状況を調査する方法を提供することで前記課題を解決する。
【発明の効果】
【００１０】
圃場の作物の株元部分、および、側面を適切に撮影できるドローン（無人飛行体）が提供される。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本願発明に係る作物の圃場撮影用ドローンの実施例の全体図（平面図）である。
【図２】本願発明に係る作物の圃場撮影用ドローンの実施例の全体図（右側面図）である。
【図３】本願発明に係る圃場撮影用ドローンの実施例による作物の株元部分撮影の基本的考え方を示す図である。
【図４】本願発明に係る圃場撮影用ドローンの実施例の方向転換の方法を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下に図を参照しながら、本願発明を実施するための形態について説明する。図はすべて例示である。
【００１３】
図１に本願発明に係るドローン（１００）の全体構造（平面図）を示す。本願明細書において、「ドローン」とは、駆動方法や制御方法を問わず、無人飛行体全般を指すこととする。回転翼（ローター）（１０１）とモーター（１０２）は、ドローンを飛行させるための手段である。図では、二段構成のローターを４セット使用した構成が示されているが、ローターの枚数や構成方法はこれと異なっていてもよい。本願発明に係るドローン（１００）には、飛行の制御を行なうためのコンピューター装置、遠隔操縦のための無線通信手段、位置検出のためのＧＰＳ装置（ＲＴＫ−ＧＰＳ等の高精度のものであることが好ましい）、および、バッテリー等が備えられていてよいが、図示していない。また、着陸の際に必要な脚部、モーターを維持するためのフレーム、および、回転翼に手が触れることを防ぐための安全フレーム等、一般的なドローンに必要な構成要素は図示しているが、自明であるため特に説明しない。
【００１４】
図２に本願発明に係るドローン（１００）の全体構造（右側面図）を示す。本願発明に係るドローン(１００）の下部にはカメラ（１０３）が設けられている。カメラ（１０３）は圃場の作物の映像を動画として連続的に撮影できることが望ましい。図示していないが、ドローン(１００）にはカメラ（１０３）の撮影画像を一時的に保存する記憶手段が備えられていることが望ましい。
【００１５】
図３に示すように、一般的にドローン（１００）では、回転翼による気流（３０１）は機体の進行方向の後ろ方向に流れる。回転翼による気流は圃場の作物を一時的になぎ倒す効果を生じさせる。結果的に、ドローン（１００）の進行方向の後方には、圃場（３０２）の作物（３０３）の株元部分、および、葉の側面が上空に対して露出した領域（３０４）が生じることになる。カメラ（１０３）によってこの領域（３０４）を選択的に撮影する、あるいは、この領域より広い領域を撮影して画像処理により求める領域（３０４）を抽出することにより、作物の株元、および、葉の側面の画像を取得可能である。葉の側面が上空に対して露出した領域（３０４）の画像はそれ以外の領域と比較して明度や彩度が大きく異なるため画像処理による抽出は容易である。加えて、風を受けた時の作物の葉の湾曲形状から葉の厚みや硬度が推定できる。
【００１６】
典型的な移動速度（毎秒約５メートル）でドローンが移動している時には、回転翼が作り出す気流の影響を最も受ける作物はドローンの進行方向に対して後方であって、俯角約６０度の方向にあることが発明者の実験により明らかになっている。カメラ（１０３）をこの方向に向けてもよいが、広角性能に優れたカメラ（１０３）を下方に向けて撮影し、作物の株元、および、葉の側面を画像だけを切り出してもよい。
【００１７】
株元を効果的に撮影できるカメラの向きは移動速度に依存して変わるためドローン（１００）に速度センサーを設けて、カメラ（１０３）の撮影方向をステッピングモーター等により可変として、移動速度に合わせて調整可能としてもよい。加えて、一時的になぎ倒される作物のドローン機体に対する相対位置は、風力と風向の影響を受けるため、ドローン（１００）に風力・風向センサーを設けてカメラ（１０３）の撮影方向を自動調整可能としてもよい。また、ドローン（１００）の遠隔操縦装置にカメラ（１０３）の画像を表示し、操作者が画像を確認しながらカメラ（１０３）の位置を微調整可能としてもよい。ドローン（１００）がホバリング時、あるいは、低速（たとえば、毎秒約３メートル以下）で飛行中である時にはカメラ（１０３）による撮影を行なわないような制御を行なってもよい。
【００１８】
図４に、本願発明に係る圃場撮影用ドローンの方向転換時の動作を示す。なお、図４におけるドローン（４００）は、図１に示したドローンを、機体の向きをわかりやすくするよう模式的に示したものである。一般に、ドローンが方向を転換する際は、図４−ａに示すように、機体の絶対的方向は変化させずに移動方向だけを変化させる。図４−ａのような方向転換方式では、カメラ（１０３）が常にドローン（１００）の進行方向の後ろ側を撮影できるようにするために、複数（典型的には４機）のカメラ（１０３）を設けて適宜切り替えて撮影を行なう、あるいは、ステッピングモーター等の手段により機体の進行方向に合わせて、カメラ（１０３）の位置を変化させることなどが必要である。
【００１９】
代替の方法として、図４−ｂのように、方向転換の際には機体の絶対的向きそのものを変えてもよい。このような方式を採ることで、１機のカメラ（１０３）をドローン（１００）に設置するだけで、常にドローン（１００）の進行方向の後ろ側を撮影することができる。俯角の調整が必要となることはあるが、複数のカメラを設ける方法やカメラの方向自体を変化させる方法と比較して、コスト、重量、および、正確性の点で有利である。
【００２０】
カメラ（１０３）により撮影された画像データを分析することで従来は得ることができなかった様々な情報が得られる。たとえば、近赤外線画像（たとえば、波長780nm近辺）の分析によりクロロフィルの存在を検知でき、これにより画像から作物部分のみを抽出できる。作物部分の画像にエッジ検出を適用し、葉の輪郭線を抽出することで、風を受けた時の葉の曲がり具合が測定できる。これにより、葉厚が推定でき、作物の生育状況を推定できる。特に、作物が稲の場合には、ケイ素の蓄積量を把握することもできる（ケイ素が多ければ葉の硬度が増すからである）。また、近赤外線画像の分析により判明した、作物部分がない部分である水面領域から（エッジ検出処理によって検出された）直線部分が密集している部分は株元であると推定できる。株元に対して近赤外線量が低下している部分をエッジ検出し、斑点状の領域が見られた時はウンカが付着していることが推定できる。株元に赤色が濃い領域が存在する場合には紋枯病が発生していることが推定できる。また、通常、株は２０センチメートルから３０センチメートルの等間隔で植えられているため、画像上で水面領域が等間隔に現われない場合は、雑草が発生していることが推定できる。また、これらの従来型画像解析に加えて、多数の画像データ例をニューラルネット（望ましくは、ディープ・ニューラルネット）の入力として機械学習を行なわせることで効率的に精度の高い分析を行なえることが発明者の実験により明らかになっている。
【００２１】
（本願発明による技術的に顕著な効果）
本願発明に係るドローンにより、圃場の作物全体の株元、および、葉の側面の画像を効率的に取得可能である。得られた結果を分析することで効果的かつ効率的な害虫対策や施肥計画に結び付けることができる。また、作物が稲である場合には、風を受けた時の葉の形状の画像によってケイ素の蓄積量を把握し、それに基づいて稲の育成度を推定し、肥料計画を最適化することが可能となる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【国際調査報告】
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