(57)【要約】  作物栽培支援装置は、作物（ＰＬ）を栽培する複数の圃場（ＦＤ）（栽培領域）別に作物（ＰＬ）に関する所定の栽培情報を出力する栽培情報出力部と、栽培情報を含む複数のパラメータの相関に基づく所定の標準範囲（ＮＲ）と栽培情報とを圃場（ＦＤ）毎に比較する比較部（３８）と、比較部（３８）の比較結果に基づいて栽培情報が標準範囲（ＮＲ）内か否かを圃場（ＦＤ）別に表示する表示部（３１）と、を備える。
2019044244.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
作物を栽培する複数の栽培領域別に作物に関する所定の栽培情報を出力する栽培情報出力部と、
前記栽培情報を含む複数のパラメータの相関に基づく所定の標準範囲と前記栽培情報とを前記栽培領域毎に比較する比較部と、
前記比較部の比較結果に基づいて前記栽培情報が前記標準範囲内か否かを前記栽培領域別に表示する表示部と、
を備えた、作物栽培支援装置。
【請求項２】
前記栽培情報出力部が、前記栽培領域で反射する太陽光に含まれる所定波長の光を検知する光学センサと、前記光学センサの検知結果に基づいて前記栽培領域内の作物の生育状態を示す生育指標を導出する生育指標導出部とを有し、前記栽培情報が前記生育指標から成る、請求項１に記載の作物栽培支援装置。
【請求項３】
前記栽培情報出力部が、前記栽培情報の入力操作を受け付けて出力する操作部を有する、請求項１または請求項２に記載の作物栽培支援装置。
【請求項４】
前記表示部は複数の前記パラメータを座標軸とする散布図を形成し、前記栽培情報が前記標準範囲内の前記栽培領域と前記標準範囲外の前記栽培領域とを異なるマーキングにより表示する、請求項１〜請求項３のいずれかに記載の作物栽培支援装置。
【請求項５】
前記表示部は複数の前記栽培領域のマップを形成し、前記栽培情報が前記標準範囲外の前記栽培領域上に所定のマーキングを表示する、請求項１〜請求項４のいずれかに記載の作物栽培支援装置。
【請求項６】
前記比較部が複数の前記パラメータの関係を近似する近似曲線を導出し、前記近似曲線から所定の偏位量の範囲を前記標準範囲とする、請求項１〜請求項５のいずれかに記載の作物栽培支援装置。
【請求項７】
複数の前記パラメータの関係を近似する近似曲線が予め記憶され、前記比較部が前記近似曲線から所定の偏位量の範囲を前記標準範囲とする、請求項１〜請求項５のいずれかに記載の作物栽培支援装置。
【請求項８】
複数の前記パラメータがそれぞれ前記栽培情報から成る、請求項１〜請求項７のいずれかに記載の作物栽培支援装置。
【請求項９】
一の前記パラメータが前記栽培情報から成り、他の前記パラメータが時間から成る、請求項１〜請求項７のいずれかに記載の作物栽培支援装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、作物の栽培を支援する作物栽培支援装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の作物栽培支援装置は特許文献１に開示されている。この作物栽培支援装置は、データベース、生長曲線生成部、キータイム抽出部、高次元分析モデル生成部、トレンド予測部及び表示部を有する。データベースは、作物の植生生長の複数サイクルの時系列の衛星画像による衛星データと、時系列の温度を含む気象データとを記憶する。生長曲線生成部は、データベースから読み出した衛星データ及び気象データに基づき、圃場毎及び時期毎の植物の植生指標及び予め定めた基準時期からの有効積算温度を算出し、植生指標対有効積算温度を表す植生生長曲線を圃場毎の過去の複数サイクルの対象作物について複数作成する。【０００３】
キータイム抽出部は、作成した植生生長曲線に対して、植生特有の生長重要時期を表す予め定められたキータイムに対する植生指標（ＮＤＶＩ）を抽出する。高次元分析モデル生成部は、複数のキータイムの植生指標を各軸とした高次元植生分析座標に植生生長曲線毎の各キータイムの植生指標をプロットした高次元分析モデルを圃場毎の過去の複数サイクルの対象作物について複数生成する。【０００４】
トレンド予測部は、予測対象となる圃場の作物についての複数の高次元分析モデルに基づき、予測年・予測サイクルの植生生長曲線における取得済みのキータイムの植生指標に従い未取得のキータイムの予測植生指標を求める。これにより、トレンド予測部は対象作物の取得済み以後の植生生長曲線を予測する。これにより、作物栽培支援装置は所定の圃場の作物の生長状況及び収量予測を行うことができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１５−１８８３３３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
近年、作物の栽培方法の多様化のため、同一品種の作物であっても作物の生育状況は圃場、農家、地域等によって異なることがある。例えば、通常量よりも低い量の肥料で米を栽培する圃場の米は、通常量の肥料を用いて米を栽培する圃場の米よりも生育が遅い。このため、上記従来の作物栽培支援装置を用いて、栽培方法の異なる圃場間で作物の植生生長曲線を比較しても、各圃場での作物の生長状況を予測することはできても圃場の状況の可否（異常箇所の有無）を判断することは困難である。すなわち、圃場の状況について絶対的な判断が困難である。したがって、使用者は圃場の状況を正確に判断することができず、作物栽培支援装置の使用性が低下する問題があった。【０００７】
本発明は使用性を向上できる作物栽培支援装置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】
【０００８】
上記目的を達成するために、本発明の一側面に係る作物栽培支援装置は、作物を栽培する複数の栽培領域別に作物に関する所定の栽培情報を出力する栽培情報出力部と、前記栽培情報を含む複数のパラメータの相関に基づく所定の標準範囲と前記栽培情報とを前記栽培領域毎に比較する比較部と、前記比較部の比較結果に基づいて前記栽培情報が前記標準範囲内か否かを前記栽培領域別に表示する表示部と、を備える。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によると、作物栽培支援装置は、作物を栽培する複数の栽培領域別に作物に関する所定の栽培情報を出力する栽培情報出力部と、栽培情報を含む複数のパラメータの相関に基づく所定の標準範囲と栽培情報とを栽培領域毎に比較する比較部と、比較部の比較結果に基づいて栽培情報が標準範囲内か否かを栽培領域別に表示する表示部と、を備える。これにより、圃場の状況について絶対的な判断をせずに相対的な判断を行って、使用者は状況の悪い栽培領域（異常箇所を有する栽培領域）を容易に認識することができる。したがって、作物栽培支援装置の使用性を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の第１実施形態の作物栽培支援装置を示す概略構成図である。
【図２】本発明の第１実施形態の作物栽培支援装置の構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の第１実施形態の作物栽培支援装置の合成画像の生成工程を示す図である。
【図４】本発明の第１実施形態の作物栽培支援装置の撮像工程を示す平面図である。
【図５】本発明の第１実施形態の作物栽培支援装置の撮像工程を示す側面図である。
【図６】本発明の第１実施形態の作物栽培支援装置の不具合検出工程を示す図である。
【図７】本発明の第１実施形態の作物栽培支援装置の画像合成工程を示す図である。
【図８】本発明の第１実施形態の作物栽培支援装置の表示工程の一例を示す図である。
【図９】本発明の第１実施形態の作物栽培支援装置の表示部のデータ表示画面の一例を示す図である。
【図１０】本発明の第２実施形態の作物栽培支援装置の表示工程の一例を示す図である。
【図１１】本発明の第２実施形態の作物栽培支援装置の表示部のデータ表示画面の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
＜第１実施形態＞
以下に図面を参照して本発明の実施形態について説明する。図１は第１実施形態の作物栽培支援装置の概略構成を示す図である。作物栽培支援装置１は撮像部２及び情報端末３を備え、圃場ＦＤ（栽培領域）での作物ＰＬの栽培を支援する。なお、圃場ＦＤとは例えば平面視略矩形形状で四辺に畦畔が設けられ、畦畔で囲まれた水田または畑を示す。
【００１２】
撮像部２は例えばマルチスペクトルカメラにより構成され、飛行体４に取り付けられる。撮像部２は可視撮像部２０（図２参照）及び近赤外撮像部２１（図２参照）を有する。可視撮像部２０と近赤外撮像部２１とは圃場ＦＤに平行な面内で所定間隔をあけて配置される。
【００１３】
可視撮像部２０は可視光の画像（可視画像）を形成する。可視撮像部２０は、第１バンドパスフィルタ、第１結像光学系、第１イメージセンサ（光学センサ）及び第１デジタルシグナルプロセッサ等を有する（いずれも不図示）。第１バンドパスフィルタは例えば波長６５０ｎｍを中心波長とする比較的狭帯域で光を透過させる。第１結像光学系は、第１バンドパスフィルタを透過した測定対象の可視光の光学像を所定の第１結像面上に結像する。第１イメージセンサは第１結像面に受光面を一致させて配置され、圃場ＦＤで反射する太陽光に含まれる波長６５０ｎｍを中心波長とする比較的狭帯域の光を検知し、測定対象の可視光の光学像を電気的な信号に変換する。第１デジタルシグナルプロセッサは第１イメージセンサの出力に対して画像処理を施し、可視画像を形成する。
【００１４】
近赤外撮像部２１は近赤外光の画像（近赤外画像）を形成する。近赤外撮像部２０は、第２バンドパスフィルタ、第２結像光学系、第２イメージセンサ（光学センサ）及び第２デジタルシグナルプロセッサを有する（いずれも不図示）。第２バンドパスフィルタは７５０ｎｍ以上の所定波長（例えば波長８００ｎｍ）を中心波長とする比較的狭帯域で光を透過させる。第２結像光学系は、第２バンドパスフィルタを透過した測定対象の近赤外光の光学像を所定の第２結像面上に結像する。第２イメージセンサは第２結像面に受光面を一致させて配置され、圃場ＦＤで反射する太陽光に含まれる波長８００ｎｍを中心波長とする比較的狭帯域の光を検知し、測定対象の近赤外光の光学像を電気的な信号に変換する。第２デジタルシグナルプロセッサは第２イメージセンサの出力に対して画像処理を施し、近赤外画像を形成する。なお、第１イメージセンサ及び第２イメージセンサとして例えばＶＧＡタイプ（６４０画素×４８０画素）のイメージセンサを用いることができる。
【００１５】
なお、撮像部２は近赤外撮像部２１を省き、可視撮像部２０により構成されてもよい。この場合、可視撮像部２０は、第１結像光学系と、第１イメージセンサと、第１イメージセンサ上に配置されたＲ／Ｇ／Ｂ／ＩｒまたはＷ／Ｙ／Ｒ／Ｉｒとを備えて構成される（例えば特許第５１６８３５３号公報参照）。上記「Ｒ」、「Ｇ」、「Ｂ」はそれぞれ主に赤色光、緑色光、青色光を透過させるフィルタである。上記「Ｉｒ」は主に近赤外光を透過させるフィルタである。上記「Ｗ」は主に白色光を透過させるフィルタであり、上記「Ｙ」は主に黄色光を透過させるフィルタである。
【００１６】
飛行体４は自律飛行可能な無人航空機（ドローン）により構成され、圃場ＦＤの上空を飛行する。飛行体４は複数（例えば８個）の水平回転翼４２を設けたハウジング４１を有する。撮像部２はハウジング４１の下面に取り付けられた筐体２５内に配置される。移動機構（不図示）により筐体２５は開口部（不図示）を有する下面が鉛直下方に向く方向と正面を向く方向とに移動可能に構成される。これにより、可視撮像部２０及び近赤外撮像部２１は開口部を介して鉛直下方を向く方向と正面を向く方向とを移動可能になっている。また、ハウジング４１の下面から下方に向かって複数の脚部４６が突設される。飛行体４の着陸の際に脚部４６が地面に接触する。
【００１７】
飛行体４に対して事前のプログラミングによって飛行経路及び飛行高度等を設定すると、使用者が無線コントローラ（不図示）等を用いて操縦しなくても飛行体４は水平回転翼４２を回転させて自律飛行することができる。飛行体４が飛行する際には可視撮像部２０及び近赤外撮像部２１は鉛直下方を向く。これにより、可視撮像部２０及び近赤外撮像部２１は圃場ＦＤの上空を移動して圃場ＦＤを撮像することができる。飛行体４が着陸する際には可視撮像部２０及び近赤外撮像部２１は正面方向を向く。これにより、可視撮像部２０及び近赤外撮像部２１のレンズ（不図示）等の地面への衝突による破損を防止することができる。なお、飛行体４は使用者による無線操縦飛行（誘導飛行）可能に構成されてもよい。
【００１８】
また、飛行体４は例えば気球、飛行船、飛行機、ヘリコプター等であってもよい。また、飛行体４に替えて、地上から筐体２５を吊り上げるクレーン等の吊上げ装置（不図示）を用いてもよい。この時、吊り下げた筐体２５を水平方向に移動させる。
【００１９】
情報端末３は例えばパーソナルコンピュータにより構成される。情報端末３は接続部３５、４５（図２参照）を介して飛行体４及び撮像部２と通信可能に構成され、表示部３１及び操作部３２を有する。表示部３１は例えば液晶パネル等から成り、操作メニュー、飛行体４との通信状況、後述の合成画像ＣＩ、後述の散布図１００、後述のマップ２００、２１０等を表示する。操作部３２はキーボード３２ａ及びマウス３２ｂを有し、各種データの入力操作を受け付けて出力する。なお、情報端末３はスマートフォン等の携帯電話機またはタブレットＰＣにより構成されてもよい。
【００２０】
図２は作物栽培支援装置１の構成を示すブロック図である。情報端末３及び飛行体４はそれぞれの各部を制御するＣＰＵから成る制御部３９、４９をそれぞれ有する。制御部３９と制御部４９とは接続部３５、４５を介して無線接続される。制御部３９には表示部３１、操作部３２、記憶部３３、合成部３４、接続部３５、不具合検出部３６、生育指標導出部３７及び比較部３８が接続される。
【００２１】
記憶部３３は各種プログラム及び各種データを記憶する。各種プログラムには情報端末３の全体動作を制御するプログラム等が含まれる。各種データには可視画像、近赤外画像、撮像画像ＦＩ、地点画像ＰＩ及び合成画像ＣＩ等が含まれる。撮像画像ＦＩは本実施形態では可視画像及び近赤外画像の両方、または近赤外画像に基づいて形成された画像である。地点画像ＰＩは撮像画像ＦＩ上の地点の画像である。なお、地点画像ＰＩは一または複数画素から成り、一の地点画像ＰＩの大きさは一の撮像画像ＦＩの大きさよりも小さくなっている。合成画像ＣＩは複数の地点画像ＰＩを合成して形成される画像であり、本実施形態では例えば一の圃場ＦＤの全体の画像である。また、本実施形態では撮像画像ＦＩ、地点画像ＰＩ及び合成画像ＣＩは後述のＮＤＶＩ画像及び植被率画像により形成される。
【００２２】
合成部３４は地点画像ＰＩを複数（本実施形態では６枚）の撮像画像ＦＩに基づいて形成する。また、合成部３４は複数の地点画像ＰＩを合成する。これにより、合成部３４は合成画像ＣＩを形成する。
【００２３】
接続部３５、４５にはアンテナ（不図示）が設けられる。接続部３５、４５はアンテナを介して無線電波により通信データの送受信を行う。通信データには可視撮像部２０及び近赤外撮像部２１がそれぞれ撮像した可視画像及び近赤外画像が含まれる。
【００２４】
不具合検出部３６は、撮像画像ＦＩ上の後述の不具合を有した不具合領域ＤＲ（図６参照）を検出する。合成部３４は後述のように不具合領域ＤＲを除いて地点画像ＰＩを形成する。
【００２５】
生育指標導出部３７は、可視撮像部２０で撮像した可視画像及び近赤外撮像部２１で撮像した近赤外画像に基づいて、圃場ＦＤ内の作物ＰＬの生育状態を示す生育指標を導出する。本実施形態では生育指標として、ＮＤＶＩ（Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ  Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ  Ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ  Ｉｎｄｅｘ、正規化差植生指数）を用いている。ＮＤＶＩで表示した画像であるＮＤＶＩ画像は可視画像及び近赤外画像に基づいて形成される。可視画像の画素値をＲｖとし、近赤外画像の画素値をＲｉとすると、可視画像及び近赤外画像の画素値に対応するＮＤＶＩ画像の画素値がＮＤＶＩに相当し、ＮＤＶＩ＝（Ｒｉ−Ｒｖ）／（Ｒｉ＋Ｒｖ）と表される。ＮＤＶＩが大きいほど植生が濃いことを表す。
【００２６】
例えばＮＤＶＩ画像の画素位置（１０，１５）における画素値は、可視画像の画素位置（１０，１５）における画素値及び近赤外画像の画素位置（１０，１５）における画素値から導出される。なお、可視撮像部２０と近赤外撮像部２１との視差が考慮され、可視画像の画素位置及び近赤外画像の画素位置のうちの少なくとも一方の画素位置が視差を修正するようにシフトされた上で、ＮＤＶＩが導出されてもよい。また、可視撮像部２０の第１結像光学系と近赤外撮像部２１の第２結像光学系は画角及び歪曲収差等の光学特性が互いに同等である。
【００２７】
なお、生育指標として、ＲＶＩ（Ｒａｔｉｏ  Ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ  Ｉｎｄｅｘ、比植生指数、ＲＶＩ＝Ｒｉ／Ｒｖ）、ＤＶＩ（Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ  Ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ  Ｉｎｄｅｘ、差植生指数、ＤＶＩ＝Ｒｉ−Ｒｖ）、ＴＶＩ（Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｄ  Ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ  Ｉｎｄｅｘ、ＴＶＩ＝ＮＤＶＩ＋０．５）0.5）、またはＩＰＶＩ（Ｉｎｆｒａｒｅｄ  Ｐｅｒｃｅｎｔａｇｅ  Ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ  Ｉｎｄｅｘ、ＩＰＶＩ＝Ｒｉ／（Ｒｉ＋Ｒｖ）＝（ＮＤＶＩ＋１）／２）等を用いてもよい。
【００２８】
また、本実施形態では、生育指標としてＮＤＶＩに加えて、圃場ＦＤの地表面を作物ＰＬが覆っている割合を示す植被率を用いている。例えば、近赤外撮像部２１で撮像した圃場ＦＤの近赤外画像に基づいて生育指標導出部３７は二値化処理を行い、白色と黒色の二値化画像を形成する。この時、白色部分が作物ＰＬに相当し、黒色部分が土壌に相当する。そして、生育指標導出部３７は二値化画像において白色部分が占める割合を示す植被率を導出する。本実施形態において、植被率で表した画像を植被率画像と呼ぶ。
【００２９】
撮像部２及び生育指標導出部３７により、作物ＰＬに関する所定の栽培情報を出力する栽培情報出力部が構成される。
【００３０】
比較部３８は、ＮＤＶＩ（栽培情報、パラメータ）と植被率（栽培情報、パラメータ）との相関に基づく後述の標準範囲ＮＲ（図９参照）と、ＮＤＶＩ及び植被率とを各圃場ＦＤ毎に比較する。また、比較部３８は、ＮＤＶＩと植被率との関係を近似する近似曲線ＡＣ（図９参照）を導出し、所定の偏位量の範囲を標準範囲ＮＲとする。
【００３１】
飛行体４の制御部４９には記憶部４３、接続部４５、水平回転翼４２、方位測定部４７及び位置検出部４８が接続される。また、制御部４９には可視撮像部２０及び近赤外撮像部２１が接続される。記憶部４３には飛行体４の制御プログラム（自律飛行プログラムを含む）、撮像部２の制御プログラム及び各種データが記憶される。記憶部４３が記憶する各種データには飛行体４の飛行経路及び高度等の飛行データ等が含まれる。
【００３２】
位置検出部４８は例えばＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ、全地球測位システム）を備える。なお、ＧＰＳはＤＧＰＳ（Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ  ＧＰＳ）等の誤差を補正する補正機能を有するＧＰＳであってもよい。位置検出部４８により撮像部２（可視撮像部２０及び近赤外撮像部２１）の位置（緯度Ｘ、経度Ｙ、高度Ｚ）が検出される。方位測定部４７は例えば３軸方位計（３軸地磁気センサ）により構成され、撮像部２の地球上における方位を測定する。また、制御部３９は、撮像部２の位置、画角及び画素数から地点画像ＰＩの位置を導出する。
【００３３】
図３は合成画像ＣＩを形成する工程を示す図である。合成画像ＣＩを形成する工程は撮影工程、生育指標画像形成工程、不具合検出工程、地点画像形成工程及び画像合成工程を有する。本実施形態では、合成画像ＣＩは一の圃場ＦＤの画像を例として説明する。なお、植被率画像の合成画像ＣＩも同様に形成されるため、ここではＮＤＶＩ画像の合成画像ＣＩの形成を例として説明する。
【００３４】
図４は撮像工程を示す平面図である。上記構成の作物栽培支援装置１において、水平回転翼４２の回転により飛行体４が自律飛行し、圃場ＦＤの上空に到達する。飛行体４は圃場ＦＤの上空を設定高度Ｈ（本実施形態では３０ｍ）及び設定速度（本実施形態では１５ｋｍ／ｈ）で、矢印ＦＣで示すように平面視で九十九折りに飛行する。具体的には、飛行体４は圃場ＦＤの長手方向に沿って長手方向の一方端部から他方端部に向かって飛行し、他方端部に到達すると圃場ＦＤの短手方向に沿って所定距離飛行した後に長手方向に沿って長手方向の一方端部に向かって飛行することを繰り返す。飛行体４が圃場ＦＤの上空を飛行している間に可視撮像部２０及び近赤外撮像部２１は圃場ＦＤを撮像する。
【００３５】
図５は撮像工程の側面図を示している。なお、図５では飛行体４の図示を省略し、矢印ＦＣは飛行体４の飛行方向（撮像部２の移動方向）を示している。撮像工程において、可視撮像部２０及び近赤外撮像部２１の画角αを４５°とすると、撮像範囲Ｄは約２４．８５ｍ×約３３．１３ｍの領域となる。そして、撮像部２が１秒間に可視画像及び近赤外画像をそれぞれ１枚撮像する場合、圃場ＦＤ上の同一地点ＳＰがそれぞれ６回撮像される。可視画像及び近赤外画像は接続部４５、３５を介して制御部３９に送信され、記憶部３３に記憶される。この時、各可視画像及び各近赤外画像は撮像部２の位置と関連付けて記憶部３３に記憶される。撮像工程の後に、生育指標画像形成工程に移行する。
【００３６】
生育指標画像形成工程では、生育指標導出部３７により可視画像の画素及び近赤外画像の画素からＮＤＶＩが導出される。これにより、ＮＤＶＩ画像である撮像画像ＦＩが形成される。ＮＤＶＩ画像ではＮＤＶＩに応じてＲ、Ｇ、Ｂで色分けされる。例えば、ＮＤＶＩ画像において、Ｒ、Ｇ、Ｂの順にＮＤＶＩが低くなる。生育指標画像形成工程の後に不具合検出工程に移行する。
【００３７】
植被率で表した植被率画像を形成する場合には、生育指標画像形成工程において、生育指標導出部３７により植被率が導出される。これにより、植被率画像である撮像画像ＦＩが形成される。植被率画像では植被率に応じてＲ、Ｇ、Ｂで色分けされる。例えば、植被率画像において、Ｒ、Ｇ、Ｂの順に植被率が低くなる。
【００３８】
図６は不具合検出工程において、同一地点ＳＰが撮像された複数（本実施形態では６枚）の撮像画像ＦＩを示す図である。「Ａ」〜「Ｆ」の撮像画像ＦＩには同一地点ＳＰが撮像される。「Ａ」〜「Ｆ」の撮像画像ＦＩの撮像タイミングはそれぞれ異なり、「Ａ」〜「Ｆ」の順で時系列に並んでいる。例えば圃場ＦＤが水田の場合には、撮影工程時に水面に映った太陽が可視画像及び近赤外画像に写り込む場合がある。このため、撮像画像ＦＩ上に太陽の写り込みに起因する不具合を有した不具合領域ＤＲが生じる場合がある。
【００３９】
また、撮像工程において、例えば撮像部２を収納した筐体２５の向きが移動機構の誤作動等によって正面方向（圃場ＦＤ以外の方向）に一時的に変更される場合がある。この場合、撮像画像ＦＩ上で撮像部２の向きが変更された時の領域が不具合領域ＤＲとなる。
【００４０】
また、撮像工程において、例えば風等により作物ＰＬが倒伏した様子が可視画像及び近赤外画像に写り込む場合がある。この場合、撮像画像ＦＩ上で作物ＰＬが倒伏した領域が不具合領域ＤＲとなる。
【００４１】
また、撮像画像ＦＩの周辺部ＰｈのＮＤＶＩ（特性値）が中心部ＣＰのＮＤＶＩよりも低下するシェーディング誤差が発生する場合がある。この場合、撮像画像ＦＩの周辺部Ｐｈの領域が不具合領域ＤＲとなる。
【００４２】
また、前述のように可視撮像部２０と近赤外撮像部２１とは所定距離離れて配置されている。このため、可視撮像部２０と近赤外撮像部２１との視差に起因する可視画素と近赤外画素とのズレによる誤差が発生する場合がある。この場合、ズレ量が所定値よりも大きい領域が不具合領域ＤＲとなる。
【００４３】
上記例の不具合領域ＤＲのＮＤＶＩは不具合のない他の領域（不具合領域ＤＲではない領域）のＮＤＶＩよりも低い値を示す。このため、不具合領域ＤＲのＮＤＶＩを用いて複数の地点画像ＰＩを合成すると、合成画像ＣＩの品質が低下する。そこで、不具合検出部３６は、撮像画像ＦＩ上の不具合領域ＤＲを検出し、合成部３４は不具合検出部３６により検出した不具合領域ＤＲを除いて地点画像ＰＩを形成する。本実施形態では、不具合検出部３６は一の撮像画像ＦＩ内を区分した複数の領域のＮＤＶＩを相対比較して不具合領域ＤＲを検出する。
【００４４】
例えば、図６に示す同一地点ＳＰを撮像した「Ａ」〜「Ｆ」の撮像画像ＦＩにおいて、圃場ＦＤの水面に映った太陽が写り込んだ場合、不具合検出部３６は太陽が写り込んだ領域を不具合領域ＤＲとして検出する。この時、「Ｃ」の撮像画像ＦＩ上の同一地点ＳＰを含む所定領域の領域画像Ｐｒは不具合領域ＤＲと重なっている。なお、領域画像Ｐｒの大きさ（範囲）は撮像画像ＦＩの大きさ（範囲）よりも小さい。
【００４５】
次に、合成部３４は、同一地点ＳＰを含む６枚の領域画像Ｐｒについて、「Ｃ」の領域画像Ｐｒを使用せずに、残り５枚の領域画像Ｐｒを用いて同一地点ＳＰを含む領域画像Ｐｒ内の各画素のＮＤＶＩの平均値を導出する。これにより、不具合領域ＤＲが除去された同一地点ＳＰの地点画像ＰＩ（図７参照）が形成される。その他の同一地点ＳＰの領域画像Ｐｒについても同様に不具合領域ＤＲが除去された地点画像ＰＩが形成される。以上により、不具合領域ＤＲが除去された複数の地点画像ＰＩN（図７参照）が形成される。なお、「Ｎ」は複数の地点画像ＰＩのそれぞれに割り当てられたシリアル番号であり、複数の地点画像ＰＩの総数がＫである場合に１からＫまでの整数である。
【００４６】
なお、本実施形態において同一地点ＳＰを含む６枚の領域画像Ｐｒについて、不具合領域ＤＲが検出されない場合には合成部３４は６枚全ての領域画像Ｐｒを用いて同一地点ＳＰを含む領域画像Ｐｒ内の各画素のＮＤＶＩの平均値を導出する。なお、領域画像Ｐｒの画像補正により、不具合領域ＤＲのＮＤＶＩを補正できる場合には補正後の領域画像Ｐｒを用いてもよい。
【００４７】
次に、複数の地点画像ＰＩを合成して合成画像ＣＩを形成する画像合成工程について説明する。合成部３４は、不具合領域ＤＲが除去された複数の地点画像ＰＩNの各々における緯度ＸN、経度ＹN、高度ＺN及び方位θNに基づいて、アフィン変換を行う画像変換行列を導出する。複数の地点画像ＰＩNの各々は、地点画像ＰＩNを形成する際に用いられた可視画像および近赤外画像の各々の撮像時における可視撮像部２０及び近赤外撮像部２１の緯度ＸN、経度ＹN、高度ＺN及び方位θNを備える。合成部３４は、複数の地点画像ＰＩNの各々について、地点画像ＰＩNの画素位置を地点画像ＰＩNの備える緯度ＸN、経度ＹN、高度ＺN及び方位θNに基づくアフィン変換を行う。これにより、地点画像ＰＩの画素位置を合成画像ＣＩにおける画素位置へ変換する。
【００４８】
図７は画像合成工程を説明するための図を示している。図７の上段は複数の地点画像ＰＩNを示し、図７の下段は合成画像ＣＩの座標系を示す。アフィン変換は、公知のように線形変換と平行移動（並進）とを組み合わせた変換であり、数式１により表される（例えば、「アフィン変換とは」、［ｏｎｌｉｎｅ］、[２０１７年５月１５日検索]、インターネット（ＵＲＬ：ｈｔｔｐ／／ｄ．ｈａｔｅｎａ．ｎｅ．ｊｐ／Ｚｅｌｌｉｊ／２０１２０５２３／ｐ１））。
【００４９】
【数１】
2019044244.tif 000003
【００５０】
数式１における右辺の列ベクトル（ｘ，ｙ）は図７の上段に示すように地点画像ＰＩでの画素位置であり（Ｎ番目の地点画像ＰＩNではｘ＝ｘN、ｙ＝ｙN）、列ベクトル（ｘ´，ｙ´）は図７の下段に示すように合成画像ＣＩの座標系での画素位置を示す。数式１の右辺第１項における１行１列、１行２列、２行１列及び２行２列の各成分ａ、ｂ、ｃ、ｄから成る２行２列の行列は回転の変換行列Ｒ（θ）を表し、数式１の右辺第２項の列ベクトル（ｔx，ｔy）は並進（平行移動）の変換行列を表す。
【００５１】
回転の変換行列Ｒ（θ）における各成分ａ、ｂ、ｃ、ｄは、方位測定部４７の値θから、数式２によって与えられる（Ｎ番目の地点画像ＰＩNではθ＝θN）。なお、撮像工程時の撮像部２の実際の高度が基準高度（設定高度Ｈ、図５参照）と異なる場合には、回転行列Ｒ（θ）に撮像工程時の撮像部２の実際の高度が基準高度と同等になるように撮像工程時の実際の高度に応じたスケーリング係数が乗算される。例えば、成分ａはｃｏｓθにスケーリング係数を乗算した値である。
【００５２】
【数２】
2019044244.tif 000004
【００５３】
そして、並進（平行移動）の変換行列における各成分ｔx、ｔyは数式３及び数式４で与えられる。数式３及び数式４では、合成画像ＣＩの座標系における原点（０，０）からの距離ｄ［ｍ］と、水平方向（ｘ軸）との角度φ［ｒａｄ］を緯度Ｘ及び経度Ｙから導出して画素数に変換する。
【００５４】
【数３】
2019044244.tif 000005
【００５５】
【数４】
2019044244.tif 000006
【００５６】
数式３及び数式４の係数ｋはメートルを画素数に変換する係数である。例えば、第１イメージセンサ及び第２イメージセンサの画素数が４８０画素の場合には係数ｋ＝２４．８５［ｍ］／４８０［画素］≒０．０５２［ｍ／画素］となる。また、距離ｄ［ｍ］及び角度φ［ｒａｄ］の算出方法は公知であり、数式５及び数式６によって与えられる（例えば「２地点間の距離と方位角」、［ｏｎｌｉｎｅ］、[２０１７年５月２２日検索]、インターネット（ＵＲＬ：ｈｔｔｐ／／ｋｅｉｓａｎ．ｃａｓｉｏ．ｊｐ／ｅｘｅｃ／ｓｙｓｔｅｍ／１２５７６７０７７９））。
【００５７】
なお、数式５及び数式６のＸ１及びＹ１はそれぞれＡ地点の緯度及び経度であり、数式５及び数式６のＸ２及びＹ２はそれぞれＢ地点の緯度及び経度である。数式５のｒは地球を球体とみなした際の赤道半径（＝６３７８．１３７ｋｍ）である。ここでは、Ａ地点またはＢ地点が合成画像ＣＩの座標系における原点（０，０）となる。
【００５８】
【数５】
2019044244.tif 000007
【００５９】
【数６】
2019044244.tif 000008
【００６０】
また、数式１の回転行列と並進（平行移動）の変換行列とを単一の行列Ｍ（３行３列の行列）にまとめて数式７のように表現することができる。
【００６１】
【数７】
2019044244.tif 000009
【００６２】
なお、変換後の位置（ｘ´，ｙ´）における画素のＮＤＶＩを実際に求める際には、まず行列Ｍの逆行列であるＭ-1を導出し、変換後の（ｘ´，ｙ´）の対応位置（ｘ、ｙ）を数式８により導出する。
【００６３】
【数８】
2019044244.tif 000010
【００６４】
そして、数式８により得られる変換前の位置（ｘ，ｙ）における画素のＮＤＶＩまたは当該位置近傍に存在する複数の画素のＮＤＶＩによって補間（線形補間等）されるＮＤＶＩを変換後の位置（ｘ´，ｙ´）における画素のＮＤＶＩとして決定する。
【００６５】
以上の合成画像ＣＩの形成工程により、一の圃場ＦＤの全体画像を得ることができる。なお、他の圃場ＦＤについても同様に全体画像を得ることができる。
【００６６】
次に、ＮＤＶＩ（栽培情報）及び植被率（栽培情報）が標準範囲ＮＲ内か否かを圃場ＦＤ（栽培領域）別に表示部３１に表示する表示工程について説明する。図８は表示工程を示す図である。図９は表示工程の完了時に表示部３１に表示されるデータ表示画面ＤＳの一例を示す図である。表示工程は、読込工程、近似曲線導出工程、標準範囲決定工程、散布図形成工程及びマップ形成工程を有する。
【００６７】
読込工程では比較部３８は記憶部３３から複数の圃場ＦＤ（本実施形態では、＃１〜＃１２の圃場ＦＤ）の合成画像ＣＩの全画素に対応するＮＤＶＩ及び植被率を読み込む。なお、＃１〜＃１２の圃場ＦＤでは同一品種の作物ＰＬ（例えば、こしひかり米）を栽培しており、栽培方法は同じになっている。近似曲線導出工程では、比較部３８は各圃場ＦＤについてＮＤＶＩ及び植被率の平均値をそれぞれ導出する。そして、複数の圃場ＦＤに関して、各圃場ＦＤのＮＤＶＩの平均値及び植被率の平均値に基づいて例えば最小二乗法を用いて近似曲線ＡＣ（近似直線を含む）を導出する。すなわち、比較部３８は２個のパラメータ（ＮＤＶＩ、植被率）の関係を近似する近似曲線ＡＣを導出する。なお、本実施形態では、２個のパラメータ（ＮＤＶＩ、植被率）の関係を近似する近似曲線ＡＣは近似直線となっている。
【００６８】
標準範囲決定工程では比較部３８は近似曲線ＡＣから所定の偏位量の範囲を標準範囲ＮＲ（図９において破線で囲まれた領域）として決定する。偏位量は例えば近似曲線ＡＣからの距離になる。すなわち、標準範囲ＮＲはＮＤＶＩ（パラメータ）と植被率（パラメータ）との相関に基づいている。なお、パラメータの種類によっては近似曲線ＡＣは一次関数ではなく二次関数等で表現される場合がある。この場合には、当該パラメータの二乗値を「パラメータ」とする。
【００６９】
散布図形成工程では、表示部３１はＮＤＶＩ及び植被率を座標軸とする散布図１００を形成する。散布図１００はＮＤＶＩ及び植被率をそれぞれ横軸及び縦軸とする二次元直交座標で表されている。この時、表示部３１はＮＤＶＩ及び植被率が標準範囲ＮＲ内の＃２、＃４の圃場ＦＤを三角印（マーキング）により表示し、ＮＤＶＩ及び植被率が標準範囲ＮＲ内の＃３、＃１０の圃場ＦＤを四角印（マーキング）により表示し、ＮＤＶＩ及び植被率が標準範囲ＮＲ内の＃５、＃６、＃９の圃場ＦＤを丸印（マーキング）により表示している。すなわち、表示部３１は標準範囲ＮＲ内でＮＤＶＩ及び植被率が低い圃場ＦＤ、中程度の圃場ＦＤ及び高い圃場ＦＤをそれぞれ三角印、四角印及び丸印により表示する。これにより、使用者は標準範囲ＮＲ内の圃場ＦＤでの作物ＰＬの生育の速さの違いを容易に認識することができる。なお、散布図１００において標準範囲ＮＲ内の圃場ＦＤのＮＤＶＩ及び植被率は肥料量等の増減により近似曲線ＡＣに沿って移動する可能性が高くなっており、標準範囲ＮＲ内の圃場ＦＤでは異常箇所（例えば土壌流失や水門の故障等）のある可能性は低くなっている。
【００７０】
なお、表示部３１は標準範囲ＮＲ内の圃場ＦＤをすべて同じ印により表示してもよい。
【００７１】
また、表示部３１はＮＤＶＩ及び植被率が標準範囲ＮＲ外の＃１、＃７、＃８の圃場ＦＤを菱形印（マーキング）により表示し、ＮＤＶＩ及び植被率が標準範囲ＮＲ外の＃１１、＃１２の圃場ＦＤを星形印（マーキング）により表示する。すなわち、表示部３１はＮＤＶＩ及び植被率が標準範囲ＮＲ内の圃場ＦＤと標準範囲ＮＲ外の圃場ＦＤとを異なるマーキングにより表示する。
【００７２】
マップ形成工程では、表示部３１は、記憶部３３に記憶されている＃１〜＃１２の圃場ＦＤの合成画像ＣＩ（ＮＤＶＩ画像及び植被率画像）に基づいて、ＮＤＶＩ及び植被率で表した＃１〜＃１２の圃場ＦＤのマップ２００、２１０（図９参照）をそれぞれ形成する。マップ２００において等高線Ａ１、Ａ２、Ａ３の順にＮＤＶＩが高くなり、マップ２１０において等高線Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３の順に植被率が高くなっている。なお、マップ２００、２１０はアフィン変換等を用いて形成される。散布図１００及びマップ２００、２１０のデータは記憶部３３に記憶される。
【００７３】
また、表示部３１は、マップ２００、２１０において、ＮＤＶＩ及び植被率が標準範囲ＮＲ外の圃場ＦＤ上にマーキングを表示する。本実施形態では散布図１００と同様にマップ２００、２１０の＃１、＃７、＃８の圃場ＦＤ上に菱形印を表示し、マップ２００、２１０の＃１１、＃１２の圃場ＦＤ上に星形印を表示している。
【００７４】
散布図１００及びマップ２００、２１０により使用者は＃１、＃７、＃８、＃１１、＃１２の圃場ＦＤのＮＤＶＩ及び植被率が標準範囲ＮＲから逸脱していることを容易に認識することができる。すなわち、＃１、＃７、＃８、＃１１、＃１２の圃場ＦＤでは作物の生育状態が＃１〜＃１２の圃場ＦＤで予測される作物ＰＬの生育状態から外れており、使用者は圃場ＦＤの状況が悪い（圃場ＦＤに異常箇所等がある）ことを容易に認識することができる。そして、使用者は＃１、＃７、＃８、＃１１、＃１２の圃場ＦＤについて対策を講じることができる。対策としては例えば肥料の散布時期の変更、圃場ＦＤの土壌の確認、圃場ＦＤに水を供給する用水路や水門の点検等である。
【００７５】
また、表示部３１は、標準範囲ＮＲ外の圃場ＦＤについて、図９において近似曲線ＡＣよりも上側の＃１、＃７、＃８の圃場ＦＤと、近似曲線ＡＣよりも下側の＃１１、＃１２の圃場ＦＤとを異なるマーキングにより表示している。これにより、＃１、＃７、＃８の圃場ＦＤに対して講ずべき対策と、＃１１、＃１２の圃場ＦＤに対して講ずべき対策とが異なることを使用者は容易に認識することができる。
【００７６】
具体的には、＃１１、＃１２の圃場ＦＤではＮＤＶＩの高さに対して植被率が低く、使用者は例えば苗の植え付け後の気温低下等で根づきが悪いと予想でき、標準範囲ＮＲ内の圃場ＦＤの肥料量（標準量）と同じ量の肥料を標準範囲ＮＲ内の圃場ＦＤよりも遅い時期に散布するという対策を講ずることができる。一方、＃１、＃７、＃８の圃場ＦＤでは植被率の高さに対してＮＤＶＩが低く、使用者は例えば茎数は多いが葉の葉緑素濃度が低いと予想でき、標準範囲ＮＲ内の圃場ＦＤの肥料量（標準量）と同じ量の肥料を標準範囲ＮＲ内の圃場ＦＤよりも早い時期に散布するという対策を講ずることができる。なお、「肥料量」とは１ｍ2当たりの肥料量を示す。
【００７７】
また、本実施形態では、散布図１００及びマップ２００、２１０が表示部３１に同時に一覧表示される。これにより、使用者は各圃場ＦＤの状況及び異常箇所を有する圃場ＦＤの位置を容易に把握することができる。
【００７８】
なお、本実施形態ではパラメータとしてＮＤＶＩ及び植被率を用いているが、一のパラメータがＮＤＶＩまたは植被率の生育指標から成り、他のパラメータが月または年等の時間から成ってもよい。
【００７９】
また、本実施形態では散布図１００は二次元直交座標により表現されているが、これに替えて、圃場ＦＤ単位、農家単位、地域単位のＮＤＶＩ等の生育指標の平均値を用いた１次元座標により表わされてもよい。
【００８０】
また、撮像部２を遠赤外カメラ等により構成し、圃場ＦＤの熱画像を撮像してもよい。熱画像の温度値（生育指標、パラメータ）が高いほど作物ＰＬの葉の蒸散が大きいことを表し、熱画像の温度値と作物ＰＬの病気や根の張り具合（栄養素の吸収率）との間には正の相関関係が成立する。
【００８１】
また、ＬＩＤＡＲ（Ｌａｓｅｒ Ｉｍａｇｉｎｇ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）技術を用いた３次元計測器（例えばスキャン型レーザー距離計）を使用し、作物ＰＬの草丈（高さ情報）を生育指標、パラメータとしてもよい。
【００８２】
本実施形態によると、作物ＰＬを栽培する複数の圃場ＦＤ（栽培領域）別に作物ＰＬに関するＮＤＶＩ（栽培情報、パラメータ）及び植被率（栽培情報、パラメータ）を出力する撮像部２（栽培情報出力部）及び生育指標導出部３７（栽培情報出力部）と、ＮＤＶＩと植被率との相関に基づく標準範囲ＮＲとＮＤＶＩ及び植被率とを圃場ＦＤ毎に比較する比較部３８と、比較部３８の比較結果に基づいてＮＤＶＩ及び植被率が標準範囲ＮＲ内か否かを圃場ＦＤ別に表示する表示部３１と、を備えている。これにより、使用者はＮＤＶＩ及び植被率が標準範囲ＮＲから逸脱している圃場ＦＤを容易に認識することができる。したがって、使用者は各圃場ＦＤの状況の可否を容易に判断することができ、状況の悪い（異常箇所等を有する）圃場ＦＤについて対策を講じることができる。その結果、作物栽培支援装置１の使用性を向上させることができる。
【００８３】
なお、本実施形態において、表示部３１は圃場ＦＤ別に表示しているが、農家別や地域別に表示してもよい。
【００８４】
また、栽培情報出力部が、圃場ＦＤで反射する太陽光に含まれる所定波長の光を検知する第１、第２イメージセンサ（光学センサ）と、第１、第２イメージセンサの検知結果に基づいて圃場ＦＤ内の作物ＰＬの生育状態を示すＮＤＶＩ（生育指標）及び植被率（生育指標）を導出する生育指標導出部３７とを有し、作物に関する栽培情報がＮＤＶＩ及び植被率から成る。これにより、生育指標を用いることで使用者は圃場ＦＤの状況をより正確に把握することができる。
【００８５】
また、表示部３１はＮＤＶＩ（パラメータ）及び植被率（パラメータ）を座標軸とする散布図１００を形成する。表示部３１はＮＤＶＩ及び植被率が標準範囲ＮＲ内の圃場ＦＤと標準範囲ＮＲ外の圃場ＦＤとを異なるマーキングにより表示する。これにより、使用者は状況の悪い圃場ＦＤをより容易に認識することができる。
【００８６】
なお、表示部３１はＮＤＶＩ及び植被率が標準範囲ＮＲ内の圃場ＦＤと標準範囲ＮＲ外の圃場ＦＤとを異なる色のマーキングにより表示してもよい。例えば、標準範囲ＮＲ内の圃場ＦＤを黒色のマーキングにより表示し、標準範囲ＮＲ外の圃場ＦＤを赤色のマーキングにより表示してもよい。
【００８７】
また、表示部３１は複数の圃場ＦＤのマップ２００、２１０を形成する。表示部３１はＮＤＶＩ及び植被率が標準範囲ＮＲ外の圃場ＦＤ上にマーキングを表示する。これにより、使用者は状況の悪い圃場ＦＤの位置を容易に把握することができる。また、状況の悪い圃場ＦＤの異常箇所等がその圃場ＦＤの位置に起因するか否かを使用者は予測することができる。
【００８８】
また、比較部３８がＮＤＶＩ（パラメータ）と植被率（パラメータ）との関係を近似する近似曲線ＡＣを導出し、近似曲線ＡＣから所定の偏位量の範囲を標準範囲ＮＲとする。これにより、標準範囲ＮＲを容易に決定することができる。
【００８９】
また、ＮＤＶＩ（パラメータ）及び植被率（パラメータ）は作物ＰＬに関する栽培情報から成る。これにより、作物ＰＬに関するパラメータの相関に基づく標準範囲ＮＲを決定することができ、使用者は圃場ＦＤの状況の可否をより正確に判断することができる。
【００９０】
なお、一のパラメータが栽培情報から成り、他のパラメータが月または年等の時間から成ってもよい。これにより、使用者は時系列で圃場ＦＤの状況の可否をより正確に判断することができる。
【００９１】
また、作物ＰＬを栽培する圃場ＦＤ（栽培領域）の上空を移動して圃場ＦＤを撮像する可視撮像部２０（撮像部）及び近赤外撮像部２１（撮像部）と、可視撮像部２０及び近赤外撮像部２１の位置を検出する位置検出部４８と、圃場ＦＤの同一地点ＳＰの地点画像ＰＩを可視撮像部２０及び近赤外撮像部２１で撮像した複数の撮像画像ＦＩに基づいて形成するとともに複数の地点画像ＰＩを合成する合成部３４とを備える。また、撮像画像ＦＩ上の不具合を有した不具合領域ＤＲを検出する不具合検出部３６を設け、合成部３４が不具合検出部３６により検出した不具合領域ＤＲを除いて地点画像ＰＩを形成する。
【００９２】
これにより、不具合領域ＤＲが除かれた地点画像ＰＩを形成し、複数の地点画像ＰＩを合成する。したがって、圃場ＦＤ全体の合成画像の品質が向上し、作物ＰＬの生育状態の判断に有用な画像を提供することができる。
【００９３】
また、不具合検出部３６が一の撮像画像ＦＩ内を区分した複数の領域のＮＤＶＩ（特性値）を相対比較して不具合領域ＤＲを検出する。これにより、不具合検出部３６は不具合領域ＤＲを容易に検出することができる。
【００９４】
なお、不具合検出部３６が複数の撮像画像ＦＩの同一地点ＳＰに対する複数の領域のＮＤＶＩ（特性値）を相対比較して不具合領域ＤＲを検出してもよい。この場合でも、不具合検出部３６は不具合領域ＤＲを容易に検出することができる。
【００９５】
また、不具合検出部３６が一の撮像画像ＦＩ内を区分した複数の領域の特性値と所定の閾値とを比較して不具合領域ＤＲを検出してもよい。この場合でも、不具合検出部３６は不具合領域ＤＲを容易に検出することができる。
【００９６】
また、不具合検出部３６が各撮像画像ＦＩの周部Ｐｈを不具合領域ＤＲと判定してもよい。これにより、撮像画像ＦＩの周辺部ＰｈのＮＤＶＩが中心部ＣＰのＮＤＶＩよりも低下するシェーディング誤差による合成画像ＣＩの品質低下を容易に防止することができる。
【００９７】
また、可視画像を撮像する可視撮像部２０と、近赤外画像を撮像する近赤外撮像部２１とを有し、不具合検出部３６は、可視画像の画素と近赤外画像の画素とのずれ量が所定量よりも大きい領域を不具合領域ＤＲと判定してもよい。これにより、可視撮像部２０と近赤外撮像部２１との視差による可視画素と近赤外画素とのズレによる誤差に起因する合成画像ＣＩの品質低下を容易に防止することができる。
【００９８】
また、制御部３９は可視撮像部２０及び近赤外撮像部２１の位置、画角及び画素数に基づいて地点画像ＰＩの位置を導出する。これにより、地点画像ＰＩの位置を容易に導出することができる。
【００９９】
なお、情報端末３がインターネット等の所定のネットワークに接続され、撮像画像ＦＩ、地点画像ＰＩ及び合成画像ＣＩを記憶する記憶部がネットワーク上に設けられてもよい。これにより、記憶部３３の容量を小さくすることができる。
【０１００】
＜第２実施形態＞
次に、本発明の第２実施形態について説明する。図１０は第２実施形態の作物栽培支援装置１の表示工程を示す図である。図１１は第２実施形態の表示部３１のデータ表示画面ＤＳの一例を示す図である。説明の便宜上、図１〜図９に示す第１実施形態と同様の部分には同一の符号を付している。本実施形態では、表示部３１に表示される散布図１００の座標軸が第１実施形態とは異なっている。また、第１実施形態では表示部３１にマップ２００、２１０の両方を表示したが、本実施形態ではこのうちマップ２００のみを表示している。その他の部分は第１実施形態と同様である。
【０１０１】
本実施形態の表示工程は、栽培情報入力工程、近似曲線読出工程、標準範囲決定工程、散布図形成工程及びマップ形成工程を有する。栽培情報入力工程では操作部３２を介して＃１〜＃１２の圃場ＦＤの収量差（栽培情報、パラメータ）及び施肥量差（栽培情報、パラメータ）が入力される。すなわち、操作部３２は収量差及び施肥量差の入力操作を受け付けて出力する。これにより、栽培情報出力部は操作部３２を有する。収量差は比較する直近２年間の作物ＰＬの収量の差（単位：ｋｇ／圃場）を示し、施肥量差は比較する直近２年間の施肥量（散布した肥料の量）の差（単位：ｋｇ／ｍ2）を示している。
【０１０２】
本実施形態において、収量差と施肥量差との相関関係は公知であり、収量差と施肥量差との関係を近似する近似曲線ＡＣは記憶部３３に予め記憶されている。近似曲線読出工程では、比較部３８が記憶部３３から収量差と施肥量差との関係を近似する近似曲線ＡＣを読み出す。標準範囲決定工程では、第１実施形態と同様に、比較部３８は該近似曲線ＡＣから所定の偏位量の範囲を標準範囲ＮＲと決定する。
【０１０３】
散布図形成工程では、表示部３１は収量差及び施肥量差を座標軸とする散布図１００を形成する。散布図１００は施肥量差及び収量差をそれぞれ横軸及び縦軸とする二次元直交座標により表される。この時、表示部３１は収量差及び施肥量差が標準範囲ＮＲ内の＃２〜＃６、＃９、＃１０の圃場ＦＤを白丸印（マーキング）により表示する。また、表示部３１は標準範囲ＮＲ外の＃１、＃７、＃８、＃１１、＃１２の圃場ＦＤを黒丸印（マーキング）により表示する。すなわち、表示部３１は収量差及び施肥量差が標準範囲ＮＲ内の圃場ＦＤと標準範囲ＮＲ外の圃場ＦＤとを異なるマーキングにより表示する。
【０１０４】
マップ形成工程では、表示部３１は現状のマップ２００を作成する。そして、第１実施形態と同様に、表示部３１はＮＤＶＩが標準範囲ＮＲ外の＃１、＃７、＃８、＃１１、＃１２の圃場ＦＤ上に黒丸印を表示する。
【０１０５】
本実施形態によると、第１実施形態と同様の効果を得ることができる。また、栽培情報出力部が、収量差（栽培情報）及び施肥量差（栽培情報）の入力操作を受け付けて出力する操作部３２を有する。これにより、使用者は所望の栽培情報を入力し、表示部３１は栽培情報が標準範囲ＮＲ内か否かを圃場ＦＤ別に表示することができる。
【０１０６】
また、収量差（パラメータ）と施肥量差（パラメータ）との関係を近似する近似曲線ＡＣが予め記憶部３３に記憶され、比較部３８が近似曲線ＡＣから所定の偏位量の範囲を標準範囲ＮＲとする。これにより、複数のパラメータの公知の相関関係を利用し、第１実施形態の近似曲線導出工程を省くことができる。
【０１０７】
なお、第２実施形態において、表示部３１はマップ２００、２１０の両方を表示してもよく、マップ２００に替えてマップ２１０を表示してもよい。
【０１０８】
また、第１実施形態及び第２実施形態において、表示部３１は散布図１００、マップ２００を同時に一覧表示しているが、散布図１００のみを表示してもよくマップ２００のみを表示してもよい。表示部３１が散布図１００及びマップ２００を同時に一覧表示すると、使用者は圃場ＦＤの状況及び異常箇所を有する圃場ＦＤの位置を容易に把握できるためより望ましい。
【０１０９】
＜その他＞
以上で説明した各実施形態の作物栽培支援装置は、以下のように表現されてもよい。
【０１１０】
すなわち、以上で説明した作物栽培支援装置は、作物を栽培する複数の栽培領域別に作物に関する所定の栽培情報を出力する栽培情報出力部と、前記栽培情報を含む複数のパラメータの相関に基づく所定の標準範囲と前記栽培情報とを前記栽培領域毎に比較する比較部と、前記比較部の比較結果に基づいて前記栽培情報が前記標準範囲内か否かを前記栽培領域別に表示する表示部と、を備える。
【０１１１】
上記構成の作物栽培支援装置において、前記栽培情報出力部が、前記栽培領域で反射する太陽光に含まれる所定波長の光を検知する光学センサと、前記光学センサの検知結果に基づいて前記栽培領域内の作物の生育状態を示す生育指標を導出する生育指標導出部とを有し、前記栽培情報が前記生育指標から成ることが好ましい。
【０１１２】
上記構成の作物栽培支援装置において、前記栽培情報出力部が、前記栽培情報の入力操作を受け付けて出力する操作部を有することが好ましい。
【０１１３】
上記構成の作物栽培支援装置において、前記表示部は複数の前記パラメータを座標軸とする散布図を形成し、前記栽培情報が前記標準範囲内の前記栽培領域と前記標準範囲外の前記栽培領域とを異なるマーキングにより表示することが好ましい。
【０１１４】
上記構成の作物栽培支援装置において、前記表示部は複数の前記栽培領域のマップを形成し、前記栽培情報が前記標準範囲外の前記栽培領域上に所定のマーキングを表示することが好ましい。
【０１１５】
上記構成の作物栽培支援装置において、前記比較部が複数の前記パラメータの関係を近似する近似曲線を導出し、前記近似曲線から所定の偏位量の範囲を前記標準範囲とすることが好ましい。
【０１１６】
上記構成の作物栽培支援装置において、複数の前記パラメータの関係を近似する近似曲線が予め記憶され、前記比較部が前記近似曲線から所定の偏位量の範囲を前記標準範囲とすることが好ましい。
【０１１７】
上記構成の作物栽培支援装置において、複数の前記パラメータがそれぞれ前記栽培情報から成ることが好ましい。
【０１１８】
上記構成の作物栽培支援装置において、一の前記パラメータが前記栽培情報から成り、他の前記パラメータが時間から成ることが好ましい。
【０１１９】
以上、本発明の実施形態につき説明したが、本発明の範囲はこれに限定されるものではなく、発明の主旨を逸脱しない範囲で種々の変更を加えて実施することができる。
【産業上の利用可能性】
【０１２０】
本発明は、作物の栽培を支援する作物栽培支援装置に利用することができる。
【符号の説明】
【０１２１】
１      作物栽培支援装置
２      撮像部
３      情報端末
４      飛行体
２０    可視撮像部
２１    近赤外撮像部
３１    表示部
３２    操作部
３３    記憶部
３４    合成部
３５    接続部
３６    不具合検出部
３７    生育指標導出部
３８    比較部
４３    記憶部
４５    接続部
４８    位置検出部
１００  散布図
２００、２１０    マップ
ＤＲ    不具合領域
ＦＤ    圃場
ＦＩ    撮像画像
ＰＩ    地点画像
ＰＬ    作物
ＳＰ    同一地点
【図１】
2019044244.tif 000011
【図２】
2019044244.tif 000012
【図３】
2019044244.tif 000013
【図４】
2019044244.tif 000014
【図５】
2019044244.tif 000015
【図６】
2019044244.tif 000016
【図７】
2019044244.tif 000017
【図８】
2019044244.tif 000018
【図９】
2019044244.tif 000019
【図１０】
2019044244.tif 000020
【図１１】
2019044244.tif 000021
【国際調査報告】
2019044244.tif 000022
2019044244.tif 000023