(57)【要約】  植生指標算出装置１０は、対象領域に存在する植物の高さの分布を示す高さ分布データと、植生指標の算出対象となる農作物の予測された高さデータと、を照合して、対象領域のうち農作物が存在する領域を特定する、特定部１１と、特定部１１が特定した領域に存在する農作物の植生指標を算出する、植生指標算出部１２と、を備えている。
2018173622.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象領域に存在する植物の高さの分布を示す高さ分布データと、植生指標の算出対象となる農作物の予測された高さデータと、を照合して、前記対象領域のうち前記農作物が存在する領域を特定する、特定部と、
前記特定部が特定した前記領域に存在する前記農作物の植生指標を算出する、植生指標算出部と、
を備えている、ことを特徴とする植生指標算出装置。
【請求項２】
前記対象領域の上空画像を取得する、画像取得部と、
前記画像取得部が取得した前記上空画像からステレオ画像を生成する、ステレオ画像生成部と、
前記ステレオ画像生成部が生成した前記ステレオ画像に対して、ステレオマッチング処理を行なうことによって、前記対象領域に存在する植物の高さを算出し、算出した高さを用いて、前記高さ分布データを生成する、高さ分布データ生成部と、
を更に備え、
前記植生指標算出部は、前記上空画像のうち前記特定部が特定した前記領域の画像を用いて、前記農作物の前記植生指標を算出する、
請求項１に記載の植生指標算出装置。
【請求項３】
前記農作物の予測された高さデータは、圃場における天候情報、土壌情報、作物情報、作物生育情報および営農履歴情報のうち少なくとも１つを含む圃場情報に基づいて生成された仮想圃場において、作物生育モデルを用いた生育シミュレーションを行うことにより生成される、請求項１又は２に記載の植生指標算出装置。
【請求項４】
（ａ）対象領域に存在する植物の高さの分布を示す高さ分布データと、植生指標の算出対象となる農作物の予測された高さデータと、を照合して、前記対象領域のうち前記農作物が存在する領域を特定する、ステップと、
（ｂ）前記（ａ）のステップで特定した前記領域に存在する前記農作物の植生指標を算出する、ステップと、
を有する、ことを特徴とする植生指標算出方法。
【請求項５】
（ｃ）前記対象領域の上空画像を取得する、ステップと、
（ｄ）前記（ｃ）のステップで取得した前記上空画像からステレオ画像を生成する、ステップと、
（ｅ）前記（ｄ）のステップで生成した前記ステレオ画像に対して、ステレオマッチング処理を行なうことによって、前記対象領域に存在する植物の高さを算出し、算出した高さを用いて、前記高さ分布データを生成する、ステップと、
を更に有し、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記上空画像のうち前記（ａ）のステップで特定した前記領域の画像を用いて、前記農作物の前記植生指標を算出する、
請求項４に記載の植生指標算出方法。
【請求項６】
前記農作物の予測された高さデータは、圃場における天候情報、土壌情報、作物情報、作物生育情報および営農履歴情報のうち少なくとも１つを含む圃場情報に基づいて生成された仮想圃場において、作物生育モデルを用いた生育シミュレーションを行うことにより生成される、請求項４又は５に記載の植生指標算出方法。
【請求項７】
コンピュータに、
（ａ）対象領域に存在する植物の高さの分布を示す高さ分布データと、植生指標の算出対象となる農作物の予測された高さデータと、を照合して、前記対象領域のうち前記農作物が存在する領域を特定する、ステップと、
（ｂ）前記（ａ）のステップで特定した前記領域に存在する前記農作物の植生指標を算出する、ステップと、
を実行させる命令を含む、プログラムを記録している、ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項８】
前記プログラムが、前記コンピュータに、
（ｃ）前記対象領域の上空画像を取得する、ステップと、
（ｄ）前記（ｃ）のステップで取得した前記上空画像からステレオ画像を生成する、ステップと、
（ｅ）前記（ｄ）のステップで生成した前記ステレオ画像に対して、ステレオマッチング処理を行なうことによって、前記対象領域に存在する植物の高さを算出し、算出した高さを用いて、前記高さ分布データを生成する、ステップと、
を更に実行させる命令を含み、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記上空画像のうち前記（ａ）のステップで特定した前記領域の画像を用いて、前記農作物の前記植生指標を算出する、
請求項７に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項９】
前記農作物の予測された高さデータは、圃場における天候情報、土壌情報、作物情報、作物生育情報および営農履歴情報のうち少なくとも１つを含む圃場情報に基づいて生成された仮想圃場において、作物生育モデルを用いた生育シミュレーションを行うことにより生成される、請求項７又は８に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、植物の植生指標を算出するための、植生指標算出装置、及び植生指標算出方法に関し、更には、これらを実現するためのコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、コンピュータの発展に伴い、コンピュータシュミレーションによって、農作物の収量を予測する取り組みが行なわれている。例えば、特許文献１は、圃場における農作物の生育状況を把握して、農作物の収量を予測するシステムを提案している。【０００３】
具体的には、特許文献１に開示されたシステムでは、まず、衛星データ及び気象データに基づいて、特定の圃場（又はエリア）について、時期毎に、農作物の植生指標と、有効積算温度とを算出し、これらを用いて、現在までの農作物の生長曲線を生成する。続いて、特許文献１に開示されたシステムは、得られた成長曲線を用いて、統計モデルを生成し、生成した統計モデルを用いて、将来の成長曲線を予測する。【０００４】
また、このようなシステムにおいては、農作物の植生指標の精度が重要となる。植生指標としては、例えば、ＮＤＶＩ（正規化差植生指数：Normalized Difference Vegetation Index）が知られている。ＮＤＶＩは、植物の葉が青と赤の波長を吸収し、近赤外線領域の波長を強く反射する特性を利用した指数であり、植生の分布状況及び活性度を示している。ＮＤＶＩの値が、正の大きな値になるほど、植生が濃くなる傾向にある。
【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】
ところで、ＮＤＶＩは、衛星データから得られた可視域赤の反射率をＲ、衛星データから得られた近赤外域の反射率をＩＲとすると、（ＩＲ−Ｒ）／（ＩＲ＋Ｒ）で得られた値を−１から＋１の間に正規化することによって算出される。つまり、ＮＤＶＩは、衛星で得られたデータから算出される。【０００７】
しかしながら、実際の圃場においては、農作物以外の植物、例えば、雑草が茂っていることもあるため、ＮＶＤＩは雑草の植生を含めた値となっている。このため、ＮＤＶＩの信頼性が低いことがあり、このような場合、農作物の収量の予測精度は著しく低下してしまう。【０００８】
本発明の目的の一例は、上記問題を解消し、特定の圃場又はエリアにおいて、対象となる農作物の植生指標を精度よく算出し得る、植生指標算出装置、植生指標算出方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記目的を達成するため、本発明の一側面における植生指標算出装置は、
対象領域に存在する植物の高さの分布を示す高さ分布データと、植生指標の算出対象となる農作物の予測された高さデータと、を照合して、前記対象領域のうち前記農作物が存在する領域を特定する、特定部と、
前記特定部が特定した前記領域に存在する前記農作物の植生指標を算出する、植生指標算出部と、
を備えている、ことを特徴とする。【００１０】
また、上記目的を達成するため、本発明の一側面における植生指標算出方法は、
（ａ）対象領域に存在する植物の高さの分布を示す高さ分布データと、植生指標の算出対象となる農作物の予測された高さデータと、を照合して、前記対象領域のうち前記農作物が存在する領域を特定する、ステップと、
（ｂ）前記（ａ）のステップで特定した前記領域に存在する前記農作物の植生指標を算出する、ステップと、
を有する、ことを特徴とする。【００１１】
更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、
コンピュータに、
（ａ）対象領域に存在する植物の高さの分布を示す高さ分布データと、植生指標の算出対象となる農作物の予測された高さデータと、を照合して、前記対象領域のうち前記農作物が存在する領域を特定する、ステップと、
（ｂ）前記（ａ）のステップで特定した前記領域に存在する前記農作物の植生指標を算出する、ステップと、
を実行させる命令を含む、プログラムを記録している、ことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
以上のように、本発明によれば、特定の圃場又はエリアにおいて、対象となる農作物の植生指標を精度よく算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】図１は、本発明の実施の形態における植生指標算出装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、本発明の実施の形態における植生指標算出装置の具体的構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、本発明の実施の形態における植生指標算出装置で行なわれる処理を説明する説明図である。
【図４】図４は、本発明の実施の形態における植生指標算出装置の動作を示すフロー図である。
【図５】図５は、本発明の実施の形態における植生指標算出装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
（実施の形態）
以下、本発明の実施の形態における、植生指標算出装置、植生指標算出方法、及びプログラムについて、図１〜図５を参照しながら説明する。
【００１５】
［装置構成］
最初に、図１を用いて、本実施の形態における植生指標算出装置の概略構成について説明する。図１は、本発明の実施の形態における植生指標算出装置の概略構成を示すブロック図である。
【００１６】
図１に示す、植生指標算出装置１０は、対象領域、例えば、特定の圃場又はエリアにおける植生指標を算出するための装置である。図１に示すように、植生指標算出装置１０は、特定部１１と、植生指標算出部１２とを備えている。
【００１７】
特定部１１は、まず、高さ分布データを取得する。高さ分布データは、対象領域に存在する植物の高さの分布を示すデータである。高さ分布データは、例えば、対象領域において植物の高さがＭ（単位は省略する）未満である領域Ｒ１、植物の高さがＭ以上Ｎ未満である領域Ｒ２、植物の高さがＮ以上である領域Ｒ３というように、対象領域における植物の高さの分布を示すデータである。領域を分ける際の高さの決め方や領域の数は任意である。また例えば、各領域内においては植物の高さを平均化し、平均化した高さを各領域における植物の高さとすることができる。具体的には、植物の高さを示す包絡曲線を平均化することで得られた値を、平均した高さとして用いることができる。
【００１８】
次いで、特定部１１は、高さ分布データと、植生指標の算出対象となる農作物の予測された高さデータと、を照合して、対象領域のうち農作物が存在する領域を特定する。
【００１９】
植生指標算出部１２は、特定部１１が特定した領域に存在する農作物の植生指標を算出する。
【００２０】
このように、本実施の形態では、特定部１１は、対象領域における植物の実際の高さ分布に関する高さ分布データと、植生指標の算出対象となる農作物の高さに関して予測された高さデータとを比較する。よって、特定部１１は、対象領域において、植生指標の算出対象となる農作物以外の植物が存在していても、農作物が存在する領域を特定できる。このため、本実施の形態によれば、特定の圃場又はエリアにおいて、対象となる農作物の植生指標を精度よく算出することができる。
【００２１】
続いて、図２及び図３を用いて、本実施の形態における植生指標算出装置１０の具体的構成について説明する。図２は、本発明の実施の形態における植生指標算出装置の具体的構成を示すブロック図である。図３は、本発明の実施の形態における植生指標算出装置で行なわれる処理を説明する説明図である。
【００２２】
図２に示すように、本実施の形態では、植生指標算出装置１０は、上述した特定部１１及び植生指標算出部１２に加えて、画像取得部１３と、ステレオ画像生成部１４と、高さ分布データ生成部１５とを備えている。
【００２３】
画像取得部１３は、対象領域の上空画像を取得する。画像取得部１３は、例えば人工衛星、航空機、ドローン等によって上空から撮影された圃場等の上空画像を取得する。
【００２４】
ステレオ画像生成部１４は、画像取得部１３が取得した上空画像から対象領域のステレオ画像を生成する。ステレオ画像は、図３に示すように、対象領域２０を、上空から異なる視点で撮影して得られた画像から生成された画像である。ステレオ画像を生成するための画像の撮影は、通常、人工衛星、航空機、ドローン等において並列に搭載された２台のカメラ２１によって行なわれる。ステレオ画像を生成するための画像の撮影は、１台のカメラに２１よって、撮影位置を変えながら行なわれていても良い。なお、ステレオ画像の生成とは、画像取得部１３が取得した上空画像の中から、ステレオ画像となる一対の画像を選択することを含む。
【００２５】
高さ分布データ生成部１５は、ステレオ画像生成部１４が生成したステレオ画像に対して、ステレオマッチング処理を行なうことによって、対象領域２０に存在する植物の高さを算出する。また、高さ分布データ生成部１５は、対象領域２０に存在する植物の高さを算出すると、算出した高さを用いて、図３に示すように、対象領域２０における植物の高さ分布データ２２を生成する。
【００２６】
具体的には、高さ分布データ生成部１５は、例えば、ステレオ画像を構成する各画像を、一定サイズの画像ブロックに分割する。次いで、高さ分布データ生成部１５は、ステレオ画像を構成する一方の画像から、任意の画像ブロックを選択し、この選択した画像ブロックと、ステレオ画像を構成する他方の画像の各画像ブロックとを比較し、選択した画像ブロックに一致する他方の画像の画像ブロックを特定する。
【００２７】
また、高さ分布データ生成部１５は、一方の画像の画像ブロック全てについて同様の処理を行ない、一方の画像の画像ブロックそれぞれについて、他方の画像における対応する画像ブロックを特定する。これにより、互いに一致する、一方の画像の画像ブロックと、他方の画像の画像ブロックとの組が作られる。
【００２８】
次に、高さ分布データ生成部１５は、一致する画像ブロックの組毎に、画像ブロック間で互いに対応する点を対応点として特定する。続いて、高さ分布データ生成部１５は、一方の画像と他方の画像とを重ね、一致する画像ブロックの組毎に、特定した対応点間の視差を算出する。その後、高さ分布データ生成部１５は、一致する画像ブロックの組毎に、算出した視差と、上空画像を撮影した撮像装置から対象領域までの距離とを用いて、三角測量を実行して、対応点の高さを算出する。植物に該当する対応点の高さが植物の高さとなる。
【００２９】
特定部１１は、本実施の形態では、図３に示すように、植生指標の算出対象となる農作物の高さに関して予測されたデータ（高さ予測データ）２３を取得する。高さ予測データ２３は、どのような手法によって算出されても良い。
【００３０】
例えば、まず、圃場における天候情報、土壌情報、作物情報、作物生育情報および営農履歴情報のうち少なくとも１つを含む圃場情報に基づいて、コンピュータ上に仮想圃場が生成される。次に、この仮想圃場において作物生育モデルを用いた生育シミュレーションが実行され、実行結果から、所定条件下（例えば所定時期）における農作物の高さが予測される。なお、この場合における高さは、農産物の地面から最高到達点までの高さであっても良いし、予測された農作物の包絡曲線によって示される高さであっても良い。
【００３１】
次いで、特定部１１は、高さ分布データ生成部１５が生成した高さ分布データ２２に、高さ予測データ２３を照合して、対象領域２０のうち農作物が存在する領域を特定する。
【００３２】
図３の例では、高さ分布データ２２では、植物の高さが異なる領域Ａと領域Ｂとが示されている。そして、高さ予測データ２３で示された農作物の高さは、領域Ａの高さと合致する。このため、特定部１１は、領域Ａを、植生指標の算出対象となる農作物が存在する領域として特定する。なお、高さ分布データ２２及び高さ予測データ２３は、実際には数値データであるが、図３においては、これらは概念的に示されている。
【００３３】
また、高さ分布データ２２と高さ予測データ２３とが一致する領域を農作物が存在する領域として特定する他、農作物と該農作物以外の植物とを区別できるのであれば、高さ分布データ２２と高さ予測データ２３とが所定の数値の幅をもって合致する領域を農作物が存在する領域として特定することもできる。
【００３４】
植生指標算出部１２は、特定部１１が特定した領域で栽培されている農作物の植生指標を算出する。具体的には、植生指標算出部１２は、特定部１１から農作物が存在する領域の通知を受け、対象領域２０の上空画像のうち農作物が存在する領域の画像を特定する。そして、特定した画像から農作物の植生指標を算出する。なお、特定部１１が、対象領域２０の上空画像のうち農作物が存在する領域の画像を特定してもよい。
【００３５】
本実施の形態で算出される植生指標としては、背景技術の欄で述べたＮＤＶＩに加え、ＳＡＶＩ（Soil Adjusted Vegetation Index）、ＷＤＶＩ（Weighted Difference Vegetation Index）、ＮＤＲＥ（Normalized Difference Red Edge）等も挙げられる。
【００３６】
ＳＡＶＩは、ＮＤＶＩに背景土壌の反射の影響を配慮して得られた指数である。ＷＤＶＩは、重み付き差分植生指数であり、植物からの反射光の各バンドに重みを付け、土壌の値を０として計算される。ＮＤＲＥは、Rapid Eye衛星によるRed edgeバンド（波長７１０ｎｍ付近）での測定値を正規化して得られた指数である。
【００３７】
［装置動作］
次に、本実施の形態における植生指標算出装置１０の動作について図４を用いて説明する。図４は、本発明の実施の形態における植生指標算出装置の動作を示すフロー図である。以下の説明においては、適宜図１〜図３を参酌する。また、本実施の形態では、植生指標算出装置１０を動作させることによって、植生指標算出方法が実施される。よって、本実施の形態における植生指標算出方法の説明は、以下の植生指標算出装置１０の動作説明に代える。
【００３８】
図４に示すように、最初に、画像取得部１３は、対象領域２０の上空画像を取得する（ステップＡ１）。次に、ステレオ画像生成部１４は、対象領域２０のステレオ画像を生成する（ステップＡ２）。ステレオ画像生成部１４は、生成したステレオ画像を高さ分布データ生成部１５に渡す。
【００３９】
次に、高さ分布データ生成部１５は、ステレオ画像生成部１４が生成したステレオ画像に対して、ステレオマッチング処理を行なうことによって、対象領域２０に存在する植物の高さを算出し、算出した高さを用いて、対象領域２０における植物の高さ分布データ２２を生成する（ステップＡ３）。高さ分布データ生成部１５は、生成した高さ分布データ２２を、特定部１１に渡す。
【００４０】
次に、特定部１１は、植生指標の算出対象となる農作物の高さに関して予測されたデータ（高さ予測データ）２３を取得する（ステップＡ４）。
【００４１】
次に、特定部１１は、ステップＡ３で高さ分布データ生成部１５が生成した高さ分布データ２２に、ステップＡ４で取得した高さ予測データ２３を照合して、対象領域２０における農作物が存在する領域を特定する（ステップＡ５）。特定部１１は、特定した領域を植生指標算出部１２に通知する。
【００４２】
次に、植生指標算出部１２は、ステップＡ５で特定部１１が特定した領域で栽培されている農作物の植生指標を算出する（ステップＡ６）。具体的には、植生指標算出部１２は、特定部１１から農作物が存在する領域の通知を受け、対象領域２０の上空画像のうち、ステップＡ５で特定された領域の画像を特定する。そして、植生指標算出部１２は、特定した画像から農作物の植生指標（例えばＮＤＶＩ）を算出する。
【００４３】
以上のように、本実施の形態によれば、上空画像から得られた植物の高さ情報に基づいて、農作物が存在する領域が特定される。このため、本実施の形態によれば、特定の圃場又はエリアにおいて、対象となる農作物の植生指標を精度よく算出することができる。
【００４４】
また、上述したステップＡ１〜Ａ６では、高さ分布データ生成部１５は、高さ分布データ２２をステレオ画像から生成しているが、本実施の形態はこの態様に限定されず、高さ分布データ生成部１５は、高さ分布データを別の手法によって生成しても良い。
【００４５】
また、植生指標算出装置１０がステレオ画像生成部１４及び高さ分布データ生成部１５を備える代わりに、別の装置（装置Ａ）がこれらの構成を備えることができる。この場合、植生指標算出装置１０の画像取得部１３が取得した上空画像が装置Ａに送信され、該装置Ａにおいて、ステレオ画像の生成及び高さ分布データの生成が行われる。そして、植生指標算出装置１０は、該装置Ａから高さ分布データを取得する。
【００４６】
［変形例］
上述の説明では、特定部１１が、対象領域における植物の実際の高さ分布に関する高さ分布データと、植生指標の算出対象となる農作物の高さに関して予測された高さデータとを比較する態様について説明した。この態様の他、特定部１１は、対象領域における植物の実際の高さ分布に関する高さ分布データと、対象領域に存在しうる、農作物以外の植物、例えば雑草、の高さに関して予測された高さデータとを比較し、対象領域のうち雑草が存在する領域を特定することもできる。この場合、植生指標算出部１２は、特定部１１が特定した領域に存在する雑草の植生指標を算出し、対象領域の上空画像全体から算出した植生指標を、該雑草の植生指標を用いて補正することができる。該補正により、農作物の植生指標を精度よく算出することができる。
【００４７】
［プログラム］
本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータに、図４に示すステップＡ１〜Ａ６を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態における植生指標算出装置１０と植生指標算出方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのプロセッサは、特定部１１、植生指標算出部１２、画像取得部１３、ステレオ画像生成部１４、及び高さ分布データ生成部１５として機能し、処理を行なう。
【００４８】
また、本実施の形態におけるプログラムは、複数のコンピュータによって構築されたコンピュータシステムによって実行されても良い。この場合は、例えば、各コンピュータが、それぞれ、特定部１１、植生指標算出部１２、画像取得部１３、ステレオ画像生成部１４、及び高さ分布データ生成部１５のいずれかとして機能しても良い。
【００４９】
ここで、本実施の形態におけるプログラムを実行することによって、植生指標算出装置１０を実現するコンピュータについて図５を用いて説明する。図５は、本発明の実施の形態における植生指標算出装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
【００５０】
図５に示すように、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１１と、メインメモリ１１２と、記憶装置１１３と、入力インターフェイス１１４と、表示コントローラ１１５と、データリーダ／ライタ１１６と、通信インターフェイス１１７とを備える。これらの各部は、バス１２１を介して、互いにデータ通信可能に接続される。なお、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１に加えて、又はＣＰＵ１１１に代えて、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、又はＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）を備えていても良い。
【００５１】
ＣＰＵ１１１は、記憶装置１１３に格納された、本実施の形態におけるプログラム（コード）をメインメモリ１１２に展開し、これらを所定順序で実行することにより、各種の演算を実施する。メインメモリ１１２は、典型的には、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の揮発性の記憶装置である。また、本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体１２０に格納された状態で提供される。なお、本実施の形態におけるプログラムは、通信インターフェイス１１７を介して接続されたインターネット上で流通するものであっても良い。
【００５２】
また、記憶装置１１３の具体例としては、ハードディスクドライブの他、フラッシュメモリ等の半導体記憶装置が挙げられる。入力インターフェイス１１４は、ＣＰＵ１１１と、キーボード及びマウスといった入力機器１１８との間のデータ伝送を仲介する。表示コントローラ１１５は、ディスプレイ装置１１９と接続され、ディスプレイ装置１１９での表示を制御する。
【００５３】
データリーダ／ライタ１１６は、ＣＰＵ１１１と記録媒体１２０との間のデータ伝送を仲介し、記録媒体１２０からのプログラムの読み出し、及びコンピュータ１１０における処理結果の記録媒体１２０への書き込みを実行する。通信インターフェイス１１７は、ＣＰＵ１１１と、他のコンピュータとの間のデータ伝送を仲介する。
【００５４】
また、記録媒体１２０の具体例としては、ＣＦ（Compact Flash（登録商標））及びＳＤ（Secure Digital）等の汎用的な半導体記憶デバイス、フレキシブルディスク（Flexible Disk）等の磁気記録媒体、又はＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）などの光学記録媒体が挙げられる。
【００５５】
なお、本実施の形態における植生指標算出装置１０は、プログラムがインストールされたコンピュータではなく、各部に対応したハードウェアを用いることによっても実現可能である。更に、植生指標算出装置１０は、一部がプログラムで実現され、残りの部分がハードウェアで実現されていてもよい。
【００５６】
上述した実施の形態の一部又は全部は、以下に記載する（付記１）〜（付記９）によって表現することができるが、以下の記載に限定されるものではない。
【００５７】
（付記１）  対象領域に存在する植物の高さの分布を示す高さ分布データと、植生指標の算出対象となる農作物の予測された高さデータと、を照合して、前記対象領域のうち前記農作物が存在する領域を特定する、特定部と、
前記特定部が特定した前記領域に存在する前記農作物の植生指標を算出する、植生指標算出部と、
を備えている、ことを特徴とする植生指標算出装置。
【００５８】
（付記２）  前記対象領域の上空画像を取得する、画像取得部と、
前記画像取得部が取得した前記上空画像からステレオ画像を生成する、ステレオ画像生成部と、
前記ステレオ画像生成部が生成した前記ステレオ画像に対して、ステレオマッチング処理を行なうことによって、前記対象領域に存在する植物の高さを算出し、算出した高さを用いて、前記高さ分布データを生成する、高さ分布データ生成部と、
を更に備え、
前記植生指標算出部は、前記上空画像のうち前記特定部が特定した前記領域の画像を用いて、前記農作物の前記植生指標を算出する、
付記１に記載の植生指標算出装置。
【００５９】
（付記３）  前記農作物の予測された高さデータは、圃場における天候情報、土壌情報、作物情報、作物生育情報および営農履歴情報のうち少なくとも１つを含む圃場情報に基づいて生成された仮想圃場において、作物生育モデルを用いた生育シミュレーションを行うことにより生成される、付記１又は２に記載の植生指標算出装置。
【００６０】
（付記４）（ａ）対象領域に存在する植物の高さの分布を示す高さ分布データと、植生指標の算出対象となる農作物の予測された高さデータと、を照合して、前記対象領域のうち前記農作物が存在する領域を特定する、ステップと、
（ｂ）前記（ａ）のステップで特定した前記領域に存在する前記農作物の植生指標を算出する、ステップと、
を有する、ことを特徴とする植生指標算出方法。
【００６１】
（付記５）（ｃ）前記対象領域の上空画像を取得する、ステップと、
（ｄ）前記（ｃ）のステップで取得した前記上空画像からステレオ画像を生成する、ステップと、
（ｅ）前記（ｄ）のステップで生成した前記ステレオ画像に対して、ステレオマッチング処理を行なうことによって、前記対象領域に存在する植物の高さを算出し、算出した高さを用いて、前記高さ分布データを生成する、ステップと、
を更に有し、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記上空画像のうち前記（ａ）のステップで特定した前記領域の画像を用いて、前記農作物の前記植生指標を算出する、
付記４に記載の植生指標算出方法。
【００６２】
（付記６）  前記農作物の予測された高さデータは、圃場における天候情報、土壌情報、作物情報、作物生育情報および営農履歴情報のうち少なくとも１つを含む圃場情報に基づいて生成された仮想圃場において、作物生育モデルを用いた生育シミュレーションを行うことにより生成される、付記４又は５に記載の植生指標算出方法。
【００６３】
（付記７）コンピュータに、
（ａ）対象領域に存在する植物の高さの分布を示す高さ分布データと、植生指標の算出対象となる農作物の予測された高さデータと、を照合して、前記対象領域のうち前記農作物が存在する領域を特定する、ステップと、
（ｂ）前記（ａ）のステップで特定した前記領域に存在する前記農作物の植生指標を算出する、ステップと、
を実行させる命令を含む、プログラムを記録している、ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【００６４】
（付記８）前記プログラムが、前記コンピュータに、
（ｃ）前記対象領域の上空画像を取得する、ステップと、
（ｄ）前記（ｃ）のステップで取得した前記上空画像からステレオ画像を生成する、ステップと、
（ｅ）前記（ｄ）のステップで生成した前記ステレオ画像に対して、ステレオマッチング処理を行なうことによって、前記対象領域に存在する植物の高さを算出し、算出した高さを用いて、前記高さ分布データを生成する、ステップと、
を更に実行させる命令を含み、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記上空画像のうち前記（ａ）のステップで特定した前記領域の画像を用いて、前記農作物の前記植生指標を算出する、
付記７に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【００６５】
（付記９）  前記農作物の予測された高さデータは、圃場における天候情報、土壌情報、作物情報、作物生育情報および営農履歴情報のうち少なくとも１つを含む圃場情報に基づいて生成された仮想圃場において、作物生育モデルを用いた生育シミュレーションを行うことにより生成される、付記７又は８に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【００６６】
以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施の形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【００６７】
この出願は、２０１７年３月２３日に出願された日本出願特願２０１７−５７７８２を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【産業上の利用可能性】
【００６８】
以上のように、本発明によれば、特定の圃場又はエリアにおいて、対象となる農作物の植生指標を精度よく算出することができる。本発明は、正確な植生指標の値を必要とする、農作物の収量予測を行なうシステムに有用である。
【符号の説明】
【００６９】
１０  植生指標算出装置
１１  特定部
１２  植生指標算出部
１３  画像取得部
１４  ステレオ画像生成部
１５  高さ分布データ生成部
２０  対象領域
２１  カメラ
２２  高さ分布データ
２３  高さ予測データ
１１０  コンピュータ
１１１  ＣＰＵ
１１２  メインメモリ
１１３  記憶装置
１１４  入力インターフェイス
１１５  表示コントローラ
１１６  データリーダ／ライタ
１１７  通信インターフェイス
１１８  入力機器
１１９  ディスプレイ装置
１２０  記録媒体
１２１  バス
【図１】
2018173622.tif 000003
【図２】
2018173622.tif 000004
【図３】
2018173622.tif 000005
【図４】
2018173622.tif 000006
【図５】
2018173622.tif 000007
【手続補正書】
【提出日】令和1年9月20日(2019.9.20)
【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】
対象領域に存在する植物の高さの分布を示す高さ分布データと、植生指標の算出対象となる農作物の予測された高さデータと、を照合して、前記対象領域のうち前記農作物が存在する領域を特定する、特定部と、
前記特定部が特定した前記領域に存在する前記農作物の植生指標を算出する、植生指標算出部と、
を備えている、ことを特徴とする植生指標算出装置。
【請求項２】
前記対象領域の上空画像を取得する、画像取得部と、
前記画像取得部が取得した前記上空画像からステレオ画像を生成する、ステレオ画像生成部と、
前記ステレオ画像生成部が生成した前記ステレオ画像に対して、ステレオマッチング処理を行なうことによって、前記対象領域に存在する植物の高さを算出し、算出した高さを用いて、前記高さ分布データを生成する、高さ分布データ生成部と、
を更に備え、
前記植生指標算出部は、前記上空画像のうち前記特定部が特定した前記領域の画像を用いて、前記農作物の前記植生指標を算出する、
請求項１に記載の植生指標算出装置。
【請求項３】
前記農作物の予測された高さデータは、圃場における天候情報、土壌情報、作物情報、作物生育情報および営農履歴情報のうち少なくとも１つを含む圃場情報に基づいて生成された仮想圃場において、作物生育モデルを用いた生育シミュレーションを行うことにより生成される、請求項１又は２に記載の植生指標算出装置。
【請求項４】
（ａ）対象領域に存在する植物の高さの分布を示す高さ分布データと、植生指標の算出対象となる農作物の予測された高さデータと、を照合して、前記対象領域のうち前記農作物が存在する領域を特定する、ステップと、
（ｂ）前記（ａ）のステップで特定した前記領域に存在する前記農作物の植生指標を算出する、ステップと、
を有する、ことを特徴とする植生指標算出方法。
【請求項５】
（ｃ）前記対象領域の上空画像を取得する、ステップと、
（ｄ）前記（ｃ）のステップで取得した前記上空画像からステレオ画像を生成する、ステップと、
（ｅ）前記（ｄ）のステップで生成した前記ステレオ画像に対して、ステレオマッチング処理を行なうことによって、前記対象領域に存在する植物の高さを算出し、算出した高さを用いて、前記高さ分布データを生成する、ステップと、
を更に有し、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記上空画像のうち前記（ａ）のステップで特定した前記領域の画像を用いて、前記農作物の前記植生指標を算出する、
請求項４に記載の植生指標算出方法。
【請求項６】
前記農作物の予測された高さデータは、圃場における天候情報、土壌情報、作物情報、作物生育情報および営農履歴情報のうち少なくとも１つを含む圃場情報に基づいて生成された仮想圃場において、作物生育モデルを用いた生育シミュレーションを行うことにより生成される、請求項４又は５に記載の植生指標算出方法。
【請求項７】
コンピュータに、
（ａ）対象領域に存在する植物の高さの分布を示す高さ分布データと、植生指標の算出対象となる農作物の予測された高さデータと、を照合して、前記対象領域のうち前記農作物が存在する領域を特定する、ステップと、
（ｂ）前記（ａ）のステップで特定した前記領域に存在する前記農作物の植生指標を算出する、ステップと、
を実行させるプログラム。
【請求項８】
前記プログラムが、前記コンピュータに、
（ｃ）前記対象領域の上空画像を取得する、ステップと、
（ｄ）前記（ｃ）のステップで取得した前記上空画像からステレオ画像を生成する、ステップと、
（ｅ）前記（ｄ）のステップで生成した前記ステレオ画像に対して、ステレオマッチング処理を行なうことによって、前記対象領域に存在する植物の高さを算出し、算出した高さを用いて、前記高さ分布データを生成する、ステップと、
を更に実行させる命令を含み、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記上空画像のうち前記（ａ）のステップで特定した前記領域の画像を用いて、前記農作物の前記植生指標を算出する、
請求項７に記載のプログラム。
【請求項９】
前記農作物の予測された高さデータは、圃場における天候情報、土壌情報、作物情報、作物生育情報および営農履歴情報のうち少なくとも１つを含む圃場情報に基づいて生成された仮想圃場において、作物生育モデルを用いた生育シミュレーションを行うことにより生成される、請求項７又は８に記載のプログラム。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００１】
本発明は、植物の植生指標を算出するための、植生指標算出装置、及び植生指標算出方法に関し、更には、これらを実現するためのプログラムに関する。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００８】
本発明の目的の一例は、上記問題を解消し、特定の圃場又はエリアにおいて、対象となる農作物の植生指標を精度よく算出し得る、植生指標算出装置、植生指標算出方法、及びプログラムを提供することにある。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１１】
更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるプログラムは、
コンピュータに、
（ａ）対象領域に存在する植物の高さの分布を示す高さ分布データと、植生指標の算出対象となる農作物の予測された高さデータと、を照合して、前記対象領域のうち前記農作物が存在する領域を特定する、ステップと、
（ｂ）前記（ａ）のステップで特定した前記領域に存在する前記農作物の植生指標を算出する、ステップと、
を実行させることを特徴とする。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６３】
（付記７）コンピュータに、
（ａ）対象領域に存在する植物の高さの分布を示す高さ分布データと、植生指標の算出対象となる農作物の予測された高さデータと、を照合して、前記対象領域のうち前記農作物が存在する領域を特定する、ステップと、
（ｂ）前記（ａ）のステップで特定した前記領域に存在する前記農作物の植生指標を算出する、ステップと、
を実行させるプログラム。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６４】
（付記８）前記プログラムが、前記コンピュータに、
（ｃ）前記対象領域の上空画像を取得する、ステップと、
（ｄ）前記（ｃ）のステップで取得した前記上空画像からステレオ画像を生成する、ステップと、
（ｅ）前記（ｄ）のステップで生成した前記ステレオ画像に対して、ステレオマッチング処理を行なうことによって、前記対象領域に存在する植物の高さを算出し、算出した高さを用いて、前記高さ分布データを生成する、ステップと、
を更に実行させる命令を含み、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記上空画像のうち前記（ａ）のステップで特定した前記領域の画像を用いて、前記農作物の前記植生指標を算出する、
付記７に記載のプログラム。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６５】
（付記９）  前記農作物の予測された高さデータは、圃場における天候情報、土壌情報、作物情報、作物生育情報および営農履歴情報のうち少なくとも１つを含む圃場情報に基づいて生成された仮想圃場において、作物生育モデルを用いた生育シミュレーションを行うことにより生成される、付記７又は８に記載のプログラム。
【国際調査報告】
2018173622.tif 000008
2018173622.tif 000009
2018173622.tif 000010
2018173622.tif 000011