(57)【要約】【課題】果樹などの植物の生育状態を適切に評価して栽培に有用な情報を提供すること。【解決手段】栽培支援システム１によって実施される栽培支援方法は、果実の生育状態を近似した生育曲線を用いて、栽培中の果実の生育状態を評価し、評価結果に基づき、栽培中の果実に関するアドバイスの提供などの栽培支援サービスを行うものである。従って、農家の利益に直結する果実の現在の生育状態を適切に把握して、有用な栽培支援サービスを行うことができる。生育曲線は、果実のサイズを目的変数とし、葉面積の積算値を説明変数として決定する。また、篤農家が行った果樹栽培における果実のサイズおよび葉面積の積算値に基づいて生育曲線を決定する。従って、気象などの環境条件によらない普遍な生育曲線を得ることができ、篤農家と同じ生育状態に近づけるための栽培支援を行うことができる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
農作物における収穫対象部分の生育状態を近似した生育曲線を用いて、栽培中の農作物における収穫対象部分の生育状態を評価し、
評価結果に基づき、前記栽培中の農作物に関する栽培支援サービスを行うことを特徴とする栽培支援方法。
【請求項２】
前記生育曲線は、前記収穫対象部分のサイズを目的変数とし、前記農作物を撮影した画像の葉領域の面積である葉面積の積算値を説明変数として決定されることを特徴とする請求項１に記載の栽培支援方法。
【請求項３】
前記農作物は果樹であり、前記収穫対象部分は果実であり、
前記生育曲線は、前記果実のサイズを目的変数とし、前記葉面積の積算値を説明変数として決定されることを特徴とする請求項２に記載の栽培支援方法。
【請求項４】
前記生育曲線は、篤農家が行った果樹栽培における前記果実のサイズおよび前記葉面積の積算値に基づいて決定されることを特徴とする請求項３に記載の栽培支援方法。
【請求項５】
複数年度にわたって前記果実のサイズおよび前記葉面積の積算値のデータを集め、
前記生育曲線は、年度毎に前記果実のサイズのデータを正規化した後、正規化後の前記複数年度のデータから求めた普遍曲線であることを特徴とする請求項３または４に記載の栽培支援方法。
【請求項６】
前記葉面積の積算値は、１日の間に求めた前記葉面積の最大値を１日毎に積算した値であることを特徴とする請求項３から５の何れか一項に記載の栽培支援方法。
【請求項７】
前記生育曲線は、ロジスティック曲線であることを特徴とする請求項３から６の何れか一項に記載の栽培支援方法。
【請求項８】
栽培中の果樹を撮影した画像から、前記生育状態の評価を行う時点までの前記葉面積の積算値を求め、当該積算値に対応する前記生育曲線上の値に基づき、前記栽培中の果樹における前記果実の生育状態を評価することを特徴とする請求項３から７の何れか一項に記載の栽培支援方法。
【請求項９】
前記栽培支援サービスは、収穫時の前記果実のサイズ予測であることを特徴とする請求項３から８の何れか一項に記載の栽培支援方法。
【請求項１０】
前記栽培支援サービスは、前記果実の摘果作業のアドバイスであることを特徴とする請求項３から９の何れか一項に記載の栽培支援方法。
【請求項１１】
前記栽培支援サービスは、前記果実の収穫日予測であることを特徴とする請求項３から１０の何れか一項に記載の栽培支援方法。
【請求項１２】
栽培中の果樹における前記果実のサイズを所定期間計測して、前記果実のサイズの変化を近似した近似直線を求め、
前記近似直線の傾きと、前記生育曲線の接線の傾きとを比較し、
比較結果に基づき、追加の摘果作業のアドバイスを行うことを特徴とする請求項３から１１の何れか一項に記載の栽培支援方法。
【請求項１３】
前記果実のサイズの計測は、前記果樹を撮影したカラー画像から前記果実を抽出するこ
とにより行うことを特徴とする請求項１２に記載の栽培支援方法。
【請求項１４】
前記果実のサイズの計測は、前記果樹を撮影したカラー画像を用いて前記果実を抽出する処理を学習したＡＩを用いて行うことを特徴とする請求項１３に記載の栽培支援方法。
【請求項１５】
前記農作物を撮影したカラー画像の緑色波長域の画像であるＧ画像と、前記カラー画像の青色波長域の画像であるＢ画像を用いて、前記カラー画像の単一画素もしくは単位領域ごとに、以下の式（Ａ）によりＧＢＶＩを算出し、
ＧＢＶＩ＝（Ｇ−Ｂ）／（Ｇ＋Ｂ）・・・・・（Ａ）
前記単一画素もしくは単位領域ごとに、前記ＧＢＶＩから生成した画素値を固定値である閾値に基づいて２値化したＧＢＶＩ画像を生成し、
前記ＧＢＶＩ画像から前記葉面積を求めることを特徴とする請求項２から１４の何れか一項に記載の栽培支援方法。
【請求項１６】
コンピュータに、請求項１から１５の何れか一項に記載の栽培支援方法における前記生育曲線に基づく前記栽培中の農作物の生育状態の評価処理と、前記評価結果に基づいて前記栽培支援サービスにおいて提供されるアドバイス情報を決定する処理と、を行わせることを特徴とする栽培支援プログラム。
【請求項１７】
コンピュータに、請求項１３または１４に記載の栽培支援方法における前記果実のサイズの計測処理を行わせることを特徴とする請求項１６に記載の栽培支援プログラム。
【請求項１８】
請求項１６または１７に記載の栽培支援プログラムを記憶する記憶部と、
前記記憶部から前記栽培支援プログラムを読み出して実行する制御部と、を有することを特徴とする栽培支援装置。
【請求項１９】
可視光でカラー画像を撮影するカメラと、
前記カメラにより撮影された前記カラー画像を記憶するデータ記憶部と、
前記カメラを制御して予め定めた撮影スケジュールで前記カラー画像を撮影させ、前記カラー画像を前記データ記憶部に記憶させる計測部と、
前記データ記憶部から読み出した前記カラー画像を用いて、請求項２から１５の何れか一項に記載の栽培支援方法における前記葉面積の積算値を算出し、前記葉面積の積算値と、請求項２から１５の何れか一項に記載の栽培支援方法における前記生育曲線とを用いて前記栽培支援サービスにおいて提供されるアドバイス情報を決定するデータ処理部と、を有することを特徴とする栽培支援システム。
【請求項２０】
前記データ処理部は、ネットワークに接続されたサーバに設けられ、
前記サーバは、前記ネットワークを介して、予め登録された通知先に対して前記栽培支援サービスの通知を行うことを特徴とする請求項１９に記載の栽培支援システム。
【請求項２１】
前記サーバは、前記ネットワークを介して前記サーバと接続される端末からの要求に基づき、前記データ記憶部に記憶される前記カラー画像を用いて、農作物の生育状態のモニタリングのための表示を前記端末に行わせることを特徴とする請求項２０に記載の栽培支援システム。
【請求項２２】
前記サーバは、複数の利用者のそれぞれに対応づけられた前記カラー画像および前記アドバイス情報の全てまたはその一部を、前記複数の利用者の全てまたはその一部が閲覧可能な共有情報として管理することを特徴とする請求項２０または２１に記載の栽培支援システム。
【請求項２３】
前記サーバは、複数の利用者のそれぞれに対応づけられた前記カラー画像および前記アドバイス情報の全てまたはその一部を比較表示させることを特徴とする請求項２２に記載の栽培支援システム。
【請求項２４】
前記サーバは、前記カラー画像および前記アドバイス情報に対するコメントの登録を受け付けて前記コメントの管理を行うことを特徴とする請求項２２または２３に記載の栽培支援システム。
【請求項２５】
前記サーバは、前記複数の利用者のそれぞれから作業スケジュールの登録を受け付けて前記作業スケジュールを共有情報として管理することを特徴とする請求項２２から２４の何れか一項に記載の栽培支援システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、果樹などの農作物の生育状態を評価して、評価結果に基づき、有用な情報を提供するための栽培支援方法、栽培支援プログラム、栽培支援装置、および栽培支援システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
果樹などの農作物の栽培を行う場合、農作物の生育状態を適切に把握して、適切なタイミングで適切な作業を実施することが重要である。また、収量や品質を精度良く予測できれば有用である。そのため、栽培中に生育状態を適宜評価し、生育状態に基づいて適宜必要な情報を提供できれば有用である。例えば、リンゴ樹などの果樹栽培を行う際、果実の生育状態を定期的に評価して、摘果方法や収穫時期、収穫サイズについて適切な情報を提供できれば有用である。また、これらを労力をかけずに比較的安価に実現することが求められている。
【０００３】
特許文献１には、果樹や庭木の栽培に有用な情報をデータベースに登録して、インターネットを介して利用者に果樹や庭木の生育に必要な情報を提供する情報提供システムが記載されている。しかしながら、この情報提供システムは、一般的な生育の段階（種まきや植樹など）の情報や病気、施肥の情報を提供するのみである。従って、このシステムだけでは、利用者が栽培する果樹の生育状態を把握することはできず、適切な情報を提供することはできない。
【０００４】
特許文献２には、赤外光や近赤外光による画像を解析し、ＮＤＶＩ（正規化植生指数）などの指標を算出して農作物の収量を予測することが記載されている。また、植物の生育状態を示す指標としては、ＮＤＶＩ以外に、ＬＡＩ（葉面積指数）や、ＧＲＶＩ（Green-Red Vegetation Index）が提案されている。しかしながら、ＮＶＤＩは計測のために特殊な機材が必要であり、ＬＡＩは計測が手作業であるため、負担が大きい。これに対して、ＧＲＶＩは汎用のカメラで撮影可能な可視光による画像から求めることができるが、空と葉を識別できない場合があり、葉領域を適切に抽出できない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００１−３１８９６３号公報
【特許文献２】特開２０１０−１６６８５１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明者らは、空と葉を精度良く識別できる新たな指標として、ＧＢＶＩ（Green-Blue
Vegetation Index）を提案し、平成２９年３月２４日に特許出願を行っている（特願２０１７−５８６８８号）。この出願には、リンゴ樹を撮影した画像からＧＢＶＩを求め、葉領域の面積やフラクタル次元の変化を示す生育曲線を求めることが記載されている。葉領域の面積（葉面積）の変化を近似した生育曲線は、リンゴ樹の葉の盛衰を反映しており、リンゴ樹の生育状態を反映している。
【０００７】
上記出願では、ＧＢＶＩから求めた葉面積や葉領域のフラクタル次元などの指標を用いて、リンゴ樹の生育状況を把握することを提案しているが、農家の利益に直結する果実の生育状態を直接評価することは提案していない。また、上記出願の生育曲線は、横軸が経
過日数、縦軸が葉面積もしくは葉領域のフラクタル次元であり、日数の経過に伴ってリンゴ樹がどのように生育しているかを評価するものである。この生育曲線は、毎年の気象条件が異なるため、その気象条件に対応して毎年変化する。したがって、生育曲線の形から、当該年度のリンゴ樹の生育状態を評価することができるものの、当該年度の生育が早いなどとわかっても、気象が原因なのか、栽培方法が原因なのかわからず、栽培方針を得ることはできなかった。そのため、栽培方法に有用な情報を提供できなかった。
【０００８】
果樹栽培に有用な情報とは、例えば、目標サイズの果実を最大数収穫することに役立つ情報である。リンゴの場合、果実の価格は、サイズや色などによって決定されるが、特に、サイズが重要である。一般に、農家が目標とする収穫時サイズは最も高値で売れるサイズであり、基本的には、大きいほうが高値になる。しかし、品種によって生育できる上限サイズが決まっているため、農家は、上限サイズに近いサイズを目標にして、そのサイズの果実をできるだけ多く生育することをめざす。果実のサイズは、主に、葉の光合成によって生成される養分によって大きくなるため、１年を通じて、葉と果実数の管理が重要となる。例えば、リンゴの品種が「ふじ」の場合、篤農家は、おおむね４頂芽（１頂芽あたりの葉は約１０枚）に１個の果実を残すように摘果することで、葉と果実数のバランスを保ち、結果として、目標サイズの果実を最大数収穫する。
【０００９】
従来、果樹栽培の指針は、篤農家のカンや経験といった暗黙知によるものであり、定量的な作業指針はなかった。特に、気象条件は年によって異なるため、時期（月日）が同じでも年ごとに果実生育度が変化するのは当然のことであり、気象条件が異なっても共通に使用できる普遍的な果樹栽培の指針は提案されていない。また、上記のように、本発明者らの特願２０１７−５８６８８号でも、気象などの環境条件によらず、且つ、篤農家と同様の作業を行っている限り変動しない普遍な生育曲線は提案できていない。そのため、果樹栽培に有用な情報を提供できなかった。
【００１０】
本発明の課題は、上記の問題点に鑑みて、果樹の生育状態を適切に評価して栽培に有用な情報を提供することにある。
【００１１】
また、本発明の他の課題は、果樹以外の農作物についても、その生育状態を適切に評価して栽培に有用な情報を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記の課題を解決するために、本発明の栽培支援方法は、農作物における収穫対象部分の生育状態を近似した生育曲線を用いて、栽培中の農作物における収穫対象部分の生育状態を評価し、評価結果に基づき、前記栽培中の農作物に関する栽培支援サービスを行うことを特徴とする。
【００１３】
本発明の生育曲線は、農作物の収穫対象部分の生育状態を近似したものである。従って、この生育曲線を用いることにより、栽培中の農作物に関して、農家の利益に直結する部分の現在の生育状態を適切に把握することができる。また、本発明では、生育曲線を用いた評価結果に基づき、栽培中の農作物に関するアドバイスの提供などの栽培支援サービスを行う。このようにすると、単に一般的な栽培方法の知識を提供するのではなく、現在の生育状態に応じた栽培支援を行うことができる。従って、有用な栽培支援を行うことができるので、農家は、提供されたサービスに基づき、適切なタイミングで適切な作業を実施することができる。よって、農家の利益の増大を図ることができる。
【００１４】
本発明において、前記生育曲線は、前記収穫対象部分のサイズを目的変数とし、前記農作物を撮影した画像の葉領域の面積である葉面積の積算値を説明変数として決定される。また、前記栽培対象の農作物は果樹であり、前記収穫対象部分が果実である場合に、前記
生育曲線は、前記果実のサイズを目的変数とし、前記農作物を撮影した画像における葉領域の面積（葉面積）の積算値を説明変数として決定される。そして、前記生育曲線は、篤農家が行った果樹栽培における前記果実のサイズおよび前記葉面積の積算値のデータに基づいて決定されるものである。
【００１５】
果樹栽培において、果実の生育に最も寄与する指標は、葉面積である。本発明における葉面積は、実際の葉の面積ではなく、光があたって光合成を行っている部分の面積である。例えば、もし気象条件が悪くて日光が十分に得られない場合、日光があたって光合成を行っている部分の面積も小さくなる。その結果、光合成が十分に行われずに、果実の生長も遅れる。本発明において、葉面積の積算値を説明変数とし、果実のサイズを目的変数とした生育曲線は、光合成量と果実生長の関係を示しているため、気象などの環境条件によらずに普遍である。また、本発明の生育曲線は、篤農家による摘果作業によって、葉面積と果実数のバランスが最適に保たれたときの曲線であるため、もし、人間が不適切な摘果作業を行って、葉面積と果実数のバランスが崩れた時に変化する。すなわち、この生育曲線は、篤農家と同様の作業を行っている限り変動しない普遍的な生育曲線である。
【００１６】
従って、この生育曲線は、栽培方針のアドバイスを行うために使用できる。例えば、摘果作業の評価に使用できる。また、上記のように、この生育曲線は、気象などの環境条件によらずに普遍であるため、果実の生長予測、収穫時期予測、収穫サイズの予測などに使用できる。なお、この生育曲線は、光合成量と果実生長の関係を表しているため、もし、適正な作業を行っているにもかかわらず、この生育曲線が変化する場合は、病気や害虫などの原因が考えられる。病気や害虫などの発生は、目視で確認できるため、そのような状況が発生した場合は、この生育曲線を用いた有益情報の提供は行わないようにすることができる。このように、有用な栽培支援を行うことができるので、農家の利益の増大を図ることができる。
【００１７】
本発明において、複数年度にわたって前記果実のサイズおよび前記葉面積の積算値のデータを集め、前記生育曲線は、年度毎に計測した前記果実の平均サイズを正規化した後、正規化後の前記複数年度の前記果実のサイズから求めた普遍曲線であることが好ましい。個々の果実のサイズを正規化すると、果実のサイズの見かけの大小の影響、すなわち、計測対象とした果実とカメラとの距離が個々の果実毎に異なることの影響を排除できる。また、年度毎に計測した果実の平均サイズを正規化すれば、正規化した複数年度の果実のサイズを同時に使って生育曲線を作成することができるので、年度によらず使用可能な普遍的な生育曲線を得ることができる。従って、年度毎に気象などの環境条件が違っても、有用な栽培支援を行うことができる。
【００１８】
本発明において、前記葉面積の積算値は、１日の中の異なる時刻に求めた前記葉面積の最大値を１日毎に積算した値である。１日の中の最大値を用いることにより、１日の中の時刻に伴う変化に影響されることがなくなり、かつ、日々の気象変化による光合成量の変化が葉面積の積算値に反映される。従って、光合成量と果実生長の関係を表した生育曲線を得ることができる。
【００１９】
本発明において、前記生育曲線としてロジスティック曲線を用いることができる。ロジスティック曲線は成長曲線の代表的なものである。本発明者らは、果実のサイズを目的変数とし、葉面積の積算値を説明変数として、ロジスティック曲線による曲線近似を行った。なお、他の成長曲線を用いることもできる。例えば、別の成長曲線であるゴンペルツ曲線を用いることができる。
【００２０】
本発明において、前記栽培中の果樹を撮影した画像から、前記生育状態の評価を行う時点までの前記葉面積の積算値を求め、当該積算値に対応する前記生育曲線上の値に基づき
、前記栽培中の果樹における前記果実の生育状態を評価することができる。このようにすると、栽培中の果樹に関して、果実の生長予測、収穫時期予測、収穫サイズの予測などを行うことができる。また、摘果方法、収穫時期、収穫サイズなどの有益情報を得ることができる。
【００２１】
本発明において、前記栽培支援サービスとして、収穫時の前記果実のサイズ予測を行うことができる。あるいは、前記栽培支援サービスとして、前記果実の摘果作業のアドバイスを行うことができる。また、前記栽培支援サービスとして、前記果実の収穫日予測を行うことができる。果実のサイズを目的変数とした生育曲線を用いると、果実がどの時期にどのサイズになるかを予測できる。従って、収穫時のサイズ、収穫日を予測できる。また、収穫可能な最大サイズに基づき、摘果作業の指針を決定できる。例えば、収穫可能な最大サイズが目標サイズより小さい場合、摘果を行うべきとのアドバイスを行うことができる。
【００２２】
本発明において、栽培中の果樹における前記果実のサイズを所定期間計測して、前記果実のサイズの変化を近似した近似直線を求め、前記近似直線の傾きと、前記生育曲線の接線の傾きとを比較し、比較結果に基づき、追加の摘果作業のアドバイスを行うことが好ましい。このようにすると、生育曲線における果実の生長速度（生育曲線の接線の傾き）と、実際に栽培中の植物における果実の生長速度（近似直線の傾き）とを比較することができ、生長速度の違いを考慮してアドバイスを行うことができる。例えば、実際に栽培している植物における果実の生長速度が、生育曲線における果実の生長速度よりも速い場合には、追加の摘果は不要とのアドバイスを行うことができる。
【００２３】
本発明において、前記果実のサイズの計測は、前記果樹を撮影したカラー画像から前記果実を抽出することにより行うことが好ましい。このようにすると、現場で果実のサイズを計測する必要がないので、負担を軽減することができる。
【００２４】
本発明において、前記果実のサイズの計測は、前記果樹を撮影したカラー画像を用いて、前記果実を抽出する処理を学習したＡＩを用いて行うことが好ましい。本発明者らは、果樹を撮影したカラー画像を教師データとして用いて、果樹を撮影したカラー画像から果実を抽出する処理をＡＩに学習させることができることを確認した。
【００２５】
本発明において、前記植物を撮影したカラー画像の緑色波長域の画像であるＧ画像と、前記カラー画像の青色波長域の画像であるＢ画像を用いて、前記カラー画像の単一画素もしくは単位領域ごとに、以下の式（Ａ）によりＧＢＶＩを算出し、
ＧＢＶＩ＝（Ｇ−Ｂ）／（Ｇ＋Ｂ）・・・・・（Ａ）
前記単一画素もしくは単位領域ごとに、前記式（Ａ）によって算出した画素値を固定値である閾値に基づいて２値化してＧＢＶＩ画像を生成し、前記ＧＢＶＩ画像から前記葉面積を求めることが好ましい。ＧＢＶＩを用いると空と葉を区別でき、葉領域を適切に抽出できる。従って、葉面積を精度良く求めることができる。また、画像毎に閾値を変えることなく、閾値を固定値にしているので、光合成を行っている部分の面積を葉面積として求めることができる。従って、葉面積の積算値を用いて、植物もしくは果実などの収穫対象部分の生育状態を近似できる。また、ＧＢＶＩは、汎用のカメラで撮影した画像から求めることができる。従って、簡易で安価な装置を用いて、植物もしくは果実などの収穫対象部分の生育状態を把握することができる。
【００２６】
次に、本発明の栽培支援プログラムは、コンピュータに、上記の栽培支援方法における前記生育曲線に基づく前記栽培中の農作物の生育状態の評価処理と、前記評価結果に基づいて前記栽培支援サービスにおいて提供されるアドバイス情報を決定する処理と、を行わせることを特徴とする。
【００２７】
本発明の栽培支援プログラムにおいて、コンピュータに、上記の栽培支援方法における前記果実のサイズの計測処理を行わせることが好ましい。果実のサイズを自動計測できれば、利用者の負担を軽減することができる。
【００２８】
次に、本発明の栽培支援装置は、上記の栽培支援プログラムを記憶する記憶部と、前記記憶部から前記栽培支援プログラムを読み出して実行する制御部と、を有することを特徴とする。
【００２９】
次に、本発明の栽培支援システムは、可視光でカラー画像を撮影するカメラと、前記カメラにより撮影された前記カラー画像を記憶するデータ記憶部と、前記カメラを制御して予め定めた撮影スケジュールで前記カラー画像を撮影させ、前記カラー画像を前記データ記憶部に記憶させるデータ計測部と、前記データ記憶部から読み出した前記カラー画像を用いて、請求項２から１５の何れか一項に記載の栽培支援方法における前記葉面積の積算値を算出し、前記葉面積の積算値と、請求項２から１５の何れか一項に記載の栽培支援方法における前記生育曲線とを用いて前記栽培支援サービスにおいて提供されるアドバイス情報を決定するデータ処理部と、を有することを特徴とする。
【００３０】
このように、カメラを制御して予め定めたスケジュールで植物を撮影し、カラー画像を時系列に従って自動で蓄積するシステムを構築しておけば、データ処理部からデータ記憶部にアクセスして、蓄積されたカラー画像を用いて葉面積の積算値を自動で求めることができる。また、蓄積されたカラー画像を用いて果実のサイズや生長速度を自動で求めることができる。従って、利用者の負担を少なくすることができる。
【００３１】
このような栽培支援システムを構築するにあたって、前記データ処理部は、ネットワークに接続されたサーバに設けられ、前記サーバは、前記ネットワークを介して、予め登録された通知先に対して前記栽培支援サービスの通知を行うように構成することができる。このようにすると、利用者に対してアドバイス情報の利用を促すことができる。
【００３２】
また、この場合に、前記サーバは、前記ネットワークを介して前記サーバと接続される端末からの要求に基づき、前記データ記憶部から読み出した前記カラー画像を用いて、農作物の生育状態のモニタリングのための表示を前記端末に行わせることが好ましい。このように、撮影した画像そのものを端末に表示させることによって、農作物の生育状態をより的確に把握することができる。
【００３３】
また、本発明の栽培支援システムにおいて、前記サーバは、複数の利用者のそれぞれに対応づけられた前記カラー画像および前記アドバイス情報の全てまたはその一部を、前記複数の利用者の全てまたはその一部が閲覧可能な共有情報として管理する。このようにすると、各利用者（農家）が、他の利用者（農家）における生育状態およびアドバイス情報を参考にすることができる。従って、蓄積したデータを活用して、利用者にとってより役立つ栽培支援システムを提供できる。
【００３４】
この場合に、前記サーバは、複数の利用者のそれぞれに対応づけられた前記カラー画像および前記アドバイス情報の全てまたはその一部を比較表示させることが好ましい。比較表示を行うことができれば、生育状態の比較が容易になる。また、アドバイス情報に従って作業を行った結果の比較も容易になる。特に、比較表示を行う際に、数値化できるものは、平均値やヒストグラムなどの統計情報を表示し、数値化できないものは、いくつかのカテゴリにわけたときの度数などの分布情報を表示することが好ましい。このようにすることで、多くの農作物の状態や、多くの利用者の集合知を、各利用者が把握でき、それらを参考にして意志決定を行うことが可能になる。
【００３５】
また、前記サーバは、前記カラー画像および前記アドバイス情報に対するコメントの登録を受け付けて前記コメントの管理を行うことが好ましい。コメント機能を設ければ、利用者間で情報交換やアドバイスを行うことができる。従って、各利用者（農家）にとってより役立つ栽培支援システムを提供できる。
【００３６】
さらに、前記サーバは、前記複数の利用者のそれぞれから作業スケジュールの登録を受け付けて前記作業スケジュールを共有情報として管理することが好ましい。このようにすると、利用者間で作業スケジュールを共有して調整できる。従って、利用者が互いに協力して作業を行うために役立つ栽培支援システムを提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】本発明を適用した栽培支援方法のフローチャートである。
【図２】生育曲線の決定方法のフローチャートである。
【図３】農園に設置するデータ計測部の構成例である。
【図４】葉面積の積算値および葉領域のフラクタル次元を求める方法のフローチャートである。
【図５】ＧＢＶＩ画像の生成方法を示す説明図である。
【図６】カラー画像、ＧＢＶＩ画像（グレイスケール表示）、ＧＢＶＩ画像（２値表示）、葉領域の面積、フラクタル次元の経時的変化を示す説明図である。
【図７】葉面積とフラクタル次元の経時的変化を示すグラフである。
【図８】果実のサイズの経時的変化を示すグラフである。
【図９】普遍的な生育曲線（普遍曲線）の説明図である
【図１０】４種類の説明変数を用いて決定した生育曲線の説明図である。
【図１１】生育曲線を用いた栽培支援サービスの説明図である。
【図１２】ＡＩによる果実の自動検出および近似直線の自動算出の説明図である。
【図１３】近似直線を用いた摘果要否判定の説明図である。
【図１４】本発明を適用した栽培支援システムの構成図および栽培支援装置のブロック図である。
【図１５】本発明を適用した栽培支援システムによる栽培支援方法の実施例の説明図である。
【図１６】栽培支援システムを利用する端末の例である。
【発明を実施するための形態】
【００３８】
以下に、図面を参照して、本発明を適用した栽培支援方法、栽培支援プログラム、栽培支援装置、および栽培支援システムの実施形態を説明する。
【００３９】
（本発明の背景および概要）
発明が解決しようとする課題の欄でも述べたように、本発明者らは、特願２０１７−５８６８８号において、果樹の生育状態を近似する生育曲線を提案した。特願２０１７−５８６８８号の生育曲線は、横軸が経過日数、縦軸が葉領域の面積もしくはフラクタル次元であり、日数の経過に伴って果樹がどのように生育しているかを評価していた。この生育曲線は、毎年の気象条件が異なるため、その気象条件に対応して毎年変化する。したがって、その形から、当該年度の果樹の生育状態を評価することが目的であった。
【００４０】
これに対し、本発明で用いる生育曲線は、果樹全体の生育を近似するのではなく、農家の利益に直結する果実の生育状態を近似する生育曲線である。特願２０１７−５８６８８号で行ったように、横軸を経過日数にして、縦軸を実際に計測した果実径にして生育曲線を求めれば、毎年生育曲線の形が変わるので、当該年度の果実の生育状態を評価できる。例えば、平均的な年に比べて、今年の果実は生育が早いなどと評価できる。しかし、この
ような生育曲線を作成して、果実の生長が早いなどとわかっても、気象が原因なのか、栽培方法が原因なのかわからず、栽培方針を得ることはできなかった。そこで、本発明の栽培支援方法は、篤農家と同様の作業を行っている限り変動しない普遍的な果実生育曲線を用いて、摘果方法、収穫時期、収穫サイズなどの有益情報を得る方法となっている。
【００４１】
果実の生育に最も寄与する指標は、葉領域の面積であるため、本発明の生育曲線は、横軸を葉領域の面積（葉面積）の積算値とし、縦軸を果実径にした。ここで、本発明は、葉領域の面積（葉面積）の定義を、実際の葉の面積ではなく、光があたって光合成を行っている部分の面積にしていることが特徴である。例えば、もし気象条件が悪くて日光が十分に得られない場合、日光があたって光合成を行っている部分の面積も小さくなる。その結果、光合成が十分に行われずに、果実の生長も遅れる。このように、本発明の生育曲線は、光合成量と果実生長の関係を示しているため、気象などの環境条件によらずに普遍である。
【００４２】
また、本発明の生育曲線は、篤農家による摘果作業によって、葉面積と果実数のバランスが最適に保たれたときの曲線である。そのため、もし、人間が不適切な摘果作業を行って、葉面積と果実数とのバランスが崩れた時には生育曲線が変化する。したがって、この生育曲線は、摘果作業の評価に使用できる。また、上記のように、本発明の生育曲線は、気象などの環境条件によらずに普遍であるため、果実の生長予測、収穫時期予測、収穫サイズの予測などに使用できる。
【００４３】
また、本発明の生育曲線は、光合成量と果実生長の関係を表している。従って、もし、適正な作業を行っているにもかかわらず、この生育曲線が変化する場合は、病気や害虫などの原因が考えられる。病気や害虫などの発生は、目視で確認できるため、そのような状況が発生した場合は、この生育曲線を用いた有益情報の提供は行わないようにしている。
【００４４】
（果樹を対象とする栽培支援方法）
以下、図１〜１６を参照して、果樹（リンゴ樹）を対象とした本発明の実施形態を説明する。図１（ａ）は本発明を適用した果樹の栽培支援方法のフローチャートである。図１（ａ）に示すように、本発明の栽培支援方法では、予め、果樹における果実の生育状態を近似した生育曲線を決定する（ステップＳＴ１）。次に、生育曲線を用いて、果実の生育状態を評価する（ステップＳＴ２）。そして、生育状態の評価結果に基づき、果実の栽培支援サービスを行う（ステップＳＴ３）。なお、図１（ｂ）は、本発明を農作物全般を対象とする栽培支援方法に拡張した場合のフローチャートであるが、その説明については後述する。
【００４５】
図２は生育曲線の決定方法のフローチャートである。本形態では、リンゴ樹の果実の生育曲線を決定するための説明変数として、葉面積の積算値を用いる。また、目的変数として果実のサイズの計測値を用いる。葉面積は、リンゴ樹を撮影した画像の葉領域の面積であるが、画像から葉領域を抽出する閾値を一定にしているために、実際の葉の面積ではなく、光があたって光合成を行っている部分の面積になっている。果実は、主に、葉の光合成によって生成される養分によって大きくなるため、この葉面積の積算値は、果実の生育の指標となりうる。葉面積（葉領域の面積）は、本発明者らが特願２０１７−５８６８８号で提案した指標であり、葉面積の積算値は、葉面積の１日毎の積算値である。
【００４６】
本形態では、葉面積の算出と、果実のサイズの計測は、農園において果樹（リンゴ樹）を撮影したカラー画像を用いて行う。そのため、図２に示すように、ステップＳＴ１１において、農園にカメラを設置し、果樹を撮影してカラー画像を取得する。次に、ステップＳＴ１２では、ステップＳＴ１１で撮影したカラー画像から葉面積を求め、ステップＳＴ１３では葉面積の積算値を求める。一方、ステップＳＴ１４では、ステップＳＴ１１で撮
影したカラー画像を用いて、果実のサイズを求める。果実のサイズは、カラー画像から手作業で果実を抽出して計測してもよいし、画像から果実を抽出するプログラムにより計測することも可能である。
【００４７】
本形態では、葉面積の積算値を、１年のうちで葉と果実が生育する期間全体にわたって求める。本発明者らは、２０１６年に行った撮影では、４月１日から１２月１５日までの期間に、原則、毎日の８時から２０時の間に１時間毎に、ステップＳＴ１１の撮影を行い、この結果、３２８１枚のカラー画像が得られた。ステップＳＴ１２では、この期間中の撮影日について、まず、その日に撮影したすべての画像の葉面積を算出し、その後、その日の最大の葉面積を、その日の葉面積に決定した。ステップＳＴ１３では、撮影期間の開始日からの葉面積の積算値を、毎日、算出した。また、目的変数である果実のサイズは、撮影した画像から果実を認識できるようになった時期から、果実の収穫までの期間にわたって撮影した画像から計測した。本発明者らは、２０１６年の例では、６月１日から収穫日（１１月２１日）までの期間で、各撮影日の原則１２時に撮影された画像から、手作業で６個の果実を抽出して、単位を画像のピクセル（pixel）にしてサイズを計測した。ここで計測した６個の果実は、６月１日から収穫日までの期間で固定とし、１２時に撮影された画像で当該果実が葉などに隠れていた場合は、その日の別時刻の画像を使用してサイズを計測した。
【００４８】
図３は農園に設置するデータ計測部１０の構成例である。本発明者らは、図３のデータ計測部１０を用いて、果樹のカラー画像の自動撮影を行った。図３に示すように、データ計測部１０は、カメラ１１と、計測用コンピュータ１２と、通信部１３と、電源部１４を備える。データ計測部１０の構成は、特願２０１７−５８６８８号に記載にものと同一であるため、詳細な説明は省略する。すなわち、カメラ１１は汎用の一眼レフカメラであり、設定はオートフォーカスおよび絞り優先（Ｆ５．６）である。カメラ１１は、評価対象の植物（果樹）がファインダー内に表示されるように位置決めされて設置される。
【００４９】
計測用コンピュータ１２は、ＣＰＵなどの処置装置が制御プログラムを読み出して実行することにより、カメラ１１を制御して所定のスケジュールで植物の画像を撮影するとともに、通信部１３を介して撮影した画像をクラウドサーバ２０（図１４（ａ）参照）に蓄積させる計測部として機能する。本形態では、計測用コンピュータ１２としてマイクロコントローラを用いる。また、本形態では、通信部１３としてＬＴＥモデムを用いている。
【００５０】
ここで、葉面積の積算値と果樹のサイズから生育曲線を決定するステップ（ステップＳＴ１５〜ＳＴ１７）を説明する前に、本発明で説明変数として採用した指標である葉面積の積算値と、採用はしていないが説明変数の候補として検討した葉領域のフラクタル次元について説明する。
【００５１】
（葉面積および葉領域のフラクタル次元）
図４は葉面積の積算値および葉領域のフラクタル次元を求める方法のフローチャートである。葉領域のフラクタル次元は、葉面積と共に特願２０１７−５８６８８号で提案した指標である。また、図５はＧＢＶＩ画像の生成方法を示す説明図である。葉面積および葉領域のフラクタル次元を求める方法は、特願２０１７−５８６８８号に記載した方法と同じであるため、その概略のみ説明する。葉面積は、ＧＢＶＩから求められる。ＧＢＶＩ（Green-Blue Vegetation Index）は、植物を可視光で撮影したカラー画像の緑色波長域の画像であるＧ画像と、カラー画像の青色波長域の画像であるＢ画像から求められる。
【００５２】
図４に示すように、葉面積を求めるには、まず、植物のカラー画像を取得する（ステップＳＴ２１）。そして、カラー画像の画素（単位領域）ごとに、ＧＢＶＩを算出する（ステップＳＴ２２）。図５に示すように、原画像のうち、評価対象のリンゴ樹が写った主要
領域を切り出して解析対象とする。例えば、２０４８×２０４８ピクセルのカラー画像を切り出す。カラー画像（ＲＧＢ画像）には、緑色波長域の画像であるＧ画像と、青色波長域の画像であるＢ画像と、赤色波長域の画像であるＲ画像が含まれる。ＧＢＶＩは、例えば、Ｇ画像およびＢ画像の各画素（各単位領域）の輝度値を用いて、画素ごとに、以下の式（Ａ）により算出される。
ＧＢＶＩ＝（Ｇ−Ｂ）／（Ｇ＋Ｂ）・・・・・（Ａ）
【００５３】
式（Ａ）により求めたＧＢＶＩは、−１から１の範囲となる。ステップＳＴ２３では、各画素（各単位領域）のＧＢＶＩを０から２５５の範囲の輝度値（画素値）に変換することにより、８ビット（２５６階調）のグレイスケール画像を生成する。本明細書では、ステップＳＴ２３で得られるグレイスケール画像をＧＢＶＩ画像（グレイスケール表示）とする。次に、ステップＳＴ２４では、ステップＳＴ２３で求めたＧＢＶＩ画像（グレイスケール表示）をモノクロ２値画像に変換する２値化処理を行う。本明細書では、ステップＳＴ２４で得られるモノクロ２値画像をＧＢＶＩ画像（２値表示）とする。
【００５４】
ＧＢＶＩ画像（グレイスケール表示）からＧＢＶＩ画像（２値表示）への変換（２値化処理）は、所定の閾値を用いて行う。本発明では、２値化処置に用いる閾値は固定値であり、全ての画像を同じ閾値を用いて２値化する。例えば、リンゴ樹のカラー画像を用いたＧＢＶＩ画像（２値表示）の生成例においては、閾値Ｔｈの値を１５０に設定する。ＧＢＶＩ画像（２値表示）の白色領域、すなわち２値化した画像の高輝度側の画素の領域は、図５に示すように、カラー画像におけるリンゴ樹の葉領域を良好に抽出できている。
【００５５】
ステップＳＴ２５では、以下の式（Ｂ）で示すように、ＧＢＶＩ画像（２値表示）の中の白色の画素数を算出して、全画素数（２０４８×２０４８）に対する白色の画素の比率を算出することにより、葉領域の面積を求める。
葉領域の面積（％）＝白色の画素数／全画素数・・・（Ｂ）
また、ステップＳＴ２７では、葉領域のフラクタル次元を求める。葉領域のフラクタル次元は、自己相似性がある画像の複雑性を示す指標である。葉領域のフラクタル次元は、葉面積を求める際に用いた２０４８×２０４８ピクセルの画像から、ボックスカウント法を用いて算出できる。図６は、カラー画像、ＧＢＶＩ画像（グレイスケール表示）、ＧＢＶＩ画像（２値表示）、葉領域の面積、フラクタル次元の経時的変化を示す説明図であり、４月１５日、５月１５日、６月１５日、７月１５日、８月１６日、９月１５日、１０月１５日、１１月１６日、１２月１５日の１１時に撮影した画像を示す。このように、撮影した全てのカラー画像に対して、葉面積とフラクタル次元を求めることができる。
【００５６】
（葉面積の代表値と葉領域フラクタル次元の代表値の決定）
図７は、葉面積とフラクタル次元の経時的変化を示すグラフであり、４月１日からの経過日数を横軸にした。２０１６年のデータであり、葉面積とフラクタル次元のそれぞれについて、１日の中の代表値を示した。本発明者らは、葉面積や葉領域のフラクタル次元のデータからその積算値を求めるとき、全ての時間帯（８時〜２０時）のデータを用いるのでなく、各撮影日の代表値を用いることとした。その理由は、日々の気象の変化によるデータの変動は果実の生育に影響するが、時刻による変化は気象の変化がなくても常に存在し、果実の生育に影響しないからである。
【００５７】
（積算値の算出）
本形態では、葉面積および葉領域のフラクタル次元の代表値は、その日の最大値としたが、その日に撮影した全画像から算出した値の平均値や、その日の一定時刻内に撮影した画像から算出した値の最大値や中央値や最小値などでも代用できることを確認している。ステップＳＴ２６、２８では、代表値（最大値）を用いて、積算値を求める。すなわち、ステップＳＴ２６では、葉面積の毎日の代表値（最大値）を１日毎に積算して葉面積の積
算値を求める。また、ステップＳＴ２６では、葉領域のフラクタル次元の毎日の代表値（最大値）を１日毎に積算して葉領域のフラクタル次元の積算値を求める。
【００５８】
（生育曲線の決定方法）
図２を参照して、生育曲線の決定方法の後半を説明する。上記のように、ステップＳＴ１２〜１３では、説明変数である葉面積の積算値を、１年のうちで葉と果実が生育する期間全体（例えば、４月１日から１２月１５日）にわたって求める。また、ステップＳＴ１４では、目的変数である果実のサイズを、果実が確認できる期間（例えば、６月１日から収穫日）までの期間にわたって求める。ステップＳＴ１５では、これらのデータを用いて、式（Ｃ）に示すロジスティック曲線式を用いた曲線近似を行う。すなわち、生育曲線のモデルとして、生物の成長曲線の代表例であるロジスティック曲線を採用する。
【数１】
2019187259.tif 000003
【００５９】
図８は、果実のサイズの経時的変化を示すグラフであり、横軸は４月１日からの経過日数、縦軸は果実のサイズ（リンゴの半径）である。果実のサイズは、葉面積を算出するために用いた２０４８×２０４８ピクセルの画像から手作業で果実を抽出して、単位をピクセル（pixel）にして、その半径を計測している。これらは、複数個（本形態では、６個）の果実を測定対象としたデータである。図８（ａ）、（ｂ）は２０１６年のデータであり、図８（ｃ）、（ｄ）は２０１７年のデータである。図８（ａ）、（ｃ）は各年度における個別の果実のサイズの推移を示し、図８（ｂ）、（ｄ）は各年度における平均の果実のサイズの推移を示す。図８に示すように、個別の果実のサイズはばらつきが大きく、また、平均の果実のサイズも年度によって異なっている。これは、計測対象にした画像内の果実が、カメラからの距離が一定ではないために生じている。すなわち、画像に写っている果実は、カメラに近ければ大きくなり、遠ければ小さくなるため、実サイズは不明である。しかしながら、画像から計測できる果実のサイズは、その果実の生長に合わせて大きくなるため、相対的な変化を把握することができる。ステップＳＴ１４では、図８（ｂ）、（ｄ）に示した各年度における平均の果実のサイズを求める。
【００６０】
ステップＳＴ１５により、１年間の葉と果実の生育状態のデータから、生育曲線が決定される。ステップＳＴ１５で決定した生育曲線（単年度のデータから決定した生育曲線）を栽培支援に用いることもできるが、ステップＳＴ１６で果実のサイズの正規化を行い、ステップＳＴ１７で複数年のデータを用いて普遍的な生育曲線（普遍曲線）を作成することもできる。
【００６１】
（正規化処理）
図８に示した果実のサイズは、計測対象とした果実のカメラからの距離に依存する見かけのサイズである。ステップＳＴ１６の正規化処理は、果実のカメラからの距離の影響を排除する処理である。ステップＳＴ１６では、年度毎に決定した生育曲線の係数ａ、ｂ、ｃのうち、ロジスティック曲線の漸近線（すなわち、果実のサイズの上限）である係数ａを用いて目的変数である果実のサイズの正規化を行う。例えば、果実のサイズの各年度のデータを当該年度の係数ａで割ることにより、２０１６年と２０１７年の果実のサイズを全て０から１の範囲になるように正規化できる。
【００６２】
（普遍曲線の作成）
図９は、普遍的な生育曲線（普遍曲線）の説明図である。図９（ａ）は２０１６年のデータを用いて作成した生育曲線に正規化処理を行った結果である。図９（ｂ）は２０１７年のデータを用いて作成した生育曲線に正規化処理を行った結果である。そして、図９（ｃ）は、正規化後の２０１６年と２０１７年のデータを用いて作成した生育曲線である。ステップＳＴ１７では、正規化後の複数年のデータを用いて生育曲線を決定する。これにより、図９（ｃ）のような生育曲線（普遍曲線）が得られる。
【００６３】
（生育曲線の普遍性の検証）
栽培支援に使用する生育曲線は、年度によって曲線形状が変化しない普遍的な生育曲線（普遍曲線）であることが望ましい。本発明者らは、正規化処理を行った果実のサイズを目的変数として、４種類の説明変数を用いて２０１６年と２０１７年の生育曲線を作成し、それぞれの普遍性を検証した。図１０は、４種類の説明変数を用いて決定した生育曲線の説明図である。図１０（ａ）は４月１日からの経過日数を説明変数とした生育曲線であり、図１０（ｂ）は有効積算温度を説明変数とした生育曲線であり、図１０（ｃ）は、葉面積の積算値（積算面積）を説明変数とした生育曲線であり、図１０（ｄ）は葉領域のフラクタル次元の積算値（積算次元）を説明変数とした生育曲線である。どの説明変数についても、２０１６年と２０１７年の生育曲線を作成した。葉面積の積算値を説明変数とした場合は、年度が異なる２本の生育曲線がほとんど重なっているのに対して、他の３種類の指標を説明変数とした場合は、年度が異なる２本の生育曲線がずれていることがわかる。
【００６４】
説明変数の検証に用いた２年間のデータは、気象条件が異なっており、２０１６年が不作、２０１７年が豊作であった。葉面積の積算値を説明変数とした場合は、気象条件が異なるデータを用いて２本の生育曲線を求めたにもかかわらず、２本の生育曲線の一致度が他の説明変数を用いた場合よりも高い。つまり、葉面積の積算値を説明変数として用いれば、年度にかかわらずに使用できる普遍的な生育曲線が得られる。
【００６５】
本形態の葉面積は、屋外で日光を光源として撮影されたカラー画像を用いて求められる。カラー画像から特願２０１７−５８６８８号に記載した方法により葉領域を求める場合、日光が陰れば葉領域は小さくなり、雨天や曇天の時に葉領域は小さくなるが、これは、光合成を行う領域が小さくなることを意味する。本発明者らは、この葉面積は、光合成によって生成される養分に関係していると推察し、果実の生育を表す生育曲線の説明変数として葉面積の積算値を用いる、という着想を得た。そして、図１０に示したように、葉面積の積算値を説明変数とした場合には、他の指標を説明変数とした場合よりも、複数年度の生育曲線の一致度が高く、年度にかかわらずに使用できる普遍的な生育曲線（普遍曲線）が得られることを検証した。そのため、葉面積の積算値を説明変数にして作成した生育曲線を生育状態の評価に用いることとした。
【００６６】
（生育曲線を用いた栽培支援サービス）
図１１は、生育曲線を用いた栽培支援サービスの説明図である。図１１（ａ）は、生育曲線であるロジスティック曲線式を収穫時の果実のサイズ（収穫時直径）の予測式として用いて、摘果作業のアドバイスを行うサービスの方法である。図１１（ａ）に示す生育曲線は、果実（リンゴ）のサイズを０〜１の範囲に正規化して係数ａ≒１としたロジスティック曲線式であり、ここでは、図９（ａ）の２０１６年式を用いている。
【００６７】
生育曲線を用いた評価・アドバイスを受けるためには、サービスを受ける農家の農園にデータ計測部１０を設置し、評価対象の果樹のカラー画像を予め設定した撮影スケジュールに従って撮影し、毎日、自動的に葉面積の積算値を算出しておく。予測式（生育曲線）と、サービスを受ける農家での計測によって得られた葉面積の積算値から、果実の生育状態を評価し、アドバイスを行う。評価およびアドバイスの実施は、予め決定したスケジュ
ールに従って自動で実施してもよいし、サービスを受ける農家からのリクエストに従って随時行うこともできる。
【００６８】
例えば、図１１（ａ）に示すように、現在の葉面積の積算値（積算面積）が４０００の時、生育中の果実の１つの実測径が８．５ｃｍなら、生育曲線を用いて作成した予測式から、その果実の収穫時直径は、現在の１．０００／０．６５４倍になるので、約１３ｃｍになることがわかる。このように、個々の果実の収穫時のサイズを予測することができる。従って、予測した収穫時のサイズをアドバイス情報として提供することができる。
【００６９】
現在の葉面積の積算値と、個々の果実の現在のサイズから予測した収穫時のサイズは、このまま栽培を続けた場合のこの果実の最大サイズであり、収穫可能な最大サイズである。もし、収穫時直径を１３ｃｍ以上にすることを目指すのなら、現時点の実測径が８．５ｃｍ未満の果実は、もはや１３ｃｍ以上になる見込みはないので、全て摘果してしまう必要がある。このように、摘果の要否と、摘果するサイズを定量的に示すことができ、この情報をアドバイス情報として提供することができる。
【００７０】
図１１（ｂ）は、葉面積の積算値（積算面積）と経過日数の関係を示すグラフである。予測式（生育曲線）で示された関係により、葉面積の積算値（積算面積）が９７００になったときに収穫できるサイズ（直径１３ｃｍ）になることがわかっている。現在までの葉面積の積算値（積算面積）の推移から、９７００に達する日はおおむね予測できるので、収穫日の予想も可能になる。従って、予想収穫日の情報をアドバイス情報として提供することができる。リンゴの栽培では、最低気温が一定値以下になるとリンゴの食感が下がるので、食感を落としてでもサイズ増加を優先するか、サイズを犠牲にして食感を優先するかの判断が必要になる。このような判断を行うためにも、収穫日の予測は有益である。
【００７１】
（追加の摘果の要否を判定するサービス）
次に、サービス対象の農家が、篤農家と同様の果実生長ができているかを判断し、必要に応じて作業のアドバイスを行うサービスについて説明する。篤農家と同様の果実生長には、葉と果実数のバランスを最適に保つ摘果作業が必要である。普通の農家は、一般的に、篤農家のように思い切った摘果ができないことが多い。したがって、多くの場合、少し、果実の割合が多くなってしまう。その場合は、生育曲線の傾きよりも、実際の果実の生育が少し緩やかになる。従って、実際の果実の生育を近似した近似直線の傾きと、生育曲線の接線の傾き（果実の理想的な生長速度）を比較することにより、追加の摘果の要否を判定する。
【００７２】
果実の生育を近似した近似直線は、対象日を中心として、その前後７日間の１５日間の果実の半径の推移を、１個の果実でいいので実測し、１５日間の実測データを、横軸を葉面積の積算値にして直線近似して決定する。そして、決定した近似直線の傾きと、対象日における生育曲線の接線の傾きと比較する。このとき、１５日間の実測データは、実サイズであるので、そのままでは両者の傾きを比較できない。したがって、実サイズを正規化する必要がある。その方法は、１５日間の実測データの平均値と、対象日の生育曲線（普遍曲線）の値との比率を算出して、その比率を１５日間の実測データに乗算すればよい。
【００７３】
もし、近似直線の傾きが生育曲線よりも緩やかであれば、追加で摘果を行うべきである。一方、傾きが生育曲線よりも急であれば、それを自覚したうえで、追加の摘果は必要ない。なお、この傾きの大小の判定は、篤農家であっても、生育曲線（普遍曲線）の傾きから±８％程度のばらつきがあるため、±８％の範囲内であれば、追加作業は行わない。以上のような内容を、アドバイス情報として提供する。
【００７４】
上記の検証を行う場合、１５日間のリンゴの半径の推移の計測を手作業で行うこともで
きるが、自動で行うこともできる。本発明者らは、カラー画像内の果実を自動で検出する処理をＡＩ（人工知能）に学習させ、自動計測を可能にした。使用した一般物体検出アルゴリズムはＹＯＬＯ（You Only Look Once）と呼ばれるものである。生育曲線の決定に用いた約３０００枚のカラー画像に対して手作業で果実を抽出したデータを教師データとしてディープラーニングにより学習を実施したところ、ＡＩは良好に果実を抽出できるようになった。
【００７５】
図１２は、ＡＩによる果実の自動検出および近似直線の自動算出の説明図である。近似直線を求める対象日がＮ日目であるとき、Ｎ±ｐ日間の画像から近似直線の傾きを求める。まず、Ｎ日目の画像から果実の自動抽出を行う。図１２（ａ）に示すように、ＡＩによって抽出された１個１個の果実（リンゴ）は、四角形で囲まれて表示される。次に、ＡＩの出力から、抽出された果実の重心座標（ｘ、ｙ）と半径（ｒ）を算出すれば、図１２（ｂ）に示すような結果が得られる。このように、対象日（Ｎ日目）の画像の果実位置（重心座標）と半径が決定される。
【００７６】
その後、図１２（ｃ）に示すように、対象日（Ｎ日目）の画像内の全ての果実について、対象日（Ｎ日目）とは異なる日に計測された画像から、同一の果実を追跡し、その半径の変化を把握する。本形態では傾きを計測する対象日（Ｎ日目）の果実の重心（ｘ、ｙ）を基準にして、±ｐ日間の同一時刻に計測された画像について、重心±半径の範囲（ｘ±ｒ、ｙ±ｒの矩形のエリア）を探索し、見つかった果実の中から、その重心と最も近い果実を同一果実と特定した。本形態では、ｐ＝７とし、対象日±７日間の合計１５日間の画像に対して重心±半径の範囲の探索による同一果実の特定を行った。１５日間の画像から、Ｎ日目の果実と同一果実であると特定できる果実を８個以上抽出できた場合に、最小２乗法を用いて直線近似を行って、その傾きを算出した。ただし、傾きを算出する前に、抽出された果実の半径と生育曲線の２乗誤差が最小になるように、抽出された果実の半径を正規化した。そして、算出したすべての傾きの平均値を求めた。
【００７７】
図１３は近似直線を用いた摘果要否判定の説明図である。図１３（ａ）〜（ｅ）は、それぞれ、異なる対象日の生育曲線の接線、および、近似直線を示している。このように、対象日ごとに、生育曲線の接線の傾きと、近似直線の傾きを同時に示すことで、篤農家と同様の果実生長ができているかを、視覚的に判断できる。なお、図１３における○印は傾きを算出した任意の１個の果実の半径を示している。また、この図の例は、篤農家のデータを用いているため、いずれの対象日でも、生育曲線の傾きから±８％程度の変動に収まっている。本形態では、算出した傾きが生育曲線よりも−８％以上緩やかであれば、追加で摘果を行うようにアドバイスを行い、もし、＋８％以上急であれば、それを示したうえで、追加作業は必要ないというアドバイスを行う。また、生育曲線の傾きから±８％に収まっている場合は、良好な生育状態であるので追加の摘果作業は不要というアドバイスを行う。なお、近似直線を用いた摘果要否判定は、対象日をすぎてから７日間経過しないと判断ができないため、少なくとも７日間ごとに、過去の１５日間のデータから傾きを自動で算出して、アドバイスを行うことが望ましい。
【００７８】
（栽培支援システムおよび栽培支援装置）
図１４（ａ）は、本発明を適用した栽培支援システム１の構成図である。栽培支援システム１は、サービスを受ける農家の農園に設置されたデータ計測部１０と、インターネットなどのネットワークを介してデータ計測部１０と通信可能なクラウドサーバ２０（データ記憶部）と、クラウドサーバ２０とインターネットを介して通信可能なサーバである栽培支援装置３０（データ処理部）を備える。サービスを受ける利用者の端末４０は、インターネットを介して栽培支援装置３０およびクラウドサーバ２０と通信可能である。本形態の栽培支援システム１は、栽培支援サービスを受ける場合は、各農家の農園にデータ計測部１０を設置して、自動計測により、果樹の画像を自動計測することが前提である。な
お、データ計測部１０は、気温、土壌温度、湿度、土壌水分、照度、風速などの環境データを計測するセンサを備えていてもよく、これらのセンサを計測用コンピュータ１２によって制御して画像データと共に環境データを自動計測することもできる。自動計測により得られたデータは、クラウドサーバ２０に蓄積される。すなわち、クラウドサーバ２０は、本発明を適用した栽培支援システム１においてデータ記憶部として機能する。
【００７９】
図１４（ｂ）は、栽培支援装置３０のブロック図である。栽培支援装置３０は、本発明を適用した栽培支援システム１においてデータ処理部として機能する。栽培支援装置３０は、例えば汎用のパーソナルコンピュータであり、液晶ディスプレイなどの表示部３１と、コンピュータ本体３２と、キーボードやマウス、タッチパネルなどの操作部３３を備える。コンピュータ本体３２は、ＣＰＵなどの処理装置を備える制御部３４と、栽培支援プログラムを含む各種の制御プログラムを記憶する記憶部３５と、インターネットを介してクラウドサーバ２０に接続するための通信部３６等を備える。なお、栽培支援装置３０と、画像データ蓄積用のクラウドサーバ２０とを別に設けず、統合することもできる。
【００８０】
生育曲線を用いた評価、および、アドバイスの提供などの栽培支援サービスを行う栽培支援方法を実行するためのデータ処理部の機能は、コンピュータ本体３２の制御部３４が栽培支援プログラムを記憶部３５から読み出して実行することにより実現される。栽培支援プログラムは、栽培支援装置３０に、生育曲線に基づく生育状態の評価処理と、生育状態の評価結果に基づいて栽培支援サービスにおいて提供されるアドバイス情報を決定する処理を行わせる。また、栽培支援プログラムは、ＡＩを用いた果実のサイズの計測処理を栽培支援装置３０に行わせる。なお、栽培支援装置３０はパーソナルコンピュータ以外のコンピュータ装置であってもよい。すなわち、栽培支援プログラムを記憶する不揮発性記憶手段と、栽培支援プログラムを読み出して実行するＣＰＵなどの処理装置を備えているものであればよい。
【００８１】
（栽培支援方法の実施例）
図１５は本発明を適用した栽培支援方法を図１４の栽培支援システム１において実施する場合の実施例の説明図である。栽培支援システム１の利用者の農園にはデータ計測部１０を設置し、スケジュールに従って自動撮影を実施する。撮影されたカラー画像はデータ計測部１０からクラウドサーバ２０へ送られて蓄積される。データ処理部である栽培支援装置３０は、クラウドサーバ２０から取得したカラー画像から葉面積を算出し、葉面積の代表値を１日毎に積算した積算値を１日毎に求める。求めた積算値は、画像データと対応付けて記憶しておく。また、果実を含む画像に対しては、一日毎に果実のサイズを自動計測する。栽培支援装置３０は、予め定めたスケジュールに従って、もしくは、端末４０からの要求に基づき、生育状態の評価を行って評価結果に基づく栽培支援サービスを行う。
【００８２】
栽培支援装置３０は、栽培支援サービスとは別に、端末４０からのモニタリング要求に基づき、蓄積されたカラー画像などを時系列で表示させるモニタリングサービスを行う。モニタリングサービスは、例えば、農園にデータ計測部１０を設置して栽培支援システム１の利用者となった農家が、栽培支援システム１のサイトにログインすると、農園のカラー画像が時系列で端末４０に表示されて、農園の植物の生育状態のモニタリングを行うことができるサービスである。栽培支援装置３０は、このような表示を端末４０に行わせる。栽培支援システム１の利用者のログイン情報は、利用者の農園で撮影されたカラー画像およびカラー画像から生成されたデータ（栽培支援サービス用のデータも含む）と対応付けられている。
【００８３】
栽培支援サービスのサービス内容は、収穫時のサイズ予測、摘果作業のアドバイス、収穫日予測、追加の摘果作業のアドバイスを含み、これら以外にも有用なサービスがあれば適宜追加することができる。栽培支援装置３０は、アドバイスを決定すると、利用者に通
知を行う。通知先は、予め登録しておくことができる。例えば、利用者のメールアドレスに通知させることができる。また、利用者が栽培支援システム１のサイトにログインすると、利用者画面にアドバイスが表示される。また、利用者は、農園での作業情報を記録しておくこともできる。
【００８４】
また、栽培支援システム１は、モニタリングおよび生育曲線を用いたアドバイス以外のサービスを提供することができる。例えば、栽培支援装置３０に、複数の利用者間で利用者データ（カラー画像、アドバイス情報、作業記録）を相互に閲覧可能な共有情報として管理させることができる。利用者データの閲覧の際、複数の利用者のデータの比較表示を行わせることができる。これにより、利用者は、同じ地域に属する農家の果実の生育状況、収穫可能日、作業記録などを自由に確認できるため、自分の農園の状況と比較しながら、栽培支援システム１が自動で提示したアドバイスに従うかどうかを検討できる。比較表示を行う際に、数値化できるものは、平均値やヒストグラムなどの統計情報を表示し、数値化できないものは、いくつかのカテゴリにわけたときの度数などの分布情報を表示することが好ましい。このようにすることで、多くの農作物の状態や、多くの利用者の集合知を把握でき、それらを参考にして意志決定を行うことが可能になる。
【００８５】
栽培支援システム１は、他のサービスとして、コメントサービス、作業スケジュール共有サービス、地域コミュニティ活性化サービスなどの機能も提供することができる。コメントサービスは、他の利用者のカラー画像やアドバイス情報に対するコメントの登録を受け付けて、コメント先の利用者あるいは利用者全員に閲覧可能にする機能である。コメント機能により、利用者間でのアドバイスおよびそのフィードバックが可能になるため、地域全体で栽培技術の向上を図ることができる。また、作業スケジュール共有サービスは、利用者が農園の作業スケジュールを登録して地域の農家間で共有化を図る機能である。他の農家の収穫や出荷などの予定を予め知ることができれば、スケジュールの調整を行い、人手や資材を有効利用することができ、出荷調整も行うことができる。地域コミュニティ活性化サービスは、イベント情報の告知、参加受付、掲示板などが考えられる。
【００８６】
このように、栽培支援システム１は、個別の農家に対するサービスにとどまらず、地域全体に対するサービスを行う農業コミュニティプラットフォームとして運営されるように拡張することが可能である。わが国の農業は、農業従事者の減少や高齢化により個別農家の存続が厳しくなっており、地域のＪＡなどを中心として、地域単位で交流しながら農業を行うことが多くなっている。農業コミュニティプラットフォームを提供することにより、情報交流を支援することができる。
【００８７】
図１６は、栽培支援システム１を利用する端末４０の例である。端末４０と通信可能なコミュニケーションロボット４１を導入して、会話によって栽培支援システム１の利用を可能にする。これにより、ＩＴリテラシーの低い農業従事者であっても、あるいは、農作業に疲れてパソコン操作を行う気力をなくした者などであっても、会話による作業記録や、会話に連動した端末へのデータ提示が可能になる。
【００８８】
（本形態の主な作用効果）
以上のように、本形態の栽培支援方法、栽培支援プログラム、栽培支援装置３０、および栽培支援システム１では、果実の生育状態を近似した生育曲線を用いる。従って、農家の利益に直結する果実の現在の生育状態を適切に把握することができる。また、一般的な栽培方法の知識を提供するのではなく、現在の果実の生育状態に応じた有用な栽培支援サービスを行うことができる。
【００８９】
本形態では、果実のサイズを目的変数とし、葉面積の積算値を説明変数として生育曲線を決定する。葉面積は、ＧＢＶＩ画像（グレイスケール表示）を２値化する際の閾値を固
定値として算出したものであるため、光合成を行っている部分の面積となる。従って、葉面積の積算値を用いることにより、光合成により生長する果実の生育状態を近似した生育曲線を求めることができる。また、気象などの環境条件によらない普遍な生育曲線を得ることができる。更に、年度毎に果実のサイズのデータを正規化した後、正規化後の複数年度のデータから生育曲線を決定するので、年度によらず使用可能な普遍的な生育曲線（普遍曲線）を得ることができる。従って、年度毎に気象などの環境条件による違いがあっても、有用な栽培支援を行うことができる。例えば、果実の生長予測、収穫時期予測、収穫サイズの予測を行うことができる。また、摘果作業の評価を行うことができる。更に、適正な作業を行っているにもかかわらず、この生育曲線が変化する場合は、病気や害虫などの原因が考えられる。病気や害虫などの発生は、目視で確認できるため、そのような状況が発生した場合は、この生育曲線を用いた有益情報の提供は行わないようにすることができる。
【００９０】
本形態では、篤農家が行った果樹栽培における前記果実のサイズおよび前記葉面積の積算値のデータに基づいて生育曲線を決定するので、栽培中の果実を篤農家と同じ生育状態に近づけるための栽培支援を行うことができる。従って、農家の利益の増大を図ることができる。
【００９１】
本形態では、栽培支援サービスを行う際、データ計測部１０を用いて、利用者の農園を自動撮影して撮影した画像をクラウドサーバ２０に自動で蓄積するシステムを構築している。また、栽培支援装置３０（データ処理部）は、自動で葉面積の積算値を算出し、画像から果実のサイズを自動で計測して、自動で生育状態の評価を行い、自動でアドバイスを決定して通知する。従って、栽培支援サービスを実施するための労力を少なくすることができ、利用者の負担を軽減できる。また、利用者に対して、適切なタイミングでアドバイス情報を提供することができる。
【００９２】
本形態では、栽培支援システム１に様々な追加の機能を持たせている。例えば、生育状態のモニタリングを行うことができる。また、利用者間で生育状態のデータやアドバイス情報、作業記録のデータなどを共有することができ、データの比較表示を行うこともできる。従って、多くの農作物の状態や、多くの利用者の集合知を、各利用者が把握でき、それらを参考にして意志決定を行うことが可能になる。更に、生育状態のデータやアドバイスに対するコメント機能や、各利用者の作業スケジュールの共有機能を持たせることができる。加えて、地域コミュニティ活性化サービス機能を持たせることもできる。従って、個別の農家に対するサービスにとどまらず、地域全体に対するサービスを行う農業コミュニティプラットフォームとして運営可能である。
【００９３】
（他の形態：農作物全般を対象とする栽培支援方法）
上記形態は、篤農家の栽培による果実の生育状態を近似する生育曲線を用いて、果実の生育状態を評価して栽培支援を行う方法であったが、本発明では、葉領域の面積（葉面積）の定義を、実際の葉の面積ではなく、光があたって光合成を行っている部分の面積にしている。そのため、本発明は、果樹以外の農作物にも適用が可能である。例えば、稲に関して、葉面積の積算値を横軸とし、収穫対象部分である稲穂のサイズ等を縦軸にした生育曲線を決定して、コメの生育状態を評価できる。また、葉菜類に関して、葉面積の積算値を横軸とし、収穫対象部分のサイズを縦軸にした生育曲線を決定して、葉菜類の生育状態を評価できる。このように、本発明は、全ての農作物を対象にすることができる。
【００９４】
図１（ｂ）は、本発明の最も広い概念である、農作物全般を対象とする栽培支援方法のフローチャートである。図１（ｂ）に示すように、本発明の栽培支援方法では、予め、農作物における収穫対象部分の生育状態を近似した生育曲線を決定する（ステップＳＴ１ａ）。次に、生育曲線を用いて、栽培中の農作物における収穫対象部分の生育状態を評価す
る（ステップＳＴ２ａ）。そして、生育状態の評価結果に基づき、栽培中の農作物に関する栽培支援サービスを行う（ステップＳＴ３ａ）。
【００９５】
本明細書において、栽培支援サービスとは、利用者に対してアドバイス情報を提供することである。アドバイス情報は、利用者（農家）にとって有用な情報であれば何でも良い。例えば、アドバイス情報は、目標どおりに栽培するために役立つ情報であり、どの時期にどのような作業をどの程度行うべきかなどの作業提案を含む。また、収穫物の収量や収穫時のサイズ、収穫時期などの予想結果でもよい。あるいは、生育状態の評価結果をそのままアドバイス情報として提供することもできる。
【００９６】
ステップＳＴ１ａで決定する生育曲線は、農作物における収穫対象部分の生育状態を近似した曲線である。本発明の栽培支援方法は、一般の農家に対して、篤農家がカンや経験といった暗黙知により達成している生育状態を実現させることを目指す。そのため、ステップＳＴ１ａの生育曲線の決定には、篤農家が栽培した農作物の生育状態のデータを用いる。あるいは、特定のサイズの果実を収穫するなど、特定の目的を実現するように栽培した場合の生育状態のデータを用いることもできる。
【符号の説明】
【００９７】
１…栽培支援システム、１０…データ計測部、１１…カメラ、１２…計測用コンピュータ、１３…通信部、１４…電源部、２０…クラウドサーバ、３０…栽培支援装置、３１…表示部、３２…コンピュータ本体、３３…操作部、３４…制御部、３５…記憶部、３６…通信部、４０…端末、４１…コミュニケーションロボット
【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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