(57)【要約】【課題】植物の樹姿を点数化した樹姿得点を低コストで推定することのできる樹姿得点推定装置を提供する。【解決手段】樹姿得点推定装置は、植物の緑視率を取得する緑視率取得部と、緑視率と樹姿得点との関係性を示す関係性情報に基づいて、緑視率取得部が取得した緑視率から、植物の樹姿得点を推定する樹姿得点推定部と、を備える。好ましくは、関係性情報は、植物を複数の方向から観察した際の方向ごとの緑視率の積と樹姿得点との関係性を示し、緑視率取得部は、植物を複数の方向から観察した際の方向ごとの緑視率の積を、植物の緑視率として取得する。【選択図】図２
2019168874.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
植物の緑視率を取得する緑視率取得部と、
緑視率と樹姿得点との関係性を示す関係性情報に基づいて、前記緑視率取得部が取得した緑視率から、前記植物の樹姿得点を推定する樹姿得点推定部と、を備える樹姿得点推定装置。
【請求項２】
前記関係性情報は、前記植物を複数の方向から観察した際の方向ごとの緑視率の積と前記樹姿得点との関係性を示し、
前記緑視率取得部は、前記植物を前記複数の方向から観察した際の方向ごとの緑視率の積を、前記植物の緑視率として取得する、請求項１に記載の樹姿得点推定装置。
【請求項３】
前記複数の方向は、前記植物を正面および上面からそれぞれ観察する方向を含む、請求項２に記載の樹姿得点推定装置。
【請求項４】
さらに、
所定の起点となる時点からの経過期間を取得する経過期間取得部を備え、
前記樹姿得点推定部は、前記所定の起点となる時点からの経過期間に応じた複数の前記関係性情報に基づいて、前記緑視率取得部が取得した緑視率および前記経過期間取得部が取得した経過期間から、前記植物の樹姿得点を推定する、請求項１〜請求項３のいずれか１項に記載の樹姿得点推定装置。
【請求項５】
複数の前記関係性情報は、緑視率と樹姿得点とを一般化線形モデルで回帰するときのパラメータを、前記経過期間に基づき一般化線形モデルで回帰することにより得られる、請求項４に記載の樹姿得点推定装置。
【請求項６】
さらに、
前記植物の画像データを取得する画像データ取得部を備え、
前記緑視率取得部は、前記画像データ取得部が取得した前記画像データに基づいて当該植物の緑視率を算出する、請求項１〜請求項５のいずれか１項に記載の樹姿得点推定装置。
【請求項７】
植物の緑視率を取得するステップと、
緑視率と樹姿得点との関係性を示す関係性情報に基づいて、取得された緑視率から、前記植物の樹姿得点を推定するステップと、を含む樹姿得点推定方法。
【請求項８】
コンピュータを、
植物の緑視率を取得する緑視率取得部と、
緑視率と樹姿得点との関係性を示す関係性情報に基づいて、前記緑視率取得部が取得した緑視率から、前記植物の樹姿得点を推定する樹姿得点推定部と、して機能させるためのコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、樹姿得点推定装置、樹姿得点推定方法およびコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、施設園芸栽培では従来の土工栽培に代わり、培地を地面（土壌）から隔離して植物を栽培する養液栽培等の栽培方法が多く用いられている。
【０００３】
たとえば、上記した栽培方法として、砂栽培技術と自動灌水機能、自動施肥機能などとを組み合わせたサンドポニックス式砂栽培システムが知られている（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
このような栽培システムはもちろんのこと、露地栽培やビニールハウス栽培などにおいても、植物を成長させ、如何に収量を上げるかが重要となってくる。
【０００５】
一方、農業熟練者の経験知として、植物の樹姿と収量との間には何らかの関係があると言われている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１４−７５９９１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、多くの植物を栽培する農業においては、植物ごとに樹姿を判断することは人的なコストがかかる。
【０００８】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、植物の樹姿を点数化した樹姿得点を低コストで推定することのできる樹姿得点推定装置、樹姿得点推定方法およびコンピュータプログラム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】
【０００９】
（１）上記目的を達成するために、本発明の一実施態様に係る樹姿得点推定装置は、植物の緑視率を取得する緑視率取得部と、緑視率と樹姿得点との関係性を示す関係性情報に基づいて、前記緑視率取得部が取得した緑視率から、前記植物の樹姿得点を推定する樹姿得点推定部と、を備える。
【００１０】
（７）本発明の他の実施態様に係る樹姿得点推定方法は、植物の緑視率を取得するステップと、緑視率と樹姿得点との関係性を示す関係性情報に基づいて、取得された緑視率から、前記植物の樹姿得点を推定するステップと、を含む。
【００１１】
（８）本発明の他の実施態様に係るコンピュータプログラムは、コンピュータを、植物の緑視率を取得する緑視率取得部と、緑視率と樹姿得点との関係性を示す関係性情報に基づいて、前記緑視率取得部が取得した緑視率から、前記植物の樹姿得点を推定する樹姿得点推定部と、して機能させる。
【００１２】
本発明は、樹姿得点推定装置の一部又は全部を実現する半導体集積回路として実現したり、樹姿得点推定装置を含むシステムとして実現したりすることもできる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によると、植物の樹姿を点数化した樹姿得点を低コストで推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の実施の形態に係る育成状態管理システムの構成を示す図である。
【図２】樹姿得点推定装置の構成を示すブロック図である。
【図３】学習フェーズにおける樹姿得点推定装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図４】第１モデルの作成方法について説明するための図である。
【図５】緑視率の種類と、緑視率の種類ごとの一般化線形モデルの評価指標であるＡＩＣ（赤池情報量基準）とを示した図である。
【図６】第２モデルの作成方法について説明するための図である。
【図７】運用フェーズにおける樹姿得点推定装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図８】定植してから１〜２週目の植物の緑視率および樹姿得点から得られる第１モデルを用いて、定植してから３週目の植物の樹姿得点を推定した結果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
［本願発明の実施形態の概要］
最初に本発明の実施形態の概要を列記して説明する。
【００１６】
（１）本発明の一実施形態に係る樹姿得点推定装置は、植物の緑視率を取得する緑視率取得部と、緑視率と樹姿得点との関係性を示す関係性情報に基づいて、前記緑視率取得部が取得した緑視率から、前記植物の樹姿得点を推定する樹姿得点推定部と、を備える。
【００１７】
この構成によると、緑視率から、樹姿得点を推定することができる。緑視率は、植物を撮影した画像データから容易に算出可能である。このため、樹姿得点を低コストで算出することができる。
【００１８】
（２）好ましくは、前記関係性情報は、前記植物を複数の方向から観察した際の方向ごとの緑視率の積と前記樹姿得点との関係性を示し、前記緑視率取得部は、前記植物を前記複数の方向から観察した際の方向ごとの緑視率の積を、前記植物の緑視率として取得する。
【００１９】
この構成によると、植物を複数の方向から観察した際の緑視率の積から、樹姿得点を推定することができる。つまり、植物を一方向から観察した際の緑視率に比べて、多面的な緑視率を用いて、樹姿得点を推定することができる。これにより、より正確な樹姿得点を算出することができる。
【００２０】
（３）さらに好ましくは、前記複数の方向は、前記植物を正面および上面からそれぞれ観察する方向を含む。
【００２１】
植物は正面および上面から観察することにより、その概略の形状がわかる。このため、この構成によると、植物の概略の形状に基づいた緑視率を用いて、樹姿得点を推定することができる。
【００２２】
（４）また、上述の樹姿得点推定装置は、さらに、所定の起点となる時点からの経過期間を取得する経過期間取得部を備え、前記樹姿得点推定部は、前記所定の起点となる時点からの経過期間に応じた複数の前記関係性情報に基づいて、前記緑視率取得部が取得した緑視率および前記経過期間取得部が取得した経過期間から、前記植物の樹姿得点を推定してもよい。
【００２３】
この構成によると、例えば、植物を定植してからの経過期間に応じた関係性情報を用いて樹姿得点を推定することができる。このように、経過期間ごとに関係性情報を用意することで、経過期間によらず１つの関係性情報しか用意していない場合に比べ、より正確に樹姿得点を推定することができる。
【００２４】
（５）また、複数の前記関係性情報は、緑視率と樹姿得点とを一般化線形モデルで回帰するときのパラメータを、前記経過期間に基づき一般化線形モデルで回帰することにより得られてもよい。
【００２５】
この構成によると、緑視率と樹姿得点との関係を示す一般化線形モデルのパラメータを、経過期間に基づく一般化線形モデルで表現することができる。このため、経過期間から、緑視率と樹姿得点との関係を示す一般化線形モデルを求めることができる。これにより、樹姿得点を推定することができる。
【００２６】
（６）また、上述の樹姿得点推定装置は、さらに、前記植物の画像データを取得する画像データ取得部を備え、前記緑視率取得部は、前記画像データ取得部が取得した前記画像データに基づいて当該植物の緑視率を算出してもよい。
【００２７】
この構成によると、カメラ等で撮影された画像データを取得することで、容易に緑視率を算出することができる。このため、樹姿得点を低コストで算出することができる。
【００２８】
（７）本発明の他の実施形態に係る樹姿得点推定方法は、植物の緑視率を取得するステップと、緑視率と樹姿得点との関係性を示す関係性情報に基づいて、取得された緑視率から、前記植物の樹姿得点を推定するステップと、を含む。
【００２９】
この構成は、上述の樹姿得点推定装置が備える処理部に対応するステップを含む。このため、上述の樹姿得点推定装置と同様の作用および効果を奏することができる。
【００３０】
（８）本発明の他の実施形態に係るコンピュータプログラムは、コンピュータを、植物の緑視率を取得する緑視率取得部と、緑視率と樹姿得点との関係性を示す関係性情報に基づいて、前記緑視率取得部が取得した緑視率から、前記植物の樹姿得点を推定する樹姿得点推定部と、して機能させる。
【００３１】
この構成によると、コンピュータを、上述の樹姿得点推定装置として機能させることができる。このため、上述の樹姿得点推定装置と同様の作用および効果を奏することができる。
【００３２】
［本願発明の実施形態の詳細］
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも本発明の好ましい一具体例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置および接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。本発明は、特許請求の範囲によって特定される。よって、以下の実施の形態における構成要素のうち、本発明の最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、本発明の課題を達成するのに必ずしも必要ではないが、より好ましい形態を構成するものとして説明される。
【００３３】
〔育成状態管理システムの構成〕
図１は、本発明の実施の形態に係る育成状態管理システムの構成を示す図である。
図１に示す育成状態管理システム１００は、植物５を撮影した画像データに基づいて、植物５の樹姿得点を推定し、植物５の育成状態を管理するシステムである。樹姿とは、葉の量や外形などの植物の見た目を意味し、樹姿得点とは樹姿を数値化したものである。
【００３４】
植物５は、例えば、リンゴ、ミカン等の果実類、各種いも類、ラディッシュ、小カブ等の根菜類、トマト、ナス等の野菜類、小松菜、ホウレン草等の葉菜類などであり、温室１内で栽培され、生育する。ただし、対象植物は上記したものに限定されるものではなく、例えば、松、楓などの鑑賞用の植物であってもよい。
【００３５】
育成状態管理システム１００は、温室１内に設置されたカメラ２と、樹姿得点推定装置３と、樹姿得点推定装置３とインターネットなどのネットワークを介して接続されたサーバ４とを備える。
【００３６】
カメラ２は、温室１内で育成される植物５の画像を撮影し、植物５のカラーの画像データを出力する。カメラ２は、例えば、植物５を正面から撮影可能な位置と、上面から撮影可能な位置との２か所に設置される。
【００３７】
なお、温室１内は、複数のエリアに区切られ、エリアごとにカメラ２が設置されていてもよい。
【００３８】
また、植物５は露地栽培されてもよい。この場合には、カメラ２は、屋外に設置される。
【００３９】
樹姿得点推定装置３は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）およびＲＡＭ（Random Access Memory）等を備えるコンピュータを含んで構成され、カメラ２から取得した植物５の画像データから、植物５の樹姿得点を推定する。樹姿得点推定装置３は、樹姿得点の推定結果をサーバ４に送信し、サーバ４は、各温室１で育成される植物５の育成状態を管理する。たとえば、サーバ４は、植物５の樹姿得点から、植物５の出荷時期を決定したりする。
【００４０】
なお、サーバ４に、樹姿得点推定装置３の機能が備えられていてもよい。つまり、カメラ２は、樹姿得点推定装置３を介してまたは直接、サーバ４に植物５の画像データを送信する。サーバ４は、カメラ２から受信した画像データに基づいて、樹姿得点推定装置３と同様の処理を行い、植物５の樹姿得点を推定する。
【００４１】
〔樹姿得点推定装置の構成〕
図２は、樹姿得点推定装置の構成を示すブロック図である。
図２に示す樹姿得点推定装置３は、インタフェース部１１と、記憶部１２と、制御部１３とを備える。
【００４２】
インタフェース部１１は、カメラ２と通信を行い、カメラ２で撮影された画像データを受信するための入出力インタフェースを含んで構成される。また、インタフェース部１１は、樹姿得点推定装置３をネットワークに接続するための通信インタフェースも含む。
【００４３】
記憶部１２は、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）などの不揮発性または揮発性の記憶装置である。記憶部１２は、制御部１３で実行されるコンピュータプログラムを記憶したり、カメラ２で撮影された植物５の画像データを記憶したり、制御部１３での処理の結果を記憶するために用いられる。
【００４４】
制御部１３は、ＣＰＵなどにより構成され、記憶部１２に記憶されているコンピュータプログラムを読み出して実行することにより実現される機能的な処理部として、回帰分析部１４と、画像データ取得部１５と、緑視率算出部１６と、経過週取得部１７と、樹姿得点推定部１８とを備える。各処理部の機能については、以下に説明する学習フェーズの処理および運用フェーズの処理において詳細に説明する。
【００４５】
つまり、樹姿得点推定装置３は、学習フェーズと運用フェーズの各フェーズにおいて処理を実行する。
【００４６】
学習フェーズとは、植物５の画像データから、植物５の樹姿得点を予測するために、植物５の緑視率と樹姿得点との関係を示す一般化線形モデルを作成するフェーズである。本実施の形態における緑視率とは、画像中の緑色の領域の割合を示し、０〜１の間の数値である。なお、本実施の形態では、複数種類の緑視率から導出される値（後述の複合緑視率）も緑視率とする。
【００４７】
運用フェーズとは、学習フェーズで作成した一般化線形モデルを用いて、植物５の画像データからその植物５の樹姿得点を予測するフェーズである。
以下、学習フェーズおよび運用フェーズの順に説明する。
【００４８】
〔学習フェーズについて〕
記憶部１２には、樹姿得点付与の熟練者が事前に評価した植物５の樹姿得点のデータとして、緑視率および樹姿得点の組データが記憶されているものとする。
【００４９】
組データは、例えば、以下の手順で作成される。熟練者に植物５または植物５の画像データを見せて、樹姿得点を付けてもらう。樹姿得点を付けた植物５の画像データから緑視率が算出され、算出された緑視率と熟練者がつけた樹姿得点とからなる組データが、記憶部１２に記憶される。また、組データには、植物５を定植してから樹姿得点を付けた時までに経過した週の情報が付加されているものとする。
【００５０】
なお、組データは、同種の様々な植物５に対して、様々な時期において作成されているものとする。たとえば、温室１内で育成される同種の複数の植物５に対して、１週間おきに熟練者が樹姿得点を付けるとともに、植物５の画像データから緑視率を算出することにより、複数の植物５に対して１週間ごとの組データが作成される。
【００５１】
図３は、学習フェーズにおける樹姿得点推定装置の処理手順を示すフローチャートである。
【００５２】
回帰分析部１４は、記憶部１２に記憶されている緑視率および樹姿得点の組データを複数取得する（Ｓ１）。
【００５３】
回帰分析部１４は、取得した組データを、経過週ごとに分類する（Ｓ２）。これにより、記憶部１２から取得された複数の組データが、定植してから１週間の植物５についての組データ、２週間の植物５についての組データ、３週間の植物５についての組データのように分類される。
【００５４】
回帰分析部１４は、経過週ごとに、以下に説明するステップＳ３の処理を実行する（ループＡ）。
【００５５】
つまり、回帰分析部１４は、緑視率および樹姿得点の組データを回帰分析することにより、一般化線形モデルである第１モデルを作成する（Ｓ３）。一般化線形モデルとして、例えば、ロジスティック回帰モデルを用いることができる。なお、ロジスティック回帰モデルの代わりに、ポアソン回帰モデル、線形回帰モデルなどを用いてもよい。
【００５６】
図４は、第１モデルの作成方法について説明するための図である。図４は、ある経過週における緑視率と樹姿得点との関係を示すグラフであり、横軸は緑視率を示し、縦軸は樹姿得点を示す。図４は、３種類の緑視率と樹姿得点との関係を示している。つまり、図４には、カメラ２で植物５を正面から撮影した画像データ（以下、「正面画像データ」という。）から算出される緑視率（以下、「正面緑視率」という。）と樹姿得点との組み合わせを丸印「○」で示している。また、カメラ２で植物５を上面から撮影した画像データ（以下、「上面画像データ」という。）から算出される緑視率（以下、「上面緑視率」という。）と樹姿得点との組み合わせを三角印「△」で示している。さらに、正面緑視率および上面緑視率の積（以下、「複合緑視率」という。）と樹姿得点との組み合わせを四角印「□」で示している。
【００５７】
たとえば、回帰分析部１４は、緑視率および樹姿得点の組データを回帰分析することにより、図４の曲線４１〜４３で示される一般化線形モデルを算出する。曲線４１は、正面緑視率および樹姿得点の組データから算出された一般化線形モデルを示し、曲線４２は、上面緑視率および樹姿得点の組データから算出された一般化線形モデルを示し、曲線４３は、複合緑視率および樹姿得点の組データから算出された一般化線形モデルを示す。
算出された一般化線形モデル（第１モデル）の一例を以下の式１に示す。
ｙ＝１／（１＋ｅｘｐ（−ａｘ＋ｂ））      …（式１）
ここで、ｘは緑視率を示し、ｙは樹姿得点を示す。また、ａおよびｂは、第１モデルを規定するパラメータを示す。また、ｅｘｐは指数関数を示す。
【００５８】
図５は、緑視率の種類と、緑視率の種類ごとの一般化線形モデルの評価指標であるＡＩＣ（赤池情報量基準）とを示した図である。図５から分かるように、３種類の緑視率のうち複合緑視率に対応する一般化線形モデルのＡＩＣが最小であるため、当該一般化線形モデルが最良のモデルである。このため、本実施の形態では、回帰分析部１４は、緑視率として複合緑視率を用いて、一般化線形モデルを算出する。
ここまでの処理により、経過週ごとの一般化線形モデルが求められる。
【００５９】
回帰分析部１４は、さらに、経過週ごとの一般化線形モデルのパラメータａおよびｂを回帰分析することにより、経過週とパラメータａとの関係を示す一般化線形モデルである第２モデルと、経過週とパラメータｂとの関係を示す一般化線形モデルである第２モデルとをそれぞれ算出する（Ｓ４）。
【００６０】
図６は、第２モデルの作成方法について説明するための図である。図６は、経過週と、当該経過週の緑視率および樹姿得点の関係を示す一般化線形モデルの各パラメータとの関係を示すグラフである。横軸が経過週を示し、左側の縦軸が式１のパラメータａを示し、右側の縦軸が式１のパラメータｂを示す。図６では、経過週とパラメータａとの組み合わせを丸印「○」で示し、経過週とパラメータｂとの組み合わせを罰印「×」で示している。
【００６１】
回帰分析部１４は、経過週およびパラメータの組データを回帰分析することにより、図６の曲線６１および曲線６２で示される一般化線形モデルを算出する。曲線６１は、経過週およびパラメータａの組データから得られる一般化線形モデルを示し、曲線６２は、経過週およびパラメータｂの組データから得られる一般化線形モデルを示す。
【００６２】
算出された一般化線形モデル（第２モデル）の一例を以下の式２および式３に示す。
ａ＝ｅｘｐ（α１・Ｗｋ＋β１）      …（式２）
ｂ＝ｅｘｐ（α２・Ｗｋ＋β２）      …（式３）
ここで、ａおよびｂは式１に示される第１モデルのパラメータａおよびｂをそれぞれ示し、Ｗｋは経過週を示す。また，α１、β１、α２、β２は、第２モデルを規定するパラメータを示す。
【００６３】
式２および式３を用いてパラメータａおよびｂを時間的に変化させた場合と、パラメータａおよびｂを全期間にわたりそれぞれ１つ求め固定値とした場合とを比較すると、前者の樹姿得点のＭＡＰＥ（平均絶対パーセント誤差）が１１．０％となり、後者の樹姿得点のＭＡＰＥが３０．６％となる。このことより、第２モデルを用いて第１モデルのパラメータａおよびｂを時間的に変化させた方が、パラメータａおよびｂを固定値とする場合に比べて、第１モデルの予測精度を向上させることができる。
【００６４】
以上説明した学習フェーズの処理により、経過週ごとの緑視率と樹姿得点との関係を示す一般化線形モデル（第１モデル、第２モデル）が得られる。回帰分析部１４は、得られた一般化線形モデルを記憶部１２に記憶させる。
【００６５】
〔運用フェーズについて〕
次に、樹姿得点推定装置３は、学習フェーズで得られた第１モデルおよび第２モデルを用いて、カメラ２で撮影した植物５の画像データから、植物５の樹姿得点を推定する。
【００６６】
図７は、運用フェーズにおける樹姿得点推定装置の処理手順を示すフローチャートである。
【００６７】
画像データ取得部１５は、カメラ２で撮影した植物５の正面画像データおよび上面画像データを、インタフェース部１１を介して取得する（Ｓ１１）。つまり、植物５の正面に設置されたカメラ２および植物５の上面に設置されたカメラ２が、それぞれ、樹姿得点の推定対象の植物５を撮影する。画像データ取得部１５は、これら２台のカメラ２から植物５の正面画像データおよび上面画像データを取得する。
【００６８】
緑視率算出部１６は、緑視率取得部として機能し、取得した植物５の正面画像データおよび上面画像データから、それぞれ、正面緑視率および上面緑視率を算出し、正面緑視率および上面緑視率の積である複合緑視率を算出する（Ｓ１２）。つまり、緑視率算出部１６は、正面画像データから緑色の画素を抽出する。具体的には、緑視率算出部１６は、正面画像データに含まれる画素ごとに緑色成分の輝度値を所定の閾値で２値化する。緑視率算出部１６は、正面画像データの合計画素数に対する、所定の閾値よりも大きい緑色成分の輝度値を有する画素数の割合を、正面緑視率として算出する。緑視率算出部１６は、同様に、上面画像データから上面緑視率を算出する。緑視率算出部１６は、算出した正面緑視率および上面緑視率の積を、複合緑視率として算出する。なお、正面緑視率および上面緑視率はそれぞれ０〜１の間の数値である。このため、これらの積である複合緑視率の値は、正面緑視率および上面緑視率に比べて小さな値になる。よって、複合緑視率が正面緑視率および上面緑視率と同等の数値となるように正規化を行ってもよい。また、正面緑視率および上面緑視率の平均値、最大値または最小値などを、複合緑視率としてもよい。
【００６９】
経過週取得部１７は、経過期間取得部として機能し、植物５を定植してからの経過週を取得する（Ｓ１３）。たとえば、樹姿得点推定装置３は、植物５ごとに植物５の定植日を記憶部１２に記憶しているものとする。経過週取得部１７は、記憶部１２から植物５の定植日を読み出し、定植日を７で除算することにより上記経過週を算出する。なお、ユーザが、キーボード等を操作して、定植日または経過週を入力するものとしてもよい。また、経過週を算出する起点となる時点は、定植日に限定されるものではなく、例えば、植物５の種まき日であってもよい。
【００７０】
樹姿得点推定部１８は、式２および式３で示される第２モデルを記憶部１２から読み出し、植物５を定植してからの経過週を式２および式３に代入することによりパラメータａおよびｂを算出する（Ｓ１４）。つまり、樹姿得点推定部１８は、式２および式３のＷｋに経過週を代入することにより、パラメータａおよびｂを算出する。なお、第２モデルとして、パラメータａおよびｂの組と経過週との対応関係を示したテーブルデータが記憶部１２に記憶されていてもよい。樹姿得点推定部１８は、当該テーブルデータから、経過週に対応するパラメータａおよびｂを読み出すことができる。
【００７１】
樹姿得点推定部１８は、式１で示される第１モデルを記憶部１２から読み出し、第１モデルに、ステップＳ１４で算出されたパラメータａおよびｂと、ステップＳ１２で算出された複合緑視率とを代入することにより、樹姿得点を算出する（Ｓ１５）。
【００７２】
〔実施の形態の効果〕
以上説明したように、本発明の実施の形態によると、緑視率から、樹姿得点を推定することができる。緑視率は、カメラで撮影した植物の画像データから容易に算出可能である。このため、樹姿得点を低コストで算出することができる。
【００７３】
なお、複合緑視率から樹姿得点を推定することにより、植物を一方向から観察した際の緑視率に比べて、多面的な緑視率を用いて、樹姿得点を推定することができる。これにより、より正確な樹姿得点を算出することができる。
【００７４】
また、複合緑視率は、正面緑視率および上面緑視率に基づいて算出される。植物は正面および上面から観察することにより、その概略の形状がわかる。このため、複合緑視率を用いて樹姿得点を推定することで、植物の概略形状に合致した樹姿得点を算出することができる。
【００７５】
また、植物を定植してからの経過週に応じた一般化線形モデルを用いて樹姿得点を推定している。このため、経過週によらずに１つの一般化線形モデルを用いて樹姿得点を推定する場合に比べ、より正確に樹姿得点を推定することができる。
【００７６】
また、緑視率と樹姿得点との関係を示す一般化線形モデル（式１）のパラメータを、経過期間に基づく一般化線形モデル（式２、式３）で表現している。このため、経過期間から、緑視率と樹姿得点との関係を示す一般化線形モデルを求めることができる。
【００７７】
上述の実施の形態では、定植してからの経過週ごとに、第１モデルのパラメータａおよびｂを決定したが、その理由について以下に説明する。
【００７８】
図８は、定植してから１〜２週目の植物５の緑視率および樹姿得点から得られる第１モデルを用いて、定植してから３週目の植物５の樹姿得点を推定した結果を示す図である。横軸は定植してから３週目の植物５の樹姿得点の推定値を示し、縦軸は同じ３週目の植物５に対して熟練者が付けた樹姿得点の実測値である。
【００７９】
図８に示すように、樹姿得点の実績値に比べ推定値の方が大きい値となっている。これは、第１モデルのパラメータの決定に用いた植物５と、樹姿得点の推定に用いた植物５とが、定植してからの経過週が異なっており、葉の繁茂などが影響していると考えられるからである。本実施の形態では、上述したように、定植からの経過週ごとに第１モデルのパラメータを決定している。このため、樹姿得点の推定値と実測値との乖離が生じるのを防ぐことができ、精度良く樹姿得点を推定することができる。
【００８０】
［付記］
上記の樹姿得点推定装置３を構成する構成要素の一部または全部は、１個のシステムＬＳＩから構成されているとしてもよい。システムＬＳＩは、複数の構成部を１個のチップ上に集積して製造された超多機能ＬＳＩであり、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを含んで構成されるコンピュータシステムである。ＲＡＭには、コンピュータプログラムが記憶されている。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムに従って動作することにより、システムＬＳＩは、その機能を達成する。
また、樹姿得点推定装置３は、複数のコンピュータにより実現されてもよい。
【００８１】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【００８２】
１      温室
２      カメラ
３      樹姿得点推定装置
４      サーバ
５      植物
１１    インタフェース部
１２    記憶部
１３    制御部
１４    回帰分析部
１５    画像データ取得部
１６    緑視率算出部
１７    経過週取得部
１８    樹姿得点推定部
１００  育成状態管理システム
【図１】
2019168874.tif 000003
【図２】
2019168874.tif 000004
【図３】
2019168874.tif 000005
【図４】
2019168874.tif 000006
【図５】
2019168874.tif 000007
【図６】
2019168874.tif 000008
【図７】
2019168874.tif 000009
【図８】
2019168874.tif 000010