(57)【要約】【課題】高精度でゴムノキのラテックス収量を把握することができる、ゴムノキの農業管理支援情報提供方法及び農業管理方法を提供する。【解決手段】本発明によるゴムノキの農業管理支援情報提供方法及び農業管理方法は、画像処理部を備える装置により、ゴムノキのマルチスペクトル画像データを取り込むステップと、マルチスペクトル画像データから、正規化植生指数を算出するステップと、正規化植生指数に基づいて、マルチスペクトル画像に含まれるゴムノキの樹齢を推定するステップと、を実行する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像処理部を備える装置により、
ゴムノキのマルチスペクトル画像データを取り込むステップと、
前記マルチスペクトル画像データから、正規化植生指数を算出するステップと、
前記正規化植生指数に基づいて、前記マルチスペクトル画像に含まれるゴムノキの樹齢を推定するステップと、
を実行することを含む、ゴムノキの農業管理支援情報提供方法。
【請求項２】
前記マルチスペクトル画像は、近赤外領域の波長の反射強度データと、赤色波長領域の反射強度データと、を含む、
請求項１に記載のゴムノキの農業管理支援情報提供方法。
【請求項３】
前記正規化植生指数に基づいて、ゴムノキのラテックス収量を推定するステップをさらに含む、請求項１又は２に記載の、ゴムノキの農業管理支援情報提供方法。
【請求項４】
前記マルチスペクトル画像は、衛星画像である、請求項１〜３の何れか一項に記載の、ゴムノキの農業管理支援情報提供方法。
【請求項５】
請求項１〜４の何れか一項に記載のゴムノキの農業管理支援情報提供方法により提供された農業管理支援情報に基づいて、ゴムノキの農業管理を実施する、農業管理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ゴムノキの農業管理支援情報提供方法及びゴムノキの農業管理方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
ゴムノキの栽培は、一般的に、大規模プランテーションで行われる。ゴムの生産管理のために、毎年の収量や生育状態を把握することは非常に重要である。このことは、アブラヤシ等の他の大規模プランテーションで栽培される商品作物にも共通する。同様に、森林や熱帯雨林などの森林資源の管理に関連して、樹木のバイオマスを把握することも重要である。これらの、広大な面積に広がる植生の生育状態の把握のため、近年、衛星画像や航空写真を用いたリモート・センシング技術が活用されてきた。
【０００３】
従来、衛星画像から対象地域の可視域、近赤外域の光反射率及び正規化植生指数（NDVI）を取得し、その値に基づいて、一年生草本植物の収量を予測する方法が提案されてきた（例えば、特許文献１参照）。特許文献１に記載の方法によれば、NDVIに基づいて収穫前に甜菜の根収量を予測することができる。また、対象とする森林のNDVIをリモート・センシングにより計測し、樹木の成長量を評価する方法が提案されてきた（例えば、特許文献２参照）。特許文献２に記載の方法によれば、高精度かつ高効率な樹木成長量の評価を実現することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１０-１６６８５１号公報
【特許文献２】特開２００８-７９５４９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ここで、ゴムノキのラテックス収量を把握し、ゴム農園の農業管理をするに際して、特許文献１及び２のようにNDVIから直接収量や成長量を推定する方法では、その予測精度に改善の余地があった。また、衛星画像を用いて、その年の樹木のバイオマスを推定しても、翌年以降のラテックス収量を予測することは困難であった。従って、かかる事情に鑑みてなされた本発明の目的は、高精度でゴムノキのラテックス収量を把握することができる、ゴムノキの農業管理支援情報提供方法及びゴムノキの農業管理方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成する本発明に係るゴムノキの農業管理支援情報提供方法は、画像処理部を備える装置により、ゴムノキのマルチスペクトル画像データを取り込むステップと、前記マルチスペクトル画像データから、正規化植生指数を算出するステップと、前記正規化植生指数に基づいて、前記マルチスペクトル画像に含まれるゴムノキの樹齢を推定するステップと、を実行することを含むことを特徴とする。このような方法によれば、高精度でゴムノキのラテックス収量を把握することができる。
【０００７】
また、本発明に係るゴムノキの農業管理支援情報提供方法において、前記マルチスペクトル画像は、近赤外領域の波長の反射強度データと、赤色波長領域の反射強度データと、を含むことが好ましい。この構成によれば、ゴムノキの樹齢推定精度を一層向上させることができるからである。
【０００８】
また、本発明にかかるゴムノキの農業管理支援情報提供方法において、前記正規化植生指数に基づいて、ゴムノキのラテックス収量を推定するステップをさらに含むことが好ましい。この構成によれば、ゴムノキの農業管理に関して一層有益な情報を提供することができるからである。
【０００９】
さらに、本発明にかかるゴムノキの農業管理支援情報提供方法において、前記マルチスペクトル画像は、衛星画像であることが好ましい。この構成によれば、比較的安価且つ高効率でゴムノキの農業管理支援情報を提供することができるからである。
【００１０】
上記目的を達成する本発明に係るゴムノキの農業管理方法は、上述のゴムノキの農業管理支援情報提供方法により提供された農業管理支援情報に基づいて、ゴムノキの農業管理を実施することを特徴とするものである。このような農業管理方法によれば、高効率な農業管理を実現することができる。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、高精度でゴムノキのラテックス収量を把握することができ、結果的に、高効率な農業管理を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明による方法の一例を示すフローチャートである。
【図２】本発明による方法により算出したNDVIを示す画像データの一例を示す図である。
【図３】本発明による方法にて使用するNDVIとゴムノキの樹齢と相関関係の一例を示す図である。
【図４】NDVIとゴムの収量との相関関係の一例を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明によるゴムノキの農業管理支援情報提供方法及び農業管理方法の一例について、図面を参照して詳細に説明する。
図１は、本発明による方法（以下、本法ともいう）の一例を示すフローチャートである。本発明による方法は、例えば、CPU（Central Processing Unit）やその他のプロセッサにより構成される画像処理部を備えるコンピュータにより実施される。画像処理部は、ラスターデータの演算機能を備える。まず、例えばインターフェースにより構成される画像取込部を介してゴムノキのマルチスペクトル画像データを取り込む（Ｓ０１）。ここで、マルチスペクトル画像データとは、複数の波長領域にわたる光強度値を含むデータである。特に、本発明の方法においては、正規化植生指数（NDVI）を算出する必要があるため、少なくとも赤色波長領域（波長６２０ｎｍ〜６９０ｎｍ）及び近赤外領域（波長７２０ｎｍ〜１２００ｎｍ）の反射強度値のデータを含む画像データを用いることが重要である。このようなデータとしては、可視〜近赤外のセンサを搭載した衛星画像であればよく、衛星画像としては、例えば、Landsat、SPOT、IKONOS、QuickBird、及びWorldViewといった衛星により取得された、マルチスペクトル画像が挙げられる。衛星画像を使用することにより、広大な面積にわたるゴム農園について、比較的安価且つ高効率で農業管理支援情報を提供することができる。
【００１４】
次に、ステップＳ０１で取り込まれたマルチスペクトル画像データから、NDVIを算出する（Ｓ０２）。NDVIの算出にあたり、式：NDVI＝（近赤外領域における光強度値−赤外領域における光強度値）／（近赤外領域における光強度値＋赤外領域における光強度値）を計算する。なお、NDVIは、植物の光合成有効放射吸収量、植物バイオマス量、葉面積指数などと高い相関関係がある。図２は、本発明による方法により算出したNDVIを示す画像データの一例を示す図である。上記式に従って算出したNDVIを、０〜２５５のグレースケールに割り当てて表示した画像である。図２に表示するNDVIを算出するために使用したマルチスペクトル画像の解像度は、２．４ｍであった。そして、各ピクセルについて算出したNDVIの値を、複数のピクセルを含むブロックごとに集計して、各ブロックに含まれる全てのピクセルのNDVIの値の平均値を、各ブロックのNDVIとして設定した。図２に示す画像中、黒っぽく表示されているブロックは、NDVIの値が比較的低いブロックである。これらのブロックでは、ゴムノキの光合成有効放射吸収量が比較的低く、すなわち、ゴムノキの光合成が比較的活発ではないことを意味する。反対に、図２に示す画像中、白っぽく表示されているブロックは、NDVIの値が比較的高いブロックである。これらのブロックでは、ゴムノキの光合成有効放射吸収量が比較的高く、すなわち、ゴムノキの光合成が比較的活発なことを意味する。
なお、NDVIの算出その他の解析処理は、例えば、MultiSpec（パリュー大学）や、Image J（アメリカ国立衛生研究所）、及びERDAS IMAGINE（ERDAS社）等の、一般的に流通しているソフトウェアを用いて実施することができる。
【００１５】
次に、ステップＳ０２で算出されたNDVIに基づいて、マルチスペクトル画像に含まれるゴムノキの樹齢を推定する（Ｓ０３）。図３及び図４に示すように、本発明者が検証したところ、NDVIとゴムノキの樹齢との間には非常に高い相関関係があることが新たに判明した。図３は、NDVIとゴムノキの樹齢との相関関係を検証した結果を示すグラフであり、図４はNDVIとゴムの収量との相関関係を示すグラフである。両者のR2値を比較すると、NDVIとゴムノキの樹齢との相関関係の高さを表すR2値は0.5083であり、NDVIとゴムの収量との相関関係の高さを表すR2値は0.0373であった。従って、NDVIとゴムノキの樹齢との相関関係が顕著に高いことが新たに判明した。本発明者は、このような新たな知見に基づいて、NDVIに基づいて推定したゴムノキの樹齢をゴムノキの農業管理支援情報として提供する、本願発明を完成した。本発明にかかる方法では、ゴムノキの樹齢の推定は、ステップＳ０２にて算出されたNDVIの値を、予め蓄積されたNDVIとゴムノキの樹齢との相関関係のデータに照会することによって、実施することができる。
【００１６】
次に、ステップＳ０３で算出されたゴムノキの樹齢に基づいて、ラテックス収量を推定する（Ｓ０４）。かかる推定は、ゴムノキの樹齢と収量との相関データが予め蓄積されたデータベースに、ステップＳ０３で算出されたゴムノキの樹齢を照合することにより実施する。このように、本発明にかかる方法において、まず、マルチスペクトル画像から算出したNDVIに基づいてゴムノキの樹齢を推定してから、得られた樹齢を用いてラテックス収量を推定することで、ラテックス収量の推定精度を一層向上させることができ、結果的に有益なゴムノキの農業管理支援情報を提供することができる。
【００１７】
このように、本法によれば、高精度でゴムノキのラテックス収量を把握することができる。これにより、年間を通じた収量予測や、今後のプランテーション計画に利用することができる定量的な農業管理支援情報を提供することが可能になる。
【００１８】
そして、本発明による農業管理方法では、CPUその他のプロセッサが、上記ステップＳ０２〜Ｓ０４でそれぞれ算出された、NDVI値、ゴムノキの推定樹齢、及びラテックス推定収量に基づいて、これらのパラメータと、必要追肥量との相関データが予め蓄積されたデータベースに照会することによって、追肥計画を決定する。特に、得られたNDVI値が小さい場合には、ゴムノキの光合成活性が低く、ゴムノキの葉の栄養不足が懸念されるため、追肥計画にNDVI値を反映することは、ラテックス収量を向上させる上で非常に有益である。
【００１９】
なお、本発明の趣旨及び範囲内で、多くの変更及び置換ができることは当業者に明らかである。従って、本発明は、上述の実施形態によって制限されるものと解するべきではなく、特許請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形や変更が可能である。例えば、本法において、衛星画像データに代えて航空写真データを用いることももちろん可能である。航空写真データを用いることで、衛星画像の撮影頻度にとらわれず、必要なときにゴムノキのデータを取得することが可能になる。
【図１】
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【図３】
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【図４】
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【図２】
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