(57)【要約】【課題】　遠隔解析から得られるデータを使って商品市場業務合理化の目的のため最も正確で適時の農作物の品質とバイアビィリティとの情報を得る。【解決手段】　本発明は農業の品質とバイアビィリティ情報を得るための、さらに拡張すると、農産物のバイヤーまたは販売者による作物の経済上の価値や情報を入手するための改良された方法の提供に向かっている。上記の１つ以上の問題を克服すること。短くまとめると、本発明の１つの特性により、農産物の経済上の価値を予測、モニタ、または推定する方法、遠隔イメージを得るステップから成る方法、質または量のパラメータ関係する特性に関する遠隔イメージを解析する方法、農産物のバイアビィリティを決定するための解析を用いる方法、または上記のバイアビィリティデータを利害関係者へ伝える方法に本発明は属する。さらに、上記の解析は地理的に離れた畑間の比較へ拡張可能で、商品先物市場に関する経済上の決定をする事を助ける。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
　農産物の経済上の価値を予測するもしくはモニタする方法であり、上記の方法は以下のステップを含む：
　（ａ）イメージデータを遠隔的に得る；
　（ｂ）所定の特性に関して遠隔イメージを解析する；
　（ｃ）農産物のバイアビィリティを決定するために上記の解析を使用する；および
　（ｄ）バイアビィリティのデータを利害関係者へ伝える。
【請求項２】
　ステップ（ｃ）が作物の窒素含有量、土壌の水分含有量、土壌の肥沃度、土壌の有機物含有量、地形、雑草の内訳、地表面状態、有害生物の繁殖状態、またはその特性を解析することを含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
　気象予報データと、農産物のより正確な将来の状態を予測するための過去の気象データを使用するステップをさらに含む請求項２に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
　本発明は一般には遠隔イメージ作成に関係するが、より詳細には、品質が農産物の市場における価格付けに多大な影響を与えることから、農産物の品質レベルを決定する過程に価値を付け加える遠隔イメージ作成の使用に関係する。更に、本発明はいろいろな作物のバイアビィリティ（ｖｉａｂｉｌｉｔｙ）を決定し、バイアビィリティを最大化するために必要なステップを決定し、更に上記の情報を利害関係者へ売却するために植物生育の遠隔解析に向けられている。本発明は作物取り扱いと貯蔵の効率がより高い農産物収益性を提供することから、売却用に作物を仕分けし、分類するのに有用な手法をも提供する。
【背景技術】
【０００２】
　植物生育の遠隔解析はいろいろな遠隔検出手段により可能だということは解析の当業者には知られた事である。上記の事柄は正規化偏差植生インデックス（Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ　Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ　Ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ　Ｉｎｄｅｘ）ＮＤＶＩにより達成されている。作物の健康状態の指標としてＮＤＶＩ方法は緑色度（ｇｒｅｅｎｎｅｓｓ）または生物量（ｂｉｏｍａｓｓ）の基準に関連付けられている。更に相対的健康状態を最大化し、肥料や水の正確な散布量を決定することを助けることにより上記の緑色度は作物のバイアビィリティを上げるための有益な方法を提供する。葉の葉緑素の量や色の反射率を解析するといった作物ベースの変数はとうもろこしのような多くの農産物の収穫予想を示す。サウスカロライナ大学のブリジット・ベースレイ（Ｂｒｉｄｇｅｔ・Ｂｅｅｓｌｅｙ）は技術論文（非特許文献１）の中でこの分野における成功を実証した。イリノイ大学アラバマ校のゴパラ（Ｇｏｐａｌａ）とティアン（Ｔｉａｎ）による技術論文（非特許文献２）には窒素量に基づく土壌と作物の変化状態を検出するために、高解像度カラー赤外線イメージ（ＣＩＲ）の使用がこの分野において開示されている。更にイリノイ大学のスチュワード（Ｓｔｅｗａｒｄ）とティアン（Ｔｉａｎ）は作物のうちの雑草を解析するためにマシン・ビジョンの使用が有用であると発表している。さらにスチュワード（Ｓｔｅｗａｒｄ）とティアン（Ｔｉａｎ）は遠隔的に検出したデータを解析するためにベイズ型分類機（Ｂａｙｅｓｉａｎ　Ｃｌａｓｓｆｉｅｒ）を利用する。そのようなベイズ型分類機は上記の発表の中で扱われているデータの種類を分別し分類（分級）するのにすぐに役立つ。
【０００３】
　遠隔イメージ作成により集められたデータは、地上の偵察によるまたは科学者の徒歩による初期の詳しい体系化された計測により得られた農作物の成長に密接に関係しているという事実はデータ解析の当業者には知られた事である。地上の真実（ｇｒｏｕｎｄ　ｔｒｕｔｈ）と呼ばれるこの技術は出版物（非特許文献３）の中でステルジェス（Ｓｔｅｌｌｊｅｓ）、コミス（Ｃｏｍｉｓ）、ウッド（Ｗｏｏｄ）、ライオンズ（Ｌｙｏｎｓ）らにより実証されている。上記の現在知られている解析技術が存在しているのにもかかわらず、私たちの知る限りでは、農産物や植物を売買する人達へのバイアビィリティおよび品質の予報者として上記の情報を使用するという目的のために上記のデータが使用されたことはない。収穫前に与えられた畑での農作物や植物の品質を決定する上記のデータの使用は上記の畑でのリアルタイムまたはリアルタイムに近いベースで産物の量と産物の質をバイヤーが知ることが出来るようにすることにより農産物バイヤーのための価格付け過程を大幅に整備し改良する。上記の情報は将来予測される顧客のために農産物バイヤーに畑をより正確に評価してもらうことを可能にする。上記の顧客は畑のより正確な品質パラメータから成る知識を得る。
【非特許文献１】とうもろこし畑への水と窒素の散布の指標の１つとしての植生指標の解析（Ａｎａｌｙｓｉｓ　ｏｆ　Ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ　Ｉｎｄｉｃｅｓ　ａｓ　ａ　Ｍｅａｓｕｒｅ　ｏｆ　Ａｐｐｌｉｅｄ　Ｗａｔｅｒ　ａｎｄ　Ｎｉｔｒｏｇｅｎ　Ｔｒｅａｔｍｅｎｔｓ　ｉｎ　ａ　Ｃｏｒｎｆｉｅｌｄ）
【非特許文献２】デジタル空間イメージ作成を使った畑内のとうもろこしの変化状態の検出とバイアビィリティの予想（Ｉｎ−Ｆｉｅｌｄ　Ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ　Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｖｉａｂｉｌｉｔｙ　Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ　ｉｎ　Ｃｏｒｎ　Ｕｓｉｎｇ　Ｄｉｇｉｔａｌ　Ａｅｒｉａｌ　Ｉｍａｇｉｎｇ）
【非特許文献３】空から地上へ．．．研究者達は地上の真実を捕らえるステルジェス、コミス、ウッド、ライオンズ著　農業リサーチ１９９９年３月号（Ｆｒｏｍ　Ｓｋｙ　ｔｏ　Ｅａｒｔｈ．．．Ｒｅｓｅａｒｃｈｅｒｓ　Ｃａｐｔｕｒｅ　Ｇｒｏｕｎｄ　Ｔｒｕｔｈ　ｂｙ　Ｓｔｅｌｌｊｅｓ，Ｃｏｍｉｓ，Ｗｏｏｄ　ａｎｄ　Ｌｙｏｓ，Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ，Ｍａｒｃｈ　１９９９）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
　今のところ費用のかかる地上を偵察する方法により作物情報を集めることが農業アドバイザーの日課となっている。歴史的にサンプリングの規模が小さく、または数が少なく統計的危険を提起する。さらに一般的に使われているベンチテストは時間を費やすし、広い作物エリアに関する広範囲の結論を出すには限られた値しか得られない。
【０００５】
　結果として、遠隔解析から得られるデータを使って商品市場業務合理化の目的のため最も正確で適時の農作物の品質とバイアビィリティとの情報を得ることがとても望ましく非常に重要である。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
　本発明は農業の品質とバイアビィリティ情報を得るための、さらに拡張すると、農産物のバイヤーまたは販売者による作物の経済上の価値や情報を入手するための改良された方法の提供に向けられている。上記の１つ以上の問題を克服すること。短くまとめると、本発明の１つの特性により、農産物の経済上の価値を予測、モニタ、または推定する方法、遠隔イメージを得るステップから成る方法、質または量のパラメータ関係する特性に関する遠隔イメージを解析する方法、農産物のバイアビィリティを決定するための解析を用いる方法、または上記のバイアビィリティデータを利害関係者へ伝える方法に本発明は属する。さらに、上記の解析は地理的に離れた畑間の比較へ拡張可能で、商品先物市場に関する経済上の決定をする事を助ける。この文脈において先物は将来の納入契約上で売買される商品または在庫として定義される。
【０００７】
　本発明の、上記のまたは他の目的は、可能な場合には、図の中で共通である同じ要素を示すために、同一の参照番号が用いられている下記の説明と図を参考に理解すればよりはっきりと理解できる。
【発明の効果】
【０００８】
　本発明は下記の本来備わっている利点がある。例えば遠隔で作物の健康状態をモニタすることと、上記モニタに基づいた予想されるバイアビィリティの解析とは生産者と将来購入予定のバイヤーがあるエリアの植物のバイアビィリティを決定する事を可能にする。本発明のもう１つの明白な利点はデータの収集に関係した人の介入の必要性を減らし、人を寄せ付けない場所や状況への旅行を減らし、高価な作物品質のベンチテストを減らし、またはしばしば簡単に解釈を誤ってしまう小さい規模のサンプリングを減らすことである。適時の水や肥料の使用を決定すると共に、この収益性をよりよくする上手な取り扱いのためのより正確なデータが役に立つことは生産者にとって好都合ある。加えて遠隔検出は影響を定期的にモニタするという利点を備えているため、作物に関して変化する気象状況がモニタされてきている。さらに気象のモニタは生産者かつ／または他の利害関係のある第三者に、未来のバイアビィリティと、作物の品質と、究極としては価値と、価格付けとの予測を援助する。
【０００９】
　上記の気象情報の使用は生産者にとっての価値に関する利益を最大化する。さらに、現実にはより競争が激しく、より相関した、またより国際的となった市場で売買が増加している農産物バイヤーと農産物販売者とによる農産物のより正確な価格付けを可能にすることにより、リアルタイムの気象情報の使用は全ての利害関係者への満足できる利益の予想を増大させる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
　図１を参照すると、地球２０の半球部分の宇宙ベース空間図１０が示されている。遠隔検出機能を備えた人工衛星３０は遠隔検出するときの視野４０経由で、破線で示された作物畑５０を解析する。
【００１１】
　図２を参照すると、例示的目的のためとうもろこしを参照して、農作物または植物のうちいくつもの遠隔イメージ作成を用いた地上ベースの応用例５５が示されている。容器１００内の温度と相対湿度と大気圧とを計測するようないろいろな大気センサ機器とともに遠隔カメラ８０や風速計９０を支える塔７０を備えたピックアップトラック６０。エリア１１０のモニタをすることにより最高級ブルーリボン（ｂｌｕｅ−ｒｉｂｂｏｎ）のとうもろこし１２０を検出するカメラ８０が示されている。更に示されているのはエリア１１０をモニタすることによりカメラ８０で飼料用になるとうもろこしの茎１２１を検出する地上ベースの遠隔センサである。遠隔センサ１３０は内部に大気センサ１００が統合され、アンテナ１４０と通信リンク１５０経由で全ての集めた情報を伝送する。さらにケーブル１４５の形のようにハード的に繋がったものをアンテナ１４０の代わりに用いてもよい。この点で当業者ならば飛行機などのように他の種類の遠隔検出の仕組みもあるということを理解して欲しい。
【００１２】
　図３を参照すると、緑色をした葉の色の反射率強度１７０の波長１８０に対する分布１９０を示すグラフ１６０が表わされている。緑色の葉の反射率は波長８００ｎｍ付近の赤外線が高いと示している。技術背景のところで記したように、波長１８０に応じた作物の緑色をした葉の反射率スペクトルの強度１７０は上記作物の健康状態全体における１つの指標である。
【００１３】
　土壌の健康状態全体も遠隔検出で測定可能である。作物の窒素含有量と、土壌の水分含有量と、土壌の肥沃度と、土壌の有機物含有量と、地形と、雑草の内訳と、岩などの地表面状態とは全て作物のバイアビィリティに影響する変量である。明らかに、最適なスペクトルの波長範囲または上記（作物の窒素含有量など）の指標を評価する範囲は特定の化学成分または作物のバイアビィリティや健康状態を決定する要素による指標により測定される。例えば、向上した作物のバイアビィリティや健康状態につながる土壌の重要な要素はいろいろな反射率の波長で評価される。または、減少する有機物の相対濃度のような土壌の有機物含有に関する指標は赤外線の波長で評価される。さらに有害生物の繁殖状態（ｉｎｆｅｓｔａｔｉｏｎｓ）、または種の種類や遺伝子組み換えによる特性や特徴に関連する印をつけた作物の検出にも利用できる。
【００１４】
　次に図４を参照すると、２重グラフ１９５が２つの離れた広帯域にわたる強度１７０の波長１８０に対する反射率曲線を表す。例えば最高級ブルーリボンのとうもろこし１２０のような植物畑５０からの反射光の波長１８０に対する反射光の強度１７０は上の曲線２００と下の曲線２１０として描かれる。上の曲線２００と下の曲線２１０との２つの曲線は異なる時にとられた同一作物畑の反射スペクトルデータを表す。上記のデータは最高級ブルーリボンのとうもろこし１２０の畑５０からの反射光のスペクトル解析により導き出された。波長に対してより高い強度１７０を示す上の曲線２００は下の曲線２１０と比較すると窒素２２０と、水２３０と地中の有機物含有量２４０との量に関してより多くの量を示す。上の曲線２００で示された反射率のスペクトルデータが下の曲線２１０より早い時期にとられたと仮定すると、特にこの畑５０の部分においてこの結果の解析が作物の品質低下を示している。明らかに、解析したエリアの健康状態によりかなり異なった曲線が得られるが、反射率強度１７０の波長に対する比較は作物と畑５０との健康状態の解析には有力なツールである。
【００１５】
　図５を参照すると、フローチャート２５０が示され、最高級ブルーリボンのとうもろこし１２０の品質を落とす雑草の種類を決定するに至るステップを詳しく説明している。雑草解析の開始時（ステップＳ１）に、遠隔イメージが得られ（ステップＳ２）ソフトウェアフィルターアルゴリズム、エキスパートシステム、または鑑定人の検査（ステップＳ３）を通過する。上記のソフトウェアフィルター、エキスパートシステム、または鑑定人（ステップＳ３）はイメージデータをベイズ型分類機（ステップＳ４）へまで検査を通過する似たようなデータのパケットに分割する。ベイズ型分類機は統計的確実性を上記データから構築して（ステップＳ５）、ベイズ型データを既に特定済みの雑草のデータベース（ステップＳ６）と比較した時に雑草の種類と集合とについての結論を導き出す。上記のデータは雑草の内訳と集合とから成る雑草レポートとしてのアウトプットである。
【００１６】
　次に図６を参照すると、気象フローチャート２６０が示され、気象が最高級ブルーリボンのとうもろこし１２０の畑５０のバイアビィリティと品質とにどのように影響するかを決定するに至るステップを詳しく説明する。断続的なまたはリアルタイムな気象解析の開始時（ステップＳ８）に、風速計９０や他の大気センサ機器容器１００（図２）のような機器から遠隔気象データが集められる（ステップＳ９）。集められた気象データは解析（ステップＳ１０）されベイズ型気象分類機（ステップＳ１１）に至るまでの検査を通過する。ベイズ型分類機による解析後に気象データは似たような情報の束（ステップＳ１２）に編成される。出力データ（ステップＳ１２）は現在の気象状況のリアルタイムデータ（ステップＳ１３）を表す。そして上記の情報は作物のバイアビィリティデータに相互に関連する過去の気象状況のデータベース（ステップＳ１４）に断続的にまたはリアルタイムに比較される。この比較は現在予測される作物のバイアビィリティと作物の品質データとにリンクする比較に基づく作柄予測を出力する（ステップＳ１５）。
【００１７】
　次に図７を参照すると、データベース比較のフローチャート２７０が示され、どのように遠隔イメージデータが最高級ブルーリボンのとうもろこし１２０の畑５０における作物の健康状態とバイアビィリティとを決定するのに用いられるかを決定するに至るステップを示す。作物畑５０にどのよう種類の被害が発生したかを分類するため（すなわち干ばつ、風、雹、などの）、ベイズ型分類機に基づいた被害分析は以前保存された被害データを比較しまた以前保存された被害データを新しく得られたイメージと比較する。被害分析の開始時（ステップＳ１６）に遠隔イメージが得られ（ステップＳ１７）ソフトウェアフィルター（ステップＳ１８）までの検査を通過する。ソフトウェアフィルタ（ステップＳ１８）はイメージデータをベイズ型分類機（ステップＳ１９）まで通過する似たようなデータから成るパケットに分割する。ベイズ型分類機（ステップＳ１９）はイメージデータを以前分類された作物被害のイメージのデータベース（ステップＳ２１）と比較される断片（ステップＳ２０）に分類する。以前の作物被害の発生によりデータベース中のデータは以前決定された作物のバイアビィリティと品質のデータを備えているので分類されたイメージのデータベース（ステップＳ２１）との比較により上記のデータは作物のリアルタイムのバイアビィリティと品質を決定する作物被害レポート（ステップＳ２２）として出力される。以前の解析の時に集められた上記のデータは作物被害の種類の価値ある基準の参照とどのように作物のバイアビィリティに影響するかを与えます。さらに、土壌の酸素含有量、とうもろこしの油分含有量、ぶどうの糖分含有量、搾ったオレンジの液体含有量、または土壌の窒素含有量などの所定のパラメータによりあるエリアの遠隔検出は肥料などの追加的手当てが必要かどうかを決定する。時間が経てば、上記のベイズ型の方法により上記のイメージが複数得られる。すぐ前のイメージが得られた時の作物の状態を決定するために所定のパラメータの変化が解析される。最も新しく得られたイメージを過去にまたは最近得られたイメージと共に解析する事により、作物に水を散布し、適当な肥料を加える修正作業が実施できる。
【００１８】
　次に図８を参照すると、ブロック図２８０は今まで説明したいろいろなベイズ型分類機２８５から出力されたいろいろな作物バイアビィリティデータレポートが農業アドバイザー２９０、農産物取引業者３００、農産物販売者３１０、卸し売り商人３２０、農産物生産者３３０、他の商品顧客３４０、または他の利害関係者３５０のような、先物（ｆｕｔｕｒｅｓ）に興味のある顧客へ伝えられる事（販売のために提供）を示す。ここで使われている先物は、将来の納入契約上で売買される商品または在庫として定義される。
【００１９】
　図９を参照すると、ベイズ型データ２８６に基づいた農産物の品質を同定し分類するステップを示す作物のバイアビィリティブロック図が示されている。ベイズ型データ２８６は最高級ブルーリボンのとうもろこし１２０などの農産物を油分含有量３８０、糖分含有量３９０、物理的見栄え４００、物理的大きさ４１０、または水分含有量４２０などの品質サブクラスに分類する分類機能３７０を通過する。ここで上記の点において当業者ならば他の農業における特性の品質のうち多数が上記のような方法で分類できる事を理解して欲しい。
【００２０】
　次に図１０を参照すると、詳しく説明しているのは最高級ブルーリボンのとうもろこし１２０のような分類された農産物用の中央配送システム４７０の配送ブロック図４３０である。遠隔検出とこれまで説明してきたベイズ型分類方法の能力により最高級ブルーリボンのとうもろこし１２０は高油分含有４４０、高糖分含有４５０、または物理的見栄え良４６０などの品質のグループに分類できる。中央配送機構４７０は調理油製造業者４８０、コーンシロップ製造業者４９０またはポップコーン製造業者５００などのバイヤーに接触し売却する能力を備えている。よりよい品質の分類はバイヤーが必要なときにまさしく必要なものを購入できるので作物の潜在的バイヤーへのより速い売却により明らかになるという点で中央配送機構４７０は重要な競争力のある利点を生み出す。
【００２１】
　次に図１１を参照すると、３つの貯蔵施設またはサイロから成る倉庫図５１０が示されている。貯蔵施設またはサイロＮＯ．１は５２０、例えば、油分含有量が９０％より多い最高級ブルーリボンのとうもろこし１２０が蓄えられている。貯蔵施設またはサイロＮＯ．２は５３０、例えば、油分含有量が７５％から９０％のレッドリボン（ｒｅｄ　ｒｉｂｂｏｎ）のとうもろこし１２２が蓄えられている。貯蔵施設またはサイロＮＯ．３は５４０、例えば、油分含有量が７５％以下のイエローリボン（ｙｅｌｌｏｗ　ｒｉｂｂｏｎ）のとうもろこし１２３が蓄えられている。貯蔵施設やサイロ内の農産物の貯蔵にかかるコストが固定で知られているため、先天的なものを作物の品質により特定の施設に仕分ける能力はコスト的に有利である。それ故、最高級ブルーリボンのとうもろこし１２０のように物理的特性により決定される値段で農産物の売却を可能にすることにより品質による分類は持ち越し費用を著しく減少させる。明らかに、貯蔵施設またはサイロＮＯ．３に５４０貯蔵されたとうもろこしより貯蔵施設またはサイロＮＯ．１に５２０貯蔵された最高級ブルーリボンのとうもろこしの方を著しく高い値段で売る能力は値段による農産物の仕分けにより貯蔵コストを減少させる。上記のような方法で、固定容器中での保存単価を最小にするのだから最高級ブルーリボンのとうもろこしを飼料用になるとうもろこしと混ぜることを避けている。通常、貯蔵費はポンドまたは容量で請求されるので、上記の方法は価値を最大化する。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】遠隔イメージ作成の応用例の宇宙ベース図である。
【図２】遠隔感知する応用例の地上ベースの図である。
【図３】反射波長に対する強度図である。
【図４】反射波長の広帯域反射率曲線に対する２つの異なった強度のグラフである。
【図５】ベイズ型分類機のソフトウェアベースのフローチャートである。
【図６】気象データを結合するためのベイズ型分類機のソフトウェアベースのフローチャートである。
【図７】作物被害の決定を合併するためのベイズ型分類機のソフトウェアベースのフローチャートである。
【図８】いろいろな利害関係のある顧客への売却のためのベイズ型分類機データ報告を詳しく説明しているブロック図である。
【図９】物理的特性により分類されたベイズ型分類機データのブロック図である。
【図１０】上記の物理的特性を必要とする特定の顧客に、特定の物理的特性を備えた産物が配送される農産物の道順を決める中央配送機構について詳しく説明しているブロック図である。
【図１１】とうもろこし油のように望まれる物理的特性を備えたパーセントで表される内容物で選別した農産物の図である。
【符号の説明】
【００２３】
　１０…宇宙ベースの空間図
　２０…地球
　３０…人工衛星
　４０…遠隔検出図
　５０…畑
　５５…地上ベースの応用例
　６０…ピックアップトラック
　７０…塔
　８０…遠隔カメラ
　９０…風力計
　１００…容器
　１１０…モニタエリア
　１２０…最高級ブルーリボンのとうもろこし
　１２１…飼料用とうもろこし
　１２２…レッドリボンのとうもろこし
　１２３…イエローリボンのとうもろこし
　１３０…地上ベースの遠隔センサ
　１４０…アンテナ
　１５０…通信リンク
　１６０…グラフ
　１７０…反射率強度
　１８０…波長
　１９０…反射率分布
　１９５…二重グラフ
　２００…上の曲線
　２１０…下の曲線
　２２０…窒素
　２３０…水
　２４０…有機物含有量
　２５０…フローチャート
　２６０…気象フローチャート
　２７０…データベース比較のフローチャート
　２８０…ブロック図
　２８５…ベイズ分類機
　２８６…ベイズ分類機
　２９０…農業アドバイザー
　３００…農産物取引業者
　３１０…農産物販売者
　３２０…卸し売り商人
　３３０…農産物生産者
　３４０…他の商品顧客
　３５０…他の利害関係者
　３６０…作物のバイアビィリティブロック図
　３７０…分類機能
　３８０…油分含有量
　３９０…糖分含有量
　４００…物理的見栄え
　４１０…物理的大きさ
　４２０…水分含有量
　４３０…配送ブロック図
　４４０…高油分含有
　４５０…高糖分含有
　４６０…物理的見栄え良
　４７０…中央配送機構
　４８０…調理油製造業者
　４９０…コーンシロップ製造業者
　５００…ポップコーン製造業者
　５１０…倉庫図
　５２０…サイロＮＯ．１
　５３０…サイロＮＯ．２
　５４０…サイロＮＯ．３
【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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