(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータが、
地表の各位置に該当する位置情報毎に近赤外成分の波長領域の反射スペクトル強度を対応付けた反射スペクトル強度の時系列データを入力する処理と、
入力された時系列データの中に、前後で前記反射スペクトル強度が所定の変化量以上又は所定の変化率以上である区間が存在しない場合、当該時系列データに対応付けられた圃場が耕作放棄地であると判定する処理と
を実行することを特徴とする耕作放棄地判定方法。
【請求項２】
前記判定する処理は、前記時系列データの中に、前後で前記反射スペクトル強度の減少量又は減少率が所定の閾値以下である区間が存在するか否かにより、前記圃場が耕作放棄地であるか否かを判定することを特徴とする請求項１に記載の耕作放棄地判定方法。
【請求項３】
前記判定する処理は、前記時系列データの中に、前後で前記反射スペクトル強度の上昇量又は上昇率が所定の閾値以上である区間が存在するか否かにより、前記圃場が耕作放棄地であるか否かを判定することを特徴とする請求項１に記載の耕作放棄地判定方法。
【請求項４】
前記判定する処理は、前記時系列データの中に、前後で前記反射スペクトル強度の減少量が第１の変化量以下又は前記反射スペクトル強度の減少率が第１の変化率以下である区間、及び、前後で前記反射スペクトル強度の上昇量が第２の変化量以上又は前記反射スペクトル強度の上昇率が第２の変化率以上である区間の両方が存在するか否かにより、前記圃場が耕作放棄地であるか否かを判定することを特徴とする請求項１に記載の耕作放棄地判定方法。
【請求項５】
前記入力する処理は、近赤外線の波長領域の前記反射スペクトル強度に関する時系列データを入力することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の耕作放棄地判定方法。
【請求項６】
前記入力する処理は、複数の圃場ごとに前記時系列データを入力し、
前記判定する処理は、前記複数の圃場ごとに当該圃場が耕作放棄地であるか否かを判定することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１つに記載の耕作放棄地判定方法。
【請求項７】
前記コンピュータが、
前記複数の圃場を含む地図に、各圃場に関する判定結果を対応付けて出力する処理をさらに実行することを特徴とする請求項６に記載の耕作放棄地判定方法。
【請求項８】
コンピュータに、
地表の各位置に該当する位置情報毎に近赤外成分の波長領域の反射スペクトル強度を対応付けた反射スペクトル強度の時系列データを入力する処理と、
入力された時系列データの中に、前後で前記反射スペクトル強度が所定の変化量以上又は所定の変化率以上である区間が存在しない場合、当該時系列データに対応付けられた圃場が耕作放棄地であると判定する処理と
を実行させることを特徴とする耕作放棄地判定プログラム。
【請求項９】
地表の各位置に該当する位置情報毎に近赤外成分の波長領域の反射スペクトル強度を対応付けた反射スペクトル強度の時系列データを入力する入力部と、
入力された時系列データの中に、前後で前記反射スペクトル強度が所定の変化量以上又は所定の変化率以上である区間が存在しない場合、当該時系列データに対応付けられた圃場が耕作放棄地であると判定する判定部と
を有することを特徴とする耕作放棄地判定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、耕作放棄地判定方法、耕作放棄地判定プログラム及び耕作放棄地判定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、圃場における画像に基づき圃場管理を行う技術がある。例えば、圃場で栽培する植物を撮影した画像の分光スペクトルの時間変化に基づいて、植物の生育状況を管理する技術がある。また、圃場で栽培する植物の果実に対して光を照射した際の反射スペクトルの特性に基づいて、果実の糖度を管理する技術がある。また、圃場の土壌に対して位置毎に照射した際の反射スペクトルに基づいて、圃場の土壌特性を管理する技術がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−２２０５６９号公報
【特許文献２】特開２００６−０５５７４４号公報
【特許文献３】特開２００８−０３２４５０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、近年、農業従事者の高齢化、経営状態の悪化、後継者不足、相続等による土地持ち非農家の増加等の要因により、耕作が放棄される農地が増えつつある。そして、今後、耕作条件が悪い中山間地だけではなく、比較的条件のよい平地農業地帯であっても、耕作放棄地が増えることが懸念されている。耕作放棄地の増加は、国土保全、水源かん養等、農業が有する多面的な機能低下につながる。また、耕作放棄地の増加は、雑草の繁茂、病害虫の発生、鳥獣被害等の要因ともなり、近隣の耕作地における農業生産活動に対して悪影響を与えることはもちろんのこと、農地集積の阻害ともなる。よって、耕作放棄地の解消が望まれている。
【０００５】
従って、まずは現状の耕作放棄地を正確に把握したいという要請がある。しかし、圃場での実際の作付けの有無を把握せず、申告、聞き取り等の調査で対応しているため、耕作放棄地の把握が不正確である。また、圃場毎に目視による実地調査を行うと、多大な工数が発生する。また、調査した時点が、作付け前の圃場であると、耕作放棄地として誤判断される場合がある。このため、一定の期間をかけて、人手を介して、圃場が耕作放棄地であるか否かを評価することが望まれるが、多大な工数が発生する。
【０００６】
そして、上記の技術は、圃場における個々の作物の生育管理、個々の果実の糖度管理、個々の圃場の土壌特性管理という微視的問題を解決するに過ぎず、耕作放棄地は把握できない。
【０００７】
１つの側面では、耕作放棄地を把握できる耕作放棄地判定方法、耕作放棄地判定プログラム及び耕作放棄地判定装置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】
【０００８】
一態様の耕作放棄地判定方法は、コンピュータが、１以上の波長領域の強度に関する時系列データを入力する。そして、コンピュータが、入力された時系列データの中に、前後で強度が所定の変化量以上又は所定の変化率以上である区間が存在するか否かにより、当該時系列データに対応付けられた圃場が耕作放棄地であるか否かを判定する。
【発明の効果】
【０００９】
耕作放棄地を把握できる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、実施例１に係る耕作放棄地判定装置の機能的構成の一例を示すブロック図である。
【図２Ａ】図２Ａは、実施例１に係る反射スペクトル強度の時系列データの一例を示す図である。
【図２Ｂ】図２Ｂは、実施例１に係るスペクトル強度変化率の時系列データの一例を示す図である。
【図２Ｃ】図２Ｃは、圃場情報の一例を示す図である。
【図３】図３は、実施例１に係る耕作放棄地判定処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図４】図４は、実施例１に係る耕作放棄地判定処理結果の出力態様の一例を示す図である。
【図５Ａ】図５Ａは、土壌の反射スペクトルの強度分布の一例を示す図である。
【図５Ｂ】図５Ｂは、小麦圃場の反射スペクトルの強度分布の一例を示す図である。
【図５Ｃ】図５Ｃは、ばれいしょ圃場の反射スペクトルの強度分布の一例を示す図である。
【図５Ｄ】図５Ｄは、てんさい圃場の反射スペクトルの強度分布の一例を示す図である。
【図５Ｅ】図５Ｅは、草地の反射スペクトルの強度分布の一例を示す図である。
【図６】図６は、実施例２に係るスペクトル強度変化率の時系列データの一例を示す図である。
【図７】図７は、実施例２に係る耕作放棄地判定処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図８】図８は、実施例３に係る耕作放棄地判定装置の機能的構成の一例を示すブロック図である。
【図９Ａ】図９Ａは、実施例３に係る圃場状態判定基準データの一例を示す図である。
【図９Ｂ】図９Ｂは、実施例３に係る圃場状態判定基準データの一例を示す図である。
【図１０】図１０は、実施例３に係る耕作放棄地判定処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、実施例３に係る耕作放棄地判定処理結果の出力態様の一例を示す図である。
【図１２】図１２は、耕作放棄地判定装置を含む耕作放棄地判定システムの構成の一例を示す図である。
【図１３】図１３は、実施例１〜３に係る耕作放棄地判定プログラムを実行するコンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下に添付図面を参照して本願に係る耕作放棄地判定方法、耕作放棄地判定プログラム及び耕作放棄地判定装置について説明する。なお、以下の各実施例の説明では、重複する同一の構成又は処理について説明を省略する。また、以下の各実施例は開示の技術を限定するものではない。そして、各実施例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
【実施例１】
【００１２】
［実施例１に係る耕作地判定装置の構成］
図１は、実施例１に係る耕作放棄地判定装置の機能的構成の一例を示すブロック図である。実施例１に係る耕作放棄地判定装置１０は、耕作放棄地判定プログラムが実行されるコンピュータである。耕作放棄地判定装置１０は、所定期間にわたる所定周期で人工衛星、航空機等から地表をリモートセンシングして取得した、地表の各位置に該当する位置情報毎に所定波長領域の反射スペクトル強度を対応付けた反射スペクトル強度の時系列データを入力する。位置情報は、例えば、緯度及び経度、地表の地点を表す所定の座標系の座標等である。そして、耕作放棄地判定装置１０は、所定波長領域の反射スペクトル強度の時系列データの変化から、各位置情報に対応する圃場が耕作放棄地であるか否かの判定結果を出力する耕作放棄地判定サービスを提供する。
【００１３】
所定波長領域の反射スペクトル強度は、太陽光が地表で反射した反射光のスペクトル強度である。所定波長領域は、例えば、Ｇ（緑成分の波長領域）：５００〜５９０ｎｍ程度、Ｒ（赤成分の波長領域）：６１０〜６８０ｎｍ程度である。また、所定波長領域は、例えば、ＮＩＲ（Near  InfraRed、近赤外成分の波長領域）：７８０〜８９０ｎｍ程度、ＳＷＩＲ（Short  Wave  Infrared  Radiometer、短波長赤外成分の波長領域）：１，５８０〜１，７５０ｎｍ程度である。つまり、所定波長領域は、Ｇ、Ｒ、ＮＩＲ、ＳＷＩＲの４つのバンドのうちの少なくとも１つである。これら４つのバンドの反射光のスペクトル強度は、地表のマルチスペクトル画像を取得するマルチスペクトルセンサ又は地表のハイパースペクトル画像を取得するハイパースペクトルセンサにより得られる。
【００１４】
耕作放棄地判定装置１０は、一例として、デスクトップ型又はノート型のパーソナルコンピュータなどの情報処理装置を採用することができる。この他、耕作放棄地判定装置１０には、上記のパーソナルコンピュータなどの据置き型の端末のみならず、各種の携帯端末装置を採用することもできる。例えば、携帯端末装置の一例として、スマートフォン、携帯電話機やＰＨＳ（Personal  Handyphone  System）などの移動体通信端末、さらには、ＰＤＡ（Personal  Digital  Assistants）などのスレート端末等がその範疇に含まれる。
【００１５】
なお、実施例１では、あくまで一例として、耕作放棄地判定装置１０が上記の耕作放棄地判定プログラムを外部のリソースに依存せずに単独で実行するスタンドアローンで耕作放棄地判定サービスを提供する場合を想定する。詳細は後述するが、耕作放棄地判定サービスは、スタンドアローンで提供される実装に限定されない。例えば、クライアントに対し、耕作放棄地判定プログラムを実行することにより耕作放棄地判定サービスを提供するサーバ装置として耕作放棄地判定装置１０を設けることによってクライアントサーバシステムとして構築することもできる。
【００１６】
図１に示すように、耕作放棄地判定装置１０は、記憶部１１と、制御部１２と、入出力Ｉ／Ｆ（Inter  Face）部１３とを有する。耕作放棄地判定装置１０は、反射スペクトル強度の時系列データの入力を受け付ける入力装置１、及び耕作放棄地判定結果を出力する出力装置２が接続される。入力装置１は、例えばキーボード、マウス、タッチパネル、イメージスキャナ等の入力機器である。または、入力装置１は、反射スペクトル強度等の耕作放棄地判定処理に用いるデータが記憶された記憶媒体又は記憶装置からデータを読み出して耕作放棄地判定装置１０へ入力する装置であってもよい。また、出力装置２は、ディスプレイ装置、プリンタ装置等、耕作放棄地判定処理の結果を出力する装置である。または、出力装置２は、耕作放棄地判定処理の結果を記憶可能な記憶媒体又は記憶装置へデータを書き込む装置であってもよい。耕作放棄地判定装置１０は、入出力Ｉ／Ｆ部１３を介して、入力装置１及び出力装置２が接続される。
【００１７】
記憶部１１は、制御部１２で実行されるＯＳ（Operating  System）、耕作放棄地判定プログラムを始め、アプリケーションプログラムなどの各種プログラムに用いられるデータを記憶するデバイスである。記憶部１１は、一例として、耕作放棄地判定装置１０における主記憶装置として実装される。例えば、記憶部１１には、各種の半導体メモリ素子、例えばＲＡＭ（Random  Access  Memory）やフラッシュメモリを採用できる。また、記憶部１１は、補助記憶装置として実装することもできる。この場合、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）、光ディスクやＳＳＤ（Solid  State  Drive）等を採用できる。
【００１８】
記憶部１１は、スペクトル時系列データ記憶部１１ａと、スペクトル変化率時系列データ記憶部１１ｂと、圃場情報記憶部１１ｃとを有する。スペクトル時系列データ記憶部１１ａは、スペクトル時系列データ１１ａ−１（図２Ａ参照）を記憶する。スペクトル変化率時系列データ記憶部１１ｂは、スペクトル変化率時系列データ１１ｂ−１（図２Ｂ参照）を記憶する。圃場情報記憶部１１ｃは、圃場情報１１ｃ−１（図２Ｃ参照）を記憶する。
【００１９】
［実施例１に係る反射スペクトル強度の時系列データ］
図２Ａは、実施例１に係る反射スペクトル強度の時系列データの一例を示す図である。各時系列データの各データに対応する各「時」を『期』呼ぶこととする。『期』は、各時系列データの各データに対応する「区間」でもある。以下、反射スペクトル強度の時系列データを、スペクトル時系列データと呼ぶ。スペクトル時系列データ１１ａ−１は、リモートセンシングにより得られた位置情報毎の反射スペクトル強度の時系列データの各『期』における位置情報毎の反射スペクトル強度を、圃場情報１１ｃ−１で規定される各圃場について平均した時系列データである。すなわち、スペクトル時系列データ１１ａ−１は、圃場毎の反射スペクトル強度の平均値の時系列データである。なお、スペクトル時系列データ１１ａ−１は、圃場毎の反射スペクトル強度の平均値の代わりに、各圃場における各『期』のスペクトル強度の最頻値、中央値等の代表値を、当該圃場における当該『期』の各スペクトル強度としてもよい。
【００２０】
スペクトル時系列データ１１ａ−１は、『圃場ＩＤ（IDentidier）』毎に、複数の『期』と、『Ｇ』『Ｒ』『ＮＩＲ』『ＳＷＩＲ』のそれぞれの反射スペクトル強度が対応付けられている。『期』は、所定の“基準日”から３０日（１ヶ月）毎に、各『圃場ＩＤ』に対応する圃場の反射スペクトル強度を定期的に収集したタイミングを示す。図２Ａの例では、所定の“基準日”及び“基準日”から３０日（１ヶ月）後毎の“１ヶ月後”〜“６ヶ月後”をそれぞれ１つの『期』とし、各『期』に反射スペクトル強度が対応付けられることにより、各『圃場ＩＤ』における反射スペクトルの時系列データをなす。
【００２１】
図２Ａにおいて、例えば、『圃場ＩＤ』が“Ｆ００１”である場合に、“基準日”における『Ｇ』『Ｒ』『ＮＩＲ』『ＳＷＩＲ』のそれぞれの反射スペクトル強度がそれぞれ“９２”“８１”“１２０”“８０”である。また、例えば、『圃場ＩＤ』が“Ｆ００１”である場合に、“６ヶ月後”における『Ｇ』『Ｒ』『ＮＩＲ』『ＳＷＩＲ』のそれぞれの反射スペクトル強度がそれぞれ“９６”“８８”“１１９”“８５”である。
【００２２】
［実施例１に係るスペクトル強度変化率の時系列データ］
図２Ｂは、実施例１に係るスペクトル強度変化率の時系列データの一例を示す図である。以下、スペクトル強度変化率の時系列データを、スペクトル変化率時系列データと呼ぶ。スペクトル変化率時系列データ１１ｂ−１は、『圃場ＩＤ』毎に、複数の『期』と、『ＮＩＲの変化率』と、『変化率が閾値以上』と、『耕作地判定結果』とが対応付けられている。図２Ｂにおける『圃場ＩＤ』及び『期』は、図２Ａにおける『圃場ＩＤ』及び『期』と対応する。図２Ｂの例では、所定の“基準日”及び“基準日”から３０日（１ヶ月）後毎の“１ヶ月後”〜“６ヶ月後”をそれぞれ１つの『期』とし、各『期』に反射スペクトル強度の前期に対する変化率が対応付けられる。各『期』に反射スペクトル強度の前期に対する変化率が対応付けられることにより、各『圃場ＩＤ』におけるスペクトル変化率の時系列データをなす。なお、『変化率が閾値以上』及び『耕作地判定結果』については、後述する。
【００２３】
図２Ｂにおいて、例えば、『圃場ＩＤ』が“Ｆ００１”である場合に、“１ヶ月後”における『ＮＩＲの変化率』が“７８．３％”である。“７８．３％”は、『圃場ＩＤ』“Ｆ００１”における“１ヶ月後”の『ＮＩＲの反射スペクトル強度』“９４”（図２Ａ参照）を、“基準日”の『ＮＩＲの反射スペクトル強度』“１２０”（図２Ａ参照）で割った百分率である。また、例えば、『圃場ＩＤ』“Ｆ００１”である場合に、“６ヶ月後”における『ＮＩＲの変化率』が“９３．７％”である。“９３．７％”は、『圃場ＩＤ』“Ｆ００１”における“６ヶ月後”の『ＮＩＲの反射スペクトル強度』“１１９”（図２Ａ参照）を“５ヶ月後”の『ＮＩＲの反射スペクトル強度』“１２７”（図２Ａ参照）で割った百分率である。
【００２４】
図２Ｃは、圃場情報の一例を示す図である。圃場情報１１ｃ−１は、『圃場ＩＤ』に、『頂点１』〜『頂点４』を対応付けた情報である。図２Ｃにおける『頂点１』〜『頂点４』は、対応する『圃場ＩＤ』に対応する略矩形状の区画の４頂点の位置情報を表す。例えば、『頂点１』〜『頂点４』は、それぞれ緯度及び経度等の位置情報で表される。図２Ｃにおいて、例えば、『圃場ＩＤ』“Ｆ００１”に対して、『頂点１』“ｗ１”、『頂点２』“ｘ１”、『頂点３』“ｙ１”、『頂点４』“ｚ１”が対応付けられている。例えば、リモートセンシングにより得られた位置情報毎の反射スペクトル強度の時系列データの位置情報が『頂点１』“ｗ１”〜『頂点４』“ｚ１”の圃場領域内に位置する場合には、当該位置が『圃場ＩＤ』“Ｆ００１”の圃場に含まれると判定される。なお、圃場の領域を規定する方法は、圃場の区画の４頂点による方法に限らず、区画の重心等の代表点や区画の１点並びに区画の縦及び横の長さ等、区画を一意に特定できる方法であれば、いずれでもよい。
【００２５】
図１に戻り、制御部１２は、スペクトル時系列データ１１ａ−１、スペクトル変化率時系列データ１１ｂ−１及び圃場情報１１ｃ−１を用いて、耕作放棄地判定プログラムを実行する。なお、スペクトル変化率時系列データ１１ｂ−１は、制御部１２による処理を経て生成される中間データである。
【００２６】
制御部１２は、中央処理装置、いわゆるＣＰＵ（Central  Processing  Unit）として実装される。なお、制御部１２は、必ずしも中央処理装置として実装されずともよく、ＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）として実装されることとしてもよい。また、制御部１２は、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）などのハードワイヤードロジックによっても実現できる。
【００２７】
制御部１２は、入力部１２ａと、生成部１２ｂと、判定部１２ｃと、出力部１２ｄとを有する。入力部１２ａは、入力装置１から入力された、リモートセンシングにより得られた位置情報毎の反射スペクトル強度の時系列データの各『期』における位置情報毎の反射スペクトル強度を、圃場情報１１ｃ−１に規定される各圃場について平均する。そして、入力部１２ａは、圃場毎に平均値を算出した反射スペクトル強度の時系列データを、スペクトル時系列データ１１ａ−１として生成する。そして、入力部１２ａは、生成したスペクトル時系列データ１１ａ−１をスペクトル時系列データ記憶部１１ａへ格納する。
【００２８】
生成部１２ｂは、スペクトル時系列データ記憶部１１ａへ格納されたスペクトル時系列データ１１ａ−１から、スペクトル変化率時系列データ１１ｂ−１を生成する。例えば、生成部１２ｂは、各『圃場ＩＤ』に対応する各バンドの反射スペクトル強度のスペクトル時系列データ１１ａ−１において、各『期』の１つ前の前期のＮＩＲのバンドのスペクトルに対する各『期』のＮＩＲのバンドのスペクトルの前期比を算出する。ＮＩＲのバンドのスペクトルの前期比は、『ＮＩＲ変化率』である。このようにして、生成部１２ｂは、各『期』の前期に対する『ＮＩＲの変化率』の時系列データ（スペクトル変化率時系列データ１１ｂ−１（図２Ｂ参照））を生成する。生成部１２ｂは、生成したスペクトル変化率時系列データ１１ｂ−１を、スペクトル変化率時系列データ記憶部１１ｂへ格納する。
【００２９】
判定部１２ｃは、スペクトル変化率時系列データ１１ｂ−１を参照し、『圃場ＩＤ』毎のＮＩＲのスペクトル変化率時系列データ１１ｂ−１のうち、スペクトル強度の変化率が例えば２０％以上の減少となる『期』が存在するか否かを判定する。すなわち、スペクトル強度の変化率が例えば２０％以上の減少となる『期』の存在は、当該『圃場ＩＤ』に対応する圃場において、作物が収穫され、土壌が露出する状態となったことを示す。
【００３０】
そして、判定部１２ｃは、スペクトル強度の変化率が例えば２０％以上の減少となる『期』が存在する『圃場ＩＤ』について、当該『圃場ＩＤ』に対応する圃場が『耕作地』であると判定する。例えば、判定部１２ｃは、図２Ｂにおいて、『圃場ＩＤ』“Ｆ００１”である場合に、“１ヶ月後”における『ＮＩＲの変化率』が“７８．３％”であり、変化率が例えば２０％以上の減少であると判定する。図２Ｂの例では、『変化率が閾値以上』のカラムにおいて“◎”が付されている箇所に該当する。すなわち、『耕作地判定結果』が“耕作地”である『圃場ＩＤ』“Ｆ００１”〜“Ｆ００３”、“Ｆ００９”が該当する。
【００３１】
一方、判定部１２ｃは、スペクトル強度の変化率が例えば２０％以上の減少となる『期』が存在しない『圃場ＩＤ』について、当該『圃場ＩＤ』に対応する圃場が『耕作放棄地』であると判定する。例えば、判定部１２ｃは、図２Ｂにおいて、『圃場ＩＤ』“Ｆ００４”“Ｆ００５”である場合には、スペクトル強度の変化率が例えば２０％以上の減少となる『期』が存在しない。図２Ｂの例では、『変化率が閾値以上』のカラムにおいていずれの『期』にも“◎”が付されず、『耕作地判定結果』が“耕作放棄地”となっている『圃場ＩＤ』“Ｆ００４”、“Ｆ００５”が該当する。
【００３２】
そして、判定部１２ｃは、耕作放棄地判定処理の結果をスペクトル変化率時系列データ１１ｂ−１に追記する。そして、判定部１２ｃは、耕作放棄地判定処理を各『圃場ＩＤ』についてそれぞれ実行する。
【００３３】
出力部１２ｄは、耕作放棄地判定処理の結果を追加したスペクトル変化率時系列データ１１ｂ−１をもとにした耕作放棄地判定処理の結果を生成して出力装置２へ出力する。例えば、出力部１２ｄは、スペクトル変化率時系列データ１１ｂ−１において『耕作地』とされる『圃場ＩＤ』に実際の地図データを対応付けて、当該『圃場ＩＤ』に対応する圃場が『耕作地』であることを示すマップを生成して出力する。また、例えば、出力部１２ｄは、スペクトル変化率時系列データ１１ｂ−１において『耕作放棄地』とされる『圃場ＩＤ』に実際の地図データを対応付けて、『耕作放棄地』を示すマップを生成して出力する。すなわち、出力部１２ｄは、マップにおいて各『圃場ＩＤ』に対応する圃場が『耕作地』又は『耕作放棄地』のいずれであるかの情報を一覧で出力する。このようにして、ユーザは、出力されたマップを参照することにより、各圃場が『耕作地』又は『耕作放棄地』のいずれであるかを一覧して確認できる。
【００３４】
［実施例１に係る耕作放棄地判定処理］
図３は、実施例１に係る耕作放棄地判定処理の手順の一例を示すフローチャートである。先ず、耕作放棄地判定装置１０の制御部１２の生成部１２ｂは、スペクトル時系列データ１１ａ−１から、スペクトル変化率時系列データ１１ｂ−１を生成する（ステップＳ１１）。次に、耕作放棄地判定装置１０の制御部１２の判定部１２ｃは、スペクトル変化率時系列データ１１ｂ−１において選択済みでない『圃場ＩＤ』を１つ選択する（ステップＳ１２）。
【００３５】
次に、判定部１２ｃは、選択した『圃場ＩＤ』に対応するスペクトル変化率時系列データ１１ｂ−１に、変化率が所定閾値以上の減少（例えば２０％の減少）となるデータが存在するか否かを判定する（ステップＳ１３）。判定部１２ｃは、選択した『圃場ＩＤ』に対応するスペクトル変化率時系列データ１１ｂ−１に変化率が所定閾値以上の減少となるデータが存在すると判定した場合（ステップＳ１３Ｙｅｓ）、当該『圃場ＩＤ』の圃場が耕作地であると判定する（ステップＳ１４）。一方、判定部１２ｃは、選択した圃場ＩＤに対応するスペクトル変化率時系列データ１１ｂ−１に変化率が所定閾値以上の減少となるデータが存在しないと判定した場合（ステップＳ１３Ｎｏ）、当該『圃場ＩＤ』の圃場を耕作放棄地と判定する（ステップＳ１５）。耕作放棄地判定装置１０は、ステップＳ１４又はステップＳ１５が終了すると、ステップＳ１６へ処理を移す。
【００３６】
ステップＳ１６では、判定部１２ｃは、ステップＳ１２において未選択の『圃場ＩＤ』が存在するか否かを判定する。判定部１２ｃは、ステップＳ１２において未選択の『圃場ＩＤ』が存在すると判定した場合に（ステップＳ１６Ｙｅｓ）、ステップＳ１２へ処理を移す。一方、判定部１２ｃは、ステップＳ１２において未選択の『圃場ＩＤ』が存在しないと判定した場合に（ステップＳ１６Ｎｏ）、ステップＳ１７へ処理を移す。ステップＳ１７では、耕作放棄地判定装置１０の制御部１２の出力部１２ｄは、各『圃場ＩＤ』に対応する判定結果を実際の地図と合成して出力する。
【００３７】
［実施例１に係る耕作放棄地判定処理結果の出力態様］
図４は、実施例１に係る耕作放棄地判定処理結果の出力態様の一例を示す図である。耕作放棄地判定装置１０は、地図Ｍ１における各圃場の地図表示に、『圃場ＩＤ（もしくは圃場名、所在地等の情報）』と、『耕作地』又は『耕作放棄地』とを合成して出力する。例えば、地図Ｍ１において、“Ｆ００１”〜“Ｆ００３”、“Ｆ００６”〜“Ｆ００９”の圃場は『耕作地』であり、“Ｆ００４”〜“Ｆ００５”の圃場は『耕作放棄地』であることが分かる。このように、地図上に耕作地又は耕作放棄地を合成して出力表示することで、ユーザは、地図を参照しつつ、いずれの圃場が耕作地又は耕作放棄地であるかを、容易に判別することができる。
【００３８】
［耕作放棄地判定の背景となる知見］
以下、耕作放棄地判定の背景となる知見について、図５Ａ〜図５Ｅを参照して説明する。図５Ａは、土壌の反射スペクトルの強度分布の一例を示す図である。土壌のスペクトルは、土壌の水分含有量、土壌組成等により、『Ｇ』『Ｒ』『ＮＩＲ』『ＳＷＩＲ』の各反射スペクトル強度の分布は異なる。例えば、図５Ａにおいて、『Ｇ』〜『ＳＷＩＲ』の各反射スペクトル強度が概ね“６０”程度である土壌は、その土壌組成から「黒い土壌」である。また、例えば、図５Ａにおいて、『Ｇ』〜『ＳＷＩＲ』の各反射スペクトル強度が概ね“９０”〜“１００”程度である土壌は、その水分含有量から「湿った土壌」である。また、例えば、図５Ａにおいて、『Ｇ』〜『ＳＷＩＲ』の各反射スペクトル強度が概ね“１００”〜“１１０”程度である土壌は、その水分含有量から「乾燥した土壌」である。しかし、図５Ａから分かるように、土壌は、『Ｇ』『Ｒ』『ＮＩＲ』『ＳＷＩＲ』の各反射スペクトル強度の分布は、水分含有量、土壌組成等に応じた値で概ね一定となる。
【００３９】
しかし、図５Ｂ〜図５Ｄに示すように、圃場における作物の反射スペクトル強度は、土壌の反射スペクトル強度とは異なった形状を示す。図５Ｂは、小麦圃場の反射スペクトルの強度分布の一例を示す図である。図５Ｃは、ばれいしょ圃場の反射スペクトルの強度分布の一例を示す図である。図５Ｄは、てんさい圃場の反射スペクトルの強度分布の一例を示す図である。圃場における作物の種類によって、あるいは、同一作物の種類であっても個別の圃場によって、各反射スペクトルの強度分布のバラつきがある。しかし、小麦圃場、ばれいしょ圃場、てんさい圃場のいずれも、『ＮＩＲ』の反射スペクトルの強度が最も強く、次いで『Ｇ』の反射スペクトルの強度が強く、次いで『ＳＷＩＲ』の反射スペクトルの強度が強く、『Ｒ』の反射スペクトルの強度が最も弱い。
【００４０】
そして、圃場の反射スペクトル強度の観点から耕作地と耕作放棄地とを比較すると、耕作地は、上空から見た場合、作物の収穫後から次の作物の播種や苗植えまでに、反射スペクトル強度が急激に変化し、土壌の反射スペクトル強度が得られる期間がある。そこで、反射スペクトル強度の時系列変化において、『Ｇ』『Ｒ』『ＮＩＲ』『ＳＷＩＲ』の少なくとも１つの反射スペクトル強度が、土壌の反射スペクトル強度へ変化するタイミングを検出する。これにより、当該圃場において作物の収穫が行われた、すなわち、当該圃場は耕作地である、と判断する。
【００４１】
図５Ｅは、草地の反射スペクトルの強度分布の一例を示す図である。図５Ｅにおいて、例えば、黒丸点の折れ線は緑色の草地の反射スペクトル強度の分布を示し、中抜き丸点の折れ線は枯れた黄色の草地の反射スペクトル強度の分布を示す。例えば、図５Ｅに示すような反射スペクトル強度の分布を示す圃場が耕作放棄地であり、一年中草が生い茂る圃場であったとすると、草は、夏期に青々と繁茂し、冬期に枯れて黄色となると考えられる。よって、一年中草が生い茂る圃場は、夏期と冬期とで、反射スペクトル分布が変化するが、土壌の反射スペクトルが得られる期間はない。すなわち、反射スペクトル強度の時系列変化において、『Ｇ』『Ｒ』『ＮＩＲ』『ＳＷＩＲ』の少なくとも１つの反射スペクトル強度が土壌の反射スペクトル強度となるタイミングが検出できない場合は、次のように判定する。すなわち、当該圃場において作物の収穫が行われていない、すなわち、当該圃場は耕作放棄地である、と判断する。
【００４２】
上記知見から、人工衛星等から得られる反射スペクトル強度の時系列変化を利用し、耕作放棄地の判定を行うことができる。例えば、耕作地においては『ＮＩＲ』の反射スペクトル強度が最も強く、圃場における作物の収穫後において露出する土壌の『ＮＩＲ』の反射スペクトル強度に対する変化率が最も顕著である。このことから、実施例１は、『ＮＩＲ』の反射スペクトル強度の時系列に着目して耕作放棄地判定処理を行う。しかし、『ＮＩＲ』以外の反射スペクトル強度の時系列であっても、反射スペクトル強度に対する変化率の判定閾値を適切に設定することにより、耕作放棄地判定処理を行うことができる。
【００４３】
［実施例１による効果］
実施例１によれば、例えば、リモートセンシングによる反射スペクトル強度の変化率の時系列データから、圃場における耕作地及び耕作放棄地の判別が、より高い判定精度で容易に可能となる。
【実施例２】
【００４４】
実施例１は、『ＮＩＲの変化率』に基づいて、『圃場ＩＤ』に対応する圃場が耕作放棄地であるか否かを判定する。しかし、『ＮＩＲの変化率』に限らず、『ＮＩＲ／Ｒの変化率』に基づいて、『圃場ＩＤ』に対応する圃場が耕作放棄地であるか否かを判定してもよい。これは、上述したように、いずれの作物の圃場においても、『ＮＩＲ』の反射スペクトルの強度が最も強く、『Ｒ』の反射スペクトルの強度が最も弱いという知見に基づく。すなわち、『ＮＩＲ／Ｒ』の反射スペクトルの強度比を求めることにより、『ＮＩＲ』の反射スペクトルの強度の変化がより強調できるためである。以下、『ＮＩＲ／Ｒの変化率』に基づいて、『圃場ＩＤ』に対応する圃場が耕作放棄地であるか否かを判定する実施例２について説明する。
【００４５】
［実施例２に係る耕作地判定装置の構成］
実施例２に係る耕作放棄地判定装置１０−２は、図１に示すように、実施例１に係る耕作放棄地判定装置１０と比較して、記憶部１１の代わりに記憶部１１−２を有し、制御部１２の代わりに制御部１２−２を有する。また、耕作放棄地判定装置１０−２は、図１に示すように、スペクトルデータ変化率時系列データ記憶部１１ｂの代わりにスペクトルデータ変化率時系列データ記憶部１１ｂ２を有する。スペクトルデータ変化率時系列データ記憶部１１ｂ２は、スペクトルデータ変化率時系列データ１１ｂ−２を格納する。
【００４６】
また、耕作放棄地判定装置１０−２の制御部１２−２は、図１に示すように、生成部１２ｂの代わりに生成部１２ｂ−２を有し、判定部１２ｃの代わりに判定部１２ｃ−２を有する。耕作放棄地判定装置１０−２のその他の構成は、耕作放棄地判定装置１０と同様である。
【００４７】
［実施例２に係るスペクトル強度変化率の時系列データ］
図６は、実施例２に係るスペクトル強度変化率の時系列データの一例を示す図である。スペクトル変化率時系列データ１１ｂ−２は、『圃場ＩＤ』毎に、複数の『期』と、『ＮＩＲ／Ｒ』及び『ＮＩＲ／Ｒの変化率』とが対応付けられている。図６の例では、所定の“基準日”及び“基準日”から３０日（１ヶ月）後毎の“１ヶ月後”〜“６ヶ月後”をそれぞれ１つの『期』とする。そして、各『期』に対し、各『期』において『ＮＩＲの反射スペクトル強度』を『Ｒの反射スペクトル強度』で除算した強度比『ＮＩＲ／Ｒ』を算出する。そして、各『期』の『ＮＩＲ／Ｒ』と、『ＮＩＲの反射スペクトル強度』の前期の『ＮＩＲの反射スペクトル強度』に対する変化率『ＮＩＲ／Ｒの変化率』とが対応付けられることにより、各『圃場ＩＤ』におけるスペクトル変化率の時系列データをなす。
【００４８】
図６において、例えば、『圃場ＩＤ』“Ｆ００１”である場合に、“基準日”における『ＮＩＲ／Ｒ』が“１．４８”であり、“１ヶ月後”における『ＮＩＲ／Ｒ』が“１．０４”である。そして、“１ヶ月後”における『ＮＩＲの変化率』が“７０．５％”である。この“７０．５％”は、『圃場ＩＤ』“Ｆ００１”における“１ヶ月後”の『ＮＩＲ／Ｒ』“１．０４”を、“基準日”の『ＮＩＲ／Ｒ』“１．４８”で割った百分率である。また、例えば、『圃場ＩＤ』“Ｆ００１”である場合に、“６ヶ月後”における『ＮＩＲ／Ｒの変化率』が“９１．６％”である。この“９１．６％”は、『圃場ＩＤ』“Ｆ００１”における“６ヶ月後”の『ＮＩＲ／Ｒ』“１．３５”を、“５ヶ月後”の『ＮＩＲ／Ｒ』“１．４８”で割った百分率である。
【００４９】
耕作放棄地判定装置１０−２の構成の説明に戻る。生成部１２ｂ−２は、スペクトル時系列データ記憶部１１ａへ格納されたスペクトル時系列データ１１ａ−１から、スペクトル変化率時系列データ１１ｂ−２を生成する。例えば、生成部１２ｂ−２は、各『圃場ＩＤ』に対応する各バンドの反射スペクトル強度のスペクトル時系列データ１１ａ−１における各『期』の『ＮＩＲの反射スペクトル強度』を『Ｒの反射スペクトル強度』で除算し、『ＮＩＲ／Ｒ』の時系列データを生成する。『ＮＩＲ／Ｒ』は、強度比である。そして、生成部１２ｂ−２は、各『期』の１つ前の前期の『ＮＩＲ／Ｒ』に対する各『期』の『ＮＩＲ／Ｒ』の前期比をそれぞれ算出する。このようにして、生成部１２ｂ−２は、各『期』の前期に対する『ＮＩＲ／Ｒ』の前期比（変化率）の時系列データ（スペクトル変化率時系列データ１１ｂ−２（図６参照））を生成する。生成部１２ｂ−２は、生成したスペクトル変化率時系列データ１１ｂ−２を、スペクトル変化率時系列データ記憶部１１ｂ２へ格納する。
【００５０】
判定部１２ｃ−２は、生成部１２ｂ−２により生成されたスペクトル変化率時系列データ１１ｂ−２を参照し、『圃場ＩＤ』毎の『ＮＩＲ／Ｒの変化率』の時系列データのうち、変化率が例えば２０％以上の減少となる『期』が存在するか否かを判定する。すなわち、『ＮＩＲ／Ｒの変化率』が例えば２０％以上の減少となる『期』の存在は、当該『圃場ＩＤ』に対応する圃場において、作物が収穫され、土壌が露出する状態となったことを示す。
【００５１】
そして、判定部１２ｃ−２は、『ＮＩＲ／Ｒの変化率』が例えば２０％以上の減少となる『期』が存在する『圃場ＩＤ』について、当該『圃場ＩＤ』に対応する圃場が『耕作地』であると判定する。例えば、判定部１２ｃ−２は、図６において、『圃場ＩＤ』“Ｆ００１”である場合に、“１ヶ月後”における『ＮＩＲ／Ｒの変化率』が“７０．５％”であり、変化率が例えば２０％以上の減少であると判定する。図６の例では、『変化率が閾値以上』のカラムに“◎”が付され、『耕作地判定結果』が“耕作地”の『圃場ＩＤ』“Ｆ００１”〜“Ｆ００３”、“Ｆ００９”が該当する。
【００５２】
一方、判定部１２ｃ−２は、スペクトル強度の変化率が例えば２０％以上の減少となる『期』が存在しない『圃場ＩＤ』について、当該『圃場ＩＤ』に対応する圃場が『耕作放棄地』であると判定する。例えば、判定部１２ｃ−２は、図６において、『圃場ＩＤ』が“Ｆ００４”、“Ｆ００５”である場合には、『ＮＩＲ／Ｒの変化率』が例えば２０％以上の減少となる『期』が存在しない。図６の例では、『変化率が閾値以上』のカラムにおいていずれの『期』にも“◎”が付されず、『耕作地判定結果』が“耕作放棄地”となっている『圃場ＩＤ』“Ｆ００４”、“Ｆ００５”が該当する。
【００５３】
判定部１２ｃ−２は、耕作放棄地判定処理の結果をスペクトル変化率時系列データ１１ｂ−２に追記する。そして、判定部１２ｃ−２は、耕作放棄地判定処理を各『圃場ＩＤ』についてそれぞれ実行する。
【００５４】
［実施例２における耕作放棄地判定処理］
図７は、実施例２に係る耕作放棄地判定処理の手順の一例を示すフローチャートである。実施例２に係る耕作放棄地判定処理は、実施例１に係る耕作放棄地判定処理と比較して、次の点が異なる。すなわち、実施例２に係る耕作放棄地判定処理は、ステップＳ１１の代わりにステップＳ１１−２を実行する。また、実施例２に係る耕作放棄地判定処理は、ステップＳ１３の代わりにステップＳ１３−２を実行する。実施例２のその他の処理は、実施例１と同様である。
【００５５】
先ず、耕作放棄地判定装置１０−２の制御部１２−２の生成部１２ｂ−２は、スペクトル時系列データ記憶部１１ａへ格納されたスペクトル時系列データ１１ａ−１から、『圃場ＩＤ』毎の各『期』の『ＮＩＲ／Ｒ』のスペクトル強度比の時系列データを算出する。そして、生成部１２ｂ−２は、時系列データにおいて前後する各『期』の『ＮＩＲ／Ｒ』のスペクトル強度比の変化率の時系列データを算出し、スペクトル変化率時系列データ１１ｂ−２を生成する。そして、生成部１２ｂ−２は、生成したスペクトル変化率時系列データ記憶部１１ｂ２へ格納する（ステップＳ１１−２）。耕作放棄地判定装置１０−２は、ステップＳ１１−２が終了すると、ステップＳ１２へ処理を移す。
【００５６】
また、判定部１２ｃ−２は、スペクトル変化率時系列データ１１ｂ−２を参照し、『圃場ＩＤ』毎の『ＮＩＲ／Ｒの変化率』の時系列データのうち、変化率が例えば２０％以上の減少となる『期』が存在するか否かを判定する（ステップＳ１３−２）。判定部１２ｃ−２は、『圃場ＩＤ』毎の『ＮＩＲ／Ｒの変化率』の時系列データのうち、変化率が例えば２０％以上の減少となる『期』が存在すると判定した場合に（ステップＳ１３−２Ｙｅｓ）、ステップＳ１４へ処理を移す。一方、判定部１２ｃ−２は、変化率が例えば２０％以上の減少となる『期』が存在しないと判定した場合に（ステップＳ１３−２Ｎｏ）、ステップＳ１５へ処理を移す。
【００５７】
［実施例２による効果］
実施例２によれば、例えば、『Ｒ』の反射スペクトル強度に対するＮＩＲの反射スペクトル強度の強度比が相対的に大きい作物について、リモートセンシングによる反射スペクトル強度の変化率の時系列データから、耕作放棄地の判別を、より高い精度で可能となる。例えば、図５Ｂ〜図５Ｄを参照すると、小麦圃場の反射スペクトル強度分布と比較して、ばれいしょ圃場及びてんさい圃場の反射スペクトル強度分布におけるＮＩＲ／Ｒの強度比が、相対的に大きい。このため、実施例２は、例えば、ばれいしょ圃場及びてんさい圃場の耕作放棄地判定を行う場合に、より判定精度を高めることができる。
【００５８】
［実施例１及び２の変形例］
実施例１及び２では、それぞれ『ＮＩＲの変化率』『ＮＩＲ／Ｒの変化率』に基づき、当該『圃場ＩＤ』に対応する圃場が耕作放棄地であるか否かを判定する。しかし、これに限らず、『Ｇの変化率』『Ｒの変化率』『ＳＷＩＲの変化率』のいずれかが所定閾値以上となる『期』が存在するか否かにより、当該『圃場ＩＤ』に対応する圃場が『耕作地』であるか否かを判定してもよい。この場合、生成部１２ｂは、スペクトル時系列データ１１ａ−１から各『圃場ＩＤ』について『Ｇの変化率』『ＮＩＲの変化率』『Ｒの変化率』『ＳＷＩＲの変化率』の変化率の時系列データを有するスペクトル変化率時系列データ１１ｂ−１を生成する。
【００５９】
実施例１及び２では、各『期』は、所定の“基準日”から３０日（１ヶ月）毎に、地表の反射スペクトル強度を定期的に収集したタイミングであるとする。しかし、これに限らず、作物の栽培スケジュール等に応じて、適宜任意の日毎としてもよい。
【００６０】
実施例１及び２では、スペクトル時系列データ１１ａ−１及びスペクトル変化率時系列データ１１ｂ−１（１１ｂ−２）の『期』は、“基準日”から“１ヶ月後”〜“６ヶ月後”の６期を１つの判定期間とする。しかし、これに限らず、作物の栽培スケジュール等に応じて、適宜任意の判定期間とし、判定期間に応じた時系列データに基づいて耕作放棄地を判定するとしてもよい。さらに、耕作放棄地と判定された圃場であっても、過去１年間耕作されず、将来の数年間（最大３年）にわたっても耕作される予定がない圃場を耕作放棄地とする一般定義に照らし、十分な判定期間の時系列データに基づき耕作放棄地であるか否かを判定してもよい。十分な判定期間とは、例えば１年＋３年＝４年＝１２期×４年＝最大４８期程度である。
【００６１】
実施例１及び２では、スペクトル変化率時系列データ１１ｂ−１（１１ｂ−２）のうちで、スペクトル強度の変化率が例えば２０％以上の減少となる『期』が存在するか否かにより、当該『圃場ＩＤ』に対応する圃場が『耕作地』であるか否かを判定する。しかし、これに限らず、スペクトル変化率時系列データ１１ｂ−１（１１ｂ−２）のうちスペクトル強度の変化率が例えば２０％以上の増加（上昇）となる『期』が存在するか否かにより当該『圃場ＩＤ』に対応する圃場が『耕作地』であるか否かを判定してもよい。スペクトル強度の変化率が例えば２０％以上の増加となる『期』は、例えば図２Ｂに示す『圃場ＩＤ』“Ｆ００１”の“４ヶ月後”等が該当する。すなわち、スペクトル変化率時系列データ１１ｂ−１（１１ｂ−２）のうちで、スペクトル強度の変化率が例えば２０％以上の増加となる『期』が存在する場合に、当該『圃場ＩＤ』に対応する圃場が『耕作地』であると判定する。一方、スペクトル変化率時系列データ１１ｂ−１（１１ｂ−２）のうちで、スペクトル強度の変化率が例えば２０％以上の増加となる『期』が存在しない場合に、当該『圃場ＩＤ』に対応する圃場が『耕作放棄地』であると判定してもよい。スペクトル強度の変化率が例えば２０％以上の増加となる『期』の存在は、当該『圃場ＩＤ』に対応する圃場において、作物が播種又は苗植えされ、作物の生長につれ土壌露出が減少した状態となったことを示す。
【００６２】
実施例１及び２では、スペクトル変化率時系列データ１１ｂ−１（１１ｂ−２）のうちで、スペクトル強度の変化率が例えば２０％以上の減少となる『期』が存在するか否かにより、当該『圃場ＩＤ』に対応する圃場が『耕作地』であるか否かを判定する。しかし、スペクトル変化率時系列データ１１ｂ−１（１１ｂ−２）のうちで、スペクトル強度の変化率が例えば２０％以上の減少及び例えば２０％以上の増加となる『期』の両方が存在するか否かにより、『耕作地』であるか否かを判定してもよい。すなわち、スペクトル変化率時系列データ１１ｂ−１（１１ｂ−２）のうちスペクトル強度の変化率が例えば２０％以上の減少となる『期』及び例えば２０％以上の増加となる『期』が両方存在する場合、当該『圃場ＩＤ』に対応する圃場を『耕作地』と判定する。一方、スペクトル強度の変化率が例えば２０％以上の減少となる『期』又は例えば２０％以上の増加となる『期』のいずれかが存在しない場合に、当該『圃場ＩＤ』に対応する圃場が『耕作放棄地』であると判定してもよい。
【実施例３】
【００６３】
実施例２は、『ＮＩＲ／Ｒの変化率』に基づいて、当該『圃場ＩＤ』に対応する圃場が耕作放棄地であるか否かを判定する。実施例３は、『ＮＩＲ／Ｒの変化率』が所定閾値以上の減少率及び増加率となる変化率の時系列データの存在を探索する。実施例３は、この探索の過程において、『ＮＩＲ／Ｒの変化率』が所定閾値以上の減少率及び増加率となるタイミングの出現パターン等に基づいて、当該『圃場ＩＤ』に対応する圃場が耕作地である場合に、どの作物の圃場であるかを推定する。
【００６４】
［実施例３に係る耕作地判定装置の構成］
図８は、実施例３に係る耕作放棄地判定装置の機能的構成の一例を示すブロック図である。実施例３に係る耕作放棄地判定装置１０−３は、図８に示すように、実施例２に係る耕作放棄地判定装置１０−２と比較して、記憶部１１−２の代わりに記憶部１１−３を有し、制御部１２−２の代わりに制御部１２−３を有する。記憶部１１−３は、さらに、圃場状態判定基準データ記憶部１１ｄを有する。圃場状態判定基準データ記憶部１１ｄは、圃場状態判定基準データ１１ｄ−１及び１１ｄ−２を格納する。また、耕作放棄地判定装置１０−３の制御部１２−３は、図８に示すように、判定部１２ｃ−２の代わりに判定部１２ｃ−３を有する。耕作放棄地判定装置１０−３のその他の構成は、耕作放棄地判定装置１０−２と同様である。
【００６５】
［実施例３に係る圃場状態判定基準データ］
図９Ａ及び図９Ｂは、実施例３に係る圃場状態判定基準データの一例を示す図である。図９Ａに示すように、圃場状態判定基準データ１１ｄ−１は、各『期』における『ＮＩＲ／Ｒの変化率パターン１』『ＮＩＲ／Ｒの変化率パターン２』『ＮＩＲ／Ｒの変化率パターン３』にそれぞれ『圃場状態』を対応付けて記憶する。図９Ａにおいて、例えば“◎”は、前の『期』と比較して『ＮＩＲ／Ｒの変化率』が例えば２０％以上減少となることを示す。また、図９Ａにおいて、例えば“○”は、前の『期』と比較して『ＮＩＲ／Ｒの変化率』が例えば２０％の増加となることを示す。
【００６６】
そして、図９Ａは、例えば“１ヶ月後”において“◎”、“４ヶ月後”において“○”となる『ＮＩＲ／Ｒの変化率パターン１』であれば、その圃場は「小麦」を耕作する圃場であることを示す。そして、“１ヶ月後”に小麦を収穫し、“４ヶ月後”に小麦を播種又は苗植えし、“１ヶ月後”〜“３ヶ月後”の間は、土壌露出であることを示す。
【００６７】
また、同様に、図９Ａは、例えば“２ヶ月後”において“◎”、“５ヶ月後”において“○”となる『ＮＩＲ／Ｒの変化率パターン２』であれば、その圃場は「ばれいしょ」を耕作する圃場であることを示す。そして、“２ヶ月後”にばれいしょを収穫し、“５ヶ月後”にばれいしょを播種又は苗植えし、“２ヶ月後”〜“４ヶ月後”の間は、土壌露出であることを示す。
【００６８】
また、同様に、図９Ａは、例えば“３ヶ月後”において“◎”、“５ヶ月後”において“○”となる『ＮＩＲ／Ｒの変化率パターン３』であれば、その圃場は「てんさい」を耕作する圃場であることを示す。そして、“３ヶ月後”にばれいしょを収穫し、“５ヶ月後”にばれいしょを播種又は苗植えし、“３ヶ月後”〜“４ヶ月後”は、土壌露出であることを示す。
【００６９】
また、図９Ｂに示すように、圃場状態判定基準データ１１ｄ−２は、各『期』における『ＮＩＲ／Ｒのパターン１』『ＮＩＲ／Ｒのパターン２』にそれぞれ『圃場状態』を対応付けて記憶する。図９Ｂにおいて、『基準日』『１ヶ月後』〜『６ヶ月後』において『ＮＩＲ／Ｒのパターン１』がそれぞれ“１．００”“０．９７”〜“０．９６”、すなわち“１．００±０．００５以内”程度であれば、その圃場は「耕作放棄（荒れ地）」であることを示す。
【００７０】
また、図９Ｂにおいて、『基準日』『１ヶ月後』〜『６ヶ月後』において『ＮＩＲ／Ｒのパターン２』がそれぞれ“１．７１”“１．７５”〜“１．４１”程度であれば、その圃場は「耕作放棄（草地）」であることを示す。なお、実施例３では、判定対象の圃場の『ＮＩＲ／Ｒ』の値が“１．００±０．００５以内”程度であれば、その圃場は「耕作放棄（荒れ地）」であると判定するとする。また、実施例３では、簡易的に、判定対象の圃場の『ＮＩＲ／Ｒ』の値が“１．００±０．００５以内”程度でなければ、その圃場は「耕作放棄（草地）」であると判定するものとする。しかし、これに限らず、『基準日』『１ヶ月後』〜『６ヶ月後』において『ＮＩＲ／Ｒ』が“１．７１”“１．７５”〜“１．４１”と所定の誤差の範囲内で一致するパターンである場合に、その圃場は「耕作放棄（草地）」であると判定してもよい。さらに、『基準日』『１ヶ月後』〜『６ヶ月後』において『ＮＩＲ／Ｒ』が“１．７１”“１．７５”〜“１．４１”と所定の誤差の範囲内でも一致しないパターンである場合には、その圃場は「耕作放棄（その他）」であると判定してもよい。
【００７１】
圃場状態判定基準データ１１ｄ−１及び１１ｄ−２は、スペクトル時系列データ１１ａ−１のうち、予め圃場状態が分かっているものについて蓄積したデータを解析して得られた知見をもとに、その圃場状態の特性を示すデータとして生成されたものである。そして、圃場状態判定基準データ１１ｄ−１及び１１ｄ−２は、予め圃場状態判定基準データ記憶部１１ｄに格納されている。
【００７２】
耕作放棄地判定装置１０−３の構成の説明に戻る。判定部１２ｃ−３は、生成部１２ｂ−２により生成されたスペクトル変化率時系列データ１１ｂ−２を参照し、『圃場ＩＤ』毎の『ＮＩＲ／Ｒの変化率』の時系列データのうち、変化率が例えば２０％以上の減少となる『期』が存在するか否かを判定する。すなわち、『ＮＩＲ／Ｒの変化率』が例えば２０％以上の減少となる『期』の存在は、当該『圃場ＩＤ』に対応する圃場において、作物が収穫され、土壌が露出する状態となったことを示す。さらに、判定部１２ｃ−３は、『ＮＩＲ／Ｒの変化率』が例えば例えば２０％以上の減少となる変化率が存在する時系列データのうち、変化率が例えば２０％以上の増加となる『期』が存在するか否かを判定する。
【００７３】
そして、判定部１２ｃ−３は、『ＮＩＲ／Ｒの変化率』が例えば２０％以上の減少となる変化率が存在し、かつ、『ＮＩＲ／Ｒの変化率』が例えば２０％以上の増加となる変化率が存在する変化率の時系列データにおいて、変化率の出現パターンを判定する。すなわち、判定部１２ｃ−３は、例えば２０％以上の減少となる変化率及び例えば２０％以上の増加となる変化率の出現パターンがいずれの作物の圃場状態を示すパターンに該当するかを、圃場状態判定基準データ１１ｄ−１を参照して判定する。
【００７４】
例えば、『ＮＩＲ／Ｒの変化率』が例えば２０％以上の減少となる変化率に該当する『期』が“１ヶ月後”であり、『ＮＩＲ／Ｒの変化率』が例えば２０％以上の増加となる変化率に該当する『期』が“４ヶ月後”である場合を考える。この場合、判定部１２ｃ−３は、当該『圃場ＩＤ』に対応する圃場が「小麦圃場」であり、「耕作地」であると判定する。「ばれいしょ圃場」「てんさい圃場」についても同様に判定される。
【００７５】
なお、『ＮＩＲ／Ｒの変化率』が例えば例えば２０％以上の減少となる変化率に該当する『期』及び『ＮＩＲ／Ｒの変化率』が例えば２０％以上の増加となる変化率に該当する『期』が圃場状態判定基準データ１１ｄ−１に存在しない場合を考える。この場合には、判定部１２ｃ−３は、当該『圃場ＩＤ』に対応する圃場が小麦、ばれいしょ、てんさい以外の「その他の作物」の「耕作地」であると判定する。
【００７６】
また、『ＮＩＲ／Ｒの変化率』が例えば２０％以上の減少となる変化率、又は、『ＮＩＲ／Ｒの変化率』が例えば２０％以上の増加となる変化率が存在しない時系列データを考える。この場合、判定部１２ｃ−３は、かかる時系列データにおいて、『ＮＩＲ／Ｒ』が例えば１．００±０．０５以内となる『期』が存在するか否かを判定する。判定部１２ｃ−３は、かかる時系列データにおいて、『ＮＩＲ／Ｒ』が例えば１．００±０．０５以内となる『期』が存在する場合には、当該『圃場ＩＤ』に対応する圃場が耕作放棄地（荒れ地）であると判定する。また、判定部１２ｃ−３は、かかる時系列データにおいて、『ＮＩＲ／Ｒ』が例えば１．００±０．０５以内となる『期』が存在しない場合には、当該『圃場ＩＤ』に対応する圃場が耕作放棄地（草地）であると判定する。
【００７７】
出力部１２ｄは、耕作放棄地判定処理の結果を追加したスペクトル変化率時系列データ１１ｂ−２をもとにした耕作放棄地判定処理の結果を生成して出力装置２へ出力する。例えば、出力部１２ｄは、スペクトル変化率時系列データ１１ｂ−２において『小麦耕作地』とされる『圃場ＩＤ』に実際の地図データを対応付けて、当該『圃場ＩＤ』に対応する圃場が『小麦の耕作地』であることを示すマップを出力する。
【００７８】
また、例えば、出力部１２ｄは、スペクトル変化率時系列データ１１ｂ−２において『耕作放棄地（荒れ地）』とされる『圃場ＩＤ』に実際の地図を対応付けて、当該『圃場ＩＤ』に対応する圃場が『耕作放棄地（荒れ地）』であることを示すマップを出力する。
【００７９】
すなわち、出力部１２ｄは、各『圃場ＩＤ』に対応する圃場が『小麦耕作地』『ばれいしょ耕作地』『てんさい耕作地』『その他の作物の耕作地』『耕作放棄地（荒れ地）』『耕作放棄地（草地）』のいずれであるかの情報をマップに対応付けて一覧で出力する。このようにして、ユーザは、出力されたマップを参照することにより、各圃場が『小麦耕作地』『ばれいしょ耕作地』『てんさい耕作地』『その他の作物の耕作地』『耕作放棄地（荒れ地）』又は『耕作放棄地（草地）』のいずれであるかを一覧して確認できる。
【００８０】
［実施例３に係る耕作放棄地判定処理］
図１０は、実施例３に係る耕作放棄地判定処理の手順の一例を示すフローチャートである。実施例３に係る耕作放棄地判定処理は、実施例２に係る耕作放棄地判定処理と比較して、次の点が異なる。すなわち、実施例３に係る耕作放棄地判定処理は、ステップＳ１３−２Ｙｅｓの場合にステップＳ１３−３を実行し、ステップＳ１３−２Ｎｏの場合にステップＳ１３−５を実行する。また、実施例３に係る耕作放棄地判定処理は、ステップＳ１３−３Ｙｅｓの場合にステップＳ１３−４を実行し、ステップＳ１３−３Ｎｏの場合にステップＳ１３−５を実行する。
【００８１】
また、実施例３に係る耕作放棄地判定処理は、ステップＳ１３−４Ｙｅｓの場合にステップＳ１４−１を実行し、ステップＳ１３−４Ｎｏの場合にステップＳ１４−２を実行する。また、実施例３に係る耕作放棄地判定処理は、ステップＳ１３−５Ｙｅｓの場合にステップＳ１５−１を実行し、ステップＳ１３−５Ｎｏの場合にステップＳ１５−２を実行する。実施例３に係る耕作放棄地判定処理は、ステップＳ１４−１、ステップＳ１４−２、ステップＳ１５−１、ステップＳ１５−２の実行が終了すると、ステップＳ１６へ処理を移す。実施例３のその他の処理は、実施例２と同様である。
【００８２】
耕作放棄地判定装置１０−３の判定部１２ｃ−３は、ステップＳ１２で選択した『圃場ＩＤ』に対応するスペクトル変化率時系列データ１１ａ−１に変化率が例えば２０％以上の増加となるデータが存在するか否かを判定する（ステップＳ１３−３）。判定部１２ｃ−３は、変化率が例えば２０％以上の増加となるデータが存在すると判定した場合に（ステップＳ１３−３Ｙｅｓ）、ステップＳ１３−４へ処理を移す。一方、判定部１２ｃ−３は、変化率が例えば２０％以上の増加となるデータが存在しないと判定した場合に（ステップＳ１３−３Ｎｏ）、ステップＳ１３−５へ処理を移す。
【００８３】
ステップＳ１３−４では、判定部１２ｃ−３は、ステップＳ１３−２の判定でＹｅｓかつステップＳ１３−３の判定でＹｅｓとされた時系列データにおいて、データの出現パターンが「小麦」「ばれいしょ」「てんさい」のいずれかと一致するか否かを判定する。判定部１２ｃ−３は、データの出現パターンが「小麦」「ばれいしょ」「てんさい」のいずれかと一致すると判定した場合に（ステップＳ１３−４Ｙｅｓ）、当該『圃場ＩＤ』に対応する圃場が一致するとした作物の耕作地であると判定する（ステップＳ１４−１）。一方、判定部１２ｃ−３は、データの出現パターンが「小麦」「ばれいしょ」「てんさい」のいずれとも一致しないと判定した場合に（ステップＳ１３−４Ｎｏ）、当該『圃場ＩＤ』に対応する圃場がその他の作物の耕作地であると判定する（ステップＳ１４−２）。耕作放棄地判定装置１０−３は、ステップＳ１４−１又はステップＳ１４−２が終了すると、ステップＳ１６へ処理を移す。
【００８４】
また、ステップＳ１３−５では、判定部１２ｃ−３は、圃場状態判定基準データ１１ｄ−２に基づき、ステップＳ１２で選択した『圃場ＩＤ』に対応するスペクトル変化率時系列データの各『ＮＩＲ／Ｒ』が“１．００±０．０５”であるか否かを判定する。判定部１２ｃ−３は、ステップＳ１２で選択した『圃場ＩＤ』に対応するスペクトル変化率時系列データの各『ＮＩＲ／Ｒ』が例えば“１．００±０．０５以内”であると判定した場合に（ステップＳ１３−５Ｙｅｓ）、ステップＳ１５−１へ処理を移す。一方、判定部１２ｃ−３は、ステップＳ１２で選択した『圃場ＩＤ』に対応するスペクトル変化率時系列データの各『ＮＩＲ／Ｒ』が例えば“１．００±０．０５以内”でないと判定した場合に（ステップＳ１３−５Ｎｏ）、ステップＳ１５−２へ処理を移す。
【００８５】
ステップＳ１５−１では、判定部１２ｃ−３は、当該『圃場ＩＤ』に対応する圃場が『耕作放棄地（荒れ地）』であると判定する。一方、判定部１２ｃ−３は、ステップＳ１５−２では、当該『圃場ＩＤ』に対応する圃場が『耕作放棄地（草地）』であると判定する。耕作放棄地判定装置１０−３は、ステップＳ１４−１、ステップＳ１４−２、ステップＳ１５−１、ステップＳ１５−２が終了すると、ステップＳ１６へ処理を移す。
【００８６】
［実施例３に係る耕作放棄地判定処理結果の出力態様］
図１１は、実施例３に係る耕作放棄地判定処理結果の出力態様の一例を示す図である。耕作放棄地判定装置１０−３は、地図Ｍ２における各圃場の地図表示に、『圃場ＩＤ（もしくは圃場名、所在地等の情報）』と、『小麦耕作地』〜『耕作放棄地（草地）』とを合成して出力する。例えば、地図Ｍ２において、“Ｆ００１”の圃場は『小麦耕作地』であり、“Ｆ００２”の圃場は『ばれいしょ耕作地』であり、“Ｆ００３”の圃場は『てんさい耕作地』であることがわかる。また、例えば、地図Ｍ２において、“Ｆ００４”の圃場は『耕作放棄地（荒れ地）』であり、“Ｆ００５”の圃場は『耕作放棄地（草地）』であることが分かる。また、例えば、地図Ｍ２において、“Ｆ００６”〜“Ｆ００９”の圃場は『その他の作物の耕作地』であることが分かる。このように、地図上に小麦耕作地〜耕作放棄地（草地）を合成して出力表示することで、ユーザは、いずれの圃場がいずれの作物の耕作地又は耕作放棄地であるかを、容易に判別することができる。
【００８７】
なお、実施例３では、『ＮＩＲ／Ｒの変化率』を用いるが、これに代えて、『Ｇの変化率』『Ｒの変化率』『ＮＩＲの変化率』『ＳＷＩＲの変化率』のいずれかを用いてもよい。
【００８８】
［実施例３による効果］
実施例３によれば、圃場の耕作放棄の判定とともに、耕作地であれば圃場の耕作作物の種別を推定し、耕作放棄地であれば荒れ地であるか草地であるかを推定するので、圃場の状態をより詳細に把握することができる。
【００８９】
なお、以上の実施例１〜３で示した各閾値は、一例を示すに過ぎず、圃場の地理的条件、栽培する作物の生育条件等に応じて、耕作放棄地のより精密な判定及び耕作作物のより精密な推定のために適切な値を設定することができる。また、実施例１〜３で示した各「変化率」は、各時系列データにおける各前期比を変化率の時系列データとする。しかし、これに限らず、各前期比の逆数、すなわち、各時系列データにおける各『期』に対する前期のスペクトル強度を各『期』のスペクトル強度で除算した各比率を変化率の時系列データとしてもよい。この場合、耕作放棄地判定及び耕作作物推定のための閾値も、各時系列データにおける各『期』に対する前期のスペクトル強度を各『期』のスペクトル強度で除算した各比率に応じて適宜定められる。また、「変化率」に代えて「変化量」、すなわち「増加量（上昇量）」「減少量」を用いてもよい。「変化量」は、各時系列データにおける各『期』に対する前期のスペクトル強度から各『期』のスペクトル強度を減算した各差を「変化量」の時系列データである。この場合も、耕作放棄地判定及び耕作作物推定のための閾値は、各時系列データにおける各『期』に対するスペクトル強度から各『期』の前期のスペクトル強度を減算した各差に応じて適宜定められる。
【実施例４】
【００９０】
実施例１〜３では、耕作放棄地判定装置１０〜１０−３が上記の耕作放棄地判定プログラムを外部のリソースに依存せずに単独で実行するスタンドアローンで上記の耕作放棄地判定サービスを提供する場合を例示したが、他の実装形態を採用することもできる。例えば、図１２に示すように、実施例４では、ユーザに対する入出力処理を実行する入出力端末装置３−１〜３−ｎとネットワークＮを介して接続された、上記の耕作放棄地判定サービスを提供するサーバ装置としての耕作放棄地判定装置５０を設ける。これにより、耕作放棄地判定システムＳを、クライアントサーバシステムとして構築することもできる。この場合、パッケージソフトウェアやオンラインソフトウェアとして上記の耕作放棄地判定サービスを実現する耕作放棄地判定プログラムをインストールさせることによって耕作放棄地判定装置５０を実装できる。例えば、耕作放棄地判定装置５０は、上記の耕作放棄地判定サービスを提供するＷｅｂサーバとして実装することとしてもよいし、アウトソーシングによって上記の耕作放棄地判定サービスを提供するクラウドとして実装することとしてもかまわない。例えば、入出力端末装置３−１〜３−ｎから、リモートセンシングにより得られた位置情報毎の反射スペクトル強度の時系列データを入力して、耕作放棄地判定装置５０へ送信する。そして、耕作放棄地判定装置５０は、受信した反射スペクトル強度の時系列データからスペクトル時系列データ１１ａ−１を生成し、スペクトル時系列データ１１ａ−１に基づき耕作放棄地判定処理を実行する。そして、耕作放棄地判定装置５０は、入出力端末装置３−１〜３−ｎへ耕作放棄地判定処理結果を送信するとしてもよい。
【００９１】
［耕作放棄地判定プログラム］
また、上記の実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図１３を用いて、上記の実施例と同様の機能を有する耕作放棄地判定プログラムを実行するコンピュータの一例について説明する。
【００９２】
図１３は、実施例１〜３に係る耕作放棄地判定プログラムを実行するコンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。図１３に示すように、コンピュータ１００は、操作部１１０と、ディスプレイ１２０と、通信部１３０とを有する。さらに、このコンピュータ１００は、ＣＰＵ１５０と、ＲＯＭ１６０と、ＨＤＤ１７０と、ＲＡＭ１８０とを有する。これら１１０〜１８０の各部は、バス１４０を介して接続される。
【００９３】
ＨＤＤ１７０には、図１３に示すように、上記の実施例１〜３で示した入力部１２ａ、生成部１２ｂ（１２ｂ−２）、判定部１２ｃ（１２ｃ−２、１２ｃ−３）、出力部１２ｄと同様の機能を発揮する耕作放棄地判定プログラム１７０ａが記憶される。この耕作放棄地判定プログラム１７０ａは、上記の実施例１〜３で示した入力部１２ａ、生成部１２ｂ（１２ｂ−２）、判定部１２ｃ（１２ｃ−２、１２ｃ−３）、出力部１２ｄの各構成要素と同様、統合又は分離してもかまわない。すなわち、ＨＤＤ１７０には、必ずしも上記の実施例１〜３で示した全てのデータが格納されずともよく、処理に用いるデータがＨＤＤ１７０に格納されればよい。
【００９４】
このような環境の下、ＣＰＵ１５０は、ＨＤＤ１７０から耕作放棄地判定プログラム１７０ａを読み出した上でＲＡＭ１８０へ展開する。この結果、耕作放棄地判定プログラム１７０ａは、図１３に示すように、耕作放棄地判定プロセス１８０ａとして機能する。この耕作放棄地判定プロセス１８０ａは、ＲＡＭ１８０が有する記憶領域のうち耕作放棄地判定プロセス１８０ａに割り当てられた領域にＨＤＤ１７０から読み出した各種データを展開し、この展開した各種データを用いて各種の処理を実行する。例えば、耕作放棄地判定プロセス１８０ａが実行する処理の一例として、図３、図７、図１０に示す処理などが含まれる。なお、ＣＰＵ１５０では、必ずしも上記の実施例１〜３で示した全ての処理部が動作せずともよく、実行対象とする処理に対応する処理部が仮想的に実現されればよい。
【００９５】
なお、上記の耕作放棄地判定プログラム１７０ａは、必ずしも最初からＨＤＤ１７０やＲＯＭ１６０に記憶されておらずともかまわない。例えば、コンピュータ１００に挿入されるフレキシブルディスク、いわゆるＦＤ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」に各プログラムを記憶させる。そして、コンピュータ１００がこれらの可搬用の物理媒体から各プログラムを取得して実行するようにしてもよい。また、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ１００に接続される他のコンピュータまたはサーバ装置などに各プログラムを記憶させておき、コンピュータ１００がこれらから各プログラムを取得して実行するようにしてもよい。
【符号の説明】
【００９６】
Ｓ                              耕作放棄地判定システム
Ｎ                              ネットワーク
３−１、・・・、３−ｎ          入出力端末装置
１０、１０−２、１０−３、５０  耕作放棄地判定装置
１１、１１−２、１１−３        記憶部
１１ａ                          スペクトル時系列データ記憶部
１１ａ−１                      スペクトル時系列データ
１１ｂ、１１ｂ２                スペクトル変化率時系列データ記憶部
１１ｂ−１、１１ｂ−２          スペクトル変化率時系列データ
１１ｃ                          圃場情報記憶部
１１ｄ                          圃場状態判定基準データ記憶部
１１ｄ−１、１１ｄ−２          圃場状態判定基準データ
１２、１２−２、１２−３        制御部
１２ａ                          入力部
１２ｂ、１２ｂ−２              生成部
１２ｃ、１２ｃ−２、１２ｃ−３  判定部
１２ｄ                          出力部
【図１】
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【図２Ａ】
0006421574.tif 000003
【図２Ｂ】
0006421574.tif 000004
【図２Ｃ】
0006421574.tif 000005
【図３】
0006421574.tif 000006
【図４】
0006421574.tif 000007
【図５Ａ】
0006421574.tif 000008
【図５Ｂ】
0006421574.tif 000009
【図５Ｃ】
0006421574.tif 000010
【図５Ｄ】
0006421574.tif 000011
【図５Ｅ】
0006421574.tif 000012
【図６】
0006421574.tif 000013
【図７】
0006421574.tif 000014
【図８】
0006421574.tif 000015
【図９Ａ】
0006421574.tif 000016
【図９Ｂ】
0006421574.tif 000017
【図１０】
0006421574.tif 000018
【図１１】
0006421574.tif 000019
【図１２】
0006421574.tif 000020
【図１３】
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