(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
リモートセンシング画像に基づいて、植物の成長を分析する植物成長分析システムであって、
前記植物の所定時期からの経過時間を示す時間情報に対応して、前記植物の成長の特徴量の変化が登録された植物成長モデルと、
前記リモートセンシング画像の一部である植物の複数の生育場所に対応する画像に基づいて、前記特徴量を算出する特徴量算出部と、
前記植物成長モデルを参照し、前記複数の生育場所の特徴量を基準時間情報に対応する特徴量に補正する生育差補正部と、
前記リモートセンシング画像の一部である前記複数の生育場所に対応する画像が前記補正後の特徴量を示すように、新たな画像を生成する画像生成部と、を備えることを特徴とする植物成長分析システム。
【請求項２】
請求項１に記載の植物成長分析システムであって、
気温情報を取得する気温情報取得部を備え、
前記気温情報取得部が取得した気温情報に基づいて、前記複数の生育場所に植えられた植物の所定時期から前記複数の生育場所に積算された積算温度を算出し、
前記算出した積算温度を前記時間情報として用いることを特徴とする植物成長分析システム。
【請求項３】
請求項１に記載の植物成長分析システムであって、
前記生育差補正部は、
前記リモートセンシング画像の前記複数の生育場所の中から一つの基準となる生育場所を選択し、
前記選択した生育場所の時間情報を前記基準時間情報に設定することを特徴とする植物成長分析システム。
【請求項４】
請求項３に記載の植物成長分析システムであって、
前記生育差補正部は、前記リモートセンシング画像の前記複数の生育場所の時間情報が所定の条件を満たす一つの生育場所を、前記基準となる生育場所として選択することを特徴とする植物成長分析システム。
【請求項５】
請求項１に記載の植物成長分析システムであって、
前記画像生成部は、前記リモートセンシング画像の一部である前記複数の生育場所に対応する画像を、前記補正後の特徴量を示す画像に差し替えることによって、前記新たな画像を生成することを特徴とする植物成長分析システム。
【請求項６】
請求項５に記載の植物成長分析システムであって、
前記画像生成部は、前記複数の生育場所に対応する画像の輪郭であるポリゴン単位で前記補正後の特徴量を示す画像に差し替えることを特徴とする植物成長分析システム。
【請求項７】
請求項１に記載の植物成長分析システムであって、
前記植物成長モデルを生成する植物成長モデル生成部を備え、
前記植物成長モデル生成部は、
過去の複数のリモートセンシング画像の前記複数の生育場所の時間情報及び特徴量を算出し、
前記算出した時間情報と前記算出した特徴量とを対応付けて登録することによって、前記植物成長モデルを生成することを特徴とする植物成長分析システム。
【請求項８】
請求項７に記載の植物成長分析システムであって、
前記過去の複数のリモートセンシング画像は、複数年の年間を通した複数のリモートセンシング画像を含み、
前記植物成長モデル生成部は、
最新の年より前の各年の年間を通した複数のリモートセンシング画像に基づいて前記植物成長モデルを生成し、
前記最新の年の年間を通したリモートセンシング画像に基づいて、前記生成した植物成長モデルを補正することを特徴とする植物成長分析システム。
【請求項９】
請求項７に記載の植物成長分析システムであって、
前記植物成長モデル生成部は、
前記植物成長モデルを予め設定された時間情報に基づいて成長ステージに区分し、
前記成長ステージごとに、前記特徴量の変化を示すパラメータを算出することを特徴とする植物成長分析システム。
【請求項１０】
請求項９に記載の植物成長分析システムであって、
前記算出されるパラメータは、前記植物の成長のメカニズムを反映したものであることを特徴とする植物成長分析システム。
【請求項１１】
請求項９に記載の植物成長分析システムであって、
前記生育差補正部は、前記成長ステージのパラメータを用いて、前記複数の生育場所の特徴量を基準時間情報に対応する特徴量に補正することを特徴とする植物成長分析システム。
【請求項１２】
請求項１１に記載の植物成長分析システムであって、
前記生育差補正部は、前記生育場所の時間情報と前記基準時間情報との間に前記複数の成長ステージを含む場合、前記複数の生育ステージの各パラメータを用いて前記生育場所の特徴量を前記基準時間情報に対応する特徴量に補正することを特徴とする植物成長分析システム。
【請求項１３】
プロセッサ及びメモリを備える計算機システムにおいて、リモートセンシング画像に基づいて、植物の成長を分析する植物成長分析方法であって、
前記メモリには、前記植物の所定時期からの経過時間を示す時間情報に対応して、前記植物の成長の特徴量の変化が登録された植物成長モデルが記憶され、
前記植物成長分析方法は、
前記プロセッサが、前記リモートセンシング画像の一部である植物の複数の生育場所に対応する画像に基づいて、前記特徴量を算出し、
前記プロセッサが、前記植物成長モデルを参照し、前記複数の生育場所の特徴量を基準時間情報に対応する特徴量に補正し、前記複数の生育場所の生育差を補正し、
前記プロセッサが、前記リモートセンシング画像の一部である前記複数の生育場所に対応する画像が前記補正後の特徴量を示すように、新たな画像を生成することを特徴とする植物成長分析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、リモートセンシング画像に基づいて、植物の成長を分析する植物成長分析システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来のシステムでは、収穫前の現地のデータ（収量データ、土壌サンプリングデータ、気温データ、及び降水量データ等）と、その時期に撮影されたリモートセンシング画像とを併用することによって、リモートセンシング画像から算出された植生指標（ＮＤＶＩ（Normalized Difference Vegetation Index）、ＥＶＩ（Enhanced Vegetation Index）、又はＬＡＩ（Leaf Area Index）等）を統計モデル（線形予測モデル、又は混合モデル等）に入力し、収量を予測する。
【０００３】
リモートセンシング画像から植生指標を算出する場合、植物と土壌とを分けるために、スペクトルに基づくピクセルアンミキシング技術が用いられる。
【０００４】
植物と土壌とを分けるための技術として、特開２０１３−１４５５０７号公報（特許文献１）が知られている。この公報には、「画像解析サーバは、対象とする作物の植付け間隔と成長パターンをパラメータセットとして、対象とする作物の画像から得られる特徴量を推定する。推定の手法の一つとして、擬似画像生成部で、対象とする作物の植付け間隔と、作物の成長パターンをパラメータセットとして、複数の擬似画像を生成し、最適テンプレート選択部で、解析対象の画像の各領域に対して複数の擬似画像から最も適合度の高い擬似画像を選択し、特徴量抽出部で、最も適合度の高い擬似画像の情報を用いて、各領域から対象とする作物の特徴量を抽出する。」と記載されている（要約参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１３−１４５５０７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
リモートセンシング画像に含まれる植物は全ての圃場で同じ生育段階ではない可能性が高い。また、雲による被覆、及び衛星の撮影周期等が原因となり、ある圃場のリモートセンシング画像が時間的に連続して撮影されることが困難となる。このようなリモートセンシング画像を用いて、生育段階にズレがある植物の成長を分析すると、分析の精度が低下することが考えられる。
【０００７】
本発明は、生育段階にズレがある植物の成長の分析の精度を向上させる植物成長分析システ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】
【０００８】
本発明の代表的な一例を示せば、リモートセンシング画像に基づいて、植物の成長を分析する植物成長分析システムであって、前記植物の所定時期からの経過時間を示す時間情報に対応して、前記植物の成長の特徴量の変化が登録された植物成長モデルと、前記リモートセンシング画像の一部である植物の複数の生育場所に対応する画像に基づいて、前記特徴量を算出する特徴量算出部と、前記植物成長モデルを参照し、前記複数の生育場所の特徴量を基準時間情報に対応する特徴量に補正する生育差補正部と、前記リモートセンシング画像の一部である前記複数の生育場所に対応する画像が前記補正後の特徴量を示すように、新たな画像を生成する画像生成部と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本願において開示される発明のうち代表的なものによって得られる効果を簡潔に説明すれば、下記の通りである。すなわち、生育段階にズレがある植物の成長の分析の精度を向上させる植物成長分析システムを提供できる。
【００１０】
上記した以外の課題、構成、及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】実施例の植物成長分析システムの概略の説明図である。
【図２】実施例の植物成長分析システムの構成を示すブロック図である。
【図３】実施例の植物成長分析システムのシステム構成図である。
【図４Ａ】実施例の時系列低解像度リモートセンシング画像データの説明図である。
【図４Ｂ】実施例の気象データの説明図である。
【図４Ｃ】実施例のＧＩＳデータの説明図である。
【図４Ｄ】実施例の高解像度リモートセンシング画像データの説明図である。
【図４Ｅ】実施例の土壌データの説明図である。
【図４Ｆ】実施例の作物栽培データの説明図である。
【図４Ｇ】成長ステージ基準データの説明図である。
【図４Ｈ】実施例の特徴量時系列データの説明図である。
【図４Ｉ】実施例の処理パラメータの説明図である。
【図５】実施例の植物成長分析システムによって実行される処理のフローチャートである。
【図６】実施例の植物成長モデルを生成する処理の説明図である。
【図７】実施例の植物成長モデルを成長ステージに区分する処理の説明図である。
【図８】実施例の植物成長モデルの関数を生成する処理の説明図である。
【図９】実施例の植物成長モデルの各成長ステージの関数を補正する処理の説明図である。
【図１０】実施例の生育差計算部によって実行される生育差計算処理のフローチャートである。
【図１１】実施例のある圃場の積算温度が同じ成長ステージ内で基準圃場の積算温度より小さい場合の補正値の計算処理の説明図である。
【図１２】実施例のある圃場の積算温度が同じ成長ステージ内で基準圃場の積算温度より大きい場合の補正値の計算処理の説明図である。
【図１３】実施例の基準圃場の成長ステージとある圃場の成長ステージとが異なり、ある圃場の積算温度が基準圃場の積算温度より小さい場合の補正値の計算処理の説明図である。
【図１４】実施例の基準圃場の成長ステージとある圃場の成長ステージとが異なり、ある圃場の積算温度が基準圃場の積算温度より大きい場合の補正値の計算処理の説明図である。
【図１５】実施例の生育統一画像生成部によって生成される生育統一画像データの説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
実施例について、図１〜図１５を用いて説明する。
【００１３】
図１は、実施例の植物成長分析システムの概略の説明図である。
【００１４】
植物成長分析システムには、時系列衛星画像２００と処理対象衛星画像２１０とが入力される。植物成長分析システムは、時系列衛星画像２００に基づき植物が植えられてからの経過時間を示す時間情報と植物の特徴量の変化とを対応付けた植物成長モデルを生成する。処理対象衛星画像２１０は、時系列衛星画像２００より高解像度の画像であり、植物が植えられた圃場２１１〜２１３の画像を一部に含む。各圃場２１１〜２１３に植えられた植物は、植えられた時期が異なるために植物の成長にズレがある。図１では、圃場２１１の生育段階が最も成熟し、次いで圃場２１２の生育段階が成熟しており、圃場２１３の生育段階が最も成熟していないものとする。
【００１５】
植物成長分析システムは、植物成長モデルを参照し、処理対象衛星画像２１０の各圃場２１１〜２１３の各特徴量を例えば圃場２１２の生育段階に対応する特徴量に補正した新たな画像（処理完了画像２２０）を生成し、生成した処理完了画像２２０を出力する。これによって、処理対象衛星画像２１０の全ての圃場２１１〜２１３の特徴量が、基準となる圃場２１２の特徴量に対応するようになり、圃場２１２の生育段階で各圃場２１１〜２１３の成長を分析することができる。生育段階にズレがある植物の成長の分析の精度を向上させることができる。
【００１６】
図２は、実施例の植物成長分析システムの構成を示すブロック図である。
【００１７】
植物成長分析システムは、リモートセンシング画像取得部１０２、気象データ取得部１０３、データベース生成部１０４、成長モデル生成部１０５、成長ステージ抽出部１０６、成長ステージ解析部１０７、成長ステージ補正部１０８、生育差計算部１０９、生育差補正部１１０、生育統一画像生成部１１１、データベース１１２、及び成長状況分析部１１３を有する。
【００１８】
植物成長分析システムが実行する処理には、時系列低解像度リモートセンシング画像データ１０１ａに基づいて植物成長モデルを生成するフェーズと、高解像度リモートセンシング画像データ１０１ｄの各圃場の生育段階を補正し、生育統一画像データを生成するフェーズとがある。植物成長モデルを生成するフェーズは、成長モデル生成部１０５、成長ステージ抽出部１０６、成長ステージ解析部１０７、及び成長ステージ補正部１０８によって実現される。生育統一画像データを生成するフェーズは、生育差計算部１０９、生育差補正部１１０、及び生育統一画像生成部１１１によって実現される。
【００１９】
リモートセンシング画像取得部１０２は、時系列低解像度リモートセンシング画像データ１０１ａ及び高解像度リモートセンシング画像データ１０１ｄを取得する。時系列低解像度リモートセンシング画像データ１０１ａは図１に示す時系列衛星画像２００に相当し、高解像度リモートセンシング画像データ１０１ｄは図１に示す処理対象衛星画像２１０に相当する。気象データ取得部１０３は、気象データ及びＧＩＳ（Geographic Information System）データを取得する。
【００２０】
データベース生成部１０４は、リモートセンシング画像取得部１０２が取得した時系列低解像度リモートセンシング画像データ１０１ａ及び高解像度リモートセンシング画像データ１０１ｄ、並びに、気象データ取得部１０３が取得した気象データ及びＧＩＳデータをそれぞれデータベース１１２に登録する。データベース１１２の詳細については図４Ａ〜図４Ｉで説明する。
【００２１】
成長モデル生成部１０５は、時系列低解像度リモートセンシング画像データ１０１ａ、気象データ１０１ｂ、及びＧＩＳデータ１０１ｃに基づいて、植物が植えられてからの経過時間を示す時間情報と植物の特徴量の変化とを対応付けた植物成長モデルを生成し、生成した植物成長モデルをデータベース１１２に登録する。本実施例では、植物が植えられてからの経過時間を示す時間情報として植物の積算温度を用いる。植物の積算温度は気象データ１０１ｂに基づき算出される。また、本実施例では、植物の特徴量としては例えばＮＤＶＩを用いる。植物成長モデルの詳細は、図６で説明する。
【００２２】
成長ステージ抽出部１０６は、予め設定された積算温度ごとの成長ステージに基づいて、生成した植物成長モデルから成長ステージを抽出する。成長ステージの詳細は、図７で説明する。
【００２３】
成長ステージ解析部１０７は、植物成長モデルの各成長ステージの植物特性に応じて、成長ステージごとに植物成長モデルの各成長ステージの特徴量の変化を示すパラメータを生成する。なお、成長ステージ解析部１０７のパラメータの生成方法の詳細は、図８で説明する。
【００２４】
成長ステージ補正部１０８は、成長ステージ解析部１０７が生成した各成長ステージのパラメータを、本年度の時系列低解像度リモートセンシング画像データ１０１ａに基づいて補正する。成長ステージ補正部１０８の補正方法の詳細は、図９で説明する。
【００２５】
以上の処理によって、植物成長モデルが生成される。
【００２６】
生育差計算部１０９は、ＧＩＳデータ１０１ｃを参照して、高解像度リモートセンシング画像データ１０１ｄから圃場を抽出する。そして、生育差計算部１０９は、基準圃場を選択し、選択した基準圃場の積算温度と他の圃場の積算温度との差を生育段階の差として計算する。生育差計算部１０９の処理の詳細は図１０で説明する。
【００２７】
生育差補正部１１０は、成長ステージ補正部１０８が補正した各成長ステージの関数に基づいて、各圃場の特徴量を、基準圃場の積算温度に対応するよう補正する。生育差補正部１１０の処理の詳細は図１０〜図１４で説明する。
【００２８】
生育統一画像生成部１１１は、高解像度リモートセンシング画像データ１０１ｄの圃場の画像を、生育差補正部１１０によって補正された特徴量を有する圃場の画像に差し替えることによって、各圃場の生育段階を基準圃場の生育段階に一致させた新たな画像である生育統一画像データを生成する。生育統一画像データは図１５で説明する。
【００２９】
成長状況分析部１１３は、生育統一画像生成部１１１が生成した生育統一画像データを用いて圃場の植物の成長状況を分析する。
【００３０】
図３は、実施例の植物成長分析システムのシステム構成図である。
【００３１】
直物成長分析システムは、リモートセンシング観測装置３１０及び植物成長分析装置３３０を有する。
【００３２】
リモートセンシング観測装置３１０は、例えば、観測衛星又は航空機等に搭載された撮影装置である。本実施例では、リモートセンシング観測装置３１０は観測衛星に搭載されるものとして説明するが、地上の画像を撮影するものであれば、これに限定されない。
【００３３】
リモートセンシング観測装置３１０が撮影したリモートセンシング画像３２０（時系列低解像度リモートセンシング画像データ１０１ａ及び高解像度リモートセンシング画像データ１０１ｄ）は、植物成長分析装置３３０に入力される。本実施例では、時系列低解像度リモートセンシング画像データ１０１ａと高解像度リモートセンシング画像データ１０１ｄとは異なるリモートセンシング観測装置３１０で撮影されるものとするが、これらは同一のリモートセンシング観測装置３１０で撮影されてもよい。また、リモートセンシング画像３２０は、ＲａｐｉｄＥｙｅ、ＭＯＤＩＣ、又はＬａｎｄＳａｔ等の航空写真である。
【００３４】
植物成長分析装置３３０は、ＣＰＵ３３１、メモリ３３２、及び補助記憶装置３３３を有する。ＣＰＵ３３１は、メモリ３３２に一時的に記憶された各種プログラムを実行する。補助記憶装置３３３は不揮発性の記憶媒体であり、補助記憶装置３３３には、リモートセンシング画像取得部１０２、気象データ取得部１０３、データベース生成部１０４、成長モデル生成部１０５、成長ステージ抽出部１０６、成長ステージ解析部１０７、成長ステージ補正部１０８、生育差計算部１０９、生育差補正部１１０、生育統一画像生成部１１１、及び成長状況分析部１１３に対応するプログラム、並びにデータベース１１２が記憶される。
【００３５】
メモリ３３２は揮発性の記憶媒体である。ＣＰＵ３３１は、補助記憶装置３３３に記憶された各種プログラムをメモリ３３２にロードする。そして、ＣＰＵ３３１は、メモリ３３２にロードされた各種プログラムを実行することによって、リモートセンシング画像取得部１０２、気象データ取得部１０３、データベース生成部１０４、成長モデル生成部１０５、成長ステージ抽出部１０６、成長ステージ解析部１０７、成長ステージ補正部１０８、生育差計算部１０９、生育差補正部１１０、生育統一画像生成部１１１、及び成長状況分析部１１３を実現する。また、補助記憶装置３３３に記憶されたデータベース１１２がメモリ３３２にロードされることによって、データベース１１２は、ＣＰＵ３３１によって読み書きされる。
【００３６】
図４Ａ〜図４Ｉを参照し、データベース１１２に登録される各種データベースについて説明する。
【００３７】
図４Ａは、実施例の時系列低解像度リモートセンシング画像データ１０１ａの説明図である。
【００３８】
時系列低解像度リモートセンシング画像データ１０１ａは、リモートセンシング観測装置３１０によって同じ場所が撮影された時間的に連続する複数の画像群であり、複数年の年間を通した複数リモートセンシング画像を含む。時系列低解像度リモートセンシング画像データ１０１ａを撮影するリモートセンシング観測装置３１０の撮影周期は、高解像度リモートセンシング画像データ１０１ｄを撮影するリモートセンシング観測装置３１０の撮影周期より短く、また、時系列低解像度リモートセンシング画像データ１０１ａの解像度は、高解像度リモートセンシング画像データ１０１ｄの解像度よりも低い。
【００３９】
時系列低解像度リモートセンシング画像データ１０１ａは、植物成長モデルの生成に用いられる。
【００４０】
図４Ｂは、実施例の気象データ１０１ｂの説明図である。
【００４１】
気象データ１０１ｂは、例えば、降水量データ４００及び気温データ４１０を含む。降水量データ４００には、ある地域の所定期間の降水量が登録される。降水量データ４００は、例えば、気象庁等の降水量のデータを利用することができる。また、気温データ４１０には、ある地域の所定期間の最高気温及び最低気温が登録される。例えば、最高気温及び最低気温は、ある地域の圃場の表面温度であってもよい。気温データ４１０は、例えば、ＭＯＤＩＳ表面温度衛星によるデータを利用することができる。
【００４２】
なお、気象データ１０１ｂは、少なくとも気温データ４１０を含めばよく、降水量データ４００を含まなくてもよい。
【００４３】
図４Ｃは、実施例のＧＩＳデータ１０１ｃの説明図である。
【００４４】
ＧＩＳデータ１０１ｃには、各圃場の位置データ及び形状データが登録される。ＧＩＳデータ１０１ｃは、圃場ＩＤ４３１、ＧＰＳデータ４３２、及び形状データ４３３を含む。圃場ＩＤ４３１には圃場の識別情報が登録される。ＧＰＳデータ４３２には、圃場の位置を示す緯度及び経度が登録される。形状データ４３３には圃場の輪郭を示すデータ（圃場ポリゴン）が登録される。
【００４５】
リモートセンシング画像取得部１０２は、ＧＩＳデータ１０１ｃを参照し、取得したリモートセンシング画像３２０から圃場の画像の輪郭である圃場のポリゴンを抽出できる。
【００４６】
図４Ｄは、実施例の高解像度リモートセンシング画像データ１０１ｄの説明図である。
【００４７】
高解像度リモートセンシング画像データ１０１ｄは、現在の圃場の成長状況を分析するために用いられる画像である。
【００４８】
図４Ｅは、実施例の土壌データ４４０の説明図である。
【００４９】
土壌データ４４０には、ある地域の各圃場の土壌の成分のうち、植物の成長に必要な成分の植物の成長に寄与する係数が登録される。
【００５０】
土壌データ４４０は、圃場ＩＤ４４１及びリン酸係数４４２等を含む。圃場ＩＤ４４１には各圃場の識別情報が登録される。リン酸係数４４２には、リン酸の係数が登録される。
【００５１】
図４Ｆは、実施例の作物栽培データ４５０の説明図である。
【００５２】
作物栽培データ４５０には、各圃場の作物が所定の段階に達した日付が登録される。作物栽培データ４５０は、圃場ＩＤ４５１、植付期４５２、開花期４５３、着莢期４５４、及び収穫期４５５を含む。
【００５３】
圃場ＩＤ４５１には各圃場の識別情報が登録される。植付期４５２には、圃場に作物を植えた日付が登録される。開花期４５３には、圃場の作物が開花した日付が登録される。着莢期４５４には、圃場の作物が莢を付けた日付が登録される。収穫期４５５には、圃場の作物の作物を収穫した日付が登録される。
【００５４】
作物栽培データ４５０の日付は農家から得られる情報に基づいて登録される。
【００５５】
図４Ｇは、成長ステージ基準データ４６０の説明図である。
【００５６】
成長ステージ基準データ４６０は、例えば大豆の各重要な時期に達したと判断される積算温度、及び各成長ステージの植物特性が登録される。
【００５７】
成長ステージ基準データ４６０は、各成長ステージの積算温度４６１及び植物特性４６２を含む。例えば、大豆の成長ステージには、開花する開花期、莢を付ける着莢期、種が完全な状態になるまでの時期、及び葉の５０％以上黄色になり、種が完熟する完熟期がある。
【００５８】
積算温度４６１には、各成長ステージに達する積算温度が登録され、植物特性４６２には、各成長ステージの植物特性が登録される。
【００５９】
図４Ｈは、実施例の特徴量時系列データ４７０の説明図である。
【００６０】
特徴量時系列データ４７０には、各時系列低解像度リモートセンシング画像データ１０１ａに含まれる圃場の特徴量が登録される。特徴量時系列データ４７０は、圃場ＩＤ４７１、時期Ａ４７２、及び時期Ｂ４７３を含む。圃場ＩＤ４７１には、圃場の識別情報が登録される。時期Ａ４７２には、時期Ａに撮影された時系列低解像度リモートセンシング画像データ１０１ａに含まれる圃場の特徴量が登録される。時期Ｂ４７３には、時期Ｂに撮影された時系列低解像度リモートセンシング画像データ１０１ａに含まれる圃場の特徴量が登録される。
【００６１】
図４Ｉは、実施例の処理パラメータ４８０の説明図である。
【００６２】
処理パラメータ４８０には、高解像度リモートセンシング画像データ１０１ｄに含まれる圃場のパラメータ等が登録される。
【００６３】
処理パラメータ４８０は、圃場ＩＤ４８１、成長ステージパラメータ４８２、生育差４８３及び補正値４８４を含む。圃場ＩＤ４８１には、圃場の識別情報が登録される。成長ステージパラメータ４８２には、高解像度リモートセンシング画像データ１０１ｄが撮影された時期の植物の成長ステージに対応するパラメータが登録される。生育差４８３には、各圃場の積算温度と基準圃場の積算温度との差が生育差として登録される。補正値４８４には、各圃場の特徴量を基準圃場の積算温度に対応させるための補正値が登録される。
【００６４】
図５は、実施例の植物成長分析システムによって実行される処理のフローチャートである。
【００６５】
まず、リモートセンシング画像取得部１０２は、時系列低解像度リモートセンシング画像データ１０１ａ及び高解像度リモートセンシング画像データ１０１ｄを取得する（Ｓ５０１）。また、気象データ取得部１０３は、気象データ１０１ｂ及びＧＩＳデータ１０１ｃを取得する（Ｓ５０２）。
【００６６】
次に、データベース生成部１０４は、取得した時系列低解像度リモートセンシング画像データ１０１ａ、高解像度リモートセンシング画像データ１０１ｄ、気象データ１０１ｂ及びＧＩＳデータ１０１ｃをデータベース１１２に登録する（Ｓ５０３）。なお、データベース生成部１０４は、ＧＩＳデータ１０１ｃを参照し、Ｓ５０１の処理で取得した時系列低解像度リモートセンシング画像データ１０１ａから圃場を抽出する。
【００６７】
次に、成長モデル生成部１０５は、時系列低解像度リモートセンシング画像データ１０１ａに含まれる各圃場の積算温度及び特徴量を計算する（Ｓ５０４）。積算温度及び特徴量の計算処理の詳細は図６で説明する。そして、成長モデル生成部１０５は、計算した各圃場の特徴量を特徴量時系列データ４７０に登録する。
【００６８】
次に、成長モデル生成部１０５は、積算温度及び特徴量を座標軸とした座標系に、Ｓ５０４の処理で算出した積算温度及び特徴量をプロットし、曲線間を補完して曲線を生成することによって植物成長モデルを生成する（Ｓ５０５）。Ｓ５０５の処理の詳細は図６で説明する。
【００６９】
次に、成長ステージ抽出部１０６は、成長ステージ基準データ４６０を参照し、Ｓ５０５の処理で生成した植物成長モデルを積算温度に基づいて成長ステージに区分する（Ｓ５０６）。Ｓ５０６の処理の詳細は図７で説明する。
【００７０】
次に、成長ステージ解析部１０７は、成長ステージ基準データ４６０の植物特性４６２に基づいて、Ｓ５０６の処理で区分された成長ステージごとに特徴量の変化を示す関数を生成する（Ｓ５０７）。Ｓ５０７の処理の詳細は図８で説明する。
【００７１】
次に、成長ステージ補正部１０８は、Ｓ５０７の処理で生成された関数を、本年度に撮影された特徴量に基づいて補正する（Ｓ５０８）。Ｓ５０８の処理の詳細は図９で説明する。
【００７２】
生育差計算部１０９は、ＧＩＳデータ１０１ｃを参照し、Ｓ５０１の処理で取得した高解像度リモートセンシング画像データ１０１ｄから圃場を抽出し、抽出した圃場の積算温度及び特徴量を計算する。そして、生育差計算部１０９は、基準圃場を選択し、基準圃場の積算温度と他の圃場の積算温度との差を生育差として計算する（Ｓ５０９）。Ｓ５０９の処理の詳細は図１０で説明する。
【００７３】
次に、生育差補正部１１０は、Ｓ５０８の処理で補正された各成長ステージの関数に基づいて、他の圃場の特徴量を基準圃場の積算温度に対応するように補正する（Ｓ５１０）。Ｓ５１０の処理の詳細は図１１〜図１４で説明する。
【００７４】
次に、生育統一画像生成部１１１は、高解像度リモートセンシング画像データ１０１ｄの各圃場の画像を、Ｓ５１０の処理で補正した特徴量を示す画像に差し替えて、新たな画像である生育統一画像データを生成する（Ｓ５１１）。Ｓ５１１の処理の詳細は図１５で説明する。
【００７５】
次に、成長状況分析部１１３は、Ｓ５１１の処理で生成された生育統一画像データを用いて、各圃場の植物の収量等を分析し（Ｓ５１２）、処理を終了する。
【００７６】
図６は、実施例の植物成長モデルを生成する処理の説明図である。
【００７７】
本実施例における特徴量は植物の成長状態を示すパラメータである。本実施例では、特徴量として植生指標を用いる。植生指標は、リモートセンシング画像のスペクトルに基づいて計算される値であり、例えば、ＮＤＶＩ、ＬＡＩ、及びＥＶＩ等がある。本実施例では、特徴量としてＮＤＶＩを用いるが、これに限定されない。
【００７８】
成長モデル生成部１０５は、式１を用いて、時系列低解像度リモートセンシング画像データ１０１ａからＮＤＶＩを計算する。
【００７９】
【数１】
0006285875.tif 000002
【００８０】
Ｒは赤バンドであり、ＩＲは近赤バンドである。これらのバンドは時系列低解像度リモートセンシング画像データ１０１ａから抽出される。
【００８１】
また、成長モデル生成部１０５は、式２を用いて、有効積算温度（ＥＡＴ  Effective Accumulative Temperature）を計算する。有効積算温度は、ある期間の平均気温のうち基準値を超えた分の合計値である。有効積算温度は、植物の成長に必要な熱量の目安に用いられる。
【００８２】
【数２】
0006285875.tif 000003
【００８３】
ｔｄは一日の平均温度であり、ｔ０は基準値である。ｉは日数である。なお、基準値は植物ごとに異なる値である。例えば、春小麦の基準値は３度であり、トウモロコシの基準値は１３度である。本実施例では、例えば大豆を例に説明し、大豆の基準値は１５度である。なお、他の植物であってもよい。
【００８４】
平均温度の計算方法の例について説明する。成長モデル生成部１０５は、作物栽培データ４５０を参照し、時系列低解像度リモートセンシング画像データ１０１ａに含まれる各圃場に作物が植えられた日付を特定する。そして、成長モデル生成部１０５は、特定した日付から時系列低解像度リモートセンシング画像データ１０１ａが撮影された日付までの期間の温度情報を気象データ１０１ｂの気温データから取得する。成長モデル生成部１０５は、取得した温度情報に含まれる最高気温と最低気温との平均値を平均温度として用いる。温度情報を取得する始期は、作物が植えられた日付でなくてもよく、植物が所定の成長ステージに達した日付であってもよい。
【００８５】
時系列低解像度リモートセンシング画像データ１０１ａは、複数年の年間を通した複数のリモートセンシング画像データを含み、成長モデル生成部１０５は、各リモートセンシング画像に対してＮＤＶＩ及び有効積算温度を計算する。
【００８６】
成長モデル生成部１０５は、有効積算温度を横軸に設定し、ＮＤＶＩを縦軸に設定した座標系に、最新の年より前の各年の年間を通した複数のリモートセンシング画像データの有効積算温度及びＮＤＶＩをプロットする。そして、成長モデル生成部１０５は、プロットしたＮＤＶＩ間を補間し、曲線を生成する。曲線の生成方法としては、例えば、二次近似を用いてもよいし、スプライン補間を用いてもよいし、他の方法を用いてもよい。
【００８７】
図６では、植付日からの曲線が生成されるが、植付日が作物栽培データ４５０に登録されていない場合、開花期等の重要な時期の日付から曲線が生成されてもよい。重要な時期とは、成長ステージが変化する時期であればよい。
【００８８】
本実施例では、時系列低解像度リモートセンシング画像データ１０１ａから特徴量を算出し、積算温度と特徴量とを対応付け、植物成長モデルを生成する。これによって、植物成長モデルが用意されていない場合であっても、植物成長モデルを生成することができる。また、各地域に特化した植物成長モデルを生成できる。
【００８９】
さらに、植物の植えられてからの経過時間を示す時間情報として、植物の積算温度を用いることによって、植物の成長に必要な要素を時間情報として用いることができる。
【００９０】
図７は、実施例の植物成長モデルを成長ステージに区分する処理の説明図である。
【００９１】
大豆には、Ｒ１、Ｒ５、Ｒ６、及びＲ７の成長時期がある。Ｒ１は最初の花が開花する時期であり、Ｒ５は最初の種が形成される時期であり、Ｒ６は全ての種が形成される時期である。Ｒ７は、５０％以上の葉が黄色となり、種が成熟し始める時期である。
【００９２】
成長ステージ基準データ４６０には、大豆がＲ１、Ｒ５、Ｒ６、及びＲ７となるまでに必要な有効積算温度が登録される。
【００９３】
大豆には、Ｒ１−Ｒ５、Ｒ５−Ｒ６、及びＲ６−Ｒ７の三つの成長ステージがある。Ｒ１−Ｒ５は、開花してから花の成長が収量するまでの開花期間である。Ｒ５−Ｒ６は、生物バイオマスが最大まで成長する期間であり、莢が形成されてから種に変わるまでの着莢期間である。Ｒ６−Ｒ７は、種が完全な状態になる期間である。
【００９４】
図７に示すように、成長ステージ抽出部１０６は、成長ステージ基準データ４６０に登録された各時期の有効積算温度に基づいて、成長モデル生成部１０５が生成した植物成長モデルを各成長ステージに区分する。
【００９５】
なお、大豆以外の植物である場合、成長時期及び成長時期に必要な有効積算温度が大豆の場合と異なる。しかし、各成長時期の有効積算温度が成長ステージ基準データ４６０に登録されていれば、植物成長モデルを各成長ステージに区分する方法は、大豆の場合と同じである。
【００９６】
図８は、実施例の植物成長モデルのパラメータを生成する処理の説明図である。
【００９７】
成長ステージ解析部１０７は、成長ステージの植物特性を考慮して、植物成長モデルのＮＤＶＩの変化を成長ステージごとにパラメータを生成する。
【００９８】
開花期間であるＲ１−Ｒ５では、大豆のバイオマスが増加する。このため、バイオマスと相関性が高いＮＤＶＩはある傾きで線形的に増加する。成長ステージ解析部１０７は、Ｒ１−Ｒ５のＮＤＶＩを線形関数に補間し、線形関数の傾きをＲ１−Ｒ５のパラメータとする。
【００９９】
また、着莢期間であるＲ５−Ｒ６では、大豆のバイオマスの増加は緩やかになる。このため、Ｒ５−Ｒ６のＮＤＶＩの増加は、Ｒ１−Ｒ５のＮＤＶＩの増加より緩やかになる。成長ステージ解析部１０７は、Ｒ５−Ｒ６のＮＤＶＩを線形関数に補間し、線形関数の傾きをＲ５−Ｒ６のパラメータとする。なお、Ｒ５−Ｒ６のＮＤＶＩの傾きの値は、Ｒ１−Ｒ５の傾きの値より小さくなる。例えば、成長ステージ解析部１０８は、Ｒ５−Ｒ６のパラメータが、Ｒ１−Ｒ５のパラメータより小さくなった場合、いずれかのパラメータに誤りがある可能性があることを管理者に通知してもよいし、線形関数から所定値以上離れたＮＤＶＩを考慮せず、再度線形関数を計算してもよい。
【０１００】
種が完全な状態になる期間であるＲ６−Ｒ７では、大豆の最大となったバイオマスが種に変換されるため、バイオマスは減少する。このため、Ｒ６−Ｒ７のＮＤＶＩはある傾きで線形的に減少する。成長ステージ解析部１０７は、Ｒ６−Ｒ７のＮＤＶＩを線形関数に補間し、線形関数の傾きをＲ６−Ｒ７のパラメータとする。例えば、成長ステージ解析部１０８は、Ｒ６−Ｒ７のパラメータが減少しない場合、当該パラメータに誤りがある可能性があることを管理者に通知してもよいし、線形関数から所定値以上離れたＮＤＶＩを考慮せず、再度線形関数を計算してもよい。
【０１０１】
ＮＤＶＩを線形関数に補間する方法としては、例えば、最小二乗法があるが、他の方法を用いてもよい。
【０１０２】
このように、計算された各成長ステージのパラメータは植物の成長ステージの植物の成長のメカニズムを考慮し、植物の成長のメカニズムを反映したものである。
【０１０３】
以上のように、成長ステージごとに特徴量の変化を示すパラメータを計算することによって、成長ステージ内では特徴量の変化が同一の傾向となるので、パラメータが植物の特徴量の変化の傾向を正確に示すことができる。
【０１０４】
図９は、実施例の植物成長モデルの各成長ステージの関数を補正する処理の説明図である。
【０１０５】
成長ステージ補正部１０８は、成長ステージ解析部１０７が生成した各成長ステージのパラメータを、時系列低解像度リモートセンシング画像データ１０１ａに含まれる本年度（最新の年）の年間を通した複数のリモートセンシング画像データから計算されたＮＤＶＩ及び有効積算温度に基づいて、補正する。図９に示す白丸が本年度の年間を通した複数のリモートセンシング画像データに基づいて計算された本年度ＮＤＶＩである。図９に示す黒丸が本年度より前の各年の年間を通した複数のリモートセンシング画像データに基づいて計算された過去ＮＤＶＩである。
【０１０６】
成長ステージ補正部１０８は、各成長ステージの本年度ＮＤＶＩ及び過去ＮＤＶＩを線形関数に補間し、補間した線形関数の傾きを補正後のパラメータとする。そして、成長ステージ補正部１０８は、各成長ステージの補正後のパラメータをデータベース１１２に登録する。
【０１０７】
図９では、Ｒ１−Ｒ５の関数ｆ１（ｘ）の傾きがα１からα４に補正され、Ｒ５−Ｒ６の関数ｆ２（ｘ）の傾きがα２からα５に補正され、Ｒ６−Ｒ７の関数ｆ３（ｘ）の傾きがα３からα５に補正される。
【０１０８】
これによって、各成長ステージのパラメータを、最新のＮＤＶＩ及び積算温度を重視したパラメータとすることができ、Ｓ５１０の処理で、各圃場の特徴量を基準となる積算温度に対応するように正確に補正できる。
【０１０９】
図１０は、実施例の生育差計算部１０９によって実行される生育差計算処理のフローチャートである。
【０１１０】
生育差計算部１０９は、ＧＩＳデータ１０１ｃを参照し、高解像度リモートセンシング画像データ１０１ｄから圃場を抽出する。また、高解像度リモートセンシング画像データ１０１ｄに含まれる圃場の積算温度及び特徴量を計算する（Ｓ１００１）。特徴量は式１を用いて計算され、積算温度は式２を用いて計算される。
【０１１１】
次に、生育差計算部１０９は、生育差を計算するための基準となる基準圃場を選択する（Ｓ１００２）。基準圃場の選択方法には二つの方法がある。
【０１１２】
一つ目の方法では、生育差計算部１０９は、予め設定された生育時期の圃場を基準圃場として選択する。二つ目の方法では、生育差計算部１０９は、所定の生育時期の積算温度との各圃場の積算温度との差の合計値が最小となる圃場を基準圃場として選択する。二つ目の方法は、式３に基づいて基準圃場が選択される。なお、所定の生育時期は、植え付け時期であってもよいし、他の重要な生育時期であってもよい。
【０１１３】
【数３】
0006285875.tif 000004
【０１１４】
なお、ｔ（ｎ）は、圃場ＩＤがｎである場合の有効積算温度である。
【０１１５】
一つ目の方法では、農家等が基準としたい生育時期を基準圃場とすることができ、当該生育時期を基準として植物の成長を分析できる。また、二つ目の方法では、各圃場の特徴量を基準圃場の積算温度に対応するように補正する場合、各圃場の積算温度と基準圃場の積算温度との差が最小となるため、補正による誤差が生じにくい。なお、基準圃場の選択方法は、これらの方法に限定されず、所定の条件を満たす圃場が基準圃場として選択されてもよい。
【０１１６】
次に、生育差計算部１０９は、各圃場の積算温度と基準圃場の積算温度との差を計算し（Ｓ１００３）、計算した差を処理パラメータ４８０の生育差４８３に登録し（Ｓ１００４）、処理を終了する。なお、処理パラメータ４８０の成長ステージパラメータ４８２には、各圃場の積算温度に対応する成長ステージのパラメータが登録される。
【０１１７】
次に、図１１〜図１５を用いて、生育差補正部１１０によって実行される生育差補正処理について説明する。
【０１１８】
生育差補正部１１０は、成長ステージ補正部１０８で補正された各成長ステージのパラメータに基づいて、高解像度リモートセンシング画像データ１０１ｄの各圃場の特徴量を、基準圃場の積算温度に対応する特徴量を補正値として計算する。そして、生育差補正部１１０は、計算した各圃場の補正値を、処理パラメータ４８０の補正値４８４に登録する。
【０１１９】
図１１は、実施例のある圃場の積算温度が同じ成長ステージ内で基準圃場の積算温度より小さい場合の補正値の計算処理の説明図である。
【０１２０】
図１１では、基準圃場の成長ステージがＲ５−Ｒ６であり、ある圃場の成長ステージがＲ５−Ｒ６であり、当該圃場の積算温度が基準圃場の積算温度より小さい場合（すなわち、当該圃場の成長が基準圃場の成長より遅い場合）の補正値の計算処理について説明する。
【０１２１】
この場合、生育差補正部１１０は、生育差及びＲ５−Ｒ６のパラメータに基づいて、ある圃場の基準圃場の積算温度に対応する特徴量（補正値）を計算する。補正値は、ある圃場の特徴量より大きくなる。
【０１２２】
図１２は、実施例のある圃場の積算温度が同じ成長ステージ内で基準圃場の積算温度より大きい場合の補正値の計算処理の説明図である。
【０１２３】
図１２に示すように、基準圃場の成長ステージがＲ５−Ｒ６であり、ある圃場の成長ステージがＲ５−Ｒ６であり、当該圃場の積算温度が基準圃場の積算温度より大きい場合（すなわち、当該圃場の成長が基準圃場の成長より早い場合）の補正値は、ある圃場の特徴量より小さくなる。
【０１２４】
図１３は、実施例の基準圃場の成長ステージとある圃場の成長ステージとが異なり、ある圃場の積算温度が基準圃場の積算温度より小さい場合の補正値の計算処理の説明図である。
【０１２５】
図１３では、基準圃場の成長ステージがＲ５−Ｒ６であり、ある圃場の成長ステージがＲ１−Ｒ５である場合の補正値の計算処理について説明する。
【０１２６】
まず、生育差補正部１１０は、ある圃場の積算温度とＲ５の積算温度との差、及びＲ１−Ｒ５のパラメータに基づいて、ある圃場のＲ５の積算温度に対応する特徴量を算出する。次に、生育差補正部１１０は、Ｒ５の積算温度と基準圃場の積算温度との差、及びＲ５−Ｒ６のパラメータに基づいて、ある圃場の基準圃場の積算温度に対応する特徴量を算出する。
【０１２７】
図１４は、実施例の基準圃場の成長ステージとある圃場の成長ステージとが異なり、ある圃場の積算温度が基準圃場の積算温度より大きい場合の補正値の計算処理の説明図である。
【０１２８】
まず、生育差補正部１１０は、ある圃場の積算温度とＲ６の積算温度との差、及びＲ６−Ｒ７のパラメータに基づいて、ある圃場のＲ６の積算温度に対応する特徴量を算出する。次に、生育差補正部１１０は、Ｒ６の積算温度と基準圃場の積算温度との差、及びＲ５−Ｒ６のパラメータに基づいて、ある圃場の基準圃場の積算温度に対応する特徴量を算出する。
【０１２９】
ある圃場の積算温度及び特徴量をｘ１及びｙ１、Ｒ６の積算温度及び特徴量をｘＲ６及びｙＲ６、基準圃場の積算温度及び特徴量をｘ２、ｙ２とする。この場合、まず、生育差補正部１１０は、Ｒ６の特徴量であるｙＲ６を式４を用いて計算する。なお、Ｒ６の積算温度ｘＲ６は既知の値である。
【０１３０】
ｙＲ６＝α６（ｘＲ６−ｘ１）＋ｙ１・・・（式４）
【０１３１】
次に、生育差補正部１１０は、基準圃場の積算温度に対応する特徴量であるｙ２を式５を用いて計算する。なお、ｘ２は、基準圃場の積算温度であり、既知の値である。
【０１３２】
ｙ２＝α５（ｘ２−ｘＲ６）＋ｙＲ６・・・（式５）
【０１３３】
他の植物である場合、他の植生特徴量を用いる場合、各成長ステージでの植物特性によって、積算温度と特徴量との関係が線形関数とならない可能性があるが、この場合には、積算温度と特徴量との関係を示す関数に応じて、ある圃場の基準圃場の積算温度に対応する特徴量を計算する。
【０１３４】
図１５は、実施例の生育統一画像生成部１１１によって生成される生育統一画像データの説明図である。
【０１３５】
生育統一画像生成部１１１は、高解像度リモートセンシング画像データ１０１ｄの各圃場の画像を、生育差補正部１１０が計算した各圃場の補正値を有する画像に差し替えた生育統一画像データを生成する。
【０１３６】
図１５に示す（Ａ）は、高解像度リモートセンシング画像データ１０１ｄであり、日時がｔ０に撮影された画像である。例えば、基準圃場としてｐ５が選択された場合、圃場ｐ１、ｐ３、ｐ４、及びｐ８の積算温度と基準圃場ｐ５の積算温度とは同じであり、これらの圃場に生育差にずれはないものとする。
【０１３７】
一方、圃場ｐ２及びｐ６の積算温度は基準圃場ｐ５の積算温度より小さく、圃場ｐ２及びｐ６は基準圃場ｐ５の生育より遅いものとする。また、圃場ｐ７及びｐ９の積算温度は基準圃場ｐ５の積算温度より大きく、圃場ｐ７及びｐ９は基準圃場ｐ５の生育より早い。このように、圃場ｐ２、ｐ６、ｐ７、及びｐ９と基準圃場ｐ５との間の生育にずれがある。
【０１３８】
図１５に示す（Ｂ）では、圃場ｐ２、ｐ６、ｐ７、及びｐ９の画像は、基準圃場ｐ５の積算温度に対応する特徴量を示す画像に差し替えられる。圃場ｐ２及びｐ６は、基準圃場ｐ５の生育より遅いので、基準圃場ｐ５の積算温度に対応する特徴量を示すように、高解像度リモートセンシング画像データ１０１ｄの撮影日時ｔ０より後の日時に対応する画像に差し替えられる。具体的には、圃場ｐ２の画像は、撮影日時ｔ０よりｔ１後の日時に対応する画像（ｐ２’）に差し替えられ、圃場ｐ６の画像は、撮影日時ｔ０よりｔ２後の日時に対応する画像（ｐ６’）に差し替えられる。
【０１３９】
圃場ｐ７及びｐ９は、基準圃場ｐ５の生育より早いので、高解像度リモートセンシング画像データ１０１ｄの撮影日時ｔ０より前の日時に対応する画像に差し替えられる。具体的には、圃場ｐ７の画像は、撮影日時ｔ０よりｔ３前の日時に対応する画像（ｐ６’）に差し替えられ、圃場ｐ９の画像は、撮影日時ｔ０よりｔ４前の日時に対応する画像（ｐ９’）に差し替えられる。
【０１４０】
なお、圃場の画像の差し替えは、生育統一画像生成部１１１によって実行される。生育統一画像生成部１１１は、各圃場の輪郭となるポリゴン内のピクセルを、基準圃場の積算温度に対応する特徴量を示すように生成し、各圃場の新たな画像を生成し、各圃場の画像を生成した新たな画像に差し替える。すなわち、生育統一画像生成部１１１は、圃場のポリゴン単位で圃場の画像を差し替える。以上のように、高解像度リモートセンシング画像データ１０１ｄ全体を生成せずに、補正する必要がある圃場の画像のみを生成するため、成長分析システムの処理負荷を軽減できる。
【０１４１】
以上によって、高解像度リモートセンシング画像データ１０１ｄは、基準圃場の積算温度に対応する特徴量を示す圃場の画像に差し替えた生育統一画像データを生成する。これによって、生育統一画像データ内の全ての圃場は、基準圃場の積算温度に対応する特徴量を示すので、各圃場の成長の分析が容易となる。例えば、ある圃場の基準圃場の積算温度に対応する特徴量が他の圃場の特徴量より良い値を示せば、当該圃場の植物が他の圃場の植物より成長が早いことを分析でき、ある圃場の基準圃場の積算温度に対応する特徴量が他の圃場の特徴量より悪い値を示せば、当該圃場の植物が他の圃場の植物より成長が遅いことを分析できる。
【０１４２】
また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段などは、それらの一部または全部を、例えば集積回路で設計するなどによりハードウェアで実現してもよい。
【０１４３】
また、前記の各構成、機能などは、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。
【０１４４】
各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイルなどの情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）などの記録装置、または、ＩＣ（Integrated Circuit）カード、ＳＤカード、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）などの記録媒体に置くことができる。
【０１４５】
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際にはほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
【符号の説明】
【０１４６】
１０１ａ    時系列低解像度リモートセンシング画像データ
１０１ｂ    気象データ
１０１ｃ    ＧＩＳデータ
１０１ｄ    高解像度リモートセンシング画像データ
１０２    リモートセンシング画像取得部
１０３    気象データ取得部
１０４    データベース生成部
１０５    成長モデル生成部
１０６    成長ステージ抽出部
１０７    成長ステージ解析部
１０８    成長ステージ補正部
１０９    生育差計算部
１１０    生育差補正部
１１１    生育統一画像生成部
１１２    データベース
１１３    成長状況分析部
【図１】
0006285875.tif 000005
【図２】
0006285875.tif 000006
【図３】
0006285875.tif 000007
【図４Ａ】
0006285875.tif 000008
【図４Ｂ】
0006285875.tif 000009
【図４Ｃ】
0006285875.tif 000010
【図４Ｄ】
0006285875.tif 000011
【図４Ｅ】
0006285875.tif 000012
【図４Ｆ】
0006285875.tif 000013
【図４Ｇ】
0006285875.tif 000014
【図４Ｈ】
0006285875.tif 000015
【図４Ｉ】
0006285875.tif 000016
【図５】
0006285875.tif 000017
【図６】
0006285875.tif 000018
【図７】
0006285875.tif 000019
【図８】
0006285875.tif 000020
【図９】
0006285875.tif 000021
【図１０】
0006285875.tif 000022
【図１１】
0006285875.tif 000023
【図１２】
0006285875.tif 000024
【図１３】
0006285875.tif 000025
【図１４】
0006285875.tif 000026
【図１５】
0006285875.tif 000027