(57)【要約】【課題】経験や熟練を必要とすることなくパラゴムノキの活動状態を判別可能とする。【解決手段】活動状態判別方法は、パラゴムノキの幹の表面温度と、前記幹の周囲の周囲温度とを測定する測定工程と、測定した表面温度と周囲温度とに基づいてパラゴムノキの活動状態を判別する判別工程とを有する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
パラゴムノキの幹の表面温度と、前記幹の周囲の周囲温度とを測定する測定工程と、
前記測定工程によって測定した表面温度と周囲温度とに基づいて前記パラゴムノキの活動状態を判別する判別工程と、
を有することを特徴とする活動状態判別方法。
【請求項２】
前記測定工程は、
前記周囲温度として前記幹に隣接して設置した物体の表面温度を測定する
ことを特徴とする請求項１に記載の活動状態判別方法。
【請求項３】
前記判別工程は、
前記周囲温度と前記幹の表面温度との乖離度が所定の乖離度以上であれば前記パラゴムノキが罹病していると判別し、前記乖離度が所定の乖離度未満であれば前記パラゴムノキが罹病していないと判別する
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の活動状態判別方法。
【請求項４】
前記乖離度は、前記幹の表面温度と前記周囲温度との温度差である
ことを特徴とする請求項３に記載の活動状態判別方法。
【請求項５】
前記乖離度は、前記幹の表面温度と前記周囲温度との比である
ことを特徴とする請求項３に記載の活動状態判別方法。
【請求項６】
前記乖離度は、前記幹の表面温度と前記周囲温度との差を、前記幹の表面温度と前記周囲温度との和で正規化した相対温度差である
ことを特徴とする請求項３に記載の活動状態判別方法。
【請求項７】
前記所定の乖離度は、前記幹の表面温度と前記周囲温度との第１の乖離度から、活動状態が健全なあるいは罹病したパラゴムノキの前記幹の表面温度と前記周囲温度との第２の乖離度の差分についての測定対象木及び測定回数の組み合わせ間の分散に応じて定められたことを特徴とする請求項３から請求項６のいずれか一項に記載の活動状態判別方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ゴムの木（パラゴムノキ）の活動状態を判別する活動状態判別方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、農園では、農園で働く従事者が、栽培されている木が罹病しているか否かを判別していた。罹病している場合には、適切な治療を施す等の管理が必要になる。罹病木（感染木）と健全木（非感染木）とを区別する罹病診断は従事者の経験と熟練に基づいていた。感染とは、例えば、根白腐病（ＷＲＤ：Ｗｈｉｔｅ  Ｒｏｏｔ  Ｄｉｓｅａｓｅ）への罹病である。
【０００３】
他方、診断対象木がパラゴムノキではないが、例えば、特許文献１では、オイルパームにおいて、茎枯れ病を遺伝子レベルで検出する技術が提案されている。オイルパームが茎枯れ病に罹病すると、樹幹組織が腐朽化することで食用あるいは工業用油脂の採取損失となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００１−３１４１９９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１に記載の技術は、オイルパームに独自であり、パラゴムノキにそのまま適用することはできない。遺伝子レベルでの検出技術は、相応の設備と時間を要するので、必ずしも現場における作業には適さない。そのため、現場での罹病診断は依然として従事者の経験と熟練に頼っていた。また、従事者の経験と熟練に頼る罹病診断は、必ずしも精度が高くないという問題があった。
【０００６】
本発明は上記の点に鑑みてなされたものであり、経験や熟練を必要とすることなくパラゴムノキの活動状態を判別可能とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は上記の課題を解決するためになされたものであり、本発明の一態様は、パラゴムノキの幹の表面温度と、前記幹の周囲の周囲温度とを測定する測定工程と、前記測定工程によって測定した表面温度と周囲温度とに基づいて前記パラゴムノキの活動状態を判別する判別工程と、を有することを特徴とする活動状態判別方法である。
これにより、経験や熟練を必要とすることなく、パラゴムノキの活動状態の判別を精度よく行うことができる。また、周囲の気温の変動や風による温度の変動への影響が葉よりも少ない幹の温度に基づいて活動状態の判別を行うので、その判別を精度よく行うことができる。
【０００８】
本発明のその他の態様は、上述の活動状態判別方法であって、前記測定工程は、前記周囲温度として前記幹に隣接して設置した物体の表面温度を測定することを特徴とする。これにより、周囲温度を表面温度との比較対象として用いることで、周囲の気温による周囲温度の変動を考慮して活動状態の判別を精度よく行うことができる。
【０００９】
本発明のその他の態様は、上述の活動状態判別方法であって、前記判別工程は、前記幹の表面温度と前記周囲温度との乖離度が所定の乖離度以上であれば前記パラゴムノキが罹病していると判別し、前記乖離度が所定の乖離度未満であれば前記パラゴムノキが罹病していないと判別することを特徴とする。
これにより、罹病による幹の温度の変動を検出することができるので、パラゴムノキが罹病しているか否かを定量的に判別することができる。
【００１０】
本発明のその他の態様は、上述の活動状態判別方法であって、前記乖離度は、前記幹の表面温度と前記周囲温度との温度差であることを特徴とする。
当該温度差の罹病の有無による差分が、活動状態が健全であるパラゴムノキについての温度差よりも大きいので、温度差に基づいてパラゴムノキが罹病しているか否かの判別を精度よく行うことができる。
【００１１】
本発明のその他の態様は、上述の活動状態判別方法であって、前記乖離度は、前記幹の表面温度と前記周囲温度との比であることを特徴とする。
周辺温度と表面温度との温度比をとることにより、周辺温度や表面温度に環境による変動があったとしても、その変動が低減するので、パラゴムノキが罹病しているか否かの判別を精度よく行うことができる。
【００１２】
本発明のその他の態様は、上述の活動状態判別方法であって、前記乖離度は、前記幹の表面温度と前記周囲温度との差を、前記幹の表面温度と前記周囲温度との和で正規化した相対温度差であることを特徴とする。
表面温度と周囲温度との差と、表面温度と前記周囲温度との和との比をとることにより、表面温度と周囲温度に環境による変動があったとしても、その変動が低減する。また、当該相対温度差の罹病の有無による差分は、健全木についての相対温度差よりも大きい。そのため、パラゴムノキが罹病しているか否かの判別を精度よく行うことができる。
【００１３】
本発明のその他の態様は、上述の活動状態判別方法であって、前記所定の乖離度は、前記幹の表面温度と前記周囲温度との第１の乖離度から、活動状態が健全なあるいは罹病したパラゴムノキの前記幹の表面温度と前記周囲温度との第２の乖離度の差分についての測定対象木及び測定回数の組み合わせ間の分散に応じて定められたことを特徴とする。
これにより、測定対象木の活動状態が乖離度の変動の主要因であることを統計的に判別できるので、パラゴムノキが罹病しているか否かの判別を精度よく行うことができる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、経験や熟練を必要とすることなくパラゴムノキの活動状態を判別することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本実施形態に係る活動状態判別システムを示す模式図である。
【図２】本実施形態に係る温度測定装置で取得された温度データの一例を示す図である。
【図３】本実施形態に係る活動状態判別方法を示すフローチャートである。
【図４】活動状態毎の温度分布の例を示す図である。
【図５】活動状態毎の温度の例を示す図である。
【図６】罹病判定を説明するための図である。
【図７】活動状態毎の温度差の例を示す図である。
【図８】活動状態毎の温度比の例を示す図である。
【図９】活動状態毎の相対温度差の例を示す図である。
【図１０】健全木についての温度のばらつきの例を示す表である。
【図１１】健全木についての乖離度の温度依存性を示す図である。
【図１２】対応表の例を示す概念図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
本発明の実施形態に係る活動状態判別方法は、判別対象となるパラゴムノキの幹の表面温度から、当該パラゴムノキが罹病しているか否かを判定する方法である。
以下、図面を参照しながら本実施形態について説明する。
図１は、本実施形態に係る活動状態判別システム１を示す模式図である。
本実施形態に係る活動状態判別システム１は、板Ｂｒ、温度測定装置１０及び判別装置２０を含んで構成される。活動状態判別システム１において、温度測定装置１０は、判別対象の木Ｔｒの幹の表面温度と、木Ｔｒの幹の周囲に取り付けた板Ｂｒの周囲温度とを測定する。測定対象の木Ｔｒは、パラゴムノキである。判別装置２０は、測定した表面温度と周囲温度とに基づいて木Ｔｒの活動状態を判別する。温度測定装置１０及び判別装置２０は、それぞれ、記憶媒体を着脱可能に格納するホルダ（図示せず）を備える。温度測定装置１０に格納した記憶媒体を着脱し、着脱した記憶媒体を判別装置２０に格納することにより、温度測定装置及び判別装置２０との間において、記憶媒体に記憶したデータが受け渡し可能である。記憶媒体は、例えば、メモリーカードである。また、温度測定装置１０及び判別装置２０の間は、有線又は無線により通信可能に接続され、データが受け渡し可能であってもよい。
【００１７】
板Ｂｒは、一辺の長さが約５０ｃｍである正方形の木製の薄板である。板Ｂｒが木製であることで十分に高い放射率を得ることができる。放射率は、物体から熱放射により放射されるエネルギー量の、黒体放射により放射されるエネルギー量に対する比である。板Ｂｒ及び木Ｔｒの放射率は、それぞれ約９７％である。
板Ｂｒの周縁部には、幅及び厚さが約２ｃｍの木製の枠が設けられている。枠を設けることにより、接触される場合や風が当たっても板Ｂｒの形態を維持することができる。また、枠を設けることにより、木Ｔｒの幹にその位置を固定することができる。なお、板Ｂｒの一辺の大きさは、木Ｔｒの幹の幅よりも、十分に太ければよい。板Ｂｒの一辺の大きさは、例えば、木Ｔｒの幹の幅の３倍〜９倍である。板Ｂｒの形状は、正方形に限らず、長方形であってもよい。
【００１８】
温度測定装置１０は、例えば、視野Ｖｆ内に含まれる被写体から到来した赤外線に基づく画像として撮像する赤外線カメラ（ＩＲ（Ｉｎｆｒａｒｅｄ）カメラ）である。赤外線カメラで撮像される画像は、各画素に到来した赤外線のスペクトルに基づき測定された温度、つまり被写体の温度分布を示す。温度測定装置１０は、視野Ｖｆが板Ｂｒ及び木Ｔｒの幹を含む方向に向けられる。好ましくは、温度測定装置１０は、視野Ｖｆの大部分に、木Ｔｒの幹の後方に設置された板Ｂｒの表面の全体が表される位置に設置される。視野Ｖｆの大部分とは、例えば、撮像された画像の水平方向の幅の１／４以上又は垂直方向の高さの１／３以上である。温度測定装置１０は、被写体として木Ｔｒの幹及び板Ｂｒの温度分布を示す温度データを判別装置２０に出力する。
なお、温度測定装置１０が、木Ｔｒの幹の温度の他、板Ｂｒの温度も測定するのは、判別装置２０において、測定した温度を比較対象（コントロール）として用いるためである。温度測定装置１０として赤外線カメラを用いることで、一度に複数の広がりを有する領域の温度データを、測定対象物に非接触で簡便に取得することができる。
【００１９】
判別装置２０は、温度測定装置１０から入力された温度データが示す木Ｔｒの幹の表面を表す領域内の温度の領域内平均値Ａと、当該温度データが示す板Ｂｒを表す領域内の温度の領域内平均値Ｂを算出する。領域内平均値Ａ、Ｂは、それぞれ上述の表面温度、周囲温度を代表する温度である。以下の説明では、領域内平均値Ａ、Ｂを、それぞれ温度Ａ、Ｂと呼ぶ。判別装置２０は、温度Ａと温度Ｂとに基づいて、木Ｔｒの活動状態を判定する。活動状態は、例えば、健全、罹病、枯死、などである。
【００２０】
(温度データの一例)
図２は、温度測定装置１０で取得された温度データの一例を示す図である。被写体の表面の温度が濃淡で表される。温度が高い部分ほど明るく表され、温度が低い部分ほど暗く表されている。図２の中央部において明るく表された四角形は、板Ｂｒの周縁部における温度分布を示し、周縁部で囲まれる、より暗く表された部分は、板Ｂｒの表面における温度分布を示す。また、図２の四角形のほぼ中央部を上下に交差する、より明るく表された部分は、木Ｔｒの幹の表面における温度分布を示す。当該温度分布の方が板Ｂｒの表面における温度分布よりも明るく表されていることは、木Ｔｒの幹の表面の方が、板Ｂｒの表面よりも温度が高いことを示す。
【００２１】
木Ｔｒの根がＷＲＤの病原菌に感染すると、根による水分の吸収と葉への輸送が阻害される。このとき、木Ｔｒの葉の気孔が閉じ、葉からの水分の散逸が抑制される。つまり、木Ｔｒからの蒸散が抑制されることで気化熱が少なくなるので、木Ｔｒの幹の温度が健全木の温度よりも高くなる。判別装置２０は、木Ｔｒが罹病すると木Ｔｒの幹の温度が高くなることに基づいて、木Ｔｒが罹病であることを判断できるようになる。なお、木Ｔｒの葉の温度は、木Ｔｒ周辺の気温や風により変動する傾向がある。本実施形態に係る判別装置２０は、木Ｔｒの幹の温度を測定し、活動状態の判別に用いることで、より高い精度で活動状態の判別を行うことができる。
【００２２】
（活動状態判別方法）
次に、本実施形態に係る活動状態判別方法について説明する。
図３は、本実施形態に係る活動状態判別方法を示すフローチャートである。
（ステップＳ１０１）温度測定装置１０は、視野Ｖｆ内に含まれる被写体として木Ｔｒの幹と板Ｂｒの温度分布を測定し、測定した温度分布を示す温度データを判別装置２０に出力する。ここで、温度測定装置１０は、ユーザによる操作に応じて、木Ｔｒの各個体について複数回、例えば、５回、温度分布を測定してもよい。測定の実施時期については、活動状態が健全な健全木が活発に蒸散する日中での測定が好ましい。具体的には、１０時から１４時までの太陽の高度が他の時間帯よりも高い時間帯である。測定の季節については、蒸散が行われない又は不活発な落葉期以外の測定が好ましい。測定対象の木については、樹齢が５年以下の未成熟木が好ましい。その後、ステップＳ１０２の処理に進む。
【００２３】
（ステップＳ１０２）判別装置２０は、温度測定装置１０から入力された温度データに基づいて温度Ａと温度Ｂとを算出する。判別装置２０は、温度Ａと温度Ｂとの乖離度が、所定の乖離度の閾値以上である場合、木ＴｒがＷＲＤに罹病していると判別する。また、判別装置２０は、温度Ａと温度Ｂとの乖離度が、所定の乖離度の閾値以下である場合、木ＴｒがＷＲＤに罹病しておらず健全であると判別する。以下の説明では、ＷＲＤの罹病を単に罹病と呼ぶ。乖離度とは、温度Ａと温度Ｂとの乖離の度合いを示す指標である。乖離度の具体例については、後述する。その後、図３に示す処理を終了する。
【００２４】
（活動状態間の温度の単純比較）
次に、木Ｔｒの活動状態毎の木Ｔｒの幹の温度及び板Ｂｒの温度について、単純に比較した場合を例にして説明する。
図４は、活動状態毎の温度分布の例を示す図である。図４（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）は、それぞれ活動状態が健全な健全木、罹病した病害木、枯死した枯死木、それぞれについて、同一の時間帯内で同一の気温のもとで測定された木Ｔｒの幹及び板Ｂｒの温度分布を示す。測定に係る健全木、病害木、枯死木の本数は、それぞれ７、２、１本である。各測定対象木について、温度分布を５回ずつ５分間隔で測定した。
【００２５】
図４（Ｂ）の破線で囲まれた領域Ａ、Ｂ１、Ｂ２は、それぞれ木Ｔｒの幹、板Ｂｒの一部分、板Ｂｒの他の部分を示す。領域Ｂ１と領域Ｂ２とを合わせた領域が、領域Ｂである。図４（Ａ）、（Ｃ）では、図示が省略されているが、画像内の木Ｔｒの幹及び板Ｂｒの位置関係は、図４（Ｂ）に示す例と同様である。いずれも、木Ｔｒの幹の温度が、板Ｂｒの温度よりも高い傾向を示し、健全木、病害木、枯死木の順に木Ｔｒの幹の温度が高くなる。
【００２６】
図５は、活動状態毎の温度の例を示す図である。図５の縦軸、横軸は、それぞれ温度、活動状態を示す。活動状態毎の温度は、棒グラフで表される。図５に示す温度は、図４（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）のそれぞれに示す領域Ａ内の平均値について、個体毎の各５回の測定間で平均された平均値、つまり健全木、病害木、枯死木、それぞれの温度Ａである。また、各活動状態の温度Ａに付されたエラーバーは、個体毎の各５回の測定間の標準偏差の大きさを示す。図５の（Ａ）、（Ｂ）に示す温度Ａは、それぞれのエラーバーの範囲内に含まれる。図５に示す例では、健全木、罹病木、枯死木の３者について、１元配置の分散分析とＴｕｋｅｙ法の多重比較により、健全木と病害木との間で温度Ａについて統計的に有意差がないと判定される。このことは、温度Ａでは木Ｔｒの活動状態が健全であるか罹病したかを高い精度で判別できないことを示す。但し、図５に示す例では、健全木と枯死木との間、又は病害木と枯死木との間では、温度Ａに有意差がある。
【００２７】
（罹病の判定）
そこで、本実施形態に係る判別装置２０は、予め活動状態が健全であることが判明している健全木と罹病木についての乖離度と、判別対象の木Ｔｒについての乖離度とを比較して木Ｔｒが罹病しているか否かを判定する。具体的には、活動状態判別システム１において、次の（１）、（２）の処理を予め実行しておき、その後、（３）−（５）の処理を実行する。（３）の処理は、ステップＳ１０１の処理に相当し、（４）、（５）の処理は、ステップＳ１０２の処理に相当する。
【００２８】
（１）温度測定装置１０は、予め健全木と罹病木のそれぞれについて領域Ａと領域Ｂの温度分布を示す温度データを所定回数分取得しておく。
（２）判別装置２０は、健全木と罹病木について取得した各回の温度データが示す領域Ａの温度分布と、領域Ｂの温度分布とから予め温度Ａと温度Ｂを算出する。判別装置２０は、各回について健全木について算出された温度Ａと温度Ｂとの乖離度を示す健全木乖離度データを保存する。また、判別装置２０は、各回について罹病木について算出された温度Ａと温度Ｂとの乖離度を示す罹病木乖離度データを保存する。
【００２９】
（３）温度測定装置１０は、木ＴｒについてステップＳ１０１の処理を行うことにより、領域Ａと領域Ｂの温度分布を示す温度データを所定回数分取得する。
（４）判別装置２０は、木Ｔｒについて取得した各回の温度データが示す領域Ａの温度分布と、領域Ｂの温度分布とから予め温度Ａと温度Ｂを算出する。判別装置２０は、各回について各温度Ａと温度Ｂとの乖離度を算出する。
【００３０】
（５）判別装置２０は、保存した健全木乖離度データと罹病木乖離度データを読み取り、木Ｔｒについて算出した乖離度の平均値と健全木および罹病木について算出した乖離度の平均値との差分と、所定の差分の閾値とを比較する。判別装置２０は、比較結果に基づいて木Ｔｒの罹病確率又は健全確率を判定する。
ここで、判別装置２０は、当該差分が第１の閾値以上であると判定したとき木Ｔｒの罹病確率が高いと判別する。判別装置２０は、当該差分が第２の閾値よりも大きく、第１の閾値よりも小さいと判定したとき木Ｔｒの罹病確率が中程度と判別する。判別装置２０は、当該差分が第２の閾値以下であると判定したとき木Ｔｒの罹病確率が低い、又は健全確率が高いと判別する。第１の閾値は、例えば、健全木の乖離度の平均値＜ＤＡ＞と健全木を測定対象木とした場合における測定対象木と各回の温度測定との組み合わせ間の標準偏差σＡとの和(＜ＤＡ＞+σＡ)である。第２の閾値は、例えば、罹病木の乖離度の平均値＜ＤＢ＞と各回の温度測定との組み合わせ間の標準偏差σＢとの差(＜ＤＢ＞−σＢ）である。
【００３１】
図６は、上述した罹病判定を説明するための図である。図６は、（Ａ）健全木、（Ｂ）罹病木のそれぞれについて乖離度の平均値＜Ｄ＞を示す。（Ａ）健全木についての乖離度の平均値＜ＤＡ＞に付されているエラーバーは、乖離度の平均値から標準偏差σＡを減じた値＜ＤＡ＞−σＡから乖離度の平均値に標準偏差を加えた値＜ＤＡ＞＋σＡまでの範囲を示す。乖離度の分布が正規分布であると仮定すると、算出された乖離度がこの範囲に含まれる確率は６８％であり、乖離度が−∞から＜ＤＡ＞＋σＡまでの累積確率は８４％となる。そこで、木Ｔｒについて算出された乖離度が、＜ＤＡ＞＋σＡ以上である場合には、木Ｔｒの活動状態が健全である可能性が低い。この場合には、判別装置２０は、罹病確率が高いと判別することができる。これに対し、木Ｔｒについて算出された乖離度が罹病木についての平均値＜ＤＢ＞とその標準偏差σＢの差:＜ＤＢ＞−σＢ以下である場合には、算出された乖離度がこの範囲に含まれる累積確率は１６％となる。この場合には、判別装置２０は、罹病確率が低い又は健全確率が高いと判別する。また、算出された乖離度が＜ＤＢ＞−σＢより高く、＜ＤＡ＞＋σＡより低い場合には、判別装置２０は、罹病確率が中程度と判定する。
【００３２】
（乖離度の例）
判別装置２０は、乖離度として、例えば、温度Ａと温度Ｂの単純温度差Ａ−Ｂ、温度Ａの温度Ｂに対する温度比Ａ／Ｂ、温度Ａと温度Ｂとの相対温度差（Ａ−Ｂ）／（Ａ＋Ｂ）のいずれを算出してもよい。なお、以下の説明では、単純温度差Ａ−Ｂを単に温度差Ａ−Ｂと呼ぶことがある。
【００３３】
（活動状態間の乖離度の比較）
次に、木Ｔｒの活動状態毎の乖離度の例について説明する。図７−９に示す乖離度の例は、図４に示す温度分布に基づいて算出されたものである。
図７は、活動状態毎の温度差Ａ−Ｂの例を示す図である。図７の縦軸、横軸は、それぞれ温度差、活動状態を示す。活動状態（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）は、それぞれ健全木、病害木、枯死木を示す。図７に示す例では、温度差Ａ−Ｂの平均値は、（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）のそれぞれについて、０．４°Ｃ、１．１°Ｃ、２．７°Ｃである。また、健全木の温度差の平均値と病害木の温度差の平均値との差分が０．７°Ｃであるのに対し、健全木の標準偏差は、０．７°Ｃである。一方、罹病木の標準偏差は０．６°Ｃである。一元配置の分散分析とＴｕｋｅｙ法の多重比較により、健全木と病害木との間で温度差Ａ−Ｂの平均値に有意差が認められる。
【００３４】
そこで、判別装置２０は、木Ｔｒの温度差Ａ−Ｂが１．１°Ｃ以上であるとき、木Ｔｒの罹病確率が高いと判定し、温度差Ａ−Ｂが０．５°Ｃ以下であるとき、木Ｔｒの健全確率が高いと判定することができる。
なお、健全木と病害木との間で温度差Ａ−Ｂの平均値の差分は０．７°Ｃと、健全木の温度差の平均値０．４°Ｃよりも大きい値となる点で、活動状態による温度差の差異が明らかになる点で好都合である。
【００３５】
図８は、活動状態毎の温度比Ａ／Ｂの例を示す図である。図８の縦軸、横軸は、それぞれ温度比、活動状態を示す。図８に示す例では、温度比Ａ／Ｂの平均値は、（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）のそれぞれについて、１．０１１、１．０２９、１．０６９である。また、健全木の温度比の平均値と病害木の温度比の平均値との差分が０．０１８であるのに対し、健全木と罹病木の標準偏差はそれぞれ、０．０１７と０．０１６である。一元配置の分散分析により、健全木と病害木との間で温度比Ａ／Ｂの平均値に有意差が認められる。
【００３６】
そこで、判別装置２０は、木Ｔｒの温度比Ａ／Ｂが１．０２８以上であるとき、木Ｔｒの罹病確率が高いと判断し、温度比Ａ／Ｂが１．０１３以下であるとき、木Ｔｒの健全確率が高いと判断することができる。なお、温度比Ａ／Ｂを算出する過程で、気温や日射等の変動要因による温度Ａと温度Ｂへの影響が、温度Ａと温度Ｂの比をとることにより低減する。
【００３７】
図９は、活動状態毎の相対温度差（Ａ−Ｂ）／（Ａ＋Ｂ）の例を示す図である。図９の縦軸、横軸は、それぞれ相対温度差、活動状態を示す。図９に示す例では、相対温度差（Ａ−Ｂ）／（Ａ＋Ｂ）は、（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）のそれぞれについて、０．００５５、０．０１４０、０．０３３３である。また、健全木の相対温度差の平均値と病害木の相対温度差の平均値との差分が０．００８５であるのに対し、健全木と罹病木の標準偏差はそれぞれ、０．００８４と０．００７８である。一元配置の分散分析とＴｕｋｅｙ法の多重比較により、健全木の平均値と病害木の平均値との間で相対温度差（Ａ−Ｂ）／（Ａ＋Ｂ）に有意差が認められる。
【００３８】
そこで、判別装置２０は、木Ｔｒの相対温度差（Ａ−Ｂ）／（Ａ＋Ｂ）が０．０１３９以上であるとき、木Ｔｒの罹病確率が高いと判断し、相対温度差（Ａ−Ｂ）／（Ａ＋Ｂ）が０．００６２以下であるとき、木Ｔｒの罹病確率が低いと判断することができる。なお、相対温度差（Ａ−Ｂ）／（Ａ＋Ｂ）を算出する過程で、気温や日射等の変動要因による温度Ａと温度Ｂへの影響が、温度差（Ａ−Ｂ）と温度和（Ａ＋Ｂ）の比をとることにより低減する。なお、健全木と病害木との間で相対温度差（Ａ−Ｂ）／（Ａ＋Ｂ）の平均値の差分は０．００８５と、健全木の相対温度差の平均値０．００５５よりも大きい値となる点で、活動状態による相対温度差の差異が明示される点で好都合である。従って、判別装置２０は、乖離度として相対温度差を用いることで安定かつ高い精度で木Ｔｒの活動状態を判別することができる。
【００３９】
なお、第１の閾値、第２の閾値は、それぞれ＜ＤA＞＋σA、＜ＤB＞−σBに限られない。第１の閾値は、測定対象木Ｔｒの乖離度から活動状態が健全な健全木の乖離度の差分が、測定対象木及び測定回数の組み合わせ間の分散との比較により、統計的に有意であると判定可能な値であればよい。測定対象木毎の活動状態が乖離度の変動の主要因であることを統計的に判別できるので、木Ｔｒが罹病しているか否かの判別を経験や勘に頼らなくとも行うことができる。第１の閾値は、例えば、＜ＤＡ＞＋０．５σＡ、＜ＤＡ＞＋１．５σＡ、等であってもよい。第２の閾値は、第１の閾値に基づいて、それぞれ＜ＤＢ＞−０．５σＢ、＜ＤＢ＞−１．５σＢ等と定められてもよい。
【００４０】
（温度のばらつき）
次に、健全木について測定された温度Ａのばらつきについて説明する。温度Ａのばらつきは、測定対象となる複数の個体間のばらつきと、複数回の測定間のばらつきとがある。
図１０は、健全木についての温度Ａのばらつきの例を示す表である。図１０は、個体間、測定間それぞれについて標準偏差と変動係数を示す。変動係数は、標準偏差を温度Ａで正規化した数値である。個体間のばらつきは、７本（ｍ＝７）の測定対象の健全木間の標準偏差と変動係数で表される。測定間のばらつきは、５回（ｎ＝５）の測定間の標準偏差と変動係数で表される。個体間の標準偏差は、０．４９８９となり、測定間の標準偏差０．８１９６よりも小さい。また、個体間の変動係数は、１．２６８％となり、測定間の変動係数２．０８４％よりも小さい。従って、温度Ａのばらつきは、個体間よりも測定間の方が大きい。この結果は、測定対象となる木Ｔｒが、予め活動状態が健全と判明している健全木とが異なっていても、健全木の標準偏差を用いて木Ｔｒの活動状態を判定してもよいことを意味する。
【００４１】
（乖離度の温度依存性）
次に、健全木について測定された乖離度の温度依存性について説明する。
図１１は、健全木についての乖離度の温度依存性を示す図である。図１１（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）は、それぞれ縦軸に温度差Ａ−Ｂ、温度比Ａ／Ｂ、相対温度差（Ａ−Ｂ）／（Ａ＋Ｂ）を示し、横軸に温度Ａを示す。図１１（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）に示す各点は、測定毎の乖離度と温度Ａを示すプロットである。図１１（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）ともに、乖離度は、その平均値を中心に温度Ａとは無相関に分布している。つまり、少なくとも温度Ａが３７°Ｃ−４１°Ｃの範囲内では、乖離度に温度依存性がない。この結果は、温度Ａによらず、共通の閾値を用いて木Ｔｒの活動状態を判定してもよいことを意味する。
【００４２】
（変形例）
なお、上述した実施形態では、木Ｔｒの活動状態を判定する際に温度Ａと温度Ｂとの乖離度を算出する場合を例にしたが、これには限られない。判別装置２０には、予め温度Ａ及び温度Ｂのセットと、上述した手法を用いて各セットについて判別した活動状態とを対応付けて生成した対応表を予め記憶させておいてもよい。
図１２は、対応表の例を示す概念図である。対応表は、各行に幹温度（温度Ａ）、各列に板温度（温度Ｂ）を示し、幹温度と板温度の組ごとに木Ｔｒの活動状態を示すデータである。図１２に示す例では、対応表は、罹病確率が高いことを示す領域Ｄｈ、罹病確率が中程度であることを示す領域Ｄｍ、及び罹病確率が低いことを示す領域Ｄｌに区分されている。領域Ｄｈと領域Ｄｍとの境界を示す破線は、幹温度が板温度よりも有意に高いか否かの境界を示し、かつ、板温度が高くなるほど幹温度が高いことを示す。領域Ｄｍと領域Ｄｌとの境界を示す破線は、幹温度が板温度よりも有意に低いか否かの境界を示し、かつ、板温度が高くなるほど幹温度が高いことを示す。
ここで、判別装置２０は、対応表を参照して、温度データに基づいて算出した温度Ａと温度Ｂを、それぞれ幹温度、板温度に対応付けられた木Ｔｒの活動状態を読み取る。従って、判別装置２０は、対応表を用いることにより木Ｔｒの活動状態を判別する際に煩雑な計算を避け、計算量を低減することができる。ここで、温度測定装置１０は、かかる構成を備えた判別装置２０を一体化した単一の温度測定装置１０として構成されてもよい。これにより、測定現場において従事者が即座に木Ｔｒの活動状態を把握することができる。
【００４３】
以上に説明したように、本実施形態に係る温度測定装置１０は、パラゴムノキの幹の温度Ａと、幹の周囲の温度Ｂとを測定する。判別装置２０は、温度測定装置１０が測定した温度Ａと温度Ｂとに基づいて木Ｔｒの活動状態を判別する。
これにより、経験や熟練を必要とすることなく、木Ｔｒの活動状態の判別を精度よく行うことができる。活動状態として、例えば、罹病している状態と健全である状態が判別可能である。また、周囲の気温の変動や風による温度の変動への影響が葉よりも少ない幹の温度Ａに基づいて活動状態の判別を精度よく行うことができる。
【００４４】
また、温度測定装置１０は、温度Ｂとして幹に隣接して設置した板の表面温度を測定する。
これにより、温度Ｂを温度Ａとの比較対象として用いることで、周囲の気温による温度Ａの変動を考慮して活動状態の判別を精度よく行うことができる。
【００４５】
また、判別装置２０は、温度Ａと温度Ｂとの乖離度が所定の乖離度の閾値以上であるとき木Ｔｒが罹病していると判別し、温度Ａと温度Ｂとの乖離度が所定の乖離度の閾値未満であるとき木Ｔｒが罹病していないと判別する。
これにより、罹病による幹の温度の変動を検出することができるので、木Ｔｒが罹病しているか否かを定量的に判別することができる。
【００４６】
また、判別装置２０は、温度Ａと温度Ｂとの乖離度として、温度Ａと温度Ｂとの温度差を算出する。
これにより、当該温度差の罹病の有無による差分が、健全木についての温度差よりも大きいので、温度差に基づいて木Ｔｒが罹病しているか否かの判別を精度よく行うことができる。
【００４７】
また、判別装置２０は、温度Ａと温度Ｂとの乖離度として、温度Ａと温度Ｂとの温度比を算出する。
温度Ａと温度Ｂとの温度比をとることにより、温度Ａや温度Ｂに環境による変動があったとしても、その変動が低減するので、木Ｔｒが罹病しているか否かの判別を精度よく行うことができる。
【００４８】
また、判別装置２０は、温度Ａと温度Ｂとの乖離度として、温度Ａと温度Ｂとの差Ａ−Ｂを、温度Ａと温度Ｂとの和Ａ＋Ｂで正規化した相対温度差を算出する。
温度Ａと温度Ｂとの温度差（Ａ−Ｂ）と、温度Ａと温度Ｂとの温度和（Ａ＋Ｂ）との比をとることにより、温度Ａや温度Ｂに環境による変動があったとしても、その変動が低減する。また、当該相対温度差の罹病の有無による差分は、健全木についての相対温度差よりも大きい。そのため、木Ｔｒが罹病しているか否かの判別を精度よく行うことができる。
【００４９】
また、所定の乖離度の閾値は、温度Ａと温度Ｂとの第１の乖離度から、活動状態が健全なあるいは罹病した木の温度Ａと温度Ｂとの第２の乖離度の差分についての測定対象木及び測定回数の組み合わせ間の分散に基づいて定められてもよい。
これにより、木Ｔｒの活動状態が乖離度の変動の主要因であることを統計的に判別できるので、木Ｔｒが罹病しているか否かの判別を精度よく行うことができる。
【００５０】
以上、図面を参照してこの発明の一実施形態について説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内において様々な設計変更等をすることが可能である。
例えば、上述では、判別装置２０が、木Ｔｒの活動状態として罹病しているか否かの２段階の判別を行う場合と、罹病確率が高い、中程度又は低いといった３段階の判別を行う場合を例にしたが、これには限られない。判別装置は、上述した乖離度の差分に応じて４段階以上の判別を行ってもよい。
また、判別装置２０は、罹病しているか否か、又は罹病確率の判別と同様な手法を用いて、木Ｔｒが枯死したか否か、又は枯死確率の判別を行ってもよい。
【００５１】
なお、上述した判別装置２０の一部、をコンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、この制御機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、判別装置２０に内蔵されたコンピュータシステムであって、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）や周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ−ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ）−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよい。
【符号の説明】
【００５２】
１…活動状態判別システム，１０…温度測定装置，２０…判別装置，Ｂｒ…板
【図１】
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【図３】
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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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【図１２】
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【図２】
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【図４】
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