(57)【要約】【課題】センサにかかるコストの上昇を抑制しつつ、センサの精度の向上を図り得る、センサシステム、センサ補正装置、センサ補正方法、及びプログラムを提供する。【解決手段】センサシステム１００は、補正対象となる第１のセンサ１０と、補正の基準となる第２のセンサ２０と、センサ補正装置３０とを備えている。センサ補正装置３０は、第１のセンサ１０が出力した第１のセンサデータと、第２のセンサ２０が出力した第２のセンサデータとを取得する、データ取得部３１と、第１のセンサデータと第２のセンサデータとを比較して、第１のセンサにおける誤差を学習する、誤差学習部３２と、誤差学習部３２による学習の結果に基づいて、第１のセンサデータを補正する、補正処理部３３と、を備えている。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
補正対象となる第１のセンサと、補正の基準となる第２のセンサと、センサ補正装置とを備え、
前記センサ補正装置は、
前記第１のセンサが出力した第１のセンサデータと、前記第２のセンサが出力した第２のセンサデータとを取得する、データ取得部と、
前記第１のセンサデータと前記第２のセンサデータとを比較して、前記第１のセンサにおける誤差を学習する、誤差学習部と、
前記誤差学習部による学習の結果に基づいて、前記第１のセンサデータを補正する、補正処理部と、を備えている、
ことを特徴とするセンサシステム。
【請求項２】
前記誤差学習部が、前記誤差の学習のために、まず、互いに出力時期が重なっている前記第１のセンサデータと前記第２のセンサデータとの組毎に、両者の値の差を前記誤差として求め、続いて、求めた前記組毎の前記誤差の集合に対して統計処理を行なって、前記第１のセンサデータの値と前記誤差との関係を規定する関数を求め、
前記補正処理部が、前記関数に基づいて、前記第１のセンサデータを補正する、
請求項１に記載のセンサシステム。
【請求項３】
前記データ取得部が、他方のセンサデータと出力時期が重なっていない前記第１のセンサデータ及び前記第２のセンサデータが存在する場合に、前記第１のセンサデータ及び前記第２のセンサデータのいずれか又は両方において、その時系列変化に基づいて、他方のセンサデータと出力時期が重なるセンサデータを補間する、
請求項１に記載のセンサシステム。
【請求項４】
前記センサ補正装置が、前記第１のセンサデータの値が設定条件を満たす場合に、前記第１のセンサに異常が生じていると判定する、異常判定部を更に備えている、
請求項１〜３のいずれかに記載のセンサシステム。
【請求項５】
前記センサ補正装置が、前記第１のセンサデータの値が、時刻に応じて変動する閾値を超えた頻度に基づいて、前記第１のセンサが劣化しているかどうかを判定する、劣化判定部を更に備えている、
請求項１〜４のいずれかに記載のセンサシステム。
【請求項６】
補正対象となる第１のセンサが出力した第１のセンサデータと、補正の基準となる第２のセンサが出力した第２のセンサデータとを取得する、データ取得部と、
前記第１のセンサデータと前記第２のセンサデータとを比較して、前記第１のセンサにおける誤差を学習する、誤差学習部と、
前記誤差学習部による学習の結果に基づいて、前記第１のセンサデータを補正する、補正処理部と、を備えている、
ことを特徴とするセンサ補正装置。
【請求項７】
前記誤差学習部が、前記誤差の学習のために、まず、互いに出力時期が重なっている前記第１のセンサデータと前記第２のセンサデータとの組毎に、両者の値の差を前記誤差として求め、続いて、求めた前記組毎の前記誤差の集合に対して統計処理を行なって、前記第１のセンサデータの値と前記誤差との関係を規定する関数を求め、
前記補正処理部が、前記関数に基づいて、前記第１のセンサデータを補正する、
請求項６に記載のセンサ補正装置。
【請求項８】
前記データ取得部が、他方のセンサデータと出力時期が重なっていない前記第１のセンサデータ及び前記第２のセンサデータが存在する場合に、前記第１のセンサデータ及び前記第２のセンサデータのいずれか又は両方において、その時系列変化に基づいて、他方のセンサデータと出力時期が重なるセンサデータを補間する、
請求項６に記載のセンサ補正装置。
【請求項９】
前記センサ補正装置が、前記第１のセンサデータの値が設定条件を満たす場合に、前記第１のセンサに異常が生じていると判定する、異常判定部を更に備えている、
請求項６〜８のいずれかに記載のセンサ補正装置。
【請求項１０】
前記センサ補正装置が、前記第１のセンサデータの値が、時刻に応じて変動する閾値を超えた頻度に基づいて、前記第１のセンサが劣化しているかどうかを判定する、劣化判定部を更に備えている、
請求項６〜９のいずれかに記載のセンサ補正装置。
【請求項１１】
（ａ）補正対象となる第１のセンサが出力した第１のセンサデータと、補正の基準となる第２のセンサが出力した第２のセンサデータとを取得する、ステップと、
（ｂ）前記第１のセンサデータと前記第２のセンサデータとを比較して、前記第１のセンサにおける誤差を学習する、ステップと、
（ｃ）前記（ｂ）のステップによる学習の結果に基づいて、前記第１のセンサデータを補正する、ステップと、を有する、
ことを特徴とするセンサ補正方法。
【請求項１２】
前記（ｂ）のステップにおいて、前記誤差の学習のために、まず、互いに出力時期が重なっている前記第１のセンサデータと前記第２のセンサデータとの組毎に、両者の値の差を前記誤差として求め、続いて、求めた前記組毎の前記誤差の集合に対して統計処理を行なって、前記第１のセンサデータの値と前記誤差との関係を規定する関数を求め、
前記（ｃ）のステップにおいて、前記関数に基づいて、前記第１のセンサデータを補正する、
請求項１１に記載のセンサ補正方法。
【請求項１３】
前記（ａ）のステップにおいて、他方のセンサデータと出力時期が重なっていない前記第１のセンサデータ及び前記第２のセンサデータが存在する場合に、前記第１のセンサデータ及び前記第２のセンサデータのいずれか又は両方において、その時系列変化に基づいて、他方のセンサデータと出力時期が重なるセンサデータを補間する、
請求項１１に記載のセンサ補正方法。
【請求項１４】
（ｄ）前記第１のセンサデータの値が設定条件を満たす場合に、前記第１のセンサに異常が生じていると判定する、ステップを更に有する、
請求項１１〜１３のいずれかに記載のセンサ補正方法。
【請求項１５】
（ｅ）前記第１のセンサデータの値が、時刻に応じて変動する閾値を超えた頻度に基づいて、前記第１のセンサが劣化しているかどうかを判定する、ステップを更に有する、
請求項１１〜１４のいずれかに記載のセンサ補正方法。
【請求項１６】
コンピュータに、
（ａ）補正対象となる第１のセンサが出力した第１のセンサデータと、補正の基準となる第２のセンサが出力した第２のセンサデータとを取得する、ステップと、
（ｂ）前記第１のセンサデータと前記第２のセンサデータとを比較して、前記第１のセンサにおける誤差を学習する、ステップと、
（ｃ）前記（ｂ）のステップによる学習の結果に基づいて、前記第１のセンサデータを補正する、ステップと、
を実行させるプログラム。
【請求項１７】
前記（ｂ）のステップにおいて、前記誤差の学習のために、まず、互いに出力時期が重なっている前記第１のセンサデータと前記第２のセンサデータとの組毎に、両者の値の差を前記誤差として求め、続いて、求めた前記組毎の前記誤差の集合に対して統計処理を行なって、前記第１のセンサデータの値と前記誤差との関係を規定する関数を求め、
前記（ｃ）のステップにおいて、前記関数に基づいて、前記第１のセンサデータを補正する、
請求項１６に記載のプログラム。
【請求項１８】
前記（ａ）のステップにおいて、他方のセンサデータと出力時期が重なっていない前記第１のセンサデータ及び前記第２のセンサデータが存在する場合に、前記第１のセンサデータ及び前記第２のセンサデータのいずれか又は両方において、その時系列変化に基づいて、他方のセンサデータと出力時期が重なるセンサデータを補間する、
請求項１６に記載のプログラム。
【請求項１９】
前記コンピュータに、
（ｄ）前記第１のセンサデータの値が設定条件を満たす場合に、前記第１のセンサに異常が生じていると判定する、ステップを更に実行させる、
請求項１６〜１８のいずれかに記載のプログラム。
【請求項２０】
前記コンピュータに、
（ｅ）前記第１のセンサデータの値が、時刻に応じて変動する閾値を超えた頻度に基づいて、前記第１のセンサが劣化しているかどうかを判定する、ステップを更に実行させる、請求項１６〜１９のいずれかに記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、環境状況を検出するセンサを用いたセンサシステム、当該センサの出力値を補正するためのセンサ補正装置及びセンサ補正方法に関し、更には、これらを実現するためのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、農産物の生産は、生産者の経験と、経験に裏打ちされた勘とに基づいて行なわれており、経験の浅い生産者が、安定的に農産物を生産することは困難である。一方、我国では、経験豊富な生産者の高齢化が進んでいることから、経験の少ない生産者が短期間で安定的に農産物を生産できるようになることが求められている。
【０００３】
このため、近年、農業分野においては、ＩＴ技術を活用することによって、生産者を支援する試みが行なわれている。具体的には、圃場に設置された、湿度センサ、温度センサ、照度センサ等の各種センサからのセンサデータに基づいて、農産物の生育状態をモニタリングするシステム（例えば、非特許文献１及び２参照。）が提案されている。また、過去のセンサデータと過去に実行された農作業の履歴データとを対応付けて蓄積するナレッジベースに、現在のセンサデータを照合することによって、その時点で最適な農作業を選出するシステム（例えば、非特許文献３参照）も提案されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】ＮＴＴドコモ、「社会的課題の解決を目指す＋ｄの挑戦。」、［online］、ドコモの法人向けサイト ドコモ Business Online、［平成２８年１月１２日検索］、インターネット＜URL:http://www.docomo.biz/plus_d_agriculture/#chart_area＞
【非特許文献２】ＮＥＣソリューションイノベータ株式会社、「ＮＥＣ営農指導支援システム」、［online］、園地情報・生育情報などの一元管理を実現、［平成２８年１月１２日検索］、インターネット＜URL: http://www.nec-solutioninnovators.co.jp/sl/einou/feature/feature_1.html＞
【非特許文献３】株式会社協和エクシオ、「農業ＩＣＴソリューション」、［online］、協和エクシオ  ネットワークインテグレーション、［平成２８年１月１２日検索］、インターネット＜URL:https://www.exeo.co.jp/jigyou/ns/pdf/nougyou_sh.pdf＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、上記非特許文献１、非特許文献２及び非特許文献３に開示されたシステムは、センサデータを用いることに特徴があり、それゆえにセンサの精度が重要となる。しかしながら、センサは精度が高い程、高価となるため、センサの精度を高めようとすると、システムのコスト上昇を招く結果となる。
【０００６】
本発明の目的の一例は、上記問題を解消し、センサにかかるコストの上昇を抑制しつつ、センサの精度の向上を図り得る、センサシステム、センサ補正装置、センサ補正方法、及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるセンサシステムは、
補正対象となる第１のセンサと、補正の基準となる第２のセンサと、センサ補正装置とを備え、
前記センサ補正装置は、
前記第１のセンサが出力した第１のセンサデータと、前記第２のセンサが出力した第２のセンサデータとを取得する、データ取得部と、
前記第１のセンサデータと前記第２のセンサデータとを比較して、前記第１のセンサにおける誤差を学習する、誤差学習部と、
前記誤差学習部による学習の結果に基づいて、前記第１のセンサデータを補正する、補正処理部と、を備えている、
ことを特徴とする。
【０００８】
また、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるセンサ補正装置は、
補正対象となる第１のセンサが出力した第１のセンサデータと、補正の基準となる第２のセンサが出力した第２のセンサデータとを取得する、データ取得部と、
前記第１のセンサデータと前記第２のセンサデータとを比較して、前記第１のセンサにおける誤差を学習する、誤差学習部と、
前記誤差学習部による学習の結果に基づいて、前記第１のセンサデータを補正する、補正処理部と、を備えている、
ことを特徴とする。
【０００９】
更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるセンサ補正方法は、
（ａ）補正対象となる第１のセンサが出力した第１のセンサデータと、補正の基準となる第２のセンサが出力した第２のセンサデータとを取得する、ステップと、
（ｂ）前記第１のセンサデータと前記第２のセンサデータとを比較して、前記第１のセンサにおける誤差を学習する、ステップと、
（ｃ）前記（ｂ）のステップによる学習の結果に基づいて、前記第１のセンサデータを補正する、ステップと、を有する、
ことを特徴とする。
【００１０】
上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるプログラムは、
コンピュータに、
（ａ）補正対象となる第１のセンサが出力した第１のセンサデータと、補正の基準となる第２のセンサが出力した第２のセンサデータとを取得する、ステップと、
（ｂ）前記第１のセンサデータと前記第２のセンサデータとを比較して、前記第１のセンサにおける誤差を学習する、ステップと、
（ｃ）前記（ｂ）のステップによる学習の結果に基づいて、前記第１のセンサデータを補正する、ステップと、
を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
以上のように、本発明によれば、センサにかかるコストの上昇を抑制しつつ、センサの精度の向上を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は、本発明の実施の形態１におけるセンサシステム及びセンサ補正装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、本発明の実施の形態１において行なわれるセンサデータの補間を説明するための図であり、図２（ａ）は補間前のセンサデータの一例を示し、図２（ｂ）は補間後のセンサデータの一例を示している。
【図３】図３は、本発明の実施の形態１において行なわれる誤差の学習を説明するための図であり、図３（ａ）は補正対象センサデータと基準センサデータとの誤差の一例を示し、図３（ｂ）は学習によって得られた関数の一例を示している。
【図４】図４は、本発明の実施の形態１におけるセンサ補正装置の学習処理時の動作を示すフロー図である。
【図５】図５は、本発明の実施の形態１におけるセンサ補正装置の補正処理時の動作を示すフロー図である。
【図６】図６は、本発明の実施の形態２におけるセンサシステム及びセンサ補正装置の構成を示すブロック図である。
【図７】図７は、本発明の実施の形態２における劣化判定を示す図である。
【図８】図８は、本発明の実施の形態１及び２におけるセンサ補正装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
（実施の形態１）
以下、本発明の実施の形態１における、センサシステム、センサ補正装置、センサ補正方法、及びプログラムについて、図１〜図５を参照しながら説明する。
【００１４】
［システム構成］
最初に、本実施の形態１におけるセンサシステム及びセンサ補正装置の構成について図１を用いて説明する。図１は、本発明の実施の形態１におけるセンサシステム及びセンサ補正装置の構成を示すブロック図である。
【００１５】
図１に示すように、本実施の形態１におけるセンサシステム１００は、補正対象となる第１のセンサ（以下「補正対象センサ」と表記する。）１０と、補正の基準となる第２のセンサ（「基準センサ」と表記する。）２０と、センサ補正装置３０とを備えている。また、補正センサ１０と基準センサ２０とは、同一の圃場に設置され、同一対象に対して検知を行なっている。
【００１６】
また、図１に示すように、センサ補正装置３０は、データ取得部３１と、誤差学習部３２と、補正処理部３３とを備えている。データ取得部３１は、補正対象センサ１０が出力した第１のセンサデータ（以下「補正対象センサデータ」と表記する。）と、基準センサ２０が出力した基準センサデータ（以下「基準センサデータ」と表記する。）と、を取得する。誤差学習部３２は、補正対象センサデータと基準センサデータとを比較して、補正対象センサ１０における誤差を学習する。補正処理部３３は、誤差学習部３２による学習の結果に基づいて、補正対象センサデータを補正する。
【００１７】
このように、本実施の形態１では、補正対象センサ１０の誤差の学習が行なわれ、学習結果に基づいて補正が行なわれるので、補正対象センサ１０がそれほど高価なセンサでなくても、補正対象センサ１０の精度の向上が図られることになる。また、基準センサ２０は、学習の終了後は必要ないため、補正対象センサ１０として高価なセンサを用いる必要がないことと相俟って、本実施の形態によれば、センサにかかるコストの上昇を抑制することも可能である。
【００１８】
続いて、本実施の形態１におけるセンサシステム１００及びセンサ補正装置３０についてより具体的に説明する。図１に示すように、本実施の形態１では、センサ補正装置３０は、ネットワーク（図１において図示せず）を介して、営農支援システム２００に接続されている。センサ補正装置３０は、営農支援システム２００が必要とするセンサデータの精度を向上させている。
【００１９】
営農支援システム２００は、各種センサからのセンサデータに基づく農作物の生育状態のモニタリングを行なったり、センサデータと農作業の履歴データとの蓄積を行なったりするシステムである。営農システム２００の具体例としては、上記非特許文献１〜非特許
文献３に開示されたシステムが挙げられる。
【００２０】
センサ補正装置３０は、本実施の形態１では、営農支援システム２００で必要となるセンサデータの精度の向上を図っている。また、本実施の形態１において、補正対象センサ及び基準センサとしては、湿度センサ、温度センサ、照度センサ等が挙げられ、センサの種類（検知対象）は特に限定されるものではない。
【００２１】
また、補正対象センサ１０と基準センサ２０との検知対象は、上述したように同一である。例えば、補正対象センサ１０及び基準センサ２０は、共に、圃場の湿度を検知対象とする。但し、本実施の形態では、基準センサは、補正対象センサよりも検知精度が高く、高価なセンサが用いられている。
【００２２】
更に、図１においては図示していないが、補正対象センサ１０及び基準センサ２０それぞれには、センサデータをセンサ補正装置３０に送信するためのデータ送信装置が取り付けられていても良い。データ送信装置は、例えば、補正対象センサ１０又は基準センサ２０が出力してきたセンサデータを、デジタル信号に変換し、得られたデジタル信号を、有線又は無線によってセンサ補正装置３０へと送信する。
【００２３】
データ取得部３１は、本実施の形態１では、補正対象センサ１０及び基準センサ２０それぞれからセンサデータを取得すると、他方のセンサデータと出力時期が重なっていない補正対象センサデータ及び基準センサデータが存在しているかどうかを判定する。そして、データ取得部３１は、このようなセンサデータが存在する場合は、補正対象センサデータ及び基準センサデータのいずれか又は両方において、その時系列変化に基づいて、他方のセンサデータと出力時期が重なるセンサデータを補間する。これは、補正対象である、湿度、温度、照度等は時間の経過と共に変化するからである。以下具体的に説明する。
【００２４】
図２は、本発明の実施の形態１において行なわれるセンサデータの補間を説明するための図であり、図２（ａ）は補間前のセンサデータの一例を示し、図２（ｂ）は補間後のセンサデータの一例を示している。また、図２（ａ）及び（ｂ）に示すグラフにおいて、縦軸は、センサデータによって特定される値（計測値）を示し、横軸は時間を示している。
【００２５】
図２（ａ）に示すように、補正対象センサデータが取得された時刻と、基準センサデータが取得された時刻との間にはズレが生じているとする。この場合、図２（ｂ）の例では、データ取得部３１は、補正対象データを補間するため、追加すべき時刻の前後の時刻における２つの補正対象データを用いて線形補間を実行し、不足している補正対象データを算出する。そして、データ取得部３１は、算出した補正対象データを追加する。なお、図２（ｂ）の例と異なり、データ取得部３１は、基準センサデータに対して補間を行なうこともできる。
【００２６】
誤差学習部３１は、本実施の形態１では、誤差の学習のために、まず、互いに出力時期が重なっている補正対象センサデータと基準センサデータとの組毎に、両者の値の差を誤差として求める。続いて、誤差学習部３１は、求めた組毎の誤差の集合に対して統計処理を行なって、補正対象センサデータの値と誤差との関係を規定する関数を求める。以下、具体的に説明する。
【００２７】
図３は、本発明の実施の形態１において行なわれる誤差の学習を説明するための図であり、図３（ａ）は補正対象センサデータと基準センサデータとの誤差の一例を示し、図３（ｂ）は学習によって得られた関数の一例を示している。また、図３（ａ）に示すグラフにおいて、縦軸は、センサデータによって特定される値（計測値）を示し、横軸は時間を示している。図３（ｂ）に示すグラフにおいて、縦軸は、誤差の値を示し、横軸は補正対
象センサデータの値（計測値）を示している。
【００２８】
図３（ａ）に示すように、誤差学習部３１は、まず、時刻が一致している補正対象センサデータと基準センサデータとの組を特定し、組毎に、誤差の値ｄ１〜ｄ５を算出する。続いて、誤差学習部３１は、補正対象センサデータの値（計測値）と対応する誤差との２次元データ列を作成する。更に、誤差学習部３１は、図３（ｂ）の例では、作成した２次元データ列から線形回帰直線（ｙ＝ａｘ＋ｂ）を求め、求めた直線を「補正対象センサデータの値と誤差との関係を規定する関数」とする。なお、この関数において、ｙは誤差であり、ｘは補正対象センサデータの値である。
【００２９】
また、補正処理部３３は、本実施の形態１では、誤差学習部３１によって求められた関数に基づいて、補正対象センサデータを補正する。具体的には、補正処理部３３は、上述の関数が求められた後に、データ取得部３１によって補正対象センサデータが取得されると、取得された補正対象センサデータの値を上述の関数（ｙ＝ａｘ＋ｂ）に代入して誤差を算出する。そして、補正処理部３３は、補正対象センサデータから誤差を減算し、得られた値（補正後の値）を、補正対象データとして、営農支援システム２００に送信する。
【００３０】
［システム動作］
次に、本発明の実施の形態におけるセンサシステム及びセンサ補正装置の動作について図４及び図５を用いて説明する。また、本実施の形態１では、センサ補正装置を動作させることによって、センサ補正方法が実施される。よって、本実施の形態におけるセンサ補正方法の説明は、以下のセンサシステム及びセンサ補正装置の動作説明に代える。なお、以下の説明においては、適宜図１〜図３を参酌する。
【００３１】
最初に、センサ補正装置１０による誤差の学習処理について図４を用いて説明する。図４は、本発明の実施の形態１におけるセンサ補正装置の学習処理時の動作を示すフロー図である。
【００３２】
図４に示すように、最初に、データ取得部３１は、補正対象センサ１０から出力されてくる補正対象センサデータと、基準センサ２０から出力されてくる基準センサデータとを取得する（ステップＡ１）。
【００３３】
次に、データ取得部３１は、設定された個数の補正対象センサデータ及び基準センサデータを取得できたかどうかを判定する（ステップＡ２）。判定の結果、設定された個数のセンサデータが取得できていない場合は、データ取得部３１は、再度ステップＡ１を実行する。一方、判定の結果、設定された個数のセンサデータが取得できている場合は、データ取得部３１はステップＡ３を実行する。
【００３４】
ステップＡ２でＹｅｓの場合、データ取得部３１は、センサデータの補間が必要かどうかを判定する（ステップＡ３）。具体的には、データ取得部３１は、他方のセンサデータと出力時期が重なっていない補正対象センサデータ及び基準センサデータが存在しているかどうかを判定する。
【００３５】
ステップＡ３の判定の結果、補間が必要ない場合は、ステップＡ５が実行される。一方、ステップＡ３の判定の結果、補間が必要である場合は、データ取得部３１は、図２（ｂ）に示したように、補正対象センサデータ及び基準センサデータのいずれかに対して、センサデータの補間を実行する（ステップＡ４）。
【００３６】
ステップＡ３でＮｏの場合、ステップＡ４が実行された場合は、誤差学習部３１が、補正対象センサデータと基準センサデータとを比較して、補正対象センサデータにおける誤
差を学習する（ステップＡ５）。具体的には、図３（ｂ）に示すように、誤差学習部３１は、時刻が一致している補正対象センサデータと基準センサデータとの組毎に、誤差の値を算出し、補正対象センサデータの値（計測値）と対応する誤差との２次元データ列から、線形回帰直線（ｙ＝ａｘ＋ｂ）を求める。
【００３７】
ステップＡ５の実行により、学習処理は終了するが、設定期間の経過後に、再度ステップＡ１〜Ａ５が実行されても良い。また、学習処理の終了により、補正処理部３３による補正処理が可能な状態となる。
【００３８】
続いて、センサ補正装置１０による補正対象センサデータの補正処理について図５を用いて説明する。図５は、本発明の実施の形態１におけるセンサ補正装置の補正処理時の動作を示すフロー図である。
【００３９】
図５に示すように、最初に、データ取得部３１が、補正対象センサ１０から出力されてくる補正対象センサデータを取得する（ステップＢ１）。また、データ取得部３１は、取得した補正対象センサデータを、補正処理部３３に渡す。
【００４０】
ステップＢ１が実行されると、補正処理部３３は、誤差学習部によって求められた関数を取得し、取得した関数を用いて、補正対象センサデータを補正する（ステップＢ２）。具体的には、補正処理部３３は、線形回帰直線に、補正前の補正対象センサデータの値を代入して誤差を算出する。そして、補正処理部３３は、補正前の補正対象センサデータの値から、誤差を減算して、補正後の補正対象データを算出する。
【００４１】
その後、補正処理部３３は、補正後の補正対象データを、営農支援システム２００に送信する（ステップＢ３）。
【００４２】
本実施の形態１におけるプログラムは、コンピュータに、図４に示すステップＡ１〜Ａ５と、図５に示すステップＢ１〜Ｂ３を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態１におけるセンサ補正装置１０とセンサ補正方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）は、データ取得部３１、誤差学習部３２、及び補正処理部３３として機能し、処理を行なう。
【００４３】
また、本実施の形態１におけるプログラムは、複数のコンピュータによって構築されたコンピュータシステムによって実行されても良い。この場合は、例えば、各コンピュータが、それぞれ、データ取得部３１、誤差学習部３２、及び補正処理部３３のいずれかとして機能しても良い。
【００４４】
以上のように、本実施の形態１によれば、基準センサ２０のセンサデータに基づいた補正が行なわれるので、補正対象センサ１０が高価でなく、その精度が低くてもセンサコストを抑制しつつ、センサの精度の向上を図ることが可能となる。また、特に、湿度センサは、劣化によって精度が低下しやすいが、本実施の形態によれば、精度低下に応じた補正が可能となるので、センサ補正装置１０は、湿度センサに有用である。
【００４５】
また、一旦、ステップＡ１〜Ａ５が実行されれば、基準センサ２０が取り外されても、補正対象センサ１０の補正は可能であるので、基準センサ２０は、同一又は別の圃場に設置されている別のセンサの誤差学習に用いることが可能である。つまり、図１〜図５の例では、補正対象センサ１０は単数であるが、本実施の形態はこの例に限定されるものではない。本実施の形態は、補正対象センサ１０が複数設置される場合にも適用できる。
【００４６】
（実施の形態２）
続いて、本発明の実施の形態２における、センサシステム、センサ補正装置、センサ補正方法、及びプログラムについて、図６〜図７を参照しながら説明する。図６は、本発明の実施の形態２におけるセンサシステム及びセンサ補正装置の構成を示すブロック図である。
【００４７】
図６に示すように、本実施の形態２におけるセンサ装置４０は、図１に示した実施の形態１におけるセンサ装置３０と同様に、データ取得部４１、誤差学習部４２、及び補正処理部４３を備えており、これらは実施の形態１と同様に機能する。但し、本実施の形態２においては、センサ装置４０は、これらに加えて、異常判定部４４と、劣化判定部４５とを備えている。本実施の形態２におけるセンサ装置４０は、この点で、図１に示したセンサ装置３０と異なっている。以下、相違点を中心に説明する。
【００４８】
異常判定部４４は、補正対象センサデータの値が設定条件を満たす場合に、補正対象センサに異常が生じていると判定する。また、異常判定部４４は、異常が生じていると判定する場合は、営農支援システム２００に、異常発生を通知する。
【００４９】
異常判定のための条件は、補正対象センサデータの種類、設置環境、圃場で生育している農産物の種類等に応じて設定される。例えば、補正対象センサデータが温度センサであるならば、条件としては「１０分間で測定された温度が４０℃以上」、「気温が一日中、同値」等が挙げられる。
【００５０】
また、異常判定のための条件は、統計的手法を用いて算出された値によって設定されていても良い。例えば、まず、補正対象センサデータからスパイク状の変異点を検出し、次に、過去のデータを元に変異点のヒストグラムを作成し、そして、ヒストグラムに基づいて変異点が定期的に発生するものでないと判定できる場合は、この変異点を判定の基準としても良い。
【００５１】
また、補正対象センサデータから、同一の値が継続している部分を検出し、次に、過去のデータを元に同一の値が継続している部分が定期的に発生するものでないと判定できる場合は、この同一の値と継続している時間とを判定の基準としも良い。
【００５２】
更に、補正対象センサデータの急激な変化を検出し、検出した変化点を、異常判定の基準としても良い。また、標準偏差による検定によって得られた値、スミルノフ・グラブス検定によって得られた値、トンプソン検定によって得られた値を、異常判定の基準としても良い。
【００５３】
更に、異常判定のための条件は、機械学習によって求められた値によって設定されていても良い。具体的には、ＬＯＦ（Local Outlier Factor）、ＭＳＤ（Modified Stahel-Donoho）、Ｏｎｅ−Ｃｌａｓｓ ＳＶＭ、ロジスティック回帰を用いて得られた値を、異常判定の基準としても良い。
【００５４】
また、劣化判定部４５は、補正対象センサデータの値が、時刻に応じて変動する閾値を超えた頻度に基づいて、補正対象センサが劣化しているかどうかを判定する。更に、劣化判定部４５は、劣化していると判定する場合は、営農支援システム２００に、劣化の発生を通知する。具体例について図７を用いて説明する。図７は、本発明の実施の形態２における劣化判定を示す図である。
【００５５】
図７は、検査対象センサ１０が温度センサである場合を示している。図７の例では、温度センサの測定値に対して、異常判定のための閾値（異常値）とそれよりも低い閾値（準
異常値）とが時系列に沿って設定されている。この場合において、劣化判定部４５は、測定値を監視して、測定値が準異常値を超えた頻度を測定する。そして、劣化判定部４５は、単位時間当りの頻度が設定範囲を超えて増加した場合に、補正対象センサデータが劣化したと判定することができる。
【００５６】
また、本実施の形態２においても、センサ補正装置４０を動作させることによって、センサ補正方法が実施される。更に、本実施の形態２においても、実施の形態１と同様に、図４に示したステップＡ１〜Ａ５と、図５に示したステップＢ１〜Ｂ３とが実行される。但し、本実施の形態２においては、更に、異常判定部４４による異常判定ステップと、劣化判定部４５による劣化判定ステップとが実行される。なお、異常判定ステップ及び劣化判定ステップは、図４に示したステップＡ１〜Ａ５、及び図５に示したステップＢ１〜Ｂ３とは別に実行される。
【００５７】
また、本実施の形態２におけるプログラムは、図４に示すステップＡ１〜Ａ５と、図５に示すステップＢ１〜Ｂ３、異常判定ステップ、及び劣化判定ステップを実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態２におけるセンサ補正装置４０とセンサ補正方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）は、データ取得部４１、誤差学習部４２、補正処理部４３、異常判定部４４、及び劣化判定部４５として機能し、処理を行なう。
【００５８】
また、本実施の形態２におけるプログラムも、複数のコンピュータによって構築されたコンピュータシステムによって実行されても良い。この場合は、例えば、各コンピュータが、それぞれ、データ取得部４１、誤差学習部４２、補正処理部４３、異常判定部４４、及び劣化判定部４５のいずれかとして機能しても良い。
【００５９】
（物理構成）
ここで、実施の形態１及び２におけるプログラムを実行することによって、センサ補正装置を実現するコンピュータについて図８を用いて説明する。図８は、本発明の実施の形態１及び２におけるセンサ補正装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
【００６０】
図８に示すように、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１と、メインメモリ１１２と、記憶装置１１３と、入力インターフェイス１１４と、表示コントローラ１１５と、データリーダ／ライタ１１６と、通信インターフェイス１１７とを備える。これらの各部は、バス１２１を介して、互いにデータ通信可能に接続される。
【００６１】
ＣＰＵ１１１は、記憶装置１１３に格納された、本実施の形態におけるプログラム（コード）をメインメモリ１１２に展開し、これらを所定順序で実行することにより、各種の演算を実施する。メインメモリ１１２は、典型的には、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の揮発性の記憶装置である。また、本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体１２０に格納された状態で提供される。なお、本実施の形態におけるプログラムは、通信インターフェイス１１７を介して接続されたインターネット上で流通するものであっても良い。
【００６２】
また、記憶装置１１３の具体例としては、ハードディスクドライブの他、フラッシュメモリ等の半導体記憶装置が挙げられる。入力インターフェイス１１４は、ＣＰＵ１１１と、キーボード及びマウスといった入力機器１１８との間のデータ伝送を仲介する。表示コントローラ１１５は、ディスプレイ装置１１９と接続され、ディスプレイ装置１１９での表示を制御する。
【００６３】
データリーダ／ライタ１１６は、ＣＰＵ１１１と記録媒体１２０との間のデータ伝送を仲介し、記録媒体１２０からのプログラムの読み出し、及びコンピュータ１１０における処理結果の記録媒体１２０への書き込みを実行する。通信インターフェイス１１７は、ＣＰＵ１１１と、他のコンピュータとの間のデータ伝送を仲介する。
【００６４】
また、記録媒体１２０の具体例としては、ＣＦ（Compact Flash（登録商標））及びＳＤ（Secure Digital）等の汎用的な半導体記憶デバイス、フレキシブルディスク（Flexible Disk）等の磁気記憶媒体、又はＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）などの光学記憶媒体が挙げられる。
【産業上の利用可能性】
【００６５】
以上のように、本発明によれば、センサにかかるコストの上昇を抑制しつつ、センサの精度の向上を図ることができる。本発明は、センサが必要なあらゆる分野に有用である。
【符号の説明】
【００６６】
１０  補正対象センサ（第１のセンサ）
２０  基準センサ（第２のセンサ）
３０  センサ補正装置（実施の形態１）
３１  データ取得部
３２  誤差学習部
３３  補正処理部
４０  センサ補正装置（実施の形態２）
４１  データ取得部
４２  誤差学習部
４３  補正処理部
４４  異常判定部
４５  劣化判定部
１００  センサシステム
１１０  コンピュータ
１１１  ＣＰＵ
１１２  メインメモリ
１１３  記憶装置
１１４  入力インターフェイス
１１５  表示コントローラ
１１６  データリーダ／ライタ
１１７  通信インターフェイス
１１８  入力機器
１１９  ディスプレイ装置
１２０  記録媒体
１２１  バス
２００  営農システム
【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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