(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数画素を備えるカメラを圃場に対して所定の中心俯角で配置し、圃場を撮影して作物葉の反射光量を単位画素ごとに得て、カメラの地上高、画素俯角、画素数及び画角を含む換算変数からなる面積関数によって単位画素ごとの撮影面積を求め、単位画素ごとの反射光量を撮影面積によって面積補正し、単位画素ごとに得られた撮影面積のうち、該撮影面積が最大の最大圃場実面積に対応した単位画素の撮影面積に基づいて複数画素を区分し、区分ごとの反射光量と作物葉への入射光量とから反射率を求め、該反射率と、反射率から作物情報を求めるために予め定めた第１の作物関係式と、から一定面積の作物情報を求めて第１の作物情報とし、該第１の作物情報から圃場作物の栄養を診断することを特徴とする作物の診断方法。
【請求項２】
複数画素を備えるカメラを圃場に対して所定の中心俯角で配置し、圃場を撮影して作物葉の反射光量を単位画素ごとに得て、カメラの地上高、画素俯角、画素数及び画角を含む換算変数からなる面積関数によって単位画素ごとの撮影面積を求め、単位画素ごとの反射光量を撮影面積によって面積補正し、単位画素ごとに得られた撮影面積のうち、所定撮影面積以下となる単位画素の反射光量と作物葉への入射光量とから反射率を求め、該反射率と、反射率から作物情報を求めるために予め定めた第１の作物関係式と、から一定面積の作物情報を求めて第１の作物情報とし、該第１の作物情報から圃場作物の栄養を診断することを特徴とする作物の診断方法。
【請求項３】
複数画素を備えるカメラを圃場に対して所定の中心俯角で配置し、圃場を撮影して作物葉の反射光量を単位画素ごとに得て、カメラの視野距離、画素俯角、画素数及び画角を含む換算変数からなる面積関数によって単位画素ごとの撮影面積を求め、単位画素ごとの反射光量を撮影面積によって面積補正し、単位画素ごとに得られた撮影面積のうち、該撮影面積が最大の最大圃場実面積に対応した単位画素の面積に基づいて複数画素を区分し、区分ごとの反射光量と作物葉への入射光量とから反射率を求め、該反射率と、反射率から作物情報を求めるために予め定めた第１の作物関係式と、から一定面積の作物情報を求めて第１の作物情報とし、該第１の作物情報によって圃場作物の栄養を診断することを特徴とする作物の診断方法。
【請求項４】
複数画素を備えるカメラを圃場に対して所定の中心俯角で配置し、圃場を撮影して作物葉の反射光量を単位画素ごとに得て、カメラの視野距離、画素俯角、画素数及び画角を含む換算変数からなる面積関数によって単位画素ごとの撮影面積を求め、単位画素ごとの反射光量を撮影面積によって面積補正し、単位画素ごとに得られた撮影面積のうち、所定撮影面積以下となる単位画素の反射光量と作物葉への入射光量とから反射率を求め、該反射率と、反射率から作物情報を求めるために予め定めた第１の作物関係式と、から一定面積の作物情報を求めて第１の作物情報とし、該第１の作物情報によって圃場作物の栄養を診断することを特徴とする作物の診断方法。
【請求項５】
第１の作物情報を記憶し、同じ面積の作物葉身に光を照射して、作物の成育によって増減する作物情報に関連した波長の透過または反射の少なくとも一方の光量を測定し、
該光量と、光量から作物情報を求めるために予め定めた第２の作物関係式と、から作物情報を求めて第２の作物情報として記憶し、
第１の作物情報と第２の作物情報とによって圃場作物の栄養を診断することを特徴とする請求項１から４のいずれかに記載の作物の診断方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
圃場で成育中の作物の反射光から作物の窒素含有量等の作物情報を得て、作物の栄養診断を行う方法に関し、特に複数画素個々に得られる反射光量の補正に関する。
【０００２】
【従来の技術】
作物の窒素含有率、葉色値、窒素吸収量、草丈あるいは乾物重などの作物情報を得るための従来の第１の方法としては、デジタルカメラ等の受光手段で、硫酸バリウム等を塗布した基準板と、更に作物が成育する単位圃場（あるいはその一部）を撮影して、基準板と圃場作物の反射光量を取得し、この基準板と作物の反射光量によって作物の反射率を求め、求めた反射率と、反射率から窒素含有率（窒素吸収量、葉色値、草丈、乾物重）を求めるために予め定められた関係式とから作物の窒素含有率（窒素吸収量、葉色値、草丈、乾物重）を求め、成育日数対窒素量カーブに基づくその時期の標準的な窒素量と比較して成育診断を行っていた。しかし、圃場から得られる作物の反射光量は天候に左右されるものである。また天候については基準板による補正ができたとしても、測定方位、風、栽植密度は、反射率から窒素含有率を求めるため予め定めた関係式を作成したときと同じ条件であることが必要で、この条件が異なったときの補正が必要であり、基準板を基準として反射率を求めることだけで全て補正できたとは言い難く、実際には、太陽高度、測定方位、栽植密度あるいは品種を限定した上で測定を行っていた。
【０００３】
作物情報を得るための従来の第２の方法としては、作物の成育に基づいて増減する作物情報に関する波長の光、例えば可視光域から近赤外域に亘る光を作物葉身に照射して、作物情報に関する波長の光に関して得られた受光量と、受光量から作物情報、例えば葉身窒素量を演算するために予め定めた窒素量関係式とから葉身窒素量を測定する装置がある。この装置は圃場の作物葉身の多くを測定して、精度の高い葉身窒素量を得ることができる。しかし、圃場全体の作物情報を正確に把握するためには、圃場全体にわたる細かい測定を不可欠とするため大変面倒であった。
【０００４】
また、従来の第１の方法で行われる作物葉の栄養診断においては、リモートセンシングと呼ばれ、比較的広範囲の圃場を対象とする場合は相当遠方から観測するので、カメラの１画素に対応する被写体の面積に大きな違いが生じることはなかった。したがって、カメラの分解能は画素ごとに差が生じることはなかった。一方、被写体と極めて近接して行われるリモートセンシングにおいても１画素に対応する被写体の面積に大差がなく前記と同程度に測定することができた。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
前記第１の方法は、測定は簡便ながら圃場から得られる作物の情報が測定位置や植栽密度等に左右されるために、測定時間や測定位置に制約が生じることから、簡便ながら精度の良い測定方法とは言い難いものであった。加えてカメラを圃場に向けて撮影する時、カメラの撮影素子ごとに得られる反射光量が、カメラの圃場に対した俯角や画角あるいは広い圃場の手前側と向かい側といった位置によって、補正を要するものである。カメラと被写体である圃場との距離が画素ごとに異なり、各画素に得られる撮影面積がそれぞれ距離によって異なる。更には俯角によって反射角度が異なり反射光量にも影響を及ぼすものである。第２の方法は、測定に制約はなく測定精度が高く第１の方法より有利ではあるものの、測定が作物の葉身１葉ごとに行うことになり測定点数を多く必要とするという点から、測定時間を多く要することが難点であった。
【０００６】
従来のリーモートセンシングは、１画素ごとの被写体の面積に大差が生じない条件下で測定を行うよう制約されている。これはその後の補正を容易にするという理由であったが、その制約のために、広い範囲を撮影するためには観測装置が大がかりとなり、極めて近接して行うときには測定範囲が非常に小さくなり、複数回の測定を必要とした。
【０００７】
以上のことから、作物の反射光量を測定して作物情報を得るにあたり、カメラを地上に置いて撮影したものであっても大きな誤差が生じないように補正できる方法を備えて、作物情報の測定が簡便であり且つ測定精度を向上した作物の診断方法の提供を目的とする。
【０００８】
本発明による第１の作物の診断方法として、複数画素を備えるカメラを圃場に対して所定の中心俯角で配置し、圃場を撮影して作物葉の反射光量を単位画素ごとに得て、カメラの地上高、画素俯角、画素数及び画角を含む換算変数からなる面積関数によって単位画素ごとの撮影面積を求め、単位画素ごとの反射光量を撮影面積によって面積補正し、単位画素ごとに得られた撮影面積のうち、最大面積（最大圃場実面積）に対応した単位画素の撮影面積に基づいて複数画素を区分し、区分ごとの反射光量と作物葉への入射光量とから反射率を求め、該反射率と、反射率から作物情報を求めるために予め定めた第１の作物関係式と、から一定面積の作物情報を求めて第１の作物情報とし、該第１の作物情報から圃場作物の栄養を診断する作物の診断方法により前記課題を解決するための手段とした。
【０００９】
【００１０】
本発明では、第１の作物情報を求めるにあたり、圃場に対して設けた複数画素を備える、いわゆるデジタルカメラと圃場との間の撮影角度に基づいて、当然に生じる例えばカメラの地上高に応じた俯角やカメラ構造による画角に基づいて、近くを撮影した画素の撮影範囲と、遠くを撮影した画素の撮影範囲とが異なる、カメラの画素位置ごとの受光面積の違いから生じる受光量の違いを補正することのできる作物の診断方法を提供するものである。
【００１１】
単位画素ごとに得られる受光量に対する撮影面積の違いは次のように補正する。カメラの地上高、これに伴う単位画素ごとの俯角と、カメラの構造である画素数や、画素の集合体である撮影素子の大きさと集光レンズとに基づく画角等のカメラ固有の係数と、によって単位画素ごとに撮影した面積を求めるための特定（面積）関数が２次射影変換によって定まる。したがってカメラの地上高と俯角を変数とし、あるいはカメラ固有の係数を変数に加えて、単位画素ごとの撮影面積を求め、単位画素ごとの反射光量を単位画素ごとの撮影面積で除することによって撮影面積に影響されない単位画素ごとの反射光量を得ることができる。つまり、これによってカメラとその撮影場所との距離（手前側と向かい側）に関する補正が実現できることになる。
【００１２】
更に本発明では、複数画素のなかで、最大面積（最大圃場実面積）に対応した単位画素の撮影面積に基づいて複数画素を区分するようにした。カメラを圃場にむけたとき、１画素で得られる圃場面積は、カメラから遠くなるほど大きくなる。したがって、１画素で得られる圃場面積が最大面積となる単位画素の撮影面積（最大圃場実面積）を基準として、他の画素を同じ面積となるように組み合わせて区分するようにした。つまり画素数は異なっても圃場面積が一定面積となるように画素を区分して反射光量を得るものである。このときの基準を１画素で得られる圃場面積の最大面積（最大圃場実面積）を基準とした。一定面積における反射光量が得られるので、カメラを地上において、画素ごとに得られる圃場面積が異なっても、これを一定面積に区分して、カメラの分解能に影響されない反射光量を得ることができる。
【００１３】
一方、第２の作物の診断方法では、単位画素ごとに得られた撮影面積のうち、所定撮影面積以下となる単位画素の反射光量と作物葉への入射光量とから反射率を求めるようにした。カメラを圃場にむけたとき、１画素で得られる圃場面積は、カメラから遠くなるほど大きくなる。したがって、作物葉の栄養診断に適しているとされる所定面積を超える圃場面積を撮影した画素の情報は採用せず、所定面積以下の圃場面積を撮影した画素の情報だけを採用する。そして、１画素で得られる圃場面積の所定面積を基準として、他の画素を同じ面積となるように組み合わせて区分するようにした。つまり画素数は異なっても圃場面積が一定面積となるように画素を区分して反射光量を得るものである。このときの基準を所定圃場面積を基準とした。所定面積における反射光量が得られるので、カメラを地上において、画素ごとに得られる圃場面積が異なっても、これを所定面積に区分して、カメラの分解能に影響されない反射光量を得ることができる。ここで所定面積とは、作物葉の栄養診断に適した圃場面積であり、例えば１ｍ２ から５ｍ２  といった程度である。
【００１４】
このようにして得た一定面積あるいは所定面積の反射光量の、基準板の基準反射光量あるいは太陽照射光による作物葉への入射光量に対する比率を求め一定面積あるいは所定面積における反射率とする。
【００１５】
以上のようにして求めた一定面積あるいは所定面積の反射率は、地上からカメラによって圃場を撮影して得られる反射率であり、カメラの圃場に対する高さや俯角、あるいはカメラ構造による影響を補正した反射率であって、この反射率と、作物情報が既知の作物葉の反射率とによって、反射率から作物情報を求めるために予め定めた第１の作物関係式を重回帰分析によって求め、この第１の作物関係式と前述の補正と演算によって求めた反射率とによって、作物葉の第１の作物情報を得ることができる。なお、反射光量の波長数は１に限定されず、作物情報を求めるために必要な波長における反射光量は測定する。したがって、複数波長ごとに反射率を求めるための作業を必要とする。それぞれの関数あるいは係数を求めるにあたり、複数の波長における反射光量を組み合わせることもできる。
【００１６】
本発明による第３の作物の診断方法として、複数画素を備えるカメラを圃場に対して所定の中心俯角で配置し、圃場を撮影して作物葉の反射光量を単位画素ごとに得て、カメラの視野距離、画素俯角、画素数及び画角を含む換算変数からなる面積関数によって単位画素ごとの撮影面積を求め、単位画素ごとの反射光量を撮影面積によって面積補正し、単位画素ごとに得られた撮影面積のうち、最大面積（最大圃場実面積）に対応した単位画素の面積に基づいて複数画素を区分し、区分ごとの反射光量と作物葉への入射光量とから反射率を求め、該反射率と、反射率から作物情報を求めるために予め定めた第１の作物関係式と、から一定面積の作物情報を求めて第１の作物情報とし、該第１の作物情報によって圃場作物の栄養を診断する作物の診断方法により前記課題を解決するための手段とした。
【００１７】
この第３の方法としては、前述の第１の方法における特定関数に利用した俯角に代えて視野距離としたものである。つまり、画素ごとに得られる受光量に対して撮影面積の違いを、カメラの地上高、これに伴う画素ごとの視野距離（画素と撮影点との距離）と、カメラの構造である画素数や、画素の集合体である撮影素子の大きさと集光レンズとに基づく画角等のカメラ固有の係数と、によって画素ごとに撮影した面積を求めるための特定（面積）関数が２次射影変換によって定まる。したがってカメラの地上高と視野距離を変数とし、あるいはカメラ固有の係数を変数に加えて、画素ごとの撮影面積を求め、画素ごとの反射光量を画素ごとにその撮影面積で除することによって撮影面積に影響されない画素ごとの反射光量を得ることができる。つまり、これによってカメラと撮影場所との距離（手前側と向かい側）に関する補正が実現できることになる。単位画素の撮影面積のうち最大面積（最大圃場実面積）を基準として、一定面積となるように他の画素を区分することは、前述の第１の実施例と同様であるので説明は省略する。
【００１８】
本発明による第４の作物の診断方法としては、複数画素を備えるカメラを圃場に対して所定の中心俯角で配置し、圃場を撮影して作物葉の反射光量を単位画素ごとに得て、カメラの視野距離、画素俯角、画素数及び画角を含む換算変数からなる面積関数によって単位画素ごとの撮影面積を求め、単位画素ごとの反射光量を撮影面積によって面積補正し、単位画素ごとに得られた撮影面積のうち、所定撮影面積以下となる単位画素の反射光量と作物葉への入射光量とから反射率を求め、該反射率と、反射率から作物情報を求めるために予め定めた第１の作物関係式と、から一定面積の作物情報を求めて第１の作物情報とし、該第１の作物情報によって圃場作物の栄養を診断する作物の診断方法により前記課題を解決するための手段とした。
【００１９】
この第４の方法としては、前述の第２の方法における特定関数に利用した俯角に代えて視野距離としたものである。つまり、画素ごとに得られる受光量に対して撮影面積の違いを、カメラの地上高、これに伴う画素ごとの視野距離（画素と撮影点との距離）と、カメラの構造である画素数や、画素の集合体である撮影素子の大きさと集光レンズとに基づく画角等のカメラ固有の係数と、によって画素ごとに撮影した面積を求めるための特定（面積）関数が２次射影変換によって定まる。したがってカメラの地上高と視野距離を変数とし、あるいはカメラ固有の係数を変数に加えて、画素ごとの撮影面積を求め、画素ごとの反射光量を画素ごとにその撮影面積で除することによって撮影面積に影響されない画素ごとの反射光量を得ることができる。つまり、これによってカメラと撮影場所との距離（手前側と向かい側）に関する補正が実現できることになる。単位画素で取得した圃場面積が所定面積以下の画素について採用し、採用した画素を所定面積となるように区分することは前述の第２の方法と同様となるので、その説明は省略する。
【００２０】
ところで、第２の作物情報を得るための方法としては、作物の成育に基づいて増減する作物情報に関する波長の光、例えば可視光域から近赤外域に亘る光を作物葉身に直接照射して、作物情報に関する波長の光に関して得られた反射光量あるいは透過光量の内いずれか少なくとも一方と、作物情報例えば葉身窒素量が既知の作物葉光量から葉身窒素量を演算するために予め定めた窒素量関係式と、から葉身窒素量を測定することができる。この装置は圃場の作物葉身の多くを測定して、精度の高い葉身窒素量を得ることができる。したがって、前述の第１の作物情報を更に補正するには有効である。
【００２１】
上記第１の作物情報と第２の作物情報を求める２つの有益な手法を効果的に組み合わせて補正する方法を以下に説明する。それぞれから得られる第１の作物情報と第２の作物情報との差違を求め、差違によって第１の作物情報を補正することにより、天候的変化（天候、時刻、太陽の位置）に伴う誤差だけでなく、これまで難しいとされた栽培的な変化（測定方位、栽植密度）に伴う誤差を補正することができる。特に同一の圃場において複数箇所の栄養診断を行うには、補正の決定が容易であることから最適である。
【００２２】
以上のようにして決定された、第１の作物情報と第２の作物情報との差違を記憶しておけば、第１の作物情報を得た圃場内における未知の一定面積の作物から第１の作物情報だけを求めれば、該第１の作物情報と前記差違とによって第１の作物情報を補正することができ、栽植密度や測定方位による誤差を容易に補正できるだけでなく、補正値を持つことで装置としても実現可能であり、装置にして容易な作物の診断方法とすることができる。
【００２３】
前記第１の作物診断方法及び第２の作物診断方法から更に厳密な補正を行うためには次の方法を適用する。即ち、第１の作物情報を得て、この得た第１の作物情報を複数区画に分割して、その複数区画の中から少なくとも２点のデータを選択して、２点のデータの作物と同じ圃場の作物葉から直接第２の作物情報を得ることにより、第１と第２の作物情報の２点のデータでその相関関係を明らかにして補正換算式を定め、これに基づいて複数区画の全ての値を補正するものであり、補正換算式を求めるにあたり一定範囲から複数の作物情報を得ることができ、更に補正換算式によって第１の作物情報を広範囲に亘って補正することができる。
【００２４】
前記第１の作物診断方法及び第２の作物診断方法によって補正を行うための別の方法として、自然光に晒される圃場において、複数の区画ごとの作物から、作物の成育によって増減する作物情報に関連した波長の光の反射率を測定し、該反射率と、反射率から作物情報を求めるために予め定めた第１の作物関係式と、から区画ごとの作物情報を求めて第１の作物情報として記憶し、記憶した区画ごとの第１の作物情報から少なくとも２区画の作物情報を選択し、圃場の２区画に該当する作物葉身に光を照射して、作物の成育によって増減する作物情報に関連した波長の透過または反射の少なくとも一方の光量を測定し、該光量と、光量から作物情報を求めるために予め定めた第２の作物関係式と、から前記２区画の作物情報を求めて第２の作物情報として記憶し、第１の作物情報を第２の作物情報に基づいて補正する補正換算式を決定して、補正換算式で第１の作物情報を区画ごとに補正して第３の作物情報とし、得られた第３の作物情報によって圃場作物の栄養を診断してもよい。
【００２５】
前記の補正方法と異なり、この補正方法は複数区画の情報を個別に得る。その複数区画の中から少なくとも２区画のデータを選択して、２区画のデータの作物と同じ区画の作物葉から直接第２の作物情報を得ることにより、第１と第２の作物情報の２点のデータでその相関関係を明らかにして補正換算式を定め、これに基づいて複数区画の全ての値を補正するものであり、補正換算式を求めるにあたり広い範囲から複数の作物情報を得ることができ、更に補正換算式によって第１の作物情報を広範囲に亘って補正することができる。
【００２６】
本発明の作物の診断方法は、以上のように決定された、第１の作物関係式と補正換算式とを記憶して、未知の圃場の作物葉身から反射率を測定し、第１の作物関係式と補正換算式とにより第３の作物情報を得ることができるので、以上の項目を制御装置の記憶部に記憶して適宜読み出し演算することによって装置として実現可能であり、装置による作物の診断が可能となるだけでなく測定精度の向上した装置が提供できる。
【００２７】
また、複数区画の中から選択する任意の２区画を、第１の作物情報のうち最大値と最小値を示した区画とすることにより、第１の作物情報と第２の作物情報の補正換算の直線が、余のデータに関係なく上位と下位の２点で容易に決定できる。
【００２８】
作物情報は、様々想定できるが作物の栄養診断を行うためには、葉の窒素含有量あるいは葉色値であることが最適であり、作物において、葉身の窒素量は施肥の効果あるいはその適否が直ちに現れる部位であることから理解できる。
【００２９】
本発明の作物の診断方法において、作物の成育によって増減する作物情報に関連した波長の光の反射率を測定するために、作物の反射光を複数の画素からなる撮像素子により撮像し、作物に対応した反射光を受光した画素を選択して、選択した画素の受光データに基づいて反射率を測定し第１の作物情報を求める作物の診断方法とした。デジタルカメラなどによる撮像手段から得られる反射光が、植裁密度や撮像した対象圃場の大きさ、つまり単位圃場の範囲であるのか１平方メートル程度の範囲であるのかによって、撮像した反射光がすべて作物から得られた反射光とは限らない。即ち、画素単位で見ると作物以外からの反射光、例えば圃場の土の反射光も含まれていることもある。したがって、所定範囲の反射率となる画素だけを選択してこれを作物から得られた反射光として、この受光データに基づいて第１の作物情報を求めるようにするとよい。
【００３０】
【発明の実施の形態】
本発明に係る測定装置について図１から図３により説明する。ここでは作物として稲作を例にして説明する。図１は圃場１の作物を撮像する一例を示している。ここでは作物の成育する圃場１に向けて作物の反射光を測定する受光装置となるカメラ２が設置されている。圃場１は当然に自然光に晒されている。また、白色の基準板３が圃場に設置してある。
【００３１】
図２で示すものはカメラ２の簡略なブロック図であり、カメラ２は例えば２４万画素（６００×４００）程度の分解能を備えるエリアセンサー４を備えている。カメラ２には、複数の狭帯域フィルタ５を備えたフィルタホイール６があり、例えばフィルターホイール６を回転させてフィルター５を切り換える。フィルタ５を通過した光は光学手段として例えば集光レンズ７等を介してエリアセンサー４によって受光される。フィルターホイール６は、制御回路８によって駆動制御されるステッピングモータ９によって回転する。更に制御回路８はセンサ−４の受光信号をデータ処理装置２０に送出する。
【００３２】
ここでフィルタ５は、例えば可視光域波長の４５０，５５０，６２５，６５０，６７５，７００ｎｍの中から適宜選択される。また近赤外域波長の７５０，８５０，９５０〜１３００ｎｍの中から適宜選択される。これらの波長は作物の葉の窒素含有率あるいは葉色値の変化に伴って特徴的な変化を示す帯域を選択することが必要である。したがって、フィルタは可視光域と近赤外域の両方を用いてもよいし、一方だけを使用してもよい。なお波長は本実施例に限定されない。図２では４つのフィルターを示しているが、目的に応じて前記フィルタを装着するものであり随時変更可能であるとともに使用するフィルターの数を限定するものではない。制御回路８には更に操作スイッチ１０が接続され、操作スイッチ１０には撮影を行うための撮影開始スイッチ１０ａ、撮影を停止するための撮影停止スイッチ１０ｂ、フィルタを切り換えるフィルタ切り換えスイッチ１０ｃ、撮影データを送出するデータ送信スイッチ１０ｄ及び電源スイッチ１０ｅ等を備えている。
【００３３】
図３にデータ処理装置２０のブロック図を示している。図３に示すデータ処理装置２０は、エリアセンサ４の画像信号をデジタル信号に変換するアナログ・デジタル変換器（以下「Ａ／Ｄ変換器」という）２１と、Ａ／Ｄ変換後の画像データを記憶するフレームメモリ２２、画像データを視覚的に表示するモニタ２３及び画像処理ボード２４を備え、これらは、インプットアウトプットポート（以下「Ｉ／Ｏポート」という）２５を介して画像データを演算処理するＣＰＵ２６に連絡してある。また、インターフェースボード（以下「Ｉ／Ｆボード」という）２７を介して後述する葉身窒素量測定装置３０が接続してある。更に制御プログラム等を記憶した読み出し専用メモリ（以下「ＲＯＭ」という）２８と、演算結果等を記憶して適宜読み出し可能な読み出し書き込みメモリ（以下「ＲＡＭ」という）２９がＣＰＵ２６に接続されている。
【００３４】
さて、カメラ２の電源スイッチ１０ｅを押すと、エリアセンサー４によって像の反射信号が受光されて画像信号となり、この画像信号はデータ送信スイッチ１０ｄを押すことでデータ処理装置２０に送出される。データ処理装置２０では画像処理ボード２４によって処理されてモニター２３に映し出される。モニター２３で圃場１を確認しながらカメラ２の位置をセットして撮影範囲を確定する。撮影範囲が確定したら、現在セットされているフィルタ５を通して撮影開始スイッチ１０ａを押して圃場１で成育する稲の葉を撮影し、次にフィルタ切り換えスイッチ１０ｃによって制御回路８からステッピングモータ９を回転させる信号が出力されフィルタホイール６を回転させてフィルタ５を切り換えた後、撮影スイッチ１０ａを押して撮影する。このようにしてフィルタ５を順次切り換えながら必要なフィルタ５ごとに撮影は行われる。結果的に各フィルタ５ごとに画像信号は作成される。ここでカメラ２のエリアセンサー４に大容量の記憶素子がなければ、撮影の都度データ処理装置２０にデータを送信するようデータ送信スイッチ１０ｄを押す。
【００３５】
以上のように構成された測定装置のカメラ２によって撮影した単位画素のデータは次のように処理される。図４は圃場をカメラ２の視点０から撮影したときの、カメラ２の地上高ｈ、俯角θ、画角ψ及び視野距離ｌ１，ｌ２等を示した図である。また図５（ａ）はエリアセンサー４の画素座標ｉｊで、図５（ｂ）はこの画素によって取得した圃場面積Ａｉｊを示している。図５で明らかなように各画素座標ｉｊで取得した圃場画像はそれぞれ面積が異なる。従って同じ圃場であっても画素座標ｉｊごとに情報量の密度が異なる。これを次の面積関数によって補正する。ここで言う面積関数とは一般的には２次射影変換といわれる数学的解析法であるのでその概要のみを説明する。上記カメラ２の地上高ｈあるいは視野距離ｌ、撮影の俯角θ、カメラ２固有の係数である画角ψ及び画素数とによって次の面積関数が成立する。
【数１】
（俯角） Ａｉｊ ＝ ｆ（θ、ｈ、ｉ，ｊ，ｘ１、ｘ２…）
… Ａ
（視野距離） Ａｉｊ ＝ ｇ（θ、ｌ、ｉ，ｊ，ｘ１、ｘ２…）
… Ｂ
Ａｉｊ：画素座標ｉｊで取得した圃場実面積
ｉ，ｊ：画素の座標
ｘ１：画角（カメラ固有）
ｘ２：画素数（カメラ固有）
これによって、俯角θと、地上高ｈあるいは視野距離ｌと、を与えることにより画素座標ごとの実面積Ａｉｊが演算できる。つまり、俯角に基づいて得られる圃場実面積式（数式１−Ａ）と視野距離に基づいて得られる圃場実面積式（数式１−Ｂ）のいずれかによって実面積を得ることができる。
【００３６】
ここで画素座標ｉｊにおける反射光の受光（強度）量をＰｉｊとすると
【数２】
Ｐ’ｉｊ＝Ｐｉｊ／Ａｉｊ
となって、実面積Ａｉｊで画素ｉｊで取得した受光量Ｐｉｊを除することで、画素座標ｉｊで取得した圃場の実面積の大小に影響されない単位面積当たりの反射光量とすることができる。以上のようにして、画素座標ｉｊごとに面積補正が行えて、撮影により取得した実面積の大きさに影響されない画素座標ｉｊごとの反射光量を得る。以上で、所定の地上高ｈあるいは視野距離ｌで、所定の俯角θで撮影した場合において、２次射影変換による面積補正について説明した。
【００３７】
次に画素座標ｉｊごとに俯角θが異なるので、θに伴う俯角補正を行う。図６のように基準板もしくは圃場の同じ位置の作物葉の反射光を同じ距離のもとで測定する。例えば俯角θ１から俯角θ２まで変化させて、好ましくはエリアセンサー４の中心部の画素座標の反射光量によって補正係数を定めれば良い。例えば、俯角θが６０゜における反射光量の補正係数をＫ60゜＝１とおけば、
【数３】
俯角θ＝６０゜：  Ｋ６０゜＝１
俯角θ＝５０゜：  俯角５０゜の反射光量／俯角６０゜の反射光量
＝俯角５０゜における補正係数＝Ｋ50゜
俯角θ＝４０゜：  俯角４０゜の反射光量／俯角６０゜の反射光量
＝俯角４０゜における補正係数＝Ｋ40゜
・                            ・
俯角θ＝１０゜：  俯角１０゜の反射光量／俯角６０゜の反射光量
＝俯角１０゜における補正係数＝Ｋ10゜
となって、各俯角θにおける補正係数が定まり、画素座標ｉｊごとの補正係数Ｋｉｊが定まる。しがって、前記面積補正後に得られたＰ’ｉｊと補正係数Ｋｉｊによって、
【数４】
Ｐ”ｉｊ＝Ｋｉｊ・Ｐ’ｉｊ
となって、俯角θによる俯角補正ができる。以上俯角θに関する補正について説明した。いずれにしても面積補正においては予め所定の値（θ、ｈ、ｌ等）を入力しておくこと、あるいは俯角補正においては予め複数の俯角θで反射光量を測定して画素座標ごとに補正係数Ｋｉｊを定めておくことが必要である。
【００３８】
次にカメラ２のエリアセンサ４で受光する反射光量は、基準板３の反射光量と圃場１の作物葉の反射光量である。基準板３の反射光量を測定するときには、俯角補正において基準とした俯角θ、上記例では俯角６０゜における基準板反射光量を測定することが好ましい。基準板反射光量を作物葉への入射光量としてこの測定した基準板反射光量をＰ０とすれば、
【数５】
Ｒｉｊ＝Ｐ”ｉｊ／Ｐ０
Ｒｉｊ：画素座標ｉｊごとの反射率
によって、稲の葉の反射率を求めることができる。この反射率は稲の葉の窒素含有率を求めるために利用される。これら数式１乃至数式５はＲＯＭ２８に記憶してある。前述の基準板反射光量Ｐ０は次のようにして測定記憶される。カメラ２に備えてあるフィルタ５を切り換えてフィルタごとに基準板３の反射光量を測定しデータ処理装置２０に送出して、データ処理装置２０ではこれらをＡ／Ｄ変換器２１によってデジタル変換してＲＡＭ２９に記憶する。即ち基準板反射光量Ｐ０の値はフィルタ５ごとに測定して記憶する。
【００３９】
カメラ２によってフィルタ５を切り換えてフィルタごとに、圃場１のある範囲の稲の葉の反射光量を受光してデータ処理装置２０に送出し、データ処理装置２０では、Ａ／Ｄ変換器２１によって信号をデジタルに変換し、フレームメモリ２２に記憶する。ＣＰＵ２６は、フレームメモリ２２に記憶してあるフィルタ５ごとの葉の反射光量について、各画素によって受光された受光量の平均値を求めて、予めＲＯＭ２８に記憶された前記数式に基づいて反射率を演算してＲＡＭ２９に記憶する。これで単位画素によるある範囲の、例えば１平方メートル範囲の作物葉による反射率が記憶される。
【００４０】
図７及び図８で示すものは、圃場１の作物葉を撮影した２４万画素のデータを更に複数の区画に分割して処理する例を示している。例えば、カメラ２によってフィルタ５を切り換えてフィルタごとに、圃場１のある範囲の稲の葉の反射光量を受光してデータ処理装置２０に送出し、データ処理装置２０では、Ａ／Ｄ変換器２１によって信号をデジタルに変換し、フレームメモリ２２に記憶する。ＣＰＵ２６は、フレームメモリ２２に記憶してあるフィルタ５ごとの葉の反射光量について、図７のように、例えば、左上から区画ＮＯ１〜９を決定し、区画内の各画素によって受光された受光量の平均値を求めて、予めＲＯＭ２８に記憶された前記数式に基づいて各区画の反射率を演算してＲＡＭ２９に記憶する。モニター２３には画像処理ボード２４で処理された画像が表示される。
【００４１】
ここでの区分は次のようにして決定される。まず図7で示す区分の第１の方法は、圃場を撮影して単位画素で得られた圃場実面積Ａｉｊのうち最大値を示す画素（図７ではＮ０１〜３のそれぞれ）の圃場実面積を基準として、つまりこの最大圃場実面積を基準面積として、隣り合う複数画素を組み合わせて一定面積となるように全ての画素を区分する。このとき単位画素を更に分割するようなことになっても、単位面積当たりの反射光量が求めてあるので、分割した面積に単位面積当たりの反射光量が反映できるので可能である。以上のように区分してここでは便宜上９区分されとものとする。つまり、図７の最上部にあたる画素ＮＯ１〜３のそれぞれが最大圃場実面積であったとし、この実面積を基準として、以下の画素を一定面積に区分すると、ＮＯ４〜６が３画素分、ＮＯ７〜９が５画素分で一定面積となることを示している。実際にはもっと複雑な区分となるが、ここでは簡略的に示している。ここで一定面積が１ｍ２から５ｍ２
となるようにカメラを配置して撮影することが好ましい。これより小さい単位に区分しても、作物葉の大きさや植裁密度等から、画素ごとで得られる反射光量すべてに作物葉の情報が反映されないだけでなく、作業効率が低下するものとなる。逆に区分面積があまり大きすぎると、作業効率は向上するが得られる情報が粗雑となり、精度の低下を招くことになる。
【００４２】
次に図８で示す区分の第２の方法は、圃場を撮影して単位画素で得られた圃場実面積Ａｉｊのうち、所定面積、例えば１ｍ２
を超えない画素（区分ＮＯ１〜９に含まれる画素）だけを選択し、所定面積を基準面積として隣り合う複数画素を組み合わせて所定面積となるように全ての画素を区分する。このとき単位画素を更に分割するようなことになっても、単位面積当たりの反射光量が求めてあるので、分割した面積に単位面積当たりの反射光量が反映できるので可能である。ここでは便宜上９区分されたものとする。図８においては、最上部の３画素は所定面積を超える画素であり除外して、一定面積以下となる画素のうち、区分ＮＯ１〜３が丁度所定面積となり、ＮＯ４〜６が３画素分で所定面積となり、ＮＯ７〜９が４画素分で所定面積となることを示している。実際にはもっと複雑な区分となるが、ここでは簡略的に示している。所定面積を１ｍ２
とすることは、これより小さい単位に区分しても、作物葉の大きさや植裁密度等から、画素ごとで得られる反射光量すべてに作物葉の情報が反映されないだけでなく、作業効率が低下するものとなる。逆に区分面積があまり大きすぎると、作業効率は向上するが得られる情報が粗雑となり、精度の低下を招くことになる。
【００４３】
さて、ＲＡＭ２９には、複数のフィルタ５ごとの受光範囲内の作物葉の反射率と、フィルタ５ごとに９区画に処理されたそれぞれの作物葉の反射率とが記憶されている。このＲＡＭ２９に記憶されたフィルタ５ごとの反射率、あるいはフィルタ５ごとに９区画に処理した反射率を説明変数にして、同じ受光範囲内、あるいは同じ区画内で成育する葉を採取して、この葉の作物情報である、例えば窒素含有率を直接化学分析することによって、あるいは葉色値を直接葉の色を測定することによって求め、この窒素含有率あるいは葉色値を目的変数として、受光範囲内の作物葉の作物情報を求める関係式、９区画ごとの作物葉の作物情報を求める関係式（第１の作物関係式）を作成して、ＲＯＭ２８に記憶しておく。
【００４４】
更に詳説すると、仮に区画ＮＯ１におけるフィルタ１による反射率Ｒ１、フィルタ２による反射率Ｒ２、フィルタ３による反射率Ｒ３、フィルタ４による反射率Ｒ４が存在し、区画内の作物葉を化学分析して取得した窒素含有率Ｎ１が存在するとき、
【数６】
Ｎ１ ＝ Ｆ0＋Ｆ１・Ｒ１＋Ｆ２・Ｒ２＋Ｆ３・Ｒ３＋Ｆ４・Ｒ４
が成立するとすれば、複数の窒素含有率Ｎを測定することによって
【数７】
Ｎ1 ＝ Ｆ0＋Ｆ１・Ｒ11＋Ｆ２・Ｒ21＋Ｆ３・Ｒ31＋Ｆ４・Ｒ41
Ｎ2 ＝ Ｆ0＋Ｆ１・Ｒ12＋Ｆ２・Ｒ22＋Ｆ３・Ｒ32＋Ｆ４・Ｒ42
・ ・ ・ ・ ・ ・
Ｎｎ ＝ Ｆ0＋Ｆ１・Ｒ1n＋Ｆ２・Ｒ2n＋Ｆ３・Ｒ3n＋Ｆ４・Ｒ4n
となって、これらを重回帰分析すれば、
【数８】
Ｎ ＝ Ｆ0＋Ｆ１・Ｒ1＋Ｆ２・Ｒ2＋Ｆ３・Ｒ3＋Ｆ４・Ｒ4＋Ｃ
Ｎ：測定対象の窒素含有率，Ｆ0〜Ｆ4：定数，Ｒ1〜Ｒ4：フィルタごとの反射率
Ｃ：補正値
として、関係式（第１の作物関係式）を求めることができる。葉色値についても同様にして関係式を求めることができる。この数式８をＲＯＭ２８に記憶しておく。
【００４５】
このようにして数式１乃至数式５及び数式８をＲＯＭ２８に記憶しておけば、カメラ２によって基準板と受光範囲の稲の葉を撮影して、この画像信号をデータ処理装置２０に送出すると、データ処理装置２０では、第１の作物関係式に基づいて窒素含有率を演算することができる。これによって、受光範囲内の稲の窒素含有率あるいは各区画の窒素含有率（第１の作物情報）ＮＯ１〜９を求めることができる。図７に各区画に記載された数値がこのとき求められた窒素含有率の一例である。
【００４６】
次に、葉身窒素量測定装置３０の実施例を図９から図１１により説明する。ここに示すものは、携帯型窒素量測定装置（以下「測定装置」という）３０の主要部分を破断した側面図である。図９及び図１０では、上方の本体３１内に光源部３２と、下部に光量検出装置３３としてのフォトダイオード（図示せず）とを設けた構成となっている。光源部３２は、同一円周上に異なる波長ピークを持つ複数の発光素子であるＬＥＤ３４、３５を配設して、該ＬＥＤ３４、３５にはそれぞれ波長帯域の異なる狭帯域フィルター３６，３７を設けてある。波長帯域は５００ｎｍ〜１１００ｎｍが好ましく、この波長帯域から、求める葉身窒素量あるいは葉色値に関係する任意の特定波長の狭帯域フィルター３６、３７を選択してある。各ＬＥＤ３４、３５の発光する光は、狭帯域フィルター３６、３７によって特定波長の光となって、光が反射する拡散反射板３８に入射する。またこの拡散反射板３８へ各ＬＥＤ３４、３５の光線がほぼ一定の角度で入射するようにブロック３９が形成してある。
【００４７】
拡散反射板３８により反射した光は、ブロック３９の中央に設けた反射光路４０に入射し、反射光路４０の放射側４１に設けた拡散透過板４２に入射する。拡散反射板４２は反射光路４０の光軸に対して垂直に設けられ、円形の磨りガラス状あるいは乳白色のガラスで形成されている。反射光路４０及び拡散反射板３８とで囲まれた空間を光が反射と拡散とを繰り返しながら反射光路４０から出て、拡散透過板４２を経て測定葉４３を介して光量検出装置４４に入射する。
【００４８】
さらに、光量検出装置３２の上部外周に上蓋３１を繞設して、該上蓋３１から延長した腕４５は軸４６によって軸支されている。さらに、上蓋３１が軸支される軸４６にはコイルバネ４７を遊嵌してあり、常に上蓋３１を押し上げるように作用している。つまり、図１１で示すように、測定においては測定葉４３を測定場所に挿入し、上蓋３１の上部を押し下げることで測定を可能にしている。この測定のタイミングは、上蓋３１を押し下げることにより上蓋３１の下方に設けた押し下げ突起（図示せず）が、対向する位置に設けたマイクロスイッチ４８を押し下げることで、上蓋３１を押し下げたことを検知して測定（光の照射及び光量測定）が行なわれる。
【００４９】
次に、図１０によって吸光度測定装置１のブロック図を示し説明する。光源部３２と、光量検出装置３３とからなる測定部で検出されるサンプル葉４３の透過光量は、光量検出装置４４によってアナログの信号に変換されアナログボード５０に連絡されている。光源部３２にはＬＥＤ３４、３５の発光装置５１が設けてある。アナログボード５０ではアナログからデジタル信号へのＡ／Ｄ変換をするか、あるいは電圧から周波数へのＶ／Ｆ変換を行う。変換された信号はＩ／Ｏボードを経由して演算制御装置となるＣＰＵボード５３に入力される。前記Ｉ／Ｏボード５２には、測定結果、演算結果あるいは操作指示を表示する液晶表示器ＬＣＤ５４、操作を行う入力部５５、外部装置とデータを入出力するＲＳ２３２Ｃの接続ポート５６及びスイッチ４８等を設けてある。これらＣＰＵボード５３とＩ／Ｏボード５２には電源ボード５７から電源を供給するように接続してある。また、プリンタ５８はプリンタＩ／Ｆボード５９を介してＣＰＵボード５３に接続してある。更にＣＰＵボード５３には、読み出し専用メモリ（以下「ＲＯＭ」という）６０と読み出し書き込みメモリ（以下「ＲＡＭ」という）６１が接続されている。ＲＯＭ６０には、圃場別あるいは品種別の複数の検量線が記憶してある。この検量線は、予め窒素含有率を測定した複数の葉に光を照射して得られる複数の受光量から吸光度を算出し、この吸光度を説明変数とし、複数の既知の窒素含有率を目的変数として重回帰分析を行い、予め決定した窒素含有率（第２の作物情報）を求める関係式（第２の作物関係式）である。この重回帰分析については前述した数式を求める手順と説明が重複するので省略する。更にこのＲＯＭ６０には、測定装置３０において、吸光度を測定して窒素含有率などの品質を演算するための一連の、吸光度の測定から演算と表示を実行するプログラム等が記憶してある。
【００５０】
このように構成された測定装置３０の作用について以下に説明する。測定装置３０にサンプル葉４３を挿入して上蓋３１を押し下げると、スイッチ４８の信号がＣＰＵボ−ド５３に連絡され、ＣＰＵボード５３からは発光制御装置５１へ信号を出力して発光制御装置５１から光源部３２へ発光信号が送られる。これにより、ＬＥＤ３４、３５からサンプル葉４３に向けて光が交互に照射される。このＬＥＤ３４、３５から発光する光は、狭帯域フィルタ−３６、３７によって近赤外域と可視光域の特定波長の光となっており、前述した反射散乱を繰り返して拡散透過板４２から光量検出装置４４に到達するので積分球と同じ程度にサンプル葉４３に均一に照射される。
【００５１】
サンプル葉４３に光が照射されると、その透過光または反射光が光量検出装置４４によりＬＥＤ３４，３５ごとに受光され、該受光信号はＡ／Ｄ変換のためにアナログボード５０に連絡される。アナログボード５０では、Ａ／Ｄ変換を行い、次にＩ／Ｏボード５２を経由してＣＰＵボード５３に入力される。ＣＰＵボード５３においては、サンプル葉４３の透過光又は反射光から光の透過率あるいは吸光度を算出するようにしてあり、その値がＲＡＭ６１に記憶される。ＲＡＭ６１に記憶された吸光度と、ＲＯＭ３３に予め記憶された窒素含有率を求める関係式とによって、測定した葉の窒素含有率を演算することができる。入力部５５には、測定装置３０の電源を投入する電源スイッチ５５ａ、透過光測定を可能にする測定スイッチ５５ｂ、ＲＯＭ６０に記憶した検量線（式）、あるいはＲＡＭ６１に記憶した吸光度あるいは透過光データや演算結果、サンプルＮＯ等を読み出す切り換え機能を備えた読み出しスイッチ５５ｃを備えている。
【００５２】
以下に第１の作物情報と第２の作物情報により圃場作物の栄養診断を行う場合の第１の実施例について説明する。カメラ２によって、基準板３の反射光と、自然光に晒される圃場１から稲の成育によって増減する作物情報である、例えば窒素含有率に関連した波長の反射光量とを測定する。図２乃至図４で示したようにデータ処理装置２０においては、カメラ２で測定した受光範囲内の葉の反射光量と、ＲＯＭ２８に記憶した受光範囲内の反射率を求める数式とによって反射率を演算し、求めた反射率とＲＯＭ２８に記憶してある第１の作物関係式とによって、第１の作物情報であるカメラ２の受光範囲内の窒素含有率を得てＲＡＭ２９に記憶する。
【００５３】
次に、カメラ２の受光範囲内で成育する稲の葉の窒素含有率を測定し補正する場合について説明する。装置３０で測定した稲の葉の窒素含有率（第２の作物情報）は、直接稲の葉から得た測定値であり、測定方位、植栽密度などの影響は受けていない。従って本発明では第１の作物情報と第２の作物情報との差違を演算する。例えば先の測定で第１の作物情報が４．０％、装置３０の測定で第２の作物情報が３．０％であったとすると、装置３０の値を第２の作物情報としてＲＡＭ６１に記憶する。測定装置３０の接続ポート５６からデータ処理装置２０のＩ／Ｆボードを介して測定装置３０で求めた第２の作物情報をデータ処理装置２０に送出してＲＡＭ２９に記憶する。装置２０ではＲＡＭ２９の第１の作物情報と第２の作物情報の差違、−１％に基づいて第１の作物情報に−１％を加えて３．０％と補正する。
【００５４】
つまり、この差違をあらためて補正値としてＲＡＭ２９に記憶しておいて、他の受光範囲の作物葉の反射光をカメラ２で測定し装置２０で演算した値は、すべて先の差違−１％を加えて補正する。これによって、測定方位、栽植密度の影響を受けない測定がカメラ２と装置２０によって実現可能となる。しかも、ＲＡＭ２９に補正値を記憶した後においては、少なくとも同じ圃場における装置３０による多くの測定は不要となり、カメラ２による１度の測定で、これまでにない精度で測定ができる。なお、測定装置３０による窒素含有率の測定は、圃場１内の作物葉すべてに対して行うことはなく、圃場１内の代表作物葉の窒素含有率を測定すればよい。
【００５５】
次に栄養診断の第２の実施例について説明する。カメラ２によって、基準板３の反射光と、自然光に晒される圃場１から稲の成育によって増減する作物情報である、例えば窒素含有率に関連した波長の反射光量とを測定する。図２乃至図４で示したようにデータ処理装置２０において、カメラ２で測定したＮＯ１〜９の区画に分割した反射光量と、ＲＯＭ２８に記憶した区画ごとの反射率を求める数式とによって反射率を演算し、求めた反射率とＲＯＭ２８に記憶してある第１の作物関係式とによって、第１の作物情報である区画ごとの窒素含有率を得てＲＡＭ２９に記憶する。
【００５６】
次に測定者によってあるいは装置２０によって、ここで得られた区画ごとの値の中から任意の２区画の窒素含有量を選択し、好ましくは窒素含有率が最大値と最小値となった区画を選択する。図７または図８で選択した区画、例えば最大値であるＮＯ５の４．２％の区画と、最小値であるＮＯ７の３．６％の区画に該当する圃場の区画で成育する稲の葉の窒素含有率を測定装置３０で測定する。ここで測定する窒素含有率は測定方位、植栽密度などの影響は受けていない。
【００５７】
測定装置３０では、前述したように圃場の前記選択した２区画に該当する稲の葉身から直接、作物の成育によって増減する作物情報である葉身窒素率に関連した波長の光を照射して得られる受光量から、この例では受光量を吸光度に換算して、該吸光度と、吸光度から葉身窒素率を求めるために予め定めた第２の作物関係式と、から前記２区画の窒素含有率が演算される。そして、ＮＯ５の区画が３．０％、ＮＯ７の区画が２．４％と求められ、この値を第２の作物情報としてＲＡＭ６１に記憶する。測定装置３０の接続ポート５６からデータ処理装置２０のＩ／Ｆボードを介して測定装置３０で求めた２区画の窒素含有率をデータ処理装置２０に送出してＲＡＭ２９に記憶する。
【００５８】
ＲＡＭ２９に記憶した第２の作物情報である２区画の窒素含有率に基づいて、同じくＲＡＭ２９に記憶した第１の作物情報（ＮＯ１〜９の窒素含有率）を区画ごとに補正して第３の作物情報とすることについて図１２により説明する。図１２に示すものは、横軸を測定装置３０で測定した窒素含有率（第２の作物情報）とし、縦軸をデータ処理装置２０で演算された窒素含有率（第１の作物情報）とした図である。つまり測定装置３０による２区画の窒素含有率３．０％と２．４％と、デ−タ処理装置２０による２区画のＮＯ５の４．２％とＮＯ７の３．６％の窒素含有率とによって作成した図である。このようにして、実際に直接、測定装置３０によって稲の葉身から測定した２区画の窒素含有率と、カメラ２で測定した窒素含有率との関係からなる単関数で表される直線によって相互関係を明らかにして、この単関数によってカメラ２で測定した窒素含有率を補正するものである。ここではこの関数で表される直線によって補正が行われ、この関数を補正換算式としてＲＡＭ２９に記憶する。図１３では具体的に、ＮＯ５は４．２％から３．０％に補正され、ＮＯ７は３．６％から２．４％に補正される。同じように２区画の相関によって決定される補正換算式に基づいて他の区画の値も図１３のように補正される。これによって第３の作物情報が得られる。得られた第３の作物情報は、９区画の作物情報であるが、これから更に平均値を求めて、カメラで撮影した範囲の１つの作物情報として取り扱うこともできる。なお、補正係数として、２区画の代表値を使った単関数で表されるものを示したが、この補正係数は、カメラで撮影した全区画の作物情報を説明変数として、測定装置３０で得られた全区画の作物情報を目的変数として得られる相関係数でもよく、線形、非線形に関係なく利用できる。
【００５９】
この後にカメラ２で測定された窒素含有率は、データ処理装置２０によってこの図１２の補正換算式に基づいてすべて補正することで、より測定精度の向上した値として使用することができる。このことは、従来測定装置３０だけによって圃場の複数箇所の葉身窒素含有率を求めていた方法と比較して、撮影という簡便な方法によってより手早く回答を得ることができる。更に基準板と圃場を撮影することによって作物の窒素含有率を求めることが、今だ研究途中であることを考慮にいれると、測定精度の向上に大いに貢献できるものである。なお、測定装置３０による窒素含有率の測定は、圃場１内の作物葉すべてに対して行うことはなく、圃場１内の代表作物葉の窒素含有率を測定すればよい。
【００６０】
前記栄養診断を行う第１と第２の実施例における圃場１から得られる作物情報は、対象物に対するカメラ２の位置によって異なることは明らかである。即ちここでの圃場１とは、通称「畦」で区切られた一面の圃場であってもよいし、その一面の圃場よりも小さい面積であってもい。補正値あるいは補正係数を定めるにあたってカメラによって得られた作物情報の情報源と測定装置３０によって得られた作物情報の情報源が同じ圃場であることが重要である。加えて栄養診断の第２の実施例における区画は、１度の撮影によって得られる上記一面の圃場の作物情報を複数区画に分割して行うこと、１度の撮影によって得られ上記一面の圃場よりも小さい面積の作物情報を複数に分割して行うこと、などはどちらでも自由であり、補正値あるいは補正係数を定めるにあたって収集する作物情報の情報源の同一性が重要である。
【００６１】
次に作物の栄養診断の第３の実施例について説明する。ここでは圃場１から複数区分に分割した情報を得る方法として、複数の区分と同じ数の反射光量をカメラ２によって得ることである。つまり栄養診断の第２の実施例と異なることは、複数の区分それぞれから個別にカメラ２によって作物情報を得ることである。このようにすると、第２の実施例の１度の撮影によって得られた一面の圃場の作物情報を複数に分割したものよりも、区画ごとの作物情報の量が増加するので、測定装置３０による作物情報との相関で決定される補正係数の精度が向上するものである。このようにして得られた複数区分の作物情報を利用した補正係数の決定を、複数区画から２区画の作物情報、好ましくは最大値と最小値を示した区画の作物情報を選択して補正係数を決定しＲＯＭ２８に記憶すること等は前記した第２の実施例と説明が重複するので省略する。ここでの補正係数は、カメラで撮影した全区画の作物情報を説明変数として、測定装置３０で得られた全区画の作物情報を目的変数として得られる相関係数でもよく、線形、非線形に関係なく利用できることは第２の実施例と同様である。
【００６２】
この後にカメラ２で測定された窒素含有率は、データ処理装置２０によってこの図１２の補正換算式に基づいてすべて補正することで、より測定精度の向上した値として使用することができる。このことは、従来測定装置３０だけによって圃場の複数箇所の葉身窒素含有率を求めていた方法と比較して、撮影という簡便な方法によってより手早く回答を得ることができる。更に基準板と圃場を撮影することによって作物の窒素含有率を求めることが、今だ研究途中であることを考慮にいれると、測定精度の向上に大いに貢献できるものである。なお、測定装置３０による窒素含有率の測定は、圃場１内の作物葉すべてに対して行うことはなく、圃場１内の代表作物葉の窒素含有率を測定すればよい。
【００６３】
この栄養診断の第３の実施例における圃場１から得られる作物情報は、対象物に対するカメラ２の位置によって異なることは明らかである。即ちここでの圃場１とは、通称「畦」で区切られた一面の圃場であってもよいし、その一面の圃場よりも小さい面積であってもい。補正係数を定めるにあたってカメラによって得られた作物情報の情報源と測定装置３０によって得られた作物情報の情報源が同じ圃場の同じ区画であることが重要である。加えてこの実施例における区画は、１度の撮影によって上記一面の圃場の作物情報を１区画として捉えること、１度の撮影によって得られ上記一面の圃場よりも小さい面積の作物情報を１区画として捉えること、などはどちらでも自由であり、補正値あるいは補正係数を定めるにあたって収集する作物情報の情報源の同一性が重要である。
【００６４】
以上のことから面積補正、俯角補正、視野距離補正によってカメラ２による撮影に対する補正が行える。また基準板３を用いることで天候などの気象による誤差を補正し、装置３０の値を利用することで、測定方位、栽植密度による誤差を補正することができる。つまり、地上からカメラを傾斜させて斜めに圃場を撮影しても本発明では補正が可能である。また装置３０による補正を行うと、カメラ２の測定で基準板による気象の誤差を補正した値を、同じカメラ２で測定した作物葉から直接測定して得られた値で補正するので、装置３０の値で作物葉を直接測定した値は測定方位や栽植密度に関係なく得られた値であることから、補正して最終的に得られる値は、従来のカメラ２とデータ処理だけによる、いわゆるリモートセンシングに比べ多くの外的要因に左右されない値となる。
【００６５】
上記実施例のカメラ２による作物情報の収集において、カメラ２によって得られた情報がすべて作物情報とは限らない。つまりカメラ２の画素ごとにデータを検証すると、ほとんどが作物情報となるが、作物情報を得るためには自然と見下ろす状態で作物情報を得るので、植裁密度によっては土壌を撮影している可能性もある。したがって本発明では、作物情報を受光した画素と作物情報以外の情報を受光した画素とに分別して、作物情報を受光した画素の受光データのみを作物情報として取り入れることとした。
【００６６】
図１４で示すものは、波長に対する土壌と作物葉の反射率の変化を示した図である。波長７５０ｎｍ〜１３００ｎｍにおいては、土壌の反射率に対して作物葉の反射率が２０％程度の差を生じることが判明している。したがって、数式１と数式２によって得られる反射率が、例えば４０％を超える値を示したならば作物葉の受光データとして扱い、この値を下回るものは作物葉の受光データではないとしてキャンセルし、４０％を超えた受光データをそのまま利用し、あるいは区画ごとに平均値を求めて利用し、カメラ２により得られた作物情報として扱うようにした。例えば図１５(a)のような複数の画素に受光データが得られたとする。この場合、１ピクセル単位で、斜め格子で表した部分を作物葉の反射光で反射率４０％以上、斜線で表した部分が作物葉以外の土壌で反射率４０％未満と演算されたとすれば、反射率４０％未満となる画素の受光データをキャンセルして、作物情報として有用なものは図１５(b)の斜線部分の画素から得られる受光データとなる。このように、本発明では、カメラ２による作物情報と測定装置３０による作物情報とによる補正値あるいは補正係数の決定に、カメラ２による受光データの選択を加えた。このようにすると、カメラ２で選択的に得られる情報は作物葉だけから得られる情報となり、測定装置３０から得られる情報は勿論、作物葉から直接測定したものであることからして、カメラ２の作物情報と補正値あるいは補正係数による作物の栄養診断を的確なものとすることができる。
【００６７】
カメラ２による作物葉の反射光測定を、基準板の反射光を測定することで得るとして説明してきたが、入射光の測定を照度計の形式で行うことも可能である。図１６に簡略にした照度計９３を示す。近赤外域から可視光域の分光特性を有する光電変換部（シリコンセンサー）９４を備え、光電変換部９４に入射する光を選択する複数の狭帯域フィルタ９６を、ステッピングモータ９７によって回転するフィルタホイール９５の円周部に備えている。このフィルタホイール９５を回転させて複数のフィルタ９６を切り換えるようにしてある。光電変換部９４の受光面側（図面上部）には遮蔽板の開口部９８を備えその上部に拡散反射板で形成された拡散ドーム９９が光電変換部９４を中心として配置してある。光電変換部９４とステッピングモータ９７は制御部１００に連絡してあり、制御部１００は、ステッピングモータ９７を回転させてフィルタ９６を切り換え、光電変換部９４の信号を出力する。フィルタ９６の種類は、カメラ２のフィルタ５と同種類のものを備えている。制御部１００はデータ処理装置２０（図３）のＩ／Ｏポート２５に接続して制御される。フィルタ９６には光を遮蔽するフィルタを備えておくことで、零点補正をフィルタ９６の切り換えで可能となる。
【００６８】
データ処理装置２０からの信号で、照度計９３の制御部１００はフィルタ９６を目的のフィルタ９６に切り換えて、このとき拡散ドーム９９から拡散反射して入射する自然光の光量をフィルタ９６を介して検出し、この光電変換部９４で検出した信号をデータ処理装置２０へ送信する。データ処理装置２０は、照度計９３で得られた光量を基準板反射光量Ｐ０に代えて入射光量Ｙとして数式５に代入することで、Ｒｉｊ＝Ｐ”ｉｊ／Ｙとなり、作物葉から得られた反射光量を反射率に演算することができる。こ照度計９３を使用する場合には、第１の作物関係式は照度計９３を入射光量としたときの反射率に基づいて求めることになる。
【００６９】
１つの圃場全体を撮影して同様に補正して、稲の成育時期である幼穂形成期といった特定時期ごとに測定することも可能であるし、圃場の一部を測定する方法で補正するようにして、圃場全体の窒素含有量を推定することも可能である。この方法は、品種別、地域別（圃場別）の補正が行えるようにするとより効果的である。つまり品種別、地域別といった複数の補正の検量線をＲＯＭ２８に記憶しておくことにより、都度読み出して使用できる。実施例でのカメラ２が２４万画素程度の解像度であり、これで圃場１０アールから一度の撮影で作物情報を得るとすれば、１平方メートル当たり２５０画素である。
【００７０】
このようにして得られた圃場の窒素含有率は、従来から稲においては、例えば幼穂形成期、減数分裂期といった任意の成育時期における最適な窒素含有率が、品種別や地域別に細かく研究され求められており、本発明により求めた、補正した第１の作物情報や第３の作物情報による窒素含有率と、従来研究で決定されている作物の成育に伴い基準となる窒素含有率とを比較することができ、基準と比較してその多少が明確になり、この窒素含有量の多少に応じて今後の施肥量を決定することができる。なお、このことは葉色値においても同様のことが可能で、葉色値と葉身窒素含有率とは高い相関関係にあり、両者は互いに似通った変化を示すことから、以上説明した方法を葉色値に適用しても、本発明は実現可能である。なお、図１から図３により説明した方法は、窒素含有率、葉色値以外にも、作物の草丈、乾物量、窒素吸収量にも適用可能であるし、稲以外の作物に適用できる。
【００７１】
【発明の効果】
圃場の側、つまり地上から圃場を撮影して栄養診断を行う場合であっても、カメラを圃場へ向けたときに生じる俯角、画角に伴う単位画素ごとの撮影面積の違いが補正できて、更に一定面積あるいは所定面積に揃えた反射光量とするので、地上における撮影であっても十分信頼性の高い栄養診断を行うことができるようになった。
【００７２】
また、画素数の少ないカメラを使用して、１画素あたり撮影面積の大きさに差が生じても、面積が一定となるように画素を区分する、あるいは所定面積となるように画素を区分することによって、分割した面積を一定にするとともに、各画素のデータを有効に活用することができる。
【００７３】
作物葉の反射光を測定し作物の窒素量を演算して作物の栄養診断を行う簡便さと、作物葉に直接光を照射して反射光あるいは透過光を測定して作物の窒素量を演算して作物の栄養診断を行う精度の良さを兼ね備えた作物の栄養診断を行うことができる。
【００７４】
また、簡便な、作物葉の反射光を測定し作物の窒素量を演算して作物の栄養診断を行う方法における、測定方位、風による葉の揺らぎ、栽植密度の違い等による測定誤差を、作物葉に直接光を照射して反射光あるいは透過光を測定して作物の窒素量を演算して作物の栄養診断を行う精度の良さで補正することができるので、簡便な作物葉の反射光を測定して行う作物の栄養診断の手法のままで、従来より信頼度の高い作物の栄養診断が可能となった。
【図面の簡単な説明】
【図１】作物葉の反射光を測定するために圃場に設置したカメラと基準板の配置図である。
【図２】作物葉の反射光を測定するカメラの概略ブロック図である。
【図３】データ処理装置の概略ブロック図である。
【図４】圃場を撮影したときの俯角・画角等を示した図である
【図５】イメージセンサの画素座標と撮影面積の大きさを示した図である。
【図６】俯角補正の補正係数を定める撮影を示した図である。
【図７】圃場から得られる反射光を一定面積で複数区画に分割して示した窒素含有量である。
【図８】圃場から得られる反射光から所定面積以下を選択して所定面積で複数区分に分割して示した窒素含有量である。
【図９】葉身窒素量測定装置の主要部の一部を破断した側面図である。
【図１０】葉身窒素量測定装置の概略制御ブロック図である。
【図１１】葉身窒素量測定装置の操作を示す図である。
【図１２】葉身窒素量測定装置と撮影による窒素含有率の関係図である。
【図１３】栄養診断の補正による値を複数区画で示した図である。
【図１４】作物葉と土壌の波長に対する反射率曲線である。
【図１５】カメラにより得られた作物葉と土壌の受光データを表す図である。
【図１６】入射光を測定する照度計を簡略に示した側断面図である。
【符号の説明】
１  圃場
２  カメラ
３  基準板
４  エリアセンサー
５  狭帯域フィルタ
６  フィルタホイール
７  集光レンズ７
８  制御回路
９  ステッピングモータ
１０  操作スイッチ１０
２０  データ処理装置
２１  Ａ／Ｄ変換器
２２  フレームメモリ
２３  モニタ
２４  画像処理ボード
２５  Ｉ／Ｏポート
２６  ＣＰＵ
２７  Ｉ／Ｆボード
２８  ＲＯＭ
２９  ＲＡＭ
３０  葉身窒素量測定装置
３１  本体
３２  光源部
３３  光量検出装置
３４  ＬＥＤ
３５  ＬＥＤ
３６  狭帯域フィルター
３７  狭帯域フィルター
３８  拡散反射板
３９  ブロック
４０  反射光路
４１  放射側
４２  拡散透過板
４３  測定葉
４４  光量検出装置
４５  腕
４６  軸
４７  コイルバネ
４８  マイクロスイッチ
５０  アナログボード
５１  発光装置
５２  Ｉ／Ｏボード
５３  ＣＰＵボード
５４  液晶表示器ＬＣＤ
５５  入力部
５６  接続ポート
５７  電源ボード
５８  プリンタ
５９  Ｉ／Ｆボード
６０  ＲＯＭ
６１  ＲＡＭ
９３  照度計
９４  光電変換部
９５  フィルタホイール
９６  狭帯域フィルタ
９７  ステッピングモータ
９８  開口部
９９  拡散ドーム
１００  制御部
【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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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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