(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の間隔で複数株の作物が生育している圃場を上空から撮影手段で撮影して得られる特定波長領域の画像を入力する入力手段と、
上記特定波長領域の撮影画像から作物部分の画像を抽出する画像抽出手段と、
抽出された作物部分の画像を、上記撮影手段でほぼ真上から作物を撮影したときの作物部分の面積を示す画像に補正する画像補正手段と、
補正された作物部分の画像を用いて作物の生育量を算出する生育量算出手段と
を備えたことを特徴とする作物生育量測定装置。
【請求項２】
所定の間隔で複数株の作物が生育している圃場を上空から撮影手段で撮影して得られる特定波長領域の画像と当該撮影時に測光手段で測定された特定波長領域の上記圃場への太陽光の入射光量とを入力する入力手段と、
上記撮影画像を構成する画素データの上記太陽光の入射光量に対する比を取ることで、上記特定波長領域の成分の反射率分布の画像を作成する反射率画像作成手段と、
上記反射率分布の画像を用いて上記撮影画像から作物部分の画像を抽出する画像抽出手段と、
抽出された作物部分の画像を、上記撮影手段でほぼ真上から作物を撮影したときの作物部分の面積を示す画像に補正する画像補正手段と、
補正された作物部分の画像を用いて作物の生育量を算出する生育量算出手段と
を備えたことを特徴とする作物生育量測定装置。
【請求項３】
所定の間隔で複数株の作物が生育している圃場を上空から撮影するための特定の波長領域の受光感度を有する撮影手段と、
上記撮影手段で撮影された画像から作物部分の画像を抽出する画像抽出手段と、
抽出された作物部分の画像を、上記撮影手段でほぼ真上から作物を撮影したときの作物部分の面積を示す画像に補正する画像補正手段と、
補正された作物部分の画像を用いて作物の生育量を算出する生育量算出手段と
を備えたことを特徴とする作物生育量測定装置。
【請求項４】
所定の間隔で複数株の作物が生育している圃場を上空から撮影するための特定波長領域の受光感度を有する撮影手段と、
特定波長領域の上記圃場への太陽光の入射光量を測定する測光手段と、
上記撮影手段で撮影された画像を構成する画素データの上記太陽光の入射光量に対する比を取ることで、上記特定波長領域の成分の反射率分布の画像を作成する反射率画像作成手段と、
上記反射率分布の画像を用いて上記撮影画像から作物部分の画像を抽出する画像抽出手段と、
抽出された作物部分の画像を、上記撮影手段でほぼ真上から作物を撮影したときの作物部分の面積を示す画像に補正する画像補正手段と、
補正された作物部分の画像を用いて作物の生育量を算出する生育量算出手段と
を備えたことを特徴とする作物生育量測定装置。
【請求項５】
上記画像補正手段は、上記撮影手段の上記抽出画像に対応する作物に対する撮影角度の関数である所定の補正係数を、上記作物部分の画像に乗ずることで当該画像を補正する
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の作物生育量測定装置。
【請求項６】
上記所定の補正係数は、上記撮影角度の増加に応じて減少する特性を有する
ことを特徴とする請求項５記載の作物生育量測定装置。
【請求項７】
上記画像補正手段は、抽出された作物部分の画像の撮影画像上の位置と上記撮影手段の画角値とに基づいて上記撮影角度を算出し、この撮影角度に所定の演算式を適用することで、当該抽出された作物部分の画像の補正係数を算出し、この補正係数を作物部分の画
像に乗ずることで当該画像を補正する
ことを特徴とする請求項５記載の作物生育量測定装置。
【請求項８】
上記画像補正手段は、撮影画像上の画素位置と上記撮影手段の画角値とに基づいて算出される各画素位置の撮影角度を、所定の演算式で補正係数に変換してなる画像化された補正係数のデータを有し、上記撮影画像の各画素位置のデータに、対応する画素位置の補正係数を乗ずることにより作物部分の画像の補正を行うものである
ことを特徴とする請求項５記載の作物生育量測定装置。
【請求項９】
上記撮影角度を上記補正係数に変換する所定の演算式は、
α＝１／（１＋Ｋ・tanθ）…（１）
但し，α：補正係数  Ｋ：定数 θ：撮影角度である
ことを特徴とする請求項７又は８記載の作物生育量測定装置。
【請求項１０】
上記定数Ｋは、
Ｋ＝ａ／ｈ
但し、ａ：作物を真上から見たときの広がり径の平均値  ｈ：作物の草丈の平均値である
ことを特徴とする請求項９記載の作物生育量測定装置。
【請求項１１】
隣接する株の作物部分の画像が重なっている場合は、これらの作物部分の画像に対する補正係数は、上記（１）式に関係なくこれらの作物部分の画像に対応する撮影角度のうちの最小の撮影角度に対応する補正係数に固定する
ことを特徴とする請求項９又は１０記載の作物生育量測定装置。
【請求項１２】
請求項１〜４のいずれかに記載の作物生育量測定装置において、
上記撮影手段の光学特性に基づく当該撮影手段で撮影された画像のレベル誤差を所定の補正データで補正するレベル補正手段を更に備え、
上記画像抽出手段は、レベル補正された撮影画像から上記作物部分の画像を抽出するものである
ことを特徴とする作物生育量測定装置。
【請求項１３】
上記補正データは、上記撮影手段のレンズによる撮影画像周辺部の光量低下特性に基づくレベル誤差を補正するデータである
ことを特徴とする請求項１２記載の作物生育量測定装置。
【請求項１４】
上記補正データは、上記撮影手段のレンズの収差に基づくレベル誤差を補正するデータである
ことを特徴とする請求項１２記載の作物生育量測定装置。
【請求項１５】
請求項１〜４のいずれかに記載の作物生育量測定装置において、
上記撮影手段で撮影された画像と上記生育量算出手段で算出された作物の生育量とを用いて上記圃場の作物の生育マップを作成するマップ作成手段と、
作成された生育マップを表示する表示手段と、を更に備えた
ことを特徴とする作物生育量測定装置。
【請求項１６】
上記特定の波長領域は、近赤外領域である
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の作物生育量測定装置。
【請求項１７】
上記生育量は、茎数、草丈又は（茎数×草丈）のいずれかである
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の作物生育量測定装置。
【請求項１８】
上記撮影手段は、デジタルスチルカメラである
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の作物生育量測定装置。
【請求項１９】
所定の間隔で複数株の作物が生育している圃場を上空から撮影手段で撮影して得られる特定波長領域の画像を入力するステップと、
上記特定波長領域の撮影画像から作物部分の画像を抽出するステップと、
抽出された作物部分の画像を、上記撮影手段でほぼ真上から作物を撮影したときの作物部分の面積を示す画像に補正するステップと、
補正された作物部分の画像を用いて作物の生育量を算出するステップと、
からなることを特徴とする作物生育量測定方法。
【請求項２０】
所定の間隔で複数株の作物が生育している圃場を上空から撮影手段で撮影して得られる特定波長領域の画像と当該撮影時に測光手段で測定された上記圃場への太陽光の特定波長領域の入射光量とを入力するステップと、
上記撮影画像を構成する画素データの上記太陽光の入射光量に対する比を取ることで、上記特定波長領域の成分の反射率分布の画像を作成するステップと、
上記反射率分布の画像を用いて上記撮影画像から作物部分の画像を抽出するステップと、
抽出された作物部分の画像を、上記撮影手段でほぼ真上から撮影された当該作物を撮影したときの作物部分の面積を示す画像に補正するステップと、
補正された作物部分の画像を用いて作物の生育量を算出するステップと、
からなることを特徴とする作物生育量測定方法。
【請求項２１】
請求項１９又は２０記載の作物生育量測定方法において、
算出された生育量に基づいて上記圃場の作物の生育マップを作成するステップと、
作成された生育マップを表示するステップと、
を更に備えたことを特徴とする作物生育量測定方法。
【請求項２２】
コンピュータに、所定の間隔で複数株の作物が生育している圃場を上空から撮影手段で撮影して得られる特定波長領域の画像を入力するステップと、
上記特定波長領域の撮影画像から作物部分の画像を抽出するステップと、
抽出された作物部分の画像を、上記撮影手段でほぼ真上から撮影された当該作物を撮影したときの作物部分の面積を示す画像に補正するステップと、
補正された作物部分の画像を用いて作物の生育量を算出するステップと、
を実行させるためのプログラム。
【請求項２３】
コンピュータに、所定の間隔で複数株の作物が生育している圃場を上空から撮影手段で撮影して得られる特定波長領域の画像と当該撮影時に測光手段で測定された上記圃場への太陽光の特定波長領域の入射光量とを入力するステップと、
上記撮影画像を構成する画素データの上記太陽光の入射光量に対する比を取ることで、上記特定波長領域の成分の反射率分布の画像を作成するステップと、
上記反射率分布の画像を用いて上記撮影画像から作物部分の画像を抽出するステップと、
抽出された作物部分の画像を、上記撮影手段でほぼ真上から撮影された当該作物を撮影したときの作物部分の面積を示す画像に補正するステップと、
補正された作物部分の画像を用いて作物の生育量を算出するステップと、
を実行させるためのプログラム。
【請求項２４】
請求項２２又は２３記載のプログラムにおいて、
算出された生育量に基づいて上記圃場の作物の生育マップを作成するステップと、
作成された生育マップを表示するステップと、
を更に備えたことを特徴とするプログラム。
【請求項２５】
請求項２２〜２４のいずれかに記載のプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、圃場に生育している作物を上空から撮影し、その撮影画像を用いて当該作物の生育量を測定する作物生育量測定方法、その測定方法を実行するプログラム、そのプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体及びその測定方法を適用した作物生育量測定装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来からリモートセンシング技術を用いて作物の生育状態を監視する方法が研究されている。「リモートセンシング技術等による作物・環境情報の効率的把握と情報処理手法の高度化」（地域重要新技術開発促進事業の平成８年１０月付報告書）には、無人ヘリコプターにカラーの可視画像と近赤外画像とが撮影可能な撮影装置を搭載し、そのヘリコプターを水稲が生育している圃場の上空に飛ばして２０ｍ〜１００ｍの真上から当該圃場を撮影し、その撮影画像（カラー画像と近赤外画像）を用いて水稲の生育状態を測定する技術の研究レポートが掲載されている（報告書番号：試験Ｎｏ．２−１−３）。この報告書では、近赤外値と水稲の草丈、茎数あるいは生育量値（草丈×茎数）の間に高い相関関係が得られ、近赤外画像を用いた水稲の生育量測定の可能性が示されている。
【０００３】
また、生物系特定産業技術研究推進機構の平成１２年度事業報告「生物生育情報測定装置の開発−空中測定式生育情報測定装置の開発」（報告書Ｎｏ．生−１−２）には、無人ヘリコプターに緑成分の可視画像と近赤外画像とが撮影可能な撮影装置を搭載し、そのヘリコプターを水稲が生育している圃場の上空に飛ばして約５０ｍの真上から当該圃場を撮影し、その撮影画像（緑成分画像と近赤外画像）を用いて水稲の生育量を測定する技術の研究レポートが掲載されている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
作物の栽培されている圃場の地力（土壌の保育している栄養状態）やその他の圃場条件は均一ではなく、一般にムラがある。従って、そこに栽培される作物について、生育状態が良好なエリアとそうでないエリアとが発生する。作物の生育を促進するために生育過程の特定の時期を選んで肥料を施すが、従来は圃場全体に対して一括して施肥していたため、生育良好なエリアにも生育不全のエリアにも同量の肥料が施されていた。すなわち、個々のエリアに着目すれば、生育状態によっては施肥過剰であったり、逆に施肥不足であったりして最適な施肥条件にはなっていなかった。また、農家によっては、地力の低いエリアに重点的に施肥量を増やすことも行なわれているが、その増減加減は経験に基づいたもので客観的、定量的とは言えないところがあった。
【０００５】
圃場の作物の生育状態の分布が適切にモニタリングできると、その生育状態に応じてエリア毎に施肥等の条件を制御することにより、作物の最適生育条件を与えることができ、作物収量の最大化が可能になる。更に生育不全のエリアに選択的に施肥するわけであるから、従来のような一括均一施肥に比べて施肥量も少なくて済むので、肥料コストが削減され、農業経営の収益改善になる。また、過剰な施肥が避けられるので、地球環境の保全に大きく貢献することができる。
【０００６】
作物の生育状態のモニタリングには、化学的な土壌分析、作物中の窒素成分分析、作物の葉緑素濃度測定等の方法があるが、いずれも測定結果を得るまで時間を要したり、あるいは測定作業に非常に労力を要したりするため、最適な施肥タイミングを逃してしまったり、大規模な圃場に適用し辛いなどの問題があった。以下に述べるようなリモートセンシングを用いた光学的画像解析による作物生育状態の測定は、測定の即時性、簡便さから大規模農場における農作物生産管理技術として重要であり、特に無人ヘリコプターや気球等を用いたリモートセンシング技術の実用化が望まれる。
【０００７】
圃場上空からの撮影画像を解析することによる作物の生育状態の測定技術には、緑、赤、近赤外等の特定の波長領域での葉の反射係数（反射率）を分析して、所謂葉色分布と言われる生育量分布を求めるものがある。また、近赤外の撮影画像を分析して、画像内の作物の葉部の画像面積あるいは葉からの近赤外反射光量を測定して生育量を求めるものがある。
【０００８】
本発明は、後者（近赤外光による作物画像を分析する技術）に関するものである。例えば水稲の場合、作物生育量評価の一方法として従来、草丈、茎数で評価されることが行なわれているが、上空からの作物画像を解析して求めた葉部の画像面積あるいは葉部からの近赤外反射光量と、草丈、茎数あるいは（草丈×茎数）等との間には高い相関があることが知られているが、この画像解析に関して本発明を適用すれば、その測定精度が向上する。
【０００９】
撮影位置の高さ（ヘリコプターの高度）を上げれば、撮影できる圃場面積は広くなるが、高度が高くなる程、ヘリコプターの操縦技術が難しくなるため、あまり高度を上げることはできない。そのため、測定効率を高めようとすると、広角の撮影レンズを用いて撮影範囲をできるだけ広くし、一度に多数の作物の画像を取得する必要がある。トラクター等に搭載した撮影装置でも同様に、カメラを設置する位置が高い程、広い面積が撮影できるが、カメラの設置高さには限界があり、やはり広角レンズによって撮影範囲を広げたいという要求がある。
【００１０】
この技術は、草丈や茎数が作物体の大きさ、すなわち、撮影画像に占める作物の画像面積に強い相関があることで説明されるが、作物の真上から撮影した画像に対して分析されたデータがこれまで蓄積されている。作物を真上から撮影する場合と斜め上空から撮影する場合とで、同じ作物（被写体）であっても撮影画像上で占める被写体面積が異なるため、本技術は、一つの撮影画像の中でも中央部と周辺部とでは測定精度が異なってしまう問題があり、更に焦点距離の異なる撮影レンズでは焦点距離が短い程（広角になる程）、この問題が顕著に現れるという問題があった。
【００１１】
すなわち、図１９（ａ）に示すように広角で圃場が撮影された場合、カメラ１０１の略真下にある作物Ａと撮影画面周辺に位置する作物Ｂとがほぼ同じ生育量であっても、同図（ｂ）に示すように作物Ａの画像１０２の面積ＳAと撮影画面周辺に位置する作物Ｂの画像１０３の面積ＳBとが相違し、当該面積ＳBに基づいて推定される作物Ｂの生育量は面積ＳAに基づいて推定される作物Ａの生育量より大きくなる。そして、この作物Ｂの生育量の推定値に含まれる誤差は、カメラ１０１の撮影角度θ（光軸方向Ｌに対するカメラ１０１から作物Ｂへの視線方向ＬBの角度θ）が大きくなるほど、大きくなる。
【００１２】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、無人ヘリコプターやトラクターなどによるリモートセンシングを用いた作物の生育量の評価技術において、広い範囲の圃場を撮影した場合もその撮影画像に含まれる全ての作物に対して比較的高い精度で生育量を推定することのできる作物生育量測定装置、作物生育量測定方法、作物生育量測定プログラム及びその作物生育量測定プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体を提供するものである。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
本発明は、所定の間隔で複数株の作物が生育している圃場を上空から撮影手段で撮影して得られる特定波長領域の画像を入力する入力手段と、上記特定波長領域の撮影画像から作物部分の画像を抽出する画像抽出手段と、抽出された作物部分の画像を、上記撮影手段でほぼ真上から作物を撮影したときの作物部分の面積を示す画像に補正する画像補正手段と、補正された作物部分の画像を用いて作物の生育量を算出する生育量算出手段とを備えたことを特徴とする作物生育量測定装置である（請求項１）。
【００１４】
また、本発明は、所定の間隔で複数株の作物が生育している圃場を上空から撮影するための特定の波長領域の受光感度を有する撮影手段と、上記撮影手段で撮影された画像から作物部分の画像を抽出する画像抽出手段と、抽出された作物部分の画像を、上記撮影手段でほぼ真上から作物を撮影したときの作物部分の面積を示す画像に補正する画像補正手段と、補正された作物部分の画像を用いて作物の生育量を算出する生育量算出手段とを備えたことを特徴とする作物生育量測定装置である（請求項３）。
【００１５】
上記構成によれば、圃場を上空から撮影手段で撮影して得られた特定波長領域の画像が入力されると、特定波長領域の画像から圃場に生育している作物部分の画像が抽出される。例えば近赤外領域の画像では（請求項１６）、作物からの反射光量と土、水等の作物以外の部分からの反射光量の差が撮影画像の濃度差として表れるから、この濃度差に基づいて作物部分の画像が抽出される。
【００１６】
次に、抽出された作物部分の画像は撮影手段でほぼ真上から作物を撮影したときの画像に補正される。より具体的には、抽出された作物部分の画像の面積が撮影手段でほぼ真上から作物を撮影したときの画像の面積に補正される。作物を真上から撮影すると、ほぼ作物の上面が撮影されるが、作物を斜めから撮影すると、作物の上面以外に側面部分も撮影されるから、斜めから撮影された作物の画像の面積は真上から撮影されたときに比べて大きくなる。この面積の増大する割合は撮影角度が大きくなるほど大きくなり、撮影角度に関係する。従って、この作物部分の画像の補正は、撮影手段の抽出画像に対応する作物に対する撮影角度の関数である所定の補正係数を、作物部分の画像に乗ずることで行なわれる（請求項５）。
【００１７】
本発明の原理では、抽出された作物部分（葉の部分）の画像の面積をほぼ真上から撮影したときの画像の面積に補正するわけであるが、実際には画像面積という形のデータで補正をかけるよりは、各画素の画像濃度のデータに対して補正をかけるほうが実際的である。つまり、背景部分を分離して抽出された作物（葉）の近赤外反射光画像に対して、各画素毎の濃度データに補正係数を乗じることにより、画像面積補正分を画像濃度補正に転化するわけである。こうすることにより、近赤外反射光量の次元で撮影角度依存性を実質的に補正できる。実際の施肥作業は、数十cm乃至数m程度の精度でのコントロールとなるため、生育状態分布図は、それに準じた程度の区画の分解能で良いことになり、そのエリアの大きさに対応して撮影画像をメッシュで区切り、区画毎の生育量の代表値（例えば平均値）を算出することが行なわれる。上記の近赤外反射光画像の濃度値に対する補正処理は、画像面積そのものを補正するものではないが、メッシュで区切った圃場区画毎の代表値算出処理の過程を考慮すれば、複数画素領域にわたる面積換算処理をしないで画素毎のみの演算で済むため、合理性がある（請求項５）。
【００１８】
より具体的には、抽出された作物部分の画像の撮影画像上の位置と撮影手段の画角値とに基づいて撮影角度が算出され、更にこの撮影角度に所定の演算式を適用することで、当該抽出された作物部分の画像の補正係数が算出され、この補正係数を作物部分の画像に乗ずることにより画像の補正が行われる（請求項７）。
【００１９】
図１に示すように、画角値θMのカメラＤＣによって地上の撮影範囲Ｈが撮影され（同図（ａ））、その撮影画像をＧとする（同図（ｂ））。同図から、撮影画像Ｇの中心ｏは撮影範囲Ｈの中心位置Ｏ（カメラＤＣの真下）に、また、撮影画像Ｇの角位置ｍ，ｍ’はそれぞれ撮影範囲Ｈの角位置Ｍ，Ｍ’に対応し、角位置ｍの撮影角度θmはθM／２となる。撮影画像Ｇの中心位置ｏと角位置ｍまでの対角距離をｄm、カメラＤＣの焦点距離をｆとすると、対角距離ｄmは、
ｄm＝ｆ・tan(θM)
で算出される。図１（ｂ）において、作物部分の位置を撮影画像Ｇのｐ点とし、中心位置ｏとｐ点までの距離をｄpとし、ｐ点の撮影角度をθpとすると、ｄ＝ｆ・tan(θp)であるから、このｄの式と上述したｄmの式とからｆを消去すると、ｄ／ｄm＝tan(θp)／tan(θM)となり、tan(θp)＝（ｄ／ｄm）・tan(θM)となる。よって、撮影角度θpは、
θp＝tan-1[(ｄ/ｄm)・tan(θM)]  …（２）
で算出される。
【００２０】
一方、作物部分の画像に対する補正係数αは、図２（ａ）に示すように、略同じ生育量の作物Ａ，Ｂを高さｈ、幅ａ、奥行ｂの直方体にモデル化し、カメラＤＣの真下に位置する作物Ａ（撮影角度θA＝０）とカメラＤＣに対して撮影角度θBに位置する作物Ｂとが同図（ｂ）に示すように撮影されたとすると、以下のように算出される。
【００２１】
作物Ａの撮影画像ＧAに対応する部分の面積ＳAは、作物ＡがカメラＤＣの真下で撮影されるため、ＳA＝ａ×ｂとなる。一方、作物Ｂの撮影画像ＧBに対応する部分の面積ＳBは、作物ＢがカメラＤＣに対して撮影角度θBで撮影されるため、ＳB＝（ａ＋ｃ）×ｂとなる。ｃ＝ｈ・tan(θB)より作物Ｂの撮影画像ＧBに対応する部分の面積ＳBは、
ＳB＝（ａ＋ｈ・tan(θB)）×ｂ
となるから、面積ＳBと面積ＳAとの比を算出すると、
0005020444.tif 000002
但し、Ｋ＝ｈ／ａ
となる。
【００２２】
上記（３）式は、作物ＢがカメラＤＣの真下で撮影されたすると、撮影面積がＳAとなるのを、［１＋Ｋ・tan(θB)］倍の面積で撮影されることを意味するから、作物Ｂの撮影画像ＧBに対する補正係数αBは、
αB＝１／［１＋Ｋ・tan(θB)］…（４）
となる。なお、作物ＡはカメラＤＣの真下で撮影されているから、作物Ａの撮影画像ＧAに対する補正係数αAは「１」であるが、作物Ａの撮影角度θAは０°であるから、tan(θA)＝０となり、上記（４）式により作物Ａの撮影画像ＧAに対する補正係数αAも算出される。
【００２３】
従って、撮影画面Ｇ内の任意の作物ｉの撮影画像Ｇｉに対する補正係数αiの式は、上記（２）式で算出される撮影角度θiを上記（４）式に代入して得られ、
αi＝１／［１＋Ｋ・tan(θi)］
となる。従って、この補正係数αiを作物ｉの画像に乗ずることにより当該作物ｉの画像の補正が行われる（請求項９，１０）。
【００２４】
なお、画像面積の形で補正せずに画素毎の近赤外画像濃度値に補正をかける方法の利便性、合理性を上述したが、勿論画像面積そのものを補正してもよい。上記（４）式に示す補正係数αは撮影角度θの関数であり、撮影角度θは、上述したように撮影画像の各画素位置毎に算出することが可能である。撮影画像Ｇの画素位置を（ｉ，ｊ）（ｉ＝１，２，…ｎ、ｊ＝１，２，…ｍ）で表し、各画素位置（ｉ，ｊ）毎に算出される撮影角度θ(i,j)に基づいて上記（４）式で算出される補正係数をα(i,j)とすると、各画素位置（ｉ，ｊ）のデータを補正係数α(i,j)とすれば、このデータは補正係数α(i,j)を画像データの構成に類似したもの（このデータを画像化した補正係数のデータという。）となる。
【００２５】
従って、撮影画像Ｇに画像化した補正係数を乗じる（すなわち、撮影画像Ｇの画素データＤ(i,j)に、対応する画素位置の補正係数α(i,j)を乗じる）ことにより、撮影画像Ｇ全体を補正し、これにより撮影画像Ｇに含まれる作物部分の画像を補正するようにしてもよい（請求項８）。
【００２６】
なお、上記説明は、作物Ａ，Ｂを直方体としてモデル化した場合の幾何学的計算式によるものであるが、実際の作物は直方体ではないため、厳密には上記計算式が成り立つものではないが、実験結果から定数Ｋを適切に選べば、かなり良好な補正が可能であることが確認できている。
【００２７】
隣接する株の作物部分の画像が重なっている場合は、これらの作物部分の画像に対する補正係数は、これらの作物部分の画像に撮影角度のうちの最小の撮影角度に対応する補正係数に固定するとよい（請求項１１）。すなわち、図２において、例えば作物Ｂの作物Ａ側に隣接する作物Ｃ（点線で示す）の撮影画像ＧC（点線で示す）に作物Ｂの撮影画像ＧBが重なる場合は、作物Ｂとこれより作物Ａからの距離が長い作物（撮影角度θが作物Ｃに対する撮影角度θCより大きい作物。作物Ｃより外側の作物）の撮影画像の面積は作物Ｃの撮影画像ＧCの面積と同一となってしまうので、作物Ｃより外側の作物の撮影画像に対する補正係数αは作物Ｃの撮影画像に対する補正係数αCに設定される。これにより画像処理における作物部分の面積の補正ミスを防止することができる。
【００２８】
次に、補正された作物部分の画像を用いて作物の生育量が算出される。生育量の算出は、例えば圃場の撮影画像から算出される作物の特定波長領域の反射光量と当該圃場に植えられた作物の生育量との相関の調査結果に基づいて、予め高い相関値を有する、例えば茎数、草丈又は（茎数×草丈）等の生育量の特性を設定しておき、補正後の作物部分の画像から算出される特定波長領域の反射光量をこの生育量の特性から茎数、草丈又は（茎数×草丈）等の生育量に変換することにより行なわれる（請求項１７）。
【００２９】
また、本発明は、所定の間隔で複数株の作物が生育している圃場を上空から撮影手段で撮影して得られる特定波長領域の画像と当該撮影時に測光手段で測定された特定波長領域の上記圃場への太陽光の入射光量とを入力する入力手段と、上記撮影画像を構成する画素データの上記太陽光の入射光量に対する比を取ることで、上記特定波長領域の成分の反射率分布の画像を作成する反射率画像作成手段と、上記反射率分布の画像を用いて上記撮影画像から作物部分の画像を抽出する画像抽出手段と、抽出された作物部分の画像を、上記撮影手段でほぼ真上から作物を撮影したときの作物部分の面積を示す画像に補正する画像補正手段と、補正された作物部分の画像を用いて作物の生育量を算出する生育量算出手段とを備えたことを特徴とする作物生育量測定装置である（請求項２）。
【００３０】
また、本発明は、所定の間隔で複数株の作物が生育している圃場を上空から撮影するための特定波長領域の受光感度を有する撮影手段と、特定波長領域の上記圃場への太陽光の入射光量を測定する測光手段と、上記撮影手段で撮影された画像を構成する画素データの上記太陽光の入射光量に対する比を取ることで、上記特定波長領域の成分の反射率分布の画像を作成する反射率画像作成手段と、上記反射率分布の画像を用いて上記撮影画像から作物部分の画像を抽出する画像抽出手段と、抽出された作物部分の画像を、上記撮影手段でほぼ真上から作物を撮影したときの作物部分の面積を示す画像に補正する画像補正手段と、補正された作物部分の画像を用いて作物の生育量を算出する生育量算出手段とを備えたことを特徴とする作物生育量測定装置である（請求項４）。
【００３１】
上記構成によれば、圃場を上空から撮影手段で撮影して得られた特定波長領域の画像と当該撮影時に測光手段で測定された特定波長領域の圃場への太陽光の入射光量が入力されると、撮影画像を構成する画素データの太陽光の入射光量に対する比を取ることで、特定波長領域の成分の反射率分布の画像が作成される。そして、その反射率部分の画像を用いて撮影画像から作物部分の画像が抽出される。例えば近赤外領域の画像では（請求項１６）、作物からの反射率と土、水等の作物以外の部分からの反射率の差が撮影画像の濃度差として表れるから、この濃度差に基づいて作物部分の画像が抽出される。
【００３２】
次に、抽出された作物部分の画像は撮影手段でほぼ真上から作物を撮影したときの画像に補正される。この画像の補正方法は上述した方法と同様の方法で行なわれる。そして、補正された作物部分の画像を用いて上述と同様の方法で作物の生育量が算出される。
【００３３】
なお、上記作物生育量測定装置において、上記撮影手段の光学特性に基づく当該撮影手段で撮影された画像のレベル誤差を所定の補正データで補正するレベル補正手段を更に備え、上記画像抽出手段は、レベル補正された撮影画像から上記作物の部分の画像を抽出するとよい（請求項１２）。上記補正データは、上記撮影手段のレンズの周辺光量低下特性による撮影画像周辺部の濃度レベル誤差を補正するデータや上記撮影手段のレンズの収差に基づくレベル誤差を補正するデータである（請求項１３，１４）。
【００３４】
一般に撮影レンズは口径が有限であるため、輝度分布が一様な被写体を撮影した場合でも像面照度すなわち撮影画像は周辺部になる程暗くなる。これは、被写体から発してレンズを透過して像面に達する光は、レンズ光軸に対する入射角に依存して像面への到達光量が低下する（コサイン４乗則と呼ばれる）というものである。また、斜め方向の入射に対しては更にレンズの口径食により更に光量が低下する。このため、撮影画像は周辺部の受光レベルが真の受光レベルより低下し、撮影画面の周辺部に位置する作物部分の画像のレベルは誤差を有することになる。また、撮影手段の色収差や歪曲収差等の特性によっても露光面に到達する透過光量が不均一となり、撮影画面内の作物部分の画像のレベルに誤差が生じる。
【００３５】
上記構成によれば、撮影手段の光学特性に基づく撮影画像のレベル誤差が所定の補正データで補正され、その補正後の撮影画像から作物部分の画像が抽出される。これにより撮影手段の光学特性に基づく測定精度の低下を防止することができる。
【００３６】
更に、上記作物生育量測定装置において、算出された生育量と撮影画像とを用いて上記圃場の作物の生育マップを作成するマップ作成手段と、作成された生育マップを表示する表示手段とを更に備えるとよい（請求項１５）。
【００３７】
この構成によれば、撮影された各作物について算出された生育量と撮影画像とを用いて圃場の作物の生育マップが作成され、表示手段に表示される。例えば作物の生育量を複数の区分に分割し、撮影画面内の作物部分の画像を同一生育量を有する区分で色分けすることで圃場の作物の生育マップが作成され、その生育マップが表示手段に表示される。
【００３８】
また、本発明は、所定の間隔で複数株の作物が生育している圃場を上空から撮影手段で撮影して得られる特定波長領域の画像を入力するステップと、上記特定波長領域の撮影画像から作物部分の画像を抽出するステップと、抽出された作物部分の画像を、上記撮影手段でほぼ真上から作物を撮影したときの作物部分の面積を示す画像に補正するステップと、補正された作物部分の画像を用いて作物の生育量を算出するステップとからなることを特徴とする作物生育量測定方法である（請求項１９）。
【００３９】
また、本発明は、所定の間隔で複数株の作物が生育している圃場を上空から撮影手段で撮影して得られる特定波長領域の画像と当該撮影時に測光手段で測定された上記圃場への太陽光の特定波長領域の入射光量とを入力するステップと、上記撮影画像を構成する画素データの上記太陽光の入射光量に対する比を取ることで、上記特定波長領域の成分の反射率分布の画像を作成するステップと、上記反射率分布の画像を用いて上記撮影画像から作物部分の画像を抽出するステップと、抽出された作物部分の画像を、上記撮影手段でほぼ真上から撮影された当該作物を撮影したときの作物部分の面積を示す画像に補正するステップと、補正された作物部分の画像を用いて作物の生育量を算出するステップとからなることを特徴とする作物生育量測定方法である（請求項２０）。
【００４０】
なお、上記作物生育量測定方法において、算出された生育量に基づいて上記圃場の作物の生育マップを作成するステップと、作成された生育マップを表示するステップとを更に備えるとよい（請求項２１）。
【００４１】
また、本発明は、コンピュータに、所定の間隔で複数株の作物が生育している圃場を上空から撮影手段で撮影して得られる特定波長領域の画像を入力するステップと、上記特定波長領域の撮影画像から作物部分の画像を抽出するステップと、抽出された作物部分の画像を、上記撮影手段でほぼ真上から撮影された当該作物を撮影したときの作物部分の面積を示す画像に補正するステップと、補正された作物部分の画像を用いて作物の生育量を算出するステップとを実行させるためのプログラムである（請求項２２）。
【００４２】
また、本発明は、コンピュータに、所定の間隔で複数株の作物が生育している圃場を上空から撮影手段で撮影して得られる特定波長領域の画像と当該撮影時に測光手段で測定された上記圃場への太陽光の特定波長領域の入射光量とを入力するステップと、上記撮影画像を構成する画素データの上記太陽光の入射光量に対する比を取ることで、上記特定波長領域の成分の反射率分布の画像を作成するステップと、上記反射率分布の画像を用いて上記撮影画像から作物部分の画像を抽出するステップと、抽出された作物部分の画像を、上記撮影手段でほぼ真上から撮影された当該作物を撮影したときの作物部分の面積を示す画像に補正するステップと、補正された作物部分の画像を用いて作物の生育量を算出するステップとを実行させるためのプログラムである（請求項２３）。
【００４３】
なお、上記プログラムにおいて、算出された生育量に基づいて上記圃場の作物の生育マップを作成するステップと、作成された生育マップを表示するステップとを更に備えるとよい（請求項２４）。
【００４４】
また、本発明は、上記プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体である（請求項２５）。
【００４５】
【発明の実施の形態】
図３は、本発明に係るリモートセンシング技術を用いた作物の生育量測定方法を説明するための図である。
【００４６】
本発明に係る作物の生育量測定方法は、所定の間隔を設けて多数の作物２（例えば水稲など）が格子状に植え付けられた圃場１の上空に、近赤外領域に感度を有する撮影装置（図では表れていない）を搭載した無人または有人のヘリコプター３を飛ばし、地上数１０ｍ〜１００ｍ程度の上空から撮影装置で圃場１の所定の範囲１ａを撮影し、図４に示すように、その撮影画像Ｇから作物２に相当する部分の画像Ｇｓ（以下、作物画像Ｇｓという。）を抽出し、その作物画像Ｇｓを用いて作物２の生育量を算出するものである。なお、本実施形態では、ヘリコプター３を飛ばして撮影装置を圃場１の上空に配置するようにしているが、例えばトラクターの荷台に高さ数ｍの塔を設置し、この塔の上端部に撮影装置を取り付け、トラクターを移動させて所望の圃場１の上空に撮影装置を配置できるようにしてもよい。また、ヘリコプターの代わりに飛行機や気球等の手段を用いてもよい。
【００４７】
撮影画像Ｇから作物画像Ｇｓを高い精度で抽出するため、近赤外領域に感度を有するデジタルスチルカメラなどの撮影装置を用いている。図５は、圃場における土、水、作物の葉等の反射率特性を示す図である。同図に示すように、土、水等の反射率は可視領域から赤外領域に亘ってほぼ直線的に１０％〜２０％に変化するが、作物の葉の反射率は可視領域の７００nmまでは大きくても２５％程度で、７００nm〜７５０nmで急激に上昇し、近赤外領域（７８０nm〜１．５μm）ではほぼ５０％に達する特性を有している。
【００４８】
このように近赤外領域では土、水等に比べて作物の葉の反射率は倍以上であるから、近赤外領域に感度を有する撮影装置で圃場１を撮影することにより当該圃場１からの近赤外領域の反射光量のデータを取り込むとともに、近赤外領域に感度を有する測光装置で圃場１の照度（太陽光の入射光量）を検出し、撮影画像のデータの照度に対する比を算出することで、近赤外領域の成分の反射率分布を示す画像を作成すると、この画像では作物部分（主として葉の部分）と作物以外の部分との間の反射率の差が大きく表れるから、この差を利用して撮影画像Ｇから作物部分Ｇｓの抽出が行われる。
【００４９】
なお、作物部分Ｇｓの抽出処理の詳細は後述する。また、本実施形態では、反射率分布の画像を作成するようにしているが、圃場１の撮影範囲にほぼ均一に太陽光が入射していれば、近赤外領域の撮影画像の濃度分布（反射光量の分布）は、撮影範囲の反射率分布に類似し、撮影画像Ｇには作物部分（主として葉の部分）と作物以外の部分との間の濃度差が大きく表れる（作物部分と作物以外の部分のコントラストが明瞭に表れる）から、この濃度差を利用して撮影画像Ｇから作物部分Ｇｓを抽出するようにしてもよい。
【００５０】
作物部分Ｇｓを用いた作物２の生育量の算出は、基本的に撮影画像Ｇにおける作物部分Ｇｓの占める面積に基づいて算出される作物からのＩＲ（Infrared）出力量（近赤外領域の反射光量）と水稲の生育量との関係を示す特性を用いて算出される。例えば水稲の場合は、成長とともに茎数や草丈が増大し、真上から見たときの葉の面積も増大するから、撮影画像Ｇにおける作物部分Ｇｓの占める面積（葉と推定される部分の面積）と水稲の生育量とに高い相関性を有することが知られている。
【００５１】
図６は、作物（水稲）２からのＩＲ出力量と当該作物２の生育量の一指標である茎数（本／ｍ2）との関係の相関を調べたものである。縦軸のＩＲ出力量は、上述したリモートセンシングにより得られた撮影画像Ｇから作物画像Ｇｓを抽出し、この作物画像Ｇｓを構成するデータ（画素データ）に基づいて算出されるＩＲ出力量である。横軸は、撮影画像Ｇに対応する圃場１の撮影範囲の面積をＳ（ｍ2）、この撮影範囲に含まれる作物２の総茎数をＱとすると、Ｑ／Ｓによって算出される単位面積当たりに換算した茎数ｑ（本／ｍ2）である。そして、図６は、種々の茎数ｑに生育した圃場について、リモートセンシングにより得られた撮影画像Ｇから作物画像Ｇｓを抽出し、その作物画像Ｇｓから算出したＩＲ出力量と茎数ｑとの相関を調べたものである。なお、図６は、上述した撮影画面Ｇの周辺部の作物画像Ｇｓに生じる撮影角度θに基づく面積の誤差は補正していない。
【００５２】
図６に示すように、リモートセンシング技術を用いて取得した撮影画像を用いて算出した作物２からのＩＲ出力量と当該作物２の生育量の一指標である茎数ｑ（本／ｍ2）との間に相関係数ｒ＝０．６７の相関が見られ、茎数ｑの増加に応じてＩＲ出力量がほぼリニアに増加すると推定することができる。従って、茎数ｑとＩＲ出力量との関係を示す特性▲１▼を特定することにより、リモートセンシング技術により取得した撮影画像を用いて算出した作物２からのＩＲ出力量と特性▲１▼とから茎数ｑを推定することができる。
【００５３】
図７は、図６に示す例について、撮影画像Ｇの周辺部の作物画像Ｇｓに生じる撮影角度θに基づく面積の誤差を補正してＩＲ出力量と作物の茎数との関係の相関を調べたものである。なお、この作物画像Ｇｓの面積の誤差に対する補正方法の詳細は後述する。同図に示すように、撮影角度に基づく作物画像Ｇｓの面積の誤差を補正すると、作物２からのＩＲ出力量と当該作物２の茎数ｑ（本／ｍ2）との間の相関係数ｒはｒ＝０．８３に上昇し、図６に比べてより強い相関を示し、茎数ｑの増加に応じてＩＲ出力量がリニアに増加する関係をより正確に推定することができることがわかる。従って、茎数ｑとＩＲ出力量との関係を示す特性▲２▼を特定することにより、リモートセンシング技術により取得した撮影画像を用いて算出した作物２からのＩＲ出力量と特性▲２▼とから、図６に示す特性▲１▼を用いた場合よりもより高い精度で茎数ｑを推定することができる。本実施形態に係る作物生育測定方法は、図７に示す特性▲２▼を用いて作物の生育量を推定することで高い精度で作物の生育量を推定するようにしている。
【００５４】
図８は、ヘリコプター３に搭載される撮影装置の構成を示すブロック図である。撮影装置４は、圃場１に入射する太陽光の光量を測定する入射光測定部４１、この入射光測定部４１の姿勢を水平に保持するための架台４２、圃場１を撮影する撮影部４３、撮影装置４の姿勢を検出する姿勢検出部４４、ＧＰＳ（Global Positioning System）により撮影装置４の位置を検出する位置検出部４５、地上の測定基地と無線により交信するための通信部４６及び入射光測定部４１、架台４２、撮影部４３、通信部４６等の動作を制御し、太陽光の入射光量の測定や圃場１に育成されている作物２の撮影を制御する制御部４７からなる。
【００５５】
入射光測定部４１は、受光した光をその強度に応じた電気信号に変換して出力する光電変換素子からなる受光センサ４１１と、この受光センサ４１１の受光感度を近赤外の特定の波長領域（例えば７５０ｎｍ〜８５０ｎｍ）に補正するＩＲフィルタ４１２と、受光センサ４１１に対して所定の受光角特性を持たせるための拡散板４１３からなる。拡散板４１３は分光透過率がほぼフラットなアクリル等の半透過材質からなる半球形状の部材で、照度測定において良く知られているコサイン特性あるいはそれに準じた特性を実現するものである。受光センサ４１１は、フォトダイオード、フォトＩＣ、光導電素子（Ｐｂｓセル，ＣｄＳセル，ＣｄＳｅセル，ＣｄＳ・Ｓｅセル等）等の種々のセンサを用いることができる。なお、上述したように撮影画像から作物画像を抽出する際、赤外光の反射率を利用しない場合は、入射光測定部４１はなくてもよい。
【００５６】
架台４２は、入射光測定部４１を保持する台４２１とこの台４２１を互いに直交する方向（ヘリコプター３に搭載された際、当該ヘリコプター３の前後方向とこれに直交する左右方向とにそれぞれ平行な方向。トラクター等の他の移動体に搭載した場合も同様）で水平方向に対する傾きを調整するためのアクチュエータ４２２ａ，４２２ｂとを備えている。アクチュエータ４２２ａ，４２２ｂは、例えばパルスモータなどの電動モータからなる駆動源とこの駆動源によって台４２１を傾動させる可動部材（図略）とで構成されている。架台４２は、制御部４７から出力される駆動制御信号によりアクチュエータ４２２ａ，４２２ｂを駆動することで台４２１が水平に保持される。なお、制御部４７は、姿勢検出部４４からの検出信号に基づき装置本体の姿勢（特に水平方向に対する前後方向の傾斜量と左右方向の傾斜量。架台４２は装置本体と一体に構成されているため、これらの傾斜量が架台４２の傾斜量に対応するようになっている。）を検出し、この検出結果に基づき装置本体を水平にする（すなわち、架台４２を水平にする）ためのアクチュエータ４２２ａ，４２２ｂの駆動制御信号を生成し、そのを駆動制御信号を架台４２に出力する。
【００５７】
なお、入射光測定部４１を水平に保持するのは、栽培されている作物群落面（ほぼ地面と平行）に対して平行にするためである。入射光測定部４１を水平にすれば、その受光角特性がコサイン特性（又はそれに準じた特性）になっているので、太陽高度すなわち作物群落面への入射角に応じた重み付けで日照量を評価することができる。すなわち、晴天時であっても曇天時であっても自動的に全方位角に対して適正な重み付けで入射光量を積分測定できる。なお、本実施形態では、架台４２を設けてアクティブに入射光測定部４２を水平に保持するようにしているが、入射光測定部４２を１点で吊下げる構造にて保持し、鉛直方向の重力により当該入射光測定部４２が常に略水平に保持されるようにしてもよい。この方法は、架台４２が不要になり、入射光測定部４２の保持構造が簡単になる利点がある。
【００５８】
撮影部４３は、近赤外領域に感度を有するデジタルスチルカメラで構成されている。デジタルスチルカメラは、広角の単焦点の撮影レンズ４３１、ＣＣＤ等の固体撮像素子からなるエリアセンサ４３２、このエリアセンサ４３２の駆動を制御するドライバ４３３及びエリアセンサ４３２の感度を近赤外領域の特定の波長領域（例えば７５０ｎｍ〜８５０ｎｍ）に補正するフィルタ４３４を備えている。撮影レンズ４３１は、焦点距離可変のレンズを用いてもよい。
【００５９】
撮影部４３の撮影動作は基本的にデジタルスチルカメラと同一で、その撮影動作の制御は制御部４７によって行なわれる。撮影部４３は、起動すると、撮影待機状態となり、エリアセンサ４３２の露光動作を１／３０秒毎に繰り返して撮影対象のモニタ画像（ビデオ画像に相当）が取り込まれる。このモニタ画像は、制御部４７により取り込まれ、通信部４６を介して無線で地上基地の測定制御装置５に送信される。測定制御装置５では、受信したモニタ画像を表示部５１に表示し、このモニタ画像を観察しながらヘリコプター３の位置や姿勢を調整することで圃場１の撮影画面を調整し、適切なタイミングでレリーズの指示を撮影装置４に送信する。送信装置４の制御部４７は、通信部４６を介してレリーズの指示を受信すると、ドライバ４３３にレリーズ信号を送出して所定の露出制御値でエリアセンサ４３２を露光させる。この露光により得られる静止画の画像信号は制御部４７に読み出され、作物の生育量の算出に用いられる。
【００６０】
姿勢検出部４４は、装置本体の前後方向の傾き量と左右方向の傾き量とを検出するものである。姿勢検出部４４は、前後方向の傾き量と左右方向の傾き量とを検出する一対のスイッチからなる。各スイッチは、例えば線状の抵抗体とこの抵抗体上に移動可能に設けられた導電部材（例えば導体球等）と３本の端子からなる。２本の端子は抵抗体の両端に接続され、他の端子は導電部材に接続されている。抵抗体の両端に接続された端子（入力端子）には制御部４７から所定の電圧が印加され、導電部材に接続された端子（出力端子）から当該導電部材の抵抗体上の位置に応じた分割電圧が制御部４７に出力されるようになっている。従って、装置本体が前後方向に傾斜すると、それに応じて前後方向のスイッチの導電部材が抵抗体上を移動し、その抵抗体上の位置に応じた電圧が出力端子から出力され、これにより制御部４７で前後方向の傾き量が検出される。同様に装置本体が左右方向に傾斜すると、それに応じて左右方向のスイッチの導電部材が抵抗体上を移動し、その抵抗体上の位置に応じた電圧が出力端子から出力され、これにより制御部４７で左右方向の傾き量が検出される。
【００６１】
位置検出部４５は、ＧＰＳにより撮影装置４の位置情報（緯度，経度，高さの情報）を検出するもので、その検出結果は制御部４７に入力される。制御部４７は、予め圃場１の位置情報をＲＯＭ４７３に具備しており、位置検出部４５から入力された位置情報から圃場１の撮影位置を特定する。また、撮影装置４の圃場１からの高さと撮影装置４のレンズ４７１の焦点距離から圃場１における撮影範囲を算出し、圃場１の撮影領域を特定する。
【００６２】
通信部４６は、所定の周波数で無線通信を行うための送受信機能を備え、地上の測定制御装置５との間で情報（コマンドや測定データ等の各種情報）の送受を行うものである。無線通信方式は周知の方式を採用することができる。
【００６３】
制御部４７は、撮影装置４の撮影動作を制御するとともに、撮影画像を用いて作物２の生育量の算出を行う。この作物２の生育量の算出値は、通信部４６を介して地上基地の測定制御装置５に送信される。制御部４７は、撮影装置４で取り込まれる圃場１の撮影画像（アナログ信号）をデジタル信号（画像データ）にＡ／Ｄ変換するＡ／Ｄ変換部４７１、Ａ／Ｄ変換された画像データを一時記憶する画像メモリ４７２、撮影画像の画像データを用いて作物の生育量を演算するための演算プログラムや姿勢検出部４４の検出値に基づいて架台４２の姿勢を水平に制御するための演算プログラム、或いはこれらの演算処理に必要なデータが予め記憶されたＲＯＭ４７３を備えている。
【００６４】
また、上記演算プログラムに基づいて実行される機能ブロックとして演算処理部４７４と架台制御部４７５とを備えている。演算処理部４７４は、より具体的にはデータ補正部４７４ａ、反射率画像作成部４７４ｂ、２値画像作成部４７４ｃ、２値画像補正部４７４ｄ、ＩＲ出力量算出部４７４ｅ、生育量算出部４７４ｆ、データ記憶部４７４ｇを備えている。
【００６５】
データ補正部４７４ａは、撮影レンズ４３１の透過率特性に基づくエリアセンサ４３２の撮像面における周辺光量の低下や収差による誤差を補正するものである。本実施形態では広角の撮影レンズ４３１を用いているので、例えば被写体輝度分布が全く均一な場合であっても図９に示すように、撮影画像Ｇは周辺部が中央部より暗くなる。
【００６６】
なお、図９（ａ）は撮影レンズ４３１の透過率特性の一例を撮影画像の受光レベルで表したものであり、同図（ｂ）は撮影画像上のＸ座標の取り方を示す図である。図９（ａ）に示す透過率特性▲１▼は、撮影画像の中心ｏの受光レベルを基準に他の位置の受光レベルを正規化して表したものである。この特性は撮影に用いられる近赤外領域について示したものである。点線で示す特性▲２▼は、撮影画像の周辺部のレベル低下を補正するための特性である。この特性▲２▼は特性▲１▼の逆数である。データ補正部４７４ａは、予め特性▲２▼の補正係数Ｋoptを具備しており、撮影画像Ｇの各画素位置のデータに対して当該画素位置に対応する補正係数Ｋoptを乗じてデータの補正を行う。例えば右上隅Ｅのデータ（図９（ｂ）参照）をＤとし、補正係数をＫopt（図９（ａ）参照）とすると、データＤはＤ’＝Ｄ×Ｋopt≒１．０に補正される。従って、撮影画像Ｇの全画素位置のデータを対応する補正係数Ｋoptで補正することにより、撮影レンズ４３１の光学特性に基づく画素データ間の誤差が補正される。
【００６７】
この実施形態では撮影レンズ４３１による撮影画像Ｇの周辺部の露光量低下について説明したが、エリアセンサ４３２の撮像面における入射光量のムラの原因となる、例えば色収差、歪曲収差などの他の光学特性についても同様に補正するとよい。この場合、言うまでもなく撮影画像の波長領域に対応した補正係数を用意しておき、各画素位置のデータに対応する補正係数を乗じて補正すればよい。
【００６８】
反射率画像作成部４７４ｂは、補正後の撮影画像と入射光測定部４２で検出された太陽光の入射光量とから赤外領域の成分の反射率画像を作成するものである。補正後の撮影画像の画素位置（ｉ，ｊ）の画素濃度データをＤ(i,j)とし、太陽光の入射光量をＩとすると、反射率画像はＤ(i,j)／Ｉを演算することにより作成される。
【００６９】
２値画像作成部４７４ｃは、例えば反射率画像を用いて当該反射率画像の作物部分の画像に２値データの「１」を割り当て、それ以外の部分の画像に２値データの「０」を割り当てることで、作物部分の画像（作物画像）とそれ以外の部分の画像（農地画像）とが分離された２値画像を作成するものである。２値画像作成部４７４ｃは、反射率画像に対してハイパスフィルタ処理を行って輪郭を強調した後、各画素位置のデータを所定の閾値と比較し、その閾値より大きいレベルを有する画素位置に２値データの「１」を付与し、その閾値より小さいレベルを有する画素位置に２値データの「０」を付与することで、２値画像を作成する。
【００７０】
２値画像補正部４７４ｄは、抽出される作物画像毎に、当該作物の撮影角度に基づく作物画像の面積（２値画像で抽出される作物画像のデータ数×画素面積に相当）の誤差を補正するものである。図１９を用いて説明したように、撮影装置４の光軸方向Ｌに対して作物の撮影方向が傾いていると、撮影画像における当該作物部分の画像の面積は真上から撮影したときよりも大きくなる。２値画像補正部４７４ｄは、各作物画像の面積（２値画像で算出される面積）を当該作物を真上から撮影したときの面積に補正するものである。
【００７１】
作物画像の面積の補正は、図２を用いて説明した方法で行なわれる。すなわち、作物２を高さｈ、幅ａ、奥行ｂの直方体にモデル化し、その作物２の撮影装置４からの撮影角度をθとすると、撮影画像Ｇ内の作物部分の画像Ｇｓの面積Ｓsは、Ｓs＝（ａ＋ｃ）×ｂ、ｃ＝ｈ・tan(θ)となり、その作物２を真上から撮影したときの画像Ｇｓの面積Ｓs’＝ａ×ｂに対してＳs／Ｓs’倍となる。
【００７２】
なお、Ｓs／Ｓs’は、
0005020444.tif 000003
但し、Ｋ＝ｈ／ａ
である。
【００７３】
従って、作物画像の面積Ｓsは、当該面積Ｓsに補正係数αを乗ずることによって行なわれる。具体的には、作物画像は当該作物画像を構成する画素データの集まりであり、作物画像の面積Ｓsは画素の面積Ｓpixに画素数Ｎを掛けたものであるが、各画素位置毎に撮影角度θが異なるから、作物画像を構成する画素毎に当該画素の面積Ｓpixを補正し、その補正後の画素の面積Ｓpix’の総和を取ることで、作物画像の面積Ｓsの補正が行われる。すなわち、補正後の作物画像の面積Ｓs’は、
0005020444.tif 000004
但し、ｊ：作物画像を構成する画素に付された番号
αj：画素ｊに対応する補正係数
θj：画素ｊの位置に対応する撮影角度
で算出される。
【００７４】
なお、画素ｊに対応する補正係数αjは、図１を用いて説明した方法により算出される。すなわち、図１０に示すように、撮影画像Ｇの中心を原点ｏとして横方向に横方向画素ピッチｐxを単位としてｘ座標を、また、縦方向に縦方向画素ピッチｐyを単位としてｙ座標を定義すると、原点ｏから位置（ｘ，ｙ）の画素Ｐ(x,y)までの距離ｄ(x,y)は（ｘ・ｐx）2＋（ｙ・ｐy）2で表される。撮影レンズ４３１の画角値をθMとし、画素Ｐ(x,y)における撮影角度をθpとすると、上述したようにｄ(x,y)／ｄm＝tan(θp)／tan(θM)（ｄmは中心ｏから対角までの距離）であるから、tan(θｐ)＝ｄ(x,y)・tan(θM)／ｄmより、画素Ｐ(x,y)の補正係数α(x,y)は、
0005020444.tif 000005
で算出される。
【００７５】
従って、上記（７’）式を上記（６’）式に代入すると、
Ｓs’＝Ｓpix・Σ1/［1+K・dj・tan(θM)/dm］…（８）
但し、ｄj：原点ｏから画素ｊまでの距離
となる。上記（８）式において、画素の面積Ｓpix、画角値θM、撮像面の対角距離ｄmは撮影装置４の固有値であり、係数Ｋは演算上のパラメータ値であるから、撮影画像上で作物画像を構成する画素の位置が特定されると、上記（８）式により作物画像の面積の補正を算出することができる。
【００７６】
２値画像補正部４７４ｄは、上記（７’）式により算出された全画素位置に対する補正係数α(x,y)が予め記憶されたメモリを有し、２値画像から抽出された作物画像を構成するデータの画素位置に基づいてこのメモリから対応する補正係数α(x,y)を読み出し、上記（６）式若しくは（６’）式を演算することにより補正後の作物画像の面積Ｓs’を算出する。
【００７７】
なお、表１は、上記（７）式によりＫをパラメータとして撮影角度θpに対する補正係数α(θp)を算出したものであり、図１１は表１をグラフ化したものである。図１１を見れば、係数Ｋが大きくなるほど、補正正数α(θp)は小さくなることが分る。これは、係数ＫはＫ＝ｈ／ａ＝（草丈）／（草幅）で、係数Ｋが大きくなるということは、作物が背高になるということであるから、作物が背高になる程、補正正数α(θp)が小さくなることを示している。作物が背高になると、撮影角度θpが大きくなり（すなわち、tan(θp)が小さくなり）、上記（４）の分母が小さくなるから、補正正数α(θp)は小さくなる。
【００７８】
【表１】
0005020444.tif 000006
【００７９】
ところで、上記表１は、撮影画像内の隣接する作物同士の画像が重ならない場合の補正係数αを示すものである。圃場１に植えられた作物２の間隔が狭く、作物が背高に生育したときには、撮影画像の中心ｏから一定の距離ｄrを離れた周辺部で隣接する作物画像同士が重なるようになることがある。このように作物画像同士が重なりあった場合には、各作物画像の面積の補正を重なり合わない条件下での補正係数αで行うと、却って誤差が生じることになる。
【００８０】
すなわち、図１２に示すように、作物画像Ｇsiに隣の作物画像Ｇsi+1が重なる場合、斜線で示す重なり部分の面積ΔＳsi+1は作物画像Ｇsi+1の面積Ｓsi+1に含まれず、作物画像Ｇsi+1の面積は（Ｓsi+1−ΔＳsi+1）となるから、この面積（Ｓsi+1−ΔＳsi+1）に基づいて作物画像Ｇsi+1に対応する作物からのＩＲ出力量を算出すると、誤差が生じることになる。
【００８１】
そして、圃場１に作物２が等間隔で植えられている場合は、撮影画像内の作物画像Ｇsi+1よりも周辺部に位置する作物画像Ｇsi+2，Ｇsi+3，…の面積Ｓsi+2，Ｓsi+3，…は、全て面積（Ｓsi+1−ΔＳsi+1）と略同一となり、この値で飽和することになる。従って、このような場合は、作物画像Ｇsi+1，…の面積Ｓsi+1，…の補正値を面積（Ｓsi+1−ΔＳsi+1）で補正した値に固定する必要がある。
【００８２】
このため、本実施形態では、隣接する作物の画像が重なり始める撮影角度θrを算出し、この撮影角度θrより大きい撮影角度θjを有する画素位置の補正係数αjは撮影角度θrに対する補正係数αrに固定するようにしている。表１において、例えば撮影角度θrが５０°とすると、Ｋ＝０．６のθj＞５０°における補正係数αjは全て撮影角度θr＝５０°の補正係数αj＝０．５８３に固定されることになる。
【００８３】
なお、隣接する作物画像が重なり始める撮影角度θrは、作物２の植付間隔をｕとすると、
ｈ・tan(θr）＋ａ＝ｕ
が成立するから、
θr＝tan-1[（ｕ−ａ）／ｈ]
で算出される。従って、tan-1[（ｕ−ａ）／ｈ]よりも撮影角度θjが大きい画素位置に対しては、補正係数αjは、１／[１＋Ｋ・tan(θr）]に固定される。
【００８４】
図８に戻り、ＩＲ出力量算出部４７４ｅは、補正後の作物画像の面積Ｓs’を用いて圃場１の撮影範囲内の作物から出力される単位面積当たりのＩＲ出力量（近赤外領域の反射光量）を算出するものである。このＩＲ出力量は、撮影された圃場１を複数の小領域に分割し、各分割領域毎に算出される。撮影画像Ｇにおいては、画像全体が圃場１の撮影範囲に対応するから、分割領域毎の単位面積当たりのＩＲ出力量は、撮影画像Ｇを複数の小領域に分割し、各分割領域に含まれる全ての作物画像Ｇk（ｋは作物画像に付した番号で、作物画像の数がｍのとき、ｋ＝１，２，…ｍ）を構成する画素データのレベルを積算し、分割領域の画素数Ｚで割ることにより算出される。
【００８５】
具体的には、各分割領域における単位面積当たりのＩＲ出力量は、例えば図１３に示すように、分割領域ＡＲが１０×１０画素で構成され、２値画像において、作物画像を構成する画素位置（「１」の割り当てられた画素位置）が（2,4）,（3,3）〜（3,6）,（4,3）〜（4,8）,（5,4）〜（5,8）,（6,4）〜（6,7）,（7,5）,（7,6）であるとすると、撮影画像ＧのデータＤ(i,j)のうち、これらの画素位置のデータＤ(2,4)，Ｄ(3,3)〜Ｄ(3,6)，Ｄ(4,3)〜Ｄ(4,8)，Ｄ(5,4)〜Ｄ(5,8)，Ｄ(6,4)〜Ｄ(6,7)，Ｄ(7,5)，Ｄ(7,6)を抽出し、その積算値ΣＤ＝Ｄ(2,4)＋Ｄ(3,3)＋…＋Ｄ(7,5)＋Ｄ(7,6)を分割領域ＡＲの画素数Ｚ＝１００（分割領域の面積に相当）で割ることで算出される。すなわち、分割領域ＡＲに単位面積当たりのＩＲ出力量ＷはＷ＝ΣＤ／１００で算出される。
【００８６】
また、分割小領域ＡＲ1，ＡＲ2，…で算出される単位面積当たりのＩＲ出力量Ｗ1，Ｗ2，…をΣＤ1／Ｚ，ΣＤ2／Ｚ，…ΣＤm／Ｚとすると、圃場１の撮影範囲全体における単位面積当たりのＩＲ出力量ＷtはＷt＝ΣＤ1／Ｚ＋ΣＤ2／Ｚ＋…＋ΣＤm／Ｚで算出される。
【００８７】
図８に戻り、生育量算出部４７４ｆは、ＩＲ出力量算出部４７４ｅで算出された単位面積当たりのＩＲ出力量Ｗ1，Ｗ2，…から圃場１の分割領域毎の作物の生育量を算出するものである。生育量算出部４７４ｆは、例えば図７に示したＩＲ出力量と茎数との関係を示す研究結果に基づいて求められたＩＲ出力量Ｗを茎数Ｍ（本／ｍ2）に変換する変換式、若しくはこの変換式によって予め算出されたＩＲ出力量Ｗを茎数Ｍに変換するテーブルを有しており、ＩＲ出力量算出部４７４ｅで算出された単位面積当たりのＩＲ出力量Ｗ1，Ｗ2，…と茎数Ｍへの変換式若しくは変換テーブルとを用いて、各分割領域毎に茎数Ｍを算出する。
【００８８】
なお、本実施形態では、作物の生育量として茎数（本／ｍ2）を用いているが、草丈、（草丈×茎数）についても図７に示すような関係を得ることが可能で、ＩＲ出力量Ｗを所定の変換式もしくは変換テーブルによって草丈や（草丈×茎数）に変換することができるので、生育量算出部４７４ｆで茎数に代えて、あるいは茎数に加えて草丈や（草丈×茎数）を算出するようにしてもよい。
【００８９】
データ記憶部４７４ｇは、生育量算出部４７４ｆで分割領域毎に算出された作物の生育量の算出結果や入射光測定部４１の測定結果や位置検出部４５の検出結果を記憶するものである。
【００９０】
次に、制御部４７における作物の生育量の測定手順について、図１４〜図１６に示すフローチャートを用いて説明する。
【００９１】
ヘリコプター３を飛ばし、圃場１の上空の所定の高さ位置に静止させた状態で、地上の測定制御装置５からヘリコプター３に搭載された撮影装置４にレリーズの指示信号が送信されると、まず、エリアセンサ４３２を所定の露出制御値で露光して圃場１の撮影画像Ｇが取り込まれる（＃１）。続いて、架台４２の姿勢を水平に制御した後（＃３）、入射光測定部４１により太陽光の入射光量Ｉが検出され（＃５）、更に位置検出部４５により撮影位置（緯度，経度，高さ）が検出される（＃７）。なお、架台４２の水平制御は、姿勢検出部４４により前後方向の傾き量Ｘと左右方向の傾き量Ｙを検出し（図１５，＃３−１）、これらの傾き量Ｘ，Ｙに基づいて算出された所定の駆動パルスｎx，ｎyがそれぞれアクチュエータ４２２ａ，４２２ｂが出力されて、前後方向の傾き量Ｘ及び左右方向の傾き量Ｙがキャンセルされる（図１５，＃３−２，＃３−３）。
【００９２】
上記説明では、レリーズ指示信号が送信されると、先ず画像撮影（＃１）を行い、その後に架台制御（＃３）、太陽光の入射光量Ｉの検出（＃５）を行っているので、画像撮影（＃１）と太陽光の入射光量Ｉの検出（＃３）とのタイミングに若干のずれが生じる。天候が急変することは希であるので、殆どの場合架台制御に要する時間は無視し得るが、できるだけ両者のタイミングを一致させるためには、架台４２の姿勢制御を連続的に継続動作させておき、レリーズ信号を受信すれば直ちにレリーズする（＃１）とともに、続いて太陽光の入射光量Ｉの検出（＃５）を行わせるようにしてもよい。
【００９３】
続いて、撮影画像Ｇを構成するデータのレベル補正が行われる（＃９）。このレベル補正は、撮影レンズ４３１の光学特性に基づく誤差を補正するもので、各画素位置のデータＤに当該画素位置に対応する補正係数Ｋoptを乗ずることで行なわれる。
【００９４】
続いて、撮影画像Ｇから作物部分の画像Ｇsの抽出が行われる（＃１１）。まず、各画素位置のデータの太陽光の入射光量Ｉに対する比を算出することで反射率の画像が作成される（図１６，＃１１−１）。この反射率画像はフィルタリング処理によって輪郭強調が行なわれた後（＃１１−２）、各画素位置のデータを２値化することで２値画像が作成される（図１６，＃１１−３）。この２値画像は、作物の葉の部分とそれ以外の部分を分離した画像で、実質的に圃場１の作物部分と農地部分とを分離した画像である。そして、この２値画像と元の撮影画像Ｇとの積を取ることにより作物部分の画像Ｇsが抽出される（図１６，＃１１−３）。すなわち、２値画像では、作物部分の画像は「１」、農地部分の画像は「０」となっているから（図１３参照）、２値画像と元の撮影画像Ｇとの対応する画素位置のデータの積を取ると、作物画像Ｇsを構成する画素位置のみのデータが残るから、これにより作物画像Ｇsが抽出される。
【００９５】
続いて、抽出された作物画像Ｇsに対して撮影角度θに基づく誤差の補正が行われる（＃１３）。この補正は、作物画像Ｇsを構成するデータに当該データの画素位置（ｘ，ｙ）に対応する補正係数α(x,y)を乗ずることにより行なわれる。続いて、補正後の作物画像Ｇs’を用いて単位面積当たりのＩＲ出力量Ｗが算出される（＃１５）。このＩＲ出力量Ｗは、作物画像Ｇs’を複数の小領域に分割し、分割領域毎に算出される。そして、分割領域毎に、算出されたＩＲ出力量Ｗに基づいて当該分割領域に含まれる作物の生育量（茎数）が算出され（＃１７）、その算出結果はデータ記憶部４７４ｇに記憶されるとともに、撮影画像Ｇ、位置データ、太陽光の入射光量Ｉのデータ等と共に地上の測定制御装置５に送信されて（＃１９）、処理を終了する。
【００９６】
測定制御装置５では、作物の生育量の測定結果を受信すると、この測定結果が表示部５１に表示される。また、測定結果と撮影画像Ｇとを用いて、例えば生育マップの作成等の所定の処理が行われ、その処理結果が表示部５１に表示される。
【００９７】
生育マップは、圃場１の撮影範囲Ｈ内の作物の生育状況をマップ化したものである。具体的には生育量を複数の区分に分割し、例えば図１７に示すように圃場１の撮影範囲の部分を生育量（同図では茎数）の区分で色分けし、各領域に生育量ｑ１，ｑ２，…ｑ６を表示したものである。生育マップは、例えば図１８に示す処理手順によって作成される。
【００９８】
すなわち、撮影装置４からは撮影画像Ｇと、この撮影画像Ｇに対して小領域に分割した分割領域毎の茎数のデータとが送信されているので、まず、茎数のデータから各分割領域がどの生育量区分に属するか判別され、その判別結果に基づいて生育量区分に対応する色が決定される（＃２１）。続いて、撮影画像Ｇが分割領域で分割され、各領域が対応する生育量区分の色で色付けされて生育マップが作成される（＃２３）。
【００９９】
続いて、撮影範囲Ｈ内の作物全体に関する生育量が算出される（＃２５）。作物全体に関する生育量とは、例えば撮影範囲Ｈ内に含まれる作物の生育分布の中央値や平均値やモード値を取ったものである。そして、作成された生育マップと生育量の測定値は、表示部５１に表示され（＃２７）、位置データ等とともに測定制御装置内のメモリ（図略）に保存される（＃２９）。
【０１００】
上記のように、本実施形態に係るリモートセンシング用の撮影装置４では、広角の撮影レンズにより圃場１の広い範囲を一括して撮影し、その撮影画像の周辺部に位置する作物部分の画像については、撮影角度θに基づく測定誤差を補正により低減するようにしているので、撮影画像から高い精度で作物の生育量を推定することができる。また、撮影レンズの光学特性に基づく撮影画像のレベル誤差を補正するようにしているので、撮影レンズの光学特性に起因する測定精度の低下を抑制することができる。
【０１０１】
なお、上記実施形態では、撮影装置４で撮影画像から作物の生育量の演算まで処理するようにしているが、撮影装置４では撮影と所要のデータ収集のみを行い、地上の測定制御装置５側で撮影画像に基づく作物の生育量の演算処理（ステップ＃９〜＃１７の処理）を行うようにしてもよい。この場合、測定制御装置５を専用の作物生育量測定装置として構築してもよく、上述した撮影画像を処理して作物の生育量を算出する所定の演算プログラムが記録された記録媒体から当該演算プログラムをパーソナルコンピュータに読み取らせて作物生育量測定装置を構築するようにしてもよい。
【０１０２】
また、本実施形態では、撮影装置４から無線で測定制御装置５に測定データ等を伝送するようにしているが、測定データ等をフロッピディスク等の外部記録媒体に記録し、これを測定制御装置５や専用の作物生育量測定装置で読み取ることによって当該測定装置に入力させるようにしてよい。
【０１０３】
また、上記実施形態では、近赤外領域の撮影画像を取り込むようにしているが、これに加えて可視領域の緑色成分の撮影画像若しくは赤色成分の撮影画像も取り込み、近赤外領域の撮影画像と可視領域の撮影画像とを用いて作物部分の画像を抽出し、この抽出画像から作物の生育量を算出するようにしてもよい。
【０１０４】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、所定の間隔で複数株の作物が生育している圃場を上空から撮影手段で撮影し、その撮影画像から作物部分の画像を抽出し、その抽出画像を用いて当該作物の生育量を測定する作物生育量測定方法及び作物生育量測定装置において、抽出した作物部分の画像を、当該作物の撮影角度に基づいて真上から撮影されたときの画像に補正するようにしたので、作物部分の画像が撮影画面内のどの位置にあっても正確に作物の生育量を算出することができる。
【０１０５】
また、撮影画像から作物部分の画像を抽出する際、撮影レンズの光学特性に基づく当該撮影画像の画素間のレベル誤差を補正するようにしたので、広角の撮影装置で圃場の広い範囲を撮影した場合にも撮影レンズの光学特性に基づく測定誤差を低減することができる。
【０１０６】
また、測定された作物の生育量から撮影画面内の作物の生育量分布を示す生育マップを作成するようにしたので、圃場の撮影範囲全体の生育状況を比較的正確に把握することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】撮影画像内の作物部分の位置とカメラの画角値とに基づいてカメラの当該作物に対する撮影角度を算出する方法を説明するための図で、（ａ）はカメラの撮影範囲を示す図、（ｂ）は撮影画像を示す図である。
【図２】補正係数の演算方法を説明するための図で、（ａ）は作物を直方体にモデル化したときの作物の撮影角度に応じた撮影面積を示す図、（ｂ）は撮影画像内の作物部分の面積を示す図である。
【図３】本発明に係るリモートセンシング技術を用いた作物の生育量測定方法を説明するための図である。
【図４】撮影装置で撮影された画像の一例を示す図である。
【図５】圃場における土、水、作物の葉等の反射率特性を示す図である。
【図６】撮影画像から抽出した作物画像を用いて算出した作物（水稲）からのＩＲ出力量と当該作物の生育量の一指標である茎数との関係の相関を調べた図である。
【図７】図６に示す例について、撮影画像の周辺部の作物画像における撮影角度に基づく測定誤差を補正してＩＲ出力量と作物の茎数との関係の相関を調べた図である。
【図８】無人ヘリコプターに搭載される撮影装置の構成を示すブロック図である。
【図９】撮影レンズの透過率特性の一例を撮影画像の受光レベルで表したもので、（ａ）は、透過率特性を示す図、（ｂ）は撮影画像上のＸ座標の取り方を示す図である。
【図１０】補正係数の算出式を導出するために撮影画像上に設けたｘｙ座標を示す図である。
【図１１】係数Ｋをパラメータとして算出した撮影角度θPに対する補正係数α(θP)の表１をグラフ化した図である。
【図１２】撮影画像内の隣接する作物部分の画像が重なった状態を示す図である。
【図１３】２値化処理された撮影画像の一例を示す図である。
【図１４】作物の生育量の測定手順を示すフローチャートである。
【図１５】架台の水平制御のフローチャートである。
【図１６】作物画像の抽出処理を示すフローチャートである。
【図１７】生育マップの一例を示す図である。
【図１８】生育マップの作成処理を示すフローチャートである。
【図１９】広角のカメラで上空から圃場を撮影した場合の作物生育量の測定誤差を説明するための図で、（ａ）は作物に対する撮影角度の相違を示す図、（ｂ）は撮影角度の相違に基づく撮影画像内の作物部分の面積の相違を示す図である。
【符号の説明】
１  圃場
２  作物
３  ヘリコプター
４  撮影装置
４１  入射光測定部（測光手段）
４１１  受光センサ
４１２  ＩＲフィルタ
４１３  拡散板
４２  架台
４３  撮影部（撮影手段）
４３１  撮影レンズ
４３２  エリアセンサ
４３３  ドライバ
４３４  フィルタ
４４  姿勢検出部
４５  位置検出部
４６  通信部
４７  制御部
４７１  Ａ／Ｄ変換
４７２  画像メモリ
４７３  ＲＯＭ
４７４  演算処理部
４７４ａ  データ補正部（レベル補正手段）
４７４ｂ  反射率画像作成部（反射率画像作成手段）
４７４ｃ  ２値画像作成部（画像抽出手段）
４７４ｄ  ２値画像補正部（画像補正手段）
４７４ｅ  ＩＲ出力量算出部
４７４ｆ  生育量算出部（生育量算出手段）
４７４ｇ  データ記憶部
４７５  架台制御部
５  測定制御装置（マップ作成手段）
５１  表示部（表示手段）
【図１】
0005020444.tif 000007
【図２】
0005020444.tif 000008
【図３】
0005020444.tif 000009
【図４】
0005020444.tif 000010
【図５】
0005020444.tif 000011
【図６】
0005020444.tif 000012
【図７】
0005020444.tif 000013
【図８】
0005020444.tif 000014
【図９】
0005020444.tif 000015
【図１０】
0005020444.tif 000016
【図１１】
0005020444.tif 000017
【図１２】
0005020444.tif 000018
【図１３】
0005020444.tif 000019
【図１４】
0005020444.tif 000020
【図１５】
0005020444.tif 000021
【図１６】
0005020444.tif 000022
【図１７】
0005020444.tif 000023
【図１８】
0005020444.tif 000024
【図１９】
0005020444.tif 000025