(57)【要約】  作物を撮影する飛行体の飛行時間を短くしつつ、撮影された画像から得られる作物の生育状況を示す指標の精度を高めること。  作物画像取得部（１０１）は、ドローン（２０）が撮影した作物領域の画像を取得する。指標算出部（１０２）は、取得された作物領域の画像に基づいてその画像に写る作物の生育状況を表す指標を算出する。飛行指示部（１０５）は、算出された指標が所定の閾値未満となる部分（低指標領域）が作物領域に存在する場合、作物の画像の解像度を高くしてその低指標領域を撮影するようドローン（２０）に指示する。具体的には、飛行指示部（１０５）は、低指標領域の指標が算出された画像の撮影がされたときよりも低空飛行をしながらその部分を撮影するよう指示する。
2019208537.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮影機能を有する飛行体が撮影した作物領域の画像を取得する画像取得部と、
取得された前記画像に基づいて当該画像に写る作物の生育状況を表す指標を算出する算出部と、
算出される前記指標が指標閾値未満となる部分が前記作物領域に存在する場合、解像度を高くし又は撮影範囲を狭くして当該部分を撮影するよう前記飛行体に指示する指示部と
を備える情報処理装置。
【請求項２】
算出された前記指標の精度を判断する判断部を備え、
前記指示部は、判断された前記精度が低いほど大きな値を前記指標閾値として用いる
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記飛行体の残りの飛行可能距離を示す情報を取得する距離取得部を備え、
前記指示部は、取得された前記情報が示す飛行可能距離が長いほど大きな値を前記指標閾値として用いる
請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記指示部は、前記指標閾値として仮の閾値を定めた場合に前記指標が当該仮の閾値未満となる部分の位置の偏りが大きいほど大きな値を当該仮の閾値に代えて前記指標閾値として用いる
請求項１から３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記指示部は、前記指標閾値として仮の閾値を定めた場合に前記飛行体が着陸予定地点に向かう経路と前記指標が当該仮の閾値未満となる部分との距離が短いほど大きな値を当該仮の閾値に代えて前記指標閾値として用いる
請求項１から４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記指示部は、前記指標が算出された画像の撮影がされたときよりも低空飛行をしながら当該指標が算出された部分を撮影するよう指示する
請求項１から５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記指示部は、前記低空飛行の際に前記作物の種類に応じた高さ以上の高度を維持するよう指示する
請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記算出部は、前記指示に従い前記飛行体が撮影した前記部分の画像に基づいて当該部分の画像に写る前記作物の前記生育状況を表す他の指標を算出し、算出した当該他の指標と、当該部分について先に算出した前記指標との差分に応じて先に撮影された前記画像の領域全体についての前記指標を補正する
請求項１から７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記算出部は、取得された前記画像の画素のうち明るさが所定の基準以上の画素を除いて前記指標を算出する
請求項１から８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、作物の生育状況を検出する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
作物の生育状況を検出する技術が知られている。特許文献１には、無人飛行体に設けられた状態検出センサを用いて広範囲の作物の生育状況を検出する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１７−１５５２７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ドローン等の飛行体で上空から撮影した画像を元に作物の生育状況を示す指標（例えばＮＤＶＩ）を得る場合に、撮影範囲を広くするほど飛行時間が短くなるが、得られた指標の精度は低いものになりやすい。
そこで、本発明は、作物を撮影する飛行体の飛行時間を短くしつつ、撮影された画像から得られる作物の生育状況を示す指標の精度を高めることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記目的を達成するために、本発明は、撮影機能を有する飛行体が撮影した作物領域の画像を取得する画像取得部と、取得された前記画像に基づいて当該画像に写る作物の生育状況を表す指標を算出する算出部と、算出される前記指標が指標閾値未満となる部分が前記作物領域に存在する場合、解像度を高くし又は撮影範囲を狭くして当該部分を撮影するよう前記飛行体に指示する指示部とを備える情報処理装置を提供する。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、作物を撮影する飛行体の飛行時間を短くしつつ、撮影された画像から得られる作物の生育状況を示す指標の精度を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】実施例に係る農業支援システムの全体構成を表す図
【図２】サーバ装置のハードウェア構成を表す図
【図３】ドローンのハードウェア構成を表す図
【図４】農業支援システムが実現する機能構成を表す図
【図５】圃場の撮影方法の一例を表す図
【図６】画素単位のＮＤＶＩマップの一例を表す図
【図７】領域単位のＮＤＶＩマップの一例を表す図
【図８】２回目の撮影飛行における飛行経路の一例を表す図
【図９】２回目の領域単位のＮＤＶＩマップの一例を表す図
【図１０】記録処理における各装置の動作手順の一例を表す図
【図１１】変形例で実現される機能構成を表す図
【図１２】精度テーブルの一例を表す図
【図１３】閾値テーブルの一例を表す図
【図１４】精度テーブルの別の一例を表す図
【図１５】撮影領域が共通する区分領域の一例を表す図
【図１６】変形例で実現される機能構成を表す図
【図１７】閾値テーブルの一例を表す図
【図１８Ａ】変形例の領域単位のＮＤＶＩマップの例を表す図
【図１８Ｂ】変形例の領域単位のＮＤＶＩマップの例を表す図
【図１８Ｃ】変形例の領域単位のＮＤＶＩマップの例を表す図
【図１８Ｄ】変形例の領域単位のＮＤＶＩマップの例を表す図
【図１９】閾値テーブルの一例を表す図
【図２０Ａ】変形例の領域単位のＮＤＶＩマップの例を表す図
【図２０Ｂ】変形例の領域単位のＮＤＶＩマップの例を表す図
【図２０Ｃ】変形例の領域単位のＮＤＶＩマップの例を表す図
【図２０Ｄ】変形例の領域単位のＮＤＶＩマップの例を表す図
【図２１】閾値テーブルの一例を表す図
【図２２】高度テーブルの一例を表す図
【図２３】補正の一例を表す図
【発明を実施するための形態】
【０００８】
（１）実施例
図１は実施例に係る農業支援システム１の全体構成を表す。農業支援システム１は、作物の生育状況を表す指標を活用して、圃場（稲、野菜及び果物等の作物を生育する場所）での作業を行う者を支援するシステムである。生育状況を表す指標とは、作物の生育段階の進み具合（例えば収穫に適した時期か否か）と、サイズ及び病気の有無等の状況（活性度ともいう）との一方又は両方を表す指標である。
【０００９】
本実施例では、後述するＮＤＶＩ（Normalized Difference Vegetation Index：正規化差植生指数）が用いられ、飛行体によって上空から撮影された圃場の画像を用いてその圃場の作物の生育状況を表す指標が算出される。飛行体は圃場を撮影可能であれば何でもよく、本実施例ではドローンが用いられる。農業支援システム１は、ネットワーク２と、サーバ装置１０と、ドローン２０とを備える。
【００１０】
ネットワーク２は、移動体通信網及びインターネット等を含む通信システムであり、自システムにアクセスする装置同士のデータのやり取りを中継する。ネットワーク２には、サーバ装置１０が有線通信で（無線通信でもよい）アクセスしており、ドローン２０が無線通信でアクセスしている。
【００１１】
ドローン２０は、本実施例では、１以上の回転翼を備え、それらの回転翼を回転させて飛行する回転翼機型の飛行体である。ドローン２０は、飛行しながら上空から圃場を撮影する撮影機能を備えている。ドローン２０は、例えば農業支援システム１のユーザである農作業者によって圃場まで持ち運ばれ、撮影飛行開始の操作が行われることで飛行及び撮影を行う。サーバ装置１０は、作業者の支援に関する処理を行う情報処理装置である。
【００１２】
サーバ装置１０は、例えば、ドローン２０により撮影された圃場の映像から前述したＮＤＶＩを算出する処理を行う。ＮＤＶＩは、植物の緑葉が赤色の可視光を多く吸収して近赤外領域の波長（０．７μｍ〜２．５μｍ）の光を多く反射するという性質を利用して作物の生育状況を数値で表す。作業者は、ＮＤＶＩが表す生育状況を参考にして、自分が作業を行う圃場の作物への散水、肥料散布及び農薬散布等のタイミングを判断することができる。
【００１３】
図２はサーバ装置１０のハードウェア構成を表す。サーバ装置１０は、プロセッサ１１と、メモリ１２と、ストレージ１３と、通信装置１４と、入力装置１５と、出力装置１６と、バス１７という各装置を備えるコンピュータである。なお、ここでいう「装置」という文言は、回路、デバイス及びユニット等に読み替えることができる。また、各装置は、１つ又は複数含まれていてもよいし、一部の装置が含まれていなくてもよい。
【００１４】
プロセッサ１１は、例えば、オペレーティングシステムを動作させてコンピュータ全体を制御する。プロセッサ１１は、周辺装置とのインターフェース、制御装置、演算装置、レジスタなどを含む中央処理装置（ＣＰＵ：Central Processing Unit）で構成されてもよい。また、プロセッサ１１は、プログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュール及びデータ等を、ストレージ１３及び／又は通信装置１４からメモリ１２に読み出し、これらに従って各種の処理を実行する。
【００１５】
各種処理を実行するプロセッサ１１は１つでもよいし、２以上であってもよく、２以上のプロセッサ１１は、同時又は逐次に各種処理を実行してもよい。また、プロセッサ１１は、１以上のチップで実装されてもよい。プログラムは、電気通信回線を介してネットワークから送信されてもよい。
【００１６】
メモリ１２は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable ＲＯＭ）及びＲＡＭ（Random Access Memory）等の少なくとも１つで構成されてもよい。メモリ１２は、レジスタ、キャッシュ及びメインメモリ（主記憶装置）等と呼ばれてもよい。メモリ１２は、前述したプログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュール及びデータ等を保存することができる。
【００１７】
ストレージ１３は、コンピュータが読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc ＲＯＭ）などの光ディスク、ハードディスクドライブ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク（例えば、コンパクトディスク、デジタル多用途ディスク、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）ディスク）、スマートカード、フラッシュメモリ（例えば、カード、スティック、キードライブ）、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気ストリップなどの少なくとも１つで構成されてもよい。
【００１８】
ストレージ１３は、補助記憶装置と呼ばれてもよい。上述の記憶媒体は、例えば、メモリ１２及び／又はストレージ１３を含むデータベース、サーバその他の適切な媒体であってもよい。通信装置１４は、有線及び／又は無線ネットワークを介してコンピュータ間の通信を行うためのハードウェア（送受信デバイス）であり、例えばネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード、通信モジュールなどともいう。
【００１９】
入力装置１５は、外部からの入力を受け付ける入力デバイス（例えば、キーボード、マウス、マイクロフォン、スイッチ、ボタン、センサなど）である。出力装置１６は、外部への出力を実施する出力デバイス（例えば、ディスプレイ、スピーカなど）である。なお、入力装置１５及び出力装置１６は、一体となった構成（例えば、タッチスクリーン）であってもよい。また、プロセッサ１１及びメモリ１２等の各装置は、情報を通信するためのバス１７を介して互いにアクセス可能となっている。バス１７は、単一のバスで構成されてもよいし、装置間で異なるバスで構成されてもよい。
【００２０】
図３はドローン２０のハードウェア構成を表す。ドローン２０は、プロセッサ２１と、メモリ２２と、ストレージ２３と、通信装置２４と、飛行装置２５と、センサ装置２６と、撮影装置２７と、バス２８という各装置を備えるコンピュータである。なお、ここでいう「装置」という文言は、回路、デバイス及びユニット等に読み替えることができる。また、各装置は、１つ又は複数含まれていてもよいし、一部の装置が含まれていなくてもよい。
【００２１】
プロセッサ２１、メモリ２２、ストレージ２３、通信装置２４及びバス２８は、図２に表す同名の装置と同種のハードウェア（性能及び仕様等は同じとは限らない）である。通信装置２４は、ネットワーク２との無線通信に加え、ドローン同士の無線通信を行うこともできる。飛行装置２５は、モータ及びローター等を備え、自機を飛行させる装置である。飛行装置２５は、空中において、あらゆる方向に自機を移動させたり、自機を静止（ホバリング）させたりすることができる。
【００２２】
センサ装置２６は、飛行制御に必要な情報を取得するセンサ群を有する装置である。センサ装置２６は、自機の位置（緯度及び経度）を測定する位置センサと、自機が向いている方向（ドローンには自機の正面方向が定められており、その正面方向が向いている方向）を測定する方向センサと、自機の高度を測定する高度センサと、自機の速度を測定する速度センサと、３軸の角速度及び３方向の加速度を測定する慣性計測センサ（ＩＭＵ（Inertial Measurement Unit））とを備える。
【００２３】
撮影装置２７は、レンズ及びイメージセンサ等を有し、イメージセンサで撮影した画像をデジタルデータで記録するいわゆるデジタルカメラである。このイメージセンサは、可視光に加えて、ＮＤＶＩの算出に必要な近赤外領域の波長の光にも感度を有する。撮影装置２７は、自機（ドローン２０）の筐体の下部に取り付けられ、撮影方向が固定されており、自機の飛行中に鉛直下方を撮影する。また、撮影装置２７は、本実施例では、オートフォーカス機能を有しているが、ズーム機能は有していない（つまり画角が一定である）。
【００２４】
なお、サーバ装置１０及びドローン２０は、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）、及び、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアを含んで構成されてもよく、当該ハードウェアにより、各機能ブロックの一部又は全てが実現されてもよい。例えば、プロセッサ１１は、これらのハードウェアの少なくとも１つで実装されてもよい。
【００２５】
農業支援システム１が備えるサーバ装置１０及びドローン２０には、本システムで提供されるプログラムが記憶されており、各装置のプロセッサがプログラムを実行して各部を制御することで以下に述べる機能群が実現される。
図４は農業支援システム１が実現する機能構成を表す。サーバ装置１０は、作物画像取得部１０１と、指標算出部１０２と、指標マップ生成部１０３と、生育情報記録部１０４と、飛行指示部１０５とを備える。
【００２６】
ドローン２０は、飛行制御部２０１と、飛行部２０２と、センサ測定部２０３と、撮影部２０４とを備える。飛行制御部２０１は、圃場を撮影する際に自機の飛行を制御する。飛行制御部２０１は、例えば、ユーザである農作業者が予め登録した圃場の地理的な範囲を示す圃場範囲情報（例えば圃場の外縁を示す緯度及び経度の情報）を記憶しておき、その圃場範囲情報に基づいて、圃場全体の上空を一定の高度で万遍なく飛行する飛行経路で自機を飛行させる制御を行う。
【００２７】
この場合の飛行経路は、例えば長方形の圃場であれば、圃場の一方の辺からその辺に対向する他方の辺まで波状の軌跡を描いて飛行する経路である。他にも、圃場の外縁に沿って飛行して、１週したら内側に経路をずらして渦巻き状の軌跡を描いて飛行する経路であってもよく、要するに圃場の全体を万遍なく飛行する飛行経路であればよい。飛行部２０２は、自機を飛行させる機能であり、本実施例では、飛行装置２５が備えるモータ及びローター等を動作させることで自機を飛行させる。
【００２８】
センサ測定部２０３は、センサ装置２６が備える各センサ（位置センサ、方向センサ、高度センサ、速度センサ、慣性計測センサ）による測定を行い、自機の位置、方向、高度、速度、角速度、加速度を所定の時間間隔で繰り返し測定する。センサ測定部２０３は、測定した位置、方向、高度、速度、角速度、加速度を示すセンサ情報を飛行制御部２０１に供給する。飛行制御部２０１は、供給されたセンサ情報に基づいて飛行部２０２を制御し、前述した飛行経路に沿って自機を飛行させる。
【００２９】
センサ測定部２０３は、測定した位置、方向、高度及び速度を示すセンサ情報を撮影部２０４に供給する。撮影部２０４は、撮影装置２７を用いて被写体を撮影する機能であり、本発明の「撮影機能」の一例である。撮影部２０４は、飛行制御部２０１が上記のとおり圃場の上空を飛行する制御を行っているときには、その圃場を被写体として撮影する。撮影部２０４は、圃場を撮影することで、その圃場において作物が生育している領域（作物領域）も撮影することになる。撮影部２０４が撮影する画像は本発明の「作物領域の画像」の一例である。
【００３０】
撮影装置２７のイメージセンサは上記のとおり近赤外領域の波長の光にも感度を有するので、撮影部２０４が撮影した静止画像を形成する各画素は、可視光の赤色を示すピクセル値（Ｒ）と共に、近赤外領域の波長の光を示すピクセル値（ＩＲ）によって表される。撮影部２０４は、供給されたセンサ情報に基づいて、圃場内の全ての領域が含まれるように、複数の静止画像を撮影する。
【００３１】
図５は圃場の撮影方法の一例を表す。図５では、ドローン２０が圃場Ａ１の上空を波状の軌跡を描いて飛行する際の経路Ｂ１が表されている。撮影部２０４は、センサ情報が示す高度及び撮影装置２７の画角から圃場（地上０ｍ地点）の撮影範囲（画角に含まれる圃場の範囲）を算出する。そして、撮影部２０４は、センサ情報が示す速度及び方向から現時点の撮影範囲と前回の撮影範囲とが重複する面積の割合（例えば撮影範囲の面積を１００％とした場合の重複面積のパーセンテージで表す）が閾値未満になったときに次の撮影を行う。
【００３２】
撮影部２０４は、図５の例であれば、最初に撮影領域Ｃ１を撮影し、次に撮影領域Ｃ１と少し重なった撮影領域Ｃ２を撮影する。また、撮影部２０４は、自機（ドローン２０）の折り返しの際に、算出した撮影範囲の大きさを飛行制御部２０１に通知する。飛行制御部２０１は、通知された大きさの撮影範囲が例えば図５の撮影領域Ｃ４及びＣ５のように重複する距離だけ経路をずらして折り返す。
【００３３】
撮影部２０４は、この方法での撮影を繰り返すことで、図５に表す撮影領域Ｃ１からＣ３２までを撮影した静止画像、すなわち、撮影範囲が少しずつ重複した複数の静止画像を撮影する。なお、図５の例では圃場Ａ１が複数の撮影範囲を丁度収められる大きさ及び形になっていたが、そうなっていなくてもよい。その場合は、撮影範囲同士の重複部分を広くしたり、圃場の外部を含めて撮影したりすることで、圃場内の全ての領域がいずれかの静止画像に含まれるようになる。
【００３４】
なお、撮影部２０４による撮影方法はこれに限らない。例えば撮影の際の飛行速度及び飛行高度が決まっていれば、撮影範囲が図５に表すように重複する時間の間隔が予め算出されるので、その時間の間隔で撮影が行われてもよい。また、圃場の地図と撮影位置とが予め決められていれば、撮影部２０４は、その決められた位置を飛行しているときに撮影すればよい。
【００３５】
これら以外にも、ドローンを用いて地上を撮影するための周知の方法が用いられてもよい。ドローン２０が備える各部の動作は、上述した農作業者による飛行開始の操作が行われることで開始される。各部の動作が開始されると、ドローン２０は圃場の上空を設定された飛行経路で飛行し、撮影部２０４は、前述のとおり繰り返し撮影を行う。撮影部２０４は、撮影を行うと、撮影した静止画像と、撮影に関する撮影情報（撮影したときの位置、方位、高度及び時刻を示す情報）とを示す画像データを生成してサーバ装置１０に送信する。
【００３６】
サーバ装置１０の作物画像取得部１０１は、送信されてきた画像データを受け取ることで、その画像データが示す静止画像を、ドローン２０が撮影した作物領域の画像として取得する。作物画像取得部１０１は本発明の「画像取得部」の一例である。また、作物画像取得部１０１は、受け取った画像データが示す撮影情報も取得し、取得した静止画像と共に指標算出部１０２に供給する。
【００３７】
指標算出部１０２は、作物画像取得部１０１により取得された作物領域の画像に基づいてその画像に写る作物の生育状況を表す指標を算出する。指標算出部１０２は本発明の「算出部」の一例である。指標算出部１０２は、上述したＮＤＶＩを、生育状況を表す指標として算出する。指標算出部１０２は、例えば、静止画像の画素毎に、上述した赤色のピクセル値（Ｒ）及び近赤外領域の波長の光のピクセル値（ＩＲ）をＮＤＶＩ＝（ＩＲ−Ｒ）／（ＩＲ＋Ｒ）という式に代入してＮＤＶＩを算出する。
【００３８】
指標算出部１０２は、算出したＮＤＶＩを対応する画素を示す画素ＩＤに対応付けて示す指標情報を生成し、撮影情報と共に指標マップ生成部１０３に供給する。指標情報及び撮影情報は、作物領域の画像が取得される度に、すなわちドローン２０が圃場の画像を撮影する度に供給される。指標マップ生成部１０３は、指標算出部１０２により算出された指標（ＮＤＶＩ）に基づいて圃場の作物の生育状況を示す指標マップを生成する。
【００３９】
指標マップとは、圃場内の各位置又は各領域における指標（ＮＤＶＩ）を地図上で表す情報である。まず、指標マップ生成部１０３は、各画素に対応する圃場上の位置におけるＮＤＶＩを表す画素単位のＮＤＶＩマップを生成する。
図６は画素単位のＮＤＶＩマップの一例を表す。図６の例では、図５に表す圃場Ａ１の画素単位のＮＤＶＩマップＭ１が表されている。
【００４０】
ＮＤＶＩマップＭ１は、左上角の画素Ｄ１と、左下角の画素Ｄ２と、右上角の画素Ｄ３と、右下角の画素Ｄ４とを角に持つ長方形のマップである。画素Ｄ１に表された「０．３」は、図５に表す左上角の撮影領域Ｃ１の画像の左上角の画素におけるＮＤＶＩであり、画素Ｄ２に表された「−０．５」は、図５に表す左下角の撮影領域Ｃ４の画像の左下角の画素におけるＮＤＶＩである。
【００４１】
画素Ｄ４に表された「０．２」は、図５に表す右下角の撮影領域Ｃ２９の画像の右下角の画素におけるＮＤＶＩであり、画素Ｄ３に表された「０．３」は、図５に表す右上角の撮影領域Ｃ３２の画像の右上角の画素におけるＮＤＶＩである。ＮＤＶＩマップＭ１には、隣接する撮影領域の重複部分を示す画素が含まれている。指標マップ生成部１０３は、これらの画素については、各撮影領域を撮影した静止画像からそれぞれ算出されたその画素（圃場Ａ１の同一地点を示す画素）のＮＤＶＩの平均値を用いている。
【００４２】
ＮＤＶＩマップＭ１は、ドローン２０が撮影領域Ｃ３２を撮影して各部が上記動作を行うことで完成する。指標マップ生成部１０３は、本実施例では、こうして生成した画素単位のＮＤＶＩマップＭ１から、圃場Ａ１を区分する複数の領域毎の作物の生育状況を表す領域単位のＮＤＶＩマップを生成する。
図７は領域単位のＮＤＶＩマップの一例を表す。図７の例では、図５に表す撮影領域Ｃ１〜Ｃ３２に対応する区分領域Ｅ１〜Ｅ３２が表されている。
【００４３】
各区分領域は、ＮＤＶＩの平均値の大きさに応じて模様が付けられている。例えば区分領域Ｅ１、Ｅ２及びＥ８等はＮＤＶＩの平均値が０．６以上であることを示す模様が付けられている。同様に、区分領域Ｅ７及びＥ９等はＮＤＶＩの平均値が０．２以上０．６未満であることを示す模様が付けられ、区分領域Ｅ３及びＥ４等はＮＤＶＩの平均値が−０．２以上０．２未満であることを示す模様が付けられている。
【００４４】
指標マップ生成部１０３は、生成した画素単位のＮＤＶＩマップ及び領域単位のＮＤＶＩマップを、これらのマップの元になった画像の撮影情報及び撮影日時に対応付けて生育情報記録部１０４に供給する。生育情報記録部１０４は、指標マップ生成部１０３により生成されたこれらの指標マップを上述した生育情報（作物の生育状況を表す情報）として記録する。
【００４５】
生育情報記録部１０４は、記録した生育情報をユーザ（農作業者）が閲覧可能な状態で（例えばユーザに伝えられているＵＲＬ（Uniform Resource Locator）でアクセス可能なウェブページに掲載されるように）保持する。記録された生育情報はユーザが利用する端末にダウンロードすることも可能である。ユーザは、生育情報をダウンロードして、圃場Ａ１の生育状況の変化を確認したり、散水、肥料散布、農薬散布及び収穫等の農作業を行うべき時期の判断に用いたりする。
【００４６】
指標マップ生成部１０３は、生成した領域単位のＮＤＶＩマップを飛行指示部１０５に供給する。このＮＤＶＩマップの供給は、全ての撮影領域の撮影が終わった後、すなわち１回目の撮影が終わった後に行われる。飛行指示部１０５は、１回目の撮影が終わったドローン２０に対して、２回目の撮影飛行に関する指示を行う。飛行指示部１０５は本発明の「指示部」の一例である。
【００４７】
詳細には、飛行指示部１０５は、指標算出部１０２により算出される指標が所定の閾値（指標閾値）未満となる部分（この部分を以下では「低指標領域」ともいう）が作物領域に存在する場合、作物の画像の解像度を高くしてその低指標領域を撮影するようドローン２０に指示する。低指標領域について算出されたＮＤＶＩは、作物の生育が遅れていることを示している。
【００４８】
しかし、撮影される画像によってはＮＤＶＩにも誤差が生じ得るので、本当に作物の生育が遅れているとは限らない。そこで、飛行指示部１０５は、より高い精度でＮＤＶＩが算出される画像が撮影されるように、作物の画像の解像度を高くして２回目の撮影を指示する。作物の画像の解像度とは、例えば、作物が生育されている作物領域の画像において、作物領域の単位面積（例えば１平方メートル）を表す画素数によって表される。
【００４９】
作物の画像の解像度が低いほど、作物と作物以外のもの（土及び水面等）とを混合して表す画素が増えるため、作物が反射する光から算出されるＮＤＶＩの値の精度が低くなる。反対に、作物の画像の解像度が高いほど、作物だけを表す画素が増えるため、ＮＤＶＩの値の精度が高くなる。飛行指示部１０５は、本実施例では、供給されたＮＤＶＩマップが示す区分領域にＮＤＶＩの平均値が０．２（上述した指標閾値）未満の領域がある場合に、その区分領域を低指標領域と判断する。
【００５０】
図７の例では、区分領域Ｅ３、Ｅ４、Ｅ５、Ｅ６、Ｅ１２、Ｅ１３、Ｅ２７のＮＤＶＩの平均値が０．２未満なので、飛行指示部１０５は、低指標領域が作物領域に存在すると判断する。飛行指示部１０５は、本実施例では、低指標領域の指標が算出された画像の撮影がされたときよりも低空飛行をしながらその低指標領域を撮影するよう指示する。飛行高度を低くすると、撮影範囲が狭くなり、作物領域の単位面積を表す画素数が増えるので、上述した作物の画像の解像度が高くなる。従って、低空飛行を指示するということは、解像度を高くして低指標領域を撮影することを指示することにもなる。
【００５１】
より詳細には、飛行指示部１０５は、供給された領域単位のＮＤＶＩマップにおいて低指標領域として表されている区分領域の上空を全て通過し且つ最初の撮影時よりも高度を低くして撮影開始地点に戻る飛行経路を生成する。そして、飛行指示部１０５は、生成した飛行経路での飛行及びそれらの低指標領域である区分領域の撮影、すなわち２回目の撮影飛行を指示する指示データをドローン２０に送信する。
【００５２】
なお、飛行指示部１０５は、は、低指標領域が作物領域に存在しないと判断した場合は、２回目の撮影飛行ではなく、真っ直ぐ撮影開始地点に戻る帰投用の飛行経路での飛行（帰投飛行）を指示する指示データをドローン２０に送信する。ドローン２０の飛行制御部２０１は、最初の撮影飛行が終了すると、終了位置（図５の例であれば撮影領域Ｃ３２の上空）で待機（ホバリング）して、サーバ装置１０からの指示データを待つ。
【００５３】
なお、飛行制御部２０１は、待機時間が所定時間を超えた場合は指示を催促する催促データをサーバ装置１０に送信してもよい。その場合、飛行指示部１０５は、低指標領域の判断が完了していれば指示データを送信し、完了していなければ例えば帰投飛行を指示する指示データをドローン２０に送信する。飛行制御部２０１は、指示データを受け取ると、その指示データが示す飛行経路で飛行して、撮影開始地点まで自機を飛行させる。
【００５４】
図８は２回目の撮影飛行における飛行経路の一例を表す。図８の例では、ドローン２０は、図７に表す区分領域Ｅ３２から低指標領域である区分領域Ｅ２７に向かい、区分領域Ｅ２７を飛行する。ここで、２回目の撮影飛行では飛行高度が下がっているため、例えば撮影範囲が４分の１に狭くなっているものとする。
【００５５】
そこで、飛行指示部１０５は、区分領域Ｅ２７を４分割した分割領域の上空をそれぞれ飛行して各分割領域を撮影する撮影飛行を指示する。飛行指示部１０５は、低指標領域である他の区分領域についても同様に通過する飛行経路Ｂ２での撮影飛行を指示している。飛行制御部２０１がこの飛行経路Ｂ２で自機を飛行させ、撮影部２０４がそれらの区分領域の撮影を行うことで、低指標領域である各区分領域を撮影した画像が作物画像取得部１０１により取得される。
【００５６】
この後は、指標算出部１０２による指標（ＮＤＶＩ）の算出と、指標マップ生成部１０３による指標マップの生成が行われる。この際、指標マップ生成部１０３は、撮影が行われた分割領域毎に生育状況を表す指標マップを生成してもよいが、最初の撮影だけで生成された指標マップと比較しやすくするため、最初の撮影時と同様に、区分領域毎に生育状況を表す指標マップを生成する。
【００５７】
以上で述べた２回目の撮影が行われると、作物の画像の解像度が高くなるため、最初の撮影では低指標領域であると判断された区分領域でも、より実態を表すＮＤＶＩが算出されて低指標領域ではないと判断されることが起こり得る。
図９は２回目の領域単位のＮＤＶＩマップの一例を表す。図９の例では、図７において低指標領域であると判断された区分領域Ｅ３、Ｅ６、Ｅ２７が低指標領域ではないと判断される区分領域に変化したＮＤＶＩマップＭ３が表されている。
【００５８】
生育情報記録部１０４は、こうして２回目に生成された画素単位のＮＤＶＩマップ及び領域単位のＮＤＶＩマップを生育情報として記録する。その際、生育情報記録部１０４は、最初の撮影で生成された生育情報（例えば図７に表す領域単位のＮＤＶＩマップＭ２）を、２回目の撮影で生成された生育情報（例えば図９に表す領域単位のＮＤＶＩマップＭ３）で上書きする（上書きせずに両方記録してもよい）。これにより、より精度の高い生育情報だけが記録されることになる。
【００５９】
農業支援システム１が備える各装置は、上記の構成に基づいて、作物の生育情報を記録する記録処理を行う。
図１０は記録処理における各装置の動作手順の一例を表す。この動作手順は、ユーザによりドローン２０の撮影飛行開始の操作が行われることを契機に開始される。まず、ドローン２０（飛行制御部２０１、飛行部２０２及びセンサ測定部２０３）は、記憶している圃場範囲情報に基づき圃場上空での飛行を開始する（ステップＳ１１）。
【００６０】
次に、ドローン２０（撮影部２０４）は、圃場上空からの各撮影領域の撮影を開始し（ステップＳ１２）、撮影を行う度に、撮影した静止画像と、撮影情報（撮影したときの位置、方位及び高度を示す情報）とを示す画像データを生成してサーバ装置１０に送信する（ステップＳ１３）。サーバ装置１０（作物画像取得部１０１）は、送信されてきた画像データが示す静止画像を作物領域の画像として取得する（ステップＳ１４）。
【００６１】
次に、サーバ装置１０（指標算出部１０２）は、取得された作物領域の画像に基づいてその画像に写る作物の生育状況を表す指標（ＮＤＶＩ）を算出する（ステップＳ１５）。続いて、サーバ装置１０（指標マップ生成部１０３）は、算出された指標に基づいて圃場の作物の生育状況を示す指標マップを生成する（ステップＳ１６）。次に、サーバ装置１０（生育情報記録部１０４）は、生成された指標マップを生育情報として記録する（ステップＳ１７）。
【００６２】
続いて、サーバ装置１０（飛行指示部１０５）は、ステップＳ１６で生成された指標マップに基づいて、低指標領域が作物領域に存在するか否かを判断する（ステップＳ２１）。サーバ装置１０は、ステップＳ２１で低指標領域が存在しない（ＮＯ）と判断した場合にはこの動作手順を終了する。ステップＳ２１で低指標領域が存在する（ＹＥＳ）と判断した場合には、サーバ装置１０（飛行指示部１０５）は、解像度を高くして低指標領域を撮影するよう指示する指示データをドローン２０に送信する（ステップＳ２２）。
【００６３】
ドローン２０（飛行制御部２０１、飛行部２０２及びセンサ測定部２０３）は、送信されてきた指示データが示す指示に従い２回目の飛行を開始する（ステップＳ２３）。次に、ドローン２０（撮影部２０４）は、２回目の撮影を開始し（ステップＳ２４）、撮影を行う度に画像データを生成してサーバ装置１０に送信する（ステップＳ２５）。サーバ装置１０（作物画像取得部１０１）は、２回目に送信されてきた画像データが示す静止画像を作物領域の画像として取得する（ステップＳ２６）。
【００６４】
次に、サーバ装置１０（指標算出部１０２）は、取得された作物領域の画像に基づいて２回目の指標（ＮＤＶＩ）を算出する（ステップＳ２７）。続いて、サーバ装置１０（指標マップ生成部１０３）は、算出された指標に基づいて２回目の指標マップを生成する（ステップＳ２８）。そして、サーバ装置１０（生育情報記録部１０４）は、生成された２回目の指標マップを生育情報として記録し（ステップＳ２９）、この動作手順を終了する。
【００６５】
圃場撮影の際の飛行高度を高くするほど撮影範囲が広くなり飛行時間を短くすることができる。一方、撮影範囲を広くすると作物の画像の解像度が低くなり、ＮＤＶＩの精度が低くなる。本実施例では、最初の撮影では飛行高度を高くして作物を撮影するドローン２０の飛行時間を短くしつつ、２回目の撮影では作物の画像の解像度を高くすることで、撮影された画像から得られるＮＤＶＩの精度を高めることができる。
【００６６】
圃場に水たまりがあったり圃場が水田であったりすると、水面で反射した太陽光がデジタルカメラのレンズに入射して、撮影した画像中に極端に明るい画素が含まれてＮＤＶＩを算出する際の誤差を生む要因になる場合がある。この反射光は、ドローン２０から見て太陽がある方向だけではなく、水面が波打っていれば様々な方向から入射してくる。本実施例では、２回目の撮影では１回目よりも飛行高度を下げて撮影範囲を狭くしているので、レンズに入射する反射光が少なくなり、その点でもＮＤＶＩの精度を高めることができる。
【００６７】
（２）変形例
上述した実施例は本発明の実施の一例に過ぎず、以下のように変形させてもよい。また、実施例及び各変形例は必要に応じてそれぞれ組み合わせてもよい。その際は、各変形例について優先順位を付けて（各変形例を実施すると競合する事象が生じる場合にどちらを優先するかを決める順位付けをして）実施してもよい。
【００６８】
また、具体的な組み合わせ方法として、例えば共通する値等（値、変化量又は指標等のこと。例えば指標閾値、その変化量又はＮＤＶＩの精度等）を求めるために異なるパラメータを用いる変形例を組み合わせて、それらのパラメータを共に用いて共通する値等を求めてもよい。また、個別に求めた値等を何らかの規則に従い合算して１つの値等を求めてもよい。また、それらの際に、用いられるパラメータ毎に異なる重み付けをしてもよい。
【００６９】
（２−１）区分領域
指標マップ生成部１０３は、実施例では撮影範囲に対応する領域を区分領域として領域単位のＮＤＶＩマップを生成したが、区分領域はこれに限らない。例えば複数の撮影範囲を１つの区分領域としてもよいし、１つの撮影領域を複数に分割した分割領域に対応する領域を区分領域としてもよい。また、各区分領域の形及び大きさが統一されていてもよいし揃っていなくてもよい。
【００７０】
（２−２）指標の精度
実施例では指標閾値が固定されていたが、指標閾値を動的に変化させてもよい。
図１１は本変形例で実現される機能構成を表す。図１１では、図４に表す各部に加えて指標精度判断部１０６を備えるサーバ装置１０ａが表されている。
【００７１】
指標精度判断部１０６は、指標算出部１０２により算出された指標の精度を判断する。指標精度判断部１０６は本発明の「判断部」の一例である。指標精度判断部１０６には、例えば、指標算出部１０２からＮＤＶＩの算出の際に用いられたピクセル値（ＩＲ、Ｒ）が供給される。指標精度判断部１０６は、供給されたピクセル値の大きさに基づいて指標の精度を判断する。
【００７２】
例えばＩＲ＝２０、Ｒ＝１０の場合もＩＲ＝２００、Ｒ＝１００の場合も、ＮＤＶＩは１０÷３０又は１００÷３００で０．３３３・・・である。これらのピクセル値に１０ずつ誤差が生じた場合、ＩＲ＝３０、ＩＲ＝２０だとＮＤＶＩ＝１０÷５０＝０．２となり、ＩＲ＝２１０、Ｒ＝１１０だとＮＤＶＩ＝１００÷３２０＝０．３１２・・・となる。このように、ＮＤＶＩは、ＩＲ、Ｒのピクセル値が小さいほど、これらのピクセル値のわずかな誤差がＮＤＶＩの大きな誤差となって現れる。
【００７３】
指標精度判断部１０６は、例えばＩＲ、Ｒのピクセル値の平均値とＮＤＶＩの精度とを対応付けた精度テーブルを用いて精度を判断する。
図１２は精度テーブルの一例を表す。図１２の例では、「Ａｖｅ１未満」、「Ａｖｅ１以上Ａｖｅ２未満」、「Ａｖｅ２以上」というピクセル値の平均値に「低」、「中」、「高」というＮＤＶＩの精度が対応付けられている。
【００７４】
指標精度判断部１０６は、供給されたピクセル値の平均値に精度テーブルで対応付けられている精度を指標算出部１０２により算出された指標の精度として判断する。この場合、指標精度判断部１０６は、供給されたピクセル値の平均値が大きいほどＮＤＶＩの精度が高いと判断する。指標精度判断部１０６は、こうして判断した精度を飛行指示部１０５に通知する。
【００７５】
飛行指示部１０５は、指標精度判断部１０６により判断された精度が低いほど大きな値を指標閾値として用いる。飛行指示部１０５は、指標の精度と指標閾値とを対応付けた閾値テーブルを用いて指標閾値を決定する。
図１３は閾値テーブルの一例を表す。図１３の例では、「高」、「中」、「低」というＮＤＶＩの精度に、「Ｔｈ１」、「Ｔｈ２」、「Ｔｈ３」（Ｔｈ１＜Ｔｈ２＜Ｔｈ３）という指標閾値が対応付けられている。
【００７６】
飛行指示部１０５は、指標精度判断部１０６から通知された精度に閾値テーブルで対応付けられている指標閾値を、低指標領域の有無を判断する際に用いる指標閾値として決定する。飛行指示部１０５は、決定した指標閾値を指標マップ生成部１０３に通知する。指標マップ生成部１０３は、通知された指標閾値未満の区分領域を表す領域単位のＮＤＶＩマップを生成して飛行指示部１０５に供給する。
【００７７】
飛行指示部１０５は、こうして供給された領域単位のＮＤＶＩマップを用いて低指標領域の有無を判断し、それ以降は実施例と同様に指示を行う。このように、本変形例では、算出されるＮＤＶＩの精度が低いことが見込まれる場合には、指標閾値を大きくして２回目の撮影が行われやすいようにしている。これにより、指標閾値を固定させる場合に比べて、より正確な生育状況を示す生育情報を記録することができる。
【００７８】
一方、本変形例では、算出されるＮＤＶＩの精度が高いことが見込まれる場合には、指標閾値を小さくして２回目の撮影が行われにくいようにしている。これにより、指標閾値を固定させる場合に比べて、生育情報の正確性の低下を抑えつつ、作物領域の撮影に要する時間を短くすることができる。なお、指標の精度の判断方法は上記方法に限らず、例えば過去に算出された指標との差分に基づき判断する方法が用いられてもよい。
【００７９】
その場合、指標精度判断部１０６には、指標マップ生成部１０３から領域単位のＮＤＶＩマップが供給される。指標精度判断部１０６は、供給されたＮＤＶＩマップと同じ圃場について記録された領域単位のＮＤＶＩマップを生育情報記録部１０４から読み出す。指標精度判断部１０６は、例えば、前回の撮影時に記録されたＮＤＶＩマップが示す区分領域の指標の平均値と、今回の撮影で生成されたＮＤＶＩマップが示す区分領域の指標の平均値との差分を、各区分領域について算出し、その差分の平均値を算出する。
【００８０】
指標精度判断部１０６は、例えばこの差分の平均値とＮＤＶＩの精度とを対応付けた精度テーブルを用いて精度を判断する。
図１４は精度テーブルの別の一例を表す。図１４の例では、「Ｄｉｆ１未満」、「Ｄｉｆ１以上Ｄｉｆ２未満」、「Ｄｉｆ２以上」という差分の平均値に「高」、「中」、「低」というＮＤＶＩの精度が対応付けられている。指標精度判断部１０６は、この精度テーブルを用いることで、算出した差分の平均値が大きいほどＮＤＶＩの精度が低いと判断する。
【００８１】
後は、上記方法と同様に、飛行指示部１０５が、指標精度判断部１０６により判断された精度が低いほど大きな値を指標閾値として用いて低指標領域の有無を判断する。この場合も、指標閾値を固定させる場合に比べて、より正確な生育状況を示す生育情報を記録することができるし、生育情報の正確性の低下を抑えつつ、作物領域の撮影に要する時間を短くすることができる。
【００８２】
また、上記変形例で述べたように撮影領域よりも小さな区分領域を用いる場合に、撮影された画像の中央からの離れ具合に基づき指標の精度を判断する方法が用いられてもよい。その場合、指標マップ生成部１０３は、領域単位のＮＤＶＩマップと、ＮＤＶＩの算出に用いられた画像が共通する区分領域を示す情報とを指標精度判断部１０６に供給する。指標精度判断部１０６は、供給されたＮＤＶＩマップに含まれる各区分領域におけるＮＤＶＩの精度を、撮影された画像の中央からの距離が長いほど低いと判断する。
【００８３】
図１５は撮影領域が共通する区分領域の一例を表す。図１５では、縦３列、横３列に並んだ区分領域Ｅ１１１〜Ｅ１１９が表されている。この場合、指標精度判断部１０６は、中央の区分領域Ｅ１１５におけるＮＤＶＩの精度を「高」と判断し、区分領域Ｅ１１５の上下左右に隣接する区分領域Ｅ１１２、Ｅ１１４、Ｅ１１６、Ｅ１１８のＮＤＶＩの精度を「中」と判断し、角に位置する区分領域Ｅ１１１、Ｅ１１３、Ｅ１１７、Ｅ１１９のＮＤＶＩの精度を「低」と判断する。
【００８４】
撮影装置２７のようなデジタルカメラで撮影した画像は、画面の周辺部が膨らむ樽型収差、画面周辺が糸巻状に引っ込む糸巻収差及び画面の周辺部が暗くなるビネット等の現象により画面の中央から離れるほど本来の画像との差異が大きくなる。そのため、図１５の例のようにＮＤＶＩの精度が判断されることで、精度が低い区分領域については２回目の撮影がされやすくして、より正確な生育状況を示す生育情報を記録することができる。
【００８５】
（２−３）飛行可能な距離
指標閾値を動的に変化させる方法として上記変形例とは異なる方法が用いられてもよい。
図１６は本変形例で実現される機能構成を表す。図１６では、図４に表す各部に加えて距離情報取得部１０７を備えるサーバ装置１０ｂが表されている。距離情報取得部１０７は、ドローン２０の残りの飛行可能距離を示す情報を取得する。距離情報取得部１０７は本発明の「距離取得部」の一例である。
【００８６】
残りの飛行可能距離とは、例えばバッテリーが１００％充電されている場合の飛行可能距離が３０００ｍである場合に、バッテリーの残量が５０％であれば１５００ｍが残りの飛行可能距離となる。本変形例では、ドローン２０が１回目の撮影を終えて指示データの待機状態になったときに、センサ測定部２０３がバッテリーの残量を測定し、撮影部２０４が、画像データを送信する際に合わせてバッテリーの残量を示す残量データを送信する。
【００８７】
距離情報取得部１０７は、ドローン２０のバッテリーが１００％充電されている場合の飛行可能距離を予め記憶しておき、送信されてきた残量データが示す残量の割合をその飛行可能距離に乗じた距離を残りの飛行可能距離を示す情報として取得する。距離情報取得部１０７は、取得した残りの飛行可能距離を示す距離情報を飛行指示部１０５に供給する。飛行指示部１０５は、距離情報取得部１０７により取得された距離情報が示す飛行可能距離が長いほど大きな値を指標閾値として用いる。
【００８８】
飛行指示部１０５は、飛行可能距離と指標閾値とを対応付けた閾値テーブルを用いて指標閾値を決定する。
図１７は閾値テーブルの一例を表す。図１７の例では、「Ｄｉｓ１未満」、「Ｄｉｓ１以上Ｄｉｓ２未満」、「Ｄｉｓ２以上」という飛行可能距離に、「Ｔｈ１」、「Ｔｈ２」、「Ｔｈ３」（Ｔｈ１＜Ｔｈ２＜Ｔｈ３）という指標閾値が対応付けられている。
【００８９】
飛行指示部１０５は、距離情報取得部１０７から供給された距離情報が示す飛行可能距離に閾値テーブルで対応付けられている指標閾値を用いて２回目に撮影する低指標領域を決定し、決定した低指標領域を撮影する指示を行う。これにより、１回目の撮影が終了したときの残りの飛行可能距離が長いときほど２回目の撮影がされる領域が多くなるので、２回目の撮影飛行の飛行距離も長くなりやすい。その結果、２回目の撮影飛行の終了時のバッテリーの残量は少なくなるが、その分精度の高い画像が多く撮影されるので、より正確な生育状況を示す生育情報を記録することができる。
【００９０】
なお、距離情報の取得方法は上記の方法に限らない。例えばドローン２０が自機のバッテリーの残量から残りの飛行可能距離を算出し、算出した飛行可能距離を距離情報取得部１０７が取得してもよい。また、飛行可能距離を算出しなくても、バッテリーの残量を示す残量情報が距離情報として用いられてもよい。その場合、飛行指示部１０５は、残量情報と指標閾値とを対応付けた閾値テーブルを用いて指標閾値を決定すればよい。また、他にも、圃場を含む地域の風速及び風向きを示す情報が距離情報として用いられてもよい。
【００９１】
その場合、飛行指示部１０５は、例えば２回目の撮影飛行の際の飛行経路を飛行する方向毎に分解し、それらの方向に飛行する際の風の影響から飛行可能距離を補正する（逆風なら短く補正し、追い風なら長く補正する）。飛行指示部１０５は、そうして補正した飛行可能距離に閾値テーブルで対応付けられている指標閾値を用いて２回目に撮影する低指標領域を決定する。これにより、風に関する情報を考慮しない場合に比べて、２回目の撮影飛行においてバッテリーの残量が足りないという事態を起こりにくくすることができる。
【００９２】
（２−４）低指標領域の密度
指標閾値を動的に変化させる方法として上記の各変形例とは異なる方法が用いられてもよい。本変形例では、指標マップ生成部１０３が、まず、指標閾値として仮の閾値を用いて領域単位のＮＤＶＩマップを生成する。
【００９３】
図１８Ａ〜１８Ｄは本変形例の領域単位のＮＤＶＩマップの例を表す。図１８Ａ〜１８Ｄでは、ＮＤＶＩが指標閾値未満の区分領域（低指標領域）に模様を付けて表している。図１８Ａの例では区分領域Ｅ５、Ｅ１５、Ｅ２７が低指標領域となり、図１８Ｂの例では区分領域Ｅ６、Ｅ１２、Ｅ１４が低指標領域となっている。指標マップ生成部１０３は、この仮の閾値を用いて生成した領域単位のＮＤＶＩマップを飛行指示部１０５に供給する。
【００９４】
飛行指示部１０５は、指標閾値として仮の閾値を定めた場合に指標がその仮の閾値未満となる部分（低指標領域）の位置の偏りが大きいほど大きな値を仮の閾値に代えて指標閾値として用いる。飛行指示部１０５は、例えば次のように位置の偏りの大きさを判断する。飛行指示部１０５は、全て及び低指標領域に外接する長方形に囲まれた領域（図１８Ａでは領域Ｆ１、図１８Ｂでは領域Ｆ２）を定め、その領域における低指標領域の密度を算出する。
【００９５】
領域Ｆ１の場合は密度が３÷１８＝６分の１となり、領域Ｆ２の場合は密度が３÷６＝２分の１となる。飛行指示部１０５は、この密度の値が大きいほど、低指標領域が特定の領域に集中していることを表す、すなわち、低指標領域の位置の偏りが大きいと判断する。飛行指示部１０５は、低指標領域の位置の偏りを示す値（偏り値）と指標閾値とを対応付けた閾値テーブルを用いて指標閾値を決定する。
【００９６】
図１９は閾値テーブルの一例を表す。図１９の例では、「０．２５未満」、「０．２５以上０．５未満」、「０．５以上」という偏り値に、「Ｔｈ１」、「Ｔｈ２」、「Ｔｈ３」（Ｔｈ１＜Ｔｈ２＜Ｔｈ３）という指標閾値が対応付けられている。飛行指示部１０５は、算出した密度の値（偏り値）に閾値テーブルで対応付けられている指標閾値を仮の閾値に代えて用いて２回目に撮影する低指標領域を決定し、決定した低指標領域を撮影する指示を行う。
【００９７】
仮の閾値よりも指標閾値を大きくすると、低指標領域が周囲に広がることになりやすい。例えば、仮の閾値を用いた場合の低指標領域に隣接する区分領域が低指標領域になったとする。図１８Ｃは、図１８Ａに表す低指標領域が隣接する区分領域に広がった場合のＮＤＶＩマップを表し、図１８Ｄは、図１８Ｂに表す低指標領域が隣接する区分領域に広がった場合のＮＤＶＩマップを表す。
【００９８】
図１８Ａの例だと低指標領域の位置の偏りが小さいので、図１８Ｃに表すように新たな低指標領域が増えても低指標領域同士の間に隙間が残っている。一方、図１８Ｂの例だと低指標領域の位置の偏りが大きいので、図１８Ｄに表すように新たな低指標領域が隙間を埋めるように増えていて、低指標領域が連続するようになっている。その結果、図１８Ｄの例の方が図１８Ｃの例に比べて２回目の撮影飛行の飛行距離が少なくて済むようになっている。
【００９９】
このように、低指標領域の位置の偏りが大きいほど、指標閾値を大きくしたときの飛行距離の増加が抑えられる。本変形例では、低指標領域の位置の偏りを考慮せずに指標閾値を変動させる場合に比べて、２回目の撮影飛行においてバッテリーが過度に消費されることを抑えつつ、バッテリーの残量を有効に利用してより正確な生育状況を示す生育情報を記録することができる。
【０１００】
なお、偏り値は上述した値に限らない。例えば、低指標領域と他の低指標領域との距離の平均値（これが小さいほど低指標領域同士の距離が近く位置が集中している、すなわち位置の偏りが大きいことを表す）を偏り値として用いてもよい。これ以外にも、低指標領域の位置の偏りを示す値であれば、どのような値が用いられてもよい。
【０１０１】
（２−５）寄り道の大きさ
指標閾値を動的に変化させる方法として上記の各変形例とは異なる方法が用いられてもよい。本変形例では、上記変形例と同様に、指標マップ生成部１０３が、まず、指標閾値として仮の閾値を用いて領域単位のＮＤＶＩマップを生成する。
【０１０２】
図２０Ａ〜２０Ｄは本変形例の領域単位のＮＤＶＩマップの例を表す。図２０Ａ〜２０Ｄでは、ＮＤＶＩが指標閾値未満の区分領域（低指標領域）に模様を付けて表している。図２０Ａの例では区分領域Ｅ１２、Ｅ２１が低指標領域となり、図２０Ｂの例では区分領域Ｅ９、Ｅ２４が低指標領域となっている。指標マップ生成部１０３は、この仮の閾値を用いて生成した領域単位のＮＤＶＩマップを飛行指示部１０５に供給する。
【０１０３】
飛行指示部１０５は、指標閾値として仮の閾値を定めた場合にドローン２０が着陸予定地点に向かう経路とＮＤＶＩが仮の閾値未満となる部分との距離が短いほど大きな値を仮の閾値に代えて指標閾値として用いる。飛行指示部１０５は、図２０Ａ〜２０Ｄの例では、区分領域Ｅ３２の上空から区分領域Ｅ１に真っ直ぐ向かう経路Ｂ３を着陸予定地点に向かう経路として仮決めする。飛行指示部１０５は、仮決めした経路Ｂ３と低指標領域との距離を算出する。
【０１０４】
飛行指示部１０５は、図２０Ａの例であれば、経路Ｂ３と低指標領域であるＥ１２、Ｅ２１との距離Ｌ１、Ｌ２の合計を算出し、図２０Ｂの例であれば、経路Ｂ３と低指標領域であるＥ９、Ｅ２４との距離の合計を０（経路Ｂ３が両低指標領域を通過するため）と算出する。飛行指示部１０５は、仮決め経路及び低指標領域の距離と指標閾値とを対応付けた閾値テーブルを用いて指標閾値を決定する。
【０１０５】
図２１は閾値テーブルの一例を表す。図２１の例では、「Ｌ２１以上」、「Ｌ１１以上Ｌ２１未満」、「Ｌ１１未満」という距離に、「Ｔｈ１」、「Ｔｈ２」、「Ｔｈ３」（Ｔｈ１＜Ｔｈ２＜Ｔｈ３）という指標閾値が対応付けられている。飛行指示部１０５は、算出した密度の値に閾値テーブルで対応付けられている指標閾値を仮の閾値に代えて用いて２回目に撮影する低指標領域を決定し、決定した低指標領域を撮影する指示を行う。
【０１０６】
上記のずれ距離が大きいほど、２回目の撮影飛行において仮決めした経路Ｂ３を外れて寄り道する距離が大きくなる。図２０Ｃは、指標閾値を大きくして図２０Ａに表す低指標領域が広がった場合の２回目の撮影飛行の飛行経路Ｂ４を表し、図２０Ｄは、指標閾値を大きくして図２０Ｂに表す低指標領域が広がった場合の飛行経路Ｂ５を表す。
【０１０７】
寄り道の大きさを考慮しないで図２０Ａ、２０Ｂのどちらの場合も指標閾値を大きくすると、飛行経路Ｂ５を飛行する場合に比べて、飛行経路Ｂ４を飛行する場合は距離が長いのでバッテリー切れの可能性が高くなる。本変形例では、上記のとおりずれ距離が大きいほど指標閾値を小さくすることで、ずれ距離の大きさを考慮しない場合に比べて、ずれ距離が大きい場合に低指標領域が広がらないようにして２回目の撮影飛行においてバッテリーの残量が足りないという事態を起こりにくくすることができる。
【０１０８】
（２−６）低空での飛行高度
飛行指示部１０５は、実施例では、２回目の撮影飛行において１回目よりも飛行高度を下げるよう指示したが、その際の飛行高度についてより詳細に指示を行ってもよい。具体的には、飛行指示部１０５は、低空飛行の際に作物の種類に応じた高さ以上の高度を維持するよう指示してもよい。
【０１０９】
飛行指示部１０５は、作物の種類及び飛行高度を対応付けた高度テーブルを用いて２回目の飛行撮影における飛行高度を決定する。
図２２は高度テーブルの一例を表す。図２２の例では、「キャベツ、大根、・・」、「稲、小麦、・・」、「トウモロコシ、さとうきび、・・」という作物の種類に、「Ｈ１」、「Ｈ２」、「Ｈ３」（Ｈ１＜Ｈ２＜Ｈ３）という飛行高度が対応付けられている。この高度テーブルでは、丈の低い作物ほど低い飛行高度が対応付けられている。
【０１１０】
本変形例では、ユーザが各圃場において生育されている作物の種類を予め登録しており、飛行指示部１０５は、登録された作物の種類を、圃場を識別する圃場ＩＤに対応付けて記憶しておく。ドローン２０の撮影部２０４は、画像データを送信する際に圃場ＩＤを付加して送信する。指標マップ生成部１０３は、この圃場ＩＤに対応付けてＮＤＶＩマップを生成して飛行指示部１０５に供給する。
【０１１１】
飛行指示部１０５は、供給されたＮＤＶＩマップに基づき２回目の撮影飛行の指示を行う際に、そのＮＤＶＩマップに対応付けられている圃場ＩＤに対応付けて記憶している作物の種類を読み出し、その作物の種類に高度テーブルで対応付けられている飛行高度での飛行を指示する。高度テーブルでは、各種類の作物がドローン２０のローターが起こす風（ダウンウィンド）によって倒れることがない飛行高度のうち、できるだけ低い飛行高度が定められているものとする。
【０１１２】
例えばどの種類の作物でも倒さないようにするだけなら、高度テーブルにおける最も高い飛行高度Ｈ３で常に飛行させる方法も考えられる。それに比べて、本変形例の方法を用いれば、作物をダウンウィンドで倒さないようにしつつ、できるだけ飛行高度を低くすることで、作物の画像の解像度を向上させて、より正確な生育状況を示す生育情報を記録することができる。
【０１１３】
なお、図２２の例では、丈の低い作物ほど低い飛行高度が対応付けられていたが、これに限らず、丈が高くても風に強い種類の作物については低い飛行高度が対応付けられていてもよい。要するに、飛行指示部１０５が指示した高度で飛行しても作物がダウンウィンドにより倒れることがないような飛行高度が対応付けられていればよい。
【０１１４】
（２−７）指標の補正
２回目の撮影で得られた精度の高い指標を用いて、１回目の撮影で得られた指標が補正されてもよい。本変形例では、指標算出部１０２は、まず、実施例と同様に、飛行指示部１０５による指示に従いドローン２０が２回目の撮影飛行で撮影した画像に基づいて、１回目の撮影で低指標領域であった部分のＮＤＶＩを算出する。
【０１１５】
指標算出部１０２は、そうして算出したＮＤＶＩと、その低指標領域について先に算出したＮＤＶＩとの差分に応じて先に撮影された画像全体についてのＮＤＶＩを補正する。指標算出部１０２は、例えば、低指標領域毎に１回目の撮影で算出したＮＤＶＩと２回目の撮影で算出したＮＤＶＩとの差分を算出し、全低指標領域の差分の平均値を算出する。この差分の平均値は、１回目のＮＤＶＩとそれよりも精度が高い２回目のＮＤＶＩとの差分の傾向を表している。
【０１１６】
指標算出部１０２は、この差分の平均値を補正値として用いて、２回目の撮影を行わなかった区分領域のＮＤＶＩ（指標閾値以上だったＮＤＶＩ）に補正値を加える補正を行う。
図２３は補正の一例を表す。図２３では、１回目、２回目の撮影で算出された８つの低指標領域（太線で囲まれた領域）のＮＤＶＩがそれぞれ表されている。
【０１１７】
この例では、１回目と２回目で０．０が−０．１（差分：−０．１）、−０．３が−０．３（差分：０．０）、０．１が０．２（差分：＋０．１）、−０．４が−０．３（差分：＋０．１）、−０．３が−０．２（差分：＋０．１）、０．１が０．２（差分：＋０．１）、−０．２が−０．１（差分：＋０．１）、−０．１が０．１（差分：＋０．２）へ変化している。
【０１１８】
この場合の差分の平均値は＋０．６÷８＝＋０．０７５となる。指標算出部１０２は、低指標領域以外の区分領域のＮＤＶＩに０．０７５を加えた値を、補正後のＮＤＶＩとして算出する。本変形例によれば、上記の補正を行わない場合に比べて、１回目よりも作物の画像の解像度を高くした２回目の撮影が行われない区分領域におけるＮＤＶＩの値を、より正確な値に近づけることができる。
【０１１９】
（２−８）反射光の除外
指標算出部１０２は、実施例では全ての画素についてＮＤＶＩを算出したが、これに限らない。例えば、撮影された画像の中には上述したように太陽光の反射光を表す画素が含まれている場合があるので、指標算出部１０２は、そのような画像についてはＮＤＶＩを算出しないようにしてもよい。
【０１２０】
本変形例では、指標算出部１０２は、作物画像取得部１０１により取得された作物領域の画像の画素のうち明るさが所定の基準以上の画素を除いてＮＤＶＩを算出する。各画素は、近赤外領域の波長の光を示すピクセル値（ＩＲ）の他に、可視光の３原色である赤色、緑色、青色をそれぞれ示すピクセル値（Ｒ、Ｇ、Ｂ）で表される。指標算出部１０２は、例えば、３原色のピクセル値がいずれも閾値以上である場合に、明るさが所定の基準以上の画素であると判断する。
【０１２１】
指標算出部１０２がこうして判断した画素を除いた画素についてＮＤＶＩを算出することで、反射光を表す画素を除外しない場合に比べて、算出されるＮＤＶＩの精度を高くすることができる。なお、ＮＤＶＩの算出にはＧ、Ｂのピクセル値は不要であるが、これらの色の光も撮影しておくことで、ＲＧＢのピクセル値がいずれも高い画素、すなわち色が白色に近い反射光の画素をより適切に除外することができる。
【０１２２】
（２−９）ズーム
飛行指示部１０５は、実施例では、１回目の撮影よりも低空飛行をすることで作物の画像の解像度を高くするよう指示したが、解像度を高くする方法はこれに限らない。ドローン２０の撮影装置２７が焦点距離を変化させることができるズームレンズを有している場合には、飛行指示部１０５は、低指標領域の指標が算出された画像の撮影がされたときよりも焦点距離を長くしてその低指標領域を撮影するよう指示する。
【０１２３】
焦点距離を長くすると、撮影領域が狭くなる代わりに、作物領域の単位面積を表す画素数が増えるので、上述した作物の画像の解像度が高くなる。従って、焦点距離を長くする指示を行うということは、解像度を高くして低指標領域を撮影することを指示することにもなる。本変形例でも、実施例と同様に、２回目の撮影では作物の画像の解像度を高くすることで、撮影された画像から得られるＮＤＶＩの精度を高めることができる。
【０１２４】
なお、実施例のように低空飛行を指示するだけの場合、撮影装置２７が単焦点のレンズを有していればよいので、ズームレンズを用いる場合に比べて、ドローン２０を軽量にすることができる。また、単焦点レンズの方が明るい画像が撮れる傾向にあるので、ズームレンズを用いる場合に比べて、ピクセル値が大きくなり、図１１の説明で述べたようにＮＤＶＩの精度を高くすることができる。
【０１２５】
（２−１０）撮影範囲
飛行指示部１０５は、実施例では作物の画像の解像度を高くするよう指示したが、これに限らず、作物の画像の解像度は変えなくても、撮影範囲を狭くして低指標領域を撮影するよう指示してもよい。
【０１２６】
この場合、ドローン２０の撮影装置２７は、レンズの外側に開閉可能なシャッターを有し、このシャッターの開き具合を変化させることで焦点距離を変えずに画角を変化させることができるものとする（シャッターで隠された部分が黒くなった画像が撮影される）。このように撮影範囲を狭くするだけでも、上述した反射光（水面で反射した太陽光）を表す画素が少なくなるので、算出されるＮＤＶＩの精度を高めることができる。
【０１２７】
（２−１１）生育状況を表す指標
実施例では、生育状況を表す指標としてＮＤＶＩが用いられたが、これに限らない。例えば、葉色値（葉の色を示す値）、植被率（植被領域の単位面積あたりの占有率）、ＳＰＡＤ（葉緑素含量）、草丈又は茎数等が用いられてもよい。要するに、作物の生育状況を表しており、且つ、撮影された作物領域の画像から算出可能な値であれば、どのような値が生育状況を表す指標として用いられてもよい。
【０１２８】
（２−１２）飛行体
実施例では、自律飛行を行う飛行体として回転翼機型の飛行体が用いられたが、これに限らない。例えば飛行機型の飛行体であってもよいし、ヘリコプター型の飛行体であってもよい。また、自律飛行の機能も必須ではなく、割り当てられた飛行空域を割り当てられた飛行許可期間に飛行することができるのであれば、例えば遠隔から操縦者によって操作されるラジオコントロール型（無線操縦型）の飛行体が用いられてもよい。
【０１２９】
（２−１３）各部を実現する装置
図４等に表す各機能を実現する装置がそれらの図とは異なっていてもよい。例えばサーバ装置が備える全ての機能又は一部の機能をドローンが備えていてもよく、例えばドローンが自ら指標の算出、生育情報の記録及び２回目の撮影飛行の指示を行ってもよい。
【０１３０】
その場合はドローンのプロセッサが本発明の「情報処理装置」の一例となる。また、サーバ装置の機能をユーザが利用するユーザ端末（ノートパソコン又はスマートフォン等）が実現してもよい。その場合はユーザ端末が本発明の「情報処理装置」の一例となる。また、各機能が行う動作を他の機能が行ってもよいし、新たな機能に行わせてもよい。例えば指標算出部１０２が行う動作（指標の算出動作）を指標マップ生成部１０３が行ってもよい。
【０１３１】
また、例えば指標マップ生成部１０３が行う動作を分離して１回目のＮＤＶＩマップを生成する機能と２回目のＮＤＶＩマップを生成する機能を新たに設けてもよい。また、サーバ装置が備える各機能を２以上の装置がそれぞれ実現してもよい。要するに、農業支援システム全体としてこれらの機能が実現されていれば、農業支援システムが何台の装置を備えていてもよい。
【０１３２】
（２−１４）発明のカテゴリ
本発明は、上述したサーバ装置のような情報処理装置と、ドローンのような飛行体（ドローンは情報処理装置を兼ねる場合もある）の他、それらの装置及び飛行体を備える農業支援システムのような情報処理システムとしても捉えられる。また、本発明は、各装置が実施する処理を実現するための情報処理方法としても捉えられるし、各装置を制御するコンピュータを機能させるためのプログラムとしても捉えられる。このプログラムは、それを記憶させた光ディスク等の記録媒体の形態で提供されてもよいし、インターネット等のネットワークを介してコンピュータにダウンロードさせ、それをインストールして利用可能にするなどの形態で提供されてもよい。
【０１３３】
（２−１５）処理手順等
本明細書で説明した各実施例の処理手順、シーケンス、フローチャートなどは、矛盾がない限り、順序を入れ替えてもよい。例えば、本明細書で説明した方法については、例示的な順序で様々なステップの要素を提示しており、提示した特定の順序に限定されない。
【０１３４】
（２−１６）入出力された情報等の扱い
入出力された情報等は特定の場所(例えばメモリ)に保存されてもよいし、管理テーブルで管理してもよい。入出力される情報等は、上書き、更新、又は追記され得る。出力された情報等は削除されてもよい。入力された情報等は他の装置へ送信されてもよい。
【０１３５】
（２−１７）ソフトウェア
ソフトウェアは、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語と呼ばれるか、他の名称で呼ばれるかを問わず、命令、命令セット、コード、コードセグメント、プログラムコード、プログラム、サブプログラム、ソフトウェアモジュール、アプリケーション、ソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアパッケージ、ルーチン、サブルーチン、オブジェクト、実行可能ファイル、実行スレッド、手順、機能などを意味するよう広く解釈されるべきである。
【０１３６】
また、ソフトウェア、命令などは、伝送媒体を介して送受信されてもよい。例えば、ソフトウェアが、同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア及びデジタル加入者回線（ＤＳＬ）などの有線技術及び／又は赤外線、無線及びマイクロ波などの無線技術を使用してウェブサイト、サーバ、又は他のリモートソースから送信される場合、これらの有線技術及び／又は無線技術は、伝送媒体の定義内に含まれる。
【０１３７】
（２−１８）情報、信号
本明細書で説明した情報、信号などは、様々な異なる技術のいずれかを使用して表されてもよい。例えば、上記の説明全体に渡って言及され得るデータ、命令、コマンド、情報、信号、ビット、シンボル、チップなどは、電圧、電流、電磁波、磁界若しくは磁性粒子、光場若しくは光子、又はこれらの任意の組み合わせによって表されてもよい。
【０１３８】
（２−１９）システム、ネットワーク
本明細書で使用する「システム」及び「ネットワーク」という用語は、互換的に使用される。
【０１３９】
（２−２０）「に基づいて」の意味
本明細書で使用する「に基づいて」という記載は、別段に明記されていない限り、「のみに基づいて」を意味しない。言い換えれば、「に基づいて」という記載は、「のみに基づいて」と「に少なくとも基づいて」の両方を意味する。
【０１４０】
（２−２１）「及び」、「又は」
本明細書において、「Ａ及びＢ」でも「Ａ又はＢ」でも実施可能な構成については、一方の表現で記載された構成を、他方の表現で記載された構成として用いてもよい。例えば「Ａ及びＢ」と記載されている場合、他の記載との不整合が生じず実施可能であれば、「Ａ又はＢ」として用いてもよい。
【０１４１】
（２−２２）態様のバリエーション等
本明細書で説明した各実施例は単独で用いてもよいし、組み合わせて用いてもよいし、実行に伴って切り替えて用いてもよい。また、所定の情報の通知（例えば、「Ｘであること」の通知）は、明示的に行うものに限られず、暗黙的（例えば、当該所定の情報の通知を行わない）ことによって行われてもよい。
【０１４２】
以上、本発明について詳細に説明したが、当業者にとっては、本発明が本明細書中に説明した実施例に限定されるものではないということは明らかである。本発明は、特許請求の範囲の記載により定まる本発明の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更態様として実施することができる。従って、本明細書の記載は、例示説明を目的とするものであり、本発明に対して何ら制限的な意味を有するものではない。
【符号の説明】
【０１４３】
１…農業支援システム、１０…サーバ装置、２０…ドローン、１０１…作物画像取得部、１０２…指標算出部、１０３…指標マップ生成部、１０４…生育情報記録部、１０５…飛行指示部、１０６…指標精度判断部、１０７…距離情報取得部、２０１…飛行制御部、２０２…飛行部、２０３…センサ測定部、２０４…撮影部。
【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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【図１７】
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【図１８Ａ】
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【図１８Ｂ】
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【図１８Ｃ】
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【図１８Ｄ】
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【図１９】
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【図２０Ａ】
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【図２０Ｂ】
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【図２０Ｃ】
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【図２０Ｄ】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【国際調査報告】
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