識別対象のスペクトルデータをスペクトルセンサにより取得するステップと、前記スペクトルデータに含まれる複数の特異点のデータを所定の演算式で演算することにより演算値を求めるステップと、予め植物種毎に取得されたスペクトルデータに含まれる複数の特異点のデータを前記所定の演算式で演算することにより得られる参照値と、前記演算値とを対比することにより、前記識別対象の植物種を識別するステップとを有し、前記所定の演算式は、第1の波長領域において極大な第1の特異点に基づく第1の値と、前記第1の波長領域と異なる第2の波長領域において極大な第2の特異点に基づく第2の値との比を求める式、前記第1の波長領域において極大な第3の特異点の値と前記第1の波長領域において極小な第4の特異点の値との比である第3の値と、前記第2の波長領域において極大な第5の特異点の値と前記第4の特異点の値との比である第4の値との比を求める式、又は、前記第1の波長領域において極小な第5の特異点の相対的な大きさである第5の値と、前記第2の波長領域において極小な第6の特異点の相対的な大きさである第6の値と、前記第2の波長領域において極大な第7の特異点の相対的な大きさである第7の値とを用いて比を求める式であることを特徴とする植物種識別方法。請求項1記載の植物種識別方法において、前記第1の値は、前記第1の特異点の相対的な大きさであり、前記第2の値は、前記第2の特異点の相対的な大きさであることを特徴とする植物種識別方法。請求項1又は2記載の植物種識別方法において、前記第1の波長領域は、可視光領域であり、前記第2の波長領域は、近赤外領域であることを特徴とする植物種識別方法。請求項1乃至3のいずれか1項に記載の植物種識別方法において、前記スペクトルセンサは、スリットを介して取り込まれる光を分光しつつ撮像素子に受光させることにより、各波長における光強度を示す前記スペクトルデータを取得するスペクトルセンサであることを特徴とする植物種識別方法。識別対象のスペクトルデータに含まれる複数の特異点のデータを所定の演算式で演算することにより得られる演算値と、予め植物種毎に取得されたスペクトルデータに含まれる複数のデータを前記所定の演算式で演算することにより得られる参照値とを対比することにより、前記識別対象の植物種を識別する処理装置を有し、前記所定の演算式は、第1の波長領域において極大な第1の特異点に基づく第1の値と、前記第1の波長領域と異なる第2の波長領域において極大な第2の特異点に基づく第2の値との比を求める式、前記第1の波長領域において極大な第3の特異点の値と前記第1の波長領域において極小な第4の特異点の値との比である第3の値と、前記第2の波長領域において極大な第5の特異点の値と前記第4の特異点の値との比である第4の値との比を求める式、又は、前記第1の波長領域において極小な第5の特異点の相対的な大きさである第5の値と、前記第2の波長領域において極小な第6の特異点の相対的な大きさである第6の値と、前記第2の波長領域において極大な第7の特異点の相対的な大きさである第7の値とを用いて比を求める式であることを特徴とする植物種識別装置。請求項5記載の植物種識別装置において、前記第1の値は、前記第1の特異点の相対的な大きさであり、前記第2の値は、前記第2の特異点の相対的な大きさであることを特徴とする植物種識別装置。請求項5又は6記載の植物種識別装置において、前記識別対象の前記スペクトルデータを取得するスペクトルセンサを更に有し、前記スペクトルセンサは、スリットを介して取り込まれる光を分光しつつ撮像素子に受光させることにより、各波長における光強度を示す前記スペクトルデータを取得するスペクトルセンサであることを特徴とする植物種識別装置。しかしながら、リモートセンシングを用いた植生調査では、識別者の知識や熟練度等により識別結果が左右され、識別結果が識別者によって異なってしまう場合があった。また、植物種の識別に長時間を要するため、植生図が完成するまでに多大な労力と時間を要していた。このため、植生図が完成したときには、完成した植生図と実際の植生との間に乖離が生じている場合があった。本発明の目的は、熟練度に左右されることなく正確且つ効率的に植物種を識別し得る植物種識別方法及び植物種識別装置に関する。実施形態の一観点によれば、識別対象のスペクトルデータをスペクトルセンサにより取得するステップと、前記スペクトルデータに含まれる複数の特異点のデータを所定の演算式で演算することにより演算値を求めるステップと、予め植物種毎に取得されたスペクトルデータに含まれる複数の特異点のデータを前記所定の演算式で演算することにより得られる参照値と、前記演算値とを対比することにより、前記識別対象の植物種を識別するステップとを有し、前記所定の演算式は、第1の波長領域において極大な第1の特異点に基づく第1の値と、前記第1の波長領域と異なる第2の波長領域において極大な第2の特異点に基づく第2の値との比を求める式、前記第1の波長領域において極大な第3の特異点の値と前記第1の波長領域において極小な第4の特異点の値との比である第3の値と、前記第2の波長領域において極大な第5の特異点の値と前記第4の特異点の値との比である第4の値との比を求める式、又は、前記第1の波長領域において極小な第5の特異点の相対的な大きさである第5の値と、前記第2の波長領域において極小な第6の特異点の相対的な大きさである第6の値と、前記第2の波長領域において極大な第7の特異点の相対的な大きさである第7の値とを用いて比を求める式であることを特徴とする植物種識別方法が提供される。実施形態の他の観点によれば、識別対象のスペクトルデータに含まれる複数の特異点のデータを所定の演算式で演算することにより得られる演算値と、予め植物種毎に取得されたスペクトルデータに含まれる複数のデータを前記所定の演算式で演算することにより得られる参照値とを対比することにより、前記識別対象の植物種を識別する処理装置を有し、前記所定の演算式は、第1の波長領域において極大な第1の特異点に基づく第1の値と、前記第1の波長領域と異なる第2の波長領域において極大な第2の特異点に基づく第2の値との比を求める式、前記第1の波長領域において極大な第3の特異点の値と前記第1の波長領域において極小な第4の特異点の値との比である第3の値と、前記第2の波長領域において極大な第5の特異点の値と前記第4の特異点の値との比である第4の値との比を求める式、又は、前記第1の波長領域において極小な第5の特異点の相対的な大きさである第5の値と、前記第2の波長領域において極小な第6の特異点の相対的な大きさである第6の値と、前記第2の波長領域において極大な第7の特異点の相対的な大きさである第7の値とを用いて比を求める式であることを特徴とする植物種識別装置が提供される。開示の植物種識別方法及び植物種識別装置によれば、識別対象のスペクトルデータをスペクトルセンサにより取得し、スペクトルデータに含まれる複数のデータを、所定の演算式で演算することにより、演算値を得る。そして、かかる演算値と、予め植物種毎に所定の演算式で演算して得た参照値とを対比することにより、識別対象の植物種を識別する。かかる演算式は、撮影環境等の影響が現れにくいものが用いられる。また、測定を行う際には、高度な知識や高い熟練度は要しない。従って、熟練度に左右されることなく正確且つ効率的に植物種を識別することができる。[一実施形態]一実施形態による植物種識別装置及び植物種識別方法を図1乃至図14を用いて説明する。植物種識別装置まず、本実施形態による植物種識別装置について図1乃至図3を用いて説明する。図1は、本実施形態による植物種識別装置を示すブロック図である。本実施形態による植物種識別装置は、波長情報と光強度情報とを取得するスペクトルセンサ10と、スペクトルセンサ10により取得されたスペクトルデータを用いて所定の処理を行う処理装置12とを有している。スペクトルセンサスペクトルカメラ10としては、例えば、いわゆるハイパースペクトルセンサハイパースペクトルカメラを用いることができる。ハイパースペクトルセンサハイパースペクトルカメラ10は、例えば、エバジャパン株式会社やヘッドウォールフォトニクス社等により提供されている。図1に示すように、対物レンズ14の後段には、スリット16が配されている。スリット16の後段には、回折格子18が配されている。スリット16の開口部16aの形状は、ライン状となっている。スリット16の開口部16aの長手方向は、図1における紙面垂直方向となっている。回折格子18としては、例えば透過型の回折格子が用いられている。回折格子18の後段には、リレーレンズ20が配されている。対物レンズ14を通った光のうちのスリット16の開口部16aを通った光は、回折格子18を通って、リレーレンズ20に導入される。リレーレンズ20は、所定の波長域の光を所定の波長分解能で分光するものである。リレーレンズ20内に導入された光は、リレーレンズ20によって波長毎に分光され、撮像素子22に導入される。リレーレンズ20が分光し得る波長域は、例えば400nm~1000nm程度である。また、リレーレンズ20の波長分解能は、例えば5nm程度である。リレーレンズ20の後段には、撮像素子22が配されている。撮像素子22としては、例えばCCDイメージセンサChargeCoupledDeviceimagesensorが用いられている。制御部24は、スリット16、リレーレンズ20及び撮像素子22を制御する。撮像素子22及び制御部制御回路24は、処理装置制御装置12に接続されている。処理装置12としては、例えばパーソナルコンピュータPersonalComputer、PCが用いられている。処理装置12には、所定の処理を行うためのプログラムがインストールされている。スリット16を順次走査させながら、各波長における光の強度を撮像素子22により順次取得していくと、画像の1ピクセル画素毎に波長情報と光強度情報とを含むデータが得られる。なお、スリット16の走査方向は、スリット16の開口部16aの長手方向に対して垂直な方向、即ち、図1における紙面上下方向である。このようにして得られるデータは、ハイパースペクトルデータと称される。ハイパースペクトルデータは、画像の1ピクセル毎に波長情報と光強度情報とを含むスペクトルデータを有しているため、画像としての二次元要素にスペクトルデータとしての要素を併せ持った3次元的構成のデータということができる。このように、ハイパースペクトルカメラ10は、スリット16を介して取り込まれる光を分光しつつ、撮像素子20に受光されることにより、波長情報と光強度情報とを画素毎に含むハイパースペクトルデータを取得し得るものである。ハイパースペクトルカメラ10により取得されたハイパースペクトルデータは、処理装置12に入力される。処理装置12は、入力されたハイパースペクトルデータを、処理装置12内に設けられた記憶部図示せずに記憶する。記憶部としては、例えばハードディスクドライブHardDiskDrive、HDDやメモリ等を用いることができる。本実施形態では、例えば、測定波長域が400nm~1000nm程度のハイパースペクトルカメラ10を用いる。このようなハイパースペクトルカメラ10を用いれば、可視光領域と近赤外線領域の一部についてのハイパースペクトルデータを取得し得る。なお、可視光領域は、約400nm~約700nm程度の波長領域である。また、近赤外領域は、約700nm~約2500nm程度の波長領域である。なお、撮影に用いるハイパースペクトルカメラ10の測定波長域は、400nm~1000nmに限定されるものではない。測定対象や測定目的等に応じて、様々な測定波長域のハイパースペクトルカメラ10を適宜選択し得る。処理装置12内に設けられた記憶部図示せず内には、データベース図示せずが設けられている。具体的には、記憶部内には、予め植物種毎に取得されたスペクトルデータである参照スペクトルデータ教師スペクトルデータが、データベースとして記憶されている。図2及び図3は、植物種毎のスペクトルデータに基づいて生成されるスペクトル強度分布の例を示すグラフである。図2及び図3における横軸は、それぞれ波長を示している。図2及び図3における縦軸は、それぞれスペクトル強度を示している。図2における細い実線は、オニグルミの場合を示している。図2における細い点線は、ハリエンジュの場合を示している。図2における破線は、アオギリの場合を示している。図2における一点鎖線は、クスノキの場合を示している。図2における二点鎖線は、シラカシの場合を示している。図2における太い実線は、イチョウの場合を示している。図2における太い点線は、ユズリハの場合を示している。図3における細い実線は、ヒマラヤスギの場合を示している。図3における点線は、キンモクセイの場合を示している。図3における破線は、シダレザクラの場合を示している。図3における一点鎖線は、ケヤキの場合を示している。図3における二点鎖線は、モッコクの場合を示している。図3における太い実線は、ソメイヨシノの場合を示している。図2及び図3に示すように、スペクトル強度分布は、植物種毎に異なっている。スペクトル強度分布が植物種毎に異なっているため、新たに撮影した識別対象のスペクトル強度分布と、予め取得した植物種毎のスペクトル強度分布とを対比すれば、新たに撮影した識別対象の植物種を識別することが可能である。しかしながら、スペクトル強度の値自体は、撮影条件等によって変動するものである。従って、スペクトル強度分布同士を単に対比する方法では、識別者の知識や熟練度等により識別結果が左右されてしまい、識別結果が識別者によって異なってしまう。また、識別が必ずしも容易ではないため、識別に長時間を要してしまう。そこで、本実施形態では、スペクトル強度分布同士を単に対比するのではなく、スペクトルデータに含まれる複数のデータを所定の演算式で演算することにより得られる演算値を用い、後述するようにして植物種を識別する。かかる演算式としては、撮影条件等の影響が現れにくい演算式が選択される。従って、本実施形態によれば、熟練度に左右されることなく正確且つ効率的に植物種を識別することが可能となる。処理装置12の記憶部内には、参照値参照データ、教師データがデータベースとして記憶されている。かかる参照値は、植物種毎に予め取得されたスペクトルデータに含まれる複数のデータを所定の演算式で演算することにより求められた演算値である。処理装置12は、新たに取得されたハイパースペクトルデータに含まれる複数のデータを所定の演算式で演算することにより演算値を得る。そして、処理装置12は、かかる演算値とデータベースに記憶された参照値とを対比することにより、後述するようにして、植物種の識別を行う。そして、処理装置12は、識別結果に基づいて、後述するようにして、マッピングや植生図の作成等を行う。植物種識別方法次に、本実施形態による植物種識別方法について図1、図4乃至図14を用いて説明する。図4は、本実施形態による植物種識別方法を示すフローチャートである。まず、ハイパースペクトルカメラスペクトルセンサ、ハイパースペクトルセンサ10を用いて撮影を行うステップS1。これにより、識別対象となる植物を含む画像が取得される。撮影は、例えば、航空機や人工衛星等から行われる。これにより、波長情報と光強度情報とを1画素毎に含むハイパースペクトルデータスペクトルデータが取得される。なお、ここでは、航空機や人工衛星から撮影する場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。例えば、地上から撮影するようにしてもよい。このようにして新たに取得されたハイパースペクトルデータは、処理装置12に入力される。処理装置12は、新たに取得されたハイパースペクトルデータを、処理装置12内に設けられた記憶部図示せずに記憶する。次に、処理装置12は、ハイパースペクトルデータに含まれる画素毎のスペクトルデータに基づいて、特異点を画素毎に判定するステップS2。図5は、スペクトル強度分布のグラフにおける特異点を示す図である。図5における横軸は、波長を示している。図5における縦軸は、スペクトル強度を示している。特異点aは、可視光領域内に現れる極大点である。特異点bは、可視光領域内に現れる極小点である。特異点cは、近赤外領域内に現れる極大点のうちの短波長側の極大点である。特異点dは、近赤外領域内に現れる極小点である。特異点eは、近赤外領域内に現れる極大点のうちの長波長側の極大点である。次に、処理装置12は、画素毎のスペクトルデータにおける特異点a~eの値データを、以下のような演算式で画素毎に演算することにより、演算値を画素毎に求めるステップS3。演算式としては、例えば以下のような演算式1~4を用いることができる。なお、以下の演算式1~4におけるa~eは、図4に示す特異点a~eにおける各々のスペクトル強度の値を示している。第1の演算式としては、例えば以下のような演算式1を用いることができる。α=c/a1演算式1は、可視光領域の極大値aの値と、近赤外領域の極大値cとの比を求める式である。換言すれば、演算式1は、可視光領域の極大値aに基づく第1の値と、近赤外領域の極大値cに基づく第2の値との比を求める式である。演算式1は、比を求めるものであるため、撮影条件等の影響が現れにくい。第2の演算式としては、例えば以下のような演算式2を用いることができる。β=c-b/a-b2演算式2は、可視光領域の極大値aの相対的な大きさと、近赤外領域の極大値cの相対的な大きさとの比を求める式である。換言すれば、演算式2は、可視光領域の極大値aに基づく第1の値と、近赤外領域の極大値cに基づく第2の値との比を求める式である。演算式2も比を求めるものであるため、撮影条件等の影響が現れにくい。第3の演算式としては、例えば以下のような演算式3を用いることができる。γ=a/b/a/c3演算式3は、可視光領域の極大値aと可視光領域の極小値bとの比である第3の値と、近赤外領域の極大値cと可視光領域の極大値aとの比である第4の値との比を求める式である。演算式3も比を求めるものであるため、撮影条件等の影響が現れにくい。第4の演算式としては、例えば以下のような演算式4を用いることができる。δ=[c-b/c-d]/[c-d/c-e]=c-b×c-e/c-d24演算式4は、可視光領域の極小値bの相対的な大きさである第5の値と、近赤外領域の極小値dの相対的な大きさである第6の値と、近赤外領域の極大値eの相対的な大きさである第7の値とを用いて比を求める式である。演算式4におけるc-bは、近赤外領域における短波長側の極大値cと可視光領域における極小値bとの差分である。演算式4におけるc-dは、近赤外領域における短波長側の極大値cと近赤外領域における極小値dとの差分である。演算式4におけるc-b/c-dは、差分値c-bと差分値c-dとの比を意味する。演算式4におけるc-eは、近赤外領域における短波長側のピークcと近赤外領域における長波長側のピークeとの差分値である。演算式4におけるc-d/c-eは、差分値c-dと差分値c-eの比を意味する。演算式4は、[c-b/c-d]と[c-d/c-e]との比を意味する。演算式4も比を求めるものであるため、撮影条件等の影響が現れにくい。なお、演算式は上記に限定されるものではなく、適宜設定し得る。但し、撮影条件等の影響が現れにくい演算式を用いることが好ましい。次に、処理装置12は、ステップS3において求められた画素毎の演算値α~δの値と、植物種毎に予め求められた参照値α′~δ′の値とを以下のようにして対比することにより、植物種を識別するステップS4。即ち、処理装置12の記憶部図示せず内には、植物種毎に予め取得したハイパースペクトルデータ参照スペクトルデータが、データベースとして記憶されている。そして、処理装置12の記憶部内には、予め求められた植物種毎の参照値参照データ、教師データα′~δ′が、データベースとして記憶されている。かかる参照値α′~δ′は、予め植物種毎に取得したスペクトルデータに含まれる複数の特異点のデータを、上記のような演算式で演算することにより得られたものである。参照値α′と演算値αとは、例えば、同一の演算式1により求められるものである。参照値β′と演算値βとは、例えば、同一の演算式2により求められるものである。参照値γ′と演算値γとは、例えば、同一の演算式3により求められるものである。参照値δ′と演算値δとは、例えば、同一の演算式4により求められるものである。図6は、植物種毎に予め求められた参照値α′の値を示すグラフである。図7は、植物種毎に予め求められた参照値β′の値を示すグラフである。図8は、植物種毎に予め求められた参照値γ′の値を示すグラフである。図9は、植物種毎に予め求められた参照値δ′の値を示すグラフである。図10は、植物種毎の参照値α′~δ′の値を示すテーブルである。図10に示すようなテーブルは、処理装置12の記憶部内に記憶されている。図10に示すようなテーブルは、図6~図9に示すような植物種毎の測定結果に基づいて予め作成される。図11aは、ある画素のスペクトルデータ、即ち、識別対象のスペクトルデータに基づいて求められた演算値α~δの値を示している。図11bは、植物種毎の参照値α′~δ′の値を示すテーブルを概念的に示す図である。図11における○○○、△△△、×××、□□□は、参照値α′~δ′の値を概念的に示している。図11aに示すように、演算値αの値は○○○であり、演算値βの値は△△△であり、演算値γの値は×××であり、演算値δの値は□□□である。処理装置12は、演算値α~δの値と、参照値α′~δ′の値とを対比する。図11から分かるように、識別対象の演算値α~δの値と合致するのは植物Aの参照値α′~δ′の値である。この場合、処理装置12は、識別対象の植物種は植物Aであると判断する。このように、処理装置12は、新たに取得されたスペクトルデータに含まれる複数のデータを演算することにより求められる演算値α~δと、予め植物種毎に取得された参照値α′~δ′とを対比することにより、識別対象の植物種を識別する。このような植物種の識別は、撮影された画像の画素毎に行われる。処理装置12は、上記と同様にして、識別対象の植物種を画素毎に識別する。次に、処理装置12は、識別結果に基づいて、以下のようにしてマッピングを行うステップS5。なお、ここでは、地上から撮影した画像をマッピングする場合を例に説明するが、航空機や人工衛星から撮影した画像も同様にしてマッピングすることが可能である。図12は、参考として取得した画像を示す図であり、一般のデジタルカメラにより取得したものである。図12aは画像であり、図12bは図12aの模式図である。撮影した画像に植物Aが存在する場合、処理装置12は、植物Aが存在する箇所を以下のようにしてマッピングし得る。即ち、処理装置12は、演算値α~δの値が植物Aの参照値α′~δ′の値と同じ又は類似している画素を抽出する。そして、処理装置12は、抽出された画素を所定の色で表示する一方、抽出されなかった画素を他の色で表示する。図13は、植物Aをマッピングした場合の例を示す図である。図13aは画像であり、図13bは図13aの模式図である。紙面左側に植物Aが存在しているため、図13においては、紙面左側の植物が所定の色で表示される。撮影した画像に植物Bが存在する場合、処理装置12は、植物Bが存在する箇所を以下のようにしてマッピングし得る。即ち、処理装置12は、演算値α~δの値が植物Bの参照値α′~δ′の値と同じ又は類似している画素を抽出する。そして、処理装置12は、抽出された画素を所定の色で表示する一方、抽出されなかった画素を他の色で表示する。図14は、植物Bをマッピングした場合の例を示す図である。図14aは画像であり、図14bは図14aの模式図である。紙面右側に植物Bが存在しているため、図14においては、紙面右側の植物が所定の色で表示される。処理装置12は、測定結果に基づいて、植生図を作成することも可能である。具体的には、上記と同様にして、各植物種が存在する箇所画素を抽出する。そして、各画素を植物種毎に色分けして表示する。また、色分けではなく、ハッチングの種類を異ならせることにより、表示してもよい。こうして、処理装置12は、植生図を作成することも可能である。このように、本実施形態によれば、識別対象のスペクトルデータをスペクトルセンサにより取得し、スペクトルデータに含まれる複数のデータを、所定の演算式で演算することにより、演算値を得る。そして、かかる演算値と、予め植物種毎に所定の演算式で演算して得た参照値とを対比することにより、識別対象の植物種を識別する。かかる演算式は、撮影環境等の影響が現れにくいものが用いられる。また、測定を行う際に、高度な知識や高い熟練度は要しない。従って、本実施形態によれば、熟練度に左右されることなく正確且つ効率的に植物種を識別することができる。[変形実施形態]上記実施形態に限らず種々の変形が可能である。例えば、上記実施形態では、処理装置12を用いて植物種の識別を行う場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。例えば、ハイパースペクトルカメラ10に接続された処理装置12と別個の処理装置図示せずを用いて植物種の識別を行ってもよい。この場合には、処理装置12と別個の処理装置に、本実施形態による植物種識別方法を実行するためのプログラムをインストールしておく。そして、処理装置12に入力されたハイパースペクトルデータは、処理装置12と別個の処理装置に転送され、かかる別個の処理装置において植物種の識別が行われる。また、上記実施形態では、ハイパースペクトルカメラ10と処理装置12とが接続されている状態で撮影を行う場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。例えば、ハイパースペクトルカメラ10側に記憶手段図示せずを設け、かかる記憶手段にハイパースペクトルデータを記憶するようにしてもよい。かかる記憶手段としては、例えばメモリカード等を挙げることができる。この場合には、例えば、撮影後にメモリカードをハイパースペクトルカメラ10から取り外し、メモリカードに記載されたデータを処理装置12に読み込ませる。また、上記実施形態では、スペクトル強度分布における特異点a~eの値を用いる場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。例えば、正規化されたスペクトル強度分布における特異点a~eの値を用いてもよい。正規化されたスペクトル強度分布は、例えば最大値が1になるように正規化されたものである。図15aは、正規化されたスペクトル強度分布の例を示すグラフである。一方、図15bは、スペクトル強度分布、即ち、正規化されていないスペクトル強度分布の例を示すグラフである。図14における横軸は、波長を示している。図15における縦軸はスペクトル強度を示している。図15における実線は、オニグルミの場合を示している。図15における破線は、ハリエンジュの一種の場合を示している。図15における点線は、ハリエンジュの他の一種の場合を示している。このように、正規化されたスペクトル強度分布における特異点a~eの値を用いてもよい。処理装置12は、スペクトルデータ生データに対して正規化の演算を行うことにより、正規化されたスペクトル強度分布のデータを得る。また、上記実施形態では、スペクトル強度分布における特異点a~eの値を用いる場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。例えば相対反射率のデータにおける値を用いて演算を行ってもよい。相対反射率のデータは、スペクトルデータ生データから光源のスペクトル成分を除去することにより得ることが可能である。図16は、相対反射率の例を示すグラフである。図16における横軸は、波長を示している。図16における縦軸は、相対反射率を示している。図16における実線は、オニグルミの場合を示している。図16における破線は、ハリエンジュの一種の場合を示している。図16における点線は、ハリエンジュの他の一種の場合を示している。図17は、相対反射率分布のグラフにおける特異点等を示す図である。図17における横軸は、波長を示している。図17における縦軸は、スペクトル強度を示している。点aは、例えば可視光領域内の最小値ベースラインを示す点である。特異点bは、可視光領域内に現れる極大点である。点cは、可視光領域内に現れる極小点である。より具体的には、点cは、波長650nm~700nm付近での極小値レッドエッジである。特異点dは、近赤外領域内に現れる極大点である。処理装置12は、画素毎のスペクトルデータにおける点a~dの値データを、以下のような演算式で画素毎に演算することにより、演算値を画素毎に求める。演算式としては、例えば以下のような演算式5~8を用いることができる。なお、以下の演算式5~8におけるa~dは、図17に示す点a~dにおける各々の相対反射率の値を示している。第1の演算式としては、例えば以下のような演算式5を用いることができる。α=d/a5演算式5は、可視光領域の最小値aの値と、近赤外領域の極大値dとの比を求める式である。換言すれば、演算式5は、可視光領域の最小値aに基づく第1の値と、近赤外領域の極大値dに基づく第2の値との比を求める式である。演算式5は、比を求めるものであるため、撮影条件等の影響が現れにくい。第2の演算式としては、例えば以下のような演算式6を用いることができる。β=d-c/b-c6演算式6は、可視光領域の極大値bの相対的な大きさと、近赤外領域の極大値dの相対的な大きさとの比を求める式である。換言すれば、演算式6は、可視光領域の極大値bに基づく第3の値と、近赤外領域の極大値dに基づく第4の値との比を求める式である。演算式6も比を求めるものであるため、撮影条件等の影響が現れにくい。第3の演算式としては、例えば以下のような演算式7を用いることができる。γ=b/c/d/b7演算式7は、可視光領域の極大値bと可視光領域の極小値cとの比である第5の値と、近赤外領域の極大値dと可視光領域の極大値bとの比である第6の値との比を求める式である。演算式7も比を求めるものであるため、撮影条件等の影響が現れにくい。第4の演算式としては、例えば以下のような演算式8を用いることができる。δ=b-a/d-a8演算式8は、可視光領域の極大値bの相対的な大きさと、近赤外領域の極大値dの相対的な大きさとの比を求める式である。換言すれば、演算式8は、可視光領域の極大値bに基づく第7の値と、近赤外領域の極大値dに基づく第8の値との比を求める式である。演算式4も比を求めるものであるため、撮影条件等の影響が現れにくい。また、波長の変化量に対する相対反射率の変化量の比eの値を用いてもよい。波長の変化量に対する相対反射率の変化量の比eは、図17に示す相対反射率分布のグラフにおける傾きに対応する。例えば、波長700nm付近における波長の変化量に対する相対反射率の変化量の比eを用いてもよい。波長700nm付近においては、波長の変化量に対する相対反射率の変化量が大きいため、識別を行う際に用いるデータとして有用である。このように、相対反射率のデータに基づく値を用いてもよい。また、上記実施形態では、単に植物種毎に予めハイパースペクトルデータを取得しておく場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。例えば、各植物種について、成長度が異なる毎にハイパースペクトルデータを取得しておいてもよい。また、各植物種について、水分量が異なる毎にハイパースペクトルデータを取得しておいてもよい。また、各植物種について、樹齢毎にハイパースペクトルデータを取得しておいてもよい。また、各植物種について、季節毎にハイパースペクトルデータを取得しておいてもよい。このような豊富なデータをデータベースとして取得しておけば、更に高精度な識別が可能となる。