"空撮用ヘリコプタによって、湿潤時と乾燥時の土地の可視画像と、それぞれの可視画像の撮影時の光量と、を得るステップ,当該土地の土壌を、複数のサンプリング地点で採取して、体積水分率もしくは気相率を得るステップ,前記可視画像及び前記光量を利用して、前記サンプリング地点における前記可視画像の湿潤時と乾燥時の光量補正済色分解値データを得るとともに、それらの差分データを算出するステップ,前記サンプリング地点における前記体積水分率もしくは気相率と、前記差分データとの相関関係を求めるステップ,を含むことを特徴とする土壌乾湿予測方法。空撮用ヘリコプタによって、湿潤時と乾燥時の土地の可視画像と、それぞれの可視画像の撮影時の光量と、を得るステップ,当該土地の土壌を、複数のサンプリング地点で採取して、体積水分率もしくは気相率を得るステップ,前記可視画像及び前記光量を利用して、前記サンプリング地点における前記可視画像の湿潤時と乾燥時の光量補正済色分解値データを得るとともに、それらの差分データを算出するステップ,前記サンプリング地点における前記体積水分率もしくは気相率と、前記差分データとの相関関係を求めるステップ,求めた相関関係から、前記体積水分率もしくは気相率と差分データとの回帰式を求めるステップ,求めた回帰式を利用して、前記土地全体についての乾湿マップを作成するステップ,を含むことを特徴とする土壌乾湿予測方法。請求項1記載の土壌乾湿予測方法を行うための装置であって、空撮用ヘリコプタによって得た湿潤時と乾燥時の土地の可視画像のデータと、それぞれの可視画像の撮影時の光量とを利用して、複数のサンプリング地点における前記可視画像の湿潤時と乾燥時の光量補正済色分解値データを得るとともに、それらの差分データを算出する手段,当該土地の土壌を前記サンプリング地点で採取して得た体積水分率もしくは気相率のデータを利用して、前記差分データと体積水分率もしくは気相率との相関関係を求める手段,を備えた乾湿予測手段を含むことを特徴とする土壌乾湿予装置。請求項2記載の土壌乾湿予測方法を行うための装置であって、空撮用ヘリコプタによって得た湿潤時と乾燥時の土地の可視画像のデータと、それぞれの可視画像の撮影時の光量とを利用して、複数のサンプリング地点における前記可視画像の湿潤時と乾燥時の光量補正済色分解値データを得るとともに、それらの差分データを算出する手段,当該土地の土壌を前記サンプリング地点で採取して得た体積水分率もしくは気相率のデータを利用して、前記差分データと体積水分率もしくは気相率との相関関係を求める手段,求めた相関関係から、前記体積水分率もしくは気相率と差分データとの回帰式を求める手段,求めた回帰式を利用して、前記土地全体についての乾湿マップを作成する手段,を備えた乾湿予測手段を含むことを特徴とする土壌乾湿予装置。しかしながら、上述した背景技術の手法では、以下のような不都合がある。衛星画像を利用しているため、雲の多い日や、衛星の回帰周期の関係で雲がない日であっても対象となる圃場を撮影できない恐れがある。撮影した1時期の画像に基づいて解析を行い、画像の輝度値に加えて土壌腐植含量も説明変数としているため、多重共線性の問題により、適正な土壌水分推定式が得られない可能性がある。回帰式の作成には、衛星画像撮影時の土壌水分データが必要となる。乾湿マップを作成するために、別途腐植含量マップも作成する必要がある。これに対し、圃場の降雨直後と乾燥時期の2時期の可視画像を用いて、その土壌からの光反射の差分を予測パラメータとして利用することができれば、土壌腐植含量の分析が不必要となり、適正に土壌の乾湿が推定できると考えられる。また、空撮用ヘリコプタに、デジタルカメラと、撮影時の光量補正を行うための光量センサを搭載して圃場の画像を撮影すれば、雲や衛星の回帰周期の影響を受けることなく、圃場を撮影することができる。本発明は、以上の点に着目したもので、雲などの影響を受けることなく良好に圃場の画像を得ることができ、土壌腐植含量の分析が不要で、土壌の乾湿マップを精度高く作成することができる土壌乾湿予測方法及びその装置を提供することを、その目的とする。本発明は、空撮用ヘリコプタによって、湿潤時と乾燥時の土地の可視画像と、それぞれの可視画像の撮影時の光量と、を得るとともに、当該土地の土壌を、複数のサンプリング地点で採取して、体積水分率もしくは気相率を得、次に、前記可視画像及び前記光量を利用して、前記サンプリング地点における前記可視画像の湿潤時と乾燥時の光量補正済色分解値データを得るとともに、それらの差分データを算出し、前記サンプリング地点における前記体積水分率もしくは気相率と、前記差分データとの相関関係を求めることを特徴とする。他の発明は、空撮用ヘリコプタによって、湿潤時と乾燥時の土地の可視画像と、それぞれの可視画像の撮影時の光量と、を得るとともに、当該土地の土壌を、複数のサンプリング地点で採取して、体積水分率もしくは気相率を得、次に、前記可視画像及び前記光量を利用して、前記サンプリング地点における前記可視画像の湿潤時と乾燥時の光量補正済色分解値データを得るとともに、それらの差分データを算出し、前記サンプリング地点における前記体積水分率もしくは気相率と、前記差分データとの相関関係を求め、求めた相関関係から、前記体積水分率もしくは気相率と差分データとの回帰式を求め、その回帰式を利用して、前記土地全体についての乾湿マップを作成することを特徴とする。本発明の前記及び他の目的,特徴,利点は、以下の詳細な説明及び添付図面から明瞭になろう。本発明によれば、空撮用ヘリコプタを利用して、湿潤時と乾燥時の2つの可視画像を撮影し、それらの差分を利用して乾湿予測を行うこととしたので、雲などの影響を受けることなく良好に土地の画像を得ることができるとともに、土壌腐植含量の分析が不要で、土壌の乾湿マップを精度高く作成することができる。以下、本発明を実施するための最良の形態を、実施例に基づいて詳細に説明する。最初に、本発明の基本的な考え方を説明する。一般的に土壌に水分が含まれると、土色が暗くなり、青,緑,赤などの可視域の光の反射量は低下する。このことから、同一土色条件で見た場合には、より暗い画像ほど、湿潤条件下にあると判断できる。一方、元々の土壌の色には、地点によって差がある。図6には、その一例が示されている。同図とは、異なる地点の土壌の色を示すものであるが、両地点とも乾燥条件における様子を示すものである。両者を比較すると、の土壌よりも、明らかにの土壌のほうが表層土の色が黒いことが分かる。従って、単純に土色の濃淡だけで乾湿を判断すると、の土壌の方がの土壌よりも湿潤条件であると判定されてしまうことになる。このような点からすると、土壌水分を把握するためには、湿潤時の初期値に対する土色の変化量,すなわち、初期値からどの程度暗くなったのか、を把握する必要がある。以上のような観点から、本発明では、乾燥時と湿潤時の光量補正済輝度値の差分を算出することにより、土壌水分を推定することとしている。すなわち、Refを元々の土色を反映する輝度値,Refを元々の土色土壌水分を反映する輝度値としたとき、土壌水分=Ref-Refとなる。このような手法により、元々の土色の違いを考慮した土色の変化量を算出することができ、精度よく土壌水分が推定できる。図1には、本発明の実施例1にかかる乾湿予測装置10のブロック図が示されている。乾湿予測装置10は、一般的なコンピュータシステムを利用して構成されており、CPU12を中心に構成されている。CPU12には、キーボードなどの入力装置14,液晶ディスプレイなどの表示装置16,プリンタなどの出力装置18,プログラムメモリ20,データメモリ30が接続されている。プログラムメモリ20には、乾湿予測プログラム22が格納されており、これがCPU12で実行されることで、乾湿予測の処理が行われるようになっている。その手順は、図2にフローチャートとして示されている。データメモリ30には、乾湿予測処理に必要なデータや、処理によって得られたデータが格納されるようになっている。乾湿予測処理に必要なデータとしては、空撮用ヘリコプタ40によって得られた処理対象となる圃場の降雨直後の可視画像42,その撮像時の光量データ43,乾燥時の可視画像44,その撮像時の光量データ45,圃場内の数か所でサンプリングした土壌50の分析結果である体積水分率52,及び気相率54,GPSGlobalPositioningSystem60から取得した前記土壌採取地点及び圃場の4角地点の位置座標データ62,がある。また、乾湿予測処理によって得られるデータとしては、前記可視画像を、GISGeographicInformationSystem上で、前記GPS60による位置座標データ62を利用して幾何補正した補正画像70,該補正画像70から抽出した前記土壌採取地点の赤R,緑,青の各色成分の輝度値である色分解値各色成分の輝度値データ72,上記色分解値データ72と、光量センサから得た光量データ43,45とに基づいて補正した光量補正済色分解値73,該色分解値データ72の湿潤時と乾燥時の差を示す差分データ74,前記土壌サンプリングの分析結果としての体積水分率マップ76,前記土壌サンプリングの分析結果としての気相率マップ78,前記差分データ72,体積水分率マップ76,気相率マップ78から得た回帰式80,前記可視画像42,44及び前記回帰式80に基づいて作成した乾湿マップ82,がある。次に、図2~図5も参照しながら、本実施例の動作を説明する。図2には、本実施例における処理手順がフローチャートとして示されている。最初に、空撮用ヘリコプタ40を使用して、対象となる圃場の降雨直後湿潤時と乾燥時の可視画像42,44をそれぞれ撮影する。また、光量センサを用いて、降雨直後光量データ43,乾燥時光量データ45を得る。空撮用ヘリコプタ40としては、有人でもよいが、本実施例では無人のヘリコプタを使用している。図3,にはそれら可視画像42,44の一例が示されている。なお、図示の例は白黒であるが、実際はカラー画像である。また、降雨直後には、前記画像撮影に合わせて、圃場内の数地点で土壌50を採取し、体積水分率52,気相率54を分析する。更に、土壌採取地点と圃場の4角をGPS60を利用して測位し、位置座標データ62を得るステップSA。これらのデータは、乾湿予測装置10のデータメモリ30に格納される。次に、乾湿予測装置10では、プログラムメモリ20に格納されている乾湿予測プログラム22がCPU12で実行され、以下の処理が行われる。まず、前記可視画像42,44を、GIS上で、前記圃場4角の位置座標データ62を基に幾何補正し、前記可視画像42,44の補正画像70を得るステップSB。次に、幾何補正後の両補正画像70における青,緑,赤の各色分解値データ72と光量センサから得た光量データ43,45を使用し、光量補正済色分解値73を算出する。これにより、色分解値データ72の光量補正を行い、輝度値の正規化を行うステップSC。光量補正済色分解値73の算出式の一例を示すと、次のとおりである。次に、幾何補正後の両画像から、土壌採取地点における青,緑,赤の光量補正済色分解値73を取り出し、表計算ソフト例えばマイクロソフト社のエクセル上にエクスポートするステップSD。次に、表計算ソフト上で、各色の光量補正済色分解値73の差を算出し、差分データ74と、分析して得た各サンプリング点における体積水分率52や気相率54とのマップ散布図76,78を作成するステップSE。そして、このマップ76,78上において、最も相関係数の高い回帰式を乾湿の推定式として採択し、回帰式80とするステップSF。例えば、図3,の可視画像についてみると、空撮のため、圃場の画像が台形になっているので、これを補正する。次に、図3,に示すように、補正画像の各画素PW1,PW2,PW3,,PD1,PD2,PD3,のうち、土壌サンプリング点,例えばP1について、赤,緑,青の色分解値データ輝度値データ72をそれぞれ取り出す。降雨時の可視画像42の位置P1における色分解値データは、RW1,GW1,BW1である。一方、乾燥時の可視画像44の位置P1における色分解値データは、RD1,GD1,BD1である。他のサンプリング地点の画素についても同様である。次に、これらのデータに対し、光量データ43,45を使用して、光量補正済色分解値73を算出する。その後、光量補正済色分解値73は、表計算ソフト上に集積され、差分の演算が行われる。例えば、画素P1において、乾燥時の赤のデータRD1の色分解値が150,降雨直後の赤のデータRW1の色分解値が70であるとすると、差分データは150-70=80となる。緑や青についても同様である。このような演算が、各サンプリング点毎に行われる。図4には、以上のようにして得た各サンプリング点における差分データ74と、分析して得た各サンプリング点における気相率54とのマップ78の例が示されている。同図~は、それぞれ、青,緑,赤の輝度値の差と気相率との関係が示されている。グラフの横軸は降雨直後5月8日と、乾燥時5月19日の輝度値の差であり、縦軸は5月8日の気相率である。いずれも、A圃場とB圃場について、それぞれ示している。これらのマップから、最も相関係数の高い回帰式を気相率の推定式として採択し、回帰式80とする。例えば、図4の青の場合、気相率をy,差分値をx,相関係数をrとすると、回帰式は、y=-22738x47868,r=-077となる。図4,の緑及び赤についても、図示のとおりである。なお、図4は気相率の場合であるが、体積水分率についても同様にしてマップを作成し、回帰式80を得ることができる。次に、以上のようにして得た回帰式80を、GIS上でプログラミングし、前記2枚の可視画像42,44の補正画像70と前記回帰式80に基づく乾湿マップ82を作成するステップSG。すなわち、前記回帰式80から差分データ74と体積水分率及び気相率の絶対値の関係が決定される。一方、差分データ74は、可視画像42,44の補正画像70に含まれているすべての画素について得ることができるので、前記回帰式80を利用することで、圃場全体についての乾湿マップ82を得ることができる。図5には、以上のようにして得た乾湿マップ82の一例として、最も相関の高い図4Bの緑の場合の気相率のマップが示されている。この例では、色の濃淡が気相率に対応しており、最も色が濃い部分が1~10,つぎに濃い部分が11~15,という具合になっている。つまり、濃い部分は気相率が低く多水分ないし高水分、薄い部分は気相率が高い低水分。体積水分率についても同様である。このように、実施例1によれば、次のような効果がある。自由度の高い空撮用ヘリコプタを利用して圃場の撮影を行っているので、雲などの影響を受けず、降雨直後と乾燥時の双方の画像情報を得ることができる。乾湿の予測を行う回帰式を、乾燥時及び湿潤時の圃場画像の輝度値の差を説明変数として得ているため、土壌腐植含量の分析を必要とすることなく、乾湿予測を行うことができる。特に、降雨直後のデータを利用していることから、営農現場で強く求められる降雨直後の乾湿マップを高精度で作成することができる。次に、本発明の実施例2について説明する。前記実施例では、降雨直後の体積水分率及び気相率の絶対値が必要な場合を示したが、降雨直後の体積水分率及び気相率の絶対値が不要で相対的乾湿でよい場合は、図2に示すステップSP~SRの処理を行えばよい。まず、空撮用ヘリコプタ40を使用して、対象となる圃場の降雨直後と乾燥時の可視画像42,44をそれぞれ撮影する。また、土壌採取地点と圃場の4角をGPS60を利用して測位し、位置座標データ62を得るステップSP。これらのデータは、乾湿予測装置10のデータメモリ30に格納される。なお、土壌分析に基づく体積水分率52や気相率54の分析についても、前記実施例と同様である。次に、乾湿予測装置10では、プログラムメモリ20に格納されている乾湿予測プログラム22がCPU12で実行され、以下の処理が行われる。まず、前記可視画像42,44を、GIS上で、前記圃場4角の位置座標データ62を基に幾何補正し、前記可視画像42,44の補正画像70を得るステップSQ。次に、幾何補正後の両画像70における青,緑,赤の各色分解値データ72と光量センサから得た光量データ43,45を使用し、光量補正済色分解値73を算出する。これにより、色分解値データ72の光量補正を行い、輝度値の正規化を行うステップSR。前記図2のステップSCと同様である。次に、幾何補正後の両画像から、土壌採取地点の赤,緑,青の色分解値データ72を取り出してその差を算出し、差分データ74と、分析して得た各サンプリング点における体積水分率52や気相率54とのマップ76,78を作成するステップSR。なお、マップは、青,赤,緑のいずれの差分データ74を用いてもよい。これにより、図4に示したマップが得られる。このマップから、差分データの値と気相率との相対的な関係を知ることができる。上述した実施例1では、土壌分析によって得た体積水分率52や気相率54の絶対値を利用した回帰式作成作業が必要であるが、本実施例のように相対的な乾湿を推定するだけであれば、土壌のサンプリングとその分析は不要となる。なお、本発明は、上述した実施例に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更を加えることができる。例えば、以下のものも含まれる。前記実施例では、撮影画像の画素単位で処理を行う場合を説明したが、圃場を所定の広さのメッシュに分割し、メッシュ単位で処理を行うようにしてもよい。前記実施例で示した装置構成,各種数値や数式は一例であり、それらに限定されるものではない。本発明は、排水不良地の抽出に有効であるが、乾きやすい場所の把握を行うなど、局所的かんがい区域等の抽出に利用することができる。また、農地が主な適用対象であるが、裸地条件であれば、農地以外の場所に適用して乾湿予測を行うことを妨げるものではない。"