JP4140052B2 - 作物の生育診断方法における画像の補正方法 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、圃場内の作物の生育や収量に現われる、面的な不均一を把握し、作物管理を的確に行うための作物の生育診断方法における画像の補正方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、農作物の品質・収量の安定化を図る方法として、生育環境や生育状態の圃場内変異を数値化して把握し、変異に対応した栽培管理を行うシステムが有効と考えられている。生育環境や生育状態を知るためには、多様な情報を大量に含む画像情報の解析が効率的である。画像情報は、可視及び可視以外の波長領域から得られる面的な情報である。
【０００３】
画像情報の取得には、人工衛星による撮影、航空機・飛行船などでの空撮、地上での撮影の各レベルが存在するが、人工衛星による撮影ではデータ処理、解析に非常に長時間かかるのが現状である。一方、地上撮影では、カメラと被写体との距離が近く、解像度が大きく、植物の個体レベルの生育情報まで得ることができる長所がある。しかし、カメラを鉛直下向きにした場合は、一枚の画像に取り込める面積は限られるので、圃場全体の平面画像を得るためには何枚もの画像を人間がコンピュータ上で貼り合わせなければならない。大区画圃場であれば、膨大な作業量になり、非効率的である。
【０００４】
地上において、圃場面を斜め上方から撮影し、圃場全体を収めることは可能であるが、この場合は、被写体の遠近により撮像の大きさが異なるので、歪みを修正する必要があり（例えば、特開2001-45867、同2001-45868参照）、この画像をもとに生育状態等の解析を行う上で誤差の原因となる。
【０００５】
そこで、無人飛行を含む航空撮影（空撮）が、大区画圃場を１枚の画像に収めるのに効率的な画像情報収集手法と思われる。この空撮は、撮影者が空撮システムから送信されるビデオ映像を見て、撮影範囲の確認や指示を行いながら高度数１０ｍから１５０ｍの上空から１フレームに１０ａ〜１ha規模の圃場を順次撮影するのである。
【０００６】
この空撮写真により、欠株の発生状況や直播での苗立の疎密、葉色や熟色の変異、倒伏等の栽培管理者が直観している生育状況を面的に把握することができるものである。さらに、空撮写真をイメージスキャナに取り込むことにより、地上分解能が５ｃｍ程度のデジタル画像が得られ、この画像をＲＧＢ階調値で演算処理することにより、地上調査では困難な散播直播圃場全面の苗立状況の変異や植被率等を数量的に評価することができるものである。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、空撮により大区画圃場を１枚の画像に収める方法にあっては、1.風と光により撮影可能条件が限定される、2.操縦に熟練を要する、などの問題点がある。さらに、3.生育初期の撮影時は、カメラの視野によっては俯角が大きな箇所と俯角が小さな箇所とが生じ、角度によって葉や株のみが見える箇所と、葉や株の間から土や水面が透けて見える箇所とが生じてしまう欠点があった。このような画像により生育状態等の解析を行うと正確さに欠ける問題点がある。
【０００８】
本発明は上記問題点にかんがみ、空撮により大区画圃場を１枚の画像に収める方法であって、カメラの視野による俯角の大小を補正して地上撮影と同様な正確な画像を取得し、生育状態等の解析を正確に行うことのできる作物の生育診断方法における画像の補正方法を提供することを技術的課題とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するため本発明は、地上の作物を上空から撮像する画像取得工程と、該画像取得工程によって得られた画像情報を解析する画像解析工程と、該画像解析工程によって得られた作物の生育関連情報に基づいて作物の生育状態を任意の区画毎に診断する作物生育診断工程と、を備えた作物の生育診断方法において、
前記画像取得工程は、画像フレームをオーバーラップして複数の画像を取得し、前記画像解析工程は、前記オーバーラップした部分の同一地点の俯角の異なる画像情報を比較解析し、俯角で変化する見かけ繁茂度に起因する画像情報の変化を補正する補正工程を設ける、という技術的手段を講じた。
【００１０】
これにより、前記画像取得工程は、画像フレームをオーバーラップして複数の画像を取得し、前記画像解析工程は、前記オーバーラップした部分の同一地点の俯角の異なる画像情報を比較解析し、俯角で変化する見かけ繁茂度に起因する画像情報の変化を補正するので、地上からの撮影では比較的俯角範囲が小さいが、同一範囲を撮影対象とした場合、上空からの撮影は俯角範囲が広くなるが、このとき、見かけ繁茂度に起因する画像情報の変化が補正されるので、地上撮影と同様に正確な画像を取得し、生育状態等の解析を正確に行うことが可能となる。
【００１１】
また、前記画像取得工程は、見かけ繁茂度が概略一定と見なせる俯角範囲の画像を連続的に複数取得し、前記画像解析手段は、該見かけ繁茂度が一定の複数画像情報から、作物の生育関連情報を任意の区画毎に算出することもできるから、俯角範囲が小さい画像を連続的に取得し、これらを結合した一枚の画像から生育状態等の解析を正確に行うことも可能である。
【００１２】
さらに、前記取得画像の少なくとも１つに、グランド・トゥルースを取得する区画を判別可能に写し込むものであるから、画像情報に基づいて作物の生育状態を、例えば、窒素含有率などで数値化して瞬時に把握することができる。
【００１３】
そして、前記画像取得工程は、複数の圃場が写し込まれた画像を取得し、同一品種、又は／及び同一生育段階毎に予め分類された圃場グループのそれぞれに、少なくとも１ヵ所にグランド・トゥルース取得区画を判別可能に写し込むものであるから、大区画圃場であっても、例えば、作物が同一品種・同一生育段階ごとに、画像情報に基づいて作物の生育状態を数値化して瞬時に把握することができる。
【００１４】
また、前記画像解析工程によって得られた作物の生育関連情報と、前記グランド・トゥルース取得区画の作物を実測して得られた真の生育情報と、から、得られた画像全ての範囲の生育関連情報を真の生育情報に変換することで、画像情報に基づいて正確な作物の生育状態を把握することができる。
【００１５】
なお、前記画像解析工程によって得られた作物の生育関連情報が、取得画像から得られる特定波長の分光画像情報から予め決められた計算式により算出された作物体の窒素含有率関連情報とすれば、画像情報に基づく作物の生育状態が窒素含有率関連情報として特定されて、生育状態を瞬時に把握することができる。
【００１６】
さらに、前記画像取得工程は、画像フレームをオーバーラップして複数の画像を取得し、前記画像解析工程は、前記オーバーラップした部分の同一地点の画像情報を比較解析し、オーバーラップする画像の撮像時の環境変化を補正するものであるから、例えば、気象条件、撮影時の雲による日照条件、リファレンス光などの環境変化を考慮して画像の解析が行われるから、より正確な作物の生育診断が可能となる。
【００１７】
そして、前記画像取得工程は、太陽の方角との関係から撮影方向を制御したり、太陽の高度との関係から撮影俯角を制御するので、逆光撮影など太陽光の照射方向に起因する情報への外乱を除去した正確な画像を取得することが可能となる。
【００１８】
前記画像取得工程は、ラジコン無人飛行機に撮像カメラを搭載したもの、又は予め設定されたプログラムにより決定される飛行コース、飛行高度及び飛行高度を維持して自動飛行する無人飛行機に撮像カメラを搭載したものであればよい。
【００１９】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面を参照しながら詳細に説明する。
【００２０】
図１は無人ラジコンヘリによる空撮システムの概略構成図である。図１において、ラジコンヘリコプター１は、機体２にエンジンなどの駆動源と連動するメインシャフト３を軸支し、該メインシャフト３の上端にメインロータ４やスタビライザーを装架し、機体１の後部には、テールパイプ５を突設して、該テールパイプ５に水平尾翼６、垂直尾翼７、駆動源と連動するテールロータ８等を装架する。そして、地上のラジコン送信器９により無線誘導飛行する様に構成している。なお、このようなラジコン送信器９により無線誘導飛行を行なわず、予め設定されたプログラムにより決定される飛行コース、飛行高度を維持して自動飛行できるように無人飛行とすることも可能である。
【００２１】
このようなラジコンヘリコプター１において、動画像を撮影するためのテレビカメラ、ビデオカメラ１０などを機体２底面位置で、かつ、該カメラ１０のレンズを機体２の正面に向けた適当なアングルとなして取り付ける。そして、映像増幅器、変調送信器、送信アンテナ等より成る送信装置（いずれも図示せず）をカメラ１０と接続して、地上へ動画像を送信できる構成にしておく。また、カメラ１０の後方には、収容枠１１を付設し、該収容枠１１内に静止画像を撮影するためのスチールカメラ、デジタルカメラ１２などを機体２の下方に向けた適当なアングルとなして収容する。
【００２２】
図２は、地上において圃場面を斜め上方から撮影する際の原理を示す概略図である。図２において、Ａ−Ｂ間は圃場を撮影する際の地上面であって、地上から１〜２ｍの位置に固定したカメラ１２により、Ａ地点からＢ地点までを視野に入れて撮影するのである。このとき、Ａ地点の俯角θ１とＢ地点の俯角θ２との差は小さく（図２では、約３５°）、俯角による補正は不要であることが分かる。
【００２３】
図３は無人ラジコンヘリを利用した空撮の様子を示す概略図である。図３において、Ａ−Ｂ間は大区画圃場を空撮する際の地上面であって、Ａ地点から上方へ数１０〜１５０ｍ程度離れた上空に、ラジコンヘリコプター１に搭載されたカメラ１２Ａが位置する。このカメラ１２Ａの位置からは、俯角θＡ nでの視野が空撮され、カメラ１２Ｃの位置からは、俯角θＣｎでの視野が空撮される。このとき、Ａ地点の俯角θとＢ地点の俯角θとの差は図2の地上撮影よりも大きくなり、俯角による補正が必要となることが分かる。
【００２４】
この俯角による補正は、例えば、カメラ１２が、画像フレームをオーバーラップして複数の画像を取得し、画像解析手段により、オーバーラップした部分（図３ではＡ−Ｃ間）の同一地点の俯角の異なる画像情報（図３ではＡ点からＣ点の間の任意の点Ｇ（複数）の画像情報）を比較解析し、俯角で変化する見かけ繁茂度に起因する画像情報の変化を補正するとよい。例えば、ラジコンヘリコプター１の移動に伴い、カメラが符号１２Ａから符号１２Ｃの位置に移転して画像フレームをオーバーラップして複数の画像を取得し、符号１２Ａ地点の俯角θＡと符号１２Ｃ地点の俯角θＣとの差から、俯角で変化する見かけ繁茂度に起因する画像情報の変化を補正する。
【００２５】
図４は、地上撮影と空撮とで俯角による色の変化量を比較した図である。俯角の差による色の違いは、俯角が小さい場合は小さく、俯角が大きい場合は大きくなるので、俯角による補正式が必要となるのである。
【００２６】
上記補正式の概略を図５を参照して述べる。いま、基準俯角θｓにおけるカメラへの入射光量をＩｓとすると、任意の俯角での入射光量Ｉは
【数１】
となる。よって、Ｉｓは
【数２】
と表すことができる。
【００２７】
このように、俯角の差による色の違いを任意の関数として実験や理論により予め求めておけば、俯角による補正式により地上撮影と同様な色の正確な画像を取得することができるのである。
【００２８】
また、図６及び図７は取得画像情報から俯角補正値を求める別の実施形態である。取得画像情報から俯角補正値を求めるには、ラップした画像上の任意の点Ｇ１，Ｇ２，…，ＧｎにおけるカメラＡ，Ｂのそれぞれへの入射光量（ＩA1，ＩB １），（ＩA ２，ＩB ２），…，（ＩA ｎ，ＩB ｎ）と、俯角情報（θA1，θB １），（θA ２，θB ２），…，（θA ｎ，θB ｎ）を得るので、
【数３】
と表すことができる。
【００２９】
そして、多変量解析により、
【数４】
をモデリングし、基準となる俯角をθＳとすると、上式より、θＳへの補正値はθＡ＝θＳとおいて、
【数５】
として、Ｂカメラの画像全体を基準俯角θＳで撮像したものに変換できる。
【００３０】
図８は、空撮により圃場を撮影する際に葉や株のみが見える箇所と、葉や株の間から土や水面が透けて見える箇所とを模式的に表した概略図である。一般的に葉や株の間から土や水面が透けて見える箇所は、株間の距離などの栽植密度や移植後の日数による繁茂状態や、品種などの影響が考えられるが、俯角θが大きい（９０°に近づく）箇所とも考えられる。つまり、カメラ１２Ａの位置から空撮する際は、Ａ地点が最も土や水面が透けて見える箇所となり、カメラ１２Ｃの位置から空撮する際は、Ｃ地点が最も土や水面が透けて見える箇所となるのである。この空撮時の俯角と色との違いの関係は図9のように表すことができる。
【００３１】
そして、図９を参照して以下のような俯角による補正式を導入することができる。いま、俯角θにおける撮影画像の輝度をＣとすると、Ｃは俯角θ、移植後日数（時間）ｔの関数で表すことができる。
【数６】
θ＜θｓのとき、圃場の土、水が透けて見えないとすれば、
Ｃ＝Ｃ0と一定となる。
（１）式を書き換えると以下のようになる。
【数７】
よってＣ0は
【数８】
により求めることができる。
そして、（３）式を用いて撮影輝度をθ＜θｓのＣ0に補正することができる。
【００３２】
図１０は大区画圃場を空撮した際の圃場を複数コマ（Ａ−１〜Ｂ−４）に分割して撮影した模式図を示すものである。
【００３３】
図１０においては、例えば、１枚の圃場（田んぼ）の面積が５〜５０a（アール）であって、この圃場が畝によりＡ〜Ｈの８枚に区画されているような大区画圃場を想定している。そして、圃場Ａ、Ｄ、Ｆにはコシヒカリを５月１０日に移植（田植）してあり、圃場Ｂ、Ｅにはヒノヒカリを５月１５日に移植してあり、圃場Ｃにはコシヒカリを５月１５日に移植してあり、圃場Ｇにはあきたこまちを５月１０日に移植してあり、圃場Ｈにはあきたこまちを５月５日に移植してある。
【００３４】
図１１は図１０から窒素含有率の絶対分布を求める工程を示すフローチャートである。以下、図１、図１０及び図１１を参照して窒素含有率の絶対分布を求める工程を説明する。
【００３５】
図１のようなカメラ１２が搭載されたラジコンヘリコプター１を飛ばし、約数１０〜１５０ｍ上空から図１０に示すような大区画圃場の空撮を開始する（図１１のステップ１）。大区画圃場は畝により複数の圃場（Ａ〜Ｈ）に分割されており（図１０）、空撮の際は、畝を越えて隣り合う圃場をオーバーラップして撮影するのが好ましく、例えば、圃場Ａの空撮を行う際は、圃場Ｂの一部をラップするような静止画像（図１０のＡ−１）を取得し、圃場Ｂの空撮を行う際は、圃場Ａの一部及び圃場Ｃの一部をラップするような静止画像（図１０のＡ−２）を取得するのがよい（図１１のステップ２）。
【００３６】
本実施例では、コシヒカリを５月１０日に移植した圃場Ａ、Ｄ、Ｆを選択する（図１１のステップ５）。そして、この選択された圃場Ａ、Ｄ、Ｆの画像ＲＧＢ値から以下の数式９により窒素相対分布を求める（図１１のステップ６）。これは、同一品種、同一移植日の圃場であれば、窒素相対分布はほぼ近似した値になると推定されるからである。
【数９】
ただし、Ｎｒは窒素相対分布であり、ＲはRedの輝度値であり、ＧはGreenの輝度値であり、ＢはBlueの輝度値であり、ａ,ｂ,ｃは係数である。
【００３７】
同一品種、同一移植日の圃場での窒素相対分布が求まると、グランド・トゥルースを取得するために、選択された圃場Ａ、Ｄ、Ｆ内のいずれかの作物をハンドヘルド型(携帯型)の接触式葉身窒素測定センサにて窒素量を実測する（図１１のステップ７）。そして、窒素量の実測値と窒素相対分布との差を用いて窒素含有率の絶対分布を求める（図１１のステップ８）。この窒素含有率の絶対分布は圃場Ａ、Ｄ、Ｆに適用されるのである。
【００３８】
そして、図１１のステップ４で得られた１枚の合成画像上で全ての圃場が選択したか否かが判別される（図１１のステップ９）。YESの場合、圃場Ａ〜Ｈの全てで窒素含有率の絶対分布が算出されて処理が終了する（図１１のステップ１０）。NOの場合、ステップ５に戻り、再度、同一品種、同一移植日の圃場を選択する。本実施例では、圃場Ａ、Ｄ、Ｆ以外の、ヒノヒカリを５月１５日に移植した圃場Ｂ、Ｅを選択する。そして、上記同様にステップ６からステップ８の処理を行なって、窒素含有率の絶対分布を求めるのである。さらに、順次、圃場Ｃ、圃場Ｇ及び圃場Ｈの窒素含有率の絶対分布を求めると、大区画圃場全体の窒素含有率の絶対分布を算出することができる。
【００３９】
以上のように、大区画圃場を空撮して同一品種、同一移植日の圃場での窒素相対分布を求め、この窒素相対分布を求めた圃場内の作物の窒素量を実測し、大区画圃場全体の窒素含有率の絶対分布を算出するので、地上調査では困難な散播直播圃場全面の苗立状況の変異や植被率等を数量的に評価し、生育状態等の解析を正確に行うことができる。
【００４０】
なお、前記画像取得手段は、太陽の方角との関係から撮影方向を制御したり、太陽の高度との関係から撮影俯角を制御するので、太陽光による画像解析上の外乱を除去して正確な画像を取得することが可能となるものである。
【００４１】
【発明の効果】
以上のように本発明は、地上の作物を上空から撮像する画像取得工程と、該画像取得工程によって得られた画像情報を解析する画像解析工程と、該画像解析工程によって得られた作物の生育関連情報に基づいて作物の生育状態を任意の区画毎に診断する作物生育診断手段と、を備えた作物の生育診断方法において、前記画像取得工程は、画像フレームをオーバーラップして複数の画像を取得し、前記画像解析工程は、前記オーバーラップした部分の同一地点の俯角の異なる画像情報を比較解析し、俯角で変化する見かけ繁茂度に起因する画像情報の変化を補正する補正工程を設ける、という技術的手段を講じた。
【００４２】
これにより、前記画像取得工程は、画像フレームをオーバーラップして複数の画像を取得し、前記画像解析工程は、前記オーバーラップした部分の同一地点の俯角の異なる画像情報を比較解析し、俯角で変化する見かけ繁茂度に起因する画像情報の変化を補正するので、地上からの撮影では比較的俯角範囲が小さいが、同一範囲を撮影対象とした場合、上空からの撮影は俯角範囲が広くなるが、このとき、見かけ繁茂度に起因する画像情報の変化が補正されるので、地上撮影と同様に正確な画像を取得し、生育状態等の解析を正確に行うことが可能となる。
【００４３】
また、前記画像取得工程は、見かけ繁茂度が概略一定と見なせる俯角範囲の画像を連続的に複数取得し、前記画像解析工程は、該見かけ繁茂度が一定の複数画像情報から、作物の生育関連情報を任意の区画毎に算出することもできるから、俯角範囲が小さい画像を連続的に取得し、これらを結合した一枚の画像から生育状態等の解析を正確に行うことも可能である。
【００４４】
さらに、前記取得画像の少なくとも１つに、グランド・トゥルースを取得する区画を判別可能に写し込むものであるから、画像情報に基づいて作物の生育状態を、例えば、窒素含有率などで数値化して瞬時に把握することができる。
【００４５】
そして、前記画像取得工程は、複数の圃場が写し込まれた画像を取得し、同一品種、又は／及び同一生育段階毎に予め分類された圃場グループのそれぞれに、少なくとも１ヵ所にグランド・トゥルース取得区画を判別可能に写し込むものであるから、大区画圃場であっても、例えば、作物が同一品種・同一生育段階ごとに、画像情報に基づいて作物の生育状態を数値化して瞬時に把握することができる。
【００４６】
また、前記画像解析工程によって得られた作物の生育関連情報と、前記グランド・トゥルース取得区画の作物を実測して得られた真の生育情報と、から、得られた画像全ての範囲の生育関連情報を真の生育情報に変換することで、画像情報に基づいて正確な作物の生育状態を把握することができる。
【００４７】
なお、前記画像解析工程によって得られた作物の生育関連情報が、取得画像から得られる特定波長の分光画像情報から予め決められた計算式により算出された作物体の窒素含有率関連情報とすれば、画像情報に基づく作物の生育状態が窒素含有率関連情報として特定されて、生育状態を瞬時に把握することができる。
【００４８】
さらに、前記画像取得工程は、画像フレームをオーバーラップして複数の画像を取得し、前記画像解析工程は、前記オーバーラップした部分の同一地点の画像情報を比較解析し、オーバーラップする画像の撮像時の環境変化を補正するものであるから、例えば、気象条件、撮影時の雲による日照条件、リファレンス光などの環境変化を考慮して画像の解析が行われるから、より正確な作物の生育診断が可能となる。
【００４９】
そして、前記画像取得工程は、太陽の方角との関係から撮影方向を制御したり、太陽の高度との関係から撮影俯角を制御するので、逆光撮影など太陽光の照射方向に起因する画像情報への外乱を除去した正確な画像を取得することが可能となる。
【００５０】
前記画像取得工程は、ラジコン無人飛行機に撮像カメラを搭載したもの、又は予め設定されたプログラムにより決定される飛行コース、飛行高度及び飛行高度を維持して自動飛行する無人飛行機に撮像カメラを搭載したものであればよい。
【図面の簡単な説明】
【図１】 無人ラジコンヘリによる空撮システムの概略構成図である。
【図２】 地上において圃場面を斜め上方から撮影する際の原理を示す概略図である。
【図３】 無人ラジコンヘリを利用した空撮の様子を示す概略図である。
【図４】 地上撮影と空撮とで俯角の差による色の違いを示す図である。
【図５】 補正式を算出する際の概略説明図である。
【図６】 取得画像情報から俯角補正値を求める別の概略説明図である。
【図７】 取得画像情報から俯角補正値を求める別の概略説明図である。
【図８】 空撮により圃場を撮影する際に葉や株のみが見える箇所と、葉や株の間から土や水面が透けて見える箇所とを模式的に表した概略図である。
【図９】 空撮時の俯角と色との違いの関係を示す図である。
【図１０】 大区画圃場を空撮した際の圃場を複数に分割して撮影した模式図である。
【図１１】 窒素含有率の絶対分布を求める工程を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１ ラジコンヘリコプター
２ 機体
３ メインシャフト
４ メインロータ
５ テールパイプ
６ 水平尾翼
７ 垂直尾翼
８ テールロータ
９ ラジコン送信器
１０ カメラ
１１ 収容枠
１２ デジタルカメラ
【発明の属する技術分野】
本発明は、圃場内の作物の生育や収量に現われる、面的な不均一を把握し、作物管理を的確に行うための作物の生育診断方法における画像の補正方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、農作物の品質・収量の安定化を図る方法として、生育環境や生育状態の圃場内変異を数値化して把握し、変異に対応した栽培管理を行うシステムが有効と考えられている。生育環境や生育状態を知るためには、多様な情報を大量に含む画像情報の解析が効率的である。画像情報は、可視及び可視以外の波長領域から得られる面的な情報である。
【０００３】
画像情報の取得には、人工衛星による撮影、航空機・飛行船などでの空撮、地上での撮影の各レベルが存在するが、人工衛星による撮影ではデータ処理、解析に非常に長時間かかるのが現状である。一方、地上撮影では、カメラと被写体との距離が近く、解像度が大きく、植物の個体レベルの生育情報まで得ることができる長所がある。しかし、カメラを鉛直下向きにした場合は、一枚の画像に取り込める面積は限られるので、圃場全体の平面画像を得るためには何枚もの画像を人間がコンピュータ上で貼り合わせなければならない。大区画圃場であれば、膨大な作業量になり、非効率的である。
【０００４】
地上において、圃場面を斜め上方から撮影し、圃場全体を収めることは可能であるが、この場合は、被写体の遠近により撮像の大きさが異なるので、歪みを修正する必要があり（例えば、特開2001-45867、同2001-45868参照）、この画像をもとに生育状態等の解析を行う上で誤差の原因となる。
【０００５】
そこで、無人飛行を含む航空撮影（空撮）が、大区画圃場を１枚の画像に収めるのに効率的な画像情報収集手法と思われる。この空撮は、撮影者が空撮システムから送信されるビデオ映像を見て、撮影範囲の確認や指示を行いながら高度数１０ｍから１５０ｍの上空から１フレームに１０ａ〜１ha規模の圃場を順次撮影するのである。
【０００６】
この空撮写真により、欠株の発生状況や直播での苗立の疎密、葉色や熟色の変異、倒伏等の栽培管理者が直観している生育状況を面的に把握することができるものである。さらに、空撮写真をイメージスキャナに取り込むことにより、地上分解能が５ｃｍ程度のデジタル画像が得られ、この画像をＲＧＢ階調値で演算処理することにより、地上調査では困難な散播直播圃場全面の苗立状況の変異や植被率等を数量的に評価することができるものである。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、空撮により大区画圃場を１枚の画像に収める方法にあっては、1.風と光により撮影可能条件が限定される、2.操縦に熟練を要する、などの問題点がある。さらに、3.生育初期の撮影時は、カメラの視野によっては俯角が大きな箇所と俯角が小さな箇所とが生じ、角度によって葉や株のみが見える箇所と、葉や株の間から土や水面が透けて見える箇所とが生じてしまう欠点があった。このような画像により生育状態等の解析を行うと正確さに欠ける問題点がある。
【０００８】
本発明は上記問題点にかんがみ、空撮により大区画圃場を１枚の画像に収める方法であって、カメラの視野による俯角の大小を補正して地上撮影と同様な正確な画像を取得し、生育状態等の解析を正確に行うことのできる作物の生育診断方法における画像の補正方法を提供することを技術的課題とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するため本発明は、地上の作物を上空から撮像する画像取得工程と、該画像取得工程によって得られた画像情報を解析する画像解析工程と、該画像解析工程によって得られた作物の生育関連情報に基づいて作物の生育状態を任意の区画毎に診断する作物生育診断工程と、を備えた作物の生育診断方法において、
前記画像取得工程は、画像フレームをオーバーラップして複数の画像を取得し、前記画像解析工程は、前記オーバーラップした部分の同一地点の俯角の異なる画像情報を比較解析し、俯角で変化する見かけ繁茂度に起因する画像情報の変化を補正する補正工程を設ける、という技術的手段を講じた。
【００１０】
これにより、前記画像取得工程は、画像フレームをオーバーラップして複数の画像を取得し、前記画像解析工程は、前記オーバーラップした部分の同一地点の俯角の異なる画像情報を比較解析し、俯角で変化する見かけ繁茂度に起因する画像情報の変化を補正するので、地上からの撮影では比較的俯角範囲が小さいが、同一範囲を撮影対象とした場合、上空からの撮影は俯角範囲が広くなるが、このとき、見かけ繁茂度に起因する画像情報の変化が補正されるので、地上撮影と同様に正確な画像を取得し、生育状態等の解析を正確に行うことが可能となる。
【００１１】
また、前記画像取得工程は、見かけ繁茂度が概略一定と見なせる俯角範囲の画像を連続的に複数取得し、前記画像解析手段は、該見かけ繁茂度が一定の複数画像情報から、作物の生育関連情報を任意の区画毎に算出することもできるから、俯角範囲が小さい画像を連続的に取得し、これらを結合した一枚の画像から生育状態等の解析を正確に行うことも可能である。
【００１２】
さらに、前記取得画像の少なくとも１つに、グランド・トゥルースを取得する区画を判別可能に写し込むものであるから、画像情報に基づいて作物の生育状態を、例えば、窒素含有率などで数値化して瞬時に把握することができる。
【００１３】
そして、前記画像取得工程は、複数の圃場が写し込まれた画像を取得し、同一品種、又は／及び同一生育段階毎に予め分類された圃場グループのそれぞれに、少なくとも１ヵ所にグランド・トゥルース取得区画を判別可能に写し込むものであるから、大区画圃場であっても、例えば、作物が同一品種・同一生育段階ごとに、画像情報に基づいて作物の生育状態を数値化して瞬時に把握することができる。
【００１４】
また、前記画像解析工程によって得られた作物の生育関連情報と、前記グランド・トゥルース取得区画の作物を実測して得られた真の生育情報と、から、得られた画像全ての範囲の生育関連情報を真の生育情報に変換することで、画像情報に基づいて正確な作物の生育状態を把握することができる。
【００１５】
なお、前記画像解析工程によって得られた作物の生育関連情報が、取得画像から得られる特定波長の分光画像情報から予め決められた計算式により算出された作物体の窒素含有率関連情報とすれば、画像情報に基づく作物の生育状態が窒素含有率関連情報として特定されて、生育状態を瞬時に把握することができる。
【００１６】
さらに、前記画像取得工程は、画像フレームをオーバーラップして複数の画像を取得し、前記画像解析工程は、前記オーバーラップした部分の同一地点の画像情報を比較解析し、オーバーラップする画像の撮像時の環境変化を補正するものであるから、例えば、気象条件、撮影時の雲による日照条件、リファレンス光などの環境変化を考慮して画像の解析が行われるから、より正確な作物の生育診断が可能となる。
【００１７】
そして、前記画像取得工程は、太陽の方角との関係から撮影方向を制御したり、太陽の高度との関係から撮影俯角を制御するので、逆光撮影など太陽光の照射方向に起因する情報への外乱を除去した正確な画像を取得することが可能となる。
【００１８】
前記画像取得工程は、ラジコン無人飛行機に撮像カメラを搭載したもの、又は予め設定されたプログラムにより決定される飛行コース、飛行高度及び飛行高度を維持して自動飛行する無人飛行機に撮像カメラを搭載したものであればよい。
【００１９】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面を参照しながら詳細に説明する。
【００２０】
図１は無人ラジコンヘリによる空撮システムの概略構成図である。図１において、ラジコンヘリコプター１は、機体２にエンジンなどの駆動源と連動するメインシャフト３を軸支し、該メインシャフト３の上端にメインロータ４やスタビライザーを装架し、機体１の後部には、テールパイプ５を突設して、該テールパイプ５に水平尾翼６、垂直尾翼７、駆動源と連動するテールロータ８等を装架する。そして、地上のラジコン送信器９により無線誘導飛行する様に構成している。なお、このようなラジコン送信器９により無線誘導飛行を行なわず、予め設定されたプログラムにより決定される飛行コース、飛行高度を維持して自動飛行できるように無人飛行とすることも可能である。
【００２１】
このようなラジコンヘリコプター１において、動画像を撮影するためのテレビカメラ、ビデオカメラ１０などを機体２底面位置で、かつ、該カメラ１０のレンズを機体２の正面に向けた適当なアングルとなして取り付ける。そして、映像増幅器、変調送信器、送信アンテナ等より成る送信装置（いずれも図示せず）をカメラ１０と接続して、地上へ動画像を送信できる構成にしておく。また、カメラ１０の後方には、収容枠１１を付設し、該収容枠１１内に静止画像を撮影するためのスチールカメラ、デジタルカメラ１２などを機体２の下方に向けた適当なアングルとなして収容する。
【００２２】
図２は、地上において圃場面を斜め上方から撮影する際の原理を示す概略図である。図２において、Ａ−Ｂ間は圃場を撮影する際の地上面であって、地上から１〜２ｍの位置に固定したカメラ１２により、Ａ地点からＢ地点までを視野に入れて撮影するのである。このとき、Ａ地点の俯角θ１とＢ地点の俯角θ２との差は小さく（図２では、約３５°）、俯角による補正は不要であることが分かる。
【００２３】
図３は無人ラジコンヘリを利用した空撮の様子を示す概略図である。図３において、Ａ−Ｂ間は大区画圃場を空撮する際の地上面であって、Ａ地点から上方へ数１０〜１５０ｍ程度離れた上空に、ラジコンヘリコプター１に搭載されたカメラ１２Ａが位置する。このカメラ１２Ａの位置からは、俯角θＡ nでの視野が空撮され、カメラ１２Ｃの位置からは、俯角θＣｎでの視野が空撮される。このとき、Ａ地点の俯角θとＢ地点の俯角θとの差は図2の地上撮影よりも大きくなり、俯角による補正が必要となることが分かる。
【００２４】
この俯角による補正は、例えば、カメラ１２が、画像フレームをオーバーラップして複数の画像を取得し、画像解析手段により、オーバーラップした部分（図３ではＡ−Ｃ間）の同一地点の俯角の異なる画像情報（図３ではＡ点からＣ点の間の任意の点Ｇ（複数）の画像情報）を比較解析し、俯角で変化する見かけ繁茂度に起因する画像情報の変化を補正するとよい。例えば、ラジコンヘリコプター１の移動に伴い、カメラが符号１２Ａから符号１２Ｃの位置に移転して画像フレームをオーバーラップして複数の画像を取得し、符号１２Ａ地点の俯角θＡと符号１２Ｃ地点の俯角θＣとの差から、俯角で変化する見かけ繁茂度に起因する画像情報の変化を補正する。
【００２５】
図４は、地上撮影と空撮とで俯角による色の変化量を比較した図である。俯角の差による色の違いは、俯角が小さい場合は小さく、俯角が大きい場合は大きくなるので、俯角による補正式が必要となるのである。
【００２６】
上記補正式の概略を図５を参照して述べる。いま、基準俯角θｓにおけるカメラへの入射光量をＩｓとすると、任意の俯角での入射光量Ｉは
【数１】
【数２】
【００２７】
このように、俯角の差による色の違いを任意の関数として実験や理論により予め求めておけば、俯角による補正式により地上撮影と同様な色の正確な画像を取得することができるのである。
【００２８】
また、図６及び図７は取得画像情報から俯角補正値を求める別の実施形態である。取得画像情報から俯角補正値を求めるには、ラップした画像上の任意の点Ｇ１，Ｇ２，…，ＧｎにおけるカメラＡ，Ｂのそれぞれへの入射光量（ＩA1，ＩB １），（ＩA ２，ＩB ２），…，（ＩA ｎ，ＩB ｎ）と、俯角情報（θA1，θB １），（θA ２，θB ２），…，（θA ｎ，θB ｎ）を得るので、
【数３】
【００２９】
そして、多変量解析により、
【数４】
【数５】
【００３０】
図８は、空撮により圃場を撮影する際に葉や株のみが見える箇所と、葉や株の間から土や水面が透けて見える箇所とを模式的に表した概略図である。一般的に葉や株の間から土や水面が透けて見える箇所は、株間の距離などの栽植密度や移植後の日数による繁茂状態や、品種などの影響が考えられるが、俯角θが大きい（９０°に近づく）箇所とも考えられる。つまり、カメラ１２Ａの位置から空撮する際は、Ａ地点が最も土や水面が透けて見える箇所となり、カメラ１２Ｃの位置から空撮する際は、Ｃ地点が最も土や水面が透けて見える箇所となるのである。この空撮時の俯角と色との違いの関係は図9のように表すことができる。
【００３１】
そして、図９を参照して以下のような俯角による補正式を導入することができる。いま、俯角θにおける撮影画像の輝度をＣとすると、Ｃは俯角θ、移植後日数（時間）ｔの関数で表すことができる。
【数６】
Ｃ＝Ｃ0と一定となる。
（１）式を書き換えると以下のようになる。
【数７】
【数８】
そして、（３）式を用いて撮影輝度をθ＜θｓのＣ0に補正することができる。
【００３２】
図１０は大区画圃場を空撮した際の圃場を複数コマ（Ａ−１〜Ｂ−４）に分割して撮影した模式図を示すものである。
【００３３】
図１０においては、例えば、１枚の圃場（田んぼ）の面積が５〜５０a（アール）であって、この圃場が畝によりＡ〜Ｈの８枚に区画されているような大区画圃場を想定している。そして、圃場Ａ、Ｄ、Ｆにはコシヒカリを５月１０日に移植（田植）してあり、圃場Ｂ、Ｅにはヒノヒカリを５月１５日に移植してあり、圃場Ｃにはコシヒカリを５月１５日に移植してあり、圃場Ｇにはあきたこまちを５月１０日に移植してあり、圃場Ｈにはあきたこまちを５月５日に移植してある。
【００３４】
図１１は図１０から窒素含有率の絶対分布を求める工程を示すフローチャートである。以下、図１、図１０及び図１１を参照して窒素含有率の絶対分布を求める工程を説明する。
【００３５】
図１のようなカメラ１２が搭載されたラジコンヘリコプター１を飛ばし、約数１０〜１５０ｍ上空から図１０に示すような大区画圃場の空撮を開始する（図１１のステップ１）。大区画圃場は畝により複数の圃場（Ａ〜Ｈ）に分割されており（図１０）、空撮の際は、畝を越えて隣り合う圃場をオーバーラップして撮影するのが好ましく、例えば、圃場Ａの空撮を行う際は、圃場Ｂの一部をラップするような静止画像（図１０のＡ−１）を取得し、圃場Ｂの空撮を行う際は、圃場Ａの一部及び圃場Ｃの一部をラップするような静止画像（図１０のＡ−２）を取得するのがよい（図１１のステップ２）。
【００３６】
本実施例では、コシヒカリを５月１０日に移植した圃場Ａ、Ｄ、Ｆを選択する（図１１のステップ５）。そして、この選択された圃場Ａ、Ｄ、Ｆの画像ＲＧＢ値から以下の数式９により窒素相対分布を求める（図１１のステップ６）。これは、同一品種、同一移植日の圃場であれば、窒素相対分布はほぼ近似した値になると推定されるからである。
【数９】
【００３７】
同一品種、同一移植日の圃場での窒素相対分布が求まると、グランド・トゥルースを取得するために、選択された圃場Ａ、Ｄ、Ｆ内のいずれかの作物をハンドヘルド型(携帯型)の接触式葉身窒素測定センサにて窒素量を実測する（図１１のステップ７）。そして、窒素量の実測値と窒素相対分布との差を用いて窒素含有率の絶対分布を求める（図１１のステップ８）。この窒素含有率の絶対分布は圃場Ａ、Ｄ、Ｆに適用されるのである。
【００３８】
そして、図１１のステップ４で得られた１枚の合成画像上で全ての圃場が選択したか否かが判別される（図１１のステップ９）。YESの場合、圃場Ａ〜Ｈの全てで窒素含有率の絶対分布が算出されて処理が終了する（図１１のステップ１０）。NOの場合、ステップ５に戻り、再度、同一品種、同一移植日の圃場を選択する。本実施例では、圃場Ａ、Ｄ、Ｆ以外の、ヒノヒカリを５月１５日に移植した圃場Ｂ、Ｅを選択する。そして、上記同様にステップ６からステップ８の処理を行なって、窒素含有率の絶対分布を求めるのである。さらに、順次、圃場Ｃ、圃場Ｇ及び圃場Ｈの窒素含有率の絶対分布を求めると、大区画圃場全体の窒素含有率の絶対分布を算出することができる。
【００３９】
以上のように、大区画圃場を空撮して同一品種、同一移植日の圃場での窒素相対分布を求め、この窒素相対分布を求めた圃場内の作物の窒素量を実測し、大区画圃場全体の窒素含有率の絶対分布を算出するので、地上調査では困難な散播直播圃場全面の苗立状況の変異や植被率等を数量的に評価し、生育状態等の解析を正確に行うことができる。
【００４０】
なお、前記画像取得手段は、太陽の方角との関係から撮影方向を制御したり、太陽の高度との関係から撮影俯角を制御するので、太陽光による画像解析上の外乱を除去して正確な画像を取得することが可能となるものである。
【００４１】
【発明の効果】
以上のように本発明は、地上の作物を上空から撮像する画像取得工程と、該画像取得工程によって得られた画像情報を解析する画像解析工程と、該画像解析工程によって得られた作物の生育関連情報に基づいて作物の生育状態を任意の区画毎に診断する作物生育診断手段と、を備えた作物の生育診断方法において、前記画像取得工程は、画像フレームをオーバーラップして複数の画像を取得し、前記画像解析工程は、前記オーバーラップした部分の同一地点の俯角の異なる画像情報を比較解析し、俯角で変化する見かけ繁茂度に起因する画像情報の変化を補正する補正工程を設ける、という技術的手段を講じた。
【００４２】
これにより、前記画像取得工程は、画像フレームをオーバーラップして複数の画像を取得し、前記画像解析工程は、前記オーバーラップした部分の同一地点の俯角の異なる画像情報を比較解析し、俯角で変化する見かけ繁茂度に起因する画像情報の変化を補正するので、地上からの撮影では比較的俯角範囲が小さいが、同一範囲を撮影対象とした場合、上空からの撮影は俯角範囲が広くなるが、このとき、見かけ繁茂度に起因する画像情報の変化が補正されるので、地上撮影と同様に正確な画像を取得し、生育状態等の解析を正確に行うことが可能となる。
【００４３】
また、前記画像取得工程は、見かけ繁茂度が概略一定と見なせる俯角範囲の画像を連続的に複数取得し、前記画像解析工程は、該見かけ繁茂度が一定の複数画像情報から、作物の生育関連情報を任意の区画毎に算出することもできるから、俯角範囲が小さい画像を連続的に取得し、これらを結合した一枚の画像から生育状態等の解析を正確に行うことも可能である。
【００４４】
さらに、前記取得画像の少なくとも１つに、グランド・トゥルースを取得する区画を判別可能に写し込むものであるから、画像情報に基づいて作物の生育状態を、例えば、窒素含有率などで数値化して瞬時に把握することができる。
【００４５】
そして、前記画像取得工程は、複数の圃場が写し込まれた画像を取得し、同一品種、又は／及び同一生育段階毎に予め分類された圃場グループのそれぞれに、少なくとも１ヵ所にグランド・トゥルース取得区画を判別可能に写し込むものであるから、大区画圃場であっても、例えば、作物が同一品種・同一生育段階ごとに、画像情報に基づいて作物の生育状態を数値化して瞬時に把握することができる。
【００４６】
また、前記画像解析工程によって得られた作物の生育関連情報と、前記グランド・トゥルース取得区画の作物を実測して得られた真の生育情報と、から、得られた画像全ての範囲の生育関連情報を真の生育情報に変換することで、画像情報に基づいて正確な作物の生育状態を把握することができる。
【００４７】
なお、前記画像解析工程によって得られた作物の生育関連情報が、取得画像から得られる特定波長の分光画像情報から予め決められた計算式により算出された作物体の窒素含有率関連情報とすれば、画像情報に基づく作物の生育状態が窒素含有率関連情報として特定されて、生育状態を瞬時に把握することができる。
【００４８】
さらに、前記画像取得工程は、画像フレームをオーバーラップして複数の画像を取得し、前記画像解析工程は、前記オーバーラップした部分の同一地点の画像情報を比較解析し、オーバーラップする画像の撮像時の環境変化を補正するものであるから、例えば、気象条件、撮影時の雲による日照条件、リファレンス光などの環境変化を考慮して画像の解析が行われるから、より正確な作物の生育診断が可能となる。
【００４９】
そして、前記画像取得工程は、太陽の方角との関係から撮影方向を制御したり、太陽の高度との関係から撮影俯角を制御するので、逆光撮影など太陽光の照射方向に起因する画像情報への外乱を除去した正確な画像を取得することが可能となる。
【００５０】
前記画像取得工程は、ラジコン無人飛行機に撮像カメラを搭載したもの、又は予め設定されたプログラムにより決定される飛行コース、飛行高度及び飛行高度を維持して自動飛行する無人飛行機に撮像カメラを搭載したものであればよい。
【図面の簡単な説明】
【図１】 無人ラジコンヘリによる空撮システムの概略構成図である。
【図２】 地上において圃場面を斜め上方から撮影する際の原理を示す概略図である。
【図３】 無人ラジコンヘリを利用した空撮の様子を示す概略図である。
【図４】 地上撮影と空撮とで俯角の差による色の違いを示す図である。
【図５】 補正式を算出する際の概略説明図である。
【図６】 取得画像情報から俯角補正値を求める別の概略説明図である。
【図７】 取得画像情報から俯角補正値を求める別の概略説明図である。
【図８】 空撮により圃場を撮影する際に葉や株のみが見える箇所と、葉や株の間から土や水面が透けて見える箇所とを模式的に表した概略図である。
【図９】 空撮時の俯角と色との違いの関係を示す図である。
【図１０】 大区画圃場を空撮した際の圃場を複数に分割して撮影した模式図である。
【図１１】 窒素含有率の絶対分布を求める工程を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１ ラジコンヘリコプター
２ 機体
３ メインシャフト
４ メインロータ
５ テールパイプ
６ 水平尾翼
７ 垂直尾翼
８ テールロータ
９ ラジコン送信器
１０ カメラ
１１ 収容枠
１２ デジタルカメラ
Claims (10)
- 地上の作物を上空から撮像する画像取得工程と、該画像取得工程によって得られた画像情報を解析する画像解析工程と、該画像解析工程によって得られた作物の生育関連情報に基づいて作物の生育状態を任意の区画毎に診断する作物生育診断工程と、を備えた作物の診断方法において、
前記画像取得工程は、画像フレームをオーバーラップして複数の画像を取得し、前記画像解析工程は、前記オーバーラップした部分の同一地点の俯角の異なる画像情報を比較解析し、俯角で変化する見かけ繁茂度に起因する画像情報の変化を補正する補正工程を設けたことを特徴とする作物の生育診断方法における画像の補正方法。 - 前記画像取得工程は、見かけ繁茂度が概略一定と見なせる俯角範囲の画像を連続的に複数取得し、前記画像解析工程は、該見かけ繁茂度が一定の複数画像情報から、作物の生育関連情報を任意の区画毎に算出する請求項１記載の作物の生育診断方法における画像の補正方法。
- 前記取得画像の少なくとも１つに、グランド・トゥルースを取得する区画を判別可能に写し込んでなる請求項１又は２記載の作物の生育診断方法における画像の補正方法。
- 前記画像取得工程は、複数の圃場が写し込まれた画像を取得し、同一品種、又は／及び同一生育段階毎に予め分類された圃場グループのそれぞれに、少なくとも１ヵ所にグランド・トゥルース取得区画を判別可能に写し込んでなる請求項１、２又は３記載の作物の生育診断方法における画像の補正方法。
- 前記画像解析工程によって得られた作物の生育関連情報と、前記グランド・トゥルース取得区画の作物を実測して得られた真の生育情報と、から、得られた画像全ての範囲の生育関連情報を真の生育情報に変換してなる請求項１から４のいずれかに記載の作物の生育診断方法における画像の補正方法。
- 前記画像解析工程によって得られた作物の生育関連情報が、取得画像から得られる特定波長の分光画像情報から予め決められた計算式により作物体の窒素含有率関連情報である請求項１から５のいずれかに記載の作物の生育診断方法における画像の補正方法。
- 前記画像取得工程は、画像フレームをオーバーラップして複数の画像を取得し、前記画像解析手段は、前記オーバーラップした部分の同一地点の画像情報を比較解析し、オーバーラップする画像の撮像時の環境変化を補正してなる請求項１記載の作物の生育診断方法における画像の補正方法。
- 前記画像取得工程は、太陽の方角との関係から撮影方向を制御してなる請求項１から７のいずれかに記載の作物の生育診断方法における画像の補正方法。
- 前記画像取得工程は、太陽の高度との関係から撮影俯角を制御してなる請求項１から８のいずれかに記載の作物の生育診断方法における画像の補正方法。
- 前記画像取得工程は、ラジコン無人飛行機に撮像カメラを搭載したもの、又は予め設定されたプログラムにより決定される飛行コース、飛行高度及び飛行高度を維持して自動飛行する無人飛行機に撮像カメラを搭載したものである請求項１から９のいずれかに記載の作物の生育診断方法における画像の補正方法。
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2011027600A (ja) * | 2009-07-27 | 2011-02-10 | Satake Corp | リモートセンシングにおける検量線の作成方法 |
| WO2014203664A1 (ja) * | 2013-06-18 | 2014-12-24 | 株式会社日立製作所 | 収量予測システムおよび収量予測装置 |
Families Citing this family (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005253407A (ja) * | 2004-03-12 | 2005-09-22 | Able Computer:Kk | 画像解析システム |
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| JP5886054B2 (ja) * | 2012-01-16 | 2016-03-16 | 株式会社日立製作所 | 画像解析システム、及び方法 |
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| JP7069609B2 (ja) * | 2017-09-01 | 2022-05-18 | コニカミノルタ株式会社 | 作物栽培支援装置 |
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Family Cites Families (6)
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|---|---|---|---|---|
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| JPH11178445A (ja) * | 1997-12-19 | 1999-07-06 | Bio Oriented Technol Res Advancement Inst | 水稲の生育監視装置 |
| JP3824201B2 (ja) * | 1999-04-09 | 2006-09-20 | 株式会社サタケ | 作物の栄養診断方法 |
| JP4314683B2 (ja) * | 1999-08-12 | 2009-08-19 | 株式会社サタケ | 作物の診断方法 |
| JP2003143959A (ja) * | 2001-11-08 | 2003-05-20 | Hitachi Eng Co Ltd | 圃場における農産物の生育情報提供システム |
-
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Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2011027600A (ja) * | 2009-07-27 | 2011-02-10 | Satake Corp | リモートセンシングにおける検量線の作成方法 |
| WO2014203664A1 (ja) * | 2013-06-18 | 2014-12-24 | 株式会社日立製作所 | 収量予測システムおよび収量予測装置 |
| JP2015000049A (ja) * | 2013-06-18 | 2015-01-05 | 株式会社日立製作所 | 収量予測システムおよび収量予測装置 |
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