JP2014018140A - 農作物の状態変化日特定方法、装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】農作物の状態が変化した日を精度よく特定する。
【解決手段】画像取得部３２が、圃場に設置した定点カメラによって撮影された画像を取得し、注目領域設定部３４が、予め設定された基準画像と新たに撮影された画像とを比較し、新たに撮影された画像と基準画像との間に所定以上の相違がある場合に、当該相違の部分を含む領域を注目領域として設定する。そして、変化初日特定部３６は、新たに撮影された画像から時間を遡るように異なる撮影日の画像を順次抽出して画像Ａに設定し、画像Ａの注目領域と、画像Ａの撮影日の前日に撮影された画像Ｂの注目領域とを比較し、両注目領域の差異が基準値よりも大きくなったときの画像Ａの撮影日を、圃場の農作物の状態が変化した日（発芽日）として特定する。
【選択図】図３

Description

本件は、農作物の状態変化日特定方法、装置及びプログラムに関する。

農作物の栽培では、発芽日、出穂日、開花日等が生育の節目であり、これらの日を起点に日数や積算温度を計算し、施肥、農薬散布、収穫等の作業計画を立てることが多い。

このため、従来は、圃場を作業者等が見回りすることで、発芽日、出穂日、開花日等を判断することとしていた。しかるに、全圃場の播種日が同一であるとは限らず、また、品種も同一とは限らないため、作業者は各圃場をすべて見回る必要があった。

これに対し、作業者の負担を軽減するための方法としては、カメラを圃場に設置し、当該カメラで撮影された画像を用いる方法が考えられる。なお、特許文献１には、連続画像の中から動体を発見する方法について開示されている。

特開２００６−９４２９３号公報

しかしながら、例えば農作物の発芽日の判断をカメラ画像を用いて行おうとした場合、発芽前には圃場のどこから芽が出るのかがわからないため、圃場全体を広く撮影する必要がある。また、発芽直後の芽は小さく、形状も様々であるため、例えば、間隔をおいて撮影された画像を比較したり、マスタ画像を用いたパターンマッチングを行うことによって発芽したか否かを判定するのは難しい。更には、農作物と、飛来する鳥や、木の葉、ゴミなどの外乱との区別が難しいため、誤判定してしまうおそれがある。

なお、発芽日以外の生育の節目（出穂日、開花日等）についても、上記と同様、画像を用いた判定では誤判定が生じるおそれがある。

そこで本件は上記の課題に鑑みてなされたものであり、農作物の状態が変化した日を精度よく特定することが可能な農作物の状態変化日特定方法、装置及びプログラムを提供することを目的とする。

本発明者は、農作物の生育の節目を特定するための方法について鋭意研究した結果、（１）農作物は時間の経過とともに成長するため、生育の節目（例えば発芽日）から日数が経過した後のほうが、生育の節目が過去にあったことを判定しやすいこと、（２）作業者は、必ずしも農作物が生育の節目を迎えたことをその直後に知る必要がないこと、（３）画像の僅かな変化（発芽など）であっても、変化位置と変化時期を限定できれば、見つけやすいこと、に気づいた。

本明細書に記載の農作物の状態変化日特定方法、装置及びプログラムは、上記新規知見に基づくものである。

本明細書に記載の農作物の状態変化日特定方法は、圃場に設置した撮影装置が所定時間間隔で撮影した画像を取得する取得工程と、前記撮影装置で撮影された画像の中から予め設定された基準画像と、前記取得する処理で取得された取得画像とを比較し、前記取得画像と前記基準画像との間に所定以上の相違がある場合に、当該相違の部分を含む領域を注目領域として設定する設定工程と、前記取得画像から時間を遡るように異なる撮影日の画像を順次抽出して判断画像に設定し、該判断画像の前記注目領域と、該判断画像の撮影日の前日に撮影された画像の前記注目領域とを比較し、両注目領域の差異が基準値よりも大きくなったときの判断画像の撮影日を、圃場の農作物の状態が変化した日として特定する特定工程と、をコンピュータが実行する農作物の状態変化日特定方法である。

本明細書に記載の農作物の状態変化日特定装置は、圃場に設置した撮影装置が所定時間間隔で撮影した画像を取得する取得部と、前記撮影装置で撮影された画像の中から予め設定された基準画像と、前記取得部が取得した取得画像とを比較し、前記取得画像と前記基準画像との間に所定以上の相違がある場合に、当該相違の部分を含む領域を注目領域として設定する設定部と、前記取得画像から時間を遡るように異なる撮影日の画像を順次抽出して判断画像に設定し、該判断画像の前記注目領域と、該判断画像の撮影日の前日に撮影された画像の前記注目領域とを比較し、両注目領域の差異が基準値よりも大きくなったときの判断画像の撮影日を、圃場の農作物の状態が変化した日として特定する特定部と、を備えている。

本明細書に記載の農作物の状態変化日特定プログラムは、圃場に設置した撮影装置が所定時間間隔で撮影した画像を取得し、前記撮影装置で撮影された画像の中から予め設定された基準画像と、前記取得する処理で取得された取得画像とを比較し、前記取得画像と前記基準画像との間に所定以上の相違がある場合に、当該相違の部分を含む領域を注目領域として設定し、前記取得画像から時間を遡るように異なる撮影日の画像を順次抽出して判断画像に設定し、該判断画像の前記注目領域と、該判断画像の撮影日の前日に撮影された画像の前記注目領域とを比較し、両注目領域の差異が基準値よりも大きくなったときの判断画像の撮影日を、圃場の農作物の状態が変化した日として特定する、処理をコンピュータに実行させる農作物の状態変化日特定プログラムである。

本明細書に記載の農作物の状態変化日特定方法、装置及びプログラムは、農作物の状態が変化した日を精度よく特定することができるという効果を奏する。

第１の実施形態に係る農作物管理システムの構成を概略的に示す図である。 サーバのハードウェア構成を示す図である。 サーバの機能ブロック図である。 画像ＤＢを示す図である。 サーバによる、農作物の発芽日の特定処理を示すフローチャートである。 図６（ａ）〜図６（ｆ）は、６月３日から６月８日の間に取得された画像の例を示す図である。 図５のステップＳ１４の具体的処理を示すフローチャートである。 図５のステップＳ１８において設定される注目領域を説明するための図である。 図５のステップＳ２２の具体的処理を示すフローチャートである。 図１０（ａ）は、６月８日の画像の注目領域を示す図であり、図１０（ｂ）は、６月７日の画像の注目領域を示す図である。 図１１（ａ）は、６月６日の画像の注目領域を示す図であり、図１１（ｂ）は、６月５日の画像の注目領域を示す図であり、図１１（ｃ）は、６月４日の画像の注目領域を示す図である。 図５のステップＳ２２の変形例を示すフローチャートである。 第２の実施形態における、農作物の発芽日の特定処理を示すフローチャートである。 第３の実施形態における、農作物の発芽日の特定処理を示すフローチャートである。 第４の実施形態における、農作物の発芽日の特定処理を示すフローチャートである。 第５の実施形態における、農作物の発芽日の特定処理を示すフローチャートである。

《第１の実施形態》
以下、農作物管理システムの第１の実施形態について、図１〜図１１に基づいて詳細に説明する。図１には、第１の実施形態に係る農作物管理システム１００の構成が概略的に示されている。

図１に示すように農作物管理システム１００は、圃場に設置された定点カメラ１０と、定点カメラ１０との通信が可能な基地局２０と、サーバ３０と、農作業者端末４０と、を備える。なお、基地局２０、サーバ３０、農作業者端末４０は、インターネットやＬＡＮ（Local Area Network）などのネットワーク８０に接続されている。

定点カメラ１０は、農作物が作付される圃場に設置され、農作物の生育状況を撮影するために用いられる。定点カメラ１０は、圃場の広い範囲を撮影できるような位置に設置されているものとする。本実施形態では、定点カメラ１０が、例えば１日１枚の画像を撮影するものとする。

基地局２０は、定点カメラ１０との間で例えば携帯電話回線（３Ｇ回線など）を用いた通信が可能となっており、当該通信により、定点カメラ１０によって撮影された画像を取得する。また、基地局２０は、サーバ３０に対してネットワーク８０を介して画像を送信する。

サーバ３０は、圃場に作付された農作物の情報を収集し、農作業者端末４０に対して提供する装置である。サーバ３０は、例えば、定点カメラ１０によって撮影された画像を、農作業者端末４０に提供したり、画像から農作物の生育の節目の日（例えば発芽日）を検出し、農作業者端末４０に対して送信する機能を有している。

図２には、サーバ３０のハードウェア構成が示されている。図２に示すように、サーバ３０は、ＣＰＵ９０、ＲＯＭ９２、ＲＡＭ９４、記憶部（ここではＨＤＤ（Hard Disk Drive））９６、ネットワークインタフェース９７及び可搬型記憶媒体用ドライブ９９等を備えており、サーバ３０の構成各部は、バス９８に接続されている。サーバ３０では、ＲＯＭ９２あるいはＨＤＤ９６に格納されているプログラム（農作物の状態変化日特定プログラム）、或いは可搬型記憶媒体用ドライブ９９が可搬型記憶媒体９１から読み取ったプログラム（農作物の状態変化日特定プログラム）をＣＰＵ９０が実行することにより、図３の各部の機能が実現される。

図３には、サーバ３０の機能ブロック図が示されている。図３に示すように、サーバ３０は、ＣＰＵ９０がプログラムを実行することで、画像取得部３２、注目領域設定部３４、変化初日特定部３６、出力部３８としての機能を実現する。なお、図３には、ＨＤＤ９６等に格納されている画像ＤＢ５０についても図示されている。

画像取得部３２は、定点カメラ１０で撮影された画像を取得して画像ＤＢ５０に格納する。ここで、画像ＤＢ５０は、図４に示すようなデータ構造を有している。図４に示すように、画像ＤＢ５０は、「圃場名」、「撮影日時」、「画像」の各フィールドを有している。「圃場名」のフィールドには、画像を撮影した定点カメラ１０が設置されている圃場の名称が入力される。撮影日時には、定点カメラ１０が画像を撮影した日時が入力される。

注目領域設定部３４は、農作物の生育の節目の日（例えば農作物の発芽日）を特定するために、画像のどこの領域に注目すべきかを設定する。

変化初日特定部３６は、画像のうち、注目領域設定部３４により設定された領域に着目して、農作物の生育の節目の日を特定する。

出力部３８は、変化初日特定部３６により特定された農作物の生育の節目の日を、農作業者端末４０に対して出力（送信）する。

図１に戻り、農作業者端末４０は、農作物に関する作業（播種、水遣り、施肥、収穫等）を行う農作業者が利用するＰＣ（Personal Computer）等の端末であり、サーバ３０が提供する情報を取得して表示等する端末である。農作業者は、例えば、サーバ３０から提供される農作物の生育の節目の日を起算日（起点）として、日数や積算温度を計算し、施肥、農薬散布、収穫等の作業計画を立てる。すなわち、農作業者は、農作物の生育の節目の日を農作業の計画を立てるための基準日とする。

次に、本実施形態におけるサーバ３０の処理（本実施形態では、一例として、農作物の発芽日の特定処理とする）について、図５〜図１１に基づいて、詳細に説明する。

図５には、サーバ３０による、農作物の発芽日の特定処理のフローチャートが示されている。この図５の処理では、まず、ステップＳ１０において、画像取得部３２が、撮影タイミングになるまで待機する。撮影タイミング（１日１回）が到来すると、画像取得部３２は、ステップＳ１２に移行する。

ステップＳ１２に移行すると、画像取得部３２は、定点カメラ１０において撮影された画像を取得し、画像ＤＢ５０に格納する。なお、図６（ａ）〜図６（ｆ）には、６月３日から６月８日の間に取得された画像の例が示されている。

次いで、ステップＳ１４では、注目領域設定部３４が、基準画像と新たに撮影された画像とを比較する。ここで、基準画像とは、播種直後、あるいは、播種後であるが絶対に発芽するはずの無い早期の画像とする。本実施形態では、例えば、図６（ａ）に示す６月３日の画像が基準画像であるものとする。なお、ステップＳ１４の比較処理は、発芽した芽を見つけることを目的とする処理であり、図７のフローチャートに沿った処理が実行される。

図７の処理では、まず、ステップＳ４０において、注目領域設定部３４が、基準画像と新たに撮影された画像の前処理（スムージングや緑成分の取り出し）を行う。次いで、ステップＳ４２では、注目領域設定部３４が、基準画像と新たに撮影された画像の差分を計算する。

次いで、ステップＳ４４では、注目領域設定部３４が、二値化、ラベリングを行う。なお、二値化の際の閾値は、芽の面積が過小評価されることは可とし、土壌面を芽と誤判定することがないよう厳しめの閾値とする。

次いで、ステップＳ４６では、注目領域設定部３４が、ラベルごとに面積を計算し、所定の画素数よりも多いものがあったときに相違が所定以上あったと判定する。なお、所定の画素数とは、本実施形態において発芽日として判断される日の芽の大きさ（画素数）の数倍〜数十倍程度とするのがよく、具体的には５０〜２００画素程度とするのがよい。以上の処理が行われた後は、図５のステップＳ１６に移行する。

図５に戻り、ステップＳ１６に移行すると、注目領域設定部３４は、基準画像と新たに撮影された画像に所定以上の相違があるか否かを判断する。ここでの判断が否定された場合には、ステップＳ１０に戻る。すなわち、新たに撮影された画像が、例えば６月４日の画像のように、基準画像との相違が無いような場合は、まだ、発芽が確認できなかったことになるので、次の撮影タイミングを待つ。なお、本実施形態では、６月７日の画像までは、基準画像との相違が所定以上なかったものとする（６月７日までは、ステップＳ１０〜Ｓ１６のループを繰り返す）。一方、ステップＳ１６の判断が肯定された場合、すなわち、６月８日の画像のように基準画像との相違が所定以上あった場合には、既に発芽している（明らかに発芽している）と判断し、ステップＳ１８に移行する。

ステップＳ１８に移行した場合、注目領域設定部３４は、相違のあった領域を含む領域を注目領域に設定する。この注目領域は、位置と形状情報を持つ。形状は、扱いを容易にするため四角形領域とすることができる。なお、本実施形態では、図８において破線にて示すような領域（相違のあった領域を中心とする所定大きさの矩形領域）が注目領域に設定されたものとする。

次いで、ステップＳ２０では、変化初日特定部３６が、最新の画像を画像Ａ（判断画像）、その前日の画像を画像Ｂとする。ここでは、６月８日の画像（図６（ｆ））が画像Ａ、６月７日の画像（図６（ｅ））が画像Ｂとなる。

次いで、ステップＳ２２では、変化初日特定部３６が、画像Ａの注目領域と画像Ｂについての比較処理を実行する。より具体的には、図１０（ａ）の６月８日の画像の注目領域と図１０（ｂ）の６月７日の画像の注目領域との比較処理を実行する。この場合、変化初日特定部３６は、図９のフローチャートに沿った処理を実行する。

図９の処理では、まず、ステップＳ５０において、変化初日特定部３６が、画像Ａ、Ｂの注目領域の前処理（注目領域の切り出し、スムージング、緑成分の取り出し等）をする。

次いで、ステップＳ５２では、変化初日特定部３６が、画像Ａ、Ｂの緑成分を二値化し、画素数をカウントする。なお、この二値化に用いる閾値としては、ステップＳ４４で用いた閾値よりも緑の検出感度が高く、芽の大きさが小さく評価されない値とする。

次いで、ステップＳ５４では、変化初日特定部３６が、画像Ｂについてカウントした画素数が、画像Ａについてカウントした画素数の所定の割合（例えば、５０％）未満であれば、差異が基準値以上と判定する。なお、差異が基準値以上の場合、画像Ｂにおいては芽が撮影されていない（芽が出ていない）ことを意味し、差異が基準値未満の場合、画像Ｂにおいては芽が撮影されていることを意味する。ステップＳ５４の処理が終了すると、図５のステップＳ２４に移行する。

ステップＳ２４に移行すると、変化初日特定部３６は、差異が基準値より大きいか否かを判断する。ここでの判断が否定された場合には、ステップＳ２６に移行する。この場合、画像Ｂにも芽が撮影されているため、ステップＳ２６では、変化初日特定部３６が、画像Ｂ（６月７日の画像）を新たな画像Ａに設定する。また、変化初日特定部３６は、これまでの画像Ｂの前日の画像（図１１（ａ）に示す６月６日の画像）を新たな画像Ｂに設定し、ステップＳ２２に戻る。その後は、画像Ａ及び画像Ｂを１日ずつずらしながら、差異が基準値よりも大きくなるまで、ステップＳ２２〜Ｓ２６を繰り返す。すなわち、新たに撮影された画像から時間を遡るように異なる撮影日の画像を順次画像Ａに設定し、画像Ａの注目領域と、画像Ａの撮影日の前日に撮影された画像Ｂの注目領域とを比較する。そして、ステップＳ２４の判断が肯定された段階で、ステップＳ２８に移行する。なお、本実施形態では、図１１（ｂ）に示す６月５日の画像が画像Ａに設定され、図１１（ｃ）に示す６月４日の画像が画像Ｂに設定されたときに、ステップＳ２６の判断が肯定されたものとする。

ステップＳ２６の判断が肯定された場合、画像Ｂ（６月４日の画像）には芽が撮影されておらず、画像Ａ（６月５日の画像）には芽が撮影されたことになるため、ステップＳ２８では、変化初日特定部３６は、画像Ａの撮影日（６月５日）を変化の初日（発芽日）として特定する。

以上のようにして、農作物の変化の初日（発芽日）が特定された後は、出力部３８が、農作業者端末４０からの要求に応じて又は自動的に、農作業者端末４０に対して、農作物の変化の初日（発芽日）の情報を出力する。これにより、農作業者は、農作物の変化の初日（発芽日）の情報に基づいて、農作業の日程を決定するなどすることができる。

以上、詳細に説明したように、本第１の実施形態によると、画像取得部３２が、圃場に設置した定点カメラ１０によって撮影された画像を取得し、注目領域設定部３４が、予め設定された基準画像と新たに撮影された画像とを比較し、新たに撮影された画像と基準画像との間に所定以上の相違がある場合（Ｓ１６：肯定）に、当該相違の部分を含む領域を注目領域として設定する。そして、変化初日特定部３６は、新たに撮影された画像から時間を遡るように異なる撮影日の画像を順次抽出して画像Ａに設定し、画像Ａの注目領域と、画像Ａの撮影日の前日に撮影された画像Ｂの注目領域とを比較し（Ｓ２２）、両注目領域の差異が基準値よりも大きくなったとき（Ｓ２４：肯定）の画像Ａの撮影日を、圃場の農作物の状態が変化した日（発芽日）として特定する。このように、本第１の実施形態では、注目領域設定部３４が、既に発芽していることが明らかである画像と基準画像を用いて注目領域を設定し、変化初日特定部３６が、発芽していることが明らかである画像から過去に遡りながら、注目領域において農作物の状態が変化した日を特定するので、変化位置（注目領域内）と、変化時期（発芽していることが明らかである画像よりも過去）を限定した状態で、農作物の状態が変化した日を特定することができる。これにより、農作物の状態が変化した日を高精度に特定することが可能となる。

また、本第１の実施形態では、上記のように、発芽していることが明らかである画像から過去に遡りながら農作物の状態が変化した日を特定するので、変化した日を、定点カメラで撮影された画像（圃場の広い範囲を撮影した画像）とそれ以前の画像（圃場の広い範囲を撮影した画像）との差分に基づいて直接的に特定する場合に比べ、飛来する鳥、落ち葉、ゴミ等の外乱による発芽の誤検出の発生を抑制することができる。

また、本第１の実施形態では、予め定めたマスタ画像（芽の形状を定義した画像）を用いたパターンマッチングによって発芽を検出するような場合と比較して、芽の画像内における位置や大きさ、形状によらずに、農作物の状態が変化した日を高精度に特定することができる。

なお、上記第１の実施形態では、ステップＳ２２の処理として、図９のフローチャートに沿った処理（注目領域内部の緑成分領域の画素数で相違を判断する処理）を行う場合について説明したが、これに限られるものではない。ステップＳ２２の処理としては、例えば、図１２のフローチャートに沿った処理を行うこととしてもよい。

図１２の処理では、まず、ステップＳ５０’において、変化初日特定部３６は、画像Ａの注目領域の緑成分画像を取り出し、所定の閾値で二値化し、それを一時的なマスクとする。次いで、ステップＳ５２’では、変化初日特定部３６は、画像Ｂに対して一時的なマスクを適用し、マスク内の画像だけを抽出し、その緑成分を所定の閾値で二値化し画素数をカウントする。そして、ステップＳ５４’では、変化初日特定部３６は、カウントした画素数が、一時的なマスクの画素数の所定の割合（例えば５０％）未満の場合、相違ありとする。

このように、画像Ａの注目領域のうちの緑成分の領域内（マスク内）に限定して、画像Ａ、Ｂの相違を判断することとしても、発芽日を精度よく特定することができる。

《第２の実施形態》
次に、第２の実施形態について、図１３に基づいて説明する。本第２の実施形態は、第１の実施形態で説明した処理（図５の処理）の一部が異なるのみである。以下、当該異なる部分を中心に説明する。なお、図１３のフローチャートでは、図５の処理と異なる部分を太線にて示している。

この図１３の処理では、ステップＳ１２において取得された画像と基準画像とを比較する処理（Ｓ１４）の結果、所定以上の相違があった場合（Ｓ１６：肯定）、注目領域設定部３４は、ステップＳ１７−１に移行する。このステップＳ１７−１では、注目領域設定部３４は、基準画像の前後の別の画像と新たに撮影した画像を比較する。例えば、図６の場合、６月２日（図示せず）の画像や６月４日の画像と、新たに撮影した画像を比較する。なお、基準画像の前後の別の画像は複数枚であってもよいし、１枚であってもよい。また、基準画像の前後の別の画像は、１日前、１日後の画像に限らず、数日前、数日後の画像であってもよい。なお、ステップＳ１７−１の処理は、前述したステップＳ１４と同様の処理（図７と同様の処理）であるものとする。

そして、次のステップＳ１７−２に移行すると、注目領域設定部３４は、比較の結果、所定以上の相違があったか否かを判断する。ここでの判断が否定された場合には、ステップＳ１０に戻るが、肯定された場合には、ステップＳ１８に移行する。なお、ステップＳ１８以降の処理は、上述した第１の実施形態と同様となっている。

以上説明したように、本第２の実施形態によると、基準画像と新たに撮影された画像との比較のほか、基準画像の前後の別の画像と新たに撮影された画像とを比較し、いずれにおいても所定以上の相違があった場合に、ステップＳ１８以降の処理を行うこととしている。すなわち、新たに撮影された画像と比較する画像（基準画像）を複数枚に設定し、新たに撮影された画像と複数の画像（基準画像）すべてとの間に所定以上の相違があった場合に、相違の部分を含む領域を注目領域として設定する。これにより、本実施形態では、基準画像にノイズが含まれているような場合（基準画像に鳥やゴミが写っているような場合）であっても、発芽日が誤って特定されるのを抑制することができる。

《第３の実施形態》
次に、第３の実施形態について、図１４に基づいて説明する。本第３の実施形態は、第１の実施形態で説明した処理（図５の処理）の一部が異なるのみである。以下、当該異なる部分を中心に説明する。なお、図１４のフローチャートでは、図５の処理と異なる部分を太線にて示している。

本第３の実施形態では、ステップＳ２４において、画像Ａと画像Ｂの注目領域の差異が基準値よりも大きかった場合（判断が肯定された場合）に、変化初日特定部３６は、ステップＳ２７の処理を実行する。

ステップＳ２７では、変化初日特定部３６は、画像Ａが最新の画像であるか否かを判断する。ここでの判断が肯定された場合には、変化初日特定部３６は、ステップＳ１０に戻るが、判断が否定された場合には、変化初日特定部３６は、ステップＳ２８において、画像Ａの撮影日を変化の初日として特定する。すなわち、変化初日特定部３６は、変化の初日が最新の画像当日だった場合には、変化の初日とせずに、判定を次回に延期することとする。

以上説明したように、本第３の実施形態によると、農作物の状態が変化した日として、最新の画像を取得した日を設定することができないようにしている。これにより、最新の画像に突発的に大きな変化（鳥やゴミなどの外乱の可能性がある）があっても、誤って変化の初日が特定されるのを抑制することができる。

《第４の実施形態》
次に、第４の実施形態について、図１５に基づいて説明する。本第４の実施形態は、第１の実施形態で説明した処理（図５の処理）の一部が異なるのみである。以下、当該異なる部分を中心に説明する。なお、図１５のフローチャートでは、図５の処理と異なる部分を太線にて示している。

図１５の処理では、ステップＳ１６の判断が肯定された場合（新たに撮影された画像と基準画像との相違が所定以上であった場合）に、注目領域設定部３４は、ステップＳ１９の処理を実行する。ここで、ステップＳ１９においては、注目領域設定部３４は、相違検出の閾値を下げる（ステップＳ１６の閾値を第１閾値とするならば、ここでの閾値を第１閾値よりも小さい第２閾値とする）。そして、下げた閾値（第２閾値）よりも大きな相違のある複数の領域（ステップＳ１４で特定された相違のある領域も含む）を抽出し、抽出された領域をそれぞれ含む複数の注目領域を設定する。

そして、ステップＳ２０において、画像Ａ，Ｂが設定された後は、ステップＳ２１−１において、変化初日特定部３６は、画像Ａと画像Ｂについて複数の注目領域を比較する。

次いで、ステップＳ２１−２では、変化初日特定部３６は、全ての差異が基準値より大きいか否かを判断する。ここでの判断が否定された場合には、変化初日特定部３６は、ステップＳ２１−３に移行し、差異が基準値よりも大きかった注目領域を除外する。すなわち、差異が小さかった注目領域のみを残して、ステップＳ２６に移行する。そして、ステップＳ２６において、新たな画像Ａ，Ｂが設定された後は、ステップＳ２１−１に戻る。

その後は、注目領域すべてにおける差異が基準値よりも大きくなるまで、ステップＳ２１−１、Ｓ２１−２，Ｓ２１−３、Ｓ２６を繰り返し、ステップＳ２１−２の判断が肯定された段階で、ステップＳ２８に移行する。なお、ステップＳ２１−２の判断が肯定された段階では、ステップＳ１９で設定された複数の注目領域のすべてにおいて芽が撮影されていないことを意味する。

なお、ステップＳ２８に移行した場合には、変化初日特定部３６は、第１の実施形態と同様、画像Ａの撮影日を変化の初日として特定する。

以上、説明したように、本第４の実施形態によると、基準画像と新たに撮影された画像とを比較し、両画像間に所定以上の相違（第１の閾値以上の相違）があった場合に、両画像間において第１閾値よりも小さい第２閾値以上の相違がある部分を含む複数の領域を注目領域として設定する。これにより、ステップＳ２０以降では、複数の注目領域を追跡することになるため、各芽における発芽後の成長度合いにかかわらず（例えば、先に発芽した芽よりも後に発芽した芽の方が大きく成長したような場合であっても）、発芽日の特定を精度よく行うことができる。

《第５の実施形態》
次に、第５の実施形態について、図１６に基づいて説明する。本第５の実施形態は、第１の実施形態で説明した処理（図５の処理）の一部が異なるのみである。以下、当該異なる部分を中心に説明する。なお、図１６のフローチャートでは、図５の処理と異なる部分を太線にて示している。

本第５の実施形態では、ステップＳ２６において、新たな画像Ａと画像Ｂが設定された後に、ステップＳ２９−１の処理を実行する。

ステップＳ２９−１では、変化初日特定部３６は、画像Ｂの撮影日が予め定められた限度以前か否かを判断する。ここで、限度としては、発芽日とはなりえない日（例えば、図６の場合には、基準画像が撮影された日の一日後の６月４日など）を設定することができる。

このステップＳ２９−１の判断が否定された場合には、変化初日特定部３６は、ステップＳ２２に戻るが、ステップＳ２９−１の判断が肯定された場合には、変化初日特定部３６は、ステップＳ２９−２において、エラーと判定して、図１６の全処理を終了する。なお、エラーと判定された場合には、例えば、現時点での注目領域を除外して、再度図１６の処理を行うなどすればよい。

以上説明したように、本第５の実施形態によると、画像Ｂの撮影日が予め定められた限度日を超えた場合に、エラーとするので、発芽日としてありえない日が特定されるのが防止される。これにより、発芽日の特定精度を向上することができる。

なお、上記各実施形態は、適宜組み合わせることができる。例えば、図１３と図１４のフローチャートを組み合わせたり、図１５と図１６のフローチャートを組み合わせたりすることができる。

なお、上記各実施形態では、農作物の発芽日を特定する場合について説明したが、これに限られるものではない。例えば、農作物の出穂日、開花日などの生育の節目の日を上記実施形態と同様にして特定することとしてもよい。

なお、上記各実施形態では、定点カメラ１０が、圃場の画像を１日１枚撮影する場合について説明したがこれに限らず、１日に複数枚撮影してもよい。

なお、上記の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、処理装置が有すべき機能の処理内容を記述したプログラムが提供される。そのプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体（ただし、搬送波は除く）に記録しておくことができる。

プログラムを流通させる場合には、例えば、そのプログラムが記録されたＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）などの可搬型記録媒体の形態で販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。

プログラムを実行するコンピュータは、例えば、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムに従った処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することもできる。また、コンピュータは、サーバコンピュータからプログラムが転送されるごとに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することもできる。

上述した実施形態は本発明の好適な実施の例である。但し、これ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形実施可能である。

なお、以上の説明に関して更に以下の付記を開示する。
（付記１） 圃場に設置した撮影装置が所定時間間隔で撮影した画像を取得する取得工程と、
前記撮影装置で撮影された画像の中から予め設定された基準画像と、前記取得する処理で取得された取得画像とを比較し、前記取得画像と前記基準画像との間に所定以上の相違がある場合に、当該相違の部分を含む領域を注目領域として設定する設定工程と、
前記取得画像から時間を遡るように異なる撮影日の画像を順次抽出して判断画像に設定し、該判断画像の前記注目領域と、該判断画像の撮影日の前日に撮影された画像の前記注目領域とを比較し、両注目領域の差異が基準値よりも大きくなったときの判断画像の撮影日を、圃場の農作物の状態が変化した日として特定する特定工程と、をコンピュータが実行することを特徴とする農作物の状態変化日特定方法。
（付記２） 前記設定工程では、前記基準画像を複数設定し、
前記取得画像と前記複数の基準画像すべてとの間に所定以上の相違があった場合に、当該相違の部分を含む領域を注目領域として設定することを特徴とする付記１に記載の農作物の状態変化日特定方法。
（付記３） 前記設定工程では、前記基準画像と前記取得画像とを比較し、両画像間に第１閾値以上の相違がある場合に、前記両画像間において前記第１閾値よりも小さい第２閾値以上の相違がある部分を含む複数の領域を注目領域として設定することを特徴とする付記１又は２に記載の農作物の状態変化日特定方法。
（付記４） 前記特定工程では、予め定められた前記圃場の農作物の状態が変化した日として特定可能な範囲内で、前記圃場の農作物の状態が変化した日を特定することを特徴とする付記１〜３のいずれか一項に記載の農作物の状態変化日特定方法。
（付記５） 前記予め定められた前記圃場の農作物の状態が変化した日として特定可能な範囲内には、前記取得画像を撮影した日が含まれないことを特徴とする付記４に記載の農作物の状態変化日特定方法。
（付記６） 圃場に設置した撮影装置が所定時間間隔で撮影した画像を取得する取得部と、
前記撮影装置で撮影された画像の中から予め設定された基準画像と、前記取得部が取得した取得画像とを比較し、前記取得画像と前記基準画像との間に所定以上の相違がある場合に、当該相違の部分を含む領域を注目領域として設定する設定部と、
前記取得画像から時間を遡るように異なる撮影日の画像を順次抽出して判断画像に設定し、該判断画像の前記注目領域と、該判断画像の撮影日の前日に撮影された画像の前記注目領域とを比較し、両注目領域の差異が基準値よりも大きくなったときの判断画像の撮影日を、圃場の農作物の状態が変化した日として特定する特定部と、を備える農作物の状態変化日特定装置。
（付記７） 前記設定部は、前記基準画像を複数設定し、
前記取得画像と前記複数の基準画像すべてとの間に所定以上の相違があった場合に、当該相違の部分を含む領域を注目領域として設定することを特徴とする付記６に記載の農作物の状態変化日特定装置。
（付記８） 前記設定部は、前記基準画像と前記取得画像とを比較し、両画像間に第１閾値以上の相違がある場合に、前記両画像間において前記第１閾値よりも小さい第２閾値以上の相違がある部分を含む複数の領域を注目領域として設定することを特徴とする付記６又は７に記載の農作物の状態変化日特定装置。
（付記９） 前記特定部は、予め定められた前記圃場の農作物の状態が変化した日として特定可能な範囲内で、前記圃場の農作物の状態が変化した日を特定することを特徴とする付記６〜８のいずれかに記載の農作物の状態変化日特定装置。
（付記１０） 前記予め定められた前記圃場の農作物の状態が変化した日として特定可能な範囲内には、前記取得画像を撮影した日が含まれないことを特徴とする付記９に記載の農作物の状態変化日特定装置。
（付記１１） 圃場に設置した撮影装置が所定時間間隔で撮影した画像を取得し、
前記撮影装置で撮影された画像の中から予め設定された基準画像と、前記取得する処理で取得された取得画像とを比較し、前記取得画像と前記基準画像との間に所定以上の相違がある場合に、当該相違の部分を含む領域を注目領域として設定し、
前記取得画像から時間を遡るように異なる撮影日の画像を順次抽出して判断画像に設定し、該判断画像の前記注目領域と、該判断画像の撮影日の前日に撮影された画像の前記注目領域とを比較し、両注目領域の差異が基準値よりも大きくなったときの判断画像の撮影日を、圃場の農作物の状態が変化した日として特定する、処理をコンピュータに実行させることを特徴とする農作物の状態変化日特定プログラム。
（付記１２） 前記設定する処理では、前記基準画像を複数設定し、
前記取得画像と前記複数の基準画像すべてとの間に所定以上の相違があった場合に、当該相違の部分を含む領域を注目領域として設定することを特徴とする付記１１に記載の農作物の状態変化日特定プログラム。
（付記１３） 前記設定する処理では、前記基準画像と前記取得画像とを比較し、両画像間に第１閾値以上の相違がある場合に、前記両画像間において前記第１閾値よりも小さい第２閾値以上の相違がある部分を含む複数の領域を注目領域として設定することを特徴とする付記１１又は１２に記載の農作物の状態変化日特定プログラム。
（付記１４） 前記特定する処理では、予め定められた前記圃場の農作物の状態が変化した日として特定可能な範囲内で、前記圃場の農作物の状態が変化した日を特定することを特徴とする付記１１〜１３のいずれかに記載の農作物の状態変化日特定プログラム。
（付記１５） 前記予め定められた前記圃場の農作物の状態が変化した日として特定可能な範囲内には、前記取得画像を撮影した日が含まれないことを特徴とする付記１４に記載の農作物の状態変化日特定プログラム。

１０ 定点カメラ（撮影装置）
３２ 画像取得部（取得部）
３４ 注目領域設定部（設定部）
３６ 変化初日特定部（特定部特定部）
３０ サーバ（農作物の状態変化日特定装置）

Claims (7)

1. 圃場に設置した撮影装置が所定時間間隔で撮影した画像を取得する取得工程と、
   前記撮影装置で撮影された画像の中から予め設定された基準画像と、前記取得する処理で取得された取得画像とを比較し、前記取得画像と前記基準画像との間に所定以上の相違がある場合に、当該相違の部分を含む領域を注目領域として設定する設定工程と、
   前記取得画像から時間を遡るように異なる撮影日の画像を順次抽出して判断画像に設定し、該判断画像の前記注目領域と、該判断画像の撮影日の前日に撮影された画像の前記注目領域とを比較し、両注目領域の差異が基準値よりも大きくなったときの判断画像の撮影日を、圃場の農作物の状態が変化した日として特定する特定工程と、をコンピュータが実行することを特徴とする農作物の状態変化日特定方法。
2. 前記設定工程では、前記基準画像を複数設定し、
   前記取得画像と前記複数の基準画像すべてとの間に所定以上の相違があった場合に、当該相違の部分を含む領域を注目領域として設定することを特徴とする請求項１に記載の農作物の状態変化日特定方法。
3. 前記設定工程では、前記基準画像と前記取得画像とを比較し、両画像間に第１閾値以上の相違がある場合に、前記両画像間において前記第１閾値よりも小さい第２閾値以上の相違がある部分を含む複数の領域を注目領域として設定することを特徴とする請求項１又は２に記載の農作物の状態変化日特定方法。
4. 前記特定工程では、予め定められた前記圃場の農作物の状態が変化した日として特定可能な範囲内で、前記圃場の農作物の状態が変化した日を特定することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の農作物の状態変化日特定方法。
5. 前記予め定められた前記圃場の農作物の状態が変化した日として特定可能な範囲内には、前記取得画像を撮影した日が含まれないことを特徴とする請求項４に記載の農作物の状態変化日特定方法。
6. 圃場に設置した撮影装置が所定時間間隔で撮影した画像を取得する取得部と、
   前記撮影装置で撮影された画像の中から予め設定された基準画像と、前記取得部が取得した取得画像とを比較し、前記取得画像と前記基準画像との間に所定以上の相違がある場合に、当該相違の部分を含む領域を注目領域として設定する設定部と、
   前記取得画像から時間を遡るように異なる撮影日の画像を順次抽出して判断画像に設定し、該判断画像の前記注目領域と、該判断画像の撮影日の前日に撮影された画像の前記注目領域とを比較し、両注目領域の差異が基準値よりも大きくなったときの判断画像の撮影日を、圃場の農作物の状態が変化した日として特定する特定部と、を備える農作物の状態変化日特定装置。
7. 圃場に設置した撮影装置が所定時間間隔で撮影した画像を取得し、
   前記撮影装置で撮影された画像の中から予め設定された基準画像と、前記取得する処理で取得された取得画像とを比較し、前記取得画像と前記基準画像との間に所定以上の相違がある場合に、当該相違の部分を含む領域を注目領域として設定し、
   前記取得画像から時間を遡るように異なる撮影日の画像を順次抽出して判断画像に設定し、該判断画像の前記注目領域と、該判断画像の撮影日の前日に撮影された画像の前記注目領域とを比較し、両注目領域の差異が基準値よりも大きくなったときの判断画像の撮影日を、圃場の農作物の状態が変化した日として特定する、処理をコンピュータに実行させることを特徴とする農作物の状態変化日特定プログラム。

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