JP2015188333A - 植生生長分析システム及び方法 - Google Patents
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Abstract
【課題】 植生生長分析システムにおいて、異なるセンサーの衛星画像を用いて、時系列分析で植物の常時観測、早期収量などを実現する。【解決手段】 生長曲線生成部１０５は、通常の植生時系列データから、植生指標／積算温度の植生生長曲線に変換し、キータイム抽出部１０６は、積算温度に対してキータイムを抽出し、高次元分析モデル生成部１０７は、このキータイムを基づき新たな植物生長状況を表す高次元分析モデルを生成する。このモデルを用いて、災害判断部１０８、トレンド予測部１０９は、それぞれ災害判断、生長トレンド予測などを行い、植物の常時観測、早期収量予測等の農業管理を実現する。【選択図】 図１
Description
本発明は、植生生長分析システム及び方法に係り、特に、観測衛星の計測情報を用いて植生生長状況及び植物収量予測、必要に応じて災害状況等を解析し、その結果に基づき農作物の状況を把握するための植生生長分析システム及び方法に関する。
従来の農作物収量予測及び災害判断システムでは、高解像度衛星と低解像度衛星を使うことより、解決する課題が異なっている。高解像度衛星データを使う場合には、通常圃場レベルの推計に適用できる。収穫前（１−２月前）の現地データ（収量データ、土壌サンプリングデータ、気温データ、降水量データなど）と、その時期取られた高解像度衛星画像を併用することにより、衛星画像から計測した植生指標（ＮＤＶＩ、ＥＶＩ、ＬＡＩなど）を統計モデル（線形予測モデル、混合モデルなど）に入れて、収量推計を行う。
また、低解像度衛星データを使う場合には、通常は地域レベルの推計に適用できる。時系列の複数枚の衛星データを用いて、地域レベルの植生生長の時間変化から、地域レベル災害発生、収量予測等を行う。
また、低解像度衛星データを使う場合には、通常は地域レベルの推計に適用できる。時系列の複数枚の衛星データを用いて、地域レベルの植生生長の時間変化から、地域レベル災害発生、収量予測等を行う。
水稲の登熟期における衛星データおよびアメダスデータを用いた収量予測法（脇山 恭行、 井上 君夫、 中園 江、農業気象Ｖｏｌ． ５９ （２００３） Ｎｏ． ４ Ｄｅｃｅｍｂｅｒ Ｐ ２７７−２８６）
高解像度衛星画像（ＲａｐｉｄＥｙｅなど）は、低解像度衛星画像（ＭＯＤＩＳなど）に比べると、１シーンがカバーできる面積が小さく、しかも取得費用が高額である。また、回帰周期が２週間から２０日程度であるので、常時観測に用いる場合、計測頻度が必ずしも十分でないことが考えられる。このため、対象地域全体をカバーする衛星画像シーンの取得が費用上の制約で困難となる場合や、必要なシーンそのものが計測されない場合などが想定される。
また、少量の高解像度画像で圃場レベルの推計を行う場合に、圃場毎に同種類の植物に対しても、すべて同じ生長状況ではない可能性が少なくはないので、同じ時間の衛星から取ったデータを直接使用すると、推計精度が低い場合があると考えられる。前述したように、高解像度衛星画像の時間分解能が比較的低いことにより、推計用の画像が植物の生長キータイムではない可能性が高い為、予測精度が低い場合があると想定される。
低解像度の衛星画像で地域レベルの推計を行う場合に、時間毎にキータイムの分析が可能だが、通常精確ではない推計である場合が想定されるので、植生の生育段階、植え付け時間等の差を問わずに全体的の推計を行うため、精確の予測は難しい場合があると考えられる。
また、少量の高解像度画像で圃場レベルの推計を行う場合に、圃場毎に同種類の植物に対しても、すべて同じ生長状況ではない可能性が少なくはないので、同じ時間の衛星から取ったデータを直接使用すると、推計精度が低い場合があると考えられる。前述したように、高解像度衛星画像の時間分解能が比較的低いことにより、推計用の画像が植物の生長キータイムではない可能性が高い為、予測精度が低い場合があると想定される。
低解像度の衛星画像で地域レベルの推計を行う場合に、時間毎にキータイムの分析が可能だが、通常精確ではない推計である場合が想定されるので、植生の生育段階、植え付け時間等の差を問わずに全体的の推計を行うため、精確の予測は難しい場合があると考えられる。
本発明は、以上の点に鑑み、植生生長を反映する時系列植生指標を作成し、植物に対して時系列的に災害判断、早期予測又は収量推計を実行することを目的とする。
本発明の第１の解決手段によると、
対象植物の植生生長の複数年・複数サイクルの時系列衛星画像による衛星データと、時系列の温度を含む気象データを記憶するデータベースと、
前記データベースから読み出した衛星データ及び気象データに基づき、圃場・エリア毎及び時期毎の、植物の植生指標及び予め定めた基準時期からの有効積算温度を算出し、植生指標対有効積算温度を表す植生生長曲線を、圃場・エリア毎の過去の複数年・複数サイクルの対象植物について複数作成し、複数の植生生長曲線を前記データベースに保存する生長曲線生成部と、
作成した植生生長曲線に対して、植生特有の生長重要時期を表す予め定められたキータイムに対する植生指標を抽出するキータイム抽出部と、
複数のキータイムの植生指標を各軸とした高次元植生分析座標に、植生生長曲線毎の各キータイムの植生指標をプロットした高次元分析モデルを、圃場・エリア毎の過去の複数年・複数サイクルの対象植物について複数生成し、高次元分析モデルを前記データベースに保存する高次元分析モデル生成部と、
予測対象となる圃場・エリアの対象植物についての複数の高次元分析モデルに基づき、予測年・予測サイクルの植生生長曲線における取得済みのキータイムの植生指標に従い未取得のキータイムの予測植生指標を求めることで、対象植物の取得済み以後の植生生長曲線を予測し、求めた未取得のキータイムの予測植生指標及び／又は予測した植生生長曲線を前記データベースに保存及び表示部に表示するトレンド予測部と、
を備えた植生生長分析システムが提供される。
対象植物の植生生長の複数年・複数サイクルの時系列衛星画像による衛星データと、時系列の温度を含む気象データを記憶するデータベースと、
前記データベースから読み出した衛星データ及び気象データに基づき、圃場・エリア毎及び時期毎の、植物の植生指標及び予め定めた基準時期からの有効積算温度を算出し、植生指標対有効積算温度を表す植生生長曲線を、圃場・エリア毎の過去の複数年・複数サイクルの対象植物について複数作成し、複数の植生生長曲線を前記データベースに保存する生長曲線生成部と、
作成した植生生長曲線に対して、植生特有の生長重要時期を表す予め定められたキータイムに対する植生指標を抽出するキータイム抽出部と、
複数のキータイムの植生指標を各軸とした高次元植生分析座標に、植生生長曲線毎の各キータイムの植生指標をプロットした高次元分析モデルを、圃場・エリア毎の過去の複数年・複数サイクルの対象植物について複数生成し、高次元分析モデルを前記データベースに保存する高次元分析モデル生成部と、
予測対象となる圃場・エリアの対象植物についての複数の高次元分析モデルに基づき、予測年・予測サイクルの植生生長曲線における取得済みのキータイムの植生指標に従い未取得のキータイムの予測植生指標を求めることで、対象植物の取得済み以後の植生生長曲線を予測し、求めた未取得のキータイムの予測植生指標及び／又は予測した植生生長曲線を前記データベースに保存及び表示部に表示するトレンド予測部と、
を備えた植生生長分析システムが提供される。
本発明の第２の解決手段によると、
対象植物の植生生長の複数年・複数サイクルの時系列衛星画像による衛星データと、時系列の温度を含む気象データに基づき、圃場・エリア毎及び時期毎の、植物の植生指標及び予め定めた基準時期からの有効積算温度を算出し、植生指標対有効積算温度を表す植生生長曲線を、圃場・エリア毎の過去の複数年・複数サイクルの対象植物について複数作成し、
作成した植生生長曲線に対して、植生特有の生長重要時期を表す予め定められたキータイムに対する植生指標を抽出し、
複数のキータイムの植生指標を各軸とした高次元植生分析座標に、植生生長曲線毎の各キータイムの植生指標をプロットした高次元分析モデルを、圃場・エリア毎の過去の複数年・複数サイクルの対象植物について複数生成し、
予測対象となる圃場・エリアの対象植物についての複数の高次元分析モデルに基づき、予測年・予測サイクルの植生生長曲線における取得済みのキータイムの植生指標に従い未取得のキータイムの予測植生指標を求めることで、対象植物の取得済み以後の植生生長曲線を予測し、求めた未取得のキータイムの予測植生指標及び／又は予測した植生生長曲線を前記データベースに保存及び表示部に表示する
植生生長分析方法が提供される。
対象植物の植生生長の複数年・複数サイクルの時系列衛星画像による衛星データと、時系列の温度を含む気象データに基づき、圃場・エリア毎及び時期毎の、植物の植生指標及び予め定めた基準時期からの有効積算温度を算出し、植生指標対有効積算温度を表す植生生長曲線を、圃場・エリア毎の過去の複数年・複数サイクルの対象植物について複数作成し、
作成した植生生長曲線に対して、植生特有の生長重要時期を表す予め定められたキータイムに対する植生指標を抽出し、
複数のキータイムの植生指標を各軸とした高次元植生分析座標に、植生生長曲線毎の各キータイムの植生指標をプロットした高次元分析モデルを、圃場・エリア毎の過去の複数年・複数サイクルの対象植物について複数生成し、
予測対象となる圃場・エリアの対象植物についての複数の高次元分析モデルに基づき、予測年・予測サイクルの植生生長曲線における取得済みのキータイムの植生指標に従い未取得のキータイムの予測植生指標を求めることで、対象植物の取得済み以後の植生生長曲線を予測し、求めた未取得のキータイムの予測植生指標及び／又は予測した植生生長曲線を前記データベースに保存及び表示部に表示する
植生生長分析方法が提供される。
本発明によると、植生生長を反映する時系列植生指標を作成し、植物に対して時系列的に災害判断又は早期予測又は収量推計を実行することができる。
Ａ．概要
本実施例のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば、例えば、次のとおりである。
衛星画像取得部、気象データ取得部で取得した衛星と気温データを用いて参考になる植生データを保存し、データベース生成するデータベース生成部と、
衛星画像（衛星データ）と気象データを併用して植生指標の有効積算温度によりの変化推移を生成する生長曲線生成部と、
この有効積算温度ごとの指標変化推移により植生生長のキータイムを抽出するキータイム抽出部と、
抽出したキータイムとその時の指標値を合わせて、軸がそれぞれのキータイムの高次元座標分析モデルを生成する高次元分析モデル生成部と、
この高次元座標分析モデルにより災害判断を行う災害判断部と、
植生生長を予測するトレンド予測部と、
予測したトレンドを補正する予測補正部と、
推計結果を用いて農業管理を行う農業管理部
を有する植生生長分析システムを提供することができる。
本実施例のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば、例えば、次のとおりである。
衛星画像取得部、気象データ取得部で取得した衛星と気温データを用いて参考になる植生データを保存し、データベース生成するデータベース生成部と、
衛星画像（衛星データ）と気象データを併用して植生指標の有効積算温度によりの変化推移を生成する生長曲線生成部と、
この有効積算温度ごとの指標変化推移により植生生長のキータイムを抽出するキータイム抽出部と、
抽出したキータイムとその時の指標値を合わせて、軸がそれぞれのキータイムの高次元座標分析モデルを生成する高次元分析モデル生成部と、
この高次元座標分析モデルにより災害判断を行う災害判断部と、
植生生長を予測するトレンド予測部と、
予測したトレンドを補正する予測補正部と、
推計結果を用いて農業管理を行う農業管理部
を有する植生生長分析システムを提供することができる。
Ｂ．実施例
１．システム
以下に本発明の時系列植生生長分析システムを適用した実施例を説明する。
本実施例の時系列植生生長分析システムは、対象地域、圃場の早期収量予測結果、災害判断結果、植生生長トレンド予測結果のいずれかひとつ又は複数を出力する。
１．システム
以下に本発明の時系列植生生長分析システムを適用した実施例を説明する。
本実施例の時系列植生生長分析システムは、対象地域、圃場の早期収量予測結果、災害判断結果、植生生長トレンド予測結果のいずれかひとつ又は複数を出力する。
図１は、実施例における時系列植生生長分析システム１００の構成を表すブロック図である。時系列植生生長分析システム１００は、異なる複数の衛星画像（時系列低解像度衛星画像１０１ａ、少数の高解像度衛星画１０１ｃ像）を入力する衛星画像取得部１０２、気象・ＧＩＳデータ１０１ｂを入力する気象データ取得部１０３、データベース生成部１０４、生長曲線生成部１０５、キータイム抽出部１０６、高次元分析モデル生成部１０７、災害判断部１０８、トレンド予測部１０９、予測補正部１１０、データベース１１２を備える。時系列植生生長分析システム１００は、植生生長時期の時系列衛星データ、気象データ、ある固定時期の高解像度衛星データ取得し、データベース１１２に提供する（データベース１１２及び衛星データ、気象・ＧＩＳデータは、図１６で説明する）。時系列植生生長分析システム１００は、データベース１１２で管理するデータを、農業管理部１１１に提供し、推計対象（圃場、地域）の早期収量予測結果、災害判断結果、植生生長トレンド予測結果を出力する。
衛星画像取得部１０２は、高解像度衛星画像と、低解像度衛星画像を取得し、その画像を反映した植生指標を抽出する。気象データ取得部１０３は、分析対象の地域または圃場の気温データを取得する。そして、植生生長分析システムは、観測衛星から送信された、解像度が異なる複数の衛星画像を用いて、対象地域を分析し、該観測衛星から送信された画像をデータベースに保存する。
植生生長分析システムにおいて、データベース１１２は、該観測衛星から送信された画像を保存し、生長曲線生成部１０５は、該データベース１１２に保存された衛星画像のうち、解像度が低い方の画像を用いて、予め設定された画像取得期間内の時系列で演算処理して、気温データを合成し生長曲線を生成する。生長曲線生成部１０５は、通常の植生指標／時間の変化推移ではなく、時間データと気温データを併用し、植生の植え付け時間からの毎日有効温度の積算値を算出し、植生本質を示す有効積算温度分析モデルに変換し、この積算温度により変化を分析する。有効積算温度は、同種類の植物に対して、生長段階を反映することができるので、有効積算温度の使用を通じて、同種類の植物の植える時間などの差異より生長状況が異なる課題が解決できると考えられる。
キータイム抽出１０６は、生長曲線生成部１０５で生成した植生指標／積算温度の変化推移曲線より、キータイムを抽出する。キータイム抽出部１０６では、この植生指標／積算温度曲線により植え付けなどの差異が排除され、すべての同種類の作物を当時に分析できるようになる。そのうち、各作物に対して、生長に最も重要な生長時期を抽出し、推計分析に使用される。キータイム抽出部１０６により、収量予測、災害判断などの応用の時に、高解像度画像が時間分解能の不足の課題が解決できる。
キータイム抽出１０６は、生長曲線生成部１０５で生成した植生指標／積算温度の変化推移曲線より、キータイムを抽出する。キータイム抽出部１０６では、この植生指標／積算温度曲線により植え付けなどの差異が排除され、すべての同種類の作物を当時に分析できるようになる。そのうち、各作物に対して、生長に最も重要な生長時期を抽出し、推計分析に使用される。キータイム抽出部１０６により、収量予測、災害判断などの応用の時に、高解像度画像が時間分解能の不足の課題が解決できる。
高次元分析モデル生成部１０７は、キータイム抽出部１０５で抽出した対象地域の分析対象植生の高次元分析モデルを生成する。高次元分析モデル生成部１０７は、この植生指標／積算温度曲線により、各圃場の各年度の変化曲線を空間の点に変換し、空間点群クラスタリングの考え方を引用し、新たな植生分析モデルで分析することにやり、植生生長差異、災害判断などを可視化になるうえ、予測精度とロバスト性が高くなる。
災害判断部１０８、トレンド予測部１０９、予測補正部１１０は、高次元分析モデルに基づき、災害判断、生長トレンド予測を行い、予測結果を補正する。災害判断部１０８、トレンド予測部１０９と予測補正部１１０では、低解像度と高解像度の衛星データを併用し、時間分解能の分析と高空間解像度の分析のメリットを合わせて、植生生長分析の精度や実用性を高めることができる。
災害判断部１０８による災害判断では、要分析の圃場のデータを高次元分析モデルに入れて、過去の災害データと過去の圃場生長データの点群分布と比較し、要分析の圃場の災害があるか否かを判断する。新たな分析モデルの引用により、災害の検出が可視化され、ロバストと予測精度も高めることができる。
災害判断部１０８による災害判断では、要分析の圃場のデータを高次元分析モデルに入れて、過去の災害データと過去の圃場生長データの点群分布と比較し、要分析の圃場の災害があるか否かを判断する。新たな分析モデルの引用により、災害の検出が可視化され、ロバストと予測精度も高めることができる。
トレンド予測部１０９による生長トレンド予測では、高次元モデル生成部１０７で生成した高次元座標内で、要分析の圃場の既存データから、過去のデータを参考し、生長のトレンドを予測する。トレンド予測部１０９は、過去のデータをうまく使用し、トレンドの予測の精度が高めることができる。
予測補正部１１０による予測補正では、高次元モデル生成部１０７で生成した高次元座標内で、要分析の圃場の既存データから、過去のデータを参考し、生長のトレンドを予測する上、低解像度の最新データまたは高解像度のデータで予測値を補正する。予測補正部１１０では、低解像度の最新データでの補正と、低解像度の最新データと高解像度のデータを併用し補正する二つの手段がある。予測補正部１１０は、低解像度での補正する場合は、予測値の点群と低解像度最新値の点群により補正係数を計算し補正する。一方、予測補正部１１０は、高解像度と併用する場合では、予測値の点群、低解像度最新値の点群、高解像度データの点群から補正係数を計算し補正する。
本実施例では、低解像度衛星と高解像度衛星の併用により、キータイムの時間分析が可能になる上、圃場または地域の詳細な推計も可能になることができる。
予測補正部１１０による予測補正では、高次元モデル生成部１０７で生成した高次元座標内で、要分析の圃場の既存データから、過去のデータを参考し、生長のトレンドを予測する上、低解像度の最新データまたは高解像度のデータで予測値を補正する。予測補正部１１０では、低解像度の最新データでの補正と、低解像度の最新データと高解像度のデータを併用し補正する二つの手段がある。予測補正部１１０は、低解像度での補正する場合は、予測値の点群と低解像度最新値の点群により補正係数を計算し補正する。一方、予測補正部１１０は、高解像度と併用する場合では、予測値の点群、低解像度最新値の点群、高解像度データの点群から補正係数を計算し補正する。
本実施例では、低解像度衛星と高解像度衛星の併用により、キータイムの時間分析が可能になる上、圃場または地域の詳細な推計も可能になることができる。
図２に、時系列植生生長分析システムがコンピュータシステムに実装されている様子を示す。図１の時系列植生生長分析システム１００の主要部は、図２に示すコンピュータシステムで処理されている。このコンピュータシステムは、ＣＰＵ、ＲＡＭ、記憶部などの一般的なハードウェア構成を有する。
図１に戻り説明を続ける。低解像度時系列衛星画像１０１ａ、気象・ＧＩＳデータ１０１ｂ、少量の高解像度衛星画像１０１ｃは、観測衛星センサー（ＲａｐｉｄＥｙｅ， ＭＯＤＩＣ， ＬａｎｄＳａｔ，など）で取得される。なお、本実施例では異なる複数の衛星画像が時系列低解像度衛星画像と少数の高解像度衛星画像を示したが、衛星データの種類は限定してない。また，同一の衛星における時系列画像を用いてもよい。なお，解像度の違いは相対比較である。気象データとしては、アメダス、ＭＯＤＩＳ表面温度衛星、気象局データなど様々あるが、種類としては限定してない。ＧＩＳデータとは、圃場ポリゴン、ＧＰＳデータなど現地データと衛星データを共用する際に不可欠なデータである。データベース生成部１０４は、データの前処理を行い、データベース１１２に格納する（図１６で説明する）。
衛星画像取得部１０２、気象データ取得部１０３、データベース生成部１０４、データベース１１２、生長曲線生成部１０５、キータイム抽出部１０６、高次元分析モデル生成部１０７、災害判断部１０８、トレンド予測部１０９、予測補正部１１０は、各演算処理を行うため、役割毎に分けられた複数のＣＰＵ及びＲＡＭの組み合わせとして実装される。前記の各部は外部記憶装置としてのハードディスク、ＵＳＢメモリなどを採用することができる。
図１６は、データベースの説明図である。データベース１１２は、例えば、時系列低解像度衛星画像データ１１２ａ、高解像度衛星画像データ１１２ｃ、ＧＩＳデータ１１２ｂ−２（位置及び形状データ）、気象データ１１２ｂ−１（本実施例では表面温度データ）、植物生長曲線データ１１２ｄ（データベース生成部１１２又は生長曲線生成部１０５で、ＧＩＳデータ及び衛星データ、気象データ等から算出したデータ）、キータイムデータ１１２ｅ、高次元分析モデルデータ１１２ｆ、災害データ１１２ｇ、土壌データ１１２ｈ等を格納する。
図１７に、衛星データ及び気象・ＧＩＳデータの説明図を示す。また、図１８に、植物生長曲線データ１１２ｄ、キータイムデータ１１２ｅ、高次元分析モデルデータ１１２ｆ、災害データ１１２ｇの説明図を示す。
２．動作概要
図３は、実施例における時系列植生生長分析システム１００の処理例を説明するフローチャートである。
まず、Ｓ３０２では、衛星画像取得部１０２は、異なるセンサーの衛星画像センサ−で取得した低解像度衛星画像１０１ａ及び高解像度衛星画像１０１ｃを入力する（図１７参照）。気象データ取得部１０３は、気象・ＧＩＳデータ１０１ｂを入力する（図１７参照）。本実施例では、一例として、気象データ１０１ｂは、時系列の平均気温データ等を含み、これは、圃場の表面温度データを示す。Ｓ３０３でデータベース生成部１０４は、過去の衛星データと気象データ（表面温度データ）をＧＩＳデータと対応して、取得する。ＧＩＳデータには、位置の情報（ＧＰＳデータ等）と形状の情報（形状データ等）があり、位置と形状により、衛星データに対して圃場のマスキングを行う。データベース生成部１０４は、マスキング圃場を抽出し、その圃場毎の衛星データ（低解像度衛星データ１０１ａ及び高解像度衛星データ１０１ｃ）と表面温度データを生成し、データベース１１２に記憶する。これら各データは、各圃場で植生される対象植物の植生生長の年・サイクルにおける過去の複数データ及び現在のデータを含む。
図３は、実施例における時系列植生生長分析システム１００の処理例を説明するフローチャートである。
まず、Ｓ３０２では、衛星画像取得部１０２は、異なるセンサーの衛星画像センサ−で取得した低解像度衛星画像１０１ａ及び高解像度衛星画像１０１ｃを入力する（図１７参照）。気象データ取得部１０３は、気象・ＧＩＳデータ１０１ｂを入力する（図１７参照）。本実施例では、一例として、気象データ１０１ｂは、時系列の平均気温データ等を含み、これは、圃場の表面温度データを示す。Ｓ３０３でデータベース生成部１０４は、過去の衛星データと気象データ（表面温度データ）をＧＩＳデータと対応して、取得する。ＧＩＳデータには、位置の情報（ＧＰＳデータ等）と形状の情報（形状データ等）があり、位置と形状により、衛星データに対して圃場のマスキングを行う。データベース生成部１０４は、マスキング圃場を抽出し、その圃場毎の衛星データ（低解像度衛星データ１０１ａ及び高解像度衛星データ１０１ｃ）と表面温度データを生成し、データベース１１２に記憶する。これら各データは、各圃場で植生される対象植物の植生生長の年・サイクルにおける過去の複数データ及び現在のデータを含む。
Ｓ３０４では、生長曲線生成部１０５は、データベース１１２に格納されたＧＩＳデータの位置情報と形状情報よりマスキング処理を行い、圃場毎の衛星データと表面温度データから、各年・サイクルにおいて、各圃場、地域の植生指標、有効積算温度データを算出して、複数の算出結果を、データベース１１２に格納する（図１８参照）。算出方法について、後述する。
Ｓ３０５では、生長曲線生成部１０５は、データベース１１２に予め格納された植生各々の指標、有効積算温度データを入力し、植生指標、有効積算温度の座標系の曲線（植生生長曲線）に変換する。Ｓ３０４での植生指標、有効積算温度データ算出とＳ３０５生長曲線生成の詳細については、後に図４を参照して説明する。Ｓ３０６では、キータイム抽出部１０６は、生長曲線生成部１０５によりデータベース１１２に格納された植生指標、有効積算温度の推移を表す植生生長曲線を入力し、植生の特性と曲線の特性両方から予め定められたキータイムの植生指標を抽出し、植生生長曲線データとしてデータベース１１２に格納する。Ｓ３０６での植生キータイム抽出の詳細については、後に図５を参照して説明する。Ｓ３０７では、高次元分析モデル生成部１０７は、キータイム抽出部１０６よりデータベース１１２に格納されたキータイム抽出済みの植生指標、有効積算温度の植生生長曲線を入力し、高次元分析モデルに変換する。Ｓ３０７での高次元分析モデル生成の詳細については、後に図６と図１１を参照して説明する。そして、高次元分析モデル生成部１０７に生成した高次元分析モデルに基づき、Ｓ３０８では、災害判断部１０８が植生生長の災害判断を行い、一方、Ｓ３０９では、トレンド予測部１０９が生長トレンド予測を行う。Ｓ３１０では、予測補正部１１０は、トレンド予測部１０９で予測した結果を入力し、予測誤差とノイズなどに対して補正する。Ｓ３０８での災害判断の詳細については、後に図７と図１２を参照して説明する。Ｓ３０９でのトレンド予測の詳細については、後に図８と図１３を参照して説明する。Ｓ３１０でのトレンド予測補正の詳細については、後に図９、図１０、図１４、図１５を参照して説明する。Ｓ３１１で、農業管理部１１１は、Ｓ３０８、Ｓ３０９で処理した結果を入力し、農業管理作業を行う。すべでのデータは、適宜のタイミングでデータベース１１２に格納する（図１６、図１７、図１８）。
３．詳細動作
衛星画像取得部１０２は、衛星画像センサーから衛星データ１０１ａ、１０１ｃの入力を行い、データベース生成部１０４に提供する。
気象データ取得部１０３は、衛星画像センサーから気象データ（表面温度データ、ＧＩＳデータ）１０１ｂの入力を行い、データベース生成部１０４に提供する。
衛星画像取得部１０２は、衛星画像センサーから衛星データ１０１ａ、１０１ｃの入力を行い、データベース生成部１０４に提供する。
気象データ取得部１０３は、衛星画像センサーから気象データ（表面温度データ、ＧＩＳデータ）１０１ｂの入力を行い、データベース生成部１０４に提供する。
続いて、データベース生成部１０４は、衛星データと、表面温度データ、ＧＩＳデータをデータベース１１２に記憶する。
生長曲線生成部１０５は、データベース１１２に格納した各年・サイクルの圃場毎の衛星データと表面温度データを用いて、各分析対象（圃場、地域など）の植生指標、有効積算温度生長曲線を作成する。
「植生指標」とは、リモートセンシング分野で、衛星画像から取ったスペクトルにより、様々の植生生長状況を反映する指標である。最も使われている植生指標は、ＮＤＶＩ（正規化植生指数）、ＬＡＩ、ＥＶＩなどであり、本実施例では、ＮＤＶＩを例として説明する。ただし、他の植生指標を使用してもよい。
生長曲線生成部１０５は、データベース１１２に格納した各年・サイクルの圃場毎の衛星データと表面温度データを用いて、各分析対象（圃場、地域など）の植生指標、有効積算温度生長曲線を作成する。
「植生指標」とは、リモートセンシング分野で、衛星画像から取ったスペクトルにより、様々の植生生長状況を反映する指標である。最も使われている植生指標は、ＮＤＶＩ（正規化植生指数）、ＬＡＩ、ＥＶＩなどであり、本実施例では、ＮＤＶＩを例として説明する。ただし、他の植生指標を使用してもよい。
生長曲線生成部１０５は、例えば、対象植物の植生生長の複数年・複数サイクル（周期）について求めた時系列の植生指標（ＮＤＶＩ）及び有効積算温度（ＥＡＴ）をデータベース１１２に記憶する。
ＥＡＴは有効積算温度であり、ある期間の日々の平均気温のうち，一定の基準値を超えた分を取り出し合計したものである。植物の生長に必要な熱量の大小の目安に用いられ，基準値として，たとえば春コムギで３℃以上，トウモロコシで１３℃以上のように用いられる。
本実施例では、大豆を例として説明するが、ほかの品種及び植物でもよい。
植生指標、有効積算温度生長曲線の生成方式では、植生の特性として重要な時期の日付けから、有効積算温度を積算し、その値を座標系の横軸に設定する。
ＥＡＴは有効積算温度であり、ある期間の日々の平均気温のうち，一定の基準値を超えた分を取り出し合計したものである。植物の生長に必要な熱量の大小の目安に用いられ，基準値として，たとえば春コムギで３℃以上，トウモロコシで１３℃以上のように用いられる。
本実施例では、大豆を例として説明するが、ほかの品種及び植物でもよい。
植生指標、有効積算温度生長曲線の生成方式では、植生の特性として重要な時期の日付けから、有効積算温度を積算し、その値を座標系の横軸に設定する。
そして、生長曲線生成部１０５は、各時期の植生指標をデータベース１１２から取得し、その値を座標系の縦軸に設定する。曲線を作るには、植物の植え付け日の日付がある場合は、植え付け日からの曲線を作られる。ただし、圃場地域により、植え付け日が分からない場合もあるので、開花期などのほか重要時期の日付から計算するのでもよい。データがある時期の点を座標系の中に入れ、全ての点を経由する曲線を生成する。曲線の生成手法の例の一つは、二次近似で曲線を作る。またスプライン補間など，他の手法でもよい。
図４は、植生生長曲線生成の処理を表す模式図である。植物の重要時期の日から積算温度を計算し、横軸に設定、その対応な植生指標ＮＤＶＩは縦軸に設定し、ＮＤＶＩ／積算温度分析曲線（植生生長曲線）を生成する。なお、重要時期とは、作物に対して生育フェーズを変わる時期である。本実施例の大豆の場合では、Ｒ１、Ｒ５、Ｒ６、Ｒ７という生育時期がある。Ｒ１とは、最初の花が出る時期である。Ｒ５とは、最初の種が生成する時期である。Ｒ６とは、種は完全の状態になる時期である。Ｒ７とは、葉が５０％以上黄色になり、種が完熟になる時期である。それぞれの重要時期では、この時期になるに必要なＥＡＴがあり、そのＥＡＴの時期のＮＤＶＩ値を算出できる。
続いて、キータイム抽出部１０６は、生長曲線生成部１０５で生成したある対応地域、圃場の生長曲線を基づき、植物の特性を考量し、データベース１１２を参照し予め定められたキータイム（重要時期）を求め（図１８参照）、キータイムの植生指標（ＮＤＶＩ等）を抽出する（キータイム抽出）。
図５は、キータイム抽出の処理を表す模式図である。キータイム抽出の手法として、植生の物理特性を考えた上、キータイムとして抽出する、例えば大豆の場合は、前述のような重要時期Ｒ１，Ｒ５，Ｒ６，Ｒ７などである。
キータイムのデータは農家または作物の基本生長データから予め入手し、データベース１１２に格納される。作物の基本生長データでは、前述したように、各時期の日数及び必要な積算温度を公知のデータがあることである。
キータイムのデータは農家または作物の基本生長データから予め入手し、データベース１１２に格納される。作物の基本生長データでは、前述したように、各時期の日数及び必要な積算温度を公知のデータがあることである。
なお、ほかの植物を対象とする場合は、作物の基本生長データが変わるが、抽出原理は変わらない。その作物の生長フェーズを調べる上、各重要時期の必要積算温度を計算し、その積算温度のＮＤＶＩを算出することができる。
あるいは，植生生長曲線の数学的特性を考えて、キータイムを抽出することもできる。例えば、曲線の最大値、微分の最大値などである。ＮＤＶＩの値は植物の活性とバイオマスに関わるので、作物のバイオマスの蓄積状況と変化状況を表す数学パラメータを使用する。例えば、曲線の最大値は蓄積状況で、微分の最大値は変化状況である。本実施例では、例として、変化状況を表す曲線微分最大値を使用する。数学的特性は、最大値、微分最大値に限定してない。
あるいは，植生生長曲線の数学的特性を考えて、キータイムを抽出することもできる。例えば、曲線の最大値、微分の最大値などである。ＮＤＶＩの値は植物の活性とバイオマスに関わるので、作物のバイオマスの蓄積状況と変化状況を表す数学パラメータを使用する。例えば、曲線の最大値は蓄積状況で、微分の最大値は変化状況である。本実施例では、例として、変化状況を表す曲線微分最大値を使用する。数学的特性は、最大値、微分最大値に限定してない。
高次元分析モデル生成部１０７は、キータイム抽出部１０６で抽出した結果により、新しい分析座標系（高次元分析モデル座標）に変換する。
図６は、高次元分析モデル生成の処理を説明するフローチャートである。本実施例では、大豆を例として説明する。ほかの植物でもよい。Ｓ１０６１では、高次元分析モデル生成部１０７は、キータイム抽出部１０６で抽出したキータイムの座標系変換を行う。例えば、大豆の場合は、開花期、出莢期、生長曲線微分最大値の三つのキータイムを抽出する。この三つの時期のＮＤＶＩ値を三次元座標の三つの軸に設定すると、ある推計対象（圃場、地域など）の生長曲線を三次元座標系中の一つの点に変換できる。キータイムが増えると、軸も増える。Ｓ１０６２では、高次元分析モデル生成部１０７は、生長曲線生成部１０５より得られた同種類の大豆の過去のデータをこの三次元モデルに変換し、植生生長点群を生成する。Ｓ１０６３では、高次元分析モデル生成部１０７は、データベース１１２を参照して予め記憶された過去の災害データ（図１８参照）を取得し、この災害データを用いて、例えば災害データの時期、位置等に基づき、植生生長点群から、災害ありデータと正常生長データを分ける。Ｓ１０６４では、高次元分析モデル生成部１０７は、正常生長データの点群から、すべての点群を含むことができる半径が最小の球を算出する。Ｓ１０６５では、高次元分析モデル生成部１０７は、この球の球心から、災害データの点群との距離、また方向角の範囲を求める。この球の半径と、災害データ点群との距離、方向角の範囲を大豆の過去生長状況を反映する指標とする。災害は、倒伏、病虫害などがあり、それぞれの災害に対して、特定の距離と方向角範囲を計算することができる。大豆ではない場合は、キータイムの抽出により、三軸より多く抽出できることもあるので、その場合は、球ではなく、超球になる。ただし，大豆においてもキータイムの設定によっては軸の数は変化する。
高次元分析モデル生成部１０７は、適宜のタイミングで、求めた高次元分析モデルをデータベース１１２に格納する（図１８参照）。
図１１は、高次元分析モデル生成部の処理を表す模式図である。ここでは，高次元空間における球を用いて説明したが，何らかの閉曲面（線）で点群の分布を記述してもよい。この例では正常データの全て又はほとんどの点群を含むことができる最小の球が示されている。
災害判断部１０８は、高次元分析モデル生成部より生成した植物の過去生長状況を反映する指標を基づき、災害判断を行う。
図７は、災害判断の処理を説明するフローチャートである。Ｓ１０７１では、災害判断部１０８は、データベース１１２を参照し、予測対象の年・サイクルの各圃場の対象植物のＮＤＶＩ，積算温度データを取得して、三次元分析モデル座標に変換する。Ｓ１０７２では、災害判断部１０８は、対象植物の点を前記生成した球の内部になるか否かにより、生長が正常か否かを判断する。Ｓ１０７３では、災害判断部１０８は、生長状況が正常ではないと判断された場合は、前記求めた各災害点群の球心よりの距離と方向角の範囲に入るか否かにより、災害を判断する。災害判断部１０８は、災害と判断されたデータに例えば災害を示す識別情報を植生生長曲線データや高次元分析モデルデータ等に付してデータベース１１２に記憶することができる。
図１２は、災害判断の処理を表す模式図である。この例では、球の外側が災害データに該当する。
トレンド予測部１０９は、高次元分析モデル生成部１０７より生成した植物の過去生長状況を反映する指標に基づき、対象植物データ以後のキータイムのトレンド（植生指標、植生生長曲線等）を予測し、表示部に表示する。
図８は、トレンド予測の処理を説明するフローチャートである。図１３は、トレンド予測の処理を表す模式図である。
Ｓ１０８１では、トレンド予測部１０９は、データベース１１２を参照し、予測対象の年・サイクルの各圃場の対象植物の植生生長曲線データの既知のキータイムにより、高次元分析モデルを生成する。この例では、今年・今サイクルの予測対象である圃場の対象植物の植生生長データは、三つのキータイムのうち、既に取得したデータから得られるキータイムは二つ（ｔ１、ｔ２）しかない状況で、三つ目のキータイムの植生指標値（ｔ３）を予測する場合を想定する。まずは、三次元座標から二次元座標に変換する。Ｓ１０８２では、トレンド予測部１０９は、データベースの全ての植生生長データを、対象植物のデータの既知のキータイムにより生成した二次元分析モデル座標に変換する。ただし，データベースの全ての点ではなく，必要に応じて限定したデータのみでもよい。Ｓ１０８３では、トレンド予測部１０９は、対象植物データの推計対象（地域、圃場等）の過去の複数データと、今年・今サイクルの予測対象である圃場の対象植物データの点との距離を算出する。Ｓ１０８４では、トレンド予測部１０９は、予め定められた基準距離を設定する。なお、算出した距離の最大値を予め定められた基準距離を設定するようにしてもよい。Ｓ１０８５では、トレンド予測部１０９は、対象植物のデータの点の周りの、基準距離以内のすべての点をトレンド予測の教師データとして設定する。Ｓ１０８６では、トレンド予測部１０９は、教師データの点（高次元分析モデルのキータイムｔ１、ｔ２の植生指標）により、今年・今サイクルの対象植物のデータの以後のキータイムｔ３の植生指標の値を推定し、対象植物データの生長トレンドを予測する。
図８は、トレンド予測の処理を説明するフローチャートである。図１３は、トレンド予測の処理を表す模式図である。
Ｓ１０８１では、トレンド予測部１０９は、データベース１１２を参照し、予測対象の年・サイクルの各圃場の対象植物の植生生長曲線データの既知のキータイムにより、高次元分析モデルを生成する。この例では、今年・今サイクルの予測対象である圃場の対象植物の植生生長データは、三つのキータイムのうち、既に取得したデータから得られるキータイムは二つ（ｔ１、ｔ２）しかない状況で、三つ目のキータイムの植生指標値（ｔ３）を予測する場合を想定する。まずは、三次元座標から二次元座標に変換する。Ｓ１０８２では、トレンド予測部１０９は、データベースの全ての植生生長データを、対象植物のデータの既知のキータイムにより生成した二次元分析モデル座標に変換する。ただし，データベースの全ての点ではなく，必要に応じて限定したデータのみでもよい。Ｓ１０８３では、トレンド予測部１０９は、対象植物データの推計対象（地域、圃場等）の過去の複数データと、今年・今サイクルの予測対象である圃場の対象植物データの点との距離を算出する。Ｓ１０８４では、トレンド予測部１０９は、予め定められた基準距離を設定する。なお、算出した距離の最大値を予め定められた基準距離を設定するようにしてもよい。Ｓ１０８５では、トレンド予測部１０９は、対象植物のデータの点の周りの、基準距離以内のすべての点をトレンド予測の教師データとして設定する。Ｓ１０８６では、トレンド予測部１０９は、教師データの点（高次元分析モデルのキータイムｔ１、ｔ２の植生指標）により、今年・今サイクルの対象植物のデータの以後のキータイムｔ３の植生指標の値を推定し、対象植物データの生長トレンドを予測する。
なお、キータイム間の植生指標については、予測する手法の一つの例として、次のように、線形回帰モデルで、全ての教師データの線形回帰式を算出し、対象植物データを予測することができる。
Ｙ１＝ａ１Ｘ１＋ε１
Ｙ１は、目標変数と言われ、予測する値である、今件では今後の生長植生指標値である。Ｘ１では、予測値を計算するための説明変数で、今件では過去の各キータイムの植生指標の値である。そこで、ａ１は傾きとし、ε１は切片と言われる。この計算は計算部でＣＰＵを通じて計算する。
予測手法は，線形回帰モデルに限定されるものではなく，非線形回帰やその他の回帰手法を用いてもよい。
Ｙ１＝ａ１Ｘ１＋ε１
Ｙ１は、目標変数と言われ、予測する値である、今件では今後の生長植生指標値である。Ｘ１では、予測値を計算するための説明変数で、今件では過去の各キータイムの植生指標の値である。そこで、ａ１は傾きとし、ε１は切片と言われる。この計算は計算部でＣＰＵを通じて計算する。
予測手法は，線形回帰モデルに限定されるものではなく，非線形回帰やその他の回帰手法を用いてもよい。
予測補正部１１０では、トレンド予測した値について、衛星画像の既知値より補正する。予測補正は、二つの状況に分けている。一つ目は、時系列低解像度衛星画像のみで補正する。二つ目は、時系列低解像度衛星画像と少数の高解像度衛星画像を併用し補正する。
まずは、一つ目の時系列低解像度衛星画像のみで補正する処理を説明する。
図９は、低解像度衛星画像予測補正の処理を説明するフローチャートである。図１４は低解像度衛星画像予測補正の処理を表す模式図である。Ｓ１０９１では、予測補正部１１０は、教師データの点により、既知の最後のキータイムではない時期の植生指標の値を推定する。
Ｙ２＝ａ２Ｘ２＋ε２
Ｙ２は既知の最後のキータイムではない時期の植生指標の値である。Ｘ２は過去の各キータイムの植生指標の値である。
予測手法は，線形回帰モデルに限定されるものではなく，非線形回帰やその他の回帰手法を用いてもよい。Ｓ１０９２では、予測補正部１１０は、すべての対象植物のデータのうち，衛星データから得られた最後のキータイムではない時期の植生指標の予測値、及びすべての対象植物のデータ既知の最後のキータイムではない時期の衛星データから算出した植生指標から点群を生成する。予測は、前記の方法と同じで、例として線形回帰予測モデルで行う。Ｓ１０９３では、予測補正部１１０は、両方の点群のある統計値の二つの点を算出する。例としては、点群のすべての点の重心を算出、他の統計値でもよい。Ｓ１０９４では、予測補正部１１０は、予測値統計値から、既知値統計値までのベクトルを算出し、補正ベクトルと設定する。
Ｓ１０９５では、予測補正部１１０は、前記の予測手法で教師データの点により、対象植物のデータの以後のキータイムの植生指標の予測値に、補正ベクトルにより予測値を補正する。
図９は、低解像度衛星画像予測補正の処理を説明するフローチャートである。図１４は低解像度衛星画像予測補正の処理を表す模式図である。Ｓ１０９１では、予測補正部１１０は、教師データの点により、既知の最後のキータイムではない時期の植生指標の値を推定する。
Ｙ２＝ａ２Ｘ２＋ε２
Ｙ２は既知の最後のキータイムではない時期の植生指標の値である。Ｘ２は過去の各キータイムの植生指標の値である。
予測手法は，線形回帰モデルに限定されるものではなく，非線形回帰やその他の回帰手法を用いてもよい。Ｓ１０９２では、予測補正部１１０は、すべての対象植物のデータのうち，衛星データから得られた最後のキータイムではない時期の植生指標の予測値、及びすべての対象植物のデータ既知の最後のキータイムではない時期の衛星データから算出した植生指標から点群を生成する。予測は、前記の方法と同じで、例として線形回帰予測モデルで行う。Ｓ１０９３では、予測補正部１１０は、両方の点群のある統計値の二つの点を算出する。例としては、点群のすべての点の重心を算出、他の統計値でもよい。Ｓ１０９４では、予測補正部１１０は、予測値統計値から、既知値統計値までのベクトルを算出し、補正ベクトルと設定する。
Ｓ１０９５では、予測補正部１１０は、前記の予測手法で教師データの点により、対象植物のデータの以後のキータイムの植生指標の予測値に、補正ベクトルにより予測値を補正する。
つぎに２つ目の低解像度と高解像度の衛星画像を併用する処理を説明する。
図１０は、高解像度衛星画像予測補正の処理を説明するフローチャートである。図１５は高解像度衛星画像予測補正の処理を表す模式図である。Ｓ１１０１では、予測補正部１１０は、教師データの点により、既知の高解像度衛星が取った固定時期の低解像度植生指標の値を推定する。Ｓ１１０２では、予測補正部１１０は、同じ時期の高解像度衛星画像と低解像度衛星画像の指標の値の誤差を補正する。補正方法は、高解像度衛星が一枚の場合は、センサーの差が線形相関と仮定し、いくつの推計対象（圃場、地域など）のデータの高解像度衛星から得た点群と、低解像度衛星から得た点群を、線形モデルで相関を計算し、その結果を用いて、低解像度衛星の値を補正する。高解像度衛星が一枚以上の場合は、別の統計モデルで計算してもよい。Ｓ１１０３では、予測補正部１１０は、すべての対象植物のデータの高衛星画像固定時期の植生指標の予測値、及びすべての高衛星画像固定時期の植生指標の補正値について、点群を生成する。Ｓ１１０４では、予測補正部１１０は、両方の点群のある統計値の二つの点を算出する。例としては、点群のすべての点の重心を算出、他の統計値でもよい。Ｓ１１０５では、予測補正部１１０は、予測値統計値から、既知値統計値までのベクトルを算出し、補正ベクトルと設定する。Ｓ１１０６では、予測補正部１１０は、前記の予測手法で教師データの点により、対象植物のデータの以後のキータイムの植生指標の予測値に、補正ベクトルにより予測値を補正する。
図１０は、高解像度衛星画像予測補正の処理を説明するフローチャートである。図１５は高解像度衛星画像予測補正の処理を表す模式図である。Ｓ１１０１では、予測補正部１１０は、教師データの点により、既知の高解像度衛星が取った固定時期の低解像度植生指標の値を推定する。Ｓ１１０２では、予測補正部１１０は、同じ時期の高解像度衛星画像と低解像度衛星画像の指標の値の誤差を補正する。補正方法は、高解像度衛星が一枚の場合は、センサーの差が線形相関と仮定し、いくつの推計対象（圃場、地域など）のデータの高解像度衛星から得た点群と、低解像度衛星から得た点群を、線形モデルで相関を計算し、その結果を用いて、低解像度衛星の値を補正する。高解像度衛星が一枚以上の場合は、別の統計モデルで計算してもよい。Ｓ１１０３では、予測補正部１１０は、すべての対象植物のデータの高衛星画像固定時期の植生指標の予測値、及びすべての高衛星画像固定時期の植生指標の補正値について、点群を生成する。Ｓ１１０４では、予測補正部１１０は、両方の点群のある統計値の二つの点を算出する。例としては、点群のすべての点の重心を算出、他の統計値でもよい。Ｓ１１０５では、予測補正部１１０は、予測値統計値から、既知値統計値までのベクトルを算出し、補正ベクトルと設定する。Ｓ１１０６では、予測補正部１１０は、前記の予測手法で教師データの点により、対象植物のデータの以後のキータイムの植生指標の予測値に、補正ベクトルにより予測値を補正する。
ｑは前記のトレンド予測した各圃場の高次元変換した点である。
本実施例によると、低解像度と高解像度の植生時系列情報の併用により、より高い精度で植物生長状況を把握することができる。
農業管理部１１１は、災害判断部１０８とトレンド予測部１０９で処理した結果を用いて、農業管理、収量予測部に出力し、計画を建てることに貢献できる。
以上では、主に、各圃場にデータ処理等を実行し各データを作成したが、ひとつ又は複数の圃場を含むエリア毎にこれら処理を実行し各データを作成するようにしてもよい。
農業管理部１１１は、災害判断部１０８とトレンド予測部１０９で処理した結果を用いて、農業管理、収量予測部に出力し、計画を建てることに貢献できる。
以上では、主に、各圃場にデータ処理等を実行し各データを作成したが、ひとつ又は複数の圃場を含むエリア毎にこれら処理を実行し各データを作成するようにしてもよい。
Ｃ．付記
本発明及び／又は本実施例は、観測衛星の計測情報を用いた農業育成管理システムに適用可能である。また、本発明及び／又は本実施例は、空間分解能の異なるセンサーを搭載した複数の衛星を運用するシステムを利用可能である。本発明及び／又は本実施例は、空間解像度または分光解像度の異なるセンサーを搭載した複数の衛星データを利用することで、農作物生長状況を分析するシステムに適用可能である。さらに、本発明及び／又は本実施例の植生生長分析システムは、農作物の育成管理，作物の収量予測，災害判断、病害虫対策、及び早期予測、生育常時観測により作付管理に適用できる。
本発明及び／又は本実施例は、観測衛星の計測情報を用いた農業育成管理システムに適用可能である。また、本発明及び／又は本実施例は、空間分解能の異なるセンサーを搭載した複数の衛星を運用するシステムを利用可能である。本発明及び／又は本実施例は、空間解像度または分光解像度の異なるセンサーを搭載した複数の衛星データを利用することで、農作物生長状況を分析するシステムに適用可能である。さらに、本発明及び／又は本実施例の植生生長分析システムは、農作物の育成管理，作物の収量予測，災害判断、病害虫対策、及び早期予測、生育常時観測により作付管理に適用できる。
本発明は前記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、前記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。
また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。
また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段などは、それらの一部または全部を、例えば集積回路で設計するなどによりハードウェアで実現してもよい。
また、前記の各構成、機能などは、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。
各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイルなどの情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）などの記録装置、または、ＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）カード、ＳＤカード、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）などの記録媒体に置くことができる。
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際にはほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。
また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段などは、それらの一部または全部を、例えば集積回路で設計するなどによりハードウェアで実現してもよい。
また、前記の各構成、機能などは、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。
各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイルなどの情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）などの記録装置、または、ＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）カード、ＳＤカード、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）などの記録媒体に置くことができる。
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際にはほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
１００：時系列植生生長分析システム
１０１：異なる衛星画像センサー
１０１ａ：時系列低解像度衛星センサー
１０１ｂ：気象、ＧＩＳデータ
１０１ｃ：少数の高解像度衛星センサー
１０２：衛星画像取得部
１０３：気象データ取得部
１０４：データベース生成部
１０５：生長曲線生成部
１０６：キータイム抽出部
１０７：高次元分析モデル生成部
１０８：災害判断部
１０９：トレンド予測部
１１０；予測補正部
１１１：農業管理部
１１２：データベース
１０１：異なる衛星画像センサー
１０１ａ：時系列低解像度衛星センサー
１０１ｂ：気象、ＧＩＳデータ
１０１ｃ：少数の高解像度衛星センサー
１０２：衛星画像取得部
１０３：気象データ取得部
１０４：データベース生成部
１０５：生長曲線生成部
１０６：キータイム抽出部
１０７：高次元分析モデル生成部
１０８：災害判断部
１０９：トレンド予測部
１１０；予測補正部
１１１：農業管理部
１１２：データベース
Claims (10)
- 対象植物の植生生長の複数年・複数サイクルの時系列衛星画像による衛星データと、時系列の温度を含む気象データを記憶するデータベースと、
前記データベースから読み出した衛星データ及び気象データに基づき、圃場・エリア毎及び時期毎の、植物の植生指標及び予め定めた基準時期からの有効積算温度を算出し、植生指標対有効積算温度を表す植生生長曲線を、圃場・エリア毎の過去の複数年・複数サイクルの対象植物について複数作成し、複数の植生生長曲線を前記データベースに保存する生長曲線生成部と、
作成した植生生長曲線に対して、植生特有の生長重要時期を表す予め定められたキータイムに対する植生指標を抽出するキータイム抽出部と、
複数のキータイムの植生指標を各軸とした高次元植生分析座標に、植生生長曲線毎の各キータイムの植生指標をプロットした高次元分析モデルを、圃場・エリア毎の過去の複数年・複数サイクルの対象植物について複数生成し、高次元分析モデルを前記データベースに保存する高次元分析モデル生成部と、
予測対象となる圃場・エリアの対象植物についての複数の高次元分析モデルに基づき、予測年・予測サイクルの植生生長曲線における取得済みのキータイムの植生指標に従い未取得のキータイムの予測植生指標を求めることで、対象植物の取得済み以後の植生生長曲線を予測し、求めた未取得のキータイムの予測植生指標及び／又は予測した植生生長曲線を前記データベースに保存及び表示部に表示するトレンド予測部と、
を備えた植生生長分析システム。
- 請求項１に記載の植生生長分析システムにおいて、
前記高次元分析モデル生成部は、
予め格納された過去の災害データを用いて、高次元分析モデルデータの各点群から、災害ありデータと正常生長データを分け、
正常生長データの点群から、該点群を含むことができる閉曲面・線を求め、
該閉曲面・線から災害データの高次元分析モデルデータ上の距離又は方向角の範囲を求める
ことを特徴とする植生生長分析システム。
- 請求項２に記載の植生生長分析システムにおいて、
災害か有るか否かを判断する災害判断部を備え、
前記災害判断部は、
対象植物のデータを高次元分析モデルの座標に変換し、
高次元分析モデル上の点の位置が、前記高次元分析モデル生成部で求めた前記閉曲面・線の内部になるか否かを判定することで，対象植物のデータが正常生長か否かを判断し、
前記閉曲面・線からの距離または方向角の範囲によって災害の判定を行う
ことを特徴とする植生生長分析システム。
- 請求項１に記載の植生生長分析システムにおいて、
前記トレンド予測部は、
予測年・予測サイクルにおける対象圃場・エリアの予測対象植物の植生生長曲線データの既知のキータイムにより、高次元分析モデルを生成し、
対象植物の圃場・エリアの過去の複数の高次元分析モデルの点群から、対象植物の高次元分析モデルの点との距離を算出し、
対象植物の点の周りの、予め定めた基準距離以内のすべて又は複数の点をトレンド予測の教師データに設定し、
教師データの点により、予測年・予測サイクルにおける予測対象植物の以後のキータイムの植生指標の値を予測する
ことを特徴とする植生生長分析システム。
- 請求項１に記載の植生生長分析システムにおいて、
時系列低解像度の衛星データを用いて、予測したトレンドを補正する予測補正部を備え、
前記予測補正部は、
対象植物の予測年・予測サイクルにおける最新時期の最新植生指標を取得し、
対象植物の既知のキータイムの植生指標と、前記トレンド予測部で予測した未取得のキータイムの予測植生指標から、前記最新時期の予測最新植生指標を求め、
前記最新植生指標と前記予測最新植生指標との差から補正値を算出し、
前記トレンド予測部で予測した予測植生指標及び／又は植生生長曲線を、前記補正値より補正する
ことを特徴とする植生生長システム。
- 請求項１に記載の植生生長分析システムにおいて、
時系列低解像度の衛星データ及び少数の高解像度の衛星データを用いて、予測したトレンドを補正する予測補正部を備え、
前記予測補正部は、
前記教師データから，高解像度衛星の特定時期の植生指標を算出し、
前記対象植物の高解像度画像データから抽出した植生指標と、前記高解像度の衛星データと同時期の低解像度の衛星データから算出した植生指標と、高解像度の衛星データから算出した予測年・予測サイクルの予測植生指標の値についての３つの点群を生成し、
前記３つの点群に基づき予測植生指標及び／又は植生生長曲線を補正する
ことを特徴とする植生生長分析方法。
- 請求項１に記載の植生生長分析システムにおいて、
前記衛星データを取得する衛星画像取得部と、
前記気象データを取得する気象データ取得部と、
前記衛星データ及び前記気象データを前記データベースに格納するデータベース生成部と
を備えたことを特徴とする植生生長分析システム。
- 請求項１に記載の植生生長分析システムにおいて、
前記生長重要時期は、植え付け、開花、種形成、完熟、収穫又は他の生育フェーズのいずれか複数を含むことを特徴とする植生生長分析システム。
- 請求項１に記載の植生生長分析システムにおいて、
前記植生指標は、ＮＤＶＩ、ＬＡＩ、ＥＶＩのいずれかであり、
前記生長曲線生成部は、前記衛星データから時系列の前記植生指標を求めることを特徴とする植生生長分析システム。
- 対象植物の植生生長の複数年・複数サイクルの時系列衛星画像による衛星データと、時系列の温度を含む気象データに基づき、圃場・エリア毎及び時期毎の、植物の植生指標及び予め定めた基準時期からの有効積算温度を算出し、植生指標対有効積算温度を表す植生生長曲線を、圃場・エリア毎の過去の複数年・複数サイクルの対象植物について複数作成し、
作成した植生生長曲線に対して、植生特有の生長重要時期を表す予め定められたキータイムに対する植生指標を抽出し、
複数のキータイムの植生指標を各軸とした高次元植生分析座標に、植生生長曲線毎の各キータイムの植生指標をプロットした高次元分析モデルを、圃場・エリア毎の過去の複数年・複数サイクルの対象植物について複数生成し、
予測対象となる圃場・エリアの対象植物についての複数の高次元分析モデルに基づき、予測年・予測サイクルの植生生長曲線における取得済みのキータイムの植生指標に従い未取得のキータイムの予測植生指標を求めることで、対象植物の取得済み以後の植生生長曲線を予測し、求めた未取得のキータイムの予測植生指標及び／又は予測した植生生長曲線を前記データベースに保存及び表示部に表示する
植生生長分析方法。
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