JP2017046639A - 農作物育成支援装置、及びそのプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】スマートフォン等のモバイル端末を利用して、圃場において農作物の育成状況と施肥量を営農者が即座に把握することができる農作物育成支援のための装置とそのプログラムを提供する。
【解決手段】スマートフォン２で撮影した圃場Ｆの農作物Ｒの画像を、その画像中で指定された複数株に対応する点の位置情報と共に農作物育成支援装置であるサーバ１に送信し、サーバ１において指定された点から解析領域を特定し、解析領域中の各画素から農作物Ｒの緑を強調した輝度値を算出すると共にヒストグラムを生成し、ヒストグラムの形状解析により二値化した画像から植被率、推定生育量、穂肥量を順次算出して、推定生育量と穂肥量をスマートフォン２に返信して育成支援情報として画面表示させるように構成したシステムを構築した。
【選択図】図１

Description

イネやムギに代表される圃場での農作物の栽培・育成に際し、農作物の生育度合いと必要な施肥量を即座に提供することができる農作物育成支援のためのコンピュータ装置とそのプログラム関するものである。

圃場での農作物の栽培において、施肥は農作物への栄養供給に必須であるが、施肥量が過少であると農作物の生育不良や品質の低下と収穫量の減少を招き、施肥量が過剰であると肥料コストの不必要な増大だけでなく土壌の質の低下を招きかねない。すなわち、適正な施肥量を正確に把握することは、農作物の良好な生育、食味を含む品質の向上、土壌の維持、コストの適正化に加えて、営農者の収入増加にも繋がる極めて重要な問題である。適正な施肥量を知るためには、農作物の生育状態を的確に把握する必要がある。

農作物の生育状態を把握するためにＩＴ技術を利用することは従来から種々行われている。例えば圃場を上空から（あるいは人工衛星から）撮影して農作物の含有タンパク量を測定する方法等が知られているが、大がかりな撮影機材やシステムの構築が必要となる。稲作においては、イネの草丈、茎数、葉色計による葉色値（ＳＰＡＤ値）からイネの生育量を数値化し、その値と穂肥量から籾数と粗タンパク質含有量を予測できることも報告されてはいるが、専用の高価な機器が必要であり、手間もかかることから広く普及させる手法としては現実的ではない。また、より簡便な方法として、営農者が圃場をカメラで撮影した画像をサーバに送信し、サーバ側で農作物の生育状態を判定し、その判定結果を生育情報として営農者が利用する携帯型通信端末に送信するというシステムが提案されている（特許文献１参照）。

特許文献１に開示された植物育成情報処理システムでは、カメラ機能を備えた携帯電話等の情報処理端末で被計測対象の植物の写真が撮影され、ユーザの操作によりその撮像画像がコンピュータ（サーバ）に送信される。サーバでは、受信した画像に基づいて植物の生育情報に関する情報処理が行われ、生育情報や生育診断情報のデータが生成されて携帯情報端末への配信や、情報共有がなされる。携帯情報端末では、サーバから受信した生育情報や生育診断情報が画面表示される。

特開２００７−１２４９３２号公報

しかしながら、特許文献１に開示された技術では、サーバにおいて植物の植被率の測定等の情報処理のために利用される画像が複数の特定波長の分光画像であるために、特殊なフィルタを情報処理端末に装着し、異なるフィルタ毎に複数枚の写真を撮影する必要があり、手間がかかる上にコスト面での負担も要する。また、複数の分光画像に基づく処理を行うために、サーバには相当程度の負荷がかかるものと考えられる。そして何より、サーバで生成されたデータに基づき、ユーザである営農者が利用する携帯情報端末に表示される情報は、植物の生育情報と生育診断情報である。ここで、特許文献１からは、生育情報とは被計測対象の植物の生育の程度が示された情報であることが理解できるが、生育診断情報の内容は具体的には開示されていない。

すなわち、特許文献１のシステムでは、その時点で植物にどの程度の施肥を行えばよいかという情報は得ることができない。このことは、同システムが、植物の生育情報や生育診断情報に基づいて、その情報を得た営農者自身が経験や勘で施肥量を決定するという、従前の手法の域を超えるものではないことを意味している。

以上のような問題に鑑みて本発明は、広く普及してきたスマートフォン等のモバイル端末を有効に活用して、モバイル端末に通常設けられているカメラ機能で撮影した圃場の農作物の画像に基づいて、農作物の生育量とその時点で必要な施肥量を即座にモバイル端末の画面に表示させることで、農作物の育成管理と良好な生育並びに品質向上に寄与することができるようにすることを主たる目的とするものである。

本発明の農作物育成支援装置は、圃場に整列して作付けられ生育途中にある農作物の育成支援を行う処理を行うコンピュータ装置により構成されるものである。そして、ハードウェアとしての本発明に係る農作物育成支援装置の基本構成は、モバイル端末のカメラ機能で撮影された圃場の画像上における農作物の複数の株に対応して指定された複数点に基づき、画像解析を行うべき領域を特定する解析領域特定部と、この解析領域中の各画素に対して、緑画素値の２倍値から赤画素値と青画素値を減算した値を輝度値として演算し、縦軸を画素数とし横軸を輝度値とするヒストグラムを生成するヒストグラム生成部と、生成されたヒストグラムの形状に基づいて、解析領域中に農作物が記録された領域を示す輝度値の閾値を決定する閾値決定部と、ヒストグラムを、決定された閾値以上の輝度値となる農作物特定領域と、当該閾値未満の輝度値となる農作物外領域とに分け、解析領域の画像を二値化する二値化処理部と、解析領域における農作物特定領域の占める割合を前記農作物の植被率として算出する植被率算出部と、農作物の過去の生育実績から得られた植被率と推定生育量との関係式に基づいて、算出された植被率から推定生育量を算出する推定生育量算出部と、農作物の過去の生育実績から得られた生育量と施肥量の関係を示すモデル式に基づいて推定生育量から農作物に対する施肥量を算出する施肥量算出部と、農作物の推定生育量と施肥量とを含む育成支援情報をモバイル端末のディスプレイに出力させる育成支援情報出力部とを有することを特徴としている。

ここで、本発明の農作物育成支援装置を構成するコンピュータ装置は、モバイル端末から送信された情報を受信して情報処理を行いその結果をモバイル端末に返信するサーバ装置であってもよいし、圃場の農作物の撮影から必要な情報処理とその結果の表示の全てを行うモバイル端末であってもよい。なお、本発明におけるモバイル端末とは、一般的にスマートフォンと呼ばれる多機能型携帯電話や、タブレット端末、小型のノート型パーソナルコンピュータ、もしくは専用のポータブル端末等をも含む概念であり、本発明においては電話機能の有無は問われないが、写真撮影機能と画像表示機能、各種アプリケーションソフトウェアの実行機能を有していることは必須条件であり、ユーザである営農者にとって簡便に入手し使用できるスマートフォンやタブレット端末やノート型パーソナルコンピュータが適している。

本発明の農作物育成支援装置においては、まずはモバイル端末での圃場に生育する農作物の写真撮影が行われることが前提となる。写真撮影は、圃場で農作物が複数株写り込むように営農者（ユーザ）自身のモバイル端末を操作することで行われる。撮影された画像がモバイル端末に画面表示されると、その画像中の複数株に対応する点がユーザにより指定される。農作物育成支援装置では、指定された複数の点に基づいて、画像解析を行うべき領域として解析領域特定部により特定される。ここで、本発明で対象とする農作物は圃場に整列して作付けされたものであるので、ユーザ自身の判断で農作物が圃場中で平均的に生育している部分を撮影し、平均的な株を複数指定すれば、後の情報処理は圃場全体について平均的な結果として反映されることになる。

次に、農作物育成支援装置では、ヒストグラム生成部において、解析領域特定部により特定された解析領域中の各画素に対して、緑画素値の２倍値から赤画素値と青画素値を減算した値を輝度値として演算し、縦軸を画素数とし横軸を輝度値とするヒストグラムを生成する。輝度値の演算では、緑画素値を２倍値として強調し、その値から赤画素値と青画素値を引き算することにより、農作物の主に葉部の緑色が優位的に抽出されるようにしている。輝度値に基づいて生成されたヒストグラムには、農作物の色の他に、圃場の土や影の色が反映されている。さらに閾値決定部において、生成されたヒストグラムの形状を分析し、解析領域中に農作物が記録された領域を示す輝度値の閾値を決定する。

次いで、農作物育成支援装置では、二値化処理部において、決定された輝度値の閾値に基づいて、ヒストグラムを、閾値以上の輝度値となる農作物特定領域と、当該閾値未満の輝度値となる農作物外領域とに分け、解析領域の画像を二値化する。そして、植被率算出部において、解析領域における農作物特定領域の占める割合を前記農作物の植被率として算出する。ここでいう植被率とは、画像の解析領域における全画素に占める農作物が写っている画素の割合であって、圃場の単位面積当たりの農作物の占める割合として推定される値である。

解析領域中の植被率が求まると、農作物育成支援装置では、推定生育量算出部によって、農作物の過去の生育実績から得られた植被率と推定生育量との関係式に基づいて、算出された植被率から推定生育量を算出する。植被率と推定生育量との関係は、農作物の種類や品種ごと、あるいは圃場の地域や環境によって異なるものであるが、過去の生育実績から一次関数の関係式として予め得ておくことができる。さらに、農作物育成支援装置では、推定生育量が求まると、施肥量算出部によって、農作物の過去の生育実績から得られた生育量と施肥量の関係を示すモデル式に基づいて推定生育量から農作物に対する施肥量を算出する。生育量と施肥量の関係も、農作物の種類や品種ごと、あるいは圃場の地域や環境、施肥のタイミングごとに、過去の生育実績から一定のモデル式として予め得ておくことができる。このモデル式では、対象とする農作物が最も良好に生育し品質も向上するのに適した施肥量が求められるように設定しておくことが好適である。そして、これら推定生育量と施肥量とを含む情報は、育成支援情報出力部によって、育成支援情報としてモバイル端末のディスプレイに出力させる。ここで、育成支援装置は、農作物育成支援装置がサーバ装置である場合には、圃場の農作物を送信してきたモバイル端末に対して、育成支援情報を送信するとともにモバイル端末のディスプレイに表示させる指令を出力するものであり、農作物育成支援装置がモバイル端末自体である場合には、育成支援情報をそのモバイル端末のディスプレイに表示させる指令を出力するものである。

このように、本発明の農作物育成支援装置であれば、ユーザである営農者が自身のモバイル端末を用いて圃場で農作物を写真撮影し、モバイル端末の画面上で農作物の複数株を指定するだけで、その農作物の推定生育量と施肥量を即座に把握することができる。したがって、営農者に過度な費用負担や煩雑な操作の手間をかけさせることなく、経験や勘ではなく過去の農作物の生育実績に基づいた施肥量を知ることができ、その時点でその農作物に最も適した施肥を実施することができるようになる。これにより本発明は、農作物の生育の適正化を図るとともに、品質の向上と営農者の収入向上に多大な寄与をなし得るものとなる。

本発明の農作物育成支援装置では、解析領域特定部を、モバイル端末のカメラ機能で撮影された圃場の画像上における農作物のうち、縦方向に隣接する２株と横方向に隣接する２株の合計４株に対応して指定された４点により形成される四角形の領域に基づいて、画像解析を行うべき領域を特定するものとすることができる。本発明では、圃場において縦横に整列して植え付けられた農作物の育成支援を対象としていることから、縦横２株ずつの合計４株、望ましくは平均的に生育していると判断される４株が指定されれば、この４株で囲まれた領域の面積を容易に算出することができ、圃場全体の生育状態状況を的確に把握することができる。

特にこの場合、解析領域特定部を、指定された４株に対応する４点から形成される四角形の領域を縦方向及び横方向に２倍した領域を、画像解析を行う領域として特定するものとすれば、４点から形成される四角形を解析領域とした場合よりも広い範囲を解析領域とすることができ、決定係数をより高い値として、より適切な植被率と施肥量の結果に反映させることができる。

また、農作物育成支援装置の閾値決定部においては、ヒストグラム生成部で生成されたヒストグラムを平滑化する平滑化処理部と、この平滑化処理部で平滑化されたヒストグラムについて、横軸の輝度値が小さい側から最初の画素数のピークを越えて初めて画素数が増加する点の輝度値を閾値とする閾値設定部とを含めることが望ましい。平滑化処理部では、ヒストグラムの補正に関して既知の種々の平滑化処理を適用することができるが、例えば本発明では、ヒストグラムの横軸に示される各輝度値について、隣接する５つの輝度値の移動平均を取って平滑化するという処理を適用することができる。このように平滑化されたヒストグラムでは、本発明者の実証試験により、横軸の小さい側（左側）から見て最初の画素数のピークは土を表すピークであり、次のピークが農作物を表すピークであり、最初のピークを越えて初めて画素数が増加する点の輝度値以上の領域であって２番目のピークを含む領域が農作物を表す輝度値となることが確認されている。このことから、閾値設定部は、最初のピークを越えて初めて画素数が増加する点の輝度値を閾値とするように設定することが好適である。

ソフトウェアとしての本発明に係る農作物育成支援プログラムの基本構成は、コンピュータを、圃場に整列して作付けられ生育途中にある農作物の育成支援を行う農作物育成支援装置として実行させるソフトウェアプログラムであって、モバイル端末のカメラ機能で撮影された圃場の画像上における農作物の複数の株に対応して指定された複数点に基づき、画像解析を行うべき領域を特定する解析領域特定ステップと、解析領域中の各画素に対して、緑画素値の２倍値から赤画素値と青画素値を減算した値を輝度値として演算し、縦軸を画素数とし横軸を輝度値とするヒストグラムを生成するヒストグラム生成ステップと、ヒストグラムの形状に基づいて、解析領域中に前記農作物が記録された領域を示す輝度値の閾値を決定する閾値決定ステップと、ヒストグラムを、閾値以上の輝度値となる農作物特定領域と、閾値未満の輝度値となる農作物外領域とに分け、解析領域の画像を二値化する二値化処理ステップと、解析領域における農作物特定領域の占める割合を農作物の植被率として算出する植被率算出ステップと、農作物の過去の生育実績から得られた植被率と推定生育量との関係式に基づいて、植被率演算ステップで算出された植被率から推定生育量を算出する推定生育量算出ステップと、農作物の過去の生育実績から得られた生育量と施肥量の関係を示すモデル式に基づいて、推定生育量から前記農作物に対する施肥量を算出する施肥量算出ステップと、農作物の推定生育量と施肥量とを含む育成支援情報を前記モバイル端末のディスプレイに出力させる育成支援情報出力ステップとを含むことを特徴としている。この農作物育成支援プログラムにおいて、ステップの処理内容は、上述した農作物育成支援装置における各部の機能に準ずるものである。この農作物育成支援プログラムの基本構成は、当該プログラムがインストールされるコンピュータがモバイル端末と通信可能なサーバである場合と、モバイル端末である場合とで共通である。

また、本発明の農作物育成支援プログラムにおいては、解析領域特定ステップを、モバイル端末のカメラ機能で撮影された圃場の画像上における農作物のうち、縦方向に隣接する２株と横方向に隣接する２株の合計４株に対応して指定された４点により形成される四角形の領域に基づいて、画像解析を行うべき領域を特定する処理を行うものとすることができる。さらに、この解析領域特定ステップを、四角形の領域を縦方向及び横方向に２倍した領域を画像解析を行う領域として特定する処理を行うものとすることができる。

さらにまた、農作物育成支援プログラムにおいては、閾値決定ステップを、ヒストグラム生成部で生成されたヒストグラムを平滑化する平滑化処理サブステップと、この平滑化処理部で平滑化されたヒストグラムについて、横軸の輝度値が小さい側から最初の画素数のピークを越えて初めて画素数が増加する点の輝度値を前記閾値とする閾値設定サブステップとを含むものとすることができる。

特に、ユーザである営農者が用いるモバイル端末と通信可能なサーバを稼働させる農作物育成支援プログラムにあっては、モバイル端末から送信された複数の点が指定された画像データを受信するとともに、育成支援情報出力ステップにより出力された育成支援情報を前記モバイル端末の画面に表示するようにモバイル端末に送信する第１通信ステップをさらに含むように構成するとよい。

それに対して、農作物育成支援プログラムを実行するコンピュータと情報通信可能な前記モバイル端末を実行させるソフトウェアプログラムにあっては、モバイル端末のカメラ機能によって圃場の農作物を撮影することを促す撮影指示ステップと、撮影指示ステップで撮影された画像を当該モバイル端末のディスプレイに表示させるとともに、この画像上において農作物の前記複数の株を指定することを促す農作物指定指示ステップと、農作物指定指示ステップで指定された農作物の複数の株に対応する点を含む画像を記憶する指定画像記憶ステップと、指定画像記憶ステップで記憶された画像をコンピュータに送信するとともに、そのコンピュータの第１通信ステップにより出力された育成支援情報を受信する第２通信ステップと、第２通信ステップで受信した育成支援情報をこのモバイル端末のディスプレイに画面表示させる画面表示ステップとを含むように構成すればよい。ここで、農作物指定指示ステップにおいては、モバイル端末のディスプレイに対してユーザの指やペン型の入力デバイス（いわゆるタッチペン）による画面タッチ操作で農作物の株に対する指定を行うようにしてもよいし、マウス等の他の入力デバイスによる入力やソフト上の位置指定による入力を採用することも可能である。

一方、圃場の農作物の撮影から育成支援情報の画面表示までの全ての処理をモバイル端末で行うこともできる。その場合における本発明のソフトウェアプログラムは、モバイル端末を、圃場に整列して作付けられ生育途中にある農作物の育成支援を行う農作物育成支援装置として実行させる農作物育成支援プログラムとして位置付けることができる。このような農作物育成支援プログラムは、モバイル端末のカメラ機能によって圃場の農作物を撮影することを促す撮影指示ステップと、撮影指示ステップで撮影された画像をこのモバイル端末のディスプレイに表示させるとともに、その画像上において農作物の複数の株を指定することを促す農作物指定指示ステップと、農作物指定指示ステップで指定された農作物の複数の株に対応する点を含む画像を記憶する指定画像記憶ステップと、指定画像記憶ステップで記憶された画像上において、農作物の複数の株に対応して指定された複数点に基づき、画像解析を行うべき領域を特定する解析領域特定ステップと、解析領域中の各画素に対して、緑画素値の２倍値から赤画素値と青画素値を減算した値を輝度値として演算し、縦軸を画素数とし横軸を輝度値とするヒストグラムを生成するヒストグラム生成ステップと、ヒストグラムの形状に基づいて、解析領域中に農作物が記録された領域を示す輝度値の閾値を決定する閾値決定ステップと、ヒストグラムを、閾値以上の輝度値となる農作物特定領域と、閾値未満の輝度値となる農作物外領域とに分け、解析領域の画像を二値化する二値化処理部と、解析領域における農作物特定領域の占める割合を農作物の植被率として算出する植被率算出ステップと、農作物の過去の生育実績から得られた植被率と推定生育量との関係式に基づいて、植被率演算ステップで算出された植被率から推定生育量を算出する推定生育量算出ステップと、農作物の過去の生育実績から得られた生育量と施肥量の関係を示すモデル式に基づいて、推定生育量から農作物に対する施肥量を算出する施肥量算出ステップと、農作物の前記推定生育量と施肥量とを含む育成支援情報をモバイル端末のディスプレイに出力させる育成支援情報出力ステップと、育成支援情報出力ステップで出力された育成支援情報を当該モバイル端末のディスプレイに画面表示させる画面表示ステップとを含むものとすることができる。

このようなモバイル端末単独で圃場の写真撮影から育成支援情報の画面表示までの全てのステップを処理することができる農作物育成支援プログラムにおいても、解析領域特定ステップを、モバイル端末のカメラ機能で撮影された圃場の画像上における農作物のうち、縦方向に隣接する２株と横方向に隣接する２株の合計４株に対応して指定された４点により形成される四角形の領域に基づいて、画像解析を行うべき領域を特定する処理を行うものとしたり、さらに、この解析領域特定ステップを、四角形の領域を縦方向及び横方向に２倍した領域を画像解析を行う領域として特定する処理を行うものとすることができる。また、閾値決定ステップを、ヒストグラム生成部で生成されたヒストグラムを平滑化する平滑化処理サブステップと、この平滑化処理部で平滑化されたヒストグラムについて、横軸の輝度値が小さい側から最初の画素数のピークを越えて初めて画素数が増加する点の輝度値を前記閾値とする閾値設定サブステップとを含むものとすることができる。

本発明は、営農者自身がスマートフォン等のモバイル端末のカメラ機能で撮影した圃場の農作物の写真画像上で複数株の農作物を指定したことに基づいて、画像解析により農作物の推定生育量を求め、さらにその推定生育量から最も適した施肥量を即座にモバイル端末の画面に表示させることができる。そのため、本発明によれば、タイムリーに農作物に対する施肥を行うことができ、農作物の育成管理と良好な生育並びに品質向上に寄与し、営農者の収入向上にも一定の貢献をなることができる。

本発明の一実施形態に係る農作物育成支援システムの概観図。 同実施形態における農作物育成支援装置を構成するサーバとスマートフォンの機能構成図。 同実施形態における情報処理工程図。 同実施形態におけるスマートフォンの初期画面を示す図。 同実施形態においてスマートフォンのディスプレイに表示された写真撮影後の圃場のイネの画像の画面例を示す図。 同実施形態においてスマートフォンで写真撮影した圃場のイネの画像に対する複数株を指定中の状態の画面例を示す図。 同実施形態においてスマートフォンで写真撮影した圃場のイネの画像に対する複数株を指定し終えサーバへ送信する状態の画面例を示す図。 同実施形態においてサーバがスマートフォンから受信した画像から特定した解析領域を示す図。 同実施形態におけるサーバで作成されるヒストグラムを示す図。 同実施形態におけるサーバで平滑化処理がなされたヒストグラムを示す図。 同実施形態におけるサーバで設定された閾値を含むヒストグラムを示す図。 同実施形態におけるサーバで作成・処理された二値化画像を示す図。 同実施形態におけるサーバに記憶された植被率と生育量の関係グラフを示す図。 同実施形態におけるサーバに記憶された生育量から穂肥量を求めるモデル式を示す図。 同実施形態においてモバイル端末のディスプレイに表示された育成支援情報の画像を示す図。 同実施形態の変形例として、モバイル端末単独で全ての処理を行う場合の機能構成図。

以下、本発明の一実施形態を、図面を参照して説明する。
図１に概略構成を示すように、本発明の一実施形態に係る農作物支援装置は、図１に概略構成を示すように、インターネット３を通じてモバイル端末の一種であるスマートフォン２と通信可能なサーバコンピュータ（以下、「サーバ」という）１であり、このサーバ１はスマートフォン２と共に農作物育成支援システムＸを構築するものである。

本実施形態は、農作物育成支援システムＸとして、農作物としてイネＲの一品種であるコシヒカリの圃場（水田）での育成を支援するものとして構築されたものである。本システムＸの構築のために、京都府農林水産技術センターの農林センター内にある試験用の水田において実際にコシヒカリ（以下、必要な場合を除いて「イネ」という）を栽培し、また同水田での過去の栽培実績を利用している。イネに対する施肥には、基肥と補肥の二種類が行われる。基肥は、イネの苗を受付する前に予め土壌に肥料を施すことであり、補肥は、イネの生育過程で肥料を与えることである。特に稲作の場合、穂肥量はイネ（コメ）の収量と品質、食味に影響を与える重要な要素である。従前より、穂肥量は、イネの幼穂分化期の生育量を営農者が経験と勘によって判断し、その量を決定しているが、本実施形態はより効率的なコメ作りのために、従来の営農者だけでなく新規の営農者のためにも客観的な指標に基づいて判断することができる方法を提供することを目的としている。第１回目の補肥は多くの籾数の確保を目的として、上述のように幼穂分化期のイネの生育量に応じて行われ、第２回目の補肥はコメの粒の充実を目的として、第１回目の補肥から約１０日後に行われる。ただし、コメの窒素不足による外観品質の低下を防止するために、第２回目の補肥は単位面積当たりに定量だけ行われることが多いことから、本実施形態においては、施肥量として第１回目の穂肥量をユーザＵである営農者に提供することとしている。

サーバ１は、ＣＰＵ（中央演算装置）、メモリ、記憶装置、インターネット３を通じたクライアント装置（本実施形態では、各ユーザが使用するスマートフォン２）と通信可能な通信装置を備え、必要に応じてディスプレイ等の表示装置、入力装置、データベース等を有する一般的なサーバコンピュータにより構成される。このサーバ１を農作物育成支援装置として稼働させるためのソフトウェアプログラム（農作物育成支援プログラム）は、サーバ１内の記憶装置にインストールされており、適宜メモリに読み出されて実行される。

スマートフォン２は、電話機能やカメラ機能、適宜の基地局を通じてのインターネット通信機能の他、多種類のアプリケーションソフトウェアを実行可能ないわゆる多機能携帯電話であり、本実施形態においてはモバイル端末の一つとして、インターネット３を通じてサーバ１と通信しつつ利用される。このスマートフォン２は、ＣＰＵ（中央演算装置）、メモリ、記憶装置、インターネット３を通じた通信装置、ディスプレイ、ディスプレイへのタッチ操作による入力装置等を有している。サーバ１と共に農作物育成支援システムＸを構成するためのスマートフォン２用のアプリケーションソフトウェア（端末側農作物育成支援プログラム）は、スマートフォン２内の記憶装置にインストールされており、適宜メモリに読み出されて実行される。なお、本実施形態においてスマートフォン２は、ユーザＵである営農者が個人で所有するものを想定しているが、農作物育成支援システムＸの専用品としてユーザＵに貸与又は供与されるものであってもよい。

図２に示すように、サーバ１は、農作物育成支援プログラムを実行することにより、通信部１１、解析領域特定部１２、ヒストグラム生成部１３、閾値決定部１４、二値化処理部１５、植被率算出部１６、推定生育量算出部１７、施肥量算出部１８、育成支援情報出力部１９の各部の機能を発揮する。閾値決定部１４は、平滑化処理部１４１と閾値設定部１４２とを有している。またスマートフォン２は、端末側農作物育成支援プログラムを実行することにより、通信部２１、撮影指示部２２、撮影部２３、農作物指定指示部２４、指定画像記憶部２５、画面表示部２６の各部の機能を発揮する。

以下、サーバ１及びスマートフォン２における各機能について説明する。サーバ１において通信部１１は、インターネット３を通じてスマートフォン２から送信されたイネの写真画像を含む情報を受信し、また育成支援情報出力部１９によって出力する育成支援情報をインターネット３を通じてスマートフォン２に送信する、といった情報通信を行う。

解析領域特定部１２は、通信部１１で受信した画像、具体的には、スマートフォン２で水田ＦのイネＲが撮影されたカメラ画像と、そのカメラ画像中で指定されたイネＲの複数株に対応する点の画像中の位置情報を含む情報に基づいて、画像解析すべき領域を特定する。本実施形態では、後述するようにユーザＵによって縦２株、横２株の合計４株が指定されるようにしているため、この４株が作る四角形に基づいて解析領域が特定される。より詳細には、本実施形態では４株で形成される画像上の四角形の縦横の寸法をそれぞれ２倍した領域を、解析領域として特定するようにしている。水田ＦにおいてイネＲは、縦方向と横方向にそれぞれ定間隔で整列して植え付けられることから、指定された４株（縦２株、横２株）の点により形成される４点は、正方形又は長方形の角を形成し、自ずとその面積（画像上及び水田での面積）も算出できる。したがって、この４点の縦横をそれぞれ２倍して得られる解析領域も、面積が特定された正方形か長方形となる。

ヒストグラム生成部１３は、解析領域特定部１２により特定された解析領域中の各画素（ピクセル）に対して、緑画素値（Ｇ）の２倍値から赤画素値（Ｒ）と青画素値（Ｒ）を減算した値（演算式“２Ｇ−Ｒ−Ｂ”により求められる）を輝度値として演算し、縦軸を画素数とし横軸を輝度値とするヒストグラムを生成する。さらに閾値決定部１４は、生成されたヒストグラムの形状を分析し、解析領域中に農作物が記録された領域を示す輝度値の閾値を決定する。具体的には、まず平滑化処理部１４１が、各輝度値について、それを含み隣接する４つの輝度値と合わせて合計５つの輝度値について移動平均を取り、ヒストグラムの形状を平滑化する。平滑化されたヒストグラムでは、予備試験から左側（輝度値の小さい値）から見て最初のピークは、写真撮影された画像中の土を表すピークであり、２つ目のピークがイネの葉を表すピークであり、２つのピークの間に影を表す部分があることが分かっている。したがって、閾値設定部１４２は、ヒストグラムの左側から最初のピークを越え、再び画素数が増加に転じる点を、画像中のイネを表す領域かどうかを決める閾値として設定する。

二値化処理部１５は、上記のヒストグラムについて、輝度値が閾値以上の領域を農作物特定領域（本実施形態では「イネ特定領域」）、輝度値が閾値未満の領域を農作物外領域（イネ外領域＝土と影の領域）として分け、解析領域内の画像を、イネ特定領域を白、土と影の領域を黒となるように二値化処理する。植被率算出部１６は、解析領域の全画素数におけるイネ特定領域の画素数が占める割合をイネの植被率として算出する。求められた植被率は、画像の解析領域における全画素に占めるイネが写っている画素の割合であって、解析領域中及び対象となる水田の単位面積当たりのイネの占める割合として推定される値となる。

推定生育量算出部１７は、植被率と推定生育量との関係式に基づいて、算出された植被率から推定生育量を算出する。この関係式は、対象の水田Ｆにおける同品種（コシヒカリ）のイネＲの過去の生育実績から得られた植被率と推定生育量との関係から予め作成されている。具体的な関係式については後述する。

施肥量算出部１８は、求められた推定生育量から第１回目の穂肥量を算出する（以下、「施肥量」は、必要に応じて「第１回目の穂肥量」と言い換える。単に「穂肥量」という場合は、「第１回目の穂肥量」を意味するものとする。）。対象の水田Ｆにおける同品種（コシヒカリ）のイネＲの生育量と第１回目の穂肥量の関係が過去の生育実績に基づいて作成されたモデル式によって特定されており、施肥量算出部１８はこのモデル式を用いて、高品質にイネＲを育成するために好適な穂肥量を算出する。具体的なモデル式については後述する。そして、育成支援情報出力部１９は、求められた推定生育量と施肥量とを含む情報を育成支援情報として、スマートフォン２のディスプレイに出力させる指令を出す。この指令は、通信部１１によって、イネの写真画像を送信してきた元のスマートフォン２に送信される。

一方、スマートフォン２において通信部２１は、インターネット３を通じてサーバ１にイネの写真画像を含む情報を送信し、またサーバ１から送信された育成支援情報をインターネット３を通じてスマートフォン２に受信する、といった情報通信を行う。

撮影指示部２２は、スマートフォン２にインストールされている端末側農作物育成支援プログラムがユーザＵによって起動された場合、スマートフォン２のカメラ機能を起動してユーザＵに水田ＦのイネＲを撮影するように促す。写真撮影は、図１の左側に示すように、水田中においてユーザＵがスマートフォン２をほぼ水平にしてイネＲの上端部から約７０ｃｍの高さから撮影することが好ましい。これは、第１回目の補肥の時期のイネの大きさから考慮して、４株以上（６〜８株程度）の領域がちょうどスマートフォン２のカメラで撮影するのに適した距離が７０ｃｍ程度であるという事前試験から得られた知見による。なお、端末側農作物育成支援プログラムの起動時の画面上に、平均的に生育しているイネの上方７０ｃｍ程度の位置にスマートフォン２を構えて写真撮影するように促すメッセージを表示させてもよい。続いて撮影部２３は、スマートフォン２のカメラ機能を稼働させて、ユーザＵによるシャッター操作により、水田のイネＲを撮影する。

農作物指定指示部２４は、撮影部２３で撮影された写真画像をスマートフォン２の画面に表示させ、ユーザＵに画像中のイネ４株（縦２株、横２株）を指定するように促す。このように４株に対応する点を、スマートフォン２のディスプレイ上で順次タップ操作により指定することを促すメッセージを画面表示させてもよい。４株に対応する４点が指定されると、指定画像記憶部２５は、写真画像と共にこの４点の位置情報を記憶する。そして、記憶された情報は、ユーザＵによる送信操作又は自動的に、通信部２１によってサーバ１へと送信される。

画面表示部２６は、通信部２１から受信した育成支援情報をスマートフォン２のディスプレイに画面表示させる。表示される情報には、さきほどユーザＵが撮影した水田ＦのイネＲの推定生育量と適切な穂肥量が含まれている。

なお、サーバ１とスマートフォン２は、１対多の関係で農作物育成支援システムＸを構成することができる。この場合、各スマートフォン２には固有の識別子を与えておき、サーバ１側で備えているデータベースから識別子ごとに蓄積された過去の生育実績を利用したり、新たに生成した育成支援情報を蓄積したりするなど、個別のユーザＵごとに異なる関係式やモデル式を用いるようにすることができる。あるいはさらに、スマートフォン２ごとの識別子に当該スマートフォン２のユーザＵが育成している複数種（又は複数品種）の農作物や圃場の情報をデータベース内でリンクさせておき、ユーザＵがスマートフォン２からサーバ１へ写真画像を送信する際に、農作物の種類や品種や移植日（又は播種日）や圃場を指定すれば、サーバ１がそれに対応する情報を利用できるようにしてもよい。特に圃場についてはスマートフォン２の位置情報をスマートフォン２から自動的にサーバ１に送信すれば、サーバ１側で圃場を特定できるようにしてもよい。

次に、サーバ１にインストールされた農作物育成支援プログラム、スマートフォン２にインストールされた端末側農作物育成支援プログラムによる情報処理の流れを図３の情報処理工程図を参照しつつ説明する。まず、ユーザＵがスマートフォン２の画面Ｐ１上で端末側農作物育成支援プログラム（アプリケーションプログラム、以下「アプリケーション」と略称する。）を示すアイコンＩＣをタップ操作により起動する（Ｓｔ２１（以下、各処理ステップは符号Ｓｔで示す。））。ここで図４に、同プログラム起動時の画面例を示す。同プログラムは名称「Ｒｉｃｅ Ｃａｍ」アプリケーションとしてアイコンＩＣと共に表示されている。同アプリケーションのプログラムにしたがって、スマートフォン２は、撮影指示部２２がスマートフォン２のカメラ機能を稼働し（Ｓｔ２２）、ユーザＵに水田ＦのイネＲを撮影する操作を行わせ、撮影部２３により写真撮影を行い（Ｓｔ２３）、撮影したイネＲの画像をディスプレイに画面表示する（Ｓｔ２４）。画面表示されたイネの画像を図５に示す。そして、農作物指定指示部２４により、画面上の画像上の複数株（４株）をタッチ操作で指定するようにユーザＵに促す（Ｓｔ２５）。それに対してユーザＵが、適切な株を選択して４株に対応する４点を順次画面タッチにより指定するが、指定された点ｍは画像上の位置情報として入力されることになり、同アプリケーションは４点ｍの入力を受け付ける（Ｓｔ２６）。入力された点ｍは、図６に示す画面例では「×」印として表示される。また、４点ｍの全てがタッチ操作により入力されるまでの間は、同図に示す画面例のように、画面の一部（図示例では下端部）に、画像上の４株をタッチして指定するようにユーザＵに促すメッセージが表示されるようにしてもよい。４株に対応する４点ｍが全て入力されると、入力完了をユーザＵに決定させるためのメッセージ（図７に示す例では画面下端部の「ＯＫ」の表示）を表示し、ユーザＵにより「ＯＫ」がタッチされると、指定画像記憶部２５によって同アプリケーションはイネＲの画像と共に４点ｍの位置情報を記憶する（Ｓｔ２７）とともに、送信部２１によって、４点ｍの位置情報を含む画像データをサーバ１へ送信する（Ｓｔ２８）。

サーバ１では、農作物育成支援プログラム（以下、「プログラム」と略称する。）が稼働しており、まずはスマートフォン２から送信された画像データを通信部１１が受信する（Ｓｔ１１）。受信した画像データについては、指定された縦横２点ずつの合計４点ｍの位置指定が含まれており、サーバ１は解析領域特定部１２によって、この４点の縦横をそれぞれ２倍した四角形の領域を解析領域として特定する（Ｓｔ１２）。サーバ１に接続しているディスプレイに表示されるかどうかは問わないが、サーバ１において特定された解析領域ＲＯＩを画像として表示した場合の例を図８に示す。次にサーバ１は、ヒストグラム生成部１３によって、解析領域ＲＯＩ中の各画素（ピクセル）について、緑画素値（Ｇ）の２倍値から赤画素値（Ｒ）と青画素値（Ｒ）を減算した値（演算式“２Ｇ−Ｒ−Ｂ”）を輝度値として演算し（Ｓｔ１３）、縦軸を画素数とし横軸を輝度値とする解析領域ＲＯＩ内のヒストグラムＨ１を生成する（Ｓｔ１４）。生成されたヒストグラムＨ１の例を図９に示す。続けて、サーバ１は、閾値決定部１４によって、ヒストグラムＨ１の形状に基づいて輝度値の閾値ｔを決定する（Ｓｔ１５）。閾値ｔの決定に際しては、まず平滑化処理部１４１によって、ヒストグラムＨ１の各輝度値について、隣接する５つの輝度値に対する画素数の値を位相平均して平滑化処理を行う（Ｓｔ１５１）。平滑化されたヒストグラムＨ２の例を図１０に示す。さらに、閾値設定部１４２によって、この平滑化されたヒストグラムＨ２の形状を解析し、左側から最初のピークＡを超えて画素数の値が増加に転じる点Ｂを特定し、この点Ｂに対応する輝度値を閾値ｔとして設定する（Ｓｔ１５２）。

図１１に示すヒストグラムＨ３のように、輝度値が閾値ｔ以上であって左側から２つ目のピークＣを含む領域がイネ特定領域、輝度値が閾値ｔ未満の領域がイネ外領域として分別されるため、サーバ１は、二値化処理部１５によって、イネ特定領域を白、イネ外領域を黒として解析領域ＲＯＩを二値化する（Ｓｔ１６）。二値化された解析領域ＲＯＩを画像として表示した場合の例を図１２に示す。さらに植被率算出部１６によって、この二値化画像について、解析領域ＲＯＩ内の全画素数に占めるイネ特定領域（白）の画素数の割合を、植被率として算出する（Ｓｔ１７）。

ここで、イネ（本実施形態では対象の水田におけるコシヒカリ）の植被率と生育量（実測生育量）の関係について、過去の生育実績の蓄積に基づいて図１３に示すようなグラフが得られており、このグラフに基づいて、植被率と推定生育量の関係式“ｙ＝３１１.２３ｘ−７１．５６１”（ｘは植被率、ｙは推定生育量。決定係数Ｒ^２は０．８８８２と良好な値）が得られている。サーバ１には、少なくとも推定生育量算出部１７においてこの関係式がプログラムされており、あるいは同図のようなグラフやその元データが蓄積されている。そこでサーバ１は、この関係式に先の処理工程（Ｓｔ１７）で求めた植被率を与え、解析領域ＲＯＩ内のイネの推定生育量を算出する（Ｓｔ１８）。

また、イネの生育量に応じた穂肥量の関係は、過去の生育実績の蓄積に基づいて、図１４に示すようなモデル式が得られており、施肥量算出部１８がこのモデル式と先の処理工程（Ｓｔ１９）で求めた推定生育量から、適した穂肥量（第１回目の穂肥量）を算出する。具体的な穂肥量の算出にあたっては、まず、モデル式４において、Ｘに推定生育量を代入すると、地上部窒素含有量Ｙが算出される。次に、モデル式１のＸにモデル式４で得られた地上部窒素含有量を代入すると、イネの分化穎花数Ｙが算出される。さらに、モデル式２のＹに目標籾数（例えば２９千粒以上３３千粒以下を目標とする場合は、この範囲から定めた数値）を代入し、Ｘ１にモデル式１で得られた分化穎花数を代入することで、１回目の穂肥窒素量Ｘ２が求められる。そして、モデル式３において、Ｙに目標タンパク値（例えば白米粗タンパク質含有量の目標値を６．０％以上６．５％以下とする場合は、この範囲から定めた数値）を代入し、Ｘ１にモデル式１で得られた分化穎花数をモデル式２で得られた籾数で割った値を代入すると、総穂肥窒素量Ｘ２が求められるが、この総穂肥窒素量Ｘ２から第２回目の穂肥窒素量（例えば固定値１．６Ｋｇ／１０ａ）を差し引いた値が、第１回目の穂肥量（穂肥窒素量）として求められることになる。

サーバ１は、育成支援情報出力部１９が、先の処理工程（Ｓｔ１８、Ｓｔ１９）で求められた推定生育量と施肥量とを含む情報を育成支援情報として、スマートフォン２のディスプレイに出力させる指令を出力し（Ｓｔ１１０）、この指令を、通信部１１によって、イネの写真画像を送信してきた元のスマートフォン２に送信する（Ｓｔ１１１）。スマートフォン２では、通信部２１でサーバ１から送信された指令を受信し（Ｓｔ２９）、画面表示部２６がディスプレイに育成支援情報を表示する（Ｓｔ２１０）。スマートフォン２のディスプレイに育成支援情報が「診断結果」として表示された画面Ｐ５の例を図１５に示す。同図に示した画面では、育成支援情報Ｉとして、推定生育量（「生育量」と表記）Ｉａが７０．２、穂肥量（第１回目の穂肥窒素量）Ｉｂが１．６Ｋｇ／１０ａという情報の他に、関連する情報Ｉｃが表示され、ユーザＵに提供された例を示している。この例では、関連する情報Ｉｃには、穂肥量（穂肥窒素量）Ｉｂを、一般的な肥料（例えば、商品名「ＮＫＣ−１２号」、「穂肥４８４」）の施用量に換算した数値も表示するようにしている。

この農作物育成支援システムＸの実証試験では、スマートフォン２からイネの画像をサーバ１に送信してから育成支援情報が表示されるまで、数秒という短時間であった。スマートフォン２でアプリケーションを起動し、水田ＦでイネＲを撮影し、４株を指定する時間を加味しても、１分乃至数分もあれば、水田ＦにおけるイネＲの生育状態と、望ましい穂肥量を把握することができる。これにより、本実施形態を利用すれば、営農者が水田に居ながらにして、即座に適切な穂肥量を把握し、迅速に施肥を行うことが可能となる。したがって、経験や勘に頼らなくてもイネを適切に育成し、高品質なコメの収穫を期待することができるため、営農者の収入向上にも寄与することができ、経験の浅い営農者にも非常に有用なツールとして提供することができる。

なお、本発明は、上述した実施形態に限られない。例えば、サーバ１と通信することなく、全ての処理をスマートフォン２で行うようにすることも可能である。その場合、スマートフォン２にインストールされる農作物育成支援プログラム（アプリケーションプログラム）として、上記の実施形態のサーバ１とスマートフォン２の通信部１１，２１を除く全ての機能、すなわち、図１６に示すように、撮影指示部２０１、撮影部２０２、農作物指定指示部２０３、指定画像記憶部２０４、解析領域特定部２０５、ヒストグラム生成部２０６、閾値決定部２０７（平滑化処理部２０７１、閾値設定部２０７２）、二値化処理部２０８、植被率算出部２０９、推定生育量算出部２１０、施肥量算出部２１１、育成支援情報出力部２１２、画面表示部２１３として機能させる処理工程を含ませるようにすればよい。各部の機能は、同一名称の上記実施形態における各部の機能と同等である。

また、上記実施形態では、対象の水田における特定品種（コシヒカリ）のイネの育成支援システムＸについて説明したが、他の圃場、他の品種や他の農作物に本発明の農作物育成支援装置やそのプログラム、システムを適用してもよく、適用対象に応じて推定生育量算出のための関係式や、施肥量算出のためのモデル式を適宜変更すればよい。このように本発明は、上記実施形態以外にも、本発明の趣旨を逸脱しない限り、適宜変更することができるものである。

本発明は、稲作等の圃場での農作物の栽培に関して、広く普及しているスマートフォンを活用することにより、経験や勘に頼ることなく生育状況と必要な施肥量を営農者に提供することで、農作物の安定した栽培と品質向上のために利用することができる。

１…サーバ（農作物育成支援装置）
２…スマートフォン（モバイル端末）
１２…解析領域特定部
１３…ヒストグラム生成部
１４…閾値決定部
１４１…平滑化処理部
１４２…閾値設定部
１５…二値化処理部
１６…植被率算出部
１７…推定生育量算出部
１８…施肥量算出部
１９…育成支援情報出力部
２２…撮影指示部
２３…撮影部
２４…農作物指定指示部
２５…指定画像記憶部
２６…画面表示部
Ｆ…水田（圃場）
Ｒ…イネ（農作物）

Claims (14)

1. 圃場に整列して作付けられ生育途中にある農作物の育成支援を行う処理を行うコンピュータ装置により構成される農作物育成支援装置であって、
   モバイル端末のカメラ機能で撮影された前記圃場の画像上における前記農作物の複数の株に対応して指定された複数点に基づき、画像解析を行うべき領域を特定する解析領域特定部と、
   前記解析領域中の各画素に対して、緑画素値の２倍値から赤画素値と青画素値を減算した値を輝度値として演算し、縦軸を画素数とし横軸を輝度値とするヒストグラムを生成するヒストグラム生成部と、
   前記ヒストグラムの形状に基づいて、前記解析領域中に前記農作物が記録された領域を示す輝度値の閾値を決定する閾値決定部と、
   前記ヒストグラムを、前記閾値以上の輝度値となる農作物特定領域と、前記閾値未満の輝度値となる農作物外領域とに分け、前記解析領域の画像を二値化する二値化処理部と、
   前記解析領域における前記農作物特定領域の占める割合を前記農作物の植被率として算出する植被率算出部と、
   前記農作物の過去の生育実績から得られた植被率と推定生育量との関係式に基づいて、前記植被率演算部で算出された植被率から推定生育量を算出する推定生育量算出部と、
   前記農作物の過去の生育実績から得られた生育量と施肥量の関係を示すモデル式に基づいて、前記推定生育量から前記農作物に対する施肥量を算出する施肥量算出部と、
   前記農作物の前記推定生育量と前記施肥量とを含む育成支援情報を前記モバイル端末のディスプレイに出力させる育成支援情報出力部と
   を有することを特徴とする農作物育成支援装置。
2. 前記解析領域特定部は、前記モバイル端末のカメラ機能で撮影された前記圃場の画像上における前記農作物のうち、縦方向に隣接する２株と横方向に隣接する２株の合計４株に対応して指定された４点により形成される四角形の領域に基づいて、画像解析を行うべき領域を特定するものである
   請求項１に記載の農作物育成支援装置。
3. 前記解析領域特定部は、前記四角形の領域を縦方向及び横方向に２倍した領域を、画像解析を行う領域として特定するものである
   請求項２に記載の農作物育成支援装置。
4. 前記閾値決定部は、前記ヒストグラム生成部で生成されたヒストグラムを平滑化する平滑化処理部と、
   当該平滑化処理部で平滑化されたヒストグラムについて、横軸の輝度値が小さい側から最初の画素数のピークを越えて初めて画素数が増加する点の輝度値を前記閾値とする閾値設定部と
   を有している請求項１乃至３の何れかに記載の農作物育成支援装置。
5. コンピュータを、圃場に整列して作付けられ生育途中にある農作物の育成支援を行う農作物育成支援装置として実行させるソフトウェアプログラムであって、
   モバイル端末のカメラ機能で撮影された前記圃場の画像上における前記農作物の複数の株に対応して指定された複数点に基づき、画像解析を行うべき領域を特定する解析領域特定ステップと、
   前記解析領域中の各画素に対して、緑画素値の２倍値から赤画素値と青画素値を減算した値を輝度値として演算し、縦軸を画素数とし横軸を輝度値とするヒストグラムを生成するヒストグラム生成ステップと、
   前記ヒストグラムの形状に基づいて、前記解析領域中に前記農作物が記録された領域を示す輝度値の閾値を決定する閾値決定ステップと、
   前記ヒストグラムを、前記閾値以上の輝度値となる農作物特定領域と、前記閾値未満の輝度値となる農作物外領域とに分け、前記解析領域の画像を二値化する二値化処理ステップと、
   前記解析領域における前記農作物特定領域の占める割合を前記農作物の植被率として算出する植被率算出ステップと、
   前記農作物の過去の生育実績から得られた植被率と推定生育量との関係式に基づいて、前記植被率演算ステップで算出された植被率から推定生育量を算出する推定生育量算出ステップと、
   前記農作物の過去の生育実績から得られた生育量と施肥量の関係を示すモデル式に基づいて、前記推定生育量から前記農作物に対する施肥量を算出する施肥量算出ステップと、
   前記農作物の前記推定生育量と前記施肥量とを含む育成支援情報を前記モバイル端末のディスプレイに出力させる育成支援情報出力ステップと
   を含むことを特徴とする農作物育成支援プログラム。
6. 前記解析領域特定ステップは、前記モバイル端末のカメラ機能で撮影された前記圃場の画像上における前記農作物のうち、縦方向に隣接する２株と横方向に隣接する２株の合計４株に対応して指定された４点により形成される四角形の領域に基づいて、画像解析を行うべき領域を特定する処理を行うものである
   請求項５に記載の農作物育成支援プログラム。
7. 前記解析領域特定ステップは、前記四角形の領域を縦方向及び横方向に２倍した領域を、画像解析を行う領域として特定する処理を行うものである
   請求項６に記載の農作物育成支援プログラム。
8. 前記閾値決定ステップは、前記ヒストグラム生成部で生成されたヒストグラムを平滑化する平滑化処理サブステップと、
   当該平滑化処理部で平滑化されたヒストグラムについて、横軸の輝度値が小さい側から最初の画素数のピークを越えて初めて画素数が増加する点の輝度値を前記閾値とする閾値設定サブステップと
   を含むものである請求項５乃至７の何れかに記載の農作物育成支援プログラム。
9. 前記モバイル端末から送信された前記複数の点が指定された画像データを受信するとともに、前記育成支援情報出力ステップにより出力された前記育成支援情報を前記モバイル端末の画面に表示するように当該モバイル端末に送信する第１通信ステップを
   さらに含む請求項５乃至８の何れかに記載の農作物育成支援プログラム。
10. 請求項９に記載の農作物育成支援プログラムを実行するコンピュータと情報通信可能な前記モバイル端末を実行させるソフトウェアプログラムであって、
    前記モバイル端末のカメラ機能によって前記圃場の農作物を撮影することを促す撮影指示ステップと、
    前記撮影指示ステップで撮影された画像を当該モバイル端末のディスプレイに表示させるとともに、当該画像上において前記農作物の前記複数の株を指定することを促す農作物指定指示ステップと、
    前記農作物指定指示ステップで指定された前記農作物の複数の株に対応する点を含む画像を記憶する指定画像記憶ステップと、
    前記指定画像記憶ステップで記憶された画像を前記コンピュータに送信するとともに、当該コンピュータの第１通信ステップにより出力された前記育成支援情報を受信する第２通信ステップと、
    前記第２通信ステップで受信した前記育成支援情報を当該モバイル端末のディスプレイに画面表示させる画面表示ステップと
    を有している端末側農作物育成支援プログラム。
11. モバイル端末を、圃場に整列して作付けられ生育途中にある農作物の育成支援を行う農作物育成支援装置として実行させるソフトウェアプログラムであって、
    前記モバイル端末のカメラ機能によって前記圃場の農作物を撮影することを促す撮影指示ステップと、
    前記撮影指示ステップで撮影された画像を当該モバイル端末のディスプレイに表示させるとともに、当該画像上において前記農作物の前記複数の株を指定することを促す農作物指定指示ステップと、
    前記農作物指定指示ステップで指定された前記農作物の複数の株に対応する点を含む画像を記憶する指定画像記憶ステップと、
    前記指定画像記憶ステップで記憶された画像上において、前記農作物の複数の株に対応して指定された複数点に基づき、画像解析を行うべき領域を特定する解析領域特定ステップと、
    前記解析領域中の各画素に対して、緑画素値の２倍値から赤画素値と青画素値を減算した値を輝度値として演算し、縦軸を画素数とし横軸を輝度値とするヒストグラムを生成するヒストグラム生成ステップと、
    前記ヒストグラムの形状に基づいて、前記解析領域中に前記農作物が記録された領域を示す輝度値の閾値を決定する閾値決定ステップと、
    前記ヒストグラムを、前記閾値以上の輝度値となる農作物特定領域と、前記閾値未満の輝度値となる農作物外領域とに分け、前記解析領域の画像を二値化する二値化処理部と、
    前記解析領域における前記農作物特定領域の占める割合を前記農作物の植被率として算出する植被率算出ステップと、
    前記農作物の過去の生育実績から得られた植被率と推定生育量との関係式に基づいて、前記植被率演算ステップで算出された植被率から推定生育量を算出する推定生育量算出ステップと、
    前記農作物の過去の生育実績から得られた生育量と施肥量の関係を示すモデル式に基づいて、前記推定生育量から前記農作物に対する施肥量を算出する施肥量算出ステップと、
    前記農作物の前記推定生育量と前記施肥量とを含む育成支援情報を前記モバイル端末のディスプレイに出力させる育成支援情報出力ステップと、
    前記育成支援情報出力ステップで出力された前記育成支援情報を当該モバイル端末のディスプレイに画面表示させる画面表示ステップと
    を含むことを特徴とする農作物育成支援プログラム。
12. 前記解析領域特定ステップは、前記モバイル端末のカメラ機能で撮影された前記圃場の画像上における前記農作物のうち、縦方向に隣接する２株と横方向に隣接する２株の合計４株に対応して指定された４点により形成される四角形の領域に基づいて、画像解析を行うべき領域を特定する処理を行うものである
    請求項１１に記載の農作物育成支援プログラム。
13. 前記解析領域特定ステップは、前記四角形の領域を縦方向及び横方向に２倍した領域を、画像解析を行う領域として特定する処理を行うものである
    請求項１２に記載の農作物育成支援プログラム。
14. 前記閾値決定ステップは、前記ヒストグラム生成部で生成されたヒストグラムを平滑化する平滑化処理サブステップと、
    当該平滑化処理部で平滑化されたヒストグラムについて、横軸の輝度値が小さい側から最初の画素数のピークを越えて初めて画素数が増加する点の輝度値を前記閾値とする閾値設定サブステップと
    を含むものである請求項１１乃至１３の何れかに記載の農作物育成支援プログラム。

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