JP2019193583A - 水ストレス測定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】安価な構成で栽培植物の全体的な集合における水ストレス状態を算定可能な水ストレス測定装置を提供する。【解決手段】栽培植物の集合体を撮像する複数の撮像手段Ｃａと、撮像手段によって取得された撮像画像に表示された栽培植物における複数の特徴に基づいて、栽培植物の水ストレス状態ＷＳを指標化する水ストレス算定部２２と、が備えられている。【選択図】図２３

Description

本発明は、水ストレス測定装置に関する。

例えば特許文献１に、栽培植物（文献では符号「ＰＴ」）を撮像する撮像手段（文献では「植物検出カメラ１」）と、栽培植物の水分量を算出する水分量算出部（文献では「閾値設定／水分指数検出処理部２７ａ」）と、が備えられた水ストレス測定装置（文献では「水分量観察装置」）が開示されている。非可視光（近赤外光）が撮像手段から照射されると共に栽培植物が撮像手段によって撮像され、水ストレス測定装置は、栽培植物が撮像された領域における非可視光（近赤外光）の反射光に基づいて植物の水ストレス状態を観察する。

特開２０１７−１５６１７１号公報

特許文献１の水ストレス測定装置であると、数株程度の栽培植物を観察対象とすることに適しているが、例えば室内栽培における栽培植物の全体的な集合を観察対象とする場合、広範囲に亘って近赤外光を照射する構成を採用すると、多額の設備投資費用を要する。このことから、栽培植物の全体的な集合を観察するには、安価な構成で観察可能な装置が要求される。

上述した実情に鑑みて、本発明の目的は、安価な構成で栽培植物の全体的な集合における水ストレス状態を算定可能な水ストレス測定装置を提供することにある。

本発明による水ストレス測定装置は、
栽培植物の集合体を撮像する複数の撮像手段と、
前記撮像手段によって取得された撮像画像に表示された前記栽培植物における複数の特徴に基づいて、前記栽培植物の水ストレス状態を指標化する水ストレス算定部と、
が備えられていることを特徴とする。

栽培植物が水ストレスを受ける状態に曝されると、栽培植物は次第に萎れ、枝葉や茎等の特徴が変化する。本発明によると、栽培植物の集合体が複数の撮像手段によって撮像されるため、枝葉や茎等の特徴が変化する様子が撮像画像に基づいて解析可能なように構成されている。このため、枝葉や茎等の特徴の変化を指標化することによって、栽培植物の全体的な集合における水ストレス状態を算定できる。また、本発明であれば、撮像手段は、栽培植物の全体的な集合を撮像する構成であるため、栽培植物を一つ一つ撮像する構成と比較して、大まかに撮像すれば良いため、安価な構成の撮像手段となる。これにより、安価な構成で栽培植物の全体的な集合における水ストレス状態を算定可能な水ストレス測定装置が実現される。

また、本発明に係る水ストレス測定装置の技術的特徴は、水ストレス測定プログラムや水ストレス測定方法にも適用可能であり、そのため、本発明は、そのような方法やプログラムも権利の対象とすることができる。なお、水ストレス測定プログラムが記憶された光ディスクやフラッシュメモリ等の記憶媒体も権利の対象とすることができる。

その場合における水ストレス測定方法は、
栽培植物の集合体を撮像する複数の撮像ステップと、
前記撮像ステップによって取得された撮像画像に表示された前記栽培植物における複数の特徴に基づいて、前記栽培植物の水ストレス状態を指標化する水ストレス算定ステップと、
を有することを特徴とする。

また、その場合における水ストレス測定プログラムは、
栽培植物の集合体を撮像する複数の撮像機能と、
前記撮像機能によって取得された撮像画像に表示された前記栽培植物における複数の特徴に基づいて、前記栽培植物の水ストレス状態を指標化する水ストレス算定機能と、
をコンピュータに実現させることを特徴とする。

本発明に係る水ストレス測定装置において、
前記栽培植物における複数の特徴に、葉の集合体の面積と、葉の集合体の幅と、夫々の葉の大きさと、葉の位置と、葉の垂れ下がり形状と、茎のしなり形状と、前記栽培植物の草丈と、花の高さ位置と、のうち少なくとも一つが含まれると好適である。

本構成によると、栽培植物における複数の特徴として、栽培植物が水ストレス状態に曝されて萎れる場合の代表的な特徴が含まれる。このため、水ストレス算定部は好適に栽培植物の水ストレス状態を指標化できる。

本発明に係る水ストレス測定装置において、
前記撮像手段に、前記栽培植物の集合体を上方から平面視状態で撮像する第一撮像手段と、前記栽培植物の集合体を上方から斜視状態で撮像する第二撮像手段と、が設けられていると好適である。

栽培植物における夫々の特徴の変化は、特定の視点において顕著に視認できる場合が多い。本構成であれば、複数の撮像手段が夫々異なる視点で栽培植物を撮像するため、栽培植物における特徴の変化する様子が好適に解析される。このため、水ストレス算定部による水ストレス状態を指標化が一層好適になる。

本発明に係る水ストレス測定装置において、
前記栽培植物の集合体の環境を測定可能な環境検出部が更に備えられ、
前記水ストレス算定部は、前記栽培植物における複数の特徴に加えて、前記環境検出部によって計測された環境状態に基づいて、前記栽培植物の水ストレス状態を指標化すると好適である。

栽培植物が水ストレスを受ける状態は、日射量、気温、湿度等の環境状態によって大きく異なり、環境状態の違いによって栽培植物の萎れる速さも変化する。本構成であれば、水ストレス状態の指標化に、環境状態が考慮される構成となっているため、水ストレス算定部による水ストレス状態を指標化が一層好適になる。

本発明に係る水ストレス測定装置において、
前記環境状態に、天候と、日射量と、温度と、湿度と、二酸化炭素濃度と、のうち少なくとも一つが含まれると好適である。

本構成によると、栽培植物の環境状態として、栽培植物が水ストレス状態に曝されて萎れる場合の代表的な特徴が含まれる。このため、水ストレス算定部は好適に栽培植物の水ストレス状態を指標化できる。

本発明に係る水ストレス測定装置は、水ストレス測定装置を用いた灌水システムにも適用可能であり、その場合の灌水システムは、
水ストレス測定装置と、
前記栽培植物に対する灌水を行う灌水手段と、
前記指標化された前記栽培植物の水ストレス状態に基づいて灌水の指示信号を出力する灌水制御部と、
が備えられていることを特徴とする。

本発明であれば、水ストレス測定装置と連動して灌水の指示信号が出力される構成であるため、指示信号に基づいて水ストレス測定装置と連動する灌水システムを構築できる。

本発明に係る灌水システムにおいて、
前記指示信号に基づいて前記栽培植物の管理者に報知する報知手段が更に備えられていると好適である。

本構成によって、栽培植物の管理者が灌水に係る作業を好適に行うことが可能となる。

本発明に係る灌水システムにおいて、
前記灌水手段は、前記指示信号が出力されると前記栽培植物に灌水を行うと好適である。

本構成であれば、灌水手段が指示信号に基づいて水ストレス測定装置と連動するため、灌水作業が自動的に行われる灌水システムが実現される。

栽培施設の内部全体を示す平面図である。 栽培施設の内部全体を示す側面図である。 栽培施設の広域撮像領域の撮像を示す平面図である。 栽培施設の広域撮像領域の撮像を示す側面図である。 栽培施設の群落撮像領域の撮像を示す平面図である。 栽培施設の群落撮像領域の撮像を示す側面図である。 植物栽培システムの構成を示すブロック図である。 二点間の距離のキャリブレーションを示す斜視図である。 生育段階に対応したキャリブレーションを示す図である。 被覆率を示す平面図である。 傾斜被覆率を示す斜視図である。 栽培植物の草丈の算出のフローチャートを示す図である。 画像データの座標変換及び草丈の算出を示す説明図である。 草丈の算出のヒストグラムを示すグラフ図である。 栽培施設における照射体の照射を示す平面図である。 栽培施設における照射体の照射を示す側面図である。 照射体の構成を示す斜視図である。 栽培植物の果房と蓄光クリップとを示す側面図である。 果房間の距離の算出のフローチャートを示す図である。 葉面積指数の算出のフローチャートを示す図である。 葉面積指数の算出で区切られた領域を示す栽培植物の側面図である。 生育段階に応じた算出項目のタイムチャートを示す図である。 水ストレス算定部の構成を示すブロック図である。 水ストレス状態の指標の推移を時系列で示すグラフ図である。 葉面積に基づく水ストレス状態の指標化を示す説明図である。 葉の広がりに基づく水ストレス状態の指標化を示す説明図である。 高周波成分に基づく水ストレス状態の指標化を示す説明図である。 枝葉の位置及び形状に基づく水ストレス状態の指標化を示す説明図である。 茎や枝の曲率に基づく水ストレス状態の指標化を示す説明図である。 栽培植物の集合体の草丈に基づく水ストレス状態の指標化を示す説明図である。 果房の高さ位置に基づく水ストレス状態の指標化を示す説明図である。 栽培施設の広域撮像領域の撮像の別実施形態を示す平面図である。 キャリブレーション治具の別形態を示す図である。 別形態のキャリブレーション治具の使用例を示す図である。

〔全体構成〕
本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。本実施形態では、図１に示されているような園芸施設１に、栽培植物を植えるための畝Ａ（１）〜Ａ（８）が縦横に並ぶ状態で設けられている。夫々の畝Ａの間は栽培植物の管理者が通行可能な通路となっている。園芸施設１は、例えばビニールハウスであったり、太陽光利用型の植物工場であったりする。夫々の畝Ａは、例えば無孔性親水性フィルムで構成され、夫々の畝Ａに、栽培植物として、例えばトマトが植えられる。図１及び図２に示されるように、園芸施設１の内部のうち、栽培植物が植えられる畝Ａの上方に、撮像手段としての八台の定点カメラＣａと、六個の照射体Ｌと、が天井から吊り下げられた状態で備えられている。夫々の定点カメラＣａは、例えばＣＣＤ素子やＣＭＯＳ素子を有し、肉眼で視覚可能な可視光を撮像可能なように構成され、撮像画像としての撮像データＶを生成する。また、夫々の定点カメラＣａは、回転自在に撮像アングルを変更できるように構成されている。なお、定点カメラＣａの数と、照射体Ｌの数と、は適宜変更可能である。

図示はされていないが、他にも、園芸施設１に、環境センサ、側窓、遮光カーテン、ヒートポンプ式の空調設備、灌水設備等が備えられている。点線Ｇｈは、栽培植物の草丈が最大高さとなる基準位置であり、点線Ｇｈの高さ付近から、栽培植物の茎を誘引するための誘引紐が垂下する。夫々の定点カメラＣａと、夫々の照射体Ｌと、は点線Ｇｈよりも高い位置に設けられている。夫々の照射体Ｌの高さ位置は略同じとなっている。定点カメラＣａ（１），Ｃａ（２），Ｃａ（３），Ｃａ（６）は、定点カメラＣａ（４），Ｃａ（５），Ｃａ（７），Ｃａ（８）よりも園芸施設１の中央側寄りに設けられ、かつ、定点カメラＣａ（４），Ｃａ（５），Ｃａ（７），Ｃａ（８）よりも高い位置に設けられている。

園芸施設１の一方側寄りに並列に並ぶ一群の畝Ａ（１）〜Ａ（４）の略中央に、定点カメラＣａ（２）が設けられている。また、園芸施設１の他方側寄りに並列に並ぶ一群の畝Ａ（５）〜Ａ（８）の略中央に、定点カメラＣａ（１）が設けられている。図３及び図４に示されるように、園芸施設１の一方側寄りに位置する一群の畝Ａ（１）〜Ａ（４）が広域撮像領域Ｐ１として設定され、広域撮像領域Ｐ１が、園芸施設１の他方側寄りに設けられている定点カメラＣａ（１）によって撮像される。このことから、広域撮像領域Ｐ１の撮像データＶに、一群の畝Ａ（１）〜Ａ（４）の栽培植物の集合体が映し出される。また、図示はされていないが、園芸施設１の他方側寄りに位置する一群の畝Ａ（５）〜Ａ（８）が、広域撮像領域Ｐ１とは別の広域撮像領域Ｐ１ｂとして設定され、この広域撮像領域Ｐ１ｂが、園芸施設１の一方側寄りに設けられている定点カメラＣａ（２）によって撮像される。このことから、定点カメラＣａ（２）によって撮像された撮像データＶに、一群の畝Ａ（５）〜Ａ（８）の栽培植物の集合体が映し出される。つまり、夫々の定点カメラＣａ（１），Ｃａ（２）は、点線Ｇｈの高さよりも十分高い位置に設けられている。このため、定点カメラＣａ（１）は一群の畝Ａ（１）〜Ａ（４）の栽培植物を俯瞰する視点から撮像でき、定点カメラＣａ（２）は一群の畝Ａ（５）〜Ａ（８）の栽培植物を俯瞰する視点から撮像できる。なお、この記載以降、広域撮像領域Ｐ１に関する記載は、広域撮像領域Ｐ１ｂにも同様に当てはまる記載である。

図５及び図６に示されるように、定点カメラＣａ（７），Ｃａ（８）が園芸施設１の壁際に設けられている。夫々の定点カメラＣａ（７），Ｃａ（８）は、畝Ａ（６）の長手方向の端部うち、園芸施設１の壁際の位置する側の端部の群落撮像領域Ｐ２を、園芸施設１の壁際から撮像する。夫々の定点カメラＣａ（７），Ｃａ（８）の撮像によって取得される撮像データＶは、群落撮像領域Ｐ２における栽培植物の斜視図となる。また、定点カメラＣａ（４），Ｃａ（５）が、園芸施設１の壁際のうち、定点カメラＣａ（７），Ｃａ（８）の位置する側と反対側の壁際に設けられている（図１及び図２参照）。図示はされていないが、夫々の定点カメラＣａ（４），Ｃａ（５）は、畝Ａ（２）の長手方向の端部うち、園芸施設１の壁際の位置する側の端部の群落撮像領域Ｐ３を、園芸施設１の壁際から撮像する。夫々の定点カメラＣａ（４），Ｃａ（５）の撮像によって取得される撮像データＶは、群落撮像領域Ｐ３における栽培植物の斜視図となる。

夫々の定点カメラＣａ（４），Ｃａ（５），Ｃａ（７），Ｃａ（８）の位置は、定点カメラＣａ（１），Ｃａ（２）の位置よりも低く設定され、定点カメラＣａ（１），Ｃａ（２）の撮像対象よりも近い群落撮像領域Ｐ２，Ｐ３の栽培植物を撮像対象としている。つまり、定点カメラＣａ（１），Ｃａ（２）は、複数の畝Ａにおける栽培植物の集合体を全体的に撮像するが、これに対して定点カメラＣａ（４），Ｃａ（５），Ｃａ（７），Ｃａ（８）は、一列の畝Ａの一部分における数株程度の栽培植物を、対象群落として至近距離で撮像する。なお、定点カメラＣａ（４），Ｃａ（５），Ｃａ（７），Ｃａ（８）は、アングルを変更して複数の畝Ａに亘る栽培植物を全体的に撮像することも可能である。例えば、定点カメラＣａ（４），Ｃａ（５）のアングルが水平方向に変更されると、一群の畝Ａ（１）〜Ａ（４）が定点カメラＣａ（４），Ｃａ（５）によって撮像可能となる。同様に、定点カメラＣａ（７），Ｃａ（８）のアングルが水平方向に変更されると、一群の畝Ａ（５）〜Ａ（８）が定点カメラＣａ（７），Ｃａ（８）によって撮像可能となる。

定点カメラＣａ（３）は、畝Ａ（２）の長手方向の端部のうち、園芸施設１の壁際の位置する側の端部の群落撮像領域Ｐ３の真上に設けられている。定点カメラＣａ（３）は、群落撮像領域Ｐ３の栽培植物を真上から平面視で撮像する。また、図５及び図６に示されていないが、定点カメラＣａ（６）（図１及び図２参照）は、畝Ａ（６）の長手方向の端部のうち、園芸施設１の壁際の位置する側の端部の群落撮像領域Ｐ２の真上に設けられている。定点カメラＣａ（６）は、群落撮像領域Ｐ２の栽培植物を真上から平面視で撮像する。

このように、群落撮像領域Ｐ２の栽培植物は、定点カメラＣａ（６），Ｃａ（７），Ｃａ（８）によって三方向から撮像され、群落撮像領域Ｐ３の栽培植物は、定点カメラＣａ（３），Ｃａ（４），Ｃａ（５）によって三方向から撮像される。

〔装置構成〕
図７に示されるように、園芸施設１で、定点カメラＣａによって撮像された撮像データＶと、環境検出部１０で測定された環境状態がデータ化された環境状態データＥと、が広域通信網ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）を介して管理コンピュータ２に送信される。特に図示はされていないが、園芸施設１と管理コンピュータ２との夫々に、広域通信網ＷＡＮにアクセス可能な通信手段が備えられている。

園芸施設１の環境検出部１０に、日射量センサ１０Ａと、温度センサ１０Ｂと、湿度センサ１０Ｃと、二酸化炭素濃度センサ１０Ｄと、が接続されている。日射量センサ１０Ａは、園芸施設１における栽培植物に降り注ぐ太陽光の日射量を測定する。温度センサ１０Ｂは、園芸施設１において栽培植物が栽培される室内の気温を測定する。湿度センサ１０Ｃは、園芸施設１において栽培植物が栽培される室内の湿度を測定する。二酸化炭素濃度センサ１０Ｄは、園芸施設１において栽培植物が栽培される室内の二酸化炭素濃度を測定する。即ち、環境検出部１０は、栽培植物が栽培される園芸施設１の環境を測定可能なように構成されている。

園芸施設１に、管理報知部１１が備えられており、管理報知部１１は、園芸施設１において栽培植物に対する人的な栽培管理の情報を管理コンピュータ２に送信可能なように構成されている。栽培植物に対する人的な栽培管理として、例えば、灌水作業、つる下ろし作業、摘葉作業、等が例示される。つまり、管理者がこれらの作業を行う前、又は、これらの作業を行った後に、管理報知部１１を操作することによって、これらの作業に関する情報が管理コンピュータ２に送信される。

管理コンピュータ２に、判定部２１と、水ストレス算定部２２と、生育診断部２３と、記憶部２４と、が備えられている。定点カメラＣａによって栽培植物が撮像されると、撮像データＶの色情報等に基づいて枝葉や茎の領域が、判定部２１によって判定される。枝葉や茎の領域の判定は、ＲＧＢデータに基づいて行われるものであっても良いし、ＹＵＶデータに基づいて行われるものであっても良い。但し、本実施形態では、天候や時間帯の変化に伴う明暗の変化に対応するため、枝葉や茎の領域の判定は、ＹＵＶデータに基づいて行われるのが望ましい。撮像データＶのうち、枝葉や茎を有する領域が栽培植物の繁茂領域、即ち被覆領域と判定される。また、管理報知部１１によって送信された情報が判定部２１に取り込まれ、撮像データＶに、灌水作業、つる下ろし作業、摘葉作業、等の情報も付加される。

栽培植物が、例えばトマトである場合、栽培植物に水ストレスを与えることにより、高糖度なトマトを収穫できることが当業者に知られている。栽培植物に与える水ストレスは、水ストレス算定部２２によって管理される。水ストレス算定部２２は、栽培植物における複数の視覚的特徴と、環境検出部１０から受信した環境状態データＥと、天候情報３と、に基づいて、栽培植物の水ストレス状態ＷＳを指標化する。ここで、栽培植物における複数の視覚的特徴は、定点カメラＣａによって撮像された栽培植物の撮像データＶから解析される。天候情報３は、例えば気象機関や気象情報会社から広域通信網ＷＡＮを介して得られる気象の電子情報である。

本実施形態で水ストレス状態ＷＳとは、栽培植物に含まれる水分の減少によって、枝葉や茎が萎れる状態をいう。即ち、栽培植物の萎れ度合い及び萎れの進行確率が、水ストレス状態ＷＳとして数値化される。生育診断部２３は、定点カメラＣａによって撮像された撮像データＶにおける被覆領域の割合に基づいて、栽培植物の生育指標Ｇｉを算出することによって、栽培植物の生育度合いを診断する。記憶部２４は、例えばＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）やハードディスクであり、撮像データＶ、環境状態データＥ、解析結果や診断結果等を記憶可能なように構成されている。

園芸施設１に、栽培植物に灌水を行うための灌水制御部１４と、灌水手段としての灌水装置１５と、が備えられている。水ストレス算定部２２によって指標化された水ストレス状態ＷＳのデータは広域通信網ＷＡＮを介して灌水制御部１４に送信され、灌水制御部１４は、水ストレス状態ＷＳのデータに基づいて灌水装置１５に灌水指示信号Ｉｒを送信する。灌水装置１５は、灌水制御部１４の灌水指示信号Ｉｒを受信すると灌水バルブ（不図示）を開弁して栽培植物に水を供給する。なお、灌水制御部１４の灌水指示信号Ｉｒは、電圧値や電流値であって良い。また、灌水制御部１４が管理コンピュータ２に備えられ、灌水指示信号Ｉｒが広域通信網ＷＡＮを介して灌水装置１５に送信される構成であっても良い。

また、園芸施設１に施肥制御部１７と施肥装置１８とが備えられている。生育診断部２３によって算出された生育指標Ｇｉのデータは広域通信網ＷＡＮを介して施肥制御部１７に送信され、施肥制御部１７は、生育指標Ｇｉのデータに基づいて施肥装置１８に施肥指示信号Ｆｒを送信する。施肥装置１８は、施肥制御部１７の施肥指示信号Ｆｒを受信すると、施肥バルブ（不図示）を開弁して肥料を供給する。肥料の供給は、例えば灌水装置１５によって栽培植物に供給される水と混合された状態で行われても良い。この構成によって、施肥制御部１７の施肥指示信号Ｆｒに基づく施肥量の調整が可能となる。また、肥料には主に窒素が含まれる。なお、肥料の成分は窒素に限定されず、リン酸、カリウム、カルシウム、マグネシウム等が含まれても良い。また、施肥制御部１７が管理コンピュータ２に備えられ、施肥指示信号Ｆｒが広域通信網ＷＡＮを介して灌水装置１５に送信される構成であっても良い。

園芸施設１に、施設環境機器制御部１９と、複数の施設環境機器１９Ａ，１９Ｂ，１９Ｃ，１９Ｄと、が備えられている。複数の施設環境機器１９Ａ，１９Ｂ，１９Ｃ，１９Ｄは、例えば天窓や側窓、二酸化炭素発生器、換気扇や循環扇、ヒートポンプ空調、蓄熱装置、殺菌装置、等である。また、施設環境機器１９Ａ，１９Ｂ，１９Ｃ，１９Ｄは四個に限定されず、必要に応じて単数又は複数の機器で構成されて良い。施設環境機器制御部１９は、生育指標Ｇｉのデータに基づいて施設環境機器１９Ａ，１９Ｂ，１９Ｃ，１９Ｄの夫々に、任意の指示信号を送信する。これにより、上述に例示された施設環境機器１９Ａ，１９Ｂ，１９Ｃ，１９Ｄが適切に稼働し、園芸施設１の温度や湿度等が適切に管理される。また、施設環境機器制御部１９が管理コンピュータ２に備えられ、施設環境機器１９Ａ，１９Ｂ，１９Ｃ，１９Ｄに対する指示信号が、広域通信網ＷＡＮを介して送信される構成であっても良い。

園芸施設１に、報知手段としての出力報知部１６が備えられている。出力報知部１６は、灌水制御部１４と、施肥制御部１７と、施設環境機器制御部１９と、から信号を受信可能なように接続されている。例えば、水ストレス状態ＷＳや生育指標Ｇｉが、出力報知部１６によって栽培植物の管理者に報知される構成となっている。出力報知部１６は、園芸施設１に備えられたブザーや音声案内であったり、画面に表示されるものであったり、ＬＥＤ報知機の点灯や点滅であったりしても良い。また、出力報知部１６から端末４に送信される構成であっても良く、端末４は、例えば携帯電話や携帯パソコンや車載端末やスマートウォッチ等であって良い。

図７に示されるように、生育診断部２３では、栽培植物の繁茂量に基づいて算出される被覆率Ｂｒ及び傾斜被覆率Ｃｒと、栽培植物の草丈と、栽培植物に着花した夫々の果房間の距離と、栽培植物の果房間ごとに区切られた領域の葉面積に基づく葉面積指数ＬＡＩと、が生育指標Ｇｉの要素として算出される。本実施形態では、栽培植物の草丈や果房間の距離を、撮像データＶから算出するため、二点間の距離を算出可能なように、下記のキャリブレーション処理が行われる。

〔キャリブレーション処理〕
撮像データＶに基づく二点間の距離のキャリブレーションに、図８に示されているようなキャリブレーション用治具５が用いられる。キャリブレーション用治具５に、上下方向に伸びる一対の縦柱部５１と、一対の縦柱部５１に亘って横架する横架部５２と、が備えられている。本実施形態では、縦柱部５１は夫々２００センチメートルの長さに設定され、横架部５２は６０センチメートルの長さに設定されている。そして、縦柱部５１及び横架部５２に、例えば２０センチメートルの間隔で基準マーカ５３が設けられている。なお、縦柱部５１及び横架部５２の長さは適宜変更可能であり、基準マーカ５３が設けられる間隔も適宜変更可能である。

キャリブレーション用治具５が、例えば畝Ａ（２）の群落撮像領域Ｐ３に配置されると、定点カメラＣａ（４），Ｃａ（５）によって群落撮像領域Ｐ３が撮像される。群落撮像領域Ｐ３の撮像データＶにキャリブレーション用治具５が表示され、キャリブレーション用治具５に含まれる四隅の基準マーカ５３ａ，５３ｂ，５３ｃ，５３ｄに基づいて、撮像データＶにおける二点間の距離が夫々定義される。また、キャリブレーション用治具５が、畝Ａ（６）の群落撮像領域Ｐ２に配置されると、定点カメラＣａ（７），Ｃａ（８）によって群落撮像領域Ｐ２が撮像される。そして、群落撮像領域Ｐ２の撮像データＶにキャリブレーション用治具５が表示され、キャリブレーション用治具５に含まれる四隅の基準マーカ５３ａ，５３ｂ，５３ｃ，５３ｄに基づいて、撮像データＶにおける二点間の距離が夫々定義される。これにより、撮像データＶに基づく二点間の距離のキャリブレーションは完了する。

植物栽培は生育段階によって形状が異なるため、キャリブレーションは、複数の生育段階に対応して行われる。本実施形態では、生育初期の段階と、生育中期の段階と、生育後期の段階と、の三段階に対応したキャリブレーションが行われる。本実施形態では、栽培植物としてトマトを例示している。このことから、図９に示されるように、生育初期の段階では、畝Ａから茎が上に伸びることを前提に、キャリブレーション用治具５が畝Ａから直上に立ち上がる状態でキャリブレーション処理が行われる。生育中期の段階では、栽培植物の茎を誘引体としての誘引紐５４に誘引する。

本実施形態では、誘引紐５４は、畝Ａから通路側に位置ずれしているため、誘引紐５４に誘引された栽培植物が通路側に傾斜する。このため、キャリブレーション用治具５が誘引紐５４に取り付けられて、畝Ａと誘引紐５４とに亘ってキャリブレーション用治具５が傾斜する状態でキャリブレーション処理が行われる。更に、生育後期の段階では、誘引紐５４に誘引された栽培植物のつる下ろしが行われる。このため、キャリブレーション用治具５が誘引紐５４から垂下してキャリブレーション用治具５の下端が畝Ａの外側に位置する状態でキャリブレーション処理が行われる。

このように、生育段階に対応して複数パターンのキャリブレーション処理が行われるため、生育段階が変化しても、撮像データＶに基づく二点間の距離の精度が向上する。なお、上述したキャリブレーション処理は、栽培植物が畝Ａに定植される前に行われるのが望ましい。なお、キャリブレーション用治具５は、上記のものに限られるものではない。例えば、図３３に示すものでもよい。このキャリブレーション用治具５は、ワイヤ５１’にマーカ５３’を設けることにより構成されている。このキャリブレーション治具５は、図３４に示すように、ワイヤ５１’を誘引紐５４に沿わせて配置することができる。

〔被覆率及び傾斜被覆率の算出〕
判定部２１による枝葉の領域の判定に基づいて、撮像データＶのうち、栽培植物の位置する範囲が設定される。図１０に示されるように、栽培植物の枝葉が映されている領域として四辺で囲まれた範囲が設定され、この四辺で囲まれた範囲が計測領域Ｂに設定されて、計測領域Ｂの面積Ｂｓが算出される。面積Ｂｓの算出は、撮像データＶのうち、計測領域Ｂのドット（撮像データＶにおける画素の最小単位）の数を数えることで可能である。計測領域Ｂの面積Ｂｓのうち、枝葉を有する領域として判定される被覆領域のドットの数を数えることによって、葉面積Ｂ１の算出が可能である。そして、下記の数式によって、面積Ｂｓに対する葉面積Ｂ１の割合が、被覆率Ｂｒとして算出される。

被覆率Ｂｒ＝葉面積Ｂ１／面積Ｂｓ

定点カメラＣａ（１），Ｃａ（２），Ｃａ（４），Ｃａ（５），Ｃａ（７），Ｃａ（８）で撮像され、栽培植物の斜視図である撮像データＶでは、図１１に示されるように、斜め方向視の箱の輪郭のような六角形状に囲まれた範囲が計測領域Ｃに設定され、計測領域Ｃの面積Ｃｓの算出が可能である。また、計測領域Ｃの面積Ｃｓのうち、傾斜する視点から枝葉を有する領域として判定される被覆領域、即ち傾斜被覆領域のドットの数を数えることによって、葉面積Ｃ１の算出が可能である。葉面積Ｃ１及び面積Ｃｓの算出は、上述した平面視の撮像データＶにおける算出と同様に、撮像データＶで該当するドットの数を数えることで可能である。そして、下記の数式によって、面積Ｃｓに対する葉面積Ｃ１の割合が、傾斜被覆率Ｃｒとして算出される。

傾斜被覆率Ｃｒ＝葉面積Ｃ１／面積Ｃｓ

広域撮像領域Ｐ１の撮像データＶに基づく傾斜被覆率Ｃｒは、複数の畝Ａにおける多数の栽培植物の全体的な繁茂量の指標として算出され、群落撮像領域Ｐ２，Ｐ３の撮像データＶに基づく傾斜被覆率Ｃｒは、単一の畝Ａにおける群落の繁茂量の指標として算出される。

〔草丈の算出〕
栽培植物の生長高さ、即ち草丈の算出は、図１２のフローチャートに基づいて行われる。まず、定点カメラＣａ（４），Ｃａ（５）によって、群落撮像領域Ｐ３の撮像データＶが撮像される。また、定点カメラＣａ（７），Ｃａ（８）によって、群落撮像領域Ｐ２の撮像データＶが撮像される。これにより、群落撮像領域Ｐ２及び群落撮像領域Ｐ３における栽培植物が、数株の対象群落として定点カメラＣａによって斜め上方向から撮像される（ステップ＃１）。

定点カメラＣａによって撮像された撮像データＶは、図１２に示されるような画像データの視点変換、即ち座標変換が行われる（ステップ＃２）。上述したキャリブレーション処理によって四隅の基準マーカ５３ａ，５３ｂ，５３ｃ，５３ｄ（図８参照）が定義される。図１２の変換前画像では、四隅の基準マーカ５３ａ，５３ｂ，５３ｃ，５３ｄに基づいて描かれる四辺は遠近感を有する。これに対して図１２の変換後画像では、四隅の基準マーカ５３ａ，５３ｂ，５３ｃ，５３ｄに基づいて描かれる四辺のうち、対向する夫々の二辺が平行となっている。即ち、撮像データＶの栽培植物は図１２の変換前画像に示されるような投影図の状態となっているが、上述したキャリブレーション処理によって定義された四隅の基準マーカ５３ａ，５３ｂ，５３ｃ，５３ｄに基づいて、投影図の画像から側面視点の画像に疑似変換される。

側面視点の画像に疑似変換された撮像データＶは、上述した被覆率Ｂｒの算出の場合の同様に、栽培植物の枝葉が映されている領域として四辺で囲まれた範囲が設定され、この四辺で囲まれた範囲が計測領域Ｂに設定される（ステップ＃３）。図１３に示されるように、計測領域Ｂは水平方向のＸ軸と、垂直方向のＹ軸とによって構成される。計測領域Ｂのうち、枝葉の領域が抽出され（ステップ＃４）、Ｘ軸毎の枝葉の最大高さＹｍが算出される（ステップ＃５）。そして、図１４に示されるように、最大高さＹｍのヒストグラムが構成される。最大高さＹｍのヒストグラムのうち、最大高さＹｍの値が高く、かつ、頻度の高い領域から離散するデータはノイズ領域と判定されて草丈の算出から除去される。そして、頻度の高い領域のうちの最大高さＹｍの値が高い領域の１０点が抽出され、この１０点の平均値から対象群落における栽培植物の草丈が算出される（ステップ＃６）。算出された栽培植物の草丈に基づいて、対象群落の上端付近に草丈ラインＨＧが設定される。なお、草丈ラインＨＧの算出のために抽出される最大高さＹｍの値の点数は、１０点に限定されず、適宜変更可能である。

ステップ＃６で栽培植物の草丈が算出されると、栽培植物の草丈の算出結果が保存される（ステップ＃７）。算出結果は、例えば、図７に示される管理コンピュータ２の記憶部２４に、ＣＳＶ（Ｃｏｍｍａ Ｓｅｐａｒａｔｅｄ Ｖａｌｕｅ）の画像データファイルとして保存される。なお、ステップ＃１からステップ＃６までが予め設定された回数だけ繰り返され、算出結果の平均値がステップ＃７で保存処理される構成であっても良い。

図１２のステップ＃１において撮像される撮像データＶに、畝Ａ（２）又は畝Ａ（６）の栽培植物が映される。しかし、栽培植物が生長すると、例えば、畝Ａ（２）の栽培植物の上端が、畝Ａ（２）に隣接する畝Ａ（１）又は畝Ａ（３）の栽培植物と重複した状態で、撮像データＶに映される可能性がある。また、畝Ａ（６）の栽培植物の上端が、畝Ａ（６）に隣接する畝Ａ（５）又は畝Ａ（７）の栽培植物と重複した状態で、撮像データＶに映される可能性がある。このような場合、栽培植物の草丈の算出を正確に行えなくなる虞がある。この不都合を回避するため、定点カメラＣａによる対象群落の撮像は、夜間に行われ、かつ、栽培植物に対して下記のような照射が行われる。

図１，図２，図１５，図１６に示されるように、定点カメラＣａ（４），Ｃａ（５）の近傍に照射体Ｌ（１），Ｌ（２），Ｌ（３）が備えられ、定点カメラＣａ（７），Ｃａ（８）の近傍に照射体Ｌ（４），Ｌ（５），Ｌ（６）が備えられている。照射体Ｌ（１），Ｌ（２），Ｌ（３）は、群落撮像領域Ｐ３における数株の対象群落のみを夫々上方から照射する。また、照射体Ｌ（４），Ｌ（５），Ｌ（６）は、群落撮像領域Ｐ２における数株の対象群落のみを夫々上方から照射する。照射体Ｌ（１），Ｌ（２），Ｌ（３）は、対象群落よりも定点カメラＣａ（４）の位置する側に配置されている。また、照射体Ｌ（４），Ｌ（５），Ｌ（６）は、対象群落よりも定点カメラＣａ（７）の位置する側に配置されている。

群落撮像領域Ｐ３における数株の対象群落が、照射体Ｌ（１），Ｌ（２），Ｌ（３）によって三方向から照射される。同様に、群落撮像領域Ｐ２における数株の対象群落も、照射体Ｌ（４），Ｌ（５），Ｌ（６）によって三方向から照射される。つまり、夫々の照射体Ｌは、対象群落に照射光が万遍なく当たる状態で定点カメラＣａによる撮像が可能なように配置される。これにより、照射体Ｌによって照射された対象群落が定点カメラＣａによって撮像されると、撮像データＶの画像は、暗闇の背景に、照射体Ｌによって照射された対象群落が映る画像となる。

図１７に示されているような投光器が照射体Ｌとして用いられる。照射体Ｌは、例えばフラッドライトであって、発光面６１と、取付部６２と、制限部６３と、を有する。発光面６１の光源にＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅｓ）が用いられている。照射体Ｌの取付部６２は、図２で示されたような園芸施設１の天井付近に取り付けられ、取付部６２が角度調整されて、発光面６１対象群落を照射する。制限部６３は発光面６１の前面を覆う平板状の部材である。本実施形態では、制限部６３は二つ備えられ、発光面６１の左右両端から発光面６１の左右中心寄りに亘って制限部６３が発光面６１を覆う構成となっている。これにより、発光面６１から照射光が左右方向に拡散することが抑制され、対象群落以外の栽培植物に照射光が照射されないように、照射体Ｌは構成されている。

〔果房間の距離の算出〕
本実施形態では、栽培植物としてトマトを例示している。トマトは、図１８に示されるように、トマトの株の主茎から分岐する枝部に纏まって果房が形成され、果房に花が咲いてトマトの実が成ることが知られている。トマトの株に、高さが異なる状態で複数の果房Ｆｌが形成される。本実施形態では、トマトの株における果房Ｆｌは、低い位置から順に、第一果房Ｆｌ１と、第二果房Ｆｌ２と、第三果房Ｆｌ３と、第四果房Ｆｌ４と、を有する。

定点カメラＣａ（４），Ｃａ（５），Ｃａ（７），Ｃａ（８）によって撮像された撮像データＶに基づいて、夫々の果房Ｆｌの位置が特定され、夫々の果房Ｆｌの間の距離が算出される。しかし、夫々の果房Ｆｌは、枝葉に隠れたり枝葉と同化したりする場合が多いため、撮像データＶに基づく果房Ｆｌの位置の特定は難しい。そこで、本実施形態では、夫々の果房Ｆｌの近傍の枝や茎に、蓄光クリップ７が取り付けられる。

蓄光クリップ７は、太陽や発光面６１等によって照射された可視光線や紫外線を蓄光し、可視光線や紫外線の照射が終了した後も暫くの間だけ発光し続ける性質、即ち蓄光性を、本体の表面の少なくとも一部に有する。本体の表面は、蓄光体で構成されていても良いし、蓄光材によって被覆されていても良い。栽培植物であるトマトの茎や枝は、誘引紐５４に誘引され、トマトの茎や枝と、誘引紐５４と、が蓄光クリップ７によって係止されている。このため、蓄光クリップ７は誘引クリップでもある。隣接する株と区別するため、蓄光クリップ７の発光色は、一つの株で同一の発光色であり、かつ、隣接する株と異なる発光色となるように構成されている。なお、蓄光材や蓄光体の種類は、例えばアルミン酸系蓄光体やケイ酸系蓄光体等の種類を適宜選択可能である。

蓄光クリップ７は、夫々の果房Ｆｌが着花するタイミングで取り付けられる。このため、蓄光クリップ７は一つの株において、夫々の果房Ｆｌに対応して複数取り付けられる。果房間の距離の算出には、少なくとも第一果房Ｆｌ１と第二果房Ｆｌ２とが必要であるため、第二果房Ｆｌ２が着花して、蓄光クリップ７が第二果房Ｆｌ２に取り付けられた後から果房間の距離の算出が開始される。

果房間の距離の算出は、図１９に示されるフローチャートに基づいて、夜間に行われる。まず、照射体Ｌが点灯して、対象群落に照射光を照射する（ステップ＃１１）。蓄光クリップ７の蓄光が十分に行われるようにするために、照射光の照射は、例えば１０分程度に亘って継続するのが望ましい。したがって、照射光の照射の間に、上述した栽培植物の草丈の算出処理が行われる構成であっても良い。照射光の照射によって蓄光クリップ７の蓄光が完了すると、照射体Ｌが消灯する（ステップ＃１２）。その後、定点カメラＣａ（４），Ｃａ（５）によって、群落撮像領域Ｐ３の撮像データＶが撮像される。また、定点カメラＣａ（７），Ｃａ（８）によって、群落撮像領域Ｐ２の撮像データＶが撮像される。これにより、群落撮像領域Ｐ２及び群落撮像領域Ｐ３における対象群落が、定点カメラＣａによって斜め上方向から撮像される（ステップ＃１３）。

定点カメラＣａによって撮像された撮像データＶは、上述した栽培植物の草丈の算出と同様に、図１２に示されるような画像データの座標変換が行われ、撮像データＶは投影図の画像から側面視点の画像に疑似変換される（ステップ＃１４）。座標変換の方法は、上述したステップ＃２の座標変換処理と同様である。

ステップ＃１３における撮像は、照射体Ｌが消灯後に行われるため、撮像データＶは、夜間における略暗闇の画像となる。照射体Ｌの消灯後、蓄光クリップ７は暗闇の中で暫く発光するため、略暗闇が映される撮像データＶの中で、蓄光クリップ７の光が点在する状態で映し出され、蓄光クリップ７の検知処理が行われる（ステップ＃１５）。その上で、蓄光クリップ７が検知された箇所の座標位置が特定される。蓄光クリップ７の発光色は、一つの株で同一の発光色であり、かつ、隣接する株と異なる発光色となるように構成されている。このため、夫々の蓄光クリップ７の発光色に基づいて株を判別する処理が行われる（ステップ＃１６）。即ち、略暗闇で対象群落の株が映し出されない撮像データＶであっても、隣接する株同士で蓄光クリップ７の発光色が異なるため、対象群落の株が蓄光クリップ７の発光色に基づいて判別可能な構成となっている。

同一の株における夫々の蓄光クリップ７は、夫々の果房Ｆｌの高さに対応して、夫々異なる高さで位置する。つまり、一定の横幅の範囲内に、同一発光色の蓄光クリップ７が、高さの異なる状態で撮像データＶに映る。このことから、同一発光色の蓄光クリップ７の上下方向の離間距離が算出されることによって、同一の株における果房間の距離が算出される。果房間の距離の算出は複数の株で行われ、夫々の株において、第一果房Ｆｌ１及び第二果房Ｆｌ２の果房間距離Ｈ１と、第二果房Ｆｌ２及び第三果房Ｆｌ３の果房間距離Ｈ２と、第三果房Ｆｌ３及び第四果房Ｆｌ４の果房間距離Ｈ３と、が算出される（ステップ＃１７）。

夫々の株毎に果房間距離Ｈ１，Ｈ２，Ｈ３の値にばらつきがあるため、夫々の株毎の果房間距離Ｈ１の平均値Ｈ１ａと、夫々の株毎の果房間距離Ｈ２の平均値Ｈ２ａと、夫々の株毎の果房間距離Ｈ３の平均値Ｈ３ａと、が算出される。夫々の群落撮像領域Ｐ２，Ｐ３は、畝Ａの端部寄りに位置し、対象群落のうち、畝Ａの最も端部寄りに位置する株は、他の株と比較して生長度合いが異なる場合が有る。この場合、畝Ａの最も端部寄りに位置する株における果房間距離Ｈ１，Ｈ２，Ｈ３の値は、他の株における果房間距離Ｈ１，Ｈ２，Ｈ３の値と、大きく異なる虞がある。

園芸施設１における多数の栽培植物の全体的な生育指標Ｇｉの診断に、果房間距離Ｈ１，Ｈ２，Ｈ３の平均値Ｈ１ａ，Ｈ２ａ，Ｈ３ａが用いられる。生育指標Ｇｉの診断精度を向上させるため、果房間距離Ｈ１，Ｈ２，Ｈ３の平均値Ｈ１ａ，Ｈ２ａ，Ｈ３ａの算出において、畝Ａの最も端部寄りに位置する株が、平均値Ｈ１ａ，Ｈ２ａ，Ｈ３ａの算出対象の株から除外される構成であっても良い。例えば、撮像データＶに基づいて算出された夫々の株毎の果房間距離Ｈ１，Ｈ２，Ｈ３のうち、撮像データＶの最も左右両端の何れかの隅に位置する株、即ち左右一端部に位置する株が、他の株の果房間距離Ｈ１，Ｈ２，Ｈ３と比較して、予め設定された範囲から外れている場合も考えられる。このような場合、当該左右一端部に位置する株が、平均値Ｈ１ａ，Ｈ２ａ，Ｈ３ａの算出対象の株から除外される構成であっても良い。

ステップ＃１７で果房間距離Ｈ１，Ｈ２，Ｈ３の平均値Ｈ１ａ，Ｈ２ａ，Ｈ３ａが算出されると、栽培植物の草丈の算出結果が保存される（ステップ＃１８）。算出結果は、例えば、図７に示される管理コンピュータ２の記憶部２４に、ＣＳＶの画像データファイルとして保存される。なお、ステップ＃１１からステップ＃１７までが予め設定された回数だけ繰り返され、算出結果の平均値がステップ＃１８で保存処理される構成であっても良い。

〔葉面積指数の算出〕
対象群落において、予め区切られた高さ領域毎の繁茂状態の割合が、葉面積指数ＬＡＩ（Ｌｅａｆ Ａｒｅａ Ｉｎｄｅｘ）として算出される。葉面積指数ＬＡＩは、栽培植物の草丈の算出に用いられた画像データと、果房間の距離の算出に用いられた画像データと、に基づいて算出され、葉面積指数ＬＡＩは収量予測のシミュレーション等に用いられる。このことから、葉面積指数ＬＡＩの算出の前に、栽培植物の草丈の算出処理と、果房間の距離の算出処理と、が行われていることが望ましい。

まず、図２０に示されるように、図７に示される管理コンピュータ２の記憶部２４から、上述した栽培植物の草丈の算出処理で撮像された撮像データＶが読み出される（ステップ＃２１）。撮像データＶは、上述したステップ＃２（図１２参照）で座標変換した撮像データＶである。また、記憶部２４から対象群落における栽培植物の草丈のデータが読み出され、撮像データＶに栽培植物の草丈に対応した草丈ラインＨＧが設定される（ステップ＃２２）。更に、記憶部２４から、夫々の蓄光クリップ７の位置座標が読み出されて、枝葉が映る撮像データＶに蓄光クリップ７の位置座標がプロットされる（ステップ＃２３）。加えて、夫々の株毎の果房間距離Ｈ１の平均値Ｈ１ａと、夫々の株毎の果房間距離Ｈ２の平均値Ｈ２ａと、夫々の株毎の果房間距離Ｈ３の平均値Ｈ３ａと、が読み出される。そして、果房間距離Ｈ１，Ｈ２，Ｈ３の平均値Ｈ１ａ，Ｈ２ａ，Ｈ３ａに基づいて、基準水平ラインＨＬ（１）〜ＨＬ（４）が、撮像データＶに夫々設定される（ステップ＃２４）。基準水平ラインＨＬは果房Ｆｌの位置する高さの指標として設定される。

図２１に示されるように、ステップ＃２５の処理で、基準水平ラインＨＬ（１）と基準水平ラインＨＬ（２）との間の領域は下層領域ＬＬに設定され、基準水平ラインＨＬ（２）と基準水平ラインＨＬ（３）との間の領域は中層領域ＭＬに設定され、基準水平ラインＨＬ（３）と基準水平ラインＨＬ（４）との間の領域は上層領域ＵＬに設定される。更に、ステップ＃２５の処理で、基準水平ラインＨＬ（３）と草丈ラインＨＧとの間の領域は最上層領域ＭＵＬに設定される。そして、下層領域ＬＬ，中層領域ＭＬ，上層領域ＵＬ，最上層領域ＭＵＬ毎に、上述した被覆率Ｂｒの算出が行われる。その上で、夫々の被覆率Ｂｒに基づいて葉面積指数ＬＡＩ（１）〜ＬＡＩ（４）が算出される。葉面積指数ＬＡＩ（１）は下層領域ＬＬに対応し、葉面積指数ＬＡＩ（２）は中層領域ＭＬに対応し、葉面積指数ＬＡＩ（３）は上層領域ＵＬに対応し、葉面積指数ＬＡＩ（４）は最上層領域ＭＵＬに対応する。葉面積指数ＬＡＩと被覆率Ｂｒとの関係は、必ずしも線形性を有するものでなくても良く、葉面積指数ＬＡＩは、例えばニューラルネットワークの演算によって算出される構成であっても良い。

一般的に、栽培植物の生長が進行すると、栽培植物の下側寄りの枝葉は繁茂状態となるため、下層領域ＬＬや中層領域ＭＬにおける被覆率Ｂｒは次第に変化し難くなる。更に、この状態で栽培植物の下側寄りの枝葉の摘葉が行われる場合もあり、下層領域ＬＬや中層領域ＭＬにおける被覆率Ｂｒに基づく生育指標Ｇｉの高精度な算出は難しくなる。一方、上層領域ＵＬや最上層領域ＭＵＬにおける被覆率Ｂｒは、下層領域ＬＬや中層領域ＭＬにおける被覆率Ｂｒと比較して、植物の生長に伴って変化し易い。このため、栽培植物の生長段階が進むと、上層領域ＵＬや最上層領域ＭＵＬにおける被覆率Ｂｒは、生育指標Ｇｉの算出に有用に用いられる。

〔生育段階毎の診断〕
図２２のタイムチャートに、生育段階に応じた算出項目の詳細が示されている。栽培植物の定植後、栽培植物に、第一果房Ｆｌ１，第二果房Ｆｌ２，第三果房Ｆｌ３，第四果房Ｆｌ４の順に果房Ｆｌが着花する。図２２に示される第一段階は、果房Ｆｌが順番に着花する期間の生長段階であり、栽培植物が、茎を伸ばしたり、新たな枝葉を広げたり、根を広げたりする栄養生長の段階である。第四果房Ｆｌ４の着花後に、茎の上端が摘心され、栽培植物の生長は第二段階に移行する。第二段階は果房Ｆｌが生長する生殖生長が活発になる段階であり、栽培植物の摘葉やつる下ろしが行われる。本実施形態では、管理者がつる下ろしや摘葉を行う際に管理報知部１１を操作する。このため、例えば、つる下ろしや摘葉の情報が管理報知部１１から管理コンピュータ２に最初に送信されたタイミングで、第一段階から第二段階への移行の判定が行われるように、生育診断部２３が構成されていても良い。

被覆率Ｂｒ及び傾斜被覆率Ｃｒの算出は、第一段階及び第二段階において継続的に行われる。被覆率Ｂｒ及び傾斜被覆率Ｃｒは、広域撮像領域Ｐ１における多数の栽培植物から大まかに算出される。第一段階において生育診断部２３は、被覆率Ｂｒ及び傾斜被覆率Ｃｒに基づいて栽培植物の集合体における葉面積の指標を算出し、算出した葉面積の指標を生育指標Ｇｉの算出に用いる。そして生育診断部２３は、生育指標Ｇｉに基づいて主に施肥制御部１７における窒素量の調整度合いを算出する。また、第二段階において生育診断部２３は、被覆率Ｂｒ及び傾斜被覆率Ｃｒに基づいて、主に栽培植物の摘葉度合いを診断する。

定点カメラＣａ（１），Ｃａ（２）によって撮像された広域撮像領域Ｐ１における多数の栽培植物は、第二段階において繁茂状態となっている。このため、多数の栽培植物の生育指標Ｇｉを算出するために、第二段階では、傾斜被覆領域の採取領域、即ち、傾斜被覆率Ｃｒの算出領域は、繁茂状態の領域のうちの上部の領域に変更される構成であっても良い。つまり、第二段階では繁茂状態の領域のうちの下部や中部は、多数の枝葉が重なり合う状態となる場合が多く、更に摘葉も行われる。このため、第二段階における繁茂状態の領域のうちの下部や中部は、栽培植物の生育指標Ｇｉの高精度な算出が難しい領域となる。そこで、傾斜被覆率Ｃｒの算出領域を、繁茂状態の領域のうちの上部の領域に変更することによって、多数の栽培植物の生育指標Ｇｉを精度良く算出可能となる。この構成は、誘引紐５４のつる下ろしが行われた後に、特に有用である。

栽培植物の草丈の算出は、第一段階及び第二段階において継続的に行われる。栽培植物の草丈は、群落撮像領域Ｐ２及び群落撮像領域Ｐ３における対象群落から大まかに算出される。第一段階では、対象群落における茎の長さの変化が算出される。その上で生育診断部２３は、算出された草丈を生育指標Ｇｉの算出に用い、更に生育指標Ｇｉに基づいて、主に施肥制御部１７における窒素量の調整度合いや、灌水制御部１４における灌水量の調整度合いを算出する。第二段階では、対象群落におけるつる下ろし後の見かけの草丈が算出される。

果房間の距離の算出は、第二果房Ｆｌ２の開花後から第二段階に移行する前まで間だけ行われる。第三果房Ｆｌ３の開花前の段階で、第一果房Ｆｌ１及び第二果房Ｆｌ２の果房間距離Ｈ１が算出される。第四果房Ｆｌ４の開花前の段階で、果房間距離Ｈ１に加えて、第二果房Ｆｌ２及び第三果房Ｆｌ３の果房間距離Ｈ２が算出される。第四果房Ｆｌ４の開花後の段階で、果房間距離Ｈ１及び果房間距離Ｈ２に加えて、第三果房Ｆｌ３及び第四果房Ｆｌ４の果房間距離Ｈ３が算出される。

果房間距離Ｈ１，Ｈ２，Ｈ３の平均値Ｈ１ａ，Ｈ２ａ，Ｈ３ａが生育指標Ｇｉの算出に用いられる。果房間の距離が長過ぎると、生育指標Ｇｉに、過度な栄養生長の状態が示される。また、果房間の距離が短過ぎると、生育指標Ｇｉに、過度な生殖生長の状態が示される。その上で生育診断部２３は、生育指標Ｇｉに基づいて、施肥制御部１７における窒素量の調整度合いや、灌水制御部１４における灌水量の調整度合いを算出する。なお、果房間の距離は、天候や季節によって変化するため、生育指標Ｇｉの算出に、天候や季節が考慮される構成であっても良い。

葉面積指数ＬＡＩの算出は、第二果房Ｆｌ２の開花後から行われる。第三果房Ｆｌ３の開花前の段階で、下層領域ＬＬの葉面積指数ＬＡＩ（１）が算出される。第四果房Ｆｌ４の開花前の段階で、下層領域ＬＬの葉面積指数ＬＡＩ（１）に加えて、中層領域ＭＬの葉面積指数ＬＡＩ（２）が算出される。第四果房Ｆｌ４の開花後の段階で、下層領域ＬＬの葉面積指数ＬＡＩ（１）及び中層領域ＭＬの葉面積指数ＬＡＩ（２）に加えて、上層領域ＵＬの葉面積指数ＬＡＩ（３）が算出される。また、第四果房Ｆｌ４の開花後の段階で、第四果房Ｆｌ４と栽培植物の上端とに亘る最上層領域ＭＵＬの葉面積指数ＬＡＩ（４）も、更に算出される。第一段階において栽培植物の生長が進行すると、生育診断部２３は、栽培植物の上端側寄りの領域における葉面積指数ＬＡＩに基づいて栽培植物の繁茂状態を診断する。その上で生育診断部２３は、診断した繁茂状態に基づいて、施肥制御部１７における窒素量の調整度合いや、灌水制御部１４における灌水量の調整度合いを算出する。

上述したように、下層領域ＬＬと、中層領域ＭＬと、上層領域ＵＬと、最上層領域ＭＵＬと、の設定は、高さ位置が異なる複数の基準水平ラインＨＬに基づいて行われる。基準水平ラインＨＬの高さ位置は蓄光クリップ７の高さ位置の変化に対応して変化する。このことから、第一段階では、下層領域ＬＬと、中層領域ＭＬと、上層領域ＵＬと、最上層領域ＭＵＬと、の領域は蓄光クリップ７の高さ位置の変化に対応して変化する。栽培植物の生長段階が第一段階から第二段階に切換ると、下層領域ＬＬと、中層領域ＭＬと、上層領域ＵＬと、最上層領域ＭＵＬと、の領域は、第二段階に切換る直前の領域を保持するように構成されている。即ち、第二段階では、下層領域ＬＬと、中層領域ＭＬと、上層領域ＵＬと、最上層領域ＭＵＬと、の領域は固定される。第二段階において生育診断部２３は、主に下層領域ＬＬと、中層領域ＭＬと、の葉面積指数ＬＡＩに基づいて栽培植物の摘葉度合いを診断する。また、第二段階において生育診断部２３は、主に上層領域ＵＬと、最上層領域ＭＵＬと、の葉面積指数ＬＡＩに基づいて栽培植物の生育指標Ｇｉを算出する。つまり、第二段階において生育診断部２３は、上層領域ＵＬと最上層領域ＭＵＬとを重点的に採取して葉面積指数ＬＡＩを算出する。つまり、葉面積指数ＬＡＩに基づいて栽培植物の繁茂状態や摘葉状態等を診断することによって、生育診断部２３における収量予測のシミュレーションが精度良く可能となる。

〔水ストレス算定部の構成〕
以下、水ストレス算定部２２に関して説明する。図７及び図２３に示されるように、水ストレス算定部２２に、定点カメラＣａによって撮像された撮像データＶと、環境検出部１０で検出された環境状態データＥと、が入力される。撮像データＶから、平面撮像データＶ１と畝水平撮像データＶ２との二種類のデータが抽出される。平面撮像データＶ１は、定点カメラＣａ（３）又は定点カメラＣａ（６）によって撮像された撮像データＶであり、畝水平撮像データＶ２は、定点カメラＣａ（４）、定点カメラＣａ（５）、定点カメラＣａ（７）、又は定点カメラＣａ（８）によって撮像され、複数の畝Ａに亘る撮像データＶである。そして、平面撮像データＶ１と畝水平撮像データＶ２とが水ストレス算定部２２に入力される。平面撮像データＶ１に、群落撮像領域Ｐ２又は群落撮像領域Ｐ３における平面視の栽培植物が映し出される。また、畝水平撮像データＶ２に、図２８乃至図３１に示されるような栽培植物の集合が映し出される。なお、平面撮像データＶ１及び畝水平撮像データＶ２は、定点カメラＣａによって撮像された静止画像であるが、動画であっても良い。また、畝水平撮像データＶ２に映し出される映像は、畝Ａ（１）〜Ａ（８）における栽培植物が水平視点で撮像されるものでなくても良く、栽培植物の上端を多少見下ろす視点や多少見上げる視点で、これらの栽培植物が撮像されるものであっても良い。

本発明において、平面撮像データＶ１を撮像する定点カメラＣａ（３），Ｃａ（６）が第一撮像手段として構成され、畝水平撮像データＶ２を撮像する定点カメラＣａ（４），Ｃａ（５），Ｃａ（７），Ｃａ（８）が第二撮像手段として構成されている。

平面撮像データＶ１及び畝水平撮像データＶ２に基づいて複数の項目で画像解析が行われ、解析結果によって数値データが算出される。複数の平面撮像データＶ１によって一つの時系列データＶＴ１が構成され、複数の畝水平撮像データＶ２によって一つの時系列データＶＴ２が構成される。時系列データＶＴ１及び時系列データＶＴ２は、記憶部２４に記憶される構成であって良い。本実施形態では、複数の平面撮像データＶ１によって構成される時系列データＶＴ１に基づいて、葉面積と、枝葉の広がりと、枝葉の形状から検出可能な高周波成分と、が画像解析され、栽培植物の萎れ度合いを示す数値データが算出される。また、畝水平撮像データＶ２から構成される時系列データＶＴ２に基づいて、枝葉の位置と、枝葉の形状と、茎や枝の曲率と、栽培植物の草丈と、果房の高さ位置と、が画像解析され、栽培植物の萎れ度合いを示す数値データが算出される。なお、夫々の解析項目において算出された数値データに、重み係数αが夫々割り当てられている。即ち、夫々の数値データは、夫々の重み係数αで乗算されて水ストレス算定部２２の指標化処理に用いられる。夫々の重み係数αは、解析項目の重要度に対応して夫々異なる値を有する。夫々の重み係数αの値は適宜変更可能である。

栽培植物に対して灌水されない状態が続くと、栽培植物は水ストレスを受ける状態に曝されて次第に萎れる。定点カメラＣａは、例えば１０分程度の間隔で栽培植物を撮像する。このため、栽培植物が萎れる様子、即ち、栽培植物の視覚的特徴の変化が、経時的に撮像され、水ストレス算定部２２に平面撮像データＶ１及び畝水平撮像データＶ２が経時的に出力される。そして、水ストレス算定部２２に出力された平面撮像データＶ１及び畝水平撮像データＶ２は、複数の平面撮像データＶ１によって構成される時系列データＶＴ１と、複数の畝水平撮像データＶ２によって構成される時系列データＶＴ２と、に纏められる。

栽培植物が水ストレスを受ける状態は、日射量、気温、湿度等の環境分布情報によって大きく異なり、環境分布情報の違いによって栽培植物の萎れる速さも変化する。このため、日射量センサ１０Ａと、温度センサ１０Ｂと、湿度センサ１０Ｃと、二酸化炭素濃度センサ１０Ｄと、の夫々によって検出された環境状態データＥが、環境検出部１０を介して水ストレス算定部２２に経時的に出力される。環境状態データＥにおける日射量、温度、湿度、二酸化炭素濃度の夫々の項目に重み係数βが設けられ、夫々の項目の値に重み係数βが乗算されて水ストレス算定部２２の指標化処理に用いられる構成であっても良い。

更に、天候情報３によって得られる情報に基づいて、環境状態データＥにおける重み係数βが変化する構成であっても良い。例えば、早朝に天候予報が天候情報３から取得され、天候予報が晴天であれば、栽培植物が萎れる確率が高いと判断され、環境状態データＥにおける重み係数βの値が増加する構成であっても良い。また、天候予報が雨天であれば、栽培植物が萎れる確率が低いと判断され、環境状態データＥにおける重み係数βの値が減少する構成であっても良い。

水ストレス算定部２２は、平面撮像データＶ１及び畝水平撮像データＶ２の画像解析によって算出された数値データと、環境検出部１０に基づく環境状態データＥと、天候情報３によって得られる情報と、に基づいて水ストレス状態ＷＳを指標化する。図２４に、水ストレス状態ＷＳの指標がグラフ化されたものが示されている。水ストレス算定部２２によって指標化された水ストレス状態ＷＳのデータは広域通信網ＷＡＮを介して灌水制御部１４に送信される。そして、水ストレス状態ＷＳの指標が、予め設定された閾値Ｗを超えると、灌水制御部１４は、灌水装置１５に灌水指示信号Ｉｒを送信し、灌水装置１５による灌水作業が行われる。

また、灌水装置１５に灌水指示信号Ｉｒが送信されない構成であっても良い。例えば、灌水装置１５に対する灌水指示信号Ｉｒに代えて、灌水制御部１４は出力報知部１６を介して管理者に報知を行い、管理者が灌水装置１５を用いて灌水作業を行う構成であっても良い。更に、灌水装置１５に対する灌水指示信号Ｉｒと、出力報知部１６を介した報知と、の両方が灌水制御部１４によって行われる構成であっても良い。加えて、出力報知部１６による報知は、灌水に関する報知以外に、園芸施設１の側窓の開閉を管理者に促す報知や、園芸施設１の遮光カーテンの操作を管理者に促す報知も含まれて良い。

図２４において、灌水指示信号Ｉｒが出力されたタイミングが、灌水装置１５による灌水タイミングであり、灌水タイミングの直後における水ストレス状態ＷＳの指標は、略零値まで減少し、その後は時間の経過と共に水ストレス状態ＷＳの指標が上昇する。水ストレス状態ＷＳの指標の上昇は一様ではなく、天候や日射量、温度や湿度によって上昇の速さは大きく変化する。

〔葉面積に基づく水ストレス状態の指標化〕
図２５に示されるように、水ストレス算定部２２によって枝葉の葉面積Ｂ１が経時的に算出される。枝葉が萎れると、葉先の広がりが小さくなる。即ち、栽培植物に対して灌水されない状態が続くと、時系列データＶＴ１に映る平面視の枝葉の葉面積Ｂ１は、時間の経過と共に減少する。このことから、枝葉の葉面積Ｂ１の減少に伴って水ストレス状態ＷＳの指標が上昇する。

また、平面撮像データＶ１に基づいて被覆率Ｂｒが算出され、被覆率Ｂｒの減少に基づいて水ストレス状態ＷＳが指標化される構成であっても良い。上述した被覆率Ｂｒの算出では、栽培植物の枝葉が映される領域に基づいて計測領域Ｂが設定され、計測領域Ｂの面積Ｂｓが算出される構成となっている。しかし、水ストレス状態ＷＳの指標化において、計測領域Ｂの面積Ｂｓは、枝葉の映されている領域が次第に狭まる場合であっても、栽培植物が萎れ始める前の面積Ｂｓで固定されるのが望ましい。つまり、時系列データＶＴ１のうち、最初の平面撮像データＶ１に基づいて算出された面積Ｂｓのまま、葉面積Ｂ１だけ変化して被覆率Ｂｒが経時的に算出される構成が望ましい。

〔葉の広がりに基づく水ストレス状態の指標化〕
図２６に示されるように、水ストレス算定部２２によって枝葉の広がり状態が経時的に算出される。枝葉が萎れると、葉先の広がりが小さくなる。即ち、栽培植物に対して灌水されない状態が続くと、時系列データＶＴ１に映る平面視の枝葉の領域は、時間の経過と共に減少する。具体的には、平面撮像データＶ１に基づいて、図１０に示されているものと同様に、栽培植物の枝葉が映されている領域として四辺で囲まれた計測領域Ｂが設定され、計測領域Ｂの面積Ｂｓが算出される。図２６において、計測領域Ｂのうち、計測幅Ｂｘ２が、栽培植物が萎れ始める前の計測幅Ｂｘ１よりも小さくなっている。そして、面積Ｂｓの経時的な減少に基づいて水ストレス状態ＷＳが算出される。このことから、枝葉の広がりの減少に伴って水ストレス状態ＷＳの指標が上昇する。

〔高周波成分に基づく水ストレス状態の指標化〕
図２７に示されるように、平面撮像データＶ１に三次元座標を設定し、この三次元座標において枝葉が検出される領域を波形に見立ててフーリエ変換を行うことによって、高周波成分が検出される。平面撮像データＶ１の横方向にＸ軸を設定し、平面撮像データＶ１の縦方向にＹ軸を設定し、平面撮像データＶ１の奥行方向にＺ軸を設定する。Ｘ軸とＹ軸とＺ軸とは、互いに直交するため、Ｘ軸とＹ軸とＺ軸とによって三次元座標が構成される。

平面撮像データＶ１に映る枝葉は、ＲＧＢデータの値やＹＵＶデータの値に基づく色の濃淡を有する。そして、平面撮像データＶ１のうち、枝葉が検出される領域の濃淡に基づいて、Ｚ軸方向に振幅を有する波形を生成することによって、枝葉に基づく三次元波形が生成される。この三次元波形に基づくフーリエ変換処理によって、角周波数ωの分布を取得できる。また、三次元波形に限定されず、Ｘ−Ｚ軸又はＹ−Ｚ軸の二次元波形に基づくフーリエ変換処理によって、角周波数ωの分布の取得も可能である。

図２７に示されるように、時系列データＶＴ１に映る枝葉は、枝葉が萎れる前の枝葉と比較すると、大きな枝葉が重なり合う状態から、小さな枝葉が多数点在する状態に変化する。つまり、夫々の枝葉の大きさが小さくなる。時系列データＶＴ１に含まれる夫々の平面撮像データＶ１の枝葉が波形に変換され、夫々の波形に基づくフーリエ変換処理によって、夫々の平面撮像データＶ１に対応する角周波数ωの分布が、図２７に示されている。枝葉が萎れた状態の角周波数ωの分布は、枝葉が萎れる前の角周波数ωの分布よりも、高い角周波数成分が検出される。このことから、角周波数ωの分布に基づいて高周波成分が多く検出されると、水ストレス状態ＷＳの指標が上昇する。

〔枝葉の位置及び形状に基づく水ストレス状態の指標化〕
図２８乃至図３１に示されるように、畝水平撮像データＶ２に園芸施設１における栽培植物の集合体７０が映し出されている。畝水平撮像データＶ２に、園芸施設１の天井領域７１や通路領域７２も映し出されている。集合体７０と天井領域７１と通路領域７２との夫々の境界によって、集合体７０のエッジが検出される。集合体７０と通路領域７２との間のエッジから、枝葉の特徴を有する判定用枝葉７３が検出される。

時系列データＶＴ２に、判定用枝葉７３が形状の変化を伴いながら映し出される。図２８に示されるように、栽培植物に対して灌水されない状態が続くと、判定用枝葉７３の高さ位置は、時間の経過と共に下方向に移動し、かつ、判定用枝葉７３の形状は、時間の経過と共に縦長になる。このことから、水ストレス算定部２２は、判定用枝葉７３の形状の変化と、判定用枝葉７３の高さ位置の移動と、を水ストレス状態ＷＳの指標化に用いる。判定用枝葉７３の形状の変化は、判定用枝葉７３と通路領域７２との間のエッジから、縦方向のエッジ強度の変化を検出することによって算出される。縦方向のエッジ強度が高まると、水ストレス状態ＷＳの指標が上昇する。また、判定用枝葉７３の高さ位置の移動はオプティカルフロー処理によって算出される。なお、背景差分処理やフレーム間差分処理によって判定用枝葉７３の高さ位置の移動が算出される構成であっても良い。判定用枝葉７３が下方向に移動すると、水ストレス状態ＷＳの指標が上昇する。

〔茎や枝の曲率に基づく水ストレス状態の指標化〕
畝水平撮像データＶ２に映る栽培植物の集合体７０は、ＲＧＢデータの値やＹＵＶデータの値に基づく色の濃淡を有する。例えば図２９に示されるように、栽培植物の集合体７０における色の濃淡に基づいて、栽培植物の茎先７４が検出される。時系列データＶＴ２に、茎先７４が形状の変化を伴いながら映し出される。栽培植物に対して灌水されない状態が続くと、茎先７４が次第に下方向に垂れ下がる。このことから、水ストレス算定部２２は、茎先７４の垂れ下がり度合いを水ストレス状態ＷＳの指標化に用いる。

本実施形態では、茎先７４の線形形状がグラフにプロットされ、茎先７４の線形形状の経時的な変化がグラフに重ね書きされる。そして、グラフに示された線形形状の曲率が算出され、曲率が大きくなると水ストレス状態ＷＳの指標は上昇する。なお、畝水平撮像データＶ２に茎先７４が映らない場合、茎先７４の垂れ下がり度合いは水ストレス状態ＷＳの指標化に用いられない。また、茎先７４以外にも、例えば定点カメラＣａ（４），Ｃａ（５），Ｃａ（７），Ｃａ（８）の近傍で枝部分が撮像されれば、当該枝部分の垂れ下がり度合いに基づく水ストレス状態ＷＳの指標化が行われる構成であっても良い。

〔栽培植物の草丈に基づく水ストレス状態の指標化〕
図３０に示されるように、集合体７０と天井領域７１との間のエッジから、集合体７０の稜線７０ａが検出される。栽培植物に対して灌水されない状態が続くと、茎先７４の垂れ下がり等によって、栽培植物の草丈が次第に低くなり、稜線７０ａの高さ位置も次第に低くなる。このため、水ストレス算定部２２は、稜線７０ａの高さ位置の変化を水ストレス状態ＷＳの指標化に用いる。稜線７０ａの高さ位置の低下に伴って、水ストレス状態ＷＳの指標は上昇する。稜線７０ａの高さ位置の移動はオプティカルフロー処理によって算出される。なお、背景差分処理やフレーム間差分処理によって稜線７０ａの高さ位置の移動が算出される構成であっても良い。

〔果房の高さ位置に基づく水ストレス状態の指標化〕
例えば図３１に示されるように、栽培植物の集合体７０における色の濃淡に基づいて、栽培植物の果房Ｆｌが検出される。栽培植物に対して灌水されない状態が続くと、茎と果房Ｆｌとに亘る枝部分の垂れ下がり等によって、果房Ｆｌの高さ位置が次第に低くなる。このため、水ストレス算定部２２は、果房Ｆｌの高さ位置の変化を水ストレス状態ＷＳの指標化に用いる。果房Ｆｌの高さ位置の低下に伴って、水ストレス状態ＷＳの指標は上昇する。なお、畝水平撮像データＶ２に果房Ｆｌが映らない場合、果房Ｆｌの高さ位置の変化は水ストレス状態ＷＳの指標化に用いられない。また、果房Ｆｌ以外にも、例えば蓄光クリップ７が果房Ｆｌの枝先に取り付けられ、蓄光クリップ７の高さ位置の変化に基づく水ストレス状態ＷＳの指標化が行われる構成であっても良い。

〔別実施形態〕
本発明は、上述の実施形態に例示された構成に限定されるものではなく、以下、本発明の代表的な別実施形態を例示する。

〔１〕上述した実施形態において、第二撮像手段は、定点カメラＣａ（４），Ｃａ（５），Ｃａ（７），Ｃａ（８）によって構成されているが、第二撮像手段は、定点カメラＣａ（４），Ｃａ（５），Ｃａ（７），Ｃａ（８）に限定されない。例えば、第二撮像手段は、定点カメラＣａ（１），Ｃａ（２）によって構成されていても良い。この場合、例えば定点カメラＣａ（１）によって図３に示されるような広域撮像領域Ｐ１が撮像された畝水平撮像データＶ２に基づいて水ストレス状態の指標化が行われる構成であっても良い。また、図３２に示されるように、定点カメラＣａ（１）によって撮像される畝水平撮像データＶ２は、群落撮像領域Ｐ１１〜Ｐ１８を撮像した撮像データであっても良い。この場合、畝Ａ（６）の二箇所に位置する群落撮像領域Ｐ１１，Ｐ１２と、畝Ａ（７）の二箇所に位置する群落撮像領域Ｐ１３，Ｐ１４と、を定点カメラＣａ（１）が、撮像アングルを変えながら撮像する構成であっても良い。同様に、畝Ａ（２）の二箇所に位置する群落撮像領域Ｐ１５，Ｐ１６と、畝Ａ（２）の二箇所に位置する群落撮像領域Ｐ１７，Ｐ１８と、を定点カメラＣａ（２）が、撮像アングルを変えながら撮像する構成であっても良い。そして、群落撮像領域Ｐ１１〜Ｐ１８を撮像した畝水平撮像データＶ２を用いて、枝葉の位置及び形状や、茎や枝の曲率や、栽培植物の草丈や、果房の高さ位置等に基づく水ストレス状態の指標化が行われる構成であっても良い。

〔２〕上述した撮像手段として定点カメラＣａが例示されているが、撮像手段は定点カメラＣａに限定されない。例えば、撮像手段は、カメラが備えられると共に遠隔操作可能な無人マルチコプターであっても良い。特に、畝水平撮像データＶ２が無人マルチコプターによって撮像される構成であっても良い。

〔３〕上述した実施形態において、園芸施設１と管理コンピュータ２とが広域通信網ＷＡＮを介して接続される構成となっているが、上述した実施形態に限定されない。管理コンピュータ２は園芸施設１に備えられ、園芸施設１における定点カメラＣａ等の機器が、管理コンピュータ２と施設内のネットワークで接続される構成であっても良い。施設内のネットワークは、有線接続であっても良いし、無線接続であっても良い。

〔４〕上述した実施形態における環境状態、即ち、環境検出部１０に基づく環境状態データとして、日射量、温度、湿度、二酸化炭素濃度が例示されているが、これらに限定されない。例えば、紫外線量や酸素濃度等も、環境状態データに含まれていても良い。また、天候情報３は、水ストレス算定部２２に入力されているが、環境検出部１０に入力される構成であっても良い。

〔５〕上述した実施形態において、栽培植物としてトマトが例示されているが、トマトに限定されず、イチゴ、メロン、キュウリ、ナス、ウリ、ゴーヤ、パプリカ、ピーマン等であっても良い。また、園芸施設１の内部の室内栽培植物に限定されず、屋外の栽培植物であっても良い。更に、畝Ａは、無孔性親水性フィルムでなくても良く、作土であっても良い。

本発明は、撮像手段が備えられている水ストレス測定装置と、水ストレス測定装置を利用した灌水システムと、に適用可能である。また、本発明に係る水ストレス測定装置の技術的特徴は、水ストレス測定プログラムや水ストレス測定方法にも適用可能である。

１０ ：環境検出部
１５ ：灌水手段
１６ ：報知手段
１７ ：灌水制御部
２２ ：水ストレス算定部
Ｃａ ：撮像手段
ＷＳ ：水ストレス状態
Ｉｒ ：指示信号

Claims (10)

1. 栽培植物の集合体を撮像する一つ又は複数の撮像手段と、
   前記撮像手段によって取得された撮像画像に表示された前記栽培植物における一つ又は複数の特徴に基づいて、前記栽培植物の水ストレス状態を指標化する水ストレス算定部と、
   が備えられている水ストレス測定装置。
2. 前記栽培植物における複数の特徴に、葉の集合体の面積と、葉の集合体の幅と、夫々の葉の大きさと、葉の位置と、葉の垂れ下がり形状と、茎のしなり形状と、前記栽培植物の草丈と、花の高さ位置と、のうち少なくとも一つが含まれる請求項１に記載の水ストレス測定装置。
3. 前記撮像手段に、前記栽培植物の集合体を上方から平面視状態で撮像する第一撮像手段と、前記栽培植物の集合体を上方から斜視状態で撮像する第二撮像手段と、が設けられている請求項１又は２に記載の水ストレス測定装置。
4. 前記栽培植物の集合体の環境を測定可能な環境検出部が更に備えられ、
   前記水ストレス算定部は、前記栽培植物における複数の特徴に加えて、前記環境検出部によって計測された環境状態に基づいて、前記栽培植物の水ストレス状態を指標化する請求項１から３の何れか一項に記載の水ストレス測定装置。
5. 前記環境状態に、天候と、日射量と、温度と、湿度と、二酸化炭素濃度と、のうち少なくとも一つが含まれる請求項４に記載の水ストレス測定装置。
6. 請求項１から５の何れか一項に記載の水ストレス測定装置と、
   前記栽培植物に対する灌水を行う灌水手段と、
   前記指標化された前記栽培植物の水ストレス状態に基づいて灌水の指示信号を出力する灌水制御部と、
   が備えられている灌水システム。
7. 前記指示信号に基づいて前記栽培植物の管理者に報知する報知手段が更に備えられている請求項６に記載の灌水システム。
8. 前記灌水手段は、前記指示信号が出力されると前記栽培植物に灌水を行う請求項６又は７に記載の灌水システム。
9. 栽培植物の集合体を撮像する複数の撮像ステップと、
   前記撮像ステップによって取得された撮像画像に表示された前記栽培植物における複数の特徴に基づいて、前記栽培植物の水ストレス状態を指標化する水ストレス算定ステップと、
   を有する水ストレス測定方法。
10. 栽培植物の集合体を撮像する複数の撮像機能と、
    前記撮像機能によって取得された撮像画像に表示された前記栽培植物における複数の特徴に基づいて、前記栽培植物の水ストレス状態を指標化する水ストレス算定機能と、
    をコンピュータに実現させるための水ストレス測定プログラム。

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