JP2020016666A

JP2020016666A - 植物情報取得システム、植物情報取得装置、植物情報取得方法、作物管理システムおよび作物管理方法

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Publication number: JP2020016666A
Application number: JP2019190703A
Authority: JP
Inventors: 裕之芳村; Hiroyuki Yoshimura; 寛了寺澤; Hiroaki Terasawa; 雅志吉村; Masashi Yoshimura
Original assignee: Maxell Holdings Ltd
Current assignee: Maxell Ltd
Priority date: 2019-10-18
Filing date: 2019-10-18
Publication date: 2020-01-30
Anticipated expiration: 2036-01-12
Also published as: JP6774544B2

Abstract

【課題】植物を撮像した画像データから植物の表面の色に基づく当該植物の情報を取得するようにしたことにより葉緑素計や分光分析装置に比べて低コストで植物の情報を取得可能となる。稲等の作物の生産において、作物を撮影した画像データから算出される換算葉色値等の観察されるデータに基づいて、肥料の量の決定等の施肥管理やその他の農作業を含む肥培管理を、ユーザ端末としてのスマートフォン等を介して支援する。そのための植物情報取得システム、植物情報取得装置、植物情報取得方法、作物管理システムおよび作物管理方法を提供する。
【解決手段】スマホ１にカメラ３０が接続されている。稲の葉をカメラ３０で撮影することにより得られた画像データから換算葉色値を得ることができる。この換算葉色値を管理サーバ１０に送信することにより、例えば、換算葉色値が基準より小さい場合に必要な施肥量の情報が施肥管理のための管理情報として得られる。
【選択図】図９

Description

本発明は、植物の表面の色から植物の情報を取得し、有用植物の栽培による作物等の生産物の生産に係わる各種農作業等を管理するともに支援するための植物情報取得システム、植物情報取得装置、植物情報取得方法、作物管理システムおよび作物管理方法に関する。

農業、特に稲の栽培においては、水稲の施肥管理の指標となる葉色濃度の色見本である葉色カラースケールが用いられる場合がある。葉色カラースケールは、最も淡い１から最も濃い７まで葉色が段階的に示されており、各値の中間値まで読むと葉色を１３段階で測定することができるもので、簡易に葉色を判断できる。ただし、測定にあたっては太陽を背にするなどの注意が必要であり、測定する時間帯によっては葉色の判断が難しくなる。また、稲等の作物において、作物の窒素含有量が高くなると、緑色が濃くなる（葉緑素含有量が高くなる）ことが知られており、例えば、所定の地域で所定の時期の所定の品種の稲の葉の緑色が所定の濃さより薄い場合に、窒素系の肥料を施すことが好ましいなどの施肥の時期や量等の判断材料とすることができる。

この稲の葉の色から例えば肥料を施すタイミング等が記載された資料にしたがって、施肥管理を行うことになる。この資料は、気候や土壌の環境等が有る程度似通っている地域毎に作成される必要があり、例えば、月日等の日付（時期）と、そのときの主に葉色カラースケール上の色から施肥管理等を行うことができるようになっている。上述のように葉色カラースケールによる例えば施肥管理で使用される資料は、県や市町村単位等の比較的狭い範囲毎に作成される必要があり、例えば、農業に関係する公的機関（県の農業試験場等）やその他の組織（農業協同組合や農業法人等）によって作成される。

また、葉色の数値化には、上述の葉色カラースケールの他に、葉緑素計が用いられる。
この葉緑素計は、クロロフィル（葉緑素）の光学特性に基づいて、葉緑素の含有量を求める。葉緑素は、可視光の６００〜７００ｎｍの赤の範囲に吸収のピークを有するとともに、７００ｎｍより長波長側となる赤外光をほとんど吸収しないことが知られている。そこで、赤の領域の光を出力するＬＥＤと、赤外光を出力するＬＥＤを用い、これら赤の領域の透過光による光学濃度と、赤外光の透過光による光学濃度の差に基づいて、測定された葉に含まれる葉緑素の量を算出するようになっている。

この葉緑素計の測定結果も、上述の葉色カラースケールによる測定結果と同様に、例えば、窒素肥料の施肥量が適切か否かの判断等に使用することができ、測定結果を施肥管理の指標として用いることができる。なお、葉緑素計では、葉緑素の含有量の指標となるＳＰＡＤ（Ｓｏｉｌ＆ＰｌａｎｔＡｎａｌｙｚｅｒＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ）値を出力するようになっているとともに、ＳＰＡＤ値と葉色カラースケールの測定結果としてのカラースケール値とが関連付けられており、相互に変換可能となっている。これにより、ＳＰＡＤ値でもカラースケール値でも、同じ稲の栽培に関する上述の資料を用いて施肥管理が可能である。以下の説明において、葉緑素計によるＳＰＡＤ値および葉色カラースケールによるカラースケール値を葉色値と称する。すなわち、以下の説明において、葉色値には、ＳＰＡＤ値およびカラースケール値が含まれる。

上述の葉緑素計は、葉緑素の含有量の測定を目的とするとともに、葉緑素の含有量に基づいて、作物の窒素量を計測することを目的としているが、作物の光学的測定により窒素を測定する分光分析装置も提案されている（例えば、特許文献１参照）。この場合には、直接窒素含有量を測定可能であり、施肥管理に用いることができる。

特開平８−３２７５３８号公報

ところで、葉色カラースケールは、比較的安価という利点があるが、上述のように測定時刻、天候、測定者等による測定結果にばらつきがあることが問題となる。また、葉緑素計や分光分析装置は、どうしてもコストに見合った価格設定となり、小規模農家が購入をためらう可能性がある。なお、植物の生育状態を比較的広い範囲で測定する方法としては、人工衛星を用いたリモートセンシングが知られているが、１回の測定に高額の費用がかかる。

また、これら各種装置による測定結果を利用するためには、上述のように利用される地域に対応して測定結果に基づいた施肥の管理を記載した資料が必要となる。葉色カラースケールの場合には、測定結果は測定者が決定するものであり、そのままでは、デジタルデータではなく、例えば、測定結果に対応する施肥管理を資料から求めるのは致し方ないが、例えば、葉緑素計や分光分析装置では、測定結果をデジタルデータとして扱っている可能性が高いが、基本的に測定結果を出力するだけであり、測定結果から施肥管理についてのデータを直接得ることはできない。

上述の葉色値による施肥管理等を行うためには、稲を育てる農業従事者が上述のカラースケールや葉緑素計を用いて例えば葉の色の濃淡等を数値化した葉色値を求め、当該葉色値を用いて、例えば、各地方の自治体や農協等が提供する地域に即した施肥管理方法の冊子等の資料から具体的な施肥量の算出等を行う必要がある。

稲の施肥管理には、例えば、葉色値の他にも、実際に施す肥料の量を決定するために、圃場（田圃）の面積、単位面積当たりの稲の株数などの稲の量、稲穂の高さ等の生育度合（生育遅れや育ち過ぎ等）情報が必要になるとともに、上述のように自治体や農協等が提供する施肥管理の資料が必要となる。また、施肥管理の資料に基づいて実際に肥料の量を決定する知識や能力が農業従事者に求められる。

このような施肥管理により、米の生産量の増加や安定化や品質の向上を図ることが可能であるが、農業従事者には、葉色値の測定が必要となるだけではなく、上述のように葉色値の利用に関する知識と能力が必要となり、例えば、経験が浅く施肥等の知識が十分でない農業従事者には上述の葉色値に基づく施肥管理等が難しい場合がある。一方、熟練するとともに施肥管理や肥培管理の知識の豊富な農業従事者はその経験と知識から施肥管理や肥培管理を行うことができ、上述のような葉色の測定、測定結果と配布された資料からの施肥の検討等の作業が煩わしいと思う可能性がある。

また、作物の生育は、天候に大きく左右されるので、上述の各種資料が複数年の平均的な天候に基づいて作成されている場合に、平均的な天候に対して実際の天候が大きくずれた場合に、施肥管理や肥培管理の内容を変更する必要が生じ、施肥管理や肥培管理のための上述の資料の内容に変更が生じた場合に、これら資料に基づいて農作業を行っている農作業従事者に資料の内容の変更を伝達する必要がある。

本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、植物を撮像した画像データから植物の表面の色に基づく当該植物の情報を取得するようにしたことにより葉緑素計や分光分析装置に比べて低コストで植物の情報を取得可能とし、稲等の作物の生産において、作物を撮影した画像データから算出される換算葉色値等の観察されるデータに基づいて、肥料の量の決定等の施肥管理やその他の農作業を含む肥培管理を、ユーザ端末としてのスマートフォン等を介して支援してくれる植物情報取得システム、植物情報取得装置、植物情報取得方法、作物管理システムおよび作物管理方法を提供することを目的とする。

前記課題を解決するために、本発明の植物情報取得システムは、撮像素子と、
前記撮像素子に被写体としての植物の像を結ばせるレンズを有する光学系と、
前記撮像素子を用いた撮像の際に前記植物を照らす照明用の光源と、
前記撮像素子を用いた撮像の際に外光を遮断する遮光デバイスとを備え、
前記植物を撮像した前記撮像素子から出力される画像信号から得られる前記植物の色の色情報と、前記植物中の葉緑素の量を示す情報との相関関係から前記植物の葉緑素の量を示す情報を出力することを特徴とする。

また、本発明の植物情報取得システムは、撮像素子と、
前記撮像素子に被写体としての植物の像を結ばせるレンズを有する光学系と、
前記撮像素子を用いた撮像の際に前記植物を照らす照明用の光源と、
前記撮像素子を用いた撮像の際に外光を遮断する遮光デバイスと、
前記撮像素子から出力される画像信号に基づいて、前記植物の色を示す色情報を取得する画像処理デバイスと、
前記色情報と、当該色情報に対して相関性がある前記植物に関する植物情報との相関関係に基づいて前記色情報から前記植物情報を取得する植物情報取得デバイスを備えることを特徴とする。

また、本発明の植物情報取得方法は、撮像素子と、
前記撮像素子に被写体としての植物の像を結ばせるレンズを有する光学系と、
前記撮像素子を用いた撮像の際に前記植物を照らす照明用の光源と、
前記撮像素子を用いた撮像の際に外光を遮断する遮光デバイスと、
前記撮像素子から出力される画像信号に基づいて、前記植物の色を示す色情報を取得する画像処理デバイスとを備える植物情報取得装置を用いた植物情報取得方法であって、
前記色情報と、当該色情報に対して相関性がある前記植物に関する植物情報との相関関係に基づいて前記色情報から前記植物情報を取得することを特徴とする。

これらのような構成によれば、例えば、植物における葉緑素の含有量や、窒素の含有量といった植物情報を、撮像素子とレンズを備える光学系と照明用光源とを備える所謂カメラで植物を撮影することで得ることができる。すなわち、比色分析計等の高価な測定装置を用いなくても、安価に作成可能なカメラで葉緑素濃度等の植物情報を得ることができる。

また、遮光デバイスにより外光を遮断した状態で、照明用の光源の光で植物を撮像するので、外光の影響を受けることがなく、安定した光量や光の向きで撮像が可能になるので、屋外の田圃等での測定において、太陽の位置等によって、測定結果が変わってしまうのを防止できる。なお、植物情報は、例えば、葉緑素や窒素や糖分やポリフェノール等の植物に含まれる成分（化合物、分子）の含有量や、植物の生育度や、植物の果実の成熟度や、病気を発症しているか否かなどの情報が含まれてもよい。

本発明の前記植物情報取得システムおよび植物情報取得方法において、前記植物情報は、前記植物に含有される所定の成分の含有量の指標となる数値であり、前記植物の色を示す前記色情報は、前記撮像素子で撮像された画像データの各画素の色空間を構成する複数種類の変数の値のうちの１種類以上の前記変数の値で表され、かつ、前記画像データの所定範囲内の複数画素にそれぞれ対応する当該変数の値を代表する代表値であることが好ましい。

このような構成によれば、色情報は、色空間を構成する変数、例えば、ＲＧＢ色空間のＲ、Ｇ、Ｂの各変数や、ＨＳＶ色空間のＨ、Ｓ、Ｖの各変数やこれらにＧｒａｙ（灰色、輝度）の変数を加えた色空間の変数の少なくとも１種類の値で表されるものであり、かつ、撮像素子で撮像された画像データの所定範囲内の複数画素の前記変数の代表値（例えば、平均値）である。また、植物情報を植物に含有される成分の含有量の値としている。したがって、色情報の値と、植物情報の値との間に相関関係があれば、色情報の値から植物情報の値を、相関式を用いて算出したり、相関関係に基づいて、色情報の値と、植物情報の値とを対応付けたデータテーブルを用いて色情報の値から植物情報の値を求めたりすることができる。なお、上述のように植物の生育度や果実の成熟度や発病の有無を色情報としての色空間の変数のうちの１つ以上の変数の上述の代表値から求めるようにするものとしてもよい。

本発明の前記植物情報取得システムにおいて、前記植物に含有される所定の前記成分の前記含有量の前記指標となる前記数値を従属変数とし、前記植物の前記色を示す前記色情報としての前記色空間を構成する前記変数の前記代表値を独立変数として回帰分析または重回帰分析を行うことにより、前記独立変数から前記従属変数を算出するための相関式を求めておき、
前記植物情報取得デバイスは、前記相関式を用いて、前記撮像素子から出力される前記画像信号に基づく前記色情報としての前記代表値から、前記植物に含有される所定の前記成分の前記含有量の前記指標となる前記数値を算出することが好ましい。

また、本発明の植物情報取得方法において、前記植物に含有される所定の前記成分の前記含有量の前記指標となる前記数値を従属変数とし、前記植物の前記色を示す前記色情報としての前記色空間を構成する前記変数の前記代表値を独立変数として回帰分析または重回帰分析を行うことにより、前記独立変数から前記従属変数を算出するための相関式を求めておき、
前記相関式を用いて、前記撮像素子から出力される前記画像信号に基づく前記色情報としての前記代表値から、前記植物に含有される所定の前記成分の前記含有量の前記指標となる前記数値を算出することが好ましい。

これらの構成によれば、植物情報となる値を従属変数（目的変数）とし、色情報となる値を独立変数（説明変数）として、回帰分析または重回帰分析により相関式を求め、当該相関式により色情報となる値から植物情報となる値を算出することができる。したがって、色情報の値との間に相関関係が認められる植物情報の値があれば、色情報から植物に含有される成分の含有量を示す指標となる値を求めることができる。なお、含有量の指標となる値は、そのまま含有量を示すものであってもよい。

また、本発明の前記構成において、前記植物情報が所定の前記成分としての葉緑素の前記含有量の前記指標となる葉色値であり、前記色空間が前記変数の種類としてＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）およびＧｒａｙ（灰色）を有するか、またはＨ（色相）、Ｓ（彩度）、Ｖ（明度）およびＧｒａｙ（灰色）を有することが好ましい。

このような構成によれば、従来の葉色値（例えば、ＳＰＡＤ値の換算値）の測定に用いられる専用の比色分析装置を搭載した葉緑素計に比較して、低コストでＳＰＡＤ値と互換性ある葉色値の測定が可能となる。これにより葉色値（ＳＰＡＤ値の換算値）を用いた稲の施肥管理を比較的少ない負担で行うことが可能になり、小規模農家における葉色値を用いた稲の施肥管理の導入を推進することが可能になる。

また、葉色カラースケールのように測定に際して外光の影響を受けることがなく、測定時期や測定時刻、測定場所、測定者等による測定データのばらつきを抑制することができ、葉色カラースケールより精度の高い施肥管理等の運用が可能になる。

また、本発明の植物情報取得システムの前記構成において、前記撮像素子、前記光学系、前記光源、前記遮光デバイスおよび前記画像処理デバイスを備える植物情報取得装置と、前記植物情報取得デバイスを備える携帯端末とを備え、
前記植物情報取得装置は、前記色情報を送信可能に前記携帯端末に接続されていることが好ましい。

また、本発明の植物情報取得システムの前記構成において、前記植物情報に対応して、前記植物の栽培に関する情報が記憶されたデータベースを有するサーバを備え、
前記携帯端末は、無線通信によりインターネットを介して前記サーバとデータ通信可能に接続可能とされ、
前記サーバは、前記携帯端末から前記植物情報を受信した場合に、受信した前記植物情報に対応する前記植物の栽培に関する前記情報を前記データベースから抽出し、抽出された前記植物の栽培に関する前記情報を前記携帯端末に送信することが好ましい。

また、本発明の植物情報取得方法の前記構成において、前記植物情報を取得した後に、
前記植物情報に対応して前記植物の栽培に関する情報が記憶されたデータベースから前記植物情報に対応する前記植物の前記栽培に関する前記情報を抽出することが好ましい。

また、本発明の植物情報取得装置は、前記植物情報取得システムに備えられ、前記植物を撮像して前記植物の色を示す前記色情報を出力することを特徴とする。

これらの構成によれば、主に撮像を行う植物情報取得装置と、主に演算処理やデータの表示等を行う携帯端末とから植物情報取得システムが構成されることになる。携帯端末は、例えば、スマートフォンや、タブレット型のパソコンや、ノートパソコンとなるが、一般的にスマートフォンの普及率が高く、スマートフォンを好適に利用することができる。

この場合に、例えば、データの表示等は、スマートフォンのディスプレイを用いることが可能であり、音声出力を行う場合には、スマートフォンのスピーカを用いることができる。したがって、植物情報取得装置側には、ディスプレイやスピーカを設ける必要がない。また、植物情報取得装置側では、撮像素子から出力される画像信号から色情報を求めて出力すればいいだけなので、遮光デバイスを除けば基本的にカメラの構成であり、かつ、植物の比較的狭い範囲を近距離から撮影するだけなので、撮像素子に多くの画素数を必要としないとともに、高密度に画素が配列された撮像素子を必要とせず、画素数の少ない安価な撮像素子を用いることができる。したがって、カメラとしては葉緑素計などと比べて安価な構成のものを用いることができる。

以上のことから、ユーザがスマートフォンを所持している場合に、葉緑素計などと比べて安価なカメラに相当する植物情報取得装置を購入すればよいので、ユーザの金銭的負担を軽減することができる。また、色情報から植物情報を取得する演算処理は、スマートフォン側で行うので、携帯機器としては、演算能力の高いスマートフォンで容易に処理することができる。また、測定日時、測定場所等は、スマートフォン側の計時機能や、ＧＰＳセンサによる現在位置の測定等により自動的に得ることができる。この場合に、植物情報取得装置側には、時計やＧＰＳセンサを必要としないことから、計時機能や位置測定機能に対するコストの低減を図ることができる。

また、スマートフォン等の携帯端末は、ｗｉｆｉや、公衆無線通信網によりインターネットを用いたデータ通信が可能であり、取得した植物情報を、インターネットを介してサーバにアクセスし、取得した植物情報に対応付けられた植物の栽培に関する情報を短時間で得ることが可能となり、例えば、測定データに対応する植物の栽培に関する情報を紙に記載された資料から探し出すような手間を必要としない。また、サーバ側では、多くのユーザが測定した植物情報として例えばＳＰＡＤ値を測定日時と測定場所に関連付けて収集できることになり、ＳＰＡＤ値に対応する施肥管理等において、有用な情報を得ることが可能となる。

本発明の作物管理システムは、前記植物情報取得システムで取得された植物情報を含むとともに、栽培される作物の生育状態を含む前記作物の情報である作物情報と、前記作物情報の取得時期を示す時期情報と、前記作物情報を取得した地域を示す地域情報とを送信するユーザ端末と、
前記ユーザ端末とデータ通信可能で、前記作物情報、前記時期情報および前記地域情報を受信するとともに、これら情報に紐付けされた作物栽培の管理に係わる管理情報を記憶した管理情報記憶デバイスを有し、かつ、前記作物情報、前記時期情報および前記地域情報を送信した前記ユーザ端末に、当該作物情報、当該時期情報および当該地域情報に基づいて前記管理情報記憶デバイスから抽出される前記管理情報を送信する管理サーバとを備えることを特徴とする。

本発明の作物管理方法は、ユーザ端末と、当該ユーザ端末とデータ通信可能な管理サーバとを備える作物管理システムにおける作物管理方法であって、
前記管理サーバは、栽培される作物の生育状態を含む前記作物の情報である作物情報と、前記作物情報の取得時期を示す時期情報と、前記作物情報を取得した地域を示す地域情報とが前記ユーザ端末から受信された場合に、前記作物情報、前記時期情報および前記地域情報に紐付けされた作物栽培の管理に係わる管理情報を記憶した管理情報記憶デバイスから受信した前記作物情報、前記時期情報および前記地域情報に基づいて前記管理情報を抽出して当該ユーザ端末に送信することを特徴とする。

これらのような構成によれば、例えば、農業従事者であるユーザは、ユーザ端末としてスマートフォン（以下スマホと略す場合がある）等の携帯無線端末を用いて栽培している作物の生育に係わる作物情報を取得して、スマホに入力し、この作物情報とともに作物情報を取得した時期と地域の情報を管理サーバに送信すると、スマホで管理情報を受信することができる。

この場合に、自治体等が配布する施肥に関する資料等を農業従事者が持っている必要はなく、スマホと、データの入出力と管理サーバとの間のデータ通信等を行うためのアプリケーション（以下、アプリと略す）とがあれば、作物栽培のための管理情報を得ることができる。

したがって、例えば、施肥管理において、肥料の量を示す管理情報等を容易に得ることができることから、施肥管理や肥培管理についての経験や知識が乏しいような農業従事者でも栽培される有用作物の生育状態から管理情報を簡単に得ることができる。

また、作物栽培に係わる管理情報を簡単に得られることから施肥管理や肥培管理に詳しい農業従事者も手間をかけずに管理情報を得て、自分のやり方と管理サーバが出力する管理情報のやり方を比較することが可能となり、管理情報を参考にして肥培管理を行うことができる。

本発明の前記構成において、前記ユーザ端末は、前記作物情報を取得するための情報として、栽培される前記作物の表面の一部を撮影した画像情報を取得するために、前記撮像素子と、前記光学系と、前記光源と、前記遮光デバイスとを有する撮影デバイスを備えることが好ましい。

これらのような構成によればユーザ端末に作物の表面の一部を撮影して作物表面の画像を取得するための撮影デバイスが備えられているので、この画像データを作物情報として、ユーザ端末から管理サーバに送信することができる。

なお、ユーザ端末が撮影デバイスを備えるとは、例えば、ユーザ端末をスマーとフォンとした場合に、外付けのカメラとしての撮像デバイスをスマートフォンに接続することを含むものである。
また、撮影デバイスで撮影した画像情報を作物情報として管理サーバに送信してもよいし、画像情報から例えば換算葉色値としてカラースケール換算値やＳＰＡＤ換算値をユーザ端末で算出し、この換算葉色値等を管理サーバに作物情報として送信してもよい。また、作物情報として作物を撮影して取得した画像情報を送信した場合に、管理サーバ側で画像情報を換算葉色値に数値化してもよい。ここで換算葉色値は、画像データとＳＰＡＤ値との相関関係に基づいて求められ、ＳＰＡＤ値と相関のあるＳＰＡＤ換算値であるが、ＳＰＡＤ値からカラースケール値に変換可能なようにＳＰＡＤ換算値からカラースケール値に変換可能である。また、ＳＰＡＤ換算値から変換されるカラースケール値をカラースケール換算値と称する。したがって、換算葉色値には、ＳＰＡＤ換算値およびカラースケール換算値が含まれる。

基本的に外光を遮って照明装置の照明を用いるなどして、略一定の条件で作物の葉等を撮影可能ならば、上述のカラースケール値やＳＰＡＤ値と、画像情報の例えばＲＧＢ値や輝度Ｙ値などとの相関関係から換算葉色値としてＳＰＡＤ換算値やカラースケール換算値を求めることが可能である。

以上のことから計測が難しい葉色カラースケールを用いてカラースケール値を求めたり、比較的高価な葉緑素計を用いたりすることなく、例えば、スマートフォンに取り付けられるカメラや内蔵されるカメラ等を用いて作物を撮影することで、例えば、カラースケール換算値やＳＰＡＤ換算値等の情報（換算葉色値）を得ることができ、この情報に基づいて管理サーバで管理情報を抽出することが可能となる。これにより、農業従事者はさらに容易に管理情報を得ることができる。

また、本発明の前記構成において、前記ユーザ端末から送信され、前記管理サーバが受信する情報に前記作物が栽培される農地の面積に係わる農地情報が含まれていることが好ましい。

これらのような構成によれば、ユーザ端末から作物情報、時期情報や地域情報に加えて、作物情報に対応する作物が植えられた農地の面積に係わる情報が含まれる農地情報が管理サーバに送信されることから、管理サーバで、作物情報、時期情報、地域情報に紐付けされて単位面積当たりの施肥の際の肥料の量が記憶されていれば、この肥料の量と農地情報に基づいて、前記作物に与えるトータルの肥料の量等を求めて、ユーザ端末に送信することができる。この場合に、単位面積当たりの肥料の量だけではなく、実際に使用する肥料の量が分かり、計算の手間を省くことができる。なお、農地情報は、例えば、農地の面積であってもよいし、農地の形状とサイズを認識可能とする農地の角になる部分の位置の情報であってもよく、例えば、４角形の土地の４隅の位置であってもよい。また、農地情報または作物情報に農地で栽培される作物の単位面積当たりの栽培密度の目安になる情報、例えば、単位面積当たりの株の数や、茎の数等の情報がある場合に、管理サーバにおいて、栽培密度に応じて肥料の量を変更するようにしてもよい。

また、本発明の前記構成において、前記管理サーバは、前記ユーザ端末から送信される前記作物情報、前記時期情報および前記地域情報に基づいて前記管理情報記憶デバイスに記憶された前記管理情報を抽出し、抽出された前記管理情報に単位面積当たりの施肥量の情報が含まれる場合に、当該施肥量の情報と、前記ユーザ端末から送信される前記農地情報に基づいて前記農地の施肥量を算出して前記ユーザ端末に送信することが好ましい。

これらのような構成によれば、ユーザ端末から具体的な肥料の量が出力されることになり、ユーザは、施肥管理の計画に関してほとんど手間がかからない状態となる。したがって、経験や知識のないユーザであっても、作物の生育状態に即した施肥管理を行うことができる。また、経験や知識の豊富なユーザは、手間をかけずに肥料の量が決定されるので、例えば、ユーザが決めた肥料の量との比較が容易に可能となり、ユーザが利用する契機となる可能性がある。

本発明の前記植物情報取得システムは、取得された前記色情報または前記植物情報が設定された異常値判定条件を満たす場合に、当該色情報または当該植物情報を異常値とする異常値検知デバイスを備えることを特徴とする。

このような構成によれば、異常検知デバイスにより、異常値が検知され、例えば、測定結果として異常値を除外したり、測定しなおしたりすることが可能となる。
測定異常の主な発生原因には、撮像時に被写体と撮像範囲にずれがあり、撮像範囲の一部に被写体が写っていない部分がある第１の原因と、遮光デバイスで遮光しきれずに撮像時に外光が入り込む第２の原因と、被写体の撮像箇所に汚れや傷がある第３の原因とがある。

第１の原因の場合には、例えば、撮像された所定範囲の画像の周縁部の少なくとも一部が設定された下限値を越えて暗くなる（色が濃くなる）か、上限値を超えて明るくなる（色が薄くなる）ので、それに基づいて異常値を判定可能である。第２の原因の場合には、外光の浸入により所定の閾値より画像が明るくなることで判感可能であるが、被写体を植物の緑の葉とする場合に、ＲＧＢの青Ｂの値が閾値を越えて明るく（濃く）なる場合に異常と判定できる。第３の原因の場合には、複数回の撮影により、色情報や植物情報の標準偏差σを求め、例えば２σの範囲を越える色情報や植物情報を異常と判定することができる。この場合には、１つの画像や色情報や植物情報から異常を判定することができないが、一般的に植物情報の測定においては、１度に複数回の測定を行うので、標準偏差σを求めることができ、これにより異常を判定できる。なお、異常と判定される条件である異常判定条件を満たす場合に異常と判定するが、正常と判定される条件を満たさない場合に異常判定条件が満たされたと判定できる。

また、本発明の前記植物情報取得システムは、前記画像信号に基づく画像または当該画像信号から取得された前記色情報を色として表示する表示デバイスと、
前記表示デバイスに前記画像または前記色を表示させるとともに、比較対象となる比較画像または比較色を表示させる表示制御デバイスとを備えることを特徴とする。

このような構成によれば、測定結果となる画像や色を比較対象となる画像や色と比較しながら測定したり、測定結果を視覚で確認することができる。比較対象としては、１度に複数回測定を行う場合、複数回の測定のうちの今回の測定以前に測定された画像や色を比較画像や比較色として表示することができ、この場合には、一度の測定におけるばらつきの程度を確認することが可能となるとともに、正常でないと思われる測定を中止または除外することが可能となる。また、比較対象としては、去年等の過去の同時期の色または画像のデータや、提供された他の畑や圃場等の植物の色や画像のデータであってよい。生育が良い状態の色や画像を比較対象とすることにより、生育状態をある程度判断することが可能である。また、農作業の指導を受けるような場合に、比較対象と現在の測定結果を比較しながらの指導により、分かり易い指導を行うことができる。また、比較表示は、測定時に行うものとしても、測定後に行うものとしてもよい。

本発明の前記構成において、前記色情報は、前記撮像素子で撮影された所定範囲の画像の各画素の各色成分に対応する値の各色成分毎の代表値であることが好ましい。

このような構成によれば、各測定結果としての色は、葉の画像のように葉の箇所によって色が異なるものでなく、一様な色の面として表示することができる。これにより、比較時に葉の画像のように位置によって色が異なる場合よりも、各測定結果同士の視覚での比較が容易になる。ここで、色成分とは、例えば、色空間としての例えば赤Ｒ、緑Ｇ、青Ｂの各色成分であるが、ＲＧＢ以外の色成分であってもよいし、ＲＧＢの各値から求められるグレイ（灰色）を含んでもよい。

また、本発明の前記植物情報取得システムは、前記画像処理デバイスは、前記光学系と、前記光源と、前記遮光デバイスを用い、所定の前記植物情報に対応する校正用被写体を撮像した際に、所定の前記植物情報に近似する前記植物情報を前記植物情報取得デバイスが取得可能となるように調整されていることを特徴とする。

このような構成によれば、撮像素子、光学系、光源、遮光デバイスを用いた撮像においては、これらの固体差により、同じ色の植物を撮影しても、植物情報取得システムの植物情報取得装置（カメラ）の違いにより、出力される色情報や植物情報の差を小さくすることができる。なお、撮像素子と画像処理デバイスとは、ワンチップで構成しても、別々に２チップで構成してもよい。

本発明によれば、撮像素子で撮像される植物の色を示す色情報から植物情報を取得することができる。この場合に、基本的にカメラとしての基本構成を有する植物情報取得装置により植物情報が得られることになり、専用の比色分析装置より安価に植物情報を取得することができる。また、作物の生育状態に基づく施肥管理や肥培管理を容易に行うことができる。

本発明の実施の形態の植物情報取得システムの植物情報取得装置を示すブロック図である。同、植物情報取得装置を示す概略図である。同、植物情報取得システムを示す概略図である。同、植物情報取得装置で行われる植物情報取得処理を説明するためのフローチャートである。同、携帯端末で行われる植物情報取得処理を説明するためのフローチャートである。同、サーバで行われる植物情報取得処理を説明するためのフローチャートである。同、植物情報取得装置で行われる校正方法を説明するための工程図である。同、植物情報取得装置で行われる校正方法を説明するための図である。本発明の第２の実施の形態の作物管理システムを示すブロック図である。同、スマホと管理サーバ−で行われる作物管理アプリ起動時のメイン処理を説明するためのフローチャートである。同、スマホと管理サーバ−で行われる作物管理アプリのログイン処理を説明するためのフローチャートである。同、スマホと管理サーバ−で行われる作物管理アプリの初期設定処理を説明するためのフローチャートである。同、スマホと管理サーバ−で行われる作物管理アプリの栽培情報入力処理を説明するためのフローチャートである。同、スマホと管理サーバ−で行われる作物管理アプリの測定判定処理を説明するためのフローチャートである。同、換算葉色値の測定後のスマホの表示を説明するための図である。同、複数の測定ポイントにおける換算葉色値の測定後のスマホの表示を説明するための図である。同、葉色の測定と基準値の過去の履歴を比較して示すグラフである。同、スマホ等の端末の表示で、圃場内の各測定ポイントが含まれるエリアにおける換算葉色値と葉色基準値の差を段階的に色で地図上に表示する例を示す図である。同、端末等の表示で、各圃場毎の換算葉色値と葉色基準値の差を段階的に色で地図上に表示する例を示す図である。本発明の実施例における実験条件を説明するための図である。同、単回帰分析の結果を示すグラフである。同、重回帰分析における独立変数の絞り込み方法を説明するための図である。同、重回帰分析における独立変数の絞り込みに使用した独立変数となるデータを示す図である。同、重回帰分析における独立変数の絞り込みの分析結果を示す図である。同、重回帰分析における独立変数の絞り込みの分析結果における相関係数Ｒ、自由度調整済決定係数Ｒ^２、説明変数選択基準Ｒｕを示す図である。同、実験条件毎の重回帰分析の結果としての（重）決定係数Ｒ^２と、有意Ｆとを示す図である。同、実験条件毎の重回帰分析の結果としての（重）決定係数Ｒ^２を示すグラフである。同、実験条件毎の重回帰分析結果のうちの（重）決定係数Ｒ^２の上位２つの実験条件の分析結果を示す図である。同、全実験条件から選択された実験条件に対して得られた相関式で計算されるＳＰＡＤ換算値と、葉緑素計で測定されたＳＰＡＤ値との相関関係を示すグラフである。図２９の重回帰直線と各プロットとの最短距離の算出方法を説明するための図である。図２９の重回帰直線と各プロットの最短距離の度数分布を示すグラフである。本発明の第３の実施の形態における異常値の検知方法を説明するための図である。同、異常値の検知方法を説明するためのフローチャートである。本発明の第４の実施の形態におけるスマホの表示画面におけるデータの比較表示を説明するための図である。同、スマホの表示画面におけるデータの比較表示を説明するための図である。同、スマホの表示画面におけるデータの比較表示を説明するための図である。同、スマホの表示画面におけるデータの比較表示を説明するための図である。同、スマホの表示画面におけるデータの比較表示を説明するための図である。

以下、本発明の第１の実施の形態について説明する。
本実施の形態の植物情報取得システムは、植物の表面を撮影した画像データに基づいて、植物の情報を取得するものである。本実施の形態では、画像データにおける例えばＲＧＢ（赤、緑、青）等の色空間を構成する複数の変数の値から葉色濃度（例えば、ＳＰＡＤ値の換算値や葉色カラースケールの換算値）を求めるようになっている。

図１および図２に示すように、本実施の形態の植物情報取得システムの植物情報取得装置１０１（作物管理システムの作物情報取得装置：カメラ３０）は、装置本体３２と、装置本体３２に対向する受面を備える受部材３３とからなっており、受部材３３は、装置本体３２に対して基部が回動自在に固定され、例えば、ステープラ（ホッチキス）状の構造となっている。すなわち、受部材３３の基端部が回転自在に装置本体３２に接続されていることにより、受部材３３の先端部側と装置本体３２との間に測定対象となる例えば葉を挟むようになっている。

なお、装置本体３２に対して受部材３３は所定範囲の角度だけ回転可能となっているとともに、図示しないばね等の付勢デバイスにより、所定範囲内で最大角度となるように付勢されている。この状態で付勢力に抗して受部材３３の先端部を装置本体３２に近づけることにより、葉を挟んだ状態に保持可能となっている。

装置本体３２には、撮像装置として、撮像素子（イメージセンサ）４１、撮像素子４１上に像を結ばせるための光学系としてのレンズ４０、照明用の白色ＬＥＤ（光源）４２、反射光防止用の偏光板４３（４３ａ，４３ｂ）と、外光遮断用フード３４と、オン・オフ用のスイッチ３５とを備える。また、装置本体３２には、白色ＬＥＤ４２、撮像素子４１および各種回路の少なくともオン・オフを制御する制御回路５０、撮像素子４１から出力されるＲＧＢの各信号を処理する画像処理回路５１、画像処理回路５１から出力されるＲＧＢ空間の画像データから独立変数を算出するデータ処理回路５２および後述の携帯端末１３０（スマートフォン１）との間でデータ通信を行う通信回路５３を備える。通信回路５３と携帯端末１３０の間は無線（ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）；ＷｉＦｉ）あるいは有線（ＵＳＢケーブル等）で接続される。一方、受部材３３は、装置本体３２に対向する面が平面であり、装置本体の撮像位置に対応する位置に位置決めガイド３６が設けられている。位置決めガイド３６は受部材３３から幅方向（図２における手前側から奥行方向）に左右に突出する凸部であり、受部材３３の平面に連続する平面部を上部に有する。左右の各々の位置決めガイド３６の中央部にはカメラの撮像範囲の中央を示す直線状の凹部が設けられている。この凹部は葉を撮像範囲の中央に位置させるための目印の機能を果たしている。したがって、左右一方の位置決めガイド３６の凹部から他方の位置決めガイド３６の凹部にわたって稲の葉を配置した状態で葉を挟み込んだ際に、カメラの光学的視野の中央に葉を配置させることができるようになっている。したがって、位置決めガイド３６の凹部は稲の葉を受け部材に配置する際にカメラの撮像範囲の中央に配置するための目印になるとともに、葉を挟む直前まで葉を受部材３３に対して動かないように手で固定することができる。凹部を設けなくても位置決めガイド３６そのものの位置を中央に配置するための目印としてもよい。
外光遮断用フード４９は黒色のウレタン材からなり、外光遮断用フード４９の高さおよびシャッタースイッチ３５がオンとなる高さは、葉を挟んで撮影する際に葉に損傷を与えずにかつ外光遮断用フード４９が十分外光を遮断した状態でシャッタースイッチ３５がオンとなるように設定されている。

撮像素子３１は、カラーフィルタを備えるＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅｄ・ｃｏｕｐｌｅｄｄｅｖｉｃｅｓ）センサまたはＣＭＯＳ（ＣｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙＭｅｔａｌ―Ｏｘｉｄｅ―Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）センサである。レンズ４０は、例えば、接写用の単焦点レンズである。白色ＬＥＤ４２は、葉を撮影するための照明であり、本実施の形態では、葉の撮影時に上述のフード３４が葉の表面に押し付けられ、外光が遮断された状態で、白色ＬＥＤ４２の光によって撮影されるようになっている。この際には、装置本体３２と受部材３３により葉が挟まれた状態であり、受部材３３が葉を透過する方向の外光を遮断した状態となっている。したがって、上述のフード３４と受部材３３とから撮像時に外光を遮断する遮光デバイスが構成されている。

また、被写体に近い白色ＬＥＤ４２の反射光が例えば葉の表面に映り込んだ状態（例えば、鏡に映るのに近い状態）となるのを防止するために、偏光板４３が用いられている。偏光板４３は、図２に示すように、白色ＬＥＤ４２の照明光が通過する偏光板４３ａと、被写体としての葉の反射光が通過する偏光板４３ｂとからなり、かつ、偏光板４３ａと偏光板４３ｂとでは、偏光方向が直交した状態となっている。これにより、偏光板４３ａを介して葉に照射された白色ＬＥＤ４２の照明光の直接的な反射光は、一対の偏光板４３ａ、４３ｂに遮られることになり、例えば、白色ＬＥＤ４２が葉の表面に映り込んだ状態となるのを防止し、葉の表層の色が見えるようになっている。

また、この例では、ハーフミラー４４を用いて、ハーフミラー４４を透過させて照明光を葉に当てるとともに、葉からの反射光をハーフミラー４４に反射させてレンズ４０に導くようになっている。また、上述のように装置本体３２と受部材３３との間のフード３４の位置に葉を挟むことにより、葉に円筒状のフード３４が押し付けられた状態となり、撮像用の開口から侵入する外光が撮像素子４１側に向かうのを防止できる。すなわち、外光の遮断を図ることができる。また、フード３４は、撮像範囲を制限するようになっており、撮像範囲は、撮像素子４１の有効画素部分より狭くなっている。なお、葉を挟んだ場合に、葉が傷つくと、葉が変色する虞があるので、フード３４は、その表面に突起等の無い滑らかな形状となっていることが好ましい。また、フード３４は、遮光性の向上と、葉の損傷の防止のために、手で挟む操作を行った際に弾性変形するような柔軟性の高い素材を用いてもよい。

本実施の形態は、葉の色から例えば植物情報（作物情報）として葉緑素の含有量を示す指標として換算葉色値（ＳＰＡＤ換算値）を求めるが、この際にカラースケール値に変換可能なＳＰＡＤ値との相関関係に基づいてＳＰＡＤ値と相関するＳＰＡＤ換算値を求めている。そのために、例えば、撮像された画像データの所定範囲（所定面積）の各画素のＲＧＢの各値とＲＧＢの各値から求められるＧｒａｙの値を用いる。なお、各画素のＲＧＢ値を求める際に、撮像素子４１から出力される例えばＲＧＢの信号は、画像処理回路（画像処理デバイス）５１で画像処理されて、ＲＧＢの各色の信号として出力される。また、撮像素子４１が単板式の場合に、カラーフィルタのパターンに対応して各画素はＲの画素、Ｇの画素、Ｂの画素から構成されることになるが、同時化処理（内挿処理）により各画素のＲＧＢ値を求める。

本実施の形態において、光学系に基づく撮影範囲内のさらに所定範囲内の複数画素からの信号が用いられる。上述の所定範囲は、例えば、２ｍｍ×２ｍｍで、２００画素×２００画素程度とするが、特にこれに限定されるものではない。この所定範囲に含まれる各画素のＲＧＢの各値と、ＲＧＢの値から求められるＧｒａｙの値を用いるようになっている。Ｇｒａｙの値は、次式によりＲＧＢの各値から求められる。
Ｇｒａｙ＝Ｒ×０．３＋Ｇ×０．５９＋Ｂ×０．１１

なお、画像データとしては、ＲＧＢおよびＧｒａｙに限られるものではなく、ＨＳＶやＨＬＳやＹＵＶやＹＣｂＣｒやＹＰｂＰｒ等を用いるものとしてもよい。基本的には、求めるべき作物情報としてのカラースケール値や葉緑素濃度（ＳＰＡＤ値）との相関関係があれば、ＲＧＢ以外の色空間を用いてもよい。

また、ＲＧＢの各値やＧｒａｙの値を求めることになるが、上述の撮像範囲のうちの利用される所定範囲の各画素の値は、必ずしも必要はなく、撮影された画像データの所定範囲内の各画素の色に関するデータの代表値、すなわち、ＲＧＢの各値と、Ｇｒａｙの値のそれぞれの代表値を求め、当該代表値との相関関係に基づいて例えば換算葉色値（ＳＰＡＤ換算値）を求めることになる。集団の中心的傾向を示す代表値としては、平均値、中央値、最頻値や、その他にも積分値や、代表値と成り得る各種値を採用することができる。本実施の形態では、画像データの所定範囲の各画素のＲＧＢの各値とＧｒａｙの値のそれぞれの平均値を代表値として求める。

なお、取得可能な植物情報（作物情報）としては、換算葉色値に限られるものではなく、例えば、葉緑素濃度やＳＰＡＤ値と相関性が認められる窒素含有量であってもよい。基本的には、画像データを構成する各画素のＲＧＢ等の変数の値と、相関関係がある値を取得可能な作物情報とすることができる。例えば、果実の色と、糖濃度やクエン酸濃度やその他の酸濃度やポリフェノール濃度や、成熟度等の生育状況との間に相関関係が認められれば、作物情報として糖の濃度や各種酸の濃度の情報や各種ポリフェノールの濃度や、生育状況の情報を取得するものとしてもよい。また、所定の病気か否かの判定に上述のＲＧＢ等の値を用いるものとしてもよい。

また、スイッチ３５は、制御回路５０を介して白色ＬＥＤ４２と撮像素子４１のオン、オフを行うものであり、例えば、照明のオン・オフとシャッタとを兼ねるものである。スイッチ３５は、受部材３３を装置本体３２に上述のように付勢デバイスの付勢力に抗して近づけると、装置本体３２側にあるスイッチ３５が受部材３３に押されてオンとなり、受部材３３を装置本体３２から離すとオフとなる。スイッチ３５がオンとなると、制御回路５０や、撮像素子４１や画像処理回路５１等を搭載する回路基板の電源がオンになる。また、これによりオンとなった制御回路５０の制御により、照明用の白色ＬＥＤ４２がオンとなった後に、シャッタがオンとなる。この際に、受部材３３と装置本体３２のフード３４との間に葉が挟まれていれば、葉の表面がフード３４に遮光された状態で撮影される。この際には、受部材３３により、葉を透過する光が遮光される。なお、スイッチ３５は、１つに限られるものではなく、撮像素子４１や画像処理回路５１等を搭載する回路基板の電源スイッチ、照明用白色ＬＥＤ４２の電源スイッチ、シャッタ用のスイッチ等がそれぞれ設けられていても良い。この場合には、スイッチ３５は静止画像取り込みのためのシャッターボタンとしてのみ機能するので、スイッチ３５が押下されるまではスマートフォンに対して現在の入力画像の動画を表示してもよい。これにより、画像を確認しながらスイッチを押下することができるので適切な静止画像を撮影することが可能となる。

また、本実施の形態において、スイッチ３５は、受部材３３に当たることでオンとなるが、スイッチ３５は、例えば、受部材３３が所定角度だけ回転移動した場合に、オンとなるものであってもよいし、所定箇所に設けられたタッチセンサであってもよい。また、スイッチ３５は、フード内に設けられた照度センサ（例えば、受光素子）であってもよく、外光が遮られて照度が低下した際に照明用白色ＬＥＤ４２を点灯し、白色ＬＥＤ４２の点灯を照度センサで検知してシャッタをオンにするものであってもよい。

レンズ４０は、例えば、接写用の単焦点のマクロレンズであり、フード３４の先端に接触して、フード３４を閉塞する被写体（葉）に焦点（ピント）が合うようになっている。
制御回路５０は、上述のように白色ＬＥＤ４２および撮像素子４１の駆動等の制御を行うものであるが、それに加えて画像処理回路５１やデータ処理回路５２や通信回路５３の駆動等の制御を行うものとしてもよい。

画像処理回路５１は、撮像素子４１から出力される画像信号に基づき上述の同時化処理を行うとともに、所定範囲の各画素のＲＧＢの値から各画素のＧｒａｙの値を求め、各画素のＲＧＢの各値とＧｒａｙの値を出力する。データ処理回路（画像処理デバイス）５２では、各画素のＲＧＢの各値それぞれの平均値（代表値）、および各画素のＧｒａｙの平均値（代表値）を求める。すなわち、Ｒの平均値、Ｇの平均値、Ｂの平均値、Ｇｒａｙの平均値を求め、これらの値を通信回路５３に出力する。通信回路５３では、有線、例えば、ＵＳＢや有線ＬＡＮ（イーサネット（登録商標））を用いた有線通信や、無線、例えば、ＷＩＦＩ（無線ＬＡＮ）やｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）を用いた無線通信によりカメラ３０が携帯端末１３０としてのスマートフォン（スマホ１：ユーザ端末）と通信可能となっており、上述の葉を撮影した画像データのＲＧＢの各平均値とＧｒａｙの平均値を送信するようになっている。

すなわち、図３に示すように、植物情報取得装置１０１は、携帯端末１３０と接続されるとともに、携帯端末１３０は、無線公衆回線網とインターネット１４２を介してサーバ１４３と接続可能となっている。携帯端末１３０は、携帯電話（スマホ１）として無線公衆回線網を介して音声通信およびデータ通信を行うための無線通信デバイスと、各種通信の制御を行うとともに、インストールされたアプリケーション（以下、省略してアプリと称する）を実行する制御デバイス（植物情報取得デバイス）と、アプリやシステム（ＯＳ）の実行に基づく表示を行うためのディスプレイ（表示デバイス）と、ディスプレイにアプリ等の実行に基づいて画像を表示する表示制御デバイスと、音の入出力を制御する音制御デバイスと、ＧＰＳを含む各種センサを備える。

また、携帯端末１３０は、アプリやアプリで使用されるストレージとしてのフラッシュメモリを備える。なお、アプリ等のプログラムで使用されるメモリとしてのＲＡＭは、例えば、制御デバイスに備えられている。
また、フラッシュメモリには植物情報取得処理用アプリ（植物情報取得デバイス）がプリインストールされており、植物情報取得装置１０１（カメラ３０）から送信される上述のＲＧＢおよびＧｒａｙの代表値（平均値）に対して葉緑素量の指標であるＳＰＡＤ換算値を算出するようになっている。

植物情報取得処理用アプリ（作物管理用アプリ）には、例えば、回帰分析や重回帰分析で求めた上述の代表値とＳＰＡＤ換算値との（重）回帰式（相関式）が登録されている。例えば、ＲＧＢの各平均値のうちのＧの平均値と、Ｇｒａｙの平均値とからＳＰＡＤ換算値を算出する重回帰式が登録されている。これにより、植物情報取得装置１０１からＲＧＢの各平均値とＧｒａｙの平均値が受信された場合に、Ｇの平均値と、Ｇｒａｙの平均値とに基づいてＳＰＡＤ換算値が携帯端末１３０から出力されるようになっている。
重回帰式は、例えば、換算葉色値（ＳＰＡＤ換算値）をＹ，Ｇの平均値をＸ１、Ｇｒａｙの平均値をＸ２とすると、Ｙ＝ａ（Ｘ１）＋ｂ（Ｘ２）＋ｃとなる。この式に撮影された画像データの所定範囲の複数画素のＧの値の平均値（独立変数）をＸ１に代入し、画像データの所定範囲の複数画素のＧｒａｙの平均値（独立変数）をＸ２に代入することで、Ｙ（従属変数）であるＳＰＡＤ換算値を算出する。

また、求められたＳＰＡＤ換算値と、携帯端末１３０に入力された稲の品種、稲を栽培している地域（住所）、現在の日付、稲の高さとが施肥管理を行うためのデータとしてサーバ１４３に送信される。サーバ１４３には、基本的に地域と現在の日付と品種に対応してＳＰＡＤ換算値および稲の高さが記憶されている。この地域と、現在の日付と、品種に対応するＳＰＡＤ換算値を地域（住所）と現在の日付とで検索して抽出し、登録されているＳＰＡＤ値と、測定されたＳＰＡＤ換算値とを比較する。同様に登録されている稲の高さと、入力された稲の高さとを比較する。なお、稲の高さは、例えば、携帯端末１３０にインストールされた高さ測定用のソフトにより計測された値が送信されるようになっていてもよい。

登録されているＳＰＡＤ換算値より測定されているＳＰＡＤ換算値が小さければ窒素肥料が不足していると判断可能であり、逆に登録されているＳＰＡＤ換算値より測定されるＳＰＡＤ換算値の方が大きければ窒素肥料が足りているか、必要量より窒素肥料が多い可能性がある。また、登録されたＳＰＡＤ換算値より測定されたＳＰＡＤ換算値が低く、かつ、登録された稲の高さより測定された稲の高さが低ければ、肥料不足が裏付けられたことになり、登録されたＳＰＡＤ換算値より測定されたＳＰＡＤ換算値の方が高く、登録された稲の高さより、測定された稲の高さが高ければ、肥料のやり過ぎの可能性が高くなる。

サーバ１４３には、地域、日付（または種蒔きや田植えからの日数）、品種に応じて上述のように標準となるＳＰＡＤ換算値が登録されるとともに、例えば、測定されたＳＰＡＤ換算値に対してアドバイスが登録されている。例えば、標準となるＳＰＡＤ換算値より測定されたＳＰＡＤ換算値が低ければ、基本的に窒素肥料等の施肥を促すアドバイスが登録されており、標準となるＳＰＡＤ換算値より測定されたＳＰＡＤ換算値が高ければ肥料を控えるようなアドバイスが登録されている。
また、季節と地域と品種に応じて、施肥管理だけではなく、水の管理や、除草や、病気対策等のアドバイスが得られるようになっている。これらにはＳＰＡＤ換算値に関連するものと、関連しないものが含まれる。なお、現在、ＳＰＡＤ換算値に対して各地域の稲作に関係する組織（農協や農業試験場や役所等）において、測定されたＳＰＡＤ換算値に対する施肥管理を含むアドバイスの提供が行われており、これを利用することも可能である。

このような植物情報取得装置１０１による植物情報取得方法においては、例えば、図４のフローチャートに示すように、カメラの一種である本実施の形態の植物情報取得装置１０１（カメラ３０）による直物情報取得処理が行われる。
この際には、葉の撮像を行うことになる。
葉の撮像においては、例えば、他の葉と略同様の異常のない葉を選択する。この葉をカメラ３０のフード３４の位置で装置本体３２と受部材３３との間に挟み込む。この動作によりスイッチ３５がオフからオンとなり（ステップＳ１）、カメラ３０に搭載された制御回路５０がオンとなり、制御回路５０の制御に基づいて、白色ＬＥＤ４２の点灯、撮像素子４１の起動、画像処理回路５１の起動、データ処理回路５２の起動、通信回路５３の起動が行われる（ステップＳ２）。これらの回路は、１つのチップ上にあってもよい。

次いで、スイッチオンをトリガーとして自動的に撮像が行われる（ステップＳ３）。撮像素子４１から出力された信号が画像処理回路５１において、上述のように同時化処理されて画像データが生成される。この際にＧｒａｙのデータもＲＧＢのデータから算出される。すなわち、各画素のＲＧＢおよびＧｒａｙの値が算出され（ステップＳ４）、この各画素のＲＧＢおよびＧｒａｙの値がデータ処理回路５２に送られる（ステップＳ５）。データ処理回路５２では、画像データの所定範囲内の各画素のＲの値、Ｇの値、Ｂの値、Ｇｒａｙの値から、Ｒの代表値、Ｇの代表値、Ｂの代表値、Ｇｒａｙの代表値とが算出される（ステップＳ６）。Ｒの代表値、Ｇの代表値、Ｂの代表値、Ｇｒａｙの代表値と画像データが通信回路５３を介してスマホ（携帯端末１３０）１に送信される（ステップＳ７）。なお、各代表値は、上述の画像データからスマホ１で求めても良い。

携帯端末１３０では、図５のフローチャートに示すように、植物情報取得装置１０１から上述の各代表値が入力された場合（ステップＳ１１）に、上述の代表値とＳＰＡＤ換算値との関係式に代入してＳＰＡＤ換算値（換算葉色値）を算出する（ステップＳ１２）。すなわち、ＳＰＡＤ値と、上述の各色の代表値との相関に基づく重回帰式に、Ｇの代表値とＧｒａｙの代表値が代入されて、換算葉色値が求められる。

求められた換算葉色値は、他のデータとしての上述の住所、日付、品種等のデータとともに、携帯端末１３０のディスプレイに表示される（ステップＳ１３）。この際には、撮像された画像データを表示してもよい。ディスプレイに表示されたデータは、サーバ１４３に送信可能であるが、ＳＰＡＤ換算値以外のデータ表示は、直接変更可能に表示されている。ユーザがデータを変更した場合（ステップＳ１４）には、それに対応して携帯端末１３０に記憶されているデータが変更されて更新記憶される（ステップＳ１５）。次に稲の高さを入力する（ステップＳ１６）。なお、稲の高さは、ユーザが計測して入力するものとしてもよいが、植物情報取得処理用アプリに周知の高さ計測機能を設けておき、携帯端末１３０のカメラで撮影することにより、稲の高さを算出して入力するようになっていてもよい。

求められたＳＰＡＤ値は、サーバ１４３に登録されているデータベースに送られる（ステップＳ１７）。サーバ１４３では、図６のフローチャートに示すように、携帯端末１３０からＳＰＡＤ値等のデータが受信されると（ステップＳ２１）、サーバ１４３のデータベースを上述の地域、日付、稲の品種、ＳＰＡＤ値、稲の高さに基づいて検索し（ステップＳ２２）、肥料を施すか否か、肥料を施す場合の単位面積当たりの施肥量等の施肥管理に関するデータを得られることになる（ステップＳ２３）。検索により得られた施肥管理に関する情報は、携帯端末１３０に送信される（ステップＳ２４）。

携帯端末１３０では、施肥管理に関する情報が受信されると（ステップＳ１８）、この情報を表示する（ステップＳ１９）。上述の肥料を施すか否や、施す場合の単位面積当たりの肥料の量や、その他の稲の農作業に関する情報が携帯端末１３０に受信されて、携帯端末１３０に表示されることになる。

スマホ（携帯端末１３０）１では、カメラ３０から上述の各代表値が入力された場合に、上述の代表値と換算葉色値（ＳＰＡＤ換算値）との関係式に代入して換算葉色値を算出する。ＳＰＡＤ値と緑色の葉色カラースケールによる読み取り値は、相関関係があることが知られており、換算葉色値の計測には、ＲＧＢ＋ＧｒａｙのうちのＧとＧｒａｙの値を用いる。すなわち、換算葉色値（ＳＰＡＤ換算値）と、上述の各色の代表値との相関に基づく重回帰式に、Ｇの代表値とＧｒａｙの代表値が代入されて、換算葉色値が求められる。

求められた換算葉色値は、他のデータとしての上述の住所、日付、品種等のデータとともに、スマホ１のディスプレイに表示される。この際には、撮像された画像データも同時に表示してもよい。ディスプレイに表示されたデータは、サーバ−１４３（後述の管理サーバ１０）に送信可能であるが、換算葉色値以外のデータ表示は、直接変更可能に表示されている。ユーザがデータを変更した場合には、それに対応してスマホ１に記憶されているデータが変更されて更新記憶される。次に稲の高さを入力する。なお、稲の高さは、ユーザが計測して入力するものとしてもよいが、植物情報取得処理用アプリに周知の高さ計測機能を設けておき、カメラ３０で撮影することにより、稲の高さを算出して入力するようになっていてもよい。

次に、カメラ３０の校正方法の工程を、図７を用いて説明する。カメラ３０では、色によって植物情報（作物情報）を得ることになる。この際に、各カメラ３０の固体差や経時変化等を校正する必要がある。

葉緑素計で測定した場合に所定のＳＰＡＤ換算値（校正用の基準値）となるカラーチップを例えばカメラ３０の販売時に同梱する（ステップＳｔ１）。このカラーチップを用いてユーザが校正を行う（ステップＳｔ２）。校正は、使用開始時に行うとともに、できるだけ設定された期間毎に略定期的に行うことが好ましい。
まず、カメラ３０を携帯端末１３０（スマホ１）に接続するとともに、植物情報取得処理用アプリ（作物管理用アプリ）を起動する。
校正処理では、カメラ３０が接続されたスマホ１で行われる処理であり、以下のステップＳ３１からの処理がスマホ１で行われる処理となる。

作物管理アプリが起動したスマホ１のディスプレイには、例えば、校正等の項目がボタンとして表示されたサブメニューが表示可能となっている。校正処理を行う場合には、ユーザが校正ボタンを押すことにより、スマホ１では、ディスプレイの校正のボタンが表示された範囲で、タッチスクリーンがタッチされることを検知する（ステップＳ３１）。ここでは、作物管理用アプリ起動後に、メニューとして表示された各ボタンへのタッチの検出を監視して待機する状態となっており、校正ボタンへのタッチが検知されることにより、校正処理を開始する（ステップＳ３２）。

スマホ１のディスプレイには、同梱のカラーチップを所定回数（例えば、５回や１０回）撮影するように促し、装置本体３２と受部材３３との間にカラーチップを挟んで撮影することを示す表示が表示され、カメラ３０から撮影された画像データが入力するのを監視して待機する状態となる。この際に、画像データの入力回数をカウントし、入力回数のカウント値が上述の所定回数となるまで、ディスプレイにカラーチップの撮影を継続するように促す表示が行われる。これに対応してユーザがカラーチップの撮影を行うことにより、画像データが順次、スマホ１に入力することになる（ステップＳ３３）。
スマホ１では、入力した画像データを取得して、フラッシュメモリ等の記憶装置に記憶する（ステップＳ３４）。

スマホ１の制御デバイスでは、カラーチップを撮影した所定数の画像データの所定範囲の各画素のＲＧＢの値のうちのＧの値の代表値としての平均値と、所定範囲の各画素のＧｒａｙの値をＲＧＢの値から算出するとともに、所定範囲の各画素のＧｒａｙの値の代表値として平均値を求める。すなわち、所定範囲内の各画素のＧ値およびＧｒａｙ値の平均値を求める。これを所定数の画像データの全てに対して行って、各画像データに平均化された１つずつのＧ値とＲ値とを求めた後に、所定枚数の画像データ毎のＧ値とＧｒａｙ値との平均値（代表値）を求める。

算出されたＧ値と、Ｇｒａｙ値とを上述の回帰式に代入してＳＰＡＤ換算値を求める。このカラーチップの撮影により得られた換算葉色値と、カラーチップに設定された基準となる葉色値との差を補正用のデータとして算出決定される（ステップＳ３５）。

算出された補正用のデータは、スマホ１内に自動的に登録され（ステップＳ３６）、処理を終了する（ステップＳ３７）。以降、実際の葉の撮影画像に基づきＳＰＡＤ換算値が計算される際にこの補正用のデータを用いて補正される。すなわち、回帰式に設定された補正項に補正値が代入された相関式を用いて、Ｇの平均値とＧｒａｙの平均値とから校正された状態で換算葉色値を求めることができる。
ここでは、補正用のデータをスマホ１内に登録しているが、これに限らずサーバ１４３に登録しておいてもよく、あるいは両方で登録しておいてもよい。後述するＳＰＡＤ換算値をスマホ１で計算するのではなくサーバで計算する場合には処理を簡素化できる。また、サーバに補正用のデータを履歴も含めて常に登録しておく場合、サーバは補正値の変動をチェックすることによりカメラ３０の性能の劣化を把握できユーザに注意を促すことができ、異常な撮影画像、異常なＳＰＡＤ換算値のデータベースへの登録を抑制することができる。
重回帰式は、上述のように、Ｙ＝ａ（Ｘ１）＋ｂ（Ｘ２）＋ｃと表されるが、これに補正項（α）を使い、Ｙ＝ａ（Ｘ１）＋ｂ（Ｘ２）＋ｃ＋αとするように補正する。すなわち、上述のように算出された補正値をαに代入してから従属変数Ｙとしての換算葉色値を求める。

例えば、図８には、葉の画像データから計算により得られた換算葉色値（ＳＰＡＤ換算値）を独立変数Ｘとし、前記葉を葉緑素計で測定した場合のＳＰＡＤ値を従属変数Ｙとして回帰分析を行い、その回帰分析の結果として、色情報から算出されたＳＰＡＤ換算値（Ｘ）と、葉を葉緑素計で測定したＳＰＡＤ値（Ｙ）の相関式（回帰式）が、Ｙ＝０．８７６２Ｘ＋４．６７２２とされている。図８において縦軸が色情報から算出されたＳＰＡＤ換算値（Ｘ）であり、横軸が葉を葉緑素計で測定したＳＰＡＤ値（Ｙ）である。プロットされた点は、測定された稲の各株に対応することになる。

この際にカラーチップの基準値（葉緑素計で測定した測定値に略等しい値）となるＳＰＡＤ値が４０で校正時のＳＰＡＤ換算値の色情報からの算出値が３４とすると、基準値−算出値＝＋６となり、相関式がＹ＝０．８７６２Ｘ＋４．６７２２＋６に補正される。これにより、相関式が示す回帰直線が右に移動することになる。なお、図８の決定係数Ｒ２＝０．８７６２は、上述の相関式における寄与率を示すものである。すなわち、決定係数Ｒ２は測定結果の変動を説明変数でどの程度説明できているかを示すもので、１に近づくほど精度が高いことを表わす。また、図８は、ＳＰＡＤ換算値を計算により求めた場合と、葉緑素計で測定した場合との相関関係を示すものであり、実際の校正では、上述のようにＧの代表値と、Ｇｒａｙの代表値とからＳＰＡＤ換算値を求めるための相関式であるＹ＝ａ（Ｘ１）＋ｂ（Ｘ２）＋ｃをＹ＝ａ（Ｘ１）＋ｂ（Ｘ２）＋ｃ＋αに補正する。
以上のように、回帰式に設定された補正項に補正値が代入された相関式を用いて、Ｇの平均値とＧｒａｙの平均値とから校正された状態で換算葉色値を求めることができる。

また、上述の校正方法では、ユーザがカメラ３０の校正を行うものであるが、それとは別に、カメラ３０の出荷時に、カメラ３０のメーカ等で行われる校正を説明する。
カメラ３０では、例えばＣＭＯＳセンサである撮像素子４１と集積回路としての画像処理回路５１とが設けられている。なお、撮像素子４１と画像処理回路５１とは、ＳＯＣとしてワンチップ化されていても良いし、別々のチップであってもよい。

例えば、画像処理回路５１では、ホワイトバランス、ブラックレベルコントロール、各種フィルタ機能、マトリックスゲイン調整、アパーチャ補正、ガンマ補正等が可能であり、自動で調整されるものもあるが、例えば、マトリックスゲイン調整、アパーチャ補正、ガンマ補正等は、外部からＲＧＢ毎にパラメータを設定して色や輝度が調整可能である。

ここで、照明に使用している白色ＬＥＤ４２では、青色ＬＥＤと黄色蛍光体を用いたものが比較的安価であり、主流となっているが、例えば、同ロッド内でも輝度等の性能のばらつきが比較的大きく、白色ＬＥＤ４２を光源とした場合に、カメラ３０の固体差が大きくなる虞がある。

そこで、カメラ３０においては、出荷前の段階で所定の葉色値となるカラーチップ（例えば、葉色カラースケールで稲の葉の適正な葉色の範囲に含まれる葉色値４またはその近傍の葉色値（植物情報）となる緑色の校正用の被写体）を撮影し、葉色カラースケールの読み取り値の換算値としての葉色値が例えば上述の４となるように、上述の画像処理回路５１のパラメータを変更する。これにより、カメラ３０の出荷時には、画像処理回路５１で調整可能な範囲で、固体差が小さくなっており、上述のユーザによる校正を省略したり、ユーザによる校正を行うまでの期間を長くしたりすることが可能である。また、カメラ３０の固体差を小さくして、各農家や農業関係の各期間における換算葉色値のぶれを小さくして、換算葉色値による管理における精度を高めることができる。

このようなカメラ３０を用いた換算葉色値の測定では、外光を遮断していつでも所定の照明を行うことができ、かつ、画素数の多い撮像素子４１を必要とせず、少ない画素数の撮像素子４１で測定可能である。また、演算処理の一部や、データの表示等をスマホ１側で行うことが可能となっている。以上のことから葉色カラースケールよりは高価になるが、カメラではなく専用の比色分析装置を備えるような葉緑素計に比較して低コストに製造可能となる。

また、外光をカットしてＬＥＤ照明を用いることにより、安定した撮影が可能となり、季節や時刻や天候や環境によって、測定結果が変わってしまうのを抑制可能であり、誤差の少ない測定を行うことができる。また、植物（作物）の葉、茎、実、根等の各種部位の表面の色と、作物の各種情報との間に相関関係があれば、各種情報の測定が可能となる。この際には、カメラ３０が、植物（作物）の表面を撮影して得られた画像データの各画素のＲＧＢの各値、または、ＲＧＢから求められるＧｒａｙを含む各値を出力できる機能を有するものならば、スマホ１側の植物情報取得処理用アプリに登録されている関係式を追加することで葉緑素以外の物質の含有量の測定が可能となる。例えば、ＳＰＡＤ値だけではなく、実際に葉を破砕して葉緑素を抽出することにより葉緑素量を実測し、上述の代表値と、葉緑素の実測された濃度との相関式を求めて、ＳＰＡＤ値ではなく葉緑素量を求めるようにしてもよい。また、葉緑素量と相関関係がある窒素量を実測し、実測した窒素量と上述の代表値との相関関係を求めて窒素量を測定するものとしてもよい。また、果実等において、その色と果実に含まれる糖、酸、色素成分であるポリフェノール等の濃度との相関関係が認められれば、これらの測定にカメラ３０とスマホ１を用いることができる。

なお、本実施の形態では、Ｇの代表値とＧｒａｙの代表値を用いるので、Ｒの代表値とＢの代表値とを算出しないものとしてもよい。回帰式からＳＰＡＤ換算値が求められると、このＳＰＡＤ換算値と、スマホ１に入力された地域（住所）と、日付と、稲の品種と、稲の草丈とがインターネット１４２を介して、サーバ１４３（管理サーバ−１０）に送られる。なお、地域の情報は、例えば、スマホ１に設けられたＧＰＳに読み取られたスマホ１の位置情報を用いるものとしてもよい。また、日付の入力の機能はスマホ１の時計機能やカレンダー機能から今日の日付を入力させるものとしてもよい。

また、本実施の形態では、データ処理回路５２をカメラ３０に設けたが、スマホ１の作物管理用アプリの機能にデータ処理回路５２の機能を加えるものとしてもよい。この場合に、カメラ３０は、基本的に画像データとしてＲＧＢの各値とＧｒａｙの値を出力することになる。なお、相関関係の高さにもよるが、ＲＧＢ＋Ｇｒａｙの全てを独立変数としても良いし、Ｂを除く残りＲＧ＋Ｇｒａｙを独立変数としてもよいし、ＧまたはＧｒａｙだけを独立変数としてもよい。

次に、本発明の第２の実施の形態を説明する。
本実施の形態の作物管理システムは、図９に示すように、ユーザが用いるユーザ端末であるスマートフォン（スマホ１）と、スマホ１と携帯電話用の公衆無線回線または有線や無線のＬＡＮを用いるとともにインターネット２（１４２）を介して接続可能な管理サーバ１０（サーバ１４３）と、前記スマホ１にＵＳＢ等を介して接続可能な測定デバイス（撮影デバイス）としてのカメラ３０と、インターネット２等を介して管理サーバ１０に接続可能で管理サーバ１０の管理を行うためのパーソナルコンピュータからなる端末６０とを備える。

携帯端末１３０としてのスマホ１は、周知のものであり、データ通信を行う機能、通信可能なデータとしての画像（静止画、動画）、テキスト等の表示用データを表示するディスプレイを備えた表示機能、主にタッチパネルを用いて行われるテキスト等のデータの入力機能と、アプリケーション（アプリ）を実行するプログラム実行機能とを有し、管理サーバ１０に対して、データの入力と出力とを可能な端末として機能する。

また、スマホ１を用いるユーザとしては、農業従事者を想定しており、農作業を行うか、農作業の管理を行う者がスマホ１のユーザとなることを想定している。また、ここで農作業として稲の栽培を想定しており、農業従事者が稲の栽培による米の生産に係わっていることを想定している。なお、本実施の形態は、作物の栽培の管理に係わるものであり、作物として米以外の各種穀物、豆や芋等を含む各種野菜、各種果物等の栽培の管理を行うものであってもよい。また、作物とは、食品となる植物に限られｕものではなく、基本的に栽培が管理されるものであればよく、作物には、花や茶や樹木等が含まれる。また、花や観葉植物などの観賞用の植物の色の管理に本発明を応用することが可能である。

管理サーバ１０は、インターネット２を介して、携帯端末１３０である複数のスマホ１と同時にデータ通信可能であるとともに、例えば、中央演算処理装置（ＣＰＵ）やＲＡＭやＲＯＭ等を有するとともに、データの記憶や通信のための各種インタフェースを有する制御部１１と、ハードディスク等からなるストレージ装置等とを備える。ストレージ装置には、各種データを検索可能に記憶する記憶デバイスとして機能し、検索等により記憶したデータを抽出可能としたデータベースが構築されている。

本実施の形態の管理サーバ１０には、ユーザ情報データベース１２、農地情報データベース１３、栽培情報データベース１４、測定値データベース１５、葉色基準値データベース１６、農業・肥料データベース１７等が構築されている。

ユーザ情報データベース１２には、ユーザを特定可能なユニークなユーザＩＤに紐付けして、後述のアカウント登録時に主に入力された個人情報が登録されている。ユーザ情報データベース１２には、例えば、ユーザＩＤ、氏名、住所、メールアドレス、電話番号等が記憶されるとともに、生年月日、職業、属する組織（団体や法人等）等が登録される。なお、ユーザ情報データベース１２には、課金等のためのクレジットカードの情報が含まれていてもよい。
なお、ユーザとして、個人ではなく、法人等の組織、団体が登録されるものとしてもよい。

農地情報データベース１３には、上述のユーザＩＤに紐付けされてユーザが農作業を行う（ユーザが管理する）農地（圃場）の位置が記憶されている。なお、圃場の位置は、基本的に緯度と経度で表されるが、圃場に住所があれば、住所も登録される。なお、１ユーザに対して複数の圃場が登録可能とあっている。また、農地情報データベース１３には、圃場の種類と、面積が登録される。

圃場の種類とは、主に栽培する作物で分離されるもので、例えば、稲、キャベツ、トマト等である。また、圃場の種類として登録される作物の種類には、作物を特定可能な品種名やブランド名が含まれる。

なお、圃場の位置は、例えば、スマホ１のＧＰＳ機能を用いて入力したり、スマホ１の地図アプリ上で入力したりしても良いし、圃場の緯度や経度が分かればそれを直接入力してもよい。また、圃場の位置は、圃場を代表する一個所の緯度と経度を入力するものとしてもよいが、各圃場の各角の緯度と経度を入力することにより、圃場の形状と面積が分かる状態となっていることが好ましい。なお、例えば、四角形の土地では、４つ角があることになり、３角形の土地では、３つの角があることになり、略Ｌ字状の土地では、５箇所の出隅の角と、１箇所の入隅の角があることになる。

このように圃場の全ての角（出隅の角と入隅の角を含む）の緯度と、経度を入力する場合には、例えば、スマホ１の地図アプリ上で航空写真を表示するとともに、航空写真上で圃場の各角を順次、指示して各角の緯度と経度を確定して入力する。また、スマホ１のＧＰＳ機能を用いて、スマホ１を持ったユーザ等のスマホ１のオペレータが、各圃場の角でＧＰＳ機能により測定される緯度と経度を登録するものとしてもよい。

ただし、ＧＰＳでは、誤差が生じる虞があるので、地図アプリ上で圃場の位置を修正可能となっていることが好ましい。このような圃場の角の位置に基づいて、圃場の形状と、圃場の面積が管理サーバ１０において、算出されるようになっている。なお、圃場の面積は、ユーザがスマホ１から入力するようになっていてもよい。また、各圃場には、圃場を筆毎に特定可能な筆シリアルナンバが付されており、各圃場の緯度と経度のデータと、作物の種類や品種等のデータや、顧客ＩＤは、筆シリアルナンバに紐付けされて記憶される。

以上のように農地情報データベース１３には、顧客ＩＤに紐付けして、ユーザが管理や農作業を行う圃場の位置と、圃場の種類として圃場で栽培される作物の品種と、圃場の面積と筆シリアルナンバが登録されている。

栽培情報データベース１４には、顧客ＩＤに紐付けされて、各作物の品種と、各作物が栽培されている圃場の筆シリアルナンバと、時期（日時）とに対応付けて、栽培情報が記憶されている。例えば、栽培情報として、例えば、種を蒔いた日や、苗を植えた日や、蕾ができた日や、肥料を施した日や穂が出た日（出穂日）や、出穂予定日や田圃から水を抜いた日や、肥料を施した日や、農薬を散布した日などの農作業の内容（肥料や農薬の量も含む）と農作業の時期や、作物の生育の節目になる日が記憶される。なお、栽培情報データベース１４に記憶される栽培情報は、作物の種類や品種によって異なるものとすることができる。

測定値データベース１５には、本実施の形態において、上述のカメラ３０により撮影された画像データ（画像情報）と、当該画像データから読み取られた換算葉色値（作物情報）のデータが記憶される。なお、換算葉色値以外に作物の草丈や単位面積当たりの株数や、株当たりの茎数等の測定値（作物情報）がある場合に、全ての測定値のデータを測定値データベース１５に記憶するものとしてもよい。なお、栽培情報データベース１４および測定値データベース１５において、各情報は、上述の顧客ＩＤと、筆シリアルナンバと、日時または日付等の時期情報に紐付けされて記憶されており、作物情報からユーザ、圃場、日時が特定可能であるとともに、顧客ＩＤや、筆シリアルナンバから栽培情報や農地情報を検索可能であり、圃場がある地域を検索可能である。また、測定値としての換算葉色値は、基本的にカラースケールを読み取った場合のカラースケール値やＳＰＡＤ値に変換可能なものであり、本実施の形態では、ＳＰＡＤ値との相関関係に基づいて換算葉色値（ＳＰＡＤ換算値）が決定されている。

なお、本実施の形態では、基準となる葉色基準値は、カメラ３０を用いて求められた換算葉色値に基づいて算出されたものであり、換算葉色値（測定値）と葉色基準値とは、カメラ３０の画像データを用いた同様の方法で求められるものである。なお、カメラ３０以外で撮影された画像データを用いて換算葉色値や葉色基準値を求めてもよい。あるいは、葉色基準値は従来から行われているカラースケール値またはＳＰＡＤ値にもとづいて定められてもよい。また、以下の説明で測定された換算葉色値を測定値、葉色基準値を基準値と記載する場合がある。

葉色基準値データベース１６には、作物の品種、栽培地域ごとに、時期に対応付けられた好ましい葉色基準値が登録されている。ここで、時期とは当該年度の日付や田植え日からの経過日数などの時間軸をいう。基準値は、専門家が当該地域の当該品種の過去のシーズンに測定された換算葉色値を分析して、特定の時間軸に対する基準とすべき換算葉色値を決定して定められたものである。葉色基準値データベース１６の葉色基準値は分げつ期あるいは田植え前などの時期に決定されるが、当該年度の気象状況などに応じて専門家により適宜変更されることもありうる。

葉色基準値は、基本的に計測された換算葉色値が葉色基準値と一致または近い値となれば作物が順調に生育していることを示すものとなっている。例えば、所定の時期における換算葉色値が葉色基準値より小さい場合に、窒素肥料の不足を示し、換算葉色値が葉色基準値より大きい場合に稲の高さ等にもよるが、窒素肥料過多で育ち過ぎの可能性がある。なお、育ち過ぎて稲の高さが高くなると、風等により稲が倒れる可能性高くなることから、稲の育成をある程度制限することが好ましく、例えば、窒素肥料の量を制限することになる。

葉色基準値は、例えば、当該地域における現在のシーズンより前のシーズンの通年の換算葉色値データを分析して、算定されるものであるが、カメラ３０による換算葉色値データだけではなく、カラースケールやＳＰＡＤ値に基づく葉色値データも参酌されており、各品種の各時期における好ましい換算葉色値のデータが葉色基準値として記憶されている。なお、今回のシーズンの天候等の状況に応じて葉色基準値の時期をシフトしたり、葉色基準値に対する換算葉色値の許容範囲を低い側や高い側に広くしたり、狭くしたりしてもよい。

農業・肥料データベース１７には、品種と地域と時期ごとに、換算葉色値の測定値と基準値との差に対応付けられて単位面積当たりの施肥量が、作物栽培における施肥管理のための管理情報として登録されている。なお、基本的に基準値より測定値が高い場合に施肥量は０となる。ここで、肥料は主に窒素系肥料であるが、例えば、リンやカリ等に係わる肥料の標準となる施肥量や生育状態に応じた施肥量が登録されていてもよい。この農業・肥料データベース１７には、上述の葉色の測定値と基準値との差に対して単位面積当たりの施肥量が専門家により決定されて登録されている。すなわち、農業・肥料データベース１７には、作物の栽培の管理の１つとして施肥管理のための施肥量の情報が登録されており、作物の栽培の管理に係わる管理情報を記憶した管理情報記憶デバイスとなる。農業・肥料データベース１７も葉色基準値データベース１６と同様に当該年度の気象状況などに応じて専門家により適宜変更されることもありうる。

ここで、管理サーバ１０は、上述の単位面積当たりの施肥量を換算葉色値、草丈等の生育状態、単位面積当たりの株数や一株中の茎数等の栽培密度等により調整するようになっている。また、管理サーバ１０では、上述の圃場の面積に基づいて、圃場毎の施肥量を算出するようになっている。

例えば、単位面積当たりの施肥量に対して、葉色基準値に対する測定された換算葉色値の差に基づいて１．１や０・９等の係数を乗算した除算したりしてもよいし、係数を加算したり減算したりするものとしてもよいし、測定された換算葉色値が葉色基準値より濃くかつ草丈が基準となる草丈より高い場合に施肥量を０としてもよい。

単位面積当たりの株数や一株中の茎数等に基づいて作物の生育密度が基準に対して高いか低いか判定し、それに基づいて単位面積当たりの施肥量を増減するものとしてもよい。

また、端末６０は、例えば、地方自治体や農協や農業法人等の農業関連団体で、施肥管理や肥培管理を行ったり、支援したりする団体のオペレータが使用するものであり、基本的に葉色基準値データベース１６、農業・肥料データベース１７へのデータの登録、データの変更等のデータの管理を行うための端末であり、管理サーバ−１０の各データベースの閲覧等のための専用アプリＢ（作物管理用アプリ）がインストールされている。葉色基準値データベース１６、農業・肥料データベース１７のデータの登録やデータの変更においては、農地情報データベース１３、栽培情報データベース１４、測定値データベース１５等を参照し、これらのデータを統計処理して利用する場合があり、端末６０は、管理サーバ１０にログインすることにより、管理サーバ１０の全てのデータベースにアクセス可能である。また、ユーザ毎のデータではなく、作物管理システムを使用する複数のユーザの測定データ等を端末６０で閲覧することにより、地域全体の状況を観察したり、各ユーザの各圃場における測定結果の比較も可能となっている。したがって、葉色の測定値を基準値と比較するだけではなく、測定値を他の圃場の測定値と比較することも可能であり、明らかに他の圃場より測定値が大きい場合や小さい場合に、それを施肥管理における判断材料に利用することができる。

カメラ３０は、ここでは換算葉色値測定用のものであり、装置上部のホッチキス状の部分で作物の葉を挟み込んで葉の表面を、外光を遮断した状態で撮影できるようになっている。カメラ３０は、スマホ１に接続されて撮影された画像データをスマホ１に出力し、スマホ１を介して画像データを管理サーバ１０等に出力するようになっている。

なお、第２の実施の形態の作物管理システムでは、第１の実施の形態の植物情報取得システムと同様に、作物（植物）の育成状態の指標として換算葉色値を用いるようになっている。すなわち、作物管理システムでは、カメラ３０で作物の表面を撮影した画像データに基づいて、作物の情報として換算葉色値を取得するものである。第２の実施の形態では、第１の実施の形態と同様に画像データにおける例えばＲＧＢ（赤、緑、青）等の色空間を構成する複数の変数の値から葉緑素濃度を示す換算葉色値を求めるようになっている。

すなわち、作物管理システムは、植物情報取得システムと近似または類似しており、実質的には、略同様のシステムであり、作物管理システムのカメラ３０は、上述の植物情報取得システムのカメラ３０と同様のものでる。

また、スマホ１は、アプリやアプリで使用されるデータ等を記憶するストレージとしてのフラッシュメモリを備える。なお、アプリ等のプログラムで使用されるメモリとしてのＲＡＭは、例えば、制御デバイスに備えられている。
また、フラッシュメモリには作物管理用アプリがインストールされており、カメラ３０から送信される上述のＲＧＢおよびＧｒａｙの代表値（平均値）に対して葉緑素量の指標である換算葉色値を算出するようになっている。なお、カメラ３０で撮影された画像データから換算葉色値を算出することになるが、換算葉色値を算出する処理は、スマホ１で行われても、画像データをスマホ１から送信された管理サーバ１０で行ってもよいし、カメラ３０の内部で行ってもよい。なお、以下の説明では、換算葉色値として説明するが、ここでのカラースケール換算値は、ＳＰＡＤ換算値に変換可能なものであり、後述の実施例に示すように、ＳＰＡＤ換算値を求めてこれをカラースケール値に変換したものである。

スマホ１には、管理サーバ−１０から専用アプリＡ（作物管理用アプリ）がダウンロードされてインストールされている。作物管理用アプリには、例えば、回帰分析や重回帰分析で求めた上述の代表値と換算葉色値（ＳＰＡＤ換算値）との（重）回帰式（相関式）が登録されている。例えば、ＲＧＢの各平均値のうちのＧの平均値と、Ｇｒａｙの平均値とからＳＰＡＤ換算値を算出する重回帰式が登録されている。これにより、カメラ３０からＲＧＢの各平均値とＧｒａｙの平均値が受信された場合に、Ｇの平均値と、Ｇｒａｙの平均値とに基づいて換算葉色値がスマホ１から出力されるようになっている。

また、求められた換算葉色値と、スマホ１に入力された稲の品種、稲を栽培している地域（住所）、現在の日付、稲の高さ（草丈）とが施肥管理を行うためのデータとして管理サーバ１０に送信される。管理サーバ１０では、上述の葉色基準値データベース１６に、例えば、稲の品種、地域（住所）、時期（日付）に関連付けて基準となる葉色基準値が登録されている。
この管理サーバ１０では、施肥管理の処理として、スマホ１から入力される地域（圃場の住所や緯度および経度）と、現在の日付と、稲の品種とから、葉色基準値データベース１６を検索して葉色基準値を抽出する。次に、抽出された葉色基準値と、入力された換算葉色値とを比較する。

ここで、葉色基準値データベース１６に、品種、地域、時期（月日）に関連付けて登録されて上述のように抽出される葉色基準値と、測定された換算葉色値を比較した場合に、例えば、葉色基準値より換算葉色値の値が小さければ（色が薄ければ）窒素源の不足が考えられ、逆に換算葉色値の値が大きければ（色が濃ければ）窒素源の過多が考えられる。

これにより、管理サーバ１０からスマホ１に対して、窒素肥料を与えるか否か等の施肥管理上のアドバイスを送信することが可能である。

第２の実施の形態の作物管理システムのカメラ３０による作物の情報として換算葉色値を取得する作物情報取得方法は、例えば、第１の実施の形態の植物情報取得システムによる植物情報取得方法と同様に行われる。すなわち、上述の図４のフローチャートに示される植物情報取得処理と同様に行われる。

次に、図１０、図１１および図１２のフローチャートを参照してスマホ１における作物管理用アプリにおけるメイン処理とログイン処理と初期設定処理を説明する。なお、ここで作物管理用アプリは、説明を容易とするために作物として稲の施肥管理や肥培管理等の栽培の管理を行うものとするが、作物は稲に限定されるものではなく、作物として各種野菜、果物、穀物等の各種作物にこの作物管理システムを適用可能である。

図１０は作物管理アプリのメイン処理を示すフローチャートとメイン画面である。作物管理用アプリをスマホ１で起動すると、メイン処理が開始されメイン画面１ａが表示される（ステップＡ１）。ここで作物管理用アプリには、基本的にログイン処理と、初期設定処理と、作物管理処理とが行われる。また、作物管理処理には、３つのモードがあり、ユーザがスマホ１でいずれかのモードを選択することができる。この作物管理処理のモードには、換算葉色値の測定と測定された換算葉色値が示す作物の生育状態の判定とを行う測定判定モードと、ユーザが植付、農薬の散布、施肥等の農作業の情報を入力する栽培情報入力モードと、測定された換算葉色値の測定結果の履歴を葉色規準値と比較して表示する葉色値履歴表示モードとがある。

図１０に示すように、起動時のメイン画面（起動画面）１ａには、初期設定ボタン１ｂと、作物管理処理の上述の各モードに対応するボタンとして、測定判定ボタン１ｃと、栽培情報入力ボタン１ｄと、葉色値履歴表示ボタン１ｅが表示される。また、メイン画面１ａには、ログインボタン１ｆが表示されており、ログインボタン１ｆをタッチすると、ログインしていない場合にログイン処理が開始されることになるが、基本的にログインしていない状態では、いずれのボタンをタッチしても、ログイン処理が開始される。

すなわち、スマホ１では、作物管理アプリ起動後のメイン画面１ａでのタッチ操作を契機としてログインしているか否かが判定される（ステップＡ２）。なお、ログインした状態とは、管理サーバ１０で、作物管理アプリが起動しているスマホ１からのアカウント情報の入力による認証が行われて、スマホ１による管理サーバ１０へのアクセスが許可された状態である。

ログインしていない場合には、後述のログイン処理が開始される（ステップＡ３）。既にログインしている場合と、上述のログイン処理が終了した場合に、メイン画面１ａのログインボタン１ｆ以外の各ボタン１ｂ〜１ｅへのタッチを契機として、メイン画面上の各ボタン１ｂ〜１ｅに対応する作業（処理）の選択が行われる（ステップＡ４）、タッチされたボタン１ｂ〜１ｅに対応して、初期設定処理か選択されて実行されるか（ステップＡ５）、作物管理処理の測定判定モードが選択されて実行されるか（ステップＡ６）、作物管理処理の栽培情報入力モードが選択されて実行されるか（ステップＡ７）、作物管理処理の葉色値履歴表示モードが選択されて実行される（ステップＡ８）。

次に、図１１のフローチャートを参照して、ログイン処理を説明する。
上述のように作物管理用アプリを起動した際に、ログインされていない場合に、ログイン処理が開始され、ログイン画面がスマホ１の画面１ａに表示される（ステップＢ１）。ログイン画面には、例えば、ユーザＩＤと、パスワードの入力欄が表示されるとともに、これらユーザＩＤおよびパスワードを入力した後にログインするためのログインボタンが表示される。また、ログイン画面には、ユーザＩＤおよびパスワードが設定されていない未登録のユーザに対して、登録ボタンが表示されている。

ログイン画面上で登録ボタンが押されると、ユーザ登録処理が開始されることになり、作物管理用アプリでは、登録ボタンが押されるか、ログインボタンが押されるかで、ユーザ登録を行うか否かを判定する（ステップＢ２）。

すなわち、登録ボタンがタッチされた場合に、ユーザ登録が選択されたものとしてユーザ登録処理を行い、ログインボタンが押された場合にログイン処理を行う。

登録ボタンがタッチされた場合には、ユーザ登録処理が行われる（ステップＢ３）。ユーザ登録処理では、管理サーバ１０のユーザ情報データベース１２にユーザ毎に登録されるユーザ情報を入力させる処理が行われる。基本的には、ユーザ情報の各項目の入力欄が表示され、各入力欄に対応するユーザ情報をユーザに入力させる処理が行われる。なお、このユーザ登録処理では、スマホ１から管理サーバ１０にユーザ情報が送信されて管理サーバ１０のユーザ情報データベース１２にユーザ情報が登録されることになり、ユーザ情報登録時には、スマホ１と管理サーバ１０との間でデータ通信が行われる状態となっている必要がある。

ユーザ登録処理で入力されてユーザ情報データベース１２に登録されるユーザ情報には、例えば、顧客ＩＤ、ユーザＩＤ、パスワード、氏名、住所、メールアドレス、電話番号、課金情報、契約期間、カメラシリアルナンバー、所属団体等がある。

ユーザ情報登録処理では、スマホ１から管理サーバ１０にユーザ情報登録が行われることが通知され、この際に管理サーバ１０は、ユーザ情報データベース１２に未だ登録されていない顧客ＩＤを自動で設定する処理が行われた後に、この顧客ＩＤに紐付けしてスマホ１で入力されたユーザ情報が管理サーバ１０に登録される。

ユーザＩＤは、ユーザが決めるＩＤであり、例えば、ニックネームやメールアドレスや氏名であってもよいが、他のユーザと重複しないものが好ましい。なお、ユーザＩＤは、ユニークな顧客ＩＤに紐付けされているので、他のユーザと重複してもよい。

課金情報は、例えば、クレジットカードの情報であるが、課金はプリペイドカードや電子マネーカードや銀行振り込みや自動引き落とし等で行うものとしてもよい。また、ユーザが作物管理システムの利用において、必ず課金されるものでなくともよい。

契約期間は、ユーザの作物管理システムの契約上の利用期間であるが、例えば、契約期間は自動的に更新される。カメラシリアルナンバーは、上述のスマホ１に接続されるカメラ３０にそれぞれユニークに設定された番号であるとともに、カメラ３０が正規品か否かの判定が可能となっている。この例では、作物管理システム用のカメラ３０が設定されており、設定されたカメラ３０をユーザが購入して使用するか、所属団体からカメラ３０が提供されるようになっており、各カメラ３０には、シリアルナンバが付されており、シリアルナンバにより作物管理用システムで利用可能なカメラ３０か否かを判定（認証）できるようになっている。なお、使用可能なカメラ３０を限定することにより、換算葉色値の測定結果のばらつきを抑え、測定結果の信頼性の向上を図ることができる。

なお、シリアルナンバが入力されない場合に、スマホ１に接続されたカメラ３０を使用できないものとして、作物管理システムが利用できないようにしてもよい。例えば、カメラ３０の購入を作物管理システムの使用条件の１つとしてもよい。
所属団体は、例えば、農協や農業法人等である。この所属団体に応じて、団体に所属するユーザに対して、当該所属団体で管理する端末６０からのアドバイスを受けるなどのサービスが可能となる。

ユーザ情報の各入力欄にユーザ情報が入力されると、ユーザ登録完了となって、ユーザ登録処理が終了する。なお、ユーザ登録終了時にログインした状態となる。

ログインボタンが押された場合には、ユーザ登録処理が行われずに、ログイン入力処理（ステップＢ４）が行われる。ログイン入力処理では、上述の入力欄に入力されたユーザＩＤとパスワードが管理サーバ１０に送信され、管理サーバ１０でユーザ情報データベース１２を用いた認証処理が行われることになる。管理サーバ１０では、上述のようにスマホ１から入力されたユーザＩＤと顧客ＩＤに基づいてユーザ情報データベース１２からパスワードを抽出し、抽出されたパスワードと入力されたパスワードが一致する場合にログインを許可し、一致しない場合にログインを拒否する。

ログイン入力処理が終了したスマホ１では、認証処理が開始され（ステップＢ５）、管理サーバ１０から上述のログインの許可または拒否の結果が送信された場合にそれを表示する。なお、ログインが許可された際には、スマホ１は、管理サーバ１０にログインした状態となり、管理サーバ１０で設定されたメニューを選択することにより、各処理が行われる。ログインが拒否された場合には、ユーザがアカウントとしてのユーザＩＤとパスワードの再入力を行うか、作物管理用アプリを終了する。

次に、起動時のメイン画面（起動画面）１ａにおいて初期設定ボタン１ｂが選択された際の処理について説明する。スマホ１が管理サーバ１０にログインした際に、未だ初期設定が済んでいない場合に、スマホ１では、初期設定処理を促す。なお、初期設定が済んでいるか否かは、ユーザ情報データベース１２に顧客ＩＤに紐付けして登録されており、管理サーバ１０にログインした際に確認される。なお、農地情報データベース１３に、顧客ＩＤに対応する農地が登録されていなければ、初期設定処理における圃場登録が行われていないことになり、初期設定処理を行ったか否かが確認可能である。

この初期設定処理では、基本的にユーザが農作業を行う圃場の位置が登録される。なお、作物管理システムで施肥管理を行う際には、農地情報における圃場の面積のデータ等が必要であるが、例えば、換算葉色値等から稲等の作物の生育状態を判断し、施肥管理は、独自の方法で行うのであれば、必ずしも農地情報として各圃場の情報を入力する必要はない。なお、農地情報の入力は、設定画面からいつでも行えるようになっている。

スマホ１の初期設定処理では、図１２のフローチャートに示すように、初期設定画面がディスプレイに表示される（ステップＣ１）。初期設定画面には、圃場登録を行うか否かの選択画面が表示され、選択画面で圃場登録を行うか否かをユーザが入力可能となる。ユーザの入力に基づいて、スマホ１で圃場登録を行うか否か判定される（ステップＣ２）。圃場登録を行わないことが選択されると初期設定処理が終了する。一方、圃場登録を行うことが選択されると、農地情報の入力欄が表示され、各農地情報として、上述の圃場の情報がユーザにより入力可能となる。なお、各ユーザは、複数の圃場を登録可能となっている。農地情報の入力欄に各農地情報を入力すると、スマホ１が圃場登録処理として、入力された農地情報を管理サーバ１０に送信する（ステップＣ３）。送信された農地情報は、管理サーバ１０の農地情報データベース１３に顧客ＩＤ（ユーザーＩＤ）に紐付けされて登録される。なお、農地情報データベース１３では、圃場の単位としての筆毎に、圃場を登録するようになっている。

初期設定処理で入力される農地情報としての圃場の情報は、圃場毎（筆毎）の筆シリアルナンバと、圃場名と、住所と、地域名と、圃場の面積と、圃場の形状の頂点（角）の数と、各頂点の緯度および経度と、所有者名である。圃場名は、ユーザが複数の圃場を有する場合に各圃場の区別を容易にするためのものであり、任意に設定される。なお、ユーザＩＤ等と連番やアルファベット等との組み合わせで自動的に設定可能としてもよい。圃場の各筆シリアルナンバは、農地情報データベース１３内で重複しないユニークな数値となっており、筆シリアルナンバの設定は、例えば、管理サーバ１０で、農地情報データベース１３を参照して重複しないように行われる。

圃場の面積は、ユーザが入力してもよいが、上述の各頂点の位置を入力することにより、圃場の形状とサイズが決まるので、圃場の形状とサイズから圃場の面積を算出してもよい。地域名は、基本的に住所の市町村となる名前であるが、例えば、地域名が米のブランドとして扱われている場合に、ブランドとなっている名前を用いてもよい。

圃場の形状の頂点の位置としての緯度・経度の入力においては、例えば、スマホ１のＧＰＳによる現在地を用いてもよい。

例えば、頂点の数を入力した後に、スマホ１を持ってユーザが各頂点に立ち、スマホ１の初期設定画面で所定のボタンを押すことで、スマホ１がＧＰＳで測定された現在位置を入力するようになっている。また、地図アプリを利用して地図上で頂点位置をタッチすることで、頂点位置を入力してもいい。この場合に、スマホ１の表示として、地図単独だけではなく、航空写真を用いてもよい。

ＧＰＳ単独での現在地入力には、誤差が生じる虞があるので、ＧＰＳで各圃場の頂点の位置を入力した後に、地図アプリの地図上の入力された頂点の位置を表示させて地図上で位置を修正するものとしてもよい。なお、既にユーザにより圃場の面積が入力されており、圃場の頂点位置で示される形状から面積を算出しない場合には、頂点位置に多少の誤差があっても問題ないので、修正せずにＧＰＳ上の位置を用いるものとしてもよい。

１つの圃場の情報の入力が終了した場合、引き続きその圃場の測定ポイントをユーザに入力させ、入力された測定ポイント情報を測定ポイントＤ／Ｂに登録する処理を行う（ステップＣ４）。測定ポイントの入力は、前述した圃場の形状の頂点の位置の入力方法と同様の方法で入力することができる。ＳＰＡＤ換算値の測定は定点観測する必要があるため、測定ポイントを予め登録しておく。測定ポイントは入力された順番に測定ポイントＮＯが付与される。
１つの圃場の情報の入力が終了した場合には、初期設定画面に次の圃場の情報を入力するか否かを選択する画面が表示されるので、ユーザがさらに別の圃場の情報を入力するか否かを選択する。

スマホ１では、引き続き次の圃場の情報を入力するか否かが判定され（ステップＣ５）、次の圃場の情報の入力を行わない場合に初期設定処理を終了し、次の圃場の情報の入力を行う場合に、ステップＣ３の前の圃場の情報を入力する状態に戻り、次の圃場の情報を入力することになる。

作物管理システムでは、初期設定が終了した状態で、ユーザが定期的に換算葉色値の測定を行い、葉色基準値に対して測定された換算葉色値が大きいか小さいかを判定することになるが、この換算葉色値のデータ以外に栽培情報として作物（稲）の品種、作物の生育度合、作物の栽培密度等の測定値をスマホ１から管理サーバ１０の測定値データベース１５に入力するようになっている。また、肥料を施したり、農薬を散布したりする農作業を行った場合に、これを栽培情報として栽培情報データベース１４に登録するようになっている。

この栽培情報の入力は、作物管理処理の栽培情報入力モードで行われるものである。栽培情報の入力には、圃場の情報が必要であり、初期設定処理後に利用可能となる。上述のメイン画面１ａで、栽培情報入力ボタン１ｄをタッチすることで、作物管理処理の栽培情報入力モードが開始される。

次に、起動時のメイン画面（起動画面）１ａにおいて栽培情報入力モードボタン１ｄが選択された際の処理について説明する。図１３のフローチャートに示すように、栽培情報入力処理においては、圃場を特定するデータの入力を行うようになっており、例えば、スマホ１の栽培情報入力画面に圃場名の入力欄が表示され（ステップＤ１）、ユーザが圃場名を打ち込むことにより、スマホ１から圃場名が管理サーバ１０に送信される（ステップＤ２）。なお、スマホ１は、既に管理サーバ１０に対してログインしているので、当該ユーザが所有・占有・担当する圃場名を画面上に表示し、ユーザが選択するようにしてもよい。また、この際には、スマホ１から現在の年月日を示すデータが管理サーバ１０に送信さえる。なお、年月日のデータは、現在の年度や西暦や和暦のいずれかが分かるデータであればよく、管理サーバ１０側の時計機能により求められてもよい。

栽培情報データベース１４では、圃場一筆毎で、さらに年度毎に１レコードのデータとして各圃場の栽培情報が登録されており、各レコードは、顧客ＩＤに紐付けされるとともに、圃場を特定可能な上述の圃場の筆シリアルナンバと、年度が紐付けされている。したがって、ログインして顧客ＩＤが認識されているスマホ１から圃場名と年度を示すデータが管理サーバ１０に送信されると、管理サーバ１０では、農地情報データベース１３を参照して、圃場名に対応する圃場が登録されていることを確認し、顧客ＩＤと、農地情報データベース１３から抽出した筆シリアルナンバと、現在の年度から栽培情報データベース１４の圃場と年度毎に１レコードとして記憶される栽培情報を抽出する。

管理サーバ１０からは、栽培情報データベース１４に上述の顧客ＩＤと筆シリアルナンバと年度とに対応する栽培情報のレコードが有るか否かがスマホ１に送信される。スマホ１では、管理サーバ１０からの通知により、上述の顧客ＩＤと筆シリアルナンバと年度とに対応するレコードの有無を判定する（ステップＤ３）。

圃場と現在の年度に対応する栽培情報のレコードがない場合には、新規レコードの作成と登録を行うことになる（ステップＤ４）。
この場合には、スマホ１から新規レコードの作成が要求され、管理サーバ１０で栽培情報データベース１４に新規レコードが作成される。
新規レコードが作成時には、新規レコードには、レコード作成時にログインして栽培情報入力処理を選択したスマホ１に対応して顧客ＩＤが登録されるとともに、上述の圃場名に基づいて農地情報データベース１３上の筆シリアルナンバが登録され、さらに現在の年度が登録される。通常、年初に新規レコードが作成され、その際に既に決定されている情報として、例えば米品種が入力される。この新規レコード作成時に登録される顧客ＩＤ、筆シリアルナンバ、年度によって、これ以降栽培情報データベースで栽培情報を検索可能となり、適切な時期に未入力の栽培情報の入力を行うことが可能となる。

上述の顧客ＩＤ、筆シリアルナンバ、年度の情報に対応する栽培情報のレコードがあった場合には、管理サーバ１０で該当する栽培情報のレコードが栽培情報データベース１４から抽出され、スマホ１にレコードが送信されることになる（ステップＤ５）。

栽培情報の新規レコードが登録された場合と、栽培情報のレコードが抽出された場合に、スマホ１には、レコードを受信した状態となっており、レコードの栽培情報でデータを入力すべき各基本項目にデータ入力されているか否かがチェックされる（ステップＤ６）。なお、入力すべき項目は、予め設定された後述の基本項目である。また、このチェックは、スマホ１ではなく、管理サーバ１０で行ってもよい。例えば、最初に新規レコードが作成された場合には米品種、坪面積当たり株数などの情報が入力項目として要求される。その後は、時期に応じて入力が必要な項目の入力を促すメッセージを画面上に出力する。

栽培情報データベース１４で入力すべきデータの基本項目は、米品種と、坪面積当たりの株数、植付日、出穂日予測、収穫日、収量（Ｋｇ）、単位面積当たり収量（Ｋｇ／ｍ２）、等級、平均水分量（％）、平均タンパク質量（％）である。米品種とは、例えば、コシヒカリ、あきたこまち等の品種である。なお、ここでは、上述のように作物を米としているが、作物が米以外の場合に、作物の品種が登録される。

坪面積当たりの株数とは、例えば、植付の際に一束ずつ植えられた苗の束の単位面積当たりの数に相当するものである。一株には、複数の稲の茎が含まれており、この一株当たりの茎数は、苗の段階から順次増加する。植付日は、田植えの日であり、作物管理システムで農作業を管理する上では、栽培情報を植付日前後に入力して稲の栽培を管理することが好ましい。

出穂予測日は、稲において出穂が予測される日であり、地域と植付日とに基づいて決定される。基本的には、地域の自治体や農協において予測が行われており、各地域の農業従事者が知ることが可能である。なお、地域と植付日とにより、管理サーバ１０で自動入力するようになっていてもよい。
収穫日は、実際に収穫された日以降に登録することになるので、入力すべきデータの項目であるが、実際に栽培している間は入力されていない。なお、収穫日のデータは、栽培情報の今年度より前の年度のデータとして残ることになり、過去の情報として翌年以降の栽培に利用可能である。また、栽培情報データベース１４では、収穫後に確定するデータを入力するようになっており、収量（Ｋｇ）、単位面積当たり収量（Ｋｇ／ｍ２）、等級、平均水分量（％）、平均タンパク質量（％）等のデータは、収穫後に行われる検査の後に入力される。

栽培情報データベース１４には、上述の基本項目の情報に加えて、行った農作業が記憶されるようになっており、例えば、肥料を施した日や農薬を散布した日と関連付けて施した肥料を示す実施項目コードと施した量や、農薬を示す実施項目コードと散布した量を入力可能となっている。栽培情報データベース１４では、農作業の実施項目として、各種肥料や各種農薬毎に、コードが設定されており、肥料や農薬を実施項目のコードで特定可能である。なお、農作業は、肥料や農薬に限られるものではなく、各種農作業を含ませることができ、農作業のコードを設定すればよい。農作業としては、田圃への水の出し入れや、米以外の作物への灌水の際の水量や、草取りや、果実への袋かけなど、実際に行われる農作業の全てを登録可能とすることができる。

スマホ１では、上述の入力すべき項目のチェックで入力すべき項目があったか否かが判定される（ステップＤ７）。なお、上述のようにチェックが管理サーバ−１０で行われた場合にチェック結果の判定も管理サーバ−１０で行われる。

入力すべき基本項目で栽培情報が未入力の項目がある場合に、スマホ１上に基本項目の入力画面が表示され、未入力の項目に栽培情報が入力可能となる（ステップＤ８）。基本的には、収穫日は、栽培中は未入力であり、収穫されるまで、基本項目の入力画面が表示されるが、基本項目の入力画面をスキップすることが可能となっている。また、栽培情報の圃場毎のレコードが新規登録された場合には、未入力の基本項目があり、栽培情報の基本項目を入力することになる。

基本項目が入力された場合、基本項目の入力がスキップされた場合、入力すべき基本項目がない場合に、上述の農作業の項目を入力するための栽培情報入力画面がスマホ１に表示される（ステップＤ９）。スマホ１において、農作業の情報が入力可能になり、農作業の入力欄に実施した日付、実施項目のコード、実施した内容に係わる数値（例えば、肥料、農薬、水等の量）が入力可能となる（ステップＤ１０）。

なお、栽培情報の入力においては、スマホ１の栽培情報入力画面に各栽培情報の入力欄が表示され、ユーザにより上述の実施項目のコード等の栽培情報の入力が行われる。入力欄に栽培情報が入力されると、スマホ１から管理サーバ１０に入力された栽培情報が送信され、管理サーバ−１０の栽培情報データベース１４に栽培情報が入力される（ステップＤ１１）。

次に、起動時のメイン画面（起動画面）１ａにおいて測定判定モードボタン１ｃが選択された際の処理について図１４のフローチャートを参照して説明する。本実施の形態において、作物の生育状態を測る指標として葉の換算葉色値と、作物の草丈と、一株中の茎数を測定している。作物の草丈は、作物の生育状態を示すものであるが、例えば、米のように葉や茎ではなく、穀物として実を収穫する場合に、草丈と収穫量が比例するわけではない。特に稲では、草丈が高く成り過ぎると、倒伏する確率が高くなり、実の収穫量や品質に悪影響を与える。

葉色値は、基本的には、葉緑素濃度に依存し、葉緑素濃度は窒素量に依存する。すなわち、肥料としての窒素量が十分ならば葉色値が大きい値となり、窒素量が不十分ならば葉色値が小さい値となる。葉色値の場合も、十分な濃さを示す状態よりもさらに濃くなっても米の収穫量等に好影響を与えるとは限らず、基本的には葉色値、すなわち、緑色の濃さが適度な濃さとなっていることが好ましい。各品種と時期に対応する葉色基準値は、例えば、高品質の米の多くの収穫に好適な葉色値を示すものである。一株中の茎数は、上述のように植付後に増加し、茎数の増加により、肥料等の必要量が増加することになる。

上述のようにスマホ１のメイン画面１ａに表示された測定判定ボタン１ｃを押すと、作物管理処理の測定・判定モードが開始される。図示されていないが、最初にユーザは圃場を選択する。これは、画面上にユーザの圃場一覧画面を表示しユーザがタッチして選択することにより決定される。圃場が選択されることによりサーバ上の農地情報Ｄ／Ｂと測定ポイントＤ／Ｂが検索され、圃場の情報と測定ポイントの情報が取得され、画面上に選択された圃場の形状が表示されその上に測定ポイントの位置が表示される。以降の作物管理処理の測定・判定処理は選択された圃場の測定ポイントの数だけ行われるようになっている。ユーザがまず測定ポイントをタッチして選択すると、スマホ１では、換算葉色値の測定の前に、稲の草丈の入力欄と、一株当たりの茎数の入力欄が表示される。これによりユーザがスマホ１上で、稲の草丈と一株当たり茎数を入力すると、スマホ１でこれら草丈と茎数が記憶される（ステップＥ１）。

次に、スマホ１に接続されたカメラ３０により稲の葉を撮影することで、葉の画像データをカメラ３０からスマホ１に入力する（ステップＥ２）。この際には、外光が遮られた状態でＬＥＤの照明光により葉が撮影される。これにより外光の影響を抑制することができるとともに、ＬＥＤ照明での撮影に当たって葉の表面からの直接の反射光を偏光板で抑制することで、近い位置からのＬＥＤ照明に対する反射光が白く写るのを防止する。指定された測定ポイントで撮影できるように、撮影前にスマホ上に現在地と測定ポイントを示す地図を表示してユーザを正確な位置に誘導してもよい。あるいは、「少し前方に○ｍ」「斜め前に○ｍです」という音声案内を行ってもよい。

スマホ１においては、撮影データの入力に対応して内部のＧＰＳ機能から現在の位置の緯度と経度とを読み取るとともに、内部の時計機能により現在の時刻（年、月、日を含む）を読み取り、画像データに関連付けて位置と日時とを記憶する（ステップＥ３）。なお、読み取った現在の位置の緯度と経度が現在選択されている測定ポイントから１ｍ以上離れている場合は入力ミスとしてエラーメッセージを出力する。あるいは、当該圃場に登録されたいずれかの測定ポイントから１ｍ以内にあると判断された場合は、測定ポイントの入力ミスがあったものとして、入力された測定ポイントを当該最も近い測定ポイントとして以下の処理を行うようにしてもよい。

また、スマホ１は、天気の情報を出力しているサイトにアクセスし、上述のＧＰＳにより読み取られた現在地を含むか近傍となる地域の現在の天気を読み取る（ステップＥ４）。次に画像データから換算葉色値を算出するための画像解析を行う（ステップＥ５）。基本的には、上述のように画像データからＲ・Ｇ・Ｂ・Ｇｒａｙの各値の代表値を求める処理を行う。なお、この処理は、例えば、カメラ３０で行うものとしてもよいし、スマホ１で行うものとしてもよい。

次に求められたＲ・Ｇ・Ｂ・Ｇｒａｙの値と、換算葉色値を上述の相関式を用いて算出する（ステップＥ６）。ここで、換算葉色値は、ＳＰＡＤ値との相関から求めており、ＳＰＡＤ値と近似する値となっている。この換算葉色値（ＳＰＡＤ換算値）は、ＳＰＡＤ値として利用可能であるとともに、カラースケールで想定されるカラースケール換算値にも変換可能である。基本的に地方自治体や農協等が提供するデータでは、カラースケール値とＳＰＡＤ値が用いられており、画像データから求められた換算葉色値（カラースケール換算値とＳＰＡＤ換算値）を用いて提供されたデータによる判定が可能となる。

換算葉色値の１つの測定ポイントにおける測定が終わると図１５に示すように、スマホ１の画面５ｂ（１）（測定表示モード画面）に、測定結果の表示が行われる。なお、ホッチキス状のカメラ３０の葉を挟んでスイッチ３５がオンとなることにより、撮影が自動で行われる。この際にカメラ３０が接続されたスマホ１でシャッタ音が出力されるとともに、振動（１秒間）が発生するようになっている。

画面５ｂ（１）には、撮影された画像データの表示５ｃが行われる。この表示５ｃは、葉の表面を示すもので、例えば、換算葉色値を示唆する緑のカラー画像である。また。画面５ｂ（１）には、画像データの色の平均値（代表値）としてのＲ、Ｇ、Ｂ、グレイ（Ｇｒａｙ）の値の表示５ｄと、これらの値から算出されたＳＰＡＤ換算値の表示５ｅと、ＳＰＡＤ換算値から換算されたカラースケール換算値の表示５ｆとが行われる。また、１つの測定ポイントで設定された回数だけ測定を行って各測定ポイントのＳＰＡＤ換算値とカラースケール換算値の平均を求めるようになっており、撮影すべき設定された回数から撮影回数を除算した残り撮影回数の表示５ｇが行われるようになっている。また、画面５ｂ（１）には、シャッターボタン１ｈが表示されており、葉を挟んでスイッチ３５をオンとしなくとも、画面５ｂ（１）のシャッターボタン１ｈに指をタッチさせることでも、撮影が可能となっている。これにより、葉のように薄い形状以外の作物としての根菜や果物等の表面の撮影も可能となる。

図１６に示すように１つの測定ポイントで設定された回数の撮影が終わると、スマホ１に測定結果表示１ｉが行われる。この表示では、設定された測定回数の各測定における測定値としてのＳＰＡＤ換算値とカラースケール換算値が表示されるとともに、これらの平均値が測定される。なお、平均する前の測定値に異常値があるような場合に、再測定を行うことも可能であり、例えば、１つの測定値をタッチして、画面上の変更をタッチすると、再撮影が可能になる。問題がなければ、登録をタッチすることで、測定値と平均値等のデータが管理サーバ１０に送信されて記憶される。なお、測定者が測定時に気付いた点をコメントとして記載可能であり、データの登録時にコメントも記憶される。

次に、管理サーバ−１０に上述のように入力された位置と月日のデータを送信する。管理サーバ−１０では、稲の品種と位置と月日に基づいて葉色基準値データベース１６から葉色基準値を抽出し、スマホ１に送信する。スマホ１では、葉色基準値を得ることができる（ステップＥ７）。
なお、本ステップＥ７において、スマートフォンにカメラが有線あるいは無線で接続された際にカメラ内部のメモリに記憶されたカメラのシリアルナンバを取得し、サーバに上記データを転送する際に同時に転送するようにし、サーバでは受信したカメラのシリアルナンバとユーザ情報Ｄ／Ｂに格納されたカメラシリアルナンバーとを比較して一致しない場合に不適切なアクセス要求としてスマートフォンに回答し、スマートフォンではエラーメッセージを出力しその後の処理を行わないようにしてもよい。これにより、不適切なアクセス、不適切なカメラによる画像およびＳＰＡＤ換算値のサーバへの登録を防止でき、次年度の葉色基準値の適正な決定を行うことができる。

葉色基準値データベース１６には、品種と日付に対応付けて標準（基準）の葉色値である葉色基準値が図１４のグラフに示すように登録されており、品種と日付を入力することで葉色基準値を抽出することができる。スマホ１では、測定により画像データから得られた換算葉色値と、葉色基準値データベースから得られた葉色基準値とを比較する（ステップＥ８）。なお、ここで葉色値は、値が大きいほど色が濃いものである。

比較結果は、測定値と基準値が略同じで基準値に対して測定値が許容範囲の場合（ステップＥ９）と。許容範囲を越えて基準値より測定値が大きい場合（ステップＥ１０）と、許容範囲を越えて基準値より測定値が小さい場合（ステップＥ１１）とになる。

基準値と測定値が許容範囲内の場合は、栽培されている稲の換算葉色値が葉色基準値と略等しいので、順調に生育していることになり、例えば、スマホ１で稲の生育が順調であることを示す表示が行われる（ステップＥ９）。測定値が許容範囲を越えて基準値より大きい場合、すなわち色が濃い場合には、窒素肥料が過多である可能性が高く、スマホ１で肥料を控えたり、稲の状況を観察したりするように、注意を喚起する表示が行われる（ステップＥ１０）。測定値が許容範囲を越えて基準値より小さい場合には、窒素不足が考えられ、窒素肥料を施すことが好ましく、肥料の量を決定するために測定値と基準値を用いて管理サーバ１０の農業・肥料データベース１７を検索する（ステップＥ１１）。この場合には、換算葉色値の測定値と基準値に加えて稲の品種、圃場の地域、植付日、現在の日付等を入力する。農業・肥料データベース１７には、品種と地域毎に、基準値と測定値の差と、植付日から現在までの経過日数と、施肥量とのテーブルデータが記憶されている。テーブルデータでは、基準値と測定値の差と、植付日からの経過日数とから施肥量が求められるようになっている。

施肥量は、設定された種類の肥糧の圃場の単位面積当たりの重量となっている。農業・肥料データベース１７から抽出された施肥量は、例えば、農地情報データベース１３に登録された面積が乗算される。これにより、単位面積当たりの施肥量と、一圃場当たりの施肥量が算出される。この場合に、栽培情報データベース１４の単位面積（坪）当たりの株数と、測定値データベース１５の株当たりの茎数、草丈等のデータに基づいて施肥量を補正するものとしてもよい。例えば、茎数と草丈とは、月日に対応して基準値を設定し、株数も基準値を設定し、茎数と株数が基準値より多い場合には、施肥量を増加するように補正し、草丈が高い場合には、施肥量を減少するように補正するものとしてもよい。

決定された単位面積当たりの施肥量と一圃場当たりの施肥量は、例えば、管理サーバ−１０で算出され、スマホ１に送信されて（ステップＥ１２）、スマホ１で表示される（ステップＥ１３）。なお、表示された施肥量データに基づき実際に施肥を行った場合には、前述の栽培情報入力モードを選択して施肥の実施について記憶することとなる。上述のような測定値と基準値との比較結果に基づいた処理が終了した際に、測定された各種値を測定値データベース１５に圃場毎（筆シリアルナンバ毎）に登録する（ステップＥ１４）。
すなわち、測定値データベース１５には、顧客ＩＤ、筆シリアルナンバ、撮影日時、測定場所（ＧＰＳ）、天気、気温、カラー画像、換算葉色値（換算した測定結果）、基準値、草丈値、一株当たり茎数、Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値、Ｇｒａｙ（Ｙ）値、診断結果等が登録される。

この測定値データベース１５に記憶されたデータは、基本的に顧客ＩＤとパスワードにより認証されたユーザのスマホ１から閲覧可能であるとともに、作物管理システムを運営している団体、例えば、地方自治体、農協、農業法人等の端末６０から閲覧可能であり、データを利用可能となっている。この場合に複数のユーザの各圃場のデータを見比べることが可能となる。

ユーザのスマホ１から閲覧可能な画面表示について説明する。測定値データベース１５のデータを用いた処理に、上述の作物管理処理の葉色値履歴表示モードがある。上述のようにメイン画面１ａで、葉色値履歴表示ボタン１ｅを押すと、図１７に示すように、測定値の過去のデータ（履歴）と基準値の過去のデータ（履歴）とを比較可能な画面が表示される。

この場合に時の経過に伴って変動する基準値と測定値の両方を見ることができるので、例えば、基準値より測定値が低い状態で施肥量を増加させた場合に、その後も測定値が規準値に至らない場合や、略基準値に至る場合や、規準値を越えてしまう場合などの観察が可能になり、これらのことから測定値と基準値との差に対する最適な施肥量を求めることなどが可能となる。なお、図１７においては、栽培情報データベース１４に登録された施肥や農薬散布の日付と肥料や農薬の使用量が表示されるようになっている。これら施肥や農薬散布の表示は、それらを行った日付に対応してグラフの時間軸上に表示される。これにより、肥料や農薬による測定値への影響を容易に確認できる。
また、本画面においては、図１７のグラフの背景の色を、換算葉色値（ＳＰＡＤ換算値）の測定値と基準値との差の変化に対応して変化させるように表示している。すなわち、グラフの背景を時間軸の所定期間毎にブロックに分け、各ブロックの背景色を測定値と基準値との差の値に対応して予め設定された色にして表示する。これにより、測定値と基準値との差を視覚的に確認できる。この際、測定していない時期の色は前後の測定日の色から補完して推測して着色することが好ましい。この際に基準値もグラフの上方あるいは下方に帯として表示し、グラデーションとして表現することにより、基準値と測定値の相違を色の相違により視覚的に認識できる。

また、ユーザにより選択された圃場について、全ての測定ポイントについて測定算出されたＳＰＡＤ換算値のデータと、ユーザが圃場全体を上方からスマホ１のカメラ機能で撮影した画像を用いて、スマホ１の画面上に圃場の外形形状を表示し、測定ポイントごとのＳＰＡＤ換算値の測定値と基準値を表示し、測定ポイント毎のＳＰＡＤ換算値と圃場撮影画像に表された色彩状況から圃場全領域のＳＰＡＤ換算値分布を推測し、基準値との差を色分けして塗りつぶし表示した画像を表示したものを図１８に示す。ここでは、スマホ１で撮影された画像中の圃場を認識させる。この際には、スマホ１のＧＰＳ等による位置測定機能により圃場の撮影位置を決定するとともに、圃場の形状を畦等により画像認識させ、かつ、上述の圃場の形状の頂点位置から圃場の範囲を認識させる。なお、ユーザがスマホ１の画面上で撮影された画像上の圃場の範囲を入力するものとしてもよい。この場合には、例えば、圃場の画像上で上述の形状の頂点位置をタッチすることで、圃場の範囲を入力する。

次に、スマホ１では、画像データ上で上述のように測定を行った測定ポイントの位置を設定する。この場合に、上述の測定ポイントの緯度と経度を用いる。圃場の画像データにおいて、画像上の色の違いで圃場を複数のエリアに区分けする。この際には、例えば、画像データのＲＧＢの各値やＲＧＢから求められる色差や輝度等に係わる値のうちのＳＰＡＤ値と相関性が高い値を用いる。例えば、Ｇの値やＲＧＢの値から求められる輝度に係わるＧｒａｙの値を用いてもよい。また、各画素のＲＧＢの値やＧｒａｙの値から上述の相関式により仮のＳＰＡＤ換算値を求めて用いてもよい。

上述の値（例えば、Ｇの値）を用いて各エリアに区分けする方法は、例えば、任意の方法を用いることができ、各測定ポイントにおける画像データ上のＧの値をソートして値の大小の順に並べ、隣り合うＧの各値の中間の値を閾値として、各測定ポイントのＧの値が含まれるＧの値の範囲を閾値毎に区切られた範囲として設定し、画像データの各画素のＧの値に基づいて各画素を各範囲毎のエリアに区分けする。

区分けされた各エリアは、含まれる測定ポイントの測定値と基準値との差の値の大小により色分する。また、基準値との差ではなく、圃場全領域のＳＰＡＤ換算値分布を塗りつぶし表示してもよい。この画面上の、測定ポイントがある場所には×印などの印をそのＳＰＡＤの測定値とともに表示している。

次に、作物管理システムを運営している団体、例えば、地方自治体、農協、農業法人等の端末６０に表示される画面について説明する。上述のように端末６０では、作物管理サーバ−１０に登録されているので、例えば、図１９に示すように、地図上で作物管理システムに登録されている各圃場の領域を圃場内の全ての測定ポイントの測定値の平均値と基準値との差の違いを色分けして表示するようなことも可能である。この場合に略同じ地域内で基準値とあまり差がない圃場と大きな差がある圃場とを見分けることが可能となり、基準値と測定値との差が大きな圃場のユーザのスマホ１に対して、注意を促すようなメッセージを送ることなどが可能となる。

また、各圃場の基準値と測定値の差と、各圃場の米の生産量や米の品質等とを比較することにより、米の生産量が高く米の品質が高い圃場の測定値に基準値を近づけることが可能となる。これにより基準値をより適した値に改善していくことが可能となる。なお、図１７〜図１９の色分けは基準葉色値との差を表しているが、換算葉色値（ＳＰＡＤ換算値）の測定値を示す色分け（葉色を直接表現あるいは、換算葉色値に応じた色分け）としてもよい。

次に、本発明の第３の実施の形態を説明する。
第３の実施の形態は、第１の実施の形態の植物情報取得システムおよび第２の実施の形態の作物管理システムにおいて、前記色情報や植物情報の異常値を検出して削除するための方法を説明するものである。

例えば、熟練した農業従事者が、葉緑素計でＳＰＡＤ値を測定するような場合には、稲の視覚による色の感じと、測定結果であるＳＰＡＤ値とから測定結果が異常と判断して測りなおす場合があり、異常に基づく作物管理への影響が排除される可能性が高い。しかし、測定になれていない農業従事者には、異常値を見つけることは、必ずしも容易ではない。そこで、植物情報取得システムおよび作物管システムでは、カメラ３０またはスマホ１において、測定される色情報や植物情報の異常値を検知するようになっている。

本実施の形態において、図３２に示す３つの異常の原因に対応する異常値の検知方法では、３つの異常値判定条件のいずれかを満たす場合に異常値としている。第１の異常判定条件は、カメラ３０の撮影範囲中の所定範囲で被写体を撮影した場合に、撮影位置がずれて所定範囲の一部が被写体から外れたり、被写体の側縁部に重なったりした場合の異常を判定するものである。ここで、所定範囲は、例えば、２ｍｍ×２ｍｍで、１８０画素×１８０画素程度の範囲である。したがって、例えば、稲の葉の幅よりは十分に小さいが撮り方によって葉と所定範囲全体が重ならない場合がある。この場合に得られた矩形の所定範囲の画像の四隅のいずれかが被写体からはずれた状態となり、画像の被写体から外れた隅部分が他の部分より暗くなる（色が濃くなる）か、明るくなる（色が薄くなる）。

したがって、第１の異常値判定条件では、所定範囲の４隅部分の画素からＲＧＢ値を取得し、それぞれの隅部分の換算葉色値を求める。ここで、黄色換算値を葉色カラースケールの読み取り値の換算値とした場合に、４隅部分の換算葉色値が１未満、または７を超える場合は、当該測定で得られる所定範囲全体の色情報や換算葉色値を異常値と判定する。

すなわち、異常値判定条件は、矩形の所定範囲の４隅部分でそれぞれ換算葉色値を求め、当該葉色換算値の１つでも所定の上限値または所定の下限値を越える場合に、その測定時の測定結果としての換算葉色値を異常値と判定する。図３２において、第１の異常値判定条件を説明するための画像においては、１〜４までの４つの隅部において、１つの隅部だけ、換算葉色値が７を超えて９以上となっており、所定範囲全体の換算葉色値が異常値と判定される。なお、異常判定に用いるのは、換算葉色値に限られるものではなく、葉色換算値を求めるのに使用された測定結果としてのＲＧＢ、ＧＲＡＹ値（平均値）のいずれかを単独または複数組み合わせて、設定された単独または複数の閾値（上限値、下限値）と比較して判定するものとしてもよい。

第２の異常値判定条件は、撮像時に十分に遮光されずに外光が入り込んだ場合の異常値を主に判定するものである。本実施の形態では、葉を挟んで遮光して撮影が行われるが、葉の表面が平面ではなく、曲面となっていることで、遮光が十分に行なわれずに、外光が入り込み、画像が正常な場合より明るくなる（色が薄くなる）場合がある。第２の異常値判定条件は、このように画像（色情報）が明るくなった場合を異常として検出するものである。なお、外光は上述の矩形の所定範囲の１側縁部から主に浸入する状態となり、矩形の画像において１側縁部が主に明るくなる。図３２の第２の異常値判定条件の項目に示されるように、青Ｂの輝度値（代表値）が閾値としての７５（０〜２５５の範囲）以上となる場合に求められる換算葉色値を異常と判定する。なお、緑の葉を計測する場合に、外光が十分に遮断されている状態と、図３２に示すように、外光が入り込んだ状態で、青Ｂの輝度値の変化が他の色より大きく、外光の有無が分かり易いことから青Ｂの輝度により異常値を判定する。なお、図３２では、各色の平均の輝度値と、異常と判定された場合の輝度値を示すもので、明らかに青Ｂの輝度の変化量が他の色の輝度の変化量より大きくなっている。

なお、異常値判定条件として、青Ｂの輝度値ではなく、他の色の輝度値や、全色（白）の輝度値が閾値を越えるか否かを判定するものとしてもよい。矩形の所定範囲の４つの側縁部の青やその他の輝度値を参照して閾値を越えるか否かを判定するものとしてもよい。

第３の異常値判定条件は、葉の汚れ、傷などによるものや、その他の原因による異常値を検知するもので、複数回の測定結果からＲＧＢ，Ｇｒａｙ値の標準偏差σを求め、例えば、２σの範囲を越える測定結果としての換算葉色値を異常と判定する。なお、葉色カラースケールや葉緑素計による葉色値の測定においては、例えば、１つの圃場において、１０株の稲を選択し、それぞれの株において、展開第２葉の葉色値を測定する場合が多い。そこで、本願実施の形態でも、１度の測定で１０個の換算葉色値が得られるようにすれば、標準偏差σを求めて、異常値の検出を行うことができる。検出はＲＧＢ，Ｇｒａｙ値の一つでも上述の範囲を超えた場合に異常判定する。あるいはＲＧのみ、あるいはＲＧＢの計算値Ｇｒａｙだけを判定してもよい。

以下に、図３３のフローチャートを参照して、異常値判定処理を説明する。なお、異常値判定処理は、例えば、スマホ１で行われるものであるが、カメラ３０に異常値判定処理の機能を設けてもよい。異常値判定処理では、まず、測定回数を設定する（ステップＦ１）。上述のように一度の測定では、例えば、１０回の測定が行われる。

次に、カメラ３０による測定（撮影）を開始し（ステップＦ２）、カメラ３０による撮影を行う（ステップＦ３）。実際には、測定開始となって、順次カメラ３０から画像信号が入力されるのをスマホ１側で待機している状態で、カメラ３０から順次画像信号等が入力してくることになる。入力された画像信号はスマホ１側で記憶される。なお、異常値を除去して再測定を行う場合には、異常値である画像信号等の測定結果を削除した後に新たな画像信号を記憶する。
画像信号から所定範囲の各画素のＲ、Ｇ、Ｂ、グレイの値を算出して各画素の代表値としての平均値を求めて色情報とするとともに、色情報から換算葉色値を算出する（ステップＦ４）。この際に、所定範囲全体の色情報および換算葉色値を求めるとともに、４隅部分の色情報および換算葉色値を求める。なお、各画素の平均値は、例えば、緑Ｇとグレイを求めればよいが、ここでは、異常値判定のためにさらには青Ｂの平均値（代表値）を求める。なお、ＲＧＢの平均値の算出は、カメラ３０で行ってもよいし、スマホ１で行ってもよい。

次に、撮像範囲の矩形の所定範囲の四隅部分の換算葉色値が所定の上限値または所定の下限値を越えているか否かを判定する（ステップＦ５）。
上限値も下限値を越えない場合には、青Ｂの平均値が所定の閾値を越えるか否かを判定する（ステップＦ６）。
ステップＦ５で、矩形の所定範囲の画像の隅部分の換算葉色値が上限値または下限値を越える場合と、ステップＦ６で、青Ｂの平均値が書影の閾値を越える場合に、スマホ１においてエラー表示を行う（ステップＦ７）。例えば、スマホ１のディスプレイに異常値が発生したことを表示し、再測定を通知する。ユーザは、基本的に設定した回数の撮影が終了するまで撮影を繰り返しており、ステップＦ５．ステップＦ６で異常と判定された場合には、測定回数がカウントアップされずに、ステップＦ７でエラーが通知されて、ステップ３に移行してカメラ３０から次の画像信号が入力されるのが待機される。

ステップＦ６で青の色情報が正常と判定された場合には、測定回数を１増加させ、測定回数が上述の設定された回数となったか否かを判定する（ステップＦ８）。設定された回数に達していない場合には、ステップＦ３に移行して、次のカメラ３０の撮影に基づく画像信号が入力した際に画像信号を記憶してステップＦ４に移行する。

ステップＦ８で、測定回数が設定された回数に達した場合には、測定された全ての換算葉色値のＲＧＢ，Ｇｒａｙ値の標準偏差σと平均値を求め（ステップＦ９）、次に換算葉色値の平均値から例えば２σの範囲を越える換算葉色値があるか否かを判定する（ステップＦ１０）。
２σの範囲を越える換算葉色値がない場合に、これを確認し（ステップＦ１１）、測定された換算葉色値をスマホ１に登録する（ステップＦ１２）。
また、ステップＦ１０で２σを越える葉色値があった場合に、異常値があることを示す警告を表示する（ステップＦ１３）。次に、ユーザに対して異常値を除去した際に、異常値に代る測定値を得るために再測定を行うかボタンの押下等により意思表示させて、再測定を行うか否かを判定する（ステップＦ１４）。ユーザが再測定を行わないことを示す入力を行ったと判定された場合に、ステップＦ１２に移行して、測定結果を全てスマホ１に登録する。なお、上述の２σの範囲を越える測定結果を排除してもよいし、登録するか否かをユーザに問い合わせるものとして、登録するか否かをユーザに決めさせてもよい。なお、異常検出はＲＧＢ，Ｇｒａｙ値の１つでも超えた場合異常判定する。あるいはＲＧのみ、あるいはＲＧＢの計算値Ｇｒａｙだけを判定してもよい。

ステップＦ１４において、ユーザが再測定を選択したと判定された場合に、例えば、測定順に番号が付された画像信号等の測定結果のうちの異常値と判定された測定結果の番号を入力する（ステップＦ１５）。次に、ステップＦ３に戻ってカメラ３０により撮影を行う。この際には、撮影された画像信号等をスマホ１に登録する際に、入力された番号に対応する異常値となった画像信号、色情報、葉色換算値等を削除する。

このような異常判定処理によれば、ユーザが測定結果が異常か否かを判断しなくとも、スマホ１で異常値か否かを判定して、異常値を削除するので、異常値の判定が困難なユーザでも安心して測定を行うことができる。また、異常値を高い確率で排除できるので、測定結果として換算葉色値の信頼度が高くなり、測定者の違いによる測定結果の差を少なくすることができる。

次に、本発明の第４の実施の形態を説明する。
本実施の形態は、上述の植物情報取得システムまたは作物管理システムで、上述のように求められた換算葉色値のスマホ１における表示方法を示すものである。スマホ１には、上述のカメラ３０が画像信吾や色情報を出力可能に接続されている。なお、色情報は、スマホ１側で画像信号から算出してもよい。

図３４は、カメラ３０で撮影中のスマホ１の表示画面（表示デバイス）１０２を示すものであり、表示画面１０２には、カメラ３０から出力される画像信号が上述の所定範囲の動画として表示される撮影動画表示部１０３と、表示画面１０２の下側の比較対象表示部１０４で比較対象となる既に撮影された画像データが静止画（写真）として表示される。また、上述のように設定された回数だけ連続して撮影が行われるので、今回の撮影の前に、既に撮影された静止画が比較対象表示部１０４がに表示される。ここでは、例えば、上述のように１０回の測定（撮影）を一度に行うが、図３４では、７回目の撮影時に、６回目の撮影結果となる静止画が比較対象表示部１０４に表示されている。なお、表示画面１０２の下部には、葉色カラースケールの読み取り値の換算値（葉色値）とＳＰＡＤ換算値（ＳＰＡＤ値）が表示されるようになっている。したがって、ユーザは、測定結果を数値と色とで認識可能となっている。また、表示画面１０２の上側には、あらかじめ位置が登録されている圃場名と、圃場内の地区を示す記号が表示される。これは、スマホ１のＧＰＳ機能により、位置から圃場名と地区の記号が検索されて表示される。なお、比較対象表示部１０４には、色ではなく撮影された静止画像を表示してもよい。

図３５は、図３４のスマホ１の表示画面１０２を通常モードの画面とした場合に、比較モードの表示画面１０２となっており、さらに比較対象表示部１０４に加えて第２比較対象表示部１０５が表示されるようになっている。第２比較対象表示部１０５には、スマホ１あるいはデータ管理サーバー１０などの外部データベースに登録されている他の圃場や、異なる年度の色情報（ＲＧＢ値の代表値）の色や、画像が表示可能となっており、例えば、生育が良い模範となる色や他の圃場の状態の色や画像と現在撮影中の画像とを比較することができる。なお、上述のベタ塗り状態にされる一色の色画像は、例えば、上述の葉色換算値を求める際に撮影された画像データから算出されたＲＧＢ値の平均値（代表値）を色としたものである。また、比較対象となる色（ＲＧＢ値の平均値）のデータは、例えば、地方自治体や農協やその他の組織から提供されるものや、管理サーバ１０を運営する組織が本実施の形態におけるカメラ３０を用いて収集したものであってもよい。

図３６は、一度の測定で測定された複数の結果を１つの表示画面１０２の結果表示部１０６に表示したものであり、各測定の測定結果として、葉色カラースケールの換算値（葉色値）と、ＳＰＡＤ換算値が複数表示されるとともに、これらに対応して、上述のＲＧＢ値の代表値としての色情報が色として表示されている。
これにより、一連の測定結果を数値と色で確認することが可能となり、視覚によっても測定結果を確認することができる。なお、結果表示部１０６では、手動で異常と思われる測定結果を再測定により変更することができるとともに、測定結果の登録を手動で行うことができる。

図３７は、複数の測定結果と、比較対象となる過去の測定データ等を静止画（写真）で比較するための表示画面１０２を示すものであり、表示画面１０２のデータ比較部１０７に、測定結果毎に測定結果表示部１０８に静止画が表示される。また、比較写真表示部１０８ａに、比較対象となる測定データとしての静止画が表示される。ここで比較対象となる静止画は、例えば、１、同一圃場の前回の測定結果、２．同一圃場の過去の同一時期の測定結果、３．別圃場の同一時期の測定結果、４．その地区の基準圃場の同一時期の測定結果、５．その地区の篤農家の同一時期の測定結果、６．その県がその時期に推奨する基準の葉色値等である。なお、６番目は写真ではなく、上述のようなＲＧＢの平均値で示される色である。また、平均値表示部１０９に、上述の各測定結果としてのＲＧＢの平均値をさらに平均した平均値の色画像が表示されるとともに、基準値表示部１１０に基準値となるＲＧＢ値の色の画像が表示される。基準値となる色とは、例えば、公的機関から供給され、現状で最適な生育状態と思われる色情報である。なお、基準値となる色や換算葉色値は、例えば、過去の結果、公共的な機関からの基準となる指標、その地域の作物の平均値、その地域の優秀な生産者の栽培結果などに基づくものであってもよい。

上述のＲＧＢの平均値である色の求め方は、例えば、画像データが計３２４００画素（１８０画素ｘ１８０画素）を持ってる場合に、各画素のＲＧＢ値を算出すると、合計３２４００個分のＲＧＢの各輝度値が得られる。ＲＧＢの各輝度値の合計を画素数（３２４００画素）で割ると平均が求められる。

なお、測定結果は比較対象となる測定データを上述のようなＲＧＢの平均値のベタ塗り状態の色で表示する場合や、測定結果としてのＲＧＢ、Ｇｒａｙの平均値から換算葉色値を求める場合に例えばカメラ３０の機種やメーカが異なる場合に画像処理が異なることになるので、撮像センサ、光源、光学系等の固体差に加えて画像処理のプロセスやパラメータの設定等の違いにより出される画像信号が変化することになる。したがって、正確に撮影対象となる植物の色や色に基づく換算葉色値の比較を行う上では、同じ機種のカメラ３０を上述のように校正して使用することが好ましい。同じ機種のカメラ３０が使えない場合には、上述の校正と同様に同じ色のカラーチップを撮影した場合に機種の異なるカメラであっても略同じＲＧＢの平均値が取得できるように調整することが好ましい。なお、ディスプレイの機種の違いによって、表示される色が変化するが、同じ機種のディスプレイで比較表示するので、ディスプレイ側の画像処理回路等の調整を行う必要はない。

図３８は、時系列で異なる時期の測定結果や、異なる場所の測定結果と、上述の基準値とを同時に表示して比較可能としたものである。表示画面１０２のグラフ表示部１１２には、換算葉色値が測定値と基準値とに分けて折れ線グラフとして表示されて、測定値と基準値とが比較可能となっている。また、色比較部１１３には、同様に基準値と測定値とが上述の色情報の色（ＲＧＢの平均値の色）として並べて表示されている。

これにより、時系列で測定結果と基準値とが表示されている場合には、グラフと色とから状況が良好か、悪化しているか、改善しているか等の判断が可能になる。また、異なる場所に対応して測定結果と基準値とが表示されている場合に、場所ごとに生育状況の良し悪しを判定でき、場所ごとに施肥管理や対応策の検討を行うことが可能となる。

以下に、本発明の実施例として、カメラ３０で撮影された画像データのＲＧＢおよびＧｒａｙの値と、ＳＰＡＤ値との相関関係に基づく重回帰式を求めるために行った実験を説明する。
図２０に示すように、実験条件は、測定期間（データ期間）として、２０１４年の６月２５日から８月１８日までの約５０日の間に、５回測定を行った。測定日は、６月２５日、７月４日、７月１１日、７月２５日、８月１８日の５日であるが、実験条件として、測定期間の後半となる７月１１日、７月２５日、８月１８日だけ測定したパターンも設定した。測定に使用したカメラは、受部材３３が無い開発中のものを使用した。受部材３３がないため、測定に際しては、葉をテーブルや各種台等に置いた状態でフード３４の先端を葉に押し付ける必要があり、稲をその場で測定するのではなく、稲を採取した後に建物内で撮影とＳＰＡＤ値の測定を行った。

測定に際しては、複数の稲田に、複数の試験区を設定し、各試験区から代表となる稲の一株を採取した。なお、測定日によって、サンプルの稲を採取した試験区やその数が異なる場合がある。各稲の株から茎を１０本抜き取るとともに、各茎の完全展開第２葉の中央部をカメラで撮影して画像データを取得するとともに、同じ場所で葉緑素計を用いてＳＰＡＤ値を測定した。ＳＰＡＤ値の測定には、ＳＰＡＤ−５０２Ｐｌｕｓ（コニカミノルタ製）を用いた。したがって、１回の試験に際して各試験区で一株の稲の１０枚の葉の測定を行った。また、回帰分析に際して、データ処理方法として、一株の稲の異なる葉に対する１０回の測定の値をそのまま用いた場合と、一株の稲の１０枚の葉の測定の値の代表値として平均値を求め、この平均値を用いて重回帰分析を行った場合とがある。なお、代表値は、上述のように中央値や最頻値等の一般的に代表値として用いられるものを用いることができる。

また、カメラにおける撮影条件は、以下の４種類とした。開発中のカメラには、白色ＬＥＤ４２が３つ搭載されているが、白色ＬＥＤ４２を２灯点灯する２灯モードと、３灯点灯する３灯モードとでの撮影が可能であり、撮影時に２灯モードでの撮影と３灯モードでの撮影を行った。また、撮影に際し、葉を卓上に配置してフード３４を押し付けて外光を遮断し、白色ＬＥＤ４２の照明で撮影した卓上パターンと、窓に葉をフード３４で押し付けた状態で白色ＬＥＤ４２を点灯して、葉を透過する外光と、白色ＬＥＤ４２の照明との両方で撮影した窓透かしパターンとで撮影を行った。窓透かしパターンでは、外光の影響を受けることになるとともに、反射光だけではなく反射光と透過光の両方で撮影することになる。なお、卓上パターンでは、透過光はなく、反射光だけで撮影される。

この実施例では、画像解析方法として画像解析に用いたカラーモード（色空間）を、ＲＧＢ＋ＧｒａｙとＨＳＶ＋Ｇｒａｙとする。上述のように葉を撮影した画像データの所定範囲の各画素のＲＧＢの各値とＧｒａｙの値またはＨＳＶの各値とＧｒａｙの値を説明変数（独立変数）とし、ＳＰＡＤ値を目的変数（従属変数）として、重回帰分析を行った。なお、重回帰分析を行う前に上述のカラーモードとしてＲＧＢ＋Ｇｒａｙを用い、測定方法が２灯卓上であり、かつ、一株の稲の１０枚の葉の測定結果の平均値を用いて、ＳＰＡＤ値を従属変数とし、ＲＧＢ＋Ｇｒａｙの各値をそれぞれ１つの独立変数として、単回帰分析を行った結果を図２１のグラフに示す。

図２１のグラフにおいて、横軸がＳＰＡＤ値であり、縦軸がＲＧＢ＋Ｇｒａｙの各値（強度）である。また、四角のドットがＧであり、菱形のドットがＲであり、三角のドットがＢであり、丸のドットがＧｒａｙである。また、グラフ上の各直線は、上から１番目がＧとＳＰＡＤ値との回帰式（回帰直線）を示し、上から２番目がＧｒａｙとＳＰＡＤ値との回帰式（回帰直線）を示し、上から３番目がＲとＳＰＡＤ値との回帰式（回帰直線）を示し、上から４番目がＢとＳＰＡＤ値との回帰式（回帰直線）を示す。

ＳＰＡＤ値をＹとし、ＧをＸとすると回帰式はＹ＝−０．００７６Ｘ＋０．４７で、決定係数Ｒ^２が０．７８９２である。また、ＧｒａｙをＸとすると回帰式はＹ＝−０．００５４Ｘ＋０．３２８９で、決定係数Ｒ^２が０．７７１９である。また、ＲをＸとすると回帰式はＹ＝−０．００３５Ｘ＋０．１７９４で、決定係数Ｒ^２が０．７４６１である。また、ＢをＸとすると回帰式はＹ＝−０．０００３Ｘ＋０．０１９８で、決定係数Ｒ^２が０．０５８９である。なお、決定係数Ｒ^２は相関係数Ｒの２乗に等しく、寄与率とも呼ばれる。以上のことからＲＧＢ＋Ｇｒａｙの各値を個別に独立変数とし、ＳＰＡＤ値を従属変数とした場合に、ＧとＧｒａｙとは寄与率が高いか、Ｂは寄与率が低い。

そこで、重回帰分析の重回帰式において、ＲＧＢ＋Ｇｒａｙの各値の全てを独立変数とするのではなく、相関が強い変数だけを独立変数として重回帰式を作成することにした。図２２に示すように、４つのステップでＲＧＢ＋Ｇｒａｙの４つの独立変数から独立変数を１つずつ減らして重回帰分析を行った。すなわち、ステップ１として４つの独立変数を全て用いた重回帰分析と、ステップ２として前述の４つの独立変数のうちの有意性を示すｔ値の絶対値が最も低い独立変数を除いて３つの独立変数を用いた重回帰分析と、ステップ３として前述の３つの独立変数のうちのｔ値の絶対値が最も低い独立変数を除いて２つの独立変数を用いた重回帰分析と、ステップ４として前述の２つの独立変数のうちのｔ値の絶対値が最も低い独立変数を除いて１つの独立変数を用いた回帰分析とを行った。

これら４回の（重）回帰分析において、相関係数Ｒ、補正（自由度調整済決定係数）Ｒ^２、説明変数選択基準Ｒｕを参照して、使用する独立変数を決定する。補正Ｒ^２は、決定係数Ｒ^２と同様に寄与率を示すものであるが、決定係数Ｒ^２は独立変数が増加すると増加傾向となるのに対して、補正Ｒ^２は、独立変数の数を考慮したものであり、最適な独立変数を判定するのに有効である。また、自由度修正決定係数（補正）Ｒ^２は、決定係数Ｒ^２よりも小さく１以下の値となり、マイナスもあり得るものとなっている。

また、説明変数選択基準Ｒｕは、有効な独立変数（説明変数）かどうかを判断するための指標であり、上述の各独立変数の組み合わせで重回帰分析を行った場合に、Ｒｕが大きいほど有効と判定できる。また、上述のｔ値は、回帰係数の有意性を示すもので、図２４に示す係数を同じく図２４に示す標準誤差で割ったもので、目的変数への影響度を意味する。ｔ値の絶対値が２より小さい場合は統計的にはその説明変数は目的変数に影響しないと判断される。ｔ値は理論的に、−無限大から＋無限大の値をとる。ｔ値の絶対値が大きいほど、ｔ値に対応する独立変数を重回帰式に取り入れることが有効であることを示している。

図２３は、図２０に示す実験条件のうちの照明が白色ＬＥＤ４２を２灯用いた２灯モードで、撮影方法が卓上で外光を遮断しての撮影である卓上パターンで、一株当たり１０枚の葉を測定した場合の１０回の測定の平均値を用いて重回帰分析を行う場合の各データを示すものである。測定日とサンプルを採取した試験区毎に、測定結果としての画像データのＲの平均値、Ｇの平均値、Ｂの平均値およびＧｒａｙの平均値と、葉緑素計で測定したＳＰＡＤ値の平均値が示されている。なお、Ｒの平均値（Ｒ値）、Ｇの平均値（Ｇ値）、Ｂの平均値（Ｂ値）およびＧｒａｙの平均値（Ｇｒａｙ値）は、１回の測定で撮影された画像データの所定範囲内の各画素の平均であるとともに、１０枚の葉を用いて１０回行われた測定の平均である。

図２４には、図２３に示すＳＰＡＤ値を従属変数とし、Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値およびＧｒａｙ値を独立変数として、図２２に示すステップ１〜４にしたがって重回帰分析を行った結果を示す。重回帰分析には、ＭｉｃｒｏｓｏｆｔＥｘｃｅｌ（登録商標）の分析ツールの回帰分析を用いて行った。

図２４に示すように、Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値およびＧｒａｙ値の４つの独立変数で重回帰分析を行った結果、Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値およびＧｒａｙ値の中で上述の各独立変数の有意性を示すｔ値の絶対値が最も小さいのは、Ｂ値であった。そこで、ステップ２では、Ｂ値を除いて、Ｒ値、Ｇ値およびＧｒａｙ値の３つの独立変数で、重回帰分析を行った。ステップ２でｔ値の絶対値が最も低いのは、Ｒ値であった。そこで、ステップ３では、Ｒ値を除いて、Ｇ値およびＧｒａｙ値の２つの独立変数で、重回帰分析を行った。ステップ３でｔ値の絶対値が低いのは、Ｇｒａｙ値であった。そこで、ステップ４では、Ｇ値を独立変数として回帰分析を行った。

図２５には、上述のステップ１〜４において用いた４つの独立変数の組み合わせパターンと、各パターンにおけるステップ１〜４の（重）回帰分析における相関係数Ｒ、補正（自由度調整済決定係数）Ｒ２、説明変数選択基準Ｒｕを示す。

ここでは、図２５に示すように相関係数Ｒは、ステップ１の４つの独立変数を用いた場合が少し高いが、補正Ｒ２、説明変数選択基準Ｒｕは、ステップ３のＧとＧｒａｙの２つの独立変数を用いたものが最も大きくなっている。また、独立変数が多いほど相関係数Ｒは、高くなる傾向があることから、独立変数が２つのステップ３の相関係数Ｒは、独立変数４つのステップ１の相関係数Ｒより少し低くなるが、各独立変数のｔ値は、ステップ１よりステップ３の方が高く、各独立変数の有意性は、ステップ１よりステップ３の場合の方が大きくなっている。以上のことから、ＲＧＢ＋Ｇｒａｙの色空間を用いる重回帰分析においては、独立変数が４より少ない２であり、かつ、補正Ｒ２、説明変数選択基準Ｒｕが最も高くなる、ＧとＧｒａｙの２つの独立変数を用いるステップ３のパターンを採用する。なお、ＨＳＶ＋Ｇｒａｙの場合には、独立変数の最適化を行わずに、Ｈ値、Ｓ値、Ｖ値およびＧｒａｙ値の４つの変数を用いて重回帰分析を行った。

図２６には、図２０に示す実験条件の組み合わせで行われた実験条件の異なる測定結果を用いた重回帰分析における（重）決定係数Ｒ^２と有意Ｆとが示されている。有意Ｆは、回帰式の全ての係数が、０でありそうな確率を表し、約５％未満（０．０５未満）ならば、統計的に「回帰式の全ての係数が、０では無い」ということができ。有意Ｆが０に近ければ、近いほど、回帰式の信頼性は高いことになる。

また、図２７には、図２６の実験条件の各組合せに付けられたグラフ横軸名称に対応して、（重）決定係数Ｒ^２を棒グラフで示したものである。なお、図２６に示す有意Ｆは、全ての実験条件で回帰式の信頼性が高いことを示している。
（重）決定係数Ｒ^２については、図２６の上から１番目で図２７のグラフの左から１番目のＨＳＶ−２灯卓上（平均）と、図２６の上から３番目で図２０のグラフの左から３番目のＲＧＢ−２灯卓上（平均）とが高い値を示している。図２６に示すように、ＨＳＶ−２灯卓上（平均）は、上述のように卓上で２灯モードにより葉の撮影を行い、色空間の変数としてＨＳＶ＋Ｇｒａｙを用い、１０回の測定結果の平均値を重回帰分析のデータとしたものである。

また、ＲＧＢ−２灯卓上（平均）は、上述のように卓上で２灯モードにより葉の撮影を行い、色空間の変数としてＲＧＢ＋Ｇｒａｙを用い、１０回の測定結果の平均値を重回帰分析のデータとしたものである。なお、カラーモードとしてＲＧＢ＋Ｇｒａｙを用いる場合には、重回帰分析に際して上述のように独立変数として、Ｇの値と、Ｇｒａｙの値だけを用い、ＨＳＶ＋Ｇｒａｙを用いる場合は、Ｈの値と、Ｓの値と、Ｖの値と、Ｇｒａｙの値の全てを用いている。

図２８に、ＨＳＶ−２灯卓上（平均）とＲＧＢ−２灯卓上（平均）との重回帰分析結果を示す。基本的に独立変数が多いＨＳＶ−２灯卓上（平均）の方が、相関係数Ｒ、決定係数Ｒ^２、補正Ｒ^２の値が僅かに大きいが、ＲＧＢ−２灯卓上（平均）は、独立変数が２つで、各独立変数のｔ値が大きなものとなっているのに対して、ＨＳＶ−２灯卓上（平均）は、独立変数が４つで独立変数がＲＧＢ−２灯卓上（平均）の２倍となっているとともに、各独立変数のｔ値がＲＧＢ−２灯卓上（平均）に比較して小さい。

上述のように重回帰分析を行った結果、単回帰分析に比べてより高い相関係数を得ることができた。
単回帰分析の場合に、重決定係数Ｒ^２＝０．６１７１（色空間をＲＧＢとするとともにＧを独立変数とし、２灯卓上、１０点平均、全区間とした条件）であったのに対して、重回帰分析では重決定係数Ｒ２＝０．８７６１９（色空間をＲＧＢとし、独立変数をＧとＧｒａｙとし、２灯卓上、１０点平均、全区間とした条件）となった。
個別データの重回帰分析より、各測定ポイント１０点の平均とＳＰＡＤ値との相関が高いという結果が得られた。すなわち、相関関係の高さは、平均＞個別データの順となり、２灯卓上＞３灯卓上＞３灯窓すかし＞２灯窓透かしの順となると考えられる。
そして、２灯卓上、１０点平均、全区間とした条件でＨＳＶ画像解析またはＲＧＢ画像解析で高い相関係数を示した。ＨＳＶ画像解析とＲＧＢ画像解析とを比較した結果は、ｔ値がＲＧＢ画像解析の方が高い値を示している（影響度が高い）。上述のように変数がＲＧＢ画像解析の方が少ない。すなわち、少ない変数で高い相関係数を示していることから、それぞれの要因（独立変数）の影響度が高いことになる。

以上のことから重回帰分析に用いるデータとしては、ＲＧＢ−２灯卓上（平均）の条件で、ＲＧＢ画像解析を用いるものとした。
この際の重回帰式（相関式）は、ＳＰＡＤ値＝−７０１．１６６ｘ（Ｇの平均値）＋７８５．３０８７ｘ（Ｇｒａｙの平均値）＋６８．９２８０８となる。すなわち、カメラ３０で１０枚の葉を撮影した１０個の画像データのそれぞれの所定範囲の画素のＧの平均値（代表値）とＧｒａｙの平均値（代表値）を求めて、これらをＧの値とＧｒａｙの値とした後に、１０個の画像データのＧの値の平均値（代表値）と１０個の画像データのＧｒａｙの値の平均値（代表値）を求め、これらＧの平均値と、Ｇｒａｙの平均値を上記重回帰式に代入することによりＳＰＡＤ換算値（換算葉色値）を求めることになる。なお、必ずしも測定を１０回行って、１０回の測定結果の平均値を相関式に代入する必要はなく、測定回数を変更してもよい。

図２９には、上述のＲＧＢ−２灯卓上（平均）の条件で取得された画像データのＧの平均値とＧｒａｙの平均値とから重回帰式により求められた計算値としての各ＳＰＡＤ換算値と、上述のようにカメラ３０で撮影を行った際に葉緑素計で計測されたＳＰＡＤ値の１０回の測定結果の平均値とを回帰分析して得られた回帰直線とが示されている。
縦軸が重回帰式から求められた計算結果としてのＳＰＡＤ値（ＳＰＡＤ換算値）を示し、横軸が葉緑素計の測定結果としてのＳＰＡＤ値を示している。また、各ドットは、稲の同じ株の１０枚の葉に対応する計算結果であるＳＰＡＤ換算値と測定結果としてのＳＰＡＤ値とを示すものである。

図２９に示すように、計算結果としてのＳＰＡＤ換算値と測定結果としてのＳＰＡＤ値の相関式は、ｙ＝０．８７６２ｘ＋４．６７７２であり決定係数Ｒ^２は、０．８７６２であった。図２９における回帰直線と各ドットの最短距離を図３０に示すように求めた。図３１は、横軸が回帰直線からの各ドットの最短距離を図２９のＳＰＡＤ値で示したものであり、縦軸は、上述の最短距離を０．１の範囲ずつに区切った場合の各区間に含まれるドットの数であり、図３１のグラフは度数分布を示すものとなっている。

各ドットの回帰直線からの最短距離は、大部分のドットにおいてＳＰＡＤ値で２以下となっている。なお、３つのドットだけ最短距離が２を超えている。葉緑素計のスペック上の測定精度は、プラス・マイナス１であるのに対して、上述のように各ドットの回帰直線からの最短距離が略２以下であることから、測定精度範囲内に各ドットが分布しているということができる。すなわち、葉緑素計のＳＰＡＤ値との相関性が高いということができる。

なお、使用するカラーモード（色空間）は、ＲＧＢ＋Ｇｒａｙに限られるものではなく、上述のようにＨＳＶ＋Ｇｒａｙでも良いし、その他の色空間を用いてもよい。また、ＨＳＶ＋Ｇｒａｙ等のＲＧＢ＋Ｇｒａｙ以外の色空間を用いる場合も、上述のように重回帰分析においてｔ値の最も低い独立変数を順次減らしながら、重回帰分析を繰り返し行い。独立変数の数に影響を受けにくい補正Ｒ^２と説明変数選択基準Ｒｕとに基づいて、重回帰分析に用いる独立変数を絞り込んでもよい。
なお、上述の各実施の形態や実施例で記載される標準偏差σ、閾値や、画像データの画素数に係わる数値や、その他の数値は、記載された値に限定されるものではない。

１スマートフォン（スマホ：携帯端末：ユーザ端末；制御デバイス：常値検知デバイス）
１０管理サーバ
１７農業・肥料データベース（管理情報記憶デバイス）
３０カメラ（撮影デバイス、植物情報取得装置）
３３受部材（遮光デバイス）
３４フード（遮光デバイス）
４０レンズ（光学系）
４１撮像素子（イメージセンサ）
４２白色ＬＥＤ（光源）
５０制御回路
５１画像処理回路（画像処理デバイス）
５２データ処理回路（画像処理デバイス）
５３通信回路
１０１植物情報取得装置
１３０携帯端末

Claims

撮像素子と、前記撮像素子に被写体としての植物の像を結ばせるレンズを有する光学系と、前記撮像素子を用いた撮像の際に前記植物を照らす照明用の光源と、前記撮像素子を用いた撮像の際に外光を遮断する遮光デバイスと、前記撮像素子から出力される画像信号に基づいて前記植物の色を示す色情報を取得する画像処理デバイスと、前記色情報と当該色情報に対して相関性がある前記植物に関する植物情報との相関関係に基づいて前記色情報から前記植物情報を取得する植物情報取得デバイスと、を備える植物情報取得システムで取得された植物情報を含むとともに、栽培される作物の生育状態を含む前記作物の情報である作物情報と、前記作物情報の取得時期を示す時期情報と、前記作物情報を取得した地域を示す地域情報とを送信するユーザ端末と、
前記ユーザ端末とデータ通信可能で、前記作物情報、前記時期情報および前記地域情報を受信するとともに、これら情報に紐付けされた作物栽培の管理に係わる管理情報を記憶した管理情報記憶デバイスを有し、かつ、前記作物情報、前記時期情報および前記地域情報を送信した前記ユーザ端末に、当該作物情報、当該時期情報および当該地域情報に基づいて前記管理情報記憶デバイスから抽出される前記管理情報を送信する管理サーバとを備えることを特徴とする作物管理システム。
前記ユーザ端末は、前記作物情報を取得するための情報として、栽培される前記作物の表面の一部を撮影した画像情報を取得するために、前記撮像素子と、前記光学系と、前記光源と、前記遮光デバイスとを有する撮影デバイスを備えることを特徴とする請求項１に記載の作物管理システム。
前記ユーザ端末から送信され、前記管理サーバが受信する情報に前記作物が栽培される農地の面積に係わる農地情報が含まれていることを特徴とする請求項１または２に記載の作物管理システム。
前記管理サーバは、前記ユーザ端末から送信される前記作物情報、前記時期情報および前記地域情報に基づいて前記管理情報記憶デバイスに記憶された前記管理情報を抽出し、抽出された前記管理情報に単位面積当たりの施肥量の情報が含まれる場合に、当該施肥量の情報と、前記ユーザ端末から送信される前記農地情報に基づいて前記農地の施肥量を算出して前記ユーザ端末に送信することを特徴とする請求項３に記載の作物管理システム。
取得された前記色情報または前記植物情報が設定された異常値判定条件を満たす場合に、当該色情報または当該植物情報を異常値とする異常値検知デバイスを備えることを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の植物情報取得システム。
前記画像信号に基づく画像または当該画像信号から取得された前記色情報を色として表示する表示デバイスと、
前記表示デバイスに前記画像または前記色を表示させるとともに、比較対象となる比較画像または比較色を表示させる表示制御デバイスとを備えることを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の植物情報取得システム。
前記色情報は、前記撮像素子で撮影された所定範囲の画像の各画素の各色に対応する値の各色毎の代表値であることを特徴とする請求項６に記載の植物情報取得システム。
前記画像処理デバイスは、前記光学系と、前記光源と、前記遮光デバイスを用い、所定の前記植物情報に対応する校正用被写体を撮像した際に、所定の前記植物情報に近似する前記植物情報を前記植物情報取得デバイスが取得可能となるように調整されていることを特徴とする請求項１から７のいずれか１項に記載の植物情報取得システム。
請求項１に記載の作物管理システムにおける作物管理方法であって、
前記管理サーバは、栽培される作物の生育状態を含む前記作物の情報である作物情報と、前記作物情報の取得時期を示す時期情報と、前記作物情報を取得した地域を示す地域情報とが前記ユーザ端末から受信された場合に、前記作物情報、前記時期情報および前記地域情報に紐付けされた作物栽培の管理に係わる管理情報を記憶した管理情報記憶デバイスから受信した前記作物情報、前記時期情報および前記地域情報に基づいて前記管理情報を抽出して当該ユーザ端末に送信することを特徴とする作物管理方法。
前記ユーザ端末は、前記撮像素子と、前記光学系と、前記光源と、前記遮光デバイスとを備えるとともに、前記作物情報または前記作物情報を取得するための情報として、栽培される前記作物の表面の一部を撮影した画像情報を取得するための撮影デバイスを備えることを特徴とする請求項９に記載の作物管理方法。
前記ユーザ端末から送信され、前記管理サーバが受信する情報に前記作物が栽培される農地の面積に係わる農地情報が含まれていることを特徴とする請求項９または１０に記載の作物管理方法。
前記管理サーバは、前記ユーザ端末から送信される前記作物情報、前記時期情報および前記地域情報に基づいて前記管理情報記憶デバイスに記憶された前記管理情報を抽出し、抽出された前記管理情報に単位面積当たりの施肥量の情報が含まれる場合に、当該施肥量の情報と、前記ユーザ端末から送信される前記農地情報に基づいて前記農地の施肥量を算出して前記ユーザ端末に送信することを特徴とする請求項１１に記載の作物管理方法。