JP6662570B2 - 植物情報取得システム、植物情報取得装置および植物情報取得方法 - Google Patents

Description

本発明は、植物の表面の色から植物の情報を取得する植物情報取得システム、植物情報取得装置および植物情報取得方法に関する。

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、稲等の植物において、植物の窒素含有量が高くなると、緑色が濃くなること（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、月日等の日付と、そのときの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（農業協同組合等）によって作成される。

上述のような葉色カラースケールの使用にあっては、時刻（太陽の位置）や天候による外光の違いによって、測定結果にずれがでる可能性がある。また、測定者の経験や熟練度によっても、測定結果にばらつきが生じる可能性が高い。このような葉色カラースケールの問題点を解決することが可能な葉緑素計が知られている。
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、これら赤の領域の反射光による光学濃度と、赤外光の反射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 ＆ Ｐｌａｎｔ Ａｎａｌｙｚｅｒ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ）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葉色値とが関連付けられている。これにより、ＳＰＡＤ値でも葉色値でも、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。

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、植物の窒素量を計測することを目的としているが、植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。

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た植物情報取得システム、植物情報取得装置および植物情報取得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手段とを備え、
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手段と、
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手段と、
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手段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手段と、
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手段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、遮光手段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、
前記植物情報取得手段は、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ＳＰＡＤ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ＳＰＡＤ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値の測定が可能となる。これによりＳＰＡＤ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ＳＰＡＤ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、前記遮光手段および前記画像処理手段を備える植物情報取得装置と、前記植物情報取得手段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、遮光手段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。

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１８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１８の重回帰直線と各プロットの最短距離の同数分布を示すグラフである。

以下、本発明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緑素濃度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１は、装置本体２と、装置本体２に対向する受面を備える受部材３とからなっており、受部材３は、装置本体２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３の基端部が回転自在に装置本体２に接続されていることにより、受部材３の先端部側と装置本体２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２に対して受部材３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手段により、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３の先端部を装置本体２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。また、図２において、点線は光の経路を示し、実線がデータ（信号）の経路を示すものである。

装置本体２には、撮像装置として、撮像素子（イメージセンサ）１１、撮像素子１１上に像を結ばせるための光学系としてのレンズ１０、照明用の白色ＬＥＤ（光源）１２、反射光防止用の偏光板１３（１３ａ，１３ｂ）と、外光遮断用フード４と、オン・オフ用のスイッチ５とを備える。また、装置本体２には、白色ＬＥＤ１２、撮像素子１１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２０、撮像素子１１から出力されるＲＧＢの各信号を処理する画像処理回路２１、画像処理回路２１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２２および後述の携帯端末３０とのデータ通信を行う通信回路２３を備える。後述のように、通信回路２３と携帯端末３０の間は無線（ＢＴ，ＷｉＦｉ）あるいは有線（ＵＳＢケーブル等）で接続される。

撮像素子１１は、カラーフィルタを備えるＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅｄ・ｃｏｕｐｌｅｄ ｄｅｖｉｃｅｓ）センサまたはＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ―Ｏｘｉｄｅ―Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）センサである。レンズ１０は、例えば、接写用の単焦点レンズである。白色ＬＥＤ１２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４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ＬＥＤ１２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２と受部材３により葉が挟まれた状態であり、受部材３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４と受部材３とから撮像時に外光を遮断する遮光手段が構成されている。

また、被写体に近い白色ＬＥＤ１２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１３が用いられている。偏光板１３は、図２に示すように、白色ＬＥＤ１２の照明光が通過する偏光板１３ａと、被写体としての葉の反射光が通過する偏光板１３ｂとからなり、かつ、偏光板１３ａと偏光板１３ｂ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１３ａを介して葉に照射された白色ＬＥＤ１２の照明光の直接的な反射光は、一対の偏光板１３ａ、１３ｂに遮られることになり、例えば、白色ＬＥＤ１２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。すなわち、一枚目の偏光板１３ａを通過した光の偏光方向と異なる変更方向の反射光が２枚目の偏光板１３ｂを通過して撮像素子１１に入射する。

また、この例では、ハーフミラー１４を用いて、ハーフミラー１４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１４に反射させてレンズ１０に導くようになっている。また、上述のように装置本体２と受部材３との間のフード４の位置に葉を挟むことにより、葉に円筒状のフード４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１１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４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１１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４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４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として葉緑素の含有量を示す指標としてＳＰＡＤ値を求めることになるが、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１１から出力される例えばＲＧＢの信号は、画像処理回路（画像処理手段）２１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１１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、求めるべき植物情報としての葉緑素濃度（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葉緑素濃度を示す指標としてのＳＰＡＤ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としては、葉緑素濃度やＳＰＡＤ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植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植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５は、制御回路２０を介して白色ＬＥＤ１２と撮像素子１１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５は、受部材３を装置本体２に上述のように付勢手段の付勢力に抗して近づけると、装置本体２側にあるスイッチ５が受部材３に押されてオンとなり、受部材３を装置本体２から離すとオフとなる。スイッチ５がオンとなると、制御回路２０や、撮像素子１１や画像処理回路２１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２０の制御により、照明用の白色ＬＥＤ１２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３と装置本体２のフード４との間に葉が挟まれていれば、葉の表面がフード４に遮光された状態で撮影される。この際には、受部材３により、葉を透過する光が遮光される。なお、スイッチ５は、１つに限られるものではなく、撮像素子１１や画像処理回路２１等を搭載する回路基板の電源スイッチ、照明用白色ＬＥＤ１２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。

また、本実施の形態において、スイッチ５は、受部材３に当たることでオンとなるが、スイッチ５は、例えば、受部材３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５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ＬＥＤ１２を点灯し、白色ＬＥＤ１２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１０は、例えば、接写用の単焦点のマクロレンズであり、フード４の先端に接触して、フード４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２０は、上述のように白色ＬＥＤ１２および撮像素子１１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２１やデータ処理回路２２や通信回路２３の駆動等の制御を行うものとしてもよい。

画像処理回路２１は、撮像素子１１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（画像処理手段）２２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２３に出力する。通信回路２３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植物情報取得装置１が携帯端末３０としてのスマートフォン（以下、スマホと略す場合がある）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１は、携帯端末３０と接続されるとともに、携帯端末３０は、無線公衆回線網とインターネット４２を介してサーバ４３と接続可能となっている。携帯端末３０は、携帯電話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手段と、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）を実行する制御手段と、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手段と、音の入出力を制御する音制御手段と、ＧＰＳを含む各種センサを備える。

また、携帯端末３０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、制御手段に備えられている。
また、フラッシュメモリには植物情報取得処理用アプリ（植物情報取得手段）がプリインストールされており、植物情報取得装置１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１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値が携帯端末３０から出力されるようになっている。
重回帰式は、例えば、ＳＰＡＤ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値を算出する。

また、求められたＳＰＡＤ値と、携帯端末３０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４３に送信される。サーバ４３には、基本的に地域と現在の日付と品種に対応してＳＰＡＤ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３０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値より測定されているＳＰＡＤ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値より測定されるＳＰＡＤ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値より測定されたＳＰＡＤ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値より測定されたＳＰＡＤ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４３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値が登録されるとともに、例えば、測定されたＳＰＡＤ値の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値より測定されたＳＰＡＤ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値より測定されたＳＰＡＤ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１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１による直物情報取得処理がお行われる。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。この葉を植物情報取得装置１のフード４の位置で装置本体２と受部材３との間に挟み込む。この動作によりスイッチ５がオフからオンとなり（ステップＳ１）、植物情報取得装置１の各回路が搭載された回路基板の電源がオンとなって、制御回路２０がオンとなり、制御回路２０の制御に基づいて、白色ＬＥＤ１２の点灯、撮像素子１１の起動、画像処理回路２１の起動、データ処理回路２２の起動、通信回路２３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、自動的に撮像が行われる（ステップＳ３）。撮像素子１１から出力された信号が画像処理回路２１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の値が算出されて画像データとされ（ステップＳ４）、この画像データがデータ処理回路２２に送られる（ステップＳ５）。データ処理回路２２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２３を介して携帯端末３０に送信される（ステップＳ７）。

携帯端末３０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１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値との関係式に代入してＳＰＡＤ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、ＳＰＡＤ値が求められる。

求められたＳＰＡＤ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３０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４３に送信可能であるが、ＳＰＡＤ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３０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、植物情報取得処理アプリに周知の高さ計測機能を設けておき、携帯端末３０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４３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４３では、図６のフローチャートに示すように、携帯端末３０からＳＰＡＤ値等のデータが受信されると（ステップＳ２１）、サーバ４３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３０に送信される（ステップＳ２４）。

携帯端末３０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３０に受信されて、携帯端末３０に表示されることになる。

カメラである植物情報取得装置１では、色によって植物情報を得ることになる。この際に、各カメラの固体差や経時変化等を校正する必要がある。また、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、ＳＰＡＤ値の計測には、ＲＧＢ＋ＧｒａｙのうちのＧとＧｒａｙの値を用いる。
以上のことから、図７に示す校正方法の工程図に示すように、葉緑素計で測定した場合に所定のＳＰＡＤ値（校正用の基準値）となるカラーチップを例えば植物情報取得装置１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、植物情報取得装置１を携帯端末３０に接続するとともに、植物情報取得処理用アプリ（以下、取得アプリと省略する）を起動する。
ここまでのステップは、校正処理の準備段階のステップである。校正処理は、植物情報取得装置１が接続された携帯端末３０で行われる処理であり、以下のステップＳ３１からの処理が携帯端末３０で行われる処理となる。

取得アプリが起動した携帯端末３０のディスプレイには、例えば、測定、設定、校正等の項目がボタンとして表示されたメニューが表示される。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、携帯端末３０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、取得アプリ起動後に、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）。

携帯端末３０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２と受部材３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、植物情報取得装置１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、携帯端末３０に入力することになる（ステップＳ３３）。
携帯端末３０では、入力した画像データを取得して、携帯端末３０のフラッシュメモリ等の記憶装置に記憶する（ステップＳ３４）。

携帯端末３０の制御手段では、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値を求める。このカラーチップの撮影により得られたＳＰＡＤ値と、カラーチップに設定された基準となるＳＰＡＤ値との差を補正値として算出する（ステップＳ３５）。

算出された補正値は、携帯端末３０であるスマホに自動的に入力されて、以下のように回帰式に設定された補正項に代入される（ステップＳ３６）。これにより校正が終了し、上述のように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ＳＰＡＤ値を求めることができる（ステップＳ３７）。
重回帰式は、上述のように、Ｙ＝ａ（Ｘ１）＋ｂ（Ｘ２）＋ｃとあらわされるが、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ＳＰＡＤ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ＳＰＡＤ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Ｒ^２＝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Ｒ^２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。

このような植物情報取得装置１および植物情報取得方法によれば、基本的な構造はカメラであり、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１１を必要とせず、少ない画素数の撮像素子１１で測定可能である。また、演算処理の一部や、データの表示等を携帯端末３０としてのスマホ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、植物の葉、茎、実、根等の各種部位の表面の色と、植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、植物情報取得装置１が、植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、携帯端末３０側の植物情報取得処理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、これらの測定に植物情報取得装置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値が求められると、このＳＰＡＤ値と、携帯端末３０に入力された地域（住所）と、日付と、稲の品種と、稲の高さとがインターネット４２を介して、サーバ４３に送られる。なお、地域の情報は、例えば、携帯端末３０に設けられたＧＰＳに読み取られた携帯端末３０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携帯端末３０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２２を植物情報取得装置１に設けたが、携帯端末３０の取得アプリの機能にデータ処理回路２２の機能を加えるものとしてもよい。この場合に、植物情報取得装置１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。

以下に、本発明の実施例として、植物情報取得装置１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９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。測定に使用した植物情報取得装置１としてのカメラは、受部材３が無い開発中のものを使用した。受部材３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４の先端を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葉の中央部を植物情報取得装置１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、植物情報取得装置１における撮影条件は、以下の４種類とした。開発中の植物情報取得装置１には、白色ＬＥＤ１２が３つ搭載されているが、白色ＬＥＤ１２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４を押し付けて外光を遮断し、白色ＬＥＤ１２の照明で撮影した卓上パターンと、窓に葉をフード４で押し付けた状態で白色ＬＥＤ１２を点灯して、葉を透過する外光と、白色ＬＥＤ１２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１０のグラフに示す。

図１０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。そこで、図１１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１３に示す係数を同じく図１３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１２は、図９に示す実験条件のうちの照明が白色ＬＥＤ１２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１３には、図１２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１１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、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｅｘｃｅｌ（登録商標）の分析ツールの回帰分析を用いて行った。

図１３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１４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１４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１５には、図９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１６には、図１５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１５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１５の上から１番目で図１６のグラフの左から１番目のＨＳＶ−２灯卓上（平均）と、図１５の上から３番目で図１６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１５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１７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、植物情報取得装置１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１８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値と、上述のように植物情報取得装置１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であるＳＰＡＤ値と測定結果としてのＳＰＡＤ値とを示すものである。

図１８に示すように、計算結果としてのＳＰＡＤ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１８における回帰直線と各ドットの最短距離を図１９に示すように求めた。図２０は、横軸が回帰直線からの各ドットの最短距離を図１８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２０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値あで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。

１ 植物情報取得装置
３ 受部材（遮光手段）
４ フード（遮光手段）
１０ レンズ（光学系）
１１ 撮像素子（イメージセンサ）
１２ 白色ＬＥＤ（光源）
２０ 制御回路
２１ 画像処理回路（画像処理手段）
２２ データ処理回路（画像処理手段）
２３ 通信回路
３０ 携帯端末

Claims (13)

1. 撮像素子と、
   前記撮像素子を用いた撮像の際に植物を照らす照明用の光源と、
   前記光源により照らされた前記植物の反射光による像を前記撮像素子に結ばせるレンズを有する光学系と、
   前記光源から発せられた照明光が通過する第１の偏光板と、
   前記植物の反射光が通過する第２の偏光板と、
   前記撮像素子を用いた撮像の際に外光を遮断する遮光手段とを備え、
   前記第１の偏光板と前記第２の偏光板とでは、偏光方向が直交した状態となっており、
   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植物情報取得システム。
2. 撮像素子と、
   前記撮像素子を用いた撮像の際に植物を照らす照明用の光源と、
   前記光源により照らされた前記植物の反射光による像を前記撮像素子に結ばせるレンズを有する光学系と、
   前記光源から発せられた照明光が通過する第１の偏光板と、
   前記植物の反射光が通過する第２の偏光板と、
   前記撮像素子を用いた撮像の際に外光を遮断する遮光手段と、
   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手段と、
   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手段と、を備え、
   前記第１の偏光板と前記第２の偏光板とでは、偏光方向が直交した状態となっていることを特徴とする植物情報取得システム。
3. 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を特徴とする請求項２に記載の植物情報取得システム。
4. 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、
   前記植物情報取得手段は、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を特徴とする請求項３に記載の植物情報取得システム。
5. 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ＳＰＡＤ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）を有することを特徴とする請求項３または請求項４に記載の植物情報取得システム。
6. 前記撮像素子、前記光学系、前記光源、前記遮光手段および前記画像処理手段を備える植物情報取得装置と、前記植物情報取得手段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を特徴とする請求項２から請求項５のいずれか１項に記載の植物情報取得システム。
7. 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を特徴とする請求項６に記載の植物情報取得システム。
8. 請求項６または請求項７に記載の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植物情報取得装置。
9. 撮像素子と、
   前記撮像素子を用いた撮像の際に植物を照らす照明用の光源と、
   前記光源により照らされた前記植物の反射光による像を前記撮像素子に結ばせるレンズを有する光学系と、
   前記光源から発せられた照明光が通過する第１の偏光板と、
   前記植物の反射光が通過する第２の偏光板と、
   前記撮像素子を用いた撮像の際に外光を遮断する遮光手段と、
   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手段とを備え、前記第１の偏光板と前記第２の偏光板とでは、偏光方向が直交した状態となってい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植物情報取得方法。
10. 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を特徴とする請求項９に記載の植物情報取得方法。
11. 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を特徴とする請求項１０に記載の植物情報取得方法。
12. 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ＳＰＡＤ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）を有することを特徴とする請求項１０または請求項１１に記載の植物情報取得方法。
13. 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を特徴とする請求項９から請求項１２のいずれか１項に記載の植物情報取得方法。

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