JP7088017B2 - 制御装置、制御方法、及び、制御システム - Google Patents
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Description
本技術は、制御装置、制御方法、及び、制御システムに関し、特に、被測定対象物に入射する光に関する指標として、当該被測定対象物にとって有効な指標を求めて、当該指標を有効に活用することができるようにした制御装置、制御方法、及び、制御システムに関する。
植物の光合成は、光のエネルギーではなく、光の粒子である光量子の数に影響を受けることが知られている。また、特許文献１には、植物の光合成に有効な光量子束密度を測定するための光量子計に関する技術が開示されている。
ところで、特許文献１に開示されている光量子計は、植物の光合成に有効な光量子束密度をピンポイントで測定するものであるが、測定された指標が、その植物にとって有効な指標であるとは限らない。一方で、被測定対象物に入射する光に関する指標として、当該被測定対象物にとって有効な指標を求めて、当該指標を有効に活用することが望まれている。
本技術はこのような状況に鑑みてなされたものであり、被測定対象物に入射する光に関する指標として、当該被測定対象物にとって有効な指標を求めて、当該指標を有効に活用することができるようにするものである。
本技術の第１の側面の制御装置は、被測定対象物としての植物に入射する光に関する指標であって、前記植物に有効に活用された指標を表した実効指標に基づいて、前記実効指標の算出に影響を与える環境の改善を制御する制御部を備え、前記実効指標は、前記植物の伝達ETRを、前記植物に入射した光の照射量に換算することで得られる制御装置である。
本技術の第１の側面の制御装置は、独立した装置であってもよいし、１つの装置を構成している内部ブロックであってもよい。また、本技術の第１の側面の制御方法は、上述した本技術の第１の側面の制御装置に対応する制御方法である。
本技術の第１の側面の制御装置及び制御方法においては、被測定対象物としての植物に入射する光に関する指標であって、前記植物に有効に活用された指標を表した実効指標に基づいて、前記実効指標の算出に影響を与える環境の改善が制御される。また、前記実効指標は、前記植物の伝達ETRを、前記植物に入射した光の照射量に換算することで得られる。
本技術の第２の側面の制御システムは、被測定対象物としての植物をセンシングするセンシング装置と、前記植物の周辺の環境をセンシングする環境センサと、前記植物に対する環境を改善する環境改善装置と、前記環境改善装置を制御する制御装置とを備える制御システムにおいて、前記制御装置は、前記センシング装置と前記環境センサによるセンシング結果に基づいて、前記植物に入射する光に関する指標として、前記植物に有効に活用された指標を表した実効指標を算出する算出部と、前記実効指標に基づいて、前記環境改善装置を制御して、前記実効指標の算出に影響を与える環境を改善する制御部とを有し、前記実効指標は、前記植物の伝達ETRを、前記植物に入射した光の照射量に換算することで得られる制御システムである。
本技術の第２の側面の制御システムにおいては、制御装置によって、センシング装置と環境センサによるセンシング結果に基づいて、被測定対象物としての植物に入射する光に関する指標として、前記植物に有効に活用された指標を表した実効指標が算出され、前記実効指標に基づいて、環境改善装置が制御されて、前記実効指標の算出に影響を与える環境が改善される。また、前記実効指標は、前記植物の伝達ETRを、前記植物に入射した光の照射量に換算することで得られる。
本技術の第３の側面の制御装置は、被測定対象物としての植物に入射する光に関する指標であって、前記植物に有効に活用された指標を表した実効指標に基づいた、前記実効指標の算出に影響を与える環境の改善の制御を行うことで得られる情報の表示を制御する制御部を備え、前記実効指標は、前記植物の伝達ETRを、前記植物に入射した光の照射量に換算することで得られる制御装置である。
本技術の第３の側面の制御装置は、独立した装置であってもよいし、１つの装置を構成している内部ブロックであってもよい。また、本技術の第３の側面の制御方法は、上述した本技術の第３の側面の制御装置に対応する制御方法である。
本技術の第３の側面の制御装置及び制御方法においては、被測定対象物としての植物に入射する光に関する指標であって、前記植物に有効に活用された指標を表した実効指標に基づいた、前記実効指標の算出に影響を与える環境の改善の制御を行うことで得られる情報の表示が制御される。また、前記実効指標は、前記植物の伝達ETRを、前記植物に入射した光の照射量に換算することで得られる。
本技術によれば、被測定対象物に入射する光に関する指標として、当該被測定対象物にとって有効な指標を求めて、当該指標を有効に活用することができる。
なお、ここに記載された効果は必ずしも限定されるものではなく、本開示中に記載されたいずれかの効果であってもよい。
以下、図面を参照しながら本技術の実施の形態について説明する。なお、説明は以下の順序で行うものとする。
１．本技術の概要
２．システムの構成
３．実効PPFD値の算出の手順
（１）実効PPFD値算出処理
（２）センシング装置の測定例
（３）光化学系反応最大ETR算出処理
（４）炭素還元反応最大ETR算出処理
（５）実効PPFD値等の表示例
４．実効PPFD値の活用方法
（１）リアルタイム環境制御
（２）予測環境制御
５．変形例
６．コンピュータの構成
２．システムの構成
３．実効PPFD値の算出の手順
（１）実効PPFD値算出処理
（２）センシング装置の測定例
（３）光化学系反応最大ETR算出処理
（４）炭素還元反応最大ETR算出処理
（５）実効PPFD値等の表示例
４．実効PPFD値の活用方法
（１）リアルタイム環境制御
（２）予測環境制御
５．変形例
６．コンピュータの構成
＜１．本技術の概要＞
図１は、光に関連する単位を説明する図である。
図１のＡは、放射束密度の各波長における単位エネルギー当たりの相対値を示す図である。放射束密度は、波長ごとのエネルギー強度を足し合わせたものである。したがって、どの波長でもその特性はフラットとなる。なお、光合成に有効な400nm～700nmの波長範囲だけを通すフィルタを用いて測定した放射束密度のことを、光合成放射束密度という。
図１のＢは、光合成有効光量子束密度の各波長における単位エネルギー当たりの相対値を示す図である。ここで、植物の光合成は、光のエネルギーではなく、光の粒子である光量子（光子）の数によって左右される。葉緑素（クロロフィル）の吸収波長である400nm～700nmの波長での光量子が、単位時間で、単位面積当たりに入射する個数で示したのが、光合成有効光量子束密度（PPFD：Photosynthetic Photon Flux Density）である。つまり、光合成有効光量子束密度（PPFD）は、光のエネルギーではなく、光の粒子である光量子（光子）の個数で表現した単位である。
図１のＣは、照度の各波長における単位エネルギー当たりの相対値を示す図である。照度は、人間の目の感度に合わせた特性を有している。したがって、図１のＡに示すようなエネルギーが一定の光が照射された場合には、図１のＣに示すように、400nm以下と、700nm以上の波長では、エネルギーがゼロとなる特性を有している。つまり、照度は、植物の光合成とは何ら関係のない単位であり、この単位を用いて植物の光環境を評価することはできない。
植物では、生育を左右する環境条件として光が大変重要な要素となるが、ここでは、光を粒子として考えることが重要であり、そのために、植物に入射する光が、光合成にどれだけ作用するかを示す指標として、図１のＢに示した光合成有効光量子束密度（PPFD）が規定されている。以下、光合成有効光量子束密度（PPFD）を、PPFD値とも記述する。
また、植物が光を有効に活用できる光量子の数は、温度、湿度、二酸化炭素（CO2）、栄養素などの環境条件と、植物の種類や状態によって大きく左右される。
例えば、植物にとって有効な光が、500umol/m2である場合を考えてみる。ある日の正午の前後で、植物に対し、2000umol/m2の光が３時間照射され、その後は、太陽がほとんど出なかった場合を想定する。この場合、トータルの光子量は、6000umol/m2（2000umol/m2×3h）になるが、実際に、植物にとって有効であった光子量は、1500umol/m2（500umol/m2×3h）となる。
一方で、植物に対し、500umol/m2の光が６時間照射された場合を想定すると、トータルの光子量は、3000umol/m2（500umol/m2×6h）となる。この場合には、植物にとって有効であった光子量も、3000umol/m2（500umol/m2×6h）となる。
ここで、前者と後者とを比較すれば、有効な光子量がより多くなる後者の方が、より有効な日照を得ていたということができる。このように、植物に対し照射された光の光合成有効光量子束密度（PPFD）が測定できても、測定された光合成有効光量子束密度（PPFD）が、実際に、植物にとって有効に活用されるとは限らない。
（光合成の光化学系反応と炭素還元反応）
図２は、光合成の光化学系反応と炭素還元反応を説明する図である。
図２は、光合成の光化学系反応と炭素還元反応を説明する図である。
図２に示すように、光合成は、光化学系反応と炭素還元反応との２つの段階に大別される。
前段の光化学系反応（光化学反応）は、光エネルギーを化学エネルギーに変換する系である。あるPPFD値となる太陽光が、植物に照射されると、その植物では、光の反射や透過が起こるため、実際に吸収される光の量は制限される。そして、植物に吸収された光合成有効放射（PAR：Photosynthetically Active Radiation）に対する割合を、光合成有効放射吸収率（fAPAR：Fraction of Absorbed Photosynthetically Active Radiation）という。
さらに吸収された光は、光化学系I(PSI)と光化学系II(PSII)とに分離され、光化学系反応の量子収率（ΦPSII）で、エネルギー伝達物質としてのニコチンアミドアデニンジヌクレオチドリン酸（NADPH）とアデノシン三リン酸（ATP）が生成され、後段の炭素還元反応のエネルギー源として伝達される。
ただし、光化学系反応の量子収率（ΦPSII）は、光化学系II(PSII)のクロロフィルが吸収した光電子当たりの電子伝達速度を意味している。
また、ニコチンアミドアデニンジヌクレオチドリン酸（NADPH：nicotinamide adenine dinucleotide phosphate）は、生体内のどこにでも存在し、「還元型」と「酸化型」があり、電子や水素を運ぶ役割を持っている。アデノシン三リン酸（ATP：adenosine triphosphate）は、生体内に広く分布し、リン酸１分子が離れたり、結合したりすることで、エネルギーの放出や貯蔵、あるいは物質の代謝や合成の重要な役割を果たしている。
後段の炭素還元反応には、カルビンサイクル（カルビン回路）と称される回路が存在する。このカルビンサイクルでは、二酸化炭素（CO2）や水（H2O）を取り込み、それらを材料に、前段の光化学系反応で生成されたニコチンアミドアデニンジヌクレオチドリン酸（NADPH）とアデノシン三リン酸（ATP）をエネルギーとして、糖やデンプンが生成される。
ここで、光合成は、光化学系反応と炭素還元反応がシリーズに起こる現象であるから、光化学系反応と炭素還元反応のうち、どちらか一方の速度が遅いと、そこがボトルネックになって、光合成全体の速度が決まるという構造となっている。
具体的には、上述したような、植物にとって有効な光が500umol/m2である場合に、植物に対し、2000umol/m2の光を３時間照射したケースは、図３に示した関係で表すことができる。一方で、植物にとって有効な光が500umol/m2である場合に、植物に対し、500umol/m2の光を６時間照射したケースは、図４に示した関係で表すことができる。
すなわち、図３のケースと、図４のケースとを比較すれば、図３のケースでは、矢印Ａ１乃至Ａ４の幅が徐々に狭まっているのに対し、図４のケースでは、矢印Ｂ１乃至Ｂ４の幅はそれほど変わっていない。この場合、図３のケースよりも、図４のケースのほうが、有効な光子量がより多くなって、より有効な日照を得ていたことになる。
本技術では、光合成の光化学系反応と炭素還元反応のボトルネックがどこにあるかを判断することで、植物にとって有効な光合成有効光量子束密度（PPFD）を算出できるようにする。以下、このようなPPFD値のことを、実効PPFD値と称する。すなわち、実効PPFD値は、植物に対して照射された光量子のうち、実際に、当該植物の成長に寄与したと考えられる光量子の量を表している。なお、実効PPFD値の単位としては、実効PPFD値と同様に、umol/m2/s又はumol/m2/dayなどを用いることができる。
ここで、実効PPFD値の算出の手順は、図５に示した３つの手順で表すことができる。
すなわち、第１の手順として、光化学系反応から出力されるエネルギーに相当する電子伝達速度（ETR）を、光化学系反応最大ETRとして算出する。この光化学系反応最大ETRは、光化学系反応と炭素還元反応とを切り離したとき、植物の光化学系反応能力で決まる最大の電子伝達速度（ETR）を表している。光化学系反応最大ETRの単位は、umol/m2/sとなる。
次に、第２の手順として、環境や植物の種類から決定される炭素還元反応の最大光合成速度に相当する電子伝達速度（ETR）を、炭素還元反応最大ETRとして算出する。この炭素還元反応最大ETRは、光化学系反応と炭素還元反応とを切り離したとき、植物の炭素還元反応能力で決まる最大の電子伝達速度（ETR）を表している。炭素還元反応最大ETRの単位は、umol/m2/sとなる。
そして、第３の手順として、第１の手順で算出された光化学系反応最大ETRと、第２の手順で算出された炭素還元反応最大ETRとからボトルネックを判断（特定）し、当該ボトルネックに相当する伝達ETRから、それに相当するPPFD値を、実効PPFD値として算出する。この伝達ETRは、光化学系反応最大ETRと炭素還元反応最大ETRから算出される植物の光合成速度に依存する電子伝達速度（ETR）を表している。伝達ETRの単位は、umol/m2/sとなる。
なお、電子伝達速度（ETR：Electron TransportRate）は、電子伝達複合体による単位時間当たりの酸化還元量（いわゆる電子伝達活性）を表している。光合成電子伝達系には、反応中心複合体（光化学系I、光化学系II、光合成細菌）、シトクロム複合体などがある。プラストシアニン、シトクロムなどの可動性電子伝達体により複合体間の電子のやりとりが行われる。電子伝達速度（ETR）の単位は、umol/m2/sとなる。
以下、本技術による実効PPFD値の算出方法について説明する。
＜２．システムの構成＞
（実効指標演算システムの構成）
図６は、本技術を適用した実効指標演算システムの一実施の形態の構成を示す図である。
図６は、本技術を適用した実効指標演算システムの一実施の形態の構成を示す図である。
実効指標演算システム１０は、被測定対象物のセンシングを行い、そのセンシングの結果に基づいて、実効PPFD値等の実効指標を算出するためのシステムである。すなわち、実効指標演算システム１０においては、被測定対象物として植物（植生）を対象とし、その指標としてPPFD値（光合成有効光量子束密度（PPFD））を求める場合に、実効指標として実効PPFD値が算出される。
図６において、実効指標演算システム１０は、センシング装置１０１、環境センサ１０２、及び実効指標演算装置１０３から構成される。センシング装置１０１、環境センサ１０２、及び実効指標演算装置１０３は、ハブ１０４を介して相互に接続されている。
センシング装置１０１は、被測定対象物をセンシングして、そのセンシングで得られるデータを出力する。ここで、センシングとは、被測定対象物を測定することを意味する。また、センシングには、被測定対象物を撮像することが含まれる。
センシング装置１０１は、被測定対象物をセンシングし、その測定結果を、指標測定データとして、ハブ１０４を介して実効指標演算装置１０３に出力する。指標測定データは、PPFD値やNDVI値などの指標を求めるためのデータである。ここで、正規化植生指数（NDVI：Normalized Difference Vegetation Index）は、植生の分布状況や活性度を示す指標である。ただし、正規化植生指数（NDVI）は、植生指数の一例である。
なお、センシング装置１０１の詳細な構成は、図７を参照して後述する。
環境センサ１０２は、温度や湿度、CO2濃度などの空気環境を計測するためのセンサである。環境センサ１０２は、被測定対象物の周辺の空気中の温度や湿度、CO2濃度をセンシングし、その測定結果を、環境測定データとして、ハブ１０４を介して実効指標演算装置１０３に出力する。
実効指標演算装置１０３は、CPU(Central Processing Unit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等の回路による演算機能を有する装置である。例えば、実効指標演算装置１０３は、パーソナルコンピュータや専用の端末装置などとして構成される。実効指標演算装置１０３には、センシング装置１０１からの指標測定データと、環境センサ１０２からの環境測定データが、ハブ１０４を介して入力される。
実効指標演算装置１０３は、指標測定データ及び環境測定データに基づいて、実効PPFD値を算出する。ここでは、図５に示した手順１乃至手順３に相当する処理を実行することで、PPFD値である指標に対する実効指標として、実効PPFD値を算出することができる。
なお、実効指標演算装置１０３の詳細な構成は、図８を参照して後述する。
実効指標演算システム１０は、以上のように構成される。
（センシング装置の構成）
図７は、図６のセンシング装置１０１の構成例を示す図である。
図７は、図６のセンシング装置１０１の構成例を示す図である。
図７において、センシング装置１０１は、レンズ１４１、露光部１４２、フィルタ１４３、及びセンサ１４４を有する測定部１２１と、信号処理部１４５及びI/F部１４６を有する処理部１２２とから構成される。
センシング装置１０１において、被測定対象物等の対象物からの光（反射光）は、レンズ１４１とフィルタ１４３を介してセンサ１４４に入射される。
露光部１４２は、センサ１４４において、信号電荷が飽和せずにダイナミックレンジ内に入っている状態でセンシングが行われるように、レンズ１４１等の光学系やアイリス（絞り）による開口量などを調整することで、露光制御を行う。ただし、この露光制御は、実効指標演算装置１０３からの遠隔制御で行うこともできる。
フィルタ１４３は、測定対象の指標（実効指標）に応じた光学フィルタである。フィルタ１４３は、レンズ１４１を介して入射された光を、センサ１４４に透過させる。
センサ１４４は、そのセンサ面に、複数の画素が繰り返しパターンで２次元配列されたセンシング素子から構成されるイメージセンサである。センサ１４４は、フィルタ１４３を通過した光を、センシング素子により検出することで、光の光量に応じた測定信号（測定データ）を、信号処理部１４５に出力する。
ここで、例えば、指標としてPPFD値を算出する場合には、RGB信号が必要になるので、フィルタ１４３として、RGBフィルタとIRカットフィルタを組み合わせたものが設けられる。この場合、センサ１４４のセンシング素子では、例えば、図７の配列パターン１４４Ａに示すように、ベイヤー配列により、複数の画素を２次元配列することができる。
ここで、ベイヤー配列とは、緑（Ｇ）のＧ画素が市松状に配され、残った部分に、赤（Ｒ）のＲ画素と、青（Ｂ）のＢ画素とが一列ごとに交互に配される配列パターンである。また、センサ１４４のセンシング素子に２次元配列される複数の画素の配列パターンとしては、配列パターン１４４Ａとして示したベイヤー配列に限らず、他の配列パターンが採用されるようにしてもよい。なお、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、及び青（Ｂ）などの可視領域のフィルタを備えることで、ユーザに提示するための画像を撮像でき、それらを同時に提示することが可能になる。
また、例えば、指標として、NDVI値を算出する場合には、IR信号が必要になるので、フィルタ１４３として、IRフィルタが設けられる。この場合、センサ１４４のセンシング素子では、例えば、図７の配列パターン１４４Ｂに示すように、すべての画素が、赤外領域（IR）の成分に対応したIR画素として、２次元状に配列される。
さらに、図７の配列パターン１４４Ａでは、IRカットフィルタを設けた構成を説明したが、IRカットフィルタを設けない構成としてもよい。この場合、センサ１４４のセンシング素子では、例えば、図７の配列パターン１４４Ｃに示すように、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、及び青（Ｂ）の可視光の波長を透過するRGBフィルタに対応したＲ，Ｇ，Ｂ画素のほかに、赤外領域（IR）の成分に対応したIR画素が配される。
図７の配列パターン１４４Ｃでは、例えば、横方向に４個の画素が配され、縦方向に２個の画素が配された4×2画素（２個のＲ画素（R1，R2）、２個のＧ画素（G1，G2）、２個のＢ画素（B1，B2）、２個のIR画素（IR1，IR2））が、１セットとされる。そして、このような８画素を１セットとして、ｎ（ｎは１以上の整数）セットを構成する複数の画素が、センシング素子のセンサ面に繰り返し配置されることになる。なお、１セット当たりの画素数は、８画素に限定されることなく、例えば、Ｒ，Ｇ，Ｂ，IR画素を１つずつ含んだ４画素を、１セットとした構成などの他の形態を採用することができる。
なお、指標としてPPFD値を算出する場合には、フィルタ１４３として、RGBフィルタとIRカットフィルタの代わりに、PPFD値に対応した光学フィルタを設けるようにしてもよい。すなわち、このPPFD値に対応した光学フィルタは、後段のセンサ１４４がPPFD値に応じた光を検出できるようにするためのフィルタである。したがって、フィルタ１４３を通過した光は、図１のＢに示した光合成有効光量子束密度（PPFD）と同様の特性を有することになる。
信号処理部１４５は、センサ１４４から出力される測定データに対し、データを並び替える処理などの所定の信号処理を行い、I/F部１４６に出力する。
なお、本実施の形態では、PPFD値やNDVI値などの指標は、後段の実効指標演算装置１０３により算出されるとして説明するが、信号処理部１４５が、CPUやFPGA等の回路などにより構成されるようにすることで、測定データに基づいて、PPFD値やNDVI値などの指標を算出するようにしてもよい。
I/F部１４６は、外部出力インターフェース回路などにより構成され、信号処理部１４５から供給される測定データを、指標測定データとして、ハブ１０４を介して実効指標演算装置１０３に出力する。
センシング装置１０１は、以上のように構成される。
なお、以下の説明では、実効指標演算システム１０において、センシング装置１０１が複数設けられる場合があり、その場合には、符号として、「－１」や「－２」を追加して記述することで、区別するものとする。また、センシング装置１０１内のフィルタ１４３やセンサ１４４などについても同様に区別するものとする。
（実効指標演算装置の構成）
図８は、図６の実効指標演算装置１０３の構成例を示す図である。
図８は、図６の実効指標演算装置１０３の構成例を示す図である。
図８において、実効指標演算装置１０３は、I/F部１６１、処理部１６２、記憶部１６３、及び表示部１６４から構成される。
I/F部１６１は、外部入力インターフェース回路などにより構成され、センシング装置１０１から入力される指標測定データと、環境センサ１０２から入力される環境測定データを、処理部１６２に供給する。
処理部１６２は、例えば、CPUやFPGA等の回路などにより構成される。処理部１６２は、算出部１７１及び制御部１７２を含む。
算出部１７１は、I/F部１６１から供給される指標測定データ及び環境測定データに対し、記憶部１６３に記憶されたルックアップテーブル（LUT：Look Up Table）を参照しながら、所定の信号処理を行うことで、実効PPFD値を算出する。
この信号処理の詳細な内容は後述するが、ここでは、図５に示した手順１乃至手順３に相当する処理として、光化学系反応最大ETR算出処理と、炭素還元反応最大ETR算出処理とが実行され、その結果得られる光化学系反応最大ETRと炭素還元反応最大ETRとを比較して、ボトルネックが決定される。そして、当該ボトルネックに応じたETR（伝達ETR）に相当するPPFD値が、実効PPFD値として算出される。
制御部１７２は、実効指標演算装置１０３の各部の動作を制御する。例えば、制御部１７２は、表示部１６４に表示される、数値データや画像データ等の各種のデータの表示を制御する。また、制御部１７２は、センシング装置１０１や環境センサ１０２などの外部の装置を制御することができる。
記憶部１６３は、例えば、半導体メモリなどにより構成される。記憶部１６３は、制御部１７２からの制御に従い、数値データや画像データ等の各種のデータを記憶する。また、記憶部１６３には、実効PPFD値を算出するためのルックアップテーブル（LUT）があらかじめ記憶されている。
詳細は後述するが、このルックアップテーブルとしては、例えば、係数算出用LUT（LUT1）、fAPAR算出用LUT（LUT2）、ΦPSII算出用LUT（LUT3）、CO2律速光合成速度用LUT（LUT4）、温度補正係数用LUT（LUT5）、及び湿度補正係数用LUT(LUT6)が記憶される。なお、これらの各値を算出するための参照情報としては、ルックアップテーブルに限らず、例えば、所定の関数が記憶されていてもよい。この場合、関数を参照して値を得ることができる。
表示部１６４は、例えば、LCD(Liquid Crystal Display)やOLED(Organic Light-Emitting Diode)などのディスプレイにより構成される。表示部１６４は、制御部１７２からの制御に従い、算出部１７１により算出された実効PPFD値に関するデータ（例えば、数値データや画像データ）を表示する。また、表示部１６４は、制御部１７２からの制御に従い、記憶部１６３に記憶された各種のデータを表示することができる。
なお、図８においては、記憶部１６３と表示部１６４は、実効指標演算装置１０３の内部に設けられるとして説明したが、記憶装置や表示装置として、実効指標演算装置１０３の外部に設けられるようにしてもよい。この場合、算出部１７１は、ネットワークを介して外部の記憶装置からルックアップテーブルを取得することになる。また、制御部１７２は、信号処理で得られた数値データや画像データ等の各種のデータを、外部の表示装置に表示させたり、あるいは、外部の記憶装置に記憶させたりすることができる。
実効指標演算装置１０３は、以上のように構成される。
（実効指標演算システムの他の構成）
ところで、図６に示した実効指標演算システム１０では、パーソナルコンピュータ等の実効指標演算装置１０３が、ハブ１０４を介したローカル環境で、実効PPFD値を算出していたが、ネットワークを介したクラウド環境で、実効PPFD値が算出されるようにしてもよい。
ところで、図６に示した実効指標演算システム１０では、パーソナルコンピュータ等の実効指標演算装置１０３が、ハブ１０４を介したローカル環境で、実効PPFD値を算出していたが、ネットワークを介したクラウド環境で、実効PPFD値が算出されるようにしてもよい。
図９には、実効指標演算システムの他の構成例として、クラウド環境に対応した実効指標演算システム１１の構成例を示している。
図９の実効指標演算システム１１において、センシング装置１０１と環境センサ１０２は、図６のセンシング装置１０１と環境センサ１０２と同様に、指標測定データと環境測定データを測定し、ハブ１０４を介してクライアント装置１０５に出力する。
クライアント装置１０５は、パーソナルコンピュータ等から構成され、ハブ１０４を介して、センシング装置１０１と環境センサ１０２から入力される指標測定データと環境測定データを、ルータ１０６に出力する。すなわち、クライアント装置１０５は、図６の実効指標演算装置１０３に対応しているが、実効PPFD値を算出するための信号処理は行わない。
ルータ１０６は、例えばモバイル用のルータであり、基地局１０７を介して、インターネット等のネットワーク１０８に接続することができる。ルータ１０６は、クライアント装置１０５から入力される指標測定データと環境測定データを、ネットワーク１０８を介して、サーバ１０９に送信する。
サーバ１０９は、ネットワーク１０８を介して、クライアント装置１０５から送信されてくる指標測定データと環境測定データを受信する。ここで、サーバ１０９は、図８に示した実効指標演算装置１０３が有する機能のうち、少なくとも、処理部１６２及び記憶部１６３と同様の機能を有している。
すなわち、サーバ１０９において、処理部１６２の算出部１７１は、クライアント装置１０５から受信した指標測定データ及び環境測定データに対し、記憶部１６３に記憶されたルックアップテーブルを参照しながら、所定の信号処理を行うことで、図５に示した手順１乃至手順３に相当する処理を実行し、実効PPFD値を算出する。
サーバ１０９が表示部１６４を有しているか、あるいはサーバ１０９と表示部１６４とが通信可能な場合には、算出部１７１による信号処理で得られた、数値データや画像データなどの各種のデータを、表示部１６４に表示させることができる。また、数値データや画像データなどの各種のデータは、ストレージ１１０に記憶されるようにしてもよい。サーバ１０９は、ストレージ１１０に記憶された各種のデータを読み出し、表示部１６４に表示させることもできる。
実効指標演算システム１１は、以上のように構成される。
＜３．実効PPFD値の算出の手順＞
（１）実効PPFD値算出処理
（実効PPFD値算出処理の流れ）
まず、図１０のフローチャートを参照して、図６の実効指標演算システム１０により実行される、実効PPFD値算出処理の流れについて説明する。
まず、図１０のフローチャートを参照して、図６の実効指標演算システム１０により実行される、実効PPFD値算出処理の流れについて説明する。
ステップＳ１０１において、センシング装置１０１及び環境センサ１０２は、センシングを行い、そのセンシングにより得られたデータを取得する。
ここでは、センシング装置１０１によるセンシングで得られた指標測定データと、環境センサ１０２によるセンシングで得られた環境測定データが、ハブ１０４を介して実効指標演算装置１０３に出力される。なお、センシング装置１０１による被測定対象物の測定例については、図１１乃至図１４を参照して後述する。
ステップＳ１０２において、実効指標演算装置１０３の算出部１７１は、ステップＳ１０１の処理で得られたデータに基づいて、光化学系反応最大ETR算出処理を行う。
この光化学系反応最大ETR算出処理では、上述した図５に示した第１の手順に相当する処理が行われ、光化学系反応から出力されるエネルギーに相当する電子伝達速度（ETR）が、光化学系反応最大ETRとして算出される。なお、光化学系反応最大ETR算出処理の詳細は、図１５乃至図１９を参照して後述する。
ステップＳ１０３において、実効指標演算装置１０３の算出部１７１は、ステップＳ１０１の処理で得られたデータに基づいて、炭素還元反応最大ETR算出処理を行う。
この炭素還元反応最大ETR算出処理では、上述した図５に示した第２の手順に相当する処理が行われ、環境や植物の種類から決定される炭素還元反応の最大光合成速度に相当する電子伝達速度（ETR）が、炭素還元反応最大ETRとして算出される。なお、炭素還元反応最大ETR算出処理の詳細は、図２０及び図２１を参照して後述する。
ステップＳ１０４において、実効指標演算装置１０３の算出部１７１は、ステップＳ１０２の処理で算出された光化学系反応最大ETRと、ステップＳ１０３の処理で算出された炭素還元反応最大ETRとを比較し、その比較結果に応じて、ボトルネックを決定する。
ここでは、光化学系反応の最大値である光化学系反応最大ETRと、炭素還元反応の最大値である炭素還元反応最大ETRとが比較され、より小さいほうが、ボトルネックであると判断される。すなわち、光化学系反応最大ETRのほうが小さければ、現在の光合成速度は、光化学系反応が律速していることになる。逆に、炭素還元反応最大ETRのほうが小さければ、現在の光合成速度は、炭素還元反応が律速していることになる。
ステップＳ１０５において、実効指標演算装置１０３の算出部１７１は、ステップＳ１０４の処理で決定されたボトルネックに応じて、より小さいほうのETR（この量が伝達ETRとして植物を流れ、植物の成長に寄与する）に相当するPPFD値を、実効PPFD値として算出する。この実効PPFD値は、下記の式（１）により算出することができる。
実効PPFD値 = 伝達ETR / (fAPAR × m × ΦPSII) ・・・（１）
ただし、式（１）において、mは、植物に照射される光（太陽光）のうち、PSIIへの分配率であって、約0.5である値を示す。
なお、ステップＳ１０４とステップＳ１０５の処理が、上述した図５に示した第３の手順に相当する処理となる。
ステップＳ１０６において、実効指標演算装置１０３の制御部１７２は、ステップＳ１０５の処理で算出された実効PPFD値に関するデータを、表示部１６４に表示する。
ここでは、実効PPFD値のほか、例えば、光化学系反応最大ETRや炭素還元反応最大ETR、伝達ETR、PPFE値など、当該実効PPFD値に関連する各種のデータを、各種の表示形態で表示することができる。なお、実効PPFD値等の表示例は、図２２乃至図２５を参照して後述する。
ステップＳ１０７においては、処理を終了するかどうかが判定される。ステップＳ１０７において、処理を終了しないと判定された場合、処理は、ステップＳ１０１に戻り、上述したステップＳ１０１乃至Ｓ１０６の処理が繰り返される。また、ステップＳ１０７において、処理を終了すると判定された場合、図１０の実効PPFD値算出処理は終了される。
以上、実効PPFD値算出処理の流れについて説明した。
なお、図１０の説明では、ステップＳ１０１の処理が、センシング装置１０１及び環境センサ１０２により実効され、ステップＳ１０２乃至Ｓ１０６の処理が、実効指標演算装置１０３により実行されるとして説明したが、ステップＳ１０２乃至Ｓ１０６の処理は、実効指標演算装置１０３以外の他の装置が実行するようにしてもよい。
例えば、詳細は後述するが、ステップＳ１０２の処理では、PPFD値やNDVI値等の指標を求める必要があるが、この指標を求める処理を、センシング装置１０１が実行するようにしてもよい。また、ローカル環境としての実効指標演算システム１０（図６）の構成ではなく、クラウド環境としての実効指標演算システム１１（図９）の構成を採用した場合には、例えば、サーバ１０９が、ステップＳ１０２乃至Ｓ１０６の処理を実行することができる。
（２）センシング装置の測定例
次に、図１１乃至図１４を参照して、センシング装置１０１により実行される被測定対象物の測定の例について説明する。
（センシング装置の測定時の構成例）
図１１には、被測定対象物を測定するための測定装置として、移動観測を行う移動測定装置７０と、定点観測を行う定点測定装置８０を示している。
図１１には、被測定対象物を測定するための測定装置として、移動観測を行う移動測定装置７０と、定点観測を行う定点測定装置８０を示している。
移動測定装置７０は、例えば無人航空機（UAV：Unmanned Aerial Vehicle）であって、プロペラ状の回転翼７１が回転することで飛行し、上空から、圃場の植物等の被測定対象物１をセンシング（空撮）する。
移動測定装置７０は、PPFD値を測定するためのセンシング装置１０１－１と、NDVI値を測定するためのセンシング装置１０１－２を有している。また、センシング装置１０１－１とセンシング装置１０１－２の前方には、所定の形状（例えば、矩形の形状）からなる基準反射板２０が取り付けられている。
これにより、移動測定装置７０においては、センシング装置１０１－１とセンシング装置１０１－２によりセンシングされる対象物（被写体）として、圃場の植物等の被測定対象物１と基準反射板２０が、同一の画角内に存在することになる。例えば、基準反射板２０としては、反射率が一定となるグレー反射板を用いることができる。
なお、移動測定装置７０は、無線操縦のほか、例えば、飛行ルートを座標データとしてあらかじめ記憶しておくことで、GPS(Global Positioning System)などの位置情報を用いて自律飛行するようにしてもよい。また、図１１では、移動測定装置７０が、回転翼７１を有する回転翼機であるとして説明したが、移動測定装置７０は、固定翼機であってもよい。
定点測定装置８０は、固定脚８１によって、圃場の植物等の被測定対象物１をセンシングすることが可能な位置に固定される。定点測定装置８０は、移動測定装置７０と同様に、PPFD値を測定するためのセンシング装置１０１－１と、NDVI値を測定するためのセンシング装置１０１－２を有し、その前方には、所定の形状からなる基準反射板２０が取り付けられている。
すなわち、センシング装置１０１－１とセンシング装置１０１－２は、移動測定装置７０又は定点測定装置８０の一部として構成され、被測定対象物１のセンシングを行い、その結果得られる指標測定データを出力することができる。
ここで、図１２のＡには、横軸を波長（nm）とし、縦軸を反射率としたときの、基準反射板２０（図１１）の特性の例を示している。図１２のＡに示すように、基準反射板２０の反射率は、約0.18で一定であり、分光反射率の特性がフラットになっている。
図１２のＢには、横軸を波長（nm）とし、縦軸を反射率としたときの、被測定対象物１（図１１）の特性の例を示している。図１２のＢに示すように、圃場の植物等の被測定対象物１の反射率は、700nm付近までは0に近い値となっているが、700nmの近傍で上昇し、700nmを超える範囲では、約0.8（80％）に近い値となっている。
また、センシング装置１０１－１は、基準反射板２０のPPFD値を測定するための指標測定データを出力するが、PPFD値を算出するためには、RGB信号が必要なる。そのため、センシング装置１０１－１には、フィルタ１４３－１として、図１３のＡに示す特性を有するRGBフィルタ（以下、RGBフィルタ１４３－１と記述する）が設けられる。
図１３のＡには、横軸を波長（nm）とし、縦軸を透過率としたときの、RGBフィルタ１４３－１の特性の例を示している。図１３のＡに示すように、例えば、RGBフィルタ１４３－１は、450～495nmの青（Ｂ）の光の波長を透過するＢフィルタと、495～570nmの緑（Ｇ）の光の波長を透過するＧフィルタと、620～750nmの赤（Ｒ）の光の波長を透過するＲフィルタから構成される。
一方で、センシング装置１０１－２は、圃場の植物等の被測定対象物１のNDVI値を測定するための指標測定データを出力するが、NDVI値を算出するためには、Ｒ信号のほか、IR信号が必要となる。そのため、センシング装置１０１－２には、フィルタ１４３－２として、図１３のＢに示す特性を有するIRフィルタ（以下、IRフィルタ１４３－２と記述する）が設けられる。
図１３のＢには、横軸を波長（nm）とし、縦軸を透過率としたときの、IRフィルタ１４３－２の特性の例を示している。図１３のＢに示すように、例えば、IRフィルタ１４３－２は、800～940nmの赤外領域（IR）の光の波長を透過する。
（センシング装置の測定時の信号処理の流れ）
次に、図１４を参照して、基準反射板２０と、被測定対象物１と、RGBフィルタ１４３－１と、IRフィルタ１４３－２とが、図１２及び図１３に示した特性を有している場合に、センシング装置１０１－１とセンシング装置１０１－２で処理される信号の流れを説明する。
次に、図１４を参照して、基準反射板２０と、被測定対象物１と、RGBフィルタ１４３－１と、IRフィルタ１４３－２とが、図１２及び図１３に示した特性を有している場合に、センシング装置１０１－１とセンシング装置１０１－２で処理される信号の流れを説明する。
なお、図１４においては、基準反射板２０又は被測定対象物１からの反射光に対し、図中の上側の系列が、RGBフィルタ１４３－１が取り付けられたセンシング装置１０１－１で処理される信号の流れを示し、図中の下側の系列が、IRフィルタ１４３－２が取り付けられたセンシング装置１０１－２で処理される信号の流れを示している。
図１４においては、太陽光（環境光）が基準反射板２０に反射し、その反射光が、センシング装置１０１－１とセンシング装置１０１－２に入射される。この太陽光の分光特性を、分光特性Ｓ１で表している。また、基準反射板２０の反射光の分光特性を、分光特性Ｓ２で表している。すなわち、基準反射板２０は、図１２のＡに示したフラットな反射特性を有しているので、基準反射板２０の反射光の分光特性は、分光特性Ｓ２のようになる。
また、太陽光は、圃場の植物等の被測定対象物１に反射し、その反射光が、センシング装置１０１－１とセンシング装置１０１－２に入射される。被測定対象物１の反射光の分光特性を、分光特性Ｓ３で表している。すなわち、被測定対象物１は、図１２のＢに示した形状の反射特性を有しているので、被測定対象物１の反射光の分光特性は、分光特性Ｓ３のようになる。
センシング装置１０１－１においては、基準反射板２０と被測定対象物１の反射光が、レンズ１４１－１に入射され、RGBフィルタ１４３－１を通過して、センサ１４４－１のセンサ面に像を結ぶことになる。
センシング装置１０１－１において、RGBフィルタ１４３－１の特性を、分光特性Ｓ４で表している。この分光特性Ｓ４は、図１３のＡに示したRGBフィルタの透過特性に対応している。そして、基準反射板２０の反射光の分光特性Ｓ２と、RGBフィルタ１４３－１の分光特性Ｓ４とを重ねた分光特性Ｓ６に示すように、センサ１４４－１は、そのセンサ面で受光された光を、Br，Gr，Rrの成分のレベルとして出力する。すなわち、このBr，Gr，Rrのレベルに応じた信号が、センシング装置１０１－１により基準反射板２０をセンシングして得られたRGBデータ（RGB信号）となる。
また、被測定対象物１の反射光の分光特性Ｓ３と、RGBフィルタ１４３－１の分光特性Ｓ４とを重ねた分光特性Ｓ７に示すように、センサ１４４－１は、そのセンサ面で受光された光を、Bp，Gp，Rpの成分のレベルとして出力する。すなわち、このBp，Gp，Rpのレベルに応じた信号が、センシング装置１０１－１により被測定対象物１（圃場の植物）をセンシングして得られたRGBデータ（RGB信号）となる。
信号処理部１４５－１は、センサ１４４－１からのデータを並び替える処理などを行い、その結果得られるデータを、I/F部１４６－１を介して出力する。
一方で、センシング装置１０１－２においては、基準反射板２０と被測定対象物１の反射光が、レンズ１４１－２に入射され、IRフィルタ１４３－２を通過して、センサ１４４－２のセンサ面に像を結ぶことになる。
センシング装置１０１－２において、IRフィルタ１４３－２の特性を、分光特性Ｓ５で表している。この分光特性Ｓ５は、図１３のＢに示したIRフィルタの透過特性に対応している。そして、基準反射板２０の反射光の分光特性Ｓ２と、IRフィルタ１４３－２の分光特性Ｓ５とを重ねた分光特性Ｓ８に示すように、センサ１４４－２は、そのセンサ面で受光された光を、IRrの成分のレベルとして出力する。すなわち、このIRrのレベルに応じた信号が、センシング装置１０１－２により基準反射板２０をセンシングして得られたIRデータ（IR信号）となる。
また、被測定対象物１の反射光の分光特性Ｓ３と、IRフィルタ１４３－２の分光特性Ｓ５とを重ねた分光特性Ｓ９に示すように、センサ１４４－２は、そのセンサ面で受光された光を、IRpの成分のレベルとして出力する。すなわち、このIRpのレベルに応じた信号が、センシング装置１０１－２により被測定対象物１（圃場の植物）をセンシングして得られたIRデータ（IR信号）となる。
信号処理部１４５－２は、センサ１４４－２からのデータを並び替える処理などを行い、その結果得られるデータを、I/F部１４６－２を介して出力する。
以上のように、センシング装置１０１－１とセンシング装置１０１－２によりセンシングが行われることで、被測定対象物１と基準反射板２０を含むセンシング画像のRGBデータ（RGB信号）とIRデータ（IR信号）とが、指標測定データとして取得される。
なお、図１１乃至図１４においては、センシング装置１０１－１とセンシング装置１０１－２が２台設けられる例を説明したが、センシング装置１０１の台数は、２台に限定されることはない。例えば、センシング装置１０１において、センサ１４４が、配列パターン１４４Ｃ（図７）の画素配列を有することで、RGB信号のほかに、IR信号を取得することができるため、このようなセンサ１４４を用いる場合には、センシング装置１０１を１台で構成することができる。ただし、センシング装置１０１－１のように、フィルタ１４３として、RGBフィルタとIRカットフィルタの組み合わせを用いることで、通常のカメラと同様の構成とすることができる。
（３）光化学系反応最大ETR算出処理
（光化学系反応最大ETR算出処理の流れ）
次に、図１５のフローチャートを参照して、図１０のステップＳ１０２に対応する光化学系反応最大ETR算出処理の詳細について説明する。
次に、図１５のフローチャートを参照して、図１０のステップＳ１０２に対応する光化学系反応最大ETR算出処理の詳細について説明する。
ステップＳ１２１において、実効指標演算装置１０３の処理部１６２は、指標測定データとして、センシング装置１０１－１（図１１）によるセンシングで得られたRGBデータと、センシング装置１０１－２（図１１）によるセンシングで得られたIRデータを取得する。すなわち、ここでは、RGBデータとIRデータの画像データが、処理部１６２に取り込まれることになる。
ステップＳ１２２において、実効指標演算装置１０３の算出部１７１は、ステップＳ１２１の処理で取得されたRGBデータに基づいて、記憶部１６３に記憶された係数算出用LUT（LUT1）を参照して、PPFD値の算出に必要となる係数W1，係数W2，係数W3を取得する。
具体的には、まず、RGBデータ（に対応したセンシング画像）における基準反射板２０の領域に対応する各画素から得られる、Br信号、Gr信号、及びRr信号をそれぞれ平均化することで、Br-ave信号、Gr-ave信号、及びRr-ave信号が得られる。次に、この平均化の処理で得られる、Br-ave信号、Gr-ave信号、及びRr-ave信号に基づいて、Br-ave信号とRr-ave信号との比又はBr-ave信号とGr-ave信号との比を算出することで、Br-ave/Rr-ave値又はBr-ave/Gr-ave値が得られる。
ここで、図１６のＡには、係数算出用LUT（LUT1）の例を示している。図１６のＡに示すように、係数算出用LUT（LUT1）には、Br-ave/Rr-ave値又はBr-ave/Gr-ave値と、係数W1，係数W2，係数W3とが対応付けられている。したがって、係数算出用LUT（LUT1）から、Br-ave/Rr-ave値又はBr-ave/Gr-ave値から予測される分光特性の傾きに応じた係数W1，係数W2，係数W3を取得することができる。
これらの関係は、下記の式（２）のように表すことができる。
W1, W2, W3 = LUT1(Br-ave / Rr-ave, Br-ave / Gr-ave) ・・・（２）
なお、ここでは、係数算出用LUT（LUT1）を参照するに際し、Br-ave信号とRr-ave信号との比、又はBr-ave信号とGr-ave信号との比を用いる場合を説明したが、Gr-ave信号とRr-ave信号との比、すなわち、Gr-ave/Rr-ave値を用いるようにしてもよい。
図１５の説明に戻り、ステップＳ１２３において、実効指標演算装置１０３の算出部１７１は、ステップＳ１２１の処理で得られるRGBデータ、及び、ステップＳ１２２の処理で得られる係数Wに基づいて、基準反射板２０のPPFD値を算出する。
ここでは、下記の式（３）に示すように、Br-ave信号、Gr-ave信号、Rr-ave信号に対し、係数W1，係数W2，係数W3をそれぞれ乗ずることで、Ｂ信号のPPFD値（PPFD(b)）、Ｇ信号のPPFD値（PPFD(g)）、Ｒ信号のPPFD値（PPFD(r)）を求めることができる。
PPFD(b) = W1 × Br-ave
PPFD(g) = W2 × Gr-ave
PPFD(r) = W3 × Rr-ave ・・・（３）
PPFD(g) = W2 × Gr-ave
PPFD(r) = W3 × Rr-ave ・・・（３）
このようにして基準反射板２０のPPFD値を算出する理由であるが、次の通りである。すなわち、PPFD値は、被測定対象物１の反射率によって変化するものではなく、日向であれば、基準反射板２０に照射されるPPFD値も、被測定対象物１に照射されるPPFD値も同じ値となる。そして、ここでは、逆にこれを前提にして、反射率が変化しない基準反射板２０の反射光を捉えることで、基準反射板２０のPPFD値を求めるようにしている。なお、ステップＳ１２２，Ｓ１２３の処理で算出されるPPFD値の算出方法の詳細については、図１８及び図１９を参照して後述する。
ステップＳ１２４において、実効指標演算装置１０３の処理部１６２は、指標測定データとして、センシング装置１０１－１（図１１）によるセンシングで得られたRGBデータと、センシング装置１０１－２（図１１）によるセンシングで得られたIRデータを取得する。すなわち、ここでは、RGBデータとIRデータの画像データが、処理部１６２に取り込まれることになる。
ステップＳ１２５において、実効指標演算装置１０３の算出部１７１は、ステップＳ１２４の処理で取得されたRGBデータとIRデータに基づいて、被測定対象物１の反射率とNDVI値を算出する。
ここでは、基準反射板２０の反射率が既知、すなわち、Ｂ，Ｇ，Ｒ，IRの各成分で、同一の18%の反射率であることがわかっている。そこで、この反射率の値に対し、被測定対象物１の反射光に相当する、Bp-ave信号、Gp-ave信号、Rp-ave信号、及びIRp-ave信号と、Br-ave信号、Gr-ave信号、Rr-ave信号、及びIRr-ave信号との比をとることで、被測定対象物１の反射率を求めることができる。
なお、Bp-ave信号、Gp-ave信号、Rp-ave信号、及びIRp-ave信号は、RGBデータ（に対応したセンシング画像）における被測定対象物１の領域に対応する各画素から得られるBp信号、Gp信号、Rp信号、及びIRp信号をそれぞれ平均化することで得られる。また、Br-ave信号、Gr-ave信号、Rr-ave信号、及びIRr-ave信号は、RGBデータ（に対応したセンシング画像）における基準反射板２０の領域に対応する各画素から得られるBr信号、Gr信号、Rr信号、及びIRr信号をそれぞれ平均化することで得られる。
すなわち、被測定対象物１に対するＢ，Ｇ，Ｒ，IRの各成分の反射率は、下記の式（４）により求めることができる。
Dp(b) = Dr(18%) × Bp-ave / Br-ave
Dp(g) = Dr(18%) × Gp-ave / Gr-ave
Dp(r) = Dr(18%) × Rp-ave / Rr-ave
Dp(ir) = Dr(18%) × IRp-ave / IRr-ave ・・・（４）
Dp(g) = Dr(18%) × Gp-ave / Gr-ave
Dp(r) = Dr(18%) × Rp-ave / Rr-ave
Dp(ir) = Dr(18%) × IRp-ave / IRr-ave ・・・（４）
そして、この式（４）により求められる値を利用することで、NDVI値を、下記の式（５）により求めることができる。
NDVI値 = (Dp(ir) - Dp(r)) / (Dp(ir) + Dp(r)) ・・・（５）
ただし、式（５）において、Dp(ir)は、赤外領域の反射率を表し、Dp(r)は、可視領域の赤（Ｒ）の反射率を表している。このNDVI値（正規化植生指数）は、被測定対象物１としての圃場の植物の分布状況や活性度を示す指標となる。
なお、Bp-ave信号などは、センシングで得られるセンシング画像（撮像画像）における、被測定対象となる植物が含まれる領域全体から算出してもよいし、あるいは、当該領域を複数の小領域に分けて、小領域ごとに算出されるようにしてもよい。このように小領域ごとに分けることで、例えば、２次元情報を表示する際に、植物の領域ごとの分布図を生成することができる。
ただし、このような処理を行う前提として、センシングで得られるセンシング画像（撮像画像）に含まれる、植物の領域を認識する処理が必要となる。ここで、植物の領域を認識するための処理としては、公知の画像認識処理を用いることができる。また、画像認識処理の代わりに、ユーザが、センシング画像から、植物の領域を特定するようにしてもよい。
ステップＳ１２６において、実効指標演算装置１０３の算出部１７１は、ステップＳ１２５の処理で算出された被測定対象物１の反射率とNDVI値に基づいて、記憶部１６３に記憶されたfAPAR算出用LUT（LUT2）を参照することで、被測定対象物１の光合成有効放射吸収率（fAPAR）を取得する。
ここで、植物（植生）に照射された光は、反射光と、透過光と、吸収光とに分離され、これらの光のうち、光合成に活用されるのは、吸収光のみである。これを、植物の反射率と、透過率と、吸収率との関係で表すと、下記の式（６）のように表すことができる。
1 = (反射率) + (透過率) + (吸収率) ・・・（６）
一般に、植物の葉の反射率と透過率は、同等程度であり、その残りの光が吸収されることになる。しかしながら、葉面積指数（LAI：Leaf Area Index）が、2や3程度になると、葉が重なり合って、透過光の反射と吸収を繰り返し、下記の式（７）に、近づくことになる。なお、葉面積指数（LAI）は、単位地表面積当たりの葉面積の合計値を表している。
1 = (反射率) + (吸収率) ・・・（７）
また、葉面積指数（LAI）の変化は、正規化植生指数（NDVI）と相関があることが知られている。そこで、fAPAR算出用LUT（LUT2）として、1 - Dp（反射率）を横軸にとり、NDVI値の大きさに応じて、光合成有効放射吸収率（fAPAR）が変化するルックアップテーブルをあらかじめ用意する。
図１６のＢには、fAPAR算出用LUT（LUT2）を例示している。このfAPAR算出用LUT（LUT2）では、NDVI値（葉面積指数（LAI））が大きい場合と、NDVI値（葉面積指数（LAI））が小さい場合のルックアップテーブル（LUT）がそれぞれ用意されている。したがって、fAPAR算出用LUT（LUT2）から、被測定対象物１の反射率とNDVI値に応じて、被測定対象物１の光合成有効放射吸収率（fAPAR）を取得することができる。
これらの関係は、被測定対象物１に対するＢ，Ｇ，Ｒの各成分の光合成有効放射吸収率（fAPAR）を、fAPAR(b)，fAPAR(g)，fAPAR(r)とすれば、下記の式（８）のように表すことができる。
fAPAR(b) = LUT2(1 - Dp(b))
fAPAR(g) = LUT2(1 - Dp(g))
fAPAR(r) = LUT2(1 - Dp(r)) ・・・（８）
fAPAR(g) = LUT2(1 - Dp(g))
fAPAR(r) = LUT2(1 - Dp(r)) ・・・（８）
なお、上述したように、fAPARの値を算出するための参照情報としては、fAPAR算出用LUT（LUT2）に限らず、例えば、fAPARの値を算出するための関数に値を代入することで、NDVI値から、fAPARの値を直接求めるようにすることができる。
図１７には、fAPAR算出用関数を例示している。このfAPAR算出用関数では、下記の式（８Ａ）に示すように、NDVI値から直接、fAPARの値を算出することができる。
fAPAR = Gain(NDVI) ・・・（８Ａ）
ただし、式（８Ａ）においては、fAPAR(b) = fAPAR(g) = fAPAR(r)の関係を有することになる。また、式（８Ａ）では、Dpの値を用いておらず、上述のfAPAR算出用LUT（LUT2）のように、Dpの値とNDVI値を用いた場合と比べれば、若干精度が低下する可能性はあるが、fAPARの値を求めるための処理を簡略化することができる。
図１５の説明に戻り、ステップＳ１２７において、実効指標演算装置１０３の算出部１７１は、記憶部１６３に記憶されたΦPSII算出用LUT（LUT3）を参照して、被測定対象物１における光化学系反応の量子収率（ΦPSII）を取得する。
ここで、光化学系反応の量子収率（ΦPSII）は、クロロフィル蛍光測定を行うことで、その様子を観測することができる。すなわち、光化学系反応の量子収率（効率）は、植物の育った場所や環境、季節などにより異なる。そこで、ターゲットとする植物に対し、定期的なクロロフィル蛍光測定を行い、ΦPSII算出用LUT（LUT3）として、場所、環境、季節に応じてΦPSIIが変化するLUTをあらかじめ用意する。
図１６のＣには、ΦPSII算出用LUT（LUT3）を例示している。このΦPSII算出用LUT（LUT3）では、C3植物について、例えば場所ごとに、春・秋、夏、冬などの各季節に応じたルックアップテーブルが用意されている。したがって、例えば、被測定対象物１がC3植物である場合に、ΦPSII算出用LUT（LUT3）から、その測定時期や測定場所などに応じて、当該被測定対象物１における光化学系反応の量子収率（ΦPSII）を取得することができる。
これらの関係は、下記の式（９）のように表すことができる。
ΦPSII = LUT3(季節、場所、種類) ・・・（９）
なお、C3植物とは、光合成の際に吸収される二酸化炭素（CO2）が、植物体内で最初にどのような有機物に合成されるかにより分類されたものであって、還元的ペントースリン酸回路だけにより光合成炭素同化を行う植物である。また、このような分類には、C3植物のほかに、C4植物やCAM植物なども存在するが、例えばC4植物の測定を行う場合には、C4植物用のΦPSII算出用LUT（LUT3）をあらかじめ用意しておく必要がある。
また、例えば、植物ごとに、季節と場所に応じたデータを蓄積して、データベース化しておいて、当該データベースに蓄積されたデータを利用してΦPSII算出用LUT（LUT3）を作成することで、より最適なΦPSII算出用LUT（LUT3）を用意することができる。ただし、植物の種類、季節、場所以外のパラメータが含まれるようにしてもよい。また、当該データベースに蓄積されたデータに対する機械学習を行ってもよい。
図１５の説明に戻り、ステップＳ１２８において、実効指標演算装置１０３の算出部１７１は、ステップＳ１２１乃至Ｓ１２７の処理で得られたデータに基づいて、被測定対象物１における光化学系反応最大ETRを算出する。
ここで、光化学系反応最大ETRの算出方法であるが、まず、植物に照射された光量子量（PPFD値）のうち、当該植物に有効に吸収された光量子量（実際に当該植物の成長に寄与したと考えられる光量子量）を求めるために、ステップＳ１２３の処理で得られたPPFD値に対し、ステップＳ１２６の処理で得られたfAPARを乗ずる。
次に、PPFD値とfAPARとを乗じて得られた値に対し、植物に照射された光のうち、PSIIへの分配率m（一般的には0.5とみなされる）と、ステップＳ１２７の処理で得られた光化学系反応の量子収率（ΦPSII）を乗ずる。これにより、光化学系反応最大ETRが算出される。
すなわち、被測定対象物１に対するＢ，Ｇ，Ｒの各成分の光化学系反応最大ETRを、ETR1(b)，ETR1(g)，ETR1(r)とすれば、光化学系反応最大ETRは、ETR1として、下記の式（１０）と、式（１１）を演算することで求められる。
ETR1(b) = PPFD(b) × fAPAR(b) × m ×ΦPSII
ETR1(g) = PPFD(g) × fAPAR(g) × m ×ΦPSII
ETR1(r) = PPFD(r) × fAPAR(r) × m ×ΦPSII ・・・（１０）
ETR1(g) = PPFD(g) × fAPAR(g) × m ×ΦPSII
ETR1(r) = PPFD(r) × fAPAR(r) × m ×ΦPSII ・・・（１０）
ETR1 = ETR1(b) + ETR1(g) + ETR1(r) ・・・（１１）
なお、植物生理学の分野では、ΦPSIIは、明状態における光化学系の反応速度と、炭素還元反応速度が釣り合った状態の光化学系反応効率を示す。すなわち、炭素還元反応速度に応じて、光化学系反応効率も変化する。一方で、本技術では、植物に照射されて吸収された光量子量（PPFD値）から、炭素還元反応速度を無限大とした場合の明状態の光化学系の反応効率のことを、ΦPSIIとして定義している。
ステップＳ１２８の処理が終了すると、処理は、図１０のステップＳ１０２に戻り、それ以降の処理が実行される。
以上、光化学系反応最大ETR算出処理の流れについて説明した。この光化学系反応最大ETR算出処理では、光化学系反応から出力されるエネルギーに相当する電子伝達速度（ETR）が、光化学系反応最大ETRとして算出される。
なお、光化学系反応最大ETR算出処理では、センシング（撮像）の結果得られる撮像画像内に、複数種類の植物が存在する場合には、各植物の領域ごとに、実効PPFD値を求めるために用いるルックアップテーブルを切り替えるようにしてもよい。これにより、１つの画面内に、複数の植物が映っている場合でも、同時に適切な実効PPFD値を提示することが可能となる。
（PPFD値の算出方法の詳細）
ここで、図１８乃至図１９を参照して、図１５のステップＳ１２２，Ｓ１２３の処理で算出されるPPFD値の算出方法の詳細について説明する。
ここで、図１８乃至図１９を参照して、図１５のステップＳ１２２，Ｓ１２３の処理で算出されるPPFD値の算出方法の詳細について説明する。
（実効指標演算装置の処理部の構成）
図１８は、図８の実効指標演算装置１０３の処理部１６２（の算出部１７１）の詳細な構成例を示す図である。
図１８は、図８の実効指標演算装置１０３の処理部１６２（の算出部１７１）の詳細な構成例を示す図である。
図１８において、実効指標演算装置１０３の算出部１７１は、PPFD値の算出するために、B/R値算出部２２１－１、B/G値算出部２２１－２、G/R値算出部２２１－３、W1決定部２２２－１、W2決定部２２２－２、W3決定部２２２－３、乗算器２２３－１、乗算器２２３－２、及び乗算器２２３－３を含んでいる。
算出部１７１においては、センシング装置１０１－１から入力されるRGBデータから得られるBr-ave信号、Gr-ave信号、及びRr-ave信号のうち、Br-ave信号は、B/R値算出部２２１－１とB/G値算出部２２１－２と乗算器２２３－１に入力される。また、Gr-ave信号は、B/G値算出部２２１－２とG/R値算出部２２１－３と乗算器２２３－２に入力され、Rr-ave信号は、B/R値算出部２２１－１とG/R値算出部２２１－３と乗算器２２３－３に入力される。
B/R値算出部２２１－１は、そこに入力されるBr-ave信号を、Rr-ave信号で除算し、その結果得られるBr-ave/Rr-ave値を、W1決定部２２２－１乃至W3決定部２２２－３のそれぞれに出力する。
B/G値算出部２２１－２は、そこに入力されるBr-ave信号を、Gr-ave信号で除算し、その結果得られるBr-ave/Gr-ave値を、W1決定部２２２－１乃至W3決定部２２２－３のそれぞれに出力する。
G/R値算出部２２１－３は、そこに入力されるGr-ave信号を、Rr-ave信号で除算し、その結果得られるGr-ave/Rr-ave値を、W1決定部２２２－１乃至W3決定部２２２－３のそれぞれに出力する。
W1決定部２２２－１は、そこに入力されるBr-ave/Rr-ave値、Br-ave/Gr-ave値、又はGr-ave/Rr-ave値に応じた係数W1を決定し、乗算器２２３－１に出力する。乗算器２２３－１は、そこに入力されるBr-ave信号に、W1決定部２２２－１からの係数W1を乗じる。
W2決定部２２２－２は、そこに入力されるBr-ave/Rr-ave値、Br-ave/Gr-ave値、又はGr-ave/Rr-ave値に応じた係数W2を決定し、乗算器２２３－２に出力する。乗算器２２３－２は、そこに入力されるGr-ave信号に、W2決定部２２２－２からの係数W2を乗じる。
W3決定部２２２－３は、そこに入力されるBr-ave/Rr-ave値、Br-ave/Gr-ave値、又はGr-ave/Rr-aveに応じた係数W3を決定し、乗算器２２３－３に出力する。乗算器２２３－３は、そこに入力されるRr-ave信号に、W3決定部２２２－３からの係数W3を乗じる。
ここで、Ｂ信号（Br-ave信号）、Ｇ信号（Gr-ave信号）、Ｒ信号（Rr-ave信号）の各値のそれぞれに対し、係数W1，係数W2，係数W3をそれぞれ乗じる理由について説明する。図１９には、PPFD値と、RGBの色成分の値との関係を示している。図１９のＡは、屋外における太陽光の分光特性を示している。また、図１９のＢは、通常のカメラのセンサから出力されるRGB信号を示している。
図１９のＡにおいては、時間や季節、天候などの条件に応じた太陽光の分光特性として、夏の太陽光、夕方の太陽光、日陰の太陽光、及びくもりの太陽光の分光特性を示している。このとき、PPFD値は、太陽光の各波長のレベルに、各波長を乗じた値の積分値として得ることができる。すなわち、PPFD値は、次の式（１２）により算出される。
なお、この式（１２）において、Aは、波長のレベルを表し、λ(nm)は、波長を表している。また、λ=400nm～700nmは、光合成有効光量子束密度（PPFD）の葉緑素（クロロフィル）の吸収波長に対応している。さらに、C1は、係数である。
図１９のＡにおいては、夏の太陽光のPPFD値として1500umol、夕方の太陽光のPPFD値として660umol、日陰の太陽光のPPFD値として500umol、くもりの太陽光のPPFD値として100umolがそれぞれ算出されている。このように、太陽光の分光特性の傾きによって、PPFD値は大きく異なっている。
一方で、図１９のＢに示すように、通常のカメラでは、入射光が、Ｂ，Ｇ，Ｒの帯域に分割され、その領域の信号が積分された値が、センサから出力される。ここで、通常のカメラのセンサから出力されるRGBの信号から、PPFD値を求めるためには、Ｂ信号、Ｇ信号、Ｒ信号の各値に対し、それぞれの係数W1，係数W2，係数W3を乗じて、PPFD値として求められるべき値と同等の結果が得られるように、係数W1，係数W2，係数W3を制御すればよい。
ここで、センシング装置１０１－１においては、フィルタ１４３－１が、RGBフィルタ（RGBフィルタ１４３－１）とIRカットフィルタから構成されるため、通常のカメラと同様に、センサ１４４－１からの出力がRGBの信号となる。
そのため、センシング装置１０１－１からのRGBデータを処理する実効指標演算装置１０３の算出部１７１においても、Ｂ信号（Br-ave信号）、Ｇ信号（Gr-ave信号）、Ｒ信号（Rr-ave信号）の各値に対し、それぞれの係数W1，係数W2，係数W3を乗じて、PPFD値として求められるべき値と同等の結果が得られるように、係数W1，係数W2，係数W3を制御すればよいことになる。
すなわち、実効指標演算装置１０３の算出部１７１においては、次の式（１３）の関係を満たすように、係数W1，係数W2，係数W3を制御すればよいと言える。
PPFD = C2 × （W1 × B + W2 × G + W3 × R） ・・・（１３）
なお、この式（１３）において、B，G，Rは、Ｂ信号（Br-ave信号），Ｇ信号（Gr-ave信号），Ｒ信号（Rr-ave信号）の各値をそれぞれ表し、W1，W2，W3は、係数W1，係数W2，係数W3をそれぞれ表している。また、C2は、係数である。
ここで、図１８の算出部１７１において、W1決定部２２２－１は、Br-ave/Rr-ave値、Br-ave/Gr-ave値、又はGr-ave/Rr-ave値に応じた係数W1を決定している。同様に、W2決定部２２２－２は、Br-ave/Rr-ave値、Br-ave/Gr-ave値、又はGr-ave/Rr-ave値に応じた係数W2を決定し、W3決定部２２２－３は、Br-ave/Rr-ave値、Br-ave/Gr-ave値、又はGr-ave/Rr-ave値に応じた係数W3を決定している。
すなわち、W1決定部２２２－１乃至W3決定部２２２－３では、センシング装置１０１－１からのRGBデータから得られるBr-ave信号、Gr-ave信号、Rr-ave信号の各値から、Br-ave信号とRr-ave信号との比、Br-ave信号とGr-ave信号との比、又はGr-ave信号とRr-ave信号との比を算出することで、その比の値（Br-ave/Rr-ave値、Br-ave/Gr-ave値、又はGr-ave/Rr-ave値）から、太陽光の分光特性の傾きを予測することができる。
そして、実効指標演算装置１０３においては、記憶部１６３に、太陽光の分光特性の傾き（Br-ave/Rr-ave値、Br-ave/Gr-ave値、又はGr-ave/Rr-ave値から予測される分光特性の傾き）と、係数W1，係数W2，係数W3とを対応付けた係数算出用LUT（LUT1）を記憶しておくようにする。これにより、算出部１７１のW1決定部２２２－１乃至W3決定部２２２－３では、この係数算出用LUT（LUT1）から、Br-ave/Rr-ave値、Br-ave/Gr-ave値、又はGr-ave/Rr-ave値から予測される分光特性の傾きに応じた係数W1乃至係数W3を決定することができる。
すなわち、W1決定部２２２－１では、係数算出用LUT（LUT1）を参照することで、Br-ave/Rr-ave値等から予測された分光特性の傾きに応じた係数W1が決定される。その結果、乗算器２２３－１では、Br-ave信号に、W1決定部２２２－１により決定された係数W1が乗じられ、Ｂ信号のPPFD値（W1×Br-ave）が求められる。
また、W2決定部２２２－２では、係数算出用LUT（LUT1）を参照することで、Br-ave/Rr-ave値等から予測された分光特性の傾きに応じた係数W2が決定される。その結果、乗算器２２３－２では、Gr-ave信号に、W2決定部２２２－２により決定された係数W2が乗じられ、Ｇ信号のPPFD値（W2×Gr-ave）が求められる。
また、W3決定部２２２－３では、係数算出用LUT（LUT1）を参照することで、Br-ave/Rr-ave値等から予測された分光特性の傾きに応じた係数W3が決定される。その結果、乗算器２２３－３では、Rr-ave信号に、W3決定部２２２－３により決定された係数W3が乗じられ、Ｒ信号のPPFD値（W3×Rr-ave）が求められる。
そして、算出部１７１では、上述の式（１３）に従い、乗算器２２３－１からの出力（W1×Br-ave）と、乗算器２２３－２からの出力（W2×Gr-ave）と、乗算器２２３－３からの出力（W3×Rr-ave）が加算されることで、PPFD値（W1×Br-ave + W2×Gr-ave + W3×Rr-ave）が算出される。
以上、PPFD値の算出方法の詳細について説明した。
なお、ここでは、例えば、グレー反射板等の分光反射特性がフラットな基準反射板を用いた場合を例に説明したが、分光反射特性がフラットではない領域（例えば、スタジアムにおけるアンツーカなど）を基準反射板（基準反射領域）として用いる場合には、当該基準反射領域の反射の影響で、センシング装置１０１－１から出力されるRGBデータは、グレー反射板などを用いた場合とは異なる。しかしながら、この場合でも、アンツーカ等の分光反射特性がフラットではない基準反射領域に応じた係数算出用LUT（LUT1）をあらかじめ用意して、PPFD値の算出の際には、当該係数算出用LUT（LUT1）を用いることで、グレー反射板等の分光反射特性がフラットな基準反射板を用いた場合のPPFD値と同じ結果を得ることができる。
（４）炭素還元反応最大ETR算出処理
炭素還元反応は、カルビンサイクル（カルビン回路）内で、３つの反応過程を経る反応である。第１の反応過程は、二酸化炭素（CO2）を、CO2受容体の炭素骨格に連結させるカルボキシレーション反応である。第２の反応過程は、光化学的に生産されたニコチンアミドアデニンジヌクレオチドリン酸（NADPH）とアデノシン三リン酸（ATP）のエネルギーと、還元力を使って炭水化物（糖やデンプン）を生成する還元反応である。第３の反応過程は、CO2受容体であるリブロース-1,5-二リン酸を生成する再生産反応である。
これらの反応は、CO2濃度や温度、湿度、植物の種類によって、その反応速度が大きく異なる。なお、植物の特性であるが、例えば、C3植物、C4植物、及びCAM植物の分類だけでなく、植物の種類によって異なる特性を有している。これらの要素を網羅的に把握することは困難であるが、植物の種類を固定し、さらに限られた環境内であれば、その変化の様子を測定することは可能である。
この種の測定方法としては、一般にガス交換測定方法が用いられ、光やCO2濃度、温度、湿度を制御しつつ、CO2濃度の変化をとらえることで、炭素還元反応の光合成速度を測定することができる。そして、この測定方法を利用することで、CO2律速光合成速度用LUT（LUT4）、温度補正係数用LUT（LUT5）、及び湿度補正係数用LUT(LUT6)を作成することができる。なお、ここでは、湿度の代わりに、飽差を用いてもよい。例えば、植物の気孔の開閉は、飽差に強く影響し、乾燥で気孔が閉じると、CO2吸収が阻害され、炭素還元反応の低下を引き起こすことになる。
例えば、植物の種類、季節、場所ごとに、CO2濃度に依存する（光化学系反応に律速しない）炭素還元反応の光合成速度（ETR）を、ある温度と湿度において測定することで、CO2濃度と光合成速度とを対応付けたCO2律速光合成速度用LUT（LUT4）を作成することができる。同様に、植物の種類、季節、場所ごとに、温度と湿度を変化させた場合に、その変化量を、それぞれ、補正係数Tと補正係数Fとすることで、温度と補正係数Tとを対応付けた温度補正係数用LUT（LUT5）、及び、湿度と補正係数Fとを対応付けた湿度補正係数用LUT(LUT6)を作成することができる。
（炭素還元反応最大ETR算出処理の流れ）
ここで、図２０のフローチャートを参照して、図１０のステップＳ１０３に対応する炭素還元反応最大ETR算出処理の詳細について説明する。
ここで、図２０のフローチャートを参照して、図１０のステップＳ１０３に対応する炭素還元反応最大ETR算出処理の詳細について説明する。
ステップＳ１４１において、実効指標演算装置１０３の処理部１６２は、環境センサ１０２（図６）によるセンシングで得られた環境測定データとして、CO2濃度と、温度と、湿度のデータを取得する。
ステップＳ１４２において、実効指標演算装置１０３の算出部１７１は、記憶部１６３に記憶されたCO2律速光合成速度用LUT（LUT4）を参照して、ステップＳ１４１の処理で得られたCO2濃度に律速する光合成速度を取得する。
図２１のＡには、CO2律速光合成速度用LUT（LUT4）を例示している。このCO2律速光合成速度用LUT（LUT4）では、C3植物のA植物について、例えば、季節と場所ごとに、CO2濃度と光合成速度とを対応付けたルックアップテーブルが複数用意されている。したがって、例えば、被測定対象物１がC3植物のA植物である場合に、CO2律速光合成速度用LUT（LUT4）から、その測定時期や測定場所などに応じて、測定されたCO2濃度に律速する光合成速度（ETR）を取得することができる。
これらの関係は、下記の式（１４）のように表すことができる。
ETR@CO2 = LUT4(CO2濃度) ・・・（１４）
図２０の説明に戻り、ステップＳ１４３において、実効指標演算装置１０３の算出部１７１は、記憶部１６３に記憶された温度補正係数用LUT（LUT5）を参照して、ステップＳ１４１の処理で得られた温度に応じた補正係数Tを取得する。
図２１のＢには、温度補正係数用LUT（LUT5）を例示している。この温度補正係数用LUT（LUT5）では、C3植物のA植物について、例えば、季節と場所ごとに、温度と補正係数Tとを対応付けたルックアップテーブルが複数用意されている。したがって、例えば、被測定対象物１がC3植物のA植物である場合に、温度補正係数用LUT（LUT5）から、その測定時期や測定場所に応じて、測定された温度に応じた補正係数Tを取得することができる。
これらの関係は、下記の式（１５）のように表すことができる。
T = LUT5(温度) ・・・（１５）
図２０の説明に戻り、ステップＳ１４４において、実効指標演算装置１０３の算出部１７１は、記憶部１６３に記憶された湿度補正係数用LUT(LUT6)を参照して、ステップＳ１４１の処理で得られた湿度に応じた補正係数Fを取得する。
図２１のＣは、湿度補正係数用LUT（LUT6）を例示している。この湿度補正係数用LUT（LUT6）では、C3植物のA植物について、例えば、季節と場所ごとに、湿度と補正係数Fとを対応付けたルックアップテーブルが複数用意されている。したがって、例えば、被測定対象物１がC3植物のA植物である場合に、湿度補正係数用LUT（LUT6）から、その測定時期や測定場所に応じて、測定された湿度に応じた補正係数Fを取得することができる。
これらの関係は、下記の式（１６）のように表すことができる。
F = LUT6(温度) ・・・（１６）
図２０の説明に戻り、ステップＳ１４５において、実効指標演算装置１０３の算出部１７１は、ステップＳ１４１乃至Ｓ１４４の処理で得られたデータに基づいて、被測定対象物１における炭素還元反応最大ETRを算出する。
ここで、炭素還元反応最大ETRの算出方法であるが、CO2濃度に律速する光合成速度（ETR）に対し、温度の補正係数Tと湿度の補正係数Fを乗じることで求められる。すなわち、炭素還元反応最大ETRを、ETR2とすれば、下記の式（１７）を演算することで求められる。
ETR2 = ETR@CO2 × T × F ・・・（１７）
ステップＳ１４５の処理が終了すると、処理は、図１０のステップＳ１０３に戻り、それ以降の処理が実行される。
以上、炭素還元反応最大ETR算出処理の流れについて説明した。この炭素還元反応最大ETR算出処理では、環境や植物の種類から決定される炭素還元反応の最大光合成速度に相当する電子伝達速度（ETR）が、炭素還元反応最大ETRとして算出される。
なお、炭素還元反応最大ETR算出処理では、光化学系反応最大ETR算出処理と同様に、センシング（撮像）の結果得られる撮像画像内に、複数種類の植物が存在する場合には、各植物の領域ごとに、実効PPFD値を求めるために用いるルックアップテーブルを切り替えることができる。これにより、１つの画面内に、複数の植物が映っている場合でも、同時に適切な実効PPFD値を提示することが可能となる。
（５）実効PPFD値等の表示例
次に、図２２乃至図２５を参照して、図１０のステップＳ１０６の処理で表示される実効PPFD値に関するデータの表示例について説明する。
本技術の発明者は、実際のある日において、環境の違いにより、圃場の植物等の被測定対象物１のPPFD値と、その実効PPFD値がどのように変化するのかを確認するために、以下の（ａ）乃至（ｄ）の環境下で、シミュレーション（以下、第１のシミュレーションという）を行った。
（ａ）環境Ａ：日向、１日の平均気温15度
（ｂ）環境Ｂ：日陰、１日の平均気温15度
（ｃ）環境Ｃ：日向、１日の平均気温3度
（ｄ）環境Ｄ：日陰、１日の平均気温3度
（ｂ）環境Ｂ：日陰、１日の平均気温15度
（ｃ）環境Ｃ：日向、１日の平均気温3度
（ｄ）環境Ｄ：日陰、１日の平均気温3度
以下、環境Ａ乃至Ｄの環境下でのシミュレーションの結果得られたデータを例示する。ただし、ここでの被測定対象物１は、植物であるものとする。
（５－１）環境Ａ（日向、平均気温15度）の表示例
図２２は、環境ＡにおけるPPFD値と実効PPFD値等の表示例を示す図である。
図２２において、横軸は、時間を示し、ある日の朝の6:00から次の日の6:00までの24時間を、30分単位の目盛りで刻んでいる。縦軸は、異なる線種からなる線Ｌ１乃至Ｌ５で表された、環境Ａのシミュレーションの結果得られたデータの値を示し、その単位は、umol/m2/sとされる。なお、これらの軸の関係は、後述する図２３乃至図２５においても同様とされる。
環境Ａは、植物が日向に存在し、その周辺の１日の平均気温が15度となる。このような環境下におけるシミュレーションの結果として、線Ｌ１Aは、植物の日向部分に照射された太陽光のPPFD値（日向・PPFD値）の変化を示している。線Ｌ２Aは、植物の日向部分に照射された太陽光が、植物の光化学系反応でエネルギーに変換されたときの光化学系反応最大ETR（日向・光化学系反応最大ETR）の変化を示している。
線Ｌ３Aは、平均気温15度等の環境に応じて決定される、植物の炭素還元反応最大ETR（炭素還元反応最大ETR（平均気温15度））の変化を示している。線Ｌ４Aは、環境Ａでの伝達ETR（日向・伝達ETR（平均気温15度））の変化を示している。すなわち、線Ｌ２Aで示される日向・光化学系反応最大ETRと、線Ｌ３Aで示される炭素還元反応最大ETR（平均気温15度）とが比較され、その値が小さいほうが、ボトルネックであると判断され、植物中を伝達する伝達ETRが決定される。
ここでは、日向・光化学系反応最大ETRよりも、炭素還元反応最大ETR（平均気温15度）のほうが、その値が小さいので、炭素還元反応最大ETR（平均気温15度）が、ボトルネックであると判断され、日向・伝達ETR（平均気温15度）とされる。その結果、図２２において、線Ｌ４Aは、線Ｌ３Aの一部と重なっている。
そして、線Ｌ４Aは、日向・伝達ETR（平均気温15度）であって、実際に植物の成長に寄与した値を示しており、この線Ｌ４Aの内側の部分（図２２の斜線で示した部分）の面積が、植物の成長量に比例することになる。なお、厳密には、植物の成長は、光補償点、光飽和点など、糖が転流する仕組みによっても左右されることになる。
線Ｌ５Aは、環境Ａでの実効PPFD値（日向・実効PPFD値（平均気温15度））の変化を示している。線Ｌ５Aで示される日向・実効PPFD値（平均気温15度）は、線Ｌ４Aで示される日向・伝達ETR（平均気温15度）の値を、植物の日向部分に照射された太陽光の照射量に換算することで得られる。
（５－２）環境Ｂ（日陰、平均気温15度）の表示例
図２３は、環境ＢにおけるPPFD値と実効PPFD値等の表示例を示す図である。
環境Ｂは、植物が日陰に存在し、その周辺の１日の平均気温が15度となる。このような環境下におけるシミュレーションの結果として、線Ｌ１Bは、植物の日陰部分に照射された太陽光のPPFD値（日陰・PPFD値）の変化を示している。線Ｌ２Bは、植物の日陰部分に照射された太陽光が、植物の光化学系反応でエネルギーに変換されたときの光化学系反応最大ETR（日陰・光化学系反応最大ETR）の変化を示している。
線Ｌ３Bは、平均気温15度等の環境に応じて決定される、植物の炭素還元反応最大ETR（炭素還元反応最大ETR（平均気温15度））の変化を示している。線Ｌ４Bは、環境Ｂでの伝達ETR（日陰・伝達ETR（平均気温15度））の変化を示している。すなわち、ここでは、炭素還元反応最大ETR（平均気温15度）よりも、日陰・光化学系反応最大ETRのほうが、その値が小さいので、日陰・光化学系反応最大ETRが、ボトルネックであると判断され、日陰・伝達ETR（平均気温15度）とされる。その結果、図２３において、線Ｌ４Bは、線Ｌ２Bの一部と重なっている。
そして、線Ｌ４Bは、日陰・伝達ETR（平均気温15度）であって、実際に植物の成長に寄与した値を示しており、この線Ｌ４Bの内側の部分（図２３の斜線で示した部分）の面積が、植物の成長量に比例することになる。線Ｌ５Bは、環境Ｂでの実効PPFD値（日陰・実効PPFD値（平均気温15度））の変化を示し、線Ｌ４Bで示される日陰・伝達ETR（平均気温15度）の値を、植物の日陰部分に照射された太陽光の照射量に換算することで得られる。
なお、このシミュレーションの結果得られたデータの例で、早朝の時間帯に、線Ｌ３B等で示した炭素還元反応ETRが急激に低下している理由であるが、炭素還元反応ETRの算出条件において、飽差条件も加味しているためである。すなわち、測定対象のスタジアムにおいては、早朝に散水するために過湿となり、植物（芝）の気孔が閉じていることを反映させるために、飽差条件を加味している。
（５－３）環境Ｃ（日向、平均気温3度）の表示例
図２４は、環境ＣにおけるPPFD値と実効PPFD値等の表示例を示す図である。
環境Ｃは、植物が日向に存在し、その周辺の１日の平均気温が3度となる。このような環境下におけるシミュレーションの結果として、線Ｌ１Cは、植物の日向部分に照射された太陽光のPPFD値（日向・PPFD値）の変化を示している。線Ｌ２Cは、植物の日向部分に照射された太陽光が、植物の光化学系反応でエネルギーに変換されたときの光化学系反応最大ETR（日向・光化学系反応最大ETR）の変化を示している。
線Ｌ３Cは、平均気温3度等の環境に応じて決定される、植物の炭素還元反応最大ETR（炭素還元反応最大ETR（平均気温3度））の変化を示している。線Ｌ４Cは、環境Ｃでの伝達ETR（日向・伝達ETR（平均気温3度））の変化を示している。すなわち、ここでは、日向・光化学系反応最大ETRよりも、炭素還元反応最大ETR（平均気温3度）のほうが、その値が小さいので、炭素還元反応最大ETR（平均気温3度）が、ボトルネックであると判断され、日向・伝達ETR（平均気温3度）とされる。その結果、図２４において、線Ｌ４Cは、線Ｌ３Cの一部と重なっている。
そして、線Ｌ４Cは、日向・伝達ETR（平均気温3度）であって、実際に植物の成長に寄与した値を示しており、この線Ｌ４Cの内側の部分（図２４の斜線で示した部分）の面積が、植物の成長量に比例することになる。線Ｌ５Cは、環境Ｃでの実効PPFD値（日向・実効PPFD値（平均気温3度））の変化を示し、線Ｌ４Cで示される日向・伝達ETR（平均気温3度）の値を、植物の日向部分に照射された太陽光の照射量に換算することで得られる。
（５－４）環境Ｄ（日陰、平均気温3度）の表示例
図２５は、環境ＤにおけるPPFD値と実効PPFD値等の表示例を示す図である。
環境Ｄは、植物が日陰に存在し、その周辺の１日の平均気温が3度となる。このような環境下におけるシミュレーションの結果として、線Ｌ１Dは、植物の日陰部分に照射された太陽光のPPFD値（日陰・PPFD値）の変化を示している。線Ｌ２Dは、植物の日陰部分に照射された太陽光が、植物の光化学系反応でエネルギーに変換されたときの光化学系反応最大ETR（日陰・光化学系反応最大ETR）の変化を示している。
線Ｌ３Dは、平均気温3度等の環境に応じて決定される、植物の炭素還元反応最大ETR（炭素還元反応最大ETR（平均気温3度））の変化を示している。線Ｌ４Dは、環境Ｄでの伝達ETR（日陰・伝達ETR（平均気温3度））の変化を示している。すなわち、ここでは、炭素還元反応最大ETR（平均気温3度）よりも、日陰・光化学系反応最大ETRのほうが、その値が小さいので、日陰・光化学系反応最大ETRが、ボトルネックであると判断され、日陰・伝達ETR（平均気温3度）とされる。その結果、図２５において、線Ｌ４Dは、線Ｌ２Dの一部と重なっている。
そして、線Ｌ４Dは、日陰・伝達ETR（平均気温3度）であって、実際に植物の成長に寄与した値を示しており、この線Ｌ４Dの内側の部分（図２５の斜線で示した部分）の面積が、植物の成長量に比例することになる。線Ｌ５Dは、環境Ｄでの実効PPFD値（日陰・実効PPFD値（平均気温3度））の変化を示し、線Ｌ４Dで示される日陰・伝達ETR（平均気温3度）の値を、植物の日陰部分に照射された太陽光の照射量に換算することで得られる。
（第１のシミュレーション結果の比較）
ここで、図２２乃至図２５に示した第１のシミュレーション結果を比較すれば、次のようになる。
ここで、図２２乃至図２５に示した第１のシミュレーション結果を比較すれば、次のようになる。
すなわち、PPFD値と光化学系反応最大ETRは、植物に照射される太陽光に応じて決定されるため、図２２の環境Ａと図２４の環境Ｃでは、その環境が共に日向となるので、日向・PPFD値（線Ｌ１A，線Ｌ１C）と、日向・光化学系反応最大ETR（線Ｌ２A，線Ｌ２C）がそれぞれ一致している。
一方で、炭素還元反応最大ETRは、気温に左右されるため、図２２の環境Ａと図２４の環境Ｃでは、その平均気温が、15度と3度で異なっているので、線Ｌ３Aで示される炭素還元反応最大ETR（平均気温15度）と、線Ｌ３Cで示される炭素還元反応最大ETR（平均気温3度）は異なっている。
図２３の環境Ｂと図２５の環境Ｄでは、その環境が共に日陰となるので、日陰・PPFD値（線Ｌ１B，線Ｌ１D）と、日陰・光化学系反応最大ETR（線Ｌ２B，線Ｌ２D）がそれぞれ一致している。なお、図２３の環境Ｂ及び図２５の環境Ｄと、図２２の環境Ａ及び図２４の環境Ｃとでは、縦軸の目盛りの単位が異なっているが、日陰の環境のほうが、日向の環境よりも、PPFD値と光化学系反応最大ETRが小さくなる。
一方で、図２３の環境Ｂと図２５の環境Ｄでは、その平均気温が、15度と3度で異なっているので、線Ｌ３Bで示される炭素還元反応最大ETR（平均気温15度）と、線Ｌ３Dで示される炭素還元反応最大ETR（平均気温3度）は異なっている。
また、図２２の環境Ａと図２３の環境Ｂは、その平均気温が共に15度となるので、縦軸の目盛りの単位が異なっているが、線Ｌ３Aで示される炭素還元反応最大ETR（平均気温15度）と、線Ｌ３Bで示される炭素還元反応最大ETR（平均気温15度）は一致している。同様に、図２４の環境Ｃと図２５の環境Ｄは、その平均気温が共に3度となるので、縦軸の目盛りの単位が異なっているが、線Ｌ３Cで示される炭素還元反応最大ETR（平均気温3度）と、線Ｌ３Dで示される炭素還元反応最大ETR（平均気温3度）は一致している。
ここで、図２２の環境Ａ乃至図２５の環境Ｄにおける、線Ｌ５Aと、線Ｌ５Bと、線Ｌ５Cと、線Ｌ５Dとで示される実効PPFD値を比較すれば、次のようになる。すなわち、図２２の環境Ａにおける線Ｌ５Aで示される日向・実効PPFD値（平均気温15度）の値が最も大きく、500(umol/m2/s)を超える値を示している。逆に、図２５の環境Ｄにおける線Ｌ５Dで示される日陰・実効PPFD値（平均気温3度）の値が、最も小さい値となっている。
＜４．実効PPFD値の活用方法＞
ところで、上述した実効PPFD値は、様々な用途に活用することができる。ここでは、実効PPFD値の活用例として、被測定対象物１としての圃場の植物を測定することで得られる実効PPFD値を用い、植物に照射される光や、植物の周辺の空気中の温度や湿度、二酸化炭素濃度（CO2濃度）などの環境を改善するための制御について説明する。この環境改善制御によって、環境を改善することで、植物の成長量を助長することができる。
以下、実効PPFD値を用いた環境改善制御として、リアルタイムで環境改善を行うリアルタイム環境制御と、あらかじめ用意された予測情報を用いて環境改善を行う予測環境制御について、その順に説明する。
（１）リアルタイム環境制御
まず、リアルタイム環境制御について説明する。
（環境制御システムの構成）
図２６は、本技術を適用した環境制御システムの一実施の形態の構成を示す図である。
図２６は、本技術を適用した環境制御システムの一実施の形態の構成を示す図である。
図２６の環境制御システム３０は、リアルタイムで環境改善を行うリアルタイム環境制御を行うためのシステムである。すなわち、環境制御システム３０においては、被測定対象物１として植物（例えば、圃場の植物や、スタジアムの芝など）を対象とし、その実効指標として実効PPFD値が算出される場合に、当該実効PPFD値を用いた、植物に照射される光などの環境を改善するための制御が、リアルタイムで行われる。
図２６において、環境制御システム３０は、センシング装置１０１、環境センサ１０２、ハブ１０４、環境制御装置３０１、ルータ３０２、及び照明装置３０３から構成される。
図２６の環境制御システム３０において、図６の実効指標演算システム１０と対応する部分については同一の符号を付してあり、その説明は適宜省略するものとする。すなわち、図２６の環境制御システム３０は、図６の実効指標演算システム１０と比べて、実効指標演算装置１０３の代わりに、環境制御装置３０１が設けられ、さらに、ルータ３０２及び照明装置３０３が新たに追加されている。
環境制御装置３０１は、CPUやFPGA等の回路による演算機能や制御機能を有する装置である。環境制御装置３０１は、パーソナルコンピュータや専用の端末装置などとして構成される。環境制御装置３０１は、実効指標演算装置１０３（図６）と同様に、実効PPFD値の演算機能を有するほか、当該実効PPFD値を用いた環境改善の制御を行うための機能を有している。
すなわち、環境制御装置３０１には、センシング装置１０１からの指標測定データと、環境センサ１０２からの環境測定データが、ハブ１０４を介して入力される。環境制御装置３０１は、指標測定データ及び環境測定データに基づいて、実効PPFD値を算出する。ここでは、図５に示した手順１乃至手順３に相当する処理を実行することで、PPFD値である指標に対する実効指標として、実効PPFD値を算出することができる。
また、環境制御装置３０１は、算出された実効PPFD値を用い、環境改善を行う候補（以下、環境改善候補という）の中から、実際に環境改善を行う対象（以下、環境改善対象という）を決定し、その環境改善対象による環境改善を制御する。環境制御システム３０においては、環境改善を行う機能（以下、環境改善機能という）として、被測定対象物１に対し、光を照射可能な照明装置３０３が設けられている。
環境制御装置３０１は、環境改善候補と環境改善機能に基づいて、環境改善対象として、光を決定した場合、当該環境改善対象により環境を改善するために用いられる値（以下、環境改善量という）として、最大補光量を算出する。環境制御装置３０１は、環境改善量としての最大補光量に基づいて、ハブ１０４を介して、ルータ３０２に接続された照明装置３０３を制御して、光による環境改善を制御することができる。
なお、環境制御装置３０１の詳細な構成は、図２７を参照して後述する。
照明装置３０３は、LED(Light Emitting Diode)等を光源として有し、植物等の被測定対象物１に対し、光を照射する。なお、照明装置３０３において、光源は、LEDに限らず、例えば、蛍光灯などの人工光を用いることができる。
照明装置３０３は、無線通信機能を有し、ルータ３０２を介して、ハブ１０４に接続された環境制御装置３０１と通信を行うことができる。照明装置３０３は、環境制御装置３０１からの制御に従い、被測定対象物１に照射される光の光量を調整する。
なお、照明装置３０３の詳細な構成は、図２８を参照して後述する。
環境制御システム３０は、以上のように構成される。
（環境制御装置の構成）
図２７は、図２６の環境制御装置３０１の構成例を示す図である。
図２７は、図２６の環境制御装置３０１の構成例を示す図である。
図２７において、環境制御装置３０１は、I/F部３２１、処理部３２２、記憶部３２３、及び表示部３２４から構成される。なお、図２７の環境制御装置３０１において、I/F部３２１、記憶部３２３、及び表示部３２４は、図８のI/F部１６１、記憶部１６３、及び表示部１６４に対応している。
I/F部３２１は、外部入力インターフェース回路などにより構成される。I/F部３２１は、センシング装置１０１から入力される指標測定データと、環境センサ１０２から入力される環境測定データを、処理部３２２に供給する。また、I/F部３２１は、処理部３２２からの制御に従い、ハブ１０４を介してルータ３０２に接続し、照明装置３０３と通信を行うことができる。
処理部３２２は、CPUやFPGA等の回路などにより構成される。処理部３２２は、算出部３３１及び制御部３３２を含む。
算出部３３１は、実効PPFD値や環境改善量などのリアルタイム環境制御を行う際に必要となる演算処理を行う。算出部３３１は、実効PPFD値算出部３４１及び環境改善量算出部３４２から構成される。
実効PPFD値算出部３４１は、I/F部３２１から供給される指標測定データ及び環境測定データに対し、記憶部３２３に記憶されたルックアップテーブル（LUT）を参照しながら、所定の信号処理を行うことで、実効PPFD値を算出する。なお、この信号処理では、図５に示した手順１乃至手順３に相当する処理として、図１０に示した実効PPFD値算出処理（のステップＳ１０１乃至Ｓ１０５の処理）を行うことで、実効PPFD値が算出される。
環境改善量算出部３４２は、実効PPFD値算出部３４１により算出された実効PPFD値に応じた環境改善候補の中から、環境改善対象を決定し、当該環境改善対象により環境を改善するために用いられる環境改善量を算出する。なお、この信号処理の詳細な内容は後述するが、環境制御システム３０には、照明装置３０３が用意されているので、環境改善対象として、光が決定された場合には、環境改善量として、最大補光量が算出される。
制御部３３２は、環境改善制御や表示制御などのリアルタイム環境制御を行う際に必要となる制御処理を行う。制御部３３２は、環境改善制御部３５１及び表示制御部３５２から構成される。
環境改善制御部３５１は、環境改善量算出部３４２により算出された環境改善量に基づいて、環境改善制御を行う。ここで、環境制御システム３０には、照明装置３０３が用意されているので、環境改善制御部３５１は、環境改善量としての最大補光量に基づいて、照明装置３０３を制御することで、植物等の被測定対象物１に対し、最大補光量に応じた光を照射することができる。
表示制御部３５２は、表示部３２４に表示される、数値データや画像データ等の各種のデータの表示を制御する。
記憶部３２３は、例えば、半導体メモリなどにより構成される。記憶部３２３には、実効PPFD値を算出するためのルックアップテーブル（LUT）があらかじめ記憶されている。
表示部３２４は、例えば、LCDやOLEDなどのディスプレイにより構成される。表示部３２４は、表示制御部３５２からの制御に従い、算出部３３１により算出された実効PPFD値に関するデータ（例えば、数値データや画像データ）などを表示する。
なお、図２７においては、記憶部３２３と表示部３２４は、環境制御装置３０１の内部に設けられるとして説明したが、記憶装置や表示装置として、環境制御装置３０１の外部に設けられるようにしてもよい。
環境制御装置３０１は、以上のように構成される。
（照明装置の構成）
図２８は、図２６の照明装置３０３の構成例を示す図である。
図２８は、図２６の照明装置３０３の構成例を示す図である。
照明装置３０３は、LED等を光源として、例えば、圃場の植物や、スタジアムの芝などの被測定対象物１に対し、光を照射する。このとき、照明装置３０３（の光源）は、例えば、被測定対象物１の上部に設置され、環境制御装置３０１（の環境改善制御部３５１）からの制御に従い、被測定対象物１に対し、上方から、最大補光量に応じた光を照射する。
図２８において、照明装置３０３は、I/F部３６１、制御部３６２、及び照明部３６３から構成される。
I/F部３６１は、無線通信用の通信I/F回路などにより構成される。I/F部３６１は、ルータ３０２を介して、ハブ１０４に接続された環境制御装置３０１と通信を行う。I/F部３６１は、環境制御装置３０１から送信されてくる最大補光量を示すデータを、制御部３６２に供給する。
制御部３６２は、CPUやマイクロプロセッサ等の回路などにより構成される。制御部３６２は、照明装置３０３の各部の動作を制御する。制御部３６２は、I/F部３６１から供給される最大補光量を示すデータに基づいて、照明部３６３から照射される光の光量を制御する。
照明部３６３は、LED３７１－１乃至３７１－Ｎ（Ｎ：１以上の整数）から構成される。照明部３６３は、制御部３６２からの制御に従い、最大補光量に応じた光量の光を照射する。
例えば、照明部３６３においては、LED３７１－１乃至３７１－Ｎが、直線状又は平面状に配置されており、LED３７１－１乃至３７１－Ｎによって、線単位又は面単位で、被測定対象物１に対し、光が照射される。
なお、照明装置３０３（のLED３７１－１乃至３７１－Ｎ）によって、１度に、光を照射可能な領域は限られるため、例えば、圃場の植物や、スタジアムの芝などの広い領域が対象となる場合、その広い領域を、照明装置３０３単独ではカバーすることができない場合も想定される。
そのような場合には、例えば、複数の照明装置３０３を同時に用いるか、あるいは、照明装置３０３に移動機能を設けて、照明装置３０３が、光を照射すべき領域上を移動することで、圃場の植物や、スタジアムの芝などの広い領域であってもカバーすることができる。このとき、照明装置３０３の移動は、ユーザが手動で行ってもよいし、あるいは、環境制御装置３０１からの制御に従い、自動で行われるようにしてもよい。
また、照明装置３０３において、LED３７１－１乃至３７１－Ｎから照射される光としては、例えば、植物の光合成に最適な赤色（波長660nm）や青色（波長450nm）などの特定の波長の光を照射することができる。その際に、照明装置３０３においては、光の制御を、光の波長ごとに、変えるようにしてもよい。
照明装置３０３は、以上のように構成される。
（環境制御システムの他の構成）
ところで、図２６に示した環境制御システム３０では、ローカル環境で、リアルタイム環境制御を行っていたが、クラウド環境で、リアルタイム環境制御を行うようにしてもよい。
ところで、図２６に示した環境制御システム３０では、ローカル環境で、リアルタイム環境制御を行っていたが、クラウド環境で、リアルタイム環境制御を行うようにしてもよい。
図２９には、環境制御システムの他の構成例として、クラウド環境に対応した環境制御システム３１の構成例を示している。
図２９の環境制御システム３１において、図９の実効指標演算システム１１と対応する部分については同一の符号を付してあり、その説明は適宜省略するものとする。すなわち、図２９の環境制御システム３１は、図９の実効指標演算システム１１と比べて、ルータ３０２、照明装置３０３、温度制御装置３０４、湿度制御装置３０５、及びCO2濃度制御装置３０６が新たに追加されている。
クライアント装置１０５は、パーソナルコンピュータ等から構成され、ハブ１０４を介して、センシング装置１０１と環境センサ１０２から入力される指標測定データと環境測定データを、ルータ１０６に出力する。
サーバ１０９は、ネットワーク１０８を介して、クライアント装置１０５から送信されてくる指標測定データと環境測定データを受信する。ここで、サーバ１０９は、図２７に示した環境制御装置３０１が有する機能のうち、少なくとも、処理部３２２及び記憶部３２３と同様の機能を有している。
すなわち、サーバ１０９において、処理部３２２の実効PPFD値算出部３４１は、クライアント装置１０５から受信した指標測定データと環境測定データに対し、記憶部３２３に記憶されたルックアップテーブルを参照しながら、図１０に示した実効PPFD値算出処理（のステップＳ１０１乃至Ｓ１０５の処理）を行うことで、実効PPFD値を算出する。
また、サーバ１０９において、処理部３２２の環境改善量算出部３４２は、実効PPFD値算出部３４１により算出された実効PPFD値に応じた環境改善候補の中から、環境改善対象を決定し、当該環境改善対象により環境を改善するために用いられる環境改善量を算出する。
ここで、環境制御システム３１には、環境改善機能として、光の環境を改善するための照明装置３０３のほかに、温度の環境を改善するための温度制御装置３０４と、湿度の環境を改善するための湿度制御装置３０５と、二酸化炭素濃度の環境を改善するためのCO2濃度制御装置３０６が用意されている。
そして、環境改善量算出部３４２は、環境改善対象として、光が決定された場合には、環境改善量として、照明装置３０３により照射される光の最大補光量を算出する。また、環境改善制御部３５１は、環境改善量算出部３４２により算出された最大補光量に基づいて、ネットワーク１０８等を介して照明装置３０３を制御することで、被測定対象物１に対し、最大補光量に応じた光を照射することができる。
また、環境改善量算出部３４２は、環境改善対象として、温度、湿度、又は二酸化炭素濃度（CO2濃度）が決定された場合、環境改善量として、環境改善温度、環境改善湿度、又は環境改善CO2濃度を算出する。そして、環境改善制御部３５１は、環境改善量算出部３４２により算出された環境改善温度、環境改善湿度、又は環境改善CO2濃度に基づいて、ネットワーク１０８等を介して、温度制御装置３０４、湿度制御装置３０５、又はCO2濃度制御装置３０６を制御する。
ここで、温度制御装置３０４は、例えば、ヒータなど、被測定対象物１の周辺の空気中の温度を変化させることが可能な装置から構成される。温度制御装置３０４は、サーバ１０９（の環境改善制御部３５１）からの制御に従い、被測定対象物１の周辺の空気中の温度を改善する。
また、湿度制御装置３０５は、被測定対象物１の周辺の空気中の湿度を変化させることが可能な装置から構成される。湿度制御装置３０５は、サーバ１０９（の環境改善制御部３５１）からの制御に従い、被測定対象物１の周辺の空気中の湿度を改善する。
また、CO2濃度制御装置３０６は、被測定対象物１の周辺の空気中の二酸化炭素濃度を変化させることが可能な装置から構成される。CO2濃度制御装置３０６は、サーバ１０９（の環境改善制御部３５１）からの制御に従い、被測定対象物１の周辺の空気中の二酸化炭素濃度を改善する。
なお、ここでは、環境改善機能として、光の環境を改善するための照明装置３０３と、温度の環境を改善するための温度制御装置３０４と、湿度の環境を改善するための湿度制御装置３０５と、二酸化炭素濃度の環境を改善するためのCO2濃度制御装置３０６とを例示したが、実効PPFD値の算出に影響を与える環境の改善を行うことができる機能であれば、他の機能を追加することができる。
例えば、窒素（N）、カリウム（K）、リン酸（P）などの栄養素も、光合成の速度に関係するため、環境改善候補として加えることができる。そして、環境改善候補に、栄養素を追加する場合には、例えば、栄養素の環境を改善するための装置を設けることで、サーバ１０９（の環境改善制御部３５１）から制御することが可能となる。
ただし、図２９の環境制御システム３１では、環境改善を、温度制御装置３０４や湿度制御装置３０５などの装置により自動で行う場合の構成を示しているが、環境改善は、ユーザにより手動で行われるようにしてもよい。その場合には、例えば、サーバ１０９（の表示制御部３５２）によって、環境改善の内容を表示することで、その内容が、ユーザに通知されるようにしてもよい。
なお、上述した環境制御システム３０（図２６）では、環境改善機能として、光の環境を改善するための照明装置３０３のみを設けた構成としているように、図２９に示した照明装置３０３、温度制御装置３０４、湿度制御装置３０５、及びCO2濃度制御装置３０６などの環境改善機能をすべて設ける必要はなく、どのような環境改善機能を用いるかは、運用によって決定される。
また、図２９において、サーバ１０９が表示部３２４を有しているか、あるいはサーバ１０９と表示部３２４とが通信可能な場合には、算出部３３１による信号処理で得られた、数値データや画像データなどの各種のデータを、表示部３２４に表示させることができる。また、数値データや画像データなどの各種のデータは、ストレージ１１０に記憶されるようにしてもよい。サーバ１０９は、ストレージ１１０に記憶された各種のデータを読み出し、表示部３２４に表示させることもできる。
環境制御システム３１は、以上のように構成される。
（リアルタイム環境制御処理の流れ）
次に、図３０のフローチャートを参照して、図２６の環境制御システム３０の環境制御装置３０１により実行される、リアルタイム環境制御処理の流れについて説明する。
次に、図３０のフローチャートを参照して、図２６の環境制御システム３０の環境制御装置３０１により実行される、リアルタイム環境制御処理の流れについて説明する。
ステップＳ２０１において、環境改善量算出部３４２は、実効PPFD値算出部３４１により算出された実効PPFD値を取得する。
すなわち、実効PPFD値算出部３４１では、上述した実効PPFD値算出処理（図１０）が行われることで、光化学系反応最大ETR算出処理（Ｓ１０２）で得られる光化学系反応最大ETRと、炭素還元反応最大ETR算出処理（Ｓ１０３）で得られる炭素還元反応最大ETRに応じた実効PPFD値が得られる。このようにして得られた実効PPFD値が、環境改善量算出部３４２により取得される。
ステップＳ２０２において、環境改善量算出部３４２は、ステップＳ２０１の処理で得られた実効PPFD値に対し、ボトルネックをチェックする。
ここで、ボトルネックは、光化学系反応最大ETRと炭素還元反応最大ETRとの比較結果に応じて決定される。すなわち、炭素還元反応最大ETRよりも、光化学系反応最大ETRのほうが小さい場合、光化学系反応が律速していることになり、ボトルネックは、光化学系反応最大ETRとなる。一方で、光化学系反応最大ETRよりも、炭素還元反応最大ETRのほうが小さい場合には、炭素還元反応が律速していることになり、ボトルネックは、炭素還元反応最大ETRとなる。
ステップＳ２０３において、環境改善量算出部３４２は、ステップＳ２０２の処理で得られるボトルネックのチェック結果に基づいて、環境改善量算出処理を行う。
この環境改善量算出処理では、ボトルネックのチェック結果に応じて選択される環境改善候補と、環境制御システム３０が用意している環境改善機能から、環境改善対象が決定される。そして、環境改善量算出処理では、決定された環境改善対象についての環境改善量が算出される。
なお、環境改善量算出処理の詳細は、図３１のフローチャートを参照して後述する。
また、環境改善量は、ユーザの目的や時間（許容時間）などに応じて決定されるようにしてもよい。例えば、ユーザによっては、３日や１週間などの所定の期間内で、環境改善を行う場合も想定され、そのような期間に応じた環境改善量が設定できるようにしてもよい。
具体的には、被測定対象物１が、スタジアムの芝である場合、そのスタジアムを使用するチームの試合の間隔ごとに、環境改善を行うことが可能な期間が異なることが想定され、そのような期間に合わせて環境改善量を設定できるようにしてもよい。また、被測定対象物１が、植物である場合には、その見た目だけを変えるために、葉の成長を促したい場合や、根をしっかり育てたい場合など、環境改善の内容が異なることも想定され、そのような目的に合わせて環境改善対象や環境改善量を設定できるようにしてもよい。
ここでは、環境制御システム３０において、そのような目的や時間などに応じたモードをあらかじめ用意しておくことで、ユーザに対し、設定画面（UI：User Interface）を提示して、所望のモードを選択させることができる。これにより、環境制御システム３０においては、ユーザにより手動で設定されたモードに応じた環境改善制御が行われることになる。また、これらのモードは、後述するシミュレーションの結果を見ながら、ユーザが手動で設定できるようにしてもよい。
ステップＳ２０４において、環境改善制御部３５１は、ステップＳ２０３の処理で得られる環境改善量に基づいて、環境改善制御を行う。
ここでは、例えば、環境改善候補として、光が選択され、かつ、環境改善機能として、光の環境を改善するための照明装置３０３が用意されている場合、環境改善対象として、光が決定されるので、環境改善量としては、最大補光量が算出されている（Ｓ２０３）。なお、図２６の環境制御システム３０では、照明装置３０３が用意されている。
そして、環境改善制御部３５１は、ステップＳ２０３の処理で得られる最大補光量に基づいて、ハブ１０４及びルータ３０２を介して、照明装置３０３を制御することで、被測定対象物１に対し、最大補光量に応じた光が照射されるようにする。
ステップＳ２０５において、表示制御部３５２は、ステップＳ２０１の処理で得られる実効PPFD値に関するデータを、表示部３２４に表示する。
すなわち、ステップＳ２０１乃至Ｓ２０５の処理は、ステップＳ２０６の判定処理で、処理を終了すると判定されるまで、繰り返されるので、ステップＳ２０１乃至Ｓ２０５の処理が繰り返される場合には、ステップＳ２０１の処理で得られる実効PPFD値は、ステップＳ２０４の処理で、環境改善制御が行われた後に得られた実効PPFD値となる。
したがって、ここでは、実効PPFD値に関するデータとして、上述した図２２乃至図２５に示した実効PPFD値などのほか、環境改善制御を適用することで得られる実効PPFD値（以下、環境改善・実効PPFD値ともいう）を、各種の表示形態で表示することができる。なお、リアルタイム環境制御時における、環境改善・実効PPFD値等の表示例は、図３３乃至図４０を参照して後述する。
ステップＳ２０６においては、処理を終了するかどうかが判定される。ステップＳ２０６において、処理を終了しないと判定された場合、処理は、ステップＳ２０１に戻り、上述したステップＳ２０１乃至Ｓ２０５の処理が繰り返される。また、ステップＳ２０６において、処理を終了すると判定された場合、図３０のリアルタイム環境制御処理は終了される。
以上、リアルタイム環境制御処理の流れについて説明した。
なお、ローカル環境としての環境制御システム３０（図２６）の構成ではなく、クラウド環境としての環境制御システム３１（図２９）の構成を採用した場合には、例えば、サーバ１０９（の処理部３２２）が、図３０のステップＳ２０１乃至Ｓ２０６の処理を実行することになる。
（環境改善量算出処理の流れ）
次に、図３１のフローチャートを参照して、図３０のステップＳ２０３に対応する環境改善量算出処理の詳細について説明する。
次に、図３１のフローチャートを参照して、図３０のステップＳ２０３に対応する環境改善量算出処理の詳細について説明する。
ステップＳ２２１においては、図３０のステップＳ２０２の処理で得られるボトルネックのチェック結果に基づいて、光化学系反応最大ETRと炭素還元反応最大ETRとの大小関係が判定される。
ステップＳ２２１において、炭素還元反応最大ETRよりも光化学系反応最大ETRのほうが小さいと判定された場合、処理は、ステップＳ２２２に進められる。
ステップＳ２２２において、環境改善量算出部３４２は、光合成速度として、光化学系反応が律速しているので、環境改善候補として、光を選択する。
ステップＳ２２３において、環境改善量算出部３４２は、環境制御システム３０が用意している環境改善機能として、光を認識する。ここでは、環境制御システム３０は、図２６に示した構成からなり、光の環境を改善するための照明装置３０３を有している。
ステップＳ２２４において、環境改善量算出部３４２は、ステップＳ２２２の処理で選択した環境改善候補である光が、ステップＳ２２３の処理で認識された環境改善機能（光）に含まれるので、環境改善対象として、光を決定する。
ステップＳ２２５において、環境改善量算出部３４２は、ステップＳ２２４の処理で決定された環境改善対象に従い、光である環境改善対象の環境改善量として、最大補光量を算出する。この最大補光量は、下記の式（１８）により算出することができる。
最大補光量 = (炭素還元反応最大ETR － 光化学系反応最大ETR) / (fAPAR × m × ΦPSII) ・・・（１８）
ただし、式（１８）において、mは、植物に照射される光のうち、PSIIへの分配率であって、約0.5である値を示す。
すなわち、この式（１８）により算出される最大補光量は、植物に対する補光をする際に、補光による効果が得られる光量の最大値であって、これ以上の光量の光を、植物に照射しても意味がないことを表している。ただし、照明装置３０３では、最大補光量に応じた光を照射するだけでなく、最大補光量を超える光量の光が照射されるようにしてもよい。
したがって、図３０のステップＳ２０４の処理で、環境改善制御部３５１は、最大補光量に基づいて、照明装置３０３を制御することで、植物に対して、最大補光量に応じた光が照射されるようにするか、あるいは、最大補光量を超える光量の光が照射されるようにすることができる。
このように、炭素還元反応最大ETRよりも光化学系反応最大ETRのほうが小さいと判定された場合（炭素還元反応最大ETR－光化学系反応最大ETR ＞ 0）、光化学系反応最大ETRがボトルネックであって、現在の光合成速度は、光化学系反応が律速していることになる。そのため、照明装置３０３により補光を行うことで、環境改善が可能となるので、環境改善対象として光が決定され、その環境改善量として最大補光量が算出される。
一方で、ステップＳ２２１において、炭素還元反応最大ETRよりも光化学系反応最大ETRのほうが大きいと判定された場合、処理は、ステップＳ２２６に進められる。
ステップＳ２２６において、環境改善量算出部３４２は、光合成速度として、炭素還元反応が律速しているので、環境改善候補として、温度、湿度、及び二酸化炭素濃度（CO2濃度）を選択する。なお、上述したように、環境改善候補としては、例えば、植物に対する栄養素などを加えるようにしてもよい。
ステップＳ２２７において、環境改善量算出部３４２は、環境制御システム３０が用意している環境改善機能として、光を認識する。ここでは、環境制御システム３０は、図２６に示した構成からなり、照明装置３０３を有している。
ステップＳ２２８において、環境改善量算出部３４２は、ステップＳ２２６の処理で選択した環境改善候補である温度、湿度、又は二酸化炭素濃度のいずれもが、ステップＳ２２７の処理で認識された環境改善機能（光）に含まれていないので、環境改善対象は、「なし」と決定する。この場合、環境改善対象はなく、環境改善制御は行われないので、環境改善量の算出処理は、不要である（何もされずに処理を抜ける）。
このように、炭素還元反応最大ETRよりも光化学系反応最大ETRのほうが大きいと判定された場合（炭素還元反応最大ETR－光化学系反応最大ETR ≦ 0）、炭素還元反応最大ETRがボトルネックであって、現在の光合成速度は、炭素還元反応が律速していることになる。そのため、環境改善候補としての、温度、湿度、又は二酸化炭素濃度を改善すれば、環境改善を行うことが可能となるが、環境制御システム３０（図２６）ではその環境改善機能を有していないため、温度、湿度、及び二酸化炭素濃度である環境改善候補がキャンセルされる。
なお、図３１の処理の例では、環境制御システム３０が、図２６に示した構成からなり、環境改善の制御の対象として、照明装置３０３のみを有する構成となっていたため、環境改善対象は、「なし」と決定された。ここで、仮に、図２９に示した環境制御システム３１の構成が対象となる場合には、環境改善機能として、照明装置３０３のほかに、温度制御装置３０４、湿度制御装置３０５、及びCO2濃度制御装置３０６を有するため、温度、湿度、又は二酸化炭素濃度が、環境改善対象として決定され、その環境改善量が算出されることになる。
ステップＳ２２５又はＳ２２８の処理が終了すると、処理は、ステップＳ２２９に進められる。
ステップＳ２２９においては、炭素還元反応最大ETRと光化学系反応最大ETRとの差が演算され、その演算結果に応じて、光化学系反応最大ETRと炭素還元反応最大ETRとの大小関係が判定される。
ステップＳ２２９において、炭素還元反応最大ETRよりも光化学系反応最大ETRのほうが小さいと判定された場合、処理は、ステップＳ２２１に戻され、上述した処理が繰り返される。すなわち、この場合、光化学系反応最大ETRがボトルネックであって、現在の光合成速度は、光化学系反応が律速し、光の環境を改善する余地があるので、再度、環境改善対象として光が決定され、その環境改善量として最大補光量が算出される。
一方で、ステップＳ２２９において、炭素還元反応最大ETRよりも光化学系反応最大ETRのほうが大きいと判定された場合、図３１の環境改善量算出処理は終了される。図３１の環境改善量算出処理が終了すると、処理は、図３０のステップＳ２０３に戻り、それ以降の処理が実行される。
以上、環境改善量算出処理の流れについて説明した。
なお、図３１の環境改善量算出処理では、光の環境改善のみが可能な場合に、現在の光合成速度として、光化学系反応が律速しているとき、環境改善対象を光として、環境改善制御が行われる場合を説明したが、温度や湿度の環境改善が可能な場合に、現在の光合成速度として、炭素還元反応が律速しているときには、環境改善対象を温度や湿度として、環境改善制御が行われるようにすることができる。
すなわち、本技術の環境改善制御としては、光化学系反応に応じた環境改善対象による環境改善制御、及び、炭素還元反応に応じた環境改善対象による環境改善制御のうち、少なくとも一方の環境改善制御を行えばよい。そして、例えば、仮に、一方の環境改善制御を行い、一方の環境が改善されることで、他方の環境の改善が必要になった場合には、さらに、他方の環境改善制御を行えばよい。
例えば、炭素還元反応に応じた環境改善対象（温度）による環境改善制御により、温度が改善されることで、光の改善が必要になる状況も想定されるが、その場合には、光化学系反応に応じた環境改善対象（光）による環境改善制御を行うようにすればよい。つまり、炭素還元反応に応じた環境改善対象（温度）による環境改善制御と、光化学系反応に応じた環境改善対象（光）による環境改善制御との両者を行うことで、環境の調整を行うことができる（バランスをとることができる）。
次に、図３２乃至図４０を参照して、図３０のステップＳ２０５の処理で表示されるデータの表示例について説明する。
本技術の発明者は、実際のある日において、圃場の植物等の被測定対象物１に対する光の環境改善を行ったときの実効PPFD値（環境改善・実効PPFD値）がどのように変化するのかを確認するために、所定の環境下で、シミュレーション（以下、第２のシミュレーションという）を行った。
ここで、図３２には、第２のシミュレーションの環境データとして、１日の気温の変化の例を示している。図３２において、横軸は、時間を示し、ある日の朝の6:00から次の日の6:00までの24時間を、30分単位の目盛りで刻んでいる。縦軸は、温度を示し、一方の線Ｔ１は、１日の平均気温が15度となる場合の温度の変化を表している。また、他方の線Ｔ２は、１日の平均気温が3度となる場合の温度の変化を表している。
第２のシミュレーションでは、この15度と3度の平均気温で、それぞれ日向と日陰の環境において、PPFD値や実効PPFD値、環境改善・実効PPFD値などがどのように変化するかのシミュレーションを行った。すなわち、上述した図２２乃至図２５と同様に、以下の（ａ）乃至（ｄ）の環境下で、シミュレーションを行った。
（ａ）環境Ａ：日向、１日の平均気温15度
（ｂ）環境Ｂ：日陰、１日の平均気温15度
（ｃ）環境Ｃ：日向、１日の平均気温3度
（ｄ）環境Ｄ：日陰、１日の平均気温3度
（ｂ）環境Ｂ：日陰、１日の平均気温15度
（ｃ）環境Ｃ：日向、１日の平均気温3度
（ｄ）環境Ｄ：日陰、１日の平均気温3度
以下、環境Ａ乃至Ｄの環境下でのシミュレーションの結果得られたデータを例示する。ただし、ここでの被測定対象物１は、植物であるものとする。
また、第２のシミュレーションにおいては、環境制御システム３０（図２６）が、環境改善機能として、照明装置３０３のみを有する構成からなる場合に、光化学系反応最大ETRがボトルネックとなるとき、照明装置３０３により補光を行うことで、環境の改善が行われるものとする。
したがって、第２のシミュレーションでは、環境改善・実効PPFD値として、照明装置３０３によって、最大補光量に応じた補光を行うことで得られる実効PPFD値（以下、最大補光・実効PPFD値という）が得られることになる。
（１－１）環境Ａ（日向、平均気温15度）の表示例
図３３は、環境Ａにおける最大補光・実効PPFD値（平均気温15度）の表示例を示す図である。
図３３においては、図２２と同様に、横軸は、時間を示し、ある日の朝の6:00から次の日の6:00までの24時間を、30分単位の目盛りで刻んでいる。縦軸は、異なる線種からなる線Ｌ１乃至Ｌ６で表された、環境Ａのシミュレーションの結果得られたデータの値を示し、その単位は、umol/m2/sとされる。なお、これらの軸の関係は、後述する図３４乃至図３６や、図４５乃至図４８においても同様とされる。
環境Ａは、植物が日向に存在し、その周辺の１日の平均気温が15度となる。このような環境下におけるシミュレーションの結果として、線Ｌ１A乃至線Ｌ５Aは、図２２に示した線Ｌ１A乃至線Ｌ５Aと同様に、日向・PPFD値と、日向・光化学系反応最大ETRと、炭素還元反応最大ETR（平均気温15度）と、日向・伝達ETR（平均気温15度）と、日向・実効PPFD値（平均気温15度）を示している。
すなわち、図３３は、縦軸の目盛りの単位が、図２２と異なっているが、線Ｌ１A乃至線Ｌ５Aは、同様の形状となっている。そして、図３３には、線Ｌ１A乃至線Ｌ５Aのほかに、線Ｌ６Aが追加されている。
図３３において、線Ｌ６Aは、環境Ａの日向において、照明装置３０３によって、最大補光量に応じた補光を行うことで得られる環境改善・実効PPFD値（日向・最大補光・実効PPFD値（平均気温15度））の変化を示している。
ここで、図３３において、線Ｌ５Aで示される日向・実効PPFD値と、線Ｌ６Aで示される日向・最大補光・実効PPFD値に注目すれば、16時過ぎの日没後に、日向・実効PPFD値は、ゼロになるが、最大補光量に応じた補光を行うことで、日没後であっても、日向・実効PPFD値と同等となる日向・最大補光・実効PPFD値が得られる。一方で、日の出から日没付近までの間においては、最大補光量に応じた補光を行っても、日向・最大補光・実効PPFD値は、ゼロとなる。
（１－２）環境Ｂ（日陰、平均気温15度）の表示例
図３４は、環境Ｂにおける最大補光・実効PPFD値（平均気温15度）の表示例を示す図である。
環境Ｂは、植物が日陰に存在し、その周辺の１日の平均気温が15度となる。このような環境下におけるシミュレーションの結果として、線Ｌ１B乃至線Ｌ５Bは、図２３に示した線Ｌ１B乃至線Ｌ５Bと同様に、日陰・PPFD値と、日陰・光化学系反応最大ETRと、炭素還元反応最大ETR（平均気温15度）と、日陰・伝達ETR（平均気温15度）と、日陰・実効PPFD値（平均気温15度）を示している。
すなわち、図３４は、縦軸の目盛りの単位が、図２３と異なっているが、線Ｌ１B乃至線Ｌ５Bは、同様の形状となっている。そして、図３４には、線Ｌ１B乃至線Ｌ５Bのほかに、線Ｌ６Bが追加されている。
図３４において、線Ｌ６Bは、環境Ｂの日陰において、照明装置３０３によって、最大補光量に応じた補光を行うことで得られる環境改善・実効PPFD値（日陰・最大補光・実効PPFD値（平均気温15度））の変化を示している。
ここで、図３４において、線Ｌ５Bで示される日陰・実効PPFD値と、線Ｌ６Bで示される日陰・最大補光・実効PPFD値に注目すれば、16時過ぎの日没後に、日陰・実効PPFD値は、ゼロになる。一方で、最大補光量に応じた補光を行うことで、日没の前後に関係なく、常に、日陰・実効PPFD値よりも大きな値となる日陰・最大補光・実効PPFD値が得られる。
（１－３）環境Ｃ（日向、平均気温3度）の表示例
図３５は、環境Ｃにおける最大補光・実効PPFD値（平均気温15度）の表示例を示す図である。
環境Ｃは、植物が日向に存在し、その周辺の１日の平均気温が3度となる。このような環境下におけるシミュレーションの結果として、線Ｌ１C乃至線Ｌ５Cは、図２４に示した線Ｌ１C乃至線Ｌ５Cと同様に、日向・PPFD値と、日向・光化学系反応最大ETRと、炭素還元反応最大ETR（平均気温3度）と、日向・伝達ETR（平均気温3度）と、日向・実効PPFD値（平均気温3度）を示している。
すなわち、図３５は、縦軸の目盛りの単位が、図２４と異なっているが、線Ｌ１C乃至線Ｌ５Cは、同様の形状となっている。そして、図３５には、線Ｌ１C乃至線Ｌ５Cのほかに、線Ｌ６Cが追加されている。
図３５において、線Ｌ６Cは、環境Ｃの日向において、照明装置３０３によって、最大補光量に応じた補光を行うことで得られる環境改善・実効PPFD値（日向・最大補光・実効PPFD値（平均気温3度））の変化を示している。
ここで、図３５において、線Ｌ５Cで示される日向・実効PPFD値と、線Ｌ６Cで示される日向・最大補光・実効PPFD値に注目すれば、16時過ぎの日没後に、日向・実効PPFD値は、ゼロになるが、最大補光量に応じた補光を行うことで、日没後であっても、日向・実効PPFD値に近い値となる日向・最大補光・実効PPFD値が得られる。一方で、日の出から日没付近までの間においては、最大補光量に応じた補光を行っても、日向・最大補光・実効PPFD値は、ゼロとなる。
（１－４）環境Ｄ（日陰、平均気温3度）の表示例
図３６は、環境Ｄにおける最大補光・実効PPFD値（平均気温15度）の表示例を示す図である。
環境Ｄは、植物が日陰に存在し、その周辺の１日の平均気温が3度となる。このような環境下におけるシミュレーションの結果として、線Ｌ１D乃至線Ｌ５Dは、図２５に示した線Ｌ１D乃至線Ｌ５Dと同様に、日陰・PPFD値と、日陰・光化学系反応最大ETRと、炭素還元反応最大ETR（平均気温3度）と、日陰・伝達ETR（平均気温3度）と、日陰・実効PPFD値（平均気温3度）を示している。
すなわち、図３６は、縦軸の目盛りの単位が、図２５とは異なっているが、線Ｌ１D乃至線Ｌ５Dは、同様の形状となっている。そして、図３６には、線Ｌ１D乃至線Ｌ５Dのほかに、線Ｌ６Dが追加されている。
図３６において、線Ｌ６Dは、環境Ｄの日陰において、照明装置３０３によって、最大補光量に応じた補光を行うことで得られる環境改善・実効PPFD値（日陰・最大補光・実効PPFD値（平均気温3度））の変化を示している。
ここで、図３６において、線Ｌ５Dで示される日陰・実効PPFD値と、線Ｌ６Dで示される日陰・最大補光・実効PPFD値に注目すれば、16時過ぎの日没後に、日陰・実効PPFD値は、ゼロになる。一方で、最大補光量に応じた補光を行うことで、日没の前後に関係なく、日陰・最大補光・実効PPFD値が得られる。
（第２のシミュレーション結果の比較）
ここで、図３３乃至図３６に示した第２のシミュレーション結果を比較すれば、次のようになる。
ここで、図３３乃至図３６に示した第２のシミュレーション結果を比較すれば、次のようになる。
すなわち、図３３の環境Ａと図３４の環境Ｂでは、その平均気温が共に15度であるが、日向に比べて、日陰のほうが、実効PPFD値（平均気温15度）よりも、最大補光・実効PPFD値（平均気温15度）が大きくなっており、照明装置３０３によって、最大補光量に応じた補光を行うことの効果が大きい。
また、図３５の環境Ｃと図３６の環境Ｄでは、その平均気温が共に3度であるが、日向に比べて、日陰のほうが、実効PPFD値（平均気温3度）よりも、最大補光・実効PPFD値（平均気温3度）が大きくなっており、照明装置３０３によって、最大補光量に応じた補光を行うことの効果が大きい。
一方で、図３３の環境Ａと図３５の環境Ｃでは、その環境が共に日向であるが、平均気温3度に比べて、平均気温15度のほうが、日向・最大補光・実効PPFD値が大きくなっており、同じ日向であっても、平均気温が高いほうが、照明装置３０３によって、最大補光量に応じた補光を行うことの効果が大きい。
また、図３４の環境Ｂと図３６の環境Ｄでは、その環境が共に日陰であるが、平均気温3度に比べて、平均気温15度のほうが、日陰・最大補光・実効PPFD値が大きくなっており、同じ日陰であっても、平均気温が高いほうが、照明装置３０３によって、最大補光量に応じた補光を行うことの効果が大きい。
次に、図３７乃至図４０を参照して、上述した環境Ａ乃至Ｄの環境下でのシミュレーションごとに、PPFD値と、実効PPFD値と、実効PPFD値＋最大補光の１日の積算値を比較する。
（１－５）環境Ａ（日向、平均気温15度）の１日の積算値の表示例
図３７は、環境Ａにおける各PPFD値の１日の積算値の表示例を示す図である。
ここで、実効PPFD値は、PPFD値のうち、植物の成長に寄与したPPFD値であり、最大補光・実効PPFD値は、照明装置３０３によって、最大補光量に応じた補光を行うことで得られる実効PPFD値である。ここでは、これらの２つの値を加えたものを、「実効PPFD値＋最大補光」と定義する。
図３７においては、環境Ａのシミュレーションで得られたPPFD値と、実効PPFD値と、実効PPFD値＋最大補光ごとに、各PPFD値の１日の積算値を棒グラフで表している。したがって、図３７の縦軸の単位は、mol/m2/dayとされる。なお、これらの関係は、後述する図３８乃至図４０や、図４９乃至図５２においても同様とされる。
上述したように、PPFD値は、植物に照射される太陽の光に応じて決定される。そのため、環境Ａは、日向となるので、PPFD値の１日の積算値が、約50(mol/m2/day)となり、環境Ｂや環境Ｄ等の日陰の環境よりも、積算値が大きくなる。
一方で、実効PPFD値は、PPFD値のうち、植物の成長に寄与したPPFD値であるから、その積算値は、PPFD値の積算値よりも、小さくなる。また、実効PPFD値＋最大補光は、先の実効PPFD値に、照明装置３０３によって、最大補光量に応じた補光を行うことで得られる実効PPFD値を加えたものであるから、その積算値は、実効PPFD値の積算値よりも、大きくなる。
ここで、環境Ａのシミュレーションで得られる、実効PPFD値と実効PPFD値＋最大補光との１日の積算値を比較すれば、実効PPFD値の積算値が約13.4(mol/m2/day)であるのに対し、実効PPFD値＋最大補光の積算値が約40.2(mol/m2/day)となる。したがって、環境Ａにおいて、実効PPFD値＋最大補光の積算値は、実効PPFD値の約3倍の大きさとなる。
すなわち、最大補光量に応じた補光を行った場合には、実効PPFD値の積算値と、実効PPFD値＋最大補光の積算値との差に応じて、植物の糖などの光合成生成物の生成量はおよそ3倍となり、環境改善制御を行うことで、植物の成長量が大きく助長されていることが分かる。
（１－６）環境Ｂ（日陰、平均気温15度）の１日の積算値の表示例
図３８は、環境Ｂにおける各PPFD値の１日の積算値の表示例を示す図である。
図３８において、環境Ｂのシミュレーションで得られる、実効PPFD値と実効PPFD値＋最大補光との１日の積算値を比較すれば、実効PPFD値の積算値が約3.7(mol/m2/day)であるのに対し、実効PPFD値＋最大補光の積算値が約40.7(mol/m2/day)となる。したがって、環境Ｂにおいて、実効PPFD値＋最大補光の積算値は、実効PPFD値の積算値の約11倍の大きさとなる。
すなわち、最大補光量に応じた補光を行った場合には、実効PPFD値の積算値と、実効PPFD値＋最大補光の積算値との差に応じて、植物の糖などの光合成生成物の生成量はおよそ11倍となり、環境改善制御を行うことで、植物の成長量がかなり大きく助長されていることが分かる。
また、図３８の環境Ｂの各PPFD値の積算値を、図３７の環境Ａの各PPFD値の積算値と比較すれば、環境Ｂと環境Ａは、同じ平均気温15度であるが、日陰と日向の環境が異なっていることで、図３８の環境Ｂ（日陰：光合成生成物の生成量11倍）のほうが、図３７の環境Ａ（日向：光合成生成物の生成量3倍）よりも、植物の成長量が大きく助長されていることが分かる。
（１－７）環境Ｃ（日向、平均気温3度）の１日の積算値の表示例
図３９は、環境Ｃにおける各PPFD値の１日の積算値の表示例を示す図である。
図３９において、環境Ｃのシミュレーションで得られる、実効PPFD値と実効PPFD値＋最大補光との１日の積算値を比較すれば、実効PPFD値の積算値が約6.4(mol/m2/day)であるのに対し、実効PPFD値＋最大補光の積算値が約10.9(mol/m2/day)となる。したがって、環境Ｃにおいて、実効PPFD値＋最大補光の積算値は、実効PPFD値の積算値の約1.7倍の大きさとなる。
すなわち、最大補光量に応じた補光を行った場合には、実効PPFD値の積算値と、実効PPFD値＋最大補光の積算値との差に応じて、植物の糖などの光合成生成物の生成量はおよそ1.7倍となり、環境改善制御を行うことで、植物の成長量が大きく助長されていることが分かる。
また、図３９の環境Ｃの各PPFD値の積算値を、図３７の環境Ａの各PPFD値の積算値と比較すれば、環境Ｃは、環境Ａと比べて、同じ日向であるが、平均気温が3度と15度とで異なっていることで、図３９の環境Ｃ（平均気温3度：光合成生成物の生成量1.7倍）よりも、図３７の環境Ａ（平均気温15度：光合成生成物の生成量3倍）のほうが、植物の成長量が大きく助長されていることが分かる。
これは、例えば、気温が高い時は、日没後に、補光が朝まで有効であるのに対し、気温が低い時には、0時以降に、気温が低いことから、炭素還元反応最大ETRがゼロとなり、補光が有効でなくなるためである。
（１－８）環境Ｄ（日陰、平均気温3度）の１日の積算値の表示例
図４０は、環境Ｄにおける各PPFD値の１日の積算値の表示例を示す図である。
図４０において、環境Ｄのシミュレーションで得られる、実効PPFD値と実効PPFD値＋最大補光との１日の積算値を比較すれば、実効PPFD値の積算値が約2.9(mol/m2/day)であるのに対し、実効PPFD値＋最大補光の積算値が約11.6(mol/m2/day)となる。したがって、環境Ｄにおいて、実効PPFD値＋最大補光の積算値は、実効PPFD値の積算値の約4倍の大きさとなる。
すなわち、最大補光量に応じた補光を行った場合には、実効PPFD値の積算値と、実効PPFD値＋最大補光の積算値との差に応じて、植物の糖などの光合成生成物の生成量はおよそ4倍となり、環境改善制御を行うことで、植物の成長量がかなり大きく助長されていることが分かる。
また、図４０の環境Ｄの各PPFD値の積算値を、図３９の環境Ｃの各PPFD値の積算値と比較すれば、環境Ｄと環境Ｃは、同じ平均気温3度であるが、日陰と日向の環境が異なっていることで、図４０の環境Ｄ（日陰：光合成生成物の生成量4倍）のほうが、図３９の環境Ｃ（日向：光合成生成物の生成量1.7倍）よりも、植物の成長量が大きく助長されていることが分かる。
さらに、図４０の環境Ｄの各PPFD値の積算値を、図３８の環境Ｂの各PPFD値の積算値と比較すれば、環境Ｄは、環境Ｂと比べて、同じ日陰であるが、平均気温が3度と15度とで異なっていることで、図４０の環境Ｄ（平均気温3度：光合成生成物の生成量4倍）よりも、図３８の環境Ｂ（平均気温15度：光合成生成物の生成量11倍）のほうが、植物の成長量が大きく助長されていることが分かる。
なお、図３３乃至図４０に示した表示例は、実効PPFD値＋最大補光等のデータの統計値を提示するための表示形態の一例であって、他の表示形態で、実効PPFD値＋最大補光等のデータの統計値を表示するようにしてもよい。
また、このようなデータを、図３７乃至図４０に示したように、１日単位や１週間単位、１ヶ月単位などの所定の時間範囲で集計することで、例えば、植物の成長に重要な日照に関するデータを蓄積することが可能となる。これにより、例えば、被測定対象物１としての植物ごとに、例えば１日単位や１週間単位などの共通の時間の単位で、実効PPFD値＋最大補光等のデータを集計することができる。また、実効PPFD値＋最大補光等のデータを、領域ごとに、２次元情報として提示するようにしてもよい。
以上のように、実際に植物の成長に寄与したPPFD値を、実効PPFD値として表示するだけでなく、環境改善・実効PPFD値をも表示することができるため、様々な角度から、被測定対象物１としての植物の生育を分析することが可能となる。
すなわち、植物の光合成は、光のエネルギーではなく、光の粒子である光量子の数に影響を受けることが知られている。しかしながら、植物が光を有効に活用できる光量子の数は、二酸化炭素濃度（CO2濃度）、温度、湿度、栄養素などの環境条件と、植物の種類や状態によって、大きく左右される。そこで、本技術では、このような環境条件と、植物の種類や状態から、植物が有効に活用できると想定されるPPFD値を予測することで、実効PPFD値を算出して表示している。そして、ここでは、さらに、この実効PPFD値を活用して、リアルタイムの環境改善を行うことで、植物の成長を助長している。
以上、リアルタイム環境制御について説明した。
なお、現状では、リアルタイム制御により、温度や湿度、二酸化炭素濃度などの環境を制御して、環境改善を行うことは難しいが、事前に、温度などを認識することができれば、温度などの環境制御もやりやすくなる。そこで、次に、より難しい環境制御を行うことが可能となる予測環境制御について説明する。
（２）予測環境制御
（環境制御システムの構成）
図４１は、本技術を適用した環境制御システムの一実施の形態の構成を示す図である。
図４１は、本技術を適用した環境制御システムの一実施の形態の構成を示す図である。
図４１の環境制御システム３２は、あらかじめ得られる予測情報を用いて環境改善を行う予測環境制御を行うためのシステムである。すなわち、環境制御システム３２においては、被測定対象物１として植物（例えば、圃場の植物や、スタジアムの芝など）を対象とし、その実効指標として実効PPFD値が算出される場合に、当該実効PPFD値を用いた、植物に照射される光などの環境を改善するための制御が、予測情報を用いて行われる。
図４１において、環境制御システム３２は、センシング装置１０１、環境センサ１０２、ハブ１０４、クライアント装置１０５、ルータ１０６、基地局１０７、ネットワーク１０８、サーバ１０９、ストレージ１１０、ルータ３０２、照明装置３０３、温度制御装置３０４、情報サイトサーバ３１１、及びデータベース３１２から構成される。
図４１の環境制御システム３２において、図２９の環境制御システム３１と対応する部分については同一の符号を付してあり、その説明は適宜省略するものとする。すなわち、図４１の環境制御システム３２は、図２９の環境制御システム３１と比べて、照明装置３０３乃至CO2濃度制御装置３０６のうち、照明装置３０３と温度制御装置３０４のみが設けられ、ネットワーク１０８に、情報サイトサーバ３１１が接続されている。また、情報サイトサーバ３１１には、データベース３１２が接続される。
また、図２９の環境制御システム３１において、サーバ１０９は、図２７の環境制御装置３０１と同様の機能を有しているとして説明したが、図４１の環境制御システム３２において、サーバ１０９は、後述する図４２の環境制御装置３０１と同様の機能を有している。したがって、サーバ１０９の詳細な構成は、図４２を参照して、後述する。
情報サイトサーバ３１１は、予測実効PPFD値を算出するために用いられる予測情報を提供するサーバである。この予測情報としては、例えば、気温情報などの情報が含まれる。予測情報は、データベース３１２に順次蓄積される。なお、予測実効PPFD値は、各種の予測情報を用いて算出される実効PPFD値である。
情報サイトサーバ３１１は、サーバ１０９から送信されてくる要求を、ネットワーク１０８を介して受信し、その要求に応じて、データベース３１２に蓄積されている予測情報を読み出す。情報サイトサーバ３１１は、読み出した予測情報を、ネットワーク１０８を介して、サーバ１０９に送信する。
環境制御システム３２は、以上のように構成される。
（環境制御装置の構成）
図４２は、図４１のサーバ１０９としての環境制御装置３０１の構成例を示す図である。
図４２は、図４１のサーバ１０９としての環境制御装置３０１の構成例を示す図である。
図４２において、環境制御装置３０１は、図２７の環境制御装置３０１と同様に、I/F部３２１、処理部３２２、記憶部３２３、及び表示部３２４から構成される。また、図４２の環境制御装置３０１において、図２７の環境制御装置３０１と対応する部分については同一の符号を付してあり、その説明は適宜省略するものとする。
すなわち、図４２の環境制御装置３０１において、処理部３２２の算出部３３１には、実効PPFD値算出部３４１と、環境改善量算出部３４２のほかに、予測実効PPFD値算出部３４３が新たに追加されている。この予測実効PPFD値算出部３４３は、情報サイトサーバ３１１やストレージ１１０などから取得した予測情報に基づいて、予測実効PPFD値を算出する。
環境制御装置３０１は、以上のように構成される。
（予測環境制御処理の流れ）
次に、図４３のフローチャートを参照して、図４１の環境制御システム３２のサーバ１０９により実行される、予測環境制御処理の流れについて説明する。
次に、図４３のフローチャートを参照して、図４１の環境制御システム３２のサーバ１０９により実行される、予測環境制御処理の流れについて説明する。
ステップＳ２４１において、予測実効PPFD値算出部３４３は、ネットワーク１０８を介して、情報サイトサーバ３１１から予測情報を取得する。
ここで、例えば、数日後の気温の予測値（予測情報）として、上述の図３２に示した気温情報が取得される場合を想定する。この気温情報としては、例えば、天気予報により、数日後の天気と予想気温を入手し、地域気象観測システム（AMeDAS：Automated Meteorological Data Acquisition System）で得られる過去の気象情報を用いて、同じ時期の天気と平均気温から、過去の気温変化を予測値とすることができる。
また、日照については、例えば、サーバ１０９が、ストレージ１１０に蓄積した情報から、図２２乃至図２５に示した情報（PPFD値）を、予測値とすることができる。なお、これらの予測値（予測情報）の取得方法は、一例であって、他の方法によって、予測値（予測情報）が取得されるようにしてもよい。
ステップＳ２４２において、予測実効PPFD値算出部３４３は、ステップＳ２４１の処理で得られる予測情報に基づいて、予測実効PPFD値を算出する。
ステップＳ２４３において、環境改善量算出部３４２は、ステップＳ２４２の処理で得られた予測実効PPFD値に対し、ボトルネックをチェックする。なお、このボトルネックは、ステップＳ２４２の処理で、予測実効PPFD値を算出する際にチェックしておくことも可能である。
ステップＳ２４４において、環境改善量算出部３４２は、ステップＳ２４３の処理で得られるボトルネックのチェック結果に基づいて、環境改善量算出処理を行う。
この環境改善量算出処理では、ボトルネックのチェック結果に応じて選択される環境改善候補と、環境制御システム３２が用意している環境改善機能から、環境改善対象が決定される。そして、環境改善量算出処理では、決定された環境改善対象についての環境改善量が算出される。
なお、環境改善量算出処理の詳細は、図４４のフローチャートを参照して後述する。
また、上述したように、環境改善量は、ユーザの目的や時間（許容時間）などに応じて決定されるようにしてもよい。すなわち、環境制御システム３２において、そのような目的や時間などに応じたモードをあらかじめ用意しておくことで、ユーザに対し、設定画面（UI）を提示して、所望のモードを選択させることができる。これにより、環境制御システム３２においては、ユーザにより手動で設定されたモードに応じた環境改善制御が行われることになる。また、これらのモードは、後述するシミュレーションの結果を見ながら、ユーザが手動で設定できるようにしてもよい。
ステップＳ２４５においては、環境改善制御の準備が行われる。
ここでは、例えば、環境改善候補として、温度が選択され、かつ、環境改善機能として、温度の環境を改善するための温度制御装置３０４が用意されている場合、環境改善対象として、温度が決定されるので、環境改善量として、環境改善温度が算出されている（Ｓ２４４）。なお、図４１の環境制御システム３２では、温度制御装置３０４が用意されている。
この場合において、例えば、環境改善温度として、＋5度（１日中、常に＋5度）が算出されたとき、環境改善制御部３５１が、ヒータなどからなる温度制御装置３０４を制御することで、環境改善温度に応じた温度だけ、温度を上昇させることができる。より具体的には、被測定対象物１が、スタジアムの芝である場合には、芝用のアンダーヒーティングが設置されている場合があるので、それを、温度制御装置３０４として利用するようにしてもよい。
また、例えば、環境改善温度として、＋5度が算出されたときに、ターゲットとなる場所に、ビニールシート等を被せるなどをすることでも、環境改善温度に応じた温度を上昇させることができる。つまり、気温が低い場合には、特に、環境改善の効果が多く見込める日陰の部分に対して、温度上昇をさせることを決めるなどして、そのターゲットとなる場所に、ビニールシートを被せるなどの環境改善制御の準備を行うことができる。
このビニールシートを被せる方法としては、温度制御装置３０４等の装置によって、自動で行われるようにしてもよいし、ユーザにより手動で行われるようにしてもよい。ユーザが手動で行う場合には、環境改善の内容（例えば、環境改善温度（＋5度）や、ターゲットの場所などの情報）を表示することで、その対応すべき内容が、ユーザに通知されるようにしてもよい。
また、温度制御としては、例えば、環境改善温度として、＋5度が算出されたときに、１度ずつ上昇させることもできるし、あるいは、上述した図２１のＢの温度補正係数用LUT（LUT5）を参照して得られる値に応じて、適切な温度上昇を行うこともできる。
このように、現状では、リアルタイム制御により、温度や湿度、二酸化炭素濃度などの環境を制御して、環境改善を行うことは難しいが、事前に、温度などを認識することができれば、温度などの環境制御もやりやすくなる。そのため、予測環境制御では、リアルタイム制御よりも、容易に、環境改善候補を増やすことができる。
ステップＳ２４５の処理が終了すると、処理は、ステップＳ２４６に進められる。ステップＳ２４６乃至Ｓ２５０においては、図３０のステップＳ２０１乃至Ｓ２０５と同様に、リアルタイムでの環境制御処理が行われる。
すなわち、例えば、ステップＳ２４１乃至Ｓ２４５の処理で、環境改善温度として、＋5度が算出され（Ｓ２４４）、さらに、ターゲットの場所に、ビニールシートを被せて、環境改善温度（＋5度）に応じた温度上昇を制御する環境改善制御の準備（Ｓ２４５）が行われた場合には、その状態で、ステップＳ２４６乃至Ｓ２５０の処理が行われる。
これにより、炭素還元反応最大ETRよりも光化学系反応最大ETRのほうが小さい（炭素還元反応最大ETR－光化学系反応最大ETR > 0）時間帯が、温度の環境改善制御を行わなかった場合に比べて多くなることが、本技術の発明者によるシミュレーションで確認されている。そして、この時間帯については、環境改善対象として、光が決定されるので、最大補光量に応じた光が、植物に照射されることになる。
なお、図４３においては、説明の都合上、ステップＳ２４１乃至Ｓ２４５の処理が繰り返し実行されるとして説明しているが、ステップＳ２４１乃至Ｓ２４５の予測環境制御は、最初に１回だけ行い、繰り返し行わなくてもよい。すなわち、この場合には、ステップＳ２４６乃至Ｓ２５０の処理のみが繰り返し実行されることになる。
以上、予測環境制御処理の流れについて説明した。
なお、クラウド環境としての環境制御システム３２（図４１）の構成ではなく、ローカル環境としての環境制御システム（不図示）の構成を採用した場合には、例えば、環境制御装置３０１（図４２）の機能を有するクライアント装置１０５が、図４３のステップＳ２４１乃至Ｓ２５１の処理を実行することになる。
（環境改善量算出処理の流れ）
次に、図４４のフローチャートを参照して、図４３のステップＳ２４４に対応する環境改善量算出処理の詳細について説明する。
次に、図４４のフローチャートを参照して、図４３のステップＳ２４４に対応する環境改善量算出処理の詳細について説明する。
ステップＳ２６１においては、図４３のステップＳ２４３の処理で得られるボトルネックのチェック結果に基づいて、光化学系反応最大ETRと炭素還元反応最大ETRとの大小関係を判定する。
ステップＳ２６１において、炭素還元反応最大ETRよりも光化学系反応最大ETRのほうが小さいと判定された場合、処理は、ステップＳ２６２に進められる。
ステップＳ２６２において、環境改善量算出部３４２は、光合成速度として、光化学系反応が律速しているので、環境改善候補として、光を選択する。
ステップＳ２６３において、環境改善量算出部３４２は、環境制御システム３２が用意している環境改善機能として、光と温度を認識する。ここでは、環境制御システム３２は、図４１に示した構成からなり、光の環境を改善するための照明装置３０３と、温度の環境を改善するための温度制御装置３０４を有している。
ステップＳ２６４において、環境改善量算出部３４２は、ステップＳ２６２の処理で選択した環境改善候補である光が、ステップＳ２６３の処理で認識された環境改善機能（光、温度）に含まれているので、環境改善対象として、光を決定する。
ステップＳ２６５において、環境改善量算出部３４２は、ステップＳ２６４の処理で決定された環境改善対象に従い、光である環境改善対象の環境改善量として、最大補光量を算出する。この最大補光量は、上述した式（１８）により算出することができる。
このように、炭素還元反応最大ETRよりも光化学系反応最大ETRのほうが小さいと判定された場合（炭素還元反応最大ETR－光化学系反応最大ETR > 0）、光化学系反応最大ETRがボトルネックであって、現在の光合成速度は、光化学系反応が律速していることになる。そのため、照明装置３０３により補光を行うことで、環境改善が可能となるので、環境改善対象として光が決定され、その環境改善量として最大補光量が算出される。
一方で、炭素還元反応最大ETRよりも光化学系反応最大ETRのほうが大きいと判定された場合、処理、ステップＳ２６６に進められる。
ステップＳ２６６において、環境改善量算出部３４２は、光合成速度として、炭素還元反応が律速しているので、環境改善候補として、温度、湿度、二酸化炭素濃度を選択する。なお、上述したように、環境改善候補としては、例えば、植物に対する栄養素などを加えるようにしてもよい。
ステップＳ２６７において、環境改善量算出部３４２は、環境制御システム３２が用意している環境改善候補として、光と温度を認識する。ここでは、環境制御システム３２は、図４１に示した構成からなるため、照明装置３０３と温度制御装置３０４を有している。
ステップＳ２６８において、環境改善量算出部３４２は、ステップＳ２６６の処理で選択した環境改善候補である温度が、ステップＳ２６７の処理で認識された環境改善機能（光、温度）に含まれているので、環境改善対象として、温度を決定する。
ステップＳ２６９において、環境改善量算出部３４２は、ステップＳ２６８の処理で決定された環境改善対象に従い、温度である環境改善対象の環境改善量として、環境改善温度を算出する。ここでは、環境改善温度として、例えば、「＋5度」が算出される。
このように、炭素還元反応最大ETRよりも光化学系反応最大ETRのほうが大きいと判定された場合（炭素還元反応最大ETR－光化学系反応最大ETR ≦ 0）、炭素還元反応最大ETRがボトルネックであって、現在の光合成速度は、炭素還元反応が律速していることになる。そのため、温度制御装置３０４により温度を変化させることで、環境改善が可能となるので、環境改善対象として温度が決定され、その環境改善量として環境改善温度が算出される。
ステップＳ２６５又はＳ２６９の処理が終了すると、処理は、ステップＳ２７０に進められる。
ステップＳ２７０においては、光化学系反応最大ETRと炭素還元反応最大ETRとの差が演算され、その演算結果に応じて、光化学系反応最大ETRと炭素還元反応最大ETRとの大小関係が判定される。
ステップＳ２７０において、炭素還元反応最大ETRよりも光化学系反応最大ETRのほうが小さいと判定された場合、処理は、ステップＳ２６１に戻され、上述した処理が繰り返される。一方で、ステップＳ２７０において、炭素還元反応最大ETRよりも光化学系反応最大ETRのほうが大きいと判定された場合、図４４の環境改善量算出処理は終了される。図４４の環境改善量算出処理が終了すると、処理は、図４３のステップＳ２４４に戻り、それ以降の処理が実行される。
以上、環境改善量算出処理の流れについて説明した。
なお、図４４の環境改善量算出処理では、光と温度の環境改善が可能な場合に、現在の光合成速度として、光化学系反応が律速しているときには、環境改善対象を光として、環境改善制御を行う一方で、現在の光合成速度として、炭素還元反応が律速しているときには、環境改善対象を温度として、環境改善制御を行うことができる。
すなわち、本技術の環境改善制御としては、光化学系反応に応じた環境改善対象による環境改善制御、及び、炭素還元反応に応じた環境改善対象による環境改善制御のうち、少なくとも一方の環境改善制御を行えばよい。そして、例えば、仮に、一方の環境改善制御を行い、一方の環境が改善されることで、他方の環境の改善が必要になった場合には、さらに、他方の環境改善制御を行えばよい。
例えば、炭素還元反応に応じた環境改善対象（温度）による環境改善制御により、温度が改善されることで、光の改善が必要になる状況も想定されるが、その場合には、光化学系反応に応じた環境改善対象（光）による環境改善制御を行うようにすればよい。つまり、炭素還元反応に応じた環境改善対象（温度）による環境改善制御と、光化学系反応に応じた環境改善対象（光）による環境改善制御との両者を行うことで、環境の調整を行うことができる（バランスをとることができる）。
次に、図４５乃至図５２を参照して、図４３のステップＳ２５０の処理で表示されるデータの表示例について説明する。
本技術の発明者は、実際のある日において、圃場の植物等の被測定対象物１に対する光と温度の環境改善を行ったときの実効PPFD値（環境改善・実効PPFD値）が、どのように変化するのかを確認するために、以下の（ｅ）乃至（ｈ）の環境下で、シミュレーション（以下、第３のシミュレーションという）を行った。
（ｅ）環境Ｅ：日向、１日の平均気温20度
（ｆ）環境Ｆ：日陰、１日の平均気温20度
（ｇ）環境Ｇ：日向、１日の平均気温8度
（ｈ）環境Ｈ：日陰、１日の平均気温8度
（ｆ）環境Ｆ：日陰、１日の平均気温20度
（ｇ）環境Ｇ：日向、１日の平均気温8度
（ｈ）環境Ｈ：日陰、１日の平均気温8度
すなわち、第３のシミュレーションにおいては、環境制御システム３２（図４１）が、環境改善機能として、照明装置３０３と温度制御装置３０４を有する構成からなる場合に、照明装置３０３による補光と、温度制御装置３０４による温度制御を行うことで、環境の改善が行われるものとする。
したがって、第３のシミュレーションでは、環境改善・実効PPFD値として、照明装置３０３によって、最大補光量に応じた補光を行うことで得られる最大補光・実効PPFD値が得られるが、その平均温度が、第２のシミュレーションと異なっている。
すなわち、第３のシミュレーションにおいては、環境改善対象として、温度が決定されたとき、環境改善温度として、+5度が算出されている。そのため、第３のシミュレーションでは、環境改善対象が光のみであった、第２のシミュレーション（図３３乃至図３６）と比較して、平均気温が、15度と3度から、20度と8度となって、5度上昇している。
以下、第３のシミュレーションの結果得られたデータを例示する。ただし、ここでの被測定対象物１は、植物であるものとする。
（２－１）環境Ｅ（日向、平均気温20度）の表示例
図４５は、環境Ｅにおける最大補光・実効PPFD値（平均気温20度）の表示例を示す図である。
環境Ｅは、植物が日向に存在し、その周辺の１日の平均気温が20度とされている。このような環境下におけるシミュレーションの結果として、線Ｌ１E乃至線Ｌ５Eは、日向・PPFD値と、日向・光化学系反応最大ETRと、炭素還元反応最大ETR（平均気温20度）と、日向・伝達ETR（平均気温20度）と、日向・実効PPFD値（平均気温20度）を示している。
図４５において、線Ｌ６Eは、環境Ｅの日向において、温度制御装置３０４による環境改善温度（+5度）に応じた温度制御と、照明装置３０３による最大補光量に応じた補光を行うことで得られる環境改善・実効PPFD値（日向・最大補光・実効PPFD値（平均気温20度））の変化を示している。
ここで、図４５において、線Ｌ５Eで示される日向・実効PPFD値と、線Ｌ６Eで示される日向・最大補光・実効PPFD値に注目すれば、16時過ぎの日没後に、日向・実効PPFD値は、ゼロになるが、環境改善温度に応じた温度制御と、最大補光量に応じた補光を行うことで、日没後であっても、日向・実効PPFD値と同等となる日向・最大補光・実効PPFD値が得られる。一方で、日の出から日没付近までの間においては、日向・最大補光・実効PPFD値は、ゼロとなる。
また、図４５の環境Ｅの日向・最大補光・実効PPFD値（平均気温20度）を、図３３の環境Ａの日向・最大補光・実効PPFD値（平均気温15度）と比較すれば、図４５の線Ｌ６Eと、図３３の線Ｌ６Aの形状から明らかなように、最大補光量に応じた補光だけでなく、環境改善温度に応じたよる温度制御をも行っている線Ｌ６Eのほうが、線Ｌ６Aよりも、より大きな実効PPFD値を示している。
（２－２）環境Ｆ（日陰、平均気温20度）の表示例
図４６は、環境Ｆにおける最大補光・実効PPFD値（平均気温20度）の表示例を示す図である。
環境Ｆは、植物が日陰に存在し、その周辺の１日の平均気温が20度とされている。このような環境下におけるシミュレーションの結果として、線Ｌ１F乃至線Ｌ５Fは、日陰・PPFD値と、日陰・光化学系反応最大ETRと、炭素還元反応最大ETR（平均気温20度）と、日陰・伝達ETR（平均気温20度）と、日陰・実効PPFD値（平均気温20度）を示している。
図４６において、線Ｌ６Fは、環境Ｆの日陰において、温度制御装置３０４による環境改善温度（+5度）に応じた温度制御と、照明装置３０３による最大補光量に応じた補光を行うことで得られる環境改善・実効PPFD値（日陰・最大補光・実効PPFD値（平均気温20度））の変化を示している。
ここで、図４６において、線Ｌ５Fで示される日陰・実効PPFD値と、線Ｌ６Fで示される日陰・最大補光・実効PPFD値に注目すれば、16時過ぎの日没後に、日陰・実効PPFD値は、ゼロになる。一方で、環境改善温度に応じた温度制御と、最大補光量に応じた補光を行うことで、日没の前後に関係なく、常に、日陰・実効PPFD値よりも大きな値となる日陰・最大補光・実効PPFD値が得られる。
また、図４６の環境Ｆの日陰・最大補光・実効PPFD値（平均気温20度）を、図３４の環境Ｂの日陰・最大補光・実効PPFD値（平均気温15度）と比較すれば、図４６の線Ｌ６Fと、図３４の線Ｌ６Bの形状から明らかなように、最大補光量に応じた補光だけでなく、環境改善温度に応じたよる温度制御をも行っている線Ｌ６Fのほうが、線Ｌ６Bよりも、より大きな実効PPFD値を示している。
（２－３）環境Ｇ（日向、平均気温8度）の表示例
図４７は、環境Ｇにおける最大補光・実効PPFD値（平均気温8度）の表示例を示す図である。
環境Ｇは、植物が日向に存在し、その周辺の１日の平均気温が8度とされている。このような環境下におけるシミュレーションの結果として、線Ｌ１G乃至線Ｌ５Gは、日向・PPFD値と、日向・光化学系反応最大ETRと、炭素還元反応最大ETR（平均気温8度）と、日向・伝達ETR（平均気温8度）と、日向・実効PPFD値（平均気温8度）を示している。
図４７において、線Ｌ６Gは、環境Ｇの日向において、温度制御装置３０４による環境改善温度（+5度）に応じた温度制御と、照明装置３０３による最大補光量に応じた補光を行うことで得られる環境改善・実効PPFD値（日向・最大補光・実効PPFD値（平均気温8度））の変化を示している。
ここで、図４７において、線Ｌ５Gで示される日向・実効PPFD値と、線Ｌ６Gで示される日向・最大補光・実効PPFD値に注目すれば、16時過ぎの日没後に、日向・実効PPFD値は、ゼロになるが、環境改善温度に応じた温度制御と、最大補光量に応じた補光を行うことで、日没後であっても、日向・実効PPFD値に近い値となる日向・最大補光・実効PPFD値が得られる。
また、図４７の環境Ｇの日向・最大補光・実効PPFD値（平均気温8度）を、図３５の環境Ｃの日向・最大補光・実効PPFD値（平均気温3度）と比較すれば、図４７の線Ｌ６Gと、図３５の線Ｌ６Cの形状から明らかなように、最大補光量に応じた補光だけでなく、環境改善温度に応じたよる温度制御をも行っている線Ｌ６Gのほうが、線Ｌ６Cよりも、より大きな実効PPFD値を示している。
（２－４）環境Ｈ（日陰、平均気温8度）の表示例
図４８は、環境Ｈにおける最大補光・実効PPFD値（平均気温8度）の表示例を示す図である。
環境Ｈは、植物が日陰に存在し、その周辺の１日の平均気温が8度となる。このような環境下におけるシミュレーションの結果として、線Ｌ１H乃至線Ｌ５Hは、日陰・PPFD値と、日陰・光化学系反応最大ETRと、炭素還元反応最大ETR（平均気温8度）と、日陰・伝達ETR（平均気温8度）と、日陰・実効PPFD値（平均気温8度）を示している。
図４８において、線Ｌ６Hは、環境Ｈの日陰において、温度制御装置３０４による環境改善温度（+5度）に応じた温度制御と、照明装置３０３による最大補光量に応じた補光を行うことで得られる環境改善・実効PPFD値（日陰・最大補光・実効PPFD値（平均気温8度））の変化を示している。
ここで、図４８において、線Ｌ５Hで示される日陰・実効PPFD値と、線Ｌ６Hで示される日陰・最大補光・実効PPFD値に注目すれば、16時過ぎの日没後に、日陰・実効PPFD値は、ゼロになる。一方で、環境改善温度に応じた温度制御と、最大補光量に応じた補光を行うことで、日没の前後に関係なく、日陰・最大補光・実効PPFD値が得られる。
また、図４８の環境Ｈの日陰・最大補光・実効PPFD値（平均気温8度）を、図３６の環境Ｄの日陰・最大補光・実効PPFD値（平均気温3度）と比較すれば、図４８の線Ｌ６Hと、図３６の線Ｌ６Dの形状から明らかなように、最大補光量に応じた補光だけでなく、環境改善温度に応じたよる温度制御をも行っている線Ｌ６Hのほうが、線Ｌ６Dよりも、より大きな実効PPFD値が得られることを示している。
（第３のシミュレーション結果の比較）
ここで、図４５乃至図４８に示した第３のシミュレーション結果を比較すれば、次のようになる。
ここで、図４５乃至図４８に示した第３のシミュレーション結果を比較すれば、次のようになる。
すなわち、図４５の環境Ｅと図４６の環境Ｆでは、その平均気温が共に20度であるが、日向に比べて、日陰のほうが、実効PPFD値（平均気温20度）よりも、最大補光・実効PPFD値（平均気温20度）が大きくなっており、環境改善温度に応じた温度制御と、最大補光量に応じた補光を行うことの効果が大きい。
また、図４７の環境Ｇと図４８の環境Ｈでは、その平均気温が共に8度であるが、日向に比べて、日陰のほうが、実効PPFD値（平均気温8度）よりも、最大補光・実効PPFD値（平均気温8度）が大きくなっており、環境改善温度に応じた温度制御と、最大補光量に応じた補光を行うことの効果が大きい。
一方で、図４５の環境Ｅと図４７の環境Ｇでは、その環境が共に日向であるが、平均気温8度に比べて、平均気温20度のほうが、日向・最大補光・実効PPFD値が大きくなっており、同じ日向であっても、平均気温が高いほうが、環境改善温度に応じた温度制御と、最大補光量に応じた補光を行うことの効果が大きい。
また、図４６の環境Ｆと図４８の環境Ｈでは、その環境が共に日陰であるが、平均気温8度に比べて、平均気温20度のほうが、日陰・最大補光・実効PPFD値が大きくなっており、同じ日陰であっても、平均気温が高いほうが、環境改善温度に応じた温度制御と、最大補光量に応じた補光を行うことの効果が大きい。
次に、図４９乃至図５２を参照して、上述した環境Ｅ乃至Ｈの環境下でのシミュレーションごとに、PPFD値と、実効PPFD値と、実効PPFD値＋最大補光の１日の積算値を比較する。
（２－５）環境Ｅ（日向、平均気温20度）の１日の積算値の表示例
図４９は、環境Ｅにおける各PPFD値の１日の積算値の表示例を示す図である。
図４９において、環境Ｅのシミュレーションで得られる、実効PPFD値と実効PPFD値＋最大補光との１日の積算値を比較すれば、実効PPFD値の積算値が約14.8(mol/m2/day)であるのに対し、実効PPFD値＋最大補光の積算値が約45.9(mol/m2/day)となる。したがって、環境Ｅにおいて、実効PPFD値＋最大補光の積算値は、実効PPFD値の積算値の約3.1倍の大きさとなる。
すなわち、環境改善温度に応じた温度制御と、最大補光量に応じた補光を行った場合には、実効PPFD値の積算値と、実効PPFD値＋最大補光の積算値との差に応じて、植物の糖などの光合成生成物の生成量はおよそ3.1倍となり、環境改善制御を行うことで、植物の成長量が大きく助長されていることが分かる。
また、図４９の環境Ｅの各PPFD値の積算値を、図３７の環境Ａの各PPFD値の積算値と比較すれば、環境Ｅは、環境Ａと比べて、温度制御によって、平均気温が、15度から20度に5度上昇している分だけ、植物の光合成生成物の生成量を、3倍から3.1倍に、若干大きくすることができる。
（２－６）環境Ｆ（日陰、平均気温20度）の１日の積算値の表示例
図５０は、環境Ｆにおける各PPFD値の１日の積算値の表示例を示す図である。
図５０において、環境Ｆのシミュレーションで得られる、実効PPFD値と実効PPFD値＋最大補光との１日の積算値を比較すれば、実効PPFD値の積算値が約3.7(mol/m2/day)であるのに対し、実効PPFD値＋最大補光の積算値が約44.4(mol/m2/day)となる。したがって、環境Ｆにおいて、実効PPFD値＋最大補光の積算値は、実効PPFD値の積算値の約12倍の大きさとなる。
すなわち、環境改善温度に応じた温度制御と、最大補光量に応じた補光を行った場合には、実効PPFD値の積算値と、実効PPFD値＋最大補光の積算値との差に応じて、植物の糖などの光合成生成物の生成量はおよそ12倍となり、環境改善制御を行うことで、植物の成長量がかなり大きく助長されていることが分かる。
また、図５０の環境Ｆの各PPFD値の積算値を、図３８の環境Ｂの各PPFD値の積算値と比較すれば、環境Ｆは、環境Ｂと比べて、温度制御によって、平均気温が、15度から20度に5度上昇している分だけ、植物の光合成生成物の生成量を、11倍から12倍に、若干大きくすることができる。
（２－７）環境Ｇ（日向、平均気温8度）の１日の積算値の表示例
図５１は、環境Ｇにおける各PPFD値の１日の積算値の表示例を示す図である。
図５１において、環境Ｇのシミュレーションで得られる、実効PPFD値と実効PPFD値＋最大補光との１日の積算値を比較すれば、実効PPFD値の積算値が約11.4(mol/m2/day)であるのに対し、実効PPFD値＋最大補光の積算値が約27.4(mol/m2/day)となる。したがって、環境Ｇにおいて、実効PPFD値＋最大補光の積算値は、実効PPFD値の積算値の約2.4倍の大きさとなる。
すなわち、環境改善温度に応じた温度制御と、最大補光量に応じた補光を行った場合には、実効PPFD値の積算値と、実効PPFD値＋最大補光の積算値との差に応じて、植物の糖などの光合成生成物の生成量はおよそ2.4倍となり、環境改善制御を行うことで、植物の成長量が大きく助長されていることが分かる。
また、図５１の環境Ｇの各PPFD値の積算値を、図３９の環境Ｃの各PPFD値の積算値と比較すれば、環境Ｇは、環境Ｃと比べて、温度制御によって、平均気温が、3度から8度に5度上昇している分だけ、植物の光合成生成物の生成量を、1.7倍から2.4倍に、大きくすることができる。
すなわち、日向の環境に注目すれば、温度制御による同じ5度の気温上昇であっても、図３７の環境Ａ（平均気温15度：光合成生成物の生成量3倍）と、図４９の環境Ｅ（平均気温20度：光合成生成物の生成量3.1倍）との平均気温が高い環境の関係よりも、図３９の環境Ｃ（平均気温3度：光合成生成物の生成量1.7倍）と、図５１の環境Ｇ（平均気温8度：光合成生成物の生成量2.4倍）との平均気温が低い環境の関係のほうが、環境改善制御によって、植物の成長量が大きく助長されることが分かる。
（２－８）環境Ｈ（日陰、平均気温8度）の１日の積算値の表示例
図５２は、環境Ｈにおける各PPFD値の１日の積算値の表示例を示す図である。
図５２において、環境Ｈのシミュレーションで得られる実効PPFD値と実効PPFD値＋最大補光との１日の積算値を比較すれば、実効PPFD値の積算値が約4.3(mol/m2/day)であるのに対し、実効PPFD値＋最大補光の積算値が約25.8(mol/m2/day)となる。したがって、環境Ｈにおいて、実効PPFD値＋最大補光の積算値は、実効PPFD値の積算値の約6倍の大きさとなる。
すなわち、環境改善温度に応じた温度制御と、最大補光量に応じた補光を行った場合には、実効PPFD値の積算値と、実効PPFD値＋最大補光の積算値との差に応じて、植物の糖などの光合成生成物の生成量は6倍となり、環境改善制御を行うことで、植物の成長量がかなり大きく助長されていることが分かる。
また、図５２の環境Ｈの各PPFD値の積算値を、図４０の環境Ｄの各PPFD値の積算値と比較すれば、環境Ｈは、環境Ｄと比べて、温度制御によって、平均気温が、3度から8度に5度上昇している分だけ、植物の光合成生成物の生成量を、4倍から6倍に、大きくすることができる。
すなわち、日陰の環境に注目すれば、温度制御による同じ5度の気温上昇であっても、図３８の環境Ｂ（平均気温15度：光合成生成物の生成量11倍）と、図５０の環境Ｆ（平均気温20度：光合成生成物の生成量12倍）との平均気温が高い環境の関係よりも、図４０の環境Ｄ（平均気温3度：光合成生成物の生成量4倍）と、図５２の環境Ｈ（平均気温8度：光合成生成物の生成量6倍）との平均気温が低い環境の関係のほうが、環境改善制御によって、植物の成長量が大きく助長されることが分かる。
なお、図４５乃至図５２に示した表示例は、実効PPFD値＋最大補光等のデータの統計値を提示するための表示形態の一例であって、他の表示形態で、実効PPFD値＋最大補光等のデータの統計値を表示するようにしてもよい。
また、このようなデータを、図４９乃至図５２に示したように、１日単位や１週間単位、１ヶ月単位などの所定の時間範囲で集計することで、例えば、植物の成長に重要な日照に関するデータを蓄積することが可能となる。これにより、例えば、被測定対象物１としての植物ごとに、例えば１日単位や１週間単位などの共通の時間の単位で、実効PPFD値＋最大補光等のデータを集計することができる。また、実効PPFD値＋最大補光等のデータを、領域ごとに、２次元情報として提示するようにしてもよい。
以上のように、実際に植物の成長に寄与したPPFD値を、実効PPFD値として表示するだけでなく、環境改善・実効PPFD値をも表示することができるため、様々な角度から、被測定対象物１としての植物の生育を分析することが可能となる。
すなわち、植物の光合成は、光のエネルギーではなく、光の粒子である光量子の数に影響を受けることが知られている。しかしながら、植物が光を有効に活用できる光量子の数は、二酸化炭素濃度（CO2濃度）、温度、湿度、栄養素などの環境条件と、植物の種類や状態によって、大きく左右される。そこで、本技術では、このような環境条件と、植物の種類や状態から、植物が有効に活用できると想定されるPPFD値を予測することで、実効PPFD値を算出して表示している。そして、ここでは、さらに、この実効PPFD値を活用して、予測情報を用いた環境改善を行うことで、植物の成長を助長している。
なお、上述した説明では、被測定対象物１として、例えば、圃場の植物やスタジアムの芝などの屋外の植物を中心に説明したが、例えば、植物工場やビニールハウスなどの屋内の施設の植物に対しても、本技術の環境改善制御を適用することができる。
＜５．変形例＞
（基準反射板の他の例）
上述した説明では、基準反射板２０は、グレー反射板等の分光反射特性がフラットな基準反射板を用いるとして説明したが、反射率が既知であれば、移動可能な板状の形状に限らず、固定された所定の領域あってもよい。例えば、スタジアムの芝を測定する場合に、アンツーカを基準反射領域として、利用することができる。そして、例えば、アンツーカなどの分光反射特性がフラットではない領域を基準反射領域として利用する場合には、当該基準反射領域に応じた係数算出用LUT（LUT1）をあらかじめ用意する必要があるのは、先に述べた通りである。
上述した説明では、基準反射板２０は、グレー反射板等の分光反射特性がフラットな基準反射板を用いるとして説明したが、反射率が既知であれば、移動可能な板状の形状に限らず、固定された所定の領域あってもよい。例えば、スタジアムの芝を測定する場合に、アンツーカを基準反射領域として、利用することができる。そして、例えば、アンツーカなどの分光反射特性がフラットではない領域を基準反射領域として利用する場合には、当該基準反射領域に応じた係数算出用LUT（LUT1）をあらかじめ用意する必要があるのは、先に述べた通りである。
なお、基準反射板２０としては、所定の反射率を有する基準反射板を作成し、それを利用するようにしてもよい。この場合においても、基準反射板は、任意の位置に設置することが可能であるが、例えば、図１１に示したように、所定の反射率を有する基準反射板を、被測定対象物１と同時にセンシング可能な位置に設置することができる。また、基準反射板２０（基準反射領域）は、被測定対象物１とは時間的に別のタイミングでセンシングしてもよい。
（他の植生指標）
また、上述した説明では、植物を被測定対象物１としたときの指標（植生指数）として、正規化植生指数(NDVI値)を一例に説明したが、正規化植生指数(NDVI値)以外の他の植生指数が測定されるようにしてもよい。例えば、他の植生指数としては、比植生指数(RVI：Ratio Vegetation Index)や差植生指数(DVI：Difference Vegetation Index)などを用いることができる。
また、上述した説明では、植物を被測定対象物１としたときの指標（植生指数）として、正規化植生指数(NDVI値)を一例に説明したが、正規化植生指数(NDVI値)以外の他の植生指数が測定されるようにしてもよい。例えば、他の植生指数としては、比植生指数(RVI：Ratio Vegetation Index)や差植生指数(DVI：Difference Vegetation Index)などを用いることができる。
ここで、比植生指数(RVI値)は、下記の式（１９）を演算することで算出される。
RVI = IR / R ・・・（１９）
また、差植生指数(DVI値)は、下記の式（２０）を演算することで算出される。
DVI = IR - R ・・・（２０）
ただし、式（１９）と、式（２０）において、IRは、赤外領域の反射率を表し、Rは、可視領域の赤の反射率を表している。なお、ここでは、IRとRをパラメータとする植生指数のみを例示しているが、赤以外の他の可視領域の光の反射率などをパラメータとして用いて他の植生指数を測定することは、勿論可能である。また、スペクトルの比率は、RとIRとの組み合わせには限られるものではない。センサ１４４からは、RGBIRの出力として、RとIR以外のGやB等、他の波長帯域の成分が出力される場合に、それらの値を用いるようにしてもよい。
（センシング装置の測定時の他の構成例）
上述した説明では、センシング装置１０１が、移動観測を行う移動測定装置７０（図１１）、又は定点観測を行う定点測定装置８０（図１１）に搭載される場合を説明したが、センシング装置１０１によって、被測定対象物１と基準反射板２０をセンシングすることができれば、あらゆる構成を採用することができる。
上述した説明では、センシング装置１０１が、移動観測を行う移動測定装置７０（図１１）、又は定点観測を行う定点測定装置８０（図１１）に搭載される場合を説明したが、センシング装置１０１によって、被測定対象物１と基準反射板２０をセンシングすることができれば、あらゆる構成を採用することができる。
例えば、センシング装置１０１は、人工衛星に搭載されるようにしてもよい。この人工衛星において、センシング装置１０１によるセンシング（人工衛星からの撮像）で得られる指標測定データ（例えば衛星画像に応じた測定値）は、所定の通信経路を介して実効指標演算装置１０３に送信される。そして、実効指標演算装置１０３において、算出部１７１は、人工衛星に搭載されたセンシング装置１０１から送信されてくる指標測定データに基づいて、人工衛星から測定された被測定対象物１（例えば圃場の植物）の指標（PPFD値）を求めることができる。
（環境改善量の具体例）
上述した説明では、図３０のステップＳ２０３の処理や、図４３のステップＳ２４４の処理、図４３のステップＳ２４８の処理で、環境改善量算出処理が行われ、環境改善量が得られることを述べたが、この環境改善量は、実効PPFD値の算出に影響を与える環境改善に関する情報であって、例えば、次の情報が含まれる。
上述した説明では、図３０のステップＳ２０３の処理や、図４３のステップＳ２４４の処理、図４３のステップＳ２４８の処理で、環境改善量算出処理が行われ、環境改善量が得られることを述べたが、この環境改善量は、実効PPFD値の算出に影響を与える環境改善に関する情報であって、例えば、次の情報が含まれる。
すなわち、例えば、LED等を光源として有する照明装置３０３などのハードウェアに対する制御量のほか、ハードウェアによる制御を行うことができない場合には、肥料の量などを含めることができる。また、これらの環境改善に関する情報は、制御部３３２（の環境改善制御部３５１）による環境改善制御に用いられることは勿論、例えば、制御部３３２（の表示制御部３５２）によって、数値やテキスト、画像の情報等として、表示部３２４に表示されるようにしてもよい。
＜６．コンピュータの構成＞
上述した一連の処理（図１０の実効PPFD値算出処理のステップＳ１０２乃至Ｓ１０６の処理、図３０のリアルタイム環境制御処理、又は図４３の予測環境制御処理）は、ハードウェアにより実行することもできるし、ソフトウェアにより実行することもできる。一連の処理をソフトウェアにより実行する場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、コンピュータにインストールされる。図５３は、上述した一連の処理をプログラムにより実行するコンピュータのハードウェアの構成例を示す図である。
コンピュータ１０００において、CPU(Central Processing Unit)１００１、ROM(Read Only Memory)１００２、RAM(Random Access Memory)１００３は、バス１００４により相互に接続されている。バス１００４には、さらに、入出力インターフェース１００５が接続されている。入出力インターフェース１００５には、入力部１００６、出力部１００７、記録部１００８、通信部１００９、及び、ドライブ１０１０が接続されている。
入力部１００６は、キーボード、マウス、マイクロフォンなどよりなる。出力部１００７は、ディスプレイ、スピーカなどよりなる。記録部１００８は、ハードディスクや不揮発性のメモリなどよりなる。通信部１００９は、ネットワークインターフェースなどよりなる。ドライブ１０１０は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリなどのリムーバブル記憶媒体１０１１を駆動する。
以上のように構成されるコンピュータ１０００では、CPU１００１が、ROM１００２や記録部１００８に記録されているプログラムを、入出力インターフェース１００５及びバス１００４を介して、RAM１００３にロードして実行することにより、上述した一連の処理が行われる。
コンピュータ１０００(CPU１００１)が実行するプログラムは、例えば、パッケージメディア等としてのリムーバブル記憶媒体１０１１に記録して提供することができる。また、プログラムは、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル衛星放送といった、有線又は無線の伝送媒体を介して提供することができる。
コンピュータ１０００では、プログラムは、リムーバブル記憶媒体１０１１をドライブ１０１０に装着することにより、入出力インターフェース１００５を介して、記録部１００８にインストールすることができる。また、プログラムは、有線又は無線の伝送媒体を介して、通信部１００９で受信し、記録部１００８にインストールすることができる。その他、プログラムは、ROM１００２や記録部１００８に、あらかじめインストールしておくことができる。
ここで、本明細書において、コンピュータがプログラムに従って行う処理は、必ずしもフローチャートとして記載された順序に沿って時系列に行われる必要はない。すなわち、コンピュータがプログラムに従って行う処理は、並列的あるいは個別に実行される処理(例えば、並列処理あるいはオブジェクトによる処理)も含む。また、プログラムは、１のコンピュータ(プロセッサ)により処理されるものであってもよいし、複数のコンピュータによって分散処理されるものであってもよい。
なお、本技術の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本技術の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。例えば、上述した複数の実施の形態の全て又は一部を組み合わせた形態を採用することができる。
なお、本技術は、以下のような構成をとることができる。
（１）
被測定対象物に入射する光に関する指標であって、前記被測定対象物に有効に活用された指標を表した実効指標に基づいて、前記実効指標の算出に影響を与える環境の改善に関する情報を取得する制御部を備える
制御装置。
（２）
前記被測定対象物は、植物であり、
前記実効指標は、前記植物の伝達ETR(Electron Transfer Rate)を、前記植物に入射した光の照射量に換算することで得られる
（１）に記載の制御装置。
（３）
前記伝達ETRは、前記植物における光化学系反応の最大値である光化学系反応最大ETRと、炭素還元反応の最大値である炭素還元反応最大ETRのうち、小さい方のETRである
（２）に記載の制御装置。
（４）
前記制御部は、前記光化学系反応に応じた環境改善対象、及び、前記炭素還元反応に応じた環境改善対象のうち、少なくとも一方の環境改善対象による環境の改善に関する情報を取得する
（３）に記載の制御装置。
（５）
前記制御部は、光合成速度として、前記光化学系反応が律速している場合、環境改善対象を、光であると決定し、前記環境の改善に関する情報として、前記植物に対する光の照射に関する情報を取得する
（４）に記載の制御装置。
（６）
前記制御部は、前記炭素還元反応最大ETRと前記光化学系反応最大ETRとの差に応じた値を、最大補光量として、前記植物に対する光の照射に関する情報を取得する
（５）に記載の制御装置。
（７）
前記制御部は、光合成速度として、前記炭素還元反応が律速している場合、環境改善対象を、前記植物の周辺の温度、湿度、及び二酸化炭素濃度、並びに前記植物に対する栄養素のうちの少なくとも１つであると決定し、その環境の改善に関する情報を取得する
（４）乃至（６）のいずれかに記載の制御装置。
（８）
前記制御部は、前記環境の改善に関する情報に基づいて、前記被測定対象物に対する環境を改善する環境改善装置を制御して、前記実効指標の算出に影響を与える環境を改善する
（１）乃至（７）のいずれかに記載の制御装置。
（９）
前記制御部は、前記環境の改善に関する情報の表示を制御する
（１）乃至（８）のいずれかに記載の制御装置。
（１０）
前記制御部は、リアルタイムで取得される前記実効指標に基づいて、前記環境の改善に関する情報を取得する
（１）乃至（９）のいずれかに記載の制御装置。
（１１）
前記制御部は、あらかじめ用意された予測情報から予測された前記実効指標に基づいて、前記環境の改善に関する情報を取得する
（１）乃至（９）のいずれかに記載の制御装置。
（１２）
前記制御部は、予測された前記実効指標に応じた環境の改善の準備が終了した後に、前記環境の改善に関する情報に基づいて、前記環境の改善を制御する
（１１）に記載の制御装置。
（１３）
前記植物に入射する光に関する指標は、イメージセンサによるセンシングで得られる前記植物に対する測定値から得られる
（２）乃至（７）のいずれかに記載の制御装置。
（１４）
前記指標は、光合成有効光量子束密度（PPFD：Photosynthetic Photon Flux Density）であり、
前記実効指標は、前記PPFD値のうち、植物の成長に寄与したPPFD値を表した実効PPFD値である
（２）乃至（７）又は（１３）に記載の制御装置。
（１５）
制御装置の制御方法において、
前記制御装置が、
被測定対象物に入射する光に関する指標であって、前記被測定対象物に有効に活用された指標を表した実効指標に基づいて、前記実効指標の算出に影響を与える環境の改善に関する情報を取得するステップを含む
制御方法。
（１６）
被測定対象物をセンシングするセンシング装置と、前記被測定対象物の周辺の環境をセンシングする環境センサと、前記被測定対象物に対する環境を改善する環境改善装置と、前記環境改善装置を制御する制御装置とを備える制御システムにおいて、
前記制御装置は、
前記センシング装置と前記環境センサによるセンシング結果に基づいて、前記被測定対象物に入射する光に関する指標として、前記被測定対象物に有効に活用された指標を表した実効指標を算出する算出部と、
前記実効指標に基づいて、前記環境改善装置を制御して、前記実効指標の算出に影響を与える環境を改善する制御部と
を有する
制御システム。
（１７）
被測定対象物に入射する光に関する指標であって、前記被測定対象物に有効に活用された指標を表した実効指標に基づいた、前記実効指標の算出に影響を与える環境の改善の制御を行うことで得られる情報の表示を制御する制御部を備える
制御装置。
（１８）
前記被測定対象物は、植物であり、
前記実効指標は、前記植物の伝達ETRを、前記植物に入射した光の照射量に換算することで得られ、
前記伝達ETRは、前記植物における光化学系反応の最大値である光化学系反応最大ETRと、炭素還元反応の最大値である炭素還元反応最大ETRのうち、小さい方のETRであり、
前記光化学系反応に応じた環境改善対象、及び、前記炭素還元反応に応じた環境改善対象のうち、少なくとも一方の環境改善対象による環境の改善が行われており、
前記制御部は、環境の改善前の前記実効指標の値とともに、環境の改善後の前記実効指標の値を表示させる
（１７）に記載の制御装置。
（１９）
前記制御部は、光合成速度として、前記光化学系反応が律速している場合に、環境改善対象として、前記植物に対する光を改善することで得られる、環境の改善後の前記実効指標の値を表示させる
（１８）に記載の制御装置。
（２０）
前記制御部は、光合成速度として、前記炭素還元反応が律速している場合に、環境改善対象として、前記植物の周辺の温度、湿度、及び二酸化炭素濃度、並びに前記植物に対する栄養素のうちの少なくとも１つを改善することで得られる、環境の改善後の前記実効指標の値を表示させる
（１８）又は（１９）に記載の制御装置。
（２１）
前記指標は、光合成有効光量子束密度（PPFD）であり、
前記実効指標は、前記PPFD値のうち、植物の成長に寄与したPPFD値を表した実効PPFD値である
（１８）乃至（２０）のいずれかに記載の制御装置。
（２２）
制御装置の制御方法において、
前記制御装置が、
被測定対象物に入射する光に関する指標であって、前記被測定対象物に有効に活用された指標を表した実効指標に基づいた、前記実効指標の算出に影響を与える環境の改善の制御を行うことで得られる情報の表示を制御するステップを含む
制御方法。
被測定対象物に入射する光に関する指標であって、前記被測定対象物に有効に活用された指標を表した実効指標に基づいて、前記実効指標の算出に影響を与える環境の改善に関する情報を取得する制御部を備える
制御装置。
（２）
前記被測定対象物は、植物であり、
前記実効指標は、前記植物の伝達ETR(Electron Transfer Rate)を、前記植物に入射した光の照射量に換算することで得られる
（１）に記載の制御装置。
（３）
前記伝達ETRは、前記植物における光化学系反応の最大値である光化学系反応最大ETRと、炭素還元反応の最大値である炭素還元反応最大ETRのうち、小さい方のETRである
（２）に記載の制御装置。
（４）
前記制御部は、前記光化学系反応に応じた環境改善対象、及び、前記炭素還元反応に応じた環境改善対象のうち、少なくとも一方の環境改善対象による環境の改善に関する情報を取得する
（３）に記載の制御装置。
（５）
前記制御部は、光合成速度として、前記光化学系反応が律速している場合、環境改善対象を、光であると決定し、前記環境の改善に関する情報として、前記植物に対する光の照射に関する情報を取得する
（４）に記載の制御装置。
（６）
前記制御部は、前記炭素還元反応最大ETRと前記光化学系反応最大ETRとの差に応じた値を、最大補光量として、前記植物に対する光の照射に関する情報を取得する
（５）に記載の制御装置。
（７）
前記制御部は、光合成速度として、前記炭素還元反応が律速している場合、環境改善対象を、前記植物の周辺の温度、湿度、及び二酸化炭素濃度、並びに前記植物に対する栄養素のうちの少なくとも１つであると決定し、その環境の改善に関する情報を取得する
（４）乃至（６）のいずれかに記載の制御装置。
（８）
前記制御部は、前記環境の改善に関する情報に基づいて、前記被測定対象物に対する環境を改善する環境改善装置を制御して、前記実効指標の算出に影響を与える環境を改善する
（１）乃至（７）のいずれかに記載の制御装置。
（９）
前記制御部は、前記環境の改善に関する情報の表示を制御する
（１）乃至（８）のいずれかに記載の制御装置。
（１０）
前記制御部は、リアルタイムで取得される前記実効指標に基づいて、前記環境の改善に関する情報を取得する
（１）乃至（９）のいずれかに記載の制御装置。
（１１）
前記制御部は、あらかじめ用意された予測情報から予測された前記実効指標に基づいて、前記環境の改善に関する情報を取得する
（１）乃至（９）のいずれかに記載の制御装置。
（１２）
前記制御部は、予測された前記実効指標に応じた環境の改善の準備が終了した後に、前記環境の改善に関する情報に基づいて、前記環境の改善を制御する
（１１）に記載の制御装置。
（１３）
前記植物に入射する光に関する指標は、イメージセンサによるセンシングで得られる前記植物に対する測定値から得られる
（２）乃至（７）のいずれかに記載の制御装置。
（１４）
前記指標は、光合成有効光量子束密度（PPFD：Photosynthetic Photon Flux Density）であり、
前記実効指標は、前記PPFD値のうち、植物の成長に寄与したPPFD値を表した実効PPFD値である
（２）乃至（７）又は（１３）に記載の制御装置。
（１５）
制御装置の制御方法において、
前記制御装置が、
被測定対象物に入射する光に関する指標であって、前記被測定対象物に有効に活用された指標を表した実効指標に基づいて、前記実効指標の算出に影響を与える環境の改善に関する情報を取得するステップを含む
制御方法。
（１６）
被測定対象物をセンシングするセンシング装置と、前記被測定対象物の周辺の環境をセンシングする環境センサと、前記被測定対象物に対する環境を改善する環境改善装置と、前記環境改善装置を制御する制御装置とを備える制御システムにおいて、
前記制御装置は、
前記センシング装置と前記環境センサによるセンシング結果に基づいて、前記被測定対象物に入射する光に関する指標として、前記被測定対象物に有効に活用された指標を表した実効指標を算出する算出部と、
前記実効指標に基づいて、前記環境改善装置を制御して、前記実効指標の算出に影響を与える環境を改善する制御部と
を有する
制御システム。
（１７）
被測定対象物に入射する光に関する指標であって、前記被測定対象物に有効に活用された指標を表した実効指標に基づいた、前記実効指標の算出に影響を与える環境の改善の制御を行うことで得られる情報の表示を制御する制御部を備える
制御装置。
（１８）
前記被測定対象物は、植物であり、
前記実効指標は、前記植物の伝達ETRを、前記植物に入射した光の照射量に換算することで得られ、
前記伝達ETRは、前記植物における光化学系反応の最大値である光化学系反応最大ETRと、炭素還元反応の最大値である炭素還元反応最大ETRのうち、小さい方のETRであり、
前記光化学系反応に応じた環境改善対象、及び、前記炭素還元反応に応じた環境改善対象のうち、少なくとも一方の環境改善対象による環境の改善が行われており、
前記制御部は、環境の改善前の前記実効指標の値とともに、環境の改善後の前記実効指標の値を表示させる
（１７）に記載の制御装置。
（１９）
前記制御部は、光合成速度として、前記光化学系反応が律速している場合に、環境改善対象として、前記植物に対する光を改善することで得られる、環境の改善後の前記実効指標の値を表示させる
（１８）に記載の制御装置。
（２０）
前記制御部は、光合成速度として、前記炭素還元反応が律速している場合に、環境改善対象として、前記植物の周辺の温度、湿度、及び二酸化炭素濃度、並びに前記植物に対する栄養素のうちの少なくとも１つを改善することで得られる、環境の改善後の前記実効指標の値を表示させる
（１８）又は（１９）に記載の制御装置。
（２１）
前記指標は、光合成有効光量子束密度（PPFD）であり、
前記実効指標は、前記PPFD値のうち、植物の成長に寄与したPPFD値を表した実効PPFD値である
（１８）乃至（２０）のいずれかに記載の制御装置。
（２２）
制御装置の制御方法において、
前記制御装置が、
被測定対象物に入射する光に関する指標であって、前記被測定対象物に有効に活用された指標を表した実効指標に基づいた、前記実効指標の算出に影響を与える環境の改善の制御を行うことで得られる情報の表示を制御するステップを含む
制御方法。
１０，１１ 実効指標演算システム， ２０ 基準反射板， ３０，３１，３２ 環境制御システム， １０１，１０１－１，１０１－２ センシング装置， １０２ 環境センサ， １０３ 実効指標演算装置， １０５ クライアント装置， １０８ ネットワーク， １０９ サーバ， １１０ ストレージ， １２１ 測定部， １２２ 処理部， １４１，１４１－１，１４１－２ レンズ， １４２，１４２－１，１４２－２ 露光部， １４３ フィルタ， １４３－１ RGBフィルタ， １４３－２ IRフィルタ， １４４，１４４－１，１４４－２ センサ， １４５，１４５－１，１４５－２ 信号処理部， １４６ I/F部， １６１ I/F部， １６２ 処理部， １６３ 記憶部， １６４ 表示部， １７１ 算出部， １７２ 制御部， ２２１－１ B/R値算出部， ２２１－２ B/G値算出部， ２２１－３ G/R値算出部， ２２２－１ W1決定部， ２２２－２ W2決定部， ２２２－３ W3決定部， ２２３－１ 乗算器， ２２３－２ 乗算器， ２２３－３ 乗算器， ３０１ 環境制御装置， ３０３ 照明装置， ３０４ 温度制御装置， ３０５ 湿度制御装置， ３０６ CO2濃度制御装置， ３１１ 情報サイトサーバ， ３１２ データベース， ３２１ I/F部， ３２２ 処理部， ３２３ 記憶部， ３２４ 表示部， ３３１ 算出部， ３３２ 制御部， ３４１ 実効PPFD値算出部， ３４２ 環境改善量算出部， ３４３ 予測実効PPFD値算出部， ３５１ 環境改善制御部， ３５２ 表示制御部， ３６１ I/F部， ３６２ 制御部， ３６３ 照明部， ３７１，３７１－１乃至３７１－Ｎ LED， １０００ コンピュータ， １００１ CPU
Claims (21)
- 被測定対象物としての植物に入射する光に関する指標であって、前記植物に有効に活用された指標を表した実効指標に基づいて、前記実効指標の算出に影響を与える環境の改善に関する情報を取得する制御部を備え、
前記実効指標は、前記植物の伝達ETR(Electron Transfer Rate)を、前記植物に入射した光の照射量に換算することで得られる
制御装置。 - 前記伝達ETRは、前記植物における光化学系反応の最大値である光化学系反応最大ETRと、炭素還元反応の最大値である炭素還元反応最大ETRのうち、小さい方のETRである
請求項１に記載の制御装置。 - 前記制御部は、前記光化学系反応に応じた環境改善対象、及び、前記炭素還元反応に応じた環境改善対象のうち、少なくとも一方の環境改善対象による環境の改善に関する情報を取得する
請求項２に記載の制御装置。 - 前記制御部は、光合成速度として、前記光化学系反応が律速している場合、環境改善対象を、光であると決定し、前記環境の改善に関する情報として、前記植物に対する光の照射に関する情報を取得する
請求項３に記載の制御装置。 - 前記制御部は、前記炭素還元反応最大ETRと前記光化学系反応最大ETRとの差に応じた値を、最大補光量として、前記植物に対する光の照射に関する情報を取得する
請求項４に記載の制御装置。 - 前記制御部は、光合成速度として、前記炭素還元反応が律速している場合、環境改善対象を、前記植物の周辺の温度、湿度、及び二酸化炭素濃度、並びに前記植物に対する栄養素のうちの少なくとも１つであると決定し、その環境の改善に関する情報を取得する
請求項３乃至５のいずれかに記載の制御装置。 - 前記制御部は、前記環境の改善に関する情報に基づいて、前記植物に対する環境を改善する環境改善装置を制御して、前記実効指標の算出に影響を与える環境を改善する
請求項１乃至６のいずれかに記載の制御装置。 - 前記制御部は、前記環境の改善に関する情報の表示を制御する
請求項１乃至７のいずれかに記載の制御装置。 - 前記制御部は、リアルタイムで取得される前記実効指標に基づいて、前記環境の改善に関する情報を取得する
請求項１乃至８のいずれかに記載の制御装置。 - 前記制御部は、あらかじめ用意された予測情報から予測された前記実効指標に基づいて、前記環境の改善に関する情報を取得する
請求項１乃至８のいずれかに記載の制御装置。 - 前記制御部は、予測された前記実効指標に応じた環境の改善の準備が終了した後に、前記環境の改善に関する情報に基づいて、前記環境の改善を制御する
請求項１０に記載の制御装置。 - 前記植物に入射する光に関する指標は、イメージセンサによるセンシングで得られる前記植物に対する測定値から得られる
請求項１乃至６のいずれかに記載の制御装置。 - 前記指標は、光合成有効光量子束密度（PPFD：Photosynthetic Photon Flux Density）であり、
前記実効指標は、前記PPFD値のうち、植物の成長に寄与したPPFD値を表した実効PPFD値である
請求項１乃至６、１２のいずれかに記載の制御装置。 - 制御装置の制御方法において、
前記制御装置が、
被測定対象物としての植物に入射する光に関する指標であって、前記植物に有効に活用された指標を表した実効指標に基づいて、前記実効指標の算出に影響を与える環境の改善に関する情報を取得するステップを含み、
前記実効指標は、前記植物の伝達ETRを、前記植物に入射した光の照射量に換算することで得られる
制御方法。 - 被測定対象物としての植物をセンシングするセンシング装置と、前記植物の周辺の環境をセンシングする環境センサと、前記植物に対する環境を改善する環境改善装置と、前記環境改善装置を制御する制御装置とを備える制御システムにおいて、
前記制御装置は、
前記センシング装置と前記環境センサによるセンシング結果に基づいて、前記植物に入射する光に関する指標として、前記植物に有効に活用された指標を表した実効指標を算出する算出部と、
前記実効指標に基づいて、前記環境改善装置を制御して、前記実効指標の算出に影響を与える環境を改善する制御部と
を有し、
前記実効指標は、前記植物の伝達ETRを、前記植物に入射した光の照射量に換算することで得られる
制御システム。 - 被測定対象物としての植物に入射する光に関する指標であって、前記植物に有効に活用された指標を表した実効指標に基づいた、前記実効指標の算出に影響を与える環境の改善の制御を行うことで得られる情報の表示を制御する制御部を備え、
前記実効指標は、前記植物の伝達ETRを、前記植物に入射した光の照射量に換算することで得られる
制御装置。 - 前記伝達ETRは、前記植物における光化学系反応の最大値である光化学系反応最大ETRと、炭素還元反応の最大値である炭素還元反応最大ETRのうち、小さい方のETRであり、
前記光化学系反応に応じた環境改善対象、及び、前記炭素還元反応に応じた環境改善対象のうち、少なくとも一方の環境改善対象による環境の改善が行われており、
前記制御部は、環境の改善前の前記実効指標の値とともに、環境の改善後の前記実効指標の値を表示させる
請求項１６に記載の制御装置。 - 前記制御部は、光合成速度として、前記光化学系反応が律速している場合に、環境改善対象として、前記植物に対する光を改善することで得られる、環境の改善後の前記実効指標の値を表示させる
請求項１７に記載の制御装置。 - 前記制御部は、光合成速度として、前記炭素還元反応が律速している場合に、環境改善対象として、前記植物の周辺の温度、湿度、及び二酸化炭素濃度、並びに前記植物に対する栄養素のうちの少なくとも１つを改善することで得られる、環境の改善後の前記実効指標の値を表示させる
請求項１７又は１８に記載の制御装置。 - 前記指標は、光合成有効光量子束密度（PPFD）であり、
前記実効指標は、前記PPFD値のうち、植物の成長に寄与したPPFD値を表した実効PPFD値である
請求項１７乃至１９のいずれかに記載の制御装置。 - 制御装置の制御方法において、
前記制御装置が、
被測定対象物としての植物に入射する光に関する指標であって、前記植物に有効に活用された指標を表した実効指標に基づいた、前記実効指標の算出に影響を与える環境の改善の制御を行うことで得られる情報の表示を制御するステップを含み、
前記実効指標は、前記植物の伝達ETRを、前記植物に入射した光の照射量に換算することで得られる
制御方法。
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