JP7172605B2 - 情報生成方法、情報生成装置、プログラム - Google Patents

Description

本技術は植生の特定の環境ストレスに関する情報を生成する情報生成方法、情報生成装置、及びこれらを実現するためのプログラムに関する。

植物の光合成活動及びそれに伴う植物体の成長は、日照や温度、飽差、ＣＯ₂濃度、土壌水分、土壌中の肥料成分といった環境の状態に影響を受けると共に、同じ環境の状態においても植物の種類や環境への順化状態によって異なる挙動を示す。
従って植物の良好な育成のためには、環境の状態を把握することや、植物の種類や育成ステージごとに時間的変化を伴う植物の内部状態をモニタし、その状態に応じて育成環境を制御することが重要である。

下記の特許文献１には、水ストレスの分光計測手法として、分光計測と水ポテンシャルの物理的測定から相関を導き出すことで水ストレスの計測を行うことが開示されている。
特許文献２には、水ストレスの測定方法として赤から近赤外域の分光反射率の変化点の移動を用いることが開示されている。
特許文献３には、基準地区と近傍の圃場を重なるようにリモートセンシングにより撮像し、基準地区の撮像情報と作物情報（携帯型測定器を用いた現地調査による）により、近傍の圃場の作物情報を補正することが開示されている。

特許第５１８６６３５号公報 特許第４５２４４７３号公報 特許第５１６２８９０号公報

ところで、一般的に植物の内部状態を迅速かつ正確にモニタすることは極めて難しい。例えば日照は十分でも温度が低すぎて光合成が十分行えない状態にあることは、過去の経験から判断するか、或はその状態が一定のまま日数が経過し成長が十分でなかった結果が観測できない限り判別が難しい。
そして特に環境条件が一定ではなく、複数の環境ストレスが生ずる野外環境等においては、植物の育成に影響を与えている環境条件の特定や定量化、もしくは状態に応じた対処を行う事が困難である。
例えば上記各特許文献に記載の技術を用いる場合も、複数のストレスが同時に起こり得る場合に、特定の環境ストレスを弁別して観測することが難しい。

また、干ばつによる水不足を発端にする灌漑水量の削減や、環境汚染を発端にする肥料の削減が望まれている。
例えば土壌水分センサで土壌水分量を計測できれば灌漑水量を適切に設定できるものの、広大な圃場では高コストとなり実現できていない。
カメラによる撮像で植物の分光計測は安価に可能であるが、植物の環境ストレス反応という形で間接的に計測するため、圃場で複数の環境ストレスが同時に起こっている場合にその原因（例えば水不足）の弁別ができない。例えば灌漑水量を削減した場合に、水不足が生育に悪影響を与えているのか、他の環境ストレスが原因なのかがわからず、このため灌漑水量の適切な削減量の判断が困難になる。

そこで本技術は、複数の環境ストレスが同時に起こりえる環境でも、特定の環境ストレスを比較的容易に把握できるようにすることを目的とする。

本技術に係る情報生成方法は植生の環境ストレスに関する情報を生成する方法である。そして植生の撮像信号を用いて植生情報を求める植生情報取得手順と、前記植生情報と特定の環境ストレスに関する基準植生情報との差分情報を得る差分取得手順とを行う。
植生の環境ストレスは複数あるが、ある特定の環境ストレスに関する情報を算出する。例えば温度状況や乾燥状況などのストレスがほぼ同じ状態において、特定の環境ストレス（例えば水ストレス）の情報を算出する。このために特定の環境ストレスが無い状態における基準植生情報と、特定の環境ストレスがありうる状態の植生情報の差分を求め、これを特定の環境ストレスに関する情報とする。

上記した情報生成方法においては、前記植生情報取得手順では、前記特定の環境ストレスがない状態とされたリファレンス区域の撮像信号から前記リファレンス区域の植生情報を求めるとともに、前記特定の環境ストレスがありうる状態とされた被計測区域の撮像信号から前記被計測区域の植生情報を求め、前記基準植生情報取得手順では、前記リファレンス区域の植生情報を用いて前記基準植生情報を算出し、前記差分取得手順では、前記被計測区域の植生情報と前記基準植生情報の差分演算を行うことが考えられる。
例えば圃場の一部をリファレンス区域とする。そのリファレンス区域は例えば水ストレスが無い状態とする。圃場の他の部分を被計測区域とし、灌漑条件が異なる状態とする。そしてそれらの撮像信号に基づいて特定の環境ストレスに関する情報を算出する。

上記した情報生成方法においては、前記リファレンス区域は、前記被計測区域とは離間した場所に設けられていることが考えられる。
例えば圃場をリファレンス区域と被計測区域に分ける。

上記した情報生成方法においては、前記リファレンス区域は、前記被計測区域毎に、前記被計測区域と隣接して設けられていることが考えられる。
即ち被計測区域内の一部に特定の環境ストレス状態が無い区域を用意し、これをリファレンス区域とする。

上記した情報生成方法においては、前記基準植生情報取得手順では、前記被計測区域についての植生情報との差分演算を行う前記基準植生情報を、当該植生情報を求めた撮像信号と同時刻帯と判定される前記リファレンス区域の撮像信号から求めた植生情報を用いて算出することが考えられる。
撮像装置の数、種類、性能などの機材的事情や、農場の広さなどの事情により、被計測区域とリファレンス区域について、同時刻帯に撮像することができる場合もあれば、同時刻帯には撮像できない場合もある。時刻帯が異なると、日照条件や気温など環境条件が変化することで、算出したい特定の環境ストレス以外の条件が変化してしまう。そこで、撮像信号に付加されている撮像日時情報を用いて基準植生情報を算出するための植生情報を選択するようにする。

上記した情報生成方法においては、前記植生情報取得手順では、被計測区域を前記特定の環境ストレスがない状態としたときに撮像した第１の撮像信号から植生情報を求めるとともに、前記被計測区域を前記特定の環境ストレスがありうる状態としたときに撮像した第２の撮像信号から植生情報を求め、前記基準植生情報取得手順では、前記第１の撮像信号から求めた植生情報を用いて前記基準植生情報を算出し、前記差分取得手順では、前記第２の撮像信号から求めた植生情報と前記基準植生情報の差分演算を行うことが考えられる。
例えば被計測区域としての圃場について特定の環境ストレス状態を可変制御できるようにしておく。そして特定の環境ストレスをかけていないときの第１の撮像信号に基づいて基準植生情報を生成する。この基準植生情報と、特定の環境ストレスをかけたときの第２の撮像信号から求めた植生情報との間で差分演算を行う。

上記した情報生成方法においては、前記撮像信号は、撮像画像であることが考えられる。
また上記した情報生成方法においては、前記差分取得手順では、前記差分情報としての画像情報を生成することが考えられる。
例えば前記特定の環境ストレスがありうる状態の植生の撮像画像から得られた植生情報と基準植生情報との差分を表す画像情報を生成する。

上記した情報生成方法においては、前記基準植生情報取得手順では、前記基準植生情報の算出において、前記特定の環境ストレスがない状態の植生情報の平均値算出を行うことが考えられる。
特定の環境ストレスが無い状態における撮像画像から求められる植生情報についてある程度のばらつきはある。そこで、その植生情報の代表値となる基準植生情報を、平均値演算で得られた値を用いて求める。

上記した情報生成方法においては、前記特定の環境ストレスは、水ストレス、低温ストレス、高温ストレス、乾燥ストレス、二酸化炭素不足ストレス、窒素ストレスのうちのいずれかであることが考えられる。
また上記した情報生成方法においては、前記植生情報は、ＰＲＩ、クロロフィル蛍光の大きさ、クロロフィル蛍光インデックス、又はステート遷移反射率のいずれかであることが考えられる。

本技術に係る情報生成装置は、植生の撮像信号を用いて植生情報を求める植生情報取得部と、前記植生情報と特定の環境ストレスに関する基準植生情報との差分情報を得る差分取得部と、を備える。
また前記特定の環境ストレスがない状態の植生の撮像信号から得た植生情報を用いて前記基準植生情報を求める基準植生情報取得部を更に備える。
この情報生成装置により、例えば水ストレスなどの特定の環境ストレスが無い状態を基準として基準植生情報を求め、例えば特定の環境ストレスがありうる区域の撮像信号から得られた植生情報についての基準植生情報との差分を求めることができる。

上記した情報生成装置においては、外部の撮像装置による撮像信号として撮像画像データを取得する画像取得部を更に備えることが考えられる。
即ち外部の撮像装置で撮像された植生の撮像画像をストレス測定処理に用いるデータとして取得する。

上記した情報生成装置においては、前記画像取得部で取得した撮像画像データについて、前記特定の環境ストレスがない状態の植生情報の撮像画像と、前記特定の環境ストレスがありうる状態の植生情報の撮像画像とを区分するための区分情報を取得する区分取得部を備えることが考えられる。
撮像画像が例えばリファレンス区域の画像であるか、被計測区域の画像であるかを区別するための情報を取得する。

上記した情報生成装置においては、前記基準植生情報取得部は、前記区分情報に基づいて、前記特定の環境ストレスがない状態の植生情報の撮像画像から求められた植生情報を判定し、該判定した植生情報を用いて前記基準植生情報を求めることが考えられる。
これにより特定の環境ストレスがない状態の植生情報を適切に選択して基準植生情報を求めることができる。

上記した情報生成装置においては、前記画像取得部で取得した撮像画像データについて、前記特定の環境ストレスがない状態の植生情報の撮像画像と、前記特定の環境ストレスがありうる状態の植生情報の撮像画像とに分割する画像分割部を備えることが考えられる。
１つの撮像画像内に例えばリファレンス区域の画像と被計測区域の画像が混在する場合に、それらの区域の画像を分割抽出する。

上記した情報生成装置においては、前記基準植生情報取得部は、前記特定の環境ストレスがありうる状態の植生情報に対する前記基準植生情報を、当該植生情報を求めた撮像信号と同時刻帯と判定される、前記特定の環境ストレスがない状態の撮像信号から求めた植生情報を用いて算出することが考えられる。
例えば被計測区域の撮像信号から求めた植生情報に対する基準植生情報を、同じ時刻帯に撮像したリファレンス区域の撮像信号から求めた植生情報を用いて算出する。

上記した情報生成装置においては、圃場を、前記特定の環境ストレスがない状態と、前記特定の環境ストレスがありうる状態に変更する指示を行う指示部を備えることが考えられる。
例えば灌漑設備を制御して、或る圃場を水ストレスがありうる状態とない状態に変更できるようにする。
上記した情報生成装置においては、前記差分取得部により得られた差分情報に基づいて、環境ストレス可変設備を制御する指示部を備えることが考えられる。
例えば基準植生情報との差分情報に基づいて灌漑量を調整するバルブ等を自動制御することなどができるようにする。
上記した情報生成装置においては、前記差分取得部では、前記差分情報としての画像情報を生成するとともに、前記画像情報を出力する画像出力部を備えることが考えられる。
例えば圃場（被計測区域）に対応するように差分情報を示した画像を出力する。

上記した情報生成装置においては、前記基準植生情報取得部は、前記植生情報取得部が前記特定の環境ストレスがない状態の植生の撮像信号から得た植生情報を用いて前記基準植生情報を求めることが考えられる。即ち環境ストレスがない状態の植生を基準として差分情報が得られるようにする。

本技術によれば、野外の圃場のような複数の環境ストレスが同時に起こりうる環境で、特定の環境ストレスを把握することが可能になり、環境ストレス原因の弁別とその結果を用いた作物管理の最適化が可能になる。
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。

本技術の第１の実施の形態のシステム構成の説明図である。 実施の形態で設定する圃場の区域の説明図である。 実施の形態の環境ストレス情報の算出の流れの説明図である。 実施の形態の情報生成装置を実現するコンピュータ装置のブロック図である。 実施の形態の環境ストレス情報生成処理のフローチャートである。 第１の実施の形態の植生指数の演算処理のフローチャートである。 実施の形態で灌漑制御単位でリファレンス区域を設ける場合の説明図である。 第２の実施の形態のシステム構成の説明図である。 第２の実施の形態の植生指数の演算処理のフローチャートである。 実施の形態の灌漑制御単位としての被計測区域内にリファレンス区域を設ける場合の説明図である。 第３の実施の形態のシステム構成の説明図である。 第３の実施の形態の植生指数の演算処理のフローチャートである。 第４の実施の形態のシステム構成の説明図である。 第４の実施の形態のストレス反応観測の説明図である。 実施の形態において灌漑チューブにより灌漑量を段階的に変える場合の説明図である。 実施の形態において灌漑チューブにより各被計測区域で灌漑量を段階的に変える場合の説明図である。 実施の形態において灌水路の破損検出を行う場合の説明図である。 実施の形態の窒素ストレスの測定のための施肥の説明図である。

以下、実施の形態を次の順序で説明する。
＜１．第１の実施の形態＞
＜２．第２の実施の形態＞
＜３．第３の実施の形態＞
＜４．第４の実施の形態＞
＜５．灌漑量の設定＞
＜６．灌水路の破損検出＞
＜７．他の環境ストレスの測定＞
＜８．まとめ及び変形例＞

＜１．第１の実施の形態＞
図１は第１の実施の形態として、植生に対する特定の環境ストレスを算出する情報生成装置１を含むシステム構成を示している。
情報生成装置１は、算出対象となる圃場についての撮像信号である撮像画像を用いて特定の環境ストレス算出を行う。
なお各実施の形態では、特定の環境ストレスとして水ストレスを計測するケースを例に挙げて説明する。

図１には圃場の例としてリファレンス区域Ａｒｅｆ、被計測区域Ａ１，Ａ２・・・を示している。リファレンス区域Ａｒｅｆ、被計測区域Ａ１，Ａ２・・・はいずれも植物・農作物を栽培している圃場である。ここでは環境ストレス算出のために区域が分けられている。例えば灌漑設備単位で区域がわけられる。

図２に圃場の様子を示している。圃場には灌水路１２によって供給される水が各区域の灌漑設定バルブ１１（１１－Ｒ，１１－１，１１－２・・・）に導かれている。
リファレンス区域Ａｒｅｆには例えば灌水チューブによる灌水路１２－Ｒがひかれており、その灌水量は灌漑設定バルブ１１－Ｒによってコントロールされる。
また被計測区域Ａ１，Ａ２・・・には、それぞれ同様に例えば灌水チューブによる灌水路１２－１，１２－２・・・がひかれている。灌水路１２－１，１２－２・・・による灌水量は、それぞれ灌漑設定バルブ１１－１，１１－２・・・によってコントロールされる。

このようにリファレンス区域Ａｒｅｆ、被計測区域Ａ１，Ａ２・・・は、それぞれ個別に灌漑水量を設定できる。換言すれば、それぞれ水ストレスの状態を設定できる区域とされている。

図２において小型の飛行体２００を示している。飛行体２００は例えば操作者の無線操縦、或いは無線自動操縦等により、圃場の上空を移動することができる。そして飛行体２００は撮像装置２５０を搭載し、圃場の上空を移動しながらリファレンス区域Ａｒｅｆや被計測区域Ａ１，Ａ２の植生を撮像していくことができる。

図１には、図２に示したようなリファレンス区域Ａｒｅｆや被計測区域Ａ１，Ａ２を模式的に示している。なお、リファレンス区域Ａｒｅｆや被計測区域Ａ１，Ａ２の面積、配置等は一例である。特に各区域の分け方や面積比などが制限されるものではない。

灌漑制御装置１０は、各灌漑設定バルブ１１（１１－Ｒ，１１－１，１１－２・・・）の開放水量等を制御する装置としている。
この例では灌漑制御装置１０は、オペレータの指示等に応じて各灌漑量設定バルブ１１を制御するとともに、各灌漑量設定バルブ１１の開放水量の情報を区分情報ＰＩとして情報生成装置１に供給できるものとしている。

ここで、リファレンス区域Ａｒｅｆとは、気象等の他の環境条件によらず、水不足にならないように十分な灌水量を設定した区域である。即ち水ストレスが無い状態とした区域である。
従って図示するリファレンス区域Ａｒｅｆは、灌漑制御装置１０によって十分灌漑されるように灌漑設定バルブ１１が制御されている区域となる。このリファレンス区域Ａｒｅｆは固定的な場所として設定されてもよいが、あくまでも環境ストレス算出を行う際に水ストレスが無い状態にコントロールされた区域であればよく、リファレンス区域Ａｒｅｆは変更されてもかまわない。
一方、被計測区域Ａ１，Ａ２・・・は、場所毎、気象毎、育成ステージ毎に、灌漑量をなるべく最低限にする区域としている。従って、被計測区域Ａ１，Ａ２・・・は、灌漑制御装置１０によってある程度灌水量が制限されるように灌漑設定バルブ１１が制御されている区域となる。
このことから、灌漑制御装置１０が区分情報ＰＩとして、各区域の灌水量の情報（灌漑設定バルブ１１の制御情報）を情報生成装置１に供給すると、情報生成装置１は、どの区域（どの灌漑設定バルブ１１の区域）がリファレンス区域Ａｒｅｆでどの区域が被計測区域Ａ１，Ａ２であるかが判別できることになる。

なお各灌漑量設定バルブ１１は、手動で開放水量を調整する構造のものであってもよい。その場合、灌漑制御装置１０は設けられなくてもよい。またその場合、区分情報ＰＩは各区域の灌漑水量を設定したスタッフが情報生成装置１に対して手動入力することが考えられる。

情報生成装置１は、画像取得部２１、植生指数演算部２２、植生指数バッファ２３、区分取得部２４、リファレンス値算出部２５、差分演算部２６、出力バッファ２７、画像出力部２８、出力データ生成部２９を有する。
なお、これらの各部は、それぞれハードウエアにより構成されてもよいが、後述するコンピュータ装置においてソフトウエア（環境ストレス情報生成プログラム）によって実現される機能とされてもよい。以下では、これら各部がソフトウエアによる機能ブロックとして実現される例で説明する。

画像取得部２１は、例えば上述の飛行体２００に搭載された撮像装置２５０等によって撮像された画像データを環境ストレス算出に用いる画像として取得する。
そして画像取得部２１は、少なくともリファレンス区域Ａｒｅｆの植生を撮像した画像データとしての画像ファイルＲｅｆと、被計測区域Ａ１，Ａ２・・・の植生を撮像した画像データとしての画像ファイルＭ１，Ｍ２・・・を取得する。
なお、取得する画像ファイル（Ｒｅｆ，Ｍ１，Ｍ２・・・）は、撮像装置２５０や中継装置から有線伝送又は無線伝送として送信され情報生成装置１で受信した画像データファイルであったり、撮像装置２５０側や他の記録装置によって記録媒体に記録され、情報生成装置１が記録媒体を再生することで取得する画像データファイルである。
また画像取得部２１による撮像された画像ファイル（Ｒｅｆ，Ｍ１，Ｍ２・・・）の取得は、リアルタイム（撮像時）でも良いし、後の時点でもよい。少なくとも環境ストレス情報生成の時点で、リファレンス区域Ａｒｅｆや被計測区域Ａ１，Ａ２・・・の画像が取得されれば良い。
さらに撮像画像を得るための撮像装置として飛行体２００に搭載された撮像装置２５０を例に挙げているが、画像取得部２１は、圃場に設置された定点カメラによる撮像画像や、人が所持する撮像装置を用いて撮像した画像を取得するものとしてもよい。

また本実施の形態では、画像取得部２１が取得する画像ファイル（Ｒｅｆ，Ｍ１，Ｍ２・・・）は分光計測画像を含むものであるとする。即ち上記の撮像装置２５０はマルチスペクトラムカメラとされ、任意の２以上の波長の測定画像を含む。
図３に画像ファイルＲｅｆ、画像ファイルＭ１に含まれるデータの一例を示している。これらの画像ファイルには、「λ１」「λ２」「λ３」「λ４」として示す複数の波長の画像が含まれている。ここでは４つ示しているが、少なくとも２つの波長の画像を有するものとする。
また画像ファイルには、タグ情報ＴＧが付加されている。タグ情報ＴＧには撮像日時情報や、ＧＰＳ（Global Positioning System）データとしての位置情報（緯度／経度情報）、撮像装置情報（カメラの個体識別情報や機種情報等）、各画像データの情報（画サイズ、波長、撮像パラメータ等の情報）などが含まれている。

図１の情報生成装置１における植生指数演算部２２は、画像取得部２１が取得した画像を用いて植生の情報となる植生指数を求める処理を行う。
環境ストレスの測定に用いる指数として植生指数演算部２２が演算する指数は、
・ＰＲＩ（photochemical reflectance index）
・クロロフィル蛍光の大きさ
・クロロフィル蛍光インデックス
・ステート遷移反射率
等がある。
クロロフィル蛍光の大きさは、太陽光によって励起されるクロロフィル蛍光の大きさ（solar-induced chlorophyll fluorescence（ＳＩＦ））でもよいし、太陽光ではなくレーザーやＬＥＤを用いてクロロフィル蛍光を励起させてもよい。
クロロフィル蛍光インデックスは、クロロフィル蛍光をいくつかの波長に分けて測定し、例えば６８５ｎｍ、７３５ｎｍの２波長の比で表すものである。
本実施の形態ではＰＲＩを求める例を挙げて説明する。

ＰＲＩは、キサントフィルサイクルの脱エポキシ化に伴い変化する分光反射率をインデックス化したものである。キサントフィルサイクルは、強光や水ストレスに伴う気孔閉塞といった、光合成しきれない過剰な光エネルギーを熱として放出する機構である。
ここではＰＲＩは、
ＰＲＩ＝（Ｒ５７０－Ｒ５３１）／（Ｒ５７０＋Ｒ５３１）
として算出されるものとする。なお、「Ｒ５７０」は波長５７０ｎｍの反射光強度、「Ｒ５３１」は波長５３１ｎｍの反射光強度である。

従って植生指数演算部２２は、画像ファイルＲｅｆ、Ｍ１，Ｍ２・・・における波長５７０ｎｍの画像と、波長５３１ｎｍの画像を用いて、ＰＲＩの値による植生指数画像ファイルＲｅｆ＿Ｐ、Ｍ１＿Ｐ、Ｍ２＿Ｐ・・・を生成する。
図３には画像ファイルＲｅｆから植生指数画像ファイルＲｅｆ＿Ｐを生成し、画像ファイルＭ１から植生指数画像ファイルＭ１＿Ｐを生成することを示している。
即ちこれらの植生指数画像ファイルは、「λ１」画像（例えば波長５７０ｎｍの画像）、「λ２」画像（例えば波長５３１ｎｍの画像）を用いて求める。これら各画像を構成するピクセル毎の値（反射光強度に応じた輝度値）について、上記のＰＲＩの演算を行い、植生指数画像としての各ピクセル毎のＰＲＩ値を求める。そのピクセル毎のＰＲＩ値の画像データを含むファイルが、植生指数画像ファイルとなる。
なお、上記定義のＰＲＩ値の場合では、ストレスが増加するとＰＲＩ値も増加するものとなる。

植生指数演算部２２が求めたこれらの植生指数画像ファイルは、植生指数バッファ２３に一時的に記憶される。

なお、別の指数としてのクロロフィル蛍光に関して補足しておく。
クロロフィル蛍光を用いてストレス検出を行うこともできる。クロロフィル蛍光は植物の光合成に伴い植物から発せられる蛍光で、光により電子が励起した反応中心から一定時間内にエネルギーが抜き取られないと、高等植物では６８０ｎｍ～７７０ｎｍ前後の波長の蛍光としてエネルギーが放出される現象である。
放出されるエネルギーは入力光のエネルギーに対し０．５％～３％で、植物の光合成の状態に応じて変動し、強光や、水ストレスに伴う気孔閉塞といった光合成しきれない過剰な光エネルギーが多い場合に大きくなる。
ＰＲＩやクロロフィル蛍光はいずれも、ストレスに対し数分内に変化がみられる反応である。
また、正規化植生指数（ＮＤＶＩ：Normalized Difference Vegetation Index）などを用い、瞬時のストレスを見分けられなくとも、恒常的なストレスが結果として成長差として現れることを利用してもよい。
植生指数演算部２２は、これらＰＲＩ以外の値による植生指標画像ファイルを、取得した画像ファイルＲｅｆ，Ｍ１，Ｍ２・・・を用いて求めるようにしてもよい。

情報生成装置１における区分取得部２４は、上述のように区分情報ＰＩを取得する。この区分情報ＰＩは、植生指数バッファ２３に記憶された植生指数画像ファイルを区別するための情報となる。
少なくとも区分情報ＰＩは、どのファイルが、リファレンス区域Ａｒｅｆに対応する植生指数画像ファイルＲｅｆ＿Ｐであり、どのファイルが被計測区域Ａ１，Ａ２・・・に対応する植生指数画像ファイルＭ１＿Ｐ、Ｍ２＿Ｐ・・・であるかを区別する情報である。
上述のように区分情報ＰＩは、灌漑制御装置１０から供給される場合がある。また画像取得部２１が取得した画像ファイル（Ｒｅｆ，Ｍ１，Ｍ２・・・）におけるタグ情報ＴＧが区分情報ＰＩとして用いられる場合もある。さらに図１には示していないが、スタッフによる入力情報が区分情報ＰＩとされる場合もある。
区分取得部２４は、区分情報ＰＩ、もしくは区分情報ＰＩに基づいて生成したファイル指定のための情報をリファレンス値算出部２５に供給する。

リファレンス値算出部２５は、環境ストレス情報を得るために用いる基準植生情報（リファレンス値Ｖｒｅｆ）を算出する。
リファレンス値Ｖｒｅｆは植生指数画像ファイルＲｅｆ＿Ｐを用いて算出する。このためリファレンス値Ｖｒｅｆは、区分取得部２４からの情報に基づいて、植生指数バッファ２３に記憶されている植生指数画像ファイルのうちで、リファレンス区域Ａｒｅｆに対応する植生指数画像ファイルＲｅｆ＿Ｐを選択して読み出す。
そして植生指数画像ファイルＲｅｆ＿Ｐにおける画像データの各ピクセルの値、即ちリファレンス区域Ａｒｅｆにおける各部のＰＲＩ値を用いてリファレンス値Ｖｒｅｆを算出する。

リファレンス値Ｖｒｅｆは、例えば植生指数画像ファイルＲｅｆ＿Ｐの画像の各画素（ピクセル）値の平均値とすることが考えられる。例えば単純に全画素の平均値をリファレンス値Ｖｒｅｆとする。
また、本実施の形態の処理は、植物に関するストレス測定を目的とするものであるが、撮像画像に土の部分が含まれている場合もある。土の部分の画像、換言すれば土の部分に相当する植生指数画像のピクセル値は、植物のＰＲＩ値としてのノイズとなっている。
そこで土を除外し植物が写っている箇所（ピクセル）のみ抽出し、その抽出したピクセルのＰＲＩ値の平均値を求め、それをリファレンス値Ｖｒｅｆとしても良い。
画像において植物の部分と土の部分を判別するには、他の植生指数（例えばＮＤＶＩ）を用いることも考えられる。

また、植物の日が当たっている箇所のみ抽出して平均値を求め、リファレンス値Ｖｒｅｆとしても良い。
或いは、植物の日が当たっていない箇所のみ抽出して平均値を求め、リファレンス値Ｖｒｅｆとしても良い。
これらは、例えばＮＤＶＩ等の他の植生指数で植物と土を判別したうえで、輝度の高いピクセルを選んだり、或いは輝度の低いピクセルを選ぶなどの手法により可能である。

差分演算部２６は、リファレンス値算出部２５が算出したリファレンス値Ｖｒｅｆと、植生指数バッファ２３に記憶されている被計測区域Ａ１，Ａ２・・・の植生指数画像ファイルＭ１＿Ｐ、Ｍ１＿Ｐ・・・を用いて、各被計測区域Ａ１，Ａ２・・・についてのストレス値を算出する。
図３には、被計測区域Ａ１についてのストレス情報を、植生指数画像ファイルＭ１＿Ｐとリファレンス値Ｖｒｅｆの差分として得た差分画像ファイルＭ１＿ＤＰとして生成することを示している。
具体的には、被計測区域Ａ１についてのストレス情報は、植生指数画像ファイルＭ１＿Ｐの各ピクセル値のそれぞれについて、リファレンス値Ｖｒｅｆを減算した差分値を求め、この差分値がそのままピクセル値とされる画像データとして生成される。この画像データを差分画像ファイルＭ１＿ＤＰとする。
同様に、被計測区域Ａ２についてのストレス情報は、植生指数画像ファイルＭ２＿Ｐの各ピクセル値のそれぞれについて、リファレンス値Ｖｒｅｆを減算した差分値を求め、この差分値がそのままピクセル値とされる画像データとして生成される。この画像データを差分画像ファイルＭ２＿ＤＰとする。

各被計測区域Ａ１，Ａ２・・・について求めたストレス情報である差分画像ファイルＭ１＿ＤＰ、Ｍ２＿ＤＰ・・・は、出力バッファ２７に記憶される。

出力バッファ２７に記憶された差分画像ファイルＭ１＿ＤＰ、Ｍ２＿ＤＰ・・・は、例えばスタッフの操作などにより、画像出力部２８から出力画像情報Ｐｏｕｔとして出力される。例えばモニタディスプレイに表示されたり、他の情報処理装置に送信されたり、記憶装置で記憶媒体に記憶されたりする。
この出力画像は、差分演算部２６で求めたピクセル毎の差分値に応じた画像である。従ってその出力画像は、水ストレスがないリファレンス区域Ａｒｅｆを基準として、水ストレスがありうる被計測区域Ａ１，Ａ２・・・について、各部の植生の水ストレスの度合いを表現する画像となる。

また出力バッファ２７に記憶された差分画像ファイルＭ１＿ＤＰ、Ｍ２＿ＤＰ・・・については、例えばスタッフの操作などに応じて、出力データ生成部２９で処理されるようにしてもよい。例えば出力データ生成部２９は、差分画像ファイルＭ１＿ＤＰの各ピクセル値の平均値、代表値、最大値、最小値、重心値などを求め、これらが被計測区域Ａ１についての水ストレスの指標となる出力データＤｏｕｔとして出力されてもよい。
或いは出力データ生成部２９は、さらに差分画像ファイルＭ１＿ＤＰの差分値を解析し、水ストレスの観測情報、被計測区域Ａ１内での分布状況、その他の情報を生成し、出力データＤｏｕｔとするものとしてもよい。これらにより、多様或いは高度な分析情報が得られるようになる。

以上の図１の構成の第１の実施の形態の情報生成装置１は、計測したい圃場と別に、算出したい特定の環境ストレス（水ストレス）のみ異なる条件のリファレンスとなる個体（リファレンス区域Ａｒｅｆ）の計測を行い、その差分から植生の環境ストレス（水ストレス）を算出するものである。
水ストレスが起きないように十分灌漑をしたリファレンス区域Ａｒｅｆの植生指数の演算結果の例えば平均値であるリファレンス値Ｖｒｅｆを、各被計測区域の植生指数の演算結果から差し引くことで、水ストレスが異なる別個体の間での差分を求める。

なおこの時、計測時刻（撮像装置２５０で撮像する時刻）はほぼ同一（同じ時刻帯）とすることで、温度や日照などの他の環境ストレスは同一条件である。即ち飛行体２００によりリファレンス区域Ａｒｅｆ、被計測区域Ａ１，Ａ２・・・を、順番に短時間で続けて撮像していくことで、その際に撮像された画像ファイルＲｅｆ，Ｍ１，Ｍ２・・・に基づいて算出される植生指数（植生指数画像ファイルＲｅｆ＿Ｐ、Ｍ１＿Ｐ、Ｍ２＿Ｐ・・・）は、他の条件が同一で水ストレスのみ異なる状態の植生指数とみなせることになる。

以上の図１のような機能構成を備える情報生成装置１は、例えば図４のようなハードウエア構成のコンピュータ装置１００で実現される。

図４に示すようにコンピュータ装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）５１、ＲＯＭ（Read Only Memory）５２、ＲＡＭ（Random Access Memory）５３を有して構成される。
ＣＰＵ５１は、ＲＯＭ５２に記憶されているプログラム、または記憶部５９からＲＡＭ５３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。ＲＡＭ５３にはまた、ＣＰＵ５１が各種の処理を実行する上において必要なデータなども適宜記憶される。
ＣＰＵ５１、ＲＯＭ５２、およびＲＡＭ５３は、バス５４を介して相互に接続されている。このバス５４にはまた、入出力インターフェース５５も接続されている。

入出力インターフェース５５には、液晶パネル或いは有機ＥＬパネルなどよりなるディスプレイ５６、キーボード、マウスなどよりなる入力部５７、スピーカ５８、ＨＤＤなどより構成される記憶部５９、通信部６０などが接続可能である。

ディスプレイ５６はコンピュータ装置１００と一体でも良いし別体の機器でもよい。例えば出力画像Ｐｏｕｔの表示や、出力データＤｏｕｔについての表示が行われる。
入力部５７は、コンピュータ装置１００を使用するユーザが用いる入力デバイスを意味する。
通信部６０は、インターネットを含むネットワークを介しての通信処理や、周辺各部の機器との間の通信を行う。例えば撮像装置２５０との通信なども可能である。

入出力インターフェース５５にはまた、必要に応じてドライブ６１が接続され、メモリカード６２が装着され、メモリカード６２から読み出されたコンピュータプログラムが、必要に応じて記憶部５９にインストールされたり、ＣＰＵ５１で処理したデータが記憶される。もちろんドライブ６１は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク等のリムーバブル記憶媒体に対する記録再生ドライブとされてもよい。

このようなハードウエア構成において、実施の形態の情報生成装置１としての処理、即ち図１の画像取得部２１、植生指数演算部２２、区分取得部２４、リファレンス値算出部２５、差分演算部２６、画像出力部２８、出力データ生成部２９としての処理を行うことができる。即ちこれらの処理はＣＰＵ５１で起動されるソフトウエアにより実現される。そのソフトウエアを構成するプログラムは、ネットワークからダウンロードされたり、リムーバブル記憶媒体から読み出されたりして図４のコンピュータ装置１００にインストールされる。或いはそのプログラムが記憶部５９としてのＨＤＤ等に予め記憶されていてもよい。そしてＣＰＵ５１において当該プログラムが起動されることで、上記各部の機能が発現する。
また植生指数バッファ２３、出力バッファ２７は、例えばＲＡＭ５３の記憶領域を用いて実現される。

画像ファイルＲｅｆ，Ｍ１，Ｍ２・・・等は通信部６０によって受信されたり、ドライブ６１によって記憶媒体から読み込まれて例えば記憶部５９に格納される。画像取得部２１としての機能を備えるＣＰＵ５１は、そのように取り込まれた画像ファイルのうちで、ストレス情報生成のために必要な画像ファイルを取得する。
区分情報ＰＩも同様である。或いは区分情報ＰＩは、入力部５７を用いたオペレータ入力として取り込まれることもある。
画像出力部２８、出力データ生成部２９による情報の出力は、ディスプレイ５６、スピーカ５８により画像や音声として出力されたり、記憶部５９に記憶されたり、通信部６０により外部機器に送信されたり、ドライブ６１により記憶媒体に記憶されるという各種形態で実行されることになる。

なお、実施の形態の情報生成装置１は、図４のようなハードウエア構成の情報処理装置（コンピュータ装置）１００が単一で構成されることに限らず、複数のコンピュータ装置がシステム化されて構成されてもよい。複数のコンピュータ装置は、ＬＡＮ等によりシステム化されていてもよいし、インターネット等を利用したＶＰＮ（Virtual Private Network）等により遠隔地に配置されたものでもよい。複数のコンピュータ装置には、クラウドコンピューティングサービスによって利用可能なコンピュータ装置が含まれてもよい。
またこの図４のコンピュータ装置１００は、据え置き型、ノート型等のパーソナルコンピュータ、タブレット端末やスマートフォン等の携帯端末として実現できる。さらにはコンピュータ装置１００としての機能を有する測定装置、テレビジョン装置、モニタ装置、撮像装置、設備管理装置等の電子機器でも、本実施の形態の情報生成装置１を搭載することができる。

情報生成装置１によるストレス情報生成処理の例を説明する。
図５，図６は情報生成装置１としての図１に示した機能を有するコンピュータ装置１００のＣＰＵ５１の処理例である。

ＣＰＵ５１はステップＳ１０１で例えば灌漑制御装置１０等から送信されていた区分情報ＰＩを読み込む。即ち灌漑制御区分を判別するための情報であり、具体的にはリファレンス区域Ａｒｅｆや被計測区域Ａ１，Ａ２・・・の区別のための情報を取得する。

ステップＳ１０２でＣＰＵ５１は、処理に用いる分光計測画像ファイルを読み込む。即ち上述したように画像ファイルＲｅｆ、Ｍ１，Ｍ２・・・が処理対象となる分光計測画像ファイルであるが、その１つ（例えば画像ファイルＲｅｆとする）を読み込む。具体的には、撮像装置２５０等から送信され記憶部５９等に格納されている画像ファイルＲｅｆ、Ｍ１，Ｍ２・・・のうちから画像ファイルＲｅｆを読み出す処理となる。
ステップＳ１０３でＣＰＵ５１は、読み込んだ画像ファイルＲｅｆに付加されているタグ情報ＴＧを読み取る。
タグ情報は必要に応じてリファレンス区域Ａｒｅｆや被計測区域Ａ１，Ａ２・・・の区別のための情報（区分情報ＰＩ）として用いる

ステップＳ１０４でＣＰＵ５１は、画像ファイルＲｅｆに基づいて植生指数の演算を行う。この画像ファイルＲｅｆについて処理を行っている場合は、ステップＳ１０４でリファレンス区域Ａｒｅｆの植生指数を求めることになる。

この植生指数演算（ＰＲＩの場合）の処理例を図６に示している。
図６は１つの画像ファイルから１つの植生指数画像ファイルを生成する処理を示している。即ちＣＰＵ５１は画像ファイルＲｅｆについて図６の処理を行い植生指数画像ファイルＲｅｆ＿Ｐを生成する。

図６のステップＳ１４１でＣＰＵ５１は分光計測画像ファイル（この場合、画像ファイルＲｅｆ）の５７０ｎｍの波長の計測値として１画素（１ピクセル）の値を読み込む。
またステップＳ１４２でＣＰＵ５１は分光計測画像ファイル（この場合、画像ファイルＲｅｆ）の５３１ｎｍの波長の計測値として１画素（１ピクセル）の値を読み込む。
そしてこれら読み込んだ１画素の値を用いて、ステップＳ１４３で、ＰＲＩ＝（Ｒ５７０－Ｒ５３１）／（Ｒ５７０＋Ｒ５３１）の演算を行い、当該１画素についてのＰＲＩ値を算出する。

ステップＳ１４４でＣＰＵ５１は処理対象としている分光計測画像ファイルの全ピクセルについて、上記処理を終えたか否かを確認する。終えていなければステップＳ１４１に戻り、次の画素について同様の処理を行う。
この処理を繰り返すことで、分光計測画像ファイルの全ピクセルについて、ＰＲＩ値が算出される。即ちステップＳ１４４で画像ファイルＲｅｆについて全ての画素の演算を終えたと判断される時点では、全ピクセル値がＰＲＩ値とされた植生指数画像ファイルＲｅｆ＿Ｐが生成できたことになる。そこで１つの分光計測画像ファイル（例えば画像ファイルＲｅｆ）についての図６の処理を終える。

図５のステップＳ１０５として以上の処理を行ったら、ＣＰＵ５１はステップＳ１０５で、生成した植生指数画像ファイルＲｅｆ＿Ｐを植生指数バッファ２３へ書き出す。
ステップＳ１０６でＣＰＵ５１は、現在作成した植生指数画像ファイルが、リファレンス区域Ａｒｅｆに対応するものであるか（「Ｒｅｆ＿Ｐ」であるか）否かを確認する。
即ちＣＰＵ５１は区分情報ＰＩとして得られた灌漑区分の情報とタグ情報ＴＧを比較して、植生指数画像ファイルＲｅｆ＿Ｐを生成したのか否かを確認する。
この場合、例えば灌漑区分の情報と画像ファイルＲｅｆに付加されたタグ情報ＴＧ内の位置情報の比較により、今回生成したのはリファレンス区域Ａｒｅｆに対応する植生指数画像ファイルＲｅｆ＿Ｐであると判断することができる。

リファレンス区域Ａｒｅｆに対応する植生指数画像ファイルＲｅｆ＿Ｐを生成したと判断した場合、ＣＰＵ５１はステップＳ１０７でリファレンス値Ｖｒｅｆの算出を行う。即ち植生指数バッファ２３から植生指数画像ファイルＲｅｆ＿Ｐを読み出す。
なお、植生指数バッファ２３には、植生指数画像ファイルＲｅｆ＿Ｐは、少なくともステップＳ１０７で読み出される時点まで記憶されていれば良い。
そしてＣＰＵ５１は例えば読み出した植生指数画像ファイルＲｅｆ＿Ｐの全ピクセルの平均値を求めるなど、上述した手法でリファレンス値Ｖｒｅｆを算出する。そしてステップＳ１０８に進む。

ステップＳ１０８でＣＰＵ５１は、処理対象とする全ての分光計測画像ファイルについて植生指数の演算を終えたか否かを判断する。終えていなければステップＳ１０２に戻って他の分光計測画像ファイルについての処理を行う。
例えば次に画像ファイルＭ１についてステップＳ１０２～Ｓ１０６の処理を行うことになる。従ってＣＰＵ５１はステップＳ１０２で画像ファイルＭ１を読み込み、ステップＳ１０３でタグ情報ＴＧを読み取り、ステップＳ１０４で植生指数の演算を行う。つまり画像ファイルＭ１を対象として図６の処理を行う。これにより被計測区域Ａ１に対応する植生指数画像ファイルＭ１＿Ｐが生成されることになる。
図５のステップＳ１０５でＣＰＵ５１は植生指数画像ファイルＭ１＿Ｐを植生指数バッファ２３に書き込む。

この場合は、ＣＰＵ５１はステップＳ１０６で、今回作成した植生指数画像ファイルはリファレンス区域Ａｒｅｆに対応するものではないと判断するため、ステップＳ１０７を経ずにステップＳ１０８に進み、残りの分光計測画像ファイルを確認する。

画像ファイルＭ２以降についても同様に処理が行われ、植生指数画像ファイルが生成されていく。
全ての分光計測画像ファイルについて植生指数の演算が終わったらＣＰＵ５１はステップＳ１０９に進む。ここでは被計測区域Ａ１，Ａ２・・・の植生指数画像ファイルＭ１＿Ｐ、Ｍ２＿Ｐ・・・について順次、差分画像ファイルＭ１＿ＤＰ、Ｍ２＿ＤＰ・・・を生成していく処理を行う。

ＣＰＵ５１はステップＳ１０９で例えば植生指数画像ファイルＭ１＿Ｐを植生指数バッファ２３から読み出す。そしてステップＳ１１０で、植生指数画像ファイルＭ１＿Ｐの画素毎に植生指数の値からリファレンス値Ｖｒｅｆを減算する。これにより全ての画素が差分値となった差分画像ファイルＭ１＿ＤＰが生成される。
ＣＰＵ５１はステップＳ１１１で、差分画像ファイルＭ１＿ＤＰを出力バッファ２７に書き出す。

ステップＳ１１２でＣＰＵ５１は、対象とする全ての被計測区域Ａ１，Ａ２・・・についての植生指数画像ファイルについて処理を終えたか否かを確認し、終えていなければステップＳ１０９に戻る。
そしてＣＰＵ５１はステップＳ１０９で、他の植生指数画像ファイルＭ２＿Ｐを植生指数バッファ２３から読み出し、ステップＳ１１０で、植生指数画像ファイルＭ２＿Ｐの画素毎に植生指数の値からリファレンス値Ｖｒｅｆを減算する。これにより全ての画素が差分値となった差分画像ファイルＭ２＿ＤＰが生成される。ＣＰＵ５１はステップＳ１１１で、差分画像ファイルＭ２＿ＤＰを出力バッファ２７に書き出す。

ステップＳ１１２で、今回測定対象とした全ての被計測区域Ａ１，Ａ２・・・について植生指数画像ファイルについて処理を終えたと判断したら、ＣＰＵ５１はステップＳ１１３に進み、差分画像ファイルＭ１＿ＤＰ、Ｍ２＿ＤＰ・・・を出力する。例えば画像として差分画像ファイルＭ１＿ＤＰ、Ｍ２＿ＤＰ・・・を出力したり、差分画像ファイルＭ１＿ＤＰ、Ｍ２＿ＤＰ・・・に基づいて出力データを生成し、生成した出力データＤｏｕｔを出力する。
これにより、被計測区域Ａ１，Ａ２・・・について生成されたストレス情報が出力されたことになる。

ここで第１の実施の形態における圃場の灌漑制御単位について図７で説明しておく。灌漑制御単位（１ｈａ（１０，０００ｍ²））程度でリファレンス区域Ａｒｅｆを作るケースである。

図７Ａは、圃場における区域Ａ０，Ａ１，Ａ２，Ａ３を示している。各区域には灌水路１２－０，１２－１，１２－２，１２－３が敷かれており、それぞれ灌漑設定バルブ１１－０，１１－１，１１－２，１１－３により灌水量が調節可能である。

このような圃場において、場所・気象・育成ステージにごとに合わせた仮の灌漑設定として、灌漑設定バルブ１１－０，１１－１，１１－２，１１－３の開放量を５０％、６０％、９０％、７０％というように設定した場合を図７Ｂに示している。しかしこの設定が適切でないと各区域Ａ０，Ａ１，Ａ２，Ａ３について水ストレスが起こり得るので、各区域の水ストレス情報を求めることで、適切な灌水量が判断できる。
しかしこの場合、基準が存在しないため、正確な判断が困難である。例えば灌水量９０％の区域Ａ２についてはストレス情報として水ストレスが少ないという結果が得られたとしても、それが最適かどうかは判断できない。
なお、ここでの１００％とは既存の灌漑手法における値で、場所・気象・育成ステージに合わせていない一定の値か、あるいはそれらの条件に十分に個別最適化できていない設定値である。例えばＡ０，Ａ１，Ａ２，Ａ３というように場所が違っても一律十分な灌漑値を使うことを意味する。一般的に場所だけ考えても、その場所の排水性や土壌の成分の差で必要な灌漑量は異なる。

そこで実施の形態では上述のように、水ストレスのないリファレンス区域Ａｒｅｆを設けるようにし、リファレンス区域Ａｒｅｆの植生指数と被計測区域の植生指数との差分情報としてストレス情報を生成する。
このために図７Ｃのように、例えば区域Ａ０をリファレンス区域Ａｒｅｆとし、１００％の灌水量とする。その他の区域Ａ１，Ａ２，Ａ３を、被計測区域Ａ１，Ａ２，Ａ３とし、それぞれ然るべき灌水量を設定する。
このようにした上で上述のとおり水ストレスの情報を生成すれば、灌水量を削減したい場合に、灌水量が適切かを明確に判断できることになる。

例えば被計測区域Ａ２，Ａ３に対応する差分画像ファイルＭ２＿ＤＰ、Ｍ３＿ＤＰとして顕著な差が観測できない（つまりリファレンス区域Ａｒｅｆとあまり変わらない）場合、これら被計測地域は灌漑が十分かあるいはさらなる削減の余地があり、被計測区域Ａ１についての差分画像ファイルＭ１＿ＤＰで、顕著な差分が観測される場合、被計測地域Ａ１は灌漑量を削減しすぎていることが明確にわかる。

＜２．第２の実施の形態＞
第２の実施の形態について図８で説明する。
なお、以降の各実施の形態の説明において説明済みの実施の形態と同様の構成部位については同一符号を付し、重複説明を避ける。

第２の実施の形態は、リファレンス区域Ａｒｅｆが被計測区域Ａ（“Ａ”はＡ１，Ａ２・・・の総称とする）毎に、その被計測区域Ａに隣接した区域として設けられている例である。
例えば図８に示すように、被計測区域Ａ１内にはリファレンス区域Ａｒｅｆ１が設けられ、被計測区域Ａ２内にはリファレンス区域Ａｒｅｆ２が設けられる。（この第２の実施の形態の場合、“Ａｒｅｆ”はＡｒｅｆ１、Ａｒｅｆ２・・・の総称とする）
このため、撮像された分光計測画像としての画像ファイルＭ１，Ｍ２・・・には、被計測区域Ａ（Ａ１，Ａ２・・・）の画像とリファレンス区域Ａｒｅｆ（Ａｒｅｆ１、Ａｒｅｆ２・・・）の画像が混在することになる。

なお、この第２の実施の形態は、被計測区域Ａとリファレンス区域Ａｒｅｆの画像が一緒に撮像される場合の例としている。リファレンス区域Ａｒｅｆは必ずしも図８のように、被計測区域Ａに囲まれたような区域に限らず、被計測区域Ａに挟まれた区域、被計測区域Ａに隣に並んだ区域などでもよい。つまり圃場の区画として対応する被計測区域Ａと隔てられていない区域としてリファレンス区域Ａｒｅｆが設けられればよい。

この図８では情報生成装置１の区分取得部２４には、入力部３３からの入力情報が区分情報ＰＩとして入力される例を示している。
入力部３３は、例えば図４の入力部５７に相当するキーボード、マウス、リモートコントローラであったり、或いはスマートフォン等の携帯端末機器であって、スタッフが情報生成装置１に情報入力を行うことのできる機器である。
例えば、各被計測区域Ａに対してリファレンス区域Ａｒｅｆがどのように配置されているかの情報が、区分情報ＰＩとして入力される。
スタッフは、圃場にリファレンス区域Ａｒｅｆを形成したら、それに応じて情報（圃場における位置、範囲の情報）を入力すればよい。

画像ファイルＭ１，Ｍ２・・・には、被計測区域Ａとリファレンス区域Ａｒｅｆの画像が混在することになる。例えば被計測区域Ａ１とリファレンス区域Ａｒｅｆ１は同時に撮像されるためである。
そのため、１つの画像ファイルＭ１，Ｍ２・・・については、それぞれ被計測区域Ａとしての画像領域とリファレンス区域Ａｒｅｆとしての画像領域を分割する必要がある。
このため情報生成装置１では、画像分割部３０としての機能を設けている。
画像分割部３０は、区分取得部２４が取得した区分情報ＰＩに基づいて分割処理を行う。例えば分光計測画像としての画像ファイルＭ１から、被計測区域Ａ１の画像領域とリファレンス区域Ａｒｅｆ１の画像領域を分割する。

植生指数演算部２２は分割された画像に基づいて、それぞれＰＲＩ値の演算を行い、植生指数画像ファイルＲｅｆ＿Ｐ１，Ｍ１＿Ｐを生成する。
この場合、リファレンス区域Ａｒｅｆが被計測区域Ａ毎に設けられているため、画像ファイルＭ１からは植生指数画像ファイルＲｅｆ＿Ｐ１，Ｍ１＿Ｐが生成され、画像ファイルＭ２からは植生指数画像ファイルＲｅｆ＿Ｐ２，Ｍ２＿Ｐが生成されていくということになる。

リファレンス値算出部２５は、各被計測区域Ａ毎にリファレンス値Ｖｒｅｆを算出する。即ち植生指数画像ファイルＲｅｆ＿Ｐ１を用いて植生指数画像ファイルＭ１＿Ｐに対して用いるリファレンス値Ｖｒｅｆ１を生成し、また植生指数画像ファイルＲｅｆ＿Ｐ２を用いて植生指数画像ファイルＭ２＿Ｐに対して用いるリファレンス値Ｖｒｅｆ２を生成するようにする。

このような情報生成装置１としてのコンピュータ装置１００（ＣＰＵ５１）のストレス情報生成処理例を図９に示す。この図９は、基本的には図５，図６で説明した処理と同様である（図９において図５と同じ処理は同一のステップ番号を付している）。
但し、上述のように画像ファイルＭ１，Ｍ２・・・にリファレンス区域Ａｒｅｆの画像が混在するため、図５のステップＳ１０３とＳ１０４（図９のステップＳ１０４Ａ）の間に、リファレンス区域Ａｒｅｆの画像と被計測区域Ａの画像を分割する画像分割処理Ｓ１２０が加わることになる。

例えばＣＰＵ５１はステップＳ１２０において、区分情報ＰＩ（タグ情報ＴＧを含む）を用いて、画像ファイルＭ１の分光計測画像において、どの画素領域がリファレンス値Ｖｒｅｆ１の画像領域であるかを判定し、その画素領域をリファレンス区域Ａｒｅｆ１の画像とし、他を被計測区域Ａ１の画像とする。

そしてステップＳ１０４ＡでＣＰＵ５１は、分割したリファレンス区域Ａｒｅｆ１の画像を用いて図６の処理を行ってＰＲＩを計算し、植生指数画像ファイルＲｅｆ＿Ｐ１を生成する。さらにＣＰＵ５１は被計測区域Ａ１の画像を用いて同じく図６の処理を行ってＰＲＩを計算し、植生指数画像ファイルＭ１＿Ｐを生成する。
ステップＳ１０５Ａでは、これら植生指数画像ファイルＲｅｆ＿Ｐ１と植生指数画像ファイルＭ１＿Ｐを植生指数バッファ２３に書き出す。
そしてステップＳ１０７Ａに進み、植生指数画像ファイルＲｅｆ＿Ｐ１を用いてリファレンス値Ｖｒｅｆ１を算出する。

その後、他の画像ファイルが未処理であれば、ステップＳ１０８からＳ１０２に戻る。例えば画像ファイルＭ２について同様の処理を行うことになる。

このような第２の実施の形態の場合、被計測区域Ａ１，Ａ２・・・に隣接してリファレンス区域Ａｒｅｆ１，Ａｒｅｆ２・・・が設けられているため、被計測区域Ａとリファレンス区域Ａｒｅｆの画像が同時に得られ、特定の環境ストレス（例えば水ストレス）以外の環境条件（例えば日照、気温等）を同一にすることができる。特に農地が広大な場合に有効である。実際の農場のオペレーションでは、この方式は有用である。

ここで、水ストレスを特定の環境ストレスとする場合について、リファレンス区域Ａｒｅｆの形成手法の例を図１０に示す。
図１０には被計測区域Ａ１，Ａ２，Ａ３，Ａ４を示している。各被計測区域Ａには、例えば灌漑チューブによる灌水路１２－１，１２－２，１２－３，１２－４が配設されている。

灌漑チューブは通常１畝（５０ｃｍ－１ｍ）間隔で埋めるが、一部だけ２本埋める。この部分がリファレンス区域Ａｒｅｆ１，Ａｒｅｆ２，Ａｒｅｆ３，Ａｒｅｆ４となる。
なお、２本埋めるほかに、リファレンス区域Ａｒｅｆとする箇所のみ、灌漑チューブの穴の径を太いものあるいは穴の間隔が短いものとしてもよい。
このようにすることで、圃場全体の灌漑量設定を減らしても部分的には十分灌漑できる区域を低コストで実現できる。
なお、この例では灌漑設定バルブ１１－１，１１－２，１１－３，１１－４の開放量を５０％、６０％、９０％、７０％というように設定した場合としている。

＜３．第３の実施の形態＞
第３の実施の形態の構成例を図１１で説明する。
これは、第１の実施の形態と同様に被計測区域Ａ１，Ａ２・・・とは離間したリファレンス区域Ａｒｅｆを設ける場合において、リファレンス区域Ａｒｅｆの撮像及び植生指数画像ファイル生成を、被計測区域Ａ１，Ａ２・・・とは別個に随時行う例である。

例えばリファレンス区域Ａｒｅｆについては、定点カメラを設けて、所定時間おきに撮像を行う。もちろん飛行体２００を所定時間おきに飛行させて撮像装置２５０で撮像してもよい。
そしてそのたびに植生指数画像ファイルＲｅｆ＿Ｐを生成していく。つまり各時刻に生成されたリファレンス区域Ａｒｅｆの植生指数画像ファイルＲｅｆ＿Ｐ（ｔ１），Ｒｅｆ＿Ｐ（ｔ２），Ｒｅｆ＿Ｐ（ｔ３）・・・が生成されていく。

情報生成装置１には、撮像時刻抽出部３１、時刻同期部３２としての機能が設けられる。
撮像時刻抽出部３１は、画像ファイルＲｅｆ，Ｍ１，Ｍ２・・・について撮像時刻情報を抽出する。撮像時刻情報は区分情報ＰＩとして区分取得部２４に入力される。また撮像時刻情報は時刻同期部３２に供給される。

時刻同期部３２は、撮像時刻情報を、リファレンス値Ｖｒｅｆの算出のためにリファレンス値算出部２５に供給する。

このような情報生成装置１としてのコンピュータ装置１００（ＣＰＵ５１）のストレス情報生成処理を図１２に示す。基本的には図５、図６で説明した処理と同様である（図１２において図５とほぼ同様の処理は同一のステップ番号を付している）。但し、画像ファイルＲｅｆと画像ファイルＭ１，Ｍ２・・・が連続して入力されるわけではないため、以下のように撮像時刻を同期させる処理が加わる。

リファレンス区域Ａｒｅｆの画像ファイルＲｅｆは、撮像装置から逐次提供される。図１１には画像ファイルＲｅｆ（ｔ１），Ｒｅｆ（ｔ２）・・・として異なる時点の画像ファイルＲｅｆを示している。
これらの画像ファイルＲｅｆ（ｔ１），Ｒｅｆ（ｔ２）・・・に対しては、ＣＰＵ５１は逐次図１２のステップＳ１０１～Ｓ１０５の処理を行い、植生指数画像ファイルＲｅｆ＿Ｐ（ｔ１），Ｒｅｆ＿Ｐ（ｔ２）・・・を生成していく。但し、この段階ではリファレンス値Ｖｒｅｆの算出は行われなくてよい。

被計測区域Ａ１，Ａ２・・・の画像ファイルＭ１，Ｍ２・・・を対象としても、図１２の処理が行われる。この場合、図５と同様に、画像ファイルＭ１，Ｍ２・・・が順次処理対象とされて図１２のステップＳ１０１～Ｓ１０５の処理が行われる。
例えばＣＰＵ５１は画像ファイルＭ１についてステップＳ１０１～Ｓ１０５の処理を行い、植生指数画像ファイルＭ１＿Ｐを生成する。

このときＣＰＵ５１はステップＳ１０６Ｂで、被計測区域Ａ１の画像を対象としていると判定することで、処理をステップＳ１６０に進め、当該画像ファイルＭ１と同時刻帯に撮像したリファレンス区域Ａｒｅｆの画像ファイルＲｅｆについての植生指数画像ファイルＲｅｆ＿Ｐを選択する。即ちこれは画像ファイル（Ｒｅｆ，Ｍ１，Ｍ２・・・）から抽出した撮像時刻情報を用いて同期をとる処理となる。
この同期処理により、例えば植生指数画像ファイルＭ１＿Ｐについては、植生指数画像ファイルＲｅｆ＿Ｐ（ｔ１）が同時刻帯のものとして該当したとする。
その場合ステップＳ１６１でＣＰＵ５１は、植生指数画像ファイルＲｅｆ＿Ｐ（ｔ１）を用いてリファレンス値Ｖｒｅｆ（ｔ１）を生成する。ＣＰＵ５１は、このリファレンス値Ｖｒｅｆ（ｔ１）を植生指数画像ファイルＭ１＿Ｐに対応する値として記憶する。

次にＣＰＵ５１は、例えば画像ファイルＭ２についてステップＳ１０１～Ｓ１０５の処理を行い、植生指数画像ファイルＭ２＿Ｐを生成する。
このときＣＰＵ５１はステップＳ１０６Ｂで、被計測区域Ａ２の画像を対象としていると判定することで、処理をステップＳ１６０に進め、画像ファイルＭ２と同時刻帯に撮像したリファレンス区域Ａｒｅｆの画像ファイルＲｅｆについての植生指数画像ファイルＲｅｆ＿Ｐを選択する。そして植生指数画像ファイルＭ２＿Ｐについては、植生指数画像ファイルＲｅｆ＿Ｐ（ｔ２）が該当したとする。
その場合ステップＳ１６１でＣＰＵ５１は、植生指数画像ファイルＲｅｆ＿Ｐ（ｔ２）を用いてリファレンス値Ｖｒｅｆ（ｔ２）を生成する。ＣＰＵ５１は、このリファレンス値Ｖｒｅｆ（ｔ２）を植生指数画像ファイルＭ２＿Ｐに対応する値として記憶する。

ステップＳ１０９～Ｓ１１３の処理は図５と同様である。但し、ステップＳ１１０におけるリファレンス値Ｖｒｅｆは、植生指数画像ファイルＭ１＿Ｐ，Ｍ２＿Ｐ・・・にそれぞれ対応したリファレンス値Ｖｒｅｆ（ｔ１），Ｖｒｅｆ（ｔ２）・・・が用いられることになる。

この第３の実施の形態は、例えば広大な農地の植生計測の場合に適している。
例えば１つの被計測区域Ａの撮像のために飛行体２００の飛行が１０分を要するとし、被計測区域Ａが２０個あるとすると、被計測区域Ａ１の撮像時刻と被計測区域Ａ２０の撮像時刻に２００分の差が生じる。
このように被計測区域Ａの計測に時間がかかると、リファレンス区域Ａｒｅｆの計測の時間と大きく異なる被計測区域Ａが生じる。すると日照条件や気温などの環境条件が変化するから、被計測区域Ａとリファレンス区域Ａｒｅｆで算出したい環境ストレス以外の条件が変化してしまう。
そこでリファレンス区域Ａｒｅｆの撮像は逐次行っておくようにする。すると各被計測区域Ａ１～Ａ２０とほぼ同時刻で撮像されたリファレンス区域Ａｒｅｆの画像が存在することになり、それらにより対応する同時刻帯のリファレンス値Ｖｒｅｆを得ることができる。
従って特定の環境ストレス以外の環境条件をほぼ同一とした場合のリファレンス値Ｖｒｅｆにより、差分画像ファイルＭ１＿ＤＰ，Ｍ２＿ＤＰ・・・を得ることができる。

なお、図１２の処理例では、リファレンス値Ｖｒｅｆの算出は、被計測区域Ａの植生指数画像ファイル生成時にステップＳ１６１で行うものとしたが、リファレンス区域Ａｒｅｆの植生指数画像ファイルＲｅｆ＿Ｐ（ｔ１），Ｒｅｆ＿Ｐ（ｔ２）・・・を生成する毎に、リファレンス値Ｖｒｅｆ（ｔ１），Ｖｒｅｆ（ｔ２）・・・を計算し記憶しておいてもよい。その場合、ステップＳ１１０の際に、対応するリファレンス値Ｖｒｅｆを撮像時刻情報を用いて選択するようにすればよい。
同時刻帯の判断は、他の環境条件がほぼ同じとみなすことのできる時間幅として設定されればよい。農地の場所、設備、気候等に応じて決められればよい。

＜４．第４の実施の形態＞
第４の実施の形態の構成例を図１３に示す。
この実施の形態は、情報生成装置１において灌漑指示部３５を設けたものである。また圃場においては特にリファレンス区域Ａｒｅｆを設けていない。
灌漑指示部３５は、灌漑制御装置１０に対して灌漑量を指示する。灌漑制御装置１０は被計測区域Ａ１についての灌漑設定バルブ１１－１を駆動制御して被計測区域Ａ１の灌水量をコントロールする。
例えば灌漑指示部３５は、灌水量として１００％灌水、９０％灌水、８０％灌水などを指示することができる。灌漑制御装置１０はこの指示に応じて灌漑設定バルブ１１－１を駆動制御する。
また灌漑指示部３５は各時刻での灌水量の指示情報をリファレンス値算出部２５に伝えるようにしている。

この構成の場合、被計測区域Ａ１において、灌水量を１００％としたときの撮像画像を画像ファイルＲｅｆとし、灌水量を減らしたとき（例えば灌水量７０％としたときなど）の撮像画像を画像ファイルＭとして用いることになる。
情報生成装置１としてのコンピュータ装置１００（ＣＰＵ５１）のストレス情報生成処理は図５、図６と同様となる。
但しステップＳ１０６では、作成した植生指数画像ファイルが、リファレンスとしての植生指数画像ファイルＲｅｆ＿Ｐとなるか、被計測区域Ａ１の植生指数画像ファイルＭ＿Ｐとなるかを判定する。そしてリファレンスとしての植生指数画像ファイルＲｅｆ＿Ｐであった場合に、ステップＳ１０７でリファレンス値Ｖｒｅｆを算出するようにすればよい。
例えばＣＰＵ５１は、１００％灌水としたときの時刻が既知であるため、その時刻の画像ファイルを用いて生成された植生指数画像ファイルを植生指数画像ファイルＲｅｆ＿Ｐとして扱えばよい。

このように灌水量を意図的に制御して計測を行う場合の植生指数画像ファイルＲｅｆ＿Ｐ及び植生指数画像ファイルＭ＿Ｐの生成について図１４で説明する。
期間ＴＭ１は、灌漑制御を抑制状態（例えば灌水量７０％とするなど）とする期間である。
この期間ＴＭ１において撮像される画像ファイルＭ（分光計測画像）からは、ＰＲＩ値として高いストレス反応が観測される。
期間ＴＭ２は、灌漑制御を一時的に増加させた状態（例えば灌水量１００％とするなど）とする期間である。
この期間ＴＭ２において撮像される画像ファイルＲｅｆ（分光計測画像）からは、ＰＲＩ値が低下し、ストレスなし状態が観測される。
従って、この期間ＴＭ２についての植生指数画像ファイルＲｅｆ＿Ｐから求めたリファレンス値Ｖｒｅｆを用いて、期間ＴＭ１についての植生指数画像ファイルＭ＿Ｐとの差分演算を行えば、水ストレスに関して適切な差分画像ファイルＭ＿ＤＰが得られることになる。

以上の第４の実施の形態では、特定の環境を制御し、測定値に変化が現れるかどうかによって特定の環境ストレスが発生しているかどうかを測定するものであった。この時、特定の環境を段階的に制御し、ストレスがなくなる環境設定値（例えば温度であったり、灌漑量）を記録し、この値を最適な環境設定値として環境ストレス可変設備（例えば灌漑設定バルブ１１－１）を自動的に制御することも考えられる。ここで、環境ストレス可変設備とは、植物の環境ストレスに対して直接的または間接的に影響を与えるために、環境の状態（水量や温度、ＣＯ₂濃度など）を変化させる装置である。環境ストレス可変設備は、例示した灌漑設定バルブに限らず、例えば照明やヒーター、ＣＯ₂発生器なども含まれる。
例えば、事前にさまざまな環境条件下（特定の環境ストレスに影響する条件を除く）での最適な環境設定値を記録しておき、差分値がプラス（ストレスあり）の場合にはその時点で最も近い条件下での環境設定値を目標値とした制御を行うようにする。具体的には灌漑指示部３５によって灌漑制御装置１０に指示を出し、被計測区域Ａ１の灌水量（灌漑設定バルブ１１－１）を制御する。すなわち、環境ストレス可変設備は、植物の環境ストレスが減少する方向に環境の状態を変化させるように制御される。
即ちリファレンス値Ｖｒｅｆとの差分情報に基づいて灌漑量等を調整する灌漑設定バルブ１１－１を自動制御することで、観測結果に基づく望ましい灌漑制御が可能となる。

＜５．灌漑量の設定＞
続いて、以上の各実施の形態に採用できる灌漑量の設定手法の他の例について述べる。
各区域の灌漑量の設定の手法については先に図７、図１０で例を述べたが、図１５はさらに他の例を示している。
図１５Ａは灌水路１２として用いる灌漑チューブ１２０を示している。灌漑チューブ１２０を購入した時点では、特に穴が空けられていない。例えば灌漑チューブ１２０を圃場へ設置する際に用いるトラクターに穴あけ機構を装備させる。そして灌漑チューブ１２０の設置時に、図１５Ｃのように穴１２０Ｈを空けながら設置していくようにする。
この場合に、穴１２０Ｈの間隔を可変したり、穴径を異なるようにすることで、灌漑チューブ１２０の区間毎に灌水量を異なるようにすることができる。
図１５Ｂには灌漑チューブ１２０の区間毎に灌水量を８０％～２００％にまで異なるように設定した例を示している。

この図１５Ｂのようにした灌漑チューブ１２０を用いる例を図１６Ｂに示す。図１６Ａは図１５Ｂと同じ灌漑チューブ１２０を示している。
この図１６Ａの灌漑チューブ１２０を、図１６Ｂのように被計測区域Ａ１，Ａ２，Ａ３，Ａ４の灌水路１２－１，１２－２，１２－３，１２－４として用いる。なお、図１６Ｂでは被計測区域Ａ１のみ全体として複数本の灌漑チューブ１２０を並列配置した状態を示し、被計測区域Ａ２，Ａ３，Ａ４は省略して一部のみを示している。但し各被計測区域Ａは複数本の灌漑チューブ１２０を並列配置することに限らず、１本の灌漑チューブ１２０を設置するものでもよい。
灌漑設定バルブ１１－１，１１－２，１１－３，１１－４については、それぞれバルブの開放を５０％，６０％，９０％，７０％としている。

このようにすると、図示のように圃場の各箇所で灌水量を細かく設定することができる。
そして各灌水量の区域を被計測区域Ａ１，Ａ２・・・とすれば、多様な灌水量について水ストレスの情報（差分画像ファイルＭ１＿ＤＰ、Ｍ２＿ＤＰ・・・）を得ることができる。
例えば灌漑量が５０％に設定された被計測領域Ａ１で、灌漑量がほぼ１００％のリファレンス区域Ａｒｅｆ１に加え、４０％～９０％の区域が存在する。５０％までストレスが計測されない場合、最適の灌漑設定は５０％が正しいことがわかる。これによって灌水量を変えながら測定を行うようなカットアンドトライを繰り返さなくても、どの程度の灌水量が最適かがわかりやすくなる。

＜６．灌水路の破損検出＞
ところで実施の形態の情報生成装置１によれば、灌漑チューブ１２０等によって形成される灌水路１２の破損検出も可能である。
例えば図１７では、４つのリファレンス区域Ａｒｅｆ１，Ａｒｅｆ２，Ａｒｅｆ３，Ａｒｅｆ４を示している。各リファレンス区域Ａｒｅｆ１，Ａｒｅｆ２，Ａｒｅｆ３，Ａｒｅｆ４は灌漑設定バルブ１１－Ｒ１，１１－Ｒ２，１１－Ｒ３，１１－Ｒ４によって灌水量が調整される。全てリファレンス区域Ａｒｅｆであるため、全て灌水量１００％としている。
この４つのリファレンス区域Ａｒｅｆ１，Ａｒｅｆ２，Ａｒｅｆ３，Ａｒｅｆ４についての画像ファイルＲｅｆから植生指数画像ファイルＲｅｆ＿Ｐを生成し、リファレンス値Ｖｒｅｆを求める。
全て同じ水ストレスの状態であるため、それぞれのリファレンス値Ｖｒｅｆは、ほぼ同等の値になるはずである。
ところが例えばリファレンス区域Ａｒｅｆ３は、灌漑設定バルブ１１－Ｒ３に至る灌水路１２が破損しており、ほぼ全域（斜線部）の灌水量が０％となっているとする。またリファレンス区域Ａｒｅｆ４は、灌水路１２－４の一部が破損し、斜線部に適切な灌水が行われていないとする。
このような場合、リファレンス区域Ａｒｅｆ３やリファレンス区域Ａｒｅｆ４について求めたリファレンス値Ｖｒｅｆは、リファレンス区域Ａｒｅｆ１、Ａｒｅｆ２について求めたリファレンス値Ｖｒｅｆと大きく異なる値となる。
これによりリファレンス区域Ａｒｅｆ３、Ａｒｅｆ４として例示したような場合、灌水チューブに破損が発生するなどして、適切な灌水が行われていないことが検出できる。

従って例えば第１の実施の形態において複数のリファレンス区域Ａｒｅｆを設け、それらのリファレンス区域Ａｒｅｆからのリファレンス値Ｖｒｅｆを比較することで、リファレンス区域Ａｒｅｆの異常判定を行うことができる。
リファレンス区域Ａｒｅｆに異常が生じていると、環境ストレス測定が適切に行うことができないため、この異常検出手法は有用となる。

また或るリファレンス区域Ａｒｅｆにおいて異常が検出されたら、他のリファレンス区域Ａｒｅｆの撮像画像を用いて上述の処理を行うようにすることが考えられる。
これによりリファレンス区域Ａｒｅｆの一部が異常となっても、適切なストレス測定を行うことができる。
リファレンス区域Ａｒｅｆをいくつ設置するかは、灌漑システムの故障率を踏まえて決めればよい。

ところで、この例はリファレンス区域Ａｒｅｆの異常検出の例としたが、リファレンス区域Ａｒｅｆ、被計測区域Ａに関わらず、異なる灌水経路ではあるが、同じ灌水量となる区域を複数設け、それらについての測定結果（例えばＰＲＩ平均値等）を比較して、異常検出を行うこともできる。
例えば広大な農場において灌漑チューブ１２０の破損等による灌水路１２の異常を見つけることは容易ではない。そのため情報生成装置１の処理動作を利用して灌水路異常を検出できることはシステム活用としても好適である。

＜７．他の環境ストレスの測定＞
以上の実施の形態では、特定の環境ストレスとして水ストレスを計測する場合を例にして説明してきたが、もちろん他の環境ストレスについても実施の形態の技術は同様に適用できる。
例えば窒素ストレスを測定することも可能である。
第１の実施の形態のように、リファレンス区域Ａｒｅｆを設ける場合、図１８Ａのように区域設定を行う。リファレンス区域Ａｒｅｆは、施肥量を１００％とし、被計測区域Ａ１，Ａ２，Ａ３はそれぞれ施肥量を９０％、８０％、７０％とする。
このようにした状態で、第１の実施の形態の処理を行うことで、どの程度の施肥量が適切であるかを判断するための差分画像ファイルＭ１＿ＤＰ，Ｍ２＿ＤＰ，Ｍ３＿ＤＰを得ることができる。

第２の実施の形態に適用する場合は、図１８Ｂのように区域設定を行う。例えば被計測区域Ａ１，Ａ２，Ａ３，Ａ４はそれぞれ施肥量を９０％、８０％、７０％、６０％とする。そして各区域に隣接して、施肥量を１００％としたリファレンス区域Ａｒｅｆ１，Ａｒｅｆ２，Ａｒｅｆ３，Ａｒｅｆ４を設ける。
このようにした状態で、第２の実施の形態の処理を行うことで、どの程度の施肥量が適切であるかを判断するための差分画像ファイルＭ１＿ＤＰ，Ｍ２＿ＤＰ，Ｍ３＿ＤＰ，Ｍ４＿ＤＰを得ることができる。

もちろん、植生指数はＰＲＩ等のストレスを示す指数ではなく、成長結果を示す指数、ＮＤＶＩでもよい。
ＮＤＶＩ画像を目視でみてラインが見られたら、施肥が適切で無いと判断できる。リファレンス区域Ａｒｅｆのラインが目視できる場合とは、リファレンス区域Ａｒｅｆと被計測区域Ａの植生状態が異なる状態となっている場合であるためである。

実施の形態で測定可能な植生の環境ストレスの種類は、水ストレスや窒素ストレスの他にも、低温ストレス、高温ストレス、乾燥ストレス、ＣＯ₂不足によるストレスなどが想定される。

＜８．まとめ及び変形例＞
以上の実施の形態によれば以下の効果が得られる。
実施の形態の情報生成装置１によるストレス情報生成方法は、植生の撮像画像を用いて植生情報を求める植生情報取得手順（図５のＳ１０４、図６）と、特定の環境ストレスがない状態の植生情報の基準植生情報（リファレンス値Ｖｒｅｆ）を求める基準植生情報取得手順（図５のＳ１０７、図９のＳ１０７Ａ、図１２のＳ１６１）と、環境ストレスに関する情報として、特定の環境ストレスがありうる状態の植生の撮像画像から得られた植生情報と基準植生情報との差分情報を得る差分取得手順（Ｓ１０９，Ｓ１１０，Ｓ１１１）とを行う。

例えば水ストレスなどの特定の環境ストレスが無い状態を基準として基準植生情報（リファレンス値Ｖｒｅｆ）を求め、特定の環境ストレスがありうる区域の撮像画像から得られた植生情報についての基準植生情報との差分を求めることで、当該特定の環境ストレスについての情報を精度良くかつ比較的容易に得ることができる。
特に野外の圃場のような複数の環境ストレスが同時に起こりうる環境で、特定の環境ストレスを把握することが可能になり、環境ストレス原因の弁別とその結果を用いた作物管理の最適化が可能になる。
またこれにより、灌漑水量の削減や肥料の削減などが望まれる場合などに、それらの実行による環境ストレスが植生に影響を与えない範囲を的確に把握できる。従って適切な灌漑水量の削減や肥料の削減のための極めて有用な情報を提供できる。
なお、撮像画像に基づく処理について説明したが、画像に限られない。例えば波長帯成分などを撮像した植生の撮像信号を用いて植生情報を求めることもできる。

第１、第２、第３の実施の形態においては、特定の環境ストレスがない状態とされたリファレンス区域Ａｒｅｆの撮像画像（画像ファイルＲｅｆ）からリファレンス区域の植生情報（植生指数画像ファイルＲｅｆ＿Ｐ）を求める。また特定の環境ストレスがありうる状態とされた被計測区域Ａ１，Ａ２・・・の撮像画像Ｍ１，Ｍ２・・・から被計測区域の植生情報（植生指数画像ファイルＭ１＿Ｐ、Ｍ２＿Ｐ等）を求める。そしてリファレンス区域Ａｒｅｆの植生情報を用いてリファレンス値Ｖｒｅｆを算出し、計測区域の植生情報とリファレンス値Ｖｒｅｆの差分演算を行うことで、差分情報（差分画像ファイルＭ１＿ＤＰ，Ｍ２＿ＤＰ等）を求めている。
例えば圃場の一部をリファレンス区域Ａｒｅｆとする。そのリファレンス区域Ａｒｅｆは例えば水ストレスが無い状態とする。圃場の他の部分を被計測区域Ａ（Ａ１，Ａ２・・・）とし、灌漑条件が異なる状態とする。
このように区域を分けることで、他の環境ストレスを略同様にしたうえで、例えば水ストレスなど特定の環境ストレスが異なる状態を形成することができる。そしてリファレンス区域Ａｒｅｆと被計測区域Ａについてほぼ同時刻に撮像を行うことで、それらの撮像画像から例えば水ストレスに関する情報（差分画像ファイルＭ１＿ＤＰ，Ｍ２＿ＤＰ等）を精度良く得ることができる。

第１の実施の形態では、リファレンス区域Ａｒｅｆは、被計測区域Ａとは離間した場所に設けられている。
この場合、リファレンス区域Ａｒｅｆを特定の環境ストレスが無い区域とし、被計測区域Ａを特定の環境ストレスがありうる区域とすることが容易になる。
例えば灌漑設備が被計測区域Ａとは異なる区域としてリファレンス区域Ａｒｅｆを設ければ、各灌漑設備による灌水量を調整することで、水ストレスがないリファレンス区域Ａｒｅｆと水ストレスがありうる被計測区域Ａの設定が容易である。

第２の実施の形態では、リファレンス区域Ａｒｅｆは、被計測区域Ａ毎に、被計測区域Ａと隣接して設けられる例を挙げた。
例えば被計測区域Ａと同じ灌漑制御単位内に、リファレンス区域Ａｒｅｆを設ける。
これによりリファレンス区域Ａｒｅｆと被計測区域Ａを、ほぼ同時刻で撮像することが容易となる。例えばリファレンス区域Ａｒｅｆを被計測区域Ａと同じ撮像画像内に納めることも可能となる。
特に、広大な農場を想定した場合、第１の実施の形態のようにリファレンス区域Ａｒｅｆを離間して設けると、同時刻帯の撮像が困難になることが生ずる場合がある。この場合、リファレンス区域Ａｒｅｆと被計測区域Ａでの、他の環境条件が異なってしまう恐れがある。これを避けてなるべく同じ時刻に撮像するには、複数の飛行体２５０により撮像を行ったり、各所に定点カメラを設けるなどが必要になり、設備コスト、運用コストが高くなる。
第２の実施の形態のようにすることで、これらのコストアップを生じさせずに、リファレンス区域Ａｒｅｆと被計測区域Ａを、ほぼ同時刻で撮像することが可能となる。つまりリファレンス区域Ａｒｅｆと被計測区域Ａの画像として、特定の環境ストレスのみが異なった環境条件の画像を得ることが容易かつ低コストで可能となる。

第３の実施の形態では、被計測区域Ａについての植生情報との差分演算を行う基準植生情報（リファレンス値Ｖｒｅｆ）を、当該植生情報を求めた撮像画像と同時刻帯と判定されるリファレンス区域Ａｒｅｆの撮像画像から求めた植生情報を用いて算出するようにしている。
撮像装置の数、種類、性能などの機材的事情や、農場の広さなどの事情により、被計測区域Ａとリファレンス区域Ａｒｅｆについて、同時刻帯に撮像することができる場合もあれば、同時刻帯には撮像できない場合もある。時刻帯が異なると、日照条件や気温など環境条件が変化することで、算出したい特定の環境ストレス以外の条件が変化してしまう。そこで、撮像画像に付加されている撮像日時情報を用いてリファレンス値Ｖｒｅｆを算出するための植生情報を選択するようにする。
これによりリファレンス区域Ａｒｅｆと被計測区域Ａを同時刻で撮像できない場合でも、同時刻帯でほぼ同じ環境条件における被計測区域Ａの植生情報と、リファレンス区域Ａｒｅｆの植生情報（植生情報から求めたリファレンス値Ｖｒｅｆ）の比較を行うことができる。従って差分情報は、測定したい特定の環境ストレス（例えば水ストレス）を的確に表現した値となり、測定の信頼性を向上させることができる。
なお同時刻帯とは、他の環境条件がほぼ同一と推定される時間幅などとして設定されればよい。

第４の実施の形態では、被計測区域Ａを特定の環境ストレスがない状態としたときに撮像した第１の撮像画像（画像ファイルＲｅｆ）から植生情報（植生指数画像ファイルＲｅｆ＿Ｐ）を求めるとともに、被計測区域Ａを特定の環境ストレスがありうる状態としたときに撮像した第２の撮像画像（画像ファイルＭ）から植生情報（植生指数画像ファイルＭ＿Ｐ）を求める。そして第１の撮像画像から求めた植生情報を用いて基準植生情報（リファレンス値Ｖｒｅｆ）を算出し、第２の撮像画像から求めた植生情報（植生指数画像ファイルＭ＿Ｐ）とリファレンス値Ｖｒｅｆの差分演算を行うようにしている。
同一の被計測区域Ａにおいて、例えば水ストレス等の特定の環境ストレスを可変制御することで、差分演算による特定の環境ストレスの情報を精度良く得ることができる。
またこの場合、被計測区域とは別にリファレンス区域Ａｒｅｆを用意する必要はない。
また、育成環境を動的に制御し、環境ストレスを変えて測定することによれば、環境によらず（例えば天候待ちにならず）、特定の環境ストレスに関する計測が可能にもなる。
なお、この第４の実施の形態では、水ストレスを計測するために、灌漑システムの灌漑量を制御し土壌水分量を変化させる例を述べたが、特定の環境ストレスの制御としては、次のような手法が考えられる。
例えば低温・高温ストレスを計測するために、空調を制御し気温を変化させるようにすることが考えられる。
また乾燥ストレスを計測するために、空調を制御し飽差を変化させることが考えられる。
またＣＯ₂不足によるストレスを計測するために、二酸化炭素発生装置を制御しＣＯ₂濃度を変化させることが考えられる。

第１～第４の実施の形態では、差分情報としての画像情報（差分画像ファイルＭ１＿ＤＰ等）を生成する例を述べた。即ち特定の環境ストレスがありうる状態の植生の撮像画像から得られた植生情報と基準植生情報（リファレンス値Ｖｒｅｆ）との差分を表す画像情報である。
このような圃場の各位置に対応したストレス状態を表す画像情報を生成することで、人（スタッフ）が各場所のストレス状態を容易に認識できる情報を提供できる。

第１～第４の実施の形態では、基準植生情報（リファレンス値Ｖｒｅｆ）の算出において、特定の環境ストレスがない状態の植生情報の平均値算出を行う例を述べた。
算出過程で平均値を用いることで、例えばリファレンス区域内での固体毎のばらつきを吸収して適切なリファレンス値Ｖｒｅｆを得ることができる。

第１～第４の実施の形態の情報生成装置１は、植生の撮像画像を用いて植生情報を求める植生指数演算部２２と、特定の環境ストレスに関する基準植生情報（リファレンス値Ｖｒｅｆ）を求める基準植生情報取得部（リファレンス値算出部２５）と、植生情報と特定の環境ストレスに関する基準植生情報との差分情報を得る差分演算部２６とを備える。
この情報生成装置１により、或る植生の状態を基準として測定対象の区域の撮像画像から得られた植生情報についての基準植生情報との差分を求めることができる。この差分によって基準状態と比較した植生に対するストレス状態の評価を行うことが可能となる。
なお、基準植生情報は、予め取得しておいたものを用いる場合もある。
また、差分演算部２６が生成する差分情報は、定量的な数値を示すものであってもよいし、プラス／マイナスのように大小関係だけを示すものであってもよい。例えばプラスの場合にはストレス有り、マイナスの場合にはストレスなしを示すような値でもよい。
つまり差分情報はストレスの有無または度合を示すものであればよい。

第１～第４の実施の形態の情報生成装置１においては、外部の撮像装置による撮像画像データを取得する画像取得部２１を備える。
例えば外部の撮像装置として、撮像装置２５０を搭載した飛行体２００や、定点カメラ、或いは人が所持するカメラ等が想定される。
これらの撮像装置から有線伝送又は無線伝送で送信されてくる画像を受信したり、記憶媒体から読み出すことなどにより、情報生成装置１は圃場における植生の撮像画像を得ることができる。この撮像画像を処理対象として取得することで、コンピュータ装置１００等において情報生成装置１としての処理を行うことができる。

第１～第３の実施の形態の情報生成装置１においては、画像取得部２１で取得した撮像画像データについて、特定の環境ストレスがない状態の植生情報の撮像画像と、特定の環境ストレスがありうる状態の植生情報の撮像画像とを区分するための区分情報ＰＩを取得する区分取得部２４を備える。
画像取得部２１で取得した画像については、リファレンス区域Ａｒｅｆの画像か被計測区域Ａの画像であるかを区別する必要がある。
そこで位置情報、時刻情報、手動入力による指定情報などを区分情報として受け付け、画像の区別ができるようにしている。これにより取得した画像を正しく扱って、ストレス情報生成を行うことができる。

第１～第３の実施の形態の情報生成装置１では、区分情報ＰＩに基づいて、特定の環境ストレスがない状態の植生情報の撮像画像から求められた植生情報を判定し、該判定した植生情報を用いて基準植生情報（リファレンス値Ｖｒｅｆ）を求める
これにより基準植生情報を正確に特定の環境ストレスがない状態の植生情報から求めることができる。即ちリファレンス区域Ａｒｅｆの植生指数画像ファイルＲｅｆ＿Ｐを用いてリファレンス値Ｖｒｅｆを算出することができる。

第２の実施の形態の情報生成装置１では、画像取得部２１で取得した撮像画像データについて、特定の環境ストレスがない状態の植生情報の撮像画像と、特定の環境ストレスがありうる状態の植生情報の撮像画像とに分割する画像分割部３０を備える。
即ち第２の実施の形態の場合、画像取得部２１で取得した画像ファイル（Ｍ１，Ｍ２・・・）については、リファレンス区域Ａｒｅｆの画像と被計測区域Ａ（Ａ１，Ａ２・・・）の画像が混在する。このように１つの撮像画像内にリファレンス区域Ａｒｅｆの画像と被計測区域Ａの画像が混在する場合に、それらの区域の画像を分割抽出する。
これにより取得した画像を正しく扱って、ストレス情報生成を行うことができる。

第３の実施の形態の情報生成装置１では、特定の環境ストレスがありうる状態の植生情報に対する基準植生情報（リファレンス値Ｖｒｅｆ）を、当該植生情報を求めた撮像画像と同時刻帯と判定される、特定の環境ストレスがない状態の撮像画像から求めた植生情報を用いて算出するようにしている。
第３の実施の形態の場合のように、時刻帯を考慮して植生指数画像ファイルＲｅｆ＿Ｐを選択することで、植生指数画像ファイルＭ１＿Ｐ、Ｍ２＿Ｐ・・・と同時刻帯の撮像画像に基づくリファレンス値Ｖｒｅｆを算出することができる。これは例えばＰＲＩ値などの特定の環境ストレス以外の環境条件をほぼ同一とした場合の基準植生情報とすることができるため、求められる差分画像ファイルＭ１＿ＤＰ、Ｍ２＿ＤＰ・・・は、特定の環境ストレスを適切に表現した情報となる。即ち特定の環境ストレスの計測情報の精度を向上させることができる。
なお、第１，第２の実施の形態も、基本的には同一時刻帯の画像を用いてリファレンス値Ｖｒｅｆを算出できるため、同様に高精度の測定が可能である。

第４の実施の形態の情報生成装置１では、圃場を、特定の環境ストレスがない状態と、特定の環境ストレスがありうる状態に変更する指示を行う指示部（灌漑指示部３５）を備えている。即ち灌漑設備を制御して、或る圃場を水ストレスがありうる状態とない状態に変更できるようにする。
これにより、同一の区域についても特定の環境ストレスがない状態と、特定の環境ストレスがありうる状態を設定することができる。

第１～第４の実施の形態の情報生成装置１においては、差分演算部２６では、差分情報としての画像情報（差分画像ファイルＭ１＿ＤＰ等）を生成するとともに、この画像情報を出力する画像出力部２８を備えている。
画像として出力することで、農場スタッフが視覚的にはわかりやすく環境ストレスを認識できる情報を提供できる。
また第１～第４の実施の形態の情報生成装置１においては、基準植生情報取得部（リファレンス値算出部２５）は、植生指数演算部２２が特定の環境ストレスがない状態の植生の撮像画像から得た植生情報を用いて基準植生情報（リファレンス値Ｖｒｅｆ）を求めるようにしている。
この情報生成装置１により、例えば水ストレスなどの特定の環境ストレスが無い状態を基準としてリファレンス値Ｖｒｅｆを求め、特定の環境ストレスがありうる区域の撮像画像から得られた植生情報についてのリファレンス値Ｖｒｅｆとの差分を求めることができる。

本発明の実施の形態のプログラムは、コンピュータ装置１００のＣＰＵ５１に、植生の撮像画像を用いて植生情報を求める植生情報演算処理と、特定の環境ストレスに関する基準植生情報を求める基準植生情報取得処理と、植生情報と基準植生情報との差分情報を得る差分取得処理とをコンピュータに実行させるプログラムである。
より具体的には、コンピュータ装置１００のＣＰＵ５１に、植生の撮像画像を用いて植生情報を求める植生情報演算処理と、特定の環境ストレスがない状態の植生情報の基準植生情報を求める基準植生情報取得処理と、環境ストレスに関する情報として、特定の環境ストレスがありうる状態の植生の撮像画像から得られた植生情報と基準植生情報との差分情報を得る差分取得処理とを実行させるプログラムである。
即ち図５、図６（又は図９，図１２）の処理をコンピュータ１００に実行させるプログラムである。

このようなプログラムにより本実施の形態の情報生成装置１の実現が容易となる。
そしてこのようなプログラムはコンピュータ装置等の機器に内蔵されている記録媒体や、ＣＰＵを有するマイクロコンピュータ内のＲＯＭ等に予め記憶しておくことができる。あるいはまた、半導体メモリ、メモリカード、光ディスク、光磁気ディスク、磁気ディスクなどのリムーバブル記録媒体に、一時的あるいは永続的に格納（記憶）しておくことができる。またこのようなリムーバブル記録媒体は、いわゆるパッケージソフトウェアとして提供することができる。
また、このようなプログラムは、リムーバブル記録媒体からパーソナルコンピュータ等にインストールする他、ダウンロードサイトから、ＬＡＮ、インターネットなどのネットワークを介してダウンロードすることもできる。

なお、本明細書に記載された効果はあくまでも例示であって限定されるものではなく、また他の効果があってもよい。

なお本技術は以下のような構成も採ることができる。
（１）植生の撮像信号を用いて植生情報を求める植生情報取得手順と、
前記植生情報と特定の環境ストレスに関する基準植生情報との差分情報を得る差分取得手順と、
を行う情報生成方法。
（２）前記植生情報取得手順では、前記特定の環境ストレスがない状態とされたリファレンス区域の撮像信号から前記リファレンス区域の植生情報を求めるとともに、前記特定の環境ストレスがありうる状態とされた被計測区域の撮像信号から前記被計測区域の植生情報を求め、
基準植生情報取得手順として、前記リファレンス区域の植生情報を用いて前記基準植生情報を取得し、
前記差分取得手順では、前記被計測区域の植生情報と前記基準植生情報の差分演算を行う
上記（１）に記載の情報生成方法。
（３）前記基準植生情報取得手順では、
前記被計測区域についての植生情報との差分演算を行う前記基準植生情報を、当該植生情報を求めた撮像信号と同時刻帯と判定される前記リファレンス区域の撮像信号から求めた植生情報を用いて算出する
上記（２）に記載の情報生成方法。
（４）前記植生情報取得手順では、被計測区域を前記特定の環境ストレスがない状態としたときに撮像した第１の撮像信号から植生情報を求めるとともに、前記被計測区域を前記特定の環境ストレスがありうる状態としたときに撮像した第２の撮像信号から植生情報を求め、
前記基準植生情報取得手順では、前記第１の撮像信号から求めた植生情報を用いて前記基準植生情報を算出し、
前記差分取得手順では、前記第２の撮像信号から求めた植生情報と前記基準植生情報の差分演算を行う
上記（２）に記載の情報生成方法。
（５）前記撮像信号は、撮像画像である
請求項１に記載の情報生成方法。
上記（１）乃至（４）のいずれかに記載の情報生成方法。
（６）前記差分取得手順では、前記差分情報としての画像情報を生成する
上記（１）乃至（５）のいずれかに記載の情報生成方法。
（７）前記基準植生情報取得手順では、
前記基準植生情報の算出において、前記特定の環境ストレスがない状態の植生情報の平均値算出を行う
上記（２）乃至（４）のいずれかに記載の情報生成方法。
（８）前記特定の環境ストレスは、水ストレス、低温ストレス、高温ストレス、乾燥ストレス、二酸化炭素不足ストレス、窒素ストレスのうちのいずれかである
上記（１）乃至（７）のいずれかに記載の情報生成方法。
（９）前記植生情報は、ＰＲＩ、クロロフィル蛍光の大きさ、クロロフィル蛍光インデックス、又はステート遷移反射率のいずれかである
上記（１）乃至（８）のいずれかに記載の情報生成装置。
（１０）植生の撮像信号を用いて植生情報を求める植生情報取得部と、
前記植生情報と特定の環境ストレスに関する基準植生情報との差分情報を得る差分取得部と、を備えた
情報生成装置。
（１１）前記特定の環境ストレスがない状態の植生の撮像信号から得た植生情報を用いて前記基準植生情報を求める基準植生情報取得部を更に備えた、
上記（１０）に記載の情報生成装置。
（１２）外部の撮像装置による撮像信号として撮像画像データを取得する画像取得部を更に備えた
上記（１０）又は（１１）に記載の情報生成装置。
（１３）前記画像取得部で取得した撮像画像データについて、
前記特定の環境ストレスがない状態の植生情報の撮像画像と、前記特定の環境ストレスがありうる状態の植生情報の撮像画像とを区分するための区分情報を取得する区分取得部を備えた
上記（１２）に記載の情報生成装置。
（１４）前記基準植生情報取得部は、前記区分情報に基づいて、前記特定の環境ストレスがない状態の植生情報の撮像画像から求められた植生情報を判定し、該判定した植生情報を用いて前記基準植生情報を求める
上記（１３）に記載の情報生成装置。
（１５）前記画像取得部で取得した撮像画像データについて、
前記特定の環境ストレスがない状態の植生情報の撮像画像と、前記特定の環境ストレスがありうる状態の植生情報の撮像画像とに分割する画像分割部を備えた
上記（１２）に記載の情報生成装置。
（１６）前記基準植生情報取得部は、
前記特定の環境ストレスがありうる状態の植生情報に対する前記基準植生情報を、当該植生情報を求めた撮像信号と同時刻帯と判定される、前記特定の環境ストレスがない状態の撮像信号から求めた植生情報を用いて算出する
上記（１１）に記載の情報生成装置。
（１７）圃場を、前記特定の環境ストレスがない状態と、前記特定の環境ストレスがありうる状態に変更する指示を行う指示部を備えた
上記（１０）乃至（１６）のいずれかに記載の情報生成装置。
（１８）前記差分取得部により得られた差分情報に基づいて、環境ストレス可変設備を制御する指示部を備えた
上記（１０）乃至（１７）のいずれかに記載の情報生成装置。
（１９）前記差分取得部では、前記差分情報としての画像情報を生成するとともに、
前記画像情報を出力する画像出力部を備えた
上記（１０）乃至（１８）のいずれかに記載の情報生成装置。
（２０）前記基準植生情報取得部は、
前記植生情報取得部が前記特定の環境ストレスがない状態の植生の撮像信号から得た植生情報を用いて前記基準植生情報を求める
上記（１１）に記載の情報生成装置。
（２１）植生の撮像信号を用いて植生情報を求める植生情報演算処理と、
前記植生情報と特定の環境ストレスに関する基準植生情報との差分情報を得る差分取得処理と
をコンピュータに実行させるプログラム。

１…情報生成装置、１０…灌漑制御装置、１１，１１－Ｒ，１１－１，１１－２…灌漑設定バルブ（バルブ）、１２、１２－Ｒ，１２－１，１２－２…灌水路、２１…画像取得部、２２…植生指数演算部、２３…植生指数バッファ、２４…区分取得部、２５…リファレンス値算出部、２６…差分演算部、２７…出力バッファ、２８…画像出力部、２９…出力データ生成部、３０…画像分割部、３１…撮像時刻抽出部、３２…時刻同期部、３３…入力部、３５…灌漑指示部、５１…ＣＰＵ、５２…ＲＯＭ、５３…ＲＡＭ、Ａｒｅｆ…リファレンス区域、Ａ１，Ａ２，Ａ３，Ａ４…被計測区域、１００…コンピュータ装置、２００…飛行体、２５０…撮像装置

Claims (21)

1. 植生の撮像信号を用いて植生情報を求める植生情報取得手順と、
   特定の環境ストレスがない状態とされたリファレンス区域又は被計測区域の植生情報を用いて前記特定の環境ストレスに関する基準植生情報を取得する、基準植生情報取得手順と、
   前記被計測区域の前記植生情報と前記基準植生情報を用いて差分情報を得る差分取得手順と、
   を行う情報生成方法。
2. 前記植生情報取得手順では、前記特定の環境ストレスがない状態とされた前記リファレンス区域の撮像信号から前記リファレンス区域の植生情報を求めるとともに、前記特定の環境ストレスがありうる状態とされた前記被計測区域の撮像信号から前記被計測区域の植生情報を求め、
   前記基準植生情報取得手順では、前記リファレンス区域の植生情報を用いて前記基準植生情報を取得し、
   前記差分取得手順では、前記被計測区域の植生情報と前記基準植生情報の差分演算を行う
   請求項１に記載の情報生成方法。
3. 前記基準植生情報取得手順では、
   前記被計測区域についての植生情報との差分演算を行う前記基準植生情報を、当該植生情報を求めた撮像信号と同時刻帯と判定される前記リファレンス区域の撮像信号から求めた植生情報を用いて算出する
   請求項２に記載の情報生成方法。
4. 前記植生情報取得手順では、前記被計測区域を前記特定の環境ストレスがない状態としたときに撮像した第１の撮像信号から植生情報を求めるとともに、前記被計測区域を前記特定の環境ストレスがありうる状態としたときに撮像した第２の撮像信号から植生情報を求め、
   前記基準植生情報取得手順では、前記第１の撮像信号から求めた植生情報を用いて前記基準植生情報を算出し、
   前記差分取得手順では、前記第２の撮像信号から求めた植生情報と前記基準植生情報の差分演算を行う
   請求項１に記載の情報生成方法。
5. 前記撮像信号は、撮像画像である
   請求項１に記載の情報生成方法。
6. 前記差分取得手順では、前記差分情報としての画像情報を生成する
   請求項１に記載の情報生成方法。
7. 前記基準植生情報取得手順では、
   前記基準植生情報の算出において、前記特定の環境ストレスがない状態の植生情報の平均値算出を行う
   請求項２に記載の情報生成方法。
8. 前記特定の環境ストレスは、水ストレス、低温ストレス、高温ストレス、乾燥ストレス、二酸化炭素不足ストレス、窒素ストレスのうちのいずれかである
   請求項１に記載の情報生成方法。
9. 前記植生情報は、ＰＲＩ、クロロフィル蛍光の大きさ、クロロフィル蛍光インデックス、又はステート遷移反射率のいずれかである
   請求項１に記載の情報生成方法。
10. 植生の撮像信号を用いて植生情報を求める植生情報取得部と、
    特定の環境ストレスがない状態とされたリファレンス区域又は被計測区域の植生情報を用いて前記特定の環境ストレスに関する基準植生情報を取得する、基準植生情報取得部と、
    前記被計測区域の前記植生情報と前記基準植生情報を用いて差分情報を得る差分取得部と、を備えた
    情報生成装置。
11. 前記基準植生情報取得部は、
    前記特定の環境ストレスがない状態の植生の撮像信号から得た植生情報を用いて前記基準植生情報を求める
    請求項１０に記載の情報生成装置。
12. 外部の撮像装置による撮像信号として撮像画像データを取得する画像取得部を更に備えた
    請求項１０に記載の情報生成装置。
13. 前記画像取得部で取得した撮像画像データについて、
    前記特定の環境ストレスがない状態の植生情報の撮像画像と、前記特定の環境ストレスがありうる状態の植生情報の撮像画像とを区分するための区分情報を取得する区分取得部を備えた
    請求項１２に記載の情報生成装置。
14. 前記基準植生情報取得部は、前記区分情報に基づいて、前記特定の環境ストレスがない状態の植生情報の撮像画像から求められた植生情報を判定し、該判定した植生情報を用いて前記基準植生情報を求める
    請求項１３に記載の情報生成装置。
15. 前記画像取得部で取得した撮像画像データについて、
    前記特定の環境ストレスがない状態の植生情報の撮像画像と、前記特定の環境ストレスがありうる状態の植生情報の撮像画像とに分割する画像分割部を備えた
    請求項１２に記載の情報生成装置。
16. 前記基準植生情報取得部は、
    前記特定の環境ストレスがありうる状態の植生情報に対する前記基準植生情報を、当該植生情報を求めた撮像信号と同時刻帯と判定される、前記特定の環境ストレスがない状態の撮像信号から求めた植生情報を用いて算出する
    請求項１１に記載の情報生成装置。
17. 圃場を、前記特定の環境ストレスがない状態と、前記特定の環境ストレスがありうる状態に変更する指示を行う指示部を備えた
    請求項１０に記載の情報生成装置。
18. 前記差分取得部により得られた差分情報に基づいて、環境ストレス可変設備を制御する指示部を備えた
    請求項１０に記載の情報生成装置。
19. 前記差分取得部では、前記差分情報としての画像情報を生成するとともに、
    前記画像情報を出力する画像出力部を備えた
    請求項１０に記載の情報生成装置。
20. 前記基準植生情報取得部は、
    前記植生情報取得部が前記特定の環境ストレスがない状態の植生の撮像信号から得た植生情報を用いて前記基準植生情報を求める
    請求項１１に記載の情報生成装置。
21. 植生の撮像信号を用いて植生情報を求める植生情報演算処理と、
    特定の環境ストレスがない状態とされたリファレンス区域又は被計測区域の植生情報を用いて前記特定の環境ストレスに関する基準植生情報を取得する、基準植生情報取得処理と、
    前記被計測区域の前記植生情報と前記基準植生情報を用いて差分情報を得る差分取得処理と、
    をコンピュータに実行させるプログラム。

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