JP7243496B2 - 情報処理装置 - Google Patents

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Description

本発明は、植物の成育状態に関する指標値をＡＩ画像解析により算出する情報処理装置に関する。
植物の成育状態に関する指標値を、ＡＩ(Artificial Intelligence）画像解析によって算出することが行われている（例えば、特許文献１参照）。
特開２０１８－２９５６８号公報
植物の成育状態に関する指標値をＡＩ画像解析で算出するためには、所定サイズの複数の画像を入力することで、ＣＮＮ(Convolutional Neural Network)等のニューラルネットワークを教育する必要がある。ただし、植物の外観は、成長に伴い大きく変化するため、植物の成育状態に関する指標値を算出するためのニューラルネットワークの教育には、大量の画像が必要であった。
本発明は、上記現状を鑑みてなされたものであり、植物の成育状態に関する指標値をニューラルネットワークにより求める情報処理装置であって、比較的に少量の画像でニューラルネットワークの教育が完了する情報処理装置を提供することにある。
本発明の一観点に係る情報処理装置は、植物の栽培領域を撮影した栽培領域画像に対してニューラルネットワークによる解析を行うことで前記栽培領域における植物の成育状態の指標値である状態指標値を算出する第１～第Ｎ（≧２）画像解析部であって、それぞれ、所定の樹勢指標値が第１～第Ｎ樹勢指標値区分に分類される複数の栽培領域画像により教育されたニューラルネットワークを含む第１～第Ｎ画像解析部と、前記状態指標値を算出すべき栽培領域画像の入力を受け付けて、入力された栽培領域画像を、前記第１～第Ｎ画像解析部の中の、当該栽培領域画像と同じ樹勢指標値区分に分類される複数の栽培領域画像にて教育された画像解析部に解析させる選択部と、を備える。
すなわち、この情報処理装置は、栽培領域における植物の成育状態の指標値である状態を算出するためのニューラルネットワーク（画像解析部）を樹勢指標値区分別に備えている。植物の樹勢によらず状態指標値を正確に算出できるように、１つのニューラルネットワークを教育するのには、大量の画像が必要とされるが、樹勢指標値区分別にニューラルネットワークが設けられていれば、各ニューラルネットワークを、そのニューラルネットワークの教育に適さない画像を用いずに教育することが出来る。従って、上記構成を有する情報処理装置では、比較的に少量の画像で各画像解析ユニットのニューラルネットワークの教育が完了することになる。
情報処理装置に、『前記第ｉの画像解析部（ｉは、１からＮまでの各整数値）に含まれるニューラルネットワークが、縦方向画素数Ｈｉ、横方向画素数Ｗｉの画像を入力としたニューラルネットワーク＃ｉであり、前記第ｉの画像解析部（ｉは、１からＮまでの各整数値）は、解析すべき栽培領域画像から縦横比がＨｉ：Ｗｉの画像を複数個抽出して抽出
した各画像を画素数を調整した上でニューラルネットワーク＃ｉに入力する』構成を採用しておいても良い。また、一般的な植物は丈が高くなっていくものであるので、情報処理装置に、さらに、『前記第ｋ＋１樹勢指標値区分（ｋは、１からＮ－１までの各整数値）が前記第ｋ樹勢指標値区分よりも樹勢が良好な区分であり、１からＮ－１までの各整数値ｉについて、Ｈｉ＋１／Ｗｉ＋１＞Ｈｉ／Ｗｉが成立するように、ニューラルネットワーク＃ｉ～＃Ｎの入力画像サイズが決定されている』構成を採用しておいても良い。
また、樹勢指標値は、前記栽培領域内の植物の丈の代表値（植物の丈の最頻値、平均値等）であっても良い。当該代表値は、栽培領域画像とは別に与えられる値であっても、栽培領域画像を解析して求めた値であっても良い。
本発明の他の一観点に係る情報処理装置（以下、第２情報処理装置とも表記する）は、植物の成育状態の指標値である状態指標値を算出する情報処理装置において、前記状態指標値を算出するためのニューラルネットワークであって、前記植物の栽培領域を撮影した複数の栽培領域画像のそれぞれから、第１～第Ｎ（≧２）樹勢指標値区分の中の、前記栽培領域画像内の前記植物の樹勢が属する樹勢指標値区分に応じたサイズの画像を抽出して入力することで教育されたニューラルネットワークと、前記状態指標値を算出すべき栽培領域画像から、当該栽培領域画像内の前記植物の樹勢が属する樹勢指標値区分に応じたサイズの画像を抽出して前記ニューラルネットワークに入力することで前記状態指標値を算出する算出手段と、を備える。
すなわち、植物の栽培領域を撮影した複数の栽培領域画像のそれぞれから、栽培領域画像内の植物の樹勢が属する樹勢指標値区分に応じたサイズの画像を抽出して、ＦＣＮ等のニューラルネットワークに入力すれば、教育に適さない画像を用いずにニューラルネットワークを教育することが出来る。従って、この第２情報処理装置でも、比較的に少量の画像で各画像解析ユニットのニューラルネットワークの教育が完了することになる。
第２情報処理装置に、『前記第ｋ＋１樹勢指標値区分（ｋは、１からＮ－１までの各整数値）が前記第ｋ樹勢指標値区分よりも樹勢が良好な区分であり、第１～第Ｎ区分に応じたサイズが、第ｉ区分に応じたサイズの縦方向画素数、横方向画素数を、それぞれ、Ｈｉ、Ｗｉと表記すると、１からＮ－１までの各整数値ｉについて、Ｈｉ＋１／Ｗｉ＋１＞Ｈｉ／Ｗｉが成立するように、定められている』構成を採用しておいても良い。
本発明によれば、植物の成育状態に関する指標値をニューラルネットワークにより求める情報処理装置であって、比較的に少量の画像でニューラルネットワークの教育が完了する情報処理装置を提供することが出来る。
図１は、本発明の第１実施形態に係る情報処理装置の構成及び使用形態の説明図である。 図２は、第１実施形態に係る情報処理装置が備える画像解析部の構成の説明図である。 図３は、第１実施形態に係る情報処理装置の解析制御部が行う解析先選択処理の流れ図である。 図４は、本発明の第２実施形態に係る情報処理装置の構成及び使用形態の説明図である。 図５は、第２実施形態に係る情報処理装置の解析制御部が行う樹勢指標値区分判別処理の流れ図である。
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について説明する。
《第１実施形態》
図１に、本発明の第１実施形態に係る情報処理装置１０の構成及び使用形態を示す。
本実施形態に係る情報処理装置１０は、各ユーザのユーザ端末３０からインターネット５０を介して送信されてくる植物の栽培領域の撮影結果に基づき、各ユーザの植物の栽培領域における植物の生育状態に関する指標値を算出する装置である。図示してあるように、情報処理装置１０は、複数の画像解析部１２と、解析制御部１３と、栽培領域管理データベース１４とを備えている。なお、情報処理装置１０は、比較的に高機能なコンピュータ、例えば、高性能な１つ又は複数のＧＰＵ(Graphics Processing Unit)を備えたコンピュータ、を、複数の画像解析部１２、解析制御部１３及び栽培領域管理データベース１４を備えた装置として機能するようにプログラミングした装置となっている。そのため、情報処理装置１０の具体的なハードウェア構成の説明は省略する。また、以下では、情報処理装置１０が備える複数の画像解析部１２のことを、第１～第Ｎ画像解析部１２（Ｎは、情報処理装置１０が備える画像解析部１２の総数）とも表記する。
栽培領域管理データベース１４は、各ユーザの栽培領域に関する情報を管理しておくためのデータベースである。この栽培領域管理データベース１４には、各ユーザの認証用情報（例えば、ユーザＩＤとパスワード）も設定されている。
第ｉ（ｉ＝１～Ｎ）画像解析部１２は、植物の栽培領域の撮影結果（以下、栽培領域画像）に対してニューラルネットワーク＃ｉによる解析を行うことで当該栽培領域における植物の成育状態の指標値（以下、状態指標値）を算出するユニットである。
より具体的には、第ｉ（ｉ＝１～Ｎ）画像解析部１２は、図２に模式的に示してあるように、前処理部＃ｉ、ニューラルネットワーク（“ＮＮ”）＃ｉ、後処理部＃ｉ及び学習処理部＃ｉを備えている。
ニューラルネットワーク＃ｉは、縦方向画素数Ｈｉ、横方向画素数Ｗｉの画像を入力とした、ＣＮＮ（Convolutional Neural Network）等のニューラルネットワークである。ニューラルネットワーク＃１～＃Ｎの入力画像サイズは、１からＮ－１までの各整数値ｊについて、Ｈｊ＋１／Ｗｊ＋１＞Ｈｊ／Ｗｊが成立するように定められている。なお、ニューラルネットワーク＃１～＃Ｎを、１つ以上のＧＰＵにより実現する場合には、ニューラルネットワーク＃１～＃Ｎの入力画像サイズ（総画素数）を、ＧＰＵの性能を十分に発揮させることが出来る特定のサイズとしておくことが好ましい。そのような入力画像サイズとしては、Ｎ＝３である場合における、Ｈ１＝２５６，Ｗ１＝２５６、Ｈ２＝１２８、Ｗ２＝５１２、Ｈ３＝６４、Ｗ３＝１０２８を例示できる。
前処理部＃ｉ（ｉ＝１～Ｎ）は、処理対象として解析制御部１３（詳細は後述）から与えられた栽培領域画像から、縦横比がＨｉ：Ｗｉの画像を複数個抽出し、抽出した各画像を、縦方向画素数Ｈｉ、横方向画素数Ｗｉの画像に変換した上で、ニューラルネットワーク＃ｉに入力するユニットである。後処理部＃ｉは、前処理部＃ｉによる画像の入力毎にニューラルネットワーク＃ｉから出力される指標値群の平均値を、処理対象領域についての状態指標値として栽培領域管理データベース１４に記憶するユニットである。
学習処理部＃ｉ（ｉ＝１～Ｎ）は、樹勢指標値が第ｉ樹勢指標値区分に分類される多数の栽培領域画像と各栽培領域画像から求められるべき状態指標値とを教育データとして用いて、ニューラルネットワーク＃ｉを教育するユニットである。
ここで、樹勢指標値とは、栽培領域における植物の樹勢の程度（強弱）を示す値のことである。樹勢指標値としては、例えば、栽培領域における植物の代表的な丈（植物の丈の平均値や最頻値）が使用される。第１～第Ｎ樹勢指標値区分とは、区分番号（第ｉ樹勢指標値区分におけるｉ値）が大きくなるにつれ、樹勢指標値が大きくなる（樹勢が強くなる）ように予め定められた樹勢指標値区分のことである。また、“ニューラルネットワーク＃ｉを教育する”とは、“ニューラルネットワーク＃ｉの各ノードの重み値及びバイアス値を所定の評価関数が最小となるように決定する”ということである。学習処理部＃ｉは、前処理部＃ｉと同様に、栽培領域画像から、縦横比がＨｉ：Ｗｉの画像を複数個抽出し、抽出した各画像を、縦方向画素数Ｈｉ、横方向画素数Ｗｉの画像に変換した上で、ニューラルネットワーク＃ｉに入力するように構成されている。
解析制御部１３は、ユーザ認証を伴う処理により、ユーザ端末３０から送信されてきた栽培領域画像を、状態指標値を算出すべき栽培領域（以下、処理対象領域と表記する）についての栽培領域画像（以下、処理対象画像と表記する）として受け付けるユニットである。
この解析制御部１３は、処理対象画像の入力を受け付けた場合には、図３に示した手順の解析先選択処理を実行する。
すなわち、処理対象画像の入力を受け付けた解析制御部１３は、まず、処理対象画像を解析することで、樹勢指標値（植物の丈の平均値や最頻値）を求める（ステップＳ１０１）。次いで、解析制御部１３は、求めた樹勢指標値が、第１～第Ｎ樹勢指標値区分の中からいずれに分類されるものであるかを判別する（ステップＳ１０２）。そして、解析制御部１３は、判別結果に応じた画像解析部１２に処理対象画像を供給する（ステップＳ１０３）。すなわち、解析制御部１３は、樹勢指標値が第ｋ樹勢指標値区分に分類されるものであった場合には、第ｋ画像解析部１２に処理対象画像を供給することで、第ｋ画像解析部１２に処理対象画像についての状態指標値を算出させる。そして、ステップＳ１０３の処理を終えた解析制御部１３は、この解析先選択処理を終了する。
以上の説明から明らかなように、本実施形態に係る情報処理装置１０は、栽培領域についての状態指標値（栽培領域における植物の成育状態の指標値）を算出するためのニューラルネットワーク（画像解析部１２）を樹勢指標値区分別に備えている。さらに、情報処理装置１０は、状態指標値の算出対象領域の樹勢が強くなるほど、入力画像サイズが縦方向に長いニューラルネットワークが用いられる構成を有している。植物の樹勢によらず状態指標値を正確に算出できるように、１つのニューラルネットワークを教育するのには、大量の画像が必要とされるが、樹勢指標値区分別に、樹勢指標値区分によって入力画像サイズが上記のように変化するニューラルネットワークが設けられていれば、各ニューラルネットワークを、そのニューラルネットワークの教育に適さない画像を用いずに教育することが出来る。従って、本実施形態に係る情報処理装置１０では、比較的に少量の画像で各画像解析部１２のニューラルネットワークの教育が完了することになる。
《第２実施形態》
図４に、本発明の第２実施形態に係る情報処理装置２０の構成及び使用形態を示す。なお、本実施形態に係る情報処理装置２０も、情報処理装置１０と同様に、各ユーザのユーザ端末３０からインターネット５０を介して送信されてくる植物の栽培領域の撮影結果に基づき、各ユーザの植物の栽培領域における植物の生育状態に関する指標値を算出する装置である。
図示してあるように、情報処理装置２０は、画像解析部２２と、解析制御部２３と、栽
培領域管理データベース２４とを備える。
栽培領域管理データベース２４は、各ユーザの栽培領域に関する情報を管理しておくためのデータベースである。この栽培領域管理データベース２４には、各ユーザの認証用情報（例えば、ユーザＩＤとパスワード）も設定されている。
画像解析部２２は、植物の栽培領域の撮影結果（以下、栽培領域画像）を解析することで当該栽培領域における植物の成育状態の指標値（以下、状態指標値）を算出するユニットである。図示してあるように、画像解析部２２は、前処理部２２ａ、ＦＣＮ（Fully Convolutional Network）２２ｂ、後処理部２２ｃ及び学習処理部２２ｃを備えている。
ＦＣＮ２２ｂは、全てが畳み込み層（Convolutional layer）で構成された、各種サイ
ズの画像を入力できるニューラルネットワークである。なお、本実施形態に係る情報処理装置２０は、このＦＣＮ２２ｂは、複数のＧＰＵにより実現したものとなっている。
前処理部２２ａは、解析制御部２３又は学習処理部２２ｃから区分番号ｉ（１≦ｉ≦Ｎ）と共に入力される栽培領域画像より縦横比がＨｉ：Ｗｉの画像を複数個抽出し、抽出した各画像を、縦方向画素数Ｈｉ、横方向画素数Ｗｉの画像に変換した上で、ＦＣＮ２２ｂに入力するユニットである。
この前処理部２２ａに、或る栽培領域画像と共に入力される区分番号ｉは、当該栽培領域画像についての樹勢指標値が属する樹勢指標値区分が、第１～第Ｎ樹勢指標値区分のいずれであるかを示す値（第ｉ樹勢指標値区分におけるｉ値）である。なお、樹勢指標値とは、栽培領域における植物の樹勢の程度（強弱）を示す値のことである。樹勢指標値としては、例えば、栽培領域における植物の代表的な丈（植物の丈の平均値や最頻値）が使用される。
第１～第Ｎ樹勢指標値区分は、区分番号が大きくなるにつれ、樹勢指標値が大きくなる（樹勢が強くなる）ように予め定められている。また、第１～第Ｎ樹勢指標値区分の栽培領域画像から抽出する画像のサイズは、第ｉ（１≦ｉ≦Ｎ）樹勢指標値区分の栽培領域画像から抽出する画像の縦方向画素数、横方向画素数を、それぞれ、Ｈｉ、Ｗｉと表記すると、１からＮ－１までの各整数値ｊについて、Ｈｊ＋１／Ｗｊ＋１＞Ｈｊ／Ｗｊが成立するように定められている。また、Ｈｉ、Ｗｉ（ｉ＝１～Ｎ）は、ｉ値に依らず、“Ｈｉ×Ｗｉ”が一定値となるようにも定められている。
後処理部２２ｄは、前処理部２２ａが、解析制御部２３から入力された或る栽培領域についての栽培領域画像を処理している間に、ＦＣＮ２２ｂから出力される指標値群の平均値を、当該栽培領域についての状態指標値として栽培領域管理データベース２４に記憶するユニットである。
学習処理部２２ｄは、多数の栽培領域画像と各栽培領域画像から求められるべき状態指標値とを教育データとして用いて、ＦＣＮ２２ｂを教育するユニットである。ここで、“ＦＣＮ２２ｂを教育する”とは、ＦＣＮ２２ｂの各ノードの重み値及びバイアス値を所定の評価関数が最小となるように決定する”ということである。また、学習処理部２２は、後述する樹勢指標値区分判別処理（図５）と同様の手順で、各栽培領域画像が属する樹勢指標値区分の区分番号を判別し、判別結果を各栽培領域画像と共に前処理部２２ａに供給することで、ＦＣＮ２２ｂを教育するように構成されている。
解析制御部２３は、ユーザ認証を伴う処理により、ユーザ端末３０から送信されてきた栽培領域画像を、状態指標値を算出すべき栽培領域（以下、処理対象領域と表記する）に
ついての栽培領域画像（以下、処理対象画像と表記する）として受け付けるユニットである。
この解析制御部２３は、処理対象画像の入力を受け付けた場合には、図５に示した手順の樹勢指標値区分判別処理を実行する。
すなわち、処理対象画像の入力を受け付けた解析制御部２３は、まず、処理対象画像を解析することで、樹勢指標値（植物の丈の平均値や最頻値）を求める（ステップＳ２０１）。次いで、解析制御部２３は、求めた樹勢指標値が、第１～第Ｎ樹勢指標値区分の中からいずれに分類されるものであるかを判別する（ステップＳ２０２）。そして、解析制御部２３は、判別結果（樹勢指標値区分番号）と処理対象画像とを画像解析部２２（前処理部２２ａ）に供給する（ステップＳ２０３）ことで、画像解析部２２に処理対象画像についての状態指標値を算出させる。そして、ステップＳ２０３の処理を終えた解析制御部２３は、この樹勢指標値区分判別処理を終了する。
本実施形態に係る情報処理装置２０は、以上、説明した構成を有している。そして、植物の栽培領域を撮影した複数の栽培領域画像のそれぞれから、栽培領域画像内の植物の樹勢が属する樹勢指標値区分に応じたサイズの画像を抽出してＦＣＮ２２ｂに入力すれば、教育に適さない画像を用いずにＦＣＮ２２ｂを教育することが出来るのであるから、本実施形態に係る情報処理装置２０でも、比較的に少量の画像で各画像解析ユニットのニューラルネットワーク（ＦＣＮ２２ｂ）の教育が完了することになる。
《変形形態》
上記した情報処理装置１０、２０は、各種の変形を行えるものである。例えば、各ニューラルネットワークの教育に情報処理装置１０よりも多くの画像が必要とされることにはなるが、第１実施形態に係る情報処理装置１０を、各画像解析部１２のニューラルネットワークの入力画像サイズが同一の装置に変形しても良い。
情報処理装置２０を、１つ（１種類）の畳み込み層と複数の全結合層（Dense layer）
を含むニューラルネットワークにより状態指標値を算出する装置に変形しても良い。また、情報処理装置１０、２０は、樹勢指標値が栽培領域画像を解析することで求められる装置であったが、情報処理装置１０を、栽培領域画像及び樹勢指標値がユーザ端末３０から入力される装置に変形しても良い。
《付記》
植物の栽培領域を撮影した栽培領域画像に対してニューラルネットワークによる解析を行うことで前記栽培領域における植物の成育状態の指標値である状態指標値を算出する第１～第Ｎ（≧２）画像解析部（１２）であって、それぞれ、所定の樹勢指標値が第１～第Ｎ樹勢指標値区分に分類される複数の栽培領域画像により教育されたニューラルネットワークを含む第１～第Ｎ画像解析部（１２）と、
前記状態指標値を算出すべき栽培領域画像の入力を受け付けて、入力された栽培領域画像を、前記第１～第Ｎ画像解析部の中の、当該栽培領域画像と同じ樹勢指標値区分に分類される複数の栽培領域画像にて教育された画像解析部（１２）に解析させる選択部（１３）と、
を備えることを特徴とする情報処理装置（１０）。
植物の成育状態の指標値である状態指標値を算出する情報処理装置（２０）において、
前記状態指標値を算出するためのニューラルネットワーク（２２ｂ）であって、前記植物の栽培領域を撮影した複数の栽培領域画像のそれぞれから、第１～第Ｎ（≧２）樹勢指標値区分の中の、前記栽培領域画像内の前記植物の樹勢が属する樹勢指標値区分に応じた
サイズの画像を抽出して入力することで教育されたニューラルネットワーク（２２ｂ）と、
前記状態指標値を算出すべき栽培領域画像から、当該栽培領域画像内の前記植物の樹勢が属する樹勢指標値区分に応じたサイズの画像を抽出して前記ニューラルネットワーク（２２ｂ）に入力することで前記状態指標値を算出する算出手段（２２ａ，２３）と、
を備えることを特徴とする情報処理装置（２０）。
１０、２０ 情報処理装置
１２、２２ 画像解析部
１３、２３ 解析制御部
１４、２４ 栽培領域管理データベース
３０ ユーザ端末
５０ インターネット

Claims (7)

  1. 植物の栽培領域を撮影した栽培領域画像に対してニューラルネットワークによる解析を行うことで前記栽培領域における植物の成育状態の指標値である状態指標値を算出する第１～第Ｎ（≧２）画像解析部であって、それぞれ、所定の樹勢指標値が第１～第Ｎ樹勢指標値区分に分類される複数の栽培領域画像により教育されたニューラルネットワークを含む第１～第Ｎ画像解析部と、
    前記状態指標値を算出すべき栽培領域画像の入力を受け付けて、入力された栽培領域画像を、前記第１～第Ｎ画像解析部の中の、当該栽培領域画像と同じ樹勢指標値区分に分類される複数の栽培領域画像にて教育された画像解析部に解析させる選択部と、
    を備えることを特徴とする情報処理装置。
  2. 前記第ｉ画像解析部（ｉは、１からＮまでの各整数値）に含まれるニューラルネットワークが、縦方向画素数Ｈｉ、横方向画素数Ｗｉの画像を入力としたニューラルネットワーク＃ｉであり、
    前記第ｉ画像解析部（ｉは、１からＮまでの各整数値）は、解析すべき栽培領域画像から縦横比がＨｉ：Ｗｉの画像を複数個抽出して抽出した各画像を画素数を調整した上でニューラルネットワーク＃ｉに入力する、
    ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 前記第ｋ＋１樹勢指標値区分（ｋは、１からＮ－１までの各整数値）が前記第ｋ樹勢指標値区分よりも樹勢が良好な区分であり、
    １からＮ－１までの各整数値ｉについて、Ｈｉ＋１／Ｗｉ＋１＞Ｈｉ／Ｗｉが成立するように、ニューラルネットワーク＃ｉ～＃Ｎの入力画像サイズが決定されている、
    ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
  4. 前記樹勢指標値が、前記栽培領域内の植物の丈の代表値である、
    ことを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  5. 前記樹勢指標値が、前記栽培領域画像を解析することで求められた前記栽培領域内の植物の丈の代表値である、
    ことを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  6. 植物の成育状態の指標値である状態指標値を算出する情報処理装置において、
    前記状態指標値を算出するためのニューラルネットワークであって、前記植物の栽培領域を撮影した複数の栽培領域画像のそれぞれから、第１～第Ｎ（≧２）樹勢指標値区分の中の、前記栽培領域画像内の前記植物の樹勢が属する樹勢指標値区分に応じたサイズの画像を抽出して入力することで教育されたニューラルネットワークと、
    前記状態指標値を算出すべき栽培領域画像から、当該栽培領域画像内の前記植物の樹勢が属する樹勢指標値区分に応じたサイズの画像を抽出して前記ニューラルネットワークに入力することで前記状態指標値を算出する算出手段と、
    を備えることを特徴とする情報処理装置。
  7. 前記第ｋ＋１樹勢指標値区分（ｋは、１からＮ－１までの各整数値）が前記第ｋ樹勢指標値区分よりも樹勢が良好な区分であり、
    第１～第Ｎ区分に応じたサイズが、第ｉ区分に応じたサイズの縦方向画素数、横方向画素数を、それぞれ、Ｈｉ、Ｗｉと表記すると、１からＮ－１までの各整数値ｉについて、Ｈｉ＋１／Ｗｉ＋１＞Ｈｉ／Ｗｉが成立するように、定められている。
    ことを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
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