JP7758317B2

JP7758317B2 - 栽培補助プログラム

Info

Publication number: JP7758317B2
Application number: JP2020087481A
Authority: JP
Inventors: 蕊王; 正悟守行; 雄一光藤; 洋太篠原; 雅丈江口; 泰永岩▲崎▼
Original assignee: National Agriculture and Food Research Organization
Current assignee: National Agriculture and Food Research Organization
Priority date: 2020-05-19
Filing date: 2020-05-19
Publication date: 2025-10-22
Anticipated expiration: 2040-05-19
Also published as: JP2024159953A; JP2021182265A; JP7762995B2

Description

本発明は、栽培補助プログラムに関する。

最近、施設園芸の生産現場では、ＣＯ₂濃度や湿度など栽培環境を積極的に制御する環境制御に対する関心や期待が高まっている。低コストな栽培環境モニタリングシステムが市販されるようになり、民間企業による統合型環境制御システムの開発も進んでいる。しかしながら、現状においては、環境制御システムをどのように使うか、すなわち現在の栽培環境や生育状態に基づいて環境をどのように調整するか、についての明確な指標が無いため、生産者はそれぞれ生産現場で試行錯誤している状況である。

一般にトマト、イチゴ、キュウリ、パプリカなどの果菜類の生産では、栽培期間を通して草勢を適切な範囲に維持することが重要である。例えば、葉が茂り茎が太くなるような草勢が強い状態では、花芽分化の遅れや、果実外観品質の低下（障害果の発生）などが生じるため、収量は増加しない。一方、草勢が弱い状態においても、落花、花数の減少、果実肥大の抑制、芯止まりなどが生じやすくなるため、収量は増加しない。従来、生産者は観察によって草勢の強弱や適不適を判断している。また、一部の生産者は、「茎の太さ（茎径）」と「成長点から開花花房の位置」を測定し、両者の関係を二次元座標にプロットして、草勢の判断に利用している。そして、判断した草勢に基づいて、勘と経験から環境制御の設定値を修正調節している。

特表２００５－５０６８５１号公報特開２０１１－２００２０８号公報特開２０１１－２２３９１５号公報特表２０１５－５０２１４０号公報

しかしながら、熟練の生産者でなければ、草勢を勘と経験によって的確に判断することは難しい。また、茎の太さと成長点から開花花房の位置との関係をプロットする手法は、草勢判断のための材料を提供するが、客観的かつ明確な数値基準は示されていない。更に、草勢判断の結果と環境設定値とは直接的に結びついていないため、経験則に基づいて環境設定値を修正している。したがって、現状は、草勢を判断する場合においても、判断した草勢に基づく環境制御を行う場合においても、客観的な方法は存在しておらず、再現性がない。

本発明は、果菜類の栽培を補助することが可能な栽培補助プログラムを提供することを目的とする。

栽培補助プログラムの第１の態様は、果菜類の群落を上方から撮影した画素単位で前記群落との距離情報を得ることができる距離画像を取得し、前記距離画像とは異なる前記群落の撮影画像を取得し、日射量の情報と果菜類の群落の状態を示す第１情報とに基づいて、前記果菜類における光合成量を算出し、気温の情報と、前記果菜類の群落の状態を示す第２情報とに基づいて、前記果菜類における生育量を算出し、算出した前記光合成量と前記生育量とを比較可能に表示する、処理をコンピュータに実行させ、前記第１情報は、前記距離画像から算出される前記群落の直達光受光葉面積を含み、前記光合成量を算出する処理において、前記日射量の情報と、前記群落の直達光受光葉面積との積を用いて、前記果菜類の光合成量を算出し、前記第２情報は、前記群落の撮影画像を画像解析することにより特定される前記果菜類の花の数及び果実の数の情報を含み、前記果菜類の生育量を算出する処理において、前記気温の情報と、前記果菜類の花の数及び果実の数の情報とに基づいて、前記果菜類の生育量を算出する、栽培補助プログラムである。

栽培補助プログラムの第２の態様は、果菜類の群落を上方から撮影した画素単位で前記群落との距離情報を得ることができる距離画像を取得し、前記距離画像とは異なる前記群落の撮影画像を取得し、日射量の情報と果菜類の群落の状態を示す第１情報とに基づいて、前記果菜類における光合成量を算出し、気温の情報と、前記果菜類の群落の状態を示す第２情報とに基づいて、前記果菜類における生育量を算出し、算出した前記光合成量と前記生育量とが所定の関係となるように、前記果菜類の栽植密度と前記気温の少なくとも一方の目標値を出力する、処理をコンピュータに実行させ、前記第１情報は、前記距離画像から算出される前記群落の直達光受光葉面積を含み、前記光合成量を算出する処理において、前記日射量の情報と、前記群落の直達光受光葉面積との積を用いて、前記果菜類の光合成量を算出し、前記第２情報は、前記群落の撮影画像を画像解析することにより特定される前記果菜類の花の数及び果実の数の情報を含み、前記果菜類の生育量を算出する処理において、前記気温の情報と、前記果菜類の花の数及び果実の数の情報とに基づいて、前記果菜類の生育量を算出する、栽培補助プログラムである。

栽培補助プログラムの第３の態様は、果菜類の群落を上方から撮影した画素単位で前記群落との距離情報を得ることができる距離画像を取得し、前記距離画像とは異なる前記群落の撮影画像を取得し、日射量の情報と果菜類の群落の状態を示す第１情報とに基づいて、前記果菜類における光合成量を算出し、気温の情報と、前記果菜類の群落の状態を示す第２情報とに基づいて、前記果菜類における生育量を算出し、算出した前記光合成量と前記生育量とが所定の関係となるように前記気温を制御する、処理をコンピュータに実行させ、前記第１情報は、前記距離画像から算出される前記群落の直達光受光葉面積を含み、前記光合成量を算出する処理において、前記日射量の情報と、前記群落の直達光受光葉面積との積を用いて、前記果菜類の光合成量を算出し、前記第２情報は、前記群落の撮影画像を画像解析することにより特定される前記果菜類の花の数及び果実の数の情報を含み、前記果菜類の生育量を算出する処理において、前記気温の情報と、前記果菜類の花の数及び果実の数の情報とに基づいて、前記果菜類の生育量を算出する、栽培補助プログラムである。

本発明の栽培補助プログラムは、果菜類の栽培を補助することができるという効果を奏する。

第１の実施形態に係る農業システムの構成を示す図である。図２（ａ）は、図１の利用者端末のハードウェア構成を示す図であり、図２（ｂ）は、図１のサーバのハードウェア構成を示す図である。群落画像の一例を示す図である。第１の実施形態に係るサーバの機能ブロック図である。第１の実施形態に係るサーバの処理を示すフロー図である。ｉＬＡＩ値と受光率との関係を示すグラフである。第２の実施形態に係るサーバの機能ブロック図である。第２の実施形態に係るサーバの処理を示すフロー図である。図９（ａ）は、光合成量と生育量の定植後日数に対する遷移を示すグラフであり、図９（ｂ）は、気温（実績）と光合成量と生育量のバランスに基づく補正を行った場合の気温の遷移を示すグラフである。第２の実施形態の変形例に係るサーバの機能ブロック図である。第３の実施形態に係る農業システムの構成を示す図である。第３の実施形態に係るサーバの機能ブロック図である。第３の実施形態に係るサーバの処理を示すフロー図である。第３の実施形態の変形例に係るサーバの処理を示すフロー図である。

《第１の実施形態》
以下、農業システムの第１の実施形態について、図１～図６に基づいて詳細に説明する。図１には、第１の実施形態に係る農業システム１００の構成が概略的に示されている。本第１の実施形態の農業システム１００は、農家等（以下「生産者」と呼ぶ）がトマト、イチゴ、キュウリ、パプリカなどの果菜類を栽培する際に、生産者に対して栽培を補助する情報を提供するためのシステムである。なお、本第１の実施形態では、生産者がトマトを栽培する生産者である場合について説明する。

農業システム１００は、図１に示すように、サーバ１０と、利用者端末７０と、を備える。利用者端末７０は、生産者が利用するＰＣ（Personal Computer）やタブレット型端末、スマートフォン等の端末である。サーバ１０と利用者端末７０は、インターネットなどのネットワーク８０に接続されており、各装置間において情報のやり取りが可能となっている。

利用者端末７０は、生産者において利用されるＬＡＮ（Local Area Network）７８に接続されており、ＬＡＮ７８には、ステレオカメラ７２、スマートフォン７４、環境情報取得装置７６等も接続されている。

利用者端末７０は、ＬＡＮ７８に接続された他の機器から入力される情報をサーバ１０に対して送信する。図２（ａ）には、利用者端末７０のハードウェア構成が示されている。図２（ａ）に示すように、利用者端末７０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１９０、ＲＯＭ（Read Only Memory）１９２、ＲＡＭ（Random Access Memory）１９４、記憶部（ここではＨＤＤ（Hard Disk Drive））１９６、ネットワークインタフェース１９７、表示部１９３、入力部１９５、及び可搬型記憶媒体１９１の読み取りが可能な可搬型記憶媒体用ドライブ１９９等を備えている。これら利用者端末７０の構成各部は、バス１９８に接続されている。表示部１９３は、液晶ディスプレイ等を含み、入力部１９５は、キーボード、マウス、タッチパネル等を含む。

ステレオカメラ７２は、温室内においてトマトの群落が栽培されている領域を上方から撮影するカメラである。図３には、ステレオカメラ７２により撮影される画像（群落画像と呼ぶ）の一例が示されている。群落画像は、画素（ピクセル）単位で撮影対象物との距離情報（ｍｍ）を得ることが可能な距離画像である。ステレオカメラ７２は、撮影した群落画像を利用者端末７０に送信する。利用者端末７０は、ステレオカメラ７２が撮影した群落画像をサーバ１０に送信する。なお、群落画像は、サーバ１０において、トマトの群落の状態を示す第１情報としての直達光受光葉面積指数（iＬＡＩ値と呼ぶ）を算出するためや、トマトの群落の状態を示す第２情報としての茎葉着生量のデータを得るために用いられる画像である。

スマートフォン７４は、生産者が利用する端末であり、カメラが内蔵されているものとする。作業者は、スマートフォン７４に内蔵されているカメラを用いて撮影したトマトの群落の画像（花房画像と呼ぶ）を、利用者端末７０に送信する。利用者端末７０は、花房画像をサーバ１０に送信する。なお、花房画像は、サーバ１０において、トマトの群落の状態を示す第２情報としての花数や着果数のデータを取得するために用いられる画像である。

環境情報取得装置７６は、気温や日射量、ＣＯ₂濃度、湿度を測定するセンサを含み、利用者端末７０に対してセンサの測定結果を送信する機能を有している。ここで、環境情報取得装置７６は、気温や日射量、ＣＯ₂濃度、湿度を、所定間隔（例えば５分間隔）で測定し、１日の間に測定された測定結果の平均値や積算値を、利用者端末７０に送信する。利用者端末７０は、例えば、環境情報取得装置７６から値を受信するたびに、受信した値をサーバ１０に送信する。なお、環境情報取得装置７６は、所定間隔で測定した結果を、測定後すぐに利用者端末７０に送信してもよい。この場合、利用者端末７０では、受信した測定結果を用いて、１日の間に測定された測定結果の平均値や積算値を求め、サーバ１０に送信するようにすればよい。

なお、ステレオカメラ７２、スマートフォン７４、環境情報取得装置７６は、ＬＡＮ７８や利用者端末７０を介さずに、サーバ１０に直接画像やデータを送信するようにしてもよい。

サーバ１０は、利用者端末７０から情報を取得し、取得した情報に基づいて、トマトの栽培を補助する情報を作成し、生産者に対して提供する装置である。本第１の実施形態のサーバ１０は、トマトの栽培を補助する情報として、トマトの群落の群落における光合成量と生育量とを比較可能な状態で表示する画面を、利用者端末７０に提供する。

ここで、トマトの群落の草勢は、「生育量（茎葉の伸長量＋果実肥大量）」に対して「光合成量」が少ない場合に弱くなり、「光合成量」が過剰となると強くなると考えられる。すなわち、環境制御においては、「光合成量」を最大にしつつ、それに見合った茎葉伸長量や果実肥大量となるように「生育量」を制御することが重要である。したがって、本第１の実施形態では、群落の光合成量と生育量とを比較可能に可視化することで、生産者による両者のバランスを考慮した草勢を適切に維持するための環境制御をアシストする。

図２（ｂ）には、サーバ１０のハードウェア構成が示されている。図２（ｂ）に示すように、サーバ１０は、コンピュータとしてのＣＰＵ９０、ＲＯＭ９２、ＲＡＭ９４、記憶部（ここではＨＤＤ）９６、ネットワークインタフェース９７、及び可搬型記憶媒体用ドライブ９９等を備えている。これらサーバ１０の構成各部は、バス９８に接続されている。サーバ１０では、ＲＯＭ９２あるいはＨＤＤ９６に格納されているプログラム（栽培補助プログラムを含む）、或いは可搬型記憶媒体用ドライブ９９が可搬型記憶媒体９１から読み取ったプログラム（栽培補助プログラムを含む）をＣＰＵ９０が実行することにより、図４に示す各部の機能が実現される。なお、図４の各部の機能は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現されてもよい。

図４には、サーバ１０の機能ブロック図が示されている。サーバ１０においては、ＣＰＵ９０がプログラムを実行することにより、図４に示すように、環境情報取得部２０、群落画像取得部２２、ｉＬＡＩ値算出部２４、光合成量推定部２６、花房画像取得部３２、花数、着果数特定部３４、生育量推定部３６、表示制御部４０、として機能する。なお、図３には、サーバ１０のＨＤＤ９６等に格納されている光合成量ＤＢ５０、生育量ＤＢ５２についても図示されている。

環境情報取得部２０は、利用者端末７０から送信されてくるトマトの栽培環境に関する情報を取得する。栽培環境に関する情報には、当日（定植からｎ日目）の日射量データＲｎ、気温データＴｎ、ＣＯ₂濃度データＣｎ、湿度データＨｎが含まれる。

群落画像取得部２２は、利用者端末７０から送信されてくるステレオカメラ７２で撮影された群落画像（図３参照）を取得する。群落画像取得部２２は、取得した群落画像をｉＬＡＩ値算出部２４と生育量推定部３６に対して受け渡す。

ｉＬＡＩ値算出部２４は、後述する方法により群落画像から、直達光受光葉面積指数（iＬＡＩ値：intercepted Leaf Area Index）を算出する。なお、ｉＬＡＩ値の詳細については後述する。ｉＬＡＩ値算出部２４は、算出したｉＬＡＩ値を光合成量推定部２６に受け渡す。

光合成量推定部２６は、ｉＬＡＩ値、日射量データ、ＣＯ₂濃度データ、湿度データを用いて、群落における光合成量を推定する。光合成量推定部２６は、推定した光合成量を、光合成量ＤＢ５０に格納する。

花房画像取得部３２は、利用者端末７０から送信されてくるスマートフォン７４で撮影された花房画像を取得する。群落画像取得部２２は、取得した花房画像を花数、着果数特定部３４に対して受け渡す。

花数、着果数特定部３４は、花房画像を画像解析することにより、撮影された花房画像内に存在する花数や着果数を特定する。花数や着果数を特定する処理としては、テンプレート画像を用いた画像処理や、各画素の色に基づく花や果実の箇所を特定する処理などを採用することができる。また、機械学習により、花数や着果数を特定することもできる。花数、着果数特定部３４により特定された花数や着果数のデータは、生育量推定部３６に受け渡される。

生育量推定部３６は、群落画像（図３）を用いて、茎葉着生量データを取得する。また、生育量推定部３６は、取得した茎葉着生量データと、気温データと、花数、着果数データと、に基づいて、群落の生育量を推定する。生育量推定部３６は、推定した生育量の情報を生育量ＤＢ５２に格納する。

表示制御部４０は、光合成量ＤＢ５０と生育量ＤＢ５２に格納されているデータを参照し、群落における光合成量と生育量とを比較可能な状態で表示する画面を生成する。そして、表示制御部４０は、生成した画面を利用者端末７０に送信し、利用者端末７０の表示部９３に表示させる。

（サーバ１０の処理について）
次に、サーバ１０の処理について、図５のフロー図に沿って、詳細に説明する。なお、図５のステップＳ１０、Ｓ１２の処理は、ステップＳ２０、Ｓ２２、Ｓ２４の処理の前に実行してもよいし、後に実行してもよい。また、ステップＳ１０、Ｓ１２の処理と、ステップＳ２０、Ｓ２２、Ｓ２４の処理は、同時並行的に実行するようにしてもよい。

図５の処理の前提として、環境情報取得部２０は、当日（定植からｎ日目）の日射量データＲｎ、気温データＴｎ、ＣＯ₂濃度データＣｎ、湿度データＨｎを利用者端末７０から取得しているものとする。また、群落画像取得部２２は、利用者端末７０から当日の群落画像を取得しており、花房画像取得部３２は、利用者端末７０から当日の花房画像を取得しているものとする。

（ステップＳ１０）
ステップＳ１０においては、ｉＬＡＩ値算出部２４が、ｉＬＡＩ値（ｉＬＡＩｎ）を算出する。ここで、ステレオカメラ７２によって撮影された群落画像は、画素（ピクセル）単位で撮影対象物との距離情報（mm）を得ることが可能な距離画像である。したがって、ｉＬＡＩ値算出部２４は、群落画像から、群落の３次元構造を把握し、表面積を計算することができる。このとき、群落画像から計測できるのは見える部分の面積だけであり、重なり合って見えない部分は計測できない。つまり、群落画像から計測されるのは直達光（太陽光のうち直線的に到達する光）を受ける面積である。本第１の実施形態では、この群落画像（距離画像）から計算した葉面積指数を直達光受光葉面積指数（ｉＬＡＩ値）とする。

本第１の実施形態では、ｉＬＡＩ値算出部２４は、群落画像から得られる距離画像データのうち、利用者端末７０で選択された範囲又は予め定められた範囲（図３において白枠で示される範囲）内の直達光受光葉面積指数（ｉＬＡＩ値）を算出する。図３の例では、全体の面積に対する、黒以外の画素の面積の割合がｉＬＡＩ値となり、ｉＬＡＩ値は０．８３（＝８３．１３％）と算出されたものとする。すなわち、図３の例では、白枠で示される範囲に入った光のうち、８３％が作物群落に吸収されることを意味している。

ｉＬＡＩ値算出部２４は、群落画像から算出したｉＬＡＩ値を光合成量推定部２６に受け渡す。

（ステップＳ１２）
次いで、ステップＳ１２では、光合成量推定部２６が群落における光合成量（群落光合成量）Ｐｎを推定する。

ここで、１日当たりの群落受光量は、次式（１）にて表される。
群落受光量(MJ/m²/日)＝受光率×日射量(MJ/m²/日) …（１）

また、１日当たりの群落光合成量は次式（２）にて表される。
群落光合成量(g/m²/日)＝群落受光量(MJ/m²/日)×光利用効率(g/MJ) …（２）

以下、これらの式（１）、（２）について説明する。

（群落受光量の推定について）
上式（１）の受光率は、一般的に、受光率＝（1－e^-ｋ・LAI）と表される。ｋは、吸光係数であり、ＬＡＩは葉面積指数である。このうち、吸光係数は、作物の受光体勢を示す係数であり、作物、品種によって固有の値をとるとされている。トマトの場合であれば、吸光係数は０．６～１．０となる。なお、吸光係数はLambert- Beerの定理を利用して、ＬＡＩと群落内の相対光強度（In/Io：In＝群落内の光強度、Io＝群落上部の光強度）から求めることができる。一方、葉面積指数（ＬＡＩ）は、単位土地面積（１ｍ²）に対する作物の全葉面積（ｍ²）を意味する。葉面積指数（ＬＡＩ）を求めるためには、一般的には破壊計測（抜き取り調査）を行う必要があるため、生産現場で計測することはできない。

そこで、本第１の実施形態では、非破壊により受光率を求めるために、上述したｉＬＡＩを用いることとしている。

本発明者は、鋭意研究の結果、ｉＬＡＩが、受光率（＝1－ｅ^-ｋ・LAI）と一次式で回帰できる関係があることを明らかにした。すなわち、受光率（＝1－ｅ^-ｋ・LAI）は、次式（３）にて表すことができる。
受光率≒α×ｉＬＡＩ …（３）

ここで、αは、栽植様式（畝間や株間）を補正する係数である。

光合成量推定部２６は、上式（１）、（３）から得られる次式（４）に基づいて、ｉＬＡＩ値算出部２４から取得したｉＬＡＩ値に栽植様式補正係数αと日射量を乗ずることによって、直接、非破壊で群落受光量を推定する。
群落受光量(MJ/m²/日)=α・ｉＬＡＩ×日射量(MJ/m²/日) …（４）

なお、群落の葉面積指数ＬＡＩについては、ｉＬＡＩより次式（５）のように求めることができる。
ＬＡＩ＝（－１）×１／ｋ×(ln（１－α・iLAI）) …（５）

（群落光合成量の推定について）
上式（２）の光利用効率は、受光量を乾物重に変換する係数であり、次式（６）から求めることができる。
光利用効率（g/MJ）＝群落光合成量(g/m²）／群落受光量合計値(MJ/m²） …（６）

上式（６）において、群落光合成量は、所定期間に増加した乾物重を意味し、群落受光量合計値は、所定期間における群落受光量の合計値を意味する。Ｃ３植物の場合、一般にはＣＯ₂濃度が４００ｐｐｍの場合の光利用効率は、１～１．５(g/MJ)、ＣＯ₂濃度が８００ｐｐｍの場合の光利用効率は、２～２．５(g/MJ)であり、品種、環境（気温、ＣＯ₂濃度、湿度など）が同じであればほぼ一定である。したがって、群落光合成量を求める場合には，あらかじめ求めておいた光利用効率を利用することができる。また、光利用効率とＣＯ₂濃度はある濃度の範囲であれば一次式で回帰できる。

したがって、光合成量推定部２６は、上式（２）に基づいて、群落受光量と光利用効率との積を、群落光合成量として推定する。光合成量推定部２６は、推定した群落光合成量を光合成量ＤＢ５０に格納する。

（ステップＳ２０）
ステップＳ２０では、花数、着果数特定部３４が、利用者端末７０から受信した、スマートフォン７４内蔵のカメラにより撮影された花房画像から、花数と着果数のデータＦｎを取得する。例えば、花数、着果数特定部３４は、テンプレート画像を用いた画像処理により、花数や着果数を特定することができる。なお、花数や着果数については、生産者が利用者端末７０やスマートフォン７４に手入力してもよい。

（ステップＳ２２）
ステップＳ２２では、生育量推定部３６が、茎葉着生量データＬｎを取得する。この場合、生育量推定部３６は、式（５）によって群落画像から、茎葉の着生量を高さ別に求める。なお、葉と茎の割合については、定率とすることができる。

（ステップＳ２４）
ステップＳ２４では、生育量推定部３６が、当日の群落における生育量Ｇｎを推定する。生育量推定部３６は、花数と着果数のデータＦｎと、茎葉着生量データＬｎと、に基づいて、画像撮影時の群落における生育量（茎葉の生育量＋果実肥大量）を特定する。そして、生育量推定部３６は、当日の気温データＴｎを用いて、当日の群落における生育量Ｇｎを推定する。当日の生育量は、画像撮影時の生育量に対して、当日の気温データＴｎにより茎葉や果実がどの程度生育するかを加味することで、推定することができる。なお、群落画像や花房画像は、毎日撮影しなくてもよい。すなわち、画像撮影時の生育量に、撮影後の積算気温から推定される生育量を加味することで、群落における生育量を推定することができる。生育量推定部３６は、推定した生育量を生育量ＤＢ５２に格納する。

（ステップＳ３０）
ステップＳ３０では、表示制御部４０が、群落における光合成量と生育量とを比較可能な状態で表示する画面を生成し、利用者端末７０に出力する。なお、本発明者の研究結果によると、光合成量と生育量が一致する割合が多いほど、着果数が多くなり、果実がよく肥大するため、果実分配率が高くなることがわかっている。したがって、生産者は、利用者端末７０の表示部１９３を参照することで、トマトの栽培環境が適切であるか否かを容易に判定することが可能となる。例えば、生産者は、当日の光合成量が生育量よりも大きい場合には、生育量を増やすために、当日の夜気温を上げるのが好ましいと判定することができる。また、生産者は、夜気温を上げるのが難しい状況においては、光合成量が小さくなるように栽植密度を大きく調整するのが好ましいと判定することもできる。

以上、詳細に説明したように、本第１の実施形態によると、光合成量推定部２６は、日射量データとトマトの群落の状態を示す第１情報（群落画像から得られるｉＬＡＩ値）とに基づいて、トマトの群落における光合成量を算出する（Ｓ１２）。また、生育量推定部３６は、気温データと、トマトの群落の状態を示す第２情報（花房画像から得られる花数、着果数、群落画像から得られる茎葉着生量）とに基づいて、トマトの群落における生育量を算出する（Ｓ２４）。そして、表示制御部４０は、算出した光合成量と生育量とを比較可能に表示する画面を生成し、利用者端末７０の表示部１９３上に表示する。これにより、本第１の実施形態では、利用者端末７０を利用する生産者は、光合成量と生育量のバランスを容易に確認することができるようになる。したがって、生産者は、気温をどのように制御すればよいのか、栽植密度をどのように調整すればよいのかを容易に判断することが可能となる。

また、本第１の実施形態では、群落における光合成量を算出する際に、光合成量推定部２６は、日射量データと、群落画像から得られる直達光受光葉面積（ｉＬＡＩ値）との積を用いて、光合成量を推定する（上式（３）、（２））。これにより、非破壊にて、群落における光合成量を推定することができる。

また、本第１の実施形態では、生育量推定部３６は、気温データと、トマトの花房画像から得られる花数、果実数のデータ及び茎葉着生量データに基づいて、生育量を推定するので、生産者自身がトマトの花数や果実数を手入力しなくても、生育量を精度よく推定することが可能である。

≪第２の実施形態≫
次に、第２の実施形態について、図７～図９に基づいて説明する。本第２の実施形態では、サーバ１０は、群落の光合成量と生育量とのバランスに基づいて、環境制御に関する情報を利用者端末７０に出力（提示）する。

図７には、本第２の実施形態に係るサーバ１０の機能ブロック図が示されている。本第２の実施形態においては、第１の実施形態で説明したサーバ１０の機能に加えて、提示部４２の機能を有する。

提示部４２は、図８に示すフロー図のステップＳ３２に示すように、最適な気温管理や栽植密度（目標値）を提示する処理を実行する。具体的には、提示部４２は、光合成量と生育量とのバランスに基づいて、トマトの群落を栽培している温室内の気温をどのように調整すればよいのか、調整できない場合には、栽植密度をどの程度にすればよいのかを特定する。そして、提示部４２は、特定した情報を利用者端末７０に送信し、利用者端末７０の表示部１９３上に表示させる（提示する）。

提示部４２は、当日の平均気温を何度に調整する必要があるという情報を提示する。また、提示部４２は、調整すべき平均気温が非常に高い場合には、栽植密度を増やすことが好ましいという情報を提示する。

生産者は、例えば、提示された当日の平均気温に基づいて、温室内の夜温度を調整する。また、生産者は、栽植密度を変更することが好ましいという情報が提示された場合には、温室内の栽植密度を調整する。これにより、トマトの栽培環境を適切に調整することができる。

図９（ａ）には、発明者が実際にトマトを栽培したときの、光合成量と生育量の遷移が示されている。また、図９（ｂ）には、実際の気温（実績）と、光合成量と生育量とがバランスするように（所定関係を満たすように、すなわち所定の一致度となるように）補正した気温の遷移が示されている。本例では、気温を図９（ｂ）のように補正することにより、図９（ａ）に示す光合成量と生育量とのバランスがより適切になり、トマトの栄養成長と生殖成長とがバランスするような栽培環境とすることができるため、トマトの収量を増大させることができることが分かった。

以上、説明したように、本第２の実施形態によると、サーバ１０は、利用者端末７０に対して、適切な当日の平均気温の情報や、栽植密度の情報を提示する。これにより、生産者は、提示された情報に基づいて温室内の環境制御を行ったり、栽植密度を調整することで、光合成量と生育量のバランスを考慮した適切な栽培状態にすることが可能となる。

なお、上記第２の実施形態のサーバ１０は、図１０に示すように、提示部４２に代えて、温室内の環境を制御する制御部４４を有していてもよい。この場合、制御部４４は、温室内の環境が適切な環境となるように、温室に設けられた制御対象機器（空調機器）を自動的に制御する。これにより、生産者においては、温室内の気温を手作業により調整しなくても、トマトの群落を適切な環境で栽培することが可能である。

なお、サーバ１０は、制御部４４と提示部４２を両方有していてもよい。この場合、制御部４４は気温を自動制御し、提示部４２は適切な栽植密度の情報を利用者端末７０を介して生産者に提示するようにすればよい。

《第３の実施形態》
次に、第３の実施形態について図１１～図１３に基づいて説明する。図１１には、本第３の実施形態に係る農業システム１００が示されている。本第３の実施形態においては、サーバ１０は、利用者端末７０から得られる情報と、ネットワーク８０に接続されている外部サーバ６０から得られる将来の環境データとを用いることで、将来における群落光合成量と生育量の推移をシミュレーションし、シミュレーション結果に基づく処理を実行する。そして、サーバ１０は、シミュレーション結果を、利用者端末７０に提供する。

ここで、外部サーバ６０は、屋外の予測データ（メッシュ気象予測等）や平年データを取得する。例えば、メッシュ気象予測からは、１０日後までの予想気温や予想日射等を得ることができ、平年データからは、１０日後以降の気温や日射等を予測することができる。

図１２には、第３の実施形態に係るサーバ１０の機能ブロック図が示されている。図１２に示すように、本第３の実施形態のサーバ１０は、第２の実施形態の機能（図７）に加えて、シミュレーション部４６の機能を更に有している。

図１３は、本第３の実施形態におけるサーバ１０の処理を示すフロー図である。なお、ステップＳ３２までの処理は、第２の実施形態（図８）と同様である。

図１３においては、ステップＳ３２の後、シミュレーション部４６は、将来の環境データに基づくシミュレーションを実行する（ステップＳ３４）。この場合、シミュレーション部４６は、将来の気温データや日射量データ等に基づいて、１日ごとに光合成量や生育量がどのように変化し、群落の状態（茎葉の状態、花房、果実の状態）がどのように変化するかを推定する。

次いで、ステップＳ３６では、シミュレーション部４６が、シミュレーションした各日の群落の状態に基づいて、各日における収量をシミュレーションする。シミュレーション部４６は、収量のシミュレーション結果を表示する画面を生成し、利用者端末７０に送信する。これにより、利用者端末７０の表示部１９３上に、収量のシミュレーション結果が表示されることになる。

なお、表示制御部４０は、将来の環境データに基づくシミュレーションにより得られる光合成量と生育量を比較可能な画面を作成し、利用者端末７０の表示部１９３に表示してもよい。また、提示部４２は、将来の環境データに基づくシミュレーションにより得られる光合成量と生育量がバランスするような気温の情報や栽植密度の情報を、利用者端末７０の表示部１９３に表示して、生産者に提示することとしてもよい。さらに、図１４のステップＳ３８に示すように、サーバ１０は、ステップＳ３４、Ｓ３６のシミュレーションによって得られた群落の状態や収量と、実測によって得られた群落の状態や収量と、を比較することにより、シミュレーションに用いる係数を随時補正してもよい。

以上、説明したように、本第３の実施形態によると、サーバ１０は、将来の群落の状態や収量をシミュレーションして、シミュレーション結果を利用者端末７０出力し、生産者に提示する。これにより、生産者は、将来における予測収量の情報を確認することができるため、収穫作業に必要な人員の準備などを適切に行うことが可能となる。

なお、上記第３の実施形態では、サーバ１０は、提示部４２に代えて、又は提示部４２とともに、図９と同様の制御部４４を有していてもよい。また、サーバ１０は、上記第１の実施形態と同様、提示部４２及び制御部４４を有していなくてもよい。

なお、上記の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、処理装置が有すべき機能の処理内容を記述したプログラムが提供される。そのプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記憶媒体（ただし、搬送波は除く）に記録しておくことができる。

プログラムを流通させる場合には、例えば、そのプログラムが記録されたＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）などの可搬型記憶媒体の形態で販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。

プログラムを実行するコンピュータは、例えば、可搬型記憶媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムに従った処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記憶媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することもできる。また、コンピュータは、サーバコンピュータからプログラムが転送されるごとに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することもできる。

上述した実施形態は本発明の好適な実施の例である。但し、これに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変形実施可能である。

１０サーバ
２６光合成量推定部
３６生育量推定部
４０表示制御部
７０利用者端末
７２ステレオカメラ
７４スマートフォン
７６環境情報取得装置
９０ＣＰＵ（コンピュータ）
１００農業システム

Claims

果菜類の群落を上方から撮影した画素単位で前記群落との距離情報を得ることができる距離画像を取得し、
前記距離画像とは異なる前記群落の撮影画像を取得し、
日射量の情報と果菜類の群落の状態を示す第１情報とに基づいて、前記果菜類における光合成量を算出し、
気温の情報と、前記果菜類の群落の状態を示す第２情報とに基づいて、前記果菜類における生育量を算出し、
算出した前記光合成量と前記生育量とを比較可能に表示する、処理をコンピュータに実行させ、
前記第１情報は、前記距離画像から算出される前記群落の直達光受光葉面積を含み、
前記光合成量を算出する処理において、前記日射量の情報と、前記群落の直達光受光葉面積との積を用いて、前記果菜類の光合成量を算出し、
前記第２情報は、前記群落の撮影画像を画像解析することにより特定される前記果菜類の花の数及び果実の数の情報を含み、
前記果菜類の生育量を算出する処理において、前記気温の情報と、前記果菜類の花の数及び果実の数の情報とに基づいて、前記果菜類の生育量を算出する、
ことを特徴とする栽培補助プログラム。
果菜類の群落を上方から撮影した画素単位で前記群落との距離情報を得ることができる距離画像を取得し、
前記距離画像とは異なる前記群落の撮影画像を取得し、
日射量の情報と果菜類の群落の状態を示す第１情報とに基づいて、前記果菜類における光合成量を算出し、
気温の情報と、前記果菜類の群落の状態を示す第２情報とに基づいて、前記果菜類における生育量を算出し、
算出した前記光合成量と前記生育量とが所定の関係となるように、前記果菜類の栽植密度と前記気温の少なくとも一方の目標値を出力する、処理をコンピュータに実行させ、
前記第１情報は、前記距離画像から算出される前記群落の直達光受光葉面積を含み、
前記光合成量を算出する処理において、前記日射量の情報と、前記群落の直達光受光葉面積との積を用いて、前記果菜類の光合成量を算出し、
前記第２情報は、前記群落の撮影画像を画像解析することにより特定される前記果菜類の花の数及び果実の数の情報を含み、
前記果菜類の生育量を算出する処理において、前記気温の情報と、前記果菜類の花の数及び果実の数の情報とに基づいて、前記果菜類の生育量を算出する、
ことを特徴とする栽培補助プログラム。
果菜類の群落を上方から撮影した画素単位で前記群落との距離情報を得ることができる距離画像を取得し、
前記距離画像とは異なる前記群落の撮影画像を取得し、
日射量の情報と果菜類の群落の状態を示す第１情報とに基づいて、前記果菜類における光合成量を算出し、
気温の情報と、前記果菜類の群落の状態を示す第２情報とに基づいて、前記果菜類における生育量を算出し、
算出した前記光合成量と前記生育量とが所定の関係となるように前記気温を制御する、処理をコンピュータに実行させ、
前記第１情報は、前記距離画像から算出される前記群落の直達光受光葉面積を含み、
前記光合成量を算出する処理において、前記日射量の情報と、前記群落の直達光受光葉面積との積を用いて、前記果菜類の光合成量を算出し、
前記第２情報は、前記群落の撮影画像を画像解析することにより特定される前記果菜類の花の数及び果実の数の情報を含み、
前記果菜類の生育量を算出する処理において、前記気温の情報と、前記果菜類の花の数及び果実の数の情報とに基づいて、前記果菜類の生育量を算出する、
ことを特徴とする栽培補助プログラム。