WO2016147870A1 - 植物健全性診断装置、該方法および該プログラム - Google Patents

植物健全性診断装置、該方法および該プログラム Download PDF

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WO2016147870A1
WO2016147870A1 PCT/JP2016/056456 JP2016056456W WO2016147870A1 WO 2016147870 A1 WO2016147870 A1 WO 2016147870A1 JP 2016056456 W JP2016056456 W JP 2016056456W WO 2016147870 A1 WO2016147870 A1 WO 2016147870A1
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plant
health
heat distribution
unit
distribution image
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PCT/JP2016/056456
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English (en)
French (fr)
Inventor
高山　淳
Original Assignee
コニカミノルタ株式会社
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    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
    • A01G—HORTICULTURE; CULTIVATION OF VEGETABLES, FLOWERS, RICE, FRUIT, VINES, HOPS OR SEAWEED; FORESTRY; WATERING
    • A01G7/00—Botany in general
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J5/00—Radiation pyrometry, e.g. infrared or optical thermometry
    • G01J5/48—Thermography; Techniques using wholly visual means
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T1/00—General purpose image data processing

Definitions

  • the present invention relates to a plant health diagnostic device, a plant health diagnostic method, and a plant health diagnostic program for diagnosing the health of a plant to be diagnosed.
  • Agricultural crops are affected by the surrounding environment, and changes in the surrounding environment affect the yield and quality of the crop.
  • crops are damaged, and the frequency of damaging their soundness is increasing.
  • the agricultural management environment is harsh, and there is a need to reduce production costs. For this reason, it is desirable to appropriately diagnose the health of plants and appropriately implement countermeasures according to the diagnosis results, and a technique for appropriately diagnosing the health of plants is desired.
  • Patent Document 1 A technique for diagnosing such a plant is disclosed in Patent Document 1, for example.
  • the method for diagnosing vegetation by balloon aerial imaging multiband sensing disclosed in Patent Document 1 includes mounting a visible light camera, a near infrared camera, and a thermal infrared camera on a balloon so that the remote control can be controlled.
  • the present invention has been made in view of the above circumstances, and its object is to provide a physical health diagnostic device, a plant health diagnostic method, and a plant health diagnostic program capable of more accurately diagnosing plant health. It is to be.
  • the surface heat distribution image of the plant to be diagnosed is acquired and stored in advance in the storage unit, and the plant is grown Based on predetermined health effect factor information, which is information on the soil that is being used and that is information on a predetermined factor that affects the health of the plant, and the acquired heat distribution image. Soundness is diagnosed. Therefore, the plant health diagnostic device, the plant health diagnostic method, and the plant health diagnostic program according to the present invention diagnose the plant health using not only the heat distribution image of the plant surface but also the health influencing factor information. Therefore, the health of the plant can be diagnosed more accurately.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of a plant health diagnostic apparatus according to an embodiment.
  • Drawing 2 is a figure showing an example of the parameter table memorized by the soundness influence factor information storage part in the plant health diagnostic device of an embodiment.
  • FIG. 2A shows a first parameter table
  • FIG. 2B shows a second parameter table.
  • FIG. 3 is a diagram for explaining a soil layer in paddy rice.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a scoring table stored in the soundness influence factor information storage unit in the plant soundness diagnosis apparatus of the embodiment.
  • the plant health diagnostic apparatus acquires a surface heat distribution image of a plant to be diagnosed, and diagnoses the plant health based on the acquired heat distribution image and predetermined health influence factor information. It is a device to do. Plant health refers to the degree of good health of a plant.
  • a plant health diagnostic apparatus D includes, for example, as shown in FIG. 1, a heat distribution image acquisition unit 1, a control processing unit 2 including a plant health diagnostic unit 22, and a health effect factor information storage unit 32. 1, and further includes an input unit 4, an output unit 5, and an interface unit (IF unit) 6.
  • the heat distribution image acquisition unit 1 is a device that acquires a surface heat distribution image of a plant to be diagnosed.
  • the plant to be diagnosed is arbitrary.
  • the plant to be diagnosed may be a naturally occurring plant, and in this case, a heat distribution image of a wilderness or forest where the plant naturally grows is acquired.
  • the plant to be diagnosed is a crop, and in this case, a heat distribution image of a field (cultivated land) in which the crop is planted is acquired.
  • the plant to be diagnosed is this crop from the viewpoint of improving yield and quality in the crop.
  • the crops are arbitrary, and in this embodiment, paddy rice, which is a representative crop in Japan, is taken up as an example of the crops.
  • thermo distribution image is a diagram (image) that visualizes infrared rays (thermal infrared rays) emitted from the surface of an object as changes in the amount of radiation (heat distribution, temperature change, temperature distribution). ).
  • the heat distribution image acquisition unit 1 is connected to, for example, the control processing unit 2 and images infrared rays emitted from a plant to be diagnosed in accordance with the control of the control processing unit 2 and displays the heat distribution as a diagram ( It is a heat distribution image measuring device (thermograph) that generates a thermogram.
  • a heat distribution image measuring apparatus as an example of such a heat distribution image acquisition unit 1 includes, for example, an image forming optical system that forms an image of infrared rays in a plant to be diagnosed on a predetermined image forming surface, and the image forming surface. And an infrared image sensor that converts the image into an electrical signal and performs image processing such as converting the amount of infrared radiation into heat (temperature).
  • an image processing unit or the like that generates a heat distribution image (heat distribution image data) is provided.
  • the heat distribution image acquisition unit 1 stores or manages a surface heat distribution image of a plant to be diagnosed generated by a heat distribution image measurement device (thermograph), or heat having a communication function.
  • a communication interface (communication IF unit, for example, a communication card) that receives the heat distribution image from a distribution image measuring device (thermograph) via a communication line (network).
  • the communication IF unit as an example of the heat distribution image acquisition unit 1 receives a communication signal containing the heat distribution image from the server device or the like via the communication line, and extracts data from the received communication signal. The extracted data is converted into data in a format that can be processed by the control processing unit 2 and output to the control processing unit 2.
  • the communication IF unit generates a communication signal containing data to be transferred input from the control processing unit 2 in accordance with a communication protocol used in the communication line, and generates the generated communication signal via the communication line. May be sent to other devices.
  • the heat distribution image acquisition unit 1 may be a communication IF unit that receives the heat distribution image from the above-described heat distribution image measurement device (thermograph) via a communication line.
  • the heat distribution image acquisition unit 1 reads the heat distribution image from a recording medium in which the heat distribution image of the surface of the plant to be diagnosed generated by the heat distribution image measuring device (thermograph) is recorded.
  • the storage device for example, HDD drive device, CD-ROM drive device, etc.
  • the heat distribution image measurement device (thermograph) and the heat distribution image measurement device with a communication function may be arranged so as to be able to take an image of the farm field from an obliquely upper side of the farm field. In this case, a heat distribution image overlooking the plant to be diagnosed can be acquired.
  • the thermal distribution image measurement device (thermograph) and the thermal distribution image measurement device with a communication function may be an airplane, helicopter, multi Installed in aircraft such as copter and balloon. In this case, it is possible to obtain a heat distribution image looking down on the plant to be diagnosed looking down from the vertical direction.
  • the heat distribution image may be, for example, an image that captures the entire field, or may be an image that captures a part of the field, for example. If the image is a part of the field, the images of the part of the field are pasted together (connected) based on the positional information attached to each image, so that the heat of the whole field A distribution image is generated.
  • the position information is obtained from a GPS (Global Positioning System), a gyroscope, a compass (compass), or the like when a part of the field is copied, and is attached to the image in which a part of the field is copied.
  • the input unit 4 is connected to the control processing unit 2 and, for example, various commands such as a command for instructing diagnosis and various data necessary for diagnosing a field name to be diagnosed, for example, are transmitted to the plant health diagnostic device D.
  • the plant health diagnostic device D For example, a keyboard or a mouse.
  • the output unit 5 is connected to the control processing unit 2, and under the control of the control processing unit 2, commands and data input from the input unit 4 and diagnosis results (for example, diagnosis) diagnosed by the plant health diagnostic device D
  • a display device such as a CRT display, an LCD and an organic EL display, a printing device such as a printer, and the like.
  • a touch panel may be configured from the input unit 4 and the output unit 5.
  • the input unit 4 is a position input device that detects and inputs an operation position such as a resistive film method or a capacitance method
  • the output unit 5 is a display device.
  • a position input device is provided on the display surface of the display device, one or more input content candidates that can be input to the display device are displayed, and the user touches the display position where the input content to be input is displayed. Then, the position is detected by the position input device, and the display content displayed at the detected position is input to the plant health diagnostic device D as the operation input content of the user.
  • the plant health diagnosis device D that is easy for the user to handle is provided.
  • the IF unit 6 is a circuit that is connected to the control processing unit 2 and inputs / outputs data to / from an external device according to the control of the control processing unit 2.
  • an interface circuit of RS-232C that is a serial communication system
  • the heat distribution image acquisition unit 1 may also be used as the IF unit 6.
  • a USB that records a surface heat distribution image of a plant to be diagnosed generated by a heat distribution image measurement device (thermograph). The heat distribution image is input from the memory to the plant health diagnostic device D via the USB IF unit 6.
  • the storage unit 3 is a circuit that is connected to the control processing unit 2 and stores various predetermined programs and various predetermined data under the control of the control processing unit 2.
  • the various predetermined programs include, for example, a control process such as a plant health diagnosis program for diagnosing the health of the plant based on the heat distribution image of the surface of the plant to be diagnosed and predetermined health influence factor information.
  • a program is included.
  • the predetermined health influencing factor information which is information on the soil that the plant is growing and is information on a predetermined factor that affects the health of the plant, and the like. included.
  • the storage unit 3 includes, for example, a ROM (Read Only Memory) that is a nonvolatile storage element, an EEPROM (Electrically Erasable Programmable Read Only Memory) that is a rewritable nonvolatile storage element, and the like.
  • the storage unit 3 includes a RAM (Random Access Memory) serving as a so-called working memory of a CPU (Central Processing Unit) that stores data generated during execution of the predetermined program.
  • the storage unit 3 may include a relatively large capacity hard disk.
  • storage part 3 is the information of the factor prescribed
  • a health effect factor information storage unit 32 that stores the predetermined health effect factor information; More specifically, the soundness influence factor information storage unit 32 functionally includes a parameter storage unit 321 and a score information storage unit 322.
  • the parameter storage unit 321 stores predetermined parameters determined in advance.
  • the predetermined parameter includes at least one of soil and cultivation environment information, soil physical property information, and fertilization information as the soundness influence factor information.
  • the predetermined parameter further includes at least one of weather information and breeding index information as the health effect factor information.
  • the soil and cultivation environment information is information relating to the cultivation of the soil that the plant is growing, and preferably, for example, the soil layer depth, planting depth, and water temperature in the case of paddy rice, hydroponics, etc. Etc. at least one of In the case of paddy rice, as shown in FIG. 3, the paddy field can be classified into surface water, soil layer and subsoil in order from the surface.
  • the surface layer portion of the soil layer is an oxide layer, and the deeper layer portion is a reducing layer.
  • the soil physical property information is information related to the physical properties of the soil that the plant is growing, and preferably includes at least one of, for example, soil nitrogen concentration and soil acidity.
  • the fertilization information is information relating to fertilization of the plant, and preferably includes at least one of, for example, fertilization time, fertilization amount, fertilization component, and the like.
  • the weather information is information related to the weather of the surrounding environment for the plant, and preferably, for example, air temperature, humidity (relative humidity), integrated temperature (a value obtained by summing daily average temperatures from a predetermined start date to the present) , Including at least one of daylight hours, rainfall, and the like.
  • the growth index information is information relating to a growth index representing the degree of growth in the plant, and preferably, for example, the plant height, the number of stems (for example, the number of divisions), the leaf color (for example, the value of the leaf color plate), and the value of the chlorophyll meter ( For example, at least one of SPAD (Soil & Plant Analyzer Development) value and the like is included.
  • the growth index information excludes NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) values.
  • the predetermined parameter is stored in the parameter storage unit 321 in a table format as shown in FIG. More specifically, a fixed parameter that does not change as a fixed value (does not change every day once input) is registered in the first parameter table PT1 shown in FIG. 2A and stored in the parameter storage unit 321.
  • the parameters (fixed parameters) registered in the first parameter table PT1 are the shooting date, shooting time, transplant date (rice planting date), soil formation depth, planting depth, soil acidity, It is soil nitrogen concentration, fertilization component, fertilization time and fertilization amount.
  • variable parameters that change or accumulate daily are registered in the second parameter table PT2 shown in FIG. 2B and stored in the parameter storage unit 321.
  • the parameters (variable parameters) registered in the second parameter table PT2 are air temperature, integrated temperature, humidity, sunshine duration, leaf color, plant height, number of stems, water temperature (water mouth), water temperature (water bottom).
  • the water temperature (average) and the water depth are registered and added to the second parameter table PT2 for each date and time. That is, a new field is added to the second parameter table PT2 for each date and time, and each value is registered in each record of the newly added field.
  • each parameter is indicated by “***” as each value.
  • the score information storage unit 322 stores score information.
  • the scoring information is used to convert the soundness influencing factor information into an evaluation point for evaluating the soundness of the plant in order to diagnose the soundness of the plant. Is information that represents the correspondence relationship between and.
  • the health influence factor information is evaluated at a plurality of levels according to the degree of influence on the plant health. For example, in the present embodiment, the soundness influencing factor information is evaluated at five levels from 1 to 5 according to the size thereof, and the larger the evaluation score, the greater the effect of impairing soundness.
  • the scoring information is set.
  • the score information is stored in the score information storage unit 322 in the conversion table format, for example, as the score table CT shown in FIG.
  • the scoring table CT has a field for each evaluation point from 1 to 5, a record is created for each item of the soundness influence factor information, and each item in the soundness influence factor information converted into each evaluation point Each range of is registered. For example, when diagnosing the degree of high temperature damage as soundness, the shallower the soil depth, the less the root mass, the lower the water-absorbing capacity, and the transpiration from the leaves is limited, so the temperature of rice tends to rise. Paddy rice is prone to high temperature damage. Therefore, when the soundness influencing factor information is the soil formation depth (P1), “P1 ⁇ FSth1” is registered in the field of the evaluation point 5, and “FSth1 ⁇ P1” is registered in the field of the evaluation point 4.
  • FSth1 to FSth4 are threshold values (evaluation threshold values) for discriminating each evaluation point from the viewpoint of soil formation depth (FSth1 ⁇ FSth2 ⁇ FSth3 ⁇ FSth4).
  • the soil layer depth P1 is shallower than the first soil depth threshold FSth1, the soil layer depth P1 is converted into the evaluation point 5 by the scoring table CT.
  • the soil layer depth P1 is deeper than the second soil depth threshold FSth2 and shallower than the third soil depth threshold FSth3, the soil formation depth P1 is converted into the evaluation point 3 by the scoring table CT.
  • each threshold value is set for each evaluation point, and the range is registered in the scoring table CT for each evaluation point, as described above.
  • the planting depth is such that the deeper the planting depth, the lower the root mass, the lower the water absorption capacity, and the limitation of transpiration from the leaves.
  • the paddy rice tends to cause high temperature damage.
  • the later the transplanting date (rice planting date), the less the growth of the roots, and the paddy rice is more likely to cause high temperature damage.
  • the transplanting date is intentionally delayed in a relatively warm area, it is preferable to consider the area.
  • Paddy rice is less likely to cause high-temperature damage if fertilization with a reducible reduction effect such as lime nitrogen and lime silicate is carried out.
  • a reducible reduction effect such as lime nitrogen and lime silicate is carried out.
  • paddy rice is less susceptible to high temperature damage.
  • the higher the water temperature the more likely the paddy rice is to cause high temperature damage.
  • the shallower the water the easier it is for rice to become hot.
  • the higher the temperature the more likely the paddy rice will become hot.
  • the higher the integrated temperature the more likely the paddy rice is to cause high temperature damage. If the cultivation density is the same, the higher the number of stalks, the less likely it is that high temperature damage will occur in rice. The darker the leaf color, the less likely it is to cause high temperature damage.
  • each threshold is set for each evaluation point, and the range is registered in the scoring table CT for each evaluation point.
  • Each evaluation threshold value in each of these items is appropriately set from a sample or the like on the test field.
  • the evaluation score is five levels, but is not limited to this.
  • the evaluation score is three levels (1, 2, 3, 1, 3, 5, etc.) or other multiple levels such as seven levels. It can be a level.
  • each evaluation point for each item of the health influencing factor information may be in the same stage or different.
  • each range of each item in the soundness influence factor information to be converted into evaluation points 5, 3 and 1 is registered, while converted into evaluation points 4 and 2 respectively.
  • the score information can be registered in one score table CT.
  • the control processing unit 2 is a circuit for controlling each part of the plant health diagnostic device D according to the function of each part and diagnosing predetermined health in the plant to be diagnosed.
  • the control processing unit 2 includes, for example, a CPU (Central Processing Unit) and its peripheral circuits.
  • a control unit 21, a plant health diagnosis unit 22, a fertilization information creation unit 23, and a storage update control unit 24 are functionally configured by executing a control processing program.
  • the control part 21 is for controlling each part of the plant health diagnostic apparatus D according to the function of each part.
  • the plant health diagnosis unit 22 diagnoses the plant health based on the heat distribution image acquired by the heat distribution image acquisition unit 1 and the health influence factor information stored in the health influence factor information storage unit 32. It is. More specifically, the plant health diagnosis unit 22 divides the heat distribution image acquired by the heat distribution image acquisition unit 1 into a plurality of regions, and for each of the plurality of regions, the heat distribution image of the region and the soundness The soundness of the plant is diagnosed based on the soundness influence factor information stored in the sex influence factor information storage unit 32. Plant health may be diagnosed collectively for the entire field, but the field is subdivided into fine fields by dividing the entire field into multiple regions and diagnosing the plant health for each region. Diagnose plant health.
  • the field heat distribution image forming unit 221, the region dividing unit 222, the reference temperature calculating unit 223, the high temperature region detecting unit 224, the scoring calculating unit 225, and the diagnostic unit (time series diagnostic unit) 226 is functionally configured.
  • the field heat distribution image forming unit 221 pastes (connects) a plurality of heat distribution images, which are a part of the field, based on position information attached to each heat distribution image, so that the heat distribution of the entire field is obtained. An image is generated.
  • the area dividing unit 222 divides the heat distribution image into a plurality of areas having a predetermined size set in advance.
  • the reference temperature calculation unit 223 determines the reference temperature (temperature of healthy rice plant) for determining whether or not to become a candidate for high temperature failure, the temperature and humidity. It is based on.
  • the high temperature region detection unit 224 detects a high temperature region from the heat distribution image. More specifically, the high-temperature region detection unit 224 determines, for each region divided by the region division unit 222, the temperature of the region obtained from the heat distribution image by using the reference temperature obtained by the reference temperature calculation unit 223. It is determined whether or not the temperature has exceeded, and as a result of this determination, a region exceeding the reference temperature is detected as a high temperature region. Preferably, the high temperature region detection unit 224 may determine a region exceeding the reference temperature by dividing the high temperature region into a plurality of levels according to a difference from the reference temperature.
  • the high temperature region is divided into three levels, and the high temperature region detection unit 224 determines that the difference from the reference temperature exceeds 0 and is equal to or less than a preset first threshold (first high temperature determination threshold) Rth1. If the difference from the reference temperature exceeds the first high temperature determination threshold value Rth1 and is equal to or lower than a second threshold value (second high temperature determination threshold value) Rth2, the medium temperature range is determined. When the difference from the reference temperature exceeds the second high temperature determination threshold value Rth2, it is determined that the region is a high temperature region.
  • the first and second high temperature determination thresholds Rth1 and Rth2 are appropriately set from a sample or the like on the test field.
  • the scoring calculation unit 225 converts the predetermined parameter corresponding to the region, which has been determined as the high temperature region by the high temperature region detection unit 224, into an evaluation score based on the scoring information.
  • the diagnosis unit 226 diagnoses the health of the plant in the region based on the evaluation score obtained by the scoring calculation unit 225 for the region determined as the high temperature region by the high temperature region detection unit 224.
  • the fertilization information creation unit 23 obtains each fertilization amount for each region divided by the region division unit 222 as fertilization information in order to ensure soundness based on the diagnosis result of the diagnosis unit 226.
  • control unit 21 converts the heat distribution image (when the plurality of heat distribution images are connected by the field heat distribution image forming unit 221), each of the regions divided by the region dividing unit 222. A boundary is added and output to the output unit 5, the reference temperature obtained by the reference temperature calculation unit 223 is output to the output unit 5, the high temperature region detected by the high temperature region detection unit 224 is output to the output unit 5, and the diagnosis unit The diagnosis result (soundness) diagnosed at 226 is output to the output unit 5, and the fertilization information obtained by the fertilization information creation unit 23 is output to the output unit 5.
  • the memory update control unit 24 has received new health influence factor information for updating the health influence factor information stored in the health influence factor information storage unit 32 from, for example, the input unit 4 or the IF unit 6. In this case, the soundness influence factor information stored in the soundness influence factor information storage unit 32 is updated with the received new soundness influence factor information.
  • the input unit 4 and the IF unit 6 correspond to an example of a reception unit.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating the operation of the plant health diagnostic apparatus according to the embodiment.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a state in which a heat distribution image is acquired.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a heat distribution image of a farm field divided into predetermined regions.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a high temperature region (a candidate region for a high temperature failure) detected from a heat distribution image of a farm field.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating an example of a diagnosis result of each region diagnosed for each region.
  • control processing unit 2 executes initialization of each necessary unit, and by executing the control processing program,
  • the control processing unit 2 includes a control unit 21, a plant health diagnosis unit 22, a fertilization information creation unit 23, and a memory update control unit 24, and the plant health diagnosis unit 22 creates a field heat distribution image.
  • the unit 221, the region dividing unit 222, the reference temperature calculation unit 223, the high temperature region detection unit 224, the scoring calculation unit 225, and the diagnosis unit 226 are functionally configured.
  • the storage update control unit 24 of the processing unit 2 updates the soundness influence factor information stored in the soundness influence factor information storage unit 32 with the input new soundness influence factor information.
  • the storage update control unit 24 provides (adds) a new field to the second parameter table PT2, and the input unit 4 or the IF unit is added to each record of the newly provided (added) field.
  • the temperature, humidity, sunshine duration, leaf color, plant height, number of stems, water temperature (water mouth), water temperature (water bottom), water temperature (average), and water depth input from 6 are registered.
  • the date and time when this new field is provided is registered as the date and time.
  • the water temperature (average) itself may be input from the input unit 4 or the IF unit 6 and the value may be registered, or the water temperature (water port) input from the input unit 4 or the IF unit 6 and From the water temperature (water bottom), the memory update control unit 24 may obtain the water temperature (average) and register the value.
  • the integrated temperature the integrated temperature itself may be input from the input unit 4 or the IF unit 6 and the value thereof may be registered, or from the temperature input from the input unit 4 or the IF unit 6, the storage update control unit 24 may The integrated temperature may be obtained and the value registered.
  • thermometer that measures temperature
  • hygrometer that measures humidity
  • sunshine meter that measures sunshine duration
  • leaf color meter that measures leaf color
  • water temperature meter that measures water temperature (water inlet) and water temperature (water bottom)
  • water depth meter that measures water depth
  • the plant health diagnostic apparatus D will acquire a heat distribution image by the heat distribution image acquisition part 1, and will use this acquired heat distribution image and the soundness influence factor information of the soundness influence factor information storage part 32 for the plant.
  • the health is diagnosed by the following operations. In the diagnosis of plant health, the latest health influence factor information is used in the present embodiment. Therefore, as described above, when the health influencing factor information in the health influencing factor information storage unit 32 is updated, the updated health influencing factor information is used for the diagnosis.
  • the heat distribution image acquisition unit 1 acquires a heat distribution image of the field.
  • a plurality of heat distribution images are captured by a heat distribution image measurement device (thermograph) mounted on a multicopter so as to sequentially scan the field within the range of the angle of view. Acquired together with the position information.
  • process S2 a plurality of heat distribution images obtained by copying a part of the field by the field heat distribution image forming unit 221 in the plant health diagnosis unit 22 of the control processing unit 2 are attached to each heat distribution image.
  • a heat distribution image of the entire field is formed.
  • the heat distribution image acquired by process S1 has also image
  • the area distribution unit 222 of the plant health diagnosis unit 22 divides the heat distribution image of the entire field formed in the process S2 into a plurality of areas having a predetermined size set in advance.
  • the heat distribution image of the entire field is divided into 10 m square areas (10 m ⁇ , 10 m ⁇ 10 m square areas).
  • An example of the heat distribution image divided into a plurality of regions in this way is shown in FIG.
  • the heat distribution image SP of the entire field is divided into 30 square areas AR-11 to AR-310 of 3 rows and 10 columns.
  • a portion having a relatively high temperature as compared with others is indicated by hatching.
  • the shape of the divided area is arbitrary and may be other shapes, for example, a triangle or a rectangle.
  • the reference temperature (the temperature of the healthy rice plant) for determining whether or not it becomes a candidate for the high temperature failure by the reference temperature calculation unit 223 of the plant health diagnosis unit 22 is the temperature and humidity. Based on.
  • the high temperature region detection unit 224 of the plant health diagnosis unit 22 detects a high temperature region from the heat distribution image of the entire field. More specifically, the high-temperature region detection unit 224 determines, for each region divided by the region division unit 222, the temperature of the region obtained from the heat distribution image by using the reference temperature obtained by the reference temperature calculation unit 223. It is determined whether or not the temperature has exceeded, and as a result of this determination, a region exceeding the reference temperature is detected as a high temperature region. For example, in the example of the heat distribution image shown in FIG. 7, as shown in FIG.
  • the regions AR-11, AR-12, AR-13, AR-110, AR-21, AR-22, AR-210, AR ⁇ 310 is detected as a high temperature region, and is considered as a candidate region having a high possibility of causing a high temperature fault.
  • the high temperature region detection unit 224 may preferably determine a region that exceeds the reference temperature by dividing the high temperature region into a plurality of levels according to the difference from the reference temperature.
  • the predetermined parameter corresponding to the region is based on the scoring information. And converted into evaluation points.
  • the scoring calculation unit 225 first, from the first parameter table PT1 stored in the parameter storage unit 321, transplanting date, soil layer depth, planting depth, soil acidity, soil nitrogen concentration, fertilization component, The fertilization time and fertilization amount are taken out, and from the second parameter table PT2 stored in the parameter storage unit 321, the latest temperature, integrated temperature, humidity, sunshine duration, leaf color, plant height, number of stems, water temperature (water mouth), water temperature ( Remove water bottom), water temperature (average) and water depth.
  • the scoring unit 225 converts the numerical values of the items that need to be converted into the numerical values of the candidate area AR-11 into the numerical values of the candidate area AR-11.
  • the numerical values of items that are the same throughout the field such as the transplanting date, fertilization component, fertilization time, and fertilization amount, are used as they are, and the numerical values of items that differ in each field area such as water depth and water temperature are The value is converted by a preset conversion method.
  • the water depth is relatively deep at the water mouth (water intake in the paddy field) and relatively shallow at Mizujiri (water discharge port in the paddy field), so the distance from the water mouth in the candidate area AR-11. The water depth is converted accordingly.
  • the water temperature is relatively low at the water mouth and relatively high at the water bottom, so the water temperature is converted according to the distance from the water mouth in the candidate area AR-11.
  • the soil layer depth, planting depth, leaf color, plant height, number of stems, and the like are preferably stored in the parameter storage unit 321 for each area AR.
  • the scoring calculation unit 225 converts each value of these parameters into each evaluation point using the scoring table CT of the scoring information, and adds these evaluation points to obtain a total evaluation point.
  • the total evaluation is performed by weighting the total result of the evaluation points with a weight according to the plurality of levels. Points may be sought. For example, the low and high temperature regions are weighted 0.7, the medium and high temperature regions are weighted 1.0, and the high and high temperature regions are weighted 1.3.
  • the diagnosis unit 226 determines whether or not the total evaluation score obtained by the scoring calculation unit 225 is equal to or higher than a preset threshold value (failure determination threshold value) Bth. It is determined whether or not there is. If the total evaluation score obtained by the scoring calculation unit 225 is equal to or greater than the failure determination threshold Bth, the candidate area AR is determined to be a high-temperature failure, and the total evaluation score is less than the failure determination threshold Bth. If it is, it is determined that the candidate area AR is not a high temperature failure.
  • process S8 it is determined whether or not diagnosis has been completed for all regions (candidate regions) determined to be high temperature regions. If the result of this determination is that there is an undiagnosed candidate area, the process returns to process S5. If the result of the determination is that diagnosis has been completed for all candidate areas, the next process S9 is performed. Is done.
  • region division part 222 in order to ensure soundness based on the diagnostic result of the diagnostic part 226 by the fertilization information preparation part 23 of the control processing part 2 Is required as fertilization information.
  • the fertilization information creation unit 23 sets the fertilization amount per unit area necessary for suppressing the occurrence of the high-temperature failure to the high-temperature failure region AR-12.
  • the amount of fertilizer is obtained by multiplying the area.
  • the fertilization amount per unit area is known as a recommended value based on agricultural experience, and the recommended value is preset for the fertilization amount per unit area. Thereby, a fertilization map indicating each fertilization amount is created for each region in the field.
  • a diagnostic result is outputted as prescription by control part 21 of control processing part 2, and processing is ended. More specifically, the control unit 21 outputs the heat distribution image of the entire field to the output unit 5 with the boundaries of the regions divided by the region dividing unit 222 (see, for example, FIG. 7), and calculates the reference temperature.
  • the reference temperature obtained by the unit 223 is output to the output unit 5
  • the high temperature region detected by the high temperature region detection unit 224 is output to the output unit 5 (see, for example, FIG. 8)
  • the diagnosis result (soundness) diagnosed by the diagnosis unit 226 ) Is output to the output unit 5 (see, for example, FIG. 9)
  • the fertilization information obtained by the fertilization information creation unit 23 is output to the output unit 5.
  • fertilization is performed according to the fertilization map based on the prescription. Fertilization may be performed manually or may be mechanized. This improves the soundness of the crops and can be expected to improve the yield and quality of the crops.
  • Fertilization may be performed manually or may be mechanized. This improves the soundness of the crops and can be expected to improve the yield and quality of the crops.
  • the frequency of high-temperature damage in paddy rice has increased due to the effects of global warming.
  • the frequency of high-temperature damage in paddy rice has been increasing due to the severe business environment in recent years. That is, first, in the cultivation of paddy fields, since the machine is set up so that it can be cultivated in a short time for labor cost reduction and fuel cost saving, the soil formation layer tends to become shallow as a result. When the soil layer becomes shallow, root growth is restricted and the water absorption capacity decreases.
  • the planting depth is deepened in order to save the trouble of supplementary planting, the space for growing roots is limited, and the water absorption capacity is reduced. Furthermore, in paddy fields, the soil layer is reduced by flooding (see FIG. 3), stress is applied to the roots, and the influence increases relatively depending on the amount of root growth, affecting the water absorption capacity. Decreased water supply capacity of the roots restricts transpiration from the stomata of the leaves, degrades the ability to lower the body temperature of the plant, and causes high temperature damage. In the case of paddy rice, high-temperature damage appears as an increase in white grain rice and the quality deteriorates. In order to prevent this, fertilizer that suppresses reduction of lime nitrogen, silicate lime, etc.
  • the area AR in which the high-temperature failure has occurred is detected, and fertilization as a countermeasure can be performed only in this area AR, and the high-temperature failure can be prevented with a minimum cost.
  • the plant health diagnostic apparatus D uses not only the heat distribution image of the plant surface but also the health influencing factor information. Since the health of the plant is diagnosed, the health of the plant can be diagnosed more accurately.
  • the plant health diagnosis apparatus D according to the present embodiment, the plant health diagnosis method implemented in the plant health diagnosis apparatus D, and the program thereof are significantly related to the plant health, and the above-mentioned soil and cultivation environment information, soil physical property information, and fertilization information Since at least one of the information is included in the health influencing factor information, preferably, at least one of the weather information and the breeding index information (excluding the NDVI value) is further included in the health influencing factor information. Diagnose plant health.
  • the plant health diagnostic method and the program implemented in the plant health diagnostic device D according to the present embodiment further include the memory update control unit 24, the latest health influencing factor information is used at the time of diagnosis. This makes it possible to diagnose plant health more accurately.
  • the plant health diagnostic method and the program implemented in the plant health diagnostic apparatus D use heat distribution images overlooking the plants, a wider range of plants can be diagnosed. Further, when the heat distribution image is an image in which the plant is looked down from the vertical direction, there are fewer shaded parts between the plants, and the health of each plant can be diagnosed more accurately.
  • the plant health diagnostic device D, the plant health diagnostic method and the program implemented in the plant health diagnostic device D according to the present embodiment diagnose the plant health for each area AR, so that the plant health can be diagnosed in detail.
  • diagnosis when fertilization is required, the necessity of fertilization can be determined for each area AR.
  • diagnosis when fertilization is required, the necessity of fertilization can be determined for each area AR.
  • diagnosis when fertilization is required, the necessity of fertilization can be determined for each area AR.
  • the cost of the fertilization can be reduced as compared with the case where fertilization is applied to the whole.
  • the heat distribution image acquisition unit 1 acquires a plurality of heat distribution images SPn at each of a plurality of different times Tn (2 is an integer of 2 or more), and the plant health diagnosis unit 22
  • the diagnosis unit 22 as the time series diagnosis unit 226, for each of the plurality of heat distribution images SPn, the health influence factor information stored in the heat distribution image SPk (k ⁇ n) and the health influence factor information storage unit 32.
  • the plant health diagnosis unit 22 obtains a plurality of diagnosis results DRn at a plurality of different times Tn as a plurality of time series diagnosis results DRn by diagnosing the plant health based on Further, as shown by a broken line in FIG.
  • a final diagnosis for further diagnosing the health of the plant based on a plurality of time series diagnosis results DRn diagnosed by the diagnosis unit (time series diagnosis unit) 226 Part may be provided. Since the plant health diagnostic apparatus D having such a configuration diagnoses plant health using a plurality of time-series diagnosis results DRn at each of a plurality of different times Tn as well as a temporary point, the plant health diagnosis is more accurately performed. Diagnose plant health.
  • the plant health diagnostic apparatus includes a heat distribution image acquisition unit that acquires a heat distribution image of a surface of a plant to be diagnosed, and information on the soil that the plant is growing, and the health of the plant
  • a health effect factor information storage unit that stores in advance predetermined health effect factor information that is the information of a predetermined factor that influences, the heat distribution image acquired by the heat distribution image acquisition unit, and the soundness
  • a plant health diagnosis unit that diagnoses the health of the plant based on the health effect factor information stored in the influence factor information storage unit.
  • the heat distribution image acquisition unit captures infrared rays emitted from a plant to be diagnosed, and generates a heat distribution image (thermogram) representing the heat distribution as a diagram.
  • the heat distribution image acquisition unit receives the heat distribution image via a communication line from a server device that stores and manages a surface heat distribution image of the plant to be diagnosed.
  • Communication interface for example, a communication card.
  • the heat distribution image acquisition unit captures infrared rays emitted from a plant to be diagnosed, and generates a heat distribution image (thermogram) representing the heat distribution as a diagram.
  • a communication interface for example, a communication card
  • the heat distribution image acquisition unit reads the heat distribution image from a recording medium in which a heat distribution image of the surface of the plant to be diagnosed is recorded, and stores in accordance with the storage medium
  • a device for example, an HDD drive device or a CD-ROM drive device.
  • Such a plant health diagnostic device includes a plant health diagnostic unit and diagnoses plant health using not only the heat distribution image of the plant surface but also the health influencing factor information. Soundness can be diagnosed.
  • the health influencing factor information includes soil and cultivation environment information relating to cultivation of the soil that the plant is growing, soil information that the plant is growing It includes at least one of soil physical property information on physical properties and fertilization information on fertilization of the plant.
  • the health influencing factor information includes weather information related to a weather of an ambient environment with respect to the plant, and growth index information related to a growth index indicating a degree of growth in the plant. It further includes at least one.
  • the soil and cultivation environment information includes at least one of a depth of the soil layer, a planting depth, and a water temperature in the case of hydroponics. Including.
  • the soil physical property information includes at least one of soil nitrogen concentration and soil acidity.
  • the fertilization information includes at least one of a fertilization time, a fertilization amount, a fertilization component, and the like.
  • the weather information includes at least one of air temperature, humidity (relative humidity), integrated temperature, sunshine duration, and rainfall.
  • the growth index information includes the height, the number of stems (for example, the number of divisions), the leaf color (for example, the value of the leaf color plate), and the value of the chlorophyll meter (for example, SPAD (Soil & Plant). At least one of (Analyzer Development) value).
  • the growth index information excludes NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) values.
  • Such a plant health diagnostic apparatus includes at least one of the above-mentioned soil and cultivation environment information, soil physical property information, and fertilization information significantly related to the plant health, Preferably, at least one of weather information and breeding index information (excluding the NDVI value) is further included in the health effect factor information, so that the health of the plant can be diagnosed more accurately.
  • the reception part which receives new health influence factor information for updating the health influence factor information memorized by the health influence factor information storage part
  • a storage update control unit that updates the soundness influence factor information stored in the soundness influence factor information storage unit with the new soundness influence factor information received by the reception unit.
  • Such a plant growth state diagnostic device further includes a reception unit and a memory update control unit, it is possible to use the latest health effect factor information at the time of diagnosis. Can be diagnosed.
  • the heat distribution image acquisition unit acquires a plurality of heat distribution images at a plurality of different times
  • the plant health diagnosis unit For each of a plurality of heat distribution images, by diagnosing the health of the plant based on the heat distribution image and the health effect factor information stored in the health effect factor information storage unit, A time series diagnosis unit that obtains a plurality of diagnosis results at each time as a plurality of time series diagnosis results, and a final diagnosis of the health of the plant based on the plurality of time series diagnosis results diagnosed by the time series diagnosis unit A diagnostic unit.
  • Such a plant health diagnostic device diagnoses plant health using a plurality of time-series diagnosis results at each of a plurality of times different from each other, not only at a single point of time. Can be diagnosed.
  • the heat distribution image is an image obtained by bird's-eye view of the plant.
  • the heat distribution image is an image in which the plant is looked down from a vertical direction.
  • Such a plant health diagnostic apparatus uses a heat distribution image overlooking a plant, it can diagnose a wider range of plants. Further, when the heat distribution image is an image in which the plant is looked down from the vertical direction, there are fewer shaded parts between the plants, and the health of each plant can be diagnosed more accurately.
  • the plant health diagnostic unit divides the heat distribution image acquired by the heat distribution image acquisition unit into a plurality of regions, and the plurality of regions About each, the soundness of the said plant is diagnosed based on the said heat influence image information memorize
  • Such a plant health diagnostic device diagnoses the health of a plant for each region, the health of the plant can be meticulously diagnosed. As a result of diagnosis, when fertilization is required, the necessity of fertilization can be determined for each region, and as a result of diagnosing the whole as a whole, the cost of fertilization can be reduced compared to the case where fertilization is applied to the whole.
  • the plant health diagnostic method includes a heat distribution image acquisition step of acquiring a heat distribution image of a surface of a plant to be diagnosed, and information relating to soil grown by the plant, the health of the plant
  • the health influence factor information storage step for storing predetermined health influence factor information, which is the information of the predetermined factor affecting the sex, in the health influence factor information storage unit, and the heat distribution image acquisition step.
  • the plant health diagnostic program includes a computer system, a heat distribution image acquisition unit that acquires a heat distribution image of a surface of a plant to be diagnosed, and information related to the soil that the plant is growing.
  • a health effect factor information storage unit that stores in advance predetermined health effect factor information that is the information of a predetermined factor that affects plant health, and the heat acquired by the heat distribution image acquisition unit It is a program for functioning as a plant health diagnosis unit that diagnoses the health of the plant based on the distribution image and the health effect factor information stored in the health effect factor information storage unit.
  • the above-mentioned plant health diagnosis program is recorded on a recording medium such as a CD-ROM and provided by the recording medium.
  • the above-mentioned plant health diagnosis program is stored in a server device and provided from the server device via a communication line (for example, a network).
  • plant health diagnostic methods and plant health diagnostic programs diagnose plant health using not only heat distribution images on the plant surface but also health influencing factor information, so the plant health can be diagnosed more accurately. it can.
  • a plant health diagnostic device a plant health diagnostic method, and a plant health diagnostic program can be provided.

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Abstract

　本発明の物健全性診断装置、植物健全性診断方法および植物健全性診断プログラムでは、診断対象の植物における表面の熱分布画像が取得され、記憶部に予め記憶されている、前記植物が育成している土壌に関する情報であって前記植物の健全性に影響する予め決められた因子の前記情報である所定の健全性影響因子情報と前記取得された前記熱分布画像とに基づいて前記植物の健全性が診断される。

Description

植物健全性診断装置、該方法および該プログラム
　本発明は、診断対象の植物における健全性を診断する植物健全性診断装置、植物健全性診断方法および植物健全性診断プログラムに関する。
　農作物は、周囲環境に影響され、周囲環境の変動は、その農作物の収量および品質に影響する。特に、近年の地球温暖化の影響により、農作物に障害が発生し、その健全性を損なう頻度が上昇傾向にある。一方、農業経営の環境は、厳しく、生産コストの低減が求められている。このため、植物の健全性を適切に診断し、その診断結果に応じた対策を適切に実施することが望ましく、植物の健全性を適切に診断する技術が要望されている。
　このような植物を診断する技術は、例えば、特許文献１に開示されている。この特許文献１に開示された気球空撮マルチバンドセンシングにより植生を診断する方法は、可視光カメラ、近赤外カメラ、熱赤外カメラをリモコン式に撮影制御可能に気球に搭載することと、気球を飛行させて空中から診断すべき範囲の植生を前記可視光カメラ、近赤外カメラ、
熱赤外カメラにより撮影することと、前記可視光カメラにより得られたＲ画像と近赤外カメラにより得られた画像とからＮＤＶＩ画像を取得することと、該ＮＤＶＩ画像と前記熱赤外カメラにより得られた熱赤外画像とにより植生を診断することと、からなる。
　ところで、前記特許文献１では、ＮＤＶＩ画像と熱赤外画像（すなわち、熱分布画像）とから植生を診断しているが、植物の健全性（健康状態の良さの程度）を診断する場合、ＮＤＶＩ（正規化差植生指数）値は、一般に植物の生育量や活力を表す指標であるので、必ずしも適切ではない場合もあり、このため、植物の健全性の診断に当たって、前記特許文献１の技術には、改良の余地がある。
特開２００７－１４３４９０号公報
　本発明は、上述の事情に鑑みて為された発明であり、その目的は、植物の健全性をより正確に診断できる物健全性診断装置、植物健全性診断方法および植物健全性診断プログラムを提供することである。
　本発明にかかる物健全性診断装置、植物健全性診断方法および植物健全性診断プログラムでは、診断対象の植物における表面の熱分布画像が取得され、記憶部に予め記憶されている、前記植物が育成している土壌に関する情報であって前記植物の健全性に影響する予め決められた因子の前記情報である所定の健全性影響因子情報と前記取得された前記熱分布画像とに基づいて前記植物の健全性が診断される。したがって、本発明にかかる植物健全性診断装置、植物健全性診断方法および植物健全性診断プログラムは、植物表面の熱分布画像だけでなく、健全性影響因子情報も用いて植物の健全性を診断するので、より正確に植物の健全性を診断できる。
　上記並びにその他の本発明の目的、特徴及び利点は、以下の詳細な記載と添付図面から明らかになるであろう。
実施形態における植物健全性診断装置の構成を示すブロック図である。 前記植物健全性診断装置における健全性影響因子情報記憶部に記憶されるパラメータテーブルの一例を示す図である。 水稲における作土層を説明するための図である。 前記植物健全性診断装置における健全性影響因子情報記憶部に記憶される点数化テーブルの一例を示す図である。 前記植物健全性診断装置の動作を示すフローチャートである。 熱分布画像を取得する様子の一例を示す図である。 所定の領域に分割された圃場の熱分布画像の一例を示す図である。 圃場の熱分布画像から検出された高温領域（高温障害の候補領域）の一例を示す図である。 領域ごとに診断された各領域の診断結果の一例を示す図である。
　以下、本発明にかかる実施の一形態を図面に基づいて説明する。なお、各図において同一の符号を付した構成は、同一の構成であることを示し、適宜、その説明を省略する。本明細書において、総称する場合には添え字を省略した参照符号で示し、個別の構成を指す場合には添え字を付した参照符号で示す。
　図１は、実施形態における植物健全性診断装置の構成を示すブロック図である。図２は、実施形態の植物健全性診断装置における健全性影響因子情報記憶部に記憶されるパラメータテーブルの一例を示す図である。図２Ａは、第１パラメータテーブルを示し、図２Ｂは、第２パラメータテーブルを示す。図３は、水稲における作土層を説明するための図である。図４は、実施形態の植物健全性診断装置における健全性影響因子情報記憶部に記憶される点数化テーブルの一例を示す図である。
　本実施形態における植物健全性診断装置は、診断対象の植物における表面の熱分布画像を取得し、この取得した熱分布画像と所定の健全性影響因子情報とに基づいて前記植物の健全性を診断する装置である。植物の健全性とは、植物における健康状態の良さの程度を言う。このような植物健全性診断装置Ｄは、例えば、図１に示すように、熱分布画像取得部１と、植物健全性診断部２２を含む制御処理部２と、健全性影響因子情報記憶部３２を含む記憶部３とを備え、図１に示す例では、さらに、入力部４と、出力部５と、インターフェース部（ＩＦ部）６とを備える。
　熱分布画像取得部１は、診断対象の植物における表面の熱分布画像を取得する装置である。診断対象の植物は、任意である。例えば、前記診断対象の植物は、自然に自生する植物であって良く、この場合、植物が自生する原野や森林等の熱分布画像が取得される。また例えば、前記診断対象の植物は、農作物であり、この場合、前記農作物を植え付けている圃場（耕作地）の熱分布画像が取得される。本実施形態では、農作物における収量および品質の各向上を目的とする観点から、前記診断対象の植物は、この農作物である。前記農作物は、任意であり、本実施形態では、日本の代表的な農作物である水稲が前記農作物の一例として取り上げられている。熱分布画像（サーモグラム）は、物体の表面から放射される赤外線（熱赤外線）を、その放射量の変化を熱の変化（熱分布、温度の変化、温度分布）として視覚化した図（画像）である。
　熱分布画像取得部１は、例えば、制御処理部２に接続され、制御処理部２の制御に従い、診断対象の植物から放射された赤外線を撮像し、熱分布を図として表した熱分布画像（サーモグラム）を生成する熱分布画像測定装置（サーモグラフ）である。このような熱分布画像取得部１の一例としての熱分布画像測定装置は、例えば、診断対象の植物における赤外線による像を所定の結像面上に結像する結像光学系、前記結像面に受光面を一致させて配置され、前記像を電気的な信号に変換する赤外線イメージセンサ、および、赤外線イメージセンサの出力を、赤外線放射量を熱（温度）に換算するなどの、画像処理することで熱分布画像（熱分布画像データ）を生成する画像処理部等を備える。
　また例えば、熱分布画像取得部１は、熱分布画像測定装置（サーモグラフ）によって生成された、診断対象の植物における表面の熱分布画像を記憶および管理するサーバ装置、あるいは、通信機能付きの熱分布画像測定装置（サーモグラフ）から、通信回線（ネットワーク）を介して前記熱分布画像を受信する通信インターフェース（通信ＩＦ部、例えば通信カード等）である。熱分布画像取得部１の一例としての前記通信ＩＦ部は、前記通信回線を介して前記サーバ装置等から、前記熱分布画像を収容した通信信号を受信し、この受信した通信信号からデータを取り出し、この取り出したデータを制御処理部２が処理可能な形式のデータに変換して制御処理部２へ出力する。前記通信ＩＦ部は、制御処理部２から入力された転送すべきデータを収容した通信信号を、前記通信回線で用いられる通信プロトコルに従って生成し、この生成した通信信号を前記通信回線を介して他の装置へ送信して良い。
　また例えば、熱分布画像取得部１は、上述の熱分布画像測定装置（サーモグラフ）から通信回線を介して前記熱分布画像を受信する通信ＩＦ部であっても良い。
　また例えば、熱分布画像取得部１は、熱分布画像測定装置（サーモグラフ）によって生成された、診断対象の植物における表面の熱分布画像を記録した記録媒体から前記熱分布画像を読み取る前記記憶媒体に応じたストレージ装置（例えばＨＤＤドライブ装置やＣＤ－ＲＯＭドライブ装置等）である。
　前記熱分布画像測定装置（サーモグラフ）や前記通信機能付きの熱分布画像測定装置は、圃場の斜め上方から、前記圃場を俯瞰して撮像できるように配設されて良い。この場合、診断対象の前記植物を俯瞰した熱分布画像が取得できる。好ましくは、鉛直方向から見下ろして前記圃場を俯瞰して撮像できるように、前記熱分布画像測定装置（サーモグラフ）や前記通信機能付きの熱分布画像測定装置は、無線操縦による飛行機、ヘリコプター、マルチコプターおよび気球等の航空機に搭載される。この場合、鉛直方向から見下ろして診断対象の前記植物を俯瞰した熱分布画像が取得できる。
　熱分布画像は、例えば、圃場全体を写した画像であって良く、また例えば、圃場の一部を写した画像であって良い。この圃場の一部を写した画像である場合には、各画像に付属する位置情報に基づいて、圃場の各一部を写した各画像を貼り合わせる（連結する）ことで、圃場全体の熱分布画像が生成される。位置情報は、圃場の一部を写す際に、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ　Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅｍ）、ジャイロスコープおよびコンパス（羅針儀）等から得られ、圃場の一部を写した当該画像に、付属される。
　入力部４は、制御処理部２に接続され、例えば、診断を指示するコマンド等の各種コマンド、および、例えば診断対象の圃場名等の診断する上で必要な各種データを植物健全性診断装置Ｄに入力する機器であり、例えば、キーボードやマウス等である。出力部５は、制御処理部２に接続され、制御処理部２の制御に従って、入力部４から入力されたコマンドやデータ、および、当該植物健全性診断装置Ｄによって診断された診断結果（例えば診断対象が高温障害である旨等）等を出力する機器であり、例えばＣＲＴディスプレイ、ＬＣＤおよび有機ＥＬディスプレイ等の表示装置やプリンタ等の印刷装置等である。
　なお、入力部４および出力部５からタッチパネルが構成されてもよい。このタッチパネルを構成する場合において、入力部４は、例えば抵抗膜方式や静電容量方式等の操作位置を検出して入力する位置入力装置であり、出力部５は、表示装置である。このタッチパネルでは、表示装置の表示面上に位置入力装置が設けられ、表示装置に入力可能な１または複数の入力内容の候補が表示され、ユーザが、入力したい入力内容を表示した表示位置を触れると、位置入力装置によってその位置が検出され、検出された位置に表示された表示内容がユーザの操作入力内容として植物健全性診断装置Ｄに入力される。このようなタッチパネルでは、ユーザは、入力操作を直感的に理解し易いので、ユーザにとって取り扱い易い植物健全性診断装置Ｄが提供される。
　ＩＦ部６は、制御処理部２に接続され、制御処理部２の制御に従って、外部機器との間でデータの入出力を行う回路であり、例えば、シリアル通信方式であるＲＳ－２３２Ｃのインターフェース回路、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）規格を用いたインターフェース回路、ＩｒＤＡ（Ｉｎｆｒａｒｅｄ　Ｄａｔａ　Ａｓｓｃｏｉａｔｉｏｎ）規格等の赤外線通信を行うインターフェース回路、および、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ　Ｓｅｒｉａｌ　Ｂｕｓ）規格を用いたインターフェース回路等である。なお、前記熱分布画像取得部１は、ＩＦ部６と兼用されて良く、例えば、熱分布画像測定装置（サーモグラフ）によって生成された、診断対象の植物における表面の熱分布画像を記録したＵＳＢメモリからＵＳＢのＩＦ部６を介して、熱分布画像は、植物健全性診断装置Ｄに入力される。
　記憶部３は、制御処理部２に接続され、制御処理部２の制御に従って、各種の所定のプログラムおよび各種の所定のデータを記憶する回路である。前記各種の所定のプログラムには、例えば、診断対象の植物における表面の熱分布画像と所定の健全性影響因子情報とに基づいて前記植物の健全性を診断する植物健全性診断プログラム等の制御処理プログラムが含まれる。前記各種の所定のデータには、前記植物が育成している土壌に関する情報であって前記植物の健全性に影響する予め決められた因子の前記情報である前記所定の健全性影響因子情報等が含まれる。記憶部３は、例えば不揮発性の記憶素子であるＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）や書き換え可能な不揮発性の記憶素子であるＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ　Ｅｒａｓａｂｌｅ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）等を備える。そして、記憶部３は、前記所定のプログラムの実行中に生じるデータ等を記憶するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）のいわゆるワーキングメモリとなるＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）等を含む。なお、記憶部３は、比較的大容量のハードディスクを備えても良い。
　そして、記憶部３は、機能的に、熱分布画像取得部１によって取得された熱分布画像を記憶する熱分布画像記憶部３１と、植物の健全性に影響すると予め規定された因子の情報である前記所定の健全性影響因子情報を記憶する健全性影響因子情報記憶部３２とを備える。より詳しくは、健全性影響因子情報記憶部３２は、機能的に、パラメータ記憶部３２１と、点数化情報記憶部３２２とを備える。
　パラメータ記憶部３２１は、予め決められた所定のパラメータを記憶するものである。前記所定のパラメータは、前記健全性影響因子情報として、作土および栽培環境情報、土壌物性情報ならびに施肥情報のうちの少なくとも１つを含む。好ましくは、前記所定のパラメータは、前記健全性影響因子情報として、気象情報および育成指標情報のうちの少なくとも１つをさらに含む。前記作土および栽培環境情報は、前記植物が育成している土壌の耕作に関する情報であり、好ましくは、例えば、作土層深さ、植付け深度、および、水稲や水耕栽培等の場合における水温等のうちの少なくとも１つを含む。水稲の場合、図３に示すように、水田は、表面から順に、表面水、作土層および下層土に区分できる。作土層の表層部分は、酸化層であり、それより深層部分は、還元層となっている。前記土壌物性情報は、前記植物が育成している土壌の物性に関する情報であり、好ましくは、例えば、土壌窒素濃度および土壌酸性度等のうちの少なくとも１つを含む。前記施肥情報は、前記植物に対する施肥に関する情報であり、好ましくは、例えば、施肥時期、施肥量および施肥成分等のうちの少なくとも１つを含む。前記気象情報は、前記植物に対する周囲環境の気象に関する情報であり、好ましくは、例えば、気温、湿度（相対湿度）、積算温度（所定の起算日から現在までの日々の平均気温を合算した値）、日照時間および雨量等のうちの少なくとも１つを含む。前記育成指標情報は、前記植物における育成の度合いを表す育成指標に関する情報であり、好ましくは、例えば、草丈、茎数（例えば分けつ数）、葉色（例えば葉色板の値）および葉緑素計の値（例えばＳＰＡＤ（Ｓｏｉｌ　＆　Ｐｌａｎｔ　Ａｎａｌｙｚｅｒ　Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ）値）等のうちの少なくとも１つを含む。なお、前記育成指標情報には、ＮＤＶＩ（Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ　Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ　Ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ　Ｉｎｄｅｘ）値が除かれる。
　より具体的には、本実施形態では、前記所定のパラメータは、図２に示すように、テーブル形式でパラメータ記憶部３２１に記憶される。より詳しくは、固定値として変化しない（一端入力したら日々変化しない）固定的パラメータは、図２Ａに示す第１パラメータテーブルＰＴ１に登録され、パラメータ記憶部３２１に記憶される。第１パラメータテーブルＰＴ１に登録されるパラメータ（固定的パラメータ）は、図２Ａに示す例では、撮影日、撮影時刻、移植日（田植え日）、作土層深さ、植付け深度、土壌酸性度、土壌窒素濃度、施肥成分、施肥時期および施肥量である。一方、日々変化したり、累積したりする変動的パラメータは、図２Ｂに示す第２パラメータテーブルＰＴ２に登録され、パラメータ記憶部３２１に記憶される。第２パラメータテーブルＰＴ２に登録されるパラメータ（変動的パラメータ）は、図２Ｂに示す例では、気温、積算温度、湿度、日照時間、葉色、草丈、茎数、水温（水口）、水温（水尻）、水温（平均）および水深であり、日時ごとに、第２パラメータテーブルＰＴ２に登録され、追加される。すなわち、第２パラメータテーブルＰＴ２には、日時ごとに新たなフィールドが追加され、この新たに追加されたフィールドの各レコードに各値が登録される。なお、図２Ａおよび図２Ｂに示す例では、各パラメータは、各値としての「＊＊＊」で示されている。
　点数化情報記憶部３２２は、点数化情報を記憶するものである。前記点数化情報は、植物の健全性を診断するために、健全性影響因子情報を、植物の健全性を評価するための評価点に変換するために用いられる、健全性影響因子情報と評価点との対応関係を表す情報であり、予め用意される。健全性影響因子情報は、植物の健全性に与える影響度に応じて複数レベルで評価される。例えば、本実施形態では、健全性影響因子情報は、その大きさに応じて１から５までの５段階のレベルで評価され、評価点が大きいほど健全性を損なう影響が大きくなるように、前記点数化情報は、設定されている。本実施形態では、前記点数化情報は、例えば、図４に示す点数化テーブルＣＴとして、変換テーブル形式で点数化情報記憶部３２２に記憶される。点数化テーブルＣＴは、１から５までの各評価点ごとにフィールドを持ち、健全性影響因子情報の各項目ごとにレコードが作成され、各評価点に変換される健全性影響因子情報における各項目の各範囲が登録されている。例えば、健全性として高温障害の程度を診断する場合、作土層深さが浅いほど、根量が少なく、吸水能力が低く、葉からの蒸散が制限されるため、水稲の温度が上昇し易く、水稲は、高温障害を生じ易い。このため、健全性影響因子情報が作土層深さ（Ｐ１）である場合、評価点５のフィールドには、「Ｐ１＜ＦＳｔｈ１」が登録され、評価点４のフィールドには、「ＦＳｔｈ１≦Ｐ１＜ＦＳｔｈ２」が登録され、評価点３のフィールドには、「ＦＳｔｈ２≦Ｐ１＜ＦＳｔｈ３」が登録され、評価点２のフィールドには、「ＦＳｔｈ３≦Ｐ１＜ＦＳｔｈ４」が登録され、評価点１のフィールドには、「ＦＳｔｈ４≦Ｐ１」が登録される。これらＦＳｔｈ１からＦＳｔｈ４は、作土層深さの観点から、各評価点を弁別する閾値（評価閾値）である（ＦＳｔｈ１＜ＦＳｔｈ２＜ＦＳｔｈ３＜ＦＳｔｈ４）。この結果、例えば、作土層深さＰ１が第１作土深さ閾値ＦＳｔｈ１より浅い場合、点数化テーブルＣＴにより、前記作土層深さＰ１は、評価点５に変換され、また例えば、作土層深さＰ１が第２作土深さ閾値ＦＳｔｈ２より深く、第３作土層閾値ＦＳｔｈ３より浅い場合、点数化テーブルＣＴにより、前記作土層深さＰ１は、評価点３に変換される。
　健全性影響因子情報における他の項目も上述と同様に、各評価点ごとに各閾値が設定され、各評価点ごとにその範囲が点数化テーブルＣＴに登録される。健全性として上述の高温障害の程度を診断する場合、例えば、植付け深度は、植付け深度が深いほど、根量が少なくなり、吸水能力が低く、葉からの蒸散が制限されるため、水稲の温度が上昇し易く、水稲は、高温障害を生じ易い。移植日（田植え日）が遅いほど根の発育が不十分であり、水稲は、高温障害を生じ易い。なお、移植日は、比較的温暖な地域ではあえて遅らせるので、地域が考慮されることが好ましい。石灰窒素、ケイ酸石灰等の可還元抑制効果のある施肥を実施していれば、水稲は、高温障害を生じ難い。前記施肥の施肥量が多いほど、水稲は、高温障害を生じ難い。水温が高いほど、水稲は、高温障害を生じ易い。水深が浅いほど、水稲は、高温障害を生じ易い。気温が高いほど、水稲は、高温障害を生じ易い。積算温度が大きいほど、水稲は、高温障害を生じ易い。同じ栽培密度であれば、茎数が多いほど、水稲は、高温障害を生じ難い。葉色が濃いほど、水稲は、高温障害を生じ難い。これら観点から、健全性影響因子情報における各項目について、各評価点ごとに各閾値が設定され、各評価点ごとにその範囲が点数化テーブルＣＴに登録される。これら各項目における各評価閾値は、試験圃場でのサンプル等から適宜に設定される。
　なお、上述では、評価点は、５段階であったが、これに限定されるものではなく、例えば３段階（１、２、３や１、３、５等）や７段階等の他の複数レベルであってよい。また健全性影響因子情報の各項目に対する各評価点が全て同段階であって良く、また異なって良い。この異なる場合、例えば評価点５、３、１の各評価点に変換される健全性影響因子情報における各項目の各範囲が登録される一方、評価点４、２の各評価点に変換される健全性影響因子情報における各項目の各範囲が無登録（省略）されることで、点数化情報は、１つの点数化テーブルＣＴに登録できる。
　制御処理部２は、植物健全性診断装置Ｄの各部を当該各部の機能に応じてそれぞれ制御し、診断対象の植物における所定の健全性を診断するための回路である。制御処理部２は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）およびその周辺回路を備えて構成される。制御処理部２には、制御処理プログラムが実行されることによって、制御部２１、植物健全性診断部２２、施肥情報作成部２３および記憶更新制御部２４が機能的に構成されている。
　制御部２１は、植物健全性診断装置Ｄの各部を当該各部の機能に応じてそれぞれ制御するためのものである。
　植物健全性診断部２２は、熱分布画像取得部１で取得された熱分布画像と健全性影響因子情報記憶部３２に記憶された健全性影響因子情報に基づいて植物の健全性を診断するものである。より具体的には、植物健全性診断部２２は、熱分布画像取得部１で取得された熱分布画像を複数の領域に分割し、これら複数の領域それぞれについて、当該領域の熱分布画像と健全性影響因子情報記憶部３２に記憶された健全性影響因子情報に基づいて前記植物の健全性を診断するものである。植物の健全性は、圃場全体で一括に診断されても良いが、圃場全体を複数の領域に区分けして個々の領域ごとにその植物の健全性を診断することによって、圃場を細分化してきめ細かく植物の健全性が診断できる。このような植物健全性診断部２２では、圃場熱分布画像形成部２２１、領域分割部２２２、基準温度演算部２２３、高温領域検出部２２４、点数化演算部２２５および診断部（時系列診断部）２２６が機能的に構成される。
　圃場熱分布画像形成部２２１は、圃場の一部を写した複数の熱分布画像を、各熱分布画像に付属する位置情報に基づいて、貼り合わせる（連結する）ことで、圃場全体の熱分布画像を生成するものである。
　領域分割部２２２は、熱分布画像を、予め設定された所定の大きさを持つ複数の領域に分割するものである。
　基準温度演算部２２３は、健全性として上述の高温障害の程度を診断する場合、高温障害の候補になるか否かを判定するための基準温度（健康な稲体の温度）を、気温および湿度に基づいて求めるものである。
　高温領域検出部２２４は、熱分布画像から高温領域を検出するものである。より具体的には、高温領域検出部２２４は、領域分割部２２２で分割された各領域それぞれについて、熱分布画像から求められる当該領域の温度が、基準温度演算部２２３で求められた基準温度を超えているか否かを判定し、この判定の結果、基準温度を超えている領域を高温領域として検出するものである。好ましくは、高温領域検出部２２４は、基準温度を超えている領域について、基準温度との差異に応じて高温領域を複数レベルに分けて判定しても良い。例えば、高温領域を３段階のレベルに分け、高温領域検出部２２４は、基準温度との差異が０を超えて予め設定された第１閾値（第１高温判定閾値）Ｒｔｈ１以下である場合には、低高温領域と判定し、基準温度との差異が第１高温判定閾値Ｒｔｈ１を超えて予め設定された第２閾値（第２高温判定閾値）Ｒｔｈ２以下である場合には、中高温領域と判定し、そして、基準温度との差異が第２高温判定閾値Ｒｔｈ２を超えている場合には、高高温領域と判定する。第１および第２高温判定閾値Ｒｔｈ１、Ｒｔｈ２は、試験圃場でのサンプル等から適宜に設定される。
　点数化演算部２２５は、高温領域検出部２２４によって高温領域と判定された領域について、当該領域に対応する前記所定のパラメータを、点数化情報に基づいて、評価点に換算するものである。
　診断部２２６は、高温領域検出部２２４によって高温領域と判定された領域について、点数化演算部２２５で求められた評価点に基づいて、当該領域における植物の健全性を診断するものである。
　施肥情報作成部２３は、診断部２２６の診断結果に基づいて、健全性を担保するために、領域分割部２２２で分割された各領域それぞれについての各施肥量を施肥情報として求めるものである。
　そして、制御部２１は、熱分布画像（圃場熱分布画像形成部２２１で複数の熱分布画像を連結した場合にはこの連結後の熱分布画像）を、領域分割部２２２で分割した各領域の境界を付して出力部５に出力し、基準温度演算部２２３で求めた基準温度を出力部５に出力し、高温領域検出部２２４で検出した高温領域を出力部５に出力し、診断部２２６で診断した診断結果（健全性）を出力部５に出力し、そして、施肥情報作成部２３で求めた施肥情報を出力部５に出力する。
　記憶更新制御部２４は、健全性影響因子情報記憶部３２に記憶されている健全性影響因子情報を更新するための新たな健全性影響因子情報を例えば入力部４やＩＦ部６等から受け付けた場合に、この受け付けた前記新たな健全性影響因子情報で健全性影響因子情報記憶部３２に記憶されている健全性影響因子情報を更新するものである。なお、入力部４およびＩＦ部６は、受付部の一例に相当する。
　次に、本実施形態の動作について説明する。図５は、実施形態における植物健全性診断装置の動作を示すフローチャートである。図６は、熱分布画像を取得する様子の一例を示す図である。図７は、所定の領域に分割された圃場の熱分布画像の一例を示す図である。　図８は、圃場の熱分布画像から検出された高温領域（高温障害の候補領域）の一例を示す図である。図９は、領域ごとに診断された各領域の診断結果の一例を示す図である。
　このような植物健全性診断装置Ｄでは、ユーザ（オペレータ）によって図略の電源スイッチがオンされると、制御処理部２は、必要な各部の初期化を実行し、制御処理プログラムの実行によって、制御処理部２には、制御部２１、植物健全性診断部２２、施肥情報作成部２３および記憶更新制御部２４が機能的に構成され、植物健全性診断部２２には、圃場熱分布画像作成部２２１、領域分割部２２２、基準温度演算部２２３、高温領域検出部２２４、点数化演算部２２５および診断部２２６が機能的に構成される。
　そして、健全性影響因子情報記憶部３２に記憶されている健全性影響因子情報を更新するための新たな健全性影響因子情報が、例えば入力部４またはＩＦ部６等から入力されると、制御処理部２の記憶更新制御部２４は、この入力された前記新たな健全性影響因子情報で健全性影響因子情報記憶部３２に記憶されている健全性影響因子情報を更新する。より具体的には、本実施形態では、入力部４またはＩＦ部６から、気温、湿度、日照時間、葉色、草丈、茎数、水温（水口）、水温（水尻）、水温（平均）および水深が入力されると、記憶更新制御部２４は、第２パラメータテーブルＰＴ２に新たなフィールドを設け（追加し）、この新たに設けた（追加した）フィールドの各レコードに、入力部４またはＩＦ部６から入力された、気温、湿度、日照時間、葉色、草丈、茎数、水温（水口）、水温（水尻）、水温（平均）および水深の各値が登録される。なお、日時には、この新たなフィールドを設けた日時が登録される。水温（平均）には、水温（平均）自体が入力部４またはＩＦ部６から入力されてその値が登録されて良く、あるいは、入力部４またはＩＦ部６から入力された水温（水口）および水温（水尻）から、記憶更新制御部２４によって水温（平均）が求められてその値が登録されて良い。積算温度には、積算温度自体が入力部４またはＩＦ部６から入力されてその値が登録されて良く、あるいは、入力部４またはＩＦ部６から入力された気温から、記憶更新制御部２４によって積算温度が求められてその値が登録されて良い。また、気温を計る温度計、湿度を計る湿度計、日照時間を計る日照計、葉色を計る葉色計、水温（水口）および水温（水尻）それぞれを計る水温計、および、水深を計る水深計の各センサが設けられ、これら各センサからその計った各値がＩＦ部６から入力されても良い。
　そして、植物健全性診断装置Ｄは、熱分布画像を熱分布画像取得部１によって取得すると、この取得した熱分布画像および健全性影響因子情報記憶部３２の健全性影響因子情報を用いて植物の健全性を次の動作によって診断する。なお、この植物の健全性の診断において、本実施形態では、最新の健全性影響因子情報が用いられる。したがって、上述のように、健全性影響因子情報記憶部３２の健全性影響因子情報が更新された場合には、この更新された健全性影響因子情報が前記診断に用いられる。
　図５において、処理Ｓ１では、熱分布画像取得部１によって、圃場の熱分布画像が取得される。例えば、図６に示すように、マルチコプターに搭載された熱分布画像測定装置（サーモグラフ）によって、その画角の範囲で圃場を順次に走査するように、複数の熱分布画像が撮影され、その位置情報と合わせて取得される。
　次に、処理Ｓ２では、制御処理部２の植物健全性診断部２２における圃場熱分布画像形成部２２１によって、圃場の一部を写した複数の熱分布画像を、各熱分布画像に付属する位置情報に基づいて、連結することで、圃場全体の熱分布画像が形成される。なお、処理Ｓ１で取得された熱分布画像が圃場を除く他の地域（例えば宅地や空き地）も撮影している場合には、前記位置情報に基づいて熱分布画像と予め与えられた地図情報と合わせ込むことで（熱分布画像と予め与えられた地図情報と重ね合わせることで）、圃場の熱分布画像が抽出されても良い。
　次に、処理Ｓ３では、植物健全性診断部２２の領域分割部２２２によって、処理Ｓ２で形成された圃場全体の熱分布画像が、予め設定された所定の大きさを持つ複数の領域に分割される。例えば、１０ｍ四方の領域（１０ｍ□、１０ｍ×１０ｍの正方形の領域）に、前記圃場全体の熱分布画像が分割される。このように複数の領域に分割された熱分布画像の一例が図７に示されている。図７に示す例では、前記圃場全体の熱分布画像ＳＰが３行１０列の３０個の正方形の領域ＡＲ－１１～ＡＲ－３１０に分割されている。図７では、他に較べて比較的高温な部分が斜線で示されている。なお、分割領域の形状は、任意であり、他の形状であって良く、例えば三角形や長方形であって良い。
　次に、処理Ｓ４では、植物健全性診断部２２の基準温度演算部２２３によって、高温障害の候補になるか否かを判定するための基準温度（健康な稲体の温度）が、気温および湿度に基づいて求められる。
　次に、処理Ｓ５では、植物健全性診断部２２の高温領域検出部２２４によって、前記圃場全体の熱分布画像から、高温領域が検出される。より具体的には、高温領域検出部２２４は、領域分割部２２２で分割された各領域それぞれについて、熱分布画像から求められる当該領域の温度が、基準温度演算部２２３で求められた基準温度を超えているか否かを判定し、この判定の結果、基準温度を超えている領域を高温領域として検出する。例えば、図７に示す熱分布画像の例では、図８に示すように、領域ＡＲ－１１、ＡＲ－１２、ＡＲ－１３、ＡＲ－１１０、ＡＲ－２１、ＡＲ－２２、ＡＲ－２１０、ＡＲ－３１０が高温領域として検出され、高温障害を発生している可能性の高い候補領域とされる。また、高温領域検出部２２４は、好ましくは、基準温度を超えている領域について、基準温度との差異に応じて高温領域を複数レベルに分けて判定しても良い。
　次に、処理Ｓ６では、植物健全性診断部２２の点数化演算部２２５によって、高温領域と判定された領域（候補領域）について、当該領域に対応する前記所定のパラメータが、点数化情報に基づいて、評価点に換算される。例えば、点数化演算部２２５は、まず、パラメータ記憶部３２１に記憶されている第１パラメータテーブルＰＴ１から、移植日、作土層深さ、植付け深度、土壌酸性度、土壌窒素濃度、施肥成分、施肥時期および施肥量を取り出し、パラメータ記憶部３２１に記憶されている第２パラメータテーブルＰＴ２から、最新の気温、積算温度、湿度、日照時間、葉色、草丈、茎数、水温（水口）、水温（水尻）、水温（平均）および水深を取り出す。次に、点数化演算部２２５は、これら各項目のうち、候補領域ＡＲ－１１の数値に換算する必要のある項目の数値を、候補領域ＡＲ－１１の数値に換算する。例えば、移植日、施肥成分、施肥時期および施肥量等の圃場全体に亘って同一値である項目の数値は、そのまま用いられ、水深や水温等の圃場の領域ごとに数値の異なる項目の数値は、予め設定された換算方法で、換算される。例えば、水深は、水口（水田における水の取り入れ口）では、相対的に深く、水尻（水田における水の排出口）では、相対的に浅くなるので、当該候補領域ＡＲ－１１における水口からの距離に応じて水深が換算される。また例えば、水温は、水口では相対的に低く、水尻では相対的に高くなるので、当該候補領域ＡＲ－１１における水口からの距離に応じて水温が換算される。なお、作土層深さ、植付け深度、葉色、草丈および茎数等は、領域ＡＲごとにパラメータ記憶部３２１に記憶されることが好ましい。そして、点数化演算部２２５は、これらパラメータの各値を、点数化情報の点数化テーブルＣＴを用いて各評価点にそれぞれ変換し、これら各評価点を合算し、総評価点を求める。なお、処理Ｓ５において、基準温度との差異に応じて高温領域を複数レベルに分けた場合には、前記複数のレベルに応じた重みで、前記各評価点の合算結果に重み付けて、前記総評価点が求められても良い。例えば、低高温領域には、０．７の重みが付けられ、中高温領域には、１．０の重みが付けられ、高高温領域には、１．３の重みが付けられる。
　次に、処理Ｓ７では、植物健全性診断部２２の診断部２２６によって、高温領域と判定された領域（候補領域）について、点数化演算部２２５で求められた評価点に基づいて、当該領域における植物の健全性が診断される。より具体的には、診断部２２６は、点数化演算部２２５で求められた総評価点が予め設定された閾値（障害判定閾値）Ｂｔｈ以上であるか否かを判定することで、高温障害であるか否かを判定する。点数化演算部２２５で求められた総評価点が前記障害判定閾値Ｂｔｈ以上である場合には、当該候補領域ＡＲは、高温障害であると判定され、前記総評価点が前記障害判定閾値Ｂｔｈ未満である場合には、当該候補領域ＡＲは、高温障害ではないと判定される。
　次に、処理Ｓ８では、高温領域と判定された領域（候補領域）全てについて、診断を終了したか否かが判定される。この判定の結果、未診断の候補領域が存在する場合には、処理が処理Ｓ５に戻され、前記判定の結果、候補領域全てについて診断が終了している場合には、次の処理Ｓ９が実施される。
　処理Ｓ９では、制御処理部２の施肥情報作成部２３によって、診断部２２６の診断結果に基づいて、健全性を担保するために、領域分割部２２２で分割された各領域それぞれについての各施肥量が施肥情報として求められる。例えば、図９に示す例では、施肥情報作成部２３は、高温障害領域ＡＲ－１２について、高温障害の発生を抑制するために必要な単位面積当たりの施肥量に、高温障害領域ＡＲ－１２の面積を乗じることで、施肥量を求める。前記単位面積当たりの施肥量は、農業経験上の推奨値として公知であり、前記単位面積当たりの施肥量には、その推奨値が予め設定される。これによって圃場内の各領域それぞれについて各施肥量を示す施肥マップが作成される。
　そして、処理Ｓ１０では、制御処理部２の制御部２１によって診断結果が処方として出力され、処理が終了される。より具体的には、制御部２１は、圃場全体の熱分布画像を、領域分割部２２２で分割した各領域の境界を付して出力部５に出力し（例えば図７参照）、基準温度演算部２２３で求めた基準温度を出力部５に出力し、高温領域検出部２２４で検出した高温領域を出力部５に出力し（例えば図８参照）、診断部２２６で診断した診断結果（健全性）を出力部５に出力し（例えば図９参照）、そして、施肥情報作成部２３で求めた施肥情報を出力部５に出力する。
　そして、次回、農作物を栽培する際に、前記処方に基づく前記施肥マップに従い施肥が実行される。施肥は、人手で実施されて良く、また、機械化されても良い。これによって農作物の健全性が向上し、農作物の収量および品質の各向上が期待できる。近年では、温暖化の影響により、水稲における高温障害の発生頻度が上昇してきている。近年の厳しい経営環境からも水稲における高温障害の発生頻度が上昇してきている。すなわち、まず、水田の耕起において、労務費削減および燃料費節約等のために短時間で耕起できるように機械の設定を行うため、結果として作土層が浅くなりがちである。作土層が浅くなると、根の生育が制限され、吸水能力が低下する。補植の手間を省くため、植付け深度が深くなると、根の育成のスペースが制限され、吸水能力が低下する。さらに、水田では湛水により作土層の還元が進み（図３参照）、根にストレスを与え、根の生育量に応じてその影響が相対的に増大し、吸水能力に影響する。根の給水能力の低下により、葉の気孔からの蒸散が制限され、植物の体温を低下させる能力が劣化し、高温障害が発生する。水稲の場合、高温障害は、白粒米の増加となって現れ、品質が劣化する。これを防止するために、元肥として石灰窒素、ケイ酸石灰等の還元を抑制する肥料を施肥するが、高価な肥料であるため、圃場全体に施肥すると農家の収益に大きく影響する。本実施形態では、上述のように、高温障害が発生している領域ＡＲが検知され、この領域ＡＲにのみ対策のための施肥が実施でき、最小限の費用で高温障害が対策できる。
　以上説明したように、本実施形態における植物健全性診断装置Ｄ、これに実装された植物健全性診断方法およびそのプログラムは、植物表面の熱分布画像だけでなく、健全性影響因子情報も用いて植物の健全性を診断するので、より正確に植物の健全性を診断できる。
　本実施形態における植物健全性診断装置Ｄ、これに実装された植物健全性診断方法およびそのプログラムは、植物の健全性に有意に関わる、上述の作土および栽培環境情報、土壌物性情報ならびに施肥情報のうちの少なくとも１つを健全性影響因子情報に含むので、好ましくは気象情報および育成指標情報（ＮＤＶＩ値を除く）のうちの少なくとも１つをさらに健全性影響因子情報に含むので、より正確に植物の健全性を診断できる。
　本実施形態における植物健全性診断装置Ｄ、これに実装された植物健全性診断方法およびそのプログラムは、記憶更新制御部２４をさらに備えるので、診断の際に、最新の健全性影響因子情報を用いることが可能となるので、より正確に植物の健全性を診断できる。
　本実施形態における植物健全性診断装置Ｄ、これに実装された植物健全性診断方法およびそのプログラムは、植物を俯瞰した熱分布画像を用いるので、より広い範囲の植物を診断できる。また、前記熱分布画像が鉛直方向から見下ろして前記植物を俯瞰した画像である場合では、各植物間同士での陰になる部分がより少なくなり、より正確に各植物の健全性を診断できる。
　本実施形態における植物健全性診断装置Ｄ、これに実装された植物健全性診断方法およびそのプログラムは、領域ＡＲごとに植物の健全性を診断するので、きめ細かく前記植物の健全性を診断できる。診断の結果、施肥を必要とする場合、領域ＡＲごとに施肥の要否が判定できるので、全体を一括で診断した結果、前記全体に施肥する場合に較べて、その施肥の費用が低減できる。
　なお、上述の実施形態において、熱分布画像取得部１は、互いに異なる複数の時刻Ｔｎそれぞれでの複数の熱分布画像ＳＰｎを取得し（２は２以上の整数）、植物健全性診断部２２の診断部２２６は、時系列診断部２２６として、前記複数の熱分布画像ＳＰｎそれぞれについて、当該熱分布画像ＳＰｋ（ｋ∈ｎ）と健全性影響因子情報記憶部３２に記憶された健全性影響因子情報に基づいて前記植物の健全性を診断することによって、前記互いに異なる複数の時刻Ｔｎそれぞれでの複数の診断結果ＤＲｎを複数の時系列診断結果ＤＲｎとして求め、そして、植物健全性診断部２２は、図１に破線で示すように、さらに、診断部（時系列診断部）２２６で診断された複数の時系列診断結果ＤＲｎに基づいて前記植物の健全性を診断する最終診断部を備えてもよい。このような構成の植物健全性診断装置Ｄは、一時点だけでなく、互いに異なる複数の時刻Ｔｎそれぞれでの複数の時系列診断結果ＤＲｎを用いて植物の健全性を診断するので、より正確に植物の健全性を診断できる。
　本明細書は、上記のように様々な態様の技術を開示しているが、そのうち主な技術を以下に纏める。
　一態様にかかる植物健全性診断装置は、診断対象の植物における表面の熱分布画像を取得する熱分布画像取得部と、前記植物が育成している土壌に関する情報であって前記植物の健全性に影響する予め決められた因子の前記情報である所定の健全性影響因子情報を予め記憶する健全性影響因子情報記憶部と、前記熱分布画像取得部で取得された前記熱分布画像と前記健全性影響因子情報記憶部に記憶された前記健全性影響因子情報に基づいて前記植物の健全性を診断する植物健全性診断部とを備える。上述の植物健全性診断装置において、好ましくは、前記熱分布画像取得部は、診断対象の植物から放射された赤外線を撮像し、熱分布を図として表した熱分布画像（サーモグラム）を生成する熱分布画像測定装置（サーモグラフ）である。また好ましくは、上述の植物健全性診断装置において、前記熱分布画像取得部は、診断対象の植物における表面の熱分布画像を記憶および管理するサーバ装置から通信回線を介して前記熱分布画像を受信する通信インターフェース（例えば通信カード等）である。また好ましくは、上述の植物健全性診断装置において、前記熱分布画像取得部は、診断対象の植物から放射された赤外線を撮像し、熱分布を図として表した熱分布画像（サーモグラム）を生成する熱分布画像測定装置（サーモグラフ）から通信回線を介して前記熱分布画像を受信する通信インターフェース（例えば通信カード等）である。また好ましくは、上述の植物健全性診断装置において、前記熱分布画像取得部は、診断対象の植物における表面の熱分布画像を記録した記録媒体から前記熱分布画像を読み取る前記記憶媒体に応じたストレージ装置（例えばＨＤＤドライブ装置やＣＤ－ＲＯＭドライブ装置等）である。
　このような植物健全性診断装置は、植物健全性診断部を備え、植物表面の熱分布画像だけでなく、健全性影響因子情報も用いて植物の健全性を診断するので、より正確に植物の健全性を診断できる。
　他の一態様では、上述の植物健全性診断装置において、前記健全性影響因子情報は、前記植物が育成している土壌の耕作に関する作土および栽培環境情報、前記植物が育成している土壌の物性に関する土壌物性情報、ならびに、前記植物に対する施肥に関する施肥情報のうちの少なくとも１つを含む。好ましくは、上述の植物健全性診断装置において、前記健全性影響因子情報は、前記植物に対する周囲環境の気象に関する気象情報、および、前記植物における育成の度合いを表す育成指標に関する育成指標情報のうちの少なくとも１つをさらに含む。これら上述の植物健全性診断装置において、好ましくは、前記作土および栽培環境情報は、作土層の深さ、植付け深さ、および、水耕栽培の場合は水温等のうちの少なくとも１つを含む。また好ましくは、これら上述の植物健全性診断装置において、前記土壌物性情報は、土壌窒素濃度および土壌酸性度等のうちの少なくとも１つを含む。また好ましくは、これら上述の植物健全性診断装置において、前記施肥情報は、施肥時期、施肥量および施肥成分等のうちの少なくとも１つを含む。また好ましくは、これら上述の植物健全性診断装置において、前記気象情報は、気温、湿度（相対湿度）、積算温度、日照時間および雨量等のうちの少なくとも１つを含む。また好ましくは、これら上述の植物健全性診断装置において、前記育成指標情報は、丈、茎数（例えば分けつ数）、葉色（例えば葉色板の値）および葉緑素計の値（例えばＳＰＡＤ（Ｓｏｉｌ　＆　Ｐｌａｎｔ　Ａｎａｌｙｚｅｒ　Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ）値）等のうちの少なくとも１つを含む。なお、前記育成指標情報には、ＮＤＶＩ（Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ　Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ　Ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ　Ｉｎｄｅｘ）値が除かれる。
　このような植物健全性診断装置は、植物の健全性に有意に関わる、上述の作土および栽培環境情報、土壌物性情報ならびに施肥情報のうちの少なくとも１つを健全性影響因子情報に含むので、好ましくは気象情報および育成指標情報（ＮＤＶＩ値を除く）のうちの少なくとも１つをさらに健全性影響因子情報に含むので、より正確に植物の健全性を診断できる。
　他の一態様では、これら上述の植物健全性診断装置において、前記健全性影響因子情報記憶部に記憶されている健全性影響因子情報を更新するための新たな健全性影響因子情報を受け付ける受付部と、前記受付部で受け付けた前記新たな健全性影響因子情報で前記前記健全性影響因子情報記憶部に記憶されている健全性影響因子情報を更新する記憶更新制御部とをさらに備える。
　このような植物育成状態診断装置は、受付部および記憶更新制御部をさらに備えるので、診断の際に、最新の健全性影響因子情報を用いることが可能となるので、より正確に植物の健全性を診断できる。
　他の一態様では、これら上述の植物健全性診断装置において、前記熱分布画像取得部は、互いに異なる複数の時刻それぞれでの複数の熱分布画像を取得し、前記植物健全性診断部は、前記複数の熱分布画像それぞれについて、当該熱分布画像と前記健全性影響因子情報記憶部に記憶された前記健全性影響因子情報に基づいて前記植物の健全性を診断することによって、前記互いに異なる複数の時刻それぞれでの複数の診断結果を複数の時系列診断結果として求める時系列診断部と、前記時系列診断部で診断された複数の時系列診断結果に基づいて前記植物の健全性を診断する最終診断部とを備える。
　このような植物健全性診断装置は、一時点だけでなく、互いに異なる複数の時刻それぞれでの複数の時系列診断結果を用いて植物の健全性を診断するので、より正確に植物の健全性を診断できる。
　他の一態様では、これら上述の植物健全性診断装置において、前記熱分布画像は、前記植物を俯瞰した画像である。これら上述の植物健全性診断装置において、好ましくは、前記熱分布画像は、鉛直方向から見下ろして前記植物を俯瞰した画像である。
　このような植物健全性診断装置は、植物を俯瞰した熱分布画像を用いるので、より広い範囲の植物を診断できる。また、前記熱分布画像が鉛直方向から見下ろして前記植物を俯瞰した画像である場合では、各植物間同士での陰になる部分がより少なくなり、より正確に各植物の健全性を診断できる。
　他の一態様では、これら上述の植物健全性診断装置において、前記植物健全性診断部は、前記熱分布画像取得部で取得された前記熱分布画像を複数の領域に分割し、前記複数の領域それぞれについて、当該領域の熱分布画像と前記健全性影響因子情報記憶部に記憶された前記健全性影響因子情報に基づいて前記植物の健全性を診断する。
　このような植物健全性診断装置は、領域ごとに植物の健全性を診断するので、きめ細かく前記植物の健全性を診断できる。診断の結果、施肥を必要とする場合、領域ごとに施肥の要否が判定できるので、全体を一括で診断した結果、前記全体に施肥する場合に較べて、その施肥の費用が低減できる。
　他の一態様にかかる植物健全性診断方法は、診断対象の植物における表面の熱分布画像を取得する熱分布画像取得工程と、前記植物が育成している土壌に関する情報であって前記植物の健全性に影響する予め決められた因子の前記情報である所定の健全性影響因子情報を健全性影響因子情報記憶部に予め記憶する健全性影響因子情報記憶工程と、前記熱分布画像取得工程で取得された前記熱分布画像と前記健全性影響因子情報記憶工程で健全性影響因子情報記憶部に記憶された前記健全性影響因子情報に基づいて前記植物の健全性を診断する植物健全性診断工程とを備える。
　他の一態様にかかる植物健全性診断プログラムは、コンピュータシステムを、診断対象の植物における表面の熱分布画像を取得する熱分布画像取得部、前記植物が育成している土壌に関する情報であって前記植物の健全性に影響する予め決められた因子の前記情報である所定の健全性影響因子情報を予め記憶する健全性影響因子情報記憶部、および、前記熱分布画像取得部で取得された前記熱分布画像と前記健全性影響因子情報記憶部に記憶された前記健全性影響因子情報に基づいて前記植物の健全性を診断する植物健全性診断部、として機能させるためのプログラムである。好ましくは、上述の植物健全性診断プログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ等の記録媒体に記録され、前記記録媒体によって提供される。好ましくは、上述の植物健全性診断プログラムは、サーバ装置に記憶され、前記サーバ装置から通信回線（例えばネットワーク等）を介して提供される。
　これら植物健全性診断方法および植物健全性診断プログラムは、植物表面の熱分布画像だけでなく、健全性影響因子情報も用いて植物の健全性を診断するので、より正確に植物の健全性を診断できる。
　この出願は、２０１５年３月１６日に出願された日本国特許出願特願２０１５－５２２５３を基礎とするものであり、その内容は、本願に含まれるものである。
　本発明を表現するために、上述において図面を参照しながら実施形態を通して本発明を適切且つ十分に説明したが、当業者であれば上述の実施形態を変更および／または改良することは容易に為し得ることであると認識すべきである。したがって、当業者が実施する変更形態または改良形態が、請求の範囲に記載された請求項の権利範囲を離脱するレベルのものでない限り、当該変更形態または当該改良形態は、当該請求項の権利範囲に包括されると解釈される。
　本発明によれば、植物健全性診断装置、植物健全性診断方法および植物健全性診断プログラムを提供することができる。
 

Claims (9)

  1. 　診断対象の植物における表面の熱分布画像を取得する熱分布画像取得部と、
    　前記植物が育成している土壌に関する情報であって前記植物の健全性に影響する予め決められた因子の前記情報である所定の健全性影響因子情報を予め記憶する健全性影響因子情報記憶部と、
    　前記熱分布画像取得部で取得された前記熱分布画像と前記健全性影響因子情報記憶部に記憶された前記健全性影響因子情報に基づいて前記植物の健全性を診断する植物健全性診断部とを備える、
    　植物健全性診断装置。
  2. 　前記健全性影響因子情報は、前記植物が育成している土壌の耕作に関する作土および栽培環境情報、前記植物が育成している土壌の物性に関する土壌物性情報、ならびに、前記植物に対する施肥に関する施肥情報のうちの少なくとも１つを含む、
    　請求項１に記載の植物健全性診断装置。
  3. 　前記健全性影響因子情報は、前記植物に対する周囲環境の気象に関する気象情報、および、前記植物における育成の度合いを表す育成指標に関する育成指標情報のうちの少なくとも１つをさらに含む、
    　請求項２に記載の植物健全性診断装置。
  4. 　前記健全性影響因子情報記憶部に記憶されている健全性影響因子情報を更新するための新たな健全性影響因子情報を受け付ける受付部と、
    　前記受付部で受け付けた前記新たな健全性影響因子情報で前記健全性影響因子情報記憶部に記憶されている健全性影響因子情報を更新する記憶更新制御部とをさらに備える、
    　請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載の植物健全性診断装置。
  5. 　前記熱分布画像取得部は、互いに異なる複数の時刻それぞれでの複数の熱分布画像を取得し、
    　前記植物健全性診断部は、前記複数の熱分布画像それぞれについて、当該熱分布画像と前記健全性影響因子情報記憶部に記憶された前記健全性影響因子情報に基づいて前記植物の健全性を診断することによって、前記互いに異なる複数の時刻それぞれでの複数の診断結果を複数の時系列診断結果として求める時系列診断部と、前記時系列診断部で診断された複数の時系列診断結果に基づいて前記植物の健全性を診断する最終診断部とを備える、
    　請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の植物健全性診断装置。
  6. 　前記熱分布画像は、前記植物を俯瞰した画像である、
    　請求項１ないし請求項５のいずれか１項に記載の植物健全性診断装置。
  7. 　前記植物健全性診断部は、前記熱分布画像取得部で取得された前記熱分布画像を複数の領域に分割し、前記複数の領域それぞれについて、当該領域の熱分布画像と前記健全性影響因子情報記憶部に記憶された前記健全性影響因子情報に基づいて前記植物の健全性を診断する、
    　請求項１ないし請求項６のいずれか１項に記載の植物健全性診断装置。
  8. 　診断対象の植物における表面の熱分布画像を取得する熱分布画像取得工程と、
    　前記植物が育成している土壌に関する情報であって前記植物の健全性に影響する予め決められた因子の前記情報である所定の健全性影響因子情報を健全性影響因子情報記憶部に予め記憶する健全性影響因子情報記憶工程と、
    　前記熱分布画像取得工程で取得された前記熱分布画像と前記健全性影響因子情報記憶工程で健全性影響因子情報記憶部に記憶された前記健全性影響因子情報に基づいて前記植物の健全性を診断する植物健全性診断工程とを備える、
    　植物健全性診断方法。
  9. 　コンピュータシステムを、
    　診断対象の植物における表面の熱分布画像を取得する熱分布画像取得部、
    　前記植物が育成している土壌に関する情報であって前記植物の健全性に影響する予め決められた因子の前記情報である所定の健全性影響因子情報を予め記憶する健全性影響因子情報記憶部、および、
    　前記熱分布画像取得部で取得された前記熱分布画像と前記健全性影響因子情報記憶部に記憶された前記健全性影響因子情報に基づいて前記植物の健全性を診断する植物健全性診断部、
    　として機能させるための植物健全性診断プログラム。
     
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