WO2017217258A1 - 情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラム - Google Patents

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WO2017217258A1
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plant
effective
index
information processing
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小川　哲
高嶋　昌利
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ソニー株式会社
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    • G01N2201/12—Circuits of general importance; Signal processing
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Definitions

  • the present technology relates to an information processing device, an information processing method, and a program, and in particular, an information processing device that can obtain an effective index for the measurement object as an index related to light incident on the measurement object,
  • the present invention relates to an information processing method and a program.
  • Patent Document 1 discloses a technique related to a photon meter for measuring a photon flux density effective for plant photosynthesis.
  • the photon meter disclosed in Patent Document 1 measures the photon flux density effective for photosynthesis of a plant, but the measured index is not always an effective index for the plant. Therefore, it is desired to obtain an index that is effective for the measurement object as an index related to light incident on the measurement object.
  • the present technology has been made in view of such a situation, and makes it possible to obtain an effective index for an object to be measured as an index related to light incident on the object to be measured.
  • An information processing apparatus is configured to use the measurement object as an index related to light incident on the measurement object based on a measurement value regarding the measurement object obtained by sensing with a sensor. It is an information processing apparatus provided with the calculation part which calculates the effective parameter
  • the information processing apparatus may be an independent apparatus, or may be an internal block constituting one apparatus.
  • An information processing method or program according to one aspect of the present technology is an information processing method or program corresponding to the information processing apparatus according to one aspect of the present technology described above.
  • the incidence is used as an index related to light incident on the measurement object based on a measurement value related to the measurement object obtained by sensing with a sensor.
  • An effective index representing the degree of light effectively used for the measurement object is calculated.
  • an index that is effective for the measurement object can be obtained as an index related to light incident on the measurement object.
  • FIG. 1 is a diagram for explaining units related to light.
  • 1A is a diagram showing a relative value per unit energy at each wavelength of the radiant flux density.
  • the radiant flux density is the sum of energy intensity for each wavelength. Therefore, the same value is obtained at any wavelength, and the overall characteristics are flat.
  • the radiant flux density measured using a filter that passes only the wavelength range of 400 nm to 700 nm effective for photosynthesis is called photosynthesis radiant flux density.
  • FIG. 1B is a diagram showing a relative value per unit energy at each wavelength of the photosynthetic effective photon flux density.
  • plant photosynthesis depends not on the energy of light but on the number of photons (photons) that are particles of light.
  • Photonsynthetic Photon Flux Density shows the photons at 400 nm to 700 nm corresponding to the absorption wavelength of chlorophyll. It is. That is, the photosynthetic effective photon flux density (PPFD) is a unit expressed not by the energy of light but by the number of photons (photons) that are particles of light.
  • C in FIG. 1 is a diagram showing a relative value per unit energy at each wavelength of illuminance.
  • Illuminance has characteristics that match the sensitivity of the human eye. Therefore, when light having a constant energy as shown in FIG. 1A is irradiated, as shown in FIG. 1C, there is a characteristic that the energy becomes zero at wavelengths of 400 nm or less and 700 nm or more. is doing. That is, illuminance is a unit that has nothing to do with plant photosynthesis, and the light environment of a plant cannot be evaluated using this unit.
  • the photosynthetic effective photon flux density (PPFD) shown in FIG. 1B is defined.
  • the photosynthetic effective photon flux density (PPFD) is also referred to as a PPFD value.
  • the number of photons that a plant can effectively use light greatly depends on environmental conditions such as temperature, humidity, carbon dioxide (CO 2 ), and nutrients, and the type and state of the plant.
  • the effective light for plants is 500 umol / m 2 . It is assumed that the plant is irradiated with 2000 umol / m 2 of light for 3 hours before and after noon on one day, and then the sun is hardly emitted. In this case, the total photon amount is 6000umol / m 2 (2000umol / m 2 ⁇ 3h), but the photon amount that was actually effective for the plant is 1500umol / m 2 (500umol / m 2 ⁇ 3h). It becomes.
  • the total photon amount is 3000 umol / m 2 (500 umol / m 2 ⁇ 6h).
  • the photon amount effective for the plant is also 3000 umol / m 2 (500 umol / m 2 ⁇ 6h).
  • the former and the latter are compared, it can be said that the latter, which has a larger effective photon amount, has obtained more effective sunshine.
  • the photosynthetic effective photon flux density (PPFD) of the light irradiated to the plant can be measured, the measured photosynthetic effective photon flux density (PPFD) is actually effectively used for the plant. Is not limited.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating a photochemical reaction and a carbon reduction reaction in photosynthesis.
  • photosynthesis is roughly divided into two stages: a photochemical reaction and a carbon reduction reaction.
  • the preceding photochemical reaction is a system that converts light energy into chemical energy.
  • sunlight with a certain PPFD value is irradiated onto a plant, the plant reflects and transmits light, so the amount of light actually absorbed is limited.
  • photosynthetic effective radiation amount PAR: Photosynthetically-> Active-Radiation
  • fAPAR Fraction-of Absorbed.
  • the absorbed light is separated into photosystem I (PSI) and photosystem II (PSII), and with a quantum yield of photochemical reaction ( ⁇ PSII), nicotinamide adenine dinucleotide phosphate ( NADPH) and adenosine triphosphate (ATP) are produced and transmitted as energy sources for the subsequent carbon reduction reaction.
  • PSI photosystem I
  • PSIII photosystem II
  • ⁇ PSII photochemical reaction
  • NADPH nicotinamide adenine dinucleotide phosphate
  • ATP adenosine triphosphate
  • the quantum yield ( ⁇ PSII) of the photochemical reaction means the electron transfer rate per photoelectron absorbed by the chlorophyll of Photosystem II (PSII).
  • NADPH nicotinamide adenine dinucleotide phosphate
  • NADPH nicotinamide adenine dinucleotide phosphate
  • Adenosine triphosphate (ATP) is widely distributed in the body, and the release and storage of energy, or the role of metabolism and synthesis of substances by the separation and binding of one phosphate molecule. Plays.
  • a circuit called a Calvin cycle exists in the subsequent carbon reduction reaction.
  • CO 2 carbon dioxide
  • water H 2 O
  • NADPH nicotinamide adenine dinucleotide phosphate
  • ATP adenosine triphosphate
  • photosynthesis is a phenomenon in which photochemical reaction and carbon reduction reaction occur in series, if either one of photochemical reaction or carbon reduction reaction is slow, it becomes a bottleneck, and photosynthesis The overall speed is determined.
  • the effective light for the plant is 500 umol / m 2 as described above
  • the case where the plant was irradiated with 2000 umol / m 2 for 3 hours has the relationship shown in FIG. Can be represented.
  • the effective light for the plant is 500 umol / m 2
  • the case where the plant is irradiated with the light of 500 umol / m 2 for 6 hours can be expressed by the relationship shown in FIG.
  • the effective PPFD value represents the amount of photons that are considered to have actually contributed to the growth of the plant among the photons irradiated to the plant.
  • the unit of the effective PPFD value umol / m 2 / s or umol / m 2 / day can be used as in the case of the effective PPFD value.
  • the electron transfer rate (ETR) corresponding to the energy output from the photochemical reaction is calculated as the photochemical reaction maximum ETR.
  • This photochemical reaction maximum ETR represents the maximum electron transfer rate (ETR) determined by the photochemical reaction ability of the plant when the photochemical reaction and the carbon reduction reaction are separated.
  • the unit of the photochemical reaction maximum ETR is umol / m 2 / s.
  • an electron transfer rate (ETR) corresponding to the maximum photosynthesis rate of the carbon reduction reaction determined from the environment and the type of plant is calculated as the carbon reduction reaction maximum ETR.
  • This maximum ETR of carbon reduction reaction represents the maximum electron transfer rate (ETR) determined by the ability of the plant to reduce carbon when the photochemical reaction and carbon reduction reaction are separated.
  • the unit of the carbon reduction reaction maximum ETR is umol / m 2 / s.
  • a bottleneck is determined (specified) from the photochemical reaction maximum ETR calculated in the first procedure and the carbon reduction maximum ETR calculated in the second procedure, and the bottleneck is determined.
  • the PPFD value corresponding to the transmission ETR corresponding to is calculated as the effective PPFD value.
  • This transfer ETR represents the electron transfer rate (ETR) depending on the photosynthesis rate of the plant calculated from the photochemical reaction maximum ETR and the carbon reduction maximum ETR.
  • the unit of transmission ETR is umol / m 2 / s.
  • the electron transport rate represents the redox amount (so-called electron transfer activity) per unit time by the electron transfer complex.
  • the photosynthetic electron transfer system includes a reaction center complex (photochemical system I, photochemical system II, photosynthetic bacteria), a cytochrome complex, and the like. Electrons are exchanged between the complexes by mobile electron carriers such as plastocyanin and cytochrome.
  • the unit of electron transmission rate (ETR) is umol / m 2 / s.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating a configuration of an embodiment of an effective index calculation system to which the present technology is applied.
  • the effective index calculation system 10 is a system for sensing an object to be measured and calculating an effective index such as an effective PPFD value based on the sensing result.
  • the effective index calculation system 10 is effective as an effective index when a plant (vegetation) is targeted as a measurement object and a PPFD value (photosynthesis effective photon flux density (PPFD)) is determined as the index (measurement index).
  • PPFD value photosynthesis effective photon flux density
  • the effective index calculation system 10 includes a sensing device 101, an environment sensor 102, and an effective index calculation device 103.
  • the sensing device 101, the environment sensor 102, and the effective index calculation device 103 are connected to each other via the hub 104.
  • the sensing device 101 senses a measurement object and outputs data obtained by the sensing.
  • sensing means measuring a measurement object.
  • Sensing includes imaging the measurement object.
  • an image obtained by imaging a measurement object includes an image obtained from light other than visible light such as infrared light (infrared light).
  • the measurement signal obtained by sensing includes an image, but may be information other than the image.
  • the sensing device 101 senses a measurement object and outputs the measurement result to the effective index calculation device 103 via the hub 104 as index measurement data.
  • the index measurement data is data for obtaining an index such as a PPFD value or an NDVI value.
  • NDVI Normalized Difference Vegetation Index
  • NDVI is an index indicating the distribution status and activity of vegetation.
  • NDVI is an example of a vegetation index.
  • the environmental sensor 102 is a sensor for measuring an air environment such as temperature, humidity, and CO 2 concentration.
  • the environmental sensor 102 senses the temperature, humidity, and CO 2 concentration in the air around the measurement object, and outputs the measurement result to the effective index computing device 103 via the hub 104 as environmental measurement data.
  • the effective index calculation device 103 is a device having a calculation function by a circuit such as a CPU (Central Processing Unit) or FPGA (Field Programmable Gate Array).
  • the effective index calculation device 103 is configured as a personal computer or a dedicated terminal device.
  • the index measurement data from the sensing device 101 and the environment measurement data from the environment sensor 102 are input to the effective index calculation device 103 via the hub 104.
  • the effective index calculation device 103 calculates an effective PPFD value based on the index measurement data and the environment measurement data.
  • an effective PPFD value can be calculated as an effective index for an index that is a PPFD value by executing the processing corresponding to the procedure 1 to the procedure 3 shown in FIG.
  • the effective index calculation system 10 is configured as described above.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating a configuration example of the sensing device 101 of FIG.
  • the sensing device 101 includes a measurement unit 121 having a lens 141, an exposure unit 142, a filter 143, and a sensor 144, and a processing unit 122 having a signal processing unit 145 and an I / F unit 146.
  • light (reflected light) from an object such as an object to be measured is incident on the sensor 144 via the lens 141 and the filter 143.
  • the exposure unit 142 adjusts the aperture amount of the optical system such as the lens 141 and the iris (aperture) so that the sensor 144 performs sensing in a state where the signal charge is not saturated and is within the dynamic range.
  • exposure control is performed.
  • this exposure control can also be performed by remote control from the effective index calculation device 103.
  • the filter 143 is an optical filter corresponding to an index (measurement index) to be measured.
  • the filter 143 transmits the light incident through the lens 141 to the sensor 144.
  • the sensor 144 is a sensor having a pixel array section in which a plurality of pixels are two-dimensionally arranged on the sensor surface.
  • the sensor 144 senses the light that has passed through the filter 143 with a plurality of pixels that are two-dimensionally arranged in the pixel array unit, and outputs a measurement signal (measurement data) corresponding to the amount of light to the signal processing unit 145. To do.
  • the filter 143 can be configured as an on-chip filter above a plurality of pixels that are two-dimensionally arranged in the pixel array section of the sensor 144.
  • a filter 143 that combines an RGB filter and an IR cut filter is provided.
  • the pixel array portion of the sensor 144 for example, as shown in an array pattern 143A as a color filter in FIG.
  • the Bayer arrangement means that green (G) G pixels are arranged in a checkered pattern, and in the remaining portion, red (R) R pixels and blue (B) B pixels are alternately arranged for each column. This is an arrangement pattern.
  • the color filter array pattern is not limited to the Bayer array shown as the array pattern 143A, and other array patterns may be employed.
  • filters in the visible region such as red (R), green (G), and blue (B)
  • an IR signal is required together with the R signal, so an IR filter is provided as the filter 143.
  • an RGB filter composed of the array pattern 143 ⁇ / b> A as the filter 143
  • the other sensing device 101 has The filter 143 is provided with an IR filter composed of the array pattern 143B.
  • the IR pixels can be arranged two-dimensionally.
  • infrared light is also one color
  • the color filter includes an IR filter that transmits the wavelength of infrared light.
  • the filter 143 used when two sensing devices 101 are provided in the effective index calculation system 10 has been described.
  • one sensing device 101 can calculate PPFD values and NDVI values.
  • a filter combining RGB and IR may be provided as the filter 143.
  • IR pixels corresponding to components in the infrared region are arranged.
  • n is an integer greater than or equal to 1
  • the number of pixels per set is not limited to 8 pixels, and other forms such as a configuration in which 4 pixels each including one R, G, B, and IR pixels are set as one set are possible. Can be adopted.
  • an optical filter corresponding to the PPFD value may be provided as the filter 143 instead of the RGB filter and the IR cut filter. That is, the optical filter corresponding to the PPFD value is a filter for enabling the sensor 144 in the subsequent stage to detect light corresponding to the PPFD value. Therefore, the light passing through the filter 143 has characteristics similar to the photosynthetic effective photon flux density (PPFD) shown in FIG.
  • PPFD photosynthetic effective photon flux density
  • the signal processing unit 145 performs predetermined signal processing such as data rearrangement on the measurement data output from the sensor 144 and outputs the result to the I / F unit 146.
  • the index such as the PPFD value and the NDVI value is described as being calculated by the subsequent effective index calculation device 103, but the signal processing unit 145 is configured by a circuit such as a CPU or FPGA. By doing so, an index such as a PPFD value or an NDVI value may be calculated based on the measurement data.
  • the I / F unit 146 is configured by an external output interface circuit or the like, and outputs measurement data supplied from the signal processing unit 145 to the effective index calculation device 103 via the hub 104 as index measurement data.
  • the sensing device 101 is configured as described above.
  • the effective index calculation system 10 may be provided with a plurality of sensing devices 101. In this case, by adding “ ⁇ 1” or “ ⁇ 2” as a code, To distinguish. Similarly, the filter 143 and the sensor 144 in the sensing device 101 are also distinguished.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating a configuration example of the effective index calculation device 103 in FIG.
  • the effective index calculation device 103 includes an I / F unit 161, a processing unit 162, a storage unit 163, and a presentation unit 164.
  • the I / F unit 161 is configured by an external input interface circuit or the like, and supplies index measurement data input from the sensing device 101 and environment measurement data input from the environment sensor 102 to the processing unit 162.
  • the processing unit 162 includes, for example, a circuit such as a CPU or FPGA.
  • the processing unit 162 includes a calculation unit 171 and a control unit 172.
  • the calculation unit 171 performs predetermined signal processing on the index measurement data and the environment measurement data supplied from the I / F unit 161 while referring to a look-up table (LUT: Look Up Table) stored in the storage unit 163. To calculate the effective PPFD value.
  • LUT Look Up Table
  • a photochemical reaction maximum ETR calculation process and a carbon reduction reaction maximum ETR calculation process are executed.
  • the bottleneck is determined by comparing the photochemical reaction maximum ETR and the carbon reduction maximum ETR obtained as a result. Then, a PPFD value corresponding to an ETR (transmission ETR) corresponding to the bottleneck is calculated as an effective PPFD value.
  • the control unit 172 controls the operation of each unit of the effective index calculation device 103.
  • the control unit 172 controls display of information according to various data such as numerical data and image data displayed on the presentation unit 164. Further, the control unit 172 can control external devices such as the sensing device 101 and the environment sensor 102.
  • the storage unit 163 is configured by, for example, a semiconductor memory.
  • the storage unit 163 stores various data such as numerical data and image data in accordance with control from the control unit 172.
  • the storage unit 163 stores in advance a lookup table (LUT) for calculating an effective PPFD value.
  • LUT lookup table
  • this lookup table includes, for example, a coefficient calculation LUT (LUT1), an fAPAR calculation LUT (LUT2), a ⁇ PSII calculation LUT (LUT3), a CO 2 rate-controlled photosynthesis speed LUT (LUT4), and a temperature correction coefficient LUT (LUT5) and a humidity correction coefficient LUT (LUT6) are stored.
  • LUT1 coefficient calculation LUT
  • LUT2 fAPAR calculation LUT
  • LUT3 ⁇ PSII calculation LUT
  • LUT4 CO 2 rate-controlled photosynthesis speed LUT
  • LUT5 and a humidity correction coefficient LUT LUT 6
  • the reference information for calculating these values is not limited to the lookup table, and for example, a predetermined function may be stored. In this case, for example, the value can be obtained by solving a linear or nonlinear equation provided as a predetermined function.
  • the presentation unit 164 includes, for example, a display such as an LCD (Liquid Crystal Display) or an OELD (Organic Electroluminescence Display), a speaker, and the like.
  • the presentation unit 164 presents presentation information including information related to the effective PPFD value calculated by the calculation unit 171 in accordance with control from the control unit 172.
  • the presentation unit 164 can present the presentation information stored in the storage unit 163 according to the control from the control unit 172.
  • a numerical value, an image, text information, or the like corresponding to the effective PPFD value can be displayed as the presentation information.
  • the storage unit 163 and the presentation unit 164 have been described as being provided inside the effective index calculation device 103, but the storage unit 163 and the presentation unit 164 are provided outside the effective index calculation device 103 as a storage device or a display device. May be.
  • the calculation unit 171 acquires a lookup table from an external storage device via the network.
  • the control unit 172 displays information according to various data such as numerical data and image data obtained by signal processing on an external display device or stores the information in an external storage device. Can do.
  • the effective index calculation device 103 is configured as described above.
  • the effective index calculation device 103 such as a personal computer calculates the effective PPFD value in the local environment via the hub 104.
  • the effective PPFD value may be calculated.
  • FIG. 9 shows a configuration example of an effective index calculation system 11 corresponding to a cloud environment as another configuration example of the effective index calculation system.
  • the sensing device 101 and the environment sensor 102 measure the index measurement data and the environment measurement data in the same manner as the sensing device 101 and the environment sensor 102 of FIG. Output to the device 105.
  • the client device 105 is constituted by a personal computer or the like, and outputs index measurement data and environment measurement data input from the sensing device 101 and the environment sensor 102 to the router 106 via the hub 104.
  • the router 106 is a mobile router, for example, and can be connected to a network 108 such as the Internet via a base station 107.
  • the router 106 transmits the index measurement data and the environment measurement data input from the client device 105 to the server 109 via the network 108.
  • the server 109 receives the index measurement data and the environment measurement data transmitted from the client device 105 via the network 108.
  • the server 109 has at least the same functions as the processing unit 162 and the storage unit 163 among the functions of the effective index calculation device 103 illustrated in FIG. 8.
  • the calculation unit 171 of the processing unit 162 performs predetermined signal processing while referring to the lookup table stored in the storage unit 163 for the index measurement data and the environment measurement data received from the client device 105. As a result, the processing corresponding to the procedures 1 to 3 shown in FIG. 5 is executed, and the effective PPFD value is calculated.
  • the presentation information including information on the effective PPFD value obtained by the signal processing by the calculation unit 171 is obtained.
  • the presentation unit 164 can present it.
  • Various types of presentation information data may be stored in the storage 110.
  • the server 109 can also read various presentation information data stored in the storage 110 and cause the presentation unit 164 to present it.
  • the effective index calculation system 11 is configured as described above.
  • step S101 the sensing device 101 and the environment sensor 102 perform sensing and acquire data obtained by the sensing.
  • the index measurement data obtained by sensing by the sensing device 101 and the environment measurement data obtained by sensing by the environment sensor 102 are output to the effective index computing device 103 via the hub 104.
  • An example of measurement of the measurement object by the sensing device 101 will be described later with reference to FIGS. 11 to 14.
  • step S102 the calculation unit 171 of the effective index calculation device 103 performs a photochemical reaction maximum ETR calculation process based on the data obtained in the process of step S101.
  • step S103 the calculation unit 171 of the effective index computing device 103 performs a carbon reduction reaction maximum ETR calculation process based on the data obtained in the process of step S101.
  • step S104 the calculation unit 171 of the effective index calculation device 103 compares the photochemical reaction maximum ETR calculated in the process of step S102 with the carbon reduction reaction maximum ETR calculated in the process of step S103, and compares the comparison.
  • the bottleneck is determined according to the result.
  • the photochemical reaction maximum ETR which is the maximum value of the photochemical reaction
  • the carbon reduction reaction maximum ETR which is the maximum value of the carbon reduction reaction
  • step S105 the calculation unit 171 of the effective index computing device 103 determines the smaller ETR (this amount flows through the plant as a transmission ETR and contributes to the growth of the plant according to the bottleneck determined in the processing in step S104.
  • the PPFD value corresponding to “Yes” is calculated as the effective PPFD value.
  • This effective PPFD value can be calculated by the following equation (1).
  • Effective PPFD value Transmission ETR / (fAPAR ⁇ m ⁇ ⁇ PSII) ... (1)
  • m is a distribution rate to PSII in the light (sunlight) irradiated to the plant, and shows a value of about 0.5.
  • step S104 and step S105 is processing corresponding to the above-described third procedure shown in FIG.
  • step S106 the control unit 172 of the effective index computing device 103 presents presentation information including information related to the effective PPFD value calculated in the process of step S105 to the presentation unit 164.
  • the presentation unit 164 displays various presentation information related to the effective PPFD value, such as the photochemical reaction maximum ETR, the carbon reduction reaction maximum ETR, the transmission ETR, and the PPFE value. Can be displayed.
  • presentation information such as an effective PPFD value will be described later with reference to FIGS.
  • step S107 it is determined whether or not to end the process in accordance with, for example, a user instruction. If it is determined in step S107 that the process is not to be terminated, the process returns to step S101, and the processes in steps S101 to S106 described above are repeated.
  • the effective index calculation device 103 can accumulate information on the effective PPFD value calculated in the process of step S105 in the storage unit 163 or the like in time series.
  • accumulation means that data is recorded temporarily or permanently. If it is determined in step S107 that the process is to be terminated, the effective PPFD value calculation process in FIG. 10 is terminated.
  • step S101 is executed by the sensing device 101 and the environmental sensor 102, and the processes of steps S102 to S106 are executed by the effective index calculation device 103.
  • the processing of S106 may be executed by a device other than the effective index calculation device 103.
  • step S102 it is necessary to obtain an index such as a PPFD value or an NDVI value.
  • the sensing apparatus 101 may execute the process of obtaining this index.
  • the server 109 performs step S102. Thru
  • FIG. 11 shows a moving measuring device 70 that performs moving observation and a fixed point measuring device 80 that performs fixed point observation as measuring devices for measuring a measurement object.
  • the mobile measuring device 70 is, for example, an unmanned aircraft (UAV: Unmanned ⁇ Aerial Vehicle), which flies by rotating a propeller-shaped rotating blade 71 and senses the measurement object 1 such as a plant in the field from the sky Shoot).
  • UAV Unmanned ⁇ Aerial Vehicle
  • the movement measuring device 70 has a sensing device 101-1 for measuring the PPFD value and a sensing device 101-2 for measuring the NDVI value. Further, a reference reflector 20 having a predetermined shape (for example, a rectangular shape) is attached in front of the sensing device 101-1 and the sensing device 101-2.
  • the measurement target 1 such as a plant in the field and the reference reflector 20 are the same as the target (subject) sensed by the sensing device 101-1 and the sensing device 101-2. It exists within the angle of view.
  • the reference reflecting plate 20 a gray reflecting plate having a constant reflectance can be used.
  • the mobile measurement device 70 may be configured to autonomously fly using position information such as GPS (Global Positioning System), for example, by previously storing a flight route as coordinate data.
  • position information such as GPS (Global Positioning System)
  • the movement measurement device 70 has been described as a rotary wing machine having the rotary blade 71, but the movement measurement device 70 may be a fixed wing machine.
  • the fixed point measuring device 80 is fixed by a fixed leg 81 at a position where the measuring object 1 such as a plant in the field can be sensed.
  • the fixed point measuring device 80 has a sensing device 101-1 for measuring the PPFD value and a sensing device 101-2 for measuring the NDVI value, like the movement measuring device 70, and in front of it is a predetermined device.
  • a reference reflecting plate 20 having the shape is attached.
  • the sensing device 101-1 and the sensing device 101-2 are configured as a part of the movement measuring device 70 or the fixed point measuring device 80, perform sensing of the measurement object 1, and output the index measurement data obtained as a result. be able to.
  • FIG. 12A shows an example of the characteristics of the reference reflector 20 (FIG. 11) when the horizontal axis is the wavelength (nm) and the vertical axis is the reflectance.
  • the reflectance of the reference reflector 20 is constant at about 0.18, and the spectral reflectance characteristics are flat.
  • FIG. 12B shows an example of the characteristics of the measurement object 1 (FIG. 11) when the horizontal axis is the wavelength (nm) and the vertical axis is the reflectance.
  • the reflectance of the measurement object 1 such as a plant in the field is close to 0 until near 700 nm, but increases near 700 nm, and in the range exceeding 700 nm, The value is close to about 0.8 (80%).
  • the sensing device 101-1 outputs index measurement data for measuring the PPFD value of the reference reflector 20, but an RGB signal is required to calculate the PPFD value. Therefore, the sensing device 101-1 is provided with an RGB filter having the characteristics shown in FIG. 13A (hereinafter referred to as RGB filter 143-1) as the filter 143-1.
  • RGB filter 143-1 having the characteristics shown in FIG. 13A (hereinafter referred to as RGB filter 143-1) as the filter 143-1.
  • the array pattern 143A shown in FIG. 7 can be used as the array pattern of the RGB filter 143-1.
  • FIG. 13A shows an example of the characteristics of the RGB filter 143-1 when the horizontal axis is the wavelength (nm) and the vertical axis is the transmittance.
  • the RGB filter 143-1 has a B filter that transmits a wavelength of blue (B) light of 450 to 495 nm and a wavelength of green (G) light of 495 to 570 nm. It consists of a G filter that transmits and an R filter that transmits the wavelength of red (R) light of 620 to 750 nm.
  • the sensing device 101-2 outputs index measurement data for measuring the NDVI value of the measurement object 1 such as a plant in the field.
  • the sensing device 101-2 is provided with an IR filter (hereinafter referred to as IR filter 143-2) having the characteristics shown in FIG. 13B as the filter 143-2.
  • IR filter 143-2 an IR filter having the characteristics shown in FIG. 13B as the filter 143-2.
  • the array pattern 143B shown in FIG. 7 can be used as the array pattern of the IR filter 143-2.
  • FIG. 13B shows an example of the characteristics of the IR filter 143-2 when the horizontal axis is the wavelength (nm) and the vertical axis is the transmittance. As shown in FIG. 13B, for example, the IR filter 143-2 transmits the wavelength of light in the infrared region (IR) of 800 to 940 nm.
  • IR infrared region
  • the reference reflector 20 the measurement object 1, the RGB filter 143-1, and the IR filter 143-2 have the characteristics shown in FIG. 12 and FIG.
  • the flow of signals processed by the sensing device 101-1 and the sensing device 101-2 will be described.
  • the upper series in the figure is a signal processed by the sensing device 101-1 with the RGB filter 143-1 attached.
  • the lower series in the figure shows the flow of signals processed by the sensing device 101-2 to which the IR filter 143-2 is attached.
  • spectral characteristic S1 The spectral characteristic of this sunlight is represented by spectral characteristic S1.
  • spectral characteristic S2 the spectral characteristic of the reflected light of the reference reflector 20 is represented by a spectral characteristic S2. That is, since the reference reflector 20 has the flat reflection characteristic shown in FIG. 12A, the spectral characteristic of the reflected light of the reference reflector 20 is the spectral characteristic S2.
  • the sunlight is reflected by the measurement object 1 such as a plant in the field, and the reflected light is incident on the sensing device 101-1 and the sensing device 101-2.
  • the spectral characteristic of the reflected light of the measurement object 1 is represented by a spectral characteristic S3. That is, since the measuring object 1 has the reflection characteristic of the shape shown in FIG. 12B, the spectral characteristic of the reflected light of the measuring object 1 is as a spectral characteristic S3.
  • the reflected light of the reference reflector 20 and the measurement object 1 enters the lens 141-1, passes through the RGB filter 143-1, and forms an image on the sensor surface of the sensor 144-1. Will be tied.
  • the characteristic of the RGB filter 143-1 is represented by a spectral characteristic S4.
  • This spectral characteristic S4 corresponds to the transmission characteristic of the RGB filter shown in FIG.
  • the sensor 144-1 receives the light received by the sensor surface. Is output as the component level of Br, Gr, and Rr. That is, the signals corresponding to the levels of Br, Gr, and Rr are RGB data (RGB signals) obtained by sensing the reference reflector 20 with the sensing device 101-1.
  • the sensor 144-1 receives the light received by the sensor surface.
  • the signals corresponding to the levels of Bp, Gp, and Rp are RGB data (RGB signals) obtained by sensing the measuring object 1 (plant in the field) by the sensing device 101-1.
  • the signal processing unit 145-1 performs a process of rearranging the data from the sensor 144-1 and outputs the data obtained as a result through the I / F unit 146-1.
  • the reflected light of the reference reflector 20 and the measurement object 1 is incident on the lens 141-2, passes through the IR filter 143-2, and the sensor surface of the sensor 144-2. I will tie an image to.
  • the characteristic of the IR filter 143-2 is represented by a spectral characteristic S5.
  • This spectral characteristic S5 corresponds to the transmission characteristic of the IR filter shown in FIG.
  • the spectral characteristic S8 obtained by superimposing the spectral characteristic S2 of the reflected light of the reference reflecting plate 20 and the spectral characteristic S5 of the IR filter 143-2
  • the sensor 144-2 receives the light received by the sensor surface. Is output as the level of the IRr component. That is, a signal corresponding to the level of IRr becomes IR data (IR signal) obtained by sensing the reference reflector 20 by the sensing device 101-2.
  • the sensor 144-2 receives the light received by the sensor surface. Is output as the level of the IRp component. That is, a signal corresponding to the level of IRp becomes IR data (IR signal) obtained by sensing the measurement object 1 (a plant in the field) by the sensing device 101-2.
  • the signal processing unit 145-2 performs a process of rearranging the data from the sensor 144-2 and outputs the data obtained as a result via the I / F unit 146-2.
  • the RGB data (RGB signal) and IR data (IR signal) of the sensing image including the measurement target 1 and the reference reflector 20 are measured. ) Is acquired as index measurement data.
  • the sensing device 101 a plurality of pixels that are two-dimensionally arranged in the pixel array portion of the sensor 144 have a pixel arrangement corresponding to the arrangement pattern 143C (FIG. 7) as a color filter.
  • RGB signals in addition to RGB signals, IR signals can be acquired. Therefore, when such a filter 143 is used, the sensing device 101 can be configured by a single unit.
  • the filter 143 uses a combination of an RGB filter and an IR cut filter, so that the configuration is the same as that of a general digital camera or digital video camera without a special optical filter. can do.
  • step S121 the processing unit 162 of the effective index computing device 103 uses the RGB data obtained by sensing by the sensing device 101-1 (FIG. 11) and the sensing by the sensing device 101-2 (FIG. 11) as the index measurement data. Obtain the IR data obtained in. That is, here, the image data of RGB data and IR data is taken into the processing unit 162.
  • step S122 the calculation unit 171 of the effective index calculation device 103 refers to the coefficient calculation LUT (LUT1) stored in the storage unit 163 based on the RGB data acquired in step S121, and calculates the PPFD value.
  • the coefficient W1, coefficient W2, and coefficient W3 necessary for the calculation are acquired.
  • the Br signal, the Gr signal, and the Rr signal obtained from each pixel corresponding to the region of the reference reflector 20 in the RGB data (corresponding to the sensing image) are each averaged.
  • -ave signal, Gr-ave signal, and Rr-ave signal are obtained.
  • the ratio of the Br-ave signal to the Rr-ave signal or the Br-ave signal and Gr By calculating the ratio with the -ave signal, the Br-ave / Rr-ave value or the Br-ave / Gr-ave value can be obtained.
  • FIG. 16A shows an example of the coefficient calculation LUT (LUT1).
  • the coefficient calculation LUT (LUT1) is associated with the Br-ave / Rr-ave value or the Br-ave / Gr-ave value, the coefficient W1, the coefficient W2, and the coefficient W3. ing. Therefore, the coefficient W1, the coefficient W2, and the coefficient W3 corresponding to the slope of the spectral characteristics obtained from the Br-ave / Rr-ave value or the Br-ave / Gr-ave value can be obtained from the coefficient calculation LUT (LUT1). it can.
  • W1, W2, W3 LUT1 (Br-ave / Rr-ave, Br-ave / Gr-ave) ...
  • step S123 the calculation unit 171 of the effective index calculation device 103 determines the reference reflector based on the RGB data obtained by the process of step S121 and the coefficient W obtained by the process of step S122. 20 PPFD values are calculated.
  • the PPFD value of the B signal is obtained by multiplying the Br-ave signal, the Gr-ave signal, and the Rr-ave signal by the coefficient W1, the coefficient W2, and the coefficient W3, respectively, as shown in the following equation (3).
  • PPFD (b)) the PPFD value of the G signal
  • PPFD (r) the PPFD value of the R signal
  • the reason for calculating the PPFD value of the reference reflector 20 in this way is as follows. That is, the PPFD value does not change depending on the reflectance of the measuring object 1, and the PPFD value irradiated to the reference reflecting plate 20 and the PPFD value irradiated to the measuring object 1 are the same value as long as it is sunny. It becomes. On the contrary, here, on the premise of this, the PPFD value of the reference reflector 20 is obtained by capturing the reflected light of the reference reflector 20 whose reflectance does not change. The details of the PPFD value calculation method calculated in steps S122 and S123 will be described later with reference to FIGS.
  • step S124 the processing unit 162 of the effective index computing device 103 uses the RGB data obtained by sensing by the sensing device 101-1 (FIG. 11) and the sensing by the sensing device 101-2 (FIG. 11) as the index measurement data. Obtain the IR data obtained in. That is, here, the image data of RGB data and IR data is taken into the processing unit 162.
  • step S125 the calculation unit 171 of the effective index calculation device 103 calculates the reflectance and the NDVI value of the measurement target 1 based on the RGB data and IR data acquired in the process of step S124.
  • the reflectance of the reference reflector 20 is known, that is, the same reflectance of 18% is obtained for each of the B, G, R, and IR components. Therefore, for this reflectance value, Bp-ave signal, Gp-ave signal, Rp-ave signal, IRp-ave signal, Br-ave signal, Gr- By taking the ratio of the ave signal, the Rr-ave signal, and the IRr-ave signal, the reflectance of the measurement object 1 can be obtained.
  • the Bp-ave signal, Gp-ave signal, Rp-ave signal, and IRp-ave signal are Bp signals obtained from each pixel corresponding to the region of the measurement object 1 in RGB data (corresponding sensing image). , Gp signal, Rp signal, and IRp signal, respectively.
  • the Br-ave signal, the Gr-ave signal, the Rr-ave signal, and the IRr-ave signal are Br signals obtained from each pixel corresponding to the region of the reference reflector 20 in RGB data (a sensing image corresponding to the RGB data).
  • Gr signal, Rr signal, and IRr signal are averaged.
  • the NDVI value can be obtained from the following equation (5).
  • NDVI value (Dp (ir)-Dp (r)) / (Dp (ir) + Dp (r)) ... (5)
  • Dp (ir) represents the reflectance in the infrared region
  • Dp (r) represents the reflectance in red (R) in the visible region.
  • This NDVI value (normalized vegetation index) serves as an index indicating the distribution status and activity of the plant in the field as the measurement object 1.
  • the NDVI value is a vegetation index having the R component and the IR component as parameters
  • the Bp-ave signal or the like may be calculated from the entire region including the plant to be measured in the sensing image (captured image) obtained by sensing, or the region is divided into a plurality of small regions. Thus, it may be calculated for each small area. By dividing each small region in this way, for example, when displaying the two-dimensional information of FIG. 28 described later, a distribution map for each plant region can be generated.
  • a process for recognizing a plant region on the sensing image information regarding the plant region can be obtained.
  • a process for recognizing the plant region a known image recognition process can be used.
  • the user may specify a plant region from the sensing image.
  • step S126 the calculation unit 171 of the effective index calculation device 103 calculates the fAPAR calculation LUT (LUT2) stored in the storage unit 163 based on the reflectance and the NDVI value of the measurement target 1 calculated in the process of step S125.
  • the photosynthesis effective radiation absorption rate (fAPAR) of the measuring object 1 is acquired by referring to FIG.
  • the light irradiated to the plant is separated into reflected light, transmitted light, and absorbed light, and only the absorbed light is used for photosynthesis among these lights.
  • this is expressed by the relationship between the reflectance, transmittance, and absorptance of the plant, it can be expressed as the following formula (6).
  • the leaf area index (LAI) represents the total value of leaf areas per unit ground surface area.
  • LUT2 a look-up table in which 1 ⁇ ⁇ -Dp (reflectance) is plotted on the horizontal axis and the photosynthetic effective radiation absorption rate (fAPAR) changes according to the size of the NDVI value is prepared in advance.
  • FIG. 16B illustrates an fAPAR calculation LUT (LUT2).
  • LUT2 a look-up table (LUT) is prepared when the NDVI value (leaf area index (LAI)) is large and when the NDVI value (leaf area index (LAI)) is small. . Therefore, the photosynthetic effective radiation absorption rate (fAPAR) of the measuring object 1 can be acquired from the fAPAR calculation LUT (LUT2) according to the reflectance and the NDVI value of the measuring object 1.
  • fAPAR (b) LUT2 (1-Dp (b))
  • fAPAR (g) LUT2 (1-Dp (g))
  • fAPAR (r) LUT2 (1-Dp (r))
  • the reference information for calculating the fAPAR value is not limited to the fAPAR calculation LUT (LUT2).
  • LUT2 fAPAR calculation LUT
  • NDVI The value of fAPAR can be obtained directly from the value.
  • FIG. 17 illustrates an fAPAR calculation function.
  • the fAPAR value can be calculated directly from the NDVI value, as shown in the following equation (8A).
  • step S127 the calculation unit 171 of the effective index calculation device 103 refers to the ⁇ PSII calculation LUT (LUT3) stored in the storage unit 163, and determines the quantum of the photochemical reaction in the measurement target 1. Obtain the yield ( ⁇ PSII).
  • the quantum yield ( ⁇ PSII) of the photochemical reaction can be observed by performing chlorophyll fluorescence measurement. That is, the quantum yield (efficiency) of the photochemical reaction varies depending on the place where the plant grows, the environment, the season, and the like. Therefore, periodic chlorophyll fluorescence measurement is performed on the target plant, and as the ⁇ PSII calculation LUT (LUT3), a LUT in which ⁇ PSII changes according to the location, environment, and season is prepared in advance.
  • FIG. 16C illustrates a ⁇ PSII calculation LUT (LUT3).
  • LUT3 ⁇ PSII calculation LUT
  • C3 plants for example, a look-up table corresponding to each season such as spring / autumn, summer and winter is prepared for each place. Therefore, for example, when the measurement object 1 is a C3 plant, the quantum yield ( ⁇ PSII) of the photochemical reaction in the measurement object 1 is calculated from the ⁇ PSII calculation LUT (LUT3) according to the measurement time, the measurement location, and the like. ) Can be obtained.
  • ⁇ PSII quantum yield
  • ⁇ PSII LUT3 (season, place, type) ... (9)
  • C3 plants are categorized according to the kind of organic matter that carbon dioxide (CO 2 ) absorbed during photosynthesis is first synthesized in the plant, and the reductive pentose phosphate circuit. It is a plant that performs photosynthetic carbon assimilation only.
  • C4 plants and CAM plants in addition to C3 plants. For example, when measuring C4 plants, prepare a ⁇ PSII calculation LUT (LUT3) for C4 plants in advance. It is necessary to keep it.
  • C3 plants include most plants such as rice (rice) and wheat (wheat).
  • typical examples of C4 plants include corn and sugarcane, and examples of CAM plants include cactus.
  • a shiba (turf) is classified into a C3 plant or a C4 plant according to the kind, for example, bent turf is made into a C3 plant, but a barn shrimp and a mulberry are made into a C4 plant.
  • step S128 the calculation unit 171 of the effective index calculation device 103 calculates the photochemical reaction maximum ETR in the measurement target 1 based on the data obtained in the processing of steps S121 to S127. .
  • the photochemical reaction maximum ETR is calculated.
  • the photon amount (PPFD value) irradiated to the plant effectively absorbed into the plant actually contributes to the growth of the plant.
  • the PPFD value obtained in the process of step S123 is multiplied by the fAPAR obtained in the process of step S126.
  • the distribution rate m to PSII (generally regarded as 0.5) of the light irradiated to the plant, and the process of step S127 Multiply the quantum yield ( ⁇ PSII) of the photochemical reaction obtained.
  • the photochemical reaction maximum ETR is calculated.
  • ETR1 (b) PPFD (b) ⁇ fAPAR (b) ⁇ m ⁇ ⁇ PSII
  • ETR1 (g) PPFD (g) ⁇ fAPAR (g) ⁇ m ⁇ ⁇ PSII
  • ETR1 (r) PPFD (r) ⁇ fAPAR (r) ⁇ m ⁇ ⁇ PSII (10)
  • ETR1 ETR1 (b) + ETR1 (g) + ETR1 (r) ... (11)
  • ⁇ PSII In the field of plant physiology, ⁇ PSII often represents the photochemical reaction efficiency when generating the electron transfer rate (ETR) flowing through the whole plant, including the carbon reduction reaction. That is, the photochemical reaction efficiency also changes depending on the amount of electron transfer rate (ETR) flowing in the carbon reduction reaction.
  • the photochemical reaction efficiency when the photochemical reaction is maximized is defined as ⁇ PSII from the photon quantity (PPFD value) absorbed by irradiation of the plant.
  • step S128 When the process of step S128 is completed, the process returns to step S102 of FIG. 10, and the subsequent processes are executed.
  • FIG. 18 is a diagram illustrating a detailed configuration example of the processing unit 162 (the calculation unit 171) of the effective index calculation device 103 in FIG.
  • the calculation unit 171 of the effective index calculation device 103 calculates a PPFD value by using a B / R value calculation unit 221-1, a B / G value calculation unit 221-2, and a G / R value calculation unit 221. -3, W1 determination unit 222-1, W2 determination unit 222-2, W3 determination unit 222-3, multiplier 223-1, multiplier 222-2, and multiplier 223-3.
  • the Br-ave signal is a B / R value calculation unit. 221-1, B / G value calculation unit 221-2, and multiplier 223-1.
  • the Gr-ave signal is input to the B / G value calculation unit 221-2, the G / R value calculation unit 221-3, and the multiplier 223-2, and the Rr-ave signal is input to the B / R value calculation unit 221. ⁇ 1 and the G / R value calculation unit 221-3 and the multiplier 223-3.
  • the B / R value calculation unit 221-1 divides the Br-ave signal input thereto by the Rr-ave signal, and obtains the resulting Br-ave / Rr-ave value as the W1 determination unit 222-1. To the W3 determining unit 222-3.
  • the B / G value calculation unit 221-2 divides the Br-ave signal input thereto by the Gr-ave signal, and obtains the resulting Br-ave / Gr-ave value as the W1 determination unit 222-1. To the W3 determining unit 222-3.
  • the G / R value calculation unit 221-3 divides the Gr-ave signal input thereto by the Rr-ave signal, and uses the resulting Gr-ave / Rr-ave value as the W1 determination unit 222-1. To the W3 determining unit 222-3.
  • the W1 determination unit 222-1 determines a coefficient W1 corresponding to the Br-ave / Rr-ave value, Br-ave / Gr-ave value, or Gr-ave / Rr-ave value input thereto, and multiplies To the device 223-1.
  • the multiplier 223-1 multiplies the Br-ave signal input thereto by the coefficient W1 from the W1 determination unit 222-1.
  • the W2 determination unit 222-2 determines the coefficient W2 corresponding to the Br-ave / Rr-ave value, Br-ave / Gr-ave value, or Gr-ave / Rr-ave value input thereto, and multiplies Output to the device 223-2.
  • the multiplier 223-2 multiplies the Gr-ave signal input thereto by the coefficient W2 from the W2 determination unit 222-2.
  • the W3 determination unit 222-3 determines a coefficient W3 corresponding to the Br-ave / Rr-ave value, Br-ave / Gr-ave value, or Gr-ave / Rr-ave input thereto, and a multiplier Output to 223-3.
  • the multiplier 223-3 multiplies the Rr-ave signal input thereto by the coefficient W3 from the W3 determination unit 222-3.
  • FIG. 19 shows the relationship between the PPFD value and the RGB color component values.
  • a of FIG. 19 shows the spectral characteristics of sunlight outdoors where the vertical axis is the spectral radiance (W / sr ⁇ m 2 / nm) and the horizontal axis is the wavelength (nm).
  • B in FIG. 19 shows an RGB signal output from the sensor having the color filter of the array pattern 143A in FIG. 7 when the vertical axis is the signal level of the RGB signal and the horizontal axis is the wavelength (nm). ing.
  • the spectral characteristics of summer sunlight, evening sunlight, shaded sunlight, and cloudy sunlight are shown as the spectral characteristics of sunlight according to conditions such as time, season, and weather. ing.
  • the PPFD value can be obtained as an integral value of a value obtained by multiplying each wavelength level of sunlight by each wavelength. That is, the PPFD value is calculated by the following equation (12).
  • 1500umol is calculated as the PPFD value of summer sunlight, 660umol as the PPFD value of evening sunlight, 500umol as the PPFD value of shaded sunlight, and 100umol as the PPFD value of cloudy sunlight.
  • the spectral characteristics of sunlight specifically, the PPFD value depends on the slope of the graph when the wavelength is plotted on the horizontal axis, the spectral radiance is plotted on the vertical axis, and the spectral radiance is normalized in the range of 0 to 1. are very different.
  • the sensor outputs a value obtained by integrating the incident light with the signal in the wavelength band corresponding to each of the B, G, and R pixels.
  • each value of the B signal, the G signal, and the R signal should be multiplied by the coefficient W1, the coefficient W2, and the coefficient W3 to obtain the PPFD value.
  • the coefficient W1, the coefficient W2, and the coefficient W3 may be controlled so that a result equivalent to the value can be obtained.
  • the filter 143-1 is composed of an RGB filter (RGB filter 143-1) and an IR cut filter, and the output from the sensor 144-1 is an RGB signal.
  • the B signal (Br-ave signal), the G signal (Gr-ave signal), and the R signal (Rr-ave) are processed.
  • Signal) is multiplied by the respective coefficient W1, coefficient W2, and coefficient W3, and the coefficient W1, coefficient W2, and coefficient W3 are controlled so that a result equivalent to the value that should be obtained as the PPFD value is obtained. It will be good.
  • the coefficient W1, the coefficient W2, and the coefficient W3 may be controlled in the calculation unit 171 of the effective index computing device 103 so as to satisfy the relationship of the following equation (13).
  • B, G, and R represent the values of the B signal (Br-ave signal), G signal (Gr-ave signal), and R signal (Rr-ave signal), respectively, and W1 , W2, and W3 represent coefficient W1, coefficient W2, and coefficient W3, respectively.
  • C2 is a coefficient.
  • the W1 determination unit 222-1 performs the coefficient according to the Br-ave / Rr-ave value, the Br-ave / Gr-ave value, or the Gr-ave / Rr-ave value. W1 has been determined.
  • the W2 determining unit 222-2 determines the coefficient W2 according to the Br-ave / Rr-ave value, the Br-ave / Gr-ave value, or the Gr-ave / Rr-ave value
  • the W3 determining unit 222-3 determines the coefficient W3 corresponding to the Br-ave / Rr-ave value, the Br-ave / Gr-ave value, or the Gr-ave / Rr-ave value.
  • the W1 determination unit 222-1 to the W3 determination unit 222-3 calculate the Br ⁇ ave signal, the Gr ⁇ ave signal, and the Rr ⁇ ave signal from the RGB data from the sensing device 101-1, and use the Br ⁇ ave signal.
  • the ratio value (Br- From the ave / Rr-ave value, the Br-ave / Gr-ave value, or the Gr-ave / Rr-ave value), the slope of the spectral characteristic of sunlight can be obtained.
  • the storage unit 163 stores the slope of the spectral characteristics of sunlight (Br-ave / Rr-ave value, Br-ave / Gr-ave value, or Gr-ave / Rr-ave value).
  • the coefficient calculation LUT (LUT1) in which the slope of the spectral characteristic obtained from (1) is associated with the coefficient W1, the coefficient W2, and the coefficient W3 is stored.
  • the W1 determination unit 222-1 to W3 determination unit 222-3 of the calculation unit 171 obtains the Br-ave / Rr-ave value, the Br-ave / Gr-ave value, or from the coefficient calculation LUT (LUT1), or Coefficients W1 to W3 can be determined according to the gradient of the spectral characteristics obtained from the Gr-ave / Rr-ave value.
  • the W1 determination unit 222-1 determines the coefficient W 1 according to the slope of the spectral characteristic obtained from the Br-ave / Rr-ave value or the like by referring to the coefficient calculation LUT (LUT 1).
  • the multiplier 223-1 multiplies the Br-ave signal by the coefficient W1 determined by the W1 determination unit 222-1 to obtain the PPFD value (W1 ⁇ Br-ave) of the B signal.
  • the W2 determination unit 222-2 refers to the coefficient calculation LUT (LUT1) to determine the coefficient W2 corresponding to the slope of the spectral characteristics obtained from the Br-ave / Rr-ave value or the like.
  • the multiplier 223-2 multiplies the Gr-ave signal by the coefficient W2 determined by the W2 determining unit 222-2, and obtains the PPFD value (W2 ⁇ Gr-ave) of the G signal.
  • the W3 determination unit 222-3 determines the coefficient W3 according to the slope of the spectral characteristic obtained from the Br-ave / Rr-ave value and the like by referring to the coefficient calculation LUT (LUT1). As a result, the multiplier 223-3 multiplies the Rr-ave signal by the coefficient W3 determined by the W3 determination unit 222-3, and obtains the PPFD value (W3 ⁇ Rr-ave) of the R signal.
  • the calculating unit 171 multiplies the output from the multiplier 223-1 (W1 ⁇ Br-ave), the output from the multiplier 223-2 (W2 ⁇ Gr-ave), and the multiplication according to the above equation (13).
  • the output (W3 ⁇ Rr-ave) from the device 223-3 is added to calculate the PPFD value (W1 ⁇ Br-ave + W2 ⁇ Gr-ave + W3 ⁇ Rr-ave).
  • a reference reflector having a flat spectral reflection characteristic such as a gray reflector
  • an area where the spectral reflection characteristic is not flat for example, an unfocuser in a stadium
  • the RGB data output from the sensing device 101-1 differs from the case where a gray reflection plate or the like is used due to the reflection of the reference reflection region.
  • a coefficient calculation LUT (LUT1) corresponding to the reference reflection area where the spectral reflection characteristics such as the unfocusing is not flat is prepared in advance, and when calculating the PPFD value, the coefficient calculation LUT (LUT1) By using this, it is possible to obtain the same result as the PPFD value in the case of using a reference reflector having a flat spectral reflection characteristic such as a gray reflector.
  • the carbon reduction reaction is a reaction that goes through three reaction processes in the Calvin cycle (Calvin cycle).
  • the first reaction process is a carboxylation reaction in which carbon dioxide (CO 2 ) is linked to the carbon skeleton of the CO 2 receptor.
  • the second reaction process uses photochemically produced nicotinamide adenine dinucleotide phosphate (NADPH) and adenosine triphosphate (ATP) energy and reduction power to produce carbohydrates (sugars and starches). It is a reaction.
  • the third reaction process is a reproduction reaction that produces ribulose-1,5-diphosphate, which is a CO 2 receptor.
  • reaction rates of these reactions vary greatly depending on the CO 2 concentration, temperature, humidity, and plant type.
  • it is the characteristic of a plant, it has the characteristic which changes with the kind of plant as well as the classification of a C3 plant, a C4 plant, and a CAM plant, for example.
  • it is difficult to comprehensively grasp these factors, it is possible to measure the state of change if the type of plant is fixed and the environment is limited.
  • a gas exchange measurement method is generally used as this type of measurement method, and the photosynthesis rate of the carbon reduction reaction is measured by capturing changes in the CO 2 concentration while controlling the light, CO 2 concentration, temperature, and humidity. be able to. Then, by using this measurement method, it is possible to create a CO 2 rate-limiting photosynthesis rate LUT (LUT4), a temperature correction coefficient LUT (LUT5), and a humidity correction coefficient LUT (LUT6).
  • LUT4 CO 2 rate-limiting photosynthesis rate LUT
  • LUT5 temperature correction coefficient LUT
  • LUT6 humidity correction coefficient LUT
  • the CO 2 concentration it is possible to create a CO 2 rate-limiting photosynthesis LUT (LUT 4) associating the photosynthetic rate and.
  • the amount of change is made the correction coefficient T and correction coefficient F, respectively, so that the temperature and the correction coefficient T correspond to each other.
  • the attached temperature correction coefficient LUT (LUT5) and the humidity correction coefficient LUT (LUT6) in which the humidity and the correction coefficient F are associated with each other can be created.
  • step S141 the processing unit 162 of the effective index computing device 103 acquires CO 2 concentration, temperature, and humidity data as environment measurement data obtained by sensing with the environment sensor 102 (FIG. 6).
  • step S142 the calculation unit 171 of the effective index calculation device 103 refers to the CO 2 rate-limiting photosynthesis rate LUT (LUT4) stored in the storage unit 163 and determines the rate to the CO 2 concentration obtained in the process of step S141. Get photosynthesis rate.
  • LUT4 the CO 2 rate-limiting photosynthesis rate
  • FIG. 21A illustrates a CO 2 rate-limiting photosynthesis speed LUT (LUT4).
  • LUT4 CO 2 rate-controlled photosynthesis rate LUT (LUT4)
  • the CO 2 rate-determined photosynthesis rate LUT (LUT4) is rate-determined to the measured CO 2 concentration according to the measurement time, measurement location, etc.
  • Photosynthesis rate (ETR) can be obtained.
  • step S143 the calculation unit 171 of the effective index calculation device 103 refers to the temperature correction coefficient LUT (LUT5) stored in the storage unit 163, and the temperature obtained in the process of step S141.
  • the correction coefficient T according to is acquired.
  • FIG. 21B illustrates a temperature correction coefficient LUT (LUT5).
  • LUT5 for the A plant of the C3 plant, for example, a plurality of lookup tables in which the temperature and the correction coefficient T are associated with each other for each season and place are prepared. Therefore, for example, when the measurement object 1 is an A plant of a C3 plant, the correction coefficient T corresponding to the measured temperature is obtained from the temperature correction coefficient LUT (LUT5) according to the measurement time and measurement location. can do.
  • step S144 the calculation unit 171 of the effective index computing device 103 refers to the humidity correction coefficient LUT (LUT6) stored in the storage unit 163, and the humidity obtained in the process of step S141.
  • a correction coefficient F corresponding to is acquired.
  • 21C illustrates the humidity correction coefficient LUT (LUT6).
  • the humidity correction coefficient LUT (LUT6) for the A plant of the C3 plant, for example, a plurality of lookup tables in which the humidity and the correction coefficient F are associated with each other for each season and place are prepared. Therefore, for example, when the measurement object 1 is an A plant of a C3 plant, the correction coefficient F corresponding to the measured humidity is obtained from the humidity correction coefficient LUT (LUT6) according to the measurement time and measurement location. can do.
  • step S145 the calculation unit 171 of the effective index computing device 103 calculates the maximum carbon reduction reaction ETR in the measurement object 1 based on the data obtained in the processing of steps S141 to S144. .
  • the carbon reduction reaction maximum ETR is calculated by multiplying the photosynthesis rate (ETR), which is rate-determined by the CO 2 concentration, by the temperature correction coefficient T and the humidity correction coefficient F. That is, if the maximum ETR of carbon reduction reaction is ETR2, it can be obtained by calculating the following equation (17).
  • ETR2 ETR @ CO 2 ⁇ T ⁇ F (17)
  • step S145 When the process in step S145 is completed, the process returns to step S103 in FIG. 10, and the subsequent processes are executed.
  • presentation information including information related to the effective PPFD value displayed in the process of step S106 in FIG. 10 will be described with reference to FIGS.
  • the inventor of the present technology in order to confirm how the PPFD value of the measurement object 1 such as a plant in the field and its effective PPFD value change due to a difference in environment on a certain day, Simulations were performed in the environments (a) to (d).
  • presentation example display example
  • presentation information corresponding to data obtained as a result of simulation under the environments A to D
  • the measuring object 1 here shall be a plant.
  • FIG. 22 is a diagram showing a display example of the PPFD value and the effective PPFD value in the environment A.
  • the horizontal axis indicates time, and the 24-hour period from 6:00 in the morning of one day to 6:00 on the next day is ticked in units of 30 minutes.
  • the vertical axis represents data values obtained as a result of the simulation of the environment A represented by lines L1 to L5 made of different line types, and the unit thereof is umol / m 2 / s. The relationship between these axes is the same in FIGS. 23 to 25 described later.
  • a line L1 A indicates a change in the PPFD value (sunlight / PPFD value) of sunlight irradiated to the sunny part of the plant.
  • the line L2 A shows the change in the photochemical reaction maximum ETR (Hyuga / photochemical reaction maximum ETR) when the sunlight irradiated to the sunny part of the plant is converted into energy by the photochemical reaction of the plant. .
  • a line L3 A indicates a change in the maximum carbon reduction reaction ETR (carbon reduction maximum ETR (average temperature 15 degrees)) of the plant, which is determined according to the environment such as an average temperature 15 degrees.
  • a line L4 A indicates a change in the transmission ETR (Hyuga / Transmission ETR (average temperature 15 degrees)) in the environment A. That is, the Hinata-photosystem reaction maximum ETR indicated by line L2 A, the line L3 carbon reduction up to ETR (average temperature 15 degrees) shown by A and are compared, should the value is small, if it is a bottleneck Judgment is made and the transmission ETR transmitted through the plant is determined.
  • the maximum carbon reduction ETR (average temperature 15 ° C) is smaller than the maximum ETR / photochemical reaction maximum ETR, so the maximum carbon reduction ETR (average temperature 15 ° C) is the bottleneck. It is judged that it is Hyuga and transmission ETR (average temperature 15 degrees).
  • the line L4 A overlaps with a part of the line L3 A.
  • the line L4 A is the sunny / transmitted ETR (average temperature 15 degrees) and indicates the value that actually contributed to the growth of the plant.
  • the portion inside this line L4 A (indicated by the oblique lines in FIG. 22) Area) is proportional to the amount of plant growth. Strictly speaking, plant growth depends on the mechanism of sugar translocation, such as the light compensation point and the light saturation point.
  • Line L5 A shows the change in the effective PPFD value (Hyuga / effective PPFD value (average temperature 15 degrees)) in environment A.
  • the sunny / effective PPFD value (average temperature 15 degrees) indicated by the line L5 A is the value of the sunlight / transfer ETR (average temperature 15 degrees) indicated by the line L4 A. It can be obtained by converting to irradiation dose.
  • FIG. 23 is a diagram showing a display example of PPFD values, effective PPFD values, and the like in environment B.
  • the line L1 B shows a change in the PPFD value (shade / PPFD value) of sunlight irradiated to the shaded part of the plant.
  • Line L2 B shows the change in the photochemical reaction maximum ETR (shade / photochemical reaction maximum ETR) when sunlight irradiated to the shaded part of the plant is converted into energy by the photochemical reaction of the plant. .
  • a line L3 B indicates a change in the maximum carbon reduction reaction ETR (carbon reduction maximum ETR (average temperature 15 degrees)) of the plant, which is determined according to the environment such as an average temperature 15 degrees.
  • a line L4 B shows a change in the transmission ETR (shade / transmission ETR (average temperature 15 degrees)) in the environment B.
  • the maximum shade / photochemical reaction maximum ETR is smaller than the maximum carbon reduction reaction ETR (average temperature 15 ° C), so the shade / photochemical reaction maximum ETR is determined to be the bottleneck.
  • the shade and transmission ETR (average temperature 15 degrees).
  • the line L4 B overlaps with a part of the line L2 B.
  • the line L4 B is a shade-transfer ETR (average temperature 15 degrees), shows actually shows the values that contributed to the growth of plants, by oblique lines in the inner part (Fig. 23 of this line L4 B Area) is proportional to the amount of plant growth.
  • Line L5 B shows the change in effective PPFD value (shade / effective PPFD value (average temperature 15 degrees)) in environment B, and the value of shade / transmission ETR (average temperature 15 degrees) indicated by line L4 B It is obtained by converting to the amount of sunlight irradiated to the shaded part of the plant.
  • FIG. 24 is a diagram showing a display example of the PPFD value and the effective PPFD value in the environment C.
  • a line L1 C shows a change in the PPFD value (sunlight / PPFD value) of sunlight irradiated to the sunny part of the plant.
  • the line L2 C shows the change in the photochemical reaction maximum ETR (Hyuga / photochemical reaction maximum ETR) when the sunlight irradiated to the sunny part of the plant is converted into energy by the photochemical reaction of the plant. .
  • a line L3 C shows a change in the maximum carbon reduction reaction ETR (carbon reduction maximum ETR (average temperature 3 degrees)) of the plant, which is determined according to the environment such as an average temperature 3 degrees.
  • a line L4 C shows a change in the transmission ETR (Hyuga / Transmission ETR (average temperature 3 degrees)) in the environment C.
  • the maximum carbon reduction ETR (average temperature 3 degrees) is smaller than the maximum ETR and photochemical reaction maximum ETR, so the maximum carbon reduction ETR (average temperature 3 degrees) is the bottleneck. It is judged that it is Hyuga and transmission ETR (average temperature 3 degrees).
  • the line L4 C overlaps with a part of the line L3 C.
  • the line L4 C is a sunlit and transmission ETR (average temperature 3 °), shows actually shows the values that contributed to the growth of plants, the inner portion of the line L4 C (by hatching in FIG. 24 Area) is proportional to the amount of plant growth.
  • Line L5 C shows the change in effective PPFD value (Hyuga / Effective PPFD value (average temperature 3 degrees)) in environment C, and the value of Hyuga / Transmission ETR (average temperature 3 degrees) indicated by line L4 C It is obtained by converting to the amount of sunlight irradiated to the sunny part of the plant.
  • FIG. 25 is a diagram showing a display example of the PPFD value and the effective PPFD value in the environment D.
  • a line L1 D shows a change in the PPFD value (shade / PPFD value) of sunlight irradiated to the shaded part of the plant.
  • Line L2 D shows the change of the photochemical reaction maximum ETR (shade / photochemical reaction maximum ETR) when sunlight irradiated to the shaded part of the plant is converted into energy by the photochemical reaction of the plant. .
  • a line L3 D indicates a change in the maximum carbon reduction reaction ETR (carbon reduction maximum ETR (average temperature 3 degrees)) of the plant, which is determined according to the environment such as an average temperature 3 degrees.
  • a line L4 D indicates a change in the transmission ETR (shade / transmission ETR (average temperature 3 degrees)) in the environment D.
  • the maximum shade / photochemical reaction maximum ETR is smaller than the maximum carbon reduction reaction ETR (average temperature of 3 degrees), so the maximum shade / photochemical reaction ETR is determined to be the bottleneck.
  • the shade and transmission ETR (average temperature 3 degrees).
  • the line L4 D overlaps with a part of the line L2 D.
  • the line L4 D is a shade-transfer ETR (average temperature 3 °), shows actually shows the values that contributed to the growth of plants, the inner portion of the line L4 D (by hatching in FIG. 25 Area) is proportional to the amount of plant growth.
  • Line L5 D shows the change in effective PPFD value (shade / effective PPFD value (average temperature 3 degrees)) in environment D, and the value of shade / transmission ETR (average temperature 3 degrees) indicated by line L4 D It is obtained by converting to the amount of sunlight irradiated to the shaded part of the plant.
  • the maximum ETR carbon reduction is dependent on how temperature, the environmental C environment A and 24 in FIG. 22, the average temperature, since the different in 15 degrees and 3 degrees, a line L3 A carbon reduction up to ETR (average temperature 15 degrees) shown, carbon reduction up to ETR (average temperature 3 times) indicated by line L3 C are different.
  • the average temperature differs between 15 degrees and 3 degrees, so the maximum carbon reduction reaction ETR (average temperature 15 degrees) indicated by the line L3 B is The maximum carbon reduction reaction ETR (average temperature 3 degrees) indicated by the line L3 D is different.
  • the comparison of effective PPFD values indicated by the line L5 D as follows Become. That is, the largest value of the sunny and effectiveness PPFD values (average temperature 15 degrees) indicated by line L5 A in the environment A of FIG. 22 shows a value exceeding 500 (umol / m 2 / s ). Conversely, the value of the shade-effective PPFD values (average temperature 3 times) indicated by line L5 D in the environment D in FIG. 25, it has a smallest value.
  • FIG. 26 is a diagram showing a display example of integration of PPFD values of environments A to D.
  • FIG. 26 for each environment from environment A to environment D, the daily integrated value of the PPFD value in each environment is shown as a histogram. Therefore, the unit of the vertical axis in FIG. 26 is mol / m 2 / day.
  • the PPFD value is determined according to the sunlight irradiated to the plant. Therefore, in FIG. 26, environment A and environment C are both sunny, so the integrated values of PPFD values for one day are the same. Moreover, since the environment B and the environment D are both shaded, the integrated values of the PPFD values for one day are the same.
  • the daily integrated value of the PPFD value is larger in the sunny environment than in the shaded environment.
  • FIG. 27 is a diagram illustrating a display example of integration of effective PPFD values of environments A to D and a sunlight utilization rate.
  • the integrated value of effective PPFD values in each environment is shown as a histogram, and the unit of the left vertical axis is mol / m 2 / day.
  • the utilization degree of the sunlight in each environment is shown with a line graph for every environment of environment A thru
  • the effective PPFD value is a PPFD value obtained by converting the value of the transmitted ETR into the amount of light irradiated to the plant, this integrated amount is also proportional to the amount contributing to the plant growth amount. . In that respect, it can be seen that in the environment A, the growth of the plant was the largest.
  • the integrated value of the effective PPFD value of Environment A is about 13 (mol / m 2 / day).
  • the integrated value of the effective PPFD value of environment C is about 7 (mol / m 2 / day), and the difference between these integrated values is nearly doubled.
  • the integrated value of the effective PPFD value of Environment B is about 4 (mol / m 2 / day).
  • the integrated value of the effective PPFD value of environment D is about 3 (mol / m 2 / day), and there is no significant difference between these integrated values.
  • the environment A and the environment C have the same daily integrated value of the PPFD values, and it is not known whether there is a difference in plant growth depending on the temperature.
  • the effective PPFD values shown in FIG. 27 it can be seen that the difference between the integrated values of the effective PPFD values is nearly double, and that there is a difference in plant growth depending on the temperature.
  • the line graph shows the utilization degree (%) of sunlight obtained by dividing the effective PPFD value by the PPFD value for each environment A to environment D. From this line graph, the effective PPFD value is larger in Environment A and Environment C that are both sunny, but the degree of utilization is small compared to the PPFD value obtained from the irradiated sunlight. On the other hand, in the environment B and the environment D that are both shaded, the effective PPFD value is small, but the utilization degree of sunlight is large.
  • Hyuga plants consume most of the sunlight that is too strong as heat and fluorescence, but it is said that if this consumption is too large, it will lead to the harmful effect of light inhibition of the plant. It is assumed that the state of utilization of sunlight is also useful when analyzing the stress state of plants.
  • FIG. 28 is a diagram showing a display example of effective PPFD values as two-dimensional information.
  • FIG. 28 shows a case where effective PPFD values and PPFD values are displayed as two-dimensional information (two-dimensional image) based on data obtained by sensing with a sensor 144 having a plurality of pixels arranged two-dimensionally in a repeating pattern. An example is shown.
  • FIG. 28A shows, for example, a 12 ⁇ 8 divided region when a plant region (vegetation area) in the field as the measurement object 1 is divided into 12 in the horizontal direction and 8 in the vertical direction.
  • the effective PPFD value for each day represents the integrated value of each day (each column (bar) in the histogram graph represents the effective PPFD value of each region per day). That is, in the three-dimensional graph shown in FIG. 28A, each region divided by 12 ⁇ 8 is represented by the XY plane, and the effective PPFD value of each region is represented by the Z-axis direction ( (Unit: mol / m 2 / day).
  • the effective PPFD value as two-dimensional information (for example, information on the XY plane), it is possible to present a PPFD value that is effective for a plant even in a wide area such as a plant area in a field. Can do.
  • B in FIG. 28 is an area of the plant in the field as the measurement object 1 and represents the integrated value of the PPFD value for each area divided by 12 ⁇ 8 in one day. That is, each 12 ⁇ 8 region in B in FIG. 28 corresponds to each 12 ⁇ 8 region in A in FIG. 28, and the effective PPFD value in A in FIG. It is possible to switch between the two-dimensional information and the two-dimensional information of the PPFD value of B in FIG. Note that the two-dimensional information of the effective PPFD value of A in FIG. 28 and the two-dimensional information of the PPFD value of B in FIG. 28 may be displayed simultaneously. Accordingly, the user can compare the effective PPFD value with the PPFD value for each plant region in the field or over the entire plant region in the field.
  • the present technology can calculate an effective PPFD value as an effective PPFD value for plants.
  • the present technology can calculate an effective PPFD value as an effective PPFD value for plants.
  • the two-dimensional display of the effective PPFD value and the PPFD value shown in FIG. 28 is an example of a display form for presenting two-dimensional information, and the two-dimensional display of the effective PPFD value and the PPFD value in other display forms. Information may be displayed.
  • the two-dimensional information of the effective PPFD value (A in FIG. 28) and the two-dimensional information of the PPFD value (B in FIG. 28) may be superimposed and displayed for each region.
  • the user can intuitively recognize the difference between the effective PPFD value and the PPFD value for each region.
  • at least one of the two-dimensional information of the effective PPFD value (A in FIG. 28) and the two-dimensional information of the PPFD value (B in FIG. 28) is superimposed and displayed on the captured image of the plant in the field. Also good.
  • the user can grasp the relationship between the actual plant state and the effective PPFD value or PPFD value.
  • the effective PPFD value and the two-dimensional information of the PPFD value are displayed by superimposing the respective columns (bars) of the histogram graph as shown in FIG. Any other display form may be used as long as the display form can identify each of the columns.
  • the effective PPFD value and the two-dimensional information of the PPFD value are displayed by displaying only a portion where the value exceeds or falls below a predetermined reference value, or highlights only the portion. Also good. In this case, for example, an arbitrary input value or an average value of the measurement target region can be used as the reference value.
  • the PPFD value that actually contributed to the growth of the plant can be presented (displayed) as the effective PPFD value as the presentation information
  • the growth of the plant as the measurement object 1 can be observed from various angles. It becomes possible to analyze. That is, it is known that the photosynthesis of plants is influenced not by the energy of light but by the number of photons that are particles of light. However, the number of photons that a plant can effectively use light greatly depends on environmental conditions such as carbon dioxide concentration (CO 2 concentration), temperature, humidity, and nutrients, and the type and state of the plant. Therefore, in the present technology, an effective PPFD value is calculated and displayed by predicting a PPFD value that a plant can be effectively used from such environmental conditions and the type and state of the plant.
  • CO 2 concentration carbon dioxide concentration
  • the display examples shown in FIGS. 22 to 28 are examples of display forms for presenting statistical values of data such as PPFD values and effective PPFD values.
  • PPFD values and effective PPFD values are displayed.
  • Statistical values of data such as values may be displayed.
  • data is aggregated in a predetermined time range such as a day unit, a week unit, or a month unit, for example, data relating to sunlight that is important for plant growth. Can be accumulated.
  • data such as a PPFD value and an effective PPFD value can be tabulated for each plant as the measurement object 1 in a common time unit such as a day unit or a week unit.
  • the reference reflecting plate 20 is described as a reference reflecting plate having a flat spectral reflection characteristic such as a gray reflecting plate.
  • the reference reflecting plate 20 is not limited to a movable plate shape. There may be a fixed predetermined area. For example, when measuring the turf of a stadium, it is possible to use the un-tsuka as a reference reflection area. For example, when using an area where spectral reflection characteristics are not flat, such as an unfocus, as a reference reflection area, it is necessary to prepare a coefficient calculation LUT (LUT1) corresponding to the reference reflection area in advance. As described in.
  • the Untuca is formed in the area around the turf area that is the measurement target (measurement target area) in a stadium such as a soccer field, and its reflection characteristics are almost constant and can be measured in advance. Therefore, it can be used as a reference reflection area (reference area).
  • a reference reflector having a predetermined reflectivity may be created and used. Even in this case, the reference reflector can be installed at an arbitrary position. For example, as shown in FIG. 11, the reference reflector having a predetermined reflectance is used simultaneously with the measurement object 1. It can be installed at a sensing position. Further, the reference reflector 20 (reference reflection region) may be sensed at a timing different from that of the measuring object 1.
  • the sensor 144 (FIG. 7) has been described as a sensor having a pixel array unit in which a plurality of pixels are two-dimensionally arranged.
  • a one-dimensional line sensor or an image sensor is used.
  • the image sensor includes, for example, an imaging device such as a CMOS (Complementary Metal Oxide Semiconductor) image sensor or a CCD (Charge Coupled Device) image sensor.
  • CMOS Complementary Metal Oxide Semiconductor
  • CCD Charge Coupled Device
  • the normalized vegetation index (NDVI value) has been described as an example as an index (vegetation index) when the plant is the measurement object 1, but other than the normalized vegetation index (NDVI value).
  • the vegetation index may be measured.
  • a ratio vegetation index (RVI) or a difference vegetation index (DVI) can be used as another vegetation index.
  • the difference vegetation index (DVI value) is calculated by calculating the following equation (19).
  • IR represents the reflectance in the infrared region
  • R represents the reflectance in red in the visible region.
  • the spectrum ratio is not limited to the combination of R and IR. From the sensor 144, when components in other wavelength bands such as G and B other than R and IR are output as RGBIR output, those values may be used.
  • the sensing device 101 may be mounted on an artificial satellite.
  • index measurement data for example, a measurement value corresponding to the satellite image
  • the effective index calculation device 103 the calculation unit 171 is based on the index measurement data transmitted from the sensing device 101 mounted on the artificial satellite, and the measurement object 1 (for example, a plant in the field) measured from the artificial satellite.
  • Index (PPFD value) the measurement object 1 (for example, a plant in the field) measured from the artificial satellite.
  • FIG. 29 is a diagram illustrating a configuration example of hardware of a computer that executes the above-described series of processing by a program.
  • a CPU Central Processing Unit
  • ROM Read Only Memory
  • RAM Random Access Memory
  • An input / output interface 1005 is further connected to the bus 1004.
  • An input unit 1006, an output unit 1007, a recording unit 1008, a communication unit 1009, and a drive 1010 are connected to the input / output interface 1005.
  • the input unit 1006 includes a keyboard, a mouse, a microphone, and the like.
  • the output unit 1007 includes a display, a speaker, and the like.
  • the recording unit 1008 includes a hard disk, a nonvolatile memory, and the like.
  • the communication unit 1009 includes a network interface or the like.
  • the drive 1010 drives a removable storage medium 1011 such as a magnetic disk, an optical disk, a magneto-optical disk, or a semiconductor memory.
  • the CPU 1001 loads the program recorded in the ROM 1002 or the recording unit 1008 to the RAM 1003 via the input / output interface 1005 and the bus 1004 and executes the program. A series of processing is performed.
  • the program executed by the computer 1000 can be provided by being recorded in a removable storage medium 1011 as a package medium, for example.
  • the program can be provided via a wired or wireless transmission medium such as a local area network, the Internet, or digital satellite broadcasting.
  • the program can be installed in the recording unit 1008 via the input / output interface 1005 by attaching the removable storage medium 1011 to the drive 1010.
  • the program can be received by the communication unit 1009 via a wired or wireless transmission medium and installed in the recording unit 1008.
  • the program can be installed in the ROM 1002 or the recording unit 1008 in advance.
  • the processing performed by the computer according to the program does not necessarily have to be performed in chronological order in the order described as the flowchart. That is, the processing performed by the computer according to the program includes processing executed in parallel or individually (for example, parallel processing or object processing).
  • the program may be processed by one computer (processor), or may be processed in a distributed manner by a plurality of computers.
  • this technique can take the following structures.
  • An information processing apparatus including a calculation unit that calculates an effective index.
  • the measurement object is a plant
  • the information processing apparatus according to (1), wherein the effective index is an index obtained by converting a transmission ETR (Electron Transport Rate) of the plant into an irradiation amount of light incident on the plant.
  • the calculation unit calculates the transmission ETR based on a photochemical reaction maximum ETR and a carbon reduction reaction maximum ETR.
  • the information processing apparatus compares the photochemical reaction maximum ETR and the carbon reduction reaction maximum ETR, and sets the smaller one as the transmission ETR.
  • the measurement object is a plant
  • the measured value is a value based on the reflected light of the plant
  • the calculation unit calculates a photosynthetic effective radiation absorption rate (fAPAR) based on a value based on reflected light of the plant.
  • fAPAR photosynthetic effective radiation absorption rate
  • the calculation unit calculates the photochemical reaction maximum ETR based on a measurement index related to light incident on the plant, a photosynthetic effective radiation absorption rate (fAPAR), and a quantum yield ( ⁇ PSII) of a photochemical reaction.
  • the information processing apparatus according to 3).
  • the information processing apparatus wherein the calculation unit calculates the measurement index based on a measured value for the plant obtained by sensing by the sensor.
  • the calculation unit calculates a quantum yield ( ⁇ PSII) of the photochemical reaction based on any one of a measurement time, a measurement place, and a type of the plant. (7) or (8) Information processing device.
  • the information processing apparatus calculates the maximum carbon reduction reaction ETR based on environmental information around the plant.
  • the environmental information around the plant is a carbon dioxide concentration (CO 2 concentration), a temperature, and humidity.
  • the information processing apparatus according to (10).
  • the presentation information is two-dimensional information.
  • the control unit controls one selective presentation of the two-dimensional information of the measurement index and the two-dimensional information of the effective index in accordance with a user operation.
  • the information processing apparatus controls presentation of at least one of the photochemical reaction maximum ETR, the carbon reduction maximum ETR, and the transmission ETR.
  • the control unit is configured to calculate the measurement index and the effective index based on a plurality of measurement values measured at different times.
  • the measurement index as an index related to light incident on the plant is an index indicating a degree to which light incident on the plant acts on photosynthesis.
  • the measurement index is photosynthesis effective photon flux density (PPFD: Photosynthetic Photon Flux Density),
  • PPFD photosynthetic Photon Flux Density
  • the information processing apparatus is Based on a measurement value related to a measurement object obtained by sensing with a sensor, the degree of light effectively utilized by the measurement object among the incident light is represented as an index related to light incident on the measurement object.
  • An information processing method including a step of calculating an effective index.

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Abstract

本技術は、測定対象物に入射する光に関する指標として、当該測定対象物にとって有効な指標を求めることができるようにする情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラムに関する。 情報処理装置は、センサによるセンシングで得られる測定対象物に関する測定値に基づいて、測定対象物に入射する光に関する指標として、入射する光のうち、測定対象物に有効に活用された光の程度を表す実効指標を算出することで、測定対象物に入射する光に関する指標として、当該測定対象物にとって有効な指標を求めることができる。本技術は、例えば、植物の指標を算出する機器に適用することができる。

Description

情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラム
　本技術は、情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラムに関し、特に、測定対象物に入射する光に関する指標として、当該測定対象物にとって有効な指標を求めることができるようにした情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラムに関する。
　植物の光合成は、光のエネルギーではなく、光の粒子である光量子の数に影響を受けることが知られている。また、特許文献１には、植物の光合成に有効な光量子束密度を測定するための光量子計に関する技術が開示されている。
特開２０１２－１６３４８２号公報
　ところで、特許文献１に開示されている光量子計は、植物の光合成に有効な光量子束密度を測定するものであるが、測定された指標が、その植物にとって有効な指標であるとは限らない。そのため、測定対象物に入射する光に関する指標として、当該測定対象物にとって有効な指標を求めることが望まれている。
　本技術はこのような状況に鑑みてなされたものであり、測定対象物に入射する光に関する指標として、当該測定対象物にとって有効な指標を求めることができるようにするものである。
　本技術の一側面の情報処理装置は、センサによるセンシングで得られる測定対象物に関する測定値に基づいて、前記測定対象物に入射する光に関する指標として、前記入射する光のうち、前記測定対象物に有効に活用された光の程度を表す実効指標を算出する算出部を備える情報処理装置である。
　本技術の一側面の情報処理装置は、独立した装置であってもよいし、１つの装置を構成している内部ブロックであってもよい。また、本技術の一側面の情報処理方法又はプログラムは、上述した本技術の一側面の情報処理装置に対応する情報処理方法又はプログラムである。
　本技術の一側面の情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラムにおいては、センサによるセンシングで得られる測定対象物に関する測定値に基づいて、前記測定対象物に入射する光に関する指標として、前記入射する光のうち、前記測定対象物に有効に活用された光の程度を表す実効指標が算出される。
　本技術の一側面によれば、測定対象物に入射する光に関する指標として、当該測定対象物にとって有効な指標を求めることができる。
　なお、ここに記載された効果は必ずしも限定されるものではなく、本開示中に記載されたいずれかの効果であってもよい。
光に関連する単位を説明する図である。 光合成の光化学系反応と炭素還元反応を説明する図である。 光化学系反応と炭素還元反応の比較の例を示す図である。 光化学系反応と炭素還元反応の比較の例を示す図である。 実効PPFD値の算出の手順を示す図である。 本技術を適用した実効指標演算システムの一実施の形態の構成を示す図である。 センシング装置の構成例を示す図である。 実効指標演算装置の構成例を示す図である。 実効指標演算システムの他の構成例を示す図である。 実効PPFD値算出処理の流れを説明するフローチャートである。 センシング装置による測定の例を示す図である。 基準反射板と測定対象物の特性の例を示す図である。 RGBフィルタとIRフィルタの特性の例を示す図である。 センシング装置の信号処理の流れを示す図である。 光化学系反応最大ETR算出処理の流れを説明するフローチャートである。 係数算出LUTと、fAPAR算出LUTと、ΦPSII算出LUTの例を示す図である。 fAPAR算出関数の例を示す図である。 処理部の詳細な構成例を示す図である。 PPFD値とRGBの色成分の値との関係を示す図である。 炭素還元反応最大ETR算出処理の流れを説明するフローチャートである。 CO2律速合成LUTと、温度補正係数LUTと、湿度補正係数LUTの例を示す図である。 環境ＡにおけるPPFD値と実効PPFD値等の表示例を示す図である。 環境ＢにおけるPPFD値と実効PPFD値等の表示例を示す図である。 環境ＣにおけるPPFD値と実効PPFD値等の表示例を示す図である。 環境ＤにおけるPPFD値と実効PPFD値等の表示例を示す図である。 環境Ａ乃至ＤのPPFD値の積算の表示例を示す図である。 環境Ａ乃至Ｄの実効PPFD値の積算と太陽光活用率の表示例を示す図である。 ２次元情報としての実効PPFD値の表示例を示す図である。 コンピュータの構成例を示す図である。
　以下、図面を参照しながら本技術の実施の形態について説明する。なお、説明は以下の順序で行うものとする。
１．本技術の概要
２．システムの構成
３．実効PPFD値の算出の手順
（１）実効PPFD値算出処理
（２）センシング装置の測定例
（３）光化学系反応最大ETR算出処理
（４）炭素還元反応最大ETR算出処理
（５）実効PPFD値等の提示例
４．変形例
５．コンピュータの構成
＜１．本技術の概要＞
　図１は、光に関連する単位を説明する図である。
　図１のＡは、放射束密度の各波長における単位エネルギー当たりの相対値を示す図である。放射束密度は、波長ごとのエネルギー強度を足し合わせたものである。したがって、どの波長でも同じ値となり、全体としての特性はフラットとなる。なお、光合成に有効な400nm～700nmの波長範囲だけを通すフィルタを用いて測定した放射束密度のことを、光合成放射束密度という。
　図１のＢは、光合成有効光量子束密度の各波長における単位エネルギー当たりの相対値を示す図である。ここで、植物の光合成は、光のエネルギーではなく、光の粒子である光量子（光子）の数によって左右される。葉緑素（クロロフィル）の吸収波長に対応した400nm～700nmの波長での光量子が、単位時間で、単位面積当たりに入射する個数で示したのが、光合成有効光量子束密度（PPFD：Photosynthetic Photon Flux Density）である。つまり、光合成有効光量子束密度（PPFD）は、光のエネルギーではなく、光の粒子である光量子（光子）の個数で表現した単位である。
　図１のＣは、照度の各波長における単位エネルギー当たりの相対値を示す図である。照度は、人間の目の感度に合わせた特性を有している。したがって、図１のＡに示すようなエネルギーが一定の光が照射された場合には、図１のＣに示すように、400nm以下と、700nm以上の波長では、エネルギーがゼロとなる特性を有している。つまり、照度は、植物の光合成とは何ら関係のない単位であり、この単位を用いて植物の光環境を評価することはできない。
　植物では、生育を左右する環境条件として光が大変重要な要素となるが、ここでは、光を粒子として考えることが重要であり、そのために、植物に入射する光が、光合成にどれだけ作用するかを示す指標として、図１のＢに示した光合成有効光量子束密度（PPFD）が規定されている。以下、光合成有効光量子束密度（PPFD）を、PPFD値とも記述する。
　また、植物が光を有効に活用できる光量子の数は、温度、湿度、二酸化炭素（CO2）、栄養素などの環境条件と、植物の種類や状態によって大きく左右される。
　例えば、植物にとって有効な光が、500umol/m2である場合を考えてみる。ある日の正午の前後で、植物に対し、2000umol/m2の光が３時間照射され、その後は、太陽がほとんど出なかった場合を想定する。この場合、トータルの光子量は、6000umol/m2（2000umol/m2×3h）になるが、実際に、植物にとって有効であった光子量は、1500umol/m2（500umol/m2×3h）となる。
　一方で、植物に対し、500umol/m2の光が６時間照射された場合を想定すると、トータルの光子量は、3000umol/m2（500umol/m2×6h）となる。この場合には、植物にとって有効であった光子量も、3000umol/m2（500umol/m2×6h）となる。
　ここで、前者と後者とを比較すれば、有効な光子量がより多くなる後者の方が、より有効な日照を得ていたということができる。このように、植物に対し照射された光の光合成有効光量子束密度（PPFD）が測定できても、測定された光合成有効光量子束密度（PPFD）が、実際に、植物にとって有効に活用されるとは限らない。
（光合成の光化学系反応と炭素還元反応）
　図２は、光合成の光化学系反応と炭素還元反応を説明する図である。
　図２に示すように、光合成は、光化学系反応と炭素還元反応との２つの段階に大別される。
　前段の光化学系反応（光化学反応）は、光エネルギーを化学エネルギーに変換する系である。あるPPFD値となる太陽光が、植物に照射されると、その植物では、光の反射や透過が起こるため、実際に吸収される光の量は制限される。そして、光合成有効放射量（PAR：Photosynthetically Active Radiation）が植物に吸収される割合を、光合成有効放射吸収率（fAPAR：Fraction of Absorbed Photosynthetically Active Radiation）という。
　さらに吸収された光は、光化学系I(PSＩ)と光化学系II(PSII)とに分離され、光化学系反応の量子収率（ΦPSII）で、エネルギー伝達物質としてのニコチンアミドアデニンジヌクレオチドリン酸（NADPH）とアデノシン三リン酸（ATP）が生成され、後段の炭素還元反応のエネルギー源として伝達される。
　ただし、光化学系反応の量子収率（ΦPSII）は、光化学系II(PSII)のクロロフィルが吸収した光電子当たりの電子伝達速度を意味している。
　また、ニコチンアミドアデニンジヌクレオチドリン酸（NADPH：nicotinamide adenine dinucleotide phosphate）は、生体内のどこにでも存在し、「還元型」と「酸化型」があり、電子や水素を運ぶ役割を持っている。アデノシン三リン酸（ATP：adenosine triphosphate）は、生体内に広く分布し、リン酸１分子が離れたり、結合したりすることで、エネルギーの放出や貯蔵、あるいは物質の代謝や合成の重要な役割を果たしている。
　後段の炭素還元反応には、カルビンサイクル（カルビン回路）と称される回路が存在する。このカルビンサイクルでは、二酸化炭素（CO2）や水（H2O）を取り込み、それらを材料に、前段の光化学系反応で生成されたニコチンアミドアデニンジヌクレオチドリン酸（NADPH）とアデノシン三リン酸（ATP）をエネルギーとして、糖やデンプンが生成される。
　ここで、光合成は、光化学系反応と炭素還元反応がシリーズに起こる現象であるから、光化学系反応と炭素還元反応のうち、どちらか一方の速度が遅いと、そこがボトルネックになって、光合成全体の速度が決まるという構造となっている。
　具体的には、上述したような、植物にとって有効な光が500umol/m2である場合に、植物に対し、2000umol/m2の光を３時間照射したケースは、図３に示した関係で表すことができる。一方で、植物にとって有効な光が500umol/m2である場合に、植物に対し、500umol/m2の光を６時間照射したケースは、図４に示した関係で表すことができる。
　すなわち、図３のケースと、図４のケースとを比較すれば、図３のケースでは、矢印Ａ１乃至Ａ４の幅が徐々に狭まっているのに対し、図４のケースでは、矢印Ｂ１乃至Ｂ４の幅はそれほど変わっていない。この場合、図３のケースよりも、図４のケースのほうが、有効な光子量がより多くなって、より有効な日照を得ていたことになる。
　本技術では、光合成の光化学系反応と炭素還元反応のボトルネックがどこにあるかを判断することで、植物にとって有効な光合成有効光量子束密度（PPFD）を算出できるようにする。以下、このようなPPFD値のことを、実効PPFD値と称する。すなわち、実効PPFD値は、植物に対して照射された光量子のうち、実際に、当該植物の成長に寄与したと考えられる光量子の量を表している。なお、実効PPFD値の単位としては、実効PPFD値と同様に、umol/m2/s又はumol/m2/dayなどを用いることができる。
　ここで、実効PPFD値の算出の手順は、図５に示した３つの手順で表すことができる。
　すなわち、第１の手順として、光化学系反応から出力されるエネルギーに相当する電子伝達速度（ETR）を、光化学系反応最大ETRとして算出する。この光化学系反応最大ETRは、光化学系反応と炭素還元反応とを切り離したとき、植物の光化学系反応能力で決まる最大の電子伝達速度（ETR）を表している。光化学系反応最大ETRの単位は、umol/m2/sとなる。
　次に、第２の手順として、環境や植物の種類から決定される炭素還元反応の最大光合成速度に相当する電子伝達速度（ETR）を、炭素還元反応最大ETRとして算出する。この炭素還元反応最大ETRは、光化学系反応と炭素還元反応とを切り離したとき、植物の炭素還元反応能力で決まる最大の電子伝達速度（ETR）を表している。炭素還元反応最大ETRの単位は、umol/m2/sとなる。
　そして、第３の手順として、第１の手順で算出された光化学系反応最大ETRと、第２の手順で算出された炭素還元反応最大ETRとからボトルネックを判断（特定）し、当該ボトルネックに相当する伝達ETRから、それに相当するPPFD値を、実効PPFD値として算出する。この伝達ETRは、光化学系反応最大ETRと炭素還元反応最大ETRから算出される植物の光合成速度に依存する電子伝達速度（ETR）を表している。伝達ETRの単位は、umol/m2/sとなる。
　なお、電子伝達速度（ETR：Electron Transport Rate）は、電子伝達複合体による単位時間当たりの酸化還元量（いわゆる電子伝達活性）を表している。光合成電子伝達系には、反応中心複合体（光化学系Ｉ、光化学系II、光合成細菌）、シトクロム複合体などがある。プラストシアニン、シトクロムなどの可動性電子伝達体により複合体間の電子のやりとりが行われる。電子伝達速度（ETR）の単位は、umol/m2/sとなる。
　以下、本技術による実効PPFD値の算出方法について説明する。
＜２．システムの構成＞
（実効指標演算システムの構成）
　図６は、本技術を適用した実効指標演算システムの一実施の形態の構成を示す図である。
　実効指標演算システム１０は、測定対象物のセンシングを行い、そのセンシングの結果に基づいて、実効PPFD値等の実効指標を算出するためのシステムである。すなわち、実効指標演算システム１０においては、測定対象物として植物（植生）を対象とし、その指標（測定指標）としてPPFD値（光合成有効光量子束密度（PPFD））を求める場合に、実効指標として実効PPFD値が算出される。
　図６において、実効指標演算システム１０は、センシング装置１０１、環境センサ１０２、及び実効指標演算装置１０３から構成される。センシング装置１０１、環境センサ１０２、及び実効指標演算装置１０３は、ハブ１０４を介して相互に接続されている。
　センシング装置１０１は、測定対象物をセンシングして、そのセンシングで得られるデータを出力する。ここで、センシングとは、測定対象物を測定することを意味する。また、センシングには、測定対象物を撮像することが含まれる。また、測定対象物を撮像して得られる画像には、可視光から得られる可視画像のほか、赤外光（赤外線）等の可視光以外の光から得られる画像も含まれる。このように、センシングで得られる測定信号には、画像が含まれるが、画像以外の情報であってもよい。
　センシング装置１０１は、測定対象物をセンシングし、その測定結果を、指標測定データとして、ハブ１０４を介して実効指標演算装置１０３に出力する。指標測定データは、PPFD値やNDVI値などの指標を求めるためのデータである。ここで、正規化植生指数（NDVI：Normalized Difference Vegetation Index）は、植生の分布状況や活性度を示す指標である。ただし、正規化植生指数（NDVI）は、植生指数の一例である。
　なお、センシング装置１０１の詳細な構成は、図７を参照して後述する。
　環境センサ１０２は、温度や湿度、CO2濃度などの空気環境を計測するためのセンサである。環境センサ１０２は、測定対象物の周辺の空気中の温度や湿度、CO2濃度をセンシングし、その測定結果を、環境測定データとして、ハブ１０４を介して実効指標演算装置１０３に出力する。
　実効指標演算装置１０３は、CPU(Central Processing Unit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等の回路による演算機能を有する装置である。例えば、実効指標演算装置１０３は、パーソナルコンピュータや専用の端末装置などとして構成される。実効指標演算装置１０３には、センシング装置１０１からの指標測定データと、環境センサ１０２からの環境測定データが、ハブ１０４を介して入力される。
　実効指標演算装置１０３は、指標測定データ及び環境測定データに基づいて、実効PPFD値を算出する。ここでは、図５に示した手順１乃至手順３に相当する処理を実行することで、PPFD値である指標に対する実効指標として、実効PPFD値を算出することができる。
　なお、実効指標演算装置１０３の詳細な構成は、図８を参照して後述する。
　実効指標演算システム１０は、以上のように構成される。
（センシング装置の構成）
　図７は、図６のセンシング装置１０１の構成例を示す図である。
　図７において、センシング装置１０１は、レンズ１４１、露光部１４２、フィルタ１４３、及びセンサ１４４を有する測定部１２１と、信号処理部１４５及びI/F部１４６を有する処理部１２２とから構成される。
　センシング装置１０１において、測定対象物等の対象物からの光（反射光）は、レンズ１４１とフィルタ１４３を介してセンサ１４４に入射される。
　露光部１４２は、センサ１４４において、信号電荷が飽和せずにダイナミックレンジ内に入っている状態でセンシングが行われるように、レンズ１４１等の光学系やアイリス（絞り）による開口量などを調整することで、露光制御を行う。ただし、この露光制御は、実効指標演算装置１０３からの遠隔制御で行うこともできる。
　フィルタ１４３は、測定対象の指標（測定指標）に応じた光学フィルタである。フィルタ１４３は、レンズ１４１を介して入射された光を、センサ１４４に透過させる。
　センサ１４４は、そのセンサ面に、複数の画素が２次元配列された画素アレイ部を有するセンサである。センサ１４４は、フィルタ１４３を通過した光を、画素アレイ部に２次元配列された複数の画素によりセンシングすることで、光の光量に応じた測定信号（測定データ）を、信号処理部１４５に出力する。
　なお、フィルタ１４３は、センサ１４４の画素アレイ部に２次元配列される複数の画素の上部に、オンチップフィルタとして構成されるようにすることができる。
　ここで、例えば、指標としてPPFD値を算出する場合には、RGB信号が必要になるので、フィルタ１４３として、RGBフィルタとIRカットフィルタを組み合わせたものが設けられる。この場合、センサ１４４の画素アレイ部では、例えば、図７のカラーフィルタとしての配列パターン１４３Ａに示すように、ベイヤー配列により、複数の画素を２次元配列することができる。
　ここで、ベイヤー配列とは、緑（Ｇ）のＧ画素が市松状に配され、残った部分に、赤（Ｒ）のＲ画素と、青（Ｂ）のＢ画素とが一列ごとに交互に配される配列パターンである。また、カラーフィルタの配列パターンとしては、配列パターン１４３Ａとして示したベイヤー配列に限らず、他の配列パターンが採用されるようにしてもよい。なお、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、及び青（Ｂ）などの可視領域のフィルタを備えることで、ユーザに提示するための画像を撮像でき、それらを同時に提示することが可能になる。
　また、例えば、指標として、NDVI値を算出する場合には、R信号とともにIR信号が必要になるので、フィルタ１４３として、IRフィルタが設けられる。この場合、例えば、実効指標演算システム１０において、センシング装置１０１を２台設けて、一方のセンシング装置１０１には、フィルタ１４３として、配列パターン１４３ＡからなるRGBフィルタが設けられ、他方のセンシング装置１０１には、フィルタ１４３として、配列パターン１４３ＢからなるIRフィルタが設けられるようにする。
　このとき、他方のセンシング装置１０１において、センサ１４４の画素アレイ部では、例えば、図７のカラーフィルタとしての配列パターン１４３Ｂに示すように、すべての画素を、赤外領域（IR）の成分に対応したIR画素として、２次元状に配列することができる。なお、本明細書においては、赤外光もカラーの１つであって、カラーフィルタには、赤外光の波長を透過するIRフィルタも含まれるものとする。
　なお、上述した説明では、実効指標演算システム１０において、センシング装置１０１を２台設ける場合に用いられるフィルタ１４３の例を説明したが、１台のセンシング装置１０１で、PPFD値とNDVI値の算出に対応させる場合には、フィルタ１４３として、RGBとIRを組み合わせたフィルタが設けられるようにすればよい。
　すなわち、この場合、センサ１４４の画素アレイ部では、例えば、図７のカラーフィルタとしての配列パターン１４３Ｃに示すように、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、及び青（Ｂ）の可視光の波長を透過するRGBフィルタに対応したＲ，Ｇ，Ｂ画素のほかに、赤外領域（IR）の成分に対応したIR画素が配される。
　図７の配列パターン１４３Ｃでは、例えば、横方向に４個の画素が配され、縦方向に２個の画素が配された4×2画素（２個のＲ画素（R1，R2）、２個のＧ画素（G1，G2）、２個のＢ画素（B1，B2）、２個のIR画素（IR1，IR2））が、１セットとされる。そして、このような８画素を１セットとして、ｎ（ｎは１以上の整数）セットを構成する複数の画素が、画素アレイ部に繰り返し配置されることになる。なお、１セット当たりの画素数は、８画素に限定されることなく、例えば、Ｒ，Ｇ，Ｂ，IR画素を１つずつ含んだ４画素を、１セットとした構成などの他の形態を採用することができる。
　なお、指標としてPPFD値を算出する場合には、フィルタ１４３として、RGBフィルタとIRカットフィルタの代わりに、PPFD値に対応した光学フィルタを設けるようにしてもよい。すなわち、このPPFD値に対応した光学フィルタは、後段のセンサ１４４がPPFD値に応じた光を検出できるようにするためのフィルタである。したがって、フィルタ１４３を通過した光は、図１のＢに示した光合成有効光量子束密度（PPFD）と同様の特性を有することになる。
　信号処理部１４５は、センサ１４４から出力される測定データに対し、データを並び替える処理などの所定の信号処理を行い、I/F部１４６に出力する。
　なお、本実施の形態では、PPFD値やNDVI値などの指標は、後段の実効指標演算装置１０３により算出されるとして説明するが、信号処理部１４５が、CPUやFPGA等の回路などにより構成されるようにすることで、測定データに基づいて、PPFD値やNDVI値などの指標を算出するようにしてもよい。
　I/F部１４６は、外部出力インターフェース回路などにより構成され、信号処理部１４５から供給される測定データを、指標測定データとして、ハブ１０４を介して実効指標演算装置１０３に出力する。
　センシング装置１０１は、以上のように構成される。
　なお、以下の説明では、実効指標演算システム１０において、センシング装置１０１が複数設けられる場合があり、その場合には、符号として、「－１」や「－２」を追加して記述することで、区別するものとする。また、センシング装置１０１内のフィルタ１４３やセンサ１４４などについても同様に区別するものとする。
（実効指標演算装置の構成）
　図８は、図６の実効指標演算装置１０３の構成例を示す図である。
　図８において、実効指標演算装置１０３は、I/F部１６１、処理部１６２、記憶部１６３、及び提示部１６４から構成される。
　I/F部１６１は、外部入力インターフェース回路などにより構成され、センシング装置１０１から入力される指標測定データと、環境センサ１０２から入力される環境測定データを、処理部１６２に供給する。
　処理部１６２は、例えば、CPUやFPGA等の回路などにより構成される。処理部１６２は、算出部１７１及び制御部１７２を含む。
　算出部１７１は、I/F部１６１から供給される指標測定データ及び環境測定データに対し、記憶部１６３に記憶されたルックアップテーブル（LUT：Look Up Table）を参照しながら、所定の信号処理を行うことで、実効PPFD値を算出する。
　この信号処理の詳細な内容は後述するが、ここでは、図５に示した手順１乃至手順３に相当する処理として、光化学系反応最大ETR算出処理と、炭素還元反応最大ETR算出処理とが実行され、その結果得られる光化学系反応最大ETRと炭素還元反応最大ETRとを比較して、ボトルネックが決定される。そして、当該ボトルネックに応じたETR（伝達ETR）に相当するPPFD値が、実効PPFD値として算出される。
　制御部１７２は、実効指標演算装置１０３の各部の動作を制御する。例えば、制御部１７２は、提示部１６４に表示される、数値データや画像データ等の各種のデータに応じた情報の表示を制御する。また、制御部１７２は、センシング装置１０１や環境センサ１０２などの外部の装置を制御することができる。
　記憶部１６３は、例えば、半導体メモリなどにより構成される。記憶部１６３は、制御部１７２からの制御に従い、数値データや画像データ等の各種のデータを記憶する。また、記憶部１６３には、実効PPFD値を算出するためのルックアップテーブル（LUT）があらかじめ記憶されている。
　詳細は後述するが、このルックアップテーブルとしては、例えば、係数算出LUT（LUT1）、fAPAR算出LUT（LUT2）、ΦPSII算出LUT（LUT3）、CO2律速光合成速度LUT（LUT4）、温度補正係数LUT（LUT5）、及び湿度補正係数LUT(LUT6)が記憶される。なお、これらの各値を算出するための参照情報としては、ルックアップテーブルに限らず、例えば、所定の関数が記憶されていてもよい。この場合には、例えば、所定の関数として提供される、線形又は非線形の方程式を解くことで、値を得ることができる。
　提示部１６４は、例えば、LCD(Liquid Crystal Display)やOELD(Organic Electroluminescence Display)などのディスプレイやスピーカ等により構成される。提示部１６４は、制御部１７２からの制御に従い、算出部１７１により算出された実効PPFD値に関する情報を含む提示情報を提示する。また、提示部１６４は、制御部１７２からの制御に従い、記憶部１６３に記憶された提示情報を提示することができる。ここでは、例えば、提示部１６４がティスプレイとして構成される場合に、実効PPFD値に応じた数値や画像、テキスト情報などを、提示情報として表示することができる。
　なお、図８においては、記憶部１６３と提示部１６４は、実効指標演算装置１０３の内部に設けられるとして説明したが、記憶装置や表示装置として、実効指標演算装置１０３の外部に設けられるようにしてもよい。この場合、算出部１７１は、ネットワークを介して外部の記憶装置からルックアップテーブルを取得することになる。また、制御部１７２は、信号処理で得られた数値データや画像データ等の各種のデータに応じた情報を、外部の表示装置に表示させたり、あるいは、外部の記憶装置に記憶させたりすることができる。
　実効指標演算装置１０３は、以上のように構成される。
（実効指標演算システムの他の構成）
　ところで、図６に示した実効指標演算システム１０では、パーソナルコンピュータ等の実効指標演算装置１０３が、ハブ１０４を介したローカル環境で、実効PPFD値を算出していたが、ネットワークを介したクラウド環境で、実効PPFD値が算出されるようにしてもよい。
　図９には、実効指標演算システムの他の構成例として、クラウド環境に対応した実効指標演算システム１１の構成例を示している。
　図９の実効指標演算システム１１において、センシング装置１０１と環境センサ１０２は、図６のセンシング装置１０１と環境センサ１０２と同様に、指標測定データと環境測定データを測定し、ハブ１０４を介してクライアント装置１０５に出力する。
　クライアント装置１０５は、パーソナルコンピュータ等から構成され、ハブ１０４を介して、センシング装置１０１と環境センサ１０２から入力される指標測定データと環境測定データを、ルータ１０６に出力する。
　ルータ１０６は、例えばモバイル用のルータであり、基地局１０７を介して、インターネット等のネットワーク１０８に接続することができる。ルータ１０６は、クライアント装置１０５から入力される指標測定データと環境測定データを、ネットワーク１０８を介して、サーバ１０９に送信する。
　サーバ１０９は、ネットワーク１０８を介して、クライアント装置１０５から送信されてくる指標測定データと環境測定データを受信する。ここで、サーバ１０９は、図８に示した実効指標演算装置１０３が有する機能のうち、少なくとも、処理部１６２及び記憶部１６３と同様の機能を有している。
　すなわち、サーバ１０９において、処理部１６２の算出部１７１は、クライアント装置１０５から受信した指標測定データ及び環境測定データに対し、記憶部１６３に記憶されたルックアップテーブルを参照しながら、所定の信号処理を行うことで、図５に示した手順１乃至手順３に相当する処理を実行し、実効PPFD値を算出する。
　サーバ１０９が提示部１６４を有しているか、あるいはサーバ１０９と提示部１６４とが通信可能な場合には、算出部１７１による信号処理で得られた、実効PPFD値に関する情報を含む提示情報を、提示部１６４に提示させることができる。また、各種の提示情報のデータは、ストレージ１１０に記憶されるようにしてもよい。サーバ１０９は、ストレージ１１０に記憶された各種の提示情報のデータを読み出し、提示部１６４に提示させることもできる。
　実効指標演算システム１１は、以上のように構成される。
＜３．実効PPFD値の算出の手順＞
（１）実効PPFD値算出処理
（実効PPFD値算出処理の流れ）
　まず、図１０のフローチャートを参照して、図６の実効指標演算システム１０により実行される、実効PPFD値算出処理の流れについて説明する。
　ステップＳ１０１において、センシング装置１０１及び環境センサ１０２は、センシングを行い、そのセンシングにより得られたデータを取得する。
　ここでは、センシング装置１０１によるセンシングで得られた指標測定データと、環境センサ１０２によるセンシングで得られた環境測定データが、ハブ１０４を介して実効指標演算装置１０３に出力される。なお、センシング装置１０１による測定対象物の測定例については、図１１乃至図１４を参照して後述する。
　ステップＳ１０２において、実効指標演算装置１０３の算出部１７１は、ステップＳ１０１の処理で得られたデータに基づいて、光化学系反応最大ETR算出処理を行う。
　この光化学系反応最大ETR算出処理では、上述した図５に示した第１の手順に相当する処理が行われ、光化学系反応から出力されるエネルギーに相当する電子伝達速度（ETR）が、光化学系反応最大ETRとして算出される。なお、光化学系反応最大ETR算出処理の詳細は、図１５乃至図１９を参照して後述する。
　ステップＳ１０３において、実効指標演算装置１０３の算出部１７１は、ステップＳ１０１の処理で得られたデータに基づいて、炭素還元反応最大ETR算出処理を行う。
　この炭素還元反応最大ETR算出処理では、上述した図５に示した第２の手順に相当する処理が行われ、環境や植物の種類から決定される炭素還元反応の最大光合成速度に相当する電子伝達速度（ETR）が、炭素還元反応最大ETRとして算出される。なお、炭素還元反応最大ETR算出処理の詳細は、図２０及び図２１を参照して後述する。
　ステップＳ１０４において、実効指標演算装置１０３の算出部１７１は、ステップＳ１０２の処理で算出された光化学系反応最大ETRと、ステップＳ１０３の処理で算出された炭素還元反応最大ETRとを比較し、その比較結果に応じて、ボトルネックを決定する。
　ここでは、光化学系反応の最大値である光化学系反応最大ETRと、炭素還元反応の最大値である炭素還元反応最大ETRとが比較され、より小さいほうが、ボトルネックであると判断される。すなわち、光化学系反応最大ETRのほうが小さければ、現在の光合成速度は、光化学系反応が律速していることになる。逆に、炭素還元反応最大ETRのほうが小さければ、現在の光合成速度は、炭素還元反応が律速していることになる。
　ステップＳ１０５において、実効指標演算装置１０３の算出部１７１は、ステップＳ１０４の処理で決定されたボトルネックに応じて、より小さいほうのETR（この量が伝達ETRとして植物を流れ、植物の成長に寄与する）に相当するPPFD値を、実効PPFD値として算出する。この実効PPFD値は、下記の式（１）により算出することができる。
　実効PPFD値 = 伝達ETR / (fAPAR × m × ΦPSII) 　・・・（１）
　ただし、式（１）において、mは、植物に照射される光（太陽光）のうち、PSIIへの分配率であって、約0.5である値を示す。
　なお、ステップＳ１０４とステップＳ１０５の処理が、上述した図５に示した第３の手順に相当する処理となる。
　ステップＳ１０６において、実効指標演算装置１０３の制御部１７２は、ステップＳ１０５の処理で算出された実効PPFD値に関する情報を含む提示情報を、提示部１６４に提示する。
　ここでは、提示部１６４には、実効PPFD値のほか、例えば、光化学系反応最大ETRや炭素還元反応最大ETR、伝達ETR、PPFE値など、当該実効PPFD値に関連する各種の提示情報を、各種の表示形態で表示することができる。なお、実効PPFD値等の提示情報の表示例は、図２２乃至図２８を参照して後述する。
　ステップＳ１０７においては、例えばユーザの指示に応じて、処理を終了するかどうかが判定される。ステップＳ１０７において、処理を終了しないと判定された場合、処理は、ステップＳ１０１に戻り、上述したステップＳ１０１乃至Ｓ１０６の処理が繰り返される。
　これにより、実効指標演算装置１０３では、ステップＳ１０５の処理で算出される実効PPFD値に関する情報を、記憶部１６３などに、時系列で蓄積することができる。なお、本明細書において、蓄積とは、一時的又は永続的にデータを記録することを意味する。また、ステップＳ１０７において、処理を終了すると判定された場合、図１０の実効PPFD値算出処理は終了される。
　以上、実効PPFD値算出処理の流れについて説明した。
　なお、図１０の説明では、ステップＳ１０１の処理が、センシング装置１０１及び環境センサ１０２により実効され、ステップＳ１０２乃至Ｓ１０６の処理が、実効指標演算装置１０３により実行されるとして説明したが、ステップＳ１０２乃至Ｓ１０６の処理は、実効指標演算装置１０３以外の他の装置が実行するようにしてもよい。
　例えば、詳細は後述するが、ステップＳ１０２の処理では、PPFD値やNDVI値等の指標を求める必要があるが、この指標を求める処理を、センシング装置１０１が実行するようにしてもよい。また、ローカル環境としての実効指標演算システム１０（図６）の構成ではなく、クラウド環境としての実効指標演算システム１１（図９）の構成を採用した場合には、例えば、サーバ１０９が、ステップＳ１０２乃至Ｓ１０６の処理を実行することができる。
（２）センシング装置の測定例
　次に、図１１乃至図１４を参照して、センシング装置１０１により実行される測定対象物の測定の例について説明する。
（センシング装置の測定時の構成例）
　図１１には、測定対象物を測定するための測定装置として、移動観測を行う移動測定装置７０と、定点観測を行う定点測定装置８０を示している。
　移動測定装置７０は、例えば無人航空機（UAV：Unmanned Aerial Vehicle）であって、プロペラ状の回転翼７１が回転することで飛行し、上空から、圃場の植物等の測定対象物１をセンシング（空撮）する。
　移動測定装置７０は、PPFD値を測定するためのセンシング装置１０１－１と、NDVI値を測定するためのセンシング装置１０１－２を有している。また、センシング装置１０１－１とセンシング装置１０１－２の前方には、所定の形状（例えば、矩形の形状）からなる基準反射板２０が取り付けられている。
　これにより、移動測定装置７０においては、センシング装置１０１－１とセンシング装置１０１－２によりセンシングされる対象物（被写体）として、圃場の植物等の測定対象物１と基準反射板２０が、同一の画角内に存在することになる。例えば、基準反射板２０としては、反射率が一定となるグレー反射板を用いることができる。
　なお、移動測定装置７０は、無線操縦のほか、例えば、飛行ルートを座標データとしてあらかじめ記憶しておくことで、GPS(Global Positioning System)などの位置情報を用いて自律飛行するようにしてもよい。また、図１１では、移動測定装置７０が、回転翼７１を有する回転翼機であるとして説明したが、移動測定装置７０は、固定翼機であってもよい。
　定点測定装置８０は、固定脚８１によって、圃場の植物等の測定対象物１をセンシングすることが可能な位置に固定される。定点測定装置８０は、移動測定装置７０と同様に、PPFD値を測定するためのセンシング装置１０１－１と、NDVI値を測定するためのセンシング装置１０１－２を有し、その前方には、所定の形状からなる基準反射板２０が取り付けられている。
　すなわち、センシング装置１０１－１とセンシング装置１０１－２は、移動測定装置７０又は定点測定装置８０の一部として構成され、測定対象物１のセンシングを行い、その結果得られる指標測定データを出力することができる。
　ここで、図１２のＡには、横軸を波長（nm）とし、縦軸を反射率としたときの、基準反射板２０（図１１）の特性の例を示している。図１２のＡに示すように、基準反射板２０の反射率は、約0.18で一定であり、分光反射率の特性がフラットになっている。
　図１２のＢには、横軸を波長（nm）とし、縦軸を反射率としたときの、測定対象物１（図１１）の特性の例を示している。図１２のＢに示すように、圃場の植物等の測定対象物１の反射率は、700nm付近までは0に近い値となっているが、700nmの近傍で上昇し、700nmを超える範囲では、約0.8（80％）に近い値となっている。
　また、センシング装置１０１－１は、基準反射板２０のPPFD値を測定するための指標測定データを出力するが、PPFD値を算出するためには、RGB信号が必要なる。そのため、センシング装置１０１－１には、フィルタ１４３－１として、図１３のＡに示す特性を有するRGBフィルタ（以下、RGBフィルタ１４３－１と記述する）が設けられる。例えば、RGBフィルタ１４３－１の配列パターンとしては、図７に示した配列パターン１４３Ａを用いることができる。
　図１３のＡには、横軸を波長（nm）とし、縦軸を透過率としたときの、RGBフィルタ１４３－１の特性の例を示している。図１３のＡに示すように、例えば、RGBフィルタ１４３－１は、450～495nmの青（Ｂ）の光の波長を透過するＢフィルタと、495～570nmの緑（Ｇ）の光の波長を透過するＧフィルタと、620～750nmの赤（Ｒ）の光の波長を透過するＲフィルタから構成される。
　一方で、センシング装置１０１－２は、圃場の植物等の測定対象物１のNDVI値を測定するための指標測定データを出力するが、NDVI値を算出するためには、Ｒ信号のほか、IR信号が必要となる。そのため、センシング装置１０１－２には、フィルタ１４３－２として、図１３のＢに示す特性を有するIRフィルタ（以下、IRフィルタ１４３－２と記述する）が設けられる。例えば、IRフィルタ１４３－２の配列パターンとしては、図７に示した配列パターン１４３Ｂを用いることができる。
　図１３のＢには、横軸を波長（nm）とし、縦軸を透過率としたときの、IRフィルタ１４３－２の特性の例を示している。図１３のＢに示すように、例えば、IRフィルタ１４３－２は、800～940nmの赤外領域（IR）の光の波長を透過する。
（センシング装置の測定時の信号処理の流れ）
　次に、図１４を参照して、基準反射板２０と、測定対象物１と、RGBフィルタ１４３－１と、IRフィルタ１４３－２とが、図１２及び図１３に示した特性を有している場合に、センシング装置１０１－１とセンシング装置１０１－２で処理される信号の流れを説明する。
　なお、図１４においては、基準反射板２０又は測定対象物１からの反射光に対し、図中の上側の系列が、RGBフィルタ１４３－１が取り付けられたセンシング装置１０１－１で処理される信号の流れを示し、図中の下側の系列が、IRフィルタ１４３－２が取り付けられたセンシング装置１０１－２で処理される信号の流れを示している。
　図１４においては、太陽光（環境光）が基準反射板２０に反射し、その反射光が、センシング装置１０１－１とセンシング装置１０１－２に入射される。この太陽光の分光特性を、分光特性Ｓ１で表している。また、基準反射板２０の反射光の分光特性を、分光特性Ｓ２で表している。すなわち、基準反射板２０は、図１２のＡに示したフラットな反射特性を有しているので、基準反射板２０の反射光の分光特性は、分光特性Ｓ２のようになる。
　また、太陽光は、圃場の植物等の測定対象物１に反射し、その反射光が、センシング装置１０１－１とセンシング装置１０１－２に入射される。測定対象物１の反射光の分光特性を、分光特性Ｓ３で表している。すなわち、測定対象物１は、図１２のＢに示した形状の反射特性を有しているので、測定対象物１の反射光の分光特性は、分光特性Ｓ３のようになる。
　センシング装置１０１－１においては、基準反射板２０と測定対象物１の反射光が、レンズ１４１－１に入射され、RGBフィルタ１４３－１を通過して、センサ１４４－１のセンサ面に像を結ぶことになる。
　センシング装置１０１－１において、RGBフィルタ１４３－１の特性を、分光特性Ｓ４で表している。この分光特性Ｓ４は、図１３のＡに示したRGBフィルタの透過特性に対応している。そして、基準反射板２０の反射光の分光特性Ｓ２と、RGBフィルタ１４３－１の分光特性Ｓ４とを重ねた分光特性Ｓ６に示すように、センサ１４４－１は、そのセンサ面で受光された光を、Br，Gr，Rrの成分のレベルとして出力する。すなわち、このBr，Gr，Rrのレベルに応じた信号が、センシング装置１０１－１により基準反射板２０をセンシングして得られたRGBデータ（RGB信号）となる。
　また、測定対象物１の反射光の分光特性Ｓ３と、RGBフィルタ１４３－１の分光特性Ｓ４とを重ねた分光特性Ｓ７に示すように、センサ１４４－１は、そのセンサ面で受光された光を、Bp，Gp，Rpの成分のレベルとして出力する。すなわち、このBp，Gp，Rpのレベルに応じた信号が、センシング装置１０１－１により測定対象物１（圃場の植物）をセンシングして得られたRGBデータ（RGB信号）となる。
　信号処理部１４５－１は、センサ１４４－１からのデータを並び替える処理などを行い、その結果得られるデータを、I/F部１４６－１を介して出力する。
　一方で、センシング装置１０１－２においては、基準反射板２０と測定対象物１の反射光が、レンズ１４１－２に入射され、IRフィルタ１４３－２を通過して、センサ１４４－２のセンサ面に像を結ぶことになる。
　センシング装置１０１－２において、IRフィルタ１４３－２の特性を、分光特性Ｓ５で表している。この分光特性Ｓ５は、図１３のＢに示したIRフィルタの透過特性に対応している。そして、基準反射板２０の反射光の分光特性Ｓ２と、IRフィルタ１４３－２の分光特性Ｓ５とを重ねた分光特性Ｓ８に示すように、センサ１４４－２は、そのセンサ面で受光された光を、IRrの成分のレベルとして出力する。すなわち、このIRrのレベルに応じた信号が、センシング装置１０１－２により基準反射板２０をセンシングして得られたIRデータ（IR信号）となる。
　また、測定対象物１の反射光の分光特性Ｓ３と、IRフィルタ１４３－２の分光特性Ｓ５とを重ねた分光特性Ｓ９に示すように、センサ１４４－２は、そのセンサ面で受光された光を、IRpの成分のレベルとして出力する。すなわち、このIRpのレベルに応じた信号が、センシング装置１０１－２により測定対象物１（圃場の植物）をセンシングして得られたIRデータ（IR信号）となる。
　信号処理部１４５－２は、センサ１４４－２からのデータを並び替える処理などを行い、その結果得られるデータを、I/F部１４６－２を介して出力する。
　以上のように、センシング装置１０１－１とセンシング装置１０１－２によりセンシングが行われることで、測定対象物１と基準反射板２０を含むセンシング画像のRGBデータ（RGB信号）とIRデータ（IR信号）とが、指標測定データとして取得される。
　なお、図１１乃至図１４においては、センシング装置１０１－１とセンシング装置１０１－２が２台設けられる例を説明したが、センシング装置１０１の台数は、２台に限定されることはない。
　例えば、上述したように、センシング装置１０１において、センサ１４４の画素アレイ部に２次元配列される複数の画素が、カラーフィルタとしての配列パターン１４３Ｃ（図７）に対応した画素配列を有するようにすることで、RGB信号のほかに、IR信号を取得することができる。そのため、このようなフィルタ１４３を用いる場合には、センシング装置１０１を１台で構成することができる。ただし、センシング装置１０１－１のように、フィルタ１４３として、RGBフィルタとIRカットフィルタの組み合わせを用いることで、特殊な光学フィルタを持たない一般的なデジタルカメラやデジタルビデオカメラ等と同様の構成とすることができる。
（３）光化学系反応最大ETR算出処理
（光化学系反応最大ETR算出処理の流れ）
　次に、図１５のフローチャートを参照して、図１０のステップＳ１０２に対応する光化学系反応最大ETR算出処理の詳細について説明する。
　ステップＳ１２１において、実効指標演算装置１０３の処理部１６２は、指標測定データとして、センシング装置１０１－１（図１１）によるセンシングで得られたRGBデータと、センシング装置１０１－２（図１１）によるセンシングで得られたIRデータを取得する。すなわち、ここでは、RGBデータとIRデータの画像データが、処理部１６２に取り込まれることになる。
　ステップＳ１２２において、実効指標演算装置１０３の算出部１７１は、ステップＳ１２１の処理で取得されたRGBデータに基づいて、記憶部１６３に記憶された係数算出LUT（LUT1）を参照して、PPFD値の算出に必要となる係数W1，係数W2，係数W3を取得する。
　具体的には、まず、RGBデータ（に対応したセンシング画像）における基準反射板２０の領域に対応する各画素から得られる、Br信号、Gr信号、及びRr信号をそれぞれ平均化することで、Br-ave信号、Gr-ave信号、及びRr-ave信号が得られる。次に、この平均化の処理で得られる、Br-ave信号、Gr-ave信号、及びRr-ave信号に基づいて、Br-ave信号とRr-ave信号との比又はBr-ave信号とGr-ave信号との比を算出することで、Br-ave/Rr-ave値又はBr-ave/Gr-ave値が得られる。
　ここで、図１６のＡには、係数算出LUT（LUT1）の例を示している。図１６のＡに示すように、係数算出LUT（LUT1）には、Br-ave/Rr-ave値又はBr-ave/Gr-ave値と、係数W1，係数W2，係数W3とが対応付けられている。したがって、係数算出LUT（LUT1）から、Br-ave/Rr-ave値又はBr-ave/Gr-ave値から得られる分光特性の傾きに応じた係数W1，係数W2，係数W3を取得することができる。
　これらの関係は、下記の式（２）のように表すことができる。
　W1, W2, W3 = LUT1(Br-ave / Rr-ave, Br-ave / Gr-ave) 　・・・（２）
　なお、ここでは、係数算出LUT（LUT1）を参照するに際し、Br-ave信号とRr-ave信号との比、又はBr-ave信号とGr-ave信号との比を用いる場合を説明したが、Gr-ave信号とRr-ave信号との比、すなわち、Gr-ave/Rr-ave値を用いるようにしてもよい。
　図１５の説明に戻り、ステップＳ１２３において、実効指標演算装置１０３の算出部１７１は、ステップＳ１２１の処理で得られるRGBデータ、及び、ステップＳ１２２の処理で得られる係数Wに基づいて、基準反射板２０のPPFD値を算出する。
　ここでは、下記の式（３）に示すように、Br-ave信号、Gr-ave信号、Rr-ave信号に対し、係数W1，係数W2，係数W3をそれぞれ乗ずることで、Ｂ信号のPPFD値（PPFD(b)）、Ｇ信号のPPFD値（PPFD(g)）、Ｒ信号のPPFD値（PPFD(r)）を求めることができる。
　PPFD(b) = W1 × Br-ave
　PPFD(g) = W2 × Gr-ave
　PPFD(r) = W3 × Rr-ave 　・・・（３）
　このようにして基準反射板２０のPPFD値を算出する理由であるが、次の通りである。すなわち、PPFD値は、測定対象物１の反射率によって変化するものではなく、日向であれば、基準反射板２０に照射されるPPFD値も、測定対象物１に照射されるPPFD値も同じ値となる。そして、ここでは、逆にこれを前提にして、反射率が変化しない基準反射板２０の反射光を捉えることで、基準反射板２０のPPFD値を求めるようにしている。なお、ステップＳ１２２，Ｓ１２３の処理で算出されるPPFD値の算出方法の詳細については、図１８及び図１９を参照して後述する。
　ステップＳ１２４において、実効指標演算装置１０３の処理部１６２は、指標測定データとして、センシング装置１０１－１（図１１）によるセンシングで得られたRGBデータと、センシング装置１０１－２（図１１）によるセンシングで得られたIRデータを取得する。すなわち、ここでは、RGBデータとIRデータの画像データが、処理部１６２に取り込まれることになる。
　ステップＳ１２５において、実効指標演算装置１０３の算出部１７１は、ステップＳ１２４の処理で取得されたRGBデータとIRデータに基づいて、測定対象物１の反射率とNDVI値を算出する。
　ここでは、基準反射板２０の反射率が既知、すなわち、Ｂ，Ｇ，Ｒ，IRの各成分で、同一の18%の反射率であることがわかっていることとする。そこで、この反射率の値に対し、測定対象物１の反射光に相当する、Bp-ave信号、Gp-ave信号、Rp-ave信号、及びIRp-ave信号と、Br-ave信号、Gr-ave信号、Rr-ave信号、及びIRr-ave信号との比をとることで、測定対象物１の反射率を求めることができる。
　なお、Bp-ave信号、Gp-ave信号、Rp-ave信号、及びIRp-ave信号は、RGBデータ（に対応したセンシング画像）における測定対象物１の領域に対応する各画素から得られるBp信号、Gp信号、Rp信号、及びIRp信号をそれぞれ平均化することで得られる。また、Br-ave信号、Gr-ave信号、Rr-ave信号、及びIRr-ave信号は、RGBデータ（に対応したセンシング画像）における基準反射板２０の領域に対応する各画素から得られるBr信号、Gr信号、Rr信号、及びIRr信号をそれぞれ平均化することで得られる。
　すなわち、測定対象物１に対するＢ，Ｇ，Ｒ，IRの各成分の反射率は、下記の式（４）により求めることができる。
　Dp(b) = Dr(18%) × Bp-ave / Br-ave
　Dp(g) = Dr(18%) × Gp-ave / Gr-ave
　Dp(r) = Dr(18%) × Rp-ave / Rr-ave
　Dp(ir) = Dr(18%) × IRp-ave / IRr-ave 　・・・（４）
　そして、この式（４）により求められる値を利用することで、NDVI値を、下記の式（５）により求めることができる。
　NDVI値 = (Dp(ir) - Dp(r)) / (Dp(ir) + Dp(r)) 　・・・（５）
　ただし、式（５）において、Dp(ir)は、赤外領域の反射率を表し、Dp(r)は、可視領域の赤（Ｒ）の反射率を表している。このNDVI値（正規化植生指数）は、測定対象物１としての圃場の植物の分布状況や活性度を示す指標となる。
　ここで、NDVI値は、Ｒ成分とIR成分をパラメータとする植生指数であるため、式（５）においては、式（４）により得られる反射率のうち、Dp(r)とDp(ir)のみが用いられている。また、式（４）により得られる反射率のうち、Dp(b)とDp(g)については、Dp(r)とともに、後述する式（８）によって、Ｂ，Ｇ，Ｒの各成分の光合成有効放射吸収率（fAPAR）を求める際に用いられる。
　なお、Bp-ave信号などは、センシングで得られるセンシング画像（撮像画像）における、測定対象となる植物が含まれる領域全体から算出してもよいし、あるいは、当該領域を複数の小領域に分けて、小領域ごとに算出されるようにしてもよい。このように小領域ごとに分けることで、例えば、後述する図２８の２次元情報を表示する際に、植物の領域ごとの分布図を生成することができる。
　ただし、このような処理を行う前提として、センシングで得られるセンシング画像（撮像画像）に含まれる、植物の領域に関する情報をあらかじめ把握しておくことが必要となる。ここでは、例えば、センシング画像に対して、植物の領域を認識するための処理を施すことで、植物の領域に関する情報を得ることができる。この植物の領域を認識するための処理としては、公知の画像認識処理を用いることができる。また、画像認識処理の代わりに、ユーザが、センシング画像から、植物の領域を特定するようにしてもよい。
　ステップＳ１２６において、実効指標演算装置１０３の算出部１７１は、ステップＳ１２５の処理で算出された測定対象物１の反射率とNDVI値に基づいて、記憶部１６３に記憶されたfAPAR算出LUT（LUT2）を参照することで、測定対象物１の光合成有効放射吸収率（fAPAR）を取得する。
　ここで、植物（植生）に照射された光は、反射光と、透過光と、吸収光とに分離され、これらの光のうち、光合成に活用されるのは、吸収光のみである。これを、植物の反射率と、透過率と、吸収率との関係で表すと、下記の式（６）のように表すことができる。
　1 = (反射率) + (透過率) + (吸収率) 　・・・（６）
　一般に、植物の葉の反射率と透過率は、同等程度であり、その残りの光が吸収されることになる。しかしながら、葉面積指数（LAI：Leaf Area Index）が、2や3程度になると、葉が重なり合って、透過光の反射と吸収を繰り返し、下記の式（７）に、近づくことになる。なお、葉面積指数（LAI）は、単位地表面積当たりの葉面積の合計値を表している。
　1 = (反射率) + (吸収率) 　・・・（７）
　また、葉面積指数（LAI）の変化は、正規化植生指数（NDVI）と相関があることが知られている。そこで、fAPAR算出LUT（LUT2）として、1 - Dp（反射率）を横軸にとり、NDVI値の大きさに応じて、光合成有効放射吸収率（fAPAR）が変化するルックアップテーブルをあらかじめ用意する。
　図１６のＢには、fAPAR算出LUT（LUT2）を例示している。このfAPAR算出LUT（LUT2）では、NDVI値（葉面積指数（LAI））が大きい場合と、NDVI値（葉面積指数（LAI））が小さい場合のルックアップテーブル（LUT）がそれぞれ用意されている。したがって、fAPAR算出LUT（LUT2）から、測定対象物１の反射率とNDVI値に応じて、測定対象物１の光合成有効放射吸収率（fAPAR）を取得することができる。
　これらの関係は、測定対象物１に対するＢ，Ｇ，Ｒの各成分の光合成有効放射吸収率（fAPAR）を、fAPAR(b)，fAPAR(g)，fAPAR(r)とすれば、下記の式（８）のように表すことができる。
　fAPAR(b) = LUT2(1 - Dp(b))
　fAPAR(g) = LUT2(1 - Dp(g))
　fAPAR(r) = LUT2(1 - Dp(r)) 　・・・（８）
　なお、上述したように、fAPARの値を算出するための参照情報としては、fAPAR算出LUT（LUT2）に限らず、例えば、fAPARの値を算出するための関数に値を代入することで、NDVI値から、fAPARの値を直接求めるようにすることができる。
　図１７には、fAPAR算出関数を例示している。このfAPAR算出関数では、下記の式（８Ａ）に示すように、NDVI値から直接、fAPARの値を算出することができる。
　fAPAR = Gain(NDVI) 　・・・（８Ａ）
　ただし、式（８Ａ）においては、fAPAR(b) = fAPAR(g) = fAPAR(r)の関係を有することになる。また、式（８Ａ）では、Dpの値を用いておらず、上述のfAPAR算出LUT（LUT2）のように、Dpの値とNDVI値を用いた場合と比べれば、若干精度が低下する可能性はあるが、fAPARの値を求めるための処理を簡略化することができる。
　図１５の説明に戻り、ステップＳ１２７において、実効指標演算装置１０３の算出部１７１は、記憶部１６３に記憶されたΦPSII算出LUT（LUT3）を参照して、測定対象物１における光化学系反応の量子収率（ΦPSII）を取得する。
　ここで、光化学系反応の量子収率（ΦPSII）は、クロロフィル蛍光測定を行うことで、その様子を観測することができる。すなわち、光化学系反応の量子収率（効率）は、植物の育った場所や環境、季節などにより異なる。そこで、ターゲットとする植物に対し、定期的なクロロフィル蛍光測定を行い、ΦPSII算出LUT（LUT3）として、場所、環境、季節に応じてΦPSIIが変化するLUTをあらかじめ用意する。
　図１６のＣには、ΦPSII算出LUT（LUT3）を例示している。このΦPSII算出LUT（LUT3）では、C3植物について、例えば場所ごとに、春・秋、夏、冬などの各季節に応じたルックアップテーブルが用意されている。したがって、例えば、測定対象物１がC3植物である場合に、ΦPSII算出LUT（LUT3）から、その測定時期や測定場所などに応じて、当該測定対象物１における光化学系反応の量子収率（ΦPSII）を取得することができる。
　これらの関係は、下記の式（９）のように表すことができる。
　ΦPSII = LUT3(季節、場所、種類) 　・・・（９）
　なお、C3植物とは、光合成の際に吸収される二酸化炭素（CO2）が、植物体内で最初にどのような有機物に合成されるかにより分類されたものであって、還元的ペントースリン酸回路だけにより光合成炭素同化を行う植物である。また、このような分類には、C3植物のほかに、C4植物やCAM植物なども存在するが、例えばC4植物の測定を行う場合には、C4植物用のΦPSII算出LUT（LUT3）をあらかじめ用意しておく必要がある。
　例えば、C3植物には、イネ（稲）やコムギ（小麦）など、ほとんどの植物が含まれる。また、C4植物としてはトウモロコシやサトウキビが、CAM植物としてはサボテンが、代表的な植物として挙げられる。なお、シバ（芝）は、その種類によってC3植物又はC4植物に分類され、例えば、ベント芝は、C3植物とされるが、ノシバやコウライシバは、C4植物とされる。
　また、例えば、植物ごとに、季節と場所に応じたデータを蓄積して、データベース化しておいて、当該データベースに蓄積されたデータを利用してΦPSII算出LUT（LUT3）を作成することで、より最適なΦPSII算出LUT（LUT3）を用意することができる。ただし、植物の種類、季節、場所以外のパラメータが含まれるようにしてもよい。また、当該データベースに蓄積されたデータに対する機械学習を行ってもよい。
　図１５の説明に戻り、ステップＳ１２８において、実効指標演算装置１０３の算出部１７１は、ステップＳ１２１乃至Ｓ１２７の処理で得られたデータに基づいて、測定対象物１における光化学系反応最大ETRを算出する。
　ここで、光化学系反応最大ETRの算出方法であるが、まず、植物に照射された光量子量（PPFD値）のうち、当該植物に有効に吸収された光量子量（実際に当該植物の成長に寄与したと考えられる光量子量）を求めるために、ステップＳ１２３の処理で得られたPPFD値に対し、ステップＳ１２６の処理で得られたfAPARを乗ずる。
　次に、PPFD値とfAPARとを乗じて得られた値に対し、植物に照射された光のうち、PSIIへの分配率m（一般的には0.5とみなされる）と、ステップＳ１２７の処理で得られた光化学系反応の量子収率（ΦPSII）を乗ずる。これにより、光化学系反応最大ETRが算出される。
　すなわち、測定対象物１に対するＢ，Ｇ，Ｒの各成分の光化学系反応最大ETRを、ETR1(b)，ETR1(g)，ETR1(r)とすれば、光化学系反応最大ETRは、ETR1として、下記の式（１０）と、式（１１）を演算することで求められる。
　ETR1(b) = PPFD(b) × fAPAR(b) × m ×ΦPSII
　ETR1(g) = PPFD(g) × fAPAR(g) × m ×ΦPSII
　ETR1(r) = PPFD(r) × fAPAR(r) × m ×ΦPSII 　・・・（１０）
　ETR1 = ETR1(b) + ETR1(g) + ETR1(r) 　・・・（１１）
　なお、植物生理学の分野では、ΦPSIIは、炭素還元反応まで含んで、植物全体を流れる電子伝達速度（ETR）を生成するときの光化学系反応効率を表すことが多い。すなわち、炭素還元反応に流れる電子伝達速度（ETR）の量に応じて、光化学系反応効率も変化する。一方で、本技術では、植物に照射されて吸収された光量子量（PPFD値）から、光化学系反応が最大となるときの光化学系反応効率のことを、ΦPSIIとして定義している。
　ステップＳ１２８の処理が終了すると、処理は、図１０のステップＳ１０２に戻り、それ以降の処理が実行される。
　以上、光化学系反応最大ETR算出処理の流れについて説明した。この光化学系反応最大ETR算出処理では、光化学系反応から出力されるエネルギーに相当する電子伝達速度（ETR）が、光化学系反応最大ETRとして算出される。
　なお、光化学系反応最大ETR算出処理では、センシングの結果得られる撮像画像内に、複数種類の植物が存在する場合には、各植物の領域ごとに、実効PPFD値を求めるために用いるルックアップテーブルを切り替えるようにしてもよい。これにより、１つの画面内に、複数の植物が映っている場合でも、同時に適切な実効PPFD値を提示することが可能となる。
（PPFD値の算出方法の詳細）
　ここで、図１８乃至図１９を参照して、図１５のステップＳ１２２，Ｓ１２３の処理で算出されるPPFD値の算出方法の詳細について説明する。
　（実効指標演算装置の処理部の構成）
　図１８は、図８の実効指標演算装置１０３の処理部１６２（の算出部１７１）の詳細な構成例を示す図である。
　図１８において、実効指標演算装置１０３の算出部１７１は、PPFD値の算出するために、B/R値算出部２２１－１、B/G値算出部２２１－２、G/R値算出部２２１－３、W1決定部２２２－１、W2決定部２２２－２、W3決定部２２２－３、乗算器２２３－１、乗算器２２３－２、及び乗算器２２３－３を含んでいる。
　算出部１７１においては、センシング装置１０１－１から入力されるRGBデータから得られるBr-ave信号、Gr-ave信号、及びRr-ave信号のうち、Br-ave信号は、B/R値算出部２２１－１とB/G値算出部２２１－２と乗算器２２３－１に入力される。また、Gr-ave信号は、B/G値算出部２２１－２とG/R値算出部２２１－３と乗算器２２３－２に入力され、Rr-ave信号は、B/R値算出部２２１－１とG/R値算出部２２１－３と乗算器２２３－３に入力される。
　B/R値算出部２２１－１は、そこに入力されるBr-ave信号を、Rr-ave信号で除算し、その結果得られるBr-ave/Rr-ave値を、W1決定部２２２－１乃至W3決定部２２２－３のそれぞれに出力する。
　B/G値算出部２２１－２は、そこに入力されるBr-ave信号を、Gr-ave信号で除算し、その結果得られるBr-ave/Gr-ave値を、W1決定部２２２－１乃至W3決定部２２２－３のそれぞれに出力する。
　G/R値算出部２２１－３は、そこに入力されるGr-ave信号を、Rr-ave信号で除算し、その結果得られるGr-ave/Rr-ave値を、W1決定部２２２－１乃至W3決定部２２２－３のそれぞれに出力する。
　W1決定部２２２－１は、そこに入力されるBr-ave/Rr-ave値、Br-ave/Gr-ave値、又はGr-ave/Rr-ave値に応じた係数W1を決定し、乗算器２２３－１に出力する。乗算器２２３－１は、そこに入力されるBr-ave信号に、W1決定部２２２－１からの係数W1を乗じる。
　W2決定部２２２－２は、そこに入力されるBr-ave/Rr-ave値、Br-ave/Gr-ave値、又はGr-ave/Rr-ave値に応じた係数W2を決定し、乗算器２２３－２に出力する。乗算器２２３－２は、そこに入力されるGr-ave信号に、W2決定部２２２－２からの係数W2を乗じる。
　W3決定部２２２－３は、そこに入力されるBr-ave/Rr-ave値、Br-ave/Gr-ave値、又はGr-ave/Rr-aveに応じた係数W3を決定し、乗算器２２３－３に出力する。乗算器２２３－３は、そこに入力されるRr-ave信号に、W3決定部２２２－３からの係数W3を乗じる。
　ここで、Ｂ信号（Br-ave信号）、Ｇ信号（Gr-ave信号）、Ｒ信号（Rr-ave信号）の各値のそれぞれに対し、係数W1，係数W2，係数W3をそれぞれ乗じる理由について説明する。図１９には、PPFD値と、RGBの色成分の値との関係を示している。図１９のＡは、縦軸を分光放射輝度(W/sr・m2/nm)とし、横軸を波長(nm)としたときの屋外における太陽光の分光特性を示している。また、図１９のＢは、縦軸をRGB信号の信号レベルとし、横軸を波長(nm)としたときの図７の配列パターン１４３Ａのカラーフィルタを備えたセンサから出力されるRGB信号を示している。
　図１９のＡにおいては、時間や季節、天候などの条件に応じた太陽光の分光特性として、夏の太陽光、夕方の太陽光、日陰の太陽光、及びくもりの太陽光の分光特性を示している。このとき、PPFD値は、太陽光の各波長のレベルに、各波長を乗じた値の積分値として得ることができる。すなわち、PPFD値は、次の式（１２）により算出される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
 　　　・・・（１２）
　なお、この式（１２）において、Aは、分光放射輝度(W/sr・m2/nm)を表し、λ(nm)は、波長を表している。また、λ=400nm～700nmは、光合成有効光量子束密度（PPFD）の葉緑素（クロロフィル）の吸収波長に対応している。さらに、C1は、係数である。
　図１９のＡにおいては、夏の太陽光のPPFD値として1500umol、夕方の太陽光のPPFD値として660umol、日陰の太陽光のPPFD値として500umol、くもりの太陽光のPPFD値として100umolがそれぞれ算出されている。このように、太陽光の分光特性、具体的には、波長を横軸、分光放射輝度を縦軸とし、分光放射輝度を0～1の範囲に正規化した場合のグラフの傾きによって、PPFD値は大きく異なっている。
　ここで、図１９のＢに示すように、図７の配列パターン１４３Ａでは、入射光が、Ｂ，Ｇ，Ｒの画素ごとに対応する波長帯域の信号が積分された値が、センサから出力される。ここで、RGBの信号から、PPFD値を求めるためには、Ｂ信号、Ｇ信号、Ｒ信号の各値に対し、それぞれの係数W1，係数W2，係数W3を乗じて、PPFD値として求められるべき値と同等の結果が得られるように、係数W1，係数W2，係数W3を制御すればよい。
　ここで、センシング装置１０１－１においては、フィルタ１４３－１が、RGBフィルタ（RGBフィルタ１４３－１）とIRカットフィルタから構成され、センサ１４４－１からの出力がRGBの信号となる。
　そのため、センシング装置１０１－１からのRGBデータを処理する実効指標演算装置１０３の算出部１７１においても、Ｂ信号（Br-ave信号）、Ｇ信号（Gr-ave信号）、Ｒ信号（Rr-ave信号）の各値に対し、それぞれの係数W1，係数W2，係数W3を乗じて、PPFD値として求められるべき値と同等の結果が得られるように、係数W1，係数W2，係数W3を制御すればよいことになる。
　すなわち、実効指標演算装置１０３の算出部１７１においては、次の式（１３）の関係を満たすように、係数W1，係数W2，係数W3を制御すればよいと言える。
　PPFD = C2 × （W1 × B + W2 × G + W3 × R） 　・・・（１３）
　なお、この式（１３）において、B，G，Rは、Ｂ信号（Br-ave信号），Ｇ信号（Gr-ave信号），Ｒ信号（Rr-ave信号）の各値をそれぞれ表し、W1，W2，W3は、係数W1，係数W2，係数W3をそれぞれ表している。また、C2は、係数である。
　ここで、図１８の算出部１７１において、W1決定部２２２－１は、Br-ave/Rr-ave値、Br-ave/Gr-ave値、又はGr-ave/Rr-ave値に応じた係数W1を決定している。同様に、W2決定部２２２－２は、Br-ave/Rr-ave値、Br-ave/Gr-ave値、又はGr-ave/Rr-ave値に応じた係数W2を決定し、W3決定部２２２－３は、Br-ave/Rr-ave値、Br-ave/Gr-ave値、又はGr-ave/Rr-ave値に応じた係数W3を決定している。
　すなわち、W1決定部２２２－１乃至W3決定部２２２－３では、センシング装置１０１－１からのRGBデータから得られるBr-ave信号、Gr-ave信号、Rr-ave信号の各値から、Br-ave信号とRr-ave信号との比、Br-ave信号とGr-ave信号との比、又はGr-ave信号とRr-ave信号との比を算出することで、その比の値（Br-ave/Rr-ave値、Br-ave/Gr-ave値、又はGr-ave/Rr-ave値）から、太陽光の分光特性の傾き（に相当する値）を得るすることができる。
　そして、実効指標演算装置１０３においては、記憶部１６３に、太陽光の分光特性の傾き（Br-ave/Rr-ave値、Br-ave/Gr-ave値、又はGr-ave/Rr-ave値から得られる分光特性の傾き）と、係数W1，係数W2，係数W3とを対応付けた係数算出LUT（LUT1）を記憶しておくようにする。これにより、算出部１７１のW1決定部２２２－１乃至W3決定部２２２－３では、この係数算出LUT（LUT1）から、Br-ave/Rr-ave値、Br-ave/Gr-ave値、又はGr-ave/Rr-ave値から得られる分光特性の傾きに応じた係数W1乃至係数W3を決定することができる。
　すなわち、W1決定部２２２－１では、係数算出LUT（LUT1）を参照することで、Br-ave/Rr-ave値等から得られた分光特性の傾きに応じた係数W1が決定される。その結果、乗算器２２３－１では、Br-ave信号に、W1決定部２２２－１により決定された係数W1が乗じられ、Ｂ信号のPPFD値（W1×Br-ave）が求められる。
　また、W2決定部２２２－２では、係数算出LUT（LUT1）を参照することで、Br-ave/Rr-ave値等から得られた分光特性の傾きに応じた係数W2が決定される。その結果、乗算器２２３－２では、Gr-ave信号に、W2決定部２２２－２により決定された係数W2が乗じられ、Ｇ信号のPPFD値（W2×Gr-ave）が求められる。
　また、W3決定部２２２－３では、係数算出LUT（LUT1）を参照することで、Br-ave/Rr-ave値等から得られた分光特性の傾きに応じた係数W3が決定される。その結果、乗算器２２３－３では、Rr-ave信号に、W3決定部２２２－３により決定された係数W3が乗じられ、Ｒ信号のPPFD値（W3×Rr-ave）が求められる。
　そして、算出部１７１では、上述の式（１３）に従い、乗算器２２３－１からの出力（W1×Br-ave）と、乗算器２２３－２からの出力（W2×Gr-ave）と、乗算器２２３－３からの出力（W3×Rr-ave）が加算されることで、PPFD値（W1×Br-ave + W2×Gr-ave + W3×Rr-ave）が算出される。
　以上、PPFD値の算出方法の詳細について説明した。
　なお、ここでは、例えば、グレー反射板等の分光反射特性がフラットな基準反射板を用いた場合を例に説明したが、分光反射特性がフラットではない領域（例えば、スタジアムにおけるアンツーカなど）を基準反射板（基準反射領域）として用いる場合には、当該基準反射領域の反射の影響で、センシング装置１０１－１から出力されるRGBデータは、グレー反射板などを用いた場合とは異なる。しかしながら、この場合でも、アンツーカ等の分光反射特性がフラットではない基準反射領域に応じた係数算出LUT（LUT1）をあらかじめ用意して、PPFD値の算出の際には、当該係数算出LUT（LUT1）を用いることで、グレー反射板等の分光反射特性がフラットな基準反射板を用いた場合のPPFD値と同じ結果を得ることができる。
（４）炭素還元反応最大ETR算出処理
　炭素還元反応は、カルビンサイクル（カルビン回路）内で、３つの反応過程を経る反応である。第１の反応過程は、二酸化炭素（CO2）を、CO2受容体の炭素骨格に連結させるカルボキシレーション反応である。第２の反応過程は、光化学的に生産されたニコチンアミドアデニンジヌクレオチドリン酸（NADPH）とアデノシン三リン酸（ATP）のエネルギーと、還元力を使って炭水化物（糖やデンプン）を生成する還元反応である。第３の反応過程は、CO2受容体であるリブロース-1,5-二リン酸を生成する再生産反応である。
　これらの反応は、CO2濃度や温度、湿度、植物の種類によって、その反応速度が大きく異なる。なお、植物の特性であるが、例えば、C3植物、C4植物、及びCAM植物の分類だけでなく、植物の種類によって異なる特性を有している。これらの要素を網羅的に把握することは困難であるが、植物の種類を固定し、さらに限られた環境内であれば、その変化の様子を測定することは可能である。
　この種の測定方法としては、一般にガス交換測定方法が用いられ、光やCO2濃度、温度、湿度を制御しつつ、CO2濃度の変化をとらえることで、炭素還元反応の光合成速度を測定することができる。そして、この測定方法を利用することで、CO2律速光合成速度LUT（LUT4）、温度補正係数LUT（LUT5）、及び湿度補正係数LUT(LUT6)を作成することができる。
　例えば、植物の種類、季節、場所ごとに、CO2濃度に依存する（光化学系反応に律速しない）炭素還元反応の光合成速度（ETR）を、ある温度と湿度において測定することで、CO2濃度と光合成速度とを対応付けたCO2律速光合成速度LUT（LUT4）を作成することができる。同様に、植物の種類、季節、場所ごとに、温度と湿度を変化させた場合に、その変化量を、それぞれ、補正係数Tと補正係数Fとすることで、温度と補正係数Tとを対応付けた温度補正係数LUT（LUT5）、及び、湿度と補正係数Fとを対応付けた湿度補正係数LUT(LUT6)を作成することができる。
（炭素還元反応最大ETR算出処理の流れ）
　ここで、図２０のフローチャートを参照して、図１０のステップＳ１０３に対応する炭素還元反応最大ETR算出処理の詳細について説明する。
　ステップＳ１４１において、実効指標演算装置１０３の処理部１６２は、環境センサ１０２（図６）によるセンシングで得られた環境測定データとして、CO2濃度と、温度と、湿度のデータを取得する。
　ステップＳ１４２において、実効指標演算装置１０３の算出部１７１は、記憶部１６３に記憶されたCO2律速光合成速度LUT（LUT4）を参照して、ステップＳ１４１の処理で得られたCO2濃度に律速する光合成速度を取得する。
　図２１のＡには、CO2律速光合成速度LUT（LUT4）を例示している。このCO2律速光合成速度LUT（LUT4）では、C3植物のA植物について、例えば、季節と場所ごとに、CO2濃度と光合成速度とを対応付けたルックアップテーブルが複数用意されている。したがって、例えば、測定対象物１がC3植物のA植物である場合に、CO2律速光合成速度LUT（LUT4）から、その測定時期や測定場所などに応じて、測定されたCO2濃度に律速する光合成速度（ETR）を取得することができる。
　これらの関係は、下記の式（１４）のように表すことができる。
　ETR@CO2 = LUT4(CO2濃度) 　・・・（１４）
　図２０の説明に戻り、ステップＳ１４３において、実効指標演算装置１０３の算出部１７１は、記憶部１６３に記憶された温度補正係数LUT（LUT5）を参照して、ステップＳ１４１の処理で得られた温度に応じた補正係数Tを取得する。
　図２１のＢには、温度補正係数LUT（LUT5）を例示している。この温度補正係数LUT（LUT5）では、C3植物のA植物について、例えば、季節と場所ごとに、温度と補正係数Tとを対応付けたルックアップテーブルが複数用意されている。したがって、例えば、測定対象物１がC3植物のA植物である場合に、温度補正係数LUT（LUT5）から、その測定時期や測定場所に応じて、測定された温度に応じた補正係数Tを取得することができる。
　これらの関係は、下記の式（１５）のように表すことができる。
　T = LUT5(温度) 　・・・（１５）
　図２０の説明に戻り、ステップＳ１４４において、実効指標演算装置１０３の算出部１７１は、記憶部１６３に記憶された湿度補正係数LUT(LUT6)を参照して、ステップＳ１４１の処理で得られた湿度に応じた補正係数Fを取得する。
　図２１のＣは、湿度補正係数LUT（LUT6）を例示している。この湿度補正係数LUT（LUT6）では、C3植物のA植物について、例えば、季節と場所ごとに、湿度と補正係数Fとを対応付けたルックアップテーブルが複数用意されている。したがって、例えば、測定対象物１がC3植物のA植物である場合に、湿度補正係数LUT（LUT6）から、その測定時期や測定場所に応じて、測定された湿度に応じた補正係数Fを取得することができる。
　これらの関係は、下記の式（１６）のように表すことができる。
　F = LUT6(温度) 　・・・（１６）
　図２０の説明に戻り、ステップＳ１４５において、実効指標演算装置１０３の算出部１７１は、ステップＳ１４１乃至Ｓ１４４の処理で得られたデータに基づいて、測定対象物１における炭素還元反応最大ETRを算出する。
　ここで、炭素還元反応最大ETRの算出方法であるが、CO2濃度に律速する光合成速度（ETR）に対し、温度の補正係数Tと湿度の補正係数Fを乗じることで求められる。すなわち、炭素還元反応最大ETRを、ETR2とすれば、下記の式（１７）を演算することで求められる。
　ETR2 = ETR@CO2 × T × F 　・・・（１７）
　ステップＳ１４５の処理が終了すると、処理は、図１０のステップＳ１０３に戻り、それ以降の処理が実行される。
　以上、炭素還元反応最大ETR算出処理の流れについて説明した。この炭素還元反応最大ETR算出処理では、環境や植物の種類から決定される炭素還元反応の最大光合成速度に相当する電子伝達速度（ETR）が、炭素還元反応最大ETRとして算出される。
　なお、炭素還元反応最大ETR算出処理では、光化学系反応最大ETR算出処理と同様に、センシングの結果得られる撮像画像内に、複数種類の植物が存在する場合には、各植物の領域ごとに、実効PPFD値を求めるために用いるルックアップテーブルを切り替えることができる。これにより、１つの画面内に、複数の植物が映っている場合でも、同時に適切な実効PPFD値を提示することが可能となる。
（５）実効PPFD値等の提示例
　次に、図２２乃至図２８を参照して、図１０のステップＳ１０６の処理で表示される実効PPFD値に関する情報を含む提示情報の提示例について説明する。
　本技術の発明者は、実際のある日において、環境の違いにより、圃場の植物等の測定対象物１のPPFD値と、その実効PPFD値がどのように変化するのかを確認するために、以下の（ａ）乃至（ｄ）の環境下で、シミュレーションを行った。
（ａ）環境Ａ：日向、１日の平均気温15度
（ｂ）環境Ｂ：日陰、１日の平均気温15度
（ｃ）環境Ｃ：日向、１日の平均気温3度
（ｄ）環境Ｄ：日陰、１日の平均気温3度
　以下、環境Ａ乃至Ｄの環境下でのシミュレーションの結果得られたデータに対応する提示情報の提示例（表示例）を示すものとする。ただし、ここでの測定対象物１は、植物であるものとする。
（５－１）環境Ａ（日向、平均気温15度）の表示例
　図２２は、環境ＡにおけるPPFD値と実効PPFD値等の表示例を示す図である。
　図２２において、横軸は、時間を示し、ある日の朝の6:00から次の日の6:00までの24時間を、30分単位の目盛りで刻んでいる。縦軸は、異なる線種からなる線Ｌ１乃至Ｌ５で表された、環境Ａのシミュレーションの結果得られたデータの値を示し、その単位は、umol/m2/sとされる。なお、これらの軸の関係は、後述する図２３乃至図２５においても同様とされる。
　環境Ａは、植物が日向に存在し、その周辺の１日の平均気温が15度となる。このような環境下におけるシミュレーションの結果として、線Ｌ１Aは、植物の日向部分に照射された太陽光のPPFD値（日向・PPFD値）の変化を示している。線Ｌ２Aは、植物の日向部分に照射された太陽光が、植物の光化学系反応でエネルギーに変換されたときの光化学系反応最大ETR（日向・光化学系反応最大ETR）の変化を示している。
　線Ｌ３Aは、平均気温15度等の環境に応じて決定される、植物の炭素還元反応最大ETR（炭素還元反応最大ETR（平均気温15度））の変化を示している。線Ｌ４Aは、環境Ａでの伝達ETR（日向・伝達ETR（平均気温15度））の変化を示している。すなわち、線Ｌ２Aで示される日向・光化学系反応最大ETRと、線Ｌ３Aで示される炭素還元反応最大ETR（平均気温15度）とが比較され、その値が小さいほうが、ボトルネックであると判断され、植物中を伝達する伝達ETRが決定される。
　ここでは、日向・光化学系反応最大ETRよりも、炭素還元反応最大ETR（平均気温15度）のほうが、その値が小さいので、炭素還元反応最大ETR（平均気温15度）が、ボトルネックであると判断され、日向・伝達ETR（平均気温15度）とされる。その結果、図２２において、線Ｌ４Aは、線Ｌ３Aの一部と重なっている。
　そして、線Ｌ４Aは、日向・伝達ETR（平均気温15度）であって、実際に植物の成長に寄与した値を示しており、この線Ｌ４Aの内側の部分（図２２の斜線で示した部分）の面積が、植物の成長量に比例することになる。なお、厳密には、植物の成長は、光補償点、光飽和点など、糖が転流する仕組みによっても左右されることになる。
　線Ｌ５Aは、環境Ａでの実効PPFD値（日向・実効PPFD値（平均気温15度））の変化を示している。線Ｌ５Aで示される日向・実効PPFD値（平均気温15度）は、線Ｌ４Aで示される日向・伝達ETR（平均気温15度）の値を、植物の日向部分に照射された太陽光の照射量に換算することで得られる。
（５－２）環境Ｂ（日陰、平均気温15度）の表示例
　図２３は、環境ＢにおけるPPFD値と実効PPFD値等の表示例を示す図である。
　環境Ｂは、植物が日陰に存在し、その周辺の１日の平均気温が15度となる。このような環境下におけるシミュレーションの結果として、線Ｌ１Bは、植物の日陰部分に照射された太陽光のPPFD値（日陰・PPFD値）の変化を示している。線Ｌ２Bは、植物の日陰部分に照射された太陽光が、植物の光化学系反応でエネルギーに変換されたときの光化学系反応最大ETR（日陰・光化学系反応最大ETR）の変化を示している。
　線Ｌ３Bは、平均気温15度等の環境に応じて決定される、植物の炭素還元反応最大ETR（炭素還元反応最大ETR（平均気温15度））の変化を示している。線Ｌ４Bは、環境Ｂでの伝達ETR（日陰・伝達ETR（平均気温15度））の変化を示している。すなわち、ここでは、炭素還元反応最大ETR（平均気温15度）よりも、日陰・光化学系反応最大ETRのほうが、その値が小さいので、日陰・光化学系反応最大ETRが、ボトルネックであると判断され、日陰・伝達ETR（平均気温15度）とされる。その結果、図２３において、線Ｌ４Bは、線Ｌ２Bの一部と重なっている。
　そして、線Ｌ４Bは、日陰・伝達ETR（平均気温15度）であって、実際に植物の成長に寄与した値を示しており、この線Ｌ４Bの内側の部分（図２３の斜線で示した部分）の面積が、植物の成長量に比例することになる。線Ｌ５Bは、環境Ｂでの実効PPFD値（日陰・実効PPFD値（平均気温15度））の変化を示し、線Ｌ４Bで示される日陰・伝達ETR（平均気温15度）の値を、植物の日陰部分に照射された太陽光の照射量に換算することで得られる。
（５－３）環境Ｃ（日向、平均気温3度）の表示例
　図２４は、環境ＣにおけるPPFD値と実効PPFD値等の表示例を示す図である。
　環境Ｃは、植物が日向に存在し、その周辺の１日の平均気温が3度となる。このような環境下におけるシミュレーションの結果として、線Ｌ１Cは、植物の日向部分に照射された太陽光のPPFD値（日向・PPFD値）の変化を示している。線Ｌ２Cは、植物の日向部分に照射された太陽光が、植物の光化学系反応でエネルギーに変換されたときの光化学系反応最大ETR（日向・光化学系反応最大ETR）の変化を示している。
　線Ｌ３Cは、平均気温3度等の環境に応じて決定される、植物の炭素還元反応最大ETR（炭素還元反応最大ETR（平均気温3度））の変化を示している。線Ｌ４Cは、環境Ｃでの伝達ETR（日向・伝達ETR（平均気温3度））の変化を示している。すなわち、ここでは、日向・光化学系反応最大ETRよりも、炭素還元反応最大ETR（平均気温3度）のほうが、その値が小さいので、炭素還元反応最大ETR（平均気温3度）が、ボトルネックであると判断され、日向・伝達ETR（平均気温3度）とされる。その結果、図２４において、線Ｌ４Cは、線Ｌ３Cの一部と重なっている。
　そして、線Ｌ４Cは、日向・伝達ETR（平均気温3度）であって、実際に植物の成長に寄与した値を示しており、この線Ｌ４Cの内側の部分（図２４の斜線で示した部分）の面積が、植物の成長量に比例することになる。線Ｌ５Cは、環境Ｃでの実効PPFD値（日向・実効PPFD値（平均気温3度））の変化を示し、線Ｌ４Cで示される日向・伝達ETR（平均気温3度）の値を、植物の日向部分に照射された太陽光の照射量に換算することで得られる。
（５－４）環境Ｄ（日陰、平均気温3度）の表示例
　図２５は、環境ＤにおけるPPFD値と実効PPFD値等の表示例を示す図である。
　環境Ｄは、植物が日陰に存在し、その周辺の１日の平均気温が3度となる。このような環境下におけるシミュレーションの結果として、線Ｌ１Dは、植物の日陰部分に照射された太陽光のPPFD値（日陰・PPFD値）の変化を示している。線Ｌ２Dは、植物の日陰部分に照射された太陽光が、植物の光化学系反応でエネルギーに変換されたときの光化学系反応最大ETR（日陰・光化学系反応最大ETR）の変化を示している。
　線Ｌ３Dは、平均気温3度等の環境に応じて決定される、植物の炭素還元反応最大ETR（炭素還元反応最大ETR（平均気温3度））の変化を示している。線Ｌ４Dは、環境Ｄでの伝達ETR（日陰・伝達ETR（平均気温3度））の変化を示している。すなわち、ここでは、炭素還元反応最大ETR（平均気温3度）よりも、日陰・光化学系反応最大ETRのほうが、その値が小さいので、日陰・光化学系反応最大ETRが、ボトルネックであると判断され、日陰・伝達ETR（平均気温3度）とされる。その結果、図２５において、線Ｌ４Dは、線Ｌ２Dの一部と重なっている。
　そして、線Ｌ４Dは、日陰・伝達ETR（平均気温3度）であって、実際に植物の成長に寄与した値を示しており、この線Ｌ４Dの内側の部分（図２５の斜線で示した部分）の面積が、植物の成長量に比例することになる。線Ｌ５Dは、環境Ｄでの実効PPFD値（日陰・実効PPFD値（平均気温3度））の変化を示し、線Ｌ４Dで示される日陰・伝達ETR（平均気温3度）の値を、植物の日陰部分に照射された太陽光の照射量に換算することで得られる。
（環境Ａ乃至Ｄのシミュレーション結果の比較）
　ここで、図２２乃至図２５に示した環境Ａ乃至Ｄのシミュレーション結果を比較すれば、次のようになる。
　すなわち、PPFD値と光化学系反応最大ETRは、植物に照射される太陽光に応じて決定されるため、図２２の環境Ａと図２４の環境Ｃでは、その環境が共に日向となるので、日向・PPFD値（線Ｌ１A，線Ｌ１C）と、日向・光化学系反応最大ETR（線Ｌ２A，線Ｌ２C）がそれぞれ一致している。
　一方で、炭素還元反応最大ETRは、気温に左右されるため、図２２の環境Ａと図２４の環境Ｃでは、その平均気温が、15度と3度で異なっているので、線Ｌ３Aで示される炭素還元反応最大ETR（平均気温15度）と、線Ｌ３Cで示される炭素還元反応最大ETR（平均気温3度）は異なっている。
　図２３の環境Ｂと図２５の環境Ｄでは、その環境が共に日陰となるので、日陰・PPFD値（線Ｌ１B，線Ｌ１D）と、日陰・光化学系反応最大ETR（線Ｌ２B，線Ｌ２D）がそれぞれ一致している。なお、図２３の環境Ｂ及び図２５の環境Ｄと、図２２の環境Ａ及び図２４の環境Ｃとでは、縦軸の目盛りの単位が異なっているが、日陰の環境のほうが、日向の環境よりも、PPFD値と光化学系反応最大ETRが小さくなる。
　一方で、図２３の環境Ｂと図２５の環境Ｄでは、その平均気温が、15度と3度で異なっているので、線Ｌ３Bで示される炭素還元反応最大ETR（平均気温15度）と、線Ｌ３Dで示される炭素還元反応最大ETR（平均気温3度）は異なっている。
　また、図２２の環境Ａと図２３の環境Ｂは、その平均気温が共に15度となるので、縦軸の目盛りの単位が異なっているが、線Ｌ３Aで示される炭素還元反応最大ETR（平均気温15度）と、線Ｌ３Bで示される炭素還元反応最大ETR（平均気温15度）は一致している。同様に、図２４の環境Ｃと図２５の環境Ｄは、その平均気温が共に3度となるので、縦軸の目盛りの単位が異なっているが、線Ｌ３Cで示される炭素還元反応最大ETR（平均気温3度）と、線Ｌ３Dで示される炭素還元反応最大ETR（平均気温3度）は一致している。
　ここで、図２２の環境Ａ乃至図２５の環境Ｄにおける、線Ｌ５Aと、線Ｌ５Bと、線Ｌ５Cと、線Ｌ５Dとで示される実効PPFD値を比較すれば、次のようになる。すなわち、図２２の環境Ａにおける線Ｌ５Aで示される日向・実効PPFD値（平均気温15度）の値が最も大きく、500(umol/m2/s)を超える値を示している。逆に、図２５の環境Ｄにおける線Ｌ５Dで示される日陰・実効PPFD値（平均気温3度）の値が、最も小さい値となっている。
（５－５）環境Ａ乃至ＤのPPFD値の積算の表示例
　図２６は、環境Ａ乃至ＤのPPFD値の積算の表示例を示す図である。
　図２６においては、環境Ａ乃至環境Ｄの環境ごとに、各環境におけるPPFD値の１日の積算値をヒストグラムで示している。したがって、図２６の縦軸の単位は、mol/m2/dayとされる。
　上述したように、PPFD値は、植物に照射される太陽光に応じて決定される。そのため、図２６において、環境Ａと環境Ｃは、その環境が共に日向となるので、PPFD値の１日の積算値が一致している。また、環境Ｂと環境Ｄは、その環境が共に日陰となるので、PPFD値の１日の積算値が一致している。
　また、図２６において、環境Ａ及び環境Ｃと、環境Ｂ及び環境Ｄとでは、日向の環境のほうが、日陰の環境よりも、PPFD値の1日の積算値が大きくなっている。
（５－６）環境Ａ乃至Ｄの実効PPFD値の積算の表示例
　図２７は、環境Ａ乃至Ｄの実効PPFD値の積算と、太陽光活用率の表示例を示す図である。
　図２７においては、環境Ａ乃至環境Ｄの環境ごとに、各環境における実効PPFD値の１日の積算値をヒストグラムで示し、左側の縦軸の単位は、mol/m2/dayとされる。また、図２７では、環境Ａ乃至環境Ｄの環境ごとに、各環境における太陽光の活用度を折れ線グラフで示し、縦軸の単位は、パーセント（％）とされる。
　実効PPFD値は、伝達ETRの値を、植物に照射された光の照射量に換算して得られるPPFD値であるから、この積分量も、植物の成長量に寄与した量に比例している。その点で、環境Ａのときに、植物の成長が最も大きかったことが分かる。
　ここで、共に日向で、１日の平均気温が異なる環境Ａと環境Ｃとを比較すれば、環境Ａの実効PPFD値の積算値が約13(mol/m2/day)であるのに対し、環境Ｃの実効PPFD値の積算値は、約7(mol/m2/day)であり、それらの積算値の差は倍近くになる。
　また、共に日陰で、１日の平均気温が異なる環境Ｂと環境Ｄとを比較すれば、環境Ｂの実効PPFD値の積算値が約4(mol/m2/day)であるのに対し、環境Ｄの実効PPFD値の積算値は、約3(mol/m2/day)であり、それらの積算値には大きな差がない。
　このように、実効PPFD値を分析することで、同じ光の照射量でかつ日向であっても、気温によって、植物の成長に大きな差が生じているのに対し、同じ光の照射量でかつ日陰では、気温によって、植物の成長量は大きく変わらないことが分かる。
　例えば、図２６に示したPPFD値を分析するだけでは、環境Ａと環境Ｃは、PPFD値の１日の積算値が一致しており、気温によって植物の成長に差が生じているかどうかは分からないが、図２７に示した実効PPFD値を分析することで、実効PPFD値の積算値の差が倍近くあり、気温によって植物の成長に差が生じていることが分かる。
　また、図２７において、折れ線グラフは、実効PPFD値を、PPFD値で除算して得られる太陽光の活用度（％）を、環境Ａ乃至環境Ｄの環境ごとに示している。この折れ線グラフからは、共に日向となる環境Ａと環境Ｃでは、実効PPFD値は大きくなるものの、照射された太陽光から得られるPPFD値に比べると、その活用度は小さい。一方で、共に日陰となる環境Ｂと環境Ｄでは、実効PPFD値は小さいが、太陽光の活用度は大きくなる。
　ここで、日向の植物は、強すぎる太陽光のほとんどを、熱や蛍光として消費しているが、この消費量が大き過ぎると、植物の光阻害という弊害にも繋がると言われている。この太陽光の活用度の状態は、植物のストレス状態を分析する場合にも役立つことが想定される。
（５－７）２次元情報としての実効PPFD値の表示例
　図２８は、２次元情報としての実効PPFD値の表示例を示す図である。
　図２８には、繰り返しパターンで２次元配列された複数の画素を有するセンサ１４４によるセンシングで得られるデータに基づいて、実効PPFD値とPPFD値を、２次元情報（２次元画像）として表示した場合の例を示している。
　図２８のＡは、例えば、測定対象物１としての圃場の植物の領域（植生エリア）を、横方向に12分割し、かつ、縦方向に8分割した場合における、12×8分割された領域ごとの実効PPFD値の１日の積算値を表している（ヒストグラムのグラフの各柱（棒）が、１日当たりの各領域の実効PPFD値を表している）。すなわち、図２８のＡに示した３次元のグラフにおいて、XY平面により、12×8分割された各領域が表され、Z軸方向により、各領域の実効PPFD値の大きさが表される（単位：mol/m2/day）。このように、実効PPFD値を２次元情報（例えばXY平面の情報）として表示することで、例えば圃場の植物の領域のような広い領域であっても、植物にとって有効なPPFD値を提示することができる。
　また、図２８のＢは、測定対象物１としての圃場の植物の領域であって、12×8分割された領域ごとのPPFD値の１日の積算値を表している。すなわち、図２８のＢの12×8の各領域と、図２８のＡの12×8の各領域とは対応しており、ユーザの操作などに応じて、図２８のＡの実効PPFD値の２次元情報と、図２８のＢのPPFD値の２次元情報とを切り替えることができる。なお、図２８のＡの実効PPFD値の２次元情報と、図２８のＢのPPFD値の２次元情報とは、同時に表示されるようにしてもよい。これにより、ユーザは、圃場の植物の領域ごと、あるいは圃場の植物の領域の全体に渡って、実効PPFD値とPPFD値とを比較することができる。
　すなわち、上述したように、測定されたPPFD値が、実際に、植物にとって有効に活用されるとは限らず、そのため、本技術では、植物によって有効なPPFD値として、実効PPFD値を算出できるようにしているが、この実効PPFD値の積算値と、PPFD値の積算値とを同時に、あるいは切り替えて表示することで、例えば、植物にとって必要な光量が照射されたのかどうかを、容易に把握することができる。
　具体的には、上述した説明では、図３や図４の例として、植物にとって有効な光が500umol/m2である場合に、植物に対し、2000umol/m2の光を３時間照射したケースと、植物にとって有効な光が500umol/m2である場合に、植物に対し、500umol/m2の光を６時間照射したケースでは、有効な光子量がより多くなる後者のケースのほうが、より有効な日照を得ていたことを述べた。このような２つのケースについても、実効PPFD値とPPFD値の積算値を、図２８に示したような表示形態で表示させることで、どちらのケースがより有効な日照を得ていたかなどを容易に把握することが可能となる。
　なお、図２８に示した実効PPFD値とPPFD値の２次元表示は、２次元情報を提示するための表示形態の一例であって、他の表示形態で、実効PPFD値とPPFD値の２次元情報を表示するようにしてもよい。
　例えば、実効PPFD値の２次元情報（図２８のＡ）と、PPFD値の２次元情報（図２８のＢ）とを、領域ごとに重畳表示させるようにしてもよい。このような重畳表示が提示されることで、ユーザは、領域ごとの実効PPFD値とPPFD値との差分を、直感的に認識することができる。また、例えば、圃場の植物等の撮像画像に対し、実効PPFD値の２次元情報（図２８のＡ）及びPPFD値の２次元情報（図２８のＢ）の少なくとも一方を重畳表示させるようにしてもよい。このような重畳表示が提示されることで、ユーザは、実際の植物の状態と、実効PPFD値又はPPFD値との関係を把握することができる。
　また、例えば、実効PPFD値やPPFD値の２次元情報の表示は、図２８に示したように、ヒストグラムのグラフの各柱（棒）を重畳表示するほか、例えば色や輝度の変更など、グラフの各柱を識別可能な表示形態であれば、他の表示形態で表現されるようにしてもよい。さらに、例えば、実効PPFD値やPPFD値の２次元情報の表示は、その値が所定の基準値を上回る又は下回る部分のみを表示したり、あるいは、当該部分のみを強調表示したりするようにしてもよい。その際、基準値は、例えば、任意の入力値や測定対象領域の平均値などを用いることができる。
　また、ここでは、２次元情報として、実効PPFD値とPPFD値が提示される場合を説明したが、光合成有効放射吸収率（fAPAR）の値を、同様に２次元表示するようにしてもよい。
　以上のように、提示情報として、実際に植物の成長に寄与したPPFD値を、実効PPFD値として提示（表示）することができるため、様々な角度から、測定対象物１としての植物の生育を分析することが可能となる。すなわち、植物の光合成は、光のエネルギーではなく、光の粒子である光量子の数に影響を受けることが知られている。しかしながら、植物が光を有効に活用できる光量子の数は、二酸化炭素濃度（CO2濃度）、温度、湿度、栄養素などの環境条件と、植物の種類や状態によって、大きく左右される。そこで、本技術では、このような環境条件と、植物の種類や状態から、植物が有効に活用できると想定されるPPFD値を予測することで、実効PPFD値を算出して表示している。
　なお、図２２乃至図２８に示した表示例は、PPFD値や実効PPFD値等のデータの統計値を提示するための表示形態の一例であって、他の表示形態で、PPFD値や実効PPFD値等のデータの統計値を表示するようにしてもよい。また、このようなデータを、図２８に示したように、１日単位や１週間単位、１ヶ月単位などの所定の時間範囲で集計することで、例えば、植物の成長に重要な日照に関するデータを蓄積することが可能となる。これにより、例えば、測定対象物１としての植物ごとに、例えば１日単位や１週間単位などの共通の時間の単位で、PPFD値や実効PPFD値等のデータを集計することができる。
＜４．変形例＞
（基準反射板の他の例）
　上述した説明では、基準反射板２０は、グレー反射板等の分光反射特性がフラットな基準反射板を用いるとして説明したが、反射率が既知であれば、移動可能な板状の形状に限らず、固定された所定の領域あってもよい。例えば、スタジアムの芝を測定する場合に、アンツーカを基準反射領域として、利用することができる。そして、例えば、アンツーカなどの分光反射特性がフラットではない領域を基準反射領域として利用する場合には、当該基準反射領域に応じた係数算出LUT（LUT1）をあらかじめ用意する必要があるのは、先に述べた通りである。
　なお、アンツーカは、サッカー場等のスタジアムで、測定対象物（測定対象領域）となる芝の領域の周囲の領域に形成され、反射特性がほぼ一定であり、あらかじめ測定しておくことが可能であるので、基準反射領域（リファレンスエリア）として利用することができる。
　なお、基準反射板２０としては、所定の反射率を有する基準反射板を作成し、それを利用するようにしてもよい。この場合においても、基準反射板は、任意の位置に設置することが可能であるが、例えば、図１１に示したように、所定の反射率を有する基準反射板を、測定対象物１と同時にセンシング可能な位置に設置することができる。また、基準反射板２０（基準反射領域）は、測定対象物１とは時間的に別のタイミングでセンシングしてもよい。
（センサの具体例）
　上述した説明では、センサ１４４（図７）が、複数の画素が２次元配列された画素アレイ部を有するセンサであるとして説明したが、このセンサとしては、例えば、１次元のラインセンサやイメージセンサ等の各種のセンサを含めることができる。なお、イメージセンサには、例えば、CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)イメージセンサや、CCD(Charge Coupled Device)イメージセンサ等の撮像素子が含まれる。
（他の植生指標）
　また、上述した説明では、植物を測定対象物１としたときの指標（植生指数）として、正規化植生指数(NDVI値)を一例に説明したが、正規化植生指数(NDVI値)以外の他の植生指数が測定されるようにしてもよい。例えば、他の植生指数としては、比植生指数(RVI：Ratio Vegetation Index)や差植生指数(DVI：Difference Vegetation Index)などを用いることができる。
　ここで、比植生指数(RVI値)は、下記の式（１８）を演算することで算出される。
　RVI = IR / R 　・・・（１８）
　また、差植生指数(DVI値)は、下記の式（１９）を演算することで算出される。
　DVI = IR - R 　・・・（１９）
　ただし、式（１８）と、式（１９）において、IRは、赤外領域の反射率を表し、Rは、可視領域の赤の反射率を表している。なお、ここでは、IRとRをパラメータとする植生指数のみを例示しているが、赤以外の他の可視領域の光の反射率などをパラメータとして用いて他の植生指数を測定することは、勿論可能である。また、スペクトルの比率は、RとIRとの組み合わせには限られるものではない。センサ１４４からは、RGBIRの出力として、RとIR以外のGやB等、他の波長帯域の成分が出力される場合に、それらの値を用いるようにしてもよい。
（センシング装置の測定時の他の構成例）
　上述した説明では、センシング装置１０１が、移動観測を行う移動測定装置７０（図１１）、又は定点観測を行う定点測定装置８０（図１１）に搭載される場合を説明したが、センシング装置１０１によって、測定対象物１と基準反射板２０をセンシングすることができれば、あらゆる構成を採用することができる。
　例えば、センシング装置１０１は、人工衛星に搭載されるようにしてもよい。この人工衛星において、センシング装置１０１によるセンシング（人工衛星からの撮像）で得られる指標測定データ（例えば衛星画像に応じた測定値）は、所定の通信経路を介して実効指標演算装置１０３に送信される。そして、実効指標演算装置１０３において、算出部１７１は、人工衛星に搭載されたセンシング装置１０１から送信されてくる指標測定データに基づいて、人工衛星から測定された測定対象物１（例えば圃場の植物）の指標（PPFD値）を求めることができる。
＜５．コンピュータの構成＞
　上述した一連の処理（図１０の実効PPFD値算出処理のステップＳ１０２乃至Ｓ１０６の処理）は、ハードウェアにより実行することもできるし、ソフトウェアにより実行することもできる。一連の処理をソフトウェアにより実行する場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、コンピュータにインストールされる。図２９は、上述した一連の処理をプログラムにより実行するコンピュータのハードウェアの構成例を示す図である。
　コンピュータ１０００において、CPU(Central Processing Unit)１００１、ROM(Read Only Memory)１００２、RAM(Random Access Memory)１００３は、バス１００４により相互に接続されている。バス１００４には、さらに、入出力インターフェース１００５が接続されている。入出力インターフェース１００５には、入力部１００６、出力部１００７、記録部１００８、通信部１００９、及び、ドライブ１０１０が接続されている。
　入力部１００６は、キーボード、マウス、マイクロフォンなどよりなる。出力部１００７は、ディスプレイ、スピーカなどよりなる。記録部１００８は、ハードディスクや不揮発性のメモリなどよりなる。通信部１００９は、ネットワークインターフェースなどよりなる。ドライブ１０１０は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリなどのリムーバブル記憶媒体１０１１を駆動する。
　以上のように構成されるコンピュータ１０００では、CPU１００１が、ROM１００２や記録部１００８に記録されているプログラムを、入出力インターフェース１００５及びバス１００４を介して、RAM１００３にロードして実行することにより、上述した一連の処理が行われる。
　コンピュータ１０００(CPU１００１)が実行するプログラムは、例えば、パッケージメディア等としてのリムーバブル記憶媒体１０１１に記録して提供することができる。また、プログラムは、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル衛星放送といった、有線又は無線の伝送媒体を介して提供することができる。
　コンピュータ１０００では、プログラムは、リムーバブル記憶媒体１０１１をドライブ１０１０に装着することにより、入出力インターフェース１００５を介して、記録部１００８にインストールすることができる。また、プログラムは、有線又は無線の伝送媒体を介して、通信部１００９で受信し、記録部１００８にインストールすることができる。その他、プログラムは、ROM１００２や記録部１００８に、あらかじめインストールしておくことができる。
　ここで、本明細書において、コンピュータがプログラムに従って行う処理は、必ずしもフローチャートとして記載された順序に沿って時系列に行われる必要はない。すなわち、コンピュータがプログラムに従って行う処理は、並列的あるいは個別に実行される処理(例えば、並列処理あるいはオブジェクトによる処理)も含む。また、プログラムは、１のコンピュータ(プロセッサ)により処理されるものであってもよいし、複数のコンピュータによって分散処理されるものであってもよい。
　なお、本技術の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本技術の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。例えば、上述した複数の実施の形態の全て又は一部を組み合わせた形態を採用することができる。
　なお、本技術は、以下のような構成をとることができる。
（１）
　センサによるセンシングで得られる測定対象物に関する測定値に基づいて、前記測定対象物に入射する光に関する指標として、前記入射する光のうち、前記測定対象物に有効に活用された光の程度を表す実効指標を算出する算出部を備える
　情報処理装置。
（２）
　前記測定対象物は、植物であり、
　前記実効指標は、前記植物の伝達ETR(Electron Transport Rate)を、前記植物に入射した光の照射量に換算して得られる指標である
　（１）に記載の情報処理装置。
（３）
　前記算出部は、光化学系反応最大ETR及び炭素還元反応最大ETRに基づいて、前記伝達ETRを算出する
　（２）に記載の情報処理装置。
（４）
　前記算出部は、前記光化学系反応最大ETRと前記炭素還元反応最大ETRとを比較し、小さい方を、前記伝達ETRとする
　（３）に記載の情報処理装置。
（５）
　前記測定対象物は、植物であり、
　前記測定値は、前記植物の反射光に基づく値であり、
　前記算出部は、前記植物の反射光に基づく値に基づいて、光合成有効放射吸収率（fAPAR）を算出する
　（１）乃至（４）のいずれかに記載の情報処理装置。
（６）
　前記算出部は、前記光合成有効放射吸収率（fAPAR）に基づいて、前記実効指標を算出する
　（５）に記載の情報処理装置。
（７）
　前記算出部は、前記植物に入射する光に関する測定指標、光合成有効放射吸収率（fAPAR）、及び、光化学系反応の量子収率（ΦPSII）に基づいて、前記光化学系反応最大ETRを算出する
　（３）に記載の情報処理装置。
（８）
　前記算出部は、前記センサによるセンシングで得られる前記植物に対する測定値に基づいて、前記測定指標を算出する
　（７）に記載の情報処理装置。
（９）
　前記算出部は、測定時期、測定場所、及び、前記植物の種類のいずれかに基づいて、前記光化学系反応の量子収率（ΦPSII）を算出する
　（７）又は（８）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１０）
　前記算出部は、前記植物の周辺の環境情報に基づいて、前記炭素還元反応最大ETRを算出する
　（３）に記載の情報処理装置。
（１１）
　前記植物の周辺の環境情報は、二酸化炭素濃度（CO2濃度）、温度、及び、湿度である
　（１０）に記載の情報処理装置。
（１２）
　前記植物に入射する光に関する測定指標、及び、前記実効指標のうちの少なくとも一方に応じた提示情報の提示を制御する制御部をさらに備える
　（３）に記載の情報処理装置。
（１３）
　前記提示情報は、２次元情報である
　（１２）に記載の情報処理装置。
（１４）
　前記制御部は、ユーザの操作に応じて、前記測定指標の２次元情報と、前記実効指標の２次元情報の一方の選択的な提示を制御する
　（１３）に記載の情報処理装置。
（１５）
　前記制御部は、前記光化学系反応最大ETR、前記炭素還元反応最大ETR、及び、前記伝達ETRのうちの少なくとも１つの提示を制御する
　（１２）に記載の情報処理装置。
（１６）
　前記制御部は、前記測定指標、及び、前記実効指標は、異なる時間に測定された複数の測定値に基づいて算出される
　（１２）に記載の情報処理装置。
（１７）
　前記植物に入射する光に関する指標としての測定指標は、前記植物に入射する光が光合成に作用する程度を示す指標である
　（２）に記載の情報処理装置。
（１８）
　前記測定指標は、光合成有効光量子束密度（PPFD：Photosynthetic Photon Flux Density）であり、
　前記実効指標は、前記PPFD値のうち、植物の成長に寄与したPPFD値を表した実効PPFD値である
　（１７）に記載の情報処理装置。
（１９）
　情報処理装置の情報処理方法において、
　前記情報処理装置が、
　センサによるセンシングで得られる測定対象物に関する測定値に基づいて、前記測定対象物に入射する光に関する指標として、前記入射する光のうち、前記測定対象物に有効に活用された光の程度を表す実効指標を算出するステップを含む
　情報処理方法。
（２０）
　コンピュータを、
　センサによるセンシングで得られる測定対象物に関する測定値に基づいて、前記測定対象物に入射する光に関する指標として、前記入射する光のうち、前記測定対象物に有効に活用された光の程度を表す実効指標を算出する算出部を備える情報処理装置
　として機能させるためのプログラム。
　１０，１１　実効指標演算システム，　２０　基準反射板，　１０１，１０１－１，１０１－２　センシング装置，　１０２　環境センサ，　１０３　実効指標演算装置，　１０５　クライアント装置，　１０８　ネットワーク，　１０９　サーバ，　１１０　ストレージ，　１２１　測定部，　１２２　処理部，　１４１，１４１－１，１４１－２　レンズ，　１４２，１４２－１，１４２－２　露光部，　１４３　フィルタ，　１４３－１　RGBフィルタ，　１４３－２　IRフィルタ，　１４４，１４４－１，１４４－２　センサ，　１４５，１４５－１，１４５－２　信号処理部，　１４６　I/F部，　１６１　I/F部，　１６２　処理部，　１６３　記憶部，　１６４　提示部，　１７１　算出部，　１７２　制御部，　２２１－１　B/R値算出部，　２２１－２　B/G値算出部，　２２１－３　G/R値算出部，　２２２－１　W1決定部，　２２２－２　W2決定部，　２２２－３　W3決定部，　２２３－１　乗算器，　２２３－２　乗算器，　２２３－３　乗算器，　１０００　コンピュータ，　１００１　CPU

Claims (20)

  1. 　センサによるセンシングで得られる測定対象物に関する測定値に基づいて、前記測定対象物に入射する光に関する指標として、前記入射する光のうち、前記測定対象物に有効に活用された光の程度を表す実効指標を算出する算出部を備える
    　情報処理装置。
  2. 　前記測定対象物は、植物であり、
    　前記実効指標は、前記植物の伝達ETR(Electron Transport Rate)を、前記植物に入射した光の照射量に換算して得られる指標である
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 　前記算出部は、光化学系反応最大ETR及び炭素還元反応最大ETRに基づいて、前記伝達ETRを算出する
    　請求項２に記載の情報処理装置。
  4. 　前記算出部は、前記光化学系反応最大ETRと前記炭素還元反応最大ETRとを比較し、小さい方を、前記伝達ETRとする
    　請求項３に記載の情報処理装置。
  5. 　前記測定対象物は、植物であり、
    　前記測定値は、前記植物の反射光に基づく値であり、
    　前記算出部は、前記植物の反射光に基づく値に基づいて、光合成有効放射吸収率（fAPAR）を算出する
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  6. 　前記算出部は、前記光合成有効放射吸収率（fAPAR）に基づいて、前記実効指標を算出する
    　請求項５に記載の情報処理装置。
  7. 　前記算出部は、前記植物に入射する光に関する測定指標、光合成有効放射吸収率（fAPAR）、及び、光化学系反応の量子収率（ΦPSII）に基づいて、前記光化学系反応最大ETRを算出する
    　請求項３に記載の情報処理装置。
  8. 　前記算出部は、前記センサによるセンシングで得られる前記植物に対する測定値に基づいて、前記測定指標を算出する
    　請求項７に記載の情報処理装置。
  9. 　前記算出部は、測定時期、測定場所、及び、前記植物の種類のいずれかに基づいて、前記光化学系反応の量子収率（ΦPSII）を算出する
    　請求項７に記載の情報処理装置。
  10. 　前記算出部は、前記植物の周辺の環境情報に基づいて、前記炭素還元反応最大ETRを算出する
    　請求項３に記載の情報処理装置。
  11. 　前記植物の周辺の環境情報は、二酸化炭素濃度（CO2濃度）、温度、及び、湿度である
    　請求項１０に記載の情報処理装置。
  12. 　前記植物に入射する光に関する測定指標、及び、前記実効指標のうちの少なくとも一方に応じた提示情報の提示を制御する制御部をさらに備える
    　請求項３に記載の情報処理装置。
  13. 　前記提示情報は、２次元情報である
    　請求項１２に記載の情報処理装置。
  14. 　前記制御部は、ユーザの操作に応じて、前記測定指標の２次元情報と、前記実効指標の２次元情報の一方の選択的な提示を制御する
    　請求項１３に記載の情報処理装置。
  15. 　前記制御部は、前記光化学系反応最大ETR、前記炭素還元反応最大ETR、及び、前記伝達ETRのうちの少なくとも１つの提示を制御する
    　請求項１２に記載の情報処理装置。
  16. 　前記測定指標、及び、前記実効指標は、異なる時間に測定された複数の測定値に基づいて算出される
    　請求項１２に記載の情報処理装置。
  17. 　前記植物に入射する光に関する指標としての測定指標は、前記植物に入射する光が光合成に作用する程度を示す指標である
    　請求項２に記載の情報処理装置。
  18. 　前記測定指標は、光合成有効光量子束密度（PPFD：Photosynthetic Photon Flux Density）であり、
    　前記実効指標は、前記PPFD値のうち、植物の成長に寄与したPPFD値を表した実効PPFD値である
    　請求項１７に記載の情報処理装置。
  19. 　情報処理装置の情報処理方法において、
    　前記情報処理装置が、
    　センサによるセンシングで得られる測定対象物に関する測定値に基づいて、前記測定対象物に入射する光に関する指標として、前記入射する光のうち、前記測定対象物に有効に活用された光の程度を表す実効指標を算出するステップを含む
    　情報処理方法。
  20. 　コンピュータを、
    　センサによるセンシングで得られる測定対象物に関する測定値に基づいて、前記測定対象物に入射する光に関する指標として、前記入射する光のうち、前記測定対象物に有効に活用された光の程度を表す実効指標を算出する算出部を備える情報処理装置
    　として機能させるためのプログラム。
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