WO2019017095A1 - 情報処理装置、情報処理方法、プログラム、情報処理システム - Google Patents

Abstract

時系列的な植生状態の変化を適切に表す植生変化情報が生成できるようにする。このために、それぞれに環境光の成分比である比情報が対応づけられた複数の時点の植生データを有するデータ群を処理対象とする。このデータ群について、比情報を用いて使用する植生データの抽出を行う抽出部と、抽出部で抽出された植生データを用いて、時系列での植生状態の変化を示す植生変化情報を生成する生成部とを備えるようにする。比情報を用いることで環境光条件が似通った植生データを集めることができる。

Description

情報処理装置、情報処理方法、プログラム、情報処理システム

　本技術は情報処理装置、情報処理方法、プログラム、情報処理システムに関し、特に植生状態の変化を提示する植生変化情報の生成に好適な技術に関する。

　例えば小型の飛行体に撮像装置を搭載し、圃場の上空を移動しながら植物の植生状態を撮像していくことで、植生状態をリモートセンシングする取り組みがある。
　特許文献１には、圃場を撮像し、リモートセンシングを行う技術に関して開示されている。

特許第５１６２８９０号公報

　圃場の植生の撮像画像からは植生指数を測定することができ、例えば日ごとに撮像された画像から植生指数を求めていけば、時系列的な植生状態の変化を提示する植生変化情報を生成することができる。例えば植生指数としてＮＤＶＩ（Normalized Difference Vegetation Index）を求め、時系列に並べることで、植生状態の変化が確認できる。
　ところがＮＤＶＩ等の植生指数については、天候（晴天／曇天）などの条件の違いにより値が変動するということが生じていた。すると、例えば日ごとのＮＤＶＩの変化を確認したいと思っても、ＮＤＶＩを時系列に並べた植生変化情報には、天候による値の変動が含まれていることになる。このため作業者等は植生変化情報を見ても、日ごとの植生の変化を正しくつかめない。
　そこで本技術では、天候等の条件による変動を受けにくい植生変化情報を生成できるようにし、時系列的な植生状態の変化を的確に提示できるようにすることを目的とする。

　本技術に係る情報処理装置は、それぞれに環境光の成分比である比情報が対応づけられた複数の時点の植生データから、前記比情報に基づいて少なくとも一部の植生データを抽出する抽出部を備えている。
　即ち各時点の植生データを有するとともに、その観測時の環境光の成分比（比情報）が対応づけられているデータ群を処理対象とする。この場合に、比情報により、出力に適した植生データを抽出する。
　また上記した情報処理装置においては、前記抽出部で抽出された植生データを用いて、時系列での前記植生データの変化を示す植生変化情報を生成する生成部を備えている。
　即ち比情報により抽出部で抽出した、出力に適した植生データを用いて植生変化情報を生成する。

　上記した情報処理装置においては、前記比情報は、直達光の検出値と散乱光の検出値の比の値、又は全天光の検出値と散乱光の検出値の比の値であることが考えられる。
　直達光は例えば太陽等の高原から直接到達した光成分（いわゆる直射日光）であり、散乱光は大気の分子や雲粒で散乱された光である。直達光と散乱光の和が全天光となる。

　上記した情報処理装置においては、前記抽出部は、対応づけられた比情報の値が閾値との比較により特定値付近と判定される植生データを、使用する植生データから排除する処理を行うことが考えられる。
　例えば比情報を（直達光）／（散乱光）とした場合、曇天時は比情報＝０付近となる。
　また例えば比情報を（全天光）／（散乱光）とした場合、曇天時は比情報＝１付近となる。これらの“０”或いは“１”を特定値とし、比情報が特定値もしくは特定値に近い値となっている植生データを排除する。

　上記した情報処理装置においては、前記抽出部は、対応づけられた比情報の値が、特定値に対して所定以上の差を有している植生データを抽出する処理を行うことが考えられる。
　例えば曇天時に比情報が“０”或いは“１”となるように比情報を計算する場合において、これらの“０”或いは“１”を特定値とし、比情報が特定値から十分に離れている値となっている植生データを使用する植生データ（もしくはその候補）として抽出する。

　上記した情報処理装置においては、前記抽出部は、対応づけられた比情報の値が閾値との比較により互いに近接していると判定される複数の植生データを抽出する処理を行うことが考えられる。
　環境光の成分比である比情報が近接しているということは、植生データ算出のための観測時の環境光の状態が類似しているということである。

　上記した情報処理装置においては、前記抽出部は、対応づけられた比情報の値が閾値との比較により特定値付近と判定される植生データを抽出する処理を行うことが考えられる。
　例えば曇天時に比情報が“０”或いは“１”となるように比情報を計算する場合において、これらの“０”或いは“１”を特定値とし、比情報が特定値付近の値となっている植生データを使用する植生データ（もしくはその候補）として抽出する。

　上記した情報処理装置においては、前記抽出部による抽出処理の抽出条件が可変設定可能とされていることが考えられる。
　例えば比情報が特定値に近い植生データの排除、比情報が特定値から十分離れている植生データの抽出、比情報が近い複数の植生データの抽出、比情報が特定値に近い植生データの抽出、等の抽出処理の条件を、ユーザ操作等により可変設定可能とする。

　上記した情報処理装置においては、前記生成部は、前記抽出部が抽出した植生データについて、比情報を一定としたときの値に換算し、換算した植生データを用いて植生変化情報を生成することが考えられる。
　例えば抽出された比情報が近い植生データを用いて植生変化情報を生成することになるが、植生データを、比情報が一定値となる状態に換算する。

　上記した情報処理装置においては、各時点についての植生の観測データを用いて植生データを算出する植生データ演算部を備えることが考えられる。
　即ち各時点の植生データを情報処理装置内で生成するようにする。

　上記した情報処理装置においては、前記植生データ演算部は、植生データとしてＮＤＶＩの値を求めることが考えられる。
　即ち植生指数であるＮＤＶＩの値を求め、このＮＤＶＩの変化としての植生変化情報が生成されるようにする。

　上記した情報処理装置においては、各時点についての植生データに対応して、該当時点の環境光の検出値を用いて環境光の成分比である比情報を算出する比演算部を備えることが考えられる。
　即ち各時点の植生データに対応する比情報を情報処理装置内で生成するようにする。比情報は植生データの生成に用いた検出値と略同時点に得られた光検出値を用いて算出する。

　上記した情報処理装置においては、前記比演算部は、
　遮光体により日陰となる受光部と遮光体による影響を受けない受光部とを有する環境光センサにより得られる、各受光部の検出値を用いて比情報を算出することが考えられる。
　遮光体により飛行体に搭載された環境光センサを用いて直達光、散乱光の検出が可能となる。

　本技術に係る情報処理方法は、それぞれに環境光の成分比である比情報が対応づけられた複数の時点の植生データを有するデータ群について、比情報を用いて使用する植生データの抽出を行う処理を情報処理装置が実行する情報処理方法である。これにより情報処理装置において環境条件による影響を受けにくい植生変化情報を生成するための植生データ抽出ができる。
　本技術に係るプログラムは、それぞれに環境光の成分比である比情報が対応づけられた複数の時点の植生データを有するデータ群について、比情報を用いて使用する植生データの抽出を行う処理をコンピュータ装置に実行させるプログラムである。これにより環境条件による影響を受けにくい植生変化情報を生成するための植生データ抽出を行うコンピュータ装置の実現が容易となる。
　本技術に係る情報処理システムは、遮光体により日陰となる受光部と遮光体による影響を受けない受光部とを有する環境光センサと、上記の比演算部と、抽出部と、生成部とを備える。これにより環境条件による影響を受けにくい植生変化情報の生成に適したシステムを構築できる。

　本技術によれば、天候等の条件による変動が表れにくく時系列的な植生状態の変化を的確に提示できる植生変化情報を生成できるという効果がある。
　なお、ここに記載された効果は必ずしも限定されるものではなく、本開示中に記載されたいずれかの効果であってもよい。

本技術の実施の形態の圃場の撮像の様子の説明図である。 実施の形態の撮像装置及び環境光センサのブロック図である。 実施の形態の情報処理装置のブロック図である。 実施の形態で用いることのできるコンピュータ装置のブロック図である。 日向領域と日陰領域の観測から得られたＮＤＶＩと光合成光量子束密度の遷移図である。 測定で得られた比情報とＮＤＶＩの例の説明図である。 実施の形態の抽出処理の説明図である。 抽出処理を経ずに生成される植生変化情報の説明図である。 実施の形態の抽出処理を経て生成される植生変化情報の説明図である。 実施の形態のＮＤＶＩの値の換算の説明図である。 実施の形態の抽出処理及び換算処理を経て生成される植生変化情報の説明図である。 実施の形態のＮＤＶＩの値の換算の際の直線近似の例の説明図である。 実施の形態の処理例のフローチャートである。 実施の形態の抽出処理及び生成処理の例のフローチャートである。 実施の形態の抽出処理及び生成処理の例のフローチャートである。 実施の形態の環境光センサの構造例の説明図である。 実施の形態の環境光センサへの入射角についての説明図である。 実施の形態の散乱光取得の手法の説明図である。 実施の形態の全天光と散乱光取得の手法の説明図である。

　以下、実施の形態を次の順序で説明する。
＜１．システム・装置の構成＞
＜２．比情報を用いた抽出処理＞
＜３．比情報を用いた植生指数の換算処理＞
＜４．処理例＞
＜５．環境光センサによる光検出に関する各種の例＞
＜６．まとめ及び変形例＞

＜１．システム・装置の構成＞
　実施の形態では圃場の植生状態のセンシングを行う場合を例に挙げて説明する。
　図１に示すように飛行体２００に搭載された撮像装置２５０を用いて圃場２１０の植生に関するリモートセンシングを例えば毎日行う。そして、毎日の観測で得られた植生データ（例えば植生指数のデータ）を用いて情報処理装置１で時系列的な植生状態の変化を示す植生変化情報を生成するという例で説明する。

　図１は圃場２１０の様子を示している。
　小型の飛行体２００は、例えば操作者の無線操縦、或いは無線自動操縦等により、圃場２１０の上空を移動することができる。
　飛行体３００には撮像装置２５０が例えば下方を撮像するようにセットされている。飛行体２００が所定の経路で圃場２１０の上空を移動する際に、撮像装置２５０は例えば定期的に静止画撮像を行ったり、或いは動画撮像を行うことで、各時点において撮像視野の範囲Ｗの画像を得ることができる。

　撮像装置２５０がどのような種類の撮像装置であるかは各種考えられる。
　例えば撮像装置２５０の撮像によって得られる画像ファイル（或る時点の撮像画像）には分光計測画像を含むことが考えられる。即ち撮像装置２５０はマルチスペクトラムカメラとされ、撮像される画像としては、特定の２以上の波長領域の情報を有する測定画像を含むものが考えられる。
　また撮像装置２５０としてＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の可視光画像を撮像するカメラが用いられてもよい。
　また撮像装置２５０として、赤波長領域（ＲＥＤ）と近赤外領域（ＮＩＲ：Near Infra Red）の撮像画像を得るカメラであり、得られる画像からＮＤＶＩが算出できるものが用いられてもよい。ＮＤＶＩとは植生の分布状況や活性度を示す指標である。
　以下では撮像装置２５０は赤波長領域（ＲＥＤ）と近赤外領域（ＮＩＲ）の撮像画像を得ることができるカメラであるとして説明する。

　また撮像装置２５０で撮像されて得られる画像には、タグ情報が付加されている。タグ情報には撮像日時情報や、ＧＰＳ（Global Positioning System）データとしての位置情報（緯度／経度情報）、撮像装置情報（カメラの個体識別情報や機種情報等）、各画像データの情報（画サイズ、波長、撮像パラメータ等の情報）などが含まれている。

　本実施の形態では、飛行体２００には撮像装置２５０とともに、環境光センサ２６０が搭載されている。図１の例では２つの環境光センサ２６０Ａ、２６０Ｂが飛行体２００の上面側に搭載されている。
　なお、使用する１又は複数の環境光センサをまとめて指す場合は「環境光センサ２６０」と表記する。

　環境光センサ２６０Ａ、２６０Ｂのそれぞれは、上面側に受光部２６１を備えて光検出を行う。この構成により太陽４００を光源とする環境光のレベル（照度、光合成光量子束密度（photosynthetic photon flux density：以下「ＰＰＦＤ」と記述）等）を検知することができる。
　なおＰＰＦＤはクロロフィルが吸収できる４００ｎｍから７００ｎｍまでの波長領域だけの光量子束密度である。

　環境光センサ２６０Ａ、２６０Ｂの検出値によって全天光、散乱光の光量を検出することができ、またこれらから直達光の光量を算出できる。
　屋外における環境光は一般に、（全天光）＝（直達光）＋（散乱光）と表される。
　直達光とは太陽４００からのいわゆる直射日光を意味する。
　散乱光とは直射日光以外にも大気の分子や雲粒で散乱された光である。
　全天光とは全天からの光の総和であり、直達光と散乱光の和でもある。

　環境光センサ２６０Ａには日光を遮るものは設けられておらず、このため環境光センサ２６０Ａによっては直達光も散乱光も受光される。従って環境光センサ２６０Ａによっては全天光の照度等が検出できる。
　環境光センサ２６０Ｂには上面に突設されたポール状の遮光体２６２が設けられており、この遮光体２６２が受光部２６１に影ＳＤＷを落とす。これによって受光部２６１は直達光を受光しない。従って環境光センサ２６０Ｂによっては散乱光の照度等が検出される。
　直達光については、環境光センサ２６０Ａの検出値から環境光センサ２６０Ｂの検出値を減算することで求められる。

　環境光センサ２６０Ａ、２６０Ｂとしては、環境光としてＲ（赤），Ｇ（緑），Ｂ（青），ＮＩＲ（近赤外光）の照度をそれぞれ出力するものが考えられる。
　即ち環境光センサ２６０Ａによっては全天光のＲ，Ｇ，Ｂ，ＩＲの各検出値（E-RED、E-GREEN、E-BLUE、E-NIR）が得られ、環境光センサ２６０Ｂによっては散乱光のＲ，Ｇ，Ｂ，ＩＲの各検出値（E-RED、E-GREEN、E-BLUE、E-NIR）がそれぞれ得られる。

　なお、環境光センサ２６０Ａ、２６０Ｂによる検出値については、タグ情報が付加される。例えばタグ情報として検出日時情報や、ＧＰＳデータとしての位置情報（緯度／経度情報）などが含まれるようにする。

　ところで、環境光センサ２６０Ｂにおいてポール状の遮光体２６２を設けるのは、なるべく受光部２６１に対して直射日光のみを遮光することが望ましいためである。換言すれば、受光部２６１に対して太陽４００のみをピンポイントで覆うことがよい。これは広く遮光してしまうと、散乱光の一部も遮光されることになり、散乱光レベルの検出が正確でなくなったり、値がばらつくことがあるためである。

　以上のように飛行体２００に搭載された撮像装置２５０や環境光センサ２６０によって得られる画像データや検出値は、情報処理装置１に送られる。情報処理装置１は画像データや検出値を用いて時系列での植生状態の変化を示す植生変化情報を生成する。本実施の形態では、具体的には時系列でのＮＤＶＩの変化を示す植生変化情報を生成する例で説明するが、特に天気の影響によるＮＤＶＩの値の変動を抑えた状態の植生変化情報を提供できるようにするものである。
　情報処理装置１は、例えばＰＣ（personal computer）やＦＰＧＡ（field-programmable gate array）などとして実現される。
　なお、図１では情報処理装置１は撮像装置２５０とは別体のものとしているが、撮像装置２５０を含むユニット内に情報処理装置１となる演算装置（マイクロコンピュータ等）を設けてもよい。

　図２に撮像装置２５０の構成例を示す。
　撮像装置２５０は、撮像部３１、信号処理部３２、制御部３３、格納部３４、通信部３５、位置検出部３６、時計部３７を有する。

　撮像部３１は、撮像レンズ系、露光部、フィルタ、及びイメージセンサ等を有し、被写体光を受光して電気信号としての撮像画像信号を出力する。
　即ち撮像部３１において、被測定対象物等の被写体からの光（反射光）は、レンズ系とフィルタを介してイメージセンサに入射される。
　レンズ系とは入射端レンズ、ズームレンズ、フォーカスレンズ、集光レンズなど各種レンズを含む入射光学系のことをいう。
　フィルタとは被測定対象物についての測定しようとする波長を取り出すためのフィルタである。これは一般にイメージセンサ上に構成されるカラーフィルタとその前に配置される波長フィルタなどをいう。
　露光部とは、イメージセンサにおいて、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、レンズ系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、露光制御を行う部位をいう。
　イメージセンサは、そのセンサ面に、複数の画素が繰り返しパターンで２次元配列されたセンシング素子を有して構成される。
　イメージセンサは、フィルタを通過した光を、センシング素子により検出することで、光の光量に応じた撮像画像信号を信号処理部３２に出力する。

　信号処理部３２は、撮像部３１のイメージセンサから出力される撮像画像信号に対し、ＡＧＣ処理、Ａ／Ｄ変換処理等を施してデジタルデータに変換し、さらに必要な各種信号処理を行って、測定対象物の画像データとして制御部３３に出力する。
　測定対象の画像データとして、赤波長領域（ＲＥＤ）と近赤外領域（ＮＩＲ）の撮像画像を得ることとすると、信号処理部３２はＲＥＤ画像データ、ＮＩＲ画像データを生成し、制御部３３に出力することになる。

　制御部３３は例えばマイクロコンピュータにより構成され、撮像動作、画像データの格納動作、通信動作等、撮像装置２５０の全体の動作制御を行う。
　制御部３３は、逐次、信号処理部３２から供給されるＲＥＤ画像データ、ＮＩＲ画像データを格納部３４に格納していく処理を行う。この際、ＲＥＤ画像データ、ＮＩＲ画像データについてはタグ情報を付加して画像ファイル化して格納部３４に格納する。
　例えば制御部３３は、各時点のＲＥＤ画像データ、ＮＩＲ画像データに位置検出部３６によって得られる位置情報や、時計部３７によって得られる日時情報を対応づけてファイル化する。なお位置検出部３６は例えばＧＰＳ受信器などにより構成され、位置情報として経度・緯度の情報を制御部３３に供給する。
　また制御部３３は、上述した撮像装置情報や画像データの情報もそれぞれ付加する。

　従って格納部３４に格納されるＲＥＤ画像データ、ＮＩＲ画像データについては、情報処理装置１等の外部機器によっても、撮像された位置や日時、データ種別、撮像装置種別等の情報が認識できる。

　この図２の例では、環境光センサ２６０Ａ、２６０Ｂによる検出値は撮像装置２５０の制御部３３に入力されるようにしている。
　制御部３３は、環境光センサ２６０Ａ、２６０Ｂの検出値をそれぞれ逐次、第１環境光データ、第２環境光データとして格納部３４に記憶させる。
　また制御部３３は位置検出部３６，時計部３７からの位置情報、日時情報を用いて第１環境光データ、第２環境光データに検出時の位置情報や日時情報を付加して格納部３４に記憶させる。従って格納部３４に格納される第１環境光データ、第２環境光データについては、情報処理装置１等の外部機器によっても、撮像された位置や日時の情報が認識できる。
　なお、環境光センサ２６０Ａ、２６０Ｂが上述のように構成される場合、環境光センサ２６０Ａの検出値である第１環境光データは全天光データである。一方、遮光体２６２が受光部２６１に影ＳＤＷを落とす環境光センサ２６０Ｂの検出値である第２環境光データは散乱光データである。

　格納部３４は、例えば撮像装置２５０の内部メモリとしてのフラッシュメモリや、可搬性のメモリカードなどとされる。もちろん他の種類の記憶媒体が用いられてもよい。
　通信部３５は、有線又は無線の通信により外部機器との間でデータ送受信を行う。例えばＵＳＢ（Universal Serial Bus）等の規格による有線通信でもよいし、ブルートゥース（登録商標）、ＷＩ－ＦＩ（登録商標）等の無線通信規格の通信を行うものでもよい。
　いずれにしても通信部３５により、格納部３４に格納されたＲＥＤ画像データ、ＮＩＲ画像データ、第１環境光データ、第２環境光データは、例えば情報処理装置１等の外部機器に転送できるようにされている。
　なお、格納部３４が可搬性のメモリカード等とされる場合、メモリカード等の記憶媒体の受け渡しによって、格納されたデータが情報処理装置１等に受け渡されるようにしてもよい。

　続いて図３により情報処理装置１の構成を説明する。
　図３は本実施の形態としての情報処理装置１の機能構成を示している。図示するように情報処理装置１には、演算部１０、通信部１１、格納部１２、出力部１３が設けられる。

　通信部１１は、有線又は無線の通信により少なくとも撮像装置２５０の通信部３５との間でデータ送受信が可能とされる。通信部１１による通信により、情報処理装置１は撮像装置２５０の格納部３４に記憶されたＲＥＤ画像データ、ＮＩＲ画像データ、第１環境光データ、第２環境光データを取得することができる。例えば撮像装置２５０の撮像中に逐次無線通信を行い、これらのデータを受信取得していってもよいし、撮像終了後にまとめて各時点のデータを受信取得してもよい。

　格納部１２は、通信部１１が取得したＲＥＤ画像データ、ＮＩＲ画像データ、第１環境光データ、第２環境光データを格納する。なお、メモリカードスロットなどを設け、撮像装置２５０と共通の記憶媒体のドライブを有する場合、その撮像装置２５０で使用したメモリカード等の記憶媒体がそのまま格納部１２として機能するようにしてもよいし、その記憶媒体から情報処理装置１内部の記憶媒体（格納部１２）にデータが転送記憶されるものとしてもよい。

　演算部１０は図４で後述するＣＰＵ５１により構成される。演算部１０（ＣＰＵ５１）において起動されるプログラムにより実行される機能部位として、植生指数演算部１０Ａ、比演算部１０Ｂ、抽出部１０Ｃ、生成部１０Ｄ、出力制御部１０Ｅが設けられる。

　植生指数演算部１０Ａは格納部１２に取り込まれたＲＥＤ画像データ、ＮＩＲ画像データ、即ち植生の観測データを用いて植生データを算出する。算出した植生データは、当該観測データの日時／位置の植生データとして格納部１２に格納される。
　具体的には、植生データ演算部１０Ａは植生データとして植生指数の１つであるＮＤＶＩの値を求める。
　ＮＤＶＩは、保存されたＲＥＤ画像データ、ＮＩＲ画像データを用い、
　ＮＤＶＩ＝（１－ＲＥＤ／ＮＩＲ）／（１＋ＲＥＤ／ＮＩＲ）
と演算される。

　なお、第１環境光データとして全天光データ、第２環境光データとして散乱光データが取得されている。ＮＤＶＩについては、ＲＥＤ画像データ、ＮＩＲ画像データと同時刻（略同時刻でもよい）に取得される全天光データの赤検出値E-RED、近赤外光検出値E-NIRを用いて補正するようにしてもよい。
　即ち基準係数をαとして、
　補正係数ｋ＝α・E-NIR／E-RED
　と求める。この補正係数αを用い、ＮＤＶＩは
　ＮＤＶＩ＝（１－ｋ・ＲＥＤ／ＮＩＲ）／（１＋ｋ・ＲＥＤ／ＮＩＲ）
　と補正した値とする。
　植生指数演算部１０Ａはこのような演算で各時点のＮＤＶＩを求める処理を行う。各時点のＮＤＶＩは格納部１２に保存される。

　比演算部１０Ｂは、各時点についての植生データ（ＮＤＶＩ）に対応して、該当時点の検出値を用いて環境光の成分比である比情報を算出する。
　環境光の成分比とは、環境光に含まれる（分解できる）成分の比（例えば各成分の照度の比）である。
　この場合の環境光の成分比とは、全天光と散乱光の比、或いは直達光と散乱光の比である。即ち、
　比情報＝（直達光）／（散乱光）
　又は、
　比情報＝（全天光）／（散乱光）
とする。
　また検出値としてはＲ，Ｇ，Ｂ，ＩＲの検出値E-RED、E-GREEN、E-BLUE、E-NIRがあるが、例えば比情報算出にはＧ検出値E-GREENを用いることが考えられる。例えば、
　比情報＝（直達光（又は全天光）のＧ検出値E-GREEN）／（散乱光のＧ検出値E-GREEN）
　とすることが考えられる。
　また或いは、検出値（E-RED）＋（E-GREEN）＋（E-BLUE）の値を用いて照度を求め、
　比情報＝（直達光（又は全天光）の照度）／（散乱光の照度）
　としてもよい。
　これらの手法で算出された比情報は、その日時／位置のＮＤＶＩに対応づけられて格納部１２に保存される。

　抽出部１０Ｃは、それぞれに環境光の成分比である比情報が対応づけられた複数の時点のＮＤＶＩを有するデータ群について、比情報を用いて使用する植生データの抽出を行う。
　即ち、植生指数演算部１０Ａにより、各時点のＮＤＶＩが求められて保存され、また各時点のＮＤＶＩには比算出部１０Ｂで求められた比情報が対応づけられていくことで、格納部１２には、ある期間における各時点のＮＤＶＩを含むデータ群が形成されていることになる。抽出部１０Ｃは、このデータ群のうちで、植生変化情報の生成に用いるＮＤＶＩを、比情報を参照して抽出する処理を行う。
　なお、各時点のＮＤＶＩは、特に一部のＮＤＶＩを抽出せずとも、その全てを並べれば、時系列状のＮＤＶＩの変化を示す植生変化情報となり得る。但しその場合、天気の影響で
ＮＤＶＩが時系列観察としてあまり適切でない値になったものも含まれる。本実施の形態では、時系列観察として適切なＮＤＶＩを抽出し、それによる植生変化情報を作成するものである。

　生成部１０Ｄは、抽出部１０Ｃで抽出されたＮＤＶＩのデータを用いて、時系列での植生状態の変化を示す植生変化情報を生成する。即ち抽出されたＮＤＶＩを時系列で並べて、植生の変化を観察できる情報を生成する。

　出力制御部１０Ｅは、生成部１０Ｄが生成した植生変化情報の出力制御を行う。具体的にはある期間の植生変化情報を格納部１２に格納したり、出力部１３に供給して出力させる処理を行う。

　出力部１３は、演算部１０が生成した植生変化情報ＩＦＴを出力する。
　例えば出力部１３は表示出力部とされて、ディスプレイ装置に画像データ化した植生変化情報ＩＦＴを供給し、表示出力される。
　また例えば出力部１３は印刷制御部とされて、プリント用の情報とした植生変化情報ＩＦＴをプリンタ装置に供給し、印刷出力される。
　また例えば出力部１３は外部機器通信部とされて、外部機器に植生変化情報ＩＦＴを送信する。

　具体的な処理例は後述するが、以上の図３の構成において、少なくとも抽出部１０Ｃとしての機能をハードウエア又はソフトウエアにより具備することで、演算部１０（又は演算部１０を有する情報処理装置１）は、請求項にいう情報処理装置に相当することになる。
　また情報処理装置１はＰＣ（personal computer）やＦＰＧＡ（field-programmable gate array）などとして実現できる。

　また、以上の構成では、植生指数演算部１０Ａ、比演算部１０Ｂを情報処理装置１側で備えるようにしたが、これらを撮像装置２５０の制御部３３に設け、ＮＤＶＩ及び比情報が対応付け可能な状態で撮像装置２５０から情報処理装置１に送信されるようにしてもよい。
　さらには抽出部１０Ｃ、生成部１０Ｄとしての機能も撮像装置２５０の制御部３３に設けるようにして、撮像装置２５０で植生変化情報ＩＦＴを出力できるようにしてもよい。その場合、撮像装置２５０が請求項にいう情報処理装置に相当することになる。

　続いて、本実施の形態においてＰＣ等で実現される情報処理装置１のハードウエア構成例（コンピュータ装置１５０）を図４で説明する。

　図４に示すようにコンピュータ装置１５０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）５１、ＲＯＭ（Read Only Memory）５２、ＲＡＭ（Random Access Memory）５３を有して構成される。
　ＣＰＵ５１は、ＲＯＭ５２に記憶されているプログラム、または記憶部５９からＲＡＭ５３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。ＲＡＭ５３にはまた、ＣＰＵ５１が各種の処理を実行する上において必要なデータなども適宜記憶される。
　ＣＰＵ５１、ＲＯＭ５２、およびＲＡＭ５３は、バス５４を介して相互に接続されている。このバス５４にはまた、入出力インターフェース５５も接続されている。

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

　ディスプレイ５６はコンピュータ装置１５０と一体でも良いし別体の機器でもよい。例えば撮像画像や合成画像の表示、評価指標の表示などが行われる。
　入力部５７は、コンピュータ装置１５０を使用するユーザが用いる入力デバイスを意味する。
　通信部６０は、インターネットを含むネットワークを介しての通信処理や、周辺各部の機器との間の通信を行う。

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

　このようなハードウエア構成において、実施の形態の情報処理装置１としての処理、即ち抽出部１０Ｃ、生成部１０Ｄとしての処理、或いはさらに植生指数演算部１０Ａ、比演算部１０Ｂ、出力制御部１０Ｅとしての処理を行うことができる。即ちこれらの処理はＣＰＵ５１で起動されるソフトウエアにより実現される。そのソフトウエアを構成するプログラムは、ネットワークからダウンロードされたり、リムーバブル記憶媒体から読み出されたりして図４のコンピュータ装置１５０にインストールされる。或いはそのプログラムが記憶部５９としてのＨＤＤ等に予め記憶されていてもよい。そしてＣＰＵ５１において当該プログラムが起動されることで、上記各部の機能が発現する。

　なお、実施の形態の情報処理装置１は、図４のようなハードウエア構成のコンピュータ装置（情報処理装置）１５０が単一で構成されることに限らず、複数のコンピュータ装置がシステム化されて構成されてもよい。複数のコンピュータ装置は、ＬＡＮ（Local Area Network）等によりシステム化されていてもよいし、インターネット等を利用したＶＰＮ（Virtual Private Network）等により遠隔地に配置されたものでもよい。複数のコンピュータ装置には、クラウドコンピューティングサービスによって利用可能なコンピュータ装置が含まれてもよい。
　またこの図４のコンピュータ装置１５０は、据え置き型、ノート型等のパーソナルコンピュータ、タブレット端末やスマートフォン等の携帯端末として実現できる。さらにはコンピュータ装置１５０としての機能を有する測定装置、撮像装置、テレビジョン装置、モニタ装置、設備管理装置等の電子機器でも、本実施の形態の情報処理装置１としての機能を搭載することができる。

＜２．比情報を用いた抽出処理＞
　演算部１０（抽出部１０Ｃ）によって行われる、比情報を用いた植生指数データ（ＮＤＶＩ）の抽出処理について説明する。この抽出処理は、生成部１０Ｄで時系列観察に適した植生変化情報を生成するために行う。

　まず図５を参照して抽出処理の必要性について説明する。
　図５はある期間（ここでは１１月２日から１１月３０日の期間）において観測されたＮＤＶＩとＰＰＦＤを示している。横軸は日付、縦軸はＮＤＶＩの値及びＰＰＦＤの値としている。破線がＮＤＶＩ、実線がＰＰＦＤである。
　特にＰＰＦＤについては、１日に同時刻の２つのサンプルを示している。○（白丸）は日向に設置した光センサにより観測された値、●（黒丸）は日陰に設置した光センサにより観測された値である。

　ここで日向に設置された光センサを考える。日向に設置された光センサによっては直射日光があたるため、直達光の成分を含む全天光の検出値が得られる。但し、それは晴天の場合であって、曇天（雨天も含む）の場合は、ほぼ直射日光成分が含まれなくなる。即ち得られる全天光の検出値はほぼ全て散乱光成分となる。
　一方、●で示す値を得た、日陰に設置した光センサとは、晴天時にも日陰となる位置に設置された光センサであり、これによっては天候にかかわらず散乱光成分を検出することができる。

　ここでＮＤＶＩの値が、直接的にＰＰＦＤ（或いは照度）と相関しているということは必ずしも言えないが、屋外で測定されるＮＤＶＩはこの環境光の影響を受けやすく天候が違う時など変動の要因となっている。
　一方、日向センサと日陰センサによる検出値の比は、ある程度天候に応じた値となる。
　そこで本実施の形態では、上述のように比情報を生成し、比情報により時系列的な観察に適したＮＤＶＩの値を抽出するようにする。換言すれば天候状況によりばらついたサンプルを排除するという考え方である。

　以下、具体例を説明する。
　なお、以下では比情報＝（直達光）／（散乱光）とする例で述べる。
　図６Ａは、ある期間において観測された比情報の値とＮＤＶＩの値を示している。比情報＝０（又は０付近）とは、直達光＝０、つまり曇天（雨天を含む）の日であることを示す。
　なお、 比情報＝（全天光）／（散乱光）とした場合、全天光＝散乱光であるため、曇天では比情報は１付近となる。

　この図６Ａの値を、横軸を比情報、縦軸をＮＤＶＩの値で示したものが図６Ｂである。
　このような各日のＮＤＶＩデータに対して抽出処理を行う。
　具体的な抽出処理の例としては次のようにする。
（処理１）環境光成分比０付近のＮＤＶＩデータは排除する
（処理２）環境光成分比が０より十分大きい値となっているＮＤＶＩデータを候補として抽出する
（処理３）候補として抽出されたＮＤＶＩデータのうちで環境光成分比（＝比情報）の近い複数のＮＤＶＩデータを最終抽出する

　この例の場合、処理１で比情報＝０の１１月８日、１０日、１１日、１２日のＮＤＶＩデータが使用しないデータとして排除される。
　処理２で例えば比情報が特定値（＝０）とは十分異なるものが抽出される。例えば比情報が３．００以上異なるものなどとする。その場合、上記以外のＮＤＶＩデータが候補として選ばれる。
　処理３で比情報が近い複数を抽出する。この場合、例えば１１月６日、７日、１３日のＮＤＶＩデータが最終抽出される。図７Ａ、図７Ｂに、最終抽出された１１月６日、７日、１３日のＮＤＶＩデータを示している。

　このような抽出処理により時系列観察に適した植生変化情報を生成できる。
　図８は、比較のために抽出処理を行わない場合を示している。図８Ａは１１月５日から１１月２７日までの、比情報が対応づけられたＮＤＶＩデータ群を示している。
　比情報による抽出を行わずに、全てのＮＤＶＩデータを使用して生成した植生変化情報を図８Ｂに示す。図にみられるように、ＮＤＶＩの値のばらつきが大きく、期間内のＮＤＶＩ変化の様子を観察しづらいものとなっている。

　一方、図９は抽出処理を行った場合である。図９Ａは図８Ａと同じＮＤＶＩデータ群である。上記の処理１，処理２，処理３を行うことで抽出された比情報及びＮＤＶＩに斜線を付している。
　そして抽出されたＮＤＶＩデータによって生成された植生変化情報を図９Ｂに示す。図９Ｂの植生変化情報の場合、天候状況の影響と思われるばらつきが排除され、該当期間での植生の変化が観察しやすいものとなっている。

　なお比情報＝（全天光）／（散乱光）とした場合、上記処理１では環境光成分比１付近のデータは排除し、また処理２では環境光成分比が１より十分大きいＮＤＶＩデータを候補として抽出することになる。

＜３．比情報を用いた植生指数の換算処理＞
　同じく天候状況により変動の影響を軽減した植生変化情報の生成手法の他の例を説明する。次のように各日の観測データに対して抽出処理を行う。
（処理ａ）環境光成分比０付近のＮＤＶＩデータは排除する
（処理ｂ）環境光成分比が０より十分大きい値となっているＮＤＶＩデータを候補として抽出する
（処理ｃ）候補として抽出されたＮＤＶＩデータと比情報の相関性から近似式を求め、環境光成分比が一定値となるように換算する

　処理ａ、処理ｂは上記の処理１，処理２と同様である。処理ｃとして、次のような換算を行う。
　処理ａ、処理ｂにより、例えば図６Ａのデータ群のうちで比情報＝０以外のＮＤＶＩが抽出されることになる。抽出されるＮＤＶＩの値を図１０Ｂに示している（ＮＤＶＩ換算前の値）。
　これらの換算前のＮＤＶＩの値と比情報の値には相関性が認められ、直線近似が可能である。近似直線Ｌ１の傾きが－０．０１７３であったとする。
　また、この場合、比情報は３．００～５．００の範囲内に分布しているが、これを一定値に換算する。例えば比情報＝４．０となるように換算する。
　なお、４．０は一例である。一定値は任意に決定してよい。例えば抽出されているＮＤＶＩの比情報の平均値、中央値、重心値などとしてもよい。

　比情報が一定値４．０になるように換算したＮＤＶＩの値は、
　ＮＤＶＩ換算値＝０．０１７３×（比情報の値－４．０）＋ＮＤＶＩ
とする。これにより環境光成分比が一定値４．０となる状態に換算できる。
　図１０Ａに比情報＝４．０に換算したＮＤＶＩ（換算値）を示す。図１０Ｂでは、この換算値を“＊”として示している。

　このようなＮＤＶＩの換算値を用いて植生変化情報を生成する。
　図１１Ａは１１月５日から１１月２７日までの、比情報が対応づけられたＮＤＶＩのデータ群であるがＮＤＶＩの値は比情報が４．０となるようにした換算値とされている。
　この換算値を用いた植生変化情報を図１１Ｂに示す。この場合、植生変化がきわめてよく把握できる情報となっている。例えば１１月１４日付近における何らかの事情（例えば肥料を与えるなど）により、ＮＤＶＩが向上していることが見て取れる。

　ところで、この図１１の場合において、期間前半（１１月５日～１１月１３日）における換算は図１０Ｂの直線近似によるものだが、期間後半（１１月１４日～１１月２７日）における換算は異なる直線近似による。例えばこの場合、期間後半のＮＤＶＩは期間前半に比べて値が高くなっており、それらの値の近似直線は図１２に示す近似直線Ｌ２となる。近似直線Ｌ２の傾きが近似直線Ｌ１の傾きと同一とすれば、上記式で求めたＮＤＶＩ換算値の値を得ることができる。
　なお、このようにＮＤＶＩの値についてグループ（期間前半のグループと期間後半のグループ）が生じるような場合に、それぞれを同じ傾きの直線で近似することは必須ではない。観測されたＮＤＶＩの値から結果として異なる傾きの近似直線となってもよい。

　また、この図１２の例の場合、期間後半には近似曲線が矢印Ｄ１方向（右上）にシフトした状態となる。これは、傾向としてＮＤＶＩの値が上昇していることを示すものともなる。逆に近似直線が矢印Ｄ２方向（左下）にシフトした場合は傾向としてＮＤＶＩの値が下降していることを示すものとなる。

＜４．処理例＞
　以上の各例の抽出処理、換算処理を含む情報処理装置１の演算部の処理例を説明する。
　図１３Ａ、図１３Ｂ、図１３Ｃはいずれも演算部１０が行う処理であるが、特に機能別に示せば、図１３Ａは植生指数演算部１０Ａが行うＮＤＶＩ演算処理、図１３Ｂは比演算部１０Ｂが行う環境光成分比（比情報）演算処理、図１３Ｃは抽出部１０Ｃ、生成部１０Ｄ、及び出力制御部１０Ｅが行う抽出・生成処理の例といえる。

　まず図１３ＡのＮＤＶＩ演算処理を説明する。
　ステップＳ１００で演算部１０は、撮像装置２５０から提供される画像データを取得し、格納部１２に保存する。即ちＲＥＤ画像データ、ＮＩＲ画像データを取得、保存する。
　ステップＳ１０１で演算部１０は、環境光センサ２６０Ａ、２６０Ｂから撮像装置２５０を介して提供される環境光データを取得し、格納部１２に保存する。
　なお環境光データとしては全天光のＲ，Ｇ，Ｂ，ＩＲの各検出値（E-RED、E-GREEN、E-BLUE、E-NIR）と、散乱光のＲ，Ｇ，Ｂ，ＩＲの検出値（E-RED、E-GREEN、E-BLUE、E-NIR）が取り込まれる。ＮＤＶＩ演算プロセスでは全天光の検出値E-RED、E-NIRが用いられる。

　ステップＳ１０２で演算部１０はＮＤＶＩの値を算出する。即ちＲＥＤ画像データ、ＮＩＲ画像データ、全天光の検出値E-RED、E-NIRを用い、上述した
　ＮＤＶＩ＝（１－ｋ・ＲＥＤ／ＮＩＲ）／（１＋ｋ・ＲＥＤ／ＮＩＲ）
の演算によりＮＤＶＩの値を算出する。

　演算部１０は、以上のＮＤＶＩ演算処理を各時点の画像データ及び環境光データが受信されるたびに実行してもよいし、ある期間の画像データ及び環境光データがまとめて受信されたり、或いは格納部１２に蓄積された段階で、各時点について実行するようにしてもよい。

　次に図１３Ｂの環境光成分比（比情報）の演算処理を説明する。
　ステップＳ２００で演算部１０は、環境光センサ２６０Ａから撮像装置２５０を介して提供される環境光データを取得し、格納部１２に保存する。
　なおこの処理は、実際には図１３ＡのステップＳ１０１と共通ルーチンで実行できる。比情報の算出のために、全天光のＲ，Ｇ，Ｂの各検出値（E-RED、E-GREEN、E-BLUE）を取得して保存する。

　ステップＳ２０１で演算部１０は、環境光センサ２６０Ｂから撮像装置２５０を介して提供される環境光データを取得し、格納部１２に保存する。即ち比情報の算出のために、散乱光のＲ，Ｇ，Ｂの各検出値（E-RED、E-GREEN、E-BLUE）を取得して保存する。

　ステップＳ２０２では演算部１０は比情報を算出する。
　全天光のＲ，Ｇ，Ｂの各検出値（E-RED、E-GREEN、E-BLUE）を用いて求められる全天光の照度をＬＡ、散乱光のＲ，Ｇ，Ｂの各検出値（E-RED、E-GREEN、E-BLUE）を用いて求められる散乱光の照度をＬＢとした場合、
　比情報＝（ＬＡ－ＬＢ）／ＬＢ
として求める。つまり直達光／散乱光である。
　もちろん比情報＝ＬＡ／ＬＢとして求めてもよい。つまり全天光／散乱光である。
　また、比情報をＧの検出値のみで求めてもよい。即ち、
　比情報＝（（全天光のE-GREEN）－（散乱光のE-GREEN））／（散乱光のE-GREEN）
又は、
　比情報＝（全天光のE-GREEN）／（散乱光のE-GREEN）
として求めることもできる。

　図１３Ｃの抽出・生成処理を説明する。
　ステップＳ３００で演算部１０は、図１３Ａの処理で生成したＮＤＶＩデータと、図１３Ｂの処理で生成した環境光成分比データ（比情報）の紐付けを行う。
　つまり図８Ａのように、各時点でのＮＤＶＩと比情報が対応づけられたデータ群を形成する。
　そして演算部１０はステップＳ３０１で植生変化情報の生成のためのＮＤＶＩの抽出処理を行い、ステップＳ３０２で植生変化情報の生成処理を行う。
　ステップＳ３０３では、生成された植生変化情報（例えば図９Ｂ、図１１Ｂの情報）について、格納部１２への保存や、出力部１３による出力を制御する処理を行う。

　ステップＳ３０１，Ｓ３０２としての各種の例を図１４，図１５に示す。
　図１４Ａは、上述の（処理１）（処理２）（処理３）による抽出を行う例である。
　ステップＳ３５０で演算部１０は比情報が０付近のＮＤＶＩデータを排除する（処理１：比情報＝直達光／散乱光の場合）。
　例えば閾値ｔｈ１＝０．５とし、比情報＜ｔｈ１となっているＮＤＶＩデータを排除する。なお閾値ｔｈ１＝０．５とするのは一例にすぎない。閾値ｔｈ１＝０．１とするなど、他の閾値の値の設定も考えられる。
　ステップＳ３５１で演算部１０は比情報が０より十分大きい値となっているＮＤＶＩデータを候補として抽出する（処理２）。例えば比情報が３．００以上のもの（特定値＝０から３．００以上の差を有するもの）が抽出される。この場合、上記以外のＮＤＶＩデータが候補として選ばれる。もちろん「３．００」は一例である。
　ステップＳ３５２で演算部１０は、候補として抽出されたＮＤＶＩデータのうちで比情報が互いに近接していると判定される複数のＮＤＶＩデータを最終抽出する（処理３）
　例えば候補となっているうちの１つのＮＤＶＩデータを基準に、比情報の値の差分が閾値ｔｈ２＝０．０１以内であるＮＤＶＩデータを探索し、その基準のＮＤＶＩデータを含む仮グループを作る。この処理を候補となっている各ＮＤＶＩデータを順次基準として行うことで、各ＮＤＶＩデータを基準とした仮グループを生成する。その仮グループのうちでデータ数が複数（或いは所定数以上）となっている仮グループの全部又は一部をそれぞれ、比情報の近い複数のＮＤＶＩデータのグループとする。或いは最もデータ数が多い仮グループや、データ数が多い順にｎ個の仮グループを、比情報の近い複数のＮＤＶＩデータのグループとすることも考えられる。
　そしてそれらのグループに含まれる各ＮＤＶＩデータを最終的に抽出する。これにより例えば図７Ｂや図９Ａで説明したような抽出が行われる。
　なお、複数のＮＤＶＩデータが含まれる仮グループが１つもできなかった場合は、閾値ｔｈ２＝０．０２に変更して再度仮グループ化を行うなど、閾値ｔｈ２を変更することが考えられる。
　そしてステップＳ３５３で演算部１０は、最終抽出された複数のＮＤＶＩデータを用いて植生変化情報を生成する。例えば図９Ｂのような植生変化情報が生成されることになる。
　なお比情報＝（全天光）／（散乱光）とした場合、上記処理１では環境光成分比１付近のデータは排除する。例えば閾値ｔｈ１１＝１．５とし比情報＜ｔｈ１１となっているＮＤＶＩデータを排除する。或いは閾値ｔｈ１１＝１．５、閾値ｔｈ１２＝０．５とし、ｔｈ１２＜比情報＜閾値ｔｈ１１となっているＮＤＶＩデータを排除するようにしてもよい。
　また処理２では環境光成分比が１より十分大きい（特定値＝１から３．００以上の差を有する）ＮＤＶＩデータを候補として抽出することになる。

　図１４Ｂは、上述の（処理ａ）（処理ｂ）（処理ｃ）による抽出及び換算を行う例である。
　ステップＳ３５０、Ｓ３５１は図１４Ａと同様である。即ちステップＳ３５０で演算部１０は比情報が０付近のＮＤＶＩデータを排除する（処理ａ：比情報＝直達光／散乱光の場合）。ステップＳ３５１で演算部１０は比情報が０より十分大きい値となっているＮＤＶＩデータを候補として抽出する（処理ｂ）。
　ステップＳ３６０で演算部１０は、候補として抽出された複数のＮＤＶＩデータと比情報の相関性から近似式を求め、環境光成分比が一定値となるように換算する。
　これにより図１１ＡのようなＮＤＶＩの換算値が得られる。
　そしてステップＳ３５３で演算部１０は、最終抽出された複数のＮＤＶＩデータ（換算値）を用いて植生変化情報を生成する。例えば図１１Ｂのような植生変化情報が生成されることになる。

　図１５Ａ、図１５Ｂは他の抽出処理の例を示している。
　図１５Ａにおいて演算部１０はステップＳ３７０で、比情報が０付近のＮＤＶＩデータを抽出する（比情報＝直達光／散乱光の場合）。０付近であるか否かは０に近い値とした閾値ｔｈ１を用いて判定する。例えば閾値ｔｈ１＝０．５とし、比情報＜ｔｈ１となっているＮＤＶＩデータを抽出する。閾値ｔｈ１＝１とし、比情報が１以下となっているＮＤＶＩデータを０付近のＮＤＶＩデータとして抽出してもよい。
　もちろん比情報＝０のＮＤＶＩデータのみを抽出してもよい。
　なお、比情報＝全天光／散乱光の場合、比情報が１付近のＮＤＶＩデータを抽出することになる。

　ステップＳ３７１で演算部１０は、抽出したＮＤＶＩデータを用いて植生変化情報を生成する。
　即ちこの例の場合は、曇天において観測されたＮＤＶＩのみを抽出して、ＮＤＶＩの経過観察ができる植生変化情報を生成することになる。
　植物の種類、地域、気候条件、土壌条件、季節その他の環境条件によっては、曇天での観測データのみを用いることで、時系列観察に適した植生変化情報を生成できる場合もあるためである。

　図１５Ｂは、抽出処理の条件をどのようにするかを可変設定できるようにした例である。
　ステップＳ３８０で演算部１０は抽出条件設定を行う。例えば図４の入力部５７を用いたユーザ入力などにより、どのような条件による抽出処理を行うかを設定する。例えば図１４Ａの抽出処理、図１４Ｂの抽出処理、図１５Ａの抽出処理などをユーザが選べるようにする。
　抽出条件が設定されたら演算部１０はステップＳ３８１からＳ３８２に進み、設定された抽出条件に応じてＮＤＶＩデータの抽出を行う。例えば図１４Ａの抽出処理、図１４Ｂの抽出処理、図１５Ａの抽出処理のいずれかでＮＤＶＩデータの抽出を行う。
　そしてステップＳ３８３では、抽出されたＮＤＶＩデータを用いて植生変化情報を生成する。

　なお、抽出処理の条件をユーザが指定するのではなく、例えば撮像画像から植物種別や性質を演算部１０が判定し、その判定結果に応じて適した抽出処理を設定するようなことも考えられる。

＜５．環境光センサによる光検出に関する各種の例＞
　続いて、環境光センサ２６０に関する例を説明する。
　図１６は環境光センサ２６０としての各種構造例を示している。

　図１６Ａのように環境光センサ２６０が飛行体２００の上面側に搭載される場合において、図１６Ｂ、図１６Ｃは全天光を計測する環境光センサ２６０Ａと散乱光を計測する環境光センサ２６０Ｂを分離し、異なるセンサボックスＳＢに内蔵した例である。
　なおここでいうセンサボックスＳＢとは環境光センサ２６０その他のデバイスを含むケース体のユニットである。受光部２６１はセンサボックスＳＢの上面に設けられているとする。
　図１６Ｂは上述の図１の例のように環境光センサ２６０Ｂ側にポール状の遮光体２６２を設けたものである。
　図１６Ｃは環境光センサ２６０Ｂの上面において、受光部２６１に被さるようにアーチ状の遮光体２６２を設けた例である。

　図１６Ｄ、図１６Ｅは全天光と散乱光を計測する環境光センサ２６０を１つのセンサボックスＳＢに搭載した例である。環境光センサ２６０は、その上面に対角線方向に離間して２つの受光部２６１Ａ、２６１Ｂが設けられている。
　図１６Ｄは一方の受光部２６１Ｂ側に庇状の遮光体２６２を設けた例である。受光部２６１Ｂ側で散乱光の検出を行うことになる。
　図１６Ｅは受光部２６１Ａ、２６１Ｂを結ぶ対角線の中間にポール状の遮光体２６２を設けた例である。飛行体２００の姿勢方向により、遮光体２６２の影が受光部２６１Ａ、２６１Ｂのいずれかに落とされることになり、そちらが散乱光の検出を行うことになる。

　散乱光は、太陽光の直達光だけを遮り、それ以外の光は全て取り込むことが望ましい。その点では図１６Ｃ、図１６Ｄの構造に比べ、図１６Ｂ、図１６Ｅの構造が優れている。但し、確実に直達光を遮るという点では、図１６Ｂ、図１６Ｅの構造より図１６Ｃ、図１６Ｄの構造が優れている。

　ところで、図１６Ａに示すように、例えばマルチコプター等の飛行体２００は、進行方向に向かって少し傾斜した姿勢で飛行するため、環境光センサ２６０は機体と共に角度を持って飛行することが多い。
　その時の環境光センサ２６０のセンサボックスＳＢに入射する太陽光の入射角の違いにより直達光の補正値は異なる。この様子を図１２に示す。

　図１７Ａは環境光センサ２６０を備えたセンサボックスＳＢを真上から見た図で、ベクトルＶＡが飛行方向を示している。この図ではちょうど北向きに進んでいる例を示している。また図１７ＢはセンサボックスＳＢを真横から見た図である。
　またセンサボックスＳＢにはＩＭＵ（慣性計測装置）を搭載する。
　センサボックスＳＢに搭載されたＩＭＵ（慣性計測装置）から取り出されるロール（Roll）、ピッチ（Pitch）、ヨー（Yaw）の値から、センサボックスＳＢの上面を形成する２つのベクトル（ベクトルＶＢ１、ベクトルＶＢ２）を抽出する。この２つのベクトルの外積をとることで、これらに直交するベクトルＶＨ（図１７Ｂに示すセンサボックスＳＢ上面の法線ベクトル）が得られる。また太陽光は方位、高度からベクトルＶＳ（図１７Ｂ参照）として抽出される。

　ここで、センサボックスＳＢの上面の法線ベクトルＶＨと太陽光のベクトルＶＳから、太陽光のセンサボックスＳＢへの入射角θは、次の（数１）で示す外積の計算式から算出することができる。

　センサボックスＳＢに搭載された環境光センサ２６０からは全天光の照度値（ＬＡ）、散乱光の照度値（ＬＢ）が得られる。この２つから環境光センサ２６０への直達光（ＬＣ）を算出する。直達光ＬＣ＝ＬＡ－ＬＢである。
　但しセンサボックスＳＢの上面は仰角φだけ傾いており、その分考慮して補正する。仰角φは次の（数２）で求められる。

　以上のように求めた太陽光のセンサボックスＳＢへの（つまり受光部２６１への）入射角θ、センサボックスの（つまり受光部２６１の）仰角φを用いて、
　ＬＣ＝（ＬＡ－ＬＢ）／ＣＯＳ（θ）＊ＣＯＳ（φ）
とする。

　光源から或る距離にある面を照明したときの照度は、その面を光の進行方向に垂直にしたときに最も明るくなり、その面を傾けると暗くなる。つまり、照度は、その面に入射する光の入射角θの余弦（ＣＯＳ（θ））に比例して変化するという性質がある。即ち照度の斜入射光特性（コサイン特性）である。
　すると、飛行体２００の飛行姿勢により直達光（全天光）の検出誤差が生ずる。そこで直達光は、このようなコサイン特性を考慮した補正を行うようにして求めることが好適となる。

　続いて図１８により、散乱光を確実に検出するための飛行体２００のフライトプランの例を示す。
　植生指数を算出する目的で圃場２１０を飛行する飛行体２００は、図示する方向ＤＡに飛行し、圃場２１０の切れ目でＵターンまたは逆方向飛行で、方向ＤＢに飛行する動作を繰り返す。
　確実に散乱光の照度を取得するためには、上手に環境光センサ２６０から太陽４００の直達光を回避することが必要となる。
　そこで、図１６Ｂ～図１６Ｅに示したような遮光体２６２を３６０度回転させることが必要となる。

　図１８の例では、飛行体２００が圃場２１０の切れ目でＵターンする際には、ホバリングの状態で１回転半回転して方向転換を行う。また、圃場の中でも、定期的に１回転することで、散乱光の照度値を得ることが可能となる。なお図１８では実線で飛行体２００の進行方向を示し、破線矢印ＨＣで飛行体２００の１回転半の動作を、又は破線矢印ＣＣで飛行体２００の１回転の動作を示している。

　このようにすると、飛行体２００は逐次１回転を行うことになる。
　飛行体２００又は撮像装置２５０又は環境光センサ２６０に設けられた制御部は、３６０度まわっている最中に取得した照度のうち最小のものを散乱光の照度値として判断する。そしてその照度値を、今回の飛行の際の散乱光の検出値として、撮像画像データと対応づけられるようにする。
　このようにすることで、遮光体２６２を設けた環境光センサ２６０を用いて散乱光を的確に検出できる。

　なお、このような３６０°回転を行わない例も考えられる。
　例えば飛行プランと時刻（太陽４００の位置）に基づいて、環境光センサ２６０の受光部２６１に影がかかるように、自動又は手動で遮光体２６２を設置したり、或いはセンサボックスＳＢの姿勢方向が自動又は手動で変化されるようにする手法も考えられる。

　続いて環境光センサ２６０が飛行体２００に搭載される場合の姿勢情報について述べる。
　図１９Ａには飛行体２００に搭載されたセンサボックスＳＢを示し、図１９Ｂには例えば地上に設置された環境光センサ２６０を有するセンサボックスＳＢｇ示している。
　図１９ＣはセンサボックスＳＢ、ＳＢｇ内の構成と、信号処理部３１０を示している。

　図１９Ｃに示すように、飛行体２００に搭載されるセンサボックスＳＢには、環境光センサ２６０、ＩＭＵ２７２、制御部２７３が内蔵されている。
　地上に設置されるセンサボックスＳＢｇには、環境光センサ２６０、制御部３７３が内蔵されている。

　飛行体２００に搭載されたセンサボックスＳＢでは、環境光センサ２６０の検出値と、検出値を取得したタイミングに同期したセンサボックスＳＢの姿勢情報（ＩＭＵ値：Roll,Pitch,Yaw）が必要となる。そこで、制御部２７３では、環境光センサ２６０にアクセスするタイミングで、ＩＭＵ２７２にも同時にアクセスし、この検出値と姿勢情報を取得する。取得したデータは、直接的又は間接的に信号処理部３１０に送られ、先に説明した入射角θ、仰角φを用いた、補正された直達光の算出が行われる。
　この信号処理部３１０はＦＰＧＡで実現することもできるし、外部ＰＣにより実現することもできる。またこの処理は検出値と姿勢情報をクラウドコンピューティングシステムにアップロードして実行させることも可能である。

　また、さらに散乱光を取得する頻度を高めるために、地上に設置したセンサボックスＳＢｇで定期的に全天光と散乱光の検出値を取得し、制御部３７３が信号処理部３１０に送る。この検出値に検出日時の情報を付加しておき、検出値を撮像装置２５０が画像を撮像した際のタイムスタンプと照合することで、上空で取得が難しいタイミングの環境光センサ２６０の検出値の取得を補間することができる。

＜６．まとめ及び変形例＞
　以上実施の形態について説明してきたが、実施の形態によれば次のような効果が得られる。
　実施の形態の情報処理装置１は、それぞれに環境光の成分比である比情報が対応づけられた複数の時点の植生データ（例えばＮＤＶＩデータ）を有するデータ群について、比情報を用いて使用する植生データの抽出を行う抽出部１０Ｃを備える。
　また実施の形態の情報処理装置１は、抽出部１０Ｃで抽出された植生データを用いて、時系列での植生状態の変化を示す植生変化情報を生成する生成部１０Ｄを備える。
　即ち各時点の植生データと、その観測時の比情報が対応づけられているデータ群を処理対象とし、比情報により、出力に適した植生データ（ＮＤＶＩデータ）を抽出する。そして抽出した植生データを用いて植生変化情報を生成する。
　環境光の影響でＮＤＶＩ等の植生データの値が大きくばらつくことがあるが、比情報により時系列的な遷移を示す目的に適したデータのみを抽出して、植生変化情報を生成できる。つまり天気の影響などにより値がばらついてしまうような状況において、天気の影響で値が変動した植生データを排除することで、時系列上での植生の変化を的確に提示する植生変化情報を生成でき、植生観測に非常に有用となる。
　特にＮＤＶＩについては天候による誤差変動が多く含まれることがあるが、変動したデータを排除することで図９Ｂ、図１１Ｂのように日ごとに値を比較することが容易な植生変化情報を生成できることとなる。

　実施の形態では、比情報は、直達光と散乱光の各検出値の比の値、又は全天光と散乱光の各検出値の比の値とした。
　例えば晴天時に、直達光が受光できるように日向位置に配置した光センサによっては、直達光と散乱光が受光されるため全天光の光量が検出できる。
　また例えば晴天時に、散乱光が受光できるように日陰位置に配置した光センサによっては、散乱光の光量が検出できる。直達光の光量は、全天光の光量から散乱光の光量を減算することで求められる。
　ここで、曇天や雨天のときは、直達光はほぼゼロで、散乱光≒全天光となる。従って直達光の検出値と散乱光の検出値の比の値は、曇天時や雨天時はほぼ“０”となる。また全天光と散乱光の比の値は曇天時や雨天時はほぼ“１”である。つまり比情報は天候に応じた値となる。
　このような比の値を用いることで、植生データとして、晴天時のデータ、曇天時（雨天も含む）のデータを的確に仕分けることができる。
　晴天時の画像から求められる植生情報と曇天時の画像から求められる植生情報とは、値が大きくばらつくことがある。そこで各時点の植生データについて比情報を用いて天気に応じた抽出を行うことで、同じような天候条件の植生データを集めることができる。

　実施の形態では、抽出部１０Ｃは、対応づけられた比情報の値が閾値ｔｈ１との比較により特定値付近（例えば０付近、又は１付近）と判定される植生データを使用する植生データから排除する例を述べた（図１４Ａ、図１４ＢのＳ３５０）。
　これにより、植生変化情報の生成に使用する植生データとして、特定の天候のときに観測された植生データが排除されるような植生データの抽出ができる。例えば曇天時（雨天も含む）のように直射日光がないときに観測された植生データが排除されるような植生データの抽出ができる。これによって天候の影響を減少させた植生変化情報を生成できる。

　実施の形態では、抽出部１０Ｃは、対応づけられた比情報の値が、特定値に対して所定以上の差を有している植生データを抽出する処理を行う例を述べた（図１４Ａ、図１４ＢのＳ３５１）。
　例えば曇天時に比情報が“０”或いは“１”となるように比情報を計算する場合において、これらの“０”或いは“１”を特定値とし、比情報が特定値から十分に離れている値となっている植生データを使用する植生データ（もしくはその候補）として抽出する。
　比情報が特定値に対して所定以上の差を有しているという条件によれば、例えば明らかに曇天ではないという状態で観測された植生データを抽出できる。これにより環境光条件が近い植生データを集めることができ、これも天候の影響を減少させた植生変化情報の生成に好適である。

　実施の形態では、抽出部１０Ｃは、対応づけられた比情報の値が閾値ｔｈ２との比較により互いに近接していると判定される複数の植生データを抽出する処理を行う例を述べた（図１４ＡのＳ３５２）。
　環境光の成分比である比情報が近接しているということは、植生データ算出のための観測時の環境光の状態が類似しているということである。
　従って、比情報が近い複数の植生データは、異なる時点であって観測時の環境光の状態が類似しているサンプルということができる。これにより環境光条件が近い植生データを集めることができ、天候の影響を減少させた植生変化情報の生成に好適である。

　実施の形態では、抽出部１０Ｃは、対応づけられた比情報の値が閾値ｔｈ１との比較により特定値付近と判定される植生データを抽出する処理を行う例を述べた（図１５ＡのＳ３７０）。
　例えば曇天時に比情報が“０”或いは“１”となるように比情報を計算する場合において、これらの“０”或いは“１”を特定値とし、比情報が特定値付近の値となっている植生データを使用する植生データ（もしくはその候補）として抽出する。
　比情報が特定値に近いという条件によれば、特定の環境光状態（例えば曇天）で観測された植生データを抽出できる。これにより環境光条件が近い植生データを集めることができ、これも天候の影響を減少させた植生変化情報の生成に好適である。

　実施の形態では、抽出部１０Ｃによる抽出処理の抽出条件が可変設定可能とされている例を述べた（図１５Ｂ）。
　これにより多様な条件を選んで、使用する植生データの抽出を行うことが可能となる。例えばユーザ操作により抽出条件が可変設定可能であれば、ユーザが任意の天候状態を抽出して植生変化情報を生成させるといったことも可能となる。

　実施の形態では、生成部１０Ｄは、抽出部１０Ｃが抽出した植生データについて、比情報を一定としたときの値に換算し、換算した植生データを用いて植生変化情報を生成する例を述べた（図１４ＢのＳ３６０，Ｓ３５３）。
　これにより、より環境光の影響による変動を受けにくい植生変化情報を生成できることになる。換算については近似式を用いることで、確度の高い換算ができる。

　実施の形態では、情報処理装置１（演算部１０）が各時点についての植生の観測データ（例えば撮像画像データ）を用いて植生データを算出する植生データ演算部１０Ａを備える例を述べた（図３参照）。
　情報処理装置１内で植生指数演算部１０Ａを有することでＮＤＶＩデータ等の植生データを取得でき、撮像装置２５０からは撮像画像データを取得するのみでよい。これにより飛行体２００等を用いた観測装置側に特に装置負担は生じない。
　また植生データ演算部１０Ａは、植生データとしてＮＤＶＩの値を求める例とした。
　ＮＤＶＩは植生の分布状況や活性度を示す指標である。ＮＤＶＩの時系列的な変化を示す情報として植生変化情報を生成することで植生状態の変化の観察に有用となる。

　実施の形態では、情報処理装置１（演算部１０）が各時点についての植生データに対応して、該当時点の環境光の検出値を用いて環境光の成分比である比情報を算出する比演算部１０Ｂを備える例を述べた（図３参照）。
　情報処理装置１内で比演算部１０Ｂを有して比情報を求めるようにすることで、環境光センサ２６０の検出値を取得することにより抽出部及び生成部の処理が可能となる。従って飛行体２００等を用いた観測装置側に特に装置負担は生じない。

　実施の形態では、比演算部１０Ｂは、遮光体２６２により日陰となる受光部２６１と遮光体２６２による影響を受けない受光部２６１とを有する環境光センサ２６０により得られる、各受光部２６１、２６１の検出値を用いて比情報を算出する例を述べた（図２、図１６参照）。
　遮光体２６０を有する構造により飛行体２００に搭載された環境光センサ２６０を用いて直達光、散乱光の検出が的確に行われる。従って情報処理装置１では、比情報の確度を高いものとすることができ、適切な植生データの抽出が可能となる。

　本技術は実施の形態で例示したものに限らず各種の変形例が考えられる。
　植生データの例としてＮＤＶＩを挙げたが、植生データとして用いる植生指数は各種考えられる。例えば
・ＰＲＩ（photochemical reflectance index）
・クロロフィル蛍光の大きさ
・クロロフィル蛍光インデックス
・ステート遷移反射率
等がある。

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

　クロロフィル蛍光の大きさは、太陽光によって励起されるクロロフィル蛍光の大きさ（solar-induced chlorophyll fluorescence（ＳＩＦ））でもよいし、太陽光ではなくレーザーやＬＥＤを用いてクロロフィル蛍光を励起させてもよい。
　クロロフィル蛍光インデックスは、クロロフィル蛍光をいくつかの波長に分けて測定し、例えば６８５ｎｍ、７３５ｎｍの２波長の比で表すものである。
　クロロフィル蛍光を用いてストレス検出を行うこともできる。クロロフィル蛍光は植物の光合成に伴い植物から発せられる蛍光で、光により電子が励起した反応中心から一定時間内にエネルギーが抜き取られないと、高等植物では６８０ｎｍ～７７０ｎｍ前後の波長の蛍光としてエネルギーが放出される現象である。
　放出されるエネルギーは入力光のエネルギーに対し０．５％～３％で、植物の光合成の状態に応じて変動し、強光や、水ストレスに伴う気孔閉塞といった光合成しきれない過剰な光エネルギーが多い場合に大きくなる。

　撮像装置２５０を用いて撮像し、後述する本実施の形態の手法で生成した合成画像に基づいて、これらの指標を生成することで、植生の的確な分析、観察が可能となる。
　従って、これらの時系列的な観察を行う植生変化情報を生成する場合、これらの植生データの抽出を、比情報に基づいて行うことが想定される。

　観測対象を圃場２１０の植生としたが、これは一例である。例えばサッカー場、野球場等の競技場の芝の植生観察、自然の草原、林野、原生林等の植生観察などにも本技術は適用できる。

　実施の形態で挙げた構成は一例である。
　例えば飛行体２００に演算部１０を搭載してもよい。また撮像装置２５０内のマイクロコンピュータを演算部１０として機能させてもよい。また環境光センサ２６０を含むセンサボックスＳＢ内にマイクロコンピュータを搭載し、演算部１０として機能させてもよい。
　環境光センサ２６０は飛行体２００に搭載したものを使用せず、地上に設置した環境光センサ２６０のみで全天光、散乱光の検出を行うようにしてもよい。

　本発明の実施の形態のプログラムは、コンピュータ装置１５０のＣＰＵ５１に、それぞれに環境光の成分比である比情報が対応づけられた複数の時点の植生データを有するデータ群について、比情報を用いて使用する植生データの抽出を行う抽出ステップ（Ｓ３０１）を実行させるプログラムである。
　或いは、コンピュータ装置１５０のＣＰＵ５１に、上記の抽出ステップ（Ｓ３０１）と、抽出ステップで抽出された植生データを用いて、時系列での植生状態の変化を示す植生変化情報を生成する生成ステップ（Ｓ３０２）を実行させるプログラムである。
　より具体的には、図１３Ｃ（図１４，図１５）の処理をコンピュータ装置１５０のＣＰＵ５１に実行させるプログラムである。

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

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

　なお本技術は以下のような構成も採ることができる。
（１）
　それぞれに環境光の成分比である比情報が対応づけられた複数の時点の植生データから、前記比情報に基づいて少なくとも一部の植生データを抽出する抽出部を備えた
　情報処理装置。
（２）
　前記抽出部で抽出された植生データを用いて、時系列での前記植生データの変化を示す植生変化情報を生成する生成部を備えた
　上記（１）に記載の情報処理装置。
（３）
　前記比情報は、直達光の検出値と散乱光の検出値の比の値、又は全天光の検出値と散乱光の検出値の比の値である
　上記（１）又は（２）に記載の情報処理装置。
（４）
　前記抽出部は、対応づけられた比情報の値が閾値との比較により特定値付近と判定される植生データを、使用する植生データから排除する処理を行う
　上記（１）乃至（３）のいずれかに記載の情報処理装置。
（５）
　前記抽出部は、対応づけられた比情報の値が、特定値に対して所定以上の差を有している植生データを抽出する処理を行う
　上記（１）乃至（４）のいずれかに記載の情報処理装置。
（６）
　前記抽出部は、対応づけられた比情報の値が閾値との比較により互いに近接していると判定される複数の植生データを抽出する処理を行う
　上記（１）乃至（５）のいずれかに記載の情報処理装置。
（７）
　前記抽出部は、対応づけられた比情報の値が閾値との比較により特定値付近と判定される植生データを抽出する処理を行う
　上記（１）（２）（３）（５）（６）のいずれかに記載の情報処理装置。
（８）
　前記抽出部による抽出処理の抽出条件が可変設定可能とされている
　上記（１）乃至（７）のいずれかに記載の情報処理装置。
（９）
　前記生成部は、前記抽出部が抽出した植生データについて、比情報を一定としたときの値に換算し、換算した植生データを用いて植生変化情報を生成する
　上記（２）に記載の情報処理装置。
（１０）
　各時点についての植生の観測データを用いて植生データを算出する植生データ演算部を備えた
　上記（１）乃至（９）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１１）
　前記植生データ演算部は、植生データとしてＮＤＶＩの値を求める
　上記（１０）に記載の情報処理装置。
（１２）
　各時点についての植生データに対応して、該当時点の環境光の検出値を用いて環境光の成分比である比情報を算出する比演算部を備えた
　上記（１）乃至（１１）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１３）
　前記比演算部は、
　遮光体により日陰となる受光部と遮光体による影響を受けない受光部とを有する環境光センサにより得られる、各受光部の検出値を用いて比情報を算出する
　上記（１２）に記載の情報処理装置。
（１４）
　それぞれに環境光の成分比である比情報が対応づけられた複数の時点の植生データを有するデータ群について、比情報を用いて使用する植生データの抽出を行う処理を情報処理装置が実行する情報処理方法。
（１５）
　それぞれに環境光の成分比である比情報が対応づけられた複数の時点の植生データを有するデータ群について、比情報を用いて使用する植生データの抽出を行う処理をコンピュータ装置に実行させるプログラム。
（１６）
　遮光体により日陰となる受光部と遮光体による影響を受けない受光部とを有する環境光センサと、
　各時点についての植生データに対応して、該当時点における前記各受光部の検出値を用いて環境光の成分比である比情報を算出する比演算部と、
　それぞれに環境光の成分比である比情報が対応づけられた複数の時点の植生データを有するデータ群について、比情報を用いて使用する植生データの抽出を行う抽出部と、
　前記抽出部で抽出された植生データを用いて、時系列での植生状態の変化を示す植生変化情報を生成する生成部と、を備えた
　情報処理システム。

　１…情報処理装置、１０…演算部、１１…通信部、１２…格納部、１３…出力部、３１…撮像部、３２…信号処理部、３３…制御部、３４…格納部、３５…通信部、２００…飛行体、２１０…圃場、２５０…撮像装置、２６０、２６０Ａ、２６０Ｂ…環境光センサ、２６１…受光部、２６２…遮光体

Claims (16)

1. 　それぞれに環境光の成分比である比情報が対応づけられた複数の時点の植生データから、前記比情報に基づいて少なくとも一部の植生データを抽出する抽出部を備えた
   　情報処理装置。
2. 　前記抽出部で抽出された植生データを用いて、時系列での前記植生データの変化を示す植生変化情報を生成する生成部を備えた
   　請求項１に記載の情報処理装置。
3. 　前記比情報は、直達光の検出値と散乱光の検出値の比の値、又は全天光の検出値と散乱光の検出値の比の値である
   　請求項１に記載の情報処理装置。
4. 　前記抽出部は、対応づけられた比情報の値が閾値との比較により特定値付近と判定される植生データを、使用する植生データから排除する処理を行う
   　請求項１に記載の情報処理装置。
5. 　前記抽出部は、対応づけられた比情報の値が、特定値に対して所定以上の差を有している植生データを抽出する処理を行う
   　請求項１に記載の情報処理装置。
6. 　前記抽出部は、対応づけられた比情報の値が閾値との比較により互いに近接していると判定される複数の植生データを抽出する処理を行う
   　請求項１に記載の情報処理装置。
7. 　前記抽出部は、対応づけられた比情報の値が閾値との比較により特定値付近と判定される植生データを抽出する処理を行う
   　請求項１に記載の情報処理装置。
8. 　前記抽出部による抽出処理の抽出条件が可変設定可能とされている
   　請求項１に記載の情報処理装置。
9. 　前記生成部は、前記抽出部が抽出した植生データについて、比情報を一定としたときの値に換算し、換算した植生データを用いて植生変化情報を生成する
   　請求項２に記載の情報処理装置。
10. 　各時点についての植生の観測データを用いて植生データを算出する植生データ演算部を備えた
    　請求項１に記載の情報処理装置。
11. 　前記植生データ演算部は、植生データとしてＮＤＶＩの値を求める
    　請求項１０に記載の情報処理装置。
12. 　各時点についての植生データに対応して、該当時点の環境光の検出値を用いて環境光の成分比である比情報を算出する比演算部を備えた
    　請求項１に記載の情報処理装置。
13. 　前記比演算部は、
    　遮光体により日陰となる受光部と遮光体による影響を受けない受光部とを有する環境光センサにより得られる、各受光部の検出値を用いて比情報を算出する
    　請求項１２に記載の情報処理装置。
14. 　それぞれに環境光の成分比である比情報が対応づけられた複数の時点の植生データを有するデータ群について、比情報を用いて使用する植生データの抽出を行う処理を情報処理装置が実行する情報処理方法。
15. 　それぞれに環境光の成分比である比情報が対応づけられた複数の時点の植生データを有するデータ群について、比情報を用いて使用する植生データの抽出を行う処理をコンピュータ装置に実行させるプログラム。
16. 　遮光体により日陰となる受光部と遮光体による影響を受けない受光部とを有する環境光センサと、
    　各時点についての植生データに対応して、該当時点における前記各受光部の検出値を用いて環境光の成分比である比情報を算出する比演算部と、
    　それぞれに環境光の成分比である比情報が対応づけられた複数の時点の植生データを有するデータ群について、比情報を用いて使用する植生データの抽出を行う抽出部と、
    　前記抽出部で抽出された植生データを用いて、時系列での植生状態の変化を示す植生変化情報を生成する生成部と、を備えた
    　情報処理システム。

Images