WO2022209418A1

WO2022209418A1 - 情報処理装置、情報処理方法、プログラム

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Publication number: WO2022209418A1
Application number: PCT/JP2022/006905
Authority: WO
Inventors: 哲小川
Original assignee: ソニーグループ株式会社
Priority date: 2021-03-31
Filing date: 2022-02-21
Publication date: 2022-10-06
Also published as: CN117098985A; JPWO2022209418A1; US20240164265A1

Abstract

本技術に係る情報処理装置は、計測対象における第一のサイズによるエリアであるミクロ計測エリアについて計測を行うミクロ計測部による計測結果に基づいて、イベントの発生有無を判定するイベント判定部と、イベント判定部がイベントの発生があると判定した場合に、計測対象における第一のサイズよりも大サイズのエリアであるマクロ計測エリアについて計測を行うマクロ計測部が、イベントの発生があると判定されたミクロ計測エリアと関連性を有するマクロ計測エリアを対象として計測を行うように制御する制御部とを備えている。

Description

情報処理装置、情報処理方法、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、特には、例えば植物が栽培される圃場等としての所定の計測対象について計測を行うための技術に関する。

例えばドローン（Drone）等の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。
　このようなリモートセンシングとしては、圃場の比較的広範囲をマクロ的に分析するために、高空で計測対象を計測するマクロ計測を行う場合と、マクロ計測では実現が困難な高い空間分解能での分析を可能とするために低空で計測対象を計測するミクロ計測を行う場合とが考えられる。

　下記特許文献１には、地球上に設置された送信装置と、撮像装置を有する人工衛星とを含む衛星システムにおいて、送信装置が、地球上に設置されたセンサで検出された所定のイベントに応じて、上空を通過する人工衛星に対して撮像指示を送信し、人工衛星が、該撮像指示に基づいて撮像を行う技術が開示されている。

国際公開第２０２０／２５０７０７号公報

　ここで、上記特許文献１の技術は、地球上におけるミクロ計測部の計測結果に基づきイベントの発生が検出されたことに応じて、人工衛星に設けられた撮像装置としてのマクロ計測部が計測を行うものであると換言できる。

　しかしながら、このような特許文献１に記載の技術では、イベントの検出に応じて、人工衛星の撮像装置により徒に広範囲な計測が行われてしまう虞があり、マクロ計測についての効率化を図ることが困難となる虞がある。

本技術は上記事情に鑑み為されたものであり、計測対象についてミクロ計測とマクロ計測を行う計測システムについて、マクロ計測に基づき行われる計測対象のマクロ的分析の正確性向上と、マクロ計測の効率化とを図ることを目的とする。

　本技術に係る情報処理装置は、計測対象における第一のサイズによるエリアであるミクロ計測エリアについて計測を行うミクロ計測部による計測結果に基づいて、イベントの発生有無を判定するイベント判定部と、前記イベント判定部が前記イベントの発生があると判定した場合に、前記計測対象における前記第一のサイズよりも大サイズのエリアであるマクロ計測エリアについて計測を行うマクロ計測部が、前記イベントの発生があると判定された前記ミクロ計測エリアと関連性を有する前記マクロ計測エリアを対象として計測を行うように制御する制御部と、を備えたものである。
　マクロ計測部の計測では、対象エリアが大サイズであるため、計測の空間的分解能が低い傾向となり、イベントの発生有無の判定精度も低い傾向となる。上記のようにマクロ計測エリアよりも小サイズのミクロ計測エリアについての計測結果に基づきイベントの発生有無を判定することで、イベント発生有無の判定精度向上が図られる。
　また、ミクロ計測部としては、例えばドローン等の飛行体としての装置形態や、計測対象に対し固定的に配置された据え置き型としての装置形態等が考えられるが、何れの場合でも、ミクロ計測の頻度はマクロ計測の頻度よりも高め易い（飛行体であればより低空、据え置きであれば飛行自体が不要となる）ため、計測の時間的分解能の面で有利であり、この点でもイベント発生有無の判定精度向上が図られる。
　また、上記構成によれば、ミクロ計測エリアでイベントが発生した場合は、マクロ計測として、該イベントが発生したミクロ計測エリアと関連性を有するマクロ計測エリアを対象とした計測が行われる。これにより、例えばイベントが発生したミクロ計測エリアと同種の植物を栽培しているエリアや、イベントが発生したミクロ計測エリアと土壌性質が同等のエリア等、イベントが発生したミクロ計測エリアと関連性を有するエリアをマクロ計測エリアとしてマクロ的な分析を行うことが可能となる。すなわち、徒に広いエリアを対象としたマクロ的分析を行うのではなく、イベントが発生したミクロ計測エリアと関連性のあるエリアに限定して、マクロ的分析のためのマクロ計測を効率的に行うことが可能となる。

　本技術に係る情報処理方法は、計測対象における第一のサイズによるエリアであるミクロ計測エリアについて計測を行うミクロ計測部による計測結果に基づいて、イベントの発生有無を判定し、前記イベントの発生があると判定した場合に、前記計測対象における前記第一のサイズよりも大サイズのエリアであるマクロ計測エリアについて計測を行うマクロ計測部が、前記イベントの発生があると判定された前記ミクロ計測エリアと関連性を有する前記マクロ計測エリアを対象として計測を行うように制御する処理を、情報処理装置が実行する情報処理方法である。
　また、本技術に係るプログラムは、上記方法の処理を情報処理装置に実行させるプログラムである。
　これらの情報処理方法やプログラムにより、上記した本技術に係る情報処理装置を実現することができる。

本技術に係る第一実施形態としての計測システムにおけるマクロ計測部とミクロ計測部の説明図である。第一実施形態の圃場に対するリモートセンシングの例の説明図である。第一実施形態におけるミクロ計測部及びマクロ計測部の内部構成例を示した図である。実施形態としての情報処理装置のハードウエア構成例を示した図である。情報処理装置が有する第一実施形態としての機能を示した機能ブロック図である。圃場マップが示す栽培品種の分布と圃場に対して定められたミクロ計測エリアの候補エリアとを例示した図である。ミクロ計測が行われたエリアを例示した図である。イベント発生と判定されたエリアを例示した図である。マクロ計測の実行タイミングの定め方について考察するための図である。第一実施形態におけるミクロ計測についてのスケジューリング処理を示したフローチャートである。第一実施形態におけるイベント判定やマクロ計測を実現するための処理のフローチャートである。第一実施形態におけるマクロ計測スケジューリング処理のフローチャートである。第二実施形態におけるマクロ計測部とミクロ計測部の説明図である。第二実施形態におけるマクロ計測部の内部構成例を示した図である。第二実施形態におけるミクロ計測部の内部構成例を示した図である。情報処理装置が有する第二実施形態としての機能を示した機能ブロック図である。ＢＲＦテーブルの説明図である。ＢＲＦで扱う入射角、反射角、及び相対方位角についての説明図である。分光反射率の補正手法についての説明図である。第二実施形態におけるミクロ計測についてのスケジューリング処理のフローチャートである。第二実施形態におけるイベント判定やマクロ計測、及び評価値の補正を実現するための処理のフローチャートである。変形例としてのミクロ計測手法の説明図である。

　以下、実施形態を次の順序で説明する。
＜１．第一実施形態＞
（1-1．第一実施形態のシステム構成）
（1-2．第一実施形態のミクロ計測部、マクロ計測部の構成）
（1-3．情報処理装置の構成）
（1-4．第一実施形態としての計測手法）
（1-5．処理手順）
＜２．第二実施形態＞
（2-1．第二実施形態のミクロ計測部、マクロ計測部）
（2-2．第二実施形態としての計測手法）
（2-3．処理手順）
＜３．変形例＞
＜４．実施形態のまとめ＞
＜５．本技術＞

＜１．第一実施形態＞
（1-1．第一実施形態のシステム構成）
図１は、第一実施形態としての計測システムを構成するミクロ計測部２とマクロ計測部３を示している。
ミクロ計測部２は、計測対象４に対して比較的近い位置で計測を行う。ミクロ計測部２が一単位の計測を行う計測範囲は、ミクロ計測範囲ＲＺ２として示す比較的狭い範囲とされる。なお、一単位とは計測の種別にもよるが、例えばカメラであれば１フレームの画像撮像を行う範囲などとされる。

　これに対してマクロ計測部３は、計測対象４に対してミクロ計測部２よりも遠い位置から計測を行う。マクロ計測部３が一単位の計測を行う計測範囲は、マクロ計測範囲ＲＺ３として示すミクロ計測範囲ＲＺ２よりも広い範囲とされる。
　このことで、計測対象４におけるミクロ計測範囲ＲＺ２のエリアは、マクロ計測範囲ＲＺ３によってカバーすることが可能とされる。なお、マクロ計測範囲ＲＺ３は、ミクロ計測範囲ＲＺ２に対して重複しない範囲となる場合もあり得る。

　上記のようなミクロ計測部２とマクロ計測部３を用いる計測システムとしては、例えば、図２に示すような圃場３００の植生状態についての計測を行うシステムが例に挙げられる。

　図２は、圃場３００の様子を示している。昨今、図２のように例えばドローン（Drone）のような小型の飛行体２００に搭載された撮像装置２５０を用いて、植生状態をリモートセンシングする取り組みが行われている。
　飛行体２００は、例えば操作者の無線操縦、或いは自動操縦等により、圃場３００の上空を移動することができる。
　飛行体２００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３００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う。

　第一実施形態では、このような飛行体２００及び撮像装置２５０が、図１に示したミクロ計測部２とマクロ計測部３とを兼ねるものとされている。すなわち、飛行体２００及び撮像装置２５０が低空で撮像を行えばミクロ計測部２として機能し、高空で撮像を行えばマクロ計測部３として機能する。

　ここで、ミクロ計測部２やマクロ計測部３を構成することになる撮像装置２５０、すなわち、ミクロ計測、マクロ計測に用いる具体的なセンサとしては、可視光イメージセンサ（Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の可視光を撮像するイメージセンサ）、ステレオカメラ、Ｌｉｄａｒ（レーザ画像検出及び測距のセンサ）、偏光カメラ、ＴｏＦ（Time of　Flight）センサ、ＮＩＲ（Near Infra Red：近赤外域）画像撮像用のカメラなどが想定される。
　また、撮像装置２５０としては、複数の波長帯の画像撮像を行うマルチスペクトラムカメラを用いることができる。例えば、ＮＩＲ画像とＲ（赤）画像の撮像を行うもので、得られる画像からＮＤＶＩ（Normalized Difference Vegetation Index）が算出できるもの等を用いることが考えられる。なお、ＮＤＶＩとは、植生の分布状況や活性度を示す指標である。また、マルチスペクトラムカメラとしては、例えば光合成に関する情報など、各種の物性値を算出できるものを用いることもできる。

　なお、本明細書でいうマルチスペクトラムカメラは、複数の波長帯の撮像ができるカメラを総称しており、一般にマルチスペクトラムカメラと言われるもののほか、ハイパースペクトラムカメラ（Hyper Spectrum Camera）と呼ばれるものなども含む。

　ミクロ計測部２のセンサとしては、例えば計測対象の形質、環境応答、環境状態（範囲、分布等）などの分析に適したセンサとすることが望ましい。なお形質とは計測対象の静的な形や特性である。環境応答とは計測対象の動的な形や特性である。環境状態とは計測対象の存在する環境の状態であり、計測対象の存在する範囲や分布、或いは環境の特性などである。
　例えば植物は、温度・日照の強さ・土壌の水分環境の変動に対し比較的短時間で気孔開口度や光合成状態の変動（環境応答）が見られる。これらの環境応答は、植物から発せられるクロロフィル蛍光の観測や、植物の環境応答の手段として分子構造の変化に伴い分光特性が変化するケースでは、葉の分光反射率の変動を測定することで植物の外部から光学的に観測し得るものである。

　ここで、本実施形態では撮像装置２５０がミクロ計測部２とマクロ計測部３のセンサを兼ねるため、計測の空間分解能は、ミクロ計測部２の方がマクロ計測部３よりも高くなる。
　なお、共通の飛行体２００及び撮像装置２５０がミクロ計測部２とマクロ計測部３を兼ねることは必須ではなく、ミクロ計測部２とマクロ計測部３を別体に構成することも可能である。その場合においても、ミクロ計測部２の計測の空間分解能は、マクロ計測部３よりも高くすることが可能である。

　また、本実施形態では、マクロ計測部３はミクロ計測部２よりも高空（高高度）での計測を行うため、計測の頻度としては、ミクロ計測部２の方が高くすることができる。
　後述するように、本実施形態では、ミクロ計測部２による計測の頻度はマクロ計測部３による計測の頻度よりも高くされており、計測の時間的分解能はミクロ計測部２の方がマクロ計測部３よりも高くされている。

　なお、撮像装置２５０で撮像されて得られる画像には、タグ情報を付加することができる。タグ情報には、撮像日時情報や、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）データとしての位置情報（緯度、経度、及び高度の情報）、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。
なお、位置情報や撮像日時情報は、ミクロ計測部２、マクロ計測部３の何れの計測結果であるかを識別する情報としても機能する。

　飛行体２００に搭載された撮像装置２５０によって得られる画像データやタグ情報は、情報処理装置１に送られる。情報処理装置１は、画像データやタグ情報を用いて、圃場３００を計測対象４とした分析情報を生成する。また分析結果をユーザに対して、画像として提示する処理を行う。
情報処理装置１は、例えばＰＣ（Personal Computer）やＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、或いはスマートフォンやタブレットなどの端末装置などとして実現される。
なお、図２では情報処理装置１を撮像装置２５０と別体のものとしているが、例えば撮像装置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）を設けることも可能である。

（1-2．第一実施形態のミクロ計測部、マクロ計測部の構成）
　図３は、第一実施形態におけるミクロ計測部２及びマクロ計測部３の内部構成例を示している。
　第一実施形態において、ミクロ計測部２及びマクロ計測部３は、図示のようにセンサ部２０、飛行駆動部２１、制御部２２、及び通信部２３を備えるものとして表すことができる。

　センサ部２０は、計測のためのセンシングを行うセンサを包括的に表したものであり、少なくとも図２で示した撮像装置２５０を備える。
　ここで、センサ部２０が有するセンサとしては、撮像装置２５０の他に、例えばＧＮＳＳ情報等の位置情報を検出する位置センサや、太陽光についての波長分光検出を行う太陽光分光センサ等を挙げることができる。
　本例において、センサ部２０における撮像装置２５０としてのマルチスペクトラムカメラは、計測対象４に含まれる植物についての評価値として、少なくともＰＲＩを算出できるように構成されたものを用いる。なお、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。
　具体的に、撮像装置２５０は、少なくとも波長λ＝５３１ｎｍ、波長λ＝５７０ｎｍの２波長の撮像画像を得ることが可能に構成されている。

　飛行駆動部２１は、飛行体２００における飛行のための機構を駆動するための駆動部を包括的に表したものである。例えば、飛行体２００がドローンである場合、飛行のための機構とは例えばプロペラ等であり、駆動部は該プロペラを回転駆動するモータ等のアクチュエータとなる。

　制御部２２は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）５１、ＲＯＭ（Read Only Memory）５２、及びＲＡＭ（Random Access Memory）等を有するマイクロコンピュータを備えて構成され、ＣＰＵが例えばＲＯＭに格納されたプログラムに基づく処理を実行することで、センサ部２０や飛行駆動部２１の制御を行う。
　例えば、センサ部２０の制御として制御部２２は、撮像装置２５０による撮像動作の制御を行う。また、制御部２２は、飛行駆動部２１に対する各種指示を行って飛行体２００の飛行制御を行う。

　通信部２３は、例えば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、周辺機器との間の有線又は無線による通信（例えば、近距離無線通信等）を行う。
　制御部２２は、通信部２３を介して外部装置との間で各種データをやりとりすることができる。

（1-3．情報処理装置の構成）
　図４は、情報処理装置１のハードウエア構成例を示している。
　図示のように情報処理装置１は、ＣＰＵ１１、ＲＯＭ（Read Only Memory）１２、ＲＡＭ（Random Access Memory）１３を有している。
　ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２に記憶されているプログラム、又は後述する記憶部１９からＲＡＭ１３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。ＲＡＭ１３にはまた、ＣＰＵ１１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。
　ＣＰＵ１１、ＲＯＭ１２、及びＲＡＭ１３は、バス３３を介して相互に接続されている。このバス３３にはまた、入出力インタフェース１５も接続されている。

　入出力インタフェース１５には、ユーザが入力操作を行うための入力部１６、液晶パネル或いは有機ＥＬ（Electroluminescence）パネルなどよりなる表示部１７、スピーカなどよりなる音声出力部１８、記憶部１９、通信部３０などが接続可能である。

　入力部１６は、情報処理装置１を使用するユーザが用いる入力デバイスを意味する。
　例えば入力部１６としては、キーボード、マウス、キー、ダイヤル、タッチパネル、タッチパッド、リモートコントローラ等の各種の操作子や操作デバイスが想定される。入力部１６によりユーザの操作が検知され、入力された操作に応じた信号はＣＰＵ１１によって解釈される。

　表示部１７は、情報処理装置１と一体でも良いし別体の機器でもよい。表示部１７では、ＣＰＵ１１の指示に基づいて表示画面上に各種の分析結果等の表示が行われる。また、表示部１７はＣＰＵ１１の指示に基づいて、各種操作メニュー、アイコン、メッセージ等、即ちＧＵＩ（Graphical User Interface）としての表示を行う。

　記憶部１９は、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）や固体メモリなどの記憶媒体より構成される。記憶部１９には、例えばミクロ計測部２やマクロ計測部３による計測結果を示すデータや、該計測結果に基づき行われる各種分析の結果を示すデータ、その他各種のデータが記憶される。また分析処理等のためのプログラムデータの格納にも記憶部１９は用いられる。

　通信部３０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、周辺機器との間の有線又は無線による通信（例えば、近距離無線通信等）を行う。
この通信部３０は、例えばミクロ計測部２やマクロ計測部３との通信を行う通信デバイスとされる場合もある。

　入出力インタフェース１５にはまた、必要に応じてドライブ３１が接続され、メモリカード等のリムーバブル記憶媒体３２が装着され、データの書き込みや読み出しが行われる。
　例えばリムーバブル記憶媒体３２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１９にインストールされたり、ＣＰＵ１１で処理したデータが記憶されたりする。もちろんドライブ３１は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク等、メモリカード以外のリムーバブル記憶媒体３２に対する記録再生ドライブとされてもよい。

　なお、実施形態としての情報処理装置１の機能は、図４のようなハードウエア構成の情報処理装置（コンピュータ装置）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。

（1-4．第一実施形態としての計測手法）
　図５は、情報処理装置１におけるＣＰＵ１１が有する第一実施形態としての機能を示した機能ブロック図である。
　図示のようにＣＰＵ１１は、ミクロ計測スケジューリング部Ｆ１、演算処理部Ｆ２、イベント判定部Ｆ３、及びマクロ計測スケジューリング部Ｆ４を有する。

　以下、ＣＰＵ１１が有するこれらの機能を、図６から図８を参照しながら説明する。
　図６は、計測対象４としての圃場３００についての圃場マップが示す栽培品種の分布と、圃場３００に対して定められたミクロ計測エリアＡｍｉの候補エリアＣＡｍｉ（図中、四角マークで示す）とを例示している。
　ここで、圃場マップとは、圃場における栽培植物の品種分布を示すマップであり、図中では栽培植物が異なるエリア間の境界線を点線により表している。
　以下では、このように栽培品種の別により区切られた各エリアのことを「品種エリア」と表記する。

　また、ミクロ計測エリアＡｍｉとは、ミクロ計測部２が一単位の計測を行うエリアを意味する。ミクロ計測エリアＡｍｉの範囲（サイズ）は、図１で説明したミクロ計測範囲ＲＺ２と同じである。

　本例においては、圃場３００に対し、予めミクロ計測エリアＡｍｉの候補エリアＣＡｍｉが複数定められている。図中では、候補エリアＣＡｍｉは、品種エリアごとにそれぞれ一又は複数が定められた例を示している。

　本例の計測システムでは、このように圃場３００において複数定められた候補エリアＣＡｍｉのうちからスケジューリングにより定められた候補エリアＣＡｍｉをミクロ計測エリアＡｍｉとして、ミクロ計測部２による計測を実行する。

　図５に示すミクロ計測スケジューリング部Ｆ１は、ミクロ計測部２による計測についてのスケジューリングを行う。ここでのスケジューリングとは、予定の実行タイミング等、予定の時間的な要素を定めることのみでなく、予定の実行対象とするエリア等、予定の場所的な要素を定めることも含む概念である。
　具体的に、本例のミクロ計測スケジューリング部Ｆ１は、ミクロ計測部２が実行するミクロ計測について、候補エリアＣＡｍｉからのミクロ計測エリアＡｍｉの設定、及び設定したミクロ計測エリアＡｍｉについて計測を実行する時間帯の設定、及びミクロ計測の実行間隔の設定を行う。
　本例では、ミクロ計測としては、飛行体２００の一度の飛行により複数のミクロ計測エリアＡｍｉについての計測を行う。このため、ミクロ計測エリアＡｍｉの設定としては、候補エリアＣＡｍｉのうちから複数のミクロ計測エリアＡｍｉを選択して設定する処理となり、また、ミクロ計測の実行間隔の設定は、飛行体２００の一度の飛行により行われる複数のミクロ計測エリアＡｍｉについての一連の計測動作を一まとまりとしたときの、該一連の計測動作の実行間隔を設定する処理となる。

　ここで、ミクロ計測スケジューリング部Ｆ１によるスケジューリングについて、ミクロ計測エリアＡｍｉの設定は、圃場マップから自動的に設定したり、土壌マップ等から圃場３００における場所ごとの多様性に基づいて自動的に設定したりすることが考えられる。
　ここで、土壌マップとは、圃場における土壌性質の分布を示すマップを意味するものである。
　また、ミクロ計測スケジューリング部Ｆ１によるスケジューリングにおいて、ドローン等としての飛行体２００の飛行可能時間等を考慮して、ミクロ計測エリアＡｍｉの設定数を定めることもできる。

　なお、ミクロ計測スケジューリングについては、スケジュールの要素、具体的には、ミクロ計測を行うミクロ計測エリアＡｍｉの設定としての場所的なスケジュール要素、計測の実行時間帯や計測の実行間隔等の時間的なスケジュール要素の一部又は全部をユーザの操作入力に基づき定めることも可能である。

　ここで、上記では、実際にミクロ計測部２による計測を行うミクロ計測エリアＡｍｉを、予め定められた候補エリアＣＡｍｉのうちから選択する例としたが、これはあくまで一例であり、候補エリアＣＡｍｉは定めず、ミクロ計測エリアＡｍｉを圃場３００における任意の場所に定めることも勿論可能である。

　図５において、演算処理部Ｆ２は、ミクロ計測部２やマクロ計測部３によって得られる計測結果に基づいて、計測対象４についての評価値を求める演算を行う。
　具体的に、本例における演算処理部Ｆ２は、計測対象４としての圃場３００で栽培される植物についての評価値として、少なくともＰＲＩを求める演算を行う。
　ここで、ＰＲＩは、撮像装置２５０としてのマルチスペクトラムカメラで得られる波長λ＝５３１ｎｍ、波長λ＝５７０ｎｍの２波長の撮像画像（それぞれλ_５３１、λ_５７０とする）に基づき、以下のように求められる。

　ＰＲＩ＝（λ_５３１－λ_５７０）／（λ_５３１＋λ_５７０）

　演算処理部Ｆ２で求める植物についての評価値はＰＲＩに限定されない。例えば、前述したＮＤＶＩ等を挙げることができる。

　演算処理部Ｆ２がマクロ計測部３の計測結果に基づき算出した評価値は、例えばＣＰＵ１１が実行する、計測対象４についてのマクロ的な分析処理において用いられることになる。

　また、本例では、演算処理部Ｆ２がミクロ計測部２の計測結果に基づき算出した評価値、具体的には上記したＰＲＩは、イベント判定部Ｆ３による判定処理に用いられる。

　イベント判定部Ｆ３は、ミクロ計測部２による計測結果に基づいてイベントの発生有無を判定する。具体的には、演算処理部Ｆ２がミクロ計測部２の計測結果に基づき算出したＰＲＩに基づき、ミクロ計測エリアＡｍｉにおけるイベントの発生有無を判定する。
　ここではイベントは、植物の水分量に係る異常状態であるとする。
　以下では、このような植物の水分量に係る異常状態のことを「水ストレス状態」と表記する。

　植物は、水分量が不足すると、水分の蒸散を防ぐため気孔が閉塞する。気孔が閉塞すると、光合成に必要な二酸化炭素を取り込むことができなくなる。上記したＰＲＩは、この際の植物の反応を測ることのできる指標として知られている。具体的にＰＲＩは、植物におけるキサントフィルサイクルのエポキシ化／デエポキシ化の度合いを光学的に測定したものと捉えることができるものである。
　植物において水ストレスの度合いが高まると、これに応じてＰＲＩの値が低下する傾向となる。このため、本例におけるイベント判定部Ｆ３は、ＰＲＩの値が所定の閾値以下であるか否かの判定を、水ストレス状態の発生有無の判定として行う。すなわち、ＰＲＩの値が閾値以下であれば水ストレス状態が発生があるとの判定結果を得、そうでない場合は水ストレス状態の発生がないとの判定結果を得る。

　本例では、上述したミクロ計測のスケジューリングにより複数のミクロ計測エリアＡｍｉについて計測を行う関係から、イベント判定部Ｆ３は、ミクロ計測エリアＡｍｉごとに、イベント（水ストレス状態）の発生有無の判定を行う。

　マクロ計測スケジューリング部Ｆ４は、イベント判定部Ｆ３がイベントの発生があると判定した場合に、マクロ計測部３による計測についてのスケジューリングを行う。

　ここで、ミクロ計測スケジューリング部Ｆ１によるスケジューリングにより、ミクロ計測部２による計測として、図６に太線で示す品種エリア内の候補エリアＣＡｍｉの全てをミクロ計測エリアＡｍｉとした計測が行われたとする。
　そして、図７に示すように、イベント判定部Ｆ３により、当該品種エリア内の一つのミクロ計測エリアＡｍｉにおいて、イベントとしての水ストレス状態の発生があるとの判定結果が得られたとする。

　この場合、マクロ計測スケジューリング部Ｆ４は、イベントの発生があると判定されたミクロ計測エリアＡｍｉと関連性を有するエリアをマクロ計測エリアＡｍｃとしてマクロ計測部３が計測を行うように、マクロ計測部３による計測についてのスケジューリングを行う。
　具体的に、図８では、計測対象４としての圃場３００のうち、イベントの発生があると判定されたミクロ計測エリアＡｍｉを含む品種エリアをマクロ計測エリアＡｍｃとして設定した例を示している。
　なお以下、イベントの発生があると判定されたミクロ計測エリアＡｍｉのことを「イベント発生ミクロエリア」と表記する。

　ここで、イベント発生ミクロエリアと関連性を有するエリアとしては、上記のようにイベント発生ミクロエリアを含む品種エリアに限定されるものではない。
　例えば、イベント発生ミクロエリアを含む品種エリア全域ではなく、当該品種エリアのうち、土壌マップからイベント発生ミクロエリアと同等の土壌性質を有するエリアのみをマクロ計測エリアＡｍｃに設定することが考えられる。
　或いは、当該品種エリア内に限定せずに、イベント発生ミクロエリアと同等の土壌性質を有するエリアをマクロ計測エリアとして設定することも考えられる。

　このように本実施形態では、圃場３００全体ではなく、圃場３００内におけるイベント発生ミクロエリアと関連性を有する一部の特定エリアをマクロ計測エリアＡｍｃとして設定する。

　また、マクロ計測スケジューリング部Ｆ４は、マクロ計測についてのスケジューリングとして、マクロ計測の時間的なスケジューリングも行う。本実施形態では、水ストレス状態についてのマクロ的な分析を行うことを目的としているため、マクロ計測としては、マクロ計測エリアＡｍｃにおいて水ストレス状態が生じているタイミングで行うことが想定される。

　ここで、水ストレス状態は、植物に対する潅水が行われる直前において生じやすい傾向にある。このため、ミクロ計測エリアＡｍｉで水ストレス状態の発生が判定されたことに応じて直ちにマクロ計測のための飛行を開始しても、マクロ計測エリアＡｍｃに到達した際には潅水後のタイミングとなっている可能性があり、水ストレス状態についてのマクロ的な分析を適切に行うことができない虞がある。
　このため、マクロ計測の実行タイミングとしては、水ストレス状態の発生が判定された際の潅水よりも後の潅水のタイミングに合わせて設定する。

　図９を参照し、マクロ計測の実行タイミングの定め方について考察する。
　図９は、水ストレス状態が発生した際の気象条件や植物、土壌の状態についての観測結果を示しており、具体的には、水ストレス状態が発生した日（ｄａｙ５）の前後数日間（ｄａｙ１～ｄａｙ７）における日照時間、温度、湿度、降水量、蒸散量（植物における水分蒸散量）、蒸発量（土壌水分の蒸発量）、土壌水分量、及び潅水の有無をそれぞれ模式的に示している。

　水ストレス状態は、基本的には、降水量が少なく日照の多い日が連続する等して、土壌の水分量が減少することに伴い生じる傾向となる。また、潅水から時間が経過すれば土壌の水分量は減少していくことから、水ストレス状態は潅水の直前に生じやすい傾向となる。
　これらの点より、マクロ計測を実行すべきタイミング、すなわち次に水ストレス状態が発生するタイミングは、気象予報情報や潅水スケジュールを示す潅水スケジュール情報に基づいて予測可能であることが分かる。
　図９では、破線の丸印で示すタイミングで、次に水ストレス状態が発生すると予測された例を示している。

　本例におけるマクロ計測スケジューリング部Ｆ４は、マクロ計測についての時間的なスケジューリングとして、例えばインターネット上から取得した気象予報情報と、記憶部１９等のＣＰＵ１１が読み出し可能な記憶装置に記憶された潅水スケジュール情報とに基づき、マクロ計測エリアＡｍｃにおいて次に水ストレス状態が発生するタイミングを予測する処理を行い、予測したタイミングに基づき、マクロ計測エリアＡｍｃについての計測予定タイミングを設定する。

　本例において、ＣＰＵ１１は、上記のようなマクロ計測スケジューリング部Ｆ４のスケジューリング処理で定まったスケジュール情報に従ってマクロ計測部３に計測動作を実行させる。具体的に、本例では、該スケジューリング処理により定められた計測予定タイミングにおいて、該スケジューリング処理により定められたマクロ計測エリアＡｍｃを対象とした計測を実行させるための指示を図３に示した制御部２２に対して行う。

　この指示に応じてマクロ計測部３がマクロ計測エリアＡｍｃを対象とした計測を行うと、情報処理装置１においては、マクロ計測エリアＡｍｃについての計測結果がマクロ計測部３より受信される。
　ＣＰＵ１１は、このように受信されたマクロ計測エリアＡｍｃについての計測結果の情報に基づき、マクロ計測エリアＡｍｃについての分析処理を行う。この分析処理においてＣＰＵ１１は、前述した演算処理部Ｆ２としての機能により、例えばＰＲＩ等の評価値を算出する処理を行い、算出した評価値に基づきマクロ計測エリアＡｍｃについての分析を行う。
　なお、ここでの分析としては、マクロ計測エリアＡｍｃにおいて水ストレス状態が発生している場所とそうでない場所とを検出する処理等を行うことが考えられる。
このような検出結果に基づき、ユーザは、例えば、水ストレス状態が発生したエリアについては潅水量を増やし（１回の潅水における潅水量を増やす、或いは潅水の頻度を高める等）、水ストレス状態が発生していないエリアについては潅水量を不変とする等の対策を講じることが可能となる。
このように情報処理装置１による分析結果は、植物の栽培手法の見直しや改善等を図る上でユーザにより参照されるものである。

（1-5．処理手順）
　続いて、図１０から図１２のフローチャートを参照し、上記により説明した第一実施形態としての計測手法を実現するための具体的な処理手順例について説明する。
　なお、これら図１０から図１２に示す処理は、ＣＰＵ１１がＲＯＭ１２や記憶部１９に記憶されたプログラムに従って実行するものである。

　図１０は、ミクロ計測についてのスケジューリング処理、すなわち前述したミクロ計測スケジューリング部Ｆ１に対応した処理のフローチャートである。
　ここでは、ミクロ計測について、前述した候補エリアＣＡｍｉが設定されている例とする。本例において候補エリアＣＡｍｉは、ユーザが手動で定めたエリアであるとする。

　先ず、ＣＰＵ１１はステップＳ１０１で、圃場マップの読み込みを行い、続くステップＳ１０２で栽培計画情報の読み込みを行う。栽培計画情報は、例えば前述した品種エリアごとの植物の栽培予定期間を示す情報等、圃場３００のエリアごとの植物の栽培計画を示す情報である。
　またステップＳ１０２に続くステップＳ１０３でＣＰＵ１１は、ドローンスペック情報の読み込み処理として、飛行体２００としてのドローンのスペック情報（例えば、飛行可能時間の情報等）を読み込む処理を行い、さらに続くステップＳ１０４で、ユーザ入力受け付け処理として、ユーザからの操作入力情報の受け付けを行う。

そして、ステップＳ１０４に続くステップＳ１０５でＣＰＵ１１は、ミクロ計測のスケジュール情報を生成する。
　ステップＳ１０５でＣＰＵ１１は、読み込んだ圃場マップや栽培計画情報に基づき、候補エリアＣＡｍｉのうちからミクロ計測エリアＡｍｉを選択する処理を行う。基本的には、例えば特定の種類の植物を栽培する品種エリアにおける候補エリアＣＡｍｉであって、植物を栽培中である候補エリアＣＡｍｉをミクロ計測エリアＡｍｉとして選択する。前述のように本例では、ミクロ計測のスケジューリングにおいて複数のミクロ計測エリアＡｍｉを選択する。
　このとき、ＣＰＵ１１は、ステップＳ１０４でユーザから特定の候補エリアＣＡｍｉを指定する操作入力があった場合には、該候補エリアＣＡｍｉもミクロ計測エリアＡｍｉとして選択する。
　また、ＣＰＵ１１は、ステップＳ１０３で取得したドローンスペック情報に基づき、飛行体２００のスペック的に、選択したミクロ計測エリアＡｍｉの全てを一度の飛行で計測可能であるか否かを判定し、計測可能でないと判定した場合は、計測可能となるようにミクロ計測エリアＡｍｉの選択数を調整する処理を行う。

　また、ステップＳ１０５でＣＰＵ１１は、計測の実行間隔、すなわち選択したミクロ計測エリアＡｍｉの全てを一度の飛行で計測するという計測動作についての実行間隔を設定する処理も行う。この実行間隔については、ユーザの操作入力に基づき設定することが考えられる。或いは、計測の目的等に応じてＣＰＵ１１が自動的に設定することも考えられる。
　また、本例では、ミクロ計測のスケジュール情報については、ミクロ計測の実行期間の設定も行う。ここでの実行期間とは、ミクロ計測の繰り返し期間、すなわち、上記の実行間隔に従ったミクロ計測の繰り返しを継続する期間を意味する。

ＣＰＵ１１は、ステップＳ１０５の処理を実行したことに応じて図１０に示す一連の処理を終える。

　なお、ミクロ計測のスケジューリングとしては、品種エリアごとの収穫量実績情報に基づいて行うことも考えられる。

　図１１は、イベント判定やマクロ計測を実現するための処理のフローチャートである。
　図１１において、ＣＰＵ１１はステップＳ２０１で、ミクロ計測のスケジュール情報に従ってミクロ計測実行指示を行う。すなわち、図１０のステップＳ１０５で生成したスケジュール情報に従って、ドローンとしての飛行体２００に搭載された制御部２２に対しミクロ計測部２としての計測動作の実行指示を行う。この指示は、選択した複数のミクロ計測エリアＡｍｉを１度の飛行で計測する動作の実行指示である。

　ステップＳ２０１に続くステップＳ２０２でＣＰＵ１１は、ミクロ計測結果の受信を待機する。すなわち、ステップＳ２０１で指示した１回分の計測動作で得られる各ミクロ計測エリアＡｍｉの計測結果が受信されるまで待機する。

　ミクロ計測結果が受信された場合、ＣＰＵ１１はステップＳ２０３で評価値の演算処理を行う。この演算処理は、イベント発生有無の判定を行うための評価値を演算する処理であり、具体的に本例では前述したＰＲＩを求める演算を行う処理となる。

　ステップＳ２０３に続くステップＳ２０４でＣＰＵ１１は、イベント判定処理として、水ストレス状態の発生有無を判定する処理を行う。具体的に本例では、ミクロ計測結果が受信されたミクロ計測エリアＡｍｉごとに、水ストレス状態の発生有無の判定、つまりは、ステップＳ２０３で算出したＰＲＩが所定の閾値以下であるか否かの判定を行う。

　ステップＳ２０４に続くステップＳ２０５でＣＰＵ１１は、イベント発生か否かの判定処理を行う。すなわち、ステップＳ２０４の判定処理の結果、水ストレス状態の発生が認められたミクロ計測エリアＡｍｉがあったか否かを判定する処理を行う。

　ステップＳ２０５において、水ストレス状態の発生が認められたミクロ計測エリアＡｍｉがなく、イベント発生ではないとの判定結果を得た場合、ＣＰＵ１１はステップＳ２１１に処理を進めて、次のミクロ計測予定があるか否かを判定する。この処理は、ミクロ計測についての上述した実行期間（Ｓ１０５参照）が未満了の状態であるか否かを判定する処理となる。
　ステップＳ２１１において、次のミクロ計測予定があると判定した場合、ＣＰＵ１１はステップＳ２０１に戻る。
　このように水ストレス状態としてのイベントの発生がなかった場合は、マクロ計測のスケジューリングやマクロ計測は行われない。

　一方、ステップＳ２０５において、水ストレス状態の発生が認められたミクロ計測エリアＡｍｉがあり、イベント発生であるとの判定結果を得た場合、ＣＰＵ１１はステップＳ２０６に処理を進めてマクロ計測スケジューリング処理を実行する。

　図１２は、ステップＳ２０６のマクロ計測スケジューリング処理のフローチャートである。
　図１２において、ＣＰＵ１１はステップＳ２５０で、計測予定エリアの設定を行う。すなわち、前述したミクロ計測エリアＡｍｉの設定を行うものである。
　前述のように、本実施形態では、イベントの発生があった場合は、圃場３００全体ではなく、圃場３００内におけるイベント発生ミクロエリアと関連性を有する一部の特定エリアをマクロ計測エリアＡｍｃとして設定する。具体的に、ＣＰＵ１１は、圃場マップを参照し、イベント発生ミクロエリアでの栽培品種の情報に基づいてマクロ計測エリアＡｍｃ（計測予定エリア）を定める。例えば、イベント発生ミクロエリアと同品種の植物を栽培する品種エリアのうち、当該イベント発生ミクロエリアを含む品種エリアをマクロ計測エリアＡｍｃとして定めることが考えられる。
　或いは、ＣＰＵ１１は、土壌マップを参照し、イベント発生ミクロエリアの土壌性質の情報に基づいてマクロ計測エリアＡｍｃを定める。例えば、イベント発生ミクロエリアと土壌性質が同等であるエリアのうち、当該イベント発生ミクロエリアを含むエリアをマクロ計測エリアＡｍｃとして定めることが考えられる。
　なお、先に例示したように、イベント発生ミクロエリアを含む品種エリア全域ではなく、当該品種エリアのうち、土壌マップからイベント発生ミクロエリアと同等の土壌性質を有するエリアのみをマクロ計測エリアＡｍｃに設定する等、マクロ計測の計測予定エリアの設定手法については多様に考えられるものである。

　ステップＳ２５０に続くステップＳ２５１でＣＰＵ１１は、潅水スケジュール情報を読み込み、さらに続くステップＳ２５２では気象予報情報を読み込む。
　そして、ステップＳ２５２に続くステップＳ２５３でＣＰＵ１１は、潅水スケジュール情報と気象予報情報とに基づき計測予定タイミングを算出する処理を行う。なお、マクロ計測についての計測予定タイミングについては、先に述べたように次の水ストレス状態の発生が予測されるタイミングとして定めればよく、該タイミングの予測手法については既に説明済みであるため重複説明は避ける。

　図１１において、ＣＰＵ１１は、上記のようなステップＳ２０６のマクロ計測スケジューリング処理を行ったことに応じ、ステップＳ２０７に処理を進める。
　ステップＳ２０７でＣＰＵ１１は、マクロ計測実行タイミングとなるまで待機する。すなわち、ステップＳ２０６で生成したマクロ計測のスケジュール情報が示す計測予定タイミングの到来を待機する。

　マクロ計測実行タイミングであれば、ＣＰＵ１１はステップＳ２０８に進み、マクロ計測実行指示として、制御部２２に対しマクロ計測のスケジュール情報が示す計測予定エリア（マクロ計測エリアＡｍｃ）を対象とした計測動作を行うように指示を行う。

　ステップＳ２０８に続くステップＳ２０９でＣＰＵ１１は、マクロ計測結果の受信待機処理として、ステップＳ２０８の指示に応じて実行されたマクロ計測についての計測結果の受信を待機する。
　そして、マクロ計測結果を受信した場合、ＣＰＵ１１はステップＳ２１０で分析処理を行う。すなわち、本例ではＰＲＩ等の評価値を算出する処理を行い、算出した評価値に基づきマクロ計測エリアＡｍｃについての分析を行う。なお、分析の具体例については既に説明済みであるため重複説明は避ける。

　ステップＳ２１０の分析処理を実行したことに応じ、ＣＰＵ１１は先に説明したステップＳ２１１に処理を進めて次のミクロ計測予定があるか否かを判定する。前述のように次のミクロ計測予定があれば、ＣＰＵ１１はステップＳ２０１に戻る。これにより、ミクロ計測についての繰り返し計測が可能とされる。

　ステップＳ２１１において、次のミクロ計測予定がないと判定した場合、ＣＰＵ１１は図１１に示す一連の処理を終える。

　なお、図１２で説明したマクロ計測スケジューリングについて、水ストレス状態は、基本的には、潅水直前に生じ易いものであるが、実際には、様々な条件が重なったときに生じるものであり、予測の精度向上を図る上で種々の手法を採ることが考えられる。例えば、次に水ストレス状態が発生するタイミングの予測は、実際に水ストレス状態が発生したときの観測データ（例えば、図９で例示したような気象や土壌水分量、潅水に係る観測データとすることが考えられる）を学習用入力データとして機械学習されたＡＩ（人工知能）を用いて行うことが考えられる。
　或いは、次に水ストレス状態が発生するタイミングの予測は、実際に水ストレス状態が発生したときの観測データに基づきルールベースで水ストレスの起きる条件を推定し、気象や潅水についての予報情報に基づき、該推定した条件となりそうなタイミングを予測することで行うことも考えられる。
　また、次に水ストレス状態が発生するタイミングの予測は、回帰予測、つまり過去の計測結果から求めた水ストレス状態の発生周期に基づく予測として行うこともできる。

また、上記では、水ストレス状態の発生有無の判定をＰＲＩに基づき行う例としたが、水ストレス状態の発生有無の判定は植物の温度情報に基づいて行うことも可能である。その場合、計測としてはサーマル画像（赤外線画像）の撮像を行う。
　前述のように植物は、水ストレス状態においては気孔を閉塞して水分の蒸散を防ぐ。このとき、葉からの蒸散量が減少することに伴い気化熱による温度低下も減少することになり、植物の温度が上昇する傾向となる。従って、植物の温度が所定の閾値以上であれば、水ストレス状態にあるとの判定を行うことができる。

また、上記では、ミクロ計測部２がドローン等の飛行体２００の形態とされる例を挙げたが、ミクロ計測部２の形態としては自走型ロボット等、飛行体２００以外の自力移動可能な装置形態とすることが考えられる。或いは、ミクロ計測は、人手による巡回計測（可搬センサを用いた人手による巡回計測）でもよい。

　また、上記で説明した各処理要素、具体的には、ミクロ計測スケジューリングの処理、ミクロ計測やマクロ計測の計測結果に基づく評価値の演算処理、マクロ計測スケジューリングの処理、及びマクロ計測結果に基づく分析処理については、それらのうち一部又は全部を計測のためのセンサ（センサ部２０）を有する装置側で行う構成とすることも可能である。

＜２．第二実施形態＞
（2-1．第二実施形態のミクロ計測部、マクロ計測部）
　続いて、第二実施形態について説明する。
　第二実施形態は、ミクロ計測部２が移動体ではなく圃場３００に固定的に設置された定点計測部として構成されたことを前提とする実施形態である。
　なお以下の説明において、既に説明済みとなった部分と同様となる部分については同一符号や同一ステップ番号を付して説明を省略する。

　図１３は、第二実施形態におけるミクロ計測部２とマクロ計測部３の説明図である。
　図示のように定点測定部としてのミクロ計測部２は、圃場３００としての計測対象４における複数箇所に設置されている。例えば、これらの定点測定部としてのミクロ計測部２は、図６で例示したような候補エリアＣＡｍｉをそれぞれ計測対象範囲とするように、圃場３００におけるそれぞれ所定の位置に設置される。
　なお、この場合もミクロ計測範囲ＲＺ２とマクロ計測範囲ＲＺ３の関係性については第一実施形態の場合と同様である。

　定点計測部とされることで、この場合のミクロ計測部２は、第一実施形態のように飛行計測部とされる場合よりも計測の頻度、すなわち計測の時間的分解能を高め易くなる（飛行に係る時間が不要であるため）。

　ここで、第二実施形態では、マクロ計測結果に基づく分析処理、すなわち計測対象４のマクロ的な分析処理として、第一実施形態で説明したＰＲＩに基づく分析のみでなく、分光反射率に基づく分析が行われる。
　分光反射率とは、対象とする波長（λ）について、光源（この場合は太陽）からの照射光に対する植物の反射率を求めたものである。具体的に、対象とする波長（λ）についての分光反射率Ｒ（λ）は、光源からの照射光Ｉ（λ）と、植物（例えば葉）からの反射光Ｅ（λ）とを検出し、反射光Ｅ（λ）を照射光Ｉ（λ）で割り戻すことで求められる。すなわち、「Ｒ（λ）＝Ｉ^－１（λ）Ｅ（λ）」である。

　上記のような分光反射率Ｒ（λ）の計測を可能とするため、この場合のマクロ計測部３には、対応するセンサが設けられる。
　図１４は、第二実施形態におけるマクロ計測部３の内部構成例を示した図である。
　この場合のマクロ計測部３においては、センサ部２０に代えてセンサ部２０Ａが設けられる。センサ部２０Ａには、撮像装置２５０としてのマルチスペクトラムカメラが備えられると共に、光源（ここでは太陽）からの光を波長ごとに受光し、光源についての波長分光検出を行う光源分光センサが備えられる。

　図１５は、第二実施形態におけるミクロ計測部２の内部構成例を示した図である。
　図示のように第二実施形態におけるミクロ計測部２は、センサ部２５、制御部２６、及び通信部２７を備える。

　センサ部２５には、撮像装置２５０としてのマルチスペクトラムカメラが備えられると共に、光源（ここでは太陽）からの光を波長ごとに受光し、光源についての波長分光計測を行う光源分光センサが備えられる。これは、ミクロ計測においても、分光反射率Ｒ（λ）の計測を可能とするためである。

　ここで、分光反射率Ｒ（λ）は、植物に対する光源からの入射光の角度、植物からの反射光の角度に依存して、計算される値が異なるものとなる。すなわち、太陽が光源である場合、１日の中で計測する時間帯が異なると、分光反射率Ｒ（λ）として計算される値も異なってしまう。このことは、計測した時間帯が異なる分光反射率Ｒ（λ）については、同じ評価値であるにも拘わらずそれらの値を適切に比較することができないことを意味する

　このため、第二実施形態では、マクロ的分析に用いる分光反射率Ｒ（λ）について、上記のように計測時間帯に依存して生じるばらつきを吸収するための補正を行う。具体的に、この補正は、高頻度で行われるミクロ計測、換言すれば、時間的に高分解能で行われるミクロ計測によって所定の時間帯ごと（つまり太陽からの入射光の角度ごと）に分光反射率Ｒ（λ）を計測しておき、それら時間帯ごとの分光反射率Ｒ（λ）から上記のばらつきを吸収するための補正係数を求め、該補正係数に基づいてマクロ計測された分光反射率Ｒ（λ）を補正するという手法で行われる。なお、該補正の詳細については後に改めて説明する。

　このようなマクロ計測された分光反射率Ｒ（λ）の補正を可能とするため、この場合のミクロ計測部２が備えるセンサ部２５には、分光反射率Ｒ（λ）の計測を可能とするためのマルチスペクトラムカメラと光源分光センサとが設けられる。

　なお、この場合のミクロ計測部２は定点計測部であるため、センサ部２５には、土壌に埋設されるタイプのセンサを設けることもできる。例えば、土壌水分量を計測する土壌水分量センサ等を設けることが考えられる。

　通信部２７は、例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等を有するマイクロコンピュータを備えて構成され、センサ部２５の動作制御や通信部２７を介した外部装置との間のデータ通信等を行う。

　通信部２７は、例えば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、周辺機器との間の有線又は無線による通信（例えば、近距離無線通信等）を行う。
　ここで、この場合のミクロ計測部２は固定設置であるため、通信部２７としては有線通信を行うものを用いることが考えられる。或いは、この場合の通信部２７については、ＬＰＷＡ（Low Power Wide Area）通信に対応したもの等とすることも考えられる。

　なお、この場合のミクロ計測部２については、外部から有線による電源供給を受ける構成とすることも考えられ、バッテリレスの構成を採ることも可能である。

　ここで、第二実施形態の計測システムにおいて、情報処理装置１のハードウエア構成については図４で説明したものと同様となることから改めての図示による説明は省略する。

（2-2．第二実施形態としての計測手法）
　図１６は、第二実施形態における情報処理装置１のＣＰＵ１１が有する第二実施形態としての機能を示した機能ブロック図である。
　先の図５と比較して分かるように、この場合のＣＰＵ１１は、第一実施形態の場合のＣＰＵ１１と比較して、演算処理部Ｆ２に代えて演算処理部Ｆ２Ａを有する点が異なる。

　演算処理部Ｆ２Ａは、演算処理部Ｆ２と同様にミクロ計測部２やマクロ計測部３による計測結果に基づきＰＲＩを算出する機能を有するが、さらに、ミクロ計測部２やマクロ計測部３による計測結果に基づき上述した分光反射率Ｒ（λ）を算出する機能を有している点が異なる。

　また、演算処理部Ｆ２Ａは、ミクロ計測部２による計測結果に基づき算出した分光反射率Ｒ（λ）について、経時分析処理を行う。
　この経時分析処理としては、方向依存性反射態様情報を生成する処理として行う。
　ここで、方向依存性反射態様情報とは、計測の対象物体に対する光源からの光の入射角θｉと、該対象物体からの光の反射角θｒの変化に対する反射の変化を示す情報を意味する。
　本例において、経時分析処理としては、ＢＲＦ（Bidrectional Reflectance Factor：双方向反射率因子）テーブルを生成する処理を行う。

　図１７は、ＢＲＦテーブルの説明図である。
　ＢＲＦテーブルは、対象物体に対する光源からの光の入射角θｉと、対象物体からの光の反射角θｒと、相対方位角（入射方位角φｉと反射方位角φｒとの差：φｉ－φｒ）の組み合わせごとに分光反射率Ｒ（λ）を対応づけたテーブル情報である。
　ここで、図１８に示すように、入射角θｉ、反射角θｒは、それぞれ対象物体の法線角を基準とした角度とされる。具体的に、入射角θｉ、反射角θｒは、図１８のように法線角からの傾斜角度としてそれぞれ求められる。
　また、入射方位角φｉは、対象物体を基準として光源が存在する方位の方位角を表すものであり、反射方位角φｒは、対象物体を基準として反射光の観測点が存在する方位の方位角を表すものである。

　また、演算処理部Ｆ２Ａは、マクロ計測部３の計測結果に基づき算出した分光反射率Ｒ（λ）を、上記の経時分析処理で生成したＢＲＦテーブルに基づいて補正する処理も行う。

　図１９を参照し、マクロ計測された分光反射率Ｒ（λ）の補正手法について説明する。
　先ず、図中の下段では、マクロ計測された分光反射率Ｒ（λ）、すなわちマクロ計測部３の計測結果に基づき算出された分光反射率Ｒ（λ）を例示している。
　このとき、マクロ計測部３は、分光反射率Ｒ（λ）に係る計測を毎回定時に行うものではなく、計測の時間帯はばらつくことが通常である。このため、マクロ分析として、或るタイミングで計測された分光反射率Ｒ（λ）と別のタイミングで計測された分光反射率Ｒ（λ）とを比較しようとしても、それらの分光反射率Ｒ（λ）は、それぞれ異なる入射角θｉ、反射角θｒ、及び相対方位角の組み合わせの下で計測されたものであることから、正確な比較を行うことは困難である。
　そこで、マクロ的な分析処理において、分光反射率Ｒ（λ）としては、実際の計測時間帯（つまり入射角θｉ、反射角θｒ、相対方位角の組み合わせ）に拘わらず、或る基準とする時間帯（例えば正午であれば正午）に計測された値となるように補正するものとし、これにより、異なるタイミングの計測結果から算出された複数の分光反射率Ｒ（λ）間で値の正確な比較を行うことが可能となるようにする。

　具体的に、この場合の補正は、下記のようにして行う。
　先ず、図１９の下段に示すように、マクロ計測された分光反射率Ｒ（λ）を「ａ」とおく。このマクロ計測された分光反射率Ｒ（λ）は、或る日における或る時間帯のマクロ計測結果から算出されたものであり、図中では、該或る時間帯での入射角θｉと反射角θｒの組み合わせが「θｉ＝１５ｄｅｇ、θｒ＝１５ｄｅｇ」であった例としている。マクロ分析では、この或る時間帯で計測された分光反射率Ｒ（λ）をそのまま用いるのではなく、１日の期間内での基準となる時間帯の分光反射率Ｒ（λ）に補正を行う。具体的に、ここでの「基準となる時間帯」に対応した入射角θｉと反射角θｒの組み合わせは「θｉ＝０ｄｅｇ、θｒ＝３０ｄｅｇ」であるとする。
　なお以下、この「θｉ＝０ｄｅｇ、θｒ＝３０ｄｅｇ」としての、基準となる時間帯における入射角θｉと反射角θｒの組み合わせのことを「基準組み合わせ」と表記する。
　また、マクロ計測された分光反射率Ｒ（λ）における入射角θｉと反射角θｒの組み合わせ（つまり本例では「θｉ＝１５ｄｅｇ、θｒ＝１５ｄｅｇ」）のことを「計測時組み合わせ」と表記する。

　ここで、図１９の上段に示すＢＲＦテーブルにおいて、入射角θｉと反射角θｒの組み合わせが「計測時組み合わせ」である分光反射率Ｒ（λ）を「ｂ」とおく。また、ＢＲＦテーブルにおいて、入射角θｉと反射角θｒの組み合わせが「基準組み合わせ」である分光反射率Ｒ（λ）を「ｃ」とおく。

　マクロ計測された分光反射率Ｒ（λ）の補正は、図中に示すように、「ｃ／ｂ」で表される補正係数ｋを算出し、この補正係数ｋをマクロ計測された分光反射率Ｒ（λ）に乗じることで行う。すなわち、この場合の補正は「ａ×ｋ」と表すことができる。
　これにより、１日の或る時間帯で行われたマクロ計測により得られた分光反射率Ｒ（λ）は、基準となる時間帯で行われたマクロ計測により得られた分光反射率Ｒ（λ）の値として補正される。

　なお、上記のようなＢＲＦテーブルを用いた分光反射率Ｒ（λ）の補正の手法は、次のような手法であると換言することができる。すなわち、マクロ計測部３による計測の実行時間帯とは異なる時間帯にミクロ計測部２が行った計測による計測結果に基づき、マクロ計測部３の計測結果に基づき算出された分光反射率Ｒ（λ）を補正する、というものである。

　ここで、上記のようなＢＲＦテーブルを用いた補正を適切に行う上では、ＢＲＦテーブルにおいて多くの入射角θｉ、反射角θｒの組み合わせの情報が格納されることが望ましい。
　このため、図１６に示すこの場合のミクロ計測スケジューリング部Ｆ１では、ミクロ計測部２による計測頻度が高くなるようにミクロ計測のスケジューリングを行う。具体的には、スケジューリングで選択した複数のミクロ計測エリアＡｍｉについての計測が、少なくとも１日の中で複数回行われるようにスケジューリングを行う。

　ここで、この場合のミクロ計測スケジューリング部Ｆ１では、飛行体２００ではなく定点計測部として構成されたミクロ計測部２の仕様情報に従ってミクロ計測の実行間隔を及び実行期間を定める。
　例えば、ミクロ計測部２の電源が太陽電池である場合には動作可能期間は数日間程度、超低消費電力でライフまで電池交換をしないＩｏＴセンサの場合はライフ全体の期間を考慮し、ミクロ計測の実行期間を定める。また、通信にホットスワップＷｉＦｉ（ＷｉＦｉは登録商標）を用いる場合は、別のセンサからの通信プロキシに要する電力も加味して計測の実行間隔を定めてもよい。

（2-3．処理手順）
　図２０及び図２１のフローチャートを参照し、上記により説明した第二実施形態としての計測手法を実現するための具体的な処理手順例について説明する。
　図２０は、第二実施形態におけるミクロ計測についてのスケジューリング処理のフローチャートである。
　先の図１０に示した第一実施形態の場合の処理との違いは、ステップＳ１０３に代えてステップＳ３０１の処理を実行する点である。ステップＳ３０１でＣＰＵ１１は、ミクロ計測部仕様情報の読み込み処理として、定点計測部として構成されたミクロ計測部２の仕様情報を読み込む処理を行う。

　この場合のステップＳ１０５の処理では、上記のステップＳ３０１で読み込んだ仕様情報に基づいて、ミクロ計測の実行間隔や実行期間を定める。例えば、ミクロ計測部２の電池容量等に基づいてこれら実行間隔や実行期間を定めること等が考えられる。

　図２１は、第二実施形態におけるイベント判定やマクロ計測、及び評価値の補正を実現するための処理のフローチャートである。
　先の図１１と比較して分かるように、第二実施形態においても、ミクロ計測のスケジュール情報に従ってミクロ計測部２に計測を実行させて計測結果の受信を待機する点（Ｓ２０１、Ｓ２０２、Ｓ２１１）や、ミクロ計測結果に基づくイベント有無の判定を行う点（Ｓ２０４、Ｓ２０５）、イベントが発生したと判定した場合にマクロ計測スケジューリングを行いスケジュールに従ってマクロ計測部３に計測を実行させる点（Ｓ２０６からＳ２０８）については第一実施形態の場合と同様である。

　この場合のＣＰＵ１１は、図１１におけるステップＳ２０３の評価値演算処理に代えて、ステップＳ４０１の評価値演算処理を行う。具体的には、イベント判定のためのＰＲＩと共に、分光反射率Ｒ（λ）を求める演算を行う。

　そして、この場合のＣＰＵ１１は、ステップＳ４０１の演算処理を実行したことに応じ、ステップＳ４０２で経時分析処理を行う。すなわち、上述したＢＲＦテーブルを生成するための処理を行う。具体的には、ステップＳ４０１で算出した分光反射率Ｒ（λ）の情報と、該分光反射率Ｒ（λ）の演算に用いたミクロ計測結果の計測時間帯に対応する入射角θｉ、反射角θｒ、及び相対方位角の組み合わせ情報とを、ミクロ計測が行われるごとに蓄積していくことで、図１７に例示したようなＢＲＦテーブルを生成する。

　さらに、この場合のＣＰＵ１１は、図１１に示したステップＳ２１０の分析処理に代えて、ステップＳ４０３の分析処理を行う。このステップＳ４０３の分析処理では、マクロ計測結果に基づき算出したＰＲＩを用いた分析と、同じくマクロ計測結果に基づき算出した分光反射率Ｒ（λ）を用いた分析とを行う。
　このとき、マクロ計測結果に基づき算出した分光反射率Ｒ（λ）については、上述した補正係数ｋを用いた補正を行う。具体的には、マクロ計測が行われた時間帯に対応する入射角θｉ及び反射角θｒの組み合わせ情報と、基準とする時間帯に対応する入射角θｉ及び反射角θｒの組み合わせ情報とに基づき、ＢＲＦテーブルから、先の図１９で説明した手法により補正係数ｋを算出し、マクロ計測結果に基づき算出した分光反射率Ｒ（λ）にこの補正係数ｋを乗じる。
　確認のため述べておくと、分光反射率Ｒ（λ）は波長ごとの評価値であるため、上記した補正係数ｋの算出や分光反射率Ｒ（λ）の補正は波長ごとに行うものである。

　なお、上記では、マクロ計測された分光反射率Ｒ（λ）の補正に用いる「方向依存性反射態様情報」の例として、ＢＲＦテーブルを生成する例を挙げたが、方向依存性反射態様情報としては、ＢＲＤＦ（Bidrectional Reflectance Distribution Function：双方向反射率分布関数）としての関数情報を生成することもできる。
　ＢＲＤＦを用いることで、仮に、分光反射率Ｒ（λ）を計算できない入射角θｉ・反射角θｒの組があったとしても、関数の計算によりその組についての分光反射率Ｒ（λ）を補間することができる。

　また、第二実施形態において、ミクロ計測部２の通信部２７がＬＰＷＡ（Low Power Wide Area）通信等の通信帯域の面で不利な通信方式を採用する場合には、伝送データ量削減のため、ミクロ計測部２側で評価値の演算を行うようにすることも可能である。

＜３．変形例＞
　実施形態としては上記した具体例に限定されるものではなく、多様な変形例としての構成を採り得る。
　例えば、第一実施形態のようにミクロ計測を飛行計測として行う場合において、１度に巡回すべき複数のミクロ計測エリアＡｍｉのうち少なくとも一つにドローンの充電ステーションを設けておき、スケジュールされた飛行中にドローンが該充電ステーションに着陸して充電を行うようにすることもできる。
　例えば、図２２に例示するように、巡回すべき複数のミクロ計測エリアＡｍｉのうち、例えば太枠で示すミクロ計測エリアＡｍｉに充電ステーションを設置しておく。

　このとき、着陸したミクロ計測部２は、充電中に該着陸したミクロ計測エリアＡｍｉについての計測を行ってもよい。
　また、充電ステーションは通信部を備え、ミクロ計測部２が該通信部を介して計測結果を情報処理装置１等の外部装置に送信できるようにすることも考えられる。
　さらには、ミクロ計測部２にイベント判定部Ｆ３がある場合には、イベント発生が充電中等に判定されたときに、他のドローン（計測部）にマクロ計測の実行指示を行うことも考えられる。
　また、第二実施形態のミクロ計測部２のような定点計測部のうちの少なくとも一つが、充電ステーションであってもよく、その場合、ドローンが該充電ステーションに立ち寄って、そこで一定時間のミクロ計測を行うことも考えられる。

　また、上記では本技術に係る計測手法を農業の分野に適用した例を挙げたが、農業以外への適用も可能である。
　例えば、セキュリティ関連の用途として、スタジアム等でのイベント監視に本技術を適用することが考えられる。この場合、例えばミクロ計測のエリアはスタジアムの入口部や出口部とすることが考えられる。入口部でイベント（例えば人の混雑）の発生が判定されたら、スタジアム内部をマクロ計測エリアとして計測を行うといったことが考えられる。或いは、出口部でイベント（例えば人の混雑）の発生が判定されたら出口部から先の部分（例えば最寄り駅までの道路）をマクロ計測エリアとして計測を行うといったことが考えられる。
　或いは、海洋関連の用途として、赤潮の監視に本技術を適用することも考えられる。例えば、海洋上の所定複数のエリアをミクロ計測エリアとして定める。何れかのミクロ計測エリアで赤潮としてのイベントの発生が判定された場合は、潮の流れから赤潮のエリアがどこに拡大しそうかの予測を行い、予測したエリアをマクロ計測エリアとして設定してマクロ計測を行うことが考えられる。

＜４．実施形態のまとめ＞
　上記のように実施形態の情報処理装置（同１）は、計測対象における第一のサイズによるエリアであるミクロ計測エリアについて計測を行うミクロ計測部による計測結果に基づいて、イベントの発生有無を判定するイベント判定部（同Ｆ３）と、イベント判定部がイベントの発生があると判定した場合に、計測対象における第一のサイズよりも大サイズのエリアであるマクロ計測エリアについて計測を行うマクロ計測部が、イベントの発生があると判定されたミクロ計測エリアと関連性を有するマクロ計測エリアを対象として計測を行うように制御する制御部（ＣＰＵ１１：マクロ計測スケジューリング部Ｆ４）と、を備えたものである。
　マクロ計測部の計測では、対象エリアが大サイズであるため、計測の空間的分解能が低い傾向となり、イベントの発生有無の判定精度も低い傾向となる。上記のようにマクロ計測エリアよりも小サイズのミクロ計測エリアについての計測結果に基づきイベントの発生有無を判定することで、イベント発生有無の判定精度向上が図られる。
　また、ミクロ計測部としては、例えばドローン等の飛行体としての装置形態や、計測対象に対し固定的に配置された据え置き型としての装置形態等が考えられるが、何れの場合でも、ミクロ計測の頻度はマクロ計測の頻度よりも高め易い（飛行体であればより低空、据え置きであれば飛行自体が不要となる）ため、計測の時間的分解能の面で有利であり、この点でもイベント発生有無の判定精度向上が図られる。
　イベント発生有無の判定精度向上が図られることで、計測対象のマクロ的な分析をユーザが意図したタイミングで行うことができるようになり、該マクロ的な分析としてユーザの意図する分析を行うことが可能となって分析の正確性向上を図ることができる。
　また、上記構成によれば、ミクロ計測エリアでイベントが発生した場合は、マクロ計測として、該イベントが発生したミクロ計測エリアと関連性を有するマクロ計測エリアを対象とした計測が行われる。これにより、例えばイベントが発生したミクロ計測エリアと同種の植物を栽培しているエリアや、イベントが発生したミクロ計測エリアと土壌性質が同等のエリア等、イベントが発生したミクロ計測エリアと関連性を有するエリアをマクロ計測エリアとしてマクロ的な分析を行うことが可能となる。すなわち、徒に広いエリアを対象としたマクロ的分析を行うのではなく、イベントが発生したミクロ計測エリアと関連性のあるエリアに限定して、マクロ的分析のためのマクロ計測を効率的に行うことが可能となる。
　従って、計測対象についてミクロ計測とマクロ計測を行う計測システムについて、マクロ計測に基づき行われる計測対象のマクロ的分析の正確性向上と、マクロ計測の効率化とを図ることができる。

　また、実施形態の情報処理装置においては、ミクロ計測部は、前記マクロ計測部よりも計測の実行頻度が高くされている。
　これにより、マクロ計測部よりも計測の時間的分解能が高いミクロ計測部による計測結果に基づいてイベントの発生有無の判定が行われる。
　従って、イベントの発生有無の判定精度向上を図ることができ、マクロ計測部の計測結果に基づき行われる計測対象のマクロ的な分析について正確性向上を図ることができる。

　さらに、実施形態の情報処理装置においては、ミクロ計測部は、前記マクロ計測部よりも計測の空間分解能が高くされている。
　これにより、マクロ計測部よりも計測の空間的分解能が高いミクロ計測部による計測結果に基づいてイベントの発生有無の判定が行われる。
　従って、イベントの発生有無の判定精度向上を図ることができ、マクロ計測部の計測結果に基づき行われる計測対象のマクロ的な分析について正確性向上を図ることができる。

　さらにまた、実施形態の情報処理装置においては、計測対象は植物が栽培される圃場であり、イベント判定部は、イベントの発生有無として、植物の水分量に係る異常状態の発生有無を判定している。
　これにより、植物の水分量について、ミクロ計測エリアでの異常発生に応じて、該ミクロ計測エリアに関連するマクロ計測エリアを対象としたマクロ計測が行われる。
　植物の水分量についてマクロ計測を行うことで、マクロ的な視点で、植物の水分量の異常の発生態様を分析することが可能となり、該分析の結果に基づき、植物に対する潅水の量やタイミングについての最適化を図ることができる。

　また、実施形態の情報処理装置においては、制御部は、イベント判定部がイベントの発生があると判定した場合に、マクロ計測部による計測についてのスケジューリングを行っている。
　イベントの発生タイミングで直ちにマクロ計測を行ったのでは、適切なマクロ分析ができない場合もある。そこで、マクロ計測についてのスケジューリングを行い、スケジュールに従ってマクロ計測が行われるようにする。
　従って、適切なタイミングでマクロ分析が行われるように図ることができ、マクロ分析の正確性向上を図ることができる。

　さらに、実施形態の情報処理装置においては、計測対象は植物が栽培される圃場であり、制御部は、圃場における栽培植物の品種分布を示す圃場マップを参照し、イベントの発生があると判定したミクロ計測エリアでの栽培品種の情報に基づいてマクロ計測部による計測予定エリアを定めている。
　これにより、例えばイベントが発生したミクロ計測エリアと同品種の植物が栽培されるエリアをマクロ計測の予定エリアとして定める等、マクロ計測の予定エリアを、イベントが発生したミクロ計測エリアとの栽培品種の関係に基づき定めることが可能となる。
　従って、マクロ計測についての場所的なスケジューリングを、栽培品種に基づいて適切に行うことができる。

　さらにまた、実施形態の情報処理装置においては、計測対象は植物が栽培される圃場であり、制御部は、圃場における土壌性質の分布を示す土壌マップを参照し、イベントの発生があると判定したミクロ計測エリアの土壌性質の情報に基づいてマクロ計測部による計測予定エリアを定めている。
　これにより、例えばイベントが発生したミクロ計測エリアと土壌性質が同等のであるエリアをマクロ計測の予定エリアとして定める等、マクロ計測の予定エリアを、イベントが発生したミクロ計測エリアとの土壌性質の関係に基づいて定めることが可能となる。
　従って、マクロ計測についての場所的なスケジューリングを、土壌品質に基づいて適切に行うことができる。

　また、実施形態の情報処理装置においては、計測対象は植物が栽培される圃場であり、イベント判定部は、イベントの発生有無として、植物の水分量に係る異常状態の発生有無を判定し、制御部は、圃場に対する潅水スケジュールを示す潅水スケジュール情報に基づいてマクロ計測部による計測予定タイミングを定めている。
　植物の水分量に係る異常は、潅水の直前に生じ易い傾向にある。
　従って、上記構成によれば、マクロ計測として、植物の水分量に係る異常が発生している可能性の高いタイミングでの計測が行われるように図ることができ、マクロ計測の結果に基づき行われるマクロ的な分析の正確性向上を図ることができる。

　さらに、実施形態の情報処理装置においては、計測対象は植物が栽培される圃場であり、イベント判定部は、イベントの発生有無として、植物の水分量に係る異常状態の発生有無を判定し、制御部は、気象予報情報に基づいてマクロ計測部による計測予定タイミングを定めている。
　植物の水分量に係る異常は、例えば晴天の日が連続する等、所定の気象条件が成立した場合に生じ易い。
　従って、上記構成によれば、マクロ計測として、植物の水分量に係る異常が発生している可能性の高いタイミングでの計測が行われるように図ることができ、マクロ計測の結果に基づき行われるマクロ的な分析の正確性向上を図ることができる。

　さらにまた、実施形態の情報処理装置においては、マクロ計測部による計測結果に基づいて計測対象の評価値を演算する演算部（演算処理部Ｆ２Ａ）を備え、演算部は、マクロ計測部による計測の実行時間帯とは異なる時間帯にミクロ計測部が行った計測による計測結果に基づき、評価値の補正を行っている。
　計測対象の評価値としては、算出される値が計測の時間帯によって異なってしまうものも存在する。例えば、計測対象に対する太陽光の角度によって算出される値が異なってしまうもの等が挙げられる。
　上記構成によれば、そのような評価値について、ミクロ計測（つまり時間的分解能が高い計測）による異なる時間帯の計測結果を用いた適切な補正を行うことができ、評価値に基づくマクロ的な分析の正確性向上を図ることができる。

　また、実施形態の情報処理装置においては、制御部は、ミクロ計測部による計測についてのスケジューリングを行っている。
　これにより、イベントの発生有無の判定が効率的かつ適切に行われるようにミクロ計測についての時間的、場所的なスケジューリングを行うことが可能となる。
　従って、上記構成によれば、イベントの発生有無の判定精度向上を図ることができ、計測対象についてのマクロ的な分析の正確性向上を図ることができる。

　さらに、実施形態の情報処理装置においては、計測対象は植物が栽培される圃場であり、制御部は、圃場における栽培植物の品種分布を示す圃場マップに基づいてミクロ計測部による計測についてのスケジューリングを行っている。
　これにより、植物の品種分布の観点からミクロ計測についての場所的なスケジューリングを行うことが可能となる。
　従って、例えば水分量に係る異常が生じやすい植物の栽培エリアに限定したミクロ計測を行う等、ミクロ計測についての場所的な効率化を図ることができる。

　さらにまた、実施形態の情報処理装置においては、計測対象は植物が栽培される圃場であり、制御部は、圃場における植物の栽培計画情報に基づいてミクロ計測部による計測についてのスケジューリングを行っている。
　これにより、植物の栽培計画の観点からミクロ計測についての時間的なスケジューリングを行うことが可能となる。
　従って、例えば栽培時期でないエリアが無駄に計測されないようにする等、ミクロ計測についての時間的な効率化を図ることができる。

　また、実施形態の情報処理装置においては、ミクロ計測部は飛行体の形態とされ、制御部は、ミクロ計測部の飛行に係るスペック情報に基づいてミクロ計測部による計測についてのスケジューリングを行っている。
　これにより、飛行体の飛行可能時間や飛行高度等の情報に基づいてミクロ計測についてのスケジューリングを行うことが可能となる。
　従って、飛行体の有する能力に基づいた適切なミクロ計測のスケジューリングを行うことができ、イベントの発生有無の判定が適切に行われるようにすることができる。

　また、実施形態の情報処理方法は、計測対象における第一のサイズによるエリアであるミクロ計測エリアについて計測を行うミクロ計測部による計測結果に基づいて、イベントの発生有無を判定し、イベントの発生があると判定した場合に、計測対象における第一のサイズよりも大サイズのエリアであるマクロ計測エリアについて計測を行うマクロ計測部が、イベントの発生があると判定されたミクロ計測エリアと関連性を有するマクロ計測エリアを対象として計測を行うように制御する処理を、情報処理装置が実行する情報処理方法である。
　このような情報処理方法により、上記した実施形態としての情報処理装置を実現することができる。

　ここで、実施形態としては、図１０から図１２、図２０、図２１等で説明した処理を、例えばＣＰＵ等のコンピュータ装置に実行させるプログラムを考えることができる。
　すなわち、実施形態のプログラムは、コンピュータ装置が読み取り可能なプログラムであって、計測対象における第一のサイズによるエリアであるミクロ計測エリアについて計測を行うミクロ計測部による計測結果に基づいて、イベントの発生有無を判定する機能と、イベントの発生があると判定した場合に、計測対象における第一のサイズよりも大サイズのエリアであるマクロ計測エリアについて計測を行うマクロ計測部が、イベントの発生があると判定されたミクロ計測エリアと関連性を有するマクロ計測エリアを対象として計測を行うように制御する機能をコンピュータ装置に実現させるプログラムである。
　このようなプログラムにより、上述した実施形態としての機能を情報処理装置１としての機器において実現できる。

　上記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としてのＨＤＤや、ＣＰＵを有するマイクロコンピュータ内のＲＯＭ等に予め記録しておくことができる。
　あるいはまた、フレキシブルディスク、ＣＤ－ＲＯＭ(Compact Disc Read Only Memory)、ＭＯ(Magneto Optical)ディスク、ＤＶＤ(Digital Versatile Disc)、ブルーレイディスク（Blu-ray Disc（登録商標））、磁気ディスク、半導体メモリ、メモリカード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（記録）しておくことができる。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エ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(Local Area Network)、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。

＜７．本技術＞

　なお本技術は以下のような構成も採ることができる。
（１）
　計測対象における第一のサイズによるエリアであるミクロ計測エリアについて計測を行うミクロ計測部による計測結果に基づいて、イベントの発生有無を判定するイベント判定部と、
　前記イベント判定部が前記イベントの発生があると判定した場合に、前記計測対象における前記第一のサイズよりも大サイズのエリアであるマクロ計測エリアについて計測を行うマクロ計測部が、前記イベントの発生があると判定された前記ミクロ計測エリアと関連性を有する前記マクロ計測エリアを対象として計測を行うように制御する制御部と、を備えた
　情報処理装置。
（２）
　前記ミクロ計測部は、前記マクロ計測部よりも計測の実行頻度が高い
　前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）
　前記ミクロ計測部は、前記マクロ計測部よりも計測の空間分解能が高い
　前記（１）又は（２）に記載の情報処理装置。
（４）
　前記計測対象は植物が栽培される圃場であり、
　前記イベント判定部は、前記イベントの発生有無として、前記植物の水分量に係る異常状態の発生有無を判定する
　前記（１）から（３）の何れかに記載の情報処理装置。
（５）
　前記制御部は、前記イベント判定部が前記イベントの発生があると判定した場合に、前記マクロ計測部による計測についてのスケジューリングを行う
　前記（１）から（４）の何れかに記載の情報処理装置。
（６）
　前記計測対象は植物が栽培される圃場であり、
　前記制御部は、前記圃場における栽培植物の品種分布を示す圃場マップを参照し、前記イベントの発生があると判定した前記ミクロ計測エリアでの栽培品種の情報に基づいて前記マクロ計測部による計測予定エリアを定める
　前記（５）に記載の情報処理装置。
（７）
　前記計測対象は植物が栽培される圃場であり、
　前記制御部は、前記圃場における土壌性質の分布を示す土壌マップを参照し、前記イベントの発生があると判定した前記ミクロ計測エリアの土壌性質の情報に基づいて前記マクロ計測部による計測予定エリアを定める
　前記（５）に記載の情報処理装置。
（８）
　前記計測対象は植物が栽培される圃場であり、
　前記イベント判定部は、前記イベントの発生有無として、前記植物の水分量に係る異常状態の発生有無を判定し、
　前記制御部は、前記圃場に対する潅水スケジュールを示す潅水スケジュール情報に基づいて前記マクロ計測部による計測予定タイミングを定める
　前記（５）から（７）の何れかに記載の情報処理装置。
（９）
　前記計測対象は植物が栽培される圃場であり、
　前記イベント判定部は、前記イベントの発生有無として、前記植物の水分量に係る異常状態の発生有無を判定し、
　前記制御部は、気象予報情報に基づいて前記マクロ計測部による計測予定タイミングを定める
　前記（５）から（８）の何れかに記載の情報処理装置。
（１０）
　前記マクロ計測部による計測結果に基づいて前記計測対象の評価値を演算する演算部を備え、
　前記演算部は、前記マクロ計測部による計測の実行時間帯とは異なる時間帯に前記ミクロ計測部が行った計測による計測結果に基づき、前記評価値の補正を行う
　前記（２）に記載の情報処理装置。
（１１）
　前記制御部は、前記ミクロ計測部による計測についてのスケジューリングを行う
　前記（１）から（１０）の何れかに記載の情報処理装置。
（１２）
　前記計測対象は植物が栽培される圃場であり、
　前記制御部は、前記圃場における栽培植物の品種分布を示す圃場マップに基づいて前記ミクロ計測部による計測についてのスケジューリングを行う
　前記（１１）に記載の情報処理装置。
（１３）
　前記計測対象は植物が栽培される圃場であり、
　前記制御部は、前記圃場における植物の栽培計画情報に基づいて前記ミクロ計測部による計測についてのスケジューリングを行う
　前記（１１）又は（１２）に記載の情報処理装置。
（１４）
　前記ミクロ計測部は飛行体の形態とされ、
　前記制御部は、前記ミクロ計測部の飛行に係るスペック情報に基づいて前記ミクロ計測部による計測についてのスケジューリングを行う
　前記（１１）から（１３）の何れかに記載の情報処理装置。
（１５）
　計測対象における第一のサイズによるエリアであるミクロ計測エリアについて計測を行うミクロ計測部による計測結果に基づいて、イベントの発生有無を判定し、
　前記イベントの発生があると判定した場合に、前記計測対象における前記第一のサイズよりも大サイズのエリアであるマクロ計測エリアについて計測を行うマクロ計測部が、前記イベントの発生があると判定された前記ミクロ計測エリアと関連性を有する前記マクロ計測エリアを対象として計測を行うように制御する処理を、情報処理装置が実行する
　情報処理方法。
（１６）
　コンピュータ装置が読み取り可能なプログラムであって、
　計測対象における第一のサイズによるエリアであるミクロ計測エリアについて計測を行うミクロ計測部による計測結果に基づいて、イベントの発生有無を判定する機能と、
　前記イベントの発生があると判定した場合に、前記計測対象における前記第一のサイズよりも大サイズのエリアであるマクロ計測エリアについて計測を行うマクロ計測部が、前記イベントの発生があると判定された前記ミクロ計測エリアと関連性を有する前記マクロ計測エリアを対象として計測を行うように制御する機能と、を前記コンピュータ装置に実現させる
　プログラム。

１　情報処理装置
２　ミクロ計測部
３　マクロ計測部
４　計測対象
２００　飛行体
２５０　撮像装置
３００　圃場
ＲＺ２　ミクロ計測範囲
ＲＺ３　マクロ計測範囲
２０　センサ部
２１　飛行駆動部
２２　制御部
２３　通信部
１１　ＣＰＵ
１２　ＲＯＭ
１３　ＲＡＭ
１４　不揮発性メモリ部
１５　入出力インタフェース
１６　入力部
１７　表示部
１８　音声出力部
１９　記憶部
２０　通信部
２１　ドライブ
２２　リムーバブル記憶媒体
２３　バス
２５　センサ部
２６　制御部
２７　通信部
Ｆ１　ミクロ計測スケジューリング部
Ｆ２，Ｆ２Ａ　演算処理部
Ｆ３　イベント判定部
Ｆ４　マクロ計測スケジューリング部
ＣＡｍｉ　候補エリア
Ａｍｉ　ミクロ計測エリア

Claims

　計測対象における第一のサイズによるエリアであるミクロ計測エリアについて計測を行うミクロ計測部による計測結果に基づいて、イベントの発生有無を判定するイベント判定部と、
　前記イベント判定部が前記イベントの発生があると判定した場合に、前記計測対象における前記第一のサイズよりも大サイズのエリアであるマクロ計測エリアについて計測を行うマクロ計測部が、前記イベントの発生があると判定された前記ミクロ計測エリアと関連性を有する前記マクロ計測エリアを対象として計測を行うように制御する制御部と、を備えた
　情報処理装置。
　前記ミクロ計測部は、前記マクロ計測部よりも計測の実行頻度が高い
　請求項１に記載の情報処理装置。
　前記ミクロ計測部は、前記マクロ計測部よりも計測の空間分解能が高い
　請求項１に記載の情報処理装置。
　前記計測対象は植物が栽培される圃場であり、
　前記イベント判定部は、前記イベントの発生有無として、前記植物の水分量に係る異常状態の発生有無を判定する
　請求項１に記載の情報処理装置。
　前記制御部は、前記イベント判定部が前記イベントの発生があると判定した場合に、前記マクロ計測部による計測についてのスケジューリングを行う
　請求項１に記載の情報処理装置。
　前記計測対象は植物が栽培される圃場であり、
　前記制御部は、前記圃場における栽培植物の品種分布を示す圃場マップを参照し、前記イベントの発生があると判定した前記ミクロ計測エリアでの栽培品種の情報に基づいて前記マクロ計測部による計測予定エリアを定める
　請求項５に記載の情報処理装置。
　前記計測対象は植物が栽培される圃場であり、
　前記制御部は、前記圃場における土壌性質の分布を示す土壌マップを参照し、前記イベントの発生があると判定した前記ミクロ計測エリアの土壌性質の情報に基づいて前記マクロ計測部による計測予定エリアを定める
　請求項５に記載の情報処理装置。
　前記計測対象は植物が栽培される圃場であり、
　前記イベント判定部は、前記イベントの発生有無として、前記植物の水分量に係る異常状態の発生有無を判定し、
　前記制御部は、前記圃場に対する潅水スケジュールを示す潅水スケジュール情報に基づいて前記マクロ計測部による計測予定タイミングを定める
　請求項５に記載の情報処理装置。
　前記計測対象は植物が栽培される圃場であり、
　前記イベント判定部は、前記イベントの発生有無として、前記植物の水分量に係る異常状態の発生有無を判定し、
　前記制御部は、気象予報情報に基づいて前記マクロ計測部による計測予定タイミングを定める
　請求項５に記載の情報処理装置。
　前記マクロ計測部による計測結果に基づいて前記計測対象の評価値を演算する演算部を備え、
　前記演算部は、前記マクロ計測部による計測の実行時間帯とは異なる時間帯に前記ミクロ計測部が行った計測による計測結果に基づき、前記評価値の補正を行う
　請求項２に記載の情報処理装置。
　前記制御部は、前記ミクロ計測部による計測についてのスケジューリングを行う
　請求項１に記載の情報処理装置。
　前記計測対象は植物が栽培される圃場であり、
　前記制御部は、前記圃場における栽培植物の品種分布を示す圃場マップに基づいて前記ミクロ計測部による計測についてのスケジューリングを行う
　請求項１１に記載の情報処理装置。
　前記計測対象は植物が栽培される圃場であり、
　前記制御部は、前記圃場における植物の栽培計画情報に基づいて前記ミクロ計測部による計測についてのスケジューリングを行う
　請求項１１に記載の情報処理装置。
　前記ミクロ計測部は飛行体の形態とされ、
　前記制御部は、前記ミクロ計測部の飛行に係るスペック情報に基づいて前記ミクロ計測部による計測についてのスケジューリングを行う
　請求項１１に記載の情報処理装置。
　計測対象における第一のサイズによるエリアであるミクロ計測エリアについて計測を行うミクロ計測部による計測結果に基づいて、イベントの発生有無を判定し、
　前記イベントの発生があると判定した場合に、前記計測対象における前記第一のサイズよりも大サイズのエリアであるマクロ計測エリアについて計測を行うマクロ計測部が、前記イベントの発生があると判定された前記ミクロ計測エリアと関連性を有する前記マクロ計測エリアを対象として計測を行うように制御する処理を、情報処理装置が実行する
　情報処理方法。
　コンピュータ装置が読み取り可能なプログラムであって、
　計測対象における第一のサイズによるエリアであるミクロ計測エリアについて計測を行うミクロ計測部による計測結果に基づいて、イベントの発生有無を判定する機能と、
　前記イベントの発生があると判定した場合に、前記計測対象における前記第一のサイズよりも大サイズのエリアであるマクロ計測エリアについて計測を行うマクロ計測部が、前記イベントの発生があると判定された前記ミクロ計測エリアと関連性を有する前記マクロ計測エリアを対象として計測を行うように制御する機能と、を前記コンピュータ装置に実現させる
　プログラム。