WO2025057744A1

WO2025057744A1 - 支援装置、支援方法及びプログラム

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Publication number: WO2025057744A1
Application number: PCT/JP2024/030823
Authority: WO
Inventors: 心一細見; 宏之宮浦; 慶一尾林
Original assignee: Omron Corp; Omron Tateisi Electronics Co
Current assignee: Omron Corp
Priority date: 2023-09-15
Filing date: 2024-08-28
Publication date: 2025-03-20
Anticipated expiration: 2026-03-15
Also published as: JP2025042690A

Abstract

簡易に作物全体の成長度合いを把握すると共に、作物の成長度合いをどのくらい正確に把握できているかを把握する。支援装置は、作物を撮影して生成された画像を取得する取得部と、画像内の区分領域における作物の栄養成長の度合いを示す栄養成長度を算出する成長度算出部と、区分領域における栄養成長度の確からしさを表す信頼度を算出する信頼度算出部と、栄養成長度及び信頼度を、区分領域に紐づけて出力する出力部と、を備える。

Description

支援装置、支援方法及びプログラム

　本発明は、支援装置、支援方法及びプログラムに関する。

　例えば、特許文献１には、農作物の調査の信頼性を把握するための情報処理装置、情報処理装置の制御方法及びプログラムに関する技術が記載されている。

特開２０２０－１４４６０９号公報

　従来、カメラなどを用いて圃場（農場）を撮影した画像から圃場の作物の成長度合いを把握することが行われている。しかし、画像の奥行方向における手前側の作物の成長度合いを把握することができても、画像の奥行方向における奥側の作物の成長度合いを把握することができない場合がある。例えば、作物を斜めや横から撮影した場合、作物の葉っぱが前後で重なり合うことで、画像の奥行方向における奥側の作物の成長度合いを把握することができない場合がある。衛星データやドローンによって上空から撮影された画像を用いて、圃場の作物の成長度合いを把握することが行われる場合もあるが、衛星データやドローンは、誰でも簡単に扱えるとは限らない。また、作物全体の成長度合いを正確に把握できていない場合には、圃場における作業効率が悪くなってしまう。

　本発明は上記実情に鑑みてなされたものであって、その目的とするところは、簡易に作物全体の成長度合いを把握すると共に、作物の成長度合いをどのくらい正確に把握できているかを把握することが可能な技術を提供することを目的とする。

　本発明の一観点に係る支援装置は、作物を撮影して生成された画像を取得する取得部と、前記画像内の区分領域における前記作物の栄養成長の度合いを示す栄養成長度を算出する成長度算出部と、前記区分領域における前記栄養成長度の確からしさを表す信頼度を算出する信頼度算出部と、前記栄養成長度及び前記信頼度を、前記区分領域に紐づけて出力する出力部と、を備える支援装置である。支援装置によれば、作業者は、簡易に作物全体の成長度合いを把握することができる。また、作業者は、作物全体の成長度合いをどのくらい正確に把握できているかを把握することが可能となる。すなわち、作業者は、作物全体の成長度合いについて、正しく把握できている部分と、大雑把に把握できている部分とを把握することが可能となる。例えば、作業者は、画像に基づいて作物に対する作業を行う箇所を決定する際、作物に対する作業を行う箇所を適切に把握することが可能となる。したがって、作業者は、圃場における重点的に介入する又は優先的に作業を行う箇所を適切に把握することができ、圃場における作業効率及び収量が向上する。

　上記支援装置は、前記画像内の所定領域を、複数の前記区分領域に区分けする領域区分け部を備え、前記成長度算出部は、前記栄養成長度を複数の前記区分領域ごとに算出し、前記信頼度算出部は、前記信頼度を複数の前記区分領域ごとに算出し、前記出力部は、前記栄養成長度及び前記信頼度を、複数の前記区分領域に紐づけて出力してもよい。上記支援装置において、前記成長度算出部は、前記画像内の前記作物の長さ、面積、体積及び前記画像の色情報の少なくとも一つに基づいて、前記栄養成長度を算出してもよい。上記支援装置において、前記信頼度算出部は、前記画像の奥行方向の距離情報に基づいて、前記信頼度を算出してもよい。上記支援装置において、前記信頼度算出部は、３次元情報を持つ前記画像の位置情報に基づいて、前記信頼度を算出してもよい。上記支援装置において、前記取得部は、前記画像が撮影された際の撮影角度を取得し、前記信頼度算出部は、前記撮影角度に応じた前記信頼度を算出してもよい。

　上記支援装置は、前記区分領域に紐づけられた前記栄養成長度及び前記信頼度を、前記画像と共に表示する表示部を備えてもよい。作業者は、表示部に表示された画像に基づいて作物に対する作業を行う箇所を決定する際、作物に対する作業を行う箇所を適切に把握することが可能となる。

　前記画像内の複数の所定領域が、複数の前記区分領域に区分けされており、上記支援装置は、前記栄養成長度及び前記信頼度に基づいた評価値を複数の前記区分領域ごとに算出し、複数の前記区分領域ごとに算出した前記評価値を合算した総合評価値を複数の前記所定領域ごとに算出する評価値算出部を備え、前記出力部は、前記総合評価値を、複数の前記所定領域ごとに紐づけて出力してもよい。作業者は、複数の所定領域ごとの総合評価値を確認することで、圃場における重点的に介入する又は優先的に作業を行う箇所を適切に把握することができる。例えば、作業者は、圃場における作物が栽培されている領域の次回の撮影の際に、どの領域を重点的に撮影するかどうかの判断材料として、総合評価値を活用することができる。例えば、圃場の畝ごとに総合評価を行うことで、作業者は、どの畝から作業を行うかどうかを判断することができる。

　前記画像内の複数の所定領域が、複数の前記区分領域に区分けされており、上記支援装置は、前記栄養成長度及び前記信頼度に基づいた評価値を複数の前記所定領域に含まれる全部の前記区分領域について算出し、算出した前記評価値を合算することにより総合評価値を算出する評価値算出部を備え、前記出力部は、前記総合評価値を、複数の前記所定領域に紐づけて出力してもよい。作業者は、圃場全体の総合評価値を確認することができる。

　上記支援装置は、前記栄養成長度及び前記信頼度を、複数の前記区分領域に紐づけて記憶する記憶部と、前記作物が撮影されたときの前記画像における複数の前記区分領域と、前記記憶部に記憶されている複数の前記区分領域と、の間で重複する前記区分領域について、前記作物が撮影されたときの前記画像における前記区分領域の前記信頼度が所定基準を満たす場合、前記作物が撮影されたときの前記画像における前記区分領域の前記栄養成長度及び前記信頼度に基づいて、前記記憶部に記憶されている前記区分領域の前記栄養成長度及び前記信頼度を更新する更新部と、を備えてもよい。記憶部に記憶されている区分領域の栄養成長度及び信頼度を更新することにより、記憶部に記憶されている区分領域の栄養成長度及び信頼度が最新値となる。これにより、作業者は、圃場における重点的に介入する又は優先的に作業を行う箇所をより正確に把握することができる。

　本発明の一観点に係る支援方法は、作物を撮影して生成された画像を取得するステップと、前記画像内の区分領域における前記作物の栄養成長の度合いを示す栄養成長度を算出するステップと、前記区分領域における前記栄養成長度の確からしさを表す信頼度を算出するステップと、前記栄養成長度及び前記信頼度を、前記区分領域に紐づけて出力するステップと、を備える支援方法である。

　本発明の一観点に係るプログラムは、コンピュータに、作物を撮影して生成された画像を取得するステップと、前記画像内の区分領域における前記作物の栄養成長の度合いを示す栄養成長度を算出するステップと、前記区分領域における前記栄養成長度の確からしさを表す信頼度を算出するステップと、前記栄養成長度及び前記信頼度を、前記区分領域に紐づけて出力するステップと、を実行させるためのプログラムである。

　本発明によれば、簡易に作物全体の成長度合いを把握すると共に、作物の成長度合いをどのくらい正確に把握できているかを把握することが可能な技術を提供することができる。

図１は、栽培支援システムの構成を示すブロック図である。図２は、第１実施形態に係る栽培支援システムの動作の一例を示すフローチャートである。図３は、栽培領域を撮影した画像の一例を示す図である。図４Ａ及び図４Ｂは、栽培領域を撮影した画像から所定領域を抽出する処理の説明図である。図５は、所定領域を複数の区分領域に区分けする処理の説明図である。図６は、各区分領域のＬＡＩを示す図である。図７は、ＬＡＩ及び信頼度の説明図である。図８は、栽培支援システムの構成を示すブロック図である。図９は、第２実施形態に係る栽培支援システムの動作の一例を示すフローチャートである。図１０は、更新処理の一例を示すフローチャートである。

　以下、適用例及び各実施形態について図を参照しながら説明する。以下に示す適用例及び各実施形態は、本願の一態様であり、本願の権利範囲を限定するものではない。

　＜適用例＞
　本発明は例えば、図１に示す栽培支援システム（栽培支援装置）１に適用することができる。図１は、栽培支援システム１の構成を示すブロック図である。栽培支援システム１は、農業などの作業場の一例である圃場で作業を行う作業者を支援するシステムである。作業者は、圃場で作物（植物）に対する栽培作業を行う。作物に対する栽培作業の種類として、例えば、摘葉、摘花、摘芽、誘引、葉欠き、芽欠き、摘芯、潅水、追肥、農薬散布、収穫などが挙げられるが、これらに限定されない。

　＜第１実施形態＞
　第１実施形態に係る栽培支援システム１について説明する。図１に示すように、栽培支援システム１は、撮影部１０、制御部２０、表示部３０及び記憶部４０を備える。撮影部１０は、対象物を撮影し、撮影対象物の画像（画像データ）を生成するカメラなどの撮影装置である。撮影部１０は、作業者の手持ちカメラであってもよい。撮影部１０は、作業者の携帯電話、スマートフォン、タブレット端末などが有するカメラであってもよい。撮影部１０は、圃場に設置されたカメラであってもよい。圃場に設置されたカメラは、撮影位置が固定されている定点カメラであってもよいし、撮影位置が変更可能な可動式カメラであってもよい。制御部２０は、撮影部１０から画像データを取得し、各種の処理を実行する処理装置である。制御部２０は、取得部１１０、領域区分け部１２０、栄養成長度算出部１３０、信頼度算出部１４０及び出力部１５０を備えるように構成されている。

　制御部２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）などを含み、制御部２０の各部の制御や、各種の処理などを行う。表示部３０は、各種の画像、データを表示するディスプレイなどの表示装置である。表示部３０は、タッチパネルなどの入力装置を有していてもよい。記憶部４０は、制御部２０で実行されるプログラムや、制御部２０において実行される処理で使用される各種データなどを記憶する。例えば、記憶部４０は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）などの補助記憶装置であってもよい。記憶部４０は、着脱可能な記憶媒体によって実現されてもよい。

　図１に示す栽培支援システム１の構成要素の全てが必須というわけではなく、適宜、栽培支援システム１の構成要素の追加又は削除がなされてもよい。例えば、栽培支援システム１は、通信の際に利用される通信インターフェース、マウスやタッチパネルなどの入力装置などを有してもよい。また、栽培支援システム１の少なくとも一部の機能が、クラウド上のコンピュータによって実現されてもよい。撮影部１０、制御部２０、表示部３０及び記憶部４０が、一体で構成されていてもよいし、それぞれ別体で構成されていてもよい。撮影部１０、制御部２０、表示部３０及び記憶部４０のうちの少なくとも二つが一体で構成されていてもよい。

　（栽培支援システムの動作例）
　図２は、第１実施形態に係る栽培支援システム１の動作の一例を示すフローチャートである。図２のフローチャートに沿って、第１実施形態に係る栽培支援システム１の動作の一例を説明する。ステップＳ１１において、撮影部１０は、圃場の所定領域を撮影し、色情報（各ピクセルのＲＧＢ値）及び距離情報（各ピクセルの深度値）を含む画像データを生成する。深度値は、例えば、撮影部１０と撮影対象物との間の距離を示し、画像の奥行方向の距離情報である。圃場の所定領域は、例えば、圃場で作物が栽培されている領域である。撮影部１０として、ステレオカメラ又はＲＧＢＤカメラを用いてもよい。図３は、圃場における作物が栽培されている領域（栽培領域）を撮影した画像（撮影画像）の一例を示す図である。図３に示す画像２００では、奥行方向の手前側の作物の成長度合いを把握することが可能であるが、奥行方向の奥側に向かうにつれて作物の成長度合いを把握することが容易ではない。

　ステップＳ１２において、取得部１１０は、撮影部１０から画像データを取得する。
　ステップＳ１３において、領域区分け部１２０は、画像データに含まれる色情報に基づいて、撮影画像から所定領域（特定エリア）を抽出する。所定領域は、畝、田んぼ、畑などの手前方向から奥方向へ向かって作物が植わっている領域であるが、これら以外の領域であってもよい。撮影画像から抽出される所定領域は、一定の間隔で並んだ複数の所定領域のうちの一つであってもよいし、ランダムに並んだ複数の所定領域のうちの一つであってもよい。領域区分け部１２０は、パターンマッチングにより、撮影画像から所定領域を抽出してもよい。領域区分け部１２０は、撮影画像から複数の所定領域を抽出してもよい。図４Ａ及び図４Ｂは、栽培領域を撮影した画像から所定領域を抽出する処理の説明図である。図４Ａには、栽培領域を撮影した画像２００に対して抽出処理を行う前の状態が示されている。図４Ｂには、栽培領域を撮影した画像２００に対して抽出処理を行った後の状態が示されており、画像２００から所定領域２０１が抽出されている。

　撮影画像を表示部３０に表示し、作業者が、入力装置を用いて、表示部３０に表示された撮影画像に対して所定領域の境界を入力してもよい。領域区分け部１２０は、表示部３０に表示された撮影画像における所定領域の境界に基づいて、撮影画像から所定領域を抽出してもよい。また、作業者は、撮影画像を紙に印刷し、紙に印刷された撮影画像に対して所定領域の境界を記述した後、紙に印刷された撮影画像をスキャン装置によりスキャンしてもよい。領域区分け部１２０は、スキャン装置によりスキャンされた撮影画像における所定領域の境界に基づいて、撮影画像から所定領域を抽出してもよい。

　ステップＳ１４において、領域区分け部１２０は、画像データに含まれる距離情報（距離データ）に基づいて、所定領域を複数の区分領域に区分けする。領域区分け部１２０は、撮影画像内の複数の所定領域のそれぞれを複数の区分領域に区分けしてもよいし、撮影画像内の複数の所定領域のうちの一つを複数の区分領域に区分けしてもよい。例えば、画像データに含まれる各ピクセルの深度値が一定範囲内に含まれているピクセル群を一つの領域（エリア）と定義することにより、領域区分け部１２０は、所定領域を複数の区分領域に区分してもよい。領域区分け部１２０は、撮影画像内の一つの所定領域を一つの区分領域と決定してもよい。図５は、所定領域を複数の区分領域に区分けする処理の説明図である。図５では、所定領域２０１が区分領域２０１Ａ、２０１Ｂ、２０１Ｃに区分けされている。区分領域２０１Ａは、画像データに含まれる各ピクセルの深度値が０以上０．３未満であるピクセル群によって構成された領域である。区分領域２０１Ｂは、画像データに含まれる各ピクセルの深度値が０．３以上０．６未満であるピクセル群によって構成された領域である。区分領域２０１Ｃは、画像データに含まれる各ピクセルの深度値が０．６以上１．０以下であるピクセル群によって構成された領域である。

　撮影画像を表示部３０に表示し、作業者が、入力装置を用いて、表示部３０に表示された撮影画像における所定領域の幅や長さを入力してもよい。領域区分け部１２０は、所定領域の幅や長さに基づいて、所定領域を複数の区分領域に区分けしてもよい。圃場にタグやＱＲコード（登録商標）を配置してもよい。領域区分け部１２０は、撮影画像内のタグやＱＲコード（登録商標）を基準として、所定領域の幅や長さを算出し、所定領域の幅や長さに基づいて、所定領域を複数の区分領域に区分けしてもよい。

　撮影画像を表示部３０に表示し、作業者が、入力装置を用いて、表示部３０に表示された撮影画像に対して複数の区分領域の境界を入力してもよい。領域区分け部１２０は、入力された複数の区分領域の境界に基づいて、所定領域を複数の区分領域に区分してもよい。また、作業者は、撮影画像を紙に印刷し、紙に印刷された撮影画像に対して複数の区分領域の境界を記述した後、紙に印刷された撮影画像をスキャン装置によりスキャンしてもよい。領域区分け部１２０は、スキャン装置によりスキャンされた撮影画像における複数の区分領域の境界に基づいて、所定領域を複数の区分領域に区分してもよい。また、スキャン装置によりスキャンされた撮影画像について、撮影画像内の所定領域が複数の区分領域に区分けされていてもよい。この場合、ステップＳ１４の処理が省略される。

　ステップＳ１５において、栄養成長度算出部１３０は、画像データに含まれる色情報に基づいて、撮影画像内の作物の栄養成長の度合いを示す栄養成長度を、複数の区分領域ごとに算出する。撮影画像内の一つの所定領域を一つの区分領域と決定した場合、栄養成長度算出部１３０は、画像データに含まれる色情報に基づいて、一つの区分領域についての栄養成長度を算出してもよい。栄養成長度は、例えば、栽培エリアの総面積と、栽培エリアにおける葉の総面積との割合を示すＬＡＩ（Leaf Area Index）を含んでもよい。また、栄養成長度は、ＬＡＩ以外の他の指標、例えば、特定の場所の茎径、葉や実の大きさなどを含んでもよい。栄養成長度算出部１３０は、複数の区分領域の各区分領域について、各区分領域の緑色のピクセル数を各区分領域の全ピクセル数で割ることにより、各区分領域のＬＡＩを算出してもよい。図６は、各区分領域のＬＡＩを示す図である。図６では、区分領域２０１ＡのＬＡＩは０．５であり、区分領域２０１ＢのＬＡＩは０．９であり、区分領域２０１ＣのＬＡＩが０．８である。

　ステップＳ１６において、信頼度算出部１４０は、撮影画像内の作物の栄養成長度の確からしさを表す信頼度を、複数の区分領域ごとに算出する。撮影画像内の一つの所定領域を一つの区分領域と決定した場合、信頼度算出部１４０は、一つの区分領域についての信頼度を算出してもよい。信頼度は、撮影画像から栄養成長を算出した場合の確からしさを表す指標である。例えば、作物がイチゴであり、栄養成長度がＬＡＩを含む場合、栽培領域を上方から撮影したときの信頼度は高く、栽培領域を斜めや横から撮影したときの信頼度は低い。また、栽培領域を遠い距離から撮影した場合、作物の葉っぱが前後で重なり合うことで、信頼度が低くなる。栄養成長度が作物の茎の太さである場合、撮影位置から作物の位置までの距離が近いほど計測誤差が小さく、信頼度が高くなり、撮影位置から作物の位置までの距離が遠いほど計測誤差が大きく、信頼度が低くなる。

　信頼度算出部１４０は、下記の式１に基づいて、信頼度を算出してもよい。
　（式１）信頼度＝１－（各区分領域のピクセルの深度値の平均値／距離Ｄ）
　距離Ｄは、各区分領域の奥行方向の長さであり、例えば、畝の場合、畝の奥行方向の辺の長さである。

　図７は、ＬＡＩ及び信頼度の説明図である。図７の左側には、斜め方向から栽培領域を撮影した画像から抽出した所定領域２０１が示されている。また、図７には、区分領域２０１Ａ、２０２Ｂ、２０２Ｃを真上から視たときのイメージ図が示されている。区分領域２０１Ａ、２０２Ｂ、２０２Ｃを真上から視たときのイメージ図には、区分領域２０１Ａ、２０２Ｂ、２０２Ｃのそれぞれにおける作物の状態が示されている。区分領域２０１ＡのＬＡＩは０．５である。区分領域２０１Ａのピクセルの深度値の平均値が０．１であり、距離Ｄが１．０である場合、区分領域２０１Ａの信頼度は、１－（０．１／１）＝０．９である。区分領域２０１Ｂのピクセルの深度値の平均値が０．５であり、距離Ｄが１．０である場合、区分領域２０１Ｂの信頼度は、１－（０．５／１）＝０．５である。区分領域２０１Ｃのピクセルの深度値の平均値が０．９であり、距離Ｄが１．０である場合、区分領域２０１Ｃの信頼度は、１－（０．９／１）＝０．１である。

　区分領域２０１ＡのＬＡＩは０．５であり、区分領域２０１Ａの信頼度は、０．９である。区分領域２０１Ａについては、撮影地点から撮影対象物が近いため、区分領域２０１Ａの信頼度が高い。撮影対象物から近い位置で横方向や斜め方向から栽培領域を撮影した画像には、栽培領域における作物が植えられていない箇所が入り込むため、撮影画像とイメージ図との間の乖離が小さい。区分領域２０１ＢのＬＡＩは０．９であり、区分領域２０１Ｂの信頼度は、０．５である。区分領域２０１ＣのＬＡＩは０．８であり、区分領域２０１Ｃの信頼度は、０．１である。区分領域２０１Ｃについては、撮影地点から撮影対象物が遠いため、区分領域２０１Ｃの信頼度が低い。撮影対象物から遠い位置で横方向や斜め方向から栽培領域を撮影した画像には、栽培領域における作物が植えられていない箇所が入り込まない場合がある。このような場合、撮影画像とイメージ図との間の乖離が大きくなる。このように、信頼度が高いほど、撮影画像とイメージ図との間の乖離が小さく、信頼度が低くなるほど、撮影画像とイメージ図との間の乖離が大きい。したがって、信頼度が高いほど、ＬＡＩは、実際の作物の状態を正確に示し、信頼度が低くなるにつれて、ＬＡＩは、実際の作物の状態を正確に示していない可能性が高くなる。

　信頼度の算出方法は、式１に限定されず、例えば、各区分領域のピクセルの深度値の平均値に、予め設定された係数を掛けて算出した値を、各区分領域の信頼度としてもよい。

　ステップＳ１７において、出力部１５０は、栄養成長度及び信頼度を、複数の区分領域に紐づけて出力する。撮影画像内の一つの所定領域を一つの区分領域と決定した場合、出力部１５０は、栄養成長度及び信頼度を、一つの区分領域に紐づけて出力してもよい。表示部３０は、栄養成長度及び信頼度を、複数の区分領域に紐づけて表示してもよい。撮影画像内の一つの所定領域を一つの区分領域と決定した場合、表示部３０は、栄養成長度及び信頼度を、一つの区分領域に紐づけて表示してもよい。表示部３０は、複数の区分領域に紐づけられた栄養成長度及び信頼度を撮影画像と共に表示してもよい。例えば、表示部３０は、撮影画像を表示し、撮影画像の隣に複数の区分領域に紐づけられた栄養成長度及び信頼度を表示してもよい。例えば、表示部３０は、撮影画像を表示し、撮影画像に対して、複数の区分領域に紐づけられた栄養成長度及び信頼度を重畳して表示してもよい。例えば、表示部３０は、圃場のマップを表示し、圃場のマップに対して、複数の区分領域に区分された所定領域と、複数の区分領域に紐づけられた栄養成長度及び信頼度とを重畳して表示してもよい。撮影画像内の一つの所定領域を一つの区分領域と決定した場合、表示部３０は、一つの区分領域に紐づけられた栄養成長度及び信頼度を撮影画像と共に表示してもよい。表示部３０は、栄養成長度を、数字で表示してもよいし、色で表示してもよいし、色の彩度で表示してもよい。表示部３０は、信頼度を、数字で表示してもよいし、色で表示してもよいし、色の彩度で表示してもよい。または、表示部３０が、圃場のマップを表示する場合、複数の区分領域の境界を示す線の太さを各区分領域で変更することで、信頼度を線の太さで表示してもよい。

　出力部１５０が、栄養成長度及び信頼度を複数の区分領域に紐づけて出力し、表示部３０は、栄養成長度及び信頼度を、複数の区分領域に紐づけて表示する。これにより、作業者は、簡易に作物全体の成長度合いを把握することができる。また、作業者は、作物全体の成長度合いをどのくらい正確に把握できているかを把握することが可能となる。例えば、作業者は、撮影画像に基づいて作物に対する作業を行う箇所を決定する際、作物に対する作業を行う箇所を適切に把握することが可能となる。したがって、作業者は、圃場における重点的に介入する又は優先的に作業を行う箇所を適切に把握することができ、圃場における作業効率及び収量が向上する。また、栽培支援システム１によれば、誰でも簡単にデータ収集が可能であり、多くのユーザが利用し、データの蓄積が進むことで、スマート農業の普及に貢献できる。

　出力部１５０は、領域識別ＩＤにより、栄養成長度及び信頼度を複数の区分領域に紐づけて記憶部４０に記憶してもよい。領域識別ＩＤは、所定領域及び複数の区分領域を識別するための識別情報である。出力部１５０は、領域識別ＩＤにより、栄養成長度及び信頼度を所定領域及び複数の区分領域に紐づけて記憶部４０に記憶してもよい。出力部１５０は、領域識別ＩＤにより、栄養成長度及び信頼度を、撮影画像、所定領域及び複数の区分領域に紐づけて記憶部４０に記憶してもよい。出力部１５０は、領域識別ＩＤにより、栄養成長度及び信頼度を、圃場のマップ、所定領域及び複数の区分領域に紐づけて記憶部４０に記憶してもよい。

　制御部２０は、栄養成長度及び信頼度に基づいた評価値を複数の区分領域ごとに算出し、複数の区分領域ごとに算出した評価値を合算した総合評価値（総合点）を複数の所定領域ごとに算出してもよい。制御部２０は、評価値算出部の一例である。栄養成長度算出部１３０、信頼度算出部１４０又は出力部１５０が、総合評価値を算出してもよい。出力部１５０は、総合評価値を複数の所定領域ごとに紐づけて出力してもよい。制御部２０は、下記の式２に基づいて、総合評価値を算出してもよい。制御部２０は、各区分領域の信頼度に対して特定の係数を掛けてもよい。
　（式２）総合評価値＝区分領域Ａの栄養成長度×区分領域Ａの信頼度＋区分領域Ｂの栄養成長度×区分領域Ｂの信頼度＋・・・＋区分領域Ｚの栄養成長度×区分領域Ｚの信頼度

　表示部３０は、複数の所定領域ごとに紐づけられた総合評価値を表示してもよい。表示部３０は、複数の所定領域ごとに紐づけられた総合評価値を撮影画像と共に表示してもよい。例えば、表示部３０は、撮影画像を表示し、撮影画像の隣に複数の所定領域ごとに紐づけられた総合評価値を表示してもよい。例えば、表示部３０は、撮影画像を表示し、撮影画像に対して、複数の所定領域ごとに紐づけられた総合評価値を重畳して表示してもよい。例えば、表示部３０は、圃場のマップを表示し、圃場のマップに対して、複数の所定領域と、複数の所定領域ごとに紐づけられた総合評価値を重畳して表示してもよい。

　出力部１５０が、総合評価値を複数の所定領域ごとに紐づけて出力し、表示部３０は、複数の所定領域ごとに紐づけられた総合評価値を表示する。例えば、作物がイチゴである場合、所定領域は畝であり、作物が米である場合、所定領域は田んぼや所定の範囲である。作業者は、複数の所定領域ごとの総合評価値を確認することで、圃場における重点的に介入する又は優先的に作業を行う箇所を適切に把握することができる。例えば、作業者は、栽培領域の次回の撮影の際に、どの栽培領域を重点的に撮影するかどうかの判断材料として、総合評価値を活用することができる。例えば、作業者は、信頼度の低い場所について、信頼度がより高くなる手法により追加撮影を行い、栄養成長度の更新を行うことにより、栄養成長度の測定精度を向上させることができる。信頼度がより高くなる手法としては、次回の撮影時において前回の撮影時の場所よりも近づいて撮影を行うこと、次回の撮影時において前回の撮影時よりも高解像度で撮影を行うことなどが挙げられる。

　制御部２０は、栄養成長度及び信頼度に基づいた評価値を複数の所定領域に含まれる全部の区分領域について算出し、算出した評価値を合算することにより総合評価値を算出してもよい。これにより、作業者は、圃場全体の総合評価値を確認することが可能となる。栄養成長度算出部１３０、信頼度算出部１４０又は出力部１５０が、総合評価値を算出してもよい。出力部１５０は、総合評価値を複数の所定領域に紐づけて出力してもよい。制御部２０は、各区分領域の信頼度に対して特定の係数を掛けてもよい。

　表示部３０は、複数の所定領域に紐づけられた総合評価値を表示してもよい。表示部３０は、複数の所定領域に紐づけられた総合評価値を撮影画像と共に表示してもよい。例えば、表示部３０は、撮影画像を表示し、撮影画像の隣に複数の所定領域に紐づけられた総合評価値を表示してもよい。例えば、表示部３０は、撮影画像を表示し、撮影画像に対して、複数の所定領域に紐づけられた総合評価値を重畳して表示してもよい。例えば、表示部３０は、圃場のマップを表示し、圃場のマップに対して、複数の所定領域と、複数の所定領域に紐づけられた総合評価値を重畳して表示してもよい。

　上記では、撮影部１０が、圃場の所定領域を撮影し、色情報及び距離情報を含む画像データを生成する処理例を示したが、この処理例に限定されない。撮影部１０は、圃場の所定領域を撮影し、色情報及び位置情報（座標Ｘ、座標Ｙ、座標Ｚ）を含む画像データを生成してもよい。すなわち、撮影部１０は、色情報及び３次元情報（座標Ｘ、座標Ｙ、座標Ｚ）を持つ撮影画像（３次元画像）を生成してもよい。座標Ｘ、座標Ｙ、座標Ｚは、ある地点を原点とする直行座標系における点の位置を示している。座標Ｘ、座標Ｙ、座標Ｚの保存方式は、点群形式又はメッシュ形式である。領域区分け部１２０は、画像データに含まれる位置情報（位置データ）に基づいて、所定領域を複数の区分領域に区分けしてもよい。例えば、画像データに含まれる各ピクセルの座標Ｘ、座標Ｙ、座標Ｚが一定範囲に含まれるピクセル群を一つの領域と定義することにより、所定領域を複数の区分領域に区分してもよい。また、領域区分け部１２０は、画像データに含まれる位置情報を距離情報に変換し、変換された距離情報を深度値の代替値として用いてもよい。信頼度算出部１４０は、画像データに含まれる位置情報に基づいて、信頼度を算出してもよい。例えば、信頼度算出部１４０は、領域区分け部１２０によって位置情報から変換された距離情報を深度値の代替値として用い、式１に基づいて、信頼度を算出してもよい。

　（栄養成長度）
　上記では、栄養成長度算出部１３０が、画像データに含まれる色情報に基づいて、栄養成長度を算出する処理を示したが、この処理例に限定されない。栄養成長度算出部１３０が、画像内の作物の長さ、面積、体積及び画像データに含まれる色情報の少なくとも一つに基づいて、栄養成長度を、複数の区分領域ごとに算出してもよい。作物の長さは、例えば、作物のある特定の位置の茎の太さであってもよい。ミニトマトは、ある特定の位置の茎径と、今後成長する葉の大きさとの間に相関がある。また、作物の長さは、例えば、作物のある特定の葉の葉長、葉幅などであってもよい。イチゴは、ある特定の葉の長さや幅と、光合成生産物との間に相関がある。

　作物の面積は、例えば、ある領域における葉面積の大きさである。ある領域における葉面積の大きさを、ＬＡＩとして表してもよい。葉面積の大きさと光合成生産物との間に相関がある。栄養成長度算出部１３０は、葉の枯れ度合いを計測してもよい。例えば、栄養成長度算出部１３０は、複数の区分領域の各区分領域について、各区分領域の黄色及び茶色の少なくとも一方のピクセル数を各区分領域の全ピクセル数で割ることにより、各区分領域の作物の枯れ度合いを算出してもよい。栄養成長度算出部１３０は、各区分領域の作物の枯れ度合いに応じて、各区分領域のＬＡＩを減少してもよい。また、栄養成長度算出部１３０は、各区分領域について、ＬＡＩ及び作物の枯れ度合いを含む栄養成長度を算出してもよい。作物の面積は、例えば、ある一定の空間における株の総体積である。

　（信頼度）
　上記では、式１に基づいて、信頼度を算出する処理を示したが、この処理に限定されない。信頼度算出部１４０は、式１に基づいて算出された値を、撮影機器（例えば、撮影部１０）と撮影対象物とを結んだ線と水平面や重力方向、地面等との角度（撮影角度）に応じて増減させることで、信頼度を算出してもよい。例えば、イチゴなどの作物は、株の真上から撮影すると、葉の重複が少ないが、株の横や斜めから撮影すると葉の重複が多い。撮影対象物には特定の作物、区分領域内の作物、撮影機器の撮影範囲全体を含む。区分領域の場合の撮影角度は、区分領域の中心や代表箇所に対する角度や区分領域内の全体の点に対する角度の平均値であってもよい。撮影範囲全体の場合の撮影角度は、撮影範囲全体の中心や代表箇所に対する角度や撮影範囲全体のすべての点に対する角度の平均値であってもよいし、単に撮影機器の撮影方向と水平面や重力方向、地面等との角度を用いてもよい。撮影部１０が有する加速度センサ又はジャイロセンサが、撮影角度を計測してもよい。取得部１１０は、撮影画像が撮影された際の撮影角度を撮影部１０から取得してもよい。信頼度算出部１４０は、式１に基づいて算出された値を撮影角度に応じて増減することで、撮影角度に応じた信頼度を算出することができる。撮影角度が所定基準を満たす場合、信頼度算出部１４０は、式１に基づいて算出された値を増加してもよい。撮影角度が所定基準を満たさない場合、信頼度算出部１４０は、式１に基づいて算出された値を減少してもよい。

　信頼度算出部１４０は、式１に基づいて算出された値を、撮影機器（例えば、撮影部１０）の画像解像度に応じて増減させることで、信頼度を算出してもよい。取得部１１０は、撮影部１０から画像解像度を取得してもよい。信頼度算出部１４０は、式１に基づいて算出された値を撮影機器の画像解像度に応じて増減することで、撮影機器の画像解像度に応じた信頼度を算出することができる。

　撮影画像が３Ｄモデル画像である場合、信頼度算出部１４０は、撮影画像に含まれる点群の密度に基づいて、信頼度を算出してもよい。３Ｄモデル画像は、撮影対象物を異なる角度で複数回撮影することで、撮影対象物の３次元モデル（３Ｄモデル）を作成した画像である。３Ｄモデル画像の作成に利用した画像撮影枚数が多くなるほど、鮮明な３Ｄモデル画像を作成することが可能である。また、３Ｄモデル画像の作成におけるスキャン時間が長くなるほど、鮮明な３Ｄモデル画像を作成することが可能である。撮影画像が３Ｄモデル画像である場合、信頼度算出部１４０は、３Ｄモデル画像の作成に利用した画像撮影枚数及び３Ｄモデル画像の作成におけるスキャン時間の少なくとも一方に基づいて、信頼度を算出してもよい。

　＜第２実施形態＞
　第２実施形態に係る栽培支援システム１について説明する。なお、以下の説明において、第１実施形態と同様の構成や処理などについては同一の符号を付し、詳細な説明は省略する。図８は、栽培支援システム１の構成を示すブロック図である。図８に示すように、栽培支援システム１は、撮影部１０、制御部２０、表示部３０及び記憶部４０を備える。制御部２０は、取得部１１０、領域区分け部１２０、栄養成長度算出部１３０、信頼度算出部１４０、出力部１５０及び更新部１６０を備えるように構成されている。

　領域識別ＩＤにより、栄養成長度及び信頼度が、所定領域及び複数の区分領域に紐づけて、記憶部４０に記憶されていてもよい。領域識別ＩＤにより、栄養成長度及び信頼度が、所定領域及び複数の区分領域に紐づけて、記憶部４０に記憶されていてもよい。領域識別ＩＤにより、栄養成長度及び信頼度が、撮影画像、所定領域及び複数の区分領域に紐づけて、記憶部４０に記憶されていてもよい。領域識別ＩＤにより、栄養成長度及び信頼度が、圃場のマップ、所定領域及び複数の区分領域に紐づけて、記憶部４０に記憶されていてもよい。

　（栽培支援システムの動作例）
　図９は、第２実施形態に係る栽培支援システム１の動作の一例を示すフローチャートである。図９のフローチャートに沿って、第２実施形態に係る栽培支援システム１の動作の一例を説明する。ステップＳ２１～Ｓ２６は、図２のフローチャートのＳ１１～Ｓ１６と同様であるので、その説明を省略する。ステップＳ２７において、更新部１６０は、栄養成長度及び信頼度を取得して、更新処理を行う。

　図１０は、更新処理の一例を示すフローチャートである。図１０のフローチャートに沿って、更新処理の一例を説明する。ステップＳ３１において、更新部１６０は、今回の撮影時の撮影画像における所定領域と、記憶部４０に記憶されている所定領域とが同一であるか否かを判定する。今回の撮影時の撮影画像における所定領域と、記憶部４０に記憶されている所定領域とが同一である場合（ステップＳ３１；ＹＥＳ）、ステップＳ３２の処理に進む。今回の撮影時の撮影画像における所定領域と、記憶部４０に記憶されている所定領域とが同一でない場合（ステップＳ３１；ＮＯ）、ステップＳ２８の処理に進む。

　作業者は、栽培領域の撮影時又は撮影後に、入力装置を用いて所定領域を特定する情報（領域特定情報）を入力してもよい。圃場にタグやＱＲコード（登録商標）を配置してもよい。更新部１６０は、所定領域を自動認識してもよい。例えば、圃場にタグやＱＲコード（登録商標）を配置し、更新部１６０は、撮影画像内のタグやＱＲコード（登録商標）を基準として、所定領域の幅や長さを算出してもよい。更新部１６０は、所定領域の幅や長さに基づいて、所定領域を特定し、領域特定情報を出力してもよい。更新部１６０は、撮影画像内の周辺情報（例えば、温室ハウスの特徴）をパターンマッチングすることにより、所定領域を特定し、領域特定情報を出力してもよい。領域特定情報は、記憶部４０に記憶される。更新部１６０は、今回の撮影時における領域特定情報と、記憶部４０に記憶されている領域特定情報とに基づいて、今回の撮影時の撮影画像における所定領域と、記憶部４０に記憶されている所定領域とが同一であるか否かを判定してもよい。

　ステップＳ３２において、更新部１６０は、今回の撮影時の撮影画像における複数の区分領域と、記憶部４０に記憶された複数の区分領域と、の間で重複する区分領域（重複領域）が有るか否かを判定する。重複する区分領域が有る場合（ステップＳ３２；ＹＥＳ）、ステップＳ３３の処理に進む。重複する区分領域が無い場合（ステップＳ３２；ＮＯ）、ステップＳ２８の処理に進む。

　ステップＳ３３において、更新部１６０は、重複する区分領域について、今回の撮影時の撮影画像における区分領域の信頼度が所定基準を満たすか否かを判定する。重複する区分領域について、今回の撮影時の撮影画像における区分領域の信頼度が記憶部４０に記憶されている区分領域の信頼度よりも高い場合、更新部１６０は、今回の撮影時の撮影画像における区分領域の信頼度が所定基準を満たすと判定する。一方、重複する区分領域について、今回の撮影時の撮影画像における区分領域の信頼度が記憶部４０に記憶されている区分領域の信頼度よりも低い場合、更新部１６０は、今回の撮影時の撮影画像における区分領域の信頼度が所定基準を満たさないと判定する。重複する区分領域について、今回の撮影時の撮影画像における区分領域の信頼度が所定基準を満たす場合（ステップＳ３３；ＹＥＳ）、ステップＳ３４の処理に進む。重複する区分領域について、今回の撮影時の撮影画像における区分領域の信頼度が所定基準を満たさない場合（ステップＳ３３；ＮＯ）、ステップＳ２８の処理に進む。

　ステップＳ３４において、更新部１６０は、重複する区分領域について、今回の撮影時の撮影画像における区分領域の栄養成長度及び信頼度に基づいて、記憶部４０に記憶されている区分領域の栄養成長度及び信頼度を更新する。ステップＳ３４の処理が行われた後、ステップＳ２８の処理に進む。記憶部４０に記憶されている区分領域の栄養成長度及び信頼度を更新することにより、記憶部４０に記憶されている区分領域の栄養成長度及び信頼度が最新値となる。これにより、作業者は、圃場における重点的に介入する又は優先的に作業を行う箇所をより適切に把握することができる。

　ステップＳ２８において、出力部１５０は、栄養成長度及び信頼度を、複数の区分領域に紐づけて出力する。ステップＳ２８は、図２のフローチャートのＳ１７と同様であるので、具体的な説明を省略する。

　更新部１６０は、記憶部４０に記憶されている区分領域の信頼度について、記憶部４０に記憶された時刻からの経過時間が所定時間を超える場合、記憶部４０に記憶されている区分領域の信頼度を下げる処理を行ってもよい。時間が経過すると、成長などにより作物の長さ、面積及び体積が変化する。更新部１６０は、記憶部４０に記憶されている区分領域の信頼度について、記憶部４０に記憶された時刻からの経過時間が長くなるほど、記憶部４０に記憶されている区分領域の信頼度の下げ幅を大きくしてもよい。これにより、作業者は、圃場における重点的に介入する又は優先的に作業を行う箇所をより適切に把握することができる。

　本発明は、上記説明した各構成、各手段、各機能の少なくとも一部を有する栽培支援装置、情報処理装置又は情報処理システムとして捉えてもよい。本発明は、上記説明した各処理の少なくとも一部を含む栽培支援方法又は情報処理方法として捉えてもよい。本発明は、コンピュータが上記で説明した各処理を実行する方法として捉えてもよい。本発明は、コンピュータに上記で説明した各処理を実行させるためのプログラムとして捉えてもよく、プログラムを、ネットワークを通じて、又は、非一時的にデータを保持するコンピュータ読取可能な記録媒体等からコンピュータに提供してもよい。

　＜コンピュータが読み取り可能な記録媒体＞
　情報処理装置その他の機械、装置（以下、コンピュータ等）に上記何れかの機能を実現させるプログラムをコンピュータ等が読み取り可能な記録媒体に記録することができる。そして、コンピュータ等に、この記録媒体のプログラムを読み込ませて実行させることにより、その機能を提供させることができる。コンピュータ等が読み取り可能な記録媒体とは、データやプログラム等の情報を電気的、磁気的、光学的、機械的、または化学的作用によって蓄積し、コンピュータ等から読み取ることができる記録媒体をいう。

　＜付記１＞
　作物を撮影して生成された画像を取得する取得部（１１０）と、
　前記画像内の区分領域における前記作物の栄養成長の度合いを示す栄養成長度を算出する成長度算出部（１３０）と、
　前記区分領域における前記栄養成長度の確からしさを表す信頼度を算出する信頼度算出部（１４０）と、
　前記栄養成長度及び前記信頼度を、前記区分領域に紐づけて出力する出力部（１５０）と、
　を備える支援装置（１）。
　＜付記２＞
　前記画像内の所定領域を、複数の前記区分領域に区分けする領域区分け部（１２０）を備え、
　前記成長度算出部（１３０）は、前記栄養成長度を複数の前記区分領域ごとに算出し、
　前記信頼度算出部（１４０）は、前記信頼度を複数の前記区分領域ごとに算出し、
　前記出力部（１５０）は、前記栄養成長度及び前記信頼度を、複数の前記区分領域に紐づけて出力する、
　付記１に記載の支援装置（１）。
　＜付記３＞
　前記成長度算出部（１３０）は、前記画像内の前記作物の長さ、面積、体積及び前記画像の色情報の少なくとも一つに基づいて、前記栄養成長度を算出する、
　付記１に記載の支援装置（１）。
　＜付記４＞
　前記信頼度算出部（１４０）は、前記画像の奥行方向の距離情報に基づいて、前記信頼度を算出する、
　付記１から３の何れか一つに記載の支援装置（１）。
　＜付記５＞
　前記信頼度算出部（１４０）は、３次元情報を持つ前記画像の位置情報に基づいて、前記信頼度を算出する、
　付記１から３の何れか一つに記載の支援装置（１）。
　＜付記６＞
　前記取得部は、前記画像が撮影された際の撮影角度を取得し、
　前記信頼度算出部は、前記撮影角度に応じた前記信頼度を算出する、
　付記１から５の何れか一つに記載の支援装置（１）。
＜付記７＞
　前記区分領域に紐づけられた前記栄養成長度及び前記信頼度を、前記画像と共に表示する表示部（３０）を備える、
　付記１から６の何れか一つに記載の支援装置（１）。
＜付記８＞
　前記画像内の複数の所定領域が、複数の前記区分領域に区分けされており、
　前記栄養成長度及び前記信頼度に基づいた評価値を複数の前記区分領域ごとに算出し、複数の前記区分領域ごとに算出した前記評価値を合算した総合評価値を複数の前記所定領域ごとに算出する評価値算出部（２０）を備え、
　前記出力部（１５０）は、前記総合評価値を、複数の前記所定領域ごとに紐づけて出力する、
　付記１から７の何れか一つに記載の支援装置（１）。
＜付記９＞
　前記画像内の複数の所定領域が、複数の前記区分領域に区分けされており、
　前記栄養成長度及び前記信頼度に基づいた評価値を複数の前記所定領域に含まれる全部の前記区分領域について算出し、算出した前記評価値を合算することにより総合評価値を算出する評価値算出部（２０）を備え、
　前記出力部（１５０）は、前記総合評価値を、複数の前記所定領域に紐づけて出力する、
　付記１から７の何れか一つに記載の支援装置。
　＜付記１０＞
　前記栄養成長度及び前記信頼度を、複数の前記区分領域に紐づけて記憶する記憶部（４０）と、
　前記作物が撮影されたときの前記画像における複数の前記区分領域と、前記記憶部（４０）に記憶されている複数の前記区分領域と、の間で重複する前記区分領域について、前記作物が撮影されたときの前記画像における前記区分領域の前記信頼度が所定基準を満たす場合、前記作物が撮影されたときの前記画像における前記区分領域の前記栄養成長度及び前記信頼度に基づいて、前記記憶部（４０）に記憶されている前記区分領域の前記栄養成長度及び前記信頼度を更新する更新部（１６０）と、
　を備える付記１から９の何れか一つに記載の支援装置（１）。
　＜付記１１＞
　作物を撮影して生成された画像を取得するステップ（Ｓ１２、Ｓ２２）と、
　前記画像内の区分領域における前記作物の栄養成長の度合いを示す栄養成長度を算出するステップ（Ｓ１５、Ｓ２５）と、
　前記区分領域における前記栄養成長度の確からしさを表す信頼度を算出するステップ（Ｓ１６、Ｓ２６）と、
　前記栄養成長度及び前記信頼度を、前記区分領域に紐づけて出力するステップ（Ｓ１７、Ｓ２８）と、
　を備える支援方法。
　＜付記１２＞
　コンピュータに、
　作物を撮影して生成された画像を取得するステップ（Ｓ１２、Ｓ２２）と、
　前記画像内の区分領域における前記作物の栄養成長の度合いを示す栄養成長度を算出するステップ（Ｓ１５、Ｓ２５）と、
　複数の前記領域における前記栄養成長度の確からしさを表す信頼度を算出するステップ（Ｓ１６、Ｓ２６）と、
　前記栄養成長度及び前記信頼度を、前記区分領域に紐づけて出力するステップ（Ｓ１７、Ｓ２８）と、
　を実行させるためのプログラム。

１　栽培支援システム
１０　撮影部
２０　制御部
３０　表示部
４０　記憶部
１１０　取得部
１２０　領域区分け部
１３０　栄養成長度算出部
１４０　信頼度算出部
１５０　出力部
１６０　更新部

Claims

　作物を撮影して生成された画像を取得する取得部と、
　前記画像内の区分領域における前記作物の栄養成長の度合いを示す栄養成長度を算出する成長度算出部と、
　前記区分領域における前記栄養成長度の確からしさを表す信頼度を算出する信頼度算出部と、
　前記栄養成長度及び前記信頼度を、前記区分領域に紐づけて出力する出力部と、
　を備える支援装置。
　前記画像内の所定領域を、複数の前記区分領域に区分けする領域区分け部を備え、
　前記成長度算出部は、前記栄養成長度を複数の前記区分領域ごとに算出し、
　前記信頼度算出部は、前記信頼度を複数の前記区分領域ごとに算出し、
　前記出力部は、前記栄養成長度及び前記信頼度を、複数の前記区分領域に紐づけて出力する、
　請求項１に記載の支援装置。
　前記成長度算出部は、前記画像内の前記作物の長さ、面積、体積及び前記画像の色情報の少なくとも一つに基づいて、前記栄養成長度を算出する、
　請求項１に記載の支援装置。
　前記信頼度算出部は、前記画像の奥行方向の距離情報に基づいて、前記信頼度を算出する、
　請求項１に記載の支援装置。
　前記信頼度算出部は、３次元情報を持つ前記画像の位置情報に基づいて、前記信頼度を算出する、
　請求項１に記載の支援装置。
　前記取得部は、前記画像が撮影された際の撮影角度を取得し、
　前記信頼度算出部は、前記撮影角度に応じた前記信頼度を算出する、
　請求項１に記載の支援装置。
　前記区分領域に紐づけられた前記栄養成長度及び前記信頼度を、前記画像と共に表示する表示部を備える、
　請求項１に記載の支援装置。
　前記画像内の複数の所定領域が、複数の前記区分領域に区分けされており、
　前記栄養成長度及び前記信頼度に基づいた評価値を複数の前記区分領域ごとに算出し、複数の前記区分領域ごとに算出した前記評価値を合算した総合評価値を複数の前記所定領域ごとに算出する評価値算出部を備え、
　前記出力部は、前記総合評価値を、複数の前記所定領域ごとに紐づけて出力する、
　請求項１に記載の支援装置。
　前記画像内の複数の所定領域が、複数の前記区分領域に区分けされており、
　前記栄養成長度及び前記信頼度に基づいた評価値を複数の前記所定領域に含まれる全部の前記区分領域について算出し、算出した前記評価値を合算することにより総合評価値を算出する評価値算出部を備え、
　前記出力部は、前記総合評価値を、複数の前記所定領域に紐づけて出力する、
　請求項１に記載の支援装置。
　前記栄養成長度及び前記信頼度を、複数の前記区分領域に紐づけて記憶する記憶部と、
　前記作物が撮影されたときの前記画像における複数の前記区分領域と、前記記憶部に記憶されている複数の前記区分領域と、の間で重複する前記区分領域について、前記作物が撮影されたときの前記画像における前記区分領域の前記信頼度が所定基準を満たす場合、前記作物が撮影されたときの前記画像における前記区分領域の前記栄養成長度及び前記信頼度に基づいて、前記記憶部に記憶されている前記区分領域の前記栄養成長度及び前記信頼度を更新する更新部と、
　を備える請求項１から９の何れか一項に記載の支援装置。
　作物を撮影して生成された画像を取得するステップと、
　前記画像内の区分領域における前記作物の栄養成長の度合いを示す栄養成長度を算出するステップと、
　前記区分領域における前記栄養成長度の確からしさを表す信頼度を算出するステップと、
　前記栄養成長度及び前記信頼度を、前記区分領域に紐づけて出力するステップと、
　を備える支援方法。
　コンピュータに、
　作物を撮影して生成された画像を取得するステップと、
　前記画像内の区分領域における前記作物の栄養成長の度合いを示す栄養成長度を算出するステップと、
　前記区分領域における前記栄養成長度の確からしさを表す信頼度を算出するステップと、
　前記栄養成長度及び前記信頼度を、前記区分領域に紐づけて出力するステップと、
　を実行させるためのプログラム。