JP2017083358A - 判別方法、判別プログラムおよび判別装置 - Google Patents

Abstract

【課題】果樹の生産動態を正確に把握できる判別方法、判別プログラムおよび判別装置を提供する。
【解決手段】判別方法は、圃場を空撮した奥行きの情報を含む画像データを取得する処理をコンピュータが実行する。また、判別方法は、取得した画像データから、果樹の高さ方向の凹凸を示す凹凸データを生成する処理をコンピュータが実行する。また、判別方法は、生成した凹凸データに基づいて果樹の樹間、および、圃場の果樹の本数を算出する処理をコンピュータが実行する。また、判別方法は、算出した樹間と、記憶部に記憶した果樹種ごとの基準凹凸データに基づく樹間とを比較して、生成した凹凸データの果樹種を特定する処理をコンピュータが実行する。また、判別方法は、特定した果樹種および算出した本数に基づいて、圃場の果樹種および果樹の本数を判別する処理をコンピュータが実行する。
【選択図】図１

Description

本発明は、判別方法、判別プログラムおよび判別装置に関する。

果物の安定供給、品質向上、果樹園を営む生産者の経営健全化等を目的として、果樹圃場の果樹種および果樹の本数のデータが求められている。従来、果樹圃場の果樹種および果樹の本数のデータを収集するために、生産者への聞き取り調査や圃場の実施調査が行われている。また、圃場面積と出荷量の統計データとを用いて果樹の本数を推定することが行われている。

特開２００８−１１１７２４号公報 特開２００３−３４４０４８号公報

しかしながら、圃場の果樹の本数を把握していない生産者が存在すること、実施調査はコストがかかること、統計データは出荷量の８割程度をカバーするものであること等から、果樹の生産動態を正確に把握することは困難である。

一つの側面では、本発明は、果樹の生産動態を正確に把握できる判別方法、判別プログラムおよび判別装置を提供することにある。

一つの態様では、判別方法は、圃場を空撮した奥行きの情報を含む画像データを取得する処理をコンピュータが実行する。また、判別方法は、取得した前記画像データから、果樹の高さ方向の凹凸を示す凹凸データを生成する処理をコンピュータが実行する。また、判別方法は、生成した前記凹凸データに基づいて果樹の樹間、および、前記圃場の果樹の本数を算出する処理をコンピュータが実行する。また、判別方法は、算出した前記樹間と、記憶部に記憶した果樹種ごとの基準凹凸データに基づく樹間とを比較して、生成した前記凹凸データの果樹種を特定する処理をコンピュータが実行する。また、判別方法は、特定した前記果樹種および算出した前記本数に基づいて、前記圃場の果樹種および果樹の本数を判別する処理をコンピュータが実行する。

果樹の生産動態を正確に把握できる。

図１は、実施例の判別装置の構成の一例を示すブロック図である。 図２は、基準凹凸データ記憶部の一例を示す図である。 図３は、画像データ記憶部の一例を示す図である。 図４は、圃場の空撮の一例を示す図である。 図５は、凹凸データの算出方法の一例を示す図である。 図６は、果樹種ごとの凹凸データの一例を示す図である。 図７は、実施例の基準凹凸データ生成処理の一例を示すフローチャートである。 図８は、実施例の判別処理の一例を示すフローチャートである。 図９は、判別プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。

以下、図面に基づいて、本願の開示する判別方法、判別プログラムおよび判別装置の実施例を詳細に説明する。なお、本実施例により、開示技術が限定されるものではない。また、以下の実施例は、矛盾しない範囲で適宜組みあわせてもよい。

図１は、実施例の判別装置の構成の一例を示すブロック図である。図１に示す判別装置１００は、圃場を空撮した奥行きの情報を含む画像データを取得する。判別装置１００は、取得した画像データから、果樹の高さ方向の凹凸を示す凹凸データを生成する。判別装置１００は、生成した凹凸データに基づいて果樹の樹間、および、圃場の果樹の本数を算出する。判別装置１００は、算出した樹間と、記憶部１２０に記憶した果樹種ごとの基準凹凸データに基づく樹間とを比較して、生成した凹凸データの果樹種を特定する。判別装置１００は、特定した果樹種および算出した本数に基づいて、圃場の果樹種および果樹の本数を判別する。これにより、判別装置１００は、果樹の生産動態を正確に把握できる。

図１に示すように、判別装置１００は、通信部１１０と、入力部１１１と、表示部１１２と、操作部１１３と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、判別装置１００は、図１に示す機能部以外にも既知のコンピュータが有する各種の機能部、例えば各種の入力デバイスや音声出力デバイス等の機能部を有することとしてもかまわない。

通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。通信部１１０は、図示しないネットワークを介して他の情報処理装置と有線または無線で接続され、他の情報処理装置との間で情報の通信を司る通信インタフェースである。通信部１１０は、例えば、他の情報処理装置から判別対象である圃場を撮像した画像データを受信する。通信部１１０は、受信した画像データを制御部１３０に出力する。

入力部１１１は、例えば、光学ディスク、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ、ＳＤメモリカード等の外部記憶媒体に対する媒体アクセス装置等によって実現される。入力部１１１は、外部記憶媒体に記憶された判別対象である圃場を撮像した画像データを読み取って、読み取った画像データを制御部１３０に出力する。なお、判別対象である圃場を撮像した画像データは、通信部１１０または入力部１１１のいずれかから制御部１３０に入力されればよく、以下の説明では、入力部１１１から制御部１３０に入力される場合について説明する。

表示部１１２は、各種情報を表示するための表示デバイスである。表示部１１２は、例えば、表示デバイスとして液晶ディスプレイ等によって実現される。表示部１１２は、制御部１３０から入力された判別結果等の各種画面を表示する。

操作部１１３は、判別装置１００のユーザから各種操作を受け付ける入力デバイスである。操作部１１３は、例えば、入力デバイスとして、キーボードやマウス等によって実現される。操作部１１３は、ユーザによって入力された操作を操作情報として制御部１３０に出力する。なお、操作部１１３は、入力デバイスとして、タッチパネル等によって実現されるようにしてもよく、表示部１１２の表示デバイスと、操作部１１３の入力デバイスとは、一体化されるようにしてもよい。

記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、ハードディスクや光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１２０は、基準凹凸データ記憶部１２１と、画像データ記憶部１２２とを有する。また、記憶部１２０は、制御部１３０での処理に用いる情報を記憶する。

基準凹凸データ記憶部１２１は、樹種と、樹間および深さとを対応付けて記憶する。図２は、基準凹凸データ記憶部の一例を示す図である。図２に示すように、基準凹凸データ記憶部１２１は、「樹種」、「樹間」、「深さ」といった項目を有する。基準凹凸データ記憶部１２１は、例えば、樹種ごとに１レコードとして記憶する。

「樹種」は、果樹の種類を示す情報である。樹種は、例えば、ナシ、リンゴ、モモといった果樹が挙げられる。「樹間」は、果樹と果樹との間隔を示す情報である。樹間は、例えば、予め樹種が判明している圃場の樹間の平均値を用いることができる。樹間は、例えば、ナシであれば樹間４〜５ｍの平均値４．５ｍ、リンゴであれば樹間２〜３ｍの平均値２．５ｍ、モモであれば６〜８ｍの平均値７ｍとすることができる。「深さ」は、果樹の頂点からの最大深さを示す情報である。すなわち、深さは、果樹の高さに対応する。深さは、例えば、予め樹種が判明している圃場の深さの平均値を用いることができる。深さは、例えば、ナシであれば深さ１〜２ｍの平均値１．５ｍ、リンゴであれば深さ４〜５ｍの平均値４．５ｍ、モモであれば３〜４ｍの平均値３．５ｍとすることができる。

図１の説明に戻って、画像データ記憶部１２２は、取得した画像データを撮像された位置情報と対応付けて記憶する。画像データは、例えば、奥行きの情報を含む画像を撮像可能なライトフィールドカメラで撮像された画像である。ライトフィールドカメラで撮像された画像は、撮像後にピント位置を変更可能であり、例えば、果樹の頂点にピントが合った画像と、果樹の根元にピントが合った画像とが同時に取得される。ライトフィールドカメラの一例としては、ライトロ社製「ＬＹＴＲＯ ＩＬＬＵＭ」を用いることができる。画像データは、複数のカラー画像データ、奥行きの情報を示す深さ画像データ、および、撮像された位置情報を含む。

図３は、画像データ記憶部の一例を示す図である。図３に示すように、画像データ記憶部１２２は、「画像ＩＤ（IDentifier）」、「ピント位置」、「位置情報」、「距離」、「画素値」、「カラー画像」といった項目を有する。画像データ記憶部１２２は、複数のカラー画像データ、深さ画像データおよび位置情報を１つの組として記憶する。

「画像ＩＤ」は、取得した画像データを識別する識別子である。画像ＩＤは、例えば、１回の撮像ごとに異なるＩＤが付与される。「ピント位置」は、画像データのうち、ピントを合わせる位置を示す情報であり、画像上の任意の位置である。ピント位置は、例えば、画像上のある線上における位置について、Ａ、Ｂ、Ｃ・・・という様に決定される。「位置情報」は、ピント位置の位置情報を示す情報であり、例えば、経度緯度を用いて位置を示す。「距離」は、画像を撮像したカメラと、ピント位置における被写体との距離を示す情報である。「画素値」は、深さ画像データにおけるピント位置に対応する画素値を示す情報である。深さ画像データは、例えば、グレースケールの階調データで表され、距離が近くなるほど黒く（画素値は小さく）、距離が遠くなるほど白く（画素値は大きく）表現される。「カラー画像」は、例えば、複数のカラー画像データを示す情報である。

図１の説明に戻って、制御部１３０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、内部の記憶装置に記憶されているプログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現されるようにしてもよい。制御部１３０は、取得部１３１と、生成部１３２と、算出部１３３と、特定部１３４と、判別部１３５とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図１に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。

取得部１３１は、例えばＳＤメモリカードから入力部１１１を介して、圃場を空撮した奥行きの情報を含む画像データを取得する。取得部１３１は、取得した画像データを画像データ記憶部１２２に記憶する。また、取得部１３１は、基準凹凸データを生成するために、操作部１１３から果樹種を含む基準凹凸データ生成処理の開始指示が入力されると、果樹種を含む基準凹凸データ生成指示を生成部１３２および算出部１３３に出力する。取得部１３１は、果樹種が既知でない圃場の画像データを取得した場合には、操作部１１３から判別処理の開始指示が入力されたか否かを判定する。取得部１３１は、開始指示が入力されていない場合には、開始指示の入力を待機する。取得部１３１は、開始指示が入力された場合には、判別指示を生成部１３２に出力する。

ここで、図４を用いて圃場の空撮について説明する。図４は、圃場の空撮の一例を示す図である。図４に示すように、圃場の空撮は、ラジオコントロールされるヘリコプタ１１に設置されたカメラ１２を用いて上空から圃場が撮像されることで行われる。ヘリコプタ１１は、例えば、判別装置１００のユーザである操縦者１３の操縦または指示により、所定のエリアの上空に移動して空撮を行い、空撮が終了すると操縦者１３の位置に戻る。このとき、ヘリコプタ１１は、例えば、高度１００ｍから２５０ｍ×２５０ｍの範囲（６．２５ｈａ）を撮像するとともに、撮像時の位置情報を記憶する。また、ヘリコプタ１１は、例えば、オーバーラップを８０％とし、帯状に撮像することで、所定のエリア全体を撮像する。なお、ヘリコプタ１１は、１回の飛行において、例えば、飛行時間が２０分間であれば５ｈａの範囲を撮像でき、飛行時間が１０分間であれば２．５ｈａを撮像できる。すなわち、撮像範囲は、ヘリコプタ１１の飛行時間に応じて変化する。また、ヘリコプタ１１は、互いに離れた圃場を撮像する場合には、圃場間を移動するため、より長時間飛行可能な機種を選定することが好ましい。

空撮が終了して操縦者１３の元に着陸したヘリコプタ１１は、カメラ１２から位置情報を含む撮像された画像データが記憶されたＳＤメモリカードが取り出される。判別装置１００は、操縦者１３によってＳＤメモリカードが入力部１１１に挿入されることで、ＳＤメモリカードから入力部１１１を介して、画像データを取得できる。

図１の説明に戻って、生成部１３２は、画像データ記憶部１２２に記憶された画像データから果樹の高さ方向の凹凸を示す凹凸データを生成する。生成部１３２は、取得部１３１から基準凹凸データ生成指示が入力されると、画像データ記憶部１２２を参照し、取得した画像データに含まれる画素値で表される距離データに基づいて、画素値の逆数を算出する。

ここで、図５を用いて凹凸データの算出について説明する。図５は、凹凸データの算出方法の一例を示す図である。図５に示すように、画像データには、ある圃場をカメラ１２で撮像した場合に、ピント位置Ａ〜Ｌに対応する深さ画像データが含まれる。ピント位置Ａ〜Ｌに対応する距離Ｌ１〜Ｌ１２は、深さ画像データのピント位置Ａ〜Ｌに対応する画素値の逆数で表すことができる。図３の例では、１行目のピント位置Ａの距離Ｌ１は、画素値が「２３０」であるので、Ｌ１＝１／２３０＝０．００４となる。以下同様に、距離Ｌ２、Ｌ６、Ｌ８およびＬ１２は、１／１６３＝０．００６、距離Ｌ７は、１／２３０＝０．００４、距離Ｌ３、Ｌ５、Ｌ９およびＬ１１は、１／１２５＝０．００８、距離Ｌ４およびＬ１０は、１／９８＝０．０１と算出される。

生成部１３２は、算出した画素値の逆数を画像データに含まれる位置データに基づいて、圃場にプロットして凹凸データを生成する。生成部１３２は、圃場の全ての果樹に対応する画素値の逆数をプロットしたか否か判定する。生成部１３２は、圃場の全ての果樹に対応する画素値の逆数をプロットしていない場合には、残りの果樹に対応する画素値の逆数をプロットする。生成部１３２は、圃場の全ての果樹に対応する画素値の逆数をプロットした場合には、生成した凹凸データを算出部１３３に出力する。

生成部１３２は、取得部１３１から判別指示が入力されると、表示部１１２に調査対象圃場の一覧または地図等を表示させて、調査対象圃場の選択を受け付ける。生成部１３２は、操作部１１３から調査対象圃場の選択に係る操作情報が入力されると、選択された調査対象圃場について画像データ記憶部１２２を参照し、基準凹凸データ生成指示が入力された場合と同様に、凹凸データを生成する。生成部１３２は、凹凸データを生成すると、生成した凹凸データを判別指示とともに算出部１３３に出力する。

ここで、図６を用いて果樹種ごとの凹凸データについて説明する。図６は、果樹種ごとの凹凸データの一例を示す図である。図６の側面図に示すように、例えば、リンゴの木は、幹２１と枝２２とを有する。リンゴの木は、上面図に示すように、略円形の葉２３が接するように圃場に植えられる。このとき、樹間は、線分２４上の幹２１の間隔となる。リンゴの場合の凹凸データは、上空から見ると、リンゴの幹２１の上部の葉２３の頂点２１ａが最も浅く、幹２１と幹２１との中間地点が最も深くなる。

同様に、モモの木は、リンゴと同様に圃場に植えられ、幹２５の間隔が樹間となる。モモの場合の凹凸データは、上空から見ると、モモの幹２５の上部の葉の頂点２５ａが最も浅く、幹２５と幹２５との中間地点が最も深くなる。リンゴとモモの木は、木の形は同様であるが、樹間が異なるので凹凸データも異なるものとなる。ナシの木は、リンゴやモモと異なる植え方がなされ、葉が扁平に広がり、幹２６の上部が枝の部分より低くなる。このため、ナシの場合の凹凸データは、上空から見ると、ナシの幹２６の上部の窪み２６ａが最も深く、幹２６と幹２６との中間地点が最も浅くなる。なお、判別装置１００は、隣り合う圃場において異なる果樹種が栽培されている場合には、圃場間に緩衝地帯（バッファ）が設けられているので、緩衝地帯を検出することで圃場を区別可能である。

図１の説明に戻って、算出部１３３は、取得部１３１から基準凹凸データ生成指示が入力され、生成部１３２から凹凸データが入力されると、圃場全体の果樹群の凹凸データの樹間および深さの平均値を算出する。算出部１３３は、算出した樹間および深さの平均値を、基準凹凸データ生成指示に含まれる果樹種と対応付けて、基準凹凸データとして基準凹凸データ記憶部１２１に格納する。なお、算出部１３３は、圃場全体の果樹の凹凸データを各樹間および深さに対応する部分に分割し、分割した凹凸データ自体の平均値を算出して、基準凹凸データとしてもよい。この場合には、基準凹凸データに基づく樹間および深さを平均値として扱うことができる。

算出部１３３は、生成部１３２から凹凸データおよび判別指示が入力されると、凹凸データに基づいて、調査対象圃場の果樹の樹間、深さおよび本数を算出する。算出部１３３は、例えば、ある線分上における凹凸データの深さ方向が最も浅い地点間、または、最も深い地点間の距離を樹間とする。また、算出部１３３は、例えば、凹凸データの深さ方向が最も浅い地点と、最も深い地点との差分を深さとする。算出部１３３は、例えば、凹凸データの深さ方向が最も浅い地点間の距離を樹間とした場合には、凹凸データの深さ方向が最も浅い地点の数を計数することで本数を算出する。すなわち、算出部１３３は、調査対象圃場の果樹群の頂点の数を本数として算出する。また、算出部１３３は、例えば、凹凸データの深さ方向が最も深い地点間の距離を樹間とした場合には、凹凸データの深さ方向が最も深い地点の数を計数することで本数を算出する。

算出部１３３は、調査対象圃場内の果樹群について、算出した樹間および深さの平均値を算出する。算出部１３３は、算出した樹間および深さの平均値を特定部１３４に出力する。また、算出部１３３は、調査対象圃場ごとに算出した本数を判別部１３５に出力する。

特定部１３４は、算出部１３３から樹間および深さの平均値が入力されると、基準凹凸データ記憶部１２１を参照し、入力された樹間および深さの平均値と、基準凹凸データである樹間および深さとを比較して果樹種を特定する。すなわち、特定部１３４は、算出された樹間および深さと、果樹種ごとの基準凹凸データに基づく樹間および深さとを比較して、生成した凹凸データの果樹種を特定する。特定部１３４は、例えば、算出された樹間および深さが、基準凹凸データのある果樹種の樹間および深さの±２０％以内であれば、当該果樹種であると特定する。特定部１３４は、全ての調査対象圃場の処理が完了したか否かを判定する。特定部１３４は、全ての調査対象圃場の処理が完了していない場合には、生成部１３２に対して調査対象圃場の選択を受け付ける旨の指示を出力する。特定部１３４は、全ての調査対象圃場の処理が完了した場合には、調査対象圃場ごとに特定した果樹種を判別部１３５に出力する。

判別部１３５は、算出部１３３から調査対象圃場ごとの本数が入力され、特定部１３４から調査対象圃場ごとの果樹種が入力されると、入力された果樹種および本数に基づいて、調査対象圃場ごとの果樹種および果樹の本数を判別する。判別部１３５は、判別結果である調査対象圃場ごとの果樹種および果樹の本数を、例えば、表示部１１２に表示させる。

次に、実施例の判別装置１００の動作について説明する。まず、基準凹凸データの生成処理について説明する。図７は、実施例の基準凹凸データ生成処理の一例を示すフローチャートである。

取得部１３１は、果樹種が既知である圃場を空撮した画像データを取得する（ステップＳ１）。取得部１３１は、取得した画像データを画像データ記憶部１２２に記憶する。取得部１３１は、操作部１１３から果樹種を含む基準凹凸データ生成処理の開始指示が入力されると、果樹種を含む基準凹凸データ生成指示を生成部１３２および算出部１３３に出力する。

生成部１３２は、取得部１３１から基準凹凸データ生成指示が入力されると、画像データ記憶部１２２を参照し、取得した画像データに含まれる画素値で表される距離データに基づいて、画素値の逆数を算出する（ステップＳ２）。生成部１３２は、算出した画素値の逆数を、画像データに含まれる位置データに基づいて、圃場にプロットして凹凸データを生成する（ステップＳ３）。

生成部１３２は、圃場の全ての果樹に対応する画素値の逆数をプロットしたか否か判定する（ステップＳ４）。生成部１３２は、圃場の全ての果樹に対応する画素値の逆数をプロットしていない場合には（ステップＳ４：否定）、ステップＳ２に戻り、残りの果樹に対応する画素値の逆数をプロットする。生成部１３２は、圃場の全ての果樹に対応する画素値の逆数をプロットした場合には（ステップＳ４：肯定）、生成した凹凸データを算出部１３３に出力する。

算出部１３３は、取得部１３１から基準凹凸データ生成指示が入力され、生成部１３２から凹凸データが入力されると、圃場全体の果樹の凹凸データの樹間および深さの平均値を算出する（ステップＳ５）。算出部１３３は、算出した樹間および深さの平均値を、基準凹凸データ生成指示に含まれる果樹種と対応付けて、基準凹凸データとして基準凹凸データ記憶部１２１に格納する（ステップＳ６）。これにより、判別装置１００は、果樹種を特定するための基準凹凸データを生成することができる。

次に、果樹種が既知でない圃場の空撮画像から果樹種および果樹の本数を判別する判別処理について説明する。図８は、実施例の判別処理の一例を示すフローチャートである。

取得部１３１は、果樹種が既知でない調査対象圃場を空撮した画像データを取得する。取得部１３１は、取得した画像データを画像データ記憶部１２２に記憶する。取得部１３１は、操作部１１３から判別処理の開始指示が入力されたか否かを判定する（ステップＳ１１）。取得部１３１は、開始指示が入力されていない場合には（ステップＳ１１：否定）、ステップＳ１１の判定を繰り返し、開始指示の入力を待機する。取得部１３１は、開始指示が入力された場合には（ステップＳ１１：肯定）、判別指示を生成部１３２に出力する。

生成部１３２は、取得部１３１から判別指示が入力されると、表示部１１２に調査対象圃場の一覧または地図等を表示させて、調査対象圃場の選択を受け付ける（ステップＳ１２）。生成部１３２は、操作部１１３から調査対象圃場の選択に係る操作情報が入力されると、選択された調査対象圃場について画像データ記憶部１２２を参照し、基準凹凸データの生成処理と同様に、画像データから凹凸データを生成する（ステップＳ１３）。生成部１３２は、凹凸データを生成すると、生成した凹凸データを判別指示とともに算出部１３３に出力する。

算出部１３３は、生成部１３２から凹凸データおよび判別指示が入力されると、凹凸データに基づいて、調査対象圃場の果樹の樹間、深さおよび本数を算出する（ステップＳ１４）。算出部１３３は、調査対象圃場内の果樹群について、算出した樹間および深さの平均値を算出する（ステップＳ１５）。算出部１３３は、算出した樹間および深さの平均値を特定部１３４に出力する。また、算出部１３３は、調査対象圃場ごとに算出した本数を判別部１３５に出力する。

特定部１３４は、算出部１３３から樹間および深さの平均値が入力されると、基準凹凸データ記憶部１２１を参照し、入力された樹間および深さの平均値と、基準凹凸データである樹間および深さとを比較して果樹種を特定する（ステップＳ１６）。特定部１３４は、全ての調査対象圃場の処理が完了したか否かを判定する（ステップＳ１７）。特定部１３４は、全ての調査対象圃場の処理が完了していない場合には（ステップＳ１７：否定）、生成部１３２に対して調査対象圃場の選択を受け付ける旨の指示を出力し、ステップＳ１２に戻る。

特定部１３４は、全ての調査対象圃場の処理が完了した場合には（ステップＳ１７：肯定）、調査対象圃場ごとに特定した果樹種を判別部１３５に出力する。判別部１３５は、算出部１３３から調査対象圃場ごとの本数が入力され、特定部１３４から調査対象圃場ごとの果樹種が入力されると、入力された果樹種および本数に基づいて、調査対象圃場ごとの果樹種および果樹の本数を判別する（ステップＳ１８）。判別部１３５は、判別結果である調査対象圃場ごとの果樹種および果樹の本数を、例えば、表示部１１２に表示させる。これにより、判別装置１００は、調査対象圃場ごとの果樹種および果樹の本数を判別できるので、果樹の生産動態を正確に把握できる。

なお、上記実施例では、凹凸データから樹間および深さを算出したが、これに限定されない。例えば、凹凸データから樹間を算出し、算出した樹間を基準凹凸データの樹間と比較することで、果樹種を特定してもよい。

このように、判別装置１００は、圃場を空撮した奥行きの情報を含む画像データを取得する。また、判別装置１００は、取得した画像データから、果樹の高さ方向の凹凸を示す凹凸データを生成する。また、判別装置１００は、生成した凹凸データに基づいて果樹の樹間、および、圃場の果樹の本数を算出する。また、判別装置１００は、算出した樹間と、基準凹凸データ記憶部１２１に記憶した果樹種ごとの基準凹凸データに基づく樹間とを比較して、生成した凹凸データの果樹種を特定する。また、判別装置１００は、特定した果樹種および算出した本数に基づいて、圃場の果樹種および果樹の本数を判別する。その結果、調査対象圃場ごとの果樹種および果樹の本数を判別できるので、果樹の生産動態を正確に把握できる。

また、判別装置１００は、生成した凹凸データに基づいて、さらに果樹の頂点からの深さを算出する。また、判別装置１００は、算出した樹間および深さと、基準凹凸データに基づく樹間および深さとを比較して、生成した凹凸データの果樹種を特定する。その結果、より正確に果樹種および果樹の本数を判別できる。

また、判別装置１００は、算出した樹間および深さについて、圃場内の果樹群の平均値を算出する。また、判別装置１００は、算出した樹間および深さの平均値と、基準凹凸データに基づく樹間および深さとを比較して、生成した凹凸データの果樹種を特定する。その結果、より正確に果樹種および果樹の本数を判別できる。

また、上記実施例では、判別装置１００のユーザがヘリコプタ１１に搭載されたカメラ１２からＳＤメモリカードを取り出して、判別装置１００の入力部１１１に挿入することで画像データを取得したが、これに限定されない。例えば、ヘリコプタ１１は、携帯電話回線や無線ＬＡＮ等の通信モジュールを搭載し、カメラ１２が空撮した画像データを、飛行中に図示しない無線基地局を介して、図示しないデータセンタに設けた判別装置１００に送信するようにしてもよい。データセンタは、例えば、ＩａａＳ（Infrastructure as a Service）等のクラウドサービスを用いることができる。ユーザは、判別装置１００で判別された判別結果をクライアント端末で受信することで、調査対象圃場ごとの果樹種および果樹の本数を知得することができる。

また、上記実施例では、ヘリコプタ１１は、ユーザである操縦者１３によって操縦されたが、これに限定されない。例えば、ヘリコプタ１１は、予め飛行ルートが設定され、ＧＰＳ（Global Positioning System）等を用いて測位し、設定された飛行ルートを自律的に飛行して圃場を撮像するようにしてもよい。

また、上記実施例では、基準凹凸データを空撮した画像データから生成したが、これに限定されない。例えば、圃場に赴いてメジャーやレーザレンジファインダ等で計測してもよい。

また、上記実施例では、空撮する季節を問わず、同一の基準凹凸データを用いたが、これに限定されない。例えば、基準凹凸データを季節ごとに設けてもよいし、基準凹凸データとの比較における判定の閾値を季節に応じて変更してもよい。

また、上記実施例では、空撮するカメラ１２にライトフィールドカメラを用いたが、これに限定されない。例えば、奥行きの情報を含む画像データが取得できれば、他のカメラでもよい。

また、上記実施例では、空撮にヘリコプタ１１を用いたが、これに限定されない。例えば、マルチコプタ、固定翼機、チルトロータ機、チルトウィング機等の各種航空機を用いてもよい。マルチコプタは、一例として、エンルート社製ＺｉｏｎＵＡＶが挙げられる。当該マルチコプタは、１１８Ｗｈのバッテリ搭載時に、飛行時間１５〜２０分、飛行距離１０ｋｍであるので、本実施例の空撮に適用可能である。

また、図示した各部の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各部の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、生成部１３２と、算出部１３３とは統合されてもよい。また、図示した各処理は、上記の順番に限定されるものではなく、処理内容を矛盾させない範囲において、同時に実施してもよく、順序を入れ替えて実施してもよい。

さらに、各装置で行われる各種処理機能は、ＣＰＵ（またはＭＰＵ、ＭＣＵ（Micro Controller Unit）等のマイクロ・コンピュータ）上で、その全部または任意の一部を実行するようにしてもよい。また、各種処理機能は、ＣＰＵ（またはＭＰＵ、ＭＣＵ等のマイクロ・コンピュータ）で解析実行されるプログラム上、またはワイヤードロジックによるハードウェア上で、その全部または任意の一部を実行するようにしてもよいことは言うまでもない。

ところで、上記の実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをコンピュータで実行することで実現できる。そこで、以下では、上記の実施例と同様の機能を有するプログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図９は、判別プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。

図９に示すように、コンピュータ２００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ２０１と、データ入力を受け付ける入力装置２０２と、モニタ２０３とを有する。また、コンピュータ２００は、記憶媒体からプログラム等を読み取る媒体読取装置２０４と、各種装置と接続するためのインタフェース装置２０５と、他の情報処理装置等と有線または無線により接続するための通信装置２０６とを有する。また、コンピュータ２００は、各種情報を一時記憶するＲＡＭ２０７と、ハードディスク装置２０８とを有する。また、各装置２０１〜２０８は、バス２０９に接続される。

ハードディスク装置２０８には、図１に示した取得部１３１、生成部１３２、算出部１３３、特定部１３４および判別部１３５の各処理部と同様の機能を有する判別プログラムが記憶される。また、ハードディスク装置２０８には、基準凹凸データ記憶部１２１、画像データ記憶部１２２、および、判別プログラムを実現するための各種データが記憶される。入力装置２０２は、例えば、コンピュータ２００のユーザから操作情報、管理情報等の各種情報の入力を受け付ける。モニタ２０３は、例えば、コンピュータ２００のユーザに対して判定結果、管理情報等の各種画面を表示する。媒体読取装置２０４は、記憶媒体から画像データを読み取る。インタフェース装置２０５は、例えば印刷装置等が接続される。通信装置２０６は、例えば、図１に示した通信部１１０と同様の機能を有し図示しないネットワークと接続され、他の情報処理装置と各種情報をやりとりする。

ＣＰＵ２０１は、ハードディスク装置２０８に記憶された各プログラムを読み出して、ＲＡＭ２０７に展開して実行することで、各種の処理を行う。また、これらのプログラムは、コンピュータ２００を図１に示した取得部１３１、生成部１３２、算出部１３３、特定部１３４および判別部１３５として機能させることができる。

なお、上記の判別プログラムは、必ずしもハードディスク装置２０８に記憶されている必要はない。例えば、コンピュータ２００が読み取り可能な記憶媒体に記憶されたプログラムを、コンピュータ２００が読み出して実行するようにしてもよい。コンピュータ２００が読み取り可能な記憶媒体は、例えば、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤディスク、ＵＳＢメモリ等の可搬型記録媒体、フラッシュメモリ等の半導体メモリ、ハードディスクドライブ等が対応する。また、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ等に接続された装置にこの判別プログラムを記憶させておき、コンピュータ２００がこれらから判別プログラムを読み出して実行するようにしてもよい。

以上、本実施例を含む実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

（付記１）圃場を空撮した奥行きの情報を含む画像データを取得し、
取得した前記画像データから、果樹の高さ方向の凹凸を示す凹凸データを生成し、
生成した前記凹凸データに基づいて果樹の樹間、および、前記圃場の果樹の本数を算出し、
算出した前記樹間と、記憶部に記憶した果樹種ごとの基準凹凸データに基づく樹間とを比較して、生成した前記凹凸データの果樹種を特定し、
特定した前記果樹種および算出した前記本数に基づいて、前記圃場の果樹種および果樹の本数を判別する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする判別方法。

（付記２）前記算出する処理は、生成した前記凹凸データに基づいて、さらに果樹の頂点からの深さを算出し、
前記特定する処理は、算出した前記樹間および前記深さと、前記基準凹凸データに基づく樹間および深さとを比較して、生成した前記凹凸データの果樹種を特定する、
ことを特徴とする付記１に記載の判別方法。

（付記３）前記算出する処理は、算出した前記樹間および前記深さについて、前記圃場内の果樹群の平均値を算出し、
前記特定する処理は、算出した前記樹間および前記深さの平均値と、前記基準凹凸データに基づく樹間および深さとを比較して、生成した前記凹凸データの果樹種を特定する、
ことを特徴とする付記２に記載の判別方法。

（付記４）圃場を空撮した奥行きの情報を含む画像データを取得し、
取得した前記画像データから、果樹の高さ方向の凹凸を示す凹凸データを生成し、
生成した前記凹凸データに基づいて果樹の樹間、および、前記圃場の果樹の本数を算出し、
算出した前記樹間と、記憶部に記憶した果樹種ごとの基準凹凸データに基づく樹間とを比較して、生成した前記凹凸データの果樹種を特定し、
特定した前記果樹種および算出した前記本数に基づいて、前記圃場の果樹種および果樹の本数を判別する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする判別プログラム。

（付記５）前記算出する処理は、生成した前記凹凸データに基づいて、さらに果樹の頂点からの深さを算出し、
前記特定する処理は、算出した前記樹間および前記深さと、前記基準凹凸データに基づく樹間および深さとを比較して、生成した前記凹凸データの果樹種を特定する、
ことを特徴とする付記４に記載の判別プログラム。

（付記６）前記算出する処理は、算出した前記樹間および前記深さについて、前記圃場内の果樹群の平均値を算出し、
前記特定する処理は、算出した前記樹間および前記深さの平均値と、前記基準凹凸データに基づく樹間および深さとを比較して、生成した前記凹凸データの果樹種を特定する、
ことを特徴とする付記５に記載の判別プログラム。

（付記７）圃場を空撮した奥行きの情報を含む画像データを取得する取得部と、
取得した前記画像データから、果樹の高さ方向の凹凸を示す凹凸データを生成する生成部と、
生成した前記凹凸データに基づいて果樹の樹間、および、前記圃場の果樹の本数を算出する算出部と、
算出した前記樹間と、記憶部に記憶した果樹種ごとの基準凹凸データに基づく樹間とを比較して、生成した前記凹凸データの果樹種を特定する特定部と、
特定した前記果樹種および算出した前記本数に基づいて、前記圃場の果樹種および果樹の本数を判別する判別部と、
を有することを特徴とする判別装置。

（付記８）前記算出部は、生成した前記凹凸データに基づいて、さらに果樹の頂点からの深さを算出し、
前記特定部は、算出した前記樹間および前記深さと、前記基準凹凸データに基づく樹間および深さとを比較して、生成した前記凹凸データの果樹種を特定する、
ことを特徴とする付記７に記載の判別装置。

（付記９）前記算出部は、算出した前記樹間および前記深さについて、前記圃場内の果樹群の平均値を算出し、
前記特定部は、算出した前記樹間および前記深さの平均値と、前記基準凹凸データに基づく樹間および深さとを比較して、生成した前記凹凸データの果樹種を特定する、
ことを特徴とする付記８に記載の判別装置。

１００ 判別装置
１１０ 通信部
１１１ 入力部
１１２ 表示部
１１３ 操作部
１２０ 記憶部
１２１ 基準凹凸データ記憶部
１２２ 画像データ記憶部
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 生成部
１３３ 算出部
１３４ 特定部
１３５ 判別部

Claims (5)

1. 圃場を空撮した奥行きの情報を含む画像データを取得し、
   取得した前記画像データから、果樹の高さ方向の凹凸を示す凹凸データを生成し、
   生成した前記凹凸データに基づいて果樹の樹間、および、前記圃場の果樹の本数を算出し、
   算出した前記樹間と、記憶部に記憶した果樹種ごとの基準凹凸データに基づく樹間とを比較して、生成した前記凹凸データの果樹種を特定し、
   特定した前記果樹種および算出した前記本数に基づいて、前記圃場の果樹種および果樹の本数を判別する、
   処理をコンピュータが実行することを特徴とする判別方法。
2. 前記算出する処理は、生成した前記凹凸データに基づいて、さらに果樹の頂点からの深さを算出し、
   前記特定する処理は、算出した前記樹間および前記深さと、前記基準凹凸データに基づく樹間および深さとを比較して、生成した前記凹凸データの果樹種を特定する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の判別方法。
3. 前記算出する処理は、算出した前記樹間および前記深さについて、前記圃場内の果樹群の平均値を算出し、
   前記特定する処理は、算出した前記樹間および前記深さの平均値と、前記基準凹凸データに基づく樹間および深さとを比較して、生成した前記凹凸データの果樹種を特定する、
   ことを特徴とする請求項２に記載の判別方法。
4. 圃場を空撮した奥行きの情報を含む画像データを取得し、
   取得した前記画像データから、果樹の高さ方向の凹凸を示す凹凸データを生成し、
   生成した前記凹凸データに基づいて果樹の樹間、および、前記圃場の果樹の本数を算出し、
   算出した前記樹間と、記憶部に記憶した果樹種ごとの基準凹凸データに基づく樹間とを比較して、生成した前記凹凸データの果樹種を特定し、
   特定した前記果樹種および算出した前記本数に基づいて、前記圃場の果樹種および果樹の本数を判別する、
   処理をコンピュータに実行させることを特徴とする判別プログラム。
5. 圃場を空撮した奥行きの情報を含む画像データを取得する取得部と、
   取得した前記画像データから、果樹の高さ方向の凹凸を示す凹凸データを生成する生成部と、
   生成した前記凹凸データに基づいて果樹の樹間、および、前記圃場の果樹の本数を算出する算出部と、
   算出した前記樹間と、記憶部に記憶した果樹種ごとの基準凹凸データに基づく樹間とを比較して、生成した前記凹凸データの果樹種を特定する特定部と、
   特定した前記果樹種および算出した前記本数に基づいて、前記圃場の果樹種および果樹の本数を判別する判別部と、
   を有することを特徴とする判別装置。

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