JP4314683B2

JP4314683B2 - Crop diagnosis method

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Publication number: JP4314683B2
Application number: JP22876199A
Authority: JP
Inventors: 覺佐竹; 幸男保坂; 秀春丸山; 信彦中村
Original assignee: Satake Corp
Current assignee: Satake Corp
Priority date: 1999-08-12
Filing date: 1999-08-12
Publication date: 2009-08-19
Anticipated expiration: 2019-08-12
Also published as: JP2001045867A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
圃場で成育中の作物の反射光から作物の窒素含有量等の作物情報を得て、作物の栄養診断を行う方法に関し、特に複数画素個々に得られる反射光量の補正に関する。
【０００２】
【従来の技術】
作物の窒素含有率、葉色値、窒素吸収量、草丈あるいは乾物重などの作物情報を得るための従来の第１の方法としては、デジタルカメラ等の受光手段で、硫酸バリウム等を塗布した基準板と、更に作物が成育する単位圃場（あるいはその一部）を撮影して、基準板と圃場作物の反射光量を取得し、この基準板と作物の反射光量によって作物の反射率を求め、求めた反射率と、反射率から窒素含有率（窒素吸収量、葉色値、草丈、乾物重）を求めるために予め定められた関係式とから作物の窒素含有率（窒素吸収量、葉色値、草丈、乾物重）を求め、成育日数対窒素量カーブに基づくその時期の標準的な窒素量と比較して成育診断を行っていた。しかし、圃場から得られる作物の反射光量は天候に左右されるものである。また天候については基準板による補正ができたとしても、測定方位、風、栽植密度は、反射率から窒素含有率を求めるため予め定めた関係式を作成したときと同じ条件であることが必要で、この条件が異なったときの補正が必要であり、基準板を基準として反射率を求めることだけで全て補正できたとは言い難く、実際には、太陽高度、測定方位、栽植密度あるいは品種を限定した上で測定を行っていた。
【０００３】
作物情報を得るための従来の第２の方法としては、作物の成育に基づいて増減する作物情報に関する波長の光、例えば可視光域から近赤外域に亘る光を作物葉身に照射して、作物情報に関する波長の光に関して得られた受光量と、受光量から作物情報、例えば葉身窒素量を演算するために予め定めた窒素量関係式とから葉身窒素量を測定する装置がある。この装置は圃場の作物葉身の多くを測定して、精度の高い葉身窒素量を得ることができる。しかし、圃場全体の作物情報を正確に把握するためには、圃場全体にわたる細かい測定を不可欠とするため大変面倒であった。
【０００４】
また、従来の第１の方法で行われる作物葉の栄養診断においては、リモートセンシングと呼ばれ、比較的広範囲の圃場を対象とする場合は相当遠方から観測するので、カメラの１画素に対応する被写体の面積に大きな違いが生じることはなかった。したがって、カメラの分解能は画素ごとに差が生じることはなかった。一方、被写体と極めて近接して行われるリモートセンシングにおいても１画素に対応する被写体の面積に大差がなく前記と同程度に測定することができた。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
前記第１の方法は、測定は簡便ながら圃場から得られる作物の情報が測定位置や植栽密度等に左右されるために、測定時間や測定位置に制約が生じることから、簡便ながら精度の良い測定方法とは言い難いものであった。加えてカメラを圃場に向けて撮影する時、カメラの撮影素子ごとに得られる反射光量が、カメラの圃場に対した俯角や画角あるいは広い圃場の手前側と向かい側といった位置によって、補正を要するものである。カメラと被写体である圃場との距離が画素ごとに異なり、各画素に得られる撮影面積がそれぞれ距離によって異なる。更には俯角によって反射角度が異なり反射光量にも影響を及ぼすものである。第２の方法は、測定に制約はなく測定精度が高く第１の方法より有利ではあるものの、測定が作物の葉身１葉ごとに行うことになり測定点数を多く必要とするという点から、測定時間を多く要することが難点であった。
【０００６】
従来のリーモートセンシングは、１画素ごとの被写体の面積に大差が生じない条件下で測定を行うよう制約されている。これはその後の補正を容易にするという理由であったが、その制約のために、広い範囲を撮影するためには観測装置が大がかりとなり、極めて近接して行うときには測定範囲が非常に小さくなり、複数回の測定を必要とした。
【０００７】
以上のことから、作物の反射光量を測定して作物情報を得るにあたり、カメラを地上に置いて撮影したものであっても大きな誤差が生じないように補正できる方法を備えて、作物情報の測定が簡便であり且つ測定精度を向上した作物の診断方法の提供を目的とする。
【０００８】
本発明による第１の作物の診断方法として、複数画素を備えるカメラを圃場に対して所定の中心俯角で配置し、圃場を撮影して作物葉の反射光量を単位画素ごとに得て、カメラの地上高、画素俯角、画素数及び画角を含む換算変数からなる面積関数によって単位画素ごとの撮影面積を求め、単位画素ごとの反射光量を撮影面積によって面積補正し、単位画素ごとに得られた撮影面積のうち、最大面積（最大圃場実面積）に対応した単位画素の撮影面積に基づいて複数画素を区分し、区分ごとの反射光量と作物葉への入射光量とから反射率を求め、該反射率と、反射率から作物情報を求めるために予め定めた第１の作物関係式と、から一定面積の作物情報を求めて第１の作物情報とし、該第１の作物情報から圃場作物の栄養を診断する作物の診断方法により前記課題を解決するための手段とした。
【０００９】
【００１０】
本発明では、第１の作物情報を求めるにあたり、圃場に対して設けた複数画素を備える、いわゆるデジタルカメラと圃場との間の撮影角度に基づいて、当然に生じる例えばカメラの地上高に応じた俯角やカメラ構造による画角に基づいて、近くを撮影した画素の撮影範囲と、遠くを撮影した画素の撮影範囲とが異なる、カメラの画素位置ごとの受光面積の違いから生じる受光量の違いを補正することのできる作物の診断方法を提供するものである。
【００１１】
単位画素ごとに得られる受光量に対する撮影面積の違いは次のように補正する。カメラの地上高、これに伴う単位画素ごとの俯角と、カメラの構造である画素数や、画素の集合体である撮影素子の大きさと集光レンズとに基づく画角等のカメラ固有の係数と、によって単位画素ごとに撮影した面積を求めるための特定（面積）関数が２次射影変換によって定まる。したがってカメラの地上高と俯角を変数とし、あるいはカメラ固有の係数を変数に加えて、単位画素ごとの撮影面積を求め、単位画素ごとの反射光量を単位画素ごとの撮影面積で除することによって撮影面積に影響されない単位画素ごとの反射光量を得ることができる。つまり、これによってカメラとその撮影場所との距離（手前側と向かい側）に関する補正が実現できることになる。
【００１２】
更に本発明では、複数画素のなかで、最大面積（最大圃場実面積）に対応した単位画素の撮影面積に基づいて複数画素を区分するようにした。カメラを圃場にむけたとき、１画素で得られる圃場面積は、カメラから遠くなるほど大きくなる。したがって、１画素で得られる圃場面積が最大面積となる単位画素の撮影面積（最大圃場実面積）を基準として、他の画素を同じ面積となるように組み合わせて区分するようにした。つまり画素数は異なっても圃場面積が一定面積となるように画素を区分して反射光量を得るものである。このときの基準を１画素で得られる圃場面積の最大面積（最大圃場実面積）を基準とした。一定面積における反射光量が得られるので、カメラを地上において、画素ごとに得られる圃場面積が異なっても、これを一定面積に区分して、カメラの分解能に影響されない反射光量を得ることができる。
【００１３】
一方、第２の作物の診断方法では、単位画素ごとに得られた撮影面積のうち、所定撮影面積以下となる単位画素の反射光量と作物葉への入射光量とから反射率を求めるようにした。カメラを圃場にむけたとき、１画素で得られる圃場面積は、カメラから遠くなるほど大きくなる。したがって、作物葉の栄養診断に適しているとされる所定面積を超える圃場面積を撮影した画素の情報は採用せず、所定面積以下の圃場面積を撮影した画素の情報だけを採用する。そして、１画素で得られる圃場面積の所定面積を基準として、他の画素を同じ面積となるように組み合わせて区分するようにした。つまり画素数は異なっても圃場面積が一定面積となるように画素を区分して反射光量を得るものである。このときの基準を所定圃場面積を基準とした。所定面積における反射光量が得られるので、カメラを地上において、画素ごとに得られる圃場面積が異なっても、これを所定面積に区分して、カメラの分解能に影響されない反射光量を得ることができる。ここで所定面積とは、作物葉の栄養診断に適した圃場面積であり、例えば１ｍ^２から５ｍ^２といった程度である。
【００１４】
このようにして得た一定面積あるいは所定面積の反射光量の、基準板の基準反射光量あるいは太陽照射光による作物葉への入射光量に対する比率を求め一定面積あるいは所定面積における反射率とする。
【００１５】
以上のようにして求めた一定面積あるいは所定面積の反射率は、地上からカメラによって圃場を撮影して得られる反射率であり、カメラの圃場に対する高さや俯角、あるいはカメラ構造による影響を補正した反射率であって、この反射率と、作物情報が既知の作物葉の反射率とによって、反射率から作物情報を求めるために予め定めた第１の作物関係式を重回帰分析によって求め、この第１の作物関係式と前述の補正と演算によって求めた反射率とによって、作物葉の第１の作物情報を得ることができる。なお、反射光量の波長数は１に限定されず、作物情報を求めるために必要な波長における反射光量は測定する。したがって、複数波長ごとに反射率を求めるための作業を必要とする。それぞれの関数あるいは係数を求めるにあたり、複数の波長における反射光量を組み合わせることもできる。
【００１６】
本発明による第３の作物の診断方法として、複数画素を備えるカメラを圃場に対して所定の中心俯角で配置し、圃場を撮影して作物葉の反射光量を単位画素ごとに得て、カメラの視野距離、画素俯角、画素数及び画角を含む換算変数からなる面積関数によって単位画素ごとの撮影面積を求め、単位画素ごとの反射光量を撮影面積によって面積補正し、単位画素ごとに得られた撮影面積のうち、最大面積（最大圃場実面積）に対応した単位画素の面積に基づいて複数画素を区分し、区分ごとの反射光量と作物葉への入射光量とから反射率を求め、該反射率と、反射率から作物情報を求めるために予め定めた第１の作物関係式と、から一定面積の作物情報を求めて第１の作物情報とし、該第１の作物情報によって圃場作物の栄養を診断する作物の診断方法により前記課題を解決するための手段とした。
【００１７】
この第３の方法としては、前述の第１の方法における特定関数に利用した俯角に代えて視野距離としたものである。つまり、画素ごとに得られる受光量に対して撮影面積の違いを、カメラの地上高、これに伴う画素ごとの視野距離（画素と撮影点との距離）と、カメラの構造である画素数や、画素の集合体である撮影素子の大きさと集光レンズとに基づく画角等のカメラ固有の係数と、によって画素ごとに撮影した面積を求めるための特定（面積）関数が２次射影変換によって定まる。したがってカメラの地上高と視野距離を変数とし、あるいはカメラ固有の係数を変数に加えて、画素ごとの撮影面積を求め、画素ごとの反射光量を画素ごとにその撮影面積で除することによって撮影面積に影響されない画素ごとの反射光量を得ることができる。つまり、これによってカメラと撮影場所との距離（手前側と向かい側）に関する補正が実現できることになる。単位画素の撮影面積のうち最大面積（最大圃場実面積）を基準として、一定面積となるように他の画素を区分することは、前述の第１の実施例と同様であるので説明は省略する。
【００１８】
本発明による第４の作物の診断方法としては、複数画素を備えるカメラを圃場に対して所定の中心俯角で配置し、圃場を撮影して作物葉の反射光量を単位画素ごとに得て、カメラの視野距離、画素俯角、画素数及び画角を含む換算変数からなる面積関数によって単位画素ごとの撮影面積を求め、単位画素ごとの反射光量を撮影面積によって面積補正し、単位画素ごとに得られた撮影面積のうち、所定撮影面積以下となる単位画素の反射光量と作物葉への入射光量とから反射率を求め、該反射率と、反射率から作物情報を求めるために予め定めた第１の作物関係式と、から一定面積の作物情報を求めて第１の作物情報とし、該第１の作物情報によって圃場作物の栄養を診断する作物の診断方法により前記課題を解決するための手段とした。
【００１９】
この第４の方法としては、前述の第２の方法における特定関数に利用した俯角に代えて視野距離としたものである。つまり、画素ごとに得られる受光量に対して撮影面積の違いを、カメラの地上高、これに伴う画素ごとの視野距離（画素と撮影点との距離）と、カメラの構造である画素数や、画素の集合体である撮影素子の大きさと集光レンズとに基づく画角等のカメラ固有の係数と、によって画素ごとに撮影した面積を求めるための特定（面積）関数が２次射影変換によって定まる。したがってカメラの地上高と視野距離を変数とし、あるいはカメラ固有の係数を変数に加えて、画素ごとの撮影面積を求め、画素ごとの反射光量を画素ごとにその撮影面積で除することによって撮影面積に影響されない画素ごとの反射光量を得ることができる。つまり、これによってカメラと撮影場所との距離（手前側と向かい側）に関する補正が実現できることになる。単位画素で取得した圃場面積が所定面積以下の画素について採用し、採用した画素を所定面積となるように区分することは前述の第２の方法と同様となるので、その説明は省略する。
【００２０】
ところで、第２の作物情報を得るための方法としては、作物の成育に基づいて増減する作物情報に関する波長の光、例えば可視光域から近赤外域に亘る光を作物葉身に直接照射して、作物情報に関する波長の光に関して得られた反射光量あるいは透過光量の内いずれか少なくとも一方と、作物情報例えば葉身窒素量が既知の作物葉光量から葉身窒素量を演算するために予め定めた窒素量関係式と、から葉身窒素量を測定することができる。この装置は圃場の作物葉身の多くを測定して、精度の高い葉身窒素量を得ることができる。したがって、前述の第１の作物情報を更に補正するには有効である。
【００２１】
上記第１の作物情報と第２の作物情報を求める２つの有益な手法を効果的に組み合わせて補正する方法を以下に説明する。それぞれから得られる第１の作物情報と第２の作物情報との差違を求め、差違によって第１の作物情報を補正することにより、天候的変化（天候、時刻、太陽の位置）に伴う誤差だけでなく、これまで難しいとされた栽培的な変化（測定方位、栽植密度）に伴う誤差を補正することができる。特に同一の圃場において複数箇所の栄養診断を行うには、補正の決定が容易であることから最適である。
【００２２】
以上のようにして決定された、第１の作物情報と第２の作物情報との差違を記憶しておけば、第１の作物情報を得た圃場内における未知の一定面積の作物から第１の作物情報だけを求めれば、該第１の作物情報と前記差違とによって第１の作物情報を補正することができ、栽植密度や測定方位による誤差を容易に補正できるだけでなく、補正値を持つことで装置としても実現可能であり、装置にして容易な作物の診断方法とすることができる。
【００２３】
前記第１の作物診断方法及び第２の作物診断方法から更に厳密な補正を行うためには次の方法を適用する。即ち、第１の作物情報を得て、この得た第１の作物情報を複数区画に分割して、その複数区画の中から少なくとも２点のデータを選択して、２点のデータの作物と同じ圃場の作物葉から直接第２の作物情報を得ることにより、第１と第２の作物情報の２点のデータでその相関関係を明らかにして補正換算式を定め、これに基づいて複数区画の全ての値を補正するものであり、補正換算式を求めるにあたり一定範囲から複数の作物情報を得ることができ、更に補正換算式によって第１の作物情報を広範囲に亘って補正することができる。
【００２４】
前記第１の作物診断方法及び第２の作物診断方法によって補正を行うための別の方法として、自然光に晒される圃場において、複数の区画ごとの作物から、作物の成育によって増減する作物情報に関連した波長の光の反射率を測定し、該反射率と、反射率から作物情報を求めるために予め定めた第１の作物関係式と、から区画ごとの作物情報を求めて第１の作物情報として記憶し、記憶した区画ごとの第１の作物情報から少なくとも２区画の作物情報を選択し、圃場の２区画に該当する作物葉身に光を照射して、作物の成育によって増減する作物情報に関連した波長の透過または反射の少なくとも一方の光量を測定し、該光量と、光量から作物情報を求めるために予め定めた第２の作物関係式と、から前記２区画の作物情報を求めて第２の作物情報として記憶し、第１の作物情報を第２の作物情報に基づいて補正する補正換算式を決定して、補正換算式で第１の作物情報を区画ごとに補正して第３の作物情報とし、得られた第３の作物情報によって圃場作物の栄養を診断してもよい。
【００２５】
前記の補正方法と異なり、この補正方法は複数区画の情報を個別に得る。その複数区画の中から少なくとも２区画のデータを選択して、２区画のデータの作物と同じ区画の作物葉から直接第２の作物情報を得ることにより、第１と第２の作物情報の２点のデータでその相関関係を明らかにして補正換算式を定め、これに基づいて複数区画の全ての値を補正するものであり、補正換算式を求めるにあたり広い範囲から複数の作物情報を得ることができ、更に補正換算式によって第１の作物情報を広範囲に亘って補正することができる。
【００２６】
本発明の作物の診断方法は、以上のように決定された、第１の作物関係式と補正換算式とを記憶して、未知の圃場の作物葉身から反射率を測定し、第１の作物関係式と補正換算式とにより第３の作物情報を得ることができるので、以上の項目を制御装置の記憶部に記憶して適宜読み出し演算することによって装置として実現可能であり、装置による作物の診断が可能となるだけでなく測定精度の向上した装置が提供できる。
【００２７】
また、複数区画の中から選択する任意の２区画を、第１の作物情報のうち最大値と最小値を示した区画とすることにより、第１の作物情報と第２の作物情報の補正換算の直線が、余のデータに関係なく上位と下位の２点で容易に決定できる。
【００２８】
作物情報は、様々想定できるが作物の栄養診断を行うためには、葉の窒素含有量あるいは葉色値であることが最適であり、作物において、葉身の窒素量は施肥の効果あるいはその適否が直ちに現れる部位であることから理解できる。
【００２９】
本発明の作物の診断方法において、作物の成育によって増減する作物情報に関連した波長の光の反射率を測定するために、作物の反射光を複数の画素からなる撮像素子により撮像し、作物に対応した反射光を受光した画素を選択して、選択した画素の受光データに基づいて反射率を測定し第１の作物情報を求める作物の診断方法とした。デジタルカメラなどによる撮像手段から得られる反射光が、植裁密度や撮像した対象圃場の大きさ、つまり単位圃場の範囲であるのか１平方メートル程度の範囲であるのかによって、撮像した反射光がすべて作物から得られた反射光とは限らない。即ち、画素単位で見ると作物以外からの反射光、例えば圃場の土の反射光も含まれていることもある。したがって、所定範囲の反射率となる画素だけを選択してこれを作物から得られた反射光として、この受光データに基づいて第１の作物情報を求めるようにするとよい。
【００３０】
【発明の実施の形態】
本発明に係る測定装置について図１から図３により説明する。ここでは作物として稲作を例にして説明する。図１は圃場１の作物を撮像する一例を示している。ここでは作物の成育する圃場１に向けて作物の反射光を測定する受光装置となるカメラ２が設置されている。圃場１は当然に自然光に晒されている。また、白色の基準板３が圃場に設置してある。
【００３１】
図２で示すものはカメラ２の簡略なブロック図であり、カメラ２は例えば２４万画素（６００×４００）程度の分解能を備えるエリアセンサー４を備えている。カメラ２には、複数の狭帯域フィルタ５を備えたフィルタホイール６があり、例えばフィルターホイール６を回転させてフィルター５を切り換える。フィルタ５を通過した光は光学手段として例えば集光レンズ７等を介してエリアセンサー４によって受光される。フィルターホイール６は、制御回路８によって駆動制御されるステッピングモータ９によって回転する。更に制御回路８はセンサ−４の受光信号をデータ処理装置２０に送出する。
【００３２】
ここでフィルタ５は、例えば可視光域波長の４５０，５５０，６２５，６５０，６７５，７００ｎｍの中から適宜選択される。また近赤外域波長の７５０，８５０，９５０〜１３００ｎｍの中から適宜選択される。これらの波長は作物の葉の窒素含有率あるいは葉色値の変化に伴って特徴的な変化を示す帯域を選択することが必要である。したがって、フィルタは可視光域と近赤外域の両方を用いてもよいし、一方だけを使用してもよい。なお波長は本実施例に限定されない。図２では４つのフィルターを示しているが、目的に応じて前記フィルタを装着するものであり随時変更可能であるとともに使用するフィルターの数を限定するものではない。制御回路８には更に操作スイッチ１０が接続され、操作スイッチ１０には撮影を行うための撮影開始スイッチ１０ａ、撮影を停止するための撮影停止スイッチ１０ｂ、フィルタを切り換えるフィルタ切り換えスイッチ１０ｃ、撮影データを送出するデータ送信スイッチ１０ｄ及び電源スイッチ１０ｅ等を備えている。
【００３３】
図３にデータ処理装置２０のブロック図を示している。図３に示すデータ処理装置２０は、エリアセンサ４の画像信号をデジタル信号に変換するアナログ・デジタル変換器（以下「Ａ／Ｄ変換器」という）２１と、Ａ／Ｄ変換後の画像データを記憶するフレームメモリ２２、画像データを視覚的に表示するモニタ２３及び画像処理ボード２４を備え、これらは、インプットアウトプットポート（以下「Ｉ／Ｏポート」という）２５を介して画像データを演算処理するＣＰＵ２６に連絡してある。また、インターフェースボード（以下「Ｉ／Ｆボード」という）２７を介して後述する葉身窒素量測定装置３０が接続してある。更に制御プログラム等を記憶した読み出し専用メモリ（以下「ＲＯＭ」という）２８と、演算結果等を記憶して適宜読み出し可能な読み出し書き込みメモリ（以下「ＲＡＭ」という）２９がＣＰＵ２６に接続されている。
【００３４】
さて、カメラ２の電源スイッチ１０ｅを押すと、エリアセンサー４によって像の反射信号が受光されて画像信号となり、この画像信号はデータ送信スイッチ１０ｄを押すことでデータ処理装置２０に送出される。データ処理装置２０では画像処理ボード２４によって処理されてモニター２３に映し出される。モニター２３で圃場１を確認しながらカメラ２の位置をセットして撮影範囲を確定する。撮影範囲が確定したら、現在セットされているフィルタ５を通して撮影開始スイッチ１０ａを押して圃場１で成育する稲の葉を撮影し、次にフィルタ切り換えスイッチ１０ｃによって制御回路８からステッピングモータ９を回転させる信号が出力されフィルタホイール６を回転させてフィルタ５を切り換えた後、撮影スイッチ１０ａを押して撮影する。このようにしてフィルタ５を順次切り換えながら必要なフィルタ５ごとに撮影は行われる。結果的に各フィルタ５ごとに画像信号は作成される。ここでカメラ２のエリアセンサー４に大容量の記憶素子がなければ、撮影の都度データ処理装置２０にデータを送信するようデータ送信スイッチ１０ｄを押す。
【００３５】
以上のように構成された測定装置のカメラ２によって撮影した単位画素のデータは次のように処理される。図４は圃場をカメラ２の視点０から撮影したときの、カメラ２の地上高ｈ、俯角θ、画角ψ及び視野距離ｌ１，ｌ２等を示した図である。また図５（ａ）はエリアセンサー４の画素座標ｉｊで、図５（ｂ）はこの画素によって取得した圃場面積Ａｉｊを示している。図５で明らかなように各画素座標ｉｊで取得した圃場画像はそれぞれ面積が異なる。従って同じ圃場であっても画素座標ｉｊごとに情報量の密度が異なる。これを次の面積関数によって補正する。ここで言う面積関数とは一般的には２次射影変換といわれる数学的解析法であるのでその概要のみを説明する。上記カメラ２の地上高ｈあるいは視野距離ｌ、撮影の俯角θ、カメラ２固有の係数である画角ψ及び画素数とによって次の面積関数が成立する。
【数１】
（俯角）Ａｉｊ＝ｆ（θ、ｈ、ｉ，ｊ，ｘ１、ｘ２…）
… Ａ
（視野距離）Ａｉｊ＝ｇ（θ、ｌ、ｉ，ｊ，ｘ１、ｘ２…）
… Ｂ
Ａｉｊ：画素座標ｉｊで取得した圃場実面積
ｉ，ｊ：画素の座標
ｘ１：画角（カメラ固有）
ｘ２：画素数（カメラ固有）
これによって、俯角θと、地上高ｈあるいは視野距離ｌと、を与えることにより画素座標ごとの実面積Ａｉｊが演算できる。つまり、俯角に基づいて得られる圃場実面積式（数式１−Ａ）と視野距離に基づいて得られる圃場実面積式（数式１−Ｂ）のいずれかによって実面積を得ることができる。
【００３６】
ここで画素座標ｉｊにおける反射光の受光（強度）量をＰｉｊとすると
【数２】
Ｐ’ｉｊ＝Ｐｉｊ／Ａｉｊ
となって、実面積Ａｉｊで画素ｉｊで取得した受光量Ｐｉｊを除することで、画素座標ｉｊで取得した圃場の実面積の大小に影響されない単位面積当たりの反射光量とすることができる。以上のようにして、画素座標ｉｊごとに面積補正が行えて、撮影により取得した実面積の大きさに影響されない画素座標ｉｊごとの反射光量を得る。以上で、所定の地上高ｈあるいは視野距離ｌで、所定の俯角θで撮影した場合において、２次射影変換による面積補正について説明した。
【００３７】
次に画素座標ｉｊごとに俯角θが異なるので、θに伴う俯角補正を行う。図６のように基準板もしくは圃場の同じ位置の作物葉の反射光を同じ距離のもとで測定する。例えば俯角θ１から俯角θ２まで変化させて、好ましくはエリアセンサー４の中心部の画素座標の反射光量によって補正係数を定めれば良い。例えば、俯角θが６０゜における反射光量の補正係数をＫ60゜＝１とおけば、
【数３】
俯角θ＝６０゜：Ｋ６０゜＝１
俯角θ＝５０゜：俯角５０゜の反射光量／俯角６０゜の反射光量
＝俯角５０゜における補正係数＝Ｋ50゜
俯角θ＝４０゜：俯角４０゜の反射光量／俯角６０゜の反射光量
＝俯角４０゜における補正係数＝Ｋ40゜
・・
俯角θ＝１０゜：俯角１０゜の反射光量／俯角６０゜の反射光量
＝俯角１０゜における補正係数＝Ｋ10゜
となって、各俯角θにおける補正係数が定まり、画素座標ｉｊごとの補正係数Ｋｉｊが定まる。しがって、前記面積補正後に得られたＰ’ｉｊと補正係数Ｋｉｊによって、
【数４】
Ｐ”ｉｊ＝Ｋｉｊ・Ｐ’ｉｊ
となって、俯角θによる俯角補正ができる。以上俯角θに関する補正について説明した。いずれにしても面積補正においては予め所定の値（θ、ｈ、ｌ等）を入力しておくこと、あるいは俯角補正においては予め複数の俯角θで反射光量を測定して画素座標ごとに補正係数Ｋｉｊを定めておくことが必要である。
【００３８】
次にカメラ２のエリアセンサ４で受光する反射光量は、基準板３の反射光量と圃場１の作物葉の反射光量である。基準板３の反射光量を測定するときには、俯角補正において基準とした俯角θ、上記例では俯角６０゜における基準板反射光量を測定することが好ましい。基準板反射光量を作物葉への入射光量としてこの測定した基準板反射光量をＰ０とすれば、
【数５】
Ｒｉｊ＝Ｐ”ｉｊ／Ｐ０
Ｒｉｊ：画素座標ｉｊごとの反射率
によって、稲の葉の反射率を求めることができる。この反射率は稲の葉の窒素含有率を求めるために利用される。これら数式１乃至数式５はＲＯＭ２８に記憶してある。前述の基準板反射光量Ｐ０は次のようにして測定記憶される。カメラ２に備えてあるフィルタ５を切り換えてフィルタごとに基準板３の反射光量を測定しデータ処理装置２０に送出して、データ処理装置２０ではこれらをＡ／Ｄ変換器２１によってデジタル変換してＲＡＭ２９に記憶する。即ち基準板反射光量Ｐ０の値はフィルタ５ごとに測定して記憶する。
【００３９】
カメラ２によってフィルタ５を切り換えてフィルタごとに、圃場１のある範囲の稲の葉の反射光量を受光してデータ処理装置２０に送出し、データ処理装置２０では、Ａ／Ｄ変換器２１によって信号をデジタルに変換し、フレームメモリ２２に記憶する。ＣＰＵ２６は、フレームメモリ２２に記憶してあるフィルタ５ごとの葉の反射光量について、各画素によって受光された受光量の平均値を求めて、予めＲＯＭ２８に記憶された前記数式に基づいて反射率を演算してＲＡＭ２９に記憶する。これで単位画素によるある範囲の、例えば１平方メートル範囲の作物葉による反射率が記憶される。
【００４０】
図７及び図８で示すものは、圃場１の作物葉を撮影した２４万画素のデータを更に複数の区画に分割して処理する例を示している。例えば、カメラ２によってフィルタ５を切り換えてフィルタごとに、圃場１のある範囲の稲の葉の反射光量を受光してデータ処理装置２０に送出し、データ処理装置２０では、Ａ／Ｄ変換器２１によって信号をデジタルに変換し、フレームメモリ２２に記憶する。ＣＰＵ２６は、フレームメモリ２２に記憶してあるフィルタ５ごとの葉の反射光量について、図７のように、例えば、左上から区画ＮＯ１〜９を決定し、区画内の各画素によって受光された受光量の平均値を求めて、予めＲＯＭ２８に記憶された前記数式に基づいて各区画の反射率を演算してＲＡＭ２９に記憶する。モニター２３には画像処理ボード２４で処理された画像が表示される。
【００４１】
ここでの区分は次のようにして決定される。まず図7で示す区分の第１の方法は、圃場を撮影して単位画素で得られた圃場実面積Ａｉｊのうち最大値を示す画素（図７ではＮ０１〜３のそれぞれ）の圃場実面積を基準として、つまりこの最大圃場実面積を基準面積として、隣り合う複数画素を組み合わせて一定面積となるように全ての画素を区分する。このとき単位画素を更に分割するようなことになっても、単位面積当たりの反射光量が求めてあるので、分割した面積に単位面積当たりの反射光量が反映できるので可能である。以上のように区分してここでは便宜上９区分されとものとする。つまり、図７の最上部にあたる画素ＮＯ１〜３のそれぞれが最大圃場実面積であったとし、この実面積を基準として、以下の画素を一定面積に区分すると、ＮＯ４〜６が３画素分、ＮＯ７〜９が５画素分で一定面積となることを示している。実際にはもっと複雑な区分となるが、ここでは簡略的に示している。ここで一定面積が１ｍ^２から５ｍ^２
となるようにカメラを配置して撮影することが好ましい。これより小さい単位に区分しても、作物葉の大きさや植裁密度等から、画素ごとで得られる反射光量すべてに作物葉の情報が反映されないだけでなく、作業効率が低下するものとなる。逆に区分面積があまり大きすぎると、作業効率は向上するが得られる情報が粗雑となり、精度の低下を招くことになる。
【００４２】
次に図８で示す区分の第２の方法は、圃場を撮影して単位画素で得られた圃場実面積Ａｉｊのうち、所定面積、例えば１ｍ^２
を超えない画素（区分ＮＯ１〜９に含まれる画素）だけを選択し、所定面積を基準面積として隣り合う複数画素を組み合わせて所定面積となるように全ての画素を区分する。このとき単位画素を更に分割するようなことになっても、単位面積当たりの反射光量が求めてあるので、分割した面積に単位面積当たりの反射光量が反映できるので可能である。ここでは便宜上９区分されたものとする。図８においては、最上部の３画素は所定面積を超える画素であり除外して、一定面積以下となる画素のうち、区分ＮＯ１〜３が丁度所定面積となり、ＮＯ４〜６が３画素分で所定面積となり、ＮＯ７〜９が４画素分で所定面積となることを示している。実際にはもっと複雑な区分となるが、ここでは簡略的に示している。所定面積を１ｍ^２
とすることは、これより小さい単位に区分しても、作物葉の大きさや植裁密度等から、画素ごとで得られる反射光量すべてに作物葉の情報が反映されないだけでなく、作業効率が低下するものとなる。逆に区分面積があまり大きすぎると、作業効率は向上するが得られる情報が粗雑となり、精度の低下を招くことになる。
【００４３】
さて、ＲＡＭ２９には、複数のフィルタ５ごとの受光範囲内の作物葉の反射率と、フィルタ５ごとに９区画に処理されたそれぞれの作物葉の反射率とが記憶されている。このＲＡＭ２９に記憶されたフィルタ５ごとの反射率、あるいはフィルタ５ごとに９区画に処理した反射率を説明変数にして、同じ受光範囲内、あるいは同じ区画内で成育する葉を採取して、この葉の作物情報である、例えば窒素含有率を直接化学分析することによって、あるいは葉色値を直接葉の色を測定することによって求め、この窒素含有率あるいは葉色値を目的変数として、受光範囲内の作物葉の作物情報を求める関係式、９区画ごとの作物葉の作物情報を求める関係式（第１の作物関係式）を作成して、ＲＯＭ２８に記憶しておく。
【００４４】
更に詳説すると、仮に区画ＮＯ１におけるフィルタ１による反射率Ｒ１、フィルタ２による反射率Ｒ２、フィルタ３による反射率Ｒ３、フィルタ４による反射率Ｒ４が存在し、区画内の作物葉を化学分析して取得した窒素含有率Ｎ１が存在するとき、
【数６】
Ｎ１＝Ｆ0＋Ｆ１・Ｒ１＋Ｆ２・Ｒ２＋Ｆ３・Ｒ３＋Ｆ４・Ｒ４
が成立するとすれば、複数の窒素含有率Ｎを測定することによって
【数７】
Ｎ1 ＝Ｆ0＋Ｆ１・Ｒ11＋Ｆ２・Ｒ21＋Ｆ３・Ｒ31＋Ｆ４・Ｒ41
Ｎ2 ＝Ｆ0＋Ｆ１・Ｒ12＋Ｆ２・Ｒ22＋Ｆ３・Ｒ32＋Ｆ４・Ｒ42
・・・・・・
Ｎｎ＝Ｆ0＋Ｆ１・Ｒ1n＋Ｆ２・Ｒ2n＋Ｆ３・Ｒ3n＋Ｆ４・Ｒ4n
となって、これらを重回帰分析すれば、
【数８】
Ｎ＝Ｆ0＋Ｆ１・Ｒ1＋Ｆ２・Ｒ2＋Ｆ３・Ｒ3＋Ｆ４・Ｒ4＋Ｃ
Ｎ：測定対象の窒素含有率，Ｆ0〜Ｆ4：定数，Ｒ1〜Ｒ4：フィルタごとの反射率
Ｃ：補正値
として、関係式（第１の作物関係式）を求めることができる。葉色値についても同様にして関係式を求めることができる。この数式８をＲＯＭ２８に記憶しておく。
【００４５】
このようにして数式１乃至数式５及び数式８をＲＯＭ２８に記憶しておけば、カメラ２によって基準板と受光範囲の稲の葉を撮影して、この画像信号をデータ処理装置２０に送出すると、データ処理装置２０では、第１の作物関係式に基づいて窒素含有率を演算することができる。これによって、受光範囲内の稲の窒素含有率あるいは各区画の窒素含有率（第１の作物情報）ＮＯ１〜９を求めることができる。図７に各区画に記載された数値がこのとき求められた窒素含有率の一例である。
【００４６】
次に、葉身窒素量測定装置３０の実施例を図９から図１１により説明する。ここに示すものは、携帯型窒素量測定装置（以下「測定装置」という）３０の主要部分を破断した側面図である。図９及び図１０では、上方の本体３１内に光源部３２と、下部に光量検出装置３３としてのフォトダイオード（図示せず）とを設けた構成となっている。光源部３２は、同一円周上に異なる波長ピークを持つ複数の発光素子であるＬＥＤ３４、３５を配設して、該ＬＥＤ３４、３５にはそれぞれ波長帯域の異なる狭帯域フィルター３６，３７を設けてある。波長帯域は５００ｎｍ〜１１００ｎｍが好ましく、この波長帯域から、求める葉身窒素量あるいは葉色値に関係する任意の特定波長の狭帯域フィルター３６、３７を選択してある。各ＬＥＤ３４、３５の発光する光は、狭帯域フィルター３６、３７によって特定波長の光となって、光が反射する拡散反射板３８に入射する。またこの拡散反射板３８へ各ＬＥＤ３４、３５の光線がほぼ一定の角度で入射するようにブロック３９が形成してある。
【００４７】
拡散反射板３８により反射した光は、ブロック３９の中央に設けた反射光路４０に入射し、反射光路４０の放射側４１に設けた拡散透過板４２に入射する。拡散反射板４２は反射光路４０の光軸に対して垂直に設けられ、円形の磨りガラス状あるいは乳白色のガラスで形成されている。反射光路４０及び拡散反射板３８とで囲まれた空間を光が反射と拡散とを繰り返しながら反射光路４０から出て、拡散透過板４２を経て測定葉４３を介して光量検出装置４４に入射する。
【００４８】
さらに、光量検出装置３２の上部外周に上蓋３１を繞設して、該上蓋３１から延長した腕４５は軸４６によって軸支されている。さらに、上蓋３１が軸支される軸４６にはコイルバネ４７を遊嵌してあり、常に上蓋３１を押し上げるように作用している。つまり、図１１で示すように、測定においては測定葉４３を測定場所に挿入し、上蓋３１の上部を押し下げることで測定を可能にしている。この測定のタイミングは、上蓋３１を押し下げることにより上蓋３１の下方に設けた押し下げ突起（図示せず）が、対向する位置に設けたマイクロスイッチ４８を押し下げることで、上蓋３１を押し下げたことを検知して測定（光の照射及び光量測定）が行なわれる。
【００４９】
次に、図１０によって吸光度測定装置１のブロック図を示し説明する。光源部３２と、光量検出装置３３とからなる測定部で検出されるサンプル葉４３の透過光量は、光量検出装置４４によってアナログの信号に変換されアナログボード５０に連絡されている。光源部３２にはＬＥＤ３４、３５の発光装置５１が設けてある。アナログボード５０ではアナログからデジタル信号へのＡ／Ｄ変換をするか、あるいは電圧から周波数へのＶ／Ｆ変換を行う。変換された信号はＩ／Ｏボードを経由して演算制御装置となるＣＰＵボード５３に入力される。前記Ｉ／Ｏボード５２には、測定結果、演算結果あるいは操作指示を表示する液晶表示器ＬＣＤ５４、操作を行う入力部５５、外部装置とデータを入出力するＲＳ２３２Ｃの接続ポート５６及びスイッチ４８等を設けてある。これらＣＰＵボード５３とＩ／Ｏボード５２には電源ボード５７から電源を供給するように接続してある。また、プリンタ５８はプリンタＩ／Ｆボード５９を介してＣＰＵボード５３に接続してある。更にＣＰＵボード５３には、読み出し専用メモリ（以下「ＲＯＭ」という）６０と読み出し書き込みメモリ（以下「ＲＡＭ」という）６１が接続されている。ＲＯＭ６０には、圃場別あるいは品種別の複数の検量線が記憶してある。この検量線は、予め窒素含有率を測定した複数の葉に光を照射して得られる複数の受光量から吸光度を算出し、この吸光度を説明変数とし、複数の既知の窒素含有率を目的変数として重回帰分析を行い、予め決定した窒素含有率（第２の作物情報）を求める関係式（第２の作物関係式）である。この重回帰分析については前述した数式を求める手順と説明が重複するので省略する。更にこのＲＯＭ６０には、測定装置３０において、吸光度を測定して窒素含有率などの品質を演算するための一連の、吸光度の測定から演算と表示を実行するプログラム等が記憶してある。
【００５０】
このように構成された測定装置３０の作用について以下に説明する。測定装置３０にサンプル葉４３を挿入して上蓋３１を押し下げると、スイッチ４８の信号がＣＰＵボ−ド５３に連絡され、ＣＰＵボード５３からは発光制御装置５１へ信号を出力して発光制御装置５１から光源部３２へ発光信号が送られる。これにより、ＬＥＤ３４、３５からサンプル葉４３に向けて光が交互に照射される。このＬＥＤ３４、３５から発光する光は、狭帯域フィルタ−３６、３７によって近赤外域と可視光域の特定波長の光となっており、前述した反射散乱を繰り返して拡散透過板４２から光量検出装置４４に到達するので積分球と同じ程度にサンプル葉４３に均一に照射される。
【００５１】
サンプル葉４３に光が照射されると、その透過光または反射光が光量検出装置４４によりＬＥＤ３４，３５ごとに受光され、該受光信号はＡ／Ｄ変換のためにアナログボード５０に連絡される。アナログボード５０では、Ａ／Ｄ変換を行い、次にＩ／Ｏボード５２を経由してＣＰＵボード５３に入力される。ＣＰＵボード５３においては、サンプル葉４３の透過光又は反射光から光の透過率あるいは吸光度を算出するようにしてあり、その値がＲＡＭ６１に記憶される。ＲＡＭ６１に記憶された吸光度と、ＲＯＭ３３に予め記憶された窒素含有率を求める関係式とによって、測定した葉の窒素含有率を演算することができる。入力部５５には、測定装置３０の電源を投入する電源スイッチ５５ａ、透過光測定を可能にする測定スイッチ５５ｂ、ＲＯＭ６０に記憶した検量線（式）、あるいはＲＡＭ６１に記憶した吸光度あるいは透過光データや演算結果、サンプルＮＯ等を読み出す切り換え機能を備えた読み出しスイッチ５５ｃを備えている。
【００５２】
以下に第１の作物情報と第２の作物情報により圃場作物の栄養診断を行う場合の第１の実施例について説明する。カメラ２によって、基準板３の反射光と、自然光に晒される圃場１から稲の成育によって増減する作物情報である、例えば窒素含有率に関連した波長の反射光量とを測定する。図２乃至図４で示したようにデータ処理装置２０においては、カメラ２で測定した受光範囲内の葉の反射光量と、ＲＯＭ２８に記憶した受光範囲内の反射率を求める数式とによって反射率を演算し、求めた反射率とＲＯＭ２８に記憶してある第１の作物関係式とによって、第１の作物情報であるカメラ２の受光範囲内の窒素含有率を得てＲＡＭ２９に記憶する。
【００５３】
次に、カメラ２の受光範囲内で成育する稲の葉の窒素含有率を測定し補正する場合について説明する。装置３０で測定した稲の葉の窒素含有率（第２の作物情報）は、直接稲の葉から得た測定値であり、測定方位、植栽密度などの影響は受けていない。従って本発明では第１の作物情報と第２の作物情報との差違を演算する。例えば先の測定で第１の作物情報が４．０％、装置３０の測定で第２の作物情報が３．０％であったとすると、装置３０の値を第２の作物情報としてＲＡＭ６１に記憶する。測定装置３０の接続ポート５６からデータ処理装置２０のＩ／Ｆボードを介して測定装置３０で求めた第２の作物情報をデータ処理装置２０に送出してＲＡＭ２９に記憶する。装置２０ではＲＡＭ２９の第１の作物情報と第２の作物情報の差違、−１％に基づいて第１の作物情報に−１％を加えて３．０％と補正する。
【００５４】
つまり、この差違をあらためて補正値としてＲＡＭ２９に記憶しておいて、他の受光範囲の作物葉の反射光をカメラ２で測定し装置２０で演算した値は、すべて先の差違−１％を加えて補正する。これによって、測定方位、栽植密度の影響を受けない測定がカメラ２と装置２０によって実現可能となる。しかも、ＲＡＭ２９に補正値を記憶した後においては、少なくとも同じ圃場における装置３０による多くの測定は不要となり、カメラ２による１度の測定で、これまでにない精度で測定ができる。なお、測定装置３０による窒素含有率の測定は、圃場１内の作物葉すべてに対して行うことはなく、圃場１内の代表作物葉の窒素含有率を測定すればよい。
【００５５】
次に栄養診断の第２の実施例について説明する。カメラ２によって、基準板３の反射光と、自然光に晒される圃場１から稲の成育によって増減する作物情報である、例えば窒素含有率に関連した波長の反射光量とを測定する。図２乃至図４で示したようにデータ処理装置２０において、カメラ２で測定したＮＯ１〜９の区画に分割した反射光量と、ＲＯＭ２８に記憶した区画ごとの反射率を求める数式とによって反射率を演算し、求めた反射率とＲＯＭ２８に記憶してある第１の作物関係式とによって、第１の作物情報である区画ごとの窒素含有率を得てＲＡＭ２９に記憶する。
【００５６】
次に測定者によってあるいは装置２０によって、ここで得られた区画ごとの値の中から任意の２区画の窒素含有量を選択し、好ましくは窒素含有率が最大値と最小値となった区画を選択する。図７または図８で選択した区画、例えば最大値であるＮＯ５の４．２％の区画と、最小値であるＮＯ７の３．６％の区画に該当する圃場の区画で成育する稲の葉の窒素含有率を測定装置３０で測定する。ここで測定する窒素含有率は測定方位、植栽密度などの影響は受けていない。
【００５７】
測定装置３０では、前述したように圃場の前記選択した２区画に該当する稲の葉身から直接、作物の成育によって増減する作物情報である葉身窒素率に関連した波長の光を照射して得られる受光量から、この例では受光量を吸光度に換算して、該吸光度と、吸光度から葉身窒素率を求めるために予め定めた第２の作物関係式と、から前記２区画の窒素含有率が演算される。そして、ＮＯ５の区画が３．０％、ＮＯ７の区画が２．４％と求められ、この値を第２の作物情報としてＲＡＭ６１に記憶する。測定装置３０の接続ポート５６からデータ処理装置２０のＩ／Ｆボードを介して測定装置３０で求めた２区画の窒素含有率をデータ処理装置２０に送出してＲＡＭ２９に記憶する。
【００５８】
ＲＡＭ２９に記憶した第２の作物情報である２区画の窒素含有率に基づいて、同じくＲＡＭ２９に記憶した第１の作物情報（ＮＯ１〜９の窒素含有率）を区画ごとに補正して第３の作物情報とすることについて図１２により説明する。図１２に示すものは、横軸を測定装置３０で測定した窒素含有率（第２の作物情報）とし、縦軸をデータ処理装置２０で演算された窒素含有率（第１の作物情報）とした図である。つまり測定装置３０による２区画の窒素含有率３．０％と２．４％と、デ−タ処理装置２０による２区画のＮＯ５の４．２％とＮＯ７の３．６％の窒素含有率とによって作成した図である。このようにして、実際に直接、測定装置３０によって稲の葉身から測定した２区画の窒素含有率と、カメラ２で測定した窒素含有率との関係からなる単関数で表される直線によって相互関係を明らかにして、この単関数によってカメラ２で測定した窒素含有率を補正するものである。ここではこの関数で表される直線によって補正が行われ、この関数を補正換算式としてＲＡＭ２９に記憶する。図１３では具体的に、ＮＯ５は４．２％から３．０％に補正され、ＮＯ７は３．６％から２．４％に補正される。同じように２区画の相関によって決定される補正換算式に基づいて他の区画の値も図１３のように補正される。これによって第３の作物情報が得られる。得られた第３の作物情報は、９区画の作物情報であるが、これから更に平均値を求めて、カメラで撮影した範囲の１つの作物情報として取り扱うこともできる。なお、補正係数として、２区画の代表値を使った単関数で表されるものを示したが、この補正係数は、カメラで撮影した全区画の作物情報を説明変数として、測定装置３０で得られた全区画の作物情報を目的変数として得られる相関係数でもよく、線形、非線形に関係なく利用できる。
【００５９】
この後にカメラ２で測定された窒素含有率は、データ処理装置２０によってこの図１２の補正換算式に基づいてすべて補正することで、より測定精度の向上した値として使用することができる。このことは、従来測定装置３０だけによって圃場の複数箇所の葉身窒素含有率を求めていた方法と比較して、撮影という簡便な方法によってより手早く回答を得ることができる。更に基準板と圃場を撮影することによって作物の窒素含有率を求めることが、今だ研究途中であることを考慮にいれると、測定精度の向上に大いに貢献できるものである。なお、測定装置３０による窒素含有率の測定は、圃場１内の作物葉すべてに対して行うことはなく、圃場１内の代表作物葉の窒素含有率を測定すればよい。
【００６０】
前記栄養診断を行う第１と第２の実施例における圃場１から得られる作物情報は、対象物に対するカメラ２の位置によって異なることは明らかである。即ちここでの圃場１とは、通称「畦」で区切られた一面の圃場であってもよいし、その一面の圃場よりも小さい面積であってもい。補正値あるいは補正係数を定めるにあたってカメラによって得られた作物情報の情報源と測定装置３０によって得られた作物情報の情報源が同じ圃場であることが重要である。加えて栄養診断の第２の実施例における区画は、１度の撮影によって得られる上記一面の圃場の作物情報を複数区画に分割して行うこと、１度の撮影によって得られ上記一面の圃場よりも小さい面積の作物情報を複数に分割して行うこと、などはどちらでも自由であり、補正値あるいは補正係数を定めるにあたって収集する作物情報の情報源の同一性が重要である。
【００６１】
次に作物の栄養診断の第３の実施例について説明する。ここでは圃場１から複数区分に分割した情報を得る方法として、複数の区分と同じ数の反射光量をカメラ２によって得ることである。つまり栄養診断の第２の実施例と異なることは、複数の区分それぞれから個別にカメラ２によって作物情報を得ることである。このようにすると、第２の実施例の１度の撮影によって得られた一面の圃場の作物情報を複数に分割したものよりも、区画ごとの作物情報の量が増加するので、測定装置３０による作物情報との相関で決定される補正係数の精度が向上するものである。このようにして得られた複数区分の作物情報を利用した補正係数の決定を、複数区画から２区画の作物情報、好ましくは最大値と最小値を示した区画の作物情報を選択して補正係数を決定しＲＯＭ２８に記憶すること等は前記した第２の実施例と説明が重複するので省略する。ここでの補正係数は、カメラで撮影した全区画の作物情報を説明変数として、測定装置３０で得られた全区画の作物情報を目的変数として得られる相関係数でもよく、線形、非線形に関係なく利用できることは第２の実施例と同様である。
【００６２】
この後にカメラ２で測定された窒素含有率は、データ処理装置２０によってこの図１２の補正換算式に基づいてすべて補正することで、より測定精度の向上した値として使用することができる。このことは、従来測定装置３０だけによって圃場の複数箇所の葉身窒素含有率を求めていた方法と比較して、撮影という簡便な方法によってより手早く回答を得ることができる。更に基準板と圃場を撮影することによって作物の窒素含有率を求めることが、今だ研究途中であることを考慮にいれると、測定精度の向上に大いに貢献できるものである。なお、測定装置３０による窒素含有率の測定は、圃場１内の作物葉すべてに対して行うことはなく、圃場１内の代表作物葉の窒素含有率を測定すればよい。
【００６３】
この栄養診断の第３の実施例における圃場１から得られる作物情報は、対象物に対するカメラ２の位置によって異なることは明らかである。即ちここでの圃場１とは、通称「畦」で区切られた一面の圃場であってもよいし、その一面の圃場よりも小さい面積であってもい。補正係数を定めるにあたってカメラによって得られた作物情報の情報源と測定装置３０によって得られた作物情報の情報源が同じ圃場の同じ区画であることが重要である。加えてこの実施例における区画は、１度の撮影によって上記一面の圃場の作物情報を１区画として捉えること、１度の撮影によって得られ上記一面の圃場よりも小さい面積の作物情報を１区画として捉えること、などはどちらでも自由であり、補正値あるいは補正係数を定めるにあたって収集する作物情報の情報源の同一性が重要である。
【００６４】
以上のことから面積補正、俯角補正、視野距離補正によってカメラ２による撮影に対する補正が行える。また基準板３を用いることで天候などの気象による誤差を補正し、装置３０の値を利用することで、測定方位、栽植密度による誤差を補正することができる。つまり、地上からカメラを傾斜させて斜めに圃場を撮影しても本発明では補正が可能である。また装置３０による補正を行うと、カメラ２の測定で基準板による気象の誤差を補正した値を、同じカメラ２で測定した作物葉から直接測定して得られた値で補正するので、装置３０の値で作物葉を直接測定した値は測定方位や栽植密度に関係なく得られた値であることから、補正して最終的に得られる値は、従来のカメラ２とデータ処理だけによる、いわゆるリモートセンシングに比べ多くの外的要因に左右されない値となる。
【００６５】
上記実施例のカメラ２による作物情報の収集において、カメラ２によって得られた情報がすべて作物情報とは限らない。つまりカメラ２の画素ごとにデータを検証すると、ほとんどが作物情報となるが、作物情報を得るためには自然と見下ろす状態で作物情報を得るので、植裁密度によっては土壌を撮影している可能性もある。したがって本発明では、作物情報を受光した画素と作物情報以外の情報を受光した画素とに分別して、作物情報を受光した画素の受光データのみを作物情報として取り入れることとした。
【００６６】
図１４で示すものは、波長に対する土壌と作物葉の反射率の変化を示した図である。波長７５０ｎｍ〜１３００ｎｍにおいては、土壌の反射率に対して作物葉の反射率が２０％程度の差を生じることが判明している。したがって、数式１と数式２によって得られる反射率が、例えば４０％を超える値を示したならば作物葉の受光データとして扱い、この値を下回るものは作物葉の受光データではないとしてキャンセルし、４０％を超えた受光データをそのまま利用し、あるいは区画ごとに平均値を求めて利用し、カメラ２により得られた作物情報として扱うようにした。例えば図１５(a)のような複数の画素に受光データが得られたとする。この場合、１ピクセル単位で、斜め格子で表した部分を作物葉の反射光で反射率４０％以上、斜線で表した部分が作物葉以外の土壌で反射率４０％未満と演算されたとすれば、反射率４０％未満となる画素の受光データをキャンセルして、作物情報として有用なものは図１５(b)の斜線部分の画素から得られる受光データとなる。このように、本発明では、カメラ２による作物情報と測定装置３０による作物情報とによる補正値あるいは補正係数の決定に、カメラ２による受光データの選択を加えた。このようにすると、カメラ２で選択的に得られる情報は作物葉だけから得られる情報となり、測定装置３０から得られる情報は勿論、作物葉から直接測定したものであることからして、カメラ２の作物情報と補正値あるいは補正係数による作物の栄養診断を的確なものとすることができる。
【００６７】
カメラ２による作物葉の反射光測定を、基準板の反射光を測定することで得るとして説明してきたが、入射光の測定を照度計の形式で行うことも可能である。図１６に簡略にした照度計９３を示す。近赤外域から可視光域の分光特性を有する光電変換部（シリコンセンサー）９４を備え、光電変換部９４に入射する光を選択する複数の狭帯域フィルタ９６を、ステッピングモータ９７によって回転するフィルタホイール９５の円周部に備えている。このフィルタホイール９５を回転させて複数のフィルタ９６を切り換えるようにしてある。光電変換部９４の受光面側（図面上部）には遮蔽板の開口部９８を備えその上部に拡散反射板で形成された拡散ドーム９９が光電変換部９４を中心として配置してある。光電変換部９４とステッピングモータ９７は制御部１００に連絡してあり、制御部１００は、ステッピングモータ９７を回転させてフィルタ９６を切り換え、光電変換部９４の信号を出力する。フィルタ９６の種類は、カメラ２のフィルタ５と同種類のものを備えている。制御部１００はデータ処理装置２０（図３）のＩ／Ｏポート２５に接続して制御される。フィルタ９６には光を遮蔽するフィルタを備えておくことで、零点補正をフィルタ９６の切り換えで可能となる。
【００６８】
データ処理装置２０からの信号で、照度計９３の制御部１００はフィルタ９６を目的のフィルタ９６に切り換えて、このとき拡散ドーム９９から拡散反射して入射する自然光の光量をフィルタ９６を介して検出し、この光電変換部９４で検出した信号をデータ処理装置２０へ送信する。データ処理装置２０は、照度計９３で得られた光量を基準板反射光量Ｐ０に代えて入射光量Ｙとして数式５に代入することで、Ｒｉｊ＝Ｐ”ｉｊ／Ｙとなり、作物葉から得られた反射光量を反射率に演算することができる。こ照度計９３を使用する場合には、第１の作物関係式は照度計９３を入射光量としたときの反射率に基づいて求めることになる。
【００６９】
１つの圃場全体を撮影して同様に補正して、稲の成育時期である幼穂形成期といった特定時期ごとに測定することも可能であるし、圃場の一部を測定する方法で補正するようにして、圃場全体の窒素含有量を推定することも可能である。この方法は、品種別、地域別（圃場別）の補正が行えるようにするとより効果的である。つまり品種別、地域別といった複数の補正の検量線をＲＯＭ２８に記憶しておくことにより、都度読み出して使用できる。実施例でのカメラ２が２４万画素程度の解像度であり、これで圃場１０アールから一度の撮影で作物情報を得るとすれば、１平方メートル当たり２５０画素である。
【００７０】
このようにして得られた圃場の窒素含有率は、従来から稲においては、例えば幼穂形成期、減数***期といった任意の成育時期における最適な窒素含有率が、品種別や地域別に細かく研究され求められており、本発明により求めた、補正した第１の作物情報や第３の作物情報による窒素含有率と、従来研究で決定されている作物の成育に伴い基準となる窒素含有率とを比較することができ、基準と比較してその多少が明確になり、この窒素含有量の多少に応じて今後の施肥量を決定することができる。なお、このことは葉色値においても同様のことが可能で、葉色値と葉身窒素含有率とは高い相関関係にあり、両者は互いに似通った変化を示すことから、以上説明した方法を葉色値に適用しても、本発明は実現可能である。なお、図１から図３により説明した方法は、窒素含有率、葉色値以外にも、作物の草丈、乾物量、窒素吸収量にも適用可能であるし、稲以外の作物に適用できる。
【００７１】
【発明の効果】
圃場の側、つまり地上から圃場を撮影して栄養診断を行う場合であっても、カメラを圃場へ向けたときに生じる俯角、画角に伴う単位画素ごとの撮影面積の違いが補正できて、更に一定面積あるいは所定面積に揃えた反射光量とするので、地上における撮影であっても十分信頼性の高い栄養診断を行うことができるようになった。
【００７２】
また、画素数の少ないカメラを使用して、１画素あたり撮影面積の大きさに差が生じても、面積が一定となるように画素を区分する、あるいは所定面積となるように画素を区分することによって、分割した面積を一定にするとともに、各画素のデータを有効に活用することができる。
【００７３】
作物葉の反射光を測定し作物の窒素量を演算して作物の栄養診断を行う簡便さと、作物葉に直接光を照射して反射光あるいは透過光を測定して作物の窒素量を演算して作物の栄養診断を行う精度の良さを兼ね備えた作物の栄養診断を行うことができる。
【００７４】
また、簡便な、作物葉の反射光を測定し作物の窒素量を演算して作物の栄養診断を行う方法における、測定方位、風による葉の揺らぎ、栽植密度の違い等による測定誤差を、作物葉に直接光を照射して反射光あるいは透過光を測定して作物の窒素量を演算して作物の栄養診断を行う精度の良さで補正することができるので、簡便な作物葉の反射光を測定して行う作物の栄養診断の手法のままで、従来より信頼度の高い作物の栄養診断が可能となった。
【図面の簡単な説明】
【図１】作物葉の反射光を測定するために圃場に設置したカメラと基準板の配置図である。
【図２】作物葉の反射光を測定するカメラの概略ブロック図である。
【図３】データ処理装置の概略ブロック図である。
【図４】圃場を撮影したときの俯角・画角等を示した図である
【図５】イメージセンサの画素座標と撮影面積の大きさを示した図である。
【図６】俯角補正の補正係数を定める撮影を示した図である。
【図７】圃場から得られる反射光を一定面積で複数区画に分割して示した窒素含有量である。
【図８】圃場から得られる反射光から所定面積以下を選択して所定面積で複数区分に分割して示した窒素含有量である。
【図９】葉身窒素量測定装置の主要部の一部を破断した側面図である。
【図１０】葉身窒素量測定装置の概略制御ブロック図である。
【図１１】葉身窒素量測定装置の操作を示す図である。
【図１２】葉身窒素量測定装置と撮影による窒素含有率の関係図である。
【図１３】栄養診断の補正による値を複数区画で示した図である。
【図１４】作物葉と土壌の波長に対する反射率曲線である。
【図１５】カメラにより得られた作物葉と土壌の受光データを表す図である。
【図１６】入射光を測定する照度計を簡略に示した側断面図である。
【符号の説明】
１圃場
２カメラ
３基準板
４エリアセンサー
５狭帯域フィルタ
６フィルタホイール
７集光レンズ７
８制御回路
９ステッピングモータ
１０操作スイッチ１０
２０データ処理装置
２１Ａ／Ｄ変換器
２２フレームメモリ
２３モニタ
２４画像処理ボード
２５Ｉ／Ｏポート
２６ＣＰＵ
２７Ｉ／Ｆボード
２８ＲＯＭ
２９ＲＡＭ
３０葉身窒素量測定装置
３１本体
３２光源部
３３光量検出装置
３４ＬＥＤ
３５ＬＥＤ
３６狭帯域フィルター
３７狭帯域フィルター
３８拡散反射板
３９ブロック
４０反射光路
４１放射側
４２拡散透過板
４３測定葉
４４光量検出装置
４５腕
４６軸
４７コイルバネ
４８マイクロスイッチ
５０アナログボード
５１発光装置
５２Ｉ／Ｏボード
５３ＣＰＵボード
５４液晶表示器ＬＣＤ
５５入力部
５６接続ポート
５７電源ボード
５８プリンタ
５９Ｉ／Ｆボード
６０ＲＯＭ
６１ＲＡＭ
９３照度計
９４光電変換部
９５フィルタホイール
９６狭帯域フィルタ
９７ステッピングモータ
９８開口部
９９拡散ドーム
１００制御部[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a method for performing crop nutrition diagnosis by obtaining crop information such as nitrogen content of crops from the reflected light of a growing crop in a field, and more particularly to correction of the amount of reflected light obtained for each of a plurality of pixels.
[0002]
[Prior art]
As a conventional first method for obtaining crop information such as crop nitrogen content, leaf color value, nitrogen absorption, plant height or dry weight, a reference plate coated with barium sulfate or the like by a light receiving means such as a digital camera. Further, the unit field (or a part thereof) where the crop grows is photographed, the reflected light amount of the reference plate and the field crop is obtained, and the reflectance of the crop is obtained by the reflected light amount of the reference plate and the crop. The nitrogen content of the crop (nitrogen absorption, leaf color value, plant height, from the reflectance and the relational expression determined in advance to determine the nitrogen content (nitrogen absorption, leaf color value, plant height, dry weight) from the reflectance. The dry weight was determined, and the growth diagnosis was performed in comparison with the standard amount of nitrogen at that time based on the growth days versus nitrogen curve. However, the amount of reflected light of the crops obtained from the field depends on the weather. Even if the weather can be corrected using the reference plate, the measurement orientation, wind, and planting density must be the same as when a predetermined relational expression was created to determine the nitrogen content from the reflectance. However, it is difficult to say that all corrections were required by calculating the reflectance with reference to the reference plate. Actually, the solar altitude, measurement orientation, planting density or variety was limited. And then measured.
[0003]
As a conventional second method for obtaining crop information, light of a wavelength related to crop information that increases or decreases based on the growth of the crop, for example, light from the visible light range to the near infrared range is irradiated to the crop leaf blade, There is an apparatus for measuring the amount of leaf blade nitrogen from the amount of received light obtained with respect to light having a wavelength related to the crop information and crop information, for example, a nitrogen amount relational expression predetermined in order to calculate the amount of leaf nitrogen. This device can measure a lot of crop leaf blades in the field and can obtain a highly accurate leaf nitrogen amount. However, in order to accurately grasp the crop information of the entire field, it is very troublesome because detailed measurement over the entire field is indispensable.
[0004]
Also, in the nutritional diagnosis of crop leaves performed by the first conventional method, this is called remote sensing. When a relatively wide field is targeted, observation is performed from a considerable distance, so it corresponds to one pixel of the camera. There was no significant difference in subject area. Therefore, there is no difference in the resolution of the camera for each pixel. On the other hand, even in remote sensing performed very close to the subject, the area of the subject corresponding to one pixel is not greatly different, and the measurement can be performed to the same extent as described above.
[0005]
[Problems to be solved by the invention]
The first method is simple and accurate because the information on the crop obtained from the field is influenced by the measurement position, planting density, and the like because the measurement is simple, but the measurement time and the measurement position are limited. It was difficult to say a measurement method. In addition, when shooting with the camera facing the field, the amount of reflected light that is obtained for each camera element needs to be corrected depending on the depression angle and field angle of the camera with respect to the field, or the position of the front side and the opposite side of the wide field. It is. The distance between the camera and the field that is the subject is different for each pixel, and the imaging area obtained for each pixel is different depending on the distance. Furthermore, the reflection angle varies depending on the depression angle, and the reflected light amount is also affected. The second method is not limited to measurement and has high measurement accuracy and is advantageous over the first method, but the measurement is performed for each leaf blade of the crop and requires a large number of measurement points. It took a lot of time to measure.
[0006]
Conventional remote sensing is restricted to perform measurement under conditions that do not cause a large difference in the area of the subject for each pixel. This was the reason that the subsequent correction was easy, but due to the limitations, the observation device became large to shoot a wide range, and the measurement range became very small when performed very close, Multiple measurements were required.
[0007]
From the above, when measuring the amount of reflected light from a crop to obtain crop information, the crop information can be measured with a method that can be corrected so that a large error does not occur even if the camera is placed on the ground. It is an object of the present invention to provide a method for diagnosing crops that is simple and has improved measurement accuracy.
[0008]
As a first crop diagnosis method according to the present invention, a camera having a plurality of pixels is arranged at a predetermined central depression angle with respect to a field, and the field is photographed to obtain the reflected light amount of the crop leaf for each unit pixel. Obtained the shooting area for each unit pixel by an area function consisting of conversion variables including ground clearance, pixel depression angle, number of pixels and angle of view, and corrected the reflected light amount for each unit pixel by the shooting area, and obtained for each unit pixel Out of shooting area, Maximum area (maximum actual field area)To divide a plurality of pixels based on the shooting area of the unit pixel corresponding to, obtain the reflectance from the amount of reflected light and the amount of incident light on the crop leaf, and obtain the crop information from the reflectance and the reflectance The above-mentioned problem is solved by a crop diagnosis method that obtains crop information of a certain area from the predetermined first crop relational expression and uses it as the first crop information, and diagnoses the nutrition of the field crops from the first crop information. As a means to do.
[0009]
[0010]
The present inventionThen, when obtaining the first crop information, naturally, for example, the depression angle corresponding to the ground height of the camera, based on the shooting angle between the so-called digital camera and the field, which includes a plurality of pixels provided for the field. Based on the angle of view by the camera structure,,Shooting range of pixels taken far awayTogaDifferent,It is an object of the present invention to provide a crop diagnosis method capable of correcting the difference in the amount of received light caused by the difference in the light receiving area for each pixel position of the camera.
[0011]
The amount of light received per unit pixelAgainstThe difference in shooting areaCorrect as follows.Camera-specific coefficients such as the ground clearance of the camera, the depression angle for each unit pixel, the number of pixels that is the structure of the camera, the angle of view based on the size of the imaging element that is a collection of pixels and the condenser lens Thus, a specific (area) function for obtaining an area photographed for each unit pixel is determined by secondary projective transformation. Therefore, taking the camera's ground height and depression angle as variables, or adding camera-specific coefficients to the variables to determine the shooting area for each unit pixel, and dividing the reflected light amount for each unit pixel by the shooting area for each unit pixel. The amount of reflected light for each unit pixel that is not affected by the area can be obtained. In other words, this makes it possible to realize correction relating to the distance between the camera and the shooting location (front side and opposite side).
[0012]
Furthermore, in the present invention, among a plurality of pixels,, Maximum area (maximum actual field area)A plurality of pixels are divided based on the shooting area of the unit pixel corresponding to. When the camera is directed to the field, the field area obtained with one pixel increases as the distance from the camera increases. Therefore, the field area obtained with one pixelThe shooting area of the unit pixel with the maximum area (maximum actual field area)As a reference, other pixels are combined and divided so as to have the same area. That is, even if the number of pixels is different, the amount of reflected light is obtained by dividing the pixels so that the field area is constant. The maximum field area that can be obtained with one pixel as the reference at this time(Maximum actual field area)Based on. Since the amount of reflected light in a certain area can be obtained, even if the field area obtained for each pixel is different on the ground on the camera, it is possible to obtain a reflected light amount that is not affected by the resolution of the camera by dividing the field area.
[0013]
On the other hand, the secondCrop diagnosisIn the method, the reflected light amount of the unit pixel that is less than or equal to the predetermined shooting area among the shooting areas obtained for each unit pixelIncident light intensity on crop leavesThe reflectance was calculated from the above. When the camera is directed to the field, the field area obtained with one pixel increases as the distance from the camera increases. Therefore, the information of the pixel which image | photographed the field area exceeding the predetermined area considered to be suitable for the nutrition diagnosis of a crop leaf is not employ | adopted, but only the information of the pixel which image | photographed the field area below a predetermined area is employ | adopted. Then, on the basis of a predetermined area of the field area obtained by one pixel, other pixels are combined and divided so as to have the same area. That is, even if the number of pixels is different, the amount of reflected light is obtained by dividing the pixels so that the field area is constant. The reference at this time was based on a predetermined field area. Since the amount of reflected light in a predetermined area can be obtained, even if the field area obtained for each pixel is different on the ground, the amount of reflected light that is not affected by the resolution of the camera can be obtained. Here, the predetermined area is a field area suitable for nutrition diagnosis of crop leaves, for example, 1 m² To 5m²It is a degree.
[0014]
The amount of reflected light of a certain area or a predetermined area obtained in this wayof, By the reference reflected light amount of the reference plate or the sun irradiation lightAgainst the amount of incident light on crop leavesFind the ratio in a certain area or a predetermined areaReflectivityAnd
[0015]
The reflectance of a fixed area or a predetermined area obtained as described above is a reflectance obtained by photographing a farm field from the ground with a camera, and is a reflection corrected for the height and depression angle of the camera with respect to the farm field or the influence of the camera structure. The first crop relational expression determined in advance for obtaining the crop information from the reflectance is obtained by the multiple regression analysis based on the reflectance and the reflectance of the crop leaf whose crop information is already known. The first crop information of the crop leaf can be obtained from one crop relational expression and the reflectance obtained by the above correction and calculation. Note that the number of wavelengths of the reflected light amount is not limited to 1, and the reflected light amount at a wavelength necessary for obtaining crop information is measured. Therefore, an operation for obtaining the reflectance for each of a plurality of wavelengths is required. In obtaining each function or coefficient, the amount of reflected light at a plurality of wavelengths can be combined.
[0016]
As a third crop diagnosis method according to the present invention, a camera having a plurality of pixels is arranged at a predetermined central depression angle with respect to a field, and the field is photographed to obtain the amount of reflected light of crop leaves for each unit pixel. Obtained the shooting area for each unit pixel by an area function consisting of conversion variables including viewing distance, pixel depression angle, number of pixels and angle of view, and corrected the reflected light amount for each unit pixel by the shooting area, and obtained for each unit pixel Out of shooting area, Maximum area (maximum actual field area)In order to obtain a reflectance from the amount of reflected light and the amount of light incident on a crop leaf, and to obtain crop information from the reflectance and the reflectance in advance. The above-mentioned problem is solved by a crop diagnosis method that obtains crop information of a certain area from the defined first crop relational expression and uses it as the first crop information, and diagnoses the nutrition of the field crops based on the first crop information. As a means for
[0017]
As the third method, a viewing distance is used instead of the depression angle used for the specific function in the first method described above. In other words, the difference in the shooting area with respect to the amount of received light obtained for each pixel, the ground height of the camera, the viewing distance (distance between the pixel and the shooting point) for each pixel, and the number of pixels that are the structure of the camera, A specific (area) function for obtaining an area photographed for each pixel based on a camera-specific coefficient such as an angle of view based on the size of a photographing element that is an aggregate of pixels and a condensing lens is obtained by secondary projective transformation. Determined. Therefore, taking the camera ground height and viewing distance as variables, or adding a camera-specific coefficient to the variable to obtain the shooting area for each pixel, and dividing the reflected light amount for each pixel by the shooting area for each pixel. It is possible to obtain the amount of reflected light for each pixel that is not affected by. In other words, this makes it possible to realize correction relating to the distance between the camera and the shooting location (front side and opposite side). Maximum area of unit pixel shooting area(Maximum actual field area)Since the other pixels are divided so as to have a constant area on the basis of the above, the description is omitted because it is the same as the first embodiment.
[0018]
The fourth according to the present inventionCrop diagnosisAs a method, a camera having a plurality of pixelsTheAn area composed of conversion variables including the viewing distance of the camera, the pixel depression angle, the number of pixels, and the angle of view. The shooting area for each unit pixel is calculated by the function, the reflected light amount for each unit pixel is corrected by the shooting area, and the reflected light amount of the unit pixel that is equal to or smaller than the predetermined shooting area among the shooting areas obtained for each unit pixelIncident light intensity on crop leavesFrom the reflectance and the first crop relation formula determined in advance to obtain the crop information from the reflectance, the crop information of a certain area is obtained as the first crop information, A means for solving the above-mentioned problems was obtained by a crop diagnosis method for diagnosing the nutrition of field crops based on the crop information of one crop.
[0019]
As the fourth method, a viewing distance is used instead of the depression angle used for the specific function in the second method described above. In other words, the difference in the shooting area with respect to the amount of received light obtained for each pixel, the ground height of the camera, the viewing distance (distance between the pixel and the shooting point) for each pixel, and the number of pixels that are the structure of the camera, A specific (area) function for obtaining an area photographed for each pixel based on a camera-specific coefficient such as an angle of view based on the size of a photographing element that is an aggregate of pixels and a condensing lens is obtained by secondary projective transformation. Determined. Therefore, taking the camera ground height and viewing distance as variables, or adding a camera-specific coefficient to the variable to obtain the shooting area for each pixel, and dividing the reflected light amount for each pixel by the shooting area for each pixel. It is possible to obtain the amount of reflected light for each pixel that is not affected by. In other words, this makes it possible to realize correction relating to the distance between the camera and the shooting location (front side and opposite side). Unit pixelsoSince it is the same as that of the above-mentioned 2nd method to employ | adopt about the pixel whose acquired field area is below a predetermined area, and divide the employ | adopted pixel so that it may become a predetermined area, the description is abbreviate | omitted.
[0020]
By the way, as a method for obtaining the second crop information, light of a wavelength related to crop information that increases or decreases based on the growth of the crop, for example, light from the visible light region to the near infrared region is directly irradiated to the crop blade. In order to calculate the leaf nitrogen amount from at least one of the reflected light amount and the transmitted light amount obtained with respect to the light of the wavelength related to the crop information, and the crop information, for example, the leaf leaf nitrogen amount with known leaf leaf nitrogen amount. Leaf nitrogen content can be measured from the nitrogen content relational expression. This device can measure a lot of crop leaf blades in the field and can obtain a highly accurate leaf nitrogen amount. Therefore, it is effective for further correcting the first crop information.
[0021]
Effectively combining the two useful methods for obtaining the first crop information and the second crop information.The correction method will be described below.By finding the difference between the first crop information and the second crop information obtained from each, and correcting the first crop information by the difference, only the error due to weather changes (weather, time, sun position) In addition, it is possible to correct errors associated with cultivated changes (measurement orientation, planting density) that have been considered difficult so far. In particular, it is optimal to perform nutritional diagnosis at a plurality of locations in the same field because it is easy to determine correction.
[0022]
If the difference between the first crop information and the second crop information determined as described above is stored, the first crop from an unknown fixed area in the field from which the first crop information is obtained is stored. If only the first crop information is obtained, the first crop information can be corrected based on the difference between the first crop information and the difference, and the error due to the planting density and the measurement direction can be easily corrected and the correction value can be obtained. Therefore, it can be realized as an apparatus, and the apparatus can be an easy crop diagnosis method.
[0023]
The first crop diagnosis methodAnd second crop diagnosis methodTo make a more precise correction fromnextApply the method. That is, the first crop information is obtained, the obtained first crop information is divided into a plurality of sections, and at least two points of data are selected from the plurality of sections. By obtaining the second crop information directly from the crop leaves in the same field, the correlation between the first and second crop information is clarified and corrected.ConversionA formula is defined, and all values in multiple sections are corrected based on this formula.ConversionMultiple crop information can be obtained from a certain range when calculating the formula, and further correctionConversionThe first crop information can be corrected over a wide range by the equation.
[0024]
Another method for performing correction by the first crop diagnosis method and the second crop diagnosis methodIn a field exposed to natural light, the reflectance of light having a wavelength related to the crop information that increases or decreases as the crop grows is measured from the crops in each of a plurality of sections, and the crop information is obtained from the reflectance and the reflectance. In order to obtain the crop information for each section from the predetermined first crop relational expression and store it as the first crop information, and select at least two sections of crop information from the stored first crop information And irradiating the crop leaves corresponding to the two sections of the field with light, measuring the amount of light transmitted or reflected at a wavelength related to the crop information that increases or decreases with the growth of the crop, The second crop relational expression determined in advance for obtaining the crop information and the two sections of crop information are obtained and stored as the second crop information, and the first crop information is based on the second crop information. Correction conversion to be corrected To determine, by correcting the first crop information correction conversion formula for each partition as a third crop information, by a third crop information obtained nutrition field cropsDiagnoseAlso good.
[0025]
SaidCorrectionUnlike the method,This correction methodObtains information of multiple sections individually. By selecting the data of at least two sections from the plurality of sections and obtaining the second crop information directly from the crop leaves of the same section as the crop of the two sections, 2 of the first and second crop information Correction by clarifying the correlation with point dataConversionA formula is defined, and all values in multiple sections are corrected based on this formula.ConversionMultiple crop information can be obtained from a wide range to obtain the formula, and further correctionConversionThe first crop information can be corrected over a wide range by the equation.
[0026]
Of the crop of the present inventionThe diagnosis method stores the first crop relational expression and the correction conversion formula determined as described above, measures the reflectance from the crop blades of an unknown field, and corrects the first crop relational expression and the correction. Since the third crop information can be obtained by the conversion formula, it can be realized as a device by storing the above items in the storage unit of the control device, and appropriately reading and calculating, thereby enabling the crop diagnosis by the device. In addition, an apparatus with improved measurement accuracy can be provided.
[0027]
Also,A straight line for correction conversion of the first crop information and the second crop information by setting any two sections selected from the plurality of sections as the sections indicating the maximum value and the minimum value among the first crop information. However, it can be easily determined by the upper and lower two points regardless of the extra data.
[0028]
Although various crop information can be assumed, it is best to use the leaf nitrogen content or leaf color value for the nutritional diagnosis of crops. In crops, the leaf nitrogen content depends on the effect of fertilization or its suitability. It can be understood from the site that appears immediately.
[0029]
Of the crop of the present inventionIn the diagnostic method, in order to measure the reflectance of light having a wavelength related to crop information that increases or decreases depending on the growth of the crop, the reflected light of the crop is imaged by an image sensor composed of a plurality of pixels, and the reflected light corresponding to the crop is obtained. A method for diagnosing a crop is selected in which a received pixel is selected and the reflectance is measured based on the received light data of the selected pixel to obtain first crop information. Depending on whether the reflected light obtained from the imaging means such as a digital camera is the planting density or the size of the target field to be imaged, that is, the range of the unit field or the range of about 1 square meter, It is not necessarily the reflected light obtained from That is, when viewed pixel by pixel, reflected light from other than the crop, for example, reflected light from the soil in the field may be included. Therefore, it is preferable to select only the pixels having a reflectance in a predetermined range and obtain the first crop information based on the received light data as the reflected light obtained from the crop.
[0030]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
A measuring apparatus according to the present invention will be described with reference to FIGS. Here, rice cropping will be described as an example of crops. FIG. 1 shows an example of imaging crops in the field 1. Here, a camera 2 is installed as a light receiving device for measuring the reflected light of the crop toward the field 1 where the crop grows. The field 1 is naturally exposed to natural light. In addition, a white reference plate 3 is installed on the farm field.
[0031]
FIG. 2 shows a simplified block diagram of the camera 2. The camera 2 includes an area sensor 4 having a resolution of about 240,000 pixels (600 × 400), for example. The camera 2 includes a filter wheel 6 including a plurality of narrow band filters 5. For example, the filter 5 is switched by rotating the filter wheel 6. The light that has passed through the filter 5 is received by the area sensor 4 through, for example, a condenser lens 7 as optical means. The filter wheel 6 is rotated by a stepping motor 9 that is driven and controlled by a control circuit 8. Further, the control circuit 8 sends the light reception signal of the sensor 4 to the data processing device 20.
[0032]
Here, the filter 5 is appropriately selected from, for example, visible light region wavelengths of 450, 550, 625, 650, 675, and 700 nm. Moreover, it selects suitably from 750,850,950-1300nm of a near infrared region wavelength. It is necessary to select a band in which these wavelengths exhibit characteristic changes with changes in the nitrogen content or leaf color value of crop leaves. Therefore, the filter may use both the visible light region and the near infrared region, or only one of them. The wavelength is not limited to this example. Although four filters are shown in FIG. 2, the filters are attached according to the purpose, and can be changed at any time, and the number of filters to be used is not limited. An operation switch 10 is further connected to the control circuit 8. The operation switch 10 includes a shooting start switch 10a for shooting, a shooting stop switch 10b for stopping shooting, a filter switching switch 10c for switching filters, and shooting data. A data transmission switch 10d and a power switch 10e are provided.
[0033]
FIG. 3 shows the data processing device 20blockThe figure is shown. The data processing device 20 shown in FIG. 3 converts an analog / digital converter (hereinafter referred to as “A / D converter”) 21 that converts an image signal of the area sensor 4 into a digital signal, and converts the image data after A / D conversion. A frame memory 22 for storing, a monitor 23 for visually displaying image data, and an image processing board 24 are provided, and these process the image data via an input output port (hereinafter referred to as “I / O port”) 25. The CPU 26 is notified. Also, a leaf blade nitrogen amount measuring device 30 described later is connected via an interface board (hereinafter referred to as “I / F board”) 27. Further, a read only memory (hereinafter referred to as “ROM”) 28 that stores a control program and the like, and a read / write memory (hereinafter referred to as “RAM”) 29 that can store a calculation result and appropriately read it are connected to the CPU 26.
[0034]
Now, when the power switch 10e of the camera 2 is pressed, the reflection signal of the image is received by the area sensor 4 to become an image signal, and this image signal is sent to the data processing device 20 by pressing the data transmission switch 10d. In the data processing device 20, the data is processed by the image processing board 24 and displayed on the monitor 23. While confirming the field 1 on the monitor 23, the position of the camera 2 is set and the photographing range is determined. When the photographing range is determined, a signal for rotating the stepping motor 9 from the control circuit 8 by the filter changeover switch 10c is pressed by pushing the photographing start switch 10a through the currently set filter 5 to photograph the rice leaf growing in the field 1. Is output, the filter wheel 6 is rotated and the filter 5 is switched, and then the photographing switch 10a is pressed to photograph. In this way, photographing is performed for each necessary filter 5 while sequentially switching the filters 5. As a result, an image signal is created for each filter 5. Here, if the area sensor 4 of the camera 2 does not have a large-capacity storage element, the data transmission switch 10d is pushed so as to transmit data to the data processing device 20 every time shooting is performed.
[0035]
Data of unit pixels photographed by the camera 2 of the measuring apparatus configured as described above is processed as follows. FIG. 4 is a diagram showing the ground height h, the depression angle θ, the angle of view ψ, the visual field distances l1, l2, and the like when the field is photographed from the viewpoint 0 of the camera 2. 5A shows the pixel coordinates ij of the area sensor 4, and FIG. 5B shows the field area Aij acquired by the pixels. As apparent from FIG. 5, the field images acquired at the respective pixel coordinates ij have different areas. Therefore, the density of the information amount is different for each pixel coordinate ij even in the same field. This is corrected by the following area function. The area function here is generally a mathematical analysis method called quadratic projective transformation, so only the outline thereof will be described. The following area function is established by the ground height h or viewing distance l of the camera 2, the depression angle θ of photographing, the angle of view ψ which is a coefficient specific to the camera 2, and the number of pixels.
[Expression 1]
(Depression angle) Aij = f (θ, h, i, j, x1, x2,...)
... A
(Viewing distance) Aij = g (θ, l, i, j, x1, x2...)
... B
Aij: Actual field area acquired with pixel coordinates ij
i, j: pixel coordinates
x1: Angle of view (specific to the camera)
x2: Number of pixels (specific to the camera)
Thus, the real area Aij for each pixel coordinate can be calculated by giving the depression angle θ and the ground height h or the visual field distance l. In other words, field real area formula obtained based on depression angle(Formula 1-A)Field area formula obtained based on the field of view and viewing distance(Formula 1-B)The actual area can be obtained by either of the above.
[0036]
Here, assuming that the received light (intensity) amount of the reflected light at the pixel coordinates ij is Pij.
[Expression 2]
P'ij = Pij / Aij
Thus, by dividing the received light amount Pij acquired at the pixel ij by the actual area Aij, the amount of reflected light per unit area that is not affected by the size of the actual area of the field acquired at the pixel coordinates ij can be obtained. As described above, area correction can be performed for each pixel coordinate ij, and the amount of reflected light for each pixel coordinate ij that is not affected by the size of the actual area acquired by imaging is obtained. In the above, the area correction by the secondary projective transformation has been described in the case where the image is taken at the predetermined depression angle θ at the predetermined ground height h or the visual field distance l.
[0037]
Next, since the depression angle θ is different for each pixel coordinate ij, the depression angle correction associated with θ is performed. As shown in FIG. 6, the reflected light of the crop leaf at the same position on the reference plate or the field is measured under the same distance. For example, the correction coefficient may be determined by changing the depression angle θ <b> 1 to the depression angle θ <b> 2 and preferably reflecting the amount of reflected light at the pixel coordinates at the center of the area sensor 4. For example, if the correction coefficient of the reflected light quantity when the depression angle θ is 60 ° is K60 ° = 1,
[Equation 3]
Angle of depression θ = 60 °: K60 ° = 1
Angle of depression θ = 50 °: Reflected light amount of depression angle 50 ° / Reflected light amount of angle of depression 60 °
= Correction coefficient at depression angle 50 ° = K50 °
Angle of depression θ = 40 °: Reflected light amount of depression angle 40 ° / Reflected light amount of depression angle 60 °
= Correction coefficient at depression angle of 40 ° = K40 °
・・
Angle of depression θ = 10 °: Reflected light amount of depression angle 10 ° / Reflected light amount of depression angle 60 °
= Correction coefficient at depression angle 10 ° = K10 °
Thus, the correction coefficient at each depression angle θ is determined, and the correction coefficient Kij for each pixel coordinate ij is determined. Therefore, by P′ij and the correction coefficient Kij obtained after the area correction,
[Expression 4]
P ″ ij = Kij · P′ij
Thus, the depression angle correction by the depression angle θ can be performed. The correction related to the depression angle θ has been described above. In any case, a predetermined value (θ, h, l, etc.) is input in advance for area correction, or in the depression angle correction, the amount of reflected light is measured in advance at a plurality of depression angles θ, and a correction coefficient for each pixel coordinate. It is necessary to determine Kij.
[0038]
Next, the amount of reflected light received by the area sensor 4 of the camera 2 is the amount of reflected light of the reference plate 3 and the amount of reflected light of crop leaves in the field 1. When measuring the amount of reflected light from the reference plate 3, it is preferable to measure the amount of reflected light from the reference plate at a depression angle θ as a reference in depression correction, in the above example, an depression angle of 60 °.The amount of light reflected from the reference plateIf the measured reference plate reflected light amount is P0,
[Equation 5]
Rij = P "ij / P0
Rij: For each pixel coordinate ijReflectivity
Thus, the reflectance of rice leaves can be obtained. This reflectance is used to determine the nitrogen content of rice leaves. These formulas 1 to 5 are stored in the ROM 28. The aforementioned reference plate reflected light amount P0 is measured and stored as follows. The filter 5 provided in the camera 2 is switched and the amount of reflected light from the reference plate 3 is measured for each filter and sent to the data processing device 20. The data processing device 20 converts these digitally by the A / D converter 21. Store in the RAM 29. That is, the value of the reference plate reflected light amount P0 is measured and stored for each filter 5.
[0039]
The filter 5 is switched by the camera 2 and the reflected light amount of rice leaves in a certain area of the field 1 is received and sent to the data processing device 20 for each filter. In the data processing device 20, the signal is sent by the A / D converter 21. Is converted to digital and stored in the frame memory 22. The CPU 26 obtains the average value of the amount of light received by each pixel for the amount of reflected light of each filter 5 stored in the frame memory 22, and calculates the reflectance based on the formula stored in advance in the ROM 28. Calculate and store in RAM 29. This stores the reflectance of crop leaves in a certain range of unit pixels, for example, in the range of 1 square meter.
[0040]
7 and 8 show an example in which data of 240,000 pixels obtained by photographing the crop leaves of the field 1 is further divided into a plurality of sections and processed. For example, the filter 5 is switched by the camera 2, and the reflected light amount of rice leaves in a certain area of the field 1 is received for each filter and sent to the data processing device 20. In the data processing device 20, the A / D converter 21 Then, the signal is converted to digital and stored in the frame memory 22. For example, as shown in FIG. 7, the CPU 26 determines the section NO. From the upper left with respect to the reflected light amount of the leaf for each filter 5 stored in the frame memory 22.1-9The average value of the amount of light received by each pixel in the section is obtained, and based on the formula stored in the ROM 28 in advance.Of each parcelThe reflectance is calculated and stored in the RAM 29. An image processed by the image processing board 24 is displayed on the monitor 23.
[0041]
The division here is determined as follows. First, the first method of classification shown in FIG. 7 is to calculate the actual field area of the pixels (N01 to N3 in FIG. 7) indicating the maximum value among the actual field areas Aij obtained by photographing the field and obtained by unit pixels. As a reference, that is, using this maximum actual field area as a reference area, a plurality of adjacent pixels are combined to classify all the pixels so as to have a constant area. At this time, even if the unit pixel is further divided, the amount of reflected light per unit area is obtained, so that the amount of reflected light per unit area can be reflected in the divided area. As described above, it is assumed that there are 9 sections for convenience. That is, each of the pixels NO1 to NO3 corresponding to the top of FIG.Maximum field areaIf the following pixels are divided into constant areas using this actual area as a reference, NO4 to NO6 are equivalent to three pixels, and NO7 to 9 are equivalent to five pixels. Actually, it is a more complicated section, but it is shown here in a simplified manner. Here, the constant area is 1m²To 5m²
It is preferable to shoot with the camera arranged. Even if the unit is divided into smaller units, the information on the crop leaf is not reflected on all the reflected light amounts obtained for each pixel due to the size of the crop leaf, the planting density, etc., and the work efficiency is lowered. On the other hand, if the section area is too large, the work efficiency is improved, but the obtained information becomes rough and the accuracy is lowered.
[0042]
Next, the second method of the section shown in FIG. 8 is a predetermined area, for example, 1 m, among the actual field area Aij obtained by photographing the field and obtained by unit pixels.²
Pixels that do not exceedNO1-9All pixels are selected so that a predetermined area is obtained by combining a plurality of adjacent pixels with a predetermined area as a reference area.DivisionTo do. At this time, the unit pixel is further divided.EvenSince the amount of reflected light per unit area is obtained, it is possible because the amount of reflected light per unit area can be reflected in the divided areas. Here, it is assumed that there are 9 sections for convenience. In FIG. 8, the uppermost three pixels are pixels that exceed a predetermined area, and are excluded from the pixels that are less than a certain area.NO1-3Is exactly the predetermined area,NO4 ~ 6Becomes a predetermined area for 3 pixels,NO7-9Indicates a predetermined area for four pixels. Actually, it is a more complicated section, but it is shown here in a simplified manner. Predetermined area 1m²
This means that even if it is divided into smaller units, the information on the crop leaves is not reflected in all reflected light quantities obtained from each pixel due to the size and planting density of the crop leaves, and the work efficiency is reduced. To be. On the other hand, if the section area is too large, the work efficiency is improved, but the obtained information becomes rough and the accuracy is lowered.
[0043]
The RAM 29 stores the reflectance of the crop leaves within the light receiving range for each of the plurality of filters 5 and the reflectance of each crop leaf processed into 9 sections for each filter 5. Using the reflectance of each filter 5 stored in the RAM 29 or the reflectance processed in 9 sections for each filter 5 as an explanatory variable, the leaves that grow in the same light receiving range or the same section are collected, and this The leaf crop information, for example, by directly analyzing the nitrogen content, or by measuring the leaf color value directly by measuring the leaf color, and using the nitrogen content or leaf color value as an objective variable, A relational expression for obtaining the crop information of the crop leaves and a relational expression (first crop relational expression) for obtaining the crop information of the crop leaves for every nine sections are created and stored in the ROM 28.
[0044]
In more detail, tentative NO1There is a reflectance R1 by the filter 1, a reflectance R2 by the filter 2, a reflectance R3 by the filter 3, a reflectance R4 by the filter 4, and a nitrogen content N1 obtained by chemical analysis of the crop leaves in the section and when,
[Formula 6]
N1 = F0 + F1 · R1 + F2 · R2 + F3 · R3 + F4 · R4
Is established, by measuring a plurality of nitrogen content N
[Expression 7]
N1 = F0 + F1 · R11 + F2 · R21 + F3 · R31 + F4 · R41
N2 = F0 + F1 · R12 + F2 · R22 + F3 · R32 + F4 · R42
・・・・・・・
Nn = F0 + F1 · R1n + F2 · R2n + F3 · R3n + F4 · R4n
Then, if these are subjected to multiple regression analysis,
[Equation 8]
N = F0 + F1 · R1 + F2 · R2 + F3 · R3 + F4 · R4 + C
N: Nitrogen content of measurement object, F0 to F4: Constant, R1 to R4: Reflectance for each filter
C: Correction value
As above, a relational expression (first crop relational expression) can be obtained. The relational expression can be similarly obtained for the leaf color value. Equation 8 is stored in the ROM 28.
[0045]
Thus, Formula 1 to Formula5 andIf Formula 8 is stored in the ROM 28, the camera 2 captures the reference plate and rice leaves in the light receiving area, and sends this image signal to the data processing device 20. In the data processing device 20, the first crop is obtained. The nitrogen content can be calculated based on the relational expression. As a result, the nitrogen content of rice in the light receiving range orOf each parcelNitrogen content (first crop information) NO1-9Can be requested. The numerical value described in each section in FIG. 7 is an example of the nitrogen content obtained at this time.
[0046]
Next, an example of the leaf nitrogen content measuring apparatus 30 will be described with reference to FIGS. What is shown here is a side view in which a main part of a portable nitrogen amount measuring device (hereinafter referred to as “measuring device”) 30 is broken. 9 and 10, the light source unit 32 is provided in the upper main body 31, and a photodiode (not shown) as the light amount detection device 33 is provided in the lower part. The light source unit 32 includes a plurality of LEDs 34 and 35 that are light emitting elements having different wavelength peaks on the same circumference, and the LEDs 34 and 35 are provided with narrow band filters 36 and 37 having different wavelength bands, respectively. is there. The wavelength band is preferably 500 nm to 1100 nm, and narrow band filters 36 and 37 having an arbitrary specific wavelength related to a desired leaf blade nitrogen amount or leaf color value are selected from this wavelength band. Light emitted from the LEDs 34 and 35 is converted into light having a specific wavelength by the narrow-band filters 36 and 37 and is incident on the diffuse reflector 38 where the light is reflected. Further, a block 39 is formed so that the light beams of the LEDs 34 and 35 are incident on the diffuse reflection plate 38 at a substantially constant angle.
[0047]
The light reflected by the diffuse reflection plate 38 enters a reflection light path 40 provided at the center of the block 39 and enters a diffuse transmission plate 42 provided on the radiation side 41 of the reflection light path 40. The diffuse reflector 42 is the optical axis of the reflected light path 40.AgainstIt is provided vertically and is formed of circular frosted glass or milky white glass. The light exits from the reflection light path 40 while repeating reflection and diffusion in the space surrounded by the reflection light path 40 and the diffuse reflection plate 38, and enters the light amount detection device 44 through the measurement leaf 43 through the diffusion transmission plate 42. .
[0048]
Further, an upper lid 31 is provided on the outer periphery of the upper part of the light quantity detection device 32, and an arm 45 extending from the upper lid 31 is supported by a shaft 46. Further, a coil spring 47 is loosely fitted on a shaft 46 on which the upper lid 31 is pivotally supported, and acts to push up the upper lid 31 at all times. That is, as shown in FIG. 11, in measurement, the measurement leaf 43 is inserted into the measurement location, and the upper part of the upper lid 31 is pushed down to enable measurement. The timing of this measurement is that when the upper lid 31 is pushed down, a push-down protrusion (not shown) provided below the upper lid 31 pushes down the micro switch 48 provided at the opposite position, thereby detecting that the upper lid 31 is pushed down. Then, measurement (light irradiation and light amount measurement) is performed.
[0049]
Next, a block diagram of the absorbance measuring apparatus 1 will be described with reference to FIG. The transmitted light amount of the sample leaf 43 detected by the measurement unit including the light source unit 32 and the light amount detection device 33 is converted into an analog signal by the light amount detection device 44 and communicated to the analog board 50. The light source unit 32 is provided with a light emitting device 51 of LEDs 34 and 35. The analog board 50 performs A / D conversion from analog to digital signal or V / F conversion from voltage to frequency. The converted signal is input to the CPU board 53 serving as an arithmetic control device via the I / O board. The I / O board 52 includes a liquid crystal display LCD 54 for displaying measurement results, calculation results, or operation instructions, an input unit 55 for performing operations, an RS232C connection port 56 for inputting / outputting data to / from an external device, a switch 48, and the like. It is provided. The CPU board 53 and the I / O board 52 are connected to supply power from a power supply board 57. The printer 58 is connected to the CPU board 53 via the printer I / F board 59. Furthermore, a read only memory (hereinafter referred to as “ROM”) 60 and a read / write memory (hereinafter referred to as “RAM”) 61 are connected to the CPU board 53. The ROM 60 stores a plurality of calibration curves for each field or variety. This calibration curve calculates the absorbance from a plurality of received light amounts obtained by irradiating light on a plurality of leaves whose nitrogen content has been measured in advance, and this absorbance is used as an explanatory variable, and a plurality of known nitrogen contents are used as objective variables. Is a relational expression (second crop relational expression) for performing a multiple regression analysis and obtaining a predetermined nitrogen content (second crop information). This multiple regression analysis will be omitted because it overlaps with the procedure for obtaining the mathematical formula described above. Further, the ROM 60 stores a series of programs for performing calculation and display from the measurement of absorbance in order to measure the absorbance and calculate the quality such as nitrogen content in the measuring device 30.
[0050]
The operation of the measuring apparatus 30 configured as described above will be described below. When the sample leaf 43 is inserted into the measuring device 30 and the upper lid 31 is pushed down, the signal of the switch 48 is communicated to the CPU board 53, and a signal is output from the CPU board 53 to the light emission control device 51. A light emission signal is sent from the light source unit 32 to the light source unit 32. Thereby, light is alternately irradiated from the LEDs 34 and 35 toward the sample leaf 43. The light emitted from the LEDs 34 and 35 is light having a specific wavelength in the near infrared region and the visible light region by the narrow band filters 36 and 37, and repeats the above-described reflection and scattering to detect the light amount from the diffuse transmission plate 42. 44, the sample leaf 43 is evenly irradiated to the same extent as the integrating sphere.
[0051]
When the sample leaf 43 is irradiated with light, the transmitted or reflected light is received by the light quantity detection device 44 for each of the LEDs 34 and 35, and the received light signal is communicated to the analog board 50 for A / D conversion. In the analog board 50, A / D conversion is performed, and then input to the CPU board 53 via the I / O board 52. In the CPU board 53, the light transmittance or absorbance is calculated from the transmitted light or reflected light of the sample leaf 43, and the value is stored in the RAM 61. The measured nitrogen content of the leaf can be calculated from the absorbance stored in the RAM 61 and the relational expression for calculating the nitrogen content stored in the ROM 33 in advance. The input unit 55 includes a power switch 55 a for turning on the power of the measuring device 30, a measurement switch 55 b for enabling transmitted light measurement, a calibration curve (formula) stored in the ROM 60, absorbance or transmitted light data stored in the RAM 61, A readout switch 55c having a switching function for reading out the calculation result, sample No. and the like is provided.
[0052]
In the following, a first embodiment in the case where nutrition diagnosis of field crops is performed using the first crop information and the second crop information will be described. The camera 2 measures the reflected light of the reference plate 3 and the amount of reflected light having a wavelength related to, for example, the nitrogen content, which is crop information that increases or decreases as the rice grows from the field 1 exposed to natural light. As shown in FIGS. 2 to 4, in the data processing device 20, the reflectance is calculated by the reflected light amount of the leaves in the light receiving range measured by the camera 2 and the mathematical formula for calculating the reflectance in the light receiving range stored in the ROM 28. Based on the calculated reflectance and the first crop relational expression stored in the ROM 28, the nitrogen content in the light receiving range of the camera 2 as the first crop information is obtained and stored in the RAM 29.
[0053]
Next, a case where the nitrogen content of rice leaves grown within the light receiving range of the camera 2 is measured and corrected will be described. The nitrogen content of the rice leaf (second crop information) measured by the apparatus 30 is a measured value obtained directly from the rice leaf, and is not affected by the measurement orientation, planting density, or the like. Therefore, in the present invention, the difference between the first crop information and the second crop information is calculated. For example, if the first crop information is 4.0% in the previous measurement and the second crop information is 3.0% in the measurement of the device 30, the value of the device 30 is stored in the RAM 61 as the second crop information. To do. The second crop information obtained by the measuring device 30 from the connection port 56 of the measuring device 30 via the I / F board of the data processing device 20 is sent to the data processing device 20 and stored in the RAM 29. The device 20 corrects 3.0% by adding -1% to the first crop information based on the difference between the first crop information and the second crop information in the RAM 29, -1%.
[0054]
That is, this difference is stored again in the RAM 29 as a correction value, and the reflected light of crop leaves in other light receiving ranges is measured by the camera 2 and calculated by the device 20 is all added with the previous difference -1%. To correct. Thereby, the measurement which is not influenced by the measurement direction and the planting density can be realized by the camera 2 and the apparatus 20. Moreover, after the correction value is stored in the RAM 29, at least many measurements by the device 30 in the same field are unnecessary, and the measurement can be performed with unprecedented accuracy by one measurement by the camera 2. The measurement of the nitrogen content by the measuring device 30 is not performed for all the crop leaves in the field 1, and the nitrogen content of the representative crop leaves in the field 1 may be measured.
[0055]
Next, a second embodiment of the nutrition diagnosis will be described. The camera 2 measures the reflected light of the reference plate 3 and the amount of reflected light having a wavelength related to, for example, the nitrogen content, which is crop information that increases or decreases as the rice grows from the field 1 exposed to natural light. As shown in FIGS. 2 to 4, in the data processing device 20, the NO measured by the camera 2 is measured.1-9The reflectance is calculated from the amount of reflected light divided into the sections and the mathematical formula for obtaining the reflectance for each section stored in the ROM 28, and the first crop relational expression stored in the ROM 28 is calculated by the obtained reflectance and the first crop relational expression stored in the ROM 28. The nitrogen content for each section, which is one crop information, is obtained and stored in the RAM 29.
[0056]
Next, the nitrogen content of any two compartments is selected from the values for each compartment obtained here by the measurer or by the apparatus 20, and preferably the compartment where the nitrogen content becomes the maximum value and the minimum value is selected. select. Section selected in FIG. 7 or FIG. 8, for example, NO which is the maximum value5Of 4.2% and the minimum value of NO7of3.6The nitrogen content of rice leaves grown in the field plots corresponding to the% plots is measured with the measuring device 30. The nitrogen content measured here is not affected by the measurement orientation, planting density, and the like.
[0057]
As described above, the measuring device 30 directly irradiates light of a wavelength related to the leaf nitrogen ratio, which is crop information that increases or decreases depending on the growth of the crop, directly from the leaf blades corresponding to the selected two sections of the field. From the amount of light received, in this example, the amount of light received is converted into absorbance, and the nitrogen content of the two compartments is calculated from the absorbance and a second crop relational expression determined in advance to determine the leaf nitrogen ratio from the absorbance. The rate is calculated. And NO5 sections are 3.0%, NO7 sections are2.4% is obtained, and this value is stored in the RAM 61 as second crop information. The nitrogen content of the two compartments obtained by the measuring device 30 from the connection port 56 of the measuring device 30 via the I / F board of the data processing device 20 is sent to the data processing device 20 and stored in the RAM 29.
[0058]
Based on the nitrogen content of the two sections, which is the second crop information stored in the RAM 29, the first crop information (NO1-9The nitrogen content) is corrected for each section to obtain the third crop information with reference to FIG. In FIG. 12, the horizontal axis represents the nitrogen content (second crop information) measured by the measuring device 30, and the vertical axis represents the nitrogen content (first crop information) calculated by the data processing device 20. FIG. That is, the nitrogen content of 3.0% and 2.4% in the two sections by the measuring device 30 and the NO in the two sections by the data processing device 204.2% of 5 and NO7It is the figure created by 3.6% of nitrogen content. In this way, the straight line represented by a single function consisting of the relationship between the nitrogen content of the two compartments measured directly from the leaf blades of the rice by the measuring device 30 and the nitrogen content measured by the camera 2 directly. The relationship is clarified and the nitrogen content measured by the camera 2 is corrected by this single function. Here, correction is performed by a straight line represented by this function, and this function is stored in the RAM 29 as a correction conversion formula. In FIG. 13, specifically, NO5 is 4.2% to 3.0%Corrected to NO7 is 3.6% to 2.4%It is corrected to. Similarly, the values of other sections are also shown on the basis of the correction conversion formula determined by the correlation of the two sections.13It is corrected as follows. Thereby, the third crop information is obtained. The obtained third crop information is crop information of nine sections, but it is also possible to obtain an average value from this and handle it as one crop information in the range photographed by the camera. In addition, although what was represented by the single function using the representative value of 2 divisions was shown as a correction coefficient, this correction coefficient is obtained with the measuring apparatus 30 by using the crop information of all the divisions image | photographed with the camera as an explanatory variable. The correlation coefficient obtained as the objective variable can be obtained regardless of linearity or non-linearity.
[0059]
The nitrogen content measured by the camera 2 thereafter can be used as a value with improved measurement accuracy by correcting all of the nitrogen content based on the correction conversion formula of FIG. This can be answered more quickly by a simple method of photographing compared to a method in which the content of leaf blade nitrogen in a plurality of locations in the field is determined only by the conventional measuring device 30. Furthermore, taking into account that the nitrogen content of crops by photographing the reference plate and the field is still in the middle of research, it can greatly contribute to the improvement of measurement accuracy. The measurement of the nitrogen content by the measuring device 30 is not performed for all the crop leaves in the field 1, and the nitrogen content of the representative crop leaves in the field 1 may be measured.
[0060]
It is clear that the crop information obtained from the field 1 in the first and second embodiments for performing the nutritional diagnosis differs depending on the position of the camera 2 with respect to the object. That is, the field 1 here may be one field divided by the so-called “畦”, or may be a smaller area than the one field. In determining the correction value or the correction coefficient, it is important that the information source of the crop information obtained by the camera and the information source of the crop information obtained by the measuring device 30 are the same field. In addition, the section in the second embodiment of the nutrition diagnosis is performed by dividing the crop information of the one field obtained by one photographing into a plurality of sections, and is obtained by one photographing from the one field. In any case, it is free to divide the crop information of a small area into a plurality of parts, and the identity of the information sources of the collected crop information is important in determining the correction value or the correction coefficient.
[0061]
Next, a third embodiment of crop nutrition diagnosis will be described. Here, as a method of obtaining information divided into a plurality of sections from the field 1, the camera 2 can obtain the same number of reflected light amounts as the plurality of sections. In other words, the difference from the second embodiment of the nutrition diagnosis is that the crop information is obtained by the camera 2 individually from each of a plurality of sections. In this way, the amount of crop information for each section increases more than that obtained by dividing the crop information of one field obtained by one shooting of the second embodiment into a plurality of fields. The accuracy of the correction coefficient determined by the correlation with the crop information is improved. The correction coefficient is determined by using the crop information of the plurality of sections obtained in this way. The correction coefficient is selected by selecting the crop information of the two sections from the plurality of sections, preferably the crop information of the sections indicating the maximum value and the minimum value. Since the description of the second embodiment is the same as that of the second embodiment, the description thereof will be omitted. The correction coefficient here may be a correlation coefficient obtained using crop information of all sections taken by the camera as explanatory variables and crop information of all sections obtained by the measuring apparatus 30 as an objective variable, and is linearly or nonlinearly related. It can be used without any problem as in the second embodiment.
[0062]
The nitrogen content measured by the camera 2 thereafter can be used as a value with improved measurement accuracy by correcting all of the nitrogen content based on the correction conversion formula of FIG. This can be answered more quickly by a simple method of photographing compared to a method in which the content of leaf blade nitrogen in a plurality of locations in the field is determined only by the conventional measuring device 30. Furthermore, taking into account that the nitrogen content of crops by photographing the reference plate and the field is still in the middle of research, it can greatly contribute to the improvement of measurement accuracy. The measurement of the nitrogen content by the measuring device 30 is not performed for all the crop leaves in the field 1, and the nitrogen content of the representative crop leaves in the field 1 may be measured.
[0063]
Obviously, the crop information obtained from the field 1 in the third embodiment of the nutritional diagnosis differs depending on the position of the camera 2 with respect to the object. That is, the field 1 here may be one field divided by the so-called “畦”, or may be a smaller area than the one field. In determining the correction coefficient, it is important that the information source of the crop information obtained by the camera and the information source of the crop information obtained by the measuring device 30 are the same section of the same field. In addition, the section in this embodiment captures the crop information of the one field as one section by one photographing, and the crop information of the area smaller than the one field obtained by one photographing as one section. In either case, it is free to grasp, and the identity of the information sources of the crop information collected in determining the correction value or the correction coefficient is important.
[0064]
From the above, correction for shooting by the camera 2 can be performed by area correction, depression angle correction, and visual field distance correction. Further, by using the reference plate 3, errors due to weather such as the weather can be corrected, and by using the values of the device 30, errors due to measurement orientation and planting density can be corrected. That is, even if the camera is tilted from the ground and the field is photographed obliquely, the present invention can be corrected. Further, when the correction by the apparatus 30 is performed, the value obtained by directly measuring from the crop leaf measured by the same camera 2 is corrected by the value obtained by correcting the weather error due to the reference plate by the measurement of the camera 2. Since the value obtained by directly measuring the crop leaf with the value of is a value obtained regardless of the measurement orientation and planting density, the final value obtained by correction is the so-called camera 2 and data processing alone, so-called Compared to remote sensing, this value is not affected by many external factors.
[0065]
In the collection of crop information by the camera 2 of the above embodiment, not all information obtained by the camera 2 is crop information. In other words, when the data of each pixel of the camera 2 is verified, most of the information is crop information. However, in order to obtain the crop information, the crop information is obtained in a state of looking down naturally, so depending on the planting density, the soil can be photographed. There is also sex. Therefore, in the present invention, the pixels that receive the crop information and the pixels that receive the information other than the crop information are classified, and only the light reception data of the pixels that receive the crop information is taken in as the crop information.
[0066]
What is shown in FIG. 14 is a diagram showing changes in reflectance of soil and crop leaves with respect to wavelength. At wavelengths between 750 nm and 1300 nm, it has been found that the reflectance of crop leaves produces a difference of about 20% with respect to the reflectance of soil. Therefore, if the reflectance obtained by Equation 1 and Equation 2 shows a value exceeding 40%, for example, it is treated as light reception data for the crop leaf, and if it is less than this value, it is canceled as not being the light reception data for the crop leaf, The received light data exceeding 40% is used as it is, or an average value is obtained for each section and used as crop information obtained by the camera 2. For example, it is assumed that received light data is obtained for a plurality of pixels as shown in FIG. In this case, it is assumed that the portion expressed by the diagonal grid in one pixel unit is calculated to have a reflectance of 40% or more by the reflected light of the crop leaves, and the portion indicated by the oblique lines is calculated to have a reflectance of less than 40% in the soil other than the crop leaves. The light reception data of the pixel having a reflectance of less than 40% is cancelled, and the useful information as the crop information is the light reception data obtained from the hatched portion of the pixel in FIG. As described above, in the present invention, the selection of the light reception data by the camera 2 is added to the determination of the correction value or the correction coefficient by the crop information by the camera 2 and the crop information by the measuring device 30. In this way, the information selectively obtained by the camera 2 becomes information obtained only from the crop leaves, and the information obtained from the measuring device 30 is of course directly measured from the crop leaves. This makes it possible to accurately perform nutrition diagnosis of crops based on the crop information and correction values or correction coefficients.
[0067]
Although the reflected light measurement of the crop leaf by the camera 2 has been described as being obtained by measuring the reflected light of the reference plate, the incident light can be measured in the form of an illuminometer. FIG. 16 shows a simplified illuminometer 93. A filter wheel that includes a photoelectric conversion unit (silicon sensor) 94 having spectral characteristics in the near-infrared region to visible light region, and a plurality of narrowband filters 96 that select light incident on the photoelectric conversion unit 94 are rotated by a stepping motor 97. 95 circumferences are provided. The filter wheel 95 is rotated to switch the plurality of filters 96. On the light receiving surface side (upper part of the drawing) of the photoelectric conversion unit 94, an opening 98 of a shielding plate is provided, and a diffusion dome 99 formed of a diffuse reflection plate is arranged on the upper side with the photoelectric conversion unit 94 as the center. The photoelectric conversion unit 94 and the stepping motor 97 communicate with the control unit 100. The control unit 100 rotates the stepping motor 97 to switch the filter 96 and outputs a signal from the photoelectric conversion unit 94. The type of filter 96 is the same type as the filter 5 of the camera 2. The control unit 100 is connected to and controlled by the I / O port 25 of the data processing device 20 (FIG. 3). By providing the filter 96 with a filter that shields light, zero point correction can be performed by switching the filter 96.
[0068]
The control unit 100 of the illuminance meter 93 switches the filter 96 to the target filter 96 based on the signal from the data processing device 20, and detects the amount of natural light incident upon being diffusely reflected from the diffusion dome 99 at this time via the filter 96. Then, the signal detected by the photoelectric conversion unit 94 is transmitted to the data processing device 20. The data processing device 20 substitutes the amount of light obtained by the illuminance meter 93 into Equation 5 as the amount of incident light Y instead of the reference plate reflected light amount P0, so that Rij = P ″ ij / Y and obtained from the crop leaves. The amount of reflected light can be calculated as a reflectance.When this illuminance meter 93 is used, the first crop relational expression is obtained based on the reflectance when the illuminance meter 93 is used as the amount of incident light.
[0069]
It is possible to take a picture of the whole field and correct it in the same way, so that it can be measured at a specific time, such as the ear development time, which is the growing season of rice, or it can be corrected by a method of measuring a part of the field. It is also possible to estimate the nitrogen content of the entire field. This method is more effective if correction can be made for each product type and each region (each field). That is, by storing a plurality of calibration curves for each product type and each region in the ROM 28, it can be read and used each time. If the camera 2 in the embodiment has a resolution of about 240,000 pixels, and if crop information is obtained from the field 10 are, the image is 250 pixels per square meter.
[0070]
The nitrogen content of the field obtained in this way has been studied in detail for rice plants, and the optimal nitrogen content in any growing season, for example, the young panicle formation period or the meiosis period, has been studied in detail by cultivar or region. The nitrogen content based on the corrected first crop information and the third crop information obtained by the present invention is compared with the standard nitrogen content with the growth of the crop determined in the conventional research. The amount of the fertilization can be determined according to the amount of the nitrogen content. This is also true for the leaf color value, and the leaf color value and the leaf nitrogen content are highly correlated and both show similar changes. Even if applied to the present invention, the present invention can be realized. The method described with reference to FIGS. 1 to 3 can be applied not only to the nitrogen content and the leaf color value, but also to the plant height, dry matter amount, nitrogen absorption amount of crops and to crops other than rice.
[0071]
【The invention's effect】
Even when nutritional diagnosis is performed by photographing the field from the field side, that is, from the ground, the difference in photographing area for each unit pixel with the depression angle and the angle of view that occurs when the camera is directed to the field can be corrected, Furthermore, since the amount of reflected light is set to a constant area or a predetermined area, nutrition diagnosis can be performed with sufficiently high reliability even when photographing on the ground.
[0072]
In addition, using a camera with a small number of pixels, even if there is a difference in the size of the shooting area per pixel, the pixels are divided so that the area is constant, or the pixels are divided so as to have a predetermined area. As a result, the divided area can be made constant and the data of each pixel can be used effectively.
[0073]
Measures the reflected light of the crop leaves and calculates the amount of nitrogen in the crop to make the nutrition diagnosis of the crop, and directly irradiates the crop leaves with light and measures the reflected light or transmitted light to calculate the nitrogen amount of the crop Therefore, it is possible to carry out a nutrition diagnosis of a crop having good accuracy in performing a nutrition diagnosis of the crop.
[0074]
In addition, in a simple method of measuring the reflected light of crop leaves and calculating the amount of nitrogen in the crop to perform nutritional diagnosis of the crop, measurement errors due to differences in measurement direction, leaf fluctuation due to wind, planting density, etc. It is possible to correct the accuracy of the nutritional diagnosis of the crop by irradiating the light directly and measuring the reflected light or transmitted light to calculate the amount of nitrogen in the crop. The nutrition diagnosis of crops with higher reliability than before has become possible with the method of nutrition diagnosis of crops performed by measurement.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a layout view of a camera and a reference plate installed on a farm to measure the reflected light of a crop leaf.
FIG. 2 is a schematic block diagram of a camera that measures the reflected light of crop leaves.
FIG. 3 is a schematic block diagram of a data processing apparatus.
FIG. 4 is a diagram showing a depression angle, an angle of view, and the like when a field is photographed.
FIG. 5 is a diagram illustrating the pixel coordinates of an image sensor and the size of an imaging area.
FIG. 6 is a diagram showing photographing for determining a correction coefficient for depression angle correction.
FIG. 7 shows the nitrogen content obtained by dividing the reflected light obtained from the field into a plurality of sections with a constant area.
FIG. 8 shows the nitrogen content obtained by selecting a predetermined area or less from the reflected light obtained from the field and dividing it into a plurality of sections with a predetermined area.
FIG. 9 is a side view in which a part of the main part of the leaf blade nitrogen content measuring apparatus is broken.
FIG. 10 is a schematic control block diagram of a leaf nitrogen content measuring apparatus.
FIG. 11 is a diagram showing an operation of a leaf nitrogen content measuring apparatus.
FIG. 12 is a diagram showing the relationship between the leaf nitrogen content measuring apparatus and the nitrogen content by photographing.
FIG. 13 is a diagram showing values obtained by correction of nutrition diagnosis in a plurality of sections.
FIG. 14 is a reflectance curve with respect to wavelengths of crop leaves and soil.
FIG. 15 is a diagram illustrating light reception data of crop leaves and soil obtained by a camera.
FIG. 16 is a side cross-sectional view schematically showing an illuminometer for measuring incident light.
[Explanation of symbols]
1 field
2 Camera
3 Reference plate
4 Area sensor
5 Narrow band filter
6 Filter wheel
7 Condensing lens 7
8 Control circuit
9 Stepping motor
10 Operation switch 10
20 Data processing device
21 A / D converter
22 frame memory
23 Monitor
24 Image processing board
25 I / O port
26 CPU
27 I / F board
28 ROM
29 RAM
30 Leaf Nitrogen Measuring Device
31 body
32 Light source
33 Light quantity detection device
34 LED
35 LED
36 Narrow band filter
37 Narrow band filter
38 Diffuse reflector
39 blocks
40 Reflected light path
41 Radiation side
42 Diffusion plate
43 Measuring leaves
44 Light quantity detection device
45 arms
46 axes
47 Coil spring
48 micro switch
50 analog board
51 Light emitting device
52 I / O board
53 CPU board
54 Liquid crystal display LCD
55 Input section
56 connection port
57 Power board
58 Printer
59 I / F board
60 ROM
61 RAM
93 Illuminometer
94 Photoelectric converter
95 Filter wheel
96 Narrow band filter
97 Stepping motor
98 opening
99 Diffusion dome
100 control unit

Claims

複数画素を備えるカメラを圃場に対して所定の中心俯角で配置し、圃場を撮影して作物葉の反射光量を単位画素ごとに得て、カメラの地上高、画素俯角、画素数及び画角を含む換算変数からなる面積関数によって単位画素ごとの撮影面積を求め、単位画素ごとの反射光量を撮影面積によって面積補正し、単位画素ごとに得られた撮影面積のうち、該撮影面積が最大の最大圃場実面積に対応した単位画素の撮影面積に基づいて複数画素を区分し、区分ごとの反射光量と作物葉への入射光量とから反射率を求め、該反射率と、反射率から作物情報を求めるために予め定めた第１の作物関係式と、から一定面積の作物情報を求めて第１の作物情報とし、該第１の作物情報から圃場作物の栄養を診断することを特徴とする作物の診断方法。A camera having a plurality of pixels is arranged at a predetermined central depression angle with respect to the field, and the reflected light amount of the crop leaf is obtained for each unit pixel by photographing the farm field, and the ground height, pixel depression angle, number of pixels and angle of view of the camera are obtained. The shooting area for each unit pixel is obtained by an area function including a conversion variable, and the amount of reflected light for each unit pixel is corrected by the shooting area. Among the shooting areas obtained for each unit pixel , the shooting area is the maximum A plurality of pixels are divided based on the photographing area of the unit pixel corresponding to the actual field area , the reflectance is obtained from the reflected light amount and the incident light amount to the crop leaf for each section, and the crop information is obtained from the reflectance and the reflectance. A first crop relational expression determined in advance to obtain a certain area of crop information as first crop information, and the nutrition of the field crop is diagnosed from the first crop information Diagnosis method.

複数画素を備えるカメラを圃場に対して所定の中心俯角で配置し、圃場を撮影して作物葉の反射光量を単位画素ごとに得て、カメラの地上高、画素俯角、画素数及び画角を含む換算変数からなる面積関数によって単位画素ごとの撮影面積を求め、単位画素ごとの反射光量を撮影面積によって面積補正し、単位画素ごとに得られた撮影面積のうち、所定撮影面積以下となる単位画素の反射光量と作物葉への入射光量とから反射率を求め、該反射率と、反射率から作物情報を求めるために予め定めた第１の作物関係式と、から一定面積の作物情報を求めて第１の作物情報とし、該第１の作物情報から圃場作物の栄養を診断することを特徴とする作物の診断方法。A camera having a plurality of pixels is arranged at a predetermined central depression angle with respect to the field, and the reflected light amount of the crop leaf is obtained for each unit pixel by photographing the farm field, and the ground height, pixel depression angle, number of pixels and angle of view of the camera are obtained. A unit that is equal to or less than the predetermined shooting area among the shooting areas obtained for each unit pixel, by obtaining the shooting area for each unit pixel by an area function that includes conversion variables and correcting the reflected light amount for each unit pixel by the shooting area. The reflectance is obtained from the reflected light amount of the pixel and the incident light amount to the crop leaf , and the crop information of a certain area is obtained from the reflectance and the first crop relational expression predetermined for obtaining the crop information from the reflectance. A method for diagnosing a crop, characterized in that the first crop information is obtained and the nutrition of the field crop is diagnosed from the first crop information.

複数画素を備えるカメラを圃場に対して所定の中心俯角で配置し、圃場を撮影して作物葉の反射光量を単位画素ごとに得て、カメラの視野距離、画素俯角、画素数及び画角を含む換算変数からなる面積関数によって単位画素ごとの撮影面積を求め、単位画素ごとの反射光量を撮影面積によって面積補正し、単位画素ごとに得られた撮影面積のうち、該撮影面積が最大の最大圃場実面積に対応した単位画素の面積に基づいて複数画素を区分し、区分ごとの反射光量と作物葉への入射光量とから反射率を求め、該反射率と、反射率から作物情報を求めるために予め定めた第１の作物関係式と、から一定面積の作物情報を求めて第１の作物情報とし、該第１の作物情報によって圃場作物の栄養を診断することを特徴とする作物の診断方法。A camera having a plurality of pixels is arranged at a predetermined central depression angle with respect to the field, the field is photographed to obtain the reflected light amount of the crop leaf for each unit pixel, and the camera viewing distance, the pixel depression angle, the number of pixels, and the angle of view are determined. The shooting area for each unit pixel is obtained by an area function including a conversion variable, and the amount of reflected light for each unit pixel is corrected by the shooting area. Among the shooting areas obtained for each unit pixel , the shooting area is the maximum A plurality of pixels are sectioned based on the area of the unit pixel corresponding to the actual area of the field , and the reflectance is obtained from the reflected light amount and the incident light amount to the crop leaf for each section, and the crop information is obtained from the reflectance and the reflectance. A first crop relational expression determined in advance for obtaining information on a certain area of crop information as first crop information, and diagnosing the nutrition of the field crops based on the first crop information. Diagnosis method.

複数画素を備えるカメラを圃場に対して所定の中心俯角で配置し、圃場を撮影して作物葉の反射光量を単位画素ごとに得て、カメラの視野距離、画素俯角、画素数及び画角を含む換算変数からなる面積関数によって単位画素ごとの撮影面積を求め、単位画素ごとの反射光量を撮影面積によって面積補正し、単位画素ごとに得られた撮影面積のうち、所定撮影面積以下となる単位画素の反射光量と作物葉への入射光量とから反射率を求め、該反射率と、反射率から作物情報を求めるために予め定めた第１の作物関係式と、から一定面積の作物情報を求めて第１の作物情報とし、該第１の作物情報によって圃場作物の栄養を診断することを特徴とする作物の診断方法。A camera having a plurality of pixels is arranged at a predetermined central depression angle with respect to the field, the field is photographed to obtain the reflected light amount of the crop leaf for each unit pixel, and the camera viewing distance, the pixel depression angle, the number of pixels, and the angle of view are determined. A unit that is equal to or less than the predetermined shooting area among the shooting areas obtained for each unit pixel, by obtaining the shooting area for each unit pixel by an area function that includes conversion variables and correcting the reflected light amount for each unit pixel by the shooting area. The reflectance is obtained from the reflected light amount of the pixel and the incident light amount to the crop leaf , and the crop information of a certain area is obtained from the reflectance and the first crop relational expression predetermined for obtaining the crop information from the reflectance. A method for diagnosing a crop, characterized in that the first crop information is obtained and the nutrition of the field crop is diagnosed based on the first crop information.

第１の作物情報を記憶し、同じ面積の作物葉身に光を照射して、作物の成育によって増減する作物情報に関連した波長の透過または反射の少なくとも一方の光量を測定し、
該光量と、光量から作物情報を求めるために予め定めた第２の作物関係式と、から作物情報を求めて第２の作物情報として記憶し、
第１の作物情報と第２の作物情報とによって圃場作物の栄養を診断することを特徴とする請求項１から４のいずれかに記載の作物の診断方法。Storing first crop information, irradiating crop leaves of the same area with light, and measuring the amount of light transmitted or reflected at a wavelength related to crop information that increases or decreases as the crop grows;
The crop information is obtained from the light amount and a second crop relational expression determined in advance for obtaining crop information from the light amount, and stored as second crop information,
The method for diagnosing a crop according to any one of claims 1 to 4, wherein the nutrition of the field crop is diagnosed based on the first crop information and the second crop information.