特開 2023-119943 栽培環境調査方法及び栽培環境調査プログラム、並びに栽培管理方法及び栽培管理プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023119943

(43)【公開日】2023-08-29

(54)【発明の名称】栽培環境調査方法及び栽培環境調査プログラム、並びに栽培管理方法及び栽培管理プログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/02 20120101AFI20230822BHJP

   A01G 7/00 20060101ALI20230822BHJP

【ＦＩ】

G06Q50/02

A01G7/00 603

【審査請求】未請求

【請求項の数】10

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022023089

(22)【出願日】2022-02-17

(71)【出願人】

【識別番号】501203344

【氏名又は名称】国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構

(74)【代理人】

【識別番号】100087480

【弁理士】

【氏名又は名称】片山 修平

(72)【発明者】

【氏名】中野 有加

(72)【発明者】

【氏名】三宅 康也

(72)【発明者】

【氏名】小林 有一

(72)【発明者】

【氏名】飯嶋 渡

(72)【発明者】

【氏名】東出 忠桐

(72)【発明者】

【氏名】佐藤 文生

【テーマコード（参考）】

5L049

【Ｆターム（参考）】

5L049CC01

(57)【要約】

【課題】圃場内において作物の生育が順調でなく、栽培環境の調査を行う必要のある地点を決定する。
【解決手段】生体調査部１０２は、圃場内で生育する各キャベツに対して時期をずらして実施した２回の生体調査の結果（画像を用いた投影葉面積の算出結果）に基づいて、各キャベツの投影葉面積の増加量（測定値）を算出する。また、比較部１０６は、各キャベツの栽培地点の栽培環境データに基づいて推定される各キャベツの投影葉面積の増加量（目標値）と、各キャベツの投影葉面積の増加量（測定値）と、を比較し、対応策決定部１０８は、比較結果に基づいて、各キャベツの生育が順調か否かを判定する。そして、対応策決定部１０８は、判定の結果に基づいて、各キャベツの栽培環境を調査するか否かを決定する。
【選択図】図４

【特許請求の範囲】

【請求項1】

圃場内の所定地点で生育している特定作物に対して時期をずらして実施した２回の生体調査の結果に基づいて、前記特定作物の生育速度を示す値を算出して、測定値とし、
前記所定地点の栽培環境データに基づいて推定される前記特定作物の生育速度を示す値を目標値とし、前記測定値と、前記目標値とを比較することで、前記特定作物の生育が順調か否かを判定し、
前記判定の結果に基づいて、前記所定地点又は前記所定地点の近傍の栽培環境を調査するか否かを決定する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする栽培環境調査方法。

【請求項2】

前記目標値は、前記特定作物に対して時期をずらして実施した前記２回の生体調査のうちの１回目の生体調査の情報と、前記２回の生体調査の間の期間の前記所定地点の栽培環境データと、から推定される前記作物の生育速度を示す値である、ことを特徴とする請求項１に記載の栽培環境調査方法。

【請求項3】

前記特定作物の生育を予測するための生育モデルに、前記１回目の生体調査の情報と、前記２回の生体調査の間の期間の前記所定地点の栽培環境データと、を投入することで、２回目の生体調査において得られると予想される結果を取得し、予想される結果と前記１回目の生体調査の情報とに基づく前記作物の生育速度を示す値を、前記目標値とすることを特徴とする請求項２に記載の栽培環境調査方法。

【請求項4】

前記生体調査は、前記特定作物を撮影した画像を用いた調査であることを特徴とする請求項１～３のいずれか一項に記載の栽培環境調査方法。

【請求項5】

前記生体調査は、投影葉面積、高さ、体積のいずれかの調査であることを特徴とする請求項４に記載の栽培環境調査方法。

【請求項6】

前記栽培環境の調査は、土壌水分量及び肥料成分濃度の少なくとも一方の調査であることを特徴とする請求項１～５のいずれか一項に記載の栽培環境調査方法。

【請求項7】

請求項１～６のいずれか一項に記載の栽培環境調査方法を用いて、前記所定地点又は前記所定地点の近傍の栽培環境を調査するか否かを決定し、
前記所定地点又は前記所定地点の近傍の栽培環境を調査すると決定された場合に、前記所定地点の栽培環境の調査結果と、前記特定作物に対して時期をずらして実施した前記２回の生体調査のうちの２回目の生体調査の時期と、に基づいて、前記所定地点又は前記所定地点の近傍に対して実行すべき処理内容を決定し、
前記実行すべき処理内容を表示する、又は前記実行すべき処理内容を処理装置に対して通知する、
処理をコンピュータが実行する栽培管理方法。

【請求項8】

前記実行すべき処理内容は、灌漑、施肥、防除のいずれかであることを特徴とする請求項７に記載の栽培管理方法。

【請求項9】

圃場内の所定地点で生育している特定作物に対して時期をずらして実施した２回の生体調査の結果に基づいて、前記特定作物の生育速度を示す値を算出して、測定値とし、
前記所定地点の栽培環境データに基づいて推定される前記特定作物の生育速度を示す値を目標値とし、前記測定値と、前記目標値とを比較することで、前記特定作物の生育が順調か否かを判定し、
前記判定の結果に基づいて、前記所定地点又は前記所定地点の近傍の栽培環境を調査するか否かを決定する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする栽培環境調査プログラム。

【請求項10】

圃場内の所定地点で生育している特定作物に対して時期をずらして実施した２回の生体調査の結果に基づいて、前記特定作物の生育速度を示す値を算出して、測定値とし、
前記所定地点の栽培環境データに基づいて推定される前記特定作物の生育速度を示す値を目標値とし、前記測定値と、前記目標値とを比較することで、前記特定作物の生育が順調か否かを判定し、
前記判定の結果に基づいて、前記所定地点又は前記所定地点の近傍の栽培環境を調査するか否かを決定し、
前記所定地点又は前記所定地点の近傍の栽培環境を調査すると決定された場合に、前記所定地点の栽培環境の調査結果と、前記特定作物に対して時期をずらして実施した前記２回の生体調査のうちの２回目の生体調査の時期と、に基づいて、前記所定地点又は前記所定地点の近傍に対して実行すべき処理内容を決定し、
前記実行すべき処理内容を表示する、又は前記実行すべき処理内容を処理装置に対して通知する、
処理をコンピュータが実行する栽培管理プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、栽培環境調査方法及び栽培環境調査プログラム、並びに栽培管理方法及び栽培管理プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

現在、農作物の生産者と実需者との契約取引が増加しており、生産者には契約に合わせた安定的な出荷を行うことが要求されている。このため、生産者には、適切な栽培管理が求められる。

【0003】

適切な栽培管理のためには、作物の状態や圃場の状態を把握し、それらが適切な状態となるように管理する必要がある。作物の状態を把握する方法としては、圃場の上方から撮影した画像を用いる方法が知られている（例えば特許文献１等参照）。また、圃場の状態を把握する方法としては、圃場の複数の地点の水分量や電気伝導率等を取得し、分析する方法が知られている（例えば特許文献２等参照）。

【0004】

また、圃場全体の画像を解析することにより対象物の生育状況を検出し、検出した生育状況、圃場の現在の環境情報、過去の環境情報に基づいて、将来の生育状況を予測する技術が知られている（例えば特許文献３等参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【特許文献1】特開２０２１－１５１２２８号公報

【特許文献2】特開２０２０－６１９８４号公報

【特許文献3】国際公開第２０１９／１０６７３３

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

しかしながら、画像を用いて作物の状態を把握できたとしても、生育不良の原因を特定できるとは限らない。また、圃場の複数地点の水分量や電気伝導率を取得して分析する場合、分析するデータの数が多くなったり、複数のデータを統計処理等しなければならず、分析に時間を要するおそれがある。また、特許文献３の技術を利用した場合、圃場全体における生育状況は予測できるが、圃場内の局所的な栽培環境の調査には利用することができない。

【0007】

１つの側面では、本発明は、圃場内において作物の生育が順調でなく、栽培環境の調査を行う必要のある地点を決定することが可能な栽培環境調査方法及び栽培環境調査プログラム、並びに適切な栽培管理が可能な栽培管理方法及び栽培管理プログラムを提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0008】

第１の態様に係る栽培環境調査方法は、圃場内の所定地点で生育している特定作物に対して時期をずらして実施した２回の生体調査の結果に基づいて、前記特定作物の生育速度を示す値を算出して、測定値とし、前記所定地点の栽培環境データに基づいて推定される前記特定作物の生育速度を示す値を目標値とし、前記測定値と、前記目標値とを比較することで、前記特定作物の生育が順調か否かを判定し、前記判定の結果に基づいて、前記所定地点又は前記所定地点の近傍の栽培環境を調査するか否かを決定する、処理をコンピュータが実行する栽培環境調査方法である。

【0009】

第２の態様に係る栽培管理方法は、第１の態様の栽培環境調査方法を用いて、前記所定地点又は前記所定地点の近傍の栽培環境を調査するか否かを決定し、前記所定地点又は前記所定地点の近傍の栽培環境を調査すると決定された場合に、前記所定地点の栽培環境の調査結果と、前記特定作物に対して時期をずらして実施した前記２回の生体調査のうちの２回目の生体調査の時期と、に基づいて、前記所定地点又は前記特定作物に対して実行すべき処理内容を決定し、前記実行すべき処理内容を表示する、又は前記実行すべき処理内容を処理装置に対して通知する、処理をコンピュータが実行する栽培管理方法である。

【発明の効果】

【0010】

栽培環境調査方法及び栽培環境調査プログラムによれば、圃場内において作物の生育が順調でなく、栽培環境の調査を行う必要のある地点を決定することができる。また、栽培管理方法及び栽培管理プログラムによれば、適切な栽培管理を行うことができる。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】生育初期におけるキャベツの投影葉面積の増加量と、収穫時におけるキャベツの球重と、の関係を調査した結果を示すグラフである。

【図2】一実施形態に係る農業システムの構成を概略的に示す図である。

【図3】図１のサーバのハードウェア構成を示す図である。

【図4】図１のサーバの機能ブロック図である。

【図5】図５（ａ）は調査結果テーブル（定植から２週間後）を示す図であり、図５（ｂ）は目標値テーブル（定植から２週間後）を示す図である。

【図6】生育モデルの一例を示す図である。

【図7】比較部の処理を説明するための図である。

【図8】サーバの処理を示すフローチャート（その１）である。

【図9】サーバの処理を示すフローチャート（その２）である。

【図10】土壌の肥料成分濃度と、生育初期の投影葉面積増加量及び収穫時の球重と、の関係を示す図である。

【図11】図１１（ａ）は調査結果テーブル（定植から３週間後）を示す図であり、図１１（ｂ）は目標値テーブル（定植から３週間後）を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0012】

以下、一実施形態に係る農業システムについて、図１～図１１に基づいて詳細に説明する。

【0013】

本実施形態の農業システムは、作物が栽培されている圃場において作物の栽培環境を監視し、作物が適切な環境において栽培されるように圃場を管理するためのシステムである。本実施形態において対象となる作物は、１株１収穫物となる作物であり、例えば、キャベツ、レタス、ホウレンソウ、ブロッコリー、大根、人参、ネギ等である。葉が展開あるいは伸長し、生育経過を観察しやすい作物であれば、対象にすることができる。また、コマツナ、 ホウレンソウ等、収穫時点で地上数ｃｍ程度の位置で刈り取り、切り株から新たに株を再生させて繰り返し収穫する再生栽培可能な作物も対象にすることができる。なお、本実施形態では、作物がキャベツである場合を例に説明する。

【0014】

図１には、生育初期（例えば、定植後１週間～２週間）におけるキャベツの投影葉面積の増加量と、収穫時におけるキャベツの球重と、の関係を調査した結果を示すグラフである。キャベツの投影葉面積の増加量は、キャベツを上方（所定高さ）から時期をずらして２回（定植から１週間後、定植から２週間後）撮影した画像それぞれから得られる投影葉面積（cm²/plant）の差分を意味する。なお、画像から投影葉面積を算出する際には、例えば、画像処理（例えば画素の二値化処理）によりキャベツの個体を識別し、キャベツの個体の範囲に含まれる画素数を面積に換算して、投影葉面積とする方法が知られている。

【0015】

図１に示すように、生育初期における投影葉面積の増加量が小さい個体は、収穫時における球重が小さくなり、生育初期における投影葉面積の増加量が大きい個体は、収穫時における球重が大きくなることがわかる。図１の場合、生育初期における投影葉面積の増加量をｘ、収穫時における球重をｙとすると、１次関数（ｙ＝４．０８ｘ＋３７２．９８）にて近似することができる。この１次関数の決定係数（Ｒ²）は、０．５６であり、相関が高いといえる。したがって、キャベツを栽培する際には、生育初期における投影葉面積の増加量が適切な値となるように栽培環境を管理すれば、収穫時の球重も適切な値にすることができると考えられる。本実施形態では、このような考えの下、生育初期において各作物の栽培環境を適切な状態に管理する。

【0016】

図２には、本実施形態に係る農業システム１００の構成が概略的に示されている。

【0017】

図２に示すように、農業システム１００は、サーバ１０と、環境データ提供装置２０と、ドローン３０と、カメラ３２と、センシングロボット４０と、処理装置としての資材散布装置５０と、利用者端末６０と、を備える。農業システム１００が備える各構成は、インターネットなどのネットワーク８０に接続されている。

【0018】

サーバ１０は、環境データ提供装置２０、ドローン３０、カメラ３２、センシングロボット４０からデータを収集し、圃場内の各地点で栽培されている各キャベツの生育が順調であるかを判定し、順調でない場合には、その原因を特定する。また、サーバ１０は、資材散布装置５０を制御し、順調でないキャベツに対する処置（対応策）を実行する。サーバ１０のハードウェア構成や機能、処理内容の詳細については後述する。

【0019】

環境データ提供装置２０は、圃場の過去の環境データをサーバ１０に提供する装置である。環境データ提供装置２０は、圃場に設置された環境センサにおいて得られた環境データをサーバ１０に送信する装置であってもよいし、メッシュ環境データを提供する気象庁のサーバ等であってもよい。

【0020】

ドローン３０は、マルチコプタとも呼ばれる無人航空機である。ドローン３０は、サーバ１０の指示に基づいて圃場を飛行する。また、ドローン３０には、カメラ３２が設けられている。カメラ３２は、ドローン３０が圃場を飛行している間に、サーバ１０からの指示に応じて、圃場で栽培されているキャベツそれぞれを上方から撮影する。ドローン３０の位置は、ドローン３０が有するＲＴＫ－ＧＮＳＳ（Real Time Kinematic－Global Navigation Satellite System）装置により逐次検出されているため、サーバ１０は、当該位置に応じてカメラ３２に撮影指示を送信することで、各キャベツを所定位置、所定高さから撮影することができる。

【0021】

センシングロボット４０は、圃場内を移動可能なロボットであり、土壌水分量（以下、「土壌水分」という）及び肥料成分濃度（ＥＣ）を検出可能なセンサを有している。センシングロボット４０は、サーバ１０からの指示に応じて、生育が順調でないキャベツ近傍の土壌において、土壌水分と肥料成分濃度を計測する。なお、ＥＣはElectrical Conductivityの略で、電気伝導率のことであり、電気の流れやすさを意味する。土壌中に存在している水溶性塩類の濃度と正の相関関係がある。通常、ナトリウムの多い塩性アルカリ土壌を除き、ＥＣは土壌中の水溶性肥料成分の濃度、畑地では特に硝酸態窒素の濃度との比例関係が強いので、土壌中の肥料成分濃度を推定する指標としてしばしば利用される。

【0022】

資材散布装置５０は、圃場内を移動可能なロボットであり、サーバ１０からの指示に応じて、生育が順調でないキャベツに対し局所的な処置を実行する。資材散布装置５０は、例えば、局所的に水を散布する局所灌漑、局所的に肥料を与える局所施肥、局所的に病害虫を駆除する局所防除、を実行する。

【0023】

利用者端末６０は、作業者が、サーバ１０の処理内容を確認したり、ドローン３０、センシングロボット４０、資材散布装置５０の位置や稼働状況などを確認したりするための情報処理装置である。利用者端末６０は、ＰＣ（Personal Computer）やスマートフォンなどの端末である。

【0024】

（サーバ１０について）
図３には、サーバ１０のハードウェア構成の一例が示されている。サーバ１０は、図３に示すように、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１９０、ＲＯＭ（Read Only Memory）１９２、ＲＡＭ（Random Access Memory）１９４、ストレージ（ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive））１９６、ネットワークインタフェース１９７、表示部１９３、入力部１９５、及び可搬型記憶媒体用ドライブ１９９等を備えている。表示部１９３は液晶ディスプレイ等を含み、入力部１９５は、キーボードやマウス、タッチパネル等を含む。これらサーバ１０の構成各部は、バス１９８に接続されている。サーバ１０では、ＲＯＭ１９２あるいはＨＤＤ１９６に格納されているプログラム（栽培環境調査プログラムを含む）、或いは可搬型記憶媒体用ドライブ１９９が可搬型記憶媒体１９１から読み取ったプログラムをＣＰＵ１９０が実行することにより、図４に示す各部の機能が実現される。なお、図４の各部の機能は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現されてもよい。

【0025】

図４は、サーバ１０の機能ブロック図である。図４に示すように、サーバ１０は、ＣＰＵ１９０がプログラムを実行することにより、生体調査部１０２、生育予測部１０４、比較部１０６、対応策決定部１０８、情報取得部１１０、指示部１１２、として機能する。

【0026】

生体調査部１０２は、圃場内で栽培されているキャベツそれぞれに対して時期をずらして２回の生体調査を行った結果に基づいて、キャベツの生育速度を示す値を算出する。具体的には、生体調査部１０２は、圃場にキャベツを定植した後の第１のタイミングにおいてカメラ３２により撮影された各キャベツの画像から、各キャベツの投影葉面積（第１面積）を算出し、撮影位置と対応付けて調査結果テーブル１２０に格納する。なお、生体調査部１０２は、カメラ３２の画角に１つのキャベツが入る状態で撮影を行う、又は画角に複数のキャベツが入る状態で撮影を行い、撮影された画像をキャベツ１つずつの範囲に分割するものとする。なお、画像から得られる投影葉面積の単位は（pixels/plant）であるが、これを投影葉面積の単位（ｃｍ²／株）にするには、種々の方法を用いることができる。例えば、所定の式を用いることで、投影葉面積(pixcels/株)、撮影高さ（ｃｍ）、カメラ３２が有する画像センサの大きさ（ｃｍ）、焦点距離（ｃｍ）、画像サイズ（pixels）などから、投影葉面積(pixcels/株)を投影葉面積(ｃｍ²/株)に換算することができる。

【0027】

また、生体調査部１０２は、定植後の第２のタイミングにおいてカメラ３２により撮影された各キャベツの画像から、各キャベツの投影葉面積（第２面積）を算出し、撮影位置と対応付けて調査結果テーブル１２０に格納する。図５には、調査結果テーブル１２０の一例が示されている。図５に示すように、調査結果テーブル１２０には、「位置」と対応付けて、「撮影日」と「投影葉面積」が格納される。なお、本実施形態では、画像から投影葉面積（第１面積）を算出する処理と、画像から投影葉面積（第２面積）を算出する処理と、が生体調査に相当する。

【0028】

更に、生体調査部１０２は、第２のタイミングにおいて得られた各キャベツの投影葉面積（第２面積）から第１のタイミングにおいて得られた各キャベツの投影葉面積（第１面積）を差し引くことで、投影葉面積の増加量（測定値）を算出し、調査結果テーブル１２０（「増加量（測定値）」の列）に格納する。例えば、調査結果テーブル１２０のNo.0001のキャベツの場合、生体調査部１０２は、第２のタイミングにおいて得られた第２面積α２１から第１のタイミングにおいて得られた第１面積α１１を差し引いた値（α２１－α１１）を増加量（測定値）とする。なお、本実施形態では、投影葉面積の増加量（測定値）が、キャベツの生育速度を示す値に相当する。

【0029】

図４に戻り、生育予測部１０４は、上述した第１のタイミングと第２のタイミングの間の圃場の環境データ（日平均気温、日積算日射量）を環境データ提供装置２０から取得し、取得した環境データと、第１のタイミングにおいて得られた各キャベツの投影葉面積（第１面積）と、を用いて、第２のタイミングにおける各キャベツの投影葉面積（第２面積）を推定する。

【0030】

ここで、生育予測部１０４は、図６に示すようなキャベツの生育を予測するための生育モデルを用いて、第２面積を推定する。なお、投影葉面積（ｃｍ²／株）の初期値は、生体調査部１０２が算出した第１面積とする。生育予測部１０４は、投影葉面積（ｃｍ²／株）、日積算日射量（ＭＪ／ｍ²）、及び植栽密度（株／ｍ²）に基づいて、日積算受光量（ＭＪ／株）を算出する（Ｓ２１）。

【0031】

次いで、生育予測部１０４は、算出した日積算受光量（ＭＪ／株）から、将来の日々の日乾物生産量（ｇ／株）を算出する（Ｓ２２）。この日乾物生産量の算出においては、日射利用効率（ｇ／ＭＪ）を用いる。

【0032】

次いで、生育予測部１０４は、前日までの乾物重（第１のタイミングにおける乾物重は第１面積から算出する）に、ステップＳ２２で算出した日乾物生産量（ｇ／株）を加算することで、株の乾物重（ｇ／株）を算出する（Ｓ２３）。

【0033】

次いで、生育予測部１０４は、株の乾物重（ｇ／株）と乾物分配率（％）とを用いて、外葉乾物重（ｇ／株）と葉球乾物重（ｇ／株）とを算出する（Ｓ２４）。また、生育予測部１０４は、外葉乾物重（ｇ／株）と外葉乾物率（％）とに基づいて外葉新鮮重（ｇ／株）を算出する（Ｓ２５）。更に、生育予測部１０４は、葉球乾物重（ｇ／株）と葉球乾物率（％）とに基づいて葉球新鮮重（ｇ／株）を算出する（Ｓ２６）。

【0034】

次いで、生育予測部１０４は、外葉新鮮重（ｇ／株）と葉球新鮮重（ｇ／株）との和を株の新鮮重（ｇ／株）として求める（Ｓ２７）。更に、生育予測部１０４は、投影葉面積／新鮮重の比に対して株の新鮮重（ｇ／株）を掛けることにより投影葉面積（ｃｍ²／株）を更新する（Ｓ２８）。生育予測部１０４は、このような処理を、第１のタイミングと第２のタイミングの間の環境データを用いて繰り返すことで、第２のタイミングにおける投影葉面積を推定する。

【0035】

生育予測部１０４は、処理に用いた投影葉面積（第１面積）と、推定した投影葉面積（第２面積）を目標値テーブル１２２に格納する。なお、目標値テーブル１２２は、図５（ｂ）に示すように、調査結果テーブル１２０とほぼ同様のテーブル構造を有するが、調査結果テーブル１２０の「増加量（測定値）」の行に代えて、「増加量（目標値）」の行を有している。

【0036】

更に、生育予測部１０４は、推定した第２のタイミングの投影葉面積（第２面積）から第１のタイミングの投影葉面積（第１面積）を差し引くことで、投影葉面積の増加量（目標値）を算出し、目標値テーブル１２２に格納する。例えば、目標値テーブル１２２のNo.0001のキャベツの場合、生育予測部１０４は、推定された第２面積α２１’から第１のタイミングにおいて得られた第１面積α１１を差し引いた値（α２１’－α１１）を増加量の目標値とする。この増加量の目標値は、第１タイミングから第２タイミングまで適切な栽培環境でキャベツが栽培された場合に期待できる投影葉面積の増加量であるといえる。したがって、生体調査部１０２が算出した画像から得られる投影葉面積の増加量が、生育予測部１０４が算出した目標値に達していない場合には、何らかの原因で生育が順調とはなっていないといえる。

【0037】

比較部１０６は、圃場内の各キャベツについて、生体調査部１０２が算出した投影葉面積の増加量（測定値）と、生育予測部１０４が算出した投影葉面積の増加量（目標値）とを比較する。比較部１０６は、比較結果を対応策決定部１０８に送信する。

【0038】

図７には、２つのキャベツ（個体１、個体２）の投影葉面積の推移が実線にて示されている。個体１は、定植後１週間目において投影葉面積が６０ｃｍ²であり、定植後２週間目において投影葉面積が１６０ｃｍ²であった（図７の●印参照）。また、個体１に関し、定植から１週間後に得られた投影葉面積（６０ｃｍ²）と、１週間目から２週間目の間の環境データを生育モデル（図６）に投入して推定した投影葉面積の推移は、個体１の実線とほぼ同様となり、定植後２週間目における投影葉面積の推定値が１６０ｃｍ²であった。この場合、投影葉面積の増加量（測定値）は、１６０－６０＝１００ｃｍ²となり、投影葉面積の増加量（目標値）も１６０－６０＝１００ｃｍ²となるため、投影葉面積の増加量は、増加量（測定値）＝増加量（目標値）となる。

【0039】

一方、個体２は、定植後１週間目において投影葉面積が９０ｃｍ²であり、定植後２週間目において投影葉面積が１８０ｃｍ²であった（図７の▲印参照）。また、個体２に関し、定植から１週間後に得られた投影葉面積（９０ｃｍ²）と、１週間目から２週間目の間の環境データを生育モデル（図６）に投入して推定した投影葉面積の推移は、図７において破線で示すようになり、定植後２週間目における投影葉面積の推定値が２３０ｃｍ²であった。この場合、投影葉面積の増加量（測定値）は、１８０－９０＝９０ｃｍ²となり、投影葉面積の増加量（目標値）は、２３０－９０＝１４０ｃｍ²となるため、投影葉面積の増加量は、増加量（測定値）＜増加量（目標値）となる。

【0040】

対応策決定部１０８は、情報取得部１１０を介して、各種情報を取得し、生育が順調でないキャベツに対して実施すべき対応策を決定する。

【0041】

例えば、対応策決定部１０８は、生育が順調でないキャベツが栽培されている地点又はその近傍の土壌の土壌水分や肥料成分濃度を必要とする場合、これらの計測を行うことを決定する。この場合、対応策決定部１０８は、情報取得部１１０に対して、当該キャベツの位置情報を送信して、土壌水分や肥料成分濃度の情報を要求する。

【0042】

また、例えば、対応策決定部１０８は、生育が順調でないキャベツの近接撮影画像を必要とする場合、近接画像を撮影することを決定する。この場合、対応策決定部１０８は、情報取得部１１０に対して、当該キャベツの位置情報を送信して、近接撮影画像を要求する。なお、生育が順調でないキャベツの近接撮影画像は、当該キャベツが栽培されている地点の近接撮影画像であるともいえる。

【0043】

更に、対応策決定部１０８は、情報取得部１１０から通知された情報や取得した近接撮影画像に基づいて、生育が順調でないキャベツやその近傍の土壌に対して局所灌漑、局所施肥、局所防除のいずれの対応策を実施すべきかを決定し、決定した結果を指示部１１２に通知する。また、対応策決定部１０８は、情報取得部１１０から通知された情報や画像から、生育が順調でないキャベツに対して実行すべき処置が無い場合には、位置テーブル１２４に当該キャベツの位置情報を格納する。

【0044】

情報取得部１１０は、対応策決定部１０８から土壌水分や肥料成分濃度の情報が要求された場合には、センシングロボット４０を制御して、生育が順調でないキャベツ近傍の土壌水分や肥料成分濃度の測定データを取得し、対応策決定部１０８に通知する。また、情報取得部１１０は、対応策決定部１０８から生育が順調でないキャベツの近接撮影画像が要求された場合には、ドローン３０及びカメラ３２を制御して、生育が順調でないキャベツの近接撮影画像を取得し、対応策決定部１０８に通知する。

【0045】

指示部１１２は、対応策決定部１０８から、生育が順調でないキャベツに対する局所灌漑、局所施肥、局所防除のいずれかの対応策を実施する旨の通知があった場合に、資材散布装置５０を制御し、通知された対応策を実行する。

【0046】

（サーバ１０の処理について）
次に、サーバ１０の処理について、図８、図９のフローチャートに沿って、その他図面を適宜参照しつつ詳細に説明する。なお、図８、図９の処理は、作業者が利用者端末６０から入力した定植日を基準として１週間経過した後に実行される。

【0047】

まず、ステップＳ２００では、生体調査部１０２が、ドローン３０及びカメラ３２を制御し、圃場全体の撮影を実行させる。これにより、生体調査部１０２は、各キャベツを撮影した画像と、各画像の撮影位置の情報とを取得する。

【0048】

次いで、ステップＳ２０２では、生体調査部１０２が、キャベツそれぞれの位置と投影葉面積（第１面積）を調査結果テーブル１２０に記録する。生体調査部１０２は、取得した各キャベツを撮影した画像を画像処理することにより、各キャベツの投影葉面積（第１面積）を算出する。そして、生体調査部１０２は、算出した各キャベツの投影葉面積（第１面積）を各キャベツの位置情報と紐付けて、調査結果テーブル１２０に記録する。

【0049】

次いで、ステップＳ２０４では、生体調査部１０２が、所定時間経過するまで待機する。例えば、生体調査部１０２は、１週間が経過するまで、すなわち、定植日から２週間経過するまで待機する。その後は、ステップＳ２０６に移行する。

【0050】

ステップＳ２０６に移行すると、生体調査部１０２は、ステップＳ２００と同様、ドローン３０及びカメラ３２を制御し、圃場全体の撮影を実行させる。これにより、生体調査部１０２は、各キャベツを撮影した画像と、各画像の撮影位置の情報とを取得する。

【0051】

次いで、ステップＳ２０８では、生体調査部１０２が、キャベツそれぞれの位置と投影葉面積（第２面積）を調査結果テーブル１２０に記録する。生体調査部１０２は、取得した各キャベツを撮影した画像を画像処理することにより、各キャベツの投影葉面積（第２面積）を算出する。そして、生体調査部１０２は、算出した各キャベツの投影葉面積（第２面積）を各キャベツの位置情報と紐付けて、調査結果テーブル１２０に記録する。

【0052】

次いで、ステップＳ２１０では、生体調査部１０２が、キャベツそれぞれの投影葉面積の増加量（測定値）を算出する。図５（ａ）に示す調査結果テーブル１２０に格納されたNo.0001のキャベツであれば、生体調査部１０２は、投影葉面積（第２面積）α２１から投影葉面積（第１面積）α１１を差し引いた値（α２１－α１１）を投影葉面積の増加量（測定値）とする。また、No.0002のキャベツであれば、生体調査部１０２は、投影葉面積（第２面積）α２２から投影葉面積（第１面積）α１２を差し引いた値（α２２－α１２）を投影葉面積の増加量（測定値）とする。

【0053】

次いで、ステップＳ２１２では、生育予測部１０４が、キャベツそれぞれの第１面積と、所定時間の間（定植後１週間から２週間の間）の環境データと、を生育モデル（図６）に投入して、定植後２週間経過した時点におけるキャベツそれぞれの投影葉面積（第２面積）を推定する。そして、生育予測部１０４は、キャベツそれぞれについて、推定した第２面積から第１面積を差し引くことにより、キャベツそれぞれの投影葉面積の増加量（目標値）を推定し、目標値テーブル１２２に格納する。図５（ｂ）に示す目標値テーブル１２２に格納されたNo.0001のキャベツであれば、生育予測部１０４は、推定された投影葉面積（第２面積）α２１’から投影葉面積（第１面積）α１１を差し引いた値（α２１’－α１１）を投影葉面積の増加量（目標値）とする。また、No.0002のキャベツであれば、生育予測部１０４は、推定された投影葉面積（第２面積）α２２’から投影葉面積（第１面積）α１２を差し引いた値（α２２’－α１２）を投影葉面積の増加量（目標値）とする。その後は、図９のステップＳ２２０に移行する。

【0054】

ステップＳ２２０に移行すると、比較部１０６が、圃場内の１つの作物（キャベツ）を特定する。例えば、比較部１０６は、調査結果テーブル１２０及び目標値テーブル１２２のＮｏ．＝０００１のキャベツを特定するものとする。なお、本ステップＳ２２０で特定された作物（キャベツ）を以下においては「特定作物（特定キャベツ）」と呼ぶものとする。

【0055】

次いで、ステップＳ２２２では、比較部１０６が、特定キャベツの投影葉面積の増加量（測定値）と、投影葉面積の増加量（目標値）を比較する。

【0056】

次いで、ステップＳ２２４では、対応策決定部１０８が、比較部１０６の比較の結果、増加量（測定値）が増加量（目標値）よりも小さかった（増加量（測定値）＜増加量（目標値））か否かを判断する。このステップＳ２２４の判断が否定された場合、すなわち、増加量（測定値）が増加量（目標値）以上であった場合には、特定キャベツに対して何もする必要がないため、ステップＳ２４８に移行する。一方、ステップＳ２２４の判断が肯定された場合には、ステップＳ２２６に移行する。

【0057】

ステップＳ２２６に移行すると、対応策決定部１０８は、生育初期か否かを判断する。なお、キャベツの場合、生育初期は、例えば定植後３週間以内とすることができる。このステップＳ２２６の判断が肯定されると、ステップＳ２２８に移行する。

【0058】

ステップＳ２２８に移行すると、対応策決定部１０８は、情報取得部１１０を介して、特定キャベツを栽培している地点又は当該地点の近傍の土壌水分、肥料成分濃度を計測するよう、センシングロボット４０に指示を出す。情報取得部１１０は、センシングロボット４０から送信されてくる土壌水分及び肥料成分濃度の計測結果を対応策決定部１０８に通知する。なお、特定キャベツを栽培している地点の近傍とは、特定キャベツの生育に対して土壌水分や肥料成分濃度の影響がある範囲を意味する。具体的には、特定キャベツに対して土壌水分や肥料成分濃度の影響がある範囲は、生育初期であれば、隣接するキャベツとの間の部分（株間や条間にあたる部分）とすることができる。

【0059】

次いで、ステップＳ２３０では、対応策決定部１０８が、土壌水分は基準値を下回っているか否かを判断する。このステップＳ２３０の判断が肯定された場合（土壌水分＜基準値）には、ステップＳ２３２に移行し、対応策決定部１０８は、環境データ提供装置２０や、気象庁のサーバから将来の天気予報（例えば、１０日間天気予報）を取得し、近日中に土壌水分が基準値を上回る状況になるかどうかを判断する。例えば、対応策決定部１０８は、将来の１０日間に予め定めた量の降雨予報があるかどうかを判断する。このステップＳ２３２の判断が否定された場合、すなわち、近日中に土壌水分が基準値を上回る状況にならないと予測される場合には、ステップＳ２３４に移行し、対応策決定部１０８は、指示部１１２に対して、特定キャベツの位置情報とともに、局所灌漑を行う旨を通知する。指示部１１２は、資材散布装置５０に指示を出し、特定キャベツの近傍に、局所灌漑を実行する。その後は、ステップＳ２４８に移行する。

【0060】

一方、ステップＳ２３２の判断が肯定された場合、すなわち、近日中に土壌水分が基準値を上回る状況になると予測される場合には、ステップＳ２３６に移行する。また、ステップＳ２３０の判断が否定された場合、すなわち、土壌水分が基準値以上である場合にも、ステップＳ２３６に移行する。

【0061】

ステップＳ２３６に移行すると、対応策決定部１０８が、肥料成分濃度は基準値を下回っているか否かを判断する。

【0062】

図１０には、土壌の肥料成分濃度（ＥＣ）と、生育初期の投影葉面積増加量及び収穫時の球重と、の関係が示されている。なお、各キャベツは、土壌水分が十分である栽培環境で栽培されたものである。図１０に示すように、無施肥の場合（肥料成分濃度が低い場合）には、生育初期の投影葉面積増加量が小さくなり、結果的に、収穫時の球重も小さくなることが分かる。また、施肥を行い、土壌の肥料成分濃度が十分であったとしても、生育初期の投影葉面積増加量及び収穫時の球重が小さくなる場合がある。これは、病害虫など、肥料不足以外が原因であると考えられる。本実施形態では、図１０の関係性を参考に、対応策決定部１０８は、肥料不足と判断される場合（ステップＳ２３６の判断が肯定される場合）に、施肥を行う必要があると判定し、肥料不足でないと判断される場合（ステップＳ２３６の判断が否定される場合）に肥料以外の原因を検証する必要があると判定する。

【0063】

すなわち、ステップＳ２３６の判断が肯定された場合（肥料成分濃度＜基準値）には、ステップＳ２３８に移行し、対応策決定部１０８は、指示部１１２に対して、特定キャベツの位置情報とともに、局所施肥を行う旨を通知する。指示部１１２は、資材散布装置５０に指示を出し、特定キャベツの近傍に、局所施肥を実行する。その後は、ステップＳ２４８に移行する。

【0064】

これに対し、ステップＳ２３６の判断が否定された場合（土壌水分、肥料成分濃度に問題がない場合）には、ステップＳ２４０に移行する。なお、ステップＳ２２６の判断が否定された場合、すなわち生育初期でなく、土壌水分や肥料成分濃度を変更しても生育に影響が出ない時期である場合にも、ステップＳ２４０に移行する。

【0065】

ステップＳ２４０に移行すると、対応策決定部１０８は、情報取得部１１０に対し、特定キャベツの位置情報とともに、近接撮影を行う旨を指示する。情報取得部１１０は、ドローン３０及びカメラ３２を制御して、特定キャベツの近接撮影を実行する。対応策決定部１０８は、近接撮影された画像を取得すると、当該画像を画像処理することで、病害虫の有無を確認する。

【0066】

次いで、ステップＳ２４２では、対応策決定部１０８は、病害虫を検出したか否かを判断する。このステップＳ２４２の判断が肯定された場合には、ステップＳ２４４に移行し、対応策決定部１０８は、指示部１１２に対して、特定キャベツの位置情報とともに、局所防除を行う旨を通知する。指示部１１２は、資材散布装置５０に指示を出し、特定キャベツの近傍に、局所防除を実行する。その後は、ステップＳ２４８に移行する。

【0067】

一方、ステップＳ２４２の判断が否定された場合には、ステップＳ２４６に移行し、対応策決定部１０８は、特定キャベツの位置情報を位置テーブル１２４に記録する。位置テーブル１２４に記録されたキャベツは、生育が順調でないが実行すべき処置が無いキャベツを意味する。その後は、ステップＳ２４８に移行する。

【0068】

ステップＳ２４８に移行すると、対応策決定部１０８は、圃場内の全てのキャベツを特定したか否かを判断する。このステップＳ２４８の判断が否定された場合には、ステップＳ２２０に戻り、次のキャベツを特定した後、ステップＳ２２２以降の処理を繰り返し実行する。一方、圃場内の全てのキャベツを特定したため、ステップＳ２４８の判断が肯定された場合には、図８のステップＳ２０４に戻る。

【0069】

ステップＳ２０４においては、所定時間（例えば１週間）が経過するまで待機する。例えば１週間が経過し、定植から３週間後となると、ステップＳ２０６に移行する。なお、この段階では、定植から２週間後に調査結果テーブル１２０に記録された投影葉面積を投影葉面積（第１面積）と扱うものとする。また、目標値テーブル１２２の定植から２週間後に推定された投影葉面積（第２面積）（α２１’、α２２’）を、調査結果テーブル１２０に格納されている投影葉面積（第２面積）（α２１、α２２）で書き換えるものとする（図１１（ｂ）参照）。

【0070】

その後は、収穫までの期間、ステップＳ２０４以降の処理を繰り返し実行する。これにより、圃場内のキャベツに対して、局所的な対応策を適切に施すことが可能となる。例えば、定植から３週間後においては、図１１（ａ）に示すように、調査結果テーブル１２０には、新たに投影葉面積として、α３１、α３２、…が格納される。また、投影葉面積の増加量（測定値）として、（α３１－α２１）、（α３２－α２２）が格納される。また、図１１（ｂ）に示すように、目標値テーブル１２２には、新たに投影葉面積として、α３１’、α３２’、…が格納される。また、投影葉面積の増加量（測定値）として、（α３１’－α２１）、（α３２’－α２２）が格納される。したがって、図９のステップＳ２２０以降の処理においては、図１１（ａ）、図１１（ｂ）の各テーブルを用いた処理が実行されることになる。

【0071】

なお、位置テーブル１２４には、原因不明で生育が順調でないキャベツの位置情報が格納されている。したがって、ステップＳ２０４に戻った後は、位置テーブル１２４に記録されている情報に基づく処理を実行してもよい。例えば、位置テーブル１２４に記録されている位置に存在するキャベツのみに対して、ステップＳ２０４以降の処理を行うこととしてもよい。また、例えば、位置テーブル１２４に記録されている位置に存在するキャベツに対して優先的にステップＳ２０４以降の処理を行うこととしてもよい。また、例えば、位置テーブル１２４に記録されている位置に存在するキャベツの情報を、利用者端末６０に対して通知してもよい。これにより、作業者は、原因不明で生育が順調でないキャベツを目視により確認することができる。

【0072】

以上、詳細に説明したように、本実施形態によると、生体調査部１０２は、圃場内で生育する各キャベツに対して時期をずらして実施した２回の生体調査の結果（画像を用いた投影葉面積の算出結果）に基づいて、各キャベツの投影葉面積の増加量（測定値）を算出する（Ｓ２１０）。また、比較部１０６は、各キャベツの投影葉面積の増加量（測定値）と、投影葉面積の増加量（目標値）を比較し（Ｓ２２２）、対応策決定部１０８は、比較結果に基づいて、各キャベツの生育が順調か否かを判定する（Ｓ２２４）。そして、対応策決定部１０８は、判定の結果に基づいて、各キャベツの栽培環境を調査するか否かを決定する（Ｓ２２８、Ｓ２４０）。これにより、本実施形態では、生育が順調でないキャベツの栽培環境を局所的に調査することが可能となる。したがって、圃場全体を調査しなくてもよいため、調査に要する時間を短縮することができる。また、対応策決定部１０８は、収穫時に球重と相関のある生育初期の投影葉面積の増加量（測定値）と、投影葉面積の増加量（目標値）を比較して生育が順調か否かを判断するため、生育初期において、キャベツの生育が順調か否かを精度よく判断することが可能である。

【0073】

また、本実施形態では、生育予測部１０４は、生体調査において得られた投影葉面積の値と、２回の生体調査の間の環境データとを生育モデルに投入し、推定される投影葉面積を用いて投影葉面積の増加量（目標値）を決定する。これにより、投影葉面積の増加量（目標値）をキャベツの個体ごとに精度よく決定することができる。

【0074】

また、本実施形態では、２回の生体調査において、キャベツを上方から撮影した画像を用いることとした。これにより、キャベツの投影葉面積を簡易かつ精度よく求めることができる。ただし、これに限らず、投影葉面積は、作業者が採寸した結果に基づいて算出することとしてもよい。

【0075】

また、本実施形態では、キャベツの生育が順調でない場合に、土壌水分及び肥料成分濃度を計測する（Ｓ２２８）。これにより、生育が順調でない原因が土壌水分にあるのか、肥料成分濃度にあるのか、それ以外であるのかを確認することができる。なお、ステップＳ２２８においては、土壌水分と、肥料成分濃度のいずれか一方のみを計測することとしてもよい。この場合、図９のステップＳ２３０，２３２，２３４、及び、ステップＳ２３６，２３８のいずれかを省略すればよい。

【0076】

また、本実施形態では、対応策決定部１０８は、土壌水分及び肥料成分濃度の計測結果、及び／又は近接撮影画像に基づいて、キャベツの生育が順調でない原因を特定して、キャベツに対して行うべき処置（対応策）を決定する。これにより、生育が順調でないキャベツに対して局所的かつ適切な処置を施すことができる。

【0077】

また、本実施形態では、指示部１１２が、対応策決定部１０８が決定した対応策を実行するよう、資材散布装置５０に指示を出す。これにより、キャベツの生育を改善させるための、適切な栽培管理を行うことができる。

【0078】

なお、上記実施形態では、生育予測部１０４は、図８のステップＳ２１２において、生育モデルに１回目の生体調査において得られた投影葉面積の値を投影葉面積の初期値として投入する場合について説明したが、これに限られるものではない。投影葉面積の初期値としては、予め定められた値（生育初期における一般的な投影葉面積の大きさ）を投入することとしてもよい。

【0079】

なお、上記実施形態では、２回の生体調査（画像を用いた投影葉面積の算出）を定植から１週間後と、定植から２週間後において実施する場合について説明したが、これに限られるものではない。例えば、２回の生体調査の実施間隔は、２～６日程度であってもよい。また、１回目の生体調査は定植後１週間よりも前であってもよいし、定植後１週間よりも後であってもよい。

【0080】

なお、上記実施形態では、作物の生育速度を示す指標値として、投影葉面積の増加量を算出することとしたが、これに限られるものではない。作物の生育速度を示す指標値としては、投影葉面積の増加速度を用いることもできる。投影葉面積の増加速度は、投影葉面積増加量を日数で除した値とすることができる。また、作物の生育速度を示す指標値は、作物の高さの増加量や増加速度、作物の体積の増加量や増加速度であってもよい。作物の高さを測定する方法としては、視差画像を用いた距離画像（ステレオカメラで撮影した画像）を用いる方法や、ＴｏＦ（Time of Flight）センサを用いて作物との距離を測定する方法などがある。また、作物の体積を測定する方法としては、複数画像から三次元モデルを作成し、体積を測定する方法や、レーザーを用いて作物の体積を三次元測定する方法などがある。

【0081】

なお、上記実施形態では、ドローン３０及びカメラ３２、センシングロボット４０、資材散布装置５０を用いることで、栽培環境の管理が自動的に行われる場合について説明したが、これに限られるものではない。すなわち、ドローン３０及びカメラ３２、センシングロボット４０、資材散布装置５０が行う作業を、作業者が行うこととしてもよい。例えば、図８のステップＳ２００、Ｓ２０６では、生体調査部１０２は、圃場全体を撮影するタイミングが到来したことを利用者端末６０に通知（表示）するようにしてもよい。この場合、作業者は、ドローン３０を操作して、圃場全体を撮影したり、圃場内を歩きながらカメラを用いて圃場全体を撮影すればよい。また、例えば、図９のステップＳ２２８、Ｓ２４０では、対応策決定部１０８は、土壌水分及び肥料成分濃度を計測すべき位置の情報や、近接撮影すべき位置の情報を利用者端末６０に通知（表示）することとしてもよい。この場合、作業者は、圃場内を歩きながら、通知された位置において、センサを用いて土壌水分及び肥料成分濃度を計測したり、カメラを用いて近接画像を撮影するようにすればよい。また、例えば、図９のステップＳ２３４、Ｓ２３８、Ｓ２４４では、指示部１１２は、局所灌漑、局所施肥、局所防除を行うべき位置の情報を利用者端末６０に通知（表示）することとしてもよい。この場合、作業者は、圃場内を歩きながら通知された位置に対して、局所灌漑、局所施肥、局所防除を実施するようにすればよい。

【0082】

なお、上記の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、処理装置が有すべき機能の処理内容を記述したプログラムが提供される。そのプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記憶媒体（ただし、搬送波は除く）に記録しておくことができる。

【0083】

プログラムを流通させる場合には、例えば、そのプログラムが記録されたＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）などの可搬型記憶媒体の形態で販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。また、販売だけでなく、有料のネットワーク上のサービスとして提供することもできる。

【0084】

プログラムを実行するコンピュータは、例えば、可搬型記憶媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムに従った処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記憶媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することもできる。また、コンピュータは、サーバコンピュータからプログラムが転送されるごとに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することもできる。

【0085】

上述した実施形態は本発明の好適な実施の例である。但し、これに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変形実施可能である。

【符号の説明】

【0086】

１０ サーバ
２０ 環境データ提供装置
３０ ドローン
３２ カメラ
４０ センシングロボット
５０ 資材散布装置（処理装置）
６０ 利用者端末
１０２ 生体調査部
１０４ 生育予測部
１０６ 比較部
１０８ 対応策決定部
１１０ 情報取得部
１１２ 指示部
１２０ 調査結果テーブル
１２２ 目標値テーブル
１２４ 位置テーブル

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】