特開 2024-23024 茶樹情報推定方法及び茶樹情報推定プログラム

(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】P2024023024

(43)【公開日】2024-02-21

(54)【発明の名称】茶樹情報推定方法及び茶樹情報推定プログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/02 20240101AFI20240214BHJP

   A01G 7/00 20060101ALI20240214BHJP

【ＦＩ】

G06Q50/02

A01G7/00 603

【審査請求】未請求

【請求項の数】6

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022126556

(22)【出願日】2022-08-08

【国等の委託研究の成果に係る記載事項】（出願人による申告）平成３１年度「戦略的プロジェクト研究推進事業」、産業技術力強化法第１７条の適用を受ける特許出願

(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

(71)【出願人】

【識別番号】304023318

【氏名又は名称】国立大学法人静岡大学

(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】廣野 祐平

(72)【発明者】

【氏名】薗部 礼

【テーマコード（参考）】

5L049

【Ｆターム（参考）】

5L049CC01

(57)【要約】

【課題】茶樹における新芽の生育量を精度よく推定する。
【解決手段】サーバの三次元情報取得部は、整枝後又は機械摘み後の状態が維持されている茶樹の三次元情報（ＤＳＭ：図５（ｂ））と、新芽収穫直前の茶樹の三次元情報（ＤＳＭ：図５（ａ））を取得する。また、サーバの生育量推定部は、２つの三次元情報の差分（図５（ｃ））に基づいて、茶樹における新芽の生育量を推定する。これにより、整枝後又は機械摘み後の状態を基準にして、収穫直前までの新芽の生育量を精度よく推定することができる。
【選択図】図５

【特許請求の範囲】

【請求項1】

茶樹を整枝した後の状態又は茶葉の機械摘みが行われた後の状態が維持されている第１期間における、前記茶樹の高さ情報の分布を示す第１の三次元情報と、前記第１期間後の第２期間における、前記茶樹の高さ情報の分布を示す第２の三次元情報を取得し、
前記第２の三次元情報と前記第１の三次元情報との差分に基づいて、前記茶樹における新芽の生育量を推定する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする茶樹情報推定方法。

【請求項2】

茶葉の摘採高さの情報を取得し、
前記新芽の生育量と前記摘採高さの情報と、に基づいて、前記茶葉の収量を推定する、
処理を前記コンピュータが実行することを特徴とする請求項１に記載の茶樹情報推定方法。

【請求項3】

前記第１の三次元情報及び前記第２の三次元情報は、空撮画像から得られる数値表層モデルである、ことを特徴とする請求項１又は２に記載の茶樹情報推定方法。

【請求項4】

前記第１の三次元情報及び前記第２の三次元情報は、上方からレーザ測量した情報である、ことを特徴とする請求項１又は２に記載の茶樹情報推定方法。

【請求項5】

前記第１期間は、前記茶樹を整枝した後又は前記茶葉の機械摘み後、新芽が萌芽するまでの期間であり、
前記第２期間は、前記新芽が萌芽した後の期間である、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の茶樹情報推定方法。

【請求項6】

茶樹を整枝した後の状態又は茶葉の機械摘みが行われた後の状態が維持されている第１期間における、前記茶樹の高さ情報の分布を示す第１の三次元情報と、前記第１期間後の第２期間における、前記茶樹の高さ情報の分布を示す第２の三次元情報を取得し、
前記第２の三次元情報と前記第１の三次元情報との差分に基づいて、前記茶樹における新芽の生育量を推定する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする茶樹情報推定プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、茶樹情報推定方法及び茶樹情報推定プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

緑茶、紅茶等の茶類の生産・製造においては、茶園の茶樹から摘採される茶葉（茶樹の新芽）が用いられるが、摘採部位である茶樹の新芽は日々生長しており、その生育量によって収量が異なる。

【0003】

従来、茶葉の画像情報に含まれる光学データを用いて植生指数（ＮＤＶＩ：Normalized Difference Vegetation Index）を算出し、算出された植生指数を用いて茶葉の摘採適性を評価したり、収量を推定する技術が知られている（例えば、特許文献１、非特許文献１、２等参照）。また、画像解析により秋整枝後の切枝断面積の総和を導き出し、切枝断面積の総和に基づいて収量を予測する技術も知られている（例えば、非特許文献３等参照）。

【0004】

また、根菜類などの作物の収穫量を圃場の三次元情報から推定する技術や、果菜類、果実的野菜、葉茎菜類などの画像を用いて収穫量を予測する技術も知られている（例えば、特許文献２、３等参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【特許文献1】国際公開第２００９／１１６６１３号

【特許文献2】特開２０２１－１８９７６３号公報

【特許文献3】特開２０２１－１０８５８６号公報

【非特許文献】

【0006】

【非特許文献1】亀山阿由子，「無人航空機(ドローン)の空撮画像を利用した茶収量の推定」，茶業研究報告129，p27-31，2020年6月

【非特許文献2】石川大太郎，関岡信一，石黒悦爾，「分光反射特性を利用した茶の生育・品質推定手法に関する研究」，農業気象，64巻1号，p25-32，2008年3月

【非特許文献3】“農林試ニュース 第１４号”，［online］，令和３年３月，福岡県農林業総合試験場，［令和４年７月９日検索］，インターネット＜URL：https://www.farc.pref.fukuoka.jp/oshirase/14.pdf＞

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0007】

しかしながら、植生指数を用いた推定処理を行う場合、マルチスペクトルカメラ等の高価な機材が必要となる。また、茶類の栽培方法は果菜類や果実的野菜、葉茎菜類などの栽培方法と異なるため、特許文献２、３に開示されている技術を用いても、新芽の生育量を精度よく推定することはできない。

【0008】

本発明は、茶樹における新芽の生育量を精度よく推定することが可能な茶樹情報推定方法及び茶樹情報推定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】

【0009】

本発明の茶樹情報推定方法は、茶樹を整枝した後の状態又は茶葉の機械摘みが行われた後の状態が維持されている第１期間における、前記茶樹の高さ情報の分布を示す第１の三次元情報と、前記第１期間後の第２期間における、前記茶樹の高さ情報の分布を示す第２の三次元情報を取得し、前記第２の三次元情報と前記第１の三次元情報との差分に基づいて、前記茶樹における新芽の生育量を推定する、処理をコンピュータが実行する茶樹情報推定方法である。

【0010】

本発明の茶樹情報推定プログラムは、茶樹を整枝した後の状態又は茶葉の機械摘みが行われた後の状態が維持されている第１期間における、前記茶樹の高さ情報の分布を示す第１の三次元情報と、前記第１期間後の第２期間における、前記茶樹の高さ情報の分布を示す第２の三次元情報を取得し、前記第２の三次元情報と前記第１の三次元情報との差分に基づいて、前記茶樹における新芽の生育量を推定する、処理をコンピュータに実行させるプログラムである。

【発明の効果】

【0011】

本発明の茶樹情報推定方法及び茶樹情報推定プログラムは、茶樹における新芽の生育量を精度よく推定することができるという効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【0012】

【図1】一実施形態に係る茶樹情報推定システムの構成を示す図である。

【図2】図２（ａ）は、利用者端末のハードウェア構成の一例を示す図であり、図２（ｂ）は、サーバのハードウェア構成の一例を示す図である。

【図3】利用者端末及びサーバの機能ブロック図である。

【図4】サーバの処理の一例を示すフローチャートである。

【図5】図５（ａ）は、一番茶収穫直前のＤＳＭ（Digital Surface Model：数値表層モデル）を示す図であり、図５（ｂ）は、秋冬期の整枝後のＤＳＭを示す図であり、図５（ｃ）は、図５（ａ）、図５（ｂ）のＤＳＭの差分を示す図である。

【図6】摘採長さと収量との関係を示すグラフである。

【発明を実施するための形態】

【0013】

以下、一実施形態について、図１～図６に基づいて詳細に説明する。図１には、一実施形態に係る茶樹情報推定システム１００の構成が概略的に示されている。本実施形態の茶樹情報推定システム１００は、茶園において茶樹を栽培し、茶樹から茶葉を摘採して出荷する生産者が利用可能なシステムである。

【0014】

図１に示すように、茶樹情報推定システム１００は、生産者が利用可能な利用者端末７０と、利用者端末７０と通信可能なカメラ６２及びＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System：全球測位衛星システム）センサ６４を有するドローン６０と、サーバ１０と、を備える。利用者端末７０とサーバ１０は、インターネットなどのネットワーク８０に接続されており、各装置間において情報のやり取りが可能となっている。ここで、生産者は、茶園の上空にドローン６０を飛ばし、カメラ６２を用いて茶園を上空から撮影するものとする。例えば、ドローン６０を飛ばす際には、対地高度２０ｍ、速度４．０ｍ／ｓなどとすることができる。なお、ドローン６０は、生産者によるコントローラの操作に応じて茶園の上空を飛行してもよいし、予め設定された飛行ルートに沿って自動で茶園の上空を飛行してもよい。また、カメラ６２による撮影についても、生産者によるコントローラの操作に応じて行われてもよいし、予め定められた位置、タイミングで自動的に行われるようにしてもよい。

【0015】

（利用者端末７０）
利用者端末７０は、カメラ６２によって撮影された画像と、ＧＮＳＳセンサ６４で計測された画像撮影時のカメラ６２の位置情報と、を取得し、取得した画像と位置情報とから茶園の三次元情報（図５（ａ）、図５（ｂ）参照）を生成する。三次元情報は、一例としてＤＳＭ（Digital Surface Model：数値表層モデル）であるものとする。ＤＳＭは、地盤（地形）と、その上にある茶樹などの地物を合わせた表層面を数値標高モデル化したものである。ＤＳＭは、上空からの複数の写真（画像）を用いて生成する。ただし、これに限らず、ドローン６０がレーザ測距装置を有している場合には、レーザ測量技術を用いてＤＳＭを生成してもよい。なお、ＤＳＭを上空からの複数の画像を用いて生成する場合、高精度なＤＳＭを得るためには、例えば、画像のオーバーラップ（ドローンの進行方向に関する画像の重複率）が８０％、サイドラップ（ドローンの進行方向に垂直な方向（幅方向）に関する画像の重複率）が６０％となるように、ドローン６０に搭載されたカメラ６２を用いて複数の画像を撮影する。

【0016】

図２（ａ）には、利用者端末７０のハードウェア構成が示されている。図２（ａ）に示すように、利用者端末７０は、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、通信部１９７、表示部１９３、入力部１９５を備えている。また、利用者端末７０は、可搬型記憶媒体１９１に記憶されたデータやプログラムを読み取り可能な可搬型記憶媒体用ドライブ１９９を備えている。これら利用者端末７０の構成各部は、バス１９８に接続されている。表示部１９３は液晶ディスプレイや有機ＥＬディスプレイ等であり、入力部１９５は、タッチパネル等である。利用者端末７０は、ＣＰＵ１９０がプログラムを実行することにより、図３に示す、画像・位置情報取得部２０、三次元情報生成部２２、三次元情報送信部２４として機能する。

【0017】

画像・位置情報取得部２０は、カメラ６２によって撮影された画像と、ＧＮＳＳセンサ６４において計測された画像撮影時のカメラ６２の位置情報と、を取得する。なお、画像・位置情報取得部２０は、通信部１９７（図２（ａ）参照）を介して、カメラ６２やＧＮＳＳセンサ６４から画像や位置情報を取得するものとする。ただし、これに限らず、画像・位置情報取得部２０は、可搬型記憶媒体１９１を用いて、カメラ６２が撮影した画像やＧＮＳＳセンサ６４が計測した位置情報を取得してもよい。

【0018】

三次元情報生成部２２は、画像・位置情報取得部２０が取得した画像や位置情報を用いて、茶園の三次元情報（ＤＳＭ）を生成する。なお、生産者は、２つの時期において茶園の撮影を行うものとし、三次元情報生成部２２は、２時期それぞれにおける茶園の三次元情報を生成する。ここで、２時期とは、一例として、秋冬期の整枝後かつ新芽の萌芽前の第１期間内の時期（第１時期）と、新芽の萌芽後で一番茶収穫の直前の第２期間内の時期（第２時期）であるものとする。秋冬期の整枝は、翌年の一番茶の摘採面を均一にし、次の茶期の生葉に古葉や木茎などが混入しないようにするための作業である。したがって、三次元情報生成部２２は、第１時期に撮影された画像から、整枝後の表面が均一になるように弧状に整えられた茶樹の高さ情報の分布（二次元面内の分布）を示す三次元情報を生成する。また、三次元情報生成部２２は、第２時期に撮影された画像から、新芽が伸びた状態の茶樹の三次元情報を生成する。

【0019】

三次元情報送信部２４は、三次元情報生成部２２が生成した２時期の三次元情報をサーバ１０に送信する。

【0020】

（サーバ１０）
図１に戻り、サーバ１０は、利用者端末７０から送信されてくる２時期の三次元情報を取得し、取得した三次元情報から、茶園における新芽の生育量を推定する。また、サーバ１０は、茶葉の摘採高さの情報（整枝後の表面（株面）からどの程度の高さを刈り取るかの情報）の入力を受け付け、受け付けた摘採高さの情報と、茶園における新芽の生育量の情報と、に基づいて、茶園における茶葉の収量を推定する。

【0021】

図２（ｂ）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。図２（ｂ）に示すように、サーバ１０は、ＣＰＵ９０、ＲＯＭ９２、ＲＡＭ９４、ストレージ９６、通信部９７、及び可搬型記憶媒体用ドライブ９９等を備えている。これらサーバ１０の構成各部は、バス９８に接続されている。サーバ１０では、ＲＯＭ９２あるいはストレージ９６に格納されているプログラム（茶樹情報推定プログラムを含む）、或いは可搬型記憶媒体用ドライブ９９が可搬型記憶媒体９１から読み取ったプログラムをＣＰＵ９０が実行することにより、図３に示す各部の機能が実現される。なお、図３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。

【0022】

図３には、サーバ１０の機能ブロック図が示されている。サーバ１０においては、ＣＰＵ９０がプログラムを実行することにより、図３に示すように、三次元情報取得部３０、生育量推定部３２、摘採高さ情報取得部３４、収量推定部３６、として機能する。

【0023】

三次元情報取得部３０は、利用者端末７０の三次元情報送信部２４から送信されてくる２時期の三次元情報を取得する。

【0024】

生育量推定部３２は、三次元情報取得部３０が取得した２時期の三次元情報の差分をとることにより、茶園内の茶樹の新芽が第１時期と第２時期の間においてどれだけ生育したかを推定する。

【0025】

摘採高さ情報取得部３４は、秋冬期の整枝を行ったときの株面からどの程度の高さにおいて茶葉を刈りとるかの情報（摘採高さ情報）を取得する。なお、摘採高さ情報は、生産者が利用者端末７０から入力してもよいし、予め設定されていてもよい。

【0026】

収量推定部３６は、生育量推定部３２が推定した生育量と、摘採高さ情報と、に基づいて、茶園における茶葉の収量を推定する。

【0027】

（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４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。

【0028】

図４の処理は、利用者端末７０から同一茶園の２時期（第１時期及び第２時期）における三次元情報が送信されてきたときに開始される。図４の処理が開始されると、まず、ステップＳ１０において、三次元情報取得部３０は、２時期の三次元情報を取得する。例えば、２時期の三次元情報として、図５（ａ）に示すような一番茶収穫直前の時期（第２時期）のＤＳＭと、図５（ｂ）に示すような秋冬期の整枝後、新芽の萌芽前の時期（第１時期）のＤＳＭが得られたとする。

【0029】

次いで、ステップＳ１２において、生育量推定部３２は、２時期の三次元情報の差分を求め、生育量を推定する。２時期の三次元情報の差分は、図５（ｃ）に示すようになり、図５（ｃ）は、茶園の各位置において新芽が秋冬期からどれだけ伸びたか（生育量）を表している。

【0030】

次いで、ステップＳ１４において、摘採高さ情報取得部３４は、摘採高さ情報を取得する。例えば、摘採高さ情報取得部３４は、摘採高さ情報として、秋冬期の整枝後の株面からの高さＳ（ｍ）の位置で摘採を行うという情報を取得する。

【0031】

次いで、ステップＳ１６において、収量推定部３６は、摘採高さ情報と生育量の差分を求め、収量を推定する。例えば、収量推定部３６は、図５（ｃ）から、茶園の一定範囲（例えば１ｍ²の範囲）を特定し、特定した範囲の平均生育量Ｄ（ｍ）を取得する。また、収量推定部３６は、特定した範囲の平均生育量Ｄ（ｍ）から摘採高さ情報Ｓ（ｍ）を差し引いた値を摘採長さＬ（ｍ）（＝Ｄ－Ｓ）とする。そして、収量推定部３６は、予め準備されている図６に示すようなグラフ（摘採長さＬと収量Ｈとの関係を示すグラフ）を用いて、特定した範囲の収量Ｈを求める。なお、図６のグラフの各点は、事前に得られた摘採長さＬの実測値と、そのときの収量の実測値との関係をプロットしたものであり、破線は、各プロットを最小二乗法等により近似した直線である。図６のグラフは、茶園ごとに準備してもよいし、地域ごと、品種ごとなど、同一のグラフを利用可能な範囲を定めて準備してもよい。

【0032】

その後は、収量推定部３６は、特定する範囲を異ならせながら、上記処理を繰り返し実行し、各範囲の収量を推定する。そして、収量推定部３６は、各範囲の収量を積算することで、茶園全体における収量を推定する。

【0033】

なお、三次元情報取得部３０は、ＤＳＭとともに茶園のオルソ画像を取得してもよい。この場合、収量推定部３６は、ステップＳ１６において茶園の一定範囲を順次特定する際に、オルソ画像の緑色部分に対応する範囲のみを特定するようにすることができる。これにより、一定範囲を順次特定する際に、茶樹が存在する範囲（摘採面）のみを特定することができるため、茶園全体の収量を精度よく推定することができる。なお、三次元情報生成部２２は、茶園の三次元情報（ＤＳＭ）を生成する際に、ＲＧＢカメラ（可視光カメラ）で取得した色に関する情報を三次元情報に含めるようにしてもよい。このようにすることで、収量推定部３６は、茶園の一定範囲を順次特定する際に、三次元情報に基づいて緑色部分に対応する範囲のみを特定するようにすることができる。

【0034】

次いで、ステップＳ１８において、収量推定部３６は、利用者端末７０に対して、ステップＳ１２で推定された生育量や、ステップＳ１６で推定された収量を出力する。これにより、利用者端末７０には、茶園における新芽の生育量や収量の推定結果が表示されることになる。生産者は、利用者端末７０に表示された情報を見ることで、茶園における茶樹の成長が順調であるかや、茶園においてどの程度の茶葉が収穫できるかを認識することができる。

【0035】

以上、詳細に説明したように、本実施形態によると、三次元情報取得部３０が、秋冬期の整枝後の状態が維持されている時期（第１時期）の茶樹の三次元情報（ＤＳＭ）と、一番茶収穫直前の時期（第２時期）の茶樹の三次元情報（ＤＳＭ）を取得する。また、生育量推定部３２は、２つの三次元情報の差分に基づいて、茶樹における新芽の生育量を推定する。これにより、生育量推定部３２は、秋冬期の整枝後の状態を基準にして、収穫直前における新芽の生育量を精度よく推定することができる。また、本実施形態では、第１時期と第２時期の茶園のＤＳＭを用いることで、茶園の位置や土地形状等によらずに、精度よく新芽の生育量を推定することができる。また、本実施形態では、生育量の推定に植生指数（ＮＤＶＩ）を用いないことから、マルチスペクトルカメラ等の高価な機材を用意する必要が無い。これにより、生育量の推定を簡易且つ安価に行うことができる。

【0036】

また、本実施形態によると、摘採高さ情報取得部３４が、茶葉の摘採高さ情報Ｓ（ｍ）を取得し、収量推定部３６は、新芽の生育量Ｄ（ｍ）と摘採高さ情報Ｓ（ｍ）と、に基づいて、茶葉の収量を推定する。これにより、生産者がどの高さ（深さ）において一番茶を摘採するかを考慮して、収量を精度よく推定することができる。

【0037】

なお、上記実施形態では、三次元情報取得部３０は、秋冬期の整枝後の時期と、一番茶の収穫直前の時期の２時期のＤＳＭを取得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、冬期に寒害を受けやすい地域や春の凍霜害常襲茶園においては、春期に整枝を行う場合がある。この場合、三次元情報取得部３０は、春整枝の後の時期と、一番茶の収穫直前の時期の２時期のＤＳＭを取得することとしてもよい。また、二番茶の品質低下を防ぐために、一番茶を摘採した後、所定期間（例えば１０日前後）経過後に、整枝を行う場合がある。このような場合には、三次元情報取得部３０は、一番茶を摘採した後に整枝を行った直後の時期と、二番茶の収穫直前の時期と、の２時期のＤＳＭを取得するようにしてもよい。同様に、二番茶の摘採後に整枝を行う場合には、三次元情報取得部３０は、二番茶を摘採した後に整枝を行った直後の時期と、三番茶の収穫直前の時期と、の２時期のＤＳＭを取得するようにしてもよい。また、一番茶等を機械摘みする場合、その後に整枝を行わない場合であっても、機械摘みすることで茶樹の表面が均一に整う。このため、三次元情報取得部３０は、一番茶等を機械摘みした直後の時期と、次の新芽（二番茶等）の収穫直前の時期と、の２時期のＤＳＭを取得するようにしてもよい。いずれの場合においても、生育量推定部３２は、２時期の間の新芽の生育量を精度よく推定することができる。また、収量推定部３６は、２時期の間の新芽の生育量の推定結果に基づいて、収量を精度よく推定することができる。

【0038】

なお、上記実施形態では、サーバ１０が図４の処理を実行する場合について説明したが、これに限らず、図４の処理を利用者端末７０が実行することとしてもよい。この場合、図３のサーバ１０の機能を利用者端末７０に持たせるようにすればよい。また、サーバ１０が、図３の利用者端末７０の機能の一部（三次元情報生成部２２）を有していてもよい。利用者端末７０に三次元情報生成部２２の機能を持たせないようにすることで、利用者端末７０の処理量を低減することができる。

【0039】

なお、上記実施形態では、ドローン６０（無人航空機）に設けられたカメラ６２を用いて上空から画像を撮影する場合について説明したが、これに限らず、有人航空機から画像を撮影してもよい。

【0040】

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。

【0041】

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。

【0042】

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。

【0043】

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】

【0044】

１０ サーバ
２０ 画像・位置情報取得部
２２ 三次元情報生成部
２４ 三次元情報送信部
３０ 三次元情報取得部
３２ 生育量推定部
３４ 摘採高さ情報取得部
３６ 収量推定部
６０ ドローン
６２ カメラ
６４ ＧＮＳＳセンサ
７０ 利用者端末
８０ ネットワーク
１００ 茶樹情報推定システム

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】