特許 7546442 生育評価制御装置、生育評価方法、生育評価制御プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-08-29

(45)【発行日】2024-09-06

(54)【発明の名称】生育評価制御装置、生育評価方法、生育評価制御プログラム

(51)【国際特許分類】

   A01G 7/00 20060101AFI20240830BHJP

【ＦＩ】

A01G7/00 603

【請求項の数】 9

(21)【出願番号】P 2020172019

(22)【出願日】2020-10-12

(65)【公開番号】P2022063658

(43)【公開日】2022-04-22

【審査請求日】2023-09-21

(73)【特許権者】

【識別番号】000003621

【氏名又は名称】株式会社竹中工務店

(74)【代理人】

【識別番号】110001519

【氏名又は名称】弁理士法人太陽国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】浮田 長志

(72)【発明者】

【氏名】三輪 隆

(72)【発明者】

【氏名】藤原 邦彦

(72)【発明者】

【氏名】本間 隆司

(72)【発明者】

【氏名】佐野 亮

【審査官】吉田 英一

(56)【参考文献】

【文献】特開平０４－１４５５８０（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ａ０１Ｇ ７／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

既存建物の環境条件の下での既存植樹領域における実際に植えられた樹木の生育評価を、予め定めたシミュレーションにより取得して、環境条件と生育評価との相関関係を示すデータベースを構築するデータベース構築部と、
建設計画の建設予定地及び建物形状に依存する植樹予定領域の環境条件を設定する設定部と、
前記データベース構築部で構築されたデータベースに基づいて、前記設定部で設定された環境条件での前記植樹予定領域における樹木の生育を予測し、予測された結果から樹木の生育の可否を判定する処理を行う予測処理部と、
を有する生育評価制御装置。

【請求項2】

前記既存建物の環境条件を特定するファクタとして、日照条件を含む必須ファクタと、建物形状、風向、風力、気温、湿度、及び土壌の少なくとも１つを含む予測精度向上ファクタに分類され、各ファクタは相互に比較可能な数値で表現される、請求項１記載の生育評価制御装置。

【請求項3】

前記データベース構築部は、樹木の銘柄毎、又は耐陰性が同等の樹木種毎にデータベース化される、請求項１又は請求項２記載の生育評価制御装置。

【請求項4】

前記シミュレーションが、
前記既存建物の植樹領域での生育評価として、植樹領域で生育している樹木の撮影画像を解析して生育状態を評価する、画像解析シミュレーションである、請求項１～請求項３の何れか１項記載の生育評価制御装置。

【請求項5】

前記既存建物の植樹領域が、日照条件が劣悪な環境に分類される、ピロティ空間、及び複数の既存建物で囲まれた狭小空間である、請求項１～請求項４の何れか１項記載の生育評価制御装置。

【請求項6】

前記予測処理部は、判定結果において、樹木の生育が困難と判定された場合に、建設計画の建設地及び建物形状に依存する環境条件を修正し、前記樹木の生育の予測を繰り返す、請求項１～請求項５の何れか１項記載の生育評価制御装置。

【請求項7】

前記データベース構築部は、
各ファクタの数値を可変して組み合わせた環境条件を設定し、それぞれの環境条件の下で、予め定めた計算式に基づいて、樹木の生育評価を取得した環境条件と生育評価との相関関係情報を取り込む、請求項１～請求項６の何れか１項記載の生育評価制御装置。

【請求項8】

既存建物の環境条件の下での既存植樹領域における実際に植えられた樹木の生育評価を、予め定めたシミュレーションにより取得して、環境条件と生育評価との相関関係を示すデータベースを構築し、
建設計画の建設予定地及び建物形状に依存する植樹予定領域の環境条件を設定し、
構築されたデータベースに基づいて、設定された環境条件での樹木の生育を予測し、予測された結果から樹木の生育の可否を判定する処理を行い、
判定結果が生育困難の場合は、建設計画の建設地及び建物形状に依存する環境条件を修正して再度予測及び判定を行い、
判定結果が生育可能の場合は、設定した環境条件での前記植樹予定領域における植樹計画を実行する、
生育評価方法。

【請求項9】

コンピュータを、
請求項１～請求項７の何れか１項記載の生育評価制御装置として動作させる、
生育評価制御プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、計画建物周辺の日照量制限領域に植樹するときの、樹木の生育評価を判定する生育評価制御装置、生育評価方法、生育評価制御プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

例えば、高層建物群間の狭小空間や、建物の下層に設けたピロティ空間等に植樹する場合、日照量を含む環境条件が、生育に多大な影響を及ぼすことは知られている。

【0003】

このため、特に、狭小空間やピロティ空間では、植栽が予定されている樹木について植栽後の成長予測を行うことは重要である。

【0004】

特許文献１には、支援対象栽培データとして、栽培支援対象の植物の生育環境に関する環境測定値データと、生育状況に関する生育調査を用いている栽培の支援装置について記載されている。

【0005】

特許文献２には、樹木成長簡易予測方法として、計画地の近傍の樹木の生長に関するデータを取得することが記載されている。なお、データ取得時のファクタは、土壌に言及されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0006】

【文献】特開２０１９－０３０２５３号公報

【文献】ＷＯ２０１６／０４３００７号公報

【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、環境測定値データを取得するための土壌以外の複数のファクタとして、建物形状、樹木種、日照条件、風向、風力、気温、及び湿度等が考えられるが、ファクタが増えれば増えるほど計算式による結果解析が困難である。

【0008】

本発明は、少なくとも建物形状及び樹木種が類似する既存建物の下での実際の樹木生育評価をデータベース化することで、複数のファクタを設定しても容易に生育データを取得することができる生育評価制御装置、生育評価方法、生育評価制御プログラムを得ることが目的である。

【課題を解決するための手段】

【0009】

本発明に係る生育評価制御装置は、既存建物の環境条件の下での既存植樹領域における実際に植えられた樹木の生育評価を、予め定めたシミュレーションにより取得して、環境条件と生育評価との相関関係を示すデータベースを構築するデータベース構築部と、建設計画の建設予定地及び建物形状に依存する植樹予定領域の環境条件を設定する設定部と、前記データベース構築部で構築されたデータベースに基づいて、前記設定部で設定された環境条件での前記植樹予定領域における樹木の生育を予測し、予測された結果から樹木の生育の可否を判定する処理を行う予測処理部と、を有している。

【0010】

データベース構築部では、既存建物の環境条件の下での既存植樹領域における実際に植えられた樹木の生育評価を、予め定めたシミュレーションにより取得して、環境条件と生育評価との相関関係を示すデータベースを構築する。

【0011】

設定部では、建設計画の建設予定地及び建物形状に依存する植樹予定領域の環境条件を設定し、予測処理部では、データベース構築部で構築されたデータベースに基づいて、環境条件での前記植樹予定領域における樹木の生育を予測し、予測結果により、樹木の生育の可否を判定する処理を行う。

【0012】

このため、少なくとも建物形状及び樹木種が類似する既存建物の下での実際の樹木生育評価をデータベース化することで、複数のファクタを設定しても容易に生育データを取得することができることを特徴としている。

【0013】

本発明において、前記既存建物の環境条件を特定するファクタとして、日照条件を含む必須ファクタと、建物形状、風向、風力、気温、湿度、及び土壌の少なくとも１つを含む予測精度向上ファクタに分類され、各ファクタは相互に比較可能な数値で表現されることを特徴としている。

【0014】

日照量は生育評価の良否判定に対して、予測精度向上ファクタに比べて、影響力が大きい。そこで、日照条件を必須ファクタとすることで、生育評価の判定精度を向上することができる。

【0015】

本発明において、前記データベース構築部は、樹木の銘柄毎、又は耐陰性が同等の樹木種毎にデータベース化されることを特徴としている。

【0016】

樹木の銘柄、耐陰性（樹木種）毎に生育評価をデータベース化することで、樹木種の選択枝を拡げることができる。

【0017】

本発明において、前記シミュレーションが、前記既存建物の植樹領域での生育評価として、植樹領域で生育している樹木の撮影画像を解析して生育状態を評価する、画像解析シミュレーションであることを特徴としている。

【0018】

既存建物の植樹領域で生育している樹木の撮影画像（映像）を解析して生育状態を評価するシミュレーションは、数理モデルによる評価よりも信頼度が高く、かつ、有識者による感応評価よりも迅速に取得することができる。

【0019】

本発明において、前記既存建物の植樹領域が、日照条件が劣悪な環境に分類される、ピロティ空間、及び複数の既存建物で囲まれた狭小空間であることを特徴としている。

【0020】

計画している建物の狭小空間やピロティ空間へ植樹する場合、全天照度環境に比べて日照条件（日照量）が劣悪であり、狭小空間やピロティ空間での生育評価判定は有用である。

【0021】

本発明において、前記予測処理部は、判定結果において、樹木の生育が困難と判定された場合に、建設計画の建設地及び建物形状に依存する環境条件を修正し、前記樹木の生育の予測を繰り返すことを特徴としている。

【0022】

樹木の生育評価予測判定結果を、迅速に反映して、建設計画の建設地及び建物形状に依存する環境条件を修正することができる。

【0023】

本発明において、前記データベース構築部は、各ファクタの数値を可変して組み合わせた環境条件を設定し、それぞれの環境条件の下で、予め定めた計算式に基づいて、樹木の生育評価を取得した環境条件と生育評価との相関関係情報を取り込むことを特徴としている。

【0024】

例えば、画像解析シミュレーションによる生育評価の絶対数が不足している過渡期であっても、生育評価の信頼度を、ある程度維持することができる。

【0025】

本発明に係る生育評価方法は、既存建物の環境条件の下での既存植樹領域における実際に植えられた樹木の生育評価を、予め定めたシミュレーションにより取得して、環境条件と生育評価との相関関係を示すデータベースを構築し、建設計画の建設予定地及び建物形状に依存する植樹予定領域の環境条件を設定し、構築されたデータベースに基づいて、設定された環境条件での樹木の生育を予測し、予測された結果から樹木の生育の可否を判定する処理を行い、判定結果が生育困難の場合は、建設計画の建設地及び建物形状に依存する環境条件を修正して再度予測及び判定を行い、判定結果が生育可能の場合は、設定した環境条件での前記植樹予定領域における植樹計画を実行することを特徴としている。

【0026】

本発明に係る生育評価制御プログラムは、コンピュータを、上記の何れかの生育評価制御装置として動作させることを特徴としている。

【発明の効果】

【0027】

以上説明した如く本発明では、少なくとも建物形状及び樹木種が類似する既存建物の下での実際の樹木生育評価をデータベース化することで、複数のファクタを設定しても容易に生育データを取得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】

【0028】

【図1】本実施の形態に係る生育評価制御装置の概略構成図である。

【図2】本実施の形態に係る生育評価制御装置の機能を示す制御ブロック図である。

【図3】本実施の形態に係る生育評価制御装置で実行される生育評価制御のメインルーチンを示す制御フローチャートである。

【図4】図３に示す、数理モデルに基づく生育評価データベース更新処理ステップの詳細を示す制御フローチャートである。

【図5】図３に示す、画像解析に基づく生育評価データベース更新処理ステップの詳細示す制御フローチャートである。

【図6】図３に示す、計画建物生育評価処理ステップの詳細を示す制御フローチャートである。

【図7】（Ａ）は検索条件におけるファクタとその条件との関係を示す一覧図表、（Ｂ）は計画建物の外観寸法を示す正面図、（Ｃ）は既存建物タイプＡに属するピロティ空間の正面図、（Ｄ）は既存建物タイプＢに属する狭小空間の正面図である。

【図8】図７（Ｂ）に示す狭小空間の実施例であり、狭小空間の位置を特定するためのビル群の俯瞰図である。

【図9】図８に示す狭小空間での日照量分布状態を示す平面図である。

【図10】既存建物において、日照量の計測対象となり得るピロティ空間に植栽された樹木の斜視図である。

【図11】既存建物において、日照量の計測対象となり得る狭小空間に植栽された樹木の斜視図である。

【発明を実施するための形態】

【0029】

図１は、本実施の形態に係る生育評価制御装置１０の概略図である。生育評価制御装置１０は、マイクロコンピュータ１２を備えている。

【0030】

マイクロコンピュータ１２は、ＣＰＵ１２Ａ、ＲＡＭ１２Ｂ、ＲＯＭ１２Ｃ、入出力装置（Ｉ／Ｏ）１２Ｄ、及びこれらを接続するデータバスやコントロールバス等のバス１２Ｅを有している。

【0031】

Ｉ／Ｏ１２Ｄには、大規模記憶装置１４が接続されており、生育評価データベースとして機能する。大規模記憶装置１４に適用可能なデバイスとしては、ハードディスク、光ディスク、フラッシュメモリ等が挙げられる。

【0032】

また、Ｉ／Ｏ１２Ｄには、ネットワークＩ／Ｆ１６、入力デバイス１８及び出力デバイス２０が接続されている。

【0033】

ネットワークＩ／Ｆ１６では、例えば、インターネット等のネットワークと接続され、情報の送受信が可能となっている。

【0034】

入力デバイス１８は、例えば、キーボード、マウス等で構成され、オペレータの操作で情報が入力可能となっている。

【0035】

出力デバイス２０は、例えば、モニタ、プリンタ等で構成され、オペレータが認識可能な状態で情報を出力可能となっている。

【0036】

なお、入力デバイス１８及び出力デバイス２０の両方の機能を兼ね備えたタッチパネル等を用いてもよい。また、入力デバイス１８及び出力デバイス２０の両方の機能を兼ね備え、かつネットワークＩ／Ｆ１６を介した通信が可能なスマートスピーカ等を用いてもよい。

【0037】

図２には、本実施の形態に係る生育評価制御装置１０のＣＰＵ１２Ａで実行される生育評価制御を、機能別に分類したブロック図が示されている。なお、図２に示す各ブロックは、機能別に分類したものであり、生育評価制御装置１０のハード構成を限定するものではない。

【0038】

生育評価制御装置１０は、数理モデルベース生育評価機能部１０Ａと、画像解析ベース生育評価機能部１０Ｂ、感応情報ベース生育評価機能部１０Ｃ、及び、各機能部１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃの何れかで評価された結果に基づき、計画建物における樹木の生育評価を予測する生育評価予測処理部１０Ｄに分類される。

【0039】

（数理モデルベース生育評価機能部１０Ａ）
図２に示される如く、数理モデルベース生育評価機能部１０Ａは、環境条件設定部２２を備え、各ファクタの設定可能な数値範囲情報を受け付ける。

【0040】

ファクタには、日照、樹木種、風向・風力、気温、物形状、湿度、及び土壌が含まれる。

【0041】

なお、ファクタは、ここに列挙した項目に限定されるものではなく、必要に応じて、取捨選択する、或いは、新たなファクタを追加することが可能である。

【0042】

環境条件設定部２２では、入力された各ファクタの数値範囲に基づいて、各ファクタの数値情報を組み合わせた評価パターンを設定する。数値を刻む単位（分解能）は、要求される生育評価精度、計算能力、大規模記憶装置１４の仕様等によって決めればよい。

【0043】

環境条件設定部２２は、生育評価計算部２４に接続されている。

【0044】

生育評価計算部２４は、計算式記憶部２６に接続されており、環境条件設定部２２で組み合わせた評価パターンを受け付けると、計算式記憶部２６から、予め定めた数理モデル（計算式）を読み出し、当該数理モデルに各評価パターンの数値を当てはめることで、各評価パターンの生育評価を特定する。

【0045】

生育評価計算部２４で特定された生育評価情報は、格納処理部２８に送出され、格納処理部２８では、数理モデルに基づく生育評価情報を生育評価データベース１４Ａ（大規模記憶装置１４）の数理モデルデータ格納領域３０に格納されるようになっている。

【0046】

この数理モデルベース生育評価機能部１０Ａで得た評価情報は、あくまでも、仮想の環境条件によるものである。言い換えれば、数理モデルに基づく評価情報は、実際の環境条件による生育評価との間に誤差が発生する可能性があることになるが、基礎データとして、生育評価データベース１４Ａに格納することは有用である。

【0047】

（画像解析ベース生育評価機能部１０Ｂ）
図２に示される如く、画像解析ベース生育評価機能部１０Ｂは、画像取込部３２を備え、既存建物の植樹領域を撮影した映像（静止画、動画）を含む画像情報が取り込まれるようになっている。なお、画像情報は、植樹領域を撮影したときのファクタ（日照、樹木種、風向・風力、気温、建物形状、湿度、及び土壌）の一部又は全部の情報が含まれている。

【0048】

画像取込部３２で取り込んだ画像情報は、画像解析部３４へ送出され、当該画像解析部３４によって画像解析が実行される。画像解析部３４では、撮影された映像から、既存建物の形状、樹木の枝葉の色、形状、向き等を解析し、ファクタと関連付けて、生育評価シミュレーション実行部３６へ送出する。

【0049】

生育評価シミュレーション実行部３６では、解析結果に基づいて今後の生育状態をシミュレーションし、将来に向けた生育評価を特定し、格納処理部２８へ送出する。

【0050】

格納処理部２８では、画像解析に基づく生育評価情報を生育評価データベース１４Ａ（大規模記憶装置１４）の画像解析データ格納領域３８に格納されるようになっている。

【0051】

（感応情報ベース生育評価機能部１０Ｃ）
図２に示される如く、感応情報ベース生育評価機能部１０Ｃは、生育評価感応情報受付部４０を備えている。

【0052】

生育評価感応情報受付部４０では、例えば、有識者が計画建物のファクタ（立地条件）と、既存建物の各ファクタと当該ファクタの下での樹木の生育状態の観察結果と、既存資料の分析と、から定性的検証を行い、感応的に判定した生育評価を受け付ける。

【0053】

なお、生育評価感応情報受付部４０は、オペレータが、前述した数理モデルベース生育評価機能部１０Ａ及び／又は画像解析ベース生育評価機能部１０Ｂでの生育評価では不十分と判断した場合に、後述する既存環境条件検索部４４からの指示に基づき、生育評価の感応情報を受け付けるようになっている。

【0054】

当該感応情報は、後述する予測判定部４６に送出されることで、計画建物における樹木の生育評価（生育可能又は生育困難）が判定されるようになっている。

【0055】

感応情報ベース生育評価機能部１０Ｃは、例えば、生育評価データベース１４Ａの画像解析データ格納領域３８に格納されている情報が少ない（例えば、十分な情報量の１０％程度）場合に、有用な機能となる。

【0056】

以上、数理モデルベース生育評価機能部１０Ａ、画像解析ベース生育評価機能部１０Ｂ及び、感応情報ベース生育評価機能部１０Ｃの詳細について説明したが、本実施の形態では、主たる生育評価機能は、画像解析ベース生育評価機能部１０Ｂであり、数理モデルベース生育評価機能部１０Ａ及び感応情報ベース生育評価機能部１０Ｃは補助的な機能という位置付けとしている。言い換えれば、将来的には、生育評価制御装置１０の生育評価機能は、画像解析ベース生育評価機能部１０Ｂのみで成立可能である。

【0057】

（生育評価予測処理部１０Ｄ）
生育評価予測処理部１０Ｄは、数理モデルベース生育評価機能部１０Ａと、画像解析ベース生育評価機能部１０Ｂ、及び感応情報ベース生育評価機能部１０Ｃの少なくとも何れか１つの機能から得た情報に基づいて、計画建物の周辺の植樹領域での樹木の生育評価を予測する。

【0058】

生育評価予測処理部１０Ｄは、ファクタ受付部４２を備えており、計画建物に関するファクタ（日照、樹木種、風向・風力、気温。建物形状、湿度、及び土壌）を受け付ける。

【0059】

ファクタ受付部４２は、既存環境条件検索部４４に接続されており、受け付けたファクタデータを既存環境条件検索部４４へ送出する。

【0060】

既存環境条件検索部４４は、生育評価データベース１４Ａに接続されており、ファクタ受付部４２からファクタを取得すると、生育評価データベース１４Ａにアクセスして、格納されている生育評価から類似又は一致する情報を、既存環境条件として検索する。

【0061】

既存環境条件検索部４４は、予測判定部４６に接続されており、計画建物のファクタと、検索結果（例えば、ファクタが類似又は一致する既存建物の生育評価情報）と、を予測判定部４６へ送出する。

【0062】

予測判定部４６では、検索結果に基づいて計画建物での生育評価を予測し、生育可能又は生育困難の判定を行う。

【0063】

この予測判定部４６において、生育困難と判定された場合は、計画建物の環境下では、樹木の生育が困難（不可を含む）であることが予測されることになり、ファクタ修正部４８において、予め定めた条件に基づいて、ファクタの修正が実行される。

【0064】

ファクタ修正部４８で修正したファクタは、再度既存環境条件検索部４４へ送出される。すなわち、予測判定部４６において、生育可能と判定されるまで、ファクタの修正が繰り返されることになる。

【0065】

予測判定部４６は、計画環境条件指示部４９に接続されており、生育可能の判定情報が送出され、計画環境条件指示部４９では、確定した生育可能な計画環境条件（ファクタ）を、出力デバイス２０を介して出力する。

【0066】

以下に、図３～図６のフローチャートに従い説明する。

【0067】

図３は、本実施の形態に係る生育評価制御装置で実行される生育評価制御のメインルーチンを示す制御フローチャートである。なお、このメインルーチンは、一定間隔期間、例えば、マイクロコンピュータ１２の処理速度に依存する間隔期間で実行される。

【0068】

ステップ１００では、数理モデルによる生育評価データベースを更新するか否かを判断する。

【0069】

このステップ１００で肯定判定された場合は、ステップ１０２へ移行して、数理モデルに基づく生育評価データベース更新処理（図４参照）を実行し、ステップ１０４へ移行する。また、ステップ１００で否定判定された場合は、ステップ１０４へ移行する。

【0070】

ステップ１０４では、画像解析による生育評価データベースを更新するか否かを判断する。

【0071】

このステップ１０４で肯定判定された場合は、ステップ１０６へ移行して、画像解析に基づく生育評価データベース更新処理（図５参照）を実行し、ステップ１０８へ移行する。また、ステップ１０４で否定判定された場合は、ステップ１０８へ移行する。

【0072】

ステップ１０８では、計画建物の生育評価を実行するか否かを判断する。

【0073】

このステップ１０８で肯定判定された場合は、ステップ１１０へ移行して、計画建物生育評価処理（図６参照）を実行し、このルーチンは終了する。また、ステップ１０８で否定判定された場合は、このルーチンは終了する。

【0074】

図４は、図３のステップ１０２に示す、数理モデルに基づく生育評価データベース更新処理ステップの詳細を示す制御フローチャートである。

【0075】

ステップ１２０では、各ファクタの数値情報を受け付け、次いで、ステップ１２２へ移行して、ファクタの数値情報を組み合わせて、環境条件を設定し、ステップ１２４へ移行する。

【0076】

ステップ１２４では、数理モデル計算式を読み出し、次いで、ステップ１２６へ移行して生育評価を計算する。

【0077】

次のステップ１２８では、環境条件を生育評価と関連付けて生育評価データベース１４Ａに格納し、ステップ１３０へ移行する。

【0078】

ステップ１３０では、次の組み合わせパターンがあるか否かを判断し、否定判定された場合は、このルーチンは終了する。

【0079】

また、ステップ１３０で肯定判定された場合は、ステップ１３２へ移行して、更新を継続するか否かを判断する。

【0080】

このステップ１３２で肯定判定された場合は、ステップ１２２へ戻り、上記工程を繰り返す。また、ステップ１３２で否定判定された場合は、このルーチンは終了する。

【0081】

図５は、図３のステップ１０６に示す、画像解析に基づく生育評価データベース更新処理ステップの詳細示す制御フローチャートである。

【0082】

ステップ１４０では、既存建物周辺の植樹領域を撮影した画像情報を取り込み、次いで、ステップ１４２へ移行して、取り込んだ画像情報を解析する。

【0083】

画像解析では、撮影された映像から、既存建物の形状、樹木の枝葉の色、形状、向き等を解析し、ファクタと関連付ける。

【0084】

次のステップ１４４では、画像解析データに基づいて、生育評価シミュレーションを実行し、ステップ１４６へ移行する。生育評価シミュレーションでは、解析結果に基づいて今後の生育状態をシミュレーションし、将来に向けた生育評価を特定する。

【0085】

ステップ１４６では、既存建物特定情報と生育評価とを関連付けて生育評価データベース１４Ａに格納し、ステップ１４８へ移行する。

【0086】

ステップ１４８では、次の画像（撮影した映像）があるか否かを判断し、否定判定された場合は、このルーチンは終了する。

【0087】

また、ステップ１４８で肯定判定された場合は、ステップ１５０へ移行して、更新を継続するか否かを判断する。

【0088】

このステップ１５０で肯定判定された場合は、ステップ１４２へ戻り、上記工程を繰り返す。また、ステップ１５０で否定判定された場合は、このルーチンは終了する。

【0089】

図６は、図３のステップ１１０に示す、計画建物生育評価処理ステップの詳細を示す制御フローチャートである。

【0090】

ステップ１６０では、計画建物の環境条件情報を受け付け、次いで、ステップ１６２へ移行してファクタ（日照、樹木種、風向・風力、気温。建物形状、湿度、及び土壌）を設定し、ステップ１６４へ移行する。

【0091】

ステップ１６４では、生育評価データベース１４Ａから、関連するファクタを検索する。

【0092】

次のステップ１６６では、生育評価データベース１４Ａから関連するファクタを検索できたか否かを判断する。このステップ１６６で否定判定された場合は、ステップ１６８へ移行して有識者の定性的解析、既存資料の分析等を指示する。

【0093】

ステップ１６８による指示に基づき、ステップ１７０では生育評価感応情報を受け付けて、ステップ１７２へ移行する。また、ステップ１６６で肯定判定された場合は、ステップ１７２へ移行する。

【0094】

ステップ１７２では、検索情報（ステップ１６６で肯定判定による取得）、又は感応情報（ステップ１６６で否定判定による取得）に基づき、計画建物における生育評価を予測し、ステップ１７４へ移行する。

【0095】

ステップ１７４において、評価結果が生育可能か生育困難かを判定する。このステップ１７４で生育困難と判定された場合は、ステップ１７６へ移行して、計画建物のファクタの修正指示を行い、ステップ１６２へ戻り、上記工程を繰り返す。

【0096】

また、ステップ１７４で生育可能と判定された場合は、ステップ１７８へ移行して現在のファクタで生育可能であることを報知（出力デバイス２０を用いて結果を出力）し、このルーチンは終了する。

【実施例】

【0097】

図７～図１１は、本実施の形態の生育評価制御装置１０を用いた生育評価において実行される既存建物周辺の植樹領域における生育状態を認識し、計画建物周辺の植樹予定領域との比較手順等を説明する実施例である。

【0098】

図７（Ａ）は各ファクタ（日照、樹木種、風向・風力、気温。建物形状、湿度、及び土壌）と、各ファクタの検索条件である。この図７（Ａ）のように、ファクタ毎に検索条件が設定されることで、生育評価データベース１４Ａから計画建物に類似又は一致する既存建物が検索される。

【0099】

図７（Ｂ）に示す計画建物において、各ファクタを設定する。この計画建物において、植樹領域は、建物５０、５２の間の狭小空間５４、及び建物５０の下層のピロティ空間５６に存在しており、それぞれ、樹木５８を植える予定としている。

【0100】

建物５０、５２に関する寸法として、建物５０の高さ寸法ｆ、建物５２の高さ寸法ｇ、狭小空間５４の最大間隔寸法ｈ、狭小空間５４の中間間隔寸法ｉ、及び、狭小空間５４の最小間隔寸法ｊを計測する。

【0101】

また、この計画建物での日照量Ａを計測する。その他のファクタ（樹木種、風向・風力、気温、湿度、及び土壌）についても、同様に特定又は計測する。

【0102】

図７（Ｃ）は、既存建物の内、ピロティ空間５６のある既存建物タイプＡであり、日照量ｘを計測すると共に、ピロティ空間特有の寸法として，建物６０の開口端から樹木５８までの距離ａ、ｂを計測する。

【0103】

図７（Ｄ）は、既存建物の内、狭小空間５４のある既存建物タイプＢであり、建物６２、６４が存在しており、この間に差し込む日照量ｙを計測すると共に、建物６２、６４のそれぞれの高さ寸法ｃ、ｄと、狭小空間５４の寸法ｅを計測する。

【0104】

図７（Ｂ）の計画建物と、図７（Ｃ）及び図７（Ｄ）の既存建物との照合により、類似又は一致する環境を検索することになる。

【0105】

例えば、日照量を例にとると、Ａ＜ｘでは生育困難、ｘ≦Ａ≦ｙでは生育可能ではあるが良好ではない、ｙ≦Ａでは良好に生育可能である、と判定する。その他のファクタについても、図７（Ａ）に示す条件に基づき照合する。

【0106】

図８は、図７（Ｂ）の計画建物に類似する既存建物が存在する地域の俯瞰図である。

【0107】

この既存建物（建物６６、６８）の間に、狭小空間とピロティ空間が存在しており、樹木種に応じた高さＴでの、日照量分布を作成する。

【0108】

図９は、図８の地域の平面図であり、併せて、建物６６、６８の間の日照量分布図が記載されている。

【0109】

図９に示される如く、建物６６、６８の間は、端部（建物６６、６８の間の狭小空間５４に入る出入口）では日照量が多く、中央の日照量が少なくなっているのがわかる。

【0110】

具体的な計測結果としては、端部の日照量が２００ＫＷｍ^－２程度であるのに対し、中央部は、６５～７０ＫＷｍ^－２程度となっている。

【0111】

ここで、樹木種によって、日照量の計測点（地面からの高さＴ）を異ならせることにより、樹木毎の目標値を正確に設定することができる。

【0112】

例えば、樹木５８Ａ（一例として、イロハモミジ等の落葉広葉樹）は比較的背の低い樹木であり、地面からの高さＴが３ｍの位置で日照量を計測し、その目標値を６５ＫＷｍ^－２程度に設定する。図９では、建物６６、６８間の中央部が当該目標値に達しており、樹木５８Ａは、全体的に、ファクタが日照量の場合の狭小空間での生育評価は高い。

【0113】

また、樹木５８Ｂ（一例として、シラカシ等の常緑広葉樹）は比較的背の高い樹木であり、地面からの高さＴが６ｍの位置で日照量を計測し、その目標値を６７ＫＷｍ^－２程度に設定する。図９では、建物６６、６８間の中央部が当該目標値に達しており、樹木５８Ｂは、全体的に、ファクタが日照量の場合の狭小空間５４での生育評価は高い。

【0114】

なお、上記目標数値等は、季節（気温、湿度、風向・風力等のファクタ）によって変化するものであり、ここでの数値は一例にすぎず、適宜変更することが好ましい。

【0115】

また、例えば、樹木５８Ａ、５８Ｂ以外に分類されるものとして、クスノキ（常緑広葉樹）があり、クスノキは、目標値が２２．５ＫＷｍ^－２程度であり、樹木種によって、目標値は大きく変動する。このため、植樹として選択される可能性のある樹木種の内、最も目標値が高い樹木種に対する日照量の良否を判定することが好ましい。

【0116】

なお、照度には、相対照度という考え方がある。相対照度とは、周囲に遮蔽物がない全天照度に対する比率である。

【0117】

本実施の形態（実施例を含む）の前提として、樹木の相対照度の限界値があり、ピロティ空間５６や狭小空間５４とを制限とは別に、以下の限界値を基準として、樹木の分類毎に樹木を選択する必要がある。

【0118】

（陽樹） 相対照度６．５％（５０．３ＫＷｍ^－２程度）
（陰樹） 相対照度５．０％（３８．７ＫＷｍ^－２程度）
（耐陰性の強い陰樹） 相対照度２．５％（１９．３ＫＷｍ^－２程度）

【0119】

なお、上記の数値は全て、５月から１０月の時期を想定したものである。

【0120】

（既存建物と樹木との位置関係）
図１０は、図７（Ｃ）に相当する建物タイプＡ（ピロティ空間５６）に植えられた樹木５８の生育状態を示している。この位置関係は、図９に示す計画建物において、建物６６及び建物６８の庇部６６Ａ、６８Ａの下に植えられる予定の樹木を想定したものである。

【0121】

図１０に示される如く、ピロティ空間５６に植えられた樹木５８は、建物６０の入口開口に向けて枝葉が伸びているのがわかる。例えば、画像解析では、このような枝葉の伸び具合、及びその周辺の環境（ピロティ空間の形状等）の映像（静止画、動画）を解析することで、生育評価が可能である。

【0122】

また、図１１は、図７（Ｄ）に想到する建物タイプ（狭小空間）に植えられた樹木Ａ、樹木Ｂの生育状態を示している。この位置関係は、図９に示す計画建物において、建物６６及び建物６８の間の狭小空間５４に植えられる予定の樹木を想定したものである。

【0123】

図１１に示される如く、狭小空間５４に植えられた樹木５８Ａ及び樹木５８Ｂの生育状態を示している。樹木５８Ａ及び樹木５８Ｂが、建物６２、６４の間に植えられているにも関わらず、生育状態が良好であることがわかる。例えば、日照量をファクタとして、樹木５８Ａ及び樹木５８Ｂの生育評価を行う場合、最適な計測位置（地面からの高さＴ）をそれぞれ設定し（例えば、図９では、樹木５８Ａが３ｍ、樹木５８Ｂが６ｍ）、日照量ｙ（図７（Ｄ）参照）を計測することで、計画建物に必要な日照量Ａ（図７（Ａ）参照）との比較を精度よく行うことができる。

【符号の説明】

【0124】

１０ 生育評価制御装置
１０Ａ 数理モデルベース生育評価機能部
１０Ｂ 画像解析ベース生育評価機能部
１０Ｃ 感応情報ベース生育評価機能部
１０Ｄ 生育評価予測処理部
１２ マイクロコンピュータ
１２Ａ ＣＰＵ
１２Ｂ ＲＡＭ
１２Ｃ ＲＯＭ
１２Ｄ 入出力装置（Ｉ／Ｏ）
１２Ｅ バス
１４ 大規模記憶装置
１４Ａ 生育評価データベース
１６ ネットワークＩ／Ｆ
１８ 入力デバイス
２０ 出力デバイス
２２ 環境条件設定部
２４ 生育評価計算部
２６ 計算式記憶部
２８ 格納処理部
３０ 数理モデルデータ格納領域
３２ 画像取込部
３４ 画像解析部
３６ 生育評価シミュレーション実行部
３８ 画像解析データ格納領域
４０ 生育評価感応情報受付部
４２ ファクタ受付部
４４ 既存環境条件検索部
４６ 予測判定部
４８ ファクタ修正部
４９ 計画環境条件指示部
５０、５２ 建物（計画建物）
５４ 狭小空間
５６ ピロティ空間
５８ 樹木（全般）
６０ 建物（既存建物）
６２、６４ 建物（既存建物）
６６、６８ 建物（計画建物）
５８Ａ 樹木（落葉広葉樹）
５８Ｂ 樹木（陰樹）

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】