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JP7630164B2 - GROWTH CONDITION EVALUATION SYSTEM, GROWTH CONDITION EVALUATION DEVICE, GROWTH CONDITION EVALUATION METHOD, AND PROGRAM - Google Patents
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JP7630164B2 - GROWTH CONDITION EVALUATION SYSTEM, GROWTH CONDITION EVALUATION DEVICE, GROWTH CONDITION EVALUATION METHOD, AND PROGRAM - Google Patents

GROWTH CONDITION EVALUATION SYSTEM, GROWTH CONDITION EVALUATION DEVICE, GROWTH CONDITION EVALUATION METHOD, AND PROGRAM Download PDF

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JP7630164B2 JP2021075936A JP2021075936A JP7630164B2 JP 7630164 B2 JP7630164 B2 JP 7630164B2 JP 2021075936 A JP2021075936 A JP 2021075936A JP 2021075936 A JP2021075936 A JP 2021075936A JP 7630164 B2 JP7630164 B2 JP 7630164B2
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Description

本発明は、生育状況評価システム、生育状況評価装置、生育状況評価方法及びプログラムに関し、特に、衛星画像に基づいて農作物の生育状況を評価する生育状況評価システム、生育状況評価装置、生育状況評価方法及びプログラムに関する。 The present invention relates to a growth status evaluation system, a growth status evaluation device, a growth status evaluation method, and a program, and in particular to a growth status evaluation system, a growth status evaluation device, a growth status evaluation method, and a program that evaluate the growth status of agricultural crops based on satellite images.

例えば、人工衛星等の飛翔体に搭載され、撮影対象地域の地表面を広範囲にわたり撮影して地表の状況を取得するレーダ装置により得られるレーダ画像データを利用して、植生の生育状況を解析する技術が知られている(例えば特許文献1)。 For example, there is a known technology for analyzing the growth conditions of vegetation using radar image data obtained by a radar device mounted on an airborne vehicle such as an artificial satellite, which captures a wide range of the ground surface in the target area to obtain the conditions of the ground surface (for example, Patent Document 1).

特開2010-117327号公報JP 2010-117327 A

ある農地における農作物の生育状況を知るためには、レーダ画像データからその農地に対応する領域を指定ないし抽出する必要があるところ、かかる作業は、幾何補正、緯度経度による画像指定といった手間・コストの掛かる作業である。それゆえ、この種のサービスは、コスト面でもスピード面でも、農業従事者が気軽に利用できるものではなかった。 To know the growing conditions of crops in a certain field, it is necessary to specify or extract the area corresponding to that field from radar image data, but this is a time-consuming and costly task that requires geometric correction and image specification by latitude and longitude. For this reason, this type of service has not been easy for farmers to use, both in terms of cost and speed.

そこで、本発明は、農業従事者に対して安価にかつタイムリーに特定の農地における農作物の生育状況を提供することを目的とする。 The present invention aims to provide farmers with information on the growth status of crops in specific farmland at low cost and in a timely manner.

上述した課題を解決すべく、本発明の第1の態様は、
人工衛星において撮影された、農地を囲むように配置されたマーカを含む地表の画像を取得する取得部と、
取得された前記画像から前記マーカの光点を検出し、前記光点によって囲まれる領域を前記画像から切り出す切出部と、
切り出された前記画像に基づいて、前記農地に植生された農作物の成長段階を評価する評価部と、
を含むことを特徴とする生育状況評価装置
を提供する。
In order to solve the above-mentioned problems, a first aspect of the present invention is
An acquisition unit that acquires an image of the earth's surface including markers arranged so as to surround the farmland, the image being taken by an artificial satellite;
a cutout unit that detects light points of the markers from the acquired image and cuts out an area surrounded by the light points from the image;
an evaluation unit that evaluates a growth stage of the crops planted in the farmland based on the extracted image;
The present invention provides a growth status evaluation device comprising:

本発明の生育状況評価装置では、
前記地表の画像が、前記人工衛星に搭載された能動型マイクロ波センサによって撮影された画像であること、
が好ましい。
In the growth status evaluation device of the present invention,
the image of the earth's surface is an image taken by an active microwave sensor mounted on the satellite;
is preferred.

また、本発明の生育状況評価装置では、
前記評価部が、切り出された前記画像と、前記農作物の成長段階に対応する参照画像と、を比較し、比較結果に基づいて前記成長段階を評価すること、
が好ましい。
In addition, in the growth status evaluation device of the present invention,
the evaluation unit compares the crop image with a reference image corresponding to the crop growth stage, and evaluates the crop growth stage based on a comparison result;
is preferred.

また、本発明の生育状況評価装置は、
前記成長段階の評価結果を、温度履歴及び降水量履歴のいずれかを少なくとも含む天候情報とともに表示する表示部を更に含むこと、
が好ましい。
In addition, the growth status evaluation device of the present invention is
a display unit that displays the evaluation result of the growth stage together with weather information including at least one of a temperature history and a precipitation history;
is preferred.

また、本発明の第2の態様は、
生育状況評価装置に対して、
人工衛星において撮影された、農地を囲むように配置されたマーカを含む地表の画像を取得する手順と、
取得された前記画像から前記マーカの光点を検出し、前記光点によって囲まれる領域を前記画像から切り出す手順と、
切り出された前記画像に基づいて、前記農地に植生された農作物の成長段階を評価する手順と、
を含む手順を実行させることを特徴とする生育状況評価方法
を提供する。
The second aspect of the present invention is
For the growth status evaluation device,
acquiring an image of the earth's surface, the image including markers arranged to surround the farmland, taken by a satellite;
detecting light points of the markers from the acquired image and extracting an area surrounded by the light points from the image;
A step of evaluating a growth stage of a crop planted in the farmland based on the cut-out image;
The present invention provides a method for evaluating a growth condition, comprising the steps of:

また、本発明の第3の態様は、
生育状況評価装置に対して、
人工衛星において撮影された、農地を囲むように配置されたマーカを含む地表の画像を取得する手順と、
取得された前記画像から前記マーカの光点を検出し、前記光点によって囲まれる領域を前記画像から切り出す手順と、
切り出された前記画像に基づいて、前記農地に植生された農作物の成長段階を評価する手順と、
を含む手順を実行させるためのプログラム
を提供する。
In addition, a third aspect of the present invention is
For the growth status evaluation device,
acquiring an image of the earth's surface, the image including markers arranged to surround the farmland, taken by a satellite;
detecting light points of the markers from the acquired image and extracting an area surrounded by the light points from the image;
A step of evaluating a growth stage of a crop planted in the farmland based on the cut-out image;
The present invention provides a program for executing the steps including the steps of:

また、本発明の第4の態様は、
地表を撮影する人工衛星と、前記地表中の農地を囲むように配置されたマーカと、生育状況評価装置と、を含む生育状況評価システムであって、
前記生育状況評価装置は、
人工衛星において撮影された前記地表の画像を取得する取得部と、
取得された前記画像から前記マーカの光点を検出し、前記光点によって囲まれる領域を前記画像から切り出す切出部と、
切り出された前記画像に基づいて、前記農地に植生された農作物の成長段階を評価する評価部と、
を含むことを特徴とする生育状況評価システム
を提供する。
Moreover, a fourth aspect of the present invention is
A growth status evaluation system including an artificial satellite that photographs the earth's surface, markers arranged so as to surround farmland on the earth's surface, and a growth status evaluation device,
The growth status evaluation device includes:
an acquisition unit that acquires an image of the earth's surface captured by an artificial satellite;
a cutout unit that detects light points of the markers from the acquired image and cuts out an area surrounded by the light points from the image;
an evaluation unit that evaluates a growth stage of the crops planted in the farmland based on the extracted image;
The present invention provides a growth status evaluation system comprising:

本発明によれば、農業従事者に対して安価にかつタイムリーに特定の農地における農作物の生育状況を提供することができる。 The present invention makes it possible to provide farmers with information on the growth status of crops in specific farmland at low cost and in a timely manner.

本発明の代表的な実施形態に係る生育状況評価システム1の概略図である。1 is a schematic diagram of a growth status evaluation system 1 according to a representative embodiment of the present invention. 農作物Gの成長段階と各成長段階に対応する衛星画像Pとの関係の一例を示す図である。FIG. 2 is a diagram showing an example of the relationship between growth stages of crops G and satellite images P corresponding to each growth stage. 生育状況評価システム1に含まれる人工衛星10、ターゲットマーカ20及び生育状況評価装置30の模式図である。1 is a schematic diagram of an artificial satellite 10, a target marker 20, and a growth status evaluation device 30 included in a growth status evaluation system 1. FIG. ターゲットマーカ20の一例を示す概略図である。2 is a schematic diagram showing an example of a target marker 20. FIG. 衛星画像Pから、図1の農地Aに対応する領域AAを切り取る手法の概略を示す図である。FIG. 2 is a diagram showing an outline of a method for cutting out an area AA corresponding to the farmland A in FIG. 1 from a satellite image P. 評価結果の表示の一例を示す図である。FIG. 13 is a diagram showing an example of a display of an evaluation result. 生育状況評価システム1の動作を示すフローチャートである。4 is a flowchart showing the operation of the growth status evaluation system 1.

以下、本発明の代表的な実施形態に係る生育状況評価システム、生育状況評価装置、生育状況評価方法及びプログラムを、図面を参照しつつ詳細に説明する。ただし、本発明はこれら図面に限定されるものではない。また、図面は、本発明を概念的に説明するためのものであるから、理解容易のために、必要に応じて寸法、比又は数を誇張又は簡略化して表している場合もある。 Hereinafter, a growth status evaluation system, a growth status evaluation device, a growth status evaluation method, and a program according to representative embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. However, the present invention is not limited to these drawings. In addition, since the drawings are intended to conceptually explain the present invention, dimensions, ratios, or numbers may be exaggerated or simplified as necessary for ease of understanding.

1.生育状況評価システムの全体像
本実施形態は、農業従事者(特に農家及び農業法人)に向けた生育状況の提供、収穫時期の予測を提供するべく、ターゲットマーカ(以下、マーカと略す。)を通じて簡易的に農地単位の衛星画像を自動的・継続的に取得し、それら画像を活用した営農支援ソリューションを提供する。
1. Overview of the Growth Condition Evaluation System In this embodiment, in order to provide agricultural workers (particularly farmers and agricultural corporations) with information on growth conditions and predictions of harvest times, satellite images of individual farmland units are automatically and continuously acquired through target markers (hereinafter abbreviated as markers) in a simple manner, and a farming support solution is provided that utilizes these images.

図1に示すように、生育状況評価システム1は、人工衛星10、マーカ20及び生育状況評価装置30を含んで構成されている。なお、ユーザ端末40は、農家や農業法人の利用する複数の端末を一括して表したものである(図3参照)。 As shown in FIG. 1, the growth status evaluation system 1 includes an artificial satellite 10, a marker 20, and a growth status evaluation device 30. The user terminal 40 collectively represents multiple terminals used by farmers and agricultural corporations (see FIG. 3).

マーカ20は、地表S中の農地Aを囲むように配置される、電波的な「鏡」のようなハードウェアである。あるいは、マーカ20は、農地Aの頂点をなす位置に配置されると言ってもよい。マーカ20の詳細については追って述べる。 The markers 20 are radio wave "mirror"-like hardware that are placed around the farmland A on the ground surface S. Alternatively, the markers 20 can be said to be placed at positions that form the vertices of the farmland A. Details of the markers 20 will be described later.

人工衛星10は、地表Sに向けて電波を照射し、地表Sからの反射波を受信し、受信した反射波に基づいて画像、すなわち衛星画像Pを生成する(図5参照)。衛星画像Pにはマーカ20の光点Qが現れることになる。人工衛星10の詳細については追って述べる。 The artificial satellite 10 emits radio waves toward the surface of the earth S, receives the reflected waves from the surface of the earth S, and generates an image, i.e., a satellite image P, based on the received reflected waves (see FIG. 5). A light spot Q of the marker 20 appears in the satellite image P. Details of the artificial satellite 10 will be described later.

生育状況評価装置30は、衛星画像Pから、マーカ20の光点Qによって囲まれた領域AAを農地Aの画像として切り出し、切出した画像に基づいて農作物Gの生育状況を評価する。生育状況評価装置30の詳細は追って述べる。 The growth status evaluation device 30 cuts out an area AA surrounded by the light spot Q of the marker 20 from the satellite image P as an image of the farmland A, and evaluates the growth status of the crop G based on the cut-out image. The details of the growth status evaluation device 30 will be described later.

2.人工衛星
人工衛星10は、観測センサとして能動型のマイクロ波センサを搭載している。従って、人工衛星10は、そのアンテナよりマイクロ波を地表Sに照射し、その電波の反射強度を計測することにより、地表面の画像化を行うことができる。本実施形態では、観測センサとして合成開口レーダ(SAR: Synthetic Aperture Radar)を想定しているが、本発明はこれに限られない。
2. Satellite The satellite 10 is equipped with an active microwave sensor as an observation sensor. Therefore, the satellite 10 can image the earth's surface by irradiating microwaves from its antenna to the earth's surface S and measuring the reflection intensity of the radio waves. In this embodiment, a synthetic aperture radar (SAR) is assumed as the observation sensor, but the present invention is not limited to this.

SARセンサにより得られる画像データは、「触覚」と称され、例えば農地の場合は、稲の穂が実ればザラザラして見えたり、果樹の葉が据えればパラパラして見えたりするため、農作物Gの変化の継続的な把握、つまり生育状況の把握に好適である。 The image data obtained by the SAR sensor is called "tactile" data. For example, in the case of farmland, when rice ears ripen they appear rough, and when fruit tree leaves set they appear fluffy, making it ideal for continuously understanding changes in crops G, that is, understanding the growth conditions.

マイクロ波は、波長の長い順に、Pバンド、Lバンド、Cバンド、Xバンド等に分類されるところ、合成開口レーダでは、周波数の比較的高いLバンド、Cバンド、Xバンドがマイクロ波リモートセンシングのために利用されている。低い周波数のマイクロ波ほど透過能力が高く、雲だけでなく植生の中にも浸透することができ、しかも高い分解能を有する。 Microwaves are classified into P-band, L-band, C-band, X-band, etc. in order of longest wavelength, and in synthetic aperture radar, the relatively high frequency L-band, C-band, and X-band are used for microwave remote sensing. The lower the frequency of microwaves, the higher their penetrating ability is, allowing them to penetrate not only clouds but also vegetation, and they also have high resolution.

したがって、SARセンサを用いることで、対象物の有無及び変化、対象物の材質(人工物か自然物か水か)、土壌水分といった情報を得ることができる。また、SARセンサには、地表Sが雲で覆われていても、また夜間でも撮影できるといった利点があり、同じ条件(同じ日時)で撮影するので比較しやすい。それゆえ、図2に示すように、SARセンサで継続的に繰り返し撮影して、生長に伴う散乱パターンの違い(反射強度の違い)に基づいて農作物Gの生育状況を把握することができる。 Therefore, by using a SAR sensor, it is possible to obtain information such as the presence or absence of an object, changes in the object's material (man-made, natural, or water), and soil moisture. In addition, a SAR sensor has the advantage that it can capture images even when the ground surface S is covered with clouds or at night, and images are captured under the same conditions (same date and time), making comparisons easy. Therefore, as shown in Figure 2, by continuously and repeatedly capturing images with the SAR sensor, it is possible to grasp the growth status of crops G based on differences in scattering patterns (differences in reflection intensity) that accompany growth.

3.ターゲットマーカ(マーカ)
マーカ20は、人工衛星10から送信された電波を反射させて、電波の来た方向にそのまま折り返す機能を待つ。マーカ20としては、四角形タイプ、三角形タイプを想定するが、これに限られない。
3. Target marker (marker)
The marker 20 has a function of reflecting radio waves transmitted from the artificial satellite 10 and returning them in the direction from which the radio waves came. The marker 20 is assumed to be a square type or a triangular type, but is not limited to this.

マーカ20の寸法は、電波特性の評価及び衛星との回線設計に応じて適宜設定することができるが、可搬性の観点からは、外形150cm~50cmが好ましく、中でも100cm~60cm程度が好ましい。 The dimensions of the marker 20 can be set appropriately depending on the evaluation of radio wave characteristics and the link design with the satellite, but from the standpoint of portability, an outer diameter of 150 cm to 50 cm is preferable, and of these, approximately 100 cm to 60 cm is more preferable.

マーカ20には、軽量化や屋外利用(雨がたまるのを防いだり、風の影響を軽減したりするため)の観点から、図4のように穴21Aを形成することが好ましい。穴21Aの径としては、電波を逃さず反射させるために波長の1/5~1/10が好ましい。例えばSAR衛星では、QPS衛星の周波数帯がXバンド(2.4cm~3.75cm)であり、ALOS衛星の周波数帯がLバンド(15cm~30cm)であることを考慮し、穴21Aの径を、それぞれ2.4mm~7.5mm程度、15mm~100mm程度とすることが好ましい。中でも、穴21Aの径は、Xバンドに対して4mm~6mm、Lバンドに対して30mm~50mmであることが好ましい。 From the viewpoint of weight reduction and outdoor use (to prevent rain from accumulating and to reduce the effects of wind), it is preferable to form a hole 21A in the marker 20 as shown in FIG. 4. The diameter of the hole 21A is preferably 1/5 to 1/10 of the wavelength in order to reflect radio waves without escaping. For example, in a SAR satellite, considering that the frequency band of the QPS satellite is the X-band (2.4 cm to 3.75 cm) and the frequency band of the ALOS satellite is the L-band (15 cm to 30 cm), it is preferable to set the diameter of the hole 21A to about 2.4 mm to 7.5 mm and about 15 mm to 100 mm, respectively. In particular, it is preferable that the diameter of the hole 21A is 4 mm to 6 mm for the X-band and 30 mm to 50 mm for the L-band.

マーカ20の本体21は、地表Sに設置されてもよいし、図4に示すように台座22(三脚などを含む)上に載置されてもよい。台座22を利用することで、マーカ20の本体21が、人工衛星10から見て、生長した農作物Gに隠されることを防止することができる。 The main body 21 of the marker 20 may be placed on the surface S of the earth, or may be placed on a pedestal 22 (including a tripod, etc.) as shown in FIG. 4. By using the pedestal 22, the main body 21 of the marker 20 can be prevented from being hidden by the grown crops G when viewed from the artificial satellite 10.

マーカ20は、1つの農地Aを面方向において特定できる個数であればよく、少なくとも3個以上、好ましくは4個以上であればよく、例えば、農地Aの形状(頂点の数)に応じた数のマーカ20が使用されてよい。また、農地Aの1つの頂点に設置されるマーカ20については、1ユニット形態での使用を想定する。もっとも、将来SAR衛星の数が増え、地上から見たときに衛星が様々な方角から飛来することを考慮して、複数ユニット(例えば4ユニット)を組み合わせて使用してもよい。 The number of markers 20 may be any number sufficient to identify one piece of farmland A in the surface direction, and may be at least three or more, preferably four or more. For example, the number of markers 20 may correspond to the shape of the farmland A (number of vertices). In addition, it is assumed that the marker 20 installed at one vertex of the farmland A will be used in the form of one unit. However, considering that the number of SAR satellites will increase in the future and that the satellites will come from various directions when viewed from the ground, multiple units (for example, four units) may be used in combination.

マーカ20の素材は、人工衛星10からの電波を反射するものであれば何でもよいが、ステンレス鋼が好適である。また、可搬性を考慮し、マーカ20は組立式とすることが望ましい。 The material of the marker 20 can be any material that reflects radio waves from the artificial satellite 10, but stainless steel is preferable. In addition, for portability, it is preferable that the marker 20 be an assembly type.

4.生育状況評価装置
生育状況評価装置30は、CPU、RAM、ROM、通信ユニットを含む、1台又は複数台のコンピュータとして構成される。かかる生育状況評価装置30は、取得部31、切出部32、評価部33、表示部34及び記憶部35の各機能部を含む。生育状況評価装置30では、CPUが、ROMに記憶されたプログラム及び各種データをRAMに読み出して実行することで、後述する各種機能が実現される。
以下、各機能部を詳細に説明する。
4. Growth status evaluation device The growth status evaluation device 30 is configured as one or more computers including a CPU, RAM, ROM, and a communication unit. The growth status evaluation device 30 includes the functional units of an acquisition unit 31, a cut-out unit 32, an evaluation unit 33, a display unit 34, and a storage unit 35. In the growth status evaluation device 30, the CPU reads out the programs and various data stored in the ROM into the RAM and executes them, thereby realizing various functions described below.
Each functional unit will be described in detail below.

取得部31は、人工衛星10において撮影された衛星画像Pを、人工衛星10から直接に又はサーバ等の他の機器を経由して取得する。図5に示すように、衛星画像Pには、マーカ20に由来する明るい点(光点Q)が映し出されている。取得部31は、一定の時間間隔(例えば1日ごと、数日ごと、一週間ごと)で衛星画像を取得することが好ましい。 The acquisition unit 31 acquires the satellite image P captured by the satellite 10 directly from the satellite 10 or via another device such as a server. As shown in FIG. 5, a bright point (light point Q) originating from the marker 20 is reflected in the satellite image P. It is preferable that the acquisition unit 31 acquires the satellite image at regular time intervals (e.g., every day, every few days, or every week).

切出部32は、衛星画像Pから光点Qで囲まれた領域AAを切り出し、切り出した画像を記憶部35に記憶する。切り出された画像は、農地Aに対応している。 The cutout unit 32 cuts out the area AA surrounded by the light spot Q from the satellite image P and stores the cutout image in the memory unit 35. The cutout image corresponds to the farmland A.

評価部33は、切り出された画像を参照画像と比較し、農作物Gの成長段階を評価する。参照画像は、各成長段階で撮影された農作物Gの画像であり(図2参照)、予め記憶部35に記憶されている。切り出された画像と参照画像との比較は、例えば、両画像のスペクトル、ヒストグラム、明度、輝度などの特徴量が許容誤差の範囲内かどうかにより行われてよい。 The evaluation unit 33 compares the cropped image with a reference image to evaluate the growth stage of the crop G. The reference images are images of the crop G taken at each growth stage (see FIG. 2) and are stored in advance in the storage unit 35. The comparison between the cropped image and the reference image may be performed based on, for example, whether or not the characteristic quantities such as spectrum, histogram, brightness, and luminance of both images are within the allowable error range.

したがって、評価部33は、切り出された画像を参照画像と比較することで、農作物Gの成長段階を把握することができるとともに、農作物Gの収穫時期を予測することができる。なお、農作物Gの成長段階は、例えば、収穫時期を迎えた農作物のステージを100%とする成長割合として表されてもよいし、5段階、10段階のような段階表示でもよい(図6参照)。 Therefore, by comparing the cropped image with the reference image, the evaluation unit 33 can grasp the growth stage of the crop G and predict the harvest time of the crop G. The growth stage of the crop G may be expressed, for example, as a growth rate in which the stage of the crop that has reached the harvest time is set to 100%, or may be displayed as a stage such as 5 stages or 10 stages (see FIG. 6).

評価部33はまた、所定の時間間隔ごとの農作物Gの成長段階を踏まえ、農作物Gの生育の早さ(通常のペースと同程度、進んでいる、遅れているなど)を評価してもよい。かかる評価に際し、評価部33は、過去の気象データ(気温、日射量、雨量など)及び気象予測を参照してもよい。 The evaluation unit 33 may also evaluate the speed of growth of the crop G (at the same pace as normal, advanced, delayed, etc.) based on the growth stage of the crop G at each predetermined time interval. When making such an evaluation, the evaluation unit 33 may refer to past weather data (temperature, amount of solar radiation, amount of rainfall, etc.) and weather forecasts.

表示部34は、評価部33の評価結果を表示するべく出力する。表示部34は、自らのディスプレイに評価結果を表示させてもよいし、他の端末(例えば農家や農業法人に設置されているユーザ端末40)のディスプレイに評価結果を表示させてもよい。したがって、ユーザ(農家や農業法人)は、農作物Gの生育状況や収穫時期を把握することができる。 The display unit 34 outputs the evaluation results of the evaluation unit 33 for display. The display unit 34 may display the evaluation results on its own display, or may display the evaluation results on the display of another terminal (e.g., a user terminal 40 installed at a farmer or an agricultural corporation). Thus, the user (farmer or agricultural corporation) can grasp the growth status and harvest time of the agricultural crop G.

表示部34は、例えば図6のように、評価結果を温度履歴、降水量履歴等と一括表示してもよい。表示部34はまた、例えば農作物Gの生長が遅れている場合には、肥料や水の量を増やす等の方策を表示してもよい。 The display unit 34 may display the evaluation results together with the temperature history, precipitation history, and the like, for example, as shown in FIG. 6. The display unit 34 may also display measures such as increasing the amount of fertilizer or water when, for example, the growth of the crop G is delayed.

記憶部35は、各種データ及びプログラムを記憶している。各種データには、例えば、切出部32において切り出された画像、農作物の種類ごとの参照画像、評価部33の評価結果、農地Aの気象データが含まれる。 The memory unit 35 stores various data and programs. The various data include, for example, images cut out by the cut-out unit 32, reference images for each type of agricultural crop, the evaluation results of the evaluation unit 33, and weather data for farmland A.

5.生育状況評価システムの動作
図7を参照して、生育状況評価システム1の動作を、生育状況評価装置30の処理手順を中心に説明する。
5. Operation of the Growth State Evaluating System The operation of the growth state evaluating system 1 will be described with reference to FIG.

ステップS1において、マーカ20が農地Aの周囲(頂点)に設置される。 In step S1, markers 20 are placed around (at vertices) farmland A.

ステップS2において、人工衛星10は、マイクロ波センサ等を用いて、農地A及びマーカ20を含む地表Sを撮影し、衛星画像Pを得る。衛星画像Pの撮影は、例えば1日ごと、数日ごと、1週間ごとのように、定期的に行われ、衛星画像Pのデータは、撮影のたびに生育状況評価装置30又は他の装置(サーバなど)に送信される。 In step S2, the artificial satellite 10 uses a microwave sensor or the like to capture an image of the ground surface S including the farmland A and the markers 20, and obtains a satellite image P. The satellite image P is captured periodically, for example, once a day, once every few days, or once a week, and the data of the satellite image P is transmitted to the growth status evaluation device 30 or another device (such as a server) each time it is captured.

ステップS3において、生育状況評価装置30は、人工衛星10から直接的に又は間接的に衛星画像Pを受信(取得)する。 In step S3, the growth status evaluation device 30 receives (acquires) satellite image P directly or indirectly from the artificial satellite 10.

ステップS4において、生育状況評価装置30は、衛星画像Pにおいてマーカ20の光点を検出し、検出結果に基づいて、衛星画像Pから農地Aに対応する領域AAを切り出す。切り出された画像は記憶部35に記憶される。 In step S4, the growth status evaluation device 30 detects the light spot of the marker 20 in the satellite image P, and based on the detection result, cuts out an area AA corresponding to the farmland A from the satellite image P. The cut-out image is stored in the memory unit 35.

ステップS5において、切り出された画像を参照画像と比較し、農地Aにおける農作物Gの生育状況を評価する。生育状況には、生育段階、生長の早さ、収穫時期の予想などが含まれる。 In step S5, the cropped image is compared with a reference image to evaluate the growth status of crop G in farmland A. The growth status includes the growth stage, growth rate, predicted harvest time, etc.

ステップS6において、評価結果を表示するべく出力する。出力先は、生育状況評価装置30の表示装置でもよいし、他の端末40の表示装置でもよい。評価結果とともに、気象履歴、気象予測等が表示されてもよい。 In step S6, the evaluation results are output for display. The output destination may be the display device of the growth status evaluation device 30 or the display device of another terminal 40. Weather history, weather forecasts, etc. may be displayed together with the evaluation results.

ステップS7において、農作物Gが収穫されたかどうかが確認され、農作物Gが収穫済みの場合には、一連の手順を終了する。農作物Gが未収穫である場合には、ステップS2に戻って上述した手順を繰り返す。これにより、ユーザは、農地Aにおける作付から収穫までの農作物Gの生育状況を適時に把握し、肥料の追加や収穫準備など、必要な対応を実施することができる。つまり、客観的なテータに基づく生産性の向上を期待できる。 In step S7, it is confirmed whether crop G has been harvested, and if crop G has been harvested, the series of procedures ends. If crop G has not yet been harvested, the process returns to step S2 and the above-mentioned procedures are repeated. This allows the user to timely grasp the growth status of crop G in farmland A from planting to harvest, and to take necessary measures such as adding fertilizer and preparing for harvest. In other words, an improvement in productivity based on objective data can be expected.

上述したように、本実施形態では、衛星画像Pから必要な領域AAを切り出す作業をマーカ20の光点に基づいて行うこととしている。したがって、幾何補正、緯度経度による画像指定といった手間・コストの掛かる作業を省略することができる。そして、衛星画像の一枚毎に必要となるこれらの作業コストを下げることにより、複数画像により経過を把握する必要がある分析営農支援ソリューションを安価に実現できる。 As described above, in this embodiment, the task of extracting the required area AA from the satellite image P is performed based on the light spot of the marker 20. This makes it possible to omit time-consuming and costly tasks such as geometric correction and image specification by latitude and longitude. Furthermore, by reducing the cost of these tasks required for each satellite image, analytical farming support solutions that require understanding of progress using multiple images can be realized at low cost.

また、マーカ20に基づいて農地単位で画像切り出しを迅速に行うことができるから、エンドユーザである農業従事者への価値提供のスピードが向上する。また、保存される画像は領域AAの部分のみで足りるから(つまり衛星画像Pの全体の分析・保存の必要性はない)、サーバ負荷の面でも優位性がある。 In addition, because images can be quickly extracted on a farmland-by-farmland basis based on the markers 20, the speed at which value can be provided to end users (farmers) is improved. Also, because only the image of area AA needs to be saved (i.e., there is no need to analyze and save the entire satellite image P), there is an advantage in terms of server load.

以上、本発明の代表的な実施形態について説明したが、本発明はこれらに限定されるものではなく、種々の設計変更が可能であり、それらも本発明に含まれる。 The above describes typical embodiments of the present invention, but the present invention is not limited to these, and various design modifications are possible, which are also included in the present invention.

1枚の衛星画像Pから切り出される農地Aの画像は1枚に限られず、複数枚でもよい。例えば、1枚の衛星画像Pに、複数の農地の画像が含まれる場合がある。この場合、マーカ20の光点Qの数、光点Qのなす領域AAの形状・寸法などに基づいて、ここの農地を特定すればよい。 The image of farmland A cut out from one satellite image P is not limited to one, but may be multiple. For example, one satellite image P may contain images of multiple farmlands. In this case, the farmland can be identified based on the number of light spots Q of the marker 20, the shape and dimensions of the area AA formed by the light spots Q, etc.

1 生育状況評価システム
10 人工衛星
20 ターゲットマーカ
30 生育状況評価装置
31 取得部
32 切出部
33 評価部
34 表示部
REFERENCE SIGNS LIST 1 Growth status evaluation system 10 Artificial satellite 20 Target marker 30 Growth status evaluation device 31 Acquisition unit 32 Extraction unit 33 Evaluation unit 34 Display unit

Claims (7)

人工衛星において撮影された、農地を囲むように配置されたマーカを含む地表の画像を取得する取得部と、
取得された前記画像から前記マーカの光点を検出し、前記光点によって囲まれる領域を前記画像から切り出す切出部と、
切り出された前記画像に基づいて、前記農地に植生された農作物の成長段階を評価する評価部と、
を含むことを特徴とする生育状況評価装置。
An acquisition unit that acquires an image of the earth's surface including markers arranged so as to surround the farmland, the image being taken by an artificial satellite;
a cutout unit that detects light points of the markers from the acquired image and cuts out an area surrounded by the light points from the image;
an evaluation unit that evaluates a growth stage of the crops planted in the farmland based on the extracted image;
A growth status evaluation device comprising:
前記地表の画像は、前記人工衛星に搭載された能動型マイクロ波センサによって撮影された画像であること、
を特徴とする請求項1に記載の生育状況評価装置。
the image of the earth's surface is an image taken by an active microwave sensor mounted on the satellite;
2. The growth status evaluation device according to claim 1,
前記評価部は、切り出された前記画像と、前記農作物の成長段階に対応する参照画像と、を比較し、比較結果に基づいて前記成長段階を評価すること、
を特徴とする請求項1又は2に記載の生育状況評価装置。
the evaluation unit compares the crop image with a reference image corresponding to the crop growth stage, and evaluates the crop growth stage based on a comparison result;
3. The growth status evaluation device according to claim 1 or 2,
前記成長段階の評価結果を、温度履歴及び降水量履歴のいずれかを少なくとも含む天候情報とともに表示する表示部を更に含むこと、
を特徴とする請求項1~3のいずれかに記載の生育状況評価装置。
a display unit that displays the evaluation result of the growth stage together with weather information including at least one of a temperature history and a precipitation history;
The growth status evaluation device according to any one of claims 1 to 3,
生育状況評価装置に対して、
人工衛星において撮影された、農地を囲むように配置されたマーカを含む地表の画像を取得する手順と、
取得された前記画像から前記マーカの光点を検出し、前記光点によって囲まれる領域を前記画像から切り出す手順と、
切り出された前記画像に基づいて、前記農地に植生された農作物の成長段階を評価する手順と、
を含む手順を実行させることを特徴とする生育状況評価方法。
For the growth status evaluation device,
acquiring an image of the earth's surface, the image including markers arranged to surround the farmland, taken by a satellite;
detecting light points of the markers from the acquired image and extracting an area surrounded by the light points from the image;
A step of evaluating a growth stage of a crop planted in the farmland based on the cut-out image;
A growth status evaluation method comprising:
生育状況評価装置に対して、
人工衛星において撮影された、農地を囲むように配置されたマーカを含む地表の画像を取得する手順と、
取得された前記画像から前記マーカの光点を検出し、前記光点によって囲まれる領域を前記画像から切り出す手順と、
切り出された前記画像に基づいて、前記農地に植生された農作物の成長段階を評価する手順と、
を含む手順を実行させるためのプログラム。
For the growth status evaluation device,
acquiring an image of the earth's surface, the image including markers arranged to surround the farmland, taken by a satellite;
detecting light points of the markers from the acquired image and extracting an area surrounded by the light points from the image;
A step of evaluating a growth stage of a crop planted in the farmland based on the cut-out image;
A program for executing a procedure including:
地表を撮影する人工衛星と、前記地表中の農地を囲むように配置されたマーカと、生育状況評価装置と、を含む生育状況評価システムであって、
前記生育状況評価装置は、
人工衛星において撮影された前記地表の画像を取得する取得部と、
取得された前記画像から前記マーカの光点を検出し、前記光点によって囲まれる領域を前記画像から切り出す切出部と、
切り出された前記画像に基づいて、前記農地に植生された農作物の成長段階を評価する評価部と、
を含むことを特徴とする生育状況評価システム。
A growth status evaluation system including an artificial satellite that photographs the earth's surface, markers arranged so as to surround farmland on the earth's surface, and a growth status evaluation device,
The growth status evaluation device includes:
an acquisition unit that acquires an image of the earth's surface captured by an artificial satellite;
a cutout unit that detects light points of the markers from the acquired image and cuts out an area surrounded by the light points from the image;
an evaluation unit that evaluates a growth stage of the crops planted in the farmland based on the extracted image;
A growth status evaluation system comprising:
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2024033962A (en) * 2022-08-31 2024-03-13 オムロン株式会社 Analytical equipment, analytical methods, and programs

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005062143A (en) 2003-08-08 2005-03-10 Kyushu Techno Research Kk Aerial marking for aerial photography survey
JP2010117327A (en) 2008-11-14 2010-05-27 Pasuko:Kk Vegetation growth condition analysis method, program, and vegetation growth condition analyzer
JP2014018140A (en) 2012-07-18 2014-02-03 Fujitsu Ltd Method, device and program for identifying crop condition change date
JP2018097506A (en) 2016-12-12 2018-06-21 株式会社日立製作所 Satellite image processing system and method
WO2018173577A1 (en) 2017-03-23 2018-09-27 日本電気株式会社 Vegetation index calculation device, vegetation index calculation method, and computer readable recording medium
JP2018148821A (en) 2017-03-10 2018-09-27 ヤンマー株式会社 Farm field information display system
US20180293671A1 (en) 2015-03-27 2018-10-11 Omniearth, Inc. System and method for predicting crop yield

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3417776B2 (en) * 1996-12-19 2003-06-16 ペンタックス株式会社 Photogrammetry target and photogrammetry using this photogrammetry target

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005062143A (en) 2003-08-08 2005-03-10 Kyushu Techno Research Kk Aerial marking for aerial photography survey
JP2010117327A (en) 2008-11-14 2010-05-27 Pasuko:Kk Vegetation growth condition analysis method, program, and vegetation growth condition analyzer
JP2014018140A (en) 2012-07-18 2014-02-03 Fujitsu Ltd Method, device and program for identifying crop condition change date
US20180293671A1 (en) 2015-03-27 2018-10-11 Omniearth, Inc. System and method for predicting crop yield
JP2018097506A (en) 2016-12-12 2018-06-21 株式会社日立製作所 Satellite image processing system and method
JP2018148821A (en) 2017-03-10 2018-09-27 ヤンマー株式会社 Farm field information display system
WO2018173577A1 (en) 2017-03-23 2018-09-27 日本電気株式会社 Vegetation index calculation device, vegetation index calculation method, and computer readable recording medium

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