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【発明の名称】 作物の診断方法
【発明者】 【氏名】佐竹 覺

【氏名】保坂 幸男

【氏名】丸山 秀春

【氏名】中村 信彦
【要約】 【課題】作物の反射光量を測定して作物を診断するにあたり、測定位置、植栽密度の違いによって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を提供する。

【解決手段】自然光に晒される圃場１内における一定面積の作物から、窒素含有率等の作物情報に関連した光の反射率をカメラ２で測定し、反射率から作物情報を求めるために予め定めた第１の作物関係式から作物情報を求めて第１の作物情報とし、同じ面積の作物葉身に光を照射して光量を測定し、光量から作物情報を求めるために予め定めた第２の作物関係式から作物情報を求めて第２の作物情報とし、第１の作物情報と第２の作物情報との差違を算出して、同じ圃場内における未知の一定面積の作物から第１の作物情報を求め、該第１の作物情報を前記差違に基づいて補正して、補正した第１の作物情報によって圃場作物の栄養を診断する。
【特許請求の範囲】
【請求項１】自然光に晒される圃場内における一定面積の作物から、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、から一定面積の作物情報を求めて第１の作物情報として記憶し、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の作物情報との差違を算出して、同じ圃場内における未知の一定面積の作物から第１の作物情報を求め、該第１の作物情報を前記差違に基づいて補正して、補正した第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。
【請求項２】第１の作物情報と第２の作物情報との差違を記憶して、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の作物情報を求め、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を特徴とする請求項１記載の作物の診断方法。
【請求項３】自然光に晒される圃場において、一定面積の作物から、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、これを複数区画に分割した区画ごとの反射率と、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することを特徴とする作物の診断方法。
【請求項４】単位圃場ごとに第１の作物情報を得ることを特徴とする請求項１または３記載の作物の診断方法。
【請求項５】単位圃場より小さく任意に定めた単位面積ごとに第１の作物情報を得ることを特徴とする請求項１または３記載の作物の診断方法。
【請求項６】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することを特徴とする作物の診断方法。
【請求項７】単位圃場を１区画とすることを特徴とする請求項６記載の作物の診断方法。
【請求項８】単位圃場内に複数区画を設定することを特徴とする請求項６記載の作物の診断方法。
【請求項９】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を特徴とする請求項３または６記載の作物の診断方法。
【請求項１０】２区画が、第１の作物情報のうち最大値と最小値を示した区画であることを特徴とする請求項３、６または９記載の作物の診断方法。
【請求項１１】作物情報が窒素含有量であることを特徴とする請求項１、２、３、６または９記載の作物の診断方法。
【請求項１２】作物情報が葉色値であることを特徴とする請求項１、２、３、６または９記載の作物の診断方法。
【請求項１３】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ことを特徴とする請求項１、２、３、６または９記載の作物の診断方法。
【発明の詳細な説明】【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】
【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。また、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。
【０００５】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、測定位置、植栽密度の違いによって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。
【０００６】
【課題を解決するための手段】本発明では第１の方法として、自然光に晒される圃場内における一定面積の作物から、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、反射率から一定面積の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、から作物情報を求めて第１の作物情報として記憶し、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の作物情報との差違を算出して、同じ圃場内における未知の一定面積の作物から第１の作物情報を求め、該第１の作物情報を前記差違に基づいて補正して、補正した第１の作物情報によって圃場作物の栄養を診断する診断方法により前記課題を解決するための手段とした。
【０００７】予め第１の作物情報を得るために作物の反射光を得て決定する第１の作物関係式を求めることは従来から研究されており、また葉に光を照射して反射光を得て決定する第２の作物情報を得るための第２の作物関係式を求めることも従来から研究され実施されている。したがってこれらを求めることは容易であり、本発明では、これら２つの有益な手法を効果的に組み合わせて、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。
【０００８】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。
【０００９】本発明では第２の方法として、自然光に晒される圃場において、一定面積の作物から、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、これを複数区画に分割した区画ごとの反射率と、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する作物の診断方法とした。
【００１０】前記第１の方法から更に厳密な補正を行うためにはこの第２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関係式を定め、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、補正関係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、更に補正関係式によって第１の作物情報を広範囲に亘って補正することができる。
【００１１】以上の第１と第２の方法における補正とその補正を適用した作物の診断は、単位圃場ごとに第１の作物情報を得ることもでもよいし、単位圃場より小さく任意に定めた単位面積ごとに第１の作物情報を得ることでもよい。ここでいう単位圃場とは、通称「畦」で区切られた１面の圃場を指している。
【００１２】第３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する作物の診断方法とした。
【００１３】前記第２の方法と異なり、第３の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関係式を定め、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、補正関係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、更に補正関係式によって第１の作物情報を広範囲に亘って補正することができる。
【００１４】この第３の方法における区画は、単位圃場を１区画として、複数の単位圃場から第１の作物情報を得てもよいし、単位圃場内に設定した複数区画から区画ごとに第１の作物情報を得てもよい。
【００１５】前記第２の方法と第３の方法は、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。
【００１６】また、第２と第３の方法における、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。
【００１７】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。
【００１８】前記第１乃至第３の方法において、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した。
【００１９】
【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。
【００２０】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。先のエリアセンサー４はラインセンサーであってもよい。
【００２１】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。
【００２２】図３にデータ処理装置２０のブッロク図を示している。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。
【００２３】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。
【００２４】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、自然光による入射光量が演算できる。つまり反射率が既知の基準板があれば、例えば基準板３の反射率を９５％一定として説明すると、基準板３の反射光を測定したときの光量値をＸ、未知の自然光の光量をＹとすれば、【数１】Ｙ＝Ｘ／０．９５Ｙ：自然光の光量，Ｘ：基準板の光量によって自然光の光量Ｙが求まる。従って、測定した稲の葉の反射光量をＺとすれば【数２】Ｕ＝Ｚ／ＹＵ：稲の葉の反射率，Ｙ：自然光の光量，Ｚ：稲の葉の反射光量によって、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と数式２はＲＯＭ２８に記憶してある。前述の自然光量Ｙ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数式１に基づいて演算しＲＡＭ２９に記憶する。即ち自然光量Ｙの値はフィルタ５ごとに測定して記憶する。
【００２５】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２に基づいて反射率を演算してＲＡＭ２９に記憶する。これである範囲の、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。なおここで得られる反射率は、カメラを圃場とほぼ同じ地面に設置した場合に、カメラと圃場の前後距離に基づく圃場反射光のカメラへの入射角度の違いから生じる入射光量の違いを補正することが好ましい。
【００２６】図４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４のように、左上から区画ＮＯ■〜■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２に基づいて各区画ごとの反射率を演算してＲＡＭ２９に記憶する。１つのカメラで受光できる範囲を、例えば１平方メートル程度とすると、１平方メートル内の９区画分の反射率が記憶される。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。
【００２７】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。
【００２８】更に詳説すると、仮に区画ＮＯ■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３】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４】
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５】Ｎ ＝ Ｆ0＋Ｆ１・Ｒ1＋Ｆ２・Ｒ2＋Ｆ３・Ｒ3＋Ｆ４・Ｒ4＋ＣＮ：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５をＲＯＭ２８に記憶しておく。
【００２９】このようにして数式１と数式２及び数式５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ごとの窒素含有率（第１の作物情報）ＮＯ■〜■を求めることができる。図４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。
【００３０】次に、葉身窒素量測定装置３０の実施例を図５から図７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５及び図６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。
【００３１】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の光軸と垂直に設けられ、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。
【００３２】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７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。
【００３３】次に、図５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５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。
【００３４】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。
【００３５】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。
【００３６】以下に本発明による特徴的な第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３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２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。
【００３７】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。
【００３８】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。
【００３９】次に本発明による特徴的な第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３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ＮＯ■〜ＮＯ■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２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。
【００４０】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４で選択した区画、例えば最大値であるＮＯ■の４．２％の区画と、最小値であるＮＯ■の２．４％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。
【００４１】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、ＮＯ■区画が３．０％とＮＯ７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。
【００４２】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（ＮＯ■〜ＮＯ■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８により説明する。図８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ＮＯ■４．２％とＮＯ■３．６％の窒素含有率とによって作成した図である。本発明では、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８では具体的に、ＮＯ■は４．２から３．０に補正され、ＮＯ■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９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。
【００４３】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８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。
【００４４】前記第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。
【００４５】次に本発明による特徴的な第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。
【００４６】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８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。
【００４７】この第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。加えて第３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。
【００４８】以上のことからカメラ２による測定は基準板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、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。
【００４９】上記第１乃至第３の実施例のカメラ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。
【００５０】図１０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１１(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１１(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。
【００５１】カメラ２による作物葉の反射光測定に必要な自然光（入射光）Ｙの値を、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１２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。
【００５２】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で得られた光量を入射光量Ｙとして数式２に代入することで、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。
【００５３】以上の説明では、１つの圃場の一部分（１平方メートル）をカメラ２で撮影することを前提に説明したが、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、前述のような圃場の一部を測定する方法で補正するようにして、圃場の何カ所かを１平方メートル単位で測定して、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。例えばこの程度の解像度が確保できるのであれば、またカメラ２で撮影する手段は地上における撮影の他、衛星による撮影情報を利用することも可能である。加えて気球、ラジコン飛行装置（飛行機、ヘリ）あるいは有人飛行機にカメラを搭載して撮影情報を得ることも可能である。
【００５４】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、減数分裂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。
【００５５】さて、このような方法を自動施肥に応用することについて説明する。図１３に示すものは、自動施肥装置７０であり、肥料タンク７１とその下部にモータ７２によって回転するスクリュー７３を備え、タンク７１の側部には圃場作物の葉身から窒素含有率を測定するためのカメラ７４と入射光を測定する照度計９３が設けてある。タンクを支持する脚部７６と、脚部７６にはタンクを走行可能に回転するローラ７７と、ローラ７７の回転軸７８にはモータ８３の駆動力を受動するプーリ７９が設けられている。モータ７２とスクリュー７２にはベルト８０が、またモータ８３とプーリ７９にはベルト８１が巻回してある。またカメラ７４とモータ７２は制御装置８２に接続してある。これらの電源はバッテリー等の蓄電池を使用しても良いし交流電源をケーブルで接続しても良い。図１４は、圃場９０の平面図であり、この圃場９０にはこのような自動施肥装置７０が走行するレール９１が適宜敷設してあり、ローラ７７がレール９１に沿って走行することで、自動施肥装置は、圃場９０に施肥を実施することができる。
【００５６】この構成の動作を図３のデータ処理装置３０を借りて説明する。制御装置７６はデータ処理装置３０と同等の構成でよく、ＲＯＭ２８内には、第１の作物情報を得るための反射率演算に必要な前記数式１と数式２と、第１の作物関係式（数式５）と、第３の作物情報を得るための、２区画の相関によって決定された補正換算式（図８）と成育の特定時期（施肥時期）における品種別の標準窒素含有率および窒素含有率の差違に基づく施肥量を演算する演算式が記憶してある。
【００５７】動作を開始すると、自動施肥装置７０は、モータ８３を駆動しプーリ７９を回転させ一定速度でレール９１に沿って走行を開始する。走行を開始するとともにデータ処理装置３０は照度計９３から入射光を得る。更にカメラ７４から、視界中の情報である圃場を撮影する。このように圃場９０の反射光と照度計９３の入射光が得られると、照度計９３の入射光とＲＯＭ２８の数式２と圃場の反射光とによって圃場作物の反射率が演算される。反射率が演算されると、ＲＯＭ２８の第１の作物関係式によって第１の作物情報である窒素含有率が演算される。第１の作物情報の窒素含有率が演算されると、この値とＲＯＭ２８の補正換算式によって第３の作物情報が演算される。ここで得られた第３の作物情報である窒素含有率は、本発明を実施したと同等の精度の窒素含有率とすることができる。
【００５８】このようにして得られた窒素含有量は、ＲＯＭ２８に記憶された公知の成育経過における特定時期の窒素曲線（標準値）と比較され、現在の圃場における窒素含有率を標準の窒素含有量と比較してその差違を演算する。ここにおける比較は、成育経過中の特定時期、例えば現在測定した時期が幼穂形成期であれば、幼穂形成期における標準値と比較するということである。つまり、この測定の前に測定時期を制御装置８２に入力しておくことが必要である。換言すれば、特定時期（施肥時期）においてこの自動施肥装置７０を使用するということでもある。さて、演算で求めた標準値との差違は、予め差違に基づいて決定された施肥量に換算され、この施肥量に基づいてモータ７２の回転数を決定してモータ７２を駆動する。当然のことながらモータ７２の回転を増加すると施肥量は増加し、モータ７２の回転を減少させると施肥量は減少する。またここで差違が生じない場合でも、将来に向けて施肥は実施されるので、差違が生じないときでも施肥は実施されることもある。
【００５９】自動施肥装置７０は、圃場９０に敷設したレール９１上を走行するようにして説明したが、図１５で示すように、従来からある耕作機械９３に自動施肥装置７０とカメラ７４及び照度計９３を耕作機械９３の先端に取り付けて使用することでも実現可能である。このようにすると、圃場が定型（四角）の形状でなくても、走行直前の作物情報に応じて施肥が完了する。施肥は現在でも作物葉の葉色や測定機器による葉身窒素量の測定値と、経験に基づくこれら成育時期の基準値と比較して、経験的に施肥量が決定され、またこの施肥が機械化されても、結果的に圃場全体へ平均的に施肥を行うのが普通であるが、本発明を適用することにより施肥量が自動的に演算されしかも圃場の部分部分に対応した施肥が可能となる。
【００６０】
【発明の効果】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。
【００６１】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。
【出願人】 【識別番号】０００００１８１２
【氏名又は名称】株式会社佐竹製作所
【出願日】 平成１１年６月１７日（１９９９．６．１７）
【代理人】
【公開番号】 特開２０００−３５０５１７（Ｐ２０００−３５０５１７Ａ）
【公開日】 平成１２年１２月１９日（２０００．１２．１９）
【出願番号】 特願平１１−１７１７１２