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公開番号2024023024
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-02-21
出願番号2022126556
出願日2022-08-08
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
出願人国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構,国立大学法人静岡大学
代理人個人
主分類G06Q 50/02 20240101AFI20240214BHJP(計算;計数)
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。
続きを表示（約 640 文字）【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。
続きを表示（約 1,600 文字）【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】
国際公開第２００９／１１６６１３号
特開２０２１－１８９７６３号公報
特開２０２１－１０８５８６号公報
【非特許文献】
【０００６】
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
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
“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】以降は省略されています）

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