PROBLEM TO BE SOLVED: To provide apparatus for estimating normal stock ratio, which early predicts reduction in harvest amount due to missing stock and predicts the yield of crops with high accuracy.SOLUTION: According to the present invention, an apparatus comprises: a prediction target-cropping setting section 21-1 for setting a cropping ID of a prediction target: an image data-analyzing section 21-2 for calculating a vegetation index representative value of a field of prediction target-cropping on an image photographing date a growth model-adapting section 21-3 for calculating a representative value of the estimated vegetation index a growing stage-estimating section 21-4 for estimating a growing stage at every elapse of days from a cropping start date, an image data-selecting section 21-6 for selecting image data of a second resolution an image data-analyzing section 21-7 for calculating a multidimensional vector for each pixel of the field of prediction target cropping in the image of the second resolution and a normal stock ratio-estimating section 21-8 for specifying, from clusters obtained by classifying multidimensional vectors, a cluster in which the pixels of the normal stock portion are classified, and estimating a normal stock ratio in the field from the ratio of the pixels belonging to the specified cluster to all pixels in the field.SELECTED DRAWING: Figure 1BCOPYRIGHT: (C)2017,JPO&INPIT【課題】欠株による収穫量の減少を早期に予測し、農作物の収穫量を高精度で予測する正常株率推定装置を提供する。【解決手段】予測対象の作付IDを設定する予測対象作付設定部21-1と、画像撮影日の予測対象作付の圃場の植生指数代表値を算出する画像データ分析部21-2と、推定植生指数の代表値を計算する生育モデル適合部21-3と、作付開始日からの経過日数ごとに生育ステージを推定する生育ステージ推定部21-4と、第二の解像度の画像データを選択する画像データ選択部21-6と、第二の解像度の画像の予測対象作付の圃場のピクセルごとに多次元ベクトルを算出する画像データ分析部21-7と、多次元ベクトルを分類することで得られたクラスタから正常株部分のピクセルが分類されるクラスタを特定し、圃場の全ピクセルに対する前記特定したクラスタに属するピクセルの割合から圃場内の正常株率を推定する正常株率推定部21-8と、を有する。【選択図】図1B
