JP2003125623A - Processor and program for soil property data, storage medium having the program recorded thereon and method for processing the soil property data - Google Patents

Processor and program for soil property data, storage medium having the program recorded thereon and method for processing the soil property data

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JP2003125623A
JP2003125623A JP2001322755A JP2001322755A JP2003125623A JP 2003125623 A JP2003125623 A JP 2003125623A JP 2001322755 A JP2001322755 A JP 2001322755A JP 2001322755 A JP2001322755 A JP 2001322755A JP 2003125623 A JP2003125623 A JP 2003125623A
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栄 澁澤
Atsushi Otomo
篤 大友
Shinichi Hirako
進一 平子
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Kumamoto Technology and Industry Foundation
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a processor and a program for soil property data with which precise data of the distribution of soil properties in a field can be effectively obtained, and they are collectively managed so that the data obtained in a field or in a plurality of fields can be easily compared with each other, and to provide a storage medium for memorizing the program. SOLUTION: A soil property observation apparatus comprises a stand linked to the rear part of a tractor, a computer 150 placed on the stand and a soil cutting device attached on the lower part of the rear end of the stand. It is pulled by a vehicle such as a tractor and performs real time observation on the distribution of the soil properties in the field. The computer 150 calculates standardized soil hardnesses, which are generalized data as an indicator for soil properties at observation points, and it produces a map showing the distribution of the standardized soil hardnesses in the field.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、ほ場内の土壌特性
やその分布に関するデータ情報を処理するための土壌特
性情報処理装置、プログラム及びそのようなプログラム
を記録した記録媒体に関し、特に、相互間で比較可能に
標準化された多数のデータ情報を作成及び管理するため
のものに関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a soil characteristic information processing apparatus, a program and a recording medium having such a program recorded therein for processing data information relating to the soil characteristic in a field and its distribution. For creating and managing a large number of data information that are standardized comparably in.

【0002】[0002]

【従来の技術】近年、環境の保全や収益性の向上といっ
た観点から、農作物の生産に供されるほ場単位面積当た
りに対し、農業資材、肥料あるいは飼料等の投入量を最
小化すべく、精密農法の導入が普及するようになってき
た。
2. Description of the Related Art In recent years, from the viewpoints of environmental protection and improvement of profitability, precision farming methods have been used to minimize the input amount of agricultural materials, fertilizers, feeds, etc. per unit area of field used for the production of agricultural products. The introduction of has become popular.

【0003】精密農法では、比較的大規模なほ場を複数
の区画に分割し、区画毎に異なる土壌特性(土壌特性の
ばらつき)を考慮した上で、農作物の選択、耕うん作
業、或いは施肥等に関し、区画毎に最適な管理を行う。
In the precision farming method, a relatively large-scale field is divided into a plurality of sections, and soil characteristics (variation in soil characteristics) that differ from section to section are taken into consideration, and then the selection of agricultural products, tillage work, fertilization, etc. Optimal management for each partition.

【0004】例えば、ほ場における作物の生育と密接な
関わりのあることが知られている環境パラメータとし
て、土壌硬度という概念がある。土壌硬度は、土壌の硬
さに関する指標として用いられる。ほ場における土壌硬
度の高くなると、作物の根系の成長が阻害され、作物の
収穫量が低減する傾向にある。そこで、ほ場内の各区画
における土壌硬度を把握し、過去に得られたデータや他
のほ場で得られたデータと比較することにより、個々の
区画の土壌特性に適合する最適な管理方法を見出すよう
にすればよい。このため、各区画に対応するデータ情報
は、時間的、地理的に異なる領域から取得された土壌特
性に関するデータ情報と比較可能なように標準化された
もの(規格の統一化がなされたもの)であることが望ま
しい。このように、各区画の土壌に関して取得されたデ
ータを各区画の土壌硬度に情報として標準化するため
に、例えば、土壌硬度を複数のパラメータからなる1つ
の関数として把握する手法が考えられる。
For example, there is a concept of soil hardness as an environmental parameter known to be closely related to the growth of crops in fields. The soil hardness is used as an index for soil hardness. Higher soil hardness in the field hinders the growth of the root system of the crop and tends to reduce the yield of the crop. Therefore, by grasping the soil hardness in each plot in the field and comparing it with the data obtained in the past and the data obtained in other plots, we will find the optimal management method that suits the soil characteristics of each plot. You can do it like this. For this reason, the data information corresponding to each section is standardized (standardized) so that it can be compared with the data information on soil characteristics acquired from different regions temporally and geographically. Is desirable. As described above, in order to standardize the data acquired for the soil in each section as the information on the soil hardness of each section, for example, a method of grasping the soil hardness as one function including a plurality of parameters can be considered.

【0005】[0005]

【発明が解決しようとする課題】ところが、土壌硬度を
複数のパラメータからなる1つの関数として捉えた場
合、この関数は、土の種類、比重、含水比、組成、粘土
含量等々、多数のパラメータを含むことになり、しかも
これらのパラメータのほとんどは、サンプルの分析方法
や採取条件によって、大きく変動する。このため、地理
的に広範囲な、或いは離間したほ場で採取されたサンプ
ルや、時系列的に取得されたサンプルについて、信頼性
の高いデータ解析を行うことが困難となっていた。
However, when the soil hardness is regarded as a single function consisting of a plurality of parameters, this function takes many parameters such as soil type, specific gravity, water content ratio, composition, and clay content. In addition, most of these parameters vary greatly depending on the sample analysis method and the collection conditions. For this reason, it has been difficult to perform highly reliable data analysis on samples collected in fields that are geographically wide or separated, or samples that are acquired in time series.

【0006】本発明は、上記実情に鑑みてなされたもの
であり、その目的とするところは、ほ場内における土壌
特性の分布に関し、精度の高いデータ情報を効率的に取
得し、さらに、同一ほ場内で取得されたデータ間で、或
い複数のほ場で取得されたデータ間で比較が容易なデー
タ情報として一括管理することを容易にする土壌特性デ
ータの処理装置、プログラム、そのようなプログラムを
記憶する記憶媒体、或いは土壌特性データの処理方法を
提供することにある。
The present invention has been made in view of the above circumstances, and an object of the present invention is to efficiently obtain highly accurate data information regarding the distribution of soil characteristics in a field, and further to obtain the same field. A soil characteristic data processing device, a program, and such a program that facilitates the collective management of the data acquired in the same area or the data acquired in a plurality of fields as data information that can be easily compared. It is to provide a storage medium to be stored or a method of processing soil characteristic data.

【0007】[0007]

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、この発明による装置は、土壌の硬度特性と、該硬度
特性に関連するその他の特性とを、複数の土壌サンプル
に対応するデータとして処理する土壌特性データ処理装
置であって、複数の土壌サンプルに対応するデータのう
ち、一部若しくは全部のデータについて標準化された硬
度特性として、土壌の特性に関する他のパラメータを一
定とした場合の前記硬度特性を推定する推定手段と、前
記推定される標準化土壌硬度を、各データの取得位置及
び取得時間の少なくとも一方に関連づけて処理する処理
手段と、を備えることを要旨とする。
In order to achieve the above object, the apparatus according to the present invention uses the soil hardness characteristics and other characteristics related to the hardness characteristics as data corresponding to a plurality of soil samples. A soil characteristic data processing device for processing, wherein among data corresponding to a plurality of soil samples, hardness parameters standardized for some or all of the data, the other parameters relating to soil characteristics are constant. The gist of the present invention is to provide an estimating means for estimating hardness characteristics and a processing means for processing the estimated standardized soil hardness in association with at least one of an acquisition position and an acquisition time of each data.

【0008】ここで、土壌の硬度特性とは、土壌の硬さ
に関する特性を広く意味する。また、土壌サンプルに対
応するデータとは、ほ場等から採取されたサンプルを分
析して得られたデータのみならず、ほ場等に分布する土
壌を現場観測することによって得られたデータをも意味
する。また、一部のデータとは、グループ化された複数
のデータのみならず、一個のデータをも意味する。な
お、ここでいうデータは、そのほ場に関して過去に観測
し、保有しているデータも含む。
Here, the hardness characteristic of soil broadly means a characteristic relating to the hardness of soil. Further, the data corresponding to the soil sample means not only the data obtained by analyzing the sample collected from the field but also the data obtained by observing the soil distributed in the field in the field. . Further, a part of data means not only a plurality of grouped data but also one data. Note that the data referred to here also includes data that has been observed and held in the past regarding the field.

【0009】また、土壌の特性に関する他のパラメータ
は、一種類のパラメータであってもよいし、複数種類の
パラメータであってもよい。さらに、他のパラメータを
一定にした場合とは、他のパラメータが複数存在する場
合には、そのうち1種類のパラメータを一定にした場合
を想定してもよいし、複数のパラメータを一定にした場
合を想定してもよい。さらに、他のパラメータ全てを一
定にした場合を想定することもできる。
The other parameters relating to soil characteristics may be one kind of parameter or plural kinds of parameters. Further, when the other parameters are made constant, it may be assumed that one kind of the parameters is made constant when there are a plurality of other parameters, or when the plurality of parameters are made constant. May be assumed. Furthermore, it is possible to envisage the case where all other parameters are constant.

【0010】同構成によれば、例えば、任意のほ場から
取得された複数のデータについて標準化された硬度特性
を推定することで、当該ほ場の土壌に特有の硬度特性を
数値(標準化土壌硬度)として把握し、他のほ場の土壌
に特有の硬度特性(他のほ場についての標準化土壌硬
度)と比較することができるようになる。従って、当該
ほ場の土壌硬度特性に見合う最適な作物種や農法を見い
だすことが容易になる。また、例えば、他のパラメータ
のうち一種類、或いは複数種類を選択し、当該選択され
たパラメータを一定とした場合の前記硬度特性を推定す
れば、当該ほ場の土壌に特有の硬度特性のうち、特定の
土壌特性(例えば水分量等)に影響を受けて変動する要
素の空間的な分布を正確に把握することができるように
なる。従って、特定のほ場内で土壌特性が不均一に分布
している場合であっても、各地点の土壌特性に応じた最
適な農地管理を行うことができるようになる。
According to this configuration, for example, by estimating the standardized hardness characteristics of a plurality of data obtained from an arbitrary field, the hardness characteristics peculiar to the soil of the field are set as numerical values (standardized soil hardness). It will be possible to understand and compare it with the hardness characteristics (standardized soil hardness for other fields) specific to soils in other fields. Therefore, it becomes easy to find the optimum crop species and farming method that match the soil hardness characteristics of the field. Further, for example, if one kind or a plurality of kinds of other parameters are selected and the hardness characteristics are estimated when the selected parameters are constant, among the hardness characteristics peculiar to the soil of the field, It becomes possible to accurately grasp the spatial distribution of the elements that change due to the influence of a specific soil characteristic (for example, water content). Therefore, even when the soil characteristics are unevenly distributed in a specific field, it is possible to perform optimum farmland management according to the soil characteristics at each point.

【0011】また、上記土壌特性データ処理装置におい
て、前記土壌の特性に関する他のパラメータに、土壌の
水分量に関するパラメータと、土壌のテクスチャに関す
るパラメータと、および前記各パラメータの取得条件
と、を含むのが好ましい。
Further, in the soil characteristic data processing device, the other parameters relating to the characteristic of the soil include a parameter relating to the water content of the soil, a parameter relating to the texture of the soil, and an acquisition condition of each of the parameters. Is preferred.

【0012】ここで、土壌の水分量に関するパラメータ
とは、土壌の水分比や水分含量等のように当該土壌の水
分量に直接的に関与するパラメータのみならず、土壌の
電気伝導度や誘電率等のように当該土壌の水分量に間接
的に関与するパラメータをも含むものとする。また、各
パラメータの取得条件とは、サンプルの採集時や現場観
測時における作業条件、或いはサンプルの分析条件等を
意味する。
Here, the parameters relating to the water content of the soil are not only the parameters directly related to the water content of the soil such as the water content and water content of the soil, but also the electric conductivity and the dielectric constant of the soil. It also includes parameters indirectly related to the water content of the soil, such as. Further, the acquisition condition of each parameter means a working condition at the time of collecting a sample or an on-site observation, a sample analyzing condition, or the like.

【0013】また、上記土壌特性データ処理装置におい
て、前記土壌の特性に関する他のパラメータに、土壌の
密度に関するパラメータを含むのが好ましい。
Further, in the soil characteristic data processing device, it is preferable that the other parameters relating to the characteristic of the soil include a parameter relating to the density of the soil.

【0014】上記構成によれば、例えば、水分量、テク
スチャ、密度等、土壌の硬度特性を決定づける主要なパ
ラメータのうち、特定のパラメータの影響を排除した関
数として土壌の硬度特性(標準化土壌硬度)やその空間
的な分布を把握することができるようになる。よって、
ほ場内における土壌の硬度特性の分布を多面的に捉えた
上で効果的な農地管理の手法を見いだすことができるよ
うになる。
According to the above configuration, of the main parameters that determine the hardness characteristics of the soil, such as the water content, texture, and density, the hardness characteristics of the soil (standardized soil hardness) as a function excluding the influence of specific parameters. And its spatial distribution can be grasped. Therefore,
It will be possible to find an effective method of farmland management by grasping the distribution of soil hardness characteristics in the field from various aspects.

【0015】また、上記土壌特性データ処理装置におい
て、前記土壌サンプルについて前記土壌特性に関する他
のパラメータのうち少なくとも一つのパラメータと、当
該土壌サンプルについて各土壌サンプルの硬度とを、所
定のほ場において任意深さの土壌を切削しつつ進行する
土壌切削手段を有して該土壌切削手段に切削される土壌
の特性を連続的に観測する土壌特性観測装置の観測結果
として取得するのが好ましい。
Further, in the soil characteristic data processing device, at least one of the other parameters relating to the soil characteristic of the soil sample and the hardness of each soil sample of the soil sample are set at an arbitrary depth in a predetermined field. It is preferable to obtain the result as an observation result of a soil characteristic observing device that has a soil cutting means that advances while cutting the soil and continuously observes the characteristics of the soil cut by the soil cutting means.

【0016】同構成によれば、前記土壌特性観測装置を
通じて、土壌特性に関する情報として任意の観測点で得
られた大量のデータを効率的に活用することができるよ
うになり、広域に亘る土壌の硬度特性について、効率的
な管理を行うことができるようになる。
According to this structure, it becomes possible to efficiently use a large amount of data obtained at any observation point as information on soil characteristics through the soil characteristic observation device, and to collect soil data over a wide area. The hardness characteristics can be efficiently managed.

【0017】この発明によるプログラムは、土壌の硬度
特性と、該硬度特性に関連するその他の特性とを、複数
の土壌サンプルに対応するデータとしてコンピュータに
処理させるコンピュータ読み取り可能なプログラムであ
って、コンピュータに、複数の土壌サンプルに対応する
データのうち、一部若しくは全部のデータについて標準
化された硬度特性として、土壌の特性に関する他のパラ
メータを一定とした場合の前記硬度特性を推定する推定
手順と、前記推定される標準化土壌硬度を、各データの
取得位置及び取得時間の少なくとも一方に関連づけて処
理する処理手順と、を実行させることを要旨とする。
The program according to the present invention is a computer-readable program that causes a computer to process the hardness characteristics of soil and other characteristics related to the hardness characteristics as data corresponding to a plurality of soil samples. In, among the data corresponding to a plurality of soil samples, as the hardness characteristics standardized for some or all of the data, an estimation procedure for estimating the hardness characteristics when other parameters relating to the characteristics of the soil are constant, The gist is to execute a processing procedure of processing the estimated standardized soil hardness in association with at least one of an acquisition position and an acquisition time of each data.

【0018】ここで、上記コンピュータ読み取り可能な
プログラムは、前記土壌の特性に関する他のパラメータ
に、土壌の水分量に関するパラメータと、土壌のテクス
チャに関するパラメータと、前記各パラメータの取得条
件と、を含むのが好ましい。
Here, the computer-readable program includes other parameters relating to the characteristics of the soil, parameters relating to the water content of the soil, parameters relating to the texture of the soil, and acquisition conditions for the respective parameters. Is preferred.

【0019】また、上記コンピュータ読み取り可能なプ
ログラムは、前記土壌の特性に関する他のパラメータ
に、土壌の密度に関するパラメータを含むのが好まし
い。
Further, it is preferable that the computer-readable program includes a parameter relating to soil density in addition to the other parameters relating to soil characteristics.

【0020】また、上記コンピュータ読み取り可能なプ
ログラムは、前記土壌サンプルについて前記土壌特性に
関する他のパラメータのうち少なくとも一つのパラメー
タと、当該土壌サンプルについて各土壌サンプルの硬度
とを、所定のほ場において任意深さの土壌を切削しつつ
進行する土壌切削手段を有して該土壌切削手段に切削さ
れる土壌の特性を連続的に観測する土壌特性観測装置の
観測結果として取得するのが好ましい。
Further, the computer-readable program sets at least one of the other parameters relating to the soil characteristics of the soil sample and the hardness of each soil sample of the soil sample at an arbitrary depth in a predetermined field. It is preferable to obtain the result as an observation result of a soil characteristic observing device that has a soil cutting means that advances while cutting the soil and continuously observes the characteristics of the soil cut by the soil cutting means.

【0021】この発明による記憶媒体は、土壌の硬度特
性と、該硬度特性に関連するその他の特性とを、複数の
土壌サンプルに対応するデータとしてコンピュータに処
理させるコンピュータ読み取り可能なプログラムの記憶
媒体であって、複数の土壌サンプルに対応するデータの
うち、一部若しくは全部のデータについて標準化された
硬度特性として、土壌の特性に関する他のパラメータを
一定とした場合の前記硬度特性を推定する推定手順と、
前記推定される標準化土壌硬度を、各データの取得位置
及び取得時間の少なくとも一方に関連づけて処理する処
理手順と、を実行させるプログラムを記憶することを要
旨とする。
The storage medium according to the present invention is a storage medium of a computer-readable program for causing a computer to process the hardness characteristics of soil and other characteristics related to the hardness characteristics as data corresponding to a plurality of soil samples. Then, of the data corresponding to a plurality of soil samples, as a standardized hardness characteristic for some or all of the data, an estimation procedure for estimating the hardness characteristic when other parameters related to the soil characteristic are fixed. ,
The gist of the present invention is to store a program for executing the processing procedure of processing the estimated standardized soil hardness in association with at least one of the acquisition position and the acquisition time of each data.

【0022】ここで、上記コンピュータ読み取り可能な
プログラムの記憶媒体において、前記土壌の特性に関す
る他のパラメータには、土壌の水分量に関するパラメー
タと、土壌のテクスチャに関するパラメータと、および
前記各パラメータの取得条件と、を含むことを要旨とす
る。
Here, in the computer-readable storage medium of the program, other parameters relating to the characteristics of the soil include parameters relating to the water content of the soil, parameters relating to the texture of the soil, and acquisition conditions for the respective parameters. The main point is to include and.

【0023】また、上記コンピュータ読み取り可能なプ
ログラムの記憶媒体において、前記土壌の特性に関する
他のパラメータには、土壌の密度に関するパラメータを
含むことを要旨する。
Further, it is a summary that in the computer-readable storage medium of the program, the other parameters relating to the characteristics of the soil include parameters relating to the density of the soil.

【0024】また、上記コンピュータ読み取り可能なプ
ログラムの記憶媒体において、前記土壌サンプルについ
て前記土壌特性に関する他のパラメータのうち少なくと
も一つのパラメータと、当該土壌サンプルについて各土
壌サンプルの硬度とを、所定のほ場において任意深さの
土壌を切削しつつ進行する土壌切削手段を有して該土壌
切削手段に切削される土壌の特性を連続的に観測する土
壌特性観測装置の観測結果として取得することを要旨と
する。
Further, in the computer-readable storage medium of the program, at least one of the other parameters relating to the soil characteristics of the soil sample and the hardness of each soil sample of the soil sample are set to a predetermined field. In g., It is possible to obtain as an observation result of a soil characteristic observation device that has a soil cutting means that advances while cutting soil of an arbitrary depth and continuously observes the characteristics of the soil cut by the soil cutting means. To do.

【0025】この発明による方法は、土壌の硬度特性
と、該硬度特性に関連するその他の特性とを、複数の土
壌サンプルに対応するデータとして処理する土壌特性デ
ータの処理方法であって、複数の土壌サンプルに対応す
るデータのうち、一部若しくは全部のデータについて標
準化された硬度特性として、土壌の特性に関する他のパ
ラメータを一定とした場合の前記硬度特性を推定する手
順と、前記推定された標準化土壌硬度を、各データの取
得位置及び取得時間の少なくとも一方に関連づけて処理
する手順と、を含むことを要旨とする。
The method according to the present invention is a method for processing soil characteristic data in which the hardness characteristic of soil and other characteristics related to the hardness characteristic are processed as data corresponding to a plurality of soil samples. Of the data corresponding to the soil sample, as a hardness characteristic standardized for some or all of the data, a procedure for estimating the hardness characteristic when other parameters relating to the soil characteristic are constant, and the estimated standardization. The summary is to include a procedure of processing the soil hardness in association with at least one of the acquisition position and the acquisition time of each data.

【0026】ここで、上記土壌特性データの処理方法に
おいて、前記土壌の特性に関する他のパラメータには、
土壌の水分量に関するパラメータと、土壌のテクスチャ
に関するパラメータと、および前記各パラメータの取得
条件と、が含まれるのが好ましい。
Here, in the processing method of soil characteristic data, the other parameters relating to the characteristic of the soil are:
It is preferable that a parameter regarding the water content of the soil, a parameter regarding the texture of the soil, and an acquisition condition of each of the parameters are included.

【0027】また、上記土壌特性データの処理方法にお
いて、前記土壌の特性に関する他のパラメータには、土
壌の密度に関するパラメータが含まれるのが好ましい。
Further, in the above-described method for processing soil characteristic data, it is preferable that the other parameters relating to the characteristic of the soil include a parameter relating to the density of the soil.

【0028】また、上記土壌特性データの処理方法にお
いて、前記土壌サンプルについて前記土壌特性に関する
他のパラメータのうち少なくとも一つのパラメータと、
当該土壌サンプルについて各土壌サンプルの硬度とは、
所定のほ場において任意深さの土壌を切削しつつ進行す
る土壌切削手段を有して該土壌切削手段に切削される土
壌の特性を連続的に観測する土壌特性観測装置の観測結
果として取得するのが好ましい。
Further, in the method for processing soil characteristic data, at least one of the other parameters relating to the soil characteristic of the soil sample,
About the soil sample, the hardness of each soil sample,
Obtained as an observation result of a soil characteristic observation device that has a soil cutting means that advances while cutting soil of an arbitrary depth in a predetermined field and continuously observes the characteristics of the soil cut by the soil cutting means. Is preferred.

【0029】上記各構成は、可能な限り組み合わせるこ
とができる。
The above configurations can be combined as much as possible.

【0030】[0030]

【発明の実施の形態】以下、本発明を、ほ場内における
土壌特性の分布を観測し、観測結果として取得されたデ
ータ情報を加工及び管理する観測システムに適用した一
実施の形態について説明する。
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION An embodiment in which the present invention is applied to an observation system for observing the distribution of soil characteristics in a field and processing and managing the data information acquired as an observation result will be described below.

【0031】〔観測システムの概要〕図1には、本実施
の形態にかかる観測システムの概略を示す。
[Outline of Observation System] FIG. 1 shows an outline of an observation system according to the present embodiment.

【0032】同図1に示すように、観測システム1は、
トラクタ等の車両2に牽引され、農作物の生産を行うべ
く耕地されたほ場3内を移動する土壌特性観測装置10
と、土壌特性観測装置10の正確な位置を把握するため
のGPS(Global Positioning System)衛星によって
構成されている。土壌特性観測装置10にはGPSアン
テナ11が備えられており、土壌特性観測装置10はこ
のGPSアンテナ11を通じGPS衛星200からの位
置情報(地表における土壌特性観測装置10の位置に関
する情報)信号を受信して自身の現在位置を認識するこ
とになる。同図1中において破線で示すように、ほ場3
は仮想的に複数の区画に分割されており、土壌特性に関
して取得した情報の管理や、農作物を生産するにあたっ
て行う肥料や農薬等の投入量の決定は、区画毎に独立し
て行うことになる。
As shown in FIG. 1, the observation system 1 is
A soil characteristic observation device 10 that is towed by a vehicle 2 such as a tractor and moves in a field 3 cultivated to produce agricultural products.
And a GPS (Global Positioning System) satellite for grasping the accurate position of the soil characteristic observation device 10. The soil characteristic observing device 10 is equipped with a GPS antenna 11, and the soil characteristic observing device 10 receives a position information (information regarding the position of the soil characteristic observing device 10 on the ground surface) signal from the GPS satellite 200 through this GPS antenna 11. Then, you will recognize your current position. As shown by the broken line in FIG.
Is virtually divided into multiple plots, and the management of the information obtained regarding soil characteristics and the determination of the inputs of fertilizers, pesticides, etc. to produce agricultural products will be done independently for each plot. .

【0033】〔土壌特性観測装置の構造及び機能〕次
に、土壌特性観測装置の構造及び機能について説明す
る。
[Structure and Function of Soil Characteristic Observation Device] Next, the structure and function of the soil characteristic observation device will be described.

【0034】図2は、車両(トラクタ)2に牽引される
土壌特性観測装置10の構造を概略的に示す側面図であ
る。
FIG. 2 is a side view schematically showing the structure of the soil characteristic observation device 10 towed by the vehicle (tractor) 2.

【0035】同図2に示すように、土壌特性観測装置1
0は、支持フレーム12a,12b,12c,12dを
介してトラクタ2の後部に連結された台座13と、台座
13上に載置された制御部(コンピュータを含む)と、
台座13後端の下部に取り付けられた土壌切削部50と
を備えて構成される。制御部30の頭上には、GPSア
ンテナ11が取り付けられている。土壌切削部50は、
台座13の下部に支持連結されたシャンク51と、シャ
ンク51の下部に固定され土壌中(地表面下)の所定の
深さを略水平に進むセンシング部52とを備える。シャ
ンク51の進行方向先端は土壌から受ける抵抗を低減す
べくV字型形状をなしており、また、センシング部52
は、その先端に土壌を堀削するためのチゼル刃(チゼル
部)53を備えており、また土壌特性を観測するための
各種センサ(図示略)を内蔵している。土壌切削部50
の外部に取り付けられたハロゲンランプ40は、センシ
ング部52内に形成される観測空間(図示略)におい
て、後述する各種センサ(図示略)の観測対象(土壌)
を照明するための光源として機能する。台座13の側部
に取り付けられた支持アーム14は、その先端部に設け
られたゲージ輪15を接地させることにより、支持フレ
ーム12a,12b,12c,12dと併せて台座13
を地表面と水平な状態に保持する。また、ゲージ輪15
及び台座13間の距離は調整可能であり、この距離を調
整することによって土壌中のセンシング部52の位置
(深さ)を調整することができる。同じく台座13の側
部であって、支持アーム14よりも前方の所定部位13
aにおいて、当該部位13aを中心に揺動自在に取り付
けられた揺動アーム16は、その先端部に設けられた深
度測定用自由転輪17を接地させる。揺動アーム16の
取り付け部位には、台座13に対する揺動アーム16の
回転位相に応じた信号を出力するポテンショメータ(回
転角度センサ)18が取り付けられている。回転角度セ
ンサ18の出力信号に基づいて、深度測定用自由転輪1
7の接地面と台座13との距離D1、さらにはセンシン
グ部52の底面(観測土壌面)と地表面L1との間の距
離、言い換えれば観測土壌面L2の深さD2が求められ
る。また、台座13の先端部に設けられたコールタ19
は、土壌切削部50前方の地表を切断することにより、
センシング部52を地表面下に誘導するために要する力
(土壌切削部50が土壌から受ける抵抗)を軽減する。
また、藁や雑草等を切断し、これらがシャンク51に絡
みつくのを防止する機能も有する。また、トラクタ2に
取り付けられた表示操作部20は、制御部30と電気的
に接続され、操作者の入力作業により、若しくは自動的
に制御部30と通信し、制御部30が記憶するデータ情
報等を適宜表示する。
As shown in FIG. 2, the soil characteristic observation device 1
0 is a pedestal 13 connected to the rear part of the tractor 2 via the support frames 12a, 12b, 12c, 12d, a control unit (including a computer) mounted on the pedestal 13,
The soil cutting part 50 attached to the lower part of the rear end of the pedestal 13 is provided. The GPS antenna 11 is attached above the control unit 30. The soil cutting unit 50
The shank 51 is supported and connected to the lower part of the pedestal 13, and the sensing part 52 is fixed to the lower part of the shank 51 and moves substantially horizontally to a predetermined depth in the soil (under the ground surface). The tip of the shank 51 in the traveling direction has a V-shape to reduce the resistance received from the soil.
Has a chisel blade (chisel portion) 53 for excavating soil at its tip, and also incorporates various sensors (not shown) for observing soil characteristics. Soil cutting part 50
The halogen lamp 40 attached to the outside of the is an observation target (soil) of various sensors (not shown) described later in an observation space (not shown) formed in the sensing unit 52.
Function as a light source for illuminating. The support arm 14 attached to the side portion of the pedestal 13 is grounded together with the support frame 12a, 12b, 12c, 12d by grounding a gauge wheel 15 provided at the tip of the pedestal 13.
To keep the ground level with the ground surface. Also, gauge wheel 15
The distance between the pedestal 13 and the pedestal 13 can be adjusted, and the position (depth) of the sensing unit 52 in the soil can be adjusted by adjusting this distance. Similarly, it is a side portion of the pedestal 13 and a predetermined portion 13 in front of the support arm 14.
In a, the swing arm 16 that is swingably attached around the portion 13a grounds the free wheel 17 for depth measurement provided at the tip thereof. A potentiometer (rotation angle sensor) 18 that outputs a signal according to the rotation phase of the swing arm 16 with respect to the pedestal 13 is attached to the mounting portion of the swing arm 16. Based on the output signal of the rotation angle sensor 18, the free wheel for depth measurement 1
The distance D1 between the ground contact surface of No. 7 and the pedestal 13 and the distance between the bottom surface (observation soil surface) of the sensing unit 52 and the ground surface L1, in other words, the depth D2 of the observation soil surface L2 are obtained. In addition, the coulter 19 provided at the tip of the pedestal 13
By cutting the ground surface in front of the soil cutting unit 50,
The force required to guide the sensing unit 52 below the ground surface (resistance that the soil cutting unit 50 receives from the soil) is reduced.
It also has a function of cutting straws or weeds and preventing them from getting entangled in the shank 51. The display operation unit 20 attached to the tractor 2 is electrically connected to the control unit 30 and communicates with the control unit 30 by an operator's input work or automatically, and data information stored in the control unit 30. Etc. are displayed appropriately.

【0036】〔センシング部の構造〕図3は、センシン
グ部の内部構造を概略的に示す側断面図である。
[Structure of Sensing Section] FIG. 3 is a side sectional view schematically showing the internal structure of the sensing section.

【0037】同図3に示すように、センシング部52
は、進行方向に沿って先端部に相当するチゼル部53
と、後端部に相当する光学センサ収納部60とに大別さ
れる。チゼル部53は、その刃先により前方の土壌を上
下に切り開きながら進行するとともに、その後方に、地
表面L1と水平をなす観測土壌面L2を形成する。光学
センサ収納部60には、可視光集光ファイバー(可視光
センサ)61、近赤外線集光ファイバー(赤外光セン
サ)62、CCD(Charge Coupled Device)カメラ6
3、温度センサ64および照明用光ファイバー65A,
65Bが収容されている。また、これら部材61〜65
は、観測土壌面L2から離間するように設けられ、各部
材61〜65と観測土壌面L2との間には所定の観測空
間S1が形成される。
As shown in FIG. 3, the sensing unit 52
Is a chisel portion 53 corresponding to the tip portion along the traveling direction.
And the optical sensor housing portion 60 corresponding to the rear end portion. The chisel portion 53 advances while cutting the front soil up and down by its blade edge, and forms an observation soil surface L2 that is horizontal to the ground surface L1 at the rear thereof. The optical sensor housing 60 includes a visible light collecting optical fiber (visible light sensor) 61, a near infrared collecting optical fiber (infrared light sensor) 62, and a CCD (Charge Coupled Device) camera 6
3, temperature sensor 64 and optical fiber 65A for illumination,
65B is accommodated. In addition, these members 61 to 65
Is provided so as to be separated from the observation soil surface L2, and a predetermined observation space S1 is formed between each member 61 to 65 and the observation soil surface L2.

【0038】ここで、照明用光ファイバー65A,65
Bは、ハロゲンランプ40(図2参照)から供給される
光のうち特定の波長領域(例えば400nm〜2400
nm程度)の光を選択的に透過させ、この光を観測土壌
面L2に照射する。可視光センサ61は、照明用光ファ
イバー65A,65Bによって観測土壌面L2に照射さ
れた光の反射光のうち、可視光の波長領域(例えば40
0nm〜900nm)の光を選択的に収集する。赤外光
センサ62は、同じく照明用光ファイバー65A,65
Bによって観測土壌面L2に照射された光の反射光のう
ち、近赤外光の波長領域(例えば900nm〜1700
nm)の光を選択的に収集する。CCD(Charge Coupl
ed Device)カメラ63は、観測土壌面L2を撮像す
る。CCDカメラ63によって取得される撮像データ
は、土壌の大略分類やテクスチャ(きめ)を把握するた
めの情報として活用される。温度センサ64は、観測土
壌面L2の温度(放射熱)を検出する。
Here, the optical fibers for illumination 65A, 65
B is a specific wavelength region (for example, 400 nm to 2400) of the light supplied from the halogen lamp 40 (see FIG. 2).
light of approximately nm) is selectively transmitted, and this light is applied to the observation soil surface L2. The visible light sensor 61 includes a visible light wavelength region (for example, 40 nm) in the reflected light of the light irradiated on the observation soil surface L2 by the illumination optical fibers 65A and 65B.
Light from 0 nm to 900 nm) is selectively collected. The infrared light sensor 62 is the same as the illumination optical fibers 65A, 65.
In the reflected light of the light irradiated to the observation soil surface L2 by B, the wavelength region of near infrared light (for example, 900 nm to 1700)
nm) light is selectively collected. CCD (Charge Coupl
ed Device) camera 63 images the observed soil surface L2. The imaging data acquired by the CCD camera 63 is used as information for grasping the rough classification and texture of the soil. The temperature sensor 64 detects the temperature (radiant heat) of the observed soil surface L2.

【0039】また、可視光センサ61、赤外光センサ6
2、CCDカメラ63及び照明用光ファイバー65A,
65Aは、各々の前面(観測土壌面に臨む面)が光学窓
(例えば石英ガラス)66によって覆われている。光学
窓66には、送風管67を通じて乾燥した空気が常時吹
き付けられる。この乾燥空気の働きにより、光学窓66
の曇りが防止される。また、観測空間S1の前方におい
て、センシング部52の底面に凸設された均平板68が
チゼル部53の後方に形成される土壌の切削面(センシ
ング部52と対峙する面)の凹凸をならすため、観測土
壌面L2は平坦な表面形状を保つ。
Further, the visible light sensor 61 and the infrared light sensor 6
2, CCD camera 63 and optical fiber 65A for illumination,
The front surface (surface facing the observation soil surface) of 65A is covered with an optical window (for example, quartz glass) 66. Dry air is constantly blown to the optical window 66 through the blower pipe 67. By the action of this dry air, the optical window 66
Fogging is prevented. Further, in the front of the observation space S1, the flat plate 68 protruding from the bottom surface of the sensing unit 52 smoothes the unevenness of the cutting surface (the surface facing the sensing unit 52) of the soil formed behind the chisel unit 53. The observation soil surface L2 maintains a flat surface shape.

【0040】図4は、チゼル部53の外観を示す上視図
である。図3及び図4に併せ示すように、チゼル部53
の上面には表面電極55が埋設されている。表面電極5
5の外縁には、同電極55及びチゼル部53間を隔離す
るための絶縁性部材56が周設されている。表面電極5
5は、導電性材料から構成されたチゼル部53の上面5
3aと対電極をなし、チゼル部53の上面53a(表面
電極55を含む)に接触する土壌の電気伝導度と誘電率
とを同時に検出する電気特性センサ57を構成する。ま
た、表面電極55のやや後方に相当する部位には歪みゲ
ージ(土壌硬度センサ)58が内蔵されている。土壌硬
度センサ58は、チゼル部53内に形成された円筒状の
収容空間S2の内壁に取り付けられている。円筒状空間
S2は、チゼル部53の底面53b側に形成されたスリ
ットS3を通じ、その一部が外部に連通している。スリ
ットS3内には、鋼製のストッパ58aが設けられてい
る。収容空間S2と、ストッパ58aを含むスリットS
3とによって形成される空間には、当該空間への土や水
分の進入を防ぐための弾性樹脂が充填されている。土壌
硬度センサ58は、チゼル部53が土壌(チゼル部53
自身が切り開く土壌)から受ける力学的抵抗(土壌抵
抗)を検出する。チゼル部53の受ける土壌抵抗が大き
くなるほど節Pを中心に発生するモーメント(例えば、
チゼル部53の上面53aに対し矢指Q1方向に作用す
る力)が大きくなり、土壌硬度センサ(歪みゲージ)5
8の歪み量も大きくなる。すなわち、土壌硬度センサ5
8は、チゼル部53の上面53aにかかる土壌の荷重の
大きさを、片持ち梁(チゼル部53)の各点にかかる荷
重の大きさ(当該荷重が当該梁の支持点(節P)近傍に
生じせしめる歪みの大きさ)として検出する。なお、土
壌中におけるセンシング部52の進行速度等の諸条件が
一定であれば、このチゼル部53が土壌から受ける抵抗
(土壌抵抗)は当該土壌の硬さ(土壌硬度)と高い相関
関係を示す。
FIG. 4 is a top view showing the appearance of the chisel portion 53. As shown in FIGS. 3 and 4, the chisel portion 53
A surface electrode 55 is embedded on the upper surface of the. Surface electrode 5
An insulating member 56 for separating the electrode 55 and the chisel portion 53 is provided around the outer edge of the electrode 5. Surface electrode 5
5 is the upper surface 5 of the chisel portion 53 made of a conductive material.
An electrical characteristic sensor 57 that forms a counter electrode with 3a and that simultaneously detects the electrical conductivity and the dielectric constant of soil that contacts the upper surface 53a (including the surface electrode 55) of the chisel portion 53 is formed. Further, a strain gauge (soil hardness sensor) 58 is built in a portion slightly rearward of the surface electrode 55. The soil hardness sensor 58 is attached to the inner wall of the cylindrical accommodation space S2 formed in the chisel portion 53. A part of the cylindrical space S2 communicates with the outside through a slit S3 formed on the bottom surface 53b side of the chisel portion 53. A steel stopper 58a is provided in the slit S3. The accommodation space S2 and the slit S including the stopper 58a
The space formed by 3 and 3 is filled with an elastic resin for preventing soil and moisture from entering the space. In the soil hardness sensor 58, the chisel portion 53 is soil (chisel portion 53
Detects the mechanical resistance (soil resistance) received from the soil it cuts open. As the soil resistance received by the chisel portion 53 increases, the moment generated around the node P (for example,
The force acting on the upper surface 53a of the chisel portion 53 in the direction of the arrow finger Q1) becomes large, and the soil hardness sensor (strain gauge) 5
The distortion amount of 8 also becomes large. That is, the soil hardness sensor 5
8 indicates the magnitude of the load of soil applied to the upper surface 53a of the chisel portion 53, the magnitude of the load applied to each point of the cantilever beam (chisel portion 53) (the load is in the vicinity of the support point (node P) of the beam). The magnitude of the distortion that occurs in (1) is detected. In addition, if various conditions such as the traveling speed of the sensing unit 52 in the soil are constant, the resistance received by the chisel unit 53 from the soil (soil resistance) has a high correlation with the hardness of the soil (soil hardness). .

【0041】ちなみに、本実施の形態では、土壌硬度セ
ンサ58を収容する収容空間S2の内壁が曲面をなすこ
と(円筒状に形成されていること)で、チゼル部53の
上面53aに作用する抵抗に対して、節(モーメント中
心)P近傍の部位に十分な強度及び耐久性が確保されて
いる。また、土壌硬度センサ58(収容空間S2)の歪
み量が有る程度以上大きくなった場合でも、ストッパ5
8aが存在しているために、スリットS3の幅は所定値
より狭くなることはない。
By the way, in the present embodiment, the inner wall of the storage space S2 for storing the soil hardness sensor 58 has a curved surface (is formed into a cylindrical shape), so that the resistance acting on the upper surface 53a of the chisel portion 53 is increased. On the other hand, sufficient strength and durability are secured in the region near the node (center of moment) P. Further, even when the amount of strain of the soil hardness sensor 58 (accommodation space S2) becomes larger than a certain amount, the stopper 5
Due to the presence of 8a, the width of the slit S3 will not become narrower than a predetermined value.

【0042】〔コンピュータ及びその周辺機器の電気的
構成〕図5は、制御部30に内蔵されたコンピュータ及
びその周辺機器について、その電気的構成を示すブロッ
ク図である。
[Electrical Configuration of Computer and its Peripheral Equipment] FIG. 5 is a block diagram showing the electrical configuration of the computer and its peripheral equipment incorporated in the control unit 30.

【0043】コンピュータ150は、その内部に中央処
理装置(CPU)、読み出し専用メモリ(ROM)、ラ
ンダムアクセスメモリ(RAM)、バックアップRAM
34、及びタイマーカウンタ等を備え、これら各部がバ
スにより接続されることにより論理演算回路を構成す
る。
The computer 150 has therein a central processing unit (CPU), a read-only memory (ROM), a random access memory (RAM), and a backup RAM.
34, a timer counter, etc., and these units are connected by a bus to form a logical operation circuit.

【0044】このように構成されたコンピュータ150
は、光学センサ収容部60に設けられた可視光センサ6
1や赤外光センサ62からの検出信号を分光部を介して
入力し、これら信号を処理する。分光部70は、可視光
用分光部71及び近赤外光用分光部72から構成され
る。分光部71,72は、フォトダイオードリニアアレ
イを備えたマルチチャンネル式分光器であり、可視光用
分光部71は400nm〜900nmの波長領域で25
6チャンネルに、近赤外光用分光部72は900nm〜
1700nmの波長領域で128チャンネルに対応する
波長の光の強度を個別に高速検出することができる。ま
た、コンピュータ150は、同じく光学センサ収容部6
0に設けられた温度センサ64からの検出信号やCCD
カメラ63からの撮像データを入力し、これらのデータ
情報(信号)を処理する。また、コンピュータ150
は、チゼル部53に設けられた電気特性センサ57や土
壌硬度センサ58からの検出信号を入力し、これら信号
を処理する。また、コンピュータ150は、揺動アーム
16に取り付けられた回転角度センサ18からの検出信
号を入力し、この信号を処理する。また、コンピュータ
150は、GPS衛星200から送信される信号をGP
Sアンテナ11を通じて入力し、この信号を処理する。
Computer 150 configured in this way
Is the visible light sensor 6 provided in the optical sensor housing 60.
1 and the detection signals from the infrared light sensor 62 are input through the spectroscopic unit, and these signals are processed. The spectroscopic section 70 includes a visible light spectroscopic section 71 and a near infrared spectroscopic section 72. The spectroscopic units 71 and 72 are multi-channel spectroscopes equipped with a photodiode linear array, and the spectroscopic unit 71 for visible light has a wavelength range of 400 nm to 900 nm.
The near-infrared light spectroscopic unit 72 has 6 channels and 900 nm-
Intensity of light having a wavelength corresponding to 128 channels can be individually detected at high speed in the wavelength region of 1700 nm. In addition, the computer 150 also includes the optical sensor housing portion 6
0 detection signal from the temperature sensor 64 and CCD
Image pickup data from the camera 63 is input and these data information (signals) are processed. Also, the computer 150
Receives the detection signals from the electric characteristic sensor 57 and the soil hardness sensor 58 provided in the chisel portion 53, and processes these signals. The computer 150 also receives a detection signal from the rotation angle sensor 18 attached to the swing arm 16 and processes this signal. In addition, the computer 150 transmits the signal transmitted from the GPS satellite 200 to the GP.
Input through the S antenna 11 and process this signal.

【0045】コンピュータ150は、これら各部からの
入力した信号(データ情報)を、表示操作部20からの
指令信号に応じ、若しくは自動的に処理するとともに、
適宜同表示操作部20の画面上にその処理状況やデータ
情報等を表示する。また、表示操作部20からの指令信
号に応じ、若しくは自動的に、上記処理の結果を記録用
データ情報として外部記憶装置(例えばカードメモリ
等)75に記憶させる。
The computer 150 processes the signals (data information) input from each of these sections in response to a command signal from the display / operation section 20 or automatically.
The processing status, data information, etc. are displayed on the screen of the display / operation unit 20 as appropriate. In addition, in response to a command signal from the display operation unit 20, or automatically, the result of the above processing is stored in the external storage device (for example, card memory) 75 as recording data information.

【0046】〔電気伝導度及び誘電率の検出回路の基本
構成〕図6には、チゼル部53の上面53aに接触する
土壌の電気伝導度及び誘電率に比例する信号を、電気特
性センサ57の検出信号として個別にコンピュータ15
0に出力する検出回路の機能ブロック図を示す。
[Basic Structure of Electric Conductivity and Permittivity Detection Circuit] FIG. 6 shows a signal proportional to the electric conductivity and the permittivity of soil contacting the upper surface 53 a of the chisel portion 53 of the electric characteristic sensor 57. The computer 15 is individually used as a detection signal.
The functional block diagram of the detection circuit which outputs to 0 is shown.

【0047】同図6に示すように、電気伝導度検出用回
路57aには、振幅可変の発信部から周波数4kHzの
交流電圧が電極55,53aに印加される。各電極5
5,53aの電圧振幅を検出しつつ、所定の振幅制御電
圧を発振器に入力することにより、各電極55,53a
での印加電圧振幅が一定となるように発振器出力電圧を
制御する。コンピュータ150は、抵抗Rの両端の電圧
実効値(土壌の電気伝導度に比例)を、所定期間平均化
処理した後、これを記憶することになる。
As shown in FIG. 6, in the electric conductivity detecting circuit 57a, an AC voltage having a frequency of 4 kHz is applied to the electrodes 55 and 53a from a variable amplitude transmitter. Each electrode 5
By inputting a predetermined amplitude control voltage to the oscillator while detecting the voltage amplitudes of the electrodes 55, 53a.
The output voltage of the oscillator is controlled so that the amplitude of the applied voltage is constant. The computer 150 stores the voltage effective value (proportional to the electrical conductivity of the soil) across the resistor R after averaging for a predetermined period.

【0048】ここで、直流電圧を採用して検出回路を構
成した場合、化学反応(電極反応)による生成物が電極
表面に堆積し、長期に亘り安定性の高い測定を行うこと
が困難になる。また、上記のように交流電圧を採用する
場合であれ、電極反応による影響を最小とするために
は、電圧振幅はできるだけ小さくする方が望ましいこと
が、発明者らによって確認されている。
Here, when the detection circuit is constructed by using the DC voltage, the product of the chemical reaction (electrode reaction) is deposited on the electrode surface, and it becomes difficult to carry out the measurement with high stability for a long period of time. . Further, even when adopting the AC voltage as described above, the inventors have confirmed that it is desirable to make the voltage amplitude as small as possible in order to minimize the influence of the electrode reaction.

【0049】また、定電流を両電極に印加する構成を採
用した場合、土壌の電気伝導度の大きさに依存して、両
電極に付与される電圧が変化することとなるため、電極
反応の程度も変化する懸念があり、この場合も安定性の
高い電気伝導度の測定を行うことが困難であることが、
発明者らによって確認されている。
Further, when a structure in which a constant current is applied to both electrodes is adopted, the voltage applied to both electrodes changes depending on the magnitude of the electrical conductivity of the soil, so that the electrode reaction There is a concern that the degree may change, and in this case too, it is difficult to measure highly stable electrical conductivity.
Confirmed by the inventors.

【0050】一方、誘電率検出用回路57bには、電気
伝導度検出用回路57aに印加される低周波交流電圧と
は別途に、これと重畳して高周波交流電圧が印加され
る。同回路57bでは、電極55,53aをコンデンサ
の極板とみなし、両電極55,53aに接触する土壌の
誘電率が検出される。
On the other hand, a high frequency AC voltage is applied to the dielectric constant detection circuit 57b separately from the low frequency AC voltage applied to the electrical conductivity detection circuit 57a and superimposed on the low frequency AC voltage. In the circuit 57b, the electrodes 55 and 53a are regarded as the electrode plates of the capacitor, and the dielectric constant of the soil in contact with both electrodes 55 and 53a is detected.

【0051】なお、高周波カットフィルタは電気伝導度
検出用回路57aへの高周波の混入を防止し、低周波カ
ット用コンデンサは誘電率検出用回路57bへの低周波
の混入を防止する。
The high frequency cut filter prevents high frequency from entering the electric conductivity detecting circuit 57a, and the low frequency cut capacitor prevents low frequency from entering the dielectric constant detecting circuit 57b.

【0052】なお、本実施の形態では、土壌電気伝導度
の検出にあたり、交流電圧を印加することとしたが、例
えば方形波や三角波等、正負の電圧が繰り返し印加され
る波形パターンからなる電圧の印加を通じて土壌電気伝
導度を検出する装置構成を適用してもよい。ただし、土
壌の電気伝導度と誘電率とを同一の電極を通じて検出す
る実施態様、すなわち電気伝導度の検出回路と誘電率の
検出回路とが同一の電極を共有する装置構成には、交流
電圧を用いる方が望ましい。
In this embodiment, the AC voltage is applied to detect the soil electric conductivity, but a voltage having a waveform pattern in which positive and negative voltages are repeatedly applied, such as a square wave or a triangular wave, is used. You may apply the apparatus structure which detects soil electrical conductivity through application. However, in the embodiment in which the electric conductivity and the permittivity of soil are detected through the same electrode, that is, the device configuration in which the electric conductivity detection circuit and the dielectric constant detection circuit share the same electrode, an AC voltage is applied. It is preferable to use.

【0053】また本実施の形態では、電気伝導度と誘電
率とを検出するにあたり同一の電極を共有する構成を採
用しているが、各々を検出するために個別の専用電極を
設置するようにしてもよい。
In this embodiment, the same electrode is shared to detect the electric conductivity and the permittivity, but a separate dedicated electrode is provided to detect each of them. May be.

【0054】〔土壌特性に関するデータ情報を取得する
ための基本ルーチン〕次に、上記のようなハードウエア
構成を備えた土壌特性観測装置10が、どのような制御
ロジックに従いほ場3内の土壌特性に関するデータ情報
を取得し、これら情報を管理するのか、その詳細を説明
する。
[Basic Routine for Acquiring Data Information Regarding Soil Properties] Next, the soil property observing device 10 having the above hardware configuration relates to the soil properties in the field 3 according to what control logic. Details of how to obtain the data information and manage the information will be described.

【0055】図7は、センシング部52に備えられた各
種センサからの検出信号等に基づくデータ情報を当該デ
ータ情報が取得された位置や観測土壌面の深さと共に記
録するための基本ルーチンを示すフローチャートであ
る。本ルーチンは、コンピュータ150の起動後、当該
コンピュータ150(コンピュータ150に記憶された
プログラム)によって所定時間毎に実行される。
FIG. 7 shows a basic routine for recording data information based on detection signals from various sensors provided in the sensing section 52 together with the position where the data information was acquired and the depth of the observed soil surface. It is a flowchart. This routine is executed by the computer 150 (a program stored in the computer 150) every predetermined time after the computer 150 is started.

【0056】本ルーチンに処理が移行すると、コンピュ
タ150は先ずステップS101において、データ情報
の取得要求があるか否かを判断する。すなわち、コンピ
ュタ150は、土壌についてのデータ情報を取得すべき
時刻、或いはほ場内における位置等の条件を予め記憶し
ておき、現時点がこのような条件に合致するタイミング
であるか否かを判断する。また、操作者が、手動によっ
て所定の指令信号(情報取得の開始信号)を表示入力操
作部に入力した場合、コンピュータ150は、データ情
報の取得要求があると判断するものであってもよい。同
ステップS101における判断が否定である場合、コン
ピュータ150は本ルーチンを一旦抜ける。
When the processing shifts to this routine, the computer 150 first determines in step S101 whether or not there is a data information acquisition request. That is, the computer 150 stores in advance conditions such as the time when the data information regarding the soil should be acquired or the position in the field, and determines whether or not the present time is the timing that meets such conditions. . Further, when the operator manually inputs a predetermined command signal (information acquisition start signal) to the display input operation unit, the computer 150 may determine that there is a data information acquisition request. If the determination in step S101 is negative, the computer 150 once exits this routine.

【0057】一方、上記ステップS101での判断が肯
定である場合、コンピュータ150はGPS衛星200
から送信される信号に基づいて当該土壌特性観測装置1
0の位置を把握し(ステップS102)、続いて光学セ
ンサ収容部60内の各種センサ61,62,63,6
4、チゼル部53内の各種センサ57,58の検出信号
等に基づくデータ情報を取得し、これらを演算処理(例
えば、積算や平均化)する(ステップS103)。ま
た、演算処理されたデータ情報は、前回までのルーチン
を通じて既に取得したデータ情報の履歴と照合し、加工
処理する(ステップS104)。
On the other hand, if the determination in step S101 is positive, the computer 150 determines that the GPS satellite 200
The soil characteristic observation device 1 based on the signal transmitted from
The position of 0 is grasped (step S102), and subsequently, various sensors 61, 62, 63, 6 in the optical sensor accommodating portion 60.
4. The data information based on the detection signals of the various sensors 57 and 58 in the chisel unit 53 is acquired, and these are arithmetically processed (for example, integrated or averaged) (step S103). Further, the arithmetically processed data information is collated with the history of the data information already acquired through the routine up to the previous time, and processed (step S104).

【0058】例えば、本ルーチンが、3秒インターバル
で実行されると仮定する。この場合、3秒のインターバ
ルを経た後、一秒間に0.05秒間隔でデータ情報の取
得を行うように制御ロジックを構成すれば、この一秒間
にセンサ1種類について20個程度(センサが5種類の
場合は計100個)のデータ情報が取得されることにな
る。コンピュータ150は、このセンサ1種類当たり2
0個のデータ情報について平均化処理を行い(ステップ
S103)、1組のデータ情報に加工(ステップS10
4)して管理する。
For example, assume that this routine is executed at 3-second intervals. In this case, if the control logic is configured such that data information is acquired at 0.05-second intervals after a 3-second interval, about 20 sensors (5 In the case of types, a total of 100 pieces of data information will be acquired. The computer 150 has two sensors per type.
The averaging process is performed on 0 pieces of data information (step S103) and processed into one set of data information (step S10).
4) Manage.

【0059】その後コンピュータ150は、上記ステッ
プS104において得たデータ情報を、GPS衛星20
0からの位置情報と、観測土壌面L2の深さとに対応す
るデータ情報として外部記憶装置75に記憶し(ステッ
プS105)、本ルーチンでの処理を一旦終了する。
Thereafter, the computer 150 uses the data information obtained in step S104 as the GPS satellite 20.
Data is stored in the external storage device 75 as data information corresponding to the position information from 0 and the depth of the observed soil surface L2 (step S105), and the processing of this routine is once ended.

【0060】本実施の形態にかかる土壌特性観測装置1
0は、基本的にはこのような制御ロジックに従い、ほ場
3内の各区画で土壌特性に関するデータ情報を連続的に
取得及び記憶していく。
Soil characteristic observation apparatus 1 according to the present embodiment
0 basically acquires and stores data information regarding soil characteristics in each section of the field 3 in accordance with such control logic.

【0061】次に、上記基本ルーチンにおける処理のう
ち、とくにステップS104での処理、すなわち各種セ
ンサの検出信号を演算処理して得たデータ情報の加工処
理について、詳細に説明する。
Next, of the processes in the basic routine, the process in step S104, that is, the process of processing the data information obtained by calculating the detection signals of various sensors will be described in detail.

【0062】〔各種センサの信号に基づくデータの融
合〕図8は、センシング部52に備えられた各種センサ
の出力信号がどのように処理されるのかを概念的に説明
する略図である。
[Fusion of Data Based on Signals of Various Sensors] FIG. 8 is a schematic diagram conceptually explaining how output signals of various sensors provided in the sensing unit 52 are processed.

【0063】同図8に示すように、コンピュータ150
は、土壌の光学的な特性を検知する検知手段、すなわち
可視光センサ61や赤外光センサ62を通じて得られた
データ情報を処理し、土壌有機物SOM(Soil Organic
Matter)量、pH、硝酸態窒素(NO3−N)、土壌溶
液電気伝導度ECw及び水分量(含水比)等を推定する
といった第1の推定手段としての機能を有する。
As shown in FIG. 8, a computer 150
Is a means for detecting the optical characteristics of the soil, that is, the data information obtained through the visible light sensor 61 and the infrared light sensor 62 is processed, and the soil organic matter SOM (Soil Organic) is processed.
Matter) amount, pH, nitrate nitrogen (NO 3 —N), soil solution electric conductivity ECw, water content (water content ratio) and the like, and has a function as a first estimation means.

【0064】同じくコンピュータ150は、土壌の電気
的若しくは力学的な特性を検知する検知手段、すなわち
電気特性センサ57や土壌硬度センサ58を通じて得ら
れたデータ情報を処理し、土壌溶液電気伝導度ECw及
び水分量(含水比)等を推定するといった第2の推定手
段としての機能を有する。
Similarly, the computer 150 processes the data information obtained through the detection means for detecting the electric or mechanical characteristics of the soil, that is, the electric characteristic sensor 57 and the soil hardness sensor 58, and calculates the soil solution electric conductivity ECw and It has a function as a second estimating means for estimating the water content (water content ratio) and the like.

【0065】ここで、例えば土壌溶液電気伝導度ECw
や水分量(含水比)は、土壌の光学的な特性を検知する
検知手段を通じて得ることができる他、電気的若しくは
力学的な特性を検知する検知手段を通じて得ることもで
きる。本実施の形態にかかる土壌特性観測装置10で
は、異なる検知手段を通じて得られた同一の観測項目
(例えば土壌溶液電気伝導度ECwや含水比)に関する
データ情報については、それらデータ情報を相互に比較
し、最も信頼度の高いデータ情報を採用するといったデ
ータ情報の融合処理を行う。
Here, for example, soil solution electric conductivity ECw
The water content (moisture content ratio) can be obtained through a detection unit that detects the optical characteristics of the soil, or can be obtained through a detection unit that detects the electrical or mechanical characteristics. In the soil characteristic observation device 10 according to the present embodiment, regarding data information regarding the same observation item (for example, soil solution electric conductivity ECw or water content ratio) obtained through different detection means, those data information are compared with each other. Data information fusion processing such as adopting the most reliable data information is performed.

【0066】〔土壌光スペクトル及び土壌電気伝導度に
関する情報の融合処理〕図9は、土壌特性に関するデー
タ情報の処理のうち、土壌光スペクトル及び土壌電気伝
導度に関する情報の融合処理の具体的な手順(ルーチ
ン)を示すフローチャートである。なお、当該フローチ
ャートに従う処理手順は、土壌特性観測装置10のコン
ピュータ150(コンピュータに記憶されたプログラ
ム)によって実行される処理の一環として、例えば先の
基本ルーチン(図7)におけるステップS104に含ま
れる。
[Fusion Processing of Information on Soil Light Spectrum and Soil Electric Conductivity] FIG. 9 shows a specific procedure of the fusion processing of information on the soil light spectrum and the soil electric conductivity in the processing of the data information on the soil characteristics. It is a flowchart which shows a (routine). The processing procedure according to the flowchart is included in, for example, step S104 in the basic routine (FIG. 7) described above as a part of the processing executed by the computer 150 (a program stored in the computer) of the soil characteristic observation device 10.

【0067】同ルーチンに処理が移行すると、コンピュ
ータ150は先ずステップS201において、ほ場3内
の任意の観測点における土壌について取得した最新のデ
ータ情報を、融合処理に供するデータ情報として選択す
る。そして、光学センサ収納部60に設けられた可視光
センサ61及び赤外光62等の検出信号に基づいて各観
測点における土壌の含水比を推定する一方、電気特性セ
ンサ57(誘電率検出用回路57b)の検出信号に基づ
いて各観測点における土壌の含水比を別途に推定する。
When the processing shifts to the routine, the computer 150 first selects the latest data information acquired for the soil at any observation point in the field 3 as the data information to be subjected to the fusion processing in step S201. Then, the water content ratio of the soil at each observation point is estimated based on the detection signals of the visible light sensor 61 and the infrared light 62 provided in the optical sensor housing 60, while the electrical characteristic sensor 57 (dielectric constant detection circuit The water content of the soil at each observation point is separately estimated based on the detection signal of 57b).

【0068】ステップS202においては、可視光セン
サ61及び赤外光62等の検出信号に基づいて推定した
含水比(以下、光学特性に基づく含水比という)WP
と、電気特性センサ57の検出信号に基づいて各観測点
における土壌の含水比(以下、電気特性に基づく含水比
という)WEとを比較し、各観測点における土壌の含水
比としてより信頼性の高い含水比(以下、適用含水比と
いう)WMを演算する。
In step S202, the water content ratio (hereinafter referred to as the water content ratio based on the optical characteristics) WP estimated based on the detection signals of the visible light sensor 61 and the infrared light 62 is calculated.
And the water content ratio of the soil at each observation point (hereinafter referred to as the water content ratio based on the electrical characteristics) WE based on the detection signal of the electric characteristic sensor 57 to obtain a more reliable water content ratio of the soil at each observation point. A high water content ratio (hereinafter referred to as the applied water content ratio) WM is calculated.

【0069】以下、適用含水比WMの演算方法の一例を
説明する。
An example of the method of calculating the applied water content ratio WM will be described below.

【0070】すなわち、光学特性に基づく含水比WPと
電気特性に基づく含水比WEとの偏差が所定範囲内であ
れば両値WP,WEの平均を適用含水比WMとして採用
する。一方、当該偏差が所定値を上回っている場合、当
該観測点と地理的に最も近接する他の観測点で得られた
データ情報(含水比WP,WE)を採用して適用含水比
WMを演算する。
That is, if the deviation between the water content ratio WP based on the optical characteristics and the water content ratio WE based on the electrical characteristics is within a predetermined range, the average of both values WP and WE is adopted as the applied water content ratio WM. On the other hand, when the deviation exceeds the predetermined value, the applicable water content ratio WM is calculated by using the data information (water content ratio WP, WE) obtained at another observation point geographically closest to the observation point. To do.

【0071】続くステップS203においては、電気伝
導度ECaと、上記ステップS202で得られた適用含
水比WMとに基づいて土壌溶液電気伝導度ECwを推定
する。なお、電気伝導度ECaは、電気特性センサ57
(電気伝導度検出用回路57a)の検出信号に基づいて
演算する。
In the following step S203, the soil solution electric conductivity ECw is estimated based on the electric conductivity ECa and the applied water content ratio WM obtained in step S202. The electric conductivity ECa is calculated by the electric characteristic sensor 57.
The calculation is performed based on the detection signal of (electrical conductivity detection circuit 57a).

【0072】上記ステップS203を経た後、コンピュ
ータ150は本ルーチンでの処理を一旦終了する。
After passing through the above step S203, the computer 150 once ends the processing in this routine.

【0073】本ルーチンでの処理を終了した後、コンピ
ュータ150は、例えば先の図7におけるステップ10
5に処理を戻すことにより、今回得られた適用含水比W
Mや土壌溶液電気伝導度ECwを、ほ場3内におけるこ
れらパラメータWM,ECwの分布状態を示すマップを
作成するためのデータ情報として、外部記憶装置75に
記憶することになる。
After the processing of this routine is completed, the computer 150 may, for example, execute step 10 in FIG.
By returning the treatment to 5, the applicable water content ratio W obtained this time
The M and the soil solution electric conductivity ECw are stored in the external storage device 75 as data information for creating a map showing the distribution state of these parameters WM and ECw in the field 3.

【0074】なお、上記処理ルーチン(図9)に替え、
ほ場3内での観測を終了した後、例えば図10に示す処
理ルーチンに従い基本ルーチン(図7)とは独立した処
理を行うこととしてもよい。
Incidentally, instead of the above processing routine (FIG. 9),
After the observation in the field 3 is completed, for example, a process independent from the basic routine (FIG. 7) may be performed according to the process routine shown in FIG.

【0075】以下、図10の処理ルーチンについて説明
する。なお、本ルーチンは、コンピュータ150(コン
ピュータに記憶されたプログラム)を通じて行うもので
あってもよいし、外部記憶装置75に保管されたデータ
情報を基に他の制御装置(制御装置に記憶されたプログ
ラム)を通じて実行してもよい。また、本ルーチンの実
行に先立ち、ほ場3内におけるN箇所の観測点のうち、
n(n<N)箇所の観測点から実際に土壌試料を採取し
ておき、これら土壌試料については、その電気伝導度及
び含水比を実験室内の分析機器を用いて予め測定し、標
準データ情報として例えば外部記憶装置75に保管して
おくものとする。
The processing routine of FIG. 10 will be described below. Note that this routine may be performed through the computer 150 (a program stored in the computer), or based on the data information stored in the external storage device 75, another control device (stored in the control device). Program). Prior to the execution of this routine, among the N observation points in the field 3,
Soil samples were actually collected from n (n <N) observation points, and the electrical conductivity and water content of these soil samples were measured in advance using an analytical instrument in the laboratory to obtain standard data information. As an example, it is stored in the external storage device 75.

【0076】本ルーチンにおいて、例えばコンピュータ
150は先ずステップS301において、ほ場3内のN
箇所で取得したデータ情報を、融合処理に供するデータ
情報として選択する。
In this routine, for example, the computer 150 first sets N in the field 3 in step S301.
The data information acquired at the location is selected as the data information to be used in the fusion process.

【0077】ステップS302においては、光学センサ
収納部60に設けられた可視光センサ61及び赤外光6
2等の検出信号に基づいて各観測点における土壌の含水
比を推定する他、電気特性センサ57(誘電率検出用回
路57b)の検出信号に基づいて各観測点における土壌
の含水比を別途に推定する。
In step S302, the visible light sensor 61 and the infrared light 6 provided in the optical sensor housing 60 are
In addition to estimating the water content of the soil at each observation point based on the detection signal of 2, etc., the water content of the soil at each observation point is separately calculated based on the detection signal of the electrical characteristic sensor 57 (dielectric constant detection circuit 57b). presume.

【0078】ステップS303においては、融合処理に
供されるN個のデータ群のうち、上記標準データ情報を
取得した土壌試料の採取位置と、同一位置で取得したデ
ータ群について、可視光センサ61及び赤外光62等の
検出信号に基づいて推定した含水比(以下、光学特性に
基づく含水比という)WPと、電気特性センサ57の検
出信号に基づいて各観測点における土壌の含水比(以
下、電気特性に基づく含水比という)WEとで何れがよ
り高い相関を示すか検定を行う。そして、光学特性に基
づく含水比WP、および電気特性に基づく含水比WEの
うち、標準(参照)データ情報としての含水比(以下、
標準含水比という)WSに対し、より高い相関を示した
データ情報をほ場内における土壌の含水比(採用含水
比)として採用するように決定する。
In step S303, the visible light sensor 61 and the data group acquired at the same position as the sampling position of the soil sample from which the standard data information is acquired among the N data groups to be subjected to the fusion process The water content ratio (hereinafter referred to as water content ratio based on optical characteristics) WP estimated based on the detection signal of the infrared light 62 and the water content ratio of soil at each observation point (hereinafter, referred to as “water content ratio based on optical characteristics”). It is tested which has a higher correlation with WE, which is called water content ratio based on electrical characteristics. Then, of the water content ratio WP based on the optical characteristics and the water content ratio WE based on the electrical characteristics, the water content ratio (hereinafter, referred to as standard (reference) data information
It is determined that data information showing a higher correlation with WS (referred to as standard water content ratio) is adopted as the water content ratio (adopted water content ratio) of soil in the field.

【0079】ステップS304においては、ステップS
303で採用することとした採用含水比(WP又はW
E)から正確な含水比を算出するための算出方法を、n
個のデータ情報について、採用含水比と標準含水比とを
比較することによって確立する。
In step S304, step S
The adopted water content ratio (WP or W)
The calculation method for calculating the accurate water content ratio from E) is
Established by comparing the adopted water content with the standard water content for each piece of data information.

【0080】続くステップS305においては、ステッ
プS301において今回選択されたN個のデータ情報に
ついて、上記ステップS303で確立した含水比の推定
方法と同様の推定方法で取得された採用含水比(WP又
はWE)を、各観測点における土壌の含水比(適用含水
比)WMとして採用する。
In the subsequent step S305, the adopted water content ratio (WP or WE) obtained by the same estimation method as the water content estimation method established in step S303 is applied to the N pieces of data information selected this time in step S301. ) Is adopted as the water content ratio (applied water content ratio) WM of the soil at each observation point.

【0081】ステップS306においては、電気伝導度
ECaと、適用含水比WMとに基づいて土壌溶液電気伝
導度ECwを推定する。なお、電気伝導度ECaは、電
気特性センサ57(電気伝導度検出用回路57a)の検
出信号に基づいて演算する。
In step S306, the soil solution electric conductivity ECw is estimated based on the electric conductivity ECa and the applied water content ratio WM. The electrical conductivity ECa is calculated based on the detection signal of the electrical characteristic sensor 57 (electrical conductivity detection circuit 57a).

【0082】上記ステップS306を経た後、コンピュ
ータ150は本ルーチンでの処理を一旦終了する。
After passing through the above step S306, the computer 150 once ends the processing in this routine.

【0083】本ルーチンでの処理を終了した後、コンピ
ュータ150は、例えば先の図7におけるステップ10
5に処理を戻すことにより、今回得られた適用含水比W
Mや土壌溶液電気伝導度ECwを、ほ場3内におけるこ
れらパラメータWM,ECwの分布状態を示すマップを
作成するためのデータ情報として外部記憶装置75に記
憶することになることは、先述の処理ルーチン(図9)
と同様である。
After the processing of this routine is completed, the computer 150 may, for example, execute step 10 in FIG.
By returning the treatment to 5, the applicable water content ratio W obtained this time
The M and the soil solution electric conductivity ECw are stored in the external storage device 75 as data information for creating a map showing the distribution state of these parameters WM and ECw in the field 3. (Figure 9)
Is the same as.

【0084】〔標準化土壌硬度〕各観測地点の土壌特性
を示す一指標として、相互に比較が容易なデータ情報と
して、発明者らは標準化土壌硬度なる概念を導入する。
標準化土壌硬度は、上記基本ルーチン(図7)に基づい
て取得されたデータ情報、すなわち特定時間における各
観測地点の土壌特性を反映する複数のパラメータに基づ
いて推定される。
[Standardized Soil Hardness] As an index showing the soil characteristics at each observation point, the inventors introduce the concept of standardized soil hardness as data information that can be easily compared with each other.
The standardized soil hardness is estimated based on the data information acquired based on the basic routine (FIG. 7), that is, a plurality of parameters reflecting the soil characteristics of each observation point at a specific time.

【0085】以下、標準化土壌硬度の性質および算出手
順の基本原理について説明する。
The nature of standardized soil hardness and the basic principle of the calculation procedure will be described below.

【0086】本実施の形態におて標準化土壌硬度とは、
各観測地点の土壌特性を示す一指標であり、当該土壌に
ついて取得された他の土壌特性(土壌特性に関するパラ
メータ)のうち、含水比W、電気伝導度Ec及びこれら
パラメータの観測条件(作業条件パラメータ)αが特定
の値であると仮定した場合(一定であると仮定した場
合)の推定値である。
In the present embodiment, the standardized soil hardness is
It is an index showing the soil characteristics at each observation point, and among other soil characteristics (parameters related to soil characteristics) acquired for the soil, water content W, electric conductivity Ec, and observation conditions for these parameters (work condition parameters) ) Is an estimated value when α is assumed to be a specific value (assuming it is constant).

【0087】なお、ここでいう含水比Wとは、先の図7
の基本ルーチンにおいて各観測地点で取得される適用含
水比WMと同義である。また、電気伝導度Ecとは、同
じく先の図7の基本ルーチンにおいて各観測地点で取得
される土壌溶液電気伝導度ECwと同義である。また、
作業条件パラメータαとは、土壌切削部50を通じて各
パラメータWM,ECwに関する検出信号の取得時刻に
おける当該土壌切削部50の牽引速度や観測土壌面L2
の深さを反映する関数である。
The water content ratio W referred to here is the same as in FIG.
It is synonymous with the applied water content ratio WM acquired at each observation point in the basic routine of. The electric conductivity Ec is synonymous with the soil solution electric conductivity ECw acquired at each observation point in the basic routine shown in FIG. Also,
The work condition parameter α is the pulling speed of the soil cutting unit 50 or the observed soil surface L2 at the acquisition time of the detection signal regarding each parameter WM, ECw through the soil cutting unit 50.
Is a function that reflects the depth of.

【0088】ここで、図11は、含水比、電気伝導度お
よび作業条件パラメータと、土壌切削部50からの検出
信号に基づいて認識される土壌硬度(以下、単に土壌硬
度という)との関係を示すシステムモデルであり、本実
施の形態にかかる標準化土壌硬度を算出する上で、前提
となる。
Here, FIG. 11 shows the relationship between the water content ratio, the electric conductivity, and the working condition parameters and the soil hardness (hereinafter, simply referred to as soil hardness) recognized based on the detection signal from the soil cutting section 50. It is the system model shown and is a premise for calculating the standardized soil hardness according to the present embodiment.

【0089】本実施の形態では、土壌硬度Fを、含水比
W、電気伝導度Ec、作業条件パラメータの関数である
ものと想定する。
In the present embodiment, the soil hardness F is assumed to be a function of the water content ratio W, the electric conductivity Ec, and the working condition parameters.

【0090】さらに、含水比W(x)、電気伝導度Ec
(x)、作業条件パラメータα(x)を入力、土壌硬度
F(x)を出力として、多入力、一出力の線形システム
を想定する。ただし、符号xは、GPS衛星200から
の位置情報(座標)に相当する変数である。また、各入
力は相互に独立であると仮定する。
Further, the water content ratio W (x) and the electric conductivity Ec
(X), a multi-input, one-output linear system is assumed with the work condition parameter α (x) as input and the soil hardness F (x) as output. However, the code x is a variable corresponding to the position information (coordinates) from the GPS satellite 200. It is also assumed that the inputs are independent of each other.

【0091】すると、Then,

【数1】 なる関係が成立する。ここで、F1,F2,F3は、各
々が土壌硬度Fを決定づける成分であり、とくに、F1
は含水比W(x)に、F2は電気伝導度Ec(x)に、
F3は作業条件パラメータα(x)に従属する変数であ
るといえる。
[Equation 1] The relationship is established. Here, each of F1, F2, and F3 is a component that determines the soil hardness F, and in particular, F1
Is the water content ratio W (x), F2 is the electric conductivity Ec (x),
It can be said that F3 is a variable dependent on the work condition parameter α (x).

【0092】例えば、各変数F1,F2,F3は、For example, each variable F1, F2, F3 is

【数2】 [Equation 2]

【0093】[0093]

【数3】 [Equation 3]

【0094】[0094]

【数4】 (ただし、a,a′,a″,b,b′,b″,c,c′,c″は
定数)といったかたちの回帰式h1,h2,h3として
近似するようにすればよい。
[Equation 4] (However, a, a ', a ", b, b', b", c, c ', c "are constants, and the regression equations h1, h2, h3 may be approximated.

【0095】これらの回帰式は、ほ場3内の土壌に特有
のものであるため、例えば各観測点で取得された含水比
W(x)、電気伝導度Ec(x)、作業条件パラメータ
α(x)のうち何れかのデータが何らかの理由で欠落し
た場合でも、対応する回帰式に基づいて、その欠落した
データを高い精度で補間することができる。
Since these regression equations are peculiar to the soil in the field 3, for example, the water content ratio W (x), the electric conductivity Ec (x), the work condition parameter α ( Even if any of the data in x) is missing for some reason, the missing data can be interpolated with high accuracy based on the corresponding regression equation.

【0096】また、各回帰式(2),(3),(4)に
含まれる各変数(パラメータ)W,Ec,αに特定値
(任意に定めた値)を代入してF1,F2,F3を求
め、さらに上記式(1)に従って算出した土壌硬度F
は、当該ほ場3に特有の土壌硬度(標準化土壌硬度F′
という)として取り扱うことができる。
Further, by substituting a specific value (arbitrarily determined value) for each variable (parameter) W, Ec, α included in each regression equation (2), (3), (4), F1, F2, Soil hardness F calculated by obtaining F3 and further according to the above equation (1)
Is the soil hardness peculiar to the field 3 (standardized soil hardness F '.
Can be treated as.

【0097】さらに、例えば含水比Wのみ、或いは電気
伝導度Ecのみに特定値を代入してF1,F2,F3を
求め、さらに上記式(1)に従って算出した土壌硬度F
は、各々含水比Wや電気伝導度Ecの変動による影響を
排除した場合における各観測地点の土壌特有の土壌硬度
(以下、準標準化土壌硬度F″いう)として取り扱うこ
とができる。
Further, for example, F1, F2 and F3 are obtained by substituting specific values only for the water content ratio W or only the electric conductivity Ec, and the soil hardness F calculated according to the above equation (1).
Can be treated as a soil hardness peculiar to the soil at each observation point (hereinafter, referred to as a semi-standardized soil hardness F ″) when the influence of the variation of the water content ratio W or the electric conductivity Ec is excluded.

【0098】〔標準化土壌硬度を算出するための処理ル
ーチン〕以下、ほ場3に特有の標準化土壌硬度、および
各観測地点に特有の準標準化土壌硬度を推定するための
具体的な手順について、フローチャートを参照して説明
する。
[Processing Routine for Calculating Standardized Soil Hardness] Hereinafter, a flowchart will be described with respect to a specific procedure for estimating the standardized soil hardness unique to the field 3 and the semi-standardized soil hardness unique to each observation point. It will be described with reference to FIG.

【0099】図12には、先の図7の基本ルーチンによ
って取得されたデータ情報を基に、ほ場3の土壌に特有
の標準化土壌硬度や、各土壌サンプルの準標準化土壌硬
度を算出するための処理ルーチンを示す。
In FIG. 12, the standardized soil hardness peculiar to the soil of the field 3 and the quasi-standardized soil hardness of each soil sample are calculated based on the data information acquired by the basic routine of FIG. A processing routine is shown.

【0100】このルーチンは、例えば土壌特性観測装置
10がほ場3内における一回の観測作業を終えた後、コ
ンピュータ150(コンピュータに記憶されたプログラ
ム)を通じて、手動操作により、若しくは自動的に実行
される。
This routine is executed manually or automatically through the computer 150 (a program stored in the computer) after the soil characteristic observing device 10 has completed one observation work in the field 3. It

【0101】本ルーチンにおいてコンピュータ150
は、先ずステップS401で、各土壌サンプルに対応す
るデータ(ほ場3内の各観測地点に対応するデータ)と
して含水比W、電気伝導度Ecおよび作業条件パラメー
タαを外部記憶装置75から取得する。
In this routine, the computer 150
First, in step S401, the water content W, the electric conductivity Ec, and the working condition parameter α are acquired from the external storage device 75 as data corresponding to each soil sample (data corresponding to each observation point in the field 3).

【0102】続くステップS402においてコンピュー
タ150は、含水比W、電気伝導度Ecおよび作業条件
パラメータαを入力とし、土壌硬度F(各パラメータ
W,Ec,αに従属する土壌硬度F1,F2,F3)を
出力とする3つの回帰式h1,h2,h3を計算する。
なお、土壌硬度は所定の基準値に対する相対的な値とし
てもよい。例えば、含水率W、電気伝導度Ec、作業条
件パラメータαの値に関係して土壌特性観測装置10の
土壌切削にかかわる部分(例えば土壌切削部50やコー
ルタ19等)が受ける土壌抵抗を、標準的な形状の土壌
切削部が受ける土壌抵抗に対する指数として表すことも
できる。ここでいう土壌抵抗とは、土壌特性観測装置1
0が進行する際に土壌切削部50が受ける抵抗(シャン
ク51が受ける抵抗、およびチゼル部53が受ける土圧
を抵抗換算したもの)をいう。また牽引抵抗とは、土壌
特性観測装置10が進行する際に土壌切削にかかわる部
分が受ける抵抗の総称をいう。
In subsequent step S402, the computer 150 inputs the water content ratio W, the electric conductivity Ec and the work condition parameter α, and inputs the soil hardness F (soil hardness F1, F2, F3 depending on each parameter W, Ec, α). Three regression equations h1, h2, h3 that output is calculated.
The soil hardness may be a relative value with respect to a predetermined reference value. For example, the soil resistance received by a portion (for example, the soil cutting portion 50, the coulter 19 or the like) of the soil characteristic observing apparatus 10 related to soil cutting in relation to the water content W, the electric conductivity Ec, and the value of the work condition parameter α is standard. It can also be expressed as an index with respect to the soil resistance that the soil cut portion having a specific shape receives. The soil resistance referred to here is the soil characteristic observation device 1
It refers to the resistance received by the soil cutting portion 50 when 0 progresses (the resistance received by the shank 51 and the earth pressure received by the chisel portion 53 in resistance conversion). In addition, the traction resistance is a general term of resistance received by a portion related to soil cutting when the soil characteristic observation device 10 advances.

【0103】ステップS403においてコンピュータ1
50は、上記ステップS402で求めた各回帰式に特定
値を代入してF1,F2,F3を算出し、さらにその総
和として、ほ場3に特有の標準化土壌硬度F′を算出す
る。また、含水比W若しくは電気伝導度Ecのみに特定
値を代入し、他のパラメータには観測値を代入すること
によってF1,F2,F3を算出し、さらにその総和と
して、ほ場3内の各観測地点に対応する準標準化土壌硬
度F″を算出する。
In step S403, the computer 1
The reference numeral 50 substitutes a specific value into each regression equation obtained in step S402 to calculate F1, F2 and F3, and further calculates a standardized soil hardness F ′ peculiar to the field 3 as the sum thereof. Moreover, F1, F2, and F3 are calculated by substituting specific values only for the water content ratio W or the electric conductivity Ec and substituting the observed values for the other parameters, and further, as a sum of them, each observation in the field 3 is performed. A semi-standardized soil hardness F ″ corresponding to the point is calculated.

【0104】ステップS404においてコンピュータ1
50は、準標準化土壌硬度F″について、ほ場3内の空
間変動(平面的な分布)を示すマップの作成を行う。
In step S404, the computer 1
50 creates a map showing the spatial variation (planar distribution) in the field 3 for the semi-standardized soil hardness F ″.

【0105】その後コンピュータ150は、上記ステッ
プS404において作成したマップを、特定日時におい
てほ場3で取得したデータ情報として外部記憶装置75
に記憶し(ステップS405)、本ルーチンでの処理を
一旦終了する。
After that, the computer 150 uses the map created in step S404 as the data information acquired in the field 3 at the specific date and time in the external storage device 75.
(Step S405), and the processing of this routine is once ended.

【0106】以上説明したように、本実施の形態にかか
る観測システムによれば、ほ場3内において複数の観測
地点から得られた土壌サンプルに対応するデータのう
ち、全部のデータについて標準化された硬度特性を推定
することで、当該ほ場3の土壌に特有の硬度特性を数値
(標準化土壌硬度F′)として把握し、これを時系列に
比較することや、他のほ場の土壌に特有の硬度特性(他
のほ場についての標準化土壌硬度F′)と比較すること
が極めて容易になる。従って、ほ場3の土壌硬度特性に
最適な作物種や農法を容易に見いだすことができるよう
になる。
As described above, according to the observation system of the present embodiment, the hardness standardized for all data among the data corresponding to the soil samples obtained from a plurality of observation points in the field 3 is obtained. By estimating the characteristics, the hardness characteristic peculiar to the soil of the field 3 is grasped as a numerical value (standardized soil hardness F ′), and this is compared in time series, and the hardness characteristic peculiar to the soil of other fields is calculated. It becomes extremely easy to compare with (standardized soil hardness F ′ for other fields). Therefore, it becomes possible to easily find the optimum crop species and farming method for the soil hardness characteristics of the field 3.

【0107】また、ほ場3の土壌に特有の硬度特性のう
ち、特定の土壌特性(例えば水分量等)に影響を受けて
変動する要素の空間的な分布を正確に把握することがで
きるようになる。従って、特定のほ場内で土壌特性が不
均一に分布している場合であっても、各地点の土壌特性
に応じた最適な農地管理を行うことができるようにな
る。
Further, of the hardness characteristics peculiar to the soil of the field 3, it is possible to accurately grasp the spatial distribution of the elements that change due to the influence of specific soil characteristics (for example, water content). Become. Therefore, even when the soil characteristics are unevenly distributed in a specific field, it is possible to perform optimum farmland management according to the soil characteristics at each point.

【0108】また、含水比Wや電気伝導度Ec等、土壌
の硬度特性を決定づける主要なパラメータのうち、特定
のパラメータの影響を排除した関数として準標準化土壌
硬度F″を適用することにより、土壌の硬さに関する特
定に因子について、ほ場3内における空間的な分布を把
握することもできる。よって、ほ場3内における土壌の
硬度特性の分布を多面的に捉えた上で効果的な農地管理
の手法を見いだすことができるようになる。
By applying the quasi-standardized soil hardness F ″ as a function excluding the influence of specific parameters among the main parameters that determine the hardness characteristics of the soil such as the water content W and the electric conductivity Ec, the soil It is also possible to grasp the spatial distribution within the field 3 of specific factors related to the hardness of the field 3. Therefore, by grasping the distribution of soil hardness characteristics within the field 3 from multiple perspectives, effective management of farmland can be performed. You will be able to find a method.

【0109】とくに、土壌特性観測装置10のようなシ
ステムを通じて取得されるデータ、すなわち、土壌特性
に関する情報として任意の観測点で得られた大量データ
を効率的に活用することができるようになり、広域に亘
る土壌の硬度特性について、効率的な管理を行うことが
できるようになる。
In particular, it becomes possible to efficiently use the data acquired through the system such as the soil characteristic observation device 10, that is, the large amount of data obtained at any observation point as the information regarding the soil characteristic. Effective management of soil hardness characteristics over a wide area becomes possible.

【0110】なお、ほ場3から取得されたデータのう
ち、全観測地点から取得されたデータについて標準化土
壌硬度F′や準標準化土壌硬度F″を算出するばかりで
なく、一部のデータをグループ化し、このグループ化さ
れたデータについて標準土壌硬度や準標準化土壌硬度を
推定することとしてもよい。
Of the data obtained from the field 3, not only the standardized soil hardness F ′ and the quasi-standardized soil hardness F ″ are calculated for the data obtained from all the observation points, but some data are grouped. , The standard soil hardness or the semi-standardized soil hardness may be estimated for this grouped data.

【0111】また、標準化土壌硬度F′や準標準化土壌
硬度″を算出するに際し、土壌硬度を決定づける因子と
して、含水比や電気伝導度に替え、或いは加え、土壌の
テクスチャ(例えばCCDカメラ63の撮像データに基
づいて認識することができる)や、密度等を適用しても
よい。
When calculating the standardized soil hardness F ′ and the quasi-standardized soil hardness ″, the soil texture (for example, the image picked up by the CCD camera 63) is used as a factor that determines the soil hardness instead of or in addition to the water content ratio and the electric conductivity. (Which can be recognized based on data), density, etc. may be applied.

【0112】なお、入力側の観測データとしての含水比
W,電気伝導度Ec,作業条件パラメータαと、出力側
の観測データとしての土壌硬度Fとに基づいて、各回帰
式(システム関数)を算出する手法としては、以下のよ
うな方法を例示することができる。
Each regression equation (system function) is calculated based on the water content W as the observation data on the input side, the electric conductivity Ec, the work condition parameter α, and the soil hardness F as the observation data on the output side. The following method can be illustrated as a method of calculating.

【0113】図11に示したシステムモデルにおいて、
各回帰式hi(x)を重み関数とすれば、上記式(1)にお
ける土壌硬度の各成分Fi(x)は、
In the system model shown in FIG. 11,
If each regression formula h i (x) is a weighting function, each component F i (x) of soil hardness in the above formula (1) is

【数5】 [Equation 5]

【0114】あるいは、ラプラス変換(フーリエ変換)
して、
Alternatively, the Laplace transform (Fourier transform)
do it,

【数6】 となる。zi, Ziは含水比、電気伝導度、作業パラメータ
のデータ値及びそのフーリエ変換(2次元も可)であり、
Hi(f)は各パラメータの伝達関数(空間変動に対する伝
達関数)である。fは空間周波数を意味する。ここで未
知数は、FiとHiである。
[Equation 6] Becomes z i , Z i are the water content, electrical conductivity, data value of the work parameter and its Fourier transform (two dimensions are also possible),
H i (f) is a transfer function (transfer function for spatial variation) of each parameter. f means spatial frequency. Here the unknowns are F i and H i .

【0115】相互スペクトルの関係式は、The relational expression of the mutual spectrum is

【数7】 [Equation 7]

【0116】ここで、Sij(f)は相互スペクトル密度関数
であり、実測データから計算することができる。上記式
(7)は、1個のパラメータと土壌抵抗との相互スペク
トル密度関数を表現していることになり、3個の連立方
程式が得られ、各パラメータの伝達関数が計算できる。
Here, S ij (f) is a mutual spectral density function, which can be calculated from measured data. Since the above equation (7) expresses the mutual spectral density function of one parameter and soil resistance, three simultaneous equations are obtained and the transfer function of each parameter can be calculated.

【0117】例えば,テクスチャと土壌抵抗との関係
(伝達関数)は、
For example, the relationship between the texture and soil resistance (transfer function) is

【数8】 より次式で得られる。[Equation 8] It is obtained by the following equation.

【0118】[0118]

【数9】 これを利用して、電気伝導度のみの影響を受ける土壌硬
度が原理的に計算できる。
[Equation 9] Using this, the soil hardness, which is affected only by electrical conductivity, can be calculated in principle.

【0119】[0119]

【数10】 同様にして、含水比、作業パラメータそれぞれの効果の
みの影響を受ける土壌硬度を計算することができる。
[Equation 10] Similarly, it is possible to calculate the soil hardness affected only by the effects of the water content ratio and the work parameters.

【0120】すなわち、That is,

【数11】 [Equation 11]

【0121】[0121]

【数12】 (10)〜(12)式をラプラス逆変換(フーリエ逆変換)
すれば、空間座標における各パラメータのみの影響を受
ける土壌硬度のマップが得られる。また、それぞれの式
に基づいて、空間周波数変動の特性(セミバリオグラム
に対応)を図示することもできる。
[Equation 12] Laplace inverse transformation (Fourier inverse transformation) of equations (10) to (12)
Then, a map of soil hardness affected by each parameter in spatial coordinates can be obtained. Further, the characteristic of spatial frequency variation (corresponding to a semivariogram) can be illustrated based on each equation.

【0122】ここで、含水比及び電気伝導度を一定にす
ると、密度効果を含む準標準化土壌硬度F'''のマップが
得られる。
Here, if the water content ratio and the electric conductivity are kept constant, a map of the quasi-standardized soil hardness F ″ ′ including the density effect can be obtained.

【0123】[0123]

【数13】 これを各セグメントにつき計算し、観測値を補正してク
リーギングなどで準土壌硬度の空間分布を示すマップを
作成すればよい。
[Equation 13] This may be calculated for each segment, the observed value may be corrected, and a map showing the spatial distribution of the quasi-soil hardness may be created by Kriging or the like.

【0124】[0124]

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
任意のほ場から取得された複数のデータについて標準化
された硬度特性を推定することで、当該ほ場の土壌に特
有の硬度特性を数値(標準化土壌硬度)として把握し、
他のほ場の土壌に特有の硬度特性(他のほ場についての
標準化土壌硬度)と比較することができるようになる。
従って、当該ほ場の土壌硬度特性に最適な作物種や農法
を見いだすことが容易になる。
As described above, according to the present invention,
By estimating the standardized hardness characteristics for multiple data obtained from any field, the hardness characteristics peculiar to the soil of the field are grasped as numerical values (standardized soil hardness),
It will be possible to compare the hardness characteristics specific to other field soils (standardized soil hardness for other fields).
Therefore, it becomes easy to find the optimum crop species and farming method for the soil hardness characteristics of the field.

【0125】また、他のパラメータのうち一種類、或い
は複数種類を選択し、当該選択されたパラメータを一定
とした場合の前記硬度特性を推定すれば、当該ほ場の土
壌に特有の硬度特性のうち、特定の土壌特性(例えば水
分量等)に影響を受けて変動する要素の空間的な分布を
正確に把握することができるようになる。従って、特定
のほ場内で土壌特性が不均一に分布している場合であっ
ても、各地点の土壌特性に応じた最適な農地管理を行う
ことができるようになる。
If one kind or a plurality of kinds of other parameters are selected and the hardness characteristics are estimated when the selected parameters are constant, the hardness characteristics unique to the soil of the field are estimated. Thus, it becomes possible to accurately grasp the spatial distribution of the elements that change due to the influence of specific soil characteristics (for example, water content). Therefore, even when the soil characteristics are unevenly distributed in a specific field, it is possible to perform optimum farmland management according to the soil characteristics at each point.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】本発明の一実施の形態にかかる観測システムの
概略構成を示す略図。
FIG. 1 is a schematic diagram showing a schematic configuration of an observation system according to an embodiment of the present invention.

【図2】同実施の形態にかかる土壌特性観測装置を概略
的に示す側面図。
FIG. 2 is a side view schematically showing the soil characteristic observation device according to the same embodiment.

【図3】同実施の形態にかかる土壌特性観測装置のセン
シング部について、その内部構造を概略的に示す側断面
図。
FIG. 3 is a side sectional view schematically showing the internal structure of the sensing unit of the soil characteristic observation apparatus according to the same embodiment.

【図4】同実施の形態にかかるセンシング部の一部をな
すチゼル部の外観を示す上視図。
FIG. 4 is a top view showing the outer appearance of a chisel portion which is a part of the sensing portion according to the embodiment.

【図5】同実施の形態にかかる土壌特性観測装置の制御
部の電気的構成を示すブロック図。
FIG. 5 is a block diagram showing an electrical configuration of a control unit of the soil characteristic observation apparatus according to the same embodiment.

【図6】同実施の形態にかかる検出回路の機能ブロック
図。
FIG. 6 is a functional block diagram of a detection circuit according to the same embodiment.

【図7】同実施の形態において、土壌特性に関するデー
タ情報を、その取得位置や観測土壌面の深さと共に記録
するための基本手順を示すフローチャート。
FIG. 7 is a flowchart showing a basic procedure for recording data information regarding soil characteristics together with the acquisition position and the depth of the observed soil surface in the embodiment.

【図8】同実施の形態にかかるセンシング部に備えられ
た各種センサの出力信号がどのように処理されるのかを
概念的に説明する略図。
FIG. 8 is a schematic diagram conceptually explaining how output signals of various sensors included in the sensing unit according to the embodiment are processed.

【図9】同実施の形態において、土壌光スペクトル及び
土壌電気伝導度に関する情報の融合処理手順を示すフロ
ーチャート。
FIG. 9 is a flowchart showing a processing procedure for fusing information on a soil light spectrum and soil electrical conductivity in the embodiment.

【図10】同実施の形態において、土壌光スペクトル及
び土壌電気伝導度に関する情報の融合処理手順を示すフ
ローチャート。
FIG. 10 is a flowchart showing a processing procedure for fusing information on a soil light spectrum and soil electrical conductivity in the embodiment.

【図11】同実施の形態において、含水比、電気伝導度
および作業条件パラメータと、土壌硬度との間に成立す
ると仮定される関係を示すシステムモデル。
FIG. 11 is a system model showing a relationship assumed to be established between the water content ratio, the electrical conductivity, the work condition parameter, and the soil hardness in the same embodiment.

【図12】本実施の形態において土壌特性に関する観測
が行われたほ場に特有の標準化土壌硬度や、各土壌サン
プルの準標準化土壌硬度を算出するための手順を示すフ
ローチャート。
FIG. 12 is a flowchart showing a procedure for calculating a standardized soil hardness unique to a field in which an observation regarding soil characteristics is performed or a quasi-standardized soil hardness of each soil sample in the present embodiment.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1 観測システム 2 車両(トラクタ) 3 ほ場 10 土壌特性観測装置 11 アンテナ 12a,12b,12c,12d 支持フレーム 13 台座 13a 所定部位 14 支持アーム 16 揺動アーム 17 深度測定用自由転輪 18 回転角度センサ 19 コールタ 20 表示操作部 30 制御部(記憶媒体の一例) 40 ハロゲンランプ 50 土壌切削部 51 シャンク 52 センシング部 53 チゼル部 53a 上面 55 表面電極 56 絶縁性部材 57 電気特性センサ 58 土壌硬度センサ(歪みゲージ) 60 光学センサ収納部 61 可視光センサ 62 赤外光センサ 63 CCDカメラ 64 温度センサ 65A,65B 照明用光ファイバー 66 光学窓 67 送風管 70 分光部 71 可視光用分光部 72 近赤外光用分光部 75 外部記憶装置(記憶媒体の一例) 150 コンピュータ 200 GPS衛星 L1 地表面 L2 観測土壌面 S1 観測空間 1 Observation system 2 vehicle (tractor) 3 fields 10 Soil characteristic observation device 11 antenna 12a, 12b, 12c, 12d Support frame 13 pedestal 13a predetermined part 14 Support arm 16 swing arm 17 Free wheel for depth measurement 18 Rotation angle sensor 19 Coulter 20 Display operation unit 30 control unit (an example of a storage medium) 40 halogen lamp 50 Soil cutting section 51 shank 52 Sensing unit 53 Chisel part 53a top surface 55 Surface electrode 56 Insulating member 57 Electrical characteristic sensor 58 Soil hardness sensor (strain gauge) 60 Optical sensor housing 61 Visible light sensor 62 infrared light sensor 63 CCD camera 64 temperature sensor 65A, 65B Optical fiber for lighting 66 Optical window 67 air duct 70 Spectroscopic unit 71 Visible Light Spectroscopy 72 Near infrared spectroscopic unit 75 External storage device (an example of a storage medium) 150 computers 200 GPS satellites L1 ground surface L2 observation soil surface S1 observation space

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 澁澤 栄 東京都府中市晴見町3丁目11番30号 (72)発明者 大友 篤 熊本県上益城郡益城町大字田原2081番地10 財団法人くまもとテクノ産業財団 内 (72)発明者 平子 進一 京都府京都市下京区塩小路通堀川東入南不 動堂町801 株式会社オムロンライフサイ エンス研究所内 Fターム(参考) 2B052 BA03 BA06 BA08    ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continued front page    (72) Inventor Sakae Shibusawa             3-11-30 Harumi-cho, Fuchu-shi, Tokyo (72) Inventor Atsushi Otomo             2081 Tawara, Tahara, Mashiki-machi, Kamimashiki-gun, Kumamoto Prefecture               Kumamoto Techno Industry Foundation (72) Inventor Shinichi Hirako             Shiokyo-ku, Kyoto-shi, Kyoto Prefecture             Kudo-cho 801 OMRON LIFE SAY CO., LTD.             Inside the Institute F-term (reference) 2B052 BA03 BA06 BA08

Claims (7)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】土壌の硬度特性と、該硬度特性に関連する
その他の特性とを、複数の土壌サンプルに対応するデー
タとして処理する土壌特性データ処理装置であって、 複数の土壌サンプルに対応するデータのうち、一部若し
くは全部のデータについて標準化された硬度特性とし
て、土壌の特性に関する他のパラメータを一定とした場
合の前記硬度特性を推定する推定手段と、 前記推定される標準化土壌硬度を、各データの取得位置
及び取得時間の少なくとも一方に関連づけて処理する処
理手段と、 を備えることを特徴とする土壌特性データ処理装置。
1. A soil characteristic data processing device for processing soil hardness characteristics and other characteristics related to the hardness characteristics as data corresponding to a plurality of soil samples, which corresponds to a plurality of soil samples. Among the data, as the hardness characteristics standardized for some or all of the data, an estimation means for estimating the hardness characteristics when other parameters relating to the characteristics of the soil are constant, and the estimated standardized soil hardness, A soil characteristic data processing apparatus comprising: a processing unit that processes at least one of an acquisition position and an acquisition time of each data.
【請求項2】請求項1記載の土壌特性データ処理装置に
おいて、 前記土壌の特性に関する他のパラメータに、土壌の水分
量に関するパラメータと、土壌のテクスチャに関するパ
ラメータと、および前記各パラメータの取得条件と、を
含むことを特徴とする土壌特性データ処理装置。
2. The soil characteristic data processing apparatus according to claim 1, wherein the other parameters relating to the characteristic of the soil, the parameters relating to the water content of the soil, the parameters relating to the texture of the soil, and the acquisition conditions for the respective parameters. A soil characteristic data processing device comprising:
【請求項3】請求項2記載の土壌特性データ処理装置に
おいて、 前記土壌の特性に関する他のパラメータに、土壌の密度
に関するパラメータを含むことを特徴とする土壌特性デ
ータ処理装置。
3. The soil characteristic data processing device according to claim 2, wherein the other parameter relating to the characteristic of the soil includes a parameter relating to the density of the soil.
【請求項4】請求項1〜3のいずれかに記載の土壌特性
データ処理装置において、 前記土壌サンプルについて前記土壌特性に関する他のパ
ラメータのうち少なくとも一つのパラメータと、当該土
壌サンプルについて各土壌サンプルの硬度とを、所定の
ほ場において任意深さの土壌を切削しつつ進行する土壌
切削手段を有して該土壌切削手段に切削される土壌の特
性を連続的に観測する土壌特性観測装置の観測結果とし
て取得することを特徴とする土壌特性データ処理装置。
4. The soil property data processing device according to claim 1, wherein at least one parameter of other parameters related to the soil property of the soil sample and each soil sample of the soil sample. An observation result of a soil characteristic observing device for continuously observing the hardness and the characteristic of the soil cut by the soil cutting means having a soil cutting means that advances while cutting the soil of an arbitrary depth in a predetermined field. A soil characteristic data processing device characterized by being acquired as.
【請求項5】土壌の硬度特性と、該硬度特性に関連する
その他の特性とを、複数の土壌サンプルに対応するデー
タとしてコンピュータに処理させるコンピュータ読み取
り可能なプログラムであって、 コンピュータに、 前記複数の土壌サンプルに対応するデータのうち、一部
若しくは全部のデータについて標準化された硬度特性と
して、土壌の特性に関する他のパラメータを一定とした
場合の前記硬度特性を推定する推定手順と、 前記推定される標準化土壌硬度を、各データの取得位置
及び取得時間の少なくとも一方に関連づけて処理する処
理手順と、 を実行させることを特徴とするコンピュータ読み取り可
能なプログラム。
5. A computer-readable program for causing a computer to process soil hardness characteristics and other characteristics related to the soil characteristics as data corresponding to a plurality of soil samples, the computer comprising: Of the data corresponding to the soil sample, as a standardized hardness characteristic for some or all of the data, an estimation procedure for estimating the hardness characteristic when other parameters related to soil characteristics are constant, and the estimated A computer-readable program that executes a processing procedure of processing the standardized soil hardness according to at least one of the acquisition position and the acquisition time of each data item.
【請求項6】土壌の硬度特性と、該硬度特性に関連する
その他の特性とを、複数の土壌サンプルに対応するデー
タとしてコンピュータに処理させるコンピュータ読み取
り可能なプログラムの記憶媒体であって、 コンピュータに複数の土壌サンプルに対応するデータの
うち、一部若しくは全部のデータについて標準化された
硬度特性として、土壌の特性に関する他のパラメータを
一定とした場合の前記硬度特性を推定する推定手順と、 前記推定される標準化土壌硬度を、各データの取得位置
及び取得時間の少なくとも一方に関連づけて処理する処
理手順と、 を実行させるプログラムを記憶したコンピュータ読み取
り可能なプログラムの記憶媒体。
6. A storage medium of a computer-readable program for causing a computer to process soil hardness characteristics and other characteristics related to the soil characteristics as data corresponding to a plurality of soil samples, the computer-readable storage medium comprising: Of the data corresponding to a plurality of soil samples, as a hardness characteristic standardized for some or all of the data, an estimation procedure for estimating the hardness characteristic when other parameters related to soil characteristics are constant, and the estimation A computer-readable storage medium of a program storing a processing procedure for processing the standardized soil hardness associated with at least one of an acquisition position and an acquisition time of each data, and a program for executing the processing procedure.
【請求項7】土壌の硬度特性と、該硬度特性に関連する
その他の特性とを、複数の土壌サンプルに対応するデー
タとして処理する土壌特性データの処理方法であって、 複数の土壌サンプルに対応するデータのうち、一部若し
くは全部のデータについて標準化された硬度特性とし
て、土壌の特性に関する他のパラメータを一定とした場
合の前記硬度特性を推定する手順と、 前記推定された標準化土壌硬度を、各データの取得位置
及び取得時間の少なくとも一方に関連づけて処理する手
順と、 を含むことを特徴とする土壌特性データの処理方法。
7. A method for processing soil characteristic data, which processes soil hardness characteristics and other characteristics related to the hardness characteristics as data corresponding to a plurality of soil samples, which corresponds to a plurality of soil samples. Among the data to be, as hardness characteristics standardized for some or all of the data, a procedure for estimating the hardness characteristics when other parameters relating to the characteristics of the soil are constant, and the estimated standardized soil hardness, A method of processing soil characteristic data, including a procedure of processing in association with at least one of an acquisition position and an acquisition time of each data.
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