JP2006280289A - Method for analyzing farm product, method and system for expressing agricultural and fishery information, music generating device, traceability system and system for advance notice of start-up of work - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、リモートセンシングデータ(例えば、衛星や航空機などのプラットフォームにセンサを搭載して観測・撮影した画像などのラスタデータ)やGISデータなどのベクタデータを利用した農産物解析方法,農水産業情報表現方法,そのシステム,楽曲生成装置,トレーサビリティシステム,作業開始予告システムに関する。 The present invention relates to an agricultural product analysis method, vector information such as remote sensing data (for example, raster data such as images observed and photographed by mounting a sensor on a platform such as a satellite or an aircraft), GIS data, and the like. The present invention relates to a method, a system thereof, a music generation device, a traceability system, and a work start notice system.
リモートセンシングを利用した農産物に関する解析手法としては、例えば、下記特許文献1に記載された「植物の活力度評価方法」がある。これは、植物の活力度を航空機や衛星などによるリモートセンシングにより評価する際の評価精度の向上を目的とし、森林樹木、果樹、農作物など対象植物の活力度評価のために、
(1)現地で実際に対象植物の陽葉の分光特性データを測定する現地調査を行い、それを基準データとしてデータベース化し、(2)データベースにおける基準データの検索を行って、分光特性データの収集グランドトゥルースを行い、前記現地データの処理を行って樹勢情報などを算出し、(3)その算出結果から最適RSデータおよび解析手法を検討して、リモートセンシングにより森林樹木などの植物の活力度を評価することを特徴とするものである。このようなリモートセンシングデータから求めた活力度ないし植生指数を使って農作物の収量等を導きだす研究は、他にも多数報告されている。
As an analysis method for agricultural products using remote sensing, for example, there is a “plant vitality evaluation method” described in
(1) On-site survey to actually measure the spectral characteristics data of the sun's leaves of the target plant in the field, create a database as reference data, and (2) collect the spectral characteristics data by searching the reference data in the database Perform ground truth, process the local data and calculate tree vigor information, etc. (3) Examine the optimal RS data and analysis method from the calculation results, and increase the vitality of plants such as forest trees by remote sensing It is characterized by evaluating. Many other studies have been reported to derive crop yields using vitality or vegetation index obtained from such remote sensing data.
更に、いずれの手法にせよ、得られた解析結果は、農作物の生産者,加工業者,消費者等にも提供される。例えば、生産者には収穫の時期や収量,あるいは病気の発生などを予測するための情報として利用される,加工業者には確保すべき季節労働者の人数や加工に要する燃料などを予測するための情報として利用される。最近は、一般消費者にも、それらの情報が提供される。食品の安全性という観点から、その生産流通履歴の追跡可能性(トレーサビリティ)が注目されており、食品に対する偽装表示やBSEなどによって食品の安全性に対する不安が広がったことから、それに答えるため、食品に関する情報が消費者に提供される。
しかしながら、上述した背景技術では、次のような不都合がある。
(1)衛星,航空機,ラジコンヘリコプタ,クレーン,三脚などに搭載した光学センサは、地表面はよいが、土などの栽培培地に隠れて見えない地下収穫部のリモートセンシングデータを直接観測できない。地中に収穫部がある根菜類に対しても、各種の情報が得られると好都合である。
(2)次に、情報の提供を受けても、その意味内容を正確に把握するために相当の知識を必要とし、必ずしも的確に情報が利用されるとは限らない。例えば、農産物中に含まれる糖分の程度を示す情報として糖度があるが、その数値を示されても、素人はなかなか理解できない。
(3)更に、利用者に対して情報が一方的に提供されているのみであり、利用者側に情報の選択権がないのが現状である。
However, the background art described above has the following disadvantages.
(1) Optical sensors mounted on satellites, aircraft, radio controlled helicopters, cranes, tripods, etc. have good ground surface, but cannot directly observe remote sensing data of the underground harvesting part that is hidden behind culture medium such as soil. It is convenient to obtain various kinds of information for root vegetables that have a harvesting section in the ground.
(2) Next, even if information is provided, considerable knowledge is required to accurately grasp the meaning and content, and information is not always used accurately. For example, there is sugar content as information indicating the degree of sugar contained in agricultural products, but even if the numerical value is shown, it is difficult for an amateur to understand.
(3) Furthermore, the current situation is that information is only provided to the user unilaterally and the user has no right to select information.
本発明は、以上の点に着目したもので、その目的は、リモートセンシングを利用した農産物解析を根菜類についても行い、各種の情報を得ることである。他の目的は、解析結果の情報を理解しやすい形態で表現して、情報の有効利用を図ることである。更に他の目的は、情報の利用者が必要な情報を選択できるようにすることである。 The present invention pays attention to the above points, and an object thereof is to perform agricultural product analysis using remote sensing also for root vegetables and obtain various kinds of information. Another object is to express the analysis result information in a form that is easy to understand and to make effective use of the information. Yet another object is to enable the information user to select the necessary information.
前記目的を達成するため、本発明の農産物解析方法は、リモートセンシングデータを解析して、農産物に関する各種の情報を得る農産物解析方法であって、所定のサンプル地点における地下部のデータを測定・採取するステップ1,前記サンプル地点におけるリモートセンシングデータと、前記ステップ1で得た地下部のデータを解析して、両者の相関関係を得るステップ2,を含むことを特徴とする。
In order to achieve the above object, the agricultural product analysis method of the present invention is an agricultural product analysis method that obtains various types of information related to agricultural products by analyzing remote sensing data, and measures and collects data of a subsurface at a predetermined sample point.
他の発明の農産物解析方法は、同様の農産物解析方法であって、所定のサンプル地点における地上部のデータを測定・採取するステップ1,前記サンプル地点における地下部のデータを測定・採取するステップ2,前記サンプル地点におけるリモートセンシングデータと、前記ステップ1で得た地上部のデータを解析して、両者の相関関係を得るステップ3,前記サンプル地点におけるリモートセンシングデータと、前記ステップ2で得た地下部のデータを解析して、両者の相関関係を得るステップ4,前記サンプル地点における地上部のデータと地下部のデータを解析して、両者の相関関係を得るステップ5,を含むことを特徴とする。
The agricultural product analysis method according to another invention is a similar agricultural product analysis method, in which
本発明の農水産業情報表現方法は、前記農水産業情報に、予め用意した音楽のフレーズを割り当てるステップ1,このステップ1によって割り当てられたフレーズを所定の順序で合成して楽曲を得るステップ2,を含むことを特徴とする。主要な形態の一つは、前記農水産業情報を、予め定めたグループに分けるステップ3,このステップ3によって分けられたグループに、前記フレーズを割り当てるステップ4,を含むことを特徴とする。更に他の形態は、情報の利用者の要求に対応した少なくとも一つの農水産業情報に対して、前記ステップ1のフレーズ割り当て処理を行なうことを特徴とする。
The agricultural and fisheries industry information expression method of the present invention includes a
本発明の楽曲生成装置は、農水産業情報に基づいて楽曲を生成する楽曲生成装置であって、予め用意された多数の音楽のフレーズ,前記農水産業情報に、前記フレーズを割り当てるフレーズ割当て手段,このフレーズ割当て手段によって割り当てられたフレーズを、所定の順序で合成して楽曲を得る楽曲合成手段,を備えたことを特徴とする。主要な形態の一つは、前記農水産業情報を、予め定めたグループに分けるグループ分け手段を備えており、このグループ分け手段によって分けられたグループに、前記フレーズ割当て手段によってフレーズを割り当てることを特徴とする。 The music generation apparatus of the present invention is a music generation apparatus that generates music based on agricultural and fishery industry information, and includes a plurality of music phrases prepared in advance, phrase assigning means for assigning the phrase to the agricultural and fishery industry information, It is characterized by comprising music composition means for synthesizing the phrases assigned by the phrase assignment means in a predetermined order to obtain music. One of the main forms is provided with grouping means for dividing the agriculture and fisheries industry information into predetermined groups, and the phrase assignment means assigns phrases to the groups divided by the grouping means. And
本発明の農水産業情報表現システムは、前記楽曲生成装置によって生成された楽曲を、対応する農水産物の販売現場で再生するための再生手段を備えたことを特徴とする。主要な形態の一つは、前記再生手段が、楽曲生成の対象となる情報を選択する情報選択手段を備えており、これによって選択された情報に対応して前記楽曲生成装置が楽曲を生成することを特徴とする。 The agricultural and fisheries industry information expression system of the present invention is characterized in that it includes a reproducing means for reproducing the music generated by the music generating device at a corresponding agricultural and marine product sales site. One of the main forms is that the playback means includes information selection means for selecting information to be a music generation target, and the music generation apparatus generates music corresponding to the selected information. It is characterized by that.
本発明のトレーサビリティシステムは、前記農水産情報表現システムによって、農水産物の履歴に関する情報を表現することを特徴とする。本発明の作業開始予告システムは、農業における作業の開始を作業者に対して予告する作業開始予告システムであって、圃場に設置されたセンサ手段,該センサ手段によって検知された農業情報の測定値を、前記作業者によって予め設定された設定値と比較する判定手段,該判定手段によって作業の開始が判定されたときに楽曲を生成して前記作業者に提供し、作業の開始を予告する楽曲生成手段,を備えたことを特徴とする。本発明の前記及び他の目的,特徴,利点は、以下の詳細な説明及び添付図面から明瞭になろう。 The traceability system of the present invention is characterized in that information relating to the history of agricultural and fishery products is expressed by the agricultural and fishery information expression system. The work start notifying system of the present invention is a work start notifying system for notifying workers of the start of work in agriculture, and is a sensor means installed in a field, and a measured value of agricultural information detected by the sensor means Is determined with a setting value set in advance by the worker, and when the start of the work is determined by the determination means, the music is generated and provided to the worker, and the music is notified of the start of the work. Generation means. The above and other objects, features and advantages of the present invention will become apparent from the following detailed description and the accompanying drawings.
本発明によれば、リモートセンシングデータと地下部の採取データとの相関関係が得られるので、地中で収穫が行われる根菜類に対しても、リモートセンシングデータを利用した農産物解析を良好に行うことができる。また、農水産業情報を音楽化するので、情報を理解しやすい形態で提供することができ、情報の有効利用を図ることができる。また、利用者が必要とする情報を選択することができ、柔軟性のある双方向の情報提供が可能となる。 According to the present invention, a correlation between remote sensing data and underground sampling data can be obtained, so that agricultural products analysis using remote sensing data is performed well even for root vegetables harvested in the ground. be able to. In addition, since the agriculture and fisheries industry information is converted into music, the information can be provided in an easy-to-understand form, and the information can be effectively used. In addition, information required by the user can be selected, and flexible interactive information provision can be performed.
以下、本発明を実施するための最良の形態を、実施例に基づいて詳細に説明する。 Hereinafter, the best mode for carrying out the present invention will be described in detail based on examples.
最初に、図1〜図4を参照しながら本発明の実施例1を説明する。本実施例は、農業情報ないし農産物情報の解析方法の実施例である。図1には解析手順が示されている。まず、衛星10や航空機などによって農地の地表面が撮像され、リモートセンシング画像(衛星画像)12が得られる(ステップSA)。そして、そのリモートセンシング画像12から、予め定めたサンプル地点Pにおけるデジタルデータを読み取る(ステップSB)。例えば、B2(緑波長帯),B4(近赤外波長帯)などにおける放射輝度のデジタルデータを抽出する。一方、前記撮像地点の農地では、適宜のサンプル地点を定め、各サンプル地点Pにおける土や農産物などをサンプリングする(ステップSK)。そして、サンプル地点Pにおける地上部のデータを測定・採取するとともに(ステップSL)、地下部のデータも同様に測定・採取する(ステップSM)。なお、測定・採取とは、測定及び採取の両者又はいずれか一方の意である。地上部のデータとしては、例えば作物の草丈,SPAD値(葉緑素計で測定したクロロフィル量)などがある。地下部のデータとしては、規格別収量,デンプン価などがある。
First,
次に、上述したリモートセンシングデータと、地上部のデータを比較・解析し、両者の相関関係(具体的には相関式)を求める(ステップSC)。また、リモートセンシングデータと、地下部のデータを比較・解析し、両者の相関関係を求める(ステップSD)。更に、必要があれば、地上部のデータと地下部のデータを比較・解析して、両者の相関関係を得る(ステップSE)。 Next, the remote sensing data described above and the ground data are compared and analyzed to obtain a correlation (specifically, a correlation equation) between the two (step SC). In addition, the remote sensing data and the underground data are compared and analyzed, and the correlation between them is obtained (step SD). Furthermore, if necessary, the above-ground data and the underground data are compared and analyzed to obtain a correlation between them (step SE).
図2には、具体例が示されている。図中の点は、前記サンプル地点におけるデータを示し、実線が相関式のグラフである。まず、同図(A)には、リモートセンシングデータと地上部のデータとの相関関係の一例が示されている。同図の横軸は(SPAD×草丈)値,縦軸は(B2/B4)比である。同図に示すように、(SPAD×草丈)値の増加に伴って(B2/B4)比は低下する傾向にあることが分かる。 FIG. 2 shows a specific example. The points in the figure indicate the data at the sample points, and the solid line is a graph of the correlation equation. First, FIG. 1A shows an example of a correlation between remote sensing data and ground data. The horizontal axis in the figure is the (SPAD × plant height) value, and the vertical axis is the (B2 / B4) ratio. As shown in the figure, it can be seen that the (B2 / B4) ratio tends to decrease as the (SPAD × plant height) value increases.
同図(B)には、リモートセンシングデータと地下部のデータとの相関関係の一例が示されている。同図の横軸は(B2/B4)比,縦軸は収量である。同図に示すように、(B2/B4)比の増加に伴って収量は低下する傾向にあるが、その程度は(B2/B4)比が高いほど小さくなる傾向にあることが分かる。このグラフを利用することで、リモートセンシングデータの(B2/B4)比から根菜類の農作物の収量を予測することが可能となる。 FIG. 2B shows an example of the correlation between remote sensing data and underground data. The horizontal axis in the figure is the (B2 / B4) ratio, and the vertical axis is the yield. As shown in the figure, the yield tends to decrease as the (B2 / B4) ratio increases, but the degree tends to decrease as the (B2 / B4) ratio increases. By using this graph, it becomes possible to predict the crop yield of root vegetables from the (B2 / B4) ratio of the remote sensing data.
同図(C)には、リモートセンシングデータと地下部のデータとの相関関係の他の例が示されている。同図の横軸はB3DN値(赤波長帯における放射輝度のディジタル値),縦軸はデンプン価である。同図に示すように、B3DN値が180前後でデンプン価はピークとなることが分かる。 FIG. 3C shows another example of the correlation between remote sensing data and underground data. The horizontal axis in the figure is the B3DN value (digital value of radiance in the red wavelength band), and the vertical axis is the starch value. As shown in the figure, it can be seen that the starch value peaks when the B3DN value is around 180.
同図(D)には、地上部のデータと地下部のデータの相関関係の一例が示されている。同図の横軸は(SPAD×草丈)値,縦軸は収量である。同図に示すように、(SPAD×草丈)値の増加に伴って収量も増加する傾向にあり、(SPAD×草丈)値が高いほど増加の程度も高くなることが分かる。 FIG. 4D shows an example of the correlation between the above-ground data and the underground data. In the figure, the horizontal axis is (SPAD x plant height), and the vertical axis is yield. As shown in the figure, it can be seen that the yield tends to increase as the (SPAD × plant height) value increases, and the degree of increase increases as the (SPAD × plant height) value increases.
以上のようにして得たデータや相関関係(式)を、リモートセンシング画像のディジタル値に代入して計算し、結果を可視化処理して示すと、図3のようになる。同図は、上述した図2のリモートセンシング画像12に含まれている各圃場ないし菜園について、リモートセンシングデータから作物生育評価マップ14を作成した例である。まず、同図(A)のリモートセンシング画像12に含まれる各圃場の(B2/B4)比のデータを得る。次に、上述した図2(C)の(B2/B4)比と収量との相関関係を利用し、各圃場の収量を求める。収量の程度をハッチングで示すと、図3(B)に示すようになる。これにより、各圃場の収量を視覚的に表現することができる。同様にして、図3(C)の土壌図16は、各圃場の土壌の様子をハッチングで示したものである。
FIG. 3 shows the data and correlation (formula) obtained as described above, calculated by substituting them into the digital values of the remote sensing image and visualizing the results. This figure is an example in which a crop
図4には、馬鈴薯の品種である「メークイン」の収量について実際に得た相関関係を示す。まず、図4(A)はリモートセンシングデータと地上部のデータとの関係を示すもので、(SPAD×草丈)値が大きくなると(B2/B4)比は低下する傾向にある。図4(B)はリモートセンシングデータと地下部のデータとの関係を示すもので、(B2/B4)比が0.55付近で収量がピークとなる傾向にある。図4(C)は地上部のデータと地下部のデータの関係を示すもので、(SPAD×草丈)値が増大すると収量もほぼ比例して増大する。 FIG. 4 shows the correlation actually obtained for the yield of “Makein”, a potato variety. First, FIG. 4 (A) shows the relationship between remote sensing data and ground data, and the (B2 / B4) ratio tends to decrease as the (SPAD × plant height) value increases. FIG. 4B shows the relationship between remote sensing data and underground data, and the yield tends to peak when the (B2 / B4) ratio is around 0.55. FIG. 4C shows the relationship between the above-ground data and the underground data, and the yield increases almost proportionally as the (SPAD × plant height) value increases.
図5には、同じく「メークイン」のデンプン価について実際に得た相関関係を示す。まず、図5(A)はリモートセンシングデータと地上部のデータとの関係を示すもので、(SPAD×草丈)値が大きくなるとB3DN値も増加する傾向にある。図5(B)はリモートセンシングデータと地下部のデータとの関係を示すもので、B3DN値が180付近でデンプン価がピークとなる傾向にある。図5(C)は地上部のデータと地下部のデータの関係を示すもので、SPAD値が増大するとデンプン価も増大する傾向にある。 FIG. 5 shows the correlation actually obtained for the starch value of “Makein”. First, FIG. 5A shows the relationship between the remote sensing data and the data on the ground, and the B3DN value tends to increase as the (SPAD × plant height) value increases. FIG. 5 (B) shows the relationship between the remote sensing data and the underground data, and the starch value tends to peak when the B3DN value is around 180. FIG. 5 (C) shows the relationship between the above-ground data and the underground data. As the SPAD value increases, the starch value tends to increase.
以上のように、本実施例によれば、
(1)最初に、圃場ないし菜園のリモートセンシングデータと地上部のデータとの相関関係を求める,
(2)次に、前記リモートセンシングデータと地下部のデータとの相関関係を求める,
(3)更に、必要があれば、前記(1)及び(2)の相関関係を利用して、地上部のデータと地下部のデータとの相関関係を求める,
という手順で解析を行なうことで、地上のみならず、地下に収穫物が形成される馬鈴薯などの根菜類についても、衛星などによって得たリモートセンシングデータを利用して収量などの情報を良好に得ることができる。
As described above, according to this embodiment,
(1) First, obtain the correlation between the remote sensing data in the field or vegetable garden and the data in the ground.
(2) Next, the correlation between the remote sensing data and the underground data is obtained.
(3) Further, if necessary, the correlation between the above-ground data and the underground data is obtained by using the correlation of (1) and (2).
By using this procedure, not only on the ground but also for root vegetables such as potatoes that produce crops underground, we can obtain good information such as yield using remote sensing data obtained by satellites. be able to.
次に、図6〜図11を参照しながら本発明の実施例2を説明する。なお、上述した実施例1と同一ないし対応する構成要素には同一の符号を用いることとする。本実施例は、以上のようにして得た情報を含む各種の農業空間情報の利用に関するものである。
Next,
農作物については、図6に示すように、リモートセンシングデータ,GISデータ,気象情報,土壌情報,生育状況(例えば上述した収量やデンプン価),作付け履歴,肥培履歴,農薬散布履歴,風景写真,生産者の顔写真などの様々な情報,センサなどにより集めた地上観測データ,坪狩りなどによって得た収量・品質データ,市況情報,・・・(以下「農業空間情報」と総称する)20が関係している。これらの農業空間情報20は、生産者22,消費者26などに提供される。例えば、
a,生産者22には、予想される病気の発生時期や収穫時期を知らせる,
b,農業利用センター24には、生産者に対するアドバイスの資料を提供する,
c,消費者26や販売者27には、安全性やおいしさの情報を提供する,
d,農業組合28には、集荷・出荷の計画に必要な情報を知らせる,
e,加工工場30には、収量や品質,季節労働者の人数や燃料の算出に必要な情報を提供する,
という具合である。このように、同じ情報を複数のユーザが共有して利用することで、全体としてコストを削減することができる。
For crops, as shown in Fig. 6, remote sensing data, GIS data, weather information, soil information, growth status (eg, yield and starch value described above), cropping history, fertilization history, agricultural chemical application history, landscape photograph, production Related information such as photograph of the person's face, ground observation data collected by sensors, yield / quality data obtained by plowing, market information, ... (hereinafter collectively referred to as "agricultural space information") 20 is doing. The
a. Inform
b. Provide
c. Provide safety and deliciousness information to
d. Inform the
e. The
That's it. Thus, the cost can be reduced as a whole by sharing and using the same information by a plurality of users.
ところが、生産者22,農業利用センター24,農業組合28などのような農業に関する専門知識がある場合には、提供された情報を理解し、有効に活用することができるが、特に消費者26は専門知識を持ち合わせていないので、提供された情報を理解できず、有効に活用できない可能性が高い。一方、最近は、上述したように、特に安全性の観点から農産物の生産流通履歴の追跡可能性,いわゆるトレーサビリティが求められている。本実施例は、このような点に着目したもので、専門知識をもたない消費者に分かりやすく情報を提供するようにしたものである。
However, if there is agricultural expertise such as the
図7には、本実施例の楽曲生成装置の構成が示されている。同図において、楽曲生成装置は、演算処理装置100に、ディスプレイ102,入力装置104,出力装置106,データメモリ110,プログラムメモリ120が接続されており、コンピュータを利用して構成することができる。また、後述する情報選択再生装置134,144,・・・も接続されている。
FIG. 7 shows the configuration of the music generation device of this embodiment. In the figure, a music generation apparatus is configured by connecting a display 102, an input apparatus 104, an
これらのうち、演算処理装置100は、CPU,RAM,ROMを含む。ディスプレイ102は、液晶パネルなどによって構成されている。入力装置104には、キーボードやマウスが含まれる。出力装置106は、例えばプリンタによって構成されている。データメモリ110及びプログラムメモリ120は、例えばハードディスクによって構成されている。
Among these, the
データメモリ110には、農業空間データ112,フレーズデータ114が用意されており、また、選択データ115や、合成された楽曲データ116も格納されるようになっている。これらのうち、農業空間データ112には、例えば、前記実施例1で示したリモートセンシングデータ,測定・採取データ,相関式などが含まれる。もちろん、農業空間情報全般としてよい。図8(A)には、その一例が示されている。同図の例は、各圃場毎に、SPAD値,草丈,収量,デンプン価のデータを集めたものである。例えば、圃場B−3のSPAD値は「29.36」,草丈は「106.80」,収量は「27233.33」,デンプン価は「14.8」という具合である。他の圃場についても、図示のとおりである。
In the
フレーズデータ114は、農業空間データ112を楽曲に変換するための音楽フレーズのデータである。フレーズは、例えば1小節程度の長さとなっている。本実施例では、PCT出願に基づく国際公開番号WO 03/081572として公開された「表現生成方法,表現生成装置,表現生成システム」の手法が利用される。これによれば、音楽のフレーズのテーブルが用意される。音楽フレーズは、機能和声の原則に従って作曲される。このため、音楽フレーズがどのような並び方をしたとしても、聞き手は違和感のないまとまりのある楽曲として聞くことができる。
The
本実施例では、上述した農業空間データ112が図9のようにグループ化され、各グループ毎に図10に示すようにフレーズが用意されている。まず、図9から説明すると、SPAD値が「30.15」未満はグループ1,「32.75」未満はグループ2,それ以上はグループ3という具合である。同様に、草丈が「93.96」未満はグループ1,「113.17」未満はグループ2,それ以上はグループ3という具合である。他の収量やデンプン価も、図示のとおりである。そして、図10に示すフレーズリストに従って、該当するフレーズが各グループに割り当てられる。例えば、SPAD値のグループ1にはフレーズS1aが割り当てられ、グループ2にはフレーズS2aが割り当てられ、グループ3にはフレーズS3aが割り当てられる。また、草丈のグループ1にはフレーズS1bが割り当てられ、グループ2にはフレーズS2bが割り当てられ、グループ3にはフレーズS3bが割り当てられる。他の収量やデンプン価も、図示のとおりである。このような図9及び図10がフレーズデータ114としてデータメモリ110に格納されている。
In the present embodiment, the above-described
次に、選択データ115は、情報選択再生装置134,144,・・・によって前記農業空間データ112のうち、いずれのデータが買物客によって選択されたかを示すデータである。
Next, the
次に、図11を参照して、上述した情報選択再生装置134,144,・・・について説明する。図11には売り場の様子が示されており、陳列台130,140上には農産物132,142が積まれている。陳列台130,140には、それぞれ情報選択再生装置134,144が設けられている。情報選択再生装置134は、農業空間情報に含まれる情報のうちのいずれかを選択するための選択ボタン135A〜135C,楽曲の再生を指示するためのスイッチ136,スピーカ138を備えている。選択ボタン135A〜135Cによる選択結果は、選択データ115としてデータメモリ110に格納されるようになっている。他の情報選択再生装置144,・・・についても同様である。これらの情報選択再生装置134,144,・・・は、有線,無線などの適宜の手段で楽曲生成装置に接続されている。もちろん、LAN,インターネットなど、公知の各種の手法を適用してよい。
Next, the information selection /
図7に戻って、プログラムメモリ120には、演算処理装置100で実行されるグループ分けプログラム122,フレーズ割当てプログラム124,楽曲合成プログラム126が用意されている。これらのうち、グループ分けプログラム122は、図8に示した農業空間データ112が図9のいずれのグループに属するかを振り分けるプログラムである。例えば、圃場B−3は、
a,SPAD値:「29.36」であるからグループ1,
b,草丈:「106.80」であるからグループ2,
c,収量:「27233.33」であるからグループ2,
d,デンプン価:「14.8」であるからグループ3,
という具合である。
Returning to FIG. 7, the
a, SPAD value: “29.36”, so
b, plant height: “106.80”, so
c, Yield: “27233.33”, so
d, starch value: “14.8”, so
That's it.
フレーズ割当てプログラム124は、グループ分けプログラム122によって分けられたグループに図10のフレーズを割り当てるプログラムである。例えば、前記圃場B−3の場合は、同図にハッチングで示すように、
a,SPAD値:グループ1であるからフレーズS1a,
b,草丈:グループ2であるからフレーズS2b,
c,収量:グループ2であるからフレーズS2c,
d,デンプン価:グループ3であるからフレーズS3d,
という具合である。なお、図10に示すフレーズ中、デンプン価に対応するフレーズは例えばリズムのフレーズとなっており、他のフレーズはメロディのフレーズとなっている。
The
a, SPAD value: Since it is
b, Kusanaga: Because it is
c, Yield: Since it is
d, starch value: because it is
That's it. In the phrase shown in FIG. 10, the phrase corresponding to the starch value is, for example, a rhythm phrase, and the other phrases are melody phrases.
楽曲合成プログラム126は、前記フレーズ割当てプログラム124によって割り当てられたフレーズを合成して一つの楽曲とするプログラムである。各フレーズが例えばMIDIファイルの場合、それらを合成して一つのMIDIファイルを生成してもよいし、各MIDIファイルを順に再生するプログラムのような形式であってもよい。合成された楽曲データ116は、データメモリ110に格納される。
The
次に、本実施例の全体動作を説明する。なお、農業空間データ112には、農産物132,142が収穫された圃場の各データが含まれるものとする。
(1)買物客が情報を選択しない場合・・・最初に、買物客が情報選択再生装置134,144の選択ボタンをまったく操作せず、いずれの情報も選択されていない場合について説明する。買物客が、例えば農産物132の情報選択再生装置134のスイッチ136を押したとすると、演算処理装置100では、まずグループ分けプログラム122が実行される。これにより、図8(A)に示すように、農産物132の農業空間データが図9に示すグループに分けられる。例えば、農産物132が圃場B−3で収穫されたものであるときは、図8(B)に示すようにグループ分けされる。
Next, the overall operation of this embodiment will be described. It is assumed that the
(1) When the shopper does not select information: First, the case where the shopper does not operate the selection buttons of the information selection /
次に、演算処理装置100では、フレーズ割当てプログラム124が実行される。これにより、図8(A)の各グループに対して図10に示すフレーズが割り当てられる。例えば、圃場B−3には、図10にハッチングで示すように、フレーズS1a,S2b,S2c,S3dが割り当てられる。
Next, in the
次に、演算処理装置100では、楽曲合成プログラム126が実行される。これにより、割り当てられたフレーズに基づいて楽曲が合成される。前記圃場B−3の場合、例えば図8(C)に示すように合成が行なわれて楽曲が生成される。すなわち、フレーズS1a,S2b,S2cが順番に並べられてメロディを形成し、そのリズムがフレーズS3dによって決定されるという具合である。合成された楽曲データ116は、情報選択再生装置134に出力される。情報選択再生装置134では、楽曲データが演奏され、対応する音楽がスピーカ138から出力される。同様に、農産物142の場合は、該当する圃場の農業空間データ112に基づいて楽曲が生成され、情報選択再生装置144で楽曲が演奏される。
Next, in the
(2)買物客がいずれかの情報を選択した場合・・・次に、買物客が選択ボタンを押していずれかの情報を選択した場合について説明する。例えば、情報選択再生装置134,144の選択ボタン135A,145Aを押すと「甘さ」を選択し、選択ボタン135B,145Bを押すと「食感」を選択できるものとする。ここで、買物客が、農産物132,142の甘さを比較するため、選択ボタン135A,145Aを押したとすると、選択結果は、演算処理装置100を通じてデータメモリ110に選択データ115として格納される。
(2) When the shopper selects any information: Next, the case where the shopper selects any information by pressing the selection button will be described. For example, it is assumed that “sweetness” can be selected by pressing the
次に、演算処理装置100では、農業空間データ112の農産物132,142のデータのうち、糖分のデータに対して、上述したグループ分け,フレーズ割当て,楽曲合成が行なわれ、合成された楽曲データ116がデータメモリ110に格納される。図12(A)にはその様子が示されており、糖分のメロディフレーズの楽曲となっている。この楽曲データ116は、情報選択再生装置134,144のスイッチ136,146が押されたときにそれぞれ出力され、スピーカ138,148で再生される。すなわち、買物客がスイッチ136を押すと、農産物132の糖分の音楽が再生され、買物客がスイッチ146を押すと、農産物142の糖分の音楽が再生されるという具合である。
Next, the
一方、買物客が、農産物132,142の甘さ及び食感を比較するため、選択ボタン135A,135B,145A,145Bを押したとすると、選択結果は、演算処理装置100を通じてデータメモリ110に選択データ115として格納される。演算処理装置100では、農業空間データ112の農産物132,142のデータのうち、糖分及びデンプン価のデータに対して、上述したグループ分け,フレーズ割当て,楽曲合成が行なわれ、合成された楽曲データ116がデータメモリ110に格納される。例えば、ジャガイモの場合、デンプン価の程度が食感,いわゆるホクホク感に強く影響すると考えられるので、食感が選択されたときにデンプン価を対応させることとしている。他の情報についても同様である。
On the other hand, if the shopper presses the
図12(B)にはその様子が示されており、糖分のメロディフレーズに対してデンプン価のリズムフレーズが合成された楽曲となっている。この楽曲データ116は、情報選択再生装置134,144のスイッチ136,146が押されたときにそれぞれ出力され、スピーカ138,148で再生される。すなわち、買物客がスイッチ136を押すと、農産物132の糖分+食感の音楽が再生され、買物客がスイッチ146を押すと、農産物142の糖分+食感の音楽が再生されるという具合である。
FIG. 12 (B) shows such a situation, which is a music in which a rhythm phrase of starch value is synthesized with a melody phrase of sugar content. The
買物客は、以上のようにして演奏された曲を頼りに、商品を選択することができる。例えば、このメロディのジャガイモは甘いとか、あるいは甘くホクホク感があるとか、このメロディのみかんは酸味が強いとか、などである。また、前回作った料理のときに使ったジャガイモと同じような曲のジャガイモを購入することで、同様においしい料理を作ることができるという具合である。 The shopper can select a product by relying on the music played as described above. For example, the potatoes of this melody are sweet or sweet and have a feeling of tingling, or the mandarin orange has a strong acidity. In addition, you can make delicious dishes as well by purchasing potatoes with the same songs as the potatoes you used for the previous dishes.
以上のように、本実施例によれば、買物客ないし消費者に対して、農業空間情報が加工されて音楽表現として提供されるので、農産物に関する専門的知識がなくても、農産物や生育状況などを評価することができる。また、買物客が選択した情報,すなわち買物客の要求に対応して楽曲が生成・提供されるので、買物客は必要な情報のみに基づいて農産物の良否を判断することができる。すなわち、農産物の属性に応じた音楽を演奏することで、データを単に提示する場合と比較して、買物客の感性により強く訴えることができるという感性融合型の情報提供が可能となる。特に、農産物の生産流通履歴に関する情報を音楽として表現することで、トレーサビリティシステムとして活用することができる。 As described above, according to the present embodiment, the agricultural space information is processed and provided as a musical expression to the shopper or the consumer, so even if there is no specialized knowledge about the agricultural product, the agricultural product and the growing situation Etc. can be evaluated. In addition, since the music is generated and provided in response to the information selected by the shopper, that is, the shopper's request, the shopper can judge the quality of the agricultural product based only on the necessary information. In other words, by playing music according to the attributes of agricultural products, it is possible to provide the sensibility fusion type information that can appeal more strongly to the shopper's sensibility than when simply presenting data. In particular, it can be utilized as a traceability system by expressing information on the production distribution history of agricultural products as music.
次に、図13を参照しながら、本発明の実施例3について説明する。上述した実施例は、買物客に対して情報を音楽として表現して提供する場合を示したが、本実施例は、生産者に対して提供する場合である。図13において、農産物の圃場200には、各種センサ,例えば温度センサ202が必要数設置されている。これら温度センサ202の検知信号は、適宜の無線ないし有線手段によって情報センター210に送信されるようになっている。
Next,
情報センター210は、データロガー212,データメモリ214,判定装置220,楽曲生成装置222を備えている。これらのうち、データロガー212は、上述した温度センサ202から受信したデータを、データメモリ214に測定値216として記録するためのものである。データメモリ214には、ユーザ設置値218も格納されている。判定装置220は、測定値216とユーザ設定値218を比較して、測定値216がユーザ設定値218に達したかどうかを判定する機能を有する。楽曲生成装置222は、上述した実施例と同様にして、楽曲を生成するための装置である。
The
生産者230は、前記情報センター210にユーザ設定値218を送信するとともに、情報センター210から楽曲データを受信して再生するコンピュータや携帯電話などの情報端末を有している。
The
例えば、圃場200の温度が所定値以上となったときに、その旨を音楽で生産者230に伝えて圃場200に農薬を散布するような場合を想定して説明すると、まず、生産者230は、農薬散布が必要な温度の値を情報センター210に送信する。情報センター210は、受信した温度の値をユーザ設定値218としてデータメモリ214に格納する。
For example, when the temperature of the
一方、圃場200の温度は、温度センサ202によって監視されており、検知信号が情報センター210に送信される。情報センター210では、受信した温度データがデータロガー212によって記録され、測定値216としてデータメモリ214に格納される。この測定値216は、判定装置220でユーザ設定値218と比較される。そして、測定値216がユーザ設定値218よりも大きくなったとき、すなわち圃場200の温度がユーザ設定温度よりも高くなったときは、楽曲生成装置222によってその旨の楽曲が生成され、生産者230に送信される。生産者230は、それを聞いて農薬散布などの防除作業240を圃場200に施す。この場合に、圃場200における農産物の生育状況など他の情報も考慮して楽曲を生成するとともに、これを生産者230に提供することで、圃場200における生育状況をより的確に把握することができ、更には、農薬の種類や散布量などの選択に役立てることができる。
On the other hand, the temperature of the
このように、本実施例によれば、農業空間情報が音楽として生産者に提供されるので、農産物に関する専門的知識がなくても、生育状況などを評価することができ、農業空間情報の有効利用を図ることができる。また、生産者に対して一方的に農業情報が提供されるのではなく、生産者が自己の圃場や農作物の状況に応じて最適な値を設定し、これに基づいて情報の提供を受けることができる。販売者や加工工場などに対しても同様である。 Thus, according to the present embodiment, the agricultural space information is provided to the producer as music, so that it is possible to evaluate the growth situation and the like without the specialized knowledge about the agricultural products, and the effective agricultural space information. Can be used. In addition, agricultural information is not unilaterally provided to producers, but producers set optimal values according to their own fields and crop conditions and receive information based on them. Can do. The same applies to sellers and processing factories.
なお、本発明は、上述した実施例に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更を加え得ることができる。例えば、以下のものも含まれる。
(1)前記実施例では、数値で表される農業空間データの数値をグループ化してフレーズを割当てたが、他の方法で音楽を割り当ててもよい。例えば図14(A)に示す例は、草丈の百の位の値によってフレーズを割り当てる例で、百の位の値が0のときはフレーズF0a,1のときはフレーズF1a,2のときはF2aがそれぞれ割り当てられる。図14(B)に示す例は、原産地に対応した既成の民謡の楽曲を割り当てる例で、北海道はソーラン節,栃木は八木節,・・・という具合である。図14(C)の例は、収穫時期に対応した既成の童謡の楽曲を割り当てる例である。図14(D)の例は、加工地に対応した楽器のフレーズを割り当てる例である。その他、曲のテンポを増減する,キーを変更する,リズムを変更する,ジャンルを変更するなど、必要に応じて各種の設定としてよい。
(2)前記実施例では、本発明を野菜類に適用した場合であるが、果物類など他の農産物にも適用可能である。また、野外で栽培可能な農産物のみならず、温室等施設内で栽培される農産物にも適用可能である。
(3)前記実施例では、圃場毎に楽曲を生成したが、生産者毎,産地毎,農産物毎,収穫時期毎など、適宜の対象に対して楽曲を生成してよい。
(4)前記実施例では、得られた楽曲データを当該農産物の売り場で演奏する例を示したが、農業空間データを数値やバーコード等で売り場に表示し、それを図7の楽曲生成装置が格納された携帯電話機やバーコード読み取り装置に入力し演奏させることも可能である。また、楽曲生成装置をサーバに配置し、インターネットを通じて携帯電話等でアクセスして生成した楽曲を得るようにしてもよい。
(5)前記実施例は、本発明を農産物に適用したものであるが、水産物にも適用でき、更には農水産物の加工品など各種の産品に対しても適用可能である。また、国内のみならず外国産の産品についても、同様に適用可能である。
(6)前記実施例は、スーパーマーケットなどで産品を販売する場合を例示したが、例えばインターネットのホームページで産品を販売するような場合にも本発明は適用可能である。いわゆるインターネット上のショッピングモールの場合、実際に商品を手にとってみるということはできず、通常は産品の写真などの画像が提供されるのみである。しかし、本発明を適用し、産品の情報を音楽として提供するようにすれば、買い手側は、その産品の画像のみではなく、音楽からも産品の属性を知ることができ、産品の選択などに好都合である。例えば、ジャガイモの写真だけよりも、甘さや食感を表現した音楽が演奏されれば、そのジャガイモがどのようなものか、より身近に感じ取ることができる。あるいは、香水などのような場合、香りをインターネットを通じて買い手側に伝えることは困難であるが、香りを音楽として表現し、インターネットを通じて買い手側に送信して再生・演奏することで、多数の香水の中から自分の好みの香りのものを選択する際に非常に便利である。
In addition, this invention is not limited to the Example mentioned above, A various change can be added in the range which does not deviate from the summary of this invention. For example, the following are also included.
(1) In the above embodiment, the numerical values of the agricultural spatial data represented by numerical values are grouped and the phrases are assigned, but the music may be assigned by other methods. For example, the example shown in FIG. 14A is an example in which phrases are assigned according to the hundreds value of the plant height. When the hundreds value is 0, the phrase is F0a, when the phrase is 1, the phrase is F1a, and when the phrase is 2, the phrase is F2a. Are assigned to each. The example shown in FIG. 14 (B) is an example of assigning a song of an established folk song corresponding to the place of origin. In Hokkaido, Soran clause, Tochigi is Yagi clause, and so on. The example of FIG. 14 (C) is an example in which a song of an established nursery rhyme corresponding to the harvest time is allocated. The example of FIG. 14D is an example in which musical instrument phrases corresponding to the processing place are assigned. In addition, various settings may be made as needed, such as increasing or decreasing the tempo of the song, changing the key, changing the rhythm, changing the genre, and the like.
(2) In the above embodiment, the present invention is applied to vegetables, but it can also be applied to other agricultural products such as fruits. Moreover, it is applicable not only to agricultural products that can be cultivated outdoors but also to agricultural products that are cultivated in facilities such as greenhouses.
(3) In the above embodiment, the music is generated for each field, but the music may be generated for an appropriate target such as each producer, each production area, each agricultural product, or every harvest time.
(4) In the above-described embodiment, an example is shown in which the obtained music data is played at the sales floor of the agricultural product, but the agricultural space data is displayed on the sales floor with numerical values, barcodes, etc., and the music generation apparatus of FIG. Can be input to a mobile phone or a bar code reader in which is stored. Further, a music generation device may be arranged on a server, and a music generated by accessing with a mobile phone or the like through the Internet may be obtained.
(5) In the above-described embodiment, the present invention is applied to agricultural products, but can also be applied to marine products, and can also be applied to various products such as processed products of agricultural and marine products. In addition, it can be applied to not only domestic products but also foreign products.
(6) In the above embodiment, the case where the product is sold in a supermarket or the like is illustrated, but the present invention is also applicable to the case where the product is sold on a homepage on the Internet, for example. In the case of a so-called shopping mall on the Internet, it is impossible to actually take a product, and usually only an image such as a photograph of a product is provided. However, if the present invention is applied and the product information is provided as music, the buyer can know the attributes of the product not only from the product image but also from the music. Convenient. For example, if music that expresses sweetness and texture is played rather than just a picture of potatoes, you can feel closer to what the potatoes look like. Alternatively, in the case of perfume, it is difficult to convey the scent to the buyer side via the Internet, but by expressing the scent as music and transmitting it to the buyer side via the Internet for playback and performance, a large number of perfume It is very convenient when you choose your favorite scent.
本発明によれば、リモートセンシングデータと地上部及び地下部の採取データとの相関関係を利用することで、根菜類についてもリモートセンシングデータから有益な情報を得ることができ、生産者等に提供することができる。また、農水産業情報を楽曲として表現することで、消費者等に分かりやすく農水産業情報を提供することができ、トレーサビリティの分野に極めて有効である。 According to the present invention, it is possible to obtain useful information from remote sensing data for root vegetables by using the correlation between the remote sensing data and the collected data of the above-ground and underground parts, and provide it to producers, etc. can do. Also, by expressing agricultural and fishery industry information as music, it is possible to provide agricultural and fishery industry information that is easy to understand for consumers and the like, which is extremely effective in the field of traceability.
10:衛星
12:リモートセンシング画像(衛星画像)
14:作物生育評価マップ
16:土壌図
20:農業空間情報
22:生産者
24:農業利用センター
26:消費者
27:販売者
28:農業組合
30:加工工場
100:演算処理装置
102:ディスプレイ
104:入力装置
106:出力装置
110:データメモリ
112:農業空間データ
115:選択データ
114:フレーズデータ
116:楽曲データ
120:プログラムメモリ
122:グループ分けプログラム
124:フレーズ割当てプログラム
126:楽曲合成プログラム
130,140:陳列台
132,142:農産物
134,144:情報選択再生装置
135A〜135C,145A〜145C:選択ボタン
136,146:スイッチ
138,148:スピーカ
200:圃場
202:温度センサ
210:情報センター
212:データロガー
214:データメモリ
216:測定値
218:ユーザ設定値
220:判定装置
222:楽曲生成装置
230:生産者
240:農薬散布
F,S:フレーズ
P:サンプル地点
10: Satellite 12: Remote sensing image (satellite image)
14: Crop growth evaluation map 16: Soil map 20: Agricultural space information 22: Producer 24: Agricultural use center 26: Consumer 27: Seller 28: Agricultural association 30: Processing factory 100: Processing unit 102: Display 104: Input device 106: Output device 110: Data memory 112: Agricultural space data 115: Selection data 114: Phrase data 116: Music data 120: Program memory 122: Grouping program 124: Phrase assignment program 126:
Claims (11)
所定のサンプル地点における地下部のデータを測定・採取するステップ1,
前記サンプル地点におけるリモートセンシングデータと、前記ステップ1で得た地下部のデータを解析して、両者の相関関係を得るステップ2,
を含むことを特徴とする農産物解析方法。 An agricultural product analysis method for analyzing remote sensing data and obtaining various information about agricultural products,
Step 1 to measure and collect underground data at a given sample location
Analyzing the remote sensing data at the sample point and the underground data obtained in the step 1 to obtain a correlation between them;
A method for analyzing agricultural products, comprising:
所定のサンプル地点における地上部のデータを測定・採取するステップ1,
前記サンプル地点における地下部のデータを測定・採取するステップ2,
前記サンプル地点におけるリモートセンシングデータと、前記ステップ1で得た地上部のデータを解析して、両者の相関関係を得るステップ3,
前記サンプル地点におけるリモートセンシングデータと、前記ステップ2で得た地下部のデータを解析して、両者の相関関係を得るステップ4,
前記サンプル地点における地上部のデータと地下部のデータを解析して、両者の相関関係を得るステップ5,
を含むことを特徴とする農産物解析方法。 An agricultural product analysis method for analyzing remote sensing data and obtaining various information about agricultural products,
Step 1 to measure and collect ground data at a given sample location
Step 2 for measuring and collecting the underground data at the sample point
Analyzing the remote sensing data at the sample point and the above-ground data obtained in step 1 to obtain a correlation between them;
Analyzing the remote sensing data at the sample point and the underground data obtained in step 2 to obtain a correlation between them;
Analyzing the above-ground data and the underground data at the sample point to obtain a correlation between them,
A method for analyzing agricultural products, comprising:
前記農水産業情報に、予め用意した音楽のフレーズを割り当てるステップ1,
このステップ1によって割り当てられたフレーズを所定の順序で合成して楽曲を得るステップ2,
を含むことを特徴とする農水産業情報表現方法。 A method for expressing agricultural and fishery industry information,
Step 1, assigning a musical phrase prepared in advance to the agriculture and fisheries industry information
Step 2, which obtains music by synthesizing the phrases assigned in Step 1 in a predetermined order
A method for representing information on agriculture and fisheries industry.
このステップ3によって分けられたグループに、前記フレーズを割り当てるステップ4,
を含むことを特徴とする請求項3記載の農水産業情報表現方法。 Step 3, dividing the agriculture and fisheries industry information into predetermined groups
Step 4 for assigning the phrase to the group divided by Step 3
The agricultural and fisheries industry information expression method according to claim 3, comprising:
予め用意された多数の音楽のフレーズ,
前記農水産業情報に、前記フレーズを割り当てるフレーズ割当て手段,
このフレーズ割当て手段によって割り当てられたフレーズを、所定の順序で合成して楽曲を得る楽曲合成手段,
を備えたことを特徴とする楽曲生成装置。 A music generation device that generates music based on agriculture, fisheries and industry information,
A number of pre-prepared musical phrases,
Phrase assigning means for assigning the phrase to the agricultural and fisheries industry information;
Music composition means for synthesizing phrases assigned by the phrase assignment means in a predetermined order to obtain music;
A music generation device comprising:
このグループ分け手段によって分けられたグループに、前記フレーズ割当て手段によってフレーズを割り当てることを特徴とする請求項6記載の楽曲生成装置。 A grouping means for dividing the agriculture and fisheries industry information into predetermined groups;
7. The music generation apparatus according to claim 6, wherein phrases are assigned by the phrase assigning means to the groups divided by the grouping means.
圃場に設置されたセンサ手段,
該センサ手段によって検知された農業情報の測定値を、前記作業者によって予め設定された設定値と比較する判定手段,
該判定手段によって作業の開始が判定されたときに楽曲を生成して前記作業者に提供し、作業の開始を予告する楽曲生成手段,
を備えたことを特徴とする作業開始予告システム。
A work start notice system for notifying workers of the start of work in agriculture,
Sensor means installed in the field,
A determination means for comparing the measured value of agricultural information detected by the sensor means with a set value preset by the worker;
Music generation means for generating a music piece when the determination means determines the start of the work and providing it to the worker, and for notifying the start of the work;
Work start notice system characterized by having
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