JP2015119646A - 病害虫発生推定装置及びプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
図1は、本実施形態に係る表示システム10の概略構成を示す図である。表示システム10は、農作物の栽培等を行う温室1内の温度及び湿度に基づき、温室1内で病害虫が発生しやすい条件に該当する箇所(「病害虫発生危険箇所」とも呼ぶ。)を認識し、可視化するためのシステムである。表示システム10は、主に、温室1内に設けられた温度及び湿度を計測する複数(図1では8個)のセンサ3と、センサ3の出力に基づき病害虫発生危険箇所の算出及び可視化を行うコンピュータ装置4とを備える。
コンピュータ装置4は、機能的には、図1に示すように、データ受信部41と、温度・湿度分布推定部42と、病害虫発生条件DB(Dtata Base)43と、病害虫発生箇所推定部44と、表示部45と、とを備える。
図4は、本実施形態においてコンピュータ装置4が実行するフローチャートの一例である。コンピュータ装置4は、図4に示すフローチャートの処理を繰り返し実行する。
上述したように、温度・湿度分布推定部42は、近傍のデータを特に重み付けする局所回帰分析により、可視化範囲Rtag内の温度及び湿度を部分ごとにモデル化した局所回帰式を算出する。これにより、温度・湿度分布推定部42は、各座標位置での予測値を算出する際に、当該座標位置に近いセンサ3の計測値ほど大きい重みを付けて予測値を好適に算出することができる。
次に、病害虫発生度Fgの算出例について説明する。図7は、病害虫発生度Fgの算出処理を示すフローチャートを示す。図7のフローチャートでは、病害虫が発生しているときの温度及び湿度の分布が2次元の正規分布に従うと仮定した場合の病害虫発生度Fgの算出例を示す。また、以後の説明では、温度及び湿度の予測値が17℃及び65%である座標位置に対し、図3に示す病害虫発生条件DB43の病名「疫病」を対象に病害虫発生度Fgを算出する例(「代表例」とも呼ぶ。)について適宜言及しながら説明する。なお、図7の例では、病害虫発生度Fgは、0から1までの値に設定される。
図8は、表示部45が表示する病害虫発生箇所推定部44の推定結果の表示例を示す。図8のグラフ60は、高さ1mと2mと3mでの病害虫発生危険箇所の有無を階層的に表示しており、グラフ61〜63は、高さ1mと2mと3mでの病害虫発生危険箇所の有無をそれぞれ個別に示している。
本実施形態によれば、コンピュータ装置4は、可視化範囲Rtag内の各座標位置での温度及び湿度の予測値に基づき、病害虫発生条件DB43を参照して病害虫発生度Fgを算出し、さらに病害虫発生度Fgを時系列で積算した発生度積算値Fgsを算出する。これにより、コンピュータ装置4は、特定の期間での病害虫の発生のしやすさを好適に数値化し、病害虫発生危険箇所を好適に推定することができる。また、コンピュータ装置4は、発生度積算値Fgsと、第1及び第2閾値との比較結果に基づき、可視化範囲Rtagを色分けして表示することで、病害虫発生危険箇所及びその発生可能性の程度をユーザに好適に認識させることができる。また、コンピュータ装置4は、センサ3間の各座標位置での温度及び湿度のデータを補間する場合に、局所回帰分析を用いることで、近傍の計測値を重視した回帰モデルを生成し、温度及び湿度の予測値を高精度に算出することができる。
以下では、上記した実施形態の変形例について説明する。なお、下記の変形例は、任意に組み合わせて実施形態に適用することができる。
図7の例では、病害虫発生度Fgの値域は、0から1の範囲に設定されていたが、本発明が適用可能な病害虫発生度Fgの値域は、これに限定されない。これに代えて、病害虫発生度Fgの値域は、負値を含むもの(例えば−1から1までの範囲)であってもよい。
図7のステップS204では、病害虫発生箇所推定部44は、病害虫が発生する場合の温度及び湿度の分布が正規分布であると仮定して基準値Fを算出した。これに代えて、病害虫発生箇所推定部44は、病害虫が発生する場合の温度及び湿度の分布を正規分布以外によりモデル化して病害虫発生度Fgを算出してもよい。例えば、病害虫発生箇所推定部44は、病害虫発生条件DB43の発生条件に該当する温度及び湿度の範囲が最大値を取るような略台形型の分布を用いて基準値Fを算出してもよい。
コンピュータ装置4は、病害虫発生条件DB43の「病原菌の発芽にかかる時間」を参照して病害虫発生度Fgの加算期間を定めたが、本発明が適用可能な発生度積算値Fgsの算出方法は、これに限定されない。
温度・湿度分布推定部42は、局所回帰式に基づき、温度及び湿度の予測値を算出した。これに代えて、温度・湿度分布推定部42は、局所回帰式を用いることなく、温度及び湿度の予測値を算出してもよい。例えば、温度・湿度分布推定部42は、回帰式を算出することなく、計測値の加重平均により、各予測値を算出してもよい。この場合、温度・湿度分布推定部42は、予測値を求める座標位置と、各センサ3の計測位置との距離を、当該センサ3の計測値に対する重み付け係数に設定する。
図1の構成例において、コンピュータ装置4は、温度・湿度分布推定部42を有しなくともよい。この場合、例えば、可視化範囲Rtagには多数のセンサ3が設置され、コンピュータ装置4は、センサ3から受信した検出信号に基づく温度及び湿度の計測値に基づき、病害虫発生度Fgなどの算出処理を行う。
コンピュータ装置4は、センサ3が計測した温度及び湿度に基づき、病害虫発生危険箇所を認識した。しかし、病害虫発生危険箇所を認識するのに必要な環境因子は、温度及び湿度に限定されない。
実施形態では、コンピュータ装置4は、3次元空間を可視化範囲Rtagとしたが、これに限らず、2次元空間又は1次元空間を可視化範囲Rtagとしてもよい。
図5の例では、コンピュータ装置4は、各センサ3の測定値に基づき、現在時刻での病害虫発生危険箇所を表示した。これに代えて、例えば、コンピュータ装置4は、ユーザ入力に基づき指定された日時に対する病害虫発生危険箇所を表示してもよい。
コンピュータ装置4が病害虫発生危険箇所を可視化した表示を行うのに代えて、コンピュータ装置4と通信可能な他の端末装置が上記表示を行ってもよい。
コンピュータ装置4は、病害虫発生条件DB43を記憶する代わりに、病害虫発生条件DB43を記憶するサーバ装置から、病害虫発生度Fg等の算出に必要な情報を受信してもよい。この態様によっても、コンピュータ装置4は、好適に病害虫発生条件DB43を参照し、病害虫発生度Fg等を算出することができる。
コンピュータ装置4は、センサ3から送信される検出信号に含まれる計測日時を参照する代わりに、センサ3からの検出信号の受信時に生成した日時情報を計測値と共に記憶し、以後の処理に用いてもよい。
図4のステップS101では、データ受信部41は、温室1内の全センサ3から検出信号を受信したか否か判定した。これに代えて、データ受信部41は、所定個数以上のセンサ3から検出信号を受信したか否か判定し、所定個数以上のセンサ3から検出信号を受信した場合に、ステップS102以降へ処理を進めてもよい。上述の所定個数は、例えば、温度及び湿度のそれぞれに対応する可視化範囲Rtag内の局所回帰式を算出することが可能な個数に設定される。これにより、コンピュータ装置4は、何らかの原因により一部のセンサ3から検出信号を受信できない場合であっても、可視化範囲Rtag内の病害虫発生危険箇所を好適に推定することができる。
4 コンピュータ装置
10 表示システム
Claims (10)
- 環境因子に関する病害虫の発生条件を参照する参照手段と、
農作物を栽培する所定空間内の各箇所での少なくとも1種類以上の環境因子に基づき、当該環境因子に関する前記病害虫の発生条件を前記参照手段により参照することで、前記所定空間内において病害虫が発生しやすい箇所を推定する病害虫発生箇所推定手段と、
を有することを特徴とする病害虫発生推定装置。 - 前記病害虫発生箇所推定手段は、所定時刻での前記環境因子に基づき、前記所定時刻での前記病害虫の発生しやすさを示す度数を前記所定空間内の箇所ごとに算出し、前記度数を時系列に加算した積算値に基づき、前記病害虫が発生しやすい箇所を推定することを特徴とする請求項1に記載の病害虫発生推定装置。
- 前記病害虫発生箇所推定手段は、前記所定空間内の各箇所での前記環境因子が前記発生条件から離れているほど、当該箇所での前記度数を小さくすることを特徴とする請求項2に記載の病害虫発生推定装置。
- 前記参照手段は、前記病害虫の発生にかかる時間をさらに参照し、
前記病害虫発生箇所推定手段は、前記病害虫の発生にかかる時間分の前記度数を時系列に加算した積算値に基づき、前記病害虫が発生しやすい箇所を推定することを特徴とする請求項2または3に記載の病害虫発生推定装置。 - 前記病害虫発生箇所推定手段による推定結果に基づき、病害虫の発生しやすさに応じて前記所定空間内を色分けして表示する推定結果表示手段をさらに備えることを特徴とする請求項1〜4のいずれか一項に記載の病害虫発生推定装置。
- 前記参照手段は、前記発生条件を、前記農作物の品種ごと又は/及び前記病害虫の種類ごとに参照し、
前記病害虫発生箇所推定手段は、前記農作物の品種ごと又は/及び前記病害虫の種類ごとに異なる発生条件を用いることを特徴とする請求項1〜5のいずれか一項に記載の病害虫発生推定装置。 - 前記所定空間内に設置された前記環境因子を検出するセンサから、前記環境因子の情報を取得する取得手段をさらに有することを特徴とする請求項1〜6のいずれか一項に記載の病害虫発生推定装置。
- 前記取得手段が取得した環境因子の情報に基づき、前記センサが設置されていない前記所定空間内の各箇所の前記環境因子の予測値を算出する予測値算出手段をさらに有することを特徴とする請求項7に記載の病害虫発生推定装置。
- 前記予測値算出手段は、前記所定空間内における前記環境因子の局所回帰を行うことで、前記予測値を算出することを特徴とする請求項8に記載の病害虫発生推定装置。
- 環境因子に関する病害虫の発生条件を参照するコンピュータが実行するプログラムであって、
農作物を栽培する所定空間内の各箇所での少なくとも1種類以上の環境因子に基づき、当該環境因子に関する前記病害虫の発生条件を参照することで、前記所定空間内において病害虫が発生しやすい箇所を推定する病害虫発生箇所推定手段
として前記コンピュータを機能させることを特徴とするプログラム。
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Cited By (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2018047726A1 (ja) | 2016-09-07 | 2018-03-15 | ボッシュ株式会社 | 情報処理装置および情報処理システム |
CN109064460A (zh) * | 2018-08-01 | 2018-12-21 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 基于多时序属性元素深度特征的小麦重度病害预测方法 |
CN109242198A (zh) * | 2018-09-26 | 2019-01-18 | 秭归县植保植检站 | 一种柑橘潜叶蛾预测发生级别及发生期预测方法 |
JP2019054771A (ja) * | 2017-09-22 | 2019-04-11 | 株式会社富士通エフサス | 予測装置、予測方法および予測プログラム |
KR20200030148A (ko) | 2018-09-11 | 2020-03-20 | 대한민국(농촌진흥청장) | 해충 예보 시스템의 방제 적기 추정 방법 |
KR20200030149A (ko) | 2018-09-11 | 2020-03-20 | 대한민국(농촌진흥청장) | 해충 예보 시스템의 방제 농약 추천 방법 |
WO2020137085A1 (ja) * | 2018-12-27 | 2020-07-02 | ボッシュ株式会社 | 情報処理装置及び情報処理システム |
WO2020179961A1 (ko) * | 2019-03-05 | 2020-09-10 | 주식회사 넥스모스 | 식물의 병해충과 동물 및 인간의 감염성 질병 예측 서비스 시스템 |
JP2020190991A (ja) * | 2019-05-23 | 2020-11-26 | ネポン株式会社 | 情報処理装置、判定方法、判定プログラム、および判定システム |
CN112067401A (zh) * | 2020-09-23 | 2020-12-11 | 中国五冶集团有限公司 | 结构实体混凝土强度养护龄期确定方法 |
WO2020255677A1 (ja) | 2019-06-17 | 2020-12-24 | ボッシュ株式会社 | 情報処理装置及び方法 |
JP2021509212A (ja) * | 2017-10-27 | 2021-03-18 | 国立交通大学 | 病害の予測・コントロール方法、及びそのシステム |
JP2022057201A (ja) * | 2020-09-30 | 2022-04-11 | 東日本電信電話株式会社 | 圃場統合管理システム |
EP4276718A1 (en) | 2022-05-11 | 2023-11-15 | OMRON Corporation | Production management support system |
EP4091443A4 (en) * | 2020-01-16 | 2023-12-27 | Yokogawa Electric Corporation | SUPPORT SYSTEM AND SUPPORT METHOD |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005085059A (ja) * | 2003-09-10 | 2005-03-31 | Sec:Kk | 農作業決定支援用予測システム |
WO2013088538A1 (ja) * | 2011-12-14 | 2013-06-20 | 富士通株式会社 | 農作業支援方法及び農作業支援装置 |
-
2013
- 2013-12-20 JP JP2013264259A patent/JP6237210B2/ja active Active
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005085059A (ja) * | 2003-09-10 | 2005-03-31 | Sec:Kk | 農作業決定支援用予測システム |
WO2013088538A1 (ja) * | 2011-12-14 | 2013-06-20 | 富士通株式会社 | 農作業支援方法及び農作業支援装置 |
Cited By (23)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPWO2018047726A1 (ja) * | 2016-09-07 | 2019-04-18 | ボッシュ株式会社 | 情報処理装置および情報処理システム |
KR20190046841A (ko) | 2016-09-07 | 2019-05-07 | 봇슈 가부시키가이샤 | 정보 처리 장치 및 정보 처리 시스템 |
WO2018047726A1 (ja) | 2016-09-07 | 2018-03-15 | ボッシュ株式会社 | 情報処理装置および情報処理システム |
JP2019054771A (ja) * | 2017-09-22 | 2019-04-11 | 株式会社富士通エフサス | 予測装置、予測方法および予測プログラム |
JP2021509212A (ja) * | 2017-10-27 | 2021-03-18 | 国立交通大学 | 病害の予測・コントロール方法、及びそのシステム |
CN109064460A (zh) * | 2018-08-01 | 2018-12-21 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 基于多时序属性元素深度特征的小麦重度病害预测方法 |
CN109064460B (zh) * | 2018-08-01 | 2021-09-28 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 基于多时序属性元素深度特征的小麦重度病害预测方法 |
KR20200030148A (ko) | 2018-09-11 | 2020-03-20 | 대한민국(농촌진흥청장) | 해충 예보 시스템의 방제 적기 추정 방법 |
KR20200030149A (ko) | 2018-09-11 | 2020-03-20 | 대한민국(농촌진흥청장) | 해충 예보 시스템의 방제 농약 추천 방법 |
CN109242198A (zh) * | 2018-09-26 | 2019-01-18 | 秭归县植保植检站 | 一种柑橘潜叶蛾预测发生级别及发生期预测方法 |
WO2020137085A1 (ja) * | 2018-12-27 | 2020-07-02 | ボッシュ株式会社 | 情報処理装置及び情報処理システム |
WO2020179961A1 (ko) * | 2019-03-05 | 2020-09-10 | 주식회사 넥스모스 | 식물의 병해충과 동물 및 인간의 감염성 질병 예측 서비스 시스템 |
JP2020190991A (ja) * | 2019-05-23 | 2020-11-26 | ネポン株式会社 | 情報処理装置、判定方法、判定プログラム、および判定システム |
JP7125373B2 (ja) | 2019-05-23 | 2022-08-24 | ネポン株式会社 | 情報処理装置、判定方法、判定プログラム、および判定システム |
WO2020255677A1 (ja) | 2019-06-17 | 2020-12-24 | ボッシュ株式会社 | 情報処理装置及び方法 |
CN114206109A (zh) * | 2019-06-17 | 2022-03-18 | 拜耳作物科学株式会社 | 信息处理装置及方法 |
CN114206109B (zh) * | 2019-06-17 | 2024-04-05 | 拜耳作物科学株式会社 | 信息处理装置及方法 |
EP4091443A4 (en) * | 2020-01-16 | 2023-12-27 | Yokogawa Electric Corporation | SUPPORT SYSTEM AND SUPPORT METHOD |
CN112067401A (zh) * | 2020-09-23 | 2020-12-11 | 中国五冶集团有限公司 | 结构实体混凝土强度养护龄期确定方法 |
CN112067401B (zh) * | 2020-09-23 | 2023-06-16 | 中国五冶集团有限公司 | 结构实体混凝土强度养护龄期确定方法 |
JP2022057201A (ja) * | 2020-09-30 | 2022-04-11 | 東日本電信電話株式会社 | 圃場統合管理システム |
JP7065163B2 (ja) | 2020-09-30 | 2022-05-11 | 東日本電信電話株式会社 | 圃場統合管理システム |
EP4276718A1 (en) | 2022-05-11 | 2023-11-15 | OMRON Corporation | Production management support system |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP6237210B2 (ja) | 2017-11-29 |
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