JP2017169520A - Grape cultivation management method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、休眠期におけるブドウ樹の剪定や新梢の管理等を適正且つ効率よく行うためのブドウの栽培管理方法に関するものである。 The present invention relates to a grape cultivation management method for appropriately and efficiently performing pruning of vines and management of new treetops in the dormant season.
ブドウの栽培に関しては、ブドウ樹の休眠期に樹冠を整える剪定等の作業が必要となっている。このような剪定等の作業を適正に行うことで、その樹冠の結果母枝から新梢が芽吹き、その新梢にブドウ果房を大きく成長させることができる(特許文献1)。 As for the cultivation of grapes, pruning and other operations are necessary to prepare the crown during the dormancy period of the vines. By appropriately performing such operations as pruning, a new treetop is sprouting from the mother branch as a result of the tree crown, and a grape cluster can be greatly grown on the treetop (Patent Document 1).
従来、剪定等の作業は、ブドウ樹の枝ぶりをブドウ樹の下から目視で確認し、熟練した栽培者の経験と判断とに基づいて行っていた。 Conventionally, operations such as pruning have been carried out based on the experience and judgment of skilled growers by visually checking the branching of the vines from under the vines.
しかしながら、前記剪定等の作業をブドウ樹の下から目視で行う場合、視界に入る範囲でしか枝ぶりや新梢等を確認することができない。このため、主幹から多方向に延びる主枝やこの主枝から枝分かれする複数の亜主枝からなるブドウ樹全体の樹冠形態を正確に把握することは難しく、さらにその中から剪定すべき箇所を適正に判断することは容易ではない。 However, when the operation such as pruning is visually performed from under the vines, it is possible to confirm the branching, new treetops, and the like only within the range of view. For this reason, it is difficult to accurately grasp the crown form of the whole vine consisting of the main branch extending from the main trunk in multiple directions and the multiple sub-branches branching from this main branch. It is not easy to judge.
また、実際の剪定等の作業は、熟練した栽培者の経験と勘とに基づいて行うことが多いが、栽培者の高齢化や継承者の減少によって、栽培技術が伝承されていかなくなるといった問題がある。一方、栽培の技術指導に当たっては、理想的なブドウ樹冠の模式図を用いたマニュアル等があるが、現実のブドウ栽培に適合しない部分もあって、参考程度となっている場合が多い。 In addition, the actual pruning work is often performed based on the experience and intuition of skilled growers, but the problem is that cultivation techniques are not passed down due to the aging of growers and the decrease in successors. There is. On the other hand, for technical guidance of cultivation, there are manuals using schematic diagrams of ideal grape canopies, but there are portions that are not suitable for actual grape cultivation and are often used as reference levels.
そこで、本発明の目的は、小型の無人航空機を用いて空撮されるブドウ樹の俯瞰画像図から主枝及び亜主枝の形態や新梢の数等を画像によって認識することで、剪定及び新梢等の管理を適正且つ効率よく行うことのできるブドウの栽培管理方法を提供することである。 Therefore, an object of the present invention is to recognize the shape of the main branches and sub-main branches, the number of new treetops, and the like from the overhead image view of the vines aerial photographed using a small unmanned aerial vehicle. It is providing the cultivation management method of the grape which can perform management of new shoots etc. appropriately and efficiently.
上記課題を解決するため、請求項1に係る発明は、一又は複数のブドウ樹からなる所定の栽培領域を順に走査しながら撮影し、前記撮影された画像から栽培領域全体の俯瞰画像図を形成し、この俯瞰画像図に基づいて、前記ブドウ樹の各主幹を中心とする主枝及び亜主枝の樹冠形態を抽出した抽出画像図を形成し、この抽出画像図を複数の剪定管理エリアに分割し、前記剪定管理エリアごとに剪定すべき枝を特定する。 In order to solve the above-mentioned problem, the invention according to claim 1 shoots while sequentially scanning a predetermined cultivation area composed of one or a plurality of vines, and forms an overhead image diagram of the entire cultivation area from the photographed image. Then, based on this bird's-eye view image diagram, an extracted image diagram is formed by extracting the crown form of the main branch and the sub-main branch centered on each main trunk of the vine, and this extracted image diagram is formed in a plurality of pruning management areas. A branch to be pruned is specified for each pruning management area.
請求項2に係る発明は、一又は複数のブドウ樹からなる所定の栽培領域を順に走査しながら撮影し、前記撮影された画像から栽培領域全体の俯瞰画像図を形成し、この俯瞰画像図に基づいて、前記ブドウ樹の各主幹を中心とする主枝及び亜主枝の樹冠形態を抽出した抽出画像図を形成し、この抽出画像図と、予め設定された推奨樹冠形態を有する推奨樹冠画像図とを比較することによって、剪定すべき枝を特定する。
The invention which concerns on
請求項3に係る発明は、一又は複数のブドウ樹からなる所定の栽培領域を順に走査しながら撮影し、前記撮影された画像から栽培領域全体の俯瞰画像図を形成し、この俯瞰画像図に基づいて、前記ブドウ樹の各主幹を中心とする主枝及び亜主枝の樹冠形態を抽出した抽出画像図を形成し、この抽出画像図から色判別によって新梢の分布又は数を検出する。
The invention which concerns on
本発明の請求項1に係る発明によれば、ブドウの栽培領域全体の俯瞰画像図を基にして、前記ブドウ樹の各主幹を中心とする主枝及び亜主枝の樹冠形態を模式化した抽出画像図を形成し、この抽出画像図を複数の剪定管理エリアに分割することで、剪定管理エリアごとに主枝や亜主枝の延び具合あるいは込み具合からなる枝ぶりを容易に把握することができる。これによって、前記剪定管理エリアごとに剪定すべき枝を特定することができ、その後の剪定作業の指示や実際の剪定作業を容易且つ確実に行うことができる。
According to the invention according to
請求項2に係る発明によれば、ブドウの栽培領域全体の俯瞰画像図から得られる抽出画像図を基にして、この抽出画像図に示されている主枝及び亜主枝からなる樹冠形態と、予め設定され、適正に剪定処理された樹冠形態を有する推奨樹冠画像図とを比較することによって、剪定すべき枝を自動で検出することができる。
According to the invention which concerns on
請求項3に係る発明によれば、ブドウ樹の各主幹を中心とする主枝及び亜主枝の形態を模式化した抽出画像図から一のブドウ樹の主幹を選定し、この選定された主幹を中心として複数の新梢管理エリアに分割することで、この分割された新梢管理エリアごとに新梢の分布や数の検出が可能となる。これによって、前記新梢管理エリアごとに設定されている新梢の適正数と比較し、残すべき新梢の分布箇所又は数を選択することができ、その後の果房の成長予測を行うことができる。
According to the invention which concerns on
以下、本発明に係るブドウの栽培管理方法の実施形態を添付図面に基づいて詳細に説明する。本発明のブドウの栽培管理方法は、ブドウ樹の休眠期である11月末頃から2月末頃までの間で行われる剪定作業に関するものであり、この剪定作業を計画的且つ効率よく行うと共に、その後の新梢の芽吹きや果房の成長予測を行うためのものである。その概要は、果房や葉が落ちて枝のみとなった休眠期のブドウ樹を上空から空撮し、この空撮された画像に基づいて、剪定すべき箇所の特定や新梢等の管理を行うものである。 Hereinafter, embodiments of a grape cultivation management method according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. The grape cultivation management method of the present invention relates to a pruning operation performed from the end of November to the end of February, which is a dormant period of vines, and this pruning operation is performed in a planned and efficient manner, and thereafter This is to predict the growth of new shoots and fruit bunches. The outline is aerial photography of the dormant vines where the bunches and leaves have fallen into branches only, and based on this aerial image, the location to be pruned and the management of new treetops, etc. Is to do.
図1は本発明によるブドウの栽培管理方法の概要を示したものである。第1の方法は、最初に図2に示すように、ブドウの栽培領域10を上空から所定のエリアEに沿って順次撮影し(a1)、この連続撮影された各エリアEの画像を連結することで、図3に示すような栽培領域10の俯瞰画像図を得る(a2)。次に、図4に示すように、前記俯瞰画像図の所定エリアEを画像処理することによって、図5に示すような主枝B及び亜主枝Cを抽出した抽出画像図を得る(a3)。前記抽出画像図を複数の剪定管理エリアに分割し(a4)、前記剪定管理エリアごとに剪定すべき箇所を特定する(a5)。この剪定すべき箇所は、亜主枝C同士が密接に重なり合ったり、間隔が短かったりする箇所を画面上で確認することによって行われる。
FIG. 1 shows an outline of a grape cultivation management method according to the present invention. In the first method, as shown in FIG. 2, first, the
第2の方法は、前記図1(a1)〜(a3)の後、図7Aに示す抽出画像図と、図7Bに示す予め設定された推奨樹冠画像図とを対比し(a6)、パターン照合によって剪定箇所を特定する(a7)。例えば、適正な剪定作業を行った樹冠パターンによる推奨樹冠画像図をデータベース上に予め複数登録しておき、図1(a1)〜(a3)によって得られた抽出画像図に近い枝ぶりを有する推奨樹冠画像図を前記データベースから選択する。そして、前記抽出画像図と、前記選択された推奨樹冠画像図とを重ね合せたり、パターン照合させたりすることによって、一致箇所及び不一致箇所を検出し、不一致箇所にある亜主枝を剪定対象として特定することができる。 The second method compares the extracted image diagram shown in FIG. 7A with the preset recommended tree image diagram shown in FIG. 7B after FIG. 1 (a1) to (a3) (a6), and pattern matching. The pruning point is specified by (a7). For example, a plurality of recommended crown image diagrams based on a canopy pattern that has been appropriately pruned are registered in advance in a database, and a recommendation that has a branching similar to the extracted image diagrams obtained by FIGS. 1 (a1) to (a3) A tree image is selected from the database. Then, by matching the extracted image diagram and the selected recommended tree crown image diagram, or by matching the pattern, the matching portion and the mismatching portion are detected, and the sub-branch at the mismatching portion is pruned. Can be identified.
前記抽出画像図によって確認あるいは画像比較によって特定された剪定箇所は、前記抽出画像図にマーキング等の表示を付することによって、剪定指示画像図を得ることができる。 A pruning instruction image figure can be obtained by adding markings or the like to the extracted image figure for the pruning location confirmed by the extracted image figure or specified by image comparison.
以下、図2乃至図9に基づいて、図1に示した栽培管理方法を実現するための具体的な手段について説明する。図2に示したように、ブドウの栽培領域10の上空からの撮影は、地上からの無線操縦によって一定の高度で旋回しながら飛行可能な小型の無人航空機(ドローン)11が使用される。このドローン11には、小型のカメラ12が搭載され、このカメラ12によって、図3に示したように、ブドウの栽培領域10の上空をX軸方向及びY軸方向にマス目状に仕切るエリアEごとのブドウ樹の樹冠状態を撮影する。前記各エリアEは、ブドウ樹13に設置されるブドウ棚の各支柱間あるいは格子状に組まれた金網の間隔等を目印にして設定することによって、撮影した場所の特定が容易となり、これによって図3に示したような全体的な俯瞰画像図が得られる。前記各エリアEの広さに合わせて撮影が可能となるように前記ドローン11の飛行ルート及び高度を定めると共に、搭載されているカメラ12の照準合わせを行う。このドローン11の飛行に関しては、コントローラを介して操縦者が手動で行う他、GPSによって飛行ルートや高度を自動で維持しながら行うことも可能である。
Hereinafter, based on FIG. 2 thru | or FIG. 9, the specific means for implement | achieving the cultivation management method shown in FIG. 1 is demonstrated. As shown in FIG. 2, a small unmanned aerial vehicle (drone) 11 that is capable of flying while turning at a constant altitude by radio control from the ground is used for photographing from above the
図4は、図3に示した俯瞰画像図の中の一部を拡大表示したものである。この画像図では、ブドウ樹13の主幹Aから多方向に向けて延びる複数の主枝B及び亜主枝Cからなる樹冠形態が平面的に映し込まれているが、同時に地面やこの地面に生えている草や散乱している葉などの背景も写り込まれている。このような背景が写り込まれると、ブドウ樹13の形態が分かりにくくなるので、画像処理によってブドウ樹13の枝の形態を除いた背景部分を単一色に変換する。例えば、図5に示したように、ブドウ樹13を白色、それ以外の背景を黒色とするような白黒2値データに変換することによって、土や地面に生える草等に背景を排除してブドウ樹13の主枝B及び亜主枝Cの形態のみを抽出した抽出画像図を得ることができる。このため、ドローン11によって撮影する直前にブドウ棚の直下の草を刈り込んだり、ブドウ樹13の色とは異なる単一色のシート等を敷き詰めたりするような作業を要することがない。
FIG. 4 is an enlarged view of a part of the overhead image shown in FIG. In this image view, the crown form of a plurality of main branches B and sub-main branches C extending in multiple directions from the main trunk A of the
図6、図7A及び図7Bは、図5の一部を説明のために模式化したものである。上記第1の方法にあっては、図6に示すブドウ樹13を複数の剪定管理エリアE11〜E14に分割し、管理エリアごとに主枝B及び亜主枝Cからなる枝ぶりを確認しなから剪定箇所を特定する。
6, 7 </ b> A, and 7 </ b> B are schematic views illustrating a part of FIG. 5. In the first method, the
また、第2の方法にあっては、図7Aに示す抽出画像図と、図7Bに示す推奨樹冠画像図とをモニタ上で重ね合せ、推奨樹冠画像図に表れていない亜主枝を剪定対象として特定する。ここでは、図7Aに示した主枝B1の亜主枝C3、主枝B2の亜主枝C2及び主枝B3の亜主枝C2が剪定対象として特定される。この剪定箇所の特定は、前記抽出画像図と推奨樹冠画像図とをモニタ上でパターン照合することによって自動検出が可能となる。 Moreover, in the second method, the extracted image diagram shown in FIG. 7A and the recommended tree image diagram shown in FIG. 7B are superimposed on the monitor, and the sub-main branches that do not appear in the recommended tree image diagram are pruned. As specified. Here, the sub-main branch C3 of the main branch B1, the sub-main branch C2 of the main branch B2, and the sub-main branch C2 of the main branch B3 shown in FIG. 7A are specified as pruning targets. This pruning location can be automatically detected by pattern matching the extracted image map and the recommended tree crown image map on a monitor.
上記第2の方法では、図7Aに示したように、ブドウ樹の一の主幹Aを中心として延びる複数の主枝B及び複数の亜主枝Cからなるエリアを対象として剪定箇所を特定したが、例えば、図7Aに示した抽出画像図の所定の主枝に着目して、この主枝から枝分かれする複数の亜主枝の間隔に基づいて剪定すべき亜主枝を特定することもできる。 In the second method, as shown in FIG. 7A, the pruning point is specified for an area composed of a plurality of main branches B and a plurality of sub-main branches C that extend around one main trunk A of the vine. For example, by paying attention to a predetermined main branch in the extracted image diagram shown in FIG. 7A, it is also possible to specify a sub-main branch to be pruned based on the interval between a plurality of sub-main branches branching from the main branch.
前記剪定の特定作業が終了した剪定管理エリアごとの画像を連結することによって、図8に示したような剪定後の予想俯瞰画像図を形成することができる。実際にブドウ樹の剪定作業を行う際には、前記俯瞰画像図に示された座標軸と対応する剪定管理エリアに移動し、抽出画像図に示されている剪定マーク等が付された亜主枝を確認することによって行うことができる。 By connecting the images for each pruning management area where the pruning specific operation has been completed, it is possible to form a predicted bird's-eye view image after pruning as shown in FIG. When actually pruning a vine, it moves to the pruning management area corresponding to the coordinate axis shown in the overhead image diagram, and the sub-branch with the pruning mark etc. shown in the extracted image diagram Can be done by checking.
前記剪定すべき箇所の表示に関しては、剪定対象として特定された亜主枝にXマークや囲いマークを付したり、色分けあるいは減色表示をしたりするなど、モニタ上で判別可能なものであればどのような表示方法であってもよい。 As for the display of the portion to be pruned, if it can be discriminated on the monitor, such as adding an X mark or an enclosure mark to the sub-main branch specified as the pruning target, or performing color-coded or subtractive color display. Any display method may be used.
また、前記剪定箇所の特定とは別に、一のブドウ樹に芽吹く新梢の管理を行うことができる。この新梢の管理は、図5の抽出画像図を模式化した図9に示すように、一のブドウ樹13を複数の新梢管理エリアE21,E22,E23に分割し、各新梢管理エリアに対して新梢Fの分布や数を検出することによって行われる。前記新梢Fは、結果母枝Dと同じように、主枝Bの表面に微小な突起となって表れるが、異なった色をしているので、フィルタリングや色判別プログラム等によって、新梢と結果母枝との間の色彩の相違を検出することによって判別が可能となる。 In addition to the identification of the pruning location, it is possible to manage the new shoots that sprout on one vine. As shown in FIG. 9 which schematically shows the extracted image diagram of FIG. 5, this shoot management is divided into a plurality of shoot management areas E21, E22, and E23, and each shoot management area is divided. Is performed by detecting the distribution and number of shoots F. Like the mother branch D, the new treetop F appears as a minute protrusion on the surface of the main branch B, but has a different color. As a result, it is possible to discriminate by detecting a color difference between the main branch and the result.
前記各新梢管理エリアは、一つのブドウ樹13の主幹Aを中心として分割され、この分割された新梢管理エリアごとに前記色判別によって検出された新梢Fの分布状態又は数を算出し、分割された新梢管理エリアごとに設定された適正な新梢Fの分布状態又は数とを比較する。そして、この比較結果に基づいて、残すべき新梢の分布箇所又は数を選択する。これによって、前記分割された各新梢管理エリア内における摘房シミュレーション等行うことができ、その後の果房の成長予測を行うことができる。
Each shoot management area is divided around the main trunk A of one
従来の休眠期におけるブドウ樹の管理方法にあっては、熟練した栽培者がブドウ樹の樹冠を下から見上げるようにして主枝から枝分かれする亜主枝の位置や方向及び隣接する亜主枝間に突出している結果母枝を確認しながら、その経験と勘で剪定等の作業を行っていた。しかしながら、その作業は局所的に行わざるを得ないため、ブドウ樹全体としてのバランスを考慮して剪定することが容易ではなかった。これに対して、本発明のブドウの栽培管理方法では、最初にブドウ樹の樹冠の全体像を把握し、その中から所定のエリアに対して画像処理を行うことで、より正確且つ容易に剪定すべき箇所を検出することが可能となる。また、剪定すべき箇所を俯瞰画像図から抽出した抽出画像図と、適正に剪定された推奨樹冠画像図との画像照合によって行うことができるので、一定の統一した判定を得ることができ、初心者であっても大きな失敗をすることなくブドウの栽培管理を適正に行うことができる。さらに、ドローンによって空撮されたブドウ樹の俯瞰画像図及びエリアごとの画像処理された画像図等をデータベース化することによって、ブドウ栽培を行う農家ごとの年度ごとの栽培管理やブドウの栽培管理に関する一般的な技術指導等を行うことができる。 In the conventional dormancy vine management method, the skilled grower looks up from the bottom of the vine canopy so that the position and direction of the sub-branches branch from the main branch and between adjacent sub-branches. While confirming the mother branch as a result, the pruning and other work was done with the experience and intuition. However, since the work must be performed locally, it was not easy to prun in consideration of the balance of the whole vine. On the other hand, in the grape cultivation management method of the present invention, the whole image of the canopy of the vine is first grasped, and image processing is performed on a predetermined area from the first image, thereby pruning more accurately and easily. It is possible to detect the place to be. In addition, since it can be performed by image collation between the extracted image figure extracted from the overhead image figure and the recommended tree image figure appropriately pruned, it is possible to obtain a certain unified judgment, and beginners Even so, grape cultivation can be managed properly without major failure. Furthermore, by creating a database of bird's-eye view images of vines aerial photographed by drones and image-processed image maps for each area, etc. General technical guidance can be provided.
本発明では、ドローンを用いてブドウの栽培領域全体を空中撮影することで、上空から見たブドウ樹の樹冠の全体像を容易に把握することができる。前記ドローンによって撮影されたエリアごとの画像を連結することによって俯瞰画像図を得た後、この俯瞰画像図から主幹、主枝及び亜主枝の形態を抽出する画像処理を行うことで、結果母枝及び新梢の位置や数を容易且つ正確に検出することができる。また、前記画像処理された画像図から所定エリア内における亜主枝、結果母枝及び新梢の場所や数を自動検出することができる。さらに、前記検出された新梢の数をブドウ樹のエリアごとに算出し、予め前記エリアごとに設定されている新梢の数やその分布状態を比較することによって、その新梢に付く果房の成長の予測を行うことができるので、計画的なブドウの栽培管理を行うことができ、それによってブドウの品質の向上に寄与することができる。 In this invention, the whole image of the grape crown can be easily grasped by photographing the whole grape cultivation area in the air using a drone. After obtaining the bird's-eye view image by connecting the images for each area photographed by the drone, by performing image processing to extract the form of the main trunk, the main branch, and the sub-main branch from this bird's-eye view image, the result mother The position and number of branches and shoots can be detected easily and accurately. In addition, it is possible to automatically detect the location and number of sub-main branches, result mother branches, and shoots in a predetermined area from the image processed image. Further, the number of detected new treetops is calculated for each area of vines, and the number of new treetops set for each area and the distribution state thereof are compared in advance, whereby the fruit clusters attached to the new treetops Therefore, it is possible to carry out planned grape cultivation management, thereby contributing to the improvement of grape quality.
なお、本実施形態では、ブドウの栽培を例にして説明したが、同じような剪定や新梢等の管理や作業を伴うモモ等の他の果樹栽培にも応用可能である。 In the present embodiment, the cultivation of grapes has been described as an example. However, the present invention can be applied to other fruit tree cultivation such as peaches accompanied by management and work such as pruning and new treetops.
A 主幹
B 主枝
C 亜主枝
D 結果母枝
E エリア
F 新梢
10 栽培領域
11 ドローン(無人航空機)
12 カメラ
13 ブドウ樹
A main trunk B main branch C sub-main branch D result mother branch E area F
12
Claims (8)
前記撮影された画像から栽培領域全体の俯瞰画像図を形成し、
この俯瞰画像図に基づいて、前記ブドウ樹の各主幹を中心とする主枝及び亜主枝の樹冠形態を抽出した抽出画像図を形成し、
この抽出画像図を複数の剪定管理エリアに分割し、
前記剪定管理エリアごとに剪定すべき枝を特定することを特徴とするブドウの栽培管理方法。 Photographed while sequentially scanning a predetermined cultivation area consisting of one or more vines,
Form an overhead image diagram of the entire cultivation area from the captured image,
Based on this bird's-eye view image diagram, form an extracted image diagram that extracts the main branch and sub-main branch crown shape centered on each main trunk of the vine,
This extracted image diagram is divided into a plurality of pruning management areas,
A grape cultivation management method, wherein a branch to be pruned is specified for each pruning management area.
前記撮影された画像から栽培領域全体の俯瞰画像図を形成し、
この俯瞰画像図に基づいて、前記ブドウ樹の各主幹を中心とする主枝及び亜主枝の樹冠形態を抽出した抽出画像図を形成し、
この抽出画像図と、予め設定された推奨樹冠形態を有する推奨樹冠画像図とを比較することによって、剪定すべき枝を特定することを特徴とするブドウの栽培管理方法。 Photographed while sequentially scanning a predetermined cultivation area consisting of one or more vines,
Form an overhead image diagram of the entire cultivation area from the captured image,
Based on this bird's-eye view image diagram, form an extracted image diagram that extracts the main branch and sub-main branch crown shape centered on each main trunk of the vine,
A grape cultivation management method characterized by identifying a branch to be pruned by comparing the extracted image diagram with a recommended crown image diagram having a preset recommended crown shape.
前記撮影された画像から栽培領域全体の俯瞰画像図を形成し、
この俯瞰画像図に基づいて、前記ブドウ樹の各主幹を中心とする主枝及び亜主枝の樹冠形態を抽出した抽出画像図を形成し、
この抽出画像図から色判別によって新梢の分布又は数を検出することを特徴とするブドウの栽培管理方法。 Photographed while sequentially scanning a predetermined cultivation area consisting of one or more vines,
Form an overhead image diagram of the entire cultivation area from the captured image,
Based on this bird's-eye view image diagram, form an extracted image diagram that extracts the main branch and sub-main branch crown shape centered on each main trunk of the vine,
A grape cultivation management method characterized by detecting the distribution or number of new shoots by color discrimination from the extracted image map.
この分割された新梢管理エリアごとに色判別によって検出された新梢の分布又は数と、予め前記新梢管理エリアごとに設定された適正な新梢の分布又は数とを比較して、残すべき新梢の分布又は数を選択する請求項3に記載のブドウの栽培管理方法。 The extracted image diagram is divided into a plurality of shoot management areas,
The distribution or number of shoots detected by color discrimination for each divided shoot management area is compared with the distribution or number of appropriate shoots set in advance for each of the above-mentioned shoot management areas, and is left. The method for cultivating and managing grapes according to claim 3, wherein the distribution or number of shoots is selected.
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Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2019122340A (en) * | 2018-01-18 | 2019-07-25 | ヤンマー株式会社 | Plant long part detection system |
WO2019181025A1 (en) * | 2018-03-23 | 2019-09-26 | Necソリューションイノベータ株式会社 | Crown identification device, identification method, program, and storage medium |
CN112806204A (en) * | 2020-06-17 | 2021-05-18 | 中国农业科学院果树研究所 | Method for cultivating peaches by utilizing horizontal central trunk multi-upright main branch tree form |
WO2022168535A1 (en) * | 2021-02-05 | 2022-08-11 | エムラインシステム株式会社 | Device for controlling unmanned air vehicle, and unmanned air vehicle system |
US11462008B2 (en) | 2017-11-15 | 2022-10-04 | Nec Solution Innovators, Ltd. | Device for collecting breeding data in farm field, device for analyzing feature in breeding, method for collecting breeding data in farm field, program, and recording medium |
CN117546691A (en) * | 2023-10-19 | 2024-02-13 | 廊坊市园林绿化事务中心 | Intelligent garden tree pruning system and method based on image recognition |
CN117546691B (en) * | 2023-10-19 | 2024-04-19 | 廊坊市园林绿化事务中心 | Intelligent garden tree pruning system and method based on image recognition |
Citations (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5144768A (en) * | 1989-11-29 | 1992-09-08 | Kazuo Hiyama | Method and apparatus for plant culture |
US5711109A (en) * | 1995-10-10 | 1998-01-27 | Pitts; Gary R. | Method and apparatus for raising plants |
JP2001357380A (en) * | 2000-06-13 | 2001-12-26 | Pasuko:Kk | Method for evaluating forest region by picture processing and storage medium with stored program concerning the evaluation |
JP2006285310A (en) * | 2005-03-31 | 2006-10-19 | Kanazawa Univ | Evaluation method of canopy of forest, and its canopy evaluation program |
JP2009011296A (en) * | 2007-06-04 | 2009-01-22 | Shojiro Iwai | Grapevine trellis, and grape cultivating method using the same |
JP2010086276A (en) * | 2008-09-30 | 2010-04-15 | Shinshu Univ | Method and system for tree classification, method and system for generating current status information of forest, and method and system for selecting target area for tree thinning |
CN102057953A (en) * | 2010-12-10 | 2011-05-18 | 常大勇 | Fruit color enhancer and method for promoting fruit coloration by using same |
JP2012088100A (en) * | 2010-10-18 | 2012-05-10 | Nec Corp | Vegetables and fruits harvest determination device, vegetables and fruits harvest determination method and vegetables and fruits harvest determination program |
CN102668944A (en) * | 2012-06-01 | 2012-09-19 | 金陵科技学院 | Method for improving fruiting output and quality of young grape trees |
JP2013212087A (en) * | 2012-04-03 | 2013-10-17 | Tv Farm:Kk | Method for cultivating grape |
JP2014089160A (en) * | 2012-10-31 | 2014-05-15 | Topcon Corp | Aviation photographic measurement method, and aviation photographic measurement system |
JP2014122019A (en) * | 2012-12-12 | 2014-07-03 | Boeing Co | Tree metrology system |
JP2014135944A (en) * | 2013-01-18 | 2014-07-28 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Pruning supporting method and information processing device |
US20160084636A1 (en) * | 2013-04-18 | 2016-03-24 | E.Re.C.A- Ingenierie En Electrionique Et Informatique Industrielle | System for characterizing the physiological state of plants and corresponding method |
-
2016
- 2016-03-25 JP JP2016061180A patent/JP6656038B2/en active Active
Patent Citations (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5144768A (en) * | 1989-11-29 | 1992-09-08 | Kazuo Hiyama | Method and apparatus for plant culture |
US5711109A (en) * | 1995-10-10 | 1998-01-27 | Pitts; Gary R. | Method and apparatus for raising plants |
JP2001357380A (en) * | 2000-06-13 | 2001-12-26 | Pasuko:Kk | Method for evaluating forest region by picture processing and storage medium with stored program concerning the evaluation |
JP2006285310A (en) * | 2005-03-31 | 2006-10-19 | Kanazawa Univ | Evaluation method of canopy of forest, and its canopy evaluation program |
JP2009011296A (en) * | 2007-06-04 | 2009-01-22 | Shojiro Iwai | Grapevine trellis, and grape cultivating method using the same |
JP2010086276A (en) * | 2008-09-30 | 2010-04-15 | Shinshu Univ | Method and system for tree classification, method and system for generating current status information of forest, and method and system for selecting target area for tree thinning |
JP2012088100A (en) * | 2010-10-18 | 2012-05-10 | Nec Corp | Vegetables and fruits harvest determination device, vegetables and fruits harvest determination method and vegetables and fruits harvest determination program |
CN102057953A (en) * | 2010-12-10 | 2011-05-18 | 常大勇 | Fruit color enhancer and method for promoting fruit coloration by using same |
JP2013212087A (en) * | 2012-04-03 | 2013-10-17 | Tv Farm:Kk | Method for cultivating grape |
CN102668944A (en) * | 2012-06-01 | 2012-09-19 | 金陵科技学院 | Method for improving fruiting output and quality of young grape trees |
JP2014089160A (en) * | 2012-10-31 | 2014-05-15 | Topcon Corp | Aviation photographic measurement method, and aviation photographic measurement system |
JP2014122019A (en) * | 2012-12-12 | 2014-07-03 | Boeing Co | Tree metrology system |
JP2014135944A (en) * | 2013-01-18 | 2014-07-28 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Pruning supporting method and information processing device |
US20160084636A1 (en) * | 2013-04-18 | 2016-03-24 | E.Re.C.A- Ingenierie En Electrionique Et Informatique Industrielle | System for characterizing the physiological state of plants and corresponding method |
Cited By (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US11462008B2 (en) | 2017-11-15 | 2022-10-04 | Nec Solution Innovators, Ltd. | Device for collecting breeding data in farm field, device for analyzing feature in breeding, method for collecting breeding data in farm field, program, and recording medium |
JP2019122340A (en) * | 2018-01-18 | 2019-07-25 | ヤンマー株式会社 | Plant long part detection system |
US11594020B2 (en) | 2018-03-23 | 2023-02-28 | Nec Solution Innovators, Ltd. | Crown identification device, identification method, program, and recording medium |
JPWO2019181025A1 (en) * | 2018-03-23 | 2021-03-18 | Necソリューションイノベータ株式会社 | Canopy identification equipment, identification methods, programs, and recording media |
CN111918547B (en) * | 2018-03-23 | 2022-06-07 | 日本电气方案创新株式会社 | Crown recognition device, crown recognition method, program, and recording medium |
JP7144779B2 (en) | 2018-03-23 | 2022-09-30 | Necソリューションイノベータ株式会社 | Tree canopy identification device, identification method, program, and recording medium |
CN111918547A (en) * | 2018-03-23 | 2020-11-10 | 日本电气方案创新株式会社 | Crown identification device, identification method, program, and recording medium |
WO2019181025A1 (en) * | 2018-03-23 | 2019-09-26 | Necソリューションイノベータ株式会社 | Crown identification device, identification method, program, and storage medium |
CN112806204A (en) * | 2020-06-17 | 2021-05-18 | 中国农业科学院果树研究所 | Method for cultivating peaches by utilizing horizontal central trunk multi-upright main branch tree form |
WO2022168535A1 (en) * | 2021-02-05 | 2022-08-11 | エムラインシステム株式会社 | Device for controlling unmanned air vehicle, and unmanned air vehicle system |
US11716937B2 (en) | 2021-02-05 | 2023-08-08 | M Line System Co., Ltd. | Control apparatus for unmanned aerial vehicle and unmanned aerial vehicle system |
CN117546691A (en) * | 2023-10-19 | 2024-02-13 | 廊坊市园林绿化事务中心 | Intelligent garden tree pruning system and method based on image recognition |
CN117546691B (en) * | 2023-10-19 | 2024-04-19 | 廊坊市园林绿化事务中心 | Intelligent garden tree pruning system and method based on image recognition |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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