JP2018143160A - Device and method for evaluating lodging degree of crops - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To increase accuracy for evaluating lodging degrees of crops.SOLUTION: Provided is a device for evaluating lodging degrees of crops using a harvesting agricultural machine including a position measurement part. The evaluation device includes: an each-position speed data acquisition part which acquires the speeds of the harvesting agricultural machine at the positions measured by the position measurement part; and a standardization processing part which standardizes the speed of the harvesting agricultural machine based on a reference value of the speed of the harvesting agricultural machine acquired in advance and uses it as an index of the lodging degrees of crops.SELECTED DRAWING: Figure 4

Description

本発明は、作物の倒伏度評価技術に関する。   The present invention relates to a technique for evaluating the lodging level of a crop.

作物生産においては、高品質で高い収量を得ることが目標となる。農作物などの倒伏は収穫の作業性、収量、品質を低下させるため、倒伏させない栽培管理が必要である。   In crop production, the goal is to obtain high quality and high yield. Since lodging such as crops decreases the workability, yield and quality of harvesting, cultivation management that does not allow lodging is necessary.

たとえば、稲作においては、大規模化に対応するため、機械メーカーで圃場区画毎の収量を自動で測定できるコンバインと、そのデータを地図化するシステムが提供されており、収量の低かった圃場は翌年に施肥量を増やすなどの利用がなされている。   For example, in rice cultivation, in order to cope with the increase in scale, a combiner that can automatically measure the yield of each field section by a machine maker and a system for mapping the data are provided. It is used to increase the amount of fertilizer applied.

しかしながら、低収には倒伏によるものも含まれており、その場合には、むしろ施肥量を減らす必要がある。また、多収であっても倒伏している場合には、同様に施肥量を減らす必要がある。従来、倒伏程度(以下、「倒伏度」と称する。)を自動的に記録できる技術は少なかった。   However, low yields include those caused by lodging, and in that case, it is necessary to reduce the amount of fertilization. Moreover, when it is lying down even if it is a high yield, it is necessary to reduce the amount of fertilization similarly. Conventionally, there have been few techniques that can automatically record the degree of lodging (hereinafter referred to as “the degree of lodging”).

圃場内の倒伏箇所は高空からの空撮等により把握することは可能ではあるが、倒伏箇所の倒伏度は分かりにくく、倒伏箇所の緯度、経度が分からないため、GPS搭載作業機の作業に応用することは難しい。   Although it is possible to grasp the lodging location in the field by aerial photography etc. from a high altitude, it is difficult to know the degree of lodging at the lodging location, and the latitude and longitude of the lodging location are unknown, so it can be applied to work with GPS-equipped work machines Difficult to do.

倒伏度は、1枚の圃場内においても、場所によって異なることが普通である。従って、圃場単位の倒伏度を評価するためには、圃場全体を見て回る必要がある。   The lodging level is usually different from place to place even within one field. Therefore, in order to evaluate the lodging level of each field, it is necessary to look around the entire field.

しかしながら、大区画圃場では全体を見るのに労力を要する上に、倒伏箇所の割合を正確に把握することは難しい。   However, in a large-compartment field, labor is required to see the whole, and it is difficult to accurately grasp the ratio of the lodging places.

圃場毎の倒伏度が把握できると、収量データと合わせることにより、より的確に翌年の施肥設計等を行うことが可能となる。   If the lodging level of each field can be grasped, it becomes possible to perform fertilization design for the next year more accurately by combining with the yield data.

また、倒伏は基盤整備前の地形や土質のむら等に起因する地力むらの影響も受ける。そのようなデータ取得を目的として圃場内の収量分布が測定できる収量コンバインが研究用には開発されている。収量と同時に倒伏度の圃場内分布が把握できれば、GPS搭載施肥機を利用した可変施肥用のより適切な施肥地図が作成できる。   In addition, lodging is also affected by unevenness of geological force due to topographical features and soil unevenness before foundation maintenance. Yield combines that can measure the yield distribution in the field have been developed for research purposes. If the distribution of the lodging level in the field can be grasped at the same time as the yield, a more appropriate fertilization map for variable fertilization using a GPS-equipped fertilizer can be created.

例えば、特許文献1は、過去に蓄積された調査地域の画像や圃場の属性情報と、調査対象である圃場が撮影された空撮画像から、調査すべき実測圃場を選定するための判断基準となるパラメータ群を決定し、前記パラメータ群ができる限り分散を持つように、実測圃場を選定し、また調査の負担をできる限り減らすために、実測圃場の候補ができる限り位置的に集中するように選定する。また気象データの時系列パターンを生育ステージ毎に解析することにより、生育状況に相関のあるパラメータ群を算出し、画像特徴量、圃場の属性情報と前記パラメータ群を説明変数とした収量推計を実施するものである。   For example, Patent Document 1 discloses a determination criterion for selecting an actual field to be investigated from an image of an investigation area accumulated in the past and attribute information of the field and an aerial image obtained by photographing the field to be investigated. In order to reduce the burden of the survey as much as possible, the candidates for the actual field should be concentrated as much as possible. Select. Also, by analyzing the time series pattern of weather data for each growth stage, a parameter group correlated with the growth situation is calculated, and yield estimation is performed using image feature values, field attribute information, and the parameter group as explanatory variables. To do.

また、特許文献2、3は、穀秤センサを配置したコンバインを用い、倒伏を抽出する。穀秤センサは、超音波やレーザー光のビームで本機前方の穀稈を走査する発信部と、穀稈からの反射波や反射光を受信する受信部とを具備して、反射波や反射光の全体的なレベル変化や、ラスタ中のレベル変化や、穀稈と穀稈センサ間の距離等から、本機前方の穀稈が、直立しているか、全面に亘って倒伏しているか、一部倒伏しているかの植立状態や、前方の穀稈の有無を検知するようにしている。   Moreover, patent document 2, 3 uses a combine which has arrange | positioned the grain balance sensor, and extracts lodging. The grain scale sensor includes a transmitter that scans the cereals in front of the machine with a beam of ultrasonic waves or laser light, and a receiver that receives reflected waves and reflected light from the cereals. Based on the overall level change of light, the level change in the raster, the distance between the cereal and the cereal sensor, etc., whether the cereal in front of the machine is upright or overlaid, The planting state of whether it is partially lying down or the presence or absence of cereals in front is detected.

特開2015−49号公報JP-A-2015-49 特開平11−155340号公報JP-A-11-155340 特開平11−137062号公報Japanese Patent Laid-Open No. 11-137062

しかしながら、特許文献1は、収量を高精度に推定するものではあるが、倒伏度を考慮することはできなかった。   However, Patent Document 1 estimates the yield with high accuracy, but cannot consider the lodging level.

また、特許文献2、3は、反射波や反射光の全体的なレベル変化や、ラスタ中のレベル変化や、穀稈と穀稈センサ間の距離等から、本機前方の穀稈が、直立しているか、全面に亘って倒伏しているか、一部倒伏しているかの植立状態や、前方の穀稈の有無を光学センサ等により検知する。従って、高価なセンサを利用する必要がある。   In Patent Documents 2 and 3, the cereals in front of the machine are upright from the overall level change of the reflected wave and reflected light, the level change in the raster, the distance between the cereal and cereal sensor, etc. It is detected by an optical sensor or the like whether there is a planting state whether it is lying down, lying down over the whole surface, or partly lying down, and whether there is a forward cereal. Therefore, it is necessary to use an expensive sensor.

また、一般的な倒伏度の算出は、以下のように行っていた。
1)GPS付きデジタルカメラ等による空撮写真からデジタル標高図を作成する。撮影地点の異なる空撮写真を複数枚準備し、デジタル標高図作成ソフトウエアを用いて撮影地点の位置情報と画像のずれから圃場の標高図を作成する。
2)デジタルカメラにより空撮を行う。例えば、デジタルカメラをドローンに搭載して圃場全体の空撮写真を撮影する。
3)例えば、収穫中のコンバインの後ろ歩いてGPS付きデジタルカメラで倒伏状況と位置を記録し、圃場内の場所毎の倒伏度のデータを作成する。
4)達観:圃場の外周と内部を歩き、倒伏度別に面積割合を達観で評価する。倒伏度×面積割合を合計して圃場の倒伏度を算出する。
5)その他、特許文献2、3のように、コンバインに取り付けた光学センサにより収穫しながら倒伏度地図を作成する方法がある。
Moreover, the general calculation of the lodging level was performed as follows.
1) Create a digital elevation map from aerial photographs taken with a digital camera with GPS. A plurality of aerial photographs with different shooting points are prepared, and an elevation map of the field is created from the positional information of the shooting points and the image shift using digital elevation map creation software.
2) Take aerial shots with a digital camera. For example, a digital camera is mounted on a drone to take an aerial photo of the entire field.
3) For example, walking behind the harvesting combine, recording the lodging situation and position with a digital camera with GPS, and creating data on the degree of lodging for each place in the field.
4) Opportunity: Walk around the outside and inside of the field and evaluate the area ratio according to the degree of lodging. The lodging level of the field is calculated by summing the lodging level x area ratio.
5) In addition, as disclosed in Patent Documents 2 and 3, there is a method of creating a lodging map while harvesting with an optical sensor attached to a combine.

しかしながら、従来の技術には以下のような問題点がある。
1)20cm程度の高さの違いを測定できるデジタル標高図作成のための空撮写真の取得にはドローンなどの高額な機器と技術と作業時間、あるいは委託する場合は料金が必要となる。デジタル標高図を作成するためには高額な専用ソフトが必要である上に手作業もあるため技術と作業時間が必要である。自動化と圃場管理システムへの追加は難しい。
2)ドローンとその操作技術が必要となる。例えば、1圃場当たり5分から10分の撮影時間が必要となる。
空撮写真から倒伏箇所は分かるものの、倒伏度は分からない。また、倒伏箇所の位置情報を得ることが難しい。写真の加工や整理に時間を要する。自動化と圃場管理システムへの追加は難しい。
3)長時間歩いて写真を撮影する必要がある。倒伏の向きによっては写真に基づく倒伏度の判断が難しい。写真から倒伏度を判断するため自動化と圃場管理システムへの追加は難しい。
4)精度を上げるためには圃場をくまなく歩く必要があり、労力がかかる。倒伏度別面積割合の達観評価が難しいため、精度を上げることが難しい。自動化と圃場管理システムへの追加は難しい。
5)高価な光学センサ等が必要になる。
However, the conventional techniques have the following problems.
1) Acquisition of aerial photographs for creating digital elevation maps that can measure height differences of about 20 cm requires expensive equipment and technology and work time, such as drones, or charges when commissioned. In order to create a digital elevation map, expensive specialized software is required and manual work is also required, so technology and work time are required. Automation and addition to the field management system is difficult.
2) A drone and its operation skills are required. For example, an imaging time of 5 to 10 minutes per field is required.
Although the location of lodging is known from aerial photographs, the degree of lodging is unknown. In addition, it is difficult to obtain position information of the lodging location. It takes time to process and organize photos. Automation and addition to the field management system is difficult.
3) It is necessary to walk for a long time and take a picture. Depending on the direction of lodging, it is difficult to judge the degree of lodging based on photographs. It is difficult to automate and add to the field management system to judge the lodging level from the photograph.
4) In order to improve accuracy, it is necessary to walk all over the field, which is labor intensive. Since it is difficult to objectively evaluate the area ratio by lodging level, it is difficult to improve accuracy. Automation and addition to the field management system is difficult.
5) An expensive optical sensor or the like is required.

本発明は、農作物の倒伏度を評価するための精度を上げることを目的とする。また、倒伏度を評価するための、コストを下げることを目的とする。   An object of this invention is to raise the precision for evaluating the lodging degree of agricultural products. Moreover, it aims at reducing the cost for evaluating the lodging level.

本発明の一観点によれば、位置測定部を備えた収穫用農機を利用した作物の倒伏度評価装置であって、前記位置測定部により測定した位置における前記収穫用農機の速度を取得する位置別速度データ取得部と、予め求めておいた前記収穫用農機の速度の基準値に基づいて、前記収穫用農機の速度を標準化し、作物の倒伏度の指標とする標準化処理部と、を有することを特徴とする作物の倒伏度評価装置が提供される。   According to an aspect of the present invention, there is provided an apparatus for evaluating the degree of lodging of a crop using a harvesting agricultural machine including a position measuring unit, the position at which the speed of the harvesting agricultural machine at a position measured by the position measuring unit is acquired. Another speed data acquisition unit, and a standardization processing unit that standardizes the speed of the harvesting agricultural machine based on a reference value of the speed of the harvesting agricultural machine that has been obtained in advance and uses it as an index of the lodging level of the crop An apparatus for evaluating the level of lodging of a crop is provided.

標準化した収穫速度そのものを倒伏の評価指標とすることができる。
前記標準化処理部により標準化された前記収穫用農機の速度と、予め求めておいた前記収穫用農機の標準化された速度と作物の倒伏度との関係と、に基づいて、作物の倒伏度を推定する倒伏度推定部と、を有することを特徴とする。
The standardized harvesting speed itself can be used as an evaluation index for lodging.
Based on the speed of the harvesting farm machine standardized by the standardization processing unit and the relationship between the standardized speed of the harvesting farm machine and the lodging level of the crop, which has been obtained in advance, the lodging level of the crop is estimated. And a lodging level estimation unit.

さらに、前記位置別速度データ取得部により取得した位置別速度データを、前記収穫用農機の速度の上限、下限および進行方向に基づいて除外するフィルタリング処理部を有することを特徴とする。   Furthermore, it has a filtering process part which excludes the speed data classified by position acquired by the speed data acquisition part classified by position based on the upper limit, the lower limit, and the advancing direction of the speed of the harvesting agricultural machine.

収穫用農機の収穫速度の上限、常識的な収穫速度の下限を超えているデータは正常な収穫作業の速度で無いと推定される。また、進行方向が、例えば、畔と平行ではない方向である場合には、収穫を行っていないと推定してそのデータを除外する。   Data that exceeds the upper limit of the harvesting speed of the harvesting agricultural machine and the lower limit of the common-sense harvesting speed is estimated not to be the normal harvesting speed. Further, when the traveling direction is a direction that is not parallel to the shore, for example, it is estimated that harvesting is not performed, and the data is excluded.

前記収穫用農機の速度の基準値は、倒伏していない圃場または倒伏していない箇所における前記収穫用農機の速度の平均値に基づいて求めることを特徴とする。   The reference value of the speed of the harvesting agricultural machine is obtained based on an average value of the speed of the harvesting agricultural machine in a non-overlapped field or a non-overlapped portion.

収穫用農機の速度の基準値で速度を標準化することにより、収穫用農機や作業者による差の影響を除外することができる。   By standardizing the speed with the reference value of the speed of the harvesting agricultural machine, the influence of the difference between the harvesting agricultural machine and the worker can be excluded.

前記倒伏度推定部は、前記収穫用農機の標準化された速度と作物の倒伏度との複数の圃場のそれぞれにおける関係に基づいて倒伏度を推定する。   The lodging level estimation unit estimates the lodging level based on the relationship between the standardized speed of the harvesting agricultural machine and the lodging level of the crop in each of a plurality of fields.

無倒伏圃場あるいは無倒伏箇所のみの速度の統計値に基づいて前記収穫用農機の速度の基準値を求めれば、倒伏度を精度良く推定することができる。   If the reference value of the speed of the harvesting agricultural machine is obtained based on the statistical value of the speed of only the uncovered field or the uncovered portion, the degree of lodging can be estimated with high accuracy.

前記倒伏度推定部は、前記収穫用農機の標準化された速度と作物の倒伏度との位置別の関係に基づいて倒伏度を推定する。   The lodging level estimation unit estimates the level of lodging based on the positional relationship between the standardized speed of the harvesting agricultural machine and the level of lodging of the crop.

また、本発明は、位置測定部を備えた収穫用農機を利用した作物の倒伏度評価方法であって、前記位置測定部により測定した位置における前記収穫用農機の速度を取得する位置別速度データ取得ステップと、予め求めておいた前記収穫用農機の速度の基準値に基づいて、前記収穫用農機の速度を標準化し、作物の倒伏度の指標とする標準化処理ステップと、を有することを特徴とする作物の倒伏度評価方法である。   Further, the present invention is a method for evaluating the degree of lodging of a crop using a harvesting agricultural machine provided with a position measuring unit, wherein the position-specific speed data for acquiring the speed of the harvesting agricultural machine at the position measured by the position measuring unit An acquisition step, and a standardization processing step that standardizes the speed of the harvesting agricultural machine based on a reference value of the speed of the harvesting agricultural machine that has been obtained in advance, and uses it as an index of the lodging level of the crop. This is a method for evaluating the lodging level of crops.

前記標準化処理部により標準化された前記収穫用農機の速度と、予め求めておいた前記収穫用農機の標準化された速度と作物の倒伏度との関係と、に基づいて、作物の倒伏度を推定する倒伏度推定ステップと、を有することを特徴とする。   Based on the speed of the harvesting farm machine standardized by the standardization processing unit and the relationship between the standardized speed of the harvesting farm machine and the lodging level of the crop, which has been obtained in advance, the lodging level of the crop is estimated. And a lodging level estimation step.

前記倒伏度推定ステップは、前記収穫用農機の標準化された速度と作物の倒伏度との位置別の関係に基づいて、作物の倒伏度を求めることが好ましい。   It is preferable that the lodging degree estimation step obtains the lodging degree of the crop based on the positional relationship between the standardized speed of the harvesting agricultural machine and the lodging degree of the crop.

各圃場の頂点の緯度、経度を指定して圃場の範囲を定義しておき、位置と速度と方向とからなるGPSによる位置別速度データがどの圃場で取得されたものか自動的に判別するステップと、判別後のデータに圃場のデータを追加するステップと、前記圃場のデータが追加されたデータに基づいて、圃場毎の平均あるいは地点別の倒伏度を推定するようにしても良い。   A step to define the field range by specifying the latitude and longitude of the apex of each field, and automatically determine which field the speed data by position consisting of position, speed and direction was acquired by GPS Then, based on the step of adding the field data to the data after the determination and the data to which the field data is added, the average for each field or the lodging level for each point may be estimated.

前記倒伏度推定ステップにより求めた圃場平均の倒伏度を、前記予め求めておいた前記収穫用農機の標準化された速度と作物の倒伏度との関係にさらに反映させるステップを有することを特徴とする。   The method further includes the step of further reflecting the field average lodging degree obtained by the lodging degree estimation step on the relationship between the standardized speed of the harvesting farm machine and the lodging degree of the crop obtained in advance. .

本発明は、コンピュータに、上記のいずれか1に記載の倒伏度評価方法を実行させるためのプログラムであっても良い。   The present invention may be a program for causing a computer to execute any one of the above-described lodging evaluation methods.

本発明によれば、作物の倒伏度を評価するための精度を上げることができる。また、倒伏度を評価するための、コストを下げることができる。   ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the precision for evaluating the lodging degree of a crop can be raised. Moreover, the cost for evaluating the lodging level can be reduced.

図1(a)は、本発明の第1の実施の形態による収穫用農機、例えばコンバインの一構成例を示す機能ブロック図である。図1(b)、(c)は、図1(a)の変形例によるコンバインとサーバ装置とのシステム構成における一構成例を示す機能ブロック図である。Fig.1 (a) is a functional block diagram which shows one structural example of the agricultural machine for harvesting by the 1st Embodiment of this invention, for example, a combine. FIGS. 1B and 1C are functional block diagrams showing a configuration example in the system configuration of the combine and the server device according to the modification of FIG. 図2は、データ処理部の一構成例を示す機能ブロック図である。FIG. 2 is a functional block diagram illustrating a configuration example of the data processing unit. 図3(a)は、記憶部7の一構成例を示す機能ブロック図であり、図3(b)は、圃場毎の標準化速度と倒伏度との関係を示す図であり、図3(c)は、1つの圃場における位置毎の標準化速度と倒伏度との関係を示す図である。FIG. 3A is a functional block diagram showing one configuration example of the storage unit 7, and FIG. 3B is a diagram showing the relationship between the standardization speed and the lodging level for each field, and FIG. ) Is a diagram showing the relationship between the standardization speed and the lodging level for each position in one field. 図4は、圃場における平均倒伏度を求める処理の流れを示すフローチャート図である。FIG. 4 is a flowchart showing a flow of processing for obtaining the average lodging degree in the field. 図5は、圃場平均の標準化されたコンバインの速度と倒伏度との関係を示す図である。FIG. 5 is a diagram showing the relationship between the speed of the standardized combine and the lodging level of the field average. 図6は、倒伏度の判定基準と判定方法を示す図である。FIG. 6 is a diagram illustrating the criteria for determining the lodging level and the determination method. 図7は、圃場別の推定倒伏度を重ね合わせた空撮写真である。FIG. 7 is an aerial photograph in which the estimated lodging levels by field are superimposed. 図8は、本発明の第2の実施の形態による作物の倒伏度評価技術における処理の流れを示すフローチャート図である。FIG. 8: is a flowchart figure which shows the flow of the process in the lodging evaluation technique of the crop by the 2nd Embodiment of this invention. 図9は、位置別の標準化されたコンバインの速度と倒伏度との関係を示す図である。FIG. 9 is a diagram showing the relationship between the speed of the standardized combine and the degree of lodging according to position. 図10は、位置別の推定された倒伏度を重ね合わせた空撮写真である。FIG. 10 is an aerial photograph in which the estimated lodging levels by position are superimposed. 図11(a)は、水田の可視画像の一例を示す図であり、色の薄い部分は倒伏度が高い部分である。図11(b)は、GPS付きデジタルカメラで撮影した写真を元に作成した倒伏度を示す図である。倒伏度5が完全倒伏、倒伏度0が無倒伏である。Fig.11 (a) is a figure which shows an example of the visible image of a paddy field, and a light-colored part is a part with a high lodging degree. FIG.11 (b) is a figure which shows the lodging degree created based on the photograph image | photographed with the digital camera with GPS. A lodging level of 5 is complete lodging, and a lodging level of 0 is no lodging. 図12は、本実施の形態による位置別の推定倒伏度を示す図である。黄色枠で示した圃場は図5の標準化速度算出に用いた基準値を測定した圃場である。赤色枠で示した圃場は図11と同じ圃場である。FIG. 12 is a diagram showing the estimated lodging by position according to the present embodiment. The field indicated by the yellow frame is the field from which the reference value used for calculating the standardization speed in FIG. 5 was measured. The farm field indicated by a red frame is the same farm field as FIG. 図13は、本発明の第3の実施の形態による処理の流れを示すフローチャート図である。FIG. 13 is a flowchart showing the flow of processing according to the third embodiment of the present invention.

以下に本発明の実施の形態による倒伏度の評価技術について図面を参照しながら詳細に説明する。   Hereinafter, a technique for evaluating a lodging level according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.

(第1の実施の形態)
まず、本発明の第1の実施の形態について説明する。図1(a)は、本実施の形態による収穫用農機、例えばコンバインの一構成例を示す機能ブロック図である。本実施の形態による、コンバインAには、一般的なコンバイン本体1と、GPSロガーなどの位置測定部3と、倒伏度を求めるためのデータ処理を行うデータ処理部5と、データ等を記憶する記憶部7とを有する。
(First embodiment)
First, a first embodiment of the present invention will be described. Fig.1 (a) is a functional block diagram which shows the example of 1 structure of the agricultural machine for harvesting by this Embodiment, for example, a combine. The combine A according to the present embodiment stores a general combine main body 1, a position measuring unit 3 such as a GPS logger, a data processing unit 5 that performs data processing for obtaining the lodging degree, and data. And a storage unit 7.

図2は、データ処理部5の一構成例を示す機能ブロック図である。図3(a)は、記憶部7の一構成例を示す機能ブロック図であり、図3(b)は、圃場毎の標準化速度と倒伏度との関係を示す図であり、図3(c)は、1つの圃場における位置毎の標準化速度と倒伏度との関係を示す図である。図4は、圃場における平均倒伏度を求める処理の流れを示すフローチャート図である。図5は、圃場平均の標準化されたコンバインの速度と倒伏度との関係を示す図である。図6は、倒伏度の判定基準と判定方法を示す図である。図7は、圃場別の推定倒伏度を示す図である。コンバインAの最速値を基準値として標準化した収穫速度から倒伏度を推定している。尚、図中の数値は目視による倒伏度の推定値である。   FIG. 2 is a functional block diagram illustrating a configuration example of the data processing unit 5. FIG. 3A is a functional block diagram showing one configuration example of the storage unit 7, and FIG. 3B is a diagram showing the relationship between the standardization speed and the lodging level for each field, and FIG. ) Is a diagram showing the relationship between the standardization speed and the lodging level for each position in one field. FIG. 4 is a flowchart showing a flow of processing for obtaining the average lodging degree in the field. FIG. 5 is a diagram showing the relationship between the speed of the standardized combine and the lodging level of the field average. FIG. 6 is a diagram illustrating the criteria for determining the lodging level and the determination method. FIG. 7 is a diagram illustrating the estimated lodging level by field. The lodging degree is estimated from the harvest speed standardized using the fastest value of combine A as a reference value. In addition, the numerical value in a figure is an estimated value of the lodging degree by visual observation.

図1(a)に示すように、本実施の形態によるコンバインAは、コンバイン本体1と、GPSなどの位置測定部3と、倒伏度などの演算処理等を行うデータ処理部5と、演算に用いるデータやデータ処理結果を格納する記憶部7と、を有している。   As shown in FIG. 1A, the combine A according to the present embodiment includes a combine main body 1, a position measuring unit 3 such as a GPS, a data processing unit 5 that performs arithmetic processing such as a lodging degree, and the like. And a storage unit 7 for storing data to be used and data processing results.

図2は、データ処理部5の一構成例を示す機能ブロック図である。図2に示すように、データ処理部5は、位置別速度データ取得部5−1と、フィルタリング処理部5−2と、平均値演算部5−3と、標準化処理部5−4と、圃場別倒伏度推定部5−5と、を有している。
尚、破線により囲んだ領域内の別構成については、第2の実施の形態においては説明する。
加えて、速度基準値演算部5−7を有している。
FIG. 2 is a functional block diagram illustrating a configuration example of the data processing unit 5. As shown in FIG. 2, the data processing unit 5 includes a position-specific velocity data acquisition unit 5-1, a filtering processing unit 5-2, an average value calculation unit 5-3, a standardization processing unit 5-4, and a farm field. And another lodging degree estimation unit 5-5.
Note that another configuration in the region surrounded by the broken line will be described in the second embodiment.
In addition, it has a speed reference value calculator 5-7.

図3(a)は、記憶部7の一構成例を示す機能ブロック図である。記憶部7は、位置別速度データ記憶部7−1と、フィルタリング条件記憶部7−2と、標準化処理条件記憶部7−3と、速度基準値記憶部7−4と、圃場別、位置別の標準化速度−倒伏度変換処理条件記憶部7−5と、圃場別、位置別の倒伏度記憶部7−6と、他圃場データ記憶部7−7と、を有している。   FIG. 3A is a functional block diagram illustrating a configuration example of the storage unit 7. The storage unit 7 includes a position-specific speed data storage unit 7-1, a filtering condition storage unit 7-2, a standardization processing condition storage unit 7-3, a speed reference value storage unit 7-4, a field-specific, and a position-specific. The standardized speed-inclination degree conversion processing condition storage unit 7-5, the field-specific and position-specific lodging degree storage unit 7-6, and the other field data storage unit 7-7.

図3(b)は、圃場別、位置別の倒伏度記憶部7−6に記憶される、圃場別のデータであり、図3(c)は、圃場の位置毎のデータである。   FIG. 3B shows field-specific data stored in the field-specific and position-specific lodging storage units 7-6, and FIG. 3C shows data for each field position.

図6は、倒伏度の判定基準と判定方法を示す図である。土壌31に、例えば稲穂35の付いた稲株33が植えられていると、おおよその傾きがθで表される。   FIG. 6 is a diagram illustrating the criteria for determining the lodging level and the determination method. For example, when the rice stock 33 with the ears 35 is planted in the soil 31, an approximate inclination is represented by θ.

ここで、倒伏度の判定を、図6の右上の表のように行うことができる。例えば、水田区画の倒伏度は、図6の右下の式に基づいて求めることができる。   Here, the determination of the lodging level can be performed as shown in the upper right table of FIG. For example, the lodging level of the paddy field can be obtained based on the lower right expression in FIG.

図4は、データ処理部5が、圃場平均倒伏度を求める処理の流れを示すフローチャート図である。図5は、予め求めておいた、圃場平均の標準化されたコンバイン速度と倒伏度の関係を示す図である。図5の1点が圃場1枚に相当する。使用時には予め関係を求めておく。図5に示すように、標準化速度は倒伏度と図中の式で表されるような簡単な関数で示される相関があることがわかった。   FIG. 4 is a flowchart showing a flow of processing in which the data processing unit 5 calculates the field average lodging degree. FIG. 5 is a diagram showing the relationship between the standardized combine speed of the field average and the lodging level, which has been obtained in advance. One point in FIG. 5 corresponds to one field. The relationship is obtained in advance at the time of use. As shown in FIG. 5, it has been found that the standardization speed has a correlation represented by a lodging function and a simple function represented by the formula in the figure.

図4において、まず、圃場平均倒伏度を求める処理を開始する(Start)。ステップS1において、位置測定部(GPS)3が、コンバインの現在位置(x、y)を測定する。ステップS2において、位置別速度データ取得部5−1が、位置別の速度データを求める。GPS受信機を用いると、これらの処理を、同時に行うことができる。図4のように、これらの処理が独立して行われる構成でも良い。   In FIG. 4, first, a process for obtaining the field average lodging degree is started (Start). In step S1, the position measurement unit (GPS) 3 measures the current position (x, y) of the combine. In step S2, the position-specific speed data acquisition unit 5-1 obtains position-specific speed data. If a GPS receiver is used, these processes can be performed simultaneously. As shown in FIG. 4, a configuration in which these processes are performed independently may be employed.

ステップS3において、フィルタリング処理部5−2が、フィルタリング条件記憶部7−2に記憶されているフィルタリング処理を行う。フィルタリング処理は、例えば、隅刈を排除するための下限速度に基づいて、その下限速度以下の速度データを以降の演算処理から排除する。また、収穫ではなく単なる移動を排除するための上限速度に基づいて、その上限速度以上の速度データを以降の演算処理から排除する。また、旋回動作を排除するために、進行方向が畦と平行でない速度データは排除する。ステップS3は、記録されたGPSデータから一般的な収穫作業時のデータのみを抜き出すため、速度上限、下限、進行方向によるフィルタリングを行うものである。   In step S3, the filtering processing unit 5-2 performs the filtering process stored in the filtering condition storage unit 7-2. In the filtering process, for example, based on a lower limit speed for eliminating corner cutting, speed data equal to or lower than the lower limit speed is excluded from the subsequent arithmetic processing. Further, based on the upper limit speed for eliminating simple movement instead of harvesting, speed data equal to or higher than the upper limit speed is excluded from the subsequent calculation processing. Further, in order to exclude the turning motion, speed data whose traveling direction is not parallel to the heel is excluded. In step S3, in order to extract only data at the time of general harvesting work from the recorded GPS data, filtering is performed based on the speed upper limit, the lower limit, and the traveling direction.

ステップS4において、平均値演算部5−3が、フィルタリング処理後の圃場の速度データの平均値(統計値)を求める。   In step S4, the average value calculation unit 5-3 obtains an average value (statistical value) of the speed data of the field after the filtering process.

一方、ステップS7において、他圃場データ記憶部7−7に記憶されている無倒伏圃場の圃場毎の平均値から、速度平均値を求めている。ステップS8において、速度基準値演算部5−7が、ステップS7で求めた無倒伏圃場あるいは無倒伏箇所の速度平均値から、標準化の速度基準値を求める。速度基準値は、例えば、最速値、最速5点の平均値などである。これを、速度基準値記憶部7−4に記憶する。   On the other hand, in step S7, the average speed value is obtained from the average value for each field of the uncovered field stored in the other field data storage unit 7-7. In step S8, the speed reference value calculation unit 5-7 calculates a standardized speed reference value from the speed average value of the unfallen field or the uncovered portion determined in step S7. The speed reference value is, for example, a fastest value, an average value of five fastest points, or the like. This is stored in the speed reference value storage unit 7-4.

ステップS5において、標準化処理部5−4が、ステップS8で求めた基準値に基づいて、標準化処理条件記憶部7−3に記憶されている標準化処理条件、例えば、コンバイン種別差やオペレータ差を排除する処理を行う。   In step S5, the standardization processing unit 5-4 eliminates the standardization processing conditions stored in the standardization processing condition storage unit 7-3, for example, the combine type difference or the operator difference, based on the reference value obtained in step S8. Perform the process.

ここでは、コンバイン機種やオペレータによる速度の違いの影響を少なくするため、基準圃場の収穫速度を算出し、その速度を用いて生データの標準化を行う。尚、倒伏以外の収穫速度への影響を除外するため、過湿圃場や濡れた作物、雑草多発生圃場などは適用条件から除外する。   Here, in order to reduce the influence of the speed difference between the combine model and the operator, the harvesting speed of the reference field is calculated, and the raw data is standardized using the speed. In addition, in order to exclude the influence on the harvesting speed other than lodging, overhumid fields, wet crops, weedy fields, etc. are excluded from the application conditions.

尚、このようにして標準化した収穫速度そのものを倒伏の評価指標とすることも可能である。求めた値を記憶部7に記憶しても良い。収量、品質は別の手段で把握するため、収穫の能率低下を測定することで倒伏の悪影響が全体的に把握できる。   It is also possible to use the standardized harvesting speed itself as an evaluation index for lodging. The obtained value may be stored in the storage unit 7. Yield and quality can be grasped by other means, and the negative impact of lodging can be grasped as a whole by measuring the decline in harvest efficiency.

ステップS6において、倒伏度推定部5−5が、標準化速度−倒伏度変換処理条件記憶部7−5に記憶されている、図5に示すような、圃場平均の標準化されたコンバインの速度と倒伏度の関係、例えば図中の簡単な関係式に基づいて、標準化速度を倒伏度に変換する。変換したデータは、圃場別の倒伏度記憶部7−6に記憶される。
以上により、処理が終了する(End)。求めた値を記憶部7に記憶しても良い。
In step S6, the lodging degree estimation unit 5-5 stores the standardized combine speed and lodging of the field average as shown in FIG. 5, which is stored in the standardized speed-inclination degree conversion processing condition storage unit 7-5. Based on the degree relationship, for example, a simple relational expression in the figure, the standardized speed is converted into the lodging degree. The converted data is stored in the field-specific lodging storage unit 7-6.
Thus, the process ends (End). The obtained value may be stored in the storage unit 7.

図7は、圃場毎の推定倒伏度を重ね合わせた空撮写真である。凡例に示すように、圃場毎の倒伏度を、上記の方法で求めた。一方、図7中に示される数値は、目視による倒伏度を示す。   FIG. 7 is an aerial photograph in which the estimated lodging levels for each field are superimposed. As shown in the legend, the lodging level for each field was determined by the above method. On the other hand, the numerical values shown in FIG. 7 indicate the degree of lodging by visual observation.

本実施の形態により求めた圃場毎の倒伏度は、目視による値と良い一致を示した。
このことから、本実施の形態による作物の倒伏度評価技術により、簡単かつ精度良く倒伏度を推定することができることがわかる。
The lodging level for each field determined by the present embodiment showed good agreement with the visual value.
From this, it can be seen that the lodging degree can be estimated easily and accurately by the technique for evaluating the lodging degree of the crop according to the present embodiment.

尚、図1(b)は、図1(a)の変形例によるコンバインとサーバ装置とのシステム構成における一構成例を示す機能ブロック図である。   FIG. 1B is a functional block diagram showing a configuration example in the system configuration of the combine and the server device according to the modification of FIG.

図1(b)に示すように、コンバイン本体1と、位置測定部3と、通信部9aと、をコンバインA側に設け、通信部9bと、データ処理部5と、記憶部7と、をサーバB側に設けても良い。通信部9aと通信部9bとにより、データのやり取りを行えば、遠隔でのデータ処理と、処理負荷の分散が可能である。また、サーバBが、複数のコンバインを一括管理するようにすることも可能である。   As shown in FIG.1 (b), the combine main body 1, the position measurement part 3, and the communication part 9a are provided in the combine A side, the communication part 9b, the data processing part 5, and the memory | storage part 7 are provided. It may be provided on the server B side. If data is exchanged between the communication unit 9a and the communication unit 9b, remote data processing and processing load distribution are possible. Further, the server B can collectively manage a plurality of combines.

また、図1(c)に示すように、コンバイン本体1と、位置測定部3と、通信部9aと、第1の記憶部7aをコンバインA側に設け、通信部9bと、データ処理部5と、第2の記憶部7bと、をサーバB側に設けても良い。通信部9aと通信部9bとにより、データのやり取りを行えば、遠隔でのデータ処理と、処理負荷の分散が可能である。また、第1の記憶部7aでは、あるタイミングにおける位置と速度との関係を記憶しておき、あるタイミングで、サーバB側に記憶データを送って第2の記憶部7bに記憶させるようにしても良い。 尚、図5の関係は、図4に示すフローチャートの処理を繰り返し行う(ステップS6の結果を図5に反映させる)処理とすることにより、より精度が良くなる。   Further, as shown in FIG. 1C, the combine main body 1, the position measuring unit 3, the communication unit 9a, and the first storage unit 7a are provided on the combine A side, and the communication unit 9b and the data processing unit 5 are provided. And the second storage unit 7b may be provided on the server B side. If data is exchanged between the communication unit 9a and the communication unit 9b, remote data processing and processing load distribution are possible. In addition, the first storage unit 7a stores the relationship between the position and speed at a certain timing, and at a certain timing, the storage data is sent to the server B side and stored in the second storage unit 7b. Also good. The relationship in FIG. 5 is more accurate by performing the processing of the flowchart shown in FIG. 4 repeatedly (reflecting the result of step S6 in FIG. 5).

(第2の実施の形態)
図2に示すように、本実施の形態では、標準化処理部5−4と、位置別倒伏度推定部5−6とを有する(破線で囲んだ領域内)。
(Second Embodiment)
As shown in FIG. 2, the present embodiment includes a standardization processing unit 5-4 and a position-specific lodging estimation unit 5-6 (in a region surrounded by a broken line).

図8は、本発明の第2の実施の形態による作物の倒伏度評価技術における処理の流れを示すフローチャート図である。ステップS11からステップS13までは、図4のステップS1からステップS3までと同様である。図4では、ステップS4で平均化処理を行うが、図8では平均化処理は行わない。また標準化処理に用いる速度基準値を求める際に、図4のステップS7、S8では、速度基準値演算部5−7が、無倒伏圃場の圃場毎の、あるいは無倒伏箇所の平均値から、速度基準値を求めている。   FIG. 8: is a flowchart figure which shows the flow of the process in the lodging evaluation technique of the crop by the 2nd Embodiment of this invention. Steps S11 to S13 are the same as steps S1 to S3 in FIG. In FIG. 4, the averaging process is performed in step S4, but in FIG. 8, the averaging process is not performed. Further, when obtaining the speed reference value used in the standardization process, in steps S7 and S8 in FIG. 4, the speed reference value calculation unit 5-7 calculates the speed from the average value of each unfallen field or the unfallen portion. The reference value is obtained.

本実施の形態では、位置別倒伏度推定部5−6は、ステップS15において圃場内での位置別の倒伏度を求める。   In the present embodiment, the position-specific lodging degree estimation unit 5-6 obtains the position-specific lodging degree in the field in step S15.

尚、速度上位の圃場の平均値は倒伏していない圃場の平均値であると期待できる。簡便法としては上位3圃場とか5圃場の平均値を使っても良い。   In addition, it can be expected that the average value of the field with the higher speed is the average value of the field that is not lying down. As a simple method, the average value of the top 3 fields or 5 fields may be used.

尚、図8でも、ステップS16において無倒伏圃場のデータ又は無倒伏箇所のデータから速度平均値を求め、それに基づいて、ステップS17において、速度基準値を求めている。
ステップS14において、ステップS17の速度基準値を基に、標準化処理を行う。
In FIG. 8 as well, a speed average value is obtained from the data of the unfallen field or the data of the unfallen place in step S16, and based on that, the speed reference value is obtained in step S17.
In step S14, standardization processing is performed based on the speed reference value in step S17.

尚、このようにして標準化した収穫速度そのものを倒伏の評価指標とすることも可能である。求めた値を記憶部7に記憶しても良い。収量、品質は別の手段で把握するため、収穫の能率低下を測定することで倒伏の悪影響が全体的に把握できる。   It is also possible to use the standardized harvesting speed itself as an evaluation index for lodging. The obtained value may be stored in the storage unit 7. Yield and quality can be grasped by other means, and the negative impact of lodging can be grasped as a whole by measuring the decline in harvest efficiency.

次いで、図9に示すような、位置別の標準化されたコンバイン速度と位置別の倒伏度との関係に基づいて、標準化速度から倒伏度を求める。図9に示すように、標準化速度は倒伏度と図中の式で表されるような簡単な関数で示される相関があることがわかった。   Next, based on the relationship between the standardized combine speed for each position and the degree of lodging for each position as shown in FIG. 9, the degree of lodging is obtained from the standardized speed. As shown in FIG. 9, it was found that the standardization speed has a correlation represented by a lodging function and a simple function represented by the formula in the figure.

尚、図9は2枚の圃場で作成しているが、1枚の圃場データを用いても、複数の圃場データを用いても良い。図9の1点が圃場内の1地点のデータに対応する。同じ地点では刈り取りは1回しかできないため、すべて別の位置のデータである。   Although FIG. 9 is created with two fields, one field data or a plurality of field data may be used. One point in FIG. 9 corresponds to data at one point in the field. Since the mowing can be done only once at the same point, the data are all at different positions.

図9のデータ数が多いのは、1地点あたりの調査労力が圃場1枚より少ないためであり、短い時間で多くの調査ができたことを示す。   The reason why the number of data in FIG. 9 is large is that the survey effort per point is less than one field, indicating that many surveys were completed in a short time.

尚、データのばらつきは、速度測定地点と倒伏度調査地点とが完全には一致していないことによると推定される。   Note that the variation in data is estimated to be due to the fact that the speed measurement point and the lodging degree survey point do not completely match.

ステップS15において、位置別倒伏度演算部5−7により、位置別の倒伏度を得ることができる。   In step S15, the position-specific lodging degree calculation unit 5-7 can obtain the position-specific lodging degree.

尚、図9の関係は、図8に示すフローチャートの処理を繰り返し行う(ステップS15の結果を図9に反映させる)処理とすることにより、より精度が良くなる。   Note that the relationship of FIG. 9 is more accurate by performing the processing of the flowchart shown in FIG. 8 repeatedly (the result of step S15 is reflected in FIG. 9).

図10は、位置別の推定された倒伏度を重ね合わせた空撮写真である。矢印は、図11、図12の写真の位置を示す。   FIG. 10 is an aerial photograph in which the estimated lodging levels by position are superimposed. The arrows indicate the positions of the photographs in FIGS.

図11(a)は、水田の可視画像の一例を示す図であり、色の薄い部分は倒伏度が高い部分である。図11(b)は、目視で調査した倒伏度を示す図である。倒伏度5が完全倒伏、倒伏度0が無倒伏である。図11(a)と図11(b)も良く一致していることがわかる。図12は、本実施の形態による位置別の推定倒伏度を示す図である。黄色枠で示した圃場は基準値を測定した圃場である。赤色枠で示した圃場は図11と同じ圃場である。   Fig.11 (a) is a figure which shows an example of the visible image of a paddy field, and a light-colored part is a part with a high lodging degree. FIG.11 (b) is a figure which shows the lodging degree investigated visually. A lodging level of 5 is complete lodging, and a lodging level of 0 is no lodging. It can be seen that FIG. 11 (a) and FIG. 11 (b) also agree well. FIG. 12 is a diagram showing the estimated lodging by position according to the present embodiment. The field indicated by the yellow frame is the field from which the reference value was measured. The farm field indicated by a red frame is the same farm field as FIG.

位置別の推定倒伏度(図12)は、空撮写真の倒伏部分(図11(a))やGPS付きデジタルカメラを利用して作成した倒伏地図(図11(b))とよく対応することがわかる。   The estimated lodging level by location (Fig. 12) corresponds well with the lodging portion of the aerial photograph (Fig. 11 (a)) and the lodging map created using a GPS digital camera (Fig. 11 (b)). I understand.

本実施の形態により求めた圃場毎の位置別の倒伏度は、目視等による実測値と良い一致を示した。   The degree of lodging for each position determined by the present embodiment showed good agreement with the actually measured value by visual observation or the like.

このことから、本実施の形態による作物の倒伏度評価技術により、簡単かつ精度良く位置別の倒伏度を推定することができることがわかる。   From this, it can be seen that the lodging degree by position can be estimated easily and accurately by the technique for evaluating the lodging degree of crops according to the present embodiment.

以上のことから、以下の利点が得られる。
1)作成された倒伏地図は水稲栽培農家が倒伏度を把握し、次年度の施肥設計に利用できる。将来的には収量地図と合わせることにより可変施肥装置の施肥地図作成にも利用できる。
2)また、自脱型コンバインを利用する麦類や普通型コンバインを利用する他の畑作物でも、倒伏箇所は収穫速度を落とすため、適用できると考えられる。
3)収量コンバインに搭載して圃場管理ソフトに組み込むことにより、自動的に倒伏地図を作成できるようになる。
From the above, the following advantages are obtained.
1) The prepared lodging map can be used for the fertilization design of the next fiscal year by paddy rice farmers to grasp the lodging level. In the future, it can be used to create a fertilization map for a variable fertilizer by combining it with a yield map.
2) In addition, it is considered that lodging can be applied to wheat using self-decomposing combine and other field crops using ordinary combine because the harvesting speed decreases.
3) By installing it in the yield combiner and incorporating it into the field management software, it is possible to automatically create a lodging map.

課題としては、コンバインの刈り刃の高さ等の機械の状態も考慮することで推定精度をより高められると考えられる。   As a problem, it is considered that the estimation accuracy can be further improved by taking into consideration the state of the machine such as the height of the combine cutting blade.

(第3の実施の形態)
例えば、GISソフト等の圃場区画情報を利用して、自動的に圃場毎に倒伏度のデータを分けるようにしても良い。
(Third embodiment)
For example, the lodging degree data may be automatically divided for each field by using field section information such as GIS software.

本発明の第3の実施の形態について説明する。
図13における処理を開始し(Start)、ステップS21において、GISソフト等であらかじめ各圃場の頂点の緯度、経度を指定して圃場の範囲を定義しておく(A)。これにより、GPSによる位置別速度データがどの圃場で取得されたものか自動的に判別することができる(ステップS22:B)。
A third embodiment of the present invention will be described.
The processing in FIG. 13 is started (Start), and in step S21, the field range is defined by designating the latitude and longitude of the apex of each field in advance with GIS software or the like (A). Thereby, it is possible to automatically determine in which field the position-specific speed data obtained by GPS is acquired (step S22: B).

ステップS23において、判別後のデータは「北緯、東経、速度、方向、圃場」というように圃場という属性が追加される。   In step S23, the attribute “field” is added to the data after discrimination such as “north latitude, east longitude, speed, direction, field”.

ステップS24において、処理対象圃場を決め、ステップS25において、ステップS24で指定された圃場毎にフィルタリング処理、平均化処理、標準化処理、倒伏度への変換がなされる。すなわち、図4のステップS3、図8のステップS13以降の処理を行う。   In step S24, a field to be processed is determined, and in step S25, filtering processing, averaging processing, standardization processing, and conversion to lodging are performed for each field designated in step S24. That is, the processing after step S3 in FIG. 4 and step S13 in FIG. 8 is performed.

このような処理により、圃場毎に手動でデータ保存、送信、処理をすることなく、連続的・自動的にデータ取得、保存、送信、処理を行うことが可能となる。   By such processing, data acquisition, storage, transmission, and processing can be performed continuously and automatically without manually storing, transmitting, and processing data for each field.

上記の実施の形態において、添付図面に図示されている構成等については、これらに限定されるものではなく、本発明の効果を発揮する範囲内で適宜変更することが可能である。その他、本発明の目的の範囲を逸脱しない限りにおいて適宜変更して実施することが可能である。   In the above-described embodiment, the configuration and the like illustrated in the accompanying drawings are not limited to these, and can be appropriately changed within a range in which the effect of the present invention is exhibited. In addition, various modifications can be made without departing from the scope of the object of the present invention.

また、本発明の各構成要素は、任意に取捨選択することができ、取捨選択した構成を具備する発明も本発明に含まれるものである。   Each component of the present invention can be arbitrarily selected, and an invention having a selected configuration is also included in the present invention.

本発明は、作物の倒伏度推定装置に利用可能である。   The present invention can be used for a crop lodging level estimation device.

A…コンバイン(収穫用農機)
1…コンバイン本体
3…GPS受信機(位置測定部)
5…データ処理部
5−1…位置別速度データ取得部
5−2…フィルタリング処理部
5−3…平均値演算部
5−4…標準化処理部
5−5…圃場別倒伏度推定部
5−6…位置別倒伏度推定部
5−7…速度基準値演算部
7…記憶部
7−1…位置別速度データ記憶部
7−2…フィルタリング条件記憶部
7−3…標準化処理条件記憶部
7−4…速度基準値記憶部
7−5…標準化速度―倒伏度変換処理条件記憶部(圃場別、位置別)
7−6…圃場別、位置別の倒伏度記憶部
7−7…他圃場データ記憶部
A ... Combine (harvesting machine)
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Combine main body 3 ... GPS receiver (position measurement part)
5 ... Data processing unit 5-1 ... Position-specific velocity data acquisition unit 5-2 ... Filtering processing unit 5-3 ... Average value calculation unit 5-4 ... Standardization processing unit 5-5 ... Field-specific lodging level estimation unit 5-6 ... Position-specific lodging estimation section 5-7 ... Speed reference value calculation section 7 ... Storage section 7-1 ... Position-specific speed data storage section 7-2 ... Filtering condition storage section 7-3 ... Standardization processing condition storage section 7-4 ... Speed reference value storage unit 7-5 ... Standardized speed-lodging conversion condition storage unit (by field, by position)
7-6 ... Lodging level storage section 7-7 by field and position 7-7 ... Other field data storage section

Claims (11)

位置測定部を備えた収穫用農機を利用した作物の倒伏度評価装置であって、
前記位置測定部により測定した位置における前記収穫用農機の速度を取得する位置別速度データ取得部と、
予め求めておいた前記収穫用農機の速度の基準値に基づいて、前記収穫用農機の速度を標準化し、作物の倒伏度の指標とする標準化処理部と
を有することを特徴とする作物の倒伏度評価装置。
An apparatus for evaluating the lodging level of a crop using a harvesting agricultural machine equipped with a position measuring unit,
A position-specific speed data acquisition unit that acquires the speed of the harvesting agricultural machine at the position measured by the position measurement unit;
A standardization processing unit that standardizes the speed of the harvesting agricultural machine based on a reference value of the speed of the harvesting agricultural machine that has been obtained in advance, and has a standardization processing unit that serves as an index of the degree of lodging of the crop. Degree evaluation device.
前記標準化処理部により標準化された前記収穫用農機の速度と、予め求めておいた前記収穫用農機の標準化された速度と作物の倒伏度との関係と、に基づいて、作物の倒伏度を推定する倒伏度推定部と
を有することを特徴とする請求項1に記載の作物の倒伏度評価装置。
Based on the speed of the harvesting farm machine standardized by the standardization processing unit and the relationship between the standardized speed of the harvesting farm machine and the lodging level of the crop, which has been obtained in advance, the lodging level of the crop is estimated. The apparatus for evaluating the degree of lodging of a crop according to claim 1, further comprising:
さらに、前記位置別速度データ取得部により取得した位置別速度データを、前記収穫用農機の速度の上限、下限および進行方向に基づいて除外するフィルタリング処理部を有することを特徴とする請求項1又は2に記載の作物の倒伏度評価装置。   Furthermore, it has a filtering process part which excludes the speed data classified by position acquired by the speed data acquisition part classified by position based on the upper limit of the speed of the harvesting agricultural machine, the lower limit, and the advancing direction. The apparatus for evaluating the lodging level of crops according to 2. 前記収穫用農機の速度の基準値は、倒伏していない圃場または倒伏していない箇所における前記収穫用農機の速度の平均値に基づいて求めることを特徴とする請求項1から3までのいずれか1項に記載の作物の倒伏度評価装置。   The reference value of the speed of the harvesting agricultural machine is obtained based on an average value of the speed of the harvesting agricultural machine in a non-overlapped field or a non-overlapped portion. The crop lodging evaluation apparatus according to Item 1. 前記倒伏度推定部は、
前記収穫用農機の標準化された速度と作物の倒伏度との複数の圃場のそれぞれにおける関係に基づいて倒伏度を推定する請求項2から4までのいずれか1項に記載の作物の倒伏度評価装置。
The lodging estimation unit is
The evaluation of the degree of lodging of a crop according to any one of claims 2 to 4, wherein the degree of lodging is estimated on the basis of the relationship between the standardized speed of the harvesting agricultural machine and the degree of lodging of the crop in each of a plurality of fields. apparatus.
前記倒伏度推定部は、
前記収穫用農機の標準化された速度と作物の倒伏度との位置別の関係に基づいて倒伏度を推定する請求項2から4までのいずれか1項に記載の作物の倒伏度評価装置。
The lodging estimation unit is
The apparatus for evaluating the degree of lodging of a crop according to any one of claims 2 to 4, wherein the degree of lodging is estimated based on a positional relationship between the standardized speed of the harvesting agricultural machine and the degree of lodging of the crop.
位置測定部を備えた収穫用農機を利用した作物の倒伏度評価方法であって、
前記位置測定部により測定した位置における前記収穫用農機の速度を取得する位置別速度データ取得ステップと、
予め求めておいた前記収穫用農機の速度の基準値に基づいて、前記収穫用農機の速度を標準化し、作物の倒伏度の指標とする標準化処理ステップと
を有することを特徴とする作物の倒伏度評価方法。
A method for evaluating the lodging level of a crop using a harvesting agricultural machine equipped with a position measuring unit,
Position-specific speed data acquisition step for acquiring the speed of the harvesting agricultural machine at the position measured by the position measuring unit;
A standardization processing step of standardizing the speed of the harvesting agricultural machine based on a reference value of the speed of the harvesting agricultural machine obtained in advance, and using the standardization processing step as an index of the degree of lodging of the crop. Degree evaluation method.
前記標準化処理部により標準化された前記収穫用農機の速度と、予め求めておいた前記収穫用農機の標準化された速度と作物の倒伏度との関係と、に基づいて、作物の倒伏度を推定する倒伏度推定ステップと
を有することを特徴とする請求項7に記載の作物の倒伏度評価方法。
Based on the speed of the harvesting farm machine standardized by the standardization processing unit and the relationship between the standardized speed of the harvesting farm machine and the lodging level of the crop, which has been obtained in advance, the lodging level of the crop is estimated. The method for assessing the level of lodging of a crop according to claim 7, further comprising a step of estimating a level of lodging.
各圃場の頂点の緯度、経度を指定して圃場の範囲を定義しておき、位置と速度と方向とからなるGPSによる位置別速度データがどの圃場で取得されたものか自動的に判別するステップと、
判別後のデータに圃場のデータを追加するステップと、
前記圃場のデータが追加されたデータに基づいて、圃場毎の平均あるいは地点別の倒伏度を推定することを特徴とする請求項7に記載の作物の倒伏度評価方法。
A step to define the field range by specifying the latitude and longitude of the apex of each field, and automatically determine which field the speed data by position consisting of position, speed and direction was acquired by GPS When,
Adding field data to the data after discrimination;
The method according to claim 7, wherein an average for each field or a level of lodging for each point is estimated based on data to which the field data is added.
前記倒伏度推定ステップにより求めた作物の倒伏度を、前記予め求めておいた前記収穫用農機の標準化された速度と作物の倒伏度との関係にさらに反映させるステップを有することを特徴とする請求項8又は9までのいずれか1項に記載の作物の倒伏度評価方法。   The method further comprises the step of further reflecting the lodging degree of the crop obtained in the lodging degree estimating step in the relationship between the standardized speed of the harvesting agricultural machine and the lodging degree of the crop obtained in advance. Item 10. The method for assessing the lodging level of a crop according to any one of Items 8 or 9. コンピュータに、請求項7から10までのいずれか1項に記載の倒伏度評価方法を実行させるためのプログラム。   A program for causing a computer to execute the lodging evaluation method according to any one of claims 7 to 10.
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