JP2021182265A - Cultivation auxiliary program, photosynthesis amount calculation program, and growth amount calculation program - Google Patents

Cultivation auxiliary program, photosynthesis amount calculation program, and growth amount calculation program Download PDF

Info

Publication number
JP2021182265A
JP2021182265A JP2020087481A JP2020087481A JP2021182265A JP 2021182265 A JP2021182265 A JP 2021182265A JP 2020087481 A JP2020087481 A JP 2020087481A JP 2020087481 A JP2020087481 A JP 2020087481A JP 2021182265 A JP2021182265 A JP 2021182265A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
amount
information
community
fruit
growth
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2020087481A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
蕊 王
Rui Wang
正悟 守行
Shogo Moriyuki
雄一 光藤
Yuichi Koto
洋太 篠原
Yota Shinohara
雅丈 江口
Masatake Eguchi
泰永 岩▲崎▼
Yasunaga Iwasaki
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
National Agriculture and Food Research Organization
Original Assignee
National Agriculture and Food Research Organization
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by National Agriculture and Food Research Organization filed Critical National Agriculture and Food Research Organization
Priority to JP2020087481A priority Critical patent/JP2021182265A/en
Publication of JP2021182265A publication Critical patent/JP2021182265A/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02ATECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A40/00Adaptation technologies in agriculture, forestry, livestock or agroalimentary production
    • Y02A40/10Adaptation technologies in agriculture, forestry, livestock or agroalimentary production in agriculture
    • Y02A40/25Greenhouse technology, e.g. cooling systems therefor

Landscapes

  • Cultivation Of Plants (AREA)
  • Greenhouses (AREA)
  • Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

To assist in cultivation of fruits and vegetables by a producer.SOLUTION: A photosynthesis amount estimation unit calculates an amount of photosynthesis in a community of tomatoes based on solar radiation amount data and first information (an iLAI value obtained from a community image) indicating a state of the community of tomatoes (S12). Further, a growth amount estimation unit calculates an amount of growth in the community of tomatoes based on temperature data and second information (the number of flowers obtained from a flower image, the number of fruiting, and an amount of bearing of foliage obtained from the community image) indicating a state of the community of tomatoes (S24). Then, a display control unit generates a screen for displaying a calculated amount of photosynthesis and an amount of growth so as to able to be compared, and displays them on a display of a user terminal.SELECTED DRAWING: Figure 5

Description

本発明は、栽培補助プログラム、光合成量算出プログラム及び生育量算出プログラムに関する。 The present invention relates to a cultivation assistance program, a photosynthesis amount calculation program, and a growth amount calculation program.

最近、施設園芸の生産現場では、CO2濃度や湿度など栽培環境を積極的に制御する環境制御に対する関心や期待が高まっている。低コストな栽培環境モニタリングシステムが市販されるようになり、民間企業による統合型環境制御システムの開発も進んでいる。しかしながら、現状においては、環境制御システムをどのように使うか、すなわち現在の栽培環境や生育状態に基づいて環境をどのように調整するか、についての明確な指標が無いため、生産者はそれぞれ生産現場で試行錯誤している状況である。 Recently, at the production site of facility horticulture, there is increasing interest and expectation for environmental control that positively controls the cultivation environment such as CO 2 concentration and humidity. Low-cost cultivation environment monitoring systems have become commercially available, and private companies are also developing integrated environmental control systems. However, at present, there is no clear index on how to use the environmental control system, that is, how to adjust the environment based on the current cultivation environment and growing condition, so each producer produces. It is a situation of trial and error in the field.

一般にトマト、イチゴ、キュウリ、パプリカなどの果菜類の生産では、栽培期間を通して草勢を適切な範囲に維持することが重要である。例えば、葉が茂り茎が太くなるような草勢が強い状態では、花芽分化の遅れや、果実外観品質の低下(障害果の発生)などが生じるため、収量は増加しない。一方、草勢が弱い状態においても、落花、花数の減少、果実肥大の抑制、芯止まりなどが生じやすくなるため、収量は増加しない。従来、生産者は観察によって草勢の強弱や適不適を判断している。また、一部の生産者は、「茎の太さ(茎径)」と「成長点から開花花房の位置」を測定し、両者の関係を二次元座標にプロットして、草勢の判断に利用している。そして、判断した草勢に基づいて、勘と経験から環境制御の設定値を修正調節している。 In general, in the production of fruit vegetables such as tomatoes, strawberries, cucumbers and paprika, it is important to maintain the grass vigor within an appropriate range throughout the cultivation period. For example, in a state of strong grass vigor such as thick leaves and thick stems, the yield does not increase because the flower bud differentiation is delayed and the quality of fruit appearance is deteriorated (occurrence of impaired fruits). On the other hand, even when the grass vigor is weak, the yield does not increase because the flowers fall, the number of flowers decreases, the fruit enlargement is suppressed, and the core is likely to stop. Traditionally, producers judge the strength and suitability of grass by observation. In addition, some producers measure "stem thickness (stem diameter)" and "position of flowering flower cluster from growth point" and plot the relationship between them in two-dimensional coordinates to judge the grass vigor. We are using. Then, based on the judged grass vigor, the setting value of the environmental control is corrected and adjusted based on intuition and experience.

特表2005−506851号公報Japanese Patent Publication No. 2005-506851 特開2011−200208号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2011-200208 特開2011−223915号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2011-223915 特表2015−502140号公報Japanese Patent Publication No. 2015-502140

しかしながら、熟練の生産者でなければ、草勢を勘と経験によって的確に判断することは難しい。また、茎の太さと成長点から開花花房の位置との関係をプロットする手法は、草勢判断のための材料を提供するが、客観的かつ明確な数値基準は示されていない。更に、草勢判断の結果と環境設定値とは直接的に結びついていないため、経験則に基づいて環境設定値を修正している。したがって、現状は、草勢を判断する場合においても、判断した草勢に基づく環境制御を行う場合においても、客観的な方法は存在しておらず、再現性がない。 However, unless you are a skilled producer, it is difficult to make an accurate judgment based on your intuition and experience. In addition, the method of plotting the relationship between the thickness of the stem and the position of the flowering flower cluster from the growth point provides a material for determining the grass vigor, but an objective and clear numerical standard is not shown. Furthermore, since the result of grass vigor judgment and the environment setting value are not directly linked, the environment setting value is modified based on the empirical rule. Therefore, at present, there is no objective method and there is no reproducibility in both the case of determining the grass vigor and the case of performing environmental control based on the determined grass vigor.

本発明は、果菜類の栽培を補助することが可能な栽培補助プログラム、果菜類の群落における光合成量を精度よく算出することが可能な光合成量算出プログラム及び果菜類の群落における生育量を精度よく算出することが可能な生育量算出プログラムを提供することを目的とする。 The present invention is a cultivation assistance program capable of assisting the cultivation of fruit vegetables, a photosynthesis amount calculation program capable of accurately calculating the amount of photosynthesis in a fruit and vegetable community, and an accurate growth amount in a fruit and vegetable community. It is an object of the present invention to provide a growth amount calculation program which can be calculated.

栽培補助プログラムの第1の態様は、日射量の情報と果菜類の群落の状態を示す第1情報とに基づいて、前記果菜類における光合成量を算出し、気温の情報と、前記果菜類の群落の状態を示す第2情報とに基づいて、前記果菜類における生育量を算出し、算出した前記光合成量と前記生育量とを比較可能に表示する、処理をコンピュータに実行させる栽培補助プログラムである。 The first aspect of the cultivation assistance program is to calculate the amount of photosynthesis in the fruit vegetables based on the information on the amount of solar radiation and the first information indicating the state of the fruit and vegetable community, and the information on the temperature and the information on the fruit and vegetables. A cultivation assistance program that calculates the growth amount of the fruits and vegetables based on the second information indicating the state of the community, and displays the calculated photosynthesis amount and the growth amount in a comparable manner, and causes the computer to execute the process. be.

栽培補助プログラムの第2の態様は、日射量の情報と果菜類の群落の状態を示す第1情報とに基づいて、前記果菜類における光合成量を算出し、気温の情報と、前記果菜類の群落の状態を示す第2情報とに基づいて、前記果菜類における生育量を算出し、算出した前記光合成量と前記生育量とが所定の関係となるように、前記果菜類の栽植密度と前記気温の少なくとも一方の目標値を出力する、処理をコンピュータに実行させる栽培補助プログラムである。 In the second aspect of the cultivation assistance program, the amount of photosynthesis in the fruit vegetables is calculated based on the information on the amount of solar radiation and the first information indicating the state of the fruit vegetables community, and the information on the temperature and the information on the fruits and vegetables are obtained. The growth amount in the fruit vegetables was calculated based on the second information indicating the state of the community, and the planting density of the fruit vegetables and the above were made so that the calculated photosynthesis amount and the growth amount had a predetermined relationship. It is a cultivation assistance program that causes a computer to perform processing that outputs the target value of at least one of the temperatures.

栽培補助プログラムの第3の態様は、日射量の情報と果菜類の群落の状態を示す第1情報とに基づいて、前記果菜類における光合成量を算出し、気温の情報と、前記果菜類の群落の状態を示す第2情報とに基づいて、前記果菜類における生育量を算出し、算出した前記光合成量と前記生育量とが所定の関係となるように前記気温を制御する、処理をコンピュータに実行させる栽培補助プログラムである。 In the third aspect of the cultivation assistance program, the amount of photosynthesis in the fruit vegetables is calculated based on the information on the amount of solar radiation and the first information indicating the state of the fruit vegetables community, and the information on the temperature and the information on the fruits and vegetables are obtained. Based on the second information indicating the state of the community, the amount of growth in the fruits and vegetables is calculated, and the temperature is controlled so that the calculated amount of photosynthesis and the amount of growth have a predetermined relationship. It is a cultivation assistance program to be executed by.

栽培補助プログラムの第4の態様は、将来の気温と日射量の情報の入力を受け付け、受け付けた前記情報を用いたシミュレーションによって、将来のある時点又は期間における果菜類の光合成量と生育量を推定し、推定した前記光合成量と前記生育量が所定の関係となる気温の情報及び/又は果菜類の栽植密度の情報を算出する、処理をコンピュータに実行させるための栽培補助プログラムである。 The fourth aspect of the cultivation assistance program is to accept input of information on future temperature and amount of solar radiation, and to estimate the amount of photosynthesis and growth of fruits and vegetables at a certain point in time or period in the future by simulation using the received information. It is a cultivation assistance program for causing a computer to perform a process of calculating information on the temperature at which the estimated amount of photosynthesis and the amount of growth have a predetermined relationship and / or information on the planting density of fruits and vegetables.

本願の光合成量算出プログラムは、日射量の情報を取得し、果菜類の群落の撮影画像から、前記苗の直達光受光葉面積を算出し、前記日射量の情報と、前記苗の直達光受光葉面積との積を用いて、前記果菜類の光合成量を算出する、処理をコンピュータに実行させるプログラムである。 The photosynthetic amount calculation program of the present application acquires information on the amount of solar radiation, calculates the area of the direct light receiving leaf area of the seedling from the photographed image of the fruit and vegetable community, and obtains the information on the amount of solar radiation and the direct light receiving of the seedling. It is a program that causes a computer to execute a process of calculating the amount of photosynthesis of the fruits and vegetables using the product with the leaf area.

本願の生育量算出プログラムは、気温の情報を取得し、果菜類の群落の撮影画像から、前記果菜類の花の数、果実の数及び茎葉着生量の情報を取得し、前記気温の情報と、前記果菜類の花の数、果実の数及び茎葉着生量の情報に基づいて、前記果菜類の群落の生育量を算出する、処理をコンピュータに実行させるプログラムである。 The growth amount calculation program of the present application acquires temperature information, obtains information on the number of flowers, the number of fruits, and the amount of foliage settling of the fruit vegetables from the photographed image of the fruit and vegetable community, and obtains the information on the temperature. It is a program that causes a computer to execute a process of calculating the growth amount of a community of the fruit vegetables based on the information of the number of flowers, the number of fruits and the amount of foliage settling of the fruit vegetables.

本発明の栽培補助プログラムは、果菜類の栽培を補助することができるという効果を奏する。また、本発明の光合成量算出プログラムは、果菜類の群落における光合成量を精度よく算出することができるという効果を奏する。また、本発明の生育量算出プログラムは、果菜類の群落における生育量を精度よく算出することができるという効果を奏する。 The cultivation assistance program of the present invention has the effect of being able to assist the cultivation of fruits and vegetables. In addition, the photosynthesis amount calculation program of the present invention has the effect of being able to accurately calculate the photosynthesis amount in a community of fruits and vegetables. In addition, the growth amount calculation program of the present invention has the effect of being able to accurately calculate the growth amount in a community of fruits and vegetables.

第1の実施形態に係る農業システムの構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of the agricultural system which concerns on 1st Embodiment. 図2(a)は、図1の利用者端末のハードウェア構成を示す図であり、図2(b)は、図1のサーバのハードウェア構成を示す図である。2A is a diagram showing the hardware configuration of the user terminal of FIG. 1, and FIG. 2B is a diagram showing the hardware configuration of the server of FIG. 1. 群落画像の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a community image. 第1の実施形態に係るサーバの機能ブロック図である。It is a functional block diagram of the server which concerns on 1st Embodiment. 第1の実施形態に係るサーバの処理を示すフロー図である。It is a flow diagram which shows the process of the server which concerns on 1st Embodiment. iLAI値と受光率との関係を示すグラフである。It is a graph which shows the relationship between the iLAI value and the light receiving rate. 第2の実施形態に係るサーバの機能ブロック図である。It is a functional block diagram of the server which concerns on 2nd Embodiment. 第2の実施形態に係るサーバの処理を示すフロー図である。It is a flow diagram which shows the process of the server which concerns on 2nd Embodiment. 図9(a)は、光合成量と生育量の定植後日数に対する遷移を示すグラフであり、図9(b)は、気温(実績)と光合成量と生育量のバランスに基づく補正を行った場合の気温の遷移を示すグラフである。FIG. 9A is a graph showing the transition of the amount of photosynthesis and the amount of growth with respect to the number of days after planting, and FIG. 9B is the case where correction is performed based on the balance between the temperature (actual) and the amount of photosynthesis and the amount of growth. It is a graph which shows the transition of the temperature of. 第2の実施形態の変形例に係るサーバの機能ブロック図である。It is a functional block diagram of the server which concerns on the modification of 2nd Embodiment. 第3の実施形態に係る農業システムの構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of the agricultural system which concerns on 3rd Embodiment. 第3の実施形態に係るサーバの機能ブロック図である。It is a functional block diagram of the server which concerns on 3rd Embodiment. 第3の実施形態に係るサーバの処理を示すフロー図である。It is a flow diagram which shows the process of the server which concerns on 3rd Embodiment. 第3の実施形態の変形例に係るサーバの処理を示すフロー図である。It is a flow diagram which shows the process of the server which concerns on the modification of 3rd Embodiment.

《第1の実施形態》
以下、農業システムの第1の実施形態について、図1〜図6に基づいて詳細に説明する。図1には、第1の実施形態に係る農業システム100の構成が概略的に示されている。本第1の実施形態の農業システム100は、農家等(以下「生産者」と呼ぶ)がトマト、イチゴ、キュウリ、パプリカなどの果菜類を栽培する際に、生産者に対して栽培を補助する情報を提供するためのシステムである。なお、本第1の実施形態では、生産者がトマトを栽培する生産者である場合について説明する。
<< First Embodiment >>
Hereinafter, the first embodiment of the agricultural system will be described in detail with reference to FIGS. 1 to 6. FIG. 1 schematically shows the configuration of the agricultural system 100 according to the first embodiment. The agricultural system 100 of the first embodiment assists the producer when the farmer or the like (hereinafter referred to as “producer”) cultivates fruits and vegetables such as tomato, strawberry, cucumber, and paprika. It is a system for providing information. In the first embodiment, the case where the producer is a producer who cultivates tomatoes will be described.

農業システム100は、図1に示すように、サーバ10と、利用者端末70と、を備える。利用者端末70は、生産者が利用するPC(Personal Computer)やタブレット型端末、スマートフォン等の端末である。サーバ10と利用者端末70は、インターネットなどのネットワーク80に接続されており、各装置間において情報のやり取りが可能となっている。 As shown in FIG. 1, the agricultural system 100 includes a server 10 and a user terminal 70. The user terminal 70 is a terminal such as a PC (Personal Computer), a tablet terminal, or a smartphone used by the producer. The server 10 and the user terminal 70 are connected to a network 80 such as the Internet, and information can be exchanged between the devices.

利用者端末70は、生産者において利用されるLAN(Local Area Network)78に接続されており、LAN78には、ステレオカメラ72、スマートフォン74、環境情報取得装置76等も接続されている。 The user terminal 70 is connected to a LAN (Local Area Network) 78 used by the producer, and the stereo camera 72, a smartphone 74, an environmental information acquisition device 76, and the like are also connected to the LAN 78.

利用者端末70は、LAN78に接続された他の機器から入力される情報をサーバ10に対して送信する。図2(a)には、利用者端末70のハードウェア構成が示されている。図2(a)に示すように、利用者端末70は、CPU(Central Processing Unit)190、ROM(Read Only Memory)192、RAM(Random Access Memory)194、記憶部(ここではHDD(Hard Disk Drive))196、ネットワークインタフェース197、表示部193、入力部195、及び可搬型記憶媒体191の読み取りが可能な可搬型記憶媒体用ドライブ199等を備えている。これら利用者端末70の構成各部は、バス198に接続されている。表示部193は、液晶ディスプレイ等を含み、入力部195は、キーボード、マウス、タッチパネル等を含む。 The user terminal 70 transmits information input from another device connected to the LAN 78 to the server 10. FIG. 2A shows the hardware configuration of the user terminal 70. As shown in FIG. 2A, the user terminal 70 includes a CPU (Central Processing Unit) 190, a ROM (Read Only Memory) 192, a RAM (Random Access Memory) 194, and a storage unit (here, an HDD (Hard Disk Drive)). )) 196, a network interface 197, a display unit 193, an input unit 195, a portable storage medium drive 199 capable of reading the portable storage medium 191 and the like. Each component of the user terminal 70 is connected to the bus 198. The display unit 193 includes a liquid crystal display and the like, and the input unit 195 includes a keyboard, a mouse, a touch panel and the like.

ステレオカメラ72は、温室内においてトマトの群落が栽培されている領域を上方から撮影するカメラである。図3には、ステレオカメラ72により撮影される画像(群落画像と呼ぶ)の一例が示されている。群落画像は、画素(ピクセル)単位で撮影対象物との距離情報(mm)を得ることが可能な距離画像である。ステレオカメラ72は、撮影した群落画像を利用者端末70に送信する。利用者端末70は、ステレオカメラ72が撮影した群落画像をサーバ10に送信する。なお、群落画像は、サーバ10において、トマトの群落の状態を示す第1情報としての直達光受光葉面積指数(iLAI値と呼ぶ)を算出するためや、トマトの群落の状態を示す第2情報としての茎葉着生量のデータを得るために用いられる画像である。 The stereo camera 72 is a camera that photographs the area where the tomato community is cultivated in the greenhouse from above. FIG. 3 shows an example of an image (referred to as a community image) taken by the stereo camera 72. The community image is a distance image capable of obtaining distance information (mm) from the object to be photographed in pixel units. The stereo camera 72 transmits the captured community image to the user terminal 70. The user terminal 70 transmits the community image taken by the stereo camera 72 to the server 10. The community image is used to calculate the direct light receiving leaf area index (referred to as iLAI value) as the first information indicating the state of the tomato community on the server 10, and the second information indicating the state of the tomato community. It is an image used to obtain the data of the amount of foliage epiphytic as a tomato.

スマートフォン74は、生産者が利用する端末であり、カメラが内蔵されているものとする。作業者は、スマートフォン74に内蔵されているカメラを用いて撮影したトマトの群落の画像(花房画像と呼ぶ)を、利用者端末70に送信する。利用者端末70は、花房画像をサーバ10に送信する。なお、花房画像は、サーバ10において、トマトの群落の状態を示す第2情報としての花数や着果数のデータを取得するために用いられる画像である。 It is assumed that the smartphone 74 is a terminal used by the producer and has a built-in camera. The worker transmits an image (called a flower cluster image) of a tomato community taken by using a camera built in the smartphone 74 to the user terminal 70. The user terminal 70 transmits the flower cluster image to the server 10. The flower cluster image is an image used on the server 10 to acquire data on the number of flowers and the number of fruit set as the second information indicating the state of the tomato community.

環境情報取得装置76は、気温や日射量、CO2濃度、湿度を測定するセンサを含み、利用者端末70に対してセンサの測定結果を送信する機能を有している。ここで、環境情報取得装置76は、気温や日射量、CO2濃度、湿度を、所定間隔(例えば5分間隔)で測定し、1日の間に測定された測定結果の平均値や積算値を、利用者端末70に送信する。利用者端末70は、例えば、環境情報取得装置76から値を受信するたびに、受信した値をサーバ10に送信する。なお、環境情報取得装置76は、所定間隔で測定した結果を、測定後すぐに利用者端末70に送信してもよい。この場合、利用者端末70では、受信した測定結果を用いて、1日の間に測定された測定結果の平均値や積算値を求め、サーバ10に送信するようにすればよい。 The environmental information acquisition device 76 includes a sensor for measuring the temperature, the amount of solar radiation, the CO 2 concentration, and the humidity, and has a function of transmitting the measurement result of the sensor to the user terminal 70. Here, the environmental information acquisition device 76 measures the temperature, the amount of solar radiation, the CO 2 concentration, and the humidity at predetermined intervals (for example, every 5 minutes), and the average value or the integrated value of the measurement results measured during the day. Is transmitted to the user terminal 70. For example, each time the user terminal 70 receives a value from the environment information acquisition device 76, the user terminal 70 transmits the received value to the server 10. The environmental information acquisition device 76 may transmit the measurement results at predetermined intervals to the user terminal 70 immediately after the measurement. In this case, the user terminal 70 may use the received measurement results to obtain an average value or an integrated value of the measurement results measured during the day and transmit it to the server 10.

なお、ステレオカメラ72、スマートフォン74、環境情報取得装置76は、LAN78や利用者端末70を介さずに、サーバ10に直接画像やデータを送信するようにしてもよい。 The stereo camera 72, the smartphone 74, and the environment information acquisition device 76 may directly transmit images and data to the server 10 without going through the LAN 78 or the user terminal 70.

サーバ10は、利用者端末70から情報を取得し、取得した情報に基づいて、トマトの栽培を補助する情報を作成し、生産者に対して提供する装置である。本第1の実施形態のサーバ10は、トマトの栽培を補助する情報として、トマトの群落の群落における光合成量と生育量とを比較可能な状態で表示する画面を、利用者端末70に提供する。 The server 10 is a device that acquires information from the user terminal 70, creates information for assisting tomato cultivation based on the acquired information, and provides it to the producer. The server 10 of the first embodiment provides the user terminal 70 with a screen for displaying the amount of photosynthesis and the amount of growth in the tomato community in a comparable state as information for assisting the cultivation of tomatoes. ..

ここで、トマトの群落の草勢は、「生育量(茎葉の伸長量+果実肥大量)」に対して「光合成量」が少ない場合に弱くなり、「光合成量」が過剰となると強くなると考えられる。すなわち、環境制御においては、「光合成量」を最大にしつつ、それに見合った茎葉伸長量や果実肥大量となるように「生育量」を制御することが重要である。したがって、本第1の実施形態では、群落の光合成量と生育量とを比較可能に可視化することで、生産者による両者のバランスを考慮した草勢を適切に維持するための環境制御をアシストする。 Here, it is considered that the grass vigor of the tomato community becomes weak when the "photosynthesis amount" is small with respect to the "growth amount (elongation amount of foliage + large amount of fruit fertilizer)", and becomes stronger when the "photosynthesis amount" becomes excessive. Be done. That is, in environmental control, it is important to control the "growth amount" so that the amount of foliage elongation and the amount of fruit fertilizer corresponding to the maximum amount of "photosynthesis" are maximized. Therefore, in the first embodiment, by visualizing the amount of photosynthesis and the amount of growth of the canopy in a comparable manner, the producer assists the environmental control for appropriately maintaining the grass vigor in consideration of the balance between the two. ..

図2(b)には、サーバ10のハードウェア構成が示されている。図2(b)に示すように、サーバ10は、コンピュータとしてのCPU90、ROM92、RAM94、記憶部(ここではHDD)96、ネットワークインタフェース97、及び可搬型記憶媒体用ドライブ99等を備えている。これらサーバ10の構成各部は、バス98に接続されている。サーバ10では、ROM92あるいはHDD96に格納されているプログラム(栽培補助プログラムを含む)、或いは可搬型記憶媒体用ドライブ99が可搬型記憶媒体91から読み取ったプログラム(栽培補助プログラムを含む)をCPU90が実行することにより、図4に示す各部の機能が実現される。なお、図4の各部の機能は、例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等の集積回路により実現されてもよい。 FIG. 2B shows the hardware configuration of the server 10. As shown in FIG. 2B, the server 10 includes a CPU 90 as a computer, a ROM 92, a RAM 94, a storage unit (here, an HDD) 96, a network interface 97, a drive 99 for a portable storage medium, and the like. Each component of the server 10 is connected to the bus 98. In the server 10, the CPU 90 executes a program (including a cultivation assistance program) stored in the ROM 92 or the HDD 96, or a program (including a cultivation assistance program) read from the portable storage medium 91 by the portable storage medium drive 99. By doing so, the functions of each part shown in FIG. 4 are realized. The functions of each part in FIG. 4 may be realized by, for example, an integrated circuit such as an ASIC (Application Specific Integrated Circuit) or an FPGA (Field Programmable Gate Array).

図4には、サーバ10の機能ブロック図が示されている。サーバ10においては、CPU90がプログラムを実行することにより、図4に示すように、環境情報取得部20、群落画像取得部22、iLAI値算出部24、光合成量推定部26、花房画像取得部32、花数、着果数特定部34、生育量推定部36、表示制御部40、として機能する。なお、図3には、サーバ10のHDD96等に格納されている光合成量DB50、生育量DB52についても図示されている。 FIG. 4 shows a functional block diagram of the server 10. In the server 10, the CPU 90 executes the program, and as shown in FIG. 4, the environment information acquisition unit 20, the community image acquisition unit 22, the iLAI value calculation unit 24, the photosynthesis amount estimation unit 26, and the flower cluster image acquisition unit 32. , The number of flowers, the number of fruits set, 34, the growth amount estimation unit 36, and the display control unit 40. Note that FIG. 3 also shows the photosynthesis amount DB50 and the growth amount DB52 stored in the HDD 96 or the like of the server 10.

環境情報取得部20は、利用者端末70から送信されてくるトマトの栽培環境に関する情報を取得する。栽培環境に関する情報には、当日(定植からn日目)の日射量データRn、気温データTn、CO2濃度データCn、湿度データHnが含まれる。 The environmental information acquisition unit 20 acquires information on the tomato cultivation environment transmitted from the user terminal 70. The information on the cultivation environment includes the solar radiation amount data Rn, the temperature data Tn, the CO 2 concentration data Cn, and the humidity data Hn on the day (nth day after planting).

群落画像取得部22は、利用者端末70から送信されてくるステレオカメラ72で撮影された群落画像(図3参照)を取得する。群落画像取得部22は、取得した群落画像をiLAI値算出部24と生育量推定部36に対して受け渡す。 The community image acquisition unit 22 acquires a community image (see FIG. 3) taken by the stereo camera 72 transmitted from the user terminal 70. The community image acquisition unit 22 passes the acquired community image to the iLAI value calculation unit 24 and the growth amount estimation unit 36.

iLAI値算出部24は、後述する方法により群落画像から、直達光受光葉面積指数(iLAI値:intercepted Leaf Area Index)を算出する。なお、iLAI値の詳細については後述する。iLAI値算出部24は、算出したiLAI値を光合成量推定部26に受け渡す。 The iLAI value calculation unit 24 calculates the direct light receiving leaf area index (iLAI value: intercepted Leaf Area Index) from the community image by the method described later. The details of the iLAI value will be described later. The iLAI value calculation unit 24 passes the calculated iLAI value to the photosynthesis amount estimation unit 26.

光合成量推定部26は、iLAI値、日射量データ、CO2濃度データ、湿度データを用いて、群落における光合成量を推定する。光合成量推定部26は、推定した光合成量を、光合成量DB50に格納する。 The photosynthesis amount estimation unit 26 estimates the photosynthesis amount in the community using the iLAI value, the solar radiation amount data, the CO 2 concentration data, and the humidity data. The photosynthesis amount estimation unit 26 stores the estimated photosynthesis amount in the photosynthesis amount DB 50.

花房画像取得部32は、利用者端末70から送信されてくるスマートフォン74で撮影された花房画像を取得する。群落画像取得部22は、取得した花房画像を花数、着果数特定部34に対して受け渡す。 The flower cluster image acquisition unit 32 acquires the flower cluster image taken by the smartphone 74 transmitted from the user terminal 70. The community image acquisition unit 22 passes the acquired flower cluster image to the flower number and fruit set number specifying unit 34.

花数、着果数特定部34は、花房画像を画像解析することにより、撮影された花房画像内に存在する花数や着果数を特定する。花数や着果数を特定する処理としては、テンプレート画像を用いた画像処理や、各画素の色に基づく花や果実の箇所を特定する処理などを採用することができる。また、機械学習により、花数や着果数を特定することもできる。花数、着果数特定部34により特定された花数や着果数のデータは、生育量推定部36に受け渡される。 The flower number and fruit set number specifying unit 34 identifies the number of flowers and the number of fruit set present in the photographed flower cluster image by image analysis of the flower cluster image. As the process of specifying the number of flowers and the number of fruits set, it is possible to adopt an image process using a template image, a process of specifying a part of a flower or a fruit based on the color of each pixel, and the like. It is also possible to specify the number of flowers and the number of fruit set by machine learning. The data on the number of flowers and the number of fruits set specified by the number of flowers and the number of fruits set 34 is passed to the growth amount estimation unit 36.

生育量推定部36は、群落画像(図3)を用いて、茎葉着生量データを取得する。また、生育量推定部36は、取得した茎葉着生量データと、気温データと、花数、着果数データと、に基づいて、群落の生育量を推定する。生育量推定部36は、推定した生育量の情報を生育量DB52に格納する。 The growth amount estimation unit 36 acquires foliage epiphytic amount data using a community image (FIG. 3). In addition, the growth amount estimation unit 36 estimates the growth amount of the community based on the acquired foliage settling amount data, temperature data, flower number, and fruit set number data. The growth amount estimation unit 36 stores the estimated growth amount information in the growth amount DB 52.

表示制御部40は、光合成量DB50と生育量DB52に格納されているデータを参照し、群落における光合成量と生育量とを比較可能な状態で表示する画面を生成する。そして、表示制御部40は、生成した画面を利用者端末70に送信し、利用者端末70の表示部93に表示させる。 The display control unit 40 refers to the data stored in the photosynthesis amount DB 50 and the growth amount DB 52, and generates a screen for displaying the photosynthesis amount and the growth amount in the community in a comparable state. Then, the display control unit 40 transmits the generated screen to the user terminal 70 and causes the display unit 93 of the user terminal 70 to display the generated screen.

(サーバ10の処理について)
次に、サーバ10の処理について、図5のフロー図に沿って、詳細に説明する。なお、図5のステップS10、S12の処理は、ステップS20、S22、S24の処理の前に実行してもよいし、後に実行してもよい。また、ステップS10、S12の処理と、ステップS20、S22、S24の処理は、同時並行的に実行するようにしてもよい。
(About the processing of server 10)
Next, the processing of the server 10 will be described in detail with reference to the flow chart of FIG. The processes of steps S10 and S12 in FIG. 5 may be executed before or after the processes of steps S20, S22 and S24. Further, the processing of steps S10 and S12 and the processing of steps S20, S22 and S24 may be executed in parallel.

図5の処理の前提として、環境情報取得部20は、当日(定植からn日目)の日射量データRn、気温データTn、CO2濃度データCn、湿度データHnを利用者端末70から取得しているものとする。また、群落画像取得部22は、利用者端末70から当日の群落画像を取得しており、花房画像取得部32は、利用者端末70から当日の花房画像を取得しているものとする。 As a premise of the processing of FIG. 5, the environmental information acquisition unit 20 acquires the solar radiation amount data Rn, the temperature data Tn, the CO 2 concentration data Cn, and the humidity data Hn on the day (nth day after planting) from the user terminal 70. It is assumed that it is. Further, it is assumed that the community image acquisition unit 22 acquires the community image of the day from the user terminal 70, and the flower cluster image acquisition unit 32 acquires the flower cluster image of the day from the user terminal 70.

(ステップS10)
ステップS10においては、iLAI値算出部24が、iLAI値(iLAIn)を算出する。ここで、ステレオカメラ72によって撮影された群落画像は、画素(ピクセル)単位で撮影対象物との距離情報(mm)を得ることが可能な距離画像である。したがって、iLAI値算出部24は、群落画像から、群落の3次元構造を把握し、表面積を計算することができる。このとき、群落画像から計測できるのは見える部分の面積だけであり、重なり合って見えない部分は計測できない。つまり、群落画像から計測されるのは直達光(太陽光のうち直線的に到達する光)を受ける面積である。本第1の実施形態では、この群落画像(距離画像)から計算した葉面積指数を直達光受光葉面積指数(iLAI値)とする。
(Step S10)
In step S10, the iLAI value calculation unit 24 calculates the iLAI value (iLAIn). Here, the community image taken by the stereo camera 72 is a distance image capable of obtaining distance information (mm) from the object to be photographed in pixel units. Therefore, the iLAI value calculation unit 24 can grasp the three-dimensional structure of the canopy from the canopy image and calculate the surface area. At this time, only the area of the visible part can be measured from the canopy image, and the overlapping and invisible part cannot be measured. In other words, what is measured from the community image is the area that receives direct light (light that reaches linearly in the sunlight). In the first embodiment, the leaf area index calculated from this community image (distance image) is used as the direct light receiving leaf area index (iLAI value).

本第1の実施形態では、iLAI値算出部24は、群落画像から得られる距離画像データのうち、利用者端末70で選択された範囲又は予め定められた範囲(図3において白枠で示される範囲)内の直達光受光葉面積指数(iLAI値)を算出する。図3の例では、全体の面積に対する、黒以外の画素の面積の割合がiLAI値となり、iLAI値は0.83(=83.13%)と算出されたものとする。すなわち、図3の例では、白枠で示される範囲に入った光のうち、83%が作物群落に吸収されることを意味している。 In the first embodiment, the iLAI value calculation unit 24 has a range selected by the user terminal 70 or a predetermined range (shown by a white frame in FIG. 3) among the distance image data obtained from the community image. The direct light receiving leaf area index (iLAI value) within the range) is calculated. In the example of FIG. 3, it is assumed that the ratio of the area of the pixel other than black to the total area is the iLAI value, and the iLAI value is calculated to be 0.83 (= 83.13%). That is, in the example of FIG. 3, it means that 83% of the light in the range shown by the white frame is absorbed by the crop community.

iLAI値算出部24は、群落画像から算出したiLAI値を光合成量推定部26に受け渡す。 The iLAI value calculation unit 24 passes the iLAI value calculated from the community image to the photosynthesis amount estimation unit 26.

(ステップS12)
次いで、ステップS12では、光合成量推定部26が群落における光合成量(群落光合成量)Pnを推定する。
(Step S12)
Next, in step S12, the photosynthesis amount estimation unit 26 estimates the photosynthesis amount (community photosynthesis amount) Pn in the community.

ここで、1日当たりの群落受光量は、次式(1)にて表される。
群落受光量(MJ/m2/日)=受光率×日射量(MJ/m2/日) …(1)
Here, the amount of received light from the canopy per day is expressed by the following equation (1).
Community light reception amount (MJ / m 2 / day) = light reception rate x solar radiation amount (MJ / m 2 / day)… (1)

また、1日当たりの群落光合成量は次式(2)にて表される。
群落光合成量(g/m2/日)=群落受光量(MJ/m2/日)×光利用効率(g/MJ) …(2)
The amount of canopy photosynthesis per day is expressed by the following equation (2).
Community photosynthesis amount (g / m 2 / day) = community light reception amount (MJ / m 2 / day) x light utilization efficiency (g / MJ)… (2)

以下、これらの式(1)、(2)について説明する。 Hereinafter, these equations (1) and (2) will be described.

(群落受光量の推定について)
上式(1)の受光率は、一般的に、受光率=(1−e-k・LAI)と表される。kは、吸光係数であり、LAIは葉面積指数である。このうち、吸光係数は、作物の受光体勢を示す係数であり、作物、品種によって固有の値をとるとされている。トマトの場合であれば、吸光係数は0.6〜1.0となる。なお、吸光係数はLambert- Beerの定理を利用して、LAIと群落内の相対光強度(In/Io:In=群落内の光強度、Io=群落上部の光強度)から求めることができる。一方、葉面積指数(LAI)は、単位土地面積(1m2)に対する作物の全葉面積(m2)を意味する。葉面積指数(LAI)を求めるためには、一般的には破壊計測(抜き取り調査)を行う必要があるため、生産現場で計測することはできない。
(About estimation of the amount of received light from the community)
The light receiving rate of the above equation (1) is generally expressed as light receiving rate = (1-e- k · LAI ). k is the absorption coefficient and LAI is the leaf area index. Of these, the absorption coefficient is a coefficient that indicates the light receiving position of the crop, and is said to take a unique value depending on the crop and variety. In the case of tomato, the absorption coefficient is 0.6 to 1.0. The extinction coefficient can be obtained from LAI and the relative light intensity in the community (In / Io: In = light intensity in the community, Io = light intensity in the upper part of the community) using Lambert-Beer's theorem. On the other hand, leaf area index (LAI), means total leaf area of the crop per unit land area (1m 2) (m 2) . In order to obtain the leaf area index (LAI), it is generally necessary to perform fracture measurement (sampling survey), so it cannot be measured at the production site.

そこで、本第1の実施形態では、非破壊により受光率を求めるために、上述したiLAIを用いることとしている。 Therefore, in the first embodiment, the above-mentioned iLAI is used in order to obtain the light receiving rate in a non-destructive manner.

本発明者は、鋭意研究の結果、iLAIが、受光率(=1−e-k・LAI)と一次式で回帰できる関係があることを明らかにした。すなわち、受光率(=1−e-k・LAI)は、次式(3)にて表すことができる。
受光率≒α×iLAI …(3)
As a result of diligent research, the present inventor has clarified that iLAI has a relationship with the light receiving rate (= 1-e- k · LAI ) that can be regressed by a linear equation. That is, the light receiving rate (= 1−e −k · LAI ) can be expressed by the following equation (3).
Light receiving rate ≒ α × iLAI… (3)

ここで、αは、栽植様式(畝間や株間)を補正する係数である。 Here, α is a coefficient for correcting the planting style (between furrows and between stocks).

光合成量推定部26は、上式(1)、(3)から得られる次式(4)に基づいて、iLAI値算出部24から取得したiLAI値に栽植様式補正係数αと日射量を乗ずることによって、直接、非破壊で群落受光量を推定する。
群落受光量(MJ/m2/日)=α・iLAI×日射量(MJ/m2/日) …(4)
The photosynthesis amount estimation unit 26 multiplies the iLAI value obtained from the iLAI value calculation unit 24 by the planting style correction coefficient α and the amount of solar radiation based on the following equations (4) obtained from the above equations (1) and (3). Directly, non-destructively, estimate the amount of received light from the community.
Community light reception amount (MJ / m 2 / day) = α ・ iLAI × solar radiation amount (MJ / m 2 / day)… (4)

なお、群落の葉面積指数LAIについては、iLAIより次式(5)のように求めることができる。
LAI=(−1)×1/k×(ln(1−α・iLAI)) …(5)
The leaf area index LAI of the canopy can be obtained from iLAI by the following equation (5).
LAI = (-1) × 1 / k × (ln (1-α ・ iLAI))… (5)

(群落光合成量の推定について)
上式(2)の光利用効率は、受光量を乾物重に変換する係数であり、次式(6)から求めることができる。
光利用効率(g/MJ)=群落光合成量(g/m2)/群落受光量合計値(MJ/m2) …(6)
(About estimation of canopy photosynthesis)
The light utilization efficiency of the above equation (2) is a coefficient for converting the amount of received light into a dry matter weight, and can be obtained from the following equation (6).
Light utilization efficiency (g / MJ) = community photosynthesis (g / m 2 ) / total community light reception (MJ / m 2 )… (6)

上式(6)において、群落光合成量は、所定期間に増加した乾物重を意味し、群落受光量合計値は、所定期間における群落受光量の合計値を意味する。C3植物の場合、一般にはCO2濃度が400ppmの場合の光利用効率は、1〜1.5(g/MJ)、CO2濃度が800ppmの場合の光利用効率は、2〜2.5(g/MJ)であり、品種、環境(気温、CO2濃度、湿度など)が同じであればほぼ一定である。したがって、群落光合成量を求める場合には,あらかじめ求めておいた光利用効率を利用することができる。また、光利用効率とCO2濃度はある濃度の範囲であれば一次式で回帰できる。 In the above formula (6), the canopy photosynthesis amount means the dry matter weight increased in a predetermined period, and the total value of the canopy light receiving amount means the total value of the canopy light receiving amount in a predetermined period. In the case of C3 plants, the light utilization efficiency is generally 1 to 1.5 (g / MJ) when the CO 2 concentration is 400 ppm, and the light utilization efficiency is 2 to 2.5 ( g / MJ) when the CO 2 concentration is 800 ppm. g / MJ), and if the variety and environment (temperature, CO 2 concentration, humidity, etc.) are the same, it is almost constant. Therefore, when determining the amount of canopy photosynthesis, the previously determined light utilization efficiency can be used. In addition, the light utilization efficiency and CO 2 concentration can be regressed by a linear equation as long as they are within a certain concentration range.

したがって、光合成量推定部26は、上式(2)に基づいて、群落受光量と光利用効率との積を、群落光合成量として推定する。光合成量推定部26は、推定した群落光合成量を光合成量DB50に格納する。 Therefore, the photosynthesis amount estimation unit 26 estimates the product of the community light receiving amount and the light utilization efficiency as the community photosynthesis amount based on the above equation (2). The photosynthesis amount estimation unit 26 stores the estimated community photosynthesis amount in the photosynthesis amount DB 50.

(ステップS20)
ステップS20では、花数、着果数特定部34が、利用者端末70から受信した、スマートフォン74内蔵のカメラにより撮影された花房画像から、花数と着果数のデータFnを取得する。例えば、花数、着果数特定部34は、テンプレート画像を用いた画像処理により、花数や着果数を特定することができる。なお、花数や着果数については、生産者が利用者端末70やスマートフォン74に手入力してもよい。
(Step S20)
In step S20, the flower number and fruit set number specifying unit 34 acquires the flower number and fruit set number data Fn from the flower cluster image taken by the camera built in the smartphone 74 received from the user terminal 70. For example, the number of flowers and the number of fruits set 34 can specify the number of flowers and the number of fruits set by image processing using a template image. The number of flowers and the number of fruits set may be manually input by the producer to the user terminal 70 or the smartphone 74.

(ステップS22)
ステップS22では、生育量推定部36が、茎葉着生量データLnを取得する。この場合、生育量推定部36は、式(5)によって群落画像から、茎葉の着生量を高さ別に求める。なお、葉と茎の割合については、定率とすることができる。
(Step S22)
In step S22, the growth amount estimation unit 36 acquires the foliage epiphytic amount data Ln. In this case, the growth amount estimation unit 36 obtains the amount of foliage settled by height from the community image by the formula (5). The ratio of leaves to stems can be a fixed rate.

(ステップS24)
ステップS24では、生育量推定部36が、当日の群落における生育量Gnを推定する。生育量推定部36は、花数と着果数のデータFnと、茎葉着生量データLnと、に基づいて、画像撮影時の群落における生育量(茎葉の生育量+果実肥大量)を特定する。そして、生育量推定部36は、当日の気温データTnを用いて、当日の群落における生育量Gnを推定する。当日の生育量は、画像撮影時の生育量に対して、当日の気温データTnにより茎葉や果実がどの程度生育するかを加味することで、推定することができる。なお、群落画像や花房画像は、毎日撮影しなくてもよい。すなわち、画像撮影時の生育量に、撮影後の積算気温から推定される生育量を加味することで、群落における生育量を推定することができる。生育量推定部36は、推定した生育量を生育量DB52に格納する。
(Step S24)
In step S24, the growth amount estimation unit 36 estimates the growth amount Gn in the community on the day. The growth amount estimation unit 36 specifies the growth amount (growth amount of foliage + large amount of fruit fertilizer) in the community at the time of image taking based on the data Fn of the number of flowers and the number of fruit set and the data Ln of the foliage settling amount. do. Then, the growth amount estimation unit 36 estimates the growth amount Gn in the community of the day using the temperature data Tn of the day. The amount of growth on the day can be estimated by adding how much the foliage and fruits grow from the temperature data Tn on the day with respect to the amount of growth at the time of image taking. It is not necessary to take a community image or a flower cluster image every day. That is, the amount of growth in the community can be estimated by adding the amount of growth estimated from the accumulated temperature after the image to the amount of growth at the time of image shooting. The growth amount estimation unit 36 stores the estimated growth amount in the growth amount DB 52.

(ステップS30)
ステップS30では、表示制御部40が、群落における光合成量と生育量とを比較可能な状態で表示する画面を生成し、利用者端末70に出力する。なお、本発明者の研究結果によると、光合成量と生育量が一致する割合が多いほど、着果数が多くなり、果実がよく肥大するため、果実分配率が高くなることがわかっている。したがって、生産者は、利用者端末70の表示部193を参照することで、トマトの栽培環境が適切であるか否かを容易に判定することが可能となる。例えば、生産者は、当日の光合成量が生育量よりも大きい場合には、生育量を増やすために、当日の夜気温を上げるのが好ましいと判定することができる。また、生産者は、夜気温を上げるのが難しい状況においては、光合成量が小さくなるように栽植密度を大きく調整するのが好ましいと判定することもできる。
(Step S30)
In step S30, the display control unit 40 generates a screen for displaying the amount of photosynthesis and the amount of growth in the community in a comparable state, and outputs the screen to the user terminal 70. According to the research results of the present inventor, it is known that the larger the ratio of the amount of photosynthesis and the amount of growth is, the larger the number of fruit set and the larger the fruit is, the higher the fruit distribution rate is. Therefore, the producer can easily determine whether or not the tomato cultivation environment is appropriate by referring to the display unit 193 of the user terminal 70. For example, when the amount of photosynthesis on the day is larger than the amount of growth, the producer can determine that it is preferable to raise the night temperature of the day in order to increase the amount of growth. In addition, the producer can also determine that in a situation where it is difficult to raise the night temperature, it is preferable to greatly adjust the planting density so that the amount of photosynthesis is small.

以上、詳細に説明したように、本第1の実施形態によると、光合成量推定部26は、日射量データとトマトの群落の状態を示す第1情報(群落画像から得られるiLAI値)とに基づいて、トマトの群落における光合成量を算出する(S12)。また、生育量推定部36は、気温データと、トマトの群落の状態を示す第2情報(花房画像から得られる花数、着果数、群落画像から得られる茎葉着生量)とに基づいて、トマトの群落における生育量を算出する(S24)。そして、表示制御部40は、算出した光合成量と生育量とを比較可能に表示する画面を生成し、利用者端末70の表示部193上に表示する。これにより、本第1の実施形態では、利用者端末70を利用する生産者は、光合成量と生育量のバランスを容易に確認することができるようになる。したがって、生産者は、気温をどのように制御すればよいのか、栽植密度をどのように調整すればよいのかを容易に判断することが可能となる。 As described above in detail, according to the first embodiment, the photosynthesis amount estimation unit 26 uses the solar radiation amount data and the first information (iLAI value obtained from the community image) indicating the state of the tomato community. Based on this, the amount of photosynthesis in the tomato community is calculated (S12). Further, the growth amount estimation unit 36 is based on the temperature data and the second information indicating the state of the tomato community (the number of flowers obtained from the flower cluster image, the number of fruits set, and the amount of foliage set obtained from the community image). , The amount of growth in the tomato community is calculated (S24). Then, the display control unit 40 generates a screen for displaying the calculated photosynthesis amount and the growth amount in a comparable manner, and displays the screen on the display unit 193 of the user terminal 70. As a result, in the first embodiment, the producer using the user terminal 70 can easily confirm the balance between the amount of photosynthesis and the amount of growth. Therefore, the producer can easily determine how to control the temperature and how to adjust the planting density.

また、本第1の実施形態では、群落における光合成量を算出する際に、光合成量推定部26は、日射量データと、群落画像から得られる直達光受光葉面積(iLAI値)との積を用いて、光合成量を推定する(上式(3)、(2))。これにより、非破壊にて、群落における光合成量を推定することができる。 Further, in the first embodiment, when calculating the photosynthesis amount in the community, the photosynthesis amount estimation unit 26 calculates the product of the solar radiation amount data and the direct light receiving leaf area (iLAI value) obtained from the community image. The amount of photosynthesis is estimated using the above equations (3) and (2). This makes it possible to estimate the amount of photosynthesis in the community in a non-destructive manner.

また、本第1の実施形態では、生育量推定部36は、気温データと、トマトの花房画像から得られる花数、果実数のデータ及び茎葉着生量データに基づいて、生育量を推定するので、生産者自身がトマトの花数や果実数を手入力しなくても、生育量を精度よく推定することが可能である。 Further, in the first embodiment, the growth amount estimation unit 36 estimates the growth amount based on the temperature data, the number of flowers, the number of fruits, and the foliage settling data obtained from the tomato flower cluster image. Therefore, it is possible to accurately estimate the growth amount without manually inputting the number of flowers and fruits of the tomato by the producer himself.

≪第2の実施形態≫
次に、第2の実施形態について、図7〜図9に基づいて説明する。本第2の実施形態では、サーバ10は、群落の光合成量と生育量とのバランスに基づいて、環境制御に関する情報を利用者端末70に出力(提示)する。
<< Second Embodiment >>
Next, the second embodiment will be described with reference to FIGS. 7 to 9. In the second embodiment, the server 10 outputs (presents) information on environmental control to the user terminal 70 based on the balance between the amount of photosynthesis and the amount of growth of the community.

図7には、本第2の実施形態に係るサーバ10の機能ブロック図が示されている。本第2の実施形態においては、第1の実施形態で説明したサーバ10の機能に加えて、提示部42の機能を有する。 FIG. 7 shows a functional block diagram of the server 10 according to the second embodiment. The second embodiment has the function of the presentation unit 42 in addition to the function of the server 10 described in the first embodiment.

提示部42は、図8に示すフロー図のステップS32に示すように、最適な気温管理や栽植密度(目標値)を提示する処理を実行する。具体的には、提示部42は、光合成量と生育量とのバランスに基づいて、トマトの群落を栽培している温室内の気温をどのように調整すればよいのか、調整できない場合には、栽植密度をどの程度にすればよいのかを特定する。そして、提示部42は、特定した情報を利用者端末70に送信し、利用者端末70の表示部193上に表示させる(提示する)。 As shown in step S32 of the flow chart shown in FIG. 8, the presentation unit 42 executes a process of presenting the optimum temperature control and planting density (target value). Specifically, the presentation unit 42 cannot adjust how to adjust the temperature in the greenhouse in which the tomato community is cultivated based on the balance between the amount of photosynthesis and the amount of growth, if it cannot be adjusted. Identify what the planting density should be. Then, the presentation unit 42 transmits the specified information to the user terminal 70 and displays (presents) it on the display unit 193 of the user terminal 70.

提示部42は、当日の平均気温を何度に調整する必要があるという情報を提示する。また、提示部42は、調整すべき平均気温が非常に高い場合には、栽植密度を増やすことが好ましいという情報を提示する。 The presentation unit 42 presents information on how many times the average temperature of the day needs to be adjusted. Further, the presentation unit 42 presents information that it is preferable to increase the planting density when the average temperature to be adjusted is very high.

生産者は、例えば、提示された当日の平均気温に基づいて、温室内の夜温度を調整する。また、生産者は、栽植密度を変更することが好ましいという情報が提示された場合には、温室内の栽植密度を調整する。これにより、トマトの栽培環境を適切に調整することができる。 The producer adjusts the night temperature in the greenhouse, for example, based on the average temperature of the day presented. The producer also adjusts the planting density in the greenhouse when presented with information that it is preferable to change the planting density. This makes it possible to appropriately adjust the tomato cultivation environment.

図9(a)には、発明者が実際にトマトを栽培したときの、光合成量と生育量の遷移が示されている。また、図9(b)には、実際の気温(実績)と、光合成量と生育量とがバランスするように(所定関係を満たすように、すなわち所定の一致度となるように)補正した気温の遷移が示されている。本例では、気温を図9(b)のように補正することにより、図9(a)に示す光合成量と生育量とのバランスがより適切になり、トマトの栄養成長と生殖成長とがバランスするような栽培環境とすることができるため、トマトの収量を増大させることができることが分かった。 FIG. 9A shows the transition between the amount of photosynthesis and the amount of growth when the inventor actually cultivates tomatoes. Further, in FIG. 9B, the air temperature corrected so that the actual temperature (actual) and the amount of photosynthesis and the amount of growth are balanced (so as to satisfy a predetermined relationship, that is, to have a predetermined degree of agreement). The transition is shown. In this example, by correcting the temperature as shown in FIG. 9 (b), the balance between the amount of photosynthesis and the amount of growth shown in FIG. 9 (a) becomes more appropriate, and the vegetative growth and reproductive growth of tomatoes are balanced. It was found that the yield of tomatoes can be increased because the cultivation environment can be set as such.

以上、説明したように、本第2の実施形態によると、サーバ10は、利用者端末70に対して、適切な当日の平均気温の情報や、栽植密度の情報を提示する。これにより、生産者は、提示された情報に基づいて温室内の環境制御を行ったり、栽植密度を調整することで、光合成量と生育量のバランスを考慮した適切な栽培状態にすることが可能となる。 As described above, according to the second embodiment, the server 10 presents the user terminal 70 with information on the appropriate average temperature on the day and information on the planting density. As a result, the producer can control the environment in the greenhouse based on the presented information and adjust the planting density to achieve an appropriate cultivation state considering the balance between the amount of photosynthesis and the amount of growth. It becomes.

なお、上記第2の実施形態のサーバ10は、図10に示すように、提示部42に代えて、温室内の環境を制御する制御部44を有していてもよい。この場合、制御部44は、温室内の環境が適切な環境となるように、温室に設けられた制御対象機器(空調機器)を自動的に制御する。これにより、生産者においては、温室内の気温を手作業により調整しなくても、トマトの群落を適切な環境で栽培することが可能である。 As shown in FIG. 10, the server 10 of the second embodiment may have a control unit 44 that controls the environment in the greenhouse instead of the presentation unit 42. In this case, the control unit 44 automatically controls the control target device (air conditioning device) provided in the greenhouse so that the environment in the greenhouse becomes an appropriate environment. This allows producers to grow tomato communities in an appropriate environment without having to manually adjust the temperature in the greenhouse.

なお、サーバ10は、制御部44と提示部42を両方有していてもよい。この場合、制御部44は気温を自動制御し、提示部42は適切な栽植密度の情報を利用者端末70を介して生産者に提示するようにすればよい。 The server 10 may have both a control unit 44 and a presentation unit 42. In this case, the control unit 44 may automatically control the air temperature, and the presentation unit 42 may present information on the appropriate planting density to the producer via the user terminal 70.

《第3の実施形態》
次に、第3の実施形態について図11〜図13に基づいて説明する。図11には、本第3の実施形態に係る農業システム100が示されている。本第3の実施形態においては、サーバ10は、利用者端末70から得られる情報と、ネットワーク80に接続されている外部サーバ60から得られる将来の環境データとを用いることで、将来における群落光合成量と生育量の推移をシミュレーションし、シミュレーション結果に基づく処理を実行する。そして、サーバ10は、シミュレーション結果を、利用者端末70に提供する。
<< Third Embodiment >>
Next, the third embodiment will be described with reference to FIGS. 11 to 13. FIG. 11 shows the agricultural system 100 according to the third embodiment. In the third embodiment, the server 10 uses information obtained from the user terminal 70 and future environmental data obtained from the external server 60 connected to the network 80 to perform future community photosynthesis. Simulate changes in quantity and growth, and execute processing based on the simulation results. Then, the server 10 provides the simulation result to the user terminal 70.

ここで、外部サーバ60は、屋外の予測データ(メッシュ気象予測等)や平年データを取得する。例えば、メッシュ気象予測からは、10日後までの予想気温や予想日射等を得ることができ、平年データからは、10日後以降の気温や日射等を予測することができる。 Here, the external server 60 acquires outdoor forecast data (mesh weather forecast, etc.) and normal year data. For example, from the mesh weather forecast, the expected temperature and the expected solar radiation up to 10 days later can be obtained, and from the normal data, the temperature and the solar radiation after 10 days can be predicted.

図12には、第3の実施形態に係るサーバ10の機能ブロック図が示されている。図12に示すように、本第3の実施形態のサーバ10は、第2の実施形態の機能(図7)に加えて、シミュレーション部46の機能を更に有している。 FIG. 12 shows a functional block diagram of the server 10 according to the third embodiment. As shown in FIG. 12, the server 10 of the third embodiment further has the function of the simulation unit 46 in addition to the function of the second embodiment (FIG. 7).

図13は、本第3の実施形態におけるサーバ10の処理を示すフロー図である。なお、ステップS32までの処理は、第2の実施形態(図8)と同様である。 FIG. 13 is a flow chart showing the processing of the server 10 in the third embodiment. The processing up to step S32 is the same as that of the second embodiment (FIG. 8).

図13においては、ステップS32の後、シミュレーション部46は、将来の環境データに基づくシミュレーションを実行する(ステップS34)。この場合、シミュレーション部46は、将来の気温データや日射量データ等に基づいて、1日ごとに光合成量や生育量がどのように変化し、群落の状態(茎葉の状態、花房、果実の状態)がどのように変化するかを推定する。 In FIG. 13, after step S32, the simulation unit 46 executes a simulation based on future environmental data (step S34). In this case, the simulation unit 46 changes the amount of photosynthesis and the amount of growth every day based on future temperature data, solar radiation amount data, etc., and the state of the community (state of foliage, flower cluster, state of fruit). ) Estimates how it changes.

次いで、ステップS36では、シミュレーション部46が、シミュレーションした各日の群落の状態に基づいて、各日における収量をシミュレーションする。シミュレーション部46は、収量のシミュレーション結果を表示する画面を生成し、利用者端末70に送信する。これにより、利用者端末70の表示部193上に、収量のシミュレーション結果が表示されることになる。 Next, in step S36, the simulation unit 46 simulates the yield on each day based on the state of the simulated community on each day. The simulation unit 46 generates a screen for displaying the yield simulation result and transmits it to the user terminal 70. As a result, the simulation result of the yield is displayed on the display unit 193 of the user terminal 70.

なお、表示制御部40は、将来の環境データに基づくシミュレーションにより得られる光合成量と生育量を比較可能な画面を作成し、利用者端末70の表示部193に表示してもよい。また、提示部42は、将来の環境データに基づくシミュレーションにより得られる光合成量と生育量がバランスするような気温の情報や栽植密度の情報を、利用者端末70の表示部193に表示して、生産者に提示することとしてもよい。さらに、図14のステップS38に示すように、サーバ10は、ステップS34、S36のシミュレーションによって得られた群落の状態や収量と、実測によって得られた群落の状態や収量と、を比較することにより、シミュレーションに用いる係数を随時補正してもよい。 The display control unit 40 may create a screen capable of comparing the amount of photosynthesis and the amount of growth obtained by simulation based on future environmental data, and display the screen on the display unit 193 of the user terminal 70. Further, the presentation unit 42 displays the temperature information and the planting density information such that the photosynthesis amount and the growth amount obtained by the simulation based on the future environmental data are balanced on the display unit 193 of the user terminal 70. It may be presented to the producer. Further, as shown in step S38 of FIG. 14, the server 10 compares the state and yield of the community obtained by the simulation of steps S34 and S36 with the state and yield of the community obtained by the actual measurement. , The coefficient used for the simulation may be corrected at any time.

以上、説明したように、本第3の実施形態によると、サーバ10は、将来の群落の状態や収量をシミュレーションして、シミュレーション結果を利用者端末70出力し、生産者に提示する。これにより、生産者は、将来における予測収量の情報を確認することができるため、収穫作業に必要な人員の準備などを適切に行うことが可能となる。 As described above, according to the third embodiment, the server 10 simulates the state and yield of the future community, outputs the simulation result to the user terminal 70, and presents it to the producer. As a result, the producer can confirm the information on the predicted yield in the future, and can appropriately prepare the personnel necessary for the harvesting work.

なお、上記第3の実施形態では、サーバ10は、提示部42に代えて、又は提示部42とともに、図9と同様の制御部44を有していてもよい。また、サーバ10は、上記第1の実施形態と同様、提示部42及び制御部44を有していなくてもよい。 In the third embodiment, the server 10 may have a control unit 44 similar to that in FIG. 9 in place of the presentation unit 42 or together with the presentation unit 42. Further, the server 10 may not have the presentation unit 42 and the control unit 44, as in the first embodiment.

なお、上記の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、処理装置が有すべき機能の処理内容を記述したプログラムが提供される。そのプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記憶媒体(ただし、搬送波は除く)に記録しておくことができる。 The above processing function can be realized by a computer. In that case, a program that describes the processing content of the function that the processing device should have is provided. By executing the program on a computer, the above processing function is realized on the computer. The program describing the processing content can be recorded on a computer-readable storage medium (however, the carrier wave is excluded).

プログラムを流通させる場合には、例えば、そのプログラムが記録されたDVD(Digital Versatile Disc)、CD−ROM(Compact Disc Read Only Memory)などの可搬型記憶媒体の形態で販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。 When a program is distributed, it is sold in the form of a portable storage medium such as a DVD (Digital Versatile Disc) or a CD-ROM (Compact Disc Read Only Memory) on which the program is recorded. It is also possible to store the program in the storage device of the server computer and transfer the program from the server computer to another computer via the network.

プログラムを実行するコンピュータは、例えば、可搬型記憶媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムに従った処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記憶媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することもできる。また、コンピュータは、サーバコンピュータからプログラムが転送されるごとに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することもできる。 The computer that executes the program stores, for example, the program recorded on the portable storage medium or the program transferred from the server computer in its own storage device. Then, the computer reads the program from its own storage device and executes the processing according to the program. The computer can also read the program directly from the portable storage medium and execute the processing according to the program. Further, the computer can also sequentially execute the processing according to the received program each time the program is transferred from the server computer.

上述した実施形態は本発明の好適な実施の例である。但し、これ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形実施可能である。 The embodiments described above are examples of preferred embodiments of the present invention. However, the present invention is not limited to this, and various modifications can be made without departing from the gist of the present invention.

10 サーバ
26 光合成量推定部
36 生育量推定部
40 表示制御部
70 利用者端末
72 ステレオカメラ
74 スマートフォン
76 環境情報取得装置
90 CPU(コンピュータ)
100 農業システム
10 Server 26 Photosynthesis amount estimation unit 36 Growth amount estimation unit 40 Display control unit 70 User terminal 72 Stereo camera 74 Smartphone 76 Environmental information acquisition device 90 CPU (computer)
100 agricultural system

Claims (9)

日射量の情報と果菜類の群落の状態を示す第1情報とに基づいて、前記果菜類における光合成量を算出し、
気温の情報と、前記果菜類の群落の状態を示す第2情報とに基づいて、前記果菜類における生育量を算出し、
算出した前記光合成量と前記生育量とを比較可能に表示する、処理をコンピュータに実行させることを特徴とする栽培補助プログラム。
Based on the information on the amount of solar radiation and the first information indicating the state of the fruit and vegetable community, the amount of photosynthesis in the fruit and vegetable was calculated.
Based on the temperature information and the second information indicating the state of the fruit and vegetable community, the amount of growth in the fruit and vegetable was calculated.
A cultivation assistance program characterized in that a computer executes a process for displaying the calculated photosynthesis amount and the growth amount in a comparable manner.
日射量の情報と果菜類の群落の状態を示す第1情報とに基づいて、前記果菜類における光合成量を算出し、
気温の情報と、前記果菜類の群落の状態を示す第2情報とに基づいて、前記果菜類における生育量を算出し、
算出した前記光合成量と前記生育量とが所定の関係となるように、前記果菜類の栽植密度と前記気温の少なくとも一方の目標値を出力する、処理をコンピュータに実行させることを特徴とする栽培補助プログラム。
Based on the information on the amount of solar radiation and the first information indicating the state of the fruit and vegetable community, the amount of photosynthesis in the fruit and vegetable was calculated.
Based on the temperature information and the second information indicating the state of the fruit and vegetable community, the amount of growth in the fruit and vegetable was calculated.
Cultivation characterized by having a computer execute a process of outputting at least one target value of the planting density of the fruit vegetables and the temperature so that the calculated photosynthesis amount and the growth amount have a predetermined relationship. Auxiliary program.
日射量の情報と果菜類の群落の状態を示す第1情報とに基づいて、前記果菜類における光合成量を算出し、
気温の情報と、前記果菜類の群落の状態を示す第2情報とに基づいて、前記果菜類における生育量を算出し、
算出した前記光合成量と前記生育量とが所定の関係となるように前記気温を制御する、処理をコンピュータに実行させることを特徴とする栽培補助プログラム。
Based on the information on the amount of solar radiation and the first information indicating the state of the fruit and vegetable community, the amount of photosynthesis in the fruit and vegetable was calculated.
Based on the temperature information and the second information indicating the state of the fruit and vegetable community, the amount of growth in the fruit and vegetable was calculated.
A cultivation assistance program characterized by having a computer execute a process of controlling the temperature so that the calculated amount of photosynthesis and the amount of growth have a predetermined relationship.
前記第1情報は、前記群落の撮影画像から算出される前記群落の直達光受光葉面積を含み、
前記日射量の情報と、前記群落の直達光受光葉面積との積を用いて、前記果菜類の光合成量を算出する、ことを特徴とする請求項1〜3のいずれか一項に記載の栽培補助プログラム。
The first information includes the area of the direct light receiving leaf of the canopy calculated from the photographed image of the canopy.
The invention according to any one of claims 1 to 3, wherein the photosynthetic amount of the fruits and vegetables is calculated by using the product of the solar radiation amount information and the direct light receiving leaf area of the community. Cultivation assistance program.
前記第2情報は、前記群落の撮影画像から取得される前記果菜類の花の数及び果実の数の情報を含み、
前記気温の情報と、前記果菜類の花の数及び果実の数の情報とに基づいて、前記果菜類の生育量を算出する、ことを特徴とする請求項1〜4のいずれか一項に記載の栽培補助プログラム。
The second information includes information on the number of flowers and the number of fruits of the fruit vegetables obtained from the photographed image of the community.
The item according to any one of claims 1 to 4, wherein the growth amount of the fruit vegetables is calculated based on the information on the temperature and the information on the number of flowers and the number of fruits of the fruits and vegetables. Described cultivation assistance program.
日射量の情報を取得し、
果菜類の群落の撮影画像から、前記群落の直達光受光葉面積を算出し、
前記日射量の情報と、前記群落の直達光受光葉面積との積を用いて、前記果菜類の光合成量を算出する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする光合成量算出プログラム。
Get information on the amount of solar radiation,
From the photographed image of the canopy of fruits and vegetables, the area of the direct light receiving leaf of the canopy was calculated.
The photosynthetic amount of the fruits and vegetables is calculated by using the product of the information of the amount of solar radiation and the area of the direct light receiving leaves of the canopy.
A photosynthesis amount calculation program characterized by having a computer execute processing.
気温の情報を取得し、
果菜類の群落の撮影画像から、前記果菜類の花の数、果実の数及び茎葉着生量の情報を取得し、
前記気温の情報と、前記果菜類の花の数、果実の数及び茎葉着生量の情報に基づいて、前記果菜類の生育量を算出する、処理をコンピュータに実行させることを特徴とする生育量算出プログラム。
Get temperature information,
Information on the number of flowers, the number of fruits, and the amount of foliage epiphytes of the fruit vegetables was obtained from the photographed images of the fruit vegetables community.
Growth characterized by having a computer execute a process of calculating the growth amount of the fruit vegetables based on the information of the temperature and the information of the number of flowers, the number of fruits and the amount of foliage settling of the fruits and vegetables. Quantity calculation program.
将来の気温と日射量の情報の入力を受け付け、
受け付けた前記情報を用いたシミュレーションによって、将来のある時点又は期間における果菜類の光合成量と生育量を推定し、
推定した前記光合成量と前記生育量が所定の関係となる気温の情報及び/又は果菜類の栽植密度の情報を算出する、
処理をコンピュータに実行させるための栽培補助プログラム。
Accepts input of future temperature and solar radiation information,
By simulation using the received information, the amount of photosynthesis and growth of fruits and vegetables at a certain point in time or period in the future is estimated.
Information on the temperature at which the estimated amount of photosynthesis and the amount of growth have a predetermined relationship and / or information on the planting density of fruits and vegetables is calculated.
A cultivation assistance program that allows a computer to perform processing.
前記推定する処理では、前記果菜類の群落の状態及び/又は収量を更に推定し、
推定された前記果菜類の群落の状態及び/又は収量と、実測によって得られた前記果菜類の群落の状態及び/又は収量と、を比較することにより、前記シミュレーションで用いる係数を補正する、
処理を前記コンピュータに更に実行させることを特徴とする請求項8に記載の栽培補助プログラム。
In the estimation process, the state and / or yield of the fruit and vegetable community is further estimated.
The coefficient used in the simulation is corrected by comparing the estimated state and / or yield of the fruit and vegetable community with the state and / or yield of the fruit and vegetable community obtained by actual measurement.
The cultivation assistance program according to claim 8, wherein the processing is further executed by the computer.
JP2020087481A 2020-05-19 2020-05-19 Cultivation auxiliary program, photosynthesis amount calculation program, and growth amount calculation program Pending JP2021182265A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2020087481A JP2021182265A (en) 2020-05-19 2020-05-19 Cultivation auxiliary program, photosynthesis amount calculation program, and growth amount calculation program

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2020087481A JP2021182265A (en) 2020-05-19 2020-05-19 Cultivation auxiliary program, photosynthesis amount calculation program, and growth amount calculation program

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2021182265A true JP2021182265A (en) 2021-11-25

Family

ID=78606570

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2020087481A Pending JP2021182265A (en) 2020-05-19 2020-05-19 Cultivation auxiliary program, photosynthesis amount calculation program, and growth amount calculation program

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2021182265A (en)

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Yuan et al. Estimating crop yield using a satellite-based light use efficiency model
JP6916558B2 (en) Fertilizer application amount derivation device and fertilizer application amount derivation method
US20140258173A1 (en) Programmable plant system
Bannayan et al. A stochastic modelling approach for real-time forecasting of winter wheat yield
Chen et al. An automated and continuous plant weight measurement system for plant factory
US11895939B2 (en) Cohort phenotyping system for plant factory with artificial lighting
JP2021056573A (en) Crop growth prediction program, crop growth prediction method, and crop growth prediction device
CN110245444A (en) It is a kind of based on crop to the response of environment and the puberty analogy method of adaptation mechanism
JP2021128756A (en) Futures Trading Information Display Program
CN104236486A (en) Rapid lossless measuring method for cotton leaf area index
US20220225583A1 (en) Management device for cultivation of fruit vegetable plants and fruit trees, learning device, management method for cultivation of fruit vegetable plants and fruit trees, learning model generation method, management program for cultivation of fruit vegetable plants and fruit trees, and learning model generation program
US11666004B2 (en) System and method for testing plant genotype and phenotype expressions under varying growing and environmental conditions
JP2020204829A (en) Yield estimation program, yield estimation method and yield estimation device
JP2021182265A (en) Cultivation auxiliary program, photosynthesis amount calculation program, and growth amount calculation program
García-Tejero et al. Infrared thermography to select commercial varieties of maize in relation to drought adaptation
Sun et al. Study of tomato growth weight-distribution model based on real-time plant weight in a solar greenhouse
JP2021128770A (en) Information processing method, information processing program, and information processor
US20220107297A1 (en) Platform for real-time identification and resolution of spatial production anomalies in agriculture
WO2022067419A1 (en) Reduction of time of day variations in plant-related data measurements
Wang et al. Measuring the rhizodeposition of carbon by rice: an approach based on carbon flux observations
Van der Heijden et al. Measurements for functional-structural plant models
Kameoka et al. A sensing approach to fruit-growing
Sarron et al. Assessing production gaps at the tree scale: definition and application to mango (Mangifera indica L.) in West Africa
WO2023181758A1 (en) Agricultural assistance program, agricultural assistance method, and agricultural assistance device
Papadavid et al. An image based method for crop yield prediction using remotely sensed and crop canopy data: The case of Paphos district, western Cyprus

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20230306

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20240117

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20240130

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20240319