JP2023086295A - Method and program for predicting growth - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、生育予測方法及び生育予測プログラムに関する。 The present invention relates to a growth prediction method and a growth prediction program.
野菜等の生育状況や収量を精度よく予測することは重要である。例えば収量が予測よりも多い場合には売れ残りにつながるし、収量が予測よりも少ない場合には、販売機会を喪失したり、契約した数量を契約先に納入できず、信用の低下を招くおそれがあるからである。また、収量予測精度が悪いと、収穫作業等に要する人員確保や人員配置にも影響する。 It is important to accurately predict the growth status and yield of vegetables and the like. For example, if the yield is higher than the forecast, it will lead to unsold goods, and if the yield is lower than the forecast, sales opportunities will be lost or the contracted quantity cannot be delivered to the contractor, which may lead to a loss of credibility. Because there is In addition, if the yield prediction accuracy is poor, it will affect the securing of personnel required for harvesting work and the allocation of personnel.
従来においては、生産者等は、過去の同時期の記録や直前の収量、作物の生育状況を参考にして、経験や勘に基づいて収量予測を行っていた。 Conventionally, producers and the like refer to past records of the same period, the previous yield, and the growth state of crops, and make yield predictions based on experience and intuition.
また、最近では、植物品種に対応する品種の基本データを参照してその品種の育成情報を提示する技術(特許文献1等参照)や、気象条件・圃場条件から予測モデルを用いて予測生育範囲を作成し、出力する技術(特許文献2等参照)が知られている。 In addition, recently, a technology that refers to the basic data of a variety corresponding to a plant variety and presents breeding information for that variety (see Patent Document 1, etc.), and a prediction model using a prediction model based on weather conditions and field conditions. is known (see Patent Document 2, etc.).
しかしながら、生産者等が経験や勘に基づいて収量予測を行う場合、予測精度は低い。また、上記特許文献1の場合、提示される育成情報は、生産者等の実際の育成状況に合ったものではないし、上記特許文献2の場合、予測モデルを用いることから、大掛かりなシステムが必要であり、中小規模生産者や消費者が作物の生育状況や収量の変化を簡易に確認することはできない。 However, when the producer or the like predicts the yield based on experience and intuition, the prediction accuracy is low. In addition, in the case of Patent Document 1, the presented breeding information does not match the actual breeding situation of producers, etc., and in the case of Patent Document 2, a large-scale system is required because a prediction model is used. Therefore, it is not possible for small and medium-sized producers and consumers to easily check changes in crop growth conditions and yields.
1つの側面では、本発明は、作物の生育に関する情報を簡易に予測し、出力することが可能な生育予測方法及び生育予測プログラムを提供することを目的とする。 In one aspect, an object of the present invention is to provide a growth prediction method and a growth prediction program capable of easily predicting and outputting information about the growth of crops.
一つの態様では、生育予測方法は、作物の種類及び前記作物の生育環境情報の入力を受け付けると、複数種類の作物の生育に関する基準データと、前記基準データが得られたときの生育環境を示す基準環境情報とを関連付けて記憶する記憶部を参照して、入力された前記作物の種類に対応する基準データを取得し、入力された生育環境情報と、取得した前記基準データに関連付けられている前記基準環境情報との差異に基づいて、取得した前記基準データを補正し、補正後の前記基準データから得られる情報を出力する、処理をコンピュータが実行する生育予測方法である。 In one aspect, the growth prediction method receives input of crop types and growing environment information for the crops, and indicates reference data regarding the growth of a plurality of types of crops and the growth environment when the reference data is obtained. Reference data corresponding to the type of the input crop is obtained by referring to a storage unit that stores the reference environment information in association with the reference data, and the input growing environment information is associated with the obtained reference data. In the growth prediction method, a computer executes a process of correcting the acquired reference data based on the difference from the reference environment information and outputting information obtained from the corrected reference data.
作物の生育に関する情報を簡易に予測し、出力することができる。 Information on crop growth can be easily predicted and output.
以下、一実施形態について、図1~図10に基づいて詳細に説明する。図1には、一実施形態に係る情報処理装置10のハードウェア構成が示されている。情報処理装置10は、PC(Personal Computer)やスマートフォンなどの端末であり、農作物の生産者など(以下「ユーザ」と呼ぶ)が利用可能な端末である。情報処理装置10は、ユーザが作物の種類や、栽培条件(生育環境情報)を入力すると、いつ収穫できるかを示す収穫予測日の情報や、どのくらいの量を収穫できるかを示す予測収穫量を含む収穫予測情報を表示する。
An embodiment will be described in detail below with reference to FIGS. 1 to 10. FIG. FIG. 1 shows the hardware configuration of an
情報処理装置10は、図1に示すように、CPU(Central Processing Unit)190、ROM(Read Only Memory)192、RAM(Random Access Memory)194、ストレージ(HDD(Hard Disk Drive)やSSD(Solid State 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用ドライブ199等を備えている。表示部193は液晶ディスプレイ等を含み、入力部195は、キーボードやマウス、タッチパネル等を含む。これら情報処理装置10の構成各部は、バス198に接続されている。情報処理装置10では、ROM192あるいはHDD196に格納されているプログラム(生育予測プログラムを含む)、或いは可搬型記憶媒体用ドライブ199が可搬型記憶媒体191から読み取ったプログラム(生育予測プログラムを含む)をCPU190が実行することにより、図2に示す各部の機能が実現される。
As shown in FIG. 1, the
図2は、情報処理装置10の機能ブロック図である。図2に示すように、情報処理装置10は、CPU190がプログラムを実行することにより、入力受付部20、基準データ取得部22、補正部24、出力処理部26、として機能する。
FIG. 2 is a functional block diagram of the
入力受付部20は、ユーザが入力した情報を取得する。ここで、生育予測プログラムが起動されると、情報処理装置10の表示部193上には図6に示すような入力画面が表示される。この図6の入力画面においては、栽培する作物の種類を1又は複数選択可能であるとともに、栽培条件(平均気温、平均日射量、播種日、定植日、栽培面積)を入力することができる。ユーザが作物を選択し、栽培条件を入力した後に、「収穫予測情報の確認」ボタンを押すと、入力受付部20は、ユーザが選択、入力した情報を取得する。入力受付部20は、取得した情報を基準データ取得部22及び補正部24に送信する。
The
基準データ取得部22は、ユーザによって選択された作物の種類に対応する基準データを基準データDB30から取得する。ここで、基準データDB30には、図3(a)、図3(b)、図4に示すような作物の基準データが格納されているものとする。
The reference
例えば、図3(a)のデータは、実際にトマトを栽培したときに得られた基準データであり、栽培したときの栽培条件(1日の平均気温、1日の平均日射量を含む基準環境情報)とともに、播種や定植後の草丈の変化(形状的特徴の時間変化)を示すグラフ、収穫時期、作物の形態的特徴の時間変化を示すイラストや写真、収穫量(1日あたり、単位面積あたり)の情報を含んでいる。草丈の時間変化や収穫量については、同一の栽培条件で栽培した複数の栽培結果を平均化したものであっても良い。また、グラフを生成する際には、草丈の実測値は所定時間ごとに測定されるため、実測値が得られた第1の時間と第2の時間との間の期間については、草丈が時間に比例して増加すると推定する(第1の時間と第2の時間の実測値を直線で結ぶ)ものとする。また、形態的特徴の変化を示すイラストや写真には、寸法(作物幅W1、作物高さ(作物長さ)L1)の情報や、開花や着果の情報も付加されているものとする(L1,W1は、実際には、具体的な数値であるものとする)。 For example, the data in FIG. 3A is reference data obtained when tomatoes were actually cultivated, and the cultivation conditions (the reference environment including the average daily temperature and the average daily amount of solar radiation) information), graphs showing changes in plant height after sowing and planting (time changes in morphological characteristics), harvest time, illustrations and photographs showing time changes in morphological characteristics of crops, yield (per day, per unit area) per). The change in plant height over time and the yield may be obtained by averaging a plurality of cultivation results cultivated under the same cultivation conditions. In addition, when generating the graph, the measured value of the plant height is measured at predetermined time intervals. (a straight line connecting the measured values for the first and second times). In addition, information on dimensions (crop width W1, crop height (crop length) L1) and information on flowering and fruiting are also added to illustrations and photographs showing changes in morphological features ( It is assumed that L1 and W1 are actually specific numerical values).
また、図3(b)のデータはキャベツを栽培したときに得られた基準データであり、図3(a)のトマトの基準データと同様の情報を含んでいる。なお、図3(b)においては、形状的特徴の時間変化を示すグラフは、結球径の変化を示すグラフとなっている。 The data in FIG. 3(b) are reference data obtained when cabbage is grown, and contain the same information as the tomato reference data in FIG. 3(a). In addition, in FIG. 3(b), the graph showing the temporal change of the shape characteristics is a graph showing the change of the ball diameter.
また、図4のデータは、キクを栽培したときに得られた基準データであり、図3(a)、図3(b)と同様の情報を含んでいる。なお、図4においては、形状的特徴の時間変化を示すグラフは、草丈の変化を示すグラフとなっている。なお、図3(a)~図4においては、3つの種類の作物(トマト、キャベツ、キク)の基準データを例示しているが、その他の種類の作物の基準データについても基準データDB30に格納されているものとする。
The data in FIG. 4 are reference data obtained when chrysanthemums were cultivated, and include the same information as in FIGS. 3(a) and 3(b). In addition, in FIG. 4, the graph showing the time change of the shape feature is a graph showing the change of the height of the plant. Although FIGS. 3A to 4 show the reference data for three types of crops (tomatoes, cabbages, and chrysanthemums), the reference data for other types of crops are also stored in the
図2に戻り、補正部24は、ユーザが図6の入力画面に入力した栽培条件(平均気温、平均日射量、播種日、定植日、栽培面積)に基づいて、基準データを補正する。補正部24は、補正した基準データを出力処理部26に送信する。
Returning to FIG. 2, the
出力処理部26は、補正部24が補正した基準データから収穫予測情報を取得し、取得した収穫予測情報を表示する表示画面を作成し、表示部193上に表示する。例えば、出力処理部26は、図8に示すような表示画面を表示部193上に表示する。また、出力処理部26は、ユーザの操作に応じて、図10に示すように表示画面を変更する。
The
(情報処理装置10の処理について)
次に、情報処理装置10の処理について、図5、図9のフローチャートに沿って、その他図面を適宜参照しつつ詳細に説明する。
(Processing of information processing device 10)
Next, the processing of the
図5の処理は、ユーザの操作に応じて、生育予測プログラムが起動された段階から開始される処理である。 The process of FIG. 5 is a process started from the stage when the growth prediction program is activated according to the user's operation.
図5の処理が開始されると、まず、ステップS10において、出力処理部26が、図6に示すような入力画面を表示部193上に表示する。ユーザは、図6の入力画面において、収穫量や収穫日を確認したい作物の種類を1又は複数選択することができる。ここでは、一例として、ユーザが「トマト」と「キャベツ」を選択したものとする。なお、図6の入力画面においては、作物をイラストと文字で表記している。これによりユーザは作物の種類を選択しやすくなっている。
5 is started, first, in step S10, the
また、ユーザは、入力画面において、栽培条件(平均気温、平均日射量、播種日、定植日、栽培面積)を入力する。そして、ユーザは、全ての入力を行った段階で入力画面内に設けられた「収穫予測情報の確認」ボタンを押す。なお、平均気温や平均日射量についてはユーザが手入力しなくても良い。例えば、入力受付部20は、播種日や定植日の情報と、過去の気象データや将来の予測データと、に基づいて、平均気温や平均日射量を自動的に算出しても良い。
In addition, the user inputs cultivation conditions (average temperature, average solar radiation, sowing date, fixed planting date, cultivation area) on the input screen. Then, the user presses the "Confirm Harvest Forecast Information" button provided in the input screen when all inputs have been completed. Note that the user does not have to manually input the average temperature and the average amount of solar radiation. For example, the
入力受付部20は、ステップS10の後は、ステップS12において「収穫予測情報の確認」ボタンが押されるまで待機する。したがって、ユーザが当該ボタンを押した段階で、入力受付部20は、ステップS14に移行する。
After step S10, the
ステップS14に移行すると、入力受付部20は、ユーザが選択した作物の種類及びユーザが入力した栽培条件を取得する。
After shifting to step S14, the
次いで、ステップS16では、基準データ取得部22が、ユーザが選択した作物の種類に対応する基準データを基準データDB30から取得する。ユーザが「トマト」と「キャベツ」を選択した場合には、図3(a)に示す「トマト」の基準データと、図3(b)に示す「キャベツ」の基準データを取得する。
Next, in step S16, the reference
次いで、ステップS18では、補正部24が、栽培条件に応じて基準データを補正する。例えば、トマトの場合、過去に蓄積された栽培データなどから、「平均気温がx℃高い場合には、定植から収穫日までの期間がy%短くなる」という傾向があり「平均日射量がzMJ/m2高い場合には、定植から収穫日までの期間がw%短くなる」という傾向があったとする。この場合、補正部24は、基準データの平均気温や平均日射量(基準環境情報)と、ユーザが入力した平均気温や平均日射量とを比較し、比較結果に基づいて、定植から収穫日までの日数を補正する。例えば補正部24は、比較結果に基づいて、基準データの定植から収穫日までの日数を90%短く補正する必要があると判断した場合には、図7(a)に示す基準データのグラフを、図7(b)に示すように補正する。
Next, in step S18, the
また、基準データの収穫量(単位面積あたり)についても、平均気温や平均日射量の変化に応じた傾向がある場合には、補正部24は、その傾向に基づいて、収穫量(単位面積あたり)を補正する。
In addition, if the harvested amount (per unit area) of the reference data also has a tendency according to changes in the average temperature or the average amount of solar radiation, the
補正部24は、キャベツについてもトマトと同様の処理を実行する。
The
次いで、ステップS20では、出力処理部26は、補正部24が補正した基準データから、収穫予測日や、予測収穫量を特定する。具体的には、出力処理部26は、補正部24により補正された基準データと、ユーザが入力した播種日や定植日に基づいて、収穫予測日を特定する。また、出力処理部26は、ユーザが入力した栽培面積と、補正後の収穫量(単位面積あたり)との積を求め、予測収穫量(栽培面積あたり)とする。そして、出力処理部26は、図8に示すような収穫予測情報の表示画面を作成し、表示部193上に表示する。なお、図8の表示画面においては、作物ごとにチェックボックスが設けられ、チェックボックスの上側に「詳細」ボタンが設けられているものとする。ユーザは、チェックボックスにチェックを入れて、「詳細」ボタンを押すことで、チェックした作物の詳細なデータを確認することができるようになっている。
Next, in step S<b>20 , the
次に、図8の表示画面が表示部193上に表示された状態で、出力処理部26が実行する処理について、図9のフローチャートに沿って説明する。
Next, processing executed by the
図9の処理が開始されると、まず、ステップS30において、出力処理部26は、ユーザによって「詳細」ボタンが押されるまで待機する。ユーザが、詳細情報を見たい作物のチェックボックスにチェックを入れ、「詳細」ボタンを押すと、出力処理部26は、ステップS32に移行する。なお、本実施形態では、ユーザが「トマト」と「キャベツ」にチェックを入れ、「詳細」ボタンを押したものとする。
When the process of FIG. 9 is started, first, in step S30, the
ステップS32に移行すると、出力処理部26は、詳細情報と入力ボタンを含む図10に示すような表示画面を作成し、表示部193上に表示する。詳細情報は、図10に示すように、補正後の基準データのグラフやイラストに定植日や収穫日を表示したものである。また、入力ボタンは、表示画面の右上に示すように、平均気温(温度)を上げ下げしたり、播種日や定植日を早めたり遅らせたりするための修正情報を入力するボタンである。なお、入力ボタンは平均日射量を上げ下げしたり、栽培面積を増減させたりするボタンを含んでいても良い。
After moving to step S32, the
図9に戻り、ステップS32の後は、ステップS34に移行し、出力処理部26は、入力ボタンが押されるまで(すなわち、修正情報が入力されるまで)待機する。ユーザが入力ボタンのいずれかを押すと、出力処理部26は、ステップS36に移行する。
Returning to FIG. 9, after step S32, the process proceeds to step S34, and the
ステップS36に移行すると、出力処理部26は、押された入力ボタン(すなわち入力された修正情報)に合わせて、収穫予測情報を修正し、表示画面を更新する。例えば、ユーザが「温度を1℃上げる」ボタンを押した場合には、出力処理部26は、ユーザが図6の入力画面で入力した平均気温に1℃プラスしたことを補正部24に通知する。これに対し、補正部24は、1℃プラスした後の平均気温で基準データを補正し、補正後のデータを出力処理部26に通知する。そして、出力処理部26は、補正後のデータを用いて図10の表示画面を更新し、表示部193上に表示する。ユーザが「温度を1℃下げる」ボタンを押した場合にも同様である。また、ユーザが「播種日又は定植日を1日早める」ボタンや「1日遅らせる」ボタンを押した場合には、これに合わせて図10の表示画面内の収穫予測日を調整し、表示部193上に表示する。
After proceeding to step S36, the
次いで、ステップS38では、出力処理部26が、終了か否かを判断する。すなわち、ユーザが図10の表示画面を閉じる操作を行ったかを判断する。このステップS38の判断が否定された場合には、ステップS34に戻る。一方、ステップS38の判断が肯定された場合には、図9の全処理を終了する。
Next, in step S38, the
以上、詳細に説明したように、本実施形態によると、入力受付部20が、ユーザによる作物の種類及び栽培条件の入力を受け付けると(S14)、基準データ取得部22は、基準データDB30から、入力された作物の種類に対応する基準データを取得する(S16)。また、補正部24は、入力された栽培条件と、取得した基準データに関連付けられている栽培条件との差異に基づいて、基準データを補正する。そして、出力処理部26は、補正後の基準データから得られる情報(収穫予測日や予測収穫量を含む収穫予測情報)を表示部193上に表示する。このように、本実施形態では、基準データを栽培条件に基づいて補正し、補正後の基準データから得られる情報を収穫予測情報としてユーザに提供するため、基準データそのものを提供する場合よりも、適切な収穫予測情報をユーザに提供することができる。また、情報処理装置10においては、基準データを栽培条件に基づいて補正し、補正後の基準データから得られる情報を収穫予測情報として出力するため、収穫予測情報を簡易に予測し、出力することができる。また、単一作物を対象とした、AIや機械学習を用いた生育予測プログラムは単価が高く、導入できる生産者は限られてしまうが、本実施形態のように簡易に収穫予測情報を提供できるプログラムであれば、安価に開発できるため、導入できる生産者を増やすことができる。また、本実施形態の場合、複数種類の作物を対象にすることが可能な生育予測プログラムであるため、生産者は複数種類の作物の収穫予測情報を同時に確認することができ、使い勝手が良い。
As described in detail above, according to the present embodiment, when the
また、本実施形態では、図3(a)、図3(b)、図4に示すように、基準データは、作物の形状的特徴の時間変化に関するデータ(草丈や結球径の時間変化を示すグラフ)や、作物の形態的特徴の時間変化に関するデータ(イラストや写真)を含んでいる。したがって、出力処理部26は、これら形状的特徴の時間変化や形態的特徴の時間変化に関するデータに基づくデータをユーザに提供することができる。ユーザは、これらのデータを参照することで、作物の寸法がどのように変化し、形態がどのように変化するのかを容易に確認することができる。
In the present embodiment, as shown in FIGS. 3(a), 3(b), and 4, the reference data is data relating to temporal changes in the shape characteristics of crops (indicating temporal changes in plant height and head diameter). graphs) and data (illustrations and photographs) on changes in morphological characteristics of crops over time. Therefore, the
また、本実施形態では、基準データには作物の収穫量に関するデータが含まれているので、出力処理部26は、予測収穫量の情報をユーザに提供することができる。
In addition, in the present embodiment, the reference data includes data on crop yields, so the
また、本実施形態では、図10の表示画面に栽培環境を修正するための入力ボタンを設けている。そして、出力処理部26は、ユーザからの入力を受け付けると、補正後の基準データを更に補正したデータに基づく収穫予測情報を表示画面に表示する。これにより、ユーザは、栽培環境を細かく変化させたときの収穫予測情報の変化を確認することができる。また、本実施形態では、入力ボタンを押した回数に応じて収穫予測情報が変化するため、ユーザは、直感的な操作で、収穫予測情報の変化を確認することができる。
Moreover, in this embodiment, an input button for correcting the cultivation environment is provided on the display screen of FIG. Then, upon receiving an input from the user, the
なお、上記実施形態では、基準データDB30において、基準データに関連付けて、栽培地域の情報を格納しておいてもよい。この場合、入力画面(図6)においてユーザが栽培地域の情報を入力できるようにしておく。そして、ユーザが作物の種類と栽培地域を入力した場合には、基準データ取得部22は、入力された作物の種類に対応する基準データのうち、入力された栽培地域に対応する基準データを取得するようにすればよい。これにより、栽培地域に対応する基準データを補正して、収穫予測情報を取得することができるので、より精度の高い収穫予測情報をユーザに提供することが可能となる。
In addition, in the said embodiment, in reference|standard data DB30, you may store the information of a cultivation area in connection with reference|standard data. In this case, the input screen (FIG. 6) allows the user to input the information of the cultivation area. Then, when the user inputs the type of crop and the cultivation area, the reference
なお、上記実施形態では、基準データDB30に格納されている基準データが作物の種類ごとの基準データである場合について説明したが、これに限らず、より詳細な基準データ、例えば、品種ごとの基準データであってもよい。
In the above-described embodiment, the reference data stored in the
なお、上記実施形態では、図10の表示画面に表示する入力ボタンが上下左右ボタンである場合について説明したが、これに限らず、各栽培条件の修正情報を入力可能であれば、その他の入力部品を用いても良い。 In the above embodiment, the case where the input buttons displayed on the display screen of FIG. 10 are the up, down, left, and right buttons has been described. Parts may be used.
なお、上記実施形態では、図10の表示画面において、予測収穫量や、収穫予測日などの収穫予測情報を修正できるようにしてもよい。ユーザがこれらの情報を修正した場合には、出力処理部26は、修正された収穫予測情報に対応する栽培条件(平均気温、平均日射量、播種日、定植日、栽培面積)を求め、表示画面に表示する。これにより、ユーザは、修正後の予測収穫量を得るために必要な栽培条件、修正後の収穫予測日に収穫できるようにするために必要な栽培条件を確認することができる。なお、表示画面には、予測収穫量や、収穫予測日などの収穫予測情報を修正するための入力ボタンを設けてもよい。これにより、ユーザは、直感的な操作で入力を行うことができる。
In the above embodiment, the harvest forecast information such as the forecast harvest amount and the harvest forecast date may be corrected on the display screen of FIG. When the user modifies this information, the
なお、上記実施形態では、情報処理装置10が基準データDB30を有し、情報処理装置10が基準データDB30に格納されている基準データを補正して、収穫予測情報を出力する場合について説明したが、これに限られるものではない。例えば、図11に示すように、サーバ300と、利用者端末70と、がインターネットなどのネットワーク80に接続されている情報処理システム100において、上記実施形態と同様の処理が行われても良い。具体的には、サーバ300が基準データDB30を有しており、利用者端末70に作物の種類の情報や栽培条件の情報が入力されると、サーバ300は当該情報を取得し、基準データDB30から作物の種類に対応する基準データを取得する。そして、サーバ300は、栽培条件に基づいて取得した基準データを補正し、補正後の基準データから得られる収穫予測情報を利用者端末70に対して出力するようにする。このようにしても、上記実施形態と同様の情報をユーザに提供することができる。また、図11の場合、利用者端末70の処理負荷を軽減することができる。なお、基準データDB30については、サーバ300と通信可能なサーバ300以外の装置(データベースサーバなど)が有していてもよい。
In the above embodiment, the case where the
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。 Note that the processing functions described above can be realized by a computer. In that case, a program is provided that describes the processing contents of the functions that the processing device should have. By executing the program on a computer, the above processing functions are realized on the computer. A program describing the processing content can be recorded in a computer-readable storage medium (excluding carrier waves).
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。 A computer that executes a program stores, for example, a program recorded on a portable storage medium or a program transferred from a server computer in its own storage device. The computer then reads the program from its own storage device and executes processing according to the program. The computer can also read the program directly from the portable storage medium and execute processing according to the program. In addition, the computer can also execute processing in accordance with 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 implementations 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 情報処理装置
20 入力受付部
22 基準データ取得部
24 補正部
26 出力処理部
30 基準データDB
REFERENCE SIGNS
Claims (8)
入力された生育環境情報と、取得した前記基準データに関連付けられている前記基準環境情報との差異に基づいて、取得した前記基準データを補正し、
補正後の前記基準データから得られる情報を出力する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする生育予測方法。 A memory for, upon receipt of inputs of types of crops and growing environment information for said crops, storing in association with reference data relating to the growth of a plurality of types of crops and reference environmental information indicating the growing environment when said reference data was obtained. section to obtain reference data corresponding to the input crop type;
correcting the acquired reference data based on the difference between the input growth environment information and the reference environment information associated with the acquired reference data;
outputting information obtained from the corrected reference data;
A growth prediction method characterized in that processing is executed by a computer.
前記取得する処理において前記作物を生育させる地域の情報の入力を受け付けると、入力された作物の種類及び地域に対応する基準データを前記記憶部から取得する、ことを特徴とする請求項1に記載の生育予測方法。 The storage unit stores information about the area where the reference data was obtained in association with the reference data,
2. The method according to claim 1, wherein when input of information on a region where the crops are grown is received in the acquiring process, the reference data corresponding to the type of the crops and the region that have been input are acquired from the storage unit. growth prediction method.
入力された生育環境情報と、取得した前記基準データに関連付けられている前記基準環境情報との差異に基づいて、取得した前記基準データを補正し、
補正後の前記基準データから得られる情報を出力する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする生育予測プログラム。
A memory for, upon receipt of inputs of types of crops and growing environment information for said crops, storing in association with reference data relating to the growth of a plurality of types of crops and reference environmental information indicating the growing environment when said reference data was obtained. Acquiring reference data corresponding to the type of the input crop by referring to the section;
correcting the acquired reference data based on the difference between the input growth environment information and the reference environment information associated with the acquired reference data;
outputting information obtained from the corrected reference data;
A growth prediction program characterized by causing a computer to execute processing.
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