JP2023086295A - Method and program for predicting growth - Google Patents

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Tomohiko Ota
忠桐 東出
Tadahisa Higashide
東赫 安
Dong Hyuk Ahn
真英 礒▲崎▼
Masahide Isozaki
文生 佐藤
Fumio Sato
英和 佐々木
Hidekazu Sasaki
完 久松
Kan Hisamatsu
直子 福田
Naoko Fukuda
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Abstract

To easily predict harvest prediction information and output the information.SOLUTION: An information processor receives an input of the type of a crop and the condition of growth from a user and acquires reference data for the type of an input crop from reference data DB (see Drawing 7a). The information processor corrects the reference data on the basis of the difference between the input growth condition and the growth condition related to the acquired reference data (see Drawing 7b). The information processor displays, in a display unit, information obtained from the corrected reference data (harvest prediction information including a harvest predicted date or a predicted yield amount.SELECTED DRAWING: Figure 7

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.).

特開2006-333744号公報JP 2006-333744 A 特開2013-51887号公報JP 2013-51887 A

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.

一実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成を概略的に示す図である。It is a figure which shows roughly the hardware constitutions of the information processing apparatus which concerns on one Embodiment. 情報処理装置の機能ブロック図である。3 is a functional block diagram of an information processing device; FIG. 図3(a)は、作物「トマト」の基準データの一例を示す図であり、図3(b)は、作物「キャベツ」の基準データの一例を示す図である。FIG. 3(a) is a diagram showing an example of reference data for the crop "tomato", and FIG. 3(b) is a diagram showing an example of reference data for the crop "cabbage". 作物「キク」の基準データの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the reference data of crops "Chrysanthemum". 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を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the process started from the stage when the growth prediction program was started. 入力画面の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of an input screen. 図7(a)は、補正前の基準データの一例を示し、図7(b)は、補正後の基準データの一例を示す図である。FIG. 7A shows an example of reference data before correction, and FIG. 7B shows an example of reference data after correction. 表示画面の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a display screen. 表示画面を表示した後の出力処理部の処理を示すフローチャートである。9 is a flow chart showing processing of an output processing unit after displaying a display screen; 詳細情報を表示した表示画面の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the display screen which displayed detailed information. 変形例に係る情報処理システムを示す図である。It is a figure which shows the information processing system which concerns on a modification.

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 information processing device 10 according to one embodiment. The information processing device 10 is a terminal such as a PC (Personal Computer) or a smart phone, and is a terminal that can be used by a producer of agricultural products (hereinafter referred to as "user"). When the user inputs the type of crop and cultivation conditions (growing environment information), the information processing apparatus 10 obtains information on the predicted harvest date indicating when the crop can be harvested and the predicted harvest amount indicating how much can be harvested. View harvest forecast information, including:

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 information processing apparatus 10 includes a CPU (Central Processing Unit) 190, a ROM (Read Only Memory) 192, a RAM (Random Access Memory) 194, storage (HDD (Hard Disk Drive) and SSD (Solid State Drive)) 196, a network interface 197, a display unit 193, an input unit 195, a portable storage medium drive 199, and the like. The display unit 193 includes a liquid crystal display and the like, and the input unit 195 includes a keyboard, mouse, touch panel and the like. Each component of the information processing apparatus 10 is connected to the bus 198 . In the information processing apparatus 10, the CPU 190 executes a program (including a growth prediction program) stored in the ROM 192 or HDD 196, or a program (including a growth prediction program) read from the portable storage medium 191 by the portable storage medium drive 199. , the functions of the units shown in FIG. 2 are realized.

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 information processing device 10. As shown in FIG. As shown in FIG. 2, the information processing apparatus 10 functions as an input reception unit 20, a reference data acquisition unit 22, a correction unit 24, and an output processing unit 26 by the CPU 190 executing programs.

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 input reception unit 20 acquires information input by the user. Here, when the growth prediction program is started, an input screen as shown in FIG. In the input screen of FIG. 6, one or more types of crops to be cultivated can be selected, and cultivation conditions (average temperature, average solar radiation, sowing date, planting date, cultivation area) can be input. After the user selects crops and inputs cultivation conditions, when the user presses the "confirm harvest prediction information" button, the input reception unit 20 acquires the information selected and input by the user. The input reception unit 20 transmits the acquired information to the reference data acquisition unit 22 and the correction unit 24 .

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 data acquisition unit 22 acquires reference data corresponding to the type of crop selected by the user from the reference data DB 30 . Here, it is assumed that the reference data DB 30 stores crop reference data as shown in FIGS.

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 reference data DB 30. It shall be

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 correction unit 24 corrects the reference data based on the cultivation conditions (average temperature, average solar radiation, seeding date, planting date, cultivation area) input by the user on the input screen of FIG. The correction unit 24 transmits the corrected reference data to the output processing unit 26 .

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 output processing unit 26 acquires harvest prediction information from the reference data corrected by the correction unit 24 , creates a display screen for displaying the acquired harvest prediction information, and displays it on the display unit 193 . For example, the output processing unit 26 displays a display screen as shown in FIG. In addition, the output processing unit 26 changes the display screen as shown in FIG. 10 according to the user's operation.

(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 information processing apparatus 10 will be described in detail along the flow charts of FIGS. 5 and 9 and with appropriate reference to other drawings.

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 output processing unit 26 displays an input screen as shown in FIG. The user can select one or a plurality of types of crops for which the harvest amount and harvest date are to be confirmed on the input screen of FIG. 6 . Here, as an example, it is assumed that the user has selected "tomato" and "cabbage". In addition, in the input screen of FIG. 6, the crops are indicated by illustrations and letters. This makes it easier for the user to select the type of crop.

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 input reception unit 20 may automatically calculate the average temperature and the average amount of solar radiation based on information on the date of sowing and the date of planting, past weather data, and future forecast data.

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 input reception unit 20 waits until the "confirm harvest prediction information" button is pressed in step S12. Therefore, when the user presses the button, the input reception unit 20 proceeds to step S14.

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 input receiving unit 20 acquires the type of crop selected by the user and the cultivation conditions input by the user.

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 data acquisition unit 22 acquires from the reference data DB 30 the reference data corresponding to the crop type selected by the user. When the user selects "tomato" and "cabbage", the reference data for "tomato" shown in FIG. 3(a) and the reference data for "cabbage" shown in FIG. 3(b) are obtained.

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 correction unit 24 corrects the reference data according to the cultivation conditions. For example, in the case of tomatoes, based on cultivation data accumulated in the past, there is a tendency that "if the average temperature is x°C higher, the period from planting to harvest will be shortened by y%", and "the average amount of solar radiation is zMJ /m 2 is high, the period from planting to harvest is shortened by w%." In this case, the correction unit 24 compares the average temperature and average solar radiation amount of the reference data (reference environment information) with the average temperature and average solar radiation amount input by the user, and based on the comparison result, determines the temperature from planting to harvest. correct the number of days. For example, when the correction unit 24 determines that it is necessary to correct the number of days from the fixed planting to the harvest date of the reference data to be shortened by 90% based on the comparison result, the graph of the reference data shown in FIG. , is corrected as shown in FIG.

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 correction unit 24 calculates the harvested amount (per unit area) based on the tendency ) is corrected.

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 correction unit 24 also performs the same process as that for the tomato on the cabbage.

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 output processing unit 26 identifies the predicted harvest date and the predicted harvest amount from the reference data corrected by the correction unit 24 . Specifically, the output processing unit 26 identifies the predicted harvest date based on the reference data corrected by the correction unit 24 and the sowing date and the planting date input by the user. In addition, the output processing unit 26 obtains the product of the cultivated area input by the user and the harvested amount (per unit area) after correction, and obtains the predicted harvested amount (per cultivated area). Then, the output processing unit 26 creates a display screen of harvest prediction information as shown in FIG. 8 and displays it on the display unit 193 . In the display screen of FIG. 8, it is assumed that a check box is provided for each crop, and a "details" button is provided above the check box. By checking the checkbox and pressing the "details" button, the user can check the detailed data of the checked crop.

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 output processing unit 26 with the display screen of FIG. 8 displayed on the display unit 193 will be described with reference to the flowchart of FIG.

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 output processing unit 26 waits until the user presses the "details" button. When the user checks the check box of the crop for which detailed information is desired and presses the "details" button, the output processing unit 26 proceeds to step S32. In this embodiment, it is assumed that the user has checked "tomato" and "cabbage" and pressed the "details" button.

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 output processing unit 26 creates a display screen including detailed information and an input button as shown in FIG. As shown in FIG. 10, the detailed information is a graph or illustration of the reference data after correction, in which the date of planting and the date of harvest are displayed. The input button, as shown in the upper right of the display screen, is a button for inputting correction information for raising or lowering the average temperature (temperature) or advancing or delaying the sowing date or the planting date. The input buttons may include buttons for increasing or decreasing the average amount of solar radiation, or for increasing or decreasing the cultivated area.

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 output processing unit 26 waits until the input button is pressed (that is, until correction information is input). When the user presses any of the input buttons, the output processing section 26 proceeds to step S36.

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 output processing unit 26 corrects the harvest prediction information according to the pressed input button (that is, the inputted correction information) and updates the display screen. For example, when the user presses the "increase temperature by 1°C" button, the output processing unit 26 notifies the correction unit 24 that the average temperature input by the user on the input screen in Fig. 6 is increased by 1°C. . On the other hand, the correction unit 24 corrects the reference data with the average temperature after adding 1° C., and notifies the output processing unit 26 of the corrected data. Then, the output processing unit 26 updates the display screen of FIG. 10 using the corrected data and displays it on the display unit 193 . The same is true when the user presses the "lower temperature by 1°C" button. Further, when the user presses the button "Advance the seeding date or planting date by one day" or "Delay the date by one day", the predicted harvest date in the display screen of FIG. 193.

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 output processing unit 26 determines whether or not the processing is finished. That is, it is determined whether the user has performed an operation to close the display screen of FIG. If the determination in step S38 is negative, the process returns to step S34. On the other hand, if the determination in step S38 is affirmative, all the processing in FIG. 9 is terminated.

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 input receiving unit 20 receives input of the type of crop and cultivation conditions by the user (S14), the reference data acquisition unit 22 obtains from the reference data DB 30, The reference data corresponding to the input crop type is obtained (S16). Further, the correction unit 24 corrects the reference data based on the difference between the input cultivation conditions and the cultivation conditions associated with the acquired reference data. Then, the output processing unit 26 displays on the display unit 193 information obtained from the corrected reference data (harvest prediction information including the harvest prediction date and the predicted harvest amount). As described above, in the present embodiment, the reference data is corrected based on the cultivation conditions, and the information obtained from the corrected reference data is provided to the user as the harvest prediction information. Appropriate harvest forecast information can be provided to the user. Further, in the information processing device 10, the reference data is corrected based on the cultivation conditions, and the information obtained from the corrected reference data is output as the harvest prediction information. Therefore, the harvest prediction information can be easily predicted and output. can be done. In addition, growth prediction programs using AI and machine learning for single crops are expensive and limit the number of producers who can introduce them, but they can easily provide harvest prediction information like this embodiment. If it is a program, it can be developed at a low cost, so the number of producers who can introduce it can be increased. In addition, in the case of this embodiment, since the growth prediction program can target a plurality of types of crops, the producer can confirm the harvest prediction information of a plurality of types of crops at the same time, which is convenient.

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 output processing unit 26 can provide the user with data based on the temporal changes in these shape features and the data on the temporal changes in the morphological features. By referring to these data, the user can easily confirm how the dimensions and morphology of the crop change.

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 output processing unit 26 can provide information on predicted yields to the user.

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 output processing unit 26 displays on the display screen harvest prediction information based on data obtained by further correcting the corrected reference data. Thereby, the user can confirm the change in the harvest prediction information when the cultivation environment is finely changed. Moreover, in this embodiment, since the harvest prediction information changes according to the number of times the input button is pressed, the user can confirm changes in the harvest prediction information through an intuitive operation.

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 data acquisition unit 22 acquires the reference data corresponding to the input cultivation area from among the reference data corresponding to the input type of crop. You should do it. As a result, the harvest prediction information can be acquired by correcting the reference data corresponding to the cultivation area, so that it is possible to provide the user with more accurate harvest prediction information.

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 reference data DB 30 is the reference data for each crop type. It may be data.

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 output processing unit 26 obtains and displays the cultivation conditions (average temperature, average solar radiation, sowing date, planting date, cultivation area) corresponding to the corrected harvest prediction information. display on the screen. This allows the user to confirm the cultivation conditions necessary to obtain the corrected predicted yield and the cultivation conditions necessary to enable harvesting on the corrected predicted harvest date. The display screen may be provided with an input button for correcting the harvest forecast information such as the forecast harvest amount and the harvest forecast date. This allows the user to make an input by an intuitive operation.

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 information processing device 10 has the reference data DB 30 and the information processing device 10 corrects the reference data stored in the reference data DB 30 and outputs harvest prediction information has been described. , but not limited to these. For example, as shown in FIG. 11, in an information processing system 100 in which a server 300 and a user terminal 70 are connected to a network 80 such as the Internet, processing similar to that of the above embodiments may be performed. Specifically, the server 300 has a reference data DB 30, and when information on the type of crops and information on cultivation conditions are input to the user terminal 70, the server 300 acquires the information, Get the reference data corresponding to the crop type from. Then, the server 300 corrects the acquired reference data based on the cultivation conditions, and outputs harvest prediction information obtained from the corrected reference data to the user terminal 70 . Even in this way, it is possible to provide the user with the same information as in the above embodiment. Also, in the case of FIG. 11, the processing load on the user terminal 70 can be reduced. Note that the reference data DB 30 may be held by a device other than the server 300 that can communicate with the server 300 (such as a database server).

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 LIST 10 information processing device 20 input reception unit 22 reference data acquisition unit 24 correction unit 26 output processing unit 30 reference data DB

Claims (8)

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.
前記記憶部には、前記基準データに関連付けて、当該基準データが得られた地域の情報が記憶され、
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.
前記基準データは、前記作物の形状的特徴の時間変化に関するデータ、及び前記作物の形態的特徴の時間変化に関するデータを含む、請求項1又は2に記載の生育予測方法。 3. The growth prediction method according to claim 1, wherein said reference data includes data relating to temporal changes in morphological characteristics of said crop and data relating to temporal changes in morphological characteristics of said crop. 前記基準データは、前記作物の収穫量及び収穫時期の少なくとも一方に関するデータを含む、請求項1~3のいずれか一項に記載の生育予測方法。 4. The growth prediction method according to any one of claims 1 to 3, wherein said reference data includes data relating to at least one of a yield and a harvest time of said crop. 前記出力する処理の後に、前記生育環境情報の修正情報の入力を受け付けると、前記修正情報に基づいて取得した前記基準データを更に補正し、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更に実行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生育予測方法。 After receiving the input of correction information of the growing environment information after the output process, further correcting the acquired reference data based on the correction information, and outputting information obtained from the corrected reference data; The growth prediction method according to any one of claims 1 to 4, wherein the processing is further performed by a computer. 前記修正情報は、前記生育環境情報の値を増加させるためのボタンと、減少させるためのボタンのそれぞれが押された回数に基づく情報である、ことを特徴とする請求項5に記載の生育予測方法。 6. The growth prediction according to claim 5, wherein said correction information is information based on the number of times each of a button for increasing the value of said growing environment information and a button for decreasing said value of said growing environment information has been pressed. Method. 前記出力する処理の後に、出力された前記情報が修正されると、修正後の前記情報に対応する生育環境情報を出力する、処理をコンピュータが更に実行することを特徴とする請求項1~6のいずれか一項に記載の生育予測方法。 6. The computer further executes a process of outputting the growth environment information corresponding to the modified information when the output information is modified after the output process. Growth prediction method according to any one of. 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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