JP2023115085A - Basal fertilizer amount arithmetic unit, basal fertilizer amount arithmetic method, and basal fertilizer amount arithmetic program - Google Patents

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Abstract

To accurately calculate an amount of basal fertilizer for achieving a cultivation goal without the need for soil analysis for each farm field, etc. by only repeating procedures of applying basal fertilizer, measuring a measurement item as a result of growth, and correcting the amount of basal fertilizer.SOLUTION: A basal fertilizer amount arithmetic unit that performs arithmetic processing of an amount of basal fertilizer, which is the amount of basal fertilizer nitrogen to a field, comprises: a basal fertilizer map-creating part that inputs a basal fertilizer map showing the relationship between an area of the field and the amount of basal fertilizer; a measurement item-measuring part that sets a measurement item in the field; a target/result comparison part that compares a target value of the measurement item with an actual value; a basal fertilizer correction amount arithmetic part that arithmetically processes a basal fertilizer correction amount based on the comparison result in the target/result comparison part, and a basal fertilizer map-updating part that updates the basal fertilizer map by reflecting the correction amount obtained by the basal fertilizer correction amount arithmetic part. The amount of basal fertilizer is adjusted to an appropriate level by repeating the procedures of applying the basal fertilizer, measuring a measurement item as a result of growth, and correcting the amount of basal fertilizer.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明は、穀物等の基肥量演算技術に関する。 The present invention relates to a basal fertilizer amount calculation technique for grains and the like.

作物生産においては、作物を倒伏させずに高品質で高い収量を得ることが主目標である。スマート農業技術の一つである可変施肥技術は、先端技術を利用してこのような目標の達成を目指す技術である。
例えば、特許文献1は、最大収穫量より少ない基本収穫量に合わせて播種時に基本施肥を栽培区域に施し、限られた区域に追肥を行うものである。生育初期からの所定期間に栽培区域と追肥区域とで生じた生育量をそれぞれ測定し、栽培区域でのその測定値を追肥区域での測定値と比較する。追肥区域での生育が栽培区域での生育を上回る場合に、その生育量の差に相当する肥料量を追肥する 。
In crop production, the main goal is to obtain high quality and high yield without lodging the crop. Variable fertilization technology, one of the smart agricultural technologies, is a technology that aims to achieve these goals using advanced technology.
For example, in Patent Document 1, basic fertilization is applied to a cultivation area at the time of seeding in accordance with a basic yield smaller than the maximum yield, and additional fertilization is applied to a limited area. The amount of growth produced in the cultivation area and the top-dressing area is measured for a predetermined period from the beginning of growth, and the measured value in the cultivation area is compared with the measured value in the top-dressing area. When the growth in the additional fertilization area exceeds the growth in the cultivation area, additional fertilizer is added in an amount corresponding to the difference in the amount of growth.

特願平10-56882号公報Japanese Patent Application No. 10-56882

基肥の可変施肥に必要な機械は実用化されているものの、得られたデータから誰でもが基肥地図を作成することができる標準的な方法に関する提案はなく、例えば、研究者が個人的技術に基づいて作成しているのが現状である。
本発明は、圃場毎の土壌分析等を必要とせず、栽培目標を達成する基肥量を精度良く求めることを目的とする。なお、基肥量とは基肥の窒素量を示すものとする。
Although the machines required for variable basal fertilization have been put into practical use, there is no proposal for a standard method that anyone can create a basal fertilization map from the obtained data. It is the current situation that it is created based on.
An object of the present invention is to accurately determine the amount of basal fertilizer that achieves a cultivation target without requiring soil analysis or the like for each field. The amount of basal fertilizer indicates the amount of nitrogen in the basal fertilizer.

本発明の一観点によれば、圃場への基肥窒素量である基肥量の演算処理を行う基肥量演算装置であって、圃場の領域と基肥量との関係を示す基肥地図の入力を行う基肥地図作成部と、圃場における測定項目を測定する測定項目測定部と、前記測定項目の目標値と実績値との比較を行う目標・実績比較部と、前記目標・実績比較部における比較結果に基づいて、基肥補正量を演算する基肥補正量演算部と、前記基肥補正量演算部によって求められた補正量を反映させて前記基肥地図を更新する基肥地図更新部と、を有し、基肥施用、生育結果である測定項目の測定、基肥量の補正の手順を繰り返すことにより適切な基肥量に収束させることを特徴とする基肥量演算装置が提供される。 According to one aspect of the present invention, there is provided a basal fertilizer amount calculation device for performing arithmetic processing of a basal fertilizer amount, which is the amount of basal fertilizer nitrogen to be applied to a field, wherein a basal fertilizer map indicating the relationship between the area of the field and the amount of basal fertilizer is input. A map creation unit, a measurement item measurement unit that measures measurement items in a field, a target/result comparison unit that compares the target values and actual values of the measurement items, and based on the comparison results of the target/result comparison unit a basal fertilizer correction amount calculation unit that calculates a basal fertilizer correction amount, and a basal fertilizer map update unit that updates the basal fertilizer map by reflecting the correction amount obtained by the basal fertilizer correction amount calculation unit, and applying basal fertilizer, There is provided a basal fertilizer amount calculation device characterized by converging to an appropriate amount of basal fertilizer by repeating the procedure of measuring the measurement items, which are growth results, and correcting the amount of basal fertilizer.

上記の手法によれば、栽培結果を利用したフィードバック制御の考え方により、品種特性、地力、気象等の条件が不明であっても、処理を繰り返すことにより、最適な基肥量に収束させることができる。また、基肥量の位置依存性を示す基肥地図を適正化することができる。 According to the above method, even if conditions such as cultivar characteristics, soil fertility, weather, etc. are unknown, it is possible to converge to the optimum amount of basal fertilizer by repeating the treatment due to the concept of feedback control using cultivation results. . Moreover, the basal fertilizer map showing the position dependency of the amount of basal fertilizer can be optimized.

前記測定項目は、上限値、下限値でない目標値を有し補正の基本となる目標項目を必須項目とし、上限値又は下限値の目標値を有し、補正量の上限を決める上限項目と、上限値又は下限値の目標値を有し、補正量の下限を決める下限項目と、を任意の項目として有し、前記目標項目に関して補正量を決める関数と前記目標項目の目標値と測定値の差に基づく補正値を、前記上限項目と前記下限項目の目標値と測定値の差に基づく上限補正量と下限補正量と比較して前記補正量を決定することが好ましい。目標項目は一つ設定することが好ましい。 The measurement item has a target value other than the upper limit value and the lower limit value, and the target item that is the basis of correction is an essential item, and the upper limit item that has the target value of the upper limit value or the lower limit value and determines the upper limit of the correction amount; A lower limit item that has a target value of an upper limit value or a lower limit value and determines the lower limit of the correction amount, and a function that determines the correction amount with respect to the target item and the target value and the measured value of the target item. It is preferable to determine the correction amount by comparing the correction value based on the difference with the upper limit correction amount and the lower limit correction amount based on the difference between the target value and the measured value of the upper limit item and the lower limit item. It is preferable to set one target item.

前記上限項目と前記下限項目とが相反した場合の対立処理方法が決められているようにしても良い。対立処理方法は、優先する項目を決めておく、上限補正量と下限補正量の平均値を採用する、等が考えられる。 A conflict processing method may be determined when the upper limit item and the lower limit item conflict with each other. As a conflict resolution method, it is conceivable that an item to be prioritized is determined, an average value of the upper limit correction amount and the lower limit correction amount is adopted, and the like.

作物が水稲である場合には、例えば収量を前記目標項目、圃場における作物の倒伏程度の一指標であるコンバイン標準化速度と穀粒タンパク質含有率を前記上限項目と設定することが考えられる。
作物が小麦である場合には、例えば収量を前記目標項目、圃場における作物の倒伏程度の一指標であるコンバイン標準化速度を前記上限項目、穀粒タンパク質含有率を前記下限項目と設定することが考えられる。
When the crop is paddy rice, for example, it is conceivable to set the yield as the target item, and the combine standardization speed and grain protein content, which are indicators of the degree of lodging of the crop in the field, as the upper limit items.
When the crop is wheat, for example, it is conceivable to set the yield as the target item, the combine standardization speed, which is an index of the lodging degree of the crop in the field, as the upper limit item, and the grain protein content as the lower limit item. be done.

本発明の他の観点によれば、圃場への基肥窒素量である基肥量の演算処理を行う基肥量演算方法であって、圃場の領域と基肥量との関係を示す基肥地図の入力を行う基肥地図作成ステップと、圃場における測定項目を測定する測定項目測定ステップと、前記測定項目の目標値と実績値との比較を行う目標・実績比較ステップと、前記目標・実績比較ステップにおける比較結果に基づいて、基肥補正量を演算する基肥補正量演算ステップと、前記基肥補正量演算ステップによって求められた補正量を反映させて前記基肥地図を更新する基肥地図更新ステップと、を有し、基肥施用、生育結果である測定項目の測定、基肥量の補正の手順を繰り返すことにより適切な基肥量に収束させることを特徴とする基肥量演算方法が提供される。 According to another aspect of the present invention, there is provided a basal fertilizer amount calculation method for calculating the amount of basal fertilizer, which is the amount of basal fertilizer nitrogen applied to a field, wherein a basal fertilizer map indicating the relationship between the area of the field and the amount of basal fertilizer is input. A basal fertilizer map creation step, a measurement item measurement step of measuring measurement items in a field, a target/result comparison step of comparing target values and actual values of the measurement items, and a comparison result in the target/result comparison step and a basal fertilizer map updating step of updating the basal fertilizer map by reflecting the correction amount obtained by the basal fertilizer correction amount calculating step. , measurement of measurement items as growth results, and correction of the amount of basal fertilizer are repeated to converge to an appropriate amount of basal fertilizer.

本発明の更に他の観点によれば、圃場への基肥窒素量である基肥量の演算処理を行う基肥量演算プログラムであって、コンピュータに、圃場の領域と基肥量との関係を示す基肥地図の入力を行う基肥地図作成ステップと、圃場における測定項目を設定する測定項目作成ステップと、前記測定項目の目標値と実績値との比較を行う目標・実績比較ステップと、前記目標・実績比較ステップにおける比較結果に基づいて、基肥補正量を演算する基肥補正量演算ステップと、前記基肥補正量演算ステップによって求められた補正量を反映させて前記基肥地図を更新する基肥地図更新ステップと、を実行させ、基肥施用、生育結果である測定項目の測定、基肥量の補正の手順を繰り返すことにより適切な基肥量に収束させることを特徴とする基肥量演算プログラムが提供される。 According to still another aspect of the present invention, there is provided a basal fertilizer amount calculation program for calculating a basal fertilizer amount, which is the amount of basal fertilizer nitrogen to be applied to a field, wherein a computer is provided with a basal fertilizer map showing the relationship between the area of the field and the amount of basal fertilizer. a basal fertilizer map creation step of inputting; a measurement item creation step of setting measurement items in the field; a target/result comparison step of comparing the target values and actual values of the measurement items; and the target/result comparison step. and a basal fertilizer map update step of updating the basal fertilizer map by reflecting the correction amount obtained by the basal fertilizer correction amount calculating step, based on the comparison result in A basal fertilizer amount calculation program characterized by converging to an appropriate amount of basal fertilizer by repeating the procedure of application of basal fertilizer, measurement of measurement items that are growth results, and correction of the amount of basal fertilizer.

本発明によれば、圃場毎の土壌分析等を必要とせず、基肥施用、生育結果である測定項目の測定、基肥量の補正を繰り返すだけで目標とする生育に結びつく基肥量を漸近的に精度良く求めることができる。 According to the present invention, without the need for soil analysis or the like for each field, application of basal fertilizer, measurement of measurement items that are growth results, and correction of the amount of basal fertilizer are repeated, and the amount of basal fertilizer that leads to target growth is asymptotically accurate. You can ask well.

本発明の第1の実施の形態による基肥量演算技術の要旨をまとめた図である。BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS It is the figure which put together the gist of the basal fertilizer amount calculation technique by the 1st Embodiment of this invention. 本実施の形態による作物の基肥量演算装置の一構成例を示す機能ブロック図である。BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS FIG. 1 is a functional block diagram showing one configuration example of a crop basal fertilizer amount computing device according to the present embodiment; 本実施の形態による作物の基肥量演算方法の処理の流れを示すフローチャート図である。FIG. 4 is a flow chart diagram showing the flow of processing of the method for calculating the amount of basal fertilizer for crops according to the present embodiment. 収量と窒素吸収量及び基肥補正量ΔNyの関係の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the relationship between a yield, a nitrogen absorption amount, and a basal-fertilization correction amount (DELTA)Ny. コンバイン標準化速度(倒伏程度の指標)と窒素吸収量及び基肥上限補正量ΔNUvの関係の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the relationship between combine standardization speed (index of lodging degree), nitrogen absorption amount, and basal fertilizer upper limit correction amount (DELTA)NUv. 玄米タンパク質含有率と窒素吸収量及び基肥上限補正量ΔNUpの関係の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the relationship between brown rice protein content rate, nitrogen absorption amount, and basal fertilizer upper limit correction amount (DELTA)NUp. 生育量の一指標であるNDVI×植被率と窒素量吸収量及び基肥補正量ΔNndvixの関係の一例を示す図である。FIG. 4 is a diagram showing an example of the relationship between NDVI×vegetation coverage ratio, which is an index of growth amount, nitrogen absorption amount, and basal fertilizer correction amount ΔNndvix. 本発明の第2の実施の形態による施肥機設定値演算技術の要旨をまとめた図である。It is a figure which put together the gist of the fertilizer applicator setting value calculation technique by the 2nd Embodiment of this invention. 第2の実施の形態による作物の施肥機設定値演算装置の一構成例を示す機能ブロック図である。It is a functional block diagram which shows one structural example of the fertilizer setting value calculating apparatus of the crop by 2nd Embodiment. 第2の実施の形態による作物の施肥機設定値演算方法の処理の流れを示すフローチャート図である。It is a flowchart figure which shows the flow of processing of the fertilizer applicator setting value calculation method of the crop by 2nd Embodiment.

まず、従来技術は、例えば、以下のような特徴を有する。
1)品種毎に標準基肥量を決定
試験場等の限られた場所で数年間の試験を行い、標準基肥量を決定する。
2)土壌の可給態窒素を分析する。
3)標準基肥量と可給態窒素から基肥量を決定する。
First, the prior art has, for example, the following characteristics.
1) Determining the standard basal fertilizer amount for each variety Perform several years of testing at a limited location such as a test site to determine the standard basal fertilizer amount.
2) Analyze the soil for available nitrogen.
3) Determine the amount of basal fertilizer from the standard amount of basal fertilizer and available nitrogen.

このような従来技術では、以下のような問題がある。
1)圃場毎に土壌分析が必要になり、費用や手間が掛かる。
2)標準基肥量を決めた場所との気象条件、圃場条件等の違いにより、決定された基肥量が適切ではない場合がある。
Such prior art has the following problems.
1) A soil analysis is required for each field, which is costly and time-consuming.
2) The determined amount of basal fertilizer may not be appropriate due to differences in weather conditions, field conditions, etc. from the place where the standard amount of basal fertilizer was determined.

以下、本発明による基肥量演算技術の要旨について、図1を参照しながら説明する。図1は、本実施の形態による基肥量演算技術の要旨をまとめた図である。
図1に示す基肥量演算技術は、以下のような考え方に基づく。
1)1回目(最初)の基肥地図作成NP(T1)
基肥地図は、圃場における位置(測定地点等)と基肥量との関係を示す地図であり、1回目の作成例としては、従来の慣行基肥量による均一施肥(全ての地点で同じ基肥量にすること)でもよい。地点iの基肥量をNP1iとする。
2)実績基肥地図の取得N(T2)
実績基肥量が計画基肥量のm1i倍であるとすると以下の式でN1iを求めることができる。
1i=m1i×NP1i (式1)
1iを地図上に並べたものが実績基肥地図Nである。
3)測定項目のデータ取得(T3)
測定項目としては、例えば、T3に示す項目が挙げられる。
4)基肥補正量ΔNの演算(T4)
5)基肥地図を更新(T5)
以下の式2によりNP2iを求めることができる。
NP2i=N1i+ΔN1i (式2)
NP2iを地図上に並べたものが2回目の基肥地図NPである。
6)上記2)→4)→5)の処理を例えば数年(数回)にわたって続けることにより、最適な基肥量に収束させることができる。尚、測定項目は初回に設定する。
上記の手法によれば、栽培結果を利用したフィードバック制御の考え方により、品種特性、地力、気象等の条件が不明であっても、処理を繰り返すことにより、最適な基肥量に収束させることができる。
7)基肥量を計算する単位は、地域であっても、圃場であっても、1測定地点(メッシュ: 10m×10mなど)であってもよい。
尚、計算単位内の条件は均一であることが望ましい。その場合、土壌分析や栽培試験を行わなくても、計算単位毎に最適な基肥量に収束させることができる。
Hereinafter, the gist of the basal fertilizer amount calculation technique according to the present invention will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a diagram summarizing the gist of the basal fertilizer amount calculation technique according to the present embodiment.
The basal fertilizer amount calculation technique shown in FIG. 1 is based on the following concept.
1) First (first) basal fertilizer mapping NP 1 (T1)
The basal fertilizer map is a map that shows the relationship between the position (measurement point, etc.) and the amount of basal fertilizer in the field. ) is also acceptable. Let NP 1i be the amount of basal fertilizer at point i.
2) Acquisition of actual basal fertilizer map N 1 (T2)
Assuming that the actual basal fertilizer amount is m 1i times the planned basal fertilizer amount, N 1i can be obtained by the following formula.
N 1i = m 1i × NP 1i (formula 1)
The actual basal fertilizer map N1 is a map in which the N1i are arranged on the map.
3) Data acquisition of measurement items (T3)
Measurement items include, for example, the items shown in T3.
4) Calculation of basal fertilizer correction amount ΔN 1 (T4)
5) Update basal fertilizer map (T5)
NP 2i can be determined by Equation 2 below.
NP 2i = N 1i + ΔN 1i (Formula 2)
The second basal fertilizer map NP 2 is the NP 2i arranged on the map.
6) By continuing the above processes 2)→4)→5) for several years (several times), the amount of basal fertilizer can be converged to an optimum amount. The measurement items are set at the first time.
According to the above method, even if conditions such as cultivar characteristics, soil fertility, weather, etc. are unknown, it is possible to converge to the optimum amount of basal fertilizer by repeating the treatment due to the concept of feedback control using cultivation results. .
7) The unit for calculating the amount of basal fertilizer may be an area, a field, or one measuring point (mesh: 10 m x 10 m, etc.).
It is desirable that the conditions within the calculation unit be uniform. In that case, it is possible to converge on the optimum amount of basal fertilizer for each calculation unit without conducting soil analysis or cultivation test.

(第1の実施の形態)
図2は、本実施の形態による作物の基肥量演算装置の一構成例を示す機能ブロック図である。図3は、本実施の形態による作物の基肥量演算方法の処理の流れを示すフローチャート図である。
図2に示すように、本実施の形態による基肥量演算装置Aは、基肥地図作成部1と、実績基肥地図作成部5と、測定項目測定部7と、目標・実績比較部11と、基肥補正量演算部15と、基肥地図更新部17と、を有している。その他、図示しない記憶部などを有している。
(First embodiment)
FIG. 2 is a functional block diagram showing one configuration example of the crop basal fertilizer amount calculating device according to the present embodiment. FIG. 3 is a flow chart showing the flow of processing of the crop basal fertilizer amount calculation method according to the present embodiment.
As shown in FIG. 2, the basal fertilizer amount calculation device A according to the present embodiment includes a basal fertilizer map creation unit 1, an actual basal fertilizer map creation unit 5, a measurement item measurement unit 7, a target/result comparison unit 11, and a basal fertilizer It has a correction amount calculator 15 and a basal fertilizer map updater 17 . In addition, it has a storage unit (not shown) and the like.

図3に示すように、本実施の形態による基肥量演算処理手順は、まず、処理を開始すると(Start)、測定項目の設定を行う(ステップS1)。 As shown in FIG. 3, in the basal fertilizer amount calculation processing procedure according to the present embodiment, first, when processing is started (Start), measurement items are set (step S1).

1.測定項目の設定例(ステップS1)
1-1)測定項目の決定
栽培目標や利用できる機械に基づいて、基肥量補正の判断に用いる測定項目を決める。測定項目としては、収量、倒伏程度、穀粒タンパク質含有率等が考えられる。
1-2)測定項目の種類を指定する
各測定項目の種類として、目標項目、上限項目、下限項目、上下限項目のいずれかを指定する。
1-2-1)目標項目: 基本補正量(ΔNB)を決める関数と上限値、下限値でない目標値をもつ。このΔNBを補正量の基本とし、上限補正量、下限補正量、上限ΔN、下限ΔNで補正してΔNを決定する。必ず一つ指定する。目標項目は、例えば、収量などである。
1-2-2)上限項目: 上限補正量(ΔNU)の関数と上限値または下限値の目標値をもつ。例えば、作物の倒伏程度(指標としてのコンバイン標準化速度等)や玄米タンパク質含有率などである。
1-2-3)下限項目: 下限補正量(ΔNL)の関数と上限値または下限値の目標値をもつ。例えば、小麦タンパク質含有率などである。
1-2-4)上下限項目: 上限補正量関数、下限補正量関数、上限値と下限値の目標値をもつ上下限項目を設定しても良い。
ここで、目標項目は必ず1つ作る。
1. Setting example of measurement items (step S1)
1-1) Determination of measurement items Based on the cultivation target and available machines, determine the measurement items to be used for determining the amount of basal fertilizer correction. Items to be measured may include yield, degree of lodging, grain protein content, and the like.
1-2) Specify the type of measurement item As the type of each measurement item, specify either the target item, the upper limit item, the lower limit item, or the upper and lower limit items.
1-2-1) Target item: It has a function that determines the basic correction amount (ΔNB) and a target value that is neither an upper limit value nor a lower limit value. Using this ΔNB as the basis of the correction amount, ΔN is determined by correcting with the upper limit correction amount, the lower limit correction amount, the upper limit ΔN, and the lower limit ΔN. One must be specified. The target item is, for example, the yield.
1-2-2) Upper limit item: It has a function of upper limit correction amount (ΔNU) and target value of upper limit or lower limit. For example, the degree of lodging of crops (combine standardization speed as an index, etc.) and protein content of brown rice.
1-2-3) Lower limit item: It has a function of lower limit correction amount (ΔNL) and target value of upper limit or lower limit. For example, wheat protein content.
1-2-4) Upper and lower limit items: Upper and lower limit items having target values of the upper limit correction amount function, the lower limit correction amount function, and the upper limit value and the lower limit value may be set.
Here, always create one target item.

2.項目毎に関数と目標値、優先順位を決める(ステップS4)。
関数は、直線、階段状、折れ線、曲線などで良い。例えば、目標未満の場合補正量=1、目標以上の場合補正量=0という関数でもよい。すなわち、必ずしも実験に基づく関数でなくてもよい。
また、上限項目と下限項目がある場合、ΔNU<ΔNLと対立した場合の対立処理を決めておくと良い。対立処理としては、優先する項目を決めておく、ΔNUとΔNLの平均値を採用する、等が考えられる。
基肥地図作成部1が最初の基肥地図NPを入力する(ステップS2)。
次いで、実績基肥地図作成部5が実績基肥量を考慮して基肥地図NPを実績基肥地図Nに変換する(n=1,2、3、…)。
次いで、測定項目測定部7がステップS3において、測定項目を測定する。ステップS4(S4-1,S4-2,S4-3)において、測定項目測定部7により測定された測定項目に基づいて以下のように補正量を算出する。
2. A function, a target value, and an order of priority are determined for each item (step S4).
A function may be a straight line, a stepped shape, a polygonal line, a curved line, or the like. For example, a function may be used in which the correction amount is 1 when it is less than the target, and the correction amount is 0 when it is above the target. That is, it does not necessarily have to be a function based on experiments.
Also, if there are an upper limit item and a lower limit item, it is preferable to determine the conflict processing in the case of conflict with ΔNU<ΔNL. Conflict processing can be done by determining priority items, adopting the average value of ΔNU and ΔNL, and the like.
The basal fertilizer map creating section 1 inputs the first basal fertilizer map NP 1 (step S2).
Next, the actual basal fertilizer map creation unit 5 converts the basal fertilizer map NP n into the actual basal fertilizer map N n (n=1, 2, 3, . . . ) in consideration of the actual basal fertilizer amount.
Next, the measurement item measuring section 7 measures the measurement items in step S3. In step S4 (S4-1, S4-2, S4-3), correction amounts are calculated as follows based on the measurement items measured by the measurement item measuring unit 7. FIG.

3.目標・実績比較部11で比較を行い(ステップS4)、項目毎に基肥量補正量を算出する。
3-1)目標項目(ステップS4-1): 目標値-測定値を、ΔNBを決める関数に当てはめΔNBを算出する。
3-2)上限項目(ステップS4-2): 目標値-測定値を、ΔNUを決める関数に当てはめΔNUを算出する。
3-3)下限項目(ステップS4-3): 目標値-測定値を、ΔNLを決める関数に当てはめΔNLを算出する。
3-4)図示していないが、例えば、上下限項目:目標値-測定値を、ΔNUを決める関数とΔNLを決める関数に当てはめ、ΔNUとΔNLを算出するようにしても良い。
3. The target/result comparison unit 11 makes a comparison (step S4), and calculates a basal fertilizer amount correction amount for each item.
3-1) Target Item (Step S4-1): ΔNB is calculated by applying the target value-measured value to a function that determines ΔNB.
3-2) Upper limit item (step S4-2): ΔNU is calculated by applying the target value-measured value to a function that determines ΔNU.
3-3) Lower limit item (step S4-3): ΔNL is calculated by applying the target value-measured value to a function that determines ΔNL.
3-4) Although not shown, for example, upper and lower limit items: target value-measured value may be applied to a function for determining ΔNU and a function for determining ΔNL to calculate ΔNU and ΔNL.

次いで、基肥補正量演算部15が、その比較結果に基づいて栽培目標を達成する方向に基肥量の補正を行う(S6-1~4、S7,S8-1~8-3)。
以下に、上記の補正量ΔNの演算処理について説明する。
Next, the basal fertilizer correction amount calculator 15 corrects the basal fertilizer amount in the direction of achieving the cultivation target based on the comparison result (S6-1 to 4, S7, S8-1 to 8-3).
A calculation process for the correction amount ΔN will be described below.

4.基肥補正量ΔNの決定
4-1)暫定補正量ΔN(1)の決定
ΔNB、ΔNU、ΔNLを比較し(ステップS5)、暫定補正量ΔN(1)を決定する(S6-1~S6-4)
ΔNL≦ΔNB≦ΔNLの場合には、ΔNBを採用する(ステップS6-1)。
ΔNB>ΔNUの場合には、ΔNUを採用する(ステップS6-2)。
ΔNB<ΔNLの場合には、ΔNLを採用する(ステップS6-3)。
ΔNU<ΔNLの場合には、対立処理を行う(ステップS6-4)。
4-2)基肥補正量ΔNの決定(S7,ステップS8-1~S8-3)
4-1)で決定したΔN(1)を、必要に応じて、最終的な上限ΔN、下限ΔNに当てはめる。上限ΔN、下限ΔNは過剰補正を避けるためあらかじめ設定した値であり、測定項目の測定値により変動するΔNUやΔNLとは異なる。
下限ΔN≦ΔN(1)≦上限ΔNであれば、ΔN(1)を採用する。
ΔN(1)>上限ΔNであれば、上限ΔNを採用する。
ΔN(1)<下限ΔNであれば、下限ΔNを採用する。
ステップS8-1~S8-3の後の処理は、図3では省略しているが、図1のT5(基肥地図の更新)からT1(新たな基肥地図で処理を繰り返す)に戻る。
尚、ステップS8から戻る位置は、ステップS1(測定項目、測定項目の目標値、関数を更新する場合)又はステップS2(測定項目を変えない場合)である。
4. Determination of basal fertilizer correction amount ΔN 4-1) Determination of provisional correction amount ΔN(1) Compare ΔNB, ΔNU, and ΔNL (step S5) to determine provisional correction amount ΔN(1) (S6-1 to S6-4 )
If ΔNL≦ΔNB≦ΔNL, ΔNB is adopted (step S6-1).
If ΔNB>ΔNU, ΔNU is adopted (step S6-2).
If ΔNB<ΔNL, ΔNL is adopted (step S6-3).
If ΔNU<ΔNL, conflict processing is performed (step S6-4).
4-2) Determination of basal fertilizer correction amount ΔN (S7, steps S8-1 to S8-3)
ΔN(1) determined in 4-1) is applied to the final upper limit ΔN and lower limit ΔN as necessary. The upper limit .DELTA.N and the lower limit .DELTA.N are values set in advance to avoid excessive correction, and are different from .DELTA.NU and .DELTA.NL, which vary depending on the measured values of the measurement items.
If the lower limit ΔN≦ΔN(1)≦the upper limit ΔN, ΔN(1) is adopted.
If ΔN(1)>upper limit ΔN, the upper limit ΔN is adopted.
If ΔN(1)<lower limit ΔN, the lower limit ΔN is adopted.
The processing after steps S8-1 to S8-3 is omitted in FIG. 3, but returns from T5 (updating the basal fertilizer map) to T1 (repeating the processing with a new basal fertilizer map) in FIG.
The position to return from step S8 is step S1 (when updating the measurement item, the target value of the measurement item, and the function) or step S2 (when the measurement item is not changed).

(暫定補正量ΔN(1)の演算の具体例)
以下に、上記の手順に沿った暫定補正量ΔN(1)の演算の具体例について説明する。 適宜、図1から3までと、上記1.測定項目の設定例から上記4.暫定補正量ΔN(1)の決定までの決定の説明を参照する。
(Specific example of calculation of provisional correction amount ΔN(1))
A specific example of calculation of the provisional correction amount ΔN(1) according to the above procedure will be described below. 1 to 3 and 1. above, as appropriate. From the setting example of the measurement item, the above 4. Refer to the description of the determination up to the determination of the provisional correction amount ΔN(1).

(1)補正量演算
1-1)測定項目は、図1のT3において例示した項目等の組み合わせである。
1-2)後述する表などに例示させるように、測定項目毎に、種類、関数、目標値などを設定する。
測定項目の特性に応じて、目標項目、上限項目等の種類を指定する。
設定項目としての関数は、実験データに基づいて適切な関数を設定することが望ましい。但し、実験データに基づかない関数、例えば、階段状関数を設定しても良い。例えば、収量を目標項目とし、目標未満は補正量=1、目標以上は補正量=0というような簡単な関数を設定しても良い点が本発明の1つの特徴である。
1-3)測定項目毎に基肥量の補正量を演算する。
1-4)ΔNB、ΔNU、ΔNLを比較して暫定補正量ΔN(1)を決定する。
尚、ΔN(1)は、目標項目の値ΔNBを採用するのが基本であり、ΔNU、ΔNLで補正する。ステップS4~S6までのように、測定項目の種類により算出された補正値の扱いを変えている。
(1) Correction amount calculation 1-1) Measurement items are combinations of the items illustrated in T3 of FIG.
1-2) Set the type, function, target value, etc. for each measurement item, as exemplified in the table to be described later.
Specify the type of target item, upper limit item, etc. according to the characteristics of the measurement item.
It is desirable to set appropriate functions as setting items based on experimental data. However, a function that is not based on experimental data, such as a stepwise function, may be set. For example, one feature of the present invention is that a simple function may be set such that the yield is the target item, the correction amount is 1 when the yield is less than the target, and the correction amount is 0 when the yield is above the target.
1-3) Calculate the correction amount of the basal fertilizer amount for each measurement item.
1-4) ΔNB, ΔNU, and ΔNL are compared to determine provisional correction amount ΔN(1).
ΔN(1) basically adopts the value ΔNB of the target item, and is corrected by ΔNU and ΔNL. As in steps S4 to S6, the handling of the calculated correction value is changed according to the type of measurement item.

(2)項目別の関数の例
2-1)測定項目
測定項目は、収量、コンバイン標準化速度(倒伏程度の一指標)、穀粒タンパク質含有率とすることができる。主食用水稲の場合は倒伏程度と穀粒タンパク質含有率とが上限以下の範囲内で目標収量を目指すのが好ましい。正規化植生指数(NDVI)等の生育量センシング項目は、この例ではΔN演算に使わないが、関数の例を示す。
(2) Examples of functions for each item 2-1) Measurement items Measurement items can be yield, combine standardization speed (one index of degree of lodging), and grain protein content. In the case of staple edible rice, it is preferable to aim for the target yield within a range in which the degree of lodging and the grain protein content are below the upper limits. Growth sensing items such as normalized vegetation index (NDVI) are not used for ΔN calculation in this example, but examples of functions are shown.

2-2)収量
収量を目標項目とする。そして、目標収量より実際の測定収量が少ない場合、収量差に相当する窒素量だけ基肥量を増やす。
図4は、収量と窒素吸収量、及び収量と基本補正量ΔNByの関係の一例を示す図である。
窒素吸収量NAは、収量Y(g/m)に対して以下の式3に示すように単回帰することができることがわかった。
NA(g/m)=0.0176×Y+0.6476 (式3)
2-2) Yield Yield is the target item. Then, when the actual measured yield is less than the target yield, the amount of basal fertilizer is increased by the nitrogen amount corresponding to the yield difference.
FIG. 4 is a diagram showing an example of the relationship between yield and nitrogen absorption amount, and between yield and basic correction amount ΔNBy.
It was found that the nitrogen absorption amount NA can be simply regressed with respect to the yield Y (g/m 2 ) as shown in Equation 3 below.
NA (g/m 2 ) = 0.0176 x Y + 0.6476 (equation 3)

目標収量(下向き黒矢印参照)を570g/mとし、肥料効率(施用した窒素量に対する吸収される窒素量の割合)をk=1とすると、図4のように、
Y<570の場合:
ΔNBy=0.0176×(570-Y)/k=0.0176×(570-Y) (式4)Y≧570の場合:
ΔNBy=0
である。
Assuming that the target yield (see the downward black arrow) is 570 g/m 2 and the fertilizer efficiency (the ratio of the amount of nitrogen absorbed to the amount of nitrogen applied) is k=1, as shown in FIG.
For Y<570:
ΔNBy=0.0176×(570−Y)/k=0.0176×(570−Y) (Formula 4) When Y≧570:
ΔNBy=0
is.

以上のように、収量による基本補正量ΔNByを回帰式を利用して求めることができる。
尚、収量のみでΔNを計算する場合や肥料削減が目的の場合には、式4の場合分けをせず、収量が目標を超えた場合は基肥量を削減して、倒伏防止や肥料削減を図ることも可能である。
As described above, the basic correction amount ΔNBy based on the yield can be obtained using the regression equation.
In addition, when calculating ΔN only by yield or when the purpose is to reduce fertilizer, do not divide the cases in Equation 4. If the yield exceeds the target, reduce the amount of basal fertilizer to prevent lodging and reduce fertilizer. It is also possible to plan

kは通常0.3程度の値である。但し、過剰補正となることを避けるためk=1~2として、数年にわたって演算を行い、最適基肥量に近づけるようにしてもよい。収量は、その年の気象条件等の影響を受けるため、目標収量は絶対値だけでなく、その年の平均値、中央値、第三四分位数等の相対的な値を用いても良い。 k is usually a value of the order of 0.3. However, in order to avoid excessive correction, k=1 to 2 may be set and the calculation may be performed over several years so as to approach the optimum amount of basal fertilizer. Yield is affected by the weather conditions of the year, so the target yield may be not only an absolute value but also a relative value such as the average value, median value, third quartile, etc. of the year. .

2-3)コンバイン標準化速度
コンバイン標準化速度(本明細書では、倒伏していない基準圃場のコンバイン速度に対する対象箇所のコンバイン速度の相対値と定義する。)は、農作物の倒伏程度の指標として用いることができる。倒伏程度が大きいほどコンバイン速度は小さくなるからである。倒伏程度は、上限の目標を持ち、基肥補正量の上限を決める項目であるため、上限項目である。一方、コンバイン標準化速度は、倒伏程度と負の関係があるため、下限の目標を持つ上限項目である(図5の下向き黒矢印=0.7を下限目標とする)。
図5は、コンバイン標準化速度(倒伏程度)と窒素吸収量、及びコンバイン標準化速度と上限補正量ΔNUvの関係の一例を示す図である。図5に示すように、窒素吸収量NAはコンバイン標準化速度Vで、以下の式5に示すように単回帰することができた。
NA=-7.1321×V +17.159(式5)
2-3) Combine standardized speed Combine standardized speed (herein defined as the relative value of the combine speed at the target location with respect to the combine speed in the reference field that is not lodged.) Is used as an indicator of the lodging degree of crops. can be done. This is because the speed of the combine decreases as the degree of lodging increases. The degree of lodging is an upper limit item because it has a target upper limit and is an item that determines the upper limit of the basal fertilizer correction amount. On the other hand, the combine standardization speed has a negative relationship with the degree of lodging, so it is an upper limit item with a lower limit target (the downward black arrow in FIG. 5 = 0.7 is the lower limit target).
FIG. 5 : is a figure which shows an example of the relationship between combine standardization speed (lodging degree), nitrogen absorption, and combine standardization speed, and upper limit correction amount (DELTA)NUv. As shown in FIG. 5, the nitrogen uptake NA could be simply regressed at the combine normalization rate V as shown in Equation 5 below.
NA=−7.1321×V+17.159 (equation 5)

ここで、目標標準化速度を0.7、肥料効率を1とすると、ΔNUvは以下の式6で表される。
ΔNUv=-7.1321×(0.7-V) (式6)
以上のように、コンバイン標準化速度による上限補正量ΔNUvを回帰式を利用して求めることができる。
Here, assuming that the target standardized speed is 0.7 and the fertilizer efficiency is 1, ΔNUv is expressed by Equation 6 below.
ΔNUv = -7.1321 x (0.7-V) (Formula 6)
As described above, the upper limit correction amount ΔNUv based on the standardized speed of the combine can be obtained using a regression equation.

尚、目標より収量が低い場合は増加補正となり、倒伏程度が大きくなる恐れがある。目標より標準化速度が大きい(倒伏程度が小さい)場合も、式6によりΔNUvを計算することにより、倒伏程度からみた補正量の上限を設定することができる。従って、増加補正量の過剰を防ぐことができる。また、倒伏程度の指標としてコンバイン標準化速度の代わりに、コンバイン速度そのものや作物の高さなど別の測定項目を使うことも可能である。 In addition, when the yield is lower than the target, it is corrected to an increase, and there is a possibility that the degree of lodging will increase. Even when the standardized speed is higher than the target (the degree of lodging is small), the upper limit of the correction amount can be set in terms of the degree of lodging by calculating ΔNUv using Equation 6. Therefore, excessive increase correction amount can be prevented. It is also possible to use another measurement item such as the combine speed itself or the height of the crop instead of the standardized speed of the combine as an index of lodging degree.

2-4)穀粒タンパク質含有率補正
基肥窒素量が多いと穀粒タンパク質含有率が高くなる。
ところで、作物によって、品質上求められる穀粒タンパク質含有率に上限や下限がある場合がある。
例えば、玄米タンパク質含有率が高いと食味が落ちるため、良食味米栽培では玄米タンパク質含有率に上限が定められている場合がある。ここでは玄米タンパク質含有率を上限項目とした例を示す。
図6は、玄米タンパク質含有率と窒素吸収量、及び玄米タンパク質含有率と上限補正量ΔNUpの関係の一例を示す図である。図6に示すように、窒素吸収量は玄米タンパク質含有率で単回帰できることがわかる。
図6より、玄米タンパク質含有率をPとすると、窒素吸収量NAは以下の式で求まる。 NA=3.1395×P-8.9885 (式7)
2-4) Correction of Grain Protein Content The higher the amount of basal fertilizer nitrogen, the higher the grain protein content.
By the way, depending on the crop, there may be an upper limit or a lower limit for the grain protein content required for quality.
For example, when the protein content of brown rice is high, the taste deteriorates, so there are cases where an upper limit is set for the protein content of brown rice in cultivation of good-tasting rice. Here, an example in which the protein content of brown rice is set as the upper limit item is shown.
FIG. 6 is a diagram showing an example of the relationship between the protein content of brown rice and the nitrogen absorption amount, and the relationship between the protein content of brown rice and the upper limit correction amount ΔNUp. As shown in FIG. 6, it can be seen that the nitrogen absorption can be simply regressed with the brown rice protein content.
From FIG. 6, if the brown rice protein content is P, the nitrogen absorption amount NA can be obtained by the following formula. NA=3.1395×P−8.9885 (equation 7)

また、玄米タンパク質含有率の目標値を6.0(下向き黒矢印の値を上限目標とする)、肥料効率を1とすると、式8が求まる。
ΔNUp=3.1395×(6.0-P) (式8)
以上のように、穀粒タンパク質含有率による上限補正量ΔNUpを回帰式を利用して求めることができる。
Also, when the target value of brown rice protein content is 6.0 (the value of the downward black arrow is the upper limit target) and the fertilizer efficiency is 1, Equation 8 is obtained.
ΔNUp = 3.1395 x (6.0-P) (Formula 8)
As described above, the upper limit correction amount ΔNUp based on the grain protein content can be obtained using a regression equation.

2-5)NDVI等による補正(関数の例示)
収量コンバインを利用することができない場合に、人工衛星やドローン等により取得できる生育量の指標であるNDVI(正規化植生指数)等で基肥量を補正することも可能である。
NDVI値は、植物などの生育量を示す指標であり、(IR-R)/(IR+R)で求めることができる。
ここで、Rは可視光の反射率、IRは近赤外光の反射率、であり、NDVI値は+1~-1の間の値である。
2-5) Correction by NDVI, etc. (example of function)
When a yield combine cannot be used, it is also possible to correct the amount of basal fertilizer using NDVI (Normalized Vegetation Index), which is an indicator of the amount of growth obtained by satellites, drones, or the like.
The NDVI value is an index indicating the amount of growth of plants and the like, and can be obtained by (IR-R)/(IR+R).
Here, R is the reflectance of visible light, IR is the reflectance of near-infrared light, and the NDVI value is a value between +1 and -1.

この場合は目標項目とする。また、収量が目標より低い原因が生育過剰による倒伏や窒素過多による病害の場合もある。その場合は、収量による補正では増加補正となるが、実際には基肥量を減らす必要がある。コンバイン標準化速度を利用しない場合は、収量とNDVI等を組み合わせることで、そのような場合も適切に基肥量を補正できる。生育過剰を防ぐ目的がある場合は、上限項目とする。生育量は気象変動の影響を受けるので、その年の平均値、中央値、第三四分位数等相対的な値でもよい。 In this case, it is a target item. In addition, lodging due to overgrowth or disease due to excessive nitrogen may be the cause of the yield being lower than the target. In that case, correction based on yield will result in an increase correction, but in reality the amount of basal fertilizer must be reduced. When the combine standardization rate is not used, the amount of basal fertilizer can be appropriately corrected even in such a case by combining the yield and NDVI. If the purpose is to prevent overgrowth, the item should be the upper limit. Since the amount of growth is affected by climate change, relative values such as the average value, median value, third quartile, etc. of the year may be used.

図7は、NDVI×植被率と窒素吸収量、及びNDVI×植被率と基本補正量ΔNBndvixの関係の一例を示す図である。NDVI×植被率はドローン等によるNDVI測定時に得られる生育量の指標の一つである。
図7に示すように、窒素吸収量は、NDVI×植被率(NDVIXと記載する)の2次関数で回帰できる。
NA=104.67×NDVIX-21.216×NDVIX+2.2025 (式9)
FIG. 7 is a diagram showing an example of the relationship between NDVI×vegetation coverage and nitrogen absorption and NDVI×vegetation coverage and basic correction amount ΔNBndvix. NDVI×vegetation coverage ratio is one of the indicators of the amount of growth obtained when NDVI is measured by a drone or the like.
As shown in FIG. 7, the nitrogen absorption can be regressed by a quadratic function of NDVI×vegetation coverage (denoted as NDVIX).
NA=104.67×NDVIX 2 −21.216×NDVIX+2.2025 (equation 9)

また、NDVIXの目標値を0.3、肥料効率を1とすると、ΔNBndvixは以下のようになる。
ΔNBndvix=(104.67×(0.3-NDVIX)-21.216×(0.3-NDVIX) (式10)
以上のように、NDVI×植被率による基本補正量ΔNBndvixを、回帰式を利用して求めることができる。
Assuming that the target value of NDVIX is 0.3 and the fertilizer efficiency is 1, ΔNBndvix is as follows.
ΔNBndvix=(104.67×(0.3 2 −NDVIX 2 )−21.216×(0.3−NDVIX) (Equation 10)
As described above, the basic correction amount .DELTA.NBndvix based on NDVI.times.vegetation coverage can be obtained using a regression equation.

(3)ΔN(1)の演算例
以下に、主食用水稲の場合のΔNの演算例について説明する。
(3) Calculation example of ΔN(1) Below, a calculation example of ΔN in the case of staple food paddy rice will be described.

Figure 2023115085000002
Figure 2023115085000002

表1は、測定項目の組み合わせ例を示す表である。
例1は、収量を目標項目としたものである。
例2は、NDVI×植被率を目標項目としたものである。
例3は、収量を目標項目とし、NDVI×植被率を上限項目としたものである。
例4は、収量を目標項目とし、コンバイン標準速度、穀粒タンパク質含率を上限項目としたものである。
以下では、表1の例4の組み合わせを用いて、様々な収量、タンパク質含有率、コンバイン標準化速度の組み合わせについて、ΔN(1)を計算した例を示す。
Table 1 is a table showing examples of combinations of measurement items.
Example 1 uses the yield as the target item.
In Example 2, the target item is NDVI x vegetation coverage.
In Example 3, yield is the target item, and NDVI x vegetation cover rate is the upper limit item.
In Example 4, the yield is the target item, and the combine standard speed and grain protein content are the upper limit items.
Below are examples of calculations of ΔN(1) for various combinations of yield, protein content and combine normalization speed using the combination of Example 4 in Table 1.

Figure 2023115085000003
Figure 2023115085000003

表2は、主食用水稲を想定した場合の暫定補正量ΔN(1)の演算例を示す表であり、式4,式6、式8を用いて、ΔNBy、ΔNUv、ΔNUpを計算した値を示す表である。表2は、図3のステップS8-1~S8-3までの処理においてもPと、得られた暫定補正量ΔN(1)を求めるまでの演算処理の結果を示す。それ以降の演算処理により得られた結果は省略している。
各項目の網掛けの意味を最終行に示した。
Table 2 is a table showing an example of calculation of the provisional correction amount ΔN(1) assuming rice as a staple food. It is a table showing Table 2 also shows the result of the arithmetic processing up to obtaining P and the obtained interim correction amount ΔN(1) in the processing from steps S8-1 to S8-3 in FIG. The results obtained by subsequent arithmetic processing are omitted.
The shaded meaning of each item is shown in the last line.

事例1では、収量が600であり、目標570を上回っているため、式(4)より、収量による基本補正量は0である。上限項目であるコンバイン標準化速度は1.0であるため、式(6)より、上限補正量は2.1である。上限項目であるタンパク質含有率は5.5であるため、式(8)より、上限補正量は1.6である。
ΔNByは上限補正量ΔNUvやΔNUpより小さいので、事例1における選択される補正量はΔNBy=0.0であり、ΔN(1)=0.0となる。
In Case 1, the yield is 600, which exceeds the target of 570, so the basic correction amount based on the yield is 0 according to Equation (4). Since the combine standardized speed, which is the upper limit item, is 1.0, the upper limit correction amount is 2.1 according to Equation (6). Since the protein content rate, which is the upper limit item, is 5.5, the upper limit correction amount is 1.6 according to Equation (8).
Since ΔNBy is smaller than the upper limit correction amount ΔNUv and ΔNUp, the correction amount selected in case 1 is ΔNBy=0.0 and ΔN(1)=0.0.

事例2では、収量が500であり、目標570を下回っているため、式(4)より、収量による基本補正量は1.2である。上限項目であるコンバイン標準化速度は0.9であるため、式(6)より、上限補正量は1.4である。上限項目であるタンパク質含有率は5.5であるため、式(8)より、上限補正量は1.6である。
ΔNByは上限補正量ΔNUvやΔNUpより小さいので、事例2における選択される補正量はΔNBy=1.2であり、ΔN(1)=1.2となる。
In Case 2, the yield is 500, which is lower than the target of 570, so the basic correction amount based on the yield is 1.2 according to Equation (4). Since the combine standardized speed, which is the upper limit item, is 0.9, the upper limit correction amount is 1.4 according to Equation (6). Since the protein content rate, which is the upper limit item, is 5.5, the upper limit correction amount is 1.6 according to Equation (8).
Since ΔNBy is smaller than the upper limit correction amounts ΔNUv and ΔNUp, the correction amount selected in case 2 is ΔNBy=1.2 and ΔN(1)=1.2.

事例3では、収量が470であり、目標570を下回っているため、式(4)より、収量による基本補正量ΔNByは1.8である。上限項目であるコンバイン標準化速度は1.0であるため、式(6)より、上限補正量は2.1である。上限項目であるタンパク質含有率は5.5であるため、式(8)より、上限補正量ΔNUpは1.6である。
ΔNUp<ΔNBy<ΔNUvなので、事例3における選択される補正量はΔNUp=1.6であり、ΔN(1)=1.6となる。
In case 3, the yield is 470, which is below the target of 570, so from equation (4), the basic correction amount ΔNBy based on the yield is 1.8. Since the combine standardized speed, which is the upper limit item, is 1.0, the upper limit correction amount is 2.1 according to Equation (6). Since the protein content rate, which is the upper limit item, is 5.5, the upper limit correction amount ΔNUp is 1.6 according to Equation (8).
Since ΔNUp<ΔNBy<ΔNUv, the selected correction amount in case 3 is ΔNUp=1.6 and ΔN(1)=1.6.

事例4では、収量が470であり、目標570を下回っているため、式(4)より、収量による基本補正量ΔNByは1.8である。上限項目であるコンバイン標準化速度は0.9であるため、式(6)より、上限補正量ΔNUvは1.4である。上限項目であるタンパク質含有率は5.5であるため、式(8)より、上限補正量ΔNUpは1.6である。
ΔNUv<ΔNUp<ΔNByなので、事例4における選択される補正量はΔNUv=1.4であり、ΔN(1)=1.4となる。
In Case 4, the yield is 470, which is lower than the target of 570, so the basic correction amount ΔNBy based on the yield is 1.8 according to Equation (4). Since the standardized speed of the combine, which is the upper limit item, is 0.9, the upper limit correction amount ΔNUv is 1.4 according to Equation (6). Since the protein content rate, which is the upper limit item, is 5.5, the upper limit correction amount ΔNUp is 1.6 according to Equation (8).
Since ΔNUv<ΔNUp<ΔNBy, the selected correction amount in case 4 is ΔNUv=1.4 and ΔN(1)=1.4.

事例5では、収量が600であり、目標570を上回っているため、式(4)より、収量による基本補正量ΔNByは0.0である。上限項目であるコンバイン標準化速度は0.5であるため、式(6)より、上限補正量ΔNUvは-1.4である。上限項目であるタンパク質含有率は5.5であるため、式(8)より、上限補正量ΔNUpは1.6である。
ΔNUv<ΔNBy<ΔNUpなので、事例5における選択される補正量はΔNUv=-1.4であり、ΔN(1)=-1.4となる。
In Case 5, the yield is 600, which exceeds the target of 570. Therefore, according to Equation (4), the basic correction amount ΔNBy based on the yield is 0.0. Since the combine standardized speed, which is the upper limit item, is 0.5, the upper limit correction amount ΔNUv is -1.4 from equation (6). Since the protein content rate, which is the upper limit item, is 5.5, the upper limit correction amount ΔNUp is 1.6 according to Equation (8).
Since ΔNUv<ΔNBy<ΔNUp, the correction amount selected in case 5 is ΔNUv=-1.4 and ΔN(1)=-1.4.

事例6では、収量が500であり、目標570を下回っているため、式(4)より、収量による基本補正値ΔNByは1.2である。上限項目であるコンバイン標準化速度は0.5であるため、式(6)より、上限補正量ΔNUvは-1.4である。上限項目であるタンパク質含有率は6.5であるため、式(8)より、上限補正量はΔNUp=-1.6である。
ΔNUp<ΔNUv<ΔNByなので、事例6における選択される補正量はΔNUp=-1.6であり、ΔN(1)=-1.6となる。
In case 6, the yield is 500, which is below the target of 570, so from equation (4), the basic correction value ΔNBy based on the yield is 1.2. Since the combine standardized speed, which is the upper limit item, is 0.5, the upper limit correction amount ΔNUv is -1.4 from equation (6). Since the protein content rate, which is the upper limit item, is 6.5, the upper limit correction amount is ΔNUp=-1.6 from equation (8).
Since ΔNUp<ΔNUv<ΔNBy, the selected correction amount in Case 6 is ΔNUp=−1.6 and ΔN(1)=−1.6.

事例7では、収量が500であり、目標570を下回っているため、式(4)より、収量による補正量ΔNByは1.2である。上限項目であるコンバイン標準化速度は0.3であるため、式(6)より、上限補正量ΔNUvは-2.9である。上限項目であるタンパク質含有率は6.5であるため、式(8)より、上限補正量ΔNUpは-1.6である。
ΔNUv<ΔNUp<ΔNByなので、事例7における選択される補正量はΔNUv=-2.9であり、ΔN(1)=-2.9となる。
In Case 7, the yield is 500, which is below the target of 570, so the correction amount ΔNBy based on the yield is 1.2 according to Equation (4). Since the combine standardized speed, which is the upper limit item, is 0.3, the upper limit correction amount ΔNUv is −2.9 from equation (6). Since the protein content rate, which is the upper limit item, is 6.5, the upper limit correction amount ΔNUp is -1.6 from equation (8).
Since ΔNUv<ΔNUp<ΔNBy, the correction amount selected in case 7 is ΔNUv=-2.9 and ΔN(1)=-2.9.

事例8では、収量が600であり、目標570を上回っているため、式(4)より、収量による基本補正量ΔNByは0.0である。上限項目であるコンバイン標準化速度は0.7であるため、式(6)より、上限補正量ΔNUvは0.0である。上限項目であるタンパク質含有率は6.5であるため、式(8)より、上限補正量ΔNUpは-1.6である。
ΔNUp<ΔNBy=ΔNUv、事例8における選択される補正量はΔNUp=-1.6であり、ΔN(1)=-1.6となる。
以上に説明したように、様々な事例において、基肥に関する適切な補正量を求めることができる。
In case 8, the yield is 600, which exceeds the target of 570, so the basic correction amount ΔNBy based on the yield is 0.0 from equation (4). Since the standardized combine speed, which is the upper limit item, is 0.7, the upper limit correction amount ΔNUv is 0.0 from equation (6). Since the protein content rate, which is the upper limit item, is 6.5, the upper limit correction amount ΔNUp is -1.6 from equation (8).
ΔNUp<ΔNBy=ΔNUv, the selected correction amount in case 8 is ΔNUp=−1.6, and ΔN(1)=−1.6.
As explained above, in various cases, it is possible to obtain an appropriate correction amount for the basal fertilizer.

Figure 2023115085000004
Figure 2023115085000004

表3は、麺用コムギを想定した場合の暫定補正量ΔN(1)の演算例を示す表であり、数式は水稲の係数を流用し、目標や上限、下限を設定した。また、対立処理はコンバイン標準化速度をタンパク質含有率より優先とした。
表3は、図3のステップS8-1~S8-3までの処理においてもPと、得られた暫定補正量ΔN(1)を求めるまでの演算処理の結果を示す。それ以降の演算処理により得られた結果は省略している。
各項目の網掛けの意味を最終行に示した。
Table 3 is a table showing an example of calculation of the provisional correction amount ΔN(1) assuming wheat for noodles. Alternate treatments also favored combine normalization speed over protein content.
Table 3 also shows the result of the arithmetic processing up to obtaining P and the resulting provisional correction amount ΔN(1) in the processing from steps S8-1 to S8-3 in FIG. The results obtained by subsequent arithmetic processing are omitted.
The shaded meaning of each item is shown in the last line.

事例1では、収量が450であり、目標400を上回っているため、収量による基本補正量ΔNByは0となる。コンバイン標準化速度は、1.0(0.7を下限目標とする)であるため、上限補正量ΔNUvは2.1となる。タンパク質含有率は11.0(10.0を下限目標とする)であるため、下限補正量ΔNLpは-3.1となる。ΔNLp<ΔNBy<ΔNUvなので、補正量はΔNBy=0となる。 In Case 1, the yield is 450, which exceeds the target of 400, so the basic correction amount ΔNBy based on the yield is zero. Since the combine standardized speed is 1.0 (0.7 is the target lower limit), the upper limit correction amount ΔNUv is 2.1. Since the protein content is 11.0 (10.0 is the target lower limit), the lower limit correction amount .DELTA.NLp is -3.1. Since ΔNLp<ΔNBy<ΔNUv, the correction amount is ΔNBy=0.

事例2では、収量が350であり、目標400を下回っているため、収量による基本補正量ΔNByは0.9となる。コンバイン標準化速度は、0.9であるため、上限補正量ΔNUvは1.4となる。タンパク質含有率は11.0であるため、下限補正量ΔNLpは-3.1となる。ΔNLp<ΔNBy<ΔNUvなので、補正量はΔNBy=0.9となる。 In Case 2, the yield is 350, which is below the target of 400, so the basic correction amount ΔNBy based on the yield is 0.9. Since the combine standardized speed is 0.9, the upper limit correction amount ΔNUv is 1.4. Since the protein content is 11.0, the lower limit correction amount ΔNLp is -3.1. Since ΔNLp<ΔNBy<ΔNUv, the correction amount is ΔNBy=0.9.

事例3では、収量が300であり、目標400を下回っているため、収量による基本補正量ΔNByは1.8となる。コンバイン標準化速度は、0.9であるため、上限補正量ΔNUvは1.4となる。タンパク質含有率は11.0であるため、下限補正量ΔNLpは-3.1となる。ΔNLp<ΔNUv<ΔNByなので、補正量はΔNUv=1.4となる。 In Case 3, the yield is 300, which is below the target of 400, so the basic correction amount ΔNBy based on the yield is 1.8. Since the combine standardized speed is 0.9, the upper limit correction amount ΔNUv is 1.4. Since the protein content is 11.0, the lower limit correction amount ΔNLp is −3.1. Since ΔNLp<ΔNUv<ΔNBy, the correction amount is ΔNUv=1.4.

事例4では、収量が450であり、目標400を上回っているため、収量による基本補正量ΔNByは0となる。コンバイン標準化速度は、0.6であるため、上限補正量ΔNUvは-0.7となる。タンパク質含有率は11.0であるため、下限補正量ΔNLpは-3.1となる。ΔNLp<ΔNUv<ΔNByなので、補正量はΔNUv=-0.7となる。 In Case 4, the yield is 450, which exceeds the target of 400, so the basic correction amount ΔNBy based on the yield is zero. Since the combine standardized speed is 0.6, the upper limit correction amount ΔNUv is −0.7. Since the protein content is 11.0, the lower limit correction amount ΔNLp is −3.1. Since ΔNLp<ΔNUv<ΔNBy, the correction amount is ΔNUv=-0.7.

事例5では、収量が350であり、目標400を下回っているため、収量による基本補正量ΔNByは0.9となる。コンバイン標準化速度は、1.0であるため、上限補正量ΔNUvは2.1となる。タンパク質含有率は9.5であるため、下限補正量ΔNLpは1.6となる。ΔNBy<ΔNLp<ΔNUvなので、補正量はΔNLp=1.6となる。 In Case 5, the yield is 350, which is below the target of 400, so the basic correction amount ΔNBy based on the yield is 0.9. Since the combine standardized speed is 1.0, the upper limit correction amount ΔNUv is 2.1. Since the protein content is 9.5, the lower limit correction amount ΔNLp is 1.6. Since ΔNBy<ΔNLp<ΔNUv, the correction amount is ΔNLp=1.6.

事例6では、収量が350であり、目標400を下回っているため、収量による基本補正量ΔNByは0.9となる。コンバイン標準化速度は、1.0であるため、上限補正量ΔNUBvは2.1となる。タンパク質含有率は9.0であるため、下限補正量ΔNLpは3.1となる。ΔNBy<ΔNUv<ΔNLpで対立処理としてΔNUvを優先するため、補正量はΔNUv=2.1となる。 In Case 6, the yield is 350, which is below the target of 400, so the basic correction amount ΔNBy based on the yield is 0.9. Since the combine normalized speed is 1.0, the upper limit correction amount ΔNUBv is 2.1. Since the protein content is 9.0, the lower limit correction amount ΔNLp is 3.1. Since ΔNBy<ΔNUv<ΔNLp and priority is given to ΔNUv as conflict processing, the correction amount is ΔNUv=2.1.

事例7では、収量が250であり、目標400を下回っているため、収量による基本補正量ΔNByは2.6となる。コンバイン標準化速度は、1.0であるため、上限補正量ΔNUvは2.1となる。タンパク質含有率は9.0であるため、下限補正量ΔNLpは3.1となる。ΔNUv<ΔNBy<ΔNLpで対立処理としてΔNUvを優先するため、補正値はΔNUv=2.1となる。 In Case 7, the yield is 250, which is below the target of 400, so the basic correction amount ΔNBy based on the yield is 2.6. Since the combine standardized speed is 1.0, the upper limit correction amount ΔNUv is 2.1. Since the protein content is 9.0, the lower limit correction amount ΔNLp is 3.1. Since ΔNUv<ΔNBy<ΔNLp and priority is given to ΔNUv as a conflicting process, the correction value is ΔNUv=2.1.

事例8では、収量が350であり、目標400を下回っているため、収量による基本補正量ΔNByは0.9となる。コンバイン標準化速度は、0.6であるため、上限補正量ΔNUvは-0.7となる。タンパク質含有率は10.5であるため、下限補正量ΔNLpは-1.6となる。ΔNLp<ΔNUv<ΔNByなので、補正値はΔNUv=-0.7となる。 In Case 8, the yield is 350, which is below the target of 400, so the basic correction amount ΔNBy based on the yield is 0.9. Since the combine standardized speed is 0.6, the upper limit correction amount ΔNUv is −0.7. Since the protein content is 10.5, the lower limit correction amount ΔNLp is -1.6. Since ΔNLp<ΔNUv<ΔNBy, the correction value is ΔNUv=-0.7.

以上のようにして、主食用水稲や麺用コムギの場合のΔN(1)の演算を行うことができる。
尚、目標項目である収量は作物や品種、栽培地等に依存するが、主食用水稲などでは420kg/10aが好ましく、より好ましくは720kg/10aである。
また、上限項目であるコンバイン標準化速度は、0.5以上が好ましく、より好ましくは0.8以上が好ましい。
また、上限項目であるタンパク質含有量は、7.0%以下が好ましく、6.0%以下がより好ましい。
As described above, ΔN(1) can be calculated in the case of rice for staple food and wheat for noodles.
Yield, which is a target item, depends on crops, varieties, cultivation areas, etc., but is preferably 420 kg/10a, more preferably 720 kg/10a for staple food paddy rice.
In addition, the combine standardization speed, which is the upper limit item, is preferably 0.5 or more, more preferably 0.8 or more.
Also, the protein content, which is the upper limit item, is preferably 7.0% or less, more preferably 6.0% or less.

本実施の形態による基肥量演算技術は、可変基肥地図の作成に利用できる。そして、圃場毎の土壌分析等を必要とせず、基肥施用、生育結果である測定項目を測定し、基肥量を補正する手順を繰り返すだけで栽培目標を達成する基肥量を漸近的に精度良く求めることができる。
可変基肥に使用する機械と測定項目データが圃場管理システム等に統合されれば、システムとして一体的に利用できる。そのシステムの中に本実施の形態による演算装置を組み込むことにより、個人的な技量などに依存せずに、基肥地図を作成することができる。
The basal fertilizer amount calculation technique according to the present embodiment can be used to create a variable basal fertilizer map. Then, without the need for soil analysis or the like for each field, the amount of basal fertilizer that achieves the cultivation target can be obtained asymptotically with high accuracy simply by repeating the procedure of applying basal fertilizer, measuring the measurement items that are the results of growth, and correcting the amount of basal fertilizer. be able to.
If the machine used for variable basal fertilizer and the measurement item data are integrated with the field management system, etc., it can be used as an integrated system. By incorporating the arithmetic unit according to the present embodiment into the system, a basal fertilizer map can be created without depending on personal skill.

(第2の実施の形態)
本発明は基肥量を補正するものであるが、補正を加える元になる実績基肥量の測定には手間が掛かる場合が多い。そこで、本発明の第2の実施の形態では、この課題を解決する。すなわち、第2の実施の形態では、実績基肥量を使用せずに、施肥機設定値を用いる。施肥機設定値とは施肥機の施肥量の設定値のことである。例えば施肥量を肥料の重量で50kg/10a計画する場合に施肥量を調整するつまみや開度の値を4にする機械なら、施肥機設定値は4となる。
第1の実施形態における実績基肥量と補正量を全て施肥機設定値に置き換え、施肥機設定値を補正の対象とすることができる。
(Second embodiment)
Although the present invention corrects the amount of basal fertilizer, it often takes time and effort to measure the actual amount of basal fertilizer that is the basis for correction. Therefore, in the second embodiment of the present invention, this problem is solved. That is, in the second embodiment, the fertilizer applicator setting value is used without using the actual basal fertilizer amount. The fertilizer applicator set value is the set value of the amount of fertilizer applied by the fertilizer applicator. For example, if the fertilizer application amount is planned to be 50 kg/10a in terms of the weight of the fertilizer, and the machine has a knob for adjusting the fertilizer application amount and an opening value of 4, the fertilizer applicator setting value will be 4.
The actual basal fertilizer amount and the correction amount in the first embodiment can all be replaced with the fertilizer applicator set values, and the fertilizer applicator set values can be corrected.

図8は、本発明の第2の実施の形態による施肥機設定値演算技術の要旨をまとめた図である。図9は、本実施の形態による作物の基肥量演算装置の一構成例を示す機能ブロック図である。図10は、本実施の形態による作物の基肥量演算方法の処理の流れを示すフローチャート図である。図10は、図3に対応し、対応するステップの符号の10を加算した符号で処理の対応関係を示す。
図8に示すように、施肥機設定値地図Dを作成し(T11)、測定項目を測定する(T13)。次いで、設定値補正量ΔDを演算し(T14)、Dn+1=D+ΔDを演算する(T15)。そして、次のサイクル(n+1)に進む(T11に戻る)。
図9に示すように、本実施の形態による基肥量演算装置Bは、設定値地図作成部2と、測定項目測定部8と、目標・実績比較部12と、設定値補正量演算部16と、設定値地図更新部18と、を有している。その他、図示しない記憶部などを有している。
以下において、処理の詳細について説明する。
FIG. 8 is a diagram summarizing the gist of the fertilizer applicator setting value calculation technique according to the second embodiment of the present invention. FIG. 9 is a functional block diagram showing one configuration example of the crop basal fertilizer amount calculating device according to the present embodiment. FIG. 10 is a flow chart showing the flow of processing of the crop basal fertilizer amount calculation method according to the present embodiment. FIG. 10 corresponds to FIG. 3, and shows the correspondence of the processes with a code obtained by adding 10 to the code of the corresponding step.
As shown in FIG. 8, a fertilizer applicator setting value map D1 is created (T11), and measurement items are measured (T13). Next, the set value correction amount ΔD 1 is calculated (T14), and D n+1 =D n +ΔD n is calculated (T15). Then, it proceeds to the next cycle (n+1) (returns to T11).
As shown in FIG. 9, the basal fertilizer amount calculation device B according to the present embodiment includes a set value map creation unit 2, a measurement item measurement unit 8, a target/result comparison unit 12, and a set value correction amount calculation unit 16. , and a set value map updating unit 18 . In addition, it has a storage unit (not shown) and the like.
Details of the processing will be described below.

1)図4~図7を施肥機設定値で作成する方法
例えば、図9の測定項目測定部8において、施肥機設定値を数段階設けた試験を行い、それぞれの収量、倒伏程度、穀粒タンパク質含有率、NDVI等を測定すれば、図4~図7の縦軸を施肥機設定値に置換した図を作成することができる。回帰分析により、式3,式5,式7、式9のNAをDに置き換えられ、式4,式6,式8,式10のΔNBy、ΔNUv、ΔNUp,ΔNBndvixをそれぞれ基本施肥機設定値補正量ΔDBy,コンバイン標準化速度による上限施肥機設定値補正量ΔDUv、穀粒タンパク質含有率による上限施肥機設定値補正量ΔDUp、NDVIXによる基本施肥機設定値補正量ΔDndivxに置き換える。
これらから、設定値補正量演算部16が、第1の実施形態と同様に図8のT14において、図10のS14-1~3、S15、S16-1~4により、ΔN(1)に相当する暫定施肥機設定値補正量ΔD(1)を求める。次にS17、S18-1~3で、あらかじめ定めておいた施肥機設定値補正量の上限である上限ΔD、下限である下限ΔDと比較を行い、施肥機設定値補正量ΔDを求める。ΔDを用いることで、設定値地図更新部18が、第1の実施形態の方法と同様に次回の施肥機設定値を求める。
n+1i=Dni+ΔDni
第1の実施の形態と比較した第2の実施の形態の方法のよい点は、式3~式10の作成を含め、農家による実施が困難な作物の窒素吸収量の測定が不要になり、収量、倒伏程度、穀粒タンパク質含有率、NDVI等を測定できる機械を用いるだけで補正処理が完結することである。
1) Method of creating FIGS. 4 to 7 with fertilizer applicator setting values For example, in the measurement item measurement unit 8 in FIG. By measuring the protein content, NDVI, etc., it is possible to create graphs in which the vertical axes in FIGS. By regression analysis, NA in formulas 3, 5, 7, and 9 is replaced with D, and ΔNBy, ΔNUv, ΔNUp, and ΔNBndvix in formulas 4, 6, 8, and 10 are corrected to basic fertilizer applicator setting values. ΔDBy, upper limit fertilizer applicator set value correction amount ΔDUv based on combine standardized speed, upper limit fertilizer applicator set value correction amount ΔDUp based on grain protein content, and basic fertilizer applicator set value correction amount ΔDndivx based on NDVIX.
Based on these, the set value correction amount calculation unit 16 performs S14-1 to S14-3, S15, and S16-1 to S16-4 in FIG. 10 at T14 in FIG. A temporary fertilizer applicator set value correction amount ΔD(1) is obtained. Next, in S17 and S18-1 to S18-3, the fertilizer applicator setting value correction amount ΔD is obtained by comparing with the upper limit ΔD, which is the upper limit of the fertilizer applicator setting value correction amount, and the lower limit ΔD, which is the lower limit. By using ΔD, the setting value map update unit 18 obtains the next fertilizer applicator setting value in the same manner as in the method of the first embodiment.
D n+1 i =D ni +ΔD ni
The advantage of the method of the second embodiment compared to the first embodiment is that it is unnecessary to measure the nitrogen absorption amount of crops, which is difficult for farmers to implement, including the creation of formulas 3 to 10. Correction processing can be completed only by using a machine capable of measuring yield, degree of lodging, grain protein content, NDVI, and the like.

2)実績基肥量Nniを施肥機設定値Dniに、ΔNniをΔDniに変換する方法
例えば、図4~図7は第1の実施形態の処理のままにしておき、図8のようにNniをDniに置き換え、ΔNniをΔDniに変換する方法を用いることも可能である。
ここで、Dを施肥機設定値、その設定値における取扱説明書上の施肥量をNDとし、その関数を
D=p(ND) (式11)
とする。
関数pを用いて補正量ΔNを設定値補正量ΔDに変換する場合、
q=dP/dND(微分値、または差分値)とすると、
ΔDni=q×ΔNni (式12)
となる。
n+1i=Dni+ΔDni
この方法2)は、1)の方法のように改めて実験をしなくてもよく、既存の式4~式10があれば、実験結果を流用できる点がメリットである。
2) Method of converting actual basal fertilizer amount N ni to fertilizer applicator setting value D ni and ΔN ni to ΔD ni For example, FIGS. It is also possible to use a method of replacing N ni with D ni and converting ΔN ni into ΔD ni .
Here, D is the set value of the fertilizer applicator, ND is the amount of fertilizer applied in the instruction manual at that set value, and the function is D = p (ND) (Equation 11)
and
When converting the correction amount ΔN into the set value correction amount ΔD using the function p,
If q=dP/dND (differential value or differential value),
ΔD ni =q×ΔN ni (equation 12)
becomes.
D n+1 i =D ni +ΔD ni
This method 2) does not require a new experiment unlike the method 1), and has the advantage that the experimental results can be used if the existing equations 4 to 10 are available.

上記の処理および制御は、CPU(Central Processing Unit)やGPU(Graphics Processing Unit)によるソフトウェア処理、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)によるハードウェア処理によって実現することができる。
また、上記の実施の形態において、図示されている構成等については、これらに限定されるものではなく、本発明の効果を発揮する範囲内で適宜変更することが可能である。その他、本発明の目的の範囲を逸脱しない限りにおいて適宜変更して実施することが可能である。
また、本発明の各構成要素は、任意に取捨選択することができ、取捨選択した構成を具備する発明も本発明に含まれるものである。
The above processing and control can be realized by software processing by CPU (Central Processing Unit) and GPU (Graphics Processing Unit), and hardware processing by ASIC (Application Specific Integrated Circuit) and FPGA (Field Programmable Gate Array). I can.
Moreover, in the above-described embodiment, the illustrated configurations and the like are not limited to these, and can be appropriately changed within the scope of exhibiting the effects of the present invention. In addition, it is possible to carry out by appropriately modifying the present invention as long as it does not deviate from the scope of the purpose of the present invention.
In addition, each component of the present invention can be selected arbitrarily, and the present invention includes an invention having a selected configuration.

本発明は基肥量演算装置に利用可能である。 INDUSTRIAL APPLICABILITY The present invention can be used for a basal fertilizer amount calculator.

A 基肥量演算装置
1 基肥地図作成部
2 設定値地図作成部
5 実績基肥地図作成部
7 測定項目測定部
8 測定項目測定部
11 目標・実績比較部
12 目標・実績比較部
15 基肥補正量演算部
16 設定値補正量演算部
17 基肥地図更新部
18 設定値地図更新部
A Base fertilizer amount calculation device 1 Base fertilizer map creation unit 2 Set value map creation unit 5 Actual basal fertilizer map creation unit 7 Measurement item measurement unit 8 Measurement item measurement unit 11 Target/result comparison unit 12 Target/result comparison unit 15 Basal fertilizer correction amount calculation unit 16 Set value correction amount calculator 17 Base fertilizer map updater 18 Set value map updater

Claims (7)

圃場への基肥窒素量である基肥量の演算処理を行う基肥量演算装置であって、
圃場の領域と施肥機設定値との関係を示す施肥機設定値地図の入力を行う施肥機設定値地図作成部と、
圃場における測定項目を測定する測定項目測定部と、
前記測定項目の目標値と実績値との比較を行う目標・実績比較部と、
前記目標・実績比較部における比較結果に基づいて、施肥機設定値補正量を演算する施肥機設定値補正量演算部と、
前記施肥機設定値補正量演算部によって求められた前記施肥機設定値補正量を反映させて前記施肥機設定値地図を更新する施肥機設定値地図更新部と、を有し、
基肥施用、生育結果である測定項目の前記測定項目測定部による測定、前記施肥機設定値補正量を用いた前記施肥機設定値の補正の手順を繰り返すことにより適切な施肥機設定値に収束させることを特徴とする基肥量演算装置。
A basal fertilizer amount calculation device that performs arithmetic processing of the basal fertilizer amount, which is the amount of basal fertilizer nitrogen applied to the field,
a fertilizer applicator setting value map creation unit for inputting a fertilizer applicator setting value map showing the relationship between the field area and the fertilizer applicator setting value;
a measurement item measuring unit that measures measurement items in a field;
a target/actual comparison unit that compares target values and actual values of the measurement items;
a fertilizer applicator setting value correction amount calculation unit that calculates a fertilizer applicator setting value correction amount based on the comparison result in the target/actual comparison unit;
a fertilizer applicator setting value map updating unit that updates the fertilizer applicator setting value map by reflecting the fertilizer applicator setting value correction amount obtained by the fertilizer applicator setting value correction amount calculation unit;
Convergence to an appropriate fertilizer applicator setting value by repeating the procedure of basal fertilizer application, measurement by the measurement item measurement unit of the measurement item that is the growth result, and correction of the fertilizer applicator setting value using the fertilizer applicator setting value correction amount. A basal fertilizer amount computing device characterized by:
前記測定項目は、
上限値、下限値でない目標値を有し補正の基本となる目標項目を必須項目とし、
上限値又は下限値の目標値を有し、補正量の上限を決める上限項目と、上限値又は下限値の目標値を有し、補正量の下限を決める下限項目と、を任意の項目として有し、
前記目標項目に関して補正量を決める関数と前記目標項目の目標値と測定値の差に基づく補正値を、前記上限項目と前記下限項目の目標値と測定値の差に基づく上限補正量と下限補正量と比較して前記補正量を決定する
ことを特徴とする請求項1に記載の基肥量演算装置。
The measurement items are
A target item that has a target value that is not the upper limit value or the lower limit value and is the basis of correction is a mandatory item,
Optional items include an upper limit item that has a target value of the upper limit value or the lower limit value and determines the upper limit of the correction amount, and a lower limit item that has the target value of the upper limit value or the lower limit value and determines the lower limit of the correction amount. death,
A function that determines a correction amount for the target item and a correction value based on the difference between the target value and the measured value of the target item, and the upper limit correction amount and the lower limit correction based on the difference between the target value and the measured value of the upper limit item and the lower limit item. 2. The basal fertilizer amount calculation device according to claim 1, wherein the correction amount is determined by comparing with the amount.
前記上限項目と前記下限項目とが相反した場合の対立処理方法が決められている
ことを特徴とする請求項2に記載の基肥量演算装置。
3. The basal fertilizer amount calculating device according to claim 2, wherein a conflict processing method is determined when the upper limit item and the lower limit item contradict each other.
作物が水稲である場合には、
前記目標項目は収量であり、
前記上限項目は、圃場における作物の倒伏程度、作物の穀粒タンパク質含有率である
請求項2又は3に記載の基肥量演算装置。
If the crop is paddy rice,
the target item is yield;
4. The basal fertilizer amount calculating device according to claim 2 or 3, wherein the upper limit item is the lodging degree of the crop in the field and the grain protein content of the crop.
作物が小麦である場合には、
前記目標項目は収量であり、
前記上限項目は、圃場における作物の倒伏程度であり、
前記下限項目は、作物の穀粒タンパク質含有率である
請求項2又は3に記載の基肥量演算装置。
If the crop is wheat,
the target item is yield;
The upper limit item is the lodging degree of the crop in the field,
The basal fertilizer amount calculating device according to claim 2 or 3, wherein the lower limit item is the grain protein content of crops.
圃場への基肥窒素量である基肥量の演算処理を行う基肥量演算方法であって、
圃場の領域と施肥機設定値との関係を示す施肥機設定値地図の入力を行う施肥機設定値地図作成ステップと、
圃場における測定項目を測定する測定項目測定ステップと、
前記測定項目の目標値と実績値との比較を行う目標・実績比較ステップと、
前記目標・実績比較ステップにおける比較結果に基づいて、施肥機設定値補正量を演算する施肥機設定値補正量演算ステップと、
前記施肥機設定値補正量演算ステップによって求められた前記施肥機設定値補正量を反映させて前記施肥機設定値地図を更新する施肥機設定値地図更新ステップと、を有し、
基肥施用、生育結果である測定項目の前記測定項目測定ステップによる測定、前記施肥機設定値補正量を用いた施肥機設定値の補正の手順を繰り返すことにより適切な施肥機設定値に収束させることを特徴とする基肥量演算方法。
A basal fertilizer amount calculation method for calculating a basal fertilizer amount, which is the amount of basal fertilizer nitrogen applied to a field,
a fertilizer applicator setting value map creation step for inputting a fertilizer applicator setting value map showing the relationship between the field area and the fertilizer applicator setting value;
a measurement item measurement step of measuring measurement items in a field;
a target/actual comparison step of comparing target values and actual values of the measurement items;
a fertilizer applicator setting value correction amount calculation step of calculating a fertilizer applicator setting value correction amount based on the comparison result in the target/actual comparison step;
a fertilizer applicator setting value map updating step of updating the fertilizer applicator setting value map by reflecting the fertilizer applicator setting value correction amount obtained by the fertilizer applicator setting value correction amount calculating step;
Convergence to an appropriate fertilizer applicator setting value by repeating the procedure of applying basal fertilizer, measuring the measurement item, which is the growth result, in the measurement item measurement step, and correcting the fertilizer applicator setting value using the fertilizer applicator setting value correction amount. A basal fertilizer amount calculation method characterized by:
圃場への基肥窒素量である基肥量の演算処理を行う基肥量演算プログラムであって、
コンピュータに
圃場の領域と施肥機設定値との関係を示す施肥機設定値地図の入力を行う施肥機設定値地図作成ステップと、
圃場における測定項目を測定する測定項目測定ステップと、
前記測定項目の目標値と実績値との比較を行う目標・実績比較ステップと、
前記目標・実績比較ステップにおける比較結果に基づいて、施肥機設定値補正量を演算する施肥機設定値補正量演算ステップと、
前記施肥機設定値補正量演算ステップによって求められた前記施肥機設定値補正量を反映させて前記施肥機設定値地図を更新する施肥機設定値地図更新ステップと、を実行させ、
基肥施用、生育結果である測定項目の前記測定項目測定ステップによる測定、前記施肥機設定値補正量を用いた施肥機設定値の補正の手順を繰り返すことにより適切な施肥機設定値に収束させることを特徴とする基肥量演算プログラム。
A basal fertilizer amount calculation program for calculating a basal fertilizer amount, which is the amount of basal fertilizer nitrogen applied to a field,
a fertilizer applicator setting value map creation step of inputting to a computer a fertilizer applicator setting value map showing the relationship between the field area and the fertilizer applicator setting value;
a measurement item measurement step of measuring measurement items in a field;
a target/actual comparison step of comparing target values and actual values of the measurement items;
a fertilizer applicator setting value correction amount calculation step of calculating a fertilizer applicator setting value correction amount based on the comparison result in the target/actual comparison step;
a fertilizer applicator setting value map updating step of updating the fertilizer applicator setting value map by reflecting the fertilizer applicator setting value correction amount obtained by the fertilizer applicator setting value correction amount calculating step;
Convergence to an appropriate fertilizer applicator setting value by repeating the procedure of applying basal fertilizer, measuring the measurement item, which is the growth result, in the measurement item measurement step, and correcting the fertilizer applicator setting value using the fertilizer applicator setting value correction amount. A basal fertilizer amount calculation program characterized by.
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