JP2023152092A - Growth state improvement support apparatus, growth state improvement support method, and growth state improvement support program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、生育状態改善支援装置、生育状態改善支援方法及び生育状態改善支援プログラムに関する。 The present invention relates to a growth condition improvement support device, a growth condition improvement support method, and a growth condition improvement support program.
近年、スマート農業の一環として、農作物の生育状態を監視するシステムの需要が高まっている。農作物に発生する病害虫や生理障害の発生検知・予測も、そのようなシステムに求められる機能の一つである。農作物に発生する病害虫や生理障害には見た目が類似しているものがあり、画像認識だけでは病害虫なのか生理障害なのかを判断することは困難である。病害虫や生理障害に関しては、病害虫又は生理障害の少なくとも一方の発生を予測する技術(特許文献1参照)や、病害虫が発生しやすい箇所を推定する技術(特許文献2参照)が提案されているが、いずれも病害虫なのか生理障害なのかを区別するものではない。 In recent years, as part of smart agriculture, there has been an increasing demand for systems that monitor the growth status of agricultural crops. Detecting and predicting the occurrence of pests and physiological disorders in agricultural crops is one of the functions required of such systems. Some pests and physiological disorders that occur in agricultural crops have similar appearances, and it is difficult to determine whether they are pests or physiological disorders using image recognition alone. Regarding pests and physiological disorders, techniques have been proposed for predicting the occurrence of at least one of pests and physiological disorders (see Patent Document 1) and techniques for estimating locations where pests are likely to occur (see Patent Document 2). Neither of these methods distinguishes between pests and physiological disorders.
しかし、病害虫には農薬の散布、生理障害には肥料や栄養素の追加が必要になるというようにそれぞれ対処法が異なるため、農作物に発生している症状の原因が、病害虫によるものか生理障害によるものかを区別することは非常に重要である。 However, each method requires different treatments, such as spraying pesticides for pests and adding fertilizers and nutrients for menstrual disorders. It is very important to distinguish between
本発明は、上記のような問題に鑑みてなされたものであり、農作物の生育状態を精度よく判定し、適切な対処を可能とすることを目的とする。 The present invention has been made in view of the above-mentioned problems, and an object of the present invention is to accurately determine the growth state of agricultural products and to enable appropriate measures to be taken.
上記の課題を解決するための本発明は、
農作物の生育状態を改善するための改善情報を記憶する改善情報記憶部と、
現に栽培されている農作物である対象農作物に関する特徴量である対象農作物特徴量を取得する対象農作物特徴量取得部と、
前記対象農作物特徴量を記憶する対象農作物特徴量記憶部と、
前記対象農作物特徴量に基づいて、ベイジアンネットワークモデルにより、前記生育状態の確率を算出する確率算出部と、
算出された前記確率に応じて、前記生育状態を表示する生育状態表示画面を生成する生育状態画面生成部と、
前記生育状態に応じた前記改善情報を表示する改善情報提供画面を生成する改善画面生成部と、
表示部と、
を備えたことを特徴とする生育状態改善支援装置である。
The present invention for solving the above problems is as follows:
an improvement information storage unit that stores improvement information for improving the growth condition of agricultural crops;
a target crop feature amount acquisition unit that acquires a target crop feature amount that is a feature amount regarding the target crop that is currently cultivated;
a target crop feature amount storage unit that stores the target crop feature amount;
a probability calculation unit that calculates the probability of the growth state using a Bayesian network model based on the target agricultural product feature amount;
a growth state screen generation unit that generates a growth state display screen that displays the growth state according to the calculated probability;
an improvement screen generation unit that generates an improvement information providing screen that displays the improvement information according to the growth state;
A display section;
This is a growth condition improvement support device characterized by comprising:
これによれば、ユーザが現に栽培している対象農作物に関する特徴量である対象農作物特徴量に基づいて、ベイジアンネットワークモデルにより算出された確率に応じて、推定された生育状態を表示部に表示するとともに、生育状態に応じた改善情報を表示部に表示
する。このため、生育状態改善支援装置は、ベイジアンネットワークモデルを用いることにより、農作物の生育状態を精度よく判定でき、ユーザには、どの生育状態であるかを示す確率に応じて表示されるとともに、生育状態を改善するための改善情報が提供されるので適切な対処が可能となる。
According to this, the estimated growth state is displayed on the display section according to the probability calculated by a Bayesian network model based on the target crop feature amount that is the feature amount related to the target crop that the user is currently cultivating. At the same time, improvement information according to the growth state is displayed on the display section. Therefore, by using a Bayesian network model, the growth condition improvement support device can accurately determine the growth condition of crops, and the user can display the growth condition according to the probability, and Since improvement information for improving the condition is provided, appropriate measures can be taken.
また、本発明において、
前記生育状態画面生成部は、
算出された前記確率の順位に関連付けて、推定された前記生育状態を表示する生育状態順位表示画面を生成するようにしてもよい。
Furthermore, in the present invention,
The growth status screen generation unit includes:
A growth state ranking display screen may be generated that displays the estimated growth state in association with the calculated probability ranking.
これによれば、生育状態改善支援装置は、ベイジアンネットワークモデルを用いることにより、多種の特徴量に基づいて農作物の生育状態を精度よく判定でき、ユーザには、現に栽培している農作物の生育状態がどの生育状態である確率が高いかが表示されるので、現に栽培している農作物の生育状態を視覚的に明確に認識することができる。 According to this, by using a Bayesian network model, the growth condition improvement support device can accurately determine the growth condition of crops based on a variety of feature quantities, and the user can easily determine the growth condition of the crops currently being cultivated. Since the display shows which growth state is most likely to be present, the growth state of the crops currently being cultivated can be clearly recognized visually.
また、本発明において、
特徴量が前記生育状態に影響する確率を算出する特徴量影響確率算出部を備え、
前記改善画面生成部は、前記改善情報を前記生育状態の改善に影響する確率の大きさに関連付けて表示する前記改善情報提供画面を生成するようにしてもよい。
Furthermore, in the present invention,
comprising a feature influence probability calculation unit that calculates the probability that the feature affects the growth state;
The improvement screen generation unit may generate the improvement information providing screen that displays the improvement information in association with the magnitude of the probability of affecting the improvement of the growth condition.
これによれば、ユーザには、特徴量影響確率算出部によって算出される、農作物の生育に関連する生育関連情報から取得された特徴量が生育状態に影響する確率に基づいて、改善情報が、生育状態の改善に影響する確率の大きさに関連付けて提供されるので、との特徴量に着目すればよいのか明確になり、適切な対処が容易になる。 According to this, the user is provided with improvement information based on the probability that the feature amount acquired from the growth-related information related to the growth of agricultural products will affect the growth state, which is calculated by the feature amount influence probability calculation unit. Since it is provided in association with the magnitude of the probability that affects the improvement of the growth condition, it becomes clear whether to focus on the characteristic amount of , and it becomes easier to take appropriate measures.
また、本発明は、
農作物の生育状態を改善するための改善情報を記憶するステップと、
現に栽培されている農作物である対象農作物に関する特徴量である対象農作物特徴量を取得するステップと、
前記対象農作物特徴量に基づいて、ベイジアンネットワークモデルにより、前記生育状態の確率を算出するステップと、
算出された前記確率に応じて、前記生育状態を表示する生育状態表示画面を生成するステップと、
前記生育状態表示画面を表示するステップと、
前記生育状態に応じた前記改善情報を表示する改善情報提供画面を生成するステップと、
前記改善情報提供画面を表示するステップと、
を含む生育状態改善支援方法である。
Moreover, the present invention
a step of storing improvement information for improving the growth condition of agricultural crops;
a step of acquiring a target crop feature amount that is a feature amount related to the target crop that is currently being cultivated;
Calculating the probability of the growth state using a Bayesian network model based on the target agricultural product feature amount;
generating a growth state display screen that displays the growth state according to the calculated probability;
Displaying the growth status display screen;
generating an improvement information providing screen that displays the improvement information according to the growth state;
displaying the improvement information provision screen;
This is a growth condition improvement support method that includes.
これによれば、ユーザが現に栽培している対象農作物に関する特徴量である対象農作物特徴量に基づいて、ベイジアンネットワークモデルにより算出された確率に応じて、推定された生育状態が表示されるとともに、生育状態に応じた改善情報が表示される。このため、生育状態改善支援方法によって、ベイジアンネットワークモデルを用いることにより、農作物の生育状態を精度よく判定でき、ユーザには、どの生育状態であるかを示す確率に応じて表示されるとともに、生育状態を改善するための改善情報が提供されるので適切な対処が可能となる。 According to this, the estimated growth state is displayed according to the probability calculated by the Bayesian network model based on the target crop feature amount that is the feature amount related to the target crop that the user is currently cultivating, and Improvement information according to the growth status is displayed. Therefore, by using the Bayesian network model in the growth condition improvement support method, it is possible to accurately determine the growth condition of agricultural crops. Since improvement information for improving the condition is provided, appropriate measures can be taken.
また、本発明は、
コンピュータに、
農作物の生育状態を改善するための改善情報を記憶するステップと、
現に栽培されている農作物である対象農作物に関する特徴量である対象農作物特徴量を取得するステップと、
前記対象農作物特徴量に基づいて、ベイジアンネットワークモデルにより、前記生育状態の確率を算出するステップと、
算出された前記確率に応じて、前記生育状態を表示する生育状態表示画面を生成するステップと、
前記生育状態表示画面を表示するステップと、
前記生育状態に応じた前記改善情報を表示する改善情報提供画面を生成するステップと、
前記改善情報提供画面を表示するステップと、
を実行させる生育状態改善支援プログラムである。
Moreover, the present invention
to the computer,
a step of storing improvement information for improving the growth condition of agricultural crops;
a step of acquiring a target crop feature amount that is a feature amount related to the target crop that is currently being cultivated;
Calculating the probability of the growth state using a Bayesian network model based on the target agricultural product feature amount;
generating a growth state display screen that displays the growth state according to the calculated probability;
Displaying the growth status display screen;
generating an improvement information providing screen that displays the improvement information according to the growth state;
displaying the improvement information provision screen;
This is a growth condition improvement support program that implements.
これによれば、ユーザが現に栽培している対象農作物に関する特徴量である対象農作物特徴量に基づいて、ベイジアンネットワークモデルにより算出された確率に応じて、推定された生育状態が表示されるとともに、生育状態に応じた改善情報が表示される。このため、生育状態改善支援プログラムをコンピュータに実行させることによって、ベイジアンネットワークモデルを用いることにより、農作物の生育状態を精度よく判定でき、ユーザには、どの生育状態であるかを示す確率に応じて表示されるとともに、生育状態を改善するための改善情報が提供されるので適切な対処が可能となる。 According to this, the estimated growth state is displayed according to the probability calculated by the Bayesian network model based on the target crop feature amount that is the feature amount related to the target crop that the user is currently cultivating, and Improvement information according to the growth status is displayed. Therefore, by having a computer run a growth condition improvement support program and using a Bayesian network model, it is possible to accurately determine the growth condition of crops. At the same time, improvement information for improving the growth condition is provided, allowing appropriate measures to be taken.
本発明によれば、農作物の生育状態を精度よく判定し、適切な対処が可能となる。 According to the present invention, it is possible to accurately determine the growth state of agricultural products and take appropriate measures.
〔適用例〕
以下、本発明の適用例に係る農作物生育状態観測システム1ついて、図面を参照しつつ説明する。
[Application example]
DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS A crop growth
図1は農作物生育状態観測システム1の概略構成を示す図であり、図2は農作物生育状態観測システム1が適用される農作物の栽培施設200の概略構成を示す図である。
農作物生育状態観測システム1では、栽培施設200において栽培されている農作物100の生育状態をカメラ40、センサ50、公開データ等に基づいて観測する。農作物の生育状態については、灰色カビ病やカルシウム欠乏症のように外観からは判別が難しい場合がある。症状の原因が病害虫によるものか生理障害によるものか等の原因に応じて改善するための対処方法は症状ごとに異なるので、適切に対応するためには、これらの症状を的確に判別する必要がある。
FIG. 1 is a diagram showing a schematic configuration of a crop growth
The agricultural product growth
農作物生育状態観測システム1に含まれる農作物生育状態観測装置10は、図9に示す機能ブロックで構成されている。この農作物生育状態観測装置10は、カメラ40、センサ50、公開データ取得部60を通じて取得したデータ、又は、これらのデータから抽出された特徴量と、生育状態に関する判定結果(例えば、正常、灰色カビ病、カルシウム欠乏症等)とを関連付けたトレーニングデータによって、図13に示すような、センサ60の値等の入力データから、灰色カビ病等の症状(生育状態)の発生確率を推定するベイジアンネットワーク400を生成する。
The crop growth
農作物生育状態観測システム1において、カメラ40、センサ50、公開データ取得部によって取得されたデータ、これらのデータから抽出された特徴量を、ベイジアンネットワーク400に入力することにより、農作物の生育状態が正常、灰色カビ病、カルシウム欠乏症である確率を算出し、図17に示すように、発生確率の高さによって複数の症状をランキング形式で表示することができる。
In the crop growth
このように、ベイジアンネットワーク400を用い、様々なデータの情報を総合的に考慮することで、症状が類似した病害虫や生理障害等の原因を精度よく判別することができるので、病害虫や生理障害の発生を検知・予測し、適切な対策をとることができる。
In this way, by using the
さらに、図18に示すような生育状態詳細説明画面710を生育状態表示装置30に表示させることにより、各症状に対して、対処法に関する詳細説明712や、特徴量ごとの傾向と、その特徴量に関する対処法の詳細ガイダンス715をユーザに提供することができる。
Furthermore, by displaying a growth state
このように、生育状態に異常がある場合に、ユーザは適切な対処方法を知ることができる。 In this way, if there is an abnormality in the growth state, the user can know the appropriate countermeasure.
〔実施例1〕
以下、図面を参照して本発明の実施例1に係る農作物生育状態観測システム1の構成について説明する。ただし、この実施例に記載されている装置の構成は各種条件により適宜変更されるべきものである。すなわち、この発明の範囲を以下の実施例に限定する趣旨のものではない。
[Example 1]
EMBODIMENT OF THE INVENTION Hereinafter, the structure of the agricultural crop growth
図1に本実施例に係る農作物生育状態観測システム1の概略構成を示す。
農作物生育状態観測システム1は、農作物生育状態観測装置10、データ管理サーバ20、生育状態表示装置30、カメラ40、センサ50、公開データ取得部60を含んで構
成される。
FIG. 1 shows a schematic configuration of a crop growth
The crop growth
カメラ40は、農作物100の状態を撮影する撮像装置である。カメラ40は、例えば、定点観測カメラ、スマートフォン内蔵カメラ、マルチスペクトラルカメラ、ドローン搭載カメラ、周回ロボットによって構成することができるがこれに限られない。
The
センサ50は、第1センサ50a、第2センサ50b、…、第nセンサ50cを含む。これらのセンサ50は、農作物の生育に影響を与える環境因子を測定するセンサ群であり、例えば、土壌センサ、温湿度センサ、日照量センサ、CO2センサ、土壌PHセンサ等を含むがこれに限られない。センサ群にまとめて言及する場合には、単にセンサ50という。
The
公開データ取得部60は、第1公開データ取得部60a、第2公開データ取得部60b、…、第m公開データ取得部60cを含む。これらの一般的に公開されている農業分野で活用できるデータである公開データを取得する取得部である。公開データ取得部60は、それぞれの公開データの提供形態に応じて、ネットワークを介して接続した外部サーバから公開データを取得する通信装置や、記録媒体で提供される公開データを読み取る読取装置等によって構成されるがこれに限られない。公開データには、例えば、メッシュ農業気象データ、全国デジタル土壌図、病害虫発生予察情報等が含まれるがこれに限られない。複数の公開データ取得部にまとめて言及する場合には、単に公開データ取得部60という。
The public data acquisition unit 60 includes a first public
農作物生育状態観測装置10は、カメラ40から受信した撮影画像データ、センサ50によって測定されたセンサデータ、公開データ取得部60によって取得された公開データ等を用いて、観測対象の農作物の生育状態を推定する装置である。農作物の生育状態には、例えば、病害虫の影響を受けている状態や、生理障害が発生している状態等があるがこれに限られない。農作物生育状態観測装置10は、例えば、CPU(プロセッサ)、主記憶装置(メモリ)、補助記憶装置(ハードディスクなど)、入力装置(キーボード、マウス、コントローラ、タッチパネルなど)、出力装置(プリンタ、スピーカなど)、通信装置を具備する汎用的なコンピュータシステムとして構成することができる。ここでは、カメラ40から受信した撮影画像データ、センサ50によって測定されたセンサデータ、公開データ取得部60によって取得された公開データ等を含む農作物の生育に関連する情報が、本発明の生育関連情報に相当する。本発明の生育関連情報はこれらに限られない。
The agricultural product growth
生育状態表示装置30は、農作物生育状態観測装置10の処理結果やカメラ40による撮影画像等の情報を表示する装置であり、ディスプレイ等の出力装置によって構成することができる。
The growth
データ管理サーバ20は、各種データベース(DB)を管理するサーバであり、例えば、CPU(プロセッサ)、主記憶装置(メモリ)、補助記憶装置(ハードディスクなど)、入力装置(キーボード、マウス、コントローラ、タッチパネルなど)、出力装置(ディスプレイ、プリンタ、スピーカなど)、通信装置を具備する汎用的なコンピュータシステムとして構成することができる。
データ管理サーバ20が管理するDBは、農作物情報DB20a、センサデータTSDB20b、公開データTSDB20c、病害虫・生理障害情報DB20d、画像データTSDB20e、判定結果TSDB20fを含む。
農作物情報DB20aは、生育状態の観測対象である農作物に関する情報を記憶したデータベースである。
センサデータTSDB20bは、センサ50によって測定されたデータであるセンサデータを時系列で記憶したデータベースである。
公開データTSDB20cは、公開データ取得部60によって取得されたデータを時系列で記憶したデータベースである。
病害虫・生理障害情報DB20dは、病害虫や農作物の生理障害に関する情報を記憶したデータベースである。
画像データTSDB20eは、カメラ40で撮影された画像データを時系列で記憶したデータベースである。
判定結果TSDB20fは、農作物に表れた症状が、病害虫によるものか、生理障害によるものかの判定結果を時系列で記憶したデータベースである。
The
The DBs managed by the
The agricultural
The
The
The pest and disease/physiological
The
The
図2は、上述の農作物生育状態観測システム1が観測の対象とする農作物が栽培されるハウス等の栽培施設200の概略構成を模式的に示した図である。
FIG. 2 is a diagram schematically showing a schematic configuration of a
栽培施設200では、A列、B列、C列の3列で、農作物100が栽培されている。A列にはA1~A6の6栽培区画が設けられ、B列にはB1~B6の6栽培区画が設けられ、C列にはC1~C6の6栽培区画が設けられている。
In the
各栽培区画で栽培される農作物には、それぞれ識別のための農作物IDが付与されており、例えば、000001のような農作物IDが付与される。このように栽培施設200において栽培される
A crop ID for identification is assigned to each crop cultivated in each cultivation section, for example, a crop ID such as 000001 is assigned. Cultivated in the
農作物に対して、その生育状態を撮影するためのカメラ40や種々の環境因子を測定するためのセンサ50が配置される。図2は、カメラ40と第1センサ50a及び第2センサ50bが配置された例を示している。センサ50にも、各センサ50を識別するためのセンサIDが付与されている。例えば、第1センサ50aには1A001、第2センサ50bには、2A001のようなセンサIDが付与される。
A
図2では、A1栽培区画、A2栽培区画において栽培される農作物を例示しているが、他の栽培区画A3~A6、B1~B6、C1~C6においても同様に農作物IDが付与された農作物が付与され、適宜の数のカメラ40、センサ50が配置される。栽培施設200に複数台のカメラ40が設置又は使用される場合には、各カメラ40を識別するためのカメラIDが付与される。
In FIG. 2, crops cultivated in the A1 cultivation section and A2 cultivation section are illustrated, but crops similarly assigned crop IDs are also shown in other cultivation sections A3 to A6, B1 to B6, and C1 to C6. An appropriate number of
図3は、農作物情報DB20aのデータ構成例を模式的に示す図である。
農作物情報DB20aには、例えば、農作物IDとして000001、栽培箇所としてA1、名称としてトマト、第1センサIDとして1A001、第2センサIDとして2A001、第1稿かデータIDとしてPB1_001、第2公開データIDとしてPb2_001、画像データIDとしてIM_000001、GPS位置情報として138.0036.00,135.00 35.00が記憶されている。ここで、GPS位置情報は、スマートフォン等で撮影した画像が、どの農作物IDに該当するかを紐づけるための情報である。また、農作物IDは、農作物に付加したQRコード(登録商標)やRFID等の個体識別情報タグから得られる情報と紐づけてもよい。
FIG. 3 is a diagram schematically showing an example of the data structure of the agricultural
The agricultural
農作物情報DB20aには、当該農作物の栽培に使用するために備えられている薬剤、器具、装置等に関する情報を記憶してもよい。
The
図4は、病害虫・生理障害情報DB20dのデータ構成例を模式的に示す図である。
病害虫・生理障害情報DB20dには、例えば、症状名称、病害虫or生理障害、症状画像情報、症状の説明、原因の説明、発生多発時期、対処方法、使用できる薬剤等の情報が記憶される。具体的には、症状名称として灰色カビ病のような症状の名称が記憶され、病害虫or生理障害として病害虫か生理障害かの区別(ここでは病害虫)であることが記
憶され、症状画像情報としてHairokabibyou.jpgと症状の画像情報のファイル名が記憶される。また、症状の説明としては、「果実のヘタの部分に水がしみたような病斑に灰色のカビが発生します。果実はヘタ付近から侵され、灰色のカビが生えて枯れ死や腐敗が起こります。果実には直径1~2mmの黄白色の斑点がしばしば現れます。」という説明文が記憶される。原因の説明としては、「灰色カビ病の菌は多湿の環境を好むため、隣同士の距離を取らずに植えた下部や、葉や茎が多く茂った株に発症しやすくなります。」との説明文が記憶される。また、発生多発時期としては、4~6月が記憶され、対処方法としては、「通風採光を良くしたり、換気や加湿器により湿度の低下を図る。発生後は速やかに袋に閉じ込め屋外で消却。」との対処方法の説明文が記憶され、使用できる薬剤としては、薬剤A、薬剤B、薬剤C等の薬剤の名称が記憶される。
FIG. 4 is a diagram schematically showing an example of the data structure of the pest and physiological
The pest and physiological
図5は、センサデータTSDB20bのデータ構成例を模式的に示す図である。センサ―データTSDB20bでは、センサIDで特定されるセンサごとのセンサデータがデータ取得日時に関連付けられて記憶されている。例えば、2022年1月6日00時00分00秒に取得されたセンサIDが1A001のセンサのデータは20.9、センサIDが2A001のセンサのデータは45.3というようにセンサデータが記憶される。ここでは、センサデータは、生の測定値ではなく、これを処理して得られた特徴量であってもよい。
FIG. 5 is a diagram schematically showing a data configuration example of the
図6は、公開データTSDB20cのデータ構成例を模式的に示す図である。公開データTSDB20cでは、公開データIDで特定される公開データごとのデータがデータ取得日時と関連付けられて記憶されている。例えば、2022年1月6日00時00分00秒に取得された公開データIDがPb1_001のデータは1321.3、公開データIDがPb2_001のデータは1(多)というように公開データが記憶される。ここでは、公開データIDがPb1_001のデータは、降水量であり、公開データIDがPb2_001のデータは病害虫発生率情報を示しているが、公開データの内容はこれらに限られない。ここでは、データ取得日時は、公開データの内容に応じて、公開データの対象となっている日時を含む。例えば、降水量であれば、降水量が測定された日時がデータ取得日時であり、病害虫発生率情報であれば、病害虫の発生が観察又は予測される日時がデータ取得日時となり、一定の期間であってもよい。
FIG. 6 is a diagram schematically showing an example of the data structure of the
図7は、画像データTSDB20eのデータ構成例を模式的に示す図である。画像データTSDB20eでは、農作物IDによって特定される農作物について、画像データIDで特定される画像データのファイル名と、当該画像データから抽出される特徴量1とが、取得日時と関連付けられて記憶されている。例えば、2022年1月6日00時00分00秒に取得された農作物IDが000001の農作物について、画像データIDがIM_000001の画像データのファイル名が2022_01_06_00_00_00_IM_000001.jpg、当該画像データの第1特徴量が561.3というように画像データが記憶される。
FIG. 7 is a diagram schematically showing an example of the data structure of the
図8は、判定結果TSDB20fのデータ構成例を模式的に示す図である。判定結果TSDB20fでは、栽培箇所、第1センサ50a~第nセンサ50cのセンサデータ、第1公開データ~第m公開データのデータ、第1画像認識特徴量~第k画像認識特徴量、判定結果が判定日時と関連付けられて記憶されている。栽培箇所としては、A1等の栽培区画名が記憶される。センサデータ及び公開データについては上述したので説明を省略する。画像認識特徴量は、上述した画像データを処理して抽出された特徴量である。また、判定結果としては、正常、病害虫である灰色カビ病、生理障害であるカルシウム欠乏症及びカルシウム過剰症が記憶される。
FIG. 8 is a diagram schematically showing an example of the data structure of the
ここでは、症状が類似している病害虫と生理障害の例として、灰色カビ病と、カルシウ
ム欠乏症、カルシウム過剰症を判定しているが、症状が類似している病害虫と生理障害はこれに限られない。例えば、病害虫による輪紋病と、生理障害であるリン酸過剰摂取によるカリウム欠乏症や、病害虫によるトマト黄化病と、生理障害であるマグネシウム欠乏症も、それぞれ症状が類似しているので、これらを区別して判定してもよい。
Here, gray mold, calcium deficiency, and calcium excess are determined as examples of pests and physiological disorders that have similar symptoms, but pests and physiological disorders that have similar symptoms are limited to these. do not have. For example, ring spot disease caused by pests and potassium deficiency due to excessive phosphate intake, which is a physiological disorder, and tomato yellowing disease caused by pests and diseases, and magnesium deficiency, which is a physiological disorder, have similar symptoms, so they should be differentiated. It may be determined separately.
図9に、農作物生育状態観測装置10の機能ブロック図を示す。農作物生育状態観測装置10は、主として、ベイジアンネットワーク生成部11と、ベイジアンネットワーク記憶部12と、生育状態推定部13とを含む。各部の具体的な機能については、図10に示すフローチャートを参照して説明する。ここでは、ベイジアンネットワーク生成部11が本発明のベイジアンネットワークモデル生成部に相当する。本発明の生育状態改善支援装置は、農作物生育状態観測装置10及びデータ管理サーバ20及び生育状態表示装置30を含んで構成される。以下、ベイジアンネットワークモデルを単にベイジアンネットワークともいう。
FIG. 9 shows a functional block diagram of the crop growth
ベイジアンネットワーク生成部11は、栽培対象である農作物の生育状態に関する種々の情報を推定・予測するために用いられるベイジアンネットワークを生成する機能部であり、CPUによって所定のプログラムが実行されることによって各機能が実現される。ベイジアンネットワーク生成部11は、トレーニングデータ取得部11a、特徴量算出部11b、判定情報生成部11c、離散化処理部11d、ベイジアンネットワーク構築部11e、ベイジアンネットワーク調整部11fを含む。ここでは、ベイジアンネットワーク構築部11eが本発明のベイジアンネットワークモデル構築部に相当し、ベイジアンネットワーク調整部11fが本発明のベイジアンネットワークモデル調整部に相当する。
The Bayesian
ベイジアンネットワーク記憶部12は、ベイジアンネットワーク生成部11によって生成されたベイジアンネットワークを記憶する機能部であり、例えば、補助記憶装置によって構成される。
The Bayesian
生育状態推定部13は、ベイジアンネットワーク記憶部12に記憶されたベイジアンネットワークを用いて、農作物の生育状態に関する種々の情報を推定・予測する機能部であり、CPUによって所定のプログラムが実行されることによって各機能が実現される。生育状態推定部13は、データ取得部13a、特徴量算出部13b、入力データ取得部13c、確率算出部13d、影響確率算出部13e、出力情報生成部13fを含む。
The growth
図10に、農作物生育状態観測システム1において実行される農作物生育状態観測方法の手順を説明するフローチャートを示す。
この農作物生育状態観測方法は、主として、農作物の生育状態を推定・予測するためのベイジアンネットワークを生成する段階と、生成されたベイジアンネットワークを用いて農作物の生育に有益な情報を提供する段階とを含む。
FIG. 10 shows a flowchart illustrating the procedure of the crop growth state observation method executed in the crop growth
This crop growth state observation method mainly includes the steps of generating a Bayesian network for estimating and predicting the growth state of crops, and using the generated Bayesian network to provide information useful for crop growth. include.
<ベイジアンネットワークの生成>
まず、図2に例示した栽培施設200の栽培区画A1~A6、B1~B6、C1~C6に各種のセンサ50を設置する(ステップS1)。
<Generation of Bayesian network>
First,
次に、農作物情報DB20aに、栽培される農作物等に関する情報を登録する(ステップS2)。
Next, information regarding cultivated crops, etc. is registered in the
次に、設置されたセンサ50のセンサデータ、公開データ取得部60から取得された公開データ、カメラ40によって撮影された画像データからデータ又は特徴量を収集して、センサデータTSDB20b、公開データTSDB20c、画像データTSDB20eにそれぞれ格納する(ステップS3)。ここでは、センサデータ、公開データ、画像データ
は、農作物生育状態観測装置10のトレーニングデータ取得部11aによって取得し、必要に応じて、特徴量算出部11bにおいて、生のデータに対して特徴量算出処理を実行して特徴量を算出してもよい。このようにして、取得されたセンサデータ等又は特徴量は、センサデータTSDB20b、公開データTSDB、画像データTSDB20eに格納される。以下では、データ又は特徴量をまとめて特徴量ともいう。
Next, data or feature amounts are collected from the sensor data of the installed
次に、各データに対して、正常、灰色カビ病、カルシウム欠乏症等の判定結果(生育状態情報)をラベル付けする(ステップS4)。判定結果がラベル付けされた各データは、図8に示すようなデータ構成で判定結果TSDB20fに格納される。判定結果のラベル付けは、農作物生育状態観測装置10の判定情報生成部11cが、センサデータTSDB20b、公開データTSDB、画像データTSDB20eに格納されたデータを農作物生育状態観測装置10に読み出し、生育状態表示装置30に表示させ、ユーザから、入力装置を通じて判定結果の入力を受け付け、取得した判定結果をこれらのデータに関連付けて判定結果TSDB20fに記憶させる。
Next, each data is labeled with a determination result (growth state information) such as normal, botrytis, calcium deficiency, etc. (step S4). Each piece of data labeled with a determination result is stored in the
次に、連続値として得られた各データを離散化する(ステップS5)。例えば、第1センサ50aから抽出されたデータ又は特徴量が連続値で、図11に示すような分布を示し、第1センサ50aから抽出されたデータ又は特徴量のレンジが0.0から60.0であるとする。このとき、センサデータのレンジを等間隔区間に分割する離散化(EWD(Equal Width Discretization))を用いて、10.0間隔で離散化することができる。データ又は特徴量の離散化は、農作物生育状態観測装置10の離散化処理部11dが、センサ等のレンジを予め取得しき、これに基づいて設定してもよいし、図11に示したグラフを生育状態表示装置30に表示させる等により必要な情報を提供し、離散化するため区間等のユーザによる設定を、入力装置を通じて受け付けるようにしてもよい。離散化の間隔は10.0に限らず、適宜の間隔を採用することができる。また、各データの離散化の方法はこれに限られず、頻度区間による離散化(EFD(Equal Frequency Discretization))、カイマージ、CAIM、最小記述長原理を用いた離散化(MDLP(Minimum Description Length Principle))等を採用してもよい。離散化されたデータは、離散化処理部11dによって判定結果TSDB20fに記憶される。離散化処理された特徴量と、判定結果とを関連付けたデータがベイジアンネットワークを学習させるトレーニングデータを構成する。
Next, each piece of data obtained as continuous values is discretized (step S5). For example, the data or feature amount extracted from the
次に、離散化したデータから、農作物生育状態観測装置10のベイジアンネットワーク構築部11eがベイジアンネットワークモデルを構築する(ステップS6)。
Next, the Bayesian
図12は、図10に示したフローチャートのステップS6におけるベイジアンネットワークの構築を説明する図である。
ベイジアンネットワークとは、確率変数をノードとする非循環の有向グラフであり、親ノードと子ノードとの間の条件付き確率表を有するグラフである。
図11には、楕円で表された4つのノードと、4つの矢印(エッジ)が示されている。
ノード301、302、311、312はそれぞれ「正常+その他」、「灰色カビ病」、「10.0<第1センサ値<20.0」、「250.0<第nセンサ値<300.0」という事象に対応し、確率的に値が定まる確率変数を表現している。矢印が向かう先にあるノードが子ノード、矢印の根元にあるノードが親ノードである。
FIG. 12 is a diagram illustrating the construction of the Bayesian network in step S6 of the flowchart shown in FIG. 10.
A Bayesian network is a directed acyclic graph with random variables as nodes, and is a graph that has a conditional probability table between parent nodes and child nodes.
FIG. 11 shows four nodes represented by ellipses and four arrows (edges).
事象Aを「灰色カビ病」であることと定義すると、事象ACは「灰色カビ病」ではないことを指す。また、事象Bを「250.0<第nセンサ値<300.0」であると定義すると、事象BCは「250.0<第nセンサ値<300.0」でないことを指す。
ここで、ベイジアンネットワークを構築するためのトレーニングデータの数が1000件であるとする。このうち、「灰色カビ病」と判定されたデータが200件、「正常又は
その他」と判定されたデータが800件であった。また、「灰色カビ病」と判定されたデータ200件のうち「10.0<第1センサ値<20.0」であったデータが6件、「250.0<第nセンサ値<300.0」であったデータが195件あった。「正常又はその他」と判定されたデータ800件のうち、「10.0<第1センサ値<20.0」であったデータが106件、「250.0<第nセンサ値<300.0」であったデータが8件あった。
If event A is defined as "gray mold", event AC means "gray mold" is not present. Furthermore, if event B is defined as "250.0<nth sensor value<300.0", event BC indicates that "250.0<nth sensor value<300.0" is not satisfied.
Here, it is assumed that the number of training data for constructing a Bayesian network is 1000 items. Of these, 200 data items were determined to be "gray mold" and 800 data items were determined to be "normal or other." Also, among the 200 data items determined to be "gray mold", 6 data items were "10.0 < 1st sensor value <20.0", and 6 data items were "250.0 < nth sensor value < 300. There were 195 data items with "0". Of the 800 data items determined to be "normal or other," 106 data items were "10.0<1st sensor value<20.0" and 106 data items were "250.0<nth sensor value<300.0". ” There were 8 data items.
「灰色カビ病」である農作物が「250.0<第nセンサ値<300.0」である条件付き確率P(B|A)は、上述のそれぞれのデータの件数(頻度)の比として、以下のように算出される。
同様にして、「灰色カビ病」かつ「250.0<第nセンサ値<300.0」である同時確率は、以下のように算出できる。
また、「灰色カビ病」だが「250.0<第nセンサ値<300.0」でない同時確率は、以下のように算出できる。
また、「灰色カビ病」でなく「250.0<第nセンサ値<300.0」でない同時確率は、以下のように算出できる。
このとき、「250.0<第nセンサ値<300.0」である確率は以下のように算出できる。
従って、「250.0<第nセンサ値<300.0」である場合に「灰色カビ病」である確率は、ベイズの定理により、以下のように算出できる。
これは、図12において、ノード312からノード302に向かう破線の矢印に対応する条件付き確率が0.96と算出されたことを示している。
The conditional probability P(B|A) that a crop with "gray mold disease" is "250.0<nth sensor value<300.0" is expressed as the ratio of the number of cases (frequency) of each of the above data. It is calculated as follows.
Similarly, the joint probability of "gray mold" and "250.0<nth sensor value<300.0" can be calculated as follows.
Further, the joint probability of "gray mold" but not "250.0<nth sensor value<300.0" can be calculated as follows.
Moreover, the joint probability that it is not "gray mold" and "250.0<nth sensor value<300.0" can be calculated as follows.
At this time, the probability that "250.0<nth sensor value<300.0" can be calculated as follows.
Therefore, when "250.0<nth sensor value<300.0", the probability of "gray mold" can be calculated as follows using Bayes' theorem.
This indicates that the conditional probability corresponding to the dashed arrow pointing from
上述のように、トレーニングデータにより、判定結果である農作物の生育状態を示す事象を親ノード301、302とし、トレーニングデータを離散化したデータ又は特徴量を子ノード311、312としたときの、親ノードと子ノードとの間の条件付確率表を作成し、ベイジアンネットワーク300を構築することができる。
ベイジアンネットワークの構築には、公知の方法を用いることができる。例えば、ベイジアンネットワークの構築には、Greedy Search アルゴリズム、Stingy Search アルゴリズム、全探索法等の構造学習アルゴリズムを用いることができる。
As described above, when using training data, events indicating the growth state of agricultural products, which are judgment results, are set as
A known method can be used to construct a Bayesian network. For example, structural learning algorithms such as Greedy Search algorithm, Stingy Search algorithm, exhaustive search method, etc. can be used to construct a Bayesian network.
次に、ベイジアンネットワークの構築に際しては、ベイジアンネットワークに適用する条件を選定する(ステップS7)。ベイジアンネットワークに適用する条件の選定ついては、農作物生育状態観測装置10のベイジアンネットワーク調整部11fが、必要な情報を生育状態表示装置30に表示させ、ベイジアンネットワークに適用する条件の、ユーザによる選択を、入力装置を介して受け付けるようにしてもよい。
Next, when constructing a Bayesian network, conditions to be applied to the Bayesian network are selected (step S7). Regarding the selection of conditions to be applied to the Bayesian network, the Bayesian
図12では、第1センサ値と第nセンサ値のみを例に説明しているが、第2センサ値等の他のセンサデータ、第1公開データ~第m公開データ、第1画像認識特徴量~第k画像認識特徴量を含めてベイジアンネットワーク300を構築することができる。ベイジアンネットワーク300に適用する条件、すなわち、いずれのデータをノードとして組み込むかは適宜選定することができる。
In FIG. 12, only the first sensor value and the nth sensor value are explained as an example, but other sensor data such as the second sensor value, the first public data to the mth public data, and the first image recognition feature amount A
このとき、図12では、栽培施設200に、第nセンサ50cを設置し、そのセンサデータを取得して、ベイジアンネットワーク300を構築しているが、第1センサ50cが実際には設置されておらずセンサデータが存在しない場合であっても、第nセンサ50cのセンサデータと灰色カビ病の発生との関係に関する既知の知見がある場合には、矢印333に対応する確率等を手動で設定してベイジアンネットワーク300に組み込むことができる。これは、図10のフローチャートの後述するステップS8及びステップS7に対応し、既知のノウハウがあり、適用する条件を追加する場合に該当する。
長年のノウハウが多い農業において、熟練者の知見をベイジアンネットワーク300に組み込むことができる。また、ベイジアンネットワーク300の学習の途中でセンサを付加する場合でも、農作物の生育にどの程度関係するのかの知見があれば、ベイジアンネットワーク300に組み込むことができる。
At this time, in FIG. 12, the
In agriculture, where there is a lot of know-how accumulated over many years, the knowledge of experts can be incorporated into the
そして、農作物の生育について既知のノウハウがある場合(ステップS8でYes)には、ステップS7に戻り、既知のノウハウに基づいて、ベイジアンネットワークに適用する条件を追加又は省略する。具体的には、ベイジアンネットワークを構成するノード、矢印及び条件付確率の少なくともいずれかを変更する。農作物の生育について既知のノウハウがあるか否かは、農作物生育状態観測装置10のベイジアンネットワーク調整部11fが、生育状態表示装置30を通じてユーザに問合せ、ユーザがある旨を回答した場合には、上述したようなベイジアンネットワークに適用する条件の選択を受け付ける画面に遷移するようにしてもよい。また、特に、既知のノウハウがある場合を特に区別せずに、ベイ
ジアンネットワークに適用する条件の選択として受け付け、条件の選択を完了するか否かを、生育状態表示装置30を通じてユーザに問合せ、完了が選択された場合には既知のノウハウがないものとして、処理してもよい。
農作物の生育について既知のノウハウがない場合には、ベイジアンネットワークの生成を完了し、生成されたベイジアンネットワークをベイジアンネットワーク記憶部12に記憶させて、ステップS9以降におけるベイジアンネットワークの利用段階で進む。
If there is known know-how regarding the growth of agricultural products (Yes in step S8), the process returns to step S7, and conditions to be applied to the Bayesian network are added or omitted based on the known know-how. Specifically, at least one of the nodes, arrows, and conditional probabilities that constitute the Bayesian network is changed. The Bayesian
If there is no known know-how regarding the growth of agricultural products, the generation of the Bayesian network is completed, the generated Bayesian network is stored in the Bayesian
<ベイジアンネットワークを用いた生育状態改善支援>
以下では、ステップS8までの処理により生成されたベイジアンネットワークを利用して農作物の生育状態を推定・予測し、推定された生育状態に基づいて生育状態を改善するための改善情報を提供する手順について説明する。ここでは、ベイジアンネットワークを利用して農作物の生育状態を推定・予測し、推定・予測された生育状態に基づいて生育状態を改善するための改善情報を提供する手順が本発明の生育状態改善支援方法に相当する。また、本発明の生育状態改善方法は、コンピュータ(システム)である農作物生育状態観測装置10、データ管理サーバ20、生育状態表示装置30を含む農作物生育状態観測システム1において、本発明の生育状態改善支援プログラムを実行することによって実現される。
まず、設置されたセンサ50のセンサデータ、公開データ取得部60から取得された公開データ、カメラ40によって撮影された画像データからデータ又は特徴量を収集して、センサデータTSDB20b、公開データTSDB20c、画像データTSDB20eにそれぞれ格納する(ステップS9)。ここでは、センサデータ、公開データ、画像データは、農作物生育状態観測装置10のデータ取得部13aによって取得し、必要に応じて、特徴量算出部13bにおいて、生のデータに対して特徴量算出処理を実行して特徴量を算出してもよい。このようにして、取得されたセンサデータ等又は特徴量が、センサデータTSDB20b、公開データTSDB、画像データTSDB20eに格納される。ここでは、カメラ40、センサ50、公開データ取得部60によって取得されるデータは、現に栽培施設において栽培されている農作物100に関するデータであり、農作物100は本発明の対象農作物に相当し、特徴量算出部13bが本発明の対象農作物特徴量取得部に相当する。また、センサデータTSDB20b、公開データTSDB、画像データTSDB20eが本発明の対象農作物特徴量記憶部に相当する。
<Support for improving growth conditions using Bayesian network>
Below, we will explain the procedure for estimating and predicting the growth state of agricultural products using the Bayesian network generated through the processing up to step S8, and providing improvement information for improving the growth state based on the estimated growth state. explain. Here, the procedure of estimating and predicting the growth state of agricultural products using a Bayesian network and providing improvement information for improving the growth state based on the estimated and predicted growth state is the growth state improvement support of the present invention. Corresponds to the method. Further, the growth condition improvement method of the present invention is applied to a crop growth
First, data or feature amounts are collected from the sensor data of the installed
次に、収集したデータ又は特徴量をベイジアンネットワークに入力する(ステップS10)。ここでは、ユーザが入力装置を介して農作物生育状態観測装置10に、入力装置を介して、農作物の生育状態の推定を指示したのに応じて、ベイジアンネットワークに入力すべきデータの取得を、入力データ取得部13cが、センサデータTSDB20b、公開データTSDB20c、画像データTSDB20eから必要なデータを取得して、ベイジアンネットワークに入力するようにしてもよい。また、ユーザが所望の生育状態の推定結果を得るために、入力装置を介して、ベイジアンネットワークに入力すべきデータの範囲を、データ取得日時等により指定し、入力データ取得部13cがこの指示に応じて対応するデータをセンサデータTSDB等から取得するようにしてもよい。
Next, the collected data or feature amounts are input to the Bayesian network (step S10). Here, in response to the user instructing the crop growth
次に、ベイジアンネットワークを用いて算出された確率から農作物の生育状態を推定する(ステップS11)。入力されたデータ等に基づいて、確率算出部13dが、ベイジアンネットワークにより確率を算出し、農作物の生育状態を推定する。確率算出部13dが本発明の確率算出部に相当する。
Next, the growth state of the crops is estimated from the probability calculated using the Bayesian network (step S11). Based on the input data, etc., the
図13は、図10に示したフローチャートのステップ10及びステップS11におけるベイジアンネットワークを用いた農作物の生育状態の推定を説明する図である。図12に示すベイジアンネットワーク400は、ベイジアンネットワーク生成部11により生成されたベイジアンネットワークである。
FIG. 13 is a diagram illustrating estimation of the growth state of agricultural products using a Bayesian network in
ベイジアンネットワーク400では、条件付き確率表により、第1センサ値~第nセンサ値、第1公開データ値~第m公開データ値、第1画像認識特徴量~第k画像認識特徴量の各パラメータの値から、「正常」、「灰色カビ病」、「カルシウム欠乏症」の各事象でると推定される確率を求めることができる。図12では、これは、「10.0<第1センサ値<20.0」、「250.0<第nセンサ値<300.0」、「700.0<第1公開データ値<750.0」、「1000.0<第1画像認識特徴量<1100.0」の各パラメータ値を表すノード411、412、413、414から、「正常」、「灰色カビ病」、「カルシウム欠乏症」をそれぞれ表すノード401、402、403へ向かう矢印に付された数値が、各パラメータ値からの各事象の確率である。図12では、確率が0.5を超える場合を太い破線の矢印で表示している。
In the
上述したベイジアンネットワーク400に、センサデータ、公開データ、画像データから収集したデータ又は特徴量を入力し、算出された確率により、正常、灰色カビ病、カルシウム欠乏症等の農作物の生育状態を推定することができる(図10に示したフローチャートのステップS9~S11に対応する。)。
Inputting data or feature amounts collected from sensor data, public data, and image data into the
また、上述のベイジアンネットワーク400による推定では、センサ50等によりすべてのデータが取得され、入力される場合に限らず、一部のデータが取得できない場合でも、農作物の生育状態を推定することができる。例えば、第1センサ50aが設置されていないか、設置はされているものの故障等により、センサデータを取得できない場合を例に説明する。図14に、再び図13に示したベイジアンネットワーク400を示す。ここでは、入力データとして、第1センサ50aの値が与えられていないが、第1センサ50aの値を親ノードとし、カルシウム欠乏症等の農作物の生育状態を子ノードとする矢印についての確率を、生育状態の推定に利用できないわけではない。図14の矢印451に示すように、「1000.0<第1画像認識特徴量<1100.0」、「700.0<第1公開データ値<750.0」、「250.0<第nセンサ値<300.0」という、他のバラメータの値が入力データとして得られていれば、これらの値に対して、第1センサ50aの値が「10.0<第1センサ値<20.0」となる確率を、確率伝播により0.81と算出することができる。これにより、第1センサ50aの値が得られていない場合でも、農作物の生育状態がカルシウム欠乏症であると推定される確率等を算出することができる。
Furthermore, in the estimation using the
このようにベイジアンネットワークを用いることにより、入力データとしてすべてのデータが得られていない状況でも生育状態の予測を実行することができるので、外乱によるノイズにより、あるデータが使えなくても予測を実行することができる。屋外等の農作物の栽培環境では、外乱が多く、予測のための入力データが適切に得られない場合があるが、このような場合でも、ベイジアンネットワークを用いることにより、農作物の生育状態の予測を適切に行うことができる。 By using a Bayesian network in this way, it is possible to predict growth conditions even in situations where not all data is available as input data, so predictions can be made even if some data cannot be used due to noise due to external disturbances. can do. In outdoor crop cultivation environments, there are many disturbances, and input data for prediction may not be obtained appropriately. Even in such cases, it is possible to predict crop growth conditions by using a Bayesian network. Can be done properly.
また、生成されたベイジアンネットワーク400のグラフ構造を示す画面を出力情報生成部13fにより生成し、生育状態表示装置30に表示してもよい。図15にベイジアンネットワーク表示画面500の例を示す。図15に示すベイジアンネットワーク表示画面500のグラフ構造は図13に示すベイジアンネットワーク400と同じであるため、詳細な説明は省略する。図15に示すように、矢印のうち、条件付き確率が閾値(例えば0.5)未満のものを細い破線で示し、条件付き確率が閾値以上のものを太い実線で示し、それらのうち条件付き確率が高いものさらに太い実線で表示している。このように、因果関係の向きをノード間の矢印の向きで表示し、因果関係の強さ(条件付き確率の大きさ)を線の種類や太さ等の表示態様を異ならせることにより、視覚的にも明確に区別できるように表示している。図15では、因果関係の強さを矢印の種類や太さを異ならせて表示し
ているが、因果関係の強さによる表示態様の変更はこれらに限られず、因果関係が最も強い矢印を赤色で表示するというように矢印の色を異ならせて表示してもよい。ここでは、ベイジアンネットワーク表示画面500が本発明のグラフ表示画面に相当し、出力情報生成部13fが本発明の生育状態画面生成部に相当する。
Further, a screen showing the graph structure of the generated
ベイジアンネットワーク表示画面500における因果関係の強さに応じて矢印の種類や太さを異ならせる場合に、条件付き確率が閾値(例えば、0.5)以上のもの矢印を表示し、条件付き確率が閾値未満の矢印(図15において破線で表示されている矢印)は表示しないようにしてもよい。このようにすれば、事象間の因果関係の強弱をより明確に可視化することができる。
When changing the type and thickness of the arrows depending on the strength of the causal relationship on the Bayesian
ベイジアンネットワークは、ノードとして設定された各変数の確率的な因果関係をネットワーク構造でモデル化するものであるから、ベイジアンネットワーク400を用いることにより、センサデータ、公開データ、画像データ等から農作物の生育状態(症状)の根本的な原因を突き止めることができる。また、構築されたベイジアンネットワーク400をベイジアンネットワーク表示画面500として表示し視覚化することにより、ユーザは要因の関係構造を理解することができる。
A Bayesian network models the probabilistic causal relationship of each variable set as a node using a network structure. Be able to identify the root cause of a condition (symptom). Furthermore, by displaying and visualizing the constructed
生成されるベイジアンネットワークは、図13に示したベイジアンネットワーク400に限られない。例えば、図16に示すように、ネットワークの範囲を広げてベイジアンネットワーク600を構築することもできる。ベイジアンネットワーク400と共通する構成については同じ符号を用いて説明を省略する。ここでは、センサ値等の各パラメータの値も事象として捉えてネットワークの範囲を広げている。図16では、「10.0<第1センサ値<20.0」を表すノード411から「250.0<第nセンサ値<300.0」を表すノード412への矢印461、「10.0<第1センサ値<20.0」を表すノード411から「700.0<第1公開データ値<750.0」を表すノード413への矢印462、「10.0<第1センサ値<20.0」を表すノード411から「250.0<第nセンサ値<300.0」を表すノード412、「700.0<第1公開データ値<750.0」を表すノード413、「1000.0<第1画像認識特徴量<1100.0」を表すノード414を通って、「正常」を表すノード401、「灰色カビ病」を表すノード402、「カルシウム欠乏症」を表すノード403にそれぞれ向かう矢印463、464、465が追加されている。ノード41に示された「10.0<第1センサ値<20.0」となった件数が1000件中782件、矢印461に対応する条件付き確率は203/782、矢印462に対応する条件付き確率は586/782と算出される。ノード41に示された「10.0<第1センサ値<20.0」から「10.0<第1センサ値<20.0」を表すノード411から「250.0<第nセンサ値<300.0」を表すノード412に向かう矢印に対応する203件のうち、さらに「700.0<第1公開データ値<750.0」を表すノード413を通る矢印に対応する件数が164件、そのうち、さらに「1000.0<第1画像認識特徴量<1100.0」を表すノード414を通る矢印に合い凹する件数が113件、さらに、「正常」を表すノード401、「灰色カビ病」を表すノード402、「カルシウム欠乏症」を表すノード403に向かう矢印に対応する件数が、それぞれ13件、30件、78件である。
The Bayesian network that is generated is not limited to the
このようなベイジアンネットワーク600に対して、第1センサ値として17.5、第nセンサ値として283.1、第1公開データ値として726.9、第1画像認識特徴量として1021.4を入力したとき(図10のフローチャートのステップ10に対応する。)、農作物がカルシウム欠乏症である予測確率が78/113、灰色カビ病である予測確率が30/113、正常である予測確率が13/113と算出される(図10のフローチャートのステップS11に対応する。)。従って、推定される農作物の生育状態は1位がカルシウム欠乏症、2位が灰色カビ病、3位が正常ということになる。
For such a
次に、各データと推定された結果を判定結果TSDB20fに格納する(ステップS12)。推定された結果は、確率算出部13dが、ベイジアンネットワークに入力されたデータに関連付けられて判定結果TSDB20fに記憶させる。
Next, each data and the estimated result are stored in the
次に、農作物生育状態観測装置10の出力情報生成部13fが、病害虫・生理障害DB20dから推定された症状の情報をランキング形式で提供する画面情報を生成し生育状態表示装置30に表示する(ステップS13)。農作物生育状態観測装置10の出力情報生成部13fが、算出された確率に基づいて、農作物の生育状態を、その発生確率に従ってランキング形式で表示する生育状態ランキング画面を生成し、生育状態表示装置30に表示させる。生育状態ランキング画面には、病害虫・生理障害DB20dに格納された生育状態に関する情報も併せて表示させてもよい。
Next, the output
図17は、生育状態ランキング画面の例である発生確率ランキング画面700を示す。発生確率ランキング画面700では、ベイジアンネットワーク400等によって推定された農作物の生育状態がランキング形式で表示される。ここでは、第1位が灰色カビ病、第2位がカルシウム欠乏症、第3位がうどんこ病と表示されている。発生確率ランキング画面700それぞれ、1位、2位、3位のランク表示701と、パーセンテージで表された発生確率表示702、灰色カビ病の生育状態名703、生育状態の概要情報704、生育状態の写真画像705によって構成される。ここでは、発生確率ランキング画面700が本発明の生育状態表示画面及び生育状態順位表示画面に相当する。また、ここでは、発生確率が高いものから順に3つの生育状態を表示する画面について説明しているが、出力情報生成部13fは、最も高い発生確率の生育状態だけを表示する画面を生成し、生育状態表示装置30に表示するようにしてもよい。このとき、最も高い発生確率の生育状態だけを表示する画面は、本発明の生育状態表示画面に相当する。
FIG. 17 shows an occurrence
発生確率は、ベイジアンネットワーク400等にセンサデータ等を入力することによって推定された数値が表示される。
また、概要情報707及び写真画像705は、病害虫・生理障害情報DB20dから取得され表示される。
The occurrence probability is displayed as a numerical value estimated by inputting sensor data etc. to the
Further, the summary information 707 and the
このように、ベイジアンネットワークを用いることにより、複数の対象を同時に予測することができる。このように、目的変数と説明変数の区別がなく、予測対象が一つに限らず、複数の予測が可能であるため、農作物の症状の予測をランキング形式で提供することができる。類似の症状を複数対象とすることにより、考えられる症状を網羅することができる。 In this way, by using a Bayesian network, multiple targets can be predicted simultaneously. In this way, there is no distinction between objective variables and explanatory variables, and multiple predictions are possible instead of just one prediction target, so predictions of crop symptoms can be provided in a ranking format. By targeting multiple similar symptoms, it is possible to cover all possible symptoms.
ステップS13において、生育状態表示装置30に表示された発生確率ランキング画面700において、生育状態名703は、ボタンになっており、タップ又はクリックすることにより、生育状態表示装置30の画面は、出力情報生成部13fが生成した図18に示す生育状態詳細説明画面710に遷移する。ユーザは、図18に示す生育状態詳細説明画面710の記載を参考に、ランキング上位の症状の対策を実行する(ステップS14)。以下では、「灰色カビ病」の生育状態名703をタップ又はクリックした場合について説明する。
In step S13, on the occurrence
図18に示す、生育状態詳細説明画面710は、生育状態名711、対処法を含む詳細説明712、ガイダンス713、グラフ表示714、詳細ガイダンス715、効果確認ボタン716a、716bによって構成される。
The growth state
図18に示す生育状態詳細説明画面710には、「灰色カビ病」等の生育状態名が表示
され、その下段に、対処法を含む詳細説明712が表示される。対処法を含む詳細説明712は、病害虫・生理障害情報DB20dに格納された情報から抽出される。そして、生育状態詳細説明画面710の中段には、「下記データの異常が発生の要因となっている可能性が高いです。環境を改善するために、各データの値を、網掛けで示した正常の確率が最も高い値の範囲になるように、対処法を参考に適切な処理を実施してください。」というように、下段に表示されるデータ異常の見方や対処法の概略についてのガイダンス713が文章で表示される。
A growth state
そして、ガイダンス713の下段には、異常発生の要因と推定されるデータについてのグラフ714と、データごとの詳細ガイダンス715が表示される。このような、データが異常発生の要因となる確率、すなわち、データが異常発生に影響する確率は、農作物生育状態観測装置10の影響確率算出部13eがベイジアンネットワーク400又は600に基づいて算出する。ベイジアンネットワークは、ノードとして設定された各変数の確率的な因果関係をネットワーク構造でモデル化するものであるから、ベイジアンネットワーク400又は600を用いることにより、特徴量が農作物の生育状態(症状)の要因となる確率を算出することができる。ここでは、第1特徴量から第N特徴量までの各特徴量について、各特徴量の変化が時系列でグラフ表示される。グラフ表示714には、特徴量の時間的変化を示すグラフ714aとともに、生育状態が正常である確率が最も高い当該特徴量の値の範囲が帯状の網掛け部714bによって表示される(符号は第1特徴量についてのみ表記しているが、他の特徴量についても同様の符号を用いて説明する。)。第1特徴量について、グラフ表示714では、グラフ714aが網掛け部714bを超えた状態で推移している。このため、詳細ガイダンス715には、「第1特徴量が高いです。〇〇を下げてください。」というような具体的な対処法が表示される。例えば、第1特徴量が温湿度センサの最大値で合った場合に、「窓を開けてください。」のようなメッセージが対処法として表示される。第2特徴量について、グラフ表示714では、グラフ714aが網掛け部714bを下回った状態で推移している。このため、詳細ガイダンス715には、「第2特徴量が低いです。〇〇を下げてください。」との具体的な対処法が表示される。第N特徴量について、グラフ表示714では、グラフ714aが網掛け部714bに重なる範囲で推移している。このため、第N特徴量は適切です。〇〇を保ってください。」との具体的な対処法が表示される。特徴量には、センサ60のセンサデータから抽出された特徴量や画像データから抽出された特徴量を含む。また、特徴量ではなく、センサの特定の生データであってもよい。ここでは、影響確率算出部13eが、本発明の特徴量影響確率算出部に相当する。また、生育状態詳細説明画面710が、本発明の改善情報提供画面に相当し、出力情報生成部13fが、本発明の改善画面生成部に相当する。
At the bottom of the
このように、生育状態詳細説明画面710により、ユーザは、農作物の生育状態が異常である場合に適切な対処方法を知ることができる。また、当該異常の原因に対する複数の対処方法がある場合に、異常の要因となっている可能性が高い特徴量に関する情報が提供されるので、ユーザとしては、異常の改善のためにより的確な対処が可能となる。
In this manner, the detailed growth
ユーザは、このような生育状態詳細説明画面710の記載を参考に、症状の対策を実行し、実行された対策によって農作物に表れた症状が改善したか否かを判定する(ステップS15)。
生育状態詳細説明画面710のグラフ表示714及び詳細ガイダンス715の下段には、「発生しましたか?」との文言とともに、効果確認ボタンとしての「はい」ボタン716a、「いいえ」ボタン716bが表示される。この生育状態詳細説明画面710において提供された対処法を実行することによって、生育状態が改善した、すなわち、灰色カビ病が治まった場合には、「はい」ボタン716aをタップ又はクリックし、生育状態が改善しない、すなわち灰色カビ病が治まらない場合には「いいえ」ボタン716bをタップ又はクリックする。これらの効果確認ボタン716a、716bを通じて、生育状態詳細
説明画面710において提供された対策によって症状(生育状態)が改善した否かの判定結果を取得する。上述した手順が、図10に示すフローチャートのステップS14及びステップS15に対応する。
ステップS15において、改善していないと判定された場合、すなわち、ユーザによる「いいえ」ボタン716bのタップ又はクリックを受け付けた場合には、判定結果TSDB20fに、その旨を登録しておく。この場合には、生育状態表示装置30の画面を発生確率ランキング画面700に遷移させる。ここで、ユーザは、続く順位、ここでは、農作物の生育状態がカルシウム欠乏症の症状(生育状態)の生育状態名703をタップ又はクリックすると、ことにより、カルシウム欠乏症に関する生育状態詳細説明画面710を表示させ
ステップS15において、改善したと判定された場合、すなわち、ユーザによる「はい」ボタンのタップ又はクリックを受け付けた場合には、判定結果データをベイジアンネットワーク構築のためのトレーニングデータに適用するか否かを判定する(ステップS16)。
The user executes countermeasures against the symptoms with reference to the description on the growth state
At the bottom of the
In step S15, if it is determined that there is no improvement, that is, if the tap or click of the "No"
ステップS16において、判定結果データをベイジアンネットワーク構築のためのトレーニングデータに適用すると判定された場合には、ステップS5に戻り、判定結果、ここでは「灰色カビ病」という生育状態をラベリングして、入力されたデータに関連付けたデータをトレーニングデータとしてステップS5以降の処理を繰り返し、ベイジアンネットワークを更新する。
ステップS16において、判定結果データをベイジアンネットワーク構築のためのトレーニングデータに適用しないと判定された場合には、ステップS9に戻り、更新されていないベイジアンネットワークにより、農作物の生育状態の推定を行う。
In step S16, if it is determined that the determination result data is to be applied to the training data for constructing a Bayesian network, the process returns to step S5, and the determination result, in this case, the growth state "gray mold" is labeled and input. The Bayesian network is updated by repeating the processing from step S5 onwards using the data associated with the updated data as training data.
If it is determined in step S16 that the determination result data is not applied to the training data for constructing the Bayesian network, the process returns to step S9 and the growth state of the crops is estimated using the Bayesian network that has not been updated.
<付記1>
農作物の生育状態を改善するための改善情報を記憶する改善情報記憶部(20d)と、
現に栽培されている農作物である対象農作物に関する特徴量である対象農作物特徴量を取得する対象農作物特徴量取得部(13a、13b)と、
前記対象農作物特徴量を記憶する対象農作物特徴量記憶部(20b、20c、20e)と、
前記対象農作物特徴量に基づいて前記ベイジアンネットワークモデル(400、600)により、前記生育状態の確率を算出する確率算出部(13d)と、
算出された前記確率に応じて、前記生育状態を表示する生育状態表示画面を生成する画面生成部(13g)と、
前記生育状態に応じた前記改善情報を表示する改善情報提供画面を生成する改善画面生成部(13g)と、
表示部(30)と、
を備えたことを特徴とする生育状態改善支援装置(1)。
<
an improvement information storage unit (20d) that stores improvement information for improving the growth condition of agricultural crops;
a target crop feature amount acquisition unit (13a, 13b) that acquires a target crop feature amount that is a feature amount regarding the target crop that is currently being cultivated;
a target crop feature amount storage unit (20b, 20c, 20e) that stores the target crop feature amount;
a probability calculation unit (13d) that calculates the probability of the growth state using the Bayesian network model (400, 600) based on the target agricultural product feature amount;
a screen generation unit (13g) that generates a growth state display screen that displays the growth state according to the calculated probability;
an improvement screen generation unit (13g) that generates an improvement information providing screen that displays the improvement information according to the growth state;
A display section (30);
A growth condition improvement support device (1) characterized by comprising:
1 :農作物生育状態観測システム
13a :データ取得部
13b :特徴量算出部
13d :確率算出部
13f :出力情報生成部
1: Crop growth
Claims (5)
現に栽培されている農作物である対象農作物に関する特徴量である対象農作物特徴量を取得する対象農作物特徴量取得部と、
前記対象農作物特徴量を記憶する対象農作物特徴量記憶部と、
前記対象農作物特徴量に基づいて、ベイジアンネットワークモデルにより、前記生育状態の確率を算出する確率算出部と、
算出された前記確率に応じて、前記生育状態を表示する生育状態表示画面を生成する生育状態画面生成部と、
前記生育状態に応じた前記改善情報を表示する改善情報提供画面を生成する改善画面生成部と、
表示部と、
を備えたことを特徴とする生育状態改善支援装置。 an improvement information storage unit that stores improvement information for improving the growth condition of agricultural crops;
a target crop feature amount acquisition unit that acquires a target crop feature amount that is a feature amount regarding the target crop that is currently cultivated;
a target crop feature amount storage unit that stores the target crop feature amount;
a probability calculation unit that calculates the probability of the growth state using a Bayesian network model based on the target agricultural product feature amount;
a growth state screen generation unit that generates a growth state display screen that displays the growth state according to the calculated probability;
an improvement screen generation unit that generates an improvement information providing screen that displays the improvement information according to the growth state;
A display section;
A growth condition improvement support device characterized by comprising:
算出された前記確率の順位に関連付けて、推定された前記生育状態を表示する生育状態順位表示画面を生成することを特徴とする請求項1に記載の生育状態改善支援装置。 The growth status screen generation unit includes:
The growth condition improvement support device according to claim 1, wherein a growth condition ranking display screen is generated that displays the estimated growth condition in association with the calculated probability ranking.
前記改善画面生成部は、前記改善情報を前記生育状態の改善に影響する確率の大きさに関連付けて表示する前記改善情報提供画面を生成することを特徴とする請求項1に記載の生育状態改善支援装置。 comprising a feature influence probability calculation unit that calculates the probability that the feature affects the growth state;
The growth condition improvement according to claim 1, wherein the improvement screen generation unit generates the improvement information providing screen that displays the improvement information in association with the magnitude of a probability that affects the improvement of the growth condition. Support equipment.
現に栽培されている農作物である対象農作物に関する特徴量である対象農作物特徴量を取得するステップと、
前記対象農作物特徴量に基づいて、ベイジアンネットワークモデルにより、前記生育状態の確率を算出するステップと、
算出された前記確率に応じて、前記生育状態を表示する生育状態表示画面を生成するステップと、
前記生育状態表示画面を表示するステップと、
前記生育状態に応じた前記改善情報を表示する改善情報提供画面を生成するステップと、
前記改善情報提供画面を表示するステップと、
を含む生育状態改善支援方法。 a step of storing improvement information for improving the growth condition of agricultural crops;
a step of acquiring a target crop feature amount that is a feature amount related to the target crop that is currently being cultivated;
Calculating the probability of the growth state using a Bayesian network model based on the target agricultural product feature amount;
generating a growth state display screen that displays the growth state according to the calculated probability;
Displaying the growth status display screen;
generating an improvement information providing screen that displays the improvement information according to the growth state;
displaying the improvement information provision screen;
A growth condition improvement support method including.
農作物の生育状態を改善するための改善情報を記憶するステップと、
現に栽培されている農作物である対象農作物に関する特徴量である対象農作物特徴量を取得するステップと、
前記対象農作物特徴量に基づいて、ベイジアンネットワークモデルにより、前記生育状態の確率を算出するステップと、
算出された前記確率に応じて、前記生育状態を表示する生育状態表示画面を生成するステップと、
前記生育状態表示画面を表示するステップと、
前記生育状態に応じた前記改善情報を表示する改善情報提供画面を生成するステップと、
前記改善情報提供画面を表示するステップと、
を実行させる生育状態改善支援プログラム。 to the computer,
a step of storing improvement information for improving the growth condition of agricultural crops;
a step of acquiring a target crop feature amount that is a feature amount related to the target crop that is currently being cultivated;
Calculating the probability of the growth state using a Bayesian network model based on the target agricultural product feature amount;
generating a growth state display screen that displays the growth state according to the calculated probability;
Displaying the growth status display screen;
generating an improvement information providing screen that displays the improvement information according to the growth state;
displaying the improvement information provision screen;
A support program to improve growth conditions.
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