JP2024007313A - 作付け支援方法と圃場作業支援システム等 - Google Patents
作付け支援方法と圃場作業支援システム等 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2024007313A JP2024007313A JP2023022773A JP2023022773A JP2024007313A JP 2024007313 A JP2024007313 A JP 2024007313A JP 2023022773 A JP2023022773 A JP 2023022773A JP 2023022773 A JP2023022773 A JP 2023022773A JP 2024007313 A JP2024007313 A JP 2024007313A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- field
- data
- support method
- cropping
- soil
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 129
- 239000002689 soil Substances 0.000 claims abstract description 105
- 244000005700 microbiome Species 0.000 claims abstract description 16
- 235000015097 nutrients Nutrition 0.000 claims abstract description 15
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 28
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 16
- 238000003306 harvesting Methods 0.000 claims description 14
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims description 13
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 5
- 230000008520 organization Effects 0.000 claims description 3
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 108
- 238000003066 decision tree Methods 0.000 description 27
- IJGRMHOSHXDMSA-UHFFFAOYSA-N Atomic nitrogen Chemical compound N#N IJGRMHOSHXDMSA-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 22
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 19
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 18
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 18
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 17
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 16
- 150000002894 organic compounds Chemical group 0.000 description 14
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 14
- 238000009360 aquaculture Methods 0.000 description 13
- 244000144974 aquaculture Species 0.000 description 13
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 13
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 13
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 12
- 238000012549 training Methods 0.000 description 12
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 11
- 229910052757 nitrogen Inorganic materials 0.000 description 11
- 235000019645 odor Nutrition 0.000 description 11
- 241000196324 Embryophyta Species 0.000 description 10
- 241000209094 Oryza Species 0.000 description 9
- 235000007164 Oryza sativa Nutrition 0.000 description 9
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 9
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 9
- 235000009566 rice Nutrition 0.000 description 9
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 9
- 241000251468 Actinopterygii Species 0.000 description 8
- 230000006870 function Effects 0.000 description 8
- 239000007789 gas Substances 0.000 description 8
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 8
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 7
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 7
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 7
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 7
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 7
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 6
- 230000008676 import Effects 0.000 description 6
- JVTAAEKCZFNVCJ-UHFFFAOYSA-N lactic acid Chemical compound CC(O)C(O)=O JVTAAEKCZFNVCJ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 6
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 6
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 6
- 238000005507 spraying Methods 0.000 description 6
- 230000006378 damage Effects 0.000 description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 5
- 230000035558 fertility Effects 0.000 description 5
- 239000000463 material Substances 0.000 description 5
- 239000005416 organic matter Substances 0.000 description 5
- 239000011435 rock Substances 0.000 description 5
- 239000013535 sea water Substances 0.000 description 5
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 5
- 238000012876 topography Methods 0.000 description 5
- 241000894006 Bacteria Species 0.000 description 4
- 241001465754 Metazoa Species 0.000 description 4
- 244000061456 Solanum tuberosum Species 0.000 description 4
- 235000002595 Solanum tuberosum Nutrition 0.000 description 4
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 4
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 4
- 235000019688 fish Nutrition 0.000 description 4
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 description 4
- 235000012015 potatoes Nutrition 0.000 description 4
- 235000014102 seafood Nutrition 0.000 description 4
- 239000007921 spray Substances 0.000 description 4
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 3
- 239000003651 drinking water Substances 0.000 description 3
- 235000020188 drinking water Nutrition 0.000 description 3
- 230000004720 fertilization Effects 0.000 description 3
- 239000003337 fertilizer Substances 0.000 description 3
- 235000014655 lactic acid Nutrition 0.000 description 3
- 239000004310 lactic acid Substances 0.000 description 3
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 3
- 239000000575 pesticide Substances 0.000 description 3
- 230000032258 transport Effects 0.000 description 3
- 241000186361 Actinobacteria <class> Species 0.000 description 2
- 240000006439 Aspergillus oryzae Species 0.000 description 2
- 235000002247 Aspergillus oryzae Nutrition 0.000 description 2
- 244000063299 Bacillus subtilis Species 0.000 description 2
- 235000014469 Bacillus subtilis Nutrition 0.000 description 2
- OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N Carbon Chemical compound [C] OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 241000255925 Diptera Species 0.000 description 2
- 241000233866 Fungi Species 0.000 description 2
- 244000068988 Glycine max Species 0.000 description 2
- 235000010469 Glycine max Nutrition 0.000 description 2
- 208000025174 PANDAS Diseases 0.000 description 2
- 208000021155 Paediatric autoimmune neuropsychiatric disorders associated with streptococcal infection Diseases 0.000 description 2
- 240000000220 Panda oleosa Species 0.000 description 2
- 235000016496 Panda oleosa Nutrition 0.000 description 2
- 230000003190 augmentative effect Effects 0.000 description 2
- 238000009395 breeding Methods 0.000 description 2
- 230000001488 breeding effect Effects 0.000 description 2
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 2
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 2
- 238000007418 data mining Methods 0.000 description 2
- 210000005069 ears Anatomy 0.000 description 2
- 235000013399 edible fruits Nutrition 0.000 description 2
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 2
- 235000013305 food Nutrition 0.000 description 2
- 239000000383 hazardous chemical Substances 0.000 description 2
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 description 2
- 230000004297 night vision Effects 0.000 description 2
- 231100000614 poison Toxicity 0.000 description 2
- 239000000047 product Substances 0.000 description 2
- 238000000611 regression analysis Methods 0.000 description 2
- 150000003839 salts Chemical class 0.000 description 2
- 230000008093 supporting effect Effects 0.000 description 2
- 244000132059 Carica parviflora Species 0.000 description 1
- 235000014653 Carica parviflora Nutrition 0.000 description 1
- ZAMOUSCENKQFHK-UHFFFAOYSA-N Chlorine atom Chemical compound [Cl] ZAMOUSCENKQFHK-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 244000060011 Cocos nucifera Species 0.000 description 1
- 235000013162 Cocos nucifera Nutrition 0.000 description 1
- 241001149724 Cololabis adocetus Species 0.000 description 1
- 206010019345 Heat stroke Diseases 0.000 description 1
- 241000237502 Ostreidae Species 0.000 description 1
- 241000320508 Pentatomidae Species 0.000 description 1
- OAICVXFJPJFONN-UHFFFAOYSA-N Phosphorus Chemical compound [P] OAICVXFJPJFONN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229910001294 Reinforcing steel Inorganic materials 0.000 description 1
- 241000269821 Scombridae Species 0.000 description 1
- 241000270295 Serpentes Species 0.000 description 1
- 241000255628 Tabanidae Species 0.000 description 1
- 240000006365 Vitis vinifera Species 0.000 description 1
- 235000014787 Vitis vinifera Nutrition 0.000 description 1
- 241000607479 Yersinia pestis Species 0.000 description 1
- 229910021536 Zeolite Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 1
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 239000003463 adsorbent Substances 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000034303 cell budding Effects 0.000 description 1
- 239000003795 chemical substances by application Substances 0.000 description 1
- 239000000460 chlorine Substances 0.000 description 1
- 229910052801 chlorine Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000004040 coloring Methods 0.000 description 1
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 description 1
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 1
- 230000002079 cooperative effect Effects 0.000 description 1
- 238000002790 cross-validation Methods 0.000 description 1
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 1
- HNPSIPDUKPIQMN-UHFFFAOYSA-N dioxosilane;oxo(oxoalumanyloxy)alumane Chemical compound O=[Si]=O.O=[Al]O[Al]=O HNPSIPDUKPIQMN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 1
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 1
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 1
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 1
- 239000000428 dust Substances 0.000 description 1
- 238000012851 eutrophication Methods 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 238000009313 farming Methods 0.000 description 1
- 238000004817 gas chromatography Methods 0.000 description 1
- 230000036449 good health Effects 0.000 description 1
- 239000003864 humus Substances 0.000 description 1
- 230000002631 hypothermal effect Effects 0.000 description 1
- 230000001976 improved effect Effects 0.000 description 1
- 238000009776 industrial production Methods 0.000 description 1
- 230000008595 infiltration Effects 0.000 description 1
- 238000001764 infiltration Methods 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000011068 loading method Methods 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 235000020640 mackerel Nutrition 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 230000007257 malfunction Effects 0.000 description 1
- 230000000813 microbial effect Effects 0.000 description 1
- 238000013508 migration Methods 0.000 description 1
- 230000005012 migration Effects 0.000 description 1
- 230000001617 migratory effect Effects 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 238000009335 monocropping Methods 0.000 description 1
- 230000008450 motivation Effects 0.000 description 1
- 230000001537 neural effect Effects 0.000 description 1
- 230000007935 neutral effect Effects 0.000 description 1
- 230000003472 neutralizing effect Effects 0.000 description 1
- 238000011017 operating method Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 235000020636 oyster Nutrition 0.000 description 1
- 229910052698 phosphorus Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000011574 phosphorus Substances 0.000 description 1
- 230000000243 photosynthetic effect Effects 0.000 description 1
- 238000009372 pisciculture Methods 0.000 description 1
- 230000007096 poisonous effect Effects 0.000 description 1
- 229920000642 polymer Polymers 0.000 description 1
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 230000001681 protective effect Effects 0.000 description 1
- 238000000746 purification Methods 0.000 description 1
- 238000007637 random forest analysis Methods 0.000 description 1
- 239000002994 raw material Substances 0.000 description 1
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 230000035939 shock Effects 0.000 description 1
- 244000000000 soil microbiome Species 0.000 description 1
- 238000005527 soil sampling Methods 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 238000001179 sorption measurement Methods 0.000 description 1
- 238000009331 sowing Methods 0.000 description 1
- 241000894007 species Species 0.000 description 1
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 1
- 239000010902 straw Substances 0.000 description 1
- 239000013589 supplement Substances 0.000 description 1
- 239000003440 toxic substance Substances 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 description 1
- 238000011144 upstream manufacturing Methods 0.000 description 1
- 238000010200 validation analysis Methods 0.000 description 1
- 235000013311 vegetables Nutrition 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
- 239000010920 waste tyre Substances 0.000 description 1
- 239000003643 water by type Substances 0.000 description 1
- 239000008207 working material Substances 0.000 description 1
- 239000010457 zeolite Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A40/00—Adaptation technologies in agriculture, forestry, livestock or agroalimentary production
- Y02A40/80—Adaptation technologies in agriculture, forestry, livestock or agroalimentary production in fisheries management
- Y02A40/81—Aquaculture, e.g. of fish
Landscapes
- Guiding Agricultural Machines (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
Abstract
Description
作物の種類・量と、圃場データ(有害物質・栄養素・PH・水分・土質・在来微生物)及び/または天候データと、の最適関係をスコアリングする場合の関係式は具体的には例えば下記のように計算しても良い。
また、圃場データ(有害物質・栄養素・PH・水分・土質・在来微生物)及び天候予測データから、好ましい植え付け作物の種類及び植え付け量(植え付け密度)を導き出すには以下の手法を採用しても良い。すなわち、マシンラーニングアルゴリズム、例えば回帰分析、決定木分析などを用いて、圃場データ(有害物質・栄養素・PH・水分・土質・在来微生物)と天候データと植え付け作物の生育量との関係をモデル化することができる。また、このモデルを使用して、圃場・天候データから好ましい植え付け作物の種類と植え付け量(植え付け密度)を予測することも可能である。
1、多元回帰分析:この方法は、作物の生育に影響する複数の要因と、作物の生育量の間の関係を決定するために使用されることができる。
2、データマイニング:この方法は、大量のデータからパターンとトレンドを見つけ、作物と圃場・天候データとの関係を予測するために使用されることができる。
3、決定木分析:この方法は、作物の生育に影響する複数の要因を考慮し、作物の生育量に対する予測結果を得るために使用されることができる。
4、ランダムフォレスト:この方法は、複数の決定木モデルを組み合わせて、作物と圃場・天候データとの関係を予測するために使用されることができる。
2、目的変数と説明変数の決定:作物の生育量を目的変数、圃場・天候データを説明変数として決定する。
3、決定木のモデル構築:決定木のアルゴリズムを使用して、目的変数と説明変数の関係をモデル化します。このとき、最適な決定条件を決定するために、樹を分割し続ける。
4、決定木の評価:決定木のモデルを評価するために、交差検証やホールドアウト検証などの手法を使用する。
5、予測の実施:構築した決定木モデルを使用して、作物の生育量に対する予測結果を得る。
2、説明変数の選択:根ノードでは、目的変数と最も相関の高い説明変数を選択する。
3、根ノードの分割:根ノードを分割するために、説明変数の値に基づいて、サブノードを作成する。
4、各サブノードの再帰的な処理:各サブノードで同じ手順を繰り返す。
5、終了条件:各ノードに対して、終了条件が満たされた場合、そのノードにクラスラベルを割り当てる。
このように、決定木アルゴリズムは、説明変数の値に基づいて、目的変数を予測するためのモデルを構築する再帰的な手法として用いることができる。
2、説明変数の選択:分析する説明変数を選択し、圃場・天候データの指標、例えば温度、湿度、日照時間、pH値、土質などを含むものとする。
3、決定木のトレーニング:決定木アルゴリズムを使用して、目的変数と説明変数の関係をトレーニングする。
4、予測:トレーニングされた決定木モデルを使用して、新しい圃場・天候データを入力すると、作物の生育量の予測結果が得られる。
このように、決定木アルゴリズムを使用することで、作物の生育量と圃場・天候データとの関係をモデル化することができる。
import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 訓練データの読み込み
data = pd.read_csv("crop_data.csv")
# 説明変数と目的変数の定義
X = data[["temperature", "humidity", "sunlight", "pH", "soil"]]
y = data["yield"]
# 訓練データとテストデータに分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 決定木のトレーニング
regressor = DecisionTreeRegressor(random_state=42)
regressor.fit(X_train, y_train)
# 予測
y_pred = regressor.predict(X_test)
# 精度の評価
score = regressor.score(X_test, y_test)
print("決定木モデルの精度:", score)
となる。
import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 訓練データの読み込み
data = pd.read_csv("crop_data.csv")
# 説明変数と目的変数の定義
X = data[["crop_type", "temperature", "humidity", "sunlight", "pH", "soil"]]
y = data["yield"]
# 訓練データとテストデータに分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 決定木のトレーニング
regressor = DecisionTreeRegressor(random_state=42)
regressor.fit(X_train, y_train)
# 予測
y_pred = regressor.predict(X_test)
# 精度の評価
score = regressor.score(X_test, y_test)
print("決定木モデルの精度:", score)
となる。
一方、AIが記憶しておく事前データが、車両の走行に関する操舵のデータとGPSデータと車載カメラで撮影した周囲の風景の画像データであって、これらのデータを基に、その後に自動操縦または操縦アシスト等する農業機械用のAIとしても良い。初期のAIは画像データの認識処理がそもそも原点であるからしてある意味においてこれが得意でもある。このような農業機械が使用する技術は、確かに人工知能(AI)の技術を採用していると考えることが自然である。このような農業機械は、事前に学習し記憶しておいたデータ(例えば周囲の風景を示す画像データ)をもとに、現在の走行状況に応じて操縦やそのアシストを行うことができる。このような機能を持つことで、以前に記憶したデータと現在の状況を比較して、自動的に操縦を行ったりアシストすることができる。初期の画像処理関連の人工知能がそうであったように、先に取得済みの画像をトレースして同じような位置ラインの走行・操縦・操舵が可能となるように、GPSデータとも整合を図りながら、自動走行させることも可能である。より具体的には、現在走行中のリアル取得画像データが、予め取得済の過去の画像データに一致するように、自動的に走行させるものとできる。農業機械から見た風景画像データが一致すれば、少なくとも同一箇所を同一方向に走行していると認識できるものとなる。
上記した本方法や本システムにおいては、圃場情報に基づいて該圃場が有する、農作物の潜在的な収穫力(予想される収穫量)やその種類(作付けに適切な農作物の種類)を評価することが可能である。当該評価には、圃場情報から得られる栄養分(例えば、有機化合物群含有量)や窒素含有量等の情報がその指標として用いることとできる。
Claims (9)
- 作物の種類または/及び量ごとに適する圃場データの最適値を予め有するAIを用いた作付け支援方法において、
作付け対象の圃場の圃場土壌に含まれる有害物質または栄養素またはPHまたは水分濃度または土質または在来微生物の少なくともいずれか一つの圃場データをAIが取得する工程と、
前記AIが、取得した前記少なくともいずれか一つの圃場データ及び前記予め有する前記圃場データの最適値、に基づいて、前記圃場土壌での作付けに最適な作物の種類または/及び量を決定して通知する工程と、を有する
ことを特徴とするAIを用いた作付け支援方法。 - 請求項1に記載のAIを用いた作付け支援方法において、
前記AIはさらに、前記作物の種類または/及び量ごとに適する最適天候データを予め有し、
前記圃場土壌での作付けに最適な作物の種類または/及び量を決定して通知する工程はさらに、
任意の天候予測機関から提供される前記圃場を含む所定地域の将来の天候予測データと、前記予め有する前記最適天候データと、に基づいて決定して通知される
ことを特徴とするAIを用いた作付け支援方法。 - 請求項1または請求項2に記載のAIを用いた作付け支援方法において、
前記AIが取得する前記圃場データは、前記圃場に配置された検知センサーによって取得されて、インターネット回線を介して前記AIに提供される
ことを特徴とするAIを用いた作付け支援方法。 - 請求項3に記載のAIを用いた作付け支援方法において、
前記検知センサーは、前記圃場に配置された任意の作業機械またはドローンに搭載された検知センサーである
ことを特徴とするAIを用いた作付け支援方法。 - 請求項4に記載のAIを用いた作付け支援方法において、
前記作業機械は、トラクターまたは耕運機またはコンバインのいずれかである
ことを特徴とするAIを用いた作付け支援方法。 - 請求項2に記載のAIを用いた作付け支援方法において、
前記圃場を含む地域の将来の天候予測データは、前記作物の種類によって異なる植え付けから収穫までの作物育成期間に対応する天候予測データである
ことを特徴とするAIを用いた作付け支援方法。 - 請求項6に記載のAIを用いた作付け支援方法において、
前記圃場を含む地域の将来の天候予測データは、予測雨量及び予測気温及び予測気温変動及び予測台風襲来の数及び予測風速・風向き及び予測湿度及び予測日照量のうち、少なくともいずれか一つを含む
ことを特徴とするAIを用いた作付け支援方法。 - 請求項7に記載のAIを用いた作付け支援方法において、
前記AIはさらに、前記圃場の地形データを予め有するものとし、
前記圃場を含む地域の将来の天候予測データが前記予測風速・風向きを含む場合に、
前記AIは、前記圃場土壌での作付けに最適な作物の種類または/及び量を決定して通知する工程において、前記予測風速・風向きに対応して、該風速や風向きの前記作物への影響が最少となるような、前記圃場における作付けの向きと位置と、を提示する
ことを特徴とするAIを用いた作付け支援方法。 - 請求項8に記載のAIを用いた作付け支援方法において、
前記AIが予め有する前記圃場の地形データは、前記圃場に配置された作業機が備える360°カメラまたは/及びドローンにより取得された3D地形データである
ことを特徴とするAIを用いた作付け支援方法。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2022108164 | 2022-07-05 | ||
JP2022108164 | 2022-07-05 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2024007313A true JP2024007313A (ja) | 2024-01-18 |
Family
ID=88418538
Family Applications (3)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2023022773A Pending JP2024007313A (ja) | 2022-07-05 | 2023-02-16 | 作付け支援方法と圃場作業支援システム等 |
JP2023065189A Active JP7366472B1 (ja) | 2022-07-05 | 2023-04-12 | 作付け支援方法と圃場作業支援システム等 |
JP2023110992A Active JP7438516B2 (ja) | 2022-07-05 | 2023-07-05 | 作付け支援方法と圃場作業支援システム等 |
Family Applications After (2)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2023065189A Active JP7366472B1 (ja) | 2022-07-05 | 2023-04-12 | 作付け支援方法と圃場作業支援システム等 |
JP2023110992A Active JP7438516B2 (ja) | 2022-07-05 | 2023-07-05 | 作付け支援方法と圃場作業支援システム等 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (3) | JP2024007313A (ja) |
Family Cites Families (20)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0569832A (ja) * | 1991-09-17 | 1993-03-23 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 遠隔操縦ロボツト操舵システム |
JP2731663B2 (ja) * | 1992-04-07 | 1998-03-25 | 株式会社クボタ | 農作業機の操向機構 |
US7853384B2 (en) * | 2007-03-20 | 2010-12-14 | Deere & Company | Method and system for controlling a vehicle for loading or digging material |
JP2011155938A (ja) * | 2010-02-03 | 2011-08-18 | Daitsu:Kk | 遠隔操作式農業用トラクター |
JP2014048859A (ja) * | 2012-08-31 | 2014-03-17 | Ihi Aerospace Co Ltd | 遠隔操縦システム |
JP6220961B2 (ja) * | 2014-04-09 | 2017-10-25 | 株式会社日立製作所 | 作業機械の遠隔操縦システム |
JP6343573B2 (ja) * | 2015-02-25 | 2018-06-13 | 株式会社日立製作所 | 操作支援システムおよび操作支援システムを備えた作業機械 |
JP6474905B2 (ja) * | 2015-09-08 | 2019-02-27 | 株式会社日立製作所 | 遠隔操作システムおよび操作支援システム |
DE102016000353A1 (de) * | 2016-01-14 | 2017-07-20 | Liebherr-Components Biberach Gmbh | Kran-, Baumaschinen- oder Flurförderzeug-Simulator |
JP6885212B2 (ja) * | 2017-06-20 | 2021-06-09 | コベルコ建機株式会社 | 建設機械遠隔操作システム |
KR102627093B1 (ko) * | 2017-12-04 | 2024-01-18 | 스미도모쥬기가이고교 가부시키가이샤 | 주변감시장치 |
JP6947659B2 (ja) * | 2018-02-16 | 2021-10-13 | 株式会社神戸製鋼所 | 建設機械の位置推定装置 |
JP7176874B2 (ja) * | 2018-07-18 | 2022-11-22 | 株式会社フジタ | 作業機械を監視する移動式飛行体装置 |
JP2020123013A (ja) * | 2019-01-29 | 2020-08-13 | ヤンマーパワーテクノロジー株式会社 | 自律走行制御システム |
JP7225935B2 (ja) * | 2019-03-07 | 2023-02-21 | コベルコ建機株式会社 | 遠隔操作システム |
JP7236691B2 (ja) * | 2019-03-27 | 2023-03-10 | 株式会社フジタ | 自動操縦システム |
JP6785019B1 (ja) * | 2019-07-25 | 2020-11-18 | 株式会社プロドローン | 遠隔操縦システムおよびその操縦装置 |
JP3223500U (ja) * | 2019-08-01 | 2019-10-10 | 秀文 玉利 | 遠隔操縦システム |
JP6730501B1 (ja) * | 2019-10-08 | 2020-07-29 | アイコンヤマト株式会社 | 自動図化装置、自動図化方法および自動図化プログラム |
JP6949417B1 (ja) * | 2020-05-18 | 2021-10-13 | 防衛装備庁長官 | 車両操縦システムと車両操縦方法 |
-
2023
- 2023-02-16 JP JP2023022773A patent/JP2024007313A/ja active Pending
- 2023-04-12 JP JP2023065189A patent/JP7366472B1/ja active Active
- 2023-07-05 JP JP2023110992A patent/JP7438516B2/ja active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2024007547A (ja) | 2024-01-18 |
JP7438516B2 (ja) | 2024-02-27 |
JP2024007317A (ja) | 2024-01-18 |
JP7366472B1 (ja) | 2023-10-23 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Ayaz et al. | Internet-of-Things (IoT)-based smart agriculture: Toward making the fields talk | |
US10028426B2 (en) | Agronomic systems, methods and apparatuses | |
US10104836B2 (en) | Systems and methods for forming graphical and/or textual elements on land for remote viewing | |
CN110347127A (zh) | 基于云服务的农作物种植托管系统及方法 | |
US20180014452A1 (en) | Agronomic systems, methods and apparatuses | |
US20180349520A1 (en) | Methods for agricultural land improvement | |
Gawande et al. | Potential of precision farming technologies for eco-friendly agriculture | |
Hemathilake et al. | High-productive agricultural technologies to fulfill future food demands: Hydroponics, aquaponics, and precision/smart agriculture | |
Chu | Remote Sensing of Land Use and Land Cover in Mountain Region | |
CN107635394A (zh) | 作业支援系统、作业支援装置、作业支援方法以及作业机 | |
Thippeswamy | Comparative analysis of organic and inorganic food | |
JP2024007313A (ja) | 作付け支援方法と圃場作業支援システム等 | |
CN114971212A (zh) | 一种基于农业物联网的元宇宙交互系统及其方法 | |
Zaman | Precision Agriculture: Evolution, Insights and Emerging Trends | |
Mueller et al. | Exploring agricultural landscapes: recent progress and opportunities for Eurasia | |
Bhawana | Land use and land cover change in relation to internal migration and human settlement in the middle mountains of Nepal | |
Bohon Jr | Comparing Landsat7 ETM+ and NAIP imagery for precision agriculture application in small scale farming: A case study in the south eastern part of Pittsylvania County, VA | |
US20230386183A1 (en) | Generating synthetic training data and training a remote sensing machine learning model | |
Lalrochunga et al. | GIS-Based Image Processing for Farmland Site Selection: An Eastern Himalayan Region Perspective | |
Lachhwani et al. | Augmented Reality in Agriculture | |
Jacoby | Use of Deficit Irrigation to Enhance Winegrape Production Efficiency | |
Hu et al. | Unmanned Farm | |
Usama | Application of Digital Technologies & Remote Sensing in Precision Agriculture for Sustainable Crop Production | |
Fay | Using Unoccupied Aircraft System (UAS) to Assess Crop Damage by Wild Pigs in Alabama | |
Metkewar et al. | 2 Artificial Intelligence of Things |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20230216 |
|
A871 | Explanation of circumstances concerning accelerated examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A871 Effective date: 20230216 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20230428 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20230509 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20230720 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20230801 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20231102 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20231117 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20240205 |