JP4058544B2

JP4058544B2 - Work determination support apparatus and method, and recording medium

Info

Publication number: JP4058544B2
Application number: JP10886298A
Authority: JP
Inventors: 栄澁澤
Original assignee: Tokyo University of Agriculture and Technology NUC
Current assignee: Tokyo University of Agriculture and Technology NUC
Priority date: 1998-04-20
Filing date: 1998-04-20
Publication date: 2008-03-12
Anticipated expiration: 2018-04-20
Also published as: JPH11299351A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、作業決定支援装置および方法、並びに記録媒体に関し、特に、圃場毎の気象、圃場毎の作物の状態、および圃場毎の土壌の状態から作業の案を算出するようにした、作業決定支援装置および方法、並びに記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
農業の作物の栽培において、農作業従事者は、栽培暦を用いて農作業の内容と時期を決定するのが一般的である。栽培暦とは、過去の作物の成長と栽培地方の気候などに基づいて、時期または作物の成長段階に対する作業内容を一般化して示したものである。個々の圃場の特性や品種の特性に対する調整は、農作業従事者が経験に基づいて、作業時期、農薬および肥料の量等を調整することで行われる。
【０００３】
例えば、施肥は、土壌に含まれる有機物、窒素、燐酸、カリウムなど、作物の育成に必要な成分を補充するのが目的である。当然、圃場により、土壌成分は異なる為、適切な施肥量は、圃場毎に異なる。また、同じ作物であっても、その品種により必要とする土壌の成分は、異なる。更に、同じ品種の作物であっても、栽培時期の積算温度や日射量により、作物の生育量は変化し、このとき必要とされる土壌成分は異なる。同一の地域内にあっても、圃場の周辺環境や土壌の基本的性質、水脈などにより、圃場の積算温度や日射量は変化する。従って、農作業従事者は、これらを経験を通して把握し、栽培暦を基準に農作業の時期、肥料の量、農薬の量などを調整する。
【０００４】
また、病気や病害虫に対する防除作業は、予め決めた時期に、発生防止を主目的に実行されるのが通常である。広域で深刻な病気や病害虫が発生した場合には、農業協同組合、農業改良普及所、農業共済組合などの地域の農作業指導団体が、主導し、農作業従事者または、これらの団体が対応する。このとき、対応する地全体域に対して最適な処置が提案され、個々の圃場毎に最適な処置が提案されるとは限らない。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
このように、従来の農作業は、農作業従事者の経験に依存し、個々の圃場毎の農作業の実行時期や内容が、常に適切とは限らないという課題があった。
【０００６】
本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、農作業従事者の経験量に拘わらず、圃場毎に常に適切な農作業の時期、内容の決定を支援することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
請求項１に記載の作業決定支援装置は、圃場毎の気象を予測する圃場気象予測手段と、圃場毎の作物の成長状態を予測する作物成長予測手段と、時間の単位および農地の広さの単位によって区分した階層で、農地としての圃場の土壌に関する情報を分類して記憶する土壌情報記憶手段と、圃場毎に、各圃場にて行われた作業の履歴を記憶する作業履歴記憶手段と、気象の予測、作物の成長状態の予測、土壌に関する情報、および作業の履歴から所定の圃場にて行うべき作業の案を決定する作業決定手段とを備えることを特徴とする。
【０００８】
請求項４に記載の作業決定支援方法は、圃場毎の気象を予測する圃場気象予測ステップと、圃場毎の作物の成長状態を予測する作物成長予測ステップと、時間の単位および農地の広さの単位によって区分した階層で、農地としての圃場の土壌に関する情報を分類して記憶する土壌情報記憶ステップと、圃場毎に、各圃場にて行われた作業の履歴を記憶する作業履歴記憶ステップと、気象の予測、作物の成長状態の予測、土壌に関する情報、および作業の履歴から所定の圃場にて行うべき作業の案を決定する作業決定ステップとを含むことを特徴とする。
【０００９】
請求項５に記載の記録媒体のプログラムは、圃場毎の気象を予測する圃場気象予測ステップと、圃場毎の作物の成長状態を予測する作物成長予測ステップと、時間の単位および農地の広さの単位によって区分した階層での、農地としての圃場の土壌に関する情報の分類と記憶とを制御する土壌情報記憶制御ステップと、圃場毎に、各圃場にて行われた作業の履歴を記憶する作業履歴記憶ステップと、気象の予測、作物の成長状態の予測、土壌に関する情報、および作業の履歴から所定の圃場にて行うべき作業の案を決定する作業決定ステップとを含むことを特徴とする。
【００１０】
請求項１に記載の作業決定支援装置、請求項４に記載の作業決定支援方法、および請求項５に記載の記録媒体においては、圃場毎の気象を予測し、圃場毎の作物の成長を予測し、時間の単位および農地の広さの単位によって区分した階層で、農地としての圃場の土壌に関する情報を分類して記憶し、圃場毎の作業の履歴を記憶して、これらの情報から作業案を算出する。
【００１１】
【発明の実施の形態】
以下に本発明の実施の形態を説明するが、特許請求の範囲に記載の発明の各手段と以下の実施の形態との対応関係を明らかにするために、各手段の後の括弧内に、対応する実施の形態（但し一例）を付加して本発明の特徴を記述すると、次のようになる。但し勿論この記載は、各手段を記載したものに限定することを意味するものではない。
【００１２】
すなわち、請求項１に記載の作業決定支援装置は、圃場毎の気象を予測する圃場気象予測手段（例えば、図３の圃場気象モデル４３）と、圃場毎の作物の成長状態を予測する作物成長予測手段（例えば、図３の作物成長モデル４１）と、時間の単位および農地の広さの単位によって区分した階層で、農地としての圃場の土壌に関する情報を分類して記憶する土壌情報記憶手段（例えば、図３の土壌マップ４７）と、圃場毎に、各圃場にて行われた作業の履歴を記憶する作業履歴記憶手段（例えば、図３の作業履歴管理部４４）と、気象の予測、作物の成長状態の予測、土壌に関する情報、および作業の履歴から所定の圃場にて行うべき作業の案を決定する作業決定手段（例えば、図３の農作業支援部４８）とを備えることを特徴とする。
【００１３】
図１は、農業の構成要素と本発明の農作業決定支援システムの一実施の形態の構成を示す図である。圃場１には、農作業従事者３によって、作物２が作付けされる。農作業従事者３は、農作業に必要な、または適切な農機具４（アタッチメントを取り付けたトラクタ、コンバイン、田植機などをいう。図１には、一例としてトラクタを示した）を利用して、農作業を実行する。農作業によっては、図１には示さぬが、ビニルハウス、育苗箱などの農業資材が利用される。また、肥料、農薬などの消費財も用いられる。農作業従事者３は、これらの農機具、農業資材、消費材への投資、農作業に必要な作業量に対して、圃場１に作付けされた作物２の収穫量とその品質を最大とするように、農作業の時期と農作業の内容を選択する。
【００１４】
農作業決定支援システムを構成するパーソナルコンピュータ６は、インターネットに代表されるネットワーク７と接続される。ネットワーク７は、外部のデータベース等を含み、パーソナルコンピュータ６からのアクセスに対応して要求する適切な情報を提供する。このパーソナルコンピュータ６は、必要な情報処理が可能であればよく、ワークスステーション、シーケンサ、または農作業決定支援専用の情報処理機器などでもよい。
【００１５】
パーソナルコンピュータ６は、ネットワーク７にアクセスし、農作業の支援に必要な気象、周辺圃場の病害虫発生状況などの情報を得る。圃場１の作物２の画像を取り込む作物センサ８、圃場１の気象を検出する気象センサ９、および圃場１の土壌の状態を検出する土壌センサ１０が、パーソナルコンピュータ６に接続される。作物センサ８より取り込まれた圃場１の作物２の画像は、パーソナルコンピュータ６に取り込まれ、所定の処理がなされ、現在の作物２の長さを示す現在作物長、作物２の色から病気の発生状況などを示す情報となる。作物センサ８は、具体的には、ＣＣＤ画像センサ、ビデオカメラなどを利用でき、所定の画像の解像度等が得られるセンサであればよい。
【００１６】
気象センサ９は、圃場１の気温、湿度、水温、日射量、降水量、風速、風向などの気象情報をパーソナルコンピュータ６に供給する。気象センサ９は、気温センサ、湿度センサなどの複数のセンサの集合からなり、気象観測の観測点のセンサと同等の機能があればよい。具体的には、気温センサは抵抗温度計、熱伝対、日射量センサはフォトセンサなどを用いればよい。土壌センサ１０は、圃場１の地温、含水率、有機物含有量、窒素、燐酸、カリウムなどの含有量など、土壌の状態の情報をパーソナルコンピュータ６に供給する。具体的には、土壌センサ１０は、赤外分光光度計、発光分析器、核磁気共鳴吸収装置などを用いることができる。
【００１７】
図２は、パーソナルコンピュータ６のハードウェア構成図である。ＣＰＵ（central processing unit）２１は、各種アプリケーションプログラムや、基本的なＯＳ（operating system)を実際に実行する。ＲＯＭ（read-only memory）２２は、一般的には、ＣＰＵ２１が使用するプログラムや演算用のパラメータのうちの基本的に固定のデータを格納する。ＲＡＭ（random-access memory）２３は、ＣＰＵ２１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータを格納する。これらはバス３２により相互に接続されている。
【００１８】
キーボード２５は、テキストを入力したり、ＣＰＵ２１に各種の指令を入力するとき、農作業従事者３により操作される。マウス２６は、ＣＲＴ（cathode ray tube）ディスプレイ２７の画面上のポイントの指示や選択を行うとき、農作業従事者３により操作される。ＣＲＴディスプレイ２７は、各種情報をテキストやイメージで表示する。ＨＤＤ（hard disk drive）２８とＦＤＤ（floppy disk drive）２９は、それぞれハードディスクまたはフロッピーディスクを駆動し、それらにＣＰＵ２１によって実行するプログラムや情報を記録または再生させる。通信ボード３０は、ＩＳＤＮ（integrated service digital network）を含む公衆回線、又はＬＡＮ（local area network）等の通信回線と接続させるための装置であり、具体的にはモデムや各種ＬＡＮボード等で構成される。センサ接続ボード３１は、作物センサ８、気象センサ９、土壌センサ１０からの情報をパーソナルコンピュータ６に取り込むための装置である。これらのキーボード２５乃至センサ接続ボード３１は、インターフェース２４に接続されており、インターフェース２４はバス３２を介してＣＰＵ２１に接続されている。
【００１９】
図３に、ＣＰＵ２１がプログラムを実行することによって実現される農作業決定支援システムの機能ブロック図を示す。作物成長モデル４１は、圃場単位に、作物の成長を予測する。キャベツを例に説明すれば、葉の広がり、外葉発育期の開始時期、結球開始時期、結球の大きさなどを予測する。また、作物成長モデル４１は、圃場毎に、予測開始から現時点までの、作物成長の実績情報も記憶する。病理病害モデル４２は、圃場単位で病気と病害虫の発生確率を算出する。また、一旦発生した病気と病害虫の拡散予測を行い、その予測される被害を算出する。ここで言う被害とは、出荷できない作物の割合を言う。更に、病理病害モデル４２は、圃場毎の過去の病理病害発生実績を記録する。
【００２０】
圃場気象モデル４３は、圃場単位の気象を予測するとともに、圃場単位で、過去の気象の実績を記憶する。作業履歴管理部４４は、圃場毎に農作業の作業実績の履歴を記憶する。例えば、防除であれば、実行日付と防除に用いた農薬の種類、量、散布方法などを、記憶する。表示部４５は、農作業従事者３に提供する情報の表示形式を定め、ＣＲＴディスプレイ２７に表示させる。基本的には、表示部４５は、緊急性の高い情報、重要性の高い情報を優先して表示する。表示形式を、農作業従事者３が設定できるようにしてもよい。
【００２１】
農作業知識データベース４６は、農作業の決定に必要な情報を記憶し、要求に応じて提供する。これはまた、ネットワーク７、記録媒体などから必要な情報を読み込み内容を更新する機能を有する。作物の品種に関する情報は、作物名、品種名、発芽率、播種量、成長関数、開花・結実関数・病害虫耐性などからなる品種特性データ、施肥応答性、気温や日射などに対する振る舞いを示す環境応答性、栽培作業の注意点を示す栽培作業性、収穫方法などからなる栽培特性、成熟・老化、密度、体積、形状などからなる貯蔵運搬特性などを含む。また、肥料に関する情報は、コスト、効果、成分、使用方法などからなる。防除に関する情報は、コスト、効果、成分、使用方法などからなる。更に、農作業知識データベース４６は農作業方法や灌漑計画に関する情報などを含む。
【００２２】
圃場マップ４７は、圃場毎にその分類、圃場の総合的な特徴を示す作物経歴と土壌の物理的な特性を示す情報を記憶する。農作業支援部４８は、農作業の作業内容案を算出するものであり、１つの算出要求に対して、複数の作業内容案の算出が可能である。計画管理部４９は、農作業従事者３の意思決定を反映した入力を受けて、基本栽培計画を保持する。基本的には、この基本栽培計画を基準として、作物２の状態、気象予測などを考慮して、農作業案が算出される。検出部５０は、作物センサ８、気象センサ９、土壌センサ１０を管理し、検出データを取り込み、検出データを処理して、作物成長モデル４１、圃場気象モデル４３などに提供する。通信部５１は、ネットワーク７と通信し、外部のデータベースから、気象情報、周辺圃場の病害虫発生状況の情報などを取得する。
【００２３】
図４は、作物成長モデル４１の構成を示すブロック図である。検出部５０より、現在作物長ｙｎ、作物成長段階ｓｔ、作物密度ｄが入力される。圃場気象モデル４３より、日射量ｓ、気温ｔｅｍ、降雨量ｒが入力される。作業履歴管理部４４より、灌漑量ｉ、施肥量ｄｒが入力される。圃場マップ４７より、土壌母体基本特性ｂ、土壌肥料成分ｎが入力される。所定の圃場での作物全体の成長量Ｙは、個体の成長量ｙの面積分で表現され、式（１）で表される。
Ｙ（ｔ）＝ｙ（ｔ）ｄＳ＝ｈ｛ｄｙ／ｄｔ；ｂ；ｎ（ｔ₀）、ｄｒ（ｔ）；ｓ（ｔ）、ｔｅｍ（ｔ）；ｉ（ｔ）、ｒ（ｔ）；ｄ（ｔ）｝ｄｔｄＳ（１）
【００２４】
ｈは各要因と成長量との関係を表す複合システム関数である。ここで、気温ｔｅｍの支配が大きいとすれば、成長量ｙは式（２）のような線形関係で近似してもよい。
ｙ（ｔ）＝ｈ１（ｔ−τ）ｔｅｍ（τ）ｄｒ（２）
【００２５】
あるいは、水稲であればＯＲＹＺＡモデルまたは堀江モデルなどを使用して成長量を算出してもよい。成長量ｙの支配要因が不明な作物に関しては、ファジィまたは遺伝的アルゴリズム等を使用して、式（１）の複合システム関数のパラメータを同定すればよい。
【００２６】
図５は、圃場気象モデル４３の構成を示すブロック図である。圃場気象モデル４３は、圃場毎の過去の気温、湿度、水温、地温、日射量、日照時間、降水強度、風速・風向の情報を有し、検出部５０より、圃場の現在の、気温、湿度、水温、地温、日射量、日照時間、降水強度、風速・風向の情報を得る。また、圃場気象モデル４３は、通信部５１を介して、気象情報を取り込み、更に、検出部５０より、現在作物長ｙｎ、作物密度ｄを得る。圃場気象モデル４３は、通信部５１を介して得られた気象情報を基に、過去から現在に至る気象変化と、作物の成長段階による気温、湿度、地温の変化などの要素を加味して、圃場単位の気象（作物の近傍の微気象）の予測を行う。
【００２７】
図６は、圃場マップ４７の構成を示す図である。圃場マップ４７は、圃場１の特性を記述するために、圃場１に関する情報を４階層に分類するとともに、各階層を、時間スケールと空間スケールに区分して記憶する。第１階層は、圃場１の総合的な特性を表現する農地分類の情報を有する。この階層は、具体的には、水田、畑地（果樹園を含む）、草地の圃場としての基本的な特性を示す分類情報と、気象やより広範な生産環境などに支配される過去の作物履歴の情報を記憶する。水田、畑地、草地の分類の情報は、１０年単位で、圃場毎に記録される。作物履歴の情報は、１年単位または四季単位で、圃場毎に記録される。
【００２８】
圃場マップ４７の第２階層乃至第４階層は、圃場の土壌特性を示す。第２階層は、心土の土性分類を示す。図７に土の組成分類を示す３角座標を示す。３角座標上の心土の位置により、土壌の基本的な性質が表現される。心土の性質は、土壌の基本的な性質を支配する。心土の性質は人為的には変更不可能であり、１度観測した情報は、５０年以上は変更の必要がなく、１０ａ単位で、情報を保持すればよい。第３階層は、作物の根の７０％が分布する圃場表面の作土の基本特性を示す。具体的には、透水性分布、地下水位分布、作土深さ分布、雑草種分布などの情報を有する。作土の基本特性は、作土の入れ替えなどにより変更可能であるが、現実には、経済的に変更困難であり、５年から１０年程度の期間では変化がほとんどなく、ａ単位で、情報を保持すればよい。
【００２９】
第４階層は、作土の短期的な変動特性を示す。具体的には、雑草量の分布、地表面起伏、有機物含量、微量要素分布、窒素、燐酸、カリウム分布などの情報を有する。これらは、数年間で大幅に変動し、人為的に短期に変更が可能であるため、１年単位で、かつｍ単位での詳細な分布の情報が必要である。
【００３０】
長期的な土壌の特性管理、および長期に渡る経営戦略には、第２階層、第３階層、第４階層の順に重要である。逆に、単年度の作物２の収穫量など短期の予測には、第４階層、第３階層、第２階層の順に影響度を有する。従って、農作業の決定支援には、第４階層、第３階層、第２階層の順にアクセス頻度が多くなる。これより、図６に示した階層構造を反映したデータ構造とすることで、土壌の情報の変更や読み出しが迅速、かつ確実に実行できる。より具体的には、リレーショナルデータベースやオブジェクト指向データベース上に、階層構造を有した土壌マップを実現する。
【００３１】
図８は、病理病害モデル４２の構成を示すブロック図である。まず、病理病害モデル４２は、病理病害の発生確率を算出する。病理病害モデル４２は、内部に有する過去の病理病害発生分布データを検索し、圃場気象モデル４３より、圃場気象予測情報を得て、検出部５０を介して、作物成長段階の情報を得る。これらを基に、式（３）により病理病害の発生確率Ｐ（ｘ；ｔ）を算出する。
Ｐ（ｘ；ｔ）＝Ｆ（Ｖ（ｘ），ＳＴ（ｘ；ｔ），ＥＮ（ｘ；ｔ））（３）
【００３２】
ここで、Ｐ（ｘ；ｔ）は時間と空間を含む確率である。Ｖ（ｘ）は、過去の病理病害の発生分布を示す。ＳＴ（ｘ；ｔ）は、作物成長段階を示す。ＥＮ（ｘ；ｔ）は、圃場気象予測を示す。関数Ｆは、過去の病理病害の発生分布Ｖ、作物の成長段階ＳＴ、および圃場の気象予測ＥＮの過去の履歴に関連するため、変数の積分形を有する。
【００３３】
次に、病理病害モデル４２は、検出部５０を介して、圃場の現状病理病害発生量の情報を、通信部５１を介して、周辺病理病害発生量の情報を得て、病理病害の発生確率Ｐ（ｘ；ｔ）と現実の病理病害の発生量Ｄから、式（４）より病理病害の拡散の予測を行う。
ｄＤ（ｘ；ｔ）＝Ｐ（ｘ；ｔ₀）ΔＧ（ｋ，Ｄ，ＳＴ，ＥＮ）（４）
【００３４】
ここでｋは、拡散計数を示す。式（４）は拡散方程式の形を有し、ある時刻ｔ₀で発生した病理病害のその後の増大は、拡散係数ｋ、病理病害の発生量Ｄ、および圃場気象予測ＥＮ、作物の成長段階ＳＴの時間発展によって記述される。
【００３５】
被害予測は、病理病害の発生量Ｄに被害係数αを乗ずることによって算出する。被害係数αは、病理病害の発生量Ｄに対する収穫量への影響の度合いを示す。被害係数αは、病理病害の発生した時刻ｔ₀からの経過時間と圃場気象予測ＥＮの関数として算出するか、検出部で得られる情報により算出してもよい。
【００３６】
図９は、作物の選択から作物栽培の全農作業終了までの、農作業決定支援システムの動作を表すフローチャートである。ステップＳ１１において、農作業従事者３は、農作業決定支援システムに、作物、品種、市場の情報表示を行わせる。ステップＳ１２において、農作業従事者３は、作物、品種と作付けする圃場１を選択設定し、農作業決定支援システムに収穫量と投資の予測を行わせる。ここで、投資とは、種、農薬、および肥料などの購入費用、労働力の費用、ならびに農機具および農業資材の購入費用などを言う。ステップＳ１３において、農作業従事者３は、作物、品種と作付けする圃場１を決定する。ステップＳ１４において、農作業決定支援システムは、ステップＳ１３において決定された作物、品種と作付けする圃場の情報から、基本栽培日程を作成する。
【００３７】
ステップＳ１５において、ステップＳ１４にて作成された基本栽培日程を基準として、農作業決定支援が開始される。ここでは、農作業決定支援システムは、作物成長モデル等の必要な初期設定を実行する。ステップＳ１６において、農作業決定支援システムは、農作業が必要な時期に、農作業案の表示を行う。ここで表示される農作業案は、単数とは限らない。ステップＳ１７において、農作業従事者３は、ステップＳ１６で示された農作業案を選択、決定し、圃場１、作物２に対して農作業を実行する。ステップＳ１８において、農作業従事者３は、ステップＳ１７において実行した農作業の実績を農作業決定支援システムに入力する。ステップＳ１９において、農作業支援システムは、全農作業が終了したか否かを判定し、全農作業が終了していないと判定された場合、ステップＳ１６に戻り、処理を継続する。ステップＳ１９において、全農作業が終了したと判定された場合、農作業決定支援システムは動作を終了する。
【００３８】
このように、農作業決定支援システムは、作物の作付け開始から終了まで、農作業従事者３の意思決定に必要な情報を提供する。基本栽培日程や農作業案の表示では、関連する情報を統合して、圃場単位で補正後表示する為、農作業従事者３は、農作業の経験がなくとも、適切な農作業選択の判断が可能となる。また、経験豊富な農作業従事者３であっても、判断すべき項目の見落としが防止でき、安定した作物収穫量が得られる。
【００３９】
図１０は、図９の作物、品種、市場の情報表示を行うステップＳ１１での、機能ブロックの動作と機能ブロック間のメッセージの送受信を表すフローチャートである。まず、ステップＳ１０１において、農作業従事者３は、計画管理部４９に、作物、品種、市場の情報の表示を要求する。ステップＳ１０２において、計画管理部４９は、作物、品種の情報要求に対応する処理を実行する。すなわち、計画管理部４９は、農作業知識データベース４６に、農作業従事者３の入力した作物名と品種名を含んだメッセージを送信する。ステップＳ１６１において、農作業知識ベータベース４６は、受信したメッセージの作物名と品種の名を基に、作物と品種の情報の検索を行う。ここで、作物、品種の情報は、耐病性、大きさ、適作型、栽培注意点などの作物と品種の特性、および必要な土壌特性、施肥量、防除回数、並びに、それぞれのコストなど全般的な情報である。農作業知識データベース４６により検索された作物と品種の情報は、計画管理部４９と表示部４５に送信される。ステップＳ１１１において、作物と品種の情報を受信した表示部４５は、それをＣＲＴディスプレイ２７に表示する。
【００４０】
次に、ステップＳ１０３において、計画管理部４９は、市場の情報要求を行う。すなわち、計画管理部４９は、通信部５１に、農作業従事者３の入力した作物名、品種名、および市場名を含んだメッセージを送信する。ステップＳ１４１において、通信部５１は、受信した作物名、品種名、および市場名を基に、市場の情報検索を行う。ここでの市場情報は、作物の市場価格、価格予想、需要予想などである。通信部５１により検索された市場の情報は、計画管理部４９と表示部４５に送信される。ステップＳ１１２において、市場の情報を受信した表示部４５は、市場の情報をＣＲＴディスプレイ２７に表示する。ここで、表示部４５は、作物と品種の情報、並びに市場の情報を同時に表示してもよい。
【００４１】
このように、農作業決定支援システムは、農作業従事者３に作物、その品種、および市場の全般的な情報を提示する。これにより、農作業従事者３は、作付けする作物と品種の絞り込みができる。
【００４２】
図１１は、図９の収穫量と投資の予想を行うステップＳ１２での、機能ブロックの動作と機能ブロック間のメッセージの送受信を表すフローチャートである。まず、ステップＳ２０１において、農作業従事者３は、計画管理部４９に、収穫量と投資予測要求を行う。ステップＳ２０２において、計画管理部４９は、この要求に対応して、圃場土壌情報要求を実行する。すなわち、計画管理部４９は、圃場マップ４７に、ステップＳ２０１において農作業従事者３が指定した圃場についての情報を要求するメッセージを送信する。ステップＳ２９１において、圃場マップ４７は、指定された圃場の土壌検出要求を行う。すなわち、圃場マップ４７は、検出部５０に、指定された圃場の土壌の現在の状態の検出を要求するメッセージを送信する。ステップＳ２５１において、検出部５０は、指定された圃場の土壌センサ１０で、その土壌の状態を検出する。検出部５０は、指定された圃場の土壌の情報を、圃場マップ４７に送信する。圃場マップ４７は、ステップＳ２９２で、圃場マップ４７が有する情報を、検出部５０からの圃場の土壌の情報で修正した後、指定された圃場の土壌情報を検索し、計画管理部４９に土壌情報を送信する。
【００４３】
ステップＳ２０３において、計画管理部４９は、圃場気象情報要求を実行する。すなわち、計画管理部４９は、圃場気象モデル４３に、ステップＳ２０１において農作業従事者３が指定した圃場についての気象予測の情報を要求するメッセージを送信する。ステップＳ２８１において、圃場気象モデル４３は、中長期の気象情報の要求を行う。すなわち、圃場気象モデル４３は、通信部５１に気象情報の検索を要求するメッセージを送信する。ステップＳ２４１において、通信部５１は、中長期の気象情報の検索を実行する。通信部５１は、検索された気象情報を、圃場気象モデル４３に送信する。圃場気象モデル４３は、圃場気象モデル４３が有する過去の気象情報と、通信部５１からの気象の情報を基に、中長期の気象情報を予測し、それを計画管理部４９に送信する。
【００４４】
ステップＳ２０４において、計画管理部４９は、病理病害予測要求を実行する。すなわち、計画管理部４９は、病理病害モデル４２に、ステップＳ２０１において農作業従事者３が指定した圃場についての病理病害予測を要求するメッセージを送信する。このメッセージには、指定された圃場の中長期の気象情報が含まれている。ステップＳ２１０１において、病理病害モデル４２は、指定された圃場の過去の病理病害の情報と中長期の気象情報を基に、病理病害予測を算出し、計画管理部４９に送信する。
【００４５】
ステップＳ２０５において、計画管理部４９は、作物成長予測要求を実行する。すなわち、計画管理部４９は、作物成長モデル４１に、ステップＳ２０１において農作業従事者３が指定した圃場についての作物成長予測を要求するメッセージを送信する。このメッセージには、指定された圃場の中長期の気象情報と、図９のステップＳ１１で得られた作物と品種の情報が含まれている。ステップＳ２７１において、作物成長モデル４１は、指定された圃場の中長期の気象情報、並びに作物と品種の情報を基に、収穫量を含んだ作物成長予測を算出し、計画管理部４９に送信する。
【００４６】
ステップＳ２０６において、計画管理部４９は、病理病害予測、作物成長予測および、図９のステップＳ１１で得られた防除、施肥の条件などを基に収穫量と投資予測を算出し、その収穫量と投資予測を表示部４５に送信する。ステップＳ２１１において、表示部４５は、ＣＲＴディスプレイ２７に収穫量と投資予測を表示する。
【００４７】
このように、農作業決定支援システムは、農業従事者３に、圃場１毎に作物２の収穫量とそれに必要な投資の予測を提示する。従って、農業従事者３は、先に得られた市場情報とあわせて、作物２の収穫量と投資予測から、最も効果的な圃場１に対する作物２とその品種を選択できる。
【００４８】
図１２は、図９の基本日程を作成するステップＳ１４と、農作業決定支援開始ステップＳ１５での、機能ブロックの動作と機能ブロック間のメッセージの送受信を表すフローチャートである。まず、ステップＳ３０１において、農作業従事者３は、計画管理部４９に、基本日程作成要求を行う。ステップＳ３０２において、計画管理部４９は、栽培日程情報要求を実行する。すなわち、計画管理部４９は、農作業知識データベース４６に、ステップＳ３０１において農作業従事者３が指定した作物、品種についての栽培日程情報を要求するメッセージを送信する。ステップＳ３６１において、農作業知識データベース４６は、指定された作物、品種の栽培日程の情報検索を行い、検索した栽培日程を計画管理部４９に送信する。
【００４９】
ステップＳ３０３において、計画管理部４９は、作物成長予測要求を行う。すなわち、計画管理部４９は、作物成長モデル４１に、ステップＳ３０１において農作業従事者３が指定した作物、品種についての情報と、ステップＳ１３で得た圃場気象情報を含んだメッセージを送信する。ステップＳ３７１において、作物成長モデル４１は、入力された情報を基に、作物成長予測を算出し、計画管理部４９に送信する。このとき、作物成長モデル４１は、必要に応じて圃場気象モデル４３、圃場マップ４７より情報を得て、作物成長予測を行ってもよい。
【００５０】
ステップＳ３０４において、計画管理部４９は、基本栽培日程案を算出し、表示部４５に送信する。ステップＳ３１１において、表示部４５は、基本栽培日程案をＣＲＴディスプレイ２７に表示する。図１３は、キャベツの栽培日程の表示例を示す図である。農作業従事者３は、ＣＲＴディスプレイ２７に表示された基本日程案を確認し、表示された基本日程を基に栽培を実行すると決定したときは、ステップＳ３０５に進む。更に異なる日程を要求する場合は、品種、圃場などの条件を変更して、ステップＳ３０１からやり直す。
【００５１】
ステップＳ３０５において、農作業従事者３は、計画管理部４９に基本栽培日程の選択設定をキーボード２５またはマウス２６で入力する。ステップＳ３０６において、計画管理部４９は、作物成長予測開始要求を実行し、作物、品種、圃場などの情報を含んだ作物成長予測開始要求メッセージを作物成長モデル４１に送信する。そのメッセージを受信した作物成長モデル４１は、作物成長予測を開始する。ステップＳ３０７において、計画管理部４９は、圃場気象予測開始要求を実行し、指定された圃場１などの情報を含んだ圃場気象予測開始要求メッセージを圃場気象モデル４３に送信する。そのメッセージを受信した圃場気象モデル４３は、ステップＳ３８１で、指定された圃場１の圃場気象予測を開始する。
【００５２】
ステップＳ３０８において、計画管理部４９は、圃場状態監視開始要求を実行し、指定された圃場１などの情報を含んだ圃場状態監視開始要求メッセージを圃場マップ４７に送信する。そのメッセージを受信した圃場マップ４７は、ステップＳ３９１で、指定された圃場１の圃場状態監視を開始する。ステップＳ３０９において、計画管理部４９は、病理病害予測開始要求を実行し、指定された圃場などの情報を含んだ病理病害予測開始要求メッセージを病理病害モデル４２に送信する。そのメッセージを受信した病理病害モデル４２は、ステップＳ３１０１で、指定された圃場１の病理病害予測を開始する。
【００５３】
以後、計画管理部４９は、基本栽培日程に基づいて農作業の実行案を算出させる。また、作物成長モデル４１、圃場気象モデル４３、圃場マップ４７、および病理病害モデル４２は、継続して指定された圃場の予測または監視を継続して実行する。計画管理部４９の有する基本栽培日程は、作物成長モデル４１、圃場気象モデル４３、圃場マップ４７の情報を所定の期間毎に取り込み修正される。
【００５４】
図１４は、図１２のステップＳ３７２において、作物成長モデル４１が指定された圃場の作物成長の予測を開始したときの、機能ブロックの動作と機能ブロック間のメッセージの送受信を表すフローチャートである。ステップＳ４７１の処理は、図１２のステップＳ３７２の処理と同様の処理である。ステップＳ４７２において、作物成長モデル４１は、作物と品種の情報要求を実行し、作物と品種の情報を含んだ情報検索メッセージを農作業知識データベース４６に送信する。農作業知識データベース４６は、ステップＳ４６１で、メッセージで指定された作物と品種に関する記憶情報を検索し、その検索結果を作物成長モデル４１に送信する。ステップＳ４７３において、作物成長モデル４１は、作物成長モデルの定数を設定する。
【００５５】
以下、作物成長モデル４１は、作物成長予測要求のイベントが発生したとき、それに対応する処理を実行する。次にその動作を説明する。作物成長予測要求は、圃場気象モデル４３等の他の機能からの要求と作物成長モデル４１自身が所定の期間毎に発生させる場合がある。まずステップＳ５７１において、作物成長モデル４１は、作業履歴情報を要求する。このとき、指定された圃場１を特定する情報を含んだ作業履歴情報要求メッセージが、作物成長モデル４１から、作業履歴管理部４４に送信される。ステップＳ５３１において、作業履歴管理部４４は、指定された圃場１の作業履歴情報を検索し、作物成長モデル４１に送信する。
【００５６】
ステップＳ５７２において、作物成長モデル４１は、圃場情報を要求する。このとき、指定された圃場１を特定する情報を含んだ圃場情報要求メッセージが、圃場マップ４７に送信される。ステップＳ５９１において、圃場マップ４７は、指定された圃場１の土壌に関する情報を検索し、作物成長モデル４１に送信する。ステップＳ５７３において、作物成長モデル４１は、圃場気象情報を要求する。このとき、指定された圃場を特定する情報を含んだ圃場気象情報要求メッセージが、圃場気象モデル４３に送信される。ステップＳ５８１において、圃場気象モデル４３は、指定された圃場１の気象情報を検索し、作物成長モデル４１に送信する。
【００５７】
ステップＳ５７４において、作物成長モデル４１は、作物２の成長検出を要求する。このとき、指定された圃場１を特定する情報を含んだ作物成長の検出要求メッセージが、検出部５０に送信される。ステップＳ５５１において、検出部５０は、指定された圃場１の作物２の成長状態を検出し、検出結果を作物成長モデル４１に送信する。ステップＳ５７５において、作物成長モデル４１は、入力された情報を基に、作物成長予測を算出する。
【００５８】
以上のように、作物成長モデル４１には、指定された圃場の気象の最新の予測と土壌の最新の状態を反映した作物の状態が保持される。
【００５９】
図１５は、図１２のステップＳ３８１において、圃場気象モデル４３が指定された圃場の気象の予測を開始したときの、機能ブロックの動作と機能ブロック間のメッセージの送受信を表すフローチャートである。ステップＳ６８１は、図１２のステップＳ３８１に対応するステップである。ステップＳ６８２において、圃場気象モデル４３は、気象情報要求を実行し、指定された圃場１を特定する情報を含んだ情報検索メッセージを通信部５１に送信する。通信部５１はステップＳ６４１で、外部のデータベースと通信し、メッセージの圃場１の位置の気象情報を検索し、検索結果を圃場気象モデル４３に送信する。ステップＳ６８３において、圃場気象モデル４３は、作物と品種の情報要求を実行し、指定された作物名と品種名を含んだ情報検索メッセージを農作業知識データベース４６に送信する。農作業知識データベース４６は、ステップＳ６６１で、メッセージで指定された作物名と品種名に関連する記憶情報を検索し、検索結果を圃場気象モデル４３に送信する。ステップＳ６８４において、圃場気象モデル４３は、圃場気象モデルの定数を設定する。
【００６０】
以下は、圃場気象モデル４３の、圃場気象予測要求のイベントが発生したときの動作を説明する。圃場気象予測要求は、作物成長モデル４１等の他の機能からの要求と圃場気象モデル４３自身が所定の期間毎に発生させる場合がある。まずステップＳ７８１において、圃場気象モデル４３は、自身が有する指定された圃場１の気象の過去の情報を検索する。ステップＳ７８２において、圃場気象モデル４３は、気象情報の検索を要求する。このとき、指定された圃場１を特定する情報を含んだ気象情報の要求メッセージが、圃場気象モデル４３から、通信部５１に送信される。ステップＳ７４１において、通信部５１は、外部のデータベースと通信し、メッセージの圃場１の位置に基づき気象情報を検索し、検索結果を圃場気象モデル４３に送信する。
【００６１】
ステップＳ７８３において、圃場気象モデル４３は、作物長と密度の検出を要求する。このとき、指定された圃場１を特定する情報を含んだ作物長と密度の検出の要求メッセージが、検出部５０に送信される。ステップＳ７５１において、検出部５０は、指定された圃場１の現在の作物２の作物長と密度を検出し、検出結果を圃場気象モデル４３に送信する。ステップＳ７８４において、圃場気象モデル４３は、現在の圃場気象の検出を要求する。このとき、指定された圃場１を特定する情報を含んだ圃場気象の検出の要求メッセージが、検出部５０に送信される。ステップＳ７５２において、検出部５０は、指定された圃場１の気象を検出し、検出結果を圃場気象モデル４３に送信する。ステップＳ７８５において、圃場気象モデル４３は、入力された情報を基に圃場気象予測を算出する。
【００６２】
以上のように、圃場気象モデル４３には、圃場毎に最新の気象情報と圃場１の作物の作物長および密度を反映した気象状態が保持される。
【００６３】
図１６は、図１２のステップＳ３９１において、圃場マップ４７が指定された圃場１の土壌状態の監視を開始したときの、機能ブロックの動作と機能ブロック間のメッセージの送受信を表すフローチャートである。ステップＳ８９１は、図１３のステップＳ３９１に相当するステップである。ステップＳ８９２において、圃場マップ４７は、自分自身が有する指定された圃場１の雑草の過去の情報を検索する。ステップＳ８９３において、圃場マップ４７は、圃場１の状態を検出する要求を実行し、指定された圃場１を特定する情報を含んだ状態検出メッセージを検出部５０に送信する。ステップＳ８５１において、検出部５０は、メッセージの圃場１を特定する情報に基づき圃場１の土壌の状態を土壌センサ１０で検出し、検出結果を圃場マップ４７に送信する。ステップＳ８９４において、圃場マップ４７は、圃場情報を修正する。
【００６４】
以下は、圃場マップ４７の、圃場情報要求のイベントが発生したときの動作を説明する。圃場情報要求は、作物成長モデル４１等の他の機能からの要求と圃場マップ４７自身が所定の期間毎に発生させる場合がある。まずステップＳ９９１において、圃場マップ４７は、圃場１の状態の検出の要求を実行し、指定された圃場１を特定する情報を含んだ状態検出メッセージを検出部５０に送信する。ステップＳ９５１において、検出部５０は、メッセージの圃場１を特定する情報に基づき圃場１の土壌の状態を土壌センサ１０で検出し、検出結果を圃場マップ４７に送信する。ステップＳ９９２において、圃場マップ４７は、作業履歴の情報を要求する。このとき、指定された圃場１を特定する情報を含んだ作業履歴の要求メッセージが、作業履歴管理部４４に送信される。ステップＳ９３１において、作業履歴管理部４４は、指定された圃場１の施肥等の作業履歴を検索し、検出結果を圃場マップ４７に送信する。ステップＳ９９３において、圃場マップ４７は、圃場情報を修正する。
【００６５】
以上のように、圃場マップ４７には、圃場１毎に最新の作業履歴情報と土壌状態を検出した情報を反映した状態が保持される。
【００６６】
図１７は、図１２のステップＳ３１０１において、病理病害モデル４２が指定された圃場の病理病害の予測を開始したときの、機能ブロックの動作と機能ブロック間のメッセージの送受信を表すフローチャートである。ステップＳ１０１０１は、図１２のステップＳ３１０１に対応するステップである。まずステップＳ１０１０２において、病理病害モデル４２は、自分自身が有する指定された圃場の病理病害発生の過去の情報を検索する。ステップＳ１０１０３において、病理病害モデル４２は、作物と品種の情報要求を実行し、指定された作物名と品種名を含んだ情報検索メッセージを農作業知識データベース４６に送信する。農作業知識データベース４６は、ステップＳ１０６１で、メッセージで指定された作物名と品種名に関する情報を検索し、検索結果を病理病害モデル４２に送信する。ステップＳ１０１０４において、病理病害モデル４２は、病理病害モデルの定数を設定する。
【００６７】
以下は、病理病害モデル４２の、病理病害予測要求のイベントが発生したときの動作を説明する。病理病害予測要求は、農作業支援部４８等の他の機能からの要求と病理病害モデル４２自身が所定の期間毎に発生させる場合がある。ステップＳ１１１０１において、病理病害モデル４２は、病理病害の検出を要求する。このとき、指定された圃場１を特定する情報を含んだ病理病害検出の要求メッセージが、病理病害モデル４２から、検出部５０に送信される。ステップＳ１１５１において、検出部５０は、メッセージの圃場１を特定する情報に基づき病理病害の発生状況を作物センサ８から取り込んだ画像から検出し、病理病害モデル４２に送信する。
【００６８】
ステップＳ１１１０２において、病理病害モデル４２は、圃場周辺の病理病害の発生情報を要求する。このとき、指定された圃場１の位置の情報を含んだ圃場周辺の病理病害の発生情報の要求メッセージが、通信部５１に送信される。ステップＳ１１４１において、通信部５１は、外部のデータベースにアクセスし、指定された圃場１の周辺の病理病害の発生情報を検索し、検索結果を病理病害モデル４２に送信する。ステップＳ１１１０３において、病理病害モデル４２は、作物成長段階の検出を要求する。このとき、指定された圃場１を特定する情報を含んだ作物成長段階検出の要求メッセージが、病理病害モデル４２から、検出部５０に送信される。ステップＳ１１５２において、検出部５０は、メッセージの圃場１を特定する情報に基づき作物成長段階を作物センサ８から取り込んだ画像から検出し、検索結果を病理病害モデル４２に送信する。
【００６９】
ステップＳ１１１０４において、病理病害モデル４２は、圃場気象予測を要求する。このとき、指定された圃場１を特定する情報を含んだ圃場気象予測の要求メッセージが、圃場気象モデル４３に送信される。ステップＳ１１８１において、圃場気象モデル４３は、指定された圃場１の気象を予測し、予測結果を病理病害モデル４２に送信する。ステップＳ１１１０５において、病理病害モデル４２は、入力された情報から病理病害予測を算出する。
【００７０】
以上のように、病理病害モデル４２は、圃場１毎に最新の圃場気象予測と作物の成長段階を反映した状態を保持する。
【００７１】
図１８は、図９の農作業案の表示を行うステップＳ１６で、農作業の一種である育苗作業の案を算出するときの、機能ブロックの動作と機能ブロック間のメッセージの送受信を表すフローチャートである。まず、ステップＳ１２０１において計画管理部４９は、基本栽培日程を基に育苗要求を実行する。このとき、作物名、品種名等の情報を含んだ育苗要求のメッセージが、計画管理部４９から、農作業支援部４８に送られる。ステップＳ１２２１において、農作業支援部４８は、育苗方法の情報要求を実行する。このとき、作物名、品種名等の情報を含んだ育苗方法情報の要求メッセージが、農作業支援部４８から、農作業知識データベース４６に送信される。ステップＳ１２６１において、育苗方法情報の要求メッセージを受信した農作業知識データベース４６は、作物名、品種名を基に育苗方法情報を検索し、検索結果を農作業支援部４８に送信する。
【００７２】
ステップＳ１２２２において、農作業支援部４８は、作物２の品種情報を要求する。このとき、作物名、品種名を含んだ品種情報の要求メッセージが、農作業支援部４８から、農作業知識データベース４６に送信される。ステップＳ１２６２において、品種情報の要求メッセージを受信した農作業知識データベース４６は、作物名、品種名を基に品種情報を検索し、検索結果を農作業支援部４８に送信する。ステップＳ１２２３において、農作業支援部４８は、作物２の成長予測を要求する。このとき、作物２の成長予測の要求メッセージが、農作業支援部４８から、作物成長モデル４１に送信される。ステップＳ１２７１において、作物２の成長予測の要求メッセージを受信した作物成長モデル４１は、作物成長予測情報を算出し、農作業支援部４８に送信する。
【００７３】
ステップＳ１２２４において、農作業支援部４８は、入力された情報に基づいて、育苗方法案を算出し、表示部４５に送信する。ステップＳ１２１１において、表示部４５は、育苗方法案をＣＲＴディスプレイ２７に表示する。育苗方法案には、具体的な作業方法、実行時期などが含まれる。農作業従事者３は、ＣＲＴディスプレイ２７に表示された育苗方法案から、育苗方法を選択し、実行し、ステップＳ１２３１において、作業履歴管理部４４に、育苗の実績を入力する。
【００７４】
このように、農作業決定支援システムは、農作業従事者３に、基本栽培日程に基づいて、適切な育苗方法案を提示する。
【００７５】
図１９は、図９の農作業案の表示を行うステップＳ１６で、農作業の一種である定植作業の案を算出するときの、機能ブロックの動作と機能ブロック間のメッセージの送受信を表すフローチャートである。まず、ステップＳ１３０１において計画管理部４９は、基本栽培日程を基に定植要求を実行する。なお、基本栽培日程は、育苗状態や気象予測の変更などから修正を受け、常に最新の情報を反映し、育苗を実行した際とは異なるときもある。このとき、作物名、品種名等の情報を含んだ定植要求のメッセージが、計画管理部４９から、農作業支援部４８に送られる。この要求に対して、ステップＳ１３２１において、農作業支援部４８は、育苗実績の情報要求を実行する。このとき、育苗実績の情報要求メッセージが、農作業支援部４８から、作業履歴管理部４４に送信される。ステップＳ１３３１において、育苗実績の情報要求メッセージを受信した作業履歴管理部４４は、育苗実績の情報を検索し、検索結果を農作業支援部４８に送信する。以下、ステップＳ１３２２乃至ステップＳ１３３２の各ステップは、図１８におけるステップＳ１２２１乃至ステップＳ１２３１の育苗の場合と同様であるので、その説明は省略する。
【００７６】
このように、農作業決定支援システムは、農作業従事者３に、基本栽培日程に基づいて、適切な定植方法案を提示する。
【００７７】
図２０は、図９の農作業案の表示を行うステップＳ１６で、農作業の一種である除草剤散布作業の案を算出するときの、機能ブロックの動作と機能ブロック間のメッセージの送受信を表すフローチャートである。まず、ステップＳ１４０１において計画管理部４９は、基本栽培日程を基に除草剤散布要求を実行する。このとき、作物、品種等の情報を含んだ除草剤散布要求のメッセージが、計画管理部４９から、農作業支援部４８に送られる。この要求に対応して、ステップＳ１４２１において、農作業支援部４８は、除草剤散布実績情報を要求する。このとき、除草剤散布要求された圃場１を特定する情報を含んだ除草剤散布実績情報要求メッセージが、作業履歴管理部４４に送信される。作業履歴管理部４４は、ステップＳ１４３１において、除草剤散布要求された圃場１の除草剤散布実績情報を検索し、検索結果を農作業支援部４８に送信する。
【００７８】
ステップＳ１４２２において、農作業支援部４８は、雑草情報を要求する。このため除草剤散布要求された圃場１を特定する情報を含んだ雑草情報要求メッセージが、圃場マップ４７に送信される。ステップＳ１４９１において、圃場マップ４７は、除草剤散布要求された圃場１の雑草情報を検索し、その検索結果を農作業支援部４８に送信する。ステップＳ１４２３において、農作業支援部４８は、圃場気象情報情報を要求する。このため除草剤散布要求された圃場１を特定する情報を含んだ圃場気象情報の要求メッセージが、農作業支援部４８から、圃場気象モデル４３に送信される。ステップＳ１４８１において、圃場気象情報の要求メッセージを受信した圃場気象モデル４３は、除草剤散布要求された圃場１の圃場気象情報を検索し、検索結果を農作業支援部４８に送信する。
【００７９】
ステップＳ１４２４において、農作業支援部４８は、作物と品種の情報を要求する。このため、作物名、品種名を含んだ作物と品種の情報要求メッセージが、農作業支援部４８から、農作業知識データベース４６に送信される。ステップＳ１４６１において、作物と品種の情報要求メッセージを受信した農作業知識データベース４６は、作物名、品種名を基に作物と品種の情報を検索し、その検索結果を農作業支援部４８に送信する。ステップＳ１４２５において、農作業支援部４８は、除草剤情報を要求する。このため、作物名、品種名等を含んだ除草剤情報の要求メッセージが、農作業支援部４８から、農作業知識データベース４６に送信される。ステップＳ１４６２において、除草剤情報の要求メッセージを受信した農作業知識データベース４６は、作物名、品種名等を基に除草剤情報を検索し、その検索結果を農作業支援部４８に送信する。
【００８０】
ステップＳ１４２６において、農作業支援部４８は、除草剤散布方法情報を要求する。このため、作物名、品種名、除草剤名を含んだ除草剤散布方法情報要求メッセージが、農作業支援部４８から、農作業知識データベース４６に送信される。ステップＳ１４６３において、除草剤散布方法情報要求メッセージを受信した農作業知識データベース４６は、作物名、品種名、除草剤名を基に除草剤散布方法情報を検索し、その検索結果を農作業支援部４８に送信する。
【００８１】
ステップＳ１４２７において、農作業支援部４８は、入力された情報から除草剤散布方法案を算出し、表示部４５に送信する。ステップＳ１４１１において、表示部４５は、除草剤散布方法案をＣＲＴディスプレイ２７に表示する。除草剤散布方法案には、具体的な作業方法、実行時期などが含まれる。農作業従事者３は、ＣＲＴディスプレイ２７に表示された除草剤散布方法案から、所定の除草剤散布方法を選択し、実行し、ステップＳ１４３２において、作業履歴管理部４４に、除草剤散布の実績を入力する。
【００８２】
このように、農作業決定支援システムは、農作業従事者３に、基本栽培日程に基づいて、適切な除草剤散布方法案を提示する。
【００８３】
図２１は、図９の農作業案の表示を行うステップＳ１６で、農作業の一種である除草剤散布作業の案を算出するときの、機能ブロックの動作と機能ブロック間のメッセージの送受信を表す他のフローチャートである。このフローチャートの場合、まず、ステップＳ１５９１において圃場マップ４７は、圃場状態の検出で得られた雑草の状態が予め設定された閾値以上であると判定したとき、除草剤散布要求を実行する。このとき、除草剤散布要求のメッセージが、圃場マップ４７から、農作業支援部４８に送られる。ステップＳ１５２１乃至ステップＳ１５３２の処理は、図２０のステップＳ１４２１乃至ステップＳ１４３２の処理と同様の処理であり、その説明は省略する。
【００８４】
このように、農作業決定支援システムは、農作業従事者３に、雑草の状態に基づいて、適切な除草剤散布方法案を提示する。
【００８５】
以上のように、農作業決定支援システムは、育苗、除草剤散布以外の防除、施肥、収穫などの作業も同様に方法案を表示する。
【００８６】
なお、本明細書において、システムとは、複数の装置により構成される装置全体を表すものとする。
【００８７】
なお、上記したような処理を行うコンピュータプログラムをユーザに提供する記録媒体としては、磁気ディスク、CD-ROM、固体メモリなどの記録媒体の他、ネットワーク、衛星などの通信媒体を利用することができる。
【００８８】
【発明の効果】
以上のように、請求項１に記載の作業決定支援装置、請求項４に記載の作業決定支援方法、および請求項５に記載の記録媒体によれば、適切な作業案を農作業従事者に提示するので、容易、かつ確実に作物の収穫を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の農作業決定支援システムの一実施の形態を示す図である。
【図２】パーソナルコンピュータのハードウェア構成図である。
【図３】パーソナルコンピュータの機能ブロック図である。
【図４】作物成長モデルの構成を示すブロック図である。
【図５】圃場気象モデルの構成を示すブロック図である。
【図６】圃場マップの構成を示す図である。
【図７】土の組成分類を示す３角座標を示す図である。
【図８】病理病害モデルの構成を示すブロック図である。
【図９】農作業決定支援システムの動作を表すフローチャートである。
【図１０】図９の作物、品種、市場の情報表示を行うステップの動作を表すフローチャートである。
【図１１】図９の収穫量と投資の予想を行うステップの動作を表すフローチャートである。
【図１２】図９の基本日程の作成をするステップの動作を表すフローチャートである。
【図１３】キャベツの栽培日程の例を示す図である。
【図１４】作物成長モデルの動作を表すフローチャートである。
【図１５】圃場気象モデルの動作を表すフローチャートである。
【図１６】圃場マップの動作を表すフローチャートである。
【図１７】病理病害モデルの動作を表すフローチャートである。
【図１８】育苗作業の案を算出する動作を表すフローチャートである。
【図１９】定植作業の案を算出する動作を表すフローチャートである。
【図２０】除草剤散布作業の案を算出するときの動作を表すフローチャートである。
【図２１】除草剤散布作業の案を算出するときの他の動作を表すフローチャートである。
【符号の説明】
４１作物成長モデル
４２病理病害モデル
４３圃場気象モデル
４４作業履歴管理部
４７圃場マップ
４８農作業支援部[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a work determination support apparatus and method, and a recording medium, and in particular, a work determination in which a work plan is calculated from the weather for each field, the state of the crop for each field, and the state of the soil for each field. The present invention relates to a support device and method, and a recording medium.
[0002]
[Prior art]
In the cultivation of agricultural crops, farm workers generally determine the contents and timing of farm work using a cultivation calendar. The cultivating calendar is a generalized description of the work for the season or the growth stage of the crop, based on the past crop growth and the climate of the cultivation region. Adjustments to the characteristics of individual fields and the characteristics of varieties are made by adjusting the time of work, the amount of agricultural chemicals and fertilizers, etc., by farm workers based on experience.
[0003]
For example, fertilization is intended to supplement components necessary for growing crops such as organic matter, nitrogen, phosphoric acid, and potassium contained in soil. Naturally, since the soil components differ depending on the field, the appropriate fertilization amount varies from field to field. Moreover, even if it is the same crop, the component of the soil required by the varieties differs. Furthermore, even if it is the crop of the same kind, the growth amount of a crop changes with the integrated temperature and the amount of solar radiation of cultivation time, and the soil component required at this time differs. Even within the same area, the integrated temperature and amount of solar radiation in the field vary depending on the surrounding environment of the field, basic properties of the soil, water veins, and the like. Therefore, the farm worker grasps these through experience and adjusts the time of farm work, the amount of fertilizer, the amount of agricultural chemicals, etc. based on the cultivation calendar.
[0004]
In addition, control work for diseases and pests is usually performed mainly for the purpose of preventing occurrence at a predetermined time. When serious illnesses and pests occur in a wide area, local agricultural work guidance organizations such as agricultural cooperatives, agricultural improvement and extension offices, and agricultural mutual aid associations take the lead, and agricultural workers or these organizations respond. At this time, an optimal treatment is proposed for the corresponding whole area, and an optimal treatment is not necessarily proposed for each individual field.
[0005]
[Problems to be solved by the invention]
As described above, the conventional farm work has a problem that it depends on the experience of the farm worker, and the execution time and contents of the farm work for each individual farm are not always appropriate.
[0006]
The present invention has been made in view of such a situation, and an object of the present invention is to always support the determination of the appropriate time and contents of farm work for each farm field, regardless of the amount of experience of farm workers.
[0007]
[Means for Solving the Problems]
The work determination support device according to claim 1, a field weather prediction unit that predicts a weather for each field, a crop growth prediction unit that predicts a growth state of a crop for each field, time Soil information storage means for classifying and storing information on the soil of the field as farmland, and the history of work performed in each field for each field. A work history storage means for storing, and a work determination means for determining a plan of work to be performed in a predetermined field from a weather prediction, a crop growth state prediction, information on soil, and a work history. And
[0008]
The work decision support method according to claim 4 includes a field weather prediction step for predicting the weather for each field, a crop growth prediction step for predicting the growth state of the crop for each field, time Soil information storage step that classifies and stores information on the soil of the field as the farmland, and the history of the work performed in each field for each field. A work history storage step for storing, and a work determination step for determining a plan of work to be performed in a predetermined field from the weather prediction, crop growth state prediction, soil information, and work history. And
[0009]
The program of the recording medium according to claim 5 includes a field weather prediction step for predicting the weather for each field, a crop growth prediction step for predicting the growth state of the crop for each field, time Soil information storage control step for controlling the classification and storage of information on the soil of the field as the farmland in the hierarchy divided by the unit of the unit and the unit of the area of the farmland, and was performed in each field for each field A work history storage step for storing a work history, and a work determination step for determining a plan of work to be performed in a predetermined field from the prediction of weather, prediction of crop growth state, information on soil, and work history. It is characterized by including.
[0010]
The work determination support apparatus according to claim 1, the work determination support method according to claim 4, and the recording medium according to claim 5, predict the weather for each field and predict the growth of the crop for each field. And time In the hierarchy divided by the unit of the farmland and the unit of the area of the farmland, the information on the soil of the field as the farmland is classified and stored, the work history for each field is stored, and the work plan is calculated from these information .
[0011]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Embodiments of the present invention will be described below, but in order to clarify the correspondence between each means of the invention described in the claims and the following embodiments, in parentheses after each means, The features of the present invention will be described with the corresponding embodiment (however, an example) added. However, of course, this description does not mean that each means is limited to the description.
[0012]
That is, the work decision support apparatus according to claim 1 is a field weather prediction unit that predicts the weather for each field (for example, the field weather model 43 in FIG. 3) and a crop growth that predicts the growth state of the crop for each field. Prediction means (for example, the crop growth model 41 in FIG. 3); time Soil information storage means (for example, soil map 47 in FIG. 3) for classifying and storing information on the soil of the field as the farmland in a hierarchy divided by the unit of the unit and the unit of the area of the farmland, and for each field From the work history storage means (for example, the work history management unit 44 in FIG. 3) for storing the history of work performed in the field, weather prediction, crop growth state prediction, soil information, and work history It is provided with the work determination means (for example, the agricultural work support part 48 of FIG. 3) which determines the plan of the work which should be performed in a predetermined | prescribed agricultural field.
[0013]
FIG. 1 is a diagram showing the configuration of an embodiment of an agricultural component and an embodiment of the agricultural work determination support system of the present invention. A crop 2 is planted on the field 1 by a farm worker 3. The farm worker 3 uses the farm equipment 4 necessary or suitable for farm work (such as a tractor, a combiner, a rice transplanter, etc. with attachments attached. FIG. 1 shows a tractor as an example). Execute. Depending on the farm work, although not shown in FIG. 1, agricultural materials such as a vinyl house and a nursery box are used. In addition, consumer goods such as fertilizers and agricultural chemicals are also used. The farm worker 3 makes the maximum yield and quality of the crop 2 planted on the field 1 with respect to the investment required for these farm equipment, agricultural materials and consumer materials, and the amount of work required for farm work. Select the time of farm work and the contents of farm work.
[0014]
A personal computer 6 constituting the farm work determination support system is connected to a network 7 represented by the Internet. The network 7 includes an external database and the like, and provides appropriate information requested in response to access from the personal computer 6. The personal computer 6 only needs to be able to perform necessary information processing, and may be a workstation, a sequencer, an information processing device dedicated to agricultural work determination support, or the like.
[0015]
The personal computer 6 accesses the network 7 and obtains information such as the weather necessary for supporting the farm work and the state of occurrence of pests in the surrounding farm fields. A crop sensor 8 that captures an image of the crop 2 in the field 1, a weather sensor 9 that detects the weather in the field 1, and a soil sensor 10 that detects the state of the soil in the field 1 are connected to the personal computer 6. The image of the crop 2 of the field 1 captured by the crop sensor 8 is captured by the personal computer 6 and subjected to predetermined processing, and the occurrence of a disease is determined from the current crop length indicating the current crop 2 length and the color of the crop 2. Information indicating the situation and the like. Specifically, the crop sensor 8 may be a sensor that can use a CCD image sensor, a video camera, or the like and obtain a predetermined image resolution.
[0016]
The weather sensor 9 supplies weather information such as the temperature, humidity, water temperature, amount of solar radiation, precipitation, wind speed, and wind direction of the field 1 to the personal computer 6. The weather sensor 9 is composed of a set of a plurality of sensors such as an air temperature sensor and a humidity sensor, and may have a function equivalent to that of the observation point sensor for weather observation. Specifically, the temperature sensor may be a resistance thermometer, a thermocouple, and the solar radiation sensor may be a photo sensor. The soil sensor 10 supplies the personal computer 6 with information on the state of the soil such as the ground temperature, water content, organic matter content, nitrogen, phosphoric acid, potassium content, etc. of the field 1. Specifically, the soil sensor 10 can use an infrared spectrophotometer, an emission analyzer, a nuclear magnetic resonance absorber, or the like.
[0017]
FIG. 2 is a hardware configuration diagram of the personal computer 6. A CPU (central processing unit) 21 actually executes various application programs and a basic OS (operating system). In general, a ROM (read-only memory) 22 stores basically fixed data among programs used by the CPU 21 and calculation parameters. A RAM (random-access memory) 23 stores programs used in the execution of the CPU 21 and parameters that change as appropriate during the execution. These are connected to each other by a bus 32.
[0018]
The keyboard 25 is operated by the farm worker 3 when inputting text or inputting various commands to the CPU 21. The mouse 26 is operated by the farm worker 3 when instructing or selecting a point on the screen of a CRT (cathode ray tube) display 27. The CRT display 27 displays various information as text and images. An HDD (hard disk drive) 28 and an FDD (floppy disk drive) 29 drive a hard disk or a floppy disk, respectively, and cause a program or information executed by the CPU 21 to be recorded or reproduced. The communication board 30 is a device for connecting to a public line including an ISDN (integrated service digital network) or a communication line such as a LAN (local area network). Specifically, the communication board 30 includes a modem and various LAN boards. The The sensor connection board 31 is a device for taking in information from the crop sensor 8, the weather sensor 9, and the soil sensor 10 into the personal computer 6. These keyboard 25 to sensor connection board 31 are connected to an interface 24, and the interface 24 is connected to the CPU 21 via a bus 32.
[0019]
FIG. 3 shows a functional block diagram of a farm work determination support system realized by the CPU 21 executing the program. The crop growth model 41 predicts the growth of the crop for each field. Taking cabbage as an example, the spread of leaves, the start time of the outer leaf growth period, the start time of heading, the size of heading, and the like are predicted. Further, the crop growth model 41 also stores crop growth performance information from the start of prediction to the present time for each field. The pathological disease model 42 calculates the occurrence probability of diseases and pests in units of fields. In addition, the diffusion of the disease and pest that once occurred is predicted, and the predicted damage is calculated. Damage here refers to the percentage of crops that cannot be shipped. Furthermore, the pathological disease model 42 records past pathological disease occurrence results for each field.
[0020]
The field weather model 43 predicts the weather in the field unit, and stores the past weather results in the field unit. The work history management unit 44 stores a work history of farm work for each field. For example, in the case of control, the execution date, the type, amount, and spraying method of the pesticide used for control are stored. The display unit 45 determines the display format of the information provided to the farm worker 3 and causes the CRT display 27 to display it. Basically, the display unit 45 preferentially displays highly urgent information and highly important information. The display format may be set by the farm worker 3.
[0021]
The farm work knowledge database 46 stores information necessary for determining farm work and provides it upon request. This also has a function of reading necessary information from the network 7, a recording medium, etc. and updating the contents. Information on crop varieties includes crop name, cultivar name, germination rate, sowing rate, growth function, cultivar characteristics data including flowering, fruiting function, pest resistance, etc., fertilization response, environmental response indicating behavior to temperature and solar radiation Characteristics, cultivation workability indicating the precautions of cultivation work, cultivation characteristics consisting of harvesting methods, etc., storage and transportation characteristics consisting of maturity / aging, density, volume, shape, etc. Moreover, the information regarding a fertilizer consists of a cost, an effect, an ingredient, a usage method, etc. Information about control consists of cost, effect, ingredients, usage, and the like. Furthermore, the farm work knowledge database 46 includes information on farm work methods and irrigation plans.
[0022]
The field map 47 stores information indicating the classification, the crop history indicating the overall characteristics of the field, and the physical characteristics of the soil for each field. The farm work support unit 48 calculates a work content plan for farm work, and can calculate a plurality of work content plans in response to one calculation request. The plan management unit 49 receives an input reflecting the decision making of the farm worker 3 and holds the basic cultivation plan. Basically, a farm work plan is calculated based on the basic cultivation plan in consideration of the state of the crop 2 and weather prediction. The detection unit 50 manages the crop sensor 8, the weather sensor 9, and the soil sensor 10, captures the detection data, processes the detection data, and provides the crop growth model 41, the field weather model 43, and the like. The communication unit 51 communicates with the network 7 and acquires weather information, information on the occurrence status of pests and the like in surrounding fields from an external database.
[0023]
FIG. 4 is a block diagram showing the configuration of the crop growth model 41. From the detection unit 50, the current crop length yn, the crop growth stage st, and the crop density d are input. The amount of solar radiation s, temperature tem, and rainfall r are input from the field weather model 43. The work history management unit 44 inputs the irrigation amount i and the fertilization amount dr. From the field map 47, the soil mother basic characteristic b and the soil fertilizer component n are input. The growth amount Y of the entire crop in a predetermined field is expressed by the area of the individual growth amount y, and is expressed by the formula (1).
Y (t) = y (t) dS = h {dy / dt; b; n (t ₀ ), Dr (t); s (t), tem (t); i (t), r (t); d (t)} dtdS (1)
[0024]
h is a complex system function representing the relationship between each factor and the amount of growth. Here, if the control of the temperature tem is large, the growth amount y may be approximated by a linear relationship as shown in Expression (2).
y (t) = h1 (t−τ) tem (τ) dr (2)
[0025]
Alternatively, in the case of paddy rice, the growth amount may be calculated using an ORYZA model or Horie model. For crops for which the growth factor y is unknown, the parameters of the complex system function of Equation (1) may be identified using fuzzy or genetic algorithms.
[0026]
FIG. 5 is a block diagram showing the configuration of the field weather model 43. The field meteorological model 43 has information on past temperature, humidity, water temperature, ground temperature, amount of solar radiation, sunshine duration, precipitation intensity, wind speed / wind direction for each field, and the current temperature and humidity of the field from the detection unit 50. Get information on water temperature, ground temperature, solar radiation, sunshine duration, precipitation intensity, wind speed and direction. Further, the field weather model 43 takes in the weather information via the communication unit 51, and further obtains the current crop length yn and the crop density d from the detection unit 50. Based on the weather information obtained through the communication unit 51, the field weather model 43 takes into account factors such as weather changes from the past to the present and changes in temperature, humidity, and ground temperature depending on the stage of crop growth. Predict the field unit weather (micro-meteorology near crops).
[0027]
FIG. 6 is a diagram showing the configuration of the farm field map 47. In order to describe the characteristics of the field 1, the field map 47 classifies information about the field 1 into four layers, and stores each layer divided into a time scale and a space scale. The first hierarchy has farmland classification information that represents the overall characteristics of the field 1. Specifically, this hierarchy includes classification information indicating the basic characteristics of paddy fields, upland fields (including orchards), and grassland fields, as well as past crop history controlled by weather and a wider production environment. The information is memorized. Information on the classification of paddy field, field, and grassland is recorded for each field in units of 10 years. The information of the crop history is recorded for each field in units of one year or four seasons.
[0028]
The second layer to the fourth layer of the farm field map 47 indicate the soil characteristics of the farm field. The second hierarchy shows the soil classification of the subsoil. FIG. 7 shows triangular coordinates indicating the composition classification of the soil. The basic properties of the soil are expressed by the position of the subsoil on the triangular coordinates. The nature of the subsoil dominates the basic properties of the soil. The nature of the earth cannot be changed artificially, and once observed information does not need to be changed for more than 50 years, and information may be held in units of 10a. The third level shows the basic characteristics of the soil on the field surface where 70% of the crop roots are distributed. Specifically, it has information such as water permeability distribution, groundwater level distribution, soil depth distribution, and weed species distribution. The basic characteristics of the soil can be changed by changing the soil, but in reality, it is difficult to change economically, there is almost no change in the period of about 5 to 10 years, and information is in units of a. Should be held.
[0029]
The fourth level shows the short-term fluctuation characteristics of the soil. Specifically, it has information on the distribution of weeds, ground surface relief, organic matter content, trace element distribution, nitrogen, phosphoric acid, potassium distribution, and the like. Since these fluctuate significantly over several years and can be artificially changed in a short period, detailed distribution information in units of one year and in units of m is required.
[0030]
For long-term soil property management and long-term management strategy, 2nd layer , 3rd hierarchy, 4th hierarchy in order. Conversely, for short-term forecasts such as crop 2 crops in a single year, the 4th, 3rd, 2nd In order Has an influence on Therefore, the 4th, 3rd, and 2nd hierarchies are used for farm work decision support. In order The access frequency increases. Thus, the data structure reflecting the hierarchical structure shown in FIG. 6 allows the soil information to be changed and read out quickly and reliably. More specifically, a soil map having a hierarchical structure is realized on a relational database or an object-oriented database.
[0031]
FIG. 8 is a block diagram showing a configuration of the pathological disease model 42. First, the pathological disease model 42 calculates the occurrence probability of the pathological disease. The pathological disease model 42 retrieves past pathological disease occurrence distribution data stored therein, obtains field weather prediction information from the field weather model 43, and obtains information on the crop growth stage via the detection unit 50. Based on these, the occurrence probability P (x; t) of the pathological disease is calculated by Equation (3).
P (x; t) = F (V (x), ST (x; t), EN (x; t)) (3)
[0032]
Here, P (x; t) is a probability including time and space. V (x) represents the occurrence distribution of past pathological diseases. ST (x; t) indicates the crop growth stage. EN (x; t) indicates field weather prediction. The function F has an integral form of variables since it relates to the past history of pathological disease occurrence distribution V, crop growth stage ST, and field weather forecast EN.
[0033]
Next, the pathological disease model 42 obtains information on the current pathological disease generation amount of the field via the detection unit 50 and information on the peripheral pathological disease generation amount via the communication unit 51, and the occurrence probability of the pathological disease. Based on P (x; t) and the actual amount D of pathological diseases, the diffusion of the pathological diseases is predicted from Equation (4).
dD (x; t) = P (x; t ₀ ) ΔG (k, D, ST, EN) (4)
[0034]
Here, k represents a diffusion coefficient. Equation (4) has the form of a diffusion equation, and at a certain time t ₀ The subsequent increase in the pathological disease occurring in is described by the diffusion coefficient k, the amount D of pathological disease occurrence, and the field weather prediction EN, the time evolution of the crop growth stage ST.
[0035]
The damage prediction is calculated by multiplying the amount D of pathological diseases by the damage coefficient α. The damage coefficient α indicates the degree of influence on the harvest amount with respect to the pathological disease occurrence amount D. The damage factor α is the time t when the pathological disease occurred ₀ It may be calculated as a function of the elapsed time from and the field weather prediction EN, or may be calculated from information obtained by the detection unit.
[0036]
FIG. 9 is a flowchart showing the operation of the farm work determination support system from the selection of the crop to the end of the entire farm work of crop cultivation. In step S11, the farm worker 3 causes the farm work determination support system to display crop, variety, and market information. In step S12, the farm worker 3 selects and sets the crop 1 and the field 1 to be planted, and causes the farm work determination support system to predict the harvest and investment. Here, the investment refers to purchase costs such as seeds, agricultural chemicals, and fertilizers, labor costs, and purchase costs of farm equipment and agricultural materials. In step S 13, the farm worker 3 determines the field 1 to be planted with crops and varieties. In step S 14, the farm work determination support system creates a basic cultivation schedule from the information on the crops and varieties determined in step S 13 and the field to be planted.
[0037]
In step S15, farm work determination support is started based on the basic cultivation schedule created in step S14. Here, the farm work determination support system executes necessary initial settings such as a crop growth model. In step S16, the farm work determination support system displays the farm work plan at the time when the farm work is necessary. The farm work plan displayed here is not necessarily singular. In step S 17, the farm worker 3 selects and determines the farm work plan shown in step S 16 and executes the farm work on the field 1 and the crop 2. In step S18, the farm worker 3 inputs the result of the farm work performed in step S17 to the farm work determination support system. In step S19, the farm work support system determines whether or not all farm work has been completed. If it is determined that all farm work has not been completed, the process returns to step S16 to continue the process. If it is determined in step S19 that all farm work has been completed, the farm work determination support system ends the operation.
[0038]
As described above, the farm work determination support system provides information necessary for decision making by the farm worker 3 from the start to the end of cropping. In the display of the basic cultivation schedule and the farm work plan, related information is integrated and displayed after correction in units of fields, so that the farm worker 3 can make an appropriate farm work selection decision without having farm work experience. . In addition, even an experienced farm worker 3 can prevent oversight of items to be judged, and a stable crop yield can be obtained.
[0039]
FIG. 10 is a flowchart showing the operation of the functional block and the transmission / reception of messages between the functional blocks in step S11 for displaying the crop, variety, and market information of FIG. First, in step S101, the farm worker 3 requests the plan management unit 49 to display crop, variety, and market information. In step S 102, the plan management unit 49 executes a process corresponding to a crop / variety information request. That is, the plan management unit 49 transmits a message including the crop name and the variety name input by the farm worker 3 to the farm work knowledge database 46. In step S161, the farm work knowledge beta base 46 searches for information on crops and varieties based on the names of crops and varieties in the received message. Here, the information on crops and varieties includes general characteristics such as disease resistance, size, proper cropping type, crop characteristics such as cultivation precautions, necessary soil characteristics, fertilization amount, number of control, and cost of each. Information. Information on crops and varieties retrieved from the farm work knowledge database 46 is transmitted to the plan management unit 49 and the display unit 45. In step S111, the display unit 45 that has received the crop and variety information displays it on the CRT display 27.
[0040]
Next, in step S103, the plan management unit 49 makes a market information request. That is, the plan management unit 49 transmits a message including the crop name, the variety name, and the market name input by the farm worker 3 to the communication unit 51. In step S141, the communication unit 51 performs market information search based on the received crop name, variety name, and market name. The market information here includes crop market prices, price forecasts, demand forecasts, and the like. The market information retrieved by the communication unit 51 is transmitted to the plan management unit 49 and the display unit 45. In step S112, the display unit 45 that has received the market information displays the market information on the CRT display 27. Here, the display unit 45 may simultaneously display crop and variety information and market information.
[0041]
As described above, the farm work determination support system presents the farm worker 3 with general information on the crop, its variety, and the market. Thereby, the farm worker 3 can narrow down crops and varieties to be planted.
[0042]
FIG. 11 is a flowchart showing the operation of the functional block and the transmission / reception of messages between the functional blocks in step S12 in which the yield and investment are predicted in FIG. First, in step S 201, the farm worker 3 makes a harvest amount and an investment prediction request to the plan management unit 49. In step S202, the plan management unit 49 executes a field soil information request in response to this request. That is, the plan management unit 49 transmits a message requesting information about the field designated by the farm worker 3 in step S201 to the field map 47. In step S291, the farm field map 47 makes a soil detection request for the designated farm field. That is, the agricultural field map 47 transmits a message requesting the detection unit 50 to detect the current state of the soil of the designated agricultural field. In step S251, the detection unit 50 detects the state of the soil with the soil sensor 10 of the designated field. The detection unit 50 transmits information on the soil of the designated field to the field map 47. In step S292, the agricultural field map 47 corrects the information included in the agricultural field map 47 with the soil information of the agricultural field from the detection unit 50, searches the soil information of the designated agricultural field, and sends the soil information to the plan management unit 49. Send.
[0043]
In step S203, the plan management unit 49 executes a field weather information request. That is, the plan management unit 49 transmits a message requesting the weather forecast information for the field designated by the farm worker 3 in step S201 to the field weather model 43. In step S281, the field weather model 43 requests medium- and long-term weather information. That is, the field weather model 43 transmits a message requesting the communication unit 51 to search for weather information. In step S241, the communication unit 51 executes a search for medium- to long-term weather information. The communication unit 51 transmits the searched weather information to the field weather model 43. The field weather model 43 predicts medium- to long-term weather information based on past weather information of the field weather model 43 and the weather information from the communication unit 51, and transmits it to the plan management unit 49.
[0044]
In step S204, the plan management unit 49 executes a pathological disease prediction request. That is, the plan management unit 49 transmits to the pathological disease model 42 a message requesting the pathological disease prediction for the field designated by the farm worker 3 in step S201. This message includes medium- to long-term weather information for the specified field. In step S 2101, the pathological disease model 42 calculates a pathological disease prediction based on past pathological disease information and medium- and long-term weather information of the designated field, and transmits the pathological disease prediction to the plan management unit 49.
[0045]
In step S205, the plan management unit 49 executes a crop growth prediction request. That is, the plan management unit 49 transmits to the crop growth model 41 a message requesting crop growth prediction for the field designated by the farm worker 3 in step S201. This message includes medium- to long-term weather information of the designated field and information on the crop and variety obtained in step S11 of FIG. In step S 271, the crop growth model 41 calculates a crop growth prediction including a harvest amount based on the medium- and long-term weather information of the designated field and the information of the crop and the variety, and transmits the crop growth prediction to the plan management unit 49. .
[0046]
In step S206, the plan management unit 49 calculates the harvest amount and the investment prediction based on the pathological disease prediction, the crop growth prediction and the control and fertilization conditions obtained in step S11 of FIG. The investment prediction is transmitted to the display unit 45. In step S211, the display unit 45 displays the harvest amount and the investment prediction on the CRT display 27.
[0047]
As described above, the farm work determination support system presents to the farmer 3 the yield of the crop 2 for each field 1 and the prediction of the investment required for it. Therefore, the farmer 3 can select the crop 2 and its varieties for the most effective field 1 from the yield of the crop 2 and the investment prediction together with the market information obtained previously.
[0048]
FIG. 12 is a flowchart showing the operation of the function blocks and the transmission / reception of messages between the function blocks in step S14 for creating the basic schedule of FIG. 9 and the farm work determination support start step S15. First, in step S 301, the farm worker 3 makes a basic schedule creation request to the plan management unit 49. In step S302, the plan management unit 49 executes the cultivation schedule information request. That is, the plan management unit 49 transmits a message requesting cultivation schedule information about the crops and varieties designated by the farm worker 3 in step S301 to the farm work knowledge database 46. In step S 361, the farm work knowledge database 46 performs information retrieval of the cultivation schedule of the designated crop and variety, and transmits the retrieved cultivation schedule to the plan management unit 49.
[0049]
In step S303, the plan management unit 49 makes a crop growth prediction request. That is, the plan management unit 49 transmits to the crop growth model 41 a message including information on the crops and varieties designated by the farm worker 3 in step S301 and the field weather information obtained in step S13. In step S 371, the crop growth model 41 calculates a crop growth prediction based on the input information and transmits it to the plan management unit 49. At this time, the crop growth model 41 may perform crop growth prediction by obtaining information from the field weather model 43 and the field map 47 as necessary.
[0050]
In step S 304, the plan management unit 49 calculates a basic cultivation schedule and transmits it to the display unit 45. In step S311, the display unit 45 displays the basic cultivation schedule on the CRT display 27. FIG. 13 is a diagram illustrating a display example of a cabbage cultivation schedule. When the farm worker 3 confirms the basic schedule plan displayed on the CRT display 27 and decides to execute the cultivation based on the displayed basic schedule, the process proceeds to step S305. If a different schedule is requested, the conditions such as the product type and the field are changed, and the process is repeated from step S301.
[0051]
In step S 305, the farm worker 3 inputs the selection setting of the basic cultivation schedule to the plan management unit 49 using the keyboard 25 or the mouse 26. In step S 306, the plan management unit 49 executes a crop growth prediction start request, and transmits a crop growth prediction start request message including information such as crops, varieties, and fields to the crop growth model 41. The crop growth model 41 that has received the message starts crop growth prediction. In step S 307, the plan management unit 49 executes a field weather prediction start request, and transmits a field weather prediction start request message including information such as the designated field 1 to the field weather model 43. The field weather model 43 that has received the message starts field weather prediction for the designated field 1 in step S381.
[0052]
In step S 308, the plan management unit 49 executes a field state monitoring start request, and transmits a field state monitoring start request message including information such as the designated field 1 to the field map 47. The farm field map 47 that has received the message starts field condition monitoring of the designated farm field 1 in step S391. In step S309, the plan management unit 49 executes a pathological disease prediction start request, and transmits a pathological disease prediction start request message including information such as the designated field to the pathological disease model 42. The pathological disease model 42 that has received the message starts predicting the pathological disease of the designated field 1 in step S3101.
[0053]
Thereafter, the plan management unit 49 calculates an execution plan for farm work based on the basic cultivation schedule. In addition, the crop growth model 41, the field weather model 43, the field map 47, and the pathological disease model 42 continuously perform prediction or monitoring of the designated field. The basic cultivation schedule of the plan management unit 49 is corrected by taking in the information of the crop growth model 41, the field weather model 43, and the field map 47 every predetermined period.
[0054]
FIG. 14 is a flowchart showing the operation of the functional blocks and the transmission / reception of messages between the functional blocks when the prediction of the crop growth of the field designated by the crop growth model 41 is started in step S372 of FIG. The process in step S471 is similar to the process in step S372 in FIG. In step S472, the crop growth model 41 executes a crop and variety information request, and transmits an information search message including the crop and variety information to the farm work knowledge database 46. In step S461, the farm work knowledge database 46 searches the storage information related to the crop and variety specified in the message, and transmits the search result to the crop growth model 41. In step S473, the crop growth model 41 sets a constant for the crop growth model.
[0055]
Hereinafter, when an event of a crop growth prediction request occurs, the crop growth model 41 executes processing corresponding to the event. Next, the operation will be described. The crop growth prediction request may be generated by a request from other functions such as the field weather model 43 and the crop growth model 41 itself every predetermined period. First, in step S571, the crop growth model 41 requests work history information. At this time, a work history information request message including information for specifying the designated field 1 is transmitted from the crop growth model 41 to the work history management unit 44. In step S 531, the work history management unit 44 searches for work history information of the designated field 1 and transmits it to the crop growth model 41.
[0056]
In step S572, the crop growth model 41 requests field information. At this time, an agricultural field information request message including information for specifying the designated agricultural field 1 is transmitted to the agricultural field map 47. In step S 591, the farm map 47 retrieves information related to the soil of the designated farm field 1 and transmits it to the crop growth model 41. In step S573, the crop growth model 41 requests field weather information. At this time, a field weather information request message including information for specifying the designated field is transmitted to the field weather model 43. In step S 581, the field weather model 43 searches for weather information of the designated field 1 and transmits it to the crop growth model 41.
[0057]
In step S574, the crop growth model 41 requests the growth detection of the crop 2. At this time, a crop growth detection request message including information for specifying the designated field 1 is transmitted to the detection unit 50. In step S551, the detection unit 50 detects the growth state of the crop 2 in the designated field 1 and transmits the detection result to the crop growth model 41. In step S575, the crop growth model 41 calculates a crop growth prediction based on the input information.
[0058]
As described above, the crop growth model 41 holds the state of the crop reflecting the latest forecast of the weather in the designated field and the latest state of the soil.
[0059]
FIG. 15 is a flowchart showing the operation of the functional blocks and the transmission / reception of messages between the functional blocks when the prediction of the weather in the field designated by the field weather model 43 is started in step S381 of FIG. Step S681 is a step corresponding to step S381 of FIG. In step S 682, the field weather model 43 executes a weather information request and transmits an information search message including information for specifying the designated field 1 to the communication unit 51. In step S 641, the communication unit 51 communicates with an external database, searches for weather information on the position of the field 1 in the message, and transmits the search result to the field weather model 43. In step S 683, the field weather model 43 executes a crop and variety information request, and transmits an information search message including the designated crop name and variety name to the farm work knowledge database 46. In step S 661, the farm work knowledge database 46 searches the storage information related to the crop name and the variety name specified in the message, and transmits the search result to the field weather model 43. In step S684, the field weather model 43 sets a constant of the field weather model.
[0060]
The operation of the field weather model 43 when the field weather prediction request event occurs will be described below. The field weather prediction request may be generated by a request from other functions such as the crop growth model 41 and the field weather model 43 itself every predetermined period. First, in step S781, the field weather model 43 searches for past information on the weather of the designated field 1 that the field weather model 43 has. In step S782, the field weather model 43 requests a search for weather information. At this time, a request message for weather information including information for specifying the designated field 1 is transmitted from the field weather model 43 to the communication unit 51. In step S741, the communication unit 51 communicates with an external database, searches for weather information based on the position of the field 1 in the message, and transmits the search result to the field weather model 43.
[0061]
In step S783, the field weather model 43 requests detection of crop length and density. At this time, a request message for detection of the crop length and density including information for specifying the designated field 1 is transmitted to the detection unit 50. In step S 751, the detection unit 50 detects the crop length and density of the current crop 2 in the designated field 1 and transmits the detection result to the field weather model 43. In step S784, the field weather model 43 requests detection of the current field weather. At this time, a request message for detecting field weather including information for specifying the designated field 1 is transmitted to the detection unit 50. In step S 752, the detection unit 50 detects the weather of the designated field 1 and transmits the detection result to the field weather model 43. In step S785, the field weather model 43 calculates a field weather prediction based on the input information.
[0062]
As described above, the field weather model 43 holds the latest weather information and the weather state reflecting the crop length and density of the crop in the field 1 for each field.
[0063]
FIG. 16 is a flowchart showing the operation of the functional blocks and the transmission / reception of messages between the functional blocks when the monitoring of the soil state of the agricultural field 1 to which the agricultural field map 47 is designated in step S391 of FIG. Step S891 is a step corresponding to step S391 in FIG. In step S892, the farm field map 47 searches for past information on the weeds of the designated farm field 1 owned by itself. In step S 893, the agricultural field map 47 executes a request for detecting the state of the agricultural field 1, and transmits a state detection message including information for specifying the designated agricultural field 1 to the detection unit 50. In step S851, the detection unit 50 detects the soil state of the field 1 with the soil sensor 10 based on the information specifying the field 1 of the message, and transmits the detection result to the field map 47. In step S894, the agricultural field map 47 corrects the agricultural field information.
[0064]
The operation of the field map 47 when the field information request event occurs will be described below. The field information request may be generated by a request from another function such as the crop growth model 41 and the field map 47 itself every predetermined period. First, in step S 991, the agricultural field map 47 executes a request for detection of the state of the agricultural field 1, and transmits a state detection message including information for specifying the designated agricultural field 1 to the detection unit 50. In step S951, the detection unit 50 detects the state of the soil in the field 1 with the soil sensor 10 based on the information specifying the field 1 in the message, and transmits the detection result to the field map 47. In step S992, the farm map 47 requests work history information. At this time, a work history request message including information for specifying the designated field 1 is transmitted to the work history management unit 44. In step S 931, the work history management unit 44 searches a work history such as fertilization of the designated field 1 and transmits a detection result to the field map 47. In step S993, the agricultural field map 47 corrects the agricultural field information.
[0065]
As described above, the farm field map 47 holds a state reflecting the latest work history information and information on the detected soil state for each farm field 1.
[0066]
FIG. 17 is a flowchart showing the operation of the functional blocks and the transmission / reception of messages between the functional blocks when the prediction of the pathological diseases in the field to which the pathological disease model 42 is designated is started in step S3101 of FIG. Step S10101 is a step corresponding to step S3101 of FIG. First, in step S10102, the pathological disease model 42 searches for past information on the occurrence of the pathological disease in the designated field that it owns. In step S 10103, the pathological disease model 42 executes a crop and variety information request, and transmits an information search message including the designated crop name and variety name to the farm work knowledge database 46. In step S 1061, the farm work knowledge database 46 searches for information on the crop name and the variety name specified in the message, and transmits the search result to the pathological disease model 42. In step S10104, the pathological disease model 42 sets constants for the pathological disease model.
[0067]
The following describes the operation of the pathological disease model 42 when a pathological disease prediction request event occurs. The pathological disease prediction request may be generated by a request from other functions such as the farm work support unit 48 and the pathological disease model 42 itself every predetermined period. In step S11101, the pathological disease model 42 requests detection of a pathological disease. At this time, a pathological disease detection request message including information for specifying the designated field 1 is transmitted from the pathological disease model 42 to the detection unit 50. In step S 1151, the detection unit 50 detects the occurrence state of the pathological disease from the image captured from the crop sensor 8 based on the information specifying the field 1 of the message, and transmits it to the pathological disease model 42.
[0068]
In step S11102, the pathological disease model 42 requests pathological disease occurrence information around the field. At this time, a request message for pathological disease occurrence information around the field including information on the position of the designated field 1 is transmitted to the communication unit 51. In step S 1141, the communication unit 51 accesses an external database, searches for pathological disease occurrence information around the designated field 1, and transmits the search result to the pathological disease model 42. In step S11103, the pathological disease model 42 requests detection of a crop growth stage. At this time, a request message for detecting a crop growth stage including information for specifying the designated field 1 is transmitted from the pathological disease model 42 to the detection unit 50. In step S1152, the detection unit 50 detects the crop growth stage from the image captured from the crop sensor 8 based on the information specifying the field 1 of the message, and transmits the search result to the pathological disease model 42.
[0069]
In step S11104, the pathological disease model 42 requests field weather prediction. At this time, a field weather prediction request message including information for specifying the designated field 1 is transmitted to the field weather model 43. In step S 1181, the field weather model 43 predicts the weather of the designated field 1 and transmits the prediction result to the pathological disease model 42. In step S11105, the pathological disease model 42 calculates a pathological disease prediction from the input information.
[0070]
As described above, the pathological disease model 42 holds a state reflecting the latest field weather prediction and the growth stage of the crop for each field 1.
[0071]
FIG. 18 is a flowchart showing the operation of the function block and the transmission / reception of messages between the function blocks when calculating the plan of the seedling work, which is a kind of farm work, in step S16 for displaying the farm work plan in FIG. First, in step S1201, the plan management unit 49 executes a seedling request based on the basic cultivation schedule. At this time, a seedling request message including information such as a crop name and a variety name is sent from the plan management unit 49 to the farm work support unit 48. In step S1221, the farm work support unit 48 executes an information request for a seedling raising method. At this time, a seedling method information request message including information such as a crop name and a variety name is transmitted from the farm work support unit 48 to the farm work knowledge database 46. In step S 1261, the farm work knowledge database 46 that received the seedling method information request message searches for the seedling method information based on the crop name and the variety name, and transmits the search result to the farm work support unit 48.
[0072]
In step S1222, the farm work support unit 48 requests the variety information of the crop 2. At this time, a request message for the variety information including the crop name and the variety name is transmitted from the agricultural work support unit 48 to the agricultural work knowledge database 46. In step S 1262, the farm work knowledge database 46 that has received the breed information request message searches for the breed information based on the crop name and the breed name, and transmits the search result to the farm work support unit 48. In step S1223, the farm work support unit 48 requests the crop 2 growth prediction. At this time, a request message for predicting the growth of the crop 2 is transmitted from the farm work support unit 48 to the crop growth model 41. In step S 1271, the crop growth model 41 that has received the request message for predicting the growth of the crop 2 calculates crop growth prediction information and transmits it to the farm work support unit 48.
[0073]
In step S 1224, the farm work support unit 48 calculates a seedling raising method plan based on the input information and transmits it to the display unit 45. In step S1211, the display unit 45 displays the seedling raising method plan on the CRT display 27. The seedling raising method proposal includes a specific working method, execution time, and the like. The farm worker 3 selects and executes a seedling raising method from the seedling raising method proposals displayed on the CRT display 27, and inputs the results of the seedling raising to the work history management unit 44 in step S1231.
[0074]
Thus, the farm work determination support system presents an appropriate seedling raising method plan to the farm worker 3 based on the basic cultivation schedule.
[0075]
FIG. 19 is a flowchart showing the operation of the functional blocks and the transmission / reception of messages between the functional blocks when calculating the plan of the fixed planting work, which is a kind of farm work, in step S16 for displaying the farm work plan of FIG. First, in step S1301, the plan management unit 49 executes a planting request based on the basic cultivation schedule. In addition, the basic cultivation schedule may be different from the time when the seedling is executed because it is corrected by changing the seedling condition or weather prediction, and always reflects the latest information. At this time, a fixed planting request message including information such as a crop name and a variety name is sent from the plan management unit 49 to the farm work support unit 48. In response to this request, in step S1321, the farm work support unit 48 executes an information request for raising seedling results. At this time, the information request message of the seedling raising result is transmitted from the farm work support unit 48 to the work history management unit 44. In step S 1331, the work history management unit 44 that has received the information request message for raising seedlings searches for information on raising seedlings, and transmits the search result to the farm work support unit 48. Hereinafter, steps S1322 to S1332 are the same as those in step S1221 to S1231 in FIG.
[0076]
Thus, the farm work determination support system presents an appropriate planting method plan to the farm worker 3 based on the basic cultivation schedule.
[0077]
FIG. 20 is a flowchart showing the operation of the functional blocks and the transmission / reception of messages between the functional blocks when calculating the plan of the herbicide spraying work, which is a kind of agricultural work, in step S16 for displaying the farm work plan of FIG. is there. First, in step S1401, the plan management unit 49 executes a herbicide application request based on the basic cultivation schedule. At this time, a message of a herbicide application request including information on crops, varieties, etc. is sent from the plan management unit 49 to the farm work support unit 48. In response to this request, in step S1421, the farm work support unit 48 requests herbicide application result information. At this time, a herbicide spraying record information request message including information for specifying the field 1 for which the herbicide spraying is requested is transmitted to the work history management unit 44. In step S1431, the work history management unit 44 searches for herbicide spraying result information of the field 1 for which the herbicide spraying is requested, and transmits the search result to the farm work support unit 48.
[0078]
In step S1422, the farm work support unit 48 requests weed information. For this reason, a weed information request message including information specifying the field 1 for which the herbicide application request is made is transmitted to the field map 47. In step S1491, the field map 47 searches for the weed information of the field 1 for which the herbicide application request is made, and transmits the search result to the farm work support unit 48. In step S 1423, the farm work support unit 48 requests field weather information information. For this reason, a request message of field weather information including information for specifying the field 1 for which the herbicide application is requested is transmitted from the farm work support unit 48 to the field weather model 43. In step S1481, the field weather model 43 that has received the field weather information request message searches the field weather information of the field 1 for which the herbicide application is requested, and transmits the search result to the farm work support unit 48.
[0079]
In step S1424, the farm work support unit 48 requests information on crops and varieties. Therefore, a crop and variety information request message including the crop name and the variety name is transmitted from the agricultural work support unit 48 to the agricultural work knowledge database 46. In step S 1461, the farm work knowledge database 46 that has received the crop and cultivar information request message searches for crop and cultivar information based on the crop name and cultivar name, and transmits the search result to the farm work support unit 48. In step S1425, the farm work support unit 48 requests herbicide information. Therefore, a request message for herbicide information including a crop name, a variety name, and the like is transmitted from the farm work support unit 48 to the farm work knowledge database 46. In step S 1462, the farm work knowledge database 46 that has received the herbicide information request message searches for herbicide information based on the crop name, cultivar name, and the like, and transmits the search result to the farm work support unit 48.
[0080]
In step S1426, the farm work support unit 48 requests herbicide application method information. Therefore, a herbicide spraying method information request message including the crop name, variety name, and herbicide name is transmitted from the farm work support unit 48 to the farm work knowledge database 46. In step S 1463, the farm work knowledge database 46 that has received the herbicide spraying method information request message searches herbicide spraying method information based on the crop name, variety name, and herbicide name, and sends the search result to the farm work support unit 48. Send.
[0081]
In step S 1427, the farm work support unit 48 calculates a herbicide spraying method plan from the input information and transmits it to the display unit 45. In step S1411, the display unit 45 displays the herbicide spraying method plan on the CRT display 27. The proposed herbicide spraying method includes specific working methods and time of execution. The farm worker 3 selects and executes a predetermined herbicide spraying method from the herbicide spraying method proposal displayed on the CRT display 27, and in step S1432, the work history management unit 44 reports the herbicide spraying results. input.
[0082]
Thus, the farm work determination support system presents an appropriate herbicide spraying method plan to the farm worker 3 based on the basic cultivation schedule.
[0083]
FIG. 21 shows another example of the operation of the functional blocks and the transmission / reception of messages between the functional blocks when calculating the plan of the herbicide spraying work, which is a kind of agricultural work, in step S16 for displaying the farm work plan of FIG. It is a flowchart. In the case of this flowchart, first, in step S1591, the agricultural field map 47 executes a herbicide spraying request when it is determined that the state of the weed obtained by detecting the agricultural field state is equal to or greater than a preset threshold value. At this time, a herbicide application request message is sent from the farm field map 47 to the farm work support unit 48. The processing from step S1521 to step S1532 is the same as the processing from step S1421 to step S1432 in FIG. 20, and a description thereof will be omitted.
[0084]
Thus, the farm work determination support system presents a suitable herbicide spraying method plan to the farm worker 3 based on the state of weeds.
[0085]
As described above, the farm work determination support system also displays method plans for work such as raising seedlings, controlling other than herbicide spraying, fertilizing, and harvesting.
[0086]
In the present specification, the term “system” represents the entire apparatus including a plurality of apparatuses.
[0087]
As a recording medium for providing a computer program for performing the above-described processing to the user, a communication medium such as a network or a satellite can be used in addition to a recording medium such as a magnetic disk, a CD-ROM, or a solid memory. .
[0088]
【The invention's effect】
As described above, according to the work decision support device according to claim 1, the work decision support method according to claim 4, and the recording medium according to claim 5, an appropriate work plan is presented to the farm worker. Therefore, it is possible to easily and reliably obtain a crop harvest.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a diagram showing an embodiment of a farm work determination support system according to the present invention.
FIG. 2 is a hardware configuration diagram of a personal computer.
FIG. 3 is a functional block diagram of a personal computer.
FIG. 4 is a block diagram showing a configuration of a crop growth model.
FIG. 5 is a block diagram showing a configuration of a field weather model.
FIG. 6 is a diagram showing the structure of a farm map.
FIG. 7 is a diagram showing triangular coordinates indicating the composition classification of soil.
FIG. 8 is a block diagram showing a configuration of a pathological disease model.
FIG. 9 is a flowchart showing the operation of the farm work determination support system.
10 is a flowchart showing an operation of a step of displaying information on crops, varieties, and markets in FIG. 9;
FIG. 11 is a flowchart showing the operation of the step of predicting the yield and investment in FIG. 9;
12 is a flowchart showing the operation of the step of creating the basic schedule in FIG.
FIG. 13 is a diagram showing an example of a cabbage cultivation schedule.
FIG. 14 is a flowchart showing the operation of a crop growth model.
FIG. 15 is a flowchart showing the operation of the field weather model.
FIG. 16 is a flowchart showing the operation of an agricultural field map.
FIG. 17 is a flowchart showing the operation of a pathological disease model.
FIG. 18 is a flowchart showing an operation of calculating a seedling work plan.
FIG. 19 is a flowchart showing an operation for calculating a plan for a fixed planting operation.
FIG. 20 is a flowchart showing an operation when calculating a plan for herbicide spraying work.
FIG. 21 is a flowchart showing another operation when calculating a plan for herbicide spraying work.
[Explanation of symbols]
41 Crop growth model
42 Pathological disease model
43 Field weather model
44 Work History Management Department
47 Farm map
48 Farming Support Department

Claims

In the work decision support device that supports the work decision,
Field weather prediction means for predicting the weather for each field,
Crop growth prediction means for predicting the growth state of the crop for each field,
Soil information storage means for classifying and storing information on the soil of the field as farmland in a hierarchy divided by units of time and farmland width,
Work history storage means for storing a history of work performed in each field for each of the fields;
Work determination means comprising: work prediction means for determining a work plan to be performed on a predetermined field from the weather prediction, the crop growth state prediction, the soil information, and the work history. Support device.

The work decision support apparatus according to claim 1, further comprising a pathological disease prediction unit that predicts pathogenesis and disease occurrence and spread of the crop for each field.

The soil information storage means classifies and stores information on the soil in the hierarchy showing the soil classification of the subsoil, basic characteristics of the soil, or short-term fluctuation characteristics of the soil. The work decision support apparatus according to claim 1 or 2.

In a work decision support method for supporting work decisions,
A field weather prediction step for predicting the weather for each field;
A crop growth prediction step for predicting the growth state of the crop for each field;
Soil information storage step for classifying and storing information on soil of the field as farmland in a hierarchy divided by units of time and farmland width;
A work history storage step for storing a history of work performed in each field for each of the fields;
A work determination step including: a work determination step for determining a work plan to be performed in a predetermined field from the weather prediction, the crop growth state prediction, the soil information, and the work history. Support method.

A program for work decision support processing for supporting work decision,
A field weather prediction step for predicting the weather for each field;
A crop growth prediction step for predicting the growth state of the crop for each field;
Soil information storage control step for controlling classification and storage of information on the soil of the field as the farmland in a hierarchy divided by the unit of time and the unit of the area of the farmland,
A work history storage step for storing a history of work performed in each field for each of the fields;
And a work determination step for determining a work plan to be performed in a predetermined field from the weather prediction, the crop growth state prediction, the soil information, and the work history. A recording medium on which a readable program is recorded.