JP4202328B2 - Work determination support apparatus and method, and recording medium - Google Patents
Work determination support apparatus and method, and recording medium Download PDFInfo
- Publication number
- JP4202328B2 JP4202328B2 JP2005003408A JP2005003408A JP4202328B2 JP 4202328 B2 JP4202328 B2 JP 4202328B2 JP 2005003408 A JP2005003408 A JP 2005003408A JP 2005003408 A JP2005003408 A JP 2005003408A JP 4202328 B2 JP4202328 B2 JP 4202328B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- field
- information
- work
- crop
- disease
- 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.)
- Expired - Lifetime
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 33
- 201000010099 disease Diseases 0.000 claims description 110
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 claims description 110
- 230000012010 growth Effects 0.000 claims description 86
- 230000001575 pathological effect Effects 0.000 claims description 82
- 239000002689 soil Substances 0.000 claims description 68
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 47
- 230000007170 pathology Effects 0.000 claims description 24
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 9
- 238000009792 diffusion process Methods 0.000 claims description 8
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 7
- 230000002363 herbicidal effect Effects 0.000 description 36
- 239000004009 herbicide Substances 0.000 description 36
- 238000005507 spraying Methods 0.000 description 22
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 21
- 230000006870 function Effects 0.000 description 16
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 13
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 11
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 11
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 9
- 241000196324 Embryophyta Species 0.000 description 8
- 238000003306 harvesting Methods 0.000 description 8
- 230000008569 process Effects 0.000 description 8
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 8
- 241000607479 Yersinia pestis Species 0.000 description 7
- 230000004720 fertilization Effects 0.000 description 7
- 230000004044 response Effects 0.000 description 7
- IJGRMHOSHXDMSA-UHFFFAOYSA-N Atomic nitrogen Chemical compound N#N IJGRMHOSHXDMSA-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 6
- NBIIXXVUZAFLBC-UHFFFAOYSA-N Phosphoric acid Chemical compound OP(O)(O)=O NBIIXXVUZAFLBC-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 6
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 6
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 6
- 239000003337 fertilizer Substances 0.000 description 5
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 5
- 239000003905 agrochemical Substances 0.000 description 4
- 230000008859 change Effects 0.000 description 4
- 240000007124 Brassica oleracea Species 0.000 description 3
- 235000003899 Brassica oleracea var acephala Nutrition 0.000 description 3
- 235000011301 Brassica oleracea var capitata Nutrition 0.000 description 3
- 235000001169 Brassica oleracea var oleracea Nutrition 0.000 description 3
- 241000209094 Oryza Species 0.000 description 3
- ZLMJMSJWJFRBEC-UHFFFAOYSA-N Potassium Chemical compound [K] ZLMJMSJWJFRBEC-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 239000012773 agricultural material Substances 0.000 description 3
- 229910000147 aluminium phosphate Inorganic materials 0.000 description 3
- 229910052757 nitrogen Inorganic materials 0.000 description 3
- 239000005416 organic matter Substances 0.000 description 3
- 229910052700 potassium Inorganic materials 0.000 description 3
- 239000011591 potassium Substances 0.000 description 3
- 238000001556 precipitation Methods 0.000 description 3
- 235000007164 Oryza sativa Nutrition 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 2
- 239000004615 ingredient Substances 0.000 description 2
- 238000003973 irrigation Methods 0.000 description 2
- 230000002262 irrigation Effects 0.000 description 2
- 238000011369 optimal treatment Methods 0.000 description 2
- 235000009566 rice Nutrition 0.000 description 2
- 208000035240 Disease Resistance Diseases 0.000 description 1
- 238000005481 NMR spectroscopy Methods 0.000 description 1
- 239000006096 absorbing agent Substances 0.000 description 1
- 230000032683 aging Effects 0.000 description 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 1
- 230000002079 cooperative effect Effects 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 description 1
- 230000035784 germination Effects 0.000 description 1
- 239000003673 groundwater Substances 0.000 description 1
- 239000003102 growth factor Substances 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000002015 leaf growth Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 239000002420 orchard Substances 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 230000035699 permeability Effects 0.000 description 1
- 239000000575 pesticide Substances 0.000 description 1
- 239000000047 product Substances 0.000 description 1
- 239000002881 soil fertilizer Substances 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 238000009331 sowing Methods 0.000 description 1
- 239000013589 supplement Substances 0.000 description 1
- 235000013619 trace mineral Nutrition 0.000 description 1
- 239000011573 trace mineral Substances 0.000 description 1
- 230000017260 vegetative to reproductive phase transition of meristem Effects 0.000 description 1
- 210000003462 vein Anatomy 0.000 description 1
- 125000000391 vinyl group Chemical group [H]C([*])=C([H])[H] 0.000 description 1
- 229920002554 vinyl polymer Polymers 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Description
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。 The present invention relates to a work determination support apparatus and method, and a recording medium, and more particularly, a work determination support 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 an apparatus and method, and a recording medium.
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。 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.
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。 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.
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。 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.
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。 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.
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。また、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うにすることを目的とする。 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. It is another object of the present invention to enable quick and reliable execution and change of soil information.
本発明の作業決定支援装置は、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、圃場毎の作物の病理と病害の発生と拡散を予測する病理病害予測手段と、土壌に関する情報および病理と病害の発生と拡散の予測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。
圃場毎の気象を予測する圃場気象予測手段をさらに備え、病理病害予測手段は、気象の予測から病理と病害の発生と拡散を予測する。
所定の圃場の病理と病害の発生状況および作物の成長段階に関する情報を検出する検出手段をさらに備え、病理病害予測手段は、病理と病害の発生状況および作物の成長段階に関する情報から病理と病害の発生と拡散を予測する。
病理病害予測手段は、圃場毎に、過去の病理と病害の発生実績を記録する。
The work determination support device according to the present invention includes a soil information storage means for classifying and storing information on soil in a field as a farmland in a hierarchy divided by a unit of time and a unit of the size of the farmland, and a crop information for each field Pathological and disease prediction means for predicting the occurrence and spread of pathology and disease, and work determination means for determining a plan of work to be performed in a predetermined field from information on soil and prediction of occurrence and spread of pathology and disease.
Field weather prediction means for predicting weather for each field is further provided, and the pathological disease prediction means predicts the occurrence and diffusion of pathology and disease from the prediction of weather.
Detection means for detecting pathological and disease occurrence status of a predetermined field and information on the growth stage of the crop is further provided, and the pathological disease prediction means is configured to detect pathology and disease from information on the pathology and disease occurrence status and the crop growth stage. Predict occurrence and spread.
The pathological disease prediction means records the past pathology and the occurrence of the disease for each field.
本発明の作業決定支援方法は、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、前記圃場毎の作物の病理と病害の発生と拡散を予測する病理病害予測ステップと、前記土壌に関する情報および前記病理と病害の発生と拡散の予測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。 The work decision support method according to the present invention includes a soil information storing step for classifying and storing information on soil in a field as a farmland in a hierarchy divided by a unit of time and a unit of width of the farmland, and a crop for each farm field A pathological disease prediction step for predicting the occurrence and spread of pathology and disease, and a work determination step for determining a plan of work to be performed in a predetermined field from the information on the soil and the prediction of the occurrence and spread of the pathology and disease, and It is characterized by including.
本発明の記録媒体のプログラムは、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、前記圃場毎の作物の病理と病害の発生と拡散を予測する病理病害予測ステップと、前記土壌に関する情報および前記病理と病害の発生と拡散の予測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。 The program of the recording medium of the present invention includes a soil information storage step for classifying and storing information on soil in a field as a farmland in a hierarchy divided by a unit of time and a unit of width of the farmland, and a crop for each of the fields A pathological disease prediction step for predicting the occurrence and spread of pathology and disease, and a work determination step for determining a plan of work to be performed in a predetermined field from the information on the soil and the prediction of the occurrence and spread of the pathology and disease, and It is characterized by including.
本発明の作業決定支援装置および作業決定支援方法、並びに記録媒体においては、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が分類して記憶され、圃場毎の作物の病理と病害の発生と拡散が予測され、土壌に関する情報および病理と病害の発生と拡散の予測から所定の圃場にて行うべき作業の案が決定される。 In the work determination support apparatus and work determination support method of the present invention, and the recording medium , information related to the soil of the field as the farmland is classified and stored in a hierarchy divided by the unit of time and the unit of the size of the farmland, The pathology of crops and the occurrence and spread of diseases are predicted for each field, and the plan of work to be performed in a predetermined field is determined from the information on the soil and the prediction of the occurrence and spread of pathologies and diseases .
以上のように、本発明によれば、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ができる。 As described above, according to the present invention, it is possible to always support the determination of the appropriate time and contents of farm work for each farm field, regardless of the experience amount of the farm worker.
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。
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
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。
A
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。
The
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。
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
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。
FIG. 2 is a hardware configuration diagram of the
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(登録商標)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。
The keyboard 25 is operated by the
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。
FIG. 3 shows a functional block diagram of a farm work determination support system realized by the
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。
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
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。
The farm
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。
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
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)
FIG. 4 is a block diagram showing the configuration of the
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)
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)
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)
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。 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.
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。
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
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。 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.
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。 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 can 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.
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。 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.
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1階層、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、第1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、第1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。 For long-term soil property management and long-term management strategy, it is important in the order of the first hierarchy, the second hierarchy, the third hierarchy, and the fourth hierarchy. Conversely, short-term predictions such as the yield of crop 2 in a single year have influences in the order of the fourth hierarchy, the third hierarchy, the second hierarchy, and the first hierarchy. Therefore, the access frequency increases in the order of the fourth layer, the third layer, the second layer, and the first layer in the farm work determination support. 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.
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)
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
P (x; t) = F (V (x), ST (x; t), EN (x; t)) (3)
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。 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.
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)
Next, the pathological disease model 42 obtains information on the current pathological disease generation amount of the field via the
dD (x; t) = P (x; t 0 ) ΔG (k, D, ST, EN) (4)
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。 Here, k represents a diffusion coefficient. Equation (4) has the form of a diffusion equation, and the subsequent increase in pathological diseases occurring at a certain time t 0 is the diffusion coefficient k, the amount D of pathological diseases, and the field weather prediction EN, the crop growth stage ST Described by the time evolution of.
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。 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 coefficient α may be calculated as a function of the elapsed time from the time t 0 when the pathological disease occurs and the field weather prediction EN, or may be calculated from information obtained by the detection unit.
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。
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
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。
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 <b> 17, the
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。
As described above, the farm work determination support system provides information necessary for decision making by the
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。
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
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。
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
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。
As described above, the farm work determination support system presents the
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。
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 <b> 201, the
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。
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
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。
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
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。
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
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。
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
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。
As described above, the farm work determination support system presents to the
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。
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 <b> 301, the
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。
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
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。
In step S <b> 304, the plan management unit 49 calculates a basic cultivation schedule and transmits it to the
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。
In step S <b> 305, the
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。 In step S <b> 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.
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。
Thereafter, the plan management unit 49 calculates an execution plan for farm work based on the basic cultivation schedule. In addition, the
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。
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
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。
Hereinafter, when an event of a crop growth prediction request occurs, the
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。
In step S572, the
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。
In step S574, the
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。
As described above, the
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。
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 <b> 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
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。
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
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。
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
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。 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.
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。
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 <b> 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
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。
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
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。 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.
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。
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 <b> 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
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。
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
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。
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
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。 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 <b> 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.
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。 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.
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。
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
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。
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
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。
In step S <b> 1224, the farm work support unit 48 calculates a seedling raising method plan based on the input information and transmits it to the
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。
Thus, the farm work determination support system presents an appropriate seedling raising method plan to the
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。
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
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。
Thus, the farm work determination support system presents an appropriate planting method plan to the
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。 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.
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。 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 <b> 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.
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。
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
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。
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
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。
In step S <b> 1427, the farm work support unit 48 calculates a herbicide spraying method plan from the input information and transmits it to the
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。
Thus, the farm work determination support system presents an appropriate herbicide spraying method plan to the
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。 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.
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。
Thus, the farm work determination support system presents a suitable herbicide spraying method plan to the
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。 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.
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。 In the present specification, the term “system” represents the entire apparatus including a plurality of apparatuses.
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。 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. .
以上のように、本発明によれば、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。 As described above, according to the present invention, since an appropriate work plan is presented to a farm worker, it is possible to easily and reliably obtain a crop.
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
41 Crop Growth Model 42 Pathological Disease Model 43 Field Meteorological Model 44 Work History Management Unit 47 Farm Field Map 48 Farm Work Support Unit
Claims (6)
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、
前記圃場毎の作物の病理と病害の発生と拡散を予測する病理病害予測手段と、
前記土壌に関する情報および前記病理と病害の発生と拡散の予測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作業決定支援装置。 In the work decision support device that supports the work decision,
Soil information storage means for classifying and storing 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;
Pathology and disease prediction means for predicting the occurrence and spread of pathology and disease of crops for each field;
A work decision support apparatus, comprising: work decision means for deciding a work plan to be performed in a predetermined field from the information on the soil and the pathology and disease occurrence and diffusion prediction.
前記病理病害予測手段は、前記気象の予測から前記病理と病害の発生と拡散を予測する
ことを特徴とする請求項1に記載の作業決定支援装置。 Further comprising a field weather prediction means for predicting the weather for each field,
The work determination support apparatus according to claim 1, wherein the pathological disease prediction unit predicts the occurrence and spread of the pathology and disease from the weather prediction.
前記病理病害予測手段は、前記病理と病害の発生状況および前記作物の成長段階に関する情報から前記病理と病害の発生と拡散を予測する
ことを特徴とする請求項1に記載の作業決定支援装置。 It further comprises detection means for detecting information on the pathology and disease occurrence of a predetermined field and the growth stage of the crop,
The work determination support apparatus according to claim 1, wherein the pathological disease prediction means predicts the pathology and the occurrence and spread of the disease from information on the pathology and the occurrence state of the disease and the growth stage of the crop.
ことを特徴とする請求項1に記載の作業決定支援装置。 The work determination support apparatus according to claim 1, wherein the pathological disease prediction unit records a past pathology and a past occurrence of the disease for each of the fields.
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、
前記圃場毎の作物の病理と病害の発生と拡散を予測する病理病害予測ステップと、
前記土壌に関する情報および前記病理と病害の発生と拡散の予測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作業決定支援方法。 In a work decision support method for supporting work decisions,
Soil information storage step for classifying and storing 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 pathological disease prediction step for predicting the pathology and disease occurrence and spread of the crop for each field;
A work decision support method comprising: a work decision step for deciding a work plan to be performed in a predetermined field based on the information on the soil and the pathology and disease occurrence and diffusion prediction.
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、
前記圃場毎の作物の病理と病害の発生と拡散を予測する病理病害予測ステップと、
前記土壌に関する情報および前記病理と病害の発生と拡散の予測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コンピュータが読み取り可能なプログラムが記録されている記録媒体。 A program for work decision support processing for supporting work decision,
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 time and the unit of the area of the farmland,
A pathological disease prediction step for predicting the pathology and disease occurrence and spread of the crop for each field;
And a work deciding step for determining a plan of work to be performed in a predetermined field from the information on the soil and the prediction of the occurrence and spread of the pathology and disease, and a computer-readable program is recorded. Recording medium.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2005003408A JP4202328B2 (en) | 2005-01-11 | 2005-01-11 | Work determination support apparatus and method, and recording medium |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2005003408A JP4202328B2 (en) | 2005-01-11 | 2005-01-11 | Work determination support apparatus and method, and recording medium |
Related Parent Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP10886298A Division JP4058544B2 (en) | 1998-04-20 | 1998-04-20 | Work determination support apparatus and method, and recording medium |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2005176850A JP2005176850A (en) | 2005-07-07 |
JP4202328B2 true JP4202328B2 (en) | 2008-12-24 |
Family
ID=34792703
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2005003408A Expired - Lifetime JP4202328B2 (en) | 2005-01-11 | 2005-01-11 | Work determination support apparatus and method, and recording medium |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP4202328B2 (en) |
Families Citing this family (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP5343809B2 (en) * | 2009-10-28 | 2013-11-13 | 富士通株式会社 | Management program, management apparatus, and management method |
JP5671877B2 (en) * | 2010-08-20 | 2015-02-18 | 富士通株式会社 | Farm work support device, farm work support method, and farm work support program |
JP5956374B2 (en) * | 2013-03-28 | 2016-07-27 | 株式会社クボタ | Farming system |
JP6095115B2 (en) * | 2013-06-17 | 2017-03-15 | Necソリューションイノベータ株式会社 | Data extraction apparatus, data extraction method, and program |
JP6436621B2 (en) * | 2013-09-04 | 2018-12-12 | 株式会社クボタ | Agricultural support system |
WO2015162703A1 (en) * | 2014-04-22 | 2015-10-29 | 富士通株式会社 | Farmwork results input support method, farmwork results input support program, and input support device |
JPWO2015173876A1 (en) * | 2014-05-12 | 2017-04-20 | 富士通株式会社 | Evaluation input method for crop cultivation, evaluation input program for crop cultivation, and evaluation input device for crop cultivation |
JP6681048B2 (en) * | 2016-07-22 | 2020-04-15 | 株式会社サタケ | Operation assistance system for grain processing facility and automatic operation control method for satellite facility |
JP6863145B2 (en) * | 2017-07-13 | 2021-04-21 | 富士通株式会社 | Cultivation support programs, equipment, and methods |
JP6863144B2 (en) * | 2017-07-13 | 2021-04-21 | 富士通株式会社 | Cultivation support programs, equipment, and methods |
JP2021509212A (en) * | 2017-10-27 | 2021-03-18 | 国立交通大学 | Disease prediction and control methods and their systems |
JP7125704B2 (en) * | 2018-05-01 | 2022-08-25 | 国立大学法人千葉大学 | Agricultural support system |
JP7075127B2 (en) * | 2019-02-22 | 2022-05-25 | 株式会社ナイルワークス | Field analysis method, field analysis program, field analysis device, drone system and drone |
KR20220028997A (en) * | 2020-09-01 | 2022-03-08 | 주식회사 쉘파스페이스 | Apparatus and method for providing optimum recipe of preventing the breeding and extermination according to the progress of disease or pests |
JP7177578B1 (en) | 2022-03-31 | 2022-11-24 | 株式会社オプティム | Program, information processing device, information processing system, information processing method |
-
2005
- 2005-01-11 JP JP2005003408A patent/JP4202328B2/en not_active Expired - Lifetime
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2005176850A (en) | 2005-07-07 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP4058544B2 (en) | Work determination support apparatus and method, and recording medium | |
JP4202328B2 (en) | Work determination support apparatus and method, and recording medium | |
US20210349933A1 (en) | Farm work support device and method, program, recording medium, and farm work support system | |
CN111246729B (en) | Farmland digital modeling and tracking for implementing farmland experiments | |
US8335653B2 (en) | System and method of evaluating crop management | |
JPH11313594A (en) | Support system for determining farm work and method therefor, and storage medium | |
US20200250593A1 (en) | Yield estimation in the cultivation of crop plants | |
US20160309646A1 (en) | Agronomic systems, methods and apparatuses | |
US20170270446A1 (en) | Agronomic systems, methods and apparatuses for determining yield limits | |
KR101936317B1 (en) | Method for smart farming | |
US20140067745A1 (en) | Targeted agricultural recommendation system | |
US20200245525A1 (en) | Yield estimation in the cultivation of crop plants | |
BR112021010533A2 (en) | Predictive script generation for soybeans | |
WO2022094698A1 (en) | Advanced crop manager for crops stress mitigation | |
Petry et al. | Water use and crop coefficients of soybean cultivars of diverse maturity groups and assessment of related water management strategies | |
US20230359889A1 (en) | Machine learning methods and systems for characterizing corn growth efficiency | |
WO2024002993A1 (en) | Method for determining location-specific seeding rate or seeding depth based on seeding parameters assigned to zones of different levels | |
JP2003006274A (en) | Judgement system for suitable crop and its kind to be introduced, and cultivation ground and time based on climate similarity at each growth stage | |
Adhikari et al. | Crop Information System: Application of RS & GIS, A Case Study of Paddy Monitoring in Bharatpur 13, Nepal | |
WO2023036780A1 (en) | Computer-implemented method for evaluating application threshold values for an application of a product on an agricultural field | |
JP2024540605A (en) | Agricultural systems to protect animal species | |
Staub et al. | What Is the ENSO Climatology Tool? AE522, 3/2017 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20080124 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20080321 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20080717 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20080822 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20081002 |
|
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20081008 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20111017 Year of fee payment: 3 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20111017 Year of fee payment: 3 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20111017 Year of fee payment: 3 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20111017 Year of fee payment: 3 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20121017 Year of fee payment: 4 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20121017 Year of fee payment: 4 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20121017 Year of fee payment: 4 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20131017 Year of fee payment: 5 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313113 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
EXPY | Cancellation because of completion of term |