JP6095115B2 - Data extraction apparatus, data extraction method, and program - Google Patents

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JP6095115B2 JP2013126495A JP2013126495A JP6095115B2 JP 6095115 B2 JP6095115 B2 JP 6095115B2 JP 2013126495 A JP2013126495 A JP 2013126495A JP 2013126495 A JP2013126495 A JP 2013126495A JP 6095115 B2 JP6095115 B2 JP 6095115B2
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Description

本発明は、農業分野における過去のデータから生産者が必要とするデータを抽出するための、データ抽出装置、データ抽出方法、及びこれらを実現するためのプログラムに関する。   The present invention relates to a data extraction device, a data extraction method, and a program for realizing these, for extracting data required by a producer from past data in the agricultural field.

一般に、農業分野において、生産者は、作物を育成するにあたって、自身の経験、農業協同組合(JA:Japan Agriculture)等の組織から提供される栽培に関する指針を参考にして、明示的または暗黙的に目標となる生育モデルを設定する。そして、生産者は、生育モデルに従って作物の育成を実行する。例えば、特許文献1は、このような生育モデルを利用して、農業生産者を支援するシステムを提案している。   In general, in the field of agriculture, producers expressly or implicitly refer to their experiences and guidelines on cultivation provided by organizations such as the Japan Agriculture (JA) to grow crops. Set a target growth model. Then, the producer performs crop cultivation according to the growth model. For example, Patent Document 1 proposes a system that supports agricultural producers using such a growth model.

また、一般に、生育モデルでは、作物の収穫時の品質、収量、収穫時期等について一定の目標値が定められ、施肥、水遣りなどの農作業を通じた、収穫に至る生育の過程で作物の状態を制御する手順が定められている。そして、施肥、水遣り、これらに対応して行なう植物状態のチェックなどの作業には、一定の作業コストがかかることから、優良な作物を得ることができ、且つ、実現可能な生育モデルが最良の生育モデルとなる。   In general, in the growth model, certain target values for quality, yield, harvest time, etc. at the time of harvesting of the crop are set, and the state of the crop is controlled during the growth process until harvesting through agricultural work such as fertilization and watering. The procedure to do is established. And, since the work such as fertilization, watering, and checking the plant state corresponding to these costs requires a certain work cost, it is possible to obtain excellent crops and the best feasible growth model. It becomes a growth model.

また、近年においては、施設内で植物の育成を行なう植物工場が開発されている(例えば、非特許文献1参照)。このような植物工場では、生育条件が安定しており、様々な生育条件を人工的に与えることができる。このため、植物工場では、取得した大量のデータから、最適な生育モデルが作成され、作成された生育モデルが積極的に利用されている。   In recent years, plant factories that grow plants in facilities have been developed (see Non-Patent Document 1, for example). In such a plant factory, the growth conditions are stable, and various growth conditions can be artificially given. For this reason, in the plant factory, the optimal growth model is created from the acquired large amount of data, and the created growth model is actively used.

但し、屋外で行なわれる露地栽培では、植物の生育過程における気温、降水量、日射量などが、場所、年等によって異なっている。このため、現在利用されている生育モデルは、それらを一般化したおおよその目安にしかならず、使用するデータによっては生育モデルの誤差が大きくなってしまうのが現状である。このため、非特許文献2及び3では、既存の生育モデルの別の環境への適用が検討されている。   However, in outdoor cultivation conducted outdoors, the temperature, precipitation, solar radiation, etc. in the growing process of the plant vary depending on the location, year, etc. For this reason, the growth model currently used is only an approximate standard obtained by generalizing them, and the error of the growth model is large depending on the data used. For this reason, in Non-Patent Documents 2 and 3, the application of an existing growth model to another environment is examined.

また、例えば、特許文献2は、生産者が、農作業において、予め作成された農作業ルールを採用すべきかどうかを、過去の採否履歴に基づいて判断するシステムを提案している。特許文献2に開示されたシステムによれば、生育モデルを事例に応じて最適化できる可能性がある。   Further, for example, Patent Document 2 proposes a system in which a producer determines whether or not to adopt a farm work rule created in advance in farm work based on past acceptance history. According to the system disclosed in Patent Document 2, there is a possibility that the growth model can be optimized according to the case.

特開平11−299351号公報JP 11-299351 A 特開2012−155432号公報JP 2012-155432 A

高辻正基、森康裕著「LED植物工場」日刊工業新聞社、2011年1月、p.2−6Masaaki Takatsuki, Yasuhiro Mori “LED Plant Factory”, Nikkan Kogyo Shimbun, January 2011, p. 2-6 1371445798015_0著「環境情報と作物生育情報のモデル化と応用:土壌−作物系,包括的シミュレーションモデル」北陸作物学会報37、2002年3月31日、p.107−1121371445798015_0 “Modeling and Application of Environmental Information and Crop Growth Information: Soil-Crop System, Comprehensive Simulation Model”, Hokuriku Crop Science Society Report 37, March 31, 2002, p. 107-112 森本哲夫著「温州ミカンの品質を予測するニューラルネットワークモデル」植物環境工学17(2):90−98、2005年、p.32−40Tetsuo Morimoto, “Neural network model for predicting the quality of Citrus unshiu” Plant Environmental Engineering 17 (2): 90-98, 2005, p. 32-40

しかしながら、非特許文献2及び3では、既存の生育モデルの別の環境への適用が検討されているに過ぎず、この検討結果だけでは、生育モデルの最適化は困難である。このため、非特許文献2及び3を用いても、生産者は、現在の環境での作物の育成に必要なデータを得ることは不可能である。   However, in Non-Patent Documents 2 and 3, the application of the existing growth model to another environment is only studied, and it is difficult to optimize the growth model only by the examination result. For this reason, even if it uses a nonpatent literature 2 and 3, a producer cannot obtain data required for the cultivation of the crop in the present environment.

また、特許文献2に開示されたシステムでは、農作業ルールの採否履歴のうち、環境、作物の状態、既に実行された作業の内容といった種々の条件が全て一致する採否履歴を、生産者が求めるデータとして抽出する。このため、特許文献2に開示されたシステムでは、環境によっては、生産者が求めるデータを抽出できない場合がある。   Further, in the system disclosed in Patent Document 2, among the acceptance / rejection history of the farm work rule, the data that the producer requests is the acceptance / rejection history in which various conditions such as the environment, the state of the crop, and the contents of the work already performed are all matched Extract as For this reason, the system disclosed in Patent Document 2 may not be able to extract the data required by the producer depending on the environment.

本発明の目的の一例は、上記問題を解消し、過去の蓄積されたデータから、作物の育成に必要なデータを確実に抽出し得る、データ抽出装置、データ抽出方法、及びプログラムを提供することにある。   An example of an object of the present invention is to provide a data extraction device, a data extraction method, and a program that can solve the above-described problem and reliably extract data necessary for growing a crop from past accumulated data. It is in.

上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるデータ抽出装置は、気象条件、作物の生育状態、及び作物の育成において行われた管理作業、それぞれの蓄積されたデータから、場所及び期間について指定された条件に基づいて、データを抽出する、第1のデータ抽出部と、
前記第1のデータ抽出部によって抽出されたデータから、前記作物の生育状態について指定された条件に基づいて、データを抽出する、第2のデータ抽出部と、
前記第2のデータ抽出部によって抽出されたデータから、前記管理作業が前記作物に与えた影響を表すデータと、前記気象条件が前記作物に与えた影響を表すデータとを少なくとも抽出する、第3のデータ抽出部と、
を備えていることを特徴とする。
In order to achieve the above object, a data extraction apparatus according to one aspect of the present invention specifies a location and a period from weather conditions, crop growth conditions, management work performed in crop cultivation, and accumulated data of each. A first data extraction unit that extracts data based on the determined conditions;
A second data extraction unit for extracting data from the data extracted by the first data extraction unit based on conditions specified for the growth state of the crop;
Extracting from the data extracted by the second data extraction unit at least data representing the influence of the management work on the crop and data representing the influence of the weather conditions on the crop; The data extractor of
It is characterized by having.

また、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるデータ抽出方法は、
(a)気象条件、作物の生育状態、及び作物の育成において行われた管理作業、それぞれの蓄積されたデータから、場所及び期間について指定された条件に基づいて、データを抽出する、ステップと、
(b)前記(a)のステップによって抽出されたデータから、前記作物の生育状態について指定された条件に基づいて、データを抽出する、ステップと、
(c)前記(b)のステップによって抽出されたデータから、前記管理作業が前記作物に与えた影響を表すデータと、前記気象条件が前記作物に与えた影響を表すデータとを少なくとも抽出する、ステップと、
を有することを特徴とする。
In order to achieve the above object, a data extraction method according to one aspect of the present invention includes:
(A) extracting data based on the conditions specified for the location and the period from the weather conditions, the growth state of the crop, and the management work performed in the cultivation of the crop, the respective accumulated data; and
(B) extracting data from the data extracted in the step (a) based on the conditions specified for the growth state of the crop;
(C) Extracting from the data extracted by the step (b) at least data representing the effect of the management work on the crop and data representing the effect of the weather conditions on the crop; Steps,
It is characterized by having.

更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるプログラムは、コンピュータに、
(a)気象条件、作物の生育状態、及び作物の育成において行われた管理作業、それぞれの蓄積されたデータから、場所及び期間について指定された条件に基づいて、データを抽出する、ステップと、
(b)前記(a)のステップによって抽出されたデータから、前記作物の生育状態について指定された条件に基づいて、データを抽出する、ステップと、
(c)前記(b)のステップによって抽出されたデータから、前記管理作業が前記作物に与えた影響を表すデータと、前記気象条件が前記作物に与えた影響を表すデータとを少なくとも抽出する、ステップと、
を実行させることを特徴とする。
In order to achieve the above object, a program according to one aspect of the present invention is stored in a computer.
(A) extracting data based on the conditions specified for the location and the period from the weather conditions, the growth state of the crop, and the management work performed in the cultivation of the crop, the respective accumulated data; and
(B) extracting data from the data extracted in the step (a) based on the conditions specified for the growth state of the crop;
(C) Extracting from the data extracted by the step (b) at least data representing the effect of the management work on the crop and data representing the effect of the weather conditions on the crop; Steps,
Is executed.

以上のように本発明によれば、過去の蓄積されたデータから、作物の育成に必要なデータを確実に抽出することができる。   As described above, according to the present invention, it is possible to reliably extract data necessary for crop cultivation from past accumulated data.

図1は、本発明の実施の形態におけるデータ抽出装置の構成を概略的に示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram schematically showing the configuration of a data extraction apparatus according to an embodiment of the present invention. 図2は、図1に示したデータ抽出装置の構成をより具体的に示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram more specifically showing the configuration of the data extraction apparatus shown in FIG. 図3は、本発明の実施の形態においてデータベースに蓄積されている気象条件のデータの一例を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing an example of weather condition data stored in the database according to the embodiment of the present invention. 図4は、本発明の実施の形態においてデータベースに蓄積されている作物の生育状態のデータの一例を示す図である。FIG. 4 is a diagram illustrating an example of crop growth state data stored in the database according to the embodiment of the present invention. 図5は、本発明の実施の形態においてデータベースに蓄積されている管理作業のデータの一例を示す図である。FIG. 5 is a diagram showing an example of management work data stored in the database according to the embodiment of the present invention. 図6は、本発明の実施の形態における管理作業影響データの具体例を示す図である。FIG. 6 is a diagram showing a specific example of the management work influence data in the embodiment of the present invention. 図7は、本発明の実施の形態における気象条件影響データの具体例を示す図である。FIG. 7 is a diagram showing a specific example of weather condition influence data in the embodiment of the present invention. 図8は、本発明の実施の形態において、画面上で分類して表示された、管理作業影響データ、気象条件影響データ、及び作物の収穫時におけるデータの一例を示す図である。FIG. 8 is a diagram showing an example of management work influence data, weather condition influence data, and data at the time of harvesting crops, which are classified and displayed on the screen in the embodiment of the present invention. 図9は、本発明の実施の形態において、画面上で分類して表示された、管理作業影響データ、気象条件影響データ、及び作物の収穫時におけるデータの一例を示す図である。FIG. 9 is a diagram showing an example of management work influence data, weather condition influence data, and data at the time of crop harvesting, which are classified and displayed on the screen in the embodiment of the present invention. 図10は、本発明の実施の形態において画面上に表示された、第2のデータ抽出部によって抽出されたデータの一例を示す図である。FIG. 10 is a diagram showing an example of data extracted by the second data extraction unit displayed on the screen in the embodiment of the present invention. 図11は、本発明の実施の形態において画面上に表示された、第2のデータ抽出部によって抽出されたデータの一例を示す図である。FIG. 11 is a diagram showing an example of data extracted by the second data extraction unit displayed on the screen in the embodiment of the present invention. 図12は、本発明の実施の形態において画面上に表示された、第2のデータ抽出部によって抽出されたデータの一例を示す図である。FIG. 12 is a diagram showing an example of data extracted by the second data extraction unit displayed on the screen in the embodiment of the present invention. 図13(a)及び(b)は、本発明の実施の形態において生育モデルを生成する過程を説明するための図であり、図13(a)は管理作業影響データの一例を示し、図13(b)は図13(a)に示す管理作業影響データを用いて作成された生育モデルの一例を示す。FIGS. 13A and 13B are diagrams for explaining a process of generating a growth model in the embodiment of the present invention. FIG. 13A shows an example of management work influence data. (B) shows an example of the growth model created using the management work influence data shown in FIG. 図14は、本発明の実施の形態におけるデータ抽出装置の動作全体を示すフロー図である。FIG. 14 is a flowchart showing the entire operation of the data extraction apparatus according to the embodiment of the present invention. 図15は、図14に示した第1抽出データの抽出処理を更に具体的に示すフロー図である。FIG. 15 is a flowchart more specifically showing the extraction processing of the first extraction data shown in FIG. 図16は、図14に示した第2抽出データの抽出処理を更に具体的に示すフロー図である。FIG. 16 is a flowchart more specifically showing the extraction processing of the second extraction data shown in FIG. 図17は、図14に示した管理作業影響データの抽出処理を更に具体的に示すフロー図である。FIG. 17 is a flowchart showing more specifically the management work influence data extraction processing shown in FIG. 図18は、図14に示した気象条件影響データの抽出処理を更に具体的に示すフロー図である。FIG. 18 is a flowchart more specifically showing the extraction process of the weather condition influence data shown in FIG. 図19は、図14に示した実績データの抽出処理を更に具体的に示すフロー図である。FIG. 19 is a flowchart more specifically showing the performance data extraction process shown in FIG. 図20は、本発明の実施の形態におけるデータ抽出装置の他の例の構成を示すブロック図である。FIG. 20 is a block diagram showing a configuration of another example of the data extraction device according to the embodiment of the present invention. 図21は、本発明の実施の形態におけるデータ抽出装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。FIG. 21 is a block diagram illustrating an example of a computer that implements the data extraction apparatus according to the embodiment of the present invention.

(実施の形態)
以下、本発明の実施の形態における、データ抽出装置、データ抽出方法、及びプログラムについて、図1〜図21を参照しながら説明する。なお、各図において、同一または同等の部分には同一の符号を付与するものとする。
(Embodiment)
Hereinafter, a data extraction device, a data extraction method, and a program according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. In the drawings, the same or equivalent parts are denoted by the same reference numerals.

[装置構成]
最初に、本実施の形態におけるデータ抽出装置の構成について図1を用いて説明する。図1は、本発明の実施の形態におけるデータ抽出装置の構成を概略的に示すブロック図である。
[Device configuration]
First, the configuration of the data extraction apparatus in the present embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a block diagram schematically showing the configuration of a data extraction apparatus according to an embodiment of the present invention.

図1に示すように、本実施の形態におけるデータ抽出装置100は、第1のデータ抽出部10と、第2のデータ抽出部20と、第3のデータ抽出部30とを備えている。また、図1に示されたデータベース110には、気象条件、作物の生育状態、及び作物の育成において行われた管理作業、それぞれの過去のデータが蓄積されている。   As shown in FIG. 1, the data extraction apparatus 100 according to the present embodiment includes a first data extraction unit 10, a second data extraction unit 20, and a third data extraction unit 30. In addition, the database 110 shown in FIG. 1 accumulates the past data of weather conditions, the growing state of the crop, and the management work performed in growing the crop.

そして、データ抽出装置100において、第1のデータ抽出部10は、データベース110に蓄積されているデータから、場所及び期間について指定された条件に基づいて、データを抽出する。また、第2のデータ抽出部20は、第1のデータ抽出部10によって抽出されたデータ(以下「第1抽出データ」と表記する。)から、作物の生育状態について指定された条件に基づいて、データを抽出する。   In the data extraction device 100, the first data extraction unit 10 extracts data from the data stored in the database 110 based on the conditions specified for the place and the period. Further, the second data extraction unit 20 is based on the conditions specified for the growth state of the crop from the data extracted by the first data extraction unit 10 (hereinafter referred to as “first extraction data”). , Extract the data.

更に、第3のデータ抽出部30は、第2のデータ抽出部20によって抽出されたデータ(以下「第2抽出データ」と表記する。)から、管理作業が作物に与えた影響を表すデータ(以下「管理作業影響データ」と表記する。)と、気象条件が作物に与えた影響を表すデータ(以下「気象条件影響データ」と表記する。)とを少なくとも抽出する。   Further, the third data extraction unit 30 uses data (hereinafter referred to as “second extraction data”) extracted by the second data extraction unit 20 to represent data indicating the influence of the management work on the crop ( Hereinafter, it is expressed as “management work influence data”) and at least data representing the influence of weather conditions on the crop (hereinafter referred to as “weather condition influence data”).

このように、データ抽出装置100では、過去のデータは、まず、場所及び期間について絞り込まれ、更に、作物の生育状態について絞り込まれる。そして、このようにして絞り込まれたデータから、管理作業影響データと、気象条件影響データとが抽出される。   Thus, in the data extraction apparatus 100, the past data is first narrowed down for the place and period, and further narrowed down for the growing state of the crop. Then, management work influence data and weather condition influence data are extracted from the data thus narrowed down.

このため、ユーザである生産者は、データ抽出装置100を用いることで、作物の育成において、ある管理作業を行った場合に作物の生育状態に与えられる影響と、気象条件によって作物の生育状態に与えられる影響とを知ることができる。結果、データ抽出装置100によれば、過去の蓄積データから、作物の育成に必要なデータを確実に抽出することができる。   For this reason, the producer who is a user uses the data extraction apparatus 100 to change the growth state of the crop according to the influence given to the growth state of the crop when a certain management operation is performed and the weather conditions. It is possible to know the impact that will be given. As a result, according to the data extraction device 100, data necessary for growing a crop can be reliably extracted from past accumulated data.

続いて、図2を用いて、本実施の形態におけるデータ抽出装置100の構成を更に具体的に説明する。図2は、図1に示したデータ抽出装置の構成をより具体的に示すブロック図である。   Next, the configuration of the data extraction apparatus 100 according to the present embodiment will be described more specifically with reference to FIG. FIG. 2 is a block diagram more specifically showing the configuration of the data extraction apparatus shown in FIG.

図2に示すように、本実施の形態におけるデータ抽出装置100は、コンピュータ200のオペレーティングシステム(OS:Operating System)上にプログラムによって構築されている。データ抽出装置100を構築するプログラムについては後述する。   As shown in FIG. 2, the data extraction device 100 according to the present embodiment is constructed by a program on an operating system (OS) of a computer 200. A program for constructing the data extraction apparatus 100 will be described later.

コンピュータ200は、記憶装置300と、入力装置400と、表示装置500とを備えている。このうち、記憶装置300は、ハードディスク、フラッシュメモリ等である。入力装置400は、キーボード、マウス、タッチパネルといった入力機器である。データ抽出装置100のユーザは、入力装置400を用いて、データ抽出に利用する条件を入力することができる。表示装置500は、液晶表示装置等であり、抽出されたデータの表示に用いられる。   The computer 200 includes a storage device 300, an input device 400, and a display device 500. Among these, the storage device 300 is a hard disk, a flash memory, or the like. The input device 400 is an input device such as a keyboard, a mouse, or a touch panel. The user of the data extraction device 100 can input conditions used for data extraction using the input device 400. The display device 500 is a liquid crystal display device or the like, and is used for displaying extracted data.

また、本実施の形態では、過去のデータを蓄積するデータベース110は、記憶装置300の記憶領域に構築されている。つまり、記憶装置300は、上述した、気象条件、作物の生育状態、及び作物の育成において行われた管理作業、それぞれの過去のデータを格納している。   In the present embodiment, the database 110 that accumulates past data is constructed in the storage area of the storage device 300. That is, the storage device 300 stores the past data of the weather conditions, the growing state of the crop, and the management work performed in the growing of the crop.

具体的には、気象条件のデータ(以下「気象条件データ」と表記する。)としては、1時間毎、1分毎、一日毎といった設定された期間毎の、天気、気温、湿度、降水量、日照時間、日射量、風向、風速、気圧、積雪量、土壌水分量等が挙げられる。また、これらのデータは、例えば、気象衛星、気象観測機器等によって計測され、気象庁、民間の気象サービス会社から提供される。図3は、本発明の実施の形態においてデータベースに蓄積されている気象条件のデータの一例を示す図である。   Specifically, as weather condition data (hereinafter referred to as “weather condition data”), the weather, temperature, humidity, and precipitation for each set period such as hourly, minutely, and daily. Sunshine duration, solar radiation, wind direction, wind speed, atmospheric pressure, snow cover, soil moisture, etc. These data are measured by, for example, meteorological satellites, meteorological observation equipment, etc., and are provided by the Japan Meteorological Agency or private weather service companies. FIG. 3 is a diagram showing an example of weather condition data stored in the database according to the embodiment of the present invention.

作物の生育状態のデータ(以下「生育状態データ」と表記する。)としては、作物のサイズ(茎の高さ、果実の直径等)、糖度、酸度といった生育状態を表す指標の計測データが挙げられる。また、作物の生育状態のデータとしては、予め設定された評価基準に基づいて判断された段階的な評価値(三段階評価、五段階評価等)も挙げられる。なお、作物の生育状態のデータが蓄積される期間は、その作物の種類によって決定される。例えば、作物が果樹になる果実である場合ならば1年、作物が2毛作によって生育される場合ならば0.5年に設定される。図4は、本発明の実施の形態においてデータベースに蓄積されている作物の生育状態のデータの一例を示す図である。   The data on the growth state of the crop (hereinafter referred to as “growth state data”) includes measurement data of indicators representing the growth state such as crop size (stem height, fruit diameter, etc.), sugar content, and acidity. It is done. Further, examples of the crop growth state data include stepwise evaluation values (three-step evaluation, five-step evaluation, etc.) determined based on preset evaluation criteria. Note that the period during which crop growth data is accumulated is determined by the type of the crop. For example, 1 year is set when the crop is a fruit tree, and 0.5 year when the crop is grown by double cropping. FIG. 4 is a diagram illustrating an example of crop growth state data stored in the database according to the embodiment of the present invention.

管理作業は、即ち、作物の育成において生産者が実行した農作業(世話)であり、例えば、畝の作成、施肥(肥料の散布等)、防除(農薬の散布等)、灌水、間引き、剪定、芽摘み、摘果、計測、収穫等である。従って、管理作業のデータ(以下「管理作業データ」と表記する。)としては、実行された管理作業毎の、実行日時、作業時間、対象作物、場所等が挙げられる。図5は、本発明の実施の形態においてデータベースに蓄積されている管理作業のデータの一例を示す図である。   The management work is the farm work (care) carried out by the producer in the cultivation of crops, for example, the production of straw, fertilization (spreading fertilizer, etc.), control (spraying agricultural chemicals, etc.), irrigation, thinning, pruning, For example, shoot picking, fruit picking, measurement, and harvesting. Accordingly, the management work data (hereinafter referred to as “management work data”) includes the execution date and time, the work time, the target crop, the location, and the like for each management work executed. FIG. 5 is a diagram showing an example of management work data stored in the database according to the embodiment of the present invention.

また、第1のデータ抽出部10は、本実施の形態では、ユーザである生産者が、入力装置400を介して、場所及び期間について条件を入力すると、データベース110から、入力された条件に合致するデータを抽出する。   In the present embodiment, the first data extraction unit 10 matches a condition input from the database 110 when a producer who is a user inputs a condition for a place and a period via the input device 400. Data to be extracted.

具体的には、例えば、ユーザが、圃場の名称といった場所についての条件と、○○年○月〜△△年△月といった期間についての条件とを、入力装置400に入力したとする。この場合、第1のデータ抽出部10は、気象条件のデータ(図3)、作物の生育状態のデータ(図4)、管理作業のデータ(図5)のうち、圃場及び日時のデータが、入力された圃場及び期間と重なるレコードを、第1抽出データとして抽出する。   Specifically, for example, it is assumed that the user inputs a condition about a place such as a field name and a condition about a period such as XX year XX month to △ Δ year △ month to the input device 400. In this case, the first data extraction unit 10 includes, among the weather condition data (FIG. 3), the crop growth state data (FIG. 4), and the management work data (FIG. 5), A record that overlaps the input field and period is extracted as first extraction data.

第2のデータ抽出部20は、本実施の形態では、ユーザが、入力装置400を介して、作物の生育状態についての条件を入力すると、第1抽出データから、入力された条件に合致するデータを抽出する。また、作物の生育状態について指定された条件としては、例えば、作物のサイズ(茎の高さ、果実の直径等)、糖度、酸度といった生育状態を表す指標が挙げられる。   In the present embodiment, when the user inputs a condition regarding the growth state of the crop via the input device 400, the second data extraction unit 20 is data that matches the input condition from the first extraction data. To extract. In addition, examples of the conditions specified for the growth state of the crop include an index representing the growth state such as the crop size (stem height, fruit diameter, etc.), sugar content, and acidity.

具体的には、例えば、ユーザが、作物を指定し、その生育状態を表す指標として「糖度」を入力したとする。この場合、第2のデータ抽出部20は、まず、第1抽出データに含まれる生育状態データの中から、指定された作物の糖度が記録されたレコード(図4参照)を抽出する。更に、第2のデータ抽出部20は、第1抽出データに含まれる気象条件データ及び管理作業データの中から、指定された作物についてのレコード(図3及び図5参照)も抽出する。このようにして抽出されたレコードが、第2抽出データとなる。   Specifically, for example, it is assumed that the user designates a crop and inputs “sugar content” as an index indicating the growth state. In this case, the second data extraction unit 20 first extracts a record (see FIG. 4) in which the sugar content of the designated crop is recorded from the growth state data included in the first extraction data. Furthermore, the second data extraction unit 20 also extracts a record (see FIGS. 3 and 5) for the designated crop from the weather condition data and the management work data included in the first extraction data. The record extracted in this way becomes the second extracted data.

第3のデータ抽出部30は、本実施の形態では、図2に示すように、管理作業影響データ抽出部31と、気象条件影響データ抽出部32と、実績データ抽出部33とを備えている。   In the present embodiment, the third data extraction unit 30 includes a management work influence data extraction unit 31, a weather condition influence data extraction unit 32, and a performance data extraction unit 33, as shown in FIG. .

このうち、管理作業影響データ抽出部31は、管理作業影響データとして、第2抽出データから、ユーザが指定した起点日以後に行われた管理作業データと、ユーザが指定した指標の値の起点日からの時系列変化のデータとを抽出する。   Among these, the management work influence data extraction unit 31 uses, as the management work influence data, the management work data performed after the start date specified by the user from the second extracted data, and the start date of the index value specified by the user Extract time-series data from

気象条件影響データ抽出部32は、気象条件影響データとして、第2抽出データから、ユーザが指定した期間に含まれる年別に、ユーザが指定した作物の生育場所の気象条件データと、ユーザが指定した指標の値の時系列変化のデータとを抽出する。   The weather condition influence data extraction unit 32 uses, as the weather condition influence data, the weather condition data of the growing place of the crop specified by the user for each year included in the period specified by the user from the second extracted data, and the user specified Extract time-series data of index values.

実績データ抽出部33は、第2抽出データから、作物の収穫時におけるデータ、例えば、収穫時点における、作物のサイズ、糖度、酸度等を、実績データとして抽出する。   The performance data extraction unit 33 extracts data at the time of harvesting of the crop, for example, the size, sugar content, acidity, etc. of the crop at the time of harvesting from the second extraction data as performance data.

ここで、管理作業影響データ及び気象条件影響データの具体例について図6及び図7を用いて説明する。図6は、本発明の実施の形態における管理作業影響データの具体例を示す図である。図7は、本発明の実施の形態における気象条件影響データの具体例を示す図である。   Here, specific examples of the management work influence data and the weather condition influence data will be described with reference to FIGS. FIG. 6 is a diagram showing a specific example of the management work influence data in the embodiment of the present invention. FIG. 7 is a diagram showing a specific example of weather condition influence data in the embodiment of the present invention.

まず、図6の例では、ユーザは、場所として果樹園A、期間として2011年及び2012年、作物としてミカン、作物の生育状態として糖度を指定しているとする。そして、ユーザが、起点日として、各年における果実ができた日を指定し、更にデータの抽出間隔として「5日」を指定したとする。なお、起点日としては、その他、開花日も挙げられる。また、抽出間隔は上記の例に限定されず、作物の種類に応じて適宜指定される。   First, in the example of FIG. 6, it is assumed that the user designates orchard A as the place, 2011 and 2012 as the period, mandarin orange as the crop, and sugar content as the growth state of the crop. Then, it is assumed that the user designates the day when the fruit is produced in each year as the starting date, and further designates “5 days” as the data extraction interval. In addition, the flowering date can also be mentioned as the starting date. Further, the extraction interval is not limited to the above example, and is appropriately specified according to the type of crop.

この場合、図6に示すように、管理作業影響データ抽出部31は、2011年及び2012年それぞれについて、起点日から収穫日までのミカンの糖度を、指定された抽出間隔で抽出する。また、管理作業影響データ抽出部31は、2011年及び2012年それぞれについて、起点日から収穫日までに実行された管理作業(履歴)も抽出する。   In this case, as shown in FIG. 6, the management work influence data extraction unit 31 extracts the sugar content of the mandarin orange from the starting date to the harvest date for each of 2011 and 2012 at a specified extraction interval. In addition, the management work influence data extraction unit 31 also extracts management work (history) executed from the starting date to the harvest date for each of 2011 and 2012.

そして、図6の例では、ミカンの糖度は、摘果が実施された2012年の方が高いことから、ユーザは、2012年で積極的に実行された「摘果」がミカンの糖度向上に有効であることを知ることができる。   In the example of FIG. 6, the sugar content of the mandarin orange is higher in 2012 when the fruit was picked. Therefore, the “fruit picking” that was actively executed in 2012 was effective in improving the sugar content of the mandarin orange. You can know that there is.

また、管理作業影響データ抽出部31は、抽出した指標を値が大きい順にソートし、上位からn個の値と、対応する管理作業データとを抽出することもできる。図6の例では、管理作業影響データ抽出部31は、2012年についてのミカンの糖度の値を、上位からn個(nは任意の自然数、例えば10個)抽出すると共に、対応する管理作業の履歴も抽出する。このようにして抽出されたデータは、後述する生育モデル作成部60における生育モデルの生成に用いられる。   Also, the management work influence data extraction unit 31 can sort the extracted indexes in descending order of values, and extract n values from the top and corresponding management work data. In the example of FIG. 6, the management work influence data extraction unit 31 extracts n sugar values of tangerines for 2012 from the top (n is an arbitrary natural number, for example, 10), and the corresponding management work The history is also extracted. The data extracted in this way is used to generate a growth model in the growth model creation unit 60 described later.

続いて、図7の例でも、ユーザは、場所として果樹園A、期間として2011年及び2012年、作物としてミカン、作物の生育状態として糖度を指定しているとする。この場合、図7に示すように、気象条件影響データ抽出部32は、2011年及び2012年のそれぞれについて、設定されている基準日(例えば7月1日)から収穫日(例えば9月30日)まで、ミカンの糖度を、設定されている抽出間隔で抽出する。また、気象条件影響データ抽出部32は、2011年及び2012年それぞれについて、設定されている基準日から収穫日まで、ミカンの果樹園Aの気象条件データも、設定されている抽出間隔で抽出する。   Subsequently, also in the example of FIG. 7, it is assumed that the user designates orchard A as the place, 2011 and 2012 as the period, mandarin orange as the crop, and sugar content as the growth state of the crop. In this case, as illustrated in FIG. 7, the weather condition influence data extraction unit 32 performs the harvest date (for example, September 30) from the set reference date (for example, July 1) for each of 2011 and 2012. ) Until the sugar content of the mandarin orange is extracted at the set extraction interval. The weather condition influence data extraction unit 32 also extracts the weather condition data of the orange orchard A from the set reference date to the harvest date for each of 2011 and 2012 at set extraction intervals. .

そして、図7の例では、ミカンの糖度は、時間の経過と共に、2012年の方が高くなることから、ユーザは、2012年の気候の方がミカンには適していることを知ることができる。なお、図7においては、気象条件のデータとして、具体的な数値の代わりに、数値から読み取れる特徴が記述されている。また、本実施の形態では、気象条件影響データの抽出の際に用いられる「基準日」及び「抽出間隔」は、作物の種類毎に予め設定されている。   In the example of FIG. 7, the sugar content of the mandarin orange is higher in 2012 over time, so that the user can know that the climate in 2012 is more suitable for mandarin oranges. . In FIG. 7, characteristics that can be read from numerical values are described instead of specific numerical values as weather condition data. In the present embodiment, the “reference date” and the “extraction interval” used in extracting the weather condition influence data are set in advance for each type of crop.

また、気象条件影響データ抽出部32も、管理作業影響データ抽出部31と同様に、抽出した指標を値が大きい順にソートし、上位からn個の値と、対応する気象条件データとを抽出することもできる。図7の例では、気象条件影響データ抽出部32は、2012年の8月10日以降のミカンの糖度の値と、2011年の8月10日以前のミカンの糖度の値とのうち、上位からn個(例えば10個)の値を抽出する。また、気象条件影響データ抽出部32は、2012年の8月10日以降の対応する気象条件データと、2011年の8月10日以前の対応する気象条件データも抽出する。このようにして抽出されたデータは、後述する生育モデル作成部60における生育モデルの生成に用いられる。   Also, the weather condition influence data extraction unit 32 sorts the extracted indexes in descending order of the values, similarly to the management work influence data extraction unit 31, and extracts n values and corresponding weather condition data from the top. You can also. In the example of FIG. 7, the weather condition influence data extraction unit 32 is the highest of the sugar content of mandarin oranges after August 10, 2012 and the sugar content of mandarin oranges before August 10, 2011. N (for example, 10) values are extracted from. The weather condition influence data extraction unit 32 also extracts corresponding weather condition data after August 10, 2012 and corresponding weather condition data before August 10, 2011. The data extracted in this way is used to generate a growth model in the growth model creation unit 60 described later.

また、図2に示すように、データ抽出装置100は、第1のデータ抽出部10、第2のデータ抽出部20、及び第3のデータ抽出部30に加えて、更に、データ分類部40と、グラフ化処理部50と、生育モデル育成部60とを備えている。   In addition to the first data extraction unit 10, the second data extraction unit 20, and the third data extraction unit 30, the data extraction device 100 further includes a data classification unit 40, as shown in FIG. The graphing processing unit 50 and the growth model training unit 60 are provided.

データ分類部40は、第3のデータ抽出部30によって抽出された、管理作業影響データ、気象条件影響データ、及び作物の収穫時におけるデータ、それぞれを画面上で分類して表示させるための、画像データを生成する。また、データ分類部40は、生成した画像データを表示装置500(図2参照)に出力する。図8及び図9は、それぞれ、本発明の実施の形態において、画面上で分類して表示された、管理作業影響データ、気象条件影響データ、及び作物の収穫時におけるデータの一例を示す図である。   The data classification unit 40 is an image for classifying and displaying the management work influence data, weather condition influence data, and crop harvesting data extracted by the third data extraction unit 30 on the screen. Generate data. In addition, the data classification unit 40 outputs the generated image data to the display device 500 (see FIG. 2). FIG. 8 and FIG. 9 are diagrams showing examples of management work influence data, weather condition influence data, and data at the time of crop harvesting, which are classified and displayed on the screen in the embodiment of the present invention, respectively. is there.

図8の例では、データ分類部40は、、管理作業影響データ、気象条件影響データ及び実績データを、表示装置500(図2参照)の画面501上に並列に表示させる、画像データを生成する。また、図9の例では、データ分類部40は、管理作業影響データ、気象条件影響データ及び実績データを、表示装置500(図2参照)の画面501上に、タブによる切替によって別々に表示させる、画像データを生成する。このように、データ分類部40が備えられていると、ユーザにおいては、管理作業影響データ、気象条件影響データ、及び実績データの把握が容易になる。   In the example of FIG. 8, the data classification unit 40 generates image data that causes management work influence data, weather condition influence data, and performance data to be displayed in parallel on the screen 501 of the display device 500 (see FIG. 2). . In the example of FIG. 9, the data classification unit 40 displays management work influence data, weather condition influence data, and performance data separately on the screen 501 of the display device 500 (see FIG. 2) by switching with tabs. , Generate image data. As described above, when the data classification unit 40 is provided, the user can easily grasp the management work influence data, the weather condition influence data, and the actual data.

また、グラフ化処理部50は、第3のデータ抽出部30によって抽出されたデータを、画面上でグラフ化して表示するための、画像データを生成する。具体的には、グラフ化処理部50は、図6に示した管理作業影響データ、図7に示した気象条件影響データ、更には図8に示した実績データを、表示装置500の画面上に表示するための画像データを生成する。また、グラフ化処理部50は、生成した画像データを表示装置500に出力する。   In addition, the graphing processing unit 50 generates image data for displaying the data extracted by the third data extracting unit 30 as a graph on the screen. Specifically, the graphing processing unit 50 displays the management work influence data shown in FIG. 6, the weather condition influence data shown in FIG. 7, and the performance data shown in FIG. 8 on the screen of the display device 500. Image data for display is generated. Further, the graphing processing unit 50 outputs the generated image data to the display device 500.

また、グラフ化処理部50は、第2のデータ抽出部20によって抽出されたデータを、画面上でグラフ化して表示するための、画像データも生成する。具体的には、グラフ化処理部50は、例えば、ユーザが指定した作物の糖度等の指標の時系列変化を表示するための画像データを生成する。また、この場合も、グラフ化処理部50は、生成した画像データを表示装置500に出力する。   The graphing processing unit 50 also generates image data for displaying the data extracted by the second data extracting unit 20 as a graph on the screen. Specifically, the graphing processing unit 50 generates image data for displaying, for example, a time series change of an index such as sugar content of a crop specified by the user. Also in this case, the graphing processing unit 50 outputs the generated image data to the display device 500.

図10〜図12は、それぞれ、本発明の実施の形態において画面上に表示された、第2のデータ抽出部によって抽出されたデータの一例を示す図である。図10の例では、グラフ化処理部50は、ユーザが指定した作物の糖度の時系列変化が、縦軸を糖度、横軸を時間とするグラフ上に表示されるように、画像データを生成している。   10 to 12 are diagrams each showing an example of data extracted by the second data extraction unit displayed on the screen in the embodiment of the present invention. In the example of FIG. 10, the graphing processing unit 50 generates image data so that a time-series change in sugar content of a crop specified by the user is displayed on a graph with the vertical axis representing sugar content and the horizontal axis representing time. doing.

また、図11の例では、ユーザが糖度と酸度との2つの指標を指定しているため、グラフ化処理部50は、縦軸を糖度、横軸を酸度とする散布図が、画面501上に表示されるように、画像データを生成する。また、この場合、グラフ化処理部50は、画面501上でユーザがスライダ502をスライドバー503に沿って移動させると、対応する日の散布図が表示されるように、日毎に画像データを生成する。   In the example of FIG. 11, since the user designates two indexes of sugar content and acidity, the graphing processing unit 50 displays a scatter diagram with the vertical axis representing sugar content and the horizontal axis representing acidity on the screen 501. The image data is generated so as to be displayed. In this case, the graphing processing unit 50 generates image data for each day so that when the user moves the slider 502 along the slide bar 503 on the screen 501, a scatter diagram of the corresponding day is displayed. To do.

更に、図12の例では、ユーザが、糖度、酸度、直径、傷の少なさ、色といった5つの指標を指定しているため、グラフ化処理部50は、レーダーチャートが、画面501上に表示される画像データを生成する。また、この場合も、グラフ化処理部50は、画面501上でユーザがスライダ502をスライドバー503に沿って移動させると、対応する日のレーダーチャートが表示されるように、日毎に画像データを生成する。   Further, in the example of FIG. 12, since the user designates five indexes such as sugar content, acidity, diameter, few scratches, and color, the graphing processing unit 50 displays a radar chart on the screen 501. Generated image data is generated. Also in this case, the graphing processing unit 50 displays the image data for each day so that when the user moves the slider 502 along the slide bar 503 on the screen 501, the corresponding day radar chart is displayed. Generate.

このように、グラフ化処理部50が備えられていると、ユーザは、管理作業影響データ、気象条件影響データ、及び実績データに加え、各指標についての時系列変化も、簡単に把握することができる。この結果、ユーザは、各年の作物のできが良かったかどうかを簡単に判断できる。   As described above, when the graphing processing unit 50 is provided, the user can easily grasp the time series change of each index in addition to the management work influence data, the weather condition influence data, and the performance data. it can. As a result, the user can easily determine whether or not the crop of each year was good.

また、生育モデル作成部60は、第3のデータ抽出部30によって抽出された、管理作業影響データ、気象条件影響データ、及び作物の収穫時におけるデータを用いて、作物の生育モデルを作成する。   Further, the growth model creation unit 60 creates a crop growth model using the management work influence data, the weather condition influence data, and the data at the time of harvesting the crop extracted by the third data extraction unit 30.

ここで、図13(a)及び(b)を用いて、本実施の形態における生育モデルの生成処理について説明する。図13(a)及び(b)は、本発明の実施の形態において生育モデルを生成する過程を説明するための図であり、図13(a)は管理作業影響データの一例を示し、図13(b)は図13(a)に示す管理作業影響データを用いて作成された生育モデルの一例を示す。   Here, the growth model generation processing in the present embodiment will be described with reference to FIGS. FIGS. 13A and 13B are diagrams for explaining a process of generating a growth model in the embodiment of the present invention. FIG. 13A shows an example of management work influence data. (B) shows an example of the growth model created using the management work influence data shown in FIG.

例えば、第3のデータ抽出部30によって、図13に(a)に示す管理作業影響データが取得されているとする。そして、この管理作業影響データでは、X日を境に、2012年においては糖度の伸び率が低下しているが、2011年においては糖度の伸び率が上昇している。従って、この作物においては、図13(b)に示すように、X日までは2012年のように糖度が上昇し、X日以後では2011年のように糖度が上昇することが理想である。   For example, it is assumed that the management work influence data shown in FIG. 13A is acquired by the third data extraction unit 30. In the management work influence data, the rate of increase in sugar content has decreased in 2012 from day X, but the rate of increase in sugar content has increased in 2011. Therefore, in this crop, as shown in FIG. 13 (b), it is ideal that the sugar content increases as in 2012 until day X, and the sugar content increases as in 2011 after day X.

このため、図13(a)及び(b)の例では、生育モデル作成部60は、データベース110から、2012年におけるX日までの管理作業データと、2011年におけるX日以後の管理作業データとを抽出する。そして、生育モデル作成部60は、抽出した各管理作業データを合成し、得られた合成データを生育モデルとする。   For this reason, in the examples of FIGS. 13A and 13B, the growth model creation unit 60 includes the management work data from the database 110 to the X day in 2012, the management work data after the X day in 2011, and To extract. Then, the growth model creation unit 60 synthesizes the extracted management work data and uses the obtained combined data as a growth model.

また、生育モデル作成部60は、更に、管理作業影響データ抽出部31が抽出した上位n個の値及び対応する管理作業データと、気象条件影響データ抽出部32が抽出した上位n個の値及び対応する気象条件データとを用いて、生育モデルを生成することもできる。   The growth model creation unit 60 further includes the top n values extracted by the management work influence data extraction unit 31 and the corresponding management work data, and the top n values extracted by the weather condition influence data extraction unit 32 and A growth model can also be generated using the corresponding weather condition data.

[装置動作]
次に、本発明の実施の形態におけるデータ抽出装置の動作について図14〜図19を用いて説明する。また、本実施の形態では、データ抽出装置100を動作させることによって、データ抽出法が実施される。よって、本実施の形態におけるデータ抽出方法の説明は、以下のデータ抽出装置100の動作説明に代える。
[Device operation]
Next, the operation of the data extraction apparatus according to the embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. In the present embodiment, the data extraction method is performed by operating the data extraction apparatus 100. Therefore, the description of the data extraction method in the present embodiment is replaced with the following description of the operation of the data extraction apparatus 100.

<全体>
最初に、図14を用いて、本実施の形態におけるデータ抽出装置100の動作全体について説明する。図14は、本発明の実施の形態におけるデータ抽出装置の動作全体を示すフロー図である。
<Overall>
First, the overall operation of the data extraction apparatus 100 in the present embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 14 is a flowchart showing the entire operation of the data extraction apparatus according to the embodiment of the present invention.

図14に示すように、データ抽出装置100においては、まず、第1のデータ抽出部10によって、データベース110を対象として、第1抽出データの抽出が実行される(ステップS1)。次に、ステップS1が実行されると、第2のデータ抽出部20によって、第1抽出データを対象として、第2抽出データの抽出が実行される(ステップS2)。   As shown in FIG. 14, in the data extraction apparatus 100, first, the first data extraction unit 10 extracts the first extraction data from the database 110 (step S1). Next, when step S1 is executed, the second data extraction unit 20 extracts the second extraction data from the first extraction data (step S2).

次に、ステップS2が実行されると、第3のデータ抽出部30によって、ステップS3、S4、及びS5が平行して実行される。具体的には、管理作業データ抽出部31によって、第2抽出データを対象として、管理作業影響データの抽出が行われる(ステップS3)。また、気象条件影響データ抽出部32によって、第2抽出データを対象として、気象条件影響データの抽出が行われる(ステップS4)。更に、実績データ抽出部33によって、第2抽出データを対象として、実績データの抽出が行われる(ステップS5)。   Next, when step S2 is executed, steps S3, S4, and S5 are executed in parallel by the third data extraction unit 30. Specifically, the management work data extraction unit 31 extracts management work influence data for the second extracted data (step S3). Further, the weather condition influence data extraction unit 32 extracts the weather condition influence data for the second extracted data (step S4). Furthermore, the performance data extraction unit 33 extracts the performance data for the second extracted data (step S5).

次に、ステップS3、S4及びS5が実行されると、これらのステップで抽出されたデータが、データ分類部40、及びグラフ化処理部50によって、表示装置500の画面上に表示される(ステップS6)。   Next, when steps S3, S4, and S5 are executed, the data extracted in these steps is displayed on the screen of the display device 500 by the data classification unit 40 and the graphing processing unit 50 (steps). S6).

その後、生育モデル作成部60は、ステップS3〜S5で抽出された各データを用いて、生育モデルを生成する(ステップS7)。生成された生育モデルは、生産者であるユーザによって、その後の作物の育成に利用される。   Thereafter, the growth model creation unit 60 generates a growth model using each data extracted in steps S3 to S5 (step S7). The generated growth model is used by a user who is a producer for subsequent crop cultivation.

<第1抽出データの抽出処理>
次に、図15を用いて、図14に示した第1抽出データの抽出処理について説明する。図15は、図14に示した第1抽出データの抽出処理を更に具体的に示すフロー図である。
<Extraction processing of first extraction data>
Next, the extraction process of the first extraction data shown in FIG. 14 will be described using FIG. FIG. 15 is a flowchart more specifically showing the extraction processing of the first extraction data shown in FIG.

図15に示すように、最初に、第1のデータ抽出部10は、入力装置400を介して、ユーザからの場所についての条件の入力を受け付ける(ステップS11)。次に、第1のデータ抽出部10は、ステップS11において、場所についての条件が入力されているかどうかを判定する(ステップS12)。   As illustrated in FIG. 15, first, the first data extraction unit 10 receives an input of a condition regarding a place from the user via the input device 400 (step S11). Next, the 1st data extraction part 10 determines whether the conditions about a place are input in step S11 (step S12).

ステップS12の判定の結果、場所についての条件が入力されていない場合は、第1のデータ抽出部10は、再度ステップS11を実行する。一方、ステップS12の判定の結果、場所についての条件が入力されている場合は、第1のデータ抽出部10は、入力された条件において複数の場所(圃場)が指定されているかどうかを判定する(ステップS13)。   As a result of the determination in step S12, if the location condition is not input, the first data extraction unit 10 executes step S11 again. On the other hand, as a result of the determination in step S12, if a condition about a place is input, the first data extraction unit 10 determines whether or not a plurality of places (fields) are specified in the input condition. (Step S13).

ステップS13の判定の結果、複数の場所が指定されていない場合は、第1のデータ抽出部10は、対象となる期間を過去の全ての期間に設定し(ステップS17)、その後、ステップS18を実行する。   As a result of the determination in step S13, if a plurality of places are not designated, the first data extraction unit 10 sets the target period to all the past periods (step S17), and then performs step S18. Run.

一方、ステップS13の判定の結果、複数の場所が指定されている場合は、第1のデータ抽出部10は、入力装置400を介して、ユーザからの期間についての条件の入力を受け付ける(ステップS14)。次に、第1のデータ抽出部10は、ステップS14において、期間についての条件が入力されているかどうかを判定する(ステップS15)。   On the other hand, if a plurality of places are specified as a result of the determination in step S13, the first data extraction unit 10 receives an input of a condition regarding a period from the user via the input device 400 (step S14). ). Next, the first data extraction unit 10 determines whether or not a condition for the period is input in step S14 (step S15).

ステップS15の判定の結果、期間についての条件が入力されていない場合は、第1のデータ抽出部10は、再度ステップS14を実行する。一方、ステップS15の判定の結果、期間についての条件が入力されている場合は、第1のデータ抽出部10は、入力された条件に基づいて、対象となる期間を設定をする(ステップS16)。   As a result of the determination in step S15, when the condition for the period is not input, the first data extraction unit 10 executes step S14 again. On the other hand, as a result of the determination in step S15, when the condition for the period is input, the first data extraction unit 10 sets the target period based on the input condition (step S16). .

ステップS16又はS17が実行されると、第1のデータ抽出部10は、データベース110にアクセスし、そこから、入力された条件に合致するデータを、第1抽出データとして抽出する(ステップS18)。その後、第2のデータ抽出部20によって、ステップS2が実行される。   If step S16 or S17 is performed, the 1st data extraction part 10 will access the database 110, and will extract the data which satisfy | fills the input conditions from there as 1st extraction data (step S18). Thereafter, the second data extraction unit 20 executes step S2.

<第2抽出データの抽出処理>
次に、図16を用いて、図14に示した第2抽出データの抽出処理について説明する。図16は、図14に示した第2抽出データの抽出処理を更に具体的に示すフロー図である。
<Extraction processing of second extraction data>
Next, the extraction process of the second extraction data shown in FIG. 14 will be described using FIG. FIG. 16 is a flowchart more specifically showing the extraction processing of the second extraction data shown in FIG.

図16に示すように、最初に、第2のデータ抽出部20は、入力装置400を介して、ユーザからの、作物の生育状態についての条件の入力を受け付ける(ステップS21)。次に、第2のデータ抽出部20は、ステップS21において、作物の生育状態についての条件が入力されているかどうかを判定する(ステップS22)。   As shown in FIG. 16, first, the second data extraction unit 20 receives an input of conditions regarding the crop growth state from the user via the input device 400 (step S <b> 21). Next, the 2nd data extraction part 20 determines whether the conditions about the growth state of a crop are input in step S21 (step S22).

ステップS22の判定の結果、作物の生育状態についての条件が入力されていない場合は、第2のデータ抽出部20は、再度ステップS21を実行する。一方、ステップS22の判定の結果、作物の生育状態についての条件が入力されている場合は、第2のデータ抽出部20は、第1抽出データから、入力された条件に合致するデータを、第2抽出データとして抽出する(ステップS23)。その後、第3のデータ抽出部30によって、ステップS3〜S5が実行される。   As a result of the determination in step S22, when the condition for the growing state of the crop is not input, the second data extraction unit 20 executes step S21 again. On the other hand, as a result of the determination in step S22, if a condition regarding the growth state of the crop has been input, the second data extraction unit 20 extracts data that matches the input condition from the first extraction data. 2 Extracted as extracted data (step S23). Thereafter, the third data extraction unit 30 executes steps S3 to S5.

具体的には、ステップS21において、作物の生育状態についての条件として、ミカンの糖度及び酸度が入力されているとする。この場合、第2のデータ抽出部20は、第1抽出データに含まれる生育状態データの中から、ミカンの糖度又は酸度が記録されたレコード(図4参照)を抽出する。更に、第2のデータ抽出部20は、第1抽出データに含まれる気象条件データ及び管理作業データの中から、ミカンについてのレコード(図3及び図5参照)も抽出する。   Specifically, in step S21, it is assumed that the sugar content and acidity of the mandarin orange are input as conditions for the growth state of the crop. In this case, the 2nd data extraction part 20 extracts the record (refer FIG. 4) by which the sugar content or acidity of the mandarin orange was recorded from the growth state data contained in 1st extraction data. Furthermore, the second data extraction unit 20 also extracts a record (see FIGS. 3 and 5) about the mandarin orange from the weather condition data and the management work data included in the first extraction data.

<管理作業影響データの抽出処理>
次に、図17を用いて、図14に示した管理作業影響データの抽出処理について説明する。図17は、図14に示した管理作業影響データの抽出処理を更に具体的に示すフロー図である。
<Extracting management work impact data>
Next, the management work influence data extraction process shown in FIG. 14 will be described with reference to FIG. FIG. 17 is a flowchart showing more specifically the management work influence data extraction processing shown in FIG.

図17に示すように、最初に、管理作業影響データ抽出部31は、ユーザが入力装置400から入力した起点日を読み込み(ステップS31)、更に、ユーザが入力装置400から入力した抽出間隔も読み込む(ステップS32)。具体的には、ユーザが入力装置400から入力した起点日及び抽出間隔は、入力後に、記憶装置300(図2参照)に格納される。従って、管理作業影響データ抽出部31は、記憶装置300から、起点日及び抽出間隔を読み込んでいる。   As shown in FIG. 17, first, the management work influence data extraction unit 31 reads the starting date input by the user from the input device 400 (step S31), and further reads the extraction interval input by the user from the input device 400. (Step S32). Specifically, the starting date and the extraction interval input by the user from the input device 400 are stored in the storage device 300 (see FIG. 2) after the input. Therefore, the management work influence data extraction unit 31 reads the start date and the extraction interval from the storage device 300.

次に、管理作業影響データ抽出部31は、ステップS23で抽出された第2抽出データから、ステップS31及びS32で読み込んだデータを用いて、管理作業影響データを抽出する(ステップS33)。具体的には、管理作業影響データ抽出部31は、ステップS21(図16参照)で指定された指標の値を、ステップS31で読み込んだ起点日から、ステップS32で読み込んだ抽出間隔で抽出する。また、管理作業影響データ抽出部31は、ステップS31で読み込んだ起点日以後に行われた管理作業データも抽出する。抽出されるデータの具体例は、図6に示した通りである。   Next, the management work influence data extraction unit 31 extracts management work influence data from the second extraction data extracted in step S23, using the data read in steps S31 and S32 (step S33). Specifically, the management work influence data extracting unit 31 extracts the index value designated in step S21 (see FIG. 16) from the starting date read in step S31 at the extraction interval read in step S32. Further, the management work influence data extraction unit 31 also extracts management work data performed after the starting date read in step S31. A specific example of the extracted data is as shown in FIG.

次に、管理作業影響データ抽出部31は、ステップS33で抽出した指標を値が大きい順にソートし(ステップS34)、上位からn個の値と、対応する管理作業データとを抽出する(ステップS35)。ステップS35で抽出されたデータは、上述のステップS7における生育モデルの生成に用いられる。   Next, the management work influence data extraction unit 31 sorts the indices extracted in step S33 in descending order of values (step S34), and extracts n values from the top and corresponding management work data (step S35). ). The data extracted in step S35 is used for generating the growth model in step S7 described above.

<気象条件影響データの抽出処理>
次に、図18を用いて、図14に示した気象条件影響データの抽出処理について説明する。図18は、図14に示した気象条件影響データの抽出処理を更に具体的に示すフロー図である。
<Extraction process of weather condition influence data>
Next, the weather condition influence data extraction process shown in FIG. 14 will be described with reference to FIG. FIG. 18 is a flowchart more specifically showing the extraction process of the weather condition influence data shown in FIG.

図18に示すように、最初に、気象条件影響データ抽出部32は、予め設定された基準日及び抽出間隔を読み込む(ステップS41)。具体的には、予め設定された基準日及び抽出間隔は、記憶装置300(図2参照)に格納されている。従って、気象条件影響データ抽出部32は、記憶装置300から、予め設定された基準日及び抽出間隔を読み込む。   As shown in FIG. 18, first, the weather condition influence data extraction unit 32 reads a preset reference date and extraction interval (step S41). Specifically, the preset reference date and extraction interval are stored in the storage device 300 (see FIG. 2). Therefore, the weather condition influence data extraction unit 32 reads a preset reference date and extraction interval from the storage device 300.

次に、気象条件影響データ抽出部32は、ステップS23で抽出された第2抽出データから、ステップS41で読み込んだデータを用いて、気象条件影響データを抽出する(ステップS42)。具体的には、気象条件影響データ抽出部32は、ステップS14(図15参照)で指定された期間毎に、ステップS21(図16参照)で指定された指標の値を、ステップS41で読み込んだ基準日から、同じく読み込んだ抽出間隔で抽出する。また、気象条件影響データ抽出部32は、ステップS14で指定された期間毎に、ステップS21(図16参照)で指定された作物の生育場所の気象条件データも抽出する。抽出されるデータの具体例は、図7に示した通りである。   Next, the weather condition influence data extraction unit 32 extracts the weather condition influence data from the second extracted data extracted in step S23, using the data read in step S41 (step S42). Specifically, the weather condition influence data extraction unit 32 reads the index value designated in step S21 (see FIG. 16) in step S41 for each period designated in step S14 (see FIG. 15). Extract from the reference date at the same reading interval. Further, the weather condition influence data extraction unit 32 also extracts the weather condition data of the growing place of the crop designated in step S21 (see FIG. 16) for each period designated in step S14. A specific example of the extracted data is as shown in FIG.

次に、気象条件影響データ抽出部32は、ステップS42で抽出した指標を値が大きい順にソートし(ステップS43)、上位からn個の値と、対応する気象条件データとを抽出する(ステップS44)。ステップS43で抽出されたデータは、上述のステップS7における生育モデルの生成に用いられる。   Next, the weather condition influence data extraction unit 32 sorts the indices extracted in step S42 in descending order (step S43), and extracts n values from the top and corresponding weather condition data (step S44). ). The data extracted in step S43 is used for generating the growth model in step S7 described above.

<実績データの抽出処理>
次に、図19を用いて、図14に示した実績データの抽出処理について説明する。図19は、図14に示した実績データの抽出処理を更に具体的に示すフロー図である。
<Actual data extraction process>
Next, the results data extraction process shown in FIG. 14 will be described with reference to FIG. FIG. 19 is a flowchart more specifically showing the performance data extraction process shown in FIG.

図19に示すように、最初に、実績データ抽出部33は、第2抽出データから、実績データを抽出する(ステップS51)。具体的には、実績データ抽出部33は、ステップS21(図16参照)で指定された作物の収穫時におけるデータ、例えば、収穫時点における、作物のサイズ、糖度、酸度等を抽出する。   As shown in FIG. 19, first, the performance data extraction unit 33 extracts performance data from the second extraction data (step S51). Specifically, the performance data extraction unit 33 extracts data at the time of harvesting of the crop designated in step S21 (see FIG. 16), for example, the size, sugar content, acidity, etc. of the crop at the time of harvesting.

次に、実績データ抽出部33は、ステップS51で抽出されたデータを、値が優れている順にソートし(ステップS52)、更に、このうち、上位からn個の値を抽出する(ステップS53)。ステップS53で抽出されたデータは、上述のステップS7における生育モデルの生成に用いられる。   Next, the performance data extraction unit 33 sorts the data extracted in step S51 in the order of superior values (step S52), and further extracts n values from the top (step S53). . The data extracted in step S53 is used for generating the growth model in step S7 described above.

[実施の形態における効果]
以上のように、本実施の形態によれば、ユーザは、過去の蓄積データから、管理作業影響データと、気象条件影響データと、実績データとを得ることができる。言い換えると、ユーザは、過去の蓄積されたデータから、作物の育成に必要なデータを確実に抽出することができる。そして、ユーザは、管理作業が作物に与える影響、気象条件が作物に与える影響、過去の実績を知ることができるので、作物の育成モデルの最適化を図ることもできる。
[Effects of the embodiment]
As described above, according to the present embodiment, the user can obtain management work influence data, weather condition influence data, and performance data from past accumulated data. In other words, the user can reliably extract data necessary for growing the crop from past accumulated data. Since the user can know the influence of the management work on the crop, the influence of the weather conditions on the crop, and the past performance, it is possible to optimize the crop growth model.

[変形例]
ここで、本実施の形態における変形例について、図20を用いて説明する。図20は、本発明の実施の形態におけるデータ抽出装置の他の例の構成を示すブロック図である。図20の例においても、データ抽出装置100は、図2に示した例と同様に、コンピュータ200のOS上にプログラムによって構築されている。但し、図20の例では、図2の例と異なり、コンピュータ200は、通信インターフェイス600により、ネットワーク710を経由して、生産者であるユーザが利用する端末装置700に接続されている。
[Modification]
Here, a modification of the present embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 20 is a block diagram showing a configuration of another example of the data extraction device according to the embodiment of the present invention. Also in the example of FIG. 20, the data extraction apparatus 100 is constructed by a program on the OS of the computer 200 as in the example shown in FIG. 2. However, in the example of FIG. 20, unlike the example of FIG. 2, the computer 200 is connected via the communication interface 600 to the terminal device 700 that is used by the user who is the producer.

このため、ユーザは、端末装置700から、各種条件を入力することができる。また、データ抽出装置100は、抽出したデータを、通信インターフェイス600から、ネットワーク710を経由して、端末装置700に送信することができる。ユーザは、端末装置700の画面上で、抽出されたデータを確認することができる。   For this reason, the user can input various conditions from the terminal device 700. The data extraction device 100 can transmit the extracted data from the communication interface 600 to the terminal device 700 via the network 710. The user can check the extracted data on the screen of the terminal device 700.

[プログラム]
また、本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータ200に、図4に示すステップS1〜S7を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータ200にインストールし、実行することによって、本実施の形態におけるデータ抽出装置100とデータ抽出方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのCPU(Central Processing Unit)は、第1のデータ抽出部10、第2のデータ抽出部20、第3のデータ抽出部30、データ分類部40、グラフ化処理部50、及び生育モデル作成部60として機能し、処理を行なう。
[program]
Moreover, the program in this Embodiment should just be a program which makes the computer 200 perform step S1-S7 shown in FIG. By installing and executing this program on the computer 200, the data extraction apparatus 100 and the data extraction method in the present embodiment can be realized. In this case, the central processing unit (CPU) of the computer includes a first data extraction unit 10, a second data extraction unit 20, a third data extraction unit 30, a data classification unit 40, a graphing processing unit 50, and a growth. It functions as the model creation unit 60 and performs processing.

ここで、本実施の形態におけるプログラムを実行することによって、データ抽出装置100を実現するコンピュータについて図21を用いて説明する。図21は、本発明の実施の形態におけるデータ抽出装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。   Here, a computer that implements the data extraction apparatus 100 by executing the program according to the present embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 21 is a block diagram illustrating an example of a computer that implements the data extraction apparatus according to the embodiment of the present invention.

図21に示すように、コンピュータ200は、CPU201と、メインメモリ202と、記憶装置203と、入力インターフェイス204と、表示コントローラ205と、データリーダ/ライタ206と、通信インターフェイス600とを備える。これらの各部は、バス207を介して、互いにデータ通信可能に接続される。   As illustrated in FIG. 21, the computer 200 includes a CPU 201, a main memory 202, a storage device 203, an input interface 204, a display controller 205, a data reader / writer 206, and a communication interface 600. These units are connected to each other via a bus 207 so that data communication is possible.

CPU201は、記憶装置203に格納された、本実施の形態におけるプログラム(コード)をメインメモリ202に展開し、これらを所定順序で実行することにより、各種の演算を実施する。メインメモリ202は、典型的には、DRAM(Dynamic Random Access Memory)等の揮発性の記憶装置である。また、メインメモリ202は、CPU201の作業領域として用いられる。   The CPU 201 performs various operations by expanding the program (code) in the present embodiment stored in the storage device 203 in the main memory 202 and executing them in a predetermined order. The main memory 202 is typically a volatile storage device such as a DRAM (Dynamic Random Access Memory). The main memory 202 is used as a work area for the CPU 201.

また、記憶装置203の具体例としては、ハードディスクの他、フラッシュメモリ等の半導体記憶装置、DVD−RAM(Digital Versatile Disc Random-Access Memory)、DVD−RW(Digital Versatile Disc ReWritable)等の光学式記憶装置が挙げられる。入力インターフェイス204は、CPU201と、キーボード、マウス、タッチパネルといった入力機器208との間のデータ伝送を仲介する。表示コントローラ205は、液晶表示ディスプレイ、有機ELディスプレイといった表示装置500と接続され、表示装置500での表示を制御する。   Specific examples of the storage device 203 include a hard disk, a semiconductor storage device such as a flash memory, an optical storage such as a DVD-RAM (Digital Versatile Disc Random Access Memory) and a DVD-RW (Digital Versatile Disc ReWritable). Apparatus. The input interface 204 mediates data transmission between the CPU 201 and the input device 208 such as a keyboard, a mouse, and a touch panel. The display controller 205 is connected to a display device 500 such as a liquid crystal display or an organic EL display, and controls display on the display device 500.

データリーダ/ライタ206は、CPU201と記録媒体208との間のデータ伝送を仲介し、記録媒体208からのプログラムの読み出し、及びコンピュータ200における処理結果の記録媒体208への書き込みを実行する。通信インターフェイス600は、CPU201と、他のコンピュータとの間のデータ伝送を仲介する。通信インターフェイス600としては、シリアルインターフェイス、LAN(Local Area Network)インターフェイスが挙げられる。   The data reader / writer 206 mediates data transmission between the CPU 201 and the recording medium 208, and reads a program from the recording medium 208 and writes a processing result in the computer 200 to the recording medium 208. The communication interface 600 mediates data transmission between the CPU 201 and another computer. Examples of the communication interface 600 include a serial interface and a LAN (Local Area Network) interface.

また、本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体208に格納された状態で提供される。記録媒体208の具体例としては、CF(Compact Flash(登録商標))及びSD(Secure Digital)等の汎用的な半導体記憶デバイス、フレキシブルディスク(Flexible Disk)等の磁気記憶媒体、又はCD−ROM(Compact Disk Read Only Memory)などの光学記憶媒体が挙げられる。   In addition, the program in the present embodiment is provided in a state of being stored in a computer-readable recording medium 208. Specific examples of the recording medium 208 include general-purpose semiconductor storage devices such as CF (Compact Flash (registered trademark)) and SD (Secure Digital), magnetic storage media such as a flexible disk, or CD-ROM ( Optical storage media such as Compact Disk Read Only Memory).

また、図21は、コンピュータ200の構成の一例であり、コンピュータ200は、図21に示されたものに限定されない。例えば、コンピュータ200は、スマートフォン、タブレット型のコンピュータであっても良い。   FIG. 21 is an example of the configuration of the computer 200, and the computer 200 is not limited to that shown in FIG. For example, the computer 200 may be a smartphone or a tablet computer.

更に、データ抽出装置100は、コンピュータのOSとアプリケーションプログラムとのそれぞれに分担されて実現されていても良いし、OSとアプリケーションプログラムとが協働することによって実現されていても良い。このような場合は、アプリケーションプログラムの部分のみが、記録媒体208によって提供されることになる。   Furthermore, the data extraction apparatus 100 may be realized by being shared by the OS of the computer and the application program, or may be realized by the cooperation of the OS and the application program. In such a case, only the application program portion is provided by the recording medium 208.

また、本実施の形態におけるプログラムは、通信インターフェイス600を介して接続されたインターネット上で流通するものであっても良い。つまり、本実施の形態におけるプログラムは、搬送波に重畳され、通信ネットワークを介して、コンピュータ200に配信されてきても良い。例えば、ネットワーク上の掲示板(BBS:Bulletin Board System)に、本実施の形態におけるプログラムが掲示されている場合は、当該プログラムはネットワークを介して配信されることになる。この場合、配信されてきたプログラムを起動し、OSの制御下で、他のアプリケーションプログラムと同様に実行すれば、本実施の形態におけるデータ抽出装置100が実現されることなる。   The program in the present embodiment may be distributed on the Internet connected via the communication interface 600. That is, the program in this embodiment may be superimposed on a carrier wave and distributed to the computer 200 via a communication network. For example, when the program according to the present embodiment is posted on a bulletin board (BBS) on the network, the program is distributed via the network. In this case, if the distributed program is started and executed in the same manner as other application programs under the control of the OS, the data extraction apparatus 100 according to the present embodiment is realized.

上述した実施の形態の一部又は全部は、以下に記載する(付記1)〜(付記18)によって表現することができるが、以下の記載に限定されるものではない。   Part or all of the above-described embodiments can be expressed by (Appendix 1) to (Appendix 18) described below, but is not limited to the following description.

(付記1)
気象条件、作物の生育状態、及び作物の育成において行われた管理作業、それぞれの蓄積されたデータから、場所及び期間について指定された条件に基づいて、データを抽出する、第1のデータ抽出部と、
前記第1のデータ抽出部によって抽出されたデータから、前記作物の生育状態について指定された条件に基づいて、データを抽出する、第2のデータ抽出部と、
前記第2のデータ抽出部によって抽出されたデータから、前記管理作業が前記作物に与えた影響を表すデータと、前記気象条件が前記作物に与えた影響を表すデータとを少なくとも抽出する、第3のデータ抽出部と、
を備えていることを特徴とするデータ抽出装置。
(Appendix 1)
A first data extraction unit that extracts data based on conditions specified for a place and a period from weather conditions, crop growth conditions, and management operations performed in crop cultivation, and accumulated data of each. When,
A second data extraction unit for extracting data from the data extracted by the first data extraction unit based on conditions specified for the growth state of the crop;
Extracting from the data extracted by the second data extraction unit at least data representing the influence of the management work on the crop and data representing the influence of the weather conditions on the crop; The data extractor of
A data extraction device comprising:

(付記2)
前記第3のデータ抽出部が、更に、前記作物の収穫時におけるデータを抽出する、付記1に記載のデータ抽出装置。
(Appendix 2)
The data extraction device according to appendix 1, wherein the third data extraction unit further extracts data at the time of harvesting the crop.

(付記3)
前記第2のデータ抽出部が、前記特定の作物の生育状態について指定された条件として、前記作物の生育状態を表す指標を受け付け、受け付けた前記指標に基づいて、データを抽出し、
前記第3のデータ抽出部が、
前記管理作業が前記作物に与えた影響を表すデータとして、指定された起点日以後に行われた前記管理作業と、前記起点日からの前記指標の値の時系列変化のデータとを抽出し、
前記気象条件が前記作物に与えた影響を表すデータとして、指定された前記期間に含まれる年別に、前記作物の生育場所の前記気象条件のデータと、前記指標の値の時系列変化のデータとを抽出する、
付記1または2に記載のデータ抽出装置。
(Appendix 3)
The second data extraction unit accepts an index representing the growth state of the crop as a condition specified for the growth state of the specific crop, and extracts data based on the received index.
The third data extraction unit includes:
As the data representing the influence of the management work on the crop, the management work performed after the designated starting date, and the data of the time series change of the index value from the starting date,
As data representing the influence of the weather condition on the crop, the weather condition data of the growing place of the crop, the data of the time series change of the index value, by year included in the designated period Extract,
The data extraction device according to appendix 1 or 2.

(付記4)
前記第3のデータ抽出部によって抽出された前記データそれぞれを画面上で分類して表示させるための、画像データを生成する、データ分類部を更に備えている、
付記1〜3のいずれかに記載のデータ抽出装置。
(Appendix 4)
A data classification unit for generating image data for classifying and displaying each of the data extracted by the third data extraction unit on a screen;
The data extraction device according to any one of appendices 1 to 3.

(付記5)
前記第2のデータ抽出部によって抽出されたデータ、及び前記第3のデータ抽出部によって抽出されたデータを、画面上でグラフ化して表示させるための、画像データを生成する、グラフ化処理部を更に備えている、付記1〜4のいずれかに記載のデータ抽出装置。
(Appendix 5)
A graphing processing unit for generating image data for displaying the data extracted by the second data extracting unit and the data extracted by the third data extracting unit in a graph on a screen; The data extraction device according to any one of appendices 1 to 4, further comprising:

(付記6)
前記第3のデータ抽出部によって抽出された前記データを用いて、前記作物の生育モデルを作成する、生育モデル作成部を更に備えている、付記1〜5のいずれかに記載のデータ抽出装置。
(Appendix 6)
The data extraction device according to any one of appendices 1 to 5, further comprising a growth model creation unit that creates a growth model of the crop using the data extracted by the third data extraction unit.

(付記7)
(a)気象条件、作物の生育状態、及び作物の育成において行われた管理作業、それぞれの蓄積されたデータから、場所及び期間について指定された条件に基づいて、データを抽出する、ステップと、
(b)前記(a)のステップによって抽出されたデータから、前記作物の生育状態について指定された条件に基づいて、データを抽出する、ステップと、
(c)前記(b)のステップによって抽出されたデータから、前記管理作業が前記作物に与えた影響を表すデータと、前記気象条件が前記作物に与えた影響を表すデータとを少なくとも抽出する、ステップと、
を有することを特徴とするデータ抽出方法。
(Appendix 7)
(A) extracting data based on the conditions specified for the location and the period from the weather conditions, the growth state of the crop, and the management work performed in the cultivation of the crop, the respective accumulated data; and
(B) extracting data from the data extracted in the step (a) based on the conditions specified for the growth state of the crop;
(C) Extracting from the data extracted by the step (b) at least data representing the effect of the management work on the crop and data representing the effect of the weather conditions on the crop; Steps,
A data extraction method characterized by comprising:

(付記8)
前記(c)のステップにおいて、更に、前記作物の収穫時におけるデータを抽出する、付記7に記載のデータ抽出方法。
(Appendix 8)
The data extraction method according to appendix 7, wherein in the step (c), data at the time of harvesting the crop is further extracted.

(付記9)
前記(b)のステップにおいて、前記特定の作物の生育状態について指定された条件として、前記作物の生育状態を表す指標を受け付け、受け付けた前記指標に基づいて、データを抽出し、
前記(c)のステップにおいて、
前記管理作業が前記作物に与えた影響を表すデータとして、指定された起点日以後に行われた前記管理作業と、前記起点日からの前記指標の値の時系列変化のデータとを抽出し、
前記気象条件が前記作物に与えた影響を表すデータとして、指定された前記期間に含まれる年別に、前記作物の生育場所の前記気象条件のデータと、前記指標の値の時系列変化のデータとを抽出する、
付記7または8に記載のデータ抽出方法。
(Appendix 9)
In the step (b), as a condition specified for the growth state of the specific crop, an index indicating the growth state of the crop is received, and data is extracted based on the received index.
In the step (c),
As the data representing the influence of the management work on the crop, the management work performed after the designated starting date, and the data of the time series change of the index value from the starting date,
As data representing the influence of the weather condition on the crop, the weather condition data of the growing place of the crop, the data of the time series change of the index value, by year included in the designated period Extract,
The data extraction method according to appendix 7 or 8.

(付記10)
(d)前記(c)のステップによって抽出された前記データそれぞれを画面上で分類して表示させるための、画像データを生成する、ステップを更に有している、
付記7〜9のいずれかに記載のデータ抽出方法。
(Appendix 10)
(D) The method further includes the step of generating image data for classifying and displaying each of the data extracted in the step (c) on the screen.
The data extraction method according to any one of appendices 7 to 9.

(付記11)
(e)前記(b)のステップによって抽出されたデータ、及び前記(c)のステップによって抽出されたデータを、画面上でグラフ化して表示させるための、画像データを生成する、ステップを更に有する、付記7〜10のいずれかに記載のデータ抽出方法。
(Appendix 11)
(E) The method further includes the step of generating image data for displaying the data extracted in the step (b) and the data extracted in the step (c) in a graph on the screen. The data extraction method according to any one of appendices 7 to 10.

(付記12)
(f)前記(b)のステップによって抽出された前記データを用いて、前記作物の生育モデルを作成する、ステップを更に有する、付記7〜11のいずれかに記載のデータ抽出方法。
(Appendix 12)
(F) The data extraction method according to any one of appendices 7 to 11, further including a step of creating a growth model of the crop using the data extracted in the step (b).

(付記13)
コンピュータに、
(a)気象条件、作物の生育状態、及び作物の育成において行われた管理作業、それぞれの蓄積されたデータから、場所及び期間について指定された条件に基づいて、データを抽出する、ステップと、
(b)前記(a)のステップによって抽出されたデータから、前記作物の生育状態について指定された条件に基づいて、データを抽出する、ステップと、
(c)前記(b)のステップによって抽出されたデータから、前記管理作業が前記作物に与えた影響を表すデータと、前記気象条件が前記作物に与えた影響を表すデータとを少なくとも抽出する、ステップと、
を実行させるプログラム。
(Appendix 13)
On the computer,
(A) extracting data based on the conditions specified for the location and the period from the weather conditions, the growth state of the crop, and the management work performed in the cultivation of the crop, the respective accumulated data; and
(B) extracting data from the data extracted in the step (a) based on the conditions specified for the growth state of the crop;
(C) Extracting from the data extracted by the step (b) at least data representing the effect of the management work on the crop and data representing the effect of the weather conditions on the crop; Steps,
A program that executes

(付記14)
前記(c)のステップにおいて、更に、前記作物の収穫時におけるデータを抽出する、付記13に記載のプログラム。
(Appendix 14)
The program according to appendix 13, wherein in the step (c), data at the time of harvesting the crop is further extracted.

(付記15)
前記(b)のステップにおいて、前記特定の作物の生育状態について指定された条件として、前記作物の生育状態を表す指標を受け付け、受け付けた前記指標に基づいて、データを抽出し、
前記(c)のステップにおいて、
前記管理作業が前記作物に与えた影響を表すデータとして、指定された起点日以後に行われた前記管理作業と、前記起点日からの前記指標の値の時系列変化のデータとを抽出し、
前記気象条件が前記作物に与えた影響を表すデータとして、指定された前記期間に含まれる年別に、前記作物の生育場所の前記気象条件のデータと、前記指標の値の時系列変化のデータとを抽出する、
付記13または14に記載のプログラム。
(Appendix 15)
In the step (b), as a condition specified for the growth state of the specific crop, an index indicating the growth state of the crop is received, and data is extracted based on the received index.
In the step (c),
As the data representing the influence of the management work on the crop, the management work performed after the designated starting date, and the data of the time series change of the index value from the starting date,
As data representing the influence of the weather condition on the crop, the weather condition data of the growing place of the crop, the data of the time series change of the index value, by year included in the designated period Extract,
The program according to appendix 13 or 14.

(付記16)
(d)前記(c)のステップによって抽出された前記データそれぞれを画面上で分類して表示させるための、画像データを生成する、ステップを更に前記コンピュータに実行させる、
付記13〜15のいずれかに記載のプログラム。
(Appendix 16)
(D) generating image data for classifying and displaying each of the data extracted in the step (c) on the screen, and causing the computer to further execute a step;
The program according to any one of appendices 13 to 15.

(付記17)
(e)前記(b)のステップによって抽出されたデータ、及び前記(c)のステップによって抽出されたデータを、画面上でグラフ化して表示させるための、画像データを生成する、ステップを更に前記コンピュータに実行させる、付記13〜16のいずれかに記載のプログラム。
(Appendix 17)
(E) generating image data for displaying the data extracted in the step (b) and the data extracted in the step (c) in a graph on a screen; The program according to any one of appendices 13 to 16, which is executed by a computer.

(付記18)
(f)前記(b)のステップによって抽出された前記データを用いて、前記作物の生育モデルを作成する、ステップを更に前記コンピュータに実行させる、付記13〜17のいずれかに記載のプログラム。
(Appendix 18)
(F) The program according to any one of appendices 13 to 17, further causing the computer to execute a step of creating a growth model of the crop using the data extracted in the step of (b).

以上のように本発明によれば、過去の蓄積されたデータから、作物の育成に必要なデータを確実に抽出することができる。本発明は、農業分野において、地域毎、圃場毎に、生育モデルを作成する場合に有用である。   As described above, according to the present invention, it is possible to reliably extract data necessary for crop cultivation from past accumulated data. INDUSTRIAL APPLICABILITY The present invention is useful when creating a growth model for each region and each field in the agricultural field.

10 第1のデータ抽出部
20 第2のデータ抽出部
30 第3のデータ抽出部
31 管理作業影響データ抽出部
32 気象条件影響データ抽出部
33 実績データ抽出部
40 データ分類部
50 グラフ化処理部
60 生育モデル作成部
100 データ抽出装置
110 データベース
200 コンピュータ
201 CPU
202 メインメモリ
203 記憶装置
204 入力インターフェイス
205 表示コントローラ
206 データリーダ/ライタ
207 バス
208 記録媒体
300 記憶装置
400 入力装置
500 表示装置
600 通信インターフェイス
700 端末装置
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 1st data extraction part 20 2nd data extraction part 30 3rd data extraction part 31 Management work influence data extraction part 32 Weather condition influence data extraction part 33 Performance data extraction part 40 Data classification part 50 Graphing process part 60 Growth model creation unit 100 Data extraction device 110 Database 200 Computer 201 CPU
202 Main Memory 203 Storage Device 204 Input Interface 205 Display Controller 206 Data Reader / Writer 207 Bus 208 Recording Medium 300 Storage Device 400 Input Device 500 Display Device 600 Communication Interface 700 Terminal Device

Claims (7)

生育場所、期間、及び当該生育場所で育成されている作物が紐付けられている、過去の気象条件を示すデータ、
生育場所及び期間が紐付けられ、且つ、当該生育場所で育成されている作物の生育状態を表す指標の計測データを含む、過去の作物の生育状態を示すデータ、
生育場所、期間、及び当該生育場所で育成されている作物が紐付けられている、作物の育成において過去に行われた管理作業を特定するデータから、
生育場所及び期間について指定された条件に基づいて、データを抽出する、第1のデータ抽出部と、
前記第1のデータ抽出部によって抽出されたデータから、指定された作物と、指定された当該作物の生育状態を表す指標とに基づいて、データを抽出する、第2のデータ抽出部と、
前記第2のデータ抽出部によって抽出されたデータから、
前記管理作業が前記作物に与えた影響を表すデータとして、指定された期間の起点日以後に行なわれた管理作業の履歴を特定するデータ及び指定された指標の値の前記起点日からの時系列変化データを抽出し
前記気象条件が前記作物に与えた影響を表すデータとして、指定された期間に含まれる年別に、指定された作物の生育場所の気象条件データと、指定された指標の値の時系列変化のデータとを抽出する、第3のデータ抽出部と、
前記第3のデータ抽出部によって抽出された前記データを用いて、前記作物の生育モデルを作成する、生育モデル作成部と、
を備え、
前記生育モデル作成部は、前記管理作業が前記作物に与えた影響を表すデータに基づいて、年毎に前記管理作業を特定するデータの一部分を取出し、取り出したデータの一部分を合成して、前記生育モデルを作成する、
ことを特徴とするデータ抽出装置。
Data indicating past weather conditions, where the growing place, period, and crops grown in the growing place are linked ,
Data indicating the growth state of past crops, including measurement data of an index indicating the growth state of a crop that is associated with the growth place and period and is grown in the growth place ;
From the data that identifies the management work done in the past in growing crops, where the growing place, period, and crops grown in the growing place are linked ,
A first data extraction unit that extracts data based on conditions specified for the growing place and period;
A second data extraction unit for extracting data from the data extracted by the first data extraction unit based on a designated crop and an index representing a growth state of the designated crop;
From the data extracted by the second data extraction unit,
As the data representing the effect of the management operation is applied to said crops, from the origin date of the specified data and the specified value of the index identifying the origin date history management work done on or after the period Extract time-series change data ,
As the data representing the influence of the weather conditions gave the crops, the year in the specified time period, and meteorological condition data locus of a given crop, time-series change in the value of the specified index A third data extraction unit for extracting the data of
A growth model creation unit that creates a growth model of the crop using the data extracted by the third data extraction unit;
With
The growth model creation unit takes out a part of the data specifying the management work every year based on the data representing the influence of the management work on the crop, synthesizes a part of the extracted data, Create a growth model,
A data extraction apparatus characterized by that.
前記第3のデータ抽出部が、更に、前記第2のデータ抽出部によって抽出されたデータであって、前記過去の作物の生育状態を示すデータに該当するもののなから、前記作物の収穫時におけるデータを抽出する、請求項1に記載のデータ抽出装置。   Since the third data extraction unit is data extracted by the second data extraction unit and corresponds to data indicating the past growth state of the crop, at the time of harvesting the crop The data extraction device according to claim 1, wherein data is extracted. 前記第3のデータ抽出部によって抽出された前記データそれぞれが、画面上で並列に配置された状態で又は別々に表示されるように、画像データを生成する、データ分類部を更に備えている、
請求項1または2に記載のデータ抽出装置。
A data classification unit that generates image data so that each of the data extracted by the third data extraction unit is displayed in parallel or separately on the screen;
The data extraction device according to claim 1 or 2.
前記第2のデータ抽出部によって抽出されたデータ、及び前記第3のデータ抽出部によって抽出されたデータを、画面上でグラフ化して表示させるための、画像データを生成する、グラフ化処理部を更に備えている、請求項1〜3のいずれかに記載のデータ抽出装置。   A graphing processing unit for generating image data for displaying the data extracted by the second data extracting unit and the data extracted by the third data extracting unit in a graph on a screen; The data extraction device according to claim 1, further comprising: 前記第3のデータ抽出部によって抽出された前記データを用いて、前記作物の生育モデルを作成する、生育モデル作成部を更に備えている、請求項1〜4のいずれかに記載のデータ抽出装置。   The data extraction device according to any one of claims 1 to 4, further comprising a growth model creation unit that creates a growth model of the crop using the data extracted by the third data extraction unit. . (a)生育場所、期間、及び当該生育場所で育成されている作物が紐付けられている、過去の気象条件を示すデータ、
生育場所及び期間が紐付けられ、且つ、当該生育場所で育成されている作物の生育状態を表す指標の計測データを含む、過去の作物の生育状態を示すデータ、
生育場所、期間、及び当該生育場所で育成されている作物が紐付けられている、作物の育成において過去に行われた管理作業を特定するデータから、
生育場所及び期間について指定された条件に基づいて、データを抽出する、ステップと、
(b)前記(a)のステップによって抽出されたデータから、指定された作物と、指定された当該作物の生育状態を表す指標とに基づいて、データを抽出する、ステップと、
(c)前記(b)のステップによって抽出されたデータから、
前記管理作業が前記作物に与えた影響を表すデータとして、指定された期間の起点日以後に行なわれた管理作業の履歴を特定するデータ及び指定された指標の値の前記起点日からの時系列変化データを抽出し
前記気象条件が前記作物に与えた影響を表すデータとして、指定された期間に含まれる年別に、指定された作物の生育場所の気象条件データと、指定された指標の値の時系列変化のデータとを抽出する、ステップと、
(d)前記(c)のステップによって抽出された前記データを用いて、前記作物の生育モデルを作成する、ステップと、
を有し、
前記(d)のステップにおいて、前記管理作業が前記作物に与えた影響を表すデータに基づいて、年毎に前記管理作業を特定するデータの一部分を取出し、取り出したデータの一部分を合成して、前記生育モデルを作成する、
ことを特徴とするデータ抽出方法。
(A) data indicating past weather conditions in which the growing place, period, and crops grown in the growing place are linked ;
Data indicating the growth state of past crops, including measurement data of an index indicating the growth state of a crop that is associated with the growth place and period and is grown in the growth place ;
From the data that identifies the management work done in the past in growing crops, where the growing place, period, and crops grown in the growing place are linked ,
Extracting data based on conditions specified for the growth location and period; and
(B) extracting data from the data extracted in the step (a) based on the designated crop and an index representing the growth state of the designated crop;
(C) From the data extracted by the step (b),
As the data representing the effect of the management operation is applied to said crops, from the origin date of the specified data and the specified value of the index identifying the origin date history management work done on or after the period Extract time-series change data ,
As the data representing the influence of the weather conditions gave the crops, the year in the specified time period, and meteorological condition data locus of a given crop, time-series change in the value of the specified index Extracting the data of the step,
(D) creating a growth model of the crop using the data extracted in the step (c);
Have
In the step (d), based on data representing the influence of the management work on the crop, a part of the data specifying the management work is taken out every year, and a part of the extracted data is synthesized, Creating the growth model,
A data extraction method characterized by that.
コンピュータに、
(a)生育場所、期間、及び当該生育場所で育成されている作物が紐付けられている、過去の気象条件を示すデータ、
生育場所及び期間が紐付けられ、且つ、当該生育場所で育成されている作物の生育状態を表す指標の計測データを含む、過去の作物の生育状態を示すデータ、
生育場所、期間、及び当該生育場所で育成されている作物が紐付けられている、作物の育成において過去に行われた管理作業を特定するデータから、
生育場所及び期間について指定された条件に基づいて、データを抽出する、ステップと、
(b)前記(a)のステップによって抽出されたデータから、指定された作物と、指定された当該作物の生育状態を表す指標とに基づいて、データを抽出する、ステップと、
(c)前記(b)のステップによって抽出されたデータから、
前記管理作業が前記作物に与えた影響を表すデータとして、指定された期間の起点日以後に行なわれた管理作業の履歴を特定するデータ及び指定された指標の値の前記起点日からの時系列変化データを抽出し
前記気象条件が前記作物に与えた影響を表すデータとして、指定された期間に含まれる年別に、指定された作物の生育場所の気象条件データと、指定された指標の値の時系列変化のデータとを抽出する、ステップと、
(d)前記(c)のステップによって抽出された前記データを用いて、前記作物の生育モデルを作成する、ステップと、
を実行させ、
前記(d)のステップにおいて、前記管理作業が前記作物に与えた影響を表すデータに基づいて、年毎に前記管理作業を特定するデータの一部分を取出し、取り出したデータの一部分を合成して、前記生育モデルを作成する、
プログラム。
On the computer,
(A) data indicating past weather conditions in which the growing place, period, and crops grown in the growing place are linked ;
Data indicating the growth state of past crops, including measurement data of an index indicating the growth state of a crop that is associated with the growth place and period and is grown in the growth place ;
From the data that identifies the management work done in the past in growing crops, where the growing place, period, and crops grown in the growing place are linked ,
Extracting data based on conditions specified for the growth location and period; and
(B) extracting data from the data extracted in the step (a) based on the designated crop and an index representing the growth state of the designated crop;
(C) From the data extracted by the step (b),
As the data representing the effect of the management operation is applied to said crops, from the origin date of the specified data and the specified value of the index identifying the origin date history management work done on or after the period Extract time-series change data ,
As the data representing the influence of the weather conditions gave the crops, the year in the specified time period, and meteorological condition data locus of a given crop, time-series change in the value of the specified index Extracting the data of the step,
(D) creating a growth model of the crop using the data extracted in the step (c);
And execute
In the step (d), based on data representing the influence of the management work on the crop, a part of the data specifying the management work is taken out every year, and a part of the extracted data is synthesized, Creating the growth model,
program.
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