JP6484655B2 - 害獣対策支援システム及び害獣対策支援方法 - Google Patents

Description

本発明は、果樹園や畑などの農作物を栽培している領域である、害獣侵入を抑制する監視領域周囲における害獣の存在を検知し、侵入を防止する処理を支援する害獣対策支援システム及び害獣対策支援方法に関する。

近年、害獣による農作物被害が多く発生し、害獣の駆除対策が農業に従事する人間（農業従事者）にとって死活問題となっている。この駆除対策については、国及び地方公共団体が推進しているが、動物保護への対応もあり、害獣を捕獲して近傍の山に放逐する手法が取られており、あまり効果を挙げることができない。
このため、果樹園や畑などの監視領域周囲に侵入する害獣をセンサにより検知し、侵入した害獣を駆除、あるいは追い払うことが考えられる。しかし、センサが検知した対象が害獣であるか否かを判定する手段がないと、駆除あるいは追い払いの処理が無駄になってしまう。例えば、害獣と、この害獣を近づけないために飼っている犬との区別を付ける必要がある。

害獣の種類を判別する既存システムとしては、センサの検知した情報と、データベースの害獣を示すセンサの数値とを比較し、確率モデルに照らして、害獣の種類を判定することが行なわれている（例えば、特許文献１参照）。
これにより、農作物を栽培している柵内に侵入している対象物が、害獣であるか否か、あるいは害獣の種類がなにか、すなわち害獣が熊かイノシシかなどであるとの判定が行える。

特開２０１１−１１３４１１号公報

しかしながら、侵入した害獣の種類を検知したとしても、すでに害獣が果樹園や畑（以下、監視領域）に侵入した後であり、駆除及び追い払いを行なったとしても、ある程度の被害を受けることになる。
農作物の被害をより低減するためには、害獣の種類の判別に加えて、監視領域内における農作物の生育状況に対応して、いずれの時期に害獣が監視領域におけるいずれの場所に侵入する可能性があるかを推定する必要がある。

特に、新たに農業を始めようとして、知らない土地に入植しようとする人間にとっては、その土地における害獣の生態に対する知識がないため、どのような農作物の栽培において、いつ、どのように害獣への対策を行なえば良いかが判らない。

本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、農作物を栽培する土地（農地）における害獣に対する知識がなくとも、農作物に害を与える害獣の種類に加え、害獣に対するワナの配置などの対策を行なう必要性を示す危険度を通知することで、害獣対策の支援を行なう害獣対策支援システム及び害獣対策支援方法を提供することを目的とする。

この発明は上述した課題を解決するためになされたもので、本発明の害獣対策支援システムは、農作物を栽培する農地近傍に配置された複数の検知センサ装置と、前記検知センサ装置で取得される前記農作物の生育状態を示す情報である農作物生育情報により前記農作物の生育状態を推定する作物生育推定部と、前記検知センサ装置で取得される、当該検知センサ装置近傍を徘徊する害獣の種類を示す情報である害獣検知情報により前記害獣の種類を推定する害獣種類推定部と、推定された生育状態及び害獣検知情報の各々を用い、前記検知センサ装置の配置された位置近傍における前記害獣による農作物に対する被害の危険度を求める通知情報判定部とを備えることを特徴とする。

本発明の害獣対策支援システムは、前記検知センサ装置が、無線通信機能を有し、前記検知センサ装置から、当該検知センサ装置の取得した前記農作物生育情報及び前記害獣検知情報の各々を、無線通信により収集し、前記害獣対策支援システムに入力するデータ取得装置をさらに有することを特徴とする。

本発明の害獣対策支援システムは、前記通知情報判定部が、推定された前記害獣の嗜好性の高い農作物の種類及び、前記農作物の推定された生育状態を反映して、前記危険度を求めることを特徴とする。

本発明の害獣対策支援システムは、前記通知情報判定部が、過去の履歴において、前記害獣が前記検知センサ装置に検知された回数を反映して、前記危険度を求めることを特徴とする。

本発明の害獣対策支援システムは、前記農地の地図を表示部に表示させる通知情報出力部をさらに有し、前記通知情報出力部が、前記地図上に配置される前記検知センサ装置に対し、当該検知センサ装置近傍における前記危険度のレベルに応じた表示を行なうことを特徴とする。

本発明の害獣対策支援システムは、前記害獣検知情報が、前記害獣が近傍を通過する際に発生する振動データ、前記害獣の発する音声データ、前記害獣の臭いの強度及び前記害獣の画像のいずれか、あるいは組合わせ、または全てであることを特徴とする。

本発明の害獣対策支援システムは、前記農作物生育情報が、前記農作物の発生する香りの強度及び前記農作物の高さのいずれか、あるいは双方であることを特徴とする。

本発明の害獣対策支援方法は、作物生育推定部が、農作物を栽培する農地近傍に配置された検知センサ装置で取得される前記農作物の生育状態を示す情報である農作物生育情報により前記農作物の生育状態を推定する作物生育推定過程と、害獣種類推定部が、前記検知センサ装置で取得される、当該検知センサ装置近傍を徘徊する害獣の種類を示す情報である害獣検知情報により前記害獣の種類を推定する害獣種類推定過程と、通知情報判定部が、推定された生育状態及び害獣検知情報の各々を用い、前記検知センサ装置の配置された位置近傍における前記害獣による農作物に対する被害の危険度を求める通知情報判定過程とを含むことを特徴とする。

この発明によれば、農作物を栽培する農地における害獣に対する知識がなくとも、農作物に害を与える害獣の種類に加え、害獣に対するワナの配置などの対策を行なう必要性を示す危険度を通知することで、害獣対策の支援を行なう害獣対策支援システム及び害獣対策支援方法を提供することができる。

本発明の一実施形態による害獣対策支援システムの構成例を示す図である。 本実施形態による害獣の侵入を抑止する対象の監視領域である畑の外周における検知センサ装置１２の配置例を示す図である。 検知データ記憶部１１７の検知データテーブルの構成例を示す図である。 害獣データベース１１８に予め書き込まれて記憶されている害獣種類テーブルの構成例を示す図である。 害獣データベース１１８に予め書き込まれて記憶されている作物生育テーブルの構成例を示す図である。 通知情報記憶部１２０に書き込まれて記憶される通知情報テーブルの構成例を示す図である。 本実施形態における害獣対策支援システム１を用いた害獣対策の支援の処理における動作例を示すフローチャートである。 本実施形態の他の構成による害獣の侵入を抑止する対象の監視領域である畑の外周における検知センサ装置１２の配置例を示す図である。

以下、図面を参照して、本発明の一実施形態について説明する。図１は、本発明の一実施形態による害獣対策支援システムの構成例を示す図である。図１において、本実施形態における害獣対策支援システム１は、害獣対策支援装置１１、検知センサ装置１２及びデータ取得装置１３の各々から構成されている。害獣対策支援装置１１は、センサデータ入力部１１１、害獣種類推定部１１２、作物生育推定部１１３、通知情報判定部１１４、通知情報出力部１１５、表示部１１６、検知データ記憶部１１７、害獣データベース１１８、作物生育データベース１１９及び通知情報記憶部１２０を備えている。

検知センサ装置１２は、例えば内部に自身を駆動するバッテリを有し、振動センサ、音声センサ、香りセンサの各々のセンサデバイスが搭載されている。検知センサ装置１２は、対象物を検知した時間毎に検知した震動データ（振動波形）、音声データ（音声波形）、香り強度を検出し、検知した時間と対応させ、検知した振動データ、音声データ及び香り強度の各々を、内部の記憶部に書き込んで記憶させる。また、検知センサ装置１２は、無線通信機能を有し、取得した振動データ、音声データ及び香り強度の各々を、無線通信により出力する。したがって、検知センサ装置１２は、電源供給及びデータの送受信における配線を有さず、個別に独立して配置される。
データ取得装置１３は、検知センサ装置１２の各々から、それぞれの検知センサ装置１２が検知したデータを取得する装置であり、例えば、後述する検知センサ装置１２から、無線通信によるデータ取得機能を有する携帯端末あるいは小型無人飛翔体（例えば、ドローン）である。

図２は、害獣の侵入を抑止する対象の監視領域である畑（農作物を栽培する農地の一例）の外周における検知センサ装置１２の配置例を示す図である。畑２００は、例えば、柵２００Ｂで囲まれており、領域２０１、領域２０２、領域２０３及び領域２０４で異なる農作物を栽培している。領域２０１には農作物Ｐ１、領域２０２には農作物Ｐ２、領域２０３には農作物Ｐ３、領域２０４には農作物Ｐ４が栽培されている。
検知センサ装置１２の各々は、柵２００Ｂの外周において、柵２００Ｂに対してそれぞれ所定の距離を有し、かつ所定の間隔を有して配置されている。

線分５００は、対象物が矢印の方向に移動した動線（移動経路）を示している。このとき、検知センサ装置１２＿１、検知センサ装置１２＿２、検知センサ装置１２＿３、検知センサ装置１２＿４、検知センサ装置１２＿５及び検知センサ装置１２＿６の各々は、対象物の振動データ及び音声データである害獣検知情報を得る。また、このタイミングにおいて、検知センサ装置１２＿１、検知センサ装置１２＿２、検知センサ装置１２＿３、検知センサ装置１２＿４、検知センサ装置１２＿５及び検知センサ装置１２＿６の各々は、畑２００において栽培されている作物の作物生育情報である香り強度を検知する。

図１に戻り、センサデータ入力部１１１は、柵２００Ｂにおける全ての検知センサ装置１２から害獣検知情報及び作物生育情報の各々のデータを読み込む。
検知センサ装置１２の各々からのデータの読み込みにおいて、本実施形態においては、例えば一日のセンサデータの集計時に、小型無人飛翔体を飛ばして各検知センサ装置１２から、それぞれの検知センサ装置１２のセンサ識別情報とともに、センサデータを無線通信により読み込み、内部メモリ（メモリカード）に書き込んで記憶させる。

また、作業者が携帯端末を携帯して畑２００を周回することにより、検知センサ装置１２及び携帯端末間の無線通信により、検知センサ装置１２の検知データを収集しても良い。
そして、小型無人飛翔体からメモリカードを外して、センサデータ入力部１１１のソケットに差し込み、図示しないキーボードやマウスなどの入力手段により、メモリカードからのセンサデータの読み込みを行なう。

センサデータ入力部１１１は、各検知センサ装置１２における振動データ、音声データ及び香り強度の各々を、一日の２４時間を４分割した周期に分類し、それぞれの検知した時間により、０時から６時を第１周期、６時から１２時を第２周期、１２時〜１８時を第３周期、１８時〜２４時（０時）を第４周期として、時間（周期）毎に分類して、検知データ記憶部１１７の検知データテーブルに書き込んで記憶させる。

このとき、センサデータ入力部１１１は、音声データの音声波形から対象物の音声強度及び音声周波数を抽出し、抽出した音声強度及び音声周波数を検知データテーブルに書き込んで記憶させる。また、センサデータ入力部１１１は、振動データの振動波形から対象物の移動の際における振動強度（あるいは振動周波数）を抽出し、抽出した振動強度を検知データテーブルに書き込んで記憶させる。この検知データテーブルは、一日単位において、検知センサ装置毎に検知データ記憶部１１７に作成される。また、この検知テーブルは、それぞれの農地のある地域に棲息する害獣に対応させて作成しても良い。

図３は、検知データ記憶部１１７の検知データテーブルの構成例を示す図である。図３において、各レコードが第１周期から第４周期のそれぞれに含まれる時間帯に検知された検知センサ装置のセンサデータ毎に害獣検知情報及び作物生育情報が示されている。ここで、害獣を判別するために用いる害獣検知情報としては振動強度、音声周波数及び音声強度である。また、栽培している作物の生育を判別するために用いる作物生育情報としては香り強度である。
振動強度は、害獣の体重に関連し、体重により害獣の判別を行なう。例えば、イノシシは熊よりも軽く、猿はイノシシより軽いと想定される。音声周波数は、害獣の鳴き声に多く含まれる周波数成分の周波数帯域（Ｈｚ）により、害獣の判別を行なう。音声強度は、害獣の鳴き声の最大振幅の強度（ｄＢ）により、害獣の判別を行なう。香り強度は、作物が成長過程で放出する香り（臭い）の強度（センサにおける測定に用いられている強度レベルで示される強度）を示し、成長するに従い強くなる香り成分を用いている。

図１に戻り、害獣種類推定部１１２は、所定の判定周期（例えば、１日毎）において、検知データ記憶部１１７の検知データテーブルから、時間範囲毎に、振動強度、音声周波数及び音声強度からなる害獣検知情報を読み出す。また、害獣種類推定部１１２は、害獣データベース１１８の害獣種類テーブルから、読み出した時間範囲毎に、害獣検知情報に対応する害獣を検出する。害獣種類推定部１１２は、時間範囲毎の対象物を、例えば、第１周期及び第２周期の害獣は熊、第３周期の害獣はイノシシ、第４周期の害獣はサルなどと判定する。

図４は、害獣データベース１１８に予め書き込まれて記憶されている害獣種類テーブルの構成例を示す図である。図４において、各レコードには害獣種類に対応させ、振動数値、音声周波数、音声強度及び嗜好性の高い（好きな）作物の欄が設けられている。
害獣種類は、例えば、熊、イノシシ（猪）、サル（猿）、シカ（鹿）、タヌキ（狸）、キツネ（狐）、イタチ（鼬）、ハクビシン…など、人間が栽培する農作物を食べ、農地を荒らす害を与える動物を示している。
震動強度の欄には、検知センサ装置１２の近傍を害獣が通過する際、害獣の体重により発生し、この検知センサ装置１２に与える振動の強度範囲が示されている。検知センサ装置１２による振動強度がこの振動強度範囲に含まれている場合、この振動強度範囲に対応する害獣である可能性が高いことを示している。

音声周波数の欄には、害獣の鳴き声に多く含まれる周波数成分の波長帯域が示されている。検知センサ装置１２による音声周波数がこの波長帯域に含まれている場合、この波長帯域に対応する害獣である可能性が高いことを示している。
音声強度の欄には、害獣の鳴き声の最大音声強度の範囲を示す音声強度範囲が示されている。検知センサ装置１２による音声強度がこの音声強度範囲に含まれている場合、この音声強度に対応する害獣である可能性が高いことを示している。
嗜好性の高い農作物は、対応する害獣が好んで食べる農作物の種類を示し、例えば農地が畑である場合サツマイモ、ジャガイモ、にんじん、トウモロコシなど、また農地が果樹園である場合、桃、リンゴ、ブドウなどが記載されている。

図１に戻り、作物生育推定部１１３は、上記判定周期において、検知データ記憶部１１７の検知データテーブルから、農作物の生育状態を示す作物生育情報を読み出す。また、作物生育推定部１１３は、害獣データベース１１８の作物生育テーブルから、作物生育情報に対応する農作物の生育状態（後述する初期状態、中期状態、終期状態）を検出する。

図５は、害獣データベース１１８に予め書き込まれて記憶されている作物生育テーブルの構成例を示す図である。図５において、各レコードには農作物種類に対応させ、香り強度の生育状態を判定する閾値が示されている。この閾値は、農作物の生育状態に対応した香りの強度に対応し、例えば、香り強度第１閾値、香り強度第２閾値、香り強度第３閾値の各々が設定されている。

以下、この各閾値の説明を、芋の場合を代表として説明する。香り強度第１閾値は、生育の初期状態に農作物が発生する、実際の測定により求めた香り強度の基準値Ａ１１に設定されている。香り強度第２閾値は、生育の中期状態に農作物が発生する、実際の測定により求めた香り強度の基準値Ａ１２に設定されている。香り強度第３閾値は、生育の終期（収穫時期）状態に農作物が発生する、実際の測定により求めた香り強度の基準値Ａ１３に設定されている。

ここで、本実施形態において、香り強度は、農作物の生育が進につれて増加していく特性の香りを採用する。上記作物生育テーブルにおいて、農作物の種類毎に、それぞれの農作物の生育状態を示す、農作物の放出する香りの強度の閾値が設定されている。
そのため、農作物が芋の場合、検知センサ装置１２の検出した農作物（農作物Ｐ１からＰ４）香り強度ａが香り強度第１閾値を超え、香り強度第１閾値以下である（Ａ１１＜ａ≦Ａ１２）と、農作物の生育状態は初期期状態になったと判定される。

また。検知センサ装置１２の検出した香り強度ａが香り強度第２閾値を超え、香り強度第２閾値以下である（Ａ１２＜ａ≦Ａ１３）と、農作物の生育状態は中期状態になったと判定される。
検知センサ装置１２の検出した香り強度ａが香り強度第３閾値を超える（Ａ１３＜ａ）と、農作物の生育状態は終期状態になったと判定される。
他の農作物（桃、トマトなど）についても同様である。

図１に戻り、通知情報判定部１１４は、対象物の害獣種類と農作物の生育状態との各々に基づき、各検知センサ装置１２の近傍において、農作物が害獣の被害に遭う危険度を所定の演算式により求める。この演算式は、過去の履歴から求めた実験式であり、害獣の種類、農作物の種類、害獣データベース１１８の害獣種類テーブル記載されているの害獣の嗜好性の高い作物、農作物の生育状態に基づき、現在の生育状態における上記危険度を複数のレベルのいずれか、例えば危険レベル、注意レベル及び安全レベルの各々のいずれであるかを出力する。また、通知情報判定部１１４は、判定した危険度を示す各レベルを、それぞれの検知センサ装置１２に対応させ、通知情報記憶部１２０の通知情報テーブルに書き込んで記憶させる。

検知センサ装置１２が対象物として害獣を検知した場合、この検知センサ装置１２の近傍を害獣が徘徊することが予想される。そして、この検知センサ装置１２が作物の発生する香りを検知した場合、害獣が徘徊する領域に作物の発生する香りが漂っていることにより、害獣がその香り（臭い）の農作物に対する嗜好性が高いほど顕著にその農作物に引きつけられて、農地の農作物を狙うことが予想される。そして、香りの強度により、害獣が農作物の存在に気づく可能性が高い。

図６は、通知情報記憶部１２０に書き込まれて記憶される通知情報テーブルの構成例を示す図である。図６において、通知情報テーブルには、各レコードに、検知センサ装置１２のセンサ識別情報毎に、害獣種類、演算出力値、判定結果それぞれが示されている。この通知情報テーブルは、農作物を畑１００に作付けした判定周期（日）から、判定周期単位に、図３における時間範囲毎に作成される。過去の判定周期における通知情報テーブルは、履歴として通知情報記憶部１２０に履歴として残される。

害獣種類は、対象物から検知センサ装置１２が検知した検知データから、害獣種類推定部１１２が推定した害獣の種類を示している。センサ識別情報は、検知センサ装置それぞれを識別するための識別情報である。演算出力値は、通知情報判定部１１４が害獣の種類、農作物の種類、害獣の嗜好性の高い作物、生育状態を用い、上記演算式に基づいて算出する出力値である。判定結果は、演算出力値を包含する（含む）範囲と、レベルとの予め設定された関係に基づき、通知情報判定部１１４が算出した演算出力値が、危険度を示すレベル（危険レベル、注意レベル、安全レベル）に分類された結果を示している。

図１に戻り、通知情報出力部１１５は、通知情報記憶部１２０の時間範囲毎の通知情報テーブルから、図２に示す地図を表示部１１６に表示し、地図上における各検知センサ装置１２の色を、それぞれの時間範囲毎に、それぞれ危険度を示すレベル毎に異ならせて表示する。このとき、通知情報出力部１１５は、例えば、危険レベルと判定された検知センサ装置１２を赤色で表示し、注意レベルと判定された検知センサ装置１２を黄色で表示し、安全レベルと判定された検知センサ装置１２を緑色で表示する。

また、同一の害獣を検知した検知センサ装置１２を接続し、その害獣の通行経路（獣道）として表示してもよい。また、通知情報出力部１１５は、地図上における各検知センサ装置１２の横に、検知センサ装置１２の近傍を通過した害獣の画像、あるいは害獣の種類を示す文字列を表示する。これにより、作業者は、検知センサ装置１２の近傍以外にワナを仕掛けようとした場合、この通行経路上のいずれかに、どの害獣に対応したワナを仕掛ければ良いかが推定でき、ワナを仕掛けたことがなくとも適切にワナを仕掛けることができる。

上述した危険度のレベルの表示部１１６に対する表示において、いずれに時間範囲の危険度を表示するかは、作業者が任意に操作できる。この結果、作業者は、ワナを仕掛ける時間帯を、害獣の通過する時間に合わせて任意に設定することができる。
また、通知情報出力部１１５は、危険レベルと判定された検知センサ装置１２の横に、「ワナを仕掛けてください」など、害獣の被害を防止するのに適した、害獣毎に対応した対策方法を表示するように構成しても良い。
表示部１１６は、例えば、害獣対策支援装置に備えられた操作画面及び結果表示画面などが表示される液晶表示装置である。

次に、図７を用いて、本実施形態における害獣対策支援システム１を用いた害獣対策の支援の処理の流れを説明する。図７は、本実施形態における害獣対策支援システム１を用いた害獣対策の支援の処理における動作例を示すフローチャートである。
ステップＳ１：
作業者は、小型無人飛翔体あるいは自身が携帯端末を携帯し、畑２００の周りに配置された検知センサ装置１２の各々から、例えば前日の１日の間に取得された検知データの収集を行なう。
そして、作業者は、収集した検知データを、図示しない入力手段（メモリカード入力部）により害獣対策支援装置１１に対して入力する。
これにより、センサデータ入力部１１１は、上記入力手段から入力される各検知センサ装置１２からの検知データから、害獣検知情報及び作物生育情報を抽出し、検知データ記憶部１１７の検知データテーブルに書き込んで記憶させる。

ステップＳ２：
害獣種類推定部１１２は、検知データ記憶部１１７の検知データテーブルから、例えば検知センサ装置１２の識別番号順にそれぞれの検知センサ装置１２の検知データテーブルを参照する。そして、害獣種類推定部１１２は、参照した検知データテーブルから、時間範囲毎に害獣検知情報を順次読み出し、害獣データベース１１８における害獣種類テーブルを参照して、それぞれの時間範囲毎において検知センサ装置１２近傍を通過した害獣の推定を行なう。
害獣種類推定部１１２は、推定した各検知センサ装置が検知した害獣の種類を通知情報記憶部１２０における時間範囲に対応した通知情報テーブルそれぞれに、検知センサ装置１２のセンサ識別情報毎に書き込んで記憶させる。

ステップＳ３：
害獣種類推定部１１２は、全ての検知センサ装置１２の検知データテーブルを用いた、害獣の種類の推定処理が終了したか否かの判定を行なう。このとき、害獣種類推定部１１２は、全ての検知センサ装置１２の検知データテーブルにおける害獣推定が終了した場合、処理をステップＳ２へ進める。一方、害獣種類推定部１１２は、全ての検知センサ装置１２の検知データテーブルにおける害獣推定が終了していない場合、次の検知センサ装置１２の検知データテーブルにおける害獣推定の処理を実行するため、処理をステップＳ２を繰り返す。

ステップＳ４：
作物生育推定部１１３は、検知データ記憶部１１７の検知データテーブルから、例えば検知センサ装置１２の識別番号順にそれぞれの検知センサ装置１２の検知データテーブルを参照する。そして、作物生育推定部１１３は、参照した検知データテーブルから、時間範囲毎に農作物生育情報を順次読み出し、作物生育データベース１１９における作物生育テーブルを参照して、それぞれの時間範囲毎において検知センサ装置１２が検知する香りの強度から、農作物の生育状態の推定を行なう。
作物生育推定部１１３は、推定した各検知センサ装置が検知した農作物の生育状態を通知情報記憶部１２０における時間範囲に対応した通知情報テーブルそれぞれに、検知センサ装置１２のセンサ識別情報毎に書き込んで記憶させる。

ステップＳ５：
作物生育推定部１１３は、全ての検知センサ装置１２の検知データテーブルを用いた、農作物の生育状態の推定処理が終了したか否かの判定を行なう。このとき、作物生育推定部１１３は、全ての検知センサ装置１２の検知データテーブルにおける農作物の生育状態の推定が終了した場合、処理をステップＳ６へ進める。一方、作物生育推定部１１３は、全ての検知センサ装置１２の検知データテーブルにおける農作物の生育状態の推定が終了していない場合、次の検知センサ装置１２の検知データテーブルにおける農作物の生育状態の推定を実行するため、処理をステップＳ４を繰り返す。

ステップＳ６：
通知情報判定部１１５は、通知情報記憶部１２０に記憶されている検知データテーブルを、時間範囲毎に読み出し、例えば、第１周期、第２周期、第３周期、第４周期の順番で、第１周期、第２周期、第３周期、第４周期のいずれかを順次読み出す。

ステップＳ７：
通知情報判定部１１５は、すでに説明した演算式に対し、害獣の種類、農作物の種類、害獣の嗜好性の高い作物、農作物の生育状態に基づき、現在の生育状態における危険度を示す演算出力値を求める。ここで、通知情報判定部１１５は、現在処理中の時間範囲に対応した通知情報テーブルを通知情報記憶部１２０に作成する。通知情報判定部１１５は、作成した通知情報テーブルに対し、検知センサ装置１２の識別番号順に、順次、害獣の種類、演算出力値を書き込んで記憶させる。

ステップＳ８：
通知情報判定部１１５は、通知情報記憶部１２０における現在処理中の通知情報テーブルを参照し、演算出力値を読み出し、この演算出力値が含まれる危険度のレベルの判定を行なう。このとき、通知情報判定部１１５は、演算出力値が危険レベルの数値範囲に含まれる場合、処理をステップＳ９へ進める。一方、通知情報判定部１１５は、演算出力値が注意レベルの数値範囲に含まれる場合、処理をステップＳ１０へ進める。また、通知情報判定部１１５は、演算出力値が安全レベルの数値範囲に含まれる場合、処理をステップＳ１１へ進める。

ステップＳ９：
通知情報判定部１１５は、演算出力値が予め設定された危険度のレベルとして危険レベルと判定されたため、通知情報記憶部１２０における現在処理中の通知情報テーブルの対応する検知センサ装置１２の判定結果の欄に、レベルとして危険レベルを書き込む。そして、通知情報判定部１１５は、処理をステップＳ１２へ進める。

ステップＳ１０：
通知情報判定部１１５は、演算出力値が予め設定された危険度のレベルとして注意レベルと判定されたため、通知情報記憶部１２０における現在処理中の通知情報テーブルの対応する検知センサ装置１２の判定結果の欄に、レベルとして注意レベルを書き込む。そして、通知情報判定部１１５は、処理をステップＳ１２へ進める。

ステップＳ１１：
通知情報判定部１１５は、演算出力値が予め設定された危険度のレベルとして安全レベルと判定されたため、通知情報記憶部１２０における現在処理中の通知情報テーブルの対応する検知センサ装置１２の判定結果の欄に、レベルとして安全レベルを書き込む。そして、通知情報判定部１１５は、処理をステップＳ１２へ進める。

ステップＳ１２：
通知情報判定部１１５は、現在処理中の時間範囲における全ての検知センサ装置１２の検知データの処理が終了したか否かの判定を行なう。このとき、通知情報判定部１１５は、現在処理中の時間範囲における全ての検知センサ装置１２の検知データの処理が終了した場合、処理をステップＳ１３へ進める。一方、通知情報判定部１１５は、現在処理中の時間範囲における全ての検知センサ装置１２の検知データの処理が終了していない場合、処理をステップＳ７へ進め、次の検知センサ装置の検知データの処理を開始する。

ステップＳ１３：
通知情報判定部１１５は、判定したい判定周期（例えば、前日）において、記憶部１１７の検知センサ装置の各々の検知データテーブルにおける全ての時間範囲の検知データに対する処理が終了したか否かの判定を行なう。このとき、通知情報判定部１１５は、記憶部１１７の検知センサ装置の各々の検知データテーブルにおける全ての時間範囲の検知データに対する処理が終了した場合、処理をステップＳ１４へ進める。一方、通知情報判定部１１５は、記憶部１１７の検知センサ装置の各々の検知データテーブルにおける全ての時間範囲の検知データに対する処理が終了していない場合、次の時間範囲の検知データに対する処理を行なうため、処理をステップＳ１４へ進める。

ステップＳ１４：
作業者が、例えば、表示部１１６に表示される操作画面において、前日の第１周期の結果を表示させる処理を行なう。
これにより、通知情報出力部１１５は、表示部１１６に畑２００の農作物の作付け位置と、検知センサ装置１２の配置位置とが示された図２に示す地図を表示し、各検知センサ装置１２の表示色を、通知情報テーブルにおいて検知センサ装置１２それぞれに対応して記載されている危険度のレベルに対応した色（すでに述べたように、危険レベルは赤色、注意レベルは黄色、安全レベルは緑色）とする。また、通知情報出力部１１５は、検知センサ装置１２の配置された横に、そこを通過したことが推定される害獣の画像あるいは害獣の種類を示す文字列を表示する。
作業者は、この地図を確認して、ワナを仕掛ける時期か否か、また柵２００Ｂの外周のどこに、かつどの害獣に対応したワナを仕掛けるかを、容易に確認することができる。

上述したように、本実施形態によれば、畑２００を囲う柵２００Ｂの外周領域に、複数の検知センサ装置１２を配置し、この検知センサ装置１２が検出する検知データにおける害獣検知情報及び農作物生育情報の各々により、検知センサ装置１２の近傍を通る害獣の種類、農作物の生育状態のそれぞれを推定し、この推定された害獣の種類、農作物の種類、農作物の生育状態、推定された害獣の嗜好性の高い農作物を用いて演算式から、各検知センサ装置１２の近傍における農作物が被害にあう危険度を示す演算出力値を求めている。
これにより、本実施形態によれば、農地（畑２００）にある農作物の被害に合う（農地に侵入する位置となる）確率が、各検知センサ装置１２の配置された位置毎に判定できるため、いずれの位置が危険な状態にあるか否かの判定が、害獣対策を行なったことがない作業者にも、表示画面で各検知センサ装置１２の表示色をみることにより容易に判定することができる。

また、本実施形態によれば、各検知センサ装置１２の近傍に、検知センサ装置１２の近傍を通過した害獣の種類を示す画像あるいは文字列が表示されるため、危険レベルにある検知センサ装置近傍の農地に対し被害を生じさせる害獣が何であるかがビジュアルに確認できるため、危険レベルにある検知センサ装置１２の近傍に仕掛けるワナの対象となる害獣を特定でき、害獣の種類に対応したワナを仕掛けることができ、効果的な害獣対策が害獣対策を行なったことがない作業者にも容易に行なうことができる。

また、本実施形態において、通知情報記憶部１２０に過去の判定周期毎の通知情報テーブルが履歴として記憶されており、この判定周期の時間範囲において、検知センサ装置毎に害獣の出現する頻度（出現回数）を求めることができる。したがって、すでに述べた演算式において、この害獣が出現する頻度を反映させて、各検知センサ装置１２の近傍における農作物が被害にあう危険度を示す演算出力値を算出する構成としても良い。
すなわち、通知情報判定部１１５は、上記演算式に対して、害獣の種類、農作物の種類、農作物の生育状態、推定された害獣の嗜好性の高い農作物に加え、計算対象となっている検知センサ装置１２における頻度の情報を与えて、危険度を示す演算出力値を求める構成としても良い。上述したように、検知センサ装置１２近傍における害獣が出現する頻度を反映させることで、農作物が被害にあう危険度の判定の精度を上げることができる。

また、本実施形態における他の構成として、演算出力値を各危険度のレベルに分類する、危険度のレベルの数値範囲を、頻度によって変更する構成としても良い。危険が大きくなるほど演算出力値が大きく算出される演算式を用いた場合、危険レベルの数値範囲の下限値を、頻度に対応した割合で低下させ、頻度が高いほど、低い演算出力値でも危険レベルに判定されるようにする構成とする。この危険レベルの数値範囲の下限値の調整は、例えば、通知情報判定部１１５が行なう。この構成によっても、検知センサ装置１２近傍における害獣が出現する頻度を反映させ、農作物が被害にあう危険度の判定の精度を上げることができる。

また、上述した本実施形態において、害獣の種類の判定に対し、振動データと音声データとを用い、農作物の生育状態の判定に対し、香り強度を用いている。しかしながら、本実施形態の他の構成として、害獣の種類の判定に対し、振動データ及び音声データに加え、臭い強度を含め、農作物の生育状態の判定に対し、香り強度に加え、農作物の高さデータを用いても良い。この場合、農作物の高さを検知する検知センサ装置を、農作物の近傍に配置する必要がある。

図８は、本実施形態の他の構成による害獣の侵入を抑止する対象の監視領域である畑の外周における検知センサ装置１２の配置例を示す図である。図８に示す検知センサ装置１２は、畑２００の柵２００Ｂの外周領域に配置される検知センサ装置１２Ａと、畑２００の領域２０１に配置される検知センサ装置１２Ｂ＿１と、領域２０２に配置される検知センサ装置１２Ｂ＿２と、領域２０３に配置される検知センサ装置１２Ｂ＿３と、領域２０４に配置される検知センサ装置１２Ｂ＿４となる。また、検知センサ装置１２Ｂ＿１から検知センサ装置１２Ｂ＿４のみでなく、畑２００において栽培している農作物全般の生育状態をより精度良く測定するため、検知センサ装置１２Ａも、農作物の高さを検知する機能を有するようにしても良い。

検知センサ装置１２Ａは、振動データ、音声データ及び農作物の香り強度に加え、害獣の臭い強度を検知する機能を有している。また、検知センサ装置１２Ｂ＿１、１２Ｂ＿２、１２Ｂ＿３及び１２Ｂ＿４の各々は、例えば、近接センサなどの高さを検出する機能を有するセンサであり、領域２０１で栽培している農作物Ｐ１、領域２０２で栽培している農作物Ｐ２、領域２０３で栽培している農作物Ｐ３、領域２０４で栽培している農作物Ｐ４それぞれの高さを検知する。

上述したように、本実施形態の他の構成においては、害獣検知情報として、振動データ及び音声データだけではなく、振動データ、音声データ及び害獣の臭いを用いて、害獣の種類の推定を行なうことで、推定に用いる情報が増加し、害獣の種類の推定の精度を向上させることができる。
この構成の場合、害獣種類推定部１１２は、振動強度、音声周波数及び音声強度に臭い強度を加えた害獣検知情報により、害獣の種類の推定を行なう。また、害獣データベース１１８における害獣種類テーブルには、害獣の種類毎に、害獣に対応した臭い強度の範囲が示されている。
また、検知センサ装置に撮像機能を付加し、検知センサ装置の周囲を撮像し、害獣種類推定部１１２が、撮像された撮像画像（静止画像あるいは動画像）において、撮像画像とテンプレートとして準備された害獣の参照画像とを比較し、画像認識による撮像画像と参照画像との類似度から害獣の種類を推定する構成としても良い。本実施形態のさらに他の構成においては、害獣検知情報として、振動データ及び音声データだけでなく、振動データと音声データと検知センサ装置の撮像した撮像画像の画像認識による類似度とを用いて、害獣の種類の推定を行なうことで、推定に用いる情報が増加し、害獣の種類の推定の精度を向上させることができる。

また、作物生育推定部１１３は、農作物生育情報として、農作物の香り強度だけではなく、農作物の香り強度と農作物の高さとを用いて、農作物の生育状態の推定を行なう構成としても良い。これにより、作物生育推定部１１３が農作物生育情報として推定に用いる情報が増加し、農作物の生育状態の推定の精度を向上させることができる。また、作物生育データベース１１９における農作物生育テーブルには、農作物の種類毎に、農作物の高さの範囲と生育状態との対応が示されている。
さらに、本実施形態の構成において、害獣検知情報として、振動データ、音声データ、害獣の臭い及び撮像画像の各々のいずれか、あるいは組合わせ、または上述したように全てを用いる構成としても良い。同様に、本実施形態の構成において、農作物生育情報として、農作物の香り強度及び農作物の高さの各々のいずれか、または上述したように全てを用いる構成としても良い。

また、図１における害獣対策支援システム１における農作物に被害を与える害獣に対する対策を支援する機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、農作物に被害を与える害獣に対する対策を支援する処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。

また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。

以上、この発明の実施形態を図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。

１…害獣対策支援システム
１１…ウェブ管理サーバ
１２，１２Ａ，１２Ｂ＿１，１２Ｂ＿２，２１Ｂ＿３，２１Ｂ＿４…検知センサ装置
１１１…センサデータ入力部
１１２…害獣種類推定部
１１３…作物生育推定部
１１４…通知情報判定部
１１５…通知情報出力部
１１６…表示部
１１７…検知データ記憶部
１１８…害獣データベース
１１９…作物生育データベース
１２０…通知情報記憶部

Claims (8)

1. 農作物を栽培する農地近傍に配置された複数の検知センサ装置と、
   前記検知センサ装置で取得される前記農作物の生育状態を示す情報である農作物生育情報により前記農作物の生育状態を推定する作物生育推定部と、
   前記検知センサ装置で取得される、当該検知センサ装置近傍を徘徊する害獣の種類を示す情報である害獣検知情報により前記害獣の種類を推定する害獣種類推定部と、
   推定された生育状態及び害獣検知情報の各々を用い、前記検知センサ装置の配置された位置近傍における前記害獣による農作物に対する被害の危険度を求める通知情報判定部と
   を備えることを特徴とする害獣対策支援システム。
2. 前記検知センサ装置が、無線通信機能を有し、
   前記検知センサ装置から、当該検知センサ装置の取得した前記農作物生育情報及び前記害獣検知情報の各々を、無線通信により収集し、前記害獣対策支援システムに入力するデータ取得装置をさらに有する
   ことを特徴とする請求項１に記載の害獣対策支援システム。
3. 前記通知情報判定部が、推定された前記害獣の嗜好性の高い農作物の種類及び、前記農作物の推定された生育状態を反映して、前記危険度を求める
   ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の害獣対策支援システム。
4. 前記通知情報判定部が、過去の履歴において、前記害獣が前記検知センサ装置に検知された回数を反映して、前記危険度を求める
   ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の害獣対策支援システム。
5. 前記農地の地図を表示部に表示させる通知情報出力部をさらに有し、
   前記通知情報出力部が、
   前記地図上に配置される前記検知センサ装置に対し、当該検知センサ装置近傍における前記危険度のレベルに応じた表示を行なう
   ことを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の害獣対策支援システム。
6. 前記害獣検知情報が、
   前記害獣が近傍を通過する際に発生する振動データ、前記害獣の発する音声データ、前記害獣の臭いの強度及び前記害獣の画像のいずれか、あるいは組合わせ、または全てである
   ことを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の害獣対策支援システム。
7. 前記農作物生育情報が、
   前記農作物の発生する香りの強度及び前記農作物の高さのいずれか、あるいは双方である
   ことを特徴とする請求項１から請求項６のいずれか一項に記載の害獣対策支援システム。
8. 作物生育推定部が、農作物を栽培する農地近傍に配置された検知センサ装置で取得される前記農作物の生育状態を示す情報である農作物生育情報により前記農作物の生育状態を推定する作物生育推定過程と、
   害獣種類推定部が、前記検知センサ装置で取得される、当該検知センサ装置近傍を徘徊する害獣の種類を示す情報である害獣検知情報により前記害獣の種類を推定する害獣種類推定過程と、
   通知情報判定部が、推定された生育状態及び害獣検知情報の各々を用い、前記検知センサ装置の配置された位置近傍における前記害獣による農作物に対する被害の危険度を求める通知情報判定過程と
   を含むことを特徴とする害獣対策支援方法。

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