JP7357633B2 - 雑草防除装置 - Google Patents

Description

本発明は、雑草防除装置、雑草防除システム、雑草防除方法、ならびに、コンピュータプログラムエレメントおよびコンピュータ可読媒体に関する。

本発明の一般的背景は雑草防除である。特定の工業地域や鉄道線路周辺の地域は、植物を防除する必要がある。鉄道では、そのような防除によって運転手などの列車内の人々の視点からの視界が改善され、線路上で働く人々の視点からの視界が改善される。そのような防除によって安全性を改善することもできる。さらに、植物は線路ならびに関連する信号および通信回線を分断したり破損させることもある。植物の防除はこのようなことを軽減するのに必要である。植生管理は、雑草防除とも呼ばれるが、特に手作業で行われる場合には、多大な時間とリソースを要することがある。化学薬品タンクに収納された除草剤を積載する雑草噴霧列車は、植物を防除するために線路および周辺領域に噴射されうる。しかし、そのような雑草防除は高価となることがあり、一般市民はますます環境影響の低減を望むようになっている。

雑草防除用の改善された装置を有することは有益である。

本発明の目的は独立請求項の主題により達成され、更なる実施形態が従属請求項に含まれる。また、以下で説明される本発明の態様および例は、雑草防除装置、雑草防除システム、雑草防除方法、ならびにコンピュータプログラムエレメントおよびコンピュータ可読媒体にも当てはまることに留意されたい。

第１態様によれば、
－ 入力部と、
－ 処理部と、
－ 出力部と、
を含む雑草防除装置が提供される。

入力部は、処理部に環境の１つ以上のセンサデータを提供するよう構成される。処理部は、１つ以上のセンサデータのうちの少なくともいくつかを分析して、環境の複数の場所の各々に対する１つ以上の地盤特性を特定するよう構成される。処理部は、複数の場所の各々に対して１つ以上の電極ベース雑草防除ユニットを作動させる電力設定を決定するよう構成される。電極ベース雑草防除ユニットを作動させる電力設定の決定には、その場所に関連する１つ以上の地盤特性を利用することを含む。出力部は、１つ以上の電極ベース雑草防除ユニットを作動させるのに使用することができる情報を出力するよう構成される。

つまり、環境のセンサデータが取得されている。多数の電極ベース雑草防除ユニットが存在し、その各々が、電流が一方の電極から他方の電極へ地面およびその位置にあるいずれかの現地の植物を介して流れるように、２つの電極を使って、電極間に電圧を印加することができる。そうすることで、雑草を防除、または駆除することができる。しかし、環境内の異なる複数の場所における地盤特性、例えば湿った地盤、乾燥した地盤、圧縮された地盤、もろい地盤、石だらけの地盤、空隙がある地盤、多大な影響を与える植物の根が含まれる地盤、または異なる電気伝導特性を持ちうる様々な種類の土壌からなる地盤、などに応じて、電極ベース雑草防除ユニットの構成は、最適な形で動作するように、異なるものであることが要求されうる。したがって、一部の状況においては、他の状況よりも地盤により導電性があることがあり、例えば、乾燥している場合と比べて湿っている場合や、土壌の種類に応じて、そしてさらに導電性のある経路を提供しうる特定の植物の根が存在する場合である。したがって、電極間の電流、および／または、地面に印加される電流は、その位置で最適な雑草防除を提供するために変化させる必要がある。同様に、地盤がもろい場合、または地盤に空隙がある場合は、要求される最適な構成は地盤が圧縮された場合とは異なる。さらに、地盤が乾燥している場合は、粘土質の土壌と比べて泥炭を含んでいるなど様々な種類の土壌は、電極ベース雑草防除ユニットに対して異なる最適な構成設定を必要とする。また、多大な影響を与える植物の根状物質、特に長い主根が地盤にあるかどうかも、電流がその地盤でどう流れるかを変えることがあり、最適な構成設定はそれに応じて変える必要がある。それゆえ、環境のセンサデータが取得されることで地盤特性を特定することが可能となり、電極雑草防除ユニットを最適な形で動作するように正しく構成することができる。

このように、電極ベース雑草防除ユニットが特定の場所における地盤特性を考慮した最適な方法で動作しているため、異なる複数の場所に存在する雑草を最も適切に防除することができる。

一例では、１つ以上のセンサデータは１つ以上の画像を含む。処理部は１つ以上の画像を分析して、複数の場所のうち、１つ以上の電極ベース雑草防除ユニットを作動させる少なくとも１つの作動場所を決定するよう構成される。

つまり、環境の１つまたは複数の画像が取得されている。それらの画像の画像分析から特定された１つまたは複数の場所で作動させて地面に高電位で電流を流すことができる１つまたは多数の電極ベース雑草防除ユニットがあり、電極雑草防除技術はその場所で作動させるために最適に構成される。このようにして、雑草を駆除、または防除することができる。

このように、環境内の雑草を画像分析に基づいて領域内で防除することができて、必要な場合のみ高電圧の電極を利用して（作動させて）、各適用領域に対して最適な構成の電極ベース雑草防除ユニットを提供することが可能となる。例えば、コンクリート区域や舗装区域などの環境の領域、金属製または木製の鉄道線路枕木の場所、および金属製の鉄道線路の場所において、これらの領域では雑草は生長できない、あるいは概して生長しないため、電極を作動させるべきではないと判断されることがある。このようにしてより少ない電力が使用されて、環境影響が低減される。また、環境内に、例えば撮影および識別が可能な精密装置があってそのような装置に損傷を与えないように電極が作動されない領域が決定されることがある。また、例えば動物が高電圧雑草駆除装置の経路内にいると判定された場合、画像処理によりその動物（アナグマ、ウサギ、犬、猫など）を特定することができて、電極は作動されず、さらにその動物を殺したり傷つけたりしないように作動システムは上へ持ち上げられる。

また、どこで電極を作動させるべきではないかを判断することに加えて、またはその判断とは対照的に、電極を作動させるべき場所の判断、例えば雑草がある１つまたは複数の場所、およびその場所で作動される電極の判断などを、画像分析に基づいて判断することができる。この場合も、こうすることで電極を必要な場所でのみ作動させることができて、コスト、時間および環境影響の利益が生まれる。

このように、装置は異なる複数の場所で電極をどのように構成すべきかを地盤特性に基づいて判断することができて、電極を作動させる準備ができるが、電極は画像データの画像処理に基づいて特定の場所でのみ作動される。

一例では、１つ以上の画像を分析して少なくとも１つの作動場所を決定することには、１つ以上の植生場所を特定することを含む。

つまり、取得された画像において植生領域を特定するために画像処理を使用することができて、画像処理から、この場所で電極ベース雑草防除ユニットを作動させる決定を行うことができる。このようにして、電極をそれら領域および植生領域の周辺でのみ作動させることができる。したがって、ある領域における雑草は、雑草を防除および駆除するために電力を植物および地面へ、よって植物の根へ狙って印加することで防除できるが、印加は植物がある場所でのみ行われ、その作動場所における地盤状態に最適化されたレベルで作動される。

一例では、作動場所に対して１つ以上の電極ベース雑草防除ユニットを作動させる電力設定を決定することには、特定された１つ以上の植生場所を利用することを含む。

つまり、電極ベース雑草防除ユニットの電力設定は土壌種類、伝導率などの地盤状態を考慮することができて、さらに、この電力設定を画像処理分析により検出された植物を考慮してさらに調整することができる。したがって、装置は、地盤種類を考慮した基準電力設定を事実上決定することができて、電極ベース雑草防除ユニットを例えば特定の電圧および電流で動作するよう準備するが、ユニットは植物が検出されるまで作動されない。しかし、植物が検出された場合、電圧および／または電力設定をわずかに、例えば植物の大きさまたは密集度など植物を考慮して調整を行うことができて、調整はそれほど大きくする必要がないため、ユニットをより素早く作動させることができる。そして、電極ベース雑草防除ユニットは特定の場所に存在する植物に対して最適な、その場所における地盤特性を考慮した構成で動作している。したがって、粘土の中の特定の大きさの雑草の塊を駆除するための電力設定は、砂だらけの土壌の中の同じ大きさの雑草の塊を駆除するのに必要なものとは異なることがあり、（粘土または砂だらけの状態のいずれかに対して）隣接する場所でより小さな雑草の塊が見つかる場合は、やはり電力設定を適切に調整することができて、これはより大きな雑草の塊に対するものとは異なることがある。

一例では、１つ以上の画像を分析して少なくとも１つの作動場所を決定することには、１種類以上の雑草を特定することを含む。

一例では、作動場所に対して１つ以上の電極ベース雑草防除ユニットを作動させる電力設定を決定することには、特定された１種類以上の雑草を利用することを含む。

つまり、電極ベース雑草防除ユニットに対する適切な電力設定を、防除される１つまたは複数の種類の雑草、およびその特定の種類の雑草が見つかる地盤状態を考慮して選択することができる。

別の言い方をすれば、ある種類の雑草とその場所を特定するのに画像処理を使用することができて、センサデータが第１電力設定レベルを提供する地盤特性を特定するのに使用され、特定の雑草が特定されることで第１電力設定が増強され、その場所における土壌／地盤状態を考慮して、その特定の場所のその特定の雑草を駆除するのに最適な第２電力設定が提供される。場所は画像内の場所でありうる。場所は実際の地理的位置でありうる。場所は画像内に存在しえて、１つ以上の電極ベース雑草防除ユニットの位置を基準とすることができる。

一例では、１つ以上の画像の分析は、機械学習アルゴリズムの利用を含む。

一例では、１つ以上の地盤特性は、地盤水分量の測定値、地盤構造の測定値、地盤伝導率の測定値、地盤温度の測定値、地盤硬度の測定値、植物の根の発生の測定値、地盤種類の測定値、塩分濃度の測定値、の１つまたは複数を含む。

一例では、１つ以上のセンサデータは、１つ以上のセンサにより取得され、入力部は、１つ以上のセンサデータが取得された際の１つ以上のセンサと関連付けられた１つ以上の場所を処理部に提供するよう構成される。

場所は地面上の正確な場所に対する地理的位置であってもよく、あるいは、複数の電極ベース雑草防除ユニットの１つまたは複数の位置を基準とした地面上の場所であってもよい。つまり、絶対的な地理的位置が利用されてもよく、あるいは、絶対的に知られている必要はないが電極ベース雑草防除ユニットの場所を基準とした地面上の場所が利用されてもよい。このように、画像をその取得場所と関連付けることで、電力をその場所へ正確に印加することができる。

一例では、１つ以上のセンサは、カメラと、地盤水分センサと、地盤構造センサと、導電率センサと、土壌挿入センサと、電磁誘導センサと、温度センサと、地盤硬度センサと、根発生センサと、地盤種類センサと、塩分濃度センサと、可視光、赤外線、近赤外線、中赤外線、および遠赤外線のうちの１つまたは複数で動作するよう構成されている１つ以上の反射率センサと、のうちの１つまたは複数を含む。

第２態様によれば、
－ １つ以上のセンサと、
－ 第１態様に係る雑草防除装置と、
－ １つ以上の電極ベース雑草防除ユニットと、
を含む、雑草防除システムが提供される。

１つ以上のセンサは、環境の１つ以上のセンサデータを取得するよう構成される。１つ以上の電極ベース雑草防除ユニットは、車両に搭載される。装置は、１つ以上の電極ベース雑草防除ユニットを作動させるよう構成される。

このようにして、車両は環境を動き回り、１つまたは複数の電極ベース雑草防除ユニットを使って複数の場所で環境内の雑草を防除することができて、電力設定は異なる複数の場所での地盤状態を考慮して調整される。このようにして、センサデータは１つのプラットフォーム、例えば環境の上空を飛行する１つまたは複数のドローンにより取得することができる。この情報はオフィスに存在しうる装置へ送られる。装置は環境内の異なる複数の場所における電極の構成を決定する。この情報はこの環境を動き回る車両へ提供される特徴マップおよび／または雑草防除マップ内で提供することができて、この環境の特定の部分において、電極は正しい電力設定で作動される。あるいは、これはデータを取得し処理する、電極システムを搭載する１台の車両で起こりえて、車両は環境内を動き回りながら現地の地盤状態および特性を考慮した最適な電力設定を決定する。

一例では、装置は車両に搭載され、１つ以上のセンサが車両に装着される。

このようにして、システムは画像を取得し、画像を分析してどの電力設定をどこで使用するかを決定した後、必要とされる特定の場所において適切な電極ベース雑草防除ユニットを作動させることで、リアルタイムまたは準リアルタイムで動作することができる。

一例では、１つ以上のセンサは、カメラと、地盤水分センサと、地盤構造センサと、地盤伝導率センサと、電磁誘導センサと、地盤温度センサと、土壌挿入センサと、地盤硬度センサと、根発生センサと、地盤種類センサと、塩分濃度センサと、反射率センサと、のうちの１つまたは複数を含む。

第３態様によれば、
ａ）処理部に環境の１つ以上のセンサデータを提供することと、
ｂ）１つ以上のセンサデータのうちの少なくともいくつかを処理部により分析して、環境の複数の場所の各々に対する１つ以上の地盤特性を特定することと、
ｄ）複数の場所の各々に対して１つ以上の電極ベース雑草防除ユニットを作動させる電力設定を処理部により決定することであって、その場所に関連する１つ以上の地盤特性を利用することを含む、電極ベース雑草防除ユニットを作動させる電力設定を決定することと、
ｅ）１つ以上の電極ベース雑草防除ユニットを作動させるのに使用することができる出力情報を出力部により出力することと、
を含む、雑草防除方法が提供される。

別の態様によれば、第１態様の装置に係る装置および／または第２態様に係るシステムを制御するためのコンピュータプログラムエレメントが提供され、このコンピュータプログラムエレメントはプロセッサにより実行された場合、第３態様の方法を実行するように構成される。

有利なことに、上記の態様のいずれかにより提供される利益は他の態様のすべてに同様に当てはまり、逆もまた同様である。

上記の態様および実施例はこの後に記述される実施形態から明らかになり、これらの実施形態を参照して説明される。

例示の実施形態について以下の図面を参照して以下で説明する。
雑草防除装置の一例の概略構成を示す。 雑草防除システムの一例の概略構成を示す。 雑草防除方法を示す。 雑草防除システムの一例の概略構成を示す。 雑草防除システムの一例の概略構成を示す。 雑草防除システムの一部の一例の概略構成を示す。 図６に示される雑草防除システムの一部の一部分の更なる詳細の概略構成を示す。 鉄道線路および周辺領域の略図を示す。

図１は雑草防除装置１０の一例を示す。装置１０は入力部２０、処理部３０、および出力部４０を含む。入力部２０は、処理部３０に環境の１つ以上のセンサデータを提供するよう構成される。処理部３０は、１つ以上のセンサデータのうちの少なくともいくつかを分析して、環境の複数の場所の各々に対する１つ以上の地盤特性を特定するよう構成される。また、処理部３０は、複数の場所の各々に対して１つ以上の電極ベース雑草防除ユニットを作動させる電力設定を決定するよう構成される。電極ベース雑草防除ユニットを作動させる電力設定の決定には、その場所に関連する１つ以上の地盤特性を利用することを含む。出力部３０は、１つ以上の電極ベース雑草防除ユニットを作動させるのに使用することができる情報を出力するよう構成される。

一例では、装置はリアルタイムで動作していて、センサデータが取得され、即座に処理されて、１つ、または２つ以上の電極ベース雑草防除ユニットが構成されて作動される。

一例では、装置は準リアルタイムで動作していて、環境のセンサデータが取得され、即座に処理されて、電極ベース雑草防除ユニットの正しい構成が判断される。この情報は、環境内を移動して電極ベース雑草防除ユニットをその環境の特定の部分で作動させる適切なシステムにより後で使用することができる。したがって、例えば、１つまたは複数のセンサを備える、乗用車、列車、大型トラック（ｌｏｒｒｙ）、無人航空機（ＵＡＶ）、またはドローンなどの第１車両が環境内を移動してセンサデータを取得することができる。このセンサデータは即座に処理されて、環境の周辺の地盤特性を特定することができて、この地盤特性から、電極雑草防除ユニットの構成を環境内の異なる複数の場所に対して決定することができる。後で、１つまたは複数の電極ベース雑草防除ユニットを備える車両が環境内を移動して、環境内の異なる複数の特定の領域において、異なる複数の場所に対して適切に構成されている電極雑草防除ユニットの電極を作動させることができる。

一例では、装置はオフラインモードで動作している。したがって、以前取得されたセンサデータは後で装置へ提供される。そして、装置は環境内の異なる複数の場所において電極ベース雑草防除ユニットの構成がどうあるべきかを決定する。そして、この情報は、領域内を移動して適切に構成されている電極雑草防除ユニットを環境の特定の部分へ作動させる１つまたは複数の車両により後で使用される。

一例では、出力部は１つ以上の電極ベース雑草防除ユニットを作動させるのに直接使用することができる信号を出力する。

一例によれば、１つ以上のセンサデータは１つ以上の画像を含む。処理部は１つ以上の画像を分析して、複数の場所のうち、１つ以上の電極ベース雑草防除ユニットを作動させる少なくとも１つの作動場所を決定するよう構成される。

一例によれば、１つ以上の画像を分析して少なくとも１つの作動場所を決定することには、１つ以上の植生場所を特定することを含む。

一例によれば、作動場所に対して１つ以上の電極ベース雑草防除ユニットを作動させる電力設定を決定することには、特定された１つ以上の植生場所を利用することを含む。

一例によれば、１つ以上の画像を分析して少なくとも１つの作動場所を決定することには、１種類以上の雑草を特定することを含む。

一例によれば、作動場所に対して１つ以上の電極ベース雑草防除ユニットを作動させる電力設定を決定することには、特定された１種類以上の雑草を利用することを含む。

一例によれば、１つ以上の画像の分析は、機械学習アルゴリズムの利用を含む。

一例では、機械学習アルゴリズムは、決定木アルゴリズムを含む。

一例では、機械学習アルゴリズムは、人工ニューラルネットワークを含む。

一例では、機械学習アルゴリズムは、複数の画像に基づいて教育されている。一例では、機械学習アルゴリズムは、１種類以上の雑草の画像を含む複数の画像に基づいて教育されている。一例では、機械学習アルゴリズムは、複数の雑草の画像を含む複数の画像に基づいて教育されている。

一例によれば、１つ以上の地盤特性は、地盤水分量の測定値、地盤構造の測定値、地盤伝導率の測定値、地盤温度の測定値、地盤硬度の測定値、植物の根の発生の測定値、地盤種類の測定値、塩分濃度の測定値、の１つまたは複数を含む。

一例によれば、１つ以上のセンサデータは１つ以上のセンサにより取得された。入力部は、１つ以上のセンサデータが取得された際の１つ以上のセンサと関連付けられた１つ以上の場所を処理部に提供するように構成される。

一例では、場所は絶対的な地理的位置である。

一例では、場所は電極ベース雑草防除ユニットの１つまたは複数の位置を参照して特定される場所である。つまり、ある画像を、その正確な地理的位置を知ることなく、地面上の特定の場所と関連付けられていると判断することができるが、その画像が取得された時点のその場所に対する電極ベース雑草防除ユニットの位置を知ることにより、適切な電極ベース雑草防除ユニットを、例えば電極ベース雑草防除ユニットが取り付けられた車両を移動させてその場所へ移動させることで、必要な電力を後でその場所に印加することができる。したがって、例えば１つまたは複数のセンサを、雑草防除用の電極が装着されている位置の前方で列車などの車両に装着することができる。これらの装着位置の間の距離および列車の速度の知識によりセンサデータをある場所で取得することができて、後で適切な時間に列車の速度に応じて、電極をセンサデータが取得されたのと同じ場所で作動させることができる。

一例では、ＧＰＳユニットは、特定のセンサデータが取得された際の１つ以上のセンサの場所を特定するのに使用される、および／または、特定する際に使用される。

一例では、特定のデータが取得された際の１つ以上のセンサの場所を特定するために、慣性航行ユニットが単独で、またはＧＰＳユニットと組み合わせて使用される。したがって、例えば１つまたは複数のレーザージャイロスコープを含む慣性航行ユニットを、例えばある既知の場所で校正する、またはゼロ設定して、このユニットが１つ以上のセンサと共に移動する場合に、その既知の場所から離れる動きをｘ、ｙ、ｚ座標で特定し、この座標から、センサデータが取得された際の１つ以上のセンサの場所を特定することができる。

一例では、特定のデータが取得された際の１つ以上のセンサの場所を特定するために、取得した画像の画像処理が単独で、またはＧＰＳユニットと組み合わせて、もしくはＧＰＳユニットおよび慣性航行ユニットと組み合わせて使用される。したがって、視覚的マーカーを単独で、またはＧＰＳ由来の情報と組み合わせて使用することができる。

一例によれば、１つ以上のセンサは、カメラと、地盤水分センサと、地盤構造センサと、導電率センサと、土壌挿入センサと、電磁誘導センサと、温度センサと、地盤硬度センサと、根発生センサと、地盤種類センサと、塩分濃度センサと、可視光、赤外線、近赤外線、中赤外線、および遠赤外線のうちの１つまたは複数で動作するよう構成されている１つ以上の反射率センサと、のうちの１つまたは複数を含む。

図２は雑草防除システム１００の一例を示す。このシステムは、１つ以上のセンサ１１０、および、上記の一例、または複数の例の組み合わせに関して図１を参照して説明された雑草防除装置１０を含む。また、システム１００は１つ以上の電極ベース雑草防除ユニット１２０も含む。１つ以上のセンサ１１０は、環境の１つ以上のセンサデータを取得するよう構成される。１つ以上の電極ベース雑草防除ユニット１２０は車両１３０に搭載される。装置１０は、１つ以上の電極ベース雑草防除ユニット１２０を作動させるよう構成される。

一例によれば、装置は車両に搭載され、１つ以上のセンサが車両に装着される。

一例では、車両は列車である。

一例では、車両は大型トラックもしくはトラック、またはＵｎｉｍｏｇ（多目的作業車）である。

一例では、入力部は、１つ以上のセンサデータが取得された際の１つ以上のセンサと関連付けられた１つ以上の場所を処理部に提供するように構成される。一例では、場所は地理的位置である。

一例によれば、１つ以上のセンサは、カメラと、地盤水分センサと、地盤構造センサと、地盤伝導率センサと、電磁誘導センサと、地盤温度センサと、土壌挿入センサと、地盤硬度センサと、根発生センサと、地盤種類センサと、塩分濃度センサと、反射率センサと、のうちの１つまたは複数を含む。

一例では、水分センサは周波数領域反射率計または時間領域透過率もしくは時間領域反射率計を含み、このようにして、１つまたは複数のプローブを地面に挿入することができて、信号周波数または伝搬署名速度から地盤の体積エレメントの誘電率を求めることができて、この誘電率から含水量を求めることができる。

一例では、水分センサは地面に挿入された２つの電極またはプローブの間の抵抗を特定する土壌抵抗センサを含み、この抵抗から、地盤抵抗および伝導率そのものに加えて含水量を求めることができる。

一例では、地盤の構造および硬度は、１つまたは複数のプローブを地面へ挿入するのに必要な力から求められる。

一例では、地盤温度は、地面へ挿入された温度プローブを使って測定される。

一例では、根発生センサは、画像を取得するカメラを含み、画像分析を使って存在する雑草の種類および地盤密度を特定することができて、これらから、地盤内で想定される根の発生および根の種類を特定することができる。

さらに、分光学的に問いかけを行いうる地面からの反射率信号を分析して、地盤特性に関する情報を提供することができる。

このようにして、１つまたは複数のセンサもしくはプローブを地面の中へ押し込んで、またはそうでなければ、その位置でデータを取得して、地盤特性を特定することができる。これはリアルタイムで起こりえて、センサまたはプローブが電極ベース雑草防除ユニットの前方にある車両に装着され、連続的に地面へ押し込まれ、引き上げられて、車両が前方へ移動するのに伴って地面の次の部分へ押し込まれる、および／または、画像もしくは反射率センサデータが取得される。そして地盤特性が特定され、いずれかの位置で電極ベース雑草防除ユニットを作動させることが要求される場合に、電極ベース雑草防除ユニットを最適な方法で作動させる準備がすでに正しくできているように、正しく構成することができる。

図３は雑草防除方法２００を基本的ステップで示す。方法２００は、
ステップａ）とも呼ばれる提供するステップ２１０において、処理部に環境の１つ以上のセンサデータを提供することと、
ステップｂ）とも呼ばれる分析するステップ２２０において、１つ以上のセンサデータのうちの少なくともいくつかを処理部により分析して、環境の複数の場所の各々に対する１つ以上の地盤特性を特定することと、
ステップｄ）とも呼ばれる決定するステップ２３０において、複数の場所の各々に対して１つ以上の電極ベース雑草防除ユニットを作動させる電力設定を処理部により決定することであって、その場所に関連する１つ以上の地盤特性を利用することを含む、電極ベース雑草防除ユニットを作動させる電力設定を決定することと、
ステップ（ｅ）とも呼ばれる出力するステップ２４０において、出力部により１つ以上の電極ベース雑草防除ユニットを作動させるのに使用することができる出力情報を出力することと、
を含む。

一例では、１つ以上のセンサデータは、１つ以上の画像を含み、この方法は、ステップｃ）、すなわち、処理部により１つ以上の画像を分析して、複数の場所のうち、１つ以上の電極ベース雑草防除ユニットを作動させる少なくとも１つの作動場所を決定するステップ２５０を含む。

一例では、ステップｃ）は、１つ以上の植生場所を特定することを含む。

一例では、ステップｄ）は、特定された１つ以上の植生場所を利用することを含む。

一例では、ステップｃ）は、１種類以上の雑草を特定することを含む。

一例では、ステップｄ）は、特定された１種類以上の雑草を利用することを含む。

一例では、ステップｃ）は、機械学習アルゴリズムを利用することを含む。

一例では、１つ以上の地盤特性は、地盤水分量の測定値、地盤構造の測定値、地盤伝導率の測定値、地盤温度の測定値、地盤硬度の測定値、植物の根の発生の測定値、地盤種類の測定値、塩分濃度の測定値、の１つまたは複数を含む。

一例では、１つ以上のセンサデータは、１つ以上のセンサにより取得され、入力部は、１つ以上のセンサデータが取得された際の１つ以上のセンサと関連付けられた１つ以上の場所を処理部に提供するよう構成される。

一例では、１つ以上のセンサは、カメラと、地盤水分センサと、地盤構造センサと、導電率センサと、土壌挿入センサと、電磁誘導センサと、温度センサと、地盤硬度センサと、根発生センサと、地盤種類センサと、塩分濃度センサと、可視光、赤外線、近赤外線、中赤外線、および遠赤外線のうちの１つまたは複数で動作するよう構成されている１つ以上の反射率センサと、のうちの１つまたは複数を含む。

雑草防除用の装置、システム、および方法が鉄道線路の環境における雑草防除に関連する図４～８と共にこれからより詳細に説明され、植生管理技術（雑草防除技術とも呼ばれる）は、多数の電極ベース雑草防除ユニットの形で列車の一部に搭載されている。

図４は雑草防除システム１００の一例を示す。システム内では、いくつかのドローンがカメラの形でセンサ１１０を有する。ドローンは鉄道線路に沿って飛行する。カメラは鉄道線路の環境、すなわち、線路の間の地面および線路の両側の地面の画像を取得する。撮影される環境は、雑草防除が必要な環境である。数台のドローンが必要な訳ではなく、１つのカメラ１１０を有する１台のドローンで必要な画像を取得することができる。実際、画像は、例えば鉄道線路環境を訪れた職員により手持ち撮影される１つまたは複数のカメラ１１０により、または飛行機、人工衛星、もしくは鉄道線路に沿って走行する列車によって取得することもできた。カメラ１１０により取得される画像は植物を植物として識別することを可能とする解像度であり、実際には１種類の雑草を別の種類の雑草から区別することを可能とする解像度とすることができる。取得される画像はカラー画像とすることができるが、そうである必要はない。ドローンにより取得される画像は装置１０へ送信される。画像はカメラ１１０により取得されたらすぐに装置１０へ送信されてもよく、あるいは、取得された時より後、例えばドローンが着陸した際に送信されてもよい。ドローンは全地球測位システム（ＧＰＳ）を有することができて、これにより取得された画像の場所を特定することができる。例えば、画像が取得された際のカメラ１１０の向きおよびドローンの位置を使って、地面平面における画像の地理的占有面積を判定することができる。また、ドローンは、例えばレーザージャイロスコープに基づいた慣性航行システムを有することもできる。慣性航行システムは、ドローンの向き、したがってカメラの向きを判定するために使用されること、および地面上でいつ画像が取得されたのかを特定するのを容易にすることに加え、ＧＰＳシステムなしで単独で機能して、１つまたは多数の既知の場所から離れる動きを特定することでドローンの位置を特定することができる。

引き続き図４で、図の右側に示される車両は鉄道線路に沿って移動している。この車両は１つまたは多数のセンサ１１０を有する。これらのセンサは、鉄道線路に沿った異なる複数の場所における地盤特性を特定するのに使用される。車両が前方へ移動する際に、プローブの形の多数のセンサ１１０は地面へと押し込まれ、引き抜かれて、その後車両が前方へ若干移動するのに伴って次の場所でまた地面へ押し込まれる。同時に、放射反射率モニタの形のセンサ１１０が地面の反射率を特定する。プローブが地面へ押し込まれる際、プローブをある距離押すのに必要な力が測定される、あるいは、一定の力を加えることができて、プローブが地面へ押し込まれる距離が測定される。このようにして、異なる複数の場所における地盤の硬度を測定することができる。２つのプローブの間の地盤の伝導率が測定され、プローブの少なくとも１つは、地盤温度を測定するために温度計を有し、プローブの少なくとも１つは地盤塩分濃度を測定するために塩分濃度プローブを有する。２つのプローブを使う時間領域透過法がある場所での地盤の誘電率を特定するのに使用され、この誘電率から地盤の中の含水量を推定することができる。しかし、周波数領域反射率計または時間領域透過率もしくは時間領域反射率計のいずれか、１つまたは複数のプローブを地面に挿入することができて、信号周波数または伝搬署名速度から地盤の体積エレメントの誘電率を使用することができて、この誘電率から含水量を求めることができる。上述したように、ドローンにより運ばれるカメラの形のセンサ１１０により取得された画像データから雑草を特定することができて、想定される根の生長が特定されて、例えば特定の根は電気が地盤の中を伝達するのを助けることができて、電極ベース雑草防除ユニットを作動させるために構成する場合に、この地盤特性を考慮に入れることができる。また、地面へ押し込まれたセンサ１１０を使った地盤誘導探査、および地面からの反射率データを取得するセンサ１１０を使った分光反射データも取得され、これらすべてのデータが探査を行った場所での地盤特性を構成する。これらの地盤特性は、電極ベース雑草防除ユニットが、最適な方法で動作するため、電圧および／または電流に関して調整を必要とすることを意味する。この地盤特性パラメータ空間に対する最適な設定を決定するためにオフライン検査が使用され、事実上、設定のルックアップテーブルを形成する。そして、各々の場所で、電極ベース雑草防除ユニットを、センサベースのデータ取得から特定された、それらの場所における地盤状態を考慮に入れて適切に構成することができる。しかし、それらの場所に雑草がない場合、または画像分析からユニットが作動された場合に損傷を受けるであろう精密装置があると判定された場合、ユニットは作動されない。しかし、ドローンにより取得された画像は分析されて、場所と異なる複数の場所における雑草の身元が特定されて、電極ベース雑草防除ユニットがそれらの場所で作動される。既に述べたように、その場所における電極ベース雑草防除ユニットの動作特性は、その場所の地盤状態に最適化される。しかし、雑草が存在する場合は、特定の種類の雑草、および、例えば雑草の塊の大きさを考慮して、構成をこの地盤を基にした最適条件から若干変えることが必要となりうる。したがって、雑草の存在に関する情報は、その場所で電極ベース雑草防除ユニットを作動させるために使用されるだけでなく、その場所の雑草を考慮するとともにその場所における地盤状態を考慮して動作特性をさらに最適化するためにも使用される。

さらに詳細には、装置１０の入力部２０は、取得された画像を処理部３０へ渡す。画像分析ソフトウェアはプロセッサ３０上で動作する。画像分析ソフトウェアはエッジ検出などの特徴抽出、および、例えば鉄道線路、枕木、木々、踏切、駅のプラットフォームなどの構造物を識別することができる物体検出分析を使用することができる。したがって、建物の場所などの、環境内の物体の既知の場所に基づいて、また枕木の間の距離や鉄道の軌間などの既知の構造物情報に基づいて、処理部は取得された画像を継ぎ合わせて、環境の合成表現を事実上作成することができて、この合成表現は環境の地理的地図上に事実上重ね合わせることができる。したがって、各画像の地理的位置を特定することができて、取得された画像と関連付けられた、関連するＧＰＳベースの情報および／または慣性航行ベースの情報は必要ない。しかし、利用可能なＧＰＳ情報および／または慣性航行情報があれば、画像のみに基づいて特定の画像を特定の地理的位置に配置することができるそのような画像分析は必要ではない。しかし、ＧＰＳベースの情報および／または慣性航行ベースの情報が利用可能であれば、そのよう画像分析を使って、画像と関連付けられた地理的位置を増強することができる。したがって、例えば、ＧＰＳベースの情報および／または慣性航行ベースの情報に基づいて、取得された画像の中心が、鉄道の一区間の特定の鉄道枕木の側端部から２２ｃｍで終端部から６７ｃｍに位置すると判断され、一方で実際の取得画像から上記の画像分析を使用して、画像の中心が枕木の側端部から２５ｃｍ、終端部から６４ｃｍに位置すると特定された場合、ＧＰＳ／慣性航行ベースで導かれた場所を、必要に応じて場所を一方向に３ｃｍ、別の方向に３ｃｍ移動させることで増強することができる。

プロセッサ３０は更なる画像処理ソフトウェアを実行する。このソフトウェアは画像を分析して、画像内で植物が見つけられる領域を判定する。植物は取得された画像内の複数の特徴の形状に基づいて検出することができて、例えば、物体の外周および物体自体の外周の中の複数の特徴の外周を描くのにエッジ検出ソフトウェアが使用される。植物画像のデータベースを使用して、例えば人工ニューラルネットワークや決定木分析などの訓練された機械学習アルゴリズムを使って画像内の特徴が植物に関連するかどうかを判定するのを助けることができる。カメラは画像内の色に関する情報を有する画像であるマルチスペクトル画像を取得することができて、この画像を単独で、または特徴検出と組み合わせて使って、画像内で植物が見つけられる場所を判定することができる。上述したように、画像の地理的位置を地面上での画像の大きさの知識から特定することができるため、画像内で見つけられる１つまたは複数の植生場所を地面上の植物の正確な位置へマップすることができる。

次にプロセッサ３０は、使用された場合には特徴抽出に基づいて植生場所を特定する画像処理の一部となりうる、更なる画像処理ソフトウェアを実行する。このソフトウェアは機械学習分析器を含む。特定の雑草の画像が、使用されている雑草の大きさにも関連する情報とともに取得される。世界においてそのような雑草が見つけられる地理的位置に関連する情報、および、花が満開となっている時期などを含む、この雑草が見つけられる時季に関連する情報を、この画像にタグ付けすることができる。また、雑草の名前も雑草の画像にタグ付けすることができる。そして、機械学習分析器は、人工ニューラルネットワークまたは決定木分析器をベースにすることもできるが、地上検証された取得画像で訓練される。このように、植物の新しい画像が分析器へ提示され、そのような画像には時季などの関連するタイムスタンプ、および、ドイツや南アフリカなどの地理的位置をタグ付けすることができるが、分析器は新しい画像内で見つかる雑草の画像と訓練で使われた異なる雑草の画像との比較から画像内にある特定の種類の雑草を特定し、その雑草の大きさ、およびその雑草がどこでいつ生長するかも考慮されうる。それゆえ、環境内でのその雑草種類の地面上の特定の場所およびその大きさを特定することができる。

プロセッサ３０は、様々な雑草種類、および、実験的に求めたデータからまとめられた、その雑草種類を防除するのに使用される電極ベース雑草防除技術の最適なモードを含むデータベースへアクセスすることができる。このデータベースは、地盤特性に応じた電極ベース雑草防除ユニットの構成を考慮に入れた同じデータベースとすることができて、様々な地盤種類における様々な雑草に関する情報を並列して提供し、例えば、電圧および／または電流ならびに、実際に印加時間が、異なる複数の場所で異なる雑草を考慮して変わりうる。

したがって、センサデータが取得され、このセンサデータにより、地盤状態およびその場所における雑草を考慮して電極ベース雑草防除技術を最適に作動させることができる。

引き続き図４を参照し、雑草を駆除するために電極ベース雑草防除ユニットをどこで動作させるべきか、および電極ベース雑草防除ユニットの具体的な構成をどうすべきか、についての判断の根拠となり得るすべてのセンサデータの取得後に、雑草防除列車１３０が鉄道線路に沿って進む。雑草防除列車は、関連する電源を備える多数の電極ベース雑草防除ユニットを含む貨物車を有する。雑草防除列車はプロセッサ（図示せず）を有し、このプロセッサは、電極ベース雑草防除ユニットをどこでどのように作動させるべきかに関する上記の情報を使用する。雑草防除列車は自身の地理的位置を特定する手段も有し、この手段は雑草防除列車の位置および電極ベース雑草防除技術ユニットの具体的な場所を特定するためにＧＰＳ、慣性航行、または画像分析の１つまたは複数に基づくことができる。これは、雑草防除列車が環境を通過する際に、雑草の場所で作動される電極ベース雑草防除技術の特定のモードがこの作業に最適であると判断されている場合に異なる電極ベース雑草防除技術ユニットを雑草の複数の特定の場所で作動させることができることを意味する。

図５は雑草防除システム１００の別の例を示す。図５の雑草防除システムは、図４のものに類似している。しかし、図５では雑草防除列車１３０は図４に関して上述された、カメラ、地面挿入プローブ、および地面反射率センサの形の複数のセンサ１１０を有する。また、図５の雑草防除列車１３０は前述した装置１０も有する。以前はドローンにより取得された画像を今度は雑草防除列車１３０上のカメラ１１０が取得し、プローブ１１０は図４に関して上述された地盤特性を特定するのに使用されるセンサデータを取得する。雑草防除列車１３０上の装置のプロセッサ３０は取得した画像を処理して雑草の場所および種類を特定し、地盤特性が特定されて電極ベース雑草防除ユニットが作動のために構成されて、特定の作動設定が複数の特定の場所の雑草を考慮に入れてさらに調整されて、ユニットは雑草がある場合のみ作動される。そして、雑草の正確な地理的位置および特定の地盤特性の正確な場所は特定する必要はない。むしろ、複数のセンサ１１０（カメラ、地面挿入プローブ、反射率センサ）自体の間の相対的間隔および、列車１３０の貨物車に収納されている複数のセンサと複数の電極ベース雑草防除ユニット１２０の間の相対的間隔に基づき、雑草をその場所の地盤特性とともに見つけて、識別することができて、電極ベース雑草防除ユニットをその場所で最適に動作するように構成することができる。そして、雑草防除列車の前進運動（その速度）の知識から、複数のセンサ１１０と複数のユニット１２０の間の距離は既知であるため、最適に構成された複数のユニット１２０を作動させることができて、雑草が位置していると識別された複数の特定の場所へ複数のユニット１２０を移動させるのにかかる時間から雑草がどこにあるか。このように、雑草防除列車はＧＰＳシステムおよび／もしくは慣性航行システム、または画像ベースの絶対的地理的位置特定手段を有する必要はない。むしろ、画像内の雑草の種類およびその正確な場所、ならびに列車座標系での雑草の地面上の正確な場所を特定するのに必要な処理、ならびに、地盤特性を特定するのにかかる時間および電極ベース雑草防除ユニットを構成するのにかかる時間（つまり処理および構成の合計時間）を考慮して、複数のセンサ１１０は、処理時間に雑草防除中の雑草防除列車の最大速度を乗じたものに少なくとも等しい距離の分だけ雑草防除技術１２０から離間している必要がある。したがって、例えば、２５ｍ／ｓで走行している列車で処理および構成の合計時間が０．２ｓ、０．４ｓ、または０．８ｓかかる場合、図５を参照して、複数のセンサ１１０は電極ベース雑草防除技術ユニット１２０の前方にこの列車の速度に対して５ｍ、１０ｍ、または２０ｍだけ離間している必要がある。列車の速度を減少させることで、距離間隔を小さくすることができる。さらに、画像を取得しているカメラ１１０は、露光時間中の列車の移動による画像スミアが最小化されるように、非常に短い露光時間を持つことができる。これは、短い露光時間を持つカメラの使用、または、例えばレーザーまたはＬＥＤを用いた短パルスの照明を例えばフィルタと組み合わせて使用することを含む、様々な手段により実現できる。しかし、装置はＧＰＳシステムおよび／もしくは慣性航行システムならびに／または画像分析を使って、雑草の正確な地理的位置を特定することができる。これは、どの雑草が防除されたか、および、電極ベース雑草防除ユニットがどのように構成されたかのログを保存することができて、それら雑草がどこにあったかを特定および保存することができて、それらの場所ではどのような地盤特性だったかを保存することができることを意味する。また、雑草の正確な地理的位置を生成することで、電極ベース雑草防除ユニット１２０は、ユニット１２０の正確な位置を提供するのに使用できる、ＧＰＳシステムおよび／もしくは慣性航行システムならびに／または画像ベースのシステムなどの関連する場所特定手段を有することができる。したがって、列車の先頭客車はＧＰＳなどの関連する場所特定手段を持つセンサ１１０を有することができて、このセンサからのデータは正確な既知の場所における雑草の場所および種類を特定するのに使用することができて、複数のユニット１２０をそれらの場所における地盤特性からそれらの場所で作動させるのに最適に構成することができる。そして、列車の最後尾の貨物車は、その内部に複数の電極ベース雑草防除ユニットを収納することもできる。これらの後方の貨物車は、貨物を運搬する貨物車により、先頭客車から数百メートルまでではないとしても数十メートルは離間されうる。そして、先頭客車から後部客車までの絶対的な距離間隔は、列車が坂を上り下りするのに伴って変化しうるが、複数の雑草防除ユニットを有する貨物車はセンサがそうであるように自身の正確な場所を知っているため、雑草が存在すると判定されるとともにその場所での地盤特性が特定された位置までこれらのユニットが前方へ移動した際に、電極ベース雑草防除ユニットをそれらの雑草を防除するためにそれらの正確な場所で最適な構成で作動させることができる。電極ベース雑草防除ユニットは、図６に示されるように、列車線路の間、線路の両側、および土手の上の雑草を必要に応じて防除するため、列車の下方で横方向に、および列車の両側へと延びている。

図６は図４～５に示される雑草防除列車１３０の貨物車の背面図を示し、この貨物車は多数の高電圧電極ベース雑草防除技術ユニット１２０を有する。図６は列車のこの貨物車の背面図を示し、鉄道線路に沿った図である。各電極ベースユニットは、雑草が存在すると判定された場所で、現地の地盤特性ならびに特定の雑草およびその大きさを考慮した電圧・電流設定で作動される。上述したように、異なる雑草に対して簡単な実験を行って、異なる雑草種類を駆除するために必要な、異なる電圧および電力レベルならびに印加時間を決定することができて、これによりデータベースを作成することができて、このデータベースから高電圧技術の動作モードを選択することができる。また、簡単な実験を行って、異なる地盤特性に応じてユニットに対する最適な設定がどのようなものかを決定することができて、これによりやはり設定のデータベースを作成することができる。そしてユニットを地盤状態に対して適切なレベルで設定することができて、複数の場所における雑草を考慮してこの設定を調整することができる。

引き続き図６で、雑草防除技術の多数の別々の電極対が列車の下方で横方向に、および列車の両側へと延びており、図７にこれがより詳細に示されている。各電極対は別々の電極ベース雑草防除ユニットを形成する。また、電極は前進方向へ延びることもできる。これらの電極対のうちの１つがこの高電圧ベースの雑草防除によって防除されるべきものとして識別された雑草の上を通る場合、プロセッサ３０は、その高圧電力によって防除の必要がある雑草の特定の場所で１つまたは複数の特定の電極対を作動させる。図６ではそのような雑草が２つの特定の場所に存在し、線路の右側にも延びている大きな塊が線路の間に見つけられ、小さな塊が線路の左に見つけられて、そのため、左側で１つの電極対が作動され、列車の下方で右側へ延びている多数が作動された。

図７は高電圧ベースの雑草防除技術のさらなる詳細を示す。複数の電極対が提供され、これらの電極対は作動された場合には電流を一方の電極から他方の電極へ、雑草および雑草の根を含む地盤を介して流す電極ベース雑草防除ユニットを個々で形成する。示されている１つのサブユニットは１つの電極対を持つことができる、または実際にはそのような高電圧ベースの雑草防除をより高い分解能でより小さな空間的範囲で適用するために多数の電極対を持つことができる。高電圧は、ある期間はＤＣモードで、ある期間はＡＣモードで印加することができる。

図８は鉄道環境を表しており、鉄道線路および線路の両脇の地面を示している。異なる地盤特性を有する３つの異なる線路の領域があり、Ａ、Ｂ、Ｃで示され、鎖線により分けられている。領域Ａはローム質の土壌種類であり、領域Ｂもまたローム質の土壌種類であるが領域Ａより湿っており、領域Ｃは大量の石があってより砂だらけである。領域Ａに対する電極ベースの電圧・電力設定が基準値であると考えられる場合は、領域Ｂ内の地面は水が存在するためより導電性があるので、領域Ｂにおける電極ベース雑草防除ユニットに対する電圧・電力設定は基準値より小さくすることができる。しかし、砂だらけで石が多い領域Ｃに対しては、電流を高密度な地盤構造と同程度に効率的に地面に流すことはできず、それゆえ、電極ベース雑草防除ユニットに対する電圧・電力設定は基準値より大きい必要がある。

引き続き図８で、多数の雑草が示されている。第１種類の雑草「Ｗ１」は領域Ａ、Ｂ、Ｃに小さな塊で存在する。第２種類の雑草「Ｗ２」は領域Ｂのみに存在する。第１種類の雑草「Ｗ１」に対して、電極ベース雑草防除ユニットの設定は異なる地盤特性のために各領域（Ａ、Ｂ、およびＣ）で異なり、最適化された設定がそれぞれ１２０ａ、１２０ｃ、１２０ｄとして示されている。第２領域Ｂでは、２種類の雑草、「Ｗ１」および「Ｗ２」が存在する。しかし、地盤特性は同一であるので、第１段階または第１レベルの電圧／電力が決定されて、これは防除される特定の雑草を考慮して調整される。それゆえ、領域Ｂにおいて、雑草Ｗ１は最適化された電圧・電力設定１２０ｃで防除され、雑草Ｗ２は最適化された電圧・電力設定１２０ｂで防除される。既に述べたように、最適化された電圧・電力設定は、塊の大きさを考慮し、同一の地盤特性の地盤内の同じ種類の雑草に対して異なることがあり、より大きな塊はより高いレベルの電圧／電力をもって防除される。しかし、このことは図８では表現を簡略化する目的で示されていない。

上で詳述した例は鉄道に関して説明されたが、雑草防除列車、貨物車、または大型トラックもしくはＵｎｉｍｏｇは、上述したようにそれら特定の雑草種類を防除するために、センサを使って地盤特性および雑草の種類を特定することができる電極ベース雑草防除ユニットを搭載することができる。

分析により雑草種類を特定できるようにする画像処理
これより、雑草の種類を特定できるように画像がどのように処理され、どのようにして画像処理に適していると判定されるかについて、具体例を説明する。
１． 雑草のデジタル画像、特にカラー画像が撮影される。
２． デジタル画像内で予め規定された色およびテクスチャを持つ領域に境界輪郭内で輪郭が付けられる。典型的には１つの雑草植物に対して１つの輪郭が付けられた領域が期待される。しかし、２つの雑草植物などの異なる、つながっていない可能性のある葉に対して輪郭が付けられた領域が２つ以上ある可能性もある。そのような検出または判定プロセスによりデジタル画像の緑色の領域の境界が検出される。このプロセスの間に、境界輪郭内の雑草に関連する画素を含む、１つ以上の輪郭が付けられた領域、例えば１つまたは複数の葉および１つまたは複数の雑草植物、を作ることができる。しかし、デジタル画像が２つ以上の葉、および／または、茎を捉えている可能性もありうる。その結果、２つ以上の輪郭が付けられた領域が判定される可能性がある。
３． 境界輪郭が充分大きな領域を網羅しているかを判定し、境界輪郭内の画像データの鮮明さ（ピントの度合い）を判定する。これにより、まず雑草の種類を特定するのに充分な画像データがあることが保証され、次に、雑草の種類が作れるようにデジタル画像の最低限の品質が満たされるであろうと判断される。
４． ３）の両方の基準が満たされる場合、デジタル画像、具体的には境界輪郭内のデジタル画像が人工ニューラルネットワークによる画像分析のために処理部へ送られて、前述したように雑草の種類が特定される。

別の例示の実施形態では、前述の実施形態のうちの１つによる方法の方法ステップを適切なシステム上で実行するよう構成されていることを特徴とするコンピュータプログラムまたはコンピュータプログラムエレメントが提供される。

それゆえ、コンピュータプログラムエレメントはコンピュータユニットに記憶されることがあり、このコンピュータユニットも一実施形態の一部でありうる。このコンピュータユニットは、上述した方法のステップを実行する、または実行させるよう構成されてもよい。さらに、このコンピュータ装置は上述した装置、および／または、システムの構成要素を動作させるよう構成されてもよい。コンピュータユニットは、自動で動作するように、および／または、ユーザの命令を実行するように構成することができる。コンピュータプログラムは、データ処理装置の作業メモリへロードされることがある。データ処理装置は、このように前述の実施形態のうちの１つによる方法を実行する能力を備えていることがある。

本発明のこの例示の実施形態は、最初から本発明を使用するコンピュータプログラム、およびアップデートにより既存のプログラムを本発明を使用するプログラムへと変えるコンピュータプログラムの両方を対象とする。

さらに、コンピュータプログラムエレメントが上述した方法の例示の実施形態の手順を実現するのに必要なすべてのステップを提供することがある。

本発明の更なる例示の実施形態によれば、ＣＤ－ＲＯＭ、ＵＳＢスティック、または同種のものなどの、前節で説明されたコンピュータプログラムエレメントが記憶されているコンピュータ可読媒体が提示される。

コンピュータプログラムは他のハードウェアと共に、または他のハードウェアの一部として供給される、光学記憶媒体または半導体媒体などの適切な媒体に記憶される、および／または、係る媒体で配布されることがあるが、他の形態で、例えばインターネットまたは他の有線もしくは無線の電気通信システムなどを介して配布されることもある。

しかし、コンピュータプログラムは、ワールドワイドウェブのようなネットワークを介して提示されることもあり、そのようなネットワークからデータ処理装置の作業メモリへダウンロードすることができる。本発明の更なる例示の実施形態によれば、本発明の前述の実施形態のうちの１つによる方法を実行するよう構成されているコンピュータプログラムエレメントをダウンロード可能とするための媒体が提供される。

本発明の実施形態は異なる複数の主題に関して記述されていることに留意されたい。特に、一部の実施形態は方法クレームに関して説明されているが、他の実施形態は装置クレームに関して説明されている。しかし、当業者であれば、上記および以下の記述から、特に通知がない限り、１種類の主題に属する特徴の任意の組み合わせに加えて、異なる複数の主題に関連する特徴の任意の組み合わせも、本出願を以て開示されていると見做されると推測するであろう。しかし、すべての特徴を組み合わせて、それら特徴の単純な足し合わせを超える相乗効果を与えることができる。

本発明は図面および上述の説明で例証され、詳細に説明されたが、そのような図および説明は例証または例示であると考えられるべきであり、制限的であると考えられるべきではない。本発明は、開示された実施形態に限定されない。当業者は、開示された実施形態に対する他の変形を、特許請求される発明を実践する際に、図面、本開示、および従属請求項を検討することで理解、達成することができる。

請求項において、「含む」（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）という単語は他の構成要素またはステップを排除せず、不定冠詞の「ａ」または「ａｎ」は複数を排除しない。単一のプロセッサまたは他のユニットが請求項に記載されるいくつかの項目の機能を実行してもよい。特定の手段が互いに異なる従属請求項に記載されているとしても、単にその事実をもって、これらの手段の組み合わせを有利に使用することができないことが示されるわけではない。請求項中のいずれの参照符号も、請求の範囲を限定するものと解釈されるべきではない。

Claims (4)

1. 入力部（２０）と、
   処理部（３０）と、
   出力部（４０）と、
   を含み、
   前記入力部は、前記処理部に、２つ以上のセンサ（１１０）から取得された環境の１つ以上のセンサデータを提供するよう構成され、
   前記処理部は、前記１つ以上のセンサデータのうちの少なくともいくつかを分析して、前記環境の複数の場所の各々に対する１つ以上の地盤伝導特性を特定するよう構成され、
   前記処理部は、前記複数の場所の各々に対して、移動車両に搭載された１つ以上の高電圧電極ベース雑草防除ユニットを作動させる基準電力設定を決定するよう構成され、１つの電極ベース雑草防除ユニットを作動させる前記基準電力設定を決定することは、その場所に関連する前記１つ以上の地盤伝導特性を利用することを含み、
   前記出力部は、前記１つ以上の電極ベース雑草防除ユニットを作動させるのに使用することができる情報を出力するよう構成され、
   前記１つの電極ベース雑草防除ユニットは、高電圧電極ベース雑草防除ユニットであり、
   前記１つ以上のセンサデータは１つ以上の画像を含み、前記処理部は、前記１つ以上の画像を分析して、１つ以上の植生場所の特定に基づいて、前記複数の場所のうち、前記１つ以上の電極ベース雑草防除ユニットを作動させる少なくとも１つの作動場所を決定するよう構成され、
   前記作動場所に対して前記１つ以上の電極ベース雑草防除ユニットを作動させる前記電力設定を決定することは、特定された前記１つ以上の植生場所を利用することを含み、
   前記処理部は、植生場所が特定された場合に、前記基準電力設定を調整することにより前記１つの電極ベース雑草防除ユニットを作動させるよう構成されている、
   雑草防除装置（１０）。
2. ２つ以上のセンサ（１１０）と、
   請求項１に記載の雑草防除装置（１０）と、
   １つ以上の電極ベース雑草防除ユニット（１２０）と、
   を含み、
   前記２つ以上のセンサは、前記環境の前記１つ以上のセンサデータを取得するよう構成され、
   前記１つ以上の電極ベース雑草防除ユニットは車両（１３０）に搭載され、
   前記装置は、前記１つ以上の電極ベース雑草防除ユニットを作動させるよう構成され、
   前記２つ以上のセンサ（１１０）は、１つ以上のカメラと、地盤水分センサ、地盤構造センサ、地盤伝導率センサ、電磁誘導センサ、地盤温度センサ、土壌挿入センサ、地盤硬度センサ、根発生センサ、地盤種類センサ、塩分濃度センサ、および反射率センサのうちの１つまたは複数とを含む、
   雑草防除システム（１００）。
3. 請求項２に記載のシステムを用いた雑草防除方法（２００）であって、
   ａ）処理部に、前記２つ以上のセンサ（１１０）により収集された環境の１つ以上のセンサデータを提供すること（２１０）と、
   ｂ）前記１つ以上のセンサデータのうちの少なくともいくつかを前記処理部（３０）により分析して、前記環境の複数の場所の各々に対する１つ以上の地盤伝導特性を特定すること（２２０）と、
   ｄ）前記複数の場所の各々に対して前記１つ以上の電極ベース雑草防除ユニット（１２０）を作動させる基準電力設定を前記処理部（３０）により決定することであって、１つの電極ベース雑草防除ユニット（１２０）を作動させる前記基準電力設定を決定することは、その場所に関連する特定された前記１つ以上の地盤伝導特性を利用することを含む、前記１つ以上の電極ベース雑草防除ユニット（１２０）を作動させる基準電力設定を決定すること（２３０）と、
   ｅ）前記１つ以上の電極ベース雑草防除ユニット（１２０）を作動させるのに使用することができる出力情報を出力部により出力すること（２４０）と、
   を含み、
   前記１つの電極ベース雑草防除ユニットは、高電圧電極ベース雑草防除ユニットであり、
   前記１つ以上のセンサデータは１つ以上の画像を含み、前記方法は、前記１つ以上の画像を分析して、１つ以上の植生場所の特定に基づいて、前記複数の場所のうち、前記１つ以上の電極ベース雑草防除ユニットを作動させる少なくとも１つの作動場所を決定することを含み、
   前記作動場所に対して前記１つ以上の高電圧電極ベース雑草防除ユニットを作動させる前記電力設定を決定することは、特定された前記１つ以上の植生場所を利用することを含み、
   植生場所が特定された場合に、前記基準電力設定が調整される、
   雑草防除方法（２００）。
4. プロセッサにより実行された場合に請求項３に記載の方法を実行するよう構成される装置を制御するためのコンピュータプログラムエレメント。

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