JP7432972B2 - Base fertilizer amount calculation device, basal fertilizer amount calculation method, and basal fertilizer amount calculation program - Google Patents
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Description
本発明は、穀物等の基肥量演算技術に関する。 The present invention relates to a technique for calculating the amount of basal fertilizer for grains, etc.
作物生産においては、作物を倒伏させずに高品質で高い収量を得ることが主目標である。スマート農業技術の一つである可変施肥技術は、先端技術を利用してこのような目標の達成を目指す技術である。
例えば、特許文献1は、最大収穫量より少ない基本収穫量に合わせて播種時に基本施肥を栽培区域に施し、限られた区域に追肥を行うものである。生育初期からの所定期間に栽培区域と追肥区域とで生じた生育量をそれぞれ測定し、栽培区域でのその測定値を追肥区域での測定値と比較する。追肥区域での生育が栽培区域での生育を上回る場合に、その生育量の差に相当する肥料量を追肥する 。
In crop production, the main goal is to obtain high quality and high yields without crop lodging. Variable fertilization technology, one of the smart agricultural technologies, aims to achieve these goals using advanced technology.
For example, in
基肥の可変施肥に必要な機械は実用化されているものの、得られたデータから誰でもが基肥地図を作成することができる標準的な方法に関する提案はなく、例えば、研究者が個人的技術に基づいて作成しているのが現状である。
本発明は、圃場毎の土壌分析等を必要とせず、栽培目標を達成する基肥量を精度良く求めることを目的とする。なお、基肥量とは基肥の窒素量を示すものとする。
Although the machines necessary for variable basal fertilizer application have been put into practical use, there are no proposals for a standard method that allows anyone to create basal fertilizer maps from the obtained data, and for example, researchers have Currently, it is created based on this.
The present invention aims to accurately determine the amount of basal fertilizer that achieves cultivation targets without requiring soil analysis for each field. Note that the amount of basal fertilizer refers to the amount of nitrogen in the basal fertilizer.
本発明の一観点によれば、圃場への基肥窒素量である基肥量の演算処理を行う基肥量演算装置であって、圃場の領域と基肥量との関係を示す基肥地図の入力を行う基肥地図作成部と、圃場における測定項目を測定する測定項目測定部と、前記測定項目の目標値と実績値との比較を行う目標・実績比較部と、前記目標・実績比較部における比較結果に基づいて、基肥補正量を演算する基肥補正量演算部と、前記基肥補正量演算部によって求められた補正量を反映させて前記基肥地図を更新する基肥地図更新部と、を有し、基肥施用、生育結果である測定項目の測定、基肥量の補正の手順を繰り返すことにより適切な基肥量に収束させることを特徴とする基肥量演算装置が提供される。 According to one aspect of the present invention, there is provided a basal fertilizer amount calculation device that performs calculation processing of the amount of basal fertilizer, which is the amount of basal fertilizer nitrogen applied to a field, and that inputs a basal fertilizer map that shows the relationship between the area of the field and the amount of basal fertilizer. A map creation section, a measurement item measurement section that measures measurement items in the field, a target/performance comparison section that compares the target value and actual value of the measurement item, and based on the comparison results in the target/performance comparison section. and a basal fertilizer correction amount calculating section that calculates a basal fertilizer correction amount, and a basal fertilizer map updating section that updates the basal fertilizer map by reflecting the correction amount obtained by the basal fertilizer correction amount calculating section, Provided is a basal fertilizer amount calculation device that converges to an appropriate basal fertilizer amount by repeating the steps of measuring measurement items that are growth results and correcting the basal fertilizer amount.
上記の手法によれば、栽培結果を利用したフィードバック制御の考え方により、品種特性、地力、気象等の条件が不明であっても、処理を繰り返すことにより、最適な基肥量に収束させることができる。また、基肥量の位置依存性を示す基肥地図を適正化することができる。 According to the above method, even if conditions such as cultivar characteristics, soil fertility, weather, etc. are unknown, it is possible to converge on the optimal amount of basal fertilizer by repeating the process based on the concept of feedback control using cultivation results. . Further, it is possible to optimize the basal fertilizer map showing the position dependence of the amount of basal fertilizer.
前記測定項目は、上限値、下限値でない目標値を有し補正の基本となる目標項目を必須項目とし、上限値又は下限値の目標値を有し、補正量の上限を決める上限項目と、上限値又は下限値の目標値を有し、補正量の下限を決める下限項目と、を任意の項目として有し、前記目標項目に関して補正量を決める関数と前記目標項目の目標値と測定値の差に基づく補正値を、前記上限項目と前記下限項目の目標値と測定値の差に基づく上限補正量と下限補正量と比較して前記補正量を決定することが好ましい。目標項目は一つ設定することが好ましい。 The measurement item has a target value that is not an upper limit value or a lower limit value, and a target item that is the basis of correction is an essential item, and an upper limit item that has a target value that is an upper limit value or a lower limit value and determines the upper limit of the correction amount; A lower limit item that has a target value of an upper limit value or a lower limit value and determines the lower limit of the correction amount as an arbitrary item, and a function that determines the correction amount with respect to the target item and the target value and measured value of the target item. It is preferable to determine the correction amount by comparing a correction value based on the difference with an upper limit correction amount and a lower limit correction amount based on the difference between the target value and the measured value of the upper limit item and the lower limit item. It is preferable to set one goal item.
前記上限項目と前記下限項目とが相反した場合の対立処理方法が決められているようにしても良い。対立処理方法は、優先する項目を決めておく、上限補正量と下限補正量の平均値を採用する、等が考えられる。 A conflict handling method may be determined when the upper limit item and the lower limit item conflict with each other. Possible conflict handling methods include determining the priority item, adopting the average value of the upper limit correction amount and the lower limit correction amount, and so on.
作物が水稲である場合には、例えば収量を前記目標項目、圃場における作物の倒伏程度の一指標であるコンバイン標準化速度と穀粒タンパク質含有率を前記上限項目と設定することが考えられる。
作物が小麦である場合には、例えば収量を前記目標項目、圃場における作物の倒伏程度の一指標であるコンバイン標準化速度を前記上限項目、穀粒タンパク質含有率を前記下限項目と設定することが考えられる。
When the crop is paddy rice, for example, the yield may be set as the target item, and the combine standardization speed and grain protein content, which are indicators of the degree of lodging of the crop in the field, may be set as the upper limit items.
When the crop is wheat, for example, it is possible to set the yield as the target item, the combine standardization speed, which is an index of the level of crop lodging in the field, as the upper limit item, and the grain protein content as the lower limit item. It will be done.
本発明の他の観点によれば、圃場への基肥窒素量である基肥量の演算処理を行う基肥量演算方法であって、圃場の領域と基肥量との関係を示す基肥地図の入力を行う基肥地図作成ステップと、圃場における測定項目を測定する測定項目測定ステップと、前記測定項目の目標値と実績値との比較を行う目標・実績比較ステップと、前記目標・実績比較ステップにおける比較結果に基づいて、基肥補正量を演算する基肥補正量演算ステップと、前記基肥補正量演算ステップによって求められた補正量を反映させて前記基肥地図を更新する基肥地図更新ステップと、を有し、基肥施用、生育結果である測定項目の測定、基肥量の補正の手順を繰り返すことにより適切な基肥量に収束させることを特徴とする基肥量演算方法が提供される。 According to another aspect of the present invention, there is provided a basal fertilizer amount calculation method for calculating the amount of basal fertilizer, which is the amount of basal fertilizer nitrogen applied to a field, the method comprising inputting a basal fertilizer map showing the relationship between the area of the field and the amount of basal fertilizer. A basal fertilizer map creation step, a measurement item measurement step for measuring measurement items in the field, a target/performance comparison step for comparing target values and actual values of the measurement items, and a comparison result in the target/performance comparison step. a basal fertilizer correction amount calculation step for calculating a basal fertilizer correction amount based on the basal fertilizer correction amount calculation step, and a basal fertilizer map updating step for updating the basal fertilizer map by reflecting the correction amount obtained in the basal fertilizer correction amount calculation step, Provided is a method for calculating the amount of basal fertilizer, which is characterized in that the amount of basal fertilizer is converged to an appropriate amount by repeating the steps of measuring measurement items that are growth results and correcting the amount of basal fertilizer.
本発明の更に他の観点によれば、圃場への基肥窒素量である基肥量の演算処理を行う基肥量演算プログラムであって、コンピュータに、圃場の領域と基肥量との関係を示す基肥地図の入力を行う基肥地図作成ステップと、圃場における測定項目を設定する測定項目作成ステップと、前記測定項目の目標値と実績値との比較を行う目標・実績比較ステップと、前記目標・実績比較ステップにおける比較結果に基づいて、基肥補正量を演算する基肥補正量演算ステップと、前記基肥補正量演算ステップによって求められた補正量を反映させて前記基肥地図を更新する基肥地図更新ステップと、を実行させ、基肥施用、生育結果である測定項目の測定、基肥量の補正の手順を繰り返すことにより適切な基肥量に収束させることを特徴とする基肥量演算プログラムが提供される。 According to still another aspect of the present invention, there is provided a basal fertilizer amount calculation program for calculating the amount of basal fertilizer, which is the amount of basal fertilizer nitrogen applied to a field, which provides a computer with a basal fertilizer amount map showing the relationship between the area of the field and the amount of basal fertilizer. a basal fertilizer map creation step for inputting information, a measurement item creation step for setting measurement items in the field, a target/actual performance comparison step for comparing target values and actual values of the measurement items, and the target/actual performance comparison step. Based on the comparison results in , a basal fertilizer correction amount calculation step of calculating a basal fertilizer correction amount, and a basal fertilizer map updating step of updating the basal fertilizer map by reflecting the correction amount obtained in the basal fertilizer correction amount calculation step. Provided is a basal fertilizer amount calculation program that converges on an appropriate basal fertilizer amount by repeating the steps of applying basal fertilizer, measuring measurement items as growth results, and correcting the amount of basal fertilizer.
本発明によれば、圃場毎の土壌分析等を必要とせず、基肥施用、生育結果である測定項目の測定、基肥量の補正を繰り返すだけで目標とする生育に結びつく基肥量を漸近的に精度良く求めることができる。 According to the present invention, there is no need for soil analysis for each field, and by simply repeating the application of basal fertilizer, measurement of measurement items that are growth results, and correction of the amount of basal fertilizer, the amount of basal fertilizer that will lead to the target growth can be determined with asymptotically accurate accuracy. You can ask well.
まず、従来技術は、例えば、以下のような特徴を有する。
1)品種毎に標準基肥量を決定
試験場等の限られた場所で数年間の試験を行い、標準基肥量を決定する。
2)土壌の可給態窒素を分析する。
3)標準基肥量と可給態窒素から基肥量を決定する。
First, the conventional technology has the following characteristics, for example.
1) Determining the standard amount of basal fertilizer for each variety Conduct tests for several years in limited locations such as testing stations to determine the standard amount of basal fertilizer.
2) Analyze available nitrogen in the soil.
3) Determine the amount of basal fertilizer from the standard amount of basal fertilizer and available nitrogen.
このような従来技術では、以下のような問題がある。
1)圃場毎に土壌分析が必要になり、費用や手間が掛かる。
2)標準基肥量を決めた場所との気象条件、圃場条件等の違いにより、決定された基肥量が適切ではない場合がある。
Such conventional techniques have the following problems.
1) Soil analysis is required for each field, which is costly and time-consuming.
2) The determined amount of basal fertilizer may not be appropriate due to differences in weather conditions, field conditions, etc. from the location where the standard amount of basal fertilizer was determined.
以下、本発明による基肥量演算技術の要旨について、図1を参照しながら説明する。図1は、本実施の形態による基肥量演算技術の要旨をまとめた図である。
図1に示す基肥量演算技術は、以下のような考え方に基づく。
1)1回目(最初)の基肥地図作成NP1(T1)
基肥地図は、圃場における位置(測定地点等)と基肥量との関係を示す地図であり、1回目の作成例としては、従来の慣行基肥量による均一施肥(全ての地点で同じ基肥量にすること)でもよい。地点iの基肥量をNP1iとする。
2)実績基肥地図の取得N1(T2)
実績基肥量が計画基肥量のm1i倍であるとすると以下の式でN1iを求めることができる。
N1i=m1i×NP1i (式1)
N1iを地図上に並べたものが実績基肥地図N1である。
3)測定項目のデータ取得(T3)
測定項目としては、例えば、T3に示す項目が挙げられる。
4)基肥補正量ΔN1の演算(T4)
5)基肥地図を更新(T5)
以下の式2によりNP2iを求めることができる。
NP2i=N1i+ΔN1i (式2)
NP2iを地図上に並べたものが2回目の基肥地図NP2である。
6)上記2)→4)→5)の処理を例えば数年(数回)にわたって続けることにより、最適な基肥量に収束させることができる。尚、測定項目は初回に設定する。
上記の手法によれば、栽培結果を利用したフィードバック制御の考え方により、品種特性、地力、気象等の条件が不明であっても、処理を繰り返すことにより、最適な基肥量に収束させることができる。
7)基肥量を計算する単位は、地域であっても、圃場であっても、1測定地点(メッシュ: 10m×10mなど)であってもよい。
尚、計算単位内の条件は均一であることが望ましい。その場合、土壌分析や栽培試験を行わなくても、計算単位毎に最適な基肥量に収束させることができる。
Hereinafter, the gist of the basal fertilizer amount calculation technique according to the present invention will be explained with reference to FIG. FIG. 1 is a diagram summarizing the basic fertilizer amount calculation technique according to the present embodiment.
The basal fertilizer amount calculation technique shown in FIG. 1 is based on the following idea.
1) First (initial) base map creation NP 1 (T1)
A basal fertilizer map is a map that shows the relationship between the position in the field (measurement points, etc.) and the amount of basal fertilizer.The first creation example uses the conventional method of uniform fertilization using the conventional amount of basal fertilizer (the same amount of basal fertilizer is applied at all points). ) is also acceptable. Let the amount of basal fertilizer at point i be NP 1i .
2) Acquisition of actual basal fertilizer map N 1 (T2)
Assuming that the actual amount of basal fertilizer is m 1i times the planned amount of basal fertilizer, N 1i can be calculated using the following formula.
N 1i = m 1i ×NP 1i (Formula 1)
The actual basal fertilizer map N1 is the result of arranging N1i on a map.
3) Acquisition of data for measurement items (T3)
Examples of measurement items include the item shown in T3.
4) Calculation of basal fertilizer correction amount ΔN 1 (T4)
5) Update base map (T5)
NP 2i can be determined using the following equation 2.
NP 2i = N 1i + ΔN 1i (Formula 2)
The second basic map NP 2 is the NP 2i arranged on a map.
6) By continuing the above processes 2)→4)→5) for several years (several times), the amount of basal fertilizer can be converged to the optimum amount. Note that the measurement items are set at the first time.
According to the above method, even if conditions such as cultivar characteristics, soil fertility, weather, etc. are unknown, it is possible to converge on the optimal amount of basal fertilizer by repeating the process based on the concept of feedback control using cultivation results. .
7) The unit for calculating the amount of basal fertilizer may be a region, a field, or one measurement point (mesh: 10 m x 10 m, etc.).
Note that it is desirable that the conditions within the calculation unit be uniform. In that case, it is possible to converge on the optimal amount of basal fertilizer for each calculation unit without conducting soil analysis or cultivation tests.
(第1の実施の形態)
図2は、本実施の形態による作物の基肥量演算装置の一構成例を示す機能ブロック図である。図3は、本実施の形態による作物の基肥量演算方法の処理の流れを示すフローチャート図である。
図2に示すように、本実施の形態による基肥量演算装置Aは、基肥地図作成部1と、実績基肥地図作成部5と、測定項目測定部7と、目標・実績比較部11と、基肥補正量演算部15と、基肥地図更新部17と、を有している。その他、図示しない記憶部などを有している。
(First embodiment)
FIG. 2 is a functional block diagram showing an example of the configuration of the crop basal fertilizer amount calculation device according to the present embodiment. FIG. 3 is a flowchart showing the processing flow of the crop basal fertilizer amount calculation method according to the present embodiment.
As shown in FIG. 2, the basal fertilizer amount calculation device A according to the present embodiment includes a basal fertilizer
図3に示すように、本実施の形態による基肥量演算処理手順は、まず、処理を開始すると(Start)、測定項目の設定を行う(ステップS1)。 As shown in FIG. 3, in the basal fertilizer amount calculation processing procedure according to the present embodiment, when the processing is started (Start), measurement items are set (Step S1).
1.測定項目の設定例(ステップS1)
1-1)測定項目の決定
栽培目標や利用できる機械に基づいて、基肥量補正の判断に用いる測定項目を決める。測定項目としては、収量、倒伏程度、穀粒タンパク質含有率等が考えられる。
1-2)測定項目の種類を指定する
各測定項目の種類として、目標項目、上限項目、下限項目、上下限項目のいずれかを指定する。
1-2-1)目標項目: 基本補正量(ΔNB)を決める関数と上限値、下限値でない目標値をもつ。このΔNBを補正量の基本とし、上限補正量、下限補正量、上限ΔN、下限ΔNで補正してΔNを決定する。必ず一つ指定する。目標項目は、例えば、収量などである。
1-2-2)上限項目: 上限補正量(ΔNU)の関数と上限値または下限値の目標値をもつ。例えば、作物の倒伏程度(指標としてのコンバイン標準化速度等)や玄米タンパク質含有率などである。
1-2-3)下限項目: 下限補正量(ΔNL)の関数と上限値または下限値の目標値をもつ。例えば、小麦タンパク質含有率などである。
1-2-4)上下限項目: 上限補正量関数、下限補正量関数、上限値と下限値の目標値をもつ上下限項目を設定しても良い。
ここで、目標項目は必ず1つ作る。
1. Example of setting measurement items (step S1)
1-1) Determination of measurement items Based on the cultivation goals and available machinery, determine the measurement items to be used for determining the amount of basal fertilizer correction. Possible measurement items include yield, degree of lodging, and grain protein content.
1-2) Specify the type of measurement item Specify the target item, upper limit item, lower limit item, or upper/lower limit item as the type of each measurement item.
1-2-1) Target item: It has a function that determines the basic correction amount (ΔNB) and a target value that is not an upper limit value or a lower limit value. This ΔNB is used as the basis of the correction amount, and ΔN is determined by correcting the upper limit correction amount, the lower limit correction amount, the upper limit ΔN, and the lower limit ΔN. Be sure to specify one. The target item is, for example, yield.
1-2-2) Upper limit item: Has a function of the upper limit correction amount (ΔNU) and a target value for the upper limit or lower limit. For example, the degree of crop lodging (combiner standardization rate as an indicator, etc.) and brown rice protein content.
1-2-3) Lower limit item: Has a function of the lower limit correction amount (ΔNL) and a target value for the upper limit or lower limit. For example, wheat protein content.
1-2-4) Upper and lower limit items: Upper and lower limit items may be set that have an upper limit correction amount function, a lower limit correction amount function, and target values for the upper and lower limits.
Here, be sure to create one goal item.
2.項目毎に関数と目標値、優先順位を決める(ステップS4)。
関数は、直線、階段状、折れ線、曲線などで良い。例えば、目標未満の場合補正量=1、目標以上の場合補正量=0という関数でもよい。すなわち、必ずしも実験に基づく関数でなくてもよい。
また、上限項目と下限項目がある場合、ΔNU<ΔNLと対立した場合の対立処理を決めておくと良い。対立処理としては、優先する項目を決めておく、ΔNUとΔNLの平均値を採用する、等が考えられる。
基肥地図作成部1が最初の基肥地図NP1を入力する(ステップS2)。
次いで、実績基肥地図作成部5が実績基肥量を考慮して基肥地図NPnを実績基肥地図Nnに変換する(n=1,2、3、…)。
次いで、測定項目測定部7がステップS3において、測定項目を測定する。ステップS4(S4-1,S4-2,S4-3)において、測定項目測定部7により測定された測定項目に基づいて以下のように補正量を算出する。
2. A function, target value, and priority are determined for each item (step S4).
The function may be a straight line, step-like, polygonal line, curved line, etc. For example, a function may be used in which the correction amount = 1 when the value is less than the target, and the correction amount = 0 when the value is equal to or greater than the target. That is, it does not necessarily have to be a function based on experiments.
Furthermore, when there is an upper limit item and a lower limit item, it is good to decide how to handle the conflict when ΔNU<ΔNL. Conceivable conflict processing may include deciding which items should be prioritized, or using the average value of ΔNU and ΔNL.
The basal fertilizer
Next, the actual basal fertilizer
Next, the measurement
3.目標・実績比較部11で比較を行い(ステップS4)、項目毎に基肥量補正量を算出する。
3-1)目標項目(ステップS4-1): 目標値-測定値を、ΔNBを決める関数に当てはめΔNBを算出する。
3-2)上限項目(ステップS4-2): 目標値-測定値を、ΔNUを決める関数に当てはめΔNUを算出する。
3-3)下限項目(ステップS4-3): 目標値-測定値を、ΔNLを決める関数に当てはめΔNLを算出する。
3-4)図示していないが、例えば、上下限項目:目標値-測定値を、ΔNUを決める関数とΔNLを決める関数に当てはめ、ΔNUとΔNLを算出するようにしても良い。
3. A comparison is made in the target/actual performance comparison section 11 (step S4), and a basal fertilizer amount correction amount is calculated for each item.
3-1) Target item (step S4-1): Calculate ΔNB by applying the target value-measured value to a function that determines ΔNB.
3-2) Upper limit item (step S4-2): Calculate ΔNU by applying the target value to the measured value to a function that determines ΔNU.
3-3) Lower limit item (step S4-3): Calculate ΔNL by applying the target value - measured value to a function that determines ΔNL.
3-4) Although not shown, for example, ΔNU and ΔNL may be calculated by applying the upper and lower limit items: target value - measured value to a function that determines ΔNU and a function that determines ΔNL.
次いで、基肥補正量演算部15が、その比較結果に基づいて栽培目標を達成する方向に基肥量の補正を行う(S6-1~4、S7,S8-1~8-3)。
以下に、上記の補正量ΔNの演算処理について説明する。
Next, the basal fertilizer correction
The calculation process for the above correction amount ΔN will be explained below.
4.基肥補正量ΔNの決定
4-1)暫定補正量ΔN(1)の決定
ΔNB、ΔNU、ΔNLを比較し(ステップS5)、暫定補正量ΔN(1)を決定する(S6-1~S6-4)
ΔNL≦ΔNB≦ΔNLの場合には、ΔNBを採用する(ステップS6-1)。
ΔNB>ΔNUの場合には、ΔNUを採用する(ステップS6-2)。
ΔNB<ΔNLの場合には、ΔNLを採用する(ステップS6-3)。
ΔNU<ΔNLの場合には、対立処理を行う(ステップS6-4)。
4-2)基肥補正量ΔNの決定(S7,ステップS8-1~S8-3)
4-1)で決定したΔN(1)を、必要に応じて、最終的な上限ΔN、下限ΔNに当てはめる。上限ΔN、下限ΔNは過剰補正を避けるためあらかじめ設定した値であり、測定項目の測定値により変動するΔNUやΔNLとは異なる。
下限ΔN≦ΔN(1)≦上限ΔNであれば、ΔN(1)を採用する。
ΔN(1)>上限ΔNであれば、上限ΔNを採用する。
ΔN(1)<下限ΔNであれば、下限ΔNを採用する。
ステップS8-1~S8-3の後の処理は、図3では省略しているが、図1のT5(基肥地図の更新)からT1(新たな基肥地図で処理を繰り返す)に戻る。
尚、ステップS8から戻る位置は、ステップS1(測定項目、測定項目の目標値、関数を更新する場合)又はステップS2(測定項目を変えない場合)である。
4. Determination of basal fertilizer correction amount ΔN 4-1) Determination of provisional correction amount ΔN (1) Compare ΔNB, ΔNU, and ΔNL (step S5), and determine provisional correction amount ΔN (1) (S6-1 to S6-4 )
If ΔNL≦ΔNB≦ΔNL, ΔNB is adopted (step S6-1).
If ΔNB>ΔNU, ΔNU is adopted (step S6-2).
If ΔNB<ΔNL, ΔNL is adopted (step S6-3).
If ΔNU<ΔNL, conflict processing is performed (step S6-4).
4-2) Determination of basal fertilizer correction amount ΔN (S7, steps S8-1 to S8-3)
Apply ΔN(1) determined in 4-1) to the final upper limit ΔN and lower limit ΔN as necessary. The upper limit ΔN and the lower limit ΔN are values set in advance to avoid excessive correction, and are different from ΔNU and ΔNL, which vary depending on the measured value of the measurement item.
If lower limit ΔN≦ΔN(1)≦upper limit ΔN, ΔN(1) is adopted.
If ΔN(1)>upper limit ΔN, the upper limit ΔN is adopted.
If ΔN(1)<lower limit ΔN, the lower limit ΔN is adopted.
Although the processes after steps S8-1 to S8-3 are omitted in FIG. 3, the process returns from T5 (updating the basal fertilizer map) to T1 (repeat the process with a new basal fertilizer map) in FIG. 1.
Note that the position to return to from step S8 is step S1 (when updating the measurement item, target value of the measurement item, and function) or step S2 (when the measurement item is not changed).
(暫定補正量ΔN(1)の演算の具体例)
以下に、上記の手順に沿った暫定補正量ΔN(1)の演算の具体例について説明する。 適宜、図1から3までと、上記1.測定項目の設定例から上記4.暫定補正量ΔN(1)の決定までの決定の説明を参照する。
(Specific example of calculation of provisional correction amount ΔN(1))
A specific example of calculating the provisional correction amount ΔN(1) according to the above procedure will be described below. 1 to 3 and 1. above as appropriate. From the measurement item setting example, see 4. above. Please refer to the explanation of the determination up to the determination of the provisional correction amount ΔN(1).
(1)補正量演算
1-1)測定項目は、図1のT3において例示した項目等の組み合わせである。
1-2)後述する表などに例示させるように、測定項目毎に、種類、関数、目標値などを設定する。
測定項目の特性に応じて、目標項目、上限項目等の種類を指定する。
設定項目としての関数は、実験データに基づいて適切な関数を設定することが望ましい。但し、実験データに基づかない関数、例えば、階段状関数を設定しても良い。例えば、収量を目標項目とし、目標未満は補正量=1、目標以上は補正量=0というような簡単な関数を設定しても良い点が本発明の1つの特徴である。
1-3)測定項目毎に基肥量の補正量を演算する。
1-4)ΔNB、ΔNU、ΔNLを比較して暫定補正量ΔN(1)を決定する。
尚、ΔN(1)は、目標項目の値ΔNBを採用するのが基本であり、ΔNU、ΔNLで補正する。ステップS4~S6までのように、測定項目の種類により算出された補正値の扱いを変えている。
(1) Correction amount calculation 1-1) The measurement items are a combination of the items etc. exemplified in T3 of FIG.
1-2) Set the type, function, target value, etc. for each measurement item, as illustrated in the table below.
Specify the types of target items, upper limit items, etc. according to the characteristics of the measurement items.
As for the function as a setting item, it is desirable to set an appropriate function based on experimental data. However, a function that is not based on experimental data, such as a stepwise function, may be set. For example, one feature of the present invention is that a simple function may be set such that the yield is set as a target item and the correction amount is 1 when the yield is less than the target, and 0 when the yield is above the target.
1-3) Calculate the correction amount of basal fertilizer amount for each measurement item.
1-4) Compare ΔNB, ΔNU, and ΔNL to determine provisional correction amount ΔN(1).
Note that ΔN(1) basically adopts the value ΔNB of the target item, and is corrected by ΔNU and ΔNL. As shown in steps S4 to S6, the handling of the calculated correction value is changed depending on the type of measurement item.
(2)項目別の関数の例
2-1)測定項目
測定項目は、収量、コンバイン標準化速度(倒伏程度の一指標)、穀粒タンパク質含有率とすることができる。主食用水稲の場合は倒伏程度と穀粒タンパク質含有率とが上限以下の範囲内で目標収量を目指すのが好ましい。正規化植生指数(NDVI)等の生育量センシング項目は、この例ではΔN演算に使わないが、関数の例を示す。
(2) Example of function by item 2-1) Measurement item The measurement item can be yield, combine standardization rate (one index of lodging degree), and grain protein content. In the case of paddy rice for staple food, it is preferable to aim for the target yield within a range in which the degree of lodging and the grain protein content are below the upper limit. Growth sensing items such as the normalized vegetation index (NDVI) are not used in the ΔN calculation in this example, but an example of the function is shown.
2-2)収量
収量を目標項目とする。そして、目標収量より実際の測定収量が少ない場合、収量差に相当する窒素量だけ基肥量を増やす。
図4は、収量と窒素吸収量、及び収量と基本補正量ΔNByの関係の一例を示す図である。
窒素吸収量NAは、収量Y(g/m2)に対して以下の式3に示すように単回帰することができることがわかった。
NA(g/m2)=0.0176×Y+0.6476 (式3)
2-2) Yield Yield is the target item. If the actual measured yield is lower than the target yield, the amount of basal fertilizer is increased by the amount of nitrogen corresponding to the difference in yield.
FIG. 4 is a diagram showing an example of the relationship between yield and nitrogen absorption amount, and between yield and basic correction amount ΔNBy.
It has been found that the nitrogen absorption amount NA can be subjected to a simple regression with respect to the yield Y (g/m 2 ) as shown in Equation 3 below.
NA (g/m 2 )=0.0176×Y+0.6476 (Formula 3)
目標収量(下向き黒矢印参照)を570g/m2とし、肥料効率(施用した窒素量に対する吸収される窒素量の割合)をk=1とすると、図4のように、
Y<570の場合:
ΔNBy=0.0176×(570-Y)/k=0.0176×(570-Y) (式4)Y≧570の場合:
ΔNBy=0
である。
Assuming that the target yield (see the downward black arrow) is 570 g/m 2 and the fertilizer efficiency (ratio of the amount of nitrogen absorbed to the amount of nitrogen applied) is k = 1, as shown in Figure 4,
If Y<570:
ΔNBy=0.0176×(570-Y)/k=0.0176×(570-Y) (Formula 4) When Y≧570:
ΔNBy=0
It is.
以上のように、収量による基本補正量ΔNByを回帰式を利用して求めることができる。
尚、収量のみでΔNを計算する場合や肥料削減が目的の場合には、式4の場合分けをせず、収量が目標を超えた場合は基肥量を削減して、倒伏防止や肥料削減を図ることも可能である。
As described above, the basic correction amount ΔNBy based on the yield can be determined using the regression equation.
In addition, when calculating ΔN based only on yield or when the purpose is to reduce fertilizer, do not separate the
kは通常0.3程度の値である。但し、過剰補正となることを避けるためk=1~2として、数年にわたって演算を行い、最適基肥量に近づけるようにしてもよい。収量は、その年の気象条件等の影響を受けるため、目標収量は絶対値だけでなく、その年の平均値、中央値、第三四分位数等の相対的な値を用いても良い。 k usually has a value of about 0.3. However, in order to avoid excessive correction, k may be set to 1 to 2, and calculations may be performed over several years to approximate the optimum amount of basal fertilizer. Yield is affected by the weather conditions of the year, so the target yield can be determined not only by absolute values, but also by relative values such as the year's average, median, or third quartile. .
2-3)コンバイン標準化速度
コンバイン標準化速度(本明細書では、倒伏していない基準圃場のコンバイン速度に対する対象箇所のコンバイン速度の相対値と定義する。)は、農作物の倒伏程度の指標として用いることができる。倒伏程度が大きいほどコンバイン速度は小さくなるからである。倒伏程度は、上限の目標を持ち、基肥補正量の上限を決める項目であるため、上限項目である。一方、コンバイン標準化速度は、倒伏程度と負の関係があるため、下限の目標を持つ上限項目である(図5の下向き黒矢印=0.7を下限目標とする)。
図5は、コンバイン標準化速度(倒伏程度)と窒素吸収量、及びコンバイン標準化速度と上限補正量ΔNUvの関係の一例を示す図である。図5に示すように、窒素吸収量NAはコンバイン標準化速度Vで、以下の式5に示すように単回帰することができた。
NA=-7.1321×V +17.159(式5)
2-3) Standardized speed of the combine The standardized speed of the combine (defined herein as the relative value of the combine speed at the target location with respect to the combine speed of the reference field that is not lodging) can be used as an index of the degree of lodging of agricultural products. I can do it. This is because the greater the degree of lodging, the lower the combine harvester speed. The degree of lodging is an upper limit item because it has an upper limit target and is an item that determines the upper limit of the basal fertilizer correction amount. On the other hand, the combine standardization speed has a negative relationship with the degree of lodging, so it is an upper limit item with a lower limit target (the downward black arrow in FIG. 5 = 0.7 is the lower limit target).
FIG. 5 is a diagram showing an example of the relationship between the combine standardization speed (lodging degree) and the nitrogen absorption amount, and the combine standardization speed and the upper limit correction amount ΔNUv. As shown in FIG. 5, the nitrogen absorption amount NA was able to be subjected to a simple regression as shown in
NA=-7.1321×V +17.159 (Formula 5)
ここで、目標標準化速度を0.7、肥料効率を1とすると、ΔNUvは以下の式6で表される。
ΔNUv=-7.1321×(0.7-V) (式6)
以上のように、コンバイン標準化速度による上限補正量ΔNUvを回帰式を利用して求めることができる。
Here, assuming that the target standardization speed is 0.7 and the fertilizer efficiency is 1, ΔNUv is expressed by the
ΔNUv=-7.1321×(0.7-V) (Formula 6)
As described above, the upper limit correction amount ΔNUv based on the combine standardization speed can be determined using the regression equation.
尚、目標より収量が低い場合は増加補正となり、倒伏程度が大きくなる恐れがある。目標より標準化速度が大きい(倒伏程度が小さい)場合も、式6によりΔNUvを計算することにより、倒伏程度からみた補正量の上限を設定することができる。従って、増加補正量の過剰を防ぐことができる。また、倒伏程度の指標としてコンバイン標準化速度の代わりに、コンバイン速度そのものや作物の高さなど別の測定項目を使うことも可能である。
In addition, if the yield is lower than the target, an increase will be required and the degree of lodging may increase. Even when the standardized speed is higher than the target (the degree of lodging is small), by calculating
2-4)穀粒タンパク質含有率補正
基肥窒素量が多いと穀粒タンパク質含有率が高くなる。
ところで、作物によって、品質上求められる穀粒タンパク質含有率に上限や下限がある場合がある。
例えば、玄米タンパク質含有率が高いと食味が落ちるため、良食味米栽培では玄米タンパク質含有率に上限が定められている場合がある。ここでは玄米タンパク質含有率を上限項目とした例を示す。
図6は、玄米タンパク質含有率と窒素吸収量、及び玄米タンパク質含有率と上限補正量ΔNUpの関係の一例を示す図である。図6に示すように、窒素吸収量は玄米タンパク質含有率で単回帰できることがわかる。
図6より、玄米タンパク質含有率をPとすると、窒素吸収量NAは以下の式で求まる。 NA=3.1395×P-8.9885 (式7)
2-4) Correcting grain protein content When the basal fertilizer nitrogen content is high, grain protein content increases.
Incidentally, depending on the crop, there may be an upper limit or a lower limit to the grain protein content required for quality.
For example, if the brown rice protein content is high, the taste deteriorates, so in the cultivation of good-tasting rice, an upper limit may be set for the brown rice protein content. Here, an example is shown in which the brown rice protein content is set as the upper limit item.
FIG. 6 is a diagram showing an example of the relationship between brown rice protein content and nitrogen absorption, and between brown rice protein content and upper limit correction amount ΔNUp. As shown in FIG. 6, it can be seen that the nitrogen absorption amount can be regressed in a simple regression with the brown rice protein content.
From FIG. 6, if the brown rice protein content is P, the nitrogen absorption amount NA can be found by the following formula. NA=3.1395×P-8.9885 (Formula 7)
また、玄米タンパク質含有率の目標値を6.0(下向き黒矢印の値を上限目標とする)、肥料効率を1とすると、式8が求まる。
ΔNUp=3.1395×(6.0-P) (式8)
以上のように、穀粒タンパク質含有率による上限補正量ΔNUpを回帰式を利用して求めることができる。
Further, if the target value of brown rice protein content is 6.0 (the value indicated by the downward black arrow is the upper limit target) and the fertilizer efficiency is 1, then
ΔNUp=3.1395×(6.0-P) (Formula 8)
As described above, the upper limit correction amount ΔNUp based on the grain protein content can be determined using the regression equation.
2-5)NDVI等による補正(関数の例示)
収量コンバインを利用することができない場合に、人工衛星やドローン等により取得できる生育量の指標であるNDVI(正規化植生指数)等で基肥量を補正することも可能である。
NDVI値は、植物などの生育量を示す指標であり、(IR-R)/(IR+R)で求めることができる。
ここで、Rは可視光の反射率、IRは近赤外光の反射率、であり、NDVI値は+1~-1の間の値である。
2-5) Correction using NDVI etc. (example of function)
If a yield combine is not available, it is also possible to correct the amount of basal fertilizer using NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), which is an index of growth amount that can be obtained by satellites, drones, etc.
The NDVI value is an index indicating the amount of growth of plants, etc., and can be determined by (IR-R)/(IR+R).
Here, R is the reflectance of visible light, IR is the reflectance of near-infrared light, and the NDVI value is a value between +1 and -1.
この場合は目標項目とする。また、収量が目標より低い原因が生育過剰による倒伏や窒素過多による病害の場合もある。その場合は、収量による補正では増加補正となるが、実際には基肥量を減らす必要がある。コンバイン標準化速度を利用しない場合は、収量とNDVI等を組み合わせることで、そのような場合も適切に基肥量を補正できる。生育過剰を防ぐ目的がある場合は、上限項目とする。生育量は気象変動の影響を受けるので、その年の平均値、中央値、第三四分位数等相対的な値でもよい。 In this case, use it as a target item. In addition, yields may be lower than the target due to lodging due to overgrowth or diseases caused by excessive nitrogen. In that case, the correction based on yield will result in an increase, but in reality it is necessary to reduce the amount of basal fertilizer. If the combine standardization speed is not used, the amount of basal fertilizer can be appropriately corrected by combining yield and NDVI, etc. in such a case as well. If the purpose is to prevent overgrowth, set it as an upper limit item. Since the amount of growth is affected by climate change, relative values such as the average value, median value, or third quartile of the year may be used.
図7は、NDVI×植被率と窒素吸収量、及びNDVI×植被率と基本補正量ΔNBndvixの関係の一例を示す図である。NDVI×植被率はドローン等によるNDVI測定時に得られる生育量の指標の一つである。
図7に示すように、窒素吸収量は、NDVI×植被率(NDVIXと記載する)の2次関数で回帰できる。
NA=104.67×NDVIX2-21.216×NDVIX+2.2025 (式9)
FIG. 7 is a diagram showing an example of the relationship between NDVI×vegetation coverage and nitrogen absorption amount, and between NDVI×vegetation coverage and basic correction amount ΔNBndvix. NDVI×vegetation coverage is one of the indicators of growth amount obtained when measuring NDVI using a drone or the like.
As shown in FIG. 7, the amount of nitrogen absorption can be regressed using a quadratic function of NDVI×vegetation coverage (denoted as NDVIX).
NA=104.67×NDVIX 2 -21.216×NDVIX+2.2025 (Formula 9)
また、NDVIXの目標値を0.3、肥料効率を1とすると、ΔNBndvixは以下のようになる。
ΔNBndvix=(104.67×(0.32-NDVIX2)-21.216×(0.3-NDVIX) (式10)
以上のように、NDVI×植被率による基本補正量ΔNBndvixを、回帰式を利用して求めることができる。
Further, assuming that the target value of NDVIX is 0.3 and the fertilizer efficiency is 1, ΔNBndvix is as follows.
ΔNBndvix=(104.67×(0.3 2 −NDVIX 2 )−21.216×(0.3−NDVIX) (Formula 10)
As described above, the basic correction amount ΔNBndvix based on NDVI×vegetation coverage can be obtained using the regression equation.
(3)ΔN(1)の演算例
以下に、主食用水稲の場合のΔNの演算例について説明する。
(3) Example of calculation of ΔN(1) Below, an example of calculation of ΔN in the case of paddy rice for staple food will be explained.
表1は、測定項目の組み合わせ例を示す表である。
例1は、収量を目標項目としたものである。
例2は、NDVI×植被率を目標項目としたものである。
例3は、収量を目標項目とし、NDVI×植被率を上限項目としたものである。
例4は、収量を目標項目とし、コンバイン標準速度、穀粒タンパク質含率を上限項目としたものである。
以下では、表1の例4の組み合わせを用いて、様々な収量、タンパク質含有率、コンバイン標準化速度の組み合わせについて、ΔN(1)を計算した例を示す。
Table 1 is a table showing examples of combinations of measurement items.
In Example 1, the target item is yield.
In Example 2, the target item is NDVI×vegetation coverage.
In Example 3, the target item is yield, and the upper limit item is NDVI×vegetation coverage.
In Example 4, the target item is yield, and the standard combine speed and grain protein content are the upper limit items.
Below, examples are shown in which ΔN(1) was calculated for various combinations of yield, protein content, and combine normalization rate using the combination of Example 4 in Table 1.
表2は、主食用水稲を想定した場合の暫定補正量ΔN(1)の演算例を示す表であり、式4,式6、式8を用いて、ΔNBy、ΔNUv、ΔNUpを計算した値を示す表である。表2は、図3のステップS8-1~S8-3までの処理においてもPと、得られた暫定補正量ΔN(1)を求めるまでの演算処理の結果を示す。それ以降の演算処理により得られた結果は省略している。
各項目の網掛けの意味を最終行に示した。
Table 2 is a table showing an example of calculation of the provisional correction amount ΔN(1) assuming paddy rice for staple food. This is a table showing Table 2 also shows the results of the arithmetic processing up to finding P and the obtained provisional correction amount ΔN(1) in the processing from steps S8-1 to S8-3 in FIG. Results obtained from subsequent arithmetic processing are omitted.
The meaning of each shaded item is shown in the last line.
事例1では、収量が600であり、目標570を上回っているため、式(4)より、収量による基本補正量は0である。上限項目であるコンバイン標準化速度は1.0であるため、式(6)より、上限補正量は2.1である。上限項目であるタンパク質含有率は5.5であるため、式(8)より、上限補正量は1.6である。
ΔNByは上限補正量ΔNUvやΔNUpより小さいので、事例1における選択される補正量はΔNBy=0.0であり、ΔN(1)=0.0となる。
In
Since ΔNBy is smaller than the upper limit correction amounts ΔNUv and ΔNUp, the selected correction amount in
事例2では、収量が500であり、目標570を下回っているため、式(4)より、収量による基本補正量は1.2である。上限項目であるコンバイン標準化速度は0.9であるため、式(6)より、上限補正量は1.4である。上限項目であるタンパク質含有率は5.5であるため、式(8)より、上限補正量は1.6である。
ΔNByは上限補正量ΔNUvやΔNUpより小さいので、事例2における選択される補正量はΔNBy=1.2であり、ΔN(1)=1.2となる。
In case 2, the yield is 500, which is lower than the target of 570, so from equation (4), the basic correction amount based on the yield is 1.2. Since the combine standardization speed, which is the upper limit item, is 0.9, the upper limit correction amount is 1.4 from equation (6). Since the protein content, which is the upper limit item, is 5.5, the upper limit correction amount is 1.6 from equation (8).
Since ΔNBy is smaller than the upper limit correction amounts ΔNUv and ΔNUp, the correction amount selected in case 2 is ΔNBy=1.2, and ΔN(1)=1.2.
事例3では、収量が470であり、目標570を下回っているため、式(4)より、収量による基本補正量ΔNByは1.8である。上限項目であるコンバイン標準化速度は1.0であるため、式(6)より、上限補正量は2.1である。上限項目であるタンパク質含有率は5.5であるため、式(8)より、上限補正量ΔNUpは1.6である。
ΔNUp<ΔNBy<ΔNUvなので、事例3における選択される補正量はΔNUp=1.6であり、ΔN(1)=1.6となる。
In case 3, the yield is 470, which is lower than the target of 570, so from equation (4), the basic correction amount ΔNBy based on the yield is 1.8. Since the combine standardization speed, which is the upper limit item, is 1.0, the upper limit correction amount is 2.1 from equation (6). Since the protein content, which is the upper limit item, is 5.5, the upper limit correction amount ΔNUp is 1.6 from equation (8).
Since ΔNUp<ΔNBy<ΔNUv, the correction amount selected in case 3 is ΔNUp=1.6, and ΔN(1)=1.6.
事例4では、収量が470であり、目標570を下回っているため、式(4)より、収量による基本補正量ΔNByは1.8である。上限項目であるコンバイン標準化速度は0.9であるため、式(6)より、上限補正量ΔNUvは1.4である。上限項目であるタンパク質含有率は5.5であるため、式(8)より、上限補正量ΔNUpは1.6である。
ΔNUv<ΔNUp<ΔNByなので、事例4における選択される補正量はΔNUv=1.4であり、ΔN(1)=1.4となる。
In
Since ΔNUv<ΔNUp<ΔNBy, the correction amount selected in
事例5では、収量が600であり、目標570を上回っているため、式(4)より、収量による基本補正量ΔNByは0.0である。上限項目であるコンバイン標準化速度は0.5であるため、式(6)より、上限補正量ΔNUvは-1.4である。上限項目であるタンパク質含有率は5.5であるため、式(8)より、上限補正量ΔNUpは1.6である。
ΔNUv<ΔNBy<ΔNUpなので、事例5における選択される補正量はΔNUv=-1.4であり、ΔN(1)=-1.4となる。
In
Since ΔNUv<ΔNBy<ΔNUp, the correction amount selected in
事例6では、収量が500であり、目標570を下回っているため、式(4)より、収量による基本補正値ΔNByは1.2である。上限項目であるコンバイン標準化速度は0.5であるため、式(6)より、上限補正量ΔNUvは-1.4である。上限項目であるタンパク質含有率は6.5であるため、式(8)より、上限補正量はΔNUp=-1.6である。
ΔNUp<ΔNUv<ΔNByなので、事例6における選択される補正量はΔNUp=-1.6であり、ΔN(1)=-1.6となる。
In
Since ΔNUp<ΔNUv<ΔNBy, the correction amount selected in
事例7では、収量が500であり、目標570を下回っているため、式(4)より、収量による補正量ΔNByは1.2である。上限項目であるコンバイン標準化速度は0.3であるため、式(6)より、上限補正量ΔNUvは-2.9である。上限項目であるタンパク質含有率は6.5であるため、式(8)より、上限補正量ΔNUpは-1.6である。
ΔNUv<ΔNUp<ΔNByなので、事例7における選択される補正量はΔNUv=-2.9であり、ΔN(1)=-2.9となる。
In
Since ΔNUv<ΔNUp<ΔNBy, the correction amount selected in
事例8では、収量が600であり、目標570を上回っているため、式(4)より、収量による基本補正量ΔNByは0.0である。上限項目であるコンバイン標準化速度は0.7であるため、式(6)より、上限補正量ΔNUvは0.0である。上限項目であるタンパク質含有率は6.5であるため、式(8)より、上限補正量ΔNUpは-1.6である。
ΔNUp<ΔNBy=ΔNUv、事例8における選択される補正量はΔNUp=-1.6であり、ΔN(1)=-1.6となる。
以上に説明したように、様々な事例において、基肥に関する適切な補正量を求めることができる。
In
ΔNUp<ΔNBy=ΔNUv, the correction amount selected in
As explained above, in various cases, an appropriate correction amount regarding basal fertilizer can be determined.
表3は、麺用コムギを想定した場合の暫定補正量ΔN(1)の演算例を示す表であり、数式は水稲の係数を流用し、目標や上限、下限を設定した。また、対立処理はコンバイン標準化速度をタンパク質含有率より優先とした。
表3は、図3のステップS8-1~S8-3までの処理においてもPと、得られた暫定補正量ΔN(1)を求めるまでの演算処理の結果を示す。それ以降の演算処理により得られた結果は省略している。
各項目の網掛けの意味を最終行に示した。
Table 3 is a table showing an example of calculating the provisional correction amount ΔN(1) when wheat for noodles is assumed, and the formula uses coefficients for paddy rice and sets targets, upper limits, and lower limits. Additionally, the allelic treatment prioritized combine normalization rate over protein content.
Table 3 also shows the results of the arithmetic processing up to finding P and the obtained provisional correction amount ΔN(1) in the processing from steps S8-1 to S8-3 in FIG. Results obtained from subsequent arithmetic processing are omitted.
The meaning of each shaded item is shown in the last line.
事例1では、収量が450であり、目標400を上回っているため、収量による基本補正量ΔNByは0となる。コンバイン標準化速度は、1.0(0.7を下限目標とする)であるため、上限補正量ΔNUvは2.1となる。タンパク質含有率は11.0(10.0を下限目標とする)であるため、下限補正量ΔNLpは-3.1となる。ΔNLp<ΔNBy<ΔNUvなので、補正量はΔNBy=0となる。
In
事例2では、収量が350であり、目標400を下回っているため、収量による基本補正量ΔNByは0.9となる。コンバイン標準化速度は、0.9であるため、上限補正量ΔNUvは1.4となる。タンパク質含有率は11.0であるため、下限補正量ΔNLpは-3.1となる。ΔNLp<ΔNBy<ΔNUvなので、補正量はΔNBy=0.9となる。 In case 2, the yield is 350, which is lower than the target of 400, so the basic correction amount ΔNBy based on the yield is 0.9. Since the combine standardization speed is 0.9, the upper limit correction amount ΔNUv is 1.4. Since the protein content is 11.0, the lower limit correction amount ΔNLp is -3.1. Since ΔNLp<ΔNBy<ΔNUv, the correction amount is ΔNBy=0.9.
事例3では、収量が300であり、目標400を下回っているため、収量による基本補正量ΔNByは1.8となる。コンバイン標準化速度は、0.9であるため、上限補正量ΔNUvは1.4となる。タンパク質含有率は11.0であるため、下限補正量ΔNLpは-3.1となる。ΔNLp<ΔNUv<ΔNByなので、補正量はΔNUv=1.4となる。 In case 3, the yield is 300, which is lower than the target of 400, so the basic correction amount ΔNBy based on the yield is 1.8. Since the combine standardization speed is 0.9, the upper limit correction amount ΔNUv is 1.4. Since the protein content is 11.0, the lower limit correction amount ΔNLp is −3.1. Since ΔNLp<ΔNUv<ΔNBy, the correction amount is ΔNUv=1.4.
事例4では、収量が450であり、目標400を上回っているため、収量による基本補正量ΔNByは0となる。コンバイン標準化速度は、0.6であるため、上限補正量ΔNUvは-0.7となる。タンパク質含有率は11.0であるため、下限補正量ΔNLpは-3.1となる。ΔNLp<ΔNUv<ΔNByなので、補正量はΔNUv=-0.7となる。
In
事例5では、収量が350であり、目標400を下回っているため、収量による基本補正量ΔNByは0.9となる。コンバイン標準化速度は、1.0であるため、上限補正量ΔNUvは2.1となる。タンパク質含有率は9.5であるため、下限補正量ΔNLpは1.6となる。ΔNBy<ΔNLp<ΔNUvなので、補正量はΔNLp=1.6となる。
In
事例6では、収量が350であり、目標400を下回っているため、収量による基本補正量ΔNByは0.9となる。コンバイン標準化速度は、1.0であるため、上限補正量ΔNUBvは2.1となる。タンパク質含有率は9.0であるため、下限補正量ΔNLpは3.1となる。ΔNBy<ΔNUv<ΔNLpで対立処理としてΔNUvを優先するため、補正量はΔNUv=2.1となる。
In
事例7では、収量が250であり、目標400を下回っているため、収量による基本補正量ΔNByは2.6となる。コンバイン標準化速度は、1.0であるため、上限補正量ΔNUvは2.1となる。タンパク質含有率は9.0であるため、下限補正量ΔNLpは3.1となる。ΔNUv<ΔNBy<ΔNLpで対立処理としてΔNUvを優先するため、補正値はΔNUv=2.1となる。
In
事例8では、収量が350であり、目標400を下回っているため、収量による基本補正量ΔNByは0.9となる。コンバイン標準化速度は、0.6であるため、上限補正量ΔNUvは-0.7となる。タンパク質含有率は10.5であるため、下限補正量ΔNLpは-1.6となる。ΔNLp<ΔNUv<ΔNByなので、補正値はΔNUv=-0.7となる。
In
以上のようにして、主食用水稲や麺用コムギの場合のΔN(1)の演算を行うことができる。
尚、目標項目である収量は作物や品種、栽培地等に依存するが、主食用水稲などでは420kg/10aが好ましく、より好ましくは720kg/10aである。
また、上限項目であるコンバイン標準化速度は、0.5以上が好ましく、より好ましくは0.8以上が好ましい。
また、上限項目であるタンパク質含有量は、7.0%以下が好ましく、6.0%以下がより好ましい。
In the manner described above, ΔN(1) can be calculated for paddy rice for staple food and wheat for noodles.
The target yield, which depends on the crop, variety, cultivation area, etc., is preferably 420 kg/10 a for staple food rice, and more preferably 720 kg/10 a.
Moreover, the combine standardization speed, which is an upper limit item, is preferably 0.5 or more, more preferably 0.8 or more.
Moreover, the protein content, which is an upper limit item, is preferably 7.0% or less, more preferably 6.0% or less.
本実施の形態による基肥量演算技術は、可変基肥地図の作成に利用できる。そして、圃場毎の土壌分析等を必要とせず、基肥施用、生育結果である測定項目を測定し、基肥量を補正する手順を繰り返すだけで栽培目標を達成する基肥量を漸近的に精度良く求めることができる。
可変基肥に使用する機械と測定項目データが圃場管理システム等に統合されれば、システムとして一体的に利用できる。そのシステムの中に本実施の形態による演算装置を組み込むことにより、個人的な技量などに依存せずに、基肥地図を作成することができる。
The basal fertilizer amount calculation technique according to this embodiment can be used to create a variable basal fertilizer map. Then, without the need for soil analysis etc. for each field, the amount of basal fertilizer that achieves the cultivation target can be determined asymptotically and accurately by simply repeating the steps of applying basal fertilizer, measuring measurement items that are growth results, and correcting the amount of basal fertilizer. be able to.
If the machines used for variable basal fertilizer and measurement item data are integrated into a field management system, etc., they can be used as an integrated system. By incorporating the arithmetic device according to this embodiment into the system, a basal fertilization map can be created without relying on personal skill.
(第2の実施の形態)
本発明は基肥量を補正するものであるが、補正を加える元になる実績基肥量の測定には手間が掛かる場合が多い。そこで、本発明の第2の実施の形態では、この課題を解決する。すなわち、第2の実施の形態では、実績基肥量を使用せずに、施肥機設定値を用いる。施肥機設定値とは施肥機の施肥量の設定値のことである。例えば施肥量を肥料の重量で50kg/10a計画する場合に施肥量を調整するつまみや開度の値を4にする機械なら、施肥機設定値は4となる。
第1の実施形態における実績基肥量と補正量を全て施肥機設定値に置き換え、施肥機設定値を補正の対象とすることができる。
(Second embodiment)
Although the present invention corrects the amount of basal fertilizer, it is often time-consuming to measure the actual amount of basal fertilizer upon which the correction is made. Therefore, the second embodiment of the present invention solves this problem. That is, in the second embodiment, the actual basal fertilizer amount is not used, but the fertilizer application machine setting value is used. The fertilizer applicator setting value is the setting value of the amount of fertilizer applied by the fertilizer applicator. For example, if the fertilizer application amount is planned to be 50kg/10a, and the fertilizer application amount is adjusted by setting the knob or opening value to 4, the fertilizer applicator setting value will be 4.
The actual basal fertilizer amount and correction amount in the first embodiment can all be replaced with the fertilizer application machine setting value, and the fertilizer application machine setting value can be the target of correction.
図8は、本発明の第2の実施の形態による施肥機設定値演算技術の要旨をまとめた図である。図9は、本実施の形態による作物の基肥量演算装置の一構成例を示す機能ブロック図である。図10は、本実施の形態による作物の基肥量演算方法の処理の流れを示すフローチャート図である。図10は、図3に対応し、対応するステップの符号の10を加算した符号で処理の対応関係を示す。
図8に示すように、施肥機設定値地図D1を作成し(T11)、測定項目を測定する(T13)。次いで、設定値補正量ΔD1を演算し(T14)、Dn+1=Dn+ΔDnを演算する(T15)。そして、次のサイクル(n+1)に進む(T11に戻る)。
図9に示すように、本実施の形態による基肥量演算装置Bは、設定値地図作成部2と、測定項目測定部8と、目標・実績比較部12と、設定値補正量演算部16と、設定値地図更新部18と、を有している。その他、図示しない記憶部などを有している。
以下において、処理の詳細について説明する。
FIG. 8 is a diagram summarizing the gist of the fertilizer applicator setting value calculation technique according to the second embodiment of the present invention. FIG. 9 is a functional block diagram showing an example of the configuration of the crop basal fertilizer amount calculation device according to the present embodiment. FIG. 10 is a flowchart showing the processing flow of the method for calculating the amount of basal fertilizer for crops according to the present embodiment. FIG. 10 corresponds to FIG. 3 and shows the correspondence of processes using codes obtained by adding 10 to the codes of the corresponding steps.
As shown in FIG. 8, a fertilizer applicator setting value map D1 is created (T11), and measurement items are measured (T13). Next, a set value correction amount ΔD 1 is calculated (T14), and D n+1 =D n +ΔD n is calculated (T15). Then, the process proceeds to the next cycle (n+1) (returns to T11).
As shown in FIG. 9, the basal fertilizer amount calculation device B according to the present embodiment includes a set value map creation section 2, a measurement
The details of the process will be explained below.
1)図4~図7を施肥機設定値で作成する方法
例えば、図9の測定項目測定部8において、施肥機設定値を数段階設けた試験を行い、それぞれの収量、倒伏程度、穀粒タンパク質含有率、NDVI等を測定すれば、図4~図7の縦軸を施肥機設定値に置換した図を作成することができる。回帰分析により、式3,式5,式7、式9のNAをDに置き換えられ、式4,式6,式8,式10のΔNBy、ΔNUv、ΔNUp,ΔNBndvixをそれぞれ基本施肥機設定値補正量ΔDBy,コンバイン標準化速度による上限施肥機設定値補正量ΔDUv、穀粒タンパク質含有率による上限施肥機設定値補正量ΔDUp、NDVIXによる基本施肥機設定値補正量ΔDndivxに置き換える。
これらから、設定値補正量演算部16が、第1の実施形態と同様に図8のT14において、図10のS14-1~3、S15、S16-1~4により、ΔN(1)に相当する暫定施肥機設定値補正量ΔD(1)を求める。次にS17、S18-1~3で、あらかじめ定めておいた施肥機設定値補正量の上限である上限ΔD、下限である下限ΔDと比較を行い、施肥機設定値補正量ΔDを求める。ΔDを用いることで、設定値地図更新部18が、第1の実施形態の方法と同様に次回の施肥機設定値を求める。
Dn+1i=Dni+ΔDni
第1の実施の形態と比較した第2の実施の形態の方法のよい点は、式3~式10の作成を含め、農家による実施が困難な作物の窒素吸収量の測定が不要になり、収量、倒伏程度、穀粒タンパク質含有率、NDVI等を測定できる機械を用いるだけで補正処理が完結することである。
1) Method of creating Figures 4 to 7 using fertilizer applicator setting values For example, in the measurement
From these, the set value correction
D n+1i =D ni +ΔD ni
The advantage of the method of the second embodiment compared to the first embodiment is that it eliminates the need to measure the amount of nitrogen absorbed by crops, which is difficult for farmers to implement, including the creation of Equations 3 to 10. The correction process can be completed simply by using a machine that can measure yield, degree of lodging, grain protein content, NDVI, etc.
2)実績基肥量Nniを施肥機設定値Dniに、ΔNniをΔDniに変換する方法
例えば、図4~図7は第1の実施形態の処理のままにしておき、図8のようにNniをDniに置き換え、ΔNniをΔDniに変換する方法を用いることも可能である。
ここで、Dを施肥機設定値、その設定値における取扱説明書上の施肥量をNDとし、その関数を
D=p(ND) (式11)
とする。
関数pを用いて補正量ΔNを設定値補正量ΔDに変換する場合、
q=dP/dND(微分値、または差分値)とすると、
ΔDni=q×ΔNni (式12)
となる。
Dn+1i=Dni+ΔDni
この方法2)は、1)の方法のように改めて実験をしなくてもよく、既存の式4~式10があれば、実験結果を流用できる点がメリットである。
2) Method of converting the actual basal fertilizer amount N ni into the fertilizer applicator setting value D ni and ΔN ni into ΔD ni For example, leave the processing in FIGS. 4 to 7 as in the first embodiment, and use the method shown in FIG. It is also possible to use a method of replacing N ni with D ni and converting ΔN ni into ΔD ni .
Here, D is the setting value of the fertilizer applicator, ND is the amount of fertilizer according to the instruction manual at that setting value, and the function is D=p(ND) (Formula 11)
shall be.
When converting the correction amount ΔN to the set value correction amount ΔD using the function p,
If q=dP/dND (differential value or difference value),
ΔD ni =q×ΔN ni (Formula 12)
becomes.
D n+1i =D ni +ΔD ni
The advantage of this method 2) is that there is no need to conduct a new experiment as in method 1), and the experimental results can be used as long as the existing
上記の処理および制御は、CPU(Central Processing Unit)やGPU(Graphics Processing Unit)によるソフトウェア処理、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)によるハードウェア処理によって実現することができる。
また、上記の実施の形態において、図示されている構成等については、これらに限定されるものではなく、本発明の効果を発揮する範囲内で適宜変更することが可能である。その他、本発明の目的の範囲を逸脱しない限りにおいて適宜変更して実施することが可能である。
また、本発明の各構成要素は、任意に取捨選択することができ、取捨選択した構成を具備する発明も本発明に含まれるものである。
The above processing and control is performed by software processing by a CPU (Central Processing Unit) or GPU (Graphics Processing Unit), or by ASIC (Application Specific Integrated Circuit) or FPGA (Field d Programmable Gate Array).
Furthermore, in the embodiments described above, the configurations shown in the drawings are not limited to these, and can be changed as appropriate within the scope of achieving the effects of the present invention. Other changes can be made as appropriate without departing from the scope of the invention.
Further, each component of the present invention can be selected arbitrarily, and inventions having selected configurations are also included in the present invention.
本発明は基肥量演算装置に利用可能である。 INDUSTRIAL APPLICATION This invention can be utilized for a basal fertilizer amount calculation device.
A 基肥量演算装置
1 基肥地図作成部
2 設定値地図作成部
5 実績基肥地図作成部
7 測定項目測定部
8 測定項目測定部
11 目標・実績比較部
12 目標・実績比較部
15 基肥補正量演算部
16 設定値補正量演算部
17 基肥地図更新部
18 設定値地図更新部
A Base fertilizer
Claims (7)
圃場の領域と施肥機設定値との関係を示す施肥機設定値地図の入力を行う施肥機設定値地図作成部と、
圃場における測定項目を測定する測定項目測定部と、
前記測定項目の目標値と実績値との比較を行う目標・実績比較部と、
前記目標・実績比較部における比較結果に基づいて、施肥機設定値補正量を演算する施肥機設定値補正量演算部と、
前記施肥機設定値補正量演算部によって求められた前記施肥機設定値補正量を反映させて前記施肥機設定値地図を更新する施肥機設定値地図更新部と、を有し、
基肥施用、生育結果である測定項目の前記測定項目測定部による測定、前記施肥機設定値補正量を用いた前記施肥機設定値の補正の手順を繰り返すことにより適切な施肥機設定値に収束させることを特徴とする基肥量演算装置。 A basal fertilizer amount calculation device that performs calculation processing of a basal fertilizer amount that is a basal fertilizer nitrogen amount to a field,
a fertilizer setting value map creation unit that inputs a fertilizer setting value map showing the relationship between the field area and the fertilizer setting values;
a measurement item measurement unit that measures measurement items in the field;
a target/performance comparison unit that compares target values and actual values of the measurement items;
a fertilizer applicator set value correction amount calculation unit that calculates a fertilizer applicator set value correction amount based on the comparison result in the target/actual performance comparison unit;
a fertilizer applicator setting value map updating unit that updates the fertilizer applicator setting value map by reflecting the fertilizer applicator setting value correction amount calculated by the fertilizer applicator setting value correction amount calculating unit;
By repeating the steps of basal fertilizer application, measurement of measurement items that are growth results by the measurement item measurement unit, and correction of the fertilizer application machine setting value using the fertilizer application machine setting value correction amount, the setting value of the fertilizer application machine is converged to an appropriate one. A basal fertilizer amount calculation device characterized by the following.
上限値、下限値でない目標値を有し補正の基本となる目標項目を必須項目とし、
上限値又は下限値の目標値を有し、補正量の上限を決める上限項目と、上限値又は下限値の目標値を有し、補正量の下限を決める下限項目と、を任意の項目として有し、
前記目標項目に関して補正量を決める関数と前記目標項目の目標値と測定値の差に基づく補正値を、前記上限項目と前記下限項目の目標値と測定値の差に基づく上限補正量と下限補正量と比較して前記補正量を決定する
ことを特徴とする請求項1に記載の基肥量演算装置。 The measurement items are:
Target items that have target values that are not upper or lower limit values and are the basis of correction are required items,
An upper limit item that has a target value of an upper limit value or a lower limit value and determines the upper limit of the correction amount, and a lower limit item that has a target value of an upper limit value or a lower limit value and determines the lower limit of the correction amount are optional items. death,
A function that determines the correction amount for the target item and a correction value based on the difference between the target value and the measured value of the target item, and an upper limit correction amount and a lower limit correction based on the difference between the target value and the measured value of the upper limit item and the lower limit item. 2. The basal fertilizer amount calculating device according to claim 1, wherein the correction amount is determined by comparing with the amount of fertilizer.
ことを特徴とする請求項2に記載の基肥量演算装置。 3. The basal fertilizer amount calculating device according to claim 2, wherein a conflict processing method is determined when the upper limit item and the lower limit item conflict with each other.
前記目標項目は収量であり、
前記上限項目は、圃場における作物の倒伏程度、作物の穀粒タンパク質含有率である
請求項2又は3に記載の基肥量演算装置。 If the crop is paddy rice,
The target item is yield,
The basal fertilizer amount calculation device according to claim 2 or 3, wherein the upper limit item is the degree of lodging of the crop in the field and the grain protein content of the crop.
前記目標項目は収量であり、
前記上限項目は、圃場における作物の倒伏程度であり、
前記下限項目は、作物の穀粒タンパク質含有率である
請求項2又は3に記載の基肥量演算装置。 If the crop is wheat,
The target item is yield,
The upper limit item is the degree of lodging of crops in the field,
The basal fertilizer amount calculating device according to claim 2 or 3, wherein the lower limit item is the grain protein content of the crop.
圃場の領域と施肥機設定値との関係を示す施肥機設定値地図の入力を行う施肥機設定値地図作成ステップと、
圃場における測定項目を測定する測定項目測定ステップと、
前記測定項目の目標値と実績値との比較を行う目標・実績比較ステップと、
前記目標・実績比較ステップにおける比較結果に基づいて、施肥機設定値補正量を演算する施肥機設定値補正量演算ステップと、
前記施肥機設定値補正量演算ステップによって求められた前記施肥機設定値補正量を反映させて前記施肥機設定値地図を更新する施肥機設定値地図更新ステップと、を有し、
基肥施用、生育結果である測定項目の前記測定項目測定ステップによる測定、前記施肥機設定値補正量を用いた施肥機設定値の補正の手順を繰り返すことにより適切な施肥機設定値に収束させることを特徴とする基肥量演算方法。 A basal fertilizer amount calculation method for calculating a basal fertilizer amount, which is the amount of basal fertilizer nitrogen applied to a field,
a fertilizer setting value map creation step of inputting a fertilizer setting value map showing the relationship between the field area and the fertilizer setting values;
a measurement item measurement step for measuring measurement items in the field;
a target/actual comparison step of comparing target values and actual values of the measurement items;
a fertilizer application machine setting value correction amount calculation step of calculating a fertilizer application machine setting value correction amount based on the comparison result in the target/actual performance comparison step;
a fertilizer setting value map updating step of updating the fertilizer setting value map by reflecting the fertilizer setting value correction amount obtained in the fertilizer setting value correction amount calculating step;
By repeating the steps of basal fertilizer application, measurement of measurement items that are growth results in the measurement item measurement step, and correction of the fertilizer application machine setting value using the fertilizer application machine setting value correction amount, the setting value of the fertilizer application machine is converged to an appropriate one. A basal fertilizer amount calculation method characterized by:
コンピュータに
圃場の領域と施肥機設定値との関係を示す施肥機設定値地図の入力を行う施肥機設定値地図作成ステップと、
圃場における測定項目を測定する測定項目測定ステップと、
前記測定項目の目標値と実績値との比較を行う目標・実績比較ステップと、
前記目標・実績比較ステップにおける比較結果に基づいて、施肥機設定値補正量を演算する施肥機設定値補正量演算ステップと、
前記施肥機設定値補正量演算ステップによって求められた前記施肥機設定値補正量を反映させて前記施肥機設定値地図を更新する施肥機設定値地図更新ステップと、を実行させ、
基肥施用、生育結果である測定項目の前記測定項目測定ステップによる測定、前記施肥機設定値補正量を用いた施肥機設定値の補正の手順を繰り返すことにより適切な施肥機設定値に収束させることを特徴とする基肥量演算プログラム。
A basal fertilizer amount calculation program that performs calculation processing of a basal fertilizer amount, which is the amount of basal fertilizer nitrogen applied to a field,
a fertilizer setting value map creation step of inputting into a computer a fertilizer setting value map showing the relationship between the field area and the fertilizer setting values;
a measurement item measurement step for measuring measurement items in the field;
a target/actual comparison step of comparing target values and actual values of the measurement items;
a fertilizer application machine setting value correction amount calculation step of calculating a fertilizer application machine setting value correction amount based on the comparison result in the target/actual performance comparison step;
executing a fertilizer setting value map updating step of updating the fertilizer setting value map by reflecting the fertilizer setting value correction amount obtained in the fertilizer setting value correction amount calculating step;
By repeating the steps of basal fertilizer application, measurement of measurement items that are growth results in the measurement item measurement step, and correction of the fertilizer application machine setting value using the fertilizer application machine setting value correction amount, the setting value of the fertilizer application machine is converged to an appropriate one. A basal fertilizer amount calculation program featuring:
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