JP7440895B2 - 土壌硬度等高線マップを用いた農作業機の運行支援方法 - Google Patents
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Description
本発明は、作業対象となる圃場について深度別に作成された土壌硬度等高線マップを用いた農作業機の運行支援方法に関する。
自動車の自動運転について急ピッチで実用化に向けた開発が進んでおり、トラクターなど農作業機の自動運転についても取り組まれている。しかし、自動運転技術の主流はGNSS（位置情報人工衛星システム）によって位置情報を確定するが、GNSSに障害が起きた場合には対応できず、また衛星からの電波を十分に受信できない環境では自動運転ができない。
また、圃場は、一般道路と異なり、土壌によって安定した走行ができない。
特許文献１には、土壌データその他の情報から作成された走行予定ルートを農作業機により自動走行させることが開示されている。
本発明者は、土壌硬度データを用いて、作物生産性に及ぼす土壌物理性を診断する圃場における土壌物理性診断方法を既に提案している（特許文献２）。
特許文献２で提案している土壌物理性診断方法では、雨水滞留エリアなど、圃場における土壌硬度を把握することができる。
また、圃場は、一般道路と異なり、土壌によって安定した走行ができない。
特許文献１には、土壌データその他の情報から作成された走行予定ルートを農作業機により自動走行させることが開示されている。
本発明者は、土壌硬度データを用いて、作物生産性に及ぼす土壌物理性を診断する圃場における土壌物理性診断方法を既に提案している（特許文献２）。
特許文献２で提案している土壌物理性診断方法では、雨水滞留エリアなど、圃場における土壌硬度を把握することができる。
しかし、特許文献１は、農作業機の走行可能性を判断するものではなく、ぬかるみのような走行困難なエリアでの対応ができない。
そこで本発明は、エリア別硬度値から農作業機が走行可能か否かを推定することで農作業機の安全な運行を支援できる土壌硬度等高線マップを用いた農作業機の運行支援方法を提供することを目的とする。
請求項１記載の本発明の土壌硬度等高線マップを用いた農作業機の運行支援方法は、作業対象となる圃場について深度別に作成された土壌硬度等高線マップを用いた農作業機の運行支援方法であって、コンピュータが、前記深度別の前記土壌硬度等高線マップから、作業時におけるエリア別硬度値を推定する硬度値推定ステップ２と、前記硬度値推定ステップ２で推定した前記エリア別硬度値から前記農作業機が走行可能か否かを推定する走行可能性推定ステップ３と、を実行し、前記走行可能性推定ステップ３において、前記農作業機が走行できない走行不可能エリアが有ると判断されると、前記圃場における前記農作業機の走行ルートの作成を延期し、又は前記走行不可能エリアを除く走行可能エリアで前記走行ルートを決定し、前記農作業機が走行困難である走行困難エリアが有ると判断されると、前記走行困難エリアでは前記農作業機の走行速度を速くする指示を出力することを特徴とする。
請求項２記載の本発明は、請求項１に記載の土壌硬度等高線マップを用いた農作業機の運行支援方法において、前記農作業機の前記走行速度を速くする場合には、農薬又は肥料の散布量を多くする指示を出力することを特徴とする。
請求項３記載の本発明は、請求項１に記載の土壌硬度等高線マップを用いた農作業機の運行支援方法において、前記走行可能性推定ステップ３において、高硬度エリア６３が有ると判断されると、前記高硬度エリア６３では前記農作業機の前記走行速度を遅くしロータリー速度を速くする指示を出力することを特徴とする。
請求項４記載の本発明は、請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の土壌硬度等高線マップを用いた農作業機の運行支援方法において、前記硬度値推定ステップ２では、現在より前の所定期間の気象データを用いることを特徴とする。
請求項５記載の本発明は、請求項４に記載の土壌硬度等高線マップを用いた農作業機の運行支援方法において、前記気象データとして、前記所定期間での積算降水量を用いることを特徴とする。
請求項６記載の本発明は、請求項４に記載の土壌硬度等高線マップを用いた農作業機の運行支援方法において、前記気象データとして、単位時間当たりの降水強度を用いることを特徴とする。
請求項７記載の本発明は、請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の土壌硬度等高線マップを用いた農作業機の運行支援方法において、前記走行可能性推定ステップ３では、前記農作業機によって決定される走破閾値を用いることを特徴とする。
請求項８記載の本発明は、請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の土壌硬度等高線マップを用いた農作業機の運行支援方法において、前記硬度値推定ステップ２で推定した前記エリア別硬度値を、前記圃場での代表ポイントにおける深度別硬度実測値によって補正する硬度値補正ステップ８を有することを特徴とする。
請求項９記載の本発明の土壌硬度等高線マップを用いた農作業機の運行支援方法は、作業対象となる圃場について深度別に作成された土壌硬度等高線マップを用いた農作業機の運行支援方法であって、コンピュータが、前記深度別の前記土壌硬度等高線マップから、作業時におけるエリア別硬度値を推定する硬度値推定ステップ２と、前記硬度値推定ステップ２で推定した前記エリア別硬度値から前記農作業機が走行可能か否かを推定する走行可能性推定ステップ３と、を実行し、前記走行可能性推定ステップ３において、前記農作業機が走行できない走行不可能エリアが有ると判断されると、前記圃場における前記農作業機の走行ルートの作成を延期し、又は前記走行不可能エリアを除く走行可能エリアで前記走行ルートを決定し、前記走行不可能エリアが有り、前記走行ルートの作成を延期する場合には、延期日における前記エリア別硬度値を推定し、前記エリア別硬度値から前記農作業機が走行可能か否かを推定することを特徴とする。
請求項２記載の本発明は、請求項１に記載の土壌硬度等高線マップを用いた農作業機の運行支援方法において、前記農作業機の前記走行速度を速くする場合には、農薬又は肥料の散布量を多くする指示を出力することを特徴とする。
請求項３記載の本発明は、請求項１に記載の土壌硬度等高線マップを用いた農作業機の運行支援方法において、前記走行可能性推定ステップ３において、高硬度エリア６３が有ると判断されると、前記高硬度エリア６３では前記農作業機の前記走行速度を遅くしロータリー速度を速くする指示を出力することを特徴とする。
請求項４記載の本発明は、請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の土壌硬度等高線マップを用いた農作業機の運行支援方法において、前記硬度値推定ステップ２では、現在より前の所定期間の気象データを用いることを特徴とする。
請求項５記載の本発明は、請求項４に記載の土壌硬度等高線マップを用いた農作業機の運行支援方法において、前記気象データとして、前記所定期間での積算降水量を用いることを特徴とする。
請求項６記載の本発明は、請求項４に記載の土壌硬度等高線マップを用いた農作業機の運行支援方法において、前記気象データとして、単位時間当たりの降水強度を用いることを特徴とする。
請求項７記載の本発明は、請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の土壌硬度等高線マップを用いた農作業機の運行支援方法において、前記走行可能性推定ステップ３では、前記農作業機によって決定される走破閾値を用いることを特徴とする。
請求項８記載の本発明は、請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の土壌硬度等高線マップを用いた農作業機の運行支援方法において、前記硬度値推定ステップ２で推定した前記エリア別硬度値を、前記圃場での代表ポイントにおける深度別硬度実測値によって補正する硬度値補正ステップ８を有することを特徴とする。
請求項９記載の本発明の土壌硬度等高線マップを用いた農作業機の運行支援方法は、作業対象となる圃場について深度別に作成された土壌硬度等高線マップを用いた農作業機の運行支援方法であって、コンピュータが、前記深度別の前記土壌硬度等高線マップから、作業時におけるエリア別硬度値を推定する硬度値推定ステップ２と、前記硬度値推定ステップ２で推定した前記エリア別硬度値から前記農作業機が走行可能か否かを推定する走行可能性推定ステップ３と、を実行し、前記走行可能性推定ステップ３において、前記農作業機が走行できない走行不可能エリアが有ると判断されると、前記圃場における前記農作業機の走行ルートの作成を延期し、又は前記走行不可能エリアを除く走行可能エリアで前記走行ルートを決定し、前記走行不可能エリアが有り、前記走行ルートの作成を延期する場合には、延期日における前記エリア別硬度値を推定し、前記エリア別硬度値から前記農作業機が走行可能か否かを推定することを特徴とする。
本発明によれば、作業対象となる圃場について深度別に作成された土壌硬度等高線マップを用いてエリア別硬度値を推定し、推定されたエリア別硬度値から農作業機が走行可能か否かを推定でき、走行不可能エリアが有ると判断された場合には、農作業機での作業を延期し、又は走行不可能エリアを除いて走行ルートを決定するため、農作業機の安全な運行を支援できる。
本発明の第１の実施の形態による土壌硬度等高線マップを用いた農作業機の運行支援方法は、コンピュータが、深度別の土壌硬度等高線マップから、作業時におけるエリア別硬度値を推定する硬度値推定ステップと、硬度値推定ステップで推定したエリア別硬度値から農作業機が走行可能か否かを推定する走行可能性推定ステップと、を実行し、走行可能性推定ステップにおいて、農作業機が走行できない走行不可能エリアが有ると判断されると、圃場における農作業機の走行ルートの作成を延期し、又は走行不可能エリアを除く走行可能エリアで走行ルートを決定し、走行可能性推定ステップにおいて、農作業機が走行困難である走行困難エリアが有ると判断されると、走行困難エリアでは農作業機の走行速度を速くする指示を出力するものである。
本実施の形態によれば、作業対象となる圃場について深度別に作成された土壌硬度等高線マップを用いてエリア別硬度値を推定し、推定されたエリア別硬度値から農作業機が走行可能か否かを推定でき、走行不可能エリアが有ると判断された場合には、農作業機での作業を延期し、又は走行不可能エリアを除いて走行ルートを決定するため、農作業機の安全な運行を支援できる。また、ぬかるみのような走行困難なエリアでの農作業機のスタックを防止できる。
本実施の形態によれば、作業対象となる圃場について深度別に作成された土壌硬度等高線マップを用いてエリア別硬度値を推定し、推定されたエリア別硬度値から農作業機が走行可能か否かを推定でき、走行不可能エリアが有ると判断された場合には、農作業機での作業を延期し、又は走行不可能エリアを除いて走行ルートを決定するため、農作業機の安全な運行を支援できる。また、ぬかるみのような走行困難なエリアでの農作業機のスタックを防止できる。
本発明の第２の実施の形態は、第１の実施の形態による土壌硬度等高線マップを用いた農作業機の運行支援方法において、農作業機の走行速度を速くする場合には、農薬又は肥料の散布量を多くする指示を出力するものである。
本実施の形態によれば、走行速度に影響することなく一定の散布量とすることができる。
本実施の形態によれば、走行速度に影響することなく一定の散布量とすることができる。
本発明の第３の実施の形態は、第１の実施の形態による土壌硬度等高線マップを用いた農作業機の運行支援方法において、走行可能性推定ステップにおいて、高硬度エリアが有ると判断されると、高硬度エリアでは農作業機の走行速度を遅くしロータリー速度を速くする指示を出力するものである。
本実施の形態によれば、耕起強度を高めることができる。
本実施の形態によれば、耕起強度を高めることができる。
本発明の第４の実施の形態は、第１から第３のいずれかの実施の形態による土壌硬度等高線マップを用いた農作業機の運行支援方法において、硬度値推定ステップでは、現在より前の所定期間の気象データを用いるものである。
本実施の形態によれば、所定期間の気象データを用いることで、作業時におけるエリア別硬度値を正確に推定できる。
本実施の形態によれば、所定期間の気象データを用いることで、作業時におけるエリア別硬度値を正確に推定できる。
本発明の第５の実施の形態は、第４の実施の形態による土壌硬度等高線マップを用いた農作業機の運行支援方法において、気象データとして、所定期間での積算降水量を用いるものである。
本実施の形態によれば、積算降水量を用いることで、作業時におけるエリア別硬度値を正確に推定できる。
本実施の形態によれば、積算降水量を用いることで、作業時におけるエリア別硬度値を正確に推定できる。
本発明の第６の実施の形態は、第４の実施の形態による土壌硬度等高線マップを用いた農作業機の運行支援方法において、気象データとして、単位時間当たりの降水強度を用いるものである。
本実施の形態によれば、単位時間当たりの降水強度を用いることで、作業時におけるエリア別硬度値を正確に推定できる。
本実施の形態によれば、単位時間当たりの降水強度を用いることで、作業時におけるエリア別硬度値を正確に推定できる。
本発明の第７の実施の形態は、第１から第６のいずれかの実施の形態による土壌硬度等高線マップを用いた農作業機の運行支援方法において、走行可能性推定ステップでは、農作業機によって決定される走破閾値を用いるものである。
本実施の形態によれば、農作業機の重量や大きさ、農作業機の性能に応じて走行可能か否かを推定できるため、作業時におけるエリア別硬度値に応じて農作業機を選択することもできる。
本実施の形態によれば、農作業機の重量や大きさ、農作業機の性能に応じて走行可能か否かを推定できるため、作業時におけるエリア別硬度値に応じて農作業機を選択することもできる。
本発明の第８の実施の形態は、第１から第７のいずれかの実施の形態による土壌硬度等高線マップを用いた農作業機の運行支援方法において、硬度値推定ステップで推定したエリア別硬度値を、圃場での代表ポイントにおける深度別硬度実測値によって補正する硬度値補正ステップを有するものである。
本実施の形態によれば、作業時におけるエリア別硬度値をより正確に推定できる。
本実施の形態によれば、作業時におけるエリア別硬度値をより正確に推定できる。
本発明の第９の実施の形態による土壌硬度等高線マップを用いた農作業機の運行支援方法は、コンピュータが、深度別の土壌硬度等高線マップから、作業時におけるエリア別硬度値を推定する硬度値推定ステップと、硬度値推定ステップで推定したエリア別硬度値から農作業機が走行可能か否かを推定する走行可能性推定ステップと、を実行し、走行可能性推定ステップにおいて、農作業機が走行できない走行不可能エリアが有ると判断されると、圃場における農作業機の走行ルートの作成を延期し、又は走行不可能エリアを除く走行可能エリアで走行ルートを決定し、走行不可能エリアが有り、走行ルートの作成を延期する場合には、延期日におけるエリア別硬度値を推定し、エリア別硬度値から農作業機が走行可能か否かを推定するものである。
本実施の形態によれば、作業対象となる圃場について深度別に作成された土壌硬度等高線マップを用いてエリア別硬度値を推定し、推定されたエリア別硬度値から農作業機が走行可能か否かを推定でき、走行不可能エリアが有ると判断された場合には、農作業機での作業を延期し、又は走行不可能エリアを除いて走行ルートを決定するため、農作業機の安全な運行を支援できる。また、農作業を延期するか否かの判断に役立つ情報を提供できる。
本実施の形態によれば、作業対象となる圃場について深度別に作成された土壌硬度等高線マップを用いてエリア別硬度値を推定し、推定されたエリア別硬度値から農作業機が走行可能か否かを推定でき、走行不可能エリアが有ると判断された場合には、農作業機での作業を延期し、又は走行不可能エリアを除いて走行ルートを決定するため、農作業機の安全な運行を支援できる。また、農作業を延期するか否かの判断に役立つ情報を提供できる。
以下本発明の一実施例による土壌硬度等高線マップを用いた農作業機の運行支援方法について説明する。なお、以下にフローチャートを用いて説明する各ステップの全て又は一部はサーバーによって処理することができる。
図１は本実施例による土壌硬度等高線マップを用いた農作業機の運行支援方法を示すフローチャートである。
本実施例による土壌硬度等高線マップを用いた農作業機の運行支援方法は、以下のステップで行われる。
本実施例による土壌硬度等高線マップを用いた農作業機の運行支援方法は、以下のステップで行われる。
本実施例による農作業機の運行支援方法は、作業対象となる圃場について深度別に作成された土壌硬度等高線マップを用いる（Ｓ１）。
深度別土壌硬度等高線マップ作成ステップ１で作成された深度別の土壌硬度等高線マップから、作業時におけるエリア別硬度値を推定する（Ｓ２）。
硬度値推定ステップ２では、現在より前の所定期間の気象データを用いる。所定期間の気象データを用いることで、作業時におけるエリア別硬度値を正確に推定できる。
硬度値推定ステップ２で用いる気象データとしては、所定期間での積算降水量を用いることができる。積算降水量を用いることで、作業時におけるエリア別硬度値を正確に推定できる。
また、気象データとして、単位時間当たりの降水強度を用いることが好ましい。単位時間当たりの降水強度を用いることで、作業時におけるエリア別硬度値を正確に推定できる。
気象データは、例えば気象庁が提供するデータを用いることができるが、出願人が提供する農研機構メッシュ農業気象データや、その他の機関が提供する気象データでもよい。なお、気象データには、公に提供されている気象データだけでなく、作業対象となる圃場で個別の計測機器によって計測される気象データを用いることができる。
深度別土壌硬度等高線マップ作成ステップ１で作成された深度別の土壌硬度等高線マップから、作業時におけるエリア別硬度値を推定する（Ｓ２）。
硬度値推定ステップ２では、現在より前の所定期間の気象データを用いる。所定期間の気象データを用いることで、作業時におけるエリア別硬度値を正確に推定できる。
硬度値推定ステップ２で用いる気象データとしては、所定期間での積算降水量を用いることができる。積算降水量を用いることで、作業時におけるエリア別硬度値を正確に推定できる。
また、気象データとして、単位時間当たりの降水強度を用いることが好ましい。単位時間当たりの降水強度を用いることで、作業時におけるエリア別硬度値を正確に推定できる。
気象データは、例えば気象庁が提供するデータを用いることができるが、出願人が提供する農研機構メッシュ農業気象データや、その他の機関が提供する気象データでもよい。なお、気象データには、公に提供されている気象データだけでなく、作業対象となる圃場で個別の計測機器によって計測される気象データを用いることができる。
硬度値推定ステップ２で推定したエリア別硬度値から農作業機が走行可能か否かを推定する（Ｓ３）。
走行可能性推定ステップ３では、農作業機によって決定される走破閾値を用いる。保有する農作業機に関しては、農作業機の種類、機体寸法、機体重量、エンジン性能、走行性能など、あらかじめ主要諸元データが入力され（Ｓ４）、入力されたデータをもとに、農作業機別に走破閾値が決定される（Ｓ５）。特に農作業機の種類では、スタブルカルチ、サブソイラ、及びプラウのような種別、機体寸法では最低地上高、走行性能ではタイヤかクローラーかの区分によって走破閾値が異なる。
このように、農作業機によって決定される走破閾値を用いることで、農作業機の重量や大きさ、農作業機の性能に応じて走行可能か否かを推定できるため、作業時におけるエリア別硬度値に応じて農作業機を選択することもできる。
走行可能性推定ステップ３では、農作業機によって決定される走破閾値を用いる。保有する農作業機に関しては、農作業機の種類、機体寸法、機体重量、エンジン性能、走行性能など、あらかじめ主要諸元データが入力され（Ｓ４）、入力されたデータをもとに、農作業機別に走破閾値が決定される（Ｓ５）。特に農作業機の種類では、スタブルカルチ、サブソイラ、及びプラウのような種別、機体寸法では最低地上高、走行性能ではタイヤかクローラーかの区分によって走破閾値が異なる。
このように、農作業機によって決定される走破閾値を用いることで、農作業機の重量や大きさ、農作業機の性能に応じて走行可能か否かを推定できるため、作業時におけるエリア別硬度値に応じて農作業機を選択することもできる。
走行可能性推定ステップ３では、農作業機が走行できない走行不可能エリアが存在するか否かが判断される（Ｓ６）。
Ｓ６において、農作業機が走行できない走行不可能エリアが存在しないと判断されると、標準走行ルートが決定される（Ｓ７）。
Ｓ６において、農作業機が走行できない走行不可能エリアが存在しないと判断されると、標準走行ルートが決定される（Ｓ７）。
なお、硬度値推定ステップ２で推定したエリア別硬度値を、圃場での代表ポイントにおける深度別硬度実測値によって補正する硬度値補正ステップ８（Ｓ８）を有することが好ましい。
硬度値補正ステップ８は、走行可能性推定ステップ３で農作業機の走行可能性を推定された後に、走行不可能領域が存在すると判断された場合（Ｓ６でＹes）に限って行うことが好ましいが、硬度値推定ステップ２で推定したエリア別硬度値を硬度値補正ステップ８で補正し、硬度値補正ステップ８で補正した後に走行可能性推定ステップ３で農作業機の走行可能性を推定してもよい。
深度別硬度実測値を得るための代表ポイントは、深度別土壌硬度等高線マップを用いて決定する。
硬度値補正ステップ８において、農作業機が走行できないと判断された走行不可能エリアの少なくとも１か所を代表ポイントとして用いることで、すべての走行不可能エリアを実測することなく、走行可能性を推定することができる。
硬度値補正ステップ８は、走行可能性推定ステップ３で農作業機の走行可能性を推定された後に、走行不可能領域が存在すると判断された場合（Ｓ６でＹes）に限って行うことが好ましいが、硬度値推定ステップ２で推定したエリア別硬度値を硬度値補正ステップ８で補正し、硬度値補正ステップ８で補正した後に走行可能性推定ステップ３で農作業機の走行可能性を推定してもよい。
深度別硬度実測値を得るための代表ポイントは、深度別土壌硬度等高線マップを用いて決定する。
硬度値補正ステップ８において、農作業機が走行できないと判断された走行不可能エリアの少なくとも１か所を代表ポイントとして用いることで、すべての走行不可能エリアを実測することなく、走行可能性を推定することができる。
Ｓ９において、農作業機が走行できない走行不可能エリアが存在しないと判断されると、標準走行ルートが決定される（Ｓ１０）。
Ｓ９において、農作業機が走行できない走行不可能エリアが存在すると判断されると、作業日を延期するか否かを判断する（Ｓ１１）。
Ｓ１１における判断には、作業期日の入力が必要である（Ｓ１２）。入力された作業期日から作業可能日数が算出される（Ｓ１３）。
Ｓ９において、農作業機が走行できない走行不可能エリアが存在すると判断されると、作業日を延期するか否かを判断する（Ｓ１１）。
Ｓ１１における判断には、作業期日の入力が必要である（Ｓ１２）。入力された作業期日から作業可能日数が算出される（Ｓ１３）。
Ｓ１３で算出された作業可能日数から、Ｓ１１において作業日延期できないと判断されると、個別走行ルートが決定される（Ｓ１４）。
Ｓ１４では、走行不可能エリアを除いて走行ルートが決定される。
Ｓ１１において、作業日延期が可能と判断されると、延期日の硬度値の推定が行われる（Ｓ１５）。
Ｓ１５における延期日の硬度値の推定では、今後の気象予報データが用いられる。
気象予報データは、気象衛星やアメダスを用いて気象庁が提供する気象予報データの他に、気象庁や米国海洋大気局等の気象予測モデルをスーパーコンピュータで計算した予測値（ＧＰＶ）を提供するＧＰＶ気象予報データや、天気予報サイト「ＳＣＷ」で提供している気象データを用いることができる。
延期日における硬度値は、延期日より前の所定期間の気象予報データを用いる。所定期間の気象データを用いることで、作業時におけるエリア別硬度値を正確に推定できる。
Ｓ１５で用いる気象予報データとしては、所定期間での積算降水量を用いることができる。積算降水量を用いることで、作業時におけるエリア別硬度値を正確に推定できる。
また、気象予報データとして、単位時間当たりの降水強度を用いることが好ましい。単位時間当たりの降水強度を用いることで、作業時におけるエリア別硬度値を正確に推定できる。
Ｓ１４では、走行不可能エリアを除いて走行ルートが決定される。
Ｓ１１において、作業日延期が可能と判断されると、延期日の硬度値の推定が行われる（Ｓ１５）。
Ｓ１５における延期日の硬度値の推定では、今後の気象予報データが用いられる。
気象予報データは、気象衛星やアメダスを用いて気象庁が提供する気象予報データの他に、気象庁や米国海洋大気局等の気象予測モデルをスーパーコンピュータで計算した予測値（ＧＰＶ）を提供するＧＰＶ気象予報データや、天気予報サイト「ＳＣＷ」で提供している気象データを用いることができる。
延期日における硬度値は、延期日より前の所定期間の気象予報データを用いる。所定期間の気象データを用いることで、作業時におけるエリア別硬度値を正確に推定できる。
Ｓ１５で用いる気象予報データとしては、所定期間での積算降水量を用いることができる。積算降水量を用いることで、作業時におけるエリア別硬度値を正確に推定できる。
また、気象予報データとして、単位時間当たりの降水強度を用いることが好ましい。単位時間当たりの降水強度を用いることで、作業時におけるエリア別硬度値を正確に推定できる。
Ｓ１６では、延期日の硬度値の推定の結果、延期日においても走行不可能エリアが存在する可能性があり、延期日で作業が完了しないと判断されると、個別走行ルートが決定される（Ｓ１７）。
Ｓ１７における個別走行ルートの決定は、Ｓ１４における個別走行ルートの決定と同様である。
Ｓ１６において、延期日で作業が完了すると判断されると延期が決定される（Ｓ１８）。
このように、走行可能性推定ステップ３又は硬度値補正ステップ８において、走行不可能エリアが有り、走行ルートの作成を延期する場合（Ｓ１１においてＹes）には、延期日におけるエリア別硬度値を推定し（Ｓ１５）、エリア別硬度値から農作業機が走行可能か否かを推定する（Ｓ１６）ことで、農作業を延期するか否かの判断に役立つ情報を提供できる。
Ｓ１７における個別走行ルートの決定は、Ｓ１４における個別走行ルートの決定と同様である。
Ｓ１６において、延期日で作業が完了すると判断されると延期が決定される（Ｓ１８）。
このように、走行可能性推定ステップ３又は硬度値補正ステップ８において、走行不可能エリアが有り、走行ルートの作成を延期する場合（Ｓ１１においてＹes）には、延期日におけるエリア別硬度値を推定し（Ｓ１５）、エリア別硬度値から農作業機が走行可能か否かを推定する（Ｓ１６）ことで、農作業を延期するか否かの判断に役立つ情報を提供できる。
図２は本実施例による土壌硬度等高線マップを用いた農作業機の運行支援方法での走行ルート別フローチャートである。
図２（a）は、図１におけるＳ７及びＳ１０で標準走行ルートが決定された場合であり、走行不可能エリアが存在しない場合である。
走行可能性推定ステップ３又は硬度値補正ステップ８において、農作業機が走行困難である走行困難エリアが有ると判断されると（Ｓ３０でＹes）、走行困難エリアでは農作業機の走行速度を速くする（Ｓ３１）。
走行困難エリアでは農作業機の走行速度を速くすることで、ぬかるみのような走行困難なエリアでの農作業機のスタックを防止できる。
なお、農作業機の走行速度を速くする場合には、農薬又は肥料の散布量を多くする（Ｓ３２）。走行速度に比例して農薬又は肥料の散布量を多くすることで、走行速度に影響することなく一定の散布量とすることができる。
図２（a）は、図１におけるＳ７及びＳ１０で標準走行ルートが決定された場合であり、走行不可能エリアが存在しない場合である。
走行可能性推定ステップ３又は硬度値補正ステップ８において、農作業機が走行困難である走行困難エリアが有ると判断されると（Ｓ３０でＹes）、走行困難エリアでは農作業機の走行速度を速くする（Ｓ３１）。
走行困難エリアでは農作業機の走行速度を速くすることで、ぬかるみのような走行困難なエリアでの農作業機のスタックを防止できる。
なお、農作業機の走行速度を速くする場合には、農薬又は肥料の散布量を多くする（Ｓ３２）。走行速度に比例して農薬又は肥料の散布量を多くすることで、走行速度に影響することなく一定の散布量とすることができる。
走行可能性推定ステップ３又は硬度値補正ステップ８において、農作業機が走行困難である走行困難エリアが無いと判断されると（Ｓ３０でＮo）、高硬度エリアが存在するか否かが判断される（Ｓ３３）。
走行可能性推定ステップ３又は硬度値補正ステップ８において、高硬度エリアが有ると判断されると（Ｓ３３でＹes）、高硬度エリアでは農作業機の走行速度を遅くしロータリー速度を速くする（Ｓ３４）。高硬度エリアでは農作業機の走行速度を遅くしロータリー速度を速くすることで、耕起強度を高めることができる。
なお、農作業機の走行速度を遅くする場合には、農薬又は肥料の散布量を少なくする（Ｓ３５）。走行速度に比例して農薬又は肥料の散布量を少なくすることで、走行速度に影響することなく一定の散布量とすることができる。
走行可能性推定ステップ３又は硬度値補正ステップ８において、高硬度エリアが有ると判断されると（Ｓ３３でＹes）、高硬度エリアでは農作業機の走行速度を遅くしロータリー速度を速くする（Ｓ３４）。高硬度エリアでは農作業機の走行速度を遅くしロータリー速度を速くすることで、耕起強度を高めることができる。
なお、農作業機の走行速度を遅くする場合には、農薬又は肥料の散布量を少なくする（Ｓ３５）。走行速度に比例して農薬又は肥料の散布量を少なくすることで、走行速度に影響することなく一定の散布量とすることができる。
走行可能性推定ステップ３又は硬度値補正ステップ８において、農作業機が走行困難である走行困難エリアが無いと判断され（Ｓ３０でＮo）、高硬度エリアが無いと判断されると（Ｓ３３でＮo）、農作業機は標準速度で運転される（Ｓ３６）。
図２（b）は、図１におけるＳ１４及びＳ１７で個別走行ルートが決定された場合であり、走行不可能エリアが存在する場合である。
走行可能性推定ステップ３又は硬度値補正ステップ８において、農作業機が走行不可能である走行不可能エリアを判別し、走行不可能エリアを除く走行可能エリアで走行ルートを決定する（Ｓ２１）。
走行可能性推定ステップ３又は硬度値補正ステップ８において、農作業機が走行困難である走行困難エリアが有ると判断されると（Ｓ３０でＹes）、走行困難エリアでは農作業機の走行速度を速くする（Ｓ３１）。
走行困難エリアでは農作業機の走行速度を速くすることで、ぬかるみのような走行困難なエリアでの農作業機のスタックを防止できる。
なお、農作業機の走行速度を速くする場合には、農薬又は肥料の散布量を多くする（Ｓ３２）。走行速度に比例して農薬又は肥料の散布量を多くすることで、走行速度に影響することなく一定の散布量とすることができる。
走行可能性推定ステップ３又は硬度値補正ステップ８において、農作業機が走行不可能である走行不可能エリアを判別し、走行不可能エリアを除く走行可能エリアで走行ルートを決定する（Ｓ２１）。
走行可能性推定ステップ３又は硬度値補正ステップ８において、農作業機が走行困難である走行困難エリアが有ると判断されると（Ｓ３０でＹes）、走行困難エリアでは農作業機の走行速度を速くする（Ｓ３１）。
走行困難エリアでは農作業機の走行速度を速くすることで、ぬかるみのような走行困難なエリアでの農作業機のスタックを防止できる。
なお、農作業機の走行速度を速くする場合には、農薬又は肥料の散布量を多くする（Ｓ３２）。走行速度に比例して農薬又は肥料の散布量を多くすることで、走行速度に影響することなく一定の散布量とすることができる。
走行可能性推定ステップ３又は硬度値補正ステップ８において、農作業機が走行困難である走行困難エリアが無いと判断されると（Ｓ３０でＮo）、高硬度エリアが存在するか否かが判断される（Ｓ３３）。
走行可能性推定ステップ３又は硬度値補正ステップ８において、高硬度エリアが有ると判断されると（Ｓ３３でＹes）、高硬度エリアでは農作業機の走行速度を遅くしロータリー速度を速くする（Ｓ３４）。高硬度エリアでは農作業機の走行速度を遅くしロータリー速度を速くすることで、耕起強度を高めることができる。
なお、農作業機の走行速度を遅くする場合には、農薬又は肥料の散布量を少なくする（Ｓ３５）。走行速度に比例して農薬又は肥料の散布量を少なくすることで、走行速度に影響することなく一定の散布量とすることができる。
走行可能性推定ステップ３又は硬度値補正ステップ８において、高硬度エリアが有ると判断されると（Ｓ３３でＹes）、高硬度エリアでは農作業機の走行速度を遅くしロータリー速度を速くする（Ｓ３４）。高硬度エリアでは農作業機の走行速度を遅くしロータリー速度を速くすることで、耕起強度を高めることができる。
なお、農作業機の走行速度を遅くする場合には、農薬又は肥料の散布量を少なくする（Ｓ３５）。走行速度に比例して農薬又は肥料の散布量を少なくすることで、走行速度に影響することなく一定の散布量とすることができる。
走行可能性推定ステップ３又は硬度値補正ステップ８において、農作業機が走行困難である走行困難エリアが無いと判断され（Ｓ３０でＮo）、高硬度エリアが無いと判断されると（Ｓ３３でＮo）、農作業機は標準速度で運転される（Ｓ３６）。
図３は本実施例による農作業機の運行支援方法に用いる土壌硬度等高線マップの作成を示す図である。
図３（ａ）は、圃場を対象とした診断エリア５１における測位ポイント５２を示し、図３（ｂ）は、一つの測位ポイント５２における深度毎の土壌硬度であり、１ｃｍ刻みで深さ６０ｃｍまでを測定した場合を示し、図３（ｃ）は、７つの深度の異なる土壌硬度等高線マップを示している。
図３（a）に示すように、圃場を対象とした診断エリア５１について複数の測位ポイント５２を決定する。例えば、測位ポイント５２が約１０ｍメッシュとなるように決定する。診断エリア５１を１ｈａとすると、診断エリア５１の最外周を測位ポイント５２から外すことで、測位ポイント５２は６４地点となる。
決定した測位ポイント５２について、深度毎に土壌硬度を測定する。土壌硬度の測定には、貫入式土壌硬度計を用いる。また、測定ポイント５２での測定では、衛星測位システム（ＧＮＳＳ）を用い、測位ポイント５２の位置データを取得する。
測定した土壌硬度データ及び測位ポイント５２の位置データから、深度毎に、土壌硬度等高線マップを作成する。
図３（ａ）は、圃場を対象とした診断エリア５１における測位ポイント５２を示し、図３（ｂ）は、一つの測位ポイント５２における深度毎の土壌硬度であり、１ｃｍ刻みで深さ６０ｃｍまでを測定した場合を示し、図３（ｃ）は、７つの深度の異なる土壌硬度等高線マップを示している。
図３（a）に示すように、圃場を対象とした診断エリア５１について複数の測位ポイント５２を決定する。例えば、測位ポイント５２が約１０ｍメッシュとなるように決定する。診断エリア５１を１ｈａとすると、診断エリア５１の最外周を測位ポイント５２から外すことで、測位ポイント５２は６４地点となる。
決定した測位ポイント５２について、深度毎に土壌硬度を測定する。土壌硬度の測定には、貫入式土壌硬度計を用いる。また、測定ポイント５２での測定では、衛星測位システム（ＧＮＳＳ）を用い、測位ポイント５２の位置データを取得する。
測定した土壌硬度データ及び測位ポイント５２の位置データから、深度毎に、土壌硬度等高線マップを作成する。
図４は深度毎の土壌硬度等高線マップである。
図４（ａ）は深度１５ｃｍ、図４（ｂ）は深度２０ｃｍ、図４（ｃ）は深度３０ｃｍ、図４（ｄ）は深度４０ｃｍ、図４（ｅ）は深度５０ｃｍ、図４（ｆ）は深度６０ｃｍにおける土壌硬度等高線マップである。
図４に示すように、深度２０ｃｍ以上が下層土であり、少なくとも深度２０ｃｍ未満が作土であることが分かる。所定の硬度を閾値として定め、閾値以上の硬度が占める比率によって土壌層位が下層土であると判別することができる。
図４に示す土壌硬度等高線マップでは、例えば、深度が深い土壌硬度等高線マップである深度６０ｃｍにおける土壌硬度等高線マップから低硬度ポイント６０を判別し、深度が浅い土壌硬度等高線マップである深度１５ｃｍにおける土壌硬度等高線マップから、低硬度ポイント６０を含む低硬度エリア６１を雨水滞留エリアと判別することができる。
図４（ａ）は深度１５ｃｍ、図４（ｂ）は深度２０ｃｍ、図４（ｃ）は深度３０ｃｍ、図４（ｄ）は深度４０ｃｍ、図４（ｅ）は深度５０ｃｍ、図４（ｆ）は深度６０ｃｍにおける土壌硬度等高線マップである。
図４に示すように、深度２０ｃｍ以上が下層土であり、少なくとも深度２０ｃｍ未満が作土であることが分かる。所定の硬度を閾値として定め、閾値以上の硬度が占める比率によって土壌層位が下層土であると判別することができる。
図４に示す土壌硬度等高線マップでは、例えば、深度が深い土壌硬度等高線マップである深度６０ｃｍにおける土壌硬度等高線マップから低硬度ポイント６０を判別し、深度が浅い土壌硬度等高線マップである深度１５ｃｍにおける土壌硬度等高線マップから、低硬度ポイント６０を含む低硬度エリア６１を雨水滞留エリアと判別することができる。
図５から図７を用いて、年間を通した土壌硬度の変化について説明する。
図５はそれぞれの調査日前１０日間の降水量と平均気温を示す表、図６はそれぞれの調査日について同一圃場における下層土（深度４０ｃｍ）での土壌硬度等高線マップ、図７はそれぞれの調査日について同一圃場における作土（深度１２ｃｍ）での土壌硬度等高線マップである。
図５はそれぞれの調査日前１０日間の降水量と平均気温を示す表、図６はそれぞれの調査日について同一圃場における下層土（深度４０ｃｍ）での土壌硬度等高線マップ、図７はそれぞれの調査日について同一圃場における作土（深度１２ｃｍ）での土壌硬度等高線マップである。
図５（ａ）に示すように、調査日の２０１５／１１／２５、及び調査日の２０１６／１１／１８が１０日間の積算降水量が多く、調査日の２０１６／３／２、及び調査日の２０１６／６／１が１０日間の積算降水量が少ない。また、図５（ｂ）に示すように、調査日の２０１６／６／１が１０日間の積算平均気温が最も高い。
図６及び図７では、１０日間の積算降水量が多かった、調査日の２０１５／１１／２５（図６（ａ）、図７（ａ））、及び調査日の２０１６／１１／１８（図６（ｄ）、図７（ｄ））は、調査日の２０１６／３／２（図６（ｂ）、図７（ｂ））、及び調査日の２０１６／６／１（図６（ｃ）、図７（ｃ））に比べて低硬度となっていることが分かる。
図６及び図７に示すように、降水量や気温によって土壌硬度の絶対値は変化するが、低硬度ポイント６０や低硬度エリア６１はほぼ同じ位置で発生し、年間を通じて土壌硬度が高い地点と低い地点の相対的な関係は変わらない。
土壌硬度三次元分布と１０日前からのアメダスデータを総合して考察すると、積算降水量が少なく、積算平均気温が高い方が、土壌硬度は高い傾向にある。このことから、事前に土壌硬度等高線マップを作成しておけば、降雨後に農作業機で圃場作業を行おうとした場合に、土壌硬度を数点測定することによって、滞りなく圃場作業を行えるかどうかの判定ができる。
図６及び図７に示すように、降水量や気温によって土壌硬度の絶対値は変化するが、低硬度ポイント６０や低硬度エリア６１はほぼ同じ位置で発生し、年間を通じて土壌硬度が高い地点と低い地点の相対的な関係は変わらない。
土壌硬度三次元分布と１０日前からのアメダスデータを総合して考察すると、積算降水量が少なく、積算平均気温が高い方が、土壌硬度は高い傾向にある。このことから、事前に土壌硬度等高線マップを作成しておけば、降雨後に農作業機で圃場作業を行おうとした場合に、土壌硬度を数点測定することによって、滞りなく圃場作業を行えるかどうかの判定ができる。
図８から図１１を用いて、土壌硬度三次元分布と実際の水の流れとの関係について説明する。
図８はそれぞれの調査日前の日降水量（アメダスデータ）を示すグラフと、調査対象とする圃場における作土（深度１２ｃｍ）での土壌硬度等高線マップ、図９はそれぞれの調査日における圃場の表層での土壌含水率等高線マップ、図１０及び図１１は同一調査日（２０１７／６／１５）における異なる深度での土壌含水率等高線マップと土壌硬度等高線マップである。
図８はそれぞれの調査日前の日降水量（アメダスデータ）を示すグラフと、調査対象とする圃場における作土（深度１２ｃｍ）での土壌硬度等高線マップ、図９はそれぞれの調査日における圃場の表層での土壌含水率等高線マップ、図１０及び図１１は同一調査日（２０１７／６／１５）における異なる深度での土壌含水率等高線マップと土壌硬度等高線マップである。
図９（ａ）に示す調査日の２０１７／５／１０は図８（ａ）に示すように降雨直後、図９（ｂ）に示す調査日の２０１７／５／１２は図８（ａ）に示すように降雨なく土壌が乾いた状態、図９（ｃ）に示す調査日の２０１７／５／１５は図８（ａ）に示すように３０ｍｍの降雨から２日後、図９（ｄ）に示す調査日の２０１７／６／６は図８（ａ）に示すように降雨から４日経過して土壌が乾いた状態である。
図９では、土壌水分について降雨イベントと表層土壌水分の水平分布を経時的に示している。
図９に示すように、降水量によって含水率の絶対値は変化するが、同一圃場における高含水率エリア６２は、低硬度エリア６１と重なっており、実際に低硬度エリア６１に雨水が溜まることが分かる。
図９では、土壌水分について降雨イベントと表層土壌水分の水平分布を経時的に示している。
図９に示すように、降水量によって含水率の絶対値は変化するが、同一圃場における高含水率エリア６２は、低硬度エリア６１と重なっており、実際に低硬度エリア６１に雨水が溜まることが分かる。
図１０では、作土における土壌水分の垂直分布と土壌硬度とを対比して示している。
図１０（ａ）は深度０～３ｃｍでの土壌含水率等高線マップ、図１０（ｂ）は深度９～１２ｃｍでの土壌含水率等高線マップ、図１０（ｃ）は深度１ｃｍでの土壌硬度等高線マップ、図１０（ｄ）は深度１２ｃｍでの土壌硬度等高線マップである。
図１０（ａ）及び図１０（ｂ）に示す高含水率エリア６２は、図１０（ｃ）及び図１０（ｄ）に矢印で示すように、高硬度エリア６３から低硬度エリア６１に雨水が流れ込んでいることが分かる。
図１０（ａ）は深度０～３ｃｍでの土壌含水率等高線マップ、図１０（ｂ）は深度９～１２ｃｍでの土壌含水率等高線マップ、図１０（ｃ）は深度１ｃｍでの土壌硬度等高線マップ、図１０（ｄ）は深度１２ｃｍでの土壌硬度等高線マップである。
図１０（ａ）及び図１０（ｂ）に示す高含水率エリア６２は、図１０（ｃ）及び図１０（ｄ）に矢印で示すように、高硬度エリア６３から低硬度エリア６１に雨水が流れ込んでいることが分かる。
図１１では、下層土における土壌水分の垂直分布と土壌硬度とを対比して示している。
図１１（ａ）は深度１５～１８ｃｍでの土壌含水率等高線マップ、図１１（ｂ）は深度２４～２７ｃｍでの土壌含水率等高線マップ、図１１（ｃ）は深度１８ｃｍでの土壌硬度等高線マップ、図１１（ｄ）は深度２７ｃｍでの土壌硬度等高線マップである。
図１１（ａ）及び図１１（ｂ）に示す高含水率エリア６２は、図１１（ｃ）及び図１１（ｄ）に矢印で示すように、高硬度エリア６３から低硬度エリア６１に雨水が流れ込んでいることが分かる。
以上のように、深度毎の土壌硬度等高線マップから、作土及び下層土における雨水の流れや雨水滞留エリアを把握することができる。
図１１（ａ）は深度１５～１８ｃｍでの土壌含水率等高線マップ、図１１（ｂ）は深度２４～２７ｃｍでの土壌含水率等高線マップ、図１１（ｃ）は深度１８ｃｍでの土壌硬度等高線マップ、図１１（ｄ）は深度２７ｃｍでの土壌硬度等高線マップである。
図１１（ａ）及び図１１（ｂ）に示す高含水率エリア６２は、図１１（ｃ）及び図１１（ｄ）に矢印で示すように、高硬度エリア６３から低硬度エリア６１に雨水が流れ込んでいることが分かる。
以上のように、深度毎の土壌硬度等高線マップから、作土及び下層土における雨水の流れや雨水滞留エリアを把握することができる。
図１２は、圃場における土壌硬度等高線マップであり、図１２（ａ）は表層での土壌硬度等高線マップ、図１２（ｂ）は深度１２ｃｍでの土壌硬度等高線マップ、図１２（ｃ）は深度４０ｃｍでの土壌硬度等高線マップである。
表層での土壌硬度等高線マップである図１２（ａ）は、仮比重と高い相関性が認められる。
また、深度が深い土壌硬度等高線マップである図１２（ｃ）から低硬度ポイント６０を判別でき、深度が浅い土壌硬度等高線マップである図１２（ｂ）から、低硬度ポイント６０を含む低硬度エリア６１を雨水滞留エリアと判別でき、図１２（ｂ）に示すように雨水の流れを推測できる。図１２では、高粘土エリア６６を図示している。
このように、粒度組成の分布は雨水の流れと相関があることから、粒度組成を測定することなく、本実施例による土壌物理性診断方法によって粒径の小さいシルト画分や粘土画分が多いエリアを判別することができる。
また、図１２（ａ）に示す表層での土壌硬度等高線マップ、又は図１２（ｂ）に示す作土での土壌硬度等高線マップから、明渠の敷設位置を決定することができ、明渠を敷設することで作土における雨水の流れや滞留を調整でき、収穫量の低いエリアを改善することができる。
また、図１２（ｃ）に示す下層土での土壌硬度等高線マップから、暗渠の敷設位置を決定することができ、暗渠を敷設することで、作土の土壌含水率を適正に保ち、地下水位を低下させることが可能であり、土壌中の通気性を良好として収穫量を高めることができる。
また、深度が深い土壌硬度等高線マップである図１２（ｃ）から低硬度ポイント６０を判別でき、深度が浅い土壌硬度等高線マップである図１２（ｂ）から、低硬度ポイント６０を含む低硬度エリア６１を雨水滞留エリアと判別でき、図１２（ｂ）に示すように雨水の流れを推測できる。図１２では、高粘土エリア６６を図示している。
このように、粒度組成の分布は雨水の流れと相関があることから、粒度組成を測定することなく、本実施例による土壌物理性診断方法によって粒径の小さいシルト画分や粘土画分が多いエリアを判別することができる。
また、図１２（ａ）に示す表層での土壌硬度等高線マップ、又は図１２（ｂ）に示す作土での土壌硬度等高線マップから、明渠の敷設位置を決定することができ、明渠を敷設することで作土における雨水の流れや滞留を調整でき、収穫量の低いエリアを改善することができる。
また、図１２（ｃ）に示す下層土での土壌硬度等高線マップから、暗渠の敷設位置を決定することができ、暗渠を敷設することで、作土の土壌含水率を適正に保ち、地下水位を低下させることが可能であり、土壌中の通気性を良好として収穫量を高めることができる。
本発明による土壌硬度等高線マップを用いた農作業機の運行支援方法は、GNSSや、圃場境界情報、圃場周辺の施設情報、圃場周辺の経路情報を含む圃場地図情報とともに用いることができ、特に農作業機の位置情報については、GNSSを用いることで自動運転を実現できる。
５１ 診断エリア
５２ 測位ポイント
６０ 低硬度ポイント
６１ 低硬度エリア
６２ 高含水率エリア
６３ 高硬度エリア
６６ 高粘土エリア
ステップ１ 深度別土壌硬度等高線マップ作成
ステップ２ 硬度値推定
ステップ３ 走行可能性推定
ステップ８ 硬度値補正
５２ 測位ポイント
６０ 低硬度ポイント
６１ 低硬度エリア
６２ 高含水率エリア
６３ 高硬度エリア
６６ 高粘土エリア
ステップ１ 深度別土壌硬度等高線マップ作成
ステップ２ 硬度値推定
ステップ３ 走行可能性推定
ステップ８ 硬度値補正
Claims (9)
- 作業対象となる圃場について深度別に作成された土壌硬度等高線マップを用いた農作業機の運行支援方法であって、
コンピュータが、
前記深度別の前記土壌硬度等高線マップから、作業時におけるエリア別硬度値を推定する硬度値推定ステップと、
前記硬度値推定ステップで推定した前記エリア別硬度値から前記農作業機が走行可能か否かを推定する走行可能性推定ステップと、
を実行し、
前記走行可能性推定ステップにおいて、前記農作業機が走行できない走行不可能エリアが有ると判断されると、前記圃場における前記農作業機の走行ルートの作成を延期し、又は前記走行不可能エリアを除く走行可能エリアで前記走行ルートを決定し、
前記農作業機が走行困難である走行困難エリアが有ると判断されると、前記走行困難エリアでは前記農作業機の走行速度を速くする
指示を出力する
ことを特徴とする土壌硬度等高線マップを用いた農作業機の運行支援方法。 - 前記農作業機の前記走行速度を速くする場合には、農薬又は肥料の散布量を多くする指示を出力する
ことを特徴とする請求項１に記載の土壌硬度等高線マップを用いた農作業機の運行支援方法。 - 前記走行可能性推定ステップにおいて、高硬度エリアが有ると判断されると、前記高硬度エリアでは前記農作業機の前記走行速度を遅くしロータリー速度を速くする指示を出力する
ことを特徴とする請求項１に記載の土壌硬度等高線マップを用いた農作業機の運行支援方法。 - 前記硬度値推定ステップでは、現在より前の所定期間の気象データを用いる
ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の土壌硬度等高線マップを用いた農作業機の運行支援方法。 - 前記気象データとして、前記所定期間での積算降水量を用いる
ことを特徴とする請求項４に記載の土壌硬度等高線マップを用いた農作業機の運行支援方法。 - 前記気象データとして、単位時間当たりの降水強度を用いる
ことを特徴とする請求項４に記載の土壌硬度等高線マップを用いた農作業機の運行支援方法。 - 前記走行可能性推定ステップでは、前記農作業機によって決定される走破閾値を用いる
ことを特徴とする請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の土壌硬度等高線マップを用いた農作業機の運行支援方法。 - 前記硬度値推定ステップで推定した前記エリア別硬度値を、前記圃場での代表ポイントにおける深度別硬度実測値によって補正する硬度値補正ステップを有する
ことを特徴とする請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の土壌硬度等高線マップを用いた農作業機の運行支援方法。 - 作業対象となる圃場について深度別に作成された土壌硬度等高線マップを用いた農作業機の運行支援方法であって、
コンピュータが、
前記深度別の前記土壌硬度等高線マップから、作業時におけるエリア別硬度値を推定する硬度値推定ステップと、
前記硬度値推定ステップで推定した前記エリア別硬度値から前記農作業機が走行可能か否かを推定する走行可能性推定ステップと、
を実行し、
前記走行可能性推定ステップにおいて、前記農作業機が走行できない走行不可能エリアが有ると判断されると、前記圃場における前記農作業機の走行ルートの作成を延期し、又は前記走行不可能エリアを除く走行可能エリアで前記走行ルートを決定し、
前記走行不可能エリアが有り、前記走行ルートの作成を延期する場合には、延期日における前記エリア別硬度値を推定し、前記エリア別硬度値から前記農作業機が走行可能か否かを推定する
ことを特徴とする土壌硬度等高線マップを用いた農作業機の運行支援方法。
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Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2019020395A (ja) | 2017-07-20 | 2019-02-07 | 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構 | 圃場における土壌物理性診断方法 |
| US20190360165A1 (en) | 2017-01-19 | 2019-11-28 | Scania Cv Ab | Method and control unit for ground bearing capacity analysis |
-
2020
- 2020-02-27 JP JP2020031461A patent/JP7440895B2/ja active Active
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| US20190360165A1 (en) | 2017-01-19 | 2019-11-28 | Scania Cv Ab | Method and control unit for ground bearing capacity analysis |
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