WO2021255885A1 - 散布システム、散布方法、およびドローン - Google Patents

散布システム、散布方法、およびドローン Download PDF

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WO2021255885A1
WO2021255885A1 PCT/JP2020/023907 JP2020023907W WO2021255885A1 WO 2021255885 A1 WO2021255885 A1 WO 2021255885A1 JP 2020023907 W JP2020023907 W JP 2020023907W WO 2021255885 A1 WO2021255885 A1 WO 2021255885A1
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WO
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spraying
field
diagnosis
drone
pathological
Prior art date
Application number
PCT/JP2020/023907
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
泰 村雲
千大 和氣
宏記 加藤
Original Assignee
株式会社ナイルワークス
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Publication date
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    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
    • A01M—CATCHING, TRAPPING OR SCARING OF ANIMALS; APPARATUS FOR THE DESTRUCTION OF NOXIOUS ANIMALS OR NOXIOUS PLANTS
    • A01M7/00—Special adaptations or arrangements of liquid-spraying apparatus for purposes covered by this subclass

Definitions

  • the invention of the present application relates to a spraying system, a spraying method, and a drone.
  • Patent Document 2 an image taken during flight is acquired, the acquired image is image-analyzed, and based on the result of the image analysis, a pest attached to a crop is detected, and the detected pest is attached.
  • a mobile control application that acquires the position information of a crop and controls the moving body so as to spray a pest control agent based on the acquired position information is disclosed.
  • Patent Document 3 is a soil diagnosis method including a growth distribution detection step, a land sampling point determination step, and a soil diagnosis step, in which the distribution of the growth state of crops in a field is detected and the detection result is obtained. Based on this, it is disclosed that the land sampling points contained in the region where the growing condition is relatively poor are determined, and the soil is diagnosed based on the collected soil sample.
  • Patent Document 4 describes a work vehicle and an automatic straight-ahead travel support system for a work vehicle whose straightness does not deteriorate even in the peripheral portion of a field. It is disclosed to make an analysis.
  • Patent Document 5 discloses an agricultural multicopter including a tank for accommodating a spray, and the multicopter can acquire growth data indicating the growth of a crop.
  • the spraying method is based on the information on the target crop growing in the field obtained after the chemical spraying to the field in the first spraying step.
  • the second spraying step includes spraying the drug by a drone flying over the field.
  • the chemical may be sprayed by an agricultural machine moving on the ground.
  • the second spraying step may further include a step of spraying the chemicals by an agricultural machine moving on the ground.
  • the area of the drug sprayed by the drone in the second spraying step may be smaller than the area of spraying the drug by the agricultural machine in the first spraying step.
  • the amount of the drug sprayed by the drone in the second spraying step may be smaller than the amount of the drug sprayed by the agricultural machine in the first spraying step.
  • the diagnosis step may include a growth diagnosis step for diagnosing the growth state of the crop based on the information acquired from the photographed image of the crop acquired by the drone or the satellite.
  • the pathological diagnosis of the target crop is performed based on the information acquired from the photographed image of the crop acquired by the drone or the satellite, and when the pathology is occurring or the occurrence of the pathology is predicted. It may be the decision to apply the pesticide.
  • the pesticide is sprayed on the area where the pathology is occurring or the area where the pathology is predicted to occur in the second spraying step. It may be the one to do.
  • the diagnostic step may include a soil diagnostic step for diagnosing the soil condition of the field based on the soil condition estimated based on the measurement result of the soil sensor.
  • the pathological diagnosis of the target crop is performed based on the measurement result of the soil sensor, and it is determined to spray the pesticide when the pathological occurrence is occurring or when the pathological occurrence is predicted. May be good.
  • the second spraying step includes a pesticide spraying step of spraying a pesticide to the field, and the diagnostic step makes a pathological diagnosis of the target crop based on meteorological information, and pathology occurs or the occurrence of pathology is predicted. In some cases, it may be decided to spray the pesticide on the field.
  • the first spraying step includes a fertilizer spraying step for spraying fertilizer to the field
  • the second spraying step is an output of the amount of fertilizer to be sprayed to the field based on the diagnosis result by the diagnostic step.
  • the fertilizer may be applied based on at least one of the information on the component concentration and the application timing.
  • the spraying system is based on the information on the target crop growing in the field obtained after the chemical spraying to the field by the first spraying device.
  • the diagnostic unit for diagnosing the growing condition of the farm, the soil condition of the field, or the pathological development state of the target crop, and the drone flying over the field are provided, and the drug is sprayed on the field based on the diagnosis by the diagnostic unit.
  • a second spraying section is provided.
  • the drone grows the target crop based on the information about the target crop growing in the field obtained after spraying the chemical to the field by the first spraying device.
  • a second spray that is connected to a diagnostic unit that diagnoses the condition, the soil condition of the field, or the pathological condition of the target crop, flies over the field, and sprays the drug on the field based on the diagnosis by the diagnostic unit. It has a part.
  • the above spraying system is a flowchart in which after the first spraying step, soil diagnosis or crop growth diagnosis is performed and fertilizer is sprayed.
  • the above spraying system is a flowchart in which a pathological diagnosis is performed and pesticides are sprayed after the first spraying step. It is a schematic diagram showing the state of the field where the chemicals are sprayed by the above spraying system, (a) the diagram showing the region where the chemicals are sprayed by the agricultural machine, (b) the region where the soil condition or the growing condition of the crop is insufficient. It is a figure which shows.
  • the drone is regardless of the power means (electric power, prime mover, etc.) and the maneuvering method (wireless or wired, autonomous flight type, manual maneuvering type, etc.). It refers to all aircraft with multiple rotor blades.
  • the rotor blades 101-1a, 101-1b, 101-2a, 101-2b, 101-3a, 101-3b, 101-4a, 101-4b are It is a means for flying the Drone 100, and is equipped with eight aircraft (four sets of two-stage rotor blades) in consideration of the balance of flight stability, aircraft size, and power consumption.
  • Each rotor 101 is arranged on all sides of the housing 110 by an arm protruding from the housing 110 of the drone 100.
  • the rotors 101-1a and 101-1b to the left rear in the traveling direction, the rotors 101-2a and 101-2b to the left front, the rotors 101-3a and 101-3b to the right rear, and the rotors 101- to the right front. 4a and 101-4b are arranged respectively.
  • the drone 100 has the traveling direction facing downward on the paper in FIG.
  • a grid-shaped propeller guard 115-1,115-2,115-3,115-4 forming a substantially cylindrical shape is provided on the outer periphery of each set of the rotor blade 101 to prevent the rotor blade 101 from interfering with foreign matter.
  • the radial members for supporting the propeller guards 115-1,115-2,115-3,115-4 have a wobble-like structure rather than a horizontal structure. This is to encourage the member to buckle to the outside of the rotor blade in the event of a collision and prevent it from interfering with the rotor.
  • Rod-shaped legs 107-1,107-2,107-3,107-4 extend downward from the axis of rotation of the rotary wing 101, respectively.
  • Motors 102-1a, 102-1b, 102-2a, 102-2b, 102-3a, 102-3b, 102-4a, 102-4b have rotary blades 101-1a, 101-1b, 101-2a, 101- It is a means to rotate 2b, 101-3a, 101-3b, 101-4a, 101-4b (typically an electric motor, but it may be a motor, etc.), and one machine is provided for one rotary blade. Has been done.
  • Motor 102 is an example of a propulsion device.
  • the upper and lower rotors (eg 101-1a and 101-1b) in one set and their corresponding motors (eg 102-1a and 102-1b) are for the stability of the drone's flight, etc.
  • the axes are on the same straight line and rotate in opposite directions.
  • Nozzles 103-1 and 103-2 are means for spraying the sprayed material downward and are equipped with four nozzles.
  • the sprayed material generally refers to a liquid or powder sprayed on a field such as a pesticide, a herbicide, a liquid fertilizer, an insecticide, a seed, and water.
  • the tank 104 is a tank for storing the sprayed material, and is provided at a position close to the center of gravity of the drone 100 and at a position lower than the center of gravity from the viewpoint of weight balance.
  • the hoses 105-1, 105-2, 105-3, 105-4 are means for connecting the tank 104 and the nozzles 103-1, 103-2, and are made of a hard material and serve to support the nozzles. May also serve as.
  • the pump 106 is a means for discharging the sprayed material from the nozzle.
  • FIG. 6 shows an overall conceptual diagram of the flight control system of the drone 100 according to the present invention.
  • This figure is a schematic diagram, and the scale is not accurate.
  • the drone 100, the actuator 401, and the small mobile terminal 401a are each connected to the base station 404, and only the actuator 401 is connected to the farming cloud 405, but the connection relationship is an example. Not limited to.
  • the drone 100, the actuator 401, the small mobile terminal 401a, and the base station 404 are each connected to the farming cloud 405. These connections may be wireless communication by Wi-Fi, mobile communication system, or the like, or may be partially or wholly connected by wire.
  • the operation device 401 transmits a command to the drone 100 by the operation of the user 402, and also displays information received from the drone 100 (for example, position, amount of sprayed material, battery level, camera image, etc.). It is a means of the above, and may be realized by a portable information device such as a general tablet terminal that runs a computer program.
  • the actuator 401 includes an input unit and a display unit as a user interface device.
  • the drone 100 according to the present invention is controlled to perform autonomous flight, but may be capable of manual operation during basic operations such as takeoff and return, and in an emergency.
  • an emergency operation device (not shown) having a function dedicated to emergency stop may be used.
  • the emergency controller may be a dedicated device equipped with a large emergency stop button or the like so that an emergency response can be taken quickly.
  • the system may include a small mobile terminal 401a capable of displaying a part or all of the information displayed on the operating device 401, for example, a smart phone. Further, it may have a function of changing the operation of the drone 100 based on the information input from the small mobile terminal 401a.
  • the small mobile terminal 401a is connected to, for example, the base station 404, and can receive information and the like from the farming cloud 405 via the base station 404.
  • Field 403 is a rice field or field that is the target of spraying with the drone 100. In reality, the terrain of the field 403 is complicated, and the topographic map may not be available in advance, or the topographic map and the situation at the site may be inconsistent. Field 403 is usually adjacent to houses, hospitals, schools, other crop fields, roads, railroads, etc. In addition, intruders such as buildings and electric wires may exist in the field 403. Field 403 may include fields and paddy fields.
  • the base station 404 is a device that provides a master unit function for Wi-Fi communication, etc., and may also function as an RTK-GPS base station so that it can provide an accurate position of the drone 100 (Wi-).
  • the base unit function of Fi communication and the RTK-GPS base station may be independent devices). Further, the base station 404 may be able to communicate with the farming cloud 405 by using a mobile communication system such as 3G, 4G, and LTE.
  • the farming cloud 405 is typically a group of computers operated on a cloud service and related software, and may be wirelessly connected to the actuator 401 by a mobile phone line or the like.
  • the farming cloud 405 may be configured by a hardware device.
  • the farming cloud 405 may analyze the image of the field 403 taken by the drone 100, grasp the growing condition of the crop, and perform a process for determining the flight route.
  • the topographical information of the stored field 403 may be provided to the drone 100.
  • the history of the flight and shot images of the drone 100 may be accumulated and various analysis processes may be performed.
  • the small mobile terminal 401a is, for example, a smart phone or the like. On the display of the small mobile terminal 401a, information on expected operations regarding the operation of the drone 100, more specifically, the scheduled time when the drone 100 will return to the departure / arrival point 406, and the work to be performed by the user 402 at the time of return Information such as contents is displayed as appropriate. Further, the operation of the drone 100 may be changed based on the input from the small mobile terminal 401a.
  • the drone 100 takes off from the departure / arrival point 406 outside the field 403 and returns to the departure / arrival point 406 after spraying the spray on the field 403 or when it becomes necessary to replenish or charge the spray.
  • the flight route (invasion route) from the departure / arrival point 406 to the target field 403 may be stored in advance in the farming cloud 405 or the like, or may be input by the user 402 before the start of takeoff.
  • the departure / arrival point 406 may be a virtual point defined by the coordinates stored in the drone 100, or may have a physical departure / arrival point.
  • FIG. 7 shows a block diagram showing a control function of an embodiment of the spraying drone according to the present invention.
  • the flight controller 501 is a component that controls the entire drone, and may be an embedded computer including a CPU, memory, related software, and the like.
  • the flight controller 501 uses motors 102-1a and 102-1b via control means such as ESC (Electronic Speed Control) based on the input information received from the controller 401 and the input information obtained from various sensors described later. , 102-2a, 102-2b, 102-3a, 102-3b, 104-a, 104-b to control the flight of the drone 100.
  • ESC Electronic Speed Control
  • the actual rotation speeds of the motors 102-1a, 102-1b, 102-2a, 102-2b, 102-3a, 102-3b, 104-a, 104-b are fed back to the flight controller 501, and normal rotation is performed. It is configured so that it can be monitored.
  • the rotary wing 101 may be provided with an optical sensor or the like so that the rotation of the rotary wing 101 is fed back to the flight controller 501.
  • the software used by the flight controller 501 can be rewritten through a storage medium for function expansion / change, problem correction, etc., or through communication means such as Wi-Fi communication and USB. In this case, protection is performed by encryption, checksum, digital signature, virus check software, etc. so that rewriting by unauthorized software is not performed. Further, a part of the calculation process used by the flight controller 501 for control may be executed by another computer located on the controller 401, on the farming cloud 405, or elsewhere. Due to the high importance of the flight controller 501, some or all of its components may be duplicated.
  • the flight controller 501 communicates with the actuator 401 via the Wi-Fi slave unit function 503 and further via the base station 404, receives necessary commands from the actuator 401, and receives necessary information from the actuator 401. Can be sent to 401. In this case, the communication may be encrypted so as to prevent fraudulent acts such as interception, spoofing, and device hijacking.
  • the base station 404 has the function of an RTK-GPS base station in addition to the communication function by Wi-Fi. By combining the signal from the RTK base station and the signal from the GPS positioning satellite, the flight controller 501 can measure the absolute position of the drone 100 with an accuracy of several centimeters. Since the flight controller 501 is so important, it may be duplicated / multiplexed, and each redundant flight controller 501 should use a different satellite to cope with the failure of a specific GPS satellite. It may be controlled.
  • the 6-axis gyro sensor 505 is a means for measuring the acceleration of the drone aircraft in three directions orthogonal to each other, and further, a means for calculating the velocity by integrating the acceleration.
  • the 6-axis gyro sensor 505 is a means for measuring the change in the attitude angle of the drone aircraft in the above-mentioned three directions, that is, the angular velocity.
  • the geomagnetic sensor 506 is a means for measuring the direction of the drone aircraft by measuring the geomagnetism.
  • the barometric pressure sensor 507 is a means for measuring barometric pressure, and can also indirectly measure the altitude of the drone.
  • the laser sensor 508 is a means for measuring the distance between the drone aircraft and the ground surface by utilizing the reflection of the laser light, and may be an IR (infrared) laser.
  • the sonar 509 is a means for measuring the distance between the drone aircraft and the ground surface by utilizing the reflection of sound waves such as ultrasonic waves.
  • These sensors may be selected according to the cost target and performance requirements of the drone.
  • a gyro sensor angular velocity sensor
  • a wind sensor for measuring wind power, and the like may be added.
  • these sensors may be duplicated or multiplexed. If there are multiple sensors for the same purpose, the flight controller 501 may use only one of them and switch to an alternative sensor if it fails. Alternatively, a plurality of sensors may be used at the same time, and if the measurement results do not match, it may be considered that a failure has occurred.
  • the flow rate sensor 510 is a means for measuring the flow rate of the sprayed material, and is provided at a plurality of locations on the route from the tank 104 to the nozzle 103.
  • the liquid out sensor 511 is a sensor that detects that the amount of sprayed material is less than a predetermined amount.
  • the growth diagnosis camera 512a is a means for photographing the field 403 and acquiring data for the growth diagnosis.
  • the growth diagnostic camera 512a is, for example, a multispectral camera and receives a plurality of light rays having different wavelengths from each other.
  • the plurality of light rays are, for example, red light (wavelength of about 650 nm) and near-infrared light (wavelength of about 774 nm).
  • the growth diagnosis camera 512a may be a camera that receives visible light.
  • the pathological diagnosis camera 512b is a means for photographing crops growing in the field 403 and acquiring data for pathological diagnosis.
  • the pathological diagnosis camera 512b is, for example, a red light camera.
  • the red light camera is a camera that detects the amount of light in the frequency band corresponding to the absorption spectrum of chlorophyll contained in the plant, and detects, for example, the amount of light in the band near the wavelength of 650 nm.
  • the pathological diagnosis camera 512b may detect the amount of light in the frequency band of red light and near infrared light.
  • the pathological diagnosis camera 512b may include both a red light camera and a visible light camera such as an RGB camera that detects light amounts of at least three wavelengths in the visible light band.
  • FIG. 12 shows an image diagram of a photographed image of a leaf obtained by photographing a leaf of rice infected with blast with a red light camera.
  • the part where chlorophyll that absorbs red light is present appears black, and the part where chlorophyll in the leaves is destroyed due to a disease such as blast absorbs red light. It looks white because it does not.
  • a disease such as blast occurs, the chlorophyll of the leaf is destroyed in the form of spots, so that an image in which the spot L1 appears in the leaf L can be obtained as shown in FIG.
  • the visible light camera it is possible to acquire an image of a visible lesion and an image in which the color and shape of leaves, stems and ears can be analyzed.
  • the growth diagnosis camera 512a and the pathology diagnosis camera 512b may be realized by one hardware configuration.
  • the obstacle detection camera 513 is a camera for detecting a drone intruder, and since the image characteristics and the orientation of the lens are different from the growth diagnosis camera 512a and the pathology diagnosis camera 512b, what are the growth diagnosis camera 512a and the pathology diagnosis camera 512b? Another device.
  • the switch 514 is a means for the user 402 of the drone 100 to make various settings.
  • the obstacle contact sensor 515 is a sensor for detecting that the drone 100, in particular, its rotor or propeller guard part, has come into contact with an intruder such as an electric wire, a building, a human body, a standing tree, a bird, or another drone. ..
  • the obstacle contact sensor 515 may be replaced with a 6-axis gyro sensor 505.
  • the cover sensor 516 is a sensor that detects that the operation panel of the drone 100 and the cover for internal maintenance are in the open state.
  • the inlet sensor 517 is a sensor that detects that the inlet of the tank 104 is
  • sensors may be selected according to the cost target and performance requirements of the drone, and may be duplicated / multiplexed.
  • a sensor may be provided at the base station 404, the actuator 401, or some other place outside the drone 100, and the read information may be transmitted to the drone.
  • a wind sensor may be provided in the base station 404 to transmit information on the wind and wind direction to the drone 100 via Wi-Fi communication.
  • the flight controller 501 sends a control signal to the pump 106 to adjust the discharge amount and stop the discharge.
  • the current status of the pump 106 (for example, the number of revolutions) is fed back to the flight controller 501.
  • the LED107 is a display means for notifying the drone operator of the drone status.
  • Display means such as a liquid crystal display may be used in place of or in addition to the LED.
  • the buzzer is an output means for notifying the state of the drone (particularly the error state) by an audio signal.
  • the Wi-Fi slave unit function 519 is an optional component for communicating with an external computer or the like for transferring software, for example, in addition to the controller 401.
  • other wireless communication means such as infrared communication, Bluetooth (registered trademark), ZigBee (registered trademark), NFC, or wired communication means such as USB connection. You may use it.
  • the speaker 520 is an output means for notifying the state of the drone (particularly the error state) by means of recorded human voice, synthetic voice, or the like. Depending on the weather conditions, it may be difficult to see the visual display of the drone 100 in flight. In such cases, voice communication is effective.
  • the warning light 521 is a display means such as a strobe light for notifying the state of the drone (particularly the error state).
  • the spraying system 1000 identifies a part where the condition of the field 403 is not as good as that of another part in the field 403, and by performing additional spraying on that part, the condition of the field 403 varies. It is a system that equalizes.
  • the state of the field 403 is, for example, the state of the soil of the field 403 and the growing state of the crops growing in the field 403.
  • the spraying system 1000 makes a pathological diagnosis on the target crop in the field 403, and if a pathological occurrence or a pathological occurrence is predicted, it is determined to spray the pesticide at the site.
  • the spraying system 1000 diagnoses the condition of the field 403, especially after spraying fertilizer with the agricultural machine 300 (see Figure 8), and the soil condition or growth condition is inadequate compared to other parts of the field 403. Add fertilizer to various places.
  • the agricultural machine 300 is, for example, an agricultural machine that travels on land in the field 403. More specifically, the agricultural machine 300 may be a "broad caster" manufactured by Toyo Agricultural Machinery Co., Ltd.
  • the broad caster is a machine that sprays particulate fertilizer, grass seeds, etc. on the entire surface, has a stainless hopper, and sprays the sprayed material horizontally in the centrifugal direction by rotating the impeller (spinner) at the bottom of the hopper. be able to. Fertilizer spraying by the agricultural machine 300 is cheap and convenient, but has a large variation. Therefore, the spraying system 1000 diagnoses the state of the field 403 after spraying and supplements the insufficient part.
  • the spraying system 1000 is applicable to both paddy fields and fields.
  • fields unlike rice fields, water is not filled, so the concentration of chemicals sprayed on the fields does not become uniform due to convection of water, and the variation in spraying by the agricultural machine 300 becomes even more pronounced. .. Therefore, the spraying system 1000 is even more effective when applied to fields and the crops that grow there.
  • the spraying system 1000 is a system including, for example, a drone 100, a user interface device 200, an agricultural machine 300, a measuring instrument 410, a soil sensor 420, a diagnostic device 600 and a planning device 700. , These are communicably connected to each other through the network NW.
  • the diagnostic device 600 and the planning device 700 may be configured in hardware or may be configured on the farming cloud 405.
  • the drone 100, the user interface device 200, the diagnostic device 600, and the planning device 700 may be connected to each other wirelessly, or may be partially or wholly connected by wire.
  • the measuring instrument 410 and the soil sensor 420 may be included in an external system, and the spraying system 1000 may receive the measurement results of the measuring instrument 410 and the soil sensor 420 from the external system.
  • the soil sensor 420 can measure, for example, EC (electrical conductivity), acidity, underground temperature, water content, etc. of soil.
  • the configuration shown in FIG. 8 is an example, and one component may include another component, and the functional unit of each component may be included in another component. ..
  • some or all of the functions of the diagnostic device 600 and the planning device 700 may be mounted on the drone 100.
  • the user interface device 200 may be provided with an input unit and a display unit by an operator, and may be realized by the function of the operation device 401. Further, the user interface device 200 may be a personal computer, or information may be input to and displayed in the UI on the Web via a Web browser installed in the personal computer.
  • the agricultural machine 300 is a device for spraying chemicals in the field 403, and is an example of the first spraying device.
  • the agricultural machine 300 performs a first spraying step of spraying the drug while traveling, for example, in the field 403.
  • the chemicals sprayed by the agricultural machine 300 are especially fertilizers. While the agricultural machine 300 can spray fertilizer faster than the drone 100, the concentration of fertilizer that reaches the field 403, that is, the fertilizer concentration per unit area of the field 403 varies. Further, the chemical sprayed by the agricultural machine 300 may be a pesticide.
  • the drone Drone 100 performs the second spraying step of spraying the drug while flying in the field 403.
  • the drone 100 is equipped with a computing device such as a CPU (Central Processing Unit) for executing information processing and a storage device such as RAM (Random Access Memory) and ROM (Read Only Memory), thereby at least flying as a software resource. It has a control unit 1001, a spray control unit 1002, a growth information acquisition unit 1003, and a pathological information acquisition unit 1004.
  • a computing device such as a CPU (Central Processing Unit) for executing information processing and a storage device such as RAM (Random Access Memory) and ROM (Read Only Memory)
  • RAM Random Access Memory
  • ROM Read Only Memory
  • the flight control unit 1001 is a functional unit that operates the motor 102 and controls the flight and takeoff and landing of the drone 100.
  • the flight control unit 1001 is realized by, for example, a flight controller 501, and controls the flight altitude, flight speed, and flight path to fly the drone 100 over the field.
  • the spray control unit 1002 is a functional unit that operates the pump 106 and controls the spraying of the sprayed material from the nozzles 103-1 and 103-2.
  • the spray control unit 1002 is an example of the second spray unit.
  • the spray control unit 1002 is realized by, for example, a flight controller 501.
  • the growth information acquisition unit 1003 is a functional unit that acquires the growth information of the crops that grow in the field while the drone 100 is flying over the field.
  • the growth information includes images of the crop for diagnosing the growth state of the crop.
  • the density of chlorophyll (chlorophyll a, chlorophyll b, carotenoid, etc.) in leaves changes depending on the amount of nitrogen absorbed
  • the density of chlorophyll is estimated by analyzing the characteristics of reflected light in leaves, and nitrogen to leaves is estimated. It is known that the amount of absorption can be estimated and the degree of growth of crops can be measured based on the amount of nitrogen absorbed. Therefore, the growth information acquisition unit 1003 acquires the data used for the analysis of the growth condition of the crop by receiving the reflected light of the sunlight obtained from the field 403.
  • the growth information acquisition unit 1003 acquires an image of the crop with the growth diagnosis camera 512a.
  • the growth information acquisition unit 1003 has a beam splitter and acquires only light rays in a predetermined frequency range from a light source.
  • the light rays received by the growth information acquisition unit 1003 include reflected light mainly reflected from the crop by the light rays transmitted from the growth information acquisition unit 1003.
  • the drone 100 acquires the growth information of the crops growing in the field 403 by receiving the reflected light reflected from the field 403 by the growth information acquisition unit 1003 while flying in the field 403 by the flight control unit 1001. Based on this information, the diagnostic device 600, which will be described in detail later, calculates the NDVI. Further, the growth information acquisition unit 1003 may acquire an image capable of calculating the light receiving area, which is an area contributing to photosynthesis. By acquiring the light receiving area, it is possible to calculate the red absorption rate indicating the amount of photosynthesis in the area.
  • the growth information acquisition unit 1003 provides visual information such as the number of tillers, the color of the stem or the ear of rice, the amount of the ear of rice, or the length or the amount of deflection of the stem. You may get it.
  • the growth information acquisition unit 1003 can use a camera capable of receiving visible light.
  • the pathology information acquisition unit 1004 is a functional unit that acquires information on the morbidity of crop diseases in the field, that is, pathology information, while the drone 100 is flying over the field.
  • the pathological information acquisition unit 1004 acquires an image of the crop for diagnosing the pathological state of the crop by the pathological diagnosis camera 512b.
  • the pathological information acquisition unit 1004 acquires an image of at least one of a site where a lesion appears, for example, a leaf, a leaf sheath, a stem, and an ear.
  • the pathological information acquisition unit 1004 may photograph the color or shape of the stem or ear. This is because there is a possibility of discoloration or deformation due to illness.
  • the diagnostic device 600 is a functional part that diagnoses plants, that is, crops, that grow in the field 403 to which the drone 100 flies, based on the information acquired by the drone 100. ..
  • the diagnostic device 600 includes an arithmetic unit such as a CPU (Central Processing Unit) for executing information processing, and a storage device such as RAM (Random Access Memory) and ROM (Read Only Memory), whereby at least as a software resource, It has a soil diagnosis unit 601, a growth diagnosis unit 602, a weather information acquisition unit 603, and a pathological diagnosis unit 605.
  • the soil diagnosis unit 601 is a functional unit that diagnoses the soil condition of the field 403.
  • the soil diagnosis unit 601 diagnoses the soil condition based on the measurement result of the soil sensor 420, for example. Further, the soil diagnosis unit 601 may calculate a soil condition estimation model based on the measurement result of the soil sensor 420, and diagnose the soil condition in the field based on the soil condition estimated based on the model.
  • the soil condition estimation model is a model that estimates the variation in soil condition based on the data of the soil sensor 420, and various models can be adopted. It was
  • the growth diagnosis unit 602 is a functional unit that diagnoses the growth status of crops in the field based on the growth information acquired by the growth information acquisition unit 1003.
  • the growth diagnosis unit 602 calculates the NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) based on the image obtained by the reflected light of red light (wavelength about 650 nm) and near infrared light (wavelength about 774 nm), and obtains the absorption rate of red light.
  • the effective light receiving area can be estimated by NDVI.
  • NDVI is calculated by the formula (IR-R) / (IR + R) (where IR is the reflectance of near-infrared light and R is the reflectance of red light). IR and R are obtained by analyzing the image of the field for each frequency band.
  • the growth diagnosis unit 602 applies a frequency filter to the light rays received by the growth information acquisition unit 1003 in a hard or soft manner, so that the amount of light rays in a predetermined frequency range related to the growth situation, for example, the power spectral density. To get.
  • the light amount calculation process may be performed by the growth information acquisition unit 1003, and the growth diagnosis unit 602 may diagnose the growth state based on the received light amount.
  • the growth diagnosis unit 602 diagnoses the growth condition of the field based on the information stored in advance that associates the amount of light with the amount of growth in a predetermined frequency band.
  • the growth diagnosis unit 602 may predict the yield in the field based on the growth condition.
  • the growth diagnosis unit 602 may diagnose the growth state of the crop in place of the information acquired by the drone 100, or in addition, based on the information acquired by the photographed image of the crop acquired by the satellite.
  • the weather information acquisition unit 603 is a functional unit that acquires the weather information of the field 403.
  • Meteorological information includes at least one of temperature, humidity and wind speed information. Further, the weather information may include information on the wind direction.
  • the weather information acquisition unit 603 may receive each measured value from, for example, a measuring instrument 410 arranged in the field 403, for example, a thermometer, a hygrometer, and an anemometer. Further, the drone 100 may include a part or all of each configuration of the measuring instrument 410.
  • the weather information acquisition unit 603 may receive information transmitted from the outside of the spraying system 1000.
  • the meteorological information acquisition unit 603 may acquire information from a meteorological satellite.
  • Meteorological satellites are, for example, sunflowers.
  • the meteorological information acquisition unit 603 may acquire information (public information) processed by various organizations such as the Japan Meteorological Agency, particularly a public institution, as meteorological information.
  • the pathological diagnosis unit 605 is a functional unit that diagnoses the morbidity of plant diseases in the field based on the image acquired by the pathological information acquisition unit 1004 or the image received from the satellite.
  • the pathological diagnosis unit 605 makes a pathological determination as to whether or not the crop is sick, for example, based on the measurement results of at least one of the parameters of the size of the spots, the density of the spots, and the number of spots occurring in the crop. That is, the pathological diagnosis unit 605 may determine that the patient is ill when the spots are larger than a predetermined size. In this case, for example, the disease can be determined on condition that the area of the spot is 100 square millimeters or more.
  • the pathological diagnosis unit 605 may determine that the patient is ill when the spot density is equal to or higher than a predetermined value. In this case, for example, when the distance between the spots is 10 cm or less, it may be determined that the disease has occurred.
  • the pathological diagnosis unit 605 may determine that the patient is ill when the number of spots is equal to or greater than a predetermined value. In this case, for example, it may be determined that the disease has occurred when the number of spots having a spot area of 4 square millimeters or more is 10 or more per predetermined area.
  • the pathological diagnosis unit 605 may make a pathological determination based on a plurality of parameters of the spot size, the spot density, and the number of spots.
  • the pathology is based on the likelihood distribution table by the value of one parameter or the combination of the values of multiple parameters. It is also possible to generate an occurrence likelihood. In this case, the generated pathological occurrence likelihood value may be output, or the fact that the pathological occurrence is detected when the generated pathological occurrence likelihood value exceeds a predetermined threshold value is output. Alternatively, both the pathological occurrence likelihood and the pathological occurrence detection information may be output.
  • the pathological diagnosis unit 605 may make a pathological diagnosis for each plant strain. Further, the pathological diagnosis unit 605 may subdivide the field 403 into a plurality of regions and make a pathological diagnosis for each region. The pathological diagnosis unit 605 subdivides the field 403, for example, into a mesh shape. Each area has a rectangular shape of, for example, 1 m square. Further, the pathological diagnosis unit 605 may make a pathological diagnosis for each image taken by the pathological diagnosis camera 512b.
  • the pathological diagnosis unit 605 may diagnose the type of disease affecting the plant based on the size of the spots, the density of the spots or the number of spots.
  • the pathological diagnosis unit 605 may diagnose the type of disease based on the site where the spots are generated. For example, the pathological diagnosis unit 605 stores the type of the disease in association with the shape, size, density, number of spots, or spot occurrence site or range of the spots that occur, and refers to the information to store the disease. Diagnose the type.
  • the pathological diagnosis unit 605 may make a pathological determination based on past medical history information. For example, if there is a history of disease outbreaks in the same area last year, it may be determined that there is a high probability that the area has a disease. Specifically, even when the measurement result of the spot does not satisfy the first threshold value, it may be determined that the patient is ill based on the occurrence history. Further, a second threshold value smaller than the first threshold value is defined in advance for the measurement result of the spot, and if the measurement result is equal to or more than the second threshold value and less than the first threshold value and there is an occurrence history, the disease is found in the area. It may be determined that it has occurred. Alternatively, the above-mentioned pathological likelihood may be calculated in consideration of past medical history information.
  • the pathological diagnosis unit 605 may make a pathological determination based on the weather information. Specifically, it may be determined that the lower the temperature, the higher the humidity, and the lower the wind speed, the higher the probability that the disease has occurred. This condition is because it is known that the weather is such that a disease occurs and it is easy to progress.
  • the pathological diagnosis unit 605 has a threshold value for at least one of temperature, humidity and wind speed, and when the acquired meteorological information is equal to or higher than the threshold value, a part or all of the measurement results of the spots do not meet the first threshold value. In some cases, it may be determined that the patient is ill. Alternatively, the above-mentioned pathological likelihood may be calculated in consideration of meteorological information.
  • the pathological diagnosis unit 605 may determine the progress of the disease.
  • the progress is, for example, three stages of early, middle and late stages, but may be two stages or may be further subdivided into multiple stages. Further, even if the condition is not diagnosed as illness, the condition that may be ill may be determined as the "suspicious pathological occurrence" condition.
  • the pathological diagnosis unit 605 determines the progress of the disease based on at least one of the shape and size of the spot.
  • the shape of the spot is, for example, the length of the spot.
  • the length of the spots may be calculated by acquiring the minor axis and the major axis of the oval-shaped spots and calculating the ratio of the minor axis to the major axis.
  • the pathological diagnosis unit 605 determines that the condition is more advanced than the earliest stage of development, for example, "middle stage” or "late stage”.
  • the pathological diagnosis unit 605 may determine the progress of the disease based on the information obtained by the visible light camera. For example, it is known that the area around the lesion turns black as the disease progresses after the chlorophyll is destroyed and the lesion develops. According to the visible light camera, the discolored region can be detected. Since discoloration around the lesion occurs after the development of the lesion, the pathological diagnosis unit 605 determines that the discolored region is more advanced than the earliest stage of development, for example, "middle stage" or "late stage”. do.
  • the pathological diagnosis unit 605 may use the growth status of the plant for pathological determination or determination of disease progression. For example, the pathological diagnosis unit 605 may determine that the disease is ill by referring to the specific growth condition in determining the disease that is likely to be affected in the case of the specific growth condition.
  • the pathological diagnosis unit 605 may make a pathological diagnosis based on the color or shape of the stem or ear.
  • the target plant for which the diagnostic device 600 makes a pathological determination may be a crop that grows in a field, for example, wheat or soybean, or a crop that grows in a rice field.
  • the diagnostic apparatus 600 may perform pathological determination of a plurality of types of plants, or may store pathological determination criteria different for each type of plant, and may perform pathological determination according to different determination criteria for each type of plant.
  • the planning device 700 is an arithmetic unit such as a CPU (Central Processing Unit) for executing information processing, RAM (Random Access Memory), ROM (Read Only Memory), etc. As software resources, it has at least a countermeasure determination unit 701, an agricultural machine information acquisition unit 702, a spray mode determination unit 703, a route generation unit 704, a countermeasure timing calculation unit 705, and a result output unit 706.
  • a CPU Central Processing Unit
  • RAM Random Access Memory
  • ROM Read Only Memory
  • the planning device 700 has at least a countermeasure determination unit 701, an agricultural machine information acquisition unit 702, a spray mode determination unit 703, a route generation unit 704, a countermeasure timing calculation unit 705, and a result output unit 706.
  • the countermeasure determination unit 701 is a functional unit that determines the necessity of drug spraying based on at least one of the results of growth diagnosis, soil diagnosis and pathological diagnosis.
  • the countermeasure determination unit 701 determines the necessity of spraying the drug for each strain or region.
  • the diagnostic device 600 identifies an area in the field 403 where the soil condition or plant growth condition is inadequate compared to other areas, the countermeasure determination unit 701 sprays fertilizer on the area. To determine.
  • the countermeasure determination unit 701 decides to spray the pesticide to the site when the pathology has occurred or is predicted to occur by the diagnostic device 600.
  • the Countermeasure Decision Department 701 it is possible to eliminate the variation in the growing condition by spraying fertilizer with the drone 100.
  • the drone 100 perform additional fertilizer after the fertilizer is sprayed by the agricultural machine 300, the variation in the spraying by the agricultural machine 300 can be compensated by the drone 100.
  • excessive spraying of pesticides can be prevented by spraying the pesticide with the drone 100 in the area where the pathology is occurring or the area where the pathology is predicted to occur. As a result, the cost of pesticides can be suppressed, and crops with a small amount of pesticides can be grown.
  • the countermeasure determination unit 701 includes an agricultural machinery information acquisition unit 702, a spraying mode determination unit 703, a route generation unit 704, and a countermeasure timing calculation unit 705.
  • the agricultural machine information acquisition unit 702 is a functional unit that acquires information on the chemical spraying performed by the agricultural machine 300 on the field 403, that is, information on the first spraying step.
  • the agricultural machine information acquisition unit 702 may acquire information by communicating with the agricultural machine 300, or may accept input of information in the first spraying step via the user interface device 200.
  • the information of the first spraying step includes at least one of the travel route of the agricultural machine 300, the type of the drug sprayed by the agricultural machine 300, and the component concentration of the drug sprayed by the agricultural machine 300.
  • the spraying mode determining unit 703 is a functional unit that determines the mode in which the drug is sprayed on the field 403.
  • the spraying mode determining unit 703 has a spraying area determining unit 703a, a drug determining unit 703b, and a concentration determining unit 703c.
  • the spraying area determination unit 703a determines the spraying area so as to include a region specified by the diagnostic apparatus 600 in which the soil condition or the plant growing condition is insufficient as compared with other regions.
  • the spraying area determination unit 703a may decide to spray in an area where the soil condition or the growing condition of the plant is insufficient as compared with a predetermined predetermined condition.
  • FIG. 11A shows a route 403r in which the agricultural machine 300 travels while spraying the chemical in the field 403 in the first spraying step. In this case, the agricultural machine 300 sprays the drug on the spraying area 403b.
  • the spraying by the agricultural machine 300 varies, resulting in a region 403c in which the soil condition or the plant growth condition is insufficient.
  • the spraying area determination unit 703a determines the spraying area so that the drug is sprayed on the area 403c as the second spraying step. That is, the spraying area of the drug by the drone 100 in the second spraying step is smaller than the spraying area of the drug by the agricultural machine 300 in the first spraying step.
  • spraying may be performed on almost the entire surface of the field, for example, about 95% of the field area
  • spraying may be performed on about 30 to 40% of the field area.
  • the advantage that the agricultural machine can spray the drug quickly and the advantage that the drone can spray the drug precisely can be utilized, and the drug can be sprayed quickly and appropriately.
  • the amount of the drug sprayed by the drone 100 in the second spraying step is smaller than the amount of the drug sprayed by the agricultural machine 300 in the first spraying step. For example, about 8 liters are sprayed in the first spraying step and about 2 liters are sprayed in the second spraying step. This is because it is sufficient to spray the amount of the chemical necessary to eliminate the variation in the soil condition or the growth condition of the plant. According to such a spraying method, the excess or deficiency of the drug is reduced.
  • the technical idea of the present invention is not limited to the above, and the area sprayed by the spraying area determination unit 703a may be a part of the field 403 or may be the entire field 403. good.
  • the spraying area determination unit 703a may determine a predetermined range including the pathological strain determined to be disease as the spraying area.
  • the spraying area determination unit 703a sprays pesticides in areas where there is a high risk of disease spread.
  • the cause of diseases affecting plants is the growth of fungi. Since the spores of the fungus are blown by the wind and move, it is presumed that the higher the wind speed, the wider the spores spread. It is also estimated that spores are spreading leeward. Furthermore, if the disease in the found pathological strain is advanced, it is presumed that time has passed since the onset of the disease, that is, the spores are presumed to be widespread.
  • the spraying area determination unit 703a determines the distance from the pathological strain to which the pesticide is sprayed based on the wind speed information. That is, the spraying area determination unit 703a increases the distance from the pathological strain on which the pesticide is sprayed as the wind speed increases. In addition, the spraying area determination unit 703a determines the area where the pesticide is sprayed based on the wind direction information. That is, the spraying area determination unit 703a determines to spray the pesticide on the area extending from the pathological strain toward the leeward side.
  • the spray area determination unit 703a makes the distance from the pathological strain in the leeward direction to the end of the spray range longer than the distance from the pathological strain in the upwind direction to the end of the spray range.
  • the wind speed information and the wind direction information may receive information from the measuring instrument 410.
  • the spraying area determination unit 703a determines the area for spraying pesticides based on the progress of the disease in the found pathological strain. That is, the spraying area determination unit 703a increases the area of the spraying area as the disease of the pathological strain progresses. In other words, the spray area determination unit 703a increases the distance from the pathological strain to the end of the spray range as the disease progresses.
  • the spraying area determination unit 703a may estimate the elapsed time from the onset of the disease based on the progress of the disease, and determine the area to spray the pesticide based on the elapsed time.
  • the spraying area determination unit 703a increases the spraying area as the elapsed time increases.
  • the elapsed time may be estimated by referring to the temperature, humidity, and wind speed information as well as the progress. For example, the lower the temperature, the higher the humidity, or the lower the wind speed, the faster the disease progresses, and the shorter the elapsed time from the onset of the disease may be estimated.
  • the area where the spraying area determination unit 703a determines the spraying is not limited to the flight range of the drone 100, and may include the area around the flight range.
  • the area may be a field managed by another worker, regardless of the field directly managed by the worker using the spraying system 1000.
  • Information on the area requiring spraying may be managed by the comprehensive manager of the field in the area, and the comprehensive manager may notify each worker. Further, the information of the determined spraying area may be output to another system to be linked.
  • the drug determination unit 703b is a functional unit that determines the type of drug to be sprayed.
  • the drug determination unit 703b decides to spray the fertilizer when the diagnostic device 600 finds a variation in the soil condition or the growth condition of the crop.
  • the drug determination unit 703b decides to spray the pesticide when the pathology has occurred or is expected to occur in the diagnostic device 600.
  • the drug determination unit 703b may receive information on whether to spray fertilizer or pesticide via the user interface device 200, and determine the type of drug based on the information.
  • fertilizers and pesticides are concepts that broadly include various liquids, powders, granules, etc. that are effective for spraying as a countermeasure against diseases.
  • the drug determination unit 703b may determine the type of drug based on the information acquired by the agricultural machinery information acquisition unit 702.
  • the drug determination unit 703b decides to spray the same kind of drug as the drug sprayed by the agricultural machine 300. According to this configuration, the chemicals deficient in the spraying by the agricultural machine 300 can be appropriately supplemented by the spraying by the drone 100.
  • the concentration determination unit 703c is a functional unit that determines the concentration of the drug to be sprayed. When spraying fertilizer, the concentration determination unit 703c increases the concentration of the fertilizer component to be sprayed in the area as the degree of insufficient soil condition or crop growth condition in one area is larger than that in other areas. You may. This is because more fertilizer components are needed in areas where soil conditions or crop growth conditions are significantly inadequate.
  • the concentration determination unit 703c may determine the concentration of the component of the drug to be sprayed according to the progress of the disease. Concentration determination unit 703c decides to apply a higher concentration of pesticide as the disease progresses.
  • the tank 104 is filled with high-concentration pesticides in advance and sprayed, and the pesticide is sprayed while flying at a lower speed than when spraying the standard concentration.
  • the concentration of the pesticide in the field may be ensured by changing the flight mode such as increasing the discharge amount from the nozzle 103 or flying and spraying the same place a plurality of times.
  • the concentration determination unit 703c may have a function of determining the flight mode of the drone 100 according to the spray concentration.
  • the concentration determination unit 703c may determine the component concentration of the drug sprayed by the drone 100 based on the component concentration of the drug sprayed by the agricultural machine 300 acquired by the agricultural machine information acquisition unit 702.
  • the concentration determination unit 703c lowers the component concentration of the drug sprayed by the drone 100 to be lower than the concentration of the drug sprayed by the agricultural machine 300. Since the spraying by the drone 100 complements the chemical component that is insufficiently sprayed by the agricultural machine 300, it is sufficient to spray less drug component than the spraying by the agricultural machine 300. With this configuration, diagnosis can be used to apply the appropriate amount of drug.
  • the concentration determination unit 703c may determine the concentration of the component to be sprayed with reference to the weather information. This is because the disease may not progress and spread to surrounding crops depending on the weather. For example, the concentration determination unit 703c may determine that the concentration of the pesticide component to be sprayed is lower when the humidity is at least a predetermined value, the temperature is a predetermined value or more, and the wind speed is at least a predetermined value. According to this configuration, the characteristics of the disease can be used to more accurately determine the concentration of the pesticide component to be sprayed. In particular, excessive pesticide spraying can be prevented.
  • the route generation unit 704 is a functional unit that generates a flight route to be sprayed by the drone 100.
  • the route generation unit 704 determines the flight route of the drone 100 according to the diagnosis result.
  • the root generator 704 is in an area where the soil condition is inferior to the other areas, or the crop is inferior to the other areas, i.e. Generate a route through the lagging area.
  • the route generation unit 704 flies over the region multiple times to generate a route for spraying the drug. May be good.
  • the route generation unit 704 when the drone 100 sprays the pesticide, the route generation unit 704 generates a route through a region where the pathology occurs or the pathology is predicted to occur.
  • the countermeasure timing calculation unit 705 is a functional unit that calculates the timing at which the second spraying step should be performed. This is because it is desirable that the fertilizer be applied during a predetermined period of time when it is effectively absorbed. In addition, in the spraying of pesticides, crop diseases progress day by day, and by taking countermeasures at the initial stage, the diseases can be eliminated with mild measures. For example, it is advisable to take measures within a predetermined time from the outbreak of the disease. Therefore, the countermeasure timing calculation unit 705 estimates the elapsed time from the occurrence of the disease based on the progress of the disease, and calculates the time when the predetermined time is added to the time of the occurrence of the disease as the countermeasure deadline.
  • the deadline for countermeasures is, for example, within 48 hours after the outbreak of the disease.
  • the countermeasure timing calculation unit 705 may refer to the flight plan of the drone 100 and decide to execute the second spraying step at the timing when the flight is scheduled.
  • the countermeasure timing calculation unit 705 may newly determine the flight timing and urge the operator.
  • the weather forecast information may be received and the second spraying step may be performed on days when precipitation is unlikely.
  • the result output unit 706 is a functional unit that outputs the second spraying step to be performed.
  • the result output unit 706 determines the necessity of the second spraying step, the area to be sprayed in the second spraying step, the type of the spraying agent, the component concentration of the agent, the flight route, the determination result of the presence or absence of a disease, and the second spraying step. Print at least one of the deadlines to be done.
  • the result output unit 706 may display the determination result on the user interface device 200. Further, the result output unit 706 may display the determination result on the screen of the personal computer, or may display the result on the UI on the Web via the Web browser installed in the personal computer.
  • the result output unit 706 may display a plurality of countermeasures recommended as the second spraying step and allow the operator to select the countermeasure to be executed. For example, it may be necessary to spray multiple types of chemicals such as fertilizers and pesticides.
  • the result output unit 706 may display the recommended countermeasures in the recommended order. The worker can flexibly take measures according to the work convenience and the like. After displaying a plurality of recommended countermeasures, the user interface device 200 accepts the selection input of the countermeasures to be actually performed, and when the countermeasures are input, the input countermeasures are recorded in the storage unit as the response results. May be good.
  • the result output unit 706 may transmit the determination result to the flight control unit 1001 of the drone 100.
  • Drone 100 makes a flight for drug spraying based on the decision result.
  • the drone 100 may also perform the necessary preparatory movements for flight.
  • Flow chart for spraying fertilizer As shown in Fig. 9, first, for example, the first spraying step of spraying the chemicals on the field 403 by the agricultural machine 300 is performed (S11). Then, the measurement result of the soil sensor measured after the first spraying step is acquired (S12a), and the image of the crop is acquired by the drone 100 or satellite (S12b). Steps S12a and S12b are in no particular order and may be performed at the same time.
  • the soil condition or the growing condition of the crop is diagnosed based on at least one of the measurement result of the soil sensor or the image of the crop (S13).
  • Flow chart for spraying pesticides As shown in Fig. 10, first, for example, the first spraying step of spraying the chemicals on the field 403 by the agricultural machine 300 is performed (S21). Then, the measurement result of the soil sensor measured after the first spraying step is acquired (S22a), and the image of the crop is acquired by the drone 100 or satellite (S22b). In addition, get weather information (S22c). Steps S22a, S22b and S22c are in no particular order and may be performed at the same time.
  • the pesticide may be sprayed, the fertilizer may be sprayed, or both the fertilizer and the pesticide may be sprayed.
  • a pathological diagnosis is made based on at least one of the measurement results of the soil sensor and the image of the crop (S23).
  • the pathological diagnosis may be performed with reference to the meteorological information. It is determined whether there is an area where pathology has occurred or where pathology is predicted to occur (S24), and if there is no such area, the second spraying is not performed and the treatment is terminated. If there is an area where pathology has occurred or is predicted to occur, determine at least one of the spraying area, the type of drug to be sprayed, the concentration of the drug component, and the spraying route (S25), and the determined content will be determined. Based on this, a second spraying step of spraying the pesticide on the field 403 with the drone 100 is performed (S26).
  • pathological diagnosis may be performed in addition to soil diagnosis and growth diagnosis. If it is diagnosed that both fertilizer application and pesticide application are necessary, the fertilizer and pesticide may be applied separately in the second application step, or the fertilizer and pesticide may be applied at the same time.
  • spraying by an agricultural machine may be performed in addition to spraying by the drone 100.
  • This agricultural machine may be the agricultural machine 300 that has undergone the first spraying step in steps S11 and S12, or may be another agricultural machine. Further, the agricultural machine may be a land traveling machine or a flying object such as a drone.

Landscapes

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Abstract

【課題】圃場における作物の生育のばらつきを解消する。 【解決策】　第１散布ステップにおける圃場403への薬剤散布の後に取得した、圃場に生育する対象作物に関する情報に基づいて、対象作物の生育状態又は圃場の土壌状態又は対象作物の病理発生状態を診断する診断ステップS13と、診断ステップによる診断に基づいて、圃場に薬剤を散布する第２散布ステップS16と、を含み、第２散布ステップは、圃場の上空を飛行するドローン100により薬剤を散布するステップを含む、散布方法。

Description

散布システム、散布方法、およびドローン
　本願発明は、散布システム、散布方法、およびドローンに関する。
　一般にドローンと呼ばれる小型ヘリコプター（マルチコプター）の応用が進んでいる。その重要な応用分野の一つとして農地（圃場）への農薬や液肥などの散布が挙げられる（たとえば、特許文献１）。比較的狭い農地においては、有人の飛行機やヘリコプターではなくドローンの使用が適しているケースが多い。
　特許文献２には、撮像した飛行中の撮像画像を取得し、取得した撮像画像を画像解析し、画像解析した結果に基づいて、作物に付着している害虫を検出し、検出した害虫が付着している作物の位置情報を取得し、取得した位置情報に基づいて、害虫駆除剤を散布するように移動体を制御する移動体制御アプリケーションが開示されている。特許文献３には、生育分布検出工程と、採土地点決定工程と、土壌診断工程と、を含む土壌診断方法であって、圃場内での作物の生育状態の分布を検出し、検出結果に基づいて、生育状態が相対的に良好でない領域内に含まれる採土地点を決め、採取された土壌サンプルに基づいて土壌を診断することが開示されている。特許文献４には、圃場周縁部においても直進性が低下することのない作業車両および作業車両の自動直進走行支援システムであって、ドローンは、自動直進走行を支援するために搭載したカメラによって画像解析をすることが開示されている。特許文献５には、散布物を収容するタンクを備える農業用マルチコプターであって、マルチコプターが作物の生育を示す生育データを取得することができることが開示されている。
特開２００１－１２０１５１号公報 国際公開２０１８／００３０８２号公報 特開２０１８－６６６１６号公報 特開２０１９－８８２５９号公報 特開２０１９－１１１８７１号公報
　圃場における作物の生育のばらつきを解消する。
　上記目的を達成するため、本発明の一の観点に係る散布方法は、第１散布ステップにおける圃場への薬剤散布の後に取得した、前記圃場に生育する対象作物に関する情報に基づいて、前記対象作物の生育状態又は前記圃場の土壌状態又は前記対象作物の病理発生状態を診断する診断ステップと、前記診断ステップによる診断に基づいて、前記圃場に薬剤を散布する第２散布ステップと、を含み、前記第２散布ステップは、前記圃場の上空を飛行するドローンにより薬剤を散布するステップを含む。
　前記第１散布ステップでは、地上を移動する農機により薬剤を散布するものとしてもよい。
　前記第２散布ステップでは、地上を移動する農機により薬剤を散布するステップをさらに含むものとしてもよい。
　前記第２散布ステップにおける前記ドローンによる薬剤の散布面積は、の飛行ルートは、前記第１散布ステップにおける前記農機によるの薬剤の散布面積よりも小さいものとしてもよい。
　前記第２散布ステップにおける前記ドローンによる薬剤の散布量は、前記第１散布ステップにおける前記農機による薬剤の散布量よりも少ないものとしてもよい。
　前記診断ステップは、前記ドローン又は衛星により取得した作物の撮影画像により取得される情報により、前記作物の生育状態を診断する生育診断ステップを含むものとしてもよい。
　前記診断ステップは、前記ドローン又は衛星により取得した作物の撮影画像により取得される情報により、前記対象作物の病理診断を行い、病理が発生している場合又は病理の発生が予測される場合に、農薬を散布することを決定するものとしてもよい。
　前記診断ステップにおいて病理が発生している場合又は病理の発生が予測される場合に、前記第２散布ステップにおいて当該病理が発生している領域又は病理の発生が予測される領域に前記農薬を散布するものとしてもよい。
　前記診断ステップは、土壌センサの測定結果に基づいて推定された土壌状態により、前記圃場の土壌状態を診断する土壌診断ステップを含むものとしてもよい。
　前記診断ステップは、土壌センサの測定結果に基づいて前記対象作物の病理診断を行い、病理が発生している場合又は病理の発生が予測される場合に、農薬を散布することを決定するものとしてもよい。
　前記第２散布ステップは、前記圃場に農薬を散布する農薬散布ステップを含み、前記診断ステップは、気象情報に基づいて前記対象作物の病理診断を行い、病理が発生又は病理の発生が予測される場合に、前記圃場に農薬を散布することを決定するものとしてもよい。
　前記第１散布ステップは、前記圃場に肥料を散布する肥料散布ステップを含み、前記第２散布ステップは、前記診断ステップによる診断結果に基づいて出力される、前記圃場に散布を行う肥料の量、成分濃度および散布タイミングの少なくともいずれかの情報に基づいて肥料を散布するものとしてもよい。
　上記目的を達成するため、本発明の別の観点に係る散布システムは、第１散布装置による圃場への薬剤散布の後に取得した、前記圃場に生育する対象作物に関する情報に基づいて、前記対象作物の生育状態又は前記圃場の土壌状態又は前記対象作物の病理発生状態を診断する診断部と前記圃場の上空を飛行するドローンに備えられ、前記診断部による診断に基づいて前記圃場に薬剤を散布する第２散布部と、を備える。
　上記目的を達成するため、本発明のさらに別の観点に係るドローンは、第１散布装置による圃場への薬剤散布の後に取得した前記圃場に生育する対象作物に関する情報に基づいて前記対象作物の生育状態又は前記圃場の土壌状態又は前記対象作物の病理発生状態を診断する診断部と接続され、前記圃場の上空を飛行し、前記診断部による診断に基づいて前記圃場に薬剤を散布する第２散布部を備える。
　圃場における作物の生育のばらつきを解消する。
本願発明に係るドローンの平面図である。 上記ドローンの正面図である。 上記ドローンの右側面図である。 上記ドローンの背面図である。 上記ドローンの斜視図である。 本願発明に係る散布システムの全体概念図である。 上記ドローンが有する機能ブロック図である。 上記散布システムが有するドローン、ユーザインターフェース装置、診断装置および計画装置の機能ブロック図である。 上記散布システムが、第1散布ステップの後、土壌診断又は作物の生育診断を行い、肥料散布を行うフローチャートである。 上記散布システムが、第1散布ステップの後、病理診断を行い、農薬散布を行うフローチャートである。 上記散布システムにより薬剤が散布される圃場の様子を示す模式図であって、（a）農機により薬剤を散布した領域を示す図、(b)土壌の状態又は作物の生育状態が不十分な領域を示す図、である。
　以下、図を参照しながら、本願発明を実施するための形態について説明する。図はすべて例示である。以下の詳細な説明では、説明のために、開示された実施形態の完全な理解を促すために、ある特定の詳細について述べられている。しかしながら、実施形態は、これらの特定の詳細に限られない。また、図面を単純化するために、周知の構造および装置については概略的に示されている。
　まず、本発明にかかるドローンの構成について説明する。本願明細書において、ドローンとは、動力手段（電力、原動機等）、操縦方式（無線であるか有線であるか、および、自律飛行型であるか手動操縦型であるか等）を問わず、複数の回転翼を有する飛行体全般を指すこととする。
　図１乃至図５に示すように、回転翼101-1a、101-1b、101-2a、101-2b、101-3a、101-3b、101-4a、101-4b（ローターとも呼ばれる）は、ドローン100を飛行させるための手段であり、飛行の安定性、機体サイズ、および、電力消費量のバランスを考慮し、8機（2段構成の回転翼が4セット）備えられている。各回転翼101は、ドローン100の筐体110からのび出たアームにより筐体110の四方に配置されている。すなわち、進行方向左後方に回転翼101-1a、101-1b、左前方に回転翼101-2a、101-2b、右後方に回転翼101-3a、101-3b、右前方に回転翼101-4a、101-4bがそれぞれ配置されている。なお、ドローン100は図１における紙面下向きを進行方向とする。
　回転翼101の各セットの外周には、略円筒形を形成する格子状のプロペラガード115-1,115-2,115-3,115-4が設けられ、回転翼101が異物と干渉しづらくなるようにしている。図２および図３に示されるように、プロペラガード115-1,115-2,115-3,115-4を支えるための放射状の部材は水平ではなくやぐら状の構造である。衝突時に当該部材が回転翼の外側に座屈することを促し、ローターと干渉することを防ぐためである。
　回転翼101の回転軸から下方には、それぞれ棒状の足107-1,107-2,107-3,107-4が伸び出ている。
　モーター102-1a、102-1b、102-2a、102-2b、102-3a、102-3b、102-4ａ、102-4bは、回転翼101-1a、101-1b、101-2a、101-2b、101-3a、101-3b、101-4a、101-4bを回転させる手段（典型的には電動機だが発動機等であってもよい）であり、一つの回転翼に対して1機設けられている。モーター102は、推進器の例である。１セット内の上下の回転翼（たとえば、101-1aと101-1b）、および、それらに対応するモーター（たとえば、102-1aと102-1b）は、ドローンの飛行の安定性等のために軸が同一直線上にあり、かつ、互いに反対方向に回転する。
　ノズル103-1、103-2は、散布物を下方に向けて散布するための手段であり4機備えられている。なお、本願明細書において、散布物とは、農薬、除草剤、液肥、殺虫剤、種、および、水などの圃場に散布される液体または粉体を一般的に指すこととする。
　タンク104は散布物を保管するためのタンクであり、重量バランスの観点からドローン100の重心に近い位置でかつ重心より低い位置に設けられている。ホース105-1、105-2、105-3、105-4は、タンク104と各ノズル103-1、103-2とを接続する手段であり、硬質の素材から成り、当該ノズルを支持する役割を兼ねていてもよい。ポンプ106は、散布物をノズルから吐出するための手段である。
　図６に本願発明に係るドローン100の飛行制御システムの全体概念図を示す。本図は模式図であって、縮尺は正確ではない。同図において、ドローン100、操作器401、小型携帯端末401aが、それぞれ基地局404と接続されていて、操作器401のみが営農クラウド405と接続されているが、接続関係は例示であり、これに限られない。ドローン100、操作器401、小型携帯端末401a、基地局404は、営農クラウド405にそれぞれ接続されている。これらの接続は、Wi-Fiや移動通信システム等による無線通信を行ってもよいし、一部又は全部が有線接続されていてもよい。
　操作器401は、使用者402の操作によりドローン100に指令を送信し、また、ドローン100から受信した情報（たとえば、位置、散布物の貯留量、電池残量、カメラ映像等）を表示するための手段であり、コンピューター・プログラムを稼働する一般的なタブレット端末等の携帯情報機器によって実現されてよい。操作器401は、ユーザインターフェース装置としての入力部および表示部を備える。本願発明に係るドローン100は自律飛行を行なうよう制御されるが、離陸や帰還などの基本操作時、および、緊急時にはマニュアル操作が行なえるようになっていてもよい。携帯情報機器に加えて、緊急停止専用の機能を有する非常用操作器（図示していない）を使用してもよい。非常用操作器は緊急時に迅速に対応が取れるよう大型の緊急停止ボタン等を備えた専用機器であってもよい。さらに、操作器401とは別に、操作器401に表示される情報の一部又は全部を表示可能な小型携帯端末401a、例えばスマートホンがシステムに含まれていてもよい。また、小型携帯端末401aから入力される情報に基づいて、ドローン100の動作が変更される機能を有していてもよい。小型携帯端末401aは、例えば基地局404と接続されていて、基地局404を介して営農クラウド405からの情報等を受信可能である。
　圃場403は、ドローン100による散布の対象となる田圃や畑等である。実際には、圃場403の地形は複雑であり、事前に地形図が入手できない場合、あるいは、地形図と現場の状況が食い違っている場合がある。通常、圃場403は家屋、病院、学校、他の作物圃場、道路、鉄道等と隣接している。また、圃場403内に、建築物や電線等の侵入者が存在する場合もある。圃場403は、畑および水田を含んでよい。
　基地局404は、Wi-Fi通信の親機機能等を提供する装置であり、RTK-GPS基地局としても機能し、ドローン100の正確な位置を提供できるようになっていてもよい（Wi-Fi通信の親機機能とRTK-GPS基地局が独立した装置であってもよい）。また、基地局404は、３G、４G、およびLTE等の移動通信システムを用いて、営農クラウド405と互いに通信可能であってもよい。
　営農クラウド405は、典型的にはクラウドサービス上で運営されているコンピュータ群と関連ソフトウェアであり、操作器401と携帯電話回線等で無線接続されていてもよい。営農クラウド405は、ハードウェア装置により構成されていてもよい。営農クラウド405は、ドローン100が撮影した圃場403の画像を分析し、作物の生育状況を把握して、飛行ルートを決定するための処理を行ってよい。また、保存していた圃場403の地形情報等をドローン100に提供してよい。加えて、ドローン100の飛行および撮影映像の履歴を蓄積し、様々な分析処理を行ってもよい。
　小型携帯端末401aは例えばスマートホン等である。小型携帯端末401aの表示部には、ドローン100の運転に関し予測される動作の情報、より具体的にはドローン100が発着地点406に帰還する予定時刻や、帰還時に使用者402が行うべき作業の内容等の情報が適宜表示される。また、小型携帯端末401aからの入力に基づいて、ドローン100の動作を変更してもよい。
　通常、ドローン100は圃場403の外部にある発着地点406から離陸し、圃場403に散布物を散布した後に、あるいは、散布物の補充や充電等が必要になった時に発着地点406に帰還する。発着地点406から目的の圃場403に至るまでの飛行経路（侵入経路）は、営農クラウド405等で事前に保存されていてもよいし、使用者402が離陸開始前に入力してもよい。発着地点406は、ドローン100に記憶されている座標により規定される仮想の地点であってもよいし、物理的な発着台があってもよい。
　図7に本願発明に係る散布用ドローンの実施例の制御機能を表したブロック図を示す。フライトコントローラー501は、ドローン全体の制御を司る構成要素であり、具体的にはCPU、メモリー、関連ソフトウェア等を含む組み込み型コンピュータであってよい。フライトコントローラー501は、操作器401から受信した入力情報、および、後述の各種センサーから得た入力情報に基づき、ESC（Electronic Speed Control）等の制御手段を介して、モーター102-1a、102-1b、102-2a、102-2b、102-3a、102-3b、104-a、104-bの回転数を制御することで、ドローン100の飛行を制御する。モーター102-1a、102-1b、102-2a、102-2b、102-3a、102-3b、104-a、104-bの実際の回転数はフライトコントローラー501にフィードバックされ、正常な回転が行なわれているかを監視できる構成になっている。あるいは、回転翼101に光学センサー等を設けて回転翼101の回転がフライトコントローラー501にフィードバックされる構成でもよい。
　フライトコントローラー501が使用するソフトウェアは、機能拡張・変更、問題修正等のために記憶媒体等を通じて、または、Wi-Fi通信やUSB等の通信手段を通じて書き換え可能になっている。この場合において、不正なソフトウェアによる書き換えが行なわれないように、暗号化、チェックサム、電子署名、ウィルスチェックソフト等による保護が行われている。また、フライトコントローラー501が制御に使用する計算処理の一部が、操作器401上、または、営農クラウド405上や他の場所に存在する別のコンピュータによって実行されてもよい。フライトコントローラー501は重要性が高いため、その構成要素の一部または全部が二重化されていてもよい。
　フライトコントローラー501は、Wi-Fi子機機能503を介して、さらに、基地局404を介して操作器401とやり取りを行ない、必要な指令を操作器401から受信すると共に、必要な情報を操作器401に送信できる。この場合に、通信には暗号化を施し、傍受、成り済まし、機器の乗っ取り等の不正行為を防止できるようにしておいてもよい。基地局404は、Wi-Fiによる通信機能に加えて、RTK-GPS基地局の機能も備えている。RTK基地局の信号とGPS測位衛星からの信号を組み合わせることで、フライトコントローラー501により、ドローン100の絶対位置を数センチメートル程度の精度で測定可能となる。フライトコントローラー501は重要性が高いため、二重化・多重化されていてもよく、また、特定のGPS衛星の障害に対応するため、冗長化されたそれぞれのフライトコントローラー501は別の衛星を使用するよう制御されていてもよい。
　６軸ジャイロセンサー505はドローン機体の互いに直交する３方向の加速度を測定する手段であり、さらに、加速度の積分により速度を計算する手段である。６軸ジャイロセンサー505は、上述の３方向におけるドローン機体の姿勢角の変化、すなわち角速度を測定する手段である。地磁気センサー506は、地磁気の測定によりドローン機体の方向を測定する手段である。気圧センサー507は、気圧を測定する手段であり、間接的にドローンの高度も測定することもできる。レーザーセンサー508は、レーザー光の反射を利用してドローン機体と地表との距離を測定する手段であり、IR（赤外線）レーザーであってもよい。ソナー509は、超音波等の音波の反射を利用してドローン機体と地表との距離を測定する手段である。これらのセンサー類は、ドローンのコスト目標や性能要件に応じて取捨選択してよい。また、機体の傾きを測定するためのジャイロセンサー（角速度センサー）、風力を測定するための風力センサーなどが追加されていてもよい。また、これらのセンサー類は、二重化または多重化されていてもよい。同一目的複数のセンサーが存在する場合には、フライトコントローラー501はそのうちの一つのみを使用し、それが障害を起こした際には、代替のセンサーに切り替えて使用するようにしてもよい。あるいは、複数のセンサーを同時に使用し、それぞれの測定結果が一致しない場合には障害が発生したと見なすようにしてもよい。
　流量センサー510は散布物の流量を測定するための手段であり、タンク104からノズル103に至る経路の複数の場所に設けられている。液切れセンサー511は散布物の量が所定の量以下になったことを検知するセンサーである。
　生育診断カメラ512aは、圃場403を撮影し、生育診断のためのデータを取得する手段である。生育診断カメラ512aは例えばマルチスペクトルカメラであり、互いに波長の異なる複数の光線を受信する。当該複数の光線は、例えば赤色光（波長約650nm）と近赤外光（波長約774nm）である。また、生育診断カメラ512aは、可視光線を受光するカメラであってもよい。
　病理診断カメラ512bは、圃場403に生育する作物を撮影し、病理診断のためのデータを取得する手段である。病理診断カメラ512bは、例えば赤色光カメラである。赤色光カメラは、植物に含有されるクロロフィルの吸収スペクトルに対応する周波数帯域の光量を検出するカメラであり、例えば波長650nm付近の帯域の光量を検出する。病理診断カメラ512bは、赤色光と近赤外光の周波数帯域の光量を検出してもよい。また、病理診断カメラ512bとして、赤色光カメラおよびＲＧＢカメラ等の可視光帯域の少なくとも3波長の光量を検出する可視光カメラの両方を備えていてもよい。
　植物に発生する病気には、葉、葉鞘、茎又は穂に病斑が発生するものが知られている。病斑が発生する病気は、例えば、いもち病、ごま葉枯病、もん枯れ病、しま葉枯病等である。病斑の発生機序としては、まずクロロフィルが変質、分解又は欠乏し、次いで当該部位が枯れて視認できる病斑となり、その後病斑が拡大する。そのため、赤色光カメラによれば、視認できない段階の初期の病斑の画像を取得することができる。
　図１２は、いもち病に感染した稲の葉を赤色光カメラで撮影して得られる葉の撮影画像のイメージ図を示している。赤色光カメラで撮影を行うと、赤色の光を吸収するクロロフィルが存在する部分は黒く映り、いもち病等の病気が発生したことにより葉のクロロフィルが破壊されている部分は、赤色の光を吸収しないため白く映る。いもち病等の病気が発生した場合には、葉のクロロフィルが斑点状に破壊されるため、図１２のように葉Lの中に斑点L1が現れた画像が得られる。
　また、可視光カメラによれば、視認できる病斑の画像、および葉、茎および穂の色および形状を解析可能な画像を取得することができる。
　なお、生育診断カメラ512aおよび病理診断カメラ512bは、1個のハードウェア構成により実現されていてもよい。
　障害物検知カメラ513はドローン侵入者を検知するためのカメラであり、画像特性とレンズの向きが生育診断カメラ512aおよび病理診断カメラ512bとは異なるため、生育診断カメラ512aおよび病理診断カメラ512bとは別の機器である。スイッチ514はドローン100の使用者402が様々な設定を行なうための手段である。障害物接触センサー515はドローン100、特に、そのローターやプロペラガード部分が電線、建築物、人体、立木、鳥、または、他のドローン等の侵入者に接触したことを検知するためのセンサーである。なお、障害物接触センサー515は、６軸ジャイロセンサー505で代用してもよい。カバーセンサー516は、ドローン100の操作パネルや内部保守用のカバーが開放状態であることを検知するセンサーである。注入口センサー517はタンク104の注入口が開放状態であることを検知するセンサーである。
　これらのセンサー類はドローンのコスト目標や性能要件に応じて取捨選択してよく、二重化・多重化してもよい。また、ドローン100外部の基地局404、操作器401、または、その他の場所にセンサーを設けて、読み取った情報をドローンに送信してもよい。たとえば、基地局404に風力センサーを設け、風力・風向に関する情報をWi-Fi通信経由でドローン100に送信するようにしてもよい。
　フライトコントローラー501はポンプ106に対して制御信号を送信し、吐出量の調整や吐出の停止を行なう。ポンプ106の現時点の状況（たとえば、回転数等）は、フライトコントローラー501にフィードバックされる構成となっている。
　LED107は、ドローンの操作者に対して、ドローンの状態を知らせるための表示手段である。LEDに替えて、または、それに加えて液晶ディスプレイ等の表示手段を使用してもよい。ブザーは、音声信号によりドローンの状態（特にエラー状態）を知らせるための出力手段である。Wi-Fi子機機能519は操作器401とは別に、たとえば、ソフトウェアの転送などのために外部のコンピューター等と通信するためのオプショナルな構成要素である。Wi-Fi子機機能に替えて、または、それに加えて、赤外線通信、Bluetooth（登録商標）、ZigBee（登録商標）、NFC等の他の無線通信手段、または、USB接続などの有線通信手段を使用してもよい。また、Wi-Fi子機機能に替えて、３G、４G、およびLTE等の移動通信システムにより相互に通信可能であってもよい。スピーカー520は、録音した人声や合成音声等により、ドローンの状態（特にエラー状態）を知らせる出力手段である。天候状態によっては飛行中のドローン100の視覚的表示が見にくいことがあるため、そのような場合には音声による状況伝達が有効である。警告灯521はドローンの状態（特にエラー状態）を知らせるストロボライト等の表示手段である。これらの入出力手段は、ドローンのコスト目標や性能要件に応じて取捨選択してよく、二重化・多重化してもよい。
●散布システムの概要
　散布システム1000は、圃場403の状態が、同圃場403内の別の箇所に比べてよくない箇所を特定し、当該箇所に追加散布を行うことで、圃場403の状態のばらつきを均一にするシステムである。圃場403の状態は、例えば圃場403の土壌の状態および圃場403に生育する作物の生育状態である。また、散布システム1000は、圃場403内の対象作物に病理診断を行い、病理が発生又は病理の発生が予測される場合には、当該地点に農薬散布することを決定する。
　散布システム1000は、特に、農機300（図8参照）により肥料を散布した後に、圃場403の状態を診断し、土壌の状態又は生育状態が、同圃場403内の別の箇所に比べて不十分な箇所に追肥を行う。農機300は、例えば圃場403内を陸上走行する農機である。より具体的には、農機300は、東洋農機株式会社製の「ブロードキャスタ」であってもよい。ブロードキャスタは、粒子状の肥料、牧草の種子等を、全面に散布する機械であり、ステンレスホッパを有し、ホッパ下部の羽根車（スピンナー）の回転によって、散布物を遠心方向水平に散布することができる。農機300による肥料散布は、安価かつ簡便である一方で、ばらつきが大きい。そこで、散布システム1000は、散布後の圃場403の様子を診断し、不十分な箇所を補完する。
　散布システム1000は、水田および畑の双方に適用可能である。特に、畑の場合は、田とは異なり水が張られていないため、畑に散布されている薬剤濃度が水の対流により均一になることがなく、農機300による散布のばらつきが一層顕著になる。したがって、散布システム1000は、畑およびそこに生育する作物に適用すると、一層効果的である。
●散布システムの機能ブロック
　図8に示すように、散布システム1000は、例えばドローン100、ユーザインターフェース装置200、農機300、測定器410、土壌センサ420、診断装置600および計画装置700を含むシステムであり、これらはネットワークNWを通じて互いに通信可能に接続されている。診断装置600および計画装置700は、ハードウェア構成であってもよいし、営農クラウド405上に構成されていてもよい。ドローン100、ユーザインターフェース装置200、診断装置600および計画装置700は、無線で互いに接続されていてもよいし、一部又は全部が有線により接続されていてもよい。測定器410および土壌センサ420は、外部のシステムに含まれるものであってよく、散布システム1000が外部のシステムから測定器410および土壌センサ420の測定結果を受信するものであってもよい。土壌センサ420は、例えば土壌のEC（電気伝導度）、酸性度、地中温度および含水率等を測定することができる。
　なお、図8に示した構成は例示であり、ある構成要素が別の構成要素を包含していてもよいし、各構成要素が有する機能部は、別の構成要素が有していてもよい。例えば、診断装置600および計画装置700の機能の一部および全部がドローン100に搭載されていてもよい。
　ユーザインターフェース装置200は、作業者による入力部および表示部を備えていればよく、操作器401の機能により実現されてもよい。また、ユーザインターフェース装置200は、パーソナルコンピュータであってもよく、パーソナルコンピュータにインストールされたWebブラウザを介して、Web上のUIに情報を入力し、表示させてもよい。
　農機300は、圃場403内に薬剤を散布する装置であり、第１散布装置の例である。農機300は、例えば圃場403内を走行しながら薬剤を散布する、第１散布ステップを実行する。農機300が散布する薬剤は、特に肥料である。農機300は、ドローン100に比べて速く肥料散布できる一方、圃場403に到達した肥料の濃度、すなわち圃場403の単位面積当たりの肥料濃度にはばらつきが発生する。また、農機300が散布する薬剤は、農薬であってもよい。
●ドローンの機能部
　ドローン100は、圃場403内を飛行しながら薬剤を散布する、第２散布ステップを実行する。ドローン100は、情報処理を実行するためのCPU（Central Processing Unit）などの演算装置、RAM（Random Access Memory）やROM（Read Only Memory）などの記憶装置を備え、これによりソフトウェア資源として少なくとも、飛行制御部1001、散布制御部1002、生育情報取得部1003および病理情報取得部1004を有する。
　飛行制御部1001は、モーター102を稼働させ、ドローン100の飛行および離着陸を制御する機能部である。飛行制御部1001は、例えばフライトコントローラー501によって実現され、飛行高度、飛行速度、および飛行経路を制御して、ドローン100を圃場の上空に飛行させる。
　散布制御部1002は、ポンプ106を稼働させ、ノズル103-1、103-2からの散布物の散布を制御する機能部である。散布制御部1002は、第2散布部の例である。散布制御部1002は、例えばフライトコントローラー501によって実現される。
　生育情報取得部1003は、ドローン100が圃場の上空を飛行中に、当該圃場に生育する作物の生育情報を取得する機能部である。生育情報は、作物の生育状態を診断するための、作物の画像を含む。
　窒素吸収量により葉の葉緑素（クロロフィルa、クロロフィルb、カロテノイド等）の密度が変化することを利用し、葉の反射光の特性を分析することで、葉緑素の密度を推定して葉への窒素吸収量を推定し、この窒素吸収量に基づいて作物の生長度を測定できることが知られている。そこで、生育情報取得部1003は、圃場403から得られる日光の反射光を受信することで、作物の生育状況の分析に用いるデータを取得する。
　生育情報取得部1003は、生育診断カメラ512aにより作物の画像を取得する。生育情報取得部1003は、ビームスプリッタを有し、光源から所定の周波数範囲の光線のみを取得する。生育情報取得部1003が受信する光線は、生育情報取得部1003から送信される光線が主に作物から反射される反射光を含む。ドローン100は、飛行制御部1001により圃場403を飛行しながら、生育情報取得部1003により圃場403から反射される反射光を受信することで、圃場403に生育する作物の生育情報を取得する。この情報により、後に詳述する診断装置600がNDVIを算出する。また、生育情報取得部1003は、光合成に寄与する面積である受光面積を算出可能な画像を取得してもよい。当該受光面積を取得することで、当該面積における光合成の量を示す赤色吸収率を算出することができる。
　なお、生育情報取得部1003は、これに代えて、又はこれに加えて、分げつ数、茎又は稲穂の色、稲穂の量、もしくは茎の長さ又はたわみ量等の視覚的な情報を取得してもよい。この視覚的な情報のみを取得する場合、生育情報取得部1003は、可視光線を受光可能なカメラを利用することができる。
　病理情報取得部1004は、ドローン100が圃場の上空を飛行中に、当該圃場における作物の病気の罹患情報、すなわち病理情報を取得する機能部である。病理情報取得部1004は、病理診断カメラ512bにより、作物の病理状態を診断するための、作物の画像を取得する。病理情報取得部1004は、病斑が表れる部位、例えば葉、葉鞘、茎及び穂の少なくともいずれかの画像を取得する。また、病理情報取得部1004は、茎又は穂の色又は形を撮影してもよい。病気により、変色又は変形の可能性があるためである。
●診断装置の機能部
　図8に示すように、診断装置600は、ドローン100が取得する情報に基づいて、当該ドローン100が飛行する圃場403に生育する植物、すなわち作物を診断する機能部である。診断装置600は、情報処理を実行するためのCPU（Central Processing Unit）などの演算装置、RAM（Random Access Memory）やROM（Read Only Memory）などの記憶装置を備え、これによりソフトウェア資源として少なくとも、土壌診断部601、生育診断部602、気象情報取得部603、および病理診断部605を備える。
　土壌診断部601は、圃場403の土壌状態を診断する機能部である。土壌診断部601は、例えば土壌センサ420の測定結果に基づいて土壌の状態を診断する。また、土壌診断部601は、土壌センサ420の測定結果に基づく土壌状態推定モデルを算出し、当該モデルに基づいて推定された土壌状態により、圃場の土壌状態を診断してもよい。土壌状態推定モデルは、土壌センサ420のデータに基づいて土壌の状態のばらつきを推定するモデルであり、モデルの形態は種々のものが採用できる。　
　生育診断部602は、生育情報取得部1003により取得される生育情報に基づいて、当該圃場における作物の生育状況を診断する機能部である。生育診断部602は、赤色光（波長約650nm）と近赤外光（波長約774nm）の反射光による画像に基づいてNDVI（Normalized Difference Vegetation Index）を計算し、赤色光の吸収率を求める。また、NDVIにより、有効受光面積を推定することができる。一般に、NDVIは（IR－R）/（IR+R）という計算式により求められる（ここで、IRは近赤外光の反射率、Rは赤色光の反射率である。）。IRとRは圃場の画像を周波数帯域毎に分析することにより得られる。
　生育診断部602は、生育情報取得部1003が受光する光線に対してハード的又はソフト的に周波数フィルタを掛けることで、生育状況に関連のある所定の周波数範囲の光線の光量、例えばパワースペクトル密度を取得する。なお、光量の計算処理は、生育情報取得部1003で行い、生育診断部602は受信される光量に基づいて生育状況を診断してもよい。
　生育診断部602は、あらかじめ記憶された、所定の周波数帯域における光量と生育量とを対応付ける情報に基づいて、当該圃場の生育状況を診断する。生育診断部602は、生育状況に基づいて、当該圃場における収穫量を予測してもよい。
　生育診断部602は、ドローン100により取得される情報に代えて、又は加えて、衛星により取得した作物の撮影画像により取得される情報に基づいて、作物の生育状態を診断してもよい。
　気象情報取得部603は、圃場403の気象情報を取得する機能部である。気象情報は、温度、湿度および風速の少なくともいずれかの情報を含む。また、気象情報は、風向きの情報を含んでいてもよい。気象情報取得部603は、例えば圃場403に配設された測定器410、例えば温度計、湿度計、および風速計からそれぞれの計測値を受信してもよい。また、測定器410が有する各構成の一部又は全部は、ドローン100が備えていてもよい。
　気象情報取得部603は、散布システム1000の外部から発信される情報を受信してもよい。気象情報取得部603は、気象衛星からの情報を取得してもよい。気象衛星は、たとえばひまわりである。気象情報取得部603は、気象庁等の各種機関、特に公的機関により加工された情報（公示情報）を気象情報として取得してもよい。
　病理診断部605は、病理情報取得部1004により取得される画像、又は衛星から受信する画像に基づいて、当該圃場における植物の病気の罹患状況を診断する機能部である。病理診断部605は、例えば作物に発生している斑点の大きさ、斑点密度、および斑点数の少なくともいずれかのパラメータの測定結果に基づいて、病気か否かの病理判定を行う。すなわち、病理診断部605は、斑点が所定以上の大きさであるとき、病気である旨判定してもよい。この場合、例えば斑点の面積が100平方ミリメートル以上であることを条件として病気であると判定することができる。病理診断部605は、斑点密度が所定以上であるとき、病気である旨判定してもよい。この場合、例えば斑点の間の距離が10ｃｍ以下である場合に、病気が発生していると判断してもよい。病理診断部605は、斑点数が所定以上であるとき、病気である旨判定してもよい。この場合、例えば、斑点の面積が4平方ミリメートル以上となる斑点の数が、所定領域辺りに10個以上である場合に病気が発生していると判断してもよい。または、病理診断部605は、斑点の大きさ、斑点密度、および斑点数のうち複数のパラメータに基づいて病理判定を行ってもよい。
　斑点の大きさ、斑点密度、および斑点数のうち１つ以上のパラメータに基づいて病理判定を行う場合、一つのパラメータの値、もしくは複数のパラメータの値の組合せにより尤度分布表に基づいて病理発生尤度を生成することも可能である。この場合には、生成された病理発生尤度の値を出力しても良いし、生成された病理発生尤度の値が所定の閾値を超えた場合に病理発生を検知した旨を出力しても良いし、病理発生尤度と前記病理発生検知の情報の双方を出力しても良い。
　病理診断部605は、植物の株ごとに病理診断してもよい。また、病理診断部605は、圃場403を複数の領域に細分化し、当該領域ごとに病理診断してもよい。病理診断部605は、例えば圃場403をメッシュ状に細分化する。各領域は、例えば１ｍ四方の矩形状である。さらに、病理診断部605は、病理診断カメラ512bにより撮影される画像ごとに病理診断してもよい。
　病理診断部605は、斑点の大きさ、斑点密度又は斑点数に基づいて、植物が罹患している病気の種類を診断してもよい。病理診断部605は、斑点が発生している部位に基づいて病気の種類を診断してもよい。例えば、病理診断部605は、病気の種類と、発生する斑点の形状、大きさ、密度、斑点数又は斑点発生部位もしくは範囲とを対応付けて記憶していて、当該情報を参照して病気の種類を診断する。
　また、病理診断部605は、過去の病歴情報に基づいて、病理判定を行ってもよい。例えば、昨年の同エリアに病気の発生履歴がある場合、当該エリアに病気が発生している蓋然性が高いと判定してもよい。具体的には、斑点の測定結果が第１閾値を満たしていない場合にも、発生履歴に基づいて病気である旨判定してもよい。また、斑点の測定結果につき当該第１閾値より小さい第２閾値をあらかじめ規定し、測定結果が第２閾値以上第１閾値未満であって、かつ発生履歴がある場合には、当該エリアに病気が発生している旨判定してもよい。又は、過去の病歴情報を考慮して上述した病理発生尤度を計算するようにしてもよい。
　病理診断部605は、気象情報に基づいて病理判定を行ってもよい。具体的には、温度が低く、湿度が高く、風速が低いほど、病気が発生している蓋然性が高いと判定してもよい。当該条件は、病気が発生し、進行しやすい気象であることが知られているためである。病理診断部605は、温度、湿度および風速の少なくともいずれかに関し閾値を有し、取得される気象情報が閾値以上であるとき、斑点の測定結果の一部又は全部が第１閾値を満たしていない場合にも、病気である旨判定してもよい。又は、気象情報を考慮して上述した病理発生尤度を計算するようにしても良い。
　病理診断部605は、病気の進行具合を判定してもよい。進行具合は、例えば初期、中期および後期の３段階であるが、２段階でもよいし、さらに多段階に細分化されてもよい。また、病気の旨診断されない状態であっても、病気の可能性がある状態を「病理発生疑惑」状態として判定してもよい。病理診断部605は、斑点の形状および大きさの少なくともいずれかに基づいて、病気の進行具合を判定する。斑点の形状は、例えば斑点の長さである。斑点の長さは、長円状の斑点の短径および長径を取得し、短径と長径との比により算出してもよい。病気が進行するにつれ、斑点は伸長することが知られているためである。病理診断部605は、斑点の長さが所定の第３閾値以上である場合、最も発生初期の段階よりも進行した状態、例えば「中期」又は「後期」と判定する。
　病理診断部605は、可視光カメラにより得られる情報に基づいて、病気の進行具合を判定してもよい。例えば、クロロフィルが破壊されて病斑が発生した後、病気が進行するにつれ、病斑の周辺が黒く変色する症状が知られている。可視光カメラによれば当該変色領域を検出することができる。病斑周辺の変色は病斑発生の後に生じるため、病理診断部605は、当該変色領域が検出される場合、最も発生初期の段階よりも進行した状態、例えば「中期」又は「後期」と判定する。
　なお、病理診断部605は、植物の生育状況を病理判定又は病気の進行具合の判定に利用してもよい。例えば、病理診断部605は、特定の生育状況の場合に罹患する可能性が高い病気の判定にあたって、特定の生育状況であることを参照して病気である旨判定してよい。
　また、病理診断部605は、茎又は穂の色又は形に基づいて、病理診断を行ってもよい。
　診断装置600が病理判定を行う対象植物は、畑に生育する作物、例えば麦又は大豆であってもよいし、田に生育する作物であってもよい。診断装置600は、複数種類の植物の病理判定を行ってもよく、植物の種類ごとに異なる病理判定基準を記憶していて、植物の種類ごとに異なる判定基準により病理判定を行ってもよい。
●計画装置の機能部
　図8に示すように、計画装置700は、情報処理を実行するためのCPU（Central Processing Unit）などの演算装置、RAM（Random Access Memory）やROM（Read Only Memory）などの記憶装置を備え、これによりソフトウェア資源として少なくとも、対策決定部701、農機情報取得部702、散布態様決定部703、ルート生成部704、対策時期算出部705、および結果出力部706を有する。
　対策決定部701は、生育診断、土壌診断および病理診断の少なくともいずれかの結果に基づいて、薬剤散布の要否を決定する機能部である。対策決定部701は、株ごと又は領域ごとに薬剤散布の要否を決定する。対策決定部701は、診断装置600により同圃場403内において土壌の状態又は植物の生育状態が他の領域に比べて不十分である領域が特定される場合に、当該箇所に肥料を散布することを決定する。対策決定部701は、診断装置600により病理が発生している場合又は病理の発生が予測される場合に、当該箇所に農薬を散布することを決定する。
　対策決定部701によれば、ドローン100による肥料の散布により生育状態のばらつきを解消することができる。特に、農機300による肥料散布の後に、ドローン100により追肥を行わせることで、農機300による散布のばらつきをドローン100により補完することができる。また、対策決定部701によれば、病理が発生している領域又は病理の発生が予測される領域にドローン100で農薬を散布することで、過剰な農薬散布を防ぐことができる。ひいては、農薬コストを抑えることができ、農薬量の少ない作物を生育させることができる。
　対策決定部701は、農機情報取得部702、散布態様決定部703、ルート生成部704および対策時期算出部705を備える。
　農機情報取得部702は、農機300が行った圃場403への薬剤散布に関する情報、すなわち第1散布ステップの情報を取得する機能部である。農機情報取得部702は、農機300と通信を行って情報を取得してもよいし、ユーザインターフェース装置200を介して第1散布ステップの情報の入力を受け付けてもよい。第1散布ステップの情報とは、農機300の走行ルート、農機300が散布した薬剤の種類、農機300が散布した薬剤の成分濃度の少なくともいずれかを含む。
　散布態様決定部703は、圃場403に薬剤を散布する態様を決定する機能部である。散布態様決定部703は、散布エリア決定部703a、薬剤決定部703bおよび濃度決定部703cを有する。
　散布エリア決定部703aは、診断装置600において特定される、土壌の状態又は植物の生育状態が他の領域と比較して不十分である領域を含むよう散布エリアを決定する。散布エリア決定部703aは、土壌の状態又は植物の生育状態があらかじめ定められる所定の状態と比較して不十分である領域に、散布をすることを決定してもよい。
　ここで、図11(a)および(b)を用いて、第１散布ステップおよび第２散布ステップにおける散布エリアの様子について説明する。図11(a)は、第１散布ステップにおいて圃場403内で農機300が薬剤を散布しながら走行する経路403rを示している。この場合、農機300により、散布領域403bに薬剤が散布される。
　図11(b)に示すように、農機300による散布にはばらつきが生じ、結果として、土壌の状態又は植物の生育状態が不十分な領域403cが生じる。同図の例においては、領域403cは複数箇所あるが、個数は限定されない。そこで、散布エリア決定部703aは、第2散布ステップとして当該領域403cに薬剤が散布されるように、散布エリアを決定する。すなわち、第２散布ステップにおけるドローン100による薬剤の散布面積は、第１散布ステップにおける農機300による薬剤の散布面積よりも小さい。例えば、第１散布ステップでは、圃場のほぼ全面、例えば圃場面積の約95%に散布を行い、第2散布ステップでは圃場面積の約30乃至40％に散布を行ってもよい。第2散布ステップでは、土壌の状態や植物の生育状態がばらついている、特に、土壌の状態や生育状態が不十分な領域に対してだけ、ドローン100による散布を行えば足りるためである。このような散布方法によれば、農機が迅速に薬剤を散布できる利点と、ドローンが精密に薬剤を散布できる利点とを活かし、早く適切に薬剤を散布することができる。
　また、第２散布ステップにおけるドローン100による薬剤の散布量は、第1散布ステップにおける農機300による薬剤の散布量よりも少ない。例えば、第１散布ステップでは約8リットルを散布し、第2散布ステップでは約2リットルを散布する。土壌の状態又は植物の生育状態のばらつきを解消するのに必要な量の薬剤を散布すれば足りるためである。このような散布方法によれば、薬剤の過不足が軽減される。
　なお、本発明の技術的思想は上述に限らず、散布エリア決定部703aにより散布される領域は、圃場403の一部の領域であってもよいし、圃場403全体である場合があってもよい。
　散布エリア決定部703aは、病気と判定された病理株を含む所定範囲を散布エリアとして決定してもよい。散布エリア決定部703aは、病気が広がるリスクの高いエリアに農薬散布を行う。植物が罹患する病気の原因として、菌の繁殖がある。菌の胞子は風に飛ばされて移動することから、風速が大きいほど、広範囲に胞子が広がっていると推定される。また、風下に胞子が広がっていると推定される。さらに、発見された病理株における病気が進行している場合、病気の発生から時間が経過していると推定され、すなわち広範囲に胞子が広がっていると推定される。
　そこで、散布エリア決定部703aは、風速情報に基づいて農薬散布を行う病理株からの距離を決定する。すなわち、散布エリア決定部703aは、風速が大きいほど、農薬散布を行う病理株からの距離を大きくする。また、散布エリア決定部703aは、風向情報に基づいて農薬散布を行うエリアを決定する。すなわち、散布エリア決定部703aは、病理株から風下に向かって広がるエリアに農薬散布を行うことを決定する。言い換えれば、散布エリア決定部703aは、風下方向における病理株から散布範囲端までの距離を、風上方向における病理株から散布範囲端までの距離よりも長くする。風速情報および風向情報は、測定器410からの情報を受信してよい。
　散布エリア決定部703aは、発見された病理株における病気の進行具合に基づいて、農薬散布を行うエリアを決定する。すなわち、散布エリア決定部703aは、病理株の病気が進行しているほど、散布するエリアの面積を大きくする。言い換えれば、散布エリア決定部703aは、病気が進行しているほど、病理株から散布範囲端までの距離を長くする。
　散布エリア決定部703aは、病気の進行具合に基づいて、病気発生からの経過時間を推定し、経過時間に基づいて農薬散布を行うエリアを決定してもよい。散布エリア決定部703aは、経過時間が長いほど、散布するエリアを大きくする。経過時間の推定は、進行具合の他、温度、湿度、および風速情報を参照して行ってもよい。例えば、温度が低く、湿度が高く、又は風速が低いほど、病気が速く進行したものとして、病気発生からの経過時間を短く推定してもよい。
　なお、散布エリア決定部703aが散布を決定するエリアは、ドローン100の飛行範囲に限られず、飛行範囲周辺の領域も含んでよい。当該エリアは、当該散布システム1000を利用する作業者が直接的に管理する圃場に関わらず、別の作業者の管理圃場であってもよい。地域の圃場の包括管理者により散布を要するエリアの情報が管理され、包括管理者から各作業者に通知されてもよい。また、決定される散布エリアの情報を、連携する別のシステムに出力してもよい。
　薬剤決定部703bは、散布する薬剤の種類を決定する機能部である。薬剤決定部703bは、診断装置600において土壌の状態又は作物の生育状態のばらつきが発見された場合には、肥料を散布することを決定する。また、薬剤決定部703bは、診断装置600において病理の発生している又は病理の発生が予想されるとき、農薬を散布することを決定する。また、薬剤決定部703bは、ユーザインターフェース装置200を介して肥料および農薬のいずれを散布するかの情報を受け付け、当該情報に基づいて薬剤の種類を決定してもよい。なお、本説明において、肥料および農薬は、病気の対策として散布が有効な各種液体、粉体および粒剤などを広く含む概念である。
　薬剤決定部703bは、農機情報取得部702で取得される情報に基づいて薬剤の種類を決定してもよい。薬剤決定部703bは、農機300が散布した薬剤と同様の種類の薬剤を散布することを決定する。この構成によれば、農機300による散布で不足した薬剤を、ドローン100による散布で適切に補完することができる。
　濃度決定部703cは、散布する薬剤の濃度を決定する機能部である。肥料を散布する場合において、濃度決定部703cは、ある領域における土壌の状態又は作物の生育状態が不十分な度合が他の領域に比べて大きいほど、当該領域に散布する肥料の成分濃度を高くしてもよい。土壌の状態又は作物の生育状態が著しく不十分な領域には、より多くの肥料成分が必要だからである。
　濃度決定部703cは、病気の進行具合に応じて、散布する薬剤の成分の濃度を決定してもよい。濃度決定部703cは、病気が進行しているほど、高濃度の農薬を散布することを決定する。なお、高濃度の農薬を散布するにあたり、ドローン100により散布する場合においては、高濃度の農薬をあらかじめタンク104に充填して散布する他、標準濃度の散布時よりも低速で飛行しながら散布する、ノズル103からの吐出量を多くする、同一箇所を複数回ずつ飛行して散布する、といった飛行態様の変更により、圃場における農薬の濃度を担保してもよい。この場合、濃度決定部703cは、散布濃度に応じたドローン100の飛行態様を決定する機能を有していてもよい。
　濃度決定部703cは、農機情報取得部702により取得する、農機300が散布した薬剤の成分濃度に基づいて、ドローン100により散布する薬剤の成分濃度を決定してもよい。濃度決定部703cは、ドローン100により散布する薬剤の成分濃度を、農機300が散布した薬剤の濃度より低くする。ドローン100による散布は、農機300により散布が不足している薬剤成分を補完するものであるため、農機300による散布より少ない薬剤成分の散布で足りる。この構成によれば、診断を利用して適切な量の薬剤を散布できる。
　濃度決定部703cは、気象情報を参照して、散布する成分濃度を決定してもよい。天候により、病気が進行せず、周りの作物に広がらない場合があるためである。例えば、濃度決定部703cは、湿度が所定以下、温度が所定以上、および風速が所定以下の少なくともいずれかの場合、散布する農薬の成分濃度をより低くするよう決定してもよい。この構成によれば、病気の特性を利用して、散布すべき農薬の成分濃度をより正確に決定できる。特に、過度な農薬散布を予防できる。
　ルート生成部704は、ドローン100が散布する飛行ルートを生成する機能部である。ルート生成部704は、診断結果に応じてドローン100の飛行ルートを決定する。ドローン100が肥料を散布する場合においては、ルート生成部704は、土壌の状態が他の領域よりも劣っている領域、又は作物の生育状態が他の領域よりも不十分である、すなわち生育が遅れている領域を通るルートを生成する。このとき、ルート生成部704は、土壌の状態又は作物の生育状態が他の領域により特に不十分な領域がある場合には、当該領域を複数回飛行して薬剤を散布するルートを生成してもよい。また、ドローン100が農薬を散布する場合においては、ルート生成部704は、病理が発生又は病理の発生が予測される領域を通るルートを生成する。
　対策時期算出部705は、第２散布ステップを行うべきタイミングを算出する機能部である。肥料は効果的に吸収される所定の期間に散布されることが望ましいためである。また、農薬散布においては、作物の病気は日ごとに進行し、初期段階で対応策を講じることで、軽度な対策で病気を除去することができる。例えば、病気の発生から所定時間以内に対策を講じるとよい。そこで、対策時期算出部705は、病気の進行具合に基づいて、病気発生からの経過時間を推定し、病気発生時点に所定時間を足した時点を対策期限として算出する。対策期限は、例えば病気発生から48時間以内である。対策時期算出部705は、ドローン100の飛行計画を参照し、飛行が予定されているタイミングで第２散布ステップを実行することを決定してもよい。対策時期算出部705は、飛行するタイミングを新たに決定し、作業者に促してもよい。さらに、天気予報の情報を受信し、降水の可能性の低い日に第２散布ステップを実行するようにしてもよい。
　結果出力部706は、行うべき第２散布ステップを出力する機能部である。結果出力部706は、第２散布ステップの要否、第２散布ステップで散布すべき領域、散布薬剤の種類、薬剤の成分濃度、飛行ルート、病気の有無の判定結果、および第２散布ステップを行うべき期限の少なくともいずれかを出力する。結果出力部706は、ユーザインターフェース装置200に決定結果を表示させてもよい。また、結果出力部706は、パーソナルコンピュータの画面に決定結果を表示させてもよく、パーソナルコンピュータにインストールされたWebブラウザを介して、Web上のUIに結果を表示させてもよい。
　結果出力部706は、第２散布ステップとして推奨する対応策を複数表示させ、実行する対応策を作業者に選択させてもよい。例えば、肥料および農薬等、複数種類の薬剤散布が必要な場合があるためである。結果出力部706は、推奨する対応策を推奨順に表示してもよい。作業者は、作業都合等に合わせて対策を柔軟に講じることができる。ユーザインターフェース装置200は、推奨する対応策を複数表示した後、実際に行う対応策の選択入力を受け付け、対応策が入力されると、入力された対応策を対応実績として記憶部に記録してもよい。
　結果出力部706は、決定結果をドローン100の飛行制御部1001に送信してもよい。ドローン100は、決定結果に基づいて薬剤散布のための飛行を行う。また、ドローン100は、飛行のために必要な準備動作を行ってもよい。
●肥料散布を行うフローチャート
　図9に示すように、まず、例えば農機300により圃場403に薬剤を散布する第１散布ステップを行う（S11）。次いで、第１散布ステップの後に計測された土壌センサの計測結果を取得するとともに（S12a）、ドローン100又は衛星により作物の画像を取得する（S12b）。ステップS12aおよびS12bは、順不同であり、同時に行ってもよい。
　次いで、土壌センサの計測結果もしくは作物の画像の少なくともいずれかに基づいて、土壌の状態又は作物の生育状態を診断する（S13）。次いで、土壌の状態又は作物の生育状態が不十分な領域はあるか判定する（S14）。当該領域が発見されない場合、第2の散布は行わず、処理を終了する。土壌の状態又は作物の生育状態が不十分な領域がある場合、散布エリア、散布する薬剤の種類、薬剤成分濃度、散布ルートの少なくともいずれかを決定し（S15）、決定される内容に基づいて、ドローン100により圃場403に肥料を散布する第2散布ステップを行う（S16）。
●農薬散布を行うフローチャート
　図10に示すように、まず、例えば農機300により圃場403に薬剤を散布する第１散布ステップを行う（S21）。次いで、第１散布ステップの後に計測された土壌センサの計測結果を取得するとともに（S22a）、ドローン100又は衛星により作物の画像を取得する（S22b）。さらに、気象情報を取得する（S22c）。ステップS22a、S22bおよびS22cは、順不同であり、同時に行ってもよい。ここで、第１散布ステップでは、農薬を散布しても良く、肥料を散布しても良く、または肥料と農薬の双方を散布しても良い。
　次いで、土壌センサの計測結果、作物の画像の少なくともいずれかに基づいて、病理診断を行う（S23）。このとき、これに加えて気象情報を参照して病理診断を行ってもよい。病理が発生している又は病理の発生が予測される領域があるか判定し（S24）、当該領域がない場合には、第2の散布は行わず、処理を終了する。病理が発生している又は病理の発生が予測される領域がある場合、散布エリア、散布する薬剤の種類、薬剤成分濃度、散布ルートの少なくともいずれかを決定し（S25）、決定される内容に基づいて、ドローン100により圃場403に農薬を散布する第2散布ステップを行う（S26）。
　なお、ステップS11における第1散布ステップの後、土壌診断および生育診断に加えて病理診断を行ってよい。肥料散布および農薬散布の両方が必要だと診断される場合には、第2散布ステップにおいて、肥料と農薬とを別々に散布してもよいし、肥料と農薬とを同時に散布してもよい。
　また、ステップS16およびS26の第2散布ステップにおいては、ドローン100による散布に加えて、農機による散布を行ってもよい。この農機は、ステップS11およびS12における第1散布ステップを行った農機300であってもよいし、別の農機であってもよい。また、当該農機は、陸上走行機械であってもよいし、ドローン等の飛行体であってもよい。
（本願発明による技術的に顕著な効果）
　本発明にかかる散布システムにおいては、作物の生育のばらつきを解消することができる。

 

Claims (14)

  1. 　第１散布ステップにおける圃場への薬剤散布の後に取得した、前記圃場に生育する対象作物に関する情報に基づいて、前記対象作物の生育状態又は前記圃場の土壌状態又は前記対象作物の病理発生状態を診断する診断ステップと、
    　前記診断ステップによる診断に基づいて、前記圃場に薬剤を散布する第２散布ステップと、
    を含み、
    　前記第２散布ステップは、前記圃場の上空を飛行するドローンにより薬剤を散布するステップを含む、
    散布方法。
     
  2. 　前記第１散布ステップでは、地上を移動する農機により薬剤を散布する、
    請求項１記載の散布方法。
     
  3. 　前記第２散布ステップでは、地上を移動する農機により薬剤を散布するステップをさらに含む、
    請求項２記載の散布方法。
     
  4. 　前記第２散布ステップにおける前記ドローンによる薬剤の散布面積は、前記第１散布ステップにおける前記農機による薬剤の散布面積よりも小さい、
    請求項２又は３記載の散布方法。
     
  5. 　前記第２散布ステップにおける前記ドローンによる薬剤の散布量は、前記第１散布ステップにおける前記農機による薬剤の散布量よりも少ない、
    請求項２乃至４のいずれかに記載の散布方法。
     
     
  6. 　前記診断ステップは、前記ドローン又は衛星により取得した作物の撮影画像により取得される情報により、前記作物の生育状態を診断する生育診断ステップを含む、
    請求項１乃至５のいずれかに記載の散布方法。
     
  7. 　前記診断ステップは、前記ドローン又は衛星により取得した作物の撮影画像により取得される情報により、前記対象作物の病理診断を行い、病理が発生している場合又は病理の発生が予測される場合に、農薬を散布することを決定する、
    請求項１乃至６のいずれかに記載の散布方法。
     
  8. 　前記診断ステップにおいて病理が発生している場合又は病理の発生が予測される場合に、前記第２散布ステップにおいて当該病理が発生している領域又は病理の発生が予測される領域に前記農薬を散布する、
    請求項７記載の散布方法。
     
  9. 　前記診断ステップは、土壌センサの測定結果に基づいて推定された土壌状態により、前記圃場の土壌状態を診断する土壌診断ステップを含む、
    請求項１乃至８のいずれかに記載の散布方法。
     
  10. 　前記診断ステップは、土壌センサの測定結果に基づいて前記対象作物の病理診断を行い、病理が発生している場合又は病理の発生が予測される場合に、農薬を散布することを決定する、
    請求項１乃至９のいずれかに記載の散布方法。
     
  11. 　前記第２散布ステップは、前記圃場に農薬を散布する農薬散布ステップを含み、
    　前記診断ステップは、気象情報に基づいて前記対象作物の病理診断を行い、病理が発生又は病理の発生が予測される場合に、前記圃場に農薬を散布することを決定する、
    請求項１乃至１０のいずれかに記載の散布方法。
     
  12. 　前記第１散布ステップは、前記圃場に肥料を散布する肥料散布ステップを含み、
    　前記第２散布ステップは、前記診断ステップによる診断結果に基づいて出力される、前記圃場に散布を行う肥料の量、成分濃度および散布タイミングの少なくともいずれかの情報に基づいて肥料を散布する、
    請求項１乃至１１のいずれかに記載の散布方法。
     
  13. 　第１散布装置による圃場への薬剤散布の後に取得した、前記圃場に生育する対象作物に関する情報に基づいて、前記対象作物の生育状態又は前記圃場の土壌状態又は前記対象作物の病理発生状態を診断する診断部と、
    　前記圃場の上空を飛行するドローンに備えられ、前記診断部による診断に基づいて前記圃場に薬剤を散布する第２散布部と、
    を備える、
    散布システム。
     
  14. 　第１散布装置による圃場への薬剤散布の後に取得した前記圃場に生育する対象作物に関する情報に基づいて前記対象作物の生育状態又は前記圃場の土壌状態又は前記対象作物の病理発生状態を診断する診断部と接続され、
    　前記圃場の上空を飛行し、前記診断部による診断に基づいて前記圃場に薬剤を散布する第２散布部を備える、
    ドローン。

     
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