WO2024190804A1 - 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム - Google Patents

情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム Download PDF

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WO2024190804A1
WO2024190804A1 PCT/JP2024/009667 JP2024009667W WO2024190804A1 WO 2024190804 A1 WO2024190804 A1 WO 2024190804A1 JP 2024009667 W JP2024009667 W JP 2024009667W WO 2024190804 A1 WO2024190804 A1 WO 2024190804A1
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WO
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information
field
area
unit
processing device
Prior art date
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Ceased
Application number
PCT/JP2024/009667
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English (en)
French (fr)
Inventor
裕介 奈良
孝宏 大串
真行 杉岡
悠太郎 加藤
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Omron Corp
Original Assignee
Omron Corp
Omron Tateisi Electronics Co
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Publication date
Application filed by Omron Corp, Omron Tateisi Electronics Co filed Critical Omron Corp
Priority to JP2025506886A priority Critical patent/JPWO2024190804A1/ja
Publication of WO2024190804A1 publication Critical patent/WO2024190804A1/ja
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Ceased legal-status Critical Current

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    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
    • A01G—HORTICULTURE; CULTIVATION OF VEGETABLES, FLOWERS, RICE, FRUIT, VINES, HOPS OR SEAWEED; FORESTRY; WATERING
    • A01G7/00—Botany in general

Definitions

  • the present invention relates to an information processing device, an information processing method, and a program.
  • Patent Document 1 discloses a technology in which the normalized difference vegetation index (NDVI) of a crop is input into a drone management terminal, the optimal amount of spraying agent is estimated according to a learning model, and spraying information that defines the amount of spraying agent to be applied to the target field is output, causing a spraying drone to spray the spraying agent according to the spraying information.
  • NDVI normalized difference vegetation index
  • Patent Document 1 there are known attempts to generate NDVI maps for fields and use them in smart agriculture.
  • agricultural work involves a variety of tasks, such as sowing seeds, flower thinning, pollination, fruit thinning, fertilization, and disease prevention, and the timing and extent of these tasks cannot be determined by a single index map such as an NDVI map.
  • the parts of the crops that should be looked at differ depending on the agricultural work, such as whether or not the field is suitable for pollination and whether or not fertilization is required.
  • the present invention was made in consideration of the above problems, and aims to provide a technology that can capture a farm field with the desired resolution.
  • An information processing device includes: an adjustment unit that adjusts an area from which information about the farm field is to be acquired; an acquisition unit that acquires information about the field in the target area; A generation unit generates information about the entire field or a portion of the field based on information about the field in one or more of the regions.
  • the present invention provides technology that can capture a field with the desired resolution.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a configuration of a server according to the present embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of basic farm work data.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of farm field data.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of agricultural product data.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of information relating to a plot of a farm field.
  • FIG. 13 is a diagram showing a processing flowchart.
  • FIG. 13 is a diagram showing a processing sequence. 1 shows an example of a screen displayed on a display device. 11 shows an example of a screen after the area of the region has been adjusted. An example of the screen when the area is adjusted to a farm field unit is shown. 13 shows an example of region adjustment.
  • the present embodiment an embodiment of the present invention (hereinafter referred to as "the present embodiment") will be described in detail with reference to the drawings as necessary, but the present invention is not limited to this, and various modifications are possible without departing from the gist of the invention.
  • the same elements are given the same reference numerals, and duplicated explanations will be omitted.
  • positional relationships such as up, down, left, and right will be based on the positional relationships shown in the drawings.
  • the dimensional ratios of the drawings are not limited to those shown in the drawings.
  • System Fig. 1 is a schematic diagram showing a smart agriculture system of the present embodiment.
  • an example of the smart agriculture system of the present embodiment includes a system that outputs requested information at a desired resolution in response to a user's operation from a database that records information about the field in the field, and may also include a system that measures the field at a desired resolution and builds the database.
  • the area in the field from which information about the field is to be obtained is adjusted in response to user operation, information about the field in the targeted area is obtained from a database, and information about the field in the entire field or part of the field is generated based on the information about the field in one or more areas.
  • the database may be one in which information about the field within the field has been recorded in advance. This makes it possible to capture the field at the desired resolution.
  • resolution refers to the granularity or level of detail of information when it is subdivided or aggregated.
  • the soil moisture content may be divided into 10 m2 units and output in 1 m2 units, or the soil moisture content may be aggregated and output in 10 m2 units.
  • the soil moisture content of a certain area may be divided into daily units and output in one week units, or the soil moisture content may be aggregated and output in one day units.
  • two-dimensional image data may be output as an image of a certain area, and divided into three-dimensional image data and output in one week units, or environmental information such as humidity and temperature may be added to the two-dimensional image data, and the multidimensional data may be divided and output in one week units.
  • capturing a field at the desired resolution also includes adjusting the detection target and comparison target according to the user's purpose from among the vast amount of observation data of the field, and outputting the desired information.
  • multiple pieces of field-related information acquired about partial areas of the field may be integrated to generate information about the entire field or a portion of the field.
  • the area units of each area within the field that is the target may be adjusted before acquiring the field information, and the information may be further subdivided or aggregated from other perspectives, such as the time unit for aggregation as described above and other environmental information. This makes it possible to provide a technology that can capture information about the entire field or a portion of the field at the resolution required for the desired agricultural work, field management plan, etc.
  • the self-propelled working implement 400 it is necessary to specifically identify whether the ground conditions of the field are suitable for the working implement 400 to travel on.
  • the area from which information about the field is acquired is set narrowly, and a determination is made as to whether travel is possible in each narrowly set area. This information is then output from the database and integrated to generate information about the ground conditions in the entire field or in part of it.
  • the scope of the area from which information about the field is acquired can change based on information about the purpose of the agricultural work to be performed. In other words, the resolution of the field can change.
  • each process such as collecting various types of data, recording the collected data, analyzing the collected data, and providing the analysis results, may be realized by a measuring device or a server installed in the field, or a combination of these, as shown in Figure 1.
  • FIG. 1 shows a conceptual diagram illustrating the relationship between terminals and sensors used in a field and a cloud server (hereinafter also simply referred to as a "server") in the smart agriculture system of this embodiment.
  • the smart agriculture system 1 of this embodiment may include a server 200, a user terminal 100, a measurement device 300, and an operation device 400.
  • the user terminal 100, the server 200, the measurement device 300, and the operation device 400 may be connected via a network N.
  • N the information processing device of this embodiment is the server 200.
  • the server 200 may transmit the adjusted area to each measuring device 300 and acquire information about the field from the measuring device 300.
  • the server 200 may be a single server that performs the process of measuring the inside of the farm field at the desired resolution and constructing the database, and the process of outputting the requested information at the desired resolution in response to user operations, or these processes may be divided and performed by multiple servers.
  • the server 200 may be a cloud server or an edge server.
  • the edge server may be installed in or near the field and perform data processing and analysis. This makes it possible to process data on the edge server side without sending it to a cloud server, which reduces communication delays and distributes the processing load.
  • the server 200 may also be a terminal with the same functions as an edge server.
  • the server 200 includes, for example, a processor 210, a communication interface 220, an input/output interface 230, a memory 240, a storage 250, and one or more communication buses 260 for interconnecting these components.
  • the server 200 may be, for example, a desktop, laptop, or other computer.
  • the server 200 may also be a general-purpose computer and may be configured as a single computer, or may be configured as multiple computers distributed over a network N.
  • Processor 210 executes processes, functions, or methods implemented by code or instructions included in a program stored in storage 250.
  • Processor 210 may include, by way of example and not limitation, one or more central processing units (CPUs), MPUs (Micro Processing Units), GPUs (Graphics Processing Units), microprocessors, processor cores, multiprocessors, ASICs (Application-Specific Integrated Circuits), FPGAs (Field Programmable Gate Arrays), etc., and may implement the processes, functions, or methods disclosed in each embodiment by logic circuits (hardware) or dedicated circuits formed in integrated circuits (IC (Integrated Circuit) chips, LSIs (Large Scale Integration)), etc.
  • CPUs central processing units
  • MPUs Micro Processing Units
  • GPUs Graphics Processing Units
  • microprocessors processor cores
  • multiprocessors multiprocessors
  • ASICs Application-Specific Integrated Circuits
  • FPGAs Field Programmable Gate Arrays
  • the processor 210 executes processes, functions, or methods that are realized by code or instructions included in a program stored in the storage 250. As shown in FIG. 2A, the processor 210 of this embodiment may be configured to function as a transmission/reception unit 211, an adjustment unit 212, an acquisition unit 213, a generation unit 214, an evaluation unit 215, a work decision unit 216, a work instruction unit 217, a display control unit 218, and a sensing device management unit 219.
  • the communication interface 220 transmits and receives various data to and from other devices via the network N.
  • the communication may be performed either wired or wirelessly, and any communication protocol may be used as long as the devices can communicate with each other.
  • the communication interface 220 is implemented as hardware such as a network adapter, various types of communication software, or a combination of these.
  • the network N may be, by way of example and not limitation, an ad hoc network, an intranet, an extranet, a virtual private network (VPN), a local area network (LAN), a wireless LAN (WLAN), a wide area network (WAN), a wireless WAN (WWAN), a metropolitan area network (MAN), a portion of the Internet, a portion of the public switched telephone network (PSTN), a mobile telephone network, Integrated Service Digital Networks (ISDNs), wireless LANs, Long Term Evolution (LTE), Code Division Multiple Access (CDMA), Bluetooth (registered trademark), satellite communications, or any combination thereof.
  • a network may include one or more networks.
  • the input/output interface 230 includes an input device for inputting various operations to the server 200, and an output device for outputting the results of processing performed by the server 200.
  • the input/output interface 230 includes information input devices such as a keyboard, mouse, and touch panel, and information output devices such as a display.
  • the server 200 may accept a specified input and execute a specified output by connecting an external input/output interface 230.
  • Memory 240 temporarily stores programs loaded from storage 250 and provides a working area for processor 210. Memory 240 also temporarily stores various data generated while processor 210 is executing a program. Memory 240 may be, for example, a high-speed random access memory such as DRAM, SRAM, DDR RAM, or other random access solid-state storage device, or a combination of these.
  • Storage 250 stores programs, each functional unit, and various data.
  • Storage 250 may be, for example, one or more magnetic disk storage devices, optical disk storage devices, flash memory devices, or non-volatile memories such as other non-volatile solid-state storage devices, or may be a combination of these.
  • Another example of storage 250 is one or more storage devices installed remotely from processor 210.
  • the transmission/reception unit 211 may function as a transmission unit that transmits various information to other devices such as the user terminal 100 and the measurement device 300 via the communication interface 220 and the network N, or as a reception unit that receives various information from other devices such as the user terminal 100 and the measurement device 300.
  • the transmission/reception unit 211 may receive information for adjusting the area in the field from which information about the field is to be acquired, in response to an operation performed by the user on the terminal 100.
  • the transmission/reception unit 211 may also transmit information about the entire field or a part of the field generated by the generation unit to the terminal 100, and the terminal 100 may control the display of this information.
  • the transmitting/receiving unit 211 may transmit information about the area adjusted by the adjusting unit 212 to the measuring device, and the acquiring unit 213 may acquire information about the field in the target area from the measuring device 300 via the transmitting/receiving unit 211.
  • the adjustment unit 212 adjusts the area in the field from which information about the field is to be acquired. Specifically, in response to a user's operation on the terminal 100, the adjustment unit 212 may receive information for adjusting the area in the field from which information about the field is to be acquired via the transmission/reception unit 211, and adjust the area in the field accordingly. In addition, when constructing a database, the field may be measured at a desired resolution using the measuring device 300 or the like, and the data collected to construct the database.
  • the area adjusted by the adjustment unit 212 may be defined by a section of the field of approximately equal area, or may be defined by crop.
  • Defining an area by divisions means, for example, regarding the field as a unit of area as shown in FIG. 1, dividing the field into approximately equal areas, and using the divided divisions as the subject for acquiring information about the field.
  • the adjustment unit 212 can adjust the size of the area of each divided division, for example, dividing the field into 25, 36, or 49 divisions.
  • Defining an area by crops means, for example, regarding a field in crop units rather than area units, and regarding one or more crops, the subject of acquiring information about the field.
  • one crop means, for example, a plant plant unit.
  • the part where one crop is located may be the subject of acquiring information about the field.
  • FIG. 4A shows an example of screen D1 displayed by the display control unit 218 (described later) on the display device of the user terminal 100 when adjusting the area of the field.
  • the display area R1 in FIG. 4A is a map display area, and the map shows the field and areas into which the field is divided into arbitrary sizes.
  • the moisture content of the soil in each area is represented by different shades of color, like a heat map, but the display form of screen D1 is not limited to this.
  • the user can adjust the area in the field from which information about the field is to be obtained by selecting a specific area in the display area R1 as the target area.
  • a specific area in the display area R1 As the example of FIG. 4A, four areas are selected as the target areas.
  • information about the field in the target area selected by the user is displayed in the display area R2.
  • the current soil moisture content in the target area may be displayed, and further, the required work may be displayed by displaying the desired soil moisture content in the target area.
  • the soil moisture content in the entire field may also be displayed in the display area R2.
  • the information about the target area displayed in display area R2 may also change accordingly.
  • screen D1 may have a button O1 for adjusting the area to the range of the farm worker's unit work, a button O2 for arbitrarily changing the area size, and a switch button O3 for changing the information about the crops displayed from the soil moisture content to the hours of sunlight or the topography.
  • FIG. 4B shows an example of the screen after the area of the region has been adjusted by operating button O1 or O2.
  • each region is displayed larger by pressing button O2, which changes the region size as desired.
  • the information about the target region displayed in display region R2 may also be changed accordingly.
  • the adjustment unit 212 may adjust the area based on information related to one or more purposes of the agricultural work to be performed. In doing so, the adjustment unit 212 may refer to basic agricultural work data 251 that records basic agricultural work methods for each agricultural crop. By referring to such basic agricultural work methods for each agricultural crop, the adjustment unit 212 may estimate the purpose of the agricultural work and, accordingly, information related to the field that should be acquired by the acquisition unit 213, and adjust the appropriate area according to the information related to the field that should be acquired.
  • the adjustment unit 212 may also adjust the size of the target area according to the information about the field to be displayed. For example, when the information about the field to be displayed is the hours of sunshine, it is important to look at the field broadly and identify areas with long and short hours of sunshine, whereas when the information about the field to be displayed is the moisture content of the soil, a perspective is required to specifically identify the crops to be irrigated.
  • the adjustment unit 212 adjusts the size of the target area relatively broadly by operating the switch button O3, whereas when the information about the crops to be displayed is the moisture content of the soil, the adjustment unit 212 may adjust the size of the target area relatively narrowly, on a plant body basis.
  • the adjustment unit 212 may adjust the area based on information about multiple objectives of the agricultural work to be performed, based on the smallest unit for the multiple objectives. For example, consider a case where information about a field is obtained from a soil sensor to determine whether the agricultural work "fertilization" or "irrigation" is required for the field. In this case, for example, it is determined that fertilization is required when the electrical conductivity (EC) of the soil is low, and that irrigation is required when the moisture content of the soil is low. In such a case, the area is adjusted to the extent necessary to determine whether fertilization is required, and is also adjusted to the extent necessary to determine whether irrigation is required.
  • EC electrical conductivity
  • the adjustment unit 212 may adjust the area based on the smallest unit for the multiple objectives of fertilization and irrigation. Specifically, of the area necessary for determining whether fertilization is required and the area necessary for determining whether irrigation is required, the adjustment unit 212 may adjust the narrower area that is the least common multiple of both areas as the area from which information about the field is obtained.
  • the current soil moisture content in the target area may be displayed in the display area R2, and further, the desired soil moisture content in the target area may be displayed to indicate the necessary work.
  • the above example of soil moisture content also applies to the nutritional level of the soil, etc.
  • FIG. 4C shows an example of screen D2 displayed by the display control unit 218 (described later) on the display device of the user terminal 100 when the area is adjusted to field units.
  • Reservation information is displayed in a list in the display area R3 of screen D2.
  • the fields displayed on screen D2 may have the same owner or different owners. This makes it possible to grasp the progress of agricultural work between fields and sales forecasts.
  • material and human resources that can be provided or material and human resources that are required may be displayed as "resources". This enables efficient sharing of resources between fields.
  • the adjustment unit 212 may adjust the time interval when the acquisition unit 213 acquires information about the field from the database or from the measuring device 300, and the frequency of such acquisition. Such a time axis may also be included as one of the elements that configure the resolution of the field.
  • the adjustment unit 212 may set the minimum time interval to the unit of days when sensing is performed, or may set the period interval by setting a start date and an end date arbitrarily by the user, or may set it in units of weeks, months, quarters, half years, or one year.
  • screen D1 may have a slider O4 that sets the time of information output by adjustment unit 212.
  • the current soil moisture information displayed in display area R1 or R2 can be changed to past soil moisture information, such as one day ago or one week ago.
  • future soil moisture information can be output based on past and current soil moisture information using an arbitrary model, it may be possible to control the display of future soil moisture information by operating slider O4.
  • the model is not particularly limited, but can be created, for example, by machine learning using information regarding the time course of soil moisture and climate data in each area over the past few years as training data. This makes it possible to predict future soil moisture based on information such as the past soil moisture and climate data for this year.
  • the above learning may also include other environmental data.
  • FIG. 2B shows an example of basic farm work data 251.
  • the "basic farm work ID" is an ID for uniquely identifying information on basic farm work methods for each farm crop.
  • the basic farm work data 251 may also include the type of farm crop, an annual farm work schedule, detailed information on each farm work, and the like.
  • the basic farm work data 251 may also be information created in advance by the farmer.
  • the annual farm work schedule may record the procedures for farm work throughout the year. This allows you to refer to the dates to understand what farm work needs to be done now and what farm work needs to be done in the future.
  • the record of the procedures for farm work throughout the year is also called the cultivation history.
  • the detailed information for each agricultural task may include details on how to perform each agricultural task. Furthermore, in addition to the method of performing each agricultural task, information that would be good to obtain when performing that agricultural task may also be recorded.
  • the information acquired here may include, for example, information that specifies the qualitative aspect of fertilization work, such as using electrical conductivity as one of the factors in determining fertilization work, as well as information that specifies the quantitative aspect, such as the range of electrical conductivity for which fertilization is recommended. Furthermore, since the type of fertilization required for agricultural crops may differ between spring fertilization and summer fertilization, such qualitative and quantitative information may change depending on the season.
  • information may be included that specifies the qualitative aspect of using the soil moisture content as one of the judgment factors, as well as information that specifies the quantitative aspect, such as the range of moisture content for which irrigation is recommended.
  • the qualitative and quantitative information regarding irrigation may change depending on the season.
  • the adjustment unit 212 may estimate the purpose of the agricultural task and the information about the field that should be obtained according to that purpose, and adjust the appropriate area accordingly.
  • the adjustment unit 212 may adjust the area according to a user operation, or, if there is no user operation, may refer to field data 252 that defines in advance how one or more areas are determined. By referring to the field data 252, it may be possible to quickly identify divisions, such as when dividing the field into 25, 36, or 49 divisions. Such divisions may be used as the initial values of the area shown in the display area R1, etc.
  • FIG. 2C shows an example of field data 252.
  • the "field ID" is an ID for uniquely identifying the field information.
  • the acquisition unit 213 acquires information about the field of each area from the database accordingly, or instructs the measurement device 300 to acquire information about the field of each area by measurement.
  • the information about the field corresponds to the location information.
  • instructing the measurement device 300 to acquire information by measurement it is desirable to specify from which area the information was acquired.
  • the measurement data such as image data acquired by the measurement device 300 may be recorded in the database in association with the coordinates of the plot in the field and the coordinates of the image in the plot.
  • the coordinates of the soil moisture content in the image may be recorded by further image processing. This allows information identifying each area to be identified according to the adjusted area, and the acquisition unit 213 can quickly perform the information acquisition work.
  • the field data 252 may store various data acquired within the field.
  • the various data acquired within the field may be data acquired by the acquisition unit for each area, or data acquired regardless of area (for example, environmental data such as temperature).
  • Information recorded regarding the field may include location information within the field, information regarding the soil such as soil condition, information regarding the topography such as undulations, gradients, and mud, meteorological information such as temperature, humidity, weather, and hours of sunshine, work history information regarding the crops in the field, evaluation information, disease information, and the like.
  • the acquisition unit 213 identifies location information corresponding to the targeted area and acquires information about the farm field corresponding to the location information from a database such as the one described above. Then, the generation unit 214, which will be described later, may generate information about the entire farm field or a part of the farm field based on the information about the agricultural crop.
  • Storage 250 may include information regarding the field partitions.
  • FIG. 2E shows an example of the information regarding the field partitions.
  • the information regarding the field partitions may include the allocation of partitions when the field is divided into 25, 36, or 49 partitions, recorded in advance.
  • the information regarding the 25-part partitions may also include information for identifying each partition when the field is divided into 25 partitions, such as "25-1", "25-2", etc.
  • the field data 252 may be information created in advance by a farmer.
  • the acquisition unit 213 may acquire information about the field in the target area in response to a user's operation from a database or the like that records information about the field in the field, or may acquire information obtained by measuring the field by the measuring device 300. Specifically, the acquisition unit 213 may acquire information about the field in the area adjusted by the adjustment unit 212 from a database or the like in response to an operation on the user terminal 100, or may transmit information about the area defined by the adjustment unit 212 to one or more measuring devices 300 via the transmission/reception unit 211, and may receive information about the field in the area from one or more measuring devices 300 via the transmission/reception unit 211.
  • the acquisition unit 213 may refer to the database to acquire information regarding the field in the area.
  • the database here may be an external database in which weather data and the like are recorded, or it may be the field data 252 or the crop data 253 described below.
  • the database may also be data constructed by collecting data on the environment of the field and data on the field, and may be data capable of constructing a current or past digital twin of the field.
  • the acquisition unit 213 may execute both a method of acquiring information about the farm field from the measuring device 300 and a method of acquiring information about the farm field in the area by referring to a database. For example, when performing irrigation work, the acquisition unit 213 may acquire information about the moisture content of the soil from the measuring device 300 and acquire environmental information such as the amount of precipitation to date from the database.
  • Information about the field is not particularly limited, but examples include information about the soil, climate, and moisture content.
  • the measuring device 300 is a device that measures the periphery of the crops 520 and the plot 530 in the area 510 of the field 500, and acquires information about the field during cultivation.
  • the measuring device 300 may be, for example, a device equipped with various sensors mounted at any position in the field, a drone equipped with various sensors and flying within the field, an unmanned aerial vehicle that propels itself within the field, a smartphone equipped with various sensors, a handheld computing device, a wearable terminal, or other terminal operated by a person.
  • the acquisition unit 213 may record the acquired information about the field in the field data 252. In addition, when the acquisition unit 213 acquires information about the field, the acquisition unit 213 may record the information in the crop data 252.
  • FIG. 2D shows an example of crop data 253.
  • crop ID is an ID for uniquely identifying information about the crop.
  • information about the crop may include location information within the field, imaging information related to the plant or plant body, work history information about the crop in the field, disease information, and the like.
  • Information recorded in the database such as information about the number and quality of flowers, buds, fruits, and the like, may be obtained based on imaging information. Specifically, the information may be obtained by counting the fruits captured in the imaging information or calculating their size.
  • FIG. 2D shows an example of work history information.
  • work history information may be recorded for each task.
  • fertilization may be recorded as the task purpose, and the date and time when the task was performed (May), the area (36 divided plots) adjusted by the adjustment unit 212, information about the field obtained for each area (electrical conductivity of the soil in plots No. 01 to 36), etc. may be recorded.
  • the details of the fertilization task and the electrical conductivity of the soil in plots No. 01 to 36 after the fertilization task may be recorded.
  • Information about the field may be recorded in the field data 252, or may be recorded in the crop data 253 in association with the farm work as described above, or may be recorded in both.
  • the field data 252 and the crop data 253 may be one data set, and information about the field may be recorded in that data.
  • the acquisition unit 213 may determine the correspondence between the ranges and numbers (section No. 01 to 36) of each of the 36 divided sections adjusted by the adjustment unit 212 by referring to the field data 252. In addition, the acquisition unit 213 may determine the information related to the field to be acquired for each area by referring to the basic farm work data 251.
  • the crop data 253 may record generation information and evaluation information relating to the entire field or a portion thereof.
  • the generation information relating to the entire field or a portion thereof may be information relating to the entire field or a portion thereof generated by the generation unit 214 described below based on information relating to the field in one or more regions.
  • the evaluation information may be information on the field that is evaluated by the evaluation unit 215 described below based on either information on the field in one or more areas, or information on the entire field or part of the field.
  • the acquisition unit 213 may acquire information about the farm field using a sensor, or may acquire information input by another person.
  • the information acquired by the acquisition unit 213 using a sensor also includes information acquired by the acquisition unit 213 by referring to a database in which information acquired by the sensor in advance is stored.
  • the sensor may be one of an image sensor, a component sensor, an inertial sensor, and an environmental sensor.
  • the image sensor is not particularly limited as long as it is a sensor capable of capturing still or video images.
  • the image sensor may be a sensor mounted on a drone, a fixed camera installed in a field, a camera on a terminal such as a wearable device, or a camera installed on a self-propelled measuring device 300.
  • component sensor there are no particular limitations on the component sensor, but examples include sensors that are configured to perform specific analyses such as fluorescent analysis and spectroscopic analysis.
  • the environmental sensor is a sensor for measuring environmental information in the field of the crops 520.
  • Examples of environmental sensors include, but are not limited to, weather sensors, soil sensors, and gas sensors.
  • the soil sensor may be a sensor that acquires information about the soil, such as the soil moisture content, nutrients, acidity, and underground temperature.
  • the weather sensor may be a sensor that acquires information about the weather, such as temperature, humidity, amount of sunlight, intensity of sunlight, hours of sunlight, amount of rainfall, and weather.
  • the environmental sensor is not limited to soil sensors and weather sensors, and any sensor that can measure various types of environmental information in the field may be used.
  • the generator 214 generates information on the entire field or a part of the field based on information on the field in one or more regions. For example, the generator 214 may generate information on the entire field or a part of the field based on information on the field in one or more regions, as shown in the display area R1 of FIG. 4A. At this time, the information on the field in the acquired section No. may be mapped based on information on the section recorded in the field data 252 as an initial value or the like. In addition, when a user performs an operation on O1 to O4, etc., information on the entire field or a part of the field may be generated according to the area adjusted by the operation, as shown in FIG. 4B.
  • the acquired information on the crop such as the growth phase, quantity, size, disease, etc.
  • the generation unit 214 may generate information between farm fields in response to a user operation, as shown in FIG. 4C.
  • the generating unit 214 may generate information about the field in the target area selected by the user according to the adjusted area, as shown in the display area R2.
  • the generating unit 214 may generate information about the target field in the target area in addition to information about the crops in the target area.
  • the information shown in the display area R2 may include, in addition to the above, information about the actual field, such as the moisture content and nutritional level of the soil, information about the state of the target field, such as appropriate moisture content and nutritional level of the soil, and information about the necessary work in the area, such as fertilization and watering, based on the difference between the information about the state of the target field created by the work determination unit 216 described below and the information about the actual field.
  • the generating unit 214 may generate information about the entire field or a part of the field using information acquired by the acquiring unit 213, information evaluated by the evaluating unit 215, information determined by the work determining unit 216, etc.
  • the information generated by the generating unit 214 is transmitted to the user terminal 100 by the display control unit 218 (described later) via the transmitting/receiving unit 211. As a result, screens such as those shown in Figures 4A to 4C are displayed on the display device of the user terminal 100.
  • the generation unit 214 may supplement the information about the farm field in that area by estimation.
  • the acidity at a third point can be estimated by extrapolating or interpolating the acidity at the two points to supplement the information.
  • the method of supplementation is not limited to this.
  • the evaluation unit 215 performs an evaluation of the field based on one of the information on the field in one or more regions and the information on the field in the entire field or a part of the field.
  • the evaluation unit 215 may perform an evaluation of the field based on the information on the field, may perform an evaluation of the field based on the information on the field and the information on the crop, or may perform an evaluation of the field and an evaluation of the crop based on the information on the crop and the information on the field.
  • the evaluation unit 215 may evaluate the moisture content and nutritional content of the soil appropriate for certain location information based on the hours of sunshine and climate data associated with that location information. This evaluated information may be recorded in a database as one of the data constituting the digital twin.
  • the evaluation of the field may include the difference between the information about the actual field and the information about the target field.
  • the work determination unit 216 which will be described later, may determine information about the necessary work in that area, such as irrigation and fertilization, from the difference between the information about the state of the target field evaluated by the evaluation unit 215 and the information about the actual field.
  • the evaluation unit 215 may evaluate the field according to a learning model or algorithm.
  • the evaluation unit 215 may perform a yield prediction as an evaluation of the field based on either information about the field in multiple areas or information about the field in the entire field. Furthermore, when performing the yield prediction, the yield prediction may be performed based on information about the field in the past area or the entire field, in addition to information about the field in the current area or the entire field.
  • the acquisition unit 213 acquires environmental data (humidity, carbon dioxide concentration, amount of light, amount of water) around a certain plot (a single tree) at multiple times and accumulates the data in the field data 252.
  • the evaluation unit 215 may then refer to the basic farm work data 251 or data that associates information about the field with yields to predict the yield.
  • the data associating information about the field with the yield may be data associating information about the field with the yield from the previous year, or data associating information about another field with the yield.
  • the evaluation unit 215 can evaluate the yield prediction according to the time of prediction. For example, a relatively high yield was predicted based on the climate and soil data in the first half of the cultivation, but the yield is predicted to be lower when the climate and soil data in the second half of the cultivation is taken into account. The user can then select the most appropriate farm work in light of past progress.
  • the model is not particularly limited, but can be created, for example, by machine learning using training data that corresponds to the input and output. Any estimation model can be constructed.
  • the evaluation unit 215 may record the evaluation of the field or the evaluation of the field in the crop data 253.
  • the work determination unit 216 determines the content of the farm work based on the evaluation of the field. At this time, the work determination unit 216 may refer to the basic farm work data 251 and determine the content of the farm work based on the evaluation of the field.
  • the work determination unit 216 may also calculate the difference between the information regarding the state of the target field and the information regarding the actual field, as shown in the display area R2 in FIG. 4A. This difference can be said to indicate the amount of agricultural work required. Therefore, the work determination unit 216 may further output a work plan for the area based on this difference.
  • the work plan may be a work plan that includes not only the personnel and work time required for work in that area, but also the order of work and the allocation of personnel not only for that area but also for the entire field.
  • the work instruction unit 217 transmits information on the determined content of the agricultural work to the working device 400.
  • the working device 400 is not particularly limited, but may be any device having a mechanism capable of performing agricultural work such as pruning, flower thinning, fruit thinning, pesticide spraying, and pollen spraying.
  • the working device 400 may be the same machine as the measuring device 300, or may be a different machine.
  • the work instruction unit 217 may transmit information regarding the content of the determined agricultural work to a user terminal 100 or the like possessed by the worker.
  • the display control unit 218 transmits each piece of information generated by the generation unit 214, the evaluation unit 215, the work determination unit 216, and the work instruction unit 217 to the user terminal 100 via the transmission/reception unit 211, and controls the display on the display device of the user terminal as shown in FIGS. 4A to 4C.
  • the display control unit 218 may control the display on an input/output interface 230 such as a display of any of the information about the field in each targeted area acquired by the acquisition unit 213, the information about the entire field or part of the field generated by the generation unit 214, and the evaluation of the field by the evaluation unit 215.
  • the sensing device management unit 219 manages the state of the measuring device 300 so that data can be collected normally, and may perform correction or calibration as necessary. For example, the sensing device management unit 219 may manage whether sensing devices such as the measuring device 300 are operating normally, or manage the operating time of the measuring device 300. At this time, if an abnormality is detected, such as a communication error or an alarm being sounded, the sensing device management unit 219 may display this on the display unit of the input/output interface 230.
  • Fig. 3A shows a flowchart of a process of outputting requested information at a desired resolution from a database that records information about the field in the field in response to a user's operation by the smart agriculture system of this embodiment
  • Fig. 3B shows a sequence diagram showing an example of a process of measuring the inside of the field at a desired resolution and constructing a database by the smart agriculture system of this embodiment.
  • step A01 in response to a user's operation on the terminal 100, the adjustment unit 212 of the server 200 adjusts the area in the field from which information about the field is to be acquired. At this time, the adjustment unit 212 adjusts the area based on the purpose of the farm work selected by the user and the basic farm work data 251, and may also specify the specific content of the information about the field to be acquired.
  • the acquisition unit 213 of the server 200 acquires information about the fields in the target area.
  • the acquisition unit 213 may acquire information about the fields in the target area from a database that can configure a digital twin.
  • step A03 the generation unit 214 of the server 200 generates information about the entire field or a portion of the field based on the information about the field in one or more areas. Specifically, based on the information about the field in the target area acquired by the acquisition unit 213, various information about the target area may be generated, or a map of the entire field may be generated.
  • the adjustment unit 212 adjusts the area based on the basic farm work data 251, and the generation unit 214 may display a map including an area of the adjusted size in the display area R1 based on information about the farm field in one or more areas.
  • the adjustment unit 212 may change the size of the initial area by tapping the button O3. Specifically, when the user taps the "soil moisture content” button O3, the adjustment unit 212 may adjust the area with a resolution suitable for displaying the soil moisture content, and a map or the like may be displayed in the display area R1 with this as initial information. Also, when the user taps the "soil nutritional level” button O3, the adjustment unit 212 may adjust the area with a resolution suitable for displaying the soil nutritional level, and a map or the like may be displayed in the display area R1 with this as initial information. At this time, the size of the initial area may differ depending on the information about the crop, such as "soil moisture content” or "soil nutritional level” selected by the button O3.
  • the user may drag the R1 map to specify the target area, or tap the O2 button or O1 button to expand or narrow the area of the target area or each area to be displayed, and at that time, the adjustment unit 212 may obtain information on the area specified by the user.
  • the adjustment unit 212 adjusts the target area for acquiring information about the field in response to the user's operation
  • the acquisition unit 213 acquires information about the field in the target area from a database that can construct a digital twin
  • the generation unit 214 generates and displays information about the field in the selected target area in the display area R2 based on the information about the field in one or more areas.
  • step B01 the adjustment unit 212 of the server 200 adjusts the area from which information about the farm field is to be acquired. At this time, the adjustment unit 212 adjusts the area based on the purpose of the farm work and the basic farm work data 251, and may also specify the specific content of the information about the farm field to be acquired.
  • the transmitting/receiving unit 211 of the server 200 may transmit to the measuring device 300 information about the area adjusted by the adjusting unit 212 and information about the field acquired by the sensor.
  • the information transmitted to the measuring device 300 instructs the measuring device 300 on the area to be measured and information about the field to be measured in that area using a sensor or the like. Based on this instruction information, the measuring device 300 may acquire information about the field in the area to be measured.
  • the transmitting/receiving unit 211 of the server 200 receives the information about the field acquired for each area from the measuring device 300.
  • step B04 the acquisition unit 213 of the server 200 may record the acquired information in the crop ID.
  • step B05 the generation unit 214 of the server 200 generates information about the entire field or a portion of the field
  • step B06 the evaluation unit 215 of the server 200 performs an evaluation of the field based on either the information about the field in one or more regions or the information about the entire field or a portion of the field.
  • step B07 the work determination unit 216 of the server 200 determines the work content
  • step B08 the work instruction unit 217 of the server 200 transmits information regarding the determined content of the agricultural work to the work device 400.
  • ground conditions of the field are suitable for traveling with the work implement 400.
  • the larger the area of the field the more difficult it is for the human eye to grasp the ground conditions of the entire field or part of it, so it is desirable to automate this process.
  • the adjustment unit 212 may adjust the area in relatively small sections from the perspective of determining whether travel is possible, and the acquisition unit 213 may acquire "ridges" and "ridges" in the target area using an image sensor, LiDAR or other sensor, and record this information in association with location information (GPS, SLAM, etc.).
  • the generation unit 214 may then generate information on ground conditions as information on the entire field or part of the field based on information on the field in the area.
  • the acquisition unit 213 may detect whether there are obstacles or weeds on the ridges, and the evaluation unit 215 may evaluate the road surface condition from the number of detection points.
  • the acquisition unit 213 may also measure the amount of relative change from inertial sensors such as acceleration and angular velocity, and the evaluation unit 215 may measure the unevenness or muddiness of the ground from these values. If the unevenness or muddiness is severe, the inertial sensor values will vary greatly, making it possible to measure the unevenness or muddiness of the ground.
  • the evaluation unit 215 may classify objects reflected in image data acquired by the image sensor into crops, obstacles, weeds, etc. by object recognition.
  • the adjustment unit 212 may adjust the area in relatively large sections in terms of performing fertilization work, irrigation work, etc.
  • the acquisition unit 213 may acquire soil conditions such as soil moisture content, soil temperature, electrical conductivity, component content (nitrogen, phosphorus, potassium, etc.), and pH in the target area using a soil sensor or the like, and record the information linked to location information (GPS, SLAM, etc.).
  • GPS Global System
  • SLAM Location information
  • each of the above information may be recorded linked to the time of acquisition of the information.
  • the generation unit 214 may generate information on the soil condition as information on the entire field or part of the field based on the information on the field in the area.
  • a specific wavelength band camera, a thermal camera, etc. may be used as a sensor for acquiring the soil temperature.
  • an information processing device executes the steps of: adjusting a target area from which information about a farm field is to be acquired; acquiring information about the farm field in the target area; and generating information about the farm field in the entirety or a part of the farm field based on information about the farm field in one or more of the areas.
  • Program The program of the present embodiment causes an information processing device to execute the steps of: adjusting a target area from which information about a farm field is to be acquired; acquiring information about the farm field in the target area; and generating information about the farm field in the entirety or a part of the farm field based on information about the farm field in one or more of the areas.
  • the program may be recorded on a readable recording medium. Note that the specific aspects of the processing executed by the program of this embodiment are described above in the operational processing, so a detailed description will be omitted here.
  • This invention has industrial applicability as a core technology that can be used in smart agriculture systems.

Landscapes

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Abstract

圃場において、前記圃場に関する情報を取得する対象とする領域を調整する調整部と、対象とした前記領域における前記圃場に関する情報を取得する取得部と、一又は複数の前記領域における前記圃場に関する情報に基づいて、前記圃場全体又は一部における圃場に関する情報を生成する生成部と、を備える、情報処理装置。

Description

情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム
　本発明は、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムに関する。
　スマート農業システムとして、ドローンなどを農作業に活用することが検討されている。例えば、特許文献１には、ドローン管理端末に作物の正規化植生指数（ＮＤＶＩ）を入力し、学習モデルに従って散布剤の散布量の最適値を推定し、散布対象の圃場への散布剤の散布量を定義した散布情報を出力することで、散布用ドローンに散布情報に従って散布剤を散布させる技術が開示されている。
特開2021-114271号公報
　特許文献１に開示されるように、圃場におけるＮＤＶＩマップを生成してスマート農業に活用しようとする試みが知られている。しかしながら、農作業には、播種、摘花、受粉、摘果、施肥、病気対策等の様々な作業があり、これら作業のタイミングや作業の程度は、ＮＤＶＩマップなどの単一の指標のマップで判断できるものではない。また、例えば、受粉に適しているか否かと施肥をすべきか否かなど、農作業の違いによって、農作物の見るべき部分が異なる。
　したがって、特許文献１に開示されるような単一の観点からのマッピング技術では、一年の農作業全体を通した圃場の管理は実現できないという問題がある。
　本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、所望の分解能で圃場をとらえることのできる技術を提供することを目的とする。
　本発明の一態様である情報処理装置は、
　前記圃場に関する情報を取得する対象とする領域を調整する調整部と、
　対象とした前記領域における前記圃場に関する情報を取得する取得部と、
　一又は複数の前記領域における前記圃場に関する情報に基づいて、前記圃場全体又は一部における圃場に関する情報を生成する生成部と、を備える。
　本発明によれば、所望の分解能で圃場をとらえることのできる技術を提供することができる。
スマート農業システムの概念図である。 本実施形態のサーバの構成の一例を示す図である。 基本農作業データの一例を示す図である。 圃場データの一例を示す図である。 農作物データの一例を示す図である。 圃場の区画に関する情報の一例を示す図である。 処理フローチャートを示す図である。 処理シーケンスを示す図である。 表示装置に表示させる画面の一例を示す。 領域の面積を調整した後の画面の一例を示す。 領域を圃場単位に調整した場合の画面の一例を示す。 領域調整の一例を示す。
　以下、必要に応じて図面を参照しつつ、本発明の実施の形態（以下、「本実施形態」という。）について詳細に説明するが、本発明はこれに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で様々な変形が可能である。なお、図面中、同一要素には同一符号を付すこととし、重複する説明は省略する。また、上下左右などの位置関係は、特に断らない限り、図面に示す位置関係に基づくものとする。さらに、図面の寸法比率は図示の比率に限られるものではない。
１．システム
　図１は、本実施形態のスマート農業システムを示す概略図である。図１に示すように、本実施形態のスマート農業システムの一例では、圃場内の圃場に関する情報を記録するデータベースから、ユーザの操作に応じて、所望の分解能で要求される情報を出力するシステムが含まれ、このほかに、所望の分解能で圃場内を測定し当該データベースを構築するシステムが含まれてもよい。
　所望の分解能で要求される情報を出力するシステムにおいては、ユーザの操作に応じて、圃場において、圃場に関する情報を取得する対象とする領域を調整し、対象とした領域における圃場に関する情報をデータベースから取得し、一又は複数の領域における圃場に関する情報に基づいて、圃場全体又は一部における圃場に関する情報を生成する。ここで、データベースは、予め圃場内の圃場に関する情報を記録したものであってもよい。これにより、所望の分解能で圃場をとらえることができる。
　本実施形態において、「分解能」とは、情報を細分化して細かくしたり又は情報を集約したりするときの、その情報の粒度や詳細度である。
　例えば、圃場の情報をマップで出力するときに、１０ｍ２単位で土壌の水分量を出力していたものを、１ｍ２単位で細分化して細かく出力したり、また、１ｍ２単位で土壌の水分量を出力していたものを、１０ｍ２単位で集約して出力することを言う。また、例えば、ある領域の土壌の水分量を１週間単位で出力していたものを、１日単位で細分化して細かく出力したり、また、１日単位で土壌の水分量を出力していたものを、１週間単位で集約して出力することを言う。更には、例えば、ある領域の画像として２次元画像データを出力していたものを、３次元画像データで細分化して細かく出力したり、また、２次元画像データに湿度や温度などの環境情報をさらに加えた多次元データして、細分化して細かく出力したりすることを言う。
　上記は、「所望の分解能で圃場をとらえる」ことの典型的な例であるが、「所望の分解能で圃場をとらえる」ことには圃場の膨大な観測データの中から、ユーザの目的に合わせて検出対象や比較対象を調整し、求められる情報として出力することが含まれる。その際には、圃場の一部の領域について取得した圃場に関する情報を複数統合して、圃場全体又は一部における圃場に関する情報を生成してもよい。このとき、所望の分解能で圃場をとらえるために、圃場に関する情報を取得する前に、圃場においてその対象とする圃場内の各領域の面積単位を調整するほか、さらに、上記のように集計する時間単位や、その他環境情報などの他の観点から、情報の細分化や集約をしてもよい。これにより、目的とする農作業や圃場運営計画等に要求される分解能で圃場全体又は一部における圃場に関する情報を捉えることのできる技術を提供することができる。
　例えば、農作物への施肥作業や潅水作業を適切に実行する観点からは、土壌状態を一定の精度で速やかに把握できることが好ましい。そのためには、圃場に関する情報を取得する対象となる領域を広く設定し、各領域における土壌状態のデータをデータベースから出力することで、圃場全体又は一部における土壌状態に関する情報を生成することが好ましい。
　また、自走式の作業用装置４００が適切に作業を実行するためには、圃場の地面状態が作業用装置４００の走行に適した状態であるか否か具体的に特定する必要がある。圃場に関する情報を取得する対象とする領域は狭く設定し、狭く設定された各領域において走行可能かどうかの判断をし、その情報をデータベースから出力して統合することで、圃場全体又は一部における地面状態に関する情報を生成することができる。
　以上のように、実行する農作業の目的に関する情報に基づいて、圃場に関する情報を取得する対象とする領域の範囲は変わりうる。すなわち、圃場の分解能は変わり得る。
　本実施形態のシステムにおける各種データの収集、収集したデータの記録、収集したデータの分析、分析結果の提供等の各処理は、図１に示すように、圃場に設置された測定用装置やサーバ、あるいはこれらの組み合わせにより実現してもよい。
　図１に、本実施形態のスマート農業システムにおいて、圃場において使用される端末やセンサと、クラウドサーバ（以下、単に「サーバ」ともいう。）との関係を示す概念図を示す。図１に示すように、本実施形態のスマート農業システム１は、サーバ２００と、ユーザ端末１００と、測定用装置３００と、作業用装置４００と、を備えてもよい。ユーザ端末１００と、サーバ２００と、測定用装置３００と、作業用装置４００とは、ネットワークＮを介して接続されていてもよい。以下、本実施形態の情報処理装置がサーバ２００であるものとして、各構成について詳説する。
１．１．サーバ
　図１に示すサーバ２００は、所望の分解能で圃場内を測定しデータベースを構築するほか、ユーザの操作に応じて、圃場において圃場に関する情報を取得する対象とする領域を調整し、対象とした領域における圃場に関する情報をデータベースから取得し、得られた一又は複数の領域における圃場に関する情報に基づいて、圃場全体又は一部における圃場に関する情報を生成する。データベースを構築する際、サーバ２００は、調整した領域を各測定用装置３００に送信し、測定用装置３００から、圃場に関する情報を取得してもよい。
　サーバ２００は、単独のサーバで所望の分解能で圃場内を測定し当該データベースを構築する処理とユーザの操作に応じて、所望の分解能で要求される情報を出力する処理を実行してもよいし、複数のサーバでこれら処理を分けて実行してもよい。
　スマート農業システム１において、サーバ２００は、クラウドサーバであっても、エッジサーバであってもよい。エッジサーバは、圃場内または圃場周辺に設置され、データ処理・分析を行ってもよい。これにより、クラウドサーバにデータを送らず、エッジサーバ側で処理を行うため通信の遅延が生じにくく、処理の負荷が分散できる。なお、サーバ２００は、エッジサーバなどと同様の機能を有する端末であってもよい。
　図２Ａを参照しつつ、サーバ２００のハードウェア構成及び機能構成について説明する。サーバ２００は、例えば、プロセッサ２１０、通信インターフェース２２０、入出力インターフェース２３０、メモリ２４０、ストレージ２５０、及びこれらの構成要素を相互接続するための１つ又は複数の通信バス２６０を含む。
　サーバ２００は、例えば、デスクトップ、ラップトップ、その他コンピュータであってもよい。また、サーバ２００は、汎用的なコンピュータであり、一台のコンピュータで構成されてもよいし、ネットワークＮ上に分散する複数台のコンピュータで構成されてもよい。
　プロセッサ２１０は、ストレージ２５０に記憶されるプログラムに含まれるコード、又は、命令によって実現する処理、機能、又は、方法を実行する。プロセッサ２１０は、限定でなく例として、１又は複数の中央処理装置（ＣＰＵ）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、マイクロプロセッサ（microprocessor）、プロセッサコア（processor core）、マルチプロセッサ（multiprocessor）、ＡＳＩＣ（Application-Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等を含み、集積回路（ＩＣ（Integrated Circuit）チップ、ＬＳＩ（Large Scale Integration））等に形成された論理回路（ハードウェア）や専用回路によって各実施形態に開示されるそれぞれの、処理、機能、又は、方法を実現してもよい。
　プロセッサ２１０は、ストレージ２５０に記憶されるプログラムに含まれるコード、又は、命令によって実現する処理、機能、又は、方法を実行する。図２Ａに示すように、本実施形態のプロセッサ２１０は、送受信部２１１、調整部２１２、取得部２１３、生成部２１４、評価部２１５、作業決定部２１６、作業指示部２１７、表示制御部２１８、及びセンシング機器管理部２１９として機能するよう構成されてもよい。
　通信インターフェース２２０は、ネットワークＮを介して他の装置と各種データの送受信を行う。当該通信は、有線、無線のいずれで実行されてもよく、互いの通信が実行できるのであれば、どのような通信プロトコルを用いてもよい。例えば、通信インターフェース２２０は、ネットワークアダプタ等のハードウェア、各種の通信用ソフトウェア、又はこれらの組み合わせとして実装される。
　ネットワークＮは、限定でなく例として、アドホック・ネットワーク（Ad Hoc Network）、イントラネット、エクストラネット、仮想プライベート・ネットワーク（Virtual Private Network：ＶＰＮ）、ローカル・エリア・ネットワーク（Local Area Network：ＬＡＮ）、ワイヤレスＬＡＮ（Wireless LAN：ＷＬＡＮ）、広域ネットワーク（Wide Area Network：ＷＡＮ）、ワイヤレスＷＡＮ（Wireless WAN：ＷＷＡＮ）、大都市圏ネットワーク（Metropolitan Area Network：ＭＡＮ）、インターネットの一部、公衆交換電話網（Public Switched Telephone Network：ＰＳＴＮ）の一部、携帯電話網、ＩＳＤＮｓ（Integrated Service Digital Networks）、無線ＬＡＮｓ、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、ＣＤＭＡ（Code Division Multiple Access）、ブルートゥース（Bluetooth（登録商標））、衛星通信等であってよく、これらが組み合わせられてもよい。ネットワークは、１つまたは複数のネットワークを含むことができる。
　入出力インターフェース２３０は、サーバ２００に対する各種操作を入力する入力装置、及び、サーバ２００で処理された処理結果を出力する出力装置を含む。例えば、入出力インターフェース２３０は、キーボード、マウス、及びタッチパネル等の情報入力装置、及びディスプレイ等の情報出力装置を含む。なお、サーバ２００は、外付けの入出力インターフェース２３０を接続することで、所定の入力を受け付けてもよいし、所定の出力を実行してもよい。
　メモリ２４０は、ストレージ２５０からロードしたプログラムを一時的に記憶し、プロセッサ２１０に対して作業領域を提供する。メモリ２４０には、プロセッサ２１０がプログラムを実行している間に生成される各種データも一時的に格納される。メモリ２４０は、例えば、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、ＤＤＲ　ＲＡＭ又は他のランダムアクセス固体記憶装置などの高速ランダムアクセスメモリであってよく、これらが組み合わせられてもよい。
　ストレージ２５０は、プログラム、各機能部、及び各種データを記憶する。ストレージ２５０は、例えば、１つ又は複数の磁気ディスク記憶装置、光ディスク記憶装置、フラッシュメモリデバイス、又は他の不揮発性固体記憶装置などの不揮発性メモリ等であってよく、これらが組み合わせられてもよい。ストレージ２５０の他の例としては、プロセッサ２１０から遠隔に設置される１つ又は複数の記憶装置を挙げることができる。
１．１．１．送受信部
　送受信部２１１は、例えば、通信インターフェース２２０とネットワークＮを介して、ユーザ端末１００や測定用装置３００等の他の装置に各種情報を送信する送信部、又はユーザ端末１００や測定用装置３００等の他の装置から各種情報を受信する受信部として機能してもよい。
　例えば、送受信部２１１は、ユーザが端末１００に対して行った操作に応じて、圃場において、圃場に関する情報を取得する対象とする領域を調整するための情報を受信してもよい。また、送受信部２１１は、生成部が生成した圃場全体又は一部における圃場に関する情報を、端末１００に送信し、端末１００はこれを表示制御してもよい。
　さらに、送受信部２１１は、調整部２１２により調整された領域に関する情報を、測定用装置に送信してもよいし、取得部２１３は、送受信部２１１を介して、対象とした領域における圃場に関する情報を、測定用装置３００から取得してもよい。
１．１．２．調整部
　調整部２１２は、圃場に関する情報を取得する対象とする、圃場における領域を調整する。具体的には、端末１００に対して行ったユーザの操作に応じて、送受信部２１１を介して、圃場において圃場に関する情報を取得する対象とする領域を調整するための情報を受信し、調整部２１２は、それに応じて、圃場における領域を調整してもよい。また、データベースを構築する際には、測定用装置３００等を使用して所望の分解能で圃場内を測定し、それを収集することで、データベースを構築してもよい。
　ここで、調整部２１２が調整する領域は、圃場の略均等な面積の区画で規定されてもよいし、農作物で規定されてもよい。
　領域を区画で規定するとは、例えば、図１に示すように圃場を面積の単位でとらえ、圃場を略均等な面積で分割し、分割された区画を圃場に関する情報を取得する対象とすることをいう。調整部２１２は、圃場を２５分割、３６分割、４９分割にするなど、分割される各区画の面積の大きさを調整することができる。
　なお、圃場の形状等によっては、圃場を均等な面積の区画で分割しえないこともある。そのため、区画の面積の均等性は厳密な判断が必要なものではなく、圃場を例えば２５分割、３６分割、４９分割にした場合にどのような区画分けとなるかは予め決められていてもよい。
　領域を農作物で規定するとは、例えば、面積単位ではなく圃場を農作物の単位でとらえ、一つの農作物又は複数の農作物を、圃場に関する情報を取得する対象とすることをいう。ここで、「一つの農作物」とは、例えば、植物の株単位を意味する。また、領域を農作物で規定するときには、一つの農作物が位置する部分を圃場に関する情報を取得する対象としてもよい。
　図４Ａに、後述する表示制御部２１８がユーザ端末１００の表示装置に表示させる画面Ｄ１であって、圃場における領域を調整する際の画面Ｄ１の表示例を示す。図４Ａの表示領域Ｒ１は地図の表示領域であり、地図には圃場と圃場を任意の大きさに分割した領域が示されている。図４Ａにおいては、ヒートマップのように、各領域の土壌の水分量を色の濃淡の違いで表しているが、画面Ｄ１の表示態様はこれに限定されない。
　例えば、ユーザは、表示領域Ｒ１における、特定の領域を対象領域として選択することで、圃場において圃場に関する情報を取得する対象とする領域を調整することができる。図４Ａの例では、４つの領域が対象領域として選択されている。これによって、表示領域Ｒ２には、ユーザが選択した対象領域における圃場に関する情報が表示される。具体的には、対象領域における現在の土壌の水分量が表示されてもよいし、さらに、その対象領域で目的とされる土壌の水分量が表示されることによって、必要な作業が表示されてもよい。そして、表示領域Ｒ２には、圃場全体における土壌の水分量がさらに表示されてもよい。
　ユーザが表示領域Ｒ１における対象領域の選択を変更する場合には、表示領域Ｒ２に表示される対象領域に関する情報も、これに合わせて変更されてもよい。
　さらに、図４Ａに示すように、画面Ｄ１は、農作業者の単位作業の範囲に領域を調整するボタンＯ１、任意に領域サイズを変更するボタンＯ２、表示する農作物に関する情報を土壌の水分量から、日照時間や地形に変更する切り替えボタンＯ３などを有してもよい。
　図４Ｂに、ボタンＯ１又はＯ２に対する操作によって、領域の面積を調整した後の画面例を示す。当該画面では、任意に領域サイズを変更するボタンＯ２により、領域一つ当たりが大きく表示されている。このように、調整部２１２領域の面積を調整し、それにより対象領域が変化したときには、表示領域Ｒ２に表示される対象領域に関する情報もそれに合わせて変更されてもよい。
　調整部２１２は、実行する農作業の一又は複数の目的に関する情報に基づいて、領域を調整してもよい。その際、調整部２１２は、農作物ごとに基本的な農作業方法を記録した基本農作業データ２５１を参照してもよい。調整部２１２は、このような農作物ごとに基本的な農作業方法を参照することで、農作業の目的とその目的に伴い、取得部２１３が取得すべき圃場に関する情報を推定し、その取得すべき圃場に関する情報に応じて適切な領域を調整してもよい。
　具体的には、切り替えボタンＯ３に対する操作によって、表示する圃場に関する情報の変更に加えて、表示する圃場に関する情報に応じて、調整部２１２は対象とする領域の大きさを調整してもよい。例えば、表示する圃場に関する情報が日照時間である場合には、圃場を広域的に見て日照時間の長いところと短いところを特定する視点が重要となるのに対して、表示する圃場に関する情報が土壌の水分量である場合では、潅水の対象とする農作物を具体的に特定する視点が求められる。そのため、表示する圃場に関する情報が日照時間である場合には、切り替えボタンＯ３に対する操作によって、調整部２１２は比較的広く対象とする領域の大きさを調整するのに対して、表示する農作物に関する情報が土壌の水分量である場合には、調整部２１２は比較的狭く、植物体単位で対象とする領域の大きさを調整してもよい。
　また、調整部２１２は、図４Ｄに示すように、実行する農作業の複数の目的に関する情報に基づいて、当該複数の目的に対する最小単位に基づいて、領域を調整してもよい。例えば、圃場に対して農作業「施肥」が必要か、又は「潅水」が必要かという点を判断するため、圃場に関する情報として土壌センサの情報を取得するようなケースを想定する。このケースでは、例えば、土壌の電気伝導度（ＥＣ）が小さいときには施肥をし、土壌の水分量が少ないときには潅水するとの判断がされるものとする。このようなケースのときは、施肥の要否判断に必要な範囲で領域を調整するとともに、潅水の要否判断に必要な範囲でも領域を調整することとなる。そして、施肥の要否判断に必要な範囲で領域と潅水の要否判断に必要な範囲でも領域とが異なるような場合には、調整部２１２は、施肥と潅水という複数の目的に対する最小単位に基づいて、領域を調整してもよい。具体的には、施肥の要否判断に必要な範囲で領域と潅水の要否判断に必要な範囲でも領域のうち、調整部２１２は、両方の領域の最小公倍数となるより狭い領域を、圃場に関する情報を取得する対象とする領域として調整してもよい。
　この際、表示領域Ｒ２には、対象領域における現在の土壌の水分量が表示されてもよいし、さらに、その対象領域で目的とされる土壌の水分量が表示されることによって、必要な作業が表示されてもよい。なお、上記土壌の水分量の例は、土壌の栄養度等についても同様である。
　図４Ｃに、後述する表示制御部２１８がユーザ端末１００の表示装置に表示させる画面Ｄ２であって、領域を圃場単位に調整した場合の画面Ｄ２の表示例を示す。画面Ｄ２の表示領域Ｒ３には確保上の情報が一覧で表示されている。画面Ｄ２で表示する圃場は、オーナーが同一であってもよいし異なってもよい。これにより、圃場間の農作業の進捗や、売り上げ見込みを把握することが出来る。また、「リソース」などとして、提供できる物的・人的リソース、又は、求める物的・人的リソースを表示してもよい。これにより、圃場間における効率的なリソースの共有などが可能となる。
　さらに、調整部２１２は、領域の調整に加えて、取得部２１３が圃場に関する情報をデータベースから取得したり、測定用装置３００から取得するときの時間間隔や、それら取得の頻度などを調整してもよい。このような時間的軸も、圃場の分解能を構成する要素の一つに含まれてよい。このとき、調整部２１２は、最小の時間間隔はセンシングした日単位としてもよいし、ユーザ任意で始点になる日と終点になる日を設定して期間間隔を設定してもよいし、週、月、四半期、半年／１年という単位で設定してもよい。
　さらに、図４Ａに示すように、画面Ｄ１は調整部２１２が出力する情報の時間を設定するスライダーＯ４を有してもよい。例えば、スライダーＯ４に対する操作により、表示領域Ｒ１やＲ２に表示されていた現在の土壌の水分量の情報を、１日前や１週間前などの過去の土壌の水分量の情報へと変化することができる。また、任意のモデルにより、過去から現在の土壌の水分量の情報に基づいて将来の土壌の水分量の情報を出力できる場合には、スライダーＯ４に対する操作により、将来の土壌の水分量の情報を表示制御できるようにしてもよい。
　なお、当該モデルは、特に限定されないが、例えば、過去数年の各領域における土壌の水分量や気候データ等の時間経過に関する情報を教師データとして用いて機械学習をさせることにより作成することができる。これにより、今年の過去の土壌の水分量や気候データなどの情報に基づいて、将来摘な土壌の水分量の予測をすることできる。なお、上記学習では、さらに他の環境データ等を含んでもよい。
　図２Ｂに、基本農作業データ２５１の一例を示す。基本農作業データ２５１において、「基本農作業ＩＤ」は、農作物ごとに基本的な農作業方法の情報を一意に特定するためのＩＤである。また、基本農作業データ２５１は農作物の種類、年間農作業スケジュール、農作業ごとの詳細な情報などを含んでいてもよい。なお、基本農作業データ２５１は予め農作業者が作成した情報であってもよい。
　年間農作業スケジュールには、一年を通した農作業の手順が記録されていてもよい。これにより、日付を参照することで、今やるべき農作業や今後やるべき農作業などを把握できる。なお、一年を通した農作業の手順の記録は栽培歴ともいう。
　農作業ごとの詳細な情報には、各農作業の実施方法の詳細が記録されていてもよい。さらに、その各農作業の実施方法と合わせて、その農作業をする場合に取得しておいた方が良い情報が記録されてもよい。
　ここで取得する情報としては、例えば、施肥作業は、電気伝導度を判断要素の一つにするという定性面を規定する情報や、それに加えて、施肥が推奨される電気伝導度の範囲などの定量面を規定する情報が含まれてもよい。さらに、春の施肥と夏の施肥では、農作物に必要とされる施肥の内容が異なる場合があるため、このような定性面及び定量面の情報は季節によって変わってもよい。
　また、潅水作業についても、土壌の水分量を判断要素の一つにするという定性面を規定する情報や、それに加えて、潅水が推奨される水分量の範囲などの定量面を規定する情報が含まれてもよい。さらに、潅水作業においても、果実の糖度を向上するためにあえて乾燥させることなどもあり得るため、潅水についての定性面及び定量面の情報は季節によって変わってもよい。
　上記では施肥や潅水を例にしたがその他の作業についても同様である。このような各農作業の実施方法の詳細は、基本農作業データ２５１に記録されてもよい。調整部２１２は、このような基本農作業データ２５１を参照することにより、農作業の目的とその目的に伴い、取得すべき圃場に関する情報を推定し、それに応じて適切な領域を調整してもよい。
　調整部２１２は、ユーザの操作により領域を調整してもよいし、ユーザの操作がない場合には、一又は複数の領域の決め方を予め定めた圃場データ２５２を参照してもよい。圃場データ２５２を参照することで、圃場を２５分割、３６分割、４９分割にする場合などの区画を速やかに特定してもよい。このような区画は、表示領域Ｒ１に示す領域の初期値等として用いることができる。
　図２Ｃに、圃場データ２５２の一例を示す。圃場データ２５２において、「圃場ＩＤ」は、圃場の情報を一意に特定するためのＩＤである。
　後述するように調整部２１２が領域を調整すると、取得部２１３はそれに従ってデータベースから各領域の圃場に関する情報を取得したり、測定用装置３００に指示をして各領域の圃場に関する情報を測定により取得したりする。データベースから取得する場合にはその圃場に関する情報には地点情報が対応づいている。また、測定用装置３００に指示をして測定により取得する場合には、どの領域から取得した情報であるのかを特定することが望ましい。この点、圃場データ２５２により、調整部２１２が領域を調整したときには、測定用装置３００が取得した画像データなどの測定データは、圃場の中の区画の座標、区画の中の画像の座標と対応付けてデータベースに記録されてもよい。さらに、データベースに記録された画像データに対しては、さらに画像処理によって、画像の中の土壌の水分量の座標が記録されてもよい。これにより、調整した領域に応じて、各領域を特定する情報も併せて特定することができ、取得部２１３による情報の取得作業を速やかに実行することができる。
　そのほか、圃場データ２５２には、圃場内で取得した各種データが蓄積されていてもよい。圃場内で取得した各種データとしては、取得部が領域ごとに取得したデータであってもよいし、領域とは関係なく取得したデータ（例えば、気温などの環境データ）であってもよい。圃場に関する情報として、圃場内における位置情報、土壌の状態などの土壌に関する情報、起伏や勾配、ぬかるみ等の地形に関する情報、気温や湿度、天気、日照時間などの気象に関する情報、圃場における農作物に関する作業履歴情報、評価情報、病害情報などが記録されていてもよい。
　例えば、調整部２１２が圃場に関する情報を取得する領域を調製すると、取得部２１３が対象とした領域に該当する位置情報を特定し、その位置情報に対応する圃場に関する情報を上記のようなデータベースから取得する。そして、後述する生成部２１４がその農作物に関する情報に基づいて、圃場全体又は一部における圃場に関する情報を生成してもよい。
　ストレージ２５０は圃場の区画に関する情報を含んでもよい。図２Ｅに、圃場の区画に関する情報の一例を示す。圃場の区画に関する情報には、圃場を２５分割、３６分割、４９分割にする場合の区画の割り当てが予め記録されてもよい。また、２５分割区画に関する情報としては、２５分割に区画したときの各区画を特定するための情報、例えば、「２５－１」、「２５－２」・・・などが規定されていてもよい。なお、圃場データ２５２は予め農作業者が作成した情報であってもよい。
１．１．３．取得部
　取得部２１３は、圃場内の圃場に関する情報を記録するデータベース等から、ユーザの操作に応じて対象とした領域における圃場に関する情報を取得したり、測定用装置３００が圃場内を測定して得た情報を取得したりしてもよい。具体的には、取得部２１３は、ユーザ端末１００に対する操作に応じて調整部２１２が調整した領域における圃場に関する情報をデータベースなどから取得したり、調整部２１２が規定した領域に関する情報を、送受信部２１１を介して、一又は複数の測定用装置３００に送信し、一又は複数の測定用装置３００から、送受信部２１１を介して、領域における圃場に関する情報を受信したりしてもよい。
　また、これに代えて、予め圃場内の様々な測定データがデータベースに蓄積されている場合には、取得部２１３は、データベースを参照して、領域における圃場に関する情報を取得してもよい。なお、ここでデータベースは、気象データなどが記録された外部のデータベースであってもよいし、圃場データ２５２や後述する農作物データ２５３であってもよい。また、データベースは、圃場における環境のデータや圃場のデータを収集して構成したデータであって、圃場の現在または過去のデジタルツインを構成可能なデータであってもよい。
　さらに、取得部２１３は、測定用装置３００から圃場に関する情報を取得する方法と、データベースを参照して、領域における圃場に関する情報を取得する方法とを両方実行してもよい。例えば、潅水作業をするにあたり、取得部２１３は測定用装置３００から土壌の水分量に関する情報を取得し、データベースからはこれまでの降水量などの環境情報を取得してもよい。
　圃場に関する情報としては、特に限定されないが、例えば、土壌に関する情報、気候に関する情報、水分量に関する情報が挙げられる。
　測定用装置３００は、圃場５００の領域５１０における農作物５２０の周辺や区画５３０を測定し、栽培中の圃場に関する情報を取得する装置である。測定用装置３００としては、特に制限されないが、例えば、圃場の任意の位置に備え付けられた各種センサを備える装置、各種センサを備え圃場内を飛行するドローンや圃場内を自走する無人機、各種センサを備えたスマートフォン、ハンドヘルドコンピュータデバイス、ウェアラブル端末等の人が操作する端末であってもよい。
　取得部２１３は、取得した圃場に関する情報を、圃場データ２５２に記録してもよい。また、取得部２１３は、圃場に関する情報を取得したときは、当該情報を農作物データ２５２に記録してもよい。
　図２Ｄに、農作物データ２５３の一例を示す。農作物データ２５３において、「農作物ＩＤ」は、農作物の情報を一意に特定するためのＩＤである。農作物データ２５３には、農作物に関する情報として、圃場内における位置情報、その一または植物体に関係する撮像情報、圃場における農作物に関する作業履歴情報、病害情報などが記録されていてもよい。また、花、蕾、実などの数や質に関する情報などデータベースに記録される情報は、撮像情報に基づいて得たものであってもよい。具体的には撮像情報に映った実をカウントしたり、その大きさを算出したりして得られた情報であってもよい。
　図２Ｄにさらに作業履歴情報の一例を示す。図２Ｄに示すように作業履歴情報は、各作業ごとに記録されてもよい。例えば、施肥であれば、作業目的として施肥が記載され、その作業を行った作業日時（５月）、調整部２１２が調整した領域（３６分割区画）、領域ごとに取得した圃場に関する情報（区画Ｎｏ．０１～３６の土壌の電気伝導度）などが記録されていてもよい。また、施肥作業の内容や、施肥作業後の区画Ｎｏ．０１～３６の土壌の電気伝導度などが記録されてもよい。
　なお、圃場に関する情報（例えば、区画Ｎｏ．０１～３６の土壌の電気伝導度）は、圃場データ２５２に記録してもよいし、上記のとおり農作業と対応付けて農作物データ２５３に記録してもよいし、両方に記録してもよい。あるいは、圃場データ２５２と農作物データ２５３がひとつのデータであり、圃場に関する情報がそのデータに記録されてもよい。
　ここで、調整部２１２が調整した３６分割の区画のそれぞれの範囲や番号（区画Ｎｏ．０１～３６）との対応付けについては、取得部２１３は圃場データ２５２を参照して定めてもよい。また、領域ごとに取得する圃場に関する情報については、取得部２１３は基本農作業データ２５１を参照して定めてもよい。
　さらに、農作物データ２５３には、圃場全体又は一部に関する生成情報、評価情報が記録されてもよい。圃場全体又は一部に関する生成情報は、後述する生成部２１４が一又は複数の領域における圃場に関する情報に基づいて圃場全体又は一部に関する情報を生成した情報であってもよい。
　さらに、評価情報は、後述する評価部２１５が、一又は複数の領域における圃場に関する情報、及び、圃場全体又は一部における圃場に関する情報の一方に基づいて圃場に関する評価をした情報であってもよい。
　取得部２１３は、センサにより圃場に関する情報を取得してもよいし、他の人が入力した情報を取得してもよい。なお、取得部２１３が取得するセンサにより取得する情報には、予めセンサによって取得した情報が蓄積されてデータベースを参照して、取得部２１３が取得する情報も含まれる。ここで、センサは、画像センサ、成分センサ、慣性センサ、及び環境センサの一つであってもよい。
　画像センサとしては、静止画又は動画を撮影可能なセンサであれば特に制限されない。画像センサは、例えば、図１に示すように、ドローンに搭載したセンサ、圃場に設置された定点カメラ、ウェアラブルデバイスなどの端末のカメラ、自走式の測定用装置３００に設置されたカメラであってもよい。
　成分センサとしては、特に制限されないが、たとえば、蛍光分析や分光分析など所定の分析などが可能なように構成されたセンサが挙げられる。
　環境センサは、農作物５２０の圃場における環境情報を計測するためのセンサである。環境センサとしては、特に制限されないが、たとえば、気象センサ、土壌センサ、ガスセンサなどが挙げられる。土壌センサは、土壌の水分量、栄養分、酸性度、地中温度等の土壌に関する情報を取得するセンサであってもよい。また、気象センサは、気温、湿度、日照量、日照強度、日照時間、雨量、天気などの気象に関する情報を取得するセンサであってもよい。なお、環境センサは、土壌センサ及び気象センサに限定されるものではなく、圃場における各種の環境情報を計測できる任意のセンサを適用してよい。
１．１．４．生成部
　生成部２１４は、一又は複数の領域における圃場に関する情報に基づいて、圃場全体又は一部における圃場に関する情報を生成する。例えば、生成部２１４は、図４Ａの表示領域Ｒ１に記載のように、一又は複数の領域における圃場に関する情報に基づいて、圃場全体又は一部における圃場に関する情報を生成してもよい。この際に、初期値などとして、取得した区画Ｎｏ．における圃場に関する情報を、圃場データ２５２に記録された区画に関する情報に基づいてマッピングしてもよい。また、ユーザのＯ１～Ｏ４等に対する操作があった場合には、図４Ｂに示すように当該操作により調整された領域に応じて、圃場全体又は一部における圃場に関する情報を生成してもよい。具体的には、「区画Ｎｏ１－１は蕾が１００個、花が５９個、病害あり」などのように、生育フェーズ、数量、サイズ、病害などの取得した農作物の情報を圃場の位置にプロットしてもよい。さらに、生成部２１４は、図４Ｃに示すように、ユーザの操作に応じて圃場間の情報を生成してもよい。
　上記のほか、生成部２１４は表示領域Ｒ２に示すように、調整された領域に応じて、ユーザが選択した対象領域における圃場に関する情報を生成してもよい。一例として、生成部２１４は、対象とした領域における農作物に関する情報に加え、当該領域における目的とする圃場に関する情報を生成してもよい。具体的には、表示領域Ｒ２に示す情報には、上述したことに加え、土壌の水分量や栄養度など、実際の圃場に関する情報、適切な土壌の水分量や栄養度などのような目的とする圃場の状態に関する情報、そして、後述する作業決定部２１６が作成する、目的とする圃場の状態に関する情報と、実際の圃場に関する情報との差から、その領域における施肥や潅水などの必要な作業に関する情報が含まれてもよい。
　生成部２１４は、取得部２１３が取得した情報や、評価部２１５が評価した情報、作業決定部２１６が決定した情報など用いて、圃場全体又は一部における圃場に関する情報を生成してもよい。生成部２１４が生成した情報は、後述する表示制御部２１８が、送受信部２１１を介して、ユーザ端末１００に送信する。それにより、ユーザ端末１００の表示装置に図４Ａ～Ｃに示すような画面が表示される。
　また、センサが設置されないことなどにより、ある領域において圃場に関する情報が得られないところがある場合には、生成部２１４はその領域の圃場に関する情報を推定により補完してもよい。例えば、土壌センサを例とすると、二つ地点における地点の酸性度が得られている場合に、三つ目の地点における酸性度を、二つ地点における酸性度の外挿又は内挿により推定し、補完する方法が挙げられる。但し、補完方法はこれに限定されるものではない。
１．１．５．評価部
　評価部２１５は、一又は複数の領域における圃場に関する情報、及び、圃場全体又は一部における圃場に関する情報の一方に基づいて、圃場に関する評価を行う。評価部２１５は、圃場に関する情報に基づいて、圃場に関する評価を行ってもよいし、圃場に関する情報と農作物に関する情報に基づいて、圃場に関する評価を行ってもよいし、農作物に関する情報と圃場に関する情報に基づいて、圃場に関する評価と農作物に関する評価を行ってもよい。
　圃場に関する情報に基づいて圃場に関する評価を行う例として、評価部２１５は、ある位置情報に対応付けられた日照時間や気候データから、その位置情報において適した土壌の水分量や栄養度を評価してもよい。これら評価した情報は、デジタルツインを構成するデータの一つとして、データベースに記録してもよい。
　また、圃場に関する評価は、実際の圃場に関する情報と目的とする圃場に関する情報の差を含んでもよい。後述する作業決定部２１６は、評価部２１５が評価した目的とする圃場の状態に関する情報と実際の圃場に関する情報との差から、その領域における潅水や施肥などの必要な作業に関する情報を決定してもよい。
　なお、上記評価にあたり評価部２１５は、学習モデルやアルゴリズムにしたがい圃場に関する評価を行ってもよい。
　例えば、評価部２１５は、複数の領域における圃場に関する情報、及び、圃場全体における圃場に関する情報の一方に基づいて、圃場に関する評価として、収量予測を行ってもよい。また、その収量予測の際に、現在の領域又は圃場全体における圃場に関する情報に加え、過去の領域又は圃場全体における圃場に関する情報に基づいて、収量予測を行ってもよい。
　一例として、取得部２１３は、ある任意の区画（一本の木）周辺のある時刻についての環境データ（湿度、二酸化炭素濃度、光量、水分量）などを、複数の時刻で取得し、圃場データ２５２に蓄積する。そして、評価部２１５は、基本農作業データ２５１、又は圃場に関する情報と収量とを対応付けたデータを参照し、収量予測をしてもよい。
　ここで、圃場に関する情報と収量とを対応付けたデータとしては、前年の圃場に関する情報と収量とを対応付けたデータや、他の圃場の圃場に関する情報と収量とを対応付けたデータを使用してもよい。
　過去のデータを参酌することで、評価部２１５は、例えば、栽培の前半の気候や土壌データからすれば、比較的収量が高い予測となっていたものが、栽培の後半の気候や土壌データを考慮すると、収量が下がる予測となるなど、予測時点に応じた収量予測の評価をすることができる。そして、ユーザは、過去の経過を鑑みて、より適した農作業を選択することができる。
　なお、当該モデルは、特に限定されないが、例えば、入力と出力に対応する対応する教師データを用いて機械学習をさせることにより作成することができる。任意の推定するモデルを構築することができる。
　評価部２１５は、圃場に関する評価や圃場に関する評価を、農作物データ２５３に記録してもよい。
１．１．６．作業決定部
　作業決定部２１６は、圃場に関する評価に基づいて、農作業の内容を決定する。この際、作業決定部２１６は、基本農作業データ２５１を参照して、圃場に関する評価に基づいて、農作業の内容を決定してもよい。
　また、作業決定部２１６は、図４Ａの表示領域Ｒ２に示すように、目的とする圃場の状態に関する情報と、実際の圃場に関する情報との差を算出してもよい。当該差は必要な農作業の量を示すものといえる。したがって、作業決定部２１６は、その差に基づいて、領域における作業計画をさらに出力してもよい。ここで、作業計画とは、その領域の作業に必要な人員や作業時間のほか、当該領域だけではなく圃場全体における作業の順番や人員の配置も含む作業計画であってもよい。
１．１．７．作業指示部
　作業指示部２１７は、作業用装置４００に対して、決定された農作業の内容に関する情報を送信する。作業用装置４００としては、特に限定されないが、例えば、剪定、摘花、摘果、農薬散布、花粉散布などの農作業を実行可能な機構を有するものであれば、特に限定されない。作業用装置４００は、測定用装置３００と同じ機体であってもよいし、異なる機体であってもよい。
　また、ヒトが作業をする場合には、作業指示部２１７は作業者が有するユーザ端末１００等に対して、決定された農作業の内容に関する情報を送信してもよい。
１．１．８．表示制御部
　表示制御部２１８は、生成部２１４、評価部２１５、作業決定部２１６、作業指示部２１７が生成した各情報を、送受信部２１１を介してユーザ端末１００に送信し、図４Ａ～図４Ｃに示すように、ユーザ端末の表示装置に表示制御させる。
　また、本実施形態の情報処理装置がサーバではなく、ユーザが直接操作する端末である場合には、表示制御部２１８は、取得部２１３が取得した対象とした各領域における圃場に関する情報、生成部２１４が生成した圃場全体又は一部における圃場に関する情報、及び評価部２１５による圃場に関する評価のいずれかを、ディスプレイなどの入出力インターフェース２３０に表示制御してもよい。
１．１．９．センシング機器管理部
　センシング機器管理部２１９は、正常にデータが収集できるように、測定用装置３００の状態を管理し、必要に応じて、補正や校正などを行ってもよい。例えば、センシング機器管理部２１９は、測定用装置３００等のセンシング機器が正常に動いているか否かの管理や、又は、測定用装置３００等の稼働時間の管理を行ってもよい。この際、通信エラーが生じたり、機器のアラームがなったりするなど異常を検知した場合には、センシング機器管理部２１９は、入出力インターフェース２３０の表示部にその以上の旨を示してもよい。
１．２．動作処理
　次に、スマート農業システムの動作について説明する。図３Ａは本実施形態のスマート農業システムによる、圃場内の圃場に関する情報を記録するデータベースから、ユーザの操作に応じて、所望の分解能で要求される情報を出力する処理のフローチャートを示し、図３Ｂは、本実施形態のスマート農業システムによる、所望の分解能で圃場内を測定しデータベースを構築する処理の一例を示すシーケンス図を示す。
　図３Ａに示すように、ステップＡ０１において、端末１００に対するユーザの操作に応じて、サーバ２００の調整部２１２は、圃場において、圃場に関する情報を取得する対象とする領域を調整する。この際、調整部２１２は、ユーザが選択した農作業の目的と、基本農作業データ２５１に基づいて、領域を調整するとともに、取得する圃場に関する情報の具体的内容を特定してもよい。
　ステップＡ０２において、サーバ２００の取得部２１３は、対象とした領域における圃場に関する情報を取得する。具体的には、取得部２１３は、デジタルツインを構成できるようなデータベースから、対象とした領域における圃場に関する情報を取得してもよい。
　ステップＡ０３において、サーバ２００の生成部２１４は、一又は複数の領域における圃場に関する情報に基づいて、圃場全体又は一部における圃場に関する情報を生成する。具体的には、取得部２１３が取得した対象領域における圃場に関する情報に基づいて、対象領域における各種情報を生成したり、圃場全体のマップを生成したり、してもよい。
　例えば、図４Ａに示すように、ユーザが農作業の目的に応じて、土壌の水分量に変更する切り替えボタンＯ３をタップすると、調整部２１２は基本農作業データ２５１に基づいて、領域を調整するとともに、生成部２１４は一又は複数の領域における圃場に関する情報に基づいて、表示領域Ｒ１において調整した大きさの領域を含むマップを表示してもよい。
　この際、調整部２１２はボタンＯ３のタップにより初期の領域の大きさを異ならせてもよい。具体的には、ユーザがボタンＯ３の「土壌の水分量」をタップすると、調整部２１２により土壌の水分量の表示に適した分解能の領域が調整され、それを初期情報として表示領域Ｒ１にマップ等が表示されてもよい。また、ユーザがボタンＯ３の「土壌の栄養度」をタップすると、調整部２１２により土壌の栄養度の表示に適した分解能の領域が調整され、それを初期情報として表示領域Ｒ１にマップ等が表示されてもよい。このとき、ボタンＯ３により選択される「土壌の水分量」や「土壌の栄養度」などの農作物に関する情報に応じて、初期の領域の大きさは異なっていてもよい。
　その他、ユーザは、Ｒ１のマップをドラッグして対象領域を特定したり、或いは個々の領域の広さをＯ２ボタンやＯ１ボタンをタップすることにより、対象領域や表示させる各領域の面積を広げたり狭くしたりしてもよく、その際、調整部２１２はユーザが指定した領域の情報を得てもよい。
　また、図４Ａに示すように、ユーザが圃場内の特定の対象領域を選択すると、調整部２１２はユーザの操作に応じて圃場に関する情報を取得する対象とする領域を調整し、取得部２１３はデジタルツインを構成できるようなデータベースから、対象とした領域における圃場に関する情報を取得し、生成部２１４は一又は複数の領域における圃場に関する情報に基づいて、表示領域Ｒ２において、選択された対象領域における圃場に関する情報を生成し、表示してもよい。
　次いで、測定用装置３００により圃場内の測定をし、例えば、デジタルツインを構成できるようなデータベースを構築する場合の一例について以下説明する。
　図３Ｂに示すように、ステップＢ０１において、サーバ２００の調整部２１２は、圃場に関する情報を取得する対象とする領域を調整する。この際、調整部２１２は、農作業の目的と、基本農作業データ２５１に基づいて、領域を調整するとともに、取得する圃場に関する情報の具体的内容を特定してもよい。
　ステップＢ０２において、サーバ２００の送受信部２１１は、調整部２１２が調整した領域に関する情報と、センサにより取得する圃場に関する情報を、測定用装置３００に送信してもよい。測定用装置３００に送信される情報は、測定用装置３００に対する、測定対象とする領域と、その対象領域でセンサ等を用いて測定すべき圃場に関する情報を指示する情報である。当該指示情報に元づいて、測定用装置３００は測定対象とする領域において圃場に関する情報の取得を実行してもよい。そして、ステップＢ０３において、サーバ２００の送受信部２１１は、領域ごとに取得した圃場に関する情報を、測定用装置３００から受信する。
　ステップＢ０４において、サーバ２００の取得部２１３は、取得した情報を農作物ＩＤに記録してもよい。また、ステップＢ０５において、サーバ２００の生成部２１４は、圃場全体又は一部における圃場に関する情報を生成し、ステップＢ０６において、サーバ２００の評価部２１５は、一又は複数の領域における圃場に関する情報、及び、圃場全体又は一部における圃場に関する情報の一方に基づいて、圃場に関する評価を行う。
　そして、ステップＢ０７において、サーバ２００の作業決定部２１６は、作業内容を決定し、ステップＢ０８において、サーバ２００の作業指示部２１７は、作業用装置４００に対して、決定された農作業の内容に関する情報を送信する。
１．３．実施例
　以下、具体的な実施例を挙げてさらに、スマート農業システムについて説明する。
１．３．１．地面状態の検知、評価
　自走式の作業用装置４００が適切に作業を実行するためには、圃場の地面状態が作業用装置４００の走行に適した状態であるか否かわかっていることが好ましい。特に圃場の面積が大きいほど、人の目で圃場全体又は一部の地面状態を把握することは困難であるため、オートメーション化が図られることが望ましい。
　この点、本システムを用いた圃場の評価においては、調整部２１２は、走行の可否判断をする観点から比較的狭い区画で領域を調整してもよく、取得部２１３が、対象とした領域において、画像センサ、ＬｉＤＡＲなどのセンサで、「うね」、「あぜ」を取得して、それら情報を位置情報（ＧＰＳ、ＳＬＡＭ等）と紐づけて記録してもよい。そして、生成部２１４は、領域における前記圃場に関する情報に基づいて、圃場全体又は一部における圃場に関する情報として地面状態の情報を生成してもよい。
　この際、たとえば、取得部２１３は、「あぜ」に障害物や雑草があるかを検知し、評価部２１５は、その検知点数から路面状態を評価してもよい。また、取得部２１３は、加速度、角速度等の慣性センサから相対変化量を測定し、評価部２１５は、その値から地面の凹凸やぬかるみを測定してもよい。凹凸やぬかるみが酷いと、慣性センサの値がおおきくバラツクため、地面の凹凸やぬかるみを測定できる。さらに、評価部２１５は、オブジェクト認識によって、画像センサにより取得した画像データに映るオブジェクトを、農作物、障害物、雑草などに分類してもよい。
１．３．２．土壌状態の検知、評価
　農作物への施肥作業や潅水作業などを適切に行う点から、土壌状態を検知して評価することが好ましい。
　この点、本システムを用いた圃場の評価においては、調整部２１２は、施肥作業や潅水作業などを行う観点から比較的広い区画で領域を調整してもよく、取得部２１３が、対象とした領域において、土壌センサなどにより、土壌の水分量、土壌の温度、電気伝導度、成分含有量（窒素、リン、カリなど）、ｐＨなどの土壌の状態を取得して、それら情報を位置情報（ＧＰＳ、ＳＬＡＭ等）と紐づけて記録してもよい。また、上記各情報は、その情報の取得時刻と紐づけて記録してもよい。そして、生成部２１４は、領域における前記圃場に関する情報に基づいて、圃場全体又は一部における圃場に関する情報として土壌状態の情報を生成してもよい。ここで、土壌の温度を取得するセンサとしては、特定波長帯のカメラ、サーモカメラなどを用いてもよい。
２．情報処理方法
　本実施形態の情報処理方法は、情報処理装置が、圃場に関する情報を取得する対象とする領域を調整するステップと、対象とした前記領域における圃場に関する情報を取得するステップと、一又は複数の前記領域における前記圃場に関する情報に基づいて、前記圃場全体又は一部における圃場に関する情報を生成するステップと、を実行する。
　なお、本実施形態の方法の具体的態様については、上記動作処理で述べているため、ここでは詳細な説明は省略する。
３．プログラム
　本実施形態のプログラムは、情報処理装置に、圃場に関する情報を取得する対象とする領域を調整するステップと、対象とした前記領域における圃場に関する情報を取得するステップと、一又は複数の前記領域における前記圃場に関する情報に基づいて、前記圃場全体又は一部における圃場に関する情報を生成するステップと、を実行させる。
　プログラムは、読み取り可能な記録媒体に記録された物であってもよい。なお、本実施形態のプログラムが実行する処理の具体的態様については、上記動作処理で述べているため、ここでは詳細な説明は省略する。
　本発明は、スマート農業システムに利用可能な要素技術として産業上の利用可能性を有する。
１…システム、２００…サーバ、２１０…プロセッサ、２１１…送受信部、２１２…調整部、２１３…取得部、２１４…生成部、２１５…評価部、２１６…作業決定部、２１７…作業指示部、２１８…表示制御部、２１９…センシング機器管理部、２２０…通信インターフェース、２３０…入出力インターフェース、２４０…メモリ、２５０…ストレージ、２５１…基本農作業データ、２５２…圃場データ、２５３…農作物データ、２６０…通信バス、３００…測定用装置、４００…作業用装置、５００…圃場、５１０…領域、５２０…農作物、５３０…区画。

Claims (14)

  1. 　圃場に関する情報を取得する対象とする領域を調整する調整部と、
    　対象とした前記領域における前記圃場に関する情報を取得する取得部と、
    　一又は複数の前記領域における前記圃場に関する情報に基づいて、前記圃場全体又は一部における前記圃場に関する情報を生成する生成部と、を備える、
    　情報処理装置。
  2. 　前記生成部が、対象とした前記領域における前記圃場に関する情報に加え、当該領域における目的とする圃場に関する情報を生成する、
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 　前記一又は複数の領域における前記圃場に関する情報、及び、前記圃場全体又は一部における前記圃場に関する情報の一方に基づいて、前記圃場に関する評価を行う評価部をさらに備える、
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  4. 　前記圃場に関する評価が、実際の圃場に関する情報と目的とする圃場に関する情報の差を含む、
    　請求項３に記載の情報処理装置。
  5. 　前記調整部は、実行する農作業の、一又は複数の目的に関する情報に基づいて、前記領域を調整する、
    　請求項１に係る情報処理装置。
  6. 　前記圃場に関する情報が、土壌に関する情報を含む、
    　請求項１に係る情報処理装置。
  7. 　前記領域が、前記圃場の略均等な面積の区画で規定され、
    　前記調整部が、前記領域として、前記区画の面積を調整する、
    　請求項１に係る情報処理装置。
  8. 　前記取得部は、センサにより前記圃場に関する情報を取得し、
    　前記センサは、画像センサ、成分センサ、慣性センサ、又は環境センサである、
    　請求項１に係る情報処理装置。
  9. 　前記調整部により調整された前記領域に関する情報を、測定用装置に送信する送受信部をさらに備え、
    　前記取得部は、対象とした前記領域における前記圃場に関する情報を、前記測定用装置から取得する、
    　請求項１に係る情報処理装置。
  10. 　前記圃場全体又は一部における圃場に関する情報を表示制御する表示制御部をさらに備える、
    　請求項１に係る情報処理装置。
  11. 　前記圃場に関する評価に基づいて、農作業の内容を決定する作業決定部を有する、
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  12. 　作業用装置に対して、前記決定された前記農作業の内容に関する情報を送信する作業指示部を有する、
    　請求項８に記載の情報処理装置。
  13. 　情報処理装置が、
    　圃場に関する情報を取得する対象とする領域を調整するステップと、
    　対象とした前記領域における前記圃場に関する情報を取得するステップと、
    　一又は複数の前記領域における前記圃場に関する情報に基づいて、前記圃場全体又は一部における前記圃場に関する情報を生成するステップと、を実行する、
    　情報処理方法。
  14. 　情報処理装置に、
    　圃場に関する情報を取得する対象とする領域を調整するステップと、
    　対象とした前記領域における前記圃場に関する情報を取得するステップと、
    　一又は複数の前記領域における前記圃場に関する情報に基づいて、前記圃場全体又は一部における前記圃場に関する情報を生成するステップと、を実行させる、
    　プログラム。
     
     
     
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