JP2017012138A - 作物管理システムおよび作物管理方法 - Google Patents
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Abstract
Description
この葉緑素計は、クロロフィル(葉緑素)の光学特性に基づいて、葉緑素の含有量を求める。葉緑素は、可視光の600〜700nmの赤の範囲に吸収のピークを有するとともに、700nmより長波長側となる赤外光をほとんど吸収しないことが知られている。そこで、赤の領域の光を出力するLEDと、赤外光を出力するLEDを用い、これら赤の領域の透過光による光学濃度と、赤外光の透過光による光学濃度の差に基づいて、測定された葉に含まれる葉緑素の量を算出するようになっている。
前記ユーザ端末とデータ通信可能で、前記作物情報、前記時期情報および前記地域情報を受信するとともに、これら情報に紐付けされた作物栽培の管理に係わる管理情報を記憶した管理情報記憶手段を有し、かつ、前記作物情報、前記時期情報および前記地域情報を送信した前記ユーザ端末に、当該作物情報、当該時期情報および当該地域情報に基づいて前記管理情報記憶手段から抽出される前記管理情報を送信する管理サーバとを備えることを特徴とする。
前記管理サーバは、栽培される作物の生育状態を含む前記作物の情報である作物情報と、前記作物情報の取得時期を示す時期情報と、前記作物情報を取得した地域を示す地域情報とが前記ユーザ端末から受信された場合に、前記作物情報、前記時期情報および前記地域情報に紐付けされた作物栽培の管理に係わる管理情報を記憶した管理情報記憶手段から受信した前記作物情報、前記時期情報および前記地域情報に基づいて前記管理情報を抽出して当該ユーザ端末に送信することを特徴とする。
本実施の形態の作物管理システムは、図1に示すように、ユーザが用いるユーザ端末であるスマートフォン(以下、スマホ1と称する)と、スマホ1と携帯電話用の公衆無線回線または有線や無線のLANを用いるとともにインターネット2を介して接続可能な管理サーバ10と、前記スマホ1にUSB等を介して接続可能な測定手段(撮影手段)としてのカメラ30と、インターネット2等を介して管理サーバ10に接続可能で管理サーバ10の管理を行うためのパーソナルコンピュータからなる端末60とを備える。
なお、ユーザとして、個人ではなく、法人等の組織、団体が登録されるものとしてもよい。
外光遮断用フード49は黒色のウレタン材からなり、外光遮断用フード49の高さおよびシャッタースイッチ35がオンとなる高さは、葉を挟んで撮影する際に葉に損傷を与えずにかつ外光遮断用フード49が十分外光を遮断した状態でシャッタースイッチ35がオンとなるように設定されている。
Gray=R×0.3+G×0.59+B×0.11
制御回路50は、上述のように白色LED42および撮像素子41の駆動等の制御を行うものであるが、それに加えて画像処理回路51やデータ処理回路52や通信回路53の駆動等の制御を行うものとしてもよい。
また、フラッシュメモリには作物管理用アプリがインストールされており、カメラ30から送信される上述のRGBおよびGrayの代表値(平均値)に対して葉緑素量の指標である換算葉色値を算出するようになっている。なお、カメラ30で撮影された画像データから換算葉色値を算出することになるが、換算葉色値を算出する処理は、スマホ1で行われても、画像データをスマホ1から送信された管理サーバ10で行ってもよいし、カメラ30の内部で行ってもよい。なお、以下の説明では、換算葉色値として説明するが、ここでのカラースケール換算値は、SPAD換算値に変換可能なものであり、後述の実施例に示すように、SPAD換算値を求めてこれをカラースケール値に変換したものである。
重回帰式は、例えば、換算葉色値(SPAD換算値)をY、Gの平均値をX1、Grayの平均値をX2とすると、Y=a(X1)+b(X2)+cとなる。この式に撮影された画像データの所定範囲の複数画素のGの値の平均値(独立変数)をX1に代入し、画像データの所定範囲の複数画素のGrayの平均値(独立変数)をX2に代入することで、Y(従属変数)である換算葉色値を算出する。
この管理サーバ10では、施肥管理の処理として、スマホ1から入力される地域(圃場の住所や緯度および経度)と、現在の日付と、稲の品種とから、葉色基準値データベース16を検索して葉色基準値を抽出する。次に、抽出された葉色基準値と、入力された換算葉色値とを比較する。
葉の撮像においては、例えば、他の葉と略同様の異常のない葉を選択する。この葉をカメラ30のフード34の位置で装置本体32と受部材33との間に挟み込む。この動作によりスイッチ35がオフからオンとなり(ステップS1)、カメラ30に搭載された制御回路50がオンとなり、制御回路50の制御に基づいて、白色LED42の点灯、撮像素子41の起動、画像処理回路51の起動、データ処理回路52の起動、通信回路53の起動が行われる(ステップS2)。これらの回路は、1つのチップ上にあってもよい。
まず、カメラ30をスマホ1に接続するとともに、作物管理用アプリを起動する。
校正処理では、カメラ30が接続されたスマホ1で行われる処理であり、以下のステップS31からの処理がスマホ1で行われる処理となる。
スマホ1では、入力した画像データを取得して、フラッシュメモリ等の記憶装置に記憶する(ステップS34)。
ここでは、補正用のデータをスマホ1内に登録しているが、これに限らずサーバに登録しておいてもよく、あるいは両方で登録しておいてもよい。後述するSPAD換算値をスマホ1で計算するのではなくサーバで計算する場合には処理を簡素化できる。また、サーバに補正用のデータを履歴も含めて常に登録しておく場合、サーバは補正値の変動をチェックすることによりカメラの性能の劣化を把握できユーザに注意を促すことができ、異常な撮影画像、異常なSPAD換算値のデータベースへの登録を抑制することができる。
重回帰式は、上述のように、Y=a(X1)+b(X2)+cと表されるが、これに補正項(α)を使い、Y=a(X1)+b(X2)+c+αとするように補正する。すなわち、上述のように算出された補正値をαに代入してから従属変数Yとしての換算葉色値を求める。
以上のように、回帰式に設定された補正項に補正値が代入された相関式を用いて、Gの平均値とGrayの平均値とから校正された状態で換算葉色値を求めることができる。
上述のように作物管理用アプリを起動した際に、ログインされていない場合に、ログイン処理が開始され、ログイン画面がスマホ1の画面1aに表示される(ステップB1)。ログイン画面には、例えば、ユーザIDと、パスワードの入力欄が表示されるとともに、これらユーザIDおよびパスワードを入力した後にログインするためのログインボタンが表示される。また、ログイン画面には、ユーザIDおよびパスワードが設定されていない未登録のユーザに対して、登録ボタンが表示されている。
所属団体は、例えば、農協や農業法人等である。この所属団体に応じて、団体に所属するユーザに対して、当該所属団体で管理する端末60からのアドバイスを受けるなどのサービスが可能となる。
1つの圃場の情報の入力が終了した場合には、初期設定画面に次の圃場の情報を入力するか否かを選択する画面が表示されるので、ユーザがさらに別の圃場の情報を入力するか否かを選択する。
この場合には、スマホ1から新規レコードの作成が要求され、管理サーバ10で栽培情報データベース14に新規レコードが作成される。
新規レコードが作成時には、新規レコードには、レコード作成時にログインして栽培情報入力処理を選択したスマホ1に対応して顧客IDが登録されるとともに、上述の圃場名に基づいて農地情報データベース13上の筆シリアルナンバが登録され、さらに現在の年度が登録される。通常、年初に新規レコードが作成され、その際に既に決定されている情報として、例えば米品種が入力される。この新規レコード作成時に登録される顧客ID、筆シリアルナンバ、年度によって、これ以降栽培情報データベースで栽培情報を検索可能となり、適切な時期に未入力の栽培情報の入力を行うことが可能となる。
収穫日は、実際に収穫された日以降に登録することになるので、入力すべきデータの項目であるが、実際に栽培している間は入力されていない。なお、収穫日のデータは、栽培情報の今年度より前の年度のデータとして残ることになり、過去の情報として翌年以降の栽培に利用可能である。また、栽培情報データベース14では、収穫後に確定するデータを入力するようになっており、収量(Kg)、単位面積当たり収量(Kg/m2)、等級、平均水分量(%)、平均タンパク質量(%)等のデータは、収穫後に行われる検査の後に入力される。
なお、本ステップE7において、スマートフォンにカメラが有線あるいは無線で接続された際にカメラ内部のメモリに記憶されたカメラのシリアルナンバを取得し、サーバに上記データを転送する際に同時に転送するようにし、サーバでは受信したカメラのシリアルナンバとユーザ情報D/Bに格納されたカメラシリアルナンバーとを比較して一致しない場合に不適切なアクセス要求としてスマートフォンに回答し、スマートフォンではエラーメッセージを出力しその後の処理を行わないようにしてもよい。これにより、不適切なアクセス、不適切なカメラによる画像およびSPAD換算値のサーバへの登録を防止でき、次年度の葉色基準値の適正な決定を行うことができる。
すなわち、測定値データベース15には、顧客ID 、筆シリアルナンバ、撮影日時、測定場所(GPS) 、天気、気温 、カラー画像、換算葉色値(換算した測定結果)、基準値、草丈値、一株当たり茎数、R値、G値、B値、Gray(Y)値、診断結果等が登録される。
また、本画面においては、図11のグラフの背景の色を、換算葉色値(SPAD換算値)の測定値と基準値との差の変化に対応して変化させるように表示している。すなわち、グラフの背景を時間軸の所定期間毎にブロックに分け、各ブロックの背景色を測定値と基準値との差の値に対応して予め設定された色にして表示する。これにより、測定値と基準値との差を視覚的に確認できる。この際、測定していない時期の色は前後の測定日の色から補完して推測して着色することが好ましい。この際に基準値もグラフの上方あるいは下方に帯として表示し、グラデーションとして表現することにより、基準値と測定値の相違を色の相違により視覚的に認識できる。
図13に示すように、実験条件は、測定期間(データ期間)として、2014年の6月25日から8月18日までの約50日の間に、5回測定を行った。測定日は、6月25日、7月4日、7月11日、7月25日、8月18日の5日であるが、実験条件として、測定期間の後半となる7月11日、7月25日、8月18日だけ測定したパターンも設定した。測定に使用したカメラは、受部材33が無い開発中のものを使用した。受部材33がないため、測定に際しては、葉をテーブルや各種台等に置いた状態でフード34の先端を葉に押し付ける必要があり、稲をその場で測定するのではなく、稲を採取した後に建物内で撮影とSPAD値の測定を行った。
(重)決定係数R2については、図19の上から1番目で図20のグラフの左から1番目のHSV−2灯卓上(平均)と、図19の上から3番目で図20のグラフの左から3番目のRGB−2灯卓上(平均)とが高い値を示している。図19に示すように、HSV−2灯卓上(平均)は、上述のように卓上で2灯モードにより葉の撮影を行い、色空間の変数としてHSV+Grayを用い、10回の測定結果の平均値を重回帰分析のデータとしたものである。
単回帰分析の場合に、重決定係数R2=0.6171(色空間をRGBとするとともにGを独立変数とし、2灯卓上、10点平均、全区間とした条件)であったのに対して、重回帰分析では重決定係数R2=0.87619(色空間をRGBとし、独立変数をGとGrayとし、2灯卓上、10点平均、全区間とした条件)となった。
個別データの重回帰分析より、各測定ポイント10点の平均とSPAD値との相関が高いという結果が得られた。すなわち、相関関係の高さは、平均>個別データの順となり、2灯卓上>3灯卓上>3灯窓すかし>2灯窓透かしの順となると考えられる。
そして、2灯卓上、10点平均、全区間とした条件でHSV画像解析またはRGB画像解析で高い相関係数を示した。HSV画像解析とRGB画像解析とを比較した結果は、t値がRGB画像解析の方が高い値を示している(影響度が高い)。上述のように変数がRGB画像解析の方が少ない。すなわち、少ない変数で高い相関係数を示していることから、それぞれの要因(独立変数)の影響度が高いことになる。
この際の重回帰式(相関式)は、SPAD値=−701.166x(Gの平均値)+785.3087x(Grayの平均値)+68.92808となる。すなわち、カメラ30で10枚の葉を撮影した10個の画像データのそれぞれの所定範囲の画素のGの平均値(代表値)とGrayの平均値(代表値)を求めて、これらをGの値とGrayの値とした後に、10個の画像データのGの値の平均値(代表値)と10個の画像データのGrayの値の平均値(代表値)を求め、これらGの平均値と、Grayの平均値を上記重回帰式に代入することによりSPAD換算値(換算葉色値)を求めることになる。なお、必ずしも測定を10回行って、10回の測定結果の平均値を相関式に代入する必要はなく、測定回数を変更してもよい。
縦軸が重回帰式から求められた計算結果としてのSPAD値(SPAD換算値)を示し、横軸が葉緑素計の測定結果としてのSPAD値を示している。また、各ドットは、稲の同じ株の10枚の葉に対応する計算結果であるSPAD換算値と測定結果としてのSPAD値とを示すものである。
3 受部材(遮光手段)
4 フード(遮光手段)
10 レンズ(光学系)
11 撮像素子(イメージセンサ)
12 白色LED(光源)
20 制御回路
21 画像処理回路(画像処理手段)
22 データ処理回路(画像処理手段)
23 通信回路
30 携帯端末
Claims (8)
- 栽培される作物の生育状態を含む前記作物の情報である作物情報と、前記作物情報の取得時期を示す時期情報と、前記作物情報を取得した地域を示す地域情報とを送信するユーザ端末と、
前記ユーザ端末とデータ通信可能で、前記作物情報、前記時期情報および前記地域情報を受信するとともに、これら情報に紐付けされた作物栽培の管理に係わる管理情報を記憶した管理情報記憶手段を有し、かつ、前記作物情報、前記時期情報および前記地域情報を送信した前記ユーザ端末に、当該作物情報、当該時期情報および当該地域情報に基づいて前記管理情報記憶手段から抽出される前記管理情報を送信する管理サーバとを備えることを特徴とする作物管理システム。 - 前記ユーザ端末は、前記作物情報または前記作物情報を取得するための情報として、栽培される前記作物の表面の一部を撮影した画像情報を取得するための撮影手段を備えることを特徴とする請求項1に記載の作物管理システム。
- 前記ユーザ端末から送信され、前記管理サーバが受信する情報に前記作物が栽培される農地の面積に係わる農地情報が含まれていることを特徴とする請求項1または請求項2に記載の作物管理システム。
- 前記管理サーバは、前記ユーザ端末から送信される前記作物情報、前記時期情報および前記地域情報に基づいて前記管理情報記憶手段に記憶された前記管理情報を抽出し、抽出された前記管理情報に単位面積当たりの施肥量の情報が含まれる場合に、当該施肥量の情報と、前記ユーザ端末から送信される前記農地情報に基づいて前記農地の施肥量を算出して前記ユーザ端末に送信することを特徴とする請求項3に記載の作物管理システム。
- ユーザ端末と、当該ユーザ端末とデータ通信可能な管理サーバとを備える作物管理システムにおける作物管理方法であって、
前記管理サーバは、栽培される作物の生育状態を含む前記作物の情報である作物情報と、前記作物情報の取得時期を示す時期情報と、前記作物情報を取得した地域を示す地域情報とが前記ユーザ端末から受信された場合に、前記作物情報、前記時期情報および前記地域情報に紐付けされた作物栽培の管理に係わる管理情報を記憶した管理情報記憶手段から受信した前記作物情報、前記時期情報および前記地域情報に基づいて前記管理情報を抽出して当該ユーザ端末に送信することを特徴とする作物管理方法。 - 前記ユーザ端末は、前記作物情報または前記作物情報を取得するための情報として、栽培される前記作物の表面の一部を撮影した画像情報を取得するための撮影手段を備えることを特徴とする請求項5に記載の作物管理方法。
- 前記ユーザ端末から送信され、前記管理サーバが受信する情報に前記作物が栽培される農地の面積に係わる農地情報が含まれていることを特徴とする請求項5または請求項6に記載の作物管理方法。
- 前記管理サーバは、前記ユーザ端末から送信される前記作物情報、前記時期情報および前記地域情報に基づいて前記管理情報記憶手段に記憶された前記管理情報を抽出し、抽出された前記管理情報に単位面積当たりの施肥量の情報が含まれる場合に、当該施肥量の情報と、前記ユーザ端末から送信される前記農地情報に基づいて前記農地の施肥量を算出して前記ユーザ端末に送信することを特徴とする請求項7に記載の作物管理方法。
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