JP2020054395A - 施肥量決定装置および施肥量決定方法 - Google Patents
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Abstract
【課題】1つの期の中で緩効性肥料を供給した後に行われる追肥の施肥量に関して、施肥時に緩効性肥料が供給されることを踏まえた適切な施肥量を決定できるようにする。【解決手段】施肥量決定装置1は、追肥前の農作物の植生に関する植生関連値を取得し、植生関連値を入力の1つとし施肥量を出力とする施肥量導出計算式を利用して、取得した植生関連値に基づいて仮の追肥時施肥量を導出し、更に今期の初期の施肥後から追肥時に至るまでの積算温度を取得し、取得した積算温度に基づいて養分溶出率を求め、養分溶出率から緩効性肥料の残存量を導出し、追肥時施肥量から残存量を減算して最終的な追肥時施肥量を決定する。【選択図】図1
Description
本発明は、農作物についての追肥時の施肥量を決定する施肥量決定装置および施肥量決定方法に関する。
従来、農作物の栽培に際して行われる肥料の供給に関して、肥料の量に関する有益な情報を提供する技術が存在する。例えば、特許文献1には、今期生育中の稲(水稲)の葉色および茎数を測定し、葉色および茎数から吸収窒素量を求め、吸収窒素量から既に投入した窒素施用量を減算して地力窒素量を求め、地力窒素量と事前に設定された適正窒素量から次期の稲作に必要な窒素施用量(施肥量)を求める技術が記載されている。
ところで稲作、その他の農作物の栽培では、1つの期の中で緩効性肥料を施肥した後に追肥が行われる場合がある。例えば稲作では通常、緩効性肥料の施肥後、幼穂の形成時期から出穂時期までの所定のタイミングで穂肥と呼ばれる追肥が行われる。この追肥時に供給される肥料の量は、農作物の品質および収量に大きな影響を与えるため、1つの期の中で緩効性肥料の施肥後に行われる追肥時の施肥量について適切な量を決定することが従来から求められていた。特に施肥時に緩効性肥料を供給するため、この緩効性肥料の養分の溶出に関する要素を踏まえた適切な施肥量を決定することが求められていた。なお、特許文献1に記載の技術は、今期の農作物の栽培に関する要素に基づいて次期の施肥量を求めるものであり、また緩効性肥料の養分の溶出に関する要素を考慮した技術に関して知見を提供するものではなく、このような要求に応えることはできない。
本発明は、このような問題を解決するために成されたものであり、1つの期の中で緩効性肥料を供給した後に行われる追肥の施肥量に関して、施肥時に緩効性肥料が供給されることを踏まえた適切な施肥量を決定できるようにすることを目的とする。
上記した課題を解決するために、本発明では、追肥前の農作物の植生に関する植生関連値を取得し、植生関連値を入力の1つとし施肥量を出力とする施肥量導出計算式を利用して、取得した植生関連値に基づいて仮の追肥時施肥量を導出する。更に本発明では、今期の初期の施肥後から追肥時に至るまでの積算温度を取得し、取得した積算温度に基づいて養分溶出量を求め、養分溶出量から緩効性肥料の残存量を導出する。そして本発明では、仮の追肥時施肥量から残存量を減算して最終的な追肥時施肥量を決定するようにしている。
緩効性肥料は、施肥後の積算温度によって養分溶出量が変化し、初期の施肥時に供給した緩効性肥料の量を一定とすると、施肥後の積算温度によって土壌に残存する肥料の量が変化する。更に積算温度と養分溶出量とには一定の関係性があり、積算温度に基づいて養分溶出量を導出することが可能である。そして、上記のように構成した本発明によれば、植生関連値に基づいて施肥量導出計算式により導出される施肥量を単純に追肥時の最終的な施肥量とするのではなく、積算温度に基づいて養分溶出量および緩効性肥料の残存量が導出された上で、施肥量導出用計算式により導出された仮の追肥時施肥量から、この残存量を引いた値が最終的な追肥時の施肥量として決定される。このため、初期の施肥時に緩効性肥料が供給されることを踏まえた適切な施肥量を決定できる。
以下、本発明の一実施形態を図面に基づいて説明する。図1は、本実施形態に係る施肥量決定装置1の構成例を示すブロック図である。施肥量決定装置1は、稲作に関して、追肥(追肥についての詳細は後述)時に施す肥料の量(以下「追肥時施肥量」という)を決定し、追肥時施肥量を示す情報をユーザに提供する装置である。ユーザは、追肥にあたって施肥量決定装置1により提供された追肥時施肥量を示す情報を参考にして、実際に施す肥料の量を適切に決定することができる。
なお、以下の説明では、対象とする稲、稲作について、稲の品種や、稲作が行われる環境(地域(寒冷地域や、温暖地域、乾燥地域等)、標高、圃場の規模)、稲作の方法、肥料の種類、その他の稲の生育に影響を与える外部的な要素は共通しているものとする。従って、施肥量決定装置1により決定された追肥時施肥量は、特定の環境で特定の方法により栽培される特定の品種の稲について、特定の種類の肥料を施す場合に適切な施肥量ということになる。また、以下の説明では、説明の便宜のため、施肥量決定装置1は、1つの圃場を対象として追肥時施肥量を決定するものとする。ただし、まとまった複数の圃場を対象としてもよいことは勿論である。また、本実施形態で「施肥量」という場合、特に説明がない限り単位面積あたりの肥料の量を意味する。
本実施形態において、「初期施肥」および「追肥」とは以下を意味する。すなわち、一般にある1つの期において、稲は、田植えによって苗代から圃場に移植された後、分げつ期→幼穂形成期→出穂期→開花・受粉期→穂揃期→登熟期→成熟期という段階を経て成長する。通常、稲代から圃場への移植時には、窒素系の緩効性肥料の施肥が行われる。そして本実施形態において「初期施肥」とは稲代から圃場への移植時に行われる窒素系の緩効性肥料の施肥を意味する。
また、幼穂形成期前後から出穂期前後に至るまでの期間(以下「追肥対象期間」という。)では、通常、穂に着生する籾の個数の増大や、籾に詰まるデンプンの量の増大等を目的として、所定のタイミングで穂肥と呼ばれる肥料の追加が行われる。そして本実施形態では、「追肥」とは追肥対象期間における所定のタイミングで行われる肥料の追加を意味する。
図1で示すように、施肥量決定装置1には、液晶ディスプレイや、有機ELディスプレイ等の表示装置2と、マウスやキーボード等の入力装置3とが接続されている。また図1で示すように、施肥量決定装置1は、機能構成として、施肥量決定部10と、仮施肥量導出部11と、残存量導出部12とを備えている。上記各機能ブロック10〜12は、ハードウェア、DSP(Digital Signal Processor)、ソフトウェアの何れによっても構成することが可能である。例えばソフトウェアによって構成する場合、上記各機能ブロック10〜12は、実際にはコンピュータのCPU、RAM、ROMなどを備えて構成され、RAMやROM、ハードディスクまたは半導体メモリ等の記録媒体に記憶されたプログラムが動作することによって実現される。また、施肥量決定装置1は、記憶手段として、記憶部13を備えている。記憶部13に記憶されるデータについては後述する。
本実施形態では、施肥量決定装置1は、ユーザから入力装置3に対して追肥時施肥量を示す情報の提供の指示(以下「情報提供指示」という)があったことをトリガとして、追肥時施肥量を決定し、当該情報を提供する。以下、ユーザから入力装置3に対して情報提供指示があったときの施肥量決定装置1の動作について詳述する。なお、追肥時施肥量を決定するトリガは本実施形態で例示するものに限られず、例えば、予め定められた日時が到来したことをトリガとしてもよい。
施肥量決定部10は、入力装置3に対して情報提供指示があったことを検出すると、仮施肥量導出部11に対して仮追肥時施肥量(後述)の導出を要求する。
仮施肥量導出部11は、施肥量決定部10から仮追肥時施肥量の導出の要求があった場合、以下の処理を実行する。すなわち、まず、仮施肥量導出部11は、記憶部13に記憶された分析用画像データを取得する。分析用画像データとは、追肥を行うタイミングにできるだけ近いタイミングで、ドローンに搭載されたマルチスペクトルセンサにより、追肥を行う対象の圃場(以下「対象圃場」という)の稲の群落を上空から撮影することによって生成された画像データである。仮施肥量導出部11は、取得した分析用画像データを分析し、周知の方法でNDVIを算出し、取得する。ここで取得されたNDVIは、特許請求の範囲の「植生関連値」および「第1指標値」に相当する。
なお、本実施形態では、NDVIの算出、取得にあたり、ドローンに搭載されたマルチスペクトルセンサの撮影結果に基づく分析用画像データを使用する。ここで追肥時施肥量を決定するときに使用する指標値として、NDVIに代えて、NDVIと同じく葉色に由来する稲の活性度を測る指標として利用可能なSPAD値を用いることも可能である。しかしながら、SPAD値を用いる場合、葉緑素計を用いて葉を一枚ずつ測定する必要があり、作業の困難性が高い。特に、圃場が大規模の場合、高い精度でSPAD値を算出するためには、適度に分散された地点で葉緑素計を用いた測定を行う必要があり、作業の困難性が高い。SPAD値と同様に葉色板(カラースケイル)を用いた地上でのセンシングにより得られる葉色板値を用いることも可能であるが、この場合もSPAD値と同様に困難性が高い。また、携帯型のNDVIセンサを利用して作業者が地上でNDVIの測定を行い、これを利用することも可能である。しかしながら、この場合も作業者が圃場を歩き回って測地を行う必要があり、作業の困難性が高い。特に、圃場が大規模、多数の場合は作業の困難性が非常に高い。一方で、本実施形態では、ドローンを利用して、NDVIの算出に必要なデータが収集されることになるため、NDVIの算出に際して行われる作業が簡易であり、かつ、圃場が大規模であってもスピーディに作業を行うことができる。ただし、SPAD値を用いることを排除するのではなく、SPAD値や、SPAD値に準じた指標を用いるようにしてもよい。また、「NDVIセンサを用いた地上での測定により得られるNDVI」や、「葉色板(カラースケイル)を用いた地上での測定により得られる葉色板値」を用いることを排除するものではない。
なお、上述した効果は、葉緑素計を用いて葉を一枚ずつ測定するのではなく、稲の群落に対する遠隔からの観測により得られる指標値を、追肥時施肥量を決定するときに使用する指標値として用いることにより得ることが可能である。従って、観測(センシング)に用いる装置は、マルチスペクトルセンサに限られず、例えば、赤外線サーモグラフィであってもよい。また、指標値は、NDVIに限られない。また、観測は、必ずしもドローンを用いて行われる必要はなく、塔の上部に設置された装置や、脚立に載った人間が操作する装置を用いて行われたりしてもよい。また、NDVI(またはこれに相当する指標値)の算出に、衛星写真を用いるようにしてもよい。また仮施肥量導出部11がNDVIを算出し取得するのではなく、仮施肥量導出部11が外部の装置により算出されたNDVIを取得する構成でもよい。
以下、仮施肥量導出部11により取得されたNDVIを特に「取得NDVI」という。
取得NDVIを取得した後、仮施肥量導出部11は、施肥量導出計算式を利用して、取得した取得NDVIに基づいて仮追肥時施肥量(特許請求の範囲の「仮の追肥時施肥量」に相当)を導出する。施肥量導出計算式とは、NDVIを入力とし施肥量を出力とする式であり、単純な数式だけでなく、プログラム上で定義された関数(モデル)や、プログラムから呼び出し可能な関数(モデル)を概念的に表すものである。このことは後述する溶出率計算式についても同様である。
施肥量導出計算式に取得NDVIを入力したときに出力される施肥量は、圃場の追肥時のNDVIが取得NDVIである場合に、その圃場における稲作の収穫物の質を目標値とするために必要かつ適切な施肥量である。ここで求められた施肥量は、後述する理由により追肥時に圃場に残存する肥料の量がゼロであることを前提とする。そして、施肥量導出計算式に取得NDVIを入力することによって出力として得られる施肥量が「仮追肥時施肥量」に相当する。
本実施形態において、収穫物の質とは、外観的あるいは食味的な品質だけでなく、収穫物の収量や、籾数、追肥後の生育過程の指標等を広く含む概念である。追肥後の生育過程の指標は、例えば、追肥した後の穂揃期の葉緑素計値(SPAD値)である。なお、穂揃期の葉緑素計値(SPAD値)が一定値以上の場合は、品質が良いということができる。図2は、追肥時のNDVIを縦軸とし追肥時の施肥量を横軸とする2次元空間に描画された1次式によって、追肥時のNDVIと追肥時の施肥量との関係を単純化して示している。図2で示すように、収穫物の質を所定値とするときの追肥時の施肥量と、追肥時のNDVIとの間には、NDVIが大きくなるほど施肥量が小さくなる関係がある。
本実施形態では、施肥量導出計算式は、蓄積された過去の実際の追肥時の施肥量および追肥時のNDVI(植生関連値)の組み合わせと収穫物の質との関係について、収穫物の質を目的変数とし、追肥時の施肥量および追肥時の植生関連値を説明変数とする重回帰分析を行って求められた重回帰式に基づいて求められる。
詳述すると、事前に、実験や既存の圃場に対する観察により、追肥時の施肥量および追肥時のNDVIの組み合わせと、収穫物の質との関係を示すデータ、つまり、追肥時の施肥量が○○であり、追肥時のNDVIが○○であった場合に、収穫物の質は○○であったというデータが蓄積される。このとき、全てのデータについて、追肥時に残存する肥料の量はゼロであることが前提とされる。これは、全てのデータについて追肥時の施肥量についての条件を統一するため、および、条件を統一するにあたって残存する肥料の量をゼロ以外の一定量に統一することは非常に困難であるためである。
収穫物の質は、様々な観点から定義可能であり、一例として、収穫物全体に対する低外観品質の収穫物の割合(以下「低品質割合」という)である。この場合において低外観品質の収穫物は、例えば、白未熟粒(腹白粒や、背白粒、基部未熟粒、心白粒、乳白粒等)や、その他の未熟粒、被害粒、死米、着色粒等とすることができる。
そして、蓄積されたデータについて、収穫物の質を目的変数とし、追肥時の施肥量および追肥時のNDVIを説明変数とする重回帰分析が行われ、収穫物の質を目標値とするための追肥時の施肥量と追肥時のNDVIとの関係が定義された重回帰式が算出される。例えば、収穫物の質が上述した低品質割合である場合には、低品質割合を目標値(一例として5%)とするための、追肥時の施肥量と追肥時のNDVIとの関係が定義された重回帰式が算出される。そして重回帰式に基づいて、NDVIを入力とし、重回帰式により表されるNDVIと施肥量との関係から決定される施肥量を出力とする施肥量導出計算式が生成される。この施肥量導出計算式の出力は、追肥時に緩効性肥料が残存していないという条件下で、追肥時のNDVIが入力された値である場合に収穫物の質を目標値とするために必要かつ適切な追肥時の施肥量に相当する。なお重回帰式を、稲の生育時期毎、例えば出穂前30日、25日、20日、15日、10日、5日といったように作成するようにしてもよい。この場合において、生育診断する時期が出穂前何日なのかを判定するには、作付け地点、品種、移植日、苗の葉齢及び苗姿、気温や、日長時間等から推定したり、幼穂の長さから推定したりすることができる。
なお、本実施形態の施肥量導出計算式の内容は、あくまで単純化した一例である。施肥量導出計算式は、追肥時のNDVIを入力の1つとし、収穫物の質を目標値とするために必要かつ適切な追肥時の施肥量を出力する計算式であれば、どのようなものであってもよい。一例として、追肥時のNDVI以外に、収穫物の質に影響を与える要素の要素値を入力とし、当該要素を加味して追肥時の施肥量を出力する式であってもよい。当該要素は、一例として、特定の期間の気温(到来していない期間(例えば登熟期)については予想気温)や、特定の期間における雨量等である。また、施肥量導出計算式は重回帰分析により生成されるものである必要はなく、施肥量導出計算機の生成には様々な機械学習(一例としてニューラルネットワークを用いた機械学習)を応用可能である。
さて、仮施肥量導出部11は、施肥量導出計算式を利用して、取得した取得NDVIに基づいて仮追肥時施肥量を導出する。すなわち、仮施肥量導出部11は、取得NDVIを施肥量導出計算式に入力し、その出力を仮追肥時施肥量とする。仮施肥量導出部11は、導出した仮追肥時施肥量を施肥量決定部10に応答する。
また、施肥量決定部10は、入力装置3に対して情報提供指示があったことを検出すると、残存量導出部12に対して肥料残存量(特許請求の範囲の「緩効性肥料の残存量」に相当)の導出を要求する。
残存量導出部12は、施肥量決定部10から肥料残存料の導出の要求があった場合、以下の処理を実行する。すなわち、まず、残存量導出部12は、記憶部13に記憶された積算温度データを取得する。積算温度データとは、初期施肥から現時点に至るまでの積算温度が記録されたデータである。積算温度とは、該当期間における毎日の平均気温を合計したものである。また、本実施形態では、現時点から極めて短い期間内に追肥が行われるものとし、現時点と追肥が行われるタイミングとは同視できるものとする。
積算温度データは、施肥量決定装置1をインターネットに接続可能に構成し、残存量導出部12が外部サーバから取得するようにしてもよく、また、人為的な観測の下で人為的に積算温度データが作成され、記憶部13に記憶されるようにしてもよい。
積算温度データを取得した後、残存量導出部12は、当該データに記録された積算温度を取得し、溶出率計算式により窒素溶出率を導出する。以下、残存量導出部12により取得された積算温度を「取得積算温度」という。図3は、窒素系の緩効性肥料について、積算温度と窒素溶出率との関係を、初期施肥後の積算温度を横軸に取り窒素溶出率を縦軸に取った2次元空間におけるグラフによって示す図である。図3で示すように、窒素系の緩効性肥料について、施肥後の積算温度と窒素溶出率とは比例関係にあり、施肥後の積算温度が大きくなるほど、それに比例して窒素溶出率が大きくなる。そして、溶出率計算式は、積算温度を入力とし、窒素溶出率を出力する計算式である。溶出率計算式に積算温度として取得積算温度を入力したときに出力される窒素溶出率は、初期施肥後、追肥時に至るまでの積算温度が取得積算温度であった場合に予想される窒素溶出率である。
なお、本実施形態の溶出率計算式の内容は、あくまで単純化した一例である。溶出率計算式は、積算温度を入力の1つとし、窒素溶出率を出力する計算式であればどのようなものであってもよい。一例として、積算温度以外に、窒素の溶出に影響を与える要素の要素値を入力とし、当該要素を加味して窒素溶出率を出力する計算式であってもよい。当該要素は一例として、特定の期間における日射量である。また、溶出率計算式の生成には、重回帰分析のほか、既存の機械学習を広く適用できる。また、本実施形態では、積算温度を、該当期間における毎日の平均気温を合計したものとしたが、積算温度はこれに限られない。すなわち、積算温度は、該当期間において積算された温度(気温に限られない)に基づくものであって、窒素溶出率を出力する計算式の入力となるものであれば何でもよい。例えば、水田土壌温度としてもよい。この場合に、気温や日射量等の諸条件や、葉面積指数等の植物体の生育状況から水田土壌温度を推定するようにしてもよい。
さて、残存量導出部12は、溶出率計算式を利用して、取得した取得積算温度に基づいて窒素溶出率を導出する。すなわち、残存量導出部12は、取得積算温度を溶出率計算式に入力し、その出力を窒素溶出率とする。
次いで、残存量導出部12は、記憶部13に記憶された初期施肥量データを取得する。初期施肥量データは、初期施肥時の施肥量(単位面積あたりの量として表されたもの)が記録されたデータである。次いで、残存量導出部12は、当該データに記録された施肥量を取得する。次いで、残存量導出部12は、取得した施肥量(=初期施肥時の施肥量)に対して導出した窒素溶出率を乗算して窒素溶出量を求め、更に取得した施肥量から、算出した窒素溶出量を減算し、肥料残存量(単位面積あたりの量として表されたもの)を導出する。次いで、残存量導出部12は、導出した肥料残存量を施肥量決定部10に応答する。なお、本実施形態では、積算温度から窒素溶出率を求め、初期施肥時の施肥量に窒素溶出率を乗算して窒素溶出量を求め、初期施肥時の施肥量から窒素溶出量を求める事により肥料残存量を求める構成である。しかしながら、肥料残存量を求める流れは、この流れと完全に一致している必要はない。例えば、積算温度から窒素残存率を求める計算式を用いて、この計算式に積算温度を入力することによって窒素残存率を求め、初期施肥時の施肥量に窒素残存率を乗算して肥料残存量を求めてもよい。また、まず窒素溶出率を求め、「1」から窒素溶出率を減算して窒素残存率を求め、初期施肥時の施肥量に窒素残存率を乗算して肥料残存量を求めるようにしてもよい。
施肥量決定部10は、仮施肥量導出部11から仮追肥時施肥量の応答を受けると共に、残存量導出部12から肥料残存量の応答を受けると、以下の処理を実行する。すなわち、施肥量決定部10は、仮施肥量導出部11により導出された仮追肥時施肥量から残存量導出部12により導出された肥料残存量を引いて求めた値を最終的な追肥時施肥量として決定する。
例えば、仮施肥量導出部11により導出された仮追肥時施肥量が、10アール当たり窒素成分量で4kgであったとする。また、残存量導出部12により導出された肥料残存量が、10アール当たり窒素成分量で2kgであったとする。この場合、施肥量決定部10は、10アール当たり窒素成分量で4kgから2kgを引いた2kgを最終的な追肥時施肥量として決定する。
施肥量決定部10がこのようにして最終的な追肥時施肥量を決定する理由は以下である。すなわち、仮追肥時施肥量は、追肥時に緩効性肥料が残存していないという条件の下での適切な追肥時施肥量である。しかしながら現実には、追肥時に緩効性肥料が残存している場合があり、残存量導出部12により導出された肥料残存量が、追肥時に緩効性肥料が残存している場合の肥料の残存量である。従って、仮施肥量導出部11により導出された仮追肥時施肥量から残存量導出部12により導出された肥料残存量を引いて求めた値を最終的な追肥時施肥量とすることによって、最終的な追肥時施肥量について、緩効性肥料の残存量を反映した適切な値とすることができる。
最終的な追肥時施肥量を決定した後、施肥量決定部10は、表示装置2を制御して、決定した追肥時施肥量を示す情報を表示装置2の表示領域に表示する。ユーザは、表示装置2を参照することにより、施肥量決定装置1が決定した追肥時施肥量を認識でき、追肥時施肥量を参考とすることができる。
次に本実施形態に係る施肥量決定装置1の動作について図4のフローチャートを用いて説明する。図4(A)は施肥量決定部10の動作を示し、図4(B)は仮施肥量導出部11の動作を示し、図4(C)は残存量導出部12の動作を示している。
図4(A)で示すように、施肥量決定部10は、情報提供指示があったか否かを監視する(ステップSA1)。情報提供指示があった場合(ステップSA1:YES)、仮施肥量導出部11に対して仮追肥時施肥量の導出を要求する(ステップSA2)。更に施肥量決定部10は、残存量導出部12に対して肥料残存料の導出を要求する(ステップSA3)。なおステップSA2とステップSA3との処理の順番は順不同であり、同時に実行されてもよい。
図4(B)で示すように、仮施肥量導出部11は、施肥量決定部10から仮追肥時施肥量の導出の要求があったか否かを監視する(ステップSB1)。当該要求があった場合(ステップSB1:YES)、仮施肥量導出部11は、記憶部13に記憶された分析用画像データを取得する(ステップSB2)。次いで、仮施肥量導出部11は、ステップSB2で取得した分析用画像データを分析し、取得NDVIを取得する(ステップSB3)。次いで、仮施肥量導出部11は、施肥量導出計算式を利用して、取得した取得NDVIに基づいて仮追肥時施肥量を導出する(ステップSB4)。次いで、仮施肥量導出部11は、ステップSB4で導出した仮追肥時施肥量を施肥量決定部10に応答する(ステップSB5)。
図4(C)で示すように、残存量導出部12は、施肥量決定部10から肥料残存料の導出の要求があったか否かを監視する(ステップSC1)。当該要求があった場合(ステップSC1:YES)、残存量導出部12は、記憶部13に記憶された積算温度データを取得する(ステップSC2)。次いで、残存量導出部12は、当該データに記録された取得積算温度を取得する(ステップSC3)。次いで、残存量導出部12は、ステップSC3で取得した取得積算温度に基づいて、溶出率計算式を用いて窒素溶出率を導出する(ステップSC4)。
次いで、残存量導出部12は、初期施肥量データを取得する(ステップSC5)。次いで、残存量導出部12は、ステップSC5で取得した初期施肥量データに記録された施肥量を取得する(ステップSC6)。次いで、残存量導出部12は、ステップSC6で取得した施肥量に対して、ステップSC4で導出した窒素溶出率を乗算して窒素溶出量を求め、当該施肥量から窒素溶出量を減算することによって肥料残存量を導出する(ステップSC7)。次いで、残存量導出部12は、ステップSC7で導出した肥料残存量を施肥量決定部10に応答する(ステップSC8)。
図4(A)で示すように、ステップSA3の処理後、施肥量決定部10は、仮施肥量導出部11からの仮追肥時施肥量の応答、および、残存量導出部12からの肥料残存量の応答の双方があったか否かを監視する(ステップSA4)。双方の応答があった場合(ステップSA4:YES)、施肥量決定部10は、仮施肥量導出部11により導出された仮追肥時施肥量から残存量導出部12により導出された肥料残存量を引いて求めた値を最終的な追肥時施肥量として決定する(ステップSA5)。次いで、施肥量決定部10は、ステップSA5で決定した追肥時施肥量を示す情報を表示装置2の表示領域に表示する(ステップSA6)。
以上詳しく説明したように、本実施形態に係る施肥量決定装置1は、追肥時のNDVIを取得し、NDVIを入力の1つとし施肥量を出力とする施肥量導出計算式を利用して、取得した追肥時のNDVIに基づいて仮追肥時施肥量を導出する。更に本実施形態に係る施肥量決定装置1は、今期の初期施肥の後から追肥前に至るまでの積算温度を取得し、取得した積算温度に基づいて養分溶出率を求め、養分溶出率から緩効性肥料の残存量を導出する。そして本実施形態に係る施肥量決定装置1は、仮の追肥時施肥量から残存量を減算して最終的な追肥時施肥量を決定するようにしている。
この構成によれば、追肥時のNDVIに基づいて施肥量導出計算式により導出される施肥量を単純に追肥時の最終的な施肥量とするのではなく、積算温度に基づいて養分溶出率および緩効性肥料の残存量が導出された上で、施肥量導出用計算式により導出された仮の追肥時施肥量から、この残存量を引いた値が最終的な追肥時の施肥量として決定される。このため、初期の施肥時に緩効性肥料が供給されることを踏まえた適切な施肥量を決定できる。
<変形例>
次に上記実施形態の変形例について説明する。上記実施形態では、施肥量決定部10は、仮施肥量導出部11により導出された仮追肥時施肥量から残存量導出部12により導出された肥料残存量を減算した値(以下「第1値」という)を、最終的な追肥時施肥量として決定していた。一方で、施肥量決定部10が、第1値を導出した後、この第1値が予め定められた上限値(単位面積あたりの量として表されたもの)を上回る場合には、この上限値を最終的な追肥時施肥量として決定するようにしてもよい。ここで、上限値は、追肥時のNDVIの多寡にかかわらず、この上限値を超えて肥料を供給した場合に、収穫物の質に悪影響がある可能性があるような値とされる。上限値は、事前の実験や、シミュレーションに基づいて定められる。
次に上記実施形態の変形例について説明する。上記実施形態では、施肥量決定部10は、仮施肥量導出部11により導出された仮追肥時施肥量から残存量導出部12により導出された肥料残存量を減算した値(以下「第1値」という)を、最終的な追肥時施肥量として決定していた。一方で、施肥量決定部10が、第1値を導出した後、この第1値が予め定められた上限値(単位面積あたりの量として表されたもの)を上回る場合には、この上限値を最終的な追肥時施肥量として決定するようにしてもよい。ここで、上限値は、追肥時のNDVIの多寡にかかわらず、この上限値を超えて肥料を供給した場合に、収穫物の質に悪影響がある可能性があるような値とされる。上限値は、事前の実験や、シミュレーションに基づいて定められる。
以上、本発明の一実施形態(変形例を含む)を説明したが、上記実施形態は、本発明を実施するにあたっての具体化の一例を示したものに過ぎず、これによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその要旨、またはその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。
例えば上記実施形態では、施肥量決定装置1は、稲を対象として、稲作の追肥時の施肥量を決定した。しかしながら、対象とする農作物は稲に限られない。すなわち、本発明は、栽培に際して緩効性肥料の施肥が行われた後に追肥が行われる農作物に広く適用可能である。一例として小麦、大麦、大豆その他の穀物や、野菜、果物等に適用可能である。
また上記実施形態では、緩効性肥料は窒素系の肥料であった。しかしながら、本発明が対象とする緩効性肥料は窒素系の肥料に限らず、積算温度と養分溶出率との間に何らかの関係があり、積算温度に基づいて養分溶出率が予測できるものであれば何でもよい。一例として、水田土壌の積算温度で推定可能な地力窒素であってもよい。
また、記憶部13は、施肥量決定装置1とは異なる外部記憶装置が有する構成でもよい。
また、施肥量決定装置1を、インターネット上のサーバとして構成し、インターネットを介してクライアントから追肥時施肥量を示す情報の提供の要請があったときに、上述した手法で追肥時施肥量を導出し、クライアントに提供する構成としてもよい。
また、施肥量決定装置1は、単体のコンピュータである必要はなく、複数のコンピュータにより構成されていてもよい。例えば、インターネットを介して接続された端末とクラウドサーバとが協働して施肥量決定装置1として機能し、端末が適宜クラウドサーバと協働して処理を実行する構成でもよい。
また本実施形態では、初期施肥を「圃場への移植時に行われる窒素系の緩効性肥料の施肥」と定義したが、これはあくまで初期施肥の一例である。初期施肥は、ある一つの期において、追肥の前の所定のタイミングで行われる施肥であればよい。
1 施肥量決定装置
10 施肥量決定部
11 仮施肥量導出部
12 残存量導出部
10 施肥量決定部
11 仮施肥量導出部
12 残存量導出部
Claims (7)
- 今期の初期の緩効性肥料の施肥後に行われる追肥時の施肥量である追肥時施肥量を決定する施肥量決定装置であって、
追肥前の農作物の植生に関する植生関連値を取得し、植生関連値を入力の1つとし施肥量を出力とする施肥量導出計算式を利用して、取得した植生関連値に基づいて仮の追肥時施肥量を導出する仮施肥量導出部と、
今期の初期の施肥後から追肥前に至るまでの積算温度を取得し、取得した積算温度に基づいて養分溶出率または養分残存率を求め、養分溶出率または養分残存率から緩効性肥料の残存量を導出する残存量導出部と、
前記仮施肥量導出部により導出された仮の追肥時施肥量から前記残存量導出部により導出された緩効性肥料の残存量を減算して最終的な追肥時施肥量を決定する施肥量決定部と、
を備えることを特徴とする施肥量決定装置。 - 前記施肥量決定部は、前記仮施肥量導出部により導出された仮の追肥時施肥量から前記残存量導出部により導出された緩効性肥料の残存量を減算した値が、予め定められた上限値を上回る場合には、上限値を最終的な追肥時施肥量として決定することを特徴とする請求項1に記載の施肥量決定装置。
- 前記仮施肥量導出部は、蓄積された過去の実際の追肥時の施肥量および追肥時の植生関連値の組み合わせと収穫物の質との関係について、収穫物の質を目的変数とし、追肥時の施肥量および追肥時の植生関連値を説明変数とする重回帰分析を行って求められた重回帰式に基づく計算式を前記施肥量導出計算式として利用して仮の追肥時施肥量を導出することを特徴とする請求項1または2に記載の施肥量決定装置。
- 前記仮施肥量導出部は、農作物の群落に対する遠隔からの観測により得られる第1指標値を前記植生関連値として取得することを特徴とする請求項1から3の何れか1項に記載の施肥量決定装置。
- 前記仮施肥量導出部は、ドローンを用いた上空からのセンシングにより得られるNDVIを前記第1指標値として取得することを特徴とする請求項4に記載の施肥量決定装置。
- 前記仮施肥量導出部は、NDVIセンサを用いた地上での測定により得られるNDVI、葉緑素計を用いた地上での測定により得られるSPAD値、または、葉色板を用いた地上での測定により得られる葉色板値を前記植生関連値として取得することを特徴とする請求項1から3の何れか1項に記載の施肥量決定装置。
- 今期の初期の緩効性肥料の施肥後に行われる追肥時の施肥量である追肥時施肥量を決定する施肥量決定方法であって、
追肥前の農作物の植生に関する植生関連値を取得し、植生関連値を入力の1つとし施肥量を出力とする施肥量導出計算式を利用して、取得した植生関連値に基づいて仮の追肥時施肥量を導出すると共に、今期の初期の施肥後から追肥前に至るまでの積算温度を取得し、取得した積算温度に基づいて養分溶出率または養分残存率を求め、養分溶出率または養分残存率から緩効性肥料の残存量を導出する第1ステップと、
前記第1ステップで導出した仮の追肥時施肥量から、前記第1ステップで導出した残存量を減算して最終的な追肥時施肥量を決定する第2ステップと、
を備えることを特徴とする施肥量決定方法。
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Cited By (8)
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JP2021108649A (ja) * | 2020-01-15 | 2021-08-02 | 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構 | 施肥量導出装置および施肥量導出方法 |
JP2021171057A (ja) * | 2020-04-20 | 2021-11-01 | 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構 | 農作物関連値導出装置および農作物関連値導出方法 |
CN113692793A (zh) * | 2021-08-27 | 2021-11-26 | 淄博市农业科学研究院 | 一种中耕、除草、培土、变量施肥谷子田间作业机 |
WO2021245890A1 (ja) * | 2020-06-04 | 2021-12-09 | 株式会社ナイルワークス | 土壌状態推定装置、圃場管理装置、土壌状態推定方法及び土壌状態推定プログラム |
JP2021190108A (ja) * | 2020-05-25 | 2021-12-13 | 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構 | 農作物関連値導出装置および農作物関連値導出方法 |
CN114546991A (zh) * | 2022-03-15 | 2022-05-27 | 中国烟草总公司重庆市公司巫溪分公司 | 山地烟区烤烟施肥数量控制方法 |
CN115349340A (zh) * | 2022-09-19 | 2022-11-18 | 沈阳农业大学 | 基于人工智能的高粱施肥控制方法及*** |
CN115836639A (zh) * | 2022-11-11 | 2023-03-24 | 四川省农业科学院园艺研究所 | 一种设施无土基质栽培番茄水肥供给方法、装置及存储介质 |
Family Cites Families (6)
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---|---|---|---|---|
JP4312904B2 (ja) * | 1999-11-08 | 2009-08-12 | カワサキ機工株式会社 | 圃場環境浄化システム |
JP2015027296A (ja) * | 2014-07-23 | 2015-02-12 | 株式会社へんこ | 施肥設計方法および施肥設計システム |
JP6787074B2 (ja) * | 2016-11-22 | 2020-11-18 | コニカミノルタ株式会社 | 施肥設計方法、施肥設計プログラム、および施肥設計システム |
JP7232515B2 (ja) * | 2018-03-29 | 2023-03-03 | 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構 | 農作物用土壌環境予測システム、農作物用土壌環境予測装置、及び農作物用土壌環境予測方法 |
CN109169121A (zh) * | 2018-10-11 | 2019-01-11 | 内蒙古大学 | 一种用于干旱地区的大豆宽窄行栽培方法 |
JP2020054395A (ja) * | 2020-01-15 | 2020-04-09 | 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構 | 施肥量決定装置および施肥量決定方法 |
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Cited By (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2021108649A (ja) * | 2020-01-15 | 2021-08-02 | 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構 | 施肥量導出装置および施肥量導出方法 |
JP2021171057A (ja) * | 2020-04-20 | 2021-11-01 | 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構 | 農作物関連値導出装置および農作物関連値導出方法 |
JP7044285B2 (ja) | 2020-04-20 | 2022-03-30 | 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構 | 農作物関連値導出装置および農作物関連値導出方法 |
JP2021190108A (ja) * | 2020-05-25 | 2021-12-13 | 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構 | 農作物関連値導出装置および農作物関連値導出方法 |
JP7051161B2 (ja) | 2020-05-25 | 2022-04-11 | 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構 | 農作物関連値導出装置および農作物関連値導出方法 |
WO2021245890A1 (ja) * | 2020-06-04 | 2021-12-09 | 株式会社ナイルワークス | 土壌状態推定装置、圃場管理装置、土壌状態推定方法及び土壌状態推定プログラム |
CN113692793A (zh) * | 2021-08-27 | 2021-11-26 | 淄博市农业科学研究院 | 一种中耕、除草、培土、变量施肥谷子田间作业机 |
CN114546991A (zh) * | 2022-03-15 | 2022-05-27 | 中国烟草总公司重庆市公司巫溪分公司 | 山地烟区烤烟施肥数量控制方法 |
CN115349340A (zh) * | 2022-09-19 | 2022-11-18 | 沈阳农业大学 | 基于人工智能的高粱施肥控制方法及*** |
CN115349340B (zh) * | 2022-09-19 | 2023-05-19 | 沈阳农业大学 | 基于人工智能的高粱施肥控制方法及*** |
CN115836639A (zh) * | 2022-11-11 | 2023-03-24 | 四川省农业科学院园艺研究所 | 一种设施无土基质栽培番茄水肥供给方法、装置及存储介质 |
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