JP4202328B2 - 作業決定支援装置および方法、並びに記録媒体 - Google Patents

Description

本発明は作業決定支援装置および方法、並びに記録媒体に関し、特に、圃場毎の気象、圃場毎の作物の状態、および圃場毎の土壌の状態から作業の案を算出するようにした、作業決定支援装置および方法、並びに記録媒体に関する。

農業の作物の栽培において、農作業従事者は、栽培暦を用いて農作業の内容と時期を決定するのが一般的である。栽培暦とは、過去の作物の成長と栽培地方の気候などに基づいて、時期または作物の成長段階に対する作業内容を一般化して示したものである。個々の圃場の特性や品種の特性に対する調整は、農作業従事者が経験に基づいて、作業時期、農薬および肥料の量等を調整することで行われる。

例えば、施肥は、土壌に含まれる有機物、窒素、燐酸、カリウムなど、作物の育成に必要な成分を補充するのが目的である。当然、圃場により、土壌成分は異なる為、適切な施肥量は、圃場毎に異なる。また、同じ作物であっても、その品種により必要とする土壌の成分は、異なる。更に、同じ品種の作物であっても、栽培時期の積算温度や日射量により、作物の生育量は変化し、このとき必要とされる土壌成分は異なる。同一の地域内にあっても、圃場の周辺環境や土壌の基本的性質、水脈などにより、圃場の積算温度や日射量は変化する。従って、農作業従事者は、これらを経験を通して把握し、栽培暦を基準に農作業の時期、肥料の量、農薬の量などを調整する。

また、病気や病害虫に対する防除作業は、予め決めた時期に、発生防止を主目的に実行されるのが通常である。広域で深刻な病気や病害虫が発生した場合には、農業協同組合、農業改良普及所、農業共済組合などの地域の農作業指導団体が、主導し、農作業従事者または、これらの団体が対応する。このとき、対応する地全体域に対して最適な処置が提案され、個々の圃場毎に最適な処置が提案されるとは限らない。

このように、従来の農作業は、農作業従事者の経験に依存し、個々の圃場毎の農作業の実行時期や内容が、常に適切とは限らないという課題があった。

本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、農作業従事者の経験量に拘わらず、圃場毎に常に適切な農作業の時期、内容の決定を支援することを目的とする。また、土壌の情報の変更や読み出しが迅速、かつ確実に実行できるようにすることを目的とする。

本発明の作業決定支援装置は、時間の単位および農地の広さの単位によって区分した階層で、農地としての圃場の土壌に関する情報を分類して記憶する土壌情報記憶手段と、圃場毎の作物の病理と病害の発生と拡散を予測する病理病害予測手段と、土壌に関する情報および病理と病害の発生と拡散の予測から所定の圃場にて行うべき作業の案を決定する作業決定手段とを備える。
圃場毎の気象を予測する圃場気象予測手段をさらに備え、病理病害予測手段は、気象の予測から病理と病害の発生と拡散を予測する。
所定の圃場の病理と病害の発生状況および作物の成長段階に関する情報を検出する検出手段をさらに備え、病理病害予測手段は、病理と病害の発生状況および作物の成長段階に関する情報から病理と病害の発生と拡散を予測する。
病理病害予測手段は、圃場毎に、過去の病理と病害の発生実績を記録する。

本発明の作業決定支援方法は、時間の単位および農地の広さの単位によって区分した階層で、農地としての圃場の土壌に関する情報を分類して記憶する土壌情報記憶ステップと、前記圃場毎の作物の病理と病害の発生と拡散を予測する病理病害予測ステップと、前記土壌に関する情報および前記病理と病害の発生と拡散の予測から所定の圃場にて行うべき作業の案を決定する作業決定ステップとを含むことを特徴とする。

本発明の記録媒体のプログラムは、時間の単位および農地の広さの単位によって区分した階層で、農地としての圃場の土壌に関する情報を分類して記憶する土壌情報記憶ステップと、前記圃場毎の作物の病理と病害の発生と拡散を予測する病理病害予測ステップと、前記土壌に関する情報および前記病理と病害の発生と拡散の予測から所定の圃場にて行うべき作業の案を決定する作業決定ステップとを含むことを特徴とする。

本発明の作業決定支援装置および作業決定支援方法、並びに記録媒体においては、時間の単位および農地の広さの単位によって区分した階層で、農地としての圃場の土壌に関する情報が分類して記憶され、圃場毎の作物の病理と病害の発生と拡散が予測され、土壌に関する情報および病理と病害の発生と拡散の予測から所定の圃場にて行うべき作業の案が決定される。

以上のように、本発明によれば、農作業従事者の経験量に拘わらず、圃場毎に常に適切な農作業の時期、内容の決定を支援することができる。

図１は、農業の構成要素と本発明の農作業決定支援システムの一実施の形態の構成を示す図である。圃場１には、農作業従事者３によって、作物２が作付けされる。農作業従事者３は、農作業に必要な、または適切な農機具４（アタッチメントを取り付けたトラクタ、コンバイン、田植機などをいう。図１には、一例としてトラクタを示した）を利用して、農作業を実行する。農作業によっては、図１には示さぬが、ビニルハウス、育苗箱などの農業資材が利用される。また、肥料、農薬などの消費財も用いられる。農作業従事者３は、これらの農機具、農業資材、消費材への投資、農作業に必要な作業量に対して、圃場１に作付けされた作物２の収穫量とその品質を最大とするように、農作業の時期と農作業の内容を選択する。

農作業決定支援システムを構成するパーソナルコンピュータ６は、インターネットに代表されるネットワーク７と接続される。ネットワーク７は、外部のデータベース等を含み、パーソナルコンピュータ６からのアクセスに対応して要求する適切な情報を提供する。このパーソナルコンピュータ６は、必要な情報処理が可能であればよく、ワークスステーション、シーケンサ、または農作業決定支援専用の情報処理機器などでもよい。

パーソナルコンピュータ６は、ネットワーク７にアクセスし、農作業の支援に必要な気象、周辺圃場の病害虫発生状況などの情報を得る。圃場１の作物２の画像を取り込む作物センサ８、圃場１の気象を検出する気象センサ９、および圃場１の土壌の状態を検出する土壌センサ１０が、パーソナルコンピュータ６に接続される。作物センサ８より取り込まれた圃場１の作物２の画像は、パーソナルコンピュータ６に取り込まれ、所定の処理がなされ、現在の作物２の長さを示す現在作物長、作物２の色から病気の発生状況などを示す情報となる。作物センサ８は、具体的には、ＣＣＤ画像センサ、ビデオカメラなどを利用でき、所定の画像の解像度等が得られるセンサであればよい。

気象センサ９は、圃場１の気温、湿度、水温、日射量、降水量、風速、風向などの気象情報をパーソナルコンピュータ６に供給する。気象センサ９は、気温センサ、湿度センサなどの複数のセンサの集合からなり、気象観測の観測点のセンサと同等の機能があればよい。具体的には、気温センサは抵抗温度計、熱伝対、日射量センサはフォトセンサなどを用いればよい。土壌センサ１０は、圃場１の地温、含水率、有機物含有量、窒素、燐酸、カリウムなどの含有量など、土壌の状態の情報をパーソナルコンピュータ６に供給する。具体的には、土壌センサ１０は、赤外分光光度計、発光分析器、核磁気共鳴吸収装置などを用いることができる。

図２は、パーソナルコンピュータ６のハードウェア構成図である。ＣＰＵ（central processing unit）２１は、各種アプリケーションプログラムや、基本的なＯＳ（operating system)を実際に実行する。ＲＯＭ（read-only memory）２２は、一般的には、ＣＰＵ２１が使用するプログラムや演算用のパラメータのうちの基本的に固定のデータを格納する。ＲＡＭ（random-access memory）２３は、ＣＰＵ２１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータを格納する。これらはバス３２により相互に接続されている。

キーボード２５は、テキストを入力したり、ＣＰＵ２１に各種の指令を入力するとき、農作業従事者３により操作される。マウス２６は、ＣＲＴ（cathode ray tube）ディスプレイ２７の画面上のポイントの指示や選択を行うとき、農作業従事者３により操作される。ＣＲＴディスプレイ２７は、各種情報をテキストやイメージで表示する。ＨＤＤ（hard disk drive）２８とＦＤＤ（floppy disk drive）２９は、それぞれハードディスクまたはフロッピー（登録商標）ディスクを駆動し、それらにＣＰＵ２１によって実行するプログラムや情報を記録または再生させる。通信ボード３０は、ＩＳＤＮ（integrated service digital network）を含む公衆回線、又はＬＡＮ（local area network）等の通信回線と接続させるための装置であり、具体的にはモデムや各種ＬＡＮボード等で構成される。センサ接続ボード３１は、作物センサ８、気象センサ９、土壌センサ１０からの情報をパーソナルコンピュータ６に取り込むための装置である。これらのキーボード２５乃至センサ接続ボード３１は、インターフェース２４に接続されており、インターフェース２４はバス３２を介してＣＰＵ２１に接続されている。

図３に、ＣＰＵ２１がプログラムを実行することによって実現される農作業決定支援システムの機能ブロック図を示す。作物成長モデル４１は、圃場単位に、作物の成長を予測する。キャベツを例に説明すれば、葉の広がり、外葉発育期の開始時期、結球開始時期、結球の大きさなどを予測する。また、作物成長モデル４１は、圃場毎に、予測開始から現時点までの、作物成長の実績情報も記憶する。病理病害モデル４２は、圃場単位で病気と病害虫の発生確率を算出する。また、一旦発生した病気と病害虫の拡散予測を行い、その予測される被害を算出する。ここで言う被害とは、出荷できない作物の割合を言う。更に、病理病害モデル４２は、圃場毎の過去の病理病害発生実績を記録する。

圃場気象モデル４３は、圃場単位の気象を予測するとともに、圃場単位で、過去の気象の実績を記憶する。作業履歴管理部４４は、圃場毎に農作業の作業実績の履歴を記憶する。例えば、防除であれば、実行日付と防除に用いた農薬の種類、量、散布方法などを、記憶する。表示部４５は、農作業従事者３に提供する情報の表示形式を定め、ＣＲＴディスプレイ２７に表示させる。基本的には、表示部４５は、緊急性の高い情報、重要性の高い情報を優先して表示する。表示形式を、農作業従事者３が設定できるようにしてもよい。

農作業知識データベース４６は、農作業の決定に必要な情報を記憶し、要求に応じて提供する。これはまた、ネットワーク７、記録媒体などから必要な情報を読み込み内容を更新する機能を有する。作物の品種に関する情報は、作物名、品種名、発芽率、播種量、成長関数、開花・結実関数・病害虫耐性などからなる品種特性データ、施肥応答性、気温や日射などに対する振る舞いを示す環境応答性、栽培作業の注意点を示す栽培作業性、収穫方法などからなる栽培特性、成熟・老化、密度、体積、形状などからなる貯蔵運搬特性などを含む。また、肥料に関する情報は、コスト、効果、成分、使用方法などからなる。防除に関する情報は、コスト、効果、成分、使用方法などからなる。更に、農作業知識データベース４６は農作業方法や灌漑計画に関する情報などを含む。

圃場マップ４７は、圃場毎にその分類、圃場の総合的な特徴を示す作物経歴と土壌の物理的な特性を示す情報を記憶する。農作業支援部４８は、農作業の作業内容案を算出するものであり、１つの算出要求に対して、複数の作業内容案の算出が可能である。計画管理部４９は、農作業従事者３の意思決定を反映した入力を受けて、基本栽培計画を保持する。基本的には、この基本栽培計画を基準として、作物２の状態、気象予測などを考慮して、農作業案が算出される。検出部５０は、作物センサ８、気象センサ９、土壌センサ１０を管理し、検出データを取り込み、検出データを処理して、作物成長モデル４１、圃場気象モデル４３などに提供する。通信部５１は、ネットワーク７と通信し、外部のデータベースから、気象情報、周辺圃場の病害虫発生状況の情報などを取得する。

図４は、作物成長モデル４１の構成を示すブロック図である。検出部５０より、現在作物長ｙｎ、作物成長段階ｓｔ、作物密度ｄが入力される。圃場気象モデル４３より、日射量ｓ、気温ｔｅｍ、降雨量ｒが入力される。作業履歴管理部４４より、灌漑量ｉ、施肥量ｄｒが入力される。圃場マップ４７より、土壌母体基本特性ｂ、土壌肥料成分ｎが入力される。所定の圃場での作物全体の成長量Ｙは、個体の成長量ｙの面積分で表現され、式（１）で表される。
Ｙ（ｔ）＝ ｙ（ｔ）ｄＳ＝ ｈ｛ｄｙ／ｄｔ；ｂ；ｎ（ｔ₀）、ｄｒ（ｔ）；
ｓ（ｔ）、ｔｅｍ（ｔ）；ｉ（ｔ）、ｒ（ｔ）；ｄ（ｔ）｝ｄｔｄＳ （１）

ｈは各要因と成長量との関係を表す複合システム関数である。ここで、気温ｔｅｍの支配が大きいとすれば、成長量ｙは式（２）のような線形関係で近似してもよい。
ｙ（ｔ）＝ ｈ１（ｔ−τ）ｔｅｍ（τ）ｄｒ （２）

あるいは、水稲であればＯＲＹＺＡモデルまたは堀江モデルなどを使用して成長量を算出してもよい。成長量ｙの支配要因が不明な作物に関しては、ファジィまたは遺伝的アルゴリズム等を使用して、式（１）の複合システム関数のパラメータを同定すればよい。

図５は、圃場気象モデル４３の構成を示すブロック図である。圃場気象モデル４３は、圃場毎の過去の気温、湿度、水温、地温、日射量、日照時間、降水強度、風速・風向の情報を有し、検出部５０より、圃場の現在の、気温、湿度、水温、地温、日射量、日照時間、降水強度、風速・風向の情報を得る。また、圃場気象モデル４３は、通信部５１を介して、気象情報を取り込み、更に、検出部５０より、現在作物長ｙｎ、作物密度ｄを得る。圃場気象モデル４３は、通信部５１を介して得られた気象情報を基に、過去から現在に至る気象変化と、作物の成長段階による気温、湿度、地温の変化などの要素を加味して、圃場単位の気象（作物の近傍の微気象）の予測を行う。

図６は、圃場マップ４７の構成を示す図である。圃場マップ４７は、圃場１の特性を記述するために、圃場１に関する情報を４階層に分類するとともに、各階層を、時間スケールと空間スケールに区分して記憶する。第１階層は、圃場１の総合的な特性を表現する農地分類の情報を有する。この階層は、具体的には、水田、畑地（果樹園を含む）、草地の圃場としての基本的な特性を示す分類情報と、気象やより広範な生産環境などに支配される過去の作物履歴の情報を記憶する。水田、畑地、草地の分類の情報は、１０年単位で、圃場毎に記録される。作物履歴の情報は、１年単位または四季単位で、圃場毎に記録される。

圃場マップ４７の第２階層乃至第４階層は、圃場の土壌特性を示す。第２階層は、心土の土性分類を示す。図７に土の組成分類を示す３角座標を示す。３角座標上の心土の位置により、土壌の基本的な性質が表現される。心土の性質は、土壌の基本的な性質を支配する。心土の性質は人為的には変更不可能であり、１度観測した情報は、５０年以上は変更の必要がなく、１０ａ単位で、情報を保持すればよい。第３階層は、作物の根の７０％が分布する圃場表面の作土の基本特性を示す。具体的には、透水性分布、地下水位分布、作土深さ分布、雑草種分布などの情報を有する。作土の基本特性は、作土の入れ替えなどにより変更可能であるが、現実には、経済的に変更困難であり、５年から１０年程度の期間では変化がほとんどなく、ａ単位で、情報を保持すればよい。

第４階層は、作土の短期的な変動特性を示す。具体的には、雑草量の分布、地表面起伏、有機物含量、微量要素分布、窒素、燐酸、カリウム分布などの情報を有する。これらは、数年間で大幅に変動し、人為的に短期に変更が可能であるため、１年単位で、かつｍ単位での詳細な分布の情報が必要である。

長期的な土壌の特性管理、および長期に渡る経営戦略には、第１階層、第２階層、第３階層、第４階層の順に重要である。逆に、単年度の作物２の収穫量など短期の予測には、第４階層、第３階層、第２階層、第１階層の順に影響度を有する。従って、農作業の決定支援には、第４階層、第３階層、第２階層、第１階層の順にアクセス頻度が多くなる。これより、図６に示した階層構造を反映したデータ構造とすることで、土壌の情報の変更や読み出しが迅速、かつ確実に実行できる。より具体的には、リレーショナルデータベースやオブジェクト指向データベース上に、階層構造を有した土壌マップを実現する。

図８は、病理病害モデル４２の構成を示すブロック図である。まず、病理病害モデル４２は、病理病害の発生確率を算出する。病理病害モデル４２は、内部に有する過去の病理病害発生分布データを検索し、圃場気象モデル４３より、圃場気象予測情報を得て、検出部５０を介して、作物成長段階の情報を得る。これらを基に、式（３）により病理病害の発生確率Ｐ（ｘ；ｔ）を算出する。
Ｐ（ｘ；ｔ）＝Ｆ（Ｖ（ｘ），ＳＴ（ｘ；ｔ），ＥＮ（ｘ；ｔ）） （３）

ここで、Ｐ（ｘ；ｔ）は時間と空間を含む確率である。Ｖ（ｘ）は、過去の病理病害の発生分布を示す。ＳＴ（ｘ；ｔ）は、作物成長段階を示す。ＥＮ（ｘ；ｔ）は、圃場気象予測を示す。関数Ｆは、過去の病理病害の発生分布Ｖ、作物の成長段階ＳＴ、および圃場の気象予測ＥＮの過去の履歴に関連するため、変数の積分形を有する。

次に、病理病害モデル４２は、検出部５０を介して、圃場の現状病理病害発生量の情報を、通信部５１を介して、周辺病理病害発生量の情報を得て、病理病害の発生確率Ｐ（ｘ；ｔ）と現実の病理病害の発生量Ｄから、式（４）より病理病害の拡散の予測を行う。
ｄＤ（ｘ；ｔ）＝Ｐ（ｘ；ｔ₀）ΔＧ（ｋ，Ｄ，ＳＴ，ＥＮ） （４）

ここでｋは、拡散計数を示す。式（４）は拡散方程式の形を有し、ある時刻ｔ₀で発生した病理病害のその後の増大は、拡散係数ｋ、病理病害の発生量Ｄ、および圃場気象予測ＥＮ、作物の成長段階ＳＴの時間発展によって記述される。

被害予測は、病理病害の発生量Ｄに被害係数αを乗ずることによって算出する。被害係数αは、病理病害の発生量Ｄに対する収穫量への影響の度合いを示す。被害係数αは、病理病害の発生した時刻ｔ₀からの経過時間と圃場気象予測ＥＮの関数として算出するか、検出部で得られる情報により算出してもよい。

図９は、作物の選択から作物栽培の全農作業終了までの、農作業決定支援システムの動作を表すフローチャートである。ステップＳ１１において、農作業従事者３は、農作業決定支援システムに、作物、品種、市場の情報表示を行わせる。ステップＳ１２において、農作業従事者３は、作物、品種と作付けする圃場１を選択設定し、農作業決定支援システムに収穫量と投資の予測を行わせる。ここで、投資とは、種、農薬、および肥料などの購入費用、労働力の費用、ならびに農機具および農業資材の購入費用などを言う。ステップＳ１３において、農作業従事者３は、作物、品種と作付けする圃場１を決定する。ステップＳ１４において、農作業決定支援システムは、ステップＳ１３において決定された作物、品種と作付けする圃場の情報から、基本栽培日程を作成する。

ステップＳ１５において、ステップＳ１４にて作成された基本栽培日程を基準として、農作業決定支援が開始される。ここでは、農作業決定支援システムは、作物成長モデル等の必要な初期設定を実行する。ステップＳ１６において、農作業決定支援システムは、農作業が必要な時期に、農作業案の表示を行う。ここで表示される農作業案は、単数とは限らない。ステップＳ１７において、農作業従事者３は、ステップＳ１６で示された農作業案を選択、決定し、圃場１、作物２に対して農作業を実行する。ステップＳ１８において、農作業従事者３は、ステップＳ１７において実行した農作業の実績を農作業決定支援システムに入力する。ステップＳ１９において、農作業支援システムは、全農作業が終了したか否かを判定し、全農作業が終了していないと判定された場合、ステップＳ１６に戻り、処理を継続する。ステップＳ１９において、全農作業が終了したと判定された場合、農作業決定支援システムは動作を終了する。

このように、農作業決定支援システムは、作物の作付け開始から終了まで、農作業従事者３の意思決定に必要な情報を提供する。基本栽培日程や農作業案の表示では、関連する情報を統合して、圃場単位で補正後表示する為、農作業従事者３は、農作業の経験がなくとも、適切な農作業選択の判断が可能となる。また、経験豊富な農作業従事者３であっても、判断すべき項目の見落としが防止でき、安定した作物収穫量が得られる。

図１０は、図９の作物、品種、市場の情報表示を行うステップＳ１１での、機能ブロックの動作と機能ブロック間のメッセージの送受信を表すフローチャートである。まず、ステップＳ１０１において、農作業従事者３は、計画管理部４９に、作物、品種、市場の情報の表示を要求する。ステップＳ１０２において、計画管理部４９は、作物、品種の情報要求に対応する処理を実行する。すなわち、計画管理部４９は、農作業知識データベース４６に、農作業従事者３の入力した作物名と品種名を含んだメッセージを送信する。ステップＳ１６１において、農作業知識ベータベース４６は、受信したメッセージの作物名と品種の名を基に、作物と品種の情報の検索を行う。ここで、作物、品種の情報は、耐病性、大きさ、適作型、栽培注意点などの作物と品種の特性、および必要な土壌特性、施肥量、防除回数、並びに、それぞれのコストなど全般的な情報である。農作業知識データベース４６により検索された作物と品種の情報は、計画管理部４９と表示部４５に送信される。ステップＳ１１１において、作物と品種の情報を受信した表示部４５は、それをＣＲＴディスプレイ２７に表示する。

次に、ステップＳ１０３において、計画管理部４９は、市場の情報要求を行う。すなわち、計画管理部４９は、通信部５１に、農作業従事者３の入力した作物名、品種名、および市場名を含んだメッセージを送信する。ステップＳ１４１において、通信部５１は、受信した作物名、品種名、および市場名を基に、市場の情報検索を行う。ここでの市場情報は、作物の市場価格、価格予想、需要予想などである。通信部５１により検索された市場の情報は、計画管理部４９と表示部４５に送信される。ステップＳ１１２において、市場の情報を受信した表示部４５は、市場の情報をＣＲＴディスプレイ２７に表示する。ここで、表示部４５は、作物と品種の情報、並びに市場の情報を同時に表示してもよい。

このように、農作業決定支援システムは、農作業従事者３に作物、その品種、および市場の全般的な情報を提示する。これにより、農作業従事者３は、作付けする作物と品種の絞り込みができる。

図１１は、図９の収穫量と投資の予想を行うステップＳ１２での、機能ブロックの動作と機能ブロック間のメッセージの送受信を表すフローチャートである。まず、ステップＳ２０１において、農作業従事者３は、計画管理部４９に、収穫量と投資予測要求を行う。ステップＳ２０２において、計画管理部４９は、この要求に対応して、圃場土壌情報要求を実行する。すなわち、計画管理部４９は、圃場マップ４７に、ステップＳ２０１において農作業従事者３が指定した圃場についての情報を要求するメッセージを送信する。ステップＳ２９１において、圃場マップ４７は、指定された圃場の土壌検出要求を行う。すなわち、圃場マップ４７は、検出部５０に、指定された圃場の土壌の現在の状態の検出を要求するメッセージを送信する。ステップＳ２５１において、検出部５０は、指定された圃場の土壌センサ１０で、その土壌の状態を検出する。検出部５０は、指定された圃場の土壌の情報を、圃場マップ４７に送信する。圃場マップ４７は、ステップＳ２９２で、圃場マップ４７が有する情報を、検出部５０からの圃場の土壌の情報で修正した後、指定された圃場の土壌情報を検索し、計画管理部４９に土壌情報を送信する。

ステップＳ２０３において、計画管理部４９は、圃場気象情報要求を実行する。すなわち、計画管理部４９は、圃場気象モデル４３に、ステップＳ２０１において農作業従事者３が指定した圃場についての気象予測の情報を要求するメッセージを送信する。ステップＳ２８１において、圃場気象モデル４３は、中長期の気象情報の要求を行う。すなわち、圃場気象モデル４３は、通信部５１に気象情報の検索を要求するメッセージを送信する。ステップＳ２４１において、通信部５１は、中長期の気象情報の検索を実行する。通信部５１は、検索された気象情報を、圃場気象モデル４３に送信する。圃場気象モデル４３は、圃場気象モデル４３が有する過去の気象情報と、通信部５１からの気象の情報を基に、中長期の気象情報を予測し、それを計画管理部４９に送信する。

ステップＳ２０４において、計画管理部４９は、病理病害予測要求を実行する。すなわち、計画管理部４９は、病理病害モデル４２に、ステップＳ２０１において農作業従事者３が指定した圃場についての病理病害予測を要求するメッセージを送信する。このメッセージには、指定された圃場の中長期の気象情報が含まれている。ステップＳ２１０１において、病理病害モデル４２は、指定された圃場の過去の病理病害の情報と中長期の気象情報を基に、病理病害予測を算出し、計画管理部４９に送信する。

ステップＳ２０５において、計画管理部４９は、作物成長予測要求を実行する。すなわち、計画管理部４９は、作物成長モデル４１に、ステップＳ２０１において農作業従事者３が指定した圃場についての作物成長予測を要求するメッセージを送信する。このメッセージには、指定された圃場の中長期の気象情報と、図９のステップＳ１１で得られた作物と品種の情報が含まれている。ステップＳ２７１において、作物成長モデル４１は、指定された圃場の中長期の気象情報、並びに作物と品種の情報を基に、収穫量を含んだ作物成長予測を算出し、計画管理部４９に送信する。

ステップＳ２０６において、計画管理部４９は、病理病害予測、作物成長予測および、図９のステップＳ１１で得られた防除、施肥の条件などを基に収穫量と投資予測を算出し、その収穫量と投資予測を表示部４５に送信する。ステップＳ２１１において、表示部４５は、ＣＲＴディスプレイ２７に収穫量と投資予測を表示する。

このように、農作業決定支援システムは、農業従事者３に、圃場１毎に作物２の収穫量とそれに必要な投資の予測を提示する。従って、農業従事者３は、先に得られた市場情報とあわせて、作物２の収穫量と投資予測から、最も効果的な圃場１に対する作物２とその品種を選択できる。

図１２は、図９の基本日程を作成するステップＳ１４と、農作業決定支援開始ステップＳ１５での、機能ブロックの動作と機能ブロック間のメッセージの送受信を表すフローチャートである。まず、ステップＳ３０１において、農作業従事者３は、計画管理部４９に、基本日程作成要求を行う。ステップＳ３０２において、計画管理部４９は、栽培日程情報要求を実行する。すなわち、計画管理部４９は、農作業知識データベース４６に、ステップＳ３０１において農作業従事者３が指定した作物、品種についての栽培日程情報を要求するメッセージを送信する。ステップＳ３６１において、農作業知識データベース４６は、指定された作物、品種の栽培日程の情報検索を行い、検索した栽培日程を計画管理部４９に送信する。

ステップＳ３０３において、計画管理部４９は、作物成長予測要求を行う。すなわち、計画管理部４９は、作物成長モデル４１に、ステップＳ３０１において農作業従事者３が指定した作物、品種についての情報と、ステップＳ１３で得た圃場気象情報を含んだメッセージを送信する。ステップＳ３７１において、作物成長モデル４１は、入力された情報を基に、作物成長予測を算出し、計画管理部４９に送信する。このとき、作物成長モデル４１は、必要に応じて圃場気象モデル４３、圃場マップ４７より情報を得て、作物成長予測を行ってもよい。

ステップＳ３０４において、計画管理部４９は、基本栽培日程案を算出し、表示部４５に送信する。ステップＳ３１１において、表示部４５は、基本栽培日程案をＣＲＴディスプレイ２７に表示する。図１３は、キャベツの栽培日程の表示例を示す図である。農作業従事者３は、ＣＲＴディスプレイ２７に表示された基本日程案を確認し、表示された基本日程を基に栽培を実行すると決定したときは、ステップＳ３０５に進む。更に異なる日程を要求する場合は、品種、圃場などの条件を変更して、ステップＳ３０１からやり直す。

ステップＳ３０５において、農作業従事者３は、計画管理部４９に基本栽培日程の選択設定をキーボード２５またはマウス２６で入力する。ステップＳ３０６において、計画管理部４９は、作物成長予測開始要求を実行し、作物、品種、圃場などの情報を含んだ作物成長予測開始要求メッセージを作物成長モデル４１に送信する。そのメッセージを受信した作物成長モデル４１は、作物成長予測を開始する。ステップＳ３０７において、計画管理部４９は、圃場気象予測開始要求を実行し、指定された圃場１などの情報を含んだ圃場気象予測開始要求メッセージを圃場気象モデル４３に送信する。そのメッセージを受信した圃場気象モデル４３は、ステップＳ３８１で、指定された圃場１の圃場気象予測を開始する。

ステップＳ３０８において、計画管理部４９は、圃場状態監視開始要求を実行し、指定された圃場１などの情報を含んだ圃場状態監視開始要求メッセージを圃場マップ４７に送信する。そのメッセージを受信した圃場マップ４７は、ステップＳ３９１で、指定された圃場１の圃場状態監視を開始する。ステップＳ３０９において、計画管理部４９は、病理病害予測開始要求を実行し、指定された圃場などの情報を含んだ病理病害予測開始要求メッセージを病理病害モデル４２に送信する。そのメッセージを受信した病理病害モデル４２は、ステップＳ３１０１で、指定された圃場１の病理病害予測を開始する。

以後、計画管理部４９は、基本栽培日程に基づいて農作業の実行案を算出させる。また、作物成長モデル４１、圃場気象モデル４３、圃場マップ４７、および病理病害モデル４２は、継続して指定された圃場の予測または監視を継続して実行する。計画管理部４９の有する基本栽培日程は、作物成長モデル４１、圃場気象モデル４３、圃場マップ４７の情報を所定の期間毎に取り込み修正される。

図１４は、図１２のステップＳ３７２において、作物成長モデル４１が指定された圃場の作物成長の予測を開始したときの、機能ブロックの動作と機能ブロック間のメッセージの送受信を表すフローチャートである。ステップＳ４７１の処理は、図１２のステップＳ３７２の処理と同様の処理である。ステップＳ４７２において、作物成長モデル４１は、作物と品種の情報要求を実行し、作物と品種の情報を含んだ情報検索メッセージを農作業知識データベース４６に送信する。農作業知識データベース４６は、ステップＳ４６１で、メッセージで指定された作物と品種に関する記憶情報を検索し、その検索結果を作物成長モデル４１に送信する。ステップＳ４７３において、作物成長モデル４１は、作物成長モデルの定数を設定する。

以下、作物成長モデル４１は、作物成長予測要求のイベントが発生したとき、それに対応する処理を実行する。次にその動作を説明する。作物成長予測要求は、圃場気象モデル４３等の他の機能からの要求と作物成長モデル４１自身が所定の期間毎に発生させる場合がある。まずステップＳ５７１において、作物成長モデル４１は、作業履歴情報を要求する。このとき、指定された圃場１を特定する情報を含んだ作業履歴情報要求メッセージが、作物成長モデル４１から、作業履歴管理部４４に送信される。ステップＳ５３１において、作業履歴管理部４４は、指定された圃場１の作業履歴情報を検索し、作物成長モデル４１に送信する。

ステップＳ５７２において、作物成長モデル４１は、圃場情報を要求する。このとき、指定された圃場１を特定する情報を含んだ圃場情報要求メッセージが、圃場マップ４７に送信される。ステップＳ５９１において、圃場マップ４７は、指定された圃場１の土壌に関する情報を検索し、作物成長モデル４１に送信する。ステップＳ５７３において、作物成長モデル４１は、圃場気象情報を要求する。このとき、指定された圃場を特定する情報を含んだ圃場気象情報要求メッセージが、圃場気象モデル４３に送信される。ステップＳ５８１において、圃場気象モデル４３は、指定された圃場１の気象情報を検索し、作物成長モデル４１に送信する。

ステップＳ５７４において、作物成長モデル４１は、作物２の成長検出を要求する。このとき、指定された圃場１を特定する情報を含んだ作物成長の検出要求メッセージが、検出部５０に送信される。ステップＳ５５１において、検出部５０は、指定された圃場１の作物２の成長状態を検出し、検出結果を作物成長モデル４１に送信する。ステップＳ５７５において、作物成長モデル４１は、入力された情報を基に、作物成長予測を算出する。

以上のように、作物成長モデル４１には、指定された圃場の気象の最新の予測と土壌の最新の状態を反映した作物の状態が保持される。

図１５は、図１２のステップＳ３８１において、圃場気象モデル４３が指定された圃場の気象の予測を開始したときの、機能ブロックの動作と機能ブロック間のメッセージの送受信を表すフローチャートである。ステップＳ６８１は、図１２のステップＳ３８１に対応するステップである。ステップＳ６８２において、圃場気象モデル４３は、気象情報要求を実行し、指定された圃場１を特定する情報を含んだ情報検索メッセージを通信部５１に送信する。通信部５１はステップＳ６４１で、外部のデータベースと通信し、メッセージの圃場１の位置の気象情報を検索し、検索結果を圃場気象モデル４３に送信する。ステップＳ６８３において、圃場気象モデル４３は、作物と品種の情報要求を実行し、指定された作物名と品種名を含んだ情報検索メッセージを農作業知識データベース４６に送信する。農作業知識データベース４６は、ステップＳ６６１で、メッセージで指定された作物名と品種名に関連する記憶情報を検索し、検索結果を圃場気象モデル４３に送信する。ステップＳ６８４において、圃場気象モデル４３は、圃場気象モデルの定数を設定する。

以下は、圃場気象モデル４３の、圃場気象予測要求のイベントが発生したときの動作を説明する。圃場気象予測要求は、作物成長モデル４１等の他の機能からの要求と圃場気象モデル４３自身が所定の期間毎に発生させる場合がある。まずステップＳ７８１において、圃場気象モデル４３は、自身が有する指定された圃場１の気象の過去の情報を検索する。ステップＳ７８２において、圃場気象モデル４３は、気象情報の検索を要求する。このとき、指定された圃場１を特定する情報を含んだ気象情報の要求メッセージが、圃場気象モデル４３から、通信部５１に送信される。ステップＳ７４１において、通信部５１は、外部のデータベースと通信し、メッセージの圃場１の位置に基づき気象情報を検索し、検索結果を圃場気象モデル４３に送信する。

ステップＳ７８３において、圃場気象モデル４３は、作物長と密度の検出を要求する。このとき、指定された圃場１を特定する情報を含んだ作物長と密度の検出の要求メッセージが、検出部５０に送信される。ステップＳ７５１において、検出部５０は、指定された圃場１の現在の作物２の作物長と密度を検出し、検出結果を圃場気象モデル４３に送信する。ステップＳ７８４において、圃場気象モデル４３は、現在の圃場気象の検出を要求する。このとき、指定された圃場１を特定する情報を含んだ圃場気象の検出の要求メッセージが、検出部５０に送信される。ステップＳ７５２において、検出部５０は、指定された圃場１の気象を検出し、検出結果を圃場気象モデル４３に送信する。ステップＳ７８５において、圃場気象モデル４３は、入力された情報を基に圃場気象予測を算出する。

以上のように、圃場気象モデル４３には、圃場毎に最新の気象情報と圃場１の作物の作物長および密度を反映した気象状態が保持される。

図１６は、図１２のステップＳ３９１において、圃場マップ４７が指定された圃場１の土壌状態の監視を開始したときの、機能ブロックの動作と機能ブロック間のメッセージの送受信を表すフローチャートである。ステップＳ８９１は、図１３のステップＳ３９１に相当するステップである。ステップＳ８９２において、圃場マップ４７は、自分自身が有する指定された圃場１の雑草の過去の情報を検索する。ステップＳ８９３において、圃場マップ４７は、圃場１の状態を検出する要求を実行し、指定された圃場１を特定する情報を含んだ状態検出メッセージを検出部５０に送信する。ステップＳ８５１において、検出部５０は、メッセージの圃場１を特定する情報に基づき圃場１の土壌の状態を土壌センサ１０で検出し、検出結果を圃場マップ４７に送信する。ステップＳ８９４において、圃場マップ４７は、圃場情報を修正する。

以下は、圃場マップ４７の、圃場情報要求のイベントが発生したときの動作を説明する。圃場情報要求は、作物成長モデル４１等の他の機能からの要求と圃場マップ４７自身が所定の期間毎に発生させる場合がある。まずステップＳ９９１において、圃場マップ４７は、圃場１の状態の検出の要求を実行し、指定された圃場１を特定する情報を含んだ状態検出メッセージを検出部５０に送信する。ステップＳ９５１において、検出部５０は、メッセージの圃場１を特定する情報に基づき圃場１の土壌の状態を土壌センサ１０で検出し、検出結果を圃場マップ４７に送信する。ステップＳ９９２において、圃場マップ４７は、作業履歴の情報を要求する。このとき、指定された圃場１を特定する情報を含んだ作業履歴の要求メッセージが、作業履歴管理部４４に送信される。ステップＳ９３１において、作業履歴管理部４４は、指定された圃場１の施肥等の作業履歴を検索し、検出結果を圃場マップ４７に送信する。ステップＳ９９３において、圃場マップ４７は、圃場情報を修正する。

以上のように、圃場マップ４７には、圃場１毎に最新の作業履歴情報と土壌状態を検出した情報を反映した状態が保持される。

図１７は、図１２のステップＳ３１０１において、病理病害モデル４２が指定された圃場の病理病害の予測を開始したときの、機能ブロックの動作と機能ブロック間のメッセージの送受信を表すフローチャートである。ステップＳ１０１０１は、図１２のステップＳ３１０１に対応するステップである。まずステップＳ１０１０２において、病理病害モデル４２は、自分自身が有する指定された圃場の病理病害発生の過去の情報を検索する。ステップＳ１０１０３において、病理病害モデル４２は、作物と品種の情報要求を実行し、指定された作物名と品種名を含んだ情報検索メッセージを農作業知識データベース４６に送信する。農作業知識データベース４６は、ステップＳ１０６１で、メッセージで指定された作物名と品種名に関する情報を検索し、検索結果を病理病害モデル４２に送信する。ステップＳ１０１０４において、病理病害モデル４２は、病理病害モデルの定数を設定する。

以下は、病理病害モデル４２の、病理病害予測要求のイベントが発生したときの動作を説明する。病理病害予測要求は、農作業支援部４８等の他の機能からの要求と病理病害モデル４２自身が所定の期間毎に発生させる場合がある。ステップＳ１１１０１において、病理病害モデル４２は、病理病害の検出を要求する。このとき、指定された圃場１を特定する情報を含んだ病理病害検出の要求メッセージが、病理病害モデル４２から、検出部５０に送信される。ステップＳ１１５１において、検出部５０は、メッセージの圃場１を特定する情報に基づき病理病害の発生状況を作物センサ８から取り込んだ画像から検出し、病理病害モデル４２に送信する。

ステップＳ１１１０２において、病理病害モデル４２は、圃場周辺の病理病害の発生情報を要求する。このとき、指定された圃場１の位置の情報を含んだ圃場周辺の病理病害の発生情報の要求メッセージが、通信部５１に送信される。ステップＳ１１４１において、通信部５１は、外部のデータベースにアクセスし、指定された圃場１の周辺の病理病害の発生情報を検索し、検索結果を病理病害モデル４２に送信する。ステップＳ１１１０３において、病理病害モデル４２は、作物成長段階の検出を要求する。このとき、指定された圃場１を特定する情報を含んだ作物成長段階検出の要求メッセージが、病理病害モデル４２から、検出部５０に送信される。ステップＳ１１５２において、検出部５０は、メッセージの圃場１を特定する情報に基づき作物成長段階を作物センサ８から取り込んだ画像から検出し、検索結果を病理病害モデル４２に送信する。

ステップＳ１１１０４において、病理病害モデル４２は、圃場気象予測を要求する。このとき、指定された圃場１を特定する情報を含んだ圃場気象予測の要求メッセージが、圃場気象モデル４３に送信される。ステップＳ１１８１において、圃場気象モデル４３は、指定された圃場１の気象を予測し、予測結果を病理病害モデル４２に送信する。ステップＳ１１１０５において、病理病害モデル４２は、入力された情報から病理病害予測を算出する。

以上のように、病理病害モデル４２は、圃場１毎に最新の圃場気象予測と作物の成長段階を反映した状態を保持する。

図１８は、図９の農作業案の表示を行うステップＳ１６で、農作業の一種である育苗作業の案を算出するときの、機能ブロックの動作と機能ブロック間のメッセージの送受信を表すフローチャートである。まず、ステップＳ１２０１において計画管理部４９は、基本栽培日程を基に育苗要求を実行する。このとき、作物名、品種名等の情報を含んだ育苗要求のメッセージが、計画管理部４９から、農作業支援部４８に送られる。ステップＳ１２２１において、農作業支援部４８は、育苗方法の情報要求を実行する。このとき、作物名、品種名等の情報を含んだ育苗方法情報の要求メッセージが、農作業支援部４８から、農作業知識データベース４６に送信される。ステップＳ１２６１において、育苗方法情報の要求メッセージを受信した農作業知識データベース４６は、作物名、品種名を基に育苗方法情報を検索し、検索結果を農作業支援部４８に送信する。

ステップＳ１２２２において、農作業支援部４８は、作物２の品種情報を要求する。このとき、作物名、品種名を含んだ品種情報の要求メッセージが、農作業支援部４８から、農作業知識データベース４６に送信される。ステップＳ１２６２において、品種情報の要求メッセージを受信した農作業知識データベース４６は、作物名、品種名を基に品種情報を検索し、検索結果を農作業支援部４８に送信する。ステップＳ１２２３において、農作業支援部４８は、作物２の成長予測を要求する。このとき、作物２の成長予測の要求メッセージが、農作業支援部４８から、作物成長モデル４１に送信される。ステップＳ１２７１において、作物２の成長予測の要求メッセージを受信した作物成長モデル４１は、作物成長予測情報を算出し、農作業支援部４８に送信する。

ステップＳ１２２４において、農作業支援部４８は、入力された情報に基づいて、育苗方法案を算出し、表示部４５に送信する。ステップＳ１２１１において、表示部４５は、育苗方法案をＣＲＴディスプレイ２７に表示する。育苗方法案には、具体的な作業方法、実行時期などが含まれる。農作業従事者３は、ＣＲＴディスプレイ２７に表示された育苗方法案から、育苗方法を選択し、実行し、ステップＳ１２３１において、作業履歴管理部４４に、育苗の実績を入力する。

このように、農作業決定支援システムは、農作業従事者３に、基本栽培日程に基づいて、適切な育苗方法案を提示する。

図１９は、図９の農作業案の表示を行うステップＳ１６で、農作業の一種である定植作業の案を算出するときの、機能ブロックの動作と機能ブロック間のメッセージの送受信を表すフローチャートである。まず、ステップＳ１３０１において計画管理部４９は、基本栽培日程を基に定植要求を実行する。なお、基本栽培日程は、育苗状態や気象予測の変更などから修正を受け、常に最新の情報を反映し、育苗を実行した際とは異なるときもある。このとき、作物名、品種名等の情報を含んだ定植要求のメッセージが、計画管理部４９から、農作業支援部４８に送られる。この要求に対して、ステップＳ１３２１において、農作業支援部４８は、育苗実績の情報要求を実行する。このとき、育苗実績の情報要求メッセージが、農作業支援部４８から、作業履歴管理部４４に送信される。ステップＳ１３３１において、育苗実績の情報要求メッセージを受信した作業履歴管理部４４は、育苗実績の情報を検索し、検索結果を農作業支援部４８に送信する。以下、ステップＳ１３２２乃至ステップＳ１３３２の各ステップは、図１８におけるステップＳ１２２１乃至ステップＳ１２３１の育苗の場合と同様であるので、その説明は省略する。

このように、農作業決定支援システムは、農作業従事者３に、基本栽培日程に基づいて、適切な定植方法案を提示する。

図２０は、図９の農作業案の表示を行うステップＳ１６で、農作業の一種である除草剤散布作業の案を算出するときの、機能ブロックの動作と機能ブロック間のメッセージの送受信を表すフローチャートである。まず、ステップＳ１４０１において計画管理部４９は、基本栽培日程を基に除草剤散布要求を実行する。このとき、作物、品種等の情報を含んだ除草剤散布要求のメッセージが、計画管理部４９から、農作業支援部４８に送られる。この要求に対応して、ステップＳ１４２１において、農作業支援部４８は、除草剤散布実績情報を要求する。このとき、除草剤散布要求された圃場１を特定する情報を含んだ除草剤散布実績情報要求メッセージが、作業履歴管理部４４に送信される。作業履歴管理部４４は、ステップＳ１４３１において、除草剤散布要求された圃場１の除草剤散布実績情報を検索し、検索結果を農作業支援部４８に送信する。

ステップＳ１４２２において、農作業支援部４８は、雑草情報を要求する。このため除草剤散布要求された圃場１を特定する情報を含んだ雑草情報要求メッセージが、圃場マップ４７に送信される。ステップＳ１４９１において、圃場マップ４７は、除草剤散布要求された圃場１の雑草情報を検索し、その検索結果を農作業支援部４８に送信する。ステップＳ１４２３において、農作業支援部４８は、圃場気象情報情報を要求する。このため除草剤散布要求された圃場１を特定する情報を含んだ圃場気象情報の要求メッセージが、農作業支援部４８から、圃場気象モデル４３に送信される。ステップＳ１４８１において、圃場気象情報の要求メッセージを受信した圃場気象モデル４３は、除草剤散布要求された圃場１の圃場気象情報を検索し、検索結果を農作業支援部４８に送信する。

ステップＳ１４２４において、農作業支援部４８は、作物と品種の情報を要求する。このため、作物名、品種名を含んだ作物と品種の情報要求メッセージが、農作業支援部４８から、農作業知識データベース４６に送信される。ステップＳ１４６１において、作物と品種の情報要求メッセージを受信した農作業知識データベース４６は、作物名、品種名を基に作物と品種の情報を検索し、その検索結果を農作業支援部４８に送信する。ステップＳ１４２５において、農作業支援部４８は、除草剤情報を要求する。このため、作物名、品種名等を含んだ除草剤情報の要求メッセージが、農作業支援部４８から、農作業知識データベース４６に送信される。ステップＳ１４６２において、除草剤情報の要求メッセージを受信した農作業知識データベース４６は、作物名、品種名等を基に除草剤情報を検索し、その検索結果を農作業支援部４８に送信する。

ステップＳ１４２６において、農作業支援部４８は、除草剤散布方法情報を要求する。このため、作物名、品種名、除草剤名を含んだ除草剤散布方法情報要求メッセージが、農作業支援部４８から、農作業知識データベース４６に送信される。ステップＳ１４６３において、除草剤散布方法情報要求メッセージを受信した農作業知識データベース４６は、作物名、品種名、除草剤名を基に除草剤散布方法情報を検索し、その検索結果を農作業支援部４８に送信する。

ステップＳ１４２７において、農作業支援部４８は、入力された情報から除草剤散布方法案を算出し、表示部４５に送信する。ステップＳ１４１１において、表示部４５は、除草剤散布方法案をＣＲＴディスプレイ２７に表示する。除草剤散布方法案には、具体的な作業方法、実行時期などが含まれる。農作業従事者３は、ＣＲＴディスプレイ２７に表示された除草剤散布方法案から、所定の除草剤散布方法を選択し、実行し、ステップＳ１４３２において、作業履歴管理部４４に、除草剤散布の実績を入力する。

このように、農作業決定支援システムは、農作業従事者３に、基本栽培日程に基づいて、適切な除草剤散布方法案を提示する。

図２１は、図９の農作業案の表示を行うステップＳ１６で、農作業の一種である除草剤散布作業の案を算出するときの、機能ブロックの動作と機能ブロック間のメッセージの送受信を表す他のフローチャートである。このフローチャートの場合、まず、ステップＳ１５９１において圃場マップ４７は、圃場状態の検出で得られた雑草の状態が予め設定された閾値以上であると判定したとき、除草剤散布要求を実行する。このとき、除草剤散布要求のメッセージが、圃場マップ４７から、農作業支援部４８に送られる。ステップＳ１５２１乃至ステップＳ１５３２の処理は、図２０のステップＳ１４２１乃至ステップＳ１４３２の処理と同様の処理であり、その説明は省略する。

このように、農作業決定支援システムは、農作業従事者３に、雑草の状態に基づいて、適切な除草剤散布方法案を提示する。

以上のように、農作業決定支援システムは、育苗、除草剤散布以外の防除、施肥、収穫などの作業も同様に方法案を表示する。

なお、本明細書において、システムとは、複数の装置により構成される装置全体を表すものとする。

なお、上記したような処理を行うコンピュータプログラムをユーザに提供する記録媒体としては、磁気ディスク、CD-ROM、固体メモリなどの記録媒体の他、ネットワーク、衛星などの通信媒体を利用することができる。

以上のように、本発明によれば、適切な作業案を農作業従事者に提示するので、容易、かつ確実に作物の収穫を得ることができる。

本発明の農作業決定支援システムの一実施の形態を示す図である。 パーソナルコンピュータのハードウェア構成図である。 パーソナルコンピュータの機能ブロック図である。 作物成長モデルの構成を示すブロック図である。 圃場気象モデルの構成を示すブロック図である。 圃場マップの構成を示す図である。 土の組成分類を示す３角座標を示す図である。 病理病害モデルの構成を示すブロック図である。 農作業決定支援システムの動作を表すフローチャートである。 図９の作物、品種、市場の情報表示を行うステップの動作を表すフローチャートである。 図９の収穫量と投資の予想を行うステップの動作を表すフローチャートである。 図９の基本日程の作成をするステップの動作を表すフローチャートである。 キャベツの栽培日程の例を示す図である。 作物成長モデルの動作を表すフローチャートである。 圃場気象モデルの動作を表すフローチャートである。 圃場マップの動作を表すフローチャートである。 病理病害モデルの動作を表すフローチャートである。 育苗作業の案を算出する動作を表すフローチャートである。 定植作業の案を算出する動作を表すフローチャートである。 除草剤散布作業の案を算出するときの動作を表すフローチャートである。 除草剤散布作業の案を算出するときの他の動作を表すフローチャートである。

符号の説明

４１ 作物成長モデル
４２ 病理病害モデル
４３ 圃場気象モデル
４４ 作業履歴管理部
４７ 圃場マップ
４８ 農作業支援部

Claims (6)

1. 作業決定を支援する作業決定支援装置において、
   時間の単位および農地の広さの単位によって区分した階層で、農地としての圃場の土壌に関する情報を分類して記憶する土壌情報記憶手段と、
   前記圃場毎の作物の病理と病害の発生と拡散を予測する病理病害予測手段と、
   前記土壌に関する情報および前記病理と病害の発生と拡散の予測から所定の圃場にて行うべき作業の案を決定する作業決定手段と
   を備えることを特徴とする作業決定支援装置。
2. 前記圃場毎の気象を予測する圃場気象予測手段をさらに備え、
   前記病理病害予測手段は、前記気象の予測から前記病理と病害の発生と拡散を予測する
   ことを特徴とする請求項１に記載の作業決定支援装置。
3. 所定の圃場の病理と病害の発生状況および前記作物の成長段階に関する情報を検出する検出手段をさらに備え、
   前記病理病害予測手段は、前記病理と病害の発生状況および前記作物の成長段階に関する情報から前記病理と病害の発生と拡散を予測する
   ことを特徴とする請求項１に記載の作業決定支援装置。
4. 前記病理病害予測手段は、前記圃場毎に、過去の病理と病害の発生実績を記録する
   ことを特徴とする請求項１に記載の作業決定支援装置。
5. 作業決定を支援する作業決定支援方法において、
   時間の単位および農地の広さの単位によって区分した階層で、農地としての圃場の土壌に関する情報を分類して記憶する土壌情報記憶ステップと、
   前記圃場毎の作物の病理と病害の発生と拡散を予測する病理病害予測ステップと、
   前記土壌に関する情報および前記病理と病害の発生と拡散の予測から所定の圃場にて行うべき作業の案を決定する作業決定ステップと
   を含むことを特徴とする作業決定支援方法。
6. 作業決定を支援する作業決定支援処理用のプログラムであって、
   時間の単位および農地の広さの単位によって区分した階層での、農地としての圃場の土壌に関する情報の分類と記憶とを制御する土壌情報記憶制御ステップと、
   前記圃場毎の作物の病理と病害の発生と拡散を予測する病理病害予測ステップと、
   前記土壌に関する情報および前記病理と病害の発生と拡散の予測から所定の圃場にて行うべき作業の案を決定する作業決定ステップと
   を含むことを特徴とするコンピュータが読み取り可能なプログラムが記録されている記録媒体。

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