JP4627507B2 - Spray amount control device and method, spray amount determination device and system, and recording medium - Google Patents
Spray amount control device and method, spray amount determination device and system, and recording medium Download PDFInfo
- Publication number
- JP4627507B2 JP4627507B2 JP2006059955A JP2006059955A JP4627507B2 JP 4627507 B2 JP4627507 B2 JP 4627507B2 JP 2006059955 A JP2006059955 A JP 2006059955A JP 2006059955 A JP2006059955 A JP 2006059955A JP 4627507 B2 JP4627507 B2 JP 4627507B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- soil
- measurement
- information
- amount
- model
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Lifetime
Links
Images
Landscapes
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
Description
本発明は、土壌をリアルタイムで測定するための散布量制御装置及び方法並びに散布量決定装置並びにシステム並びに記録媒体に関するものである。 The present invention relates to a system and a recording medium to the cloth amount control device and method, and spray amount determining device arrangement diffuser for measuring soil in real time.
農産物の収量を増加させるためには、土壌中の有機成分や肥料等の不足分を補給し、耕作地全体の土壌の均質化を図る必要がある。一方、係る肥料等は、必要以上に補給すると、かえって農作物のためによくない場合がある。また、必要以上に補給しても農作物に悪影響が出ないものもあるが、余剰分の肥料等は無駄に捨てることになり、収益性の点で好ましくない。さらに、環境保全を考慮した場合にも、できるだけ消費する肥料等は少ないほうが好ましい。 In order to increase the yield of agricultural products, it is necessary to replenish deficiencies such as organic components and fertilizers in the soil and to homogenize the soil throughout the cultivated land. On the other hand, if such fertilizers are supplied more than necessary, they may not be good for crops. In addition, some crops will not adversely affect crops even if they are replenished more than necessary, but surplus fertilizer and the like will be thrown away undesirably in terms of profitability. Furthermore, when considering environmental conservation, it is preferable that less fertilizer is consumed as much as possible.
そこで、近年、環境保全と収益性の確保を前提とし、農業資材，肥料，農薬，その他の物の投入量を低減することを目的とした精密圃場管理が普及しつつある。係る管理を行うためには、土壌の成分を分析する必要があり、特にリアルタイムに成分分析することが望まれる。 Therefore, in recent years, precise field management aimed at reducing the input of agricultural materials, fertilizers, pesticides, and other items is prevalent on the premise of environmental conservation and profitability. In order to perform such management, it is necessary to analyze the components of the soil, and it is particularly desirable to analyze the components in real time.
係るリアルタイムで成分分析をする土壌測定システムとして、従来、特許文献１に示す装置があった。その公報に開示された発明は、土壌の光学的特性から土壌の成分を分析するもので、具体的には、第１図に示すような構成をとっている。
Conventionally, there has been an apparatus shown in
同図に示すように、光源１から出射された白色光を均平板２で表面をならした土壌面３に照射する。土壌面３で散乱反射された白色光（散乱反射光）を集光レンズ４で集光して光積分球５の内部に集光させる。このとき土壌面３の像を光積分球５の受光窓６に結像させて縮小投影するようにしてある。光積分球５内の光は分光装置７に導かれ、その分光装置７にて分光される。分光された光は、光検出器８により受光され、その受光した光強度に応じた電気信号が、データ処理装置９に与えられる。そして、データ処理装置９は、受け取った電気信号（光検出器８の受光信号）に基づいて光スペクトルを求め、反射散乱光の光スペクトルに基づいて土壌成分を判別する。
As shown in the figure, the
これにより、土壌の形状や土壌面の凹凸等に影響されず、土壌の光学的特性を精度よく測定できるようにするとともに、土壌面との距離を大きくして、測定精度を向上させるようにしている。 As a result, the optical characteristics of the soil can be measured accurately without being affected by the shape of the soil or the unevenness of the soil surface, and the distance from the soil surface is increased to improve the measurement accuracy. Yes.
土壌の成分，構造，力学的特性，電気的特性，光学特性，化学的特性などの土壌特性をリアルタイムで測定するためには、検出する物理量等としては、測定時間の短いものや、測定のために土壌に対して長時間の化学実験を必要としない限られたものになる。そこで、特許文献１における土壌測定システムにおいては、白色光を土壌表面に照射して得られる反射光のスペクトラムを測定している。これは、土壌成分によって、光の吸収スペクトラムが一定であるので、既知のスペクトラムの照明に対する反射光のスペクトラムを測定することで、土壌成分の濃度を測定できるとの原理による。このように反射光のスペクトラムを利用することで、リアルタイムでの土壌成分の分析が可能となり、その点で有用な発明である。
しかし、さらに実験を繰り返し行ったところ、土壌のタイプや土壌の湿気の度合いによって、土壌の成分構成が同じであっても、反射光のスペクトラムが異なることがわかった。これは、例えば土壌が砂を多く含む場合とそうでない場合のように土壌タイプによって、測定対象の土壌成分の土壌中の分布が変化する。また、湿気の度合いによって測定対象の土壌成分が化学反応や生物の働きにより他の化合物になったり、分解して、その土壌成分の存在状態が変化する。係る原因により、測定対象への照明光のあたり方や反射の状況が変化するためである。 However, when the experiment was further repeated, it was found that the spectrum of the reflected light was different depending on the type of soil and the degree of moisture of the soil even if the component composition of the soil was the same. This is because, for example, the distribution of soil components to be measured in the soil changes depending on the soil type, as in the case where the soil contains a lot of sand and the case where the soil does not. Further, depending on the degree of moisture, the soil component to be measured becomes another compound or decomposes due to the chemical reaction or the action of living organisms, and the presence state of the soil component changes. This is because the manner in which illumination light strikes the object to be measured and the state of reflection change.
そして、従来の土壌測定装置では、土壌のタイプや土壌の湿気の度合いが変化すると、リアルタイムでの土壌特性の測定が困難であった。 And in the conventional soil measuring apparatus, when the type of soil and the degree of moisture of soil changed, it was difficult to measure soil properties in real time.
本発明は、土壌のタイプや土壌の水分量の変化があっても、土壌特性を測定するための測定条件の設定や、検知手段（センサ）から得たデータの処理のためのモデルの設定が簡単・迅速にできるようにして、土壌測定の高精度化・効率化を図ることのできる散布量制御装置及び方法並びに散布量決定装置並びにシステム並びに記録媒体を提供することを目的とする。さらに別の目的としては、環境保全を行いつつ堆肥，農薬散布その他の土壌の改良等が行え、環境にやさしい処理を簡単に行うためのシステム或いは支援システムを提供することもある。 The present invention allows setting of measurement conditions for measuring soil characteristics and setting of models for processing data obtained from detection means (sensors) even when there is a change in soil type and soil moisture content. It allowed to be easy and quick, and aims to provide a system and a recording medium to be that scatterplot amount control device and method, and spray amount determining device arrangement of achieving a highly accurate and efficient soil measurement To do. Another object is to provide a system or a support system for easily performing environmentally friendly treatment by performing composting, pesticide application and other soil improvements while preserving the environment.
本発明に係る散布量制御装置は、農地を移動しつつリアルタイムで計測して得られた土壌特性値に基づいて、その土壌特性値が目標値になるようにするために土壌に散布する物質の量を制御する散布量制御装置であって、前記土壌特性値は、前記リアルタイムで計測して得られた計測データを、その測定地点の土壌タイプとその土壌に含まれる水分量に関する情報に基づいて決定されるモデルに入力して求めるものであり、前記物質の量は、前記求めた土壌特性値と、環境基準で許容される上限値以下に設定された土壌特性値の目標値とに基づき、その目標値を超えない量とするように構成した。 The application amount control device according to the present invention is based on the soil property value obtained by measuring in real time while moving through the farmland, and the material to be applied to the soil so that the soil property value becomes the target value. An amount control device for controlling an amount , wherein the soil characteristic value is obtained by measuring measurement data obtained by measuring in real time on the basis of information on the soil type at the measurement point and the amount of water contained in the soil. are those determined by the input to the model determined the amount of the agent, based on the soil properties values the obtained, and a target value of upper limit value setting soil characteristic value below allowed by environmental standards, The amount was set so as not to exceed the target value .
また、散布量決定装置は、農地を移動しつつリアルタイムで計測して得られた計測データを、その測定地点の土壌タイプとその土壌に含まれる水分量に関する情報に基づいて決定されるモデルに入力して土壌特性値を求める計測装置と、前記計測した土壌特性値に基づいて、土壌特性値が目標値になるように前記農地の土壌特性値が記憶保持された環境基準を満たす範囲内で土壌に散布する物質の量を決定する制御装置とを備えて構成した。 In addition, the spread rate determination device inputs measurement data obtained by measuring in real time while moving through the farmland into a model that is determined based on information about the soil type at the measurement point and the amount of water contained in the soil. a measuring device for determining soil properties values and, on the basis of the measured soil characteristic value, the soil at within a range that meets the environmental criteria soil characteristic value is stored and held in the farmland as soil characteristic value becomes the target value And a control device for determining the amount of the substance to be sprayed .
さらに本発明では、上記散布量決定装置と、その散布量決定装置の制御装置で決定した結果に基づいて、前記物質を散布する散布装置とからなるシステムとしてもよい。 Furthermore, in the present invention, a system including the above-mentioned spraying amount determination device and a spraying device that sprays the substance based on the result determined by the control device of the spraying amount determination device may be used.
また、本発明の散布量制御方法では、農地に対して所定の物質を散布する散布装置に対して制御命令を送る散布量制御装置における処理方法であって、農地を移動しつつリアルタイムで計測して得られた計測データを、その測定地点の土壌タイプとその土壌に含まれる水分量に関する情報に基づいて決定されるモデルに入力して求めた土壌特性値を取得し、次いで、その取得した土壌特性値に基づいて、前記農地の土壌特性値が環境基準を満たす範囲内で土壌に散布する物質の量を制御するようにした。 Further, in the spraying amount control method of the present invention, the processing method in the spraying amount control device that sends a control command to the spraying device that sprays a predetermined substance to the farmland, which is measured in real time while moving the farmland. To obtain the soil characteristic value obtained by inputting the measured data into a model determined based on the information on the soil type at the measurement point and the amount of water contained in the soil, and then the obtained soil Based on the characteristic value, the amount of the substance sprayed on the soil is controlled within a range where the soil characteristic value of the farmland satisfies the environmental standard.
さらに、記録媒体の別の発明としては、農地を移動しつつリアルタイムで計測して得られた計測データを、その測定地点の土壌タイプとその土壌に含まれる水分量に関する情報に基づいて決定されるモデルに入力して求めた土壌特性値を取得する処理と、その取得した土壌特性値に基づき、前記農地の土壌特性値が記憶保持された環境基準を満たす範囲内で土壌に散布する物質の量を決定する処理とを含む散布量決定プログラムをコンピュータが読み取り可能に記録することである。 Furthermore, as another invention of the recording medium, the measurement data obtained by measuring in real time while moving through the farmland is determined based on the information regarding the soil type at the measurement point and the amount of water contained in the soil. Processing to obtain soil characteristic values obtained by inputting into the model, and the amount of substances to be applied to the soil based on the obtained soil characteristic values within a range where the soil characteristic values of the farmland satisfy the stored environmental standards A program for determining the application amount including a process for determining the readable data.
上記した各発明によれば、土壌特性をリアルタイムで計測でき、それに基づいて必要な物質の散布量を決定できるので、好適な土作りができ、収穫量が増えることが期待できる。さらに、環境基準を記憶保持させておくことで、仮にある物質を所定量散布したならば環境基準をオーバーしてしまうようなことも散布前にわかる。従って、係る場合には、環境基準を満たす範囲内で散布量を決定し、実行することができる。つまり、「環境汚染対策」と「土づくり農業」の両者を同時に追求できる支援システム或いはそれを実行するシステムを実現するための発明となる。 According to each of the above-described inventions, soil characteristics can be measured in real time, and the application amount of a necessary substance can be determined based on the soil characteristics. Therefore, it is possible to make suitable soil and to expect an increase in yield. Furthermore, by storing and storing environmental standards, it can be seen before spraying that environmental standards will be exceeded if a certain amount of a certain substance is sprayed. Therefore, in such a case, the spraying amount can be determined and executed within a range that satisfies the environmental standards. In other words, this is an invention for realizing a support system that can simultaneously pursue both “environmental pollution countermeasures” and “soil-making agriculture” or a system that executes it.
＊用語の解説
「土壌タイプ」は、土壌の特性に着目して土壌に付与された分類である。分類の目的によって、様々な分類体系がある。土質工学的目的で土壌を分類する場合には、「日本統一土質分類法」が用いられる。また、農業の目的での土壌分類では「農学法」がある。本発明の実施の形態においては、農業の目的のために、土壌の色，土壌粒子の粒径，土壌のテクスチャをもとに土壌タイプを定義する。
* Glossary of terms "Soil type" is a classification given to soil focusing on the characteristics of the soil. There are various classification systems depending on the purpose of classification. When classifying soil for soil engineering purposes, the “Japan Unified Soil Classification Method” is used. In addition, there is an “agricultural method” for soil classification for agricultural purposes. In the embodiment of the present invention, for the purpose of agriculture, the soil type is defined based on the color of the soil, the particle size of the soil particles, and the texture of the soil.
なお、農耕地土壌分類委員会（１９９５）による分類では、２４の土壌群でその下に７２の土壌亜群をおいている。実際には７２タイプの土壌亜群が使用されている。 In addition, according to the classification by the Agricultural Land Soil Classification Committee (1995), there are 24 soil groups, and 72 soil subgroups under them. In fact, 72 types of soil subgroups are used.
そして、２４の土壌群は、造成土，泥炭土，黒泥土，ポドソル，砂丘未熟土，火山放出物未熟土，黒ボクグライ土，多湿黒ボク土，森林黒ボク土，非アロフェイン質黒ボク土，黒ボク土，低地水田土，グライ低地土，灰色低地土，未熟低地土，褐色低地土，グライ台地土，岩屑土，陸成未熟土，暗赤色土，赤色土，黄色土，褐色森林土となっている。 And 24 soil groups are: degenerative soil, peat soil, black mud soil, podsol, sand dune immature soil, volcanic discharge immature soil, black bokugray soil, humid black boiled soil, forest black boiled soil, non-allophane black boiled soil, Kuroboku soil, lowland paddy soil, gray lowland soil, gray lowland soil, immature lowland soil, brown lowland soil, glai plateau soil, debris soil, terrestrial immature soil, dark red soil, red soil, yellow soil, brown forest soil It has become.
もちろん、上記した具体的な分類法に限る必要がなく、各種の公的に定められた、或いは私的に決定した分類にしたがって土壌タイプを決定して良い。つまり、土壌分類法は、国際的並びに各国ごとに、それぞれの用途，純粋な土壌学上などに基づいて多種多様の分類法が存在する。従って、既存の分類法に従って定められた土壌タイプを利用しても良い。但し、必ずしも係る土壌学分類に準じた分類に対応する必要はなく、好ましくは、精密農法に適した分類を想定することである。 Of course, it is not necessary to limit to the specific classification method described above, and the soil type may be determined according to various publicly defined or privately determined classifications. In other words, there are a wide variety of soil classification methods based on their respective uses, pure soil science, etc., both internationally and in each country. Therefore, you may utilize the soil type defined according to the existing taxonomy. However, it is not always necessary to correspond to a classification according to the soil science classification, and preferably a classification suitable for precision farming is assumed.
「土壌に含まれる水分量に関する情報」は、含まれる水分量を特定するための情報であり、実施の形態では、土壌中の固体に対する水分の割合である含水比で定義したが、土壌全体に対する水分の割合である含水率その他の各種のものにより定義できる。さらに、具体的な比率などの値ではなく、「水分量が高い／低い」や「水分量が高い／中くらい／低い」等の定性的な特定でもよい。 “Information on the amount of water contained in the soil” is information for specifying the amount of water contained in the soil. In the embodiment, it is defined by the water content ratio that is the ratio of the water to the solid in the soil. It can be defined by the moisture content, which is the proportion of moisture, and various other things. Furthermore, instead of a specific value such as a ratio, qualitative identification such as “high / low water content” or “high / medium / low water content” may be used.
「計測条件」は、所望の土壌特性を求めるための入力情報を土壌センサで得るにあたって、土壌センサの設置環境，土壌センサのセンシング動作，土壌センサがセンシングして得た情報の出力処理を制御するデータ等である。例えば、土壌センサと土壌面との距離や方向，土壌センサが土壌センシングのために土壌に対して投射する光や電磁波の強度や波長，土壌センサが内蔵する増幅器の増幅率，土壌センサでのサンプリング周期，土壌センサで検知した情報の平均化回数等、多岐にわたる。 “Measurement conditions” control the installation environment of the soil sensor, the sensing operation of the soil sensor, and the output processing of the information obtained by the soil sensor when obtaining the input information for obtaining the desired soil characteristics with the soil sensor. Data, etc. For example, the distance and direction between the soil sensor and the soil surface, the intensity and wavelength of the light and electromagnetic waves that the soil sensor projects on the soil for soil sensing, the amplification factor of the amplifier built in the soil sensor, the sampling with the soil sensor There are a wide variety of factors such as the period and the number of times the information detected by the soil sensor is averaged.
「モデル」は、土壌センサで取得した計測データ等の入力に基づいて、所望の土壌特性（出力）を求めるための処理機能を実現するための情報である。表現の形態としては、数式，サブルーチン，テーブル，ルール，所定の処理方式におけるパラメータ，数式やサブルーチンへのポインタ等、多岐にわたる。 The “model” is information for realizing a processing function for obtaining a desired soil characteristic (output) based on input of measurement data or the like acquired by a soil sensor. There are various forms of expression such as mathematical formulas, subroutines, tables, rules, parameters in predetermined processing methods, pointers to mathematical formulas and subroutines, and the like.
そして、上記処理機能は、モデル自身が備えている場合はもちろんのこと、モデル自身は備えていなくても、例えば、入力された計測データを受け、最終的に処理機能を実現できるようになっていればよい。一例を示すと、上記例示したポインタの場合には、それ自身は処理機能はないが、そのポインタにより指定された記憶領域などに処理機能が格納されており、その格納された処理機能を実行して土壌特性を求めるようになっていても良い。すなわち、要は、モデルに対して計測データを入力した場合に、そのモデルにより特定される情報を使用し、土壌特性が求められれば良い。 The above processing function is not limited to the case where the model itself is provided, and even if the model itself is not provided, for example, it can receive the input measurement data and finally realize the processing function. Just do it. For example, in the case of the above-exemplified pointer, the processing function itself is not stored, but the processing function is stored in a storage area designated by the pointer, and the stored processing function is executed. The soil characteristics may be obtained. That is, in short, when measurement data is input to a model, it is only necessary to obtain soil characteristics using information specified by the model.
また、測定地点の土壌タイプや水分量に関する情報は、必ずしも測定時点における測定地点のものを計測し得られたものに限らない。すなわち、あらかじめ既知であった場合には、その既知のデータを利用することができる。また、ある範囲で同じ場合には、実際の測定地点では測定することなく、その別の場所で測定して得られたデータを測定地点におけるデータと推定して処理することもできる。要は、測定地点における土壌タイプと水分量に関する情報を取得できれば、その取得方法は任意である。つまり、直接或いは間接的に入手したり、さらには推定する等の各種の方法により取得すればよい。 Moreover, the information regarding the soil type and moisture content of a measurement point is not necessarily limited to that obtained by measuring the measurement point at the time of measurement. That is, when it is known in advance, the known data can be used. In the case where the values are the same in a certain range, the data obtained by measuring at another location can be estimated and processed as data at the measurement location without measuring at the actual measurement location. In short, if the information regarding the soil type and moisture content at the measurement point can be acquired, the acquisition method is arbitrary. That is, what is necessary is just to acquire by various methods, such as obtaining directly or indirectly, and also estimating.
「計測対象特性名」は、測定する土壌特性を特定するための情報である。また、「計測方式」は、土壌特性を測定するために、どのような方法により計測データを取得するかについて特定する情報である。測定の仕方、使用するセンサや測定装置等や、それらの装置類の使用方法、設定条件等、多岐にわたる。 The “measurement target property name” is information for specifying the soil property to be measured. Further, the “measurement method” is information that specifies a method by which measurement data is acquired in order to measure soil characteristics. There are a wide variety of measurement methods, sensors and measuring devices used, methods for using these devices, and setting conditions.
本発明に係る散布量制御装置，散布量決定装置及びそれらの方法では、測定した土壌にとって現在必要な不足している物質の散布量を決定するに際し、環境基準を考慮して行うため、環境保全を行うことができる。つまり、「環境汚染対策」と「土づくり農業」の両者を同時に追求することが可能となる。 In the application amount control device, the application amount determination device and the method thereof according to the present invention, when determining the application amount of the deficient substance that is currently necessary for the measured soil, it is performed in consideration of environmental standards. It can be performed. In other words, it is possible to pursue both “environmental pollution measures” and “soil-making agriculture” at the same time.
本発明をより詳細に説明するにあたり、添付の図面に従ってこれを説明する。 The present invention will be described in more detail with reference to the accompanying drawings.
第２図は、本発明が適用される移動型土壌観測車両を使用して土壌特性の測定を行う場合の概略構成図であり、圃場１０内の各地域の土壌特性の測定を行うものである。同図に示すように、本発明の土壌測定装置１１をトラクタ１２に実装する。そして、そのトラクタ１２で圃場１０内を移動しながら、その圃場１０内の各場所で、土壌測定装置１１を用いてその土壌特性を測定する。
FIG. 2 is a schematic configuration diagram in the case where soil characteristics are measured using a mobile soil observation vehicle to which the present invention is applied, and the soil characteristics of each region in the
また、圃場１０内でのトラクタ１２の現在位置はＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）衛星１４との通信によって獲得し、土壌特性を計測する土壌測定装置１１の測定結果とＤＧＰＳ衛星１４から得た現在位置情報に基づいて圃場１０内の各地域における土壌状態を測定し、記録するようにしている。
Further, the current position of the
第３図は、土壌測定装置１１の概略構成を示している。本形態では、主として土壌の光学特性を検出し、それに基づいて土壌の特性を測定するようにしている。具体的には、土壌測定装置１１は、そのトラクタ１２の後部に取り付けられている。そして、土壌測定装置１１は、圃場１０の土壌１６を掘削しながら土壌１６内を進む装置本体２０と、その装置本体２０をトラクタ１２に接続する支持フレーム２１と、支持フレーム２１上に載置された分光装置２２と、装置本体２０の上端に支持アーム２４を介して接続された深度測定用転輪２５と、トラクタ１２上に置かれ分光装置２２や深度測定用転輪２５等から与えられる情報に基づいてデータ処理をする土壌測定支援装置２６を有している。
FIG. 3 shows a schematic configuration of the
装置本体２０は、土壌１６の掘削を行う土壌掘削部２８と、その土壌掘削部２８の後段に接続され、土壌１６に対するセンシングを行うセンシング部２９を有している。また、分光装置２２は、センシング部２９で検出した光を分光し、所望の波長成分を抽出し、光スペクトラムを得るようになっている。
The apparatus
さらに、支持アーム２４は、支持フレーム２１に連結する上端部を中心に正逆回転可能となる。深度測定用転輪２５は、支持アーム２４の先端にフリー状態で自転するように取り付けられている。これにより、深度測定用転輪２５は、第３図中時計方向、つまり支持アーム２４とセンシング部２９の上方部位とのなす角θが狭くなる方向に公転移動するような方向に力が働くので、常時地表面３０上に接触する。そして、トラクタ１２の移動に追従して、深度測定用転輪２５は、地表面３０上に接触した状態を維持しながら自転する。さらに、装置本体２０の掘削深度が変動すると、支持フレーム２１と地表面３０との距離が変化するので、それに応じて深度測定用転輪２５が上下移動する。
Further, the
よって、この深度測定用転輪２５の上下移動にともない、支持アーム２４も正逆回転する。そして、掘削深度が深いほど深度測定用転輪２５は上昇し、角度θも広くなる。従って、その角度θを検出することにより、深度測定用転輪２５の位置、ひいては掘削深度を検出することができる。なお、角度θは、例えば、支持アーム２４の上方の回転軸にロータリエンコーダ等の回転角度検出装置を取り付けることにより測定できる。そして、その角度θの測定結果は、土壌測定支援装置２６に与えられる。
Therefore, as the
また、土壌測定支援装置２６は、パソコン等により構成することができる。さらに、本形態では、トラクタ１２の前方に発電機２７を設置する。この発電機２７は、ＡＣ１００Ｖを発生する交流発電機であり、土壌測定支援装置２６や分光装置２２などの駆動電源として使用する。
The soil
第４図は、土壌掘削部２８及びセンシング部２９の部分の側面図で、第５図は第４図の断面図である。同図に示すように、土壌掘削部２８は、トラクタ１２の走行にともなって土中を掘削するとともに、センシング部２９で土壌のセンシングがしやすいように平坦な土壌面を作るもので、土中を地表面３０に平行に進む。
FIG. 4 is a side view of the
具体的には、土壌掘削部２８は、先端が尖った略円錐形状の第１の土中貫入部３１と、第１の土中貫入部３１に連設して設けられて円形の断面が序々に大きくなる第２の土中貫入部３２と、その第２の土中貫入部３２と接続部材３３を介して設けられ上部にはシャンク３４が取り付けられる第３の土中貫入部３５と、第３の土中貫入部３５とセンシング部２９を接続するとともに下面には後述する均平板３６が取り付けられた第４の土中貫入部３７とを備えている。
Specifically, the
このような構成において、土壌掘削部２８の先端に位置する第１の土中貫入部３１は略円錐形状で断面は略円形状であり、第１の土中貫入部３１に連設して設けられた第２の土中貫入部３２の断面も略円形状である。従って、土壌掘削部２８は断面が略円形の穴を掘削しつつ土中を進むことになる。そして、断面が略円形なので周囲の土壌から受ける抵抗が小さく、これによって土中での進行を円滑にし、かつ測定対象となる周囲の土壌の性状を損なわない。
In such a configuration, the first
また、第１の土中貫入部３１によって掘削された穴は上記のごとく略円形であり、その円形の下部（最深部側）は円弧を描いており、平坦ではない。一方、第４図に示すように、第２の土中貫入部３２、第３の土中貫入部３５、第４の土中貫入部３７はいずれも第１の土中貫入部３１の底面とセンシング部２９の底面を結ぶ直線Ｌ１より上に位置している。従って、センシング部２９の前に来るまで掘削された穴の底部（最深部側）の形状に変化はなく円弧を描いている。
Moreover, the hole excavated by the 1st penetration |
しかし、このように円弧を描いている土壌を測定対象としては精度のよい土壌測定はできない。そこで、第４の土中貫入部３７の下面には均平板３６を取り付け、それまで円弧を描いていた穴の底部を平坦にするようにしている。
However, accurate soil measurement cannot be performed using the soil in which the arc is drawn in this way as a measurement target. Therefore, a
さらに、シャンク３４は、進行方向の先端に位置して土壌を切り開くもので、第４図に示すように進行方向Ａの反対側に僅かに傾斜して設けられ、進行にともない土壌から受ける抵抗を小さくするようにしている。さらに、第５図に示すようにその先端部３４ａは、例えば３０度の角度で楔形に形成されている。よって、最小限の抵抗を受けつつ土中を進行でき、深度の深い部分の土壌の測定ができるように構成されている。
Further, the
一方、センシング部２９は、測定対象となる土壌面４０側が開口したセンシング室４１と、複数のセンサ群が格納されたセンサ格納部４２より構成される。センサ格納部４２には、中央に測定対象となる土壌面４０を撮像するＣＣＤカメラ４３が設けられ、そのＣＣＤカメラ４３でカラー画像データを撮像するようにしている。
On the other hand, the
ＣＣＤカメラ４３の両隣には、可視光の反射光を収集する可視光集光ファイバ４４と近赤外光の反射光を収集する近赤外光集光ファイバ４５が設けられている。また、センサ格納部４２の両側には照明用光ファイバ４６が設けられている。そして、図外のハロゲンランプ等の光源から出射された光が、照明用光ファイバ４６により導かれて土壌面４０を照射するようになる。
A visible
このように、検出対象の光が、可視光と近赤外光であるので、照明用光ファイバ４６は光源から送出された光のうち、可視光の波長域である４００ｎｍ〜９００ｎｍの波長域の光と、近赤外光の波長域である９００ｎｍ〜１７００ｎｍの波長域の光を含む４００ｎｍ〜２４００ｎｍの波長域の光のみを透過させるようにしている。
Thus, since the light to be detected is visible light and near-infrared light, the illumination
そして、近赤外光集光ファイバ４５は近赤外光の波長帯域である９００ｎｍ〜１７００ｎｍの波長域の光のみを収集する。また、可視光集光ファイバ４４は照明用光ファイバ４６から照射した光の反射光うち、可視光の波長域である４００ｎｍ〜９００ｎｍの波長域の光のみを収集する。
The near-infrared
また、センシング部２９の上部には進行方向Ａと反対方向にわずかに傾斜して地上に突出する光ファイバ等のコード類を保護する保護ケース４７が設けられ、保護ケース４７とシャンク３４との間にはセンサ本体支持部４８が設けられている。
In addition, a
分光装置２２は可視光用分光器と、近赤外光用分光器より構成される。そして、可視光集光ファイバ４４で収集された土壌面からの反射光が可視光用分光器に送出される。近赤外光集光ファイバ４５で収集された土壌面からの反射光が近赤外光用分光器に送出される。これにより、各波長域における受信強度が測定されるように構成されている。
The
なお、各分光器は、フォトダイオードリニアアレイによるマルチチャンネル式分光器で、可視領域では４００ｎｍ〜９００ｎｍの波長域で２５６チャンネル、近赤外領域では９００ｎｍ〜１７００ｎｍの波長域で１２８チャンネルが同時に高速検出可能である。 Each spectrometer is a multi-channel spectrometer using a photodiode linear array, and 256 channels in the visible wavelength range of 400 nm to 900 nm and 128 channels in the near infrared wavelength range of 900 nm to 1700 nm are simultaneously detected at high speed. Is possible.
第６図は、土壌測定支援装置２６の内部構造並びに周辺機器との接続状態を示している。まず、本形態の土壌測定支援装置２６は、土壌特性を求めるに際し、その土壌タイプと、その土壌の含水比に応じた、土壌特性を求めるためのモデル（演算式）や必要な計測データの種類（計測条件）を決定し、そのモデルに基づいて与えられた計測データからその土壌特性を求めるようにしている。
FIG. 6 shows the internal structure of the soil
つまり、上記したモデル等を決定する前処理機能と、計測データに基づいて実際の土壌特性を求める計測機能を有している。そして、１つの圃場１０の中でも場所により含水比が異なることが有り、さらに、例えば客土などを行っている場合には、土壌タイプも異なることが有る。従って、上記した２つの機能は、各測定地点において共にリアルタイム処理をするようにしている。
That is, it has a preprocessing function for determining the above-described model and a measurement function for obtaining actual soil characteristics based on the measurement data. The water content may vary depending on the location in one
もちろん、あらかじめ１つの圃場１０内など連続して測定する領域における土壌タイプや、含水比が一定であることがわかっている場合には、前処理機能は、最初に１回実行し、その後は計測機能のみ実行するようにしても良い。さらには各計測位置でその都度前処理機能と計測機能を実施するのではなく、前処理機能は任意のタイミングで実行するようにしても良い等各種の変更実施が可能である。
Of course, if it is known in advance that the soil type and the water content ratio in a region to be continuously measured such as in one
そして、具体的な構成としては以下のようになる。まず、接続状態について説明すると、同図に示すように、土壌センサＳは、土壌の光学特性を計測して得られた計測データを土壌測定支援装置２６に与えるようになっている。さらに、測定対象の土壌面を撮像した画像データも送れるようになっている。つまり、土壌センサＳは、第４図，第５図等に示した分光装置２２やセンシング部２９等に対応する。
The specific configuration is as follows. First, the connection state will be described. As shown in the figure, the soil sensor S provides measurement data obtained by measuring the optical characteristics of the soil to the soil
土壌測定支援装置２６は、受け取った計測データに基づいて土壌タイプと含水比を判定し、それに基づいて最適な計測条件と、土壌特性を測定する際のモデル（演算式）を決定する。そして、決定した計測条件を得られるように土壌センサＳに制御データを送る。また、決定した計測モデルは、本来の計測機能を実施するための計測情報処理部５５に与える。そして、土壌センサＳから出力される計測データが、計測情報処理部５５に与えられ、そこにおいて設定された計測モデルに基づいて、土壌特性を測定し、その結果を土壌マップ作成部５０に与えるようになっている。
The soil
さらに、土壌測定装置は、ＧＰＳ装置５１を備え、受信したＤＧＰＳ信号を解析し、装置が存在している現在位置を検出し、その位置情報を土壌マップ作成部５０に与える。そして、土壌マップ作成部５０は、位置情報と土壌特性を関連付けた土壌マップを作成し、土壌マップ記憶部５２に格納するようになっている。この土壌マップ記憶部５２は、パソコンのハードディスク等の内部記憶手段でも良いし、ＭＯ，ＦＤやＰＣカードその他の外部記憶手段でも良い。
Further, the soil measuring device includes a
次に、土壌測定支援装置２６の内部構成を説明する。まず、土壌タイプ識別用の特徴抽出部５６と含水比検出部５７を有し、土壌センサＳから出力される計測データ（主として波長スペクトラムデータ）は、それら特徴抽出部５６と含水比検出部５７に与えられる。
Next, the internal configuration of the soil
そして、特徴抽出部５６で抽出された特徴量は、次段の土壌タイプ識別部５８に与えられ、そこにおいて現在位置における土壌タイプを求めるようになっている。さらに、求めた土壌タイプは、決定部５９に与えられる。本形態では、土壌タイプは、測定対象の土壌面を撮像して得られたカラーの画像データに基づいて決定し、含水比は、所定波長の反射光強度に基づいて決定される（詳細は後述する）。
Then, the feature amount extracted by the
決定部５９は、与えられた土壌タイプ並びに含水比から、土壌計測用データ記憶部６０に格納された土壌計測用データをアクセスし、土壌計測をするのに適したモデルと、必要な計測データを得るための計測条件を決定する。つまり、モデルはモデル決定部５９ａで決定し、決定したモデルを計測情報処理部５５に与える。また、計測条件は計測条件決定部５９ｂで決定し、決定した計測条件を計測条件設定部６１に与える。
The
そして、計測条件設定部６１は、土壌センサＳから計測情報処理部５５に与えられる計測データが決定された計測条件に適合するように制御データを出力する。この土壌センサを制御するための制御データとしては、反射光の光スペクトラムの中で出力を必要とする波長帯域を指定するデータや、ノイズ除去のための平滑化を制御するためのデータ（例：平均化のためのサンプル回数）等がある。
And the measurement
計測条件設定部６１は、モデル決定部５９ａから与えられたモデルにしたがい、上記した制御データにより設定された所望の計測データを土壌センサＳから受け取るとともに、データ処理をして計測対象の土壌特性を求める。そして、その求めた計測結果、つまり土壌特性を土壌マップ作成部５０に向けて出力する。
The measurement
なお、上記したように、計測情報処理部５５に与えられる計測データは、前処理機能を実行し、決定された計測条件に基づき決定されたものである。一方、特徴抽出部５６や含水比検出部５７に与えられる計測データは、土壌タイプや含水比検出に適したものとなる。よって、両者の入力は共に「計測データ」としているが、具体的な内容は異なることが有る（もちろん同じ場合も有る）。
As described above, the measurement data given to the measurement
次に各部の詳細な説明をする。まず、含水比検出部５７は、波長が１８５０ｎｍにおける反射光に基づいて含水比を決定する。すなわち、１８５０ｎｍは、水の吸収帯の１つであり、既知の異なる含水比の土壌面からの反射光のうち１８５０ｎｍの波長の光強度を測定し、その光強度の一次微分の標準化値と含水比の相関を求めると、第７図のような特性となる。
Next, each part will be described in detail. First, the water
ここで、一次微分は１８５０ｎｍと、その前後の１または数個分の波長の光強度から求めることができる。また、標準化値は、平均を０、標準偏差を１にする変換で、測定値をｘ，測定値の平均値をｍ，標準偏差をσとした場合に、
標準化値＝（ｘ−ｍ）／σ
により求められる値である。また、含水比は土壌中の固体分の重量に対する水分の重量の割合である。
Here, the first derivative can be obtained from 1850 nm and the light intensity of one or several wavelengths before and after that. In addition, the standardized value is a conversion in which the average is 0 and the standard deviation is 1. When the measured value is x, the average value of the measured values is m, and the standard deviation is σ,
Standardized value = (x−m) / σ
Is a value obtained by The water content ratio is the ratio of the weight of water to the weight of solids in the soil.
第７図から明らかなように、含水比が高いものは一次微分の標準化値が負（−０．５〜−１．３程度）となり、含水比が低いものは一次微分の標準化値が正（０〜２程度）となる。そして、その一次微分と含水比の相関は、下記の一次式により重決定Ｒ２が０．９４０となり、さらに下記の指数関数を適用するとＲ２は０．９６８となる。これにより、±５％の精度で含水比を推定できる。
ｙ＝−３９．９ｘ＋６４．７
→Ｒ２＝０．９４０
ｙ＝４３．６ｅ−１．０５ｘ
→Ｒ２＝０．９６８
As is apparent from FIG. 7, the standardized value of the primary derivative is negative (about −0.5 to −1.3) when the water content ratio is high, and the standardized value of the primary derivative is positive (about the low water content ratio). 0 to 2). Then, the correlation between the first derivative and the water content ratio is determined by the following linear expression, the R 2 is 0.940, and when the following exponential function is applied, the R 2 is 0.968. Thereby, the water content ratio can be estimated with an accuracy of ± 5%.
y = -39.9x + 64.7
→ R 2 = 0.940
y = 43.6e -1.05x
→ R 2 = 0.968
従って、含水比検出部５７は、上記した相関式（例えば指数関数式）や、標準化値を求めるための標準偏差や平均値を記憶しておき、与えられた計測データである１８５０ｎｍを含む所定波長の反射光量から一次微分の標準化値を求め、その標準化値をその相関式に代入することにより含水比ｙを求めることができる。そして、その求めた含水比ｙを決定部５９に送る。
Accordingly, the water content
なお、上記の相関は、測定機固有のものとなるので、あらかじめ使用する測定機により実験を行い、相関式や、標準化値を求めるためのデータを求め、その情報を含水比検出部５７にセットする。また、一次微分さらには標準化値は、土壌センサＳ側で行い、その結果を含水比検出部５７が受け取るようにしてももちろんよい。また、標準化処理を施さずに含水比を精度よく求めることが可能な場合もある。
Since the above correlation is unique to the measuring instrument, an experiment is performed with a measuring instrument that is used in advance, a correlation equation and data for obtaining a standardized value are obtained, and the information is set in the moisture
土壌タイプの識別は、本形態では土壌面の色に基づいて決定するようにしている。すなわち、土壌の色は、構成物質によって決まり、特に、着色剤である有機物と鉄化合物の量及び形態により決定される。そして、係る色と着色物質並びに土壌の関係の一例を示すと第８図のようになっている。 In this embodiment, the soil type is determined based on the color of the soil surface. That is, the color of the soil is determined by the constituent substances, and in particular, is determined by the amount and form of organic matter and iron compound that are colorants. FIG. 8 shows an example of the relationship between the color, the coloring substance and the soil.
このように、色から土壌中に存在する着色物質がわかり、複数の色が混在している場合には、その混在する色の存在率等から着色物質の存在量も推定できる。これにより、土壌面の色の状態から土壌中に含まれる構成物質を特定し、その存在量から土壌タイプを推定できる。 In this way, the color substance existing in the soil is known from the color, and when a plurality of colors are mixed, the abundance of the color substance can be estimated from the existence ratio of the mixed color. Thereby, the constituent substance contained in the soil can be identified from the color state of the soil surface, and the soil type can be estimated from the abundance.
そこで、特徴抽出部５６では、与えられた画像データに対して画像処理をし、画像データ中に存在する色成分とその存在率を抽出する。そして、抽出した色成分，存在率を土壌タイプ識別部５８に送る。土壌タイプ識別部５８では、上記した第８図に示すような関連情報に基づいて作成された、特徴量（色成分・存在率）と土壌タイプを関連付けたテーブルを用意しておき、受け取った特徴量に基づいてそのテーブルを参照し、該当する土壌タイプを抽出する。そして、抽出した土壌タイプを決定部５９に送る。
Therefore, the
決定部５９では、マニュアル入力部６２を介して操作員から入力された計測方式のデータと計測対象の土壌特性名を受け取るとともに、上記自動的に求められた含水比と土壌タイプに基づいて、土壌計測用データ記憶部６０をアクセスし、計測条件やモデルを決定する。
The
さらに本形態では、このマニュアル入力部６２を用いて、土壌タイプや含水比を決定部５９に対して入力できるようにしている。つまり、土壌タイプや含水比は、上記したように計測データに基づいて自動的に設定する場合と、マニュアルで入力する場合の両方に対応できるようになっている。
Furthermore, in this embodiment, the
さらに、最近では、全国の各畑に対し、それぞれ数地点でサンプリングし土壌タイプを求め、それをデータベース化している。このデータベースに格納されたデータをＧＩＳ（地理情報システム）データと称している。そこで、このＧＩＳデータをＧＩＳデータ記憶部６３に記憶保持させておき、その記憶したＧＩＳデータから計測対象の土壌タイプを抽出し、決定部５９に与えることができるようになっている。この場合のＧＩＳデータを読み出す際に必要な位置情報は、マニュアルで指示したり、或いはＧＰＳ装置５１で検出したものを用いることができる。
Furthermore, recently, for each field in the country, sampling is performed at several points to determine the soil type, and it is compiled into a database. Data stored in this database is called GIS (Geographic Information System) data. Therefore, the GIS data is stored and held in the GIS
ここで土壌計測用データについて説明すると、第９図，第１０図のようなデータ構造となっている。同図に示すように、入力側として計測対象特性名，含水比，土壌タイプ，計測方式の４つのパラメータがあり、出力側にその入力側の４つのパラメータにより特定されるモデルと計測条件の２つの情報が関連付けられたテーブルとなっている。
Here, the soil measurement data will be described. The data structure is as shown in FIGS. As shown in the figure, there are four parameters of the measurement target property name, water content ratio, soil type, and measurement method on the input side, and the model and
つまり、モデル決定部５９ａは、操作員から与えられる２つのデータと、土壌タイプ識別部５８，含水比検出部５７から与えられる土壌タイプと含水比の２つのデータ（マニュアル入力やＧＩＳデータからの入力もある）に基づいて入力側をサーチし、該当するものが検出されたならばそれに関連付けられた出力側のモデルの欄を読み出し、計測情報処理部５５に与える。同様に、計測条件決定部５９ｂは、手動並びに自動により与えられた上記４つのデータに基づいて入力側をサーチし、該当するものが検出されたならばそれに関連付けられた出力側の計測条件の欄を読み出し、計測条件設定部６１に与える。つまり、本形態では、決定部５９は、与えられた情報に基づいて土壌計測用データ記憶部６０に格納されたテーブルを参照し、該当する情報を抽出するとともに、出力する機能を有している。
That is, the
なお、第９図，第１０図では、入力は（１）計測対象特性名、（２）含水比、（３）土壌タイプ、（４）計測方式の４種類である。（１）計測対象特性名と（４）計測方式は、通常は一つの農地においては一定として土壌特性の計測が行なわれると考えられる。この場合には、第９図，第１０図のテーブルを検索するためのインデックスとしては、それら（１）計測対象特性名と（４）計測方式は不要となる。しかし、計測対象の土壌特性や計測用センサを変更した場合には、（１）〜（４）のすべてが第９図，第１０図のテーブルの検索に必要になる。 In FIG. 9 and FIG. 10, there are four types of inputs: (1) measurement target property name, (2) water content ratio, (3) soil type, and (4) measurement method. It is considered that (1) the measurement target characteristic name and (4) the measurement method are usually measured on the soil characteristics as being constant in one farmland. In this case, (1) the measurement target property name and (4) the measurement method are not required as indexes for searching the tables of FIGS. However, when the soil characteristics and measurement sensors to be measured are changed, all of (1) to (4) are required for searching the tables of FIGS.
次に、土壌計測用データの各項目について説明する。計測対象特性名は、土壌特性のうち計測したい種類を特定するものである。図示の例では、ＮＯ３−Ｎ濃度，電気伝導度，含水比を示しているが、これ以外にもリン，カリウム，マンガン，マグネシウム，鉄，ホウ素，ケイ素等の化学成分や、有機物含量や、透水性，硬さ，ｐＨ等の土の物理量等がある。 Next, each item of the soil measurement data will be described. The measurement target property name identifies a type to be measured among soil properties. In the example shown in the figure, the concentration of NO 3 -N, electrical conductivity, and water content ratio are shown, but in addition to this, chemical components such as phosphorus, potassium, manganese, magnesium, iron, boron, silicon, organic matter content, There are physical quantities of soil such as water permeability, hardness and pH.
また、計測方式は、どのような方法により計測データを取得するかについて特定するもので、使用するセンサや測定装置等によっても異なる。図中に示した方式１は、上記した実施の形態の装置を用いた計測方式である。なお、入力側の含水比と土壌タイプは、上記した実施の形態で説明した通りである。
In addition, the measurement method specifies the method by which measurement data is acquired, and differs depending on the sensor and measurement device used.
モデルは、土壌センサＳから与えられた計測データに基づいて、計測対象特性名を求めるためのもので、本形態では演算式を特定するデータが格納されている。この演算式は、指数重回帰，線形重回帰等を用いることができる。そして、係る演算式は、実際に既知の土壌においてサンプリングを行い、計測データに対する計測対象特性の値の相関データをとり、得られた相関関係に基づいて決定している。また、計測条件は、モデルの演算式における変数を取得するために必要な計測データの種類であり、光スペクトルの場合には、サンプリングする波長データである。 The model is for obtaining a measurement target characteristic name based on measurement data given from the soil sensor S, and in this embodiment, data for specifying an arithmetic expression is stored. As this arithmetic expression, exponential multiple regression, linear multiple regression, or the like can be used. The arithmetic expression is determined based on the correlation obtained by sampling in actually known soil, taking correlation data of the value of the measurement target characteristic with respect to the measurement data. The measurement condition is the type of measurement data necessary for obtaining a variable in the model equation. In the case of an optical spectrum, the measurement condition is wavelength data to be sampled.
ここで上記モデルについて説明する。土壌タイプが関東ロームで、含水比が低い場合におけるＮＯ３−Ｎ濃度は、
Ａ＋ΣＢｉ・ｅｘｐ（Ｃｉ・Ｙｉ）
により求められる。ここで、Ｙｉは、波長Ｘｉの一次微分である。通常は二次微分を用いるところ、一次微分を用いることにより、精度よくＮＯ３−Ｎ濃度を求めることができた。また、Ｂｉ，Ｃｉは、それぞれ係数であり、この例ではｉは１から３の値をとるようになっている。
Here, the model will be described. When the soil type is Kanto Loam and the water content is low, the NO 3 -N concentration is
A + ΣBi · exp (Ci · Yi)
It is calculated by. Here, Yi is the first derivative of wavelength Xi. Normally, when using the second derivative, the NO 3 —N concentration could be obtained with high accuracy by using the first derivative. Bi and Ci are coefficients, respectively. In this example, i takes a value from 1 to 3.
つまり、ｉ＝１のときは、Ｂ１，Ｃ１と、計測条件（１）で示した波長８２４ｎｍにおける反射光量の一次微分値により算出された値，ｉ＝２のときは、Ｂ２，Ｃ２と、計測条件（２）で示した波長１２８０ｎｍにおける反射光量の一次微分値により算出された値，ｉ＝３のときは、Ｂ３，Ｃ３と、計測条件（３）で示した波長１７６８ｎｍにおける反射光量の一次微分値により算出された値の総和に、係数Ａを加算した値が、求めるＮＯ３−Ｎ濃度の値である。 That is, when i = 1, B1, C1 and a value calculated by the first derivative of the reflected light amount at the wavelength of 824 nm shown in the measurement condition (1), when i = 2, B2, C2 and measurement The value calculated by the first derivative value of the reflected light amount at the wavelength of 1280 nm shown in the condition (2), when i = 3, B3 and C3 and the first derivative of the reflected light amount at the wavelength of 1768 nm shown in the measurement condition (3). The value obtained by adding the coefficient A to the sum of the values calculated by the value is the NO 3 -N concentration value to be obtained.
上記式により求めたＮＯ３−Ｎ濃度（推定値）の値と、実際のＮＯ３−Ｎ濃度（測定値）の相関を採ると、第１１図（ａ）のようになった。図から明らかなように、ほぼ直線上に乗っており、決定係数Ｒ２は、０．９０３という高水準のものとなった。 FIG. 11 (a) shows the correlation between the NO 3 —N concentration (estimated value) obtained from the above equation and the actual NO 3 —N concentration (measured value). As apparent from the figure, rests substantially on a straight line, the coefficient of determination R 2 has become a high-level of 0.903.
また、同じ土壌タイプである関東ロームで含水比が高い場合のモデルは、演算式は上記した含水比が低い場合と同じであり、ｉも３と同じである。しかし、具体的なＡ，Ｂｉ，Ｃｉの係数の値や、計測条件として設定される３つの波長が異なる。このように含水比に応じたモデル（演算式）を設定することにより、係る演算式により求めたＮＯ３−Ｎ濃度（推定値）の値と、実際のＮＯ３−Ｎ濃度（測定値）の相関を採ると、第１１図（ｂ）のようになった。図から明らかなように、ほぼ直線上に乗っており、決定係数Ｒ２は、０．７３２という結果が得られた。 Moreover, the model in the case where the water content ratio is high in the Kanto loam which is the same soil type is the same as the case where the above water content ratio is low, and i is also the same as 3. However, the specific values of A, Bi, and Ci and the three wavelengths set as measurement conditions are different. By setting the model (calculation formula) according to the water content ratio in this way, the value of the NO 3 -N concentration (estimated value) obtained by the calculation formula and the actual NO 3 -N concentration (measured value) are calculated. When the correlation was taken, it was as shown in FIG. 11 (b). As apparent from the figure, rests substantially on a straight line, the coefficient of determination R 2 is the result of 0.732 were obtained.
このモデルでは、含水比が高いほうの決定係数Ｒ２がやや低いものの、従来はＮＯ３−Ｎ濃度を算出することができなかったことに鑑みれば、ＮＯ３−Ｎ濃度を直接演算により求めることができるようになった本形態は、優れた効果を奏するといえる。
In this model, although the higher was relatively low coefficient of determination R 2 of the water content ratio, considering that conventionally could not be calculated NO 3 -N concentrations, it is determined by the direct computation of the
一方、大まかな含水比ではなく、より高精度に含水比を知りたい場合が有る。従って、含水比が低い畑地において、計測対象特性名が精密な含水比とした場合には、第１０図に示すような一次式からなるモデルにより求めることができる。但し、図中に示したように、計測データＸに基づいて求めるＷは二次微分値Ｙについての標準化値としている。標準化値は、含水比検出部５７にて大まかな含水比を求める際に使用したものと同様である。そして、二次微分の標準化値と含水比の相関を採ると、第１２図（ａ）のようになった。図から明らかなように、ほぼ直線上に乗っており、決定係数Ｒ２は、０．９８０という結果が得られた。
On the other hand, there is a case where it is desired to know the water content ratio with higher accuracy rather than the rough water content ratio. Therefore, when the measurement target characteristic name is a precise water content ratio in a field with a low water content ratio, it can be obtained by a model composed of a linear expression as shown in FIG. However, as shown in the figure, W obtained based on the measurement data X is a standardized value for the secondary differential value Y. The standardized value is the same as that used when the water content
同様に、含水比が高い畑値の場合、演算式は上記した含水比が低い場合と同じであり、使用する波長も１つである点でも同じである。しかし、具体的なＡ，Ｂの係数の値や、計測条件として設定される波長が１８５０ｎｍと異なる。さらに反射光量の一次微分の標準化値を用いる点でも異なる。そして、一次微分の標準化値と含水比の相関を採ると、第１２図（ｂ）のようになった。図から明らかなように、ほぼ直線上に乗っており、決定係数Ｒ２は、０．７０６という結果が得られた。 Similarly, in the case of a field value with a high water content ratio, the calculation formula is the same as that when the water content ratio is low, and the same is true in that only one wavelength is used. However, specific A and B coefficient values and wavelengths set as measurement conditions are different from 1850 nm. Another difference is that a standardized value of the first derivative of the reflected light amount is used. When the correlation between the standardized value of the first derivative and the water content ratio is taken, the result is as shown in FIG. 12 (b). As apparent from the figure, rests substantially on a straight line, the coefficient of determination R 2 is the result of 0.706 were obtained.
また、電気伝導度については、具体的な相関を示すグラフの図示は省略するが、含水比が低い畑値の場合の重決定Ｒ２は、０．８０９となり、含水比が高い畑値の場合の重決定Ｒ２は、０．８０８となった。 As for the electrical conductivity, of determination R 2 in the case of concrete is not shown in the graph showing the correlation is low water content field value, 0.809, and when the water content ratio is high field value multiple determination R 2 of became 0.808.
さらにまた、有機物含有量を計測する場合には、含水比が低い畑地の場合は第１３図（ａ）に示すような測定結果が得られ、重決定Ｒ２は、０．８８６となる。また、含水比が高い畑地の場合は、同様に第１３図（ｂ）に示すような測定結果が得られ、重決定Ｒ２は、０．８１１となった。このように、いずれも信頼性の高い相関値が得られる。 Furthermore, when measuring the organic content is a measurement result as shown in FIG. 13 in the case of a low water content ratio upland (a) is obtained, of determination R 2 becomes 0.886. In the case of water content ratio is high upland, likewise Fig. 13 (b) measurement results as shown in is obtained, of determination R 2 became 0.811. In this way, a highly reliable correlation value can be obtained.
次に、上記した本実施の形態の装置を用いて、本発明方法の一実施の形態を説明する。第１４図，第１５図に示すように、まず、土壌タイプはＧＩＳから入力するか否かを判断する（ＳＴ１）。そして、ＧＩＳからの入力するモードの場合には、ステップ２に飛び、測定する農地の位置の入力を受け、それに基づいてＧＩＳデータ記憶部６３をアクセスし、対応するＧＩＳデータに格納された土壌タイプを読み出す。その後、ステップ６（含水比の計測モード判定）に進む。
Next, an embodiment of the method of the present invention will be described using the apparatus of the present embodiment described above. As shown in FIGS. 14 and 15, first, it is determined whether or not the soil type is input from the GIS (ST1). And in the case of the mode to input from GIS, it jumps to step 2, receives the input of the position of the farmland to measure, accesses the GIS
一方、ＧＩＳから入力しない場合（ステップ１の分岐判断でＮｏ）には、ステップ３に飛び、マニュアルで土壌タイプを入力するか否かを判断する（ＳＴ３）。そして、マニュアル入力をする場合には、ステップ４に進み、操作者が入力した土壌タイプを受け取り、記憶する。また、マニュアル入力でない場合には、ステップ５に進み土壌タイプ自動検出モードに設定する。つまり、計測データに基づき、特徴抽出部５６，土壌タイプ識別部５８を動作させて土壌タイプを判定するようになる。
On the other hand, when not inputting from GIS (No in branching determination of step 1), it jumps to step 3 and it is determined whether a soil type is input manually (ST3). And when inputting manually, it progresses to step 4 and receives and memorize | stores the soil type which the operator input. If the input is not manual input, the process proceeds to step 5 to set the soil type automatic detection mode. That is, based on the measurement data, the
上記のようにして、土壌タイプの入力モード（ＧＩＳ／マニュアル／自動）が決定されたならば、含水比を自動計測するか否かを判断する（ＳＴ６）。そして、自動計測しない場合には、マニュアル入力部６２から入力された含水比を読み取り、記録する（ＳＴ７）。また、自動計測する場合には、自動計測モードに設定する（ＳＴ８）。つまり、計測データに基づき、含水比検出部５７を作動させて含水比を判定するようになる。
If the soil type input mode (GIS / manual / automatic) is determined as described above, it is determined whether or not the moisture content is automatically measured (ST6). And when not measuring automatically, the moisture content input from the
次いで、マニュアル入力部６２から与えられる計測対象特性名と計測方式のデータを受け取る（ＳＴ９）。なお、このステップ９の処理と、上記した土壌タイプの入力モードや含水比の入力モードを設定する処理は、上記した順番に限る必要はなく、任意の順番で実行可能である。そして、上記各処理が完了したならば、計測終了するまで、以下に示す処理を各計測点にて実行することになる（ＳＴ１０）。
Next, the measurement target characteristic name and measurement method data given from the
まず、含水比や土壌タイプが自動計測モードであるか否かを判断する（ＳＴ１１，ＳＴ１３）。自動計測モードでない場合には、すでに対応する値が記憶されているので、その記憶された値を使用する。また、自動計測モードの場合には、含水比の場合には、反射光量に基づいて算出し（ＳＴ１２）、土壌タイプの場合には、撮像したカラー画像に基づいて設定する（ＳＴ１４）。 First, it is determined whether or not the water content ratio or the soil type is the automatic measurement mode (ST11, ST13). When not in the automatic measurement mode, the corresponding value is already stored, and the stored value is used. In the case of the automatic measurement mode, calculation is performed based on the amount of reflected light in the case of the water content ratio (ST12), and in the case of the soil type, setting is performed based on the captured color image (ST14).
上記のようにしてステップ１４までの処理を実行すると、計測しようとする地点における４つの入力データ（土壌タイプ，含水比，計測対象特性名，計測方式）が決定されるので、決定部５９はそれに基づいて土壌計測用データ記憶部６０にアクセスし、対応する計測条件とモデルを読み出す（ＳＴ１６）。そして、計測条件は土壌センサＳにセットし、モデルは計測情報処理部５５に与える。
When the processing up to step 14 is executed as described above, four input data (soil type, water content ratio, measurement target property name, measurement method) at the point to be measured are determined. Based on this, the soil measurement
その後、計測条件により設定された必要な計測データが、土壌センサＳから計測情報処理部５５に与えられるので、その計測データに基づいてモデルを利用して土壌の特性を計測する（ＳＴ１６）。そして、その求めた土壌の特性と、計測地点の位置情報（ＧＰＳにより求める）を関連付けたマップを土壌マップ作成部５０で作成し、土壌マップ記憶部５２に記憶する。このステップ１１〜１７までの処理を、計測終了（通常は、圃場の全領域を計測）するまで繰り返し実行する。
Thereafter, since necessary measurement data set according to the measurement conditions is given from the soil sensor S to the measurement
第１６図は、本発明の第２の実施の形態を示している。同図に示すように、本実施の形態ではトラクタなどに搭載し、圃場内を移動する土壌測定装置本体７０と、トラクタには搭載せず、土壌測定装置本体７０と通信し、計測条件やモデルを設定する土壌測定支援装置２６′とを分離して構成している。もちろん、実際に運用するに際し、土壌測定支援装置２６′をトラクタに搭載し、土壌測定装置本体７０とともに圃場内を移動させてもかまわない。要は、実際に土壌特性を計測する装置本体部分と、計測するのに必要な各種条件を設定する支援装置を分離して形成できていればよい。
FIG. 16 shows a second embodiment of the present invention. As shown in the figure, in the present embodiment, it is mounted on a tractor and the like, and the soil measuring device
そして、土壌測定装置本体７０と土壌測定支援装置２６′間では、それぞれに設置された通信インタフェース部７１，７２を介してデータの送受を行っている。このデータの通信は、有線並びに無線のいずれの通信媒体を用いることができる。
And between the soil measuring device
また、具体的な構成としては、第６図に示す装置構成において、実際に土壌特性を計測する際に必要な処理部、つまり、土壌面から各種情報を取得する土壌センサＳや、その土壌センサＳから与えられた計測データに基づいて土壌特性を計測する計測情報処理部５５や、その計測情報処理部５５から出力される計測結果に基づいて土壌マップを作成するための土壌マップ作成部５０及び位置情報を取得するＧＰＳ装置５１並びに、土壌マップ作成部５０で作成された土壌マップを記憶する土壌マップ記憶部５２などが土壌測定装置本体７０に実装される。
Further, as a specific configuration, in the apparatus configuration shown in FIG. 6, a processing unit necessary for actually measuring soil characteristics, that is, a soil sensor S for acquiring various information from the soil surface, and the soil sensor A measurement
さらに、計測情報処理部５５に対して操作員等から各種の制御命令を与えるためのマンマシンインタフェース部７３と、計測情報処理部５５の計測結果等を外部装置に送るための無線送信部７４を備えている。
Further, a man-
一方、土壌測定支援装置２６′側には、第６図に示す装置構成のうち、前処理機能を実現する処理部、つまり、土壌タイプを自動的に求めるための特徴抽出部５６と土壌タイプ識別部５８と、含水比を自動的に求めるための含水比検出部５７と、土壌計測用データ記憶部６０並びに計測条件等を決定する決定部５９が実装されている。また、図示省略するが、ＧＩＳデータなども実装することは、もちろんかまわない。
On the other hand, on the soil measurement support device 26 'side, the processing unit for realizing the preprocessing function, that is, the
そして、本形態では、土壌タイプ，含水比を自動的に求めるために必要な計測データは、土壌センサＳから計測情報処理部５５を経由して土壌測定装置本体７０側から通信インタフェース部７１，７２を介して与えられる。また、計測方式や計測対象特性名等のマニュアル入力されるデータも、土壌測定装置本体７０側から与えられる。具体的には、マンマシンインタフェース部７３から与えられたデータが、計測情報処理部５５を介して与えられる。もちろん、計測情報処理部５５を介すことなく直接通信インタフェース部７１を介して与えられるようになっていてもよい。さらには、土壌タイプや含水比をマニュアル入力する場合も、上記した計測方式等と同様の経路で決定部５９に与えることができる。
And in this form, measurement data required in order to obtain | require a soil type and a water content ratio automatically from the soil sensor S via the measurement
また、決定部５９で決定した計測条件とモデルは、両通信インタフェース部７１，７２を介して土壌測定装置本体７０に伝送され、さらに計測情報処理部５５を介して土壌センサＳに設定される。つまり、本形態では、計測情報処理部５５には、本来の土壌特性を計測する機能に加えて、第６図に示す計測条件設定部や、データの転送機能も付加している。なお、その他の各処理部の具体的な処理機能は、上記した第１の実施の形態と同様であるのでその詳細な説明を省略する。
In addition, the measurement condition and model determined by the
次に、上記した第２の実施の形態の装置を用いた本発明に係る計測方法の実施の形態を説明する。第１７図，第１８図は、土壌測定装置本体７０の処理機能を示している。同図に示すように、まず、マンマシンインタフェース部７３を用いて計測方式，計測対象特性名を入力する（ＳＴ２１）。よって、計測情報処理部５５は、係る２つの入力データを受け取る。また、土壌センサから含水比の概略値を求めるためのデータを取得する（ＳＴ２２）。このデータとしては、例えば特定波長の反射光量が用いられる。さらに、カラーテレビカメラで撮像した土壌面のカラー画像を取得する（ＳＴ２３）。さらにＧＰＳ装置５１を用い、現在の位置情報を入手する（ＳＴ２４）。
Next, an embodiment of a measurement method according to the present invention using the apparatus of the second embodiment described above will be described. 17 and 18 show the processing function of the soil measuring apparatus
そして、上記ステップ２１〜２４を実行して得られた各種情報を計測情報処理部５５が電文にまとめ、センサ側の通信インタフェース部７１を介して土壌支援装置側に送信する（ＳＴ２５）。なお、位置情報はＧＩＳデータを利用しない場合には、特に電文にまとめて送らなくてもよい。
Then, the measurement
土壌測定支援装置は、電文で送られてきた各種情報を取得し、土壌タイプ，含水比を求めるとともに、決定部５９にて土壌タイプ，含水比情報と、与えられた計測方式，計測対象特性名に基づいて計測条件とモデルを決定する。そして、決定部５９が計測条件とモデルを電文にまとめて支援装置側の通信インタフェース部７２を介して土壌測定装置本体７０側に伝送する。
The soil measurement support device acquires various types of information sent by electronic messages, obtains the soil type and water content ratio, and determines the soil type and water content information, the given measurement method, and the measurement target property name in the
土壌測定装置本体７０は、土壌測定支援装置２６′から送られてくる応答の有無を判断し（ＳＴ２６）、応答を受けたならば、受け取ったデータに基づいて土壌センサＳに計測条件を設定するとともに、計測情報処理部５５にモデルを設定する（ＳＴ２７）。
The soil measurement device
そして、計測情報処理部５５は、設定した計測条件により土壌センサＳから出力される計測データを受け、モデルに基づいて土壌特性を求める。そして、ＧＰＳ装置５１で検出された位置情報と対応付けて土壌マップ作成部５０にてマップを作成する（ＳＴ２８）。また、求めた計測情報等は、無線送信部を通じて外部に送信することができる（ＳＴ２９）。そして、上記した一連の処理を全ての計測位置に対して実行する（ＳＴ３０，３１）。
And the measurement
なお、上記した実施の形態では、含水比はマニュアル入力か反射光量に基づいて行うようにしたが、本発明はこれに限ることはなく、水分センサなどにより概略値を求めるようにしてもよい。さらに、上記した各実施の形態では、土壌特性は、反射光量に基づいて求めることを説明したが、土壌センサはこれに限ることはなく、力学的，電気的，化学的その他の各種の情報に基づいて検出することができる。 In the above-described embodiment, the water content ratio is set based on manual input or the amount of reflected light. However, the present invention is not limited to this, and an approximate value may be obtained using a moisture sensor or the like. Furthermore, in each of the above-described embodiments, it has been described that the soil characteristics are obtained based on the amount of reflected light. However, the soil sensor is not limited to this, and includes various types of information such as mechanical, electrical, chemical, and the like. Can be detected on the basis.
第１９図は、本発明の別の実施の形態を示している。本実施の形態では、土壌測定支援装置２６を改良している。すなわち、本形態における土壌測定支援装置２６は、主として土壌タイプの決定方式を変更している。土壌タイプについて説明する。土壌タイプとしては、例えば、国際土壌学会法（３角図による土性分類）と農耕地土壌分類がある。前者は粘土含量で分類し、後者は土壌の生成作用などから総合的に判断するようになっている。そして、具体的には、以下の通りである。
FIG. 19 shows another embodiment of the present invention. In the present embodiment, the soil
まず、国際土壌学法に基づくものは、第２０図に示すように、土の種類は、粒径に基づいて粘土，シルト，砂の三種類に分けられる。そして、土壌タイプは、まず、粘土含量で４段階に分類され，さらに砂（あるいはシルト）の割合により合計１２タイプに分類される（第２１図参照）。 First, as shown in FIG. 20, the soil based on the international soil science law is classified into three types of clay, silt and sand based on the particle size. The soil types are first classified into four stages according to the clay content, and further classified into 12 types according to the ratio of sand (or silt) (see FIG. 21).
なお、土，シルト，砂の割合を正確に測定するためには、実験室における粒土分析を用いる必要があるが、粘土含量はEMI（Electro-Magnetic Induction電磁誘電率）に対応するので、ＥＭＩを利用して４大分類（重埴土系，埴土系，埴壌土系，砂土系）は区別することができる。 In order to accurately measure the proportion of soil, silt and sand, it is necessary to use grain soil analysis in the laboratory, but the clay content corresponds to EMI (Electro-Magnetic Induction Electromagnetic Dielectric Constant), so EMI Can be used to distinguish the four major classifications (heavy soil system, dredged soil system, coral loam system, sand soil system).
そして、粘土含有量は、土の保水性や機械的性質を左右するパラメータである。その結果、粘土含有量は、肥沃度パラメータ（窒素など）の特性に強く関係するので、上記４大分類を区別するだけでも十分な効果がある。
一方、農耕地土壌分類に基づく土壌タイプは、正確には、各圃場ごとのデータベースを別途作らないと判定し難いが、土色によりおおざっぱな特性が判別される。
The clay content is a parameter that affects the water retention and mechanical properties of the soil. As a result, the clay content is strongly related to the characteristics of the fertility parameter (such as nitrogen), so that it is sufficient to distinguish the four major categories.
On the other hand, it is difficult to accurately determine the soil type based on the cultivated land soil classification unless a database for each field is created separately, but rough characteristics are determined by the soil color.
土の色と土壌の相関は、第８図に記載した通りであるが、視点を変えて含有物と色の関係を示すと、第２２図のようになる。そして、図示するように、土壌の色は、含有成分より大まかにその土壌タイプを分類できる。この点は、第８図を用いて説明したとおりである。 The correlation between the soil color and the soil is as described in FIG. 8, but FIG. 22 shows the relationship between the content and the color by changing the viewpoint. And as shown in figure, the color of soil can classify the soil type roughly rather than a content component. This point is as described with reference to FIG.
一方、計測情報処理部５５に与えるモデルを決定するために必要な含水比を決定するに際し、土壌タイプがある程度決まらないと、含水比の概略値を求めることが困難なことがある。すなわち、例えば粘土と砂では、同じ含水比であっても砂の方が粘土に比べ保水性が悪いため、吸光度では、砂のほうが水分が多いようなスペクトルを示す。
On the other hand, when determining the moisture content necessary for determining the model to be given to the measurement
そこで、本形態では、第１９図に示すように、土壌センサＳから出力される計測データに基づいて土壌タイプを決定する手段として、水分量を求めるために必要な大まかな土壌タイプを決定する第１土壌タイプ識別部５８ａと、実際にモデルｍを決定するために必要な細かな土壌タイプを求める第２土壌タイプ識別部５８ｂとを設ける。これにより、第１土壌タイプ識別部５８ａの出力は、水分量検出部５７′に与え、第２土壌タイプ５８ｂの出力を決定部５９に与えるように構成する。つまり、第６図に示した実施の形態との関係で言えば、第２土壌タイプ識別部５８ｂが土壌タイプ識別部５８に対応する。
Therefore, in this embodiment, as shown in FIG. 19, as a means for determining the soil type based on the measurement data output from the soil sensor S, a rough soil type necessary for obtaining the moisture content is determined. 1 soil
さらに本形態でも、上記したように自動的に土壌タイプを決定するのではなく、過去に求めたデータに基づいて決定することもできるようにしている。つまり、測定する農地の位置の入力を受け、それに基づいてＧＩＳデータ記憶部６３をアクセスし、対応するＧＩＳデータに格納された土壌タイプを取得する。なお、農地の位置情報は、ユーザが直接入力してもよいし、ＧＰＳ装置５１から位置情報を取得するようにしてもよい。さらに、マニュアル入力部６２からユーザが土壌タイプを直接入力するようにしてもよい。このＧＩＳデータや、ユーザが手作業でのキー入力によって入力する方式については、第１，第２土壌タイプ識別部５８ａ，５８ｂのいずれにおいても適用できる。
Further, in this embodiment, the soil type is not automatically determined as described above, but can be determined based on data obtained in the past. That is, the input of the position of the farmland to be measured is received, the GIS
また、土壌センサＳは、分光装置等の土壌の光学特性を計測する手段に加え、測定対象の土壌面を撮像するＣＣＤカメラ等の撮像装置や、ＥＭＩを検出するセンサ並びにロードセルなどの圧力を測定するセンサなど各種のものがある。 In addition to means for measuring soil optical properties such as a spectroscopic device, the soil sensor S measures the pressure of an imaging device such as a CCD camera that images the soil surface to be measured, a sensor that detects EMI, and a load cell. There are various types of sensors.
そして、土壌センサＳから第１土壌タイプ識別部５８ａへは、ＥＭＩや画像データなどの水分量ｗ以外の情報である計測データｘ１を与えるようになっている。正確には、計測データｘ１は特徴抽出部５６に与えられ、そこにおいて第１土壌タイプ識別部５８ａで識別するために必要な特徴量を抽出するようになっている。
Then, the measurement data x1 which is information other than the water content w such as EMI and image data is given from the soil sensor S to the first soil
第１土壌タイプ識別部５８ａでは、水分量ｗの情報を用いずに、観測データｘ１を用いて粗い土壌タイプｔ０を決定する。具体的には、計測データｘ１が土壌をテレビカメラで撮像して得た画像データとすると、その土壌表面のテクスチャ分析し、それに基づいて判断する。
In the 1st soil
すなわち、粘土含量が増えるとテクスチャが細かくなる。また、粘土含量が少なくなり、砂の割合が多くなるとテクスチャが粗くなる。そして、テクスチャを表現する特徴量としては、フーリエパワースペクトルを用いることもがきる。テクスチャが細かい場合には、フーリエパワースペクトルにおいて、原点から離れたところに比較的多くのエネルギー成分が分散して存在し、粗いテクスチャの場合には、原点の近くにエネルギーが集中する。 That is, the texture becomes finer as the clay content increases. Moreover, when the clay content decreases and the proportion of sand increases, the texture becomes rough. A Fourier power spectrum can also be used as the feature amount representing the texture. When the texture is fine, in the Fourier power spectrum, a relatively large amount of energy components are present at a distance from the origin, and when the texture is rough, the energy is concentrated near the origin.
そこで、特徴抽出部５６では、受け取った画像データに基づき、テクスチャの粗さを表現するテクスチャ特徴量であるフーリエパワースペクトルを求め、それを第１土壌タイプ識別部５８ａに与えるようになる。
Therefore, the
そして、第１土壌タイプ識別部５８ａでは、受け取ったフーリエパワースペクトルに基づき、粗い土壌タイプ（重埴土系，埴土系，埴壌土系，砂土系の４分類）ｔ０を生成する。つまり、テクスチャが細かい方から順に、「重埴土系→埴土系→埴壌土系→砂土系」となるので、予め各領域を区分けするしきい値を設定しておき、取得したテクスチャの粗さに対応するフーリエパワースペクトルがどの領域に属するかを判断することにより、簡単に粗い土壌タイプを求めることができる。そして、このようにして求めた土壌タイプｔ０は、水分量検出部５７′と第２土壌タイプ識別部５８ｂに与えるようになっている。
Then, the first soil
また、計測データｘ１がＥＭＩの場合には、そのＥＭＩの大小に基づいて、粗い土壌タイプ（重埴土系，埴土系，埴壌土系，砂土系の４分類）ｔ０を生成するようにしてももちろんよい。すなわち、ＥＭＩから電気伝導度ＥＣがわかるので、そのＥＣ値を下記の回帰式に代入することにより、粘土含量を求める。
粘土含量＝２２．８＋０．１３３×ＥＣ値
Further, when the measurement data x1 is EMI, a rough soil type (four classifications of heavy soil system, dredged soil system, dredged soil system, and sand soil system) t0 is generated based on the magnitude of the EMI. Of course. That is, since the electrical conductivity EC is known from the EMI, the clay content is obtained by substituting the EC value into the following regression equation.
Clay content = 22.8 + 0.133 × EC value
そして、求めた粘土量から、土壌タイプを求めることができる。なお、上記した回帰式は、
ＥＣ値＝Ａ＋塩濃度＋粘度含量
の関係式（Ａは定数）から，算出される。
And the soil type can be calculated | required from the calculated | required clay amount. The above regression equation is
EC value = A + salt concentration + viscosity content is calculated from the relational expression (A is a constant).
さらにまた、粘土含有量が多いものほど抵抗が大きいので、土壌センサＳとして、ロードセルなどを用い、そのロードセルを土壌中に挿入した状態で移動し、その時に土壌から受ける負荷抵抗に基づいて粗い土壌タイプを求めるようにすることもできる。 Furthermore, since the resistance increases as the clay content increases, a load cell or the like is used as the soil sensor S, and the load cell is moved in a state of being inserted into the soil. You can also ask for a type.
一方、第２土壌タイプ識別部５８ｂは、土壌センサＳから与えられる観測データｘ１（実際には、センサ出力に基づいて抽出された特徴量）並びに第１土壌タイプ識別部５８ａで決定された粗い土壌タイプｔ０を用いて、設密な土壌タイプｔを求めるようになっている。そして、観測データｘ１としては、土壌のカラー画像と土壌の吸光度を用いる。そして、具体的には、以下に示す処理を実行する。
On the other hand, the second soil
まず、カラー画像（ＲＧＢ）から土壌の色を、明度，彩度，色相の３種類の情報に変換する。次いで、明度，彩度，色相をインデックスとして、土壌を高有機物土壌，低有機物土壌，酸化性，還元性の土壌色に基づく４分類ｃ０に分類する。すなわち、標準土色系から、上記４つのタイプの土壌色の範囲が明度，彩度，色相によって特定される。従って、計測データに基づいて得られたＲＧＢデータを明度，彩度，色相に色変換して得られた特徴量が、どのタイプの範囲に属するかを判断することにより４つの分類ｃ０のうちのどれかが求められる。 First, the color of the soil is converted from the color image (RGB) into three types of information of brightness, saturation, and hue. Next, using lightness, saturation, and hue as indexes, the soil is classified into four classifications c0 based on high organic soil, low organic soil, oxidizing and reducing soil colors. That is, the range of the above four types of soil colors is specified by lightness, saturation, and hue from the standard soil color system. Therefore, by determining which type of range the feature quantity obtained by converting the RGB data obtained based on the measurement data into lightness, saturation, and hue belongs to the four classifications c0. Any one is required.
そして、上記のようにして求めた分類ｃ０と、第１土壌分類タイプ識別部で求めた分類ｔ１に基づき、精密な土壌タイプｔを求める。ここでいう土壌タイプは、ｔ０（４種類）とｃ０（４種類）を組み合わせた合計１６種類に分類分けをする。一例を示すと、「重埴土系の高有機物土壌」や、「砂土系の酸化性土壌」などの土壌タイプｔが決定される。 Then, based on the classification c0 obtained as described above and the classification t1 obtained by the first soil classification type identification unit, a precise soil type t is obtained. The soil types here are classified into a total of 16 types combining t0 (4 types) and c0 (4 types). For example, a soil type t such as “heavy soil-based highly organic soil” or “sand soil-based oxidizing soil” is determined.
水分量検出部５７′は、第１土壌タイプ識別部５８ａで求めた粗い土壌タイプｔ０と、土壌センサＳから与えられる観測データｘ１（土壌からの反射光スペクトル）を用いて水分量ｗ（３ランク程度）を計測する。ｗ＝ｈ（ｘ１，ｔ０）により決定する。
The water
つまり、水は、近赤外領域の波長１４５０ｎｍを中心とした光を吸収する。また反射スペクトルを測定する土壌の観測面は装置で決まり一定である。従って、反射光の１４５０ｎｍの強度と、水による吸収のない例えば１３００ｎｍの反射光強度あるいは反射強度から求めた吸光度（吸光度＝ｌｏｇ（１／Ｒ） Ｒ：反射光強度）を比較することにより、土壌の相対的な含水比を求めることができる。 That is, water absorbs light centered on a wavelength of 1450 nm in the near infrared region. The observation surface of the soil for measuring the reflection spectrum is determined by the device and is constant. Therefore, by comparing the intensity of reflected light at 1450 nm with the absorbance obtained from, for example, 1300 nm of reflected light without absorption by water or the reflected intensity (absorbance = log (1 / R) R: reflected light intensity), The relative water content of can be determined.
そこで、反射光スペクトルｘ１に基づいて求められた相対的な含水比と、第１土壌タイプ識別部５８ａで求めた粗い土壌タイプｔ０の相関を求めたテーブルを用意することにより、観測土壌の含水比の概略の絶対値を求めることができる。
Therefore, by preparing a table for obtaining the correlation between the relative water content ratio obtained based on the reflected light spectrum x1 and the rough soil type t0 obtained by the first soil
なお、土壌からの反射スペクトルは、土壌表面の凹凸が多いと弱くなり、また吸光度が大きくなる。そして、同一土壌タイプであっても、観測する土壌面が常に一様と限らない。そこで精密な土壌タイプを決定するに際し、上記した粗い土壌タイプｔ０と、吸光度情報に加え、土壌面の凹凸情報も含むとよい。一例を示すと、凹凸の大きい地点の観測データは除外したり、土壌の凹凸の影響を補正するなどができる。なお、土壌の凹凸の計測は、レーザを斜め方向からライン照射し、光切断法で凹凸の深さを測定することができる。 The reflection spectrum from the soil becomes weak and the absorbance increases when there are many irregularities on the soil surface. And even if it is the same soil type, the soil surface to observe is not always uniform. Therefore, when determining a precise soil type, it is preferable to include unevenness information on the soil surface in addition to the rough soil type t0 and absorbance information. For example, observation data at points with large irregularities can be excluded or the influence of irregularities on the soil can be corrected. In addition, the measurement of the unevenness | corrugation of soil can measure the depth of an unevenness | corrugation by irradiating a line with a laser from the diagonal direction, and the optical cutting method.
決定部５９は、水分量検出部５７′で求めた水分量ｗと、第２土壌タイプ識別部５８ｂで求めた土壌タイプｔを用いて、土壌計測用データ記憶部６０に格納された土壌モデルＤＢをアクセスして、土壌観測装置を制御するための計測条件と、土壌特性算出のための土壌計測用モデルｍを得る。そして、計測条件に従って、計測条件設定部６１が、土壌センサＳに与える制御データＣを求めるとともに、求めた制御データＣを土壌センサＳに与えるようになっている。
The
制御データＣ，土壌計測用モデルｍはＤＢｃとＤＢｍから読み出される。
ｍ＝ＤＢｍ（ｗ，ｔ）
Ｃ＝ＤＢｃ（ｗ，ｔ）
The control data C and the soil measurement model m are read from DBc and DBm.
m = DBm (w, t)
C = DBc (w, t)
制御データＣは、土壌観測装置より具体的には土壌センサＳに与えられ、土壌観測に用いるセンサの動作条件を制御する。このようにして設定された動作条件のもとで得られた観測データｘを処理するためのパラメータとして、土壌計測用モデルｍを用いる。つまり、土壌計測用モデルｍ，制御データＣは、第６図に示す出力の「モデル」と「計測条件」に対応する。そして、入力条件である水分量（含水比）ｗと土壌タイプｔに対応する出力条件を検索し、それを出力するようになる。この決定部５９並びに計測条件設定部６１における処理機能は、第６図に示した実施の形態と同様である。もちろん、土壌タイプの分類方式が変わると、それに応じて土壌計測用データ記憶部６０に格納する制御データｃと土壌モデルｍは変わる。なお、より厳密にいうと、例えば暑い／寒いなどの気候条件や土壌温度などによっても、土壌モデルｍや制御データＣが変わる。従って、温度センサにより自動的に、或いは、マニュアル入力部６２を用いてユーザが温度データを直接入力するようにし、決定部５９では、係る気候条件（温度情報）も加味して、制御データＣ，土壌モデルＤＢを決定するようにするとなお良い。
More specifically, the control data C is given to the soil sensor S from the soil observation device, and controls the operation conditions of the sensor used for soil observation. The soil measurement model m is used as a parameter for processing the observation data x obtained under the operating conditions set in this way. That is, the soil measurement model m and the control data C correspond to the output “model” and “measurement condition” shown in FIG. Then, an output condition corresponding to the moisture content (water content ratio) w and the soil type t, which are input conditions, is retrieved and output. The processing functions in the
そして、実際の測定に際しては、土壌センサＳから出力される計測データを制御情報処理部５５に与え、制御情報処理部５５では、決定部５９から与えられたモデルｍにしたがって演算処理し、土壌の状態を求める。さらに、求めた土壌の状態とＧＰＳ装置５１から得られる位置情報を土壌マップ作成部５０に与え、そこにおいて土壌マップを作成し、土壌マップ記憶部５２に記憶させる。これらの各部における処理は、第６図に示した実施の形態と同様のものを用いることができるので、その詳細な説明を省略する。
In actual measurement, the measurement data output from the soil sensor S is given to the control
次に、新規な土壌での土壌モデルｍの作成手順について説明する。過去において同一の場所或いは他の場所（同一土壌タイプ）で土壌モデルを作成し、土壌計測用データ記憶部６０に格納していた場合には、上記した説明のとおり、測定に際し決定部５９が対応する土壌モデルを読み出すことにより、リアルタイムで精度良く土壌特性を計測することができる。
Next, a procedure for creating a soil model m in new soil will be described. In the past, when a soil model is created at the same location or another location (same soil type) and stored in the soil measurement
しかし、まったく新たな圃場、或いは同一の圃場であっても何らかの要因により土壌タイプが変更されたような場合であって、既存に作成した土壌タイプのデータベースでは、精度良く対応できない場合がある。係る場合に、土質が異なると成分算出のための回帰式（検量線）を、その土壌の化学分析値を用いて補正する必要がある。そこで、新規な土壌で土壌モデルｍを作成する手順としては、例えば第２３図に示すようなフローチャートに従って実施することができる。 However, even if it is a completely new field or the same field, it may be a case where the soil type is changed due to some factor, and the existing soil type database may not be able to cope with accuracy. In such a case, if the soil quality is different, it is necessary to correct the regression equation (calibration curve) for component calculation using the chemical analysis value of the soil. Therefore, the procedure for creating the soil model m with new soil can be carried out, for example, according to a flowchart as shown in FIG.
まず、土壌モデルｍを作成しようとする圃場の各地点での光学特性（土壌光スペクトル）を測定する（ＳＴ４１）。得られた土壌光スペクトル（観測データＸ）に成分濃度を求めるための既存のモデル式（土壌計測用モデルｍ）を適用し、成分濃度の仮の分布図を作成する（ＳＴ４２）。ここで用いるモデル式は、測定した圃場について大よその土壌タイプが予測される場合には、その土壌タイプに近いもののモデル式を利用する。なお、汎用性のあるモデル式が設定できれば、それを利用することもできる。 First, the optical characteristics (soil light spectrum) at each point of the field where the soil model m is to be created are measured (ST41). An existing model formula (soil measurement model m) for obtaining the component concentration is applied to the obtained soil light spectrum (observation data X) to create a temporary distribution map of the component concentration (ST42). The model formula used here uses a model formula that is close to the soil type when the soil type is predicted for the measured field. If a general-purpose model formula can be set, it can also be used.
次に、土壌モデルｍの校正のための成分実測値（参照値）を得るための土壌サンプリング位置を決める（ＳＴ４３）。具体的には、ステップ４２で求めた成分の仮の分布図（土壌特性マップＭＡＰ（Ｒ））を参照し、その仮の分布図で、成分濃度が均等に分布するように土壌を採取する位置を決める。 Next, a soil sampling position for obtaining a component actual measurement value (reference value) for calibration of the soil model m is determined (ST43). Specifically, referring to the provisional distribution map of the components obtained in step 42 (soil characteristic map MAP (R)), the position at which the soil is sampled so that the component concentrations are evenly distributed in the temporary distribution chart Decide.
次いで、ステップ４３で決定した土壌サンプリング位置の土壌を採取し、実際の成分の化学分析値（参照値）を求める（ＳＴ４４）。そして、各土壌サンプリング位置における参照値と、実測値である土壌観測データＸを用い、そのずれからステップ４２で仮の成分濃度を作成する際に用いた土壌モデルｍを補正する（ＳＴ４５）。
Next, the soil at the soil sampling position determined in
その後、その補正した土壌モデルｍを土壌計測用データ記憶部６０に土壌モデルｍとして登録する（ＳＴ４６）。また、この補正した土壌モデルｍを用い、ステップ１で求めた観測データＸから成分濃度分布を求めることにより、その測定時点での分布図を作成することができる。さらにまた、この手順は、新規な土壌に対するモデル決定に限らず、既存の土壌特性マップＭＡＰ（Ｒ）の精度の改善にも適用できる。
Thereafter, the corrected soil model m is registered in the soil measurement
第２４図は、本発明のさらに別の実施の形態を示している。本実施の形態では、第１９図に示した装置を基本とし、さらに、環境保全装置９０を設けた。この環境保全装置９０は、計測情報処理部５５で求めた土壌特性値ｆに基づき、その場で環境配慮型の農作業を実行する装置である。この環境配慮型の農作業を実行すること或いは実行する装置をセンサーベースＰＦという。
FIG. 24 shows still another embodiment of the present invention. In the present embodiment, the apparatus shown in FIG. 19 is used as a base, and an
すなわち、本形態では、土壌をセンシングすると、リアルタイムでそのセンシングした地点の土壌成分等の土壌の状態を求めることができる。従って、例えば肥料を散布するに際し、最適な肥料散布量を求めることができ、必要以上に肥料を与え、土壌の環境汚染を招いたり、過肥料により農作物へ悪影響を与えることなどを未然に防止できる。さらには、現在の土壌の状態と肥料の散布量から、肥料散布後の土壌の状態も容易に求めることができる。従って、散布後の状態が環境基準で許容される範囲内に収まるか否かも、散布する前に知ることができる。従って、必ず環境基準以下に収まるように散布量を制御することにより、環境保全ができる。換言すると、農作業の品質管理を精度良く行うことができる。 That is, in this embodiment, when soil is sensed, the state of the soil such as soil components at the sensed point can be obtained in real time. Therefore, for example, when applying fertilizer, the optimum fertilizer application amount can be obtained, and it is possible to prevent fertilizer more than necessary, causing environmental pollution of the soil, or adversely affecting crops due to over fertilizer. . Furthermore, the state of the soil after the fertilizer application can be easily obtained from the current state of the soil and the application amount of the fertilizer. Therefore, it can be known before spraying whether or not the state after spraying is within the range allowed by the environmental standards. Therefore, it is possible to preserve the environment by controlling the amount of spraying so that it is always below the environmental standard. In other words, quality control of farm work can be performed with high accuracy.
もちろん、対象とする農作業は肥料散布に限ることはなく、各種の農作業に適用できるのは言うまでもない。さらにまた、土壌環境が悪化している場合には、それを改善するための各種処理を実行することになるが、これも測定後すぐに着手することができ、土壌，農作物，環境に対する被害を最小限に抑えることができる。 Of course, the target farm work is not limited to fertilizer application, and it goes without saying that it can be applied to various farm works. Furthermore, if the soil environment is deteriorating, various treatments will be carried out to improve it. This can also be started immediately after the measurement, and damage to soil, crops and the environment will be reduced. Can be minimized.
環境保全装置９０は、上記した処理、つまり、計測情報処理部５５から出力された計測結果に基づき、必要な作業内容を決定し、その決定した作業内容を実行することを自動的に行うものである。
The
一例を示すと、作業内容が肥料散布の場合、その場での肥料散布量ｚは、次の式で決定できる。そして、その決定した決定した肥料散布量ｚにしたがい、対応する肥料を実際に散布する機能を有することになる。
ｚ＝ α（Ｙｍ−ｙ）：Ｙｍ−ｙが正のとき
０ ：Ｙｍ−ｙが非負のとき
For example, when the work content is fertilizer application, the fertilizer application amount z on the spot can be determined by the following equation. Then, according to the determined fertilizer application amount z, the corresponding fertilizer is actually applied.
z = α (Ym−y): when Ym−y is positive
0: When Ym-y is non-negative
ここで、Ｙｍは土壌特性値ｙに対応する目標値である。αはＹｍ−ｙを肥料散布量に変換する関数である。このとき、Ｙｍは環境基準で許容される上限値以下に設定されることにより、その場所における土壌特性値ｙが環境基準を超過しないように設定されている。さらに、農地の地下での地下水の流れの影響などによって、特定の肥料や農薬の成分が特定の場所に集中し、その集中した地点で環境基準を上回ることを防止するために、農地の特性に応じて、安全をみて実際の散布量ｚを少なめに出力できるように関数αを設定するとなお良い。 Here, Ym is a target value corresponding to the soil characteristic value y. α is a function for converting Ym-y into fertilizer application amount. At this time, Ym is set to be equal to or lower than the upper limit value permitted by the environmental standard, so that the soil characteristic value y at the location does not exceed the environmental standard. Furthermore, in order to prevent certain fertilizers and pesticide components from concentrating on a specific location due to the influence of groundwater flow under the farmland, etc. Accordingly, it is better to set the function α so that the actual spraying amount z can be output slightly for safety.
第２５図は、本発明の他の実施の形態を示している。本実施の形態では、上記した各実施の形態を基本とし、求めた土壌マップに基づいて、現時点或いは将来的にどのような農作業をすればよいかの指針を決定する農作業決定支援システムである。 FIG. 25 shows another embodiment of the present invention. The present embodiment is a farm work determination support system that determines a guideline for what kind of farm work should be performed at the present time or in the future based on the obtained soil map, based on each of the embodiments described above.
同図に示すように、土壌マップ記憶部５２に記憶された土壌マップ（農地マップ）：ＭＡＰ（Ｒ）の情報および作業履歴（農地毎の農薬散布作業と施肥作業の履歴等）を農作業決定支援装置９１に与える。作業履歴は、キーボードなどの入力装置を用いてユーザが入力することができる。また、第２４図に示すように環境保全装置９０を有する場合には、それと連動させ、その環境保全装置９０が実施した作業を、自動的に入力させるようにしても良い。
As shown in the figure, soil map (agricultural land map) stored in the soil map storage unit 52: MAP (R) information and work history (pesticide spraying work and fertilization work history, etc. for each farm land) To
農作業決定支援装置９１は、受け取った作業履歴と土壌マップと、作業知識データベース９２に記憶された知識並びに各種のモデル９３に基づいて、施肥作業計画などを今後すべき農作業を決定し、出力するようになっている。
Based on the received work history and soil map, knowledge stored in the
作業知識データベース９２に格納された知識は、農作業の決定に必要な農作業の方法に関する情報を記憶し、要求に応じて提供する情報ベースである。そして、ネットワーク，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。更に、作業知識ベース９２は、農作業の決定に必要な作物の品種に関する情報を有する。これは、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情報，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。農薬に関する情報は、コスト，効果，成分，使用方法などから構成される。
The knowledge stored in the
一方、モデル９３は、成長モデル，病害モデル、気象モデル等がある。成長モデルは、農地単位に作物の成長を予測するためのもので、稲を例に説明すれば、茎数，出穂期，成熟期，稈長，穂長，穂数などを予測するモデルである。また、成長モデルは、農地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。病害モデルは、農地単位で病気，病害虫，および雑草の発生確率を算出する。また、一旦発生した病気、病害虫、および雑草の拡散予測を行い、その予測される被害を算出する。ここで言う被害とは、病気、病害虫、および雑草により出荷できない作物の割合を言う。更に、病害モデルは、農地毎の過去の病理病害と雑草の発生実績を記録する。
On the other hand, the
気象モデルは、農地単位の気象を予測するためのものモデルである。気象モデルは、農地周辺に限定した地域のローカル気象情報と、より広域な広域気象情報を取得し、圃場の日単位の気温，日照時間，降水量などの気象予測と月単位の気象予測を出力する。 The meteorological model is a model for predicting the weather on a farmland basis. The weather model obtains local weather information for the area limited to the area around the farmland and wider area weather information, and outputs weather forecasts such as daily temperature, sunshine duration, precipitation, etc. of the field and monthly weather forecasts. To do.
農作業決定支援装置９１を気象モデルからの気象の情報、成長モデルからの作物成長の予測を示す情報、土壌マップからの土壌状態を示す情報、および作業履歴情報等から、現時点で、収穫が最大になる農薬散布作業計画と施肥作業計画の案を算出する。なお、この農作業決定支援装置９１を含むシステムの具体的な機能構成は、例えば特開平１１−３１３５９４号公報に開示されたものを用いることができる。
Agricultural work
また、図示の例では、農作業決定支援装置９１を含むシステムは、土壌測定支援装置２６などと一体化して土壌測定装置に組み込んだ例を示したが、この農作業決定支援装置（マップベースＰＦ）９１の部分を、独立させてサーバー側で保持するようにしてもよい。
In the illustrated example, the system including the farm work
すなわち、農地で実際に土壌観測装置で土壌を観測しつつ、計測情報処理部５５で求められたｙ＝ｆ（ｍ，ｘ）で決まる土壌特性値ｙと、そのときの土壌観測装置の位置Ｒ（ＧＰＳ装置５１）の組をその都度サーバーに送信して、サーバー側で土壌マップを形成したり、土壌マップ作成部５０で作成した土壌マップを一括してサーバーに送信する。
That is, the soil characteristic value y determined by y = f (m, x) obtained by the measurement
サーバー側の農業決定支援装置９１では、作業知識ベース９２，作業履歴，モデル９３をもとに、土壌マップを用いて作業計画を生成する。その作業計画を生成するアルゴリズムは、上記したのと同様である。そして、このようにして生成した作業計画は、ネットワーク等を介して農作業者に伝達される。
The server-side agricultural
さらにまた、このようにサーバで各圃場からのデータを一元管理するようにすると、作業計画を提供を受けた農作業者は、その作業計画による作業の結果としての農作物の収量や肥料や農薬の消費量などのデータを、サーバー側に提供することにより、以下のような効果が生じる。 Furthermore, when the data from each field is centrally managed by the server in this way, the farmer who has received the work plan can use the crop yield, fertilizer and pesticide consumption as a result of the work according to the work plan. Providing data such as quantity to the server side has the following effects.
すなわち、サーバー側では、農作物の収量などから、自己が決定した農作業内容があっていたか否かの判断を行うことができる。そして、農作物の収量や肥料は農薬の消費量なども作業履歴として、土壌マップデータとともに、サーバーに蓄え、他の圃場・農園からの問い合わせに応じた作業計画の出力のために利用できる。そして、多数の圃場における作業履歴が長期間にわたって記録されると、入力された土壌マップデータと類似したマップデータを持ち、モデル（成長モデル，病害モデル，気象モデル）も類似したものを持つ他の圃場に関する過去の作業履歴から、農作物の収量や肥料の消費量などの総合評価が高いものを選択し、作業計画の生成に用いることができ、より信頼性が高くなる。 That is, on the server side, it is possible to determine whether or not there is the content of the farm work determined by itself based on the yield of the crop. The crop yield and fertilizer can be stored in the server together with the soil map data, including the agricultural chemical consumption as the work history, and can be used to output work plans in response to inquiries from other fields and farms. And if work histories in a large number of fields are recorded over a long period of time, it has map data similar to the input soil map data, and other models with similar models (growth model, disease model, weather model) From the past work history related to the field, one having a high overall evaluation such as crop yield and fertilizer consumption can be selected and used to generate a work plan, and the reliability becomes higher.
また、サンプルが多くなることから、作業計画を決定するに際し、作業計画の候補を複数個発生させ、各候補ごとの農作物の収量，肥料の消費量などを農作業者に提示させ、農作業者の選択を幅を広げるようにすることもできる。さらに、農作業と土壌マップとの間の因果関係則を帰納的に求めて、作業計画の高度化を図ることができる。 In addition, because of the large number of samples, when deciding a work plan, multiple work plan candidates are generated, and the crop yield and fertilizer consumption for each candidate are presented to the farmer for selection by the farmer. Can be made wider. Further, the causal relation law between the farm work and the soil map can be obtained inductively, and the work plan can be enhanced.
第２６図は、さらに別の実施の形態である。本実施の形態では、上記した各実施の形態における土壌計測用データ記憶部６０に替えて、土壌モデルデータベース６０′を設けている。
FIG. 26 shows still another embodiment. In the present embodiment, a
土壌計測用データ記憶部６０が持つ情報としては、（１）土壌モデルｍ、（２）計測条件Ｃであったが、本形態の土壌モデルデータベース６０′では、それら土壌モデルｍと計測条件（制御データ）Ｃに加え、さらに各種の情報を関連付けて記憶している。そして、この土壌モデルデータベース６０′の内部データ構造の一例を示すと、第２７図に示すようになっている。
The information stored in the soil measurement
すなわち、土壌タイプと水分量（さらには、計測対象特性名と気候条件）に関連付けられた土地計測用情報（ｍ，Ｃ）と、土壌関連情報が出力可能に構造化された状態でコンピュータが読み出し可能に記憶されいる。そして、土壌関連情報としては、例えば、広告情報，栽培レシピ，収穫実績，農地所在地，土作り指導情報等がある。これら欠く情報が土壌タイプと水分量に関係付けられて記憶される。そして、各情報について説明すると、以下の通りである。なお、気候条件は、上記した第１９図に基づく実施の形態で説明したように、気候条件（温度情報）に基づいてより高精度に土壌の状態を計測するために用いる情報である。
＊広告情報
公告情報は、土壌タイプに応じて、その土壌タイプでの農業に適した作物の種子，農薬，肥料などの広告や、たとえば「有機農法」と宣伝できる農地かどうかを鑑定するような土壌鑑定サービスの広告の情報、さらには、汚染物質（硝酸態窒素の地下水汚染，ダイオキシン汚染など）の汚染情報とその分析・評価のサービス情報等がある。連絡先や、サービスの内容を格納する。
In other words, the computer reads out the land measurement information (m, C) associated with the soil type and water content (and the measurement target property name and climatic conditions) and the soil-related information in a structured state so that it can be output. It is remembered as possible. The soil related information includes, for example, advertisement information, cultivation recipe, harvesting results, farmland location, soil making guidance information, and the like. These missing information is stored in relation to soil type and water content. Each information will be described as follows. Note that the climatic conditions are information used to measure the state of the soil with higher accuracy based on the climatic conditions (temperature information) as described in the embodiment based on FIG.
* Advertisement information Depending on the soil type, the advertisement information may be used to identify advertisements for crop seeds, pesticides, fertilizers, etc. that are suitable for agriculture in that soil type, or to identify whether the farmland can be advertised as “organic farming” Information on advertisements for soil appraisal services, pollution information on pollutants (such as nitrate nitrogen groundwater contamination, dioxin contamination, etc.) and analysis / evaluation service information. Stores contact information and service details.
＊栽培レシピ＋収穫実績紹介の情報
栽培レシピ＋収穫実績紹介の情報は、土壌タイプに応じて、どのような作物をどのような農作業によって育成したら、どんな収穫が得られたかという実績の情報である。
* Information on cultivation recipes + introduction of harvest results Information on cultivation recipes + introduction of harvest results is information on the results of what kind of crops were cultivated by what kind of farming, depending on the soil type. .
＊農地所在情報
農地所在情報は、指定された土壌タイプの土壌を有する農地が、どこに存在し、その所有者は誰で、連絡先はどこかを記載した情報である。これは、種子会社や農薬メーカや肥料メーカなどが、能動的に需要者に自社商品を売り込むために利用できる。
* Farmland location information The farmland location information is information that describes where the farmland that has the soil of the specified soil type exists, who owns it, and where to contact. This can be used by seed subsidiaries, agricultural chemical manufacturers, fertilizer manufacturers, etc. to actively sell their products to consumers.
＊土作り指導情報
土作り指導情報は、土壌タイプ別の土作り指導のための通信教育のホームページであったり、土作り指導用教材の申込ページであったりする。さらには、地下水汚染や表面流失汚染などの防止基準や対策（最適肥培管理モデル）等に関する情報などもある。
* Soil-making guidance information Soil-making guidance information is the homepage of correspondence education for soil-making guidance by soil type, or the application page for teaching materials for soil-making guidance. Furthermore, there is information on prevention standards and countermeasures (optimum fertilization management model) etc. for groundwater contamination and surface runoff contamination.
そして、上記した説明からもわかるように、各種情報は、実際の土壌測定をするために直接的に使用するものではない。つまり、土壌モデルデータベース６０′に格納されたデータのうち、土壌モデルｍ，計測条件（制御データ）Ｃが、土壌測定支援装置２６内の決定部５９に与えられる。
As can be seen from the above description, the various types of information are not directly used for actual soil measurement. That is, among the data stored in the
一方、その他の各種情報は、例えば、計測情報処理部５５で求めた土壌成分や、土壌測定支援装置２６内の各種土壌タイプ識別部５８，５８ａ，５８ｂで求めた圃場１０の土壌タイプに基づいて、土壌モデルデータベース６０′をアクセスし、該当する情報を読み出すとともに、図示省略のモニタなどの出力装置に出力することに用いられる。これにより、土壌測定支援装置２６を用いて土壌の状態を測定したユーザは、自己の圃場に関連する有益な情報を知ることができるので好ましい。
On the other hand, the other various information is based on, for example, the soil component obtained by the measurement
なお、図示省略するが、上記した土壌モデルデータベース６０′に対する検索処理並びにその検索結果を表示させる機能処理部は、土壌測定支援装置２６の内外のいずれかに別途組み込む必要はある。また、検索を自動的に行うのではなく、ユーザがマニュアルで検索できるような機能を組み込んでも良い。
Although not shown, the above-described search processing for the
上記した土壌モデルデータベース６０′に格納されたデータは、例えば、係るデータを記録したＣＤ‐ＲＯＭ，ＤＶＤなどの記録媒体を入手し、コンピュータ（土壌測定支援装置２６）に読み取らせ、コンピュータ内部の記憶部に格納することにより利用できる。また、ＣＤ−ＲＯＭドライブなどの記録媒体内にデータを読み込むドライブ装置を用意するとともに、そのドライブ装置内に記録媒体にセットし、各種の情報は、その都度ドライブ装置内の記録媒体に対して読みにいくようにしてもよい。 As the data stored in the soil model database 60 ', for example, a recording medium such as a CD-ROM or DVD in which such data is recorded is obtained and read by a computer (soil measurement support device 26) and stored in the computer. It can be used by storing in the department. In addition, a drive device for reading data into a recording medium such as a CD-ROM drive is prepared and set in the recording device in the drive device. Various information is read from the recording medium in the drive device each time. You may make it go to.
さらにまた、インターネットその他のネットワークを介して配信される上記データを取得するようにしてもよい。この場合に、例えば第２６図に示すように、土壌モデルデータベース６０′に格納すべき情報を管理する土壌モデルデータベース管理システム９５を用意し、土壌測定支援装置２６はその土壌モデルデータベース管理システム９５と連携し、その土壌モデルデータベース管理システム９５を介して土壌モデルデータベースに格納する情報を入手するようにしてもよい。
Furthermore, the data distributed via the Internet or other networks may be acquired. In this case, for example, as shown in FIG. 26, a soil model
このとき、土壌モデルデータベース管理システム９５は、ツール装置等のコンピュータであり、そのコンピュータとケーブルその他の通信媒体（有線／無線可）を介して接続して、情報の送受を行うことができる。さらに、インターネットその他のネットワークを介して接続し、ネットワーク配信等をすることにより必要な情報を取得し、土壌モデルデータベース６０′に格納することもできる。
At this time, the soil model
特に、後者のネットワーク配信を利用した場合、最新の情報（土壌モデルｍ，計測条件（制御データ）Ｃ，各種情報の任意の情報）を簡単に取得でき、高精度な土壌の計測とそれに伴なう有益な情報の取得が期待できる。なお、取得する情報としては、土壌モデルデータベースに格納する情報に限ることはなく、例えば、農作業決定支援システムを実行する際に必要な作業知識データベースやモデル、さらには、農作業決定支援装置９１の決定アルゴリズム（エンジン）などの供給も行えるようにするとよい。
In particular, when the latter network distribution is used, the latest information (soil model m, measurement condition (control data) C, arbitrary information of various types of information) can be easily obtained, and high-precision soil measurement and accompanying information can be obtained. We can expect to obtain useful information. Note that the information to be acquired is not limited to the information stored in the soil model database. For example, the work knowledge database and model necessary for executing the farm work determination support system, and further the determination of the farm work
第２８図は、本発明のさらに別紙の実施の形態を示している。本実施の形態では、土壌モデルデータベース管理システム９５の機能を拡張するとともに、各利用者がネットワーク等を介して土壌モデルデータベース管理システム９５と接続し、土壌モデルに関する情報の提供や享受を行えるようになっている。
FIG. 28 shows still another embodiment of the present invention. In the present embodiment, the functions of the soil model
そして、この土壌モデルデータベース管理システム９５を中心としたネットワークシステムに参加する利用者（関係者）としては、以下に示すものがいる。そして、それらは常時同時に接続されているのではなく、必要に応じて個別にネットワークワークを介して土壌モデルを利用することになる。
And as a user (related person) who participates in the network system centering on this soil model
＊運営者：
運営者は、土壌モデルデータベースを管理・運営する者である。土壌モデルデータベース管理システム９５を管轄する者でもある。
*Administrator:
The operator is a person who manages and operates the soil model database. He is also responsible for the soil model
＊広告者（農業関連商品メーカ）：
広告者は、土壌モデルデータベースに、自社製品の広告情報を出して、このデータベースをアクセスする者の特性に応じた広告を提供し、自社製品の販売高の向上を目指す者である。実際には、土壌モデルデータベース中の土壌タイプに対応する広告情報の欄に、広告料を払って登録する。この広告料は、システム管理者でもある運営者に渡る。例えば、種子や肥料を製造・販売メーカにとっては、その種子等を使用するのに適した土壌タイプの欄に関連付けて広告情報を登録するので、その広告情報を必要な人が良く見ることになるので、効率が良く広告宣伝効果が高くなる。すなわち、広告情報を見る人は、多くの場合、その土壌タイプに関係する人、例えば、「広告情報に関連付けられた土壌タイプが、自己の圃場の土壌タイプである一般農家等」となる。よって、広告者にとっては、利用価値の高いシステムとなる。
* Advertiser (agricultural product manufacturer):
Advertisers are those who aim to improve sales of their products by providing advertisement information of their products in the soil model database and providing advertisements according to the characteristics of those who access this database. Actually, the advertisement information is registered in the advertisement information column corresponding to the soil type in the soil model database. This advertising fee goes to the operator who is also the system administrator. For example, for manufacturers and distributors of seeds and fertilizers, advertising information is registered in association with the soil type field suitable for using the seeds, etc., so that those who need the advertising information often see it. Therefore, it is efficient and the advertising effect is high. That is, the person who sees the advertisement information is often a person related to the soil type, for example, “a general farmer whose soil type associated with the advertisement information is the soil type of his / her field”. Therefore, it becomes a system with high utility value for the advertiser.
＊栽培レシピ等の登録者（篤農家、農業生産法人）：
栽培レシピ等の登録者は、土壌タイプや気候条件に応じた作物の栽培レシピ，収穫実績データを作成し、土壌モデルデータベースに登録料を支払って登録し、自分の栽培レシピが利用される回数に応じてデータ使用料を受け取る者である。なお、金銭の決済の仕方は、上記したものに限ることは無く、登録料を無料にしたり、逆に、情報提供料として運営者から金銭を受けるようにしても良い。特に、運営者にとって重要なのは、正しくかつ早い情報を沢山収集し、データベースに登録することにより、有意義な情報量を豊富に揃えることでもあるので、情報提供者（登録者）に対しては、登録料を無料或いは一律に運営者から料金を支払うようにしてもよい。
* Registrants for cultivation recipes (adult farmers, agricultural production corporations):
Registrants such as cultivation recipes create crop cultivation recipes and harvest performance data according to the soil type and climatic conditions, pay registration fees to the soil model database, register them, and the number of times their cultivation recipes are used The person who receives the data usage fee accordingly. Note that the method of settlement of money is not limited to the above, and the registration fee may be free, or conversely, money may be received from the operator as an information provision fee. In particular, it is important for operators to collect a lot of correct and fast information and register it in the database, so that a significant amount of information can be provided, so registration is required for information providers (registrants). You may make it pay a charge from an operator free of charge or uniformly.
＊土壌計測用モデルの登録者（農業試験所、大学農学部など）：
土壌計測用モデルの登録者は、土壌タイプや水分量に応じて、土壌特性を正しく計測するために必要な制御データＣおよび土壌計測用モデルｍを、実験を通じて算出して、土壌モデルデータベースに登録する者である。土壌計測モデルが利用される回数に応じてデータ使用料を受け取る。
* Soil measurement model registrants (Agricultural Experiment Station, University Faculty of Agriculture, etc.):
The registrant of the soil measurement model calculates the control data C and the soil measurement model m necessary for correctly measuring the soil characteristics according to the soil type and water content through experiments and registers them in the soil model database. It is a person who does. Receive data usage fees according to the number of times the soil measurement model is used.
＊アプリシステムメーカ：
アプリシステムメーカは、土壌モデルデータベース管理者システムとの通信プロトコルや、データベースのフォーマットの情報などの開示を受けたり、特別なデータへのアクセス許可を得て、その対価としての使用料を支払いながら、さまざまなアプリケーションシステムを構築し、運営する者である。
* App system manufacturer:
The application system manufacturer receives communication protocol with the soil model database administrator system, disclosure of database format information, etc., obtains access permission to special data, pays the usage fee as the price, A person who builds and operates various application systems.
＊利用者（一般農家、篤農家、農業生産法人、レジャー農園管理団体）：
利用者は、土壌モデルデータベースをアクセスして、自分の農地に関する適切な情報やサービスを受け、対価としての使用料を支払う者である。
* Users (general farmers, senior farmers, agricultural production corporations, leisure farm management organizations):
A user is a person who accesses the soil model database, receives appropriate information and services regarding his / her farmland, and pays a usage fee as compensation.
＊環境指向の消費者や消費者団体：
環境指向の消費者や消費者団体は、農産物の生産地や生産者の情報を入力して、土壌モデルデータベースをアクセスする。そして、その農産物を生育させるのに利用した土壌環境の清浄度や汚染度を読み出す。また、土壌鑑定の結果を読み出す。そして、購入すべき農産物かどうかを判断するのに利用する。
* Environmentally oriented consumers and consumer groups:
Environment-oriented consumers and consumer groups input information on the production areas and producers of agricultural products and access the soil model database. And the cleanliness and pollution degree of the soil environment utilized for growing the agricultural product are read. Moreover, the result of soil appraisal is read. It is then used to determine whether the product is to be purchased.
次に、上記した各利用者により構成されるネットワークシステムの機能，運用について説明する。まず、利用者が土壌モデルデータベースを管理する土壌モデルデータベース管理システム９５に対し発した要求に応じ、土壌モデルデータベース管理システム９５が所定の処理をする。
Next, functions and operations of the network system configured by each user described above will be described. First, the soil model
すなわち、利用者が、土壌モデルデータベースに格納された情報を使用したい者の場合には、利用者が情報取得要求を発するので、その情報取得要求の条件に合致する情報を土壌モデルデータベースから取得して利用者に提供する。また、利用者が、土壌モデルデータベースに情報を登録したいという者の場合には、その利用者が情報登録要求をするので、該当する格納エリアに登録要求された情報を登録し、以後、その登録された情報も利用（提供）可能となる。 In other words, if the user wants to use the information stored in the soil model database, the user issues an information acquisition request. Therefore, information that matches the conditions of the information acquisition request is acquired from the soil model database. And provide it to users. In addition, when the user wants to register information in the soil model database, the user requests information registration. Therefore, the information requested for registration is registered in the corresponding storage area. This information can also be used (provided).
さらに、上記したいずれの利用態様（情報の取得／登録）であっても、それが実行された処理の履歴情報（処理実行の日時，実行者ＩＤ，処理内容，取得又は登録した情報の種類と量）を生成し記録する。つまり、土壌モデルデータベース管理システム９５は、土壌モデルデータベースとともに、上記した履歴情報を記憶する履歴情報記憶部も有することになる。
Furthermore, in any of the above-described usage modes (information acquisition / registration), the history information of the process in which it was executed (process execution date and time, executor ID, process content, type of information acquired or registered, and Amount) is generated and recorded. That is, the soil model
そして、所定のタイミング（例えば月単位等）で、履歴情報記憶部に記録された履歴情報に基づいて、土壌モデルデータベースを利用した各利用者ごとに、使用料，データ使用料，登録料，広告料等の利用料金の清算処理を行う。つまり、支払うべき金額と、徴収すべき金額を算出し、支払い金額に基づいて支払い処理を行い、徴収すべき金額に基づいて請求処理並びに徴収処理を実行する。 Based on the history information recorded in the history information storage unit at a predetermined timing (for example, monthly), the usage fee, data usage fee, registration fee, advertisement for each user using the soil model database Settlement of usage fees such as fees. That is, an amount to be paid and an amount to be collected are calculated, a payment process is performed based on the payment amount, and a billing process and a collection process are performed based on the amount to be collected.
なお、料金の徴収，支払いは、既存の銀行振込，引き落とし等の現金によってもできるし、電子決済をすることもできる。さらには、このネットワーク上で使用できる電子マネー，利用ポイントのようなものを作成し、係る利用ポイント等で清算するようにしてもよい。このようにすると、特に、利用料金の徴収と支払いの両方を実行する利用者の場合、決済処理が簡単になり、実際の金銭の決済を行うことなく、重要な情報を登録することにより、必要な他の情報を取得することができる。 Fees can be collected and paid by cash such as existing bank transfers and withdrawals, or electronic payments can be made. Furthermore, electronic money and usage points that can be used on this network may be created and settled with such usage points. In this way, especially for users who perform both collection and payment of usage fees, the payment process becomes simple and is necessary by registering important information without actually paying for money. Other information can be obtained.
そして、上記した各処理を実行するためのコンピュータシステム、より具体的には土壌モデルデータベース管理者システム９５の機能は、第２９図に示すようなフローチャートとすることにより実現できる。
The functions of the computer system for executing the above-described processes, more specifically, the function of the soil model
なお、上記したシステム（ビジネスモデル）が有効に実現するために、次の条件が満たされるようにするのが良い。 In order to effectively realize the above-described system (business model), it is preferable that the following condition is satisfied.
・土壌モデルデータベースに正確なデータが記録されていること
・土壌モデルデータベースに記録されているデータの量が豊富であり、頻繁に更新されていること
・制御データ，土壌計測用モデルのフォーマットが標準化されていて、多くの土壌測定装置に適合すること
・土壌モデルデータベースへのアクセスが容易であり、料金も比較的に低額であること
・登録したデータの使用実績の情報に信頼性があり、データ使用料が適正に支払われること
第３０図は、上記したネットワークシステムに接続し、土壌モデルデータベースを利用する利用者として、土壌測定支援装置２６を使用する一般農家等に着目したネットワーク構成を示している。
・ Accurate data is recorded in the soil model database ・ The amount of data recorded in the soil model database is abundant and updated frequently ・ Control data and soil measurement model formats are standardized It is compatible with many soil measuring devices, it is easy to access the soil model database, the fee is relatively low, and the usage information of the registered data is reliable and the data FIG. 30 shows a network configuration that focuses on general farmers who use the soil
同図に示すように、土壌モデルデータベース管理システム９５は、ネットワーク９６に接続されているので、土壌支援装置２６をネットワーク９６に接続することにより、そのネットワーク９６を介して土壌モデルデータベース管理システム９５と土壌支援装置２６とが接続され、データの送受が可能となる。
As shown in the figure, since the soil model
また、土壌モデルデータベース管理システム９５は、各利用者から提供された情報を格納した土壌モデルデータベース９７（第２７図に示すもの）と、履歴情報記憶部９８を備えている。
The soil model
そして、土壌支援装置２６は、必要な情報、つまり、土壌モデルｍと計測条件（制御データ）Ｃのみが必要な場合には、それらの情報の最新版の取得要求を土壌モデルデータベース管理者システム９５に発行し、それを受けて供給された情報を土壌計測用データ記憶部６０に格納する。その後、その取得した情報に基づいて、土壌成分の計測等を行うことになる。
Then, when only the necessary information, that is, the soil model m and the measurement conditions (control data) C are necessary, the
また、必要な情報が土壌モデルｍと計測条件（制御データ）Ｃと、それ以外の情報を含む場合には、土壌モデルデータベース９７に登録された対応するデータの取得要求をし、それを受けて供給された情報を自己の土壌モデルデータベース６０′に格納する。その後、その取得した情報に基づいて、土壌成分の計測等を行ったり、必要な情報の提供を受けることになる。
Further, when the necessary information includes the soil model m, the measurement condition (control data) C, and other information, an acquisition request for the corresponding data registered in the
一方、上記のようにして取得した土壌モデルデータに基づいて土壌測定支援装置２６で測定して求められた土壌マップは、通常は、自己の農作業に使用し、「環境汚染対策」と「土づくり農業」の両者を同時に追求することができるようになる。そして、この求めた土壌マップを土壌モデルデータベース管理システム９５に送り、土壌モデルデータベース管理システム９５が管理する土壌マップデータベース９９に登録するようにすることもできる。
On the other hand, the soil map obtained by measuring with the soil
このようにすると、全国的な土壌タイプの分布状況を容易に把握できるので好ましい。このとき登録する情報としては、土壌タイプだけでも良いし、その時の土壌タイプと土壌の成分情報も関連付けて登録するようにしても良い。そして、土壌タイプ等は、その後に有益な情報として利用できるので、登録にともない情報提供量を支払い、また、この土壌マップを利用する利用者からはデータ使用量を徴収することができる。 This is preferable because the distribution status of soil types throughout the country can be easily grasped. The information to be registered at this time may be only the soil type, or the soil type and the soil component information at that time may be registered in association with each other. Then, since the soil type and the like can be used as useful information after that, the amount of information provided can be paid upon registration, and the data usage can be collected from the user who uses this soil map.
なお、便宜壌土壌マップデータベース９９を土壌モデルデータベース９５と分離して記載したが、それらを一体の者として扱う、つまり、土壌マップデータベースも広い意味で土壌モデルデータベースに組み込むものとすることができる。
Although the expedient
上記した各実施の形態は、いずれも装置に組み込んだ状態を前提として説明したが、上記した各処理（例えば各図に示したフローチャートを実行するための処理）をコンピュータに実行させるためのプログラムとし、係るプログラムは所定の記録媒体に記録して提供するようにしてもよい。 Each of the above-described embodiments has been described on the assumption that it is incorporated in the apparatus, but it is a program for causing a computer to execute each of the above-described processes (for example, a process for executing the flowchart shown in each figure). The program may be provided by being recorded on a predetermined recording medium.
すなわち、第３１図，第３２図に示すように、記録媒体としては、フロッピーディスク（ＦＤ）８０やＣＤ−ＲＯＭ８１などがあり、係る記録媒体８０，８１に格納されたプログラムは、ＦＤドライブ８２やＣＤ−ＲＯＭドライブ８３を介してコンピュータ８４に接続された（内蔵された）ＨＤユニット８５にインストールされ、これにより、コンピュータ８４は、上記した実施の形態で説明した装置を構成することになる。
That is, as shown in FIGS. 31 and 32, the recording medium includes a floppy disk (FD) 80 and a CD-
具体的には、実施の形態における計測情報処理部５５，特徴抽出部５６，含水比検出部５７（水分量検出部５７′），土壌タイプ識別部５８，決定部５９などは、ＨＤユニット８５にインストールされ、例えば使用の都度ＨＤユニット８５から内部メモリ８６に転送され、そこにおいて各種処理を高速に行うことができる。また、土壌計測用データ記憶部６０，ＧＩＳデータ記憶部６３は、ＨＤユニット８５や、ＣＤ−ＲＯＭ８３などの記録装置や記録媒体により実現される。
Specifically, the measurement
さらに、キーボード８７，マウス８８は入力装置として機能し、この入力装置を介してマニュアル入力するデータが与えられる。なお、図中符号８９は表示装置であり、解析結果などを表示したり、マニュアル入力するデータや、ＧＩＳデータを読み出すための位置情報などの他、各種制御命令を入力する際の内容を表示し、確認できるようになっている。
Further, the
上述した土壌測定装置及び測定方法並びにプログラムを記録した記録媒体では、水分量や土壌タイプが異なる土壌に対する土壌特性を、精度よく求めることができる。そして、土壌測定支援機能を設けるた場合には、測定地点に適した計測データやモデルを自動設定することができるので、効率よく計測できる。さらに、位置情報と土壌特性を関連付けたマップが作成すると、後でそのマップを利用して各種計画をたてることができるので好ましい。 With the above-described soil measurement device, measurement method, and recording medium on which a program is recorded, soil characteristics for soils having different water content and soil type can be obtained with high accuracy. When the soil measurement support function is provided, measurement data and a model suitable for the measurement point can be automatically set, so that the measurement can be performed efficiently. Furthermore, it is preferable to create a map in which position information and soil characteristics are associated with each other, since various plans can be made later using the map.
また、土壌特性を測定・解析するための装置本体部分と、測定する際のモデルなどを設定する支援装置は一体でも良いし分離配置可能としてもよい。そして、分離範囲可能とした場合には、利用態様が多様化し、より利便性が高まる。 Moreover, the apparatus main body part for measuring / analyzing soil characteristics and the support apparatus for setting a model for measurement may be integrated or separable. When the separation range is made possible, the usage modes are diversified and the convenience is further increased.
また、本発明に係る土壌測定支援装置及び支援方法並びにプログラムを記録した記録媒体では、土壌特性を求める際に必要な測定地点でのモデルや計測条件を自動的に設定できる。よって、効率よく、しかも高精度に土壌特性の解析ができる。 Further, in the recording medium storing the soil measurement support device, support method, and program according to the present invention, it is possible to automatically set a model and measurement conditions at a measurement point necessary for obtaining soil characteristics. Therefore, the soil characteristics can be analyzed efficiently and with high accuracy.
さらに、土壌タイプや水分量に関する情報を自動的に設定する機能を設けた場合には、高効率で間違いなく土壌特性を求めることができる。もちろん本発明では、自動的に設定する機能はなくても良く、その場合には過去の土壌タイプのデータを用いることにより、測定時における土壌タイプの検出処理が不要となり、処理時間の短縮が図れる。 Furthermore, when the function which sets the information regarding a soil type or a water content automatically is provided, a soil characteristic can be calculated | required with high efficiency and without a doubt. Of course, in the present invention, there is no need to have an automatic setting function. In this case, by using past soil type data, the soil type detection process at the time of measurement becomes unnecessary, and the processing time can be shortened. .
さらにまた、所定のデータを記録した記録媒体では、その記録媒体を用い、コンピュータに読取らせることにより、土壌を測定する地点の状態にあった計測条件や、モデルを簡単に読み出し、土壌測定に利用することができ、高精度な土壌の解析が行える。さらには、記録したデータの中に土壌関連情報を含ませると、土壌に関係した人にとって必要な情報を効率良く提供したり、入出したりすることができる。 Furthermore, in a recording medium in which predetermined data is recorded, by using the recording medium and causing a computer to read it, it is possible to easily read out the measurement conditions and model that are in the state of the point where soil is measured, for soil measurement. It can be used to analyze soil with high accuracy. Furthermore, if soil-related information is included in the recorded data, information necessary for people related to soil can be efficiently provided or entered / exited.
さらに本発明では、土壌特性をリアルタイムで測定できるので、その測定した土壌にとって現在必要な不足している物質とその量を求めることができるので、効率の良い土作りができ、農薬散布その他の土壌の改良等が行える。 Furthermore, in the present invention, since the soil characteristics can be measured in real time, it is possible to determine the amount of substances that are currently necessary for the measured soil and the amount thereof. Improvements can be made.
２６ 土壌測定支援装置
５０ 土壌マップ作成部
５１ ＧＰＳ装置
５５ 計測情報処理部
９０ 環境保全装置
９１ 農作業決定支援装置
９２ 作業知識データベース
９３ モデル
26 Soil
Claims (5)
前記土壌特性値は、前記リアルタイムで計測して得られた計測データを、その測定地点の土壌タイプとその土壌に含まれる水分量に関する情報に基づいて決定されるモデルに入力して求めるものであり、
前記物質の量の制御は、前記求めた土壌特性値に基づいて、前記農地の土壌特性値が環境基準を満たす範囲内で制御されることを特徴とする散布量制御装置。 Based on soil property values obtained by real-time measurement while moving through farmland, this is a spray rate control device that controls the amount of material sprayed on soil so that the soil property value becomes the target value. And
The soil characteristic value is obtained by inputting the measurement data obtained by measuring in real time into a model determined based on the information regarding the soil type at the measurement point and the amount of water contained in the soil. ,
The amount control of the substance is controlled based on the obtained soil property value within a range where the soil property value of the farmland satisfies an environmental standard .
前記計測した土壌特性値に基づいて、土壌特性値が目標値になるように前記農地の土壌特性値が記憶保持された環境基準を満たす範囲内で土壌に散布する物質の量を決定する制御装置とを備えた散布量決定装置。 The measurement data obtained by measuring in real time while moving the farmland, obtaining the soil characteristic values input to the model is determined based on information about the amount of water contained and their soil soil type of the measuring point measured Equipment,
Based on the measured soil characteristic value, a control device that determines the amount of a substance to be sprayed on the soil within a range that satisfies the environmental standard in which the soil characteristic value of the farmland satisfies the stored environmental standard so that the soil characteristic value becomes a target value A spray rate determination device.
その散布量決定装置の制御装置で決定した結果に基づいて、前記物質を散布する散布装置とからなるシステム。 The application amount determining device according to claim 2;
A system comprising a spraying device for spraying the substance based on a result determined by a control device of the spraying amount determining device.
農地を移動しつつリアルタイムで計測して得られた計測データを、その測定地点の土壌タイプとその土壌に含まれる水分量に関する情報に基づいて決定されるモデルに入力して求めた土壌特性値を取得し、
次いで、その取得した土壌特性値に基づいて、前記農地の土壌特性値が環境基準を満たす範囲内で土壌に散布する物質の量を制御する散布量制御方法。 A processing method in a spray amount control device that sends a control command to a spray device that sprays a predetermined substance on farmland,
The soil characteristic value obtained by inputting the measurement data obtained by measuring in real time while moving through the farmland to a model determined based on the information on the soil type at the measurement point and the amount of water contained in the soil. Acquired,
Next, a spraying amount control method for controlling the amount of a substance sprayed on the soil within a range where the soil property value of the farmland satisfies environmental standards based on the acquired soil property value.
その取得した土壌特性値に基づき、前記農地の土壌特性値が記憶保持された環境基準を満たす範囲内で土壌に散布する物質の量を決定する処理を含む散布量決定プログラムをコンピュータが読み取り可能に記録した記録媒体。 The soil characteristic value obtained by inputting the measurement data obtained by measuring in real time while moving through the farmland to a model determined based on the information on the soil type at the measurement point and the amount of water contained in the soil. Processing to get,
Based on the acquired soil property value, the computer can read the application amount determination program including the process of determining the amount of the material to be applied to the soil within the range where the soil property value of the farmland satisfies the stored environmental standard. Recorded recording medium.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2006059955A JP4627507B2 (en) | 1999-07-08 | 2006-03-06 | Spray amount control device and method, spray amount determination device and system, and recording medium |
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP19513999 | 1999-07-08 | ||
| JP2000070158 | 2000-03-14 | ||
| JP2006059955A JP4627507B2 (en) | 1999-07-08 | 2006-03-06 | Spray amount control device and method, spray amount determination device and system, and recording medium |
Related Parent Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001509986A Division JP3831249B2 (en) | 1999-07-08 | 2000-07-06 | Soil measurement device, soil measurement support device and method, recording medium recording program, recording medium recording data, and soil model database management system |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2006201184A JP2006201184A (en) | 2006-08-03 |
| JP4627507B2 true JP4627507B2 (en) | 2011-02-09 |
Family
ID=36959279
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2006059955A Expired - Lifetime JP4627507B2 (en) | 1999-07-08 | 2006-03-06 | Spray amount control device and method, spray amount determination device and system, and recording medium |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP4627507B2 (en) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2020041996A (en) * | 2018-09-14 | 2020-03-19 | 株式会社島津製作所 | Sampling assist device, system, and method |
Families Citing this family (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP5425688B2 (en) * | 2010-03-31 | 2014-02-26 | 株式会社日立ソリューションズ | Map-linked fertilization design system |
| US20120103077A1 (en) * | 2010-10-29 | 2012-05-03 | Solum, Inc. | Microsampling Nutrient Measurement |
| JP5956374B2 (en) * | 2013-03-28 | 2016-07-27 | 株式会社クボタ | Farming system |
| JP6364677B2 (en) * | 2014-11-13 | 2018-08-01 | ヤンマー株式会社 | Field condition measurement method |
| KR102121646B1 (en) * | 2014-11-13 | 2020-06-26 | 얀마 파워 테크놀로지 가부시키가이샤 | Field state detection system |
| JP2016133453A (en) * | 2015-01-21 | 2016-07-25 | 株式会社東芝 | Compost maturation degree determination apparatus, compost maturation degree determination system, compost maturation degree determination method and compost maturation degree determination program |
| US11294940B2 (en) * | 2016-02-12 | 2022-04-05 | Tata Consultancy Services Limited | Methods and systems for automated identification of agro-climatic zones |
| EP3657156A4 (en) * | 2017-07-18 | 2020-06-17 | Sony Corporation | Information processing device, information processing method, program, and information processing system |
| US20200100441A1 (en) * | 2018-09-23 | 2020-04-02 | Marvin Nash | Method of Processing Industrial By-Product Water for Optimal Beneficial Use |
| SG10201902144RA (en) * | 2019-03-11 | 2020-10-29 | Housing And Dev Board | Apparatus, system and method for classification of soil and soil types |
| JP2020173150A (en) * | 2019-04-10 | 2020-10-22 | 株式会社神戸製鋼所 | Soil property determination device, learning model generation device for soil property determination, and soil property determination method |
| KR102206968B1 (en) * | 2019-12-24 | 2021-01-25 | (주)영주이앤아이 | Method and server for analyzing soil condition for applying manure in real time according to growth cycle of crop |
| CN112051363B (en) * | 2020-09-02 | 2023-07-14 | 西南民族大学 | Method for judging degradation degree of alpine meadow based on root-soil ratio |
| CN113092294A (en) * | 2021-04-15 | 2021-07-09 | 高风芹 | Energy-saving green engineering investigation system and investigation method thereof |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US503397A (en) * | 1893-08-15 | Horses hoe-fasten ing | ||
| US5033397A (en) * | 1990-07-31 | 1991-07-23 | Aguila Corporation | Soil chemical sensor and precision agricultural chemical delivery system and method |
Family Cites Families (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS51132887A (en) * | 1975-05-13 | 1976-11-18 | Keiki Wada | Device for measuring moisture |
| JPH09178375A (en) * | 1995-12-27 | 1997-07-11 | Furukawa Electric Co Ltd:The | Movable part structure of heat pipe for heat pipe type radiator of electronic apparatus |
| JPH09178735A (en) * | 1995-12-28 | 1997-07-11 | Hitachi Ltd | Analytical/diagnostic system for soil |
| JP3451535B2 (en) * | 1997-09-02 | 2003-09-29 | オムロン株式会社 | Soil optical property measurement device |
-
2006
- 2006-03-06 JP JP2006059955A patent/JP4627507B2/en not_active Expired - Lifetime
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US503397A (en) * | 1893-08-15 | Horses hoe-fasten ing | ||
| US5033397A (en) * | 1990-07-31 | 1991-07-23 | Aguila Corporation | Soil chemical sensor and precision agricultural chemical delivery system and method |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2020041996A (en) * | 2018-09-14 | 2020-03-19 | 株式会社島津製作所 | Sampling assist device, system, and method |
| JP7119810B2 (en) | 2018-09-14 | 2022-08-17 | 株式会社島津製作所 | Sampling support device, system and method |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2006201184A (en) | 2006-08-03 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP3831249B2 (en) | Soil measurement device, soil measurement support device and method, recording medium recording program, recording medium recording data, and soil model database management system | |
| JP4627507B2 (en) | Spray amount control device and method, spray amount determination device and system, and recording medium | |
| Zhang et al. | Precision agriculture—a worldwide overview | |
| Diacono et al. | Precision nitrogen management of wheat. A review | |
| Solari et al. | Active sensor reflectance measurements of corn nitrogen status and yield potential | |
| Munnaf et al. | Site-specific seeding using multi-sensor and data fusion techniques: A review | |
| Haboudane et al. | Remote estimation of crop chlorophyll content using spectral indices derived from hyperspectral data | |
| Eitel et al. | Early season remote sensing of wheat nitrogen status using a green scanning laser | |
| Morlin Carneiro et al. | Comparison between vegetation indices for detecting spatial and temporal variabilities in soybean crop using canopy sensors | |
| CA2663917A1 (en) | Variable zone crop-specific inputs prescription method and systems therefor | |
| Lu et al. | The current state of precision farming | |
| Roberts et al. | Relationships between soil‐based management zones and canopy sensing for corn nitrogen management | |
| Cordero et al. | Spatial management strategies for nitrogen in maize production based on soil and crop data | |
| Mouazen et al. | Monitoring | |
| Po et al. | Potato yield variability across the landscape | |
| Corwin | Site-specific management and delineating management zones | |
| Saiz-Rubio et al. | Robotics-based vineyard water potential monitoring at high resolution | |
| Lindsey et al. | Modeling canopy senescence to calculate soybean maturity date using NDVI | |
| Bucagu et al. | Determining and managing maize yield gaps in Rwanda | |
| Bell et al. | The evolution of spectral sensing and advances in precision turfgrass management | |
| Gobbo et al. | Evaluation of different crop model-based approaches for variable rate nitrogen fertilization in winter wheat | |
| JP2022082636A (en) | Information processing device | |
| Ess et al. | Implementing site-specific management: map-versus sensor-based variable rate application | |
| Charvát et al. | Delineation of Management Zones Using Satellite Imageries | |
| Chaudhari et al. | Sensor based monitoring for improving agricultural productivity and sustainability-A review |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20070426 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20100422 |
|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20100617 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20100804 |
|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20101004 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20101104 |
|
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20101105 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20131119 Year of fee payment: 3 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 Ref document number: 4627507 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20131119 Year of fee payment: 3 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313113 |
|
| R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| EXPY | Cancellation because of completion of term |