JP5962852B2 - 植生判定プログラム、植生判定装置および植生判定方法 - Google Patents

植生判定プログラム、植生判定装置および植生判定方法 Download PDF

Info

Publication number
JP5962852B2
JP5962852B2 JP2015512255A JP2015512255A JP5962852B2 JP 5962852 B2 JP5962852 B2 JP 5962852B2 JP 2015512255 A JP2015512255 A JP 2015512255A JP 2015512255 A JP2015512255 A JP 2015512255A JP 5962852 B2 JP5962852 B2 JP 5962852B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
vegetation
grazing
steps
state
land
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 - Fee Related
Application number
JP2015512255A
Other languages
English (en)
Other versions
JPWO2014170996A1 (ja
Inventor
敏実 元島
敏実 元島
金森　昭人
昭人 金森
幸紀 岡元
幸紀 岡元
山野　大偉治
大偉治 山野
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Fujitsu Ltd
Original Assignee
Fujitsu Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Fujitsu Ltd filed Critical Fujitsu Ltd
Application granted granted Critical
Publication of JP5962852B2 publication Critical patent/JP5962852B2/ja
Publication of JPWO2014170996A1 publication Critical patent/JPWO2014170996A1/ja
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
    • A01K—ANIMAL HUSBANDRY; AVICULTURE; APICULTURE; PISCICULTURE; FISHING; REARING OR BREEDING ANIMALS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; NEW BREEDS OF ANIMALS
    • A01K29/00—Other apparatus for animal husbandry
    • A01K29/005—Monitoring or measuring activity, e.g. detecting heat or mating
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/0098—Plants or trees
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/02—Agriculture; Fishing; Forestry; Mining
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A40/00—Adaptation technologies in agriculture, forestry, livestock or agroalimentary production
    • Y02A40/70—Adaptation technologies in agriculture, forestry, livestock or agroalimentary production in livestock or poultry

Landscapes

  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Environmental Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Animal Husbandry (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Botany (AREA)
  • Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
  • Marine Sciences & Fisheries (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Agronomy & Crop Science (AREA)
  • Mining & Mineral Resources (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Wood Science & Technology (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Ecology (AREA)
  • Forests & Forestry (AREA)

Description

本発明は、植生判定プログラム、植生判定装置および植生判定方法に関する。
牛を飼養する場合、濃厚飼料以外に、生草、サイレージ、乾草、稲藁などの繊維分が多い粗飼料を与える必要がある。粗飼料の与え方として、牛を放牧地に放牧して、粗飼料となる草を牛が自由に摂取できるようにすることが行われている。
また、牛には草の嗜好があり、放牧地に嗜好性が低い草が増えてしまうと、牛が十分な量の草を食べることができず、生産性に悪影響を及ぼす場合がある。このため、飼育者は、放牧地に合わせて嗜好性が高い草の種を播種し、牧草が十分に生育するように管理する。また、気候の状況や変動により植生が変化するため、飼育者は、定期的に放牧地を見回って植生を観察する。なお、関連する先行技術としては、例えば、歩行数によって動物の運動量を管理するものがある。
特開平１１−１２８２１０号公報
しかしながら、従来技術によれば、飼育者が放牧地を見回って植生を観察し、放牧地の植生の状態を判断することになり、飼育者の作業負荷が増大するという問題がある。
一つの側面では、本発明は、放牧地の植生の状態を判定することができる植生判定プログラム、植生判定装置および植生判定方法を提供することを目的とする。
本発明の一側面によれば、放牧地に放牧されている家畜に装着された歩数計測手段により計測された歩数の計測結果の時系列変化に基づいて、前記放牧地の植生の状態が放牧に適した状態であるか否かを判定し、判定した判定結果を出力する植生判定プログラム、植生判定装置および植生判定方法が提案される。
本発明の一態様によれば、放牧地の植生の状態を判定することができるという効果を奏する。
図１は、実施の形態にかかる植生判定方法の一実施例を示す説明図である。 図２は、飼育支援システム２００のシステム構成例を示す説明図である。 図３は、植生判定装置１０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。 図４は、クライアント装置２０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。 図５は、通信装置２０３のハードウェア構成例を示すブロック図である。 図６は、計測結果テーブル２６０の記憶内容の一例を示す説明図である。 図７は、歩数テーブル２３０の記憶内容の一例を示す説明図である。 図８は、閾値テーブル２４０の記憶内容の一例を示す説明図である。 図９は、補正値テーブル２５０の記憶内容の一例を示す説明図である。 図１０は、植生判定装置１０１の機能的構成例を示すブロック図である。 図１１は、歩数平均値テーブル１１００の記憶内容の一例を示す説明図である。 図１２は、ディスプレイ４０６に表示される情報の画面例を示す説明図である。 図１３は、植生判定装置１０１の取得処理手順の一例を示すフローチャートである。 図１４は、植生判定装置１０１の植生判定処理手順の一例を示すフローチャートである。 図１５は、発情判定処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。
以下に図面を参照して、本発明にかかる植生判定プログラム、植生判定装置および植生判定方法の実施の形態を詳細に説明する。
（植生判定方法の一実施例）
図１は、実施の形態にかかる植生判定方法の一実施例を示す説明図である。図１において、植生判定装置１０１は、放牧地の植生の状態を判定するコンピュータである。ここで、放牧地とは、家畜を放し飼いする場所である。家畜とは、飼育される牛、豚、馬などの動物である。植生とは、放牧地に生育している植物である。
家畜を飼養する場合、濃厚飼料以外に、反芻胃の働きを正常に保つためや肉質、乳質をよくするために、粗飼料を家畜に与える必要がある。濃厚飼料とは、繊維や水の含量が少なく、たんぱく質、脂肪、炭水化物などを多く含む飼料であり、例えば、米ぬか、ダイズ、トウモロコシなどである。また、粗飼料とは、繊維分が多い飼料であり、例えば、生草、サイレージ、乾草、稲藁などである。
また、家畜には草の嗜好があり、放牧地に嗜好性が低い草が増えてしまうと、家畜が十分な量の草を食べることができず、生産性に悪影響を及ぼす場合がある。このため、飼育者は、家畜の嗜好性が高い草の種を放牧地に播種し、気候の状況や変動により変化する放牧地の植生を把握しながら、嗜好性が高い草が十分に生育するように管理する。
しかし、家畜の頭数が多ければ多いほど広大な放牧地が必要となる。また、飼育者が管理する放牧地が複数箇所に存在する場合がある。このため、飼育者が気候の状況や変動により変化する放牧地の植生を判断するために、定期的に放牧地を見回って、放牧地の植生を観察することは困難である。
そこで、本実施の形態では、植生判定装置１０１は、放牧地に放牧中の家畜に装着された歩数計測手段により計測される歩数の増加傾向から、放牧地の植生の状態を判定して出力することにより、飼育者が放牧地を見回ることなく植生の状態を判断可能にする。以下、植生判定装置１０１の植生判定処理例について説明する。
（１）植生判定装置１０１は、放牧地Ｈに放牧されている家畜Ａに装着された歩数計測手段１０２により計測された歩数の計測結果を取得する。具体的には、例えば、植生判定装置１０１は、歩数計測手段１０２により所定の時間間隔で計測された歩数の計測結果を取得する。
ここで、所定の時間間隔は、例えば、時間単位、日単位、週単位などである。取得された歩数の計測結果は、例えば、植生判定装置１０１の記憶部１１０に記憶される。図１の例では、歩数計測手段１０２により計測された、１月１日から１月３日までの日単位の歩数の計測結果が記憶部１１０に記憶されている。
（２）植生判定装置１０１は、歩数計測手段１０２により計測された歩数の計測結果の時系列変化に基づいて、放牧地Ｈの植生の状態が放牧に適した状態であるか否かを判定する。ここで、嗜好性が高い草が多く生育している放牧地では、家畜が草を十分に摂取できるため、家畜の反芻時間が長くなる傾向にある。なお、反芻とは、一度飲み下した食物を口の中に戻し、噛み直して再び飲み込む動作である。
一方、嗜好性が高い草が少ない、あるいは、嗜好性が高い草がなくなると、反芻時間が短くなり、また、食べたい草を探し回るため、家畜の歩数が増加する傾向にある。すなわち、所定の時間間隔で計測された歩数が、時間の経過とともに増加する傾向にある場合は、放牧地の植生の状態が悪化傾向にあると判断することができる。
このため、植生判定装置１０１は、例えば、記憶部１１０を参照して、日単位の歩数が時間の経過に沿って増加した場合に、放牧地Ｈの植生の状態が放牧に適した状態ではないと判定する。図１の例では、日にちが経過するにつれて、日単位の歩数が増加している。この場合、植生判定装置１０１は、放牧地Ｈの植生の状態が放牧に適した状態ではないと判定する。
（３）植生判定装置１０１は、判定した判定結果を出力する。具体的には、例えば、植生判定装置１０１は、判定した判定結果を飼育者が使用するコンピュータに送信する。図１の例では、飼育者が使用する可搬型の通信端末１０３に判定結果が送信された結果、通信端末１０３において、放牧地Ｈの植生の状態が放牧に適した状態ではないことを示すアラーム画面１２０が表示されている。
このように、植生判定装置１０１によれば、家畜Ａに装着された歩数計測手段１０２により計測された歩数の計測結果の時系列変化に基づいて、放牧地Ｈの植生の状態を判定することができる。これにより、飼育者が放牧地Ｈに赴いて植生を観察することなく、放牧地Ｈの植生の状態を判断することができ、飼育者の作業負荷を軽減させることができる。
（飼育支援システム２００のシステム構成例）
つぎに、実施の形態にかかる飼育支援システム２００のシステム構成例について説明する。以下の説明では、家畜として、肉牛、乳牛などの牛を例に挙げて説明する。また、家畜の嗜好性が高い草を「牧草」と表記し、家畜の嗜好性が低い草を「雑草」と表記する場合がある。
図２は、飼育支援システム２００のシステム構成例を示す説明図である。図２において、飼育支援システム２００は、植生判定装置１０１と、クライアント装置２０１と、中継装置２０２と、を含む。飼育支援システム２００において、植生判定装置１０１、クライアント装置２０１および中継装置２０２は、有線または無線のネットワーク２１０を介して接続される。ネットワーク２１０は、例えば、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットなどである。
ここで、植生判定装置１０１は、歩数テーブル２３０、閾値テーブル２４０および補正値テーブル２５０を有し、放牧地Ｈ１〜Ｈｍの植生の状態を判定する（ｍ：１以上の自然数）。放牧地Ｈ１〜Ｈｍは、飼育者が管理する放牧地である。具体的には、例えば、植生判定装置１０１は、クラウドコンピューティングシステムに含まれるサーバである。なお、各種テーブル２３０，２４０，２５０の記憶内容については、図７〜図９を用いて後述する。
以下の説明では、放牧地Ｈ１〜Ｈｍのうちの任意の放牧地を「放牧地Ｈｊ」と表記する場合がある（ｊ＝１，２，…，ｍ）。また、放牧地Ｈｊに放牧される複数の牛を「牛Ａ１〜Ａｎ」と表記し（ｎ：１以上の自然数）、牛Ａ１〜Ａｎのうちの任意の牛を「牛Ａｉ」と表記する場合がある（ｉ＝１，２，…，ｎ）。
クライアント装置２０１は、飼育者が使用するコンピュータである。具体的には、例えば、クライアント装置２０１は、スマートフォン、携帯電話機、タブレット型ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、ＰＨＳ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｈａｎｄｙ−ｐｈｏｎｅ Ｓｙｓｔｅｍ）、ＰＣ、ノートＰＣなどである。図１に示した通信端末１０３は、例えば、クライアント装置２０１に相当する。
中継装置２０２は、通信機能を有するコンピュータである。中継装置２０２は、例えば、各放牧地Ｈｊに設置される。中継装置２０２は、無線ネットワーク２２０を介して通信装置２０３と接続され、通信装置２０３と植生判定装置１０１との通信を中継する。
通信装置２０３は、計測結果テーブル２６０を有し、無線ネットワーク２２０を介して中継装置２０２と無線通信するコンピュータである。また、通信装置２０３は、牛Ａｉの足首などに装着され、牛Ａｉの歩数を計測する機能を有する。図１に示した歩数計測手段１０２は、例えば、通信装置２０３に相当する。
また、通信装置２０３は、中継装置２０２を介して、計測した歩数の計測結果を植生判定装置１０１に送信する。具体的には、例えば、通信装置２０３は、計測結果テーブル２６０を参照して、所定の時間間隔ｔで計測された歩数の計測結果を植生判定装置１０１に送信する。所定の時間間隔ｔは、例えば、１時間、１日などである。
以下の説明では、所定の時間間隔ｔを「１時間」とする。また、通信装置２０３は、植生判定装置１０１からの送信要求に応じて、歩数の計測結果を植生判定装置１０１に送信することにしてもよい。なお、計測結果テーブル２６０の記憶内容については、図６を用いて後述する。
また、通信装置２０３は、例えば、放牧地Ｈｊに放牧される群れのすべての牛に装着されてもよく、また、群れから選ばれた牛（例えば、ボス牛）に装着されてもよい。ただし、子牛は、成牛に比べて、跳ね回って歩数が多くなる傾向にあるため、通信装置２０３の装着対象から除外することにしてもよい。
（植生判定装置１０１のハードウェア構成例）
図３は、植生判定装置１０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。図３において、植生判定装置１０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）３０１と、メモリ３０２と、Ｉ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）３０３と、磁気ディスクドライブ３０４と、磁気ディスク３０５と、を有する。また、各構成部は、バス３００によってそれぞれ接続される。
ここで、ＣＰＵ３０１は、植生判定装置１０１の全体の制御を司る。メモリ３０２は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）およびフラッシュＲＯＭなどを有する。具体的には、例えば、フラッシュＲＯＭやＲＯＭが各種プログラムを記憶し、ＲＡＭがＣＰＵ３０１のワークエリアとして使用される。メモリ３０２に記憶されるプログラムは、ＣＰＵ３０１にロードされることで、コーディングされている処理をＣＰＵ３０１に実行させる。
Ｉ／Ｆ３０３は、通信回線を通じてネットワーク２１０に接続され、ネットワーク２１０を介して他のコンピュータ（例えば、図２に示したクライアント装置２０１、中継装置２０２）に接続される。そして、Ｉ／Ｆ３０３は、ネットワーク２１０と内部のインターフェースを司り、他のコンピュータからのデータの入出力を制御する。Ｉ／Ｆ３０３には、例えば、モデムやＬＡＮアダプタなどを採用することができる。
磁気ディスクドライブ３０４は、ＣＰＵ３０１の制御にしたがって磁気ディスク３０５に対するデータのリード／ライトを制御する。磁気ディスク３０５は、磁気ディスクドライブ３０４の制御で書き込まれたデータを記憶する。
なお、植生判定装置１０１は、上述した構成部のほか、例えば、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、キーボード、マウス、ディスプレイなどを有することにしてもよい。また、図２に示した中継装置２０２についても、上述した植生判定装置１０１と同様のハードウェア構成例により実現することができる。
（クライアント装置２０１のハードウェア構成例）
図４は、クライアント装置２０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。図４において、クライアント装置２０１は、ＣＰＵ４０１と、メモリ４０２と、磁気ディスクドライブ４０３と、磁気ディスク４０４と、Ｉ／Ｆ４０５と、ディスプレイ４０６と、キーパッド４０７と、を有する。また、各構成部は、バス４００によってそれぞれ接続される。
ここで、ＣＰＵ４０１は、クライアント装置２０１の全体の制御を司る。メモリ４０２は、例えば、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを有する。具体的には、例えば、ＲＯＭが各種プログラムを記憶し、ＲＡＭがＣＰＵ４０１のワークエリアとして使用される。磁気ディスクドライブ４０３は、ＣＰＵ４０１の制御にしたがって磁気ディスク４０４に対するデータのリード／ライトを制御する。磁気ディスク４０４は、磁気ディスクドライブ４０３の制御で書き込まれたデータを記憶する。
Ｉ／Ｆ４０５は、通信回線を通じてネットワーク２１０に接続され、ネットワーク２１０を介して他のコンピュータ（例えば、植生判定装置１０１）に接続される。そして、Ｉ／Ｆ４０５は、ネットワーク２１０と内部のインターフェースを司り、他のコンピュータからのデータの入出力を制御する。
ディスプレイ４０６は、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する。ディスプレイ４０６として、例えば、液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイなどを採用することができる。キーパッド４０７は、文字、数字、各種指示などの入力のためのキーを備え、データの入力を行う。キーパッド４０７は、例えば、タッチパネル式の入力パッドやテンキーなどであってもよい。
（通信装置２０３のハードウェア構成例）
図５は、通信装置２０３のハードウェア構成例を示すブロック図である。図５において、通信装置２０３は、ＣＰＵ５０１と、メモリ５０２と、Ｉ／Ｆ５０３と、センサ５０４と、タイマ５０５とを有する。また、各構成部は、バス５００によってそれぞれ接続される。
ここで、ＣＰＵ５０１は、通信装置２０３の全体の制御を司る。メモリ５０２は、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを含む。具体的には、例えば、ＲＯＭが各種プログラムを記憶し、ＲＡＭがＣＰＵ５０１のワークエリアとして使用される。
Ｉ／Ｆ５０３は、無線ネットワーク２２０に接続され、無線ネットワーク２２０を介して他のコンピュータ（例えば、中継装置２０２）に接続される。そして、Ｉ／Ｆ５０３は、無線ネットワーク２２０と内部のインターフェースを司り、他のコンピュータからのデータの入出力を制御する。
センサ５０４は、通信装置２０３の挙動を検出するための情報を出力する。例えば、センサ５０４は、ジャイロセンサや３軸加速度センサなどによって実現され、通信装置２０３に加速度が生じた場合に、生じた加速度に応じた情報を出力する。タイマ５０５は、計時機能を有する。具体的には、例えば、タイマ５０５は、実時間を計時する。また、タイマ５０５は、所定のタイミングからの経過時間を計時してもよい。
なお、通信装置２０３は、上述した構成部のほかに、例えば、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）衛星からの電波を受信して、自装置の現在位置を示すＧＰＳ情報を出力するＧＰＳユニットを有することにしてもよい。
（計測結果テーブル２６０の記憶内容）
つぎに、図２に示した計測結果テーブル２６０の記憶内容について説明する。計測結果テーブル２６０は、例えば、図５に示した通信装置２０３のメモリ５０２により実現される。ここでは、放牧地Ｈ１のある牛に装着された通信装置２０３が有する計測結果テーブル２６０を例に挙げて説明する。
図６は、計測結果テーブル２６０の記憶内容の一例を示す説明図である。図６において、計測結果テーブル２６０は、放牧地ＩＤ、放牧牛ＩＤ、日付、時間帯および歩数のフィールドを有し、各フィールドに情報を設定することで、直近の５回分の計測データ（例えば、計測データ６００−１〜６００−５）をレコードとして記憶する。
ここで、放牧地ＩＤは、通信装置２０３が装着された牛Ａｉが放牧されている放牧地Ｈｊを識別する識別子である。放牧牛ＩＤは、通信装置２０３が装着された牛Ａｉを識別する識別子である。日付は、通信装置２０３が装着された牛Ａｉの歩数が計測された年月日である。
時間帯は、通信装置２０３が装着された牛Ａｉの歩数が計測された時間帯である。例えば、００時は、００時００分００秒〜００時５９分５９秒の時間帯を表す。歩数は、通信装置２０３により計測された牛Ａｉの歩数の計測結果である。例えば、計測データ６００−１は、放牧地Ｈ１で放牧されている牛Ａｘ１の２０１２年１月１日の００時台の歩数「１００」を表している。
ここで、牛Ａｉの歩数を計測する通信装置２０３の処理内容の一例について説明する。まず、通信装置２０３は、タイマ５０５（図５参照）により計時された実時間が基準時刻になると、計測値Ｃを「Ｃ＝０」で初期化する。基準時刻は、例えば、各時間帯の００分００秒に設定される。なお、各通信装置２０３のタイマ５０５により計時される実時間は同期しているものとする。
つぎに、通信装置２０３は、センサ５０４（図５参照）により牛Ａｉが１歩歩行するたびに瞬間的に生じる加速度を検出すると、計測値Ｃをインクリメントする。そして、通信装置２０３は、タイマ５０５により計時された実時間が基準時刻になると、日付、時間帯および計測値Ｃを計測結果テーブル２６０の日付、時間帯および歩数の各フィールドに設定し、計測値Ｃを「ｘ＝０」で初期化する。
この結果、計測結果テーブル２６０に新たな計測データがレコードとして記憶される。この際、通信装置２０３は、計測結果テーブル２６０に記憶されている最古の計測データを削除する。これにより、通信装置２０３は、１時間ごとの牛Ａｉの歩数を計測することができる。
また、通信装置２０３は、中継装置２０２を介して、例えば、計測結果テーブル２６０に記憶されている計測結果を植生判定装置１０１に送信する。この際、通信装置２０３は、計測結果テーブル２６０に記憶されている直近の５回分の計測データ（例えば、計測データ６００−１〜６００−５）を送信することにしてもよく、また、直近の１回分の計測データ（例えば、計測データ６００−５）を送信することにしてもよい。
計測データの送信タイミングは任意に設定可能である。具体的には、例えば、通信装置２０３は、計測結果テーブル２６０に新たな計測データが記憶された場合に、計測結果テーブル２６０に記憶されている計測データを植生判定装置１０１に送信することにしてもよい。これにより、１時間ごとに牛Ａｉの歩数の計測データを植生判定装置１０１に送信することができる。
なお、上述した説明では、直近の５回分の計測データを計測結果テーブル２６０に記憶することにしたが、計測結果テーブル２６０に直近の何回分の計測データを記憶するのかは任意に設定可能である。
（歩数テーブル２３０の記憶内容）
つぎに、図２に示した歩数テーブル２３０の記憶内容について説明する。歩数テーブル２３０は、例えば、図３に示した植生判定装置１０１のメモリ３０２により実現される。
図７は、歩数テーブル２３０の記憶内容の一例を示す説明図である。図７において、歩数テーブル２３０は、放牧地ＩＤ、放牧牛ＩＤ、日付、歩数および総歩数のフィールドを有し、各フィールドに情報を設定することで、歩数データ（例えば、歩数データ７００−１，７００−２）をレコードとして記憶する。
ここで、放牧地ＩＤは、放牧地Ｈｊを識別する識別子である。放牧牛ＩＤは、放牧地Ｈｊに放牧されている牛Ａｉを識別する識別子である。日付は、牛Ａｉの歩数が計測された年月日である。歩数は、００時〜２３時の時間帯ごとに計測された牛Ａｉの歩数である。総歩数は、牛Ａｉの１日の総歩数である。総歩数は、００時〜２３時の各時間帯の歩数を累積することにより得られる。
例えば、歩数データ７００−１によれば、放牧地Ｈ１で放牧されている牛Ａｘ１の２０１２年１月１日の００時〜２３時の各時間帯の歩数および総歩数「２０００」を特定することができる。なお、歩数テーブル２３０に何日分の歩数データを記憶するのかは任意に設定可能である。
（閾値テーブル２４０の記憶内容）
つぎに、図２に示した閾値テーブル２４０の記憶内容について説明する。閾値テーブル２４０は、例えば、植生判定装置１０１のメモリ３０２に記憶される。
図８は、閾値テーブル２４０の記憶内容の一例を示す説明図である。図８において、閾値テーブル２４０は、季節ごとの閾値Ｘを記憶する。ここでは、３月〜５月の期間を「春」とし、６月〜８月の期間を「夏」とし、９月〜１１月の期間を「秋」とし、１２月〜２月の期間を「冬」とする。
ここで、閾値Ｘは、放牧地Ｈｊの植生の状態を判定するために用いられる値である。ここでは、植物が大きく育って歩きにくくなる夏の閾値Ｘと、雪が積もると歩きにくくなる冬の閾値Ｘが、春や秋の閾値Ｘに比べて低い値に設定されている。ただし、閾値Ｘとして、１年を通して共通の値を用いることにしてもよい。
（補正値テーブル２５０の記憶内容）
つぎに、図２に示した補正値テーブル２５０の記憶内容について説明する。補正値テーブル２５０は、例えば、植生判定装置１０１のメモリ３０２に記憶される。
図９は、補正値テーブル２５０の記憶内容の一例を示す説明図である。図９において、補正値テーブル２５０は、放牧地ＩＤ、地形および補正値のフィールドを有し、各フィールドに情報を設定することで、補正値データ９００−１〜９００−ｍをレコードとして記憶する。
ここで、放牧地ＩＤは、放牧地Ｈｊを識別する識別子である。地形は、放牧地Ｈｊの地形の特徴である。補正値は、放牧地Ｈｊで放牧されている牛Ａｉの歩数を、放牧地Ｈｊの地形の特徴に合わせて補正するための値である。例えば、補正値データ９００−１は、放牧地Ｈ１の地形「急斜面多数あり」および補正値「０．７０」を示している。
（植生判定装置１０１の機能的構成例）
図１０は、植生判定装置１０１の機能的構成例を示すブロック図である。図１０において、植生判定装置１０１は、取得部１００１と、判定部１００２と、出力部１００３と、を含む構成である。取得部１００１〜出力部１００３は制御部となる機能であり、具体的には、例えば、図３に示したメモリ３０２、磁気ディスク３０５などの記憶装置に記憶されたプログラムをＣＰＵ３０１に実行させることにより、または、Ｉ／Ｆ３０３により、その機能を実現する。また、各機能部の処理結果は、例えば、メモリ３０２、磁気ディスク３０５などの記憶装置に記憶される。
取得部１００１は、放牧地Ｈｊで放牧されている牛Ａｉに装着された通信装置２０３により計測された歩数の計測結果を含む計測データを取得する機能を有する。ここで、歩数の計測結果は、例えば、所定の時間間隔ｔで計測された歩数の計測値Ｃである。また、計測データには、歩数の計測結果のほかに、例えば、歩数が計測された日時を表す情報、牛Ａｉの放牧牛ＩＤ、牛Ａｉの位置に関する情報などが含まれていてもよい。
牛Ａｉの位置に関する情報は、例えば、牛Ａｉが放牧されている放牧地Ｈｊの放牧地ＩＤである。なお、通信装置２０３がＧＰＳユニットを有する場合には、牛Ａｉの位置に関する情報として、通信装置２０３の現在位置を示すＧＰＳ情報が計測データに含まれていてもよい。計測データは、例えば、図６に示した計測データ６００−１〜６００−５である。
具体的には、例えば、取得部１００１は、ネットワーク２１０を介して、中継装置２０２から通信装置２０３により計測された歩数の計測結果を含む計測データを受信する。また、例えば、取得部１００１は、不図示のキーボードやマウスを用いたユーザの操作入力により、通信装置２０３により計測された歩数の計測結果を含む計測データを取得することにしてもよい。
また、取得部１００１は、取得した計測データに含まれる牛Ａｉの位置に関する情報に基づいて、歩数の計測結果を分類することにしてもよい。具体的には、例えば、取得部１００１は、牛Ａｉの位置に関する情報から特定される放牧地Ｈｊごとに、歩数の計測結果を分類する。なお、取得された計測データは、例えば、図７に示した歩数テーブル２３０に記憶される。
判定部１００２は、取得部１００１によって取得された計測データに含まれる歩数の計測結果の時系列変化に基づいて、放牧地Ｈｊの植生の状態が放牧に適した状態であるか否かを判定する機能を有する。具体的には、例えば、判定部１００２は、所定の時間間隔Ｔごとの歩数が時間の経過に沿って増加した場合に、放牧地Ｈｊの植生の状態が放牧に適した状態ではないと判定する。
所定の時間間隔Ｔは、例えば、１時間、１日、１週間、１ヶ月などである。ただし、放牧牛は、牧草を摂取すると反芻し、反芻し終えると、睡眠を取るという行動を一日のうちに複数回行う傾向にある。反芻時間は、例えば、１時間である。また、睡眠時間は、例えば、２時間である。
すなわち、放牧牛が反芻を開始してから起きるまでの数時間は、放牧牛の歩数がほとんど増加しない時間帯となる。また、１日のうち放牧牛が反芻して睡眠を取るという一連の行動を行う時間帯は、日によってばらつく場合がある。このため、時間間隔Ｔは、例えば、１日あるいは１週間程度の時間間隔に設定するのが望ましい。
より具体的には、例えば、判定部１００２は、第１の期間の歩数の計測結果から第１の期間以前の第２の期間の歩数の計測結果を減算した値が所定の閾値以上の場合に、放牧地Ｈｊの植生の状態が放牧に適した状態ではないと判定することにしてもよい。ここで、第１および第２の期間は、所定の時間間隔Ｔで区切られた期間である。
以下の説明では、時間間隔Ｔとして、「１日（２４時間）」を例に挙げて説明する。また、放牧地Ｈｊの植生の状態が放牧に適した状態であるか否かを判定する日を「判定対象日」と表記する場合がある。
この場合、判定部１００２は、例えば、判定対象日の歩数Ｓから基準歩数Ｓbを減算した減算値ｄが閾値Ｘ以上の場合に、放牧地Ｈｊの植生の状態が放牧に適した状態ではないと判定することにしてもよい。一方、判定部１００２は、減算値ｄが閾値Ｘ未満の場合は、放牧地Ｈｊの植生の状態が放牧に適した状態であると判定することにしてもよい。
ここで、歩数Ｓは、例えば、放牧地Ｈｊに放牧されている牛Ａ１〜Ａｎの１日の総歩数の平均であってもよく、また、牛Ａ１〜Ａｎから選ばれた複数頭の牛の１日の総歩数の平均であってもよい。さらに、歩数Ｓは、例えば、牛Ａ１〜Ａｎのうちの特定の牛の１日の総歩数であってもよい。特定の牛は、例えば、群れの中での地位が最上位のボス牛であってもよく、また、群れの中での地位が最下位の牛であってもよい。
また、基準歩数Ｓbは、判定対象日以前の他の日の歩数Ｓに基づく値である。基準歩数Ｓbは、例えば、判定対象日の前日の歩数Ｓであってもよく、また、放牧地Ｈｊで放牧を開始した日の歩数Ｓであってもよい。また、基準歩数Ｓbは、判定対象日以前の日のうち、放牧地Ｈｊで放牧を開始してから数日間の歩数Ｓの平均値であってもよい。
また、放牧地Ｈｊへの放牧直後は、放牧地Ｈｊの観察のため牛Ａｉの歩数が増加する傾向にあるが、放牧を開始してから２，３日経過すると牛Ａｉの歩数の変動は落ち着いてくる。このため、基準歩数Ｓbは、判定対象日以前の日のうち、放牧地Ｈｊで放牧を開始してから数日後の歩数Ｓであってもよい。
また、閾値Ｘは、例えば、判定対象日の歩数Ｓが、基準歩数Ｓbに対して閾値Ｘ以上増加していれば、放牧地Ｈｊの牧草が少ない、あるいは、牧草がないために、放牧牛が食べたい草を探し回っていると判断できる値に設定される。この閾値Ｘは、例えば、図８に示した閾値テーブル２４０から特定することができる。
例えば、判定対象日が３月〜５月の期間内の場合、判定部１００２は、閾値テーブル２４０を参照して、季節「春」の閾値Ｘ「Ｘ＝２００」を特定する。これにより、放牧地Ｈｊの牧草が少なくなった、あるいは、牧草がなくなって、放牧牛の歩数が急激に増加した場合に、放牧地Ｈｊの植生の状態が放牧に適した状態ではないと判定することができる。
また、判定部１００２は、放牧地Ｈｊに放牧されている牛Ａ１〜Ａｎのうち、特定の状態の牛を除く残余の牛の歩数の計測結果の時系列変化に基づいて、放牧地Ｈｊの植生の状態が放牧に適した状態であるか否かを判定することにしてもよい。ここで、特定の状態の牛とは、例えば、発情状態の牛や疾病状態の牛である。
特定の状態の牛は、通常の状態の牛に比べて、単位時間当たりの歩数が増加したり減少したりする傾向にある。例えば、発情状態の牛は、通常の状態の牛に比べて、単位時間当たりの歩数が増加する傾向にある。また、疾病状態の牛は、通常の状態の牛に比べて、単位時間当たりの歩数が減少する傾向にある。このため、判定部１００２は、特定の状態の牛の歩数の計測結果を処理対象から除外することにしてもよい。
特定の状態の牛は、例えば、不図示のキーボードやマウスを用いたユーザの操作入力により指定されることにしてもよい。また、判定部１００２が、歩数テーブル２３０を参照して、牛Ａｉが特定の状態であるか否かを判定することにしてもよい。具体的には、例えば、判定部１００２は、牛Ａｉの歩数が所定の条件を満たすか否かを判定し、所定の条件を満たす場合に、牛Ａｉが特定の状態であると判定する。
所定の条件は、発情、疾病などの状態に応じて、任意に設定することができる。例えば、牛Ａｉが発情状態であると判定する場合、発情したメス牛の歩数が増加するという性質を利用して、所定の条件を、「牛Ａｉの歩数が閾値α以上」という条件に設定する。ここでの牛Ａｉの歩数は、例えば、１日のうちの牛Ａｉの単位時間当たりの歩数の平均値である。また、例えば、牛Ａｉが疾病状態であると判定する場合、発病した牛の歩数が減少するという性質を利用して、所定の条件を、「牛Ａｉの歩数が閾値β未満」という条件に設定する。
また、判定部１００２は、判定対象日の歩数Ｓから基準歩数Ｓbを減算した減算値ｄが閾値Ｘ以上の場合に、判定対象日の時間帯ごとの歩数の計測結果に基づいて、所定時間Ｐ以上継続して歩数が所定数Ｑ以下となる時間帯ＴＺを検出することにしてもよい。ここで、放牧牛は、上述したように、反芻して睡眠を取るという一連の行動を一日のうちに複数回行う傾向にある。
また、放牧地Ｈｊに牧草が少ない場合には、放牧牛が反芻して睡眠を取るという一連の行動の回数が少なくなることが想定される。すなわち、反芻して睡眠を取るという一連の行動の回数が少なくなれば、放牧地Ｈｊの植生の状態が放牧に適した状態ではないと判断することができる。
そこで、判定部１００２は、検出した時間帯ＴＺの個数ｋが所定数Ｋ未満の場合に、放牧地Ｈｊの植生の状態が放牧に適した状態ではないと判定することにしてもよい。また、判定部１００２は、検出した時間帯ＴＺの個数ｋが所定数Ｋ以上の場合は、放牧地Ｈｊの植生の状態が放牧に適した状態であると判定することにしてもよい。
なお、所定時間Ｐは、平均的な反芻時間と平均的な睡眠時間を足し合わせた時間、例えば、３時間に設定される。また、反芻中および睡眠中の放牧牛の歩数は０に近い値となる。このため、所定数Ｑは、例えば、１０〜３０程度の値に設定される。また、所定数Ｋは、一日のうちに放牧牛が反芻して睡眠を取るという一連の行動を行う平均的な回数、例えば、３回に設定される。
これにより、所定の時間間隔Ｔごとの歩数の増加度合いのみを考慮する場合に比べて、放牧地Ｈｊの植生の状態を判定する精度の向上を図ることができる。具体的には、例えば、雷や天敵の出現などの何らかの外的要因により牛Ａｉの歩数が急激に増加した場合であっても、時間帯ＴＺの個数ｋが所定数Ｋ以上の場合は、放牧地Ｈｊの植生の状態が放牧に適した状態であると判定することができる。
また、判定部１００２は、取得部１００１によって分類された放牧地Ｈｊごとの歩数の計測結果の時系列変化に基づいて、放牧地Ｈｊごとの植生の状態が放牧に適した状態であるか否かを判定することにしてもよい。これにより、複数箇所に存在する放牧地Ｈｊごとの植生の状態を判定することができる。なお、判定部１００２の具体的な処理内容については、図１１を用いて後述する。
出力部１００３は、判定部１００２によって判定された判定結果を出力する機能を有する。出力部１００３の出力形式としては、例えば、メモリ３０２、磁気ディスク３０５等の記憶装置への記憶、不図示のディスプレイへの表示、不図示への印刷出力、Ｉ／Ｆ３０３による外部のコンピュータへの送信などがある。
具体的には、例えば、出力部１００３は、放牧地Ｈｊの植生の状態が放牧に適した状態であると判定された場合、放牧地Ｈｊの植生の状態が放牧に適した状態であることを示す情報を生成して、クライアント装置２０１に送信することにしてもよい。この結果、クライアント装置２０１において、放牧地Ｈｊの植生の状態が放牧に適した状態であることを示す情報がディスプレイ４０６に表示される。
また、出力部１００３は、放牧地Ｈｊの植生の状態が放牧に適した状態ではないと判定された場合、放牧地Ｈｊの植生の状態が放牧に適した状態ではないことを示す情報を生成して、クライアント装置２０１に送信することにしてもよい。この結果、クライアント装置２０１において、放牧地Ｈｊの植生の状態が放牧に適した状態ではないことを示す情報がディスプレイ４０６に表示される。
ディスプレイ４０６に表示される情報の画面例については、図１２を用いて後述する。また、送信先となるクライアント装置２０１のアドレスは、例えば、クライアント装置２０１を使用する飼育者が管理する放牧地Ｈｊの放牧地ＩＤと対応付けてメモリ３０２、磁気ディスク３０５等の記憶装置に記憶されている。
なお、基準歩数Ｓbは、放牧地Ｈ１〜Ｈｍに共通の値として予め設定されていてもよい。具体的には、例えば、放牧地Ｈｊの植生の状態が放牧に適した状態であるときに計測された過去の１日の平均的な牛Ａｉの総歩数を、放牧地Ｈ１〜Ｈｍに共通の基準歩数Ｓbとして設定することにしてもよい。
ただし、各放牧地Ｈｊの地形によって牛Ａｉの歩数の増加傾向に偏りが生じるため、歩数の計測結果を補正することにしてもよい。具体的には、例えば、判定部１００２は、図９に示した補正値テーブル２５０を参照して、各放牧地Ｈｊに固有の補正値を牛Ａｉの歩数の計測結果に乗算することにより、牛Ａｉの歩数の計測結果を補正することにしてもよい。これにより、各放牧地Ｈｊの地形による牛Ａｉの歩数の増加傾向のばらつきを低減させることができる。
（判定部１００２の具体的な処理内容）
つぎに、図１１を用いて、判定部１００２の具体的な処理内容の一例について説明する。ここでは、歩数Ｓを、放牧地Ｈｊに放牧されている牛Ａ１〜Ａｎの１日の総歩数の平均値（以下、「歩数平均値」という）とする場合を例に挙げて説明する。
まず、判定部１００２は、歩数テーブル２３０を参照して、放牧地Ｈｊごとに、放牧地Ｈｊに放牧されている牛Ａ１〜Ａｎの日ごとの歩数平均値を算出する。算出された日ごとの歩数平均値は、例えば、図１１に示す歩数平均値テーブル１１００に記憶される。
図１１は、歩数平均値テーブル１１００の記憶内容の一例を示す説明図である。図１１において、歩数平均値テーブル１１００は、放牧地ＩＤ、日付および歩数平均値のフィールドを有し、各フィールドに情報を設定することで、放牧地Ｈｊごとの日ごとの歩数平均値を記憶する。
ここで、判定対象日を「２０１２年１月５日」とし、基準歩数Ｓbを「判定対象日の前日の歩数平均値」として、放牧地Ｈ１，Ｈ２の植生の状態を判定する場合を例に挙げて説明する。この場合、判定部１００２は、放牧地Ｈ１について、判定対象日の歩数平均値「２２００」から基準歩数Ｓb「２０２０」を減算した減算値ｄを算出する。ここでは、減算値ｄは「ｄ＝１８０」となる。
また、判定部１００２は、閾値テーブル２４０を参照して、判定対象日に対応する季節の閾値Ｘを特定する。ここでは、判定対象日に対応する季節は冬のため、閾値Ｘは「Ｘ＝１５０」となる。つぎに、判定部１００２は、減算値ｄが閾値Ｘ以上か否かを判定する。ここでは、減算値ｄが閾値Ｘ以上と判定される。この場合、判定部１００２は、放牧地Ｈ１の植生の状態が放牧に適した状態ではないと判定する。
また、判定部１００２は、放牧地Ｈ２について、判定対象日の歩数平均値「１８６０」から基準歩数Ｓb「１８５０」を減算した減算値ｄを算出する。つぎに、判定部１００２は、減算値ｄが閾値Ｘ以上か否かを判定する。ここでは、閾値Ｘが「Ｘ＝１５０」のため、減算値ｄが閾値Ｘ未満と判定される。この場合、判定部１００２は、放牧地Ｈ２の植生の状態が放牧に適した状態であると判定する。
（ディスプレイ４０６に表示される情報の画面例）
つぎに、クライアント装置２０１のディスプレイ４０６に表示される情報の画面例について説明する。ここでは、放牧地Ｈｊの植生の状態が放牧に適した状態ではないことを示す情報の画面例について説明する。
図１２は、ディスプレイ４０６に表示される情報の画面例を示す説明図である。図１２において、クライアント装置２０１のディスプレイ４０６に、放牧地Ｈ１の植生の状態が放牧に適した状態ではないことを示すアラーム画面１２００が表示されている。アラーム画面１２００によれば、飼育者は、２０１２年１月５日の時点で、放牧地Ｈ１の植生の状態が放牧に適した状態でないと判断することができる。
（植生判定装置１０１の各種処理手順）
つぎに、植生判定装置１０１の各種処理手順について説明する。
＜取得処理手順＞
まず、植生判定装置１０１の取得処理手順について説明する。取得処理は、放牧地Ｈｊに放牧されている牛Ａｉの計測データを取得する処理である。取得処理は、例えば、放牧地Ｈｊごとに定期的（例えば、１時間）ごとに実行される。
図１３は、植生判定装置１０１の取得処理手順の一例を示すフローチャートである。図１３のフローチャートにおいて、まず、植生判定装置１０１は、ネットワーク２１０を介して、放牧地Ｈｊに放牧されている牛Ａｉの計測データを中継装置２０２から受信したか否かを判断する（ステップＳ１３０１）。
ここで、植生判定装置１０１は、牛Ａｉの計測データを受信するのを待つ（ステップＳ１３０１：Ｎｏ）。そして、植生判定装置１０１は、牛Ａｉの計測データを受信した場合（ステップＳ１３０１：Ｙｅｓ）、受信した計測データを歩数テーブル２３０に登録する（ステップＳ１３０２）。
つぎに、植生判定装置１０１は、放牧地Ｈｊの群れ全体の計測データを受信したか否かを判断する（ステップＳ１３０３）。ここで、群れ全体の計測データを受信していない場合（ステップＳ１３０３：Ｎｏ）、植生判定装置１０１は、ステップＳ１３０１に戻る。一方、群れ全体の計測データを受信した場合（ステップＳ１３０３：Ｙｅｓ）、植生判定装置１０１は、本フローチャートによる一連の処理を終了する。これにより、放牧地Ｈｊに放牧されている牛Ａ１〜Ａｎの歩数の計測結果を取得することができる。
＜植生判定処理手順＞
つぎに、植生判定装置１０１の植生判定処理手順について説明する。植生判定処理は、放牧地Ｈｊの植生の状態が放牧に適した状態であるか否かを判定する処理である。植生判定処理は、例えば、任意のタイミング、または、定期的に実行される。
図１４は、植生判定装置１０１の植生判定処理手順の一例を示すフローチャートである。図１４のフローチャートにおいて、まず、植生判定装置１０１は、放牧地Ｈｊの「ｊ」を「ｊ＝１」として（ステップＳ１４０１）、放牧地Ｈ１〜Ｈｍから放牧地Ｈｊを選択する（ステップＳ１４０２）。
つぎに、植生判定装置１０１は、発情判定処理を実行する（ステップＳ１４０３）。なお、発情判定処理は、放牧地Ｈｊに放牧されている牛Ａｉの発情の可能性を判定する処理である。発情判定処理の具体的な処理手順については、図１５を用いて後述する。
つぎに、植生判定装置１０１は、放牧地Ｈｊに放牧されている牛Ａ１〜Ａｎのうち発情の可能性がある牛を除く残余の牛の判定対象日の総歩数に基づいて、判定対象日の歩数平均値を算出する（ステップＳ１４０４）。そして、植生判定装置１０１は、算出した判定対象日の歩数平均値を歩数平均値テーブル１１００に登録する（ステップＳ１４０５）。
つぎに、植生判定装置１０１は、歩数平均値テーブル１１００を参照して、判定対象日の歩数平均値から、判定対象日の前日の歩数平均値を減算した減算値ｄを算出する（ステップＳ１４０６）。そして、植生判定装置１０１は、算出した減算値ｄが閾値Ｘ以上か否かを判断する（ステップＳ１４０７）。
ここで、減算値ｄが閾値Ｘ以上の場合（ステップＳ１４０７：Ｙｅｓ）、植生判定装置１０１は、放牧地Ｈｊの植生の状態が放牧に適した状態ではないと判定する（ステップＳ１４０８）。そして、植生判定装置１０１は、アラーム画面の画面情報を生成して、クライアント装置２０１に送信する（ステップＳ１４０９）。アラーム画面は、放牧地Ｈｊの植生の状態が放牧に適した状態ではないことを示す画面であり、例えば、図１２に示したアラーム画面１２００である。
つぎに、植生判定装置１０１は、放牧地Ｈｊの「ｊ」をインクリメントして（ステップＳ１４１０）、「ｊ」が「ｍ」より大きくなったか否かを判断する（ステップＳ１４１１）。ここで、「ｊ」が「ｍ」以下の場合（ステップＳ１４１１：Ｎｏ）、植生判定装置１０１は、ステップＳ１４０２に戻る。
一方、「ｊ」が「ｍ」より大きくなった場合（ステップＳ１４１１：Ｙｅｓ）、植生判定装置１０１は、本フローチャートによる一連の処理を終了する。また、ステップＳ１４０７において、減算値ｄが閾値Ｘ未満の場合（ステップＳ１４０７：Ｎｏ）、植生判定装置１０１は、放牧地Ｈｊの植生の状態が放牧に適した状態であると判定して（ステップＳ１４１２）、ステップＳ１４１０に移行する。
これにより、複数箇所に存在する放牧地Ｈｊごとの牛Ａｉの歩数の計測結果に基づいて、放牧地Ｈｊごとの植生の状態を判定することができる。
＜発情判定処理手順＞
つぎに、図１４に示したステップＳ１４０３の発情判定処理の具体的な処理手順について説明する。
図１５は、発情判定処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。図１５のフローチャートにおいて、まず、植生判定装置１０１は、放牧地Ｈｊに放牧されている牛Ａｉの「ｉ」を「ｉ＝１」として（ステップＳ１５０１）、放牧地Ｈｊに放牧されている牛Ａ１〜Ａｎから牛Ａｉを選択する（ステップＳ１５０２）。
そして、植生判定装置１０１は、歩数テーブル２３０から、判定対象日の牛Ａｉの歩数データを抽出する（ステップＳ１５０３）。つぎに、植生判定装置１０１は、抽出した判定対象日の牛Ａｉの歩数データに基づいて、単位時間当たりの歩数の平均値を算出する（ステップＳ１５０４）。
そして、植生判定装置１０１は、算出した歩数の平均値が閾値α以上か否かを判断することにより、牛Ａｉに発情の可能性があるか否かを判断する（ステップＳ１５０５）。ここで、牛Ａｉに発情の可能性がない場合（ステップＳ１５０５：Ｎｏ）、植生判定装置１０１は、ステップＳ１５０７に移行する。
一方、牛Ａｉに発情の可能性がある場合（ステップＳ１５０５：Ｙｅｓ）、植生判定装置１０１は、牛Ａｉの歩数データを処理対象から除外する（ステップＳ１５０６）。具体的には、例えば、植生判定装置１０１は、歩数テーブル２３０から、発情の可能性がある牛Ａｉの歩数データを削除することにしてもよい。
つぎに、植生判定装置１０１は、牛Ａｉの「ｉ」をインクリメントして（ステップＳ１５０７）、「ｉ」が「ｎ」より大きくなったか否かを判断する（ステップＳ１５０８）。ここで、「ｉ」が「ｎ」以下の場合（ステップＳ１５０８：Ｎｏ）、植生判定装置１０１は、ステップＳ１５０２に戻る。
一方、「ｉ」が「ｎ」より大きくなった場合（ステップＳ１５０８：Ｙｅｓ）、植生判定装置１０１は、本フローチャートによる一連の処理を終了して、発情判定処理を呼び出したステップに戻る。
これにより、放牧地Ｈｊに放牧されている牛Ａ１〜Ａｎのうち発情の可能性がある牛Ａｉの歩数データを、放牧地Ｈｊの植生の状態が放牧に適した状態であるか否かを判定する際の処理対象から除外することができる。
以上説明したように、実施の形態にかかる植生判定装置１０１によれば、放牧地Ｈｊで放牧されている牛Ａｉに装着された通信装置２０３により計測された歩数の計測結果の時系列変化に基づいて、放牧地Ｈｊの植生の状態が放牧に適した状態であるか否かを判定することができる。また、植生判定装置１０１によれば、判定した判定結果を、飼育者が使用するクライアント装置２０１に送信することができる。
これにより、飼育者は、放牧地Ｈｊに赴いて植生を観察することなく放牧地Ｈｊの植生の状態を判断することができ、飼育者の作業負荷を軽減させることができる。また、飼育者は、草地の植生に関する知識を有していなくても、放牧地Ｈｊの植生の状態を判断でき、放牧地Ｈｊの管理にかかる人的コストの増大を抑制することができる。
また、植生判定装置１０１によれば、所定の時間間隔Ｔごとの歩数の計測結果が時間の経過に沿って増加した場合に、放牧地Ｈｊの植生の状態が放牧に適した状態ではないと判定することができる。これにより、放牧地Ｈｊに牧草が少ない、あるいは、牧草がなくなったために牛Ａｉが食べたい草を探し回ることで歩数が増加した場合に、放牧地Ｈｊの植生の状態が放牧に適した状態ではないと判定することができる。
また、植生判定装置１０１によれば、牛Ａｉの位置に関する情報から特定される放牧地Ｈｊごとに、歩数の計測結果を分類することができる。また、植生判定装置１０１によれば、放牧地Ｈｊごとの歩数の計測結果の時系列変化に基づいて、放牧地Ｈｊごとの植生の状態が放牧に適した状態であるか否かを判定することができる。これにより、複数箇所に存在する放牧地Ｈｊごとの植生の状態を判定することができる。
また、植生判定装置１０１によれば、放牧地Ｈｊに放牧されている牛Ａ１〜Ａｎのうち、特定の状態の牛を除く残余の牛の歩数の計測結果の時系列変化に基づいて、放牧地Ｈｊの植生の状態が放牧に適した状態であるか否かを判定することができる。これにより、牧草に対する嗜好以外の発情や疾病などの要因により、通常の状態に比べて単位時間当たりの歩数が増減している牛の歩数データを処理対象から除外することができ、放牧地Ｈｊの植生の状態を判定する際の精度の低下を防ぐことができる。
また、植生判定装置１０１によれば、判定対象日の歩数平均値から判定対象日の前日の歩数平均値を減算した減算値ｄが閾値Ｘ以上の場合に、放牧地Ｈｊの植生の状態が放牧に適した状態ではないと判定することができる。これにより、放牧地Ｈｊに放牧されている牛Ａｉの歩数が急激に増加した場合に、放牧地Ｈｊの植生の状態が放牧に適した状態ではないと判定することができる。
また、植生判定装置１０１によれば、判定対象日の時間帯ごとの牛Ａｉの歩数の計測結果に基づいて、所定時間Ｐ以上継続して歩数が所定数Ｑ以下となる時間帯ＴＺを検出することができる。また、植生判定装置１０１によれば、検出した時間帯ＴＺの個数ｋが所定数Ｋ未満の場合に、放牧地Ｈｊの植生の状態が放牧に適した状態ではないと判定することができる。
これにより、所定の時間間隔Ｔごとの歩数の増加度合いのみを考慮する場合に比べて、放牧地Ｈｊの植生の状態を判定する精度の向上を図ることができる。例えば、雷や天敵の出現などの何らかの外的要因により牛Ａｉの歩数が急激に増加した場合に、放牧地Ｈｊの植生の状態が放牧に適した状態ではないと判定してしまうことを防ぐことができる。
これらのことから、実施の形態にかかる植生判定プログラム、植生判定装置および植生判定方法によれば、飼育者は、放牧地Ｈｊの植生の状態を把握して、放牧地Ｈｊの植生の状態に応じた対応を迅速に行うことが可能となる。具体的には、例えば、放牧地Ｈｊの植生の状態が悪くなったときに、牛Ａｉの嗜好性が高い草の種を放牧地Ｈｊに播種したり、放牧先の放牧地を変更するなどの対応を迅速に行うことができ、生産性の向上を図ることができる。
なお、本実施の形態で説明した植生判定方法は、予め用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。本植生判定プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また、本植生判定プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布してもよい。
上述した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）コンピュータに、
放牧地に放牧されている家畜に装着された歩数計測手段により計測された歩数の計測結果の時系列変化に基づいて、前記放牧地の植生の状態が放牧に適した状態であるか否かを判定し、
判定した判定結果を出力する、
処理を実行させることを特徴とする植生判定プログラム。
（付記２）前記判定する処理は、
所定の時間間隔ごとの前記歩数の計測結果が時間の経過に沿って増加した場合に、前記放牧地の植生の状態が放牧に適した状態ではないと判定することを特徴とする付記１に記載の植生判定プログラム。
（付記３）前記コンピュータに、
前記歩数の計測結果を、家畜の位置に関する情報に基づいて、放牧地ごとの前記歩数の計測結果に分類する処理を実行させ、
分類した前記放牧地ごとの前記歩数の計測結果の時系列変化に基づいて、前記放牧地ごとの植生の状態が放牧に適した状態であるか否かを判定することを特徴とする付記１または２に記載の植生判定プログラム。
（付記４）前記判定する処理は、
前記歩数が計測された複数の家畜のうち、特定の状態の家畜を除く残余の家畜の前記歩数の計測結果の時系列変化に基づいて、前記放牧地の植生の状態が放牧に適した状態であるか否かを判定することを特徴とする付記１〜３のいずれか一つに記載の植生判定プログラム。
（付記５）前記判定する処理は、
第１の期間の前記歩数の計測結果から前記第１の期間以前の第２の期間の前記歩数の計測結果を減算した値が閾値以上の場合に、前記放牧地の植生の状態が放牧に適した状態ではないと判定することを特徴とする付記１〜４のいずれか一つに記載の植生判定プログラム。
（付記６）前記コンピュータに、
前記値が閾値以上の場合に、前記第１の期間内の時間帯ごとの前記歩数の計測結果に基づいて、所定時間以上継続して前記歩数が所定数以下となる時間帯を検出する処理を実行させ、
前記判定する処理は、
検出した前記時間帯の個数が所定個数未満の場合に、前記放牧地の植生の状態が放牧に適した状態ではないと判定することを特徴とする付記５に記載の植生判定プログラム。
（付記７）放牧地に放牧されている家畜に装着された歩数計測手段により計測された歩数の計測結果の時系列変化に基づいて、前記放牧地の植生の状態が放牧に適した状態であるか否かを判定する判定部と、
前記判定部によって判定された判定結果を出力する出力部と、
を有することを特徴とする植生判定装置。
（付記８）コンピュータが、
放牧地に放牧されている家畜に装着された歩数計測手段により計測された歩数の計測結果の時系列変化に基づいて、前記放牧地の植生の状態が放牧に適した状態であるか否かを判定し、
判定した判定結果を出力する、
処理を実行することを特徴とする植生判定方法。
１０１ 植生判定装置
１０２ 歩数計測手段
１０３ 通信端末
２００ 飼育支援システム
２０１ クライアント装置
２０２ 中継装置
２０３ 通信装置
１００１ 取得部
１００２ 判定部
１００３ 出力部

Claims (6)

  1. コンピュータに、
    放牧地に放牧されている家畜に装着された歩数計測手段により計測された歩数の計測結果の時系列変化に基づいて、前記放牧地の植生の状態が放牧に適した状態であるか否かを判定し、
    判定した判定結果を出力する、
    処理を実行させることを特徴とする植生判定プログラム。
  2. 前記判定する処理は、
    所定の時間間隔ごとの前記歩数の計測結果が時間の経過に沿って増加した場合に、前記放牧地の植生の状態が放牧に適した状態ではないと判定することを特徴とする請求項１に記載の植生判定プログラム。
  3. 前記コンピュータに、
    前記歩数の計測結果を、家畜の位置に関する情報に基づいて、放牧地ごとの前記歩数の計測結果に分類する処理を実行させ、
    分類した前記放牧地ごとの前記歩数の計測結果の時系列変化に基づいて、前記放牧地ごとの植生の状態が放牧に適した状態であるか否かを判定することを特徴とする請求項１または２に記載の植生判定プログラム。
  4. 前記判定する処理は、
    前記歩数が計測された複数の家畜のうち、特定の状態の家畜を除く残余の家畜の前記歩数の計測結果の時系列変化に基づいて、前記放牧地の植生の状態が放牧に適した状態であるか否かを判定することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の植生判定プログラム。
  5. 放牧地に放牧されている家畜に装着された歩数計測手段により計測された歩数の計測結果の時系列変化に基づいて、前記放牧地の植生の状態が放牧に適した状態であるか否かを判定する判定部と、
    前記判定部によって判定された判定結果を出力する出力部と、
    を有することを特徴とする植生判定装置。
  6. コンピュータが、
    放牧地に放牧されている家畜に装着された歩数計測手段により計測された歩数の計測結果の時系列変化に基づいて、前記放牧地の植生の状態が放牧に適した状態であるか否かを判定し、
    判定した判定結果を出力する、
    処理を実行することを特徴とする植生判定方法。
JP2015512255A 2013-04-18 2013-04-18 植生判定プログラム、植生判定装置および植生判定方法 Expired - Fee Related JP5962852B2 (ja)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2013/061549 WO2014170996A1 (ja) 2013-04-18 2013-04-18 植生判定プログラム、植生判定装置および植生判定方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP5962852B2 true JP5962852B2 (ja) 2016-08-03
JPWO2014170996A1 JPWO2014170996A1 (ja) 2017-02-16

Family

ID=51730965

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2015512255A Expired - Fee Related JP5962852B2 (ja) 2013-04-18 2013-04-18 植生判定プログラム、植生判定装置および植生判定方法

Country Status (7)

Country Link
US (1) US20160029601A1 (ja)
EP (1) EP2987397B1 (ja)
JP (1) JP5962852B2 (ja)
KR (1) KR101734744B1 (ja)
CN (1) CN105101781A (ja)
PL (1) PL2987397T3 (ja)
WO (1) WO2014170996A1 (ja)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10354563B2 (en) * 2017-05-12 2019-07-16 HKC Corporation Limited Curved display device and assembling method therefor
WO2021157382A1 (ja) * 2020-02-07 2021-08-12 ソニーグループ株式会社 情報処理装置及び情報処理方法
CN113111672A (zh) * 2021-04-13 2021-07-13 中国科学院东北地理与农业生态研究所 一种真湿地植物的判定方法
CN113222453B (zh) * 2021-05-28 2024-01-16 中国农业科学院草原研究所 一种基于北斗导航的天然草地草畜平衡评估方法、***、设备及存储介质
KR102571221B1 (ko) * 2021-06-02 2023-08-29 주식회사 에스비솔루션 동물 데이터 관리 방법 및 시스템

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS6488350A (en) * 1987-09-30 1989-04-03 Sochi Shikenjo Measuring method for existing quantity of plant by radiating microwave from side face
JPH11128210A (ja) * 1997-10-29 1999-05-18 Matsushita Electric Works Ltd 動物の運動量管理装置及び運動量管理システム並びに動物の運動量管理プログラムを記録した記録媒体

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004334572A (ja) * 2003-05-08 2004-11-25 Seiko Epson Corp 生産物販売仲介システム及び方法、生産物販売仲介装置、ならびに、コンピュータプログラム
JP2005063083A (ja) * 2003-08-11 2005-03-10 Kyocera Mita Corp 状態変化シミュレーションシステム、状態変化シミュレーション装置、その制御方法及びその制御プログラム
JP2008148569A (ja) 2006-12-14 2008-07-03 Oki Electric Ind Co Ltd 飼育支援システム
CN102217468B (zh) * 2010-04-14 2013-02-27 中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所 高寒草原地区适应气候变化的草地保护方法
CN101894220A (zh) * 2010-07-28 2010-11-24 江南大学 一种畜禽健康状况数据采集***
JP5510833B2 (ja) * 2011-02-16 2014-06-04 カシオ計算機株式会社 携帯端末装置及びプログラム
CN102598970A (zh) * 2011-12-08 2012-07-25 新疆畜牧科学院草业研究所 牲畜追耕法退化草地改良技术

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS6488350A (en) * 1987-09-30 1989-04-03 Sochi Shikenjo Measuring method for existing quantity of plant by radiating microwave from side face
JPH11128210A (ja) * 1997-10-29 1999-05-18 Matsushita Electric Works Ltd 動物の運動量管理装置及び運動量管理システム並びに動物の運動量管理プログラムを記録した記録媒体

Also Published As

Publication number Publication date
WO2014170996A1 (ja) 2014-10-23
KR101734744B1 (ko) 2017-05-11
EP2987397A1 (en) 2016-02-24
EP2987397A4 (en) 2016-04-13
CN105101781A (zh) 2015-11-25
EP2987397B1 (en) 2016-12-07
JPWO2014170996A1 (ja) 2017-02-16
KR20150133247A (ko) 2015-11-27
PL2987397T3 (pl) 2017-03-31
US20160029601A1 (en) 2016-02-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Gocsik et al. Cost-efficiency of animal welfare in broiler production systems: A pilot study using the Welfare Quality® assessment protocol
AU2017276810B2 (en) System for monitoring pasture intake
JP5962852B2 (ja) 植生判定プログラム、植生判定装置および植生判定方法
Brown et al. Monitoring liveweight in sheep is a valuable management strategy: a review of available technologies
Maselyne et al. Online warning systems for individual fattening pigs based on their feeding pattern
Jaeger et al. Associations between precision sensor data with productivity, health and welfare indicator traits in native black and white dual-purpose cattle under grazing conditions
Andonovic et al. Precision livestock farming technologies
Doole et al. Detailed description of grazing systems using nonlinear optimisation methods: A model of a pasture-based New Zealand dairy farm
Rutter Advanced livestock management solutions
Lee et al. Effect of diet phase change, dietary Ca and P level and phytase on bird performance and real-time gizzard pH measurements
Pardo et al. Influence of precision livestock farming on the environmental performance of intensive dairy goat farms
Lindholm et al. Higher fear of predators does not decrease outdoor range use in free-range Rowan Ranger broiler chickens
Piccione et al. Application of the iButton® for measurement of the rumen temperature circadian rhythms in lambs
Makinde et al. Opportunities for ACI in PLF: applying animal-and user-centred design to precision livestock farming
Chinn et al. Influence of intrinsic and extrinsic attributes on neonate survival in an invasive large mammal
Dutra Santos et al. The physiological response, feeding behaviour and water intake of goat kids fed diets with increasing levels of babassu mesocarp flour
Abdourhamane et al. Health-based welfare indicators and fear reaction of slower growing broiler compared to faster growing broiler housed in free range and conventional deep litter housing systems
Chapinal et al. Feeder use patterns in group-housed pregnant sows fed with an unprotected electronic sow feeder (Fitmix)
Silva et al. Effect of concentrate supplementation and time scales of evaluation on behavioral and physiological responses of pregnant ewes on grazing system
Rugoho et al. Dry matter intake and body condition score gain of dairy cows offered kale and grass
JP7410200B2 (ja) 特定装置、特定方法、及びプログラム
Swain et al. Opportunities for telemetry techniques in studies on the nutritional ecology of free-ranging domesticated ruminants
Hirata et al. Mother–young distance in Japanese Black cattle at pasture
JP2020036627A (ja) 行動特定装置、行動特定方法、及びプログラム
KR102369873B1 (ko) 스마트축사 구현을 위한 축사데이터 통합 관제 플랫폼

Legal Events

Date Code Title Description
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: 20160531

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20160613

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 5962852

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees