JPH11313594A

JPH11313594A - 農作業決定支援装置および方法、並びに記録媒体

Info

Publication number: JPH11313594A
Application number: JP12085298A
Authority: JP
Inventors: Haruhiko Murase; 治比古村瀬
Original assignee: Omron Corp; Omron Tateisi Electronics Co
Current assignee: Omron Corp
Priority date: 1998-04-30
Filing date: 1998-04-30
Publication date: 1999-11-16

Abstract

(57)【要約】【課題】農作業従事者に、圃場毎に適切な農薬散布作
業と施肥作業の時期、その内容の決定を支援する。【解決手段】気象モデル４３は、農地毎の気象を予測
し、成長モデル４１は、農地毎の作物の成長を予測し、
農地マップ４７は、農地毎の土壌の状態を検出し、作業
履歴記憶部４４は、農地毎の農薬散布作業と施肥作業の
履歴を記憶する。提案適用作業算出部４８は、気象モデ
ル４３からの気象の情報、成長モデル４１からの作物成
長の予測を示す情報、農地マップ４７からの土壌状態を
示す情報、および作業履歴記憶４４に記憶された農地毎
の農薬散布作業と施肥作業の履歴から、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。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、農作業決定支援装
置および方法、並びに記録媒体に関し、特に、農地毎の
気象、農地毎の作物の状態、農地毎の作業履歴、および
農地毎の土壌の状態から施肥計画の案、または農薬散布
計画の案を算出するようにした、農作業決定支援装置お
よび方法、並びに記録媒体。

【０００２】

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

【０００３】例えば、施肥は、土壌に含まれる有機物、
窒素、燐酸、カリウムなど、作物の育成に必要な成分を
補充するのが目的である。当然、農地により、土壌成分
は異なる為、適切な施肥量は、農地毎に異なる。また、
同じ作物であっても、その品種により必要とする土壌の
成分は、異なる。更に、同じ品種の作物であっても、栽
培時期の積算温度や日射量により、作物の生育量は変化
し、このとき必要とされる土壌成分は異なる。同一の地
域内にあっても、農地の周辺環境や土壌の基本的性質、
水脈などにより、農地の積算温度や日射量は変化する。
従って、農作業従事者は、これらを経験を通して把握
し、栽培暦を基準に農作業の時期、肥料の量、農薬の量
などを調整する。

【０００４】また、病気や病害虫に対する防除作業は、
予め決めた時期に、発生防止を主目的に実行されるのが
通常である。広域で深刻な病気や病害虫が発生した場合
には、農業協同組合、農業改良普及所、農業共済組合な
どの地域の農作業指導団体が、主導し、農作業従事者ま
たは、これらの団体が対応する。このとき、対応する地
全体域に対して最適な処置が提案され、個々の農地毎に
最適な処置が提案されるとは限らない。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】このように、従来の施
肥、および防除作業は、農作業従事者の経験に依存し、
個々の農地毎の施肥、および防除の実行時期、並びに農
薬散布量、および施肥量が、常に適切とは限らないとい
う課題があった。

【０００６】本発明はこのような状況に鑑みてなされた
ものであり、農作業従事者の経験量に拘わらず、農地毎
に常に適切な施肥時期、および施肥量の計画、並びに農
薬散布作業の時期、および農薬散布量の計画の決定を支
援することを目的とする。

【０００７】

【課題を解決するための手段】請求項１に記載の農作業
決定支援装置は、農地毎の気象を予測する農地気象予測
手段と、農地毎の作物の成長を予測する作物成長予測手
段と、農地毎の土壌の状態を検出する土壌状態検出手段
と、農地毎の農薬散布作業および除草作業の履歴を記憶
する農作業履歴記憶手段と、農地気象予測手段からの気
象の予測を示す情報、作物成長予測手段からの作物成長
の予測を示す情報、土壌状態検出手段からの土壌状態を
示す情報、並びに農作業履歴記憶手段に記憶された農薬
散布作業および除草作業の履歴から、作物の収穫量が最
大になる農薬散布計画の案を算出する農薬散布案算出手
段とを備えることを特徴とする。

【０００８】請求項３に記載の農作業決定支援方法は、
農地毎の気象を予測する農地気象予測ステップと、農地
毎の作物の成長を予測する作物成長予測ステップと、農
地毎の土壌の状態を検出する土壌状態検出ステップと、
農地毎の農薬散布作業および除草作業の履歴を記憶する
農作業履歴記憶ステップと、農地気象予測ステップから
の気象の予測を示す情報、作物成長予測ステップからの
作物成長の予測を示す情報、土壌状態検出ステップから
の土壌状態を示す情報、並びに農作業履歴記憶ステップ
に記憶された農薬散布作業および除草作業の履歴から、
作物の収穫量が最大になる農薬散布計画の案を算出する
農薬散布案算出ステップとを含むことを特徴とする。

【０００９】請求項４に記載の記録媒体は、農地毎の気
象を予測する農地気象予測ステップと、農地毎の作物の
成長を予測する作物成長予測ステップと、農地毎の土壌
の状態を検出する土壌状態検出ステップと、農地毎の農
薬散布作業および除草作業の履歴を記憶する農作業履歴
記憶ステップと、農地気象予測ステップからの気象の予
測を示す情報、作物成長予測ステップからの作物成長の
予測を示す情報、土壌状態検出ステップからの土壌状態
を示す情報、並びに農作業履歴記憶ステップに記憶され
た農薬散布作業および除草作業の履歴から、作物の収穫
量が最大になる農薬散布計画の案を算出する農薬散布案
算出ステップとを含む処理を実行させるコンピュータが
読み取り可能なプログラムが記録されていることを特徴
とする。

【００１０】請求項５に記載の農作業決定支援装置は、
農地毎の気象を予測する農地気象予測手段と、農地毎の
作物の成長を予測する作物成長予測手段と、農地毎の土
壌の状態を検出する土壌状態検出手段と、農地毎の施肥
の履歴を記憶する農作業履歴記憶手段と、農地気象予測
手段からの気象の予測を示す情報、作物成長予測手段か
らの作物成長の予測を示す情報、土壌状態検出手段から
の土壌状態を示す情報、および農作業履歴記憶手段に記
憶された施肥作業の履歴から、作物の収穫量が最大にな
る施肥計画の案を算出する施肥計画案算出手段とを備え
ることを特徴とする。

【００１１】請求項７に記載の農作業決定支援方法は、
農地毎の気象を予測する農地気象予測ステップと、農地
毎の作物の成長を予測する作物成長予測ステップと、農
地毎の土壌の状態を検出する土壌状態検出ステップと、
農地毎の施肥の履歴を記憶する農作業履歴記憶ステップ
と、農地気象予測ステップからの気象の予測を示す情
報、作物成長予測ステップからの作物成長の予測を示す
情報、土壌状態検出ステップからの土壌状態を示す情
報、および農作業履歴記憶ステップに記憶された施肥作
業の履歴から、作物の収穫量が最大になる施肥計画の案
を算出する施肥計画案算出ステップとを含むことを特徴
とする。

【００１２】請求項８に記載の記録媒体は、農地毎の気
象を予測する農地気象予測ステップと、農地毎の作物の
成長を予測する作物成長予測ステップと、農地毎の土壌
の状態を検出する土壌状態検出ステップと、農地毎の施
肥の履歴を記憶する農作業履歴記憶ステップと、農地気
象予測ステップからの気象の予測を示す情報、作物成長
予測ステップからの作物成長の予測を示す情報、土壌状
態検出ステップからの土壌状態を示す情報、および農作
業履歴記憶ステップに記憶された施肥作業の履歴から、
作物の収穫量が最大になる施肥計画の案を算出する施肥
計画案算出ステップとを含む処理を実行させるコンピュ
ータが読み取り可能なプログラムが記録されていること
を特徴とする。

【００１３】請求項１に記載の農作業決定支援装置、請
求項３に記載の農作業決定支援方法、および請求項４に
記載の記録媒体おいては、農地毎の気象を予測し、農地
毎の作物の成長を予測し、農地毎の土壌の状態を検出
し、農地毎の農薬散布作業の履歴を記憶して、これらの
情報から農薬散布計画案を算出する。

【００１４】請求項５に記載の農作業決定支援装置、請
求項７に記載の農作業決定支援方法、および請求項８に
記載の記録媒体おいては、農地毎の気象を予測し、農地
毎の作物の成長を予測し、農地毎の土壌の状態を検出
し、農地毎の施肥作業の履歴を記憶して、これらの情報
から施肥計画案を算出する。

【００１５】

【発明の実施の形態】以下に本発明の実施の形態を説明
するが、特許請求の範囲に記載の発明の各手段と以下の
実施の形態との対応関係を明らかにするために、各手段
の後の括弧内に、対応する実施の形態（但し一例）を付
加して本発明の特徴を記述すると、次のようになる。但
し勿論この記載は、各手段を記載したものに限定するこ
とを意味するものではない。

【００１６】すなわち、請求項１に記載の農作業決定支
援装置は、農地毎の気象を予測する農地気象予測手段
（例えば、図３の気象モデル４３）と、農地毎の作物の
成長を予測する作物成長予測手段（例えば、図３の成長
モデル４１）と、農地毎の土壌の状態を検出する土壌状
態検出手段（例えば、図３の農地マップ４７）と、農地
毎の農薬散布作業および除草作業の履歴を記憶する農作
業履歴記憶手段（例えば、図３の作業履歴記憶部４４）
と、農地気象予測手段からの気象の予測を示す情報、作
物成長予測手段からの作物成長の予測を示す情報、土壌
状態検出手段からの土壌状態を示す情報、並びに農作業
履歴記憶手段に記憶された農薬散布作業および除草作業
の履歴から、作物の収穫量が最大になる農薬散布計画の
案を算出する農薬散布案算出手段（例えば、図３の提案
適用作業算出部４８）とを備えることを特徴とする。

【００１７】請求項５に記載の農作業決定支援装置は、
農地毎の気象を予測する農地気象予測手段（例えば、図
３の気象モデル４３）と、農地毎の作物の成長を予測す
る作物成長予測手段（例えば、図３の成長モデル４１）
と、農地毎の土壌の状態を検出する土壌状態検出手段
（例えば、図３の農地マップ４７）と、農地毎の施肥の
履歴を記憶する農作業履歴記憶手段（例えば、図３の作
業履歴記憶部）と、農地気象予測手段からの気象の予測
を示す情報、作物成長予測手段からの作物成長の予測を
示す情報、土壌状態検出手段からの土壌状態を示す情
報、および農作業履歴記憶手段に記憶された施肥作業の
履歴から、作物の収穫量が最大になる施肥計画の案を算
出する施肥計画案算出手段（例えば、図３の提案適用作
業算出部４８）とを備えることを特徴とする。

【００１８】図１は、農業の構成要素と本発明の農作業
決定支援システムの一実施の形態の構成を示す図であ
る。農地１には、農作業従事者３によって、作物２が作
付けされる。農作業従事者３は、農作業に必要な、また
は適切な農機具４（アタッチメントを取り付けたトラク
タ、コンバイン、噴霧器などをいう。図１には、一例と
してトラクタを示した）を利用して、農作業を実行す
る。農作業によっては、図１には示さぬが、ビニルハウ
ス、育苗箱などの農業資材が利用される。また、作物や
成分の異なる種々の肥料、各種の病気や害虫を処置する
種々の農薬などの消費財も用いられる。農作業従事者３
は、これらの農機具、農業資材、消費材への投資、農作
業に必要な作業量に対して、農地１に作付けされた作物
２の収穫量とその品質を最大とするように、農作業の時
期と農作業の内容を選択する。

【００１９】農作業決定支援システムを構成するパーソ
ナルコンピュータ６は、インターネットに代表されるネ
ットワーク７と接続される。ネットワーク７は、外部の
情報ベース等を含み、パーソナルコンピュータ６からの
アクセスに対応して要求する適切な情報を提供する。こ
のパーソナルコンピュータ６は、必要な情報処理が可能
であればよく、ワークスステーション、シーケンサ、ま
たは農作業決定支援専用の情報処理機器などでもよい。

【００２０】パーソナルコンピュータ６は、ネットワー
ク７にアクセスし、農作業の支援に必要な気象、周辺農
地の病害虫発生状況などの情報を得る。農地１の作物２
の画像を取り込む作物センサ８、農地１の気象を検出す
る気象センサ９、および農地１の土壌の状態を検出する
土壌センサ１０が、パーソナルコンピュータ６に接続さ
れる。作物センサ８より取り込まれた農地１の作物２の
画像は、パーソナルコンピュータ６に取り込まれ、所定
の処理がなされ、現在の作物２の長さを示す現在作物
長、作物２の色から病気の発生状況などを示す情報とな
る。作物センサ８は、具体的には、ＣＣＤ画像センサ、
ビデオカメラなどを利用でき、所定の画像の解像度等が
得られるセンサであればよい。

【００２１】気象センサ９は、農地１の気温、湿度、水
温、日射量、降水量、風速、風向などの気象情報をパー
ソナルコンピュータ６に供給する。気象センサ９は、気
温センサ、湿度センサなどの複数のセンサの集合からな
り、気象観測の観測点のセンサと同等の機能があればよ
い。具体的には、気温センサは抵抗温度計、熱伝対、日
射量センサはフォトセンサなどを用いればよい。土壌セ
ンサ１０は、農地１の地温、含水率、有機物含有量、窒
素、燐酸、カリウムなどの含有量など、土壌の状態の情
報をパーソナルコンピュータ６に供給する。具体的に
は、土壌センサ１０は、赤外分光光度計、発光分析器、
核磁気共鳴吸収装置などを用いることができる。

【００２２】図２は、パーソナルコンピュータ６のハー
ドウェア構成図である。ＣＰＵ（central processing u
nit）２１は、各種アプリケーションプログラムや、基
本的なＯＳ（operating system)を実際に実行する。Ｒ
ＯＭ（read-only memory）２２は、一般的には、ＣＰＵ
２１が使用するプログラムや演算用のパラメータのうち
の基本的に固定の情報を格納する。ＲＡＭ（random-acc
ess memory）２３は、ＣＰＵ２１の実行において使用す
るプログラムや、その実行において適宜変化するパラメ
ータを格納する。これらはバス３２により相互に接続さ
れている。

【００２３】キーボード２５は、テキストを入力した
り、ＣＰＵ２１に各種の指令を入力するとき、農作業従
事者３により操作される。マウス２６は、ＣＲＴ（cath
ode ray tube）ディスプレイ２７の画面上のポイントの
指示や選択を行うとき、農作業従事者３により操作され
る。ＣＲＴディスプレイ２７は、各種情報をテキストや
イメージで表示する。ＨＤＤ（hard disk drive）２８
とＦＤＤ（floppy disk drive）２９は、それぞれハー
ドディスクまたはフロッピーディスクを駆動し、それら
にＣＰＵ２１によって実行するプログラムや情報を記録
または再生させる。通信ボード３０は、ＩＳＤＮ（inte
grated service digital network）を含む公衆回線、又
はＬＡＮ（local area network）等の通信回線と接続さ
せるための装置であり、具体的にはモデムや各種ＬＡＮ
ボード等で構成される。センサ接続ボード３１は、作物
センサ８、気象センサ９、土壌センサ１０からの情報を
パーソナルコンピュータ６に取り込むための装置であ
る。これらのキーボード２５乃至センサ接続ボード３１
は、インターフェース２４に接続されており、インター
フェース２４はバス３２を介してＣＰＵ２１に接続され
ている。

【００２４】図３に、ＣＰＵ２１がプログラムを実行す
ることによって実現される農作業決定支援システムの機
能ブロック図を示す。成長モデル４１は、農地単位に、
作物の成長を予測する。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。ま
た、成長モデル４１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４
２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
４２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。

【００２５】気象モデル４３は、農地単位の気象を予測
する。気象モデル４３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通信部５
１を介して、外部から入力し、農地１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。作業履歴記憶部４４は、農地毎に農作業の作
業実績の履歴を記憶する。例えば、防除であれば、実行
日付と防除に用いた農薬の種類、量、散布方法などを記
憶する。表示部４５は、農作業従事者３に提供する情報
の表示形式を定め、ＣＲＴディスプレイ２７に表示させ
る。基本的には、表示部４５は、緊急性の高い情報、重
要性の高い情報を優先して表示する。表示形式を、農作
業従事者３が設定できるようにしてもよい。

【００２６】作業知識ベース４６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。これはまた、ネットワーク
７、記録媒体などから必要な情報を読み込み内容を更新
する機能を有する。更に、作業知識ベース４６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
方法などからなる。

【００２７】農地マップ４７は、農地毎に作物の成長を
左右する土壌の物理的な特性を示す情報と気候や周辺環
境などで決定される農地毎の総合的な特徴を示す作物経
歴とを記憶する情報ベースである。提案適用作業算出部
４８は、農作業の作業計画を算出するものである。計画
管理部４９は、農地毎の基本栽培日程計画、施肥日程計
画、農薬散布日程計画を記憶する。基本的には、この基
本栽培計画を基準として、作物２の状態、気象予測など
を考慮して、農作業案が算出される。検出部５０は、作
物センサ８、気象センサ９、土壌センサ１０を管理し、
これらのセンサからの検出情報を取り込み、必要な処理
をして、成長モデル４１、気象モデル４３などに提供す
る。通信部５１は、ネットワーク７と通信し、外部の情
報ベースから、気象情報、周辺農地の病害虫発生状況の
情報などを取得する。

【００２８】図４は、成長モデル４１の入力と出力を示
すブロック図である。検出部５０より、作物現状器官成
長量、および作物現状器官形態が入力される。作物現状
器官成長量は、作物が稲であれば、葉の長さ、穂の長
さ、あるいは籾の大きさなどを示す。作物現状器官形態
は、育成ステージを決定する幼穂の発生、開花などの作
物の器官の形態を示す。気象モデル４３より、気象変化
予測の時系列情報が入力され、農地マップ４７より、作
物栄養の情報が入力され、これらの入力から、成長モデ
ル４１は、作物器官成長量を予測する時系列情報と作物
器官形態を予測する時系列情報を出力する。

【００２９】具体的な算出方法の一例としては、作物毎
の各成長期における成長支配要因から、成長量を算出す
る複合システム関数を用いる方法がある。成長量ｙの支
配要因が不明な作物に関しては、ファジィまたは遺伝的
アルゴリズム等を使用して、複合システム関数のパラメ
ータを同定すればよい。あるいは、水稲であればＯＲＹ
ＺＡモデルまたは堀江モデルなどを使用して成長量を算
出してもよい。日レベルの成長予測精度が得られれば、
成長モデル４１は、これらのモデルのように、日射量と
積算気温のみから成長量を算出してもよく、また、必要
に応じて作業履歴の情報等を利用して、更に精度を上げ
たモデルを利用してもよい。

【００３０】図５は、気象モデル４３の入力と出力を示
すブロック図である。気象モデル４３は、通信部５１を
介して、農地周辺の過去の気温、湿度、水温、地温、日
射量、日照時間、降水強度、風速・風向等の気象情報で
あるローカル気象過去情報と、広域気象過去情報、およ
び広域気象現状情報を得る。また、気象モデル４３は、
検出部５０より、農地のローカル気象現状情報を得る。
気象モデル４３は、通信部５１を介して得られた広域気
象現状情報を基に、過去から現在に至る気象変化と、ロ
ーカル気象過去情報とローカル気象現状情報が示す所定
の地域の特性を反映して、所定の地域の日単位の気象変
化を予測する短期気象変化予測と月単位の気象変化を予
測する長期気象変化予測を出力する。

【００３１】図６は、農地マップ４７の構成を示す図で
ある。農地マップ４７は、気候やより広範な生産環境な
どに支配され、農地の総合的な特性を示す、過去の作物
履歴と、その収穫量の実績を示す情報を記憶する。図に
は示さぬが、過去の作物履歴とその収穫量の実績は、過
去の所定の年数について、必要に応じて、１年単位、ま
たは四季単位で、記憶される。また、農地の位置を特定
するための、例えば、緯度、経度、標高を示す情報が記
憶される。

【００３２】農地マップ４７は、農地の土壌特性を示す
物理的な情報を記憶する。土壌分布に記憶された情報
は、農地の存在する土地の土壌を、土の組成分類を示す
３角座標での分類で表現する。図７に土の組成分類を示
す３角座標を示す。３角座標上の位置により、土壌の基
本的な性質は、一意に表現される。農地マップ４７は、
土壌の短期的な変動特性を示す、ｐＨ分布、窒素、燐
酸、カリウム分布などの情報を記憶する。これらは、数
年間で大幅に変動し、人為的に短期に変更が可能である
ため、詳細な分布の情報が必要である。農地単位での気
象に注目すると、周辺の地形や建物、農地の作物などの
影響から、特定の農地の気象と広域の平均的な気象とは
異なる。そこで、農地マップ４７は、広域の気象情報と
その農地の差異を示す、日照、気温などの気象要素情報
を記憶する。

【００３３】より具体的には、農地マップ４７は、リレ
ーショナル情報ベースやオブジェクト指向情報ベース等
の上に、実現される。

【００３４】図８は、病害モデル４２の入力と出力を示
すブロック図である。病害モデル４２は、検出部５０を
介して、作物の現状育成ステージと作物の現状育成状況
を示す情報を検出し、気象モデル４３より、農場の気象
変化予測を得る。ここで、育成ステージとは、稲を例に
すれば、育苗期、出穂期、成熟期などの作物成長段階を
いう。現状育成状況は、作物の繁茂、活性、栄養状況を
いい、具体的には、作物の各機関の成長変化量や色など
から判断される。これらを基に、病害モデル４２は、病
害種類、病害発生時期、病害発生場所、およびその規模
の予測を出力する。これらの出力が、作物の成長段階、
および農場の気象予測の過去の履歴に支配されるため、
病害モデル４２の算出式は、これらの変数の積分形を有
する。また、病害の発生規模の算出式は、拡散方程式な
どによって記述される。

【００３５】被害予測は、病理病害の発生規模に被害係
数を乗ずることによって算出する。被害係数は、病理病
害の発生規模に対する収穫量への影響の度合いを示す。
被害係数は、病理病害の発生した時刻からの経過時間と
農場気象予測の関数として算出するか、検出部で得られ
る情報により算出してもよい。

【００３６】図９は、稲に関する作業の内容を一例とし
て、作業知識ベース４６の構成を示す図である。各作業
に共通する項目は、作業発生時期、作業内容、必要機
器、必要機材、必要労力、作業注意点、備考からなる。
作業を分類する項目は、水田、畑、果樹園、施設の分類
を有する農地準備作業、種子、苗、資材準備の分類を有
する準備作業、播種作業、水管理、肥培管理、病虫害防
除、質管理の分類を有する栽培管理作業、調整、加工、
選別、包装、出荷の分類を有するポストハーベスト等か
らなる。農地準備作業の水田の項目に記憶された内容か
ら、移植１月前に水田をトラクタを用いて、深さ３０ｃ
ｍで耕起すべきことがわかる。その際の労力は、１０ａ
当たり１人が１日で作業できると記憶されている。栽培
管理作業の肥培管理の項目に記憶された内容から、出穂
３日前に窒素を追加すべきことがわかる。その際の労力
は、３０ａ当たり２人が１日で作業できると記憶されて
いる。

【００３７】このように作業知識ベース４６は、農作業
に関する作業の発生時期、作業内容、その作業に必要な
機材、機器、労力などを記憶し、所定の作物と時期、作
物の成長をもとに検索することにより、農作業に関する
必要な情報が得られる。また、図９には記さぬが作業知
識ベース４６は、発芽率、病虫害耐性等の内容を有する
作物品種特性情報、コスト、効果、成分等の内容を有す
る肥料情報、コスト、効果、使用方法、成分等の内容を
有する農薬情報等の情報を記憶する。

【００３８】図１０は、作物、品種、農場の決定から作
物栽培の全農作業終了までの、農作業決定支援システム
の動作を表すフローチャートである。ステップＳ１１に
おいて、農作業従事者３は、作物、品種と作付けする所
定の農場１を決定する。ステップＳ１２において、農作
業決定支援システムは、ステップＳ１１において決定さ
れた作物、品種と作付けする農場の情報から、基本栽培
日程を作成する。

【００３９】ステップＳ１３において、ステップＳ１２
にて作成された基本栽培日程を基準として、農作業決定
支援が開始される。ここでは、農作業決定支援システム
は、作物成長モデル等の必要な初期設定を実行する。ス
テップＳ１４において、農作業決定支援システムは、農
作業が必要な時期に、農作業案の表示を行う。ここで表
示される農作業案は、単数とは限らない。ステップＳ１
５において、農作業従事者３は、ステップＳ１４で示さ
れた農作業案を選択、決定し、農場１、作物２に対して
農作業を実行する。ステップＳ１６において、農作業従
事者３は、ステップＳ１５において実行した農作業の実
績を農作業決定支援システムに入力する。ステップＳ１
７において、農作業支援システムは、全農作業が終了し
たか否かを判定し、全農作業が終了していないと判定さ
れた場合、ステップＳ１４に戻り、処理を継続する。ス
テップＳ１７において、全農作業が終了したと判定され
た場合、農作業決定支援システムは動作を終了する。

【００４０】このように、農作業決定支援システムは、
作物の作付け開始から終了まで、農作業従事者３の意思
決定に必要な情報を提供する。基本栽培日程や農作業案
の表示では、関連する情報を統合して、農場単位で補正
後表示する為、農作業従事者３は、農作業の経験がなく
とも、適切な農作業選択の判断が可能となる。また、経
験豊富な農作業従事者３であっても、判断すべき項目の
見落としが防止でき、安定した作物収穫量が得られる。

【００４１】次に、農作業決定支援システムにより、農
作業従事者３が、所定の農場１に対する施肥作業と農薬
散布作業を決定する動作の流れについて説明する。図１
１は、農作業決定支援システムが、施肥作業案の表示と
農薬散布作業案の表示を行う動作を説明するフローチャ
ートである。ステップＳ２１において、農作業従事者３
は、計画管理部４９に、最低収量、農薬散布量限界、施
肥量限界を入力する。最低収量、農薬散布量限界、施肥
量限界は、作物の市場価格、農薬のコスト、肥料のコス
トなどに加え、農場の環境維持の観点などから、農作業
従事者３により決定される。ステップＳ２２において、
計画管理部４９は、作業知識ベース４６を検索し、作付
け作物とその品種により決まる施肥作業と農薬散布に関
する基本的な日程と施肥量、および散布量の情報を得
る。ステップＳ２３において、計画管理部４９は、検出
部５０、および通信部５１を介して、農場１の状態と気
象に関する情報、病害虫の発生に関する情報を得る。

【００４２】ステップＳ２４において、計画管理部４９
は、提案適用作業算出部４８に、施肥作業計画を算出さ
せ、その結果を得る。このときの提案適用作業算出部４
８の施肥作業計画の算出動作の内容は後述する。計画管
理部４９は、施肥作業計画算出の結果、肥料の種類、施
肥の日程、施肥量等を得る。ステップＳ２５において、
計画管理部４９は、表示部４５を介して、ＣＲＴディス
プレイ２７に、肥料の種類、施肥の日程、施肥量等の施
肥作業計画算出の結果を表示する。図１２は、ＣＲＴデ
ィスプレイ２７に、その施肥作業計画算出の結果を表示
した例を示す図である。所定の農場１（図１２において
は、１号田）に対する現時点（図１２においては、６月
１３日）までの施肥の実績と今後の施肥の肥料の種類、
日程、施肥量の計画が示される。

【００４３】ステップＳ２６において、収量予測がステ
ップＳ２１にて設定した最低収量未満であるかが判定さ
れ、収量予測が最低収量以上である場合、手続は、ステ
ップＳ２７に進む。

【００４４】ステップＳ２７において、計画管理部４９
は、提案適用作業算出部４８に、農薬散布作業計画を算
出させ、その結果を得る。このときの提案適用作業算出
部４８の農薬散布作業計画の算出動作の内容は後述す
る。計画管理部４９は、農薬散布作業計画算出の結果、
農薬の種類、散布の日程、散布量等を得る。ステップＳ
２８において、計画管理部４９は、表示部４５を介し
て、ＣＲＴディスプレイ２７に、農薬の種類、散布の日
程、散布量等の農薬散布作業計画算出の結果を表示す
る。図１３は、ＣＲＴディスプレイ２７に、その農薬散
布作業計画算出の結果を表示した例を示す図である。所
定の農場１（図１２においては、５号田）に対する現時
点（図１２においては、６月１３日）までの農薬散布の
実績と今後の農薬散布の農薬の種類、日程、散布量の計
画が示される。

【００４５】ステップＳ２９において、収量予測がステ
ップＳ２１にて設定した最低収量未満であるかが判定さ
れ、収量予測が最低収量以上である場合、手続は、ステ
ップＳ３０に進む。

【００４６】ステップＳ３０において、農作業従事者３
は、ＣＲＴディスプレイ２７に表示された施肥と農薬散
布作業の案から実行案を選択し、所定の農場１に対して
作業を実施する。ステップＳ３１において、農作業従事
者３は、所定の農場１に対する作業実績を作業履歴記憶
部４４に入力する。計画管理部４９は、作業履歴記憶部
４４に入力された作業内容の情報から、関連する施肥作
業計画と農薬散布作業計画を修正する。ステップＳ３２
において、全ての農作業が終了したかが判定され、終了
していない判定された場合、ステップＳ２３に戻り処理
を継続する。

【００４７】一方、ステップＳ２６において、収量予測
が設定された最低収量未満であると判定された場合、手
続はステップＳ３３に進む。ステップＳ３３において、
農作業従事者３は、所定の農場１の作物２を放棄する
か、または作物２の栽培を継続するかを入力する。ステ
ップＳ３４において、所定の農場１の作物２の栽培が継
続されるか否かが判定され、作物２の栽培が継続される
と判定された場合には、手続はステップＳ３５に進む。
ステップＳ３５において、農作業従事者３は、最低収
量、または施肥量限界を再入力する。手続は、ステップ
Ｓ２４に進み、処理が継続される。

【００４８】一方、ステップＳ２９において、収量予測
が設定された最低収量未満であると判定された場合、手
続はステップＳ３６に進む。ステップＳ３６において、
農作業従事者３は、所定の農場１の作物２を放棄する
か、または作物２の栽培を継続するかを入力する。ステ
ップＳ３７において、所定の農場１の作物２の栽培が継
続されるか否かが判定され、作物２の栽培が継続される
と判定された場合には、手続はステップＳ３８に進む。
ステップＳ３８において、農作業従事者３は、最低収
量、または農薬散布量限界を再入力する。手続は、ステ
ップＳ２７に進み、処理が継続される。

【００４９】ステップＳ３２において、全ての農作業が
終了したと判定された場合、ならびにステップＳ３４ま
たはステップＳ３７において、所定の農場１の作物２が
放棄されたと判定された場合、手続は終了する。

【００５０】以上のように、農作業決定支援システム
は、設定された農薬散布量限界と施肥量限界の範囲の中
で、施肥の計画と農薬散布の計画を提示する。

【００５１】図１４は、施肥作業計画の処理を説明する
フローチャートである。ステップＳ５１において、提案
適用作業算出部４８は、所定の農地１に対する作業履歴
記憶部４４から過去の施肥量を検索し、その結果と施肥
量限界から、施肥可能量を算出する。ステップＳ５２に
おいて、提案適用作業算出部４８は、気象モデル４３か
ら、短期の気象予測と収穫までの長期の気象予測を得
る。ステップ５３において、提案適用作業算出部４８
は、成長モデル４１から、収穫までの作物２の成長推移
予測と収穫量の予測を得る。ステップＳ５４において、
提案適用作業算出部４８は、施肥量とその施肥日程の計
画が既に作成されていれば計画管理部４９から読み出
し、まだ計画が作成されていなければ作業知識ベース４
６の作物品種に関する栽培日程情報を基に、その計画を
作成する。

【００５２】ステップＳ５５において、提案適用作業算
出部４８は、気象モデル４３から得られた長期の気象予
測と農地マップ４７が有する農地２の気象要素の情報か
ら施肥量と日程の計画を修正する。この際、提案適用作
業算出部４８は、収穫量が大きくなるように、かつ施肥
量が少なくなるように修正を実行する。例えば、作物２
が稲の場合、その品種が日本晴やツクシホマレなどのと
きは、幼穂長が１乃至２ｍｍの時に窒素成分を主とした
追肥２．５乃至３．５ｋｇ/１０ａ程度を施す。しか
し、その時期に、低温、低日照時間が予測され、窒素成
分が過剰となると、いもち病が発生しやすくなる。ま
た、品種がコシヒカリである場合では、追肥をする時期
は幼穂長が３から１０ｍｍの時で、かつ、必要とされる
窒素成分量は、日本晴やツクシホマレ等に比較し、少な
い。なお、窒素成分の吸収量は、積算気温や日照時間、
日照量により変化する。提案適用作業算出部４８は、こ
のような情報を基に施肥の計画を修正する。

【００５３】ステップＳ５６において、提案適用作業算
出部４８は、成長モデル４１にシミュレーションを実行
させ、収穫量の予測を得る。ステップＳ５７において、
提案適用作業算出部４８は、病害モデル４２にシミュレ
ーションを実行させ、病害による収穫量の変化の予測を
得る。ステップＳ５８において、ステップＳ５７で得ら
れた収穫量の予測と、前回の算出で得られた収穫量の予
測の差分を算出し、予め設定された閾値と比較して、収
穫量の予測が変化したか否かを判定する。ステップＳ５
８において、収穫量の予測が変化したと判定された場
合、手続はステップＳ５５に進み、処理を繰り返す。ス
テップＳ５８において、収穫量が変化していないと判定
された場合、手続はステップＳ５９に進む。ステップＳ
５９において、施肥量と日程の計画を決定し、提案適用
作業算出部４８は、算出した計画の情報を決定して計画
管理部４９に送信し、手続を終了する。

【００５４】以上のように、提案適用作業算出部４８
は、気象予測や農地の状態を反映して現時点で、最大の
収穫が得られる施肥の計画を算出する。

【００５５】図１５は、農薬散布作業計画の処理を説明
するフローチャートである。ステップＳ７１において、
提案適用作業算出部４８は、作業履歴記憶部４４から所
定の農地１に対する過去の農薬散布量を検索し、その結
果と農薬散布量限界から、農薬散布可能量を算出する。
ステップＳ７２において、提案適用作業算出部４８は、
気象モデル４３から、短期の気象予測と収穫までの長期
の気象予測を得る。ステップ７３において、提案適用作
業算出部４８は、成長モデル４１から、収穫までの作物
２の成長推移予測と収穫量の予測を得る。ステップＳ７
４において、提案適用作業算出部４８は、農薬散布量と
その散布日程の計画が既に作成されていれば計画管理部
４９から読み出し、まだ計画が作成されていなければ作
業知識ベース４６の作物品種に関する栽培日程情報を基
に、その計画を作成する。

【００５６】ステップＳ７５において、提案適用作業算
出部４８は、気象モデル４３から得られた長期の気象予
測と病害モデル４２が有する病害発生予測の情報から農
薬の種類、農薬散布量、および日程の計画を修正する。
この際、提案適用作業算出部４８は、収穫量が大きくな
るように、かつ農薬散布量量が少なくなるように計画修
正を実行する。例えば、夏季の低温、寡照多雨にはいも
ち病が、高温多湿の条件では紋枯れ病が発生しやすいの
で、例えばいもち病にはフジワン粒剤（商標）を、紋枯
れ病にはバリダシン剤（商標）をこれらの病気を予防す
るために用いる。また、農薬の効果の速効性や持続性、
あるいは作物に対する影響などの特性は、農薬毎に異な
る。これらの要因を考慮して、提案適用作業算出部４８
は、農薬散布の計画を算出する。

【００５７】ステップＳ７６において、提案適用作業算
出部４８は、成長モデル４１にシミュレーションを実行
させ、収穫量の予測を得る。ステップＳ７７において、
提案適用作業算出部４８は、病害モデル４２にシミュレ
ーションを実行させ、病害による収穫量の変化の予測を
得る。ステップＳ７８において、ステップＳ７７で得ら
れた収穫量の予測と、前回の算出で得られた収穫量の予
測の差分を算出し、予め設定された閾値と比較して、収
穫量の予測が変化したか否かを判定する。ステップＳ７
８において、収穫量の予測が変化したと判定された場
合、手続はステップＳ７５に進み、処理を繰り返す。ス
テップＳ７８において、収穫量が変化していないと判定
された場合、手続はステップＳ７９に進む。ステップＳ
７９において、施肥量と日程の計画を決定し、提案適用
作業算出部４８は、算出した計画の情報を決定して計画
管理部４９に送信し、手続を終了する。

【００５８】以上のように、提案適用作業算出部４８
は、気象予測や農地の状態を反映して現時点で、最大の
収穫が得られる農薬散布の計画を算出する。

【００５９】このように、農作業決定支援システムは、
農作業従事者に、収穫が最大になる現時点で、最良の農
薬の散布と施肥の計画を提示する。

【００６０】なお、本明細書において、システムとは、
複数の装置により構成される装置全体を表すものとす
る。

【００６１】なお、上記したような処理を行うコンピュ
ータプログラムをユーザに提供する記録媒体としては、
磁気ディスク、CD-ROM、固体メモリなどの記録媒体の
他、ネットワーク、衛星などの通信媒体を利用すること
ができる。

【００６２】

【発明の効果】以上のように、請求項１および５に記載
の農作業決定支援装置、請求項３および６に記載の農作
業決定支援方法、ならびに請求項４および８に記載の記
録媒体によれば、適切な農作業計画案を農作業従事者に
提示するので、農作業従事者はその提示された農作業計
画案にそって農作業を実行すれば、容易、かつ確実に収
穫し得る最大の作物の収穫を得ることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の農作業決定支援システムの一実施の形
態を示す図である。

【図２】パーソナルコンピュータのハードウェア構成図
である。

【図３】パーソナルコンピュータの機能ブロック図であ
る。

【図４】成長モデル４１の入力と出力を示すブロック図
である。

【図５】気象モデル４３の入力と出力を示すブロック図
である。

【図６】農場マップの構成を示す図である。

【図７】土の組成分類を示す３角座標を示す図である。

【図８】病害モデル４２の入力と出力を示すブロック図
である。

【図９】作業知識ベース４６の構成を示す図である。

【図１０】農作業決定支援システムの動作を表すフロー
チャートである。

【図１１】施肥の計画と農薬散布の計画を表示する際の
動作を表すフローチャートである。

【図１２】ＣＲＴディスプレイ２７に表示された施肥計
画の例を示す図である。

【図１３】ＣＲＴディスプレイ２７に表示された農薬散
布計画の例を示す図である。

【図１４】施肥の計画を作成する際の動作を表すフロー
チャートである。

【図１５】施肥の計画を作成する際の動作を表すフロー
チャートである。

【符号の説明】

４１成長モデル４２病害モデル４３気象モデル４４作業履歴記憶部４７農場マップ４８提案適用作業算出部

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】農作業の決定を支援する農作業決定支援
装置において、農地毎の気象を予測する農地気象予測手段と、前記農地毎の作物の成長を予測する作物成長予測手段
と、前記農地毎の土壌の状態を検出する土壌状態検出手段
と、前記農地毎の農薬散布作業および除草作業の履歴を記憶
する農作業履歴記憶手段と、前記農地気象予測手段からの気象の予測を示す情報、前
記作物成長予測手段からの作物成長の予測を示す情報、
前記土壌状態検出手段からの土壌状態を示す情報、並び
に前記農作業履歴記憶手段に記憶された農薬散布作業お
よび除草作業の履歴から、作物の収穫量が最大になる農
薬散布計画の案を算出する農薬散布案算出手段とを備え
ることを特徴とする農作業決定支援装置。
【請求項２】前記農地毎の前記作物の病理と病害の発
生と拡散を予測する病理病害予測手段をさらに有するこ
とを特徴とする請求項１に記載の農作業決定支援装置。
【請求項３】農作業の決定を支援する農作業決定支援
装置の農作業決定支援方法において、農地毎の気象を予測する農地気象予測ステップと、前記農地毎の作物の成長を予測する作物成長予測ステッ
プと、前記農地毎の土壌の状態を検出する土壌状態検出ステッ
プと、前記農地毎の農薬散布作業および除草作業の履歴を記憶
する農作業履歴記憶ステップと、前記農地気象予測ステップからの気象の予測を示す情
報、前記作物成長予測ステップからの作物成長の予測を
示す情報、前記土壌状態検出ステップからの土壌状態を
示す情報、並びに前記農作業履歴記憶ステップに記憶さ
れた農薬散布作業および除草作業の履歴から、作物の収
穫量が最大になる農薬散布計画の案を算出する農薬散布
案算出ステップとを含むことを特徴とする農作業決定支
援方法。
【請求項４】農作業の決定を支援する農作業決定支援
装置に、農地毎の気象を予測する農地気象予測ステップと、前記農地毎の作物の成長を予測する作物成長予測ステッ
プと、前記農地毎の土壌の状態を検出する土壌状態検出ステッ
プと、前記農地毎の農薬散布作業および除草作業の履歴を記憶
する農作業履歴記憶ステップと、前記農地気象予測ステップからの気象の予測を示す情
報、前記作物成長予測ステップからの作物成長の予測を
示す情報、前記土壌状態検出ステップからの土壌状態を
示す情報、並びに前記農作業履歴記憶ステップに記憶さ
れた農薬散布作業および除草作業の履歴から、作物の収
穫量が最大になる農薬散布計画の案を算出する農薬散布
案算出ステップとを含む処理を実行させるコンピュータ
が読み取り可能なプログラムが記録されていることを特
徴とする記録媒体。
【請求項５】農作業の決定を支援する農作業決定支援
装置において、農地毎の気象を予測する農地気象予測手段と、前記農地毎の作物の成長を予測する作物成長予測手段
と、前記農地毎の土壌の状態を検出する土壌状態検出手段
と、前記農地毎の施肥の履歴を記憶する農作業履歴記憶手段
と、前記農地気象予測手段からの気象の予測を示す情報、前
記作物成長予測手段からの作物成長の予測を示す情報、
前記土壌状態検出手段からの土壌状態を示す情報、およ
び前記農作業履歴記憶手段に記憶された施肥作業の履歴
から、作物の収穫量が最大になる施肥計画の案を算出す
る施肥計画案算出手段とを備えることを特徴とする農作
業決定支援装置。
【請求項６】前記農地毎の前記作物の病理と病害の発
生と拡散を予測する病理病害予測手段をさらに有するこ
とを特徴とする請求項５に記載の農作業決定支援装置。
【請求項７】農作業の決定を支援する農作業決定支援
装置の農作業決定支援方法において、農地毎の気象を予測する農地気象予測ステップと、前記農地毎の作物の成長を予測する作物成長予測ステッ
プと、前記農地毎の土壌の状態を検出する土壌状態検出ステッ
プと、前記農地毎の施肥の履歴を記憶する農作業履歴記憶ステ
ップと、前記農地気象予測ステップからの気象の予測を示す情
報、前記作物成長予測ステップからの作物成長の予測を
示す情報、前記土壌状態検出ステップからの土壌状態を
示す情報、および前記農作業履歴記憶ステップに記憶さ
れた施肥作業の履歴から、作物の収穫量が最大になる施
肥計画の案を算出する施肥計画案算出ステップとを含む
ことを特徴とする農作業決定支援方法。
【請求項８】農作業の決定を支援する農作業決定支援
装置に、農地毎の気象を予測する農地気象予測ステップと、前記農地毎の作物の成長を予測する作物成長予測ステッ
プと、前記農地毎の土壌の状態を検出する土壌状態検出ステッ
プと、前記農地毎の施肥の履歴を記憶する農作業履歴記憶ステ
ップと、前記農地気象予測ステップからの気象の予測を示す情
報、前記作物成長予測ステップからの作物成長の予測を
示す情報、前記土壌状態検出ステップからの土壌状態を
示す情報、および前記農作業履歴記憶ステップに記憶さ
れた施肥作業の履歴から、作物の収穫量が最大になる施
肥計画の案を算出する施肥計画案算出ステップとを含む
処理を実行させるコンピュータが読み取り可能なプログ
ラムが記録されていることを特徴とする記録媒体。