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技術 圃場分析方法、圃場分析プログラム、圃場分析装置、ドローンシステムおよびドローン

出願人 株式会社ナイルワークス
発明者 柳下洋鈴木大介和氣千大
出願日 2019年2月22日 (2年0ヶ月経過) 出願番号 2019-030069
公開日 2020年8月31日 (5ヶ月経過) 公開番号 2020-130088
状態 未査定
技術分野 光学的手段による材料の調査、分析 飛行船・気球・飛行機 植物の栽培
主要キーワード 停止専用 液切れセンサ 補正数値 薬剤注入口 軸ジャイロセンサー 風力センサ レーザーセンサー 大気層
関連する未来課題
重要な関連分野

この項目の情報は公開日時点(2020年8月31日)のものです。
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図面 (19)

課題

作物の生育分析を高精度に行う圃場分析方法及び圃場分析プログラムを提供する。

解決手段

ドローンにより圃場の圃場データを取得する圃場データ取得ステップS601と、気象情報を取得する気象情報取得ステップS602と、前記気象情報に基づいて前記圃場データを補正する補正ステップS603と、前記補正された圃場データを分析する分析ステップS604とを含む、圃場分析方法。また、ドローンにより圃場の圃場データを取得する圃場データ取得命令と、気象情報を取得する気象情報取得命令と、前記気象情報に基づいて前記圃場データを補正する補正命令と、前記補正された圃場データを分析する分析命令と、をコンピュータに実行させる、圃場分析プログラム。

概要

背景

作物生育状況分析の重要な分野として、稲や小麦等の作物の生長度を測定するために、葉への窒素吸収量を測定する方法が知られている。窒素吸収量は、作物の収穫量食味に大きく影響する。窒素吸収量が適正量を超えている場合は、食味低下環境汚染を招き、適正量を下回っている場合は収量低下を招くため、窒素吸収量を正確かつ効率的に測定できれば得られる価値は大きい。

窒素吸収量により葉の葉緑素クロロフィルaクロロフィルbカロテノイド等)の密度が変化することを利用し、葉の透過光の特性を分析することで、葉緑素の密度を推定して葉への窒素吸収量を推定し、結果的に作物の生長度を測定する方法が知られている(たとえば、特許文献1)。しかし、この方法では、実際に圃場出向き作物の葉を測定器に読み込ませて測定する必要があることから、特に多数のデータサンプルを得る際の効率が悪いという課題があった(典型的には、一圃場あたり1時間程度の時間を要していた)。

上記の測定の効率性を高めるために、圃場の作物を人工衛星ドローン、または、上空に設置されたカメラ等から撮影し、特に近赤外線領域スペクトラムを分析することで、窒素の吸収量を推定する方法も提案されている(たとえば、特許文献2)が、精度の点で課題があった。精度が低い理由としては、水面の画像と作物の画像の混在、透過光と反射光の混在、一次反射光と二次および三次反射光の混在、表面反射内部反射の混在等があった。

概要

作物の生育分析を高精度に行う圃場分析方法及び圃場分析プログラムを提供する。ドローンにより圃場の圃場データを取得する圃場データ取得ステップS601と、気象情報を取得する気象情報取得ステップS602と、前記気象情報に基づいて前記圃場データを補正する補正ステップS603と、前記補正された圃場データを分析する分析ステップS604とを含む、圃場分析方法。また、ドローンにより圃場の圃場データを取得する圃場データ取得命令と、気象情報を取得する気象情報取得命令と、前記気象情報に基づいて前記圃場データを補正する補正命令と、前記補正された圃場データを分析する分析命令と、をコンピュータに実行させる、圃場分析プログラム。

目的

特許公開公報 特開2011−38879
特許公開公報 特開2003−339238






作物の生育分析を高精度に行うことができる圃場分析方法を提供する

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
0件

この技術が所属する分野

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請求項1

ドローンにより圃場圃場データを取得する圃場データ取得ステップと、気象情報を取得する気象情報取得ステップと、前記気象情報に基づいて前記圃場データを補正する補正ステップと、前記補正された圃場データを分析する分析ステップと、を含む、圃場分析方法

請求項2

前記気象情報は、前記圃場の日射量、気温大気層水分含有量、湿度、および二酸化炭素濃度の少なくともいずれかを含む、請求項1記載の圃場分析方法。

請求項3

前記気象情報取得ステップは、前記圃場の日射量、気温、大気層の水分含有量、湿度、および二酸化炭素濃度の少なくともいずれかを、気象衛星に基づく情報から推定する、請求項1又は2記載の圃場分析方法。

請求項4

前記気象情報取得ステップは、前記圃場の日射量、気温、大気層の水分含有量、湿度、および二酸化炭素濃度の少なくともいずれかを、前記圃場の地表付近の気象情報を測定可能測定器測定結果に基づいて推定する、請求項1乃至3のいずれかに記載の圃場分析方法。

請求項5

前記圃場データ取得ステップは、特定の帯域波長を有する光線反射光に関する情報を取得する、請求項1乃至4のいずれかに記載の圃場分析方法。

請求項6

前記分析ステップは、前記圃場に生育する作物生育状況、ならびに前記作物の収穫量および品質の少なくともいずれかを推定する、請求項1乃至5のいずれかに記載の圃場分析方法。

請求項7

ドローンにより圃場の圃場データを取得する圃場データ取得命令と、気象情報を取得する気象情報取得命令と、前記気象情報に基づいて前記圃場データを補正する補正命令と、前記補正された圃場データを分析する分析命令と、をコンピュータに実行させる、圃場分析プログラム

請求項8

圃場の圃場データを取得する圃場データ取得部と、気象情報を取得する気象情報取得部と、前記気象情報に基づいて前記圃場データを補正する補正部と、前記補正された圃場データを分析する分析部と、を備える、ドローン。

技術分野

0001

本願発明は、圃場分析方法、圃場分析プログラムドローンステムおよびドローンに関する。

背景技術

0002

作物生育状況分析の重要な分野として、稲や小麦等の作物の生長度を測定するために、葉への窒素吸収量を測定する方法が知られている。窒素吸収量は、作物の収穫量食味に大きく影響する。窒素吸収量が適正量を超えている場合は、食味低下環境汚染を招き、適正量を下回っている場合は収量低下を招くため、窒素吸収量を正確かつ効率的に測定できれば得られる価値は大きい。

0003

窒素吸収量により葉の葉緑素クロロフィルaクロロフィルbカロテノイド等)の密度が変化することを利用し、葉の透過光の特性を分析することで、葉緑素の密度を推定して葉への窒素吸収量を推定し、結果的に作物の生長度を測定する方法が知られている(たとえば、特許文献1)。しかし、この方法では、実際に圃場に出向き作物の葉を測定器に読み込ませて測定する必要があることから、特に多数のデータサンプルを得る際の効率が悪いという課題があった(典型的には、一圃場あたり1時間程度の時間を要していた)。

0004

上記の測定の効率性を高めるために、圃場の作物を人工衛星、ドローン、または、上空に設置されたカメラ等から撮影し、特に近赤外線領域スペクトラムを分析することで、窒素の吸収量を推定する方法も提案されている(たとえば、特許文献2)が、精度の点で課題があった。精度が低い理由としては、水面の画像と作物の画像の混在、透過光と反射光の混在、一次反射光と二次および三次反射光の混在、表面反射内部反射の混在等があった。

先行技術

0005

特許公開公報 特開2011−38879
特許公開公報 特開2003−339238

発明が解決しようとする課題

0006

作物の生育分析を高精度に行うことができる圃場分析方法を提供する。

課題を解決するための手段

0007

上記目的を達成するため、本発明の一の観点に係る圃場分析方法は、ドローンにより圃場の圃場データを取得する圃場データ取得ステップと、気象情報を取得する気象情報取得ステップと、前記気象情報に基づいて前記圃場データを補正する補正ステップと、前記補正された圃場データを分析する分析ステップと、を含む。

0008

前記気象情報は、前記圃場の日射量、気温大気層水分含有量、湿度、および二酸化炭素濃度の少なくともいずれかを含むものとしてもよい。

0009

前記気象情報取得ステップは、前記圃場の日射量、気温、大気層の水分含有量、湿度、および二酸化炭素濃度の少なくともいずれかを、気象衛星に基づく情報から推定するものとしてもよい。

0010

前記気象情報取得ステップは、前記圃場の日射量、気温、大気層の水分含有量、湿度、および二酸化炭素濃度の少なくともいずれかを、前記圃場の地表付近の気象情報を測定可能な測定器の測定結果に基づいて推定するものとしてもよい。

0011

前記圃場データ取得ステップは、特定の帯域波長を有する光線の反射光に関する情報を取得するものとしてもよい。

0012

前記分析ステップは、前記圃場に生育する作物の生育状況、ならびに前記作物の収穫量および品質の少なくともいずれかを推定するものとしてもよい。

0013

上記目的を達成するため、本発明の別の観点に係る圃場分析プログラムは、ドローンにより圃場の圃場データを取得する圃場データ取得命令と、気象情報を取得する気象情報取得命令と、前記気象情報に基づいて前記圃場データを補正する補正命令と、前記補正された圃場データを分析する分析命令と、をコンピュータに実行させる。

0014

上記目的を達成するため、本発明のさらに別の観点に係るドローンは、圃場の圃場データを取得する圃場データ取得部と、気象情報を取得する気象情報取得部と、前記気象情報に基づいて前記圃場データを補正する補正部と、前記補正された圃場データを分析する分析部と、を備える。

発明の効果

0015

作物の生育分析を高精度に行うことができる。

図面の簡単な説明

0016

本願発明に係るドローンの平面図である。
上記ドローンの正面図である。
上記ドローンの右側面図である。
上記ドローンの背面図である。
上記ドローンの斜視図である。
上記ドローンの全体概念図である。
上記ドローンの第2実施形態を示す全体概念図である。
上記ドローンの第3実施形態を示す全体概念図である。
上記ドローンの制御機能を表した模式図である。
本願発明に係るドローンシステムが有する機能ブロック図である。
本願発明に係る圃場分析方法のフローチャートである。
本願発明に係る別の実施形態のドローンの平面図である。
上記ドローンの底面図である。
上記ドローンの正面図である。
上記ドローンの右側面図である。
上記ドローンの左側面図である。
上記ドローンの背面図である。
上記ドローンの斜視図である。

実施例

0017

以下、図を参照しながら、本願発明を実施するための形態について説明する。図はすべて例示である。以下の詳細な説明では、説明のために、開示された実施形態の完全な理解を促すために、ある特定の詳細について述べられている。しかしながら、実施形態は、これらの特定の詳細に限られない。また、図面を単純化するために、周知の構造および装置については概略的に示されている。

0018

まず、本発明にかかるドローンシステムが有する、ドローンの構成について説明する。本願明細書において、ドローンとは、動力手段(電力原動機等)、操縦方式(無線であるか有線であるか、および、自律飛行型であるか手動操縦型であるか等)を問わず、複数の回転翼を有する飛行体全般を指すこととする。

0019

図1乃至図5に示すように、回転翼101-1a、101-1b、101-2a、101-2b、101-3a、101-3b、101-4a、101-4b(ローターとも呼ばれる)は、ドローン100を飛行させるための手段であり、飛行の安定性機体サイズ、および、電力消費量のバランスを考慮し、8機(2段構成の回転翼が4セット)備えられている。各回転翼101は、ドローン100の本体110からのび出たアームにより本体110の四方に配置されている。すなわち、進行方左後方に回転翼101-1a、101-1b、左前方に回転翼101-2a、101-2b、右後方に回転翼101-3a、101-3b、右前方に回転翼101-4a、101-4bがそれぞれ配置されている。なお、ドローン100は図1における紙面下向きを進行方向とする。回転翼101の回転軸から下方には、それぞれ棒状の足107-1,107-2,107-3,107-4が伸び出ている。

0020

モーター102-1a、102-1b、102-2a、102-2b、102-3a、102-3b、102-4a、102-4bは、回転翼101-1a、101-1b、101-2a、101-2b、101-3a、101-3b、101-4a、101-4bを回転させる手段(典型的には電動機だが発動機等であってもよい)であり、一つの回転翼に対して1機設けられている。モーター102は、推進器の例である。1セット内の上下の回転翼(たとえば、101-1aと101-1b)、および、それらに対応するモーター(たとえば、102-1aと102-1b)は、ドローンの飛行の安定性等のために軸が同一直線上にあり、かつ、互いに反対方向に回転する。図2、および、図3に示されるように、ローターが異物干渉しないよう設けられたプロペラガード支えるための放射状の部材は水平ではなくやぐら状の構造である。衝突時に当該部材が回転翼の外側に座屈することを促し、ローターと干渉することを防ぐためである。

0021

薬剤ノズル103-1、103-2、103-3、103-4は、薬剤を下方に向けて散布するための手段であり4機備えられている。なお、本願明細書において、薬剤とは、農薬除草剤液肥殺虫剤、種、および、水などの圃場に散布される液体または粉体を一般的に指すこととする。

0022

薬剤タンク104は散布される薬剤を保管するためのタンクであり、重量バランスの観点からドローン100の重心に近い位置でかつ重心より低い位置に設けられている。薬剤ホース105-1、105-2、105-3、105-4は、薬剤タンク104と各薬剤ノズル103-1、103-2、103-3、103-4とを接続する手段であり、硬質素材から成り、当該薬剤ノズルを支持する役割を兼ねていてもよい。ポンプ106は、薬剤をノズルから吐出するための手段である。

0023

図6に本願発明に係るドローン100の薬剤散布用途の実施例を使用したシステムの全体概念図を示す。本図は模式図であって、縮尺は正確ではない。同図において、ドローン100、操作器401、小型携帯端末401a、基地局404は、営農クラウド405にそれぞれ接続されている。これらの接続は、Wi-Fiや移動通信システム等による無線通信を行ってもよいし、一部又は全部が有線接続されていてもよい。

0024

操作器401は、使用者402の操作によりドローン100に指令を送信し、また、ドローン100から受信した情報(たとえば、位置、薬剤量、電池残量、カメラ映像等)を表示するための手段であり、コンピュータープログラム稼働する一般的なタブレット端末等の携帯情報機器によって実現されてよい。本願発明に係るドローン100は自律飛行を行なうよう制御されるが、離陸帰還などの基本操作時、および、緊急時にはマニュアル操作が行なえるようになっていてもよい。携帯情報機器に加えて、緊急停止専用の機能を有する非常用操作器(図示していない)を使用してもよい。非常用操作器は緊急時に迅速に対応が取れるよう大型の緊急停止ボタン等を備えた専用機器であってもよい。さらに、操作器401とは別に、操作器401に表示される情報の一部又は全部を表示可能な小型携帯端末401a、例えばスマートホンがシステムに含まれていてもよい。また、小型携帯端末401aから入力される情報に基づいて、ドローン100の動作が変更される機能を有していてもよい。小型携帯端末401aは、例えば基地局404と接続されていて、基地局404を介して営農クラウド405からの情報等を受信可能である。

0025

圃場403は、ドローン100による薬剤散布の対象となる田圃等である。実際には、圃場403の地形は複雑であり、事前地形図入手できない場合、あるいは、地形図と現場の状況が食い違っている場合がある。通常、圃場403は家屋病院、学校、他作物圃場、道路鉄道等と隣接している。また、圃場403内に、建築物電線等の侵入者が存在する場合もある。

0026

基地局404は、Wi-Fi通信親機機能等を提供する装置であり、RTK-GPS基地局としても機能し、ドローン100の正確な位置を提供できるようになっていてもよい(Wi-Fi通信の親機機能とRTK-GPS基地局が独立した装置であってもよい)。また、基地局404は、3G、4G、およびLTE等の移動通信システムを用いて、営農クラウド405と互いに通信可能であってもよい。

0027

営農クラウド405は、典型的にはクラウドサービス上で運営されているコンピュータ群関連ソフトウェアであり、操作器401と携帯電話回線等で無線接続されていてもよい。営農クラウド405は、ドローン100が撮影した圃場403の画像を分析し、作物の生育状況を把握して、飛行ルートを決定するための処理を行ってよい。また、保存していた圃場403の地形情報等をドローン100に提供してよい。加えて、ドローン100の飛行および撮影映像履歴蓄積し、様々な分析処理を行ってもよい。

0028

小型携帯端末401aは例えばスマートホン等である。小型携帯端末401aの表示部には、ドローン100の運転に関し予測される動作の情報、より具体的にはドローン100が発着地点406に帰還する予定時刻や、帰還時に使用者402が行うべき作業の内容等の情報が適宜表示される。また、小型携帯端末401aからの入力に基づいて、ドローン100の動作を変更してもよい。小型携帯端末401aは、ドローン100から情報を受信可能である。

0029

通常、ドローン100は圃場403の外部にある発着地点406から離陸し、圃場403に薬剤を散布した後に、あるいは、薬剤補充や充電等が必要になった時に発着地点406に帰還する。発着地点406から目的の圃場403に至るまでの飛行経路侵入経路)は、営農クラウド405等で事前に保存されていてもよいし、使用者402が離陸開始前に入力してもよい。

0030

なお、図7に示す第2実施形態のように、本願発明に係るドローン100の薬剤散布システムは、ドローン100、操作器401、小型携帯端末401a、営農クラウド405が、それぞれ基地局404と接続されている構成であってもよい。

0031

また、図8に示す第3実施形態のように、本願発明に係るドローン100の薬剤散布システムは、ドローン100、操作器401、小型携帯端末401aが、それぞれ基地局404と接続されていて、操作器401のみが営農クラウド405と接続されている構成であってもよい。

0032

図10に本願発明に係るドローンの実施例の制御機能を表したブロック図を示す。フライトコントローラー501は、ドローン全体の制御を司る構成要素であり、具体的にはCPU、メモリー、関連ソフトウェア等を含む組み込み型コンピュータであってよい。フライトコントローラー501は、操作器401から受信した入力情報、および、後述の各種センサーから得た入力情報に基づき、ESC(Electronic Speed Control)等の制御手段を介して、モーター102-1a、102-1b、102-2a、102-2b、102-3a、102-3b、104-a、104-bの回転数を制御することで、ドローン100の飛行を制御する。モーター102-1a、102-1b、102-2a、102-2b、102-3a、102-3b、104-a、104-bの実際の回転数はフライトコントローラー501にフィードバックされ、正常な回転が行なわれているかを監視できる構成になっている。あるいは、回転翼101に光学センサー等を設けて回転翼101の回転がフライトコントローラー501にフィードバックされる構成でもよい。

0033

フライトコントローラー501が使用するソフトウェアは、機能拡張・変更、問題修正等のために記憶媒体等を通じて、または、Wi-Fi通信やUSB等の通信手段を通じて書き換え可能になっている。この場合において、不正なソフトウェアによる書き換えが行なわれないように、暗号化、チェックサム電子署名ウィルスチェックソフト等による保護が行われている。また、フライトコントローラー501が制御に使用する計算処理の一部が、操作器401上、または、営農クラウド405上や他の場所に存在する別のコンピュータによって実行されてもよい。フライトコントローラー501は重要性が高いため、その構成要素の一部または全部が二重化されていてもよい。

0034

フライトコントローラー501は、Wi-Fi子機機能503を介して、さらに、基地局404を介して操作器401とやり取りを行ない、必要な指令を操作器401から受信すると共に、必要な情報を操作器401に送信できる。この場合に、通信には暗号化を施し、傍受、成り済まし、機器の乗っ取り等の不正行為を防止できるようにしておいてもよい。基地局404は、Wi-Fiによる通信機能に加えて、RTK-GPS基地局の機能も備えている。RTK基地局の信号とGPS測位衛星からの信号を組み合わせることで、フライトコントローラー501により、ドローン100の絶対位置を数センチメートル程度の精度で測定可能となる。フライトコントローラー501は重要性が高いため、二重化・多重化されていてもよく、また、特定のGPS衛星障害に対応するため、冗長化されたそれぞれのフライトコントローラー501は別の衛星を使用するよう制御されていてもよい。

0035

軸ジャイロセンサー505はドローン機体の互いに直交する3方向の加速度を測定する手段であり、さらに、加速度の積分により速度を計算する手段である。6軸ジャイロセンサー505は、上述の3方向におけるドローン機体の姿勢角の変化、すなわち角速度を測定する手段である。地磁気センサー506は、地磁気の測定によりドローン機体の方向を測定する手段である。気圧センサー507は、気圧を測定する手段であり、間接的にドローンの高度も測定することもできる。レーザーセンサー508は、レーザー光反射を利用してドローン機体と地表との距離を測定する手段であり、IR(赤外線レーザーであってもよい。ソナー509は、超音波等の音波の反射を利用してドローン機体と地表との距離を測定する手段である。これらのセンサー類は、ドローンのコス目標性能要件に応じて取捨選択してよい。また、機体の傾きを測定するためのジャイロセンサー角速度センサー)、風力を測定するための風力センサーなどが追加されていてもよい。また、これらのセンサー類は、二重化または多重化されていてもよい。同一目的複数のセンサーが存在する場合には、フライトコントローラー501はそのうちの一つのみを使用し、それが障害を起こした際には、代替のセンサーに切り替えて使用するようにしてもよい。あるいは、複数のセンサーを同時に使用し、それぞれの測定結果が一致しない場合には障害が発生したと見なすようにしてもよい。

0036

流量センサー510は薬剤の流量を測定するための手段であり、薬剤タンク104から薬剤ノズル103に至る経路の複数の場所に設けられている。液切れセンサー511は薬剤の量が所定の量以下になったことを検知するセンサーである。圃場撮影カメラ512は圃場403を撮影し、画像分析のためのデータを取得する手段である。圃場撮影カメラ512は、マルチスペクトルカメラであってもよい。侵入者検知カメラ513はドローン侵入者を検知するためのカメラであり、画像特性レンズの向きが圃場撮影カメラ512とは異なるため、圃場撮影カメラ512とは別の機器である。スイッチ514はドローン100の使用者402が様々な設定を行なうための手段である。侵入者接触センサー515はドローン100、特に、そのローターやプロペラガード部分が電線、建築物、人体立木、または、他のドローン等の侵入者に接触したことを検知するためのセンサーである。なお、侵入者接触センサー515は、6軸ジャイロセンサー505で代用してもよい。カバーセンサー516は、ドローン100の操作パネルや内部保守用カバー開放状態であることを検知するセンサーである。薬剤注入口センサー517は薬剤タンク104の注入口が開放状態であることを検知するセンサーである。これらのセンサー類はドローンのコスト目標や性能要件に応じて取捨選択してよく、二重化・多重化してもよい。また、ドローン100外部の基地局404、操作器401、または、その他の場所にセンサーを設けて、読み取った情報をドローンに送信してもよい。たとえば、基地局404に風力センサーを設け、風力・風向に関する情報をWi-Fi通信経由でドローン100に送信するようにしてもよい。

0037

フライトコントローラー501はポンプ106に対して制御信号を送信し、薬剤吐出量の調整や薬剤吐出の停止を行なう。ポンプ106の現時点の状況(たとえば、回転数等)は、フライトコントローラー501にフィードバックされる構成となっている。

0038

LED107は、ドローンの操作者に対して、ドローンの状態を知らせるための表示手段である。LEDに替えて、または、それに加えて液晶ディスプレイ等の表示手段を使用してもよい。ブザー518は、音声信号によりドローンの状態(特にエラー状態)を知らせるための出力手段である。Wi-Fi子機機能519は操作器401とは別に、たとえば、ソフトウェアの転送などのために外部のコンピューター等と通信するためのオプショナルな構成要素である。Wi-Fi子機機能に替えて、または、それに加えて、赤外線通信、Bluetooth(登録商標)、ZigBee(登録商標)、NFC等の他の無線通信手段、または、USB接続などの有線通信手段を使用してもよい。また、Wi-Fi子機機能に替えて、3G、4G、およびLTE等の移動通信システムにより相互に通信可能であってもよい。スピーカー520は、録音した人声合成音声等により、ドローンの状態(特にエラー状態)を知らせる出力手段である。天候状態によっては飛行中のドローン100の視覚的表示が見にくいことがあるため、そのような場合には音声による状況伝達が有効である。警告灯521はドローンの状態(特にエラー状態)を知らせるストロボライト等の表示手段である。これらの入出力手段は、ドローンのコスト目標や性能要件に応じて取捨選択してよく、二重化・多重化してもよい。

0039

圃場の画像に基づいた作物の生育状況の分析には、赤色光(波長約650nm)と近赤外光(波長約774nm)の反射光による画像を取得してNDVI(Normalized Difference Vegetation Index)を計算することが有効である。NDVIによれば、作物の生育状況の分析、ひいては、作物の収穫量の予測を行うことができる。一般に、NDVIは(IR − R)/(IR + R)という計算式により求められる(ここで、IRは近赤外光の反射率、Rは赤色光の反射率)である。IRとRは圃場の画像を周波数帯域毎に分析することにより得られるが、カメラにより得られる光量はその時点の環境光等に大きく影響されるため、単に光量のデータだけでは正確な分析を行なうことはできない。状況に応じた適切な補正を行なうことが必要である。

0040

●ドローンシステムの構成
図10に示すように、ドローンシステム500は、ドローン100および圃場分析装置40を含む。ドローン100および圃場分析装置40は、例えば互いにネットワークNWを介して接続されて構成されている。なお、ネットワークNWは、すべて無線であってもよいし、一部又は全部が有線であってもよい。また、具体的な接続関係は同図に限られるものではなく、各構成が直接又は間接的に接続されていればよい。圃場分析装置40は、営農クラウド405上や他の外部サーバ上に分散されて存在してもよいし、ドローン100や操作器401が搭載するコンピューターに存在してもよい。複数の場所にあるコンピューターが協調連携して処理を実行してもよい。

0041

また、ドローンシステム500は、圃場403の地表付近の気象情報、すなわち地表気象情報を測定可能な測定器50をさらに備えていてもよい。地表気象情報は、例えば圃場403の地表付近の日射量、気温、湿度等である。測定器50は、圃場403内又はその周辺に、ドローン100とは独立して配置されていてもよい。また、測定器50は、ドローン100に搭載されていてもよい。測定器50は、地表気象情報の一部又は全部を計測可能な装置であり、複数の装置により構成されていてもよい。測定器50は、測定結果を圃場分析装置40に送信することができる。

0042

●ドローン
ドローン100は、圃場分析に関する機能部として、飛行制御部21および光線送受信部22を有する。

0043

飛行制御部21は、ドローン100の推進器の動作を調整することによりドローン100に生じる発揮推力を制御する機能部であり、例えばフライトコントローラー501により実現される。ドローン100の推進器とは、例えば回転翼101およびモーター102である。飛行制御部21は、それぞれのモーター102の回転数を調整することで回転翼101がそれぞれ生じる推力を制御する。飛行制御部21は、各モーター102の回転数を独立して制御可能であり、1又は複数のモーター102の回転数を他のモーター102の回転数と異ならせることによって、ドローン100を傾斜させ、速度および加速度を発揮させる。

0044

光線送受信部22は、圃場403に対して光線を送受信することで、作物の生育状況の分析に用いるデータを取得する機能部である。光線送受信部22は、例えば互いに波長の異なる複数の光線を送受信することが可能である。当該複数の光線は、例えば赤色光(波長約650nm)と近赤外光(波長約774nm)である。光線送受信部22は、ビームスプリッタを有し、光源から所定の周波数範囲の光線のみを圃場に照射する。また、光線送受信部22は、受光する光線に対してハード的又はソフト的に周波数フィルタ掛けることで、当該所定の周波数範囲の光線の光量、より具体的には例えばパワースペクトル密度を取得することができる。光線送受信部22が受信する光線は、光線送受信部22から送信される光線が主に作物から反射される反射光を含む。ドローン100は、飛行制御部21により圃場403を飛行しながら、光線送受信部22により圃場403に光線を照射し、圃場403から反射される反射光を受信することで、圃場403の圃場データを取得する。

0045

●圃場分析装置
圃場分析装置40は、圃場データ取得部41、気象情報取得部42、補正部43および分析部44を有する。

0046

圃場データ取得部41は、光線送受信部22により取得される圃場データを取得する機能部である。圃場データ取得部41は、特定の波長を有する光線の反射光に関する情報を取得する。この光線は、例えば赤色光の帯域および近赤外光の帯域の波長を有する。反射光に関する情報は、例えば光量である。反射光に関する情報は、さらに波長の情報を含んでいてもよい。

0047

気象情報取得部42は、気象情報を取得する機能部である。気象情報は、大気の状態および大気における現象の様子に関する情報であり、特に、圃場データに誤差を与える要因となる因子である。気象情報は、例えば、圃場403の日射量、気温、大気層の水分含有量、湿度、および二酸化炭素濃度の少なくともいずれかを含む。天候により左右される太陽光の特性により、作物による反射光および透過光も影響を受けるからである。より具体的には、太陽から圃場403に到達する赤色光および近赤外光の光量を推定することで、光線送受信部22が受信する光に含まれる太陽光の寄与を排除し、圃場403からの反射光の光量を正確に求めることができる。

0048

気象情報取得部42は、気象衛星530からの情報を取得してもよく、又は気象衛星530に基づく情報から推定してもよい。気象衛星530は、例えばひまわりである。大気層の水分含有量は、気象衛星530から取得されるの特性および厚さに基づいて推定される。すなわち、雲が厚く、また密度が濃いほど、太陽から圃場403までに存在する水分量が多いことが推定される。大気層の水分は、太陽からの赤色光および近赤外光を吸収するため、大気層の水分含有量を求めることで、太陽からの赤色光および近赤外光の光量をより正確に推定することができる。なお、大気層の水分は、気体状態であるか液体状態であるかによって吸収するスペクトルが異なるため、大気層の水分の状態をさらに推定するとよい。また、直接光天空光(大気中の水蒸気や塵などによって拡散されるか、雲から反射されて地面に到達する光)の割合を測定してもよい。また、日射量は、太陽の高度の情報に基づいて推定されてもよい。

0049

気象情報取得部42は、気象庁等の各種機関、特に公的機関により加工された情報(公示情報)を気象情報として取得してもよい。

0050

気象情報取得部42は、測定器50により測定される地表気象情報を取得してもよい。

0051

気象情報取得部42は、ドローン100が有する各種センサの取得情報に基づいて、気象情報を推定してもよい。例えば、ドローン100に備えた光センサー又はカメラの測定結果から、太陽光の特性を推定してもよい。

0052

気象情報取得部42は、時刻から算出できる太陽高度と総光量の比率から直接光の割合を推定してもよい。たとえば、太陽の高度が高いのに総光量が少ない場合には、雲が厚く、直接光の割合が低いことを意味する。

0053

補正部43は、気象情報取得部42により取得される気象情報に基づいて、圃場データを補正する機能部である。補正部43は、例えば、大気層の水分含有量に基づいて、太陽から圃場403に到達する赤色光および近赤外光の光量を推定し、当該太陽からの光の寄与分を、光線送受信部22により受信される光量から減じる。補正部43は、気象情報取得部42により取得される気象情報に加えて、地表気象情報その他、気象情報取得部42により取得される各種の気象情報に基づいて、圃場データを補正してもよい。この構成によれば、光線送受信部22が受信する光に含まれる太陽光の寄与を排除し、圃場403からの反射光の光量を正確に求めることができる。なお、補正部43は、分析において用いられる補正パラメータを算出してもよい。補正部43は、推定される光量により無段階に補正パラメータを算出してもよいし、所定範囲の光量ごとに補正パラメータが対応付けられてなるテーブルをあらかじめ保持していて、光量に対応する補正パラメータを選択してもよい。テーブルを用いて補正パラメータを選択する構成によれば、補正のステップにおける計算負荷量を軽減することができる。

0054

分析部44は、補正部43により補正された圃場データを分析する機能部である。例えば、分析部44は、上述した(IR − R)/(IR + R)という計算式によりNDVIを求め、圃場403の作物の生育状況を分析する。また、分析部44は、収穫される作物の収量および品質の少なくともいずれかを推定してもよい。分析部44は、補正部43により得られる補正パラメータを用いて、NDVIの計算式を(α*IR − β*R)/(α*IR + β*R)とし、αとβに所定の数値代入することで補正および分析を行ってもよい。

0055

●フローチャート
図11に本願発明に係る圃場分析の概要フローチャートを示す。圃場分析プログラムはドローン100の圃場撮影カメラ512で撮影された作物の画像を入力として得る(S601)。画像入力撮影済圃場全体の画像データをまとめて行なってもよい(この場合には、画像を動画データとして記録し、太陽光に関する情報を動画と同じタイムコードで記録しておくことが好ましい)が、現在撮影中の画像の一部をストリーミング方式準リアルタイム方式)で入力してもよい。

0056

次いで、気象情報を取得する(S602)。気象情報は、気象衛星530からの情報、気象庁等の各種機関からの情報、測定器50からの情報、ドローン100からの情報、および時刻情報等を含み、順不同に取得してよい。また、合わせて、取得した情報に基づいて別の指標を推定してもよい。

0057

次いで、分析対象の圃場データの補正を行う(S603)。典型的には、波長帯域を分割した区間(特に、赤色光と近赤外線光)ごとに所定の係数を乗ずること等により補正を行ってよい。たとえば、NDVIの計算式を(α*IR − β*R)/(α*IR + β*R)とし、αとβに所定の数値を代入することで補正を行ってよい。αとβに代入する具体的数値は、事前の実験により様々な太陽光の状態に適する補正数値を求めておき、後述の方法で求めた撮影時の太陽光の状態に合わせて適切なものを選択することが望ましい。他の補正方法を使用してもよい。

0058

最後に、補正後の分析対象の圃場データに対して分析処理を行なう(上記のNDVIの計算に加えて前処理や後処理を行なってよい)(S604)。分析処理結果の情報はいったん保存して事後の分析に供してもよいが、ドローン100が飛行中にリアルタイムで参照できるようにしてもよい。

0059

上記処理は営農クラウド405上や他の外部サーバ上で行なってもよいが、ドローン100や操作器が搭載するコンピューターにより実行してもよい。複数の場所にあるコンピューターが協調連携して処理を行なってもよい。分析処理は事後的に行なってもよいが、ドローン100の飛行中にリアルタイムで行なってもよい。リアルタイムで分析を行なうことにより、作物の生育状況に応じて薬剤散布を動的に調整できるという利点が生じる。

0060

●ドローン(2)
図12乃至図18には、本発明に係る別の実施形態のドローンの概略図を示した。

0061

なお、本説明においては、生育監視用ドローンを例に説明したが、本発明の技術的思想はこれに限られるものではなく、陸上走行する機械にも適用可能である。また、自動運転機械に限られず、手動運転機械であってもよい。また、移動体でなくてもよい。

0062

(本願発明による技術的に顕著な効果)
本発明にかかるド圃場分析方法においては、作物の生育分析を高精度に行うことができる。

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