(57)【要約】  施肥設計方法は、作物情報取得工程（Ｓ１）と、測定値取得工程（Ｓ２）と、指標算出工程（Ｓ３）と、最適検量線推定工程（Ｓ５）と、施肥量決定工程（Ｓ６）とを含む。Ｓ１では、作物の品種および栽培地域に関する作物情報を取得する。Ｓ２では、作物を栽培する培地に含まれる複数の領域について、リモートセンシングによる測定値を取得する。Ｓ３では、上記測定値に基づいて、作物の生育状態を示す指標を各領域ごとに算出する。Ｓ５では、作物についての最適検量線を、基準検量線、または、作物情報および上記指標から推定する。Ｓ６では、上記指標と最適検量線とに基づいて、培地に施肥する施肥量を決定する。
2019111527.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
作物の品種および栽培地域に関する作物情報を取得する作物情報取得工程と、
前記作物を栽培する培地に含まれる複数の領域について、リモートセンシングによる測定値を取得する測定値取得工程と、
前記測定値に基づいて、前記作物の生育状態を示す指標を各領域ごとに算出する指標算出工程と、
前記作物についての前記指標と施肥量との関係を最適に示す最適検量線を、前記作物についての過去の検量線である基準検量線、または、前記作物情報および前記指標から推定する最適検量線推定工程と、
前記指標と前記最適検量線とに基づいて、前記培地に施肥する前記施肥量を決定する施肥量決定工程とを含む、施肥設計方法。
【請求項２】
前記最適検量線推定工程では、前記作物についての前記基準検量線のデータがデータベースに記憶されている場合には、前記データベースから前記データを取得して、前記最適検量線を推定する一方、前記データが前記データベースに記憶されていない場合には、前記作物情報および前記指標から前記最適検量線を推定する、請求項１に記載の施肥設計方法。
【請求項３】
前記作物の栽培条件に関する栽培情報を取得する栽培情報取得工程をさらに含み、
前記最適検量線推定工程では、前記栽培条件に基づいて前記基準検量線を変更することにより、前記最適検量線を推定する、請求項１または２に記載の施肥設計方法。
【請求項４】
前記栽培条件は、前記作物の前記栽培地域における栽培期間での積算気温、平均降水量、平均日照量のいずれかを含む、請求項３に記載の施肥設計方法。
【請求項５】
前記最適検量線推定工程では、前記作物についての前記基準検量線のデータおよび前記作物についての過去の収穫量のデータをデータベースから取得し、前記基準検量線および前記収穫量に基づいて、前記最適検量線を推定する、請求項１または２に記載の施肥設計方法。
【請求項６】
前記基準検量線は、前記作物と同一品種について、過去に取得された検量線である、請求項１から５のいずれかに記載の施肥設計方法。
【請求項７】
前記基準検量線は、前記作物と同一栽培地域について、過去に取得された検量線である、請求項６に記載の施肥設計方法。
【請求項８】
前記基準検量線は、前記作物の栽培地域の周辺地域で栽培された品種について、過去に取得された検量線である、請求項６に記載の施肥設計方法。
【請求項９】
前記基準検量線は、前記作物と直系の品種について、過去に取得された検量線である、請求項１から５のいずれかに記載の施肥設計方法。
【請求項１０】
前記最適検量線推定工程では、前記作物情報および前記培地における前記指標の分布に基づいて、最適検量線を推定する、請求項１または２に記載の施肥設計方法。
【請求項１１】
前記最適検量線推定工程で推定された前記最適検量線を表示する表示工程をさらに含む、請求項１から１０のいずれかに記載の施肥設計方法。
【請求項１２】
ユーザの指示入力に基づいて前記最適検量線を調整する最適検量線調整工程をさらに含み、
前記施肥量決定工程では、前記指標と、調整後の前記最適検量線とに基づいて、前記施肥量を決定する、請求項１１に記載の施肥設計方法。
【請求項１３】
前記施肥量決定工程で決定された前記施肥量の前記培地における分布を示す施肥量マップを作成する施肥量マップ作成工程をさらに含み、
前記表示工程では、前記施肥量マップをさらに表示する、請求項１１または１２に記載の施肥設計方法。
【請求項１４】
前記指標の前記培地内での平均値を前記培地ごとに算出し、前記指標の平均値と前記培地の数との関係を示す第１ヒストグラムを作成する第１ヒストグラム作成工程をさらに含み、
前記表示工程では、前記第１ヒストグラムをさらに表示する、請求項１１から１３のいずれかに記載の施肥設計方法。
【請求項１５】
前記施肥量決定工程で決定された前記施肥量の前記培地内での平均値を前記培地ごとに算出し、前記施肥量の平均値と前記培地の数との関係を示す第２ヒストグラムを作成する第２ヒストグラム作成工程をさらに含み、
前記表示工程では、前記第２ヒストグラムをさらに表示する、請求項１４に記載の施肥設計方法。
【請求項１６】
前記施肥量決定工程で決定された各培地についての前記施肥量に基づいて、全培地についての総施肥量を算出する総施肥量算出工程をさらに含み、
前記表示工程では、前記総施肥量と、ユーザの承認を求めるための承認ボタンと、ユーザの発注を受け付けるための発注ボタンとをさらに表示する、請求項１１から１５のいずれかに記載の施肥設計方法。
【請求項１７】
前記承認ボタンに対するユーザの指示入力によってユーザの承認を受け付けた後に、前記発注ボタンに対するユーザの指示入力によってユーザの発注を受け付けたときのみ、前記総施肥量分の肥料を発注する発注工程をさらに含む、請求項１６に記載の施肥設計方法。
【請求項１８】
ユーザによる情報の入力を受け付けるための入力部と、
前記入力部によって作物の品種および栽培地域に関する作物情報が入力されたときに、前記作物を栽培する培地に含まれる複数の領域についてのリモートセンシングによる測定値に基づいて、前記作物の生育状態を示す指標を各領域ごとに算出する指標算出部と、
前記作物についての前記指標と施肥量との関係を最適に示す最適検量線を、前記作物についての過去の検量線である基準検量線、または、前記作物情報および前記指標から推定する最適検量線推定部と、
前記指標と前記最適検量線とに基づいて、前記培地に施肥する前記施肥量を決定する施肥量決定部とを備えている、施肥設計装置。
【請求項１９】
前記施肥量決定部によって決定された各培地についての前記施肥量に基づいて、全培地についての総施肥量を算出する総施肥量算出部と、
前記総施肥量と、ユーザの承認を求めるための承認ボタンと、ユーザの発注を受け付けるための発注ボタンとを表示する表示部をさらに備えている、請求項１８に記載の施肥設計装置。
【請求項２０】
前記入力部による指示入力に基づいて肥料の発注を制御する発注制御部をさらに備え、
前記発注制御部は、前記承認ボタンに対するユーザの指示入力によってユーザの承認を受け付けた後に、前記発注ボタンに対するユーザの指示入力によってユーザの発注を受け付けたときのみ、前記総施肥量分の肥料を発注する、請求項１９に記載の施肥設計装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、作物を栽培する培地に与える肥料の量（施肥量）を決定する施肥設計方法および施肥設計装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、培地への施肥量を決定する施肥設計方法が種々提案されている。例えば特許文献１では、以下のようにして施肥量を決定するようにしている。まず、データベースを参照して、対象培地における目標となる窒素量（目標窒素量）を取得する。次に、対象培地に含まれている窒素の量を所定の実験によって推定し、推定窒素量を取得する。そして、目標窒素量と推定窒素量との差（窒素不足量）を算出する。対象培地に与える肥料に含まれる単位量あたりの窒素量は既知であるため、上記窒素不足量を補うことができる肥料の全量（適正施肥量）は、演算により求まる。すなわち、この演算を実行することにより、対象培地への適正施肥量を決定している。【０００３】
また、例えば特許文献２では、圃場を含む地図を表示し、表示された地図上で圃場の指定および施肥設計条件（肥料の組み合わせパターン、目安量など）の入力を受け付けた後、データベースを参照して、圃場に対する施肥パターンを複数設計し、設計した複数の施肥パターンを、圃場と同一画面上に表示している。このような表示により、ユーザは、同一画面上で複数の施肥パターンを比較しながら、適正な肥料の種類および施肥量を決定することが可能となる。なお、圃場とは、一般的に、周囲が畦畔で囲まれた水田または畑を指す。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１５−０２７２９６号公報（請求項１、段落〔００４３〕〜〔００８７〕、図１等参照）
【特許文献２】特開２０１１−２１５６９７号公報（請求項１、段落〔０００７〕、〔００１９〕〜〔００３０〕、図１１〜図１５等参照）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところが、上記した特許文献１および２の方法は、いずれも、実際の作物の生育状態とは無関係に施肥量を決定する方法であるため、実際の作物の生育状態に応じた適切な施肥（可変施肥）を行うことができない。作物の生育状態は、例えば気温、降水量、日照量などの環境条件や土壌の状態によって変動するため、品質の良い作物を育てて、その収穫量を増やすためには、可変施肥を行うことが必要とされる。【０００６】
ここで、可変施肥については、以下の方法が従来公知である。例えば、図１８は、日本のある県から提示されている稲のある品種についての育成指針を示すグラフである。グラフの横軸は、単位面積（ここでは１ｍ2とする）あたりの稲の茎数を示し、縦軸は、ＳＰＡＤ値を示している。ここで、ＳＰＡＤ値とは、作物（植物）の葉に含まれる葉緑素（クロロフィル）量を計測器（葉緑素計）で計測して得られる値である。なお、ＳＰＡＤの綴りは、Soil & Plant Analyzer Development（農林水産省農蚕園芸局農産課の大規模経営体土壌・作物・生産物分析システム実用化事業）の略である。【０００７】
同図のように、上記育成指針では、ＳＰＡＤ値に応じて施肥量を増減させることが示されている。葉緑素量は、作物の生育状態に応じて変化するため、葉緑素量を計測してＳＰＡＤ値を求め、このＳＰＡＤ値に応じて施肥量を増減させることにより、作物の生育状態に応じた適切な施肥を行うことができると考えられる。しかし、このような可変施肥の方法では、以下の問題が生ずる。【０００８】
まず、ＳＰＡＤ値を得るにあたっては、計測器によって１つ１つの作物の葉に光を当てて計測することが必要である。この作業を培地（圃場）全体の植物に対して行うことは、多大な手間や労力を要する。このため、簡易な方法によって作物の生育状態を示す指標を取得して、その指標を用いて施肥量を決める施肥設計を行うことが望まれる。【０００９】
また、上記の育成指針（ＳＰＡＤ値に応じて施肥量を増減させる施肥設計）は、作物の一部の品種についてのみ示されたものであり、全品種について示されているわけではない。このため、残りの品種については、ＳＰＡＤ値に応じた適切な可変施肥を行うことができない。【００１０】
さらに、上記の育成指針は、ＳＰＡＤ値が適正な範囲から外れている場合に、施肥量を増加または減少させるという粗い指針である。このため、ＳＰＡＤ値を精度よく検出することはできても、そのＳＰＡＤ値に応じた適切な施肥量（増減させる施肥量）までを精度よく求めることはできない。その結果、精度の高い可変施肥を行うことができない。【００１１】
本発明は、上記の問題点を解決するためになされたもので、その目的は、作物の生育状態を示す指標を簡易な方法で取得し、その指標を用いて、作物の全ての品種について、生育状態に応じた可変施肥を精度よく行うことができる施肥設計方法および施肥設計装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の一側面に係る施肥設計方法は、作物の品種および栽培地域に関する作物情報を取得する作物情報取得工程と、前記作物を栽培する培地に含まれる複数の領域について、リモートセンシングによる測定値を取得する測定値取得工程と、前記測定値に基づいて、前記作物の生育状態を示す指標を各領域ごとに算出する指標算出工程と、前記作物についての前記指標と施肥量との関係を最適に示す最適検量線を、前記作物についての過去の検量線である基準検量線、または、前記作物情報および前記指標から推定する最適検量線推定工程と、前記指標と前記最適検量線とに基づいて、前記培地に施肥する前記施肥量を決定する施肥量決定工程とを含む。【００１３】
本発明の他の側面に係る施肥設計装置は、ユーザによる情報の入力を受け付けるための入力部と、前記入力部によって作物の品種および栽培地域に関する作物情報が入力されたときに、前記作物を栽培する培地に含まれる複数の領域についてのリモートセンシングによる測定値に基づいて、前記作物の生育状態を示す指標を各領域ごとに算出する指標算出部と、前記作物についての前記指標と施肥量との関係を最適に示す最適検量線を、前記作物についての過去の検量線である基準検量線、または、前記作物情報および前記指標から推定する最適検量線推定部と、前記指標と前記最適検量線とに基づいて、前記培地に施肥する前記施肥量を決定する施肥量決定部とを備えている。
【発明の効果】
【００１４】
上記の施肥設計方法および施肥設計装置によれば、作物の生育状態を示す指標を簡易な方法で取得し、その指標を用いて、作物の全ての品種について、生育状態に応じた可変施肥を精度よく行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の実施の一形態に係る施肥設計システムの全体構成を模式的に示すブロック図である。
【図２】上記施肥設計システムに含まれるサーバーの構成を模式的に示すブロック図である。
【図３】作物のある品種についての検量線を模式的に示す説明図である。
【図４】上記施肥設計システムに含まれる施肥設計装置の構成を模式的に示すブロック図である。
【図５】上記施肥設計システムにおける処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】最適検量線推定工程の詳細を示すフローチャートである。
【図７】基準検量線および最適検量線の一例を示す説明図である。
【図８】基準検量線および最適検量線の他の例を示す説明図である。
【図９】最適検量線のさらに他の例を示す説明図である。
【図１０】最適検量線のさらに他の例を示す説明図である。
【図１１】指標マップの一例を示す説明図である。
【図１２】施肥量マップの一例を示す説明図である。
【図１３】第１ヒストグラムの一例を説明図である。
【図１４】第２ヒストグラムの一例を説明図である。
【図１５】各培地ごとの施肥量の平均値の一例を示す説明図である。
【図１６】表示部の表示画面の一例を示す説明図である。
【図１７】上記表示部に表示された最適検量線の一例を示す説明図である。
【図１８】稲のある品種についての育成指針を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
本発明の実施の形態について、図面に基づいて説明すれば、以下の通りである。
【００１７】
〔施肥設計システムの構成〕
図１は、本実施形態の施肥設計システム１の全体構成を模式的に示すブロック図である。施肥設計システム１は、撮像部１０と、サーバー２０と、施肥設計装置３０とを、通信回線ＮＷを介して通信可能に接続して構成されている。通信回線ＮＷは、例えばＬＡＮ（Local Area Network）やインターネット回線などのネットワーク（有線、無線を問わない）で構成されている。
【００１８】
（撮像部）
撮像部１０は、例えばマルチスペクトルカメラにより構成され、作物ＰＬを栽培する培地ＦＤを上空から撮影して画像を取得する。このように、作物ＰＬ（培地ＦＤ）から遠く離れた位置で作物ＰＬ（培地ＦＤ）の情報（画像）を取得することを、リモートセンシングと呼ぶ。このようなリモートセンシングを実現するため、撮像部１０は、飛行体１１に取り付けられている。飛行体１１は、例えば自律飛行可能な無人航空機（ドローン）によって構成されている。飛行体１１を培地ＦＤに沿って飛行させることにより、培地ＦＤを構成する複数の領域Ｔ（栽培領域）を撮像部１０によって上空から撮影して、各領域Ｔひいては培地ＦＤ全体の画像を取得することができる。なお、飛行体１１は、無人航空機以外に、気球、飛行船、飛行機、ヘリコプターなどで構成されてもよい。また、撮像部１０は、飛行体１１に取り付けられる以外にも、例えば鉄塔やクレーンに完全固定または回動可能に固定された状態で、培地ＦＤを撮影して画像を取得してもよい。
【００１９】
撮像部１０は、被写体（ここでは作物ＰＬや培地ＦＤ）を撮影して可視画像を取得する可視撮像部と、被写体を撮影して近赤外画像を取得する近赤外撮像部とを有している。
【００２０】
可視撮像部は、第１バンドパスフィルタ、第１結像光学系、第１イメージセンサ（光学センサ）および第１デジタルシグナルプロセッサ、第１通信部等を有している。第１バンドパスフィルタは、例えば波長６５０ｎｍを中心波長とする比較的狭帯域で光を透過させる。第１結像光学系は、第１バンドパスフィルタを透過した測定対象（作物ＰＬまたは培地ＦＤ）の可視光の光学像を所定の第１結像面上に結像する。第１イメージセンサは、第１結像面に受光面を一致させて配置され、測定対象で反射する太陽光に含まれる波長６５０ｎｍを中心波長とする比較的狭帯域の光を検知し、測定対象の可視光の光学像を電気的な信号に変換する。第１デジタルシグナルプロセッサは、第１イメージセンサの出力に対して画像処理を施し、可視画像を形成する。第１通信部は、可視画像のデータを外部（例えばサーバー２０）に送信するための通信インターフェースであり、送信回路やアンテナ等を含んで構成され、通信回線ＮＷと通信可能に接続されている。
【００２１】
近赤外撮像部は、第２バンドパスフィルタ、第２結像光学系、第２イメージセンサ（光学センサ）および第２デジタルシグナルプロセッサ、第２通信部等を有している。第２バンドパスフィルタは、７５０ｎｍ以上の所定波長（例えば波長８００ｎｍ）を中心波長とする比較的狭帯域で光を透過させる。第２結像光学系は、第２バンドパスフィルタを透過した測定対象の近赤外光の光学像を所定の第２結像面上に結像する。第２イメージセンサは、第２結像面に受光面を一致させて配置され、測定対象で反射する太陽光に含まれる波長８００ｎｍを中心波長とする比較的狭帯域の光を検知し、測定対象の近赤外光の光学像を電気的な信号に変換する。第２デジタルシグナルプロセッサは、第２イメージセンサの出力に対して画像処理を施し、近赤外画像を形成する。第２通信部は、近赤外画像のデータを外部（例えばサーバー２０）に送信するためのインターフェースであり、送信回路やアンテナ等を含んで構成され、通信回線ＮＷと通信可能に接続されている。
【００２２】
なお、撮像部１０の第１イメージセンサおよび第２イメージセンサとしては、例えばＶＧＡタイプ（６４０画素×４８０画素）のイメージセンサを用いることができる。
【００２３】
（サーバー）
サーバー２０は、各種データを記憶する端末装置である。図２は、サーバー２０の構成を模式的に示すブロック図である。サーバー２０は、第１データベース２１と、第２データベース２２と、第３データベース２３と、通信部２４と、制御部２５とを有している。
【００２４】
第１データベース２１は、撮像部１０のリモートセンシングによる測定値を記憶する。つまり、第１データベース２１は、撮像部１０によって取得されてサーバー２０に送信される、培地ＦＤに含まれる複数の領域Ｔの撮像画像（可視画像、近赤外画像）のデータ上記測定値として記憶する。なお、第１データベース２１は、リモートセンシングによる測定値として、撮像部１０以外で取得された測定値を記憶してもよい。例えば、第１データベース２１は、人工衛星での撮影によって取得されてサーバー２０に送信された画像（可視画像、近赤外画像）のデータを記憶してもよい。この場合は、撮像部１０を設けることなく、施肥設計システム１を構成することができる。
【００２５】
第２データベース２２は、作物ＰＬの品種および栽培地域ごとに、過去に取得された検量線のデータを記憶する。例えば、作物ＰＬが稲（米）であれば、第２データベース２２は、米の品種（例えば品種Ａ、Ｂ、・・・）および各品種の栽培地域ごとに（例えば地方ごと、県ごと、市ごと、町ごと、または村ごとに）、過去（例えば１年前、２年前、３年前・・・）に取得された検量線のデータを記憶する。ここで、図３は、作物ＰＬのある品種Ａについての検量線を模式的に示している。検量線とは、作物ＰＬの生育状態を示す指標を横軸にとり、作物ＰＬが栽培される培地ＦＤへの施肥量を縦軸にとった座標平面を考えたときに、指標と施肥量との関係を示す線を指す。
【００２６】
また、第２データベース２２は、上記培地Ｄにおける作物ＰＬの過去の収穫量のデータをさらに記憶する。上記収穫量のデータは、例えば施肥設計装置３０にて入力されてサーバー２０に送信されることで、第２データベース２２に記憶されるが、他の端末から送信されて第２データベース２２に記憶されていてもよい。
【００２７】
第３データベース２３は、作物ＰＬの栽培条件に関する栽培情報を記憶する。上記の栽培条件としては、例えば作物ＰＬの栽培地域における栽培期間での積算気温、平均降水量または平均日照量を考えることができる。なお、上記の積算気温とは、任意の栽培期間での作物ＰＬの生長に対して有効な最低温度未満の温度を無効として除去し、上記最低温度以上の温度だけを取り出して積算した値を指す。
【００２８】
上記した第１データベース２１、第２データベース２２、および第３データベース２３は、例えばハードディスクや不揮発性メモリなどの記憶媒体で構成されている。本実施形態では、第１データベース２１、第２データベース２２、および第３データベース２３は、全て同じサーバー２０に設けられているが、その少なくとも１つは、サーバー２０とは別のサーバーに設けられていてもよい。
【００２９】
通信部２４は、撮像部１０および施肥設計装置３０との間で通信を行うためのインターフェースである。この通信部２４は、送信回路、受信回路、変調回路、復調回路、アンテナなどを含んで構成され、通信回線ＮＷと通信可能に接続されている。制御部２５は、サーバー２０の各部の動作を制御するＣＰＵ（Central Processing Unit；中央演算処理装置）で構成されており、図示しないメモリに記憶される動作プログラムに従って動作する。
【００３０】
（施肥設計装置）
図４は、施肥設計装置３０の構成を模式的に示すブロック図である。施肥設計装置３０は、培地ＦＤへの適切な施肥量を決定してユーザに提供する装置であり、例えばＰＣ（パーソナルコンピュータ）で構成されている。なお、施肥設計装置３０は、多機能携帯端末（例えばスマートフォン、タブレット端末）で構成されていてもよい。
【００３１】
施肥設計装置３０は、入力部３１と、表示部３２と、記憶部３３と、通信部３４と、制御部３５とを有している。
【００３２】
入力部３１は、ユーザによって操作され、ユーザによる情報の入力を受け付けるために設けられている。このような入力部３１は、具体的には、キーボード、マウス、タッチパッドなどの操作部で構成される。表示部３２は、各種の情報を表示するディスプレイであり、例えば液晶表示装置で構成されている。
【００３３】
記憶部３３は、制御部３５を動作させるためのプログラムおよび各種の情報（例えばサーバー２０から取得した情報）を記憶するメモリであり、例えばハードディスクで構成されている。通信部３４は、サーバー２０との間で通信を行うためのインターフェースであり、送信回路、受信回路、変調回路、復調回路、アンテナなどを含んで構成され、通信回線ＮＷと通信可能に接続されている。
【００３４】
制御部３５は、ＣＰＵで構成されており、記憶部３３に記憶された動作プログラムに従って動作する。この制御部３５は、全体制御部３５ａ、指標算出部３５ｂ、最適検量線推定部３５ｃ、施肥量決定部３５ｄ、マップ作成部３５ｅ、第１ヒストグラム作成部３５ｆ、第２ヒストグラム作成部３５ｇ、および発注制御部３５ｈを含み、これらの各機能を実現する。なお、制御部３５の上記した各ブロックは、別々のＣＰＵで構成されてもよい。全体制御部３５ａは、施肥設計装置３０の各部の動作を制御する（表示部３２における表示制御や通信部３４における通信制御を含む）。制御部３５における全体制御部３５ａ以外のブロックの機能については、以下で示す処理の説明の中で併せて説明する。
【００３５】
〔施肥設計システムにおける処理について〕
図５は、本実施形態の施肥設計システム１における処理の流れを示すフローチャートである。施肥設計システム１によって実現される施肥設計方法は、作物情報取得工程（Ｓ１）、測定値取得工程（Ｓ２）、指標算出工程（Ｓ３）、栽培情報取得工程（Ｓ４）、最適検量線推定工程（Ｓ５）、施肥量決定工程（Ｓ６）、施肥量マップ作成工程（Ｓ７）、第１ヒストグラム作成工程（Ｓ８）、第２ヒストグラム作成工程（Ｓ９）、総施肥量算出工程（Ｓ１０）、表示工程（Ｓ１１）、最適検量線調整工程（Ｓ１２）、調整判断工程（Ｓ１３）、および発注制御工程（Ｓ１４〜Ｓ１６）を含む。以下、各工程について説明する。
【００３６】
（Ｓ１；作物情報取得工程）
Ｓ１では、施肥設計装置３０において、ユーザが入力部３１を操作することにより、作物ＰＬの品種（例えば品種Ａ）および栽培地域（例えばＡＡ県ａａ市）に関する作物情報が入力される。この入力により、上記作物情報が取得される。取得した作物情報は、記憶部３３に記憶される。
【００３７】
（Ｓ２；測定値取得工程）
Ｓ２では、制御部３５（例えば全体制御部３５ａ）が、サーバー２０の制御部２５に対して、Ｓ１で入力された作物情報（作物ＰＬの品種、栽培地域）に基づいて、第１データベース２１に記憶されている測定値の送信要求を行う。つまり、第１データベース２１に記憶されている測定値であって、上記作物ＰＬを栽培する培地ＦＤに含まれる複数の領域Ｔについてのリモートセンシングによる測定値を施肥設計装置３０に送信するように、サーバー２０にコマンドを送る。このコマンドを受けて、サーバー２０の制御部２５は、第１データベース２１に記憶されている上記測定値のデータを施肥設計装置３０に送信する。これにより、施肥設計装置３０では、上記測定値が取得される。取得された上記測定値は、記憶部３３に記憶される。上記栽培地域に同じ所有者（農家）が管理する培地ＦＤが複数ある場合は、個々の培地ＦＤについての上記測定値が施肥設計装置３０に送信され、記憶部３３に記憶される。
【００３８】
（Ｓ３；指標算出工程）
Ｓ３では、指標算出部３５ｂが、上記測定値に基づいて、作物ＰＬの生育状態を示す指標を培地ＦＤの各領域Ｔごとに算出する。本実施形態では、指標算出部３５ｂは、上記の指標として、ＮＤＶＩ（Normalized Difference Vegetation Index；正規化差植生指数、正規化植生指数）を算出する。ＮＤＶＩは、植生の分布状況や活性度を示す指標であり、撮像部１０によるリモートセンシングによって取得された測定値（画素値）を用いて算出される。つまり、撮像部１０で取得された可視画像の画素値をＲとし、近赤外画像の画素値をＩＲとすると、ＮＤＶＩ＝｛（ＩＲ−Ｒ）／（ＩＲ＋Ｒ）｝である。ＮＤＶＩは、−１と１との間に正規化した数値を示し、正の大きい数字になるほど植生が濃いことを表す。なお、Ｓ２にて、複数の培地ＦＤについて測定値が取得されている場合には、各培地ＦＤの各々について、指標算出部３５ｂによって上記の指標が各領域Ｔごとに算出される。
【００３９】
なお、指標算出部３５ｂは、上記指標として、ＮＤＶＩの代わりに以下の値を算出してもよい。ＮＤＶＩ以外の指標としては、例えば、ＲＶＩ（Ratio Vegetation Index；比植生指数、ＲＶＩ＝ＩＲ／Ｒ）、ＤＶＩ（Difference Vegetation Index；差植生指数、ＤＶＩ＝ＩＲ−Ｒ）、ＴＶＩ（Transformed Vegetation Index、ＴＶＩ＝ＮＤＶＩ0.5＋０．５）、またはＩＰＶＩ（Infrared Percentage Vegetation Index、ＩＰＶＩ＝ＩＲ／（ＩＲ＋Ｒ）＝（ＮＤＶＩ＋１）／２）等が挙げられる。
【００４０】
また、指標算出部３５ｂは、ＮＤＶＩの代わりに、植被率を算出し、上記指標として用いてもよい。植被率とは、培地ＦＤの地表面を作物ＰＬが覆っている割合を示す。例えば、指標算出部３５ｂは、撮像部１０で取得された近赤外画像を二値化処理して、白色と黒色との二値化画像を形成し、この二値化画像において、白色部分が占める割合を算出することにより、植被率を算出することができる。なお、二値化画像において、白色部分は作物ＰＬに相当し、黒色部分は土壌に相当する。
【００４１】
（Ｓ４；栽培情報取得工程）
Ｓ４では、制御部３５（例えば全体制御部３５ａ）が、サーバー２０の制御部２５に対して、Ｓ１で入力された作物情報（作物ＰＬの品種、栽培地域）に基づいて、第３データベース２３に記憶されている栽培情報の送信要求を行う。つまり、第３データベース２３に記憶されている、作物ＰＬの栽培条件（例えば作物ＰＬの栽培地域での今年および過去の積算気温）に関する栽培情報を施肥設計装置３０に送信するように、サーバー２０にコマンドを送る。このコマンドを受けて、サーバー２０の制御部２５は、第３データベース２３に記憶されている上記栽培情報を施肥設計装置３０に送信する。これにより、施肥設計装置３０では、上記栽培情報が取得される。取得された上記栽培情報は、記憶部３３に記憶される。なお、Ｓ４では、上記の積算気温の代わりに、平均降水量や平均日照量の情報を栽培情報として第３データベース２３から取得してもよい。
【００４２】
（Ｓ５；最適検量線推定工程）
Ｓ５では、最適検量線推定部３５ｃが、作物ＰＬについての指標（例えばＮＤＶＩ）と施肥量との関係を最適に示す最適検量線（作物ＰＬの栽培に最も適した検量線）を、作物ＰＬについての過去の検量線である基準検量線、または、Ｓ１で取得した作物情報およびＳ３で取得した指標から推定する。特に、Ｓ５では、最適検量線推定部３５ｃは、作物ＰＬについての過去の検量線のデータが第２データベース２２に記憶されている場合には、第２データベース２２から上記検量線のデータを取得して最適検量線を推定する一方、上記検量線のデータが第２データベース２２に記憶されていない場合には、Ｓ１で取得された作物情報およびＳ３で算出された指標から、最適検量線を推定する。以下、Ｓ５の工程の詳細について説明する。
【００４３】
図６は、Ｓ５の最適検量線推定工程の詳細を示すフローチャートである。まず、最適検量線推定部３５ｃは、通信部３４を介してサーバー２０との通信を確立した後、第２データベース２２を参照し、入力部３１によって入力された作物ＰＬの品種と同一の品種（例えば品種Ａ）で、かつ、同一の栽培地域（例えばＡＡ県ａａ市）の過去の（例えば１年前の）検量線のデータが記憶されているか否かを判断する（Ｓ２１）。なお、参照する検量線のデータの過去の年度（過去何年前の検量線のデータを参照するか）については、例えばユーザが入力部３１を操作することによって指定することができる。Ｓ２１にて、上記過去の検量線のデータが記憶されている場合には、その検量線（データ）を、最適検量線を推定する基準となる基準検量線として第２データベース２２から受信して取得する（Ｓ２２）。
【００４４】
Ｓ２１にて、上記過去の検量線のデータが第２データベース２２に記憶されていない場合には、次に、入力部３１によって入力された作物ＰＬの品種とは異なる品種（例えば品種Ｂ）で、同一の栽培地域（例えばＡＡ県ａａ市）の過去の検量線のデータが記憶されているか否かを判断する（Ｓ２３）。Ｓ２３にて、上記過去の検量線のデータが記憶されている場合には、その検量線（データ）を基準検量線として第２データベース２２から受信して取得する（Ｓ２２）。
【００４５】
Ｓ２３にて、上記過去の検量線のデータが第２データベース２２に記憶されていない場合には、次に、入力部３１によって入力された作物ＰＬの栽培地域の周辺地域（例えばＡＡ県ｂｂ市）で栽培された品種（例えば同一の品種Ａまたは異種の品種Ｂ）について、過去の検量線のデータが記憶されているか否かを判断する（Ｓ２４）。なお、上記の周辺地域は、作物ＰＬの栽培地域（ＡＡ県ａａ市）と近い地域であることが望ましく、上記栽培地域と隣接する地域であることがより望ましい。また、上記の周辺地域は、上記作物ＰＬを栽培する農家の近隣農家の地域であってもよい。Ｓ２４にて、上記過去の検量線のデータが記憶されている場合には、その検量線（データ）を基準検量線として第２データベース２２から受信して取得する（Ｓ２２）。
【００４６】
Ｓ２４にて、上記過去の検量線のデータが記憶されていない場合には、次に、入力部３１によって入力された作物ＰＬの品種（例えば品種Ａ）と直系の品種について、過去の検量線のデータが記憶されているか否かを判断する（Ｓ２５）。なお、品種Ａと直系の品種とは、品種Ａと血統が同じで品質が近い品種のことを指し、例えば系譜図において品種Ａの一世代前（親）の品種Ａ１、一世代後（子）の品種Ａ１’、二世代前の品種Ａ２、二世代後の品種Ａ２’などを考えることができる。また、Ｓ２４では、Ｓ２５にて、上記過去の検量線のデータが記憶されている場合には、その検量線（データ）を基準検量線として第２データベース２２から受信して取得する（Ｓ２２）。
【００４７】
Ｓ２２にて、基準検量線を取得すると、次に、最適検量線推定部３５ｃは、第２データベース２２を再び参照し、上記基準検量線に対応する作物（同一品種、同一栽培地域の品種、周辺栽培地域の品種、または直系の品種）について、過去の収穫量のデータが記憶されているか否かを判断する（Ｓ２６）。
【００４８】
Ｓ２６にて、過去の収穫量のデータが第２データベース２２に記憶されている場合、最適検量線推定部３５ｃは、第２データベース２２から上記収穫量のデータを受信して取得し（Ｓ２７）、Ｓ２２にて取得した基準検量線と、Ｓ２７にて取得した収穫量とに基づいて、今年の最適検量線を推定する（Ｓ２８）。
【００４９】
図７および図８は、過去（例えば１年前）の基準検量線と、その基準検量線から推定される今年の最適検量線の例をそれぞれ示している。例えば、１年前の収穫量がその前年の２年前よりも多い場合には、施肥量の上限を下げてもある程度の収穫量を見込めると考えられる。逆に、１年前の収穫量が２年前よりも少ない場合は、施肥量の下限を上げないとある程度の収穫量は得られないと考えられる。
【００５０】
そこで、１年前の収穫量がその前年よりも多い場合には、最適検量線推定部３５ｃは、図７に示すように、基準検量線（１年前の検量線）における施肥量の上限を収穫量の対前年比に応じて下げることにより、今年の最適検量線を推定する。具体的には、１年前の収穫量が２年前の収穫量よりもａ％上がっている場合には、最適検量線推定部３５ｃは、基準検量線における施肥量の上限をａ％下げることにより、最適検量線を推定する。逆に、１年前の収穫量がその前年よりも少ない場合には、最適検量線推定部３５ｃは、図８に示すように、基準検量線における施肥量の下限を収穫量の対前年比に応じて上げることにより、今年の最適検量線を推定する。具体的には、１年前の収穫量が２年前の収穫量よりもｂ％下がっている場合には、最適検量線推定部３５ｃは、基準検量線における施肥量の下限をｂ％上げることにより、最適検量線を推定する。
【００５１】
一方、図６のＳ２６にて、上記過去の収穫量のデータが第２データベース２２に記憶されていない場合、最適検量線推定部３５ｃは、Ｓ４で取得された栽培条件に応じて基準検量線を変更することにより、今年の最適検量線を推定する（Ｓ２９）。例えば、今年の積算気温が１年前と比べて高い場合には、作物ＰＬの生育が１年前の同時期と比べて早いと考えることができ、この場合、１年前に比べて施肥量の上限は下げてもよいと考えられる。逆に、今年の積算気温が１年前と比べて低い場合、作物ＰＬの生育が１年前の同時期と比べて遅く、１年前に比べて施肥量の下限を上げる必要があると考えられる。
【００５２】
そこで、最適検量線推定部３５ｃは、基準検量線における施肥量の上限または下限を積算気温の変化の割合に応じて下げることにより、今年の最適検量線を推定する。具体的には、今年の積算気温が１年前よりもｃ％上がっている場合には、最適検量線推定部３５ｃは、図７と同様に、基準検量線における施肥量の上限をｃ％下げることにより、最適検量線を推定する。逆に、今年の積算気温が１年前よりもｄ％下がっている場合には、最適検量線推定部３５ｃは、基準検量線における施肥量の下限をｄ％上げることにより、最適検量線を推定する。
【００５３】
また、Ｓ２５にて、作物ＰＬの品種と直系の品種について、過去の検量線のデータが第２データベース２２に記憶されていない場合、最適検量線推定部３５ｃは、Ｓ１で取得された作物情報およびＳ３で算出された各領域Ｔごとの指標の培地ＦＬにおける分布に基づいて、最適検量線を推定する（Ｓ３０）。
【００５４】
例えば、図９に示す座標平面上で、最適検量線推定部３５ｃは、作物ＰＬに応じて、施肥量の上限および下限を示す水平部Ｈ１およびＨ２と、ＮＤＶＩの値に応じて施肥量を変化させる傾斜部Ｓ（水平部Ｈ１およびＨ２の端部をつなぐ部分）の傾きとを決める。このとき、ＮＤＶＩの中央値が標準施肥量（例えば、作物ＰＬが稲の場合、単位面積あたり２ｋｇ）となるように、傾斜部Ｓの水平方向の位置を決める。そして、培地ＦＤ内のＮＤＶＩの分布に応じて、施肥量の上限（水平部Ｈ１）および下限（水平部Ｈ２）を調整する。例えば、ＮＤＶＩの平均値が閾値以上である場合、作物ＰＬの生育が比較的良好であり、施肥量の上限を下げることができると考えられるため、ＮＤＶＩの平均値と閾値との差に応じた量だけ、施肥量の上限を下げる（水平部Ｈ１を下方へシフトさせる）。逆に、ＮＤＶＩの平均値が閾値未満である場合、作物ＰＬの生育が遅く、施肥量の下限を増やす必要があると考えられるため、図１０に示すように、ＮＤＶＩの平均値と閾値との差に応じた量だけ、施肥量の下限を上げる（水平部Ｈ２を上方へシフトさせる）。このようにして、最適検量線推定部３５ｃは、今年の最適検量線を推定する。なお、最適検量線推定部３５ｃは、上記したＮＤＶＩの平均値の代わりに、ＮＤＶＩのばらつき度合い（標準偏差）に応じて、施肥量の上限または下限を調整して、最適検量線を推定してもよい。
【００５５】
（Ｓ６；施肥量決定工程）
Ｓ６では、施肥量決定部３５ｄが、Ｓ３で算出された指標（ＮＤＶＩ）と、Ｓ５で推定された最適検量線または後述するＳ１４で調整された最適検量線とに基づいて、培地ＦＤに施肥する施肥量を決定する。上述のＳ３では、培地ＦＤに含まれる個々の領域ＴごとにＮＤＶＩの値が得られているため、各領域Ｔごとに、ＮＤＶＩの値に対応する施肥量が上記最適検量線（図７〜図１０参照）からわかる。したがって、施肥量決定部３５ｄは、各領域ＴのＮＤＶＩの値に対応する施肥量を合算することにより、１つの培地ＦＤについての施肥量を決定することができる。なお、Ｓ３にて、複数の培地ＦＤについて指標が算出されている場合は、上記と同様の演算を各培地ＦＤごとに行うことにより、各培地ＦＤについての施肥量を決定することができる。
【００５６】
（Ｓ７；施肥量マップ作成工程）
Ｓ７では、マップ作成部３５ｅが、Ｓ６で決定した施肥量の培地ＦＤにおける分布を示す施肥量マップを作成する。例えば、図１１は、培地ＦＤにおいて、Ｓ３で算出された各領域Ｔごとの指標（ＮＤＶＩ）の値を簡易的に３段階（小、中、大）に分けたときの、ＮＤＶＩの分布である指標マップを示している。なお、指標マップ上では、培地ＦＤと対応する部分をＦＤ’で示し、培地ＦＤの各領域Ｔと対応する部分をＴ’で示す（次の施肥量マップについても同じ）。培地ＦＤにおいて、ＮＤＶＩの値が高い領域では、作物ＰＬの生育が良好であるため、必要な施肥量は少なくて済み、逆に、ＮＤＶＩの値が低い領域では、必要な施肥量は多くなる。したがって、施肥量マップとしては、図１２で示すように、図１１で示した指標マップと対応するマップが得られる。すなわち、施肥量の大小がＮＤＶＩの値の大小とは逆転した施肥量マップが得られる。なお、培地ＦＤが複数ある場合は、各培地ＦＤごとに施肥量マップが作成される。
【００５７】
（Ｓ８；第１ヒストグラム作成工程）
Ｓ８では、第１ヒストグラム作成部３５ｇが、培地ＦＤ内での指標の平均値を、培地ＦＤごとに算出し、上記指標の平均値と、培地ＦＤの数との関係を示す第１ヒストグラムを作成する。図１３は、第１ヒストグラムの一例を模式的に示している。第１ヒストグラムを参照すると、ＮＤＶＩの平均値が横軸の中央値よりも低い圃場の数が相対的に少なく、ＮＤＶＩの平均値が横軸の中央値よりも高い圃場の数が相対的に多いことから、これらの圃場は比較的生育環境（例えば気候や土壌など）がよいと言え、これらの圃場で栽培される作物ＰＬの収穫量は、トータルで（全圃場合わせて）多いことが見込まれる。
【００５８】
（Ｓ９；第２ヒストグラム作成工程）
Ｓ９では、第２ヒストグラム作成部３５ｈが、Ｓ６の施肥量決定工程で決定された各領域Ｔの施肥量の平均値を培地ＦＤごとに算出し、施肥量の平均値と培地の数との関係を示す第２ヒストグラムを作成する。図１４は、第２ヒストグラムの一例を模式的に示している。また、図１５は、各培地ＦＤ（便宜的にこれらの培地ＦＤを圃場１、２、３、・・・で区別する）ごとの施肥量の平均値の一例を示している。第２ヒストグラムを参照すると、施肥量の平均値が横軸の中央値よりも低い圃場の数が相対的に多く、施肥量の平均値が横軸の中央値よりも高い圃場の数が相対的に少ないため、これらの圃場では、トータルで（全圃場合わせて）比較的少ない施肥量で作物ＰＬを収穫できることが見込まれる。
【００５９】
（Ｓ１０；総施肥量算出工程）
Ｓ１０では、施肥量決定部３５ｄが、Ｓ６の施肥量決定工程で決定された各培地ＦＤについての施肥量に基づいて、全培地ＦＤについての総施肥量、つまり、各培地ＦＤについての施肥量の合算値を算出する（培地ＦＤが１つの場合は、Ｓ６で決定された施肥量が総施肥量となる）。図１５では、全培地ＦＤについての総施肥量が７５ｋｇであった場合を示している。
【００６０】
（Ｓ１１；表示工程）
Ｓ１１では、全体制御部３５ａの制御のもとで、表示部３２は、各種の情報を表示する。図１６は、表示部３２の表示画面３２ａの一例を模式的に示している。同図に示すように、表示部３２に表示される情報には、例えば、Ｓ１で入力された作物情報（品種、栽培地域）、入力部３１による検量線の指定情報（過去何年前の検量線を参照するか）、Ｓ５で推定した最適検量線、Ｓ７で作成した施肥量マップ、Ｓ８で作成した第１ヒストグラム、Ｓ９で作成した第２ヒストグラムおよび培地ＦＤごとの施肥量の平均値、Ｓ１０で算出した総施肥量のほか、ユーザが経営方針を指定するためのボックス（攻め／守りの指定ボックス）、ユーザの承認を求めるための承認ボタン、ユーザの発注を受け付けるための発注ボタンも含まれる。なお、表示画面３２ａには、総施肥量に相当する肥料の価格（肥料の単価×総施肥量）も併せて表示させてもよい。
【００６１】
なお、図１６では、培地ＦＤが複数ある場合に、複数の培地ＦＤの全体のマップをまず表示し、その後、所定の培地ＦＤが入力部３１によって指定されたときに（例えば所定の培地ＦＤがマウスでクリックされたときに）、その指定された培地ＦＤの最適検量線に対応する施肥量マップを拡大して表示するようにしている。なお、次に説明する最適検量線調整工程が行われた場合は、調整後の最適検量線について、Ｓ６〜Ｓ１０で得られる情報が表示部３２に表示される。
【００６２】
（Ｓ１２；最適検量線調整工程）
Ｓ１１にて、各種の情報を表示部３２の表示画面３２ａに表示させることにより、ユーザは表示された情報を見て、最適検量線および発注する施肥量を確認することが可能となる。また、最適検量線を修正したい場合、ユーザは、入力部３１を操作することにより、最適検量線を修正することができる。Ｓ１２では、最適検量線推定部３５ｃが、必要に応じて、ユーザの指示入力に基づいて最適検量線を調整する。なお、ユーザによる最適検量線の指示入力がない場合、Ｓ１２の工程はスキップされる。
【００６３】
例えば、図１７は、表示部３２の表示画面３２ａに表示された最適検量線を示している。ユーザは、表示画面３２ａ面上で、最適検量線における水平部Ｈ１と傾斜部Ｓとの接続点である制御点Ｐ、または水平部Ｈ２と傾斜部Ｓとの接続点である制御点Ｑに、入力部３１としてのマウスのポインタを位置させ、その位置でマウスをクリックしながらポインタを上下左右に移動させる。最適検量線推定部３５ｃは、このようなマウス（ポインタ）の移動に応じて、制御点Ｐまたは制御点Ｑを上下左右に移動させることにより、最適検量線を所望の形状に調整することができる。
【００６４】
また、ユーザは、図１６に示した表示画面３２ａにおいて、入力部３１によって経営方針（攻め／守り）を必要に応じて指定することにより、その経営方針に応じた最適検量線を実現することも可能となる。ここで、上記の「攻め」とは、多い収穫量を期待できるが、失敗するとリスク（損害）も大きい方針を指し、例えば、施肥量の上限と下限との間の幅を広げる最適検量線の調整が、この「攻め」の方針に相当する。逆に、「守り」とは、収穫量が安定しており、リスクも少ない方針を指し、例えば、施肥量の上限と下限との間の幅を狭める最適検量線の調整が、この「守り」の方針に相当する。つまり、最適検量線推定部３５ｃは、入力部３１によって経営方針（攻め／守り）が指定されると、推定された最適検量線における施肥量の上限と下限との幅を所定量増大（攻めの場合）または減少（守りの場合）させることにより、最適検量線を調整する。
【００６５】
このように、本実施形態では、表示画面３２ａに表示された情報に対して入力部３１の操作によって各種の指示および入力を行うことが可能であることから、表示画面３２ａの表示情報および入力部３１は、ＧＵＩ（グラフィカル・ユーザ・インターフェース）を構成していると言える。
【００６６】
（Ｓ１３；調整判断工程）
Ｓ１３では、全体制御部３５ａが、Ｓ１２での最適検量線の調整の有無を判断し、その判断結果に基づいて、施肥設計装置１０の各部を制御する。より詳しくは、全体制御部３５ａは、Ｓ１２にて最適検量線の調整が行われたと判断した場合（Ｓ１３でＹｅｓの場合）、調整後の最適検量線に基づいてＳ６以降の処理が再度実行されるように、制御部３５の各部および表示部３２を制御する。したがって、この場合、調整後の最適検量線に基づいて、培地ＦＤの施肥量の決定（Ｓ６）、施肥量マップの作成（Ｓ７）、第１ヒストグラムの作成（Ｓ８）、第２ヒストグラムの作成（Ｓ９）、総施肥量の算出（Ｓ１０）、各種情報の表示（Ｓ１１）が再度行われる。一方、全体制御部３５ａが、Ｓ１２にて最適検量線の調整が行われなかったと判断した場合（Ｓ１３でＮｏの場合）、以下に示す発注制御工程に移行する。
【００６７】
（Ｓ１４〜Ｓ１６；発注制御工程）
発注制御部３５ｈは、入力部３１による指示入力に基づいて肥料の発注を制御する。より具体的には、発注制御部３５ｈは、まず、表示部３２に表示された承認ボタンに対するユーザの指示入力（例えばマウスでのクリック）によってユーザの承認を受け付けたか否かを判断する（Ｓ１４）。ユーザの承認を受け付けた場合、次に、発注制御部３５ｈは、発注ボタンに対するユーザの指示入力（例えばマウスでのクリック）によってユーザの発注を受け付けたか否かを判断する（Ｓ１５）。ユーザの発注を受け付けた場合、発注制御部３５ｈは、発注先の会社（肥料メーカー、代理店または販売店など）に対して、Ｓ１２で表示された総施肥量分の肥料を発注する（Ｓ１６；発注工程）。そして、一連の処理を終了する。
【００６８】
なお、承認ボタンまたは発注ボタンに対するユーザの指示入力があった後に、承認または発注を再度確認するための確認表示が行われてもよい。例えば、承認ボタンに対するユーザの指示入力の後、「本当に承認しますか？」の確認文を表示させるとともに、「はい」および「いいえ」の選択ボックスを表示させ、これらのいずれかをユーザに選択的に入力させて、再度、確認を促すようにしてもよい。
【００６９】
一方、Ｓ１４にてユーザの承認を受け付けなかった場合（例えば承認を受け付けずに表示画面３２ａが閉じられた場合）、およびＳ１５にてユーザの発注を受け付けなかった場合（例えば発注を受け付けずに表示画面３２ａが閉じられた場合）は、肥料の発注を行わずに一連の処理を終了する。なお、承認ボタンに対するユーザの指示入力がない状態で、発注ボタンに対するユーザの指示入力があった場合は、ユーザの承認を受け付けていないため、肥料の発注は行われない。したがって、Ｓ１６の発注工程は、承認ボタンに対するユーザの指示入力によってユーザの承認を受け付けた後に、発注ボタンに対するユーザの指示入力によってユーザの発注を受け付けたときのみ実行されることになる。
【００７０】
〔効果〕
以上のように、本実施形態では、指標算出部３５ｂが、Ｓ２で取得されたリモートセンシングによる測定値に基づいて、作物ＰＬの生育状態を示す指標を培地ＦＤの各領域Ｔごとに算出する（Ｓ３）。例えば指標がＮＤＶＩである場合、前述したように、ＮＤＶＩは、上記測定値（画素値ＩＲおよびＲ）を用いた簡単な演算によって取得できる。したがって、従来のように、作物ＰＬの１つ１つについて、その生育状態を調べるための計測器による測定（例えば葉緑素計による測定）を行うことなく、簡単な方法で指標を取得することができる。
【００７１】
また、最適検量線推定部３５ｃは、作物ＰＬについての指標と施肥量との関係を最適化した最適検量線を、過去の検量線（基準検量線）、またはＳ１で取得された作物情報およびＳ３で取得された指標から推定する（Ｓ５）。そして、施肥量決定部３５ｄが、上記指標と上記最適検量線とに基づいて、培地ＦＤに施肥される施肥量を決定する（Ｓ６）。これにより、作物ＰＬの生育に必要な（最適な）施肥量が、作物ＰＬについての基準検量線が存在する場合は勿論のこと、基準検量線が存在しない場合でも求められる。つまり、作物ＰＬによっては基準検量線が存在しない品種もあるが、そのような品種についても、作物情報および指標から最適検量線が推定されて施肥量が決定される。また、指標および最適検量線に基づいて施肥量が決定されるため、その決定される施肥量には、指標が示す現在の作物ＰＬの生育状態も十分に反映される。したがって、作物ＰＬの全ての品種について、決定された施肥量の肥料を用いて、作物ＰＬの生育状態に応じた施肥（可変施肥）を行うことができる。
【００７２】
また、最適検量線は、指標と施肥量との関係を最適化した検量線であるため、上記最適検量線を用いて施肥量を決定することにより、精度の高い（肥料の過不足を十分に低減した）可変施肥を実現することが可能となる。
【００７３】
また、Ｓ５では、最適検量線推定部３５ｃは、作物ＰＬについての基準検量線のデータが、サーバー２０の第２データベース２２に記憶されている場合には、第２データベース２２から上記データを取得して、最適検量線を推定する。これにより、施肥設計装置３０は、上記基準検量線のデータを記憶する大容量のメモリを備えなくても済み、装置の構成を簡素化することができる。一方、上記データが第２データベース２２に記憶されていない場合には、最適検量線推定部３５ｃは、Ｓ１で取得された作物情報およびＳ３で算出された指標から最適検量線を推定するため、上述のように基準検量線が過去に存在しない品種についても、最適検量線を推定することができる。
【００７４】
また、Ｓ４では、作物ＰＬの栽培条件に関する栽培情報が、サーバー２０の第３データベース２３から取得される。そして、最適検量線推定部３５ｃは、上記栽培条件に基づいて基準検量線を変更することにより、最適検量線を推定する（Ｓ２９）。この場合、上記最適検量線を用いて、実際の作物ＰＬの栽培条件を考慮した施肥量の決定（施肥設計）が可能となり、そのような施肥設計に基づいて可変施肥を精度よく行うことができる。
【００７５】
このとき、上記の栽培条件は、作物ＰＬの栽培地域における栽培期間での積算気温、平均降水量、平均日照量のいずれかを含んでいる。積算気温、平均降水量、平均日照量は、いずれも作物ＰＬの栽培には欠かせない要件であるため、作物ＰＬの栽培条件を考慮した施肥設計が確実に可能となる。
【００７６】
また、最適検量線推定部３５ｃは、作物ＰＬについての基準検量線のデータおよび作物ＰＬについての過去の収穫量のデータを第２データベース２２から取得し、上記基準検量線および上記収穫量に基づいて、最適検量線を推定する（Ｓ２２、Ｓ２６〜Ｓ２８）。作物ＰＬについての基準検量線のみならず、過去の収穫量も考慮して最適検量線を推定するため、過去の実績を考慮した施肥設計が可能となり、そのような施肥設計の信頼性が向上する。
【００７７】
ここで、基準検量線は、作物ＰＬと同一品種について、過去に取得された検量線であってもよい（Ｓ２１、Ｓ２２）。また、基準検量線は、作物ＰＬと同一栽培地域について、過去に取得された検量線であってもよい（Ｓ２１、Ｓ２３、Ｓ２２）。さらに、基準検量線は、作物ＰＬの栽培地域の周辺地域で栽培された品種について、過去に取得された検量線であってもよい（Ｓ２４、Ｓ２２）。さらにまた、基準検量線は、作物ＰＬと直系の品種について、過去に取得された検量線であってもよい（Ｓ２５、Ｓ２２）。これらの検量線は、入力された作物情報に含まれる作物ＰＬの品種または栽培地域と関連性が高いため（品種または栽培地域が同一であるか、それに近いため）、いずれの検量線を基準検量線として用いた場合でも、その基準検量線から、作物ＰＬについての最適検量線を適切に推定して、施肥量を決定することができる。
【００７８】
また、最適検量線推定部３５ｃは、作物情報および培地ＦＤにおける指標の分布に基づいて、最適検量線を推定する（Ｓ３０）。これにより、基準検量線が第２データベース２２に記憶されていない場合でも、推定された上記最適検量線に基づいて施肥量を決定して可変施肥を行うことが可能となる。
【００７９】
また、全体制御部３５ａの制御のもとで、表示部３２は、推定された最適検量線を表示する（Ｓ１１）。これにより、推定された最適検量線をユーザに推奨（レコメンド）することができる。また、ユーザは、表示された最適検量線を見て、Ｓ１２のように、必要に応じて入力部３１を操作して最適検量線をカスタマイズ（微調整）することも可能となる（図１７参照）。
【００８０】
また、最適検量線推定部３５ｃは、ユーザの指示入力に基づいて最適検量線を調整し（Ｓ１２、Ｓ１３）、施肥量決定部３５ｄは、指標と、調整後の最適検量線とに基づいて、施肥量を決定する（Ｓ６）。これにより、ユーザの意図によって最適検量線が調整されても、調整後の最適検量線をもとに施肥量を決定して、可変施肥を行うことができる。
【００８１】
また、マップ作成部３５ｅは、施肥量決定部３５ｄによって決定された施肥量の培地ＦＤにおける分布を示す施肥量マップを作成し（Ｓ７）、表示部３２は、上記施肥量マップをさらに表示する（Ｓ１１）。この場合、ユーザは、表示された施肥量マップを確認できるとともに、その施肥量マップに基づき、入力部３１を操作して必要に応じて最適検量線を微調整することが可能となる。例えば、ユーザは、表示された施肥量マップを見て、施肥量の少ない領域Ｔの上記施肥量を増やしてもよいと判断した場合は、入力部３１を操作して、最適検量線の下限を上げるなどの微調整を行うことができる。
【００８２】
また、第１ヒストグラム作成部３５ｆは、指標の培地ＦＤ内での平均値を培地ＦＤごとに算出し、指標の平均値と培地の数との関係を示す第１ヒストグラムを作成する（Ｓ８）。そして、表示部３２は、上記第１ヒストグラムをさらに表示する（Ｓ１１）。この場合、ユーザは、表示された第１ヒストグラムに基づき、入力部３１を操作して必要に応じて最適検量線を微調整することが可能となる。
【００８３】
例えば、表示された第１ヒストグラムにおいて、指標としてのＮＤＶＩの平均値が高い培地ＦＤ（圃場）の数が多く、作物ＰＬの生育環境のよい培地ＦＤが多いと考えられる場合、全培地ＦＤのトータルでの施肥量を下げても、ある程度の収穫量が見込まれる。この場合、ユーザは入力部３１を操作して、施肥量マップ（全体）で指定される培地ＦＤごとに、最適検量線の施肥量の上限を下げるなどの微調整を行うことができる。これにより、全培地ＦＤについてのトータルの施肥量を抑えて、肥料のコスト削減を図ることが可能となる。
【００８４】
また、第２ヒストグラム作成部３５ｇは、施肥量決定部３５ｄで決定された施肥量の培地ＦＤ内での平均値を培地ＦＤごとに算出し、施肥量の平均値と培地ＦＤの数との関係を示す第２ヒストグラムを作成（Ｓ９）。そして、表示部３２は、上記第２ヒストグラムをさらに表示する（Ｓ１１）。この場合、ユーザは、表示された第２ヒストグラムに基づき、入力部３１を操作して必要に応じて最適検量線を微調整することが可能となる。
【００８５】
例えば、表示された第２ヒストグラムにおいて、施肥量の平均値が高い培地ＦＤ（圃場）の数が少なく、作物ＰＬの生育環境のよい培地ＦＤが多いと考えられる場合、全培地ＦＤのトータルでの施肥量を下げても、ある程度の収穫量が見込まれる。したがって、この場合は上記と同様に、ユーザは入力部３１を操作して、施肥量マップ（全体）で指定される培地ＦＤごとに、最適検量線の施肥量の上限を下げるなどの微調整を行うことにより、全培地ＦＤについてのトータルの施肥量を抑えて、肥料のコスト削減を図ることが可能となる。
【００８６】
また、施肥量決定部３５ｄは、Ｓ６で決定される各培地ＦＤについての施肥量に基づいて、全培地ＦＤについての総施肥量、つまり、各培地ＦＤについての施肥量の合算値を算出する（Ｓ１０）。そして、表示部３２は、上記の総施肥量と、ユーザの承認を求めるための承認ボタンと、ユーザの発注を受け付けるための発注ボタンとを表示する。これにより、ユーザは、表示部３２の表示画面３２ａ上で総施肥量を確認し、必要に応じて承認ボタンおよび発注ボタンに対して入力部３１による入力指示（クリック）を行って、肥料の発注を指示することが可能となる。
【００８７】
また、発注制御部３５ｈは、表示部３２の表示画面３２ａにおいて、承認ボタンに対するユーザの指示入力によってユーザの承認を受け付けた後に、発注ボタンに対するユーザの指示入力によってユーザの発注を受け付けたときのみ、総施肥量分の肥料を発注する（Ｓ１４〜Ｓ１６）。ユーザの承認を得ないと肥料が発注されないため、肥料の注文に関するトラブルの発生を防止することができる。
【００８８】
以上、本実施形態で説明した施肥設計方法、施肥設計装置および施肥設計システムは、以下のように表現することもできる。
【００８９】
Ａ１．作物の品種および栽培地域に関する作物情報を取得する作物情報取得工程と、前記作物を栽培する培地に含まれる複数の領域について、リモートセンシングによる測定値を取得する測定値取得工程と、前記測定値に基づいて、前記作物の生育状態を示す指標を各領域ごとに算出する指標算出工程と、前記作物についての前記指標と施肥量との関係を最適に示す最適検量線を、前記作物についての過去の検量線である基準検量線、または、前記作物情報および前記指標から推定する最適検量線推定工程と、前記指標と前記最適検量線とに基づいて、前記培地に施肥する前記施肥量を決定する施肥量決定工程とを含む施肥設計方法。
【００９０】
Ａ２．前記最適検量線推定工程では、前記作物についての前記基準検量線のデータがデータベースに記憶されている場合には、前記データベースから前記データを取得して、前記最適検量線を推定する一方、前記データが前記データベースに記憶されていない場合には、前記作物情報および前記指標から前記最適検量線を推定する、Ａ１に記載の施肥設計方法。
【００９１】
Ａ３．前記作物の栽培条件に関する栽培情報を取得する栽培情報取得工程をさらに含み、前記最適検量線推定工程では、前記栽培条件に基づいて前記基準検量線を変更することにより、前記最適検量線を推定する、Ａ１またはＡ２に記載の施肥設計方法。
【００９２】
Ａ４．前記栽培条件は、前記作物の前記栽培地域における栽培期間での積算気温、平均降水量、平均日照量のいずれかを含む、Ａ３に記載の施肥設計方法。
【００９３】
Ａ５．前記最適検量線推定工程では、前記作物についての前記基準検量線のデータおよび前記作物についての過去の収穫量のデータをデータベースから取得し、前記基準検量線および前記収穫量に基づいて、前記最適検量線を推定する、Ａ１またはＡ２に記載の施肥設計方法。
【００９４】
Ａ６．前記基準検量線は、前記作物と同一品種について、過去に取得された検量線である、Ａ１からＡ５のいずれかに記載の施肥設計方法。
【００９５】
Ａ７．前記基準検量線は、前記作物と同一栽培地域について、過去に取得された検量線である、Ａ６に記載の施肥設計方法。
【００９６】
Ａ８．前記基準検量線は、前記作物の栽培地域の周辺地域で栽培された品種について、過去に取得された検量線である、Ａ６に記載の施肥設計方法。
【００９７】
Ａ９．前記基準検量線は、前記作物と直系の品種について、過去に取得された検量線である、Ａ１からＡ５のいずれかに記載の施肥設計方法。
【００９８】
Ａ１０．前記最適検量線推定工程では、前記作物情報および前記培地における前記指標の分布に基づいて、最適検量線を推定する、Ａ１またはＡ２に記載の施肥設計方法。
【００９９】
Ａ１１．前記最適検量線推定工程で推定された前記最適検量線を表示する表示工程をさらに含む、Ａ１からＡ１０のいずれかに記載の施肥設計方法。
【０１００】
Ａ１２．ユーザの指示入力に基づいて前記最適検量線を調整する最適検量線調整工程をさらに含み、前記施肥量決定工程では、前記指標と、調整後の前記最適検量線とに基づいて、前記施肥量を決定する、Ａ１１に記載の施肥設計方法。
【０１０１】
Ａ１３．前記施肥量決定工程で決定された前記施肥量の前記培地における分布を示す施肥量マップを作成する施肥量マップ作成工程をさらに含み、前記表示工程では、前記施肥量マップをさらに表示する、Ａ１１またはＡ１２に記載の施肥設計方法。
【０１０２】
Ａ１４．前記指標の前記培地内での平均値を前記培地ごとに算出し、前記指標の平均値と前記培地の数との関係を示す第１ヒストグラムを作成する第１ヒストグラム作成工程をさらに含み、前記表示工程では、前記第１ヒストグラムをさらに表示する、Ａ１１からＡ１３のいずれかに記載の施肥設計方法。
【０１０３】
Ａ１５．前記施肥量決定工程で決定された前記施肥量の前記培地内での平均値を前記培地ごとに算出し、前記施肥量の平均値と前記培地の数との関係を示す第２ヒストグラムを作成する第２ヒストグラム作成工程をさらに含み、前記表示工程では、前記第２ヒストグラムをさらに表示する、Ａ１４に記載の施肥設計方法。
【０１０４】
Ａ１６．前記施肥量決定工程で決定された各培地についての前記施肥量に基づいて、全培地についての総施肥量を算出する総施肥量算出工程をさらに含み、前記表示工程では、前記総施肥量と、ユーザの承認を求めるための承認ボタンと、ユーザの発注を受け付けるための発注ボタンとをさらに表示する、Ａ１１から１５のいずれかに記載の施肥設計方法。
【０１０５】
Ａ１７．前記承認ボタンに対するユーザの指示入力によってユーザの承認を受け付けた後に、前記発注ボタンに対するユーザの指示入力によってユーザの発注を受け付けたときのみ、前記総施肥量分の肥料を発注する発注工程をさらに含む、Ａ１６に記載の施肥設計方法。
【０１０６】
Ｂ１．ユーザによる情報の入力を受け付けるための入力部と、前記入力部によって作物の品種および栽培地域に関する作物情報が入力されたときに、前記作物を栽培する培地に含まれる複数の領域についてのリモートセンシングによる測定値に基づいて、前記作物の生育状態を示す指標を各領域ごとに算出する指標算出部と、前記作物についての前記指標と施肥量との関係を最適に示す最適検量線を、前記作物についての過去の検量線である基準検量線、または、前記作物情報および前記指標から推定する最適検量線推定部と、前記指標と前記最適検量線とに基づいて、前記培地に施肥する前記施肥量を決定する施肥量決定部とを備えている施肥設計装置。
【０１０７】
Ｂ２．前記最適検量線推定部は、前記作物についての前記基準検量線のデータがデータベースに記憶されている場合には、前記基準検量線に基づいて前記最適検量線を推定する一方、前記データが前記データベースに記憶されていない場合には、前記作物情報および前記指標から前記最適検量線を推定する、Ｂ１に記載の施肥設計装置。
【０１０８】
Ｂ３．前記最適検量線推定部は、前記入力部によって、前記作物の栽培条件に関する栽培情報が入力されたときに、前記栽培条件に基づいて前記基準検量線を変更することにより、前記最適検量線を推定する。Ｂ１またはＢ２に記載の施肥設計装置。
【０１０９】
Ｂ４．前記栽培条件は、前記作物の前記栽培地域における栽培期間での積算気温、平均降水量、平均日照量のいずれかを含む、Ｂ３に記載の施肥設計装置。
【０１１０】
Ｂ５．前記最適検量線推定部は、前記データベースに記憶されている前記作物についての前記基準検量線のデータおよび前記作物についての過去の収穫量のデータに基づいて、前記最適検量線を推定する、Ｂ１またはＢ２に記載の施肥設計装置。
【０１１１】
Ｂ６．前記基準検量線は、前記作物と同一品種について、過去に取得された検量線である、Ｂ１からＢ５のいずれかに記載の施肥設計装置。
【０１１２】
Ｂ７．前記基準検量線は、前記作物と同一栽培地域について、過去に取得された検量線である、Ｂ６に記載の施肥設計装置。
【０１１３】
Ｂ８．前記基準検量線は、前記作物の栽培地域の周辺地域で栽培された品種について、過去に取得された検量線である、Ｂ６に記載の施肥設計装置。
【０１１４】
Ｂ９．前記基準検量線は、前記作物と直系の品種について、過去に取得された検量線である、Ｂ１からＢ５のいずれかに記載の施肥設計装置。
【０１１５】
Ｂ１０．前記最適検量線推定部は、前記作物情報および前記培地における前記指標の分布に基づいて、最適検量線を推定する、Ｂ１またはＢ２に記載の施肥設計装置。
【０１１６】
Ｂ１１．前記最適検量線推定部によって推定された前記最適検量線を表示する表示部をさらに含む、Ｂ１からＢ１０のいずれかに記載の施肥設計装置。
【０１１７】
Ｂ１２．前記最適検量線推定部は、ユーザの指示入力に基づいて前記最適検量線を調整し、前記施肥量決定部は、前記指標と、調整後の前記最適検量線とに基づいて、前記施肥量を決定する、Ｂ１１に記載の施肥設計装置。
【０１１８】
Ｂ１３．前記施肥量決定部によって決定された前記施肥量の前記培地における分布を示す施肥量マップを作成する施肥量マップ作成部をさらに含み、前記表示部は、前記施肥量マップをさらに表示する、Ｂ１１またはＢ１２に記載の施肥設計装置。
【０１１９】
Ｂ１４．前記指標の前記培地内での平均値を前記培地ごとに算出し、前記指標の平均値と前記培地の数との関係を示す第１ヒストグラムを作成する第１ヒストグラム作成部をさらに含み、前記表示部は、前記第１ヒストグラムをさらに表示する、Ｂ１１からＢ１３のいずれかに記載の施肥設計装置。
【０１２０】
Ｂ１５．前記施肥量決定部によって決定された前記施肥量の前記培地内での平均値を前記培地ごとに算出し、前記施肥量の平均値と前記培地の数との関係を示す第２ヒストグラムを作成する第２ヒストグラム作成部をさらに含み、前記表示部は、前記第２ヒストグラムをさらに表示する、Ｂ１４に記載の施肥設計装置。
【０１２１】
Ｂ１６．前記施肥量決定部は、前記培地ごとの前記施肥量に基づいて、全培地についての総施肥量を算出し、前記表示部は、前記総施肥量と、ユーザの承認を求めるための承認ボタンと、ユーザの発注を受け付けるための発注ボタンとをさらに表示する、Ｂ１１から１５のいずれかに記載の施肥設計装置。
【０１２２】
Ｂ１７．前記承認ボタンに対するユーザの指示入力によってユーザの承認を受け付けた後に、前記発注ボタンに対するユーザの指示入力によってユーザの発注を受け付けたときのみ、前記総施肥量分の肥料を発注する発注制御部をさらに含む、Ｂ１６に記載の施肥設計装置。
【０１２３】
Ｂ１８．前記施肥量決定部によって決定された各培地についての前記施肥量に基づいて、全培地についての総施肥量を算出する総施肥量算出部と、前記総施肥量と、ユーザの承認を求めるための承認ボタンと、ユーザの発注を受け付けるための発注ボタンとを表示する表示部をさらに備えている、Ｂ１に記載の施肥設計装置。
【０１２４】
Ｂ１９．前記入力部による指示入力に基づいて肥料の発注を制御する発注制御部をさらに備え、前記発注制御部は、前記承認ボタンに対するユーザの指示入力によってユーザの承認を受け付けた後に、前記発注ボタンに対するユーザの指示入力によってユーザの発注を受け付けたときのみ、前記総施肥量分の肥料を発注する、Ｂ１８に記載の施肥設計装置。
【０１２５】
Ｃ１．Ｂ１からＢ１９のいずれかに記載の施肥設計装置と、前記測定値を記憶する第１データベースと、少なくとも前記基準検量線のデータを記憶する第２データベースとを含み、前記施肥設計装置の前記指標算出部は、前記第１データベースに記憶されている前記測定値に基づいて前記指標を算出し、前記最適検量線推定部は、前記第２データベースに記憶されている前記基準検量線のデータ、または、前記作物情報および前記指標から前記最適検量線を推定する、施肥設計システム。
【０１２６】
Ｃ２．前記作物の栽培条件に関する栽培情報を記憶する第３データベースをさらに含み、前記最適検量線推定部は、前記第３データベースに記憶されている前記栽培条件のデータに基づいて前記基準検量線を変更することにより、前記最適検量線を推定する、Ｃ１に記載の施肥設計システム。
【０１２７】
Ｃ３．前記作物を栽培する前記培地を撮影して画像を取得する撮像部をさらに含み、前記第１データベースは、前記撮像部によって取得された画像のデータを前記測定値として記憶する、Ｃ１またはＣ２に記載の施肥設計システム。
【０１２８】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明の範囲はこれに限定されるものではなく、発明の主旨を逸脱しない範囲で拡張または変更して実施することができる。
【産業上の利用可能性】
【０１２９】
本発明は、培地への施肥量を決定する装置およびシステムに利用可能である。
【符号の説明】
【０１３０】
３０      施肥設計装置
３１      入力部
３２      表示部
３５ｂ    指標算出部
３５ｃ    最適検量線推定部
３５ｄ    施肥量決定部
３５ｈ    発注制御部
【図１】
2019111527.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
2019111527.tif 000016
【図１５】
2019111527.tif 000017
【図１６】
2019111527.tif 000018
【図１７】
2019111527.tif 000019
【図１８】
2019111527.tif 000020
【国際調査報告】
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2019111527.tif 000022
2019111527.tif 000023
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