(57)【要約】  本発明は、圃場の有用植物の植物特性を求めるための方法、システムおよびコンピュータプログラム製品であって、有用植物に関する外部データが記憶ユニットに格納されており、測定装置が、少なくとも１つの植物に関する原測定値を求め、記憶ユニットの外部データを考慮して原測定値に基づき、植物特性の較正または補正された値を求める方法、システムおよびコンピュータプログラム製品に関する。【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサと測位システムとを備えた測定装置を、有用植物が植栽される圃場内に通過させ、または当該圃場にわたって移動させるステップと、
前記センサを用いて前記有用植物の植物特性に関する原測定値を検出し、同時に、前記測位システムを用いて前記圃場内における前記測定装置の位置または前記圃場全体における前記測定装置の位置を測定するステップと、
部分面別に前記圃場の少なくとも１つの特性の値を記録した当該圃場のデジタル地図を準備するステップと、
検出された原測定値と位置に関して対応する、前記デジタル地図の前記値を特定するステップと、
前記検出された原測定値と、前記デジタル地図の対応する前記値とから、前記植物特性の較正または補正された値を求めるステップと
を有する方法。
【請求項２】
前記デジタル地図の値は、植物成長モデルの結果であり、
前記植物成長モデルは、前記測定装置が前記植物特性の前記原測定値を求める時点について前記圃場の少なくとも１つの特性をモデリングするものである、
請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記原測定値から前記有用植物の窒素含有量を求めることができ、かつ前記圃場の前記デジタル地図に土壌の窒素含有量が記録されており、前記植物特性の前記補正された値は、前記土壌中に未だ存在する窒素含有量を含めた前記有用植物の総窒素含有量を示す、
請求項１または２記載の方法。
【請求項４】
前記原測定値から前記有用植物の窒素含有量を求めることができ、かつ前記圃場の前記デジタル地図に、植栽された前記有用植物の成長段階が記録されており、前記植物特性の前記較正された値は、前記有用植物の、現在の成長段階に基づいて較正された窒素含有量を示す、
請求項１または２記載の方法。
【請求項５】
前記測定装置は、実際に収穫された前記有用植物に対応するセンサを備えている、
請求項１または２記載の方法。
【請求項６】
前記センサを用いて、収穫された穀粒の重量を測定し、
前記デジタル地図に、前記穀粒水分量の値が記録されており、
前記収穫された穀粒の重量と前記穀粒水分量とから、特定の穀粒水分量に基づいて正規化された、較正された穀粒重量を求める、
請求項５記載の方法。
【請求項７】
前記センサは圃場機械に取り付けられている、
請求項１から６までのいずれか１項記載の方法。
【請求項８】
前記圃場機械は、収穫機、植物保護製品もしくは肥料用の施与機械、種蒔き機または植栽機である、
請求項７記載の方法。
【請求項９】
前記圃場の前記デジタル地図は記憶ユニットに記憶されており、
前記記憶ユニットは中央のサーバの形態で構成されている、
請求項１から８までのいずれか１項記載の方法。
【請求項１０】
前記測定装置と前記サーバとの間で無線接続を介して前記外部データの伝送を行う、
請求項９記載の方法。
【請求項１１】
前記植物特性の求められた前記較正または補正された値を、農業用アクチュエータの駆動制御のために使用する、
請求項１から１０までのいずれか１項記載の方法。
【請求項１２】
センサと測位システムとを備えた測定装置であって、有用植物が植栽される圃場内を通過し、または当該圃場にわたって移動しながら、当該センサを用いて当該有用植物の植物特性に関する原測定値を検出し、同時に、当該測位システムを用いて当該圃場内における当該測定装置の位置または当該圃場全体における当該測定装置の位置を測定するように構成された測定装置と、
部分面別に前記圃場の少なくとも１つの特性の値を記録した当該圃場のデジタル地図を記憶している記憶ユニットと、
コンピュータユニットと
を備えたシステムであって、
前記コンピュータユニットは、
前記測定装置の原測定値を、当該原測定値の検出時点において当該測定装置が存在していた位置の座標と共に受け取り、
前記原測定値に対応する、前記デジタル地図の値を特定し、
前記原測定値と、前記デジタル地図の対応する前記値とから、前記植物特性の較正または補正された値を計算する
ように構成されている、システム。
【請求項１３】
前記システムはさらに、農業用アクチュエータを備えており、
前記コンピュータユニットは、前記植物特性の計算された前記較正または補正された値を、前記農業用アクチュエータの駆動制御のために使用するように構成されている、
請求項１２記載のシステム。
【請求項１４】
コンピュータ可読のデータ媒体と、当該データ媒体に記憶されたプログラムコードとを備えたコンピュータプログラム製品であって、
前記プログラムコードは、コンピュータ上で実行されるときに、当該コンピュータに、
測定装置から、圃場内の有用植物の植物特性に関する原測定値と、センサを用いた当該原測定値の検出時点において当該測定装置が存在していた、当該圃場内の位置または当該圃場全体における位置の座標とを受け取らせ、
前記圃場のデジタル地図から、前記原測定値に対応する、当該圃場の特性の値を特定させ、
前記原測定値と、前記圃場の特性の対応する前記値とから、前記植物特性の較正または補正された値を計算させる
コンピュータプログラム製品。
【請求項１５】
前記コンピュータにさらに、前記植物特性の計算された前記較正または補正された値を、農業用アクチュエータの駆動制御のために使用させる、
請求項１４記載のコンピュータプログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、圃場の有用植物の植物特性を求めるための方法、システムおよびコンピュータプログラム製品に関する。
【０００２】
少ない資源投入で有用植物の最大収穫量を達成できるようにするためには、場合によってはたとえば水撒き、栄養剤供給および／または植物保護剤の適用等の適切な措置によって成長プロセスに影響を及ぼすため、有用植物の状態および生育についての可能な限り正確な知識が必要である。ここで、適切な措置の空間的なまたは地球参照系に基づく差別化によって、資源を特に効率的に投入できることが判明している。これに応じて、多数のセンサと、当該センサの測定結果に基づいて特定の農業的措置を提案する多数の決定アルゴリズムとが知られている。
【０００３】
たとえば、ドイツ連邦共和国およびその各州の情報ポータルである農業／食品研究情報システム（Forschungsinformationssystem Agrar/Ernaehrung、ＦＩＳＡ）は、ホーエンハイム大学によって行われている、部分面別の除草剤撒布のためのリアルタイム測定装置を実現するためのプロジェクトを参照している。この測定装置は、組み込まれた画像処理部およびオブジェクト認識部を備えた複数のカメラと操作端末とから成る。これらのカメラは片持ちクレーンを用いて圃場散布器のフレームに取り付けられている。カメラは栽培クロップを走行しながら連続的に画像を取得する。この各画像中にて認識できる植物ないしは植物部分は解析されて、対応する分類子に対応付けられる。最後に、操作端末に格納されている、特定のクロップ状況および撒布状況に対応するアルゴリズムによって、各場所において圃場散布器を作動させるか否か、ないしは、どの程度のコスト量が必要であるかが、リアルタイムで判断される。よって、農耕における面全体の除草剤の撒布が不要となり、むしろ、実際に雑草が生えている部分面にのみ除草剤を撒布することが可能になる。しかしたとえば、部分的に非常に異なる農業的環境および状態の場合における植物のロバストな認識の観点で、測定装置を改善する必要性が存在する。
【０００４】
Yara社から、植物クロップによって反射された太陽光を測定して分析するいわゆるＮセンサが提供されている。直接入射した太陽光を同時に測定することにより、それぞれ異なる光状態が補償される。センサによって検出された光は分光計へ伝送され、スペクトル分解されて分析される。特定のスペクトル帯において、植物クロップの反射特性は窒素栄養状態によって影響を受ける。よって基本的には、この反射特性から現在の窒素含有量を推定することができ、この現在の窒素含有量から将来の所要窒素量を推定することができるが、予めＮセンサの面倒な較正を行う必要がある。
【０００５】
較正が行われる場合であっても、どの程度の量の窒素が有用植物のさらなる成長のために必要であるかを判断するためには、Ｎセンサが生成する値の有用性が限られてしまう。たとえば２回目の窒素投与を行おうとする場合において、Ｎセンサを使用する場合、通常は、１回目の第１の窒素投与により未だ部分的に土壌中に存在する窒素量は考慮されないままとなる。その際には、Ｎセンサの測定結果に基づいて、２回目の窒素投与について過度に多量の施与量が求められることとなる。このことは、測定結果の評価と、これを農業的措置の基礎として使用することは、非常に複雑であり、また、空間的に非常に異なる環境条件についてローカルの著しく多くの専門的知識を要することを示している。
【０００６】
よって、本発明の基礎となる課題は、植物特性を求める際の測定装置の測定品質ないしは測定値の信頼性を改善することである。
【０００７】
本発明の基礎となる前記課題は、独立請求項１，１２および１４の対象によって解決される。有利な実施形態は、従属請求項および本願明細書に記載されている。
【０００８】
これによれば、本発明の第１の対象は、
・センサと測位システムとを備えた測定装置を、有用植物が植栽される圃場内に通過させ、または当該圃場にわたって移動させるステップと、
・センサを用いて有用植物の植物特性に関する原測定値を検出し、同時に、測位システムを用いて圃場内における測定装置の位置または圃場全体における測定装置の位置を測定するステップと、
・部分面別に圃場の少なくとも１つの特性の値を記録した当該圃場のデジタル地図を準備するステップと、
・検出された原測定値と位置に関して対応する、デジタル地図の１つまたは複数の値を特定するステップと、
・検出された原測定値と、デジタル地図の１つ／複数の対応する値とから、植物特性の較正または補正された値を求めるステップと
を有する方法である。
【０００９】
本発明の他の１つの対象は、
・センサと測位システムとを備えた測定装置であって、有用植物が植栽される圃場内を通過し、または当該圃場にわたって移動しながら、センサを用いて有用植物の植物特性に関する原測定値を検出し、同時に、測位システムを用いて圃場内における当該測定装置の位置または圃場全体における当該測定装置の位置を測定するように構成された測定装置と、
・部分面別に圃場の少なくとも１つの特性の値を記録した当該圃場のデジタル地図を記憶している記憶ユニットと、
・コンピュータユニットと
を備えたシステムであって、
前記コンピュータユニットは、
‐測定装置の原測定値を、当該原測定値の検出時点において当該測定装置が存在していた位置の座標と共に受け取り、
‐原測定値に対応する、デジタル地図の値を特定し、
‐原測定値と、デジタル地図の対応する値とから、植物特性の較正または補正された値を計算する
ように構成されたシステムである。
【００１０】
本発明の他の１つの対象は、コンピュータ可読のデータ媒体と、当該データ媒体に記憶されたプログラムコードとを備えたコンピュータプログラム製品であって、プログラムコードは、コンピュータ上で実行されるときに、当該コンピュータに、
・測定装置から、圃場内の有用植物の植物特性に関する原測定値と、センサを用いた原測定値の検出時点において当該測定装置が存在していた、当該圃場内の位置または当該圃場全体における位置の座標とを受け取らせ、
・圃場のデジタル地図から、原測定値に対応する、当該圃場の特性の値を特定させ、
・原測定値と、圃場の特性の対応する値とから、植物特性の較正または補正された値を計算させる
コンピュータプログラム製品である。
【００１１】
以下、発明の対象（方法、システム、コンピュータプログラム製品）間で区別することなく、本発明を詳細に説明する。以下の説明はむしろ、どのような前後関係（方法、システム、コンピュータプログラム製品）において実施されるかに依存することなく、発明の全ての対象に同様に適用し得るべきものである。
【００１２】
本発明の方法では、有用植物が植栽される圃場内に測定装置を通過させ、または当該圃場にわたって測定装置を移動させる。
【００１３】
「圃場」との用語は、地表面の空間的に区切ることができる領域であって、当該圃場に有用植物を植栽して栄養剤を供給し、当該有用植物を収穫することにより農業的に利用される領域をいう。
【００１４】
「有用植物」との用語は、人間の介入によって目的に応じて有用植物または観賞植物として作付けされる植物をいう。「有用植物」との用語と同義の用語は、「栽培植物」との用語である。
【００１５】
測定装置は、圃場内における当該測定装置の現在の位置または圃場全体における当該測定装置の現在の位置を測定することができる測位システムを備えている。測位システムは有利には、衛星支援測位システムである。グローバルポジショニングシステム（略称：ＧＰＳ、正式にはＮＡＶＳＴＡＲ ＧＰＳ）は、衛星支援の全地球測位システムである。
【００１６】
測定装置はさらに、圃場に植栽された有用植物の植物特性に関する原測定値を検出できる１つまたは複数のセンサを備えている。本願明細書および特許請求の範囲において「１つのセンサ」または「前記１つのセンサ」という場合、これは限定的に解すべきものではなく、常に、複数のセンサとすることもできると解釈すべきものである。とりわけ「原測定値」、「植物特性」、「値」および「１つ／前記１つの圃場の特性」との文言についても、同様である。
【００１７】
有利には、センサは非接触式で動作する。
【００１８】
本発明の方法では、この測定装置によってセンサを用いて、植物特性に関する１つの原測定値（または複数の原測定値）を求める。
【００１９】
植物特性は、有用植物に直接関するものとすることができ、たとえば有用植物の品種、高さ、穀粒水分量、または藁水分量等とすることができる。また植物特性は、有用植物の成長、健康状態および／または可能な収穫量に影響を及ぼし得る影響ファクタまたは環境条件に関するものとすることもできる。環境条件または影響パラメータの例として、土壌湿度または雑草寄生を挙げることができる。上記の直接的な特性または環境条件／影響ファクタは全て、以下において「植物特性」との用語に包括されるものとする。
【００２０】
有利には、植物特性は有用植物自体の特性である。
【００２１】
植物特性の第１の例は、たとえば小麦、ライ麦、大麦、エン麦またはトウモロコシ等の有用植物の品種である。植物特性は、有用植物の成長段階に関するものとすることもできる。植物特性の他の例には、他の栄養剤に起因するストレスレベルおよびその遺伝的兆候、水ストレスないしは残りの成長ポテンシャル、ＵＶ‐Ｂ負荷による日焼け、次の４８時間（ないしは次のｘ時間）において予測される光合成／代謝活動、葉の角度、またはクロップ高度がある。
【００２２】
上記にて既に述べたように、植物特性には、有用植物に直接関する特性だけでなく、有用植物の生育状態または将来の生育に（たとえば収穫量の観点で）影響を及ぼし得る周辺条件または環境ファクタも含まれる。かかる間接的な特性の例には、存在している雑草種、存在している雑草の成長段階、有害生物の羽化時点（北斜面より南斜面が早い）、または植物保護剤の以前の適用の残りの保護能力がある。
【００２３】
本発明の有利な一実施形態では、植物特性は有用植物の窒素含有量である。
【００２４】
特に有利な一実施形態では、植物特性は、土壌中に（未だ）存在する窒素含有量を含めた有用植物の総窒素含有量である。
【００２５】
他の有利な一実施形態では、植物特性は有用植物の成長段階である。
【００２６】
他の有利な一実施形態では、植物特性は、収穫される有用植物の量（たとえば重量）を表す尺度である。
【００２７】
他の有利な一実施形態では、植物特性は雑草の成長段階である。
【００２８】
他の有利な一実施形態では、植物特性は、存在している雑草の量を表す尺度である。
【００２９】
測定装置は非接触センサを備えることができ、この非接触センサはたとえば、上記のYara社のＮセンサまたはＨセンサ等の光学センサとすることができる。光学センサは、昼光で動作する受動センサとすることができる。その際にはセンサは、それぞれ異なる光状態に起因して生じる異なる測定結果を正しく分類できるように、直接的な太陽入射を測定することができる。センサはまた、人工の光によって動作することもでき、これによって、センサの使用時期が夜間にも拡大する。光学センサは、非可視波長領域で動作するセンサ、たとえばＮＩＲセンサ等も含む。ＮＩＲセンサは短波長の赤外光領域で動作し、有用植物の水分測定のために使用することができる。
【００３０】
他の一構成では、センサは誘導原理に従って電磁波で動作する。その一例は、カナダのメーカーGeonics社の土壌スキャナＥＭ３８である。
【００３１】
測定装置は、実際に収穫された有用植物に対応するセンサを備えることができる。たとえば、収穫された穀粒の重量を測定することができ、植物成長モデルは、たとえば穀粒水分量のデータ等を出力する。収穫された穀粒の重量と穀粒水分量とから、特定の穀粒水分量に基づいて正規化された、較正された穀粒重量を求めることができる。
【００３２】
センサは有利には圃場機械に取り付けられており、これはたとえば、植物保護製品または栄養剤用の施与機械（たとえば圃場散布器、肥料散布器、石灰散布器、堆肥散布器）、土壌処理機、種蒔き機または植栽機とすることができる。「圃場機械」とはここでは、トラクタとトレーラ／アタッチメントとから構成することもできるユニットをいう。
【００３３】
センサは、リモートセンシングのための衛星に搭載することもできる。たとえば、地球参照系で衛星データに基づいて植生指数（たとえばＮＤＶＩ）を計算することができ、この植生指数から圃場上のバイオマスを導出することができる。植生指数についてのかかるデータは、リモートセンシングによって検出することができない他の植物特性の基礎として用いることができ、また、植物成長のモデリングの際に特定の仮定を検証して適宜調整するために、リモートセンシングデータを用いることもできる。さらに、リモートセンシングによって土壌の湿度を測定することもできる。土壌湿度は、土壌の水分含有量を計算する際に考慮することができる。
【００３４】
原測定値を検出するために航空機（無人（ドローン）または有人）を使用することも可能である。
【００３５】
測定装置を圃場内に通過させ、または圃場にわたって移動させる間（または測定装置が自律的に移動する間）、センサを用いて植物特性に関する原測定値を検出する。同時に、原測定値の検出時点において測定装置が存在する現在の位置を測定する。有利には、原測定値は現在の位置の座標と共に、デジタルデータに対応する記憶ユニットに記憶される。
【００３６】
本発明の方法の他の一ステップにおいて、圃場のデジタル地図を準備する。
【００３７】
「デジタル」との用語は、その地図が機械、通常はコンピュータシステムによって、処理されることができることを意味する。「処理」とは、公知の電子データ処理（ＥＤＶ）手法をいう。
【００３８】
デジタル地図には、圃場の特性の値が記録されている。デジタル地図は部分面別である。すなわち、デジタル地図は複数の部分面に分割されており、各部分面は、圃場の特性の、当該部分面に固有の値を有する。
【００３９】
本願明細書では、デジタル地図の値は「外部データ」または「オフラインデータ」とも称される。
【００４０】
外部データは、圃場の１つまたは複数の特性に関するものである。「圃場の特性」との文言は、広く解釈すべきものである。この文言にはたとえば、土壌の特性、たとえば窒素含有量および湿度等、圃場に植栽された有用植物の特性、過去の収穫データ、植物成長に関するモデリングされた値、過去に当該圃場に撒布された植物保護剤および／または栄養剤の種類および量等が含まれる。
【００４１】
外部データまたはオフラインデータは、測定装置の測定データから直接的には得られないデータとすべきである。これに応じて、この外部データのソースは異なる性質とすることができる。たとえば、有用植物ならびに／もしくは圃場について過去から既知であるデータ（たとえば昨年の収穫量）または現在の成長期間に対して適用されたデータ（たとえば種蒔きされた穀類品種の種類）とすることができる。また、たとえば、上述の例をＮセンサと共に採用するために、１回目の窒素投与の時点および量とすることもできる。よって、外部データを用いて、有用植物と有用植物に係る周囲条件についてのある程度のイメージを描くことができるが、外部データでは、測定装置の実際の測定値（オンラインデータ）は考慮されない。本発明は、オフラインデータを適切に考慮することにより、オンラインデータの関連性および信頼性を向上することを企図したものである。
【００４２】
外部データは、上述のように地球参照によるデータである。たとえば、圃場を複数の面要素（部分面）に分割することができ、各面要素（部分面）に固有のデータが存在する。上述の地球参照系によるデータは、たとえば１００×１００ｍ、５０×５０ｍまたは５×５ｍの高い空間分解能のデジタル地図の形態とすることができる。かかるデジタル地図は、たとえば面要素ごとに、特定の日に圃場に撒布された窒素量を示すことができる。かかる地図のためのデータは、放出された窒素量を位置に依存して検出して記憶する撒布装置を用いて検出することができる。各面要素に植物特性の観点で、たとえば「１，２，３もしくは４」または「非常に小さい、小さい、平均的、大きい、非常に大きい」等の定量的クラスのみを対応付けることもできる。
【００４３】
外部データは、植物成長モデルの結果とすることができ、この植物成長モデルは有利には、測定装置が植物特性の原測定値を求める時点について圃場の少なくとも１つの特性をモデリングするものである。たとえば、植物成長モデルは土壌の窒素含有量をモデリングすることができ、このモデリングのために、既になされた窒素投与と有用植物の成長とを考慮することができる。
【００４４】
「植物成長モデル」との用語は、植物の成長（有利には、植栽された有用植物の成長）を内的要因（遺伝子）および外的要因（環境）に依存して表す数学的モデルをいう。
【００４５】
多数の有用植物に対応する植物成長モデルが存在する。
【００４６】
たとえば書籍ｉ）“Mathematische Modellbildung und Simulation”（Marco GuentherおよびKai Velten、出版：Wiley-VCH Verlag、２０１４年１０月（ISBN: 978-3-527-41217-4））およびii）“Working with Dynamic Crop Models”（Daniel Wallach, David Makowski, James W. JonesおよびFrancois Brun、出版：Academic Press (Elsevier)、２０１４年、米国）に、植物成長モデルの作成のイントロダクションが記載されている。
【００４７】
植物成長モデルは通常、規定の期間にわたる有用植物のクロップの成長をシミュレートする。また、１つの植物に基づくモデルであって、当該植物の各器官におけるエネルギー流および物質流をシミュレートするモデルを使用することもできる。さらに、混合モデルを使用することもできる。
【００４８】
有用植物の成長は、植物の遺伝的特徴の他に、とりわけ植物の寿命にわたる局所的な天候（入射する太陽光線の量およびスペクトル分布、温度推移、降水量、風当たり）、土壌の状態および栄養剤の品揃えによって決定される。
【００４９】
既に行われた栽培措置と、有害生物の寄生が生じた場合にはこの寄生も、植物成長に影響を及ぼすことがあり、これらを成長モデルにおいて考慮することができる。
【００５０】
植物成長モデルは、通常はいわゆる動的プロセスベースモデルであるが（“Working with Dynamic Crop Models”（Daniel Wallach, David Makowski, James W. JonesおよびFrancois Brun、出版：Academic Press (Elsevier)、２０１４年、米国）参照）、植物成長モデルの全部または一部をルールベースまたは統計的ないしはデータ支援／経験的モデルとすることもできる。これらのモデルは、通常はいわゆる０次元モデルである。これらのモデルは通常、その出力が入力の空間的表現を反映するように較正される。空間の１点における入力が上昇し、または空間の１点について補間もしくは推定される場合、通常は、モデル出力は、接している圃場全体に対して有効であると仮定する。圃場平面に較正されたいわゆる０次元モデルを、通常はより粗い他のスケールに適用することが知られている（Hoffmann et al., 2016）。これらのいわゆる０次元モデルを圃場内の複数点に適用することにより、部分面別のモデリングを行うことができる。
【００５１】
動的プロセスベース植物成長モデルの例は、Apsim、Lintul、Epic、Hermes、Monica、ＳＴＩＣＳ等である。これらのモデルの比較と、これらモデルに関する適切な文献は、たとえば刊行物Hoffmann H, Zhao G, Asseng S, Bindi M, Biernath C, Constantin J, Coucheney E, Dechow R, Doro L, Eckersten H, Gaiser T, Grosz B, Heinlein F, Kassie BT, Kersebaum K-C, Klein C, Kuhnert M, Lewan E, Moriondo M, Nendel C, Priesack E, Raynal H, Roggero PP, Roetter RP, Siebert S, Specka X, Tao F, Teixeira E, Trombi G, Wallach D, Weihermueller L, Yeluripati J, Ewert F. 2016. Impact of spatial soil and climate input data aggregation on regional yield simulations. PLoS ONE 11(4): e0151782. doi: 10.1371/journal.pone.0151782と、同刊行物に列挙されている参考文献とから、導き出すことができる。
【００５２】
モデリングには有利には、以下のパラメータのうち１つまたは複数が考慮される（入力）：
ａ）天気：毎日の降水量の総和、放射総和、１日の空気温度の最小値および最大値、土壌付近の温度、土壌温度ならびに風速等
ｂ）土壌：土壌タイプ、土壌テクスチャ、土壌種類、圃場容水量、永久しおれ点、有機炭素、ミネラル窒素含有量、バルク密度、ファン・ゲヌフテン（van-Genuchten）パラメータ等
ｃ）栽培植物：種類、品種、たとえば比葉面積指数等の品種固有のパラメータ、温度総和、最大根深さ等
ｄ）栽培措置：種子、種蒔き期日、種蒔き密度、種蒔き深さ、肥料、肥料量、施肥期日の数、施肥期日、土壌処理、収穫残滓、輪作、前年の同一作物の圃場までの距離、水撒き等。
【００５３】
一実施例では、植物成長モデルにおいて、植物特性の値または顕著性に影響を及ぼし得る気象データが使用される。たとえば、空気温度、空気湿度、日照時間および／または降水量を‐有利には高い空間分解能で‐考慮することができる。これらのパラメータは、有用植物の成長に決定的な影響を及ぼすことにより、多くの植物特性に影響を及ぼし、また、たとえば藁水分量等の特定の植物特性にも直接影響を及ぼし得る。
【００５４】
本発明の方法では、有用植物の成長に影響を及ぼす土壌データも使用することができる。たとえば、圃場の１つの面要素について成長期間内の複数の異なる時点で土壌の水分含有量を計算することができる。その後、植物成長モデルはこの値に基づいて、有用植物が土壌から引き込む水分量をモデリングすることができる。土壌の水分含有量は、有利にはここでも面要素ごとに高い空間分解能で表示され、この水分含有量も気象データを考慮して計算することができる。
【００５５】
本発明の方法の他の一ステップにおいて、圃場のデジタル地図の、検出された原測定値に対応する値を特定する。その際には、原測定値と、デジタル地図の対応する値とは、各位置（地球座標）を介して関連付けられている。位置の測定は、原測定値が検出される場合、測位システムを用いて行われる。デジタル地図は適切な座標表示（地球座標）を有する。
【００５６】
よって、１つの原測定値とデジタル地図の１つの値（または複数の値）との対応付けは、有利には地球座標に基づいて行われる。
【００５７】
本発明の方法の他の一ステップにおいて、検出された原測定値と、デジタル地図の、当該原測定値に対応する値とから、植物特性の較正または補正された値を求める。
【００５８】
よって、記憶ユニットに格納されている外部データは本発明では、原測定値に基づいて植物特性の較正または補正された値を求めるために使用される。
【００５９】
外部データはオフラインデータとも称することができ、これは、オンラインデータ（ここでは原測定値）を較正するために使用される。具体的には、オフラインデータは本発明の一実施形態では、測定された値がより正確になるように、ないしは、測定された値から１つまたは複数の植物特性について正確な推定を導き出すことができるように、測定装置のパラメータ化のために使用される。
【００６０】
測定装置の測定値は、たとえば植物成長モデルのデータに基づいて等化処理することができる。この等化処理から、測定値を較正し、またはより良好に解釈することができる。たとえば、測定装置が有用植物の特定のスペクトル顕著性を検出し、これが植物疾患Ａおよび他の植物疾患Ｂの双方を示唆し得る場合、植物成長モデルを用いて、以前の成長と、その結果としての植物特性とから、どちらかというと植物疾患Ａであるか、または植物疾患Ｂであるかの確率を推定することができる。たとえば、気象データを用いて、過去に有用植物の水分量が極度に多かったことを植物成長モデルで導き出すことができ、過去にそうであった場合には、これによって、植物疾患Ａである確率の方が植物疾患Ｂである確率よりも格段に高くなり得る。植物成長モデルを用いると、顕著性が測定された原因が格別な乾燥であるため、顕著性が測定されたにもかかわらず、いずれの疾患も低確率に分類できる場合があり得る。よって植物成長モデルは、測定装置の（原）測定値を正しく解釈することを助けることができるものである。
【００６１】
植物成長モデルは、データ分解能、圃場の不均質性および／または生産の原単位に応じて、高い空間分解能で異なる結果が得られるように、圃場全部に関する値またはたとえば１×１ｍの画素等の非常に小さい単位面にのみ関する値をモデリングすることができる。また、特定の領域について特に差別化した考察／モデリングが必要であると考えられる場合には、たとえば位置に依存して異なる植物成長モデルを、または植物成長モデルの特別なモジュールを使用することもできる。
【００６２】
ここで、上記のＮセンサを備え得る測定装置によって、たとえば有用植物の反射特性を利用して当該有用植物の窒素含有量を求める場合、記憶ユニットの外部データを第１のステップにおいてＮセンサの較正のために使用することができる。外部データは、植物の窒素含有量と反射特性との間の関係に影響を及ぼす有用植物の品種および／または植物クロップの特性に関するものとすることができる。較正は、一構成では記憶ユニットの外部データにのみ基づくことが可能であり、または他の一構成では、少なくとも圃場での較正において考慮することができる。外部データを考慮しないＮセンサの測定値は、原測定値と捉えることができる。
【００６３】
第２のステップにおいて、外部データを用いて土壌の窒素含有量に関する情報も考慮することにより、上述の（事前）較正された原測定値をさらに高精度化することができる。その後、原測定値と第１の較正（植物の窒素含有量）と第２の較正（土壌中の窒素含有量）とに基づき、土壌窒素含有量も含めた総窒素含有量の測定値を求めることができる。かかる測定値は、有用植物がさらに成長するためにどの程度の追加の窒素量を必要とするかの判断において、外部データを使用することなく測定値としての格段に良好な基礎となる。
【００６４】
圃場の１つまたは複数の特性の値を有する当該圃場のデジタル地図（外部データ）は、測定装置がアクセスできる記憶ユニット内に存在する。
【００６５】
一実施例では、記憶ユニットは外部記憶ユニットとして、たとえば、測定装置がアクセスできるサーバの形態または測定装置に接続されているサーバの形態で構成されている。たとえば、ユーザが測定装置を用いて測定の開始前にログインすることによりサーバの外部データないしはオフラインデータへのアクセス権限を獲得する、ウェブベースのプラットフォームとすることができる。測定装置の現在位置または処理対象の圃場の適切な入力に依存して、プラットフォームを介して、使用されるセンサのパラメータ化に関連する外部データを供給することができる。場合によっては、ログインすることによって初めて植物成長モデルを開始し、植物成長モデルは、測定時点について最新の天気データを考慮して特定の植物特性を特定の空間分解能で計算することもあり得る。このデータが要求に応じて初めて計算される場合であっても、上記の外部データないしはオフラインデータとすべきである。というのも、このデータは最新の測定結果に依存しないからである。また、測定装置の動作によって外部データを自動的に要求し、ないしは求めることも可能である。
【００６６】
外部記憶ユニットと測定装置との間の接続は、有利には無線で、たとえばインターネットを介して行われる。基本的には、外部データが記憶されている、たとえばＵＳＢメモリ等の可搬の記憶媒体を、測定装置に接続することも可能である。かかる記憶媒体上の外部データは、測定時点に略相当する時点に関するものとすることもできる。
【００６７】
測定装置によって求められた植物特性の値であって、外部データを考慮した値は、一実施例では、農業用アクチュエータを駆動制御するために使用される。農業用アクチュエータはたとえば、液状の植物保護剤を圃場に施与するための、圃場散布器のポンプとすることができる。測定装置は最初に、特定の植物特性の原測定値を求め、この原測定値はその後、外部データを考慮して補正ないしは較正される。その後、この補正または較正された測定値に基づいてポンプを駆動制御することができる。測定装置によって特定の面要素についてたとえば高いレベルの雑草が検出された場合には、これに応じて圃場散布器のポンプ内の圧力を上昇させることにより、当該面要素に対してより大量の除草剤を施与する。それに対して、外部データによって補正／較正された測定値が、雑草が全くまたはほとんど無いことを示す場合には、当該面要素に対してポンプの圧力を低下させ、または０に設定することができる。施与量を調整する他の１つの手段は、ノズル断面を変化させることである。ノズル断面が小さいほど、圃場に施与される液体が減少する。
【００６８】
可変で調量する他の１つの手段は、圃場散布器の場合、水と使用される植物保護剤または肥料との比を変化させることである。補正された測定値によれば必要とする植物保護剤または肥料が比較的少ない面要素の場合、混合物中の植物保護剤または肥料の割合を低減する。撒布圧によってかつ／または圧力空気流を与えることによって調整できる、撒布される薬剤の液滴径も、補正された測定値に依存して変化することができる。
【００６９】
種蒔き機の場合において、特別な土壌状態に対応できるようにするための可能な変化は、たとえば、種子にコーティングされる消毒剤の調量の差別化によって、種蒔き深さの大きさを変えることによって、または種蒔き間隔の大きさを変えることによって達成される。
【００７０】
特定の空間分解能での測定装置の補正された測定値に依存して、ドローンを駆動制御することもでき、その際には、ドローンは所定の飛行パターンに従い、現在位置に依存して、調量された量の植物保護剤または肥料を放出する。
【００７１】
実施例に基づいて本発明を詳細に説明する。圃場に圃場散布器を使用して窒素を施す。圃場の有用植物ないしは植物クロップの窒素含有量をオンライン検出するため、圃場散布器はＮセンサを備えている。施与が開始する前に、ウェブベースのプラットフォームにログインすることによって圃場散布器と中央サーバとの間の接続を確立する。圃場の位置座標の入力後、ないしは、圃場を一義的に識別するデータの入力後、サーバは、当該圃場の有用植物の複数の植物特性を表現する外部データないしはオフラインデータを供給する。このデータは、最新時点についての有用植物の複数の植物特性をモデリングする植物成長モデルの結果に基づいている。植物成長モデルが適切な天気予報モジュールを有する場合には、最新の天気と、さらに予測天気展開とを供給することもできる。
【００７２】
伝送された植物特性（たとえば穀類品種、バイオマスクロップ）に基づいて、有用植物の窒素含有量の比較的良好な推定が可能になるように、Ｎセンサをパラメータ化する。窒素ないしは窒素担体の所要量を計算するため、圃場散布器には、土壌の窒素含有量に関するデータも伝送される。この土壌データは、過去に既に行われた窒素投与と、現時点までの有用植物の（モデリングされた）生育とを考慮したものである。その後、このデータから施与量を計算し、可能な限り高い空間分解能で、面別に圃場に施与される。施与量の計算は、圃場散布器のプロセッサによって行うことができる。また基本的には、施与量をサーバによって計算することも可能である。その際には、サーバへＮセンサの測定結果が転送される。その後、サーバは応答として、撒布量に関するデータを送信する。その際、撒布される量のデータないしは実際に撒布された量をサーバ上に記憶することができる。このデータは、植物成長をさらにモデリングするための基礎として使用され、次に行われる農業的措置（たとえば再度の窒素投与または収穫）において考慮することができる。もちろん、上記にて挙げられた実施例は例示として、植物保護剤の撒布または他の農業的措置にも適用し得るべきものである。
【国際調査報告】
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