(57)【要約】【課題】採土地点を過剰に多く設定しなくても、土壌の養分状況や物理状況が良好でない領域の土壌診断結果を得られるようにし、その後の土づくりや基肥等に活かせるようにする。【解決手段】この土壌診断方法は、生育分布検出工程と、採土地点決定工程と、土壌診断工程と、を含む。前記生育分布検出工程では、圃場内での作物の生育状態の分布を検出する。前記採土地点決定工程では、前記生育分布検出工程で得られた検出結果に基づいて、生育状態が相対的に良好でない領域内に含まれる採土地点Ｐ１〜Ｐ４を含む、１つ又は複数の採土地点Ｐ１〜Ｐ５を決める。前記土壌診断工程では、前記採土地点Ｐ１〜Ｐ５で採取された土壌サンプルに基づいて、前記採土地点Ｐ１〜Ｐ５のそれぞれでの土壌養分状況又は土壌物理性状況の少なくとも何れかを診断する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
圃場内での作物の生育状態の分布を検出する生育分布検出工程と、
前記生育分布検出工程で得られた検出結果に基づいて、生育状態が相対的に良好でない領域内に含まれる採土地点を含む、１つ又は複数の採土地点を決める採土地点決定工程と、
前記採土地点で採取された土壌サンプルに基づいて、前記採土地点のそれぞれでの土壌養分状況又は土壌物理性状況の少なくとも何れかを診断する土壌診断工程と、
を含むことを特徴とする土壌診断方法。
【請求項２】
請求項１に記載の土壌診断方法であって、
前記生育分布検出工程は、
作物の生育状態を撮像手段で撮像する撮像工程と、
前記撮像手段で撮像して得られた画像を、作物の生育状態のバラツキを表す生育分布画像に変換する生育分布画像生成工程と、
を含むことを特徴とする土壌診断方法。
【請求項３】
請求項２に記載の土壌診断方法であって、
前記撮像手段はマルチスペクトルカメラであり、
前記生育分布画像は、正規化差植生指数の分布を示す画像であることを特徴とする土壌診断方法。
【請求項４】
請求項２又は３に記載の土壌診断方法であって、
前記撮像手段は、飛行体に搭載されることを特徴とする土壌診断方法。
【請求項５】
圃場内での作物の生育状態の分布を検出する生育分布検出工程と、
前記生育分布検出工程で得られた検出結果に基づいて、生育状態が相対的に良好でない領域内に含まれる採土地点を含む、１つ又は複数の採土地点を決める採土地点決定工程と、
前記圃場内の作物が刈り取られた後に前記採土地点で採取された土壌サンプルに基づいて、前記採土地点のそれぞれでの土壌養分状況又は土壌物理性状況の少なくとも何れかを診断する土壌診断工程と、
前記圃場内に次のサイクルの作物が植え付けられる前に、前記土壌診断工程で得られた診断結果に基づいて、前記圃場の土づくり又は基肥の少なくとも何れかを行う土づくり工程と、
を含むことを特徴とする土壌状況改善方法。
【請求項６】
請求項５に記載の土壌状況改善方法であって、
前記生育分布検出工程は、
作物の生育状態を撮像手段で撮像する撮像工程と、
前記撮像手段で撮像して得られた画像を、作物の生育状態のバラツキを表す生育分布画像に変換する生育分布画像生成工程と、
を含むことを特徴とする土壌状況改善方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、土壌診断方法、及び土壌状況改善方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、圃場内の土壌の養分状況や物理性状況を知るために、土壌診断を行うことが広く行われている。特許文献１は、この種の土壌診断（土壌分析）を行う土壌分析システムを開示する。
【０００３】
この特許文献１においては、土壌サンプルを採取するサンプリングは、正確な分析結果が得られるように圃場（農場）全体から必要なデータ収集が行われるように適当に分散された複数箇所で行えばよいが、圃場全体の四隅及び対角線上の任意の２点の合計６点をサンプリング箇所とするのが好ましいことが開示されている。また、圃場を複数の矩形状の区画に区分して各区分についてサンプリングを行うこととしてもよいことも開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第５３５１３２５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、圃場全体の四隅及び対角線上の任意の２点の合計６点をサンプリング箇所とした場合、偶然に、この６点の何れにおいても土壌の養分状況や物理性状況が良好であるが、それ以外の箇所では土壌の養分状況や物理性状況が良好でない領域が含まれる場合もあり得る。そのような場合には、圃場内の、土壌の養分状況や物理性状況が良好でない領域を見落としてしまい、当該領域に土づくりや基肥等の適切な措置を施す機会を逃してしまうおそれがあった。
【０００６】
また、圃場を複数の矩形状の区画に区分して各区分についてサンプリングを行う場合、土壌の養分状況や物理性状況が良好でない領域を見落とさないようにするためには、極力細かい区画に区分する必要があり、そのためサンプリング数が増大し、土壌分析に莫大な手間と時間がかかってしまうという問題があった。
【０００７】
本発明は以上の事情に鑑みてされたものであり、その目的は、採土地点を過剰に多く設定しなくても、土壌の養分状況や物理状況が良好でない領域の土壌診断結果を得られるようにし、その後の土づくりや基肥等に活かせるようにすることにある。
【課題を解決するための手段及び効果】
【０００８】
本発明の解決しようとする課題は以上の如くであり、次にこの課題を解決するための手段とその効果を説明する。
【０００９】
本発明の第１の観点によれば、以下の土壌診断方法が提供される。即ち、この土壌診断方法は、生育分布検出工程と、採土地点決定工程と、土壌診断工程と、を含む。前記生育分布検出工程では、圃場内での作物の生育状態の分布を検出する。前記採土地点決定工程では、前記生育分布検出工程で得られた検出結果に基づいて、生育状態が相対的に良好でない領域内に含まれる採土地点を含む、１つ又は複数の採土地点を決める。前記土壌診断工程では、前記採土地点で採取された土壌サンプルに基づいて、前記採土地点のそれぞれでの土壌養分状況又は土壌物理性状況の少なくとも何れかを診断する。
【００１０】
これにより、生育状態が相対的に良好でない領域内に含まれる採土地点での土壌診断結果を得ることができ、その後の土づくりや基肥等に活かすことができる。
【００１１】
前記の土壌診断方法においては、以下のようにすることが好ましい。即ち、前記生育分布検出工程は、撮像工程と、生育分布画像生成工程と、を含む。前記撮像工程では、作物の生育状態を撮像手段で撮像する。前記生育分布画像生成工程では、前記撮像手段で撮像して得られた画像を、作物の生育状態のバラツキを表す生育分布画像に変換する。
【００１２】
これにより、撮像手段で撮像して得られた画像を生育分布画像に変換することにより、圃場内での作物の生育状態の分布をより正確に得ることができ、生育状態が相対的に良好でない領域についての土壌診断結果を確実に得ることができる。
【００１３】
前記の土壌診断方法においては、以下のようにすることが好ましい。即ち、前記撮像手段はマルチスペクトルカメラである。前記生育分布画像は、正規化差植生指数の分布を示す画像である。
【００１４】
これにより、正規化差植生指数の分布を示す生育分布画像を参照することにより、圃場内での作物の生育状態の分布を的確に把握することができ、土壌診断を行う必要性の高い領域を適切に定めることができる。ひいては効率的な土壌診断を実現することが可能となる。
【００１５】
前記の土壌診断方法においては、前記撮像手段は、飛行体に搭載されることが好ましい。
【００１６】
これにより、空中から平面的に圃場内の作物の生育状態を撮像することができ、歪みの少ない精度の高い撮像を行うことができる。よって、圃場内での作物の生育状態の分布をより正確に取得することができ、土壌診断を行う必要性の高い領域を的確に捉えることができる。ひいては効率的な土壌診断を実現することが可能となる。
【００１７】
本発明の第２の観点によれば、以下の土壌状況改善方法が提供される。即ち、この土壌状況改善方法は、生育分布検出工程と、採土地点決定工程と、土壌診断工程と、土づくり工程と、を含む。前記生育分布検出工程では、圃場内での作物の生育状態の分布を検出する。前記採土地点決定工程では、前記生育分布検出工程で得られた検出結果に基づいて、生育状態が相対的に良好でない領域内に含まれる採土地点を含む、１つ又は複数の採土地点を決める。前記土壌診断工程では、前記圃場内の作物が刈り取られた後に前記採土地点で採取された土壌サンプルに基づいて、前記採土地点のそれぞれでの土壌養分状況又は土壌物理性状況の少なくとも何れかを診断する。前記土づくり工程では、前記圃場内に次のサイクルの作物が植え付けられる前に、前記土壌診断工程で得られた診断結果に基づいて、前記圃場の土づくり又は基肥の少なくとも何れかを行う。
【００１８】
これにより、作物の生育状態が相対的に良好ではなかった領域に含まれる採土地点での土壌診断結果を得ることができ、この診断結果に基づいて土づくり又は基肥を行うことができる。よって、次のサイクルでの作物の収穫量及び質の向上を期待できる。
【００１９】
前記の土壌状況改善方法においては、以下のようにすることが好ましい。即ち、前記生育分布検出工程は、撮像工程と、生育分布画像生成工程と、を含む。前記撮像工程では、作物の生育状態を撮像手段で撮像する。前記生育分布画像生成工程では、前記撮像手段で撮像して得られた画像を、作物の生育状態のバラツキを表す生育分布画像に変換する。
【００２０】
これにより、撮像手段で撮像して得られた画像を生育分布画像に変換することにより、圃場内での作物の生育状態の分布をより正確に捉えることができる。従って、生育状態が相対的に良好ではなかった領域についての土壌診断結果を確実に得ることができ、これに基づいて圃場に対して土づくり又は基肥を好適に効率よく行うことができる。よって、次のサイクルでの作物の収穫量及び質の向上を期待できる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の一実施形態に係る土壌診断方法に含まれる生育分布検出工程において、圃場内での作物の生育状態の分布を検出するために、マルチコプターで上空から圃場を撮像する様子を示す側面図。
【図２】図１で得られた撮像画像を変換して得られる生育分布画像を簡易的に示す図。
【図３】生育分布画像に基づいて、複数の採土地点を定めた例を示す図。
【図４】本発明の一実施形態に係る土壌診断方法に含まれる工程を時系列で示すブロック図。
【図５】本発明の一実施形態に係る土壌状況改善方法に含まれる工程を時系列で示すブロック図。
【図６】追肥マップの例を示す図。
【図７】（ａ）従来からある方法で基肥及び追肥を行った場合の、圃場における窒素吸収量の分布の例を示した図。（ｂ）撮像手段によって撮像した結果を活用して各種マップを生成し、基肥及び追肥を行った場合の、圃場における窒素吸収量の分布の例を示した図。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
次に、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。図１は、本発明の一実施形態に係る土壌診断方法に含まれる生育分布検出工程において、圃場１内での作物２の生育状態の分布を検出するために、マルチコプター１０で上空から圃場１を撮像する様子を示す側面図である。
【００２３】
図１に示すマルチコプター（飛行体）１０は、本実施形態の土壌診断方法において、上空から圃場１を撮像（撮影）するために用いられる。マルチコプター１０はマルチスペクトルカメラ（撮像手段）２０を搭載する。
【００２４】
マルチコプター１０は、プロペラ（ロータ）１１を複数個（例えば、６つ）搭載する無人マルチコプターとして構成されており、無線による遠隔操縦が可能になっている。また、マルチコプター１０は、プロペラ１１を駆動するための駆動源（例えば、電動モータ）を備えており、これにより機体を飛行させることができる。
【００２５】
マルチスペクトルカメラ２０は、例えば２バンド（可視赤色光及び近赤外光）の画像を同時に撮像することができるデジタルカメラとして構成されている。このマルチスペクトルカメラ２０は、レンズを下に向けた状態でマルチコプター１０の下部に取り付けられ、上空から圃場１を平面的に撮像して画像を得ることができる。
【００２６】
マルチコプター１０には図示しないＧＰＳ等の測位装置が備えられており、マルチスペクトルカメラ２０で圃場１を撮像した場合に、当該撮像時における機体の位置を測位して記憶しておくことができる。これにより、マルチコプター１０で撮像された画像と圃場１の位置との対応関係を容易に把握することができる。
【００２７】
本実施形態の土壌診断方法では、マルチスペクトルカメラ２０で撮像して得られた圃場１の画像を、作物２の生育状態のバラツキを表す生育分布画像（本実施形態では、ＮＤＶＩ画像）に変換する処理が行われる。
【００２８】
ＮＤＶＩについては公知であるが、以下、簡単に説明する。一般に、植物の緑葉は、可視赤色光の領域の波長の光を吸収し、近赤外光の領域の波長の光を強く反射する特性を有することが知られている。作物の成長が進むと、緑葉が濃くなり、可視赤色光をより吸収し、近赤外光をより強く反射する。作物があまり成長していないと、緑葉が薄くなり、可視赤色光をあまり吸収せず、近赤外光を弱く反射する。ＮＤＶＩは、これを利用した正規化差植生指数（ＮＤＶＩ；Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ  Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ  Ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ  Ｉｎｄｅｘ）である。
【００２９】
なお、ＮＤＶＩの値は、ＮＤＶＩ＝（ＩＲ−Ｒ）／（ＩＲ＋Ｒ）の式で計算される。ここで、Ｒは可視赤色光の観測値、ＩＲは近赤外光の観測値である。ＮＶＤＩの値は−１〜１の値をとるように正規化されており、この値に対して例えば赤〜青というように色を対応付けることで、ＮＤＶＩ画像（生育分布画像）を生成することができる。即ち、このＮＤＶＩ画像では、作物２の生育状態が良好な領域ほど赤色に近い色で示され、作物２の生育状態が不良な領域ほど青色に近い色で示される。ＮＤＶＩ画像の色を参照することにより、圃場１内での作物２の生育状態のバラツキを知ることができる。
【００３０】
ユーザは、土壌診断を行う対象の圃場１の上空にマルチコプター１０を飛行させ、マルチスペクトルカメラ２０により当該圃場１を上空から撮像する（生育分布検出工程の撮像工程）。撮像により得られた２バンド（可視赤色光及び近赤外光）の画像は、それぞれ、マルチスペクトルカメラ２０に装着されたリムーバブル外部メモリに保存される。このリムーバブル外部メモリに保存された画像は、画像処理用の適宜のコンピュータに読み込まれ、上記の計算式を用いて適宜処理することにより、ＮＶＤＩ画像に変換される（生育分布検出工程の生育分布画像形成工程）。
【００３１】
本実施形態の土壌診断方法では、このＮＶＤＩ画像に基づいて、土壌を採取してサンプリングを行う採土地点を複数定める（採土地点決定工程）。複数の採土地点は、作物２の生育状態が相対的に良好でない領域を含むように、好ましくは、作物２の生育状態が良好でない領域の土壌状況の傾向が取りこぼしなく土壌診断されるように、ユーザがＮＶＤＩ画像を目視することにより適宜に定められる。図３は、ＮＶＤＩ画像に基づいて、複数の採土地点Ｐ１〜Ｐ５を定めた例を示す図である。なお、図３に示した例においては、作物２の生育状態が相対的に良好でない領域内に含まれる４地点を、採土地点Ｐ１〜Ｐ４として定めたほかに、作物２の生育状態が相対的に良好な領域内に含まれる１地点を、採土地点Ｐ５として定めている。この採土地点Ｐ５は、比較対象とするための（より具体的には、例えば土壌改質の目標値を取得するための）土壌サンプルを採取するのに用いられる。
【００３２】
採土地点Ｐ１〜Ｐ５が決められて、圃場１で作物２が成長して刈り終えられた後、ユーザは、圃場１内の採土地点Ｐ１〜Ｐ５で、土壌を例えば公知の検土杖等を用いることにより所定の深さで切り取り、これを土壌サンプルとする。その際、検土杖等による作土深の測定、及び土壌硬度計等による土壌硬度の測定のうちの少なくとも何れかを行い、採土地点の土壌物理性状況の一部を記録する。
【００３３】
続いて、ユーザは、採土地点Ｐ１〜Ｐ５のそれぞれで採取された土壌サンプルについて、例えば、乾土質量、乾土容積、及び生土容積等の、上記で得られた土壌物理性状況以外の物理的特性を更に測定するとともに、公知の土壌分析装置や適宜の緩衝液等を用いてｐＨ、リン酸吸収係数、並びに可給態窒素、遊離酸化鉄、可給態ケイ酸、可給態リン酸、置換性カリ、置換性石灰等の含有量を測定する。これにより、土壌診断が行われる（土壌診断工程）。
【００３４】
なお、土壌診断は、各土壌サンプルの土壌養分状況及び土壌物理性状況のうちの少なくとも何れか（好ましくは両方）を把握できるものであればよく、公知のあらゆる手法を用いて行うことができる。即ち、市販されている簡易的な土壌分析キットを用いて診断してもよく、あるいは研究所で使用されるような高精度な測定装置（例えば、イオンクロマト装置）を用いて診断してもよい。
【００３５】
このようにして、作物２の生育状態が相対的に良好でなかった領域に含まれる採土地点Ｐ１での土壌診断の結果を得ることができる。この土壌診断の結果は、その後の土づくりや基肥等（土づくり工程）に活かすことができる。
【００３６】
以下、具体的に説明する。例えば、採土地点Ｐ１の土壌診断の結果、水はけが悪くｐＨが低いと診断された場合、当該採土地点Ｐ１を含む領域に対して、サブソイラを用いた硬盤破砕及び石灰資材の投入をその後の土づくりとして計画することができる。この計画を実行することにより（土づくり工程）、圃場１の採土地点Ｐ１を含む領域に対して、サブソイラによる硬盤破砕を行い、不透水層を破砕し、降雨後の水はけをよくすることができる。また、石灰資材を投入することにより、ｐＨを高めることができる。
【００３７】
また、例えば、採土地点Ｐ２の土壌診断の結果、作土層が浅くｐＨが高いと診断された場合、当該採土地点Ｐ２を含む領域に対して、プラウを用いた深耕及び酸性寄りの肥料の利用をその後の土づくり及び基肥として計画することができる。この計画を実行することにより（土づくり工程）、圃場１の採土地点Ｐ２を含む領域に対して、プラウによる深耕を行い、作土を深くし、次のサイクルで植える作物２の根域を拡大することができる。また、酸性寄りの肥料を利用することにより、ｐＨを低くすることができる。
【００３８】
また、例えば、採土地点Ｐ３の土壌診断の結果、土壌が硬く（緻密度が高く）電気伝導度が高いと診断された場合、当該採土地点Ｐ３を含む領域に対して、プラソイラを用いた硬盤破砕及び塩類濃度を高めない肥料の活用をその後の土づくり及び基肥として計画することができる。この計画を実行することにより（土づくり工程）、圃場１の採土地点Ｐ３を含む領域に対して、プラソイラによる硬盤破砕を行い、地下水位を下げ、下がった地下水を求めて次のサイクルで植えた作物２の根が深く伸張するようにできる。また、塩類濃度を高めない肥料を活用することにより、電気伝導度を低くすることができる。あるいは、次のサイクルでは圃場１（の少なくとも採土地点Ｐ３の周辺の領域）に作物２を植え付けずに、代わりにクリーニングクロップ（本実施形態の場合は、塩類を好適に吸収する植物）を植え付ける計画を立てることもできる。クリーニングクロップを植え付ける期間を設けることにより、採土地点Ｐ３の周辺の領域の塩類濃度を低下させることができ、以降のサイクルにおいて、作物２の栽培に適した塩類濃度に調整することができる。
【００３９】
また、例えば、採土地点Ｐ４の土壌診断の結果、（有機物が少ないことに起因して）土壌が硬く腐食含量が少ない、と診断された場合、当該採土地点Ｐ４を含む領域に対して、プラウを用いた有機物のすき込み及びやや多めの堆肥の施用をその後の土づくり及び基肥として計画することができる。この計画を実行することにより（土づくり工程）、圃場１の採土地点Ｐ４を含む領域に対して、プラウによる緑肥等の有機物のすき込みを行い、これを分解する微生物の活性化を促し、団粒を形成することができる。これにより、土が膨軟になり、透水性・排水性の改善を行うことができる。
【００４０】
なお、上記のように、土壌診断工程での土壌診断の結果に基づいてその後の土づくりや基肥等の計画を立てる場合、作物の生育状態が良好な領域に含まれる採土地点（本実施形態では、採土地点Ｐ５）での土壌診断の結果を目標値にして、作物の生育状態が良好ではなかった領域（図３に示すハッチングの領域）における局所的な土づくりや基肥等の計画を立てるものとしてもよい。これにより、次のサイクルでの作物２の生育状態を、圃場１の全領域にわたって均一化することが期待でき、ひいては作物２の収穫量及び質の向上を期待することができる。
【００４１】
このように、本実施形態においては、土壌診断が、生育分布検出工程と、採土地点決定工程と、土壌診断工程と、を含む土壌診断方法により行われる（図４を参照）。前記生育分布検出工程では、圃場１内での作物２の生育状態の分布を検出する。前記採土地点決定工程では、前記生育分布検出工程で得られた検出結果（本実施形態では、ＮＶＤＩ画像）に基づいて、生育状態が相対的に良好でない領域内に含まれる採土地点Ｐ１〜Ｐ４を含む、１つ又は複数の採土地点Ｐ１〜Ｐ５を決める。前記土壌診断工程では、前記採土地点Ｐ１〜Ｐ５で採取された土壌サンプルに基づいて、前記採土地点Ｐ１〜Ｐ５のそれぞれでの土壌養分状況又は土壌物理性状況の少なくとも何れかを診断する。
【００４２】
これにより、作物２の生育状態が相対的に良好でない領域内に含まれる採土地点Ｐ１〜Ｐ４での土壌診断結果を得ることができ、その後の土づくりや基肥等に活かすことができる。言い換えれば、圃場１内の、作物２の生育状態が良好でない領域について、重点的に土壌診断を行うことができ、その結果を利用してその後の土づくりや基肥等を行うことができる。
【００４３】
また、本実施形態の土壌診断方法においては、前記生育分布検出工程は、撮像工程と、生育分布画像生成工程と、を含む。前記撮像工程では、作物２の生育状態を撮像手段（マルチスペクトルカメラ２０）で撮像する。前記生育分布画像生成工程では、前記撮像手段（マルチスペクトルカメラ２０）で撮像して得られた画像を、作物２の生育状態のバラツキを表す生育分布画像（ＮＤＶＩ画像）に変換する。
【００４４】
これにより、撮像手段（マルチスペクトルカメラ２０）で撮像して得られた画像を生育分布画像（ＮＤＶＩ画像）に変換することにより、圃場１内での作物２の生育状態の分布をより正確に捉えることができ、作物２の生育状態が相対的に良好でない領域についての土壌診断結果を確実に得ることができる。
【００４５】
また、本実施形態の土壌診断方法においては、前記撮像手段はマルチスペクトルカメラ２０である。前記生育分布画像は、正規化差植生指数の分布を示すＮＤＶＩ画像である。
【００４６】
これにより、正規化差植生指数の分布を示すＮＤＶＩ画像を参照することにより、圃場１内での作物２の生育状態の分布を的確に把握することができ、土壌診断を行う必要性の高い領域を適切に定めることができる。ひいては、必要な箇所について重点的に効率的に、土壌診断を実現することが可能となる。
【００４７】
また、本実施形態の土壌診断方法においては、マルチスペクトルカメラ２０は、マルチコプター（飛行体）１０に搭載される。
【００４８】
これにより、空中から平面的に圃場１内の作物２の生育状態を撮像することができ、歪みの少ない精度の高い撮像を行うことができる。よって、圃場１内での作物２の生育状態の分布をより正確に得ることができ、土壌診断を行う必要性の高い領域を的確に捉えることができる。ひいては効率的な土壌診断を実現することが可能となる。
【００４９】
更に、本実施形態においては、生育分布検出工程と、採土地点決定工程と、土壌診断工程と、土づくり工程と、を含む土壌状況改善方法によって、圃場１内の土壌の改質（土壌状況の改善）が行われる。前記生育分布検出工程では、圃場１内での作物２の生育状態の分布を検出する。前記採土地点決定工程では、前記生育分布検出工程で得られた検出結果に基づいて、生育状態が相対的に良好でない領域内に含まれる採土地点Ｐ１〜Ｐ４を含む、１つ又は複数の採土地点Ｐ１〜Ｐ５を決める。前記土壌診断工程では、圃場１内の作物２が刈り取られた後に採土地点Ｐ１〜Ｐ５で採取された土壌サンプルに基づいて、採土地点Ｐ１〜Ｐ５のそれぞれでの土壌養分状況又は土壌物理性状況の少なくとも何れかを診断する。前記土づくり工程では、圃場１内に次のサイクルの作物２が植え付けられる前に、前記土壌診断工程で得られた診断結果に基づいて、圃場１の土づくり又は基肥の少なくとも何れかを行う。
【００５０】
これにより、作物２の生育状態が相対的に良好ではなかった領域に含まれる採土地点Ｐ１〜Ｐ４での土壌診断結果を得ることができ、この診断結果に基づいて土づくり又は基肥を行うことができる。よって、次のサイクルでの作物２の収穫量及び質の向上を期待できる。
【００５１】
また、本実施形態の土壌状況改善方法においては、前記生育分布検出工程は、撮像工程と、生育分布画像生成工程と、を含む。前記撮像工程では、作物２の生育状態をマルチスペクトルカメラ（撮像手段）２０で撮像する。前記生育分布画像生成工程では、前記マルチスペクトルカメラ（撮像手段）２０で撮像して得られた画像を、作物の生育状態のバラツキを表すＮＤＶＩ画像（生育分布画像）に変換する。
【００５２】
これにより、マルチスペクトルカメラ（撮像手段）２０で撮像して得られた画像をＮＤＶＩ画像（生育分布画像）に変換することにより、圃場１内での作物２の生育状態の分布をより正確に取得することができる。従って、作物２の生育状態が相対的に良好ではなかった領域についての土壌診断結果を確実に得ることができ、これに基づいて圃場１に対して土づくり又は基肥を好適に効率よく行うことができる。よって、次のサイクルでの作物２の収穫量及び質の向上を期待できる。
【００５３】
また、本実施形態の土壌状況改善方法においては、前記土づくり工程では、圃場１内に次のサイクルの作物２が植え付けられる前に、前記土壌診断工程で得られた診断結果に基づいて、圃場１の土づくり又は基肥の少なくとも何れかを、当該圃場１の一部の領域（具体的には、作物２の生育状況が良好ではなかった領域）に対して行うものとしてもよい。
【００５４】
これにより、圃場１内の必要な領域にだけ土づくり又は基肥の少なくとも何れかを施して、次のサイクルでの作物２の植付けに備えることができる。よって、無駄のない農作業を実現することが可能である。
【００５５】
以上に本発明の好適な実施の形態を説明したが、上記の構成は例えば以下のように変更することができる。
【００５６】
上記の実施形態では、撮像手段としてのマルチスペクトルカメラ２０は、無人のマルチコプター１０に搭載されているものとしたが、これに限るものではない。例えばこれに代えて、無人ヘリコプター又は無人飛行機に撮像手段が搭載されているものとしてもよい。あるいはこれらに代えて、人工衛星に撮像手段が搭載されているものとしてもよい。又は、撮像手段が有人の飛行体に搭載されているものとしてもよい。
【００５７】
上記のＮＶＤＩと同様の指数として、ＧＮＤＶＩ（Ｇｒｅｅｎ  Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ  Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ  Ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ  Ｉｎｄｅｘ）を圃場１の領域と対応付けて画像で示したＧＮＤＶ画像を、上記の生育分布画像として用いることもできる。なお、ＧＮＤＶＩの値は、ＧＤＮＶＩ＝（ＩＲ−Ｇ）／（ＩＲ＋Ｇ）の式で計算される。ここで、ＩＲは近赤外光の観測値、Ｇは緑色光の反射光強度の観測値である。
【００５８】
上記の実施形態では、生育分布検出工程においては、１つの圃場１内における作物２の生育状態の分布をＮＶＤＩ画像として表すものとしたが、必ずしもこれに限るものではなく、例えばこれに代えて、複数の圃場１，１，・・・を上空からまとめて撮像し、複数の圃場１，１，・・・の間における生育状態の分布（バラツキ）をＮＶＤＩ画像として表し、これに基づいて採土地点を定めるものとしてもよい。
【００５９】
上記の生育分布検出工程において生成したＮＶＤＩ画像を利用して、作物２に追加的に施用する肥料の量（追肥量）を算出するものとしてもよい。
【００６０】
上記の実施形態では、作物２の生育状態が相対的に良好でない領域（図３においてハッチングで示した領域）内から４点の採土地点を定めるものとしたが、この採土地点の数は、これよりも多くても、あるいは少なくてもよい。
【００６１】
上記の実施形態では、土壌サンプル（採土地点Ｐ１〜Ｐ４から採取したサンプル）の土壌養分状況及び土壌物理性状況を評価するときの比較対象とするために、生育状態が相対的に良好であった採土地点Ｐ５からも土壌サンプルを採取するものとしたが、生育状態が相対的に良好である領域からのサンプリングは必須ではない。
【００６２】
上記の実施形態で示した土づくり工程で土づくり及び基肥のために用いた各種作業機及び資材は例示に過ぎず、他の作業機を用いて土づくりを行うこととしてもよく、また他の資材を用いて又は上記の資材と他の資材とを組み合せて基肥を行うものとしてもよい。
【００６３】
上記の実施形態では、簡単に言えば作物２の緑葉の茂り具合を表す指数であるＮＤＶＩに基づいて、作物２の圃場１での生育状態のバラツキを表す生育分布画像を生成するものとしたが、必ずしも作物２の緑葉の茂り具合のみに基づいて作物２の生育状態の分布を取得するとは限らない。例えば、作物２の緑葉の茂り具合（具体的には、ＮＶＤＩ）に加えて、又はこれに代えて、マルチスペクトルカメラ２０の撮像結果から得られる圃場１における作物２の密度分布、及び、作物２の緑葉の茂り具合と密度分布との積を算出することにより推定される圃場１の地力等を考慮に入れて、作物２の生育状態の分布を取得するものとしてもよい。
【００６４】
上記の実施形態では、採土地点決定工程において、ユーザが生育分布画像（ＮＶＤＩ画像）を目視することにより、作物２の生育状態が相対的に良好でない領域を含むように適宜に採土地点を定めるものとした。しかしながら、採土地点の決定は、必ずしも目視により行われるとは限らず、例えばこれに代えて、コンピュータにより自動で、ＮＶＤＩ画像のうち青色又はそれに近い色の部分を採土地点として複数定めるものとしてもよい。その場合、複数の採土地点が互いに離れた位置に配置されるように当該採土地点を定めることが好ましい。
【００６５】
以下では、マルチスペクトルカメラ２０で撮像することにより得られた画像を利用して、圃場１の運営を総合的に管理する方法について、概略的に説明する。
【００６６】
初めに、飛行体に搭載したマルチスペクトルカメラ２０を用いて、圃場１を上空から平面的に撮像する。
【００６７】
続いて、マルチスペクトルカメラ２０で撮像して得られた画像に基づいて、圃場１における作物２の茂り具合を示す画像である葉色マップ（具体的には、上記のＮＶＤＩ画像）を取得する。また、マルチスペクトルカメラ２０で撮像して得られた画像に基づいて、圃場１における作物２の密度分布を示す画像である茎数マップを取得する。更に、葉色マップで得られた葉色値と、茎数マップで得られた茎数（密度）と、の積を取ることにより、圃場１における窒素吸収量の分布である地力マップを取得する。このように、マルチスペクトルカメラ２０で撮像して得られた画像に基づいて、葉色マップ、茎数マップ、及び地力マップを生成する。
【００６８】
そして、上記のようにして得られた葉色マップに基づいて、今回のサイクルで圃場１に植えている作物２に対して追加的に肥料を播く量を定める追肥マップを生成する。この追肥マップは、圃場１の圃場面を適宜の広さのエリア（例えば、単位区画）に分割し、この分割されたエリアごとに肥料を散布すべき量を定めたものである。追肥マップの例を図６に示している。
【００６９】
この追肥マップの情報を、肥料を搭載した飛行体（例えば、無人ヘリコプター）の制御部に入力し、追肥マップに基づいて施肥量を場所的に変化させながら、上空から圃場１に肥料を追肥する。これにより、例えば作物２の生育状況が良好な領域には少なめに、生育状況が不良な領域には多めに、肥料を追肥することができる。その結果、今回のサイクルでの作物２の収穫量及び質の向上を期待できる。
【００７０】
一方、上記のようにして得られた地力マップに基づいて、次回のサイクルで圃場１に作物２を植える前に（予め）播く肥料の量を定める基肥マップを生成する。この基肥マップも、上記の追肥マップと同様に、圃場１の圃場面を適宜の広さのエリア（例えば、単位区画）に分割し、この分割されたエリアごとに肥料を散布すべき量を定めたものである。
【００７１】
施肥装置にこの基肥マップを入力し、当該基肥マップに基づいて基肥量を場所的に変化させながら施肥装置により圃場１に肥料を予め播く。これにより例えば圃場１の地力が高い領域には少なめに、地力が低い領域には多めに、基肥することができる。その結果、次のサイクルでの作物２の収穫量及び質の向上を期待できる。
【００７２】
図７（ａ）は、マルチスペクトルカメラ２０で撮像することにより得られた画像を活用せずに、従来からある方法で基肥及び追肥を行った場合の、圃場１における窒素吸収量の分布の例を示したものである。この例においては、圃場１における地力の分布を把握できなかったために、また、生育状況の分布を把握できなかったために、圃場１の全域に対して均一に基肥及び追肥を施した結果、窒素吸収量の分布の場所的なバラツキが生じている。
【００７３】
図７（ｂ）は、マルチスペクトルカメラ２０で撮像することにより得られた画像を活用して基肥マップ及び追肥マップを生成し、これらのマップを考慮に入れて基肥及び追肥を行った場合の、圃場１における窒素吸収量の分布の例を示したものである。この例においては、圃場１における地力の分布を把握した上で基肥を行い、また、生育状況の分布を把握した上で追肥を行った結果、窒素吸収量の分布の場所的なバラツキが抑えられている。
【符号の説明】
【００７４】
１  圃場
２  作物
１０  マルチコプター（飛行体）
２０  マルチスペクトルカメラ（撮像手段）
Ｐ１〜Ｐ５  採土地点
【図１】
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【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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