(57)【要約】  【課題】  所望の農作業支援情報が簡単に取得する。  【解決手段】  圃場の地理的情報を取得すると共に、この圃場内の複数箇所に分散配置したセンサー装置で測定した気象データ及び土壌データをリアルタイムに収集し、上記地理的情報を用いた地形因子解析で、農作業支援情報を予測するための一定区画毎のメッシュ気象値を推定することにより、その圃場の標高、起伏量、傾斜度とその向きなどの地形条件の影響を考慮した予測メッシュ図が作成され、これに基づいて地形が異なる圃場であってもきめ細かな精度の高い予測情報が得られる。  【選択図】      図１
2005085059.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
農作業の支援に必要な気象データと該農地の土壌データを測定し、これら気象データ及び土壌データにより、圃場毎に農作物の作付け開始から終了までの適切な農作業支援情報を予測する農作業決定支援用予測システムにおいて、
前記圃場の地理的情報を取得すると共に、この圃場内の複数箇所に、気象データと土壌データを観測するためのセンサー装置を分散配置して、これら複数のセンサー装置で測定した気象データ及び土壌データをリアルタイムに収集し、上記地理的情報を用いた地形因子解析により、農作業支援情報を予測するための一定区画毎のメッシュ気象値を推定して予測メッシュ図を作成したことを特徴とする農作業決定支援用予測システム。
【請求項２】
前記予測メッシュ図が、農作業支援情報として農作物の作付け最適開始日を一定区画毎にメッシュ予測するための分布図である請求項１記載の農作業決定支援用予測システム。
【請求項３】
前記予測メッシュ図が、農作業支援情報として農作物の生育・収量を一定区画毎にメッシュ予測するための分布図である請求項１記載の農作業決定支援用予測システム。
【請求項４】
前記予測メッシュ図が、農作業支援情報として地中温度を一定区画毎にメッシュ予測するための分布図である請求項１記載の農作業決定支援用予測システム。
【請求項５】
前記予測メッシュ図が、農作業支援情報として水温を一定区画毎にメッシュ予測するための分布図である請求項１記載の農作業決定支援用予測システム。
【請求項６】
前記予測メッシュ図が、農作業支援情報として土壌水分を一定区画毎にメッシュ予測するための分布図である請求項１記載の農作業決定支援用予測システム。
【請求項７】
前記予測メッシュ図が、農作業支援情報として病害虫発生を一定区画毎にメッシュ予測するための分布図である請求項１記載の農作業決定支援用予測システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、無農薬又は低農薬で高品位かつ均質な農作物の生産のため、農業従事者の勘や経験とは全く関係になく、圃場の地形に応じた農作業支援情報を適切に予測することより、農地全域に亘ってきめ細かな生育状況をリアルタイムに作業管理するための農作業決定支援用予測システムに関する。
詳しくは、農作業の支援に必要な気象データと該農地の土壌データを測定し、これら気象データ及び土壌データにより、圃場毎に農作物の作付け開始から終了までの適切な農作業支援情報を予測する農作業決定支援用予測システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、この種の農作業決定支援用予測システムとして、気象モデルが、気象センサで観測した気象データ及び土壌センサで観測した土壌データからなる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ネットワークと通信して、外部の情報ベースから入力することにより、農地単位の気象を予測すると共に、成長モデルが農地毎の作物の成長を予測し、農地マップが農地毎の土壌の状態を検出し、作業履歴記憶部が農地毎の農薬散布作業と施肥作業の履歴を記憶し、提案適用作業算出部が上記気象モデルからの気象の情報、成長モデルからの作物成長の予測を示す情報、農地マップからの土壌状態を示す情報、および作業履歴記憶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し、その結果として、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ものがある（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
【特許文献１】特開平１１−３１３５９４号公報（第１〜６頁、図１〜図３）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし乍ら、このような従来の農作業決定支援用予測システムでは、気象データ及び土壌データを圃場内の一箇所でしか観測しておらず、この特定な地域のローカル情報と、外部から入力した広域気象情報のみでは、地形が異なる圃場においてきめ細かな気象予測は困難であるという問題がある。
即ち、気象は、標高、起伏量、傾斜度とその向きなどの地形条件に大きく影響されるため、地形が異なる地域において一箇所のみの気象観測では、地形が異なる地域全体の気象条件を正確に把握することができない。
また、気象庁が提供する精密天気予報は、アメダスポイントが20Kmごとに配置されてため、気象メッシュサイズが20Km×20Kmであり、このような大きさのメッシュ気象予測では、特に地形が異なる圃場においてきめ細かな気象予測を提供できなかった。
特に日本では平野に限らず、山のすそを含めて山近くまで耕作され、その標高、起伏量、傾斜度とその向きなどの地形条件が異なる圃場が多く、このような地形条件が異なる圃場において気象予測が含まれる農作業支援情報を精度高く予測するのは困難であり、その結果、農地全域に亘ってきめ細かな生育状況をリアルタイムに管理できないという問題がある。
【０００５】
本発明のうち請求項１記載の発明は、所望の農作業支援情報が簡単に取得することを目的としたものである。
請求項２記載の発明は、請求項１に記載の発明の目的に加えて、農作物毎の作付け開始日を早期に予測することを目的としたものである。
請求項３記載の発明は、請求項１に記載の発明の目的に加えて、追肥などの施肥管理の効率的な計画を容易にすることを目的としたものである。
請求項４記載の発明は、請求項１に記載の発明の目的に加えて、地温の低い寒冷地や野菜の早期栽培・施設栽培などを安定して生育することを目的としたものである。
請求項５記載の発明は、請求項１に記載の発明の目的に加えて、寒冷地における水稲栽培の冷害を防止することを目的としたものである。
請求項６記載の発明は、請求項１に記載の発明の目的に加えて、高価な測定機器を使用せずに広域的な土壌水分を把握することを目的としたものである。
請求項７記載の発明は、請求項１に記載の発明の目的に加えて、農薬の適期散布と効率的な散布による農薬の節約することを目的としたものである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
前述した目的を達成するために、本発明のうち請求項１記載の発明は、圃場の地理的情報を取得すると共に、この圃場内の複数箇所に、気象データと土壌データを観測するためのセンサー装置を分散配置して、これら複数のセンサー装置で測定した気象データ及び土壌データをリアルタイムに収集し、上記地理的情報を用いた地形因子解析により、農作業支援情報を予測するための一定区画毎のメッシュ気象値を推定して予測メッシュ図を作成したことを特徴とするものである。
このような構成から生じる請求項１記載の発明の作用は、圃場の地理的情報を取得すると共に、この圃場内の複数箇所に分散配置したセンサー装置で測定した気象データ及び土壌データをリアルタイムに収集し、上記地理的情報を用いた地形因子解析で、農作業支援情報を予測するための一定区画毎のメッシュ気象値を推定することにより、その圃場の標高、起伏量、傾斜度とその向きなどの地形条件の影響を考慮した予測メッシュ図が作成され、これに基づいて地形が異なる圃場であってもきめ細かな精度の高い予測情報が得られるものである。
請求項２記載の発明は、請求項１記載の発明の構成に、前記予測メッシュ図が、農作業支援情報として農作物の作付け最適開始日を一定区画毎にメッシュ予測するための分布図である構成を加えたことを特徴とする。
このように追加した構成から生じる請求項２記載の発明の作用は、圃場内の複数箇所における気象データから地温と土壌データから土壌水分を推定することにより、農作物毎の作付け開始可能日が予測メッシュ図上にメッシュ予測される。
請求項３記載の発明は、請求項１記載の発明の構成に、前記予測メッシュ図が、農作業支援情報として農作物の生育・収量を一定区画毎にメッシュ予測するための分布図である構成を加えたことを特徴とする。
このように追加した構成から生じる請求項３記載の発明の作用は、圃場内の複数箇所における気象データのみから、それ以外の土壌条件・施肥管理・営農技術などの条件が等しいという仮定の基に、農作物毎の生育・収量を推定し、この情報に基づいて各農作物の生育を数値で評価することにより、農作物毎の生育・収量が予測メッシュ図上にメッシュ予測されて、過去の生育状況との比較が可能となる。
請求項４記載の発明は、請求項１記載の発明の構成に、前記予測メッシュ図が、農作業支援情報として地中温度を一定区画毎にメッシュ予測するための分布図である
構成を加えたことを特徴とする。
このように追加した構成から生じる請求項４記載の発明の作用は、場内の複数箇所における気象データから深さ別の地温分布を推定することにより、地中温度が予測メッシュ図上にメッシュ予測され、これに農作物毎の最適温度範囲を合わせて示せば、予測した地中温度に応じて地温を高めるためのマルチングや盛土などが効果的な計画可能となる。
請求項５記載の発明は、請求項１記載の発明の構成に、前記予測メッシュ図が、農作業支援情報として水温を一定区画毎にメッシュ予測するための分布図である構成を加えたことを特徴とする。
このように追加した構成から生じる請求項５記載の発明の作用は、場内の複数箇所における気象データから深さ別の水温分布を推定することにより、水温が予測メッシュ図上にメッシュ予測され、これに低温に弱い幼穂を水中で保護するための深水かんがいの最適水深を合わせて示せば、早期に深水のための用水取り入れの計画を立てることが可能となる。
請求項６記載の発明は、請求項１記載の発明の構成に、前記予測メッシュ図が、農作業支援情報として土壌水分を一定区画毎にメッシュ予測するための分布図である構成を加えたことを特徴とする。
このように追加した構成から生じる請求項６記載の発明の作用は、場内の複数箇所における気象データから深さ別の土壌水分量を計算し、それを体積率で表して土壌の乾燥度を示すと共に、土壌の水分保持力は土壌の種類によって異なるため、その土壌に適合した最適かんがい水量を示すことにより、土壌水分が予測メッシュ図上にメッシュ予測されて、かんがい施設の効率的な移動・配置と水量の節約などのかんがい計画に役立つ。
請求項７記載の発明は、請求項１記載の発明の構成に、前記予測分布図が、農作業支援情報として病害虫発生を一定区画毎にメッシュ予測するための分布図である構成を加えたことを特徴とする。
このように追加した構成から生じる請求項７記載の発明の作用は、場内の複数箇所における気象データから気温及び湿度（降水量）などの気象条件を推定して、これに適合した病害虫の発生危険度を数値で表すことにより、病害虫発生が予測メッシュ図上にメッシュ予測され、農薬散布時期の到来時期が計画可能となる。
【発明の効果】
【０００７】
以上説明したように、本発明のうち請求項１記載の発明は、圃場の地理的情報を取得すると共に、この圃場内の複数箇所に分散配置したセンサー装置で測定した気象データ及び土壌データをリアルタイムに収集し、上記地理的情報を用いた地形因子解析で、農作業支援情報を予測するための一定区画毎のメッシュ気象値を推定することにより、その圃場の標高、起伏量、傾斜度とその向きなどの地形条件の影響を考慮した予測メッシュ図が作成され、これに基づいて地形が異なる圃場であってもきめ細かな精度の高い予測情報が得られるので、所望の農作業支援情報が簡単に取得できる。
従って、地形が異なる圃場においてきめ細かな気象予測が困難である従来のものに比べ、農業従事者が農地全域に亘ってきめ細かな生育状況をリアルタイムに管理できる。
【０００８】
請求項２の発明は、請求項１の発明の効果に加えて、圃場内の複数箇所における気象データから地温と土壌データから土壌水分を推定することにより、農作物毎の作付け開始可能日が予測メッシュ図上にメッシュ予測されるので、農作物毎の作付け開始日を早期に予測できる。
従って、早期な作付け開始日の予測により、機械や人員等の配置計画が早期に行えて、効率的な営農が可能となる。
【０００９】
請求項３の発明は、請求項１の発明の効果に加えて、圃場内の複数箇所における気象データのみから、それ以外の土壌条件・施肥管理・営農技術などの条件が等しいという仮定の基に、農作物毎の生育・収量を推定し、この情報に基づいて各農作物の生育を数値で評価することにより、農作物毎の生育・収量が予測メッシュ図上にメッシュ予測されて、過去の生育状況との比較が可能となるので、追肥などの施肥管理の効率的な計画を容易にする・できる。
従って、生育の異なる他地域との比較によって、土壌条件や営農技術等の改良検討の判断材料となり、更に今後の収量を予測することにより、価格と流通面からの事前対策が可能となり、特に他産地の生育と収量の予測情報は、競合の早期対策を早期に講じることができる。
【００１０】
請求項４の発明は、請求項１の発明の効果に加えて、場内の複数箇所における気象データから深さ別の地温分布を推定することにより、地中温度が予測メッシュ図上にメッシュ予測され、これに農作物毎の最適温度範囲を合わせて示せば、予測した地中温度に応じて地温を高めるためのマルチングや盛土などが効果的な計画可能となるので、地温の低い寒冷地や野菜の早期栽培・施設栽培などを安定して生育できる。
【００１１】
請求項５の発明は、請求項１の発明の効果に加えて、場内の複数箇所における気象データから深さ別の水温分布を推定することにより、水温が予測メッシュ図上にメッシュ予測され、これに低温に弱い幼穂を水中で保護するための深水かんがいの最適水深を合わせて示せば、早期に深水のための用水取り入れの計画を立てることが可能となるので、寒冷地における水稲栽培の冷害を防止できる。
【００１２】
請求項６の発明は、請求項１の発明の効果に加えて、場内の複数箇所における気象データから深さ別の土壌水分量を計算し、それを体積率で表して土壌の乾燥度を示すと共に、土壌の水分保持力は土壌の種類によって異なるため、その土壌に適合した最適かんがい水量を示すことにより、土壌水分が予測メッシュ図上にメッシュ予測されて、かんがい施設の効率的な移動・配置と水量の節約などのかんがい計画に役立つので、高価な測定機器を使用せずに広域的な土壌水分を把握できる。
【００１３】
請求項７の発明は、請求項１の発明の効果に加えて、場内の複数箇所における気象データから気温及び湿度（降水量）などの気象条件を推定して、これに適合した病害虫の発生危険度を数値で表すことにより、病害虫発生が予測メッシュ図上にメッシュ予測され、農薬散布時期の到来時期が計画可能となるので、農薬の適期散布と効率的な散布による農薬の節約ができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
本発明の農作業決定支援用予測システムは、図１に示すフローチャートに従って、先ず圃場の地理的情報を取得し、この地理的情報に基づいて気象データと土壌データを観測するためのセンサー装置の分散位置が決められ、それにより場内の複数箇所にセンサー装置を分散配置した後、これら複数のセンサー装置で測定した気象データ及び土壌データを、各センサー装置から離れた端末装置へ送信してリアルタイムに収集し、次に上記地理的情報を用いた地形因子解析を行い、一定区画毎のメッシュ気象値を推定することにより、その圃場の標高、起伏量、傾斜度とその向きなどの地形条件の影響を考慮した予測メッシュ図が作成される。
【実施例１】
【００１５】
上記センサー装置は、農作業の支援に必要な気象データとして気温、相対湿度、日射量、降水量、風向、風速、気圧などを観測すると共に、土壌データとして地中温度に限らず、必要に応じて含水量や土壌成分の含有量などをも観測するして、時分割方法により端末装置へ出力させる。
【００１６】
また、上記センサー装置としては、例えば本発明の出願人が出願した特願２００３−０９１２７９号明細書又は図面に記載されるような、無線中継機能を持って、各センサ装置から無線送信される気象データを端末装置まで順次無線転送させることにより、最も離れたセンサ装置と端末装置との間隔が無線到達距離以上になっても無線の送受信が正常に動作し、その結果、障害物の有無に関係なくどこからでも広い測定領域に亘って気象データを簡便かつ低コストで収集できるものを使用することが好ましい。
なお、上記無線送信装置としては、例えば小電力無線を使うタイプ、携帯電話を使うタイプやＰＨＳを使うが考えられ、これらの無線送信に限定されず、部分的又は全体的にシリアルケーブルなどを介して端末装置と接続しても良い。
【００１７】
このようなセンサー装置を、農作業支援する圃場内に可能な限り多数配置することが好ましいが、比較的狭い圃場であれば、少なくとも二台以上、相互に離して配置する。
【００１８】
これら各センサー装置の設置時には、正常な風向が得られるように正確に位置合わせすると共に、例えばＧＰＳなどの位置決定システムなどを使って、設置場所の緯度・経度や必要によっては標高などを位置計測し、例えば各センサー装置毎にその位置情報を予め端末装置に入力しておくか、又は各センサー装置から気象データ及び土壌データとその位置情報を一緒に出力させるなどして、各センサー装置から出力される気象データ及び土壌データを端末装置で判別できるようにする。
【００１９】
そして、各計測地点毎の気象データ及び土壌データによる地理的情報を用いた地形因子解析を、図１のフローチャートに従って以下に説明する。
【００２０】
先ず、端末装置は、地理的情報を取得する。（ステップ１）
本実施例の場合には図１に示す如く、地理的情報として地形・土地利用・道路・鉄道などの様々な地理的情報が数値化された国土数値情報を取得しており、具体的には50mメッシュの標高データを使用する。
この国土数値情報は、市販されている国土数値情報を予め端末装置に記憶させておき、所定区域の国土数値情報のみを呼び出して使用したり、それ以外に例えば国土交通省の国土数値情報ダウンロードサービスなどからインターネットを利用して、所定区域の国土数値情報のみを読み込むことも可能である。
【００２１】
メッシュ区画を地形の複雑さの程度によって任意に選択して決定する。（ステップ２）
本実施例の場合には図１に示す如く、５０ｍ２、１００ｍ２、１５０ｍ２、２００ｍ２の中から選択しているが、これに限定されず、これらの中間サイズや５０ｍ２以下の任意なサイズでも良い。
【００２２】
メッシュ区画毎の地形データを計算する。（ステップ３）
本実施例の場合には図１に示す如く、平均標高（ｘ１）、起伏量（ｘ２）、傾斜度（ｘ３）、その傾斜方向（ｘ４）で演算する。
【００２３】
その後、上記メッシュ区画毎の地形データに基づいて、最適な各センサ装置の配置を決め、これら分散配置した各センサ装置から気象データ及び土壌データを収集する。（ステップ４）
【００２４】
次に、各計測地点毎に月別・階級別の平均値を計算する。
この階級としては、本実施例の場合には図１に示す如く、センサ装置全地点の平均値により以下のように分類する。（ステップ５）
気温は、最低値から最高値まで１℃刻みに分類する。
湿度は、最低値から最高値まで10％刻みに分類する。
降水量は、最低値から最高値まで５mm刻みに分類する。
風速は、最低値から最高値まで２m/s刻みでランク分類する。
例えば、５月の最低が 5.5℃で、最高気温が 18.4℃の場合のランク分類は、(1) ５〜６℃、(2) ６〜７℃、…、(14) 18〜19℃の１４ランクとなる。
【００２５】
そして、上述したデータを組み合わせて、計測地点のデータによる地形因子解析を行う。（ステップ６）
本実施例の場合には図１に示す如く、気象データ（ｙ）を地形データ（ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４）から推定する重回帰式（ｙ＝ａ・ｘ１＋ｂ・ｘ２＋ｃ・ｘ３＋ｄ・ｘ４）を作成する。
この重回帰式は、気象要素毎、月毎、階級毎に作成し、それにより高精度のメッシュ気象推定式が得られる。
【００２６】
最後に、メッシュ気象値を以下のように計算する。（ステップ７）
（１）計算月日を決定する。
（２）当日の計測全地点の平均値を計算して階級分類し、用いる重回帰式を決定する。
（３）メッシュ毎に以下の計算を行う。
・メッシュの地形データをセットする（ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４）
・上で決定した重回帰式（ｙ＝ａ・ｘ１＋ｂ・ｘ２＋ｃ・ｘ３＋ｄ・ｘ４）により気象値（ｙ）を計算する
（４）全メッシュについてｙを計算すれば、即ち、当日のメッシュ気象分布が得られたことになる。
【００２７】
上述のように得られたメッシュ気象分布に基づき、統計解析手法を使って農作業支援情報を予測するための予測メッシュ図に表す。
その結果として作成された予測メッシュ図により、地形が異なる圃場であっても、きめ細かな精度の高い予測情報が得られ、この予測メッシュ図に基づいて農業従事者は所望の農作業支援情報が簡単に取得できる。
【００２８】
更に本実施例の場合には、予測メッシュ図のメッシュサイズを任意に設定できるので、圃場の地形や農作業支援の用途に最適なメッシュ気象値が得られて便利である。
また更に重回帰式を月別、階級別に作成したので、高精度な推定式が得られて、より精度の高い予測情報が得られ、しかも、これらの計算を完全自動化したので、使用勝手が良い。
【実施例２】
【００２９】
この実施例２は、図２に示す如く、前記予測メッシュ図が、農作業支援情報として農作物の作付け最適開始日を一定区画毎にメッシュ予測するための分布図である場合の具体例を示したものである。
【００３０】
農作物によって作付け開始が可能となる環境が異なっており、その環境は、主に気温、地温、土壌水分によって制約を受ける。
この情報は、気象データから地温と土壌水分を推定し、農作物毎の作付け開始可能日を予測メッシュ図上にメッシュ予測するものであり、この情報によって、早期に農作物毎の作付け開始日が予測可能となる。
【実施例３】
【００３１】
この実施例３は、図３に示す如く、前記予測メッシュ図が、農作業支援情報として農作物の生育・収量を一定区画毎にメッシュ予測するための分布図である場合の具体例を示したものである。
【００３２】
農作物の生育と収量は、気象条件・土壌条件・施肥管理・営農技術等によって決定される。
この情報は、気象以外の条件が等しいという仮定のもとに、気象データのみから農作物毎の生育と収量を予測メッシュ図上にメッシュ予測するものであり、この情報により、農作物の生育を数値（単位収量 Kg/10a,ton/ha）で評価すれば、過去の生育状況との比較が可能となって、追肥などの施肥管理の効率的な計画が容易となる。
【実施例４】
【００３３】
この実施例４は、図４に示す如く、前記予測メッシュ図が、農作業支援情報として地中温度を一定区画毎にメッシュ予測するための分布図である場合の具体例を示したものである。
【００３４】
地温は、特に根菜類の生育に大きく影響する要素であり、地温の低い寒冷地や野菜の早期栽培・施設栽培などでは、地温を高めるためにマルチングや盛土を行っている。
この情報は、気象データから深さ別の地温分布を推定して、地中温度が予測メッシュ図上にメッシュ予測され、農作物毎の最適温度範囲を示すことにより、マルチングなどの効果的な敷設計画を支援できる。
また、地温は容易に観測できる要素の一つだが、設置環境に大きく影響されるため、広域における地温を把握するためには気象要素による推定が最も容易で精度も安定している。
【実施例５】
【００３５】
この実施例５は、図５に示す如く、前記予測メッシュ図が、農作業支援情報として水温を一定区画毎にメッシュ予測するための分布図である場合の具体例を示したものである。
【００３６】
寒冷地における水稲栽培では、幼穂（ようすい）形成期の深水かんがいが最も重要であり、この時期に低温に遭遇すると、穂は不稔となり大冷害を発生させてしまい、そこで、かんがい水深を深くすることによって、低温に弱い幼穂を水中で保護している。
この情報は、気象データから深さ別の水温分布を推定して、水温が予測メッシュ図上にメッシュ予測され、深水かんがいの最適水深を示せば、この情報の活用によって、早期に深水のための用水取り入れの計画を立てることが可能となる。
また、水温も容易に観測できる要素だが、設置位置によって大きな相違が発生するため、気象要素による推定の方が、広域的な水温分布を把握するためには最も実用的な方法である。
【実施例６】
【００３７】
この実施例６は、図６に示す如く、前記予測メッシュ図が、農作業支援情報として土壌水分を一定区画毎にメッシュ予測するための分布図である場合の具体例を示したものである。
【００３８】
土壌水分は、スプリンクラーなどのかんがい施設を有する畑作地帯では重要な要素である。
この情報は、気象データから深さ別の土壌水分量を計算し、それを体積率で表して土壌の乾燥度を示すと共に、土壌の水分保持力は土壌の種類によって異なるため、その土壌に適合した最適かんがい水量を示して、土壌水分が予測メッシュ図上にメッシュ予測される。
この情報の活用によって、かんがい施設の効率的な移動・配置と水量の節約等のかんがい計画に役立つ。土壌水分の測定は設置環境に大きく左右されるばかりでなく、測定機器も高価であるため、広域的な土壌水分を把握するためには気象データによる推定が最も実用的である。
【実施例７】
【００３９】
この実施例７は、図７に示す如く、前記予測メッシュ図が、農作業支援情報として病害虫発生を一定区画毎にメッシュ予測するための分布図である場合の具体例を示したものである。
【００４０】
病害虫の発生は、特に気温、湿度（降水量）等の気象条件によって影響される。
この情報は、気象データから病害虫の発生危険度を数値（100％で危険時期到来）で予測メッシュ図上にメッシュ予測され、農薬散布時期の到来を知らせる。この情報により、農薬の適期散布と効率的な散布による農薬の節約が可能となる。
減農薬栽培が主流となりつつある現在、農薬の減量と最適散布にとってこの情報は欠かせないものである。
【００４１】
尚、前示実施例では、地理的情報として国土数値情報を取得したが、これに限定されず、国土数値情報以外の地理的情報を取得しても良く、更に、この国土数値情報を用いた地形因子解析として、例えば重回帰分析などの回帰分析を使ったが、これも限定されず、重回帰分析以外の地形因子解析を行っても良い。
【００４２】
また、先ず圃場の地理的情報を取得し、この地理的情報に基づいてセンサー装置の分散位置が決めて、場内の複数箇所にセンサー装置を分散配置した後、これら複数のセンサー装置で測定した気象データ及び土壌データをリアルタイムに収集し、次に上記地理的情報を用いた地形因子解析を行ったが、これに限定されず、これと逆に場内の複数箇所にセンサー装置を分散配置した後に、圃場の地理的情報を取得したり、これらをほぼ同時に行っても良い。
【図面の簡単な説明】
【００４３】
【図１】本発明の一実施例を示す農作業決定支援用予測システムの地形因子解析のフローチャートである。
【図２】予測メッシュ図の一例を示すメッシュ図である。
【図３】予測メッシュ図の一例を示すメッシュ図である。
【図４】予測メッシュ図の一例を示すメッシュ図である。
【図５】予測メッシュ図の一例を示すメッシュ図である。
【図６】予測メッシュ図の一例を示すメッシュ図である。
【図７】予測メッシュ図の一例を示すメッシュ図である。
【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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