第一工科大学研究報告第34号(2022)pp.35-41!"#$%&'()*+,-./0123456789:;!"#$%&'(#!"#$%#&'()* 1-10-2 +,-./0 -01 23456789-0.
E-Mail: r-shibusawa@daiichi-koudai.ac.jp

Cloud System for Optimal Automatic Irrigation of Plants
using Meteorological Data and Pre-settings
Taiyo Maeno, Ryota Shibusawa
Department of Informatics and Electronics ,1-10-2, KokubuChuo, Kirishima, Kagoshima, 899-4395, Japan
E-Mail: r-shibusawa@daiichi-koudai.ac.jp

Abstract: Many automatic irrigation systems have been developed and put into practical use, but most of themcontinue to operate under pre-set irrigation conditions, and few of them change their operation based on weather
data such as the amount of precipitation. In this study, in addition to pre-setting the frequency and amount ofirrigation by the manager, we developed a system that automatically acquires weather data provided as a cloudservice from the Internet and irrigates based on such data, and clarified a specific implementation method. In thefuture, we plan to conduct an experiment using this system to confirm the growth of plants by actually performing
automatic irrigation for a certain period of time.
Key words: Smart agriculture, Internet of Things, Automatic Irrigation, Data-driven agriculture1.
はじめに持続可能な社会の実現に向けて，国連各国を始めとして大気中の CO2 の削減が急務となっている．CO2 の排出量を減らすだけのアプローチ
では，各種の生産など経済活動を継続しながら大気中の CO2 を削減することは難しい．そこで，CO2 を回収する技術も重要になっている．
その一つとして植物を増やすことがあるが，少子高齢化や人口が減っている社会の中で，多くの植物を適切に潅水して生育することは難し
い．そのため，自動潅水システムが必要になる．
既に多くの自動潅水システムが研究開発され実用化されているが，その多くは事前設定された潅水の条件で動作を続けるものであり，降水量など，気象データに基づいて動作を変えるものは少ない．そこで本研究では，管理者による潅水の頻度，量の事前設定に加え，クラウドサービスとして提供されている気象データをインターネットから自動取得し，そのデータも踏まえて潅水を行うシステム(autering)を研究開発した．

2.

先行研究

宮崎らの研究では土壌水分量のモニタリングによる潅水制御が有効であることを示されている．また，葉温による植物の水分状態を推定可能であることも示されてある[1]．
川島らの研究では，土の中の水が土の毛管力によって引き付けられている強さの程度を表す値である土壌 pF 値を使った潅水制御法が開発さ

第一工科大学研究報告

第34号（2022）

れている．pF 値は低いほど土壌が乾燥している3.

ことを示す．川島らは pF 値を常時測定し潅水点3.1. システムの概要
autering では，マイコンとクラウドサービスを使い植物に最適な水の量を潅水する．試作したシステムの概要を図 1 に示す．
今回試作したシステムはマイコン側から送られる土壌水分量と湿度，温度の環境データと外部天気予報 API によるデータを元にサーバの制
御プラグラムで潅水量を決定し電磁弁を制御して潅水するものである．また，サーバに蓄積された環境データは Web サイトでグラフ化し可視化を行っている．植物の生育状態が分かるようにカメラも設置している．
潅水する際の潅水量の調節は土壌水分計のデータを用いて行う．制御プログラムで目標の土壌水分量を決め，現在の土壌水分量と等しくなるまで潅水するようにマイコンに設定する．

を超えたら即時に潅水する方式(即時式)，あらかじめタイマーで潅水時刻と潅水量を設定しておき，その時刻の pF 値が低ければ潅水動作を自動的に取りやめる方式(キャンセル式)，毎日 8 時に
天候を判断しタイマーで潅水時間を設定する方式(タイマー式)の三つの比較を行った．結果はキャンセル式より即時式とタイマー式のほうが果実品質は良いことが示されている．また，タイマー式での毎日の調整による労力を考えると即時式の有用性を示している[2]．
これらの研究のように，土壌センサのデータの値に応じた潅水量を事前設定し，自動的に潅水する手法は提案されている．本研究の手法と先行研究の手法の違いは，そのような設定に加え，日々の天気予報の情報を加味して潅水量を自動調整することである．

システムの内容

3.2.システムの構成機器
本システムは主に，潅水を行う土壌の近くに設置するマイコンと，インターネット上のクラ

図 1 システムの概要図

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図 2 システムの機器構成
ウドサーバ，外部 API サーバに分けられる．その構成機器を図 2 に示す．
マイコン側では計器を使った環境データの取得や電磁弁の制御，マイコンに取り付けた各センサーからデータを取得しサーバへ送る等の処理を行う．マイコンには RISC-V のM5StickC[3]，電磁弁には，ZJchao 社の電磁弁(ZJchao3u51h0emrs)を使用した．土壌水分量を測るセンサは M5Stack 用土壌水分センサユニット[4]を使っている．同ユニットはパッド間の誘電率をもとに土壌水分量を計測している．土壌水分量が多いほどパッド間の誘電率が高くなり，抵抗値は下がり，出力値が高くなる．
サーバ側ではマイコンから送られた温度，湿度，土壌水分量，写真のデータから制御プログ
ラムによる潅水量の決定や蓄積したデータをグラフ化して Web サイトに表示するなどを行う．
サーバには，さくらインターネット社のさくら
インターネット VPS[5]を用い，Cent OS 上に必要なミドルウェアとプログラム実行環境をインストール，設定し，開発したソフトウェアを動作させるようにした．本システムでは，Apache,MariaDB, PHP を使用して実装している．
3.3. 事前設定のみに基づく潅水方法

事前設定のみに基づく潅水の動作の手順を次ページの図 3 に示す．本システムでは，ユーザに対して春，夏，秋，冬の 4 つの季節ごとに，潅水を行う時間を表 1 の例のように設定できるようにしている．
また，目標とする土壌水分量を表 2 の通り設定できるようにしている．土壌水分量の計測値の例を表 2 に示す．

表 1 春夏秋冬の潅水時間の設定例
季節

潅水時間

春(3 月～5 月)

毎朝 9 時～10 時の間に潅水する

夏(6 月～8 月)

毎朝 9 時～10 時の間と，夕 18 時～19 時の間に潅水する

秋(9 月～11 月)

毎朝 9 時～10 時の間に潅水する

冬(12 月～2 月)

冬は週に一度 9 時～
10 時に潅水する

表 2 土壌水分量の計測値の目安
土壌水分量

解釈

500～

湿りすぎ

400～500

湿っている(最適量)300～400

乾いている

～300

乾きすぎ

サーバとマイコンとの通信には http GET
method を用いている．マイコン側から http GET
method で URL にパラメータ名と値をセットしてサーバに送る．サーバ側では受信プログラムを常時稼働し，マイコンから受け取ったデータのパラメータ名をトリガーとして各処理を行う．
サーバからマイコンへ処理の結果を返す際はjson 形式にして返す．計測値をサーバに保存する
際は http GET のパラメータ名に計測値をセットしてサーバに送ることで実現している．マイコンからサーバへ送る http GET method を使ったコマンドの内容を表 3 に示す．潅水の事前設定の順序を以下に番号順に示す．

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図 3 事前設定の処理の流れ(1)マイコンで動作するプログラム(以降，マイコンサイドプログラムと称する)は一定時間間隔で，サーバ上で動作するプログラム(以降，サーバサイドプログラムと称する)と通信し，必要な処理の有無を確認する．
(2)サーバサイドプログラムは現在の時間から，現在の季節を春（3 月～5 月）夏（6 月～8 月）秋（9 月～11 月）冬（12 月～2 月）のいずれかとして判別する．

(3)マイコンサイドプログラムがサーバサイドプログラムに通信した際に，現在時刻が潅水時間となっていれれば，サーバサイドのプログラムは目標値の土壌水分量である数値をマイコンへ送る．そうでなければ(1)に戻る．
(4)マイコンサイドのプログラムは，サーバから送られた目標の土壌水分量と現在の土壌水分量を比較する．目標の土壌水分量が大きい場合(1)に戻る．

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表 3 http GET と内容
パラメタと値の組

3.5.
内容

temp=測定温度&
humi=測定湿度&

マイコンで計測した温度，湿度，土壌水分量

earth=測定土壌水分量のデータをサーバ側で受け取り DB へ保存する

kettei潅水時間になっている(値は無し)

かのチェックをし，潅水時間であれば外部の天気予報 API から天気予報を取得し潅水量を決めデータを返す(5)マイコンサイドのプログラムは，目標値の土壌水分量より現在の土壌水分量が小さい場合，データベース設計

本システムのデータベースで使用しているテーブルを図 5 に示す．本システムではデータベースを 1 つだけ定義し，その中に 2 つのテーブルを定義している．date テーブルはマイコンから送られた温度，土壌水分量，湿度のデータと記録
時間を保存するために temp, earth, humi, datetimeの 4 つのカラムを用意している．冬に潅水する
場合は二週間に一度の頻度であるため前回の潅
水月日を覚えてなければならない．そのためSeasonDate テーブルでは winter カラムを用意し潅水した月日を記録している．
1 つのデータベースが，1 つの潅水場所と対応しており，複数の異なる地点で潅水を行いたい
場合，その地点の数だけデータベースを作ることでシステムを拡張可能である．

電磁弁を開いて 5 秒間潅水する．5 秒後(4)に戻る．

3.4. 気象データと事前設定との組み合わせ方法
気象データと事前設定を組み合わせた潅水処理の手順を次ページの図 4 に示す．
本システムのサーバサイドプログラムは，天気予報クラウドサービス OpenWeatherMap の API[6]を使って，3 時間毎の天気予報，降水量を取得する．そして，取得した天気予報と降水量を踏まえて，事前設定で決められている目標の土壌水分量(400)を調節してマイコンへ送る．
例として，夏の朝 9 時に潅水する際の動作例を次に示す．事前設定に基づくと 9 時の次の潅水が行われる時間は 18 時とする．まず，18 時までの間の 3 時間毎の天気予報，降水量を取得する．もし，大雨の場合や降水量の合計値が大きい場合，目標とする土壌水分量から一定の水分量を減らして，9 時に潅水を行う．こうすることで気象データを用いた潅水量の調節を行うことができる．この際，天気予報の降水量によって達成される土壌水分量の推定値よりも多めの値を目標値として潅水を行うようにしている．こうすることで，仮に天気予報が外れた場合も，最低限の量の潅水をできるようにしている．

図 5 使用しているテーブルの定義
4. 今後の実験の計画
本システムの有効性を検証するために，事前設定のみを使った潅水方法，事前設定と天気予報
API の双方を使った潅水方法の 2 つで，植物の生育の具合を比較することを検討している．生育の具合の指標としては，定期的に測定した草丈，茎の長さ，太さ，葉の数を用いることを検討している．指標の生成方法としては，画像処理による自動測定，人による評価の 2 つを用いる予定である．
その他，実験の実施にあたって下記の事項を考慮する必要があると考えている．
・適当に水をあげてしまったら育たない植物を選ぶ必要がある．
・2 つのシステムで実際に生育した植物の生育状況を示す．

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図 4 事前設定と気象データを組み合わせた潅水処理の手順

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・生育する植物，事前設定(季節とその植物に合わせた)を決めて，実験を開始する．
・実験中のシステムの全ての動作を記録しておく．(何日の何時にどれだけ水分をあげたか．土壌水分量も記録．降水量も毎日記録しておく)
・毎日(何日かに 1 回)，生育状況を確かめるための写真を取る．そのために自動で写真などをとるシステムを導入する．

参考文献[1] 宮崎彰，小島歩未 ら“土壌・植物における水分状態のモニタリングとそれに基づく潅水自動制御技術の開発”, 四国支報（Shikoku J.
Crop Sci.）57, pp.12～13.
[2] 川島和子，後藤ひさめ ら，“温室メロン栽培における点滴潅水の自動制御方式の相違が潅水パターンと生育，果実品質に及ぼす影響”, 愛知
県農業総合試験場研究報告 35 号,p.65-71, 2003
年 12 月.
[3] M5StickC,
https://m5stack.com/collections/m5core/products/stick-c, (参照 2022-5-23).
[4] さくらインターネット VPS,
https://vps.sakura.ad.jp/, (参照 2022-5-23).
[5] M5STACK-EARTH-UNIT,
https://shop.m5stack.com/products/earth-sensorunit, (参照 2022-5-23).
[6]OpenWeatherMap,
https://openweathermap.org/api, (参照 2022-523).