JP2014198012A - Activity analysis program for plant - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、植物の活性度解析プログラムに関し、特に、植物工場で栽培する野菜等の植物の活性度として、植物の光合成の状態や水分・塩類ストレスの状態を定量的に把握する技術に関する。 The present invention relates to a plant activity analysis program, and more particularly, to a technique for quantitatively grasping the state of photosynthesis of plants and the state of water and salt stress as the activity of plants such as vegetables cultivated in a plant factory.
植物工場の中でも、特に太陽光利用型植物工場においては、植物の生育を促進させるため、太陽の日射を効率的に集めることを意識した設計になっている。しかしながら、施設内の入射量が増大することは、遠赤外線量の増大に繋がり、施設内の温度上昇、さらに栽培している植物体温の上昇に繋がることが懸念されるため、施設内の温度管理や植物体温の管理が非常に重要になってくる。植物は主に葉面上に存在する気孔を開き、体内水分とともに熱を放出する蒸散と呼ばれる機構を持っているが、過度な強光や高温に曝さらされた場合には、植物体内の水分率が低下し、いわゆる水分ストレス状態に陥る。 Among plant factories, in particular, plant factories utilizing solar light are designed with the aim of efficiently collecting solar radiation to promote plant growth. However, an increase in the amount of incident light in the facility leads to an increase in the amount of far-infrared rays, and there is a concern that the temperature in the facility may increase and the temperature of the plant being cultivated may increase. And the management of plant body temperature becomes very important. Plants have a mechanism called transpiration that mainly opens the pores that exist on the foliage and releases heat together with moisture in the body, but when exposed to excessive strong light or high temperatures, The rate drops and falls into a so-called moisture stress state.
植物の水分ストレスや蒸散機能の状態を診断する方法として、下記特許文献１、特許文献２、特許文献３に記載の技術が知られている。
As a method for diagnosing the state of water stress and transpiration function of a plant, techniques described in
下記特許文献１に記載の技術は、可視領域における肉眼による画像と、同じ視野における赤外二次元画像とを選択により同時にまたは各別に得ることができる波長分析型赤外画像および可視画像解析装置を提供することで、植物体温を計測するだけでなく、水分ストレスの状態を把握することを可能にする技術である。特許文献１では、赤外フィルタと可視フィルタとを備えた光学フィルタ、赤外・可視一体型センサを設けて、赤外画像と可視画像とを解析するものである。
The technology described in
下記特許文献２に記載のものは、蒸散する水蒸気量の時間的変化を電極間電流値の変化として示す蒸散水蒸気量センサー素子を用いて、植物の蒸散状態の変化を低電圧駆動したセンサー素子の微小出力電流の変化として感度・高精度に計測およびモニタリングする技術である。
The following
下記特許文献３に記載のものは、植物体に光を照射した時に植物体から発せられる蛍光スペクトルの経時変化を測定することにより、光合成の活性度を定量的に把握する技術である。 The thing of the following patent document 3 is a technique which grasps | ascertains the activity of photosynthesis quantitatively by measuring the time-dependent change of the fluorescence spectrum emitted from a plant body when light is irradiated to a plant body.
しかしながら、上記特許文献１に記載の技術によれば、熱赤外画像とＣＯ２や水分ストレスに対応する光の波長領域を同時に計測することが可能である。但し、植物体への影響を評価するためには、営農の専門家が画像を見て植物の状態を判断する必要があるため、専門家以外の人が植物の状態を判断するための定量的な指標を提示できないという問題がある。
However, according to the technique described in
また、上記特許文献２に記載の技術は、植物の葉面に固定したセンサーを用いることで、葉面の蒸散状態を精密に測定することができるが、センサーを固定する必要があり、スペーシング機構（栽培ステージが進むにつれて、栽培容器が自動的に移動する）を有する植物工場で適用するのは困難である。植物の葉面に直接付着させるため、栽培している植物の群落全体の傾向を把握することもできない。
Moreover, although the technique described in the above-mentioned
また、上記特許文献３に記載の技術は、蛍光強度の変化を見ることで、光化学反応に流れているエネルギーの割合を見積もることができ、光阻害（可視光の照射により引き起こされる光合成速度の低下）を正確に判断することができる。しかしながら、クロロフィル蛍光画像計測装置のような価格的に高価な機器を利用する必要が生じるため、植物工場の野菜生産のような販売単価の少ないビジネスで利用することは困難である。 In addition, the technique described in Patent Document 3 can estimate the ratio of energy flowing in the photochemical reaction by observing the change in fluorescence intensity, and can inhibit photosynthesis (decrease in photosynthesis rate caused by irradiation with visible light). ) Can be determined accurately. However, since it is necessary to use an expensive device such as a chlorophyll fluorescence image measuring device, it is difficult to use in a business with a low unit sales price such as vegetable production in a plant factory.
本発明は、以下の目的を有する。
１）専門家以外の人が植物の状態を判断するための定量的な指標を提示する。
２）スペーシング機構を持つ植物工場で利用できる技術を提供する。
３）安価な機器を組み合わせて植物の活性度を把握する。
The present invention has the following objects.
1) A non-expert person presents a quantitative index for judging the state of a plant.
2) Provide technologies that can be used in plant factories with spacing mechanisms.
3) Determine the activity of plants by combining inexpensive equipment.
本発明は、上記目的を達成するため、大量生産によって価格が下がったセンサー（ＣＣＤ、赤外線センサー、バンドパスフィルター）を組み合せ、植物体から離れた地点からイメージング処理を行うことで、葉表面温度や水ポテンシャル（植物葉内の水分含水率）など、植物体の活性度を表す指標を安価に非破壊で測定する。また、専門家以外の人であっても植物の状態を判断できるようにするため、植物の画像を提示するだけではなく、相対湿度の測定結果から得られる飽差（ある温度下でその空気にあとどれだけ水蒸気が入る余地があるか）に基づき、植物の葉表面温度の変動が異常な状態か否かを判断できる情報に変換して提示する、また、理想的な営農者（例えば高い収量を実現している営農者）の葉表面温度や水ポテンシャルなどのデータとの違いを視覚的に表示するグラフィカルなインターフェースを提供する。 In order to achieve the above object, the present invention combines a sensor (CCD, infrared sensor, bandpass filter) whose price has decreased due to mass production, and performs an imaging process from a point away from the plant body, so that the leaf surface temperature or Indicators representing plant activity, such as water potential (moisture moisture content in plant leaves), are measured inexpensively and non-destructively. In addition, in order to be able to judge the state of a plant even by a person other than an expert, not only presenting an image of the plant, but also a saturation obtained from the measurement result of relative humidity (in the air at a certain temperature) Based on how much room for water vapor to enter), the information is converted into information that can be used to determine whether the fluctuation in the leaf surface temperature of the plant is abnormal or not, and ideal farmers (eg high yield) Provides a graphical interface that visually displays the difference between leaf surface temperature and water potential data.
本発明の一観点によれば、植物工場毎に、植物工場のセンサー群が収集した基本的な外部環境データを取得する外部環境データ取得処理と、前記外部環境データと前記センサー群の測定値に基づいて、植物の状態をモニタリングするための植物の活性度を推定するための活性度推定要因データを算出する活性度推定要因データ算出処理と、前記活性度推定要因データに基づいて得られる植物の活性度から、植物の異常を検出してその旨を含む情報報知する報知処理と、を有することを特徴とする植物活性度解析プログラムが提供される。 According to one aspect of the present invention, for each plant factory, external environment data acquisition processing for acquiring basic external environment data collected by the sensor group of the plant factory, and the external environment data and the measured value of the sensor group Based on the activity estimation factor data calculation process for calculating the activity estimation factor data for estimating the activity of the plant for monitoring the state of the plant, and the plant obtained based on the activity estimation factor data There is provided a plant activity analysis program characterized by having a notification process for detecting an abnormality of a plant from an activity level and reporting information including that.
前記活性度推定要因データ算出処理は、飽差と葉面温度との時間変動を算出する処理であることを特徴とする。 The activity estimation factor data calculation process is a process for calculating a temporal variation between saturation and leaf surface temperature.
前記報知処理は、前記植物の異常を検出してその旨を含む情報を視覚的に表示するインターフェースを提供する処理であることを特徴とする。 The notification process is a process for providing an interface that detects an abnormality of the plant and visually displays information including the abnormality.
前記報知処理は、前記活性度推定要因データ算出処理により算出された飽差と葉面温度との時間変化を、それぞれの時間軸を合わせて表示し、飽差と葉面温度の時間変化の差分に基づいて、前記植物の異常を検出してその旨を含む情報を視覚的に表示するインターフェースを提供する処理であることを特徴とする。 The notification process displays the time change between the saturation and the leaf surface temperature calculated by the activity estimation factor data calculation process along the respective time axes, and the difference between the saturation and the leaf surface temperature over time is displayed. Based on the above, it is a process for providing an interface for detecting abnormalities of the plant and visually displaying information including the abnormality.
前記報知処理は、前記活性度推定要因データ算出処理により算出された葉面温度の時間変化を、理想的な植物工場と比較対象となる植物工場とで時間変化を、時間軸を合わせて表示し、葉面温度の時間変化の差分に基づいて、前記比較対象となる植物工場の環境を、理想的な植物工場に近づけるようにするための分析結果を視覚的に表示するインターフェースを提供する処理であることを特徴とする。 The notification process displays the time change of the leaf surface temperature calculated by the activity estimation factor data calculation process, the time change between the ideal plant factory and the plant factory to be compared, along the time axis. A process for providing an interface for visually displaying an analysis result for bringing the environment of the plant factory to be compared closer to an ideal plant factory based on a difference in time variation of leaf surface temperature. It is characterized by being.
前記報知処理は、飽差と葉面温度との関係から、飽差は定常状態にある半面、葉温が上昇傾向にある場合には、葉の蒸散を阻害する環境下にないことから、植物体が強光にさらされたことで気孔が閉じられ、蒸散量が落ちて葉面温度の上昇に繋がった可能性を示唆するものであることを特徴とする。 From the relationship between the saturation and the leaf surface temperature, the notification process is in a steady state, but when the leaf temperature tends to increase, the leaf is not in an environment that inhibits transpiration of the plant. It is characterized by suggesting the possibility that the pores were closed by exposure of the body to intense light, and that the transpiration amount decreased and the leaf surface temperature increased.
前記報知処理は、飽差と葉面温度との関係から、飽差のスコアが下がっている場合に、水分のストレスの可能性があり、換気等によって、湿度を下げる必要があることが示唆するものであることを特徴とする。 From the relationship between saturation and leaf surface temperature, the notification process suggests that there is a possibility of moisture stress when the saturation score is lowered, and it is necessary to lower the humidity by ventilation or the like. It is characterized by being.
本発明によれば、専門家以外の人が植物の状態を判断するための定量的な指標を提示することができる。 According to the present invention, it is possible to present a quantitative index for a person other than an expert to judge the state of a plant.
以下、本発明を実施する場合の一形態を、図面を参照して具体的に説明する。
図１は、本発明の一実施の形態における植物の活性度解析システムの全体構成例を示す機能ブロック図である。ハウス型農場などを含む一般的な植物工場（２００、３００）では、栽培スペース（２０１、３０１）、栽培環境データを収集するセンサー群（２０２、３０２）と、を保持している。栽培スペース（２０１、３０１）では、栽培ステージが進むにつれて、栽培容器が自動的に移動するスペーシング機構を備えることが一般的である。苗を定植した後、収穫の段階に移るまで作業者は植物を直接触れる必要がない。栽培管理は日射量、気温、相対湿度などの基本的な栽培環境データを収集するセンサー群（２０２、３０２の一部）と、植物画像など植物の状態をモニタリングするためのデータを収集するＣＣＤ、赤外線センサー、バンドパスフィルター、温度計、湿度計、タイマ、照度計等のセンサー群（２０２、３０２の一部）に分かれる。これらのセンサー群から得られた情報を収集して、コンピュータ管理するために設けられた、ＰＣなどの栽培環境制御システム（２０３、３０３）上で管理される。ＣＣＤ、赤外線センサー、バンドパスフィルターは、特許文献１に記載されているように、それぞれ、可視光線を検出して輝度（光の強度）を測定し、赤外光線を検出して輝度（赤外光の強度）を測定し、特定の波長に測定領域を変調する。
Hereinafter, an embodiment for carrying out the present invention will be specifically described with reference to the drawings.
FIG. 1 is a functional block diagram showing an example of the overall configuration of a plant activity analysis system according to an embodiment of the present invention. In general plant factories (200, 300) including house-type farms, etc., cultivation spaces (201, 301) and sensor groups (202, 302) for collecting cultivation environment data are held. The cultivation space (201, 301) generally includes a spacing mechanism in which the cultivation container automatically moves as the cultivation stage progresses. After planting seedlings, workers do not need to touch the plants directly until they move to the harvest stage. The cultivation management includes a sensor group (a part of 202 and 302) that collects basic cultivation environment data such as solar radiation, temperature, and relative humidity, and a CCD that collects data for monitoring the state of the plant such as plant images, It is divided into sensor groups (a part of 202 and 302) such as an infrared sensor, a band pass filter, a thermometer, a hygrometer, a timer, and an illuminometer. Information obtained from these sensor groups is collected and managed on a cultivation environment control system (203, 303) such as a PC provided for computer management. As described in
本実施の形態においては、インターネットやＬＡＮなどのネットワーク１を通じて、栽培環境データ収集基盤１００の内部で稼働するデータ蓄積機能（データ取得部： １０３）に送信し、データ蓄積機能１０３が栽培環境データベース（データ記憶部： １０１）に登録する。植物活性度計測機能（測定部： １０２）は、栽培環境データベースに格納された基本的な栽培環境データと植物の状態をモニタリングするためのデータから植物活性度を計測する。これにより、専門家以外の人であっても植物の状態を判断できるようにするため、植物の画像を提示するだけではなく、葉表面温度や水ポテンシャルなどを測定するとともに、植物の葉表面温度の変動が異常な状態か否かを判断できる情報に変換して提示し、視覚的に表示するグラフィカルなインターフェースを提供することができる。
In this Embodiment, it transmits to the data storage function (data acquisition part: 103) which operate | moves inside the cultivation environment data collection base |
図２は、本実施の形態における栽培環境データベースのテーブルＴＢ１の一構成例を示す図である。本実施の形態では、植物工場のセンサー群（２０２、３０２）が収集した日射量２１３、気温２１４、相対湿度２１５などの基本的な栽培環境データ（外部環境データ）と、外部環境データとセンサー値（植物画像など）に基づいて得られ、植物の状態をモニタリングするための飽差２１６、葉面温度２１７などの植物の活性度を推定するための活性度推定要因データと、から構成され、施設を特定する施設ＩＤ２１０、日付２１１、時刻２１２により特定されるデータ群を有するテーブルの例を示している。本実施の形態で示したデータ項目以外にも、一般的な植物工場のセンサー群で収集するあらゆるデータが対象となる。葉面温度２１７は、センサーの赤外画像などから取得することができる。
FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration example of the table TB1 of the cultivation environment database in the present embodiment. In the present embodiment, basic cultivation environment data (external environment data) such as the amount of
図３は、本実施の形態における植物の飽差と葉面温度との時間変動を、時間軸を合わせて表示した表示画面の一例を示す図である。専門家以外の人であっても植物の状態を判断できるようにするため、本実施の形態では、飽差の経日変化のグラフと、葉温の経日変化のグラフと（ａ）、植物の状態やその原因を表示するアラート画面（ｂ）を重ねて表示し、個々の事象の対応関係を容易に理解できるようにするためのグラフィカルなインターフェースの一例を示している。この例では、期間Ｔ１内の２０１３／２／２７の１４：１７に飽差は定常状態にある半面、葉温が上昇傾向にある。葉の蒸散を阻害する環境下にないことから、植物体が強光にさらされたことで気孔が閉じられ、蒸散量が落ちて葉温の上昇に繋がった可能性を示唆される。アラート画面にはその旨を表示する。一方期間Ｔ２内の、２０１３／２／２８の７：５２に飽差のスコアが下がっているため、水分のストレスの可能性があり、換気等によって、湿度を下げる必要があることが示唆される。 FIG. 3 is a diagram showing an example of a display screen that displays time fluctuations between plant saturation and leaf surface temperature in accordance with the present embodiment along the time axis. In order to be able to judge the state of the plant even by a person other than an expert, in this embodiment, the graph of the daily change of the saturation and the graph of the daily change of the leaf temperature (a), the plant An alert screen (b) that displays the state of the event and its cause is displayed in an overlapping manner, and an example of a graphical interface for making it easy to understand the correspondence between individual events is shown. In this example, at 14:17 of 2013/2/27 within the period T1, the saturation is in a steady state, but the leaf temperature tends to increase. Since it is not in an environment that inhibits transpiration of leaves, it was suggested that exposure of the plant to strong light closed the pores, leading to a decrease in transpiration and an increase in leaf temperature. This is displayed on the alert screen. On the other hand, since the satiation score falls at 7:52 on 2013/2/28 within the period T2, there is a possibility of moisture stress, suggesting that the humidity needs to be lowered by ventilation etc. .
図４Ａは、本実施の形態における理想的な営農者データを重ね合せた表示画面の一例を示す。専門家以外の人であっても植物の状態を判断できるようにするため、本実施の形態では、理想的な営農者の栽培環境データの経日変化のグラフ１と、自分の栽培環境データの経日変化のグラフ２と、両者を比較した際の特徴的な違いを表示する分析画面を重ねて表示するためのグラフィカルなインターフェースの一例を示している。この例では、理想的な営農者が運営する植物工場Ａと、栽培ノウハウを持たない営農者が運営する植物工場Ｂで、葉温を測定した結果を表示している。植物工場Ａでは、植物の葉温の経日変化のばらつきが少なく、植物に水分ストレスがかかっていないことを示している。一方、植物工場Ｂでは、午後にかけて葉温が上昇する傾向にあることから、分析画面では、午後における栽培環境の設定値を見直す必要性を示唆している。
FIG. 4A shows an example of a display screen in which ideal farmer data in the present embodiment are superimposed. In order to be able to judge the state of the plant even by a person other than the expert, in this embodiment, the
図４Ｂは本実施の形態における複数年度のデータを重ね合せた表示画面の一例を示す図である。専門家以外の人であっても植物の状態を判断できるようにするため、本実施の形態では、複数年度のデータの例として、２０１１年度、２０１２年度について、毎月の日平均葉温の推移と、月別収穫量の推移を重ねて表示するためのグラフィカルなインターフェースを備えている。この表示例では、葉温が低いことから推定されるように、冷夏であった２０１２年度の収穫量が前年（２０１１年）に比べて落ちていることが示されており、冷夏の際には、夏場（６月中旬から８月中旬）に、施設温度が下がり過ぎないように制御する必要があることを示唆している。 FIG. 4B is a diagram showing an example of a display screen in which data for a plurality of years is overlaid in the present embodiment. In order to be able to judge the state of a plant even if it is a person other than an expert, in this embodiment, as an example of data for a plurality of years, for 2011 and 2012, the monthly average leaf temperature changes and , It has a graphical interface for displaying the changes in monthly yields. In this display example, as estimated from the low leaf temperature, it was shown that the harvest amount in 2012, which was a cool summer, was lower than the previous year (2011). This suggests that it is necessary to control the facility temperature so that it does not drop too much in the summer (mid-June to mid-August).
以下、本発明を実施する場合の処理の流れを、フローチャートを用いて具体的に説明する。 Hereinafter, the flow of processing when the present invention is implemented will be specifically described with reference to flowcharts.
図５Ａは本実施の形態における植物活性度計測処理の流れを示すフローチャート図である。植物活性度計測機能１０２は、栽培環境データベース１０１における基本的な栽培環境データを取得した後で（ステップ５００１）、飽差や蒸散速度の推定値を算出する（ステップ５００２、５００３）。例えば、既知の手法を用いることで、飽差については気温と相対湿度のデータから算出できる。蒸散速度についても同様に、チャンバー法などの既知の手法を用いることで、気温、相対湿度、CO2濃度、葉温のデータから算出できる。例えば、ガスチャンバー法など既知の手法を用いて、相対湿度・気温・葉面温度から飽和水蒸気圧、葉のコンダクタンスを測定し、蒸散速度の推定値を算出する。
FIG. 5A is a flowchart showing a flow of plant activity measurement processing in the present embodiment. After acquiring basic cultivation environment data in the cultivation environment database 101 (step 5001), the plant
この過程を経た後は、栽培環境データベース１０１に、図２に示すようなあらゆるデータが格納されている。これらのデータの経日変化を図３、図４のようにグラフ化して表示する（ステップ５００４）。図３におけるアラート画面や、図４における分析画面の表示については、複数の栽培環境データの組合せ毎に、あらかじめステータス値や原因が定義されていることを前提とする。
After this process, the
図５Ｂは、本実施の形態における蒸散速度推定処理の流れを示すフローチャート図である。図５Ｃは、図５Ｂの処理におけるデータ例を示す図である。蒸散速度の推定にはいくつかの手法があり、本実施の形態では、その１例を示している。他のあらゆる推定手法についても、システムに組み込む余地があることは言うまでもない。 FIG. 5B is a flowchart showing the flow of the transpiration rate estimation process in the present embodiment. FIG. 5C is a diagram illustrating an example of data in the process of FIG. 5B. There are several methods for estimating the transpiration rate, and one example is shown in the present embodiment. It goes without saying that all other estimation methods have room for incorporation into the system.
蒸散速度推定処理では、栽培環境データベース１０１から入力データを取り込んでくる（ステップ５０１１）。図５Ｃ（ａ）に示すように、日射量Q、飽差D、葉温T、二酸化炭素濃度Ca、風速u、が植物工場内に設置されたセンサー機器などから入手する環境入力データ、光による気孔コンダクタンスa、最大気孔コンダクタンスgsmax、最高限界温度Th、最適温度To、最低限界温度Th、気孔コンダクタンスが半分になる飽差D0、二酸化炭素に関する係数c1、顕熱輸送のバルク係数Ch、など植物固有のパラメタを入力する。 In the transpiration rate estimation process, input data is taken from the cultivation environment database 101 (step 5011). As shown in FIG. 5C (a), the solar radiation amount Q, the saturation D, the leaf temperature T, the carbon dioxide concentration Ca, the wind speed u, the environmental input data obtained from the sensor device installed in the plant factory, etc. Stoma conductance a, maximum stomatal conductance gsmax, maximum limit temperature Th, optimum temperature To, minimum limit temperature Th, saturation difference D0 halving stomatal conductance, coefficient c1 for carbon dioxide, bulk coefficient Ch for sensible heat transport, etc. Enter the parameters.
次に、Jarvisによる気孔コンダクタンスの推定モデルを用いて、気孔コンダクタンスgsを推定する（ステップ５０１２、図５Ｃ（ｂ））。
Next, the stomatal conductance gs is estimated using the Jarvis stomatal conductance estimation model (
最後に、水蒸気の拡散係数の推定値Ceを推定し、葉温と大気温度の飽和蒸気圧の差から成る物理量とかけ合わせることで、蒸散速度Etの推定値を得る（ステップ５０１３、図５Ｃ（ｃ））。なお、水蒸気圧は温度によって決定される値である。
Finally, the estimated value Ce of the diffusion coefficient of water vapor is estimated and multiplied by a physical quantity consisting of the difference between the saturated vapor pressure of the leaf temperature and the atmospheric temperature to obtain an estimated value of the transpiration rate Et (
図６はデータ蓄積機能の処理の流れを示すフローチャート図である。データ蓄積機能１０３は、栽培環境制御システム(２０３、３０３)から、センサー群が収集している栽培環境データとして、日射量、気温、相対湿度などの基本的な栽培環境データと、植物画像など植物の状態をモニタリングするためのデータの受信を待ち（ステップ６００１）、仮に当該データを受信した場合に（ステップ６００２）、栽培環境データベース１０１にデータを格納する（ステップ６００３）。基本的な栽培環境データは図２に示したテーブルにデータを格納し、植物画像のデータはハードディスクに格納する。以降はステップ６００１に立ち戻って、処理を繰り返す。
FIG. 6 is a flowchart showing the flow of processing of the data storage function. The
本実施の形態によれば、例えば、飽差が適切な状態にあるにも関わらず、葉表面温度が上昇している場合は、植物体が強光にさらされたことで、気孔が閉じて蒸散量が落ちた可能性を示唆できる。単に植物の画像を提示するだけでなく、強光にさらされている可能性など現象に対する原因までを提示することができるようになり、専門家以外の営農者であっても、斜光カーテンを閉めるなど具体的な対策を取りやすくなる。理想的な営農者との違いを視覚的に表示するグラフィカルなインターフェースについても、同様の効果がある。 According to the present embodiment, for example, when the leaf surface temperature is rising even though the saturation is in an appropriate state, the pores are closed because the plant body was exposed to strong light. It may indicate that the transpiration rate has dropped. It is possible to present not only the plant image but also the cause of the phenomenon such as the possibility of exposure to strong light, and even the farmer other than the expert can close the oblique light curtain It becomes easy to take concrete measures such as. The same effect can be achieved with a graphical interface that visually displays the difference from the ideal farmer.
また、上記の実施の形態において、添付図面に図示されている構成等については、これらに限定されるものではなく、本発明の効果を発揮する範囲内で適宜変更することが可能である。その他、本発明の目的の範囲を逸脱しない限りにおいて適宜変更して実施することが可能である。 In the above-described embodiment, the configuration and the like illustrated in the accompanying drawings are not limited to these, and can be changed as appropriate within the scope of the effects of the present invention. In addition, various modifications can be made without departing from the scope of the object of the present invention.
また、本発明の各構成要素は、任意に取捨選択することができ、取捨選択した構成を具備する発明も本発明に含まれるものである。 Each component of the present invention can be arbitrarily selected, and an invention having a selected configuration is also included in the present invention.
また、本実施の形態で説明した機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより各部の処理を行ってもよい。尚、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。 In addition, a program for realizing the functions described in the present embodiment is recorded on a computer-readable recording medium, and the program recorded on the recording medium is read into a computer system and executed to execute processing of each unit. May be performed. The “computer system” here includes an OS and hardware such as peripheral devices.
本発明は植物工場に利用可能である。 The present invention is applicable to plant factories.
１…ネットワーク、１００…栽培環境データ収集基盤、２００…植物工場Ａ、３００…植物工場Ｂ、１０１…栽培環境データベース、１０２…植物活性度計測機能、１０３…データ蓄積機能、２０１…植物工場Ａの栽培スペース、２０２…植物工場Ａに設置されたセンサー群、２０３…植物工場Ａに設置された栽培環境制御システム、３０１…植物工場Ｂの栽培スペース、３０２…植物工場Ｂに設置されたセンサー群、３０３…植物工場Ｂに設置された栽培環境制御システム。
DESCRIPTION OF
Claims (7)
前記外部環境データと前記センサー群の測定値に基づいて、植物の状態をモニタリングするための植物の活性度を推定するための活性度推定要因データを算出する活性度推定要因データ算出処理と、
前記活性度推定要因データに基づいて得られる植物の活性度から、植物の異常を検出してその旨を含む情報を報知する報知処理と
を有することを特徴とする植物活性度解析プログラム。 For each plant factory, external environment data acquisition processing to acquire basic external environment data collected by the sensor group of the plant factory,
Activity estimation factor data calculation processing for calculating activity estimation factor data for estimating the activity of a plant for monitoring the state of the plant based on the external environment data and the measured value of the sensor group,
A plant activity analysis program, comprising: a notifying process for detecting an abnormality of a plant from a plant activity obtained based on the activity estimation factor data and reporting information including the abnormality.
飽差と葉面温度との時間変動を算出する処理であることを特徴とする請求項１に記載の植物活性度解析プログラム。 The activity estimation factor data calculation process includes:
The plant activity analysis program according to claim 1, wherein the plant activity analysis program is a process of calculating temporal variation between the saturation and the leaf surface temperature.
前記植物の異常を検出してその旨を含む情報を視覚的に表示するインターフェースを提供する処理であることを特徴とする請求項１又は２に記載の植物活性度解析プログラム。 The notification process includes
The plant activity analysis program according to claim 1 or 2, wherein the plant activity analysis program is a process for providing an interface for detecting an abnormality of the plant and visually displaying information including the abnormality.
前記活性度推定要因データ算出処理により算出された飽差と葉面温度との時間変化を、それぞれの時間軸を合わせて表示し、
飽差と葉面温度の時間変化の差分に基づいて、前記植物の異常を検出してその旨を含む情報を視覚的に表示するインターフェースを提供する処理であることを特徴とする請求項１から３までのいずれか１項に記載の植物活性度解析プログラム。 The notification process includes
The time change between the satiety calculated by the activity estimation factor data calculation process and the leaf surface temperature is displayed together with the respective time axes,
The process of providing an interface for detecting an abnormality of the plant based on a difference between the saturation and the temporal change in leaf surface temperature and visually displaying information including the abnormality. The plant activity analysis program according to any one of 3 to 3.
前記活性度推定要因データ算出処理により算出された葉面温度の時間変化を、理想的な植物工場と比較対象となる植物工場とで時間変化を、時間軸を合わせて表示し、
葉面温度の時間変化の差分に基づいて、前記比較対象となる植物工場の環境を、理想的な植物工場に近づけるようにするための分析結果を視覚的に表示するインターフェースを提供する処理であることを特徴とする請求項１から３までのいずれか１項に記載の植物活性度解析プログラム。 The notification process includes
The time change of the leaf surface temperature calculated by the activity estimation factor data calculation process is displayed with the time axis aligned with the ideal plant factory and the plant factory to be compared, along the time axis,
This is a process for providing an interface for visually displaying an analysis result for bringing the environment of the plant factory to be compared closer to an ideal plant factory based on a difference in time variation of leaf surface temperature. The plant activity analysis program according to any one of claims 1 to 3, wherein
飽差は定常状態にある半面、葉温が上昇傾向にある場合には、葉の蒸散を阻害する環境下にないことから、植物体が強光にさらされたことで気孔が閉じられ、蒸散量が落ちて葉面温度の上昇に繋がった可能性を示唆するものであることを特徴とする請求項１から３までのいずれか１項に記載の植物活性度解析プログラム。 From the relationship between saturation and leaf surface temperature, the notification process
On the other hand, when the leaf temperature tends to rise, the saturation is not in an environment that inhibits transpiration of the leaves. The plant activity analysis program according to any one of claims 1 to 3, wherein the program suggests a possibility that the amount has fallen and has led to an increase in leaf surface temperature.
飽差のスコアが下がっている場合に、水分のストレスの可能性があり、換気等によって、湿度を下げる必要があることが示唆するものであることを特徴とする請求項１から３までのいずれか１項に記載の植物活性度解析プログラム。 From the relationship between saturation and leaf surface temperature, the notification process
4. The method according to claim 1, wherein when the saturation score is lowered, there is a possibility of moisture stress, and it is suggested that the humidity needs to be lowered by ventilation or the like. The plant activity analysis program according to claim 1.
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Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2018174804A (en) * | 2017-04-13 | 2018-11-15 | 株式会社Ihi | Fine mist cooling system and fine mist cooling method used in cultivation facility |
| JP2019150015A (en) * | 2018-03-02 | 2019-09-12 | コリア・インスティテュート・オブ・サイエンス・アンド・テクノロジー | Crop activity index based protected horticulture combination environmental control system and method |
| WO2021182616A1 (en) | 2020-03-13 | 2021-09-16 | オムロン株式会社 | Cultivation support system, cultivation support device, cultivation support method, and program |
| EP4027768A4 (en) * | 2019-09-11 | 2023-09-20 | Gadot Agro Ltd. | System and method for crop monitoring and management |
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- 2013-03-29 JP JP2013074820A patent/JP2014198012A/en active Pending
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