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JP7123381B2 - Soil physical property diagnostic method in the field - Google Patents
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Description

本発明は、圃場を対象とした診断エリアについて土壌物理性を診断する圃場における土壌物理性診断方法に関する。 TECHNICAL FIELD The present invention relates to a field soil physical property diagnosis method for diagnosing soil physical properties in a field diagnostic area.

「土壌診断」と言えば、土壌化学性について行われるのが一般的で、簡易的な土壌物理性診断技術の開発が求められていた。近年は農業機械の大型化が進み、耕盤層の形成による排水不良や作土層が薄くなる傾向が見られ、土壌化学性は適正でも土壌物理性の悪化による作物収量への影響が顕在化してきた。
土壌物理性は、コアサンプルなどを研究室に持ち帰って測定する手法が一般的で、コストや時間が掛かり、サンプルを大量に処理するのは難しかった。また、調査地点が少しずれると変化することが知られており、現場で使える簡易的評価手法が求められていた。
特許文献1は、軽量でかつ携帯して持ち運びができ、高精度な測定が可能で、土壌の硬度と貫入深度の測定値をメモリーに保存する機能を備えた土壌硬度計を提案している。
また、特許文献1では、GPSを用いて測定した位置情報及び日付と、時間情報を得て、測定データとともにメモリーに保存し、保存したデータをコンピュータに出力することにより、測定データを地図上に表示することも提案している。
Speaking of "soil diagnosis", it is common to perform soil chemical properties, and the development of a simple soil physical property diagnosis technology has been required. In recent years, agricultural machinery has become larger, and there is a tendency for poor drainage due to the formation of a plow bed layer and a thin layer of plowed soil. I've been
Soil physical properties are generally measured by taking core samples back to the laboratory, which is costly and time-consuming, and difficult to process a large number of samples. In addition, it is known that if the survey point shifts slightly, it will change, and a simple evaluation method that can be used in the field has been sought.
Patent Literature 1 proposes a soil hardness meter that is lightweight, portable, capable of highly accurate measurement, and has a function of storing measured values of soil hardness and penetration depth in a memory.
In addition, in Patent Document 1, position information and date and time information measured using GPS are obtained, stored in a memory together with the measurement data, and the stored data is output to a computer to display the measurement data on the map. We also propose to display

特許第4417422号公報Japanese Patent No. 4417422

しかし、診断エリア全体に対して排水不良や作土層の厚さなどの作物生産性に及ぼす土壌物理性を診断する方法は今まで提案されていない。 However, no method for diagnosing soil physical properties that affect crop productivity, such as poor drainage and the thickness of the topsoil layer, has been proposed so far.

本発明は、特許文献1で提案されているような土壌硬度計で測定できる土壌硬度データを用いて、作物生産性に及ぼす土壌物理性を診断する圃場における土壌物理性診断方法を提供することを目的とする。 The present invention aims to provide a soil physical property diagnostic method in a field for diagnosing soil physical properties that affect crop productivity using soil hardness data that can be measured with a soil hardness meter as proposed in Patent Document 1. aim.

請求項1記載の本発明の圃場における土壌物理性診断方法は、圃場を対象とした診断エリアについて、複数の測位ポイントを決定する測位点決定ステップと、前記測位点決定ステップで決定した前記測位ポイントについて、深度毎に土壌硬度を測定する測定ステップと、前記測定ステップで測定した土壌硬度データ及び前記測位ポイントの位置データから、前記深度毎に、土壌硬度等高線マップを生成する土壌硬度等高線マップ生成ステップと、前記土壌硬度等高線マップ生成ステップで生成した、前記深度毎の前記土壌硬度等高線マップから、土壌層位が作土か下層土かを判別する土層判別ステップと、前記土層判別ステップで判別した、前記作土又は前記下層土について土壌物理性を診断する土壌物理性診断ステップとを有し、前記土壌物理性診断ステップでは、前記深度が深い前記土壌硬度等高線マップから、低硬度ポイントを判別する第1雨水滞留エリア判別ステップと、前記深度が浅い前記土壌硬度等高線マップから、前記第1雨水滞留エリア判別ステップで判別した前記低硬度ポイントを含む低硬度エリアを雨水滞留エリアと判別する第2雨水滞留エリア判別ステップとを有し、前記深度毎の前記土壌硬度等高線マップから、前記作土における雨水の集まる前記雨水滞留エリアを判別することを特徴とする。
請求項2記載の本発明は、請求項1に記載の圃場における土壌物理性診断方法において、前記土壌物理性を前記作土における保水性又は排水性としたことを特徴とする。
請求項3記載の本発明は、請求項1に記載の圃場における土壌物理性診断方法において、前記測定ステップでの前記土壌硬度の測定後に、農作業機によって前記診断エリアを耕起する耕起ステップと、前記耕起ステップでの耕起後に、前記測位点決定ステップで決定した前記測位ポイントについて、前記深度毎に耕起後土壌硬度を測定する耕起後測定ステップと、を有し、前記土壌物理性診断ステップでは、前記測定ステップで測定した前記土壌硬度データと、前記耕起後測定ステップで測定した耕起後土壌硬度データとから前記土壌物理性の変化を診断することを特徴とする。
請求項4記載の本発明は、請求項1に記載の圃場における土壌物理性診断方法において、前記測定ステップでの前記土壌硬度の測定後に、農作業機が前記診断エリアを走行する踏圧ステップと、前記踏圧ステップでの走行後に、前記測位点決定ステップで決定した前記測位ポイントについて、前記深度毎に走行後土壌硬度を測定する走行後測定ステップと、を有し、前記土壌物理性診断ステップでは、前記測定ステップで測定した前記土壌硬度データと、前記走行後測定ステップで測定した走行後土壌硬度データとから前記土壌物理性の変化を診断することを特徴とする。
請求項5記載の本発明は、請求項1又は請求項2に記載の圃場における土壌物理性診断方法において、前記土層判別ステップで判別した前記作土における前記土壌硬度等高線マップから土質の粒度組成を判別することを特徴とする。
請求項6記載の本発明は、請求項1又は請求項2に記載の圃場における土壌物理性診断方法において、前記土層判別ステップで判別した前記作土における前記土壌硬度等高線マップから施肥量を診断することを特徴とする。
請求項7記載の本発明は、請求項1又は請求項2に記載の圃場における土壌物理性診断方法において、前記土層判別ステップで判別した前記作土における前記土壌硬度等高線マップから明渠の敷設位置を決定することを特徴とする。
請求項8記載の本発明は、請求項1又は請求項2に記載の圃場における土壌物理性診断方法において、前記土層判別ステップで判別した前記下層土における前記土壌硬度等高線マップから暗渠の敷設位置を決定することを特徴とする。
The method for diagnosing soil physical properties in a field of the present invention according to claim 1 includes a positioning point determination step of determining a plurality of positioning points for a diagnosis area targeted for a field, and the positioning points determined in the positioning point determination step. a measuring step of measuring soil hardness for each depth; and a soil hardness contour map generating step of generating a soil hardness contour map for each depth from the soil hardness data measured in the measuring step and the position data of the positioning points. and a soil layer determination step of determining whether the soil stratum is plow soil or subsoil from the soil hardness contour map for each depth generated in the soil hardness contour map generation step, and the soil layer determination step. and a soil physical property diagnosis step of diagnosing the soil physical properties of the plowed soil or the subsoil , wherein the soil physical property diagnosis step discriminates a low hardness point from the deep soil hardness contour map. and a second step of discriminating a low hardness area including the low hardness point discriminated in the first rainwater retention area discrimination step from the shallow soil hardness contour map as a rainwater retention area. and a rainwater retention area determining step, wherein the rainwater retention area where rainwater collects in the plowed soil is determined from the soil hardness contour map for each depth .
According to a second aspect of the present invention, there is provided the method for diagnosing soil physical properties in a field according to the first aspect, wherein the soil physical properties are water retention or drainage properties of the cultivated soil.
The present invention according to claim 3 is the method for diagnosing soil physical properties in an agricultural field according to claim 1, wherein after measuring the soil hardness in the measuring step, a plowing step of plowing the diagnostic area with a farming machine. a post-plowing measurement step of measuring post-plowing soil hardness for each depth at the positioning point determined in the positioning point determination step after plowing in the plowing step; In the property diagnosis step, the change in soil physical properties is diagnosed from the soil hardness data measured in the measurement step and the post-plowing soil hardness data measured in the post-plowing measurement step.
According to a fourth aspect of the present invention, there is provided the method for diagnosing soil physical properties in an agricultural field according to the first aspect, wherein after measuring the soil hardness in the measuring step, a stepping step in which an agricultural work machine travels in the diagnostic area; a post-travel measurement step of measuring post-travel soil hardness for each depth at the positioning point determined in the positioning point determination step after traveling in the treading step, wherein the soil physical property diagnosis step includes the The change in soil physical properties is diagnosed from the soil hardness data measured in the measuring step and the post-running soil hardness data measured in the post-running measurement step.
The present invention according to claim 5 is the method for diagnosing soil physical properties in a field according to claim 1 or claim 2 , wherein the soil grain size composition is obtained from the soil hardness contour map in the cultivated soil discriminated in the soil layer discrimination step. It is characterized by discriminating.
According to a sixth aspect of the present invention, in the method for diagnosing soil physical properties in an agricultural field according to the first or second aspect, the amount of fertilizer applied is diagnosed from the soil hardness contour map in the cultivated soil determined in the soil layer determination step. characterized by
The present invention according to claim 7 is the soil physical property diagnosis method in a field according to claim 1 or claim 2 , wherein the laying position of the open ditch is determined from the soil hardness contour map in the cultivated soil determined in the soil layer determination step. is characterized by determining
The present invention according to claim 8 is the method for diagnosing soil physical properties in a field according to claim 1 or claim 2 , wherein the soil hardness contour map in the subsoil discriminated in the soil layer discriminating step determines the construction position of the underdrain. is characterized by determining

本発明によれば、一部の限られたサンプリングではなく、診断エリア全体に対して排水不良や作土層の厚さなどの作物生産性に及ぼす土壌物理性を、作土と下層土とを区別して三次元分布で診断できる。 According to the present invention, soil physical properties that affect crop productivity such as poor drainage and thickness of the topsoil layer are evaluated for the entire diagnostic area, not for limited sampling of the topsoil and subsoil. It can be distinguished and diagnosed by three-dimensional distribution.

本発明の一実施例による圃場における土壌物理性診断方法を示すフローチャート1 is a flow chart showing a soil physical property diagnostic method in a field according to an embodiment of the present invention; 同圃場における土壌物理性診断方法を示す説明図Explanatory diagram showing the soil physical property diagnosis method in the same field 同圃場における土壌物理性診断方法で生成した深度毎の土壌硬度等高線マップSoil hardness contour map for each depth generated by the soil physical property diagnosis method in the same field 同圃場における土壌物理性診断方法で生成した土壌硬度等高線マップと収穫時の作土含水率との関係を示す図Diagram showing the relationship between the soil hardness contour map generated by the soil physical property diagnosis method in the same field and the soil moisture content at the time of harvest. 同圃場における土壌物理性診断方法で生成した土壌硬度等高線マップと農作物の収穫量との関係を示す図A diagram showing the relationship between the soil hardness contour map generated by the soil physical property diagnosis method in the same field and the yield of crops. 本発明の他の実施例による圃場における土壌物理性診断方法を示すフローチャートFlowchart showing a soil physical property diagnosis method in a field according to another embodiment of the present invention 土壌硬度について、標準化をしない主成分分析によって抽出した主成分(物理性パラメータ)の評価結果(寄与率)を示すグラフGraph showing evaluation results (contribution ratio) of principal components (physical parameters) extracted by principal component analysis without standardization for soil hardness 図7におけるPC1とPC2を指標として用いた耕起前後の土壌硬度の変化を示すグラフGraph showing changes in soil hardness before and after plowing using PC1 and PC2 in FIG. 7 as indicators 本発明の更に他の実施例による圃場における土壌物理性診断方法を示すフローチャートFlowchart showing a soil physical property diagnosis method in a field according to still another embodiment of the present invention 図7におけるPC1とPC2を指標として用いた走行前後の土壌硬度の変化を示すグラフGraph showing changes in soil hardness before and after running using PC1 and PC2 in FIG. 7 as indices それぞれの調査日前10日間の降水量と平均気温を示す表Table showing precipitation and average temperature for 10 days before each survey date それぞれの調査日について同一圃場における下層土(深度40cm)での土壌硬度等高線マップSoil hardness contour map of subsoil (40 cm depth) in the same field for each survey day それぞれの調査日について同一圃場における作土(深度12cm)での土壌硬度等高線マップContour map of soil hardness in the same field (depth 12 cm) for each survey day それぞれの調査日前の日降水量(アメダスデータ)を示すグラフGraph showing daily precipitation (AMEDAS data) before each survey date 土壌水分について降雨イベントと表層土壌水分の水平分布を経時的に示す土壌含水率等高線マップSoil moisture content contour map showing rainfall events and horizontal distribution of surface soil moisture over time 作土における土壌水分の垂直分布と土壌硬度とを対比して示す土壌含水率等高線マップ及び土壌硬度等高線マップSoil moisture content contour map and soil hardness contour map showing vertical distribution of soil moisture and soil hardness in plow soil in comparison 下層土における土壌水分の垂直分布と土壌硬度とを対比して示す土壌含水率等高線マップ及び土壌硬度等高線マップSoil moisture content contour map and soil hardness contour map showing vertical distribution of soil moisture and soil hardness in subsoil in comparison 小麦粉実収量を示す収量等高線マップYield contour map showing wheat flour yield 表層における土質の粒度組成及びC腐植を示す等高線マップContour map showing soil grain size composition and C humus in the surface layer 図18及び図19に示す圃場における土壌硬度等高線マップSoil hardness contour map in the field shown in FIGS. 18 and 19 図18から図20に示す圃場における土壌化学性を示す等高線マップContour maps showing soil chemistry in fields shown in FIGS. 18 to 20 図18から図20に示す圃場における土壌化学性を示す分析マップAnalysis maps showing soil chemistry in fields shown in FIGS. 18 to 20

本発明の第1の実施の形態による圃場における土壌物理性診断方法は、圃場を対象とした診断エリアについて、複数の測位ポイントを決定する測位点決定ステップと、測位点決定ステップで決定した測位ポイントについて、深度毎に土壌硬度を測定する測定ステップと、測定ステップで測定した土壌硬度データ及び測位ポイントの位置データから、深度毎に、土壌硬度等高線マップを生成する土壌硬度等高線マップ生成ステップと、土壌硬度等高線マップ生成ステップで生成した、深度毎の土壌硬度等高線マップから、土壌層位が作土か下層土かを判別する土層判別ステップと、土層判別ステップで判別した、作土又は下層土について土壌物理性を診断する土壌物理性診断ステップとを有し、土壌物理性診断ステップでは、深度が深い土壌硬度等高線マップから、低硬度ポイントを判別する第1雨水滞留エリア判別ステップと、深度が浅い土壌硬度等高線マップから、第1雨水滞留エリア判別ステップで判別した低硬度ポイントを含む低硬度エリアを雨水滞留エリアと判別する第2雨水滞留エリア判別ステップとを有し、深度毎の土壌硬度等高線マップから、作土における雨水の集まる雨水滞留エリアを判別するものである。
本実施の形態によれば、一部の限られたサンプリングではなく、診断エリア全体に対して排水不良や作土層の厚さなどの作物生産性に及ぼす土壌物理性を、作土と下層土とを区別して三次元分布で診断できる。また、先に低硬度ポイントを雨水が集まる地点として判別することで、雨水の流れを予測でき、雨水滞留エリアを正確に判別できる。また、作土における低硬度エリアは、密度が少なく隙間が多いために浸透スペースがあることで、又は土壌が水分を含むと可塑性が高まることで柔らかくなるため、雨水滞留エリアであると判別でき、雨水滞留エリアを判別することで、圃場における農作物の湿害エリアや干害エリアを予測できる。
A method for diagnosing soil physical properties in a field according to the first embodiment of the present invention includes a positioning point determination step for determining a plurality of positioning points for a diagnosis area targeted for a field, and positioning points determined in the positioning point determination step. , a soil hardness contour map generation step of generating a soil hardness contour map for each depth from a measurement step of measuring soil hardness for each depth, soil hardness data measured in the measurement step and position data of positioning points, soil A soil layer discrimination step of discriminating whether the soil stratum is top soil or subsoil from the soil hardness contour map for each depth generated in the hardness contour map generation step, and the top soil or subsoil discriminated in the soil layer discrimination step. and a soil physical property diagnosis step of diagnosing soil physical properties, the soil physical property diagnosis step includes a first rainwater retention area determination step of determining low hardness points from a deep soil hardness contour map, and a depth of a second rainwater retention area discrimination step of discriminating a low hardness area including a low hardness point discriminated in the first rainwater retention area discrimination step from a shallow soil hardness contour map as a rainwater retention area; From the map, a rainwater retention area where rainwater collects in the plowed soil is determined .
According to the present embodiment, soil physical properties that affect crop productivity, such as poor drainage and the thickness of the soil layer, are measured for the entire diagnosis area, instead of limited sampling of the soil and subsoil. can be diagnosed by three-dimensional distribution. In addition, by first identifying low hardness points as points where rainwater collects, the flow of rainwater can be predicted, and rainwater retention areas can be accurately determined. In addition, the low hardness area in the soil can be identified as a rainwater retention area because there is a permeation space due to low density and many gaps, or because the soil contains moisture and softens due to increased plasticity. By determining the rainwater retention area, it is possible to predict the wet damage area and drought damage area of crops in the field.

本発明の第2の実施の形態は、第1の実施の形態による圃場における土壌物理性診断方法において、土壌物理性を作土における保水性又は排水性としたものである。
本実施の形態によれば、作土における保水性又は排水性を診断できることで、暗渠や明渠を効果的に敷設することができ、農作物の収穫量を増やすことができる。
According to the second embodiment of the present invention, in the method for diagnosing physical properties of soil in a field according to the first embodiment, the physical property of the soil is the water holding property or drainage property of cultivated soil.
According to the present embodiment, it is possible to diagnose the water retention or drainage properties of the plowed soil, thereby effectively laying underdrains and open ditches and increasing the yield of crops.

本発明の第3の実施の形態は、第1の実施の形態による圃場における土壌物理性診断方法において、測定ステップでの土壌硬度の測定後に、農作業機によって診断エリアを耕起する耕起ステップと、耕起ステップでの耕起後に、測位点決定ステップで決定した測位ポイントについて、深度毎に耕起後土壌硬度を測定する耕起後測定ステップとを有し、土壌物理性診断ステップでは、測定ステップで測定した土壌硬度データと、耕起後測定ステップで測定した耕起後土壌硬度データとから土壌物理性の変化を診断するものである。
本実施の形態によれば、農作業機の作業効果を確認することができ、客観的なデータに基づいて圃場に適した農作業機の選定を行える。
According to a third embodiment of the present invention, in the method for diagnosing soil physical properties in an agricultural field according to the first embodiment, after the soil hardness is measured in the measurement step, a plowing step of plowing a diagnostic area with a farming machine; and a post-plowing measurement step of measuring post-plowing soil hardness for each depth at the positioning points determined in the positioning point determination step after plowing in the plowing step, and the soil physical property diagnosis step includes measuring Changes in soil physical properties are diagnosed from the soil hardness data measured in the step and the post-plowing soil hardness data measured in the post-plowing measurement step.
According to the present embodiment, it is possible to confirm the working effect of the agricultural implement, and to select the agricultural implement suitable for the field based on objective data.

本発明の第4の実施の形態は、第1の実施の形態による圃場における土壌物理性診断方法において、測定ステップでの土壌硬度の測定後に、農作業機が診断エリアを走行する踏圧ステップと、踏圧ステップでの走行後に、測位点決定ステップで決定した測位ポイントについて、深度毎に走行後土壌硬度を測定する走行後測定ステップとを有し、土壌物理性診断ステップでは、測定ステップで測定した土壌硬度データと、走行後測定ステップで測定した走行後土壌硬度データとから土壌物理性の変化を診断するものである。
本実施の形態によれば、農作業機の踏圧による影響を把握でき、客観的なデータに基づいて圃場に適した農作業機の走行方法や走行路の選定を行える。
According to a fourth embodiment of the present invention, in the method for diagnosing soil physical properties in an agricultural field according to the first embodiment, after the soil hardness is measured in the measurement step, a step of stepping the agricultural implement to travel through the diagnosis area; After traveling in the step, a post-travel measurement step of measuring post-travel soil hardness for each depth for the positioning points determined in the positioning point determination step, and in the soil physical property diagnosis step, the soil hardness measured in the measurement step. Changes in soil physical properties are diagnosed from data and post-running soil hardness data measured in the post-running measurement step.
According to this embodiment, it is possible to grasp the influence of the tread pressure of the agricultural implement, and to select a travel method and a travel route for the agricultural implement suitable for the field based on objective data.

本発明の第5の実施の形態は、第1又は第2の実施の形態による圃場における土壌物理性診断方法において、土層判別ステップで判別した作土における土壌硬度等高線マップから土質の粒度組成を判別するものである。
本実施の形態によれば、土質の粒度組成を判別することで、農作物の収穫量を予測し、施肥量を調整することができる。
According to a fifth embodiment of the present invention, in the field soil physical property diagnosis method according to the first or second embodiment, the grain size composition of the soil is determined from the soil hardness contour map in the plowed soil determined in the soil layer determination step. It is for discriminating.
According to the present embodiment, by determining the grain size composition of the soil, it is possible to predict the crop yield and adjust the fertilizer application amount.

本発明の第6の実施の形態は、第1又は第2の実施の形態による圃場における土壌物理性診断方法において、土層判別ステップで判別した作土における土壌硬度等高線マップから施肥量を診断するものである。
本実施の形態によれば、特に土壌化学性を合わせて分析することで減肥を行うことができる。
According to a sixth embodiment of the present invention, in the method for diagnosing soil physical properties in a field according to the first or second embodiment, the amount of fertilizer applied is diagnosed from the soil hardness contour map in the cultivated soil discriminated in the soil layer discriminating step. It is.
According to this embodiment, fertilization can be reduced by analyzing soil chemistry together.

本発明の第7の実施の形態は、第1又は第2の実施の形態による圃場における土壌物理性診断方法において、土層判別ステップで判別した作土における土壌硬度等高線マップから明渠の敷設位置を決定するものである。
本実施の形態によれば、作土における保水性又は排水性を診断できることで、明渠を効果的に敷設することができる。
According to a seventh embodiment of the present invention, in the field soil physical property diagnosis method according to the first or second embodiment, the laying position of the open ditch is determined from the soil hardness contour map in the plowed soil determined in the soil layer determination step. to decide.
According to the present embodiment, it is possible to effectively lay open culverts by diagnosing the water retentivity or drainage of plowed soil.

本発明の第8の実施の形態は、第1又は第2の実施の形態による圃場における土壌物理性診断方法において、土層判別ステップで判別した下層土における土壌硬度等高線マップから暗渠の敷設位置を決定するものである。
本実施の形態によれば、下層土における保水性又は排水性を診断できることで、暗渠を効果的に敷設することができる。
According to the eighth embodiment of the present invention, in the field soil physical property diagnosis method according to the first or second embodiment, the laying position of the underdrain is determined from the soil hardness contour map in the subsoil determined in the soil layer determination step. to decide.
According to the present embodiment, it is possible to effectively lay underdrains by diagnosing the water retention or drainage properties of the subsoil.

以下本発明の一実施例による圃場における土壌物理性診断方法について説明する。
図1は本実施例による圃場における土壌物理性診断方法を示すフローチャートである。
本実施例による圃場における土壌物理性診断方法は、以下のステップで行われる。
測位点決定ステップ1において、圃場を対象とした診断エリア1(図2参照)について複数の測位ポイント2(図2参照)を決定する。例えば、測位ポイント2が約10mメッシュとなるように決定する。診断エリア1を1haとすると、診断エリア1の最外周を測位ポイント2から外すことで、測位ポイント2は64地点となる。
測定ステップ2では、測位点決定ステップ1で決定した測位ポイント2について、深度毎に土壌硬度を測定する。土壌硬度の測定には、例えば特許文献1で開示されているような貫入式土壌硬度計を用いる。また、測定ステップ2での測定では、衛星測位システム(GNSS)を用い、測位ポイント2の位置データを取得する。
土壌硬度等高線マップ生成ステップ3では、測定ステップ2で測定した土壌硬度データ及び測位ポイント2の位置データから、深度毎に、土壌硬度等高線マップを生成する。
土層判別ステップ4では、土壌硬度等高線マップ生成ステップ3で生成した、深度毎の土壌硬度等高線マップから、土壌層位が作土か下層土かを判別する。
A method for diagnosing soil physical properties in a field according to an embodiment of the present invention will be described below.
FIG. 1 is a flow chart showing a soil physical property diagnostic method in an agricultural field according to this embodiment.
The method for diagnosing soil physical properties in an agricultural field according to the present embodiment is performed in the following steps.
In positioning point determination step 1, a plurality of positioning points 2 (see FIG. 2) are determined for a diagnosis area 1 (see FIG. 2) targeting a field. For example, the positioning point 2 is determined to be approximately 10m mesh. Assuming that the diagnostic area 1 is 1 ha, the positioning points 2 are 64 by removing the outermost periphery of the diagnostic area 1 from the positioning points 2 .
In the measurement step 2, the soil hardness is measured for each depth at the positioning point 2 determined in the positioning point determination step 1. For measuring soil hardness, for example, a penetrating soil hardness meter as disclosed in Patent Document 1 is used. In addition, in the measurement in the measurement step 2, position data of the positioning point 2 is acquired using the global positioning system (GNSS).
In the soil hardness contour map generation step 3, a soil hardness contour map is generated for each depth from the soil hardness data measured in the measurement step 2 and the position data of the positioning points 2.
In the soil layer discrimination step 4, it is discriminated whether the soil horizon is open soil or subsoil from the soil hardness contour map for each depth generated in the soil hardness contour map generation step 3.

土壌物理性診断ステップ5では、土層判別ステップ4で判別した、作土又は下層土について土壌物理性を診断する。
土壌物理性診断ステップ5では、深度毎の土壌硬度等高線マップから、作土における低硬度エリア11(図3参照)を雨水の集まる雨水滞留エリアと判別する。
更に具体的には、土壌物理性診断ステップ5では、深度が深い土壌硬度等高線マップから、低硬度ポイント10(図3参照)を判別する第1雨水滞留エリア判別ステップ51と、深度が浅い土壌硬度等高線マップから、第1雨水滞留エリア判別ステップ51で判別した低硬度ポイント10を含む低硬度エリア11を雨水滞留エリアと判別する第2雨水滞留エリア判別ステップ52とを有する。
In the soil physical property diagnosis step 5, the physical properties of the plowed soil or the subsoil determined in the soil layer determination step 4 are diagnosed.
In the soil physical property diagnosis step 5, from the soil hardness contour map for each depth, the low hardness area 11 (see FIG. 3) in the soil is discriminated as the rainwater retention area where rainwater collects.
More specifically, in the soil physical property diagnosis step 5, a first rainwater retention area determination step 51 for determining the low hardness point 10 (see FIG. 3) from a deep soil hardness contour map, and a shallow soil hardness A second rainwater retention area determination step 52 for determining the low hardness area 11 including the low hardness point 10 determined in the first rainwater retention area determination step 51 as a rainwater retention area from the contour map.

図2は本実施例による圃場における土壌物理性診断方法を示す説明図である。
図2(a)は、圃場を対象とした診断エリア1における測位ポイント2を示している。図2(b)は、一つの測位ポイント2における深度毎の土壌硬度を示している。図2(b)では、1cm刻みで深さ60cmまでを測定した場合を示している。図2(c)は、5cm刻みで、7つの深度の異なる土壌硬度等高線マップを示している。
FIG. 2 is an explanatory diagram showing a soil physical property diagnosis method in an agricultural field according to this embodiment.
FIG. 2(a) shows positioning points 2 in a diagnosis area 1 targeting a field. FIG. 2(b) shows the soil hardness for each depth at one positioning point 2. FIG. FIG. 2(b) shows the case of measuring up to a depth of 60 cm in 1 cm increments. FIG. 2(c) shows soil hardness contour maps at seven different depths in 5 cm increments.

図3は本実施例による圃場における土壌物理性診断方法で生成した深度毎の土壌硬度等高線マップである。
図3(a)は深度15cm、図3(b)は深度20cm、図3(c)は深度30cm、図3(d)は深度40cm、図3(e)は深度50cm、図3(f)は深度60cmにおける土壌硬度等高線マップである。
図3に示すように、深度20cm以上が下層土であり、少なくとも深度20cm未満が作土であることが分かる。所定の硬度を閾値として定め、閾値以上の硬度が占める比率によって土壌層位が下層土であると判別することができる。
図3に示す土壌硬度等高線マップでは、例えば、深度が深い土壌硬度等高線マップである深度60cmにおける土壌硬度等高線マップから低硬度ポイント10を判別し、深度が浅い土壌硬度等高線マップである深度15cmにおける土壌硬度等高線マップから、低硬度ポイント10を含む低硬度エリア11を雨水滞留エリアと判別する。
FIG. 3 is a soil hardness contour map for each depth generated by the method for diagnosing soil physical properties in a field according to the present embodiment.
Fig. 3(a) is 15 cm deep, Fig. 3(b) is 20 cm deep, Fig. 3(c) is 30 cm deep, Fig. 3(d) is 40 cm deep, Fig. 3(e) is 50 cm deep, Fig. 3(f) is a soil hardness contour map at a depth of 60 cm.
As shown in FIG. 3, it can be seen that the subsoil is at a depth of 20 cm or more, and the topsoil is at least at a depth of less than 20 cm. A predetermined hardness is defined as a threshold, and it is possible to determine that the soil stratum is subsoil based on the ratio of hardness equal to or higher than the threshold.
In the soil hardness contour map shown in FIG. 3, for example, the low hardness point 10 is determined from the soil hardness contour map at a depth of 60 cm, which is a deep soil hardness contour map, and the soil at a depth of 15 cm, which is a shallow soil hardness contour map. A low-hardness area 11 including a low-hardness point 10 is determined as a rainwater retention area from the hardness contour map.

図4は本実施例による圃場における土壌物理性診断方法で生成した土壌硬度等高線マップと収穫時の作土含水率との関係を示す図である。
図4(a)は診断エリアにおける深度12cmにおける土壌硬度等高線マップを示し、図4(b)は同診断エリアにおける農作物の収穫時に測定した作土含水率を示している。
図4(a)に示すように、三方を高い硬度エリアに囲まれた低硬度エリア11a、11bについては、図4(b)に示すように高い含水率となっている。一方、三方を高い硬度エリアに囲まれた低硬度エリア11cについては、低硬度エリア11aと連通する低硬度エリア11dが存在することから、雨水は、低硬度エリア11cから低硬度エリア11dを通って低硬度エリア11aに流れると考えることができる。
FIG. 4 is a diagram showing the relationship between the soil hardness contour map generated by the method for diagnosing soil physical properties in a field according to the present embodiment and the moisture content of the soil at the time of harvesting.
FIG. 4(a) shows a soil hardness contour map at a depth of 12 cm in the diagnosis area, and FIG. 4(b) shows the plowing soil moisture content measured at the time of harvesting crops in the same diagnosis area.
As shown in FIG. 4(a), low hardness areas 11a and 11b surrounded on three sides by high hardness areas have a high moisture content as shown in FIG. 4(b). On the other hand, the low hardness area 11c surrounded on three sides by high hardness areas has a low hardness area 11d that communicates with the low hardness area 11a. It can be considered that it flows into the low hardness area 11a.

図5は本実施例による圃場における土壌物理性診断方法で生成した土壌硬度等高線マップと農作物の収穫量との関係を示す図である。
図5(a)は診断エリアにおける深度12cmにおける土壌硬度等高線マップを示し、図5(b)は同診断エリアにおけるコムギ(さとのそら)子実重(t/ha)の等高線マップを示している。
図5(b)に示す湿害エリア21及び干害エリア22と、図5(a)に示す土壌硬度とに相関性があることが分かる。
FIG. 5 is a diagram showing the relationship between the soil hardness contour map generated by the method for diagnosing physical properties of soil in a field according to the present embodiment and the yield of crops.
Fig. 5(a) shows a soil hardness contour map at a depth of 12 cm in the diagnosis area, and Fig. 5(b) shows a wheat (Satonosora) grain weight (t/ha) contour map in the same diagnosis area. .
It can be seen that there is a correlation between the wet damage area 21 and the drought damage area 22 shown in FIG. 5(b) and the soil hardness shown in FIG. 5(a).

このように、本実施例によれば、一部の限られたサンプリングではなく、診断エリア1全体に対して排水不良や作土層の厚さなどの作物生産性に及ぼす土壌物理性を、作土と下層土とを区別して三次元分布で診断できる。
また本実施例によれば、作土における低硬度エリア11は、密度が少なく隙間が多いために浸透スペースがあることで、又は土壌が水分を含むと可塑性が高まることで柔らかくなるため、雨水滞留エリアであると判別でき、雨水滞留エリアを判別することで、圃場における農作物の湿害エリア21や干害エリア22を予測できる。
また本実施例によれば、先に低硬度ポイント10を雨水が集まる地点として判別することで、雨水の流れを予測でき、雨水滞留エリアを正確に判別できる。
また、本実施例に示すように、土壌物理性を作土における保水性又は排水性とし、作土における保水性又は排水性を診断することで、暗渠や明渠を効果的に敷設することができ、農作物の収穫収量を増やすことができる。
Thus, according to the present embodiment, soil physical properties that affect crop productivity, such as poor drainage and the thickness of the plowing layer, are investigated for the entire diagnostic area 1 instead of limited sampling. Diagnosis can be made by three-dimensional distribution by distinguishing between soil and subsoil.
In addition, according to this embodiment, the low hardness area 11 in the cultivated soil has a low density and many gaps, so there is an infiltration space, or when the soil contains moisture, the plasticity increases. It can be determined that it is an area, and by determining a rainwater retention area, a wet damage area 21 and a drought damage area 22 of crops in a field can be predicted.
Further, according to this embodiment, by first determining the low hardness point 10 as a point where rainwater collects, the flow of rainwater can be predicted and the rainwater retention area can be accurately determined.
In addition, as shown in this example, by diagnosing the water retention or drainage properties of the soil by diagnosing the water retention or drainage properties of the soil, it is possible to effectively lay underdrains and open conduits. , can increase crop yield.

図6は本発明の他の実施例による圃場における土壌物理性診断方法を示すフローチャートである。なお、図1と同一処理については同一符号を付して説明を省略する。
本実施例による圃場における土壌物理性診断方法は、測定ステップ2での土壌硬度の測定後に、農作業機によって診断エリア1を耕起する耕起ステップ6と、耕起ステップ6での耕起後に、測位点決定ステップ1で決定した測位ポイント2について、深度毎に耕起後土壌硬度を測定する耕起後測定ステップ7とを有する。
そして土壌物理性診断ステップ5では、作土又は下層土について、測定ステップ2で測定した土壌硬度データと、耕起後測定ステップ7で測定した耕起後土壌硬度データとから土壌物理性の変化を診断する。
FIG. 6 is a flow chart showing a method for diagnosing soil physical properties in a field according to another embodiment of the present invention. The same processing as in FIG. 1 is given the same reference numerals, and the description thereof is omitted.
The method for diagnosing soil physical properties in an agricultural field according to the present embodiment includes, after measuring the soil hardness in the measurement step 2, a plowing step 6 in which the diagnostic area 1 is plowed by an agricultural machine, and after plowing in the plowing step 6, A post-plowing measurement step 7 of measuring post-plowing soil hardness for each depth for the positioning point 2 determined in the positioning point determination step 1 is included.
Then, in the soil physical property diagnosis step 5, changes in soil physical properties of the crop soil or subsoil are determined from the soil hardness data measured in the measurement step 2 and the post-plowing soil hardness data measured in the post-plowing measurement step 7. Diagnose.

図7は、土壌硬度について、標準化をしない主成分分析によって抽出した主成分(物理性パラメータ)の評価結果(寄与率)を示している。図7において、PC1は下層土の硬度による傾向、PC2は作土の硬度による傾向を表している。 FIG. 7 shows evaluation results (contribution ratios) of principal components (physical parameters) extracted by principal component analysis without standardization for soil hardness. In FIG. 7, PC1 indicates the tendency due to the hardness of the subsoil, and PC2 indicates the tendency due to the hardness of the topsoil.

図8は、図7におけるPC1とPC2を指標として用いた耕起前後の土壌硬度の変化を示すグラフである。PC1を横軸、PC2を縦軸としている。
農作業機として、スタブルカルチ、サブソイラ、プラウを用いた。
スタブルカルチでは、耕起によって作土を柔らかくし下層土も少し柔らかくなっている。サブソイラでは、耕起によって下層土がかなり柔らかくなっている。プラウでは、耕起によって作土を柔らかくするが、下層土はやや硬くなっている。プラウを用いることで下層土が硬くなっているのは、モールドボードをこすりつけるためと考えられる。
サブソイラとスタブルカルチとを用いると、サブソイラ又はスタブルカルチを単独で用いる場合と比較して下層土は最も柔らかくなるが、トラクタが二度走行することによる影響で作土が踏圧を受け、サブソイラを単独で用いる場合より作土は硬くなる。
なお、サブソイラのナイフの間では、作土及び下層土に対する影響はほとんど見られない。わだちでは作土が硬くなっている。
このように本実施例によれば、農作業機の作業効果を確認することができ、客観的なデータに基づいて圃場に適した農作業機の選定を行える。
FIG. 8 is a graph showing changes in soil hardness before and after plowing using PC1 and PC2 in FIG. 7 as indices. The horizontal axis is PC1, and the vertical axis is PC2.
Stable cultivators, subsoilers, and plows were used as agricultural implements.
In Stubble Culch, plowing softens the topsoil and softens the subsoil a little. In the subsoiler, the subsoil is considerably softened by tillage. In a plow, plowing softens the topsoil, but the subsoil is somewhat stiff. The reason why the subsoil is hardened by using the plow is considered to be rubbing against the mouldboard.
When the subsoiler and stub cultivator are used, the subsoil becomes softest compared to when the subsoiler or stub cultivator is used alone. The soil becomes harder than the case.
Between the subsoiler's knives, there is almost no effect on topsoil and subsoil. In the ruts the soil is hardened.
As described above, according to the present embodiment, it is possible to confirm the work effect of the agricultural implement, and to select the agricultural implement suitable for the field based on objective data.

図9は本発明の更に他の実施例による圃場における土壌物理性診断方法を示すフローチャートである。なお、図1と同一処理については同一符号を付して説明を省略する。
本実施例による圃場における土壌物理性診断方法は、測定ステップ2での土壌硬度の測定後に、農作業機が診断エリア1を走行する踏圧ステップ8と、踏圧ステップ8での走行後に、測位点決定ステップ1で決定した測位ポイント2について、深度毎に走行後土壌硬度を測定する走行後測定ステップ9とを有する。
そして土壌物理性診断ステップ5では、作土又は下層土について、測定ステップ2で測定した土壌硬度データと、走行後測定ステップ9で測定した走行後土壌硬度データとから土壌物理性の変化を診断する。
FIG. 9 is a flow chart showing a soil physical property diagnostic method in a field according to still another embodiment of the present invention. The same processing as in FIG. 1 is given the same reference numerals, and the description thereof is omitted.
The method for diagnosing soil physical properties in an agricultural field according to the present embodiment includes, after measuring the soil hardness in the measurement step 2, a step 8 in which the agricultural work machine travels in the diagnosis area 1, and after traveling in the step 8, a positioning point determination step and a post-travel measurement step 9 of measuring post-travel soil hardness for each depth at the positioning point 2 determined in 1.
Then, in the soil physical property diagnosis step 5, changes in soil physical property are diagnosed from the soil hardness data measured in the measurement step 2 and the post-travel soil hardness data measured in the post-travel measurement step 9 for the plowed soil or subsoil. .

図10は、図7におけるPC1とPC2を指標として用いた走行前後の土壌硬度の変化を示すグラフである。PC1を横軸、PC2を縦軸としている。
図10(a)は踏圧無しの地点、図10(b)はクローラーで踏圧した地点、図10(c)は枕地の地点である。なお、乾田直播でイネを栽培した水田について収穫前を測定ステップ2とし、収穫後を走行後測定ステップ9として測定した。踏圧無しは23地点、踏圧は29地点、枕地は10地点で測定している。
図10(a)及び図10(b)における平均PC2で示すように、作土層についてはクローラーの踏圧によって影響はほとんどなく、図10(a)及び図10(b)における平均PC1で示すように、下層土についてはクローラーの踏圧によって平均で9.4%硬くなっている。
このように本実施例によれば、農作業機の踏圧による影響を把握でき、客観的なデータに基づいて圃場に適した農作業機の走行方法や走行路の選定を行える。
FIG. 10 is a graph showing changes in soil hardness before and after running using PC1 and PC2 in FIG. 7 as indices. The horizontal axis is PC1, and the vertical axis is PC2.
FIG. 10(a) is a point without treading, FIG. 10(b) is a point treaded with a crawler, and FIG. 10(c) is a headland point. For paddy fields in which rice was cultivated by direct seeding in dry fields, measurements were taken before harvesting as measurement step 2 and after harvesting as measurement step 9 after running. Measurements were taken at 23 points without tread pressure, at 29 points with tread pressure, and at 10 headlands.
As shown by the average PC2 in FIGS. 10(a) and 10(b), the soil layer is hardly affected by the pressure of the crawler, and as shown by the average PC1 in FIGS. 10(a) and 10(b) In addition, the subsoil is hardened by an average of 9.4% due to the pressure of the crawler.
As described above, according to the present embodiment, it is possible to grasp the influence of the tread pressure of the agricultural implement, and to select the traveling method and the traveling route of the agricultural implement suitable for the field based on objective data.

図11から図13を用いて、年間を通した土壌硬度の変化について説明する。
図11はそれぞれの調査日前10日間の降水量と平均気温を示す表、図12はそれぞれの調査日について同一圃場における下層土(深度40cm)での土壌硬度等高線マップ、図13はそれぞれの調査日について同一圃場における作土(深度12cm)での土壌硬度等高線マップである。
Changes in soil hardness throughout the year will be described with reference to FIGS. 11 to 13 .
Figure 11 is a table showing precipitation and average temperature for 10 days before each survey day, Figure 12 is a soil hardness contour map of subsoil (40 cm depth) in the same field for each survey day, and Figure 13 is each survey day is a contour map of soil hardness in plowed soil (depth of 12 cm) in the same field.

図11(a)に示すように、2015/11/25の調査日、及び2016/11/18の調査日が10日間の積算降水量が多く、2016/3/2の調査日、及び2016/6/1の調査日が10日間の積算降水量が少ない。また、図11(b)に示すように、2016/6/1の調査日が10日間の積算平均気温が最も高い。
図12及び図13では、10日間の積算降水量が多かった、2015/11/25の調査日(図12(a)、図13(a))、及び2016/11/18の調査日(図12(d)、図13(d))は、2016/3/2の調査日(図12(b)、図13(b))、及び2016/6/1の調査日(図12(c)、図13(c))に比べて低硬度となっていることが分かる。
図12及び図13に示すように、降水量や気温によって土壌硬度の絶対値は変化するが、低硬度ポイント10や低硬度エリア11はほぼ同じ位置で発生し、年間を通じて土壌硬度が高い地点と低い地点の相対的な関係は変わらない。
土壌硬度三次元分布と10日前からのアメダスデータを総合して考察すると、積算降水量が少なく、積算平均気温が高い方が、土壌硬度は高い傾向にある。このことから、事前に土壌硬度等高線マップを作成しておけば、降雨後に農業機械で圃場作業を行おうとした場合に、土壌硬度を数点測定することによって、滞りなく圃場作業を行えるかどうかの判定ができる。
As shown in FIG. 11 (a), the survey date of 2015/11/25 and the survey date of 2016/11/18 had a large amount of accumulated precipitation over the 10 days, and the survey date of 2016/3/2 and 2016/ The cumulative rainfall for the 10 days of the survey on June 1 is small. In addition, as shown in FIG. 11B, the cumulative average temperature for the 10-day survey date of June 1, 2016 is the highest.
12 and 13, the survey date of November 25, 2015 (Figures 12(a) and 13(a)) and the survey date of November 18, 2016 (Figure 12(d), FIG. 13(d)) are the investigation dates of March 2, 2016 (FIGS. 12(b), 13(b)) and the investigation dates of June 1, 2016 (FIG. 12(c) , and FIG. 13(c)).
As shown in FIGS. 12 and 13, although the absolute value of soil hardness varies depending on the amount of rainfall and temperature, the low hardness point 10 and the low hardness area 11 occur at approximately the same positions, and are points with high soil hardness throughout the year. The relative relationship of the low points remains unchanged.
Comprehensive consideration of the three-dimensional distribution of soil hardness and the AMeDAS data from 10 days ago shows that soil hardness tends to be higher when the cumulative rainfall amount is small and the cumulative average temperature is high. For this reason, if a soil hardness contour map is created in advance, when an agricultural machine is going to work in the field after rain, it is possible to check whether the field work can be done without delay by measuring the soil hardness at several points. can judge.

図14から図17を用いて、土壌硬度三次元分布と実際の水の流れとの関係について説明する。
図14はそれぞれの調査日前の日降水量(アメダスデータ)を示すグラフと、調査対象とする圃場における作土(深度12cm)での土壌硬度等高線マップ、図15はそれぞれの調査日における圃場の表層での土壌含水率等高線マップ、図16及び図17は同一調査日(2017/6/15)における異なる深度での土壌含水率等高線マップと土壌硬度等高線マップである。
The relationship between the three-dimensional soil hardness distribution and the actual water flow will be described with reference to FIGS. 14 to 17. FIG.
Fig. 14 is a graph showing the daily precipitation (AMEDAS data) before each survey, and a soil hardness contour map of the cultivated soil (12 cm depth) in the field to be surveyed. Fig. 15 is the surface layer of the field on each survey day. 16 and 17 are soil moisture content contour maps and soil hardness contour maps at different depths on the same survey date (June 15, 2017).

図15(a)に示す2017/5/10の調査日は図14(a)に示すように降雨直後、図15(b)に示す2017/5/12の調査日は図14(a)に示すように降雨なく土壌が乾いた状態、図15(c)に示す2017/5/15の調査日は図14(a)に示すように30mmの降雨から2日後、図15(d)に示す2017/6/6の調査日は図14(a)に示すように降雨から4日経過して土壌が乾いた状態である。
図15では、土壌水分について降雨イベントと表層土壌水分の水平分布を経時的に示している。
図15に示すように、降水量によって含水率の絶対値は変化するが、同一圃場における高含水率エリア12は、低硬度エリア11と重なっており、実際に低硬度エリア11に雨水が溜まることが分かる。
図16では、作土における土壌水分の垂直分布と土壌硬度とを対比して示している。
図16(a)は深度0~3cmでの土壌含水率等高線マップ、図16(b)は深度9~12cmでの土壌含水率等高線マップ、図16(c)は深度1cmでの土壌硬度等高線マップ、図16(d)は深度12cmでの土壌硬度等高線マップである。
図16(a)及び図16(b)に示す高含水率エリア12は、図16(c)及び図16(d)に矢印で示すように、高硬度エリア13から低硬度エリア11に雨水が流れ込んでいることが分かる。
図17では、下層土における土壌水分の垂直分布と土壌硬度とを対比して示している。
図17(a)は深度15~18cmでの土壌含水率等高線マップ、図17(b)は深度24~27cmでの土壌含水率等高線マップ、図17(c)は深度18cmでの土壌硬度等高線マップ、図17(d)は深度27cmでの土壌硬度等高線マップである。
図17(a)及び図17(b)に示す高含水率エリア12は、図17(c)及び図17(d)に矢印で示すように、高硬度エリア13から低硬度エリア11に雨水が流れ込んでいることが分かる。
以上のように、深度毎の土壌硬度等高線マップから、作土及び下層土における雨水の流れや雨水滞留エリアを把握することができる。
The survey date of May 10, 2017 shown in Fig. 15(a) is immediately after the rain as shown in Fig. 14(a), As shown in FIG. 15(c), the soil is dry without rain, and the survey date of 2017/5/15 shown in FIG. On the survey date of June 6, 2017, as shown in FIG. 14A, four days have passed since the rainfall, and the soil is in a dry state.
FIG. 15 shows rainfall events and the horizontal distribution of surface soil moisture over time for soil moisture.
As shown in FIG. 15, although the absolute value of the moisture content varies depending on the amount of precipitation, the high moisture content area 12 in the same field overlaps the low hardness area 11, and rainwater actually accumulates in the low hardness area 11. I understand.
FIG. 16 compares the vertical distribution of soil moisture and soil hardness in plowed soil.
Figure 16 (a) is a soil moisture content contour map at a depth of 0 to 3 cm, Figure 16 (b) is a soil moisture content contour map at a depth of 9 to 12 cm, and Figure 16 (c) is a soil hardness contour map at a depth of 1 cm. , and FIG. 16(d) is a soil hardness contour map at a depth of 12 cm.
In the high water content area 12 shown in FIGS. 16(a) and 16(b), rainwater flows from the high hardness area 13 to the low hardness area 11 as shown by the arrows in FIGS. 16(c) and 16(d). I know it's leaking.
FIG. 17 shows the vertical distribution of soil moisture and soil hardness in the subsoil in comparison.
Figure 17 (a) is a soil moisture content contour map at a depth of 15 to 18 cm, Figure 17 (b) is a soil moisture content contour map at a depth of 24 to 27 cm, and Figure 17 (c) is a soil hardness contour map at a depth of 18 cm. , FIG. 17(d) is a soil hardness contour map at a depth of 27 cm.
In the high water content area 12 shown in FIGS. 17(a) and 17(b), rainwater flows from the high hardness area 13 to the low hardness area 11 as shown by the arrows in FIGS. 17(c) and 17(d). I know it's leaking.
As described above, from the soil hardness contour map for each depth, it is possible to grasp the rainwater flow and the rainwater retention area in the plow soil and the subsoil.

図18及び図19を用いて、小麦粉実収量と土質の粒度組成との関係について説明する。
図18は小麦粉実収量を示す収量等高線マップ、図19は表層における土質の粒度組成及びC腐植を示す等高線マップである。
The relationship between the actual yield of wheat flour and the particle size composition of soil will be described with reference to FIGS. 18 and 19. FIG.
FIG. 18 is a yield contour map showing the actual yield of wheat flour, and FIG. 19 is a contour map showing the grain size composition of soil and C humus in the surface layer.

図19(a)は粒径が2mm~0.2mmの粗砂の等高線マップ、図19(b)は粒径が0.2mm~0.02mmの細砂の等高線マップ、図19(c)は粒径が0.02mm~0.002mmのシルトの等高線マップ、図19(d)は粒径が0.002mm以下の粘土の等高線マップ、図19(e)は仮比重の等高線マップ、図19(f)はC腐植の等高線マップである。
図18における低収量エリア14及び高収量エリア15を図19に示している。
図19(e)に示すように、仮比重が高く砂画分が多いエリアが低収量エリア14となり、異なる粒径が適度に混ざり合ったエリアが高収量エリア15となっていることが分かる。なお、図19(f)に示すように仮比重が高く砂画分が多いエリアではC腐植が極めて低いことが分かる。仮比重が高く砂画分が多いエリアは堆肥などの有機物施用により土壌物理性や養分保持能の改善効果が見込める。
FIG. 19(a) is a contour map of coarse sand with a particle size of 2 mm to 0.2 mm, FIG. 19(b) is a contour map of fine sand with a particle size of 0.2 mm to 0.02 mm, and FIG. A contour map of silt with a particle size of 0.02 mm to 0.002 mm, FIG. 19(d) is a contour map of clay with a particle size of 0.002 mm or less, FIG. f) Contour map of C humus.
The low-yield area 14 and high-yield area 15 in FIG. 18 are shown in FIG.
As shown in FIG. 19( e ), it can be seen that the area with a high temporary specific gravity and a large sand fraction is the low-yield area 14 , and the area where different grain sizes are appropriately mixed is the high-yield area 15 . In addition, as shown in FIG. 19( f ), it can be seen that C humus is extremely low in areas with a high temporary specific gravity and a large amount of sand fraction. Areas with a high temporary specific gravity and a large amount of sand fraction can be expected to improve soil physical properties and nutrient retention capacity by applying organic matter such as compost.

図20は、図18及び図19に示す圃場における土壌硬度等高線マップであり、図20(a)は表層での土壌硬度等高線マップ、図20(b)は深度12cmでの土壌硬度等高線マップ、図20(c)は深度40cmでの土壌硬度等高線マップである。 FIG. 20 is a soil hardness contour map in the field shown in FIGS. 18 and 19, FIG. 20(a) is a soil hardness contour map in the surface layer, FIG. 20(b) is a soil hardness contour map at a depth of 12 cm, FIG. 20(c) is a soil hardness contour map at a depth of 40 cm.

表層での土壌硬度等高線マップである図20(a)は、図19(e)に示す仮比重と高い相関性が認められる。
また、深度が深い土壌硬度等高線マップである図20(c)から低硬度ポイント10を判別でき、深度が浅い土壌硬度等高線マップである図20(b)から、低硬度ポイント10を含む低硬度エリア11を雨水滞留エリアと判別でき、図20(b)に示すように雨水の流れを推測できる。図20では、図19(d)における高粘土エリア16を図示している。
このように、図19に示す粒度組成の分布は雨水の流れと相関があることから、粒度組成を測定することなく、本実施例による土壌物理性診断方法によって粒径の小さいシルト画分や粘土画分が多いエリアを判別することができる。
また、図20(a)に示す表層での土壌硬度等高線マップ、又は図20(b)に示す作土での土壌硬度等高線マップから、明渠の敷設位置を決定することができ、明渠を敷設することで作土における雨水の流れや滞留を調整でき、収穫量の低いエリアを改善することができる。
また、図20(c)に示す下層土での土壌硬度等高線マップから、暗渠の敷設位置を決定することができ、暗渠を敷設することで、作土の土壌含水率を適正に保ち、地下水位を低下させることが可能、土壌中の通気性を良好として収穫量を高めることができる。
Fig. 20(a), which is a soil hardness contour map in the surface layer, has a high correlation with the provisional specific gravity shown in Fig. 19(e).
In addition, the low hardness point 10 can be distinguished from the deep soil hardness contour map of FIG. 11 can be identified as a rainwater retention area, and the flow of rainwater can be estimated as shown in FIG. 20(b). FIG. 20 illustrates the high clay area 16 in FIG. 19(d).
In this way, since the distribution of the particle size composition shown in FIG. 19 is correlated with the flow of rainwater, the soil physical property diagnosis method according to the present embodiment can be used to measure silt fractions and clays with small particle sizes without measuring the particle size composition. Areas with high fractions can be identified.
In addition, the laying position of the open ditch can be determined from the soil hardness contour map in the surface layer shown in FIG. By doing so, the flow and retention of rainwater in the plowed soil can be adjusted, and areas with low yields can be improved.
Further, from the soil hardness contour map of the subsoil shown in FIG. 20(c), the laying position of the culvert can be determined. can be reduced, and the yield can be increased by improving the aeration in the soil.

図21は、図18から図20に示す圃場における土壌化学性を示す等高線マップであり、図21(a)はKOの等高線マップ、図21(b)はMgOの等高線マップ、図21(c)はCaOの等高線マップ、図21(d)はMg/Kの等高線マップ、図21(e)はCa/Mgの等高線マップである。
図22は、図18から図20に示す圃場における土壌化学性を示す分析マップであり、図22(a)はKOの適性を示す分析マップ、図22(b)はMgOの適性を示す分析マップ、図22(c)はCaOの適性を示す分析マップ、図22(d)はMg/Kの適性を示す分析マップ、図22(e)はCa/Mgの適性を示す分析マップ、図22(f)はARkの適性を示す分析マップである。
FIG. 21 is a contour map showing the soil chemistry in the fields shown in FIGS. 18 to 20, FIG. 21(a) is a K 2 O contour map, FIG. c) is a contour map of CaO, FIG. 21(d) is a contour map of Mg/K, and FIG. 21(e) is a contour map of Ca/Mg.
FIG. 22 is an analysis map showing soil chemistry in the field shown in FIGS. 18 to 20, FIG. 22(a) is an analysis map showing suitability for K 2 O, and FIG. 22(b) shows suitability for MgO. Analysis map, FIG. 22(c) is an analysis map showing CaO suitability, FIG. 22(d) is an analysis map showing Mg/K suitability, FIG. 22(e) is an analysis map showing Ca/Mg suitability, FIG. 22(f) is an analysis map showing the suitability of ARk.

図21(d)、及び図21(e)に示すように、Mg/K及びCa/Mgについてはバランスが悪いエリアは存在しないが、図21(a)~(c)に示すように、低収量エリア14については、KO、MgO、及びCaOが不足していることが分かる。
一方で、図22(d)~(f)に示すように、Mg/K、Ca/Mg、及びARkについてはほとんどの領域で適性範囲であるのに対して、図22(a)~(c)に示すように、KO、MgO、及びCaOは一部の領域を除いて適性範囲を超えて過剰に施肥が行われていることが分かる。
低収量エリア14は、仮比重が高く砂画分が多いエリアであることから施肥を行っても養分がそのエリアに保持されないと推測できる。
従って、本実施例による土壌物理性診断方法によって判別される作土における低硬度エリア11は、雨水が溜まりやすく養分を保持しやすいため施肥量を減らすことができ、一方で作土における高硬度エリア13は、仮比重が高く砂画分が多いエリアであり、施肥量を増やしても収量は上がらないエリアであるため、施肥量をさらに減らすことができる。
このように、本実施例による土壌物理性診断方法は、土壌化学性を合わせて分析することで更に詳細な土壌診断や圃場管理指針を策定することができる。
As shown in FIGS. 21(d) and 21(e), there are no unbalanced areas for Mg/K and Ca/Mg, but as shown in FIGS. It can be seen that the yield area 14 is deficient in K 2 O, MgO and CaO.
On the other hand, as shown in FIGS. 22(d) to (f), Mg/K, Ca/Mg, and ARk are in the appropriate range in most regions, ), K 2 O, MgO, and CaO are excessively fertilized beyond the appropriate range except for some areas.
Since the low-yield area 14 has a high temporary specific gravity and a large amount of sand fraction, it can be inferred that nutrients will not be retained in that area even if fertilization is performed.
Therefore, the low hardness area 11 in the soil determined by the soil physical property diagnosis method according to the present embodiment can easily accumulate rainwater and retain nutrients, so the amount of fertilizer applied can be reduced. On the other hand, the high hardness area in the soil. 13 is an area with a high temporary specific gravity and a large amount of sand fraction, and is an area where the yield does not increase even if the amount of fertilization is increased, so the amount of fertilization can be further reduced.
As described above, the soil physical property diagnostic method according to the present embodiment can formulate more detailed soil diagnosis and field management guideline by analyzing soil chemical properties together.

本発明による圃場における土壌物理性診断方法によれば、有効土層の厚さや作土層の水の流れを把握できるためにエリアに応じて効果的な施肥を行える可能性があり、有害物質の圃場内での偏りや、雑草や害虫の分布を予測できる可能性がある。 According to the method for diagnosing soil physical properties in a field according to the present invention, the thickness of the effective soil layer and the flow of water in the soil layer can be grasped, so there is a possibility that effective fertilization can be performed according to the area. It may be possible to predict the bias in the field and the distribution of weeds and pests.

1 診断エリア
2 測位ポイント
10 低硬度ポイント
11、11a、11b、11c、11d 低硬度エリア
12 高含水率エリア
13 高硬度エリア
14 低収量エリア
15 高収量エリア
16 高粘土エリア
21 湿害エリア
22 干害エリア
ステップ1 測位点決定ステップ
ステップ2 測定ステップ
ステップ3 土壌硬度等高線マップ生成ステップ
ステップ4 土層判別ステップ
ステップ5 土壌物理性診断ステップ
ステップ6 耕起ステップ
ステップ7 耕起後測定ステップ
ステップ8 踏圧ステップ
ステップ9 走行後測定ステップ
ステップ51 第1雨水滞留エリア判別ステップ
ステップ52 第2雨水滞留エリア判別ステップ
1 Diagnosis area 2 Positioning point 10 Low hardness point 11, 11a, 11b, 11c, 11d Low hardness area 12 High water content area 13 High hardness area 14 Low yield area 15 High yield area 16 High clay area 21 Wet damage area 22 Drought damage area Step 1 Positioning point determination step Step 2 Measurement step Step 3 Soil hardness contour map generation step Step 4 Soil layer determination step Step 5 Soil physical property diagnosis step Step 6 Plowing step Step 7 Post-plowing measurement step Step 8 Tread pressure step Step 9 Travel Post-measurement step Step 51 First rainwater retention area determination step Step 52 Second rainwater retention area determination step

Claims (8)

圃場を対象とした診断エリアについて、複数の測位ポイントを決定する測位点決定ステップと、
前記測位点決定ステップで決定した前記測位ポイントについて、深度毎に土壌硬度を測定する測定ステップと、
前記測定ステップで測定した土壌硬度データ及び前記測位ポイントの位置データから、前記深度毎に、土壌硬度等高線マップを生成する土壌硬度等高線マップ生成ステップと、
前記土壌硬度等高線マップ生成ステップで生成した、前記深度毎の前記土壌硬度等高線マップから、土壌層位が作土か下層土かを判別する土層判別ステップと、
前記土層判別ステップで判別した、前記作土又は前記下層土について土壌物理性を診断する土壌物理性診断ステップと
を有し、
前記土壌物理性診断ステップでは、
前記深度が深い前記土壌硬度等高線マップから、低硬度ポイントを判別する第1雨水滞留エリア判別ステップと、
前記深度が浅い前記土壌硬度等高線マップから、前記第1雨水滞留エリア判別ステップで判別した前記低硬度ポイントを含む低硬度エリアを雨水滞留エリアと判別する第2雨水滞留エリア判別ステップと
を有し、
前記深度毎の前記土壌硬度等高線マップから、前記作土における雨水の集まる前記雨水滞留エリアを判別する
ことを特徴とする圃場における土壌物理性診断方法。
A positioning point determination step of determining a plurality of positioning points for a diagnostic area targeting a field;
a measuring step of measuring soil hardness for each depth at the positioning point determined in the positioning point determining step;
a soil hardness contour map generation step of generating a soil hardness contour map for each depth from the soil hardness data measured in the measurement step and the position data of the positioning points;
a soil layer discrimination step of discriminating whether a soil stratum is plow soil or subsoil from the soil hardness contour map for each depth generated in the soil hardness contour map generation step;
a soil physical property diagnosis step of diagnosing soil physical properties of the plow soil or the subsoil determined in the soil layer determination step ;
In the soil physical property diagnosis step,
a first rainwater retention area discriminating step of discriminating a low hardness point from the deep soil hardness contour map;
a second rainwater retention area determination step of determining a low hardness area including the low hardness point determined in the first rainwater retention area determination step from the shallow soil hardness contour map as a rainwater retention area;
has
A method for diagnosing physical properties of soil in a field , wherein the rainwater retention area in the plowed soil where rainwater collects is determined from the soil hardness contour map for each depth .
前記土壌物理性を前記作土における保水性又は排水性とした
ことを特徴とする請求項1に記載の圃場における土壌物理性診断方法。
2. The method for diagnosing soil physical properties in an agricultural field according to claim 1 , wherein the soil physical properties are water retention or drainage properties of the cultivated soil.
前記測定ステップでの前記土壌硬度の測定後に、農作業機によって前記診断エリアを耕起する耕起ステップと、
前記耕起ステップでの耕起後に、前記測位点決定ステップで決定した前記測位ポイントについて、前記深度毎に耕起後土壌硬度を測定する耕起後測定ステップと、
を有し、
前記土壌物理性診断ステップでは、
前記測定ステップで測定した前記土壌硬度データと、前記耕起後測定ステップで測定した耕起後土壌硬度データとから前記土壌物理性の変化を診断する
ことを特徴とする請求項1に記載の圃場における土壌物理性診断方法。
a plowing step of plowing the diagnostic area with a farming machine after measuring the soil hardness in the measuring step;
a post-plowing measurement step of measuring post-plowing soil hardness for each depth at the positioning points determined in the positioning point determination step after plowing in the plowing step;
has
In the soil physical property diagnosis step,
2. The field according to claim 1, wherein the change in soil physical properties is diagnosed from the soil hardness data measured in the measuring step and the post-plowing soil hardness data measured in the post-plowing measurement step. Soil physical property diagnostic method in.
前記測定ステップでの前記土壌硬度の測定後に、農作業機が前記診断エリアを走行する踏圧ステップと、
前記踏圧ステップでの走行後に、前記測位点決定ステップで決定した前記測位ポイントについて、前記深度毎に走行後土壌硬度を測定する走行後測定ステップと、
を有し、
前記土壌物理性診断ステップでは、
前記測定ステップで測定した前記土壌硬度データと、前記走行後測定ステップで測定した走行後土壌硬度データとから前記土壌物理性の変化を診断する
ことを特徴とする請求項1に記載の圃場における土壌物理性診断方法。
a treading step in which the agricultural implement travels in the diagnostic area after measuring the soil hardness in the measuring step;
A post-travel measurement step of measuring post-travel soil hardness for each depth at the positioning point determined in the positioning point determination step after traveling in the step pressure step;
has
In the soil physical property diagnosis step,
2. The soil in the field according to claim 1, wherein the change in soil physical properties is diagnosed from the soil hardness data measured in the measuring step and the post-running soil hardness data measured in the post-running measurement step. Physical diagnostic method.
前記土層判別ステップで判別した前記作土における前記土壌硬度等高線マップから土質の粒度組成を判別する
ことを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の圃場における土壌物理性診断方法。
3. The method of diagnosing soil physical properties in an agricultural field according to claim 1, wherein a soil particle size composition is determined from the soil hardness contour map of the plowed soil determined in the soil layer determination step.
前記土層判別ステップで判別した前記作土における前記土壌硬度等高線マップから施肥量を診断する
ことを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の圃場における土壌物理性診断方法。
3. The method for diagnosing soil physical properties in a field according to claim 1, wherein the amount of fertilizer applied is diagnosed from the soil hardness contour map of the cultivated soil determined in the soil layer determination step.
前記土層判別ステップで判別した前記作土における前記土壌硬度等高線マップから明渠の敷設位置を決定する
ことを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の圃場における土壌物理性診断方法。
3. The method for diagnosing physical physical properties of soil in a field according to claim 1, wherein a laying position of the open ditch is determined from the soil hardness contour map of the plowed soil determined in the soil layer determination step.
前記土層判別ステップで判別した前記下層土における前記土壌硬度等高線マップから暗渠の敷設位置を決定する
ことを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の圃場における土壌物理性診断方法。
3. The method of diagnosing physical properties of soil in a field according to claim 1, wherein the construction position of the underdrain is determined from the soil hardness contour map of the subsoil determined in the soil layer determination step.
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Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7440895B2 (en) * 2020-02-27 2024-02-29 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構 Operation support method for agricultural machinery using soil hardness contour map
JP7500060B2 (en) * 2020-08-03 2024-06-17 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構 Map generation device, map generation method, map generation program, trained model generation method, and trained model generation device
CN112034141A (en) * 2020-09-22 2020-12-04 湖南农业大学 Field Diagnosis Method and Improvement Method of Field Soil
JP7513268B2 (en) * 2021-01-27 2024-07-09 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構 Field evaluation method, device, and program
CN113190785B (en) * 2021-03-26 2024-03-12 河南省农业科学院植物营养与资源环境研究所 Soil plough layer quality judgment method by using compactness and optimization method thereof
JP7624224B2 (en) * 2022-03-28 2025-01-30 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構 Drainage construction support system
CN114839102B (en) * 2022-04-25 2024-10-22 昆明理工大学 A method for measuring water retention in garden herbaceous plants
CN115468791B (en) * 2022-08-30 2024-07-16 西南科技大学 Magnetic measurement method for ultra-deep rotary tillage soil downhill and vertical displacement
CN117456239B (en) * 2023-10-25 2024-05-14 江苏省无锡探矿机械总厂有限公司 Drilling machine equipment monitoring system and method for soil remediation

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003125623A (en) 2001-10-19 2003-05-07 Sakae Shibusawa Soil property data processing apparatus and program, storage medium storing the same, and method of processing soil property data
JP2006022586A (en) 2004-07-09 2006-01-26 Hokkaido Water absorption culvert construction device and its construction method
JP2010014683A (en) 2008-06-30 2010-01-21 Daiki Rika Kogyo Kk Digital type soil hardness meter
JP2016095213A (en) 2014-11-13 2016-05-26 ヤンマー株式会社 Farm field state measurement method

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4909661B2 (en) * 2006-07-11 2012-04-04 スガノ農機株式会社 Display device and farm work method for clearly indicating travel position along farm work line created based on contour lines
JP2013148566A (en) 2012-01-17 2013-08-01 Miraizou Co Ltd Farm field soil management support system

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003125623A (en) 2001-10-19 2003-05-07 Sakae Shibusawa Soil property data processing apparatus and program, storage medium storing the same, and method of processing soil property data
JP2006022586A (en) 2004-07-09 2006-01-26 Hokkaido Water absorption culvert construction device and its construction method
JP2010014683A (en) 2008-06-30 2010-01-21 Daiki Rika Kogyo Kk Digital type soil hardness meter
JP2016095213A (en) 2014-11-13 2016-05-26 ヤンマー株式会社 Farm field state measurement method

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