JP7697704B2 - Fruit surface temperature estimation device, fruit surface temperature estimation method, and program - Google Patents
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Description
特許法第30条第2項適用 1.電気通信回線を通じた公開 ウェブサイトの掲載日 :令和5年3月14日 ウェブサイトのアドレス:<https://agrmet.jp/conferences/samj2023/#proceedings> 2.学会を通じた公開 開催日 令和5年3月17日 集会名、開催場所 日本農業気象学会2023年全国大会
本発明は、果実表面温度推定装置、果実表面温度推定方法、およびプログラムに関する。 The present invention relates to a fruit surface temperature estimation device, a fruit surface temperature estimation method, and a program.
果実温度が高温になると、日焼けや着色不良などの高温障害が起こる。近年の地球温暖化に伴う気温上昇により、多くの樹種で問題となっている。高温障害が発生してしまうと、果実の見た目や品質が悪くなり、商品価値が減少してしまう原因となる。そこで高温障害の発生を防止するために、主にリンゴの日焼けを対象とし、気温等の気象情報から果実温度を推定する研究が行われてきた(非特許文献1、2)。
When fruit temperatures become too high, high-temperature damage such as sunburn and poor coloring occurs. This has become a problem for many tree species due to the recent rise in temperature caused by global warming. When high-temperature damage occurs, it causes the appearance and quality of the fruit to deteriorate, resulting in a decrease in commercial value. Therefore, in order to prevent high-temperature damage, research has been conducted to estimate fruit temperature from meteorological information such as air temperature, mainly focusing on sunburn in apples (Non-Patent
従来の技術では、果実温度を推定するために多くのパラメータを用意した上で複雑な計算式を解く必要があったため、作業が繁雑で、また、導入コストが高くなってしまう傾向があった。そのため、導入できる果樹業者がなかった。本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、より簡易的に果実の表面温度を推定することを目的の一つとする。 Conventional technology requires solving complex equations after preparing many parameters to estimate fruit temperature, which makes the process complicated and tends to increase the introduction cost. As a result, not many fruit growers are able to adopt this technology. The present invention was made in consideration of these circumstances, and one of its objectives is to estimate fruit surface temperature more simply.
この発明に係る果実表面温度推定装置、果実表面温度推定方法、およびプログラムは、以下の構成を採用した。
この発明の一態様に係る果実表面温度推定装置は、果実の大きさを認識可能な情報と、気温情報とを取得する取得部と、果実の大きさと前記気温情報とに基づいて果実表面温度を推定する推定部と、を備える果実表面温度推定装置である。
この発明の一態様に係る果実表面温度推定方法は、果実表面温度推定装置が、果実の大きさを認識可能な情報と、気温情報とを取得し、果実の大きさと気温情報とに基づいて果実表面温度を推定する果実表面温度推定方法である。
この発明の一態様に係るプログラムは、果実表面温度推定装置が有する1以上のプロセッサに、果実の大きさを認識可能な情報と、気温情報とを取得させ、果実の大きさと気温情報とに基づいて果実表面温度を推定させるプログラムである。
果実の大きさは、例えば果径や果実の重さで表されるが、これに代えて外接矩形のサイズなど他の態様で表されてもよい。
The fruit surface temperature estimation device, the fruit surface temperature estimation method, and the program according to the present invention employ the following configuration.
A fruit surface temperature estimation device according to one embodiment of the present invention is a fruit surface temperature estimation device that includes an acquisition unit that acquires information capable of recognizing the size of a fruit and air temperature information, and an estimation unit that estimates the fruit surface temperature based on the size of the fruit and the air temperature information.
A fruit surface temperature estimation method according to one embodiment of the present invention is a fruit surface temperature estimation method in which a fruit surface temperature estimation device acquires information capable of recognizing the size of a fruit and air temperature information, and estimates the fruit surface temperature based on the fruit size and the air temperature information.
A program according to one embodiment of the present invention is a program that causes one or more processors possessed by a fruit surface temperature estimation device to acquire information capable of recognizing the size of a fruit and air temperature information, and estimate the fruit surface temperature based on the fruit size and the air temperature information.
The size of the fruit is expressed, for example, by the diameter or weight of the fruit, but may alternatively be expressed in other ways, such as by the size of a circumscribing rectangle.
本発明によれば、より簡易的に果実表面温度を推定可能な果実表面温度推定装置、果実表面温度推定方法、およびプログラムを提供することができる。 The present invention provides a fruit surface temperature estimation device, a fruit surface temperature estimation method, and a program that can more easily estimate fruit surface temperature.
以下、図面を参照し、本発明の果実表面温度推定装置、果実表面温度推定方法、およびプログラムの第1実施形態について説明する。 Below, a first embodiment of the fruit surface temperature estimation device, fruit surface temperature estimation method, and program of the present invention will be described with reference to the drawings.
<第1実施形態>
図1は、果実表面温度推定装置100の構成および使用環境を示す図である。果実表面温度推定装置100は、例えばネットワークNWを介して端末装置200や気象情報サーバ400と通信する。また、果実表面温度推定装置100は、例えば、カメラ300と通信して画像を取得する。
First Embodiment
1 is a diagram showing the configuration and usage environment of a fruit surface
端末装置200は、ネットワークNWに有線また無線で接続されている端末である。端末装置200は、例えば、PC、スマートフォン、タブレット端末やウェアラブル端末である。
The
カメラ300は、必要に応じて果実表面温度推定装置100に画像を共有することができるカメラである。カメラ300は、ネットワークNWを介して画像を送信してもよいし、外部記憶装置を用いて画像を果実表面温度推定装置100に取り込んでもよい。カメラ300は、例えば、デジタルカメラ等である。
The
気象情報サーバ400は、例えば、外部機関が運営する、気象情報を配信するサーバである。気象情報サーバ400は、例えば、メッシュデータ410を記憶し、そのメッシュデータ410を参照させる形で気象情報を配信する。メッシュデータ410は、例えば、1[km]×1[km]の区画ごとに区切られた地点ごとに気象情報が記録されるデータである。
The
果実表面温度推定装置100は、例えば、通信部110と、取得部120と、制御部130と、推定部150と、通知部160と、画像解析部140とを備える。これらの構成要素は、例えば、CPU(Central Processing Unit)などのハードウェアプロセッサがプログラム(ソフトウェア)を実行することにより実現される。これらの構成要素のうち一部または全部は、LSI(Large Scale Integration)やASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field-Programmable Gate Array)、GPU(Graphics Processing Unit)などのハードウェア(回路部;circuitryを含む)によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。プログラムは、予めHDD(Hard Disk Drive)やフラッシュメモリなどの記憶装置(非一過性の記憶媒体を備える記憶装置)に格納されていてもよいし、DVDやCD-ROMなどの着脱可能な記憶媒体(非一過性の記憶媒体)に格納されており、記憶媒体がドライブ装置に装着されることでインストールされてもよい。
The fruit surface
通信部110は、例えば、ネットワークNWに接続するための通信インターフェースである。通信部110は、例えばネットワークカードである。
The
取得部120は、外部からの情報を取得する。取得部120は、例えば、通信部110を介して気象情報等を外部機関から取得したり、果実の大きさを取得したりする。気象情報は、例えば、天候と気温を含む。気象情報は、現在の情報でもよいし、将来の任意の時点の情報でもよい。果実の大きさは、例えば、果径や果実の重さで表される。果実の大きさは、例えば、後述するカメラ300で撮影した画像を解析することで取得されてもよいし、ノギスや定規などで測定した数値が取得されてもよい。
The
制御部130は、果実の大きさを測定するためにカメラ300を制御する。カメラ300は、制御部130に制御され、撮影した果実の画像は画像解析部140へ送信する。
The
画像解析部140は、カメラ300が撮影した画像を解析して果実の大きさを導出する。画像解析部140は、例えば、エッジ抽出処理などによって果実の輪郭候補となるエッジ点を抽出し、所定のサイズで連なるエッジ点を果実の輪郭として抽出する。そして、外接円、近似円を求めるなどして定量的に評価可能な果実の大きさを導出する。
The
推定部150は、果実表面温度を推定する。推定部150は、果実の大きさと果樹が存在する地点の気温から果実表面温度を推定する。推定方法については後述する。
The
通知部160は、例えば、端末装置200に果実ごとの果実表面温度を通知する。通信部150は、例えば、ウェブサーバ機能を有しておりウェブサイトの形式で通知する。
The
以下、推定部150の機能について説明する。推定部150は、果実の大きさに応じた関数(推定式)に気温を入力するとことで果実表面温度を推定する。気温は、気象情報サーバ400から取得した情報であって、現時点の気温でもよいし、将来の気温に基づいて推定してもよい。
The function of the
関数は、例えば式(1)で表され、気温が上昇するのに応じて上昇する一次関数である。式中のαk、βkは共に正の値の係数であり、果実の種類と大きさによって異なる値となる係数である。一次関数に代えて、気温が上昇するのに応じて上昇する傾向を有する他の関数(例えば二次関数、指数関数など)が用いられてもよい。 The function is, for example, expressed by equation (1), and is a linear function that increases as the temperature increases. In the equation, αk and βk are both positive coefficients that have different values depending on the type and size of the fruit. Instead of a linear function, other functions (e.g., quadratic functions, exponential functions, etc.) that tend to increase as the temperature increases may be used.
(果実表面温度)=αk×気温+βk …(1) (Fruit surface temperature) = αk × air temperature + βk … (1)
以下、上記の処理を行うのが有効であることについて説明する。図2は、日照時間と方角とリンゴの果実表面温度の関連を示すグラフである。図2のグラフは、夏季晴天日にリンゴの果実を、小さい果実の小果を3個と平均的な大きさの果実3個の合計6個用意し、地面に対して水平になるように高さ1.2[m]に取り付けた釘にそれぞれ設置し、果実の赤道面から仰角60°の位置に当たる表面温度を方位別に熱電対温度計を用いて1分間隔で温度を測定した結果をグラフにしたものである。果実表面温度は、リンゴ、南西および西の方角において14~15時に最大となった。また、小果より平均的な大きさの果実のほうが、果実表面温度が高くなった。 The effectiveness of the above treatment will be explained below. Figure 2 is a graph showing the relationship between sunshine hours, direction, and apple surface temperature. The graph in Figure 2 shows the results of measuring the surface temperature at a position 60° above the equator of the apples at one-minute intervals on a sunny summer day, when six apples in total were prepared - three small fruitlets and three average-sized fruit - and each was placed on a nail attached at a height of 1.2 m so that they were horizontal to the ground. The surface temperature was measured at one-minute intervals for each direction using a thermocouple thermometer. The fruit surface temperature was highest between 2 and 3 p.m. for apples facing southwest and west. Furthermore, the fruit surface temperature was higher for average-sized fruit than for small fruitlets.
図3は、リンゴとミカンにおける最高気温と最高果実表面温度の関連を示したグラフである。図3では、複数の夏季晴天日の最高気温と最高果実表面温度に加え、果実の大きさの値を散布図にして示す。右のグラフが、リンゴのグラフであり、丸の記号が、果実の横径が60[mm]以上のリンゴ、三角の記号が、果実の横径が60[mm]未満のリンゴを示す。左のグラフが、ミカンのグラフであり、丸の記号が、果実の横径が30[mm]以上のミカン、三角の記号が、果実の横径が30[mm]未満のミカンを示す。晴天日は、全天日日射量の合計値が10[MJ/m2]以上の日とする。リンゴとミカン両方とも果実が大きいほうが、最高果実表面温度は高い傾向である。 FIG. 3 is a graph showing the relationship between the maximum air temperature and the maximum fruit surface temperature for apples and mandarins. In FIG. 3, the maximum air temperature and maximum fruit surface temperature on multiple sunny summer days as well as the values of fruit size are shown in a scatter plot. The graph on the right is a graph for apples, with the circle symbol indicating an apple with a fruit diameter of 60 mm or more, and the triangle symbol indicating an apple with a fruit diameter of less than 60 mm. The graph on the left is a graph for mandarins, with the circle symbol indicating a mandarin with a fruit diameter of 30 mm or more, and the triangle symbol indicating a mandarin with a fruit diameter of less than 30 mm. A sunny day is defined as a day when the total value of the total solar radiation is 10 MJ/m 2 or more. For both apples and mandarins, the larger the fruit, the higher the maximum fruit surface temperature tends to be.
図4は、モモ、ナシ、ウメにおける果実の大きさと果実表面温度の関連を示すグラフである。図4では、すべて幼果であるモモ、ナシ、ウメの3種類を8日間の中の晴天日に最高気温と果実表面温度を測定しグラフに表した。大果Aは、幼果の中でも大きい果実であり、小果Bは、幼果に中でも小さい果実である。モモ、ナシ、ウメのすべての果物が、最高気温に比例して果実表面温度が上昇しており、大果のほうが、小果より果実表面温度が上昇していることがわかる。 Figure 4 is a graph showing the relationship between fruit size and fruit surface temperature for peaches, pears, and plums. In Figure 4, the maximum air temperature and fruit surface temperature were measured on sunny days over an eight-day period for three types of fruit - peaches, pears, and plums, all of which are young - and plotted on a graph. Large fruit A is a large young fruit, and small fruit B is a small young fruit. It can be seen that the fruit surface temperature for all fruits - peaches, pears, and plums - rises in proportion to the maximum air temperature, and that the large fruits have a higher fruit surface temperature than the small fruits.
つまり、果実の種類に関係なく果実の大きさが、大きければ大きいほど果実表面温度は高くなる。また、南西および西の方角において14~15時に果樹にある果実が、果実表面温度が高くなりやすい。果実表面温度が高くなりやすいということは、果皮が日焼けしやすいということである。そして、その日の果実表面温度の最高値は、その日の最高気温と果実の大きさから推定できる。推定部150は、最高気温と果実の大きさを適用した推定式を用いて果実表面温度を推定する。
In other words, regardless of the type of fruit, the larger the fruit, the higher the fruit surface temperature. Also, fruit on trees facing southwest and west between 2 and 3 p.m. is likely to have high fruit surface temperatures. The fact that the fruit surface temperature is likely to be high means that the skin is more likely to get sunburned. The maximum fruit surface temperature on that day can be estimated from the maximum air temperature and the size of the fruit on that day. The
推定部150は、例えば、気象情報サーバ400から取得した現時点の気温と果実の大きさから関数(推定式)を用いて果実表面温度を推定してもよい。また、推定部150は、気象情報サーバ400から取得する未来の最高気温の予報を用いて、未来の果実表面温度を推定してもよい。気象情報サーバ400から取得する気温は、メッシュデータ410の果樹が存在する区画の気温の情報である。
The
[フローチャート]
図5は、第1実施形態の動作の一例を示したフローチャートである。まず、制御部130は、カメラ300を用いて果実を撮影する(ステップS100)。
[flowchart]
5 is a flow chart showing an example of the operation of the first embodiment. First, the
次に、画像解析部140は、カメラ300で撮像した果実の画像を用いて、果実の大きさを解析する(ステップS110)。
Next, the
次に、取得部120は、気象情報サーバ400からメッシュデータ410を取得する(ステップS120)。メッシュデータ410に含まれる気象情報は、天気と気温とする。
Next, the
次に、推定部150は、対象の果実がある地点の天気が晴れであるか否かを判定する(ステップS130)。天気が晴れである場合は、次ステップの処理に進む。天気が晴れ以外である場合は、本フローチャートにおける動作を終了する。
Next, the
次に、推定部150は、ステップS120の処理で取得したメッシュデータ410に含まれる気象情報を推定式に当てはめて果実表面温度を推定する(ステップS140)。
Next, the
次に、通知部160は、推定した果実表面温度を端末装置200に通知する(ステップS150)。通知方法は、例えば、ウェブサイト形式の画面表示による方法でもよいし、メール等を用いた方法でもよい。
Next, the
上述した第1実施形態よれば、より簡易的に果実表面温度を推定することができる。この結果、推定結果を取得した農家において、果皮の日焼けの対策を講じることができる。 According to the first embodiment described above, it is possible to estimate the fruit surface temperature more simply. As a result, farmers who obtain the estimation results can take measures to prevent sunburn on the fruit skin.
<第2実施形態>
以下、第2実施形態について説明する。第2実施形態の構成は、第1実施形態と同様である。気象情報サーバ400のメッシュデータ410には、天気、気温の他に風速が含まれるものとする。推定部150は、推定式に気温の他に風速を当てはめて果実表面温度を推定してもよい。
Second Embodiment
The second embodiment will be described below. The configuration of the second embodiment is the same as that of the first embodiment. The
関数は、例えば、式(2)で表され、気温が上昇するのに応じて上昇する一次関数である。式中のγk、ηkは共に正の値の係数であり、果実の種類と大きさと風速によって異なる値となる係数である。一次関数に代えて、気温が上昇するのに応じて上昇する傾向を有する他の関数(例えば二次関数、指数関数など)が用いられてもよい。 The function is, for example, a linear function expressed by equation (2) that increases as the temperature increases. In the equation, γk and ηk are both positive coefficients that have different values depending on the type and size of the fruit and the wind speed. Instead of a linear function, other functions (e.g., quadratic functions, exponential functions, etc.) that tend to increase as the temperature increases may be used.
(果実表面温度)=γk×気温+ηk …(2) (Fruit surface temperature) = γk × air temperature + ηk … (2)
以下、上記の処理を行うのが有効であることについて説明する。図6は、リンゴとミカンにおける風速を考慮した最高気温と最高果実表面温度の関連を示すグラフである。図7では、複数の夏季晴天日かつ弱風日の最高気温と最高果実表面温度に加え、果実の大きさの値を散布図にして示す。右のグラフが、リンゴのグラフであり、丸の記号が、果実の横径が60[mm]以上のリンゴ、三角の記号が、果実の横径が60[mm]未満のリンゴを示す。左のグラフが、ミカンのグラフであり、丸の記号が、果実の横径が30[mm]以上のミカン、三角の記号が、果実の横径が30[mm]未満のミカンを示す。弱風日は、日中(11時~16時)の平均風速が3[m/s]以下の日とする。リンゴとミカン両方とも果実が大きいほうが、最高果実表面温度は高い傾向であり、風速の情報を加えることでより正確に最高果実表面温度を推定できる。 The effectiveness of the above processing will be explained below. Figure 6 is a graph showing the relationship between the maximum air temperature and the maximum fruit surface temperature for apples and mandarins, taking into account the wind speed. Figure 7 shows the maximum air temperature and maximum fruit surface temperature on multiple sunny summer days with weak winds, as well as the values of fruit size, in a scatter plot. The graph on the right is a graph for apples, with the circle symbol indicating an apple with a fruit diameter of 60 mm or more, and the triangle symbol indicating an apple with a fruit diameter of less than 60 mm. The graph on the left is a graph for mandarins, with the circle symbol indicating a mandarin with a fruit diameter of 30 mm or more, and the triangle symbol indicating a mandarin with a fruit diameter of less than 30 mm. A weak wind day is defined as a day when the average wind speed during the day (11:00-16:00) is 3 m/s or less. For both apples and mandarins, the larger the fruit, the higher the maximum fruit surface temperature tends to be, and adding wind speed information allows for a more accurate estimation of the maximum fruit surface temperature.
図7は、リンゴにおける風速を考慮した最高気温と最高果実表面温度の関連を示すグラフである。図7では、全天日射量日合計値が10[MJ/m2]以上かつ、日中の平均風速が3[m/s]以下の日(弱風日)における果実ごとの大きさの値を散布図にして示すグラフである。丸の記号が、100[g]以上のリンゴ、三角の記号が、100[g]未満のリンゴである。100[g]以上のリンゴは、最高果実表面温度が高くなる傾向にあることがわかる。また、特定の果実重に依存はせず果実重が大きければ大きいほど最高果実表面温度が高いことがわかる。 Fig. 7 is a graph showing the relationship between maximum air temperature and maximum fruit surface temperature for apples, taking into account wind speed. Fig. 7 is a graph showing, in the form of a scatter plot, the values of fruit size on days when the daily total value of global solar radiation is 10 [MJ/ m2 ] or more and the average daytime wind speed is 3 [m/s] or less (weak wind days). Circle symbols represent apples weighing 100 [g] or more, and triangular symbols represent apples weighing less than 100 [g]. It can be seen that apples weighing 100 [g] or more tend to have higher maximum fruit surface temperatures. It can also be seen that the higher the fruit weight, the higher the maximum fruit surface temperature, regardless of the specific fruit weight.
上述した第2実施形態によれば、より正確に果実表面温度を推定することにより、果皮の日焼けの対策が講じやすくなる。 According to the second embodiment described above, by estimating the fruit surface temperature more accurately, it becomes easier to take measures to prevent sunburn of the fruit skin.
以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。 The above describes the form for carrying out the present invention using an embodiment, but the present invention is not limited to such an embodiment, and various modifications and substitutions can be made without departing from the spirit of the present invention.
100 果実表面温度推定装置
110 通信部
120 取得部
130 制御部
140 推定部
150 通知部
160 画像解析部
200 端末装置
300 カメラ
400 気象情報サーバ
410 メッシュデータ
NW ネットワーク
REFERENCE SIGNS
Claims (9)
前記果実の大きさと前記気温情報とに基づいて果実表面温度を推定する推定部と、
を備える果実表面温度推定装置。 An acquisition unit that acquires information that allows the size of a fruit to be recognized and temperature information;
an estimation unit that estimates a fruit surface temperature based on the size of the fruit and the air temperature information;
A fruit surface temperature estimation device comprising:
請求項1記載の果実表面温度推定装置。 the estimation unit estimates the fruit surface temperature by inputting the temperature indicated by the temperature information into a function that is a function according to a size of a fruit and that increases as the temperature increases;
The fruit surface temperature estimating device according to claim 1.
請求項1記載の果実表面温度推定装置。 The estimation unit further estimates the fruit surface temperature based on a wind speed.
The fruit surface temperature estimating device according to claim 1.
請求項3記載の果実表面温度推定装置。 the estimation unit estimates the fruit surface temperature by inputting the temperature indicated by the temperature information into a function that is a function according to a size of a fruit and a wind speed and that increases as the temperature increases;
The fruit surface temperature estimating device according to claim 3.
画像解析によって前記果実の大きさを導出する画像解析部を更に備える、
請求項1記載の果実表面温度推定装置。 the information that enables the size of the fruit to be recognized is an image of the fruit;
Further comprising an image analysis unit that derives the size of the fruit by image analysis.
The fruit surface temperature estimating device according to claim 1.
前記推定部は、前記将来の気温情報に基づいて、将来の前記果実表面温度を推定する、
請求項1記載の果実表面温度推定装置。 The acquisition unit acquires future temperature information,
The estimation unit estimates a future fruit surface temperature based on the future air temperature information.
The fruit surface temperature estimating device according to claim 1.
請求項1記載の果実表面温度推定装置。 The estimation unit estimates the fruit surface temperature for each point in the mesh data from which air temperature information is acquired.
The fruit surface temperature estimating device according to claim 1.
果実の大きさを認識可能な情報と、気温情報とを取得し、
前記果実の大きさと前記気温情報とに基づいて果実表面温度を推定する、
果実表面温度推定方法。 The fruit surface temperature estimation device
Acquire information that allows the size of the fruit to be recognized and temperature information;
estimating a fruit surface temperature based on the size of the fruit and the air temperature information;
Method for estimating fruit surface temperature.
果実の大きさを認識可能な情報と、気温情報とを取得させ、
前記果実の大きさと前記気温情報とに基づいて果実表面温度を推定させる、
ためのプログラム。 One or more processors of the fruit surface temperature estimation device include:
Acquire information that allows the size of the fruit to be recognized and temperature information;
estimating a fruit surface temperature based on the size of the fruit and the air temperature information;
Program for.
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Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN120304188A (en) * | 2025-04-14 | 2025-07-15 | 华南农业大学 | A multi-mode fruit sunburn induction device and use method |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2021205833A1 (en) | 2020-04-09 | 2021-10-14 | パナソニック株式会社 | Temperature control method, temperature control device, temperature control program, and temperature control system |
| JP2022127228A (en) | 2021-02-19 | 2022-08-31 | 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構 | Environmental information acquisition device |
| JP7506959B1 (en) | 2022-10-20 | 2024-06-27 | 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構 | Prediction method and prediction program, and environmental control information output method and environmental control information output program |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2021004806A (en) * | 2019-06-26 | 2021-01-14 | 高知県公立大学法人 | Fruits detection system |
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2023
- 2023-06-27 JP JP2023104836A patent/JP7697704B2/en active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2021205833A1 (en) | 2020-04-09 | 2021-10-14 | パナソニック株式会社 | Temperature control method, temperature control device, temperature control program, and temperature control system |
| JP2022127228A (en) | 2021-02-19 | 2022-08-31 | 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構 | Environmental information acquisition device |
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Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 中川行夫,植物体温に関する研究,農業気象,日本,1958年,第14巻、第2号,第1~4頁 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
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