| 研究概要 |
圃場(キャベツ畑)において,土質(粘土質,砂土)および定植時期を変えて,3枚の圃場の13地点で土壌含水率を2ケ月間測定した。空間領域の相関特性を解析したところ,条件の同じ観測値間では強い相関がみられた。しかしながら,同一圃場に同一時期に定植した場合でも発育の違いにより,観測値間の相関が低くなる場合があった。以上の結果から,相関の高い領域ごとや発育の悪い箇所へきめ細やかな灌水を行うことの妥当性が示唆される。ただし,センサを挿す深さやセンサ周囲の状況(空洞や石の有無)による影響がより深刻であることも分かった。これは今後の観測時の課題である。
取得したデータの相関分布特性に着目したクラスタリングアルゴリズムを開発した。これは,相関の高いデータを観測するノード同士でクラスタを構成し,さらにノード間でON-OFFスケジューリング制御を行うことで,相関の高い観測値をもつ一部のノードだけがデータ送信を行うことを許す方式である。これにより,冗長なデータ送信を抑制し,ノード間距離に基づきクラスタを構成する方式と比べて消費電力を大幅に削減できることを確認できた。これらは,シミュレーションと実装実験により評価し,3件の成果発表を行った。しかしながら,現在のところ,ノード数14までの動作確認にとどまっており,かつまだ動作が不安定であるため,次年度以降の改良が必要である。さらに,相関分布は時間的に変化しているため,これに適応的してクラスタを再構成する手法を検討しているところである。
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