クラウドベースの革新的な作物推奨モデルが精密農業を変革する

農業は岐路に立たされている。2050年までに世界人口が97億人に達すると予測される中、農家は気候変動、土壌劣化、水不足といった課題と闘いながら、701トンもの食料を増産しなければならない。.

時代遅れの慣習や推測に頼る従来の農業手法ではもはや十分ではない。 革新的な作物推奨モデル(TCRM), これらの課題に正面から取り組むために設計された、AIを活用したソリューション。.

この記事では、TCRMが機械学習、IoTセンサー、クラウドコンピューティングを使用してどのように提供するかを探ります。 94% 正確な作物推奨, 農家が収穫量を増やし、廃棄物を減らし、持続可能な農業慣行を採用できるように支援する。.

現代農業におけるAIの必要性の高まり

食料需要は急増しているが、従来の農業では対応しきれていない。インドの主要農業地帯であるパンジャブ州のような地域では、肥料の過剰使用により土壌の状態が悪化し、地下水資源も急速に枯渇している。.

農家はリアルタイムデータへのアクセスが不足していることが多く、その結果、作物の選択、灌漑、資源利用に関する判断が誤りにつながりがちです。 精密農業, AIによって支えられたものが、極めて重要になる。.

従来の方法とは異なり、精密農業はIoTセンサーや機械学習などの技術を用いて圃場の状況を分析し、個々の状況に合わせた推奨事項を提供します。TCRMはこのアプローチを体現しており、土壌の栄養分、気象パターン、過去のデータに基づいて、農家にとって有益な情報を提供します。.

TCRMは、AIを農業に統合することで、伝統的な知識と現代のイノベーションの間のギャップを埋め、農家が将来の食料需要を持続可能な形で満たすことを可能にします。.

“「これは単に技術の問題ではなく、すべての農家が成功するための手段を確実に手に入れられるようにすることなのです。」”

TCRMの仕組み:データと機械学習の融合

TCRMの本質は AI作物推奨システム 複数の技術を組み合わせて、的確なアドバイスを提供するシステムです。プロセスはデータ収集から始まります。圃場に設置されたIoTセンサーが、土壌中の窒素(N)、リン(P)、カリウム(K)、温度、湿度、降水量、pH値などの重要なパラメータを測定します。.

これらのセンサーはリアルタイムデータをクラウドベースのプラットフォームに送信し、そのプラットフォームはNASAやFAOなどのグローバルデータベースから過去の作物生育記録も取得する。収集されたデータは、その後、厳密なクリーニング処理を受ける。.

土壌pH値などの欠損値は地域平均値を用いて補完され、湿度の急激な上昇などの外れ値は除外されます。その後、データの一貫性を確保するために正規化が行われます。例えば、降雨量は分析を簡略化するために0(100mm)から1(1000mm)の範囲にスケーリングされます。.

次に、TCRMのハイブリッド機械学習モデルが引き継ぎます。 ランダムフォレストアルゴリズム―エラーを回避するために500個の決定木を使用する手法―複雑なパターンを検出する深層学習層を備えた手法。.

TCRMの仕組み:データと機械学習の融合

重要なイノベーションは マルチヘッド注意機構, これは、変数間の関係性を特定するものです。例えば、降雨量が多いほど、イネなどの作物における窒素吸収が向上するという相関関係を認識することができます。.

このモデルは、学習率0.001で200サイクル(エポック)にわたって学習され、94%の精度を達成するまで予測精度が微調整されます。最終的に、システムはクラウドベースのアプリまたはSMSアラートを介して推奨事項を配信し、遠隔地の農家にもタイムリーなアドバイスが届くようにします。.

TCRMが従来の農業手法よりも優れている理由

ロジスティック回帰やK近傍法(KNN)などを用いた従来の作物推奨システムは、農業の複雑さに対応できるほどの高度な機能を備えていない。.

例えば、KNNはデータの不均衡に弱い。データセットにレンズ豆よりも小麦のエントリが多い場合、予測結果は小麦に偏ってしまう。同様に、別のアルゴリズムであるAdaBoostも、過学習のために本研究では精度がわずか11.5%にとどまった。TCRMは、そのハイブリッド設計によってこれらの欠点を克服している。.

ツリーベースのアルゴリズム(透明性のため)とディープラーニング(複雑なパターンを処理するため)を組み合わせることで、精度と解釈可能性のバランスを取っています。.

試験では、TCRMは 97.67%交差検証スコア, 多様な条件下でその信頼性を証明している。例えば、パンジャブ州で試験を行ったところ、カリウム含有量が高く(120 kg/ha)、pHが中程度(6.3)の農場にザクロを推奨し、30%の収量増加につながった。.

農家は、このシステムが正確な栄養分と灌漑に関するガイドラインを提供したことで、肥料の使用量を15%、水の無駄遣いを25%削減することができました。これらの結果は、TCRMが農業を資源集約型の産業から持続可能なデータ駆動型のエコシステムへと変革する可能性を秘めていることを示しています。.

TCRMは従来の農業モデルを凌駕する

現実世界への影響:パンジャブ州の事例研究

パンジャブ州の農家は、地下水の枯渇や土壌の栄養バランスの崩れなど、深刻な課題に直面している。TCRMは、その実用性を評価するためにここで試験的に導入された。.

例えば、ある農家は、土壌中の窒素含有量が80kg/ha、リン含有量が45kg/ha、カリウム含有量が120kg/haであり、pH値が6.3、年間降水量が600mmであるというデータを入力した。.

TCRMはこのデータを分析し、カリウム濃度が高いことと最適なpH範囲であることを確認した上で、そのような条件下でよく育つことで知られるザクロを推奨した。農家には、作物の選択と最適な肥料(窒素には尿素、リンには過リン酸石灰)の詳細を記載したSMSアラートが送信された。.

TCRMを使用している農家は、6か月以上にわたり、次のように報告した。 20–30% より高い収量 小麦や米などの主要作物にも適用されました。資源効率も向上し、システムが正確な栄養ニーズを特定したため、肥料の使用量は15%減少し、降雨予測に合わせた灌漑により水の無駄遣いは25%減少しました。.

これらの成果は、TCRMのようなAIを活用したツールが、環境の持続可能性を促進しながら生産性を向上させることができることを示している。.

TCRMの成功を支える技術革新

TCRMの成功は2つのブレークスルーにかかっている。まず、 マルチヘッド注意機構 これにより、モデルは変数間の関係性を評価できるようになります。.

例えば、降雨量と窒素吸収量の間には強い正の相関関係(0.73)が認められ、これは降雨量の多い地域では窒素を豊富に含む肥料が作物の生育に良い影響を与えることを意味する。.

逆に、土壌のpHとリンの吸収の間にはわずかな負の相関関係(-0.14)が見られ、酸性土壌ではジャガイモのようなリンを多く含む作物を植える前に石灰処理が必要な理由が説明できる。.

第二に、TCRMの クラウドとSMSの統合 拡張性を確保。Amazon Web Services(AWS)上でホストされているこのシステムは、1万人以上のユーザーを同時に処理できるため、大規模な協同組合にも適しています。.

インターネット環境のない小規模農家向けには、Twilio APIが作物や肥料に関するアドバイスをSMSで送信します。パンジャブ州だけでも毎月3,000件以上が送信されています。この二重のアプローチにより、接続状況に関わらず、どの農家も取り残されることがなくなります。.

TCRMの成功を支える技術革新

農業におけるAI導入の課題

TCRMは有望視されているものの、課題も抱えている。多くの農家、特に高齢の農家はAIの推奨を信用せず、伝統的な方法を好む。パンジャブ州では、試験期間中にTCRMを採用した農家はわずか351,300人だった。.

コストも障壁の一つです。IoTセンサーのコストは 2001エーカーあたり500ドルという価格は、小規模農家にとっては手が届かない。さらに、TCRMの研修データは小麦や米といったインドの作物に特化しているため、他の地域のキヌアやアボカド栽培農家にとっては有用性が限られている。.

この研究では、テストにおける課題も指摘されている。TCRMは相互検証で97.67%というスコアを獲得したが、洪水や長期干ばつといった極端な条件下での評価は行われていない。今後のバージョンでは、こうした限界に対処し、回復力と信頼性を高める必要がある。.

農業におけるAIの未来

今後、TCRMの開発者は統合を計画している。 説明可能なAI(XAI) SHAPやLIMEといったツール。これらは推奨事項を明確にする。例えば、カリウム濃度が基準値を20%上回っていたため、その作物が選ばれたことを農家に示すことができる。.

グローバル展開も優先事項の一つです。アフリカ(例えばケニアのトウモロコシ)や南米(例えばブラジルの大豆)のデータセットを追加することで、TCRMは普遍的に適用可能になります。.

ドローンを使ったリアルタイムIoT統合も間近に迫っている。ドローンは圃場を1時間ごとにマッピングし、天候の変化や害虫の発生状況に基づいて推奨事項を更新することができる。.

こうした技術革新は、バッタの大発生や真菌感染症の予測に役立ち、予防的な対策を可能にするだろう。さらに、政府との連携によってIoTセンサーへの補助金が支給されれば、精密農業をすべての農家が利用できるようになるだろう。.

結論

変革的作物推奨モデル(TCRM)は、農業技術における飛躍的な進歩を表しています。AI、IoT、クラウドコンピューティングを組み合わせることで、農家に 94% 正確, 収穫量を増やし、資源を節約するリアルタイムの意思決定ツール。.

コストや導入障壁といった課題は残るものの、TCRMが農業に革命をもたらす可能性は疑いようがない。世界が気候変動と人口増加に直面する中、TCRMのようなソリューションは、持続可能で食料安全保障が確保された未来を築く上で不可欠となるだろう。.

参照: Singh, G., Sharma, S. クラウドベースの革新的な作物推奨モデルによる精密農業の強化。Sci Rep 15, 9138 (2025). https://doi.org/10.1038/s41598-025-93417-3

中小企業向け自動化AIフレームワーク。ノルトライン=ヴェストファーレン州からの助成金。.

私たちは喜んでお知らせします ジオパード・アグリカルチャー, 提携先として ハム・リップシュタット応用科学大学, 助成金通知を受け取りました ノルトライン=ヴェストファーレン州経済省 プロジェクトのために 中小企業向け自動AIフレームワーク(AKI4KMU). この取り組みは、地理空間分析に重点を置き、人工知能の利用と既存プロセスへの統合を簡素化することを目的としています。.

プロジェクトについて
AKI4KMU ハム・リッペシュタット応用科学大学、FlyPard Analytics GmbH、Pfeifer & Langen GmbH & Co. KG を含むコンソーシアムが主導するこのプロジェクトは、特に農業分野において、人工知能 (AI) と最新の通信技術を活用してイノベーションと持続可能性を推進することに焦点を当てています。中小企業 (SME) は、データ収集、評価、AI 実装においてしばしば課題に直面します。このプロジェクトは、AI の活用を推進することでこれらの課題を克服することを目指しています。 自動化されたAIプロセス そしてそれらを統合する デジタルツイン そして5G技術。.

プロジェクトパートナーであるステファン・ヘンクラー教授と共に

主な目標

  • 農業効率の最適化精密農業、AIを活用した分析、デジタルシミュレーションを活用することで、本プロジェクトは農業の効率性と持続可能性を高めることを目指しています。.
  • 資源消費量の削減AIを活用した分析結果は、水と肥料の使用量を最小限に抑え、農家の運営コストを削減するのに役立ちます。.
  • 意思決定能力の向上AIは作物の計画、害虫の検出、収量最適化を改善し、生産性と競争力を向上させます。.
  • リアルなAIシミュレーションデジタルツインは、高額な実物実験を行うことなく、現実世界のシナリオをテストすることを可能にする。.

地域への影響
このプロジェクトは、 ドイツ、ノルトライン=ヴェストファーレン州, 地域のイノベーション戦略と整合し、 先進技術エコシステムの開発 農業のために。 AIを活用した自動化と持続可能なデジタルソリューション, このプロジェクトは、中小企業がAIの潜在能力を最大限に引き出すことを支援し、企業と社会にとって長期的な価値を創造するものです。.

ノルトライン=ヴェストファーレン州経済・産業・気候変動・エネルギー省の支援を受けています。欧州連合の共同出資を受けています。助成金番号:EFRE-20800498。.

大規模農場が精密農業の分野を支配している、と米国農務省が発表

精密農業技術の導入は拡大しており、大規模農場が先進的なツールを導入して効率性を高め、コストを削減し、収穫量を増やす取り組みを主導している。.

米国農務省(USDA)の報告によると、年間売上高が100万ドルを超える大規模農場のうち、約701,300万戸が収量モニター、自動操舵システム、土壌マップなどの技術を活用して経営改善を図っている。.

これは、米国農務省経済調査局によると、2023年に同様の技術を使用していると報告した小規模農場がわずか13%だったことと大きく対照的である。.

大規模農場が精密農業を採用する可能性が高い理由

精密農業とは、高度な技術を用いて農業手法を最適化し、生産性を最大化することを指します。大規模農場にとって、これらの技術のメリットは非常に大きいものです。.

大規模農場は、作物の収穫量増加、運営コスト削減、予測不可能な天候や市場の変動への対応に重点を置いているため、技術投資に充てる資金が豊富です。そのため、収穫量モニター、自動操舵システム、自動化機器など、多額の初期費用を必要とするツールを導入しやすくなっています。.

米国農務省の調査によると、技術導入における格差は顕著である。大規模農場の68万1000戸が収量モニターや土壌マップなどの意思決定支援技術を利用しているのに対し、小規模農場ではわずか13万1000戸しかこれらのツールを導入していない。.

この報告書は、規模の大きな事業者はこうした技術に投資する資金力があるだけでなく、その導入からより大きな恩恵を受けることができると強調している。精密農業技術、特に自動化とデータ駆動型意思決定に重点を置いた技術は、効率性の向上、資源管理の改善、そして最終的には利益率の向上につながる可能性がある。.

精密農業の普及を促進する主要技術

利用可能な様々な精密農業ツールの中でも、大規模農場で広く使用されているものとして際立っているものがいくつかあります。

  1. 収量モニターこれらの装置は、収穫された作物の量と質を測定します。リアルタイムのデータを提供することで、収量モニターは農家が圃場のばらつきを評価し、作物管理や資源配分について情報に基づいた意思決定を行うことを可能にします。.
  2. ガイダンス自動操舵システムこれらのシステムは、トラクターや収穫機などの大型農業機械に不可欠なものです。自動操舵システムはGPS技術を用いて機械を誘導し、人為的ミスを減らし、種まき、施肥、収穫などの作業の精度を最適化します。米国農務省(USDA)の報告によると、大規模農場の70%が自動操舵システムを使用しているのに対し、小規模農場ではわずか9%にとどまっています。.
  3. 土壌マップとデータ分析土壌マッピング技術は、農場全体の土壌状態に関する詳細な情報を提供し、農家が灌漑、施肥、作付けについて的確な判断を下せるようにします。土壌組成と水分量の変動性を理解することで、大規模農家は収穫量を増やし、投入コストを削減することができます。.

技術導入に影響を与える要因

米国農務省の報告書は、精密農業の導入に影響を与えるいくつかの要因を挙げており、中でも農場の規模と資金力が最も重要な要素であるとしている。収益が高く、長期的な投資を行う能力のある大規模農場は、多額の初期投資を必要とする技術を導入する可能性が高い。.

一方、小規模な事業、特に年間売上高が15万ペソ未満の事業は、限られた予算と低い利益率のために、初期投資を正当化することに課題を抱えている。.

財政的な制約に加え、農場の特性も技術導入に影響を与える。引退間近の農家が経営する農場、いわゆる引退農場は、農業経営への長期的な関与が不確実な場合が多いため、新しい技術への投資に消極的になる傾向がある。.

こうした作業においては、精密農業の利点がコストに見合わない可能性があり、特に農家が近い将来に農業から段階的に撤退する計画を立てている場合はなおさらである。.

普及に向けた闘い

精密農業技術は明らかな利点を提供するものの、その普及は予想よりも遅れている。大規模農場では収量モニターや自動操舵システムなどのツールの利用が増加しているにもかかわらず、特定の技術は農場規模を問わずまだ十分に普及していない。例えば、ドローン、家畜用ウェアラブル監視装置、ロボット搾乳機などは、大規模農場でさえ十分に活用されていない。.

作物のモニタリングや圃場分析において有望なツールとして期待されているドローンの利用は、2023年には大規模家族経営農家のわずか12%でしか報告されなかった。ロボット搾乳機や家畜用ウェアラブルデバイスといったその他のハイテクツールも普及率は低く、農家はコスト、複雑さ、あるいは不確実なメリットを理由にこれらの技術の導入に躊躇している。.

機器メーカーの役割

精密農業への需要が高まり続ける中、農業機械メーカーは先端技術への投資を強化している。各社は、小規模農家を含む幅広い農家のニーズに応えるため、より手頃で利用しやすいソリューションの開発を進めている。.

しかし、こうした努力にもかかわらず、市場環境は依然として厳しく、多くの農家は厳しい農業経済状況の中で、新しい技術の導入に依然として躊躇している。.

メーカー各社は、トラクター、コンバイン、その他の農業機械の性能を最適化する自動化システムの開発にも注力している。これらの技術革新は、農家の労働コスト削減と生産性向上を支援することを目的としており、あらゆる規模の農家にとって精密農業技術がより魅力的なものとなることを目指している。.

結論

精密農業技術は、特に大規模経営を行う農家にとって大きなメリットをもたらします。収量モニター、自動操舵システム、土壌マップなどのツールを活用することで、大規模農場は生産性を最適化し、コストを削減し、市場の変動や予測不可能な天候といった課題に対応できます。しかし、これらの技術の初期費用が高いことが、特に資金力に乏しい小規模農場における導入の妨げとなっています。.

農業産業が進化を続けるにつれ、精密農業の利用はさらに拡大していくと予想される。小規模農家にとって、より手頃で利用しやすいソリューションの開発は、これらの技術をすべての人に普及させる上で鍵となるだろう。農業の未来は、農家がより賢明でデータに基づいた意思決定を行えるようにするデジタルツールによって、ますます形作られていくように思われる。.

精密農業の進化:過去が未来を形作る

精密農業(Precision Ag)は、技術、データ、高度な手法を統合した革新的な農業手法であり、農業の様相を大きく変えました。.

GPS誘導、ドローン、センサー、データ分析といったツールを活用することで、農家は効率を最大化し、無駄を削減し、収穫量を最適化することができる。しかし、この革新的な分野は孤立して生まれたわけではない。その進化は、何世紀にもわたる農業慣行に深く根ざしており、過去が未来への序章となることを示している。.

振り返り:精密農業の基盤

農業は常に革新の分野であった。近代技術が登場するずっと以前から、農家は鋭い観察力、経験、そして試行錯誤によって生産性を向上させてきた。.

輪作、灌漑、品種改良といった手法は、精密農業の初期形態を典型的に示している。これらの方法は、現代の基準からすれば原始的ではあるものの、現代の農業戦略の基礎を築いた。.

18世紀から19世紀にかけての産業革命は、大きな転換点となった。耕うん機、種まき機、脱穀機といった機械化された農具は効率性を向上させ、農民はより広い土地を耕作できるようになった。.

この時期には化学肥料や農薬も登場し、作物の収穫量がさらに増加した。これらの革新は、20世紀から21世紀にかけて発展する精密農業技術の礎となった。.

現代精密農業の出現

今日私たちが知る精密農業の概念は、衛星技術、コンピューティング能力、地理情報システム(GIS)の進歩に伴い、20世紀後半に形を成し始めました。この時期の主なマイルストーンは以下のとおりです。

  1. GPS技術(1990年代): GPSシステムの導入は、機械の精密なナビゲーションを可能にし、農業に革命をもたらした。農家は、植え付け、施肥、収穫のパターンを最適化し、重複作業を減らし、資源の無駄を最小限に抑えることができるようになった。.
  2. 収量モニタリング(1990年代): コンバインハーベスターに搭載された収量モニターは、作物の生育状況に関する詳細なデータを提供し、農家が圃場内の高収量地域と低収量地域を特定するのに役立った。.
  3. リモートセンシング(2000年代): 衛星画像とドローンの活用により、農家は作物の健康状態、土壌の状態、水の使用状況をかつてないほどの精度で監視できるようになった。.
  4. 可変レート技術(VRT): VRT(可変施肥技術)により、農家は種子、肥料、農薬などの投入資材を、圃場全体にわたって異なる割合で散布できるようになり、異なる区域の特定のニーズに合わせて調整することが可能になった。.

これらの革新は、画一的な農業手法から圃場ごとの管理への移行を象徴するものであり、効率性と持続可能性を大幅に向上させた。.

現状:精密農業の現状

21世紀に入り、精密農業は現代農業の基盤となっています。今日の技術は、高度なセンサー、機械学習アルゴリズム、リアルタイムデータ分析を組み込んでいます。現在の状況を形作る主なトレンドは以下のとおりです。

  • ビッグデータとAI: 農家は現在、土壌組成、気象パターン、作物の生育状況など、畑から膨大な量のデータを収集している。人工知能はこのデータを処理し、実用的な知見を生み出す。.
  • モノのインターネット(IoT): スマートセンサーとIoTデバイスにより、現場の状況を継続的に監視することが可能になり、リアルタイムでの意思決定が可能になります。.
  • 自律型機械: 自動運転トラクターやロボット収穫機は、労働力の必要量を削減すると同時に、精度と効率性を向上させる。.
  • 持続可能性への取り組み: 精密農業は、資源利用の最小化、環境負荷の低減、土壌における炭素隔離の促進を通じて、持続可能性への高まる重視に合致する。.

精密農業の未来

今後、精密農業は、新たな技術が業界を再構築するにつれて、さらに進化していくと予想されます。最も有望な開発には、以下のようなものがあります。

  • 遺伝子編集: CRISPRのような技術を使えば、地域の土壌や気候条件に最適化された特性を持つ、精密農業に特化した作物を開発することが可能になるだろう。.
  • 予測分析: AIと機械学習の進歩により、予測モデルの精度が向上し、農家が害虫の発生や異常気象といった課題を予測するのに役立つだろう。.
  • ブロックチェーン技術: ブロックチェーンは、農業サプライチェーンにおける透明性とトレーサビリティを向上させ、倫理的な調達と公正な価格設定を保証することができる。.
  • 接続性の拡張: 5Gネットワークの展開により、農村地域でも高速インターネットが利用できるようになり、より高度な精密農業技術の導入が可能になるだろう。.

過去は序章:歴史から学ぶ

精密農業の歩みは、重要な教訓を浮き彫りにしている。それは、イノベーションは過去の基盤の上に築かれるということだ。初期の農業慣行は、観察と適応の重要性を私たちに教えてくれた。機械化の時代は、効率性と拡張性の価値を際立たせた。今日の精密農業は、これらの教訓と最先端技術を組み合わせ、増え続ける世界人口を養うという課題に取り組んでいる。.

精密農業の歴史的背景を理解し、その価値を認識することで、私たちはその未来をより良く切り開くことができる。過去は単なる指針となるだけでなく、進歩とは先人たちの創意工夫と不屈の精神に根ざした、絶え間ない旅路であることを思い出させてくれる。.

結論

精密農業は、人間の革新力と歴史の永続的な意義を証明するものです。新たなブレークスルーの瀬戸際に立つ今、未来の進歩は今日の知見と過去の教訓によって形作られることを認識することが不可欠です。この連続性を受け入れることで、精密農業は進化を続け、農家と地球双方にとって持続可能で豊かな未来を育むことができるでしょう。.

トルクメニスタン、作物モニタリング改善のため高度なリモートセンシング技術を採用

トルクメニスタンの農業は、同国の国内総生産(GDP)に占める割合は小さいものの、戦略的に非常に重要な位置を占めている。人口の大部分は農村部に居住しており、労働人口の40%以上が農業部門に従事している。.

1991年の独立以来、トルクメニスタンは農業の近代化において様々な課題に直面してきた。その一つが、信頼性の高いタイムリーなデータを提供できる最新の作物モニタリングシステムの欠如である。このようなシステムは、情報に基づいた意思決定、持続可能な土地管理、そして生産性の向上にとって不可欠である。.

このギャップに対処するため、トルクメニスタンは国連食糧農業機関(FAO)と提携し、高度なリモートセンシング技術と土地利用モニタリングに関する専門知識を導入した。.

この協力は、新たに開始されたFAO技術協力プログラム(TCP)プロジェクトの下で行われ、作物のモニタリング、予測、統計報告に関連するプロセスの最適化、および現場での適用を通じた新しい手法の検証を目的としています。プロジェクトは2026年末まで実施される予定です。.

2025年1月7日、このプロジェクトは、FAO事務局次長兼欧州・中央アジア地域代表のヴィオレル・グトゥ氏と、トルクメニスタンの農業大臣チャリヤール・チェティエフ氏によって正式に署名された。.

“「リモートセンシングは、農業、水資源管理、災害対応など、さまざまな分野に役立つ革新的なデータ収集・分析手法を提供します」と、このプロジェクトのFAO主任技術担当官であるマキシム・ゴーガン氏は述べています。「農業分野では、作付け面積、植生動態、収量予測、水ストレス、灌漑計画、さらには病害虫の監視などについて、ほぼリアルタイムの情報を提供します。」”

プロジェクトの初期段階では、作物モニタリングとリモートセンシングに関連する既存の規制や制度的枠組みを徹底的に見直し、必要な改善策を提言します。この手法では、先進技術と従来の統計的手法、サンプリング、データ収集を統合します。.

FAOはまた、省庁職員および土地資源局職員向けに、新しいリモートセンシングベースの作物モニタリングシステムの導入と運用に必要なスキルを習得させるためのカスタマイズされた研修プログラムを開発する予定です。さらに、この取り組みでは、リモートセンシングを高等教育のカリキュラムに統合することも検討します。.

システムの可能性を実証するため、様々な作物と気候条件を用いた試験圃場が設置される。これらの実証圃場で得られたデータは、手法の改良と、全国規模での導入に向けた構想策定に役立てられる。.

“「農家にとって、この技術は畑のさまざまな場所の具体的なニーズを特定するのに役立ち、水、肥料、その他の投入資材をより効率的に使用できるようになり、最終的には収穫量の向上につながります」とゴルガン氏は付け加えた。.

本プロジェクト全体を通して、FAOは地域および世界的なガイドラインを遵守し、ジェンダー平等と責任ある土地管理を重視していく。.

FAO技術協力プログラムのプロジェクトは、加盟国がFAOの技術的専門知識と支援を利用できるようにすることで、持続可能な開発目標に貢献し、長期的な農業開発を促進します。.

印刷された土壌センサーは、農家が作物の収穫量を増やし、コストを削減するのに役立つ可能性がある。

ウィスコンシン大学マディソン校のエンジニアたちは、ウィスコンシン州で一般的な土壌の種類に合わせて、土壌中の硝酸塩濃度をリアルタイムで監視できる、手頃な価格のセンサーを開発した。これらの印刷型電気化学センサーは、農家が施肥についてより賢明な判断を下すのに役立ち、コスト削減につながる可能性がある。.

“「私たちのセンサーを使えば、農家は土壌の栄養レベルや作物に利用可能な硝酸塩の量をより明確に把握できます。この情報に基づいて、必要な肥料の量を正確に判断できるようになります」と、ウィスコンシン大学マディソン校の機械工学助教授で主任研究者のジョセフ・アンドリュース氏は述べています。「肥料の使用量を減らすことは、特に大規模農場にとって、大幅なコスト削減につながる可能性があります。」”

硝酸塩は作物の生育に不可欠ですが、過剰になると地下水に浸透し、飲料水を汚染したり、環境に悪影響を及ぼしたりします。これらの新しいセンサーは、農業研究におけるツールとしても活用でき、硝酸塩の流出を追跡し、汚染を減らすためのより良い方法を導くのに役立ちます。.

土壌硝酸塩を監視する従来の方法は、時間と費用がかかり、結果もすぐに得られない。この問題を解決するため、印刷エレクトロニクスの専門家であるアンドリュース氏とそのチームは、よりシンプルで経済的な代替手段としてこれらのセンサーを設計した。.

このプロジェクトにおいて、研究者たちはインクジェット印刷法を用いて電位差センサーを作製した。電位差センサーは電気化学反応を利用する薄膜センサーの一種である。これらのセンサーは通常、液体溶液中の硝酸塩濃度を正確に測定するために使用される。しかし、土壌中では粗い土壌粒子がセンサーを傷つけ、正確な測定値に影響を与える可能性があるため、通常はうまく機能しない。.

印刷された土壌センサーの形状と設置方法.jpg

アンドリュース氏は、「私たちの主な目標は、これらの電気化学センサーを厳しい土壌条件下でも効果的に機能させ、硝酸イオンを正確に検出することでした」と説明する。“

この問題を解決するため、研究チームはポリフッ化ビニリデンと呼ばれる材料を用いてセンサー上に保護層を追加した。アンドリュース氏によると、この材料には2つの重要な特性がある。まず、約400ナノメートルという極めて小さな孔があり、硝酸イオンは通過させるが土壌粒子は遮断する。次に、親水性であり、スポンジのように水を吸い込む性質がある。.

アンドリュース氏は、「これは、硝酸塩を含む水はすべてセンサーに吸収されることを意味します。土壌も水を吸収するため、これは非常に重要です。これがなければ、センサーは十分な水分を得ることが難しくなりますが、当社の素材は土壌の吸水性と一致するため、硝酸塩を多く含む水をセンサー表面に引き寄せ、正確な測定値を得るのに役立ちます」と述べています。“

研究者らは、2024年3月に学術誌「Advanced Material Technologies」に掲載された論文で、その研究成果を発表した。.

プリントされた土壌センサーの動作とテスト

研究チームは、ウィスコンシン州で見られる2種類の土壌、すなわち州中北部でよく見られる砂質土壌と、ウィスコンシン州南西部で見られるシルト質壌土でセンサーの性能をテストした。その結果、センサーはどちらの土壌でも正確な測定結果を示した。.

現在、研究者たちは硝酸塩センサーを「センシングステッカー」と呼ばれるシステムに組み込んでいる。このシステムは、硝酸塩、水分、温度の3種類のセンサーを、裏面に粘着剤が付いた柔軟なプラスチックシートに組み合わせたものだ。.

彼らは、これらの感知ステッカーを棒に異なる高さで複数貼り付け、その棒を土中に埋める予定だ。この方法によって、土壌の様々な深さにおける状態を測定できるようになる。.

アンドリュース氏は、「土壌のさまざまな深さで硝酸塩、水分、温度を測定することで、硝酸塩の溶脱過程を追跡し、硝酸塩が土壌中をどのように移動するかを観察できるようになりました。これは以前は不可能だったことです」と説明する。“

2024年の夏、研究者たちはウィスコンシン大学マディソン校のハンコック農業試験場とアーリントン農業試験場の土壌に30本のセンサーロッドを設置し、センサーの試験を継続する予定だ。.

研究チームは、ウィスコンシン大学同窓会研究財団を通じてこの技術の特許取得を目指している。.

ウィスコンシン大学マディソン校からの共著者には、土壌科学科のKuan-Yu Chen、Aatresha Biswas、Shuohao Cai、およびJingyi Huang教授が含まれる。.

本研究は、米国農務省農業・食料研究イニシアチブ基礎プログラム(プロジェクト番号WIS04075)、米国国立科学財団の土壌中のシグナル助成金2226568、およびウィスコンシン大学マディソン校酪農イノベーションハブの資金提供を受けて実施されました。.

作物保険と気候変動に関して、米国の農家が直面する課題

ブルームバーグ:カンザス州では、長引く干ばつで農作物が壊滅的な被害を受け、土壌も荒廃しているが、ゲイル・フラーさんの農場は例外だ。彼女の羊、牛、鶏は自由に放牧され、緑豊かで活気に満ちた環境の中で、農作物や植物を食べて暮らしている。.

しかし、竜巻、洪水、深刻な干ばつがフラーの農場を襲った場合、彼はすべての費用を自己負担しなければならない。なぜなら、彼の農業手法は連邦作物保険の対象外であり、この保険制度は気候変動に対応できていない古いセーフティネットだからだ。.

フラー氏は、農業業界が伝統的な農業から再生型農業への移行を支援していないため、十分な保険に加入できていない多くの農家の一人だ。再生型農業は、2030年までに農業排出量を半減させるのに十分な量の炭素を吸収するのに役立つ可能性がある。.

この変化は気候変動の進行を遅らせ、農家をその影響から守るために重要だが、保険業界はそれに追いついていない。.

米国では、農業が温室効果ガス排出量全体の約11%を占めている。その多くは、土壌を耕すことで放出される二酸化炭素と、過剰な肥料の使用によって放出される亜酸化窒素によるものである。.

亜酸化窒素は、二酸化炭素の270倍以上もの温室効果を持つガスです。再生型農業は、光合成によって二酸化炭素を吸収し、土壌に炭素を貯蔵し、本来であれば近隣の河川に流出してしまう窒素を捕捉することで、これらの排出量を削減するのに役立ちます。.

異常気象が頻繁に発生し、農作物やサプライチェーンを脅かしています。米国干ばつ監視センターによると、カンザス州を含む24州が深刻な干ばつから異常な干ばつに見舞われています。これは、農作物を水浸しにする豪雨が以前よりも激しくなっているのと同様に、深刻な問題です。.

スタンフォード大学の研究者らは、1991年から2017年までの農作物保険金支払総額1400億ドルのうち、約2013兆ペソが気温上昇によるものであることを発見した。彼らは、気候変動によって異常気象がより頻繁に発生するようになるにつれ、この割合は今後も上昇し続けると考えている。.

こうしたリスクや、気候変動対策において再生型農業がもたらす利点にもかかわらず、より強力なインセンティブによって現在のシステムが維持されている、と非営利団体である環境ワーキンググループ(EWG)の中西部ディレクター、アン・シェチンガー氏は述べている。.

作物保険は、トウモロコシ、大豆、綿花、小麦といった一般的な作物を主に対象としています。これらの作物を栽培する農家は通常、病気、洪水、干ばつ、その他の異常気象などによる不作から身を守るための、複数の災害をカバーする保険に加入します。.

健康保険、自動車保険、不動産保険と同様に、農作物保険における損失や損害の査定は、「優良農業慣行」と呼ばれる基準に基づいて行われます。これらの基準は、収穫量の減少が不適切な管理によるものではないことを保証するものです。.

しかし、これらの規則には作物の収穫量を減少させる可能性のある慣行は含まれないため、通常は伝統的な工業的な単作栽培方法が採用されます。例えば、畝間に異なる作物を栽培したり、被覆作物の栽培を遅らせたりする農家は、保険金の請求が却下される可能性があります。.

再生型農業とは、多くの場合、同じ畑で異なる作物を一緒に栽培したり、収量の低い多年生植物を使用したりすることを意味するため、保険会社にとっては問題となる可能性がある。しかし、アイオワ大学のシルビア・セッキ教授によると、作物保険の支払額は、農家の慣行が気候変動リスクを増大させるか減少させるかにはほとんど左右されないという。.

3世代にわたって農業を営む家系の出身であるフラーは、1990年代半ばに再生型農業の手法を試み始めた。彼は、これらの手法によって長期的に収穫量が増え、作物がより丈夫になると信じていた。.

彼は休耕期に被覆作物を植えた。これは一般的な再生農業の手法である。被覆作物は市場作物ではないが、土壌の健康状態を改善する。この間、フラーは作物保険に加入しており、その規定に従って、市場作物を植える前に除草剤で被覆作物を枯らしていた。.

2012年8月、深刻な干ばつが発生し、フラー氏の保険会社が彼の土地を調査した。保険会社は残っていた被覆作物を雑草と判断し、彼のすべての保険金請求を却下した。このため、彼の融資機関は彼の運転資金の融資枠を停止した。.

フラーは保険会社を訴え、勝訴した。しかし2年後、2つの大豆畑の損失を補償してもらう必要が生じた際、保険会社は再び彼の請求を拒否した。この経済的苦境により、彼は農地の規模を1800エーカーから400エーカーに縮小せざるを得なくなり、最終的に作物保険の利用をやめることを決意した。.

“「農家として一度破産してしまうと、そこから立ち直るのは非常に難しい」とフラー氏は語った。「私はそんなシステムには関わりたくなかった。もっと良い農業の方法を見つけなければならない。」”

過去10年間、米国農務省は気候変動リスクに対応するため、作物保険制度に変更を加えてきた。これらの変更には、新たな作物の補償対象への追加や、休耕期に被覆作物を植える場合に1エーカーあたり$5の奨励金を提供する制度の導入などが含まれる。.

連邦作物保険を監督するリスク管理庁は、節水、被覆作物の栽培、窒素肥料を土壌表面に散布するのではなく土壌に注入するなど、気候変動対策に有効な特定の農法に対する補償範囲を拡大した。.

しかし、農家は被覆作物を早期に収穫するなど、特定の規則に従う必要があり、一部の科学者は、こうした規則が排出量削減効果を制限すると考えている。.

農作物保険制度は既に気候変動による課題に直面している。農務省の報道官によると、制度は地域ごとの状況に適した栽培方法を奨励し、様々なリスクをカバーするよう適応していく必要がある。また、制度の財政的な安定性を維持する必要があり、そのためには予想される損失を補填できるだけの十分な保険料を徴収しなければならない。.

“「小規模な嵐であっても、ある種の作物に被害を与える一方で、別の種類の作物には待望の雨をもたらす可能性がある」と、米国農務省の広報担当者はブルームバーグ・グリーンに語った。.

“「作物保険は任意加入です」と、全米農業連盟の政府渉外担当ディレクター、RJ・レイハー氏は述べた。同氏によると、優良農業規範に含まれていない再生型農業技術を採用している農家は、リスク管理庁に対し、自らの農業慣行が財政的に健全であることを示すなど、他の選択肢を検討することができるという。.

作物の多様化といった気候変動に配慮した農法が収穫量に影響を与えないことを示すのに十分なデータを、個々の農家が収集するのは難しい。.

2014年、米国農務省(USDA)は「農場全体収入保護プログラム」を開始しました。このプログラムは、個々の作物だけでなく、農場全体の収入を保証するものです。混作作物を栽培したり、農場で家畜を飼育したりする農家にとって、セーフティネットとなります。.

しかし、全農場収入保護プログラムに参加している農家は多くありません。EWGのシェヒンガー氏によると、2023年に販売された保険契約は約1,800件に過ぎず、これは11兆3,000億ペソにも満たない作物保険額です。レイハー氏によると、このプログラムは書類手続きが煩雑で、収入の上限が設定されているため、農場全体の収入を必ずしもカバーできず、保険代理店が販売しにくく、農家が購入しにくい状況になっているとのことです。.

レイハー氏はまた、全米農業連盟は、農家が利用しやすく、保険代理店が販売しやすいように、全農場収入保護プログラム(Whole-Farm Revenue Protection Program)の改善を支持していると述べた。これらの改善策は農業法案に盛り込まれているが、同法案は下院で少なくとも9月まで審議が延期されている。.

再生型農業運動はまだ小規模だが、近年、連邦政府の支援と農業関連企業の関心を受けて成長している。バイエルAGが大部分を所有するカバークレス社のような企業は、持続可能な航空燃料のために被覆作物を植えるよう農家に奨励している。ゼネラル・ミルズ社は、カンザス州ウィチタの24の小麦農家が再生型農業を始めるのを支援するパイロットプログラムを実施している。.

現在、保険制度の変更を求める動きは、主にフラー氏やリック・クラーク氏のような農家に支えられている。クラーク氏はインディアナ州中西部出身の3代目農家で、再生型農業を実践しているため、6年間無保険状態が続いている。.

クラークは、7000エーカーの農地すべてに被覆作物を植えている自身の農場での仕事をしていない時は、他の農家に化学肥料の使用をやめて被覆作物を使う方法を教えている。.

“「変化への道筋を容易にする必要がある」とクラーク氏は述べた。保険に加入していない農家にとって最大の課題の一つは、融資を受ける条件として、融資機関が保険加入を義務付けることが多いことだ。.

クラーク氏は2022年後半、農業改革を推進する団体「リジェネレート・アメリカ」のために議会で演説を行った。彼はシェチンガー氏が必要だと述べた改革を求めた。クラーク氏の演説の翌日、議会はインフレ抑制法を可決した。これはジョー・バイデン大統領の大規模な気候変動対策法であり、農務省の環境保全プログラムに195億ドルが計上されている。クラーク氏は、自分にもその一端を担えたと感じていた。.

“「話している時、誰かが聞いてくれているのかどうか不安になることがあります」とクラークは語った。「でも、もしかしたら自分の言葉は無駄に終わっていないのかもしれない、もしかしたら真剣に聞いてくれている人がいるのかもしれない、と感じることもあります。」”

ソースブルームバーグ・ビジネスウィーク(ブルームバーグLP)

精密農業への緩やかな移行

1990年代以降、精密農業は、栽培者に作物に関する詳細な情報と、そのデータを効果的に活用するための技術を提供することで、農業に革命を起こすことを目指してきた。.

農業における精密性を高めるための多くの進歩が遂げられてきた。現代のトラクターはGPSを使って自動操縦が可能になり、農家は種子や肥料の散布量を調整できるようになった。作物の遺伝学や雑草管理においても進歩が見られる。.

“「私たちがまだ進歩させていないのはセンサーだけです」と、インポッシブル・センシング社の創設者であるパブロ・ソブロン氏は語った。「植物、土壌、根のいずれにおいても、重要なものを視覚的に捉える能力がまだ確立されていないのです。」”

ソブロン氏とセントルイスの科学者チームは現在、播種機の背面に取り付けるセンサーの第2試作機を開発している。このセンサーにより、農家は畑を走行しながら、栄養レベル、土壌の状態、水分状態、その他個々の植物に影響を与える要因に関するリアルタイムの情報を確認できるようになる。.

“「農場のどの部分に肥料を多く、あるいは少なく必要とするかをより正確に把握することで、農家は適切な量の肥料を施用できるようになると私たちは考えています」とソブロン氏は述べた。「ここで真に価値があり、必要とされるのは、洞察と知識を提供し、何をいつ行うべきかを指示することです。」”

このデータは、農家が利益を向上させるだけでなく、肥料や化学薬品の過剰使用を減らし、灌漑をより効果的に行うための意思決定に役立つはずだ。.

しかし、ソブロン氏は、精密農業の進歩が農業を完全に変革したわけではないことを認めた。.

“「宣伝文句ほどの性能を発揮していない」と彼は述べた。.

レーザーのような有望なツールが、数千エーカーはおろか数百万エーカーもの農地に導入されるまでには、おそらく何年もかかるだろう。.

“「実験にはリスクが伴う」と、イリノイ州マーシャル郡で兄弟と共に約2,200エーカーのトウモロコシと大豆を栽培する農家のビル・リーは語る。1980年代初頭に農業を始めて以来、リーは徐々に精密機器を導入し、種まきや肥料、除草剤、殺菌剤の散布をより効率的に行えるようになった。.

しかし、この変化は緩やかなものだった、と彼は説明した。.

“「これは一気に飛び込むようなものではなく、段階を踏むプロセスなんです」とリーは語った。「いきなり飛び込んで、その先に走り高跳び用のピットではなくコンクリートの塊があることに気づいてしまうのは、費用もリスクも大きすぎるんです。」”

新しい農業技術の導入には、場合によっては10万ドル以上かかることもある。リーは、経済的な見返りが見込めるなら、そうした投資を惜しまない。多くの農場は利益率が低いため、この経済的な考慮事項は非常に重要だ。.

BioSTLの農業食品部門ディレクター、チャド・ジマーマン氏によると、利用可能な新技術とそれを利用する農家の間には依然としてギャップがあり、多くの農家はすべての畑で新しい技術を試す余裕がないという。.

“「彼らにさらなるリスクを負わせたり、他人の目標を達成するために利益を減らすことを求めたりすることはできない」とジマーマン氏は述べた。.

これにより、企業は自社の精密農業技術が本当に効果を発揮することを証明するようプレッシャーを受けることになる。アイオワ州立大学リサーチパークの副所長であるアリソン・ドイル氏は、多くの企業がこの問題に取り組んでいると指摘した。.

“「多くの農業関連企業は、従来の農業よりもテクノロジー分野に注力するようになっている」とドイル氏は述べた。.

労働力は大きな要因だ。現在、農業労働者の数は過去に比べて少なく、農場の規模もはるかに大きくなっている、とドイル氏は付け加えた。.

“「これほど大規模な事業を営んでいる場合、商品価格や投入価格が現状のままだと、わずかな利益でも見つけようと必死になります」と彼女は述べた。「だからこそ、こうした精密なツールが必要になるのです。」”

サンディエゴ州立大学は、州内の精密農業革命をどのように形作っているのか?

サウスダコタ州立大学(SDSU)は、農家が精密農業を活用できるよう指導・支援するプログラムを先駆的に実施した。.

サウスダコタ州ブルッキングスでは、サウスダコタ州立大学(SDSU)の新しい精密農業プログラムが、地元および中西部の一部の農家に対し、農業経営にテクノロジーをより多く導入するよう促すことに成功している。しかし、他の州の農家は、このテクノロジーの導入に消極的である。.

サンディエゴ州立大学は、精密農業の利用に関して農家を教育・支援するプログラムを国内で初めて設立した大学となった。精密農業とは、新しい技術と従来の方法を統合することで、作業効率を向上させ、環境への影響を最小限に抑えながら作物の収穫量を増加させる科学である。.

例えば、全地球測位衛星(GPS)の利用は、化学物質や肥料を最も必要とされる場所に正確に散布するのに役立つ。.

精密農業センターの助教授であるアリ・ミルザハニ・ナフチ氏は、同校は教育と研究を通じて利用率を高め、農家にとってより実用的な技術となるよう取り組んでいると述べた。.

“「私はこれがうまくいくと非常に楽観視しています。そして、その変化はサウスダコタ州だけでなく、国全体、そして世界にも及ぶでしょう」とナフィチ氏は述べた。.

米国農務省の調査によると、サウスダコタ州は利用率が最も高い州の一つで、53%の農家が精密農業技術を利用している。.

サンディエゴ州立大学ネス経営経済学部が行った調査によると、ノースダコタ州、アイオワ州、イリノイ州、ネブラスカ州といった中西部諸州では、農家の半数以上が精密農業を利用している。.

しかし、ネスの研究によると、全国的に見て、精密農業の手法を用いて作物や家畜を管理している農家はわずか271,300人しかいない。.

精密農業の利点と導入における課題

精密農業(精密農業)技術は、農家の間でますます普及しつつあります。機械の自動操舵はその代表的な技術の一つで、農家が手動で操作することなく機械を操縦できるようになっています。もう一つの重要な技術は「ジオレファレンシング」で、これはデジタル画像を撮影して場所を特定する技術です。.

精密農業の利点と導入における課題

ネス氏の調査によると、衛星画像も広く利用されており、約60%の農家が試用したことがあるという。この技術により、農家は畑を上空から見ることができる。農業機械製造業者協会の調査によると、精密農業技術は通常、作物の生産量を4%増加させ、肥料の施肥効率を7%向上させるという。さらに、精密農業は除草剤、殺虫剤、化石燃料、水の使用量を削減する。.

しかし、収益や収穫量の向上という利点があるにもかかわらず、コストや精密農業に関する一般的な知識の不足といった要因により、多くの農家がこれらの技術を期待されたほど広く利用できていない。.

精密農業センターの学生であるアンナ・カレルズ氏は、初期費用はかかるものの、長期的には最終的に費用を節約できると述べた。.

“「多くの農家にとって、確かに初期費用は増えるかもしれないが、数年後には元が取れるということを理解するのは難しいと思う」とカレルズ氏は語った。.

ナフチ氏は、初期費用を引き下げることで、より多くの農家がこの技術を利用するようになるだろうと述べた。.

“「変動金利制度の初期費用が高すぎるんです」とナフチ氏は語った。「だから、もし何らかの支援があればどうでしょう。費用を安くしたり、初期費用を下げたり、あるいは投資に対するインセンティブを提供して、まずは試してみてもらうように促す。そうすれば、投資に対するリターンが非常に良いことが分かるでしょう。私は彼らがこの制度を利用してくれると非常に楽観視しています。」”

初期費用が高すぎる農家のために、支援プログラムも用意されている。米国会計検査院によると、米国農務省と国立科学財団は、2017年から2021年にかけて、精密農業の研究開発に約14兆2000万ドルを拠出した。.

導入率が低いもう一つの理由は、新技術に関する知識不足です。しかし、サウスダコタ州の農家がより多くのことを学ぶための選択肢はいくつかあります。.

“「ジョンディアのような販売店は、農家にその使い方を教える講習会を数多く開催している」とカレルズ氏は語った。.

レイブン精密農業センター

レイブン精密農業センターは、この分野を専攻する学生が、実践的な方法で精密農業について学ぶことを支援するために設立されました。.

この建物には、学生が実践的な学習に用いるための機器や精密農業製品が備えられた部屋がある。2021年8月に開校し、建設費は14,620万ドルで、全米初の精密農業プログラムとなった。.

レイブン精密農業センター

“「私たちは精密農業プログラムを次のレベルに引き上げ、学生たちの学習体験を向上させたいと考えています」とムトゥクマッラッパン氏は述べた。.

学科は、新しい技術に対応するために、継続的に改革を行う必要がある。一部の学生によると、これはプログラムの改善点の一つだという。.

“「精密農業プログラムは、次々と登場する新しい技術に対応するために、常に変化し続けなければならないものです。そして、SDSU(サンディエゴ州立大学)は、その変化にもっとうまく対応できるのではないかと思います」とカレルズ氏は述べた。.

これはプログラムが現在取り組んでいる課題です。.

変更点の1つは、精密農業に関するより多くのデータを収集するために、より専門的な専攻を追加することです。.

“「以前は、精密農業プログラムに登録しているすべての学生に対して、農学と技術を組み合わせた包括的なプログラムという、一つのレシピを用意していました」とムトゥクマラーパン氏は語った。「今は、よりユーザーフレンドリーなプログラムにしようとしています。そして、3つの異なるコースを用意しました。1つは技術コース、もう1つは農学コース、そしてもう1つはデータコース、つまり電子ストライカーコースです。」”

“「現在、当大学の新しい教員陣は、バイオセンサーと無人車両の開発に取り組んでいます」とムトゥクマッラン氏は述べた。.

このプログラムの目標は、精密農業を農家にとってより実用的なものにするための研究をさらに進め、ひいては導入率を高めることである。.

このプログラムは、この目標を達成するために、今後5年間で受講者数を201,300人増やすことを目指している。SDSUの使命は、この技術を簡素化し、農家にとってより実用的なものにすることだとナフチ氏は述べた。.

現在、このプログラムには66名の学生が在籍しています。.

“「当施設は建物として素晴らしい設備を備えています。しかし、この空間で様々な活動を行ったり、研究活動を行ったりするための教員や人材が不足していました」とムトゥクマラーパン氏は述べた。「過去2年間で、高度な研究活動を行うための教員を3名新たに採用し、研究資金を増やし、研究プログラムの成長を促進することができました。」”


出典:サウスダコタ・ニュースウォッチ

管理区域マップとトウモロコシ生産者:どれほど重要なのか?

複数年にわたる分析の中で、研究者たちは、土壌の状態、地形、その他の景観の特徴に基づいた管理区域マップが、トウモロコシ畑のどの部分が播種量の増加や窒素施肥によって最も恩恵を受けるかを確実に予測できるかどうかを検証してきた。.

この研究により、一般的な認識とは異なり、同じ投入資材に対する作物の反応は年によって大きく異なることが明らかになった。最も予測不可能な要因である天候が、作物の反応に最も大きな影響を与えているようだった。しかし、農家は天候が作物に及ぼす影響を管理するための対策を講じることができる。.

管理区域のマッピングは、デジタル農業への関心の高まり、つまり作物の収量に影響を与える要因の相互作用をよりよく理解するために新しいデータ収集および分析技術を使用するようになったことがきっかけで生まれた、とイリノイ大学アーバナ・シャンペーン校の作物科学教授で、元博士研究員のカルロス・アグスティン・アレッソ氏と共に分析を行ったニコラス・マーティン氏は説明した。.

これらの手法では、圃場に設置されたセンサー、衛星データ、その他のデジタルツールを用いて、作物が地域の環境条件、肥料、播種量、その他の投入資材にどのように反応するかを追跡します。マーティン氏は、その目的は、無駄な、あるいは破壊的な栽培方法を最小限に抑えつつ、収穫量を最大化することだと付け加えました。.

今回の研究では、管理区域マップの予測を検証するために独自の手法が用いられた。.

“「私たちは農機具をプリンターのように活用し、さまざまな色のキルトのようなパッチワーク状の材料を作り出しました」とマーティンは説明した。「複数の場所で実験を実施し、完全無作為化デザインを採用しました。」”

研究者たちは、イリノイ州にある典型的な非灌漑トウモロコシ栽培地7か所で調査を実施した。各地点は多数の区画に分割され、各区画には異なる量のトウモロコシの播種量と窒素施肥量がランダムに割り当てられた。.

さらに、研究者らは各地点の土壌組成、地形、その他の景観特性を測定した。気象条件を除くすべての変数を、調査地全体で標準化した。この研究は2016年から2021年にかけて実施された。.

研究者たちは、数年にわたり収穫時に各区画の収量を測定した。これにより、毎年どの区画が様々な投入資材に最もよく反応するかを特定することができた。彼らは高度なランダムフォレストアルゴリズムを用いて、気象条件、土壌特性、傾斜などのどの要因が、窒素施肥量の増加や播種量の増加が収量増加につながるかを最も正確に予測できるかを明らかにした。.

マーティン氏は、窒素施肥量や種子施肥量に対する反応の空間パターンに影響を与える主な要因は気象条件であり、景観や土壌の特性がそれに大きく影響すると説明した。さらに、これらの反応は気象の影響で毎年変動し、少なくとも我々が調査した圃場では一貫性が失われると指摘した。.

“「つまり、ある年に高窒素施肥によく反応した区画でも、次にトウモロコシを植えたときには同じように反応しない可能性があるということです」と彼は述べた。「このため、管理ゾーンマッピングの概念は、投入資材に対する作物の反応を予測する上で信頼性に欠けるものとなります。」”

“「これらの研究結果は、精密農業技術が農家に広く普及していない理由を部分的に説明できると考えています」とマーティン氏は述べた。.

研究者らは、複数年にわたってより多くのデータを収集し、現場分析のためのより優れたツールを使用することで、管理区域マッピングの精度を高めることができると考えている。.

本研究は、米国農務省天然資源保全局および国立食糧農業研究所の支援を受けて実施されました。.

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