英国環境衛生センター(UKCEH)が農場にAIを活用した生物多様性モニタリングステーションを配備へ

今後4年間で、科学者たちは自動センサーとAIを活用して、農場における環境および泥炭地再生事業の効果を評価する計画だ。.

英国生態水文学センター(UKCEH)は、農場に太陽光発電式の生物多様性モニタリングステーションを設置する予定で、ステーションにはカメラトラップと音響録音装置が備え付けられる。.

これらの観測所は、森林農業や野草の牧草地など、排出量削減、炭素吸収促進、野生生物保護に取り組む地域に戦略的に配置される予定です。.

これらのモニタリングステーションは、農業環境対策が実施されている農場と実施されていない農場を比較することで、これらの計画が生物種の個体数に与える影響を測定することを可能にする。.

さらに、これらの観測地点は、農業目的で排水された農地の生物種構成と、再湿潤化の取り組みによって生物多様性を促進し、大気中の二酸化炭素を隔離する湿地生息地が作られている近隣地域とを比較するために、劣化した泥炭地に設置される予定です。.

研究者たちは、種を特定するために、写真や鳴き声の録音から種を認識できるAIソフトウェアを活用する。この研究は、英国の新たな農業支援システムへの移行を支援することを目的とした、UKCEHが主導する5年間の研究プログラム「AgZero+」の一環である。.

このプログラムを主導するUKCEHのリチャード・パイウェル教授は、「最先端技術を活用することで、多様な作物栽培や土地管理方法を実施している農場で様々な生物を観察し、様々な農業システムや農業環境対策が生物個体群に与える影響を明らかにします」と述べた。“

“「我々のモニタリング活動は、生物多様性を促進し、気候変動に対処し、作物生産性を向上させる持続可能な土地管理政策と実践を策定する上で不可欠な科学的証拠を提供するだろう」と彼は付け加えた。.

この調査は、ドーセット、ウィルトシャー、オックスフォードシャー、ノーサンプトンシャーにある4組の農場を対象に実施される。調査の目的は、これらの農場における農業環境保全策の効果を比較することである。.

さらに、この調査ではケンブリッジシャーにある2つの泥炭地(1つは現在も耕作地として利用されており、もう1つは復元作業が行われている)を評価対象とする。.

UKCEHは、2024年、2025年、2026年の3月から10月にかけて、イングランド各地の追加の場所に自動監視ステーションを設置する計画だ。.

モニタリングステーションの設置を担当するUKCEHの計算生態学者、トム・オーガスト博士は、新しいセンサーとAI技術が生物多様性モニタリングにもたらす変革的な影響を強調した。.

“「太陽光発電を利用した自動生物多様性モニタリングステーションのおかげで、遠隔地でも現地に赴く必要なく、野生生物を継続的に観察できるようになりました」とオーガスト博士は説明した。.

彼はさらに、「AI技術を用いることで、これらの観測所から生成される膨大な量の画像や録画データを、人間の手作業よりもはるかに効率的に処理できるようになる」と付け加えた。“

4年間の研究が完了した時点で、UKCEHはその調査結果を発表する予定であり、予備データはプロジェクト期間中に公開される。.

ジンバブエ政府、精密農業への移行への道を開く

政府が最近9機のドローンを取得したことは、従来の農業手法から、精密農業として知られるスマート技術システムへの移行を世界規模で推進するという明確な意思表示である。.

土地・農業・漁業・水資源・農村開発省の事務次官であるジョン・バセラ博士は、精密農業への準備を進める中で、「スマート農業セクター」を確立するための重要なステップとして、農業セクターにドローンなどの最新ツールを導入することの重要性を強調した。.

“「ドローンの導入は、土地利用の最適化、作物収量の向上、生産コストの削減を目的としたインテリジェント農業戦略の実施における重要な要素であり、持続可能な農業慣行を確保し、国が自給自足を目指す上で不可欠である。」”

バセラ博士は、ドローン9機の導入は2025年までにスマート農業経済を実現するための前向きな一歩であると述べた。政府は継続的な技術研究イニシアチブを通じて精密農業を積極的に推進しており、生産効率の向上と生産性の最大化のために最新技術の完全な統合を可能にしている。”

精密農業システムは、収穫量の増加と農家の収益性の向上につながります。バセラ博士によると、国家開発戦略1(NDS1)における重要な目標の一つは、生産性と所得向上を通じて達成可能な、地域社会の回復力の強化です。.

ドローンは、正確な圃場マッピングデータを提供することで、この分野において重要な役割を果たしている。これにより、農家は湿地や乾燥地などの異常を特定し、最適な排水パターンを決定して、その地域の気候条件に基づいたより効率的な灌漑技術を実施することができる。.

バセラ博士はまた、ドローン技術は広大な農地の測量、地図作成、監視において優れた精度を提供すると強調した。.

国土農業水産農村開発省が掲げる、近代的で持続可能な気候変動対応型農業セクターの発展を促進するという使命に沿って、精密なドローン散布は農薬使用量を大幅に削減できる。.

バセラ博士は、この手法は環境と人間の健康を守る上で極めて重要な役割を果たすと強調した。なぜなら、従来の化学薬品散布方法と比較して、有害な化学物質を吸入するリスクを低減できるからである。従来の方法は、人にも環境にも悪影響を及ぼす可能性がある。.

彼はまた、使用されているT40ドローンは40リットルの化学薬品を搭載でき、最先端の噴霧システムを備えていることを強調した。.

“「T40ドローンは40リットルの薬剤積載能力を持ち、高度な噴霧システムを備えていると聞いています」とバセラ博士は明らかにした。.

バセラ博士によると、ドローン技術は、政策レベルと農場レベルの両方において、正確な意思決定を促進する特定のデータを収集するのに非常に適しているという。.

ジンバブエ民間航空局(CAAZ)は、国内におけるドローン運航の規制および免許付与に関する標準化された枠組みを確立した。.

ラサール郡の作物と降雨量に関する報告

ラサール郡の農家は、作物の生育状況や降水量に関する最新情報を提供するため、定期的に夏の作物と降水量に関する報告書を発行している。.

これは夏季7回目の報告書で、7月3日から7月9日までの期間を対象としており、ラサール郡農業局の支援を受けて作成されています。.

セリーナのデビッド・ホール氏によると、報告期間中に2.1インチの雨が降ったおかげで、作物の生育状況が大幅に改善したとのことだ。この雨は、激しい嵐と小雨が混ざったものだった。.

幸いにも雹は降らず、風もトウモロコシに被害を与えませんでした。現在、トウモロコシは雄穂が出始めていますが、平均的な収量を達成するには、受粉期と穀粒形成期に安定した雨が降ることが不可欠です。大豆は順調に生育しており、30インチ間隔の畝に日陰を作っています。.

この地域では、干し草の2回目の刈り取り、側溝の草刈り、大豆の散布作業の完了、そして見本市シーズンに向けた準備など、他にも様々な作業が行われました。皆様にとって安全な一週間となりますように!

メンドータ在住のケン・ベック氏によると、郡の北西部では0.5インチの降雨量を記録した。全体的に状況は非常に良好で、最近の降雨により作物の生育が著しく促進されている。.

トウモロコシ畑の中には既に雄穂が出始めているものもあれば、その時期が近づいているものもある。生育状況は予想以上に順調で、作物は目覚ましい成長を見せている。.

マルセイユ在住のデビッド・マイヤー氏は、先週1.25インチの雨が降ったことに感謝の意を表した。雨のおかげでトウモロコシは生き生きとし、大豆も短期間で大きく成長した。この天候はトウモロコシや大豆の農家にとっては好都合だが、牧草の刈り取りや梱包、作物の収穫をしようとしている畜産農家にとっては課題となっている。.

水分が多かったにもかかわらず、小麦の収穫は完了したが、収穫量は過去数年に比べてやや少なかった。5月下旬から6月にかけて降雨量が少なかったことを考えると、予想以上に良い結果となったのは意外だった。トウモロコシの穂が出始めた今、干ばつが穂の大きさにどのような影響を与えたかを評価することが期待されている。デイビッドは土壌を潤すために、さらなる雨を歓迎している。.

トニカ/ロスタントのビル・グレイ氏によると、先週は1.1インチの降雨があったとのことです。その結果、トウモロコシ畑は背丈が伸び、雄穂が出始めています。グレイ氏は、害虫や病気などの潜在的な問題がないか、畑を注意深く監視しています。.

飛行機を使って一部の畑に殺菌剤を散布する計画が立てられています。大豆畑も順調で、雑草の繁殖を抑えるために少量の除草剤を散布しました。葉を食害するコガネムシの被害には注意を払っていますが、今のところ大きな被害は出ていません。.

小麦の収穫が始まり、まもなく藁の梱包作業が始まります。雑草対策として、道路脇の側溝や水路の草刈りも行われています。皆様にとって良い一週間となりますように、そして安全にお過ごしください。.

グランドリッジ在住のケン・バーナード氏によると、この1週間で0.75インチの雨が降り、天候の見通しが大幅に改善したとのことです。芝生は青々と茂り、庭の芝刈りもすべて完了したそうです。.

しかし、水分が豊富なため、豆畑には雑草が生え始めています。トウモロコシは雄穂が出て受粉期に入り、最近の涼しい天候の恩恵を受けています。こうした順調な生育状況にもかかわらず、収穫を成功させるためには、適時の降雨が依然として必要です。.

まだやるべきことはたくさんあり、二番草の刈り取りと梱包作業が残っています。小麦の収穫は既に終わり、藁の梱包も完了しました。.

次の作業はトウモロコシと豆に殺菌剤を散布することですが、その必要性と費用対効果については、作物調査員の評価に基づいて決定されます。ラサール郡4-Hフェアで皆様が楽しい時間を過ごせることを願っています。.

ラトランドのジェフリー・ヤンセン氏によると、トウモロコシの生育は急速に進んでおり、毎日雄穂が出てきているとのことです。最初に植えたトウモロコシはほぼ完全に雄穂が出ており、花粉が空気中に舞っています。最近の雨がトウモロコシの背丈を伸ばすのに貢献したようです。.

大豆も順調に生育しており、日ごとに背丈と葉が伸びています。豊富な降雨の後、雑草の繁殖を抑えるため、一部地域では再散布が行われています。長期間の干ばつを経て、庭、道路脇の側溝、水路などもようやく緑を取り戻し、再び草刈りが行われています。前回の報告以降、1.9インチの降雨がありました。.

GeoPardの精密農業向け作物生育グラフ

今日の農業産業には、勤勉さと土地への深い理解だけでなく、テクノロジーの賢明な活用も不可欠です。持続可能な農業の実践に大きな変化をもたらすツールの1つ、GeoPardの作物生育グラフについてご紹介できることを大変嬉しく思います。.

当社の作物生育グラフは、1988年以来の作物の生育データを包括的かつ分かりやすく表示します。あらゆる圃場向けに自動生成されるこれらのグラフは、精度と正確性を確保するように設計されています。.

このデータは、雲や影のない圃場部分のみを対象に算出されています。マウスカーソルを合わせるだけで平均NDVI(正規化植生指数)値が表示され、作物の生育状況を瞬時に把握できます。.

では、当社のツールを他社と差別化している点は何でしょうか?それは、表示モードを切り替えられる機能です。GeoPardのインターフェースでは、年間表示と月間表示を切り替えることができます。この詳細な表示レベルにより、作物管理、収穫時期、収量予測に関する十分な情報に基づいた意思決定を行うために必要なデータを確実に得ることができます。.

農家がこのような正確な情報を活用することで、圃場管理戦略を策定し、最適な収穫時期を特定したり、作物を大規模に監視したり、ひいては生産性と持続可能性を総合的に最適化したりすることが可能になる。.

これは精密農業における画期的な一歩であり、収穫量の向上だけでなく、環境負荷を考慮したより持続可能な農業慣行へとつながる道筋を示すものです。.

今後も農業コミュニティの皆様により良いサービスを提供できるよう、ツールの開発と改良を続けていきますので、今後のアップデートにご期待ください。私たちは精密農業をより身近で効率的なものにするための取り組みを進めており、皆様のご参加を心よりお待ちしております。共に、農業の未来を再定義しましょう!

GeoPardとユーラシアグループ・カザフスタンの協力

2023年4月、ユーラシア・グループ・カザフスタンとジオパード・アグリカルチャーは、ジオパード・アグリカルチャーの新しいソリューションをカザフスタンとキルギスタンの市場に導入するためのパートナーシップ契約を締結しました。.

両社は共通の目標を掲げている。それは、精密農業ソリューションを導入し、年間を通して作物の生産を最適化することで、カザフスタンの農業の持続可能な発展に貢献することである。.

この協力は、作物の生産プロセスを最適化・自動化し、事業の収益性を高め、環境負荷を軽減するための、新しく実践的な方法を模索している農家を支援することを目的としている。.

GeoPard Agricultureのマネージングディレクター兼共同創設者であるウラジミール・クリンコフ氏は次のように述べています。「カザフスタン市場で精密農業と持続可能な農業のためのソリューションを発表できることを大変嬉しく思います。GeoPard Agricultureは、膨大な量の地理空間データを処理するためのクラウドコンピューティング、人工知能、あらゆるソースからのフィールドデータの分析など、最先端のテクノロジーを活用しています。GeoPardチームは2012年から農業分野でデジタルソリューションの開発に取り組んでおり、この度、その専門知識をカザフスタンの地にもたらすことになりました。私たちは精密農業の専門知識を自動化し、最高の品質を最もリーズナブルな価格で提供します。」“

顧客は、生産性を管理し、圃場の不均一性や収量に影響を与える要因を分析し、生産性ゾーンに基づいて土壌サンプリングの場所を特定し、圃場のモニタリングと調査を実施し、播種、施肥、農薬、成長調整剤の散布のための可変施肥(VRA)マップを作成できます。.

“「GeoPard Agricultureソリューションは、収量マップ、土壌分析、空気水分、植生水分指標など、複数年にわたる膨大なデータレイヤーにわたる包括的な分析を提供するという点で独自性があります。このソフトウェアは、各圃場ごとに35年分のNDVI衛星画像データに基づいており、農家は必要に応じて、当社のサポートを受けながら他の指標を読み込むことができます。プログラムは圃場のデータと生産性を分析し、種子と肥料のより個別的な施用に関する処方箋を作成します。これにより、何よりも種子と肥料の節約につながり、農業経営の収量と効率性が向上します」と、ユーラシアグループ・カザフスタンの農業管理部門ディレクター、エフゲニー・チェスノコフ氏は述べています。.

GeoPard Agricultureのソリューションは今年カザフスタンの農地で試験運用され、すでにカザフスタンの農家によって積極的に利用されている。.

各企業について:

ジオパード・アグリカルチャー は、精密農業ソフトウェアの大手プロバイダーです。2019年にドイツのケルンで設立され、グローバルに事業を展開しています。同社は、農家が業務を最適化し、収穫量を増やすのに役立つ幅広いソリューションを提供しています。.

GeoPard Agricultureは、持続可能性と再生型経済に重点を置き、世界中で精密農業の実践を推進することを目指しています。.

同社の顧客およびパートナーには、ジョン・ディア、コルテバ・アグリサイエンス、ICL、ファイファー&ランゲン、アイオワ大豆協会、カーネル、MHP、シュアグロースなど、数多くの有名ブランドが含まれています。.

ユーラシアグループ・カザフスタン は、スイス企業ユーラシア・グループAGのカザフスタン駐在事務所であり、2002年以来、カザフスタン共和国とキルギスタン共和国におけるジョン・ディアの公式ディーラーです。同社は、JCB、ヴェーダースタッド、グリム、リンゼイといった世界有数のメーカーの農業ソリューションを提供しており、作物栽培と園芸のあらゆる分野を網羅しています。.

ユーラシア・グループ・カザフスタンは、事業活動全体を通して精密農業技術に多大な注意を払い、農業のデジタル化製品で機械ラインナップを充実させています。.

ユーラシア・グループ・カザフスタンは、カザフスタンに14か所、キルギスタンに1か所の地域事務所を構え、550名以上の従業員(そのほぼ半数がアフターサービス担当者)を擁する広範な地域ネットワークを有し、独自の農業経営・デジタル化部門も有している。.

長年にわたり、カザフスタンには1万3000台以上の機器が納入され、440万ヘクタールの土地がデジタル化されました。同社は今年、創立25周年を迎えます。.

GeoPard Agriculture社がスマートファーミングデイズ展示会に参加

私はとても楽しい時間を過ごしました。 スマートファーミングデイズ 展示会 ジオパード・アグリカルチャー, アグリルーター協会のメンバーとして DKEデータGmbH & Co. KG, ブースを出展していました。 #AgTech 機械に関心のある方々が集まり、特に機械データの交換と利用における最新の業界進歩について学ぶことができます。.

イベントから得られた主な知見は以下のとおりです。

アグリルーター Agrirouterは農業業界における標準規格として認知されつつあります。多くの機械メーカーが標準でAgrirouterをサポートし、「Agrirouter対応」ラベルを表示しています。つまり、Agrirouterは、さまざまな農業機械とソフトウェアソリューション間でシームレスなデータ転送と統合を可能にするオープンなデータ交換プラットフォームです。.

トレンドについて議論する際 農業機械, 特に強調したい点は以下のとおりです。

  • 汎用性, 機械が1回の通過で複数の作業を実行できるため、現場訪問の回数を減らすことができます。たとえば、PRIOS 404は、 グリム 土壌耕起、ジャガイモの植え付け、施肥、種まき、畝立てを組み合わせた作業です。.
  • リアルタイム コンピュータービジョンに基づくスポット散布など、農業機械における計算。このアプローチは、走行中に特定の領域をターゲットにすることで、全体的な化学物質の使用を削減します。展示品をご覧ください。 エコロボティクスARA.
  • 自律性 農業機械において。.
  • オープンデータ 接続性。.

 

技術系大学の農業技術

私は特に、アグリテックの開発に対する大きな関心が見られて嬉しく思いました。 技術系大学 最新の動向を把握し、学生や将来の農業技術イノベーターと知識を共有するため。 サイモン・グレブナー そして マクシミリアン・トライバー から ミュンヘン工科大学.

マーク・ファヴィエ RPTU カイザースラウテルン=ランダウ デジタル農業ソフトウェアを活用して、 農家を教育する 精密農業技術について。.

#PrecisionAg技術を採用する農家が増えているのも刺激的でした。VR灌漑や施肥の準備に高密度土壌スキャナーを使うことについて質問を受けました。 geo-konzept GmbH そして ジオプロスペクターズGmbH 土壌スキャンサービスを提供し、 ジオパード・アグリカルチャー これは、データを実用的なVRA戦略に変換するための便利なツールです。.

規制目的での農業資材の施用状況の報告も注目を集めています。農家は圃場での作業を記録する必要があり、実施された作業に関する機械データはプロセスを簡素化します。このテーマに特化したソリューションもいくつか提案されています。GeoPard Agricultureでは、施用状況マップやその他の分析結果からPDFレポートを生成できる機能を追加しています。.

実りある議論

また、業界の専門家やビジネスパートナーと様々なトピックについて話し合う機会もありました。

  • 「“デジタルラベルコンプライアンス”「イニシアチブ」は、 マルティン・ヘルヒェンバッハ, この取り組みは、作物保護のための標準化されたデジタルラベルの利用を目指しています。ラベルには、製品の使用方法に関する当局や製造業者からの情報が含まれています。農家は、パッケージのコードをスキャンするか、中央データベースに接続された農場管理システムから直接、この情報にアクセスできます。.
  • スポットスプレー 話題になっていたので、私は洞察に満ちた会話をしました。 ロビン・ミンク博士, 共同創設者 サムディメンション 精密農業のスタートアップ企業。同社のサービスは、ドローンを畑の上空に飛ばし(40ヘクタールの畑ならわずか30分)、クラウド上で雑草検出を行い、散布マップを作成するというものです。散布作業は、ドローン飛行後わずか2~3時間後(場合によっては2~3時間後)にトラクターで行われます。これにより、除草剤の使用量を最適化し、雑草のない場所への散布を避けることができます。モデルはクラウドベースであるため、新しいデータセットに基づいて容易に調整および再学習が可能です。.
  • ニコール・バーテルズ 規制に関する報告のトピックと、それを知ることの重要性を強調した 歴史的な野戦作戦 より良い計画立案のために。彼女が農家、農学者、農業コンサルタント向けに実施する精密農業に関する研修プログラムを楽しみにしています!
  • ゴットフリート・ペッスル リアルタイムの価値を強調した 天候と土壌水分 農業経営、収量予測のためのデータ、および土地評価のための過去の気象データ(特にブドウ園の場合)。.
  • 重要性 機械データの統合 AgrirouterやJD Operation Centerなどのプラットフォームを通じたデジタル農業ソリューションについて議論しました。 トーマス・シリング
  • と ニコラ・ストラ 我々は高空間分解能と高時間分解能の間の相乗効果を探求した。 惑星 リモートセンシングデータ そして、農業に関する知見を得るための地上レベルのデータ。.
  • と タミー・ファン・デル・ワル そして マティアス・ラウテンシュレーガー 私たちは精密農業導入に向けた市場の準備状況について掘り下げ、農家にとって信頼性が高く、手頃な価格で、使いやすい技術が必要であることを強調しました。また、ドイツとオランダにおけるドローンを用いた散布と認可に関する課題についても別途触れました。タムさん、いつか「精密農業30年」という本を書いてくれることを願っています!

バイエルクロップサイエンスの元同僚たちと共に、Xarvio

AgTech展示会に参加することは常に有益な経験です。協力して取り組むことで、私たちは前向きな変化を推進し、 農業をより持続可能で効率的なものにする.

目標放射線量マップと適用済みマップの差の計算

精密農業における共通の課題の一つは、種子、肥料、または農薬を規定量(目標処方量)どおりに確実に散布することである。.

目標とする施肥量と実際に圃場で施用される量(施用実績)との間に差異が生じると、資源の非効率的な利用につながり、作物の生育に悪影響を及ぼす可能性がある。.

GeoPardの強力な分析機能を活用することで、目標処方マップと適用済みマップの差異を計算し、視覚化することができます。.

この差分分析は、機器、適用タイミング、または実際の適用自体における問題点を迅速に特定するための重要なツールとして役立ちます。.

これについてさらに詳しく見ていきましょう。

  • 違いを視覚化するGeoPardのプラットフォームでは、目標処方量と実際の適用量を重ね合わせた「差分マップ」を作成できます。この視覚的な差異表示により、実際の適用量が目標値と一致しなかった箇所を迅速かつ直感的に特定できます。.
  • 問題点の特定差分マップを元の処方マップおよび適用後のマップと比較することで、機器の故障、適用タイミングの不備、または適用した製品自体の問題を示す可能性のある特定の領域や傾向を特定できます。.
  • 効率性の向上この分析は、特定された問題に対処することでリソースの使用を最適化するのに役立ち、将来のアプリケーションにおける適用済み料金を目標処方箋により近づけることができます。.
  • 作物の生産性向上適切な量の資材を適切な時期に畑に供給することで、作物の健康状態を改善し、収穫量を増やす可能性が高まります。.

精密農業とは、より情報に基づいた正確な意思決定を行うことに尽きるということを覚えておいてください。この機能を通常の農場管理に組み込むことで、投入資源を最大限に活用し、農場の生産性と収益性を向上させることができます。.

応用 接頭辞には、適用されたアプリケーションに関連する操作が含まれます。その一部は次のとおりです。

1. 適用料金 – 機械から得られた元の適用マップ(製品がどのように適用されたか)

Application_AppliedRate.png - 機械から得られた元の適用マップ(製品がどのように適用されたか)

2. 応募目標率 – 機械からの本来のターゲット(製品がどのように適用されるか)

Application_TargetRate.png - 機械からの元のターゲット(製品がどのように塗布されるか)

3. アプリケーション精度クラスタリング – 結果のクラスタリング: 0 – データなし (機械がこれらのスポットを訪れなかった)、1 – ターゲットより下に適用され、許容範囲 (ターゲットから +-5%) 外、2 – 許容範囲内 (ターゲットから +-5%) に適用、3 – ターゲットより上に適用され、許容範囲 (ターゲットから +-5%) 外

Application_AccuracyClusterization.png - 結果のクラスタリング: 0 - データなし (マシンがこれらのスポットを訪問していません)、1 - ターゲットより下に適用され、許容範囲 (ターゲットから +-5%) 外、2 - 許容範囲内 (ターゲットから +-5%) に適用、3 - ターゲットより上に適用され、許容範囲 (ターゲットから +-5%) 外

4. 適用率の差 – 適用量と目標量の差(絶対値、単位:リットル/ヘクタール)

Application_RateDifference.png - 適用量と目標量の差(絶対値、単位:l/ha)

 

種まき プレフィックスにはシードに関連する操作が含まれており、その一部は次のとおりです。

1. 播種量 – 播種機から最初に散布された種子の数(何粒の種子が播かれたか)

Seeding_AppliedRate.png - プランターから実際に播種された種子の数(播種された種子の数)

2. 播種目標率 – 播種機からの当初の目標値(播種する種子の数)

Seeding_TargetRate.png - プランターからの元の目標値(播種する必要のある種子の数)

3. シード精度クラスタリング – クラスタリングルールは同じだが、許容範囲はターゲットから±1%である

Seeding_AccuracyClusterization.png - クラスタリングルールは同じだが、許容範囲はターゲットから±1%である

4. シード精度クラスタリング拡大 – シード精度クラスタリングと同様だが、シード目標レートとシード適用レートと同じ領域を表示するように拡大されている

Seeding_AccuracyClusterizationZoomed.png - Seeding_AccuracyClusterization.png と同じですが、Seeding_TargetRate.png および Seeding_AppliedRate.png と同じ領域を表示するように拡大されています。

5. 播種量の差 – 施肥量と目標施肥量の差(種子数/ha単位)を絶対値で表したもの

5.播種量差 - 適用播種量と目標播種量の差(種子数/ha単位)

農業におけるターゲット処方箋(ターゲットRx)とは何ですか?

農業における目標処方箋とは、作物の最適な生育、健康、収量を実現するために推奨または望ましい一連の農法や投入資材を指します。これは、農家が特定の農業目標を達成するために従うべき指針または計画として機能します。.

目標とする処方箋は、作物の種類、生育段階、土壌条件、気候、病害虫の発生状況、栄養要求量など、さまざまな要因を考慮に入れています。.

肥料や農薬の散布、灌漑、輪作、種子の選定、植栽密度、その他重要な農業技術に関する手順が記載されています。.

目標処方箋の目的は、研究、農学的知識、および地域の状況に基づいた科学的根拠のある推奨事項を農家に提供することです。これは、資源利用の最適化、作物損失の最小化、および農業生産性全体の向上を目指しています。.

目標とする処方箋は、多くの場合、農業専門家、農学者、農業普及サービス、または研究機関によって策定される。.

それらは、作物、地域、あるいは個々の畑ごとに異なる場合があり、それぞれの農業環境特有の特性や課題を考慮に入れている。.

農家は、目標とする処方箋を、意思決定や経営管理の指針となる参考点として活用する。.

農家は推奨されるガイドラインに従うことで、作物の健康状態、収量、品質を最大限に高めると同時に、環境への悪影響を最小限に抑えることを目指している。.

目標とする処方箋は、地域の状況の変化や持続可能な農業慣行の必要性を考慮に入れるため、柔軟性と適応性を備えているべきであることに留意することが重要である。.

農家は、それぞれの農業経営において最良の結果を得るために、リアルタイムの観察、農場での経験、継続的なモニタリングに基づいて調整を行う必要があるかもしれない。.

現場には何が施されていますか(適用状況)?

適用型農業とは、リアルタイムのデータと圃場固有の条件に基づいて、肥料、農薬、灌漑などの投入物を作物に正確かつ精密に適用するプロセスを指します。.

これには、GPS(全地球測位システム)、GIS(地理情報システム)、センサー、可変施肥装置など、さまざまな技術の統合が含まれます。.

両者の違いは何ですか?

農業において、目標とする処方と実際の圃場での適用との間の差異とは、推奨または望ましい農業慣行と現実世界での実施との間の相違または逸脱を指す。.

これらの変化は、肥料や農薬の使用、灌漑、栽培技術など、さまざまな側面で現れる可能性がある。.

変動に影響を与える要因

農業における目標処方と実際の圃場での適用との間に差異が生じる要因はいくつかある。

  • 環境要因農業慣行は、土壌組成、気候パターン、水の利用可能性など、動的な環境条件の影響を受けます。これらの要因に予期せぬ変化が生じると、規定された慣行の実現可能性と有効性に影響を及ぼし、変動が生じる可能性があります。.
  • ヒューマンファクター: 農家の知識、技能、専門性は、規定された作業手順を正確に実施する上で極めて重要な役割を果たします。農家が規定された指示を理解したり解釈したりする際に困難に直面すると、作業手順にばらつきが生じ、結果として作業の実施方法に逸脱が生じる可能性があります。.
  • 技術的な限界農業技術は進歩しているものの、必ずしもすべての農家が利用できるとは限らず、また手頃な価格で入手できるとも限らない。農家が最新の機器、精密農業ツール、リアルタイムデータにアクセスできない場合、ばらつきが生じ、圃場での施肥精度に影響が出る可能性がある。.
  • タイミングとロジスティクス: 農業は時間的制約が厳しく、種まき、収穫、農薬散布にはそれぞれ適切な時期が定められています。農家が資材調達の遅延や悪天候など、物流上の制約に直面し、定められた作業手順を適時に実施できない場合、これらの時期や時期にずれが生じる可能性があります。.

結論

農業における目標処方と実際の圃場での施用との間に生じる差異は、持続可能で効率的な農業慣行を実現するために解決すべき課題である。これらの差異を引き起こす要因と、それが農業成果に及ぼす影響を理解することは極めて重要である。.

GeoPardがEIT Food Acceleratorに参加し、アグリテック分野のイノベーションを推進

GeoPardは、EIT Food Accelerator Networkプログラムへの参加を発表できることを大変嬉しく思います。このプログラムは、農業および食品システムにおける技術革新を加速させることを目的としています。.

GeoPardは、ヨーロッパ各地の他のアグリテックおよびフードテックのスタートアップ企業と協力できることを大変嬉しく思っており、今週から始まる次期プログラムへの参加を楽しみにしています。.

EITフードアクセラレーターネットワーク これは、スタートアップ企業を支援する欧州ネットワークであり、農業食品分野におけるイノベーションと起業家精神の育成を目的としています。.

このプログラムは、スタートアップ企業が技術検証と事業成長を加速させ、市場への成功的な導入を実現できるよう、研修、メンターシップ、およびリソースを提供します。.

EITフードアクセラレーターネットワークプログラムの参加者として、GeoPard Agricultureは、専門家による指導、投資機会、ネットワーキングイベントなど、幅広いリソースとサポートを利用できるようになります。.

GeoPardがEIT Foodに参加

これにより、同社は開発と成長を加速させ、革新的なソリューションをより迅速に市場に投入できるようになる。.

GeoPard Agricultureは、精密農業を専門とするテクノロジー企業です。同社のソリューションは、土壌水分、温度、その他の重要な要素に関するリアルタイムのデータと分析を提供することで、農家が作物管理を最適化できるよう支援します。.

GeoPardの技術を活用することで、農家は灌漑、施肥、その他作物管理の重要な側面について、より情報に基づいた意思決定を行うことができ、最終的には収穫量の増加と作物の品質向上につながります。.

同社がEITフードアクセラレーターネットワークプログラムに参加することは、同社の成長軌道における重要な一歩である。.

GeoPard Agricultureは、他のスタートアップ企業との連携やプログラムからの支援を受けることで、開発を加速させ、革新的なソリューションをより迅速に市場に投入できるようになるでしょう。.

同プログラムが農業および食料システムにおける技術革新に焦点を当てていることは、農業をより持続可能で効率的なものにするというGeoPardの使命とも合致している。.

GeoPardとStrubeのコラボレーション

GeoPard Agricultureは、 Strube D&S GmbH, 高品質な種子の多様性で世界的に知られる企業が、GeoPardパートナープログラムに参加しました。.

顧客 Strube BeetControlアプリ (葉の病気の正確な分析と予後)は、GeoPardの強力な分析機能を利用して、監視、調査、精密農業手法の導入など、ワークフローを効率化できるようになります。.

GeoPardは、 線虫 テンサイ畑には線虫が存在する可能性があります。線虫による被害の検出は、リモートセンシングと畑の過去の生育状況に基づいて行われます。土壌サンプルはストルーベ研究所で線虫の有無について分析され、その後、栽培コンサルタントから助言が提供されます。.

農業分野における5Gネットワーク。ノルトライン=ヴェストファーレン州からの助成金。.

「持続可能な農業におけるリアルタイム学習を可能にする5Gネットワーク」プロジェクトが、以下の機関から部分的な資金提供を受けることが決定したことをお知らせいたします。 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.

 

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.

このプロジェクトは、5Gを活用して農業プロセスをより環境に優しく、経済的で持続可能なものにする方法を研究しています。5Gの低遅延性により、情報技術システムをリアルタイムでプロセスに統合し、センサーデータや位置情報データに定められた応答時間内で対応することが可能になります。.

パートナーと共に HSHL および関連パートナー ファイファー&ランゲン, パートナー企業の圃場では、テンサイの植え付けから収穫までの栽培過程が検証されており、5Gがノルトライン=ヴェストファーレン州の農業分野において、いかに促進技術として機能し得るかが示されています。.

 

ハム・リップシュタット大学、FlyPard Analytics GmbH、Pfeifer & Langen GmbH & Co. KGの代表者とのフィールドでのプロジェクトキックオフミーティング。.

現地でのプロジェクトキックオフミーティング(代表者との会合) ハム=リッペシュタット応用科学大学, FlyPard Analytics GmbH そして ファイファー&ランゲン GmbH & Co. KG.

農業における5Gネットワークの役割

接続性の向上、遅延の低減、高速データ伝送を特徴とする5Gネットワークは、農業分野に大きな影響を与える可能性を秘めています。この最先端技術は、農業における様々なアプリケーションやイノベーションに対応でき、効率性、持続可能性、生産性の向上につながります。農業における5Gネットワークの主な機能は以下のとおりです。

  • 精密農業: 5G接続により、土壌水分センサー、気象観測所、ドローンなど、複数のセンサーやデバイスからリアルタイムでデータを取得、処理、分析することが可能になります。これにより、農家はデータに基づいた意思決定を行い、的を絞った灌漑、施肥、害虫管理といった精密農業の手法を実施できるようになります。.
  • 遠隔監視および制御: 5Gネットワークの低遅延性と高速データ転送機能により、農業機械のリアルタイム遠隔監視・制御が可能になります。これにより、資源配分の効率化、人件費の削減、安全性の向上につながります。.
  • 自律型農業: 5Gネットワークは、自動運転トラクター、収穫機、ドローンなどの自律型農業機器の導入を促進します。高速接続と低遅延により、これらの機器は相互に通信し、リアルタイムで調整を行うことが可能になり、効率性が向上し、人的介入が最小限に抑えられます。.
  • スマートな家畜管理: 5G接続は、スマートカラーやウェアラブルデバイスなどのIoTデバイスを活用し、家畜の健康状態、位置、行動をリアルタイムで監視することを可能にします。これにより、農家は給餌、繁殖、健康管理戦略を最適化し、動物福祉と生産性を向上させることができます。.
  • サプライチェーンのトレーサビリティ: 5Gネットワークは、ブロックチェーン技術やIoTデバイスの導入を支援し、サプライチェーン全体における農産物の監視と追跡を可能にする。これにより、トレーサビリティが向上し、食品安全性が強化され、廃棄物が削減される。.
  • 農村部の接続性の向上: 5Gネットワークは、農村部や遠隔地に高速インターネットアクセスを提供することで、デジタルデバイドの解消に貢献できる。これにより、農家はオンラインのリソース、ツール、サービスにアクセスできるようになり、知識共有、能力開発、市場アクセスが促進される。.
  • 仮想現実と拡張現実: 5Gネットワークは、遠隔研修、機器メンテナンス、作物モニタリングなど、農業分野における仮想現実(VR)および拡張現実(AR)アプリケーションの利用をサポートできます。これにより、農家は新たなスキルを習得し、意思決定能力を高め、効率性を向上させることができます。.

要約すると、5Gネットワークは、幅広いアプリケーションとイノベーションを可能にすることで、農業分野の近代化と変革において重要な役割を果たすことができます。5Gの高速接続、低遅延、および容量の向上は、先進技術の導入を促進し、生産性、持続可能性、そして業界全体の成長の向上につながります。.

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