農業における地理情報システム(GIS)の応用

地理情報システム(GIS)は、空間データと農業における意思決定の間のギャップを埋め、農家が環境への影響を最小限に抑えながら資源利用を最適化することを可能にします。この技術主導型のアプローチは、精密農業の手法を特定の圃場条件に合わせて調整するのに役立ち、生産性と効率性を向上させます。.

農業における地理情報学

土壌のばらつき、水分含有量、害虫の分布といった正確な空間情報を分析することで、農家は十分な情報に基づいた選択を行うことができ、農地の各区画がそれぞれ必要な適切な処置を受けられるようにすることができる。.

最新のデータによると、この技術は広く利用されており、70%を超える農場が何らかの形で活用している。地理空間データの統合は、小規模な自給自足農業から大規模な商業農業まで、幅広い産業における意思決定プロセスにおいて標準的な手法になりつつある。.

農家は衛星写真と地上センサーを使って、作物の生育状況をリアルタイムで監視できる。廃棄物を減らし、環境への悪影響を軽減することで、必要な場所とタイミングで水、肥料、農薬を正確に散布することが可能になる。.

オーストラリアのCottonMapプロジェクトは、地理情報科学を用いて水使用量を監視し、その結果、水消費量を40%削減することに成功した。資源管理の強化により、化学物質の流出や過剰灌漑を削減し、環境への影響を最小限に抑えている。.

農業における地理情報学

生産性の向上は、世界の食料安全保障に貢献する。空間データを用いて作付けパターンを最適化することで、農家は農地を拡大することなく、より高い収穫量を達成できる。.

地理情報学とは何ですか?

地理情報学(GIScienceとも呼ばれる)は、地理学、地図作成、リモートセンシング、コンピュータ科学、情報技術の要素を組み合わせて、地理的および空間的なデータを収集、分析、解釈、視覚化する学際的な分野である。.

これは、空間情報をデジタル形式で取得、保存、管理、分析、および提示することに重点を置いており、地球表面とさまざまな地理的特徴間の関係をより深く理解することに貢献します。これは、次のようなさまざまな目的に使用できる強力なツールです。

1. 精密農業: これは、土壌の種類、作物の収量、害虫の発生状況など、さまざまな要素に関するデータを収集するために使用できます。収集されたデータは分析され、圃場内のばらつきのある領域を特定できます。これらの領域が特定されると、農家はGISを使用して、各領域に合わせた管理計画を作成できます。.

2. 環境モニタリング: これは、森林破壊、土地利用の変化、水質など、環境の変化を監視するために使用できます。そして、このデータは、環境政策の進捗状況を追跡し、さらなる保護が必要な地域を特定するために活用できます。.

3. 都市計画: 地理情報学は、都市部の計画と管理に活用できる。このデータは、開発が必要な地域を特定したり、交通網を計画したり、インフラを管理したりするために利用できる。.

4. 災害管理: これは、洪水、地震、山火事などの災害管理に活用できます。このデータは、災害の進行状況を追跡したり、被害を受けた地域を特定したり、救援活動を調整したりするために使用できます。.

地理情報学とは何か? 地理情報学の構成要素

地理情報学の構成要素

これらの構成要素は連携して、地球表面のさまざまな側面とその関係性に関する洞察を提供します。地理情報学の主な構成要素は以下のとおりです。

  • 地理情報システム(GIS): GIS(地理情報システム)とは、ソフトウェアとハードウェアを用いて地理データを収集、保存、操作、分析、視覚化する技術です。これらのデータはレイヤーに整理され、ユーザーは地図を作成したり、空間分析を行ったり、空間的な関係性に基づいて情報に基づいた意思決定を行うことができます。.
  • リモートセンシング: リモートセンシングとは、衛星、航空機、ドローンなどを用いて、地球表面に関する情報を遠隔から収集する技術です。リモートセンシングデータは、多くの場合画像という形で得られ、土地被覆、植生の状態、気候パターンなどに関する知見を提供します。.
  • 全地球測位システム(GPS)GPS技術は、衛星ネットワークを通じて正確な位置特定とナビゲーションを可能にします。GIS(地理情報システム)では、GPSは精密な位置データを収集するために使用され、これは地図作成、ナビゲーション、空間分析にとって不可欠です。.
  • 空間分析: これにより、地理データ内のパターン、関係性、傾向を理解するために、さまざまな空間分析手法を適用することが可能になります。これらの手法には、近接分析、補間、オーバーレイ分析、ネットワーク分析などが含まれます。.
  • 地図作成地図作成とは、地理データの地図や視覚的表現を作成することです。地図作成は、空間情報を効果的に伝える、情報量が多く視覚的に魅力的な地図を設計するためのツールと手法を提供します。.
  • 地理データベース地理データベースは、地理データを保存および管理するために設計された構造化データベースです。空間データを整理するためのフレームワークを提供し、効率的な保存、検索、および分析を可能にします。.
  • ウェブマッピングと地理空間アプリケーション地理情報学はウェブベースのマッピングやアプリケーションへと発展し、ユーザーはオンラインプラットフォームを通じて地理データにアクセスし、操作できるようになった。これにより、さまざまな位置情報サービスやツールが開発されるに至った。.
  • 地理空間モデリング地理空間モデリングとは、現実世界の地理的プロセスをシミュレートするための計算モデルを作成することです。これらのモデルは、結果を予測したり、シナリオをシミュレーションしたり、さまざまな分野での意思決定を支援したりするのに役立ちます。.

8.農業における地理情報学の応用と利用

農業におけるGISの主な応用例と用途をいくつかご紹介します。

1. 精密農業

精密農業は、地理情報システム(GIS)の力を活用し、農家に圃場に関する詳細な情報を提供します。これらの情報は、植生や生産性の詳細な地図から、作物ごとの情報まで多岐にわたります。.

このアプローチの中核は、データに基づいた意思決定にあり、農家が収穫量と効率を最大化するために、自らの農法を最適化できるように支援することにある。.

農業における地理情報学の活用

GeoPard Crop Monitoringは、生産性マップを作成することで、精密農業に不可欠なソリューションを提供します。これらのマップは、過去数年間の履歴データを利用することで、農家が農場全体の生産性パターンを把握できるようにします。農家はこれらの情報を用いて、作物がよく育つ場所とそうでない場所を特定できます。.

2. 作物の健康状態のモニタリング

作物の健康状態を監視することの重要性は、いくら強調してもしすぎることはありません。作物の健全性は、収穫量、資源管理、そして農業生態系全体の健全性に直接影響を与えます。.

従来、広大な畑の作物を手作業で検査することは、骨の折れる時間のかかる作業だった。しかし、GISやリモートセンシングといった先進技術の登場により、状況は一変し、かつてない規模での精密なモニタリングが可能になった。.

地理情報科学は、作物の健康に影響を与える可能性のある問題の早期発見に役立ちます。リモートセンシングデータや衛星画像を分析することで、農家は栄養不足や病害の発生といったストレス要因を特定し、的を絞った対策を講じることができます。.

3.作物収量予測

過去のデータ、土壌組成、気象パターン、その他の変数を統合することで、農家は作物の収穫量を驚くほど正確に予測できるようになります。この情報によって、農家は作付け、資源配分、販売戦略に関して、より的確な意思決定を行うことができます。.

ゾーン別2019年収量データマップ

作物収量予測の分野において、GeoPardは革新的なリーディングカンパニーとなっています。GeoPardは、衛星から取得した過去および現在の作物データを組み合わせることで、90%を超える優れた精度を誇る信頼性の高い手法を開発しました。この革新的なアプローチは、テクノロジーが現代農業に革命をもたらす可能性を示す好例と言えるでしょう。.

4. 地理情報学を用いた家畜モニタリング

家畜に装着されたGPSトラッカーから得られる空間データは、動物の移動や行動に関する洞察を提供します。これらのツールにより、農家は農場内の家畜の正確な位置を特定することができ、効率的な管理と世話が可能になります。.

GIS農業ツールは、位置追跡にとどまらず、家畜の健康状態、成長パターン、繁殖サイクル、栄養必要量に関する包括的な情報を提供する。.

家畜モニタリングを含む精密農業の世界市場は、今後数年で相当な規模に達すると予測されている。この傾向は、家畜管理の最適化におけるGISの変革的な可能性を浮き彫りにしている。.

5. 害虫駆除

広大な畑を手作業で巡回するといった従来の方法は、時間と労力がかかる非効率な方法であることが証明されている。しかし、ディープラーニングアルゴリズムと衛星データといった技術の融合により、害虫の検出と管理に革命がもたらされた。.

地理情報科学は害虫分布図の作成に役立ち、農薬の正確な散布を可能にする。特定の地域を対象とすることで、農家は化学物質の使用量を最小限に抑え、環境への影響を軽減し、益虫を保護することができる。.

GeoPard作物モニタリングは、雑草の蔓延や作物の病害など、さまざまな脅威を早期に発見するための効果的な方法です。潜在的な問題地域は、現地で収集した植生指数を分析することで特定されます。.

例えば、特定の場所における植生指数値が低い場合、害虫や病気の発生の可能性を示唆している可能性があります。この認識により、手順が簡素化され、広大な圃場を手作業で調査する時間のかかる作業が不要になります。.

6. 灌漑管理

GISを活用したデータは、土壌水分量に関する貴重な情報を提供し、農家が灌漑スケジュールについて十分な情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。これにより、水の効率的な利用が確保され、過剰な灌漑や干ばつによるストレスを防ぐことができます。.

可変灌漑の重要性

農業におけるGIS技術は、水不足に陥っている作物を特定するための強力なツールボックスを提供する。農家は、正規化差分水分指数(NDWI)や正規化差分水分指数(NDMI)などの指標を用いることで、作物の水分状態についてより詳しく知ることができる。.

GeoPard作物モニタリングのデフォルトコンポーネントであるNDMI指数は、-1から1までのスケールを提供します。-1付近の負の値は水不足を示しますが、1に近い正の値は湛水状態を示す場合があります。.

7. 洪水、浸食、干ばつ対策

洪水、浸食、干ばつは、農業景観に甚大な被害をもたらす恐るべき脅威です。これらの問題は、物理的な破壊にとどまらず、水資源の確保、土壌の健全性、そして作物の生産性全体に悪影響を及ぼします。これらの脅威を効果的に管理することは、食料安全保障の確保、天然資源の保全、そして持続可能な農業の促進にとって極めて重要です。.

地理情報科学は、洪水、浸食、干ばつに対する景観の脆弱性を評価するのに役立ちます。地形データ、降雨パターン、土壌特性を分析することで、農家はこれらのリスクを軽減するための戦略を実行できます。.

8. 農業自動化におけるGIS

地理情報システム(GIS)は、従来の地図作成ツールとしての役割を超え、自動化された機械を誘導する上で不可欠な技術として台頭してきました。この技術は、トラクターやドローンといった様々な農業機械に、空間データと高精度なナビゲーションシステムを提供します。.

その結果、種まきから散布、収穫に至るまで、あらゆる作業をかつてないほどの精度で、最小限の人的介入で実行することが可能になった。.

農業自動化におけるGIS

広大な畑に作物を植える作業をトラクターが行う場面を想像してみてください。GPSシステムとGIS技術を搭載したトラクターは、空間データを利用してあらかじめ決められたルートに沿って走行し、種子の配置と間隔を均一に保ちます。この精度の高さは、作物の収穫量を増やすだけでなく、資源の無駄を最小限に抑えることにもつながります。.

精密農業における地理情報学の役割

これは、農家が作物管理について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とツールを提供することで、精密農業において重要な役割を果たします。土壌の種類、作物の収量、害虫の発生状況など、さまざまな要素に関するデータを収集するために使用できます。.

このデータを分析することで、圃場内のばらつきのある領域を特定できます。これらの領域が特定されたら、農家はGISを使用して、各領域に合わせた管理計画を作成できます。.

精密農業における地理情報科学の活用は、世界中で急速に拡大している。例えば、米国では過去5年間で精密農業の利用が50%以上増加した。また、中国では今後数年間で精密農業の利用が年間20%以上増加すると予測されている。.

研究によると、地理情報技術を用いた投入物の精密な施用により、最大15%の収穫量増加と、10~30%の投入コスト削減が可能になることが明らかになっている。.

さらに、2020年に科学誌「ネイチャー」に掲載された研究では、小麦畑の水灌漑管理にGISを使用することで、作物の収穫量が201TPT増加したことが明らかになった。また、2021年に科学誌「サイエンス」に掲載された別の研究では、トウモロコシ畑で肥料をより正確に散布するためにGISを使用することで、作物の収穫量が151TPT増加したことが明らかになった。.

また、作物の収穫量マップを作成するためにも使用できます。これらのマップを使用して収穫量の少ない地域を特定し、その原因を調査することができます。原因が特定されれば、農家はそれらの地域の収穫量を改善するための対策を講じることができます。.

精密農業における地理情報学の役割

例えば、農家はこれを使って土壌の種類や肥沃度を示す地図を作成できます。これらの地図を活用することで、肥料の散布場所をより正確に特定することができ、作物の収穫量を向上させ、不必要な肥料の使用量を削減するのに役立ちます。.

データの収集と分析に加えて、空間データの可視化にも利用できます。これは、土壌の種類や作物の収量といった様々な要素が圃場全体にどのように分布しているかを農家が把握するのに役立ちます。また、可視化ツールは、農家が作物コンサルタントや政府関係者など、他者に調査結果を伝える際にも役立ちます。.

精密農業における地理情報学の実際の応用例は数多く存在する。例えば、可変施肥技術(VRT)は空間データを利用して、水、肥料、農薬などの投入量を圃場全体で変化させる。.

この手法により、作物は必要な栄養素を正確に摂取することができ、生育と収量を最適化できます。また、衛星画像やドローンは、作物の健康状態や病害の検出に関する貴重な情報を提供し、迅速な介入を可能にします。.

農業GISソフトウェアの一例としてのGeoPard作物モニタリング

農業で使用されるGISソフトウェアは、その用途によって異なる場合があることを念頭に置いておくことが重要です。土壌水分量を表示して作付けの選定を支援するツールもあれば、作物の品種、収量、分布を表示するツールもあります。.

伐採と林業の経済性を比較する場合でも、さまざまなアプリケーションを利用すれば可能です。したがって、農家や農業管理者は、自分の土地で賢明な意思決定を行うために必要な情報を提供してくれる、最適なGISソリューションを見つける必要があります。.

圃場データに関して言えば、GeoPardの作物モニタリングプラットフォームには多くの利点があります。植生と土壌水分量の動態の概要、過去の植生および気象データ、そして精度の高い14日間の天気予報を提供します。.

GeoPardは作物モニタリングの自動同期機能を提供します

このプラットフォームは、活動を組織化したりリアルタイムの情報を交換したりするための偵察機能や、作戦の計画と監視のための現場活動ログなどの機能を提供するため、GISベースのデータだけにとどまらない機能を提供します。.

GeoPardの作物モニタリングには、その他の情報源からのデータも含まれています。例えば、データマネージャーツールは、機械データをプラットフォームに統合します。また、SHPやISO-XMLといった一般的なファイル形式をサポートしています。.

圃場機械のデータを用いて作物の収量を測定し、施肥マップと比較したり、施肥戦略を検討したり、収量増加のための計画を作成したりできます。農業関連企業が連携する組織や、企業自身も、このオールインワンプラットフォームから大きな恩恵を受けることができます。.

精密農業と地理情報学における課題

精密農業と地理情報科学の統合は、数多くの政策的影響と規制上の考慮事項をもたらす。世界各国の政府は、データプライバシー、土地利用、環境の持続可能性を保護しつつ、イノベーションを促進する枠組みの策定に苦慮している。.

例えば、規制によって、空間データの収集と共有、精密農業技術に関する知的財産権、農業におけるAIの倫理的な利用などが規定される可能性がある。.

欧州連合(EU)の共通農業政策(CAP)は、地理情報科学を含むデジタル技術が農業生産性の向上に果たす役割を認めている。.

農家が環境目標や持続可能性目標に沿った精密農業手法を採用するよう促すため、財政的なインセンティブが提供される。この事例は、政策がいかにして公共の利益のために技術導入を促進できるかを示している。.

しかし、農業における地理情報技術の導入は大きなメリットをもたらす一方で、特に規模の異なる農家にとって課題も伴う。小規模農家はしばしば資金的な制約に直面し、技術の導入や研修に必要なリソースが不足している。.

規模の大きな事業では、活動規模の大きさゆえにデータ管理が複雑化する。技術的な知識不足はよくあることで、小規模農家も大規模農家も、地理情報ツールを効果的に活用するための研修を必要としている。.

インフラや接続環境の制約は、特に遠隔地においてアクセスを阻害する要因となる。また、ソリューションが小規模農場に適さなかったり、大規模農場にスムーズに統合できなかったりするため、カスタマイズの難しさも生じる。.

文化的な変化への抵抗やデータプライバシーへの懸念は、世界的に普及を阻害する要因となっている。政府の政策、投資対効果の不確実性、相互運用性の問題なども、普及の妨げとなっている。.

これらの課題に対処するには、規模に関わらず、すべての農家が地理情報学の恩恵を受けられるよう、個々の状況に合わせた戦略が必要となるだろう。.

結論

地理情報科学(GIS)を現代農業にシームレスに統合することで、変革の可能性が広がります。空間データの力を活用することで、農家や農業関係者は情報に基づいた意思決定を行い、資源利用を最適化し、持続可能な農業慣行を促進することができます。作物の収穫量予測、水資源管理、精密農業の強化など、GISは農業の未来をより効率的で、回復力があり、生産性の高いものにするための道しるべとなるでしょう。.

LfL社は将来の作物栽培プロジェクトにGeoPardプラットフォームを活用する

現代の農業は大きな課題に直面している。高品質の食料と原材料を生産する必要があるだけでなく、土壌、水、気候、生物多様性の保護に関する要件もますます考慮に入れなければならなくなっている。.

バイエルン州農業研究センター(LfL)は、これらの課題について長年にわたり研究を行っており、現在は「未来の作物栽培」プロジェクトの一環として、GeoPard精密農業プラットフォームの試験運用を行っている。.

GeoPardのCEO兼共同創設者であるドミトリー・デメンティエフ氏は次のように述べています。「従来の農作物栽培方法は、非効率的な資源管理やリアルタイムデータへのアクセス制限といった課題に直面することがよくあります。これらの要因は、作物の収穫量の低下、コストの増加、環境負荷の増加につながる可能性があります。」“

GeoPardのプラットフォームは、LfLに重要な農業データを視覚化・分析するための集中プラットフォームを提供します。このプラットフォームの使いやすいインターフェースにより、衛星データと圃場試験からの実験データを組み合わせることが可能になり、複雑なデータ解釈が簡素化され、ユーザーは生産性と持続可能性を最適化するための情報に基づいた意思決定を行うことができます。.

試験圃場は、試験のための特定の設定を示すために区画に分けられていた。LfLは、帯状間作システム、すなわち、同じ圃場内で複数の作物を平行な帯状に同時に栽培するシステムを導入した。.

これらのストリップは、その後、投入量(肥料や植物保護など)と収量結果の方程式に個別に利用でき、圃場全体の計算を可能にする。

利益。さらに、個々の作物が生み出す利益や、区画間の境界における潜在的な影響を評価することができる。.

LfLとGeoPardが未来作物農業プロジェクトを通じて協力することで、従来とは異なる圃場構造のための分析ツールの開発を前進させることができる。.

GeoPardの高度なプラットフォームを活用することで、研究成果を補完し、プロジェクトから得られた知見を一般の人々に伝えるための価値ある視覚化を作成することができる。.

精密農業、生産性、そして環境保全に重点を置いた革新的なLfLプロジェクトは、作物農業におけるより持続可能な未来の可能性を示している。.

LfLのデジタル化責任者兼プロジェクトリーダーであるマルクス・ガンドルファー博士は次のように述べています。「熱心なGeoPardチームと協力できることを大変嬉しく思います。GeoPardツールによって可能になった、帯状間作データに関するより深い洞察は、私たちにとって非常に貴重です。」“

について

バイエルン州農業研究センター(LfL) バイエルン州農業研究センター(LfL)は、バイエルン州における農業に関する知識とサービスを提供する拠点です。LfLの応用研究は、農業実践上の課題を取り上げ、様々な方法で農業企業に役立つ解決策を提供しています。.

学際的な未来型作物農業プロジェクトは、バイエルン州南東部のルーシュトルフ・アン・ロットに拠点を置いています。プロジェクトの詳細については、プロジェクトのウェブサイトをご覧ください。 http://www.future-crop-farming.de

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。.

GPS技術を活用した被覆作物栽培の最適化

農業業界は大きな変革期を迎えており、GPSシステムなどの最新技術の導入がますます一般的になっている。.

これは特に、農家が被覆作物を栽培する方法において顕著に表れています。GPS技術は、農家が畑を管理する方法に革命をもたらし、農業の実践においてより効率的かつ持続可能な方法を実現するのに役立っています。.

被覆作物(緑肥とも呼ばれる)は、収穫を目的とするのではなく、主に土壌の健康状態を改善するために栽培される植物です。通常は休耕期に栽培され、雑草の抑制、生物多様性の向上、土壌肥沃度の向上といった効果をもたらします。.

しかし、被覆作物の栽培は手間と時間がかかる作業です。そこでGPS技術が役立ちます。.

農業にGPS技術を取り入れることで、数多くの利点が得られます。まず、精密農業が可能になり、農家はGPS座標を使って自分の畑の正確な地図を作成できます。.

これにより、作物の生育状況や土壌の状態を綿密に監視することが可能になります。データを活用することで、肥料や農薬をより正確に散布でき、無駄を減らし、環境への悪影響を最小限に抑えることができます。.

さらに、GPS技術は被覆作物の播種効率を大幅に向上させる。従来の方法では種子の散布が不均一になり、一部の地域が十分に被覆されない可能性がある。.

GPS誘導式の機械を使用することで、農家は圃場全体に均一に散布することができ、作物の生育と土壌被覆率の向上につながります。これは被覆作物の効果を高めるだけでなく、労働力と資源の必要量を削減することにもなります。.

さらに、GPS技術によって、農家はより効果的な輪作戦略を実施できるようになります。精密な圃場マッピングと作物の生育状況の追跡により、綿密に計画された輪作を通して土壌の健全性と生産性を最適化できます。これにより、長期的に収穫量が増加し、農業効率がさらに向上する可能性があります。.

さらに、GPS技術は害虫や病気の監視と管理において重要な役割を果たします。農家はGPS技術によってこれらの問題の発生場所と蔓延状況を追跡し、的を絞った対策を講じることができます。その結果、広範囲に効果のある農薬の使用量を削減でき、より健全で持続可能な農業システムの実現につながります。.

GPS技術は、被覆作物の栽培において、個々の農家だけでなく、より広範なメリットをもたらします。それは、世界規模で持続可能かつ効率的な農業慣行を促進する可能性を秘めています。.

GPS技術は、廃棄物を削減し、資源を最大限に活用することで、環境に配慮した方法で増大する世界の食料需要を満たす上で重要な役割を果たすことができる。.

しかし、農業におけるGPS技術の活用は、高額な初期費用や技術的なノウハウの不足など、多くの農家にとって課題となっている。これらの障壁を克服するためには、農家への支援が不可欠である。.

これは、財政的インセンティブ、研修プログラム、そして使いやすいソフトウェアや機器の開発を通じて実現でき、それによって彼らはこの技術を効果的に最大限に活用できるようになる。.

結論として、被覆作物の栽培にGPS技術を活用することは、農業効率を大幅に向上させる可能性を秘めています。これにより、精密な農業、より適切な播種方法、効果的な輪作、そして病害虫管理の強化が可能になります。適切な支援とリソースを提供することで、農家はGPS技術を活用し、より持続可能で生産性の高い農業セクターを構築できるでしょう。.

GeoPardの利益マップのご紹介:精密農業における新たな一歩

スクリーンショットの例に示されている利益マップは、施肥、種まき、2回の農薬散布、収穫といった、実際に実施されたデータセットを考慮に入れています。土地の準備やその他の雑費など、その他の費用も計算に追加できます。.

精密農業は、効率性と収益性の向上を目指すデータ駆動型のアプローチです。精密農業ソリューションの大手プロバイダーであるGeoPardは、Profit Mapsの導入により、データ分析機能を強化しています。.

この機能は、サブフィールドレベルでの収益性を視覚的に表示することで、より的確な意思決定と資源配分を可能にします。どのフィールドで収益が上がっているか、どのフィールドで投入コストや変更費用が見合っていないかを一目で把握できます。.

利益マップは、播種量、農薬散布量、肥料使用量、収穫量などの様々なデータレイヤーを統合して作成されます。これらの情報は、農業機械およびジョンディア・オペレーションセンターから直接取得されます。.

GeoPardは、各投入要素のコストを考慮した独自の計算式を用いて、ゾーンごとの収益性を算出します。これらの収益マップは、異なる圃場ゾーンにおける収益の分布を包括的に把握できる情報を提供します。.

GeoPardの利益マップの重要な機能の一つは、圃場の異なるゾーンにおける利益のばらつきを表示できることです。これはドル、ユーロ、または任意の通貨で計算され、農家が各エリアでどれだけの利益を上げているかを明確に示します。.

農家はこうした情報をすぐに利用できることで、農業資材をどこでどのように使用するかについて、より的確な判断を下せるようになる。.

例えば、収益性の高い分野への投資を増やしたり、収益性の低い分野では戦略を見直したりする可能性があります。このような詳細なデータ分析こそが、GeoPardの利益マップを他社と差別化する要素です。.

GeoPardのマネージングディレクターであるウラジミール・クリンコフ氏は、このツールの変革的な可能性を強調し、「これらの地図によって、農家は畑の各ヘクタールにおける資源配分とコストについてより情報に基づいた意思決定を行い、より効果的に事業計画を立てることができる」と述べている。“

Profit Mapsの実用性は、既に実際の現場で実証されています。ジョンディアの正規ディーラーであるユーラシアグループ・カザフスタンは、この機能を活用して業務の最適化を図っています。.

ユーラシア・グループ・カザフスタンLLPの農業管理ディレクター、エフゲニー・チェスノコフ氏は、自身の経験を次のように語っています。「GeoPard AgricultureのProfit Mapのおかげで、パートナー企業の農地の収益性についてより深く理解することができました。」.

これにより、農家は資源配分に関してより戦略的な意思決定を行うことが可能になり、最終的には業務効率の向上と収益指標の改善につながった。」”

GeoPardのプロフィットマップは、精密農業における大きな進歩であり、農家が経営を最適化し、収益性を最大化するために必要な情報を提供します。農業が進化を続ける中で、このようなツールは農業の未来を形作る上でますます重要な役割を果たすようになるでしょう。.

精密農業における収益性マップの開発と応用に関するより詳しい情報については、以下の資料をご参照ください。 カンザス州立大学, アスペクジット, チリ農業研究ジャーナル, 米国農務省, 、 そして ResearchGate.

GeoPardは今後も革新を続け、精密農業における可能性の限界を押し広げていきますので、今後の最新情報にご期待ください。.

各企業について:

ジオパード 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!

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による精密農業向け自動圃場境界検出モデル

GeoPard社は、複数年にわたる衛星画像、高精度な雲と影の検出、および深層ニューラルネットワークを含む高度な独自アルゴリズムを用いて、自動化された圃場境界検出モデルの開発に成功しました。.

GeoPardフィールド検出モデルは、最先端の精度を達成しました。 交差オーバーユニオン(IoU)指標で0.975, 世界中の様々な地域や作物において検証済み。.

ドイツでの成果については、以下の画像をご覧ください(平均耕地面積は7ヘクタールです)。

1 - 生のSentinel-2画像

1 – Sentinel-2の生画像

3 - 分割されたフィールド境界

2 – GeoPardによる超高解像度Sentinel-2画像(解像度1メートル)

2 - GeoPardによるSentinel-2の超高解像度画像

3 – 分割されたフィールド境界、, 0.975 交差オーバーユニオン(IoU)精度指標、, 複数の国際地域および作物種類にわたって。.


当社のAPIおよびGeoPardアプリケーションへの統合は間もなく開始されます。この自動化された費用対効果の高い方法は、収穫量の予測に役立ち、政府機関にメリットをもたらし、季節ごとに圃場の境界を更新する必要がある大規模地主を支援します。.

GeoPardのアプローチは 複数年にわたる作物の生育傾向 多因子分析と輪作を用いる。.

 

モデルは以下からアクセスできます。 GeoPard API 従量課金制なので、高額な定期購読料を支払う必要がなく、柔軟性に優れています。.

 

圃場境界画定とは何ですか?

圃場境界画定とは、農地や区画地の境界を特定し、地図上に示すプロセスを指します。これには、さまざまな技術やデータソースを用いて、個々の圃場や農地の境界を明確にすることが含まれます。.

従来、畑の境界線は、農民や地主が自身の知識や観察に基づいて手作業で定めていた。.

しかし、特にリモートセンシングや地理情報システム(GIS)といった技術の進歩に伴い、自動化および半自動化された手法がますます普及してきている。.

一般的な手法の一つは、衛星画像や航空画像の分析です。衛星や航空機によって撮影された高解像度画像は、異なる土地区画間の境界など、地形に関する詳細な情報を提供することができます。.

これらの画像に画像処理アルゴリズムを適用することで、植生の種類、色、質感、パターンなどの変化といった、圃場の境界の存在を示す特徴を検出することができる。.

別の手法としては、LiDAR(光検出・測距)データを用いる方法がある。これは、レーザー光線を用いてセンサーと地表との距離を測定するものである。.

LiDARデータは、詳細な標高情報と地形情報を提供することができ、圃場の境界に対応する可能性のある地形の微妙な変化を特定することを可能にする。.

さらに、地理情報システム(GIS)は、圃場の境界を明確にする上で重要な役割を果たします。.

GISソフトウェアは、衛星画像、地形図、土地所有権記録、その他の関連情報など、さまざまなデータレイヤーの統合と分析を可能にします。これらのデータソースを組み合わせることで、GISは圃場境界の解釈と特定に役立ちます。.

圃場の正確な区画分けは、いくつかの理由から不可欠です。農業資源のより良い管理を促進し、精密農業技術を可能にし、灌漑、施肥、害虫駆除などの農業慣行の計画と実施を支援します。.

正確な圃場境界データは、土地管理、土地利用計画、および農業規制の遵守にも役立ちます。.

それはどのように役立つのでしょうか?

農業と土地管理において極めて重要な役割を果たしており、数々の利点と重要性が証拠と世界的な統計データによって裏付けられています。以下に主なポイントをいくつか挙げます。

1. 精密農業: 正確な圃場境界は、精密農業技術の導入に役立ちます。精密農業では、水、肥料、農薬などの資源を圃場内の特定の場所に正確に投入することができます。.

世界銀行の報告書によると、精密農業技術は作物の収穫量を201TPT増加させ、投入コストを10~201TPT削減する可能性を秘めている。.

2. 効率的な資源管理: これにより、農家は灌漑システムの最適化、施肥方法の調整、作物の生育状況のモニタリングなどを通じて、資源をより効果的に管理できるようになります。この精密な管理は、資源の無駄遣いと環境負荷の低減につながります。.

国連食糧農業機関(FAO)は、精密農業の手法によって、水の使用量を20~501トン、肥料の消費量を10~201トン、農薬の使用量を20~301トン削減できると推定している。.

3. 土地利用計画: 正確な圃場境界データは、利用可能な農地の効率的な利用を確保するための土地利用計画に不可欠です。これにより、政策立案者や土地管理者は、土地配分、輪作、ゾーニングに関して十分な情報に基づいた意思決定を行うことができます。.

これは農業生産性の向上と食料安全保障の改善につながる可能性がある。土壌・水保全ジャーナルに掲載された研究によると、効果的な土地利用計画によって世界の食料生産量を20~671トン増加させることができるという。.

4.農業補助金と保険: 多くの国では、農地の境界に基づいて農業補助金や保険制度を提供している。正確な境界画定は、対象となる農地面積の特定、補助金の公平な分配、保険料の正確な算出に役立つ。.

例えば、欧州連合の共通農業政策(CAP)は、補助金の計算や遵守状況の監視のために、正確な圃場境界に依存している。.

5. 土地管理と法的境界: 農業における圃場境界の明確化は、土地管理、所有権、そして土地紛争の解決にとって極めて重要です。圃場境界の正確な地図は、法的所有権の確立、土地登記制度の支援、そして透明性の高い土地取引の促進に役立ちます。.

世界銀行の推計によると、世界の人口のうち、土地に対する法的権利を文書で証明できるのはわずか301,300人であり、確実な土地所有権を確保するためには、信頼できる土地境界データの重要性が強調されている。.

6.法令遵守と環境持続可能性: 正確な圃場境界は、法令遵守の監視に役立ち、環境規制と持続可能な農業慣行の遵守を確実にする。.

これは、緩衝地帯、保護区域、浸食や水質汚染の恐れのある区域を特定するのに役立ち、農家が適切な対策を講じることを可能にします。環境基準を遵守することで、持続可能性が高まり、生態系への悪影響が軽減されます。.

FAOによると、持続可能な農業慣行は、年間最大60億トンの温室効果ガス排出量を削減できる可能性がある。.

これらの点は、農業および土地管理におけるその有用性と重要性を示している。提示された証拠と世界的なデータは、それが資源効率、土地利用計画、法的枠組み、環境の持続可能性、そして農業生産性全体に及ぼすプラスの影響を裏付けている。.

要約すると、農業における圃場境界画定とは、農地や区画の境界を特定し、地図上に示すプロセスです。このプロセスは、衛星画像解析、LiDARデータ、GISなどの様々な技術を用いて境界を正確に定義・画定し、効果的な土地管理と農業活動を可能にします。.

精密農業の主要構成要素は何ですか?

精密農業(プレシジョン・ファーミング)は、高度な技術と精密農業の主要構成要素を用いて農業生産を最適化し、廃棄物を最小限に抑える、現代的な農業管理手法である。.

農業生産性の向上、廃棄物の削減、持続可能性の促進といった可能性から、近年、この分野は大きな勢いを得ている。.

Grand View Researchのレポートによると、世界の精密農業市場規模は2020年に54億4000万米ドルと評価され、2021年から2028年にかけて年平均成長率(CAGR)12.71兆米ドルで成長すると予測されている。.

この成長は、世界中の農家による精密農業技術の導入拡大に起因する。.

精密農業の構成要素

主要な構成要素は、情報、技術、および管理であり、これらは生産を最適化するために統合されている。.

情報:

情報は精密農業の重要な要素です。この要素には、土壌、天候、作物、その他農業生産に影響を与える要因に関するデータの収集が含まれます。これらの情報は、センサー、ドローン、衛星、地上設置型機器など、さまざまな情報源を通じて収集されます。.

収集されたデータは、高度なソフトウェアとアルゴリズムを用いて分析され、実用的な知見が生成されます。これらの知見は、農家が作物の植え付け、施肥、灌漑、収穫に関して、情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。.

例えば、土壌センサーを使えば、土壌の水分量、温度、栄養分レベルを測定することができ、農家が作物の植え付けや施肥に最適な時期を判断するのに役立つ。.

同様に、気象データは害虫や病気の発生確率を予測するために利用でき、農家が作物が被害を受ける前に予防措置を講じるのに役立つ。.

精密農業の構成要素には情報が含まれる

テクノロジー:

技術もまた重要な要素の一つです。この要素には、GPS、ドローン、ロボット工学、高度な機械など、幅広い技術が含まれます。.

これらの技術は、様々な農業工程の自動化、労働コストの削減、効率性の向上に利用されている。.

例えば、GPS技術はトラクターやその他の農業機械の誘導に利用でき、作業の重複を減らし、燃料消費量を最小限に抑えることができる。.

同様に、ドローンは作物の健康状態を監視したり、害虫や病気を検出したりするために使用でき、農家が作物の被害を防ぐためのタイムリーな対策を講じるのに役立つ。.

管理:

精密農業の3つ目の主要構成要素は管理です。この構成要素には、高度なソフトウェアとツールを用いて農業経営を管理し、資源利用を最適化し、廃棄物を最小限に抑えることが含まれます。また、環境を保護し、長期的な持続可能性を促進するために、持続可能な農業慣行を採用することも含まれます。.

例えば、精密農業ソフトウェアを使えば、輪作計画、灌漑の最適化、作物の生育状況の監視などを行うことができ、農家は収穫量を最大化し、無駄を最小限に抑えることができる。.

同様に、保全耕起、被覆作物の栽培、総合的病害虫管理といった持続可能な農業手法は、農家が土壌浸食を減らし、水を節約し、農薬の使用を最小限に抑えるのに役立つ。.

精密農業の構成要素はどのように導入できるのか?

農家が利用できるシステムやプロセスはいくつかあります。これらのシステムは、農家がデータを収集・分析し、農業プロセスを自動化し、資源利用や作物管理について十分な情報に基づいた意思決定を行えるように設計されています。.

農家が精密農業の構成要素を導入するために採用できるシステムとプロセスをいくつか紹介します。

農場管理ソフトウェア:

農業管理ソフトウェアは、管理機能を実現するための重要なツールです。このソフトウェアは、農家が農業経営を計画・管理し、投入資材の使用量とコストを追跡し、作物の生育状況と収穫量を監視するのに役立ちます。.

精密農業の構成要素をどのように導入できるか

農業管理ソフトウェアは、土壌センサーや気象観測所など、さまざまな情報源からのデータを統合するためにも使用でき、意思決定に役立つリアルタイムの情報を提供することができます。.

GPSと自動操舵:

GPS技術は、この技術を導入する上で不可欠です。GPS対応の農業機械を使用することで、農家は作業効率を最大限に高め、作業の重複を減らし、燃料消費量を最小限に抑えることができます。.

自動操舵技術は、農業機械の操縦にも利用でき、精度向上とオペレーターの疲労軽減につながる。.

センサーとドローン:

センサーとドローンは、情報を活用する上で不可欠です。これらのツールは、土壌水分、温度、栄養レベルに関するデータを収集するだけでなく、作物の生育状況を監視し、害虫や病気を検出するためにも使用できます。.

このデータを分析することで、作物の植え付けや施肥の時期、害虫や病気に対する予防措置を講じる時期など、作物管理に関する意思決定に役立つ知見を得ることができる。.

灌漑管理:

灌漑管理は重要な要素です。土壌水分センサーと気象データを利用することで、農家は灌漑スケジュールを最適化し、作物が適切な時期に適切な量の水を受け取れるようにすることができます。.

これは、水の無駄遣いを減らし、過剰灌漑や水不足による作物被害のリスクを最小限に抑え、収穫量を向上させるのに役立ちます。.

作物モニタリング:

作物のモニタリングも重要な要素です。ドローンや衛星画像を利用することで、農家は作物の生育状況を監視し、栄養不足や害虫の発生といった潜在的な問題を検出することができます。.

これは農家がこれらの問題に対処するためのタイムリーな対策を講じるのに役立ち、作物の健康状態を改善し、収穫量を最大化することにつながる。.

結論として、これらの要素を実装するために、農家はデータ収集と分析、農業プロセスの自動化、資源利用と作物管理に関する情報に基づいた意思決定を可能にするさまざまなシステムとプロセスを採用することができます。技術、データ、管理の力を活用することで、精密農業は農家が農業経営においてより高い効率性、持続可能性、収益性を達成するのに役立ちます。.

GeoPardとUP42の統合

ジオパードと UP42 この度、両プラットフォーム間の技術提携を発表できることを光栄に思います。.

 

GeoPardの分析ブロックがUP42 GISマーケットプレイスで利用可能になり、以下の機能が含まれています。

  • 統合型衛星コンステレーション: プレアデス、, プレアデスNEO, スポット
  • 支えられた植生 指数NDVI、EVI、SAVI、NDWI
  • 出力 COGフォーマット (クラウド最適化GeoTIFF)

 

この統合により、Up42の顧客は、GeoPardの衛星画像処理アルゴリズムを使用した高度な作物(作物に限らず)モニタリングにアクセスできるようになります。.

GeoPard解析ブロックは、30cm解像度のPleiades NEOの上にNDWIを計算するために使用されます。.
GeoPard解析ブロックは、30cm解像度のPleiades NEOの上にNDWIを計算するために使用されます。.

 

 

GeoPardのCEO、ドミトリー・デメンティエフ氏は次のように述べています。「UP42との技術提携により、UP42の顧客は、GeoPardの革新的な地理空間分析技術を利用できるようになります。これには、膨大なデータセットに対して、衛星画像を大規模かつ前例のない速度で処理する機能が含まれます。この分析結果は、処方的精密農業、再生型農業/炭素農業、および高時間・高空間的な作物モニタリングに活用できます。」.
これはまた、GeoPardが世界で最も先進的な技術プラットフォームとの統合を目指していることを示している。”

 

以前GeoPardチームが発表した JohnDeereとの統合 (農業機械・設備の最大手メーカー)MyJohnDeere Operation Centerプラットフォーム(面積ベースで世界最大のデジタル農業プラットフォーム)を介して、 惑星 ― 衛星の数が最も多い衛星画像会社。.

 

GeoPardのフィールドポテンシャルマップと収量データの比較

GeoPardのフィールドポテンシャルマップは、非常によく まさに収量と同じ データ。.

私たちはそれらを作成するために 多層分析 歴史的情報、地形、および裸地分析に基づいている。.

このようなプロセス 合成収量マップは自動化されています (そして特許取得済み)で、世界中のどの分野でも約1分で生成できます。.

 

GeoPardのフィールドポテンシャルマップと収量データの比較

以下のものの基礎として使用できます。

電位マップとは何ですか?

圃場潜在力マップ(収量潜在力マップまたは生産性潜在力マップとも呼ばれる)は、圃場内における作物の潜在収量または生産性の空間的なばらつきを視覚的に表現したものです。これらのマップは、土壌特性、地形、過去の収量データなど、作物の生育に影響を与える様々な要因を分析することによって作成されます。.

これらの地図は、精密農業において、肥料の可変施用、灌漑、その他の投入資材といった管理上の意思決定を導くために使用できるほか、特別な注意や管理方法が必要な地域を特定するためにも使用できる。.

圃場潜在力マップを作成する際に一般的に考慮される主な要素には、以下のようなものがあります。

  1. 土壌の特性: 土壌の質感、構造、有機物含有量、養分利用可能性といった特性は、作物の収量ポテンシャルを決定する上で重要な役割を果たします。農家は圃場全体の土壌特性をマッピングすることで、生産性の高い地域と低い地域を特定することができます。.
  2. 地形標高、傾斜、方位などの要因は、作物の生育と収量に影響を与える可能性があります。例えば、低地は湛水や霜害のリスクが高く、急斜面は浸食を受けやすい場合があります。これらの地形的特徴を地図上にマッピングすることで、農家はそれらが生産性にどのように影響するかを理解し、それに応じて管理方法を調整することができます。.
  3. 過去の収量データ: 過去の年やシーズンの収穫量データを分析することで、農家は自分の畑全体の生産性の傾向やパターンを把握できます。この情報を使って、収穫量が継続的に高い地域や低い地域を強調表示する地図を作成できます。.
  4. リモートセンシングデータ: 衛星画像、航空写真、その他のリモートセンシングデータは、作物の健康状態、生育状況、成長段階を評価するために利用できます。これらの情報を用いて、作物の生産性ポテンシャルの空間的なばらつきを反映した地図を作成することができます。.
  5. 気候データ: 気温、降水量、日射量といった気候変数も、作物の生育や収量に影響を与える可能性があります。これらの地図に気候データを組み込むことで、農家は環境要因が畑の生産性にどのように影響するかをより深く理解できるようになります。.

これらは精密農業において非常に有用なツールであり、農家が圃場内の生産性ポテンシャルの空間的なばらつきを視覚的に把握するのに役立ちます。これらの地図を経営判断の指針として活用することで、農家は資源の利用を最適化し、作物の収量全体を向上させ、農業活動による環境負荷を軽減することができます。.

圃場ポテンシャルマップと収量データの違い

精密農業では、圃場の潜在能力マップと収量データはどちらも、農家が圃場の空間的なばらつきを理解し、より適切な管理判断を下すために利用されます。しかし、この2つにはいくつかの重要な違いがあります。

データソース:

これらの地図は、土壌特性、地形、過去の収量データ、リモートセンシングデータ、気候データなど、さまざまな情報源からのデータを統合して作成されます。ただし、これらのデータは、収穫機に設置された収量モニターを使用して収集され、収穫時に作物の収量が記録されます。.

時間的側面:

これらの地図は、圃場の潜在的な生産性を推定したものであり、土壌特性やその他の影響要因に大きな変化がない限り、一般的には静的であるか、時間の経過とともにゆっくりと変化します。しかし、収量データは特定の栽培シーズンまたは複数のシーズンに特有のものであり、気象条件、病害虫の発生状況、管理方法などの要因に基づいて、年ごとに大きく変動する可能性があります。.

要約すると、圃場潜在能力マップと収量データは、精密農業において相互補完的なツールです。これらのマップは圃場の潜在的な生産性を推定し、農家が異なる管理方法を必要とする可能性のある領域を特定するのに役立ちます。一方、収量データは実際の作物生産量を記録し、管理方法の有効性を評価し、将来の意思決定に役立てることができます。.

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