農業ビジネスにおける切り抜きラスターデータの利用

圃場境界に基づいて切り取られたラスターデータは非常に単純に聞こえます。データソースの中には、ピクセルと3m/10m/30mの解像度を持つラスターデータもあれば、ポリゴンまたはマルチポリゴンを持つベクターデータもあります。.

切り取ったラスターデータの正確な境界を特定するのは難しい。ほとんどのGISソフトウェアや精密農業ソフトウェアのデフォルト出力はピクセル化されたラスターである。圃場境界付近の正確なデータ評価は、例えば、樹冠の状態や傾斜値などをよりよく理解するのに役立つ。. 

ピクセル化されたラスターの例:

近赤外線ピクセル化ラスター
近赤外線ピクセル化ラスター
標高ピクセル化ラスター
標高ピクセル化ラスター

改善して精度を高めることは可能でしょうか?

はい、GeoPardはそれに対応しており、APIを介してさらなる統合のためのデータも提供しています。例をいくつか挙げます。

  • 圃場境界に基づいて切り取られた、未加工(赤緑青および近赤外線画像)衛星画像:
RGB切り抜きラスター
GeoPard農業用RGB切り抜きラスター
近赤外線切り抜きラスター
GeoPard農業用近赤外線切り抜きラスター

 

  • 圃場境界に基づいたWDRVIなどの植生指数を含む衛星画像の切り抜き:

 

WDRVIの切り抜きラスター
GeoPard Agriculture WDRVI 切り抜きラスター

 

  • 圃場境界に基づいたデジタル地形データセット(標高と粗度)の切り抜き:

 

標高切り抜きラスター
GeoPard農業標高切り抜きラスター
粗さ切り抜きラスタ
GeoPard農業粗度切り抜きラスター

GeoPardインターフェースでの表示方法と、農業技術ソリューションへの統合方法:

GeoPard Agriculture NIR 切り抜きラスター
GeoPard Agriculture NIR 切り抜きラスター
ジオパード農業救援職
ジオパード農業救援職
ジオパード農業 WDRVI
ジオパード農業 WDRVI

私たちGeoPardは、こうした細部の重要性を理解しており、ソリューションの改善に絶えず取り組んでいます。.

ラスターデータとは何ですか?

ラスターデータとは、ピクセルまたはセルのグリッドで表現されるデジタル画像データの一種であり、各セルは地球表面上の特定の位置に対応します。ラスター画像内の各ピクセルには、標高、気温、土地被覆など、その位置の特定の属性または特性を表す値が割り当てられます。.

地理情報システム(GIS)やリモートセンシングにおいて、様々な種類の空間データを表現・分析するために一般的に用いられます。衛星画像や航空写真、デジタルカメラ、地上センサーなど、多様な情報源から収集することができます。.

データは、GeoTIFF、JPEG、PNGなど、データを効率的に圧縮・保存するために設計された様々な形式で保存されることが多い。GISソフトウェアや画像処理ツールを用いることで、ピクセル値に対する計算や、特定の機能を強調するためのフィルターの適用など、データの操作や分析を行うことができる。.

応用例としては、土地利用や土地被覆のマッピング、植生の時間的変化の分析、環境要因に基づいた作物収量の予測などが挙げられる。.

精密農業におけるラスターデータの活用方法とは?

これは精密農業に不可欠な要素であり、作物の健康状態、土壌特性、環境要因に関する詳細な情報を提供することで、より的確な作物管理の意思決定に役立てることができます。以下に、精密農業におけるラスターデータの活用例をいくつか示します。

  • 作物の健康状態分析: 衛星画像やドローン画像などのリモートセンシングデータを用いることで、NDVI(正規化植生指数)やNDRE(正規化レッドエッジ指数)といった植生指数を示すデータレイヤーを作成できます。これらの指数は、健全な植生が見られる圃場だけでなく、病害虫や栄養不足によって作物がストレスを受けている可能性のある場所を特定するのに役立ちます。.
  • 土壌分析: 土壌水分量や土壌の質感といった土壌データは、データレイヤーを生成するセンサーを用いて収集できます。これらのレイヤーは、土壌特性が異なる圃場の領域を特定するのに役立ち、施肥、灌漑、その他の土壌管理方法に関する意思決定に役立てることができます。.
  • 環境分析: 気温、降水量、風速などの環境要因を示すデータレイヤーは、作物の生育モデル作成や収量予測に利用できます。これらのレイヤーは、土壌浸食、洪水、その他の環境問題が発生しやすい圃場の特定にも役立ちます。.
  • 変動金利の適用: これは、肥料や農薬などの投入資材を可変施肥するための処方マップを作成するために使用できます。圃場のさまざまな場所のニーズに応じて投入資材を異なる量で施用することで、農家は無駄を減らし、作物の生育を最適化できます。.

総じて、ラスターデータは精密農業において非常に重要なツールである。なぜなら、作物や土壌の状態に関する詳細な情報を提供し、作物管理に関してより的確な意思決定を行うために活用できるからである。.

データに基づいた意思決定のための農業区域運営

異なる階層にわたるゾーンオペレーション

精密農業においては、圃場データの収集とデータに基づいた意思決定が不可欠です。多層分析の開発と各層間の依存関係の発見における次の段階として、新しいモジュール「ゾーンオペレーション」を導入します。. 

そこでは、過去の植生、地形(派生データを含む)、収量モニターのデータ、土壌データ、スキャナー、安定性マップなど、さまざまな農業ゾーンマップ間の依存関係を検索できます。これは、最も影響を受けている地域を特定し、圃場の不均一性の原因を理解する上で、大きな前進となります。. 

どのようにしてその地域を特定できますか? 

まず、相互調査したい圃場マップを選択します。レイヤー比較ビューは、分析対象となる特定の農業区域を定義するのに適した方法です。.

収量ポテンシャルが低い地域と傾斜地、最も不安定な地域と植生が低い地域、電気伝導率が低い地域と収量、施肥マップと現在の植生などを比較検討すると良いでしょう。.

次に、ゾーン操作モジュールで、比較したい各地図上に特定の農業ゾーンをマークします。最後に、関心のあるゾーンを取得します。なお、分析には2つ以上の地図を使用することも可能です。. 

この知識をどのように活用できますか? 

収量を説明するのに役立つ関係性を見つけることに加えて、特定の農業区域ごとに収量目標を設定したり、有望な地域を調査したり、そのような局所的な区域への投資を削減したり、制限要因を軽減する計画を立てたり、根本的な原因を把握した上で業績の低い区域を改善したり、VRA手法を用いて農学計画を策定したりすることが可能になります。. 

スクリーンショットには、フィールドインサイトの例がいくつか掲載されています。各フィールドは固有のものであり、以下の例が必ずしもお客様のフィールドで同じ結果を保証するものではありませんが、調査を開始する際の良い出発点となります。. 

ぜひこの投稿にコメントして、皆様の農業実践方法を共有してください。また、GeoPard Agricultureチームに直接ご連絡いただくことも可能です。私たちは、圃場のばらつきをより深く理解し、それを管理するためのソリューションを開発しているため、皆様からのフィードバックを歓迎いたします。.

ゾーン品質

ほぼすべて 管理区域が調整される 可変施肥マップを作成する前に、いくつかのゾーンを統合したり、既知の箇所を手動で修正したり、追加の緩衝エリアを追加したり、農業機械との互換性を確認したりといった作業が行われます。.

私たちGeoPardチームは、有効なポリゴンを用いた正確な自然管理区域が、区域の検証および修正プロセスにおいて多くの時間を節約できることを理解しています。.

GeoPardエンジン 以下のことを行います。

  • ノイズを自動的に除去し、,
  • 小さなポリゴンを最も近い大きなゾーンに自動的にマージします。,
  • 各ゾーンポリゴンには必要最小限のポイントのみを保持し、,
  • VRAマップをあらゆる農業機器や機械と互換性を持たせることができます。.

自動修正に加えて、, ゾーンを結合および分割するためのツール ご自身の現場知識や農作業の実践に合わせて地図を調整することができます。. 

市場には様々なプロバイダーから数多くの地図が出回っていますが、GeoPardの地図は間違いなく見覚えがあるはずです。.

農業における管理のためのゾーンの統合と分割

長年その分野に携わってきた農家や農学者ほど、その分野を熟知している人はいません。だからこそ、アルゴリズムに基づいた分析は、その分野に関する深い知識を持つ専門家によって検証・調整される必要があるのです。.

ゾーンの結合と分割機能を使用すると、プロフェッショナルはいくつかの重要な操作を行うことができます。 

  • ポリゴンを分割
  • ポリゴンを結合する
  • ポリゴンまたはゾーン全体を別のクラスに割り当てる

これらの調整はあらゆるデータレイヤーに適用でき、VR播種、施肥、散布などの精密農業作業に最適なゾーンを準備するのに非常に便利な機能です。.

農業における分裂とは何ですか?

農業において、分割とは、様々な管理方法を行うために、畑を複数の区画に分けることを指します。.

この区分けにより、農家はそれぞれの区画の具体的なニーズに基づいて、異なる処理方法や技術を適用することができる。.

例えば、農家は土壌の状態や作物の生育条件に応じて、異なる肥料、除草剤、灌漑方法を適用するために畑を分割することがあります。.

分割栽培は、資源を的確かつ効率的に活用することを可能にし、作物の生育を最適化し、コストを最小限に抑えると同時に、圃場のさまざまな領域における特定の課題に対処する。.

安定性と性能分析による作物管理

 

過去1~2週間、1~2ヶ月、あるいは数年間に圃場で起こった変化を検知することは、作物の生育状況に関する知見を得るのに役立ちます。.

これは以下の目的で使用できます。

  • 5年、10年、20年にわたって同様のパフォーマンスを示す場所を特定し、同様の条件の地域で試験を実施して、ミスの可能性を減らす。,
  • シーズン中の変化を追跡し、生育中の作物のパフォーマンスを評価する。,
  • 気象災害、疾病、害虫の被害後に被害を受けた地域を特定し、被害面積を計算する。,
  • 最後の2枚の画像間の差分を検出し、トリミング性能を制御する。.
地盤安定領域

そして、これらすべて、さらにはさらに多くのケースがGeoPardフィールド安定性ゾーンでカバーされます。特に、シーズン中および過去の管理ゾーンと組み合わせることで、より深い洞察が得られます。.

畑と衛星画像を選択するだけで、畑全体の変化を追跡し、作物を管理し、畑のあらゆる場所に関する洞察を得ることができます。.

現場の安定性ゾーンの選択

レイヤーの比較

GeoPard Agricultureソリューションを常に強化し、ユーザーにとっての価値を高めていることは周知の事実です。当社のウェブサイトの「近日公開」セクションをご覧ください。 https://geopard.tech 今後実装される機能について、いくつかイメージをつかむため。.

彼らの優先順位付けは難しい場合があります。ここでフィードバックと製品デモが役立ちます。したがって、私たちのソリューションを多くの参加者に提示することで、 ワールド・アグリテック ロンドンで開催されたサミットのおかげで、私たちは配信計画を調整し、わずか数日で新しいレイヤー比較機能をリリースすることができました。.

これはどのような機能ですか?分割画面で、現場の分析結果を並べて視覚的に比較できます。比較対象として、自然色または赤外線カラーの画像、植生ビューの画像、生育期または過去の管理区域など、あらゆる種類のレイヤーを選択できます。ズームイン/ズームアウトやマップの移動を行うと、2つのレイヤーは同期して動作するため、操作が簡単です。.

分割表示モードに入るには?フィールドを選択し、上部メニューの「レイヤー比較」アイコンをクリックします。分割表示画面で、上部にある検索可能なドロップダウンリストを使用して分析レイヤーを選択します。.

分割表示モードに入る
現場アナリストの選択
現場アナリストの比較

複数年ゾーン

それはどういう意味ですか? 過去の(複数年にわたる)管理区域は、30年以上にわたる衛星画像のアーカイブに基づいて構築されています。.

各季節において植生が最も旺盛な時期の画像は、分析の入力データとして自動的に選択されます。それ以外の場合、そのような画像はすべて、該当年の潜在的な収穫量を示すファイルとなります。.

 

過去の(複数年にわたる)管理区域は、現場のあらゆる場所に関する洞察を与えてくれる。.

どのように使えばいいですか? 畑作物の生育パターンを把握することで、農業地域をより深く理解し、適切な場所に適切な投入量で適切な意思決定を行うことが可能になります。.

過去の管理区域は、種まき、施肥、区域に基づいた土壌サンプリングのための処方箋(Rx)ファイルの設計図として使用できる。.

ご要望に応じて、すべての地域に対応いたします。.

複数年ゾーンとは何ですか?

精密農業における複数年ゾーンとは、圃場内で複数の生育期間にわたって作物の生育と収量に一貫した明確なパターンを示す特定の区域を指します。.

これらの区域は、リモートセンシング、GPSマッピング、土壌サンプリングなどの様々な技術を用いて特定される。.

これらの技術から収集されたデータを分析することで、農家や農学者は圃場内の変動パターンを特定し、生産性の高い地域と収量の低い地域を区別する地図を作成することができる。.

この情報は、植栽密度の変更、灌漑や施肥量の調整、さらには精密収穫技術の導入など、作物管理方法を最適化するために活用できる。.

これらは精密農業にとって貴重なツールであり、農家が資源配分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うことを可能にし、結果として効率性の向上、コスト削減、収穫量の増加につながる。.

圃場内のばらつきを理解し、それぞれの地域に合わせた管理方法を採用することで、農家は土地と資源の潜在能力を最大限に引き出すことができる。.

 

衛星農業モニタリングによるフィールド分析

それはどういう意味ですかGeoPardは、30年以上にわたる処理済み、較正済み、クリーニング済みの衛星画像データアーカイブへのアクセスを提供し、包括的なビューセットを提供します。これらのビューは、すべての衛星画像に対して瞬時に計算されます。. 

GeoPardソリューションの基盤となるのは、シーズン中の詳細なフィールド分析と過去のフィールド分析です。.

衛星による農業モニタリングとは何ですか?

衛星農業モニタリングとは、衛星を利用したリモートセンシング技術を用いて、農作物やその栽培地に関する情報を収集することを指します。.

この技術により、農家や研究者は作物の生育状況を追跡し、植生の状態の変化を検知し、土地利用の範囲を測定し、遠隔地から環境条件を監視することができる。.

衛星画像を分析することで、農家は栄養不足、害虫、病気などの問題を早期に発見し、作物に大きな被害が出る前に是正措置を講じることができる。.

衛星画像から得られるデータは、灌漑スケジュールの最適化、収量予測、作物生産量の推定にも利用できる。.

衛星による農業モニタリングは、農業経営に貴重な知見を提供し、農家がより情報に基づいた意思決定を行い、収穫量と収益性を向上させることを可能にする。.

また、天然資源のより効率的な利用を可能にし、農業による環境への影響を軽減することで、食料安全保障と持続可能性においても重要な役割を果たしている。.

衛星を利用した農業モニタリングはどのように活用できますか?

ほぼリアルタイムで、過去の分析や状態評価を含む作物の生育状況を監視し、生育レベルの異なる領域を特定し、異常を検出し、そしてもちろん、自分の農場を近隣の畑や地域と比較することができます。.

さらに、農家や研究者にとって有益な様々な方法で活用できます。以下にいくつかの例を挙げます。

  • 作物モニタリング: 衛星画像は、作物の生育状況を長期的に監視するために利用できます。農家は衛星画像を分析することで、作物の健康状態を把握し、ストレスや病害が発生している箇所を特定し、それに応じて管理方法を調整することができます。.
  • 収量予測: 衛星データは、植生指数、土壌水分量、その他のパラメータに基づいて作物の収穫量を推定するために利用できます。この情報は、農家が収穫時期や販売戦略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。.
  • 灌漑管理: 衛星画像は土壌水分量や作物の水利用状況を監視するために利用でき、農家は灌漑スケジュールを最適化し、水の無駄遣いを減らすことができる。.
  • 土壌マッピング: 衛星画像は、土壌の質感、有機物含有量、養分利用可能性といった土壌特性をマッピングするために利用できます。この情報は、農家が施肥やその他の土壌管理方法について、より的確な判断を下すのに役立ちます。.
  • 害虫・病害の監視: 衛星画像は害虫や病気の発生地域を特定するために利用でき、農家は大きな被害が出る前に予防措置を講じることができる。.
  • 土地利用マッピング: 衛星画像は、土地利用のパターンや経時的な変化をマッピングするために利用できます。この情報は、政策立案者や研究者が土地利用の動向をより深く理解し、より効果的な土地利用政策を策定するのに役立ちます。.

総じて、衛星による農業モニタリングは、農家や研究者がより的確な意思決定を行い、農業の生産性と持続可能性を向上させるのに役立つ豊富な情報を提供する。.

精密農業における異質性因子の利用

GeoPardが提供できる独自の洞察の一つは、対象フィールドの異質性係数です。.

それはどういう意味ですか? この数値は、フィールドの異質性/変動性のレベルを示しています。フィールドの変動性が高いほど、 精密農業 様々なテクノロジーを活用しています。特に、GeoPardの複数年分析機能(30年分の履歴データ)と組み合わせると非常に効果的です。. 

異質性因子とは何ですか?

精密農業における不均一性要因とは、特定の圃場内における土壌および作物の特性のばらつきを指します。これは、地形、土壌の種類、養分利用可能性、水分含有量、病害虫の発生状況、その他植物の生育に影響を与える要因の違いによって引き起こされる可能性があります。.

精密農業の目標は、圃場ごとの情報を用いて、水、肥料、農薬などの投入資材を適切な時期と量で施用することで、作物の収量と品質を最大化し、環境への影響を最小限に抑えることである。.

そのためには、管理上の意思決定の指針となる詳細な現場地図を作成するために、センサー、マッピング技術、データ分析ツールを活用する必要がある。.

その理解は、農家が経営戦略を最適化し、収益性を向上させるのに役立つため、重要である。.

農家は、圃場内の各区画の具体的なニーズに合わせて投入資材を調整することで、投入コストを削減し、作物の収穫量を増やし、作物の全体的な健全性を向上させることができる。.

どのように活用できますか?

複数の圃場を所有している場合、どの圃場を最初に可変施肥(種まき、施肥、散布)の対象とすべきかを理解するのに役立ちます。. 

圃場内の土壌や作物の特性のばらつきをマッピングすることで、農家はニーズの異なる地域を特定し、それに応じて投入資材の量を調整することができる。.

例えば、栄養分が豊富な畑の区画は、栄養分が乏しい区画ほど肥料を必要としない場合があります。同様に、雑草が密集している畑の区画は、雑草が少ない区画よりも多くの除草剤を必要とする場合があります。.

VRA(可変資源利用)を利用することで、農家は必要な場所にのみ投入資材を投入することで投入コストを削減し、環境悪化につながる可能性のある過剰投入を避けることができる。.

この手法は、圃場内の各区画の特定のニーズに合わせて投入資材を調整できるため、作物の収穫量増加や品質向上にもつながる。.

したがって、精密農業における異質性要因を理解することは、投入資材をどこに、どのくらいの量投入するかについて十分な情報に基づいた意思決定を行う上で極めて重要であり、最終的にはより良い管理方法と収益性の向上につながる。.

最も多様な分野で、化学薬品のコストを最も節約できます!

異種混在サービスとは何ですか?

農業においては、圃場や景観における自然な変動性や異質性を認識し、活用することを指します。これは、異なる地域の多様な特性を理解し、それを活用して農業慣行を最適化することを意味します。.

これらのサービスには、可変施肥、圃場ごとの管理、圃場内の異なる区域やエリアの特定のニーズに基づいた的を絞った介入など、精密農業技術が含まれる。.

それを活用することで、農家は資源効率を高め、作物の生産性を向上させ、環境への影響を最小限に抑えることができる。.

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