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スマート農業ソリューション〜スマート農業による業務改善〜

液体の農薬、肥料および除草剤を適正な割合で高精度に散布するために設計された折りたたみ式オクトコプター。10Lの農薬を搭載可能で、IP43の防塵防滴性能を備えている。機体前後および下部に搭載したミリ波センサーが地形情報を取得し、作物から一定距離での高度維持を実現するとともに、農業利用に最適化したフライトコントローラーにより、外部振動により液体が揺れ動いた場合でも安定した飛行が可能。

粒剤散布装置により、農業従事者は液体だけなく除草剤や肥料、種子などの粒剤散布が可能となる。粒剤散布装置は、MG-1に搭載さ

れている液剤散布装置と取り換えが可能なため、散布用途や散布品目に合わせた運用が行える。

障害物回避レーダーが電線や木の枝などの障害物を感知すると機体は自動的に移動を停止し、その場でホバリングする。障害物回避レーダーは機体のランディングスキッドに設置可能で、最大30m先の障害物検知し、手動飛行によるヒューマンエラーの減少だけでなく、今後想定される自動航行においても障害物を自動的に検知し回避するため、万が一の事故を防ぐとしている。

DJIでは、農業従事者やオペレーター向けの教育プログラムを提供する指定教習施設を全国で39ヵ所、機体の保守点検を行う認定整備事業所を40ヵ所設置し、ドローンを業務活用できる支援を積極的に進めている。また、機体の飛行時間や散布面積などの運用情報や保険契約状況の管理を行える「農業管理クラウドサービス」を提供している。散布実績報告の簡易化や機体メンテナンスの時期確認だけでなく、散布した圃場情報を記録し、次回散布の際に情報活用でき、今後想定される自律散布システムによる自動航行にも応用可能。

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​スマート農業のソリューション分野別定義(出典:矢野経済研究所 報道発表)

調査結果によると、2016年度のスマート農業の国内市場規模は、前年度比107.2%の104億2,000万円。2017年度は120億5,000万円(前年度比115.6%)、2023年度には、2016年度比で約3倍となる333億3,900万円まで拡大すると予測している。スマート農業国内市場は、2017年度頃までは農業クラウド・複合環境制御装置・畜産向け生産支援ソリューションなどの「栽培支援ソリューション」がけん引し、2018年度以降は「販売支援ソリューション」や気象予測と連携した「経営支援ソリューション」が拡大する見通し。 2017年度から立ち上っている「農業データ連携基盤」は、内閣府戦略的イノベーション創造プログラム(SIP)として開発が進められているもので、さまざまなデータを共有、活用できる。これにより、スマート農業に関するあらゆるデータの共有化が進展している。 

準天頂衛星システムは、2018年度には4機体制になり、誤差数センチメートルの高精度の測位情報が入手可能になる。測位情報は、他の衛星の画像、気象、地形、地質などの多様なデータと組み合わせることで使い道が広がる。さらに農業は、栽培品目や地域性によって状況が大きく異なるため、それぞれの企業が持っている技術や強みを生かした連携が必要である。今後は、スマート農業参入事業者、農業資材メーカー(種苗会社、農薬メーカー、肥料メーカーなど)、農業とは関連のない異業種企業の連携が重要になるという。その結果として、国内農業が現在抱えている課題を解決し、今後急速に拡大する世界の食市場を日本版スマート農業の力で取り込むことができる。 

農作物被害の対策として重要な要素は3つと言われています。

  • 個体数管理(農地・集落周辺の害獣の生息数)

  • 生息域管理(農地・集落周辺の環境改善)

  • 農地管理(農地に適正な防護柵)

その中でも特に個体数管理と生息域管理においてドローンの活用は非常に適しており、より効率的な管理が可能になります。

ドローンによるシカやイノシシの生息域調査を行ない、実際の撮影データから画像解析システムによるマッピングデータの落とし込みまでを提供しています。
従来の人的な調査では困難であった危険箇所や夜間での調査もドローンであれば可能であるとともに、調査時間の短縮や人的コストの削減も実現できます。

①日中に飛行計画の立案

  • 飛行可能空域であるのかを確認

  • 障害物の有無や地形の確認

  • テスト飛行による飛行経路の確認

 

②自律飛行ルートの設定

夜間の調査は基本的に専用アプリケーションを使用したドローンの自律飛行で行います。ここでは、飛行させるルートや高度、速度などを設定し安全に飛行させる為の準備を行います。タブレット端末で設定した飛行ルートをドローンが自動で飛行します。

 

③夜間飛行による空撮

あらかじめ地図上で作成した飛行ルートを高性能赤外線カメラを搭載したドローンが自律飛行し、動画や写真を撮影します。野生のシカやイノシシは日中は森林内に潜んでいる為、夜間餌を食べる為に森林から出てきたところを撮影し、生息数を計測します。(国土交通省の夜間飛行許可承認済)

④画像解析を利用したレポート出力

調査で取得したデータ(動画ファイル)に映ったシカをシカカウンターシステムが自動計数し、レポートを出力します。レポート情報をもとに、マッピングに落とし込み生息域を可視化します。

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調査対象:シカ 場所:岩手県​日時:2017年3月午前0時

出力レポートの内容

・シカの個体数  ・座標(経度/緯度) ・天候データ  ・撮影日時

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