農作物生育分析 (ドローン活用) 光学センサーや距離センサー、GNSS(Global Navigation Satellite System)装置が搭載されたドローンと GeoMation 農業支援アプリケーションを活用し、農作物生育情報を測定・分析 従来の衛星画像を利用したソリューションより、高頻度、高分解能および複数センサーでの測定が可能であり、タイ ムリーな農作物分析の実現、葉物作物や果樹等への適用作物の拡大、および複数の測定値を活用した分析手法の高度 化などが、低コストで実現可能 お客さまの課題 ・衛星画像はタイムリーに利用できない 衛星の周回軌道に依存するため、撮影時間の指定の自由度が低く、かつ雲の影響で撮影できないなど、作物の 状況/工程に合わせてタイムリーに撮影することが困難。また、1 回の撮影コストが高いため、撮影回数制限あり ・衛星画像は分解能が低い 広域の作物（稲・麦）は良いが、葉物作物や、果樹などの木の個別分析不可 ・衛星からは画像（作物の反射光）しか取得できない 光学センサー以外のセンサーが活用できず距離センサーによる作物高さの測定、生育状況の分析等は実現不可 データ価値化の流れ データ収集 ドローン：１フライト(2ha、10 分程度)あたりのデータ量 ・光学センサー (植生指数、葉色 : (2ha の画像データ: GeoTIFF 1～2GB)) ・距離センサー (作物高さ、圃場傾斜 : 6,000 点 (10Hz×600 秒)) ・GNSS 装置 (位置情報 : 6,000 点(10Hz×600 秒)) ※フライト数は圃場面積および農作業工程(播種前、追肥前、収穫前等)により異なる IT: 圃場 (圃場形状、作物、品種、ブランド : 農期毎) 農業気象データ (日平均気温、日照時間、日積算降水量 : メッシュ・時間毎) データ分析 ・センサー値の時空間管理 各種センサー値を位置、時間と組み合わせ、空間情報として管理 ドローンとマルチ GNSS 測位の組み合わせで 3 次元的な位置も特定可能 ・センサー値の推測補完 測定対象エリア（圃場）においてセンサー値が存在しない箇所の各種センサー値を推測ロジックにて補完、 等値線として可視化 ・高分解能データのデータ量削減 ドローンのデータは 5cm/pixel と高分解能のため、100cm/pixel 程度に鈍らせることで必要十分な分析精度を 維持したままデータ量を削減 ・各種センサー値を任意のメッシュサイズで平均化し、農業用気象データ等の各種 IT データと合わせて 人工知能“H”で相関を分析することを検討中で、これにより収量予測の精度向上や 収量・品質向上策の策定への活用を想定 データ価値創出 ・投資効果の高い、収量・品質向上策の実現 タイムリーな撮影による農作業工程に合わせた分析により、生育ムラに対する可変施肥(必要箇所のみの施肥に よる、肥料コストを 20%程度抑えた収量・品質の向上)や収穫適期予測を支援 ・分析適用作物の拡大 ドローンは低高度飛行によりセンサー値の分解能が高く(1600 倍, 衛星画像:2m/1pixel,ドローン:5cm/1pixel） 、 果樹の木、葉などの分析が可能。 ・分析手法の高度化による、より的確な収量・品質向上策の策定 光学センサーに加え、距離センサーも活用し、作物高さによる生育分析を実現 ・低コストでの分析実現 (用途に応じた手法の選択によるコスト最適化) 最低撮影条件 衛星画像:１０km×１０km･約８０万円、ドローン:１００m×１００m･１万円~ 本ユースケースを提供するソリューション・製品 ・Geomation 農業支援アプリケーション (株)日立ソリューションズ ・(関連するソリューション) 空間情報ソリューション GeoMation 導入実績のある業種 ・農業従事者(効果検証中)
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