IoTデータが精密農業を推進：収量向上とコスト削減

編集部注：グローバルマネージングエディターRich Quinnellによるこの記事は、アスピンコアメディアの特別プロジェクト「アグリテック」の一環で、IoT、分析、センサー技術がいかに農業と食糧生産を変革しているかを探ります。

IoTと分析が産業とインフラのヘッドラインを賑わせる中、農業が静かに次のフロンティアになりつつあります。センサーネットワークとリアルタイムデータ分析を統合することで、農家は肥料、水、農薬のより精密な散布により、収量増加、損失削減、運用コスト削減を実現できます。

精密農業の基盤はデータです。センサー、ワイヤレスネットワーキング、高度な分析が、多様な農地全体で高解像度の実用的データを取得し、肥料・水・農薬の標的散布を可能にする実用的洞察を提供します。

このデータエコシステムを支える3つの主要プラットフォームカテゴリがあります：空中、地上移動型、定置型システム。各プラットフォームは異なるセンサースイートとネットワーキング技術を採用しますが、すべて共通の目標を持ちます。

図1 – マルチロータードローンは、中小規模圃場の精密農業でますます人気の空中プラットフォームです。（出典：ublox）

空中プラットフォームはリモートセンシングで上空からデータを収集します。有人航空機と衛星が大規模調査にまだ役立つ一方、無人航空機（UAV）（固定翼とマルチコプターの両方）が中規模作業で急速にそれらを置き換えています。Ublox F9のような高精度GNSSモジュールを搭載したドローンは、従来監視が困難だった圃場で詳細な植物健康評価を実施できます。

植物健康の鍵となるセンサーは、可視光と近赤外（NIR）帯で高解像度画像を取得できるマルチスペクトルカメラです。ほとんどのCMOSイメージセンサーは本質的にNIR感度を持ちますが、一般的なカメラは自然な色再現のためにこの帯域を遮断します。NIRフィルターを取り除くことで、CMOSセンサーをNDVIカメラとして機能させることができ、Sentera AGX710がその例です。

図2 – 一般的なカラーイメージセンサーもNIR感度を持つが、汎用カメラはこれをフィルターで除去する。（出典：ON Semiconductor）

植物健康監視において、NIR反射率は植生の勢いを示す強力な指標です。健康な葉はより多くのNIRを反射し、より多くの赤色光を吸収するため、広く使われる正規化差分植生指数（NDVI）＝（NIR-赤）/（NIR+赤）が導かれます。適切なフィルタリングと画像処理により、標準CMOSセンサーでNDVI値を算出でき、農家は追加の水や肥料が必要なエリアを特定できます。

図3 – NDVI調査は圃場全体の植物健康に関する詳細な洞察を提供し、水や肥料などの資源をどこに多く、どこに少なく配分すべきかをハイライトします。

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