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第2回Z-GIS・ザルビオWEBミーティングinあぐラボを開催 営農支援サービス「天晴れ」も紹介 JA全農2022年10月14日

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JA全農耕種総合対策部スマート農業推進課は、9月30日に「第2回Z-GIS・ザルビオWEBミーティングinあぐラボ」を東京・大手町のAgVentureLabで開催した。今回はリモートセンシングをテーマとしてZoomとYouTubeで同時配信され、Z-GISとザルビオ、国際航業株式会社が提供する営農支援サービス「天晴れ」の機能や活用事例が紹介された。

開会のあいさつをする平野課長開会のあいさつをする平野課長

JA全農耕種総合対策部スマート農業推進課の平野課長は、開会のあいさつで「Z-GISとザルビオについて歩みを止めることなく、機能の開発、追加を行っている。Z-GISは、以前から要望が多かったeMAFF農地ナビのデータをダウンロードしてドラッグ&ドロップでZ-GISに読み込める機能を追加した。ザルビオはたまねぎ、ばれいしょ、キャベツ、ブロッコリー、にんじんといった5つの園芸作物を含む14品目について生育マップが見られるようになった。」と述べた。

続いて、AgVentureLabの田中氏がAgVentureLabの役割について、食と農と暮らしに関わる社会課題を解決するスタートアップを支援するために作られた組織であること、JAグループ内の役職員の人材教育にも取り組んでいることを説明した。また、JAアクセラレータープログラムとして支援している企業の一部を紹介した。

WEBミーティングの内容は下記の通り。

◎天晴れ

天晴れの説明をする大島氏
天晴れの説明をする大島氏

営農支援サービス「天晴れ」については、国際航業LBSセンシング事業部RSソリューション部営農グループの大島氏を招いて説明が行われた。「天晴れ」が農作業や社会情勢の変化に対応するために開発されたこと、人工衛星の観測画像データ、ドローンからの撮影画像をユーザーの需要に基づいて解析した情報を提供するクラウド型のサービスであると説明された。続いて、一度に広域を撮影することに特化している人工衛星と、高解像度で機動性に優れるドローンの特長を目的や環境に合わせて選択して活用できること、水稲、小麦、大麦、大豆、牧草に対応していること、他作物対応も拡充予定であること、圃場測量というドローンに特化したサービスも展開していることが紹介された。

MicrosoftTeams-image.png

天晴れの人工衛星画像解析結果イメージ。
水稲のタンパク含有率の高低差を対象圃場全体で俯瞰。
赤→橙→黄色→黄緑の順にタンパク含有率が低い状況を可視化している。

大島氏は「天晴れ」を利用することで圃場の見回りの省力化やコスト削減が見込めること、Z-GISで入力した生産者情報や圃場データを「天晴れ」に預けて生育診断やレポートを作成することで、従来は点で押さえていた情報を地域一帯で情報化して把握できることを説明した。また、その年の収穫計画、翌年の追肥、高品質化が見込める圃場を決めて作付することに「天晴れ」を利用している事例、「天晴れ」の利用によって一等米比率の向上に成功した事例や高収量化を実現した事例が紹介された。

◎Z-GIS
新たに追加された機能として、農水省がWEB上で公開、提供している「eMAFF農地ナビ」のデータをダウンロードしてZ-GISに読み込ませることで、地番情報が入ったポリゴンを簡単に作成できることが説明された。従来であれば、ポリゴン、地番を手作業で一つずつ作成、入力する必要があったが、同機能を利用することで大量の圃場を短時間で登録できるようになる。実際の操作方法についても説明があり、「eMAFF農地ナビ」で農地ピン情報とポリゴン情報をダウンロードして、Z-GISのウィンドウにドラッグ&ドロップすることで行うことができると紹介された。また、地番の他に面積(平方メートル)の情報も読み込ませることができることが説明された(eMAFF地番とeMAFF面積が入ってないポリゴンを除く)。

◎ザルビオ
ザルビオについては開発背景と地力マップ、生育マップ、NDVI(平均植生)マップを中心に説明がなされた。近年の農業は栽培体系が多様化し、栽培方法も効率化を目指し移植から直播が増えており、作物の転換が進んでいるという背景がある。また、担い手が大規模化し圃場が分散する傾向がある。さらに、気象の変動もある中で、作物の高品質化や収量の安定化が求められている。従来であれば、定期的に生育診断項目を把握して施肥や水管理を行う必要があったが、適切な生育診断には時間と労力がかかり、なかなか把握しづらいという現実があった。ザルビオは人工衛星が撮影する画像とAI(人工知能)による分析によって、効率的に地力差や生育診断項目を把握することができると説明された。

続いて、地力マップは、AIが過去15年分の衛星画像を解析して生育の傾向を相対的に色分けしたマップ、生育マップは毎日更新される衛星画像を解析して圃場内の生育状況をLAI(葉面積指数)と緑色の濃淡で表示したマップ、NDVIマップは植物の活性を示すNDVIを俯瞰的に見ることで圃場間の比較できるマップと説明された。ザルビオが表示するマップの精度についても説明があり、均一施肥をおこなった圃場で地力マップとコンバインの収量データを比べると、地力マップで地力が高いと表示された部分は実際の収量が多く、地力が低いと表示された部分は収量が低いことが紹介された。

各マップの活用についても同セミナーで提案があった。地力マップでは、地力が低いと表示された部分についてなぜ悪いのか考えることができることや、地力が高い部分については減肥を行いコストの削減を狙うなどが挙げられた。また、生育マップでは生育にムラが見られた場合、生育が悪い部分に追肥を行い生育の平準化を図る、NDVIマップでは圃場間の比較をすることで巡回の必要性や追肥の判断に活用できることが紹介された。

なお、第3回Z-GIS・ザルビオWEBミーティングは12月16日に開催予定となっている。

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