令和3年度実証課題
スマート農業技術の開発・実証プロジェクト（事業主体：農研機構）

ドローンを活用した
データシェアリングのための広域画像収集マニュアル～データ活用編～

データシェアリング等による新たな農業支援サービス実証コンソーシアム
石川県農林総合研究センター農業試験場
株式会社オプティム
ＪＡ松任 大麦大豆協議会
ＪＡ能美 大麦大豆スマート農業研究会
株式会社 アグリとくみつ
農事法人組合 大長野水稲生産組合
松任市農業協同組合
能美農業協同組合
公益財団法人 いしかわ農業総合支援機構
石川県農林水産部生産流通課
石川県石川農林総合事務所
石川県南加賀農林総合事務所

目次
CONTENTS

はじめに

１

広域画像収集プラットフォームとは２

画像解析とは

４

具体的手順
ほ場分析システムログイン

６

ほ場分析システム画面と機能

７

画像のアップロード

１０

植生分析（SPAD値）

１３

植生分析（NDVI解析）

１７

データ利活用事例集

１８

ユーザーの声

２４

はじめに
はじめに
広域画像収集プラットフォームとはドローンを活用した広域画像収集・広域生育診断技術とデータシェアリングについて
近年、農業経営体の経営規模拡大に伴い、１経営体が管理するほ場数が増加（50ha 規模の経営体で 200 ～ 250 筆程度）しています。それに伴い、農作物の生育状況をほ場ごとに確認し、それぞれの生育状況に合わせた栽培管理を行うことが大きな負担になっています。その結果、生育状況にバラツキがあっても農業者は画一的な栽培管理を行わざるを得ず、ほ場ごとの収量変動が以前にも増して大きくなっています。
こうした事情を背景に、農業現場からは簡易にほ場ごとの生育状況を把握し最適な栽培管理を決定する技術が・経営ほ場規模拡大に伴い管理するほ場数が増加（50ha 規模︓約 200～250 筆）求められており、ドローンを活用した広域画像収集・広・生育状況を泊することが難しく、画一的な栽培管理となるため、ほ場単位の収量変動が以前よりも増加

画像解析とは域生育診断技術は、これらに有効な手法であると期待さ広い範囲の生育状況がわかって、ほ場ごとに最適な対策を考えられる方法はないかな…

れています。
しかし、その実践にはさまざまな課題があります。具
体的には、①１経営体が管理するほ場は点在しているこンを農業者自らが飛行させ、診断を行うには、多大な労力と費用が発生すること、③診断後の解釈や対策立案にドローンを活用した
広域生育診断とほ場単位の対策の提示

具体的手順とが多く、ドローンによる撮影効率が悪いこと、②ドロー

大規模農業法人での水稲の収量分布データ活用事例集

専門的知識が必要なこと、などがあげられます。
石川県ではその一助として、「データシェアリング等による新たな農業支援サービス実証コンソーシアム」を立ち上げ、ドローンによるリモートセンシング技術の活用、およびデータシェアリングを行うための仕組みであ証を進めています。
「広域画像収集プラットフォーム」は、先に述べたような課題を解決し、農業者が簡便かつ安価にドローンを活用したスマート農業に取り組める仕組みになっているほか、石川県や JA の指導員らが得られたドローンを用いて、地域のほ場全体の空撮画像を収集専用のシステムを用いて自動解析・得られたデータを分析、解釈し、対策とひも付ける・データに基づいた栽培管理の実践

データを解釈し対策を講じた上で、地域の農業者に情報・収量、品質の向上・農業経営の収益性向上提供を行うことを目指しています。
本「データシェアリング等による新たな農業支援サー収量への効果（令和3年度実証より）

ビス実証コンソーシアム」では、これらのことを実現すアリングのための広域画像収集マニュアル」を作成・公開し、「広域画像収集プラットフォーム」におけるドロー

R2年産

200
150100ンを用いた画像収集手法および解析方法について解説し50ました。本マニュアルはその続編として、「得られたデー0タの活用」をテーマに、実証で得られたノウハウや事例を網羅的に紹介いたします。

R3年産

250

大豆収量るため、令和４年３月に「ドローンを活用したデータシェユーザーの声る「広域画像収集プラットフォーム」を社会実装する実実証経営体A

実証経営体B・収量への影響は複合的な要因が考えられるものの、令和３年度産はいずれの経営体も前年度産よりも単収が増加

１広域画像収集プラットフォームとははじめに「広域画像収集プラットフォーム」は、農業者が簡便かつ安価にドローンを活用した広域画像収集・広域生育診断に広域画像収集プラットフォームとは取り組めるように考えられた仕組みです。
ほ場をドローンで空撮する作業は、専門のドローンパイロットにアウトソーシングすることで農業者の労力を軽減します。またその画像データは、専門的な解析作業が自動で行われる「ほ場分析システム」によって処理されます。
解析済みのデータは地域の農業者やそれを支援する石川県、JA などの間で共有され、一つ一つのほ場の管理に役立てることができます。以下、広域画像収集プラットフォームの仕組みに登場する用語を解説しながら、その概要を示したいと思います。
※ドローンを用いた空撮作業の詳細に関しては、令和４年３月発行「ドローンを活用したデータシェアリングのための広域画像収集マニュアル」をご覧ください。

画像解析とは

ほ場分析システムとは
ほ場分析システムとは、画像やセンサー情報などから農地・農作物の状況を分析し、農業に役立つ情報をまとめて具体的手順閲覧できるようにするソフトやサービスのことです。利用者（JA、都道府県、農業法人）は、データ取得時点の解析

データ活用事例集

各種センサーと連携しほ場の状態を多方面から把握するなど、さまざまな機能が備わっています。

結果（植生指数、雑草、病虫害）をパソコンやスマホで確認しながら、生育管理や収穫計画に役立てることができます。
ほかにも、解析結果から農薬や肥料の散布が必要な箇所を割り出す、それに合わせたドローンの飛行経路を作成する、

ほ場分析システムはさまざまなものが利用可能ですが、本実証では株式会社オプティムが提供する「Agri FieldManager」（以下「ほ場分析システム」）を用いているため、以下の説明はすべてほ場分析システムについての説明となっています。

ユーザーの声
ドローンは機体だけで 20 万円くらい、バッテリーやタブレットも買うとだいたい 30 万円ほどのコストがかかります。ほ場分析システムのようなサービスやソフトも、場合によっては数十万円の契約金がいるものも。
そこでデータシェアリングという仕組みを作り、撮影を地域全体で行い、複数の地域の経営体で解析したデータをシェアできるようにしました。導入の費用や労力を分散させ、より多くの農業者の方が営農に取り入れやすくすることが狙いです。
もちろん大規模経営体の方で十分なメリットが得られそうであれば、１経営体だけでの契約も可能です。その場合はサービスの提供元にご確認ください。

２

はじめに営農指導への活用※JA 営農指導員・県の普及指導員→農業者
広域画像収集プラットフォームとは

大麦・大豆における活用のイメージ画像解析とは

ほ場分析システムで作成したデータはシステムの中にストックされいつでも確認できます。JA や県の営農指導員とも共有されているので、営農上のサポートも受けられます。

具体的手順

過年度の生育状況を確認しながら、専門的なサポートを受けて施肥や防除、収穫のタイミングを決められるため、経験の少ない農業者も安心です。

データ活用事例集

全体イメージユーザーの声このマニュアルでは、ほ場分析システムを用いて空撮画像から植生指数（今回は GRVI）を算出する方法を解説します。またそれらの情報を営農現場でどのように活用するかの事例をご紹介します。

3

画像解析とははじめにドローンで空撮した画像をほ場分析システムにアップロードすることで画像は自動的に解析され、「オルソ」と呼ばれる特殊な画像と「植生指数」という作物の生育度合いを数値で表したデータが生成されます。植生指数には、使用

広域画像収集プラットフォームとはする光の波長の組み合わせによって様々な種類がありますが、本実証では「GRVI」という指数を活用して生育診断を実施してきました。

オルソ画像とはドローンで撮影された空中写真は「中心投影」といって、土地の起伏（高低差）による位置ズレが生じるとともに、建物や周縁部の山の像は、写真の中心から外側へ傾いているように写ります。これに対しオルソ画像は「正射投影」といって、中心投影の写真を解析処理することで写真上の像の位置ズレをなくし、真上から見たような傾きのない、画像解析とは正しい大きさと位置に表示される画像に変換したものです。

具体的手順

オルソ化

データ活用事例集
ユーザーの声※国土地理院の HP から転載

オルソ画像は、写された像の形状が正しく、位置も正しく配置されているため、画像上で位置、面積及び距離などを正確に計測することが可能です。これをほ場分析システムで地図と重ね合わせて表示させることで、生育管理したいほ場の位置関係や生育状況を正確に把握し、適切な対処をとることができます。

Google マップと重ね合わせたほ場のオルソ画像

４はじめにGRVI とは応じて、下のようなバンドに色分けされます。
植生指数 （低）←→（高）

GRVI は葉色に応じた指数ですので、高いと生育が旺盛であり、低いと生育が不振であることを示します。本実証では、【ドローンによるほ場の空撮画像収集→オルソ化→GRVI 解析】というステップで植生指数を算出しています。

広域画像収集プラットフォームとは

GRVI とは葉色の濃さに比例する植生指数で、画像内の色情報、具体的には赤と緑から算出されます。植生指数に

画像解析とはオルソ化

具体的手順

空撮画像

GRVI 解析GRVI 計算式︓GRVI＝（G - R）/（G＋R）※G、R は画像の緑色（Green）波長、赤色（Red）波長データ活用事例集

画像の植生指数は天候や日射によって変化します。従って、同一飛行エリア内の比較は可能ですが、異なる飛行エリア間での比較はできません。また、SPAD 値などの実測値と紐づけることでより詳細な分析が可能です。

ほ場分析システムに表示された GRVI バンド

同一エリア内でのほ場の生育評価・比較（１つの〇で囲まれた場所の７月データと８月データを比べて生育状況を分析するなど）はできますが、異なるエリア間の評価・比較（赤いエリアと緑のエリアの７月データを比較し、どちらが生育が旺盛か分析するなど）はできません。

これらのデータを活用する上で最も重要なのは、得られたデータの意味をしっかりと解釈し、対策と結び付ける事です。
次ページからは、ほ場分析システムに画像をアップロードし自動解析を行う
手順をご紹介します。

５

ユーザーの声※図中の〇で囲まれたエリアごとに飛行した場合、

具体的手順はじめに※ここからの解説は、株式会社オプティムが提供するほ場分析システム「Agri Field Manager」に準じた説明となっています。すべてのほ場分析システム共通の解説ではないことをご了承ください。

広域画像収集プラットフォームとは

ほ場分析システムへのログイン

画像解析とは①

具体的手順
データ活用事例集②管理者から配布されたライセンスキーを用いて、「法人・事業者新規登録」よりアカウントを新規作成します。
※「個人新規登録」からは作成しないでください。
※必須項目のみ入力してください。個人の場合、企業名は氏名で入力してください。

ユーザーの声③作成したアカウント情報を入力して、「ログイン」をクリックします。

③

②

６

⑨

⑩⑪

はじめに
広域画像収集プラットフォームとは①

ほ場分析システム画面と機能

②
③
④
⑤
⑥
⑦
⑧

画像解析とは具体的手順

トップメニューを表示します。

②

マップ

マップ画面を表示します。

③

フィールド分析

各種分析を行う下位階層のメニューが表示されます。

④

フィールド情報

各種分析の実行とほ場管理を行う下位階層のメニューが表示されます。

⑤

労働者管理労働者の管理と権限付与を行う下位階層のメニューが表示されます。

⑥

農機管理

ドローンの登録が行えます。

⑦

設定

各種設定画面を表示します。

⑧

インフォメーション

解析状況の確認が行えます。

⑨

企業切り替えボタン

連携している企業一覧を表示します。

ユーザーの声ロゴ

データ活用事例集

①

7

はじめに

①

広域画像収集プラットフォームとは②③④

画像解析とは具体的手順⑤ ⑥⑦

データ活用事例集
ユーザーの声８①

データ検索ボタン

マップ上に表示するデータの日付を選択するためのメニューの表示・非表示を切り替えることができます。

②

地図種類切替ボタン

マップとして表示する地図の種類を切り替えることができます。

③

レイヤ切替ボタン

生成したオルソ画像の表示と、気象データの表示を切り替えることができます。

④

ほ場登録されているほ場が表示されます。

⑤

センサー切替ボタン

センサーピンの表示の有無を切り替えることができます。

⑥

ほ場枠切替ボタン

ほ場枠の表示有無を切り替えることができます。

⑦

ズームコントローラー

表示倍率を切り替えることができます。

はじめに
広域画像収集プラットフォームとは

①

②

大豆

③

里のほほえみコシヒカリ

画像解析とは具体的手順

登録されているほ場を全て表示します。

②

ほ場番号

マップ上のほ場ピンとほ場に紐づいている番号が表示されます。

③

ほ場詳細表示ほ場一覧の各ほ場行をクリックすることで、ほ場の詳細を確認することができます。

ユーザーの声ほ場一覧

データ活用事例集①

９

はじめに画像のアップロード

広域画像収集プラットフォームとは①「フィールド情報」から「撮影データ管理」を選択し「新規登録」をクリックします。

①①

画像解析とは①

具体的手順
データ活用事例集②【データセット名】は、「撮影日＋ミッション名」で命名して入力します。
※一部の記号（¥/:*?"<>|）、絵文字、特殊文字は使用できません。

ユーザーの声③【画像種別】では、【植生分析 (GRVI)】を選択します。
④【ほ場】では、分析を行いたいほ場を選択します。
【手動紐づけ】を選択すれば、ほ場の選択を行う画面が表示されます。
【自動紐づけ】を選択すれば、自動でほ場の選択が行われます。

②
③
④

１０

植生分析(GRVI)はじめに⑤撮影日はカレンダーから選択できます。実際に撮影を行った日を登録します。
⑥エクスプローラーから空撮データを選択し、ドラッグ＆ドロップをします。

広域画像収集プラットフォームとは※画像の枚数や通信環境によりますが、アップロードに数分～数十分かかります。

⑤

画像解析とは植生分析(GRVI)

具体的手順
データ活用事例集
ユーザーの声⑥

１１

はじめに⑦画面右上部に「登録」ボタンが現れるのでクリックします。

広域画像収集プラットフォームとは⑦⑧確認メッセージが表示されるので、OK ボタンをクリックします。

〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇の内容⑧

画像解析とは⑧確認メッセージが表示されるので、OK ボタンをクリックします。

〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇の内容

具体的手順⑨データ活用事例集※アップロード処理が完了するまでブラウザを閉じないようご注意ください。また、PC がスリープ状態にならないよ
うにご注意ください。アップロード処理に失敗する場合があります。
※アップロード画像のファイル名は半角英数字もしくは半角記号であることをご確認ください。解析に失敗する場合があります。
※アップロードする画像ファイルは、撮影ほ場の位置情報が記録されている必要があります。ドローンの空撮画像にユーザーの声は基本的に位置情報が付いていますので、そのままお使いください。

⑩クラウドで自動処理が行われ、ほ場のオルソ画像が作成されます。
※画像の枚数によりますが、数時間かかります。

実証で作成したオルソ画像

１２

はじめに植生分析（SPAD 値）

広域画像収集プラットフォームとは

1.SPAD 値を登録する①トップ画面のほ場一覧から SPAD 値を登録したいほ場を選択します。

①
ほ場 A
ほ場 B
ほ場 C
ほ場 D
ほ場 E
ほ場 F

画像解析とはほ場 G

具体的手順
データ活用事例集②「SPAD 値」を選択します。

ユーザーの声②

ほ場 C

石川県○○市○○町

１３はじめに③「+ 新規作成」を選択します。

広域画像収集プラットフォームとは

ほ場 C

画像解析とは具体的手順④「計測日」を選択します。

データ活用事例集②

ユーザーの声⑤日付を選択する画面が表示されるので、SPAD 値が計測された日付を選択します。

１４③

はじめに⑥「平均 SPAD 値」に計測された SPAD 値を入力します。
⑦「品目」にほ場で栽培されている作物の品目を入力します。

広域画像収集プラットフォームとは⑧「品種」にほ場で栽培されている作物の品種を入力します。
⑨上記項目を入力後、「登録」をクリックします。

⑥

画像解析とは

⑦
⑧

具体的手順

⑨

データ活用事例集⑩一覧に先ほど登録した SPAD 値が表示されていれば、SPAD 値登録は完了です。

ほ場 C

ユーザーの声⑩

１５

はじめに2.SPAD 値を削除する①SPAD 値一覧で削除したい SPAD 値にチェックを入れます。
広域画像収集プラットフォームとは②「削除」を選択します。

ほ場C①

画像解析とは具体的手順
データ活用事例集③確認メッセージが表示されますので、OK ボタンを押下します。
ほ場C

ほ場C

ユーザーの声③④一覧から選択した SPAD 値が削除されていれば、SPAD 値削除は完了です。

④

１6

②

はじめに植生分析（GRVI 解析）

広域画像収集プラットフォームとは植生分析結果を確認する（一筆ごとの確認）①前項の植生指数 _ 詳細画面で、右側に表示された一筆ごとのほ場の中から、自分が見たいほ場をクリックします。
※ここにほ場として表示させるには、事前にほ場登録を行っておく必要があります。

①

画像解析とは具体的手順②一筆ごとの植生指数情報が表示されるので、右上の「編集」をクリックしてより生育状況を把握しやすい表示に切り替えていきます。

データ活用事例集②

ユーザーの声

③「表示範囲」の設定では、左の画像や上のグラフをさらに詳細なものにできます。
最初は 0～1.0 の表示になっていますが、たとえばそこでGRVI が 0.2～0.4 の間に分布していることが読み取れたら、「表示範囲」もそれに合わせて絞り込むことでより細かい生育状況が把握できます。
④「分割数」の設定では、上の棒グラフをいくつにわけて表示③④するか変更できます。
最初は「5」になっています。これで③の「表示範囲」が0.2～0.4 であれば、1 目盛り 0.04 ずつの 5 目盛りに分割され、色分けも 5 段階になります。たとえばそこで「分割数」を 10 に変更すると、1 目盛り 0.02 に更新され、左の画像や上のグラフの色分けは 10 段階のより細かいものになります。

１７

データ活用事例集
はじめに

ここまでは、空撮画像から GRVI 解析の植生指数を取得するところまでを説明しました。

広域画像収集プラットフォームとは

このような情報が分かれば、得られた植生指数を生育調査データに読み替え、さらには生育に応じて、追肥量や収穫期などの栽培管理と紐づけていくことが可能です。
例えば、解析で得られた植生指数が『0.5』のほ場で生育調査を行い、『茎数 100 本』であることがわかったとします。それがわかれば、別のほ場では生育調査を行わずとも、植生指数『0.4』であれば茎数はおおむね『80 本』と推察することができます。同様に一筆一筆の茎数の推計から、ほ場全体のおおむねの生育状況も把握できることになります。
※上記はあくまで例です。必ずしも両データが直線回帰しない場合もあります。
本実証では、大麦・大豆生産においてこうした事例を複数積み上げました。ここではその事例を紹介します。

画像解析とは具体的手順
データ活用事例集

生育調査ほ場ユーザーの声

播種後約 1 か月の生育写真です。目視では、黄丸のほ場は、生育が良く（緑が濃い）見えます。
特に右の黄丸は生育旺盛です。赤丸のほ場は、生育が控えめ（緑が薄い、土が見えている）です。
青枠のほ場は、植物体が黄色に見えます。下葉の黄化もしくは湿害が懸念されます。今後の生育にご注意ください。
黒枠のほ場は、植物体の色が見えません。現地の様子をご確認ください。（播種してますか︖）

ほ場分析システムで見ることのできるデータに、県の普及指導員や JA の営農指導員がわかりやすく解説を加えたものです。
農業者の方への説明では、画像から読み取れる情報をこういった資料に示し、注意事項をお伝えしたり現地確認すべき箇所を図示したりします。

１８

はじめに
広域画像収集プラットフォームとは
画像解析とは各ほ場の GRVI 値です。「２．オルソ化画像」「３．GRVI 画像」同様、緑が薄いほ場は値が低いです。
生育調査ほ場は、GRVI 値 0.07 で、調査結果 茎数 391 本 / ㎡となっております。

具体的手順

GRVI 値 0.05＝300 本 / ㎡程度だと推測されます。
石川県の指針に従い、300 本 / ㎡より少ないと N 3kg/10a、同程度で 2kg/10a、多いと 1kg/10a の追肥が必要です。
同じ場所で、GRVI 解析を行い植生指数を算出しました。
現地の画像に生育状況を色分け表示し、赤い数字で一筆ごとの植生指数を表示。

データ活用事例集

これでほ場全体の生育状況が一目でわかります︕
生育調査で確かめた茎数から管理ほ場ひとつひとつの茎数を推計できるので、ほ場ごとの生育に合わせた追肥量を算出することができます。
すべてのほ場を確認しなくて済むので効率的ですよ︕

・赤枠ほ場は、生育が弱ユーザーの声いため、N 3kg/10 施用してください。
・赤丸部分も生育が弱いです。水田時の水尻で、排水が悪いことが考えられます。肥料は多目に散布してください。

・赤丸部分は、比較的生育が弱いです。排水不良が考えられます。
肥料は多目に施用してください。
・赤枠ほ場は、ほ場が黄色く、GRVI 値も低いです。下葉の黄化が早いか湿害が考えられます。N 3kg/10a の肥料を施用し、必要に応じて、JA や農林事務所にご相談ください。

マップを拡大すれば、ひとつのほ場の中でどの箇所に生育不良が発生しているかもわかります。
現地の状況を思い浮かべながらデータを確認することで、生育不良の原因を特定して対策を立てることができます。
農業者同士で、また JA の営農指導員さんと一緒に活用してください︕

１９

はじめに

事例１

センシングマップによる大豆の収穫順序の決定

広域画像収集プラットフォームとは品目

大豆実証した工程

収穫作業

現状での課題この経営体では、当該の品種を含め 40ha 以上の大豆を生産。
課題は、収穫適期を逸すると裂莢し収穫ロスにつながること。

画像解析とは適切な収穫計画の設定使用したデータ

マップ化したドローンセンシングデータ

活用方法

現地調査に基づき刈取開始の基準となるほ場を設定。
ドローンセンシングデータを用いて生育状況を可視化してマップに落とし込み、基準ほ場を目安に他のほ場の刈取順序を判断。
（データ上で赤色が薄ければ収穫期に近く、濃ければ収穫期から遠い）。
マップ上の①～⑤の順で刈取りを提案した。

結果

収穫順序の計画策定において有効な判断材料となった。農業者からは「この画像は非常に分かりやすい」「上から俯瞰的に見て判断できるのは計画を立てるのに非常に有効」「ほ場の横からだと分からない僅かな差も分かる」など、活用に前向きなコメントが多く聞かれた。

具体的手順

目的

データ活用事例集
ユーザーの声

マップ化したドローンセンシングデータ※赤が薄いほど生育が進んでいる

２０

センシングデータに基づいた大麦の追肥ほ場の特定
大麦実証した工程消雪期の追肥

現状での課題大麦栽培では、越冬後の成育状況に応じて追肥を行うことが収量確保の上で非常に重要。しかし、栽培管理するほ場の増加に伴い、最適な施肥量をほ場ごとに判断するのが困難に。

目的

活用方法

ほ場ごとの追肥量の判断マップ化したドローンセンシングデータ
ドローン画像から生育不良のほ場を特定（赤枠のエリア）。
当該エリアのみに追肥を行った。

具体的手順

結果

生育不良箇所の特定

画像解析とは使用したデータ

広域画像収集プラットフォームとは品目

生育不良エリアに N2kg/10a 相当の追肥を実施。収量の向上等に寄与した。

データ活用事例集①消雪期追肥（２月末）→生育遅延エリアのみ追肥を実施

ユーザーの声

ほ場での生育確認も加味し、生育不良エリアのみに追肥。
（N2kg 相当）を実施。

②止葉展開期追肥（３月末）

はじめに

事例２→全ほ場に均一量を追肥・R4 年産は暖冬年であり、止葉展開期では、一発肥料の肥効が切れることが懸念されたため、全ほ場に追肥（N2kg 相当）を実施。

２１

はじめに

事例 3

地域全体の大豆の収穫順序の決定

広域画像収集プラットフォームとは
画像解析とは具体的手順
データ活用事例集品目

大豆実証した工程

収穫作業

現状での課題この地域では、大豆栽培の収穫に関して２経営体が多数の生産者の収穫作業を委託している。
JAも生産者も広大な農地全体の生育状況を確認するのに膨大な手間がかかるほか、効率的な収穫が行えないと裂莢など収穫ロスにつながる。

目的

収穫に向けた現地確認の効率化
適切な収穫計画の設定
センシングデータと収穫適期の関連性の調査

使用したデータ

マップ化したドローンセンシングデータ

活用方法

集落別のGRVI値と黄化率との関連性を調査し、データに基づいて以下の通り収穫順を検討した。
・ほ場管理システムから生産者別のGRVI値をダウンロードし集落別に整理。
・１日に10％黄化が進展すると想定。
・90％になった日から15日後を「収穫期」と設定。
・集落ごとのGRVI値の最小値と黄化率を紐づけし収穫順を決定。
・収穫を担う経営体と調整の上、決定した収穫順に基づき収穫した。
※GRVI最小値が低い集落は収穫適期が早い傾向がみられた。

結果

GRVI値と黄化率に関連性が見られること、またほ場内の平均GRVI値が低い地域は収穫適期が早くなる傾向にあることがわかった。
また、データに基づいて収穫順を決定したことで、現地確認の手間が省かれ大幅に効率化された。
データに基づいた収穫順は、これまで営農してきた農業者の経験則と概ね一致しており、今後は本格的にデータを用いた方法に置き換えうることがわかった。

ユーザーの声

収穫を担う経営体とのミーティング風景

２２田子島

土室

舟場島
下清水

粟生町

上清水

出口町

北市町

中島

三反田
岩内町

宮竹町

三ツ屋町

倉重町

秋常町 徳久町
高座町

下開発

上開発

来丸町

灯台笹町

莇生町
長滝町

画像解析とは

三道山町

壱ツ屋
山田先出

新保町

広域画像収集プラットフォームとは

与九郎島

はじめに

橘新町

石子町

←低い GRVI最小値 高い→具体的手順

大長野町

データ活用事例集

川北町︓川北町の中心部→海方面→山方面の順で、生育が早い傾向がみられました。
能美市︓大長野から川～山方面の順で収穫期が早い傾向がみられました。

ユーザーの声

大豆は収穫期の幅が広い作物であることを考慮し、収穫順の傾向に沿って刈取りを進めることを提案しました。
※大雨など異常気象が発生した場合は、品質が低下する可能性があります。
刈取り時期周辺の天気予報をよく確認し、雨の予報が見えたら早めに刈り取るなど、現地の状況を踏まえた作業計画とします。

２３

ユーザーの声
はじめに

JA 松任の取り組み

広域画像収集プラットフォームとは今までの営農指導は、どうしても人間の目で見てどうかという話がメインでしたが、今回の取組みのように上空からのデータで見えるものは好評です。ただ、やはり人間の目から見た情報と掛け合わせて初めて完成形だと思っています。スマート農業といってもそれに頼りきりにならず、人が入って初めてプラスの効果が得られると考えています。
スマート農業に取り組むといっても、生産者さんごとに課題は何かということが違うと思うんです。それに 合ったものを提供していくことが大事だと思っています。もともと JA にとって営農事業はサービス事業。新しい技術の導入にかかるコスト負担なども、JA が親となって管内の状況を把握したうえで提供できればと考えています。

画像解析とは

JA松任営農部
営農資材課 課長
松下忠史さんいきなりドローンを使ってくれとか、解析したデータをそのままお渡しするのではな
く、間にしっかりと私たちが入り指導させていただきます。
JA 松任としてのこの取り組みの最終的な目標は、管内すべての生産者さんにこのサービスを水平展開すること。大麦で出てきた成果を生かし、大豆などで使う際の課題を克服しながら、より快適なサービスになるよう取り組みたいと思います。

具体的手順

ドローンセンシングという技術は、空撮自体はそれほど難しくありません。ちょっと田んぼを見てほしいという生産者さんにお応えする一つのツールとして、営農指導

データ活用事例集

員が気軽にドローンを飛ばしに行こうと思えるようなものです。JA 松任には稲作経営部会の青年部という若い世代の集まりの組織があり、その中には事業承継で 40 代くらいの方が社長さんも多い。そこではドローンセンシングがよい切り口になっています。
生産者さんから非常に多く問い合わせがあるのが、追肥をする判断。ドローン空撮

ユーザーの声を使えば、普段は見れない上から撮った写真を判断材料にできるので我々としてもとても助かっています。湿害があったところを見てほしいと言われたら、どれだけ茎数が取れてるかとか、それらを写真として視覚的に映し出して見せることもできる。生JA松任営農部
営農資材課 係長
中田昌孝さん産者さんとの会話の質は変わったと思います。

JA能美の取り組み
現在 JA 能美では大麦大豆の転作栽培が盛んにおこなわれており、県内でも有数な産地です。大麦は取れれば取れるほど収益が上がる作物なので今回の実証は収益を上げるためにとてもいいと思ったので活動に参加しました。
大麦の栽培技術指導をする上で、全体のほ場の中で一番平均的なところを見て、それを基準に施肥や農薬散布の量などを指導するのですが、ドローンセンシングではほ場全体を見渡せ、一つ一つのほ場の状態がわかります。１枚のほ場で見るよりも、全体を見ることで、このほ場は多く、このほ場は少なくという指導ができる。肥料費や
JA能美
営農推進課
上田啓太さん２４

農薬費は上がっていて農家さんは肥料を効率的に使いたいという要望がある。この技術が活用できれば、コストは抑えつつ高収益化につなげていけると思っています。やはり今後どんどん活用していきたい技術です。

ははじじめめにに大長野水稲生産組合

広広
域域
画画
像像
収収集集
ププ
ララ
ッッ
トト
フフォォ
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ムムととはは大長野地区では、稲は個人個人で栽培しており、生産組合では麦、大豆、玉ねぎなど転作作物を一手に引き受けています。若い人は勤めに行っていて生育状況を把握できていなかったりするので、それを目に見える形にしておけば役立つのではと思っています。
今年の刈取りの計画を立てるとき、みんなで集まってドローン画像を見て決めました。もちろん思ったより青かったところもあったので、データでの見た目だけでなく、現地の状況も加味して総合的に判断し順番を変えたところもありました。データをどう読み解くか、その精度は今後もっとあげていきたいですね。とはいえ収穫予定を立てるときは兼業の人がいつ出られるのかのスケジューリングも必要だから、刈るタイ

画画
像像
解解析析ととははミングが正確になるのは地域全体を管理する上で助かりました。

農事組合法人大長野水稲生産組合代表理事
前田俊昭さん

株式会社アグリとくみつ

具具体体的的
手手順順

アグリとくみつでは大麦、大豆、水稲をそれぞれ 40ha 以上栽培しており、その収量・品質の安定を経営上の課題と考えています。
今まで大麦の収穫は、経験に基づいて水分量が下がったと思ったところで収穫して

デデーー
タタ
活活用用
事事
例例集集

いましたが、自分では作業適期だと思っても違うこともある。水分の含み具合や生育具合について、ドローンの判断は非常に的確です。センシングによって科学的根拠に基づいた判断ができますし、ほ場一枚一枚の情報が入ってくるので、生育の足りないところを一か所飛ばしたりできるところもよいですね。経験値に加えてドローンの確実なセンシングが加われば、さらに適期に収穫できます。

株式会社アグリとくみつ代表取締役社長
大岸 修一さん

ユユーー
ザザーーのの声声

機材や人材育成にかかるコストが心配で取り組みにくいと考えている方は、１社ではなく地域で取り組むなど工夫をしてみては。共用できるようなものであれば使用時期をずらしてみんなで使うといいと思います。
今の農業は技術や機械の進歩がめざましく、昨日までの常識が今日の非常識、昨日までの非常識が今日の常識となります。農業の世界は作業がつらいというイメージもありますが、とにかく楽しんで、ラクしてできるという思いで、前向きに取り組んでいくことが大事だと思っています。

２5ドローンを活用したデータシェアリングのための広域画像収集マニュアル～データ活用編～

発行年月︓令和５年３月
発行者名︓石川県農林総合研究センター農業試験場
住所︓920-3198 石川県金沢市才田町戊295-1
電話番号︓076-257-6911
FAX番号︓076-256-6844
URL︓https://www.pref.ishikawa.lg.jp/noken/
資料提供︓株式会社オプティム
本マニュアルは、あくまで実証事業の中で得られた成果を事例的に取りまとめたものです。
一律の成果を保証するものではないことをご了承ください。
また、実際にドローンの飛行や撮影を行う際には、関連法令や規則を遵守するとともに、各メーカーの取扱説明書や飛行マニュアルなどに従うなど、安全な運用を行ってください。

本実証は、農林水産省「スマート農業技術の開発・実証プロジェクト（課題番号︓土3D3 サ、課題名︓データシェアリング等を活用した麦・大豆生産を支援する新たな農業支援サービスの実証）」（事業主体︓国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構）の支援により実施した。