Drupal Camp DEN Japan vol.1

agri Drupalの可能性～農業支援の事例紹介と今後の展望～
2018年11月
株式会社NTTデータCCS

下城 洋人© 2018 NTT DATA CCS Corporation目次
1. 自己紹介
2. 農業ICTの背景と現状
3. Drupalを用いた農業データ共有基盤について

4. 事例紹介①水稲生育診断②雑草・病害虫判定
5. 今後の展望© 2018 NTT DATA CCS
Corporation

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農業ICTの背景と現状© 2018 NTT DATA CCS Corporation

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農業ICTの背景
農業人口の減少と高齢化
農業就業人口

300

70200

65

100

60

055
平成22年

27年

28年

農業就業人口（万人）

29年

30年

65歳以上割合（％）
農業労働力に関する統計（農林水産省）
http://www.maff.go.jp/j/tokei/sihyo/data/08.html© 2018 NTT DATA CCS Corporation

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農業ICTの背景
農業人口の減少と高齢化⇒大規模経営体への農地集約に伴う、農業者一人当たりの管理面積・負担増⇒管理品質の低下に起因する低収、低品質田の発生© 2018 NTT DATA CCS Corporation

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課題■作業の省力化

・管理コストの削減により、圃場全体で適切な作業を可能にする・アシストスーツなどによる高齢農業者の負担軽減■ノウハウの共有
・知見の少ない若手農家、新規就農者でも、一定の収量と品質を担保できるようにする・調査、意思決定のコストを削減することで、兼業農家であっても収量や品質を担保できるようにする
ICTを活用した農業支援が期待されている© 2018 NTT DATA CCS Corporation

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農業ICT成熟プロセス

熟練者による属人的な作業

作業内容、環境条件等の記録・データ化

時系列・空間データとして見える化

病害虫発生の予測 作業内容、時期の提案

作業の自動化© 2018 NTT DATA CCS Corporation

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Drupalを用いた農業データ共有基盤© 2018 NTT DATA CCS Corporation

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農業データ共有基盤
Drupal8 × Platform.sh × AmazonS3

データ共有基盤

撮影データ

ドローン、固定カメラ、スマホで撮影した画像など
撮影データ

Amazon
S3

解析データ

NTTデータCCS

農業研究所
解析データ

指標として使えるかな？

葉色、高さ、植被率などの解析結果画像グラフなど© 2018 NTT DATA CCS Corporation9解析データについて

葉色

可視～近赤外の波長においてクロロフィルによる特徴的な反射パターンを示す
この性質を使った様々な植生指標が存在する
項目

内容

機器

NDVI

植生の分布状況や活性度を示す指標
可視域〜近赤外の波長を撮影
NDVI = (NIR – R)/(NIR + R) (-1<NDVI<1) 可能な機器（衛星、マルチスペ
NIR : 近赤外 R:可視赤クトルカメラなど）

SPAD値

葉色（クロロフィル含量）の測定

SPAD ( chlorophyll meter)、
マルチスペクトルカメラ等

Green
Vegetation
Index

GVI = (NIR+SWIR)/(R+MIR)
SWIR：短波赤外 MIR: 中波長赤外

マルチスペクトルカメラ、衛星データ等

2G_RBi植生の緑色の濃さを表す指標
2G_RBi = (2*G – R – B)/(G + R + B)(-1 < 2G_RBi < 2) B：可視青 G:可視緑

RGBデジタルカメラ
注意：天候条件（画像の明暗）によって影響を受ける© 2018 NTT DATA CCS Corporation10

解析データについて

葉色

単純なRGBカラー画像を用いた、2G_RBi指標の適用例
稲が実ると2G_RBiの値が減少する

影の部分では、2G_RBiの値が減少する

圃場撮影画像

2G_RBi画像© 2018 NTT DATA CCS Corporation11解析データについて

葉色

固定カメラで圃場を撮影し、圃場奥と手前の葉色の変化を診断

圃場奥

圃場手前

© 2018 NTT DATA CCS Corporation12解析データについて高さ

ドローンの空撮画像から、水稲の高さを計測© 2018 NTT DATA CCS Corporation13解析データについて

高さ

簡易水準点を測量し誤差1mmで閉合し、その上で各水準点の標高を計測

オルソ画像© 2018 NTT DATA CCS Corporation

DEM画像

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しかし…

情報を解析し見える化しただけでは、結局熟練者による意思決定が必要になる。
↓
新規就農者などの知見の少ない農業者ではデータを見て判断できない

後から時系列データを見返さないと傾向が判断できない↓
その場で適切な判断、作業を行うことが出来ない© 2018 NTT DATA CCS Corporation

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AIを用いたノウハウの共有・活用
データ共有基盤を活用
農業者のノウハウ

AI

水稲の生育診断結果
雑草の種類

画像送信

学習

判定結果

病害虫の種類「うどん粉病です」

スマートフォンで撮影した画像を入力として事前に学習済みのAIに様々な診断や判定を行わせることでその場で情報の見える化＋意思決定の支援を行うことが出来る。

© 2018 NTT DATA CCS Corporation

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事例紹介

© 2018 NTT DATA CCS Corporation

17事例紹介①

水稲生育診断圃場を撮影した画像から、生育ステージを診断して作業時期を提案する

分げつ期

幼穂分化

減数分裂期

期出穂期

登熟期

生育ステージの診断には熟練者の経験に基づく判断や高度な技術が必要

圃場画像と生育診断結果をAIに学習させる© 2018 NTT DATA CCS Corporation

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幼穂（顕微鏡画像）

事例紹介①

水稲生育診断国際特許出願済

水稲生育診断デモアプリケーション

その場で生育ステージがわかる
画像からAIが診断

圃場を撮影© 2018 NTT DATA CCS Corporation

19事例紹介②

雑草・病害虫判定

画像から雑草・病害虫の種類を判定し、適切な防除策を提案する

害虫（ウンカ）による被害

水田に発生した雑草（コナギ）

素人が見て分かるレベルの被害が出てからでは遅い© 2018 NTT DATA CCS Corporation

20事例紹介②

雑草・病害虫判定

水田雑草判定アプリケーション

画像からAIが診断

適切な防除策を提案

雑草を撮影© 2018 NTT DATA CCS Corporation

21事例紹介②

雑草・病害虫判定

病害虫の検出

画像のどこになにがあるか検出する
dorooi_damage

Inemizu_damage

dorooi

1枚の画像に複数の結果が存在する場合にも対応可能© 2018 NTT DATA CCS Corporation

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今後の展望© 2018 NTT DATA CCS Corporation

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追加学習
農家さんに使ってもらい、撮影データを追加学習させてAIモデルを更新⇒判定精度・バリエーションの向上
サーバ装置など
判定依頼

人間がチェックしOKなら追加学習

判定結果

AIモデル

※判定が合っているとは限らないので当面は人間による目視確認が必要© 2018 NTT DATA CCS Corporation

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Agri Drupalの可能性
位置情報
気象データ
農地台帳

空撮画像

smart
speakerSmartdevice

雑草・病害虫
情報

WEB

固定カメラ
画像

農薬散布
mobile

施肥
給水・排水
水位・水温
土壌情報

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VR/AR

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さいごに
21世紀、デジタルの『産業の米』はDrupal

質のよい米を育てるためには…
適切な水田管理が肝心＝© 2018 NTT DATA CCS Corporation26

© 2018 NTT DATA CCSCorporation