リモートセンシングの商用化について（考察）
２０１４年１月３１日
富士通株式会社
吉岡 英行 平山 慎作
澤根 慎児 吉田 正巳
安田 小百合Copyright 2013 FUJITSU LIMITED

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今回のご報告事項（１）取り組みメンバー
富士通株式会社）鹿児島支店 吉岡 英行
富士通株式会社）ｿｰｼｬﾙｸﾗｳﾄﾞ 澤根 慎児
富士通株式会社）九州BIC
安田 小百合富士通鹿児島インフォネット
平山 慎作
富士通EAST
吉田 正巳
その他 大勢の方々のご支援をいただいております。
（２）平成２３年４月～約２．５年にわたりICTと農業現場の普及施策について取り組みをおこなった。
（３）その結果見えてきたものをご報告させていただきたい。
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「お茶」について□鹿児島はお茶の生産量第2位
茶畑の1年の作業サイクル

１位：静岡 生茶：18,040t 面積：38,400ha
2位：鹿児島 生茶：12,750t 面積：26,700ha□お茶の収穫は年4回・1番茶、2番茶、3番茶、番茶。
最も単価が高価なのは1番茶□お茶の種類は大きく分けて2種類・リーフ茶→ 急須で入れて飲むお茶・ドリンク茶→ ペットボトル・パック等で提供されるお茶□Ａ農業法人の管理する圃場数
533圃場、14,466a （東京ドーム約31個分の面積）

4月が最も高額で取引され、作業量のピーク

圃場の様子
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Ｃｏｐｙｒｉｇｈｔ２０１０ＦＵＪＩＴＳＵ ＬＩＭＩＴＥＤCopyright 2010 FUJITSU LIMITED

お客様のニーズ

ＪＡ様

生産者様

営農指導業務にあたり生産活動にあたり・生産者様の圃場の状況が詳しくわからない（積算気温や土壌の状況など）

・圃場の状況を知りたい（害虫の発生など）
・適期摘採をしたい（収量の品質の最大化）

・生産者様に適期摘採を指導したい（収量の最大化・茶工場の稼働）

・自身の活動を適切に行いたい（防除・施肥・防霜のタイミングなど）

・生産者様の活動が適切か管理したい（防除・施肥・防霜のタイミングなど）

・防霜ファンの見回りの省力化など
・産地全体の品質や収量を向上させたい

省力化・コスト削減

指導力の向上富士通⇒ＩＣＴを活用してお手伝い出来ないか？
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Copyright 2010 FUJITSU LIMITEDお茶を取り巻くトライアルシステム・技術など
地図連携 圃場管理

ナレッジ連携（知見+農業DB)

防除予測(知見+ﾌｨｰﾙﾄﾞｻｰﾊﾞ）

圃場管理 生産履歴

リモセン・UAV

防霜ファン連携 Ｍ２Ｍ

乗用のＩＣＴ化

茶工場連携

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活用イメージフィールドサーバ「かも」

営農指導員

クラウドセンター

今年は例年より５日早いですよ農家

無線機
SS1：温度湿度センサー

そろそろクワシロが湧くから防除すっか

ソーラ電源システム
データロガー
40cm
20cm

バッテリ
設置場所

日毎気象データ
気温データ
湿度データ
日射量データ
土中温度データ
土中水分量データ
風向きデータ
風力データ

５TE：土壌センサー
5TE:土壌センサー
肥培状況

品種

生産現場

気象条件

病害虫情報

品質/収量情報

農薬散布
生産管理ノウハウ

圃場A

積算気象データ
積算温度データ
積算日射量データ
積算土中温度データ
データダウンロード
画像閲覧

積算温度デー
タ
2000
1500
1000
50
00

1
月

4
月

栽培／観測実績入力
積算温
（気づき）
日付
度
4月11日
5月5日
7月15日

650
800
1010

7日
月付

10
月

12
月

栽培／観測実績（気づき）
新芽萌芽を確認
１番茶摘栽
病害虫（ＸＸＸＸ）の発生を確認

フィールドサーバが定期撮影もしくはユーザ指示で撮影した画像を表示

・・・・・・ ｅｔｃ
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Copyright 2010 FUJITSU LIMITEDセンシング活用例①植物の発育段階モニタリング②生長モニタリング③水分欠乏・活性モニタリング④栄養欠乏モニタリング⑤植物の病気モニタリング⑥植物災害マッピング⑦収量マッピング⑧生長と収量予測⑨土壌特性マッピング⑩土壌水分モニタリング⑪雑草発生モニタリング⑫昆虫発生モニタリング⑬防霜ファンなどの稼働モニタリング
・・・
画像
・etc

画像・気温・湿度・土中温度などから各種センシングが出来ないか？
Ｍ２Ｍによる圃場設置機器の稼働モニタリングが出来ないか？

センシングに大きな期待
見回りなどの労力削減
適切な灌水管理
病害虫の早期発見
凍霜害対策 などなど・・・・・・・

時系列的変化や病害虫の発見など
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フィールドサーバの設置

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Copyright 2013 FUJITSU LIMITEDフィールドサーバの概要
フィールドサーバ
無線機
カメラ

タブレット

圃場の環境データを現場に行かずに確認、蓄積

インターネット

スマートフォン

パソコン

センサー
ソーラー
電源

バッテリー

ダッシュボード
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データビューワについて

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Copyright 2013 FUJITSU LIMITEDフィールドセンサーのビューワ「ダッシュボード」
生産者、
圃場選択

グラフ表示切替

グラフ表示

圃場見回りコメント入力

撮影画像
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データ分析結果の反映
病害虫発生閾値を超えました。発生前に対処研究結果や研究論してください。

パラメータ設定画面

文を内容を利用

生産管理に有用な計算式、パラメータ、閾値を設定

生産者

設定閾値を越えたタイミングで連絡

タブレット表示対応

パラメータ設定された内容を画面表示

ダッシュボード
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Copyright 2013 FUJITSU LIMITED画像リモセンへの思い
この毎日撮る時系列な写真からなにかをガイドできないか?

人間がみてもつまらない・何もわからないがコンピュータが例えば３年分（1000枚）の写真を見比べて、瞬時になにかを教えてくれれば役に立つのでは？
また、他の圃場と見比べて何か教えてくれないか？
（生育が遅いだとか、病気がでそうだとか）
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お茶の品質（鹿児島経済連）

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サンプルのお茶
左から１Ｋｇ ５０００円・４０００円・３０００円。

５０００円

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４０００円

14３０００円

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なんか画像つながりがあるな・・・・・
このお茶がこの基準に照らしてどうすれば、最高品質に近づくかをガイドできれば画像解析に価値が生まれるのでは?
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Copyright 2013 FUJITSU LIMITEDということで、生葉の現場へ

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とにかく広大な鹿児島の茶畑

普通のスマホの写真なんかセンシングできないか?
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リモートセンシングに期待が・・・・

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リモートセンシング概要
１．リモートセンシングとは？
農作物に直接触れることなく、農作物からの光の反射光を観測することで、農作物の生育状態等を把握する技術

作物情報
取得

反射光センサー付
カメラ

２．リモートセンシングによる効果
リモートセンシングを活用することで、◇非破壊により、農作物の内部成分や活性度合を推測できる◇生育モデルを構築することで、収量を予測できるなどが可能となる
非破壊により、生育状態を把握することで、生育状況に応じ、施肥量調整等の対応をすることが可能となる

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リモートセンシングへの取組み
富士通鹿児島インフォネットが鹿児島大学様と共同研究していた
１．研究機関との連携
鹿児島大学農学部殿と連携し、リモートセンシング技術へ取組だことがある

２．農学部殿研究内容紹介
茶葉を特殊なフィルタを取り付けたデジタルビデオカメラで撮影し、その画像を解析することで、茶葉内部の含有成分、活性度を推定するというもの
他に、いもの収量予測を行ったことがある。
解析

結果

フィルタ無し画像

フィルタあり画像

輝度値分割画像

新芽抽出画像活性度推定画像

内部成分値を推定

白い部分が新芽である

白い部分が活性が高い

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近接リモートセンシングの研究結果例
窒素含有率(％)

76.5萌芽日

Field 2

左図 . 新芽の窒素含有率の経時変化

6Field 7

茶場の品質指標であるAF値と窒素含有率は非常に高い相関関係がある。
左図は、萌芽日からの新芽の窒素含有率の経時変化を示す。

5.554.5
49095

100105110115
DOY（1月1日を１とした日付）

120125

立派な研究成果がある
7y = -19.08x + 23.46
r = -0.92

右図 . 窒素含有率とリモートセンシングデータとの関係
リモートセンシングによる測定結果と窒素含有率は高い相関関係がある。
これよりリモートセンシングを利用して茶の品質推定が可能。

窒素含有率 (%)

6.565.554.54

・ 窒素含有量は、肥培状態にも相関があると言われており、リモセン活0.88

用で施肥管理への応用も考えられる。
・ 目では判断しにくい、茶葉の内部状況や生育状況を定量的に表現する事が可能となる。

0.90.920.940.96

リモートセンシング測定結果

・ リモセンデータも気象データと同じく、ナレッジの１データとして取り扱う。

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Copyright 2010 FUJITSU LIMITEDリモセンの研究成果を見てこんな立派な成果があるのなら・・・・・

これは商用サービスになるに違いない

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商用サービスのイメージ～統合診断書の作成～

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Copyright 2013 FUJITSU LIMITEDタブレットに圃場毎のきめ細かい診断・ナビ

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圃場のICTを一元化
品種

病害虫情報

品質/収量情報

生産現場

栽培管理

気象条件

肥培状況

農薬散布

ﾘﾓｾﾝ

生産管理ノウハウ

統合化
ﾌｨｰﾙﾄﾞｻｰﾊﾞ

土壌診断

写真記録
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Copyright 2013 FUJITSU LIMITED診断書詳細イメージ（統合診断）

芽数マップや植生指数

土壌分析／追施肥設計

積算温度/防除指針
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Copyright 2013 FUJITSU LIMITED

リモセンの商用化イメージ

こうした植生診断書に意味があって、年４回くらいの診断に１回５００円くらいの価値があれば使ってもらえないか、ビジネスにならないか検討を開始した。
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Copyright 2013 FUJITSU LIMITEDということでリモセンにチャレンジ

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Copyright 2013 FUJITSU LIMITEDUAVを活用した営農支援の取り組み

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使用機材概要

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Copyright 2013 FUJITSU LIMITEDUAV撮影画像。可視光RGBのB(青)を省いている。Bの代わりに近赤外を撮影。
強風のため上空２０Mからの撮影。風速５M以上では撮影が厳しい。

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Copyright 2012 FUJITSU LIMITEDＵＡＶ撮影圃場と新芽数サンプル測定：新芽数サンプル採取地点
数字：新芽数サンプル値：５ｍの距離、畔３番目（５．４ｍ）の地点を計測

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Copyright 2012 FEAST

圃場新芽数調査結果
枠(20cm×20cm)内の芽数を計測

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Copyright 2012 FEAST

Ａ圃場の解析結果（中間報告）
植生指数（ＮＤＶＩ）マップ

新芽数マップ拡大イメージ

植生指数が比較的高く、葉色が濃い部分になります。
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Copyright 2012 FEAST植生指数（ＮＤＶＩ）
植生指数とは一般的なカメラのフィルター

緑(Green)

ＵＡＶに取り付けている
カメラフィルター

赤赤（Red）(Red)

青緑

赤外線(Blue)(Green)(Infrared)

カメラは、取り外しができるようになっている。

植物の緑葉は青領域(Blue)と赤領域(Red)の波長を吸収し、近赤外線領域(Infrared)の波長を強く反射します。
この赤領域と近赤外線領域の波長を利用して、NDVI（正規化植生指標）を求め、お茶の葉の植生を判断する。

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Copyright 2013 FUJITSU LIMITEDＮＤＶＩ関数（参考）・デフォルトの NDVI 計算式
NDVI = ((IR - R)/(IR + R))
IR = 赤外バンドのピクセル値
R = 赤色のバンドのピクセル値
この指標は -1.0 ～ 1.0 の間の値を出力し、主に緑を表す。負の値は主に雲、水、雪から生成され、ゼロに近い値は主に岩や地表から生成される。NDVI の値が非常に低い（0.1 以下）場合、岩、砂、または雪に覆われた不毛地帯を表す。中程度の値（0.2 ～ 0.3）は低木や草原を表し、高い値（0.6 ～ 0.8）は温帯林および熱帯雨林を示しています。
今回のＵＡＶ解析画像は、ArcGISを使用している。
・ArcGIS で使用しているNDVIの計算式。
NDVI = ((IR - R)/(IR + R)) * 100 + 100
この式の結果は 0 ～ 200 の範囲の値になり、符号なし 8 ビットデータの構造に適合している。
参考ＵＲＬ：
http://help.arcgis.com/ja/arcgisdesktop/10.0/help/index.html#//009t
00000052000000
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実際 圃場でたくさん撮影

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Copyright 2013 FUJITSU LIMITED狙い①１年半で５００圃場を３回（１５００回）UAVで撮影・DB化②フィールドサーバの積算気温などのデータも取得

圃場DBの作成・UAV操作スキルの習得・データ解析スキルの習得・商用化の道筋への目処などを目的に実験事業をおこなった（まだ１０ケ月）

課題が見えてきた
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現在の取り組み状況
A
BICH

D

ＵＡＶ撮影

G
E

解析画像とSPADデータの蓄積
FUJITSU CONFIDENTIALJFＳＰＡＤ調査

画像解析
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Copyright 2013 FUJITSU LIMITED植生マップについて
植生のパラメータ

ＵＡＶ解析画像（○○圃場）

植生分布凡例
植生が高い

植生低い

植生高い

植生が低い

植生を色分けして表示しているので、容易に植生を判断することでできる。

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偏差値マップ○○圃場（偏差値）

偏差値のパラメータ

偏差値分布凡例
偏差値
低い

65以上
60～64

偏差値
高い

55～59
45～54（標準）
40～44
35～39
34以下

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植生のばらつきを判断することができる。

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４．○○様圃場①の植生画像（8月～11月）

植生が低い箇所は青丸している。

8月

９月

植生が高い箇所を赤丸している。

１１月

１０月
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活用シナリオ（想定）

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Copyright 2013 FUJITSU LIMITEDデータ利活用目的
植生値マップ

偏差値マップ

・病害や病虫、霜などの被害対策
・施肥や防除のコスト削減

提案
農家独自の年間植生指標作成

一番茶の品質・収量への手助け
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農家独自の年間植生指標作成（提案）
品種：ゆたかみどり
植生値/月
植生値（１年目）
植生値（２年目）
植生値（３年目）：
年間植生指標123456789 1 0 11 1274 75 76 8 0 8 0 72 70 60 5 4 6 8 71 72
73 80 82 8 5 7 9 75 70 55 5 0 6 8 69 70
70 69 75 8 2 7 8 71 69 61 5 2 6 9 68 69：：：：：：：：：：：：
72 75 78 8 2 79 73 70 59 5 2 68 69 70※黄色で塗りつぶされた値はSPADの計測値であり、それ以外は予想値。

上記のような独自の年間植生指標データが得られる。
◎年間植生指標データのメリット
・病害虫や病害、霜被害の早期発見。
・追肥・施肥の散布時期の目安。
・お茶の品質改善の糸口。
・栽培状況の判断基準。
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Copyright 2013 FUJITSU LIMITED農家独自の年間植生指標作成（提案）
追肥作業

栽培状況から生育の状況から即時に対応することで品質の良いお茶づくりができるではないか対応なし

栽培状況を独自の年間指標の基準と比較しながら栽培することで、栽培の補正が可能になる。
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商用化の課題FUJITSU CONFIDENTIAL

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Copyright 2013 FUJITSU LIMITEDUAV近接リモセン商用化の課題（１）解析ソフト購入やUAV購入で約１０００万円の投資。
（２）１回の撮影に2人必要（SEなら１人日８万円なので１６万円/日）（３）解析に約１週間がかかる（撮影データの圃場紐付けが目視のため）など３０圃場の撮影・解析に大きなコストが発生（４）当初１年半で５００圃場×３回の１５００圃場撮影できる見込みであった（１０ケ月で３０圃場）（５）今の、解析データを見ただけでは何も得られない（普通の人は意味わからない）
1圃場あたり１回約２０万円～３０万円のコストになる
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何か抜本的な対策が必要（１）安くて、使い勝手のいい国産UAVが必要⇒md200は小型。風に弱くて、飛行が難しい。
バッテリーが毎年交換（３５万円/年）
修理費用が高い（２回壊した）（２）そもそも、全部の圃場をUAVで撮影するのは無理（２０分くらいしか飛ばない）（３）SEのスキルアップを図る（解析スピード上げる）（４）目視による手作業をなくすなどなど・・・・・

決め手にかける（５００円は無理そう）
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Copyright 2013 FUJITSU LIMITEDひらめき １

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Copyright 2013 FUJITSU LIMITEDUAVで撮影した圃場は１ケ所のみであった・・・・

UAVで撮影した圃場

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Copyright 2013 FUJITSU LIMITED新井先生の調査手法の意味するもの
人口衛星による撮影 同じタイミングで同じ場所のUAVのデータと人口衛星のデータがあれば、それを元に他の場所の人工衛星のデータを補正しているのでは？
UAVによる撮影
鹿児島でもUAVで撮影したのとほぼ同じ精度で衛星データを補正できるのではないか?

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ひらめき ２

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Copyright 2013 FUJITSU LIMITED試験場の防霜ファンにはカメラがあったな・・・・

圃場を常時センシングしているのでは・・・

ここの通年のリモセンデータと収穫実績（１葉期や茶芽長など）などのデータがデータベースになっているのでは
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１２ケ月の基準DBが作成できれば・・・・
植生値/月
植生値（１年目）
植生値（２年目）
植生値（３年目）：
年間植生指標1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1274 75 76 80 80 72 70 60 54 68 71 72
73 80 82 85 79 75 70 55 50 68 69 70
70 69 75 82 78 71 69 61 52 69 68 69： ： ： ： ： ： ： ： ： ： ： ：72 75 78 82 79 73 70 59 52 68 69 70

NDVIのDBと収穫実績など

DBつくりのためのサンプルデータは茶畑の固定したカメラで撮ればいい。
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Copyright 2013 FUJITSU LIMITEDひらめき ３

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フィールドサーバには時系列な圃場写真があるな・・・・

この普通の写真とUAVのリモセンデータを結びつけて・・・

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57Copyright 2013 FUJITSU LIMITEDこの３つを結びつけると・・・・・・
人口衛星による撮影Ｃ

UAVによる撮影 関連付け

Ｂ
A

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こんな式が出来ないか？

A×何か=B=C×何か
補正パラメータα

補正パラメータβという事は、AかBかCの何かのデータがあればその圃場の植生指数などが推定できないか？

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Copyright 2013 FUJITSU LIMITEDひらめき１・２・３をあわせるとFUJITSU CONFIDENTIAL

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お互いのデータ相関から植生指数が割り出せないか？
・・・フィールドサーバの画像がある地域
・・・人口衛星の画像がある地域

・・・UAVの画像がある地域
さらに、積算気温や土壌データ
施肥データや整枝日など全部揃っている圃場を作る
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Copyright 2013 FUJITSU LIMITEDこうしたDBと解析APLの整備で診断書を配信できないか?

鹿児島お茶
画像・植生DB

画像解析
DB参照

ネットワーク

診断書
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計算によるNDVIの増幅
A×α2000倍に増幅

圃場数
1万

A×α=B=C×β
推定式
で求める
NDVI

フィールドサーバの画像

圃場数
1千C×β

人口衛星データ圃場数 ５
UAVのNDVI=B
FUJITSU CONFIDENTIAL=C×β=63

A×α
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～生産者様に画像を取得してもらえば～

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たとえば、生産者が写真を撮ってこれをクラウドで解析すれば・・・

調査写真

写真にはGIFタグと日時が自動的に付与されるので誰が（スマホID）・いつ・どこで撮った写真か自動的に集計・解析できないか・・・・

クラウドに集積FUJITSU CONFIDENTIAL

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Copyright 2013 FUJITSU LIMITED簡易センシングができないか・・・・・
クラウド解析

ネット
AR表示
ここは輪斑病かも見回り中の画像
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ウェアラブルな視界共有メガネで圃場を見るだけで診断できないか?

鹿児島お茶
画像・植生DB

画像解析
DB参照

ネットワーク

植生指数○○です。
平年より３日生育早い

見るだけでリアル解析
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