全農営農管理システム Z-GIS を用いた人工衛星リモートセンシング作物診断
マニュアル第 1.1 版【天晴れ連携】

令和 2 年 6 月
JA 全農耕種総合対策部

【目次】
I.

人工衛星リモートセンシングによる営農支援サービス「天晴れ（あっぱれ）」の概要 ···································································································· 1

II. リモートセンシング作物診断の実施
1. 全農営農管理システム Z-GIS を用いた GIS データの準備 ························ 3
2. 「天晴れ」の申込み ······················································································· 6
3. 診断結果データの Z-GIS への取り込み ······················································· 9III. 診断結果の活用方法
1. 基本的な活用方法 ··························································································· 112. 水稲栽培における活用方法 ··········································································· 12
3. 麦栽培における活用方法 ··············································································· 14

I.

人工衛星リモートセンシングによる営農支援サービス「天晴れ（あっぱれ）」の概要(1) 概要国際航業株式会社がサービスを提供する「天晴れ」は、人工衛星やドローンから撮影した地表画像をもとに圃場の状況を解析・可視化して、診断レポートを作成する営農支援サービスです。インターネットを通じて利用するクラウド型サービスで、平成 29 年(2017 年)10 月にリリースしました。
(2) 特長① 手軽にリモートセンシングを利用
Web を通じて診断を依頼し、パソコンやスマートフォンで診断結果を閲覧できるので、新たな機器導入が不要で、手軽にリモートセンシングを依頼できます。
② 多様な解析項目
水稲、小麦、大豆、牧草を対象に、水分含量やタンパク含量等の解析が可能です。解析項目は今後さらに拡大する予定です。
表．「天晴れ」の診断メニュー
作物
水稲

小麦
大麦
大豆
牧草

診断メニュー

診断時期

葉色（SPAD 値）

幼穂形成期～

タンパク含有率

登熟期以降～

籾水分率

収穫期

タンパク含有率

登熟期以後～

穂水分率

収穫期

穂水分率

収穫期

生育診断

中耕・培土を行う時期

収穫適期診断収穫期

雑草検出

1 番草～2 番草、草種ともに要相談

不良植生割合2 時期以上の診断が必要③ 撮影面積 1,000ha より申込み
人工衛星からのリモートセンシングは、最小撮影面積 1,000ha 単位より申込みを行います。以後、100ha 単位で加算可能です。診断レポートは生産者やグループ・団体ごとに小分けすることもできます。該当する撮影面積は、耕地面積ではなく、診断依頼するすべての圃場を囲った面積（農道や畔などを含む）が該当します。
詳細は下記ホームページをご覧ください https://agriculture.kkc.jp/-1-(3) 全農営農管理システム Z-GIS との連携について
Z-GIS を利用することにより、「天晴れ」の診断申込みが容易になります。
また診断レポートを Z-GIS 上で営農情報と併せて表示、編集することが可能になります。

②「天晴れ」の診断申し込み（圃場データのアップロード）①センシング対象圃場データの作成③診断結果の返却（結果データのダウンロード）※診断料金の決済はZ-GISユーザーと国際航業㈱間で行います。

④Z-GIS上で診断結果を表示

図．Z-GIS と天晴れの連携の概要-2-

II. リモートセンシング作物診断の実施
1. 全農営農管理システム Z-GIS を用いた GIS データの準備(1) センシング対象圃場の登録診断を実施者は対象圃場ポリゴンを Z-GIS で作成します。必要に応じて、生産者名、作物名、品種名、面積を登録してください。カラムは文字化けを防ぐために下記のように英字で作成してください。作物名（SAKUSHU）は必須で、水稲、小麦、大麦、大豆、牧草の中から選んで入力してください。
項目

カラム名

地区名

KUKAKUNAME

地域団体（共同施設など）

DANTAINAME

作物名

SAKUSHU

品種名

HINSHU

生産者名

NAME

また、
「ID」カラムを設定し、半角英文字と数字を組み合わせて圃場毎に任意の ID を振って下さい。この際、ID が重ならないよう留意してください。
NAME
生産者名

SAKUSHU
作物名ID

HINSHU
品種-3-

(2) センシングエリアの確認
センシングエリアを大きなポリゴンで囲って（8 角形まで）、外部ツール⇒面積計算を用いて面積を把握します。計算後、ポリゴンは消去します。

7,762,503m2≒7.76km2
センシングエリア
は8角形まで(3) 圃場データの保存
画面左側ツールバーのファイルの種類を「SHP」（Shape:シェイプファイル）にし、任意の名前を付けて保存します。ファイル名は半角英数字にしてください。

SHP

ファイル名は半角英数字
例：20200301ricecolor

ファイルの種類＝Shapeファイル-4-(4) 圧縮
Shape ファイルは複数のファイルから構成されます。すべてのファイルを選択し、右クリック⇒送る⇒圧縮（zip 形式）フォルダで圧縮ファイルを作成します。これで圃場データが完成します。

-5-

2. 国際航業㈱「天晴れ」の申込み(1) 利用者登録
天晴れホームページの新規お申込みページから、必要項目を入力、申請します。
https://agriculture.kkc.jp/「どこでサービスを知りましたか？」項目にて、「JA 全農からの紹介」を選択-6-

(2) 衛星画像による解析依頼
必要項目入力、Z-GIS 仕様出力選択し、Z-GIS で作成した圃場データ（1.(4)の Zip データ）を赤枠部分からアップロードし、依頼します。

Z-GIS用データにチェック圃場データをアップロード-7-

(3) 結果のダウンロード
ユーザ ID からログイン、マイページのトップ画面にて注文履歴を確認する
ことが出来ます。解析完了となると、データのダウンロードが可能となります。

Z-GIS用データは“uparay_fieldimage”となります-8-

3. 診断結果データの Z-GIS への取り込み(1) 「天晴れ」からダウンロードした Z-GIS 形式データの構成
ダウンロードしたファイルを解凍します。フォルダの名前は変更しないでください。

(2) 診断結果データの Z-GIS への取り込み
診断結果データ（フォルダ）、通常の Excel-GIS データの順に Z-GIS に取り込みます。
（逆の順序でも取り込めます）

フォルダごとDrag & Drop

通常のExcel-GISファイルをDrag & Drop-9-(3) ポリゴンの設定
通常の Excel-GIS ファイルのポリゴンに色がついていると、診断データが塗りつぶされてしまうため、設定⇒地図で、ポリゴンの塗色の濃さを「0」にします。
また、データを検索・抽出する場合、抽出したデータ以外の診断データを塗りつぶすために、無効ポリゴンの塗色を背景地図と類似した色とし、濃さを「200」以上にします。

(4) データ検索
データ検索機能を用いて、品種、生産者などを指定して抽出することができます。

凡例は小窓から引き出します- 10 -

III. 診断結果の活用方法
1. 基本的な活用方法
JA 全農では令和元年度産水稲、麦（小麦・大麦）について、全国 6 カ所の現地圃場でリモートセンシング作物診断および現地調査を実施し、それらの整合性を確認しました。
現在、リモートセンシグの診断結果は色で視覚化（ヒートマップ）されています。結果の活用にあたっては、現地の圃場状態を確認の上で営農管理に反映します。
例えば、平均的な生育を示す圃場、すなわち標準田（畑）を設置し、相対的な評価を行います。診断結果が最も高い圃場、低い圃場の状態も確認しておくことが有効です。Z-GIS は圃場毎に画像ファイル（.jpg のみ）を保存できます
ので、関係者で基準（見方）を統一することができます。
※診断結果は数値では出ません。また、診断ごとに色の基準が変わりますので、異なる時期での厳密な比較はできません。

図．水稲葉色（SPAD 値）の診断例- 11 -

2. 水稲栽培における活用方法(1) 葉色（SPAD）診断【診断時期：幼穂形成期】
水稲栽培では一般に幼穂形成期の葉色（SPAD 計、葉色板）診断により穂肥の判断を行います。近年は窒素栄養不足により高温障害の発生が懸念されており、出穂前に診断と追肥施用をする場合もあります。リモートセンシング作物
診断により圃場のバラつきを把握し、圃場毎に施肥量を調整することができます。
葉色が濃く、生育が旺盛な圃場は倒伏のリスクも高いので、そういった圃場は予め、対策をとることができます。（倒伏軽減剤施用など）(2) 籾水分、タンパク含有率【収穫前】
収穫前に籾水分を診断することにより適期刈取りができ、品質向上（水分低下による胴割れ粒の発生抑制）、乾燥コスト低減が期待されます。玄米のタンパク含有率は良食味米の作付け圃場の選定や、翌年の基肥施肥量を決定するために活用できます。

5月
田植

6月
活着診断を加味した施肥有効分げつ期

無効分げつ期

7月
幼穂

穂ばらみ期

8月
出穂葉色
追肥診断 倒伏軽減対策

9月
登熟期

籾水分適期刈取ﾀﾝﾊﾟｸ診断

図．水稲栽培におけるリモートセンシング診断と結果の活用- 12 -

ひとめぼれ（幼穂形成期）

生育が旺盛→追肥控えめ→倒伏軽減剤施用

生育が悪い
→追肥多め
→翌年の基肥多め→土壌診断実施•••

実測値（数字）：SPAD：33.6～38.1
宮城県仙台農業改良普及センターによれば幼穂形成期の葉色（SPAD）が37～39の場合、窒素1㎏/10aを追肥する。
現地の生育を確認しつつ、追肥量を調整できる。

図．ひとめぼれ圃場のリモートセンシング診断（葉色値）の例

SPADが高かった部分で倒伏

A

ほとんど倒伏はないBCA圃場：8㎏N/10a
B圃場：10㎏N/10a
C圃場：12㎏N/10a

全体的に倒伏図．異なる基肥窒素施肥量圃場におけるつきあかりのリモートセンシング診断（葉色値）の例- 13 -

3. 麦栽培における活用方法(1) 穂水分率【収穫前】
麦栽培においては収穫後の乾燥コスト削減のために、穂水分率を 30%以下に落とした後に収穫することが多いですが、一方で穂が降雨にあたると穂発芽が発生しやすく、収穫作業計画を綿密に立てる必要があります。リモートセンシ
ング診断により、圃場毎の穂水分率の高低が分かれば効率的な作業が可能になります。
(2) タンパク含有率【収穫前】
パン用小麦やラーメン用小麦の産地ではタンパク含有率を高めるための施肥法、栽培法が検討されています。リモートセンシング診断によりタンパク含有率のバラツキを把握し、品質の高位平準化を狙うことができます。診断のタイ
ミングは収穫期に近いほど精度は向上します。

図．小麦収穫期のリモートセンシング診断（穂水分）の例- 14 -

改訂履歴
版

年月

改定内容

第 1.0 版

R2.3

初版

第 1.1 版

R2.6

Ⅱ.1.(1)カラム名を追記

マニュアルについての問い合わせ先〒100-6832
東京都千代田区大手町 1 丁目 3 番 1 号（JA ビル）
全国農業協同組合連合会 耕種総合対策部
営農企画課 スマート農業推進室℡：03-6271-8274
E-mail：zz_zk_smart@zennoh.or.jp- 15 -