学生や大学院生および実務者のための特別講義（東京農工大学大学院農学府修士課程の講義を元に編集）

コミュニティベース精密農業の理解のために （３）2019.6.15

澁澤 栄
東京農工大学大学院 農学研究院
農業環境工学部門
１. 考え方と担い手
２．精密農業の経済性
３．精密農業技術
４．意志決定支援システム

５．農業知財と地域ブランド
６．農業情報の創成と標準化
７. GLOBAL G.A.P.と安全保障
８．アグロメディカルフーズ
1（中国農業大学のWang Maohua教授と中国農業の機械化５カ年計画を相談しているところ）

今回は精密農業を実行ないし支援するための技術について紹介する。第１回でも紹介したように、環境保全と収益向上のトレードオフ問題を同時に実現する営農マネジメント戦略が精密農業である。それを現実の課題にしたのが、１９９０年代初期に、軍事技術であるＧＰＳ（汎地球測位システム、人工衛星による高精度な地上測位技術）の民間解放であった。
その後、マネジメント戦略Precision Management Strategyの発達とともに、それを実現する技術群が世界中で開発され、また技術の多様な運用方法が試みられている。現在では、技術シーズ先行型（先に技術開発に投資し、あとで利用方法を考える）からニーズ駆動型（先に市場ニーズを調べ、あとで技術開発を行う）へと技術開発の様子が変わり、技術の成熟化が進んでいる。

1

精密農業技術による農法５大要素の記録と情報化
農産物

記載方法の開発が鍵

量・品質判定法

農法の５大要素
経営診断・意志決定
家柄・趣味・農家集団

農家の動機
地域システム

作物

ほ場

品種（DNA）
発現形
環境応答
観測方法
診断・処方箋

土質・土性
物理性・化学性
サイズ・形・分散
栽培歴・改良歴
気候・気象・潅漑

電子情報化 自立した営農 収益性

物流手段・方法
ロジスティックス
ビジネスモデル
制約・条例・法律
慣習・団体

技術
肥培管理ノウハウ
農業機械・施設
作業要素の体系
可変作業
環境負荷軽減環境保全

意志決定システム
可変作業技術
ほ場マッピング技術
精密農法の３要素技術（時間・位置依存のばらつき管理技術）@Shibu20192

まず農法の５大要素と精密農業技術との関係を紹介する。
農法とは、地力維持（土地の生産性）を基調とした良質農産物の安定生産をめざす技術体系であり、五つの技術要素から構成される。作物品種、ほ場条件、利用技術、地域システム、そして農家の動機である。例えば、ほ場条件は、ほ場サイズや道路のアクセス、灌漑施設の有無、土性、気象や気候などのサブ要素からなり、それぞれが人工的に制御可能なものから環境制約になるものまで、さまざまであり重層構造をもつ。これらの中心に位置するのが農家の動機であり、蓄積した技能や家柄、あるいは学歴や所属する団体などが関係し、農家の価値観に依存する。
精密農業技術は、ばらつきを記録するほ場マッピング技術、意思決定支援システム、ばらつき対応の可変作業技術から構成される。ほ場マッピング技術は、作物やほ場のとらえ方に変更を迫り、意思決定支援システムは農家の動機に変更を迫り、可変作業技術は利用技術と地域システムに変更を迫る。三つの技術は農法の五大要素に同時に変更を迫る農業の大変革なのである。

2

コロンビアで精密農業2016

NDVIマップ

収量マップ

収量マップの解釈

日本で検討会実施@Shibu20193

ほ場マッピング技術で最も注目されるのは，収益に直結する収量マップ技術である。
穀物収穫は機械化が進んでおり，収穫した穀流量やグレンタンクの重さを刻々と測定するセンサーを設置して，GPSの位置情報とあわせて収量マップを描くことができる。上図では，精密農業の導入4年目のコロンビアで，稲作組合が収量センサーを購入して収量マップを作成した例である。衛星サービスの生育マップ（NVDI）と土壌マップをつきあわせ，なぜこのようなばらつきが現れたのか相談している。
日本では，精密農業導入から20年経過し，ようやく農家がほ場マップを手にして相談する場面がれた。
欧米では，収穫の機械化が実現されている加工用トマトや芋類，果樹などは，収量センサーを工夫して設置し収量マップを作成している。だが機械化されていなければ収量マップ作成は困難である。
新たな挑戦は，手収穫作業の情報化である。収量マップのための野心的課題であるが，まだ手がつけられてない。

3

ばらつきを克明に記録する技術が準備されつつあるMC化学分析

分光分析

SOM

pHEC

CEC

TC

リアルタイム土壌センサー

抵抗荷重計

回転中心可視光集光フ ァイバーＣＣＤカメ ラ固定棒
進行方向

NH4Humid

地表変位計

チゼルプ ラ ウ垂直切削刃

近赤外光
集光フ ァイバー
放射温度計

水平切削刃

NO3TN

P-a

PAC

切削抵抗
ＥＣ電極 均平板

土中観測面 照明用光フ ァイバー土壌成分マップ
4 ha 畑地, 北海道芽室
2008年観測.
(Kodaira et al, 2012)4

続いて土壌マッピング技術を紹介する。
時間と位置のデータに土壌分析値を加え、描画ソフトを利用すると土壌成分マップが得られる。時間と位置の測定が機械化され、土壌サンプルをマニュアルで収集し、ラボで分析後に土壌マップを提供する方法が一般的である。土壌分析費用は、一つののサンプルあたり、１０〜15成分で１０ドル、すなわち千円程度が国際相場である。しかし１枚のほ場から数十点の土壌サンプルを収集分析する時間とコストが普及の障害になっている。日本では
過去２０年間、土壌分析価格が1サンプルあたり五千円〜二万円など、国際相場からみて異常に高すぎる。是正が必要である。
土壌マッピングの機械化には様々な試みがなされている。上図
は、トラクタ搭載のサブソイラに付加した土壌センサで、土中に横トンネルの観測空間をつくり、光センサーや画像カメラなどで同時に複数の情報を収集する装置である。複数の土壌成分マップが同時に得られる。ほかに電気抵抗や電磁誘導を利用した土壌ＥＣの測定技術も開発されている。空撮の試みもあるが、土壌表面の情報しか得られないので、利用方法には制限がある。

4生産地における新技術パッケージの例
土壌センサーの改良と収量センサーとの組合せ

検量線作成とドットマップ作成

精密農業技術パッケージ化の試み
圃場マップの計算例（ドットマップ）
施肥前全窒素R2=0.832

収穫後全窒素R2=0.855

収量

R2=0.977

1600

技術パッケージの構成

小麦重量(含水率12.5％)(kg)

1400

y = 0.0008x2
R = 0.997

1200
1000
800
600
40020000500000

1000000

1500000

2000000

電圧積算値(mV)

リアルタイム土中光センサー
リアルタイム土中光センサーによる近赤外反射スペクトルの取得

自脱式収量コンバインによる小麦収量データの取得

群馬農技セ
2005-2006

土壌マップ

施肥前
全窒素
マップ

収量メーター付きコンバイン

収穫後
全窒素
マップ

収量マップ

収量マップ

協力:中央農業総合研究センター，北陸水田利用部，作業技術研究室 帖佐ら
Shibu(070412)

Shibu(070412)

作業サイクル
モデルの提案

リスクとコストの戦略目標

ほ場マッピングの仮想表示例
計算結果（10m×10mグリッドマップ）
平均値を利用

15.0 15.0 15.0 15.0

12.4 12.6 11.6 10.7

15.0 15.0 15.0 15.0

12.5 12.9 11.4 10.6

15.0 15.0 15.0 15.0

12.6 12.7 10.8 10.9

15.0 15.0 15.0 15.0

12.9 12.1 10.6 10.5
12.7 11.3 10.1 10.4
12.3 10.3 9.9 10.2

Nbefore15.0 15.0 15.0 15.0
15.0 15.0 15.0 15.0

11.9 10.0 9.7 10.5

15.0 15.0 15.0 15.0

11.4 9.8

15.0 15.0 15.0 15.0

9.9 10.6

11.3 10.0 10.0 10.8
2.36 2.67 2.70 2.64
2.74 3.04 2.51 2.67

11.2 10.2 10.3 10.8
11.7 10.7 10.7 11.1

2.80 2.83 2.52 2.63

グリッド内には数十点のデータ

Ninput15.0 15.0 15.0
15.0 15.0

9.2 10.0 10.7 9.8

15.0 15.0 15.0 15.0

入力

14.8 14.3 13.5 13.3

9.514.6 13.9 13.8 13.4

9.4

14.1 13.3 13.7 13.4

2.68 2.66

Ncrop

11.0 9.9

8.9

11.0 9.8

8.6

8.8

10.9 10.0 9.0

9.4

9.1

Nafter

13.6 12.8 13.6 13.6
13.3 12.4 16.1 14.5

出力
表面流出

Nloss

Nbefore:施肥前土壌中窒素量
Ninput :施肥投入窒素量（均一）
Ncrop :植物体窒素吸収量
Nafter:収穫後土壌中窒素量
Nloss:圃場外窒素流出量(単位は全て（g/a）)

12.9 12.1 15.8 16.3

10.8 10.0 9.2

9.3

12.8 12.3 15.8 16.5

2.68 2.49 2.27

10.9 10.1 9.3

9.8

12.7 12.6 13.7 16.1

2.64 2.70 2.33

11.1 10.3 9.7 10.2

13.0 12.7 13.7 15.9

Shibu(070412)

大気放出(脱窒等)

窒素投入量（Ninput）

15.6 14.9 13.1 13.2

9.9 10.6 9.8 10.0
10.5 10.4 9.3
10.8 10.1 9.0

2.70 2.63

窒素流出量(Nloss)

植物体吸収窒素量（Ncrop）

16.2 15.1 13.0 12.6

2.72 2.84 2.48 2.55

2.68 2.70

窒素流出量推定方法：窒素フロー図

15.0 15.0 15.0 15.0
9.9 10.9 10.6

8.8

2.73 2.76 2.58 2.61

2.69 2.69 2.39 2.26

計算アルゴリズムの開発
ほ場GIS
プラットホームへ@Shibu2019

施肥前土壌中窒素量（Nbefore）

拡散

収穫後土壌中窒素量（Nafter）

地下浸透

出力

Nloss = (Nbefore ＋ Ninput ) ー− (Ncrop ＋ Nafter )5Shibu(070412)

土壌マップと収量マップを用いると、仮想の環境負荷マップという新しい土壌情報を創造することが出来る。
上図は、2005年から2006年にかけての群馬県農業研究センター小麦ほ場の試験結果である。播種前と収穫後に土壌センサ
SAS1000を走らせ、複数の土壌成分マップを得た。また収量メー
タ付きコンバインにより、籾質量、水分、タンパク含量などの詳細マップを得た。全窒素に着目し、入力量として施肥と播種前土壌窒素、出力として作物吸収窒素と収穫後の土壌残留窒素を計算した。作物吸収窒素は、麦株サンプルの分解調査により、籾質量と作物体窒素の関係を推定した。10mグリッド内の数十点の平均値と分散を求め、図のようにグリッドマップで表現した。
入力と出力の差が環境中に流亡した窒素になる。施肥量より多くの流亡窒素が得られたグリッドは、環境負荷の危険性が高くなる。実際には作物が枯死するなどで収量が極端に低い場所であった。
この試験では、収量マップ、タンパクマップ、環境負荷マップを用いて、適正な全窒素量の範囲を相談した。

5

可変作業機械の例

https://search.yahoo.co.jp/image/search?rkf=2&ei=UTF8&gdr=1&p=Nsensor#mode%3Ddetail%26index%3D6%26st%3D141

https://search.yahoo.co.jp/image/search?rkf=2&ei=UTF-8&gdr=1&p=Nsensor#mode%3Ddetail%26index%3D8%
26st%3D141

Ｙａｒａ Ｎ-センサ
作物葉の緑色程度を分光反射光で計測してNVDIを推定値し、追肥の量を制御する
可変施肥機械。
参考：ＮＶＤＩ（正規化植生指数）は葉緑素量と光合成活性の指標として用いられる

ロボット農機の登場
https://agrijournal.jp/material/42415/@Shibu20196

ほ場のばらつきに対応する技術として可変作業技術がある。農家が作物の様子を見ながら追肥量を調整する作業は、かねから「追肥」という可変作業であった。しかし機械化による均一作業になると、作物の様子に合わせて追肥量を調節する作業がなかなか難しくなった。そこで登場しにたのが、N-センサを利用したブロードキャスタによる可変施肥機である。近赤外分光センサにより葉色の測定を行い、追肥量を調整することができる。
農薬散布の可変作業は期待されている。排除すべき雑草のみを検出して薬液散布をする自走式のスプレヤーや散粒機あるいは空中散布機であり、２割〜５割の薬液削減が期待できる。ただし、日本の農薬取締法では、面積あたりの薬液を溶いて所定面積に使用することが義務づけられており、残量薬液の処理方法が煩雑のため、薬液削減の可変作業は課題を抱えている。
ロボット農機と呼ばれる自律型機械が登場し、可変作業の高度化が急速に進んでいる。小型の除草ロボットは、比較的平坦な畑地での除草作業で効果を挙げている。グリーンハウスや植物工場内の自動作物ハンドリングも可変作業の一種である。

6

可変施肥田植機（研究開発中）
前輪付近で作土の深さとSFV（土壌肥沃度）を調べて、その情報に応じて田植作業と同時に施肥量を制御。

1枚の田んぼの中で、作土の深い所、肥沃度の高い所で、肥料の量を自動的にひかえます。

https://www.iseki.co.jp/cheer/ict/@Shibu2019

7

田植作業と土壌肥沃度検出と可変施肥を一つの作業で同時に実現する田植機が井関農機（株）から市販され、国内外で急速に普及しつつある。上図は研究開発中のほ場試験の様子である。
田植機の車輪沈下で耕盤までの作土層を推定し、電気抵抗による土壌電気伝導度ECを測定する、水田ならではの計測システムを搭載している。ECの値に対応して、側条施肥量を加減し、基本的には、事実に基づく施肥削減を実行する。通常の田植え作業をしながらの施肥作業なので、コスト低減のみならず軽労化と環境負荷軽減が同時に実現される。
日本の稲作では、多肥多収の技術体系が定着しており、減肥は収量低下に繋がるとの先入観が根強く、環境負荷軽減をめざす施肥削減は至難の業であった。しかし、土壌肥沃度を測定し、根拠データに基づいて収量低下の心配なく減肥作業が実行出来ることは、日本稲作の革命的な転換を引き起こすことになるだろう。化学肥料の投入量を欧州並みに半減することは国際的責務であり、このような収量安定・施肥削減の技術は世界からも期待される時代である。

7

生物系特定産業技術研究支援センター

可変施肥装置

http://www.naro.affrc.go.jp/org/brain/PF/kahensehi/kahensehi.htm@Shibu20198

農林水産省では、精密農業を導入するための施策を継続して取り組んできた。
土壌や作物のセンシング技術や可変作業機械の自動化、自律走行・農業ロボットの開発を主なターゲットにして、私が協力したものでも，略称で申し訳ないが，21世紀緊プロ(1998-2003)、精密畑作（2003-2007）、精密水田(2003-2007)、担い手育成ＩＴプロ(2007-2011)など，農研機構を中心に推進された。それらの一例として，水田管理車両に可変施肥装置を搭載したものが上図である。
また東日本大震災に対する震災復興プロ(2012-2018)では，開発した精密農業技術の多くが農業復興事業に貢献している。
施策展開に関する取り組みでは，農林水産研究開発レポート
No.24「日本型精密農業」 (2008)、ＡＩ農業研究会（2012-2014）、スマート農業研究会（2016-2018）などが進められ，農業リスク管理の面ではクローバルＧＡＰに対する国内法を整理したGAP共通ガイドライン（2010-2012）が整備された。

8施設用の供給・選果ロボット

近藤 直氏提供

ピーマン選果ロボットと選果マップの例

Qiao, J. et al. Mapping yield and quality using themobile fruit grading robot. Biosystems Engineering,Elsevier, 90(2), 135-142, 2005.

選果ロボットの開発普及は，農業生産の出口を情報化する日本の誇るべき技術である。
2002年、個々の果実を識別し、外部品質と内部品質の検査結果を加えた情報付き農産物を大量に出荷できる選果ロボットが石井工業（株）（現在のシブヤ精機（株））により開発された。さらに移動型選果ロボットが提案された。
通常、室内に設置された選果装置は、農家から出荷された果実を１個づつコンベアに乗せ、果実の全面を可視画像により外観品質を検査し、形と重さで等級階級を選別する自動機械である。選別された果実は、機械的に選別されて梱包されるが、微少な傷害などは人間が選別するものが従来であった。近赤外分光
反射特性などを利用して糖度判別ができるようになると、糖度基準の選別が可能になった。また近赤外画像や近紫外画像より表面のわずかな痛みが検出でき、軟X線画像より内部の腐りなども検出できるようになった。
現在では、コストと生産性を考えてさまざまな機能を選べる段階になっている。

9

古くから利用されている農作業意思決定支援システム DSSAT
Decision Support System for Agricultural Systems

作業計画管理支援システム

各種農作業に対して多くの意思決定支援システムが市販されている。

http://www.aginfo.jp/PMS/@Shibu201910

意思決定支援システム，あるいは判断支援システムは情報処理システムである。どんな判断をするのか，そのために必要な情報はなにか，情報の欠落がある場合の対処法はいかにしたらいいのか，そして投資（コスト）と期待（リスク削減や収益増）のバランスはどうなっているのか，などがわかりやすく提示される必要がある。
上図は意思決定支援システムの一例である。農作業決定支援
システムDSSATは施肥設計などの処方箋を提示するソフトで，米国の研究機関で20年以上前に開発され，現在も利用されている。欧米の畑作に適したソフトといえる。
日本の水田では，大規模なモノカルチャのようなものなので，営農組合などは，田植えや収穫などの作業集中を緻密に管理する必要がある。一枚ごとの水田情報を地域全体で一目瞭然に表示し，灌水順序や田植え作業，防除作業や収穫・乾燥・調整作業に対して，限られた資源や機械を有効利用するための作業計画が必要になる。管理区域が大規模によるほど作業判断ソフトの活用が期待される。

10

極限状態を想定した超節水精密農業技術の開発
精密農業：ばらつきの克明な記録に基づく，きめ細やかな農場マネジメント。
通常はＩＴを駆使した農業情報化を伴う。

従来の考え方本研究

ダムや大規模な潅漑施設による供給能力の増大

需要のばらつきに対応した
きめ細やかな給水システム

地表給水戦略転換
供給力増→需要対応へねらい
需要量の半減蒸散
蒸発毛管現象地中給水
保水領域

全層への均等潅漑
（灌漑需要の見積）

乾燥土壌@Shibu201911

可変灌水技術の開発研究の紹介である。
精密農業はほ場ばらつきの管理が主題だが，そのばらつきの主な原因である作物の生理特性を対象にした可変灌水技術を検討した。原理は簡単である。右図のように作物が吸水すると根の近傍の土壌水圧が減少するので，周囲から毛細管現象により水が移動する。これにサイホンパイプを接続すると，減圧に対応した水供給ができる。すなわち，作物ニーズに対応した灌水が可能になる。根の近傍のみ湿潤にし，周囲は乾燥状態で作物管理ができれば，灌水需要を大幅に削減することが可能である。
従来の灌漑計画では，対象とする農地の全面に亘って全層を潤す水量を水需要の基準にしていた。用水路の輸送効率や流亡損失などを加味し，莫大な水需要が見積もられる。それに対応するための貯水施設や輸送・配水施設が構築され，大型化が試みられたが，結局，偏在する水需要に対応することが困難であった。考え方を転換し，水需要の見積もりを半減できれば，既存の灌漑計画に十分な余裕が出てくるのではないかと考えた。

11

作物吸水量の計測システム
Shukri et al. Capillary Flow Response in a Soil-Plant System for Modified Subsurface Precision
Irrigation. Precision Agriculture, Open Access, April 2013, DOI 10.1007/s11119-013-9309-6(3)水位センサ(Watty, HLG1)(5)水位制御タンク(7)

電子天秤(A&D, GP32KS)(8)

土壌水分計(Decagon, EC-5)(11) 給水布（東洋紡）(12) 導水布（東洋紡）@Shibu2019

12

作業仮説を実証する実験を行った。
栽培ポットの中に土をいれてトマト（桃太郎）を1本栽培した。ポットの上面を密閉し，水が蒸発しないようにした。作物からの蒸散のみが水消費と見なせるようにした。厳密には，作物成長に従って作物の保水量も増えるが，蒸散に比べればわずかである。
ポットの底には導水用の不織布ひもを垂らし，給水カップに接続した。もう一つの給水カップを用意してパイプで接続し，水面が同期するようにした。給水カップの水位を自動計測し，水面を維持するように自動給水した。不織布ひもは毛管現象により水を供給し，水位が一定に保たれるように給水されるので，作物吸水に応じた微少灌水が可能になる。
このポット栽培システムは一坪のガラス温室（ファイトトロンという）のなかで管理された。自然日照のもとで，昼間25度，夜間15度の温度管理を行った。

12（参考）トマトの生育と収量調査 （各１株）

Stanghellini et al.,(2003)@Shibu2019

13

実験結果を紹介する。実験数が少ないので、一つの事例と考えてください。
左の表は、栽培期間中、１本のトマトの木より得られた果実を示しており、５段栽培で３６個と３０個、１個あたりの重さが平均110g程度、糖度が６．５度ないし７．３度であった。１リットルの水で何グラムの果実を生産したかは、水位一定で20グラム、水位可変で43グラムになった。
右の表は、論文で公表されているトマトの温室栽培の試験成績である。1kgの果実を生産するのに消費した水の量を比較したものである。世界先端の節水栽培ではイスラエル、アルメニア、オランダが進んでおり、20リットルから40リットルのデータがでている。農工大の実験結果は水位可変で23リットルとなった。
このデータをもって節水農業が実現できると考えるのは早計である。水源の確保や水管理，エネルギ（電力）管理，実用スケー
ルの栽培ノウハウ，出荷販売，リスク管理などの仕組み，すなわち農法を支える仕組みを整備する必要がある。

13

「超節水精密農業技術の開発」の研究全体像(CREST H22-H26)
適切な場所で，適切な時間に，適量の水を供給する需要対応型の高効率な節水農業システムをめざす。

※ 節水の施設園芸・植物工場※ 樹節水栽培「マルドリ」への応用※ 水田・畑作節水栽培「FOEAS」への応用※ 圃場内の土壌水分・養分のマップ化による給水・肥量の削減【開発技術要素】①作物吸水による土壌水圧減少に応じた毛管水潅漑システム②土壌保水量と植物水ストレスの計測システム③水浄化・再生利用システムと空調・環境知溶接システム
蓄熱冷媒等による消費エネルギー節約

省エネ型施設空調システム技術
環境調節の最適制御

高宣熱蓄熱材利用の省エネ蓄熱型空調システム

人工気象室でのトマト節水栽培実験

発凝固点降下による脱塩プ
ロセスの開発循環利用

天水・地下水
汚染水の利用水資源欠乏地域では僅かな汚染水も利用が必要

葉の振動→水ストレス
茎葉水ストレスの計測

節水潅漑システム
蒸散蒸発水位管理
タンク

浄化

応用場面

節水農業システム

水位管理

保水領域

給水タンク

可視画像

湿潤域の音波画像

湿潤域の計測乾燥土壌

毛管給水による微少地中灌水

湿潤域の熱画像

地上部ストレスと土壌保水量により給水量を管理@Shibu201914

超節水精密農業のひとつのかたちを示す。
毛管現象を利用した微少給水システムの栽培セットをガラスハウスで囲んでしまうという単純なアイデアである。土壌水分と作物のしおれ具合を鋭敏に観測し，品質と収量を害さない最小限の灌水システムが基本となる技術要素である。ガラスハウスの中を空調すると，空中の水蒸気を結露させて水に戻すことができる。作物吸水の９０％以上は蒸散により放出されるので，その還元水を利用すれば，しばらくは外からの水供給無しで栽培が可能である。これが第2の技術要素である。例えば砂漠地帯などに設置すると，地下水が重金属などで汚染されている地域が多い。簡便な水浄化システムを併設すると，比較的どんな場所でもこの栽培システムを設置できる。第3の技術要素である。ガス発電や太陽光パネルなどの複数電源装置を併設し，自立運転を可能にすることも重要である。第4の技術要素である。そして，この培地や作物のばらつきに対応した肥培管理が第5の技術要素である。実用的には費用対効果の見積もりが求められる。
今回の講義はこれで終わり。以上。

14