ドローンスカウトは、ドローン技術が進歩するにつれて、精密農業をさらに正確にする態勢を整えています。
連邦航空局によると、ドローンはすでに農場に到着しています。 2017年に登録されたすべての商用登録ドローンの48%が農業に使用され、不動産/航空写真に次ぐ機械の使用率が28%、産業検査がXNUMX%でXNUMX番目に高くなっています。
特殊農業は、ドローンの精密農業市場の一部です。 フランスに本拠を置く企業Delair-Techやアメリカの防衛ドローン請負業者であるAeroVironmentなどの航空会社は、統合センサー農業ドローンを特殊作物生産者に販売しており、北西部がターゲット市場です。
シアトルを拠点とするMicaSenseは、RedEdge-Mと呼ばれるマルチスペクトルドローンセンサーを販売しており、ワシントン州ケネウィックで開催された果樹栽培者の集まりなどの栽培者会議に参加しています。 その会議で、MicaSenseのCEOであるGabriel Torresは、同社が取り組んでいる作物負荷管理分析について話し合いました。
「私たちは農家や業界のリーダーと継続的に協力して、画像が特定の管理手法にどのように影響するか、または意思決定に関する主観性の一部を解決するのに役立つかを調査しています」と、エンタープライズソリューションマナルエララブのMicaSenseディレクターは述べています。 「私たちは、日々の農場の意思決定に画像分析を適用するための新しい方法を継続的に模索することに取り組んでいます。」
学者も、特殊作物のドローンの使用法を研究しています。 2018年XNUMX月のVegetableGrowersNewsは、ロチェスター工科大学とコーネル大学が、サヤインゲンの白カビに対する感受性を特定するためのドローンプログラムを開発するためのパートナーシップについて書いています。 ペンシルベニア州立大学では、エンジニアと園芸家のXNUMX人の研究者が、果樹の個々の花の被覆率と作物の負荷を決定するためのドローンプログラムに取り組んでいます。
兵士から大豆まで
進化するドローン技術は、あるセクターから別のセクターにまたがっています。 AeroVironmentのagドローンQuantixの最も初期の前身は、米陸軍と海兵隊が30年前に使用したPointerという名前の軍用ドローンでした。 同社は、9以降、湾岸戦争中に米国国防総省の主要サプライヤーとなり、これまでにDODで11つの記録プログラムを持っています。
Quantixは敵対者ではなく植物を調査することを目的としていますが、その垂直離着陸の概念は軍事プログラムに由来しています。 固定翼ドローンは、スペースシャトルのように垂直位置から発射しますが、作物の画像を長時間掃引するために飛行機のように水平になります。
「それは本当に両方の世界の最高です」と、AeroVironmentのコマーシャルセールスディレクターであるMarkDufauは述べています。
テクノロジーは進化を続けており、企業は精密農業に最適な新機能を見つけています。 基本的なリモートセンシング技術の1960つである正規化植生指数(NDVI)は、1970年代とXNUMX年代の衛星プログラムから生まれたとMicaSenseリモートセンシングアプリケーションスペシャリストのジョンスリックは述べています。
「できることはたくさんあります」とSulikは言いました。 「古いリモートセンシング技術の多くは、これらの価値の高い作物とは関係がありません。 彼らはあなたが知る必要があるほど多くの物語をあなたに伝えません。」
MicaSenseのRedEdge-Mは、赤、緑、青、近赤外線、および赤のエッジを測定するXNUMX台のカメラを備えています。
「マルチスペクトル画像は、ストレスのためにフィールドを偵察することになると、非常に洞察に満ちたツールであることが示されています」とエララブは言いました。 「マルチスペクトル画像から作成されたインデックスは、フィールド内の変動性を理解するのに役立ち、ストレスの場所にガイドして、ストレスの原因を絞り込むことができる代表的なサンプルを収集します。」
いくつかの異なるマルチスペクトルドローンセンサーが生産者向けに市場に出回っています。 ミネアポリスを拠点とするSenteraは、28月710日、DJIブランドのMatrice200シリーズ産業用ドローンでプラグアンドプレイ用にAGXXNUMXジンバルセンサーを販売すると発表しました。 SenteraのCEOであるEricTaipale氏は、この試合により「お客様が現場から実用的なデータを収集するのが非常に簡単になる」と述べました。
「私たちの顧客は、数十の異なるインデックス製品を製造し、農業、林業、環境保護の非常に多くの異なるアプリケーションで自動分析ツールを使用しています」と彼は言いました。 Senteraのセンサーには、FieldAgentと呼ばれるソフトウェア分析プラットフォームへのXNUMX年間のアクセスがパッケージ化されており、病気、害虫、その他の圧力の検出、不足の特定、栄養状態の評価に役立つ作物調査の洞察を提供します。」
ドローンも長距離を移動しています。 フランスでは、DelairのDT18 agドローンは、視線を超えて飛行すること、またはBVLOS操作が承認されています(米国のFFAは、BVLOSの飛行に対する免除を要求しています)。 DT18は、3G無線電話ネットワークで制御できるため、管制塔なしで何マイルも飛行できます。
「規制により高空飛行が許可されている場合、2,500回の飛行でXNUMXエーカー以上をカバーできます」と農林業製品マネージャーのLenaicGrignard氏は述べています。 「作物評価の生産性が非常に高くなるように、システムを同期します。」
見るのに十分な幅
ドローンは高価であり、到達が困難なエリアを偵察するのに主に役立ちます。 では、費用を正当化するために、農場はどのくらいの大きさでなければなりませんか?
独立して、DelairのGrignardとAeroVironmentのDufauの両方が同じ球場の数字を思いついた:1,000エーカー。
「米国では、1,000エーカー以上になり始めると、それは興味深いものになり始めます」とグリニャールは言いました。 Dufau氏は、XNUMXエーカーの敷居で、「中西部の生産者は実際にシステムに有用性を見出し始めている」と述べました。
しかし、どちらもすぐに付け加えました。多くの点で、特殊作物は列作物とは大きく異なり、投資収益率が高くなっています。
「それは本当にエーカーあたりの収入に帰着します」とDufauは言いました。 「中西部の列作物と特殊作物の比較に参加すると、トウモロコシや豆と比較して特殊作物にかかっている努力と収入の量のために、これらの数値は大幅に変化します。 特殊作物に入ると、その数は大幅に少なくなります。」
彼によると、その一例は、XNUMXエーカーほどの小さなブドウ園を最後にすばやくチェックするためにドローンを配備することで知られているワイングレープ生産者です。
「必ずしもそうとは限りません。『何を見つけますか?』」とデュファウは言った。 「それはあなたがそれを管理するためにあなたができることをしているというあなたにそのレベルの保証を与えるあなたが見つけないものです。 …(だけでなく)問題を見つけることができるだけでなく、問題がないことを知っているので、夜はぐっすりと眠ることができます。」
ドローン会社が特殊作物生産者がこの技術を購入する可能性が高いと考える理由のXNUMXつは、作物の価値が高いことです。
「ロークロップでは採用率が低く、その理由のXNUMXつは、トウモロコシの価格を見ると、この種の技術に投資する能力がないことです」とグリニャールは述べています。
MicaSenseのElarabは、専門の栽培者はこの技術に早く適応できるようだと述べました。
「高価値作物は、ブドウ園や果樹などのように、技術の初期のアダプターでした」と彼女は言いました。 「コーヒーや野菜のような他の作物にも多くの関心があります。
「多くの人々が精密農業に興味を持っており、特定の作物にはさまざまな採用率があります。 市場は毎年拡大しています。 多くの人が経営上の意思決定に画像を組み込むことに興奮しているので、間違いなく多くの成長が起こっています。」
データから意思決定まで
ドローンのデータと画像を生産者の管理上の決定に関連させることが不可欠です。
「センサーはデータを作成します」とMicaSenseのSulik氏は述べています。 「生産者が必要としているのは情報です。 したがって、業界が必要としているのは、データを関連性のある実用的な情報に削減するためのタイムリーな方法です。 それをスムーズにする必要があります。 そして、私たちはそれに取り組んでいます。」
DelairのGrignardは、このタスクをデータの「ボトルネック」と呼んでいます。
「ソリューション全体のアイデアは、取得からデータ処理まで、ワークフローのさまざまなステップでデータのボトルネックの一部を取り除くことです。これは、作物コンサルタントや栽培者の負担ではありません。」
分析ツールのXNUMXつは、栽培者が参照するためのマップを作成します。
「私たちは植物の健康と栄養素に対する植物の必要性を評価し、次に地図を作成します」と彼女は言いました。 「このマップは、たとえば窒素マップなどの処方箋として評価できます。」 DelairのDT18Agには、植物を数えたり、植栽のギャップを特定したりする機能もあります。
しかし、グリニャール試薬は、アルゴリズムは万能ではなく、結果は作物によって異なると付け加えました。 たとえば、イチゴの植物では、植物のカウントアルゴリズムは初期段階ではうまく機能しますが、植物が成長し、天蓋がかみ合い始めると、アルゴリズムは失敗します。
AeroVironmentは、樹木果実作物の植物カウントアルゴリズムに取り組んでいます。これは、XNUMX月に、現在のシステムへのアドオンとして利用できるようになるまでに約XNUMX〜XNUMXか月かかるとDufau氏は述べています。
可変レートアプリケーターは、精密農業で急速に発展しているもうXNUMXつの技術です。 ドローンデータの可能な用途は、データをドローンから肥料、農薬、および/または殺菌剤の可変速度アプリケーターに転送できるようにすることです。 個々の植物が必要な化学物質のみを入手することを意味する可変レートアプリケーターに結合された個々の植物のドローンデータ。
しかし、新しいテクノロジーが先導するところはどこでも、Dufauは、ドローンで作成されたマップは、将来、より正確になるだろうと述べました。
「あなたは葉から葉へ、枝から枝へと行き、最終的にはそこにある植物の健康を評価します」と彼は言いました。 「これらのタイプの精密地図は、長期的にはより良くなるだけです。 そして、この種の技術は、特に実際には実施されていない特殊作物において、いくつかの分野を推進しているだけだと思います。」
– Stephen Kloosterman、VGNアシスタントエディター
上の写真:固定翼のAeroVironment Quantixは、ホバードローンと同様の垂直離着陸機能を備えています。