2018 Fiscal Year Annual Research Report
Unmanned Aerial Vehicle for fertilizer management to adjust future fertilizer application rates
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16K00658
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| Research Institution | Tokyo University of Agriculture |
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Principal Investigator |
松村 寛一郎 東京農業大学, 生物産業学部, 教授 (10333551)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
井上 聡 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 北海道農業研究センター, 上級研究員 (20354011)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | ドローン / 地理情報システム / 農業ICT / 可変施肥 / リモートセンシング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
酪農経営に対するドローンの適用可能性を探るために、農薬や肥料の可変散布の可能性および急峻な放牧地におけるドローンを用いた肥料散布の可能性を検討した。酪農家の全面的な協力を得て、年に3回ある刈り取り時機を挟む時期を考慮して、定期的にドローンをミッションプランナーソフトを用いて自動飛行飛行経路を設定して、牧草地の上空を自動飛行させた。一定の時間間隔（約５秒）で可視画像と近赤外画像を撮影しデータベース化した。得られたデータに対してPhotoScanソフトを用いて合成して、標高データと複数時期のオルソ化された広域データを作成した。作成されたデータを2017年及び2018年の２年間にわたり、刈取前後の植生指数の空間的な変化を把握することをおこなった。特に2018年は、ハンドヘルドセンサーを組み合わせることで植生指数の補正についても検討した。可変散布を行うことで、農薬や肥料代の削減につながり、施肥の過不足を示す空間データの活用により、酪農家の労働コスト・経営コストの削減、余剰肥料の地域環境への負荷低減など、多面的な活用のための基礎データとしての利用が期待できる。
衛星リモートセンシングの利用も同時に進められた。衛星リモートセンシングの運用コストは固定費であり、利用者の増加に伴って運用すればするほど収益に繋がるメリットがある。リモートセンシングには、曇り空の場合には、植生データを含む地表面のデータを取得できないことが問題点として挙げられてきたために、固定翼機材を用いた地表面観測の可能性についても検討した。ドローンを農業へ適用する際には、観測拠点数が増加した場合に、変動費である運用のための機材と人材コストの増加に注意が必要となる。本報告書で示された調査結果および試行事例をきっかけとして、酪農経営へのドローンと衛星画像データの適用が広く浸透し、効率的な酪農経営につながることが期待される。
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