農業用センシングシステム（2024年10月調査）
発刊日
2025/02/17
体裁
B5 / 36頁
資料コード
R66201202
PDFサイズ
8.4MB
PDFの基本仕様
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※紙媒体で資料をご利用される場合は、書籍版とのセット購入をご検討ください。書籍版が無い【PDF商品のみ】取り扱いの調査資料もございますので、何卒ご了承ください。
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カテゴリ
調査資料詳細データ
調査概要
本調査レポートは、定期刊行物 Yano E plus 2024年11月号に掲載されたものです。
リサーチ内容
～センシング＆データ解析により農作物の栽培条件を最適化
最小限の水や肥料で収量や品質向上が可能～
1．農業用センシングシステムとは
2．農業用センシングシステムにおけるセンシング対象による分類
2-1．土壌センサ
2-2．気象センサ
2-3．作物センサ
3．農業用センシングシステムにおけるセンシング技術による分類
3-1．リモートセンシング
3-2．IoTセンシング
3-3．スマートフォンアプリ
4．農業用センシングシステムにおけるセンシング用途による分類
4-1．作物管理
4-2．灌漑管理
4-3．病害虫管理
5．農業用センシングシステムに関する市場規模
【図・表1．農業用センシングシステムに関する国内およびWW市場規模予測
（金額：2023-2028年予測）】
6．農業用センシングシステムに関連する企業・研究機関の取組動向
6-1．株式会社コーデック
【図1．OKIPPAのシステム構成】
【図2．OKIPPAの端末とアウトプット例】
【図3．OKIPPAの計測項目一覧】
6-2．株式会社ジェピコ
(1)マルチスペクトラムイメージング
【図4．可視光から近赤外域の各波長の吸収/反射特性】
【図5．可視光(左)とマルチスペクトラムイメージング(右)の比較】
(2)マルチスペクトルカメラMicaSense®シリーズ「RedEdge-P」
【図6．AgEagle社のマルチスペクトルカメラ「RedEdge-P」】
(3)「RedEdge（旧モデル）」による画像取得事例
【図7．「RedEdge（旧モデル）」によって取得した各種インデックス画像。
RGB(左上)、NDVI(中上)、NDVI 2(右上)、NDRE(左下)、NRG(中下)、DSM(右下)】
6-3．国立大学法人静岡大学
(1)AIを用いた自動灌水制御手法によるトマト栽培
【図8．トマトの栽培実験風景】
【図9．新たに開発した灌水制御手法の概要】
【図10．収穫物品質と総灌水量】
(2) AIによるメロンの網目品質に基づくメロン等級判定モデル
【図11．AIが学習するメロン全周画像】
【図12．生成AIを用いたデータ拡張手法の概要】
(3)ワインブドウの小さな花を高精度にカウンティングするAIの研究開発
【図13．AI を用いた2ステップでの高精度なカウンティング手法】
【図14．高精度な花の検出結果（ステップ2）】
6-4．国立大学法人東京科学大学
(1)超スマート社会推進コンソーシアム（SSS推進コンソーシアム）
(2)スマート農業
【図15．SSSスマート農業教育研究フィールド】
(3)高橋研究室の取り組み事例
①日本特有の狭所急斜面森林環境対応型農業・林業協働作業小型自律ロボット（図16）
【図16．日本特有の狭所急斜面森林環境対応型農業・
林業協働作業小型自律ロボット】
②多変量リモートセンシングによる大規模植物フェノミクスデータと
次世代コンピューティングを組み合わせた
リアルタイム植物生育モデル構築と植物生育速度制御(図17)
【図17．多変量リモートセンシングによる大規模植物フェノミクスデータと
次世代コンピューティングを組み合わせたリアルタイム植物生育モデル構築と
植物生育速度制御】
6-5．国立大学法人東京農工大学
(1)光カメラ通信
(2)フォトグラメトリ
(3)フォトグラメトリと光カメラ通信を利用した統合的農園デジタルツイン生成システム
【図18．フォトグラメトリと光カメラ通信を用いたデジタルツイン生成】
【図19．3D点群モデルの各点にセンサ値を付与したセンサ値レイヤの生成過程】
(4)実証実験
【図20．センサデバイスの配置模式図(上)、実際の実験の様子(左下)、
センサデバイスの実物写真(右下)】
【図21．RGBレイヤの3D点群モデル(左)とセンサ値レイヤの3Dモデル(右)】
7．農業用センシングシステムに関する将来展望
7-1．精密農業の進展
7-2．自律型農業機械の普及
7-3．環境負荷の低減
7-4．スマートファーミング
7-5．新技術の導入
7-6．気候変動への対応
7-7．都市型農業の発展
関連リンク
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資料コード
資 料 名
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