細部にまでこだわる

地球の表面の 1,500 万平方キロメートルは農地で覆われています。 国連食糧農業機関によれば、ヨーロッパにも北米にも農業拡大の余地はあまりない。 人口は現在の 76 億人から 2050 年には驚異の 98 億人まで増加すると予想されており、農家は利用可能な農地での作物収穫量を増やすためにテクノロジーに目を向けています。

農家は、GPS 対応トラクターやロボット収穫機から、水分センサーやスマート灌漑システムまで、さまざまな技術を組み合わせて収穫量を増やしています。 これらのテクノロジーに共通する点は何か? データ。

農家は大量のデータを持っています。 それらのフィールドは GPS マッピングされています。 彼らのトラクターにはセンサーとカメラが搭載されています。 彼らの畑には土壌水分センサーがあります。 彼らは土壌タイプのデータ、天気データ、そしてさまざまな環境でどのタイプの種子が最もよく育つかのデータさえ持っています。

これだけのデータがあっても、発電所のパフォーマンスに関しては盲点が存在します。 農場は規模が大きすぎるため、テクノロジーを使わずに農家が個々の植物の健康状態を監視するのは不可能です。 そのため、多くの農家が航空写真を利用した精密農業に目を向けています。

航空写真は、農家が生育期に適切な行動をとるために必要な、植物ごとの詳細を実現できます。 畑の中で雑草がどこに生えているかを特定することで、例として、農家はその所在地にだけ除草剤のアプリケーションを限定できます。畑全体に散布する必要はありません。

農家は自分の土地について深い理解を持っていますが、データサイエンティストではありません。 そのため、農家は空中画像によって生成されるテラバイト級のデータを解読しようとする代わりに、画像解析企業とパートナーを組んでいます。 これらの企業は、生のデータを農家が農場で実行できる推奨事項に変換することに特化しています。

これらの企業は、ドローン、有人飛行機、さらには衛星を使って、衛星のメートル毎ピクセルから低空飛行の航空機のセンチメートル毎ピクセルまで、さまざまな解像度で画像を取得します。 使用されるセンサーのタイプもさまざまであり、それぞれが異なるタイプの分析のためのデータを提供します。

IntelinAir は、航空画像分析を専門とする米国拠点の精密農業企業で、有人飛行機を使って畑の画像を撮影しています。 可視カメラ、近赤外線（NIR）カメラ、サーマルカメラを組み合わせて活用します。 栽培シーズンを通じて画像を撮影し、農家に特定の時点のスナップショットを提供し、長期的な計画のための傾向データを収集し、農家に問題を警告して、どこで行動を起こすべきかを知らせます。

気象観測所や地上センサーからのデータの利用に加えて、スイスの精密農業企業 Gamaya は、衛星や カスタムドローンでハイパースペクトル画像を取得します。 ハイパースペクトル画像は、追加の光帯域を使用して植物内の特定の特徴を検出します。

AI は精密農業を意思決定農業に変えています。 AI は植物のストレスを示すパターンを見つけ、その原因を診断します。 結果は、農家が問題に対処し、正確な量の投入物を使用するのに役立ちます。 農家は、害虫駆除のために毎年農場全体に農薬を散布する代わりに、害虫が発生した地域に努力を集中させることができます。 同様に、農家は窒素を必要な場所にのみ施用することで、必要な肥料の量を減らすことができます。