AIを活用した作物収量予測の方法
AIが衛星画像、IoTセンサー、気候データ、機械学習モデルを用いて正確な作物収量予測を実現し、農業を変革する方法をご紹介します。NASA Harvest、Microsoft FarmBeats、EOSDAなど、世界中の農家や農業ビジネスを支援する優れたAIツールについて学びましょう。
人工知能は、はるかに正確な収量予測を可能にすることで農業を革新しています。今日のAIモデルは、人間が処理できる範囲をはるかに超える膨大なデータセットを取り込み、収穫量を予測します。
AIアプリは人間よりもはるかに多くのデータを処理し、そのデータを分析してより正確な予測を行うよう設計されています。
— ロイター
正確な収量予測は、特に気候変動が作物に脅威をもたらす中で、食料安全保障と計画に不可欠です。研究では、高温シナリオ下で2030年までにトウモロコシの収量が最大24％減少すると指摘されています。最新のAIシステムは畑を継続的に監視し、ストレスや害虫を数週間前に警告し、問題箇所をマッピングし、灌漑や施肥のタイミングや場所を提案することも可能です。
AI作物モデルのデータソース
AI作物収量モデルは、包括的なフィールド情報を構築するために複数のデータストリームに依存しています：
衛星および航空画像
気象および気候データ
土壌および地上センサー
過去の収量記録
収量予測のための機械学習モデル
データが収集されると、機械学習アルゴリズムが収量予測のために訓練されます。多くのモデルタイプが試されており、それぞれに特徴的な強みがあります：
ツリーベースのアンサンブル
ランダムフォレストや勾配ブースティング法は、混合データの処理に非常に優れています。
- 多くの研究で他の手法を上回る性能
- 非線形関係を扱える
- 外れ値に強い
ニューラルネットワーク
ANN、畳み込みネットワーク、再帰型LSTMは大規模データセットに強みを発揮します。
- 複雑なパターンを捉える
- データ量に応じてスケール可能
- 転移学習を可能にする
ハイブリッドアプローチ
深層学習と転移学習を組み合わせることで、データが不足する地域でも精度を向上させます。
- 事前学習済みモデルを活用
- 地域の条件に適応
- 限られたデータを最大限に活用
多くの研究で、機械学習アルゴリズムが収量予測に優れた性能を示していることが明らかになっています。
— 農業AI研究
世界のAI作物収量アプリケーション
AIベースの収量予測は現在、世界中の主要作物に適用されています。以下は主要な実例です：
ケニア – トウモロコシ収量予測
研究者たちは作物成長シミュレーションモデルとFAOのWaPOR衛星データを用いたリモートセンシングを組み合わせてトウモロコシ収量を予測しました。このハイブリッド手法はモデル単独よりも精度が向上し、データが不足する地域での収量推定を支援しています。
アメリカ合衆国 – 小麦生産マッピング
チームは複数年の気象データと衛星指数を用いて深層LSTMネットワークを訓練し、郡ごとの小麦生産をマッピングし、正確な地域予測を可能にしています。
ヨーロッパ – 複数作物のモニタリング
UPSCALEイニシアチブのようなプロジェクトは、大麦、小麦、ジャガイモ、クローバーのドローンおよび衛星データを用いて葉面積やクロロフィル指数を算出し、収量モデルの精緻化に重要な入力を提供しています。
商用プラットフォームとツール
さまざまなAIプラットフォームが、世界中の実際の農家向けにこれらの手法を統合しています：
SIMA（アルゼンチン）
Microsoft Azure FarmBeats
EOSDA Analytics
複数作物対応
収量予測を支援するツールとプラットフォーム
AIツールの拡大するエコシステムが収量予測を支援しています。代表的な例としては：
EOSDA Crop Monitoring
| 開発元 | EOS Data Analytics (EOSDA) |
| 対応プラットフォーム |
|
| 対応言語 | 英語を主言語とし、地域に応じて追加言語に対応 |
| 料金モデル | 有料プラットフォームで、エッセンシャル、プロフェッショナル、エンタープライズの階層プランと収量推定を含むオプションのアドオンあり |
概要
EOSDA Crop Monitoringは、衛星画像、気象データ、機械学習を活用して作物の健康状態を監視し、収量を予測し、データ駆動型の農業意思決定を可能にする精密農業プラットフォームです。農家、農学者、協同組合、農業関連企業向けに設計されており、遠隔での圃場評価、資源計画、圃場および地域規模での作物パフォーマンス予測を提供します。
動作原理
本プラットフォームは、Sentinel-2、PlanetScopeなどの衛星からのリモートセンシングデータと高度なAIモデルを組み合わせて予測情報を提供します。収量予測モジュールは以下の2つの補完的なアプローチを採用しています：
- 統計モデル：過去の収量および環境データを用いた機械学習ベースの予測
- 生物物理モデル：葉面積指数（LAI）同化を用いたフェノロジー駆動の予測
データは14日ごとに更新され、最適条件下で最大95％の精度を達成します。この二重モデルアプローチにより、圃場レベルの意思決定、リスク評価、長期的な農業計画を支援します。
主な機能
正確な収量予測のための統計モデルと生物物理モデルの併用
14日ごとのモデル再較正サイクルによる最大3か月先の収量予測
NDVI、MSAVI、RECI、NDMIなどの衛星ベース植生指数
14日間の超局地気象予報および包括的な過去気象データ
衛星データと機械データを組み合わせた可変施用率マップ
圃場活動ログ、スカウティングタスク、多人数チーム管理
農業技術統合およびカスタムアプリケーション用の完全なAPIアクセス
TIFF、SHPなどの形式でマップをエクスポートし外部解析に対応
プラットフォームへのアクセス
はじめに
EOSDA Crop Monitoringにサインアップし、エッセンシャル、プロフェッショナル、エンタープライズのいずれかのサブスクリプションプランを選択してください。
マップインターフェース上で圃場境界を描画するか、既存の圃場境界ファイルをアップロードしてモニタリングを開始します。
植生指数、水分ストレス、作物分類、BBCHフェノロジースケールに基づく成長段階を確認し、圃場作業を計画します。
収量予測アドオンを有効にし、播種日、作物品種、過去の収量データを提供してモデルを較正し、正確な予測を実現します。
TIFFまたはSHP形式でマップをエクスポートし、VRAゾーンマップを生成、または開発者APIを通じてシステム連携を行います。
技術仕様
| 対応作物 | 収量予測モデルで100種類以上の作物に対応 |
| 予測精度 | 最適なデータ条件下で最大約95％ |
| 予測期間 | 最大3か月先まで |
| データ更新頻度 | モデル再較正のため14日ごとに更新 |
| 衛星データソース | Sentinel-2（10m解像度）、PlanetScope（3m解像度）など |
| 植生指数 | NDVI、MSAVI、RECI、NDMI、その他多数 |
| 気象予報 | 14日間の超局地予報および過去の気象解析 |
| エクスポート形式 | TIFF、SHP、その他標準GIS形式 |
| APIアクセス | 衛星画像、植生指数、気象データ、圃場ゾーニングに対応 |
| インフラ | インターネット接続が必要なクラウドベースプラットフォーム |
重要な注意点
- 精度は過去の収量記録、土壌データ、フェノロジー入力などのデータ品質に依存します
- 予測期間は約3か月までに限定されており、非常に長期の予測には適しません
- インターネット接続が必要で、クラウドベースのためオフライン機能は限定的です
- 生物物理モデルの較正には、播種日、作物品種、その他のフェノロジー情報のユーザー入力が必要です
- オフラインや切断された農業運用には適していません
よくある質問
EOSDA Crop Monitoringは100種類以上の作物の収量予測に対応しており、主要な農産物や地域特有の作物を幅広くカバーしています。
予測精度はデータ品質、過去の収量記録、適切なモデル較正により最適条件下で最大約95％に達します。
モデルの入力データは14日ごとに更新され、成長期を通じて収量予測の継続的な再較正と精度向上が行われます。
はい。EOSDAは包括的なAPIを提供しており、衛星画像、植生指数、気象データ、圃場ゾーニングなどへのアクセスを通じてカスタムアプリケーションや農業技術プラットフォームとの連携が可能です。
統計モデルでは過去の収量データが精度向上に役立ちますが必須ではありません。生物物理モデルでは、作物品種、播種日、その他のフェノロジー情報を提供することで予測精度を最大化できます。
Taranis Ag Intelligence
| 開発元 | Taranis Inc. |
| プラットフォーム | ドローン、飛行機、衛星による空撮データ取得を備えたウェブベースプラットフォーム |
| グローバル対応 | 米国、ヨーロッパ、ブラジルなど世界各地で展開 |
| 料金体系 | 有料のサブスクリプションサービス。公開された無料プランはなし |
概要
Taranis Ag Intelligenceは、超高解像度の空撮画像と生成AIを組み合わせ、葉レベルの作物解析を提供する精密農業プラットフォームです。害虫、病気、栄養不足、雑草圧力の早期兆候を検出し、生産者や農学者が先手を打って対応できるよう支援します。Ag Assistant生成AIエンジンと豊富な画像データを統合し、収量予測やデータ駆動型の意思決定を促進し、投入資源の最適化と生産性向上を実現します。
仕組み
Taranisは、ドローンや飛行機などの低空飛行機隊を展開し、圃場全体をサブミリメートル解像度（約0.3mm／ピクセル）で撮影します。AIプラットフォームは数億のデータポイントを解析し、害虫、病気、雑草、栄養問題などの作物ストレス要因を認識します。Ag Assistant生成AIエンジンは、この葉レベルデータを気象パターン、農学研究、作物保護情報と統合し、正確で圃場特有のインサイトと推奨を生成します。最近の改良では、検出された圃場の健康リスクに基づく高度な収量予測アルゴリズムが追加されました。
主な特徴
ドローンや飛行機による0.3mm／ピクセル解像度の葉レベル解析
害虫、病気、栄養不足、雑草圧力、株数を自動で識別
圃場に合わせた農学的推奨やスカウティングレポートを生成する生成AI
葉レベルのAIインサイトに基づく高度な収量予測アルゴリズム
大規模圃場向けの年間データ取得とフルサービスモニタリング
Taranisへのアクセス
はじめに
Taranisのウェブサイトから登録し、運用に適したサービスプランを選択してください。
圃場マップを提供するか、Taranisと連携して空撮スケジュールを調整してください。
Taranisがドローンや飛行機を使い、予定された間隔で高解像度画像を撮影します。
画像はAIアルゴリズムで処理され、脅威を検出し実用的なインサイトを生成します。
Ag Assistantを通じて生成された農学レポートや推奨、収量予測を確認してください。
インサイトを農場管理の意思決定に反映し、投入資源の適用、スカウティングスケジュール、作物保護戦略に活用してください。
重要な注意点
- 物理的な空撮（ドローンまたは飛行機）が必要で、地域によってはアクセス制限や運用コスト増加の可能性あり
- 大量のデータを扱うため、サブミリメートル画像には堅牢なインフラと技術的専門知識が必要
- 高解像度圃場画像のデータプライバシーとセキュリティ管理が重要
- アドバイザー、農学販売店、大規模圃場向けに最適化されており、小規模農場は直接アクセスが制限される場合あり
- 収量予測はAIベースであり、画像品質やデータ入力により変動する可能性あり
- 一部のAI生成推奨は実施前に農学者による手動レビューが必要な場合あり
- 地域や天候条件により、継続的な空撮アクセスが困難な場合あり
よくある質問
Taranisは、Ag Assistantに統合されたAI駆動の収量予測アルゴリズムを使用し、葉レベルの画像データと農学情報、気象パターン、圃場ストレス指標を組み合わせて将来の作物パフォーマンスを予測します。
Taranisの空撮画像は約0.3mm／ピクセルの解像度を実現しており、非常に詳細な葉レベルの作物解析とストレス要因の早期検出が可能です。
本プラットフォームはアドバイザー、農学販売店、大規模圃場向けに最適化されています。小規模農場はパートナーシップや協同組合を通じてアクセス可能な場合がありますが、直接アクセスはサービスプランや運用規模によります。
Ag Assistantは、圃場画像、農学データ、研究成果、気象情報を処理し、圃場特有の農学レポートや推奨を生成する生成AIエンジンです。
はい。高解像度の葉レベル画像を解析することで、害虫の発生、病気、栄養不足、雑草圧力の早期兆候を検出し、重大な作物被害が発生する前に先手を打った介入を可能にします。
Climate FieldView (Bayer)
| 開発元 | バイエル（Climate Corporation） |
| 対応プラットフォーム |
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| 提供地域 | 米国、ブラジル、カナダ、ヨーロッパ、南アフリカ、オーストラリア、トルコを含む20か国以上 |
| 料金体系 | 基本プラン（無料）は機能制限あり。高度な分析機能はPrime、Plus、Premiumの有料プランで提供。 |
概要
バイエルのClimate FieldViewは、農学、機械、気象、衛星データを一つのインテリジェントなシステムに統合したAI駆動のデジタル農業プラットフォームです。数十億のデータポイントと250以上の高精細データレイヤーを処理し、農家が実用的な圃場インサイトを得て、収量予測、投入資材の最適化、データに基づく意思決定を行い、投資収益率を最大化するのを支援します。
仕組み
Climate FieldViewはトラクター、植え付け機、コンバイン、センサー、気象観測所、衛星画像からのデータを集約し、クラウドベースのプラットフォームに統合します。機械学習モデルが多層データを解析し、収量予測、作物の健康評価、農学的推奨を生成します。CLAASテレマティクスなどのAPI連携やFieldView Driveによる機械データ同期を通じて、植え付け、作物保護、収穫の意思決定に役立つ包括的な農場の可視化と予測インサイトを提供します。
主な機能
機械学習モデルが過去データ、気象パターン、衛星画像を用いて正確な収量予測を行います。
衛星ベースのマップで作物のストレス、バイオマス、圃場状況をほぼリアルタイムで表示し、早期対応を可能にします。
トラクター、コンバイン、その他機械と連携し、農学データや収量データを自動同期します。
圃場のスカウティング、収穫後の収量分析レポート作成、PDFやCSV形式でのデータエクスポートが可能です。
CLAAS APIやCombyneなどのサードパーティ連携をサポートし、穀物管理プラットフォームとも連携可能です。
ウェブプラットフォームやiOSモバイルアプリから、どのデバイスでも圃場データとインサイトにアクセスできます。
ダウンロードまたはアクセス
はじめに
Climate FieldViewのウェブサイトでアカウントを作成し、無料の基本プランまたはニーズに応じた有料プラン（Prime、Plus、Premium）を選択してください。
FieldView Driveハードウェアを機械の診断ポートに挿入し、機械データのストリーミングを開始します。
データインボックスを使って過去データをインポートするか、接続された機械、API、気象観測所を通じて自動同期します。
ウェブまたはモバイルアプリで衛星マップを確認し、ストレスゾーンを特定し、シーズンを通じて作物の状態を監視します。
収穫後、収量分析と圃場地域レポートツールを使ってパフォーマンスを評価し、次シーズンのためのAI予測を受け取ります。
詳細なレポートをPDFまたはCSV形式でエクスポートし、農学者、アドバイザー、ビジネスパートナーと共有します。
重要な注意点
- プラットフォームを最大限に活用するには対応ハードウェア（FieldView Drive）と機械接続が必要です
- 収量予測の精度は入力データ（機械データ、衛星画像、気象情報）の質と完全性に依存します
- 一部の高度な連携機能や特徴は地域によって利用できない場合があります
- 大量データの管理と解釈にはデジタルリテラシーと時間の投資が求められます
よくある質問
Climate FieldViewは高度な機械学習アルゴリズムを用いて、過去の圃場データ、リアルタイムの気象パターン、衛星画像、機械生成の農学データを解析します。この多層分析により、正確な収量予測を生成し、農業運営の計画と最適化を支援します。
はい、基本プランは完全無料で、データ保存、圃場の可視化、データアップロード機能などの基本機能が含まれます。有料プラン（Prime、Plus、Premium）では高度な分析、予測モデリング、プレミアムサポートが利用可能です。
もちろんです。FieldView DriveハードウェアやAPI連携（CLAASテレマティクスなど）を使って機械を接続できます。これにより、圃場作業データ、収量情報、機械診断データを自動的にFieldViewアカウントに同期できます。
Climate FieldViewは米国、ブラジル、カナダ、ヨーロッパ諸国、南アフリカ、オーストラリア、トルコを含む20か国以上で利用可能です。提供地域や機能セットは地域によって異なる場合があります。
収穫後は、圃場地域レポートと収量分析機能を使って圃場のパフォーマンスデータを確認します。収量分布、投入資材の影響分析、AIによる次シーズン最適化の推奨を含む詳細なレポートをエクスポートできます。
AGRIVISION AI
| 開発者 | AgriVision AI Tech（Nutriyo Agro Foods Pvt Ltd） |
| 対応プラットフォーム |
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| 言語対応 | 複数の地域言語に音声対応；インドの農家向けに最適化 |
| 料金モデル | フリーミアム／有料モデル；主要な助言およびモニタリング機能は商用サービスの一部 |
概要
AgriVision AIは、人工知能、コンピュータビジョン、音声技術を活用し、リアルタイムの作物インサイト、収量予測、害虫・病害助言を提供するインテリジェントなアグリテックプラットフォームです。農家および農家生産者組織（FPO）向けに設計されており、画像ベースの診断と環境データ、予測分析を組み合わせて作物生産性を向上させ、より良い農業判断を支援します。
仕組み
AgriVision AIはシンプルなモバイルインターフェースを通じてAI駆動の農業知見へのアクセスを民主化します。農家は作物の画像を撮影し、機械学習モデルが病害虫や栄養欠乏を検出します。これらのインサイトは、IoTセンサー、環境モニタリング、農家の入力による予測収量モデルで強化されます。プラットフォームは地域言語の音声助言を備え、識字率が低い農家にも利用しやすくしています。FPOや協同組合は集約された農場パフォーマンスと作物健康のデータダッシュボードにアクセスできます。
主な特徴
モバイルカメラ画像を用いて病害虫や栄養ストレスを検出し、正確な作物健康評価を行います。
環境データ、画像、農家の入力を基に高度なAIモデルで作物収量を予測します。
天候情報、害虫発生、病害リスクの即時通知を送信し、農家の情報収集を支援します。
複数の地域言語で音声入力・出力による指導を提供し、オフラインでも利用可能です。
農家生産者組織や協同組合向けの集約インサイトと意思決定支援ツールを提供します。
インターネット接続なしで動作し、接続回復時にデータを同期して途切れないアクセスを実現します。
ダウンロードまたはアクセス
はじめに
AgriVision AIのウェブサイトまたはモバイルアプリから電話番号またはメールアドレスでサインアップしてください。
農場情報、作物の種類、播種日を入力して農業プロフィールを作成します。
スマートフォンのカメラで植物の葉を撮影し、AI解析のためにアプリにアップロードします。
地域言語のテキストまたは音声で、害虫・病害・栄養処理の個別推奨を受け取ります。
アプリのアラートシステムで天候警報や害虫・病害リスク通知を受け取り、最新情報を維持します。
収量予測機能を使って将来の作物生産量を見積もり、計画を立てます。
農家生産者組織はウェブダッシュボードにアクセスし、集約された農場データと総合的なインサイトを閲覧できます。
重要な注意点
よくある質問
AgriVision AIは、作物の画像解析、環境センサー（天候、土壌条件）データ、農家の入力を組み合わせた高度な機械学習モデルを使用し、正確な収量予測を生成します。
はい、AgriVision AIはオフライン操作をサポートしています。主要機能はインターネットなしで利用可能ですが、助言の更新やデータ同期には定期的な接続が必要です。
本プラットフォームは複数の地域言語で音声入力とガイダンスをサポートしており、インドの多様な言語圏の農家に対応しています。
はい。AgriVision AIは小規模農家やFPO向けに特化して設計されており、シンプルなモバイルインターフェース、地域言語対応、手頃な価格設定を特徴としています。
はい、アプリは害虫リスク、病害発生、悪天候のリアルタイム警報を送信し、迅速な予防措置を支援します。
CropX
| 開発元 | CropX Technologies, Inc. |
| 対応プラットフォーム |
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| グローバル展開 | 世界70か国以上で稼働中 |
| 料金モデル | 有料サブスクリプション — ハードウェア投資（センサー）と継続的なプラットフォーム利用料が必要 |
概要
CropXは、土壌センサーデータ、機械学習、気象情報、衛星画像を組み合わせて灌漑、肥料施用、作物管理を最適化するAI搭載の精密農業プラットフォームです。リアルタイムの圃場データと予測分析を統合することで、農家が収量を最大化し、投入資源の無駄を削減し、資源効率を大規模に改善するのを支援します。
仕組み
CropXは複数の深さで水分、温度、電気伝導率を連続測定する土壌プローブのネットワークを展開します。このリアルタイムセンサーデータはCropXクラウドプラットフォームに送信され、AIアルゴリズムが地域の気象パターン、地形、衛星画像、農機データと組み合わせて実用的な農学的洞察を生成します。システムは検証済みの作物モデルを用いて植物ストレスの予測、病害リスクの予測、水利用効率の計算を行います。
実証されたフィールドトライアルでは、CropX駆動の灌漑により水ストレスを防ぎ土壌水分需要に正確に対応することで、22％の収量増加が示されました。
主な機能
現場のプローブが複数の深さで水分、温度、電気伝導率を監視し、継続的な圃場インサイトを提供します。
機械学習モデルが土壌、気象、衛星、農機データを統合し、灌漑や施肥の意思決定を支援します。
圃場の変動性や土壌条件に合わせた播種、肥料、灌漑の処方マップを作成します。
土壌水分ゾーンに基づき灌漑スクリプトを最適化し、水効率と作物のパフォーマンスを最大化します。
ISO-XML、CSV、SHP、TIFF形式で農機データを取り込み、包括的な圃場分析を実現します。
水の節約、窒素流出、投入資源使用量を追跡し、効率的かつ持続可能な農業を支援します。
ダウンロードまたはアクセス
はじめに
指定された深さ（通常20cmと46cm）にCropXプローブを設置し、リアルタイムの土壌データ収集を開始します。
4G、Bluetooth、衛星接続を通じてデータ送信を設定し、センサーデータをクラウドプラットフォームに継続的に送信できるようにします。
CropXアプリまたはウェブダッシュボードを使用して圃場境界を定義し、気象観測所や地形マップなどの追加データソースを接続します。
ISO-XML、CSV、SHP、TIFF形式で収量マップ、農機記録、処方ファイルをアップロードし、包括的な圃場分析を行います。
VRAツールを使い、圃場の特定条件に合わせた播種、肥料、灌漑の可変施用マップを作成します。
VRIスクリプトを灌漑コントローラーやピボットシステムにエクスポートするか、CropXの推奨に基づき手動で操作を調整します。
直感的なダッシュボードでリアルタイムのセンサーデータ、衛星の植生指数、予測病害リスクアラートを追跡します。
収穫後に収量データと圃場レポートを分析し、処方の効果を評価して次シーズンの戦略を改善します。
重要な注意点
- プラットフォームの全分析機能と特徴を利用するには継続的なサブスクリプション料金が必要です
- 接続依存：信頼性の高いデータ送信には4G、Bluetooth、衛星接続が必要です
- 学習曲線：AI駆動の洞察を解釈するには技術的知識や農学的専門知識が求められる場合があります
- 処方エクスポートの互換性はOEMによって異なり、すべての農機ブランドが完全にサポートされているわけではありません
よくある質問
実証されたフィールドトライアルでは、CropX駆動の灌漑により水ストレスを防ぎ、土壌水分需要を正確に作物のニーズに合わせることで、22％の収量増加を達成しました。
CropXは容量式の土壌プローブを展開しており、複数の深さで体積含水率（水分）、土壌温度、電気伝導率（EC）を測定し、包括的な土壌プロファイリングを行います。
はい。CropXはISO-XML、CSV、SHP、TIFFなど複数のファイル形式で農機データの取り込みをサポートしており、ほとんどの最新農機システムとシームレスに統合可能です。
VRA（可変施用率）は、圃場内の土壌や作物の変動に応じて異なる施用量で投入資源を散布する技術です。CropXは圃場固有の条件を考慮した播種、肥料、灌漑の処方マップを生成し、投入効率と収量ポテンシャルを最適化します。
はい。CropXの可変施用灌漑（VRI）ツールはリアルタイムの土壌水分データと圃場ゾーンに基づいて灌漑スクリプトを最適化し、水の無駄を大幅に削減しつつ、作物の適切な水分保持とパフォーマンスを維持します。
OneSoil
アプリケーション情報
| 開発者 | OneSoil（OneSoil Inc.） |
| 対応プラットフォーム |
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| 言語対応 | 多言語対応のウェブアプリで、世界中の多くの地域で利用可能です。 |
| 料金モデル | フリーミアム — 基本的な圃場モニタリングは無料。VRAマッピングや土壌サンプリングなどの高度なツールはOneSoil Proサブスクリプションが必要です。 |
概要
OneSoilは、衛星画像と機械学習を活用し、作物の健康状態の監視、生産性ゾーンの分析、収量予測を支援するAI駆動の精密農業プラットフォームです。NDVIの傾向、天気予報、収量データを統合し、データに基づく意思決定を可能にします。無料版とPro版の両方を提供し、可変施用（VRA）、作物輪作計画、収量分析をサポートし、収益最大化と廃棄物削減に貢献します。
仕組み
OneSoilはCopernicus Sentinel-1およびSentinel-2衛星画像を活用し、NDVI（正規化植生指数）マップを生成し、作物の成長段階を検出します。過去6年分のNDVIデータを処理して生産性ゾーンを構築し、収量ポテンシャルが一貫した圃場のサブエリアを表します。これにより、ユーザーはカスタマイズ可能な処方マップを用いて可変施用の播種、施肥、散布を行えます。
収穫後は、コンバインから収量マップをアップロードしてパフォーマンスを分析し、生産性ゾーンと比較してVRA戦略の効果を評価できます。さらに、作物輪作計画や天気予報（降水量、積算温度）も提供し、長期的な農業判断を支援します。
主な機能
Sentinel-2衛星画像を用いたリアルタイムの作物健康状態追跡で、成長段階を正確に検出します。
過去のNDVI分析により、標高や土壌の明度パターンに基づく収量ポテンシャルゾーンを作成します。
生産性ゾーンに基づき、播種、施肥、散布のためのカスタマイズ可能な処方マップを作成します。
コンバインの収量マップをインポートし、VRA処方やNDVIゾーンとパフォーマンスを比較します。
圃場の履歴とベストプラクティスに基づき、将来のシーズンの計画を自動化します。
7日間の予報、累積降水量の追跡、積算温度を提供し、情報に基づく意思決定を支援します。
ダウンロードまたはアクセス
はじめにガイド
OneSoilのウェブアプリでアカウントを作成するか、iOSまたはAndroidのモバイルアプリをダウンロードしてください。
インタラクティブな地図インターフェース上で圃場の境界を描画またはインポートします。
OneSoilが衛星データ（NDVI、標高、土壌の明度）を処理し、生産性ゾーンを生成できるようにします。
「VRAマップを作成」を選択し、ゾーンタイプ（過去データまたはNDVI）を選び、ゾーンと施用率を設定して処方マップをエクスポートします。
収穫後、コンバインから収量マップファイルをアップロードし、属性（収量、単位、タイムスタンプ）を一致させて収量レポートを生成します。
収量マップを生産性ゾーンやVRA処方と比較し、パフォーマンスと投資収益率を評価します。
作物輪作ツールを使って、今後のシーズンの作付けスケジュールを記録・予測します。
重要な注意事項と制限
- 収量予測の精度はアップロードされた収量データにより向上します。データなしでは予測精度が低下します。
- 衛星画像は雲量に依存し、NDVIデータの更新が遅れる場合があります。
- 処方マップのエクスポートには特定の機械やファイル形式との互換性が必要な場合があります。
よくある質問
はい。OneSoilはNDVIの傾向、生産性ゾーン、アップロードされた収量データを分析し、収量を正確に予測し圃場のパフォーマンスを評価します。
OneSoil Proは、VRAマップ作成、土壌サンプリングマップ、コントロールストリップ試験、詳細な収量ゾーン分析など、無料版にはない高度な精密農業ツールを利用可能にします。
Pro版で「VRAマップを作成」に進み、処方タイプ（生産性ゾーンまたはNDVI）を選択し、作物や施用率を設定してからマップを機械にエクスポートします。
はい、基本的な圃場モニタリング機能は無料で利用可能です。VRAマップ作成やコントロール試験などの高度な精密農業ツールはProサブスクリプションが必要です。
OneSoilはCopernicus Sentinel-1およびSentinel-2衛星画像を利用し、AIアルゴリズムで処理してNDVI指標やその他の精密農業インサイトを導き出しています。
重要ポイントまとめ
- AIは衛星画像、気象データ、土壌センサー、過去記録を組み合わせて包括的な作物分析を実現
- ツリーベースのアンサンブルからニューラルネットワークまで機械学習アルゴリズムが正確な収量予測を提供
- ハイブリッドアプローチと転移学習により、データ不足地域でも精度を最大化
- ケニア、米国、ヨーロッパ、アルゼンチンでの実証済みのグローバルな導入事例
- 商用プラットフォームにより、農家や政策立案者がAI予測を利用しやすくなっている
- AI駆動の収量予測は作物管理を最適化し、食料安全保障を強化
結論： AIによる作物収量予測は、すべての地域と作物で実用的な現実となりつつあります。世界中の衛星画像、現地センサー、気候データを強力な機械学習アルゴリズムと組み合わせることで、収穫の数週間から数か月前に予測が可能となり、農家や政府が植え付けや流通の計画を効率化し、持続可能な食料供給に貢献しています。
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