上空から

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最近、飛行機で西日本に行く機会が何回かありました。
その時は、なるべく窓側の席を予約するようにしています。

冬の時期の太平洋側は空気が乾燥しているので、上空から眺めるのは最適です。
私の場合は、上空からの景色(河川の形や山々など)を見て、機体はどのあたりを飛行しているのか頭の中の地図で楽しんでいます。脳内 Google Earth です。
地理を学んだ人間の性なのか…?

 

京浜地域(離陸してから数分後)

 

天気界(関ケ原)

ここの天気界は、地理を学ぶとよく出てくる地域です。名古屋が位置する濃尾平野側では積雪がありませんが、関ケ原から西側で積雪がはっきりわかります。シベリア気団の勢力が強いと伊吹山地と鈴鹿山脈の間の低地から冬季季節風が吹き抜けて、濃尾平野にも降雪をもたらします。

 


セミナー:ドローンの農業活用

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あけましておめでとうございます。

2018年がみなさまにとりまして素晴らしい年になりますよう、心よりお祈り申し上げます。

 

昨年3月に実施したドローンを用いた水稲モニタリングのセミナーですが、今年も実施することになりました。

昨年は多くの方々に参加していただき、ありがとうございました。また、様々な意見交換ができ、有意義なセミナーでした。

今年も昨年同様に質疑+休憩を含めて4時間のセミナーとなります。2014年から4年間の成果、モニタリングの運用方法やドローン・カメラの自作・改造など幅広く講義する予定です。

【日時】:2018年3月12日(月) 12:30-16:30
【場所】:東京・大田区産業プラザ(PiO)6階D会議室
【題目】:ドローンの農業活用とセンシング・モニタリング技術

詳細は以下から(情報機構HP)
http://www.johokiko.co.jp/seminar_chemical/AC170369.php


農林水産省フォーラム

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農林水産省で「第23回病害虫防除フォーラム~農林水産業におけるドローンの利活用推進について~」があり、日本の農業用ドローンの現状を知るために参加してきました。事務局の情報では300名近くの人が参加したそうです。

フォーラムでは、主にドローンによる農薬散布や現在の農薬散布に伴う制度面の話がメインでした。以前書いた記事にもありますが、現在の農薬散布はドローンを操縦するオペレータとドローンを監視するナビゲータが必要になり、最低でも2人以上は必要になります。また、操縦は目視による手動操縦です。ただし、2017年9月からは50mの飛行範囲が150mに緩和されました。行政側からの説明では、来年から自律飛行による散布ができないか検討しているとありました。自律飛行ができれば、ドローンによる散布の効率が飛躍的に向上すると期待できます。

私が興味がある生育状況の紹介もありましたが、発表数が多いためか、一つ一つの発表時間が短く,もう少し長いとよかったなぁと思いました。

UAVリモートセンシングにおける技術的問題は、センシングで重要となるカメラの標準化がされていないことです。

現在、各メーカから様々なカメラが販売されていますが、これぞというのはありません。今後の日本農業の戦略的にもドローンに搭載できる標準化カメラは必要です。例えば、SPAD(コニカミノルタ社)のような機器は、生育状況を定量的に計測できるため、国内外を問わず利用されています。

私が使用している改造近赤外線カメラは、他社のカメラと異なるため、撮影した数値をそのまま比較することはできません。そのため、議論するには変換式を作らないといけません。地域的な生育状況の差や品種による違いなど議論するには、カメラを統一する必要があります。

数年前からドローンに搭載できるマルチスペクトルカメラ「Sequoia」や「RedEdge」が登場しました。撮影時に入射光も記録するため、業界標準のカメラになるかと思いましたが、実際はシャッタースピードを変化させて撮影しているため、経時的に撮影するモニタリングカメラとしては・・・やや疑問が残る結果です。調査結果はこちら(千葉大:濱氏)。

現在、国が実施している「SIP(戦略的イノベーション創造プログラム)」の次世代農林水産業創造技術(アグリイノベーション創出)の一環で、零細農家でも購入できるぐらいの低コスト(SPADの販売価格ぐらい)な標準化カメラが開発されるのを強く期待します。

 


雑草種子焼却とすき込み

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2017年はタイヌビエなどを中心とする雑草に悩まされました。

ドローン水稲モニタリングを行っていない圃場において、雑草が広い範囲で生えてしまいました。農薬による除草も選択肢にあったのですが、なるべく農薬を使わない方針なので、家族・親戚を動員しての人海戦術で雑草取りを行いました。それでも、雑草の生長はすごく、除草が間に合わないぐらいでした…。そのため、大量の雑草種子が地面に落ちてしまいました。

近所のベテラン農家さんに聞いたところ、地面に落ちた種子は10年ぐらい経過しても、条件が整えば発芽するという情報を得ました。ネットで検索すると、農研機構の研究成果には、タイヌビエの種子は埋土しても数年間は高い生存率を維持するとありました。10年過ぎても死滅しないとのことです(農研機構(2004):耕土下層における主要水田一年生雑草種子の生存期間)。

大量に落下した雑草種子を、何もしない状態で「すき込み」を行うのは、次年度以降の栽培に影響があると思われるので、草焼きバーナーで種子焼却を試みました。そのために、新富士バーナーの「草焼バーナーPro KB-300」を購入しました(約1.8万円)。このバーナーの燃料は灯油で、1回の給油で1時間ぐらい燃焼できます。予想以上の火力で地面に落ちた雑草種子は、パチパチ音を出して焼却できました。

草焼きバーナーによる雑草種子焼却

 

なお、ドローンを用いてモニタリングを行っている試験サイトにも多少雑草が生えましたが、こちらはなんとか人力で除草することができる量でした(それでも2日間程度を雑草取りに費やしました)。同じように栽培していても、これだけ状況が異なるとは・・・要因は水位の管理の違いかもしれません。

雑草の除草が終わった圃場から、稲藁の「すき込み」を行いました(先日の氾濫によって多くの稲藁は流れてしまいましたが・・・)。

トラクターによるすき込み

 

この時期は、航空自衛隊の「入間航空祭」があります。ちょうど自宅周辺の上空が旋回する場所にあたるので、低空飛行するC-1輸送機やU-4支援機などをトラクターに乗りながら見学しました。

編隊を組むC-1輸送機

 


台風21号による内水氾濫

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先日、日本縦断した台風21号(LAN)は埼玉県坂戸市にも爪痕を残していきました。下のパノラマ写真のように葛川の内水氾濫によって自宅周辺は冠水してしまいました。2015年から3年連続の冠水になります。2015年は鬼怒川に大きな被害をもたらした平成27年関東・東北豪雨、2016年は台風9号によって氾濫しています。全く嬉しくありませんが、毎年恒例になりつつあります。ただ、今回は既に収穫を終えた後だったため、農作物についての心配はありませんでした。

氾濫のピーク(2017年10月23日6時30分 自宅屋上から撮影)

 

この場所は、高麗川・越辺川・葛川の三川合流になり、合流地点には高麗川・越辺川からの逆流による浸水被害を防ぐために水門が建設されています。しかし、高麗川・越辺川の水位が上昇すると、水門を閉じるため堤内地を流れる葛川からの水が下流に排水されず、内水氾濫が発生してしまいます。パノラマ写真の奥の方に写っているのは高麗川になります。高麗川もあと少しで氾濫危険水位までの高さに達するところでした。

 

高麗川・越辺川・葛川の位置(背景地図:地理院地図)

 

葛川水門(2017年10月23日12時撮影)

 

しかし、これだけ毎年のように氾濫が発生すると今後の心配は尽きません。約30年前に上流に位置するにっさい花みず木地区で大規模な宅地開発が始まりました。それまでの田畑から住宅地・商業地・工業地などに土地利用が大きく変化しました。開発に伴って調整池も整備されていますが、近年増加傾向にある短時間強雨にキャパシティ が不足しているのかもしれません。これらの関係についてはきちんと調べないと正確なことは言えませんが・・・。

 

今回の氾濫は日本テレビ系列で全国に放送されました。この周辺の氾濫は同じ市内の人でも知らない人が多いので、いろんな人に知ってもらう機会になったかと思います。

 

取材中の様子

 

 


倒伏の定量化

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以前にも紹介したように、コシヒカリは稲穂が垂れやすく、倒伏しやすい品種になります。
今年の「どろーん米」は、8月19日の降雨(約67mm)をきっかけに、出穂2週間前に診断した高リスク箇所から徐々に倒伏が進んでいきました。

今回はモニタリングデータから倒伏の定量化について、少しまとめてみました。

まず、イネが倒伏してしまうと、農機具による収穫が難しくなります。
我が家ではコンバインを所有しているので今まで気にしていませんでしたが、農作業を外部に委託した場合、倒伏した圃場では標準料金とは別に10%~30%程度加算されてしまいます(料金は各自治体によって異なります)。たとえば、島根県邑南町が公開している農作業標準賃金(平成29年度)では、倒伏面積割合で割増料金が以下のように決まっています。

倒伏面積割合 0%~30% 30%~50% 50%~80% 80%以上
割増 規定料金 20%増 30%増 50%増

※標準価格:コンバインによる刈取り 10aあたり20,800円

現場では倒伏面積割合をいちいち算出するのは時間がかかるので、担当者の目分量で判断していることがほとんどだと思います。

 

そこで、刈取り前の空撮データから倒伏面積割合を算出できるか試してみました。

【使用するデータ】

・ドローンによる空撮(可視光:Richo GR)データ(2017年9月8日撮影:刈取り前日)

狭い範囲なら目視で倒伏範囲を特定しても時間はかかりませんが、広範囲に及ぶと目視での範囲特定は手間と時間がかかってしまいます。
リモートセンシングの分野では、古くから画像データを利用した画像分類は得意とするところです。たとえば、JAXAがALOS/ALOS-2の人工衛星から画像分類して作成した高解像度(解像度約10m)の土地被覆図などがあります。

画像分類には「教師なし分類」・「教師付き分類」がありますが、今回はトレーニングデータを必要とせず、画像の特徴量をもとに自動分類を行う「教師なし分類」を選択しました。

ドローンによる空撮画像から作成したオルソ画像を用いて、教師なし分類を行った結果が下図になります。

画像分類結果(2017年9月8日撮影データを使用)

 

誤分類も多々ありますが、大きく倒伏した範囲の抽出ができているので、倒伏の抽出には教師なし分類も使えることがわかりました。なお、試験サイトの倒伏面積は 517.1㎡ で圃場面積の 15.9% となりました。

 

画像分類による倒伏範囲の特定は倒伏しているかどうかを抽出する方法で、イネがどの程度の傾きで倒伏しているかはわかりません。

イネの倒伏程度の判断基準は、一般的に倒伏したイネの傾きの大きさを「0(無)」~「5(甚)」の6段階で表すことが多いそうです。

倒伏程度の判断基準

 

今度は、モニタリング解析で作成するDSMデータを用いて倒伏程度を求めてみます。
使用するデータは、倒伏する直前(出穂期から14日後)と刈取り前日(出穂期から40日後)の2時期のDSMデータです。

【使用するデータ】

・ドローンによる空撮データから作成したDSM
倒伏直前のDSM :2017年8月13日撮影
刈取り前日のDSM:2017年9月8日撮影

 

倒伏直前のDSMと刈取り前日のDSMの三角関数から角度を求め、倒伏程度に変換した分布図が下図になります。

倒伏前後のDSMから計算した倒伏程度(ラスタデータ)

 

地点1 倒伏のない状態(ベテラン農家さん)

 

地点2 倒伏程度の大きい地点(試験サイト)

 

試験サイトでは倒伏程度の大きい箇所(地点2)が多く見られますが、隣のベテラン農家さんの圃場ではほとんど倒伏(地点1)がありません。
移植日は同じなので、同じ気象条件であるにもかかわらず、結果的に倒伏の差が生じます。これがベテランと新米の違いなのかもしれません...。

 

2016年から水稲株単位でも解析を行っています。倒伏程度も株単位(2017年:圃場全体で約4.7万株)で計算すると次のようになりました。

水稲株単位の倒伏程度(ポイントデータ)

 

水稲株単位で求めた倒伏程度別占有率

 

コンバインによる収穫作業が難しくなるのを「倒伏程度4」と仮定した場合、倒伏割合(倒伏程度4+倒伏程度5)は31.4%(約1.4万株)となりました。
最初で紹介した画像分類による倒伏範囲の抽出より高い結果となります。精度検証として、画像分類によって抽出した倒伏範囲と水稲株単位の倒伏程度で重ね合わせ分析を行った結果、倒伏範囲に含まれる水稲株の約82%が倒伏程度4.5~5となりました。このことから、画像分類による倒伏範囲の抽出は、上空からでも判読しやすい倒伏程度が大きい「4.5~5」を捉えているのではないかと考えられます。

 

来年こそ、倒伏しないような水稲栽培ができるように頑張ります!!

 


どろーん米(2017)販売開始

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9月26日から平成29年産「どろーん米」の販売を開始します。価格は昨年と同じです。

 

平成29年コシヒカリ新米100% 「どろーん米」 5kg 精米

平成29年コシヒカリ新米100% 「どろーん米」 10kg(5kg×2袋) 精米

 

価格は、5kg 2,400円(税込)、10kg 4,500円(税込)となっております。※送料別

 

詳細は「どろーん米購入」をご覧ください。

 

どろーん米

 

 


意外な結果!?

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収穫の時期になると集落のあちらこちらから「ピーピーピー」と音が響いてきます。音の正体はコンバインの動作音なので、この音を聞くと稲刈りに向けて気持ちがソワソワしてしまいます。

先日、2017年産「どろーん米」の収穫が何とか終了しました。台風18号(TALIM)が来る前に刈り取れたので、一安心です。

こうべを垂れる「どろーん米」

 

しかし、今年は使用しているコンバインの調子がすこぶる悪く、JAさんに何回も修理を依頼したりと予定通りにできませんでした。修理をお願いしたら、すぐに対応してくれるJAさんには感謝です。ありがとうございます。

刈取りは、「コンバイン → 乾燥機 → 籾摺り → 袋詰め」 が一連の流れとなっているので、この工程でどれかひとつの農機具が故障してしまうと、作業全体がストップしてしまいます。故障が長引いてしまうと、稲刈りの適期を逃してしまう可能性があります。現代の農業は如何に機械に依存しているか身をもって実感しました。

 

さて、2017年の収量ですが、事前予測では8月の日照不足のため、3反の試験サイト圃場の収量は玄米収量1180kg(推定値の約20%減収)としていましが、意外な結果となりました。

 

試験サイト全体の精玄米収量 : 1440.0 kg (465kg / 10a)

※未熟米 :110.2 kg

 

日照不足の影響はそんなに大きくなかったのか、2016年の精玄米収量 : 1437.5kg とほぼ同量の結果となりました。事前予測で求めた日照不足の影響を考慮に入れていない推定値 1474 kg(粗玄米)の方が良い結果を示しています。

(2017年度の精玄米収量+未熟米) / 2016年度の収量予測式(粗玄米) で求めると誤差が5.2%となりました。

日照時間が多く、気温が高い状態が続いた2016年のパラメータが冷夏の場合にも使えるとは思っていなかったので、ますます水稲モニタリングの難しさを感じます。

 

未熟米に分類された玄米

 

※2017年は日照不足の影響によって未熟米が例年より多くなりました。そこで、未熟米と分類された玄米を再度ふるいにかけたところ、110.2kgのうち14.1kgが精玄米として再分類されたので、その分は「2ndチャンス米」として、自宅で消費します。

 


サンプル採取

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稲刈りを行う前日に圃場内の複数箇所からイネをサンプリングします。採取したイネはモニタリングデータから収量・タンパク質含有率などを求めるために必要となります。過去の資料はこちら

採取する箇所は毎年ほぼ同じ場所を設定しています。運用している試験サイトでは5mメッシュで管理しており、そのメッシュ内の10株程度を刈り取りします。
毎年同じ場所から採取するのは、はっきりわかる目印がないと困難です。私のところでは、事前にメッシュ位置を測り、支柱を目印として設置しています。

下図はサンプル採取した翌日(刈取り当日)に空撮を実施した画像になります。所々に穴状に写っているのが採取箇所になります。また、圃場四隅はコンバインの回転部分になるので、事前に刈り取りを行っています。コンバインの操縦が上手くなれば、四隅刈りをしなくても綺麗に刈り取れるのですが、年一回動かす程度ではなかなか技術は身につきません。

サンプル採取箇所の確認(2017年9月9日撮影)

 

サンプル採取箇所の拡大画像

 

その後、採取したイネは天日干しを行い、玄米水分を15%程度まで落としていきます。

子供の鉄棒を利用した稲架

 

 


LIVE配信システムの紹介

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今週末の9日~10日に試験サイトの稲刈りを実施する予定です(6日時点の天気予報では雨は降りません)。

6月からLIVE配信を始めましたが、ようやく刈取りの様子を配信できます。コンバインで刈取りをしている様子をご覧いただけるかも知れません。

 

LIVE配信のきっかけは、寝ているだけではもったいないノートPC(2010年モデル)を活用したいと思い始めました。数年前まででは、個人でLIVE配信は敷居が高く、機材を準備するだけでも大変でした。現在は、配信の要となるソフトがオープンソースソフトウェアとして公開されています。今回利用したのは「OBS Studio」になります。また、配信するにあたって利用したサービスはYouTubeです。こちらも無料でアカウントを作成することができるので、ソフト面に関しては無料で準備することができます。

ハード面のカメラは、5年前に自宅に設置した防犯カメラを圃場監視用に再配置したので、カメラの購入費用はかかっていません。機種が古いため、高解像度配信はダメでしたが、カメラ次第では鮮明な画質のLIVE配信も可能です。

LIVE配信を始めた6月当初は順調に配信できていましたが、気温が高くなるにつれ、ノートPCへの負荷も増していき、最終的には熱暴走(内蔵ファンの故障?)による突然のシャットダウンが続きました。その結果、一番よく閲覧する「自分」が外出先から圃場を確認できなくなってしまいました。LIVE配信は天気などの確認もできるので、使ってみると意外と役に立っていました。

ノートPCの熱暴走を直すことは難しかったので、配信専用のPCを購入しました。PCは格安・小型・冷却系がしっかりしていることを条件に探した結果、ECS社の LIVA X²(リバスクエア) を購入しました。大きさはお弁当箱サイズぐらいで、Windows 10 Home 64bit OSを標準搭載して19,800円(Amazon)です。

購入したLIVA X²でもLIVE配信にかかる負荷は大きく、1時間ぐらい経過するとヒートシンクがある本体底面はかなりの熱を持っていました。一方、本体の上面はほんのり暖かい程度でした。いずれは熱暴走も起きてしまうかもしれないと思い、簡易な空冷装置を作成しました。材料は100円均一で購入した小型ブックスタンド2個とUSBで動作するファン1個になります。熱を発生させるヒートシンクが底面にあるので、この部分を小型ブックスタンドで持ち上げ、その空間にUSBファンを設置して冷やしていきます。この簡易な空冷装置の効果は抜群で、底面を触っても全く熱くなく、熱暴走の心配もなくなりました。

配信用PC

 

【LIVE配信システム】

LIVE配信システム

 

1.防犯カメラ無線送受信機セット:AT-2730WCS(キャロットシステムズ社)

屋上にカメラを設置。映像サイズ:640 × 480 pixel (約30万画素のVGA)

2.RCA→USB変換ユニット:GV-USB2(アイ・オー・データ機器)

RCA端子の受信機からPCで表示出来るようにUSB端子に変換

 

現在、LIVE配信を行っているシステムは3万円程度(新たにPCや部品などを購入した金額)のコストがかかりました。使わないPCなどを用いれば、さらに安くシステムを構築することは可能です。それにしても、こんなにも簡単にLIVE配信ができるとは思いませんでした。