収量予測・・・減収の見込み

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8月に入ってから、オホーツク海高気圧からの「やませ」が関東地方まで流れ込んでいるため、埼玉県も日照不足となっています。東北の太平洋側(岩手県、宮城県、福島県)では、平年を大きく下回っていることから、いもち病の心配があるそうです。

試験サイト周辺の日照不足を定量的に見るために、最寄りのアメダス地点:鳩山の日照時間を8月1日~20日までまとめてみました。今年の8月1日~20日間の日照時間は36.1時間と平年の34.5%と大きく下回っています。出穂期からの日照時間は収量・食味に大きく影響します。気象庁によると8月下旬からは平年並みに戻る見込みだそうなので、晴れることを祈ります。

     8月1日~20日までの積算日照時間(2014~2017)

 

今年も収量予測をしてみました。使用するのは7月30日の出穂期のデータになります。ただし、生育が順調に進んだ出穂期のデータなので、それ以降の日照不足を反映していません。そのため、ここで推定する値は日照不足がなかった場合の値になります。ちなみに、平年並みの日照時間があった2016年の収量結果はこちらから閲覧できます。

【使用するデータ】

・ドローン計測によるNDVI(2017年7月30日撮影)

・単位面積あたりの収量とNDVIの相関式(2016年データの解析結果)

収量(kg) = 2016年度のパラメータ × メッシュごとのNDVI

試験サイト全体の玄米収量予測 (ドローン): 1474 kg

 

8月の日照不足を考慮にいれると、この求めた推定値(玄米収量1474kg)の約20%の減収(玄米収量1180kg)になると考えています。

今年の収量から解析して得られる「単位面積あたりの収量とNDVIの相関式」は冷夏用のパラメータとして、今後の栽培に活かせるはずです。農業技術が進んでも、天候次第で収量・品質が大きく左右されるのは昔から変わりません。

 


倒伏リスク診断(2017年)

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今年は7月30日に出穂期を迎えましたので、出穂14日前の7月16日のモニタリングデータを利用して、倒伏しやすいコシヒカリの倒伏リスク診断を行ってみました。

倒伏リスク診断の計算方法はこちらに掲載しています。

 

倒伏リスク診断マップ(2017年)

「7月16日(出穂14日前)のDSM-5月18日(代掻き直後)のDSM」から計算した倒伏リスク診断マップです。橙~赤色は倒伏リスクの高い株で、青色はリスクが低い株になります。今年は圃場の西側(特に南西側)で倒伏リスクが高い結果となっています。昨年は圃場の北側で倒伏リスクが高い結果となり、実際に倒伏してしまいました。草丈のむらが出ないように、圃場の均平化など努力しているのですが、均一に栽培する難しさを実感します。

 

2017年7月16日空撮のオルソ画像


2017年:本田防除(殺虫)

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7月29日の散布に続いて、今回はカメムシ類などの病害虫防除を目的とした散布になります。

出穂してからは雨天が続いたため散布するタイミングが遅くなり、出穂10日後に散布を行いました。

今までは妻に貴重な助っ人として手伝ってもらっていましたが、日程の調整が難しく、結果として一人だけで初めての散布を実施しました。一連の流れは頭に入っていますが、100m先までホースを引っ張る・散布後のホースの清掃など全部一人で行うには今まで以上に時間がかかってしまいました。あと、体力的にも疲れます…。

 

【使用農薬】

・スミチオン(1成分):殺虫剤

 対策:カメムシ類、ウンカ類などの水田害虫の殺虫

 10aあたりに水100l + スミチオン100ml(1000倍希釈)

スミチオン乳剤

 

 


NDVI & 温度観測

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昨年(8月6~7日)は試験サイトの圃場内の温度環境を把握するために、熱赤外カメラによる温度観測を行いました。今年も昨年同様の観測を千葉大学近藤研究室の濱さんと共同で、8月5日~6日(生育ステージは乳熟期)にかけてNDVI & 温度観測を実施しました。天気予報では曇一時雨となっており、観測は難しいかなぁと思っていましたが、2日間とも雨は降らず、無事に観測することができました。

昨年の観測結果からNDVIが高い箇所では群落表面温度の低温域となり、反対にNDVIが低い箇所では高温域となることがわかりました。また、群落表面温度のばらつきは玄米重量にも影響を及ぼすことが昨年の結果から示されています。

今年は出穂期から曇天が続き、日平均気温が27℃を超えた日はわずか3日(最大で28.2℃)です(8月6日時点)。そのため、2017年度産「どろーん米」は高温登熟障害の影響が小さいかもしれません。

【観測項目】
1)同一圃場内の生育状況が異なる2箇所で温湿度・CO2観測
・出穂期のNDVI分布を基に、NDVIが高い(草丈が高い)・NDVIが低い(草丈が低い)場所の2箇所に、観測機器を設置。


観測機器(温湿度・CO2

昨年の観測機器より耐久性等を増した装置を濱さんが作成しました。装置は塩ビ管(100mm)をアルミ箔で覆い、太陽光パネル+モバイルバッテリを電源にした通風機能を備えています。

 

2)熱赤外カメラによる群落表面温度観測
・昨年と同様に熱赤外カメラをドローンに搭載し、上空100mから2時間ごと(日の出~日の入りまで)に垂直撮影(地上分解能約30cm)。

上空100mからの温度観測画像(2017年8月5日12時撮影)

 

3)NDVI観測
・Yubaflexをドローンに搭載し、上空50mから2時間ごと(日の出~日の入りまで)に垂直撮影(地上分解能約2cm)。

SOLO(3DR社)

近未来的なデザインに仕上がっているSOLO(濱さん持参)にNDVI計測を担当してもらいました。SOLOは機底に付属のカメラが付いていないので、好きなカメラを搭載することができます。なお、ドローン業界の大きなシェアを占めているPhantomシリーズの場合は空撮用カメラが標準装備されているため、水稲モニタリングに適したカメラを後付けすることが難しくなっています。

SOLOについては濱さんのHPに情報が掲載されています。HPはこちら

今年も多くの観測データを取得することができたので、これから解析を行います。

 


出穂期(2017年)

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昨年は8月4日に出穂期となりましたが、今年は天候の影響もあって7月30日に出穂期を迎えました。昨年より5日ほど早くなっています。

穂の上部から次々に開花している様子(2017年7月30日撮影)

 

出穂期のバラツキが気になったので、移植~出穂の期間(2014~2017年)の気象データをまとめてみました。気象データは最寄りのアメダス地点:鳩山(直線距離:4.8km)の日照時間と気温を使用しています。

移植日~出穂期までの積算日照時間・積算温度

 

その結果、この地域でコシヒカリが移植してから出穂するまでに、日照時間:約400(h)・積算温度:約1700(℃)※必要であると考えられます。もちろん、この数値は地域差があるので、どこでも適応できる数値ではないと思いますが・・・これまでの既往研究について調べないといけません。

※積算温度は日平均気温を積算して計算しています。

 

移植日~出穂日の積算日照時間・積算温度

移植日 出穂期 日数 積算日照時間(h) 積算温度(℃)
2017 5月21日 7月30日 71 399.8 1697.6
2016  5月21日 8月4日 76 381.3 1774.5
2015  5月23日 8月3日 73 427.8 1742.1
2014 5月24日 8月3日 72 400.4 1714.0
Average 5月22日 8月3日 73 396.1 1711.3

 

冒頭にも書きましたが、今年は7月30日に出穂期を迎えましたが、移植してから出穂までの日数は71日で、4年間の観測結果からみても特段早いわけでもありませんでした。昨年は天候不順で出穂が遅くなり、ちょうど例年の出穂期に当てはまっただけでした。自分の頭の中では、例年の出穂日の印象が強いため、今年の生育が早まっていると思い込んでいました。数字で見ると、ほぼ例年通りに生育していることがわかります。

 

今年は株間を21cmで移植しました(昨年は株間18cm、一昨年以前は株間16㎝)。

週一のドローンによるモニタリングと同時に、地上では草丈・茎数の調査を8地点(40株)で実施しています。*2014年は10株の調査

出穂期における1株あたりの茎数は、2014年15.5本、2015年17.5本、2016年20.7本と株間を広げたことによって茎数も増加しています。今年は茎数は24.2本となっています。

試験サイトにおける1株当たりの茎数の時系列変化

 

出穂期以降もこのまま順調に生育すれば、従来から言われているように疎植しても収量は減少しないと思われます。ただ、2年連続台風による冠水が発生しているので、今年も心配です。

 

 


2017年:本田防除(殺菌)

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台風3号(NANMADOL)が通過してから晴天が続いたことによって、例年よりイネの生育速度が早まってしまいました。

事前に予定したスケジュールの調整が難しく、穂の一部が既に出穂してしまった状態でいもち病、紋枯れ病や内頴褐変病等に対する防除を行いました。本来なら、出穂直前に予防散布を行うのがベストなのですが・・・まだまだ天候を読む力が足りません。

また、防除を行った日は曇天で、夕方から小雨の予報だったので、少しでも早く乾燥させるために早朝から実施しました。

土日が農作業のメインになる兼業農家にとって、イネの生育状況や天候に合わせて動けないのはツライところです。

 

年に2回使用する動噴(自走式ラジコン動力噴霧機)

 

昨年は初めて散布を行ったため、機械の設定やホースの扱い方に悩まされたのですが、今年は昨年の経験も活かして、自分なりに手際よく散布を行えました。

 

散布の様子

次の動噴使用は、カメムシ類の防除になります。

 

【使用農薬】

・ノンブラスフロアブル(2成分):殺菌剤

 対策:いもち病、内頴褐変病、変色米、穂枯れ

 10aあたりに水100l + ノンブラスフロアブル100ml(1000倍希釈)

 

ノンブラスフロアブル

 

 


中干し(2017年)

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田植えから1ヶ月後の6月26日~7月10日まで中干しを実施しました。

営農情報によれば、中干しは7~10日間が目安となっていますが、梅雨前線・台風3号(NANMADOL)による雨の影響で、予定通りの中干しはできませんでした。

台風3号が通過してからは、最高気温が35℃以上の晴天が続き、一気に圃場の水が蒸発していきました。

昨年は中干しの確認を行うために、超低空(対地高度約5m)のマニュアル飛行で撮影しました。

今年は可視光、近赤外、熱赤外の3つのカメラで超低空(対地高度約5m)撮影を行い、中干し確認にはどれがベストか試みました。

 

超低空撮影(2017年7月9日撮影)

 

ダウンウォッシュの影響でイネが倒れた状態になってしまい、条間の土壌の様子が確認できませんでした。欠株したところで、中干しして生じたひび割れを確認できました。

上図の拡大部分(撮影原サイズ)

 

上空からの中干し確認の他に、地上からも確認したのが、下図になります。

地上からの中干し確認(2017年7月9日撮影)

 

 

近赤外カメラによる超低空撮影

 

近赤外画像では植生の分光反射が強く、土壌や水の分光反射が弱い特性があるため、中干しによる土壌のひび割れを探すのは難しいとわかりました。

熱赤外カメラによる超低空撮影

 

 

熱赤外カメラでは土壌とイネの葉の表面温度の計測できました。上図は条間部分の土壌で約40℃の高温になり、イネの葉の表面温度は約30℃の結果を示しています。今回使用している熱赤外カメラは画素数が少ないため、土壌のひび割れまでの細かい情報の抽出は難しいのかなと思いました。ただし、圃場内に水が残っているかどうかの確認には使えそうだと思います。

 

可視光の画像が中干し確認には一番わかりやすかったのですが・・・圃場内に入って確認するのも確実だと思います。

 


欠株率

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田植えから1ヶ月が経過すると、苗も順調に生長し上空からのモニタリングでもはっきりと確認できます(この頃の草丈は約35cm)。

昨年からはじめた「水稲株位置の抽出」を今年も行いました。抽出方法については、昨年の記事をご参照下さい。

水稲株位置の抽出に使用した画像は、移植してから28日後の近赤外オルソ画像になります。

 

水稲株位置抽出(2017年6月18日撮影)

オルソ画像と抽出した水稲株位置(オレンジ点)を重畳した画像になります。両者の画像を比較してもわかるように、おおよその水稲株の位置抽出ができているのではないかと思います。

 

圃場全体の水稲株位置(2017年) 背景:近赤外画像(Canon S110近赤外改造)

今年は株間21cmに設定して移植を行った結果、圃場内の株数は約4.7万株となりました。ちなみに、昨年は株間18cm設定で約5.1万株となっております。

 

次に、水稲株をメッシュごとにまとめて可視化した結果です。

 

単位面積あたりの株数(株/㎡) 背景:可視画像(Richo GR)

圃場の西側は田植機の移植方向が異なる部分にあたるため、若干株数が少なくなっています。圃場内全体では単位面積あたり14.2(株/㎡)【坪あたり46.9株】となりました(昨年の結果はこちらから)。

また、株間21cmの標準的な単位面積あたりの株数は15.9(株/㎡)となります。そこで、この値を基準としてメッシュごとの欠株率を算出してみました。

 

欠株率(2017年) 背景:近赤外画像(Canon S110近赤外改造)

その結果、メッシュ全体の欠株率は7.9%となりました。欠株率が最も高い値を示したメッシュは、トラクタの出入り部分にあたります。それ以外のメッシュでは、だいたい数%の欠株率で収まっています。

 


熱赤外カメラによる空撮

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少し前の話題になりますが、今年の農閑期(4月中旬)に熱赤外カメラによる空撮を実施しました。

熱赤外カメラはイネ群落の表面温度の連続観測(穂揃期)で使用しましたが、今回は圃場の地表面温度から土壌水分量および均平を把握できるのか観測してみました。

 

【圃場環境】

・田起しを行ってから、約1カ月経過 (試験サイトの隣(北側)の圃場も同時期に田起しを実施)

・熱赤外カメラによる空撮実施の前日に、数時間の降雨

 

オルソ画像(4月中旬)

 

熱赤外カメラ画像(4月中旬)

 

上記画像の拡大図

 

地表面温度は西側で相対的に高く、東側が低い結果となりました。特に中央部では温度が低くなっています。この部分を拡大してみると、田起し後に石拾いのために歩いた足跡周辺で地表面温度が低下していました。圃場を歩くと5cm程度は凹むので、熱赤外カメラはその影響までも観測できているのではないかと考えられます。また、西~東側に筋状に地表面温度が高くなっている場所は、昨年の収穫後に籾殻を撒いたところになります。ちなみに、隣(北側)の圃場は足跡もなく、地表面温度が一様な分布をしていることがわかりました。

わずかな環境の違いを捉えられる熱赤外カメラは有益なセンサであると実感しました。

 

上記の実験後に、トラクタによる均平化を行い、1週間後に再度空撮(可視光・熱赤外カメラ)を実施しました。

 

オルソ画像(5月上旬)

 

熱赤外カメラ画像(5月上旬)

 

トラクタによる均平化を行った後の均平精度は標準偏差1.5cmとなり、地表面温度のばらつきは前回の分布と異なる結果となりました。

西側にある給水口ではわずかな量の水が漏れ出していたため、地表面温度が低くなっています。オルソ画像では地表面の見た目の変化はありませんが、熱赤外ではちゃんと変化を捉えることができています。また、圃場の3辺(西側除く)にかけて温度が低い場所は、くろつけを行った際のトラクターの車輪跡になります。

今回の実験から熱赤外カメラを用いた観測は様々な現象を取得できるセンサとして有望なので、今後も継続して観測していく予定です。

 


アイガモ迷路?

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モニタリング中にアイガモの来客がありました。田植え頃からどこともなく現われ、いつの間にか立ち去ってしまいます。

アイガモはイネ科の植物を食べないという習性があるので、イネ以外の雑草を食べてくれます。また、移動する際には、くちばしや足で泥水を撹拌し、雑草の繁殖も抑えてくれます。

ありがたい存在です。

 

アイガモの来客

 

対地高度50mからのドローンの風切音には驚かず、モニタリング中はずっと圃場内で食事をしていました。

 

オルソ画像(2017年6月18日撮影 Richo GR)

 

圃場内の線はアイガモが通った後になります。まるで迷路のような感じです。下はアイガモを撮影できた部分を拡大した画像になります。

 

上空50mからのアイガモの様子

 

アイガモの特性を利用して、減農薬もしくは無農薬で水稲栽培を行うアイガモ農法があります。しかし、アイガモ農法は飼育の手間、圃場を隈無く回ってくれない、カラス・タヌキといった動物に襲われるなど、決して容易な農法ではありません。近年では、こういった課題からアイガモロボットの開発がされています。市販されるようになったら、ぜひ試してみたいですね。