塩水選 (2018年)
４月中旬の週末は、育苗用ビニールハウスの準備を近所の農家さんと行います｡今年も台風による氾濫によって、ビニールハウス内の地面は多くの箇所で凹凸が生じていました。
地面整備
トンボかけで地面の凹凸を均していきます。整備が終われば、ビニールを２重にして敷きつめていきます。
作業終了
最後は、真ん中に苗を運ぶ２輪車が通りやすくするためにロールマットを敷きます。
ビニールハウスの作業後は、種籾の「塩水選」で中身の詰まった良い種子を選別します。例年同様に、塩５kg・水20lを用意して、濃度20%の塩水を作ります。
塩水選＆種子消毒セット（2018年：種籾20kg購入）
種籾選別中
【参考】
種籾は少し変わった縫い方（ミシン縫い）のメッシュ袋で届きますが、袋の開け方を知らないと手間取ります。初めての時は手間取りました。このミシン縫いはハサミなどの道具を使わなくても開けることができます。参考までに。
ミシン縫い袋の開け方
手順１：ミシン縫いの袋は、赤糸と白糸で結ばれています。手順２：赤糸を引っ張り、白糸の輪から徐々に抜いていきます。手順３：赤糸を抜いたら、残っている白糸を引っ張って抜きます。手順４：袋を開けることができます。
現代農業（５月号）
2018年５月号の現代農業では、「ドローン＆近赤外カメラで空から管理（下）」というタイトルで近赤外カメラを自作するという内容を書きました。
現代農業（2018年５月号）
ブログでも紹介している内容に改造時の写真とウンカ被害の空撮画像（鹿児島県伊佐市の若手農家さん撮影）を追加しています。
今月号の現代農業で興味深い記事がありました。農機メーカー突撃取材ヤンマーアグリ(株)編の中で、リモートセンシングなど先進的な技術の導入を対象としている農家規模は、２０町歩以上の面積を耕作する農家だそうです。しかし、２０町歩以上の面積となると、家族経営の農家では導入は難しいですね。ビジネスとして費用対効果を考えると仕方がないかもしれません。
農閑期の圃場計測
2018年度の栽培に向けて始動です。
昨年の秋に「すき込み」をしてから、久しぶりのトラクター運転になります。
田起こし作業の前に、ドローンによる圃場計測を行いました。ドローンは農閑期にメンテナンスを施し、いつでも飛行できるように準備をしていたのですが、GCP用のマーカーが色あせているのに気づいてしまいました・・・。
再塗装前後のGCP用マーカー
上図の右側はドローン水稲モニタリングを始めてから使用しているマーカーです。長年使用していると色があせたり、剥がれたりしてしまいます。この程度であれば、上空から撮影しても特に問題ないのですが、気分一新ということで再塗装し直しました（下図参考）。
上空50mから撮影したGCP用マーカー（左：2018年３月31日撮影 右：2017年９月９日撮影）
昨年のブログを見直してみると２月中旬に田起こしをしていたので、今年は少し遅い始動となります。まずは、田起こしの前に圃場の状態をドローンを用いて計測しました。
圃場凹凸マップ（田起こし前：2018年３月31日撮影）
最近は、圃場の均平化に力を注いでいるので、そこまで気になる凹凸はありませんでした（圃場の四隅やトラクターの出入り口を除いて）。この作成したマップは、運転席に貼って凹凸の位置を意識しながら田起こし＆均平化を行いました。
圃場凹凸マップ（田起こし後：2018年４月１日撮影）
上図は作業後の凹凸マップです。マップを見る限り、そこそこ良い感じであると思います。これなら今年の代かきはそんなに作業時間がかからないかもしれません。ベテラン農家さんの「この圃場の均平化は３～４年かかるよ」のアドバイスの通りで、この状態になるまで時間がかかりました。
ドローン水稲モニタリングも今年で５年目の節目を迎えます。これからも「どろーん米」の作業記録を兼ねた情報を発信していきたいと思います。
相棒（ドローン、トラクター）
現代農業
久しぶりの更新です。
今月発売の現代農業（2018年４月号）に、「ドローン＆近赤外カメラで空から管理（上）」というタイトルで記事を書きました。今回は、ドローンの自作に挑戦するという内容です。
現代農業（2018年４月号）
記事でも紹介していますが、自作ドローンの部品調達は中国のネットショッピングサイト「AliExpress（アリエクスプレス）※」をよく利用しています。国内のサイトより部品の取り揃えが豊富で価格も安いのが特徴です。ただ、日本語が自動翻訳のためか意味がわからないところもあります。
AliExpressのサイト
※AliExpressは中国のアリババ（ソフトバンクの孫正義社長が出資して急速に成長した世界的な企業）が運営するネットショッピングサイト
紙面の都合上、自作ドローンの調達リストを掲載することができなかったので、ここで紹介します。自作のヘキサコプターは約６万円で部品調達することができます。モニタリング用ドローンであれば、この内容で十分です。日本では，高い価格がいい商品という風潮がありますが、本当に必要な機能だけに絞れば、安価でもいいモノは作れます。
購入したドローンの部品と価格（2016年11月１日時点）
| 部品 | 価格（円） | 送料（円） |
| フーレム（F550）：ヘキサコプター | 3,500 | 無料 |
| DJI E310セット（モータ・ESC 6個） | 35,000 | 無料 |
| フライトコントローラ（Pixhawk） | 5,250 | 250 |
| GPS＋コンパス（UBLOX NEO-M8N） | 5,000 | 無料 |
| スキッド | 2,100 | 無料 |
| リポバッテリ（3セル11.1V 10000mAh） | 5,800 | 無料 |
| プロペラ 6枚 | 1,600 | 無料 |
| 58,500 円（送料込み） | ||
先日、次回（2018年５月号）の記事「近赤外カメラの改造方法」が校了しました。農業雑誌からかけ離れた内容となっていますが、お楽しみに。
上空から
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
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
農林水産省フォーラム
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
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
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。
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
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!!