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観測・解析

case7

スマート農業

課題

農作業の省力化、収量アップを目指して

スマート農業とは、「ロボット技術やICT等の先端技術を活用し、超省力化や高品質生産等を可能にする新たな農業」のことで、農業従事者の高齢化・後継者不足に伴う労働力不足をはじめ、耕作放棄地の増加や食料自給率の低下など、日本の農業が抱える様々な課題を解決する試みとして注目されています。すでにロボットやAI、ビッグデータを用いた様々な取り組みが実施され、今後取り入れる農家がさらに増えていくと考えられています。気象条件は収量に直接影響する重要な要素のひとつですが、気象データを農業に活用し、省力化や収量アップにつなげられないでしょうか。

解決策

圃場の気象データの活用

圃場の気温や日射量、降水量の観測・予測データと、日々の作業状況、作物の生育状況のデータを組み合わせることで生産プロセスの最適化を図ることができます。どのような気象条件のときに収量がアップしたか、あるいは圃場で農作業を行ったかを解析することで効率的に作業を行うことができたり、収量の予測につながると考えられます。
圃場の気象データには、日本全国約1300か所で観測されているアメダスデータ、予測データには、アメダスおよび気象官署を予報対象地点として作成されたMSMガイダンスGSMガイダンスをご利用いただけます。
圃場で観測されたデータを用いることが最も正確ですが、実際には観測機器を設置していなかったり、観測要素が足りなかったりするかもしれません。そのような場合でも、解析雨量推計気象分布のような格子点データを用いたり、もしくは、AIに学習させるデータを蓄積させたりすることで、圃場に適したより正確な予測ができるようになるかもしれません。

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