スマート農業におけるモノのインターネットの応用

人口は飛躍的に増加しており、農業は人口を養う問題を解決する必要がある。農業をより効率的かつ持続可能なものにするためには、テクノロジーに頼らなければならないことは明らかです。

機械学習、人工知能、モノのインターネットがさまざまな分野に波を起こし、効率性を向上させるなど、多くのテクノロジーがさまざまな分野に変革をもたらしてきました。

災害管理、電子商取引、音楽、観光、製造、建設などの分野で IoT アプリケーションが活用されています。農業における IoT の機能とその農業への応用について探ります。

スマート温室

温室農業では、バランス制御システムや手動介入を使用して環境パラメータを調整することで、収穫量を増やすことが期待されています。ただし、手作業による介入により人件費、エネルギー損失、出力損失が増加するため、スマート温室の方が優れた選択肢となります。

IoT を使用すると、人間の介入なしに気候を自動的に監視および調整できるスマート温室を構築できます。

スマート温室はさまざまなセンサーを使用して環境パラメータを評価し、作物への適合性を判断します。 IoT 対応のリモートアクセスにより、定期的な監視が不要になります。

温室内の IoT センサーは、温度、圧力、湿度、光のレベルに関する重要なデータを提供します。センサーは換気や照明の点灯から温度や冷房の調節まですべてを管理します。

肥料管理

IoT は、農業におけるスマート肥料で使用されるユニークなツールです。この技術の助けにより、農家は土壌の品質に関する最新情報を入手できるようになります。この情報により、農場で必要な肥料の種類と量をより適切に判断できるようになります。

農家は土壌水分センサーや湿度センサーなど、さまざまなセンサーを使用して、効果的かつ効率的な作物の成長を確保できます。たとえば、センサーは農家が作物に必要な窒素とカリウムの量を判断するのに役立ちます。

これにより、無駄やその他の関連コストが削減されるため、肥料管理に大きなメリットがもたらされます。

コンピュータイメージング

コンピューター画像処理では主に、農場全体に分散配置されたセンサーカメラを使用し、デジタル処理された画像をキャプチャします。データセット内の写真と農産物の写真を比較することで、画像処理と機械学習によって農作物のサイズ、色、形、成長を判断し、品質調整を行うことができます。

コンピューター画像処理は、製品を品質に応じて分類および等級分けするためにも使用できます。コンピューター画像処理により、灌漑エリアのマッピングがより管理しやすくなり、収穫前の季節に収穫するかどうかの決定に役立ちます。

病気の検出

病気は食糧生産を減少させ、農業コストに影響を与え、世界の食糧供給を脅かすため、病気の防除は農業の重要な側面です。一方、農薬の過剰使用は自然生態系に影響を与え、水源を汚染するため、環境に有害です。

幸いなことに、IoT テクノロジーの進歩により、これらの問題に対処する新しい方法が生まれています。 IoT とセンサーを現場で使用することで、病気や害虫の早期兆候を検出し、作物の健康状態を継続的に監視できます。これらのセンサーは、作物の健康状態や植物の成長パターンに影響を与えるさまざまな生物学的要因や環境的要因に関するデータを収集できます。

害虫駆除における IoT は、病気を予防し、害虫による作物の収穫量への悪影響を軽減することができます。 IoT テクノロジーは、農業害虫駆除におけるデータに基づく意思決定も促進します。

農家は、IoT デバイスからのデータを調べることで害虫管理プログラムの成功を評価し、業務に必要な調整を加えることができます。農家は作物の健康状態を把握し、効果的な害虫防除技術を選択できます。

予測分析

予測データ分析と精密農業は密接に関連しています。農家がデータ分析を利用することで、IoT テクノロジーによって提供される膨大な量のリアルタイムデータを理解し、作物の収穫時期、害虫リスク、収穫量、その他の関連する問題について重要な予測を行うことができます。農業は本質的に天候に大きく左右されるため、データ分析ソリューションは農業をより管理しやすくするのに役立ちます。

たとえば、農家は作物の品質や収穫量、また干ばつや洪水などの厳しい気象現象に対する感受性について事前に知ることができます。さらに、農家は収穫特性を選択して作物の品質を向上させ、各作物に供給される栄養素と水の量を最大化することができます。

これらの技術を農業に適用すると、生産者は灌漑用水を節約し、過剰な水やりによる肥料の損失を減らし、天候や季節を問わず有用な情報を得ることができます。