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最重点プロジェクト研究室　Priority Research Laboratory

研究室の基本方向

担い手の減少や高齢化が進む中で、経営体の規模拡大や経営の複合化が進展し、個々の担い手が管理するべき耕地や農作物の数が増えています。それに対応するために、労働力はこれまでの家族主体から雇用主体に変化しており、農業経験が浅い雇用者でも適切な管理作業が行えるようにすることが収量や品質の維持向上や生産コストの作成を図る上での課題となっています。

そのため農業生産現場では、これまでのように経営主の経験と勘に頼るのではなく、環境・生育センシング技術とICTを活用して栽培環境や生育状況を見える化し、それらの情報を経営体内で共有・利用することにより、生産管理に生かす技術に関心が高まっています。

そこで当研究室では、大規模、雇用導入型の経営体を主な対象として、水稲、サツマイモ、ダイコン等の栽培環境、生育に関する情報等について、センシング技術、IoT技術等を利用して、経時的なデータの収集や共有を可能とし、高度でかつ省力的な栽培・作業管理、生産管理を可能とする技術の確立を目指します。

現在の主な取組

UAVリモートセンシングによるサツマイモの生育診断技術の開発

安定出荷のための冬どりダイコン収穫期予測技術の確立

千葉県の主要品目である冬どりダイコンにおいて、メッシュ気象データの気象予測及び根部の生育肥大と相関の高い生育指標を用いた収穫予測技術を開発します。また、播種期の天候不順への対策として、栽植密度を変えて同一日に播種することで収穫期の分散を図ります。

経営形態・部門別ニーズに合わせたスマート農業の導入効果の解明

個別経営体や組織においてスマート農業を実践している先進事例を調査し、スマート農業の導入目的・効果を明らかにします。露地野菜や果樹等で今後スマート農業化が想定される経営体や組織に調査を行い、スマート農業に対するニーズの傾向を明確にします。

GISシステムと各種システム、情報・データとの連携手法及び活用技術の開発

GIS（地理情報システム）と連携した圃場営農管理ソフトを既に導入している経営体、あるいは新規に導入する経営体を実証事例として、どのようなデータ・情報の共有・分析・利用が経営の効率化をもたらすかを調査、分析、検証し、利用技術を開発します。また、スマート農業プロジェクトで開発された各システム（生育予測等）がGISと連携し、現地実装できる手法を確立し、それが経営に与える効果を解明します。

ナシ病害防除ナビゲーションシステムのクラウドサービス構築と運用評価

当センターで開発したナシ黒星病防除支援情報システム（梨なび）について、圃場毎の微気象情報を踏まえた、病害虫発生予測と防除要否のナビゲーションを生産者に提供するために、クラウドシステムとした「梨なび」プロトタイプアプリを開発し、携帯端末等を利用した運用評価を行います。

［図］クラウドシステムイメージ

 

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