キヤノンは8月2日、作物栽培の効率化や品質向上などを実現する農業ソリューションとして、画像から作物の生育指標を自動で取得可能な農業生育モニタリング・システムの実証実験を行っていると発表した。

同社は、非破壊・非接触で作物の画像から生育指標を自動で取得可能な農業生育モニタリング・システムである「GM-1」を開発し、スマート農業での利用を推進するため、水稲栽培における実証実験を開始した。ｓ

同システムは、撮影した作物の画像から、生育状況を把握する上で重要な葉色・茎数・草丈といった生育指標を自動で計測できる。水田にシステムを設置することで、撮影と画像のクラウドへのアップロードを毎日自動で行うとのこと。

  • システムの設置イメージ

作物の特徴に合わせた独自の画像解析技術とディープ・ラーニング(深層学習)によって実現したAI診断技術により、取得した画像から、日々変化する作物の生育状況をデータ化することに成功した。従来は手作業で行っていた計測を自動化することで、作業効率を改善できるとしている。

さらに、画像から統計的に生育状況を解析できるため、ばらつきが少なく安定性・再現性の高い解析が行えるという。データを継続して蓄積し過去データと比較することが可能で、作物の適切な栽培管理に加え、新品種開発や気候変動リスクへの備えなどでの利用も期待できるとのこと。

  • 生育指標データ化のイメージ

今回発表した実証実験は、同システムの実用化に向けて、農業ソリューションを提供するベジタリアと行っており、ベジタリアのサービスを利用する日本全国の農業試験場や農業関連の団体・企業、自治体や生産者と協力して、国内約60か所の水田で水稲栽培における検証を実施しているという。

毎日データ化する生育指標を基に、栽培条件の違いが作物に与える影響や品種による生育状況の違いなどを検証しているとのこと。今後は、水稲栽培での実用化を推進すると共に、水稲以外の作物への展開も視野に入れて開発に取り組む方針だ。