IoTで農業での人手不足解消支援(3)

第1回目では、IoTを活用した屋外での生育環境の把握について説明しました。

1回目の記事：IoTで農業での人手不足解消支援

第2回目では、土壌センサを活用による圃場の生育環境の把握について説明しました。

2回目の記事：IoTで農業での人手不足解消支援(2)

ここまでで、必要な情報を取得できる環境は揃いました。

次に、この情報をどのように活用するかについて説明します。

センシングによる農作物の病気発生条件の把握

今回は、農作物の病気発生条件をどのように把握するか、農薬散布の時期についてです。

ある地域における農作物の病気発生条件を例に説明しましょう。

この地域では、経験的に、病気発生の条件を以下のように設定しています。

• 病気は、2日以上の連続降雨、1時間に20mm以上の降雨の後、7日以内に発生しやすい
• 特に平均気温が20℃以上で発病する可能性が高い

このようなノウハウを可視化できることが、IoTの強みです。

IoTを活用したモニタリングでは、降雨センサによって降雨量を得ることができます。

また、温度センサによって、環境温度、土壌温度もわかります。

得られたデータを解釈して、農業に従事している人に、病気発生条件として例えばメールで通知することができれば、農薬散布のタイミングを自動的に知らせることができます。

上の図は、病気発生条件を表にしたものです。

この図を見ると、各センサからのセンシングしたデータの蓄積によって、病気発生条件を把握できることがわかります。

センシング間隔の動的変更

病気発生条件を、IoTによるセンシングデータ蓄積で把握できることがわかりました。

このデータ取得を行うIoTシステムには、さらにキーとなるポイントがあります。

それは、センシング間隔の動的変更です。

状況判断に基づいて、それぞれのセンサのセンシング間隔を動的に変更することによって、より詳細で効果的なデータを取得することもできるようになります。

例えば、正常状態のときはセンシング間隔を長く、注意、予兆のときにはセンシング間隔を短くする、などです。

これによって、判断の精度向上が図りやすくなります。

また、センサノードの低消費電力化の観点での必要最小限のセンシングとすることができるため、精度向上と電力消費の最適化の両立を図ることができます。

Tele-Sentientでは、状態によって、センシング間隔を動的に変更できる機能を持っています。

また、アラート通知機能も持っていますので、このようなシステムを手軽に実現できます。

地産地消のIoT実現に向けて

経験、ノウハウをIoTシステムによって可視化することによって、人手不足の解消に貢献することができます。

Tele-Sentientでは、自律型IoTシステムとして、地域の圃場に適した状態をモニタリングして、ルールと判断をデータベース化して、判断も自動で行っていくシステムを実現していきます。

豊富な実績に基づいて、使う人にとって本当に役に立つことを目指して開発している自律型IoTシステム、それがTele-Sentientです。

ご興味のある方は、是非、お問い合わせください。