AgriVision MAP (スマート農業統合管理システム)
サービス概要
AgriVision MAPは、AXISおよびHIKVISIONカメラとAI分析機能を用いて、地図上で農地の状況をリアルタイムに可視化・分析するスマート農業支援システムです。園場のカメラ情報を地図と統合することで、省力化・効率化・品質管理を実現します。
導入目的
- 省力化:現場巡回の代替、異常自動検知による対応時間短縮
- 効率化:複数園場の状況をマップで一括把握、作業優先順位の明確化
- 品質管理:成長過程・作業状況の映像保存と履歴管理による品質トレーサビリティ
システム構成
AXISカメラベース(施設栽培・平地向け)
- AXISカメラ + Camera Station + Object Analytics
- クラウド連携:Cloudstudio (AWS)
HIKVISIONカメラベース(山間部・遠隔地向け)
- ソーラーカメラ + HikCentral + Starlink
- クラウド連携:Cloudstudio (AWS)
MAPシステム
- ベース:Google Map
- 機能:カメラ映像・作業履歴・異常通知を地図上で可視化
主な機能
- 異常検知(動物侵入、ビニール破損など)
- 作業者の行動記録と地図表示
- 成長記録・品質比較のクラウド保存
- 遠隔監視:スマートフォン・PCでのライブ映像確認
- 映像+作業履歴のタイムライン分析
利用シーン
シーン | 課題 | 解決方法 |
---|---|---|
露地栽培 | 鳥獣被害の把握が困難 | ソーラーカメラとAIで自動検知・通知 |
ハウス作業 | 作業ログの不明確 | カメラ×MAPで視覚的に記録・管理 |
出荷品質証明 | 記録が紙ベース | 映像記録によるトレーサビリティ提供 |
管理画面UI(例)
Google MapsベースのUIにカメラ位置をピン表示
- 左側:フィルター(カメラ種別、アラート、作業ログ)
- 右側:ライブ映像・アラート履歴・作業記録
- 上部:検索バー、プロジェクト切り替え
オプション機能
- ドローン映像統合
- 土壌・温湿度センサーとの連携
- AI作物解析(成熟度、病害判定)
導入メリット
- 現場に行かずに状況把握可能
- 映像+作業の一元管理で管理工数削減
- データによる改善サイクルの確立
今後の展開例(例)
- JA・自治体との協力による普及促進
- 輸出用農産物の品質証明システムとの連携
スマート農業における衛星映像の活用は、広域・定点・非接触という特性を生かして、圃場全体のモニタリングや分析の効率化を実現します。以下に、具体的な用途と導入方法を提案します。
スマート農業における衛星映像活用提案
活用目的
目的 | 詳細 |
---|---|
作物生育状況の把握 | NDVIなどの植生指標を使って、生育ムラ・病害リスクの早期発見 |
水分・乾燥状態の把握 | 土壌水分マップや地表温度で潅水エリアや干ばつリスクを可視化 |
雑草・害虫の早期発見 | 異常な植生変動・成長速度差分を抽出して重点監視対象エリアを特定 |
園場管理・区画ごとの評価 | 衛星画像を背景に、地図上で区画別に生産性や履歴を重ねて可視化 |
収穫時期予測 | 長期的な成長パターンを解析し、最適な収穫タイミングを推定 |
使用する衛星サービス例
衛星/サービス名 | 解像度 | 特徴 | 費用 |
---|---|---|---|
Sentinel-2 | 10m~20m | 無料、NDVI・土壌湿度に対応 | 無償 |
Landsat-8/9 | 30m | 長期観測に最適 | 無償 |
PlanetScope | 3m | 高頻度(毎日)、商用向け | 有償(API) |
SkySat | 50cm | 極めて高精細。局所的な解析に適用可能 | 有償 |
スマート農業システムへの統合例
システム構成:
[衛星画像API] [NDVI / 土壌水分マッピング処理] [Cloudstudio / AgriVision MAP] [スマホ・PC画面表示]
- 地図上に衛星ベースのレイヤーを追加(NDVI、湿度、温度など)
- AXISやHIKVISIONのライブカメラと重ねて、リアルタイム+広域把握
- 衛星画像変化量をAIで解析し、異常がある区画を自動アラート
- 特定エリアだけドローンや作業員を派遣して対応 ⇒ 効率化
表示イメージ(AgriVision MAPでの実装)
- サイドバーで「衛星NDVIレイヤー」をON
- カメラ映像+衛星植生異常エリアが地図上で重なって表示
- エリアをクリックすると、その区画の履歴・コメント・画像が表示
導入メリット
- 現場に行かなくても「広域かつ定量的な把握」が可能
- 限られた作業リソースを「問題のある場所」だけに集中可能
- データ蓄積により「収量予測・品質改善」に貢献
お問い合わせ
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