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25年以上前、 GPSと組み合わせたマスフローセンサーは、農民が自分の畑を見る方法を永遠に変えるでしょう。結婚は彼らに収穫された穀物を畑の領域に関連付けて生成を開始する能力を与えました
イールドマップ。
「農民は自分たちの畑で実際にどれだけの収穫量の変動が起こっているかを認識していたので、 突然精密農業が始まり、 」とスコット・シアラーは言います。 教授、 オハイオ州立大学。
ほぼ同時期に、 外出先での土壌肥沃度の検知への関心に基づく製品開発も勢いを増していました。
「私たちの最初の製品は、トウモロコシが発育阻害されストレスを受けた畑のスポットを測定する土壌pHメーターでした。 」とMikeThurowは言います。 1987年にSpectrumTechnologiesを設立しました。 業界では多くの変化がありました。」
今日、 センサー（オンとオフの両方の機器）は、農家が最小限のリソースで収量を最大化するのに役立つ無数の属性を測定します。地上と地下、 センサーは、より多くのダウンフォースが必要な時期を判断できます。 作物が喉が渇いたときを定義し、 病変が葉に現れる前に病気を検出し、 または化学物質がどのように適用されるかをガイドします。
「センサーは重要な領域でより多くの目を提供します、 」とジェシー・ヘッカーは言います。 グローバルプランター、 スプレー、 ジョンディアの栄養アプリケータービジネスマネージャー。 "例えば、 John Deereの自走式噴霧器の300個のセンサーが温度を測定し、 風速、 対地速度、 スプレー圧力、 フロー、 さまざまな条件で化学物質を直接使用するための地形の変化。」
センサーのセンス
センサーに基づく農業はますます重要になっています。現場の変動を正確に監視し、データに基づいて意思決定を行う能力を持つことは、農家が業務を管理する方法を変革しています。
「意思決定のためのデータがあるという自信は、大きな価値のポイントです。 」とジョン・ゲイツは言います。 製品担当副社長、 CropX。 「私たちは基本的に農民の経験を増やすことができるので、彼があまり馴染みのない異常な状況に遭遇したとき、 彼は信頼できる、 それを処理する方法に関する推測のない情報源。」
モノのインターネット（IoT）戦略が具体化する中、 無数のセンサーから来る機械とフィールドの情報は急速に進化しています。 Matt DarrがIoTに関して尋ねる最初の質問は、 「私たちは作物生産の科学について学ぼうとしているのでしょうか、それとも単一の季節で作物生産に影響を与えようとしているのでしょうか。
「シーズン中に予測して対応できることは、年末に結果が発生した理由を示すことができることとはまったく異なるバリュープロポジションです。 アイオワ州立大学の教授は言います。 「プロデューサーは小切手帳で何度も投票しました。彼らは結果ベースのソリューションにお金を払うでしょうが、行動なしで知識を提供するだけのソリューションにお金を払うことを躊躇します。」
Haecker氏は、データを収集するテクノロジーは、データを理解するテクノロジーよりも間違いなく多くあると述べています。 「「センサーがこれを言っている」を超えて、「どのような行動を取るべきか」に移行する必要があります。」
養子縁組する農民の決定、 ゲイツは言う、 多くの場合、彼がテクノロジーをイネーブラーとして使用して収益を上げる方法に帰着します。 「市場には常に興味深いツールがあります。 しかし、今、農民の手帳に何が当たるでしょうか？」彼は尋ねます。
これは、土壌検知業界が取り組んできたとシアラーが信じていることです。 「近赤外線反射率センサーのような分野は、外出先で有機物含有量を測定できるところまで成熟しました。 」と彼は言います。 "不幸にも、 今日まで、土壌養分レベルの測定で同じ離陸を経験したことはありません。」
Darrは、管理上の意思決定のために現場に設置されたセンサーの価値提案に苦労しています。 「彼らは、重要なサンプリング解像度に到達するためのスケーラビリティの競合する問題を抱えていますが、立っている作物の電力要件に関連する配置と物理学に関するロジスティクスの実際の問題とも戦っています。」
Teralyticのワイヤレスプローブのような革新、 シアラーは言う、 それを好転させるかもしれません。その26のセンサーは、詳細な土壌品質データを提供します。 土壌水分を含む、 塩分、 3つの異なる深さでのNPK、 曝気だけでなく、 呼吸、 大気温、 ライト、 と湿度。 "時間とともに、 それは農民に彼らの土壌中の栄養素レベルの良い推定を与えるだろうと思います、 」と彼は言います。
今後の最大の飛躍は地下で起こります、 Tomer Tzachは言います、 CropXCEO。 「土壌の健康に寄与する要因について学ぶことはまだまだたくさんあります。 」と彼は言います、 彼もそのスケーラビリティを感じていると付け加え、 コストだけでなく、 問題です。
エンドゲーム、 ダールは信じています、 は、データをリアルタイムでキャプチャして反応するマシン搭載ソリューションです。
「これにより、プロデューサーは実用的なデータウォークアップをすぐに利用できるようになり、実装がはるかに簡単になります。 」と彼は言います、 マシンベースのセンシング中にそれを追加
代替案よりも難しいです、 最終的には、特定の年の農場の財務に直接影響を与えるより多くの価値のある機会を提供します。
短期的には、 TrimbleのWadeStewartは、私たちが目にする最大の採用はリアルタイム調整であると推測しています。いくつかの例は、利用可能な水分に基づいて外出先で植え付けの深さを調整する機能です。 締固めに基づいて耕うんを動的に変更する方法があり、 残留物の量に基づいてディスクの角度を変更できること。
「これらは、運用を実際に改善する手法です。 しかし、それらは舞台裏で行われます、 」とag部門のマーケットマネージャーは言います。
職場のセンサー
Brandon Huntがケンタッキー州西部の農場全体で収集している情報は、生産性と収益性の向上につながる効率を特定するのに役立つだけでなく、投入コストを削減し、肥料の使用を最適化します。 「テクノロジーが私たちをより良くすることを私は知っています、 しかし、既存のシステムに統合すると、会話がはるかに簡単になります。」
彼はまた、搭乗する前にテクノロジーを評価するために多くの「スモークテスト」を行っています。例えば、 彼は5年間、小麦でTrimbleのGreenSeekerをテストしました。数エーカーから始めて、 Huntは、テクノロジーが検証されたときにのみ、さらにエーカーを追加しました。 （ハントが他のセンサーをどのように利用しているかについては、「エーカー全体のセンサー」を参照してください。）
「それは、テクノロジーがオペレーターを可能な限り効率的にしていることを証明することです。 運用に投資されるすべてのドルが最大化されています。 「スチュワートは言います。 「それは決して変わることはありません。」
作物に関する情報を得ようとするセンサーの投資収益率を理解することは、とらえどころのないものになる可能性があります。 ダールは言います。 「作物保護では、 製品とアプリケーションの両方のコストを克服するのに十分な歩留まりの利点を生み出すROIを生み出す必要があります。」
雑草を識別するためのIoTソリューション、 虫、 病気の問題は、発生を検出するのに十分正確であるだけでなく、 しかし、治療が正のROIを生み出すかどうかを予測するのに十分具体的でもあります。 「多くの分野で、害虫の圧力と治療された場合の正のROIの保証との間のこれらのブレークポイントを正確に特定するための、基本的な農学の専門知識が不足しています。 」とダーは言います。
また、定期的に実行できるようになる必要があります。 シアラーは言います。 「1つのワイルドカードは常に天気でした。天気がどうなるかわかっていたら、 窒素の管理がはるかに簡単になります。」
また、農場の気象観測所が重要なツールになっているのもそのためです。
「それは本当に農民に力を与えます、 」Thurowは言います。 「私たちはより激しい雨のイベントを見ています、 雷雨はゲームチェンジャーになる可能性があります。農場の気象観測所は、母なる自然が何を提供しているか、そして彼がどのように彼の計画を変えるかもしれないかについて彼に異なる見方を与えます。」
ドットの接続
センサー技術が進化し続けるにつれて、 1回の測定で農家が抱く可能性のあるすべての質問に答えられる可能性はほとんどありません。 「力は、新しい方法で情報を組み合わせることから生まれます。 」ゲイツ氏は言います。
それを達成するために、 接続性が重要です。
「明日のインターネットを介してこのすべての情報を接続することになると、 私たちの業界はその前に大きな課題を抱えています、 」ヘッカーは言います。 「機器またはオフボードにあるセンサー、 処理能力、 とクラウドインフラストラクチャ…一緒にならなければならないことがたくさんあります。」
エーカー全体のセンシング
プランター：DeltaForce
Brandon Huntのプランター（ケースIH 2140、 ケースIH2150、 およびKinze3660）は、精密植栽技術を備えています。プランターからのデータは、それぞれがどれだけうまく機能しているかを彼に知らせていますが、 ハントはDeltaForceを最大限に活用します。ダウンフォースシステムは、変化する土壌条件に基づいて圧力を即座に制御および調整します。これにより、圃場の状態に関係なく、毎回適切な植え付け深さが得られます。
プランター：TrueTracker
なだらかな丘と側斜面のため、ブランドンハントはケンタッキー州西部で戦わなければなりません。 ストリップにトウモロコシを植えるときに彼のガイダンスラインにとどまることができます
挑戦。
機械の次のエラーは、トラクターの誘導エラーの5〜10倍になる可能性があります。 スコットシアラーによると、 教授、 オハイオ州立大学。 「操作によっては、 その道具はかなり左右にさまよっている可能性があります、 」と彼は言います。
TMX-2050 TrueTrackerを採用することにより、 アクティブな操縦可能なヒッチ、 およびCenterPointRTX、 ハントは、プランターを毎回1インチ以内に繰り返し配置できます。
「私たちは、そのプランターをストリップの中央に100％維持するために、できる限りのことをしています。 」と彼は言います。
しかし、 シアラーノート、 誘導システムの実装は、主にコストが原因で、実際にはまだagの主力ではありません。
ウェザーステーション：WatchDog 2900ET
WatchDog 2900ET気象観測所は、データをHuntFarmsの灌漑制御プラットフォームに直接フィードします。
センターピボット：AquaSpy
Brandon Huntは、透かしと静電容量ベースのセンサーの両方を使用して、灌漑されたエーカーの土壌水分を測定しました。透かしセンサーとは異なり、 単一の場所で土壌水分を測定します。 静電容量ベースのセンサーは、プローブの長さに沿って4インチごとに土壌水分と土壌温度を測定します。
「透かしセンサーがありますが、 12に配置されました 24、 と36インチ、 うまくいった、 私は何か違うものを探していました、 」と彼は言います。
数年前、ハントは13のセンターピボットでAquaSpyプローブの使用を開始しました。 AquaSpyは、水分を評価する4インチごとのセンサーを備えた48インチのプローブです。 栄養素、 と温度。プローブはリアルタイムデータをハントに送信します。 彼はスマートフォンからアクセスできます。 タブレット、 またはラップトップ。
「AquaSpyを使用することで、より適切に収集できると思ったことがいくつかあります。 」ハントは言います。 "初め、 静電容量ベースのセンサーは、根が水分を逃がしている場所を検出するため、季節を通して成長する根の深さを確認できます。根が浅いのか、それとも本来あるべきように土壌の奥深くにあるのかはわかっています。」
2番、 リアルタイムデータは非常に簡単です。 「多くの掘り下げや補間を行う必要はありません。 」ハントは言います。 「情報がわかりやすいので、 表示されている内容に基づいて、いつ灌漑するかをよりタイムリーに決定できます。」
コンバイン：収量データ
「私たちは長い間収穫量データを収集してきました。収穫時の測定単位であるため、それでもかなり強力な情報です。 ブランドンハントは言います。 「良好な歩留まりデータは、私たちが行っているすべてのことを定量化します。」
収量データは、次のシーズンにどのハイブリッドが植えられるかを決定するのに役立つ情報のもう1つの層です。また、ハントがストリップティルで得られた利益を評価し、水分プローブと13のセンターピボットの管理がどれだけうまくいったかを検証するのにも役立ちます。
正確な位置決め
Brandon Huntは収益性の向上に取り組んでいるため、 ストリップティルは頼りになる解決策になりました。歩留まりの最適化に加えて、 この慣行により、燃料費と人件費が削減されます。農学的な利点もあります。
ストリップティルにより、ケンタッキー州の農家は必要な場所に栄養素を正確に配置できます。それは土壌の大部分にわたって作物残渣を所定の位置に保ちます、
これは侵食を減らし、水の浸透を増やします。より多くの有機物が保存され、 二酸化炭素は土壌に残ります。
「トウモロコシを育てるには、水の浸透が非常に重要です。 」とハントは言います。 大豆や小麦も育てています。 「表土が浅いために保水能力がないところはどこでも、 ストリップティルは私がより大きくすることを可能にしました
ガソリンタンク。"
練習には、高レベルの精度と再現性も必要です。
「ストリップティルの目的の1つは、高品質の苗床を作成することです。収量の可能性を最大化するために、ベッドの中心に沿ってシードを配置することが望ましい。 」とジョン・フルトンは言います。 教授、 オハイオ州立大学。 「調査によると、ストリップの端またはストリップの外にシードを配置すると、収穫量が減少します。したがって、同じABラインと高精度のGNSS補正サービスを使用することが重要です。」
RTKとRTXのブレンド
Hunt Farmsは、オートステアに移行した2003年に、RTKの使用を開始し、基地局を設置しました。今日、 サブインチの精度により、彼の歩留まりまでのHDCストリップティルマシンとプランターが正確に位置合わせされます。 そのため、シードはストリップの中央に配置されます。
RTKはその価値を証明していますが、 ハントは最近経験を始めました
彼の手術のいくつかの部分での信号損失。問題を相殺するために、 彼はTrimbleのCenterPointRTXを購読しました。今日、 彼は両方を使用します。
「衛星が提供する補正サービスで、 2分未満で1インチ未満の精度が得られます。 」とマイケル・ブルーノは言います。 チャネルプログラムマネージャー、 トリンブル。
ハントがストリップの肥料をバンディングすることに取り組んでいるとき、 信頼できる精度はさらに重要です。 「出産する帯の中心がどこにあるかに関して、その列が植えられている場所に応じて、収量のペナルティがあります。 " 彼は説明する。
正確なポジショニングは、精密農業の基礎です。しかし、どれだけ正確で十分ですか？
「それは本当にオペレーターの認識に帰着します。実行している操作に応じて、 私たちはあなたがどれだけ正確であるべきかについての推奨事項を持っています、 ブルーノは言います。 「農業はマージンがすべてです。精度がわずかに向上したように見えることは、実際に収益に影響を与える可能性があります。」
例えば、 小麦を組み合わせていて、6インチのカッターバーが作物を刈っていない場合は、 1回のパスで大したことではありません。 5シーズンで100パスを行うと、 合計します。
"時間とともに、 その無駄は、操作をより効率的にしながら、より高い精度のコストを補って余りあるでしょう。同じ例を噴霧器に適用できます。 肥料の適用、 または耕うん装置の一部。耕うんはおそらく最大のものです、 特に従来のティルを練習する場合は、 ブルーノは言います。 「農家がより正確なサービスを試みるにつれて、 精度チェーンを下に戻る可能性はほとんどありません。精度は中毒性があります。」
最終的には、 より集中的な管理を行いたい場合は、 ここで、より高い精度が報われます。
「目標は、各農家に自分の業務と予算に最適なソリューションを提供することです。 」とウェイド・スチュワートは言います。 マーケットマネージャー、 ag部門、 トリンブル。
革新的なプラント管理
背後に人工知能を備えた画像ベースのセンサーは、Scott Shearerが、農家が作物を管理する方法に革命をもたらす可能性があると信じている概念です。 See＆Sprayは、農業における具体的なアプリケーションの最初の兆候です。 オハイオ州立大学の教授は言います。
ブルーリバーテクノロジーによって開発され、 See＆Sprayはカメラをまとめ、 コンピューター、 すべての植物を認識し、それぞれに適切な治療法を決定するための人工知能、 それが進むにつれて継続的に学習します。ピンポイントの精度で、 ロボットノズルは、噴霧器がフィールドを通過するときに、不要な植物をリアルタイムでターゲットにします。 作物や雑草のない場所を避けながら除草剤を散布します。
2017年にジョンディアに買収され、 この技術は現在、綿花と多くの種やサイズの雑草の違いを特定しています。大豆でもテストされています。
Deereは、人工知能が雑草がどのように見えるか、どのように見えないかを学習するために、幅広い例を求めています。 そのため、See＆Sprayは現在、中西部だけでなく世界の他の地域でも追加の作物についてテストされています。この豊富なインテリジェンスは、いくつかの市場への展開を加速します。 ジュリアンサンチェスは言います、 監督、 新興技術、 John Deere。
「非常に選択的で、本当に必要な領域にのみヒットできるシステムは、化学物質だけで50％から60％の節約につながる可能性があります。 「サンチェスは言います。 「出芽後にできる場所に着いたら、 90％の節約が見込まれます。」
「遺伝子組み換え作物の価値を見ると、 それは除草剤耐性にあります、 」シアラーは言います。 「ジョンディアがテクノロジーを大規模に導入することに成功した場合、 遺伝子組み換え作物の価値の50％が蒸発する可能性があります。それはゲームチェンジャーです。」
証明されると、 Shearerは、JohnDeereがこのテクノロジーを栄養不足や病気の検出などの分野に移行すると考えています。
