農業分野におけるセンサネットワーク技術の利用と課題

農業分野におけるセンサネットワーク技術の利用と課題
Sensor network system for agricultural applications
深津時広
Abstract 21 世紀型農業では、圃場における作物の生育情報、環境情報、作業情報などを時空間的に密に
収集し、これを利用者の要望や目的に応じて解析処理を行い農家に有用な情報として提供したり
作物の生育が促進するよう周辺機器を制御したりするシステムが望まれる。これを実現する一つ
の方法としてセンサネットワーク技術が近年利用され、多くの現場で実証実験が行われている。
本報では、幾つかの設置運用事例を紹介しながら農業分野におけるセンサネットワークの特徴や
課題について解説するとともに、現場で求められている内容や今後の展望について述べる。
キーワード：農業情報，フィールドサーバ，遠隔モニタリング，画像計測，現場実証実験
１．はじめに
２．農業現場に求められる計測とは
工学系の方にとって、農業はあまり馴染みがないもの
かと思われる。センサネットワーク研究の応用事例の一
つとしてよく農業があげられるが、実際に行われている
事例は少ない。だが最近、農業への ICT 利活用が騒がれ
るようになり、
「攻めの農業」も相まって工学分野の農業
進出が見受けられるようになった。これに伴い、筆者の
もとに多くの問い合わせが寄せられるのだが、まだまだ
工学系の方に農業現場が理解されていないことを痛感す
る。例えば「農業分野でセンサネットワークをやりたい」
と相談されるが、一口に農業分野といっても作物・環境・
栽培手法によって様々である。
「無線技術を工夫し乾電池
で何年も稼働できます」とのことだが、残念ながらそこ
だけ省エネしても現場では効果は薄い。
「沢山のノードで
畑内の温度を面的に計測します」と持ちかけられるが、
農家はその情報を求めていない。そこで本記事では、筆
者がこれまでに携わったセンサネットワークの農業適用
事例をもとに、農業現場でどのような情報が必要とされ
ているのか、農業用センサネットワークを実現するうえ
でどのような課題があるのかについて述べる。
21 世紀型農業では、これまでのように経験や勘に頼る
のではなく、農業現場で詳細なデータを蓄積し、これに
基づいた農業経営が求められる。農業現場で必要とされ
る情報は、主に圃場(田畑など)の環境情報、作物の生育
情報、農家の作業情報の 3 つが挙げられる。
環境情報は、様々な農業用予測モデル[1]を実行するた
めのパラメータとして良く用いられる(図 1)。環境情報に
は気温をはじめとする気象観測項目が含まれており、農
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深津時広非会員 (独)農業・食品産業技術総合研究機構中央農業総合研究
センター, 305-8666 茨城県つくば市観音台3-1-1 [email protected]
Tokihiro FUKATSU (National Agriculture and Food Research
Organization, Kannondai 3-1-1, Tsukuba, Ibaraki 305-8666, Japan)
電子情報通信学会誌 Vol.00，No.00 pp.000 -000 20XX 年00 月
Ⓒ電子情報通信学会 20XX
図 1 農業用予測モデルと環境情報パラメータ
これまでに多く
の作物生育モデル、収量予測モデル、病害虫発生予察モデルが開発
されており、これらを利用するには対象となる現場で様々な環境情
報を取得する必要がある。
業現場のモニタリングというとこれだけをイメージする
人が多い。余談だが、アメダスでは農業で重要な湿度や
(日照時間ではなく)日射量などが計測されていないほか、
観測地点も平均 21km 四方に 1 点であるため、そのまま
では不十分なことが多い。また土壌水分や葉濡れ時間と
いった農業特有の計測項目も多く存在し、これらは自作
センサ[2]で計測されることもあるため、様々なセンサに
対応できる計測機器が必要とされる。
作物の生育情報は灌水や収穫といった作業内容の計
画・判断を行ううえで重要であり、主に次の 2 つが挙げ
られる。1 つは植物内の蒸散量に関与する樹液流や光合
成量に関与する転流といった生理学的な内面要素を計測
するもので、いかに作物にストレスを与えず・農作業を
妨げずに計測するかが重要となる。これらの詳細につい
ては、筆者らが取りまとめた他学会誌の特集号があるの
で興味がある方は参照されたし[3]。もう 1 つは葉色・葉
面積・開花時期・果実熟度といった外観の生育指標など
であり、これらは画像情報を利用することが多いため、
これに対応できるデータ通信機能が求められる。また作
物の画像情報は、病虫害被害などを早期発見するうえで
も重要であり、検出後に遠隔操作でアクションを起こせ
る機能なども農業システムでは求められる。
農家の作業情報では「いつ・誰が・どこで・何を使っ
て・どのような作業をした」を記録し、これをもとに労
務管理や作業の効率化、圃場改善などを実現することが
求められる。工場などと異なり、農業現場では環境条件
の厳しく広い圃場内を、農作業者が移動しながら状況に
応じて作業内容を決定し、ネットワーク化されていない
資材や機器を用いて作業が行われる。そのためこれらの
記録を自動取得する方法が研究されており、そのひとつ
としてセンサネットワークが期待されている。
そこでこのような要求を満たすシステムとして、筆者
らは2001 年にWeb ベースの農業用センサネットワーク
図 2 フィールドサーバ
通信部分に無線 LAN/携帯通信、計測
部分に Web サーバを内蔵した Web ベースのセンサネットワーク
で、
インターネットを通じてカメラを含む多様なセンサデータを遠
隔管理プログラムによって効率的に収集・解析・提示する。
「フィールドサーバ[4]」を開発した(図 2)。フィールド
サーバでは無線 LAN や携帯通信を利用し、インターネ
ットを通じて高解像度画像などのモニタリングができる。
また Web サーバを内蔵した専用メイン基板により、多
様なセンサのリアルタイム計測や周辺機器の遠隔操作も
行うことができる。さらに分散設置された管理プログラ
ム[5]を利用することで、現場でフィールドサーバに複雑
な設定をしなくとも、状況に応じて柔軟にデータ収集や
解析処理、機器制御などが行うことができ、これにより
現場での設置・管理を容易にしている。フィールドサー
バは農業をはじめとする様々な現場に設置されて実証試
験が行われている。その幾つかの事例を次節に示す。
３．フィールドサーバの農業適用事例
3.1 作物モデルのための気温計測システム
農業分野ではこれまでに多くの作物生育モデルや病害
虫発生予察モデルなどが開発されており、これに圃場で
計測された環境情報を適用することで作業適期を予測し
効率的な作業計画を立てることができる。そのなかでも
気温データは多くのモデルに利用されており、例えば小
麦の出穂期・開花期は日平均積算気温をパラメータに予
測することができる。筆者らはフィールドサーバを幾つ
かの試験圃場に設置し、取得した気温データから予測を
行ったところ、近隣のアメダスデータを利用するのに比
べて高い精度で予測できることが確認された[6]。
ここで気温データを利用する場合、どれくらい正しく
測定が行えるかが重要となる。単に機器の温度センサの
精度が高いだけではダメで、適切な方法で計測が行われ
図 3 計測精度の比較例 (左:フィールドサーバ, 中央:自然通風, 右:
日よけのみ)
右にいくに従って、日射の影響により計測された値
と気温との誤差が大きくなる。
なければ日射などの影響で簡単に誤差が生じてしまう
(図 3)。気温を精度よく計測する方法として強制通風方式
が挙げられるが、通風ファンに多くの電力が消費される
ため、従来のセンサネットワーク機器や市販の遠隔気象
計測器などはほとんどが自然通風型となる。そこでフィ
ールドサーバでは効率的な強制通風や遮熱機能を採用し、
消費電力を抑えながら気温や湿度を精度良く計測できる
よう工夫が行われている。
3.2 環境制御のための計測システム
ユビキタス環境制御システム[7]や植物工場などの室
内栽培では、環境情報や生育情報を取得して養液・光量・
温度などを変化させ、作物の生育や品質の制御を行って
いる。露地栽培では環境条件も厳しく制御入力因子も制
限されるため事例は少ないが、例えばマルドリ方式と呼
ばれる灌水施肥を土壌水分に応じて制御する栽培手法が
あり、高品質ミカンを栽培する運用方法を確立するため
にフィールドサーバの導入[8]が行われた(図 4)。
ることが多い。そこでフィールドサーバでは双方向通信
のメリットを活かし、重要な機器の制御は動作前にユー
ザに通知して最終確認を受けてから動作するようにし、
動作後もユーザからいつでも機器をマニュアル操作でき
るような安全設計なシステムを構築している。またセン
サ自体の劣化も軽減するよう、図 5 のように非接触で土
壌水分を計測できるセンサの開発なども行っている[9]。
図 5 非接触式土壌水分センサ
円筒型電極 2 個をポリカーボネ
イトで覆いセンサ部は土壌に触れないようにし、
キャパシタンスの
変化を発振周波数から計測して土壌水分を測定する。
図 4 ミカン農園でのフィールドサーバ運用試験の様子
フィー
ルドサーバおよび子機を農園に設置し、園内の気象情報および土壌
3.3 画像による計測システム
作物の生育状態や病害虫の発生状況などを把握するう
えで画像データは重要な情報である。水田上にフィール
ドサーバを設置して定期的に画像収集を行い、イネの生
育モニタリングを行った事例を以下に示す。フィールド
サーバで取得される高解像度画像(1800 万画素)を利用
することで、微細なイネの開花状態の認識や生育指標の
ひとつである植被率の算出などが実現されている(図 6)。
ここで注意すべき点としては、自然環境下で取得した画
像は光・影・風・埃・雨といった外乱の影響を大きく受
ける。そのため外乱を考慮した画像処理手法[10]なども
重要であり、併せて研究が行われている。
水分を計測し、左下の図のような土壌水分分布図を取得した。
このシステムでは土壌水分を正確に測る必要があるが、
ここでセンサをどのように設置するかが重要な鍵となる。
単純に土を掘ってセンサを埋設したのでは、一度掘り起
こし団粒構造が変化した土の水分を測ることになり目的
とする値を得ることができない。そのためセンサの正し
い設置方法を確立することが、農業現場でセンサネット
ワークを利用するうえで重要となる。
また野外環境下ではセンサの劣化も激しいため、計測
データの妥当性の検討なども重要となる。農業現場では
センサが劣化して時々異常値を示すことは珍しくなく、
機器の完全自動制御は誤動作のリスクがあるため嫌われ
図 6 イネの生育画像モニタリング
水田にフィールドサーバを
設置することで、
取得した画像情報からイネの開花状態などを確認
できるとともに、
画像解析システムと連動して自動的に植被率など
の算出を行う。
また設置環境や条件などを工夫することで、外乱を軽
減し精度の高い画像解析を実現する手法についても研究
が行われている。例えばイネに飛来する害虫を自動計数
するシステム(図 7)では、対象識別が容易な色の観察板を
ゴミが付着しないよう垂直に設置し、目的の害虫を選択
的に誘引するフェロモン剤を貼ることで、複雑な画像処
理を用いずに目視とほぼ同等の計数精度を実現した[11]。
図 8 農作業モニタリングのためのウェアラブルフィールドサーバ
施設・資材・機械に貼られた RFID タグを認識し、使用者がどん
な作業をしているかを推定しながら作業内容を自動記録する。
図 7 フィールドサーバによる害虫自動計数システム
フェロモ
ン剤を貼った非粘着の観察板に誘引される害虫数を、
取得した画像
を解析処理することで目視と同等の精度で自動計数を行う。
3.4 農作業モニタリングシステム
分散した圃場を多数抱える農業法人などでは、いつ、
どの圃場で、どのような作業が行われたかの記録が重要
である。フィールドサーバでは画像による圃場の定点観
測が行えるため、専用ツールを利用して上記の記録を農
家が簡単に閲覧できるシステムの開発や、画像処理によ
り農作業のイベントを自動的に検出する研究が行われて
いる[12]。また、特に農業分野では長期にわたりデータ
を収集することが重要で、数年単位で安定稼働できるシ
ステムやバックアップ体制の確立が重要となる。これに
より生育状態や農作業内容が、基準年や猛暑・冷夏とい
った特徴のある年と比べてどう異なるかを可視化して提
供するといったことが可能となる。
農家が行う詳細な作業内容を記録する手法として、ウ
ェアラブル装置を農家に装着し、農家自体を移動するフ
ィールドサーバとして扱いデータを収集する研究[13]も
行っている(図 8)。ここではウェアラブル装置にカメラと
RFID リーダを取り付け、ネットワーク化に取り残され
ている施設・資材・機械などにRFID タグを貼ることで、
農家の作業情報を安価で簡便に記録している。
４．農業センサネットの課題と展望
多数の農業現場で実証試験が行われてきた。これらの経
験でまず言えるのが、たとえ同じ内容の試験であっても
対象・地域・環境が変わるたびに新たな課題が発生し、
それぞれの現場に合わせたチューニングが必要だ、とい
うことである。例えば同じ水田モニタリングであっても
圃場によって設置が可能な場所は異なり、環境によって
発電量や通信状態が違うため運用システムの変更などが
必要となる。地域が異なれば降雪や熱の対策もさること
ながら、病害虫の発生状況も異なり計測目的や対象が変
わってくる。そのため特に農業アプリケーションとして
のセンサネットワークでは、現場に足のついた実践的な
研究を心掛ける必要がある。
今後の課題としては、厳しい環境・運用条件での安定
稼働や低コスト・高性能なシステムの確立、敷設から運
用までの労力軽減、目的とするデータを取得するための
センサ・計測手法の検討、などが一般的に挙げられる。
農業センサネットワークでは、現場で農家の作業を「邪
魔」しないで利用できるということも重要である。これ
を解決する一つの手法として、移動型フィールドサーバ
の研究[14]も現在行われている(図 9)。フィールドサーバ
に移動ユニットとマニピュレータを搭載し、必要に応じ
て対象に近づき詳細なデータを面的に取得するとともに、
記録した画像情報から圃場版 StreetView を作成して作
物群落の生育状態を提示する手法などが検討されている。
図 9 移動型フィールドサーバ
フィールドサーバに移動ユニッ
トとマニピュレータを搭載し、
必要に応じて圃場内の対象に近づい
フィールドサーバはこれまで国内外に数百台設置され、
て詳細なデータを面的に取得する。
また単に「測る」だけでなく、それを基に有用な「情報」
を農家に提供したり作物の環境を制御したりできるよう、
全体的なシステムを構築するところまで含めて研究する
ことが求められる。
農業分野にとってセンサネットワークは広く期待され
ており、いち早い現場への普及が望まれているが、そこ
にはコスト低減や使いやすさの改善といった、研究とは
また違った課題が存在する。筆者らはこれを解決するひ
とつの方法として、普及促進のためのオープン・ハード
ウェアによるフィールドサーバの開発や、設置運用やト
ラブル対策のノウハウの集積・共有化、フリーのクラウ
ドサービスなどを利用した低コスト運用手法などの取り
組みも行っている[15]。また利用者が、メーカーやシス
テム、フォーマットなどの違いに振り回されることなく
利用できることも重要であり、そのための標準化やメタ
データの充実などの策定も重要な課題として取り組んで
いるところである。農業センサネットワークが広まるこ
とで、これまで実験室レベルで埋もれていた多くの研究
成果が利用できるだけでなく、ビッグデータや
IoE(Internet of Everything)といった次世代技術にも結
びつき、
今後大きく発展していくものと強く期待される。
文
献
（１）田中慶, “農業シミュレーションモデルにおける分散協調システムのためのフ
レームワークに関する研究”, 中央農研研究報告 20, pp.1-115, 2013.
（２）平藤雅之, “現場の見える化をサポートするフィールドサーバ”, 第3回農研機
構新技術説明会, 東京, 2013.
（３）計測自動制御学会，計測と制御 Vol.52 No.8, 「特集：圃場作物の生育モニタ
リングのためのセンシングデバイス」
，2013．
（４）T.Fukatsu, M.Hirafuji, “Field Monitoring Using Sensor-Nodes with a Web
Server”, J. Rob. Mechatron., Vol.17 No.2, pp.164-172, 2005.
（５）T.Fukatsu, M.Hirafuji, T.Kiura, “An Agent System for Operating Web-based
Sensor Nodes via the Internet”, J. Rob. Mechatron., Vol.18 No.2,
pp.186-194, 2006.
（６）先端農業情報ステーション, 先端技術展開事業, http://www.ais-sentan.jp
（７）星岳彦, “効率化・低コスト化を達成するユビキタス環境制御システム”, 施設
と園芸, Vol.131, pp.22-26, 2005.
（８）戸上崇, 伊藤良栄, 橋本篤, 亀岡孝治, “高品質ミカン生産を目的とするセン
サーネットワークを利用した圃場環境計測”, 農業情報研究 Vol.20 No.3,
pp.110-121, 2011.
（９）平藤雅之ら, “オープン・フィールドサーバ及びセンサクラウド・システムの開
発”, 農業情報研究 Vol.22 No.1, pp.60-70, 2013.
（１０）
W.Guo, U.K.Rage, S.Ninomiya, “Illumination invariant segmentation
of vegetation for time series wheat images based on decision tree model”,
Comp. & Elec. Agri. Vol.96, pp.58-66, 2013.
（１１）
T.Fukatsu, T.Watanabe, H.Hu, H.Yoichi, M.Hirafuji, “Field
monitoring support system for the occurrence of Leptocorisa chinensis
Dallas (Hemiptera: Alydidae) using synthetic attractants, Field Servers,
and image analysis”, Comp. & Elec. Agri. Vol. 80, pp.8-16, 2012.
（１２）
T.Fukatsu, T.Kiura, M.Hirafuji, “A web-based sensor network system
with distributed data processing approach via web application”, Comp. Std.
& Interf. Vol. 33, pp.565-573, 2011.
（１３）
T.Fukatsu, T.Nanseki, “Monitoring System for Farming Operations
with Wearable Devices Utilized Sensor Networks”, Sensors, Vol.9 No.8,
pp.6171-6184, 2009.
（１４）
T.Fukatsu, M.Hirafuji, T.Kiura, “Monitoring System with Flexibility
and Movability Functions for Collecting Target Images in Detail”,
Proceedings of AFITA/WCCA 2012, Taipei, Taiwan, Seminar(09)-03, pp.1-6,
2012.
（１５）
深津時広, 平藤雅之, 木浦卓治, “圃場スマートセンシングを実現する
オープン・フィールドサーバ(Open-FS)”, 第30 回センシングフォーラム計測部
門大会, 長野, pp.170-174, 2013.
（事務局にて原稿受付日を記載）
ふかつ
ときひろ
顔写真について
深津時広（非会員）
顔の天地左右余白
に余裕のある JPG
等の電子データを
別途お送り下さい
入社．平13(独)農研機構入所．フィールドモニタリング,
平10東工大院・理工学研究科修了．同年富士通（株）
センサネットワークの研究に従事. この間に学位取得.
博士(農学).平21～23まで育児休業を取得. 農業情報学
会・開発奨励賞,学術奨励賞などを受賞.

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