解釈可能なAIによる土壌·作物系モデルの開発

摘要

精密農業とは，多様なセンシング技術を用いて，圃場内の作物·土壌の時空間変動を計測し，それらのデータを解析することで，栽培管理における意思決定を支援する農法である（図1）．局所管理は，圃場内の作物の収量や品質の空間変動を是正しつつ，環境負荷の低減を目指す精密農業の中で重要な概念である．局所管理を実現するために，作物の生育量や収量，土壌の状態を把握するためのセンシング技術が開発されてきた．精密農業における代表的なセンシング技術として，衛星やドローンによるリモートセンシング技術や圃場内の収量ムラを可視化することができる収量センサ付コンバインなどが挙げられる．また，トラクタの作業機に，土壌の電気伝導度や近赤外のスぺクトルを計測できるセンサを搭載し，土壌理化学性の空間分布を推定する土壌マッピング技術も開発·実装されつつある．局所管理の実装には，これらの情報を統合的に解析し，最終的には圃場内で変動する土壌養分の過不足や作物生育の良否に応じて，区画ごとに施肥量などの投入資材のインプット量を増減させる必要がある．現状，国内外の農機メーカーでは，施肥·播種·防除（農薬の散布）などの可変量散布が可能な作業機が開発·販売されている．