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🌡️ 📆 令和6年3月19日

2019年稲の水耕栽培のモニターカメラによる自動記録

著者:伊藤智博

現在の状況

ライブ映像

3-3301 での稲の栽培のライブ映像

はじめに

日本の農業者人口は減少,高齢化が進んでいる.特に,米の買取価格の下落によって後継者不足になっている. 食糧統計年報によると,米の買取価格と高等学校卒業後の初任給の比は,1976年では5.1だったのが,2014年には14.6となっている(図1-1)1

1-1.高等学校卒業生の初任給と政府買取米の価格の比の推移

植物にはケイ酸を吸収する機構があり, も同様にケイ酸を吸収する2. 特に稲ではケイ素が少ないと収穫量が減ることが知られており2,水耕栽培で与える 肥料にはケイ素が必要である.

2015年5月に撮影した田圃写真には,左側に荒地になって現在耕作不可能な田圃が,右側に現在も耕作可能な田圃が写っている. 1970年から開始された米の生産調整により,米から麦や豆への転作がなされた. しかし,転作奨励金の減少などにより,耕地整理がなさえていない生産性の悪い田圃は,休耕田・耕作放棄が増え,現在はこのような荒地になった耕作不可能な田圃が増えつつある.

1-2.荒地になった田圃(左)と耕作可能な田圃(右)

著者らは,イネの水やりをフロートスイッチによって実現した(引用文献(2016)). しかし,フロートスイッチは,接触不良により正常に動作しないことが多かった.

結果

1日目:2019年4月23日 種まき-芽だし中
5日目:2019年4月28日 種まき-芽だし中
9日目:2018年5月1日

11日目に、9個の稲の種のうち、1つにカビが生えた。カビの生えた種は、他の種への感染を防ぐために、間引いた。

19日目:2018年5月11日

写真判別による稲の水やりの必要性

記録写真を使った稲の水やりを画像から自動判別するシステムをディープラーニングを使って作成した。その成果物を下記に示す。

判別結果

ディープラーニングを使用して、水耕栽培の稲の水やりタイミングを判別できる。導電率計などのセンサーを使った場合、肥料などによって導電率計の電極が錆びることや藻が繁殖してセンサーの感度が落ちるなどの問題を解決できる。

参考文献


2017年 上野直哉のイネの土耕栽培記録
IoTを用いた自動車の電池の運転時のモニタリング
でら キノマクリエイト
デラさんのM2MとIoT
菅野の電卓
菅野の電卓2
菅野のクラウドポテンショスタット
ハマツのグラフ
旧米沢高等工業学校の設立
リチウム電池とLEDによるイネの室内水耕栽培
伊藤のIoTによる子育て支援

学会発表

エコ研究のすすめ


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