北海道のカボチャ産地におけるドローンを用いた防除実証試験
北海道檜山郡厚沢部町のカボチャ生産者を対象に，うどんこ病のドローン撮影AI画像診断と農薬散布用ドローンの導入による省力・軽労化効果について調査した． ドローン飛行方法や撮影方法を改善した結果，うどんこ病班が大と健全の場合の正答率は，それぞれ0.867，0.973と高かったが，うどんこ病斑・小の場合は，0.115と低かった．また，撮影・診断・表示までの作業を2 ha当たり30分弱で終了することを実証し，衛星測位で正確なうどんこ病発生位置情報の収集が可能となった．ドローンによる防除作業時間は，圃場と給水施設が隣接していない半径3 km以内に点在する6 haの3圃場に防除作業する場合，ブームスプレー...
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| Published in | 農研機構研究報告 Vol. 2025; no. 22; p. 1 |
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| Main Authors | , , , , , , , |
| Format | Journal Article |
| Language | Japanese |
| Published |
国立研究開発法人 農業・食品産業技術総合研究機構
14.07.2025
|
| Subjects | |
| Online Access | Get full text |
| ISSN | 2434-9895 2434-9909 |
| DOI | 10.34503/naroj.2025.22_1 |
Cover
| Abstract | 北海道檜山郡厚沢部町のカボチャ生産者を対象に，うどんこ病のドローン撮影AI画像診断と農薬散布用ドローンの導入による省力・軽労化効果について調査した． ドローン飛行方法や撮影方法を改善した結果，うどんこ病班が大と健全の場合の正答率は，それぞれ0.867，0.973と高かったが，うどんこ病斑・小の場合は，0.115と低かった．また，撮影・診断・表示までの作業を2 ha当たり30分弱で終了することを実証し，衛星測位で正確なうどんこ病発生位置情報の収集が可能となった．ドローンによる防除作業時間は，圃場と給水施設が隣接していない半径3 km以内に点在する6 haの3圃場に防除作業する場合，ブームスプレーヤより作業時間は26%短縮された．ドローンによるつる枯病防除効果は，ブームスプレーヤよりやや劣るが，無防除と比較して十分に防除効果があった．ブームスプレーヤとドローンによる防除が収量におよぼす影響は，気象，移植時期や収穫時期の年時間差異の影響と比べて小さいと考えられた．ドローン1台当たりの散布可能面積は，散布日数7日で実証農家の全カボチャ圃場53.6 haに薬剤を散布可能であると推定された． |
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| AbstractList | 北海道檜山郡厚沢部町のカボチャ生産者を対象に，うどんこ病のドローン撮影AI画像診断と農薬散布用ドローンの導入による省力・軽労化効果について調査した． ドローン飛行方法や撮影方法を改善した結果，うどんこ病班が大と健全の場合の正答率は，それぞれ0.867，0.973と高かったが，うどんこ病斑・小の場合は，0.115と低かった．また，撮影・診断・表示までの作業を2 ha当たり30分弱で終了することを実証し，衛星測位で正確なうどんこ病発生位置情報の収集が可能となった．ドローンによる防除作業時間は，圃場と給水施設が隣接していない半径3 km以内に点在する6 haの3圃場に防除作業する場合，ブームスプレーヤより作業時間は26%短縮された．ドローンによるつる枯病防除効果は，ブームスプレーヤよりやや劣るが，無防除と比較して十分に防除効果があった．ブームスプレーヤとドローンによる防除が収量におよぼす影響は，気象，移植時期や収穫時期の年時間差異の影響と比べて小さいと考えられた．ドローン1台当たりの散布可能面積は，散布日数7日で実証農家の全カボチャ圃場53.6 haに薬剤を散布可能であると推定された． |
| Author | 井上 康宏 川上 顕 細山 隆夫 鮫島 啓彰 中村 卓司 奥野 林太郎 岩崎 亘典 房安 功太郎 |
| Author_xml | – sequence: 1 fullname: 房安 功太郎 organization: 農研機構 北海道農業研究センター（現 農林水産省） – sequence: 1 fullname: 井上 康宏 organization: 農研機構 植物防疫研究部門 – sequence: 1 fullname: 細山 隆夫 organization: 農研機構 北海道農業研究センター – sequence: 1 fullname: 中村 卓司 organization: 農研機構 北海道農業研究センター – sequence: 1 fullname: 川上 顕 organization: 農研機構 北海道農業研究センター – sequence: 1 fullname: 奥野 林太郎 organization: 農研機構 北海道農業研究センター（現 農研機構 西日本農業研究センター） – sequence: 1 fullname: 鮫島 啓彰 organization: 農研機構 北海道農業研究センター – sequence: 1 fullname: 岩崎 亘典 organization: 農研機構 農業環境研究部門（現 鳥取大学） |
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| ContentType | Journal Article |
| Copyright | 著者は自身の論文の著作権を保持し，国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構に対し 農研機構研究報告からの論文の出版を許諾する |
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| DOI | 10.34503/naroj.2025.22_1 |
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| Discipline | Diet & Clinical Nutrition |
| EISSN | 2434-9909 |
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| Issue | 22 |
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| PublicationDate | 2025/07/14 |
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| PublicationTitle | 農研機構研究報告 |
| PublicationYear | 2025 |
| Publisher | 国立研究開発法人 農業・食品産業技術総合研究機構 |
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| References | 3) 北海道檜山振興局 (2023) 令和5年度 (2023年度) 農作物生育状況調査．https://www.hiyama.pref.hokkaido.lg.jp/ss/num/hp_sakkyou/152755.html，2024年9月30日参照 14) 孫 雯莉，奥野林太郎，高橋英博 (2020) 中山間地域におけるマルチコプタによる防除作業の作業能率分析．農作業研究，55：71-77 1) 房安功太郎 (2024) 散布用ドローンを用いた防除作業の実施可能面積．北農研ニュース，77：6 13) Sun W (2023) 農業ドローン用作業計画支援システムADWS．農研機構登録番号：機構-M37，令和5年3月3日登録 15) 孫 雯莉，高橋英博，奥野林太郎 (2023) マルチコプタによる防除作業の作業計画支援システムの開発．農業情報研究，32 (2)：66–75 9) 農林水産省 (2022) 筆ポリゴンデータ (2022年度公開)．https://www.maff.go.jp/j/tokei/porigon/index.html，2022年6月5日参照 6) 室伏春樹，丁 洛榮 (2017) スマート農業におけるドローン活用の現状と課題．情報処理学会研究報告，2017-CE-140：1-5 17) WAGRI (2024) 病虫害AI画像診断API．https://wagri.naro.go.jp/wagri_api/ppapi-plant_disease/（2024年6月21日公開），2024年12月4日参照 12) QGIS.org (2022) QGIS 3.22.7. QGIS Geographic Information System. QGIS Association. https://www.qgis.org，2023年12月6日参照 4) 岩崎亘典，彌冨 仁，鍵和田 聡，和山亮介，佐々木優興，井上康宏 (2022) ドローン空撮画像を用いた病害虫画像識別．第31回地理情報システム学会学術研究発表大会．P-29 16) 山田順之 (2022) 棚田地域におけるスマート農業技術を用いた持続可能な営農環境整備に関する基礎的検討．鹿島技術研究所年報，70：141-146 7) 農林水産省 (2014) 「スマート農業の実現に向けた研究会」検討結果の中間とりまとめ．https://www.maff.go.jp/j/kanbo/smart/g_smart_nougyo/attach/pdf/index-2.pdf，2024年5月2日参照 10) 農研機構 (2025) スマ農成果ポータル ドローン（農薬散布）．https:// www.naro.go.jp/smart-nogyo/seika_portal/gijutsu/portal04_2.html，2025年4月30日参照 11) OpenStreetMap (2023) OpenStreetMap. https://www.openstreetmap.org，https://www.openstreetmap.org/copyright，2023年10月19日参照 8) 農林水産省 (2019) 農業用ドローンの普及拡大に向けて．https://www.maff.go.jp/j/kanbo/smart/attach/pdf/drone-165.pdf，2024年5月2日参照 2) 北海道檜山振興局 (2022) 令和４年度 (2022年度) 農作物生育状況調査．https://www.hiyama.pref.hokkaido.lg.jp/ss/num/hp_sakkyou/111416.html，2024年9月30日参照 5) ジャパンクロップス (2024) 北海道のかぼちゃに関する収穫量・作付面積・10a当たりの収量．アプレス合同会社https://japancrops.com/prefectures/hokkaido/vegetable/pumpkin，2024年9月30日参照 |
| References_xml | – reference: 6) 室伏春樹，丁 洛榮 (2017) スマート農業におけるドローン活用の現状と課題．情報処理学会研究報告，2017-CE-140：1-5． – reference: 5) ジャパンクロップス (2024) 北海道のかぼちゃに関する収穫量・作付面積・10a当たりの収量．アプレス合同会社https://japancrops.com/prefectures/hokkaido/vegetable/pumpkin，2024年9月30日参照． – reference: 11) OpenStreetMap (2023) OpenStreetMap. https://www.openstreetmap.org，https://www.openstreetmap.org/copyright，2023年10月19日参照． – reference: 1) 房安功太郎 (2024) 散布用ドローンを用いた防除作業の実施可能面積．北農研ニュース，77：6． – reference: 4) 岩崎亘典，彌冨 仁，鍵和田 聡，和山亮介，佐々木優興，井上康宏 (2022) ドローン空撮画像を用いた病害虫画像識別．第31回地理情報システム学会学術研究発表大会．P-29 – reference: 7) 農林水産省 (2014) 「スマート農業の実現に向けた研究会」検討結果の中間とりまとめ．https://www.maff.go.jp/j/kanbo/smart/g_smart_nougyo/attach/pdf/index-2.pdf，2024年5月2日参照． – reference: 15) 孫 雯莉，高橋英博，奥野林太郎 (2023) マルチコプタによる防除作業の作業計画支援システムの開発．農業情報研究，32 (2)：66–75． – reference: 10) 農研機構 (2025) スマ農成果ポータル ドローン（農薬散布）．https:// www.naro.go.jp/smart-nogyo/seika_portal/gijutsu/portal04_2.html，2025年4月30日参照． – reference: 8) 農林水産省 (2019) 農業用ドローンの普及拡大に向けて．https://www.maff.go.jp/j/kanbo/smart/attach/pdf/drone-165.pdf，2024年5月2日参照． – reference: 16) 山田順之 (2022) 棚田地域におけるスマート農業技術を用いた持続可能な営農環境整備に関する基礎的検討．鹿島技術研究所年報，70：141-146． – reference: 17) WAGRI (2024) 病虫害AI画像診断API．https://wagri.naro.go.jp/wagri_api/ppapi-plant_disease/（2024年6月21日公開），2024年12月4日参照． – reference: 3) 北海道檜山振興局 (2023) 令和5年度 (2023年度) 農作物生育状況調査．https://www.hiyama.pref.hokkaido.lg.jp/ss/num/hp_sakkyou/152755.html，2024年9月30日参照． – reference: 9) 農林水産省 (2022) 筆ポリゴンデータ (2022年度公開)．https://www.maff.go.jp/j/tokei/porigon/index.html，2022年6月5日参照． – reference: 14) 孫 雯莉，奥野林太郎，高橋英博 (2020) 中山間地域におけるマルチコプタによる防除作業の作業能率分析．農作業研究，55：71-77． – reference: 13) Sun W (2023) 農業ドローン用作業計画支援システムADWS．農研機構登録番号：機構-M37，令和5年3月3日登録． – reference: 2) 北海道檜山振興局 (2022) 令和４年度 (2022年度) 農作物生育状況調査．https://www.hiyama.pref.hokkaido.lg.jp/ss/num/hp_sakkyou/111416.html，2024年9月30日参照． – reference: 12) QGIS.org (2022) QGIS 3.22.7. QGIS Geographic Information System. QGIS Association. https://www.qgis.org，2023年12月6日参照． |
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