なぜ農業にテクノロジーが必要なのでしょうか？
世界の人口はかつてないほど増加しています。1980年には44億5,000万人、1950年には25億3,000万人だったのが、2021年には79億人が世界に居住しています。その結果、農地が不足し、食料不足に陥るという危機的状況が生まれつつあります。そのため、スマートな農業と効率的な文化的実践の必要性が叫ばれています。そこで、LiDARセンサーの統合をはじめとする農業テクノロジーの出番となるわけです。
LiDARのような革新的なテクノロジーは、農業においてどのような役割を果たすのでしょうか？
農業は、おそらく最も古く、最も伝統的な商売の一つでしょう。しかし、他の産業と同様に、技術の進歩に追いつき、自動化やデジタル化の進展によってもたらされる機会から利益を得る必要があります。これには、農業における伝統的な慣習の自動化も含まれます。
農業用自律走行車
農業用車両は、自動車産業からヒントを得て、同様のセンサーや自律動作テクノロジーを使えます。この場合、一般的な道路と比較して、道路利用者がおらず、障害物の数もかなり少ないという利点もあります。
トラクターなどの農業用車両を遠隔操作することで、農家の人は積極的に操作する必要がなく、現場にいる必要もないので、車両が自律的に（必要であればたとえ夜であっても）畑を耕し、肥料をやり、種をまく間、他の仕事に集中することができます。自律走行は、車両に搭載された環境検知用のセンサー群によって実現されます。このセンサー群は、通常、カメラ、LiDAR、レーダーセンサーで構成されています。
精密農業で農地を効率的に利用
農業における新技術のもう一つのアプリケーション分野は、精密農業です。その目的は、支出を減らし、収穫量を大幅に増やすことです。精密農業では、土壌の状態や収穫量などのパラメータを正確に記録・評価することで、種まきや施肥などの農作業を状況に合わせて最適化します。
しかし、これらのパラメータはどのように記録されるのでしょうか？そこで必要となるのが、LiDARセンサーをはじめとするセンサーです。例：例えば、トラクターに取り付けたLiDARは、トウモロコシ畑の高さ、体積、質量を正確に測定し、予想される収穫量を算出することができます。もうひとつの例は、干し草の自動回収です。この場合、LiDARは車両の前にあるベールを検出し、自動的に収集・分類することができます。
また、給餌場のモニタリングも可能なアプリケーションです。このセンサーは餌のレベルを測定し、適切なタイミングで餌を補充することができます。
農地や資源を効率的に管理するLiDAR
LiDARは、自然や人工物の3Dモデルを作成するのに有効な技術です。ドローンやUAV（無人航空機）にLiDARを搭載することで、3Dマップを作成することができます。同様に、LiDARによる地理空間計測データを使って、農業地域や天然資源の正確な地図を作成することができます。
例えば、3D LiDARマップは果樹園のすべての木の位置を特定し、それぞれの木の根元で水の流れ方向を示すのに役立ちます。また、農場の地形を正確に把握し、集水域や浸食の流れをより明確にすることができます。
農場は一様ではなく、土壌、水分レベル、微気候には景観上の特徴による自然変動が常に存在します。LiDARは、傾斜、アスペクト、標高の変化を観察、測定、マッピングするために使用することができます。農地の3Dマップには農地の形状も含まれるため、農家が特定の作物に対する土地の適性や作付けに最適な時期を分析するのに役立ちます。また、他の土地よりも生産量が多くなりそうな地域の、潜在的な農業生産ゾーンの特定にも利用できるかもしれません。
農業におけるLiDARテクノロジーは、特定地域の土壌の種類を特定する上でも重要です。収集されたデータは、正確な土壌の種類と土壌の含有量を生成する機能を備えています。専門家はこのデータを使って、農家に対して最適な農法をアドバイスすることができます。
水による侵食は、暴風雨の際に水路や溝が形成されるといった劇的なものから、大雨の際にシートやリルによる侵食として密かに発生するものまであります。水による侵食は、表土や種子をすぐに失うだけでなく、長期的な生産性の低下や生産コストの上昇につながる可能性があります。農業におけるLiDARテクノロジーは、農地の3Dマッピングやモデリングを通じて土壌侵食の防止に役立ちます。農地の地形を正確に把握し、その輪郭を知ることで、農家は土壌浸食を軽減または排除するための予防策を考え、全体的な排水管理計画とともにリスクマップを作成することができます。
この解析は、灌漑に必要な水の量や、ある農地に1年に何回作物を植えるべきかの判断など、一般的な農地管理サービスにも拡張することができます。
スマートな作物管理を実現する農業用LiDAR
従来、耕作地の地図は、衛星画像や航空画像から手作業でデジタル化することで作成されていました。これらの画像に作物タイプのラベルを付け、多くの場合、手動による地上調査で収集されたデータを使用します。しかし、この方法は時間とコストがかかる上、人為的なミスが発生しやすいという問題があります。航空LiDARの使用など、自動化されたリモートセンシング手法は、費用効果の高い代替手段です。LiDARで収集したデータを機械学習アルゴリズムと組み合わせることで、作物の分類を自動化することができます。
また、LiDARは作物の品質推定や基準値に対する測定にも使用でき、作物分析を行い、特定の地域で生育する作物の適性を判断することができます。これは、ある季節の作物全体の収穫量を決定し、農家が作物の収穫量を予測し、全体の収穫量を増加させるための対策を実行するのに役立ちます。
自然災害が発生した場合の作物へのダメージを判断することは、常に骨の折れる困難な課題です。農業におけるLiDARテクノロジーは、農作物がどの程度ダメージを受けたかを判断し、農家が復旧策を講じるのに役立つのです。
なぜ、他のセンシング技術ではなくLiDARを選ぶのでしょうか？
レーザーベースのLiDARセンサーは、他のセンサーと比べて明らかに優れています。塵、暗闇、霧がその性能を損なわないのです。例えば、カメラは暗闇や霧の中では情報を提供できませんが、LiDARはそのような状況下でも周囲を検出することができます。特に砂埃が舞うようなフィールドでは、視認性に問題があるため、信頼性の高い環境検知が重要です。
また、精度の高さもLiDARセンサーが他の環境検知方法と比較して優れている点です。レーザー技術は環境を3Dデータでデジタルに再現できるため、例えば家畜を確実に検知して分類することができます。LiDARセンサーからの情報は非常に正確で、例えば牛と羊のように大きさの異なる家畜を区別することが可能です。さらに、ここではセキュリティアプリケーションと同じメカニズムを使用することができます。動物が放牧制限を超えるとアラームが鳴るので、農家は夜間でも牛の安全が確認できるのです。
LiDARのような新しいセンサーテクノロジーを農業に導入することで、収穫量を大幅に増やし、農家が土地をより効率的に利用できるようになります。これらのテクノロジーの活用は、農業の未来に向けた重要な一歩となるでしょう。
