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作物病害
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特徴
機能
管理, モニタリング, マッピング
応用
作物病害, 生育マッピング
タイプ
AIアシスト, 2D
詳細
概要
季節監視ツールとして、Vigor and Disease Mapping は成長パターンや潜在的なリスクを早期に検出し、対応するための時間的余裕を提供します。
主な機能
樹木ごとの樹勢マッピング
高精度の樹勢指標スコア(NDVIより優れるとされる)
データ収集の徹底とIAモデルの学習による病害認識
異常検知アラート
プレビュー画像による被害評価と処理のダウンタイム低減
Viewerで作物保護を強化
樹木ごとの植生量インデックス
キャノピーの体積、密度、成長パターンに基づく算出
樹木の健康、栄養吸収、生産性と相関
ゾーン別管理と早期ストレス検出を支援
病害マッピングの詳細
AIと高解像度画像を用いてすべての樹木をスキャン
標的処理のための感染領域を特定
厳密なデータ収集と農家の支援により現場に適したIAモデルを生成
拡散や疫病の予防に寄与
データに基づく適時の防除判断を支援
複雑さの理解
作物の敵に対する“万能薬”は存在しないため、デジタルソリューションが実績ある圃場の防除手法に干渉してはならない
農学的専門知識と農家の経験が健全な作物の基盤であり、意思決定には人の判断が残る
症状の専門家によるクロス検証が必須
AI搭載技術
画像認識は人間の点検よりも速く、頻繁に樹木・葉・果実を解析
数百万枚の圃場画像を用いて異常検知用のIAモデルを学習
対象圃場から収集したデータを用いることで検出性能が向上
果樹生産者向けに設計
Viewerはあらゆる果樹の見える外側キャノピー部分をスキャンするため、2D方式の整枝体系に適する
日射が弱い時間帯に照明を用いると鮮明な撮像が可能
頻繁なスキャンにより圃場固有のIAモデル向け学習データが増加
仕様 / 技術的特徴
樹木ごとの樹勢インデックス(植生量)
キャノピー体積、キャノピー密度、成長パターンから算出される樹勢インデックス
樹勢インデックスはNDVIより優れるとされる
数百万枚の圃場画像で学習したIAモデルによる病害検知
異常検知およびアラート機能
標的処理を可能にする感染領域の特定
プレビュー画像に基づく被害評価をサポートし、処理のダウンタイムを低減
2Dキャノピースキャン用に設計され、あらゆる果樹に適合
圃場に最適化されたモデルのために農学専門家によるクロス検証と農家支援のデータ収集を必須とする
ゾーン別管理と早期ストレス検出を支援する目的で設計
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