次のフロンティア：ジャガイモと精密農業

ジャガイモは、多くの点で精密農業に最適な候補です。

それらは大量、高価値、高投入作物であり、業界はすでに他のセクターよりも土壌と排水のマッピング、可変レート技術、および 管理 ジャガイモ生産者と密接に協力しているある農学者によると、

Trevor Thornton の Crop Care Consulting は、これらすべての要因と、作物の価値に関して質が量に勝る方法はすべて、精密農業を採用するための説得力のあるケースであると述べています。

彼のクライアントのほとんどは、リン、カリウム、窒素、マグネシウムなどの栄養素や、低 pH を好むジャガイモ植物のために特別に作られた石灰などの可変レート アプリケーションを既に使用しています。 トレバー・ソーントン：
 

「いくつかの農園では、いくつかの製品だけを評価して、畑全体でブレンドを行っています。」

ソーントンは、一度に単一の栄養素を行うという追加の制御を好むと付け加えました.

空に目を？

ドローンの使用についての話は、 農業 近年のセクター。 一部の農家は自分で購入し、他の農家は技術に特化した会社を雇っています。 すべてが赤外線カメラを含む画像を使用して、作物に関するより深い洞察を求めています。

ただし、根菜類の場合、作物は土壌の下にあるため、空の目は同じ値を保持しない場合があります。

カナダ農務省およびアグリフードの Athyna Cambouris:
 

「トウモロコシやジャガイモのように、トウモロコシの場合、植生でできる測定値がたくさんあり、それらは収量とかなり関連していますが、ジャガイモの場合は必ずしもそうではありません。」

「土の上に見えるものは、土の中の塊茎の点で私たちが見られるものと常に良い関係があるとは限りません。」

これは、今年初めにブランドンで開催されたマニトバポテト生産日でも指摘された問題です。

AAFC のフレデリクトン研究開発センターのバーニー・ゼバルスは、ブランドンでの講演で同様の問題について概説しました。

同時に、彼はイメージングをあきらめる準備ができていません。 カメラは地面を突き刺すことはできませんが、ドローンの画像は成長、病気、昆虫の被害、干ばつを監視するために引き続き使用できると彼は指摘しました。

特に彼は、NDVI (正規化植生指数、航空画像に一般的に使用される) から WDVI グリーン (高葉領域を同じように飽和させない指数) への切り替えを宣伝しています。

彼のチームは、キャノピーが閉じると、ふさふさしたジャガイモの植物が NDVI 画像をぼやけ始めたことを指摘しました。

排水計画の重要なキーである標高マッピングや、ジャガイモの植物数を測定するための航空サービスも、より一般的になってきました。

AAFC のフレデリクトン研究開発センターのバーニー・ゼバルトは次のように述べています。
 

「これらすべてのツールは、それを使って何をしたいかによって異なります。」

「『自分のフィールドの写真を見たい』という非常に単純なところから、それを使って自分の生殖能力を変えたいというより洗練されたところまでさまざまです。」

「排水溝の入れ替えに使いたい。 オランダに例があります。 彼らはそれを使用して、どこで燻蒸するかを決定しています。

変動率の灌漑

ソーントンは、その高解像度土壌マッピングを適用して、別の新興技術である可変率灌漑を微調整しています。

コンサルタントは、土壌センサーと標高データからの水のモデリングを使用して、フィールド全体の水の必要性、流量、および関連する栄養素の影響を予測しています。 トレバー・ソーントン：

「これらのシナリオで水を管理し、栄養素を管理する確実な機会があります。」

「一部の農場では、通常は氾濫するエリアからの水を止めることが主な目的です」

「同じ農場でも、同じ畑内でも、土壌の質に大きなばらつきがあるエリアもあります。そのため、初夏から真夏にかけて水やりを強めているエリアは、持続力がありません。水分と栄養分を多く保持しないでください。」

「つまり、あなたの砂の尾根は、老化するのを遅らせていますが、それを防ぐことはできません。」

「夏になると、逆のスタイルでこれらの地図を実際に作成できるので、劣化している地域に流れる水を実際に減らすことができるので、塊茎の品質問題につながることはありません」

変動率の灌漑は、生産の増加と持続可能性の両方の関心を集めています。

ほとんどの農業と同様に、ジャガイモ産業は環境に配慮した食料生産を求める世論の圧力の高まりに直面しており、 McCain 水利用を含む持続可能性計画を実施しました。

Thornton の会社は、近年、Carberry、Glenboro、Treherne の近くでこの技術の適用を支援してきました。

昨年、Thornton はカーベリーの近くの XNUMX つのサイトと、グレンボロとトレハーンの近くの XNUMX から XNUMX つのサイトで働いていました。 彼は、これらの数が今シーズン、カーベリーの近くで少なくとも XNUMX か所、グレンボロの近くで XNUMX から XNUMX か所に増えると予想しています。

しかし、変動率の灌漑が関心を集めている一方で、ソーントン氏は、最大 50,000 ドルの費用は法外に高くつく可能性があると警告した. トレバー・ソーントン：

「農場が事業を拡大し、新しいピボットを追加する成長段階にある場合、場合によっては、その新しいピボットを変動金利で取得する方がはるかに優れています。それは、改造よりも手頃な価格だからです」

「その地域の他の分野ではまったく必要ないので、それは分野ごとの基本です。」

ハードウェアも重大な障害であり、プログラミングの助けを求めるプロデューサーからの長い電話があったと Thornton 氏は語った。

彼によると、この機器は技術初心者にとって使いやすいものではなく、多くのプロデューサーはピボットを適切に設定するための高度なプログラミング スキルを持っていません。

収穫後

収穫量モニターは精密農業のための別の手段を提供しますが、マニトバ州の事業を担当するプレーリー農業機械研究所の副社長であるハーベイ・チョーニー氏は、この技術の一部についてはまだ調査が必要だと述べています。 Harvey Chorney、プレーリー農業機械研究所、マニトバ州の事業担当副社長:

「ジャガイモの収量を監視することで彼らが抱えている問題は、重量とその情報を収集できることですが、同時にどれくらいの量の泥が入っているか分からないため、重量の校正が遅くなります。 」

PAMI はこの問題について積極的な研究を計画していないが、この話題は取り上げられていると Chorney 氏は語った。 いくつかの PAMI プロジェクトは、ジャガイモに適用できる排水にも焦点を当てています。

課題と未来

精密農業は巨大なビジネスになり、ますます多くの企業が効率の向上を約束してデータ サービスや精密機器を売り込んでいます。

ただし、AAFC の Cambouris 氏によると、農場レベルでは、精密農業の形態は事業ごとに大きく異なる可能性があります。

アティナ・カンブリス：

「精密農業は今とても大きなものになっています。」

「それは、1986 年の初めに非常に狭いアプローチとして始まりました。」

「私たちは、土壌特性の空間的変動を制御することで、あらゆる問題を解決できると考えました...今では、土壌が非常に大きくなったので、多くの技術があなたを助けようとしています。」

「自動ステアリングを利用して支援を行うことができます。これは精密農業に含まれます。」

カンブーリス氏とゼバルス氏は、最大の問題はもはや技術ではなく農学だと述べたが、ゼバルス氏は農民の技術知識と機械の高度化の進展との間にギャップを指摘したが、これはソーントン氏自身の可変率灌漑を適応させた経験と一致している.

カンブーリスは、カナダ東部での彼女の研究で、変動率技術の問題に遭遇しました。この技術を利用するには、出生率に関する推奨事項が詳細または高度なものではありませんでした。ゾーン。

Zebarth は、技術の進歩が農学の知識を凌駕しており、農家は豊富なデータを持っているものの、それをどのように適用するかを失っていると主張しています。

バーニー・ゼバルト：

「精密農業には、XNUMX つの部分があります。」

「テクノロジーがあり、テクノロジーはすでにかなり進歩しており、非常に急速に変化しており、他のすべてのことが起こっています。」

「私たちは遺伝子発現パターンを調べるようなことをしており、実際に遺伝子発現パターンから収量を予測できる可能性を示唆する予備データがいくつかあります...同時に、実際の農学もあります。 たとえば、ドローンを撮ることができます。 フィールドの画像を取得できます。これを XNUMX 年または XNUMX 年続けて行うとしましょう。 あなたはフィールドの空間パターンを持っています。」

「管理ゾーンを開発することはできますが、管理ゾーンができたので、それらをどうしますか? その情報から実際の推奨事項に実際にどのように移動するか、通常はそこに制限があります。」

ソーントン自身、学習曲線に追い込まれており、データを解釈する能力をまだ微調整していると彼は言います。 彼によると、土壌センサーを導入したことで、それらの結果を管理慣行に変換する際のデータ参照が変更され、彼の会社は一歩下がって、新しい技術を統合する際に試行錯誤を余儀なくされました。

たとえそうであっても、毎年収集されるデータの山が増えれば、最終的には畑の変動の原因に関する洞察が得られる可能性があり、ジャガイモだけでなく、畑作物全体に利益をもたらす可能性があると彼は言います。