課題

農業にはデータのギャップがあり、アグリビジネス業界が十分な情報に基づいた意思決定を行うことができず、予防的ではなく事後的に農業を営むことを余儀なくされています。 物理的なサンプルを研究室に持ち込んだり、衛星画像を使用する現在の方法は高価で効率が悪く、結果的に気候変動に影響を与える温室効果ガスの排出量が多くなります。 生産者は、作物と土壌の養分を分析し、収量を予測して、土壌中の炭素隔離を大規模に監視するための、検証可能なシステムを必要としています。

ソリューション

Cloud Agronomics は、有人航空機のカスタム ハイパースペクトル イメージング装置を使用して作物や土壌をスキャンし、衛星よりもピクセルあたり 300 倍多くのデータを収集します。 データは Azure に送信され、そこでジオリファレンス、キャリブレーション、分析アルゴリズムにより生データが洞察に変換されます。 Cloud Agronomics は、農業向けの最大のタグ付きデータセットの 1 つを構築しています。これにより、生産者が作物を予防的かつ効率的に管理できます。 さらに、リアルタイムの炭素モニタリングは、炭素クレジット市場に初めての標準化された炭素指数を提供します。これは、大気から過剰な炭素を取り除いて土壌に保存し植物の生長を助ける低炭素農業への移行において、経済的なインセンティブを与えます。

Cloud Agronomics の Azure の活用方法

  • 地理空間クエリ用に調整されたハイパースペクトル データと衛星データを保存するための Blob Storage
  • 機械学習の前処理とオーケストレーションのための Databricks
  • コンテナ化されたアプリケーションのストレージと登録のための Container Registry
  • ML モデル、視覚化、ユーザー向けアプリなど、コンテナ化されたアプリケーションを実行するための Container Instances
  • データサイエンス R&D のリアルタイム分析のための Machine Learning Service
  • 調整されたハイパースペクトル画像処理のオーケストレーションおよびクラスター管理のための Kubernetes Service
霧がかかる、木々に囲まれたフィールド。

地理空間イメージングを活用した農業の予測分析

日没時の小麦の穂。