私たちのテクノロジー

ListenFieldは、様々なデータの収集、処理、分析を専門とし、農家や農業に関わる専門家に情報を提供しています。

農業環境データの集約


  農業環境データは、農業の実践と成果を向上させるための適切で正確な情報を教えてくれます。しかし、このデータは通常、散在しており、非常に複雑であるため、入手が困難です。ListenFieldでは、これらのデータを効率的にまとめ、体系的な分析を行うための様々なAPIを提供しており、お客様は圃場の状態をシームレスかつ正確に把握することができます。

  例えば、どこでも60cmの深さまでの土壌プロファイルを評価する「Soil Fusion」モデルなどです。これらの情報は、APIを使えば誰でも入手できます。また、最大30年分の過去の気象データと季節予報を活用して、将来の気象状況を予測しています。また、ListenFieldが同定した作物パラメーターである "cultivar file "は、さまざまな環境下で作物がどのように成長していくのか、また、肥料の与え方や気候や土壌の状態が変わった場合に、作物がどのようになるのかを教えてくれます。

作物の健康状態の監視


  ListenFieldでは、衛星画像を解析して作物の健康状態を判断するためのマシンビジョンモデルを開発しています。ListenFieldの作物の健康状態は、土地の特定の場所で作物に十分な肥料が与えられているかどうかを判断し、それに応じて肥料の量を増やしたり減らしたりするのに役立ちます。また、オレンジの木のような特定の作物の「水ストレス」についても、この技術は教えてくれます。

 肥料を追加・削減を最適化することで「窒素ストレス」を最小化、圃場のなかでの成長のムラをなくし,生産量の増加、生産量の安定化、生産品質の向上につなげることができます。稲や麦などの作物では、茎が倒れて収穫が困難になり、収穫量が大幅に減少する「倒伏」のリスクを低減することができます。


成長と品質の予想


  ListenFieldでは、3つの重要な要素を考慮して、収量や成長の予測を行います。


  まずは土壌です。私たちは、土壌のプロファイルを評価する「土壌融合」と呼ばれるモデルを構築しました。この情報は、APIを使って誰でも見ることができます。
2つ目は、気候と気象条件です。これについては、30年分の気候データをベンチマークとしています。確率的季節予報の助けを借りて、対象圃場における気象条件を適切な幅を持って予測します。


  3つ目は「cultivar coefficient」です。これは、それぞれ固有の遺伝子型を持つ植物が、環境条件の変化に応じて異なる成長・繁殖をすることを意味しています。ListenFieldが作成した "cultivar file "を見れば、現在の環境下で自分の作物がどのように成長しているのかがわかります。さらに言えば、肥料の与え方や気候・土壌条件が変わった場合に、どのような作物になるのかを知ることもできます。

表現型および遺伝子型分析


  ListenFieldでは現在、Webアプリケーション用に2つの予測モデルを開発しています。1つはGenomic Selection(GS)のためのモデル,もう1つはGenome-wide Association Studies(GWAS)のためのモデルです。


  これらのモデルは,育種にかかる時間を短縮し,遺伝資源の利用や農業生産の持続可能性に関するいくつかの重要な目標を達成するのに役立ちます.


  GSモデルは、(マーカーベースの)ゲノム選択に基づいて、特定の形質(糖度など)に対する表現型の結果の可能性を予測することができます。ユーザーが判断しやすいように、データをわかりやすく表示します。


  GWASモデルは、どの遺伝子マーカーが表現型のあるバリエーションと関連しているか(どの遺伝子配列が表現型の形質と高い相関性を持っているか)を評価します。

土壌栄養分析


近赤外線スペクトロスコピー(NIRS)による土壌栄養分析は、農家や農学者が通年で土壌の状態をほぼリアルタイムで把握するのに役立つ正確な情報を、手頃な価格で提供します。


その結果は、圃場ごとにFarmAIダッシュボードで確認することができます。ユーザーはNIRSによる土壌分析結果に基づいて、肥料や作付けの意思決定を調整することができます。土性、土壌化学要素、土壌水分など、複数の分析が用意されています。


当社はパートナーであるアグロケアとともに、東南アジアの農業にNIRSを導入する取り組みを実施中です。すべての土壌分析の結果はFarmAIに統合されており、2022年からタイとベトナムで土壌栄養分析の提供を開始しています。

ListenFieldが運用と収益性を上げるためにできることをご覧ください。

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