農業分野におけるモノのインターネットの応用例としては、1. 地域農業の全体計画や資源監視を実現するための農業資源の監視と活用、2. 農業生態環境の変化を継続的に感知するための農業生態環境の監視などが挙げられます。生態環境、3. 農業生産の細やかな管理、4. 農産物の安全性トレーサビリティ、5. 農業モノのインターネットクラウドサービス、クラウドストレージ、クラウドコンピューティング、クラウド分析におけるプラットフォームサービスの確立。
このチュートリアルの動作環境: Windows 10 システム、Dell G3 コンピューター。
近年、我が国では農業IoTの開発が本格化しており、大きく進展しているものの、諸外国と比べるとまだ差がある部分もあります。 Kaiyi IoT を使用したこのテクノロジーの海外での応用を見てみましょう。海外では、農業モノのインターネットの応用は主に、農業資源の監視と利用、農業生態環境の監視、農業生産の精密管理、農産物の安全性トレーサビリティに焦点を当てています。
(1) 農業資源監視・活用分野
農業資源監視・活用分野では、各種資源衛星を活用して土地や資源の状況を収集し、高度なセンサーや情報伝達・活用を行っています。インターネットを活用した総合的な情報監視・伝達・分析プラットフォームにより、地域農業の総合計画と資源監視を実現します。例えば、カリフォルニア大学ロサンゼルス校が設立した森林資源・環境モニタリングネットワークは、カリフォルニア州内の森林資源のリアルタイムモニタリングを通じて、資源利用情報を該当部署に提供し、林業経営全般を支援しています。 。ヨーロッパでは主に資源衛星を利用して土地利用情報のリアルタイム監視を行っており、その中でもフランスでは通信衛星技術を利用して荒天予測や病害虫の予測を行っています。
(2) 農業生態環境モニタリング分野
農業生態環境モニタリングの分野では、農業モノのインターネットは主にハイテク手段を使用して、高度な農業生態環境モニタリングネットワークを構築します。無線センサー技術と情報融合を活用 伝送技術と知能解析技術で生態環境の変化を感知。たとえば、カリフォルニア大学バークレー校の研究者は、ワイヤレス センサー ネットワークを使用して、ダヤ島のミズナギドリ生息地の 9 か月間定期的な環境モニタリングを実施し、地域化された静的 MICA センサー ノードの展開を使用して、侵入と損害のないモニタリングを実現しました。敏感な野生動物とその生息地。米国、フランス、日本などの一部の国は、主に包括的な方法を使用して全国的な農業情報プラットフォームを構築し、農業生態環境の自動監視を実現し、農業生態環境の持続可能な発展を確保しています。
(3) 農業生産のきめ細かな管理分野
農業生産のきめ細かな管理の分野では、光、温度、水、空気、土壌、生物などの農業IoTセンサーが活用されています。畑作物の生産、果樹園の作付け、家畜や家禽の養殖などに導入され、中断のない認識、リアルタイムの意思決定、洗練された生産が実現されます。たとえば、2002 年にインテルは、米国のオレゴン州に世界初のワイヤレス センサー ネットワークのブドウ園を設立することに主導権を握りました。 Crossbow の Mote シリーズのセンサーを使用することで、光や土壌の温度、湿度などのデータを毎分収集し、ブドウ栽培環境の微妙な変化をリアルタイムで監視し、ブドウの健全な成長を確保しています。2004 年に米国ジョージア州の 2 つの農場で、ワイヤレスインターネットによってサポートされる長距離ビデオシステムとGPS測位技術は、それぞれ野菜の包装と灌漑システムを監視します。オランダの VELOS インテリジェント雌豚管理システムは、自動給餌、自動管理、自動データ送信、自動警報を実現できます。タイは当初、小規模の水産養殖モノのインターネットを形成し、水産物分野における RFID 技術の応用問題を解決しました。
(4) 農産物の安全性トレーサビリティの分野
農産物の安全性トレーサビリティの分野では、バーコード技術やRFID技術を活用して、生産、輸送の追跡、識別、監視が行われます。 、および農産物の品質と安全性を確保するための農産物の消費プロセス。例えば、カナダの肉牛では2001年から一次元バーコード耳標が使用され、その後電子耳標に移行しましたが、日本では2004年にRFID技術をベースとした農産物トレーサビリティ検査システムを構築し、RFIDタグを利用して流通管理と個体識別を実現しました。農産物の識別。近年、RFIDの普及が進み、自動認識技術や機器製造産業が形成されています。米国の市場調査会社ABIresearchの2007年第1四半期報告書によると、2006年の世界のRFID市場は38億1200万米ドルで、このうちアジア太平洋地域は14億700万米ドルの規模で世界最大の市場となっている。
(5) 農業用IoTクラウドサービス領域
クラウド ストレージ、クラウド コンピューティング、クラウド分析におけるプラットフォーム サービスを確立。 2007 年に Google が初めて「クラウド コンピューティング」の概念を提案し、2008 年には Microsoft がインターネット アーキテクチャに基づいた新しいクラウド コンピューティング プラットフォームを構築するために Windows Azure オペレーティング システムを発売しました。 Amazon は、Elastic Compute Cloud (EC2) と Simple Storage Service (S3) を使用して、企業向けにクラウド コンピューティングとストレージ サービスを提供しています。米国政府は、主要省庁や委員会からの主要データのための大規模データ開発プラットフォーム USA.gov を立ち上げました。米国農務省を含む、最初のクラウド コンピューティングの成果である Apps.gov Web サイトを開発しました。 2009 年 5 月以来、日本は霞が関クラウド システムの構築と国家的なクラウド コンピューティングの戦略的展開の構築に取り組んできました。クラウド技術を農業分野に移行することで、農業モノのインターネットの開発をより効果的に促進できます農業クラウドプラットフォームでは、クラウドストレージがオンラインストレージ、ネットワークを通じて農業情報リソースの分散、業界の細分化、農業関連情報の問題を解決します不十分なリソース統合の問題、クラウド コンピューティングは、農業向けのサービスとしてのインフラストラクチャ (IaaS)、サービスとしてのプラットフォーム (PaaS)、およびサービスとしてのソフトウェア (SaaS) のアーキテクチャ モデルも徐々に改善してきました。 「プラットフォームを上に移動し、サービスを下に拡張する」というモデルは変化し、よりユビキタスなクラウド サービスの開発により、農業用モノのインターネットの開発はよりタイムリーで便利、そしてユビキタスなものになっています。
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