2026年6月の連邦方針変更後も、州の制度と製品ラベルの条件は別に確認する。
試験・残留評価を経て、従来の航空散布登録製品に対するRPAS利用方針が2026年に更新された。
30 件の資料
ラベル遵守、州別要件、操縦と混合・補給の役割分離、電池交換を含む汚染防止を整理。
2026年6月30日の方針変更を公表。連邦・州の要件と資格は引き続き適用される。
ドローン散布を認める条件と評価根拠。飛散モデルの未確立を理由に従来回転翼航空機の緩衝帯を用いる。
オンタリオ州の制度改正案。提案段階の資料であり、現行の散布許可を意味しない。
農薬利用方針の変更と機体安全保証手続きを案内。受理書が機体適合性の認定そのものではないと区別する。
2026年の方針成立前の協議資料。現行運用には最終版SPN2026-02を優先する。
州のRPAS資格区分、飛散責任保険、GPS記録の導入を公表。記事内の農薬登録件数は2026年1月時点。
豆類・大豆の統合雑草管理にドローン部分散布を組み込む研究。2027年の散布試験予定と既存結果を区別する。
降雨後に地上播種機が入れない圃場で飼料作物の種を散布した実証。長期の定着・収量効果は別途評価が必要。
大豆収穫前の小麦播種を試験。適期を確保できても、土壌表面の種の乾燥と定着不足が課題。
航空・地上・衛星センサーを組み合わせ、育種、雑草、窒素吸収などの研究を進める。
エンドウ・小麦・カノーラで地上散布との効力比較や水量感度を調べる実証計画。結果確定の主張ではない。
画像と天気予報を統合してレタスの生育・収穫判断を支える事業への支援。解析を農家の意思決定へつなぐ事例。
温室内の自律飛行・花粉散布を開発する2026/27年度研究計画。実証済みの増収効果とは区別するんよ。
立毛トウモロコシへの飼料作物播種を、マルチスペクトル撮影・土壌センサー・巡回調査で検証。播いた量より定着が肝心じゃ。
トウモロコシの害虫リスク検出と大豆への天敵ダニ散布を研究する計画。遠隔観測から防除までをつなぐ事例じゃ。
2026〜27年の小麦・菜種圃場で、気象・生理調査と校正済み画像を収集。水ストレス推定は現場データで検証するんよ。
大麦農家との実証では水分ストレス画像から灌漑のむらを発見。解析結果を散水装置の調整という行動に落とし込む事例じゃ。
小規模な地域特有作物では大手の開発投資が届きにくい。大学と農家が雑草地図・画像認識・散布試験を育てる構造が見えるんよ。
2017〜18年のカナダ・イタリア試験で、レンズ豆の高さ・面積・体積を画像で反復計測。育種と環境比較に使う歴史的事例じゃ。
光学センサーで土壌有機炭素を推定する研究概要。公開ページは目的のみで、精度や実用化の証拠は示しておらん。
農家の判断を支える圃場画像の用途と、天候・解析技能・飛行計画の制約を説明。画像を集めるだけでは仕事は終わらんのよ。
菜種の苗数と被覆率を画像から数えて、播き直し判断に役立てる研究。農家に返す情報を明確な数量に絞る事例じゃ。
大学と分析会社がマルチスペクトルカメラを共同開発。ジャガイモ病害、温室病害、作物保険の被害面積推定を想定する計画じゃ。
季節を通じた撮影から育種形質を取り出し、画像処理・区画閲覧・比較まで共通化。農地データ基盤を考える材料になるんよ。
2021年開始の保険査定研究。画像で現地調査点を選び、雹害と別の被害を記録する。RGB画像だけで被害強度を見分けられない年もあったんよ。
複数地点・年の試験で薬害や乾燥を評価。未学習の場所や年では予測性能が落ちた。高い精度の数字をそのまま別の農場へ移せんのじゃ。
複数機の同時飛行で石を地図化し、現地巡回で検証する計画。機械損傷予防につなぐ面のセンシング事例じゃ。
修士研究の要旨を確認。小麦・レンズ豆のコキア識別は撮影時期によって分離しやすさが変わる。収穫前の検出を早期防除と混同せんことじゃ。
実農場の作物、LTE・5G、土壌センサー、農場管理ソフトと空撮の実証環境を組み合わせる。機体単体でなく接続全体を試す拠点じゃ。
条件に一致する資料がありません。