韓国は水稲防除・飼料播種を土台に、画像診断とステーション運用を研究しとる。飛散、機体ごとの薬効、農家が理解できる生育表示が焦点じゃ。30件は資料選集で、国内閲覧上位30件の検証済みランキングではないんよ。
2018〜2019年の水稲直播・飼料播種実証から、2021年の観測基盤、2022年のステーション、2024年の生育診断、2025〜2029年のスマート農業計画へと用途が広がるんじゃ。
30 件の資料
トビイロウンカへの到達性を機体と下降気流、散布水量から検証。薬剤量と希釈水量を混同せず、対象害虫の位置で評価するんじゃ。
機体規模と散布量の違いを反映する水稲農薬登録基準の整備を発表。年内改正予定の説明で、実施済みとは区別が必要じゃ。
地上カメラとAIによる生育監視に、ドローンの倒伏・虫害面積把握を組み合わせる。全部をドローン由来のデータとして扱わんことじゃ。
飛散や事故を防ぐ冊子・映像を農業技術センター、組合、散布事業者へ配布。機体導入と同時に教育体制を整える事例じゃ。
省庁・研究・企業の農業ロボット協議体。播種から除草・収穫までの省力化の中で、空の機械と地上機械を位置づける資料じゃ。
散布中心のドローン利用から、センシング、可変施肥・播種、機械統合制御へ広げる計画。目標を普及実績と取り違えんことじゃ。
稲代替飼料作物の収穫と、ドローン・無人ヘリによるイタリアンライグラス播種を実演。機械だけでなく輪作体系を扱う事例じゃ。
降雨でトラクターが入れん時や稲刈り前の播種に着目。播種適期と稲の収穫、土壌水分を合わせる必要があるんじゃ。
飼料種子のコーティングで重量を増やし、風の影響と散布むらを抑える研究。ホッパー容量だけでは播種性能は決まらんのじゃ。
農業用ドローンは農業機械に位置づけられ購入融資の対象と説明。これは当時の政策説明で、個別飛行の許可とは別じゃ。
代かき・排水後の水田へ催芽種子を直接播く実演。育苗省略の利点だけでなく、直播向けの圃場管理が前提じゃ。
作付面積・生育異常を把握するドローン画像観測、オルソ画像処理、利用者向け解析基盤を報告。画像を農業判断へ変える流れが見えるんじゃ。
冬作飼料の播種が早過ぎても遅過ぎても問題になる。稲刈りが遅い時は立毛間播種を検討する、農学を中心に置いた助言じゃ。
稲と飼料向けの精密播種装置、性能評価、散布制御を共同開発。研究計画を市販機の実証済み能力と混同せんことじゃ。
羅州10haの実証では種子と播種方法を比較。イタリアンライグラスとライ麦・大麦の適性差は、粒剤を一律に扱えんことを示すんじゃ。
2025年版の農業用ドローン安全動画（6分25秒）の掲載を確認。動画本編は未精査で、手順の根拠にはまだ使わん資料じゃ。
自動離着陸・充電による鳥害対策を1機で実証。複数機の効果は期待段階で、ステーション価格が普及障壁と明示されとる。
セマングム干拓地で衛星とドローンを営農支援へ接続。現場意見と技術指導を含めて精密農業体系を組む取り組みじゃ。
ニンニクの多波長画像と温度情報を、生育の良否が分かる色分け格子へ変換。試験品種・圃場での精度を全地域へ広げて言わんことじゃ。
改訂安全マニュアルに基づく短時間の教育動画。飛散対策と飛行注意点を分けて学べる現場教育の設計じゃ。
近隣作物や収穫期を調べ作業地図を作り、ラベルを再確認するよう求める。散布前の段取りを品質管理に含める資料じゃ。
農水産大学と企業が農業ドローンステーションを開発し、水稲スマート作業を実演。発表された実演と、常時無人運用の実績は分けて読むんじゃ。
農村振興庁の無人機運用指針の名称と施行日を確認。条文は取得できず、一般農家に適用する飛行ルールとしては扱わんのじゃ。
70系統の稲の時系列DSMから生長速度と収量の関連を調査。相関を利用するには別環境・品種での検証も要るんじゃ。
水稲の収量・タンパク質推定を年をまたいで検証し、回帰手法を比較。学習した年だけで精度を示さない設計が参考になるんじゃ。
近赤外を含む時系列植生指数と機械学習で収量構成を推定。単発撮影ではなく生育の経過を使う分析じゃ。
複数生育段階の9種の植生指数で窒素処理区を分類。処理区が見分けられることと、そのまま最適施肥量を決められることは別じゃ。
風速・大気安定度・作物高・散布高がドローン飛散を左右する研究。地上散布のモデルを無条件で流用できん理由が分かるんじゃ。
水田で展着剤による標的付着と圃場外飛散の変化を比較。試験薬剤の結果を他の製剤へ一律に当てはめんことじゃ。
150波長帯と現地計測した2,031株の白菜を照合し、有効な波長を絞る。高機能センサーにも地上の正解データが要るんじゃ。
条件に一致する資料がありません。