プレスリリース
(研究成果)ドローンによるスクミリンゴガイ被害予測に基づく省力的な防除システムを開発

• スクミリンゴガイ(図2)は1981年に食用目的で日本に導入されましたが、養殖業者の廃業等によって野生化しました。水稲への食害被害は、田植え後約2週間の間に水深4cm以上となる条件下で発生しやすく、主に九州などの生息地域では、水深1cm程度の浅水管理や落水管理(図3)、田植えと同時の薬剤散布等が行われています。
• また、スクミリンゴガイは土中で越冬し、翌春に再び被害を及ぼすため、冬季耕うんによる貝殻の破砕や寒気にさらすことで貝密度を低減させる取り組みや、春の田植え後に生存している貝をトラップで捕獲する対策などが実施されています。

• スクミリンゴガイは、1頭のメスが年間に数千個の卵を生むほど繁殖力が高く、殻を閉じることで乾燥や薬剤の影響を回避できるため、前述の対策を講じても、月平均気温6℃以上の地域では越冬し、翌春「要防除水準」(佐賀県、兵庫県の例、殻高2.5cmの成貝で1.5頭/m2の生息密度)を超えるケースが多く見られます。
• さらに、近年の極端な気象の影響もあって、浅水管理を行っていても大雨で水深が4cm以上となり、食害が発生する事例が増えています(図3)。田植えと同時に薬剤を散布したほ場でも、大雨が続くと薬剤の効果が1週間程度で弱まる場合もあり、被害が発生する水田では田植え約1週間後に防除が必要となります。しかし、畦畔やほ場に入って作業を行うには大きな労力がかかり、実施が難しい状況です。
• 一方、ドローンによる薬剤散布は、ほ場に入る必要がなく省力的な手法ですが、全面散布を行うと結果として食害を受けないエリアまで散布し薬剤の散布量が多くなり、費用が高くなるという課題がありました。

スクミリンゴガイによる被害は、水深が4cm以上となる比較的低いエリアで発生しやすくなります。ドローンによる薬剤散布は省力的な手法ですが、ほ場全体に散布すると薬剤の使用量が多くなるため、水深が深くなりやすい低いエリアを特定する被害予測マップを作成し、必要な場所にのみ散布する技術が求められていました。しかし、被害予測マップの作成には、予測アルゴリズムの開発や空撮画像のマップ化に関する専門的な知識が必要です。

そこで農研機構では、被害予測アルゴリズムと、これに基づいてドローン空撮画像から簡単な操作で被害エリアを図示する「自動マップ化アプリ」、さらに作成された予測マップをもとに被害エリアのみに薬剤を散布するドローン防除システムを開発しました。このシステムによって、薬剤の使用量だけでなく、薬剤補給の回数や作業時間の削減も可能となります。

• 本システムでは、ドローン空撮画像データをクラウドの「自動マップ化アプリ」にアップロードすることで、簡単な設定によりほ場高低差を自動的にマップ化します。作成されたほ場高低差マップをもとに、大雨時の水深4cm以上となるエリアを想定し、スクミリンゴガイの被害が発生する可能性がある被害予測マップを作成します。このマップデータを散布ドローンに取り込むことで、対象エリアのみに薬剤を自動でスポット散布することが可能となります(図4)。
• ほ場における実証試験では、スポット散布により薬剤使用量は平均47%削減されました(図5、2023年)。なお、薬剤を全面散布したほ場と、被害エリアのみスポット散布(散布量45%減)したほ場の被害面積を比較した試験では、いずれも被害を10%以下に抑制できました(2024年)。

• ドローンによる空撮の最適時期は、ほ場の高低差を把握しやすい代かき入水前ですが、前年の収穫・耕うん後でも実施可能です。撮影には、2,000万画素程度の高解像度のRGB(カラー)カメラを搭載したドローンを使用し、対象ほ場全体を自動飛行で一定間隔に撮影します(重複率75%以上)。

• 「自動マップ化アプリ」は、農研機構が開発したドローン空撮画像の自動解析プログラムで、パソコン上またはクラウド上で動作します。ドローンで連続撮影された空撮画像は自動で合成され、1枚のほ場や広域ほ場の高低差マップが作成されます。また、簡単な操作で高低差マップからスクミリンゴガイ被害予測マップが作成されます。
• 「自動マップ化アプリ」は、水稲・麦・子実とうもろこし・野菜などを対象とした生育診断や病虫害発生予測などにも適用可能で、現在、実証試験を行っています。

• 国内で販売されている可変散布機能付きの散布ドローンのほとんどが、本システムの出力マップに対応しています。

• 松倉ら(2019)の資料によると、スクミリンゴガイの発生面積は、九州をはじめ中国・四国・近畿・東海・中部・関東の太平洋岸を中心に、全国で約10万ヘクタールと推定されており、今後も拡大が予想されています。田植えの忙しい時期に、ドローンを活用して省力的に必要なエリアのみに薬剤を散布し、効率的に被害を抑える技術として、その効果が期待されます。

• 本システムで活用しているほ場の高低差情報は、スクミリンゴガイ以外にも、ほ場の低地で発生しやすい病害虫のスポット防除や湿害対策、レーザーレベラー²⁾の効率的な運用を目的とした均平作業前の高低差算出など、幅広い用途への応用が期待されます。

• 現在「自動マップ化アプリ」はクラウド上で稼働しており、営農現場において公設試や大型農家を中心にユーザーテストを実施しています。令和7年度中にクラウド上のユーザーインターフェースを整備し、ユーザーのアップロードした空撮画像が自動マップ化処理できるように改良する予定です。まずはクラウド上でユーザを限定して使用を開始し、今後は多くの農家やドローン散布業者が利用できるよう民間企業との連携による社会実装を進めていきます。