Category: Farming

农业生产并不总是在网络稳定的环境中进行。 在许多地区，农户仍然依赖纸质笔记、零散的照片或个人记忆来管理农田、作业和收获情况。 SmartFarm Lite 正是基于这样的真实农业场景而诞生。 SmartFarm Lite 是一款 以离线优先（Offline-first）为核心设计理念的农业记录应用。 无需依赖互联网或云端服务，农场所需的关键信息都可以安全地记录在您的手机中。

農業は、常に安定したインターネット環境がある場所で行われるとは限りません。 多くの農家は、ノートへの手書きメモや散在する写真、記憶に頼って圃場や作業、収穫の管理を行っています。 SmartFarm Lite は、そうした現場の現実から生まれました。 SmartFarm Liteは、オフラインファースト設計の農業記録アプリです。 インターネットやクラウドに依存せず、農作業に必要な情報をすべて手元のスマートフォンに記録できます。

การทำเกษตรไม่ได้เกิดขึ้นในพื้นที่ที่มีอินเทอร์เน็ตเสถียรเสมอไป เกษตรกรจำนวนมากยังคงใช้สมุดจด รูปถ่ายกระจัดกระจาย หรือความจำในการติดตามข้อมูลแปลง พืช งาน และการเก็บเกี่ยว SmartFarm Lite ถูกสร้างขึ้นมาเพื่อตอบโจทย์ความเป็นจริงนี้โดยตรง นี่คือ แอปบันทึกข้อมูลฟาร์มแบบ Offline-first ที่ช่วยให้เกษตรกรจดทุกสิ่งที่สำคัญได้ครบถ้วน โดย ไม่ต้องพึ่งพาอินเทอร์เน็ตหรือระบบคลาวด์

Modern farming doesn’t always happen where the internet is reliable. Many farmers still rely on notebooks, scattered photos, or memory alone to track crops, tasks, and harvests. SmartFarm Lite was built for exactly that reality. It is a lightweight, offline-first mobile app that helps farmers record everything that matters—without depending on cloud connectivity.

チャンタブリー県は、ドリアン、マンゴスチン、ランブータンなどで知られる、タイ有数の果物生産地です。しかし高品質な農産物を生産しているにもかかわらず、多くの農家は価格変動の大きさや外部市場への過度な依存に苦しんでいます。 この問題の本質は国際貿易そのものではなく、情報・供給調整・市場アクセスを誰が握っているかにあります。ここにこそ、ソフトウェア技術が大きな役割を果たします。

จังหวัดจันทบุรีเป็นหนึ่งในพื้นที่ผลิตผลไม้ที่สำคัญที่สุดของประเทศไทย โดยเฉพาะทุเรียน มังคุด และเงาะ แต่แม้จะมีคุณภาพผลผลิตสูง เกษตรกรจำนวนมากยังคงเผชิญกับปัญหา ราคาผลไม้ผันผวน ถูกกดราคา และพึ่งพาตลาดภายนอกมากเกินไป ปัญหานี้ไม่ใช่แค่เรื่องการค้าระหว่างประเทศ แต่เป็นเรื่องของ ใครควบคุมข้อมูล ใครควบคุมปริมาณ และใครเข้าถึงตลาดได้ก่อน ซึ่งเทคโนโลยีซอฟต์แวร์สามารถเข้ามาเปลี่ยนสมดุลนี้ได้

Chanthaburi is one of Thailand’s most important fruit-producing provinces, especially for durian, mangosteen, and rambutan. Yet despite high-quality produce, local farmers often suffer from price volatility and external market influence, particularly from large export-driven demand such as China. This problem is not just about trade—it is about who controls information, coordination, and access to markets. […]

引言 近年来，在中国的智慧农业示范项目、农业数字化工程和科研试点中，通过叶片图像由 AI 识别病害 的技术逐渐被熟知。然而，社会上也普遍存在一种误解：只要拍一张照片，AI 就能准确诊断作物病害。 在真实生产环境中，真正可落地的系统并不追求“完美诊断”。相反，它们被设计为 务实、可靠的决策支持工具，以适应中国农业区域差异大、气候条件复杂的现实。 叶片病害检测算法并不是用来替代农技人员或植保专家，而是作为 降低早期判断不确定性的辅助工具。系统不仅分析叶片图像，还会结合气象条件、作业记录等上下文信息。 本文将结合 Smart Farming Lite 的理念，从中国农业的实际出发，解释 叶片病害检测算法在现实系统中是如何工作的。

はじめに 日本でも近年、葉の画像からAIが病害を検出する技術 が、実証事業やスマート農業プロジェクトを通じて広く知られるようになりました。一方で、「写真1枚で正確に病気を診断できる」という期待が先行しているケースも少なくありません。 実際の現場で使われているシステムは、完璧な診断を目的としたものではありません。日本の農業環境に適応するため、現実的で信頼できる判断支援 に重点を置いて設計されています。 葉の病害検出アルゴリズムは、農業指導員や専門家を置き換えるものではなく、初期段階の不確実性を減らすための補助ツール です。葉の画像情報に加え、気象条件や直近の作業履歴といった文脈情報を組み合わせて活用します。 本記事では、日本の農業現場に適した視点から、葉の病害検出アルゴリズムが実際にどのように機能しているのか を、Smart Farming Lite の考え方を例に解説します。

บทนำ ในประเทศไทย เกษตรกรเริ่มได้ยินเรื่อง AI ตรวจจับโรคพืชจากใบ มากขึ้น ผ่านโครงการนำร่อง โครงการภาครัฐ และสตาร์ทอัพด้าน AgriTech หลายคนคาดหวังว่าระบบเหล่านี้จะสามารถวินิจฉัยโรคพืชได้อย่างแม่นยำและทันทีจากภาพเพียงภาพเดียว ในความเป็นจริง ระบบที่ใช้งานได้จริงถูกออกแบบมาให้ เน้นความเป็นไปได้และความน่าเชื่อถือ มากกว่าความสมบูรณ์แบบ โดยสอดคล้องกับสภาพการทำเกษตรของประเทศไทย อัลกอริทึมตรวจจับโรคใบพืชไม่ได้มีเป้าหมายเพื่อแทนที่นักวิชาการเกษตร แต่ถูกออกแบบมาเพื่อ ลดความไม่แน่นอนในระยะเริ่มต้น โดยอาศัยสัญญาณจากภาพใบพืช ร่วมกับบริบทท้องถิ่น เช่น สภาพอากาศ ความชื้น และกิจกรรมในแปลงที่ผ่านมา บทความนี้อธิบายว่า อัลกอริทึมตรวจจับโรคใบพืชทำงานอย่างไรจริง ๆ ในมุมที่สอดคล้องกับการทำเกษตรของไทย ผ่านแนวคิดของระบบเชิงปฏิบัติอย่าง Smart Farming Lite