機械学習を活用した分光反射特性からの茶樹生葉の品質・ストレス評価

Research Project

Project/Area Number	19K06313
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 41040:Agricultural environmental engineering and agricultural information engineering-related
Research Institution	Shizuoka University
Principal Investigator	薗部礼静岡大学, 農学部, 助教 (40755352)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	廣野祐平国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 果樹茶業研究部門, 主任研究員 (10391418)
Project Period (FY)	2019-04-01 – 2022-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2019)
Budget Amount *help	¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000) Fiscal Year 2021: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000) Fiscal Year 2020: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000) Fiscal Year 2019: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Keywords	機械学習 / チャノキ / ハイパースペクトル
Outline of Research at the Start	本課題では，リモートセンシングによる茶葉の生葉段階での品質・ストレス評価手法の確立，さらには，最適な直がけ被覆の実施を可能とする手立てを提案する。茶樹に直がけ被覆を施し弱光下で栽培する方法があり，茶葉の品質向上に有効である一方で，収量の低下及びストレスの蓄積に伴う枯死を引き起こすことがある。よって，持続的な運用には被覆のタイミングや程度の微妙な制御といったプロのスキルが必要となる。しかし，後継者不足により現在までに培われてきたプロの技が消失しつつある。本課題では分光反射特性という客観的なデータを活用することによって経験が浅くとも実践できる技術を開発する。