| Project/Area Number |
20K06319
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 41040:Agricultural environmental engineering and agricultural information engineering-related
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| Research Institution | Toyohashi University of Technology |
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Principal Investigator |
Kanazawa Yasushi 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (50214432)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
小林 健一 一関工業高等専門学校, その他部局等, 講師 (80707513)
佐藤 建 一関工業高等専門学校, その他部局等, 特命助教 (70647643)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
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| Keywords | 高精細3-Dリモートセンシング / マルチスペクトル画像推定 / 圃場3-D計測 / 糖度推定 / 高精細3Dリモートセンシング / ドローン映像処理 / IT農業 / 3D形状対応付け / 3次元復元 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では,高精細3-Dリモートセンシングと題し,安価なカメラ付きドローンで撮影した圃場の映像のみを用い,通常の可視カメラ画像から可視以外のスペクトルの画像の高精度な推定を行うと共に，その情報を用いた個々の作物の細かな情報の認識および計測し，高精度かつリアルタイムな3次元計測技術を用いて,推定した個々の作物の詳細な情報を計測した 3 次元形状に重畳することで立体的な解析を可能とする技術を開発する.また本技術の他の分野への応用,例えば,ドローンによる河川の河岸や湖沼における高精細な各種調査への応用などを図る.
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| Outline of Final Research Achievements |
We aimed to develop a high-precision 3-D remote sensing technology, which can assist small- and medium-scale farmers to operate their sustainable agriculture. There are three cores for doing this: (1) estimation of other single-band image from visible image, (2) easy computation or estimation of plant condition such as sugar content and vegetation index, (3) 3-D information estimation of farm field. For estimation of NIR and Red-channel image from visible image, we adopt GAN-based method; for easy estimation of sugar content, we use only visible image taken by a drone; for 3-D information of the farm, we proposed the new method that can find the difference between difference scales and ranges and we also proposed accurate depth estimation method from single image. From experiments, we find the effectiveness of our methods. In future work, we aim to establish a high-precision 3-D remote sensing using these methods.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
日本に多い中小規模の農家は，働き手の高齢化だけでなく，慢性的な人手不足の問題があり，本研究で提案している高精細3-Dリモートセンシング技術に対する成果は，このような中小規模の農家に対する持続可能の農業を行える手助けと成り得ると考える．これは，比較的高価な機械の多い農家に対して，安価なドローンを導入するだけで，リモート糖度推定や圃場の状態の把握などを簡単に行えるようになるためである．
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