| Project/Area Number |
22K04007
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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 20020:Robotics and intelligent system-related
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| Research Institution | Kitami Institute of Technology |
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Principal Investigator |
星野 洋平 北見工業大学, 工学部, 教授 (90374579)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
宇都 正幸 北見工業大学, 工学部, 准教授 (10201956)
楊 亮亮 北見工業大学, 工学部, 助教 (90773739)
陽川 憲 北見工業大学, 工学部, 准教授 (60750908)
ラワンカル アビジート 北見工業大学, 工学部, 准教授 (70802594)
岩館 健司 北見工業大学, 工学部, 助教 (10636765)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2024: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
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| Keywords | 土壌成分マップ / 植生マップ / 植生セグメンテーションAI / 土壌成分マップ推定AI |
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| Outline of Research at the Start |
本申研究課題では、農業の持続可能性に貢献するために、農業において播種・定植前に行われる基肥の可変施肥を実現するため、実際の農業の現場において現実的なコストで簡便に実施可能でかつ実際の施肥作業にとって必要十分な精度を持った土壌成分マップの構築手法の実現を目指す。実現に向けて、大量の土壌サンプルの自動採集が可能な装置の開発による高分解能土壌成分マップを構築するシステムを構築し、得られた土壌成分マップとAI画像解析で得られる圃場の植物種の植生分布マップと土壌成分マップを統合してAIに学習させ、ドローン撮影した圃場の植物種の植生マップのみで実用上十分な精度をもつ土壌成分の分布を推定する手法を構築する。
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