AIを用いた生育モニタリングと塊根肥大モデルを融合したサツマイモ収量の高精度推定

Research Project

Project/Area Number	23K05478
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	National Agriculture and Food Research Organization
Principal Investigator	落合将暉国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 九州沖縄農業研究センター, 研究員 (60846715)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	鎌田えりか国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 九州沖縄農業研究センター, 研究員 (40738118)
Project Period (FY)	2023-04-01 – 2026-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help	¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2025: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000) Fiscal Year 2024: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000) Fiscal Year 2023: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
Keywords	サツマイモ収量 / ドローン / 深層学習 / 作物生育モデル
Outline of Research at the Start	サツマイモは地中に収穫部（塊根）があり生育途中に収量を非破壊で把握できないため、地上部の茎葉生育量に基づく収量推定が試みられてきたが、実用可能な精度に達していない。本研究では、サツマイモの収量推定における2過程、すなわち、1)茎葉生育量の推定と、2)取得した茎葉生育量から塊根重量の推定に着目し、これらを高度化・柔軟化することで高精度な収量推定技術の構築を目指す。具体的には、機械・深層学習を活用したドローン画像解析と気象関数モデルの融合により、高精度な茎葉生育量の推定技術を開発する。さらに、茎葉生育量から塊根重量を推定するために、茎葉と塊根のソース・シンク能に基づいて塊根肥大モデルを作成する。