improvement of remote sensing on rice plants through correcting errors caused by mutual shading

Research Project

Project/Area Number	24K08862
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 39020:Crop production science-related
Research Institution	Yamaguchi University
Principal Investigator	荒木英樹山口大学, 大学院創成科学研究科, 教授 (90346578)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000) Fiscal Year 2026: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000) Fiscal Year 2025: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000) Fiscal Year 2024: ¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000)
Keywords	水稲 / 生育診断 / リモートセンシング / 窒素蓄積量 / 深層学習
Outline of Research at the Start	従来のリモートセンシングでは、センシング値と窒素蓄積量の関係が生育ステージや年次、品種によって変動する問題を解消できず、多くの品種や栽培条件で使用できる診断技術にはなっていない。本申請では、「窒素蓄積量とセンシング値の回帰式」を補正するツールとして、群落画像から相互遮蔽程度を推定するAIシステムを構築し、生育診断の精度を高めることを目的とする。研究は、3年間の栽培試験に基づいて、①群落の窒素蓄積量予測モデルの構築、②機械学習を用いた相対相互遮蔽度の予測モデルの構築、③モデルの検証と修正、の行程を進める。