New Developments in Crop Monitoring Using Generative Adversarial Networks (GANs)

• Project/Area Number: 25K09353
• 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, 准教授 (40755352)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2027: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2026: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2025: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
• Keywords: 農業リモートセンシング / 深層学習 / 合成開口レーダ / 光学センサ / 人工衛星データ

Outline of Research at the Start

本研究は、敵対的生成ネットワーク（GAN）を活用し、SAR画像から光学画像への変換を行うことで、農業リモートセンシングの精度向上を目指す。SAR画像の前処理技術を最適化し、GANのアーキテクチャを改良することで、気象影響を受けずに高解像度の農作物情報を取得する。さらに、作物の生育状況とGANによる画像生成能力を比較し、農業モニタリングの実用化に向けた技術的基盤を築くことを目的とする。