病害・障害診断における果樹園画像の深層学習解析による新規調査手法の開発

• Project/Area Number: 25K18232
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 39030:Horticultural science-related
• Research Institution: Shinshu University
• Principal Investigator: 大迫 祐太朗 信州大学, 学術研究院農学系, 助教 (50910402)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2029-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000); Fiscal Year 2028: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2027: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000); Fiscal Year 2026: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000); Fiscal Year 2025: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
• Keywords: 果樹 / 画像解析 / 深層学習 / ドローン

Outline of Research at the Start

農業生産における病害・生理障害の発生は大きな問題であるが，複雑で多様な栽培環境を背景に，正確な要因解明のための圃場間の比較解析は困難を極める．
そこで本研究では，画像の識別・認識を得意とする深層学習を果樹圃場へ応用し，これまで客観的評価ができなかった栽培管理・環境の比較解析を試みる．圃場・樹画像を利用して網羅的な比較解析を行うことで，従来の調査では解明できなかった複合的な要因を可視できる可能性がある．圃場・樹画像を利用した病害・障害発生圃場の判別モデル構築し，栽培管理・環境の客観的評価と比較を行い，病害・生理障害の発生要因に関する新たな知見を獲得することを目的とする．