2016 Fiscal Year Research-status Report
近未来予測型農業を拓くIoT×ビッグデータの研究と実証
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15K00164
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| Research Institution | Numazu National College of Technology |
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Principal Investigator |
山崎 悟史 沼津工業高等専門学校, 制御情報工学科, 准教授 (80635889)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
切岩 祥和 静岡大学, 農学部, 准教授 (50303540)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | IoT / BigData / センサネットワーク / イチゴ / 回帰分析 / 積算値 / 差分値 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
センサ類やクラウドシステムを無線ネットワークで相互に接続し(IoT;Internet of Things)，収集したBigData（温度やCO2など農作物の栽培に関わる環境情報，給液量や給液ECなどの施設情報，実際の収穫量）から，イチゴに関する高精度な収穫量予測手法を確立するのが本研究の目的である．
本年度は，昨年度までに地域ハウス農園(6農家)内に導入・構築したIoTネットワークから収集した環境情報や地域就農者からご提供頂いた施設情報や収穫量データを突き合わせたBigDataを活用し，回帰分析を利用したイチゴの収穫量推定の基礎評価を進めた．具体的には「収穫量はある一定期間における積算情報と短期的な情報の変動の影響を受ける」モデルを実装し，上述したデータ類を用いて特性評価を行った．ここで，回帰分析としてパラメトリックな線形回帰とノンパラメトリックなGAM回帰の2つを適用し，各々の定量的な効果を明らかにしている．
結果，説明変数に積算値に加え差分値を組み合わせた際の適用効果や，収穫量推定精度の観点で手法に用いる各種パラメータの最適化など，イチゴ栽培に関する新たな知見を得た．これらを含む成果の一部は，書籍(共著)や技術雑誌に掲載され，国内学会にて発表を行った．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
IoTネットワークを用いて計測・収集したデータを用いて，その分析のフェーズに入ることができ，考案したアルゴリズムのプログラム実装およびその基礎評価を終え，今後進めていく詳細なデータ分析に関する目途が立ったため．
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| Strategy for Future Research Activity |
収集したデータから様々な多変量解析手法を適用し，より高精度に収穫量推定可能とするアルゴリズム構築や評価を進める．
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| Causes of Carryover |
一部農家において品種の変更等が発生し，データ解析対象に影響がでたため．
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
IoTネットワークの保守運用，データ解析(高性能PCを用いたシミュレーション)環境の増補費，得られた結果を対外発表するための費，論文投稿費，技術情報収集や議論のための出張費などに充当する．
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Research Products
(4 results)
