2020 Fiscal Year Annual Research Report
Modeling crop growth by using hybrid Petri net and deep learning
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18K05914
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| Research Institution | National Agriculture and Food Research Organization |
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Principal Investigator |
官 森林 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, 上級研究員 (30554092)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
鹿内 健志 琉球大学, 農学部, 教授 (20264476)
深見 公一郎 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, 上級研究員 (50399424)
名嘉村 盛和 琉球大学, 工学部, 教授 (80237437)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | ハイブリッドペトリネット / 作物生育モデル / 生育形質 / ドローン / リモートセンシング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
「ハイブリッドペトリネットを用いた作物生育モデリング」は稲・麦・サトウキビを対象作物としている。2018年度は、ハイブリッドペトリネットを用いて稲に対する基本生育モデルを作成し、草丈・茎数・葉数などの必要な生育形質は過去の経験データおよび2018年春からの計測データを利用した。
2018年冬作の小麦・大麦では、上記の生育形質データに加えて地温・水分などの環境影響要素データを測定し、九州沖縄農業研究センターの試験圃場と福岡県の生産者圃場において、1週間間隔でドローンによるリモートセンシング試験を行った。2019冬作では、1週間間隔で小麦・大麦の地上部サンプリングを行い、株個体の画像、草丈、茎数などの経時データを測定・蓄積し、2020年5月末まで継続した。これらの全生育期間データを利用した小麦・大麦の生育モデルのシミュレーション計算と検証は予定通り完了した。
サトウキビに対する生育調査は、九州沖縄農業研究センターの糸満拠点および現地圃場で行い、可視光カメラとマルチスペクトルカメラが搭載されたドローンを用いて適時の空撮データを取得した。また、高精度RTK-GNSS (Trimble SPS855)とトータルステーションの比較試験を実施し、空撮画像からサトウキビ草丈を推定することができた。
「空中写真から作成したサトウキビ圃場の三次元モデルによる生育解析」や「ドローンリモートセンシングにおけるRTK-GNSS高精度測位とその活用」などの関連成果は学会で発表し、関連特許出願４件の成果を得た。特に「特願2021-039461」では、病虫害発生・人的管理・天候などの様々な条件や外的要因を反映できる作物個体モデルを発見し、作物ライフサイクルにわたる生育プロセス中任意な時点の状態と遷移を再現・予測することが可能となった。今後は特許実施と論文発表を含めてさらに展開する予定である。
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