Development of spatial field monitoring methods using aerial drones and deep learning

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20K15631
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 41040:Agricultural environmental engineering and agricultural information engineering-related
• Research Institution: National Agriculture and Food Research Organization
• Principal Investigator: Morishita Mizuki 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 農業環境研究部門, 研究員 (90845637)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 土壌診断 / UAV / 機械学習 / 地理情報システム / リモートセンシング / 深層学習

Outline of Final Research Achievements

In this project, we attempted to develop a methods for estimating the spatial distribution of soil properties in a field using aerial drone images. As principal achievements, we proposed“an data augmentation method of ground truth data for soil spatial estimation using aerial drone images with machine learning algorithms”and“a technique for selecting the soil sampling points by aerial drone images.
These achievements have resulted in three awards, two research papers, and one patent application, including the 41st Japanese Society of Soil Science and Plant Nutrition Progress Awards.

Free Research Field

土壌地理学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

地力ムラや生育ムラに応じた的確な圃場管理のため、空撮画像を活用した面的な圃場診断技術が注目されている。特に、高い地上分解能が特徴のドローン画像は、人工知能（AI）と組み合わせることで圃場管理の省力化や適正施肥による低コスト化等への貢献が期待されている。
本課題では、これを実現するためのデータの収集・処理方法に焦点を当て、ドローンとＡＩ技術を用いた土壌特性の空間分布を推定するための技術開発に取り組み、その成果を技術論文等として発表した。