2022 Fiscal Year Research-status Report
Application of workload data for high accuracy plant data estimation and yield prediction
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22K14974
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| Research Institution | National Agriculture and Food Research Organization |
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Principal Investigator |
下元 耕太 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 農業機械研究部門, 研究員 (90835050)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 作業情報 / 収量予測 / 大規模施設園芸 / 生体情報計測 / 深層学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、大規模施設園芸において、作業情報と計測された作物列の生体情報を利用して、計測されていない作物列の生体情報も高精度に推定可能にすることで、数ha単位の総収量の高精度予測を可能にする新たな手法の確立を目指している。本年度は、大規模施設園芸の生産現場において、長期連続的に複数の作物列計測を行えるよう計測システムを改良した。具体的には、装置の軽量化、操作の簡易化、データ通信・解析の自動化を実施した。これにより、従来よりも計測時間を短縮した上で、計測列を増加させることに成功した。加えて、長期連続的に計測エラーなくデータの取得が可能となっている。そして、労務管理システムから出力される大量の情報を含むcsvファイルから関連する情報を自動抽出するプログラムを作成した。現地実証試験を開始し、数か月間の中長期間における生体情報(果実数)計測を実施し、環境情報及び作業情報と共にデータを蓄積して、作物生体情報と作業情報の関係性や作物列ごとの作業量のばらつき等の一部を明らかにした。
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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
計画通り、計測システムの改良、作業情報抽出プログラムの開発、実証試験の実施がなされているため。
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| Strategy for Future Research Activity |
引き続き、実証試験を継続し、データを蓄積するとともに、2022年度に取得していなかった季節における情報を新たに取得し、作物生体情報と作業情報の作物列ごとのばらつきを把握する。また、これらの期間についても開発手法を用いた作物情報の推定を試行する。
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| Causes of Carryover |
2022年度において想定より安価に計測システムを改良できたため、2023年度予算と合わせて効率的に使用する予定である。
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