2023 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取得された作物生体情報と作業情報の関係性を明らかにし、栽培区画全体の総収穫作業時間と同様に作業時間が経時変化している列を特定し、その列で計測された果実数を利用することで、栽培区画全体の総収量の予測精度向上が図れる可能性が示された。
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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、実証試験の実施と解析が実施されているため。
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| Strategy for Future Research Activity |
引き続き、実証試験を継続するとともに、2023年度に確認された作業情報のデータ欠損への対応について検討する。そして、最終年度として、作業情報を用いた総収量の高精度予測を可能にする新たな手法についてとりまとめる。
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| Causes of Carryover |
2023年度において購入予定であった解析ソフトウェアが不要となったため、2024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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