| 研究課題/領域番号 |
20K06319
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分41040:農業環境工学および農業情報工学関連
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| 研究機関 | 豊橋技術科学大学 |
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研究代表者 |
金澤 靖 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (50214432)
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| 研究分担者 |
小林 健一 一関工業高等専門学校, その他部局等, 講師 (80707513)
佐藤 建 一関工業高等専門学校, その他部局等, 特命助教 (70647643)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2021年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2020年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | 高精細3-Dリモートセンシング / マルチスペクトル画像推定 / 圃場3-D計測 / 糖度推定 / 高精細3Dリモートセンシング / ドローン映像処理 / IT農業 / 3D形状対応付け / 3次元復元 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では,高精細3-Dリモートセンシングと題し,安価なカメラ付きドローンで撮影した圃場の映像のみを用い,通常の可視カメラ画像から可視以外のスペクトルの画像の高精度な推定を行うと共に，その情報を用いた個々の作物の細かな情報の認識および計測し，高精度かつリアルタイムな3次元計測技術を用いて,推定した個々の作物の詳細な情報を計測した 3 次元形状に重畳することで立体的な解析を可能とする技術を開発する.また本技術の他の分野への応用,例えば,ドローンによる河川の河岸や湖沼における高精細な各種調査への応用などを図る.
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| 研究成果の概要 |
本研究では，中小規模の農家に対し持続可能な農業を補助することを目的として，安価なドローンで運用可能な高精度3-Dリモートセンシング技術の開発を目指した．この技術の3つの核となる，(1)可視画像からの他シングルバンド画像の推定，(2)糖度や植生指標などの計算，(3)圃場の高精度な3次元計測技術について，それぞれ，深層学習の一つであるGANをベースとしたNIR画像やRチャネル画像の推定方法，ドローンにおける上空からの可視画像のみを用いた果実の糖度の推定，圃場の変化検出に重要な形状のマッチングと深層学習を用いた単眼カメラでの深度推定技術を提案し，それぞれ有効性を確認できた．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
日本に多い中小規模の農家は，働き手の高齢化だけでなく，慢性的な人手不足の問題があり，本研究で提案している高精細3-Dリモートセンシング技術に対する成果は，このような中小規模の農家に対する持続可能の農業を行える手助けと成り得ると考える．これは，比較的高価な機械の多い農家に対して，安価なドローンを導入するだけで，リモート糖度推定や圃場の状態の把握などを簡単に行えるようになるためである．
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