研究課題/領域番号 |
22K14974
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研究種目 |
若手研究
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配分区分 | 基金 |
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 | 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構 |
研究代表者 |
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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研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2024年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2023年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2022年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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キーワード | 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 / 太陽光植物工場 / 植物生体情報計測 / 労務管理システム / 着果モニタリング / 収量予測モデル |
研究開始時の研究の概要 |
本研究では、大規模施設園芸において計測・取得されている環境情報及び作物生体情報に加え、これまで労務管理のために取得されてきた作業情報も転用して活用する新たな収量予測手法を提案する。作業情報は間接的に作物の生体情報を表している。作業情報と計測された栽培列の生体情報を利用して、計測されていない栽培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す。
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研究実績の概要 |
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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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
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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今後の研究の推進方策 |
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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