| 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 |
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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 | 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構 |
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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 (2023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 |
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| 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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| 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、実証試験の実施と解析が実施されているため。
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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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