AIを用いた生育モニタリングと塊根肥大モデルを融合したサツマイモ収量の高精度推定

• 研究課題/領域番号: 23K05478
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 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
• 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: 落合 将暉 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 九州沖縄農業研究センター, 研究員 (60846715)
• 研究分担者: 鎌田 えりか 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 九州沖縄農業研究センター, 研究員 (40738118)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2026-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2023年度)
• 配分額: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2025年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2024年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2023年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
• キーワード: サツマイモ収量 / ドローン / 深層学習 / 作物生育モデル

研究開始時の研究の概要

サツマイモは地中に収穫部（塊根）があり生育途中に収量を非破壊で把握できないため、地上部の茎葉生育量に基づく収量推定が試みられてきたが、実用可能な精度に達していない。本研究では、サツマイモの収量推定における2過程、すなわち、1)茎葉生育量の推定と、2)取得した茎葉生育量から塊根重量の推定に着目し、これらを高度化・柔軟化することで高精度な収量推定技術の構築を目指す。具体的には、機械・深層学習を活用したドローン画像解析と気象関数モデルの融合により、高精度な茎葉生育量の推定技術を開発する。さらに、茎葉生育量から塊根重量を推定するために、茎葉と塊根のソース・シンク能に基づいて塊根肥大モデルを作成する。