相互遮蔽による誤差を補正することによって精度を高めた水稲の生育リモートセンシング

• 研究課題/領域番号: 24K08862
• 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39020:作物生産科学関連
• 研究機関: 山口大学
• 研究代表者: 荒木 英樹 山口大学, 大学院創成科学研究科, 教授 (90346578)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2026年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2025年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2024年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
• キーワード: 水稲 / 生育診断 / リモートセンシング / 窒素蓄積量 / 深層学習

研究開始時の研究の概要

従来のリモートセンシングでは、センシング値と窒素蓄積量の関係が生育ステージや年次、品種によって変動する問題を解消できず、多くの品種や栽培条件で使用できる診断技術にはなっていない。本申請では、「窒素蓄積量とセンシング値の回帰式」を補正するツールとして、群落画像から相互遮蔽程度を推定するAIシステムを構築し、生育診断の精度を高めることを目的とする。研究は、3年間の栽培試験に基づいて、①群落の窒素蓄積量予測モデルの構築、②機械学習を用いた相対相互遮蔽度の予測モデルの構築、③モデルの検証と修正、の行程を進める。