敵対的生成ネットワーク（GAN）による農作物モニタリングの新展開

• 研究課題/領域番号: 25K09353
• 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: 静岡大学
• 研究代表者: 薗部 礼 静岡大学, 農学部, 准教授 (40755352)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025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); 2027年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円); 2026年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2025年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
• キーワード: 農業リモートセンシング / 深層学習 / 合成開口レーダ / 光学センサ / 人工衛星データ

研究開始時の研究の概要

本研究は、敵対的生成ネットワーク（GAN）を活用し、SAR画像から光学画像への変換を行うことで、農業リモートセンシングの精度向上を目指す。SAR画像の前処理技術を最適化し、GANのアーキテクチャを改良することで、気象影響を受けずに高解像度の農作物情報を取得する。さらに、作物の生育状況とGANによる画像生成能力を比較し、農業モニタリングの実用化に向けた技術的基盤を築くことを目的とする。