研究課題
基盤研究(C)
地球温暖化と生産農家の減少が進む中、牧草の自給率向上には暖地型植物の活用と栽培管理の効率化が重要である。本研究では、暖地型イネ科牧草とマメ科牧草の効率的な混播栽培技術の確立を目的として、立体(3D)モデルと深層学習を活用した実用的なフィールド・デジタル形態計測技術を構築する。また、この技術確立の過程で、混播による相互の生長に影響を与える要因も解析し、データに基づく効率的な牧草生産の推進に貢献する。