| 研究課題/領域番号 |
19K11986
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| 研究機関 | 沼津工業高等専門学校 |
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研究代表者 |
山崎 悟史 沼津工業高等専門学校, 制御情報工学科, 准教授 (80635889)
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| 研究分担者 |
切岩 祥和 静岡大学, 農学部, 教授 (50303540)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 農業CPS / 省電力広域ネットワーク（LPWAN） / 施設栽培果樹作物 / ノンパラメトリック回帰 / 差分回帰モデル / 収穫量予測 |
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は、提案する収穫モデルに基づいて地域IoTネットワークから収集されたデータの統計的解析によって、果樹栽培作物の収穫量予測に関する新たな知見を得ることである。環境にロバストな収穫モデルを構築するには、物理空間の情報(データ)を容易かつ確実に取得できる手段が必要である。昨年度までに、汎用電子部品のみで開発したセンサ端末を、地域就農者が運営するイチゴハウス施設(物理空間)内に分散配置し、省電力広域ネットワーク(LPWAN)を用いてクラウド(サイバー空間)へ繋ぐ農業CPS(Cyber Physical System)を構築した。本年度は次の3つの成果を得ている。(1)前年度までに短期変動を考慮した収穫モデルとノンパラメトリックな一般化加法回帰の併用を特徴とした手法を提案している（提案手法）。提案手法に基づき果樹栽培作物の収穫に関するこれまで蓄積してきたデータ（構築したLPWANから自動で取得した環境・施設情報と、就農者によって手動で蓄積した収穫量）を用いて収穫量予測手法の構築を進めた。これまでの諸々の農学および統計学的検討から、これまでモデルの学習に用いていた説明変数群から照度と給液電気伝導率を廃止し、新たに日射量と大気外日射量を追加した。これらの新たなデータ群は、気象庁HPの公開データや国立天文台Webサイトの情報（変換式）を参照して、手動で生成した。説明変数の交換後，収穫量推定精度の向上を確認した。(2)ノンパラメトリック回帰の特徴を活かし，ある２つの特徴量が収穫量に与える影響の視覚化に成功した。本成果は国内学会にて発表した。(3)クラウド上でのデータ解析の結果に応じて，物理空間へのアクチュエーション動作の検討に向け、MQTTプロトコルをベースとした簡易なIoTメカトロニクスを設計，製作し，その実環境における動作に成功した。本成果については学術論文誌に掲載された。
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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
当初の予定どおり、収集したデータ群の農学および統計学的検討を進め収穫量予測の基礎検討を実施できている。収穫量予測精度に寄与しない説明変数（特徴量）を廃止し、寄与する説明変数を見いだすことに成功し、収穫量推定精度向上を確認できたことで、収穫量予測精度の評価基盤が確立されたと同時に、ある程度の予測精度の向上が見込めているため。
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| 今後の研究の推進方策 |
予測結果と収穫量の実測値との平均平方二乗パーセント誤差を予測精度として取り上げ、従来手法に対する提案手法の収穫量予測精度を定量的に明らかにする。ノンパラメトリック回帰として、一般化加法回帰（GAM）以外にサポートベクター回帰（SVR）や多変量適応的回帰スプライン（MARS）などを用いた評価を行うことによって、提案する収穫モデルが特に有効となる学習法（回帰）やそれに用いるハイパーパラメータ値の特定が期待できる。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
新型コロナウィルスの影響で、申請時に発表参加予定していた国内学会や国際会議等の多くの現地開催が中止となっている状況のため、その分の旅費等が残る形となった。次年度以降もこのような状況が続く場合は、計画されていた旅費は、実験設備に伴う経費や情報収集費等に充てることを計画する。
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