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Deep learningとドローンを用いた空間的圃場診断技術の開発

利用深度学习和无人机开发空间场诊断技术

基本信息

批准号：
20K15631
负责人：
森下瑞貴
金额：
$ 2.66万
依托单位：
National Agriculture and Food Research Organization
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

地力ムラや生育ムラに応じた的確な圃場管理のため、ドローンを活用した面的な圃場診断技術が注目されている。また、高い地上分解能が特徴のドローン画像は、人工知能（AI）を駆動するためのビッグデータとしての活用も期待されている。ドローンを活用したAI駆動型の圃場診断が実現すれば、圃場管理の省力化や適正施肥による低コスト化等の効果が見込め、農業従事者人口が減少している現代において重要な技術となる。一方で、ドローンとAI技術を用いた圃場診断技術における課題は、作物の生育程度や土壌肥沃度に関するグラウンドトゥルース（地上で取得できる実測値）の点数が不足することである。一般に、AIを構築するために必要な学習データの数は数千～数万点が理想的であるが、これに匹敵するグラウンドトゥルースデータを通常の調査で取得することは、実地調査や試料分析にかかる労力を考えると現実的ではない。そこで本研究では、①土壌分析データの拡張によるビッグデータの構築、②携行型の電磁誘導探査装置による圃場内数千点における土壌情報の取得、の2つのアプローチからデータ不足を解消し、ドローンとAI技術を効果的に活用した空間的な土壌特性の診断技術を開発する。令和４年度までの主な成果として、地上で取得した土壌診断値が一定範囲内（数ｍ程度）で均質とする仮定に基づいたグラウンドトゥルースデータの拡張法を考案し、技術論文として公表した。また、開発技術の利便性を高めるため、事前のドローン空撮に基づく土壌診断地点の選定手法を開発し、特許出願を行った。同内容については日本土壌肥料学会2022年度東京大会においても発表し、若手口頭発表賞を受賞した。

The field diagnosis technology of soil fertility and fertility management has been noticed. High and middle ground decomposition energy can be used to characterize the image, artificial intelligence (AI), and the application of artificial intelligence. The use of AI in dynamic field diagnosis has led to the realization of labor-saving and low-cost management of field management and the reduction of agricultural workers 'population. The problem of field diagnosis technology in the application of AI technology is that the number of points related to crop fertility and soil fertility is insufficient. General, AI construction, the number of necessary learning data is thousands to tens of thousands of points, the number of research data is usually obtained, the number of research data is calculated, the number of research data is calculated, and the number of research data is calculated. This study aims at: (1) constructing a soil analysis system;(2) acquiring soil information at thousands of points in a field using portable electromagnetic induction devices;(3) solving soil defects; and (4) developing a diagnosis technique for spatial soil characteristics using AI techniques. In the fourth year of this year, the main achievements were obtained on the ground, and the diagnostic value of the soil was determined within a certain range (several m degrees). The basic quality of the soil was determined. The convenience of development technology is high, and the method of selecting the diagnosis site is developed and authorized. The Japanese Soil Fertilizer Society 2022 Tokyo Conference was held in Tokyo, Japan.