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

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.

项目成果

期刊论文数量(7)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
ドローン空撮画像を用いた土壌調査地点選定技術の開発 -教師無し学習による圃場内土壌特性の類型化-(若手口頭発表賞 受賞)
利用无人机航拍图像开发土壤调查点选择技术 - 通过无监督学习对现场土壤特征进行排版 - (青年口头演讲奖获得者)
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    森下瑞貴;石塚直樹
  • 通讯作者:
    石塚直樹
Areal Estimation of Soil Properties Using UAV Images: Implementation of Machine Learning with Data Augmentation
使用无人机图像对土壤特性进行面积估计:通过数据增强实现机器学习
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Mizuki Morishita;Naoki Ishitsuka
  • 通讯作者:
    Naoki Ishitsuka
ドローン空撮と機械学習による土壌特性の空間分布推定
利用无人机航空摄影和机器学习估计土壤性质的空间分布
  • DOI:
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    森下瑞貴;石塚直樹
  • 通讯作者:
    石塚直樹
UAV 観測と機械学習による土壌特性の空間分布推定 ― データ拡張手法の土壌理化学性指標への適用 ―
利用无人机观测和机器学习的土壤性质空间分布估计-数据增强方法在土壤理化性质指标中的应用-
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    森下瑞貴;石塚直樹
  • 通讯作者:
    石塚直樹
空撮画像による土壌診断地点の選定方法
如何利用航空影像选择土壤诊断点
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

森下 瑞貴其他文献

森下 瑞貴的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

相似国自然基金

面向城市边缘网络应急服务调控的RIS-UAV协同资源优化配置研究
  • 批准号:
    62301082
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    30 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
UAV/InSAR深度融合采动区地表形变损坏信息提取关键技术研究
  • 批准号:
    52364018
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    32.00 万元
  • 项目类别:
    地区科学基金项目
基于UAV和多源卫星遥感数据的青藏高原高寒草地植被覆盖度反演研究
  • 批准号:
    42361023
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    32 万元
  • 项目类别:
    地区科学基金项目
多UAV协作的大规模传感网并发充电模型及其服务机制研究
  • 批准号:
    62362017
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    32 万元
  • 项目类别:
    地区科学基金项目
禄丰环状构造的UAV数字地貌建模及地表特征测量模拟分析
  • 批准号:
    62266026
  • 批准年份:
    2022
  • 资助金额:
    34 万元
  • 项目类别:
    地区科学基金项目
基于UAV和卫星遥感数据的桉树林分蓄积量动态变化监测及合理经营周期预测
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2022
  • 资助金额:
    33 万元
  • 项目类别:
    地区科学基金项目
BDS/UAV/RTS协同的快速高精度定位定向算法与系统
  • 批准号:
    n/a
  • 批准年份:
    2022
  • 资助金额:
    0.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目
结合UAV-LiDAR和卫星遥感数据的红树林退化多尺度监测研究
  • 批准号:
    32101525
  • 批准年份:
    2021
  • 资助金额:
    30 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
基于异类信息融合的UAV自主着舰位姿测量方法
  • 批准号:
    62033010
  • 批准年份:
    2020
  • 资助金额:
    272 万元
  • 项目类别:
    重点项目

相似海外基金

CPS: Small: NSF-DST: Autonomous Operations of Multi-UAV Uncrewed Aerial Systems using Onboard Sensing to Monitor and Track Natural Disaster Events
CPS:小型:NSF-DST:使用机载传感监测和跟踪自然灾害事件的多无人机无人航空系统自主操作
  • 批准号:
    2343062
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.66万
  • 项目类别:
    Standard Grant
UAVを利用した温室効果ガス排出量計測の試み
尝试使用无人机测量温室气体排放
  • 批准号:
    23K27034
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.66万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
横力板UAVのPSJAによるフラットスピン垂直および短距離着陸制御
侧向测力板无人机PSJA平旋垂直短程着陆控制
  • 批准号:
    24K07883
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.66万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
UAVによる群落温度観測に基づく作物の水ストレスの空間分布推定手法の開発
建立基于无人机群体温度观测的作物水分胁迫空间分布估算方法
  • 批准号:
    24K09124
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.66万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
AUTOFARM: Automating UAV Technology for Orchards to Focus Agricultural Resource Management
AUTOFARM:果园自动化无人机技术,专注于农业资源管理
  • 批准号:
    10108599
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.66万
  • 项目类别:
    Launchpad
UAV空中写真と衛星リモートセンシングを結合させた湿原環境モニタリング
无人机航拍与卫星遥感相结合的湿地环境监测
  • 批准号:
    23K21773
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.66万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
NSF Convergence Accelerator Track L: UAV-assisted dual-comb spectroscopic detection, localization, and quantification of multiple atmospheric trace-gas emissions
NSF 收敛加速器轨道 L:无人机辅助的双梳光谱检测、定位和多种大气痕量气体排放的量化
  • 批准号:
    2344395
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.66万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Sediment connectivity in large landslides based on quality-maximized digital elevation models derived from historical aerial photography and UAV imagery
基于源自历史航空摄影和无人机图像的质量最大化数字高程模型的大型滑坡中的沉积物连通性
  • 批准号:
    24K04397
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.66万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
UAVと混植栽培を用いたダイズ病虫害の防除
无人机与混耕防治大豆病虫害
  • 批准号:
    24K17881
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.66万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
UAV空中基地局ネットワークの自律分散型制御を実現する基盤技術の研究
实现无人机空中基站网络自主分布式控制的基础技术研究
  • 批准号:
    23K24840
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.66万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了