Soil Analysis based on AI estimation by integrating Vegetation Map and Soil Composition Map

この研究の目的は、農業において播種・定植前に行われる基肥の可変施肥を実現するため、実際の農業の現場において現実的なコストで簡便に実施可能であり、なおかつ実際の施肥作業にとって必要十分な成分分析精度を持った土壌成分マップの構築手法を実現することである。具体的には、「大量の土壌サンプルを自動的に採集する装置を開発して高精度な土壌成分分析方法・土壌成分マップを構築するシステムを実現すること」、得られた土壌成分マップとAI画像解析で得られる圃場の植物種の「植生分布（作物および複数種の雑草の種類を見分けた）マップと土壌成分マップを統合してAIに学習させ、ドローン撮影した圃場の植物種の植生マップのみから実用上十分な精度をもつ土壌成分の分布を推定する手法を構築すること」である。令和3年度末までの本研究課題の準備状況として、研究代表者と楊助教によって自動で位置情報を特定しながら多数の地点の土壌採取を行って記録するシステムの構築を進め、一方では画像内にある植物の種類と位置を分類してセグメンテーションを行うAIを構築してきた。さらに、研究分担者の宇都准教授が予備的な研究を遂行しており、手作業でメッシュ状に実圃場の土のサンプルと分析を行ってきた。令和4年度は、GNSS(GPS)を用いて位置を計測しながら土壌をサンプル可能な作業機を構築した。そして、構築した作業機により畑をメッシュ状にサンプルして動作を確認した。加えて、手作業による土壌サンプルと成分分析を継続して実施し、土壌成分の分析を実施済みの圃場を拡大した。さらに、令和4年度に計上した助成金でマルチスペクトルカメラ搭載のドローンを購入し、土壌成分分析実施済みの圃場の撮影を実施した。そして、撮影済みの画像からの植生マップの構築について検討を実施した。

この研究の目的は、農業において播種・定植前に行われる基肥の可変施肥を実現するため、実際の農業の現場において現実的なコストで簡便に実施可能であり、なおかつ実際の施肥作業にとって必要十分な成分分析精度を持った土壌成分マップの構築手法を実現することである。具体的には、「大量の土壌サンプルを自動的に採集する装置を開発して高精度な土壌成分分析方法・土壌成分マップを構築するシステムを実現すること」、得られた土壌成分マップとAI画像解析で得られる圃場の植物種の「植生分布（作物および複数種の雑草の種類を見分けた）マップと土壌成分マップを統合してAIに学習させ、ドローン撮影した圃場の植物種の植生マップのみから実用上十分な精度をもつ土壌成分の分布を推定する手法を構築すること」である。令和3年度末までの本研究課題の準備状況として、研究代表者と楊助教によって自動で位置情報を特定しながら多数の地点の土壌採取を行って記録するシステムの構築を進め、一方では画像内にある植物の種類と位置を分類してセグメンテーションを行うAIを構築してきた。さらに、研究分担者の宇都准教授が予備的な研究を遂行しており、手作業でメッシュ状に実圃場の土のサンプルと分析を行ってきた。令和4年度は、GNSS(GPS)を用いて位置を計測しながら土壌をサンプル可能な作業機を構築した。そして、構築した作業機により畑をメッシュ状にサンプルして動作を確認した。加えて、手作業による土壌サンプルと成分分析を継続して実施し、土壌成分の分析を実施済みの圃場を拡大した。さらに、令和4年度に計上した助成金でマルチスペクトルカメラ搭載のドローンを購入し、土壌成分分析実施済みの圃場の撮影を実施した。そして、撮影済みの画像からの植生マップの構築について検討を実施した。