画像センシングによる露地生育診断技術

研究概要

土地利用型園芸作物（レタス・こんにゃく）におけるドローン空撮画像やほ場設置型気象データセンサー等のセンシング技術を活用し、生育状況や病害発生状況の予測手法や、効率的な栽培管理を可能とするシステムを開発しました。

これらの技術の普及により、栽培管理の効率化や生産・出荷の安定化が図られ、経営の安定に繋がることが期待されます。

気象変動の影響を受けやすい露地レタスの栽培指導や出荷計画には、生育や出荷量を高い精度で予測することが必要です。このため、ドローン空撮画像による生育状況の推定や生育予測モデルによる収穫日・収量の予測が可能な手法の確立のほか、それらに基づく生育診断が可能なシステムの開発に取り組みました。

また、こんにゃくは主要病害の防除対策とその効率化が課題であるため、ドローン空撮画像を用いた病害発生状況推定手法の開発に取り組みました。

　　　　　　　　　
レタスほ場の可視光空撮画像　　　　　　　　　　　こんにゃくの主要病害の根腐病

AI利用の画像認識によるレタス葉齢推定システムの開発

➔ ドローン等で撮影したレタスの画像から、株ごとの生育ステージを数値で出力可能
レタス収穫日予測アプリの開発

➔ レタス生産者やJA等がスマートフォンアプリにより、生育予測・診断、出荷予測（誤差2日以内）が可能

スマートフォンでレタスの画像を撮影することで、
収穫日予測・生育診断が可能
ドローン空撮画像を用いた倒伏株率の算出によるこんにゃく病害発生状況推定手法の開発

➔ ドローン空撮は、9月10日前後に実施すると、倒伏株率と総収量との相関が最も強く、減収率を高精度に推定することが可能