ジャガイモは、収穫物である塊茎が地下で形成されるため、
生育途中の収量を把握することは容易ではありません。
従来は圃場の一部を掘り取って調査する方法に依存しており、
圃場内の収量のバラツキを高精度に把握することは
困難だったそうです。
東京大学、株式会社クボタの研究グループは、
RGBおよびマルチスペクトルカメラを搭載したドローンによる
リモートセンシングと機械学習を組み合わせることで、
地下で形成されるジャガイモ塊茎の収量を収穫前に
予測するという新しいフェノタイピング手法を開発。
東京大学大学院農学生命科学研究科附属
生態調和農学機構の圃場で2023年と2024年の
2年間にわたり評価した結果とは？
詳しくはリンク記事でご確認ください。
ドローンとAIで“見えない地下の収量”を収穫前に予測――圃場フェノタイピングと成長モデルを統合した地下部の時系列推定―― | 東京大学大学院農学生命科学研究科・農学部
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