東京大学とKubotaが、ドローン画像と機械学習を用いてジャガイモの収穫前収量を予測する技術を開発しました。従来の破壊的なサンプリングに代わり、圃場全体のばらつきを非破壊的に捉えながら栽培管理の最適化が可能になります。日本の農業ドローン市場が2034年に$357.8 million（約570億円）に達すると予測される中、精密農業の実用化例として注目されます。
こういう要約が、毎朝あなたのメールに届きます。
無料で登録 →何が起きたか
東京大学とKubotaが、ドローン搭載カメラで撮影した画像と機械学習を組み合わせ、収穫前のジャガイモの地下バイオマス（生物量）を予測する手法を開発しました。2023年と2024年の現地試験では、バイオマス推定で0.8以上、収量予測で0.7以上の相関係数を達成したとのこと。
なぜ重要か
従来、成長期のジャガイモの収量評価は土を掘り返して確認する必要がありました。今回の非破壊的な手法により、圃場全体の空間的なばらつきを捉えながら収穫時期の最適化や栽培管理の改善が可能になるとみられます。日本の農業用ドローン市場は2034年に$357.8 million（約570億円）に達すると予測されており、精密農業の需要が背景にあります。
注目点
研究は東京大学農学生命科学専攻の博士課程学生・今市勇人氏、岩田洋義教授、Wei Guo准教授らが主導し、Kubotaの次世代研究部門と連携して実施されました。Gompertz成長曲線という生物学的成長を表すS字型数学モデルを組み合わせて予測精度を高めています。
まだコメントがありません。最初のコメントを投稿しましょう！
ログインして議論に参加200以上のソースから厳選したAIニュースを毎日無料でお届けします。
無料で始める登録無料・30秒で完了・いつでも解除できます
毎朝1分、AIの要点だけ。
200媒体以上・Email/LINE/Slack 対応
