東大とクボタ、ドローン画像でジャガイモ収量を事前予測

要点

• 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。

3つのポイント

よくある質問

この手法の予測精度はどのくらいですか？

2023年と2024年の現地試験では、ジャガイモのバイオマス推定で0.8以上、収量予測で0.7以上の相関係数を達成しました。

従来の方法と何が違いますか？

これまでは圃場の成長期に土を掘り返してサンプリングする破壊的な評価が必要でしたが、今回の方法はドローン画像を用いた非破壊的なアプローチで、圃場全体の空間的なばらつきも捉えられます。

実際にどのような画像データを使っていますか？

RGB（通常のカメラ）とマルチスペクトラルカメラ（複数波長の光を捉えるカメラ）を搭載したドローンで圃場を定期的に撮影し、植被率、キャノピー高さ、色指数、植生指数などの特徴量を抽出しています。