ドローンと深層学習を用いたアカクローバの被度推定CNNモデルを作成した。CNNモデルの作成には，3つのCNNアーキテクチャ（InceptionV3，ResNet50，VGG16），5つのオプティマイザ（MomentumSGD，Adagrad，RMSprop，Adadelta，Adam），5つの学習率条件（0.01，0.001，0.0001，0.00001，0.000001）の合計75条件を用いて，CNNモデルを作成した。その結果，CNNアーキテクチャ間で大差は無かったが，GPU搭載PC環境下ではVGG16が適し，汎用PC環境下ではInceptionV3とResNet50が適していた。また，今回作成した複数のCNNモデルを併用することで，被度推定精度向上（絶対誤差5％未満）が示された。
