無人航空機（UAV）と畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を利用したバレイショの収量予測

抄録

本報はUAVをバレイショ生産におけるリモートセンシングデバイスとして利用し，そこで得られる画像情報と収量データを基に構築したCNNによる画像の回帰を応用した収量予測を検討した。実験は施肥を6段階に設定したほ場で行い，開花期における空撮画像の取得と生育，収量調査を行った。収量予測は，生育データを基にした回帰分析と，空撮画像と収量データを組み合わせたデータセットでCNNによる画像の回帰を応用した収量予測モデルを構築した。空撮画像は処理区によって被覆の違いが確認され，生育の進行に伴い草丈に処理区間差が生じた。CNNによる収量予測モデルは，各生育ステージで回帰分析よりも高い精度で収量を予測できた。