植物の動きに着目した新葉検出手法の開発とスマート農業支援

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC16-5

グループ名: 【C】2023年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2023/08/23

タイトル(英語): Development of New Leaf Detection Method focusing on Plant Movement and Support for Smart Agriculture

著者名: 戸田 真志（熊本大学）,井口 慎太郎（熊本大学）,右田 雅裕（熊本大学）,徳永 由紀（熊本県農業研究センター）,守行 正悟（農業・食品産業技術総合研究機構）,中山 正晴（熊本県農業研究センター）,礒﨑 真英（農業・食品産業技術総合研究機構）

著者名(英語): Masashi Toda (Kumamoto University),Shintaro Inoguchi (Kumamoto University),Masahiro Migita (Kumamoto University),Yuki Tokunaga (Kumamoto Agricultural Research Center),Shogo Moriyuki (National Agriculture and Food Research Organization),Masaharu Nakayama (Kumamoto Agricultural Research Center),Masahide Isozaki (National Agriculture and Food Research Organization)

キーワード: スマート農業|新葉検出|画像処理|収穫量予測|Smart Agriculture|New Leaf Detection|Image Processing|Yield Forecast

要約(日本語): 収穫量予測の実現は、農業の高度化を進める上で極めて重要な技術である。収穫量予測を行う上で必要な情報は、日射量、二酸化炭素量、地中水分量、花数等、多岐に渡るが、葉の展開数も重要な情報のひとつである。従来、この情報は目視によって観測・記録されており、手間の軽減や情報の精度・安定性を踏まえ、自動化への期待が大きい。筆者らは、植物の時系列画像から、葉の動き情報を抽出することで、葉の展開数を推定する仕組みを構築した。オプティカルフローを用いて葉の動き情報を得た後、クラスタリング技術を用いて葉数の推定を実現した。実際のトマト栽培画像に提案手法を適用し、その有効性を検証した。