複数年の環境生育データを用いた作物生育モデルの構築

カテゴリ：部門大会

論文No：MC7-5

グループ名：【C】2025年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日：2025/8/20

タイトル(英語)：Crop growth modeling using multi-year environmental growth data

著者名：加茂野 颯（富山県立大学）,中村 正樹（富山県立大学）,髙野 諒（富山県立大学）,松山 裕典（富山県立大学）,松本 卓也（富山県立大学）,石坂 圭吾（富山県立大学）,榊原 一紀（富山県立大学）

著者名(英語)： Hayate Kamono (Toyama Prefectural University),Masaki Nakamura (Toyama Prefectural University),Ryo Takano (Toyama Prefectural University),Hironori J. Matsumoto (Toyama Prefectural University),Takuya Matsumoto (Toyama Prefectural University),Keigo Ishisaka (Toyama Prefectural University),Kazutoshi Sakakibara (Toyama Prefectural University)

キーワード：野菜育成,機械学習,vegetable cultivation,machine learning

要約(日本語)：温室トマト栽培における生産環境の最適化を目指し生産者の経験や勘に依存しない定量的な環境指標を活用した作物成長モデルの開発をする．従来，日射量や温度変化への対応は熟練農業者の経験に基づいて行われてきたが個人差や担い手不足といった課題が存在する．これらを克服するため，2020年から2023年にかけて富山県で取得した環境データと生育データを用いて茎径や茎伸長量を予測するモデルを構築する．本研究では3年分のデータを対象とし，日照量の累積に基づく環境データの整形手法を導入することで，予測精度の向上を目指す．

本誌掲載ページ：1266-1272p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：1,636Kバイト