光学的情報を用いた非線形学習による作物成長度の分類手法

カテゴリ：部門大会

論文No：TC4-1-6

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)：Classification method of crop growth degree on nonlinear learning using optical information

著者名：中川 善継（東京都立産業技術研究センター）,佐野 宏靖（東京都立産業技術研究センター）,髙田 淑朗（のぞみ株式会社）

著者名(英語)： Yoshitsugu Nakagawa (Tokyo Metropolitan Industrial Technology Research Institute),Hiroyasu Sano (Tokyo Metropolitan Industrial Technology Research Institute),Toshiro Takata (Nozomi Corporation)

キーワード：非線形SVM,カーネル,可視光スペクトル,光形態形成情報,作物成長度,Nonlinear SVM,Kernel,Visible light spectrum,Photomorphogenesis information,Crop growth degree

要約(日本語)：IoTの普及により、農業分野においても作物の生育における様々なデータを収集・可視化し、品質向上や農業経営の効率化に向けた「スマート農業」が盛んになっている。本研究では、光から得られる情報としての働きを捉えるため、作物が太陽から日射を浴びて成長するために必要な光のスペクトルに着目する。波長ごとの光反射の度合いを計測し、ばらつきを含む計測データに対し機械学習から非線形分離する手法について述べる。作物の生育は、対象の箇所、茂り具合等で違いがあることから、これまでの経験や主観に頼った属人的作業に代わり作物成長における可視光帯の分布と推移を定量評価することが期待できる。

本誌掲載ページ：199-203p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：1,069Kバイト