大豆の時系列栽培データから抽出された最適パターンの意思決定支援への適用

カテゴリ: 部門大会

論文No: MC1-4

グループ名: 【C】平成28年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2016/08/31

タイトル(英語): A method of decision support using optimal patterns extracted from multi-stage cultivation data of soybeans

著者名: 難波 みどり(神戸大学),小澤 誠一(神戸大学),村上 則幸(北海道農業研究センター),辻 博之(北海道農業研究センター),大川 剛直(神戸大学)

著者名(英語): Midori Namba|Seiiti Ozawa|Noriyuki Murakami|Hiroyuki Tsuji|Takenao Ohkawa

キーワード: データマイニング|意思決定支援|大豆|時系列データ|data mining|decision support|soybean|time-series data

要約(日本語): 近年，日本国内では農業従事者の減少や高齢化が進んでおり，農業の効率化が求められている． 我々は，大豆を対象として，その栽培データを活用し，多収や低収要因の分析・把握を目的とした研究を進めている．本研究では，栽培データから抽出された多くの最適パターンをもとに，現在の作物状況に応じた作業に関する示唆を与える方法の提案を目的とする．高次元の離散データである最適パターンを数量化3類により低次元空間で表現する．このような空間を，現在の生育ステージに先行するステージ全体から生成し，この空間上で，現在の状況に近いパターンを探索・提供することにより，次ステージで適切な作業のための支援を実現する．提案手法を生育途中の栽培データから得られたパターンに適用した．最終生育段階で，提案手法を適用しなかった場合と比較すると，最適パターン数が多い場合，収穫量は良好に向かうと示され，提案手法の有効性を確認した．

PDFファイルサイズ: 449 Kバイト