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J-GLOBAL ID：201702221053557250   整理番号：17A0689891

ドローンの農業への応用

Applying A Drone for Agriculture

著者 (5件)： 伊藤篤 (宇都宮大 大学院工学研究科) ,  村田和輝 (宇都宮大 大学院工学研究科) ,  高橋行継 (宇都宮大 農 農場) ,  羽多野裕之 (宇都宮大 大学院工学研究科) ,  藤井雅弘 (宇都宮大 大学院工学研究科)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 117  号： 52(SAT2017 1-5)  ページ： 25-30  発行年： 2017年05月18日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 日本では,農林水産業に従事する担い手の高齢化や,新規就業者の減少などにより,農業分野における労働力不足が深刻な問題となっている。このため,経験が少なくても農業に就労可能にするとともに,炎天下での作業を少なくすることで肉体的な負担を軽減することで,若者や女性等多様な人材が農林水産業に就業することを可能とし,高齢者がいきいきと農業を継続できる環境を整えることが重要であり,そのため,ロボット技術やICTの導入が期待されている。そこで,我々は,ドローンを用いて稲の生育状況を分析することで,農業経験が浅くても失敗しない稲作を支援するため,施肥や収穫時期の重要な指標である稲の生育ステージを判定することを目指した。本論文では,ドローンから撮影したマルチスペクトル画像をCNNを用いて分析することで,稲の生育ステージを98.5%の精度で分類できたことを報告する。(著者抄録)

シソーラス用語： *無人機 ,  *農業 ,  *利用 ,  栽培 ,  スペクトル画像 ,  畳込み ,  ニューラルネットワーク ,  分析
準シソーラス用語： 稲作 ,  生育状況 ,  マルチスペクトル画像

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  稲作  (FC03020C) ,  航空機  (QK06000K)

引用文献 (15件)：

• 農業労働力に関する統計 http://www.maff.go.jp/j/tokei/sihyo/data/08.html
• 経済産業省,′′ロボット新戦略′′,pp.77-81,Jan.2015
• 農業情報学会編,′′スマート農業′′,農林統計出版,2014
• 脇山恭行,井上君夫,中園江,′′水稲の登熟期における衛星データおよびアメダスデータを用いた収量予測法′′,農業気象,vol.59, no.4, pp.277-286,Dec.2003.
• 安積大治,志賀弘行,′′水稲成熟期のSPOT/HRVデータによる米粒蛋白含有率の推定′′,日本リモートセンシング学会誌,vol.23, no.5,pp.451-457, Dec.2003.

タイトルに関連する用語 (3件)： ドローン ,  農業 ,  応用