東京大学と九州大学の研究グループは、ドローン空撮と画像解析技術を使って、雑草と対象作物を識別し、作物の形質(草丈や容積、植被率など)を1個体ごとに自動で推定する手法を開発した。近年、さまざまな研究分野でドローンを用いた植物の形質推定技術が開発されているが、既往の技術は単一種を対象とした群落レベルの形質推定を目的としており、個体レベルの形質を推定する手法はほとんど開発されていない。同研究グループは、個体レベルの形質測定で対象植物と雑草の区分が課題と考え、空撮画像から雑草と対象植物を自動で分割するアルゴリズムを開発した。このアルゴリズムの有効性を検証するために、3集団由来のキクイモ60株を対象にドローンで撮影を行ったところ(圃場：東京大学生態調和農学機構圃場、撮影日：2017年5月13日～7月18日)、形質の推定が可能であり、雑草と対象植物の分割は、人が画像を見ながら手作業で分割したものと概ね一致した。また、一連の解析によって推定されたキクイモの草丈は、実測した草丈と高い相関を示したという。
| 情報源 |
【オンライン情報源1】 東京大学大学院農学生命科学研究科・農学部 研究成果 |
|---|---|
| 配布形式1 |
【交換形式名称】HTML 【版】不明 |
| タイトル | 東大など、雑草と対象作物の識別するアルゴリズムを圃場実証 |
|---|---|
| 日付1 |
刊行日: 2020/10/20 |
| 要約 | 東京大学と九州大学の研究グループは、ドローン空撮と画像解析技術を使って、雑草と対象作物を識別し、作物の形質(草丈や容積、植被率など)を1個体ごとに自動で推定する手法を開発した。近年、さまざまな研究分野でドローンを用いた植物の形質推定技術が開発されているが、既往の技術は単一種を対象とした群落レベルの形質推定を目的としており、個体レベルの形質を推定する手法はほとんど開発されていない。同研究グループは、個体レベルの形質測定で対象植物と雑草の区分が課題と考え、空撮画像から雑草と対象植物を自動で分割するアルゴリズムを開発した。このアルゴリズムの有効性を検証するために、3集団由来のキクイモ60株を対象にドローンで撮影を行ったところ(圃場：東京大学生態調和農学機構圃場、撮影日：2017年5月13日～7月18日)、形質の推定が可能であり、雑草と対象植物の分割は、人が画像を見ながら手作業で分割したものと概ね一致した。また、一連の解析によって推定されたキクイモの草丈は、実測した草丈と高い相関を示したという。 |
| 目的 | ニュースリリース等の配信 |
| 状態 | 完成 |
| 問合せ先（識別情報）1 |
【組織名】東京大学 【役職名】 【個人名】 【電話番号】 【FAX番号】 【住所】 【E-mail】 【オンライン情報源】東京大学 【案内時間】 【問合せのための手引き】 【役割】情報資源提供者 |
| 分野 | 環境総合 |
| 種別 | ニュース・イベント:ニュース:国内ニュース |
| 場所 | アジア:日本 |
| キーワード | キクイモ、東京大学、九州大学、雑草、画像解析、草丈、ドローン、アルゴリズム、植被率、形質推定技術 |
| 言語1 | 日本語 |
| 文字集合1 | utf8 |
| 主題分類 | 環境 |
| ファイル識別子 | 107330 |
|---|---|
| 言語 | 日本語 |
| 文字集合 | |
| 親識別子 | |
| 階層レベル | 非地理データ集合 |
| 階層レベル名 | 国内ニュース |
| 日付 | 2020/10/30 |
| メタデータ標準の名称 | JMP |
| メタデータ標準の版 | 2.0 |
| 国内ニュース | https://tenbou.nies.go.jp/news/jnews/detail.php?i=30569 |
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