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名古屋大学 大学院生命農学研究科
耕地情報利用研究室
センシングによる経時的な環境や生体情報の獲得
作物の生育の善し悪しがその外観に反映される場合、表現型として得られる情報により作物の生産性を推定できる可能性があります。また、リモートセンシングなどにより得られる非破壊、経時的な情報により、これまで評価の難しかった形質を定量化することができるようになってきました。
本研究室では、カメラや生体センサーを用いたセンシングにより、作物の生育や土壌の性質を評価する手法の開発を行っております。育種現場や生産現場での利用を想定し、ドローンや人工衛星から得られる画像や反射率情報、三次元情報などをどのように農業現場で利用するのか、何が出来、何が出来ないのかを明らかにすることで、農業現場のニーズに応えられる技術を提供していきたいと考えております。
空撮×物体検知
画像から物体を検知する技術は、農業分野における作業軽減、予測、推定に貢献する基盤技術です。
農業現場では、沢山あるもの、小さいもの、動くもの、数えにくいもの、といった「ものの数」を知ることが大事だったりします。
深層学習などを使い、それら農業現場において検知出来るといいものを検知する研究を進めています。
空撮×推定×予測
今を知る推定技術と、将来を知る予測技術は、農業分野で最も重視される技術です。
今、作物がどうなっているのか、ということは農業の最適化において必要不可欠な情報であり、同時に、最も取得コストの高い情報です。また、将来どうなるか、ということも同様に取得の難しい情報です。
農業における意思決定支援に資する技術として、これらの「難しい」研究にも取り組んでおります。
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