Year: 2024
Type: article
Abstract: 高品質なウンシュウミカンを栽培するための手法として，マルドリ方式が定着している．圃場へのかん水を電磁弁と点滴チューブを用いて行うマルドリ方式は栽培の省力化に貢献する一方で，自動化に適したかん水量の決定手法は未だ確立されていない．そこで本研究では，かん水量の決定指標として深層学習による可視光画像からの樹体水分ストレス推定に注目し，慣行による生産と同等の，地域の出荷ブランド基準を満たす高品質果実を人手に頼らず生産することを目指す．手法として，AI技術を活用してウンシュウミカンの生産を支援する「マルドリAIアプリ」および「自動AIマルドリ」を提案する．「マルドリAIアプリ」は深層学習による水分ストレス推定をスマートフォン上で実行可能なアプリケーションであり，手動によるかん水実行のための指標とする．「自動AIマルドリ」は強化学習を応用し，人間の介在なしにかん水を自律的に実行するAI自律かん水システムである．ミカン樹の可視光画像から深層学習を用いて水分ストレスを推定し，推定された水分ストレスと圃場周辺の気象予報を基に強化学習を用いてかん水量を定める．提案手法による生産試験を三重県紀南地域の圃場において2021年および2022年に実施した結果，地域ブランドの出荷基準であるBrix 10.0%以上，クエン酸1.10%以下をクリアする高品質果実の生産に成功した．
DOI: 10.3173/air.33.117
Institution: National Institute of Technology, Toba College
Language: English
Topic: Smart Agriculture and AI
Subfield: Plant Science
Domain: Life Sciences
SDG: Zero hunger
Open Access status: diamond
OpenAlex ID: W4402973454