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バンダイナムコと農研機構、ドローンとAIによるマメ科牧草の植生評価法を開発

2022.7.1 SMART AGRI編集部

農研機構と株式会社バンダイナムコ研究所は共同で、ドローンとAIを用いてマメ科牧草の被度を推定する新たな植生評価法を開発した。

出典：https://www.naro.go.jp/publicity_report/press/laboratory/harc/153395.html#zu2

現在、北海道の牧草地帯では、タンパク質やミネラルなど良質な栄養を多く含む牛乳を多く生産するため、イネ科牧草とマメ科牧草の種子を混ぜて播種する混播草地で栽培した牧草を飼料にしている。

マメ科の植物は土壌の中で窒素を作り出せるため、施肥量を減らすことが可能になるだけでなくイネ科の植物の生育を助ける効果があるが、これらの効果はマメ科牧草の比率によって決定されるため、混播草地を撮影した空撮画像の中からマメ科の比率を計算して適正な割合（約30%）を維持していく必要があるという。

マメ科牧草の被度を約2.5秒で算出

両者が開発した技術は、ドローンで撮影した空撮画像とAIの深層学習（ディープラーニング）を活用して、イネ科牧草とマメ科牧草が混播する広大な牧草地の中からマメ科牧草の被度を推定するもの。

開発に至る研究では、上空から撮影したイネ科牧草とマメ科牧草が混播する試験草地の画像の中から、マメ科牧草の占める領域を人間の手で塗り分け、学習のためのデータセットを作成し、空撮画像の断片からマメ科牧草被度を推定するAIモデルを生成。