EXHIBITORS LIST出展者一覧
生産 小間位置番号:生411  開発途上技術
(国)信州大学 学術研究農学系 雑草学研究室
ドローン空撮画像から機械学習による画像分節化で作物と雑草群落を効率的に可視化する技術を紹介。

お問い合わせ先

郵便番号 〒399-4598
住所 長野県上伊那郡南箕輪村8304
TEL 0265-77-1401
FAX 0265-77-1401
URL http://www.shinshu-u.ac.jp/faculty/agriculture/overview/labo/p-resources/post-45.php

展示内容

出展内容 農業所得の向上のための農業資材の削減と省力化を図るため、ICTを活用したスマート農業システムの構築を目指す。ドローンの高解像度空撮画像から植生指数を利用し、機械学習で画像認識することで、収量や作業性を大きく左右する耕地雑草を早期に検出する技術を研究開発している。
取扱分野 栽培/ICT/研究開発支援
展示方法
マッチング目的

※アイコン説明

ドローンを利用した生産圃場の観測技術の開発を行っています。膨大なデジタルデータの集合である空撮画像から農業生産を行う中で意味のある特徴量を取り出し、機械学習につなげる共同研究を進める機関とのマッチングを希望します。
資料

研究・プレゼンテーション

日時 12月15日(木)14:45~15:00
場所 セミナールームA
セミナーNo. A218
タイトル ●農作物をドローンで守る!雑草の早期発見・予防技術
発表者 信州大学 農学部・准教授 渡邉 修
内容 ドローンを利用した農地観測は始まったばかりであるが,ハトやカラスが飛ぶ高さから圃場を眺めることで,新たな視点から農業上重要な情報を収集できる可能性を持つ。ドローン空撮画像から合成したステレオマッチング画像では,圃場を任意の方向から眺めることができ,植生指数を利用した画像処理結果を用いて,雑草等の生産を阻害する植物の存在を可視化し,これまで経験や勘にたよっていた作業判断をより効率的に行うことができる。

マッチングアイコン

共同研究相手をみつけるため
製品化のため
改良点を把握するため
技術の移転先をみつけるため
資金提供元をみつけるため
ニーズ側との情報交換