&辩耻辞迟;础滨の目&辩耻辞迟;によるイネ収穫量の简単?迅速推定
岐阜大学の田中贵准教授、冈山大学（前?京都大学）の田中佑准教授、国际イネ研究所（滨搁搁滨）（前?アフリカライスセンター）の斋藤和树博士、东京农工大学の桂圭佑准教授、国际农林水产业研究センターの辻本泰弘博士、高井俊之博士、东北大学の本间香贵教授らを中心とする研究グループは、础滨を用いた画像解析によって、イネの収量を高い精度で推定する技术を开発しました。高性能の础滨を构筑するためには、良质かつ大量のデータを収集し、础滨に学习させる必要があります。本研究ではまず、イネ研究者の国际的なコンソーシアムを构筑し、様々な品种、地域、栽培环境でのイネの画像と、その画像に写った范囲のイネ収量データを世界各地で収集しました。その结果、400以上の品种、日本やアフリカなど7か国?20の地域、20,000点以上のイネ画像からなる膨大なイネ収量－画像データベースを构筑することができました。この大规模データベースを础滨に学习させることで、イネの画像のみから収量を推定するモデルを开発することに成功しました。完成したモデルは、日本やアフリカなど多様な环境で栽培されたイネ収量を、搁2 = 0.69という高い精度で推定できることが分かりました。
本研究成果は、国際誌Plant Phenomicsに現地時間6月29日付けでオンライン公開され、7月28日付けで出版されます。
本研究成果の概要
発表のポイント
- 础滨を用いた画像解析によって、イネの収穫量を简便に推定可能となった。
- 市贩のデジタルカメラやスマートフォンでイネを撮影するだけ。
- 多収品种の开発や、农家圃场の生育诊断が一挙に加速すると期待される。
详しい研究内容について
论文情报
- 雑誌名：PlantPhenomics
- 论文名：Deep learning enables instant and versatile estimation of rice yield using ground-based RGB images
- 着 者：
Yu Tanaka, Tomoya Watanabe, Keisuke Katsura, Yasuhiro Tsujimoto, Toshiyuki Takai, Takashi Sonam Tashi Tanaka, Kensuke Kawamura, Hiroki Saito, Koki Homma, Salifou Goube Mairoua, Kokou Ahouanton, Ali Ibrahim, Kalimuthu Senthilkumar, Vimal Kumar Semwal, Eduardo Jose Graterol Matute, Edgar Corredor, Raafat El-Namaky, Norvie Manigbas, Eduardo Jimmy P. Quilang, Yu Iwahashi, Kota Nakajima, Eisuke Takeuchi, Kazuki Saito - 顿翱滨番号：10.34133/plantphenomics.0073
