マルチモーダル・マルチテンポラル個葉スケール空撮画像のテンソル分解による作物の活性度推定法の開発

研究課題

体系的番号	JPMJPR17O2
DOI	https://doi.org/10.52926/JPMJPR17O2
研究代表者	宇都有昭東京工業大学, 情報理工学院, 助教
研究期間 (年度)	2017 – 2021
概要	無人飛行機技術の発達を背景に,低高度空撮による農場の高頻度・高空間解像度画像計測が可能になってきましたが、作物の陰影分布は日射条件、葉の光学的性質・表面形状に依存して刻々と変化します。本研究では、多様な光学センサで作物を継続計測することで得られるマルチモーダル・マルチテンポラル個葉スケール画像を、テンソル分解により複合・分解し、葉の分光特性と樹冠構造を正確に取得する技術を開発します。
研究領域	情報科学との協働による革新的な農産物栽培手法を実現するための技術基盤の創出

報告書

(4件)