近年,センサーで計測して集めたビッグデータを解析し,収量を予測することで,効率的に栽培管理するスマート農業が進められている.
本研究では,トマトハウス栽培における収量予測システムの開発を行う.
収量予測モデルは,同研究室で開発したモデルを使用する(横田,南野,”トマトハウス栽培を対象とした機械学習による収量予測モデルの開発”,本大会発表予定).
収量予測には,日射量・温度の気象データと収量データを用いるが,気象データについては,ハウスの内外でデータに相違があるため,機械学習の回帰手法により推定したデータを使用することで,１週先までの収量を予測する.
収量予測は可視化され,PC・スマホで現場の作業者が確認できる.