近年，農業分野において人手不足などの問題が深刻化している．キャベツ栽培の現場においても，年々収穫量が僅かに増加しているのに対し，農家数は大幅に減少している．一方，農業支援のためにドローンの活用が注目されている．既存研究において，生産量の把握や生育を促すための遅延株の検出などの圃場センシングの研究が行われているが，マルチスペクトルカメラや衛星画像が必要であり，コスト面などの課題が潜在する．そこで，本研究では，ドローンの空撮画像を用いて機械学習によりキャベツの収穫量を予測し，その精度を評価する．