就農者の不足や，熟練農家の技術の消失といった課題に対してスマート農業の実現に向けた取り組みが行なわれている．本研究では低コストかつ非接触なセンサデータから機械学習で植物生理状態を推定する手法を検討する．機械学習を用いる場合に，栽培データの不均衡性や時系列性に課題がある．不均衡性を解消するリサンプリング手法であるREAMER(Clustering-based REsAmpling MEthod for Regression)を改良し，時系列性を考慮した学習手法を用いて，イチゴの光合成速度と蒸発散速度について推定し，既存のリサンプリング手法とCREAMERを適用した際の推定精度の比較検証を行った．