ワイン用ブドウ圃場において悪影響を与える雑草とその割合を判別することは，農業管理者の雑草管理の効率を大幅に向上させる可能性がある．近年，普及が進んでいるドローンと機械学習を用いることで，短時間での雑草種判別が期待できる．本研究では，マルチスペクトルカメラ搭載ドローンを用いて，可視光，レッドエッジ，近赤外のマルチスペクトル画像を撮影し，圃場領域をメッシュ分割してクラスタリングを行うことにより，雑草種判別を試みる．解析の結果，雑草種ごとにスペクトル特性が異なり判別できることが分かった．本手法により除草剤使用量を最小限に抑え、労力・コストが軽減可能である．その上，競合雑草種の悪影響の緩和による収量増加を実現し，農業生産性の向上が期待できる．