本研究は，収穫前の稲が圃場に倒れる倒伏を酒米「山田錦」を対象に，無人航空機（UAV）による空撮画像を活用してモニタリング・予測する手法の開発を目的とする.
まず, 稲株・稲穂間の相互作用を考慮した倒伏シミュレーションを構築し，倒伏が進行するメカニズムを検討した.
次に, 普及型ドローンで撮影したRGB画像から正規化植生指数（NDVI）マップを深層学習で推定する手法を構築し, その推定NDVIマップによる倒伏箇所予測に取り組んだ.
これにより, 気候変動や高齢化による労働負担の削減のため, 稲作現場で高価なマルチスペクトル機器を用いずに低コストの普及型ドローンで圃場の生育モニタリングを通し, 倒伏を予測できる可能性を示した.