Kagoshima University · Division of Agricultural Sciences, School of Agriculture, Fisheries and Veterinary Medicine · 准教授

Research keywordssmart agriculture・sensing drones・GPS levelers・sweet potato basal rot・RGB-D crop monitoring・agricultural runoff imaging・ICT-based farming

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• 近藤 烈司, 福元 伸也, 鹿嶋 雅之, 渡邊 睦, 神田 英司, 池澤 和広 . スマート農業に向けた RGB−D カメラによる栽培野菜の草高推定に関する研究 . システム農学38 ( 1 ) 15 - 24 20222022 · 記述言語： 日本語 出版者・発行元： システム農学会 <p>栽培野菜の生育状態推定を行う上で草高は重要な指標となる。草高とは植物の自然な高さのことであり、植物が植えられている地表面から最上部までの高さを指す。栽培現場では、草高の経時変化量に基づく草勢の強弱が灌水量や追肥量等を判断する指標となる。このような中、草高と果実収量の相関関係を利用した果実収量予測に関する研究が進められている。現在、様々な3次元形状計測機器を用いた草高計測の自動化が検討されており、その中でもRGB−Dカメラは比較的安価かつ簡便に距離データを取得できることが指摘されている。先行研究で提案されているRGB−Dカメラを用いた草高推定手法では、距離データからカメラに近い順で抽出される上位点（全ピクセルのうち5%及び10%）を平均化することで草高を推定している。しかし、上位点抽出時、茎頂部に加えて下層の葉も含まれることで実際よりも推定値が低く算出される場合があり、推定値の精度低下が予想された。そこで、本研究では比較的低コストで距離データを取得できるRGB−Dカメラを用いて対象植物の真上から撮影を行い、得た距離データに対して新たに提案する上位点探索手法に基づく解析を行うことで草高推定に取り組んだ。本手法における上位点探索では、探索された上位点を囲むある一定の範囲を除外しながら上位点を探索することで下層の葉の影響を受けず、植物が有する葉の密度が比較的小さくなる定植期から継続的に高精度な草高推定手法を目指した。評価実験として草高推定値と実測値の比較を行ったところ、推定値が実測値と同様の推移を示した。今回の実験では上述した先行研究の手法（全ピクセルのうち5%及び10%の上位点の平均）による草高推定値の推定精度はそれぞれ84～100％及び45～100％であったが、提案手法による推定値の推定精度は94～100％であり、本手法により継続的に高精度な草高推定を行えることが示された。</p> DOI： 10.14962/jass.38.1_15 CiNii Research
• 横山 明良, 芝山 道郎, 神田 英司, 坂西 研二, 阿部 薫, 木村 昭彦 . 降雨に伴う農耕地表面流出動態の画像計測:－動画像による流出量推定システム－ . システム農学35 ( 4 ) 69 - 80 2019年 詳細を見る 出版者・発行元2019 · 出版者・発行元： システム農学会 <p>わが国は農耕地の多くが傾斜地に位置し、降水量が極めて多いうえ、近年では突発的な集中豪雨の発生頻度も高まっており、降雨に伴う農耕地表面流出の頻度と流出量増加が懸念される。表面流出は肥沃土壌の流亡のみならず、肥料成分や有害重金属が下流水系に流入し、湖沼等の水質汚濁や生態系への影響が危惧される。表面流出量の簡易計測には圃場下端部に設置するパーシャルフルームと水位計が多く用いられるが、計測部への流出土砂等の堆積による故障、異常値および欠測値の問題があった。そこで本研究では、まずパーシャルフルーム流路内の水位をインターバル撮影し、水位を画像計測することで土砂堆積の影響を受けにくい流量測定法を作成した（画像計測水位・流量換算法）。次に完全に非接触な計測法として、流出時の圃場下端を上空1.8 mから定点動画像撮影するシステムを開発した。撮影動画像から粒子像追跡法を用いて表面流の流速を推定し、同じく動画像から求めた水みち幅と併せて流量推定を試みた（動画像流速・流量推定法）。人工傾斜枠圃場での自然降雨時の観測実験で、動画像推定流量と前記パーシャルフルームとそのインターバル撮影画像による測定流量とを比較した結果、動画像のみによる流量推定の可能性を見出した。</p> DOI： 10.14962/jass.35.4_69 CiNii Research
• 菅野 洋光, 山崎 剛, 大久保 さゆり, 岩崎 俊樹, 神田 英司, 小林 隆 . 相対湿度を用いた1kmメッシュのイネ葉面濡れ時間予測マップ . 日本地理学会発表要旨集2018 ( 0 ) 2018年 詳細を見る 出版者・発行元： 公益社団法人 日本地理学会 北日本における2018 · 出版者・発行元： 公益社団法人 日本地理学会 北日本における稲作を考える場合、低温による冷害とともに、イネいもち病も減収の重要な要因の一つである．例えば、2003年冷害の場合、イネの被害割合で23.3%がヤマセによる低温被害だが、いもち病による被害も5.3%発生している．地球温暖化により梅雨明けが遅れるとの研究もあり(Kusunoki, et al., 2006,JMSJ)、植物体の濡れによる病害発生リスクには今後も注意が必要であると考えられる．<br>いもち病の感染には適温と葉面の持続した濡れが必要であり、それらを把握することで、適切な薬剤の散布が可能になる．イネいもち病については、アメダス気象４要素を用いた予測手法BLASTAMが開発されており(越水,1988,東北農試研報)、現場で広く運用されているが、アメダス気象観測点の密度や立地に依存するところが大きく、より汎用性の大きい手法が求められている．そこで、メソ数値予報モデルGPV(MSM)データの相対湿度を用いたイネ葉面濡れ時間予測手法を試作した． DOI： 10.14866/ajg.2018s.0_000066 CiNii Research
• Eiji KANDA, Hiromitsu KANNO, Sayuri OKUBO, Teruhisa SHIMADA, Ryuhei YOSHIDA, Takashi KOBAYASHI and Toshiki IWASAKI2014 · 記述言語： 英語 掲載種別： 研究論文（学術雑誌）

• 生育経過推定によるイネ高温登熟障害リスク評価法の開発
• 傾斜農地における降雨流出のマルチモード画像情報に基づく計測システムの開発

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