作物の収穫量を正確に予測したい

品種改良した新しい作物の性質を研究する際には、作物の成長率や収穫量、品質などを予測する必要がある。こうした予測の元となる情報の一つは、作物の高さや、その作物が農地をどの程度覆っているか（被覆率）などといった、作物の外観的な特徴である。このため、研究現場では、作物の観察用に固定カメラや連続イメージングが用いられている。しかし、既存の方法は時間がかかるほか、風や湿度、雲の影響などを受けると精度が下がるといった課題があった。

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中国にある江農業科学院の Chengquan Zhouら研究者は、作物の葉の被覆率の自動測定という課題に対し、無人航空機（UAV）、通称ドローン（Drone）によって取得されたリモートセンシング画像からの機械学習に基づいた新しい画像解析パイプラインの提案を試みた。結果、4つの従来の方法より、複数の指標で15〜30％上回った。

UAV画像に機械学習を適応し、高精度に作物を監視

Chengquan Zhouらの研究のポイントは以下の通りだ。