コロナによる不況が免れない中、リソースの最適配分やコストカットが事業者の延命を左右するだろう。

課題：正確にイチゴの収穫量を予測したい

近年、効率的な収穫を行うため、農作物を対象とした自動検出の開発が進められている。自動認識の先行研究は数多くあるが、農作物は基本的に野外で育てられるため、光や風などの環境の影響を大きく受ける。そのため従来手法をそのまま農業タスクに適応させても上手くいかないことが多い。

アメリカ・フロリダ州では、イチゴの収穫量の予測に多大な労力がかかることに悩んでいた。収穫量の予測が行えない場合、輸送やマーケティングのための最適な労働力や設備、資源を適切に配分することが困難となる。したがって、イチゴの花の数と畑での分布を正確に推定することは、イチゴの収穫量を予測するために不可欠である。

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正確な収穫量の予測を目的としたイチゴの花の自動検出という課題において、実際にどんな研究が行われているのだろうか。アメリカにあるフロリダ大学のYang Chenら研究者の発表を紹介したい。

研究者らは、ドローンを用いて撮影したオルソ画像を用いて、最小限の労力と時間コストで収穫量の予測を行うための、イチゴの花の自動検出システムを開発した。

※オルソ画像とは、正射変換により写真上の位置ずれをなくした画像のことである。地図上の位置情報を付与することで、空中写真と地図を正しく重ね合わせることが可能となる。

テーマ：オルソ画像を用いてイチゴの花を自動検出する

まずはYang Chenらの研究におけるミッション・手法・結果をまとめた。