一次産業

画像認識技術による陸上養殖業のスマート化

持続可能な水産業を促進するため，陸上のスマート養殖が広がっています．これまでの養殖プロセスではエビの密度を正確に把握することが難しく、労力と時間がかかっていました．画像検出技術を導入することで、エビの個体数を迅速かつ正確に把握し、生産効率を向上させることが期待されます。また、養殖環境のモニタリングや管理においても、リアルタイムでのデータ収集が可能になります。この研究は持続可能な水産業の発展に貢献し、資源の効率的な利用と環境への負荷軽減につながることを目指しています．

あきたこまち栽培記録に基づくイネの出穂日予測

秋田県内広域観測地点での過去 25 年間のイネの生育記録，および該当生育地点での気象情報をもとに機械学習 (XGboost) による出穂日（開花日）の予測を試みた．生育記録を特徴量とした場合，±2．72 日の予測精度が得られた．生育記録は，農業生産者の経験を反映したデータを含んでいる．経験を反映したデータを除外し，気象データを特徴量に含めたところ，予測精度は ±2．19 日となり，特徴量しては気温の変動幅の貢献度合いが大きいことが判明した．気温の変動と出穂日との関係を分析したところ，盆地特有な気温変動が出穂日に影響する等，秋田県内の地域特性と出穂日との関係を示唆する結果が得られた．