岡山大学における水稲収量推定

岡山大学の研究者らが、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）モデルと収穫前の水田写真を用いて、水稲収量を精度高く推定することに成功しました。

2万枚以上の水田画像と収量データを含むデータベースを構築し、各画像の収量を推定するCNNモデルを開発しました。このモデルは収量変動の約68～69％を説明し、成熟期における収量予測を正確に行うことができ、水稲収量モニタリングの可能性を示しました。

本研究は、水田管理の改善や育種計画の加速化に役立ち、世界の食糧生産と持続可能な開発に貢献するものです。