Soil Analysis based on AI estimation by integrating Vegetation Map and Soil Composition Map

基于植被图和土壤成分图的人工智能估计的土壤分析

• 批准号: 22K04007
• 负责人: 星野 洋平
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Kitami Institute of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K04007/
• 关键词: AI画像認識; AI土壌成分推定; 土壌成分マップ構築; 土壌成分マップ; 植生マップ; 植生セグメンテーションAI; 土壌成分マップ推定AI

この研究の目的は、農業において播種・定植前に行われる基肥の可変施肥を実現するため、実際の農業の現場において現実的なコストで簡便に実施可能であり、なおかつ実際の施肥作業にとって必要十分な成分分析精度を持った土壌成分マップの構築手法を実現することである。具体的には、「大量の土壌サンプルを自動的に採集する装置を開発して高精度な土壌成分分析方法・土壌成分マップを構築するシステムを実現すること」、得られた土壌成分マップとAI画像解析で得られる圃場の植物種の「植生分布（作物および複数種の雑草の種類を見分けた）マップと土壌成分マップを統合してAIに学習させ、ドローン撮影した圃場の植物種の植生マップのみから実用上十分な精度をもつ土壌成分の分布を推定する手法を構築すること」である。令和3年度末までの本研究課題の準備状況として、研究代表者と楊助教によって自動で位置情報を特定しながら多数の地点の土壌採取を行って記録するシステムの構築を進め、一方では画像内にある植物の種類と位置を分類してセグメンテーションを行うAIを構築してきた。さらに、研究分担者の宇都准教授が予備的な研究を遂行しており、手作業でメッシュ状に実圃場の土のサンプルと分析を行ってきた。令和4年度は、GNSS(GPS)を用いて位置を計測しながら土壌をサンプル可能な作業機を構築した。そして、構築した作業機により畑をメッシュ状にサンプルして動作を確認した。加えて、手作業による土壌サンプルと成分分析を継続して実施し、土壌成分の分析を実施済みの圃場を拡大した。さらに、令和4年度に計上した助成金でマルチスペクトルカメラ搭載のドローンを購入し、土壌成分分析実施済みの圃場の撮影を実施した。そして、撮影済みの画像からの植生マップの構築について検討を実施した。

本研究的目的是实现农业播种前、定植前的基肥变量施用，在实际农田中易于实施、成本低廉，是实际施肥工作的必要且充分的目的。其目的是实现一种成分分析精度高的土壤成分图构建方法。具体来说，目标是“开发一种自动收集大量土壤样本的装置，并实现用于构建土壤成分图的高精度土壤成分分析方法和系统”，并使用所得的土壤成分图和人工智能。通过图像分析获得田间植物种类的植被分布通过人工智能集成和学习地图（识别农作物和多种杂草）和土壤成分图，仅根据无人机拍摄的田间植物物种的植被图即可获得足够准确的土壤成分分布，可供实际使用。 “开发一种方法来估计作为该研究项目准备工作的一部分，直至 2021 财年年底，首席研究员和助理教授杨正在着手构建一个系统，该系统可以自动识别位置信息，同时收集和记录来自多个地点的土壤。通过对其中植物的类型和位置进行分类来执行分割。此外，共同研究员宇藤副教授一直在进行初步研究，以网格形式手动分析来自实际田地的土壤样本。在 2020 财年，我们建造了一台工作机，可以在使用 GNSS (GPS) 测量位置的同时对土壤进行采样。然后，使用构建的工作机器，我们以网格模式对现场进行采样并确认其操作。此外，我们继续开展人工土壤取样和成分分析，并扩大了已进行土壤成分分析的田块数量。此外，利用2020财年分配的补贴，我们购买了一架配备多光谱相机的无人机，并对进行土壤成分分析的田地进行了拍摄。然后，我们研究了如何根据已拍摄的图像构建植被图。

项目成果

肥料成分分布の変動とそれに基づいた施肥のタマネギ収量への影響

肥料成分分布变化及施肥对洋葱产量的影响

• 发表时间: 2023
• 作者: 鈴木捷己;小林義和;宮脇和人;齊藤亜由子;木澤悟;保木良介，樋口雄太，宇都正幸;千葉航裕，樋口雄太，宇都正幸
• 通讯作者: 千葉航裕，樋口雄太，宇都正幸

圃場の土を用いた肥料成分標準添加試料の調製と蛍光X線による分析

利用田间土壤制备肥料成分标准添加样品并利用荧光 X 射线进行分析

• 发表时间: 2023
• 作者: 鈴木捷己;小林義和;宮脇和人;齊藤亜由子;木澤悟;保木良介，樋口雄太，宇都正幸
• 通讯作者: 保木良介，樋口雄太，宇都正幸