講演情報

16:15 〜 16:30

[10p-N305-11]電気化学インピーダンス測定と機械学習を用いた植物内部水分状態の定量的in-situ評価

〇杉山睦^1,2、吉永博紀¹、梅本遥介¹、篠田倫太郎¹ (1.東京理科大創域理工、2.東京理科大総研)

電気化学インピーダンス、植物モニタリング、スマート農業

植物の生育状態などを高精度にリアルタイム分類・評価することを目的に、水分状態を変化させたコマツナに対し電気化学インピーダンス測定を行い、機械学習を用いた解析を行った。