[S-1] スチューデントセッション①：灌漑排水

9:40 〜 9:50

[S-5] 深層学習における画像情報を用いた柿の葉の水ストレス状態の定量的評価

*大西 直紀¹、岡山 貴史¹、木村 匡臣²、松野 裕² (1. 近畿大学大学院農学研究科、2. 近畿大学農学部)

キーワード：

畑地灌漑、中山間地域、深層学習、果樹、AI

柿栽培において品質と収量を維持するためには，適切なかん水管理が不可欠である．本研究では， CNNおよび事前学習済みモデル（ResNet50 および GoogLeNet）による，柿の葉の画像を用いた水ストレス状態の判定手法を開発し，検証した．学習に用いた画像は撮影時の土壌のpF値に基づき4つのクラスに分類した．開発したモデルの分類精度を評価した結果，柿の葉の画像から水ストレス状態を判定することができた．