ドローンや衛星によるセンシングデータ（植生指数）を活用して作物の窒素栄養状態を知ることが可能ですが、それはただ作物の栄養状態を計測しているに過ぎません。当研究室では植生指数と気象データに基づいてイネなど作物の収量および品質の推定を行っています。これにより、与えられた気象条件下で最もコメの品質が良くなる植生指数を求めることができ、その植生指数を基準値として「診断」を行うことができます。その年の気象条件に応じて高品質、良食味および多収を実現できるような、ドローンセンシングのための診断基準の策定を目指しています。

研究業績

• Tsukaguchi, T., Miyamae, T., Morikawa, A., Yonezawa, R., Sekine, D., Fujihara, Y. (2023). Estimation of grain quality of rice (Oryza sativa L.) by UAV-acquired vegetation index and climate factors. Plant Production Science 26. 297-308.
• Tsukaguchi, T., Kobayashi, H., Fujihara, Y., Chono, S. （2022）. Estimation of spikelet number per area by UAV-acuqired vegetation index in rice (Oryza sativa L.). Plant Production Science 25. 20-29.

 提供できるシーズまたは支援できる技術分野

気象条件に応じた高品質なコメ生産のための診断基準の策定に関する支援が可能です。 

産学・地域貢献に関する経験・実例および連携した企業業種

県（北陸、他）の試験場との共同研究 

マッチングしたい分野・業種

作物圃場においてドローンセンシングおよびその解析サービスを行う経営体や企業

研究キーワード

UAV（ドローン） コメ 品質 植生指数 診断

関連する分野

農・林・畜産 新技術

関連するSDGs

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