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Journal(1) |
| 公開日 |
2020-02-15 |
| タイトル |
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タイトル |
農業センサを用いたトルコギキョウの個体損失の確率モデリング |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Probablistic Modeling of Individual Loss in Eustoma Grandiflorum with Agricultural Sensors |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
[特集：ネットワークサービスと分散処理] 階層ベイズモデル，農業IoT，トルコギキョウ，データ分析 |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |
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資源タイプ |
journal article |
| 著者所属 |
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和歌山大学大学院システム工学研究科 |
| 著者所属 |
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和歌山県農業試験場暖地園芸センター |
| 著者所属 |
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和歌山大学システム工学部 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Systems Engineering, Wakayama University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Horticultural Experiment Center, Wakayama Agricultural Experiment Station |
| 著者所属(英) |
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en |
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Faculty of Systems Engineering, Wakayama University |
| 著者名 |
本廣, 多胤
花田, 裕美
吉廣, 卓哉
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| 著者名(英) |
Masatsugu, Motohiro
Hiromi, Hanada
Takuya, Yoshihiro
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
農業従事者の高齢化にともない，農業IoTの導入による農業の効率化が求められている．センサを農場に設置して常時観測し，客観的な指標に基づいて栽培における各種判断をすることが期待されている．従来の経験に基づいた栽培を脱し，客観的指標に基づいた農業のマニュアル化・大規模化が可能になる．しかし，センサを用いて大量のデータを取得し，植物の特性を把握したうえで適切な栽培判断の指標を確立するためには，多くの変数をともなうデータ分析が必要となる．本研究では，経済的価値の高い実用花卉であるトルコギキョウを対象として，栽培時に起こるロゼット化およびブラスチングと呼ばれる個体損失要因を分析する．土壌センサを用い，組合せ的に設計された試験からデータを取得し，階層ベイズモデルを用いた個体損失の予測モデルを構築することで，個体損失が発生する条件を解明することを目指す．トルコギキョウにおける既存の知見に基づいて個体損失モデルを設計し，センサの測定値と組合せ的な試験区設計に基づいて取得したデータを適用した．その結果，ロゼット化およびブラスチングに対する各要因の影響の度合いを数値化し，それらの結果が既存の知見と合致することを確認しただけでなく，個体損失に関する新規の知見を得られる可能性を見出した． |
| 論文抄録(英) |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
As farmers in Japan are getting aged recently, improving efficiency in agriculture with IoT technologies is strongly expected. With sensor data obtained from crop fields, agricultural operations based on objective measurements would be possible. This also enable us to enhance the magnitude of agriculture per person. However, highly sophisticated data analysis method based on large amount of sensor data is required to make proper decision to improve efficiency in agriculture. In this study, we target on several cultivars of lisianthus (Eustoma grandiflorum) and investigate two main cause of loss, i.e., rosetting and blasting. We designed a growth experiment in combination with many environmental conditions and obtained data. We also designed a statistical model to explain the two loss probabilities with sensor data and environmental conditions based on Bayesian hierarchical modeling methodology. As a result of applying data to the proposed model, we not only confirmed that the obtained trends match the knowledge on the specialist of horticulture, but also revealed the possibility to find a new trend on rosetting and blasting. |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN00116647 |
| 書誌情報 |
情報処理学会論文誌
巻 61,
号 2,
p. 375-384,
発行日 2020-02-15
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
1882-7764 |
IPSJ-JNL6102029.pdf (1.2 MB)
