植物工場での果菜類の初収穫日予測モデルの開発

摘要

日本の食料自給率は約40%と極めて低い．この食料問題に対し，植物工場での作物栽培やスマートアグリが注目されている．植物工場は，環境を自動制御して年中安定に作物栽培できる施設である．スマートアグリは，ICT を活用して農作業の効率化を目指す取り組みである．そのうちの1 つに初収穫日予測がある．初収穫日予測ができることで，出荷・生産計画が立てやすくなる．予測対象となる作物の種類は数多くあるが，葉菜類と果菜類に大別できる．果菜類は葉菜類より成長段階が多く，初収穫日の予測が難しい．代表的な初収穫日の予測方法にノンパラメトリックDVR 法があり，作物の日ごとの成長率に着目して初収穫日を予測する手法で，高精度に予測できる．しかし，従来研究のほとhどは長期間のデータをもとにしている．日本では新品種が次々と開発され，品種にあったモデルを開発する必要があり，長期間のデータを用いた品種ごとのモデル開発は適切ではない．そこで，本研究は植物工場での果菜類の短期間のデータを用いて品種ごとの高精度な初収穫日予測モデルの開発を目標とする．