10月14日に大学構内で行う実証実験のポイント
　・ドローン空撮画像からAIの活用により高精度な雑草マッピングを実現
　・作成したマップをもとにドローン自動航行により雑草防除を実施
　・実用化を見据えた大学フィールドでの実規模の実証実験で今後効果計測のためのモニタリングも実施





　酪農学園大学は、包括連携協定を締結している株式会社サングリン太陽園とドローン・AIを活用した雑草防除の実証実験を10月14日（金）14:00から大学構内にて行います。
　今回の実証実験は、産学連携による全国でもまれな先進的取り組みを行ってきた本学の空撮技術（ドローン・AI）を活用し、30年以上の農薬散布実績があるサングリン太陽園が農薬散布を担当することで、自動航行による農薬散布実用化へ向けたものであり、当日は実験の概要紹介と散布の見学会（天候により延期）を行います。

　実験の目的は、ドローン空撮画像により雑草をマッピングし、その情報に基づき大型ドローンによりピンポイントに散布を行い防除することにあります。この実験のポイントはドローン空撮画像をAI（機械学習）技術を用いて高精度にマッピングすることにあり、空撮はすでに実施済みで、小型のドローンで行っております。
　今回対象とする約3 haの牧草地（チモシー草地）を約40 mの高度から約200枚の写真を撮影・接合し、その画像からAI（機械学習）技術を用いて雑草（ギシギシ）を抽出しております。AI（機械学習）技術を用いることにより少数のサンプルを学習させた後は自動的に対象エリア全体のギシギシを短時間で自動的にマッピング可能となります。その結果として152地点の農薬散布が必要な箇所を抽出しました。
　実証実験当日は、農薬を搭載できるタンクを備えた大型ドローンにより自動的に散布を行います。一日で最大200スポット程度の散布が可能となります。

　今回の取り組みは、ドローン空撮技術、AI技術、ドローン空散とう３つの技術を組み合わせた先進的なもので、これまで実用化していなかったドローンを活用した牧草地での農薬散布の実用化を促進するための仕組みです。実圃場規模での大学のフィールドを活用した実現性の高い取組でもあります。必要な農薬量も大幅に削減することが可能で、従来の方法では全面散布を実施する場合には2000スポット以上の農薬散布が必要ですが、152点と８％程度と大幅な削減が見込まれます。
　必要な経費の削減につながるとともに、環境保全にも有効な取り組みとなることを目指し、今後も今回の実験圃場の散布効果の計測や草地状態モニタリングを計測して行っている予定としております。


【実証実験日時】

1．日　時　2022年10月14日 (金) 14:00

2．場　所　酪農学園大学　本館第１会議室（実験概要説明後は、大学構内で散布見学会を実施）

3．出席者　酪農学園大学 環境共生学類
　　　　　　 准教授　小川 健太
　　　　　 酪農学園大学 フィールド教育研究センター
　　　　　　 副センター長　中辻 浩喜
　　　　　 株式会社サングリン太陽園　執行役員
　　　　　　 ソリューショングループディレクター　 白川　努　　　ほか

4．その他　新型コロナウイルス感染拡大防止対策として、当日お越しいただく際にはマスクの着用をお願いいたします。



【リリース発信元】 大学プレスセンター https://www.u-presscenter.jp/