摘要 本県で問題となっているネギ黒腐菌核病およびハクサイ黄化病に対して、栽培前の圃場の発病のしやすさ(発病ポテンシャル)を診断し、それに応じた対策を講じることにより、コストを最小限に抑えて被害を軽減...
摘要 目的: 本県の園芸振興品目を主な対象とし,①遺伝子診断技術を最適化し,現場の指導者レベルでの診断できるものについては普及を図り,②今後発生が懸念されるウイルス病等に対応した診断技術を開発すると...
摘要 目的: 栽培現場で深刻な被害を招く土壌病害であるアブラナ科野菜根こぶ病,キク半身萎凋病を対象に,これまで開発されてきたヘソディムのマニュアルについて,各地域の生産現場での検証・改良をPDCAサイ...
病害虫画像識別器と発生モデルを組み合わせたデータ判別エンジン等の開発のための病害虫画像大量収集に関する研究 (病害虫データを例とした農業データアグリゲーションスキームの構築)
摘要 目的: カボチャ(うどんこ病,ウリハムシなど),タマネギ(べと病,ネギアザミウマなど)及びキク(白さび病,ミカンキイロアザミウマなど)の病害虫画像を収集する委託研究を実施する。 得られた成果: A...
摘要 目的:トマトについて、農業現場でタブレット端末等を用いて病害虫を診断し、対策するための診断システムを開発する。 成果:7種類のスマートフォン、カメラ等を用い、場内および現地のトマト病害虫の画像...
摘要 ナス主要害虫について、人工接種での被害(虫害)画像を健全対照区を含め約7,500枚収集し、データファイリングを行った。害虫診断識別機を用い、精度検証を行った。
摘要 目的:ナスを対象とし、主要病害(青枯病、うどんこ病、灰色かび病、褐斑病)の被害状況を、極めて初期から甚大被害となる後期に至るまでを経時的に電子画像で記録する。また、構築した病害虫を診断できる人...
摘要 目的:県内キャベツ生産の拡大と安定化、収益向上を図るため、本県の栽培条件に対応した根こぶ病の発生リスク評価方法およびリスク別の対策技術案を設定し、その適応性を現地圃場等で検証する。 成果:本県...
摘要 目的:生産者が撮影した電子画像から病害虫診断を行うシステムを開発するため、AI学習用のトマト主要病害虫の電子画像データを取得し、さらに、開発された診断技術を活用し、現地ほ場での実用性を検証する。...
摘要 本県の主要な農作物であるナスにおいて発生する重要病害虫に対し、生産者が農業現場でスマートフォン等を用いて撮影した画像により診断し、対策を講ずることを支援するための人工知能を開発する。
摘要 食用ナバナ根こぶ病のHeSoDiMを開発しマニュアルの作成を行うため、現地栽培圃場における土壌調査及び発病状況調査結果からヘソディムマニュアルの検証を行い、発病度の基準値、土壌pHの基準値及び排水性...
摘要 旭市の9月17日及び29日まきダイコンの播種2週間後の調査で計8頭のハイマダラメイガ幼虫の寄生を確認した。これらと県南で採集した個体を併せて累代飼育し、千葉市、旭市、館山市で鉢植ナバナを用いた野...
AIを活用した病害虫早期診断技術の開発 1)キュウリに発生する病害虫診断技術の開発
摘要 目的:人工知能(AI)を活用し、生産者及び技術が利用できるキュウリの病害虫早期診断のシステム開発を目指す。 成果:場内及び現地ほ場でAI試作アプリの診断制度を評価した。また、AI診断精度向上の...
4生育診断・予測技術の確立 (6)なしにおけるいや地リスク軽減技術の開発
摘要 目的:いや地リスク診断技術を確立するとともに、その軽減技術を開発し、現地における改植推進の資とする。 成果:レタス種子の発根程度を指標としたバイオアッセイ法を試みたところ、供試した樹齢や品種は...
12環境に優しい農作物生産技術の開発 (3)LAMP法によるいちご病害の迅速診断技術の開発
摘要 目的:LAMP法による迅速診断技術をイチゴ炭疽病および萎黄病について確立する。 成果:イチゴ萎黄病について、2段階でLAMP法を行うことで罹病株を判別可能であった。簡易抽出方法について、従来のD...
摘要 (目的) 本県の主要な農作物であるナスにおいて発生する重要病害虫に対し、生産者が農業現場でスマートフォン等を用いて撮影した画像により診断し、対策を講ずることを支援するための人工知能を開発する。
摘要 野菜に発生する主要病害虫を生産現場で生産者等が自ら通信機器の端末を使って撮影し、それを通信機能でつながった人工知能(AI)が解析して確率の高い診断結果を回答する病害虫の画像診断システムを開発す...
摘要 食用ナバナ根こぶ病のHeSoDiMを開発しマニュアルの作成を行うため、現地栽培圃場における土壌調査及び発病状況調査結果からヘソディムマニュアルの検証を行い、発病度の基準値、土壌pHの基準値及び排水性...
作物・野菜・花き病害虫の防除技術の改善 4 携帯端末を利用した野菜の病害虫診断サポートシステムの開発 (2)夏秋ナスにおける人工知能(AI)を活用した病害虫診断技術の開発
摘要 人工知能(AI)の学習資料として、ナス青枯病、褐色丸星病、ナミハダニ、マメハモグリバエ、ミカンキイロアザミウマ、モモアカアブラムシ、チャノホコリダニの被害画像を取得した。
摘要 (目的) 本県で問題となっているネギ黒腐菌核病およびハクサイ黄化病に対して、栽培前の圃場の発病のしやすさ(発病ポテンシャル)を診断し、それに応じた対策を講じることにより、コストを最小限に抑えて...