施設野菜の生育収量予測APIにおける多品種対応技術の開発

• 研究機関名: 宮城県農業・園芸総合研究所
• 研究分担: 野菜部
• 研究期間: 継R3～R4
• 年度: 2021
• 摘要: 目的：; 近年，施設園芸分野では，センシング技術やICT技術が急速に発展しており，生産現場でも環境モニタリングや環境制御機器の導入およびクラウドサービスの導入事例が増え，スマート化が進んでいる。現在，施設園芸分野で普及しているクラウドサービスは，主に施設内環境を見える化したものが多く，生産現場での客観的な生産性評価や収量向上のための支援ツールはほとんどない。今後，科学的な根拠に基づいた生育収量予測情報の提供は，これからデータを活用したスマート農業の推進において極めて重要なコンテンツになると考えられる。本研究では，様々な品目において収量予測に必要な係数を明らかにし，WAGRI-APIにデータベース化すると同時に，全国の様々な品種に対応できる高精度な収量予測技術を開発し早期に実用化を図る。; 得られた成果：; ①生育予測については成果の一部を利用し企業によるサービスが開始されている。収量予測技術はAPI化され，WAGRI上に構築・実装を完了している（農研機構野菜花き研究部門）。; ②県内で栽培されているパプリカ５品種（〔赤品種〕ナガノ，ケーシー，マベラ〔黄品種〕カイテ，スベン）について，収量予測に必要な係数を調査し，農研機構と共有した。; ③県内で栽培されているトマト２品種（富丸ムーチョ，カナバロ）について，収量予測に必要な係数を調査し，農研機構と共有した。; ④栽培期間の5分間隔の環境データ等（気温，CO2濃度，屋外日射量，カーテン作動履歴）を取得するとともに，日平均気温，日中平均CO2濃度等のデータを農研機構へ提供した。
• カテゴリ: ICT 環境制御 環境データ 施設園芸 収量向上 生育予測 センシング データベース トマト ピーマン 品種 モニタリング