【流　通】農研機構とバンダイナムコ研究所　ドローン・ＡＩによる植生評価法を開発

農研機構はバンダイナムコ研究所と共同で、ドローンと人工知能（ＡＩ）を用いて、イネ科牧草とマメ科牧草が混播された牧草地におけるマメ科牧草の被度を簡便に推定できる手法を開発した。この成果によって、手作業で行う画像解析の約１／５，０００の時間で、マメ科牧草割合を高精度かつ効率的に評価できるので、マメ科牧草の密度に合わせた施肥や不足するマメ科牧草の追加播種といった精密な草地管理ができるようになる。また、混播に適したマメ科牧草の品種開発への利用も期待される。

放牧や採草を行う牧草地では、飼料の生産性や品質の向上を目的としてイネ科牧草とマメ科牧草の混播栽培が広く行われており、そのメリットを最大限に引き出すためには飼料中のマメ科牧草を適正な割合（約３０％）に維持することが必要とされている。

空撮画像で１平方メートルの牧草地におけるマメ科牧草を人手によって判別し被度を推定するには３時間以上かかるが、農研機構とバンダイナムコ研究所が開発した植生評価法は同様の精度で、高速（約２．５秒）かつ自動的に被度の推定を実施することができる。

この成果によって草地のマメ科牧草割合が簡易に把握でき、局所的な施肥、追加の播種などの精密な草地管理が可能になると考えられる。またマメ科牧草は、生育が旺盛すぎるとイネ科牧草の生育を抑制し、弱いと逆に抑制される。混播草地における構成割合はマメ科牧草の品種育成における重要な評価項目であり、今回の成果は品種育成の高精度化・効率化への貢献も期待される。

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