@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00230799,
 author = {鈴木, 壮 and 伊藤, 太一 and 梅木, 紳太郎 and 南野, 謙一},
 book = {第85回全国大会講演論文集},
 issue = {1},
 month = {Feb},
 note = {農作業評価は収穫後にしかできず,収量分析しても個々の作業の正否は不明である.そこで,ドローン圃場モニタリングと機械学習により農作業が小麦の生育に与える影響を分析し,農作業評価の可視化を試みた.モニタリングは植物の日光反射率から生育予測をするもので,本研究では複数領域の反射率から3つの植生指標を取得した.植生指標はそれぞれ植生が分かるNDVI,ストレス診断ができるNDRE,適正施肥量がわかるCCCIで,さらにNDREを標準化したsNDREを用いることで,より明確なストレス診断ができた.追肥量比較実験をした岩手の圃場を対象にクラスタリングをし,追肥作業を植生・ストレスの点から評価できた.},
 pages = {525--526},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {植生指標を用いたドローンモニタリングデータの時系列クラスタリングによる小麦の生育分析},
 volume = {2023},
 year = {2023}
}