スマート農業・アグリテック

農業分野における生育予測や収量予測など、自然環境の複雑なデータに対するデータサイエンスの応用に関する実績です。

  1. ホーム
  2. スマート農業・アグリテック
気温・湿度データは害虫発生予測に使えるか。コナジラミを例に、積算温度とラグで評価する方法

気温・湿度データは害虫発生予測に使えるか。コナジラミを例に、積算温度とラグで評価する方法

気温・湿度と害虫の相関が弱いと、環境データは使えないのでしょうか。非線形性、時間遅れ、積算効果を踏まえ、有効積算温度やラグ特徴量への加工と、ベースライン比較による評価手順を、コナジラミの疑似データ例で…
画像AIの害虫判定で誤検知が多い原因とは？粘着板の汚れ・影・類似昆虫への対策を撮影条件・学習データ・閾値から解説

画像AIの害虫判定で誤検知が多い原因とは？粘着板の汚れ・影・類似昆虫への対策を撮影条件・学習データ・閾値から解説

画像AIの害虫判定で誤検知が多い原因を、撮影条件・学習データ・閾値（集計）の3軸で整理。粘着板の汚れ・影・類似昆虫への対策、適合率・再現率の見方、現場で使える点検表を解説します。