2025/08/19 更新

写真a

ナカジマ　コウタ
中嶌　洸太
所属
環境生命自然科学学域 助教（特任）
職名
助教（特任）
外部リンク

研究キーワード

  • 地上部全乾物重

  • 画像解析

  • 深層学習

  • フェノタイピング

学歴

  • 京都大学   Graduate School of Agriculture   Division of Agronomy and Horticultural Science

    2022年4月 - 2025年3月

    　 詳細を見る

    国名： 日本国

    researchmap

  • 京都大学   Graduate School of Agriculture   Division of Agronomy and Horticultural Science

    2020年4月 - 2022年3月

    　 詳細を見る

    国名： 日本国

    researchmap

経歴

  • 独立行政法人日本学術振興会   特別研究員DC2

    2024年4月 - 2025年3月

    　 詳細を見る

    国名：日本国

    researchmap

  • 京都大学大学院   教育支援機構   奨励研究員

    2022年4月 - 2024年3月

    　 詳細を見る

    国名：日本国

    researchmap

所属学協会

  • 日本作物学会

    2020年1月 - 現在

    　 詳細を見る

 

論文

  • Robustness of the RGB image-based estimation for rice above-ground biomass by utilizing the dataset collected across multiple locations 査読

    Kota Nakajima, Kazuki Saito, Yasuhiro Tsujimoto, Toshiyuki Takai, Atsushi Mochizuki, Tomoaki Yamaguchi, Ali Ibrahim, Salifou Goube Mairoua, Bruce Haja Andrianary, Keisuke Katsura, Yu Tanaka

    Smart Agricultural Technology   11   100998 - 100998   2025年5月

    　詳細を見る

    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Elsevier BV  

    DOI： 10.1016/j.atech.2025.100998

    researchmap

  • Biomass estimation of World rice (Oryza sativa L.) core collection based on the convolutional neural network and digital images of canopy

    Kota Nakajima, Yu Tanaka, Keisuke Katsura, Tomoaki Yamaguchi, Tomoya Watanabe, Tatsuhiko Shiraiwa

    Plant Production Science   26 ( 2 )   187 - 196   2023年

    　詳細を見る

    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1080/1343943X.2023.2210767

    Scopus

    researchmap

  • Deep Learning Enables Instant and Versatile Estimation of Rice Yield Using Ground-Based RGB Images. 国際誌

    Yu Tanaka, Tomoya Watanabe, Keisuke Katsura, Yasuhiro Tsujimoto, Toshiyuki Takai, Takashi Sonam Tashi Tanaka, Kensuke Kawamura, Hiroki Saito, Koki Homma, Salifou Goube Mairoua, Kokou Ahouanton, Ali Ibrahim, Kalimuthu Senthilkumar, Vimal Kumar Semwal, Eduardo Jose Graterol Matute, Edgar Corredor, Raafat El-Namaky, Norvie Manigbas, Eduardo Jimmy P Quilang, Yu Iwahashi, Kota Nakajima, Eisuke Takeuchi, Kazuki Saito

    Plant phenomics (Washington, D.C.)   5   0073 - 0073   2023年

    　詳細を見る

    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    Rice (Oryza sativa L.) is one of the most important cereals, which provides 20% of the world's food energy. However, its productivity is poorly assessed especially in the global South. Here, we provide a first study to perform a deep-learning-based approach for instantaneously estimating rice yield using red-green-blue images. During ripening stage and at harvest, over 22,000 digital images were captured vertically downward over the rice canopy from a distance of 0.8 to 0.9 m at 4,820 harvesting plots having the yield of 0.1 to 16.1 t·ha-1 across 6 countries in Africa and Japan. A convolutional neural network applied to these data at harvest predicted 68% variation in yield with a relative root mean square error of 0.22. The developed model successfully detected genotypic difference and impact of agronomic interventions on yield in the independent dataset. The model also demonstrated robustness against the images acquired at different shooting angles up to 30° from right angle, diverse light environments, and shooting date during late ripening stage. Even when the resolution of images was reduced (from 0.2 to 3.2 cm·pixel-1 of ground sampling distance), the model could predict 57% variation in yield, implying that this approach can be scaled by the use of unmanned aerial vehicles. Our work offers low-cost, hands-on, and rapid approach for high-throughput phenotyping and can lead to impact assessment of productivity-enhancing interventions, detection of fields where these are needed to sustainably increase crop production, and yield forecast at several weeks before harvesting.

    DOI： 10.34133/plantphenomics.0073

    PubMed

    researchmap

MISC

  • 疑似群落データの再構成によるデータ拡張を活用したUAV空撮画像による生育推定の精度向上

    山内陽広, 山口友亮, 中嶌洸太, 田中佑, 桂圭佑

    日本作物学会講演会要旨集   257th   2024年

    　詳細を見る

  • 深層学習を用いた可視画像解析によるイネの出穂前日数推定モデルの構築

    田村拓巳, 中嶌洸太, 田中佑, 白岩立彦

    日本作物学会講演会要旨集   257th   2024年

    　詳細を見る

  • 深層学習に基づくイネバイオマス推定モデルを用いた生育診断を利用した追肥技術の開発

    望月篤, 中嶌洸太, 田中佑, 中村充明

    日本作物学会関東談話会報(Web)   38   2023年

    　詳細を見る

  • 時系列ゲノムワイド関連解析によるイネ光合成誘導反応の多様性をもたらす遺伝的要因の探索

    谷吉和貴, 中嶌洸太, 西村和紗, 田中佑, 白岩立彦

    日本作物学会講演会要旨集   256th   2023年

    　詳細を見る

  • 擬似ラベリングを用いた省力的な学習データの追加が深層学習に基づくイネバイオマス推定モデルの汎用性に与える影響

    中嶌洸太, 田中佑, 桂圭佑, 山口友亮, 齋藤和樹, 齋藤和樹, 齋藤和樹, 辻本泰弘, 渡邊智也, 望月篤, 白岩立彦

    日本作物学会講演会要旨集   256th   2023年

    　詳細を見る

  • 深層学習を用いたイネバイオマス推定モデルの構築および撮影時刻と欠株に対する頑健性

    中嶌洸太, 田中佑, 桂圭佑, 山口友亮, 齋藤和樹, 齋藤和樹, 辻本泰弘, 渡邊智也, 白岩立彦

    日本作物学会講演会要旨集   254th   2022年

    　詳細を見る

  • 多様な草型を有するイネ品種群を対象とした深層学習モデルによるバイオマス推定

    中嶌洸太, 田中佑, 桂圭佑, 山口友亮, 白岩立彦

    日本作物学会講演会要旨集   251st   2021年

    　詳細を見る

  • 深層学習を用いたイネ群落可視画像解析による頑健なバイオマス推定モデルの構築

    中嶌洸太, 田中佑, 田中佑, 桂圭佑, 白岩立彦

    日本作物学会講演会要旨集   249th   2020年

    　詳細を見る

▼全件表示

受賞

  • Presentation Award (Oral)

    2021年9月   The 10th Asian Crop Science Association Conference   Deep Learning-Based Robust Estimation for Rice Biomass Using Digital Image of Canopy

    　詳細を見る