东京大学和KUBOTA公司等组成的研究团队，研发出了一种可以提前预测从地面无法观测到的地下马铃薯产量的方法。该方法结合无人机图像和人工智能（AI）的机器学习来预测生长情况，有望优化种植和收获管理。
可从地上部分估算马铃薯产量（供图：东京大学）
由于马铃薯生长在土壤中，以往农户只能依靠局部田间取样刨挖、凭借经验与直觉确定采收时机。规模化农场则使用大型农机统一机械化采收，常会出现马铃薯大小和重量参差不齐的问题。
此次研究团队使用了搭载可见光和红外线等摄像头的无人机，定期从田间上空拍摄采集影像。从而获取代表叶片舒展程度、株高、叶色等生长状态的数据。再通过让AI学习实际挖出的马铃薯重量与生长状态，构建了估算马铃薯重量的模型。
在2023年至2024年的两年间，研究团队采集了约12次数据，并对生长模式进行了评估。将根据收获时期地上部分的状态估算出的马铃薯重量与实际测量值进行比较后，发现两者具有很高的相关性。证实该预测模型可在采收前高精度预判马铃薯的收成。
今后为推进技术落地实用化，研究团队将通过优化收获前所需的观测次数以及预先挖出的土豆数量等，进一步提高产量预测系统的精度。此外，还将验证该估算模型是否适用于不同品种。
相关成果已发表在美国学术期刊《The Plant Phenome Journal》上。
原文：《日本经济新闻》、2026/5/26
翻译：JST客观日本编辑部
【论文信息】
期刊：The Plant Phenome Journal
论文：Unmanned aerial vehicle-Based Spatiotemporal Phenotyping and Growth Modeling for Forecasting Potato Yield
DOI：10.1002/ppj2.70078
