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。同成果により、手作業で行う画像解析の約1/5000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、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など精密な草地管理が可能になる。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。農研機構とバンダイナムコ研究所は、ドローンを用いてイネ科牧草・マメ科牧草が混播された草地を撮影し、人工知能(AI)のモデルにより空撮画像上のマメ科牧草の被