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外部刺激の影響を考慮した機械学習による植物概日時計のリアルタイム計測手法の構築

Research Project

Project/Area Number 18J14808
Research Category

Grant-in-Aid for JSPS Fellows

Allocation TypeSingle-year Grants
Section国内
Research Field Agricultural environmental engineering/Agricultural information engineering
Research InstitutionOsaka Prefecture University

Principal Investigator

長野 将吾  大阪府立大学, 工学研究科, 特別研究員(DC2)

Project Period (FY) 2018-04-25 – 2020-03-31
Project Status Completed (Fiscal Year 2019)
Budget Amount *help
¥1,900,000 (Direct Cost: ¥1,900,000)
Fiscal Year 2019: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2018: ¥1,000,000 (Direct Cost: ¥1,000,000)
Keywords植物工場 / 機械学習 / 概日時計 / フェノタイピング / 成長予測モデル / IoT / オプティカルフロー / 体内時計 / 時系列解析 / 成長予測 / レタス
Outline of Annual Research Achievements

外部刺激の影響を考慮した機械学習による植物概日時計のリアルタイム計測手法の構築を目指して研究を行なった.植物工場は,栽培ベッドの多段化による栽培面積の効率化や環境制御による生産の効率化が利点として挙げられ,耕作不適地や宇宙環境など多種な用途での利用が期待されている.しかし,植物工場は屋外栽培と比較した場合、初期費用やランニングコストの高さが課題となっており,これにより多くの植物工場は黒字化に至っていない.これらの課題を克服するために,これまで,産業用植物工場でオプティカルフロー手法を用いて通常のカラー画像からリズム成分を抽出し,機械学習を用いて成長予測するモデルの構築に取り組んできた.本年度は,成長予測に起因する概日時計のリアルタイム計測手法の開発,成長予測モデルの高精度化を目指し,以下の成果を得た.
1) ハイパースペクトルカメラを用いた概日時計の非破壊計測手法を構築し,学術雑誌に投稿した.
2) 成長予測モデルの高精度化を目指し,植物工場内で植物画像の投影葉面積を高い精度で抽出する解析手法を構築した.
さらに,Optical Flow手法により取得した153株のパネルを実験,数理モデル双方で比較することで,成長予測に大きく起因するオプティカルフロー由来の特徴量がパネル内レタスの相互作用で説明できる可能性を見出した.これらの研究成果は,今後発展が求められる植物工場システムを普及させていく上で,非常に有用な解析手法を示すものである.

Research Progress Status

令和元年度が最終年度であるため、記入しない。

Strategy for Future Research Activity

令和元年度が最終年度であるため、記入しない。

Report

(2 results)
  • 2019 Annual Research Report
  • 2018 Annual Research Report
  • Research Products

    (3 results)

All 2020 2019

All Journal Article (2 results) (of which Int'l Joint Research: 2 results,  Peer Reviewed: 2 results,  Open Access: 1 results) Presentation (1 results) (of which Int'l Joint Research: 1 results)

  • [Journal Article] Nondestructive Estimation of Circadian Time in Harvested Green Perilla Leaves Using Hyperspectral Data2020

    • Author(s)
      Shogo Nagano, Yusuke Tanigaki, Hirokazu Fukuda
    • Journal Title

      Environmental Control in Biology

      Volume: -

    • Related Report
      2019 Annual Research Report
    • Peer Reviewed / Int'l Joint Research
  • [Journal Article] Leaf Movement Based Growth Prediction Model Using Optical Flow Analysis and Machine Learning in Plant Factory2019

    • Author(s)
      Shogo Nagano, Shogo Moriyuki, Kazumasa Wakamori, Hiroshi Mineno, Hirokazu Fukuda
    • Journal Title

      Frontiers in Plant Science

      Volume: 10 Pages: 1-10

    • DOI

      10.3389/fpls.2019.00227

    • Related Report
      2018 Annual Research Report
    • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
  • [Presentation] Prediction of lettuce fresh weight using optical flow and machine learning in a closed-type plant factory2019

    • Author(s)
      Shogo Nagano, Shogo Moriyuki, Kazumasa Wakamori, Hiroshi Mineno, Hirokazu Fukuda
    • Organizer
      6th International Plant Phenotyping Symposium
    • Related Report
      2019 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research

URL: 

Published: 2018-05-01   Modified: 2024-03-26  

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