農家の経験と見極める目を取り入れた茶の収量と品質予測のモデリングと高精度化

• Project/Area Number: 21K05848
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 41040:Agricultural environmental engineering and agricultural information engineering-related
• Research Institution: Yamaguchi University
• Principal Investigator: 柴田 勝 山口大学, 教育学部, 教授 (30300560)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2025-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000); Fiscal Year 2023: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2022: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2021: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
• Keywords: 茶 / Camellia scinensis / 予測技術

Outline of Research at the Start

茶栽培のスマート化により園地の画像や気象データが大量に蓄積されてきた。しかし、茶の生産能力を的確に判断できる指標がないことから、適切なデータ処理がなされておらず、茶の生産能力を評価できていない。本申請では、茶の生長の数理モデルに農家の経験を関数化し取り入れることで、茶生産の継続性と高品質茶の安定生産を目的に収量と品質を同時に評価できる予測システムの理論的背景およびその構築を目指した。

Outline of Annual Research Achievements

複数年度のデータを用いて収量予測モデルの改良および検証を行った。気象条件が異なる複数年度での収量予測の精度を明らかにするために、モデルの回帰式および出開き、摘採高さ、樹冠状態を補正項として、複数年度の予測収量と摘採量との比較を行った。被覆下での収量予測を検証するために一番茶の露地および被覆条件下で収量調査を行った。被覆栽培では露地栽培よりも誤差が出やすい。このため、複数年年間で得られた露地栽培データを用いて再度、パラメータ設定を行った。その結果、露地栽培において収量が大きく異なる圃場において年次間の誤差は、9.2％程度であった。現在のモデルは新芽の初期生長を組み入れていないモデルであることから、葉の展開（生長）を示す出開き度が15％以下では、予測収量が実際の収量よりも少なく予想される。しかし、得られた結果は、年度に関係なく露地栽培での収量予測が可能でることを示していた。被覆栽培の収量予測は、露地栽培よりも誤差が出やすいために同一年度で誤差を最小にするパラメータ設定を行い、2021～23年度の3年間のデータを用いて、被覆栽培においても異なる年度での収量の予測が可能かについて調べた。その結果、葉の生育が明らかに悪い部位を除いた場合の年次誤差は10％程度、各年度内での分散は同程度であった。これらのことから、現状のモデルにおいても社会実装に必要な精度を確保できることが示された。今後、自動計測が可能なシステム開発及びそのシステムに最適化したパラメータ設定を必要とする。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

予定した研究は順調に進み、完了した。

Strategy for Future Research Activity

各年度での進捗は順調であり、計画通りである。

Research Products

• [Presentation] 萌芽期の前に茶の収量予測は可能なのか？ (2023)
  • Author(s): 柴田勝
  • Organizer: 令和５年度 農研機構果樹茶業研究会シンポジウム
• [Presentation] 秋の茶樹冠面から予測される一番茶の収量と誤差 (2022)
  • Author(s): 柴田勝，井上梨絵，白濱瞳
  • Organizer: 日本植物学会