| Project/Area Number |
23K05477
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 41040:Agricultural environmental engineering and agricultural information engineering-related
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| Research Institution | National Agriculture and Food Research Organization |
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Principal Investigator |
畔柳 武司 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 西日本農業研究センター, 上級研究員 (60414778)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
岡安 崇史 九州大学, 農学研究院, 教授 (70346831)
安武 大輔 九州大学, 農学研究院, 准教授 (90516113)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | シミュレーション / 施設園芸 / フェノタイピング / 養水分移動 / 仮想現実 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では、温室の数値流体力学（Computational Fluid Dynamics, CFD）解析に精緻な植物モデルを取り入れた温室のデジタルツインの実現を目指す。具体的には、①CFD解析空間に精緻な植物体形状を再現する手法、②植物体内の水・物質移動のCFD解析用モデルを開発し、①の精緻な植物体形状と②の養水分移動等を反映したCFD解析の実現することを目的とする。これらにより、従来のセンサ群では捉えきれない精緻な地上部環境・植物体データをサイバー空間上に再現する温室のデジタルツインの実現を加速し、最適な生育環境の網羅探索等への展開を通じて、我が国の施設園芸を新たな段階へ持ち上げる。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、温室のデジタルツインを実現するにあたって現在欠けている技術である、CFD解析空間に精緻な植物体形状を再現する手法と植物体内の養水分移動・転流速度のCFD解析用モデルを開発し、植物体内と周辺環境の気流・エネルギー・物質移動の相互作用を一体的に考慮するCFD解析の活用方法を実現することを目的とする。R6年度は実際の栽培に近い栽植密度の複数株のニラを解析対象とし、以下の課題①②③について研究を進めた。
課題①「CFD解析空間に精緻な植物体形状を再現する手法」では、新たにNeRF（Neural Radiance Fields）を用いることで、実際に栽培されている複数株のニラの状態を変更することなく3次元点群データの取得を行い、植物体の骨格情報を関数近似して抽出することで、少ない特徴点数で3次元メッシュモデルを作成する方法を開発した。
課題②「植物体内の養水分移動・転流速度のCFD解析用モデル」では、開放型チャンバー内の気温・湿度、CO2濃度、日射量、植物体のRGB画像、植物群落の蒸散速度および光合成速度について1作を通じた連続測定を実施した。また課題①のNeRFの3次元点群データから再構成したメッシュモデルの再現性を評価するため、3次元点群データ取得直後のニラを解体し、葉数と葉面積を測定した。
課題③「精緻な植物体形状と植物体内の水・物質移動を反映したCFD解析」では、課題①の3次元メッシュモデルを取り入れたCFD解析空間を作成し、②で取得したデータを用いてニラ葉数の再現率を比較した。その結果、収穫直前のニラ（実測した葉数136～230枚）を対象としたときの再現率は15.7～79.2%となり、3次元点群データの取得に適した条件があることが示された。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
課題①において、新たにNeRFの3次元点群データから3次元メッシュモデルを作成できるようになったため、課題②のチャンバー内のニラの3次元形状を非破壊で再現し、課題③の植物体と周辺環境の気流・エネルギー・物質移動の相互作用を一体的に考慮するCFD解析の検証が可能な段階まで達した。以上より、本研究課題はおおむね順調に進展していると判断した。
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| Strategy for Future Research Activity |
これまでの取り組みにより、3次元点群データの取得に適した条件があることが示されたため、生育段階の異なる３つのニラを対象として、NeRFによる3次元点群データ取得からCFD解析までを行う一連の方法の予測精度を検証する。具体的には、課題①の3次元メッシュモデルの作成について、課題②の開放型チャンバー内で生育中の植物体へ適用し、課題③のチャンバー内の環境を含めたCFD解析を実施し、課題②で得た蒸散速度の実測値等を用いて予測精度の検証を行う。
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