| Project/Area Number |
23K05478
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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 |
落合 将暉 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 九州沖縄農業研究センター, 研究員 (60846715)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
鎌田 えりか 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 九州沖縄農業研究センター, 研究員 (40738118)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
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| Keywords | サツマイモ / 葉面積 / ドローン / 機械学習 / 吸光係数 / 日射利用効率 / サツマイモ収量 / 深層学習 / 作物生育モデル |
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| Outline of Research at the Start |
サツマイモは地中に収穫部（塊根）があり生育途中に収量を非破壊で把握できないため、地上部の茎葉生育量に基づく収量推定が試みられてきたが、実用可能な精度に達していない。本研究では、サツマイモの収量推定における2過程、すなわち、1)茎葉生育量の推定と、2)取得した茎葉生育量から塊根重量の推定に着目し、これらを高度化・柔軟化することで高精度な収量推定技術の構築を目指す。具体的には、機械・深層学習を活用したドローン画像解析と気象関数モデルの融合により、高精度な茎葉生育量の推定技術を開発する。さらに、茎葉生育量から塊根重量を推定するために、茎葉と塊根のソース・シンク能に基づいて塊根肥大モデルを作成する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
サツマイモを栽培し，栽培期間中にドローンによる撮影と掘り取り調査を行うことで，サツマイモの茎葉生育量と塊根肥大の推定に必要なモデルパラメータの解析およびモデル作成に取り組んだ。
茎葉生育量（葉面積）の推定について，画像による観測と気象による推定を試みた。画像による観測では，ドローンに搭載された2種類のカメラ（可視カメラとマルチスペクトルカメラ）を使用して画像を取得した。画像から算出した特徴量を説明変数とし，機械学習回帰モデルを作成した。画像の種類の違いがモデルの推定精度に及ぼす影響を調査することで，観測に適した画像の種類を明らかにした。気象による推定では，回帰モデルを作成し複数の気象観測値による推定精度を比較することで，モデルの説明変数を決定した。今後は，画像による観測と気象による推定の2つのモデルを組み合わせ，これまでよりも高精度な葉面積推定モデルを構築する予定である。
塊根肥大モデルの作成について，葉面積の推定値から塊根重量を推定するために必要なパラメータを算出するために，掘り取ったサツマイモを葉身，葉柄，塊根に切り分けて乾物重を測定した。これらの関係を解析した結果，吸光係数や日射利用効率などの主要なパラメータ値を取得でき，基盤的なモデルを作成できた。一方，得られたパラメータ値について，栽培環境による変動が大きいことが示唆された。今後は，これらのパラメータ値の変動について検証を行いつつ，モデルへの反映方法について検討する予定である。
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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
茎葉生育量の推定と塊根肥大モデルの作成について，既に主要なモデルパラメータの解析が終了した。これにより，暫定的な茎葉生育量推定モデルと塊根肥大モデルを作成することができた。現在はこれらの成果を取りまとめつつ，研究としてはモデルの精緻化フェーズにシフトできており，研究課題全体として順調に進捗している。
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| Strategy for Future Research Activity |
モデルの精緻化のためには，品種や栽培環境が異なる条件下で栽培データを得ることが望ましい。そこで，今後は新たに栽培試験を実施することで，品種や栽培環境によりパラメータ値がどのくらい変動するのかを明らかにし，モデルへの反映を試みる予定である。
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