| Project/Area Number |
23K14046
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 41040:Agricultural environmental engineering and agricultural information engineering-related
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
Yokoyama Gaku 九州大学, 農学研究院, 助教 (80962472)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2023: ¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000)
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| Keywords | 光合成能力 / 分光法 / 葉温 / 分光反射率 / リモートセンシング / 分光分布 / 可視近赤外分光 / 分光反射 / 非破壊推定 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では，光合成能力を構成する，温度変化の影響を受けない光合成タンパク質“量”と温度によって変化する光合成タンパク質の“温度活性”の二つの性質を分光法により推定することが可能かを明らかにする．まず，様々な温度環境において光合成能力と分光情報の同時計測が可能なオリジナル装置を３Dプリンタを用いて製作する．その装置を用いて，様々な温度，光合成能力の条件でデータを取得し，機械学習モデルを用いて詳細に解析する．
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| Outline of Final Research Achievements |
This research project aimed to elucidate the temperature-dependent estimation mechanism of photosynthetic capacity, specifically, the maximum carboxylation rate and maximum electron transport rate, using spectroscopy. First, a measurement system was developed utilizing technologies such as 3D printing to enable the measurement of leaf spectral reflectance while precisely controlling leaf temperature. Using this system, spectral reflectance and photosynthetic capacity were measured across a range of leaf temperatures. Statistical models were then applied to the resulting dataset to estimate both photosynthetic capacity and leaf temperature from spectral reflectance. The results showed that photosynthetic capacity could be accurately estimated from spectral reflectance, whereas the estimation accuracy of leaf temperature itself was relatively low.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
分光法は，個葉から全球スケールまで幅広いスケールにおいて，高い時空間解像度で光合成能力などの植物形質が推定かのうな技術である．分光法を用いた光合成能力などの植物形質の推定に関する既往研究おいては，データ駆動モデリングにより高い推定精度を達成することに重きを置いてきた．一方で，本研究課題では，分光法における光合成能力の温度依存性の推定メカニズムの理解を目指すという点において大きな意義を有している．このような分光法における光合成能力推定メカニズムの基礎的な理解は，精密農業や高速品種選抜など農業面での応用や，地球における炭素循環の把握などに寄与すると考える．
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