2018 Fiscal Year Annual Research Report
Estimation of crop water supply needs by fluctuation analysis of plant images
| Project/Area Number |
16K07974
|
|---|
| Research Institution | Toin University of Yokohama |
|---|
Principal Investigator |
佐野 元昭 桐蔭横浜大学, 医用工学部, 教授 (90206003)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
杉本 恒美 桐蔭横浜大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (80257427)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
|
| Keywords | 植物の水ストレス / 固有振動数解析 / Webカメラ / スピーキング・プラント・アプローチ / 超節水精密農業 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
植物の水ストレスを推定する方法として、本研究では葉の固有振動数の変化に着目しており、小松菜の葉の減衰振動の様子を撮影し、その映像より葉の固有振動数を解析してきた。その結果、植物の葉の固有振動数は日周変化を示し、その変化の仕方から、植物の水ストレスが推定できる可能性を示した。さらに、葉の固有振動数を計測する際、高価なハイスピードカメラ等を用いなくとも、汎用のCCDカメラでも十分であることを示した。
しかし、振動する葉の映像からその振動数を得るためには、一般に、相関追尾法が用いられるが、相関を取るためのテンプレートは、特徴のある領域を人間が見て決めることになる。したがって、計測の自動化のためには、これを克服する必要があった。
そのため本研究では、相関追尾法に依らずに葉の振動数を計測する方法として、カメラ映像の各フレームを適当なサイズで碁盤の目のような矩形領域に分割し、その各矩形領域の平均画素値のゆらぎの振動数を求めることにより、葉の振動の振動数を求める方法を提案した。各矩形領域の平均画素値を求める方法としては、まずフレーム画像を二値化して葉と背景に分け、矩形領域のうち、葉のエッジを含む領域について、葉が占める面積（実質的にはその領域の平均画素値）を求めた。この平均画素値の変動は、葉の振動によって生じるので、その変動を解析することにより、葉の固有振動数が計測できる。
この方法を用いて、実際に葉の固有振動数の日周変化を計測したところ、従来の方法と同様に葉の固有振動数の日周変化を計測できることが検証された。すなわち自動化に向けての目処を立てることができた。
現在はまだ、どの矩形領域の振動計測データを採用するかは測定者が選択している状況であるので、今後、この選択を自動的に行わせるようにする必要がある。しかしこれは、よい減衰振動をしている領域を選べばよいので、実現は比較的容易であると思われる。
|
