2021 Fiscal Year Annual Research Report
Development of risk assessment method for rice yield reduction by disease using crop model and drone data
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19H03078
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| Research Institution | Chiba University |
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Principal Investigator |
本郷 千春 千葉大学, 環境リモートセンシング研究センター, 准教授 (20272354)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
牧 雅康 福島大学, 食農学類, 准教授 (50375391)
本間 香貴 東北大学, 農学研究科, 教授 (60397560)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 水稲病害 / UAVデータ / 作物モデル / 収量評価 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
気候変動による作物病害発生と穀物収量の損失が懸念されており、熱帯地域において総合的な病害防除への取組が重要課題となっている。しかし、UAVデータを活用して病気の発生や影響を評価するための技術はまだ確立されていない。そこで、インドネシアにおいてイネ白葉枯病（以降BLB）といもち病を対象とし、UAV・疫病調査データ及び作物モデルを使用して発病程度の判定手法の構築、収量の減少程度の評価手法を構築することを目的とした。
COVID19パンデミックの影響によりインドネシアでの現地調査は実施できなかったが、カウンターパートの協力によってBLBに関する測定データや定期的に計測したUAVデータを入手し、発病程度の判定手法の構築を行った。
生育初期から収穫期前までの定期観測UAVデータを用いたBLB評価では、生育段階を揃えたデータセットを用意して各観測バンドの正規化反射率及び指数を算出し相関解析を行った。移植後60日代、70日代のステージでは全ての正規化反射率及び指数とBLBスコアとの間に相関係数0.9を超える1%水準及で有意な相関関係が確認された。移植後60日目頃は出穂期に相当する事から、BLBの被害程度に応じた生産量把握に繋がると考えられた。
一方、COVID19パンデミックに対応するために2020年度から宮城県古川農業試験場内で行っている圃場試験においていもち病感染対策処理が異なる6処理区を設置し、病気の感染の広がりとその影響を評価した。作物モデルSIMRIW-RSは入力値であるNDVIと良く適合し、収量推定が可能であることが示された。また、推定収量はいもち病感染源に近い位置で低下する傾向を示し、病害の影響との関連性も示唆された。一方で、被害発生程度が年次間で大きく異なったことから、気象などに起因する年次変動性も考慮しながら観測を継続する必要があると考えられた。
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| Research Progress Status |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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