2020 Fiscal Year Annual Research Report
ハイスループットフェノタイピングに向けた植物群落ファンクショナルイメージング
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19H03081
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| Research Institution | Yamaguchi University |
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Principal Investigator |
荊木 康臣 山口大学, 大学院創成科学研究科, 教授 (50242160)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
佐合 悠貴 山口大学, 大学院創成科学研究科, 准教授 (20648852)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 画像計測 / クロロフィル蛍光 / 光化学分光反射指数 / PPFD / CNNモデル |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、植物の表現型解析（フェノタイピング）において、植物の機能形質の評価を可能にする、群落を対象とした画像解析手法を開発することを目的とし、安価な計測・撮影機器を利用して、植物の機能形質に関する大量な情報を高速に取得することで、育種分野や栽培管理において有用となる手法の開発をめざす。
２０２０年度は、まずは、ファンクショナルイメージング技術の基盤となる群落表面の受光強度分布をリアルタイムで画像化するシステムの確立に向け、課題であった画像中の植物葉部分の抽出および複数画像の位置合わせ手法の検討に取り組んだ。結果、簡便かつ汎用性の高い方法として、ディープラーニングによる画像の選別とHSV表色系による閾値を利用した方法の有効性を明らかにした。また、位置合わせに関しては、画像を幾何補正した後、自動抽出した特徴点で位置合わせする手法を利用し、その手法が有効に機能する画像撮影方法を検討した。さらに、群落としての受光態勢や光合成量の評価を目的とした、ディープラーニングによる葉面積推定手法に関しては、CNNモデルを学習するのに使用するデータが推定精度に与える影響を調査するなど、実用性の向上に取り組んだ。
次に、PS2量子収率の群落表面マッピング手法の開発をめざして、飽和光照射強度とクロロフィル蛍光量子収率の関係を調査し、モデル植物であるイチゴに対し、飽和光照射強度から、飽和光に達さない条件下で計測されたPSIIを補正するモデル式を考案し、その式のPSII量子収率画像計測への応用の可能性を示した。
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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
植物のファンクショナルイメージングに必要な要素技術に関しては、個々の手法の開発における問題点の解決および基礎データの蓄積が進んでおり、それらを組み合わせて、植物群落の光合成の状態をマッピングする手法の開発に取り組む準備が整いつつある。
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| Strategy for Future Research Activity |
モデル植物に対し、これまでに確立した個々の要素技術を組み合わせて光合成に関する状態の画像計測によるマッピングを試み、実際に個葉や群落として測定した光合成速度やPSII量子収率との対応を図っていくことを中心に進める。
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