2021 Fiscal Year Annual Research Report
Development of optical sensing technology for eco-physiological functions and their integrated controls of crop leaf-root systems
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21H02318
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
安武 大輔 九州大学, 農学研究院, 准教授 (90516113)
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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)
江口 壽彦 九州大学, 実験生物環境制御センター, 准教授 (40213540)
北野 雅治 高知大学, 農林海洋科学部, 特任教授 (30153109)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 葉群 / 根群 / スペクトルデータ / 葉面積指数 / 根の成長段階 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
研究初年度である令和３年度は，目標１「葉群の“透過光スペクトル”利用による光合成動態・関連パラメータの光センシング」と目標２「根群の“可視・ハイパースペクトル画像”利用による成長・養分吸収動態の光センシング」についてそれぞれ以下の内容に取り組んだ．
目標１については，ホウレンソウ群落の床面に分光器（波長400 - 900 nmのスペクトルデータを計測可能）を設置することで，葉群を透過した光（透過光）のスペクトルデータを連続的に取得した．葉群の成長とともにスペクトルデータの変化を観察することができた．このようなデータに基づき，可視光領域と近赤外線領域の変化から，葉面積指数を非破壊・連続的にモニタリング可能であることを示した．ただし，本モニタリング手法においては誤差要因も大きく，推定精度の向上のための注意点（計測インターバル，受感部の設置方法など）についても整理した．
目標２については，根群の観察システムとして透明材質で製作した栽培ベッドを準備した．続いて，透明栽培ベッドを水耕栽培装置に導入し，可視カメラとハイパースペクトルカメラも組込んでモニタリング装置を完成させた．ホウレンソウ群落の様々な生育状態の可視画像およびスペクトル画像を得て，根の異なる成長段階を表現できる最適な反射率比が得られ，それを用いて異なる成長状態の根を分類できた．すなわち，栽培期間を通して根の高次元成長状態を可視化することを達成できた．
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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
当該研究課題は葉群と根群をそれぞれ対象とした光センシング技術の確立を目標として挙げている．研究一年目である令和３年度は，ホウレンソウ群落の葉群の透過光のスペクトル情報から葉面積指数の非破壊・連続推定を達成するとともに，根群の反射光のスペクトル情報から根群の異なる成長段階の分類を可視化できた．以上の理由により，進捗状況を「おおむね順調に進展している」と判断した．
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| Strategy for Future Research Activity |
目標１については，葉群の透過光スペクトルを利用した生理生態情報の推定において，対象を広げることに取り組む．すなわち，葉面積指数の推定については葉菜類のニラや果菜類のキュウリへ展開するとともに，ニラ群落の透過光スペクトルデータと群落光合成速度のデータセットの準備に取り組む．
目標２については，根群の反射光スペクトルデータから根のバイオマス量（乾物重）を推定する手法を確立したので，それを栽培過程の作物に応用し，日々の成長状態の動態を評価することに取り組む．
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