2022 Fiscal Year Research-status Report
早晩性の異なるアカクローバ品種・系統の追播適性要因の解析
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21K05551
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| Research Institution | National Agriculture and Food Research Organization |
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Principal Investigator |
佐藤 広子 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 北海道農業研究センター, 上級研究員 (50391363)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
秋山 征夫 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 北海道農業研究センター, 上級研究員 (70403160)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | アカクローバ / マメ科牧草 / 追播 / 混播草地 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2021年度に早晩性の異なるアカクローバ（極早生系統、早生および晩生品種）を作溝法で追播したイネ科牧草オーチャードグラスおよびチモシー熟期別品種（極早生、早生、中生、晩生）の合計60試験区について、追播翌年の定着性、植生推移、収量性、飼料品質を評価した。越冬による定着性への影響を評価するため、越冬性、萌芽良否、早春の草勢と冠部被度を調査した。その後、混播時の基幹草種となるイネ科牧草各品種の熟期に応じた収穫適期に合わせて年2回または3回の刈取りを実施し、生草・乾物収量、乾物率、乾物中マメ科率、草丈を測定して、収量性を評価した。1番草について飼料成分を依頼分析し、飼料品質を評価した。植生の年間推移を測定し、アカクローバの生育とイネ科牧草に対する競合力を評価するため、冠部被度（早春、刈取時、刈取後、越冬前）を調査した。
年次反復を取るため、イネ科牧草単播区（2021年度造成）に、2022年8月25日に2021年度と同様の追播条件でアカクローバを追種した。発芽良否と草勢を調査し、追播時のイネ科牧草との生育競合下における初期生育性を評価した。また、越冬前の生育量を評価するため、草勢、草丈、冠部被度を調査した。
マメ科牧草被植率推定に適したAIモデルを作成するために、3種類のAIアーキテクチャ（InceptionV3、ResNet50、VGG16）の最適学習条件（最適化アルゴリズム、学習率）を明らかにした。アカクローバ追播試験区（60区）を同日に3回空撮して180画像を取得し、InceptionV3、ResNet50、VGG16で作成されたAIモデルの推定再現性について検証した結果、InceptionV3は撮影時にブレが発生した画像で再現性が劣ることがわかった。
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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
オーチャードグラスとチモシーに対するアカクローバの追播適性評価試験を実施した。追播適性要因の解析として、追播翌年の定着性、植生推移、収量性、飼料品質の評価とともに、ドローンで空撮した画像解析について、概ね計画通りに実施できたと考えている。
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| Strategy for Future Research Activity |
2022年度にアカクローバを追播したオーチャードグラスとチモシー各試験区について、追播翌年の定着性、植生推移、収量性、飼料品質を調査するとともに、ドローンによる画像取得と解析を実施する。2回の年次反復による試験結果をまとめ、追播適性要因を解析する。
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| Causes of Carryover |
学会発表の旅費を計上していたが、開催地の変更で支出の必要がなくなったため、圃場管理作業に必要な契約職員の人件費に使用し、残額は次年度の人件費に使用する。
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Research Products
(1 results)
