2022 Fiscal Year Research-status Report
ハイパースペクトルカメラと偏光カメラの融合による植生光合成速度推定法の開発
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22K19841
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
彦坂 幸毅 東北大学, 生命科学研究科, 教授 (10272006)
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| Project Period (FY) |
2022-06-30 – 2025-03-31
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| Keywords | リモートセンシング / 葉群光合成 / クロロフィル蛍光 / 光化学反射指数 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
植物の光合成やストレス状況を迅速にモニタする技術が必要とされている。これは、人口増加対策としての農業増産や地球環境変化による悪条件下での農業生産の向上に貢献する。広範囲かつ多数の個体を評価するためにはリモートセンシングが必要である。近年、クロロフィル蛍光と光化学反射指数（PRI）が植物の光合成速度やストレス状況の検出方法として注目されている。共に、光合成系の状態を反映して変化するパラメータであり、研究代表者は蛍光とPRIから光合成速度を推定するモデルを提案した（2019）。
ハイパースペクトルカメラ（HSC）は、二次元の位置情報を持った画像に加えて、波長の情報を取得することができる。また、偏光カメラは被写体、つまり葉の傾きの情報を得ることができる。そこで着想したのが、ハイパースペクトルカメラと偏光カメラの情報からフィルターをかけることにより葉群最上部の葉のスペクトルと角度の情報を抽出し、その葉が受ける光強度と光合成速度を正確に推定する、という手法である。これが可能になれば、リモートセンシングにより高精度で葉群光合成速度を推定できると期待できる。また、情報は個葉レベルで得られるため、病害虫などの局所的なストレスの検知にも利用できると期待される。
本研究では、以下の方法で葉群光合成速度を推定する方法を開発する。HSCと偏光カメラで葉群を同時に撮影し、画像を共有するシステムを構築する。②放射伝達モデルを用いて葉から発せられる光強度とその葉がうける光強度の関係を数式化し、各ピクセルの葉が受けた光合成有効放射を推定する。最上部の葉を含むとピクセルを選択し、クロロフィル蛍光とPRIを得る。研究代表者が発表したモデルを使い、クロロフィル蛍光とPRIから最上部の葉の光合成特性を推定する。De Puryのモデルを用いて葉群光合成速度を計算する。
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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
当初研究を行う場として農研機構の人工気象機を利用する予定であったが、当該年度は稼働しないことがわかり、急遽沖縄農業研究センターの温室を利用して行うこととした。予定外ではあったが、センター職員の協力を得て順調に観測を行い、HSCで撮影したオクラの光合成速度を精度良く推定できることがわかった。
放射伝達モデルを作成し、理論面の研究も順調に進捗している。
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| Strategy for Future Research Activity |
HSCについては問題なく観測できることがわかったため、偏光カメラ観測データとの同期と葉角情報の導入を行う。まずは、条件の良い葉の情報を切り取って光合成の推定を試みる。早く進めば、次のステップとして、放射伝達モデルを用いた葉群全体の光合成推定も行う。
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| Causes of Carryover |
当初は農研機構の人工気象機を用いる予定であったが、当該年度は稼働しないこととなり、観測場所を変更したため使用額に差が生じた。
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