2017 Fiscal Year Annual Research Report
Intelligent greenhouse with SPA based parallel trial environmental control with enforced learning
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26292134
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| Research Institution | Ehime University |
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Principal Investigator |
高山 弘太郎 愛媛大学, 農学研究科, 教授 (40380266)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
羽藤 堅治 愛媛大学, 農学研究科, 教授 (50274345)
高橋 憲子 愛媛大学, 農学研究科, 講師 (80533306)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 植物診断 / 生体情報計測 / 生物環境情報 / 知能化 / 画像計測 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
様々なセンサを用いて植物の生体情報を計測して生育状態を診断し，その診断結果に基づいて生育環境を適切に制御するSPA(Speaking Plant Approach)の研究開発を進めている。SPA技術は太陽光植物工場の生産性を最大化するための切り札であり，SPAに利用可能な植物生体情報計測法としてクロロフィル(以降，Chl)蛍光画像計測技術が活用されている。Chl蛍光は光合成色素から発せられる光であるため，これを正確に計測することにより非接触で光合成機能に関する生体情報を取得できる。本年度の研究では，Chl蛍光画像計測ロボットを用いた太陽光植物工場における大規模・長期間計測と，直近２週間の連続計測データを用いた異常環境応答検出アルゴリズムの開発を行い，高精度生体情報計測による知能的環境制御の可能性を確認した。太陽光植物工場における大規模・長期間計測では，商業的トマト生産太陽光植物工場の協力を得て，50ｍを越える長さのトマト個体群を対象とした計測を行い，生産現場への実装可能性を確認した。また，70日間の連続計測を行い，光合成活性および成長量の日変化と季節変化を含んだ連続データの取得を行った。その結果，週次の成育調査では把握することができない日次の成育の変化を捉えることに成功し，日次の高精度生体情報計測の有効性を確認した。異常環境応答検出アルゴリズムについては，植物の環境応答性の変化を環境要因と生体情報の網羅的な相関解析結果として可視化するＵＩを開発するとともに，異常環境応答を数値評価する指標を開発した。これらの高精度生体情報の計測・解析技術を用いることで，環境ストレスを回避するための知能的な環境制御が可能であることが示唆された。
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| Research Progress Status |
29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 |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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