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マルチモードイメージング情報を基盤とするITによる作物生産プロセスの熟成

Research Project

Project/Area Number 20H00437
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (A)

Allocation TypeSingle-year Grants
Section一般
Review Section Medium-sized Section 41:Agricultural economics and rural sociology, agricultural engineering, and related fields
Research InstitutionThe University of Tokyo

Principal Investigator

中西 友子  東京大学, 大学院農学生命科学研究科(農学部), 特任教授 (30124275)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 二瓶 直登  福島大学, 食農学類, 准教授 (50504065)
岩田 錬  東北大学, サイクロトロン・ラジオアイソトープセンター, 名誉教授 (60143038)
杉田 亮平  名古屋大学, アイソトープ総合センター, 講師 (60724747)
青木 直大  東京大学, 大学院農学生命科学研究科(農学部), 准教授 (70466811)
廣瀬 農  星薬科大学, 薬学部, 准教授 (90708372)
森野 佳生  九州大学, 総合理工学研究院, 准教授 (90712737)
Project Period (FY) 2020-04-01 – 2025-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2021)
Budget Amount *help
¥44,330,000 (Direct Cost: ¥34,100,000、Indirect Cost: ¥10,230,000)
Fiscal Year 2022: ¥9,100,000 (Direct Cost: ¥7,000,000、Indirect Cost: ¥2,100,000)
Fiscal Year 2021: ¥9,100,000 (Direct Cost: ¥7,000,000、Indirect Cost: ¥2,100,000)
Fiscal Year 2020: ¥9,230,000 (Direct Cost: ¥7,100,000、Indirect Cost: ¥2,130,000)
Keywords放射線イメージング / 植物栄養 / 画像診断 / リアルタイムイメージング / 施肥
Outline of Research at the Start

本研究では、最適な施肥による収量の最大化を目的として、マルチモードのリアルタイムイメージング技術の開発により、各生育段階における養分の元素動態画像を取得し、収量データと合わせてコンピューターによる深層学習を行うことで、最適な施肥の数値化を図る。さらには、生育過程における1枚の可視化画像から植物内の養分、および収量予測を可能とする診断技術の開発を目指す。

Report

(1 results)
  • 2020 Comments on the Screening Results

URL: 

Published: 2020-04-28   Modified: 2022-04-19  

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