非破壊計測を利用した作物群落生産性評価モデルの構築

• Project/Area Number: 24K08869
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 39020:Crop production science-related
• Research Institution: Kindai University
• Principal Investigator: 廣岡 義博 近畿大学, 農学部, 准教授 (80780981)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 岩橋 優 京都大学, 農学研究科, 助教 (10943574)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2026: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2025: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2024: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
• Keywords: イネ / ダイズ / 群落構造 / 葉面積指数 / 植生指標 / 光合成モデル / 葉身窒素濃度 / ドローン / 分光反射計測

Outline of Research at the Start

これまでに作物生育に関する簡易的な定量的評価手法の開発を行ってきたが，生殖成長期の作物の状態を把握することは困難であった．そこで本研究では，葉量と葉質の垂直分布の定量化手法を確立し，生殖成長期の作物の群落生産性を簡易的に評価するためのモデルを構築することを目的としている．数理モデルを用いて群落構造を定量化するだけでなく，既存の群落光合成モデルを利用することで群落内の生産性分布に関する品種間差，栽培管理による変化の検出を試みる．さらに，栄養成長期の簡易評価手法と統合することによって生育期間全体を通した作物生育情報の収集手法の確立を目指す．

Outline of Annual Research Achievements

研究代表者はこれまでに、作物生育に関する簡易的な定量的な評価手法の開発を進めてきたが、生育期間全体を通じた評価は困難であった。そこで本研究では、葉量（葉面積指数：LAI）と葉質（葉身窒素濃度：LNC）の両者を簡易的に定量化するための手法を確立し、生育期間を通して作物群落構造を定量的に評価する技術の構築を目的として、以下の解析・実験を行った。
① 光合成モデルを利用した群落光合成能の評価：群落構造の異なるイネ3品種を用いて、数水準の施肥量と植栽密度を設定した2か年の栽培試験を実施した。光合成モデルとLNCの垂直分布実測値に基づき、群落光合成能を評価した結果、下層でLNCが高い品種では出穂期の光合成能が向上することを明らかにした。特に、群落内の光透過性の改善が下層でのLNC維持に寄与することが示された。また、品種によっては栽植密度の増加による群落光合成能の有意な低下も確認でき、適切な栽培管理技術の重要性を明らかにした。
② LAI推定のための最適な植生指標の検討：群落構造の異なるイネ2品種を用いて、3水準の栄養環境下で栽培試験を行い、移植2週間後から毎週、マルチスペクトルカメラ付きドローン計測、近距離ハイパースペクトル計測、LAI計測を実施した。その結果、ドローン計測によるLAI推定は、近距離ハイパースペクトル計測と同等の精度で推定可能であること、LAIの大きさによって最適な植生指標が異なること、さらに複数の植生指標を組み合わせた方が単独利用よりも推定精度が高まることを明らかにした。また、群落構造の異なる品種間でLAIの回帰モデルが異なるため、今後、品種パラメータの設定が必要であることも示唆された。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

本年度は、光合成モデルを利用した群落光合成能の評価手法の検討と、LAI推定のための最適な植生指標の検討を当初の計画として実施した。光合成モデルを用いることで、LNCの垂直分布実測に基づき、群落光合成能の品種間差を定量的に示すことに成功した。現在、この結果の整理・考察を進めている段階である。また、LAI推定に関しては、複数の植生指標を併用することで、単独利用よりも推定精度が向上することを明らかにした。さらに、群落構造の異なるイネ品種では、LAIの回帰モデルに違いがみられることが判明し、品種ごとにパラメータ設定を行う必要性が示唆された。これにより、今後の品種別モデル構築に向けた方向性を明確にすることができた。
以上の結果より、光合成モデルによる群落光合成能の評価は成果のとりまとめ段階にあり、LAI推定のための最適な植生指標の検討についても、次年度以降の品種別パラメータ設定に向けた基盤を整えることができた。これらのことから、本研究はおおむね計画通り順調に進展していると判断した。

Strategy for Future Research Activity

光合成モデルの適用により、栽植密度の違いが群落構造に与える影響を定量的に示すことができた。これを踏まえ、今後は数水準の栽植密度処理を含む栽培試験を再設定し、分げつ能力の異なるイネ品種や分枝能力の異なるダイズ品種を対象に、異なる栽植密度が群落構造に与える影響を定量的に評価する手法の開発を進める予定である。また、群落構造の異なるイネ品種において、LAIの回帰モデルに品種間差が認められたことから、今後はさらに品種数を増やし、LAI推定モデルにおける品種別パラメータの設定方法について検討する。加えて、実測による光合成速度の垂直分布データの取得を行い、これを活用することで、より詳細かつ高精度に群落構造を定量化する手法の開発にも取り組む予定である。