| 研究課題/領域番号 |
15K07678
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
農業環境・情報工学
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
平井 康丸 九州大学, 農学研究院, 准教授 (10432949)
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| 研究分担者 |
山川 武夫 九州大学, 農学研究院, 准教授 (20220238)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2017年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2016年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2015年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 水稲 / 要因解析 / パターン認識 / 収量構成要素 / 籾数 / 登熟歩合 / 千粒重 / 穀物生育モデル / サポートベクターマシン / コメ生産 / 収量 / 品質 / ばらつき / 診断 |
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| 研究成果の概要 |
コメ生産現場で利用可能な収量・品質の改善に資する「コメ生産の診断法」を開発することを目的とした。まず、多様な環境（気象，土壌）・管理方法の水田において収集した、水稲の収量・品質およびその影響因子のデータを活用した診断方法を開発するために、パターン認識による方法を検討した．この方法は個々の水田の診断精度は高くないが、対象地域の典型的な問題点を特定し、対策を講じるのに有益であった。一方、穀物生育モデルを用いた方法は、水管理の影響を考慮することが困難であり，モデルパラメータが多数ある、さらには精玄米収量の予測が困難であり、生産現場におけるコメ生産の診断に利用するのは困難と判断した。
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