| 研究課題/領域番号 |
18K05593
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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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| 審査区分 |
小区分39020:作物生産科学関連
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| 研究機関 | 国立研究開発法人国際農林水産業研究センター |
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研究代表者 |
佐々木 和浩 国立研究開発法人国際農林水産業研究センター, 生物資源・利用領域, 任期付研究員 (70513688)
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| 研究分担者 |
郭 威 東京大学, 大学院農学生命科学研究科(農学部), 助教 (70745455)
板谷 恭兵 富山県農林水産総合技術センター, 富山県農林水産総合技術センター農業研究所, 研究員 (90730763)
吉野 真弘 富山県農林水産総合技術センター, 富山県農林水産総合技術センター農業研究所, 主任研究員 (10871353)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2020年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2019年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2018年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | イネ / ハイスループットフェノタイピング / UAV / 画像解析 / 除草剤 / 水稲栽培 / 生育診断 |
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| 研究成果の概要 |
本研究の成果から、無人航空機で撮影した画像データを基に、除草剤散布による水稲の生育への影響を評価できるようになった。薬剤散布の影響は、移植後2週間程度の生育初期のステージから認められた。また、これまでの薬害判定の要素である玄米収量は、出穂期の植生指標と強い相関関係が見られ、出穂期の画像データ解析が薬害判定に有効であることが示された。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
現在、水稲の生育状況は、草丈、茎数および葉色などの実測値から生育量を算出し判断されている。しかし、この方法では多地点や多品種の調査は難しい。UAV等を用いた広範囲を短時間かつ高解像度でセンシングできる技術により、画像データを利用した生育診断の効率化や、新奇の診断技術の開発が進むと期待される。
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