| 研究課題/領域番号 |
18K14452
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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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 | 岐阜大学 |
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研究代表者 |
田中 貴 岐阜大学, 応用生物科学部, 助教 (20805436)
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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 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2020年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2019年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2018年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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| キーワード | 大規模区画圃場 / 小麦 / 大豆 / リモートセンシング / 2年3作輪作体系 / 空間変動解析 / 作業体系 / 水稲 / 大区画圃場 |
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| 研究成果の概要 |
本研究は、大規模区画圃場において、作物の収量・品質に及ぼす要因を、圃場の前歴や作物の前後作との相互関係、土壌要因などの観点から明らかとし、作物の生産性向上に向けた方策を提示することを目的としている。成果として、マルチスペクトルカメラを搭載したドローンによるリモートセンシング技術と機械学習を用いることで、小麦の収量及び子実タンパク質含有率を推定するモデルを開発した。また、土壌特性値を効率的に空間補完できるサンプリング手法を確立できた。さらに、土壌特性値や過去の作業体系・土地利用が作物の収量等に及ぼす影響を評価する上で、未観測な土壌要因を考慮する統計手法として空間線形混合効果モデルを開発した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の成果として、大規模区画水田において、収量の空間変動は無視できない上に、調査で観測できなかった土壌要因の影響が大きかった。そのため、大規模区画水田における収量・品質の変動要因解析には、本研究の成果で実装した空間線形混合効果モデルを要因解析に用いることが望ましい。本手法は、現場レベルで普及がすすむリモートセンシングや収量コンバインなどの空間データを有効利用できるため、農家圃場調査の基盤技術となりうる。
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