| 研究課題/領域番号 |
22K20595
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| 研究種目 |
研究活動スタート支援
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
0603:森林圏科学、水圏応用科学およびその関連分野
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| 研究機関 | 国立研究開発法人森林研究・整備機構 |
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研究代表者 |
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| 研究期間 (年度) |
2022-08-31 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2022年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 森林炭素循環 / 土壌微生物 / 菌根菌 / 菌糸 / 土壌断面撮影 / 画像分析 / 人工知能 / 森林物質循環 / 土壌炭素 / 菌糸生産・分解 / mycorrhizal fungi / hyphae / soil imaging / image analysis / artificial intelligence |
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| 研究開始時の研究の概要 |
In forests, mycorrhizal fungi (菌根菌) receive up to 20% of the carbon assimilated by plants. Measuring how fast the hyphae (菌糸) of mycorrhizal fungi grow and decompose in the soil is, hence, important for understanding the forest carbon cycle. A promising method for measuring the amount of hyphae in soil is image analysis. However, manual soil image analysis is time-intensive and prone to human error. In the proposed research, automated soil image analysis using artificial intelligence is developed, to help advance our understanding of how mycorrhizal fungi affect the forest carbon cycle.
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| 研究成果の概要 |
本研究では、人工知能（AI）を活用して土壌断面画像上の菌糸量を自動的に測定する手法を開発した。まず、自作の撮影装置を用いて土壌断面の高解像画像を撮り、画像の一部において菌糸を手動でマークした。マークした画像を用いて、AIが菌糸と土壌背景のピクセルを識別できるように学習を行った。学習させたAIの活用により、土壌断面画像の分析時間を数日間（手動分析）から数分（AIによる自動分析）に減らせることができた。また、AIによる自動画像分析の正確度は高かった。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
殆どの樹木は菌根菌と共生し、炭素を糖類として菌根菌に供給するため、森林土壌における菌糸バイオマスの変動を明らかにすることが、森林炭素循環の動態の理解・予測に向けて重要である。本研究では、人工知能を活用して土壌断面画像における菌糸量変動を手動分析より十分に速く、正確に自動測定できる手法を開発した。開発した手法は森林土壌における炭素循環を定量化する今後の研究に役立つと考えられる。
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