| 研究課題/領域番号 |
22K20607
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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 |
0604:社会経済農学、農業工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構 |
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研究代表者 |
高橋 正明 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 農業ロボティクス研究センター, 主任研究員 (70555549)
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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 |
2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2023年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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 | トマト / 果実 / 肥大 / センシング / 成長曲線 / 施設園芸 / 肥大速度 / 環境制御 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、果実画像収集ロボットを用いて、着果果実の果径データを経時的に収集し、果実生長速度データ取得手法を確立する。そして、トマト催色期の推定、初期果実生長速度から未来の果実生長曲線生成を高精度に行うことで、果実生長速度は果実成熟の指標や果実生長曲線推定のための変数として扱えることを明らかにする。これらが達成されることで、①トマト着色開始におけるトリガーの解明に必要な着色開始前果実を時系列順に取得する手法の確立、②推定果実生長曲線を活用した栽培管理手法の提案、に貢献できる。
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| 研究成果の概要 |
トマト果実成熟の判断指標となる開花後日積算温度や果実成長のパラメーターには、過去の知見を基にした数値が用いられてきたが、個々の果実に起こる現象を直接数値化し、変数として活用することで、より正確に収穫時１果重や催色時期の予測等を行う手法を開発した。研究の結果、開花後日平均積算温度500℃、または、800℃までの果径の経時データを説明変数、収穫時1果重を目的変数として学習させて収穫時1果重を推定するモデルを作成することができた。また、モデルを用いて果実肥大初期に果実成長が小さいと推定される果房についてのみ摘果を実施した。その結果、摘果により出荷規格の割合を制御することができた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では、主にトマト果実の収穫時におけるサイズを収穫２週間以上前に高精度に予測する技術を開発した。本技術を活用することで、生産者と販売側は出荷前に必要な調整を行いやすくなる。その結果、生産者側はトマトの販売単価を上げることができて収益性を高められ、販売側は販売計画を早期に立てることができる。また、規格外のトマトは商品として扱われないが、出荷時の果実サイズの割合を早期に生産者が知ることができれば、果実を摘む等して、規格外のトマトの割合を減らすことができる。
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