リンゴ腐らん病発病部の可視化技術を用いた診断方法の開発

• 研究課題/領域番号: 23K05471
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分41040:農業環境工学および農業情報工学関連
• 研究機関: 北海道情報大学
• 研究代表者: 栗原 純一 北海道情報大学, 経営情報学部, 准教授 (00578479)
• 研究分担者: 若狭 幸 弘前大学, 地域戦略研究所, 准教授 (40442496) ; 林田 大志 弘前大学, 農学生命科学部, 助教 (90802017)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2026-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2023年度)
• 配分額: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2025年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2024年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円); 2023年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
• キーワード: 果樹 / 病害診断 / リモートセンシング / 画像計測

研究開始時の研究の概要

リンゴ樹の枝幹部に発生するリンゴ腐らん病の診断は、持続可能なリンゴ生産において最も重要である。これまで農作物の葉や果実に発生する病気を画像から診断する方法は数多く研究されてきた。しかし、リンゴ腐らん病のように樹木の枝幹部に発生する病気については、遺伝子検査やラマン分光法などのほかに迅速かつ簡便な検出技術が存在しなかった。本研究では、リンゴ腐らん病の発病部をリアルタイムに可視化する技術を応用して、腐らん病の診断方法を開発することを目的とする。

研究実績の概要

リンゴ樹の枝幹部に発生するリンゴ腐らん病の診断は、持続可能なリンゴ生産において最も重要である。本研究では、リンゴ腐らん病発病部の可視化技術による診断方法を確立するために、腐らん病に罹患したリンゴ樹のハイパースペクトルデータの収集と分析を通じて、有効な波長の選択とロバストなアルゴリズムの開発を行うとともに、低コストかつ実用的な可視化装置を開発する。
初年度は弘前大学農学生命科学部附属生物共生教育研究センター・藤崎農場において、リンゴ腐らん病発病部のハイパースペクトル撮像を実施した。さらに、伐採した枝を北海道情報大学において太陽高度や雲の有無などの多様な撮影条件でデータを収集した。これらのデータを本研究の検出手法によって分析したところ、リンゴ樹の品種や枝の太さによらず発病部を検出できることを確認できたが、特定の条件下では正確な検出が困難になることが判明した。
一方、低コストかつ実用的な可視化装置の開発を目指して、有効波長のみを計測するマルチスペクトルカメラを試作した。このマルチスペクトルカメラに診断アルゴリズムを搭載して実験を行うとともに、前述の特定の条件下における誤検出の問題を解決する工夫をどのように実装するかを検討中である。
新たな課題として、樹皮表面が雨水や薬剤で覆われている場合に検出精度にどのような影響があるかについても今後研究を進めていきたいと考えている。また、本研究を進めるうちに、本研究の手法がリンゴ樹の他の病虫害や、他の果樹の病虫害の診断にも有効である可能性が出てきたため、それについても本研究と並行して検討を行う予定である。

現在までの達成度 (区分)

2: おおむね順調に進展している

理由

当初の研究計画に沿って予定通りの研究が実施できており、特に大きな遅れなどは発生していない。一方で、新たな課題もいくつか見つかったが、いずれも解決は可能であると考えており、次年度以降の研究において対策を検討しながら、よりロバストな診断手法の開発につなげていく予定である。
本研究計画にはなかった、リンゴ樹の他の病虫害や他の果樹の病虫害に対する本研究の診断手法の適用については、本研究の進捗に影響のない範囲で並行して進めていきたいと考えている。

今後の研究の推進方策

当初の予定通り、リンゴ腐らん病発病部のハイパースペクトルデータの収集を続け、有効な波長の選択とロバストな診断アルゴリズムの開発を行っていく。低コストかつ実用的な可視化装置の開発については、初年度に試作した、有効波長のみを計測するマルチスペクトルカメラの開発を続ける。研究成果の発表については、最初にマルチスペクトルカメラの開発に関する論文をまとめ、次にそのカメラを用いたリンゴ腐らん病の診断方法に関する論文を発表する計画である。