光センシングデータに基づく植物フェノタイピング手法の開発

• 研究課題/領域番号: 25K09360
• 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: 新潟食料農業大学
• 研究代表者: 趙 鉄軍 新潟食料農業大学, 食料産業学科, 准教授 (70807718)
• 研究分担者: スヴィリドヴァ ニーナ 東京都市大学, 情報工学部, 講師 (70782829)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025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); 2027年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2026年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2025年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
• キーワード: ハイパースペクトルイメージング / フェノタイプ / 苗質 / 植物生育診断 / 光センシング

研究開始時の研究の概要

植物体の形質情報を定量化するため、ハイパースペクトルイメージングの分光データとRGB-Dカメラで得た深度画像データをマッチングさせた光センシングデータ(深度情報を含む)に基づき植物の形態や生理的性質等の表現型情報(フェノタイプ)を時系列で取得する。その取得した情報を用いて植物生育診断を行い、植物の環境応答性を調べる。これにより、植物生産の高速・精密な環境制御を実現する。以上のことから、光センシングデータに基づく植物フェノタイピング評価手法を用いた植物生育診断技術の農作物生産における先行事例を提示する。