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2018 年度 研究成果報告書

ハイパースペクトル画像計測によるりんご樹の栄養診断と収量推定・予測システムの構築

研究課題

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研究課題/領域番号 16K07968
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
研究分野 農業環境・情報工学
研究機関弘前大学

研究代表者

叶 旭君  弘前大学, 農学生命科学部, 准教授 (10708168)

研究分担者 張 樹槐  弘前大学, 農学生命科学部, 教授 (90261429)
研究協力者 阿部 汐里  
研究期間 (年度) 2016-04-01 – 2019-03-31
キーワードハイパースペクトルイメージング / リンゴ / 画像処理 / 栄養診断 / 収量推定・予測
研究成果の概要

本研究では、リンゴ樹の栄養状態の評価法及び可視化技術の開発に重点を置いて研究活動を実施してきた。ハイパースペクトル画像計測及び化学分析を行って、少数の波長のスペクトルに基づいた窒素含有量やクロロフィル含有量の推定モデルを構築し、リンゴ成葉と樹冠レベルの窒素やクロロフィルの空間分布の可視化に成功した。また、マクセル株式会社で開発中のライススキャンを用いてリンゴ成葉の栄養状態を評価するための新たな葉色指数(Leaf Color Index)及びそのLCIをベースにした簡易なカラーチャートの開発に成功した。今後これらの成果を基に実装技術を確立すれば、リンゴ樹の簡易栄養診断への応用が大いに期待できる。

自由記述の分野

農学

研究成果の学術的意義や社会的意義

ハイパースペクトル画像計測によるリンゴ樹体生育状況取得、様々なケモメトリックス解析とモデリング手法および画像処理も統合した技術開発である点に学術的意義がある。また、果樹園の精密管理の実現に資する栄養診断と収量予測技術の利活用により、樹体毎のニーズに応じた施肥作業による環境負荷の低減、樹体の生産持続性の向上および管理作業の省力化が図れる点で社会的意義が高い。

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公開日: 2020-03-30  

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