| 研究課題/領域番号 |
19K06313
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| 研究機関 | 静岡大学 |
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研究代表者 |
薗部 礼 静岡大学, 農学部, 助教 (40755352)
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| 研究分担者 |
廣野 祐平 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 果樹茶業研究部門, 上級研究員 (10391418)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 分光反射特性 / 機械学習 / 茶葉 / クロロフィル / アミノ酸 / カテキン / ドローン |
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| 研究実績の概要 |
分光反射特性による茶葉の成分の評価手法を検討した．前年度は遮光処理を実施したサンプルと露地で栽培したサンプルの計測結果の解析を実施し，クロロフィル含量の変動を評価することに成功したが，窒素含量はクロロフィル含量と高い相関があったため，アミノ酸含量など品質に影響を与える成分と分光反射特性の関係の解明には課題が残っていた．本年度は白葉種のサンプルも使用することによって，窒素含量，遊離アミノ酸及びカテキン含量の推定方法を提案することができた．この課題をクリアした．
また，本年度は機械学習アルゴリズムだけでなく，分光放射計により取得したデータの前処理方法も検討し，de-trending処理が茶葉に含まれている成分含量の推定に有効であることが明らかとなった．
センサの開発に関しても，ドローン搭載型のハイパースペクトルセンサによる茶園の観測も実施した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
当初は分光反射特性を用いて，品質の指標としてクロロフィルa含量，ストレスの指標としてクロロフィル・カロテノイド含量比の評価を検討していた．これらに加えて，遊離アミノ酸及びカテキン含量の推定方法も提案することができた．
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| 今後の研究の推進方策 |
ドローン搭載センサの調整を開始した．
今後は本センサによって取得したハイパースペクトルデータを活用することによって，圃場スケールでの評価手法を開発する．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
計画していた圃場を使用することができなくなり，代替の圃場を使用したため，予定していた予算よりも低く抑えることができた．当初予定していた圃場の調整に必要とする経費に使用する．
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