| 研究課題/領域番号 |
21K05551
|
|---|
| 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39020:作物生産科学関連
|
|---|
| 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 |
|---|
研究代表者 |
佐藤 広子 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 北海道農業研究センター, 上級研究員 (50391363)
|
|---|
| 研究分担者 |
秋山 征夫 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 北海道農業研究センター, 上級研究員 (70403160)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
|
| キーワード | アカクローバ / マメ科牧草 / 追播 / 混播草地 |
|---|
| 研究成果の概要 |
イネ科牧草オーチャードグラスおよびチモシー熟期別品種（極早生、早生、中生、晩生）の単播区に早晩性が異なるアカクローバ品種・系統（極早生、早生、晩生）を追播した。追播時の競合力、既存植生に対する定着性、追播翌年における植生推移、収量性および飼料品質を比較し、早晩性の違いによるアカクローバ品種・系統の追播適性を明らかにした。また、ドローンと深層学習を用いてアカクローバ植被率を高精度に推定できるAIモデルを作成した
|
| 自由記述の分野 |
遺伝育種科学、作物生産科学
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
新規造成・完全更新（新播）では良好な草種構成を維持するため、イネ科牧草の草種・品種特性に適した混播組み合わせ（混播適性）が評価されている。しかし、追播組み合わせ（追播適性）に関する知見が少なく、研究成果を追播効率の高い組み合わせの選定に活用することで、混播草地の維持・改善に貢献する。また、ドローン空撮画像を用いたアカクローバ植被率推定AIモデルは、草地植生を客観的に評価する新たな手法としての利用が期待される。
|
