| 研究課題/領域番号 |
21K14947
|
|---|
| 研究種目 |
若手研究
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 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 | 九州大学 |
|---|
研究代表者 |
野下 浩司 九州大学, 理学研究院, 助教 (10758494)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
|
| キーワード | 形態測定学 / 植物フェノタイピング / 画像解析 / 機械学習 / 数理生物学 |
|---|
| 研究成果の概要 |
表現型の総体であるフェノームのデータ，特に，植物の３次元形態のフェノームデータの蓄積を進めるために，個別構成要素のフェノタイピングの高速化，階層性をつなぐフェノタイピングを実現する数理モデルの開発に取り組んだ．
本研究では，3次元空間中における葉の輪郭形状を2次元的-3次元の情報を統合することで推定する手法の開発，葉脈のネットワーク構造のグラフとしての表現とネットワークベース特徴量による定量化と形態空間解析におこなった．
これらの取り組みにより，植物３次元形態を適切に定量化する数理モデルとデータ取得の基盤を提供し， 植物３次元形態のフェノーム解析を高効率に可能にする基盤理論・技術の開発を進めた．
|
| 自由記述の分野 |
形態測定学
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
開発した植物フェノタイピング手法は，従来定量的に評価することが難しい形質についての定量化を実現した．本研究では，植物３次元形態を個別に定量化可能な要素の表現型値の個別のモデル化とその多変量確率分布モデルにより階層的な集合を表現可能にするというアプローチにより実現した．植物３次元形態の過不足のない定量化はもちろん，野外圃場などの計測が不安定な状況でもノイズに頑健なフェノタイピングが可能になることが期待される．
|
