2022 Fiscal Year Research-status Report

蛍光画像をリアルタイムリンクした三次元サイバーダイズに基づく病虫害予測

Research Project

Project/Area Number	22K19221
Research Institution	Niigata University
Principal Investigator	下保敏和新潟大学, 人文社会科学系, 准教授 (30377171)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	近藤直京都大学, 農学研究科, 教授 (20183353) 長谷川英夫新潟大学, 自然科学系, 教授 (80292514) 友部遼東京工業大学, 環境・社会理工学院, 助教 (90880005) 斎藤嘉人新潟大学, 自然科学系, 助教 (90964990)
Project Period (FY)	2022-06-30 – 2025-03-31
Keywords	ダイズ / 蛍光
Outline of Annual Research Achievements	ダイズ品種としてエンレイを用い、条間70cm株間30cmにて栽培を行なった。区画は2つに分け、施肥区と無施肥区を設定した。健康な葉と葉焼け病の葉について、蛍光画像およびEEMの測定を行なった。また、生育中にサンプリングにより、分枝数と分枝長、各枝の葉数ならびに葉面積の計測を行なった。励起波長365nmにおける蛍光画像と白色LEDによる通常のカラー画像を取得した結果、葉の健康な部分はクロロフィル蛍光により赤味を帯びた色になるが、病気になると赤色が少なくなり、病気が進んで枯死に至ると白くなることが確認できた。また、枯死部分が大きくなると、枯死部分が抜け落ち、穴が空く。この穴は、虫の食害痕に比べ小さいことと、周辺に枯死部分が残ることから、区別が付く可能性があるが、その方法は検討中である。 EEMは、励起波長を200-600nmの範囲で5nm間隔で、励起波長を210-750nmの範囲で1nm間隔で、フロントフェイス用セルに葉を切り取って入れ、測定を行なった。病気になるとクロロフィル蛍光であるEm690nm付近の蛍光強度が小さくなる傾向が観測できた。また、Ex420/Em460付近に、病気になると蛍光のピークが見られる場合があった。ただし、病気の程度を定量化するには至っていない。登熟期に6株のサンプリングを行い、分枝ごと分解し、さらに葉と茎に分解した。分枝は、その長さと最大及び最小系の測定を行なった。また、分枝ごとの葉の写真を撮影し、葉の画素数を数えることにより、葉面積を求めた。生育量シミュレーションの基礎パラメータとして利用する予定である。
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 3: Progress in research has been slightly delayed. Reason 夜間の画像撮影により、外光の影響が少ない傾向画像を撮影する予定であったが、意図せず人口光が入る場合があること、夜露により撮影機材が結露すること、風により撮影対象が揺れることにより、屋外で良好な蛍光画像を撮影することが難しかった。そのため、撮影方法を変更して、撮影領域を暗幕で覆い、外光並びに風を防ぐような移動式の小さな暗室を用意して撮影する準備を行なっている。上記の通り、計測部分の装置の試作実験が遅れているが、生育量などの基礎データの取得は予定通り行なうことができた。
Strategy for Future Research Activity	まず、計画変更により遅れている安定した蛍光画像の取得方法を確立することを、直近の重要課題として設定する。照明波長は、当初予定通り365nm、410nm、白色LEDとする。ただし、当初1台の近接カメラで3つの照明すべての撮影を行なう予定であったが、励起光が410nmの時、紫外線カットフィルタでは410nmの励起波長を十分にカットすることができないため、365nm光源の時は、カットオフ波長410nmのUVフィルタを、410nm光源の時はカットオフ周波数480nmの黄色フィルタを使うことにし、フィルタの付け変えを行なわずに迅速に撮影するため、2台のカメラで撮影する。変更した撮影方法により安定に蛍光画像が撮影できた場合には、週に1回撮影を行なう予定であるが、さらに撮影方法の変更が必要ないか、よく検討することとする。また、2年目の本年度は、実験区を防除区と無防除区に分け、大きく病気の発生状況が異なる区画での基礎データの取得を行なう予定である。健康時と病害発生時の生育量の違いをパラメータ化をすることを目標とする。また、虫による食害のような突発的なバイオマス量の変化を捉えることと、突発的なバイオマス量の変化による生育パラメータの変動を定量化することを目標とする。 3年目に、2年目までに得られたパラメータにより、蛍光画像データとリンクしたサイバーダイズを構築し、モデルの評価を行なう予定である。
Causes of Carryover	夜間の画像撮影により、外光の影響が少ない傾向画像を撮影する予定であったが、意図せず人工光が入る場合があること、夜露により撮影機材が結露すること、風により撮影対象が揺れることにより、屋外で良好な蛍光画像を撮影することが難しかった。そのため、撮影方法を変更して、撮影領域を暗幕で覆い、外光並びに風を防ぐような移動式の小さな暗室を用意して撮影する準備を行なっている。したがって、計測部分の装置開発が遅れており、再設計を行なった上で計測装置の組立を行なうこととした。