rG植生指標による育種の効率・客観化のためのアプリケーション「HojoLook」

• 担当機関: （国）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
• 研究期間: 2016～2021
• 研究担当者: 藤原崚; 秋山征夫; 眞田康治; 黄川田智洋, 佐藤尚; 三ツ橋昇平; 上床修弘; 佐藤広子; 藤瀬万里絵, 寺戸貴裕, 中村直樹; 藤森雅博; 福重直輝; 菅正; 久保田明人; 田村健一
• 発行年度: 2021
• 要約: アプリケーション「HojoLook」は画像解析の知識や技術不要で、飼料作物育種の個体選抜圃場や生産力検定条播圃場における草勢および罹病程度を効率的・客観的に評価する相対緑赤植生指標(rG)評価法を実施できる。
• キーワード: 育種効率化、画像解析法、ドローン、無人航空機(UAV)、rGRVI
• 背景・ねらい: 飼料生産性を向上させる多収かつ高品質な飼料作物品種の開発が求められている。優良品種育成のための優良個体の選抜は、育種家の経験に基づいた主観的な判断で行われている場合が多い。また、越冬性や罹病程度等の視覚情報による評価も評価者の主観的な判断に依存している。そのため、視覚情報を客観的な数値に置き換えた画像解析法に基づく客観的評価法が望まれ、画像内の緑の多さを表す緑赤植生指標(Green Red Vegetation Index、GRVI=((緑-赤)/(緑+赤))、およびその相対値(範囲0～100)である相対緑赤植生指標(relative GRVI、rGRVI、以下rG)を用いた評価法が開発されている。しかし、rG評価法を実施するには画像解析の知識や技術が必要であるため、それらが不要で簡易にrG評価法を実施できるアプリケーションを開発する。
• 成果の内容・特徴: 1. 「HojoLook」は(図1)、rG評価法に必要な手順である画像の調整、解析区の設定(図2)、rGの算出(図3)を、画面上でスムーズに行うことができるように設計されたアプリケーションである。 ; 2. rG評価を行うためには画像解析の専門的な知識や技術が必要であるが、汎用PCのWindows上で操作可能な「HojoLook」を用いることで、知識や技術がなくとも簡単にrG評価法を導入することができる。 ; 3. 圃場の条間や番外のサイズなどの数値の入力によって、「HojoLook」は解析区を自動的に設定することができるため、生産力検定圃場や個体選抜圃場などの様々なサイズで設計された圃場に容易に適用できる(図2)。また、マウス操作で解析対象区を簡単に変更できる。 ; 4. カメラの傾きによって解析対象圃場の画像が台形に歪んでいる場合、台形補正を行うことができる。 ; 5. 解析結果は、rG数値データ(図3)、rGの高い領域を視覚的に明示したヒートマップ画像(図4)、そして各解析対象区の画像に保存できる。 ; 6. ドローンの空撮画像や手持ち式のデジタルカメラで得られた画像を解析できる。
• 成果の活用面・留意点: 1. アプリケーション「HojoLook」は北海道農業研究センターホームページ上でマニュアル・操作方法動画とともに公開中(https://www.naro.go.jp/laboratory/harc/contents/hojolook/index.html)。畜産研究部門(那須)、東北農業研究センター、西日本農業研究センター、九州沖縄農業研究センター、外部の公的機関・大学10箇所に配布済。民間企業への利用許諾契約手続き中。飼料作物以外の作物にも応用できる可能性がある。 ; 2. 空撮は曇天下、20～100 mの撮影高度が望ましい。手持ち式のデジタルカメラを利用する場合、ポット栽培等の狭い範囲を対象に、真上から撮影した画像を対象にするのが好ましい。
• 研究内容: https://www.naro.go.jp/project/results/5th_laboratory/harc/2021/harc21_s12.html
• カテゴリ: 育種 飼料作物 ドローン 評価法 品種