ドローン空撮画像と画像解析から得たrG植生指標による育種の効率・客観化

要約

ドローンと画像解析法から簡便に取得できる相対緑赤植生指標(rG)法を用いることにより、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
• 担当:北海道農業研究センター・作物開発研究領域・飼料作物育種グループ
• 代表連絡先:
• 分類:普及成果情報

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基づく評価は評価者の主観的な判断に基づく。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の開発が望まれている。一般的にドローンの名称で知られている無人航空機(Unmanned aerial vehicle、UAV)は高性能化、操作の簡便化、低価格化により広く普及しており、農業分野では生育状況分析、農薬や肥料散布、鳥獣被害対策等への応用が期待されている。そこで、ドローンによる空撮画像と画像解析法を利用して効率的・客観的な飼料作物育種圃場での評価法を開発する。

成果の内容・特徴

• rG評価法はドローンによって空撮された圃場画像を、画像解析ソフトによって解析対象画像に切り分け、画像内の緑の多さを表す指標relative Green Red Vegetation Index (rG) = ((緑-赤)/(緑+赤)の相対値、範囲0～100に算出する方法である。なお、これまで公表で呼称してきたrGRVIは、今後はrGで統一する。
• 牧草個体選抜圃場において、育種家による草勢評点とrG値の間には高い正の相関(r = 0.80、p < 0.01)がある(図2A)。育種家による罹病程度評点とrG値の間には高い負の相関(r = -0.78、p < 0.01)がある(図2B)。
• 牧草および飼料用トウモロコシ生産力検定条播圃場においても、育種家による罹病程度評点とrG間には高い負の相関(r = -0.78、p < 0.01およびr = -0.85、p < 0.01)がある(図2C、D)。
• 育種家が2時間以上かかる約1000個体の評価を、rG評価法では5 分程度で実施でき、評価時間の大幅な短縮と省力化、評価対象集団の拡大、評価者間の個人差の解消、繁忙期を避けた評価作業時期の分散が可能になる。
• 草勢については植被面積で評価も可能であるが、面積よりrG値の画像解析の方が容易である。

普及のための参考情報

• 普及対象:研究機関、民間種苗会社。
• 普及予定地域・普及予定面積・普及台数等:
  全国。家畜改良センター・新冠牧場、家畜改良センター・十勝牧場、道総研・酪農試験場、畜産研究部門(那須)、東北農業研究センター、九州沖縄農業研究センターに技術導入済み。
• その他:
  飼料作物以外の作物にも応用できる可能性がある。空撮は曇天下、20～100 mの撮影高度が望ましい。個体選抜と条播圃場解析のためのマニュアルを発表論文等に記載のとおり既に公表している。また、開発したrG専用のアプリケーションを加えて次年度に過年度普及成果情報を提案する。

具体的データ

その他

• 予算区分:交付金
• 研究期間:2016～2020年度
• 研究担当者:
  秋山征夫、眞田康治、藤原崚、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(家畜改良セ), 寺戸貴裕(家畜改良セ), 中村直樹(道総研酪農試)、藤森雅博、福重直輝、菅正、久保田明人、田村健一
• 発表論文等:
  • 秋山征夫ら(2018)日草誌、64:99-102
  • 黄川田智洋ら(2020)日草誌、66:8-16
  • 三ツ橋昇平ら(2020)日草誌、66:161-165
  • 藤瀬万里絵ら(2020)日草誌、65:242-249