画像テクスチャ解析法を利用したクローバ率推定法の開発

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要約

画像解析法(テクスチャ解析)によりマメ科牧草シロクローバの重要形質あるクローバ率について非破壊的に簡便・迅速に評価することが可能である。画像データーのサンプリングの適期は植物体の相互遮蔽が生じない生育期とする。

• 担当:東北農業試験場・草地部・上席研究管室
• 担当:岩手大学農学部・農業環境制御工学研究室
• 連絡先:019-643-3565
• 部会名:育種
• 専門:育種
• 対象:牧草類
• 分類:研究

背景・ねらい

環境保全を重視した草地における粗飼料の低コスト・合理的生産、高品質化を図るには飼料価 値の高いマメ科牧草シロクローバの有効利用が極めて重要となる。 シロクローバのイネ科牧草との混播適性は重要な形質であるが、 その評価には多大な労力と 時間を必要としており、大規模な育種資源についてクローバ率を検 定することは困難である。最近、画像解析法が発達し、コンピューターを利用した形状認識に よる葉形の区別が容易となった.そこで、クローバ率の推定法とし て画像解析法(テクスチャ解析)の適用を検討し、非破壊的に推定可能な手法(分析ソフト等 )を開発する。

成果の内容・特徴

• 牧草の混生画像の解析法のなかでパワースペクトラム法(Power Spectrum Method, PSM )を用いた画像分析が最も有効である。
• 牧草の生育条件は多様であるから、撮影条件の影響を最小限とするパワースペクト ラム法を基本とする画像解析プログラムの開発を行ない(プロググラム開発者:岩手大学・庄 野浩資氏)、 これを用いてクローバ率の推定が可能である。
• 撮影は1m2のコドラートを2.3mの高さより撮影し、スライド画像をコンピューター に取り込みグレースケール画像データー化する。1画像データーを48分割し、庄野式フーリーエ ー関数分析法により形状認識判別を行ない、統計分析積プログラムによりクローバ率を推定す る

  (図1) 。

• 本画像解析法を用いてチモシーとシロクローバ(小葉型)との組合わせでクローバ 率は相関係数0.48～0.94の条件で推定が可能である(

  表1 、

  図2 )。

成果の活用面・留意点

• シロクローバ及びバーズフットトレフォイルとイネ科チモシーとの混生群落のクローバ率 及びBT率を圃場画像により推定することができる。
• 画像解析(テクスチャ)プログラムはMac用で、iMac上で十分に利用できる。
• 画像データーの撮影時期は植物個体間の相互遮蔽が少ない生育期に行う。

具体的データ

その他

• 研究課題名:牧草育種法の開発―画像解析によるクローバ率推定法
• 予算区分 :経常
• 研究期間 :平成11年度(平成3年～12年)
• 研究担当者:樋口誠一郎:・庄野浩資・岡田益巳:古川夏樹
• 発表論文等:近接圃場画像を用いた牧草群落の生育型調査におけるパワースペクトラム法 の有効性. 生物環境調節36:25-35(1994)