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植物工場における概日時計の表現型計測と成長予測モデルに関する研究

長野 将吾 大阪府立大学 DOI:info:doi/10.24729/00016949

2020.07.07

概要

本論文は 5 章構成となっている.以下に各章の構成と概要を記す.

第 1 章では研究の背景・目的について述べ,各章の構成について示した.

第 2 章ではハイパースペクトルカメラによる概日時計の時刻の推定手法について述べた.ここでは植物工場への表現型計測の導入の初期段階として,東アジアにおける主要な機能性野菜の一つである大葉を用い,実験室スケールの小型植物工場システムを用いて実験を行なった.実験では,4 時間毎 24 時間サンプリングした大葉を冷蔵保存し,ハイパースペクトルカメラを用いて撮影した.はじめに,メタボローム解析と RNA-Seq 解析により,代謝物ならびに遺伝子レベルで時間依存の振動パターンを確認した.この遺伝子レベルでの解析結果が表現型でも計測可能かを調べるためにハイパースペクトルカメラから取得した反射光データと大葉のサンプリング時刻との関連性を解析した.350 nm – 1050 nm の波長域を網羅的に解析したところ,波長域によって相関比に違いがあり,一番高い点でも時刻を推定するのに不十分であった.そこで,機械学習と概日時計の周期性を考慮した Circular Modelを導入し,± 2 時間の精度で外環境の時刻を推定できることを示した.

第 3 章では,大規模植物工場におけるレタス画像を時系列で取得する成長計測システムの開発と概日リズムを考慮した評価指標について述べた.大規模植物工場において表現型計測を行うには,計測及び分析の自動化が必須である.ここでは,表現型計測において基本的な指標の一つである投影葉面積の高精度解析技術を構築した.はじめに,大阪府立大学 C22 棟に設置された 12 台の Raspberry Pi を用い,育苗パネル1枚分である 153 株のレタスの時系列画像を自動的に取得した.取得した画像データからレタスの投影葉面積を自動的に取得可能なシステムを構築した.解析手法としては,畳み込みニューラルネットワーク (CNN)の一種である U-Net 法とカラー画像の RGB 値が二峰性を持つことを応用した最適化 ExG 法を検討した.投影葉面積部分を手作業でアノテーションしたデータセットを教師データとし,評価指標 IoU にて画像解析の精度を比較した.その結果,IoU には大きな差がみらなかったため,環境の変化に対応でき,学習コストのかからない最適化 ExG が適切であることが示唆された.更に,植物概日時計のリズム成分の抽出精度を確かめる評価指標を新たに導入し,両手法を比較検討した.この評価方法においても最適化 ExG 手法が適切であることが明らかになった.また,植物工場は多種多様な品目を扱う可能性があるため,導入コストが低い最適化 ExG が有用であると考えられた.

第 4 章では,第 3 章で導入した(Multiple Plant Imager システム, 以後,MPI システム)を用い,レタスの展葉に着目した成長予測の手法について述べた.実験では,植物工場の主要な生産品目であるレタスを供試植物として用いた.栽培は,播種後 6 日目から 15 日目までの育苗期間に MPI システムを用いたレタス上部の定点計測を行い,播種後 38 日目のレタス生重量を計測した.MPI システムから取得したレタスのカラー画像を解析し,Optical Flow手法を用いて展葉から個々のレタスの地上部生重量を予測するシステムを提案し,高い精度で予測できることを示した.また,このシステムで取得した植物の展葉に関する特徴量を抽出し,機械学習モデルの特徴量重要度から展葉由来の特徴量が成長の予測に有用であることを明らかにした.さらに,本章では自動的に植物画像を解析し,商用植物工場に広く用いることが可能であるシステムを考案した.

第 5 章では結論について述べた.

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参考文献

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