東京大学大学院 農学生命科学研究科 附属生態調和農学機構の郭威助教らは、ドローン空撮と画像解析技術を使って、野外で栽培した草本植物のさまざまな形質（草丈や容積、植被率など）を1個体ごとに自動で推定する手法を開発したことを、2020年10月20日公表した。


図1　開発した手法の概要図

　近年、ドローン空撮や画像解析技術の発達により、生産農学をはじめ、さまざまな研究分野でドローンを用いた植物の形質推定技術が開発されている。しかし、これまでの多くの研究では、水田やコムギ畑のような単一種を対象とした群落（プロット）レベルの形質推定を目的としており、個体レベルの形質を推定する手法はほとんど開発されていない。ドローン空撮による個体レベルの形質推定が難しい理由の一つが、雑草の存在である。雑草は、対象の植物と雑草の区別を難しくするため、画像解析上大きな問題となる。

　そこで、空撮画像から雑草と対象植物を自動で分割するアルゴリズム（WEIPS、図2）を開発することで、この問題を解決した。その上で、ドローン空撮画像から対象個体の3次元再構築を行い、個体ごとの草丈や容積、植被率など形質を自動で推定する手法を開発した。加えて、これまで定量化の難しかった「植物体の輪郭」を推定・比較する手法を考案した。本手法の有効性を検証するために東京大学生態調和農学機構の圃場で栽培されたキクイモ60株をモデルとして解析したところ、対象植物と雑草や土壌は精度よく領域分割されており、推定された植物の草丈は地上で人が実測したものと高い相関を示した（図3）。

　今後、個体ごとの形質データが必要となる生態学・園芸学・林学などの幅広い植物科学分野への応用が期待される。


図2　新しい雑草除去アルゴリズムの概要
図3　空撮画像から推定した草丈と人力で測定した草丈の関係

▼発表内容など詳細：研究成果（東京大学大学院 農学生命科学研究科・農学部）
https://www.a.u-tokyo.ac.jp/topics/topics_20201020-1.html

発表雑誌

雑誌名 ：Ecology and Evolution
論文タイトル ：Field-based individual plant phenotyping of herbaceous species by unmanned aerial vehicle
著者 ：Wei Guo*, Yuya Fukano, Koji Noshita, Seishi Ninomiya（*責任著者）
DOI番号 ：10.1002/ece3.6861