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J-GLOBAL ID：202202245069628985   整理番号：22A1143869

ハイスループット農作物表現型 現状と課題

High-throughput field crop phenotyping: current status and challenges

著者 (2件)： Ninomiya Seishi (Graduate School of Agriculture and Life Sciences, The University of Tokyo) ,  Ninomiya Seishi (Plant Phenomics Research Center, Nanjing Agricultural University)
資料名： Breeding Science  (Breeding Science)
巻： 72  号： 1  ページ： 3-18(J-STAGE)  発行年： 2022年 
JST資料番号： Y0311B  ISSN： 1344-7610  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 植物遺伝子型決定の急速な進歩と対照的に,植物表現型決定は植物科学のボトルネックと考えられている。これが,ハイスループット表現型決定(HTP)研究を推進し,その結果,フェノタイピング関連刊行物が急激に増加した。HTPの開発は,元々,制御環境下でのモデル植物種の屋内HTP技術としての使用を意図した。しかし,これはその後,圃場で作物に使用するHTPにシフトした。圃場でのHTPは,制御環境におけるHTPと比較して不安定な環境条件のため実施することがはるかに困難であるが,HTP技術の最近の進歩は,これらの困難を克服し,迅速,効率的,非破壊的,非侵襲的,定量的,反復的,客観的表現型決定を可能にした。最近のHTP開発は,高速計算資源とともに,機械学習,画像分析,三次元(3次元)再生,イメージセンサ,レーザセンサ,環境センサ,ドローンを含む,データ解析,センサおよびロボット技術によって加速してきた。本稿は,圃場での作物器官の検出と計数に加えて,主に,主要作物のキャノピーベース表現型,例えばキャノピーの高さ,キャノピー被覆率,キャノピーバイオマス,キャノピーストレス状況に焦点を当てた最近のHTP技術の概要を提供する。圃場HTPの今日の話題も提示し,続いて,実践的な育種計画でHTPを用いる割合が低いことに関して考察する。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *農作物 ,  *表現型 ,  *ニューラルネットワーク ,  イメージセンサ ,  画像処理 ,  映像 ,  スループット ,  高速度 ,  圃場 ,  植物被 ,  LIDAR ,  無人機
準シソーラス用語： SfM【画像処理】 ,  キャノピー【植物】 ,  ハイスループット ,  畳込みニューラルネットワーク ,  多視点画像

著者キーワード (7件)： キャノピー建築特性 ,  フィールドフェノタイピング ,  CNN ,  画像センサ ,  SfM-MVS ,  LiDAR ,  UAS

分類 (2件)： 作物栽培一般  (FC03010R) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L)

引用文献 (180件)：

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• Asaari, M.S.M., S. Mertens, S. Dhondt, D. Inzé, N. Wuyts and P. Scheunders (2019) Analysis of hyperspectral images for detection of drought stress and recovery in maize plants in a high-throughput phenotyping platform. Comput Electron Agric 162: 749-758.

タイトルに関連する用語 (4件)： ハイスループット ,  農作物 ,  表現型 ,  現状