「穂」の自動検出大規模データベース 農研機構と東京大学など2020年8月25日
農研機構と東京大学は、7カ国、9研究機関の研究者らとの協力のもと、「穂」を自動検出するための大規模なデータベースを作成した。
ほ場での画像取得には様々な方法がある。手動による低コストな方法(A)、ロボット(B)、ガントリー(C)、懸垂ケーブル式(D)など。
近年、最新の情報科学を駆使した研究開発が世界中で行われ、「目視」で行っていた従来のような小麦の穂数調査も、自動計測への移行に向けた複数の研究成果が挙がっている。しかし、それらの多くはわずかな実験データをもとに穂を検出するモデルを使っており、異なる栽培条件や品種に対する汎用性がなかった。
穂の認識はそもそも、観察条件や品種の違い、育成ステージ、穂の向きなどにばらつきがあり、コンピュータを用いた研究分野でも難しい課題とされる。また、風によるぼやけの可能性など、正確な認識を阻害する要因も多い。
それら課題の克服に向け、今回の研究成果の発表者ら（郭威東大大学院農学生命科学研究科付属生体調和農学機構助教、石川吾郎農研機構次世代作物開発研究センター基盤領域上級研究員、長澤幸一農研機構北海道農業研究センター畑作物開発利用研究領域主任研究員）は、世界各国の研究者との協力により大規模で多様性に富み、ラベル付けされた小麦の穂画像データセット（プログラム処理されるデータの集合体）の構築を目標に開発に着手。
結果、フランスの作物研究所Arvalisと国立農学研究所、カナダのサスカチュワン大学、イギリスのロザムステッド試験場、スイスの連邦工学大学チューリッヒ校、中国の南京農業大学、オーストラリアの連邦科学産業研究機構とクイーンズランド大学の研究者が、それぞれの小麦栽培現場から11のデータセットを収集。
1枚につき約20～70個の小麦の穂を含む標準画像データを合計4698枚作成したという。
今回のデータセットにより農業および研究現場における遺伝子の機能解明などに役立つことが期待されている。
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