葉身部デジタル画像を用いたイネ直播適応品種の簡易判別法の確立

利用叶片数字图像建立适合直播的水稻品种简易判别方法

• 批准号: 22925028
• 负责人: 若原 浩義
• 金额: $ 0.24万
• 依托单位: Kyoto University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Encouragement of Scientists
• 财政年份: 2010
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2010 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22925028/
• 关键词: 直播栽培; 葉面積; 初期生育性

〈研究目的〉直播栽培は,稲作の省力化の一つであるが,生育の初期から雑草との競合に晒されるため,直播品種には,雑草との競合に強い旺盛な初期生育性が求められる.直播品種の特徴として,初期の展開葉の一つひとつが幅広く大きいことが挙げられる.この形質は,光合成同化産物の生産性向上や遮光による雑草生育抑制などの効果が期待できる.本研究では,葉面積を初期生育性の選抜指標として利用することを目的として,葉身のデジタル画像を用いた初期生育性の簡易で安定的な評価方法の可能性について検討した.〈研究方法〉日本型品種群,多収性品種群,直播品種群の3群(各群、2品種)を供試した.これらの種子をポット式育苗箱に,1粒播きで播種し,播種後2週間目より葉面積,葉長,乾物重について調査した.葉面積は,播種後5週目と,完全展開した2～4葉をサンプリングし,5×5cmの基準マークとともにフラットベットスキャナーで葉身の画像データを取り込んだ.データ解析には東京大学岩田洋佳准教授が開発した画像解析ソフトウェアSHAPE ver1.2を用いた.葉長は,播種後2～5週目まで1週間おきに,同一株の2～4葉の節間から葉身先端までの葉長を測定した.乾物重は,播種後2～5週目まで1週間おきに,地際部から地上部をサンプリングし,乾燥機で乾燥後の重量を灘定した.〈研究成果〉本研究では,直播品種群の第2および3葉の葉面積が他の品種群と比べて有意に大きいことが明確に示された。一方,葉長では,直播品種群と他の品種群との間に明確な差が認められなかったことから、直播品種群は葉幅が広くなることにより幅広い葉面積をもつと考えられた.以上の結果から、幼苗期の葉身デジタル画像を用いて葉面積を測定し,直播品種に特徴的な幅広い葉を安定的かつ簡易に評価することができた.これらの成果は,品種育成における品種・系統の評価に有用であると考えられる.

〈Research purpose〉Direct seeding cultivation, labor-saving rice farming, early stage of growth, competition and sun-drying, direct seeding varieties, 雑The grass is competitive and strong, and the initial fertility is strong and vigorous. The live variety is special and the leaves are spreading in the early stage.挙げられる.この性は,The productivity of the photosynthetic assimilation product is upward,The light-shielding effect of the growth inhibitory effect of the grass is expected,できる.This study is,Ye Comments on the selection index of area and early fertility and the use of simple and stable image of leaf body and early fertility The possibility of 価method is determined.〈Research method〉Japanese type variety group, multi-harvest variety group, direct seeding variety group, 3 groups (each group, 2 varieties) are testedた.これらのseed をポット-type nursery boxに, 1 seed sowing, sowing, 2 weeks after sowing, leaf area, leaf length, dry matter weight, した.leaf Area, 5 weeks after sowing, fully expanded 2 to 4 leaves of をサンプリングし, 5×5cm standard マークとともにフラットベットスキャナーで叶身のportrait データをtake り込んだ.データ ANALYSIS には Professor Yoka Iwata of the University of Tokyo が开発した IMAGE ANALYSIS ソフトウェアSHAPE ver1.2を用いた.Leaf lengthは, 2~5 weeks after sowing, まで1 week おきに, same plant 2~4 leaves node Measuring the leaf length at the tip of the leaf body. Dry matter weight. 2 to 5 weeks after sowing. 1 week after sowing. Measuring the length of the leaf. Ground part. The weight of the above-ground parts after drying in the dryer is determined by the beach. 〈Research results〉This study is based on the results of this study. Sow variety group の 2nd および 3 leaves の leaf area が his の variety group と than べ て intentional に き い こ と が clear に Show さ れ た. One party, the leaf is long, the live variety group is different, the variety group is clear, the difference is clear, the difference is the same, the live product is Population leaf width が広くなることにより 広いleaf area をもつとtest えられた. The above results are から, seedling stage leaves The image of the body is determined by the leaf area of the leaf, and the live variety of the special leaf is stable and easy to evaluate.ることができた.これらのachievementは, breed breedingにおけるvariety・systemのreview価にusefulであると考えられる.

项目成果

イネ葉身のデジタル画像を用いた初期生育牲の診断法の確立

利用水稻叶片数字图像建立早期生长诊断方法

• 发表时间: 2011
• 作者: 榊原脩平・大谷巧;椎名雅人・山木勝;丹羽信彰;丹羽信彰;藤田喜久・川原剛・丹羽信彰・諸喜田茂充;丹羽信彰;丹羽信彰;丹羽信彰;Nobuaki Niwa;横山和人・林久喜・氏家清和・首藤久人・Pongthai THAIYOTIN;若原浩義
• 通讯作者: 若原浩義