ケモメトリカル分光イメージング法による植物生育環境モニタリングシステムの確立

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本研究では分光画像と多変量解析を組み合わせた、新しい植物・植物資源のモニタリング手法の開発を目指し、一連の実験を行うものである。前年度まではクロロフィル蛍光誘導期現象に着目し、水ストレスに対するクロロフィル蛍光誘導期現象の変化の可視化を検討し、この結果を取りまとめた。本年度は、これらを踏まえ、植物の水分状態の把握に関する新たな手法として、ハイパースペクトラルイメージングの利用および熱画像の解析を試みた。植物中の水分状態を詳細に解析するため、新たにハイパースペクトラルイメージングを導入し、葉内の含水率分布を可視化する試みを行った。ライムポトスの葉を試料として用い、これを一定時間乾燥させ、調湿した。葉の乾燥過程においてハイパースペクトラルイメージ(1000nm-2500nm)および対応する重量を測定した。ハイパースペクトラルデータ抽出された吸収スペクトルを説明変量、含水率を目的変量としてPLS回帰分析により含水率予測モデルを構築したところ、高い精度で含水率を推定可能であることが示された。この含水率予測モデルを用いて、予測含水率のマッピングを行ったところ、得られた含水率画像によって葉内における含水率分布を詳細に表現することが可能であることが示されるとともに、乾燥過程における含水率の変化が部位によって違うことが判明した。また、新たに熱画像の併用によって水ストレスを可視化するために、熱画像の時間分解画像を取得し、これに多変量解析を導入する手法を考案した。この手法を用いて、同所的に生育するストレス耐性の異なる樹種の判別を試みた。