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MicaSense社RedEdge-MXの活用事例:トリュフの特定

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MicaSense社RedEdge-MXの活用事例:トリュフの特定

こちらの記事はMicaSense社RedEdge-MXをトリュフの農園管理に使用した活用事例記事になります。

目次

 はじめに
 トリュフ育成の課題
 仮説検証
 プロジェクト開始
 結果

はじめに

トリュフは、オーク、ヘーゼル、ポプラ、ブナ、松の木の根によく見られる地下の子嚢菌類に属するキノコです。トリュフを含む地下生菌たちは樹木に養分を供給し、その見返りに糖を得るという、外生菌根共生と呼ばれる関係によって、養分循環と干ばつ耐性に重要な役割を果たします。

トリュフ育成の課題

野生ではトリュフの胞子は、豚、ミーアキャット、ハイイログマ、チャクマヒヒ、ネズミカンガルー属などの動物によって木の根に広がります。しかし、トリュフ農園ではプロセスはより複雑になります。樹木を植えた後、木が成熟するまで数年待ち、成熟すると栽培者は樹木の根の周りにトリュフの胞子を広げます。数年後、木の根元の周りに焦げたような円が現れた場合、それは強い菌根活動が起こっていることを意味します。植えてから約8年でトリュフは収穫の準備が整います。

冬にのみ収穫されるトリュフのプランテーションでは、約20年間毎年収穫できます。子実体は地下20cmで成長するため、トリュフの栽培者はこれまで犬の嗅覚を使ってトリュフを収穫する準備ができている場所を特定するように訓練してきました。しかし、犬を使わない他の同じように正確な方法があるとしたらどうでしょうか。

ハンガリーの農業画像分析およびドローンサービス会社であるAGRONは、収穫用のトリュフ成長木を特定する際に、マルチスペクトル画像がどれほど正確であるかをテストしました。

仮説検証

菌根との共生関係が樹木にとって有益であるという考えに基づいて、AGRONは収穫準備の整ったトリュフの子実体を備えた樹木は、菌根を持たない他の樹木と比較してより良い状態にある可能性が高いという仮説を提示しました。そして彼らはMicaSense社RedEdge-MXマルチスペクトルカメラを使用して、植えられた木の状態を監視することにしました。

プロジェクト開始

AGRONはハンガリーにあるプランテーションでテストしました。そこでは2018年に収穫準備が整ったスポットがハシバミの木の下に現れました。彼らはこの樹木をサンプルとして使用して、2019年のシーズンで可能性のあるスポットを見つけようとしました。

フィールドを撮影した後、AGRONはデータ処理をしてサンプルのマルチスペクトルプロファイルをプランテーションの残りの部分と比較しました。収集されたデータはオンラインプラットフォームのAGRONmapsと主成分分析(PCA)※1を使用して分析され、樹木を評価および並べ替えをしました(図1)。PCAはマップ上の3つのスポットに集中しているサンプルと同様の樹木のグループを示しました。3つのスポットのうち2つで成熟したトリュフが見つかり、3つ目は2020年に収穫の準備ができています。下の地図は、ハシバミの木が水色で、オークの木がピンク色で示されています。

※1:PCA(主成分分析): 主成分分析は、相関のある多数の変数から相関のない少数で全体のばらつきを最もよく表す主成分と呼ばれる変数を合成する多変量解析の一手法。

結果

RedEdge-MXは樹木のスペクトルシグネチャを区別し、その後収穫の準備ができていることを示す特性を持つ樹木を識別するための貴重なツールであることが証明されました。
将来的には、AGRONはこれらのモデルを使用してトリュフ農家が犬とそのコストを削減し将来の収穫を実行できるようにと考えています。

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株式会社ジェピコ 製品担当:斎藤
TEL:03-6362-4635
   ※上記電話番号はダイヤルインのため、担当者が対応できない場合もございます。
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E-mail:jepico_HSP@jepico.co.jp 

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