Kochi University
Faculty of Agriculture and Marine Sciences / IoP Collaborative Creation Center
Laboratory of Environmental Control
for Crop Production
高知大学 農林海洋科学部 / IoP共創センター
作物環境調節学研究室
研究方針
Research Statement
本研究室では、「作物の環境応答を科学的に解明し、持続可能で効率的な作物生産に貢献すること」を目標としています。
Our laboratory seeks to understand crop-environment interactions to enhance and optimize agricultural productivity.
研究の柱は「計測」と「解析」です。「計測」においては、露地や施設園芸の最前線で、環境要素・作物成長・収量などを多様な装置で精密に捉えます。生物固有の「揺らぎ」や現場ごとの「個別性」という課題に対し、綿密な実験計画と統計的手法でアプローチします。
「解析」においては、植物生理学や生態学の理論を基盤に、数値シミュレーションを駆使して「計測」データから普遍的な法則を導き出します。理論への深い洞察と、高度なプログラミング技術の両立を重視しています。
Our research is built on two pillars: Measurement and Analysis. In the measurement phase, we utilize advanced sensors and methodologies to monitor environmental factors, crop growth, and yield in both open fields and greenhouses. To overcome the inherent variability of biological systems, we prioritize meticulous experimental design and rigorous statistical analysis.
In the analysis phase, we extend ecophysiological theories through numerical simulations. Our goal is to derive universal principles from raw data, requiring both a deep understanding of plant science and proficiency in computational programming.
研究テーマ
Research topics
画像を用いた作物計測
Measurements of crop behavior using imaging sensors
定点カメラやスマートフォンで撮影した画像から、コンピュータビジョン技術を用いて作物の成長や環境応答を解析しています。葉面積指数（LAI）の推定や、開花・着果数の自動カウントなど、従来は手作業だった計測の自動化に取り組んでいます。これらの技術は、将来的な生育モニタリングや収量予測の精度向上に直結します。現在は、野外環境における光条件の変化や作物の重なりによる計測誤差の克服を主要な研究テーマとしています。
We employ computer vision technologies to extract critical phenotypic traits—such as Leaf Area Index (LAI) and flower/fruit counts—from images captured by stationary cameras and mobile devices. This data enables real-time monitoring of crop status and more accurate yield forecasting. Our current research focuses on overcoming challenges related to environmental noise and canopy non-uniformity to improve measurement precision in diverse field conditions.
個葉・個体群のガス交換計測
Gas exchange measurement of leaves and canopies
植物は葉の気孔を通じて、光合成（CO2の吸収）と蒸散（H2Oの放出）を行っています。この「ガス交換」を精密に計測することで、植物の健康状態や資源利用効率を評価できます。本研究室では、商用の光合成計測装置を用いた個葉レベルの分析に加え、大型の透明チャンバーを自作し、個体群（キャノピー）全体でのガス交換を計測しています。これにより、ミクロからマクロまでの生理応答を統合的に理解することを目指しています。
Crops perform photosynthesis and transpiration through their leaf surfaces—a process collectively known as gas exchange. By measuring changes in CO2 and H2O concentrations, we can estimate vital ecophysiological properties. In addition to leaf-level measurements using specialized instruments, we develop custom large-scale chambers to monitor gas exchange at the canopy level. These measurements provide insights into how entire plant populations respond to environmental shifts.
土壌物理性と作物成長との関係解析
Analysis of relationships between soil physical properties and crop growth
土壌の保水性、透水性、および物理的な硬さは、根の張りと作物の生育を左右する重要な因子です。最適なかん水管理（タイミングや量）は土壌の種類によって異なるため、理論と実験の両面から「作物のポテンシャルを最大限に引き出す土壌環境」を追求しています。自作の自動かん水システムなどを活用し、複雑な土壌・植物・大気の連続系における水分動態の解明に取り組んでいます。
Soil characteristics such as water retentivity, hydraulic conductivity, and mechanical resistance significantly influence root development and overall crop vigor. To maximize production, irrigation regimes must be tailored to specific soil physical properties. We investigate these relationships using custom-built automated irrigation systems, combining experimental data with theoretical models to define and create "ideal" soil environments for diverse crops.
作物個体群内の光透過・ガス交換のシミュレーション
Simulation of canopy-scale radiation transfer and gas exchange
光、温度、CO2濃度などの環境データを「入力」し、 個体群全体の光合成量や蒸散量を「出力」する数値モデルを構築しています。 これにより、「どの程度の遮光や加温が最適か」「蒸散量に見合った適切な水量はいくらか」といった、 栽培現場の意思決定を支援するシミュレーションが可能になります。
We develop digital models that simulate light interception and gas exchange within crop canopies. By inputting environmental variables such as solar radiation and humidity, the simulator estimates canopy-level productivity. This allows us to optimize greenhouse climate control and irrigation strategies in silico before implementing them in the field. Representing the 3D structure of the canopy accurately remains a key area of our investigation.
作物の成長シミュレーション
Simulation of crop growth
光合成で得られた炭水化物が、根・茎・葉・果実へどのように分配（転流）され、呼吸によって消費されるかを数式で記述します。実測データに基づくパラメータ設計を行うことで、コンピュータ上での「仮想的な作物の成長」を再現し、収穫時期の予測や最適な栽培管理法の策定に役立てています。各器官への分配規則を解明するため、日々実験データとの照合を繰り返しています。
Biomass accumulation is driven by the distribution of carbohydrates produced through photosynthesis. We construct simulation models that describe the translocation of these resources to various organs (roots, stems, leaves, and fruits). By refining these models with experimental data on respiration and storage, we can predict growth patterns and harvest timing with higher reliability.