著者の所属・活動拠点の国は、中国です。

掲載誌：Plants

ライセンス: CC BY　対象: 公開論文　確認元: OpenAlex

研究の目的

ダイズの群落（畑で茂った株の集まり）は、上の葉と下の葉で状態が異なることがあります。そのため、葉の緑色の濃さを示すSPAD値（葉緑素計で測る、葉のクロロフィル量の目安となる値）は、群落のどの高さで測るかによって、群落の光の反射を細かい波長ごとに測ったハイパースペクトルデータとの関係が変わり、推定の精度にも差が出る可能性があります。研究チームは、測る高さによる分光データとの関係の違いを明らかにし、どの測り方のSPAD値が分光データから予測しやすいかを比べることを目指しました。

何を、どのように調べたか

研究チームは2022年と2023年に、中国陝西省楊凌のダイズ畑で開花期に野外試験を行いました。かんがい量と窒素施肥量を組み合わせた9通りの条件と、かんがいをしない対照区を設けました。20の固定区画から、株ごとのSPAD値と群落の反射スペクトルの組を合計120組得ています。推定する対象として、上層の葉のSPAD値、下層の葉のSPAD値、両者を同じ重みで平均した値の3つを用意しました。反射スペクトルには「分数階微分」という処理を施しました。これはスペクトルの変化の度合いを、1回や2回といった整数回の微分だけでなく、0.4回や1.2回のような中間の度合いでも取り出す手法です。処理後のスペクトルから、波長間の差を使う差分指数、土の影響を補正する土壌調整植生指数、両者を合わせた特徴量の3種類を作りました。これらを、ランダムフォレスト、サポートベクター回帰、誤差逆伝播ニューラルネットワークという3種類の機械学習モデルに入力し、3つの推定対象のあいだで予測性能を比べました。

主な報告結果

著者らによると、平均SPAD値は、スペクトルの入力とモデルの組み合わせ全体を通じて、おおむね高い予測精度を示しました。学習に使っていないデータで評価した決定係数（R2、1に近いほど予測が実測に合う）の最高値は、平均SPAD値で0.636、そのときの誤差の大きさを表すRMSEは2.450 SPAD単位でした。上層と下層のSPAD値では、R2の最高値がそれぞれ0.461と0.510にとどまりました。平均SPAD値のモデルは、データをグループに分けて行う検証を繰り返した場合や、一方の年のデータで作ったモデルをもう一方の年に当てはめる検証を両方向で行った場合にも、比較的良い性能を保ちました。たとえば土壌調整植生指数とランダムフォレストの組み合わせでは、繰り返し検証でR2が0.597±0.064、年をまたいだ検証では両方向でそれぞれ0.655と0.611でした。また、SPAD値と最も強く関係する微分の度合いや波長の組み合わせは推定対象ごとに異なり、上層では度合い0.4（相関係数の絶対値の最大0.737）、下層と平均では1.2（同0.733と0.810）でした。

この報告が示すこと

研究チームは、群落の分光データからSPAD値をどれだけ予測できるかは、どの高さの葉を測る対象とするかで変わると結論づけました。上層と下層の値を同じ重みで平均したものが比較的高く安定した予測性能を示したという評価は、今回の試験の範囲内でのものだと述べられています。著者らは、分光データでSPAD値を推定する際に群落の高さ方向の測り方が重要であることを強調し、開花期のダイズで測定の設計や分光による監視を考えるための根拠になるとしています。

※出版社のサイトから本文を取得できないため、本記事は原著論文の抄録だけで作成しています。

原著論文の著者・所属：Jinqi Wu（College of Water Resources and Architectural Engineering, Northwest A&F University, Yangling 712100, China; Xinjiang Research Institute of Agriculture in Arid Areas, Urumqi 830091, China）、Wangyang Li（College of Water Resources and Architectural Engineering, Northwest A&F University, Yangling 712100, China; Xinjiang Research Institute of Agriculture in Arid Areas, Urumqi 830091, China）、Shiqi Liu（College of Water Resources and Architectural Engineering, Northwest A&F University, Yangling 712100, China; Xinjiang Research Institute of Agriculture in Arid Areas, Urumqi 830091, China）、Wenting Hou（College of Water Resources and Architectural Engineering, Northwest A&F University, Yangling 712100, China; Xinjiang Research Institute of Agriculture in Arid Areas, Urumqi 830091, China）、Shuai Li（College of Water Resources and Architectural Engineering, Northwest A&F University, Yangling 712100, China; Xinjiang Research Institute of Agriculture in Arid Areas, Urumqi 830091, China）、Zijun Tang（College of Water Resources and Architectural Engineering, Northwest A&F University, Yangling 712100, China）、Ruiqi Du（College of Geomatics, Xi’an University of Science and Technology, Xi’an 710054, China）、Junsheng Lu（College of Water Resources and Architectural Engineering, Northwest A&F University, Yangling 712100, China; Xinjiang Research Institute of Agriculture in Arid Areas, Urumqi 830091, China）、Youzhen Xiang（College of Water Resources and Architectural Engineering, Northwest A&F University, Yangling 712100, China; Xinjiang Research Institute of Agriculture in Arid Areas, Urumqi 830091, China）

※本記事は原著論文をもとに、日本語で要約・説明を加えた研究紹介です。 出典（原著論文）：Jinqi Wu, Wangyang Li, Shiqi Liu, et al. Retrieval of Soybean SPAD at Different Vertical Canopy Scales Based on Fractional-Order Derivatives and Spectral Indices. Plants（出版社：Multidisciplinary Digital Publishing Institute） 2026-09-30. DOI: 10.3390/plants15192998. 原著ライセンス：CC BY.