講演詳細

T4. 樹木根の成長と機能[Development and function of tree roots]

日付	2025年3月21日
開始時刻	ポスター発表
会場名	学術交流会館（ロビー）
講演番号	PT4-4 （学生ポスター賞審査対象）
発表題目	深層学習を用いた自動抽出による１年間のヒノキ細根動態評価 Fine root dynamics for one year evaluated with automatic extraction using deep learning in Chamaecyparis obtusa
所属	名古屋大学
要旨本文	樹木細根は、養水分の吸収・輸送機能および土壌への有機物供給機能を有し、森林土壌における炭素循環に重要な役割を果たす。近年、細根動態の評価手法として深層学習を用いた細根自動抽出が注目されているが、森林土壌の異質性や技術の新しさから様々な調査地に対する細根抽出結果の性能比較と検討が必要とされている。本研究では細根自動抽出モデルARATAを使用し、幸田ヒノキ林の細根画像抽出に適した抽出モデルを提案することを目的とした。ARATAモデルに幸田ヒノキ林の細根撮影画像とそれらから細根を手抽出した正解画像を追加学習させることで幸田モデルの作成を行なった。学習には色味の調整などを施した4種の細根撮影画像を使用し、組み合わせにより7つの幸田モデルを作成した。各モデルの精度評価の指標にはダイス係数を用いた。精度評価の結果から最適なモデルを選択し1年間の細根撮影画像を解析した。本発表では細根解析したい調査地にARATAモデルを応用する際、効率的な学習法について検討した結果と考察を報告する。また自動抽出による1年間の細根動態評価を手抽出の評価と比較し、幸田ヒノキ林における長期細根動態解析の可能性を考察する。
著者氏名	○吉田陽向1 ・ 柳瀬亮太2 ・ 山形拓人3 ・ 吉江凛平1 ・ 谷川東子4 ・ 大橋瑞江3 ・ 池野英利5 ・ 平野恭弘2
著者所属	1名古屋大学理学部 ・ 2名古屋大学大学院環境学研究科 ・ 3兵庫県立大学環境人間学部 ・ 4名古屋大学大学院生命農学研究科 ・ 5福知山公立大学情報学部
キーワード	細根動態, スキャナ法, 深層学習, ヒノキ
Key word	Fine root dynamics, Scanner method, Deep learning, Chamaecyparis obstusa