WO2016084452A1 - 近赤外光を用いた樹木の種子選別方法 - Google Patents

近赤外光を用いた樹木の種子選別方法 Download PDF

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WO2016084452A1
WO2016084452A1 PCT/JP2015/075168 JP2015075168W WO2016084452A1 WO 2016084452 A1 WO2016084452 A1 WO 2016084452A1 JP 2015075168 W JP2015075168 W JP 2015075168W WO 2016084452 A1 WO2016084452 A1 WO 2016084452A1
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seed
seeds
ratio
wavelengths
wavelength
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PCT/JP2015/075168
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English (en)
French (fr)
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真司 原
松田　修
章 上村
玄 宇都木
博順 飛田
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住友林業株式会社
国立大学法人九州大学
国立研究開発法人森林総合研究所
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    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
    • A01C—PLANTING; SOWING; FERTILISING
    • A01C1/00—Apparatus, or methods of use thereof, for testing or treating seed, roots, or the like, prior to sowing or planting
    • A01C1/02—Germinating apparatus; Determining germination capacity of seeds or the like
    • A01C1/025—Testing seeds for determining their viability or germination capacity
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
    • G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
    • G01N21/35—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light
    • G01N21/359—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light using near infrared light

Definitions

  • the present invention relates to a method for selecting seeds of conifers such as conifers, especially cypresses (cedar, cypress) and pineaceae using near infrared light.
  • conifers such as conifers, especially cypresses (cedar, cypress) and pineaceae using near infrared light.
  • container seedling production is required.
  • the selection is made in advance because of the high incidence of astringent seeds (sterils whose contents are not embryos) and immature seeds (including seeds that lack the contents), which are sterile seeds that lack germination ability. If sowing is not carried out, the germination rate is low, and it is impossible to produce efficiently by sowing one grain in a container.
  • Astringent seeds which are a kind of sterile seed, are significantly different from the seed seed coat in comparison with solid seeds, which are seeds having normal embryos. However, astringent varieties are not different from solid seeds in specific gravity and appearance.
  • Patent Documents 1 and 2 disclose a seed selection method using near-infrared light and a method using spectral data, respectively.
  • Patent Document 3 describes a seed selection method using seed germination and seedling rate as a selection factor.
  • Non-Patent Document 1 describes seed selection of cereals using a near-infrared hyperspectral image and chemometrics.
  • Patent Documents 1 and 2 and Non-Patent Document 1 must perform principal component analysis with complicated calculations.
  • application targets are limited to only rapeseed and cereal seeds, respectively.
  • Patent Document 2 it is necessary to perform treatment with water in advance, and the operation is complicated.
  • the method described in Patent Document 3 is not a method for separating solid seeds and sterile seeds.
  • the present invention provides a method for discriminating whether a certain coniferous seed is a solid seed by a non-destructive operation and selecting a solid seed from a seed group in which a solid seed and a sterile seed are mixed. Aimed to do.
  • the present inventors have conducted intensive research focusing on the possibility of selecting and removing sterile seeds by nondestructively detecting seed embryo components based on spectral characteristics in the infrared wavelength region. As a result, it has been found that there is a possibility that a solid seed, which is a seed having a normal embryo, can be detected with high accuracy by a certain index, and the present invention has been completed as a result of further research.
  • the present invention relates to at least the following invention: [1] Identify only coniferous seeds with normal embryos from a mixture of coniferous seeds with normal embryos and coniferous seeds of the same species without normal embryos, including the following steps: How to sort conifer seeds: (A) The seed is irradiated with near-infrared light, the spectrum of the near-infrared light reflected from the seed is measured, and reflectance data at each wavelength is obtained; (B) extracting reflectance data for the seeds at two specific wavelengths in the range of 750-2200 nm; (C) calculating the ratio of the extracted reflectivity for each offspring; and (d) the two specified specific values for determining that the ratio calculated in (c) is a seed with a normal embryo.
  • the two specific wavelengths and wavelengths different from the two specific wavelengths are wavelengths in the range of about 1580 nm to about 1650 nm, about 1700 nm to about 1790 nm, and about 1800 nm to about 2100 nm, respectively [12] ] Method.
  • the conifer is a cypress plant or a pine plant, and the two specific wavelengths and wavelengths different from the two specific wavelengths are about 1600 nm to about 1650 nm, about 1700 nm to about 1790 nm, and about 1950 nm to about 1950 nm
  • the two specific wavelengths and wavelengths different from the two specific wavelengths are 1622 nm, 1772 nm, and 1981 nm, or 1645 nm, 1727 nm, and 1997 nm.
  • the conifer is a larch plant, and the two specific wavelengths and the wavelengths different from the two specific wavelengths are about 1580 nm to about 1620 nm, about 1700 nm to about 1750 nm, and about 1850 nm to about 1910 nm, The method according to [13] above. [17] The method according to [16] above, wherein the two specific wavelengths and wavelengths different from the two specific wavelengths are 1600 nm, 1734 nm, and 1891 nm.
  • a method for determining whether a particular conifer seed has a normal embryo comprising the following steps: (A) The seed is irradiated with near-infrared light, the spectrum of the near-infrared light reflected from the seed is measured, and reflectance data at each wavelength is obtained; (B) extracting reflectance data for the seed at two specific wavelengths in the range of 750-2200 nm; (C) calculating the ratio of the extracted reflectivity for each offspring; and (d) the two specified specific values for determining that the ratio calculated in (c) is a seed with a normal embryo.
  • the ratio of the seed having a normal embryo tends to be larger than the threshold, the seed having the ratio larger than the threshold is identified as a seed having a normal embryo.
  • the method of the present invention by using the reflectance ratio of two wavelengths, seed selection of coniferous plants such as cypress plants and pine plants including cedar and cypress, that is, extraction of solid seeds can be performed.
  • coniferous plants such as cypress plants and pine plants including cedar and cypress
  • a low-cost camera as a near-infrared camera that is used, and to obtain the obtained reflectance. There is no need to perform complicated calculations in data analysis, and it is convenient.
  • the present invention contributes to low-cost container production by eliminating the trouble of sowing a plurality of seeds and thinning them later, and the trouble of replanting from the germination bed, like conventional seedlings of seedlings. Is expected to do.
  • the frequency distribution range of the relative reflectance (R 1734 / R 1854 ) values of the solid seed, astringent seed, and immature seed are clearly different at about 0.95. It is a histogram used when larch (produced in Yamanashi Prefecture) shown in Examples is selected by the method of the present invention using two wavelengths. It is shown that the distribution range of the frequency of the relative reflectance (R 1734 / R 1854 ) value of the solid seed and the immature seed is different at about 1.0075. It is a histogram used when larch (produced in Nagano Prefecture) shown in Examples is selected by the method of the present invention using two wavelengths.
  • the distribution range of the frequency of the relative reflectance (R 1734 / R 1854 ) value of the solid seed and the immature seed is different at about 1.0075. It is a histogram used when selecting the Guimatsu (produced in Hokkaido) shown in the Examples by the method of the present invention using two wavelengths. It is shown that the distribution range of the frequency of the relative reflectance (R 1734 / R 1854 ) value of the solid seed and the immature seed is different at about 1.0025. It is a figure which shows the example of the result of having added and analyzed the reflectance data about the larch (produced in Yamanashi Prefecture) shown in the Example.
  • the vertical axis represents the number, and the horizontal axis represents the angle ⁇ [unit: °] (the same applies to FIGS. 16B and C and FIGS. 17A to 17C).
  • the wavelengths used are 1637.11 nm, 1734.40 nm and 1853.75 nm.
  • the threshold was calculated to be 135.62 °.
  • the vertical axis represents the number, and the horizontal axis represents the angle ⁇ (an angle formed by three reflectance data points. Unit: °). It is a figure which shows the example of the result of having added and analyzed the reflectance data about the larch (produced in Nagano Prefecture) shown in the Example.
  • the wavelengths used are 1637.11 nm, 1734.40 nm and 1853.75 nm.
  • the threshold was calculated to be 135.62 °. It is a figure which shows the example of the result of having added and analyzed the reflectance data about Guimatsu (from Hokkaido) shown in the Example.
  • the wavelengths used are 1637.11 nm, 1734.40 nm and 1853.75 nm.
  • the threshold was calculated to be 135.62 °. It is a figure which shows another example of the result of having added and analyzed the reflectance data about the larch (produced in Yamanashi Prefecture) shown in the Example.
  • the wavelengths used are 1599.69 nm, 1734.40 nm and 1890.77 nm.
  • the threshold was calculated as 202.86 °. It is a figure which shows another example of the result of having added and analyzed the reflectance data about the larch (produced in Nagano Prefecture) shown in the Example. The wavelengths used are 1599.69 nm, 1734.40 nm and 1890.77 nm. The threshold was calculated as 202.86 °. It is a figure which shows another example of the result of having added and analyzed the reflectance data about Guimatsu (from Hokkaido) shown in the Example. The wavelengths used are 1599.69 nm, 1734.40 nm and 1890.77 nm. The threshold was calculated as 202.86 °.
  • the present invention includes the following steps, and includes conifer seeds having normal embryos from a mixture of conifer seeds having normal embryos and conifer seeds of the same species not having normal embryos.
  • the term “germinated seed” refers to a seed having a normal embryo formed and having germination ability
  • solid seed refers to all seeds having a normal embryo. Since germination may be suppressed by dormancy or the like, having a normal embryo does not guarantee that it will germinate after sowing. In other words, solid seeds include seeds in which embryos are formed but have no germination ability (FIG. 1).
  • sterile seed means a seed that does not have a normal embryo and lacks germination ability.
  • the term “astringent species” refers to seeds in which the normal embryos are not formed (that is, sterile seeds), in which dark brown hard contents (yani) are accumulated, and seeds lacking the contents Or seeds that are not fully developed even if they have embryos (also referred to as “immature seeds”) (FIG. 1).
  • the numerical value of the wavelength may be expressed by a numerical value up to the second decimal place, or may be expressed by an integer numerical value rounded to the first decimal place, depending on how these numerical values are expressed. The method is not different due to the difference between the numerical values, and the results obtained are substantially the same.
  • Astringent seeds a kind of sterile seeds that are a major cause of reduced germination rate, contain components inside the seed coat (stored lipid components), although there are no differences in weight, specific gravity, or appearance compared to solid seeds. The ratio is different. More specifically, the astringent species accumulates brown and brown hard contents at the site where white soft embryos are formed in the solid seed (FIG. 2). It is presumed that at least the stored lipid components in the cedar and cypress seeds are rich in triglycerides. On the other hand, the infrared spectroscopic characteristics of a living tissue are characteristic depending on the chemical components of the constituent substances of the living body.
  • the present invention is also suitably applied to tree species (for example, Pinaceae) in which relatively many immature seeds are generated.
  • the infrared spectroscopic characteristics of the biological tissue are characteristic depending on the chemical components constituting the tissue.
  • Near infrared light which has a relatively high energy level among infrared light, is less absorbed by substances compared to longer-wave far-infrared and mid-infrared light. It is suitable for non-destructive measurement of components of living tissue. Further, since it has high permeability to living tissue, it is advantageous in diagnosing an internal state that is not apparent on the surface.
  • a threshold value of the reflectance ratio which is a reference value indicating that the seed is a solid seed.
  • the threshold value may be determined, for example, from a numerical value within a numerical range of about 0.5 to about 2.0 according to the purpose of selection and the required accuracy. For example, in Japanese cedar and Japanese cypress, it is clear in this specification that the threshold value may be about 0.6 to 1.7 depending on the wavelength of near-infrared light.
  • the threshold value serving as a reference is set higher.
  • the threshold is set low.
  • the threshold value can be set by the following method. Irradiate a plurality of coniferous seeds (more preferably, usually about 30 or more, preferably about 50 or more, more preferably 100 or more) with a continuous wavelength light source such as a halogen light source.
  • a hyperspectral image including spectral information in the near infrared region is taken.
  • reflection spectrum information is extracted from all pixels corresponding to each seed, and an average value of the reflection spectrum information is used as a representative value of the reflection spectrum of each seed.
  • the seeds whose reflection spectra were measured were dissected and visually judged whether they were solid seeds or sterile seeds.
  • the reflection spectra of the solid seeds and the sterile seeds were compared, and solid seeds and / or fertile seeds were compared.
  • the wavelength range showing the pattern of reflectance change characteristic of one of the seeds is identified.
  • a threshold (range) as a suitable index for the tree species is determined.
  • Spectral characteristics of biological tissues can be measured (measured) together with coordinate information (images) by using a hyperspectral camera, which is a type of remote sensor, in addition to being able to measure points with an optical fiber spectrometer. (Area measurement). For measurement, it is necessary to select a device that exhibits high detection sensitivity in the target wavelength range.
  • an infrared detector such as a CCD, CMOS, HgCdTe (MCT), Type II superlattice (T2SL), etc.
  • a device equipped with can be used.
  • the solid seed and the sterile seed are markedly different at a specific wavelength region where the shape of the graph exists. That is, for example, normal seeds of cedar and cypress show a downward convex shape at a wavelength slightly larger than 1700 nm and an upward convex shape pattern at a wavelength slightly larger than 1850 nm, for example (FIG. 3A).
  • the seed has an M-shaped pattern centered around the wavelength range from about 1600 nm to about 1900 nm, which has a minimum value in the vicinity of about 1720-1760 nm (FIG. 3A).
  • the numerical value (ratio) obtained by dividing the reflectance value around 1720-1760 nm by the reflectance value around 1840-1870 nm is almost the same for the full seeds.
  • Most of the seeds of sterile seeds are 1.0 or more. Therefore, the ratio can be used as a numerical index that reflects the difference in the reflection spectrum between the solid seed and the sterile seed.
  • the threshold value it is possible to identify seeds whose ratio is equal to or less than the threshold value as solid seeds. It is preferred to select about 1734 nm and about 1854 nm, respectively, as the two specific wavelengths in this case.
  • the wavelength range of 1720-1760 nm and 1840-1870 nm are selected as the wavelength range showing different reflection spectrum patterns in the solid seed and the sterile seed, but the wavelength range or wavelength used in the present invention is exemplified above
  • the wavelength range is not limited, and any wavelength range or wavelength may be used as long as at least one of the two specific wavelengths is selected from the range of about 1720 nm to about 1760 nm.
  • the wavelengths can be about 1734 nm and about 1637 nm, respectively.
  • the above threshold may be set arbitrarily according to the type of tree. For each of the solid seed and the sterile seed, the frequency distribution of the ratio is analyzed, and two ranges of the ratio value with the highest appearance frequency are specified. Then, a value between the two ranges, for example, an approximately intermediate value, is set as a threshold value, and the ratio that divides the two distribution areas into almost equal parts is set as a threshold value. Seeds whose ratio is less than or equal to the threshold can be identified as solid seeds that can germinate. As described above, the threshold value may be varied depending on the purpose by increasing or decreasing the threshold value.
  • step (a) all seeds of the target seed group are irradiated with near infrared light, the spectrum of near infrared light reflected from the seed is measured, and reflectance data at each wavelength is obtained.
  • the two specific wavelengths used in step (b), ie the step of extracting the reflectance data at two specific wavelengths in the range of 750-2200 nm for all the above seeds are for example M-shaped as described above. It can be selected from a range in which the minimum value and the maximum value are shown for the shape graph portion, and the change rate of the slope is gentle for the other ⁇ -shaped graph portion.
  • One wavelength is preferably selected from the lipid absorption wavelength range of about 1720 to about 1760 nm.
  • the other wavelength may be a wavelength in the vicinity of the absorption wavelength region of the lipid, and the other wavelength is preferably selected from the range of 1250 to 1760 nm and 1840 to 2200 nm, and from the range of 1720 to 1760 nm and 1840 to 1870 nm. It is more preferable to choose. Choosing a wavelength from these wavelength ranges is particularly preferred for cedar and cypress, and the method of the present invention is particularly preferred for cedar and cypress where the wavelengths are about 1734 nm and about 1854 nm, respectively.
  • Step (c) is a step of calculating the ratio of the extracted reflectance for each child.
  • the ratio calculated in (c) is a threshold value of a ratio of reflectance at the two specific wavelengths for determining that the seed has a normal embryo, that is, a solid seed.
  • the ratio when the ratio tends to be less than or equal to the threshold value in the solid seed, the seed having the ratio is equal to or less than the threshold value is identified as a solid seed, and (ii) the ratio is the threshold value in the full seed If there is a tendency to be larger, seeds whose ratio is greater than the threshold are identified as solid seeds.
  • Each of the above (i) and (ii) can be converted to each other by exchanging the denominator and the numerator when calculating the ratio.
  • the threshold value of about 1 shown for cedar or cypress is a ratio obtained by dividing the reflectance value around 1720 to 1760 nm by the reflectance value around 1840 to 1870 nm. Whereas most of the seeds are less than 1.0, in the case of sterile seeds, the ratio is 1.0 or more. Thus, the ratio of sterile seeds tends to be less than 1.0.
  • the said threshold value is set to about 1 in a cedar or a cypress, it is as above-mentioned that the said threshold value may be set according to the kind of tree.
  • part from the wavelength site
  • the method of the present invention can be used not only for all conifer species, but also for the production of conifers.
  • coniferous trees include cypress and pine family plants.
  • the method of the present invention is preferably applied to cypress plants, particularly cedar or cypress, because the efficiency of selection of solid seeds is particularly high.
  • the method of the present invention is also preferably applied to a pine family plant. Examples of such a pine family plant include pines such as red pine, larch such as larch and pine, fir such as todomatsu, and spruce such as spruce. Is done.
  • the seed selection method of the present invention further includes adding and analyzing reflectance data at a wavelength different from the two specific wavelengths (hereinafter also referred to as “wavelength C”). This is preferable because the selection result is more robust against disturbance caused by the incident.
  • wavelength B two wavelengths
  • Wavelength A two wavelengths
  • Wavelength C Select Yes.
  • points A, B, and C are plotted as x-coordinates of -1, 0, 1 and y-coordinates as reflectances at wavelengths A, B, and C, respectively. To do.
  • the seeds are to be selected by evaluating the angle ⁇ at the triangle B formed by these three points A, B, and C.
  • wavelength A ⁇ wavelength B ⁇ wavelength C or wavelength A> wavelength B> wavelength C may not be satisfied.
  • the angle ⁇ is smaller in the solid seed than in the sterile seed (FIG. 9).
  • the two specific wavelengths and wavelengths different from the two specific wavelengths are wavelengths in the range of about 1580 nm to about 1650 nm, about 1700 nm to about 1790 nm, and about 1800 nm to about 2100 nm, respectively. Therefore, it is preferable because the accuracy of sorting can be improved as compared with the method using two wavelengths.
  • the two specific wavelengths and the wavelengths different from the two specific wavelengths are in the range of about 1600 nm to about 1650 nm, about 1700 nm to about 1790 nm, and about 1950 nm to about 2100 nm.
  • the two specific wavelengths and wavelengths different from the two specific wavelengths are 1622 nm, 1772 nm and 1981 nm, or 1645 nm, 1727 nm and 1997 nm.
  • the method is more preferred.
  • the combination of 1622 nm, 1772 nm and 1981 nm is particularly suitable for cedar
  • the combination of 1645 nm, 1727 nm and 1997 nm is particularly suitable for cypress.
  • the two specific wavelengths and wavelengths different from the two specific wavelengths are wavelengths of about 1580 nm to about 1620 nm, about 1700 nm to about 1750 nm, and about 1850 nm to about 1910 nm.
  • the method of the present invention is preferable, and the two specific wavelengths and wavelengths different from the two specific wavelengths are 1600 nm, 1734 nm, and 1891 nm, and more preferable.
  • the present invention also provides a method for discriminating whether a certain conifer seed has a normal embryo, that is, a solid seed, including the following steps.
  • a method for discriminating whether a certain conifer seed has a normal embryo, that is, a solid seed including the following steps.
  • Such a method can be used when the purpose is not to select solid seeds.
  • A) The seed is irradiated with near-infrared light, the spectrum of the near-infrared light reflected from the seed is measured, and reflectance data at each wavelength is obtained;
  • Example 1 Measurement and analysis of reflectance of cedar and cypress seeds [Material] As materials, we used cedar and cypress seeds stored at the Forest Research Institute, and cedar seeds stored at Shimane Prefectural Mountainous Area Research Center.
  • a halogen light source when measuring reflectivity at wavelengths from 400 nm to 980 nm, two commercially available (manufacturer name unknown) 250 W projectors, when measuring reflectivity at wavelengths from 1250 nm to 2500 nm, manufactured by Iwasaki Electric Co., Ltd., J110V100W / S 2 lamps)
  • Hyperspectral camera for irradiation measurement (Thermis Vision, VNIR-200R for wavelengths from 400 nm to 980 nm, SWIR from Emerging Technologies, for wavelengths from 1250 nm to 2500 nm -200R) was used.
  • a threshold value of the reflectance ratio which is a reference value indicating that it is a solid seed, was determined. This step is not necessarily a step required in the method of the present invention, and knowledge in the prior art may be used as appropriate.
  • Cedar and cypress seeds were uniformly irradiated with light from a halogen light source, and a hyperspectral image including spectral information in the near infrared region was taken.
  • a hyperspectral image including spectral information in the near infrared region was taken.
  • reflection spectrum information was extracted from all pixels corresponding to each seed. The average value was used as the representative value of the reflection spectrum of each seed.
  • the seed from which the reflection spectrum was measured was dissected, and it was visually determined whether the seed was a solid seed or a sterile seed.
  • An index that considers three wavelengths (hereinafter sometimes referred to as ASQI (Angular Seed Quality Index)) is an index that considers only two wavelengths (hereinafter referred to as RSQI (Ratio-based Seed Quality Index)). Robust against it.
  • ASQI Angular Seed Quality Index
  • RSQI Raster Seed Quality Index
  • the seeds counted as “other non-germinated seeds” in both tables include both “the immature seeds were mistakenly selected as solid seeds” and “the correctly selected solid seeds did not germinate”. include. It was considered possible to select solid seeds for other tree species by the same method.
  • the range of reference the relative reflectance of the reflectance (R 1734 / R 1854) possible value of 1854nm was confirmed beforehand distinctly different in enhancing seed and sterility seeds.
  • the frequency of relative reflectance (R 1734 / R 1854 ) values for solid seeds and astringent varieties clearly differed from about 0.98 (FIG. 10), and that for cypresses Was clearly different at about 0.95 (FIGS. 11 and 12).
  • immature seeds were the same as astringent seeds. Therefore, R 1734 / R 1854 can be used as an index for separating solid seeds and sterile seeds for cedar and cypress, and the threshold values for the respective tree species were about 1 and about 0.95.
  • the spatial distribution was visualized by calculating the ASQI value at all coordinates on the hyperspectral image.
  • the ratio (area ratio) of the number of pixels exhibiting an ASQI value below the threshold to the total number of pixels corresponding to the seed the relationship between the threshold and the area ratio in the cedar and hinoki seeds was analyzed. In other words, it was confirmed that the optimum value ranges of the threshold value and the area ratio were almost the same. That is, it became clear that it is possible to distinguish between solid seeds and sterile seeds considering not only the representative values of RSQI and ASQI but also the spatial distribution.
  • Example 2 Measurement and analysis of reflectivity of larch seeds
  • larch seeds from Yamanashi Prefecture and Guimatsu from Hokkaido, which were stored at the Forest Research Institute, and larch seeds from Nagano Prefecture Forestry Research Center. The equipment used was the same as that used in Example 1.
  • the threshold value of the reflectance ratio which is a reference value indicating that it is a solid seed, was determined using two or three wavelengths by the same method as the method in Example 1.
  • the wavelengths of 1734.40 nm and 1853.75 nm are used, and the relative reflectance (R 1734 / R 1854 ) of the solid seed and the immature seed has a distribution range of the frequency of the solid seed and the immature seed.
  • the value of the changing relative reflectance was obtained.
  • a lower wavelength of 1637.11 nm or 1599.69 nm is used in combination with wavelengths of 1734.40 nm and 1853.75 nm or wavelengths of 1734.40 nm and 1890.77 nm, respectively.
  • the value of the angle ⁇ at which the frequency distribution range of immature seeds changes was obtained, and the degree of improvement in the accuracy of selecting solid seeds was evaluated.
  • the ratio of germinated seeds after selection for Hokkaido pine is 91.2% when the threshold is 202.86 °, and when three wavelengths of 1637.11 nm, 1734.40 nm, and 1853.75 nm are used.
  • the accuracy was equivalent and good (Table 9, FIG. 17C).
  • the method of the present invention can be suitably applied to tree species such as a pine family plant in which a relatively large number of immature seeds are generated.
  • the present invention greatly contributes to the development of forestry and related industries.

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Abstract

　以下の工程を含む、正常な胚を持つ針葉樹の種子と正常な胚を持たない同一種の針葉樹の種子が混在している中から、正常な胚を持つ針葉樹の種子のみを特定して選別する、針葉樹の種子の選別方法：　（ａ）上記種子に近赤外光を照射し、該種子から反射される近赤外光のスペクトルを測定し、各波長における反射率のデータを取得する；　（ｂ）７５０～２２００ｎｍの範囲内にある、２つの特定の波長における反射率のデータを、上記種子について抽出する;　（ｃ）前記抽出した反射率の比を各種子について計算する；及び　（ｄ）（ｃ）において計算した前記比を、正常な胚を持つ種子であると判定するための、前記２つの特定の波長における反射率の比の閾値と比較し、（i）前記比が正常な胚を持つ種子において前記閾値以下である傾向がある場合には、前記比が前記閾値以下である種子を正常な胚を持つ種子として特定し、（ii）前記比が正常な胚を持つ種子において前記閾値より大きい傾向がある場合には、前記比が前記閾値より大きい種子を正常な胚を持つ種子として特定する。

Description

近赤外光を用いた樹木の種子選別方法
　本発明は近赤外光を用いた、針葉樹、とくにヒノキ科植物(スギ、ヒノキ)及びマツ科植物といった針葉樹の種子選別方法に関する。
　低コスト造林のための伐採後にすぐ植える一貫作業システムにおいては、コンテナ苗の生産が必要である。
　種子を用いたコンテナ苗の生産では、種子をコンテナに直接播種して育苗する方法と、コンテナ外の播種床などに播種して発芽させた幼苗を移植して育苗する方法がある。
　しかしながら樹木では発芽能を欠く不稔種子である渋種(内容物が胚ではなくヤニである種子)や未熟種子(内容物を欠く種子であるシイナを含む)の発生頻度が高いため予め選別をせずに播種を行うと発芽率が低く、コンテナへの１粒播種による効率的な生産はできないのが現状である。このことは、日本における重要な造林樹種であるスギ・ヒノキにも当てはまる。
　不稔種子の一種である渋種は、正常な胚を持つ種子である充実種子と比較して、種皮より内側の成分が大きく異なっている。しかし、渋種は充実種子と比重及び外見上の相違はない。
　ところで種子の比重による選別は広く用いられており、シイナを除去することはできる。しかしながらスギ・ヒノキ等に特徴的な渋種は、前記のとおり充実種子と比重に違いがないため、比重による選別によって除去することはできない。
　このような背景の下、種子を選別する手法として、特許文献１及び２には、それぞれ近赤外光を用いた種子選別手法及びスペクトルデータを用いる手法が開示されている。特許文献３には種子の発芽勢や成苗率を選別要因とする種子の選別方法についての記載がある。
　また非特許文献１には、近赤外ハイパースペクトル画像とケモメトリクスによる穀類の種子選別について記載されている。
特開平１０－２５７８０３号公報 米国特許２００４／００５５２１１号明細書 国際公開第２０１３－１３３１７１号パンフレット
McGoverin, C.M. et al.. Characterisation of non-viable whole barley, wheat and sorghum grains using near-infrared hyperspectral data and chemometrics, Anal Bioanal Chem. 2011, 401(7):2283-9.
　しかしながら、特許文献１～２及び非特許文献１に開示されている手法においては、いずれも複雑な計算を伴う主成分分析を行わなければならない。また、特許文献１及び非特許文献１に記載の方法においては、それぞれ適用対象が菜種及び穀物の種子のみに限られる。
　特許文献２に記載の手法においては、予め水による処理を行う必要があり、操作が煩雑である。また特許文献３に記載の方法は充実種子と不稔種子とを分別する方法ではない。
　上記背景の下、本発明は、非破壊的な操作により、ある針葉樹の種子が充実種子であるかを判別し、充実種子と不稔種子が混在した種子群から充実種子を選別する方法を提供することを目的とした。
　上記課題に鑑み本発明者らは、赤外波長域における分光特性に基づき、種子の胚成分を非破壊的に検知することによる不稔種子の選別・除去の可能性に着目し鋭意研究を行ったところ、ある指標により正常な胚を有する種子である充実種子を高確度に検出できる可能性があることを見出し、さらに研究を進めた結果本発明を完成するに至った。
　すなわち本発明は、少なくとも以下の発明に関する：
　[１]以下の工程を含む、正常な胚を持つ針葉樹の種子と正常な胚を持たない同一種の針葉樹の種子が混在している中から、正常な胚を持つ針葉樹の種子のみを特定して選別する、針葉樹の種子の選別方法：
　（ａ）上記種子に近赤外光を照射し、該種子から反射される近赤外光のスペクトルを測定し、各波長における反射率のデータを取得する；
　（ｂ）７５０～２２００ｎｍの範囲内にある、２つの特定の波長における反射率のデータを、上記種子について抽出する; 
　（ｃ）前記抽出した反射率の比を各種子について計算する；及び
　（ｄ）（ｃ）において計算した前記比を、正常な胚を持つ種子であると判定するための、前記２つの特定の波長における反射率の比の閾値と比較し、（i）前記比が正常な胚を持つ種子において前記閾値以下である傾向がある場合には、前記比が前記閾値以下である種子を正常な胚を持つ種子として特定し、（ii）前記比が正常な胚を持つ種子において前記閾値より大きい傾向がある場合には、前記比が前記閾値より大きい種子を正常な胚を持つ種子として特定する。
　[２]針葉樹がヒノキ科植物又はマツ科植物である上記［１］に記載の方法。
　[３]針葉樹がヒノキ科植物であり、ヒノキ科植物がスギ又はヒノキである上記［２］に記載の方法。
　[４]針葉樹がマツ科植物であり、該マツ科植物がマツ類、カラマツ類、モミ類又はトウヒ類である上記［２］に記載の方法。
　[５] ２つの特定の波長の少なくとも１つが約１７２０ｎｍ～約１７６０ｎｍの範囲から選ばれる、上記［１］～[４]のいずれかに記載の方法。
　[６]２つの特定の波長がそれぞれ約１７２０～約１７６０ｎｍ及び約１８４０～約１８７０ｎｍの範囲から選ばれる、上記［５]に記載の方法。
　[７]２つの特定の波長がそれぞれ約１７２０～約１７６０ｎｍ及び約１６２０～約１６５０ｎｍの範囲から選ばれる、上記[５]に記載の方法。
　[８]２つの特定の波長がそれぞれ約１７３４ｎｍ及び約１８５４ｎｍである上記［６]に記載の方法。
　[９]２つの特定の波長がそれぞれ約１７３４ｎｍ及び約１６３７ｎｍである上記［７]に記載の方法。
　[１０] ２つの特定の波長が約１６２０ｎｍ～約１７６０ｎｍの範囲から選ばれる、上記［１］～[４]のいずれかに記載の方法。
　[１１］２つの特定の波長が約１７２０ｎｍ～約１８７０ｎｍの範囲から選ばれる、上記［１］～[４]のいずれかに記載の方法。
　[１２]前記２つの特定の波長とは異なる波長における反射率のデータを解析することをさらに含む、上記［１］に記載の方法。
　[１３] 前記２つの特定の波長及び前記２つの特定の波長とは異なる波長が、それぞれ約１５８０ｎｍ～約１６５０ｎｍ、約１７００ｎｍ～約１７９０ｎｍ及び約１８００ｎｍ～約２１００ｎｍの範囲の波長である、上記［１２］に記載の方法。
 
　[１４] 針葉樹がヒノキ科植物又はマツ科植物であり、前記２つの特定の波長及び前記２つの特定の波長とは異なる波長が、約１６００ｎｍ～約１６５０ｎｍ、約１７００ｎｍ～約１７９０ｎｍ及び約１９５０ｎｍ～約２１００ｎｍの範囲の波長である、上記［１３］に記載の方法。
　[１５] 前記２つの特定の波長及び前記２つの特定の波長とは異なる波長が、１６２２ｎｍ、１７７２ｎｍ及び１９８１ｎｍであるか、又は１６４５ｎｍ、１７２７ｎｍ及び１９９７ｎｍである、上記［１４］に記載の方法。
　[１６] 針葉樹がカラマツ属植物であり、前記２つの特定の波長及び前記２つの特定の波長とは異なる波長が、約１５８０ｎｍ～約１６２０ｎｍ、約１７００ｎｍ～約１７５０ｎｍ及び約１８５０ｎｍ～約１９１０ｎｍである、上記［１３］に記載の方法。
　[１７] 前記２つの特定の波長及び前記２つの特定の波長とは異なる波長が、１６００ｎｍ、１７３４ｎｍ及び１８９１ｎｍである、上記［１６］に記載の方法。
　[１８] 以下の工程を含む、ある特定の針葉樹の種子が正常な胚を持つかを判別する方法：
　（ａ）上記種子に近赤外光を照射し、該種子から反射される近赤外光のスペクトルを測定し、各波長における反射率のデータを取得する；
　（ｂ）７５０～２２００ｎｍの範囲内にある２つの特定の波長における反射率のデータを、上記種子について抽出する; 
　（ｃ）前記抽出した反射率の比を各種子について計算する；及び
　（ｄ）（ｃ）において計算した前記比を、正常な胚を持つ種子であると判定するための、前記２つの特定の波長における反射率の比の閾値と比較し、（i）前記比が正常な胚を持つ種子において前記閾値以下である傾向がある場合には、前記比が前記閾値以下である種子を正常な胚を持つ種子として特定し、（ii）前記比が正常な胚を持つ種子において前記閾値より大きい傾向がある場合には、前記比が前記閾値より大きい種子を正常な胚を持つ種子として特定する。
　本発明の方法によれば、２波長の反射率の比を用いることによりスギ及びヒノキを含むヒノキ科植物、マツ科植物といった針葉樹植物の種子選別、すなわち充実種子の抽出を行うことができる。
　本発明の方法においては、２波長のみを用いて実施することが可能であるため、用いられる機器である近赤外用カメラとして低コストのものの使用が可能であるうえに、得られた反射率のデータの分析において複雑な計算を行う必要がなく簡便である。
　本発明の方法を用いることにより、充実種子と不稔種子が混在する種子群から充実種子を分別することが可能であり、針葉樹植物種子の発芽率の向上を図ることができる。発芽率が向上することにより、コンテナへの１粒播種を行っても、発芽せずに無駄な育苗スペースとなるコンテナの発生を減らすことが可能になる。そのため本発明は、これまでの実生によるコンテナ苗のように、複数の種子を播種して後で間引きを行う手間や、発芽床からの植替えの手間を省き、低コストでのコンテナ生産に寄与することが期待される。
種子の分類を示す図である。 充実種子及び不稔種子（渋種及び未熟種子）の横断面を示す写真図である。 スギの充実種子の反射スペクトルデータの例を示すグラフである。矢印は特徴的な形状パターン（下に凸）を示す。 スギの渋種の反射スペクトルデータの例を示すグラフである。矢印は特徴的な形状パターン（平坦な形状）を示す。 スギの未熟種子の反射スペクトルの例を示すグラフである。矢印は特徴的な形状パターン（平坦な形状）を示す。 充実種子及び不稔種子（渋種及び未熟種子）における反射スペクトルパターンの相違（Ｍ字形状及びπ字形状）をより明瞭に示す図である。上段及び下段はそれぞれスギ（島根産）及びヒノキ（茨城産）について、左から充実種子、渋種及び未熟種子について順に示す。 ヒノキ(四国産)について、７５０ｎｍと１７３４ｎｍの波長を選択した場合に、充実種子及び不稔種子（渋種及び未熟種子）について、相対反射率の値の出現頻度のパターンを示す図である。相対反射率の値の頻度が、約０．７６を境に明らかに異なることが示されている。 スギ(茨城産)について、１２５０ｎｍと１７３４ｎｍの波長を選択した場合に、充実種子及び不稔種子（渋種及び未熟種子）について、相対反射率の値の出現頻度のパターンを示す図である。相対反射率の値の頻度が、約０．６４を境に明らかに異なることが示されている。 スギ(茨城産)について、１４００ｎｍと１７３４ｎｍの波長を選択した場合に、充実種子及び不稔種子（渋種及び未熟種子）について、相対反射率の値の出現頻度のパターンを示す図である。相対反射率の値の頻度が、約０．７２を境に明らかに異なることが示されている。 スギ(茨城産)について、２１００ｎｍと１７３４ｎｍの波長を選択した場合に、充実種子及び不稔種子（渋種及び未熟種子）について、相対反射率の値の出現頻度のパターンを示す図である。相対反射率の値の頻度が、約１．６６を境に明らかに異なることが示されている。 反射率のデータを追加して解析する手法に用いられるスペクトルパターンについて示す図である。角θ１及び角θ２は、それぞれ充実種子及び不稔種子についての、３点の反射率のデータポイントにより形成される角を表す。 実施例に示したスギ(島根産)についての結果を得る際に用いたヒストグラムである。充実種子と渋種及び未熟種子の相対反射率（Ｒ１７３４／Ｒ１８５４）の値の頻度の分布域が、約０．９８を境に明らかに異なることが示されている。 実施例に示したヒノキ（茨城産）についての結果を得る際に用いたヒストグラムである。充実種子と渋種及び未熟種子の相対反射率（Ｒ１７３４／Ｒ１８５４）の値の頻度の分布域が、約０．９５を境に明らかに異なることが示されている。 実施例に示したヒノキ（四国産）についての結果を得る際に用いたヒストグラムである。充実種子と渋種及び未熟種子の相対反射率（Ｒ１７３４／Ｒ１８５４）の値の頻度の分布域が、約０．９５を境に明らかに異なることが示されている。 実施例に示したカラマツ（山梨県産）について、２波長を用いる本発明の方法により選別を行う際に用いられるヒストグラムである。充実種子と未熟種子の相対反射率（Ｒ１７３４／Ｒ１８５４）の値の頻度の分布域が、約１．００７５を境に異なることが示されている。 実施例に示したカラマツ（長野県産）について、２波長を用いる本発明の方法により選別を行う際に用いられるヒストグラムである。充実種子と未熟種子の相対反射率（Ｒ１７３４／Ｒ１８５４）の値の頻度の分布域が、約１．００７５を境に異なることが示されている。 実施例に示したグイマツ（北海道産）について、２波長を用いる本発明の方法により選別を行う際に用いられるヒストグラムである。充実種子と未熟種子の相対反射率（Ｒ１７３４／Ｒ１８５４）の値の頻度の分布域が、約１．００２５を境に異なることが示されている。 実施例に示したカラマツ（山梨県産）について反射率のデータを追加して解析した結果の例を示す図である。縦軸は個数を表し横軸は角θ［単位：°］を表す（図１６Ｂ及びＣならびに図１７Ａ～図１７Ｃにおいて同様）。　用いられた波長は、１６３７．１１ｎｍ、１７３４．４０ｎｍ及び１８５３．７５ｎｍである。閾値は１３５．６２°と計算された。縦軸は個数を表し横軸は角θ（３点の反射率のデータポイントにより形成される角。単位：°）を表す。 実施例に示したカラマツ（長野県産）について反射率のデータを追加して解析した結果の例を示す図である。用いられた波長は、１６３７．１１ｎｍ、１７３４．４０ｎｍ及び１８５３．７５ｎｍである。閾値は１３５．６２°と計算された。 実施例に示したグイマツ（北海道産）について反射率のデータを追加して解析した結果の例を示す図である。用いられた波長は、１６３７．１１ｎｍ、１７３４．４０ｎｍ及び１８５３．７５ｎｍである。閾値は１３５．６２°と計算された。 実施例に示したカラマツ（山梨県産）について反射率のデータを追加して解析した結果の別の例を示す図である。用いられた波長は、１５９９．６９ｎｍ、１７３４．４０ｎｍ及び１８９０．７７ｎｍである。閾値は２０２．８６°と計算された。 実施例に示したカラマツ（長野県産）について反射率のデータを追加して解析した結果の別の例を示す図である。用いられた波長は、１５９９．６９ｎｍ、１７３４．４０ｎｍ及び１８９０．７７ｎｍである。閾値は２０２．８６°と計算された。 実施例に示したグイマツ（北海道産）について反射率のデータを追加して解析した結果の別の例を示す図である。用いられた波長は、１５９９．６９ｎｍ、１７３４．４０ｎｍ及び１８９０．７７ｎｍである。閾値は２０２．８６°と計算された。
　本発明は、上記のとおり、以下の工程を含む、正常な胚を持つ針葉樹の種子と正常な胚を持たない同一種の針葉樹の種子が混在している中から、正常な胚を持つ針葉樹の種子のみを特定して選別する、針葉樹の種子の選別方法に関する：
　（ａ）上記種子に近赤外光を照射し、該種子から反射される近赤外光のスペクトルを測定し、各波長における反射率のデータを取得する；
　（ｂ）７５０～２２００ｎｍの範囲内にある、２つの特定の波長における反射率のデータを、上記種子について抽出する; 
　（ｃ）前記抽出した反射率の比を各種子について計算する；及び
　（ｄ）（ｃ）において計算した前記比を、正常な胚を持つ種子であると判定するための、前記２つの特定の波長における反射率の比の閾値と比較し、（i）前記比が正常な胚を持つ種子において前記閾値以下である傾向がある場合には、前記比が前記閾値以下である種子を正常な胚を持つ種子として特定し、（ii）前記比が発芽可能な充実種子において前記閾値より大きい傾向がある場合には、前記比が前記閾値より大きい種子を正常な胚を持つ種子として特定する。
（定義・原理）
　本明細書において「発芽種子」の語は、正常な胚が形成され発芽能を有する種子を指し、「充実種子」の語は正常な胚を持つ種子全般を指す。発芽は休眠等により抑制されることがあるため、正常な胚を有することは、播種後に必ず発芽することを保障しない。すなわち、充実種子には胚は形成されているが発芽能を有しない種子も包含される（図１）。
　これに対し「不稔種子」の語は、正常な胚を持たず発芽能を欠く種子を意味する。さらに「渋種」の語は、前記正常な胚が形成されていない種子（すなわち不稔種子）のうち内部に茶褐色の硬質な内容物（ヤニ）を蓄積した種子を指し、内容物を欠く種子か、又は胚があっても十分に発達していない種子（併せて「未熟種子」という）とは区別される（図１）。
　本明細書において、波長の数値は小数第２位までの数値で表したり、測定値を小数第１位で四捨五入した整数の数値で表したりする場合があるが、これらの数値の表記の仕方による数値間の差異により方法は相違しないし、得られる結果も実質的に同一である。
　発芽率低下の大きな原因である不稔種子の一種である渋種は、充実種子と比較して、重量や比重、外見上の相違はないものの、種皮より内側の成分（貯蔵脂質成分）の含有割合が異なっている。より具体的には、渋種は充実種子において白い軟質の胚が形成される部位に、茶褐色の硬質な内容物を蓄積する（図２）。少なくともスギ及びヒノキの充実種子における前記貯蔵脂質成分には、トリグリセリドが多く含まれると推測される。
　一方生体組織の赤外分光特性は当該生体の構成物質の化学成分に依存した特徴的なものとなる。そのため、赤外波長域における分光特性に基づき、種子の胚成分を非破壊的に検知することにより、充実種子の選別が可能となると考えられた。
　なお本発明の方法によれば、充実種子と渋種との分別のみならず充実種子と未熟種子との分別も可能である。そのため本発明によれば、未熟種子が比較的多く発生する樹種（例えばマツ科植物）にも好適に適用される。
　生体組織を構成する分子が赤外領域の光エネルギーを吸収すると、その振動または回転状態が変化する。これらの状態変化に必要なエネルギー量は分子構造により異なるため、生体組織の赤外分光特性は、それを構成する化学成分に依存した特徴的なものとなる。赤外光の中でも比較的エネルギーレベルの高い近赤外光は、より長波長の遠赤外および中赤外光と比較して物質による吸収が小さいため、超薄切片等を作製することなく、生体組織の構成成分を非破壊的に測定するのに適している。また、生体組織に対して高い透過性をもつため、表面に顕在化していない内部の状態を診断する上でも有利である。
（本発明の方法を実施するための手順）
　本発明の方法の一態様の手順は、以下のように例示される：
　必要に応じて充実種子であることを示す基準値となる、前記反射率の比の閾値を決定する。
　該閾値は例えば約０．５～約２．０の数値範囲にある数値から、選別の目的や求める精度に応じて決定してよい。例えば、スギ及びヒノキにおいては、当該閾値は近赤外光の波長に応じて約０．６～１．７とすればよいことが、本明細書において明らかにされている。
　また、選別後に不稔種子が混ざることを許容し、充実種子を不稔種子と誤判定するリスクを下げることを重視する場合には基準となる閾値を高めに設定する。一方、充実種子を不稔種子と誤判定することを許容し、不稔種子をより確実に取り除くことを重視する場合には、閾値を低めに設定する。
　閾値を決定することができない場合や、より厳密に閾値を設定する場合には、以下のような手法により閾値を設定することができる。
　当該針葉樹の複数個（数は多いほど好ましく、通常約３０個以上、好ましくは約５０個以上、より好ましくは１００個以上）の種子に、ハロゲン光源のような連続波長光源により均一に光を照射し、近赤外域の分光情報を含むハイパースペクトル画像を撮影する。
　次に前記ハイパースペクトル画像において、各々の種子に対応する全ての画素から反射スペクトル情報を抽出し、該反射スペクトル情報の平均値を各々の種子の反射スペクトルの代表値とする。
　続いて反射スペクトルを測定した種子を解剖し、目視により充実種子であるか不稔種子であるかを判定したうえで、充実種子と不稔種子の反射スペクトルを比較し、充実種子及び／又は不稔種子のいずれかに特徴的な反射率の変化のパターンを示す波長域を特定する。
　充実種子と不稔種子の上記波長域における反射スペクトルの相違を反映する数値指標を設定し、上記特徴的な反射率の変化のパターンを数値により表し、充実種子と不稔種子とを分別するために好適な指標としての閾値（の範囲）を、当該樹種について決定する。
　生体組織の分光特性は、光ファイバー式の分光器による点計測が可能なほか、リモートセンサの一種であるハイパースペクトルカメラを用いることにより、座標情報（画像）と併せて計測（測定）することができる（面計測）。計測に際しては、対象とする波長域において高い検出感度を示す機器を選択する必要がある。本発明において着目する７５０～２２００ｎｍ域（脂質の吸収波長域を含む）における分光特性を計測するためには、ＣＣＤ、ＣＭＯＳ、ＨｇＣｄＴｅ（ＭＣＴ）、Type II超格子（T2SL）などの赤外検出器を備えた機器を用いることができる。
　当該データをグラフ化して表すと充実種子と不稔種子では、グラフの形状がある特定の波長部位において著しく異なる。すなわち、例えばスギ及びヒノキの正常な種子においては、例えば１７００ｎｍよりやや大きい波長において下に凸の形状及び１８５０ｎｍよりやや大きい波長において上に凸の形状パターンを示す（図３Ａ）。別な表現をすれば、当該種子においては約１７２０～１７６０ｎｍ付近に極小値を有する、約１６００ｎｍ～約１９００ｎｍにおいての波長域を中心にＭ字形状のパターンを示す（図３Ａ）。
　これに対し不稔種子（渋種及び未熟種子）においてはこのようなパターンは示されず、当該波長領域におけるグラフは平坦な形状である（図３Ｂ及びＣ）。
　上記充実種子及び不稔種子における反射スペクトルパターンの相違を図４においてより明瞭に示した。
　このようなグラフの形状の相違を数値により表すと、１７２０～１７６０ｎｍ付近の反射率の値を１８４０～１８７０ｎｍ付近の反射率の値で除して得られる数値（比）は、充実種子においてはほとんどの種子において１．０未満となるのに対し、不稔種子においては大部分が１．０以上となる。そのため前記比は、充実種子と不稔種子の反射スペクトルの相違を反映する数値指標として利用できる。さらに、当該数値として約１を閾値として定めることにより、当該比が前記閾値以下である種子を充実種子として特定することができる。この場合の２つの特定の波長として、それぞれ約１７３４ｎｍ及び約１８５４ｎｍを選択することは好ましい。
　上記の例においては充実種子及び不稔種子において異なる反射スペクトルパターンを示す波長域として、１７２０～１７６０ｎｍ付近及び１８４０～１８７０ｎｍ付近を選択したが、本発明において用いられる波長域又は波長は当該例示された波長域に限定されず、２つの特定の波長の少なくとも１つが約１７２０ｎｍ～約１７６０ｎｍの範囲から選ばれればいかなる波長域又は波長であってもよい。例えば、他の波長域又は波長の組み合わせとして、２つの特定の波長がそれぞれ約１７２０～約１７６０ｎｍ及び約１６２０～約１６５０ｎｍの範囲から選ばれる組み合わせも例示され、当該組み合わせの例においては２つの特定の波長をそれぞれ約１７３４ｎｍ及び約１６３７ｎｍとすることができる。
　上記閾値は樹木の種類に応じて任意に設定してよいところ、充実種子と不稔種子のそれぞれについて、前記比の頻度分布を解析し、現れる頻度が最も高い比の値の２つの範囲を特定し、前記２つの範囲の間の値、例えばほぼ中間の値を閾値とし、２つの分布域をほぼ等分する前記比を閾値とする。前記比が前記閾値以下である種子を発芽可能な充実種子として特定することができる。前記のとおり該閾値は、目的に応じて閾値を高めあるいは低めに設定するなどして変動してもよい。
　工程（ａ）においては、対象種子群のすべての種子に、近赤外光を照射し、該種子から反射される近赤外光のスペクトルを測定し、各波長における反射率のデータを取得する。
　工程（ｂ）、すなわち７５０～２２００ｎｍの範囲内にある、２つの特定の波長における反射率のデータをすべての上記種子について抽出する工程において用いられる２つの特定の波長は、例えば前記のとおりＭ字形状のグラフ部分について極小値及び極大値を示し、かつ他方のπ字形状のグラフ部分について傾きの変化率が緩やかとなる範囲から選択することができる。１つの波長を脂質の吸収波長域である約１７２０～約１７６０ｎｍから選択することは好ましい。もう一方の波長は前記脂質の吸収波長域近傍の波長であってよく、当該もう一方の波長を１２５０～１７６０ｎｍ及び１８４０～２２００ｎｍの範囲から選ぶことは好ましく、１７２０～１７６０ｎｍ及び１８４０～１８７０ｎｍの範囲から選ぶことはより好ましい。これらの波長域から波長を選ぶことはスギ及びヒノキにおいてとくに好ましく、スギ及びヒノキにおいて、当該波長がそれぞれ約１７３４ｎｍ及び約１８５４ｎｍである本発明の方法はとくに好ましい。
　工程（ｃ）は、前記抽出した反射率の比を各種子について計算する工程である。
　続く工程（ｄ）においては、（ｃ）において計算した前記比を、正常な胚を持つ種子、すなわち充実種子であると判定するための、前記２つの特定の波長における反射率の比の閾値と比較し（i）前記比が充実種子において前記閾値以下である傾向がある場合には、前記比が前記閾値以下である種子を充実種子として特定し、（ii）前記比が充実種子において前記閾値より大きい傾向がある場合には、前記比が前記閾値より大きい種子を充実種子として特定する。
　上記（i）及び（ii）のそれぞれは、比を計算する際の分母と分子を入れ替えることにより相互に転換可能である。例えば、スギ又はヒノキにおいて示した上記約１の閾値は１７２０～～１７６０ｎｍ付近の反射率の値を１８４０～１８７０ｎｍ付近の反射率の値で除して得られる比であり、この場合充実種子においてはほとんどの種子において１．０未満となるのに対し、不稔種子においては大部分が１．０以上となるところ、上記除算の分母と分子を入れ替えれば、充実種子における比の値が１．０以上になり、不稔種子における比が１．０未満となる傾向になる。
　なお、スギ又はヒノキにおいては当該閾値が約１になるが、上記閾値は樹木の種類に応じて設定してよいことも前記の通りである。
　また、特定の波長部位は、充実種子と渋種におけるスペクトルパターンの差異が生じる波長部位から選択してよい。例えば、７５０ｎｍ、１２５０ｎｍ、１４００ｎｍ又は２１００ｎｍを選択しても、前記比の出現頻度の相違により充実種子と渋種及び未熟種子との選別を行うことができる（図５～８）。７５０ｎｍを選択することは、ヒノキにおいて好ましい。
　本発明の方法はあらゆる針葉樹種について用いることができるばかりでなく、針葉樹の産地も限定されない。針葉樹の例としてはヒノキ科植物、マツ科植物が例示される。本発明の方法は、ヒノキ科植物、とくにスギ又はヒノキについて、充実種子の選別効率がとくに高いため好ましく適用される。
　また本発明の方法は、マツ科植物にも好ましく適用されるところ、かかるマツ科植物としてアカマツなどのマツ類、カラマツやグイマツなどのカラマツ類、トドマツなどのモミ類及びエゾマツなどのトウヒ類が例示される。
　前記２つの特定の波長とは異なる波長（以下「波長Ｃ」ということがある）における反射率のデータを追加して解析することをさらに含む、本発明の種子選別法は、誤差がより小さく計測にともなう外乱に対して選別結果がより堅牢となるため好ましい。
　この方法によれば、脂質の吸収波長域である１７２０～１７６０ｎｍにおける１波長（以下「波長Ｂ」ということがある）のほか、２つの波長（以下「波長Ａ」および「波長Ｃ」ということがある）を選択する。
　続いて、ｘ－ｙ座標上において、点Ａ、点Ｂおよび点Ｃを、ｘ座標をそれぞれ－１、０、１とし、ｙ座標をそれぞれ波長Ａ、波長Ｂおよび、波長Ｃにおける反射率としてプロットする。
　そして、これらＡ、ＢおよびＣの３点が作る三角形のＢにおける角θを評価することによって、種子を選別しようとするものである。
　ここで、波長Ａ＜波長Ｂ＜波長Ｃあるいは、波長Ａ＞波長Ｂ＞波長Ｃになっていなくてもよい。例として、波長Ａを１６３７ｎｍ、波長Ｂを１７３４ｎｍ、波長Ｃを１８５４ｎｍとした場合には、角θは、充実種子において不稔種子よりも小さくなる（図９）。波長Ａと波長Ｃをこのような波長とすることにより、３点の反射率のデータポイントにより形成される角（図９における角θ１及び角θ２）が、充実種子においては不稔種子におけるものより小さくなることが明らかである（角θ１＜角θ２）。したがって、かかる指標も種子選別判定に用いることができ、より確度が高い選別が可能になる。
　例えば、前記２つの特定の波長及び前記２つの特定の波長とは異なる波長が、それぞれ約１５８０ｎｍ～約１６５０ｎｍ、約１７００ｎｍ～約１７９０ｎｍ及び約１８００ｎｍ～約２１００ｎｍの範囲の波長である本発明の方法によれば、２波長を用いる方法に比較して、選別する確度を向上させることができるため好ましい。
　針葉樹がヒノキ科植物又はマツ科植物の場合、前記２つの特定の波長及び前記２つの特定の波長とは異なる波長が、約１６００ｎｍ～約１６５０ｎｍ、約１７００ｎｍ～約１７９０ｎｍ及び約１９５０ｎｍ～約２１００ｎｍの範囲の波長である本発明の方法は好ましく、前記２つの特定の波長及び前記２つの特定の波長とは異なる波長が、１６２２ｎｍ、１７７２ｎｍ及び１９８１ｎｍであるか、又は１６４５ｎｍ、１７２７ｎｍ及び１９９７ｎｍである本発明の方法はより好ましい。これらの波長の組み合わせのうち、１６２２ｎｍ、１７７２ｎｍ及び１９８１ｎｍの組み合わせはとくにスギにおいて好適であり、１６４５ｎｍ、１７２７ｎｍ及び１９９７ｎｍの組み合わせはとくにヒノキにおいて好適である。
　また、カラマツ属植物においては、前記２つの特定の波長及び前記２つの特定の波長とは異なる波長が、約１５８０ｎｍ～約１６２０ｎｍ、約１７００ｎｍ～約１７５０ｎｍ及び約１８５０ｎｍ～約１９１０ｎｍの波長である本発明の方法は好ましく、前記２つの特定の波長及び前記２つの特定の波長とは異なる波長が、１６００ｎｍ、１７３４ｎｍ及び１８９１ｎｍである本発明の方法はより好ましい。
　なお、本発明により、以下の工程を含む、ある特定の針葉樹の種子が正常な胚を持つか、すなわち充実種子であるか、を判別する方法も提供される。かかる方法は、充実種子の選別を目的としない場合において用いることができる。
　（ａ）上記種子に近赤外光を照射し、該種子から反射される近赤外光のスペクトルを測定し、各波長における反射率のデータを取得する；
　（ｂ）７５０～２２００ｎｍの範囲内にある２つの特定の波長における反射率のデータを、上記種子について抽出する; 
　（ｃ）前記抽出した反射率の比を計算する；及び
　（ｄ）（ｃ）において計算した前記比を、発芽可能な充実種子であると判定するための、前記２つの特定の波長における反射率の比の閾値と比較し、（i）前記比が充実種子において前記閾値以下である傾向がある場合には、前記比が前記閾値以下である種子を充実種子として特定し、（ii）前記比が充実種子において前記閾値より大きい傾向がある場合には、前記比が前記閾値より大きい種子を充実種子として特定する。
（実施例）
　本発明について、実施例を参照しながらさらに説明する。本発明は、いかなる意味においても当該実施例に限定されるものではない。
（実施例１）
スギ・ヒノキの種子の反射率の測定と解析
［材料］
　材料として、森林総合研究所貯蔵のスギ及びヒノキの種子と、島根県中山間地域研究センター貯蔵のスギの種子を用いた。
　近赤外光の照射にはハロゲン光源（４００ｎｍから９８０ｎｍまでの波長の反射率測定時には、市販（メーカー名不明）の250W投光器２灯、１２５０ｎｍから２５００ｎｍの波長の反射率測定時には岩崎電気社製、J110V100W/S２灯）を用い、照射測定にはハイパースペクトルカメラ（４００ｎｍから９８０ｎｍまでの波長には、Themis Vision社製、VNIR-200Rを、１２５０ｎｍから２５００ｎｍまでの波長には、Emerging Technologies社製、 SWIR-200R）を用いた。
［方法］
　充実種子であることを示す基準値となる、前記反射率の比の閾値を決定した。当該工程は、本発明の方法において必ずしも必要な工程ではなく、従来技術における知見を適宜用いてよい。
　（１）スギ及びヒノキの種子にハロゲン光源より均一に光を照射し、近赤外域の分光情報を含むハイパースペクトル画像を撮影した。
　（２）ハイパースペクトル画像において、各々の種子に対応する全ての画素から反射スペクトル情報を抽出した。その平均値を各々の種子の反射スペクトルの代表値とした。
　（３）反射スペクトルを測定した種子を解剖し、目視により充実種子であるか不稔種子であるかを判定した。
　（４）充実種子と不稔種子の反射スペクトルを比較し、それぞれの種子群に特有なスペクトル波形の部位を、特定の２波長における反射率のみにより特定できるか否かを調査した。
　（５）また、特定の３波長における反射率（単位：％）をＹ座標とする３点、Ａ　、Ｂ及びＣ（Ａ＜Ｂ＜Ｃ）において、∠ＡＢＣは３波長のうち中央の波長であるＢにおける波長における反射率の低下の程度を表しており、種子の稔性を予測するための指標とした。３波長を考慮する指標（以下においてＡＳＱＩ（Ａｎｇｕｌａｒ　Ｓｅｅｄ　Ｑｕａｌｉｔｙ　Ｉｎｄｅｘ）ということがある）は、２波長のみを考慮する指標（以下においてＲＳＱＩ（Ｒａｔｉｏ－ｂａｓｅｄ　Ｓｅｅｄ　Ｑｕａｌｉｔｙ　Ｉｎｄｅｘ）より、測定計測にともなうノイズに対して堅牢である。
［結果・考察］
　スギ・ヒノキともに、近赤外域における２つの狭波長帯の反射率をもとに、充実種子を高確度に検出・選抜することができた（図１０～１２)。
　さらに選別の前後で、発芽率が高まることを確認した（表１～３）。なお、発芽率が高まることの確認には、ＲＳＱＩよりもノイズに対して堅牢であるＡＳＱＩを用いている。
　とくにスギについては、本発明の方法により発芽種子の割合を、選抜前の１４．４％から６５．８％に、すなわち４．６倍に高めることができた（表１）。
　またヒノキについても同割合を２．７倍（茨城県産、表２）及び１．８倍（四国産、表３）に高めることができた。
　いずれの表においても「その他不発芽種子」としてカウントされた種子には、「未熟種子を間違って充実種子として選別した」ものとともに「正しく選別された充実種子が、発芽しなかった」ものの両方が含まれている。
　他の樹種についても同様な手法により、充実種子を選別することが可能であると考えられた。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000001
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000002
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000003
　なお、１８５４ｎｍにおける反射率を基準とした相対反射率（Ｒ１７３４／Ｒ１８５４）が取り得る値の範囲は、充実種子と不稔種子で明確に異なることを事前に確認した。すなわち、スギについては、充実種子と渋種の相対反射率（Ｒ１７３４／Ｒ１８５４）の値の頻度が、約０．９８を境に明らかに異なっており（図１０）、ヒノキについては当該頻度は約０．９５を境に明らかに異なっていた（図１１及び１２）。ヒノキにおいては、未熟種子についても渋種と同様であった。
　したがって、スギ及びヒノキについての充実種子と不稔種子とを分別するための指標としてＲ１７３４／Ｒ１８５４を用いることが可能であり、それぞれの樹種における閾値は約１及び約０．９５とした。
　また、ＡＳＱＩ値をハイパースペクトル画像上の全ての座標において算出することにより、その空間的な分布を可視化した。このことにより、充実種子と不稔種子を画像レベルで判別できることが確認された。
　種子に対応する全画素数に対する、閾値以下のＡＳＱＩ値を示す画素数の割合（面積比）を考え、スギおよびヒノキの充実種子において閾値と面積比の関係を解析した結果、種子の産地によらず、閾値および面積比の最適値の範囲はほぼ同一となることが確認された。すなわち、ＲＳＱＩやＡＳＱＩの代表値だけでなく、空間的分布を加味した充実種子と不稔種子の識別が可能であることが明らかとなった。
（実施例２）
カラマツ類の種子の反射率の測定と解析
［材料］
　材料として、森林総合研究所貯蔵の山梨県産カラマツ及び北海道産グイマツの種子と、長野県林業総合センター貯蔵のカラマツの種子を用いた。
　用いられた機器は、実施例１において用いられた機器と同一であった。
［方法］
　充実種子であることを示す基準値となる、前記反射率の比の閾値を実施例１における手法と同様の手法により、２波長又は３波長を用いて決定した。
　２波長を用いる手法においては１７３４．４０ｎｍ及び１８５３．７５ｎｍの波長を用い、充実種子と未熟種子の相対反射率（Ｒ１７３４／Ｒ１８５４）の値について、充実種子と未熟種子の頻度の分布域が変化する相対反射率の値を求めた。
　３波長を用いる手法においてはさらに低波長である１６３７．１１ｎｍ又は１５９９．６９ｎｍの波長を、それぞれ１７３４．４０ｎｍ及び１８５３．７５ｎｍの波長又は１７３４．４０ｎｍ及び１８９０．７７ｎｍの波長と組み合わせて用い、充実種子と未熟種子の頻度の分布域が変化する角θの値を求め、充実種子を選別する確度の改善度を評価した。
［結果・考察］
（１）２波長を用いた場合
　山梨県産及び長野県産のカラマツにおいては、充実種子と未熟種子の相対反射率（Ｒ１７３４／Ｒ１８５４）の値の頻度の分布域が、約１．００７５を境に異なった（図１３及び１４）。北海道産グイマツにおいては、対応する数値は約１．００２５であった（図１５）。すなわち、いずれの産地におけるカラマツ類（山梨県産及び長野県産のカラマツならびに北海道産のグイマツ）についても、１７３４．４０ｎｍ及び１８５３．７５ｎｍの２波長についての反射率を解析することにより、充実種子を未熟種子と区別し選別する確度を向上させることができることが明らかになった。
（２）３波長を用いた場合
　１６３７．１１ｎｍ、１７３４．４０ｎｍ及び１８５３．７５ｎｍの３波長を用いた場合、いずれの産地のカラマツについても充実種子を未熟種子と区別し選別する確度は２波長の場合に比較してさらに向上した。すなわち、山梨県産及び長野県産のカラマツならびに北海道産のグイマツにおいて、閾値を１３５．６２°とした場合選抜後の発芽種子の割合はそれぞれ９６．６％、７６．５％及び９２．０％であり、いずれも選抜前より発芽種子の割合は著しく向上した（表４～表６、図１６Ａ～図１６Ｃ）。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000004
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000005
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000006
　また、１５９９．６９ｎｍ、１７３４．４０ｎｍ及び１８９０．７７ｎｍの３波長を用いた場合、閾値を２０２．８６°とした場合、山梨県産及び長野県産のカラマツについての選抜後の発芽種子の割合はそれぞれ９７．１％及び８０．９％であり、充実種子を未熟種子と区別し選別する確度は一層向上した（表７～表８、図１７Ａ及び図１７Ｂ）。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000007
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000008
　北海道産のグイマツについての選抜後の発芽種子の割合は、閾値を２０２．８６°とした場合９１．２％であり、１６３７．１１ｎｍ、１７３４．４０ｎｍ及び１８５３．７５ｎｍの３波長を用いた場合と同等の確度を示し良好であった（表９、図１７Ｃ）。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000009
　これらの結果から、本発明の方法は未熟種子が比較的多く発生するマツ科植物のような樹種にも好適に適用されることが明らかになった。
　以上の結果から、本発明の方法により針葉樹全般について、充実種子と不稔種子とを高い確度において分別することができることが明らかである。
　本発明によれば、針葉樹の充実種子と不稔種子とを高い確度において分別することができる。したがって本発明は造林業及びその関連産業の発展に寄与するところ大である。
 

Claims (12)

  1. 　以下の工程を含む、正常な胚を持つ針葉樹の種子と正常な胚を持たない同一種の針葉樹の種子が混在している中から、正常な胚を持つ針葉樹の種子のみを特定して選別する、針葉樹の種子の選別方法：
    　（ａ）上記種子に近赤外光を照射し、該種子から反射される近赤外光のスペクトルを測定し、各波長における反射率のデータを取得する；
    　（ｂ）７５０～２２００ｎｍの範囲内にある、２つの特定の波長における反射率のデータを、上記種子について抽出する; 
    　（ｃ）前記抽出した反射率の比を各種子について計算する；及び
    　（ｄ）（ｃ）において計算した前記比を、正常な胚を持つ種子であると判定するための、前記２つの特定の波長における反射率の比の閾値と比較し、（i）前記比が正常な胚を持つ種子において前記閾値以下である傾向がある場合には、前記比が前記閾値以下である種子を正常な胚を持つ種子として特定し、（ii）前記比が正常な胚を持つ種子において前記閾値より大きい傾向がある場合には、前記比が前記閾値より大きい種子を正常な胚を持つ種子として特定する。
  2. 　針葉樹がヒノキ科植物又はマツ科植物である請求項１に記載の方法。
  3. 　針葉樹がヒノキ科植物であり、ヒノキ科植物がスギ又はヒノキである請求項２に記載の方法。
  4. 　針葉樹がマツ科植物であり、該マツ科植物がマツ類、カラマツ類、モミ類又はトウヒ類である請求項２に記載の方法。
  5. 　２つの特定の波長の少なくとも１つが約１７２０ｎｍ～約１７６０ｎｍの範囲から選ばれる、請求項１～４のいずれかに記載の方法。
  6. 　２つの特定の波長が約１６２０ｎｍ～約１７６０ｎｍの範囲から選ばれる、請求項１～４のいずれかに記載の方法。
  7. 　２つの特定の波長が約１７２０ｎｍ～約１８７０ｎｍの範囲から選ばれる、請求項１～４のいずれかに記載の方法。
  8. 　前記２つの特定の波長とは異なる波長における反射率のデータを解析することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
  9. 　前記２つの特定の波長及び前記２つの特定の波長とは異なる波長が、それぞれ約１５８０ｎｍ～約１６５０ｎｍ、約１７００ｎｍ～約１７９０ｎｍ及び約１８００ｎｍ～約２１００ｎｍの範囲の波長である、請求項８に記載の方法。
  10. 　針葉樹がヒノキ科植物又はマツ科植物であり、前記２つの特定の波長及び前記２つの特定の波長とは異なる波長が、約１６００ｎｍ～約１６５０ｎｍ、約１７００ｎｍ～約１７９０ｎｍ及び約１９５０ｎｍ～約２１００ｎｍの範囲の波長である、請求項９に記載の方法。
  11. 　針葉樹がカラマツ属植物であり、前記２つの特定の波長及び前記２つの特定の波長とは異なる波長が、約１５８０ｎｍ～約１６２０ｎｍ、約１７００ｎｍ～約１７５０ｎｍ及び約１８５０ｎｍ～約１９１０ｎｍである、請求項９に記載の方法。
  12. 　以下の工程を含む、ある特定の針葉樹の種子が正常な胚を持つかを判別する方法：
    　（ａ）上記種子に近赤外光を照射し、該種子から反射される近赤外光のスペクトルを測定し、各波長における反射率のデータを取得する；
    　（ｂ）７５０～２２００ｎｍの範囲内にある２つの特定の波長における反射率のデータを、上記種子について抽出する; 
    　（ｃ）前記抽出した反射率の比を各種子について計算する；及び
    　（ｄ）（ｃ）において計算した前記比を、正常な胚を持つ種子であると判定するための、前記２つの特定の波長における反射率の比の閾値と比較し、（i）前記比が正常な胚を持つ種子において前記閾値以下である傾向がある場合には、前記比が前記閾値以下である種子を正常な胚を持つ種子として特定し、（ii）前記比が正常な胚を持つ種子において前記閾値より大きい傾向がある場合には、前記比が前記閾値より大きい種子を正常な胚を持つ種子として特定する。
     
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102112088B1 (ko) * 2018-12-31 2020-05-18 충남대학교산학협력단 초분광영상기술을 이용한 편백나무 우량종자 선별방법
JP2020142193A (ja) * 2019-03-06 2020-09-10 九州計測器株式会社 充実種子選別装置
JP2021067474A (ja) * 2019-10-18 2021-04-30 日立金属株式会社 組織画像の解析方法

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS5315890A (en) * 1976-07-28 1978-02-14 Shimadzu Corp Method of and apparatus for measuring deterioration degree of organic substance or matured degree of agricultural products
JPS6428544A (en) * 1987-07-23 1989-01-31 Mitsui Mining & Smelting Co Method and apparatus for measuring quality of fruit
JPH01301147A (ja) * 1988-05-28 1989-12-05 Mitsui Mining & Smelting Co Ltd 青果物の品質測定法およびその装置
JPH10257803A (ja) * 1997-03-18 1998-09-29 T S Shokubutsu Kenkyusho:Kk 種子選別方法
US20040055211A1 (en) * 2000-05-25 2004-03-25 Torbjorn Lestander Single seed sortation
WO2010000266A1 (en) * 2008-07-04 2010-01-07 Aarhus Universitet, Det Jordbrugsvidenskabelige Fakultet Classification of seeds
US20130229647A1 (en) * 2010-10-15 2013-09-05 Syngenta Participations Ag Method for classifying seeds, comprising the usage of infrared spectroscopy

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6088770B2 (ja) * 2012-04-20 2017-03-01 国立大学法人広島大学 穀粒成分分析装置および穀粒成分分析方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS5315890A (en) * 1976-07-28 1978-02-14 Shimadzu Corp Method of and apparatus for measuring deterioration degree of organic substance or matured degree of agricultural products
JPS6428544A (en) * 1987-07-23 1989-01-31 Mitsui Mining & Smelting Co Method and apparatus for measuring quality of fruit
JPH01301147A (ja) * 1988-05-28 1989-12-05 Mitsui Mining & Smelting Co Ltd 青果物の品質測定法およびその装置
JPH10257803A (ja) * 1997-03-18 1998-09-29 T S Shokubutsu Kenkyusho:Kk 種子選別方法
US20040055211A1 (en) * 2000-05-25 2004-03-25 Torbjorn Lestander Single seed sortation
WO2010000266A1 (en) * 2008-07-04 2010-01-07 Aarhus Universitet, Det Jordbrugsvidenskabelige Fakultet Classification of seeds
US20130229647A1 (en) * 2010-10-15 2013-09-05 Syngenta Participations Ag Method for classifying seeds, comprising the usage of infrared spectroscopy

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
OSAMU MATSUDA ET AL.: "Determination of Seed Soundness in Conifers Cryptomeria japonica and Chamaecyparis obtusa Using Narrow-Multiband Spectral Imaging in the Short-Wavelength Infrared Range", PLOS ONE, 17 June 2015 (2015-06-17), XP055446064, Retrieved from the Internet <URL:http://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0128358> [retrieved on 20151113] *
See also references of EP3225089A4 *

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102112088B1 (ko) * 2018-12-31 2020-05-18 충남대학교산학협력단 초분광영상기술을 이용한 편백나무 우량종자 선별방법
JP2020142193A (ja) * 2019-03-06 2020-09-10 九州計測器株式会社 充実種子選別装置
JP7111360B2 (ja) 2019-03-06 2022-08-02 九州計測器株式会社 充実種子選別装置
JP2021067474A (ja) * 2019-10-18 2021-04-30 日立金属株式会社 組織画像の解析方法
JP7419744B2 (ja) 2019-10-18 2024-01-23 株式会社プロテリアル 組織画像の解析方法

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