【ポイント】

・森の細い根は葉と同じように「落ち根」^注1）として毎年枯れ落ち、その動きは土壌中で撮影された画像から根を目視で手動抽出することにより評価されてきた。
・近年提案された機械学習を用いた細根自動抽出モデルについて、評価したい調査地の画像をさらに学習させた改良モデルを新たに構築することで、画像中の根が高精度で自動抽出されることを明らかにした。
・2年間にわたるヒノキの根の撮影画像について、改良モデルを用いることで、夏に落ち根が多く、秋に成長が盛んなことを明らかにした。
・本改良法を用いた細根自動抽出モデルの広範な適用により、森の炭素循環を駆動する細い根の成長や落ち根について、効率的な長期間評価が期待される。

名古屋大学大学院環境学研究科の吉田 陽向 博士前期課程学生、平野 恭弘 教授、林 亮太 助教らは、同大学生命農学研究科の谷川 東子 准教授、兵庫県立大学、福知山公立大学、兵庫県立農林水産技術総合センター（森林林業技術センター）との共同研究で、スキャナで撮影された土壌断面画像からヒノキの細根を、独自に改良した機械学習モデルで自動抽出することで、落ち根の2年間の季節変化を効率的に明らかにしました。
森の根は落ち葉と同じように「落ち根」として土壌中で毎年枯れ落ちます。落ち根の年間量は落ち葉に相当するといわれていますが、そのプロセスや、いつ枯れ落ちるかといった季節変動とその要因はあまり知られていません。また落ち根の観測は、土壌中で撮影された画像から根を目視で手動抽出することで評価されてきました。
本研究では、スキャナで撮影された土壌断面画像から細根を自動抽出する機械学習モデルをベースに、対象とする調査地の画像をさらに学習させることにより調査地特有の改良モデルを構築することで、高い精度で根の自動抽出が可能であることを定量的に明らかにしました。
この改良モデルを2年間にわたり撮影されたヒノキの根の画像に適用することで、落ち根は夏に多く、秋には根の成長が盛んになること、またその要因として気温が最も影響することを明らかにしました。
本研究で提案された改良法を用いて、それぞれ調査地特有の細根抽出の改良モデルを構築することで、さまざまな調査地への応用が可能となり、森の炭素循環を駆動する細い根の成長や落ち根について、効率的な長期間の評価が期待されます。
本研究成果は、2026年5月29日付でElsevierの国際誌『Rhizosphere』にオンライン公開されました。

◆詳細（プレスリリース本文）はこちら

【用語説明】

注1）落ち根：
直径2mm以下の細い根は、成長開始後約1年から数年で枯死し脱落する。脱落した根は、土壌中で微生物の分解を受け、大気中や土壌へと還元されていく。本研究では、撮影された画像から消失（枯死・脱落し分解を受けて変色や消失）した根を「落ち根」と定義した。

【論文情報】

雑誌名： Rhizosphere
論文タイトル： Improving automated root image analysis and its application in fine-root dynamics in a 120-year-old Chamaecyparis obtusa forest using a scanner method　（スキャナ法を用いた根の画像自動抽出モデルの改良と120年生ヒノキ林における細根動態評価への適用）
著者：Hinata Yoshida¹, Ryota Yanase¹, Takuto Yamagata², Rimpei Yoshie¹, Toko Tanikawa³, Mizue Ohashi², Hidetoshi Ikeno⁴, Chikage Todo⁵, Ryota Hayashi¹, Yasuhiro Hirano¹
（吉田陽向^１、柳瀬亮太^１、山形拓人^２、吉江凛平^１、谷川東子^３、大橋瑞江^２、池野英利^４、藤堂千景⁵、林亮太^１、平野恭弘^１）
１名古屋大学大学院環境学研究科、２兵庫県立大学環境人間学部、３名古屋大学大学院生命農学研究科、４福知山公立大学情報学部、５兵庫県立農林水産技術総合センター

DOI：10.1016/j.rhisph.2026.101380

URL：https://doi.org/10.1016/j.rhisph.2026.101380

【研究代表者】

大学院環境学研究科 平野 恭弘 教授, 大学院生命農学研究科 谷川 東子 准教授
（平野教授）https://www.eps.nagoya-u.ac.jp/~geosys/index.html
（谷川准教授）https://sites.google.com/view/plant-soil-nu