Derivation of Optimal Cropping System for Dairy Farming: Constructing a Yield Map Using Machine Learning
| Project/Area Number |
20K15607
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 41010:Agricultural and food economics-related
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
佐藤 赳 東京大学, 大学院農学生命科学研究科(農学部), 准教授 (30756599)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2023: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000)
Fiscal Year 2022: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | 空間計量経済モデル / 機械学習 / リモートセンシング / GIS / 圃場区画データ / GPS / 酪農業 / 草地管理 / ハイパースペクトル / 収量マップ / 空間計量経済学 / 牧草地 |
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| Outline of Research at the Start |
酪農業において，効率的な生乳生産や安定的な生産体系の確立は喫緊の課題であり，その中で低コストな自給飼料の生産・利用が期待されている．本研究目的は，飼料農地の植生・収量マップを酪農経営の家計調査データと統合し，輪作・草地更新を含めた自給飼料生産の最適な農地管理を酪農経営に基づいて求めることである．牧草地の草種や雑草をハイパースペクトルデータも参照し機械学習で判別し，草地更新や輪作管理による収量や飼料品質への効果の時系列変化を明らかにすること，圃場単位の収量と酪農経営の個票調査を合わせ，農地利用と酪農経営効率性を規模ごとに推定することを目的としている．
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| Outline of Annual Research Achievements |
酪農業において自給率を高め、安定的な食料生産を行うには、牧草を植え替える草地更新や輪作など、飼料農地の適切な管理が欠かせないと言われている。しかしながら、農家経営統計と、農地管理や保有のうちの植生に関するデータの結合は必ずしも行われておらず、農地への投資がどのような植生の変化を経て農家経営に影響を与えるのかは明らかではなかった。そこで本研究では、農業支援組織である地域の農業組合やTMRセンター（混合飼料生産組織）の助力を得て、牧草の管理や収穫作業をGPSで記録し、植生調査に立ち会い植生の情報を取得し、衛星画像やドローンによる画像情報を取得し、それらを農業経営統計を結びつけ、多層の耕地データの整備と、その経済分析を行った。
植生調査では、併せてハイパースペクトルカメラによる分光反射特性の取得、ドローンによる画像撮影を行い、チモシーやクローバーと、シバムギやメドウフォックステイルなどの雑草等の機械学習による識別を行った。その結果、圃場全体の植生について、97%の高い精度で植生が良好とされた圃場を識別できた。また、TMRセンターの作業機械のGPS履歴を確認し、どのような作業機械の適切な配備による作業効率最適化のシミュレーションを行った結果、作業時間を2割程度減らすことができる可能性が示されたほか、圃場の集約によって、さらに大幅に作業時間を節約しうることを数値的に示した。最終的にアンケート調査を実施し、酪農家の費用や作業時間の生産効率性を分析したところ、現時点において、TMRセンターの利用は内生的であり、TMRセンターの活用が直ちに効率性に明確に正負の影響を与えるわけではないことが示唆されている。
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Report
(4 results)
Research Products
(19 results)
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[Journal Article] Novel Method for Correcting Land-Cover Misclassification in Mountainous Paddy Fields: a Case Study of the Honghe Hani Rice Terraces in Yunnan, China2020
Author(s)
Sato, T., Ogawa, S., Aizaki, H., Takahashi, T., Yamada, N., Nakashima, Y.
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Journal Title
Journal of The Remote Sensing Society of Japan
Volume: 40
Issue: Supplement
Pages: S19-S33
DOI
NAID
ISSN
0289-7911, 1883-1184
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Int'l Joint Research
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