2017 Fiscal Year Annual Research Report
Development of predicting system of dust emission for farm land
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15K07645
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| Research Institution | Chiba University |
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Principal Investigator |
松岡 延浩 千葉大学, 大学院園芸学研究科, 教授 (80212215)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
間野 正美 千葉大学, 大学院園芸学研究科, 助教 (10391210)
木村 玲二 鳥取大学, 乾燥地研究センター, 准教授 (80315457)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 農業気象・微気象 / 気象災害 / 画像情報処理・画像認識 / 災害リスク評価 / 機械学習 / 風食 / ダスト |
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| Outline of Annual Research Achievements |
休閑期間に都市農地から発生するダスト（砂塵）は，周辺住民の生活に様々な悪影響を及ぼしており，その予知法と抑止技術の開発が待たれている。応募者らが行ってきた研究によって，土壌表面付近の水分量と土壌表面を構成する土粒子径の分布から，その条件下で「ダストが発生する最低風速」が求まることがわかっている。本研究では，その知見を応用して，土壌表面付近の水分量データと土壌表面の画像，風速，ダスト濃度の関係から，自動的に「ダストが発生する最低風速」を算出するアルゴリズムを開発し，そのアルゴリズムを搭載した気象観測システムを試作した。
2015年度，2016年度の観測結果から，ダストセンサ（粉塵計），風速計，土壌水分計，シングルボードコンピュータから構成されたシステムを構築し，ダスト発生臨界風速を推定するアルゴリズムを作成することができた。具体的には，システム自身で計測された風速とダスト濃度からダスト発生臨界風速を推定し，そのときの表面付近の土壌水分量を搭載されたシングルボードコンピュータ内に集積する。ある程度データが集積されるとそれらの関係から設置された場所のそのときの土壌水分量から，ある風速の風が吹いたときダストが発生する確率（以後，危険度と記す）を推定し，ネットワーク上に送信するものである。現在，的中率70％で推定できるようになった。
2017年度の研究結果から，機械学習の前処理としての輝度や色彩の補正は可能となったが，土壌表面に凹凸（100μmスケール）によって影ができるため，これを除去すると，より機械学習に利用しやすい画像を得ることが示唆された。これを解決するためには，SfM(Structure from Motion)アルゴリズムの導入，熱赤外画像による影の検出が必要であることがわかった。今後，この気象観測システムを利用したフィージビリティスタディが必要となる。
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[Book] 鳥取砂丘学2017
Author(s)
小玉 芳敬、永松 大、高田 健一
Total Pages
104
Publisher
古今書院
ISBN
978-4772252966
