2021 Fiscal Year Annual Research Report
小型衛星データとフラックスサイトデータを利用したディープラーニングによる作物予測
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19H03085
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| Research Institution | National Agriculture and Food Research Organization |
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Principal Investigator |
櫻井 玄 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 農業環境研究部門, 上級研究員 (70452737)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
坂本 利弘 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 農業環境研究部門, 上級研究員 (20354053)
石塚 直樹 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 農業環境研究部門, 上級研究員 (20414500)
小野 圭介 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 農業環境研究部門, 上級研究員 (20549555)
Sprague David 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 農業環境研究部門, 再雇用職員 (90282285)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 衛生データ / PLANET / イネ / バイオマス / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、衛生情報を組み合わせて作物のバイオマスを推定する新手法を開発することを目的とする。特に、近年進化が著しい小型高解像度衛星データに対し て、作物のプロセスベースモデル、データ同化手法、機械学習を組み合わせ、日本の狭小地圃場における作物バイオマスをより精密に予測する手法を開発する。
令和3年度は，葉の詳細モデルを更に改良し，光合成と気孔の開閉に関するプロセスを再現するモデルをカップリングした．その結果，葉における光合成や気孔開口の程度が葉で一様ではなく，明確な分布をもっていることを明らかにした．このモデル化によって葉をミリ単位で細かな部位での光合成や蒸散の程度を計算することができるようになったため，葉における物質動態を詳細に記述することができるようになる．物質動態が詳細に記述できるようになれば，窒素などの葉における動態も明らかになる一助となり，葉の反射特性をさらに詳細化するモデルの基盤となる．
広域展開では，令和3年度に茨城県龍ケ崎市の民営農家との共同体系を確立し，実際の圃場においけるLAIのデータを経時的に，多数の圃場で計測することができる体制を確立した．
また，作物のプロセスベースモデルの広域展開では，社会経済モデルの研究チームと協力し，より社会的な影響を検証できる枠組みを作成し，将来的な気候変動下における飢餓人口の計算などを行えるようになった．今回本プロジェクトで開発する詳細な作物生育モデルの出口となる枠組みの作成を着実にすすめている．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
令和3年度からLAI2200を購入して，龍ケ崎の多数の圃場におけるLAIデータを取得する予定だったが，令和3年度の予算では必要な機材のすべてを調達することができず，LAI2200による現地圃場測定は令和4年度に延期になった．
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| Strategy for Future Research Activity |
茨城県龍ケ崎市におけるLAIデータを細かな時間間隔，複数の地点で測定する体制を構築し，衛星データと作物のプロセスベースモデルのデータ同化技術の評価を行う．また，データ同化を本形態に取り入れる上での問題点などを整理し，論文化する．
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