2021 Fiscal Year Research-status Report
Derivation of Optimal Cropping System for Dairy Farming: Constructing a Yield Map Using Machine Learning
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20K15607
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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), 助教 (30756599)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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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 / GPS / 酪農業 / 草地管理 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
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．本研究の目的は，北海道を対象に，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画像・衛星画像を組み合わせて機械学習で判別し，圃場単位の収量と酪農経営の個票調査を合わせ，生産性向上に適切な施策を検討する．
令和４年度の研究においては，当該地域の牧草のフェノロジーに基づいて複数時期の衛星画像データを用いて牧草地の植生を明らかにする手法の適用を進めた．また，酪農経営における飼料用農地の利用と草地更新に関して圃場区画のポリゴンデータや，地形図，土壌，気象，農業センサス等のGISデータを整備し，空間計量経済モデルを用いて解析した研究結果を国際学会で報告している．他方，農業環境政策が飼料用農地の土地利用に与える影響についても，農家家計単位の圃場区画データと土地利用を一致させる，計量経済分析を行っている．個票調査については，地域の農業支援組織の協力のもとで得た飼養頭数，産乳量，所有する牧草地の面積や牧草管理の費用，作業委託の有無，購入飼料，各作業における労働時間等に関する，酪農家のアンケートデータの解析を進めており，現時点での解析結果の現地報告等を行っている．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
令和３年度も，新型コロナウィルス感染の拡大とまん延防止等重点措置の影響によって，計画した通りに現地調査やフィールド実験を行うことはできなかった．その結果，現地調査やフィールド実験に伴う研究計画やその予算の使用は大幅に後ろ倒しすることとなった．しかしながら，調査ができない期間においても，リモートセンシングや画像解析，機械学習の技術の学習や経済モデルの学習を進め，研究計画におけるフィールド調査が必ずしも必要では無いパートでのデータ集積と解析とを進めることができた．また，コロナ下においても，オンラインでの会議や国際学会にも積極的に参加することができている．また，現地調査の回数は減少しているが，ハイパースペクトルデータや酪農家アンケートデータについては，現地のスタッフの手厚い協力によって幅広く集めることができた．酪農家の経営に関するデータが取得できた影響は極めて大きく，研究代表者はそのデータクリーニングや分析に注力することができている．以上より，概ね当初の計画の通り順調に研究が進められているものである．
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| Strategy for Future Research Activity |
本研究計画代表者はワクチンの３回摂取を終えており，周囲の環境変化も含め，昨年度までと比して大幅に現地調査やフィールド実験がしやすい環境が整いつつある．対面やオンラインでの打ち合わせはこれまでに何度も重ねており，現地での調査の準備が整っているために，現地の農業支援組織と共有できている現地調査を増加させ，さらに研究の推進を加速させる予定である．他方，オンラインに限った意見交換についても，調査相手や研究協力者がオンラインツールに慣れてきたということもあり，出張を伴わない情報交換や経済データ・書類の授受，研究協力をいただける機会が増えている．そのほか，研究に必要な現地でのground truthの記録や植生調査等については，人との接触が少なくコロナ感染のリスクが低い作業であり，万一コロナウイルス感染が再び拡大したとしても，実施しやすい作業となっている．
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| Causes of Carryover |
令和３年度は，新型コロナウイルス感染の拡大や，それに伴うまん延防止等重点措置が長期間に渡って断続的に，全国的に適用された．このことにより，「ハイパースペクトルカメラと衛星画像での植生観察と画像解析」や「収穫物の追跡と収量・飼料成分の特定と多変量解析」パートにおける北海道でのフィールド実験・調査は，十分に実施することができなかった．
そこで本研究計画を当初の予定から変更し，「酪農家家計調査と生産関数の推定」パートにおけるアンケート調査の，現地の農業支援組織の協力による実施とその解析を前倒しして行い，また，「ハイパースペクトルカメラと衛星画像での植生観察と画像解析」パートでの機械学習や衛星画像解析に関する技術習得や解析に注力した．
このことにより，当初の予定では研究計画の１，２年次に予定していた北海道でのフィールド実験・調査に伴う国内旅費や物品費の使用は次年度以降に使用されることとなり，使用金額が大きく後ろ倒しされた．
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