2022 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 |
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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，日本の主要な生乳生産地の一つである北海道根釧地域を対象に，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た機械学習で判別し，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し，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の推定，および，各規模で生産性向上に最適な輪作・作付け体系を検討する．
北海道根釧地域だけでなく，帯広地域でも地域の農業団体の協力の下で，酪農家や園芸作物農家への聞き取り，農業団体自体への聞き取り調査を行うことが出来た．成果の一部を国際学会で報告したほか，酪農家の家計ベースの経営経済データを用いて酪農経営効率性についての分析をまとめた．この酪農経営効率性に関連するデータは地域の協力組織と繰り返し相談した後に，できるかぎり分かりやすい形で，地域の酪農家へのフィードバックを行った．引き続き酪農経営における飼料用農地の利用と，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データを整備を行い，研究発表の準備を行った．
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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
酪農家の家計ベースの経営データを，農業支援組織の協力の下で取得することができた．コロナの影響が少しずつ沈静化しつつあり，ようやく積極的な現地調査ができる環境となった．今年度は現地調査の数を増やし，データの解析と研究発表，そして現地への研究成果の還元を力強く進める考えである．
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| Strategy for Future Research Activity |
昨年は学会報告等の機会も増加した．相手先とは，インターネットミーティングでより緊密に連携を取るとともに，引き続き，画像解析や統計分析，データの経営分析を行うことを計画している．経年の土地生産性低下を考慮しながら，空間計量経済モデルを用いて環境要因を制御し，輪作・草地更新を含めた適切な農地管理形態について推定を行う．推定結果は，経済系・農学系の学会（ヨーロッパ農業経済学会等）に発表するほか，飼養頭数規模別の適切な輪作・作付け体系を，現地で報告し成果を還元することを計画している．
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| Causes of Carryover |
コロナウィルス感染拡大の影響により，出張が一部困難となり，出張費の一部を次年度に繰り越した．
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