| Project/Area Number |
18J20030
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| Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 国内 |
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| Research Field |
Agricultural environmental engineering/Agricultural information engineering
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| Research Institution | Hokkaido University |
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Principal Investigator |
山谷 祐貴 北海道大学, 農学院, 特別研究員(DC1)
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| Project Period (FY) |
2018-04-25 – 2021-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2020)
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| Budget Amount *help |
¥2,800,000 (Direct Cost: ¥2,800,000)
Fiscal Year 2020: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2019: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2018: ¥1,000,000 (Direct Cost: ¥1,000,000)
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| Keywords | リモートセンシング / 写真測量 / 農業土木 / 地理情報システム / 生育モニタリング / 作物分類 / 合成開口レーダ / 光学センサ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は，次の3点の研究を実施した。
1. XバンドおよびCバンドSARデータを併用した機械学習アルゴリズムによる作物分類の高精度化・効率化に関する検討 高精度な作付作物の分類を目指し，CバンドSARの2偏波データおよびXバンドSARの4偏波データから，機械学習アルゴリズムによる分類を実行した。Cバンドの9変数とXバンドの4変数を併用した結果，各5時期のデータで高い全体精度が得られ，各3時期のデータでも5時期と有意な差のない結果が得られた。この研究において有効となった時期をジニ係数減少量とバイオリンプロットから特定し，分類に使用するデータ時期の目安を提示した。また，誤分類の生じた圃場の特徴や原因の特定を行った。
2. CバンドSARおよび光学センサを使用した水稲穂含水率の推定 CバンドSARの9変数と光学センサのNDVIから，ステップワイズの変数減少法による重回帰分析で，水稲の穂含水率を推定した。SARのモデルでは決定係数は高い精度を得られなかったが，衛星進行方向ごとや栽培形態ごとにモデルを分けることで決定係数が向上した。光学センサのモデルでは湛水している圃場で外れ値が見られたが，SARと光学センサを併用したモデルでは最も高い決定係数が得られた。SARのモデルについて，翌年のデータで検証を行った結果，全データによるモデルで最も小さいRMSEが得られた。
3. CバンドSARおよびダミー変数を使用した水稲穂含水率の推定 Cバンドの9変数に，3種類のダミー変数（衛星進行方向，衛星入射角，栽培形態）を使用し，水稲の穂含水率を推定するモデルを作成した。その結果，ダミー変数により精度の向上がみられ，全データにダミー変数を加えたモデルで特に良好な結果が得られた。このモデルについて，5分割による交差検証を行った結果，モデル作成時のRMSEと同等のRMSEが得られ，有効性が確認できた。
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| Research Progress Status |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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