| Project/Area Number |
20H03121
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
|
| Allocation Type | Single-year Grants |
|---|
| Section | 一般 |
|---|
| Review Section |
Basic Section 41050:Environmental agriculture-related
|
|---|
| Research Institution | National Agriculture and Food Research Organization |
|---|
Principal Investigator |
Iwasaki Nobusuke 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, グループ長 (70354016)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
林 和則 京都大学, 国際高等教育院, 教授 (50346102)
田中 聡久 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (70360584)
鹿取 みゆき 信州大学, 経法学部, 特任教授 (70774321)
小口 高 東京大学, 空間情報科学研究センター, 教授 (80221852)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
|
| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
|
| Budget Amount *help |
¥17,810,000 (Direct Cost: ¥13,700,000、Indirect Cost: ¥4,110,000)
Fiscal Year 2022: ¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Fiscal Year 2021: ¥5,720,000 (Direct Cost: ¥4,400,000、Indirect Cost: ¥1,320,000)
Fiscal Year 2020: ¥8,060,000 (Direct Cost: ¥6,200,000、Indirect Cost: ¥1,860,000)
|
|---|
| Keywords | スマート風土産業 / 栽培適地評価 / 地理情報システム / 機械学習 / WebGIS / ワイン専用ブドウ品種 / ワイン専用品種 / 人工知能 / センサーネットワーク / センサネットワーク |
|---|
| Outline of Research at the Start |
我が国の農業における農業従事者の高齢化や減少、耕作放棄地の増加等の問題を解決するためには、効率的な農地の維持、管理が求められている。特に、果樹や野菜等の集約型農業においては、適地適作にもとづく新たな農地の活用方法が必要とされている。そこで本提案では、今後、新規参入者の増加や産地形成が想定されるブドウのワイン専用品種の栽培地域を対象として、ほ場一筆単位のワイン専用品種栽培適地図を作成する技術を開発する。そしてこれらの情報を公開・可視化するシステムを開発し、適地適作に配慮した新しい営農形態である「スマート風土産業」の構築を試みる。
|
| Outline of Final Research Achievements |
In this study, we aimed to develop technologies for advanced data-driven land suitability analysis, termed "smart terroir industry," by combining machine learning and geographic information systems (GIS). First, we collected geospatial information necessary for evaluation, such as topography, climate, and land use, as well as distribution data of vineyards for wine grapes. Additionally, we explored new information collection methods using drones and LiDAR. Using this data, we developed a method for estimating suitable cultivation areas through machine learning. Furthermore, we enabled the creation of cultivation suitability maps for wine grapes directly from a web browser and published these maps online.
|
| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究では、Web上のデータをWebブラウザのみで解析し、栽培適地推定を可能にした点、およびそのデータを機械学習にも活用できるようにした点が、これまでにない学術的な成果である。これにより、多彩な地理空間情報がこれまでよりも簡便に扱えることが明らかになった。
また、これまで専門家以外には扱いが難しかったGISを使った分析を、Webブラウザのみで利用可能にしたことで、非専門家にとっても使いやすくなった点が挙げられる。このシステムを活用することで、特に新規ワイン用ブドウ栽培参入者への有益な情報の提供と、適地適作の推進が期待される。
|
