| 研究課題/領域番号 |
19H03078
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分41040:農業環境工学および農業情報工学関連
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| 研究機関 | 千葉大学 |
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研究代表者 |
本郷 千春 千葉大学, 環境リモートセンシング研究センター, 准教授 (20272354)
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| 研究分担者 |
牧 雅康 福島大学, 食農学類, 准教授 (50375391)
本間 香貴 東北大学, 農学研究科, 教授 (60397560)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
17,550千円 (直接経費: 13,500千円、間接経費: 4,050千円)
2021年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2020年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2019年度: 8,190千円 (直接経費: 6,300千円、間接経費: 1,890千円)
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| キーワード | 水稲病害 / UAVデータ / 作物モデル / 収量評価 / 減収リスク / ドローンデータ / 衛星データ |
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| 研究開始時の研究の概要 |
気候変動による作物病害発生と穀物収量の損失が懸念されており、食料の確保と貧困回避の観点から、熱帯地域において総合的な病害防除への取組が重要課題となっている。そこで、インドネシアにおいて多発しているイネ白葉枯病といもち病を対象として、作物モデル、気象データ、ドローンデータ、疫病調査データを駆使して、発病確率判定手法の構築、罹病時期と最終収量の減収程度の特定、気象データとSIMRIW-RSモデルによる病害発生徴候検出後の予測による減収リスク評価手法を構築する。得られる結果は新たな水稲病害計測情報と評価手法の提示となり、減収リスクを考慮した被害拡大の阻止と軽減のための判断情報となる。
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| 研究成果の概要 |
UAV画像及び作物モデルを使用してイネ白葉枯病といもち病の判定手法の構築、減収程度の評価手法を構築することを目的とした。COVID19パンデミックの影響によりインドネシアでの調査はできなかったが、カウンターパートから病害データやUAV画像を入手し、画像の正規化処理を行うことで異なる作期に影響を受けない発病程度判定手法の構築を行った。さらに、西ジャワ州でパラメータ調整後のSIMRIW-RSシミュレーションモデルを用いて収量予測を行ったところ、実測収量との整合性を確認できた。同様のモデルにいもち病による影響を組み込んで収量評価を行ったところ、病斑面積の多いところでは収量が低下する傾向を予測できた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
日本国内では病害発生を阻止するための対策が取られているため、熱帯地域と比較して病害情報や罹病水田のリモートセンシングデータの蓄積が多くない。一方で、近年の気候変動による温暖化傾向を受けて、将来的に国内での病害発生の高頻度化と重症化が予測されている。本研研究課題で行う熱帯アジアにおける病害判定手法と減収リスク評価手法の構築は、現在の熱帯地域において不足している病害防除のための情報提供、日本国内での将来的な病害多発に対する適応戦略モデルの準備という観点からも意義がある。
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