| 研究課題/領域番号 |
19K04405
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分21030:計測工学関連
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| 研究機関 | 京都先端科学大学 |
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研究代表者 |
沖 一雄 京都先端科学大学, 工学部, 教授 (50292628)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2020年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2019年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | リモートセンシング / ドローン / 塩害化 / 土壌劣化 / 土壌の塩害化 / フィールドセンサ / フィールドサーバー / フィールドサーバ |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では衛星データにより、土壌劣化地域を抽出し、劣化の特徴に基づき乾燥型、塩害化型、潅水害型に分類する。また、劣化の程度を定量的に把握できるようにし、従来手法に比べ、より初期段階の劣化の検知を可能にすることを技術的達成目標とする。具体的には、電気伝導度EC値が2500mS/m以下の塩害化地域を検出する。さらに、現地での耕作者とその指導を行う農業政策関連機関を含めた利活用体制を構築する。
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| 研究成果の概要 |
本研究では、代表者が研究を進めているオーストラリア、西オーストラリア州のWheatBelt地帯の小麦農場、米国、アリゾナ州のピーカンナッツ農場、タイ国、コンケンの水田を対象地として、衛星および高空間分解能（数ｃｍ）で観測ができるUAV（無人飛行体）のリモートセンシングデータを利用したより軽度の土壌塩害化地域の検出手法の開発を実施した。その結果、リモートセンシングデータより算出された植生指標にDEM（標高データ）の情報を統合することにより，土壌劣化のタイプとその程度を分類できることを示した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
広域を観測できるリモートセンシングデータから軽度の土壌劣化（塩害化）情報を把握することにより、各農耕地において早期に耐塩性などの作物を植えるなどの対策により影響を受ける地域の生活インフラや農業生産・世帯収入を維持していくことが可能になると思われる。さらに、将来において、各地域の特性を考慮したアクションプランや法制度等に本研究の成果が役立つと考えられ、社会的意義が大きいと言える。各国の海外共同研究機関と協働で、今後の更なる実用化に向けたベースが整ったと言える。
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