| 研究課題/領域番号 |
19K23693
|
|---|
| 研究種目 |
研究活動スタート支援
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 審査区分 |
0604:社会経済農学、農業工学およびその関連分野
|
|---|
| 研究機関 | 東京大学 (2022)
千葉大学 (2019-2021) |
|---|
研究代表者 |
祖父江 侑紀 東京大学, 大学院農学生命科学研究科(農学部), 特任研究員 (50844966)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2019-08-30 – 2023-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
|
| 配分額 *注記 |
2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2020年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
|
|---|
| キーワード | 収量推定 / 時系列クラスタリング / 衛星データ融合 / 水稲生育ステージ推定 / 水稲モニタリング / 高時空間分解能 / データ融合 / Sentinel-2 / SENTINEL-2 / MODIS / 水稲 / リモートセンシング |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
農業を中心とする食料安全保障は国際的な課題の一つである。インドネシアは世界第3位の米生産国であるが、気候条件や病害虫による被害が多く発生することから、継続的かつ圃場単位などの高い空間解像度での水稲の生育段階の分布状況把握が重要な課題の一つである。そこで、高分解能低頻度観測衛星と低分解能高頻度観測衛星の二つを組み合わせ、時系列高空間分解能衛星データを作成することを試みる。そこから得られる水稲生育段階の空間分布図から、水稲生育の変動を持続的かつ広範囲に把握し、将来的に、より高精度かつ持続的なモニタリングを行いやすくすることを目的とする。
|
| 研究成果の概要 |
地球規模の気候変動が問題視されている現在、気候条件の変化による熱帯地域の作物収量への影響が懸念されており、継続的なモニタリングを行うことが重要である。インドネシアでは各圃場の大きさが小さく、作付時期が異なる水田が混在している場合が多い。したがって、生育ステージの把握には高分解能を持つ衛星データが望ましい。本研究では、時間分解能と空間分解能のそれぞれに利点を持つ衛星データに着目し、融合データを作成して、その有効性について検討した。また、融合データと単一衛星データを使用して解析手法を比較検討し、インドネシアで有効なモニタリングおよび収量推定手法を構築した。
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究ではリモートセンシングデータを用いた水稲の生育ステージモニタリングおよび収量推定の精度向上を目指し、手法を検討した。東南アジアの国では水稲作付時期が異なる圃場が混在しており、広域における生育ステージの把握は多くの時間と労力がかかる場合が多い。本研究ではインドネシアを事例として、中分解能高頻度観測の衛星と高分解能低頻度観測の衛星の組み合わせることで、現在の衛星観測技術による圃場単位での高頻度の水稲生育ステージモニタリングが実現可能かという点に着目し、検討を行った。また作成されたデータを含めて圃場単位でより高精度の収量推定手法を検討し、クラスタリングを用いた手法を構築した。
|
