研究課題/領域番号 |
20H03121
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研究種目 |
基盤研究(B)
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配分区分 | 補助金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分41050:環境農学関連
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研究機関 | 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構 |
研究代表者 |
岩崎 亘典 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)
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研究分担者 |
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)
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研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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配分額 *注記 |
17,810千円 (直接経費: 13,700千円、間接経費: 4,110千円)
2022年度: 4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2021年度: 5,720千円 (直接経費: 4,400千円、間接経費: 1,320千円)
2020年度: 8,060千円 (直接経費: 6,200千円、間接経費: 1,860千円)
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キーワード | スマート風土産業 / ワイン専用品種 / 栽培適地評価 / 人工知能 / ワイン専用ブドウ品種 / WebGIS / 機械学習 / センサーネットワーク / 地理情報システム / センサネットワーク |
研究開始時の研究の概要 |
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。
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研究実績の概要 |
前年度までに整備したデータに加え、上田市東山地区のワイン用ブドウ栽培団地を対象に、ドローンを用いた空中写真撮影を行い、得られた画像から高精細の3次元モデルを構築し、地形情報を抽出した。また、同様にして構築したモデルから、ワイン用ブドウの生育状況が推定可能か検討するとともに、より詳細な3次元モデルを構築するために、LiDARを用いたデータ収集を試験的に行った。 機械学習を用いた栽培適地評価の教師データとなる、ワイン用ブドウ栽培圃場の分布を把握するための現地調査を行った。現地調査においては、360°カメラを用いたグランドトゥルースデータの取得も試みた。また、農林水産省が公開している筆ポリゴンのデータをWeb上で閲覧可能とするとともに、構築したサイトを用いて、ワイン用ブドウ栽培農家から圃場位置に関する情報を収集した。これらのデータを元に機械学習による生産適地推定を行うために、2020年度に整備したデータの形式を変換するプログラムを開発した。このプログラムは、Web上に公開されている地形、地質、気象、土壌に関するデータを取得し、3次メッシュ単位のデータに変換する機能を有するもので、長野県内を対象として約1,100メッシュ分のデータ変換を行った。 栽培適地評価アプリケーションについては、新たに評価画面上でのON/OFF機能や、属性値を表示する機能と、社会的・経済的観点から栽培適地を評価するためのバッファー分析機能を加えた。また、英語版のでもサイトも作成した さらに、本研究の技術的背景となる地理情報、GIS、機械学習、情報処理などに関する諸検討も実施した
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
新型コロナウイルス感染症の流行のため、特に海外での適地評価基準調査が行えなかったため、評価基準の作成について、予定よりも進捗に遅れが見られる。
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今後の研究の推進方策 |
引き続き、現地調査、海外調査が困難なことも想定されるが、評価プログラムの開発等を優先的に行い、それらに海外調査等の結果を反映させることで、効率的な研究推進に取り組む。また、機械学習による栽培適地評価モデルをWebインターフェイスにに統合することで、精度の高い適地評価を可能にする。
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