| 研究課題/領域番号 |
23K23665
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| 補助金の研究課題番号 |
22H02400 (2022-2023)
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 基金 (2024)
補助金 (2022-2023) |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分40010:森林科学関連
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| 研究機関 | 国立研究開発法人森林研究・整備機構 |
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研究代表者 |
今矢 明宏 国立研究開発法人森林研究・整備機構, 森林総合研究所, 主任研究員 等 (60353596)
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| 研究分担者 |
山下 尚之 国立研究開発法人森林研究・整備機構, 森林総合研究所, 主任研究員 等 (30537345)
石塚 成宏 国立研究開発法人森林研究・整備機構, 森林総合研究所, 主任研究員 等 (30353577)
稲垣 昌宏 国立研究開発法人森林研究・整備機構, 森林総合研究所, 主任研究員 等 (00343781)
橋本 昌司 国立研究開発法人森林研究・整備機構, 森林総合研究所, 主任研究員 等 (90414490)
木田 仁廣 国立研究開発法人森林研究・整備機構, 森林総合研究所, 研究員 (00828113)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024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)
2024年度: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2023年度: 5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円)
2022年度: 7,930千円 (直接経費: 6,100千円、間接経費: 1,830千円)
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| キーワード | 土壌特性値マップ / 近接センシング / 近赤外分光スペクトル / 火山灰混入 / 深層学習 / 土壌特性値の深度別推定 / 火山灰影響評価 / 不確実性評価 / 火山灰土壌分布 / 近赤外分光反射スペクトル / 土壌の乾湿 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究の概要は、①過去の土壌調査データ（資・試料、土壌図）による属性値のデジタル化、②近接センシング（近赤外分光スペクトルデータ）による大規模土壌理化学性データセットの構築、③衛星センシングデータ（標高や地形、水分、土壌、植生指標）の整備により、これらのデータを用いて土壌特性値の空間分布予測モデルを深層学習（ディープラーニング）によって構築し、このモデルを用いて日本全体をカバーする高精細・高精度の土壌特性値デジタルマップ群の新たな創出を行う研究である。
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| 研究実績の概要 |
交差検証法を用いた機械学習を行い火山灰影響評価モデルの頑強性を向上させた。国際的土壌分類体系において改訂された土壌深度評価方法の適用とこれに基づく土壌の再分類について検討を行い、これらを反映してモデルの再構築を行った。日本全国の森林土壌800断面データから地形特徴量に基づいて土壌特性値の深度別および深度込み推定モデルについてそれぞれランダムフォレストを用いて構築し、土壌特性値ごとに説明因子の影響を明らかにした。土壌炭素マッピングの不確実性評価を行った。数値標高モデルのメッシュの大きさの違いが地形解析によって求められる湿潤指標などの地形パラメータと、これを基に機械学習により予測される土壌型に及ぼす影響について検討を行った。マップ公開に向けた準備として森林土壌図公開システムについてスマホ表示対応や位置検索などの機能向上を図った。
また、欧州土壌炭素研究プロジェクト会合において土壌マッピングについて情報収集した。欧州では泥炭地マップがトルコを除くEU全体を対象に100m解像度で構築されているが、データ収集においては、各国での測定方法や定義の違い、データホルダーとの協議などが困難とされた。ISRICは土壌炭素、フィンランドLUKEは泥炭地など対象により役割分担されていた。ISRICはGIS上での使いやすさを高めるためWoSISシステムを開発・利用している。またEU主導のプロジェクトでは、企業や森林所有者、団体などに所属するエンドユーザーによるアドバイザリーが成果物の利用、利便性向上等の議論に参加しており、これらの点は我が国でも参考すべきと考えられた。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
土壌特性値を推定するモデルを構築するなど、新たな土壌マップの創出に向けて研究が進展している。
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| 今後の研究の推進方策 |
小型近赤外測定システムの実証試験を行い現場での迅速測定手法を確立する。火山灰影響評価モデルや土壌型判別モデルの結果を統合し、土壌特性値マップ群を創出し、WebGISを活用してデータ公開を行う。
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