| 研究課題/領域番号 |
24K21906
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分41:社会経済農学、農業工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 近畿大学 |
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研究代表者 |
木村 匡臣 近畿大学, 農学部, 准教授 (80725664)
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| 研究分担者 |
松野 裕 近畿大学, 農学部, 教授 (50340766)
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| 研究期間 (年度) |
2024-06-28 – 2027-03-31
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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 |
6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
2026年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2025年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2024年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
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| キーワード | 田面水温 / 機械学習 / リモートセンシング / 葉面積指数 / 水田水管理 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は、リモートセンシングデータを用いて水田内の湛水深および水稲の葉面積指数（LAI）を低コストで広域的に推定するための手法を提案する。まず、大気－植生群落－田面水－地中の熱移動を組み込んだ水田内の鉛直熱収支モデルを応用し、深層学習を適用することで、田面水温と気象データから水田の湛水深とLAIをそれぞれ逆推定するモデルを提案し、その推定精度について明らかにする。つづいて、熱赤外線カメラを搭載したUAV等を用いて取得した水田温度データから水田内の湛水深およびLAIを推定する手法を検証し、その実用性を明らかにする。
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