半自然草地における放牧家畜の栄養摂取の経時モニタリング

2020 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 17K08062
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 研究分野: 動物生産科学
• 研究機関: 岐阜大学
• 研究代表者: 八代田 真人 岐阜大学, 応用生物科学部, 教授 (30324289)
• 研究期間 (年度): 2017-04-01 – 2021-03-31
• キーワード: 放牧 / 精密畜産 / 採食行動

研究成果の概要

放牧家畜の採食植物種を経時的にモニタリングする方法を開発することを目的に，動物の頭部に加速度・角速度センサを装着し，その動きの違いを機械学習により分析することで，採食植物種の識別を試みた。形態の異なる4種の植物種（叢生型，匍匐型，ロゼット型，直立型）をヤギに採食させた。センサ各軸の振動データと動物の体重を説明変数とし，決定木・ランダムフォレスト・サポートベクターマシン・ニューラルネットワークを用いて判別精度を比較した。その結果，左右および上下方向の加速度と動物の体重を説明変数とし，ランダムフォレスト法を用いることで，95％の精度で採食行動から植物種の識別が可能なことが示唆された。

自由記述の分野

草地畜産学

研究成果の学術的意義や社会的意義

多種多様な植物で構成される半自然草地は，家畜生産の場としてだけでなく，生態系サービスを提供する場としても重要である。半自然草地の利用および保全には，放牧した家畜がいつ，どこで，なにを，どれだけ摂取したかを知ることが，植物の種構成および量に直接影響するため，大きな役割を果たす。本研究は，加速度センサと機械学習を用いることで，これまで技術的に難しかった放牧家畜の採食植物の種類を採食行動から識別可能であることを初めて示した。本研究の成果とGPS/GISを組み合わせることで，放牧家畜による半自然草地の利用状況を経時的にモニタリングする可能性が高まり，利用と保全をより効果的に行うことが期待できる。