| 研究課題/領域番号 |
19H03085
|
|---|
| 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 |
櫻井 玄 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, 上級研究員 (70452737)
|
|---|
| 研究分担者 |
坂本 利弘 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, 上級研究員 (20354053)
石塚 直樹 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, 上級研究員 (20414500)
小野 圭介 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, 上級研究員 (20549555)
Sprague David 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, 再雇用職員 (90282285)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
|
| キーワード | 衛星データ / PLANET / イネ / 葉 / バイオマス / 機械学習 |
|---|
| 研究実績の概要 |
本研究では、衛生情報を組み合わせて作物のバイオマスを推定する新手法を開発することを目的とする。特に、近年進化が著しい小型高解像度衛星データに対し て、作物のプロセスベースモデル、データ同化手法、機械学習を組み合わせ、日本の狭小地圃場における作物バイオマスをより精密に予測する手法を開発する。
令和2年度は，衛星画像の収集と整形作業とともに，作物のプロセスベースモデルの精緻化と改良に努めた．作物のプロセスベースモデルは，今回の日本の対象圃場への適用を進めるだけではなく，他のモデル研究者と共同し，様々な地域にあてはめ，その性能を評価する研究も行っている．具体的には，より広域の全球レベルの作物成長解析に関する共同研究も行い，モデルの特性と問題点の抽出を行った．
また，日射を受け反射特性に大きく関わる作物の葉について，より詳細な光合成や物質動態の詳細モデル開発を行い．将来的にリモートセンシングデータと同化させることを目的とした基盤モデルの開発に着手した．その結果葉の詳細な水動態のモデル化に成功し，葉の形と葉内の水動態の関係を詳細に記述するモデルを開発することができた．葉のモデルの解像度をミリレベルまで詳細化し，導管だけではなく師管流も再現したモデルは，これまでにないものであり，先進的な葉の詳細モデル基盤を築くことができた．
対象地域をつくば市だけではなく，新潟農業総合研究所との共同研究を築き，より広範な地域のデータを入手する体制を構築することができた．
|
| 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
作物モデルの精緻化と改良を順調に進めることができ，また，衛星データの画像も順調に集めることができている．また，対象のつくば市真瀬の水田だけではなく，新潟農業総合研究所との共同研究体制を構築し，新潟の複数の調査圃場の調査データを入手する体制を確立することができた．順調に研究データを収集することができている．
また，よりアドバンスな研究として，葉のモデルの詳細化にも取り組むことができた．葉は日射を反射する対象そのものであり，反射特性に大きな影響を与える部位であるため，その詳細化は欠かせない．将来的にリモートセンシングデータとの同化を可能にする葉のモデルの詳細化のための基盤的なモデルを開発することができた．
|
| 今後の研究の推進方策 |
水田圃場で，LAI2200を用いてLAIの教師データを測定する．具体的には，茨城県で提携農家を見つけ出し，数十の圃場について定期的にLAIを測定することで，LAIデータのグランドトルースデータを増加させ，作物のプロセスベースモデルの精緻なデータ同化を可能にすることを目指す．
また，葉の詳細化モデルをさらに発展させ，光合成や気孔のメカニズムを考慮したモデルをカップリングする．このことにより，葉の水・物質動態を詳細に記述することができるモデルを開発することができ，将来的なリモートセンシングとデータ同化による葉の生育状況の診断を可能にする技術の基盤築くことができる．
|
