| 研究課題/領域番号 |
20K15607
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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小区分41010:食料農業経済関連
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
佐藤 赳 東京大学, 大学院農学生命科学研究科(農学部), 准教授 (30756599)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 機械学習 / ハイパースペクトル / GIS / 計量経済分析 / 酪農 / 牧草地 |
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| 研究成果の概要 |
地域の農業支援組織の協力の下，専門スタッフによる牧草地の正確な植生調査のデータ取得やハイパースペクトルカメラで各草種・時期の詳細な分光反射特性の取得を行い，得られたデータを機械学習にて解析した結果，植生調査について，植生条件によっては97%の高い精度の分類が行うことできた．また機械作業効率の最適化のシミュレーションにおいて，作業時間を2割程度減らすことができる可能性が示されたほか，圃場の集約によって，さらに大幅に作業時間を節約しうることを数値的に示した。一方で，酪農家の家計ベースの経営経済データを，計量経済学的に分析し，酪農家の労働や生産性について考察を行った．
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| 自由記述の分野 |
農業経済学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
酪農業において安定的な自給飼料生産は極めて重要である．その中で，草地の管理は大きな課題となるが，植生調査や植生改善の効果の検証と経営データとの接合は容易ではない．本研究ではハイパースペクトルカメラやドローンを用い，機械学習を用いて植生の識別を行った．また，酪農の経営データと結びつけ，計量経済分析を行った．得られた成果を普及させることで，より簡便な圃場の植生の識別，圃場管理の方法が示される．それらの自給飼料生産・管理が酪農経営に与える影響を定量的に分析したことで，草地管理が酪農経営にとっても重要であることが示唆された．
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