2020 Fiscal Year Annual Research Report
Develpment of agricultural information system for smarter water managemet of land improvement districts
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20H03101
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| Research Institution | Kobe University |
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Principal Investigator |
長野 宇規 神戸大学, 農学研究科, 准教授 (70462207)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中村 公人 京都大学, 農学研究科, 教授 (30293921)
吉川 夏樹 新潟大学, 自然科学系, 准教授 (90447615)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 土地改良区 / スマート / リモートセンシング / 蒸発散 / 浸水 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
リモートセンシングについて，中解像度合成開口レーダSentinel-1画像を用いた観測では12日間隔での観測が可能であり水入れ状況の圃場差の検出が可能になった．圃場毎の作付け判別は，平野部の15a以上の水田では移植後1か月以内に水田の高精度判別が可能になった．中山間地では移植後1か月以内の判別精度は低かったが，可視光センサ画像の併用により登熟期には10a以上で高精度の水田判別が可能となった．
末端水路用水量について，水田の水需要量の基礎となる減水深は蒸発散量と浸透量であるが，圃場によって大きく異なるのは浸透量である．地域の水供給可能量を考慮した上で，過剰な水利用量にならないための浸透量に応じた湛水深管理のあり方について検討した．検討においては， 滋賀県愛知川扇状地内の現地圃場における水収支観測結果に基づき，水田を模した水収支モデルを用いたシミュレーションを行った．その結果，自動給水栓による管理を想定したとき，浸透量に対する設定最大湛水深と灌水時間を定量的に示すことができた．減水深に関する広域情報が得られれば，地区内の必要水量とその具体的な管理方法を提示することが可能となる．
浸水予測について，新潟平野の4流域（亀田郷，白根郷，新津郷，西蒲原）において内水氾濫解析シミュレーションモデルを構築した．これによって，信濃川下流部の全てのモデルが完成した．また，本モデルの汎用性を高めるため，比較的勾配の大きく河川の流れに射流が発生する地域（栃木県宇都宮市田川流域）における解析アルゴリズムを開発した．これによって，一級河川水系流域スケールでの解析が可能になり，下流に位置する地域の土地改良区の水管理の参考に供することができるようになった．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究は土地改良区用の農業情報システムを開発することを目的としており，準リアルタイムでi)水田の水入れ状況，ii)作付け分布，iii)末端水路用水量，iv)予想収量，v)大雨時浸水予測情報の提供を目指すものである．
i)，ii)，iv)に資する衛星画像解析は概ね順調に進捗している．水田判別は特に完成度が高く，概ね目標とする実用レベル精度と速報性を達成している．一方転作作物と耕作放棄地の判別は合成開口レーダ画像のみの利用では依然難しく，可視光センサの補助利用で精度を向上させることは可能だが，天候依存性が強くシステムとしての安定性を欠いている．
iii)については水田の水収支観測圃場を設定し，観測を開始することができたことで水路用水量と圃場減水深の関係を整理することが可能になった．一方用水量のもう１つの根拠となる蒸発散量については，面的算定を2020年度中に達成することができなかった．コロナ禍の影響で現地調査を実施しにくい環境であったことが遅延の主たる理由である．
v)については一級河川水系流域スケールでの解析ができるようになったことから，解析モデルの汎用化に向けたアルゴリズム開発は当初計画どおりに進展している．リモートセンシングとの連携を推進する必要がある．
計画当初案になかった研究としてリモートセンシングによるため池貯水量の定量を進めることとなった．ため池を主たる水源とする土地改良区では渇水時ため池の貯水管理の負担が大きいことが調査で明らかになった．そこでため池貯水面の形状変化から貯水量を推定することで，計器未設置のため池の貯水量監視法確立を目指す．
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| Strategy for Future Research Activity |
リモートセンシングは観測機会が安定している合成開口レーダ時系列画像になるべく依拠する方針を取る．水入れ状況と作付け判別について準リアルタイムで情報を提供しつつ，時間経過とともに精度を向上していく手法を確立する．大雨時浸水情報のモデル入力値として水田・畑地の判別には速報性が求められる一方，年後半収穫量の特定には精度の高い土地利用判別が求められためである．地域間の作物暦の差異に対応するよう気温データの利用を進める．また収量予想に向けて実測データの収集を各地で進める．
末端水路用水量の算定に向け，地表面温度と葉面積指数のドローンの観測による作物蒸散量分布の推定に重点を置く．推定値の検定用に，水田と水田地域内に存在する畑利用される転作田における実蒸発散量の観測を行う．
リアルタイムの水位観測情報取得のためのシステム設計をすすめる．現在，新潟県上越市吉川区に市販の通信機能付きのデータロガーを設置しているが，装置・クラウド利用料が高額であるうえ，情報表示用のアプリケーションのカスタマイズができない．安価でかつシステムを構築するとともに，精度評価を行う予定である．
ため池の貯水量推定については計器観測されているダムや大型ため池などの情報収集を進め，衛星画像から特定される湛水面積とのキャリブレーションを進める．推定可能池と不可能池の区別の自動化も併せて行う．
耕作期間終了後，各土地改良区でワークショップを開催し，土地改良区職員の要望に沿った技術改良の指針を立てる．
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Research Products
(1 results)
