2012 Fiscal Year Annual Research Report
カオス時空間解析法によるドングリ豊凶予測と生態系管理支援システムの構築
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23380152
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| Research Institution | Tokyo University of Agriculture and Technology |
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Principal Investigator |
酒井 憲司 東京農工大学, (連合)農学研究科(研究院), 教授 (40192083)
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| Project Period (FY) |
2011-04-01 – 2014-03-31
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| Keywords | 農業情報工学 / モデリング / シミュレーション / カオス理論 / マルチエージェント / 分光画像 |
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| Research Abstract |
マスティングの理論モデルの構築(理論モジュール)
RBMに関して、より現実の豊凶現象に近づけるために、①花粉の拡散プロセスおよび昆虫による食害機能、②外部（気温等）のトリガー機能をCMLモデルに組み込んだモデルを構築した。これらをCMLモデルとして空間分布をIDLによりGIS（ENVI）上にオーバーレイした。分光画像空撮システムの試作（計測モジュール）
小型ロボットヘリコプタによるFM府中（農学部附属農場）において予備飛行実験（６～７月）を行い、機体のペイロード、航行安定性、撮影制御システムなどが所期の性能を確保できるか否かを確認した。時空間ダイナミクスの再構成に必要な、相関次元（およびマルチフラクタル次元）の算出する。推定された次元に基づいて、空間Lyapunovスペクトルを算出アルゴリズムを実装した。再構成された時空間ダイナミクスに決定論的非線形予測の際に、カラードノイズの識別法を考案した。
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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
計画した３つの個別改題に関してほぼ予定通り進捗した。その成果についても1件の学術論文およぶ４件の学会発表として公表できた。
具体的には、実績に示したようなRBMの改良を行うことができ、また、これらをGIS上に実装することもできた。特に、MASによるプラットフォームも試作でき、どんぐり及び野生動物行動データの実データの搭載が可能であることも確認できた。ロボットヘリによる撮影も良好に行えることが確認できた。以上より、計画が概ね達成できたと考えられる。
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| Strategy for Future Research Activity |
計画に沿って研究を推進する。特に、MASによって構築したプラットフォームに個別開発要素を搭載し、計画通りのシステム構築を達成する。これらの成果を国際学会、国内学会において発表するとともに、原著論文として投稿・公表する。
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