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Microsoft PowerPoint - 05.奥村.ppt

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Academic year: 2021

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全文

(1)

平成24年9月13日 研究開発部 奥村 俊夫

衛星データを用いた

衛星データを用いた

水稲収量予測システムの試作

水稲収量予測システムの試作

(2)

2

背景

 RESTECでは、これまで農業リモートセンシングに 取り組んで来た。  近年では、H21年度、H22年度に農林水産省殿の 「水稲作付面積調査における衛星画像活用事業」 において、SAR、光学センサを用いた水稲作付面 積の求積システムの開発に携わった。  これらの経験を活かして、H23年度にJAXA殿の事 業において、タイ国における水稲収量予測システ ムの試作に携わった。

(3)

目的

タイ国の天水田地域(コンケン県)を対象に衛星

データを用いた水稲収量予測システムの試作を行う。

コンケン

(4)

4

体制

JAXA RESTEC 東京大学 京都大学 三菱スペース・ソフトウェア GISTDA

(Geo-Informatics and Space Technology Development Agency )

KKU (Khon Kaen University)

TMD (Thai Meteorological Department)

OAE (Office of Agricultural Economics)

RD (Rice Department) etc 【タイ側】 農環研 広島大学 など 【日本側】 JAXA-GISTDAの協力プロジェクト(共同研究開発)

(5)

概要

 ほ場ポリゴンデータの整備状況 日本:ほ場一筆毎のポリゴンデータが整備 タイ:同様のデータは見受けられない →高精度での水稲作付地の抽出が難しい  田植え・収穫時期 日本:田植え、収穫時期が地域内で揃っている タイ:灌漑地域では様々な生育状況が混在 天水田地域では田植え・収穫時期が 比較的地域内で揃っている →灌漑地域については、これまでとは違ったアプローチが 必要 日本とタイの主な違い

(6)

6

概要

アプローチ 収量 = 作付面積 × 単収 SARデータ 解析 作付面積 単収 SAR、光学センサ 解析 雨量と統計情報 モデル 統計情報 KKU モデル 作付面積 作付面積 単収 衛星 データ 衛星 データ 衛星 データ 衛星 データ

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概要

試作システム 収量 = 作付面積 × 単収 SARデータ 解析 作付面積 単収 SAR、光学センサ 解析 雨量と統計値 解析 統計情報 KKU モデル 作付面積 作付面積 単収 衛星 データ 衛星 データ 衛星 データ 衛星 データ

(8)

8

作付面積の抽出

Khonkean  [p482, f310] -2 5 -2 0 -1 5 -1 0 - 5 0

27 -Jun -07 17- Ju l-0 7 06 -Aug- 07 2 6-Aug-0 7 15- Se p- 07 05 -Oct- 07 2 5- Oc t-0 7

σ0 [d B ] Field 1 Field 2 Field 3 Field 4 Field 5 Flooding or Planting Growing

17th Jul. 1st Sep. 17th Oct.

(9)

作付面積の抽出

1. 田植時期の画像入力 2. 生育時期の画像入力 3. 水稲作付画素の抽出 4. 水稲作付面積の抽出 SARデータ解析の主な流れ

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作付面積の抽出

1. 田植時期の画像入力 2. 生育時期の画像入力 3. 水稲作付画素の抽出 4. 水稲作付面積の抽出 SARデータ解析の主な流れ

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作付面積の抽出

1. 田植時期の画像入力 2. 生育時期の画像入力 3. 水稲作付画素の抽出 4. 水稲作付面積の抽出 SARデータ解析の主な流れ

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作付面積の抽出

1. 田植時期の画像入力 2. 生育時期の画像入力 3. 水稲作付画素の抽出 4. 水稲作付面積の抽出 SARデータ解析の主な流れ

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単収の算出

気温 湿度 風速 JAXA 衛星データプロダクト TMD 気象データ 太陽放射量 1kmメッシュデータに変換 時系列データの生成 Day=1 Day=2 Day=3 : : NASA MODIS プロダクト LAI 雨量 土壌水分 太陽放射量 雨量 土壌水分 気象情報

(15)

単収の算出

1kmメッシュの時系列データセット Day=1 Day=2 Day=3 : : KKUモデルの実行 KKU モデル

(16)

16

収量の算出

作付面積

×

単収

収量

696,258 [ton]

(17)
(18)

18

校正/検証

Study Site

Approach

Yield = Acreage * yield per unit SAR data

analysis

Rice Crop Acreage

Rice Crop Yield per unit SAR and Opt.

analysis

Precipitation

and statistics Statistics KKU model

Rice Crop Acreage

Rice Crop Acreage

Rice Crop Yield per unit

Acreage yield per unit

Transplanting/ Direct seeding Satellite data Satellite data Satellite data Satellite data

Water situation & Planting type (every Obs. Date)

Water situation & Planting type (every Obs. Date)

Photo & weather info. (every day)

Photo & weather info. (every day)

Regular monitoring site Eucalyptus Cassava Sugar cane Water reservoir

Paddy

Other field

Rice and Other crops fields(Sep.)

Rice and Other crops fields (Sep.)

Harvest, Dry and Measure (Nov.)

Harvest, Dry and Measure (Nov.)

Direct seeding Transplanting

Average 233.38 275.48

Std. Dev. 100.11 97.08

Max 585.94 750.08

Min 2.47 71.94

Direct seeding Transplanting

Average 233.38 275.48

Std. Dev. 100.11 97.08

Max 585.94 750.08

Min 2.47 71.94

Weights of chaffs [g/m2] kk_2011-yield [g/m2]

0 0 - 200 200 - 400 400 - 600 600 - 800 籾重量のヒストグラム 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 160 170 180 190 200 210 220 60cm×60cm当たりの籾重量(10g刻み) 頻度 Direct Seeding Transplanting Histogram籾重量のヒストグラム 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 160 170 180 190 200 210 220 60cm×60cm当たりの籾重量(10g刻み) 頻度 Direct Seeding Transplanting Histogram

Yield per unit

Yield per unit

74121.43 92644.96

Total

Direct seeding Transplanting

Average 842.23 726.68 Std. Dev. 683.64 390.16 Max 4366.66 2155.39 Min 188.51 209.62 74121.43 92644.96 Total

Direct seeding Transplanting

Average 842.23 726.68 Std. Dev. 683.64 390.16 Max 4366.66 2155.39 Min 188.51 209.62 Acreage [m2] 19992.13 20972.66 Total

Direct seeding Transplanting

Average 190.66 196.00 Std. Dev. 175.08 123.57 Max 1035.38 841.44 Min 3.2 38.95 19992.13 20972.66 Total

Direct seeding Transplanting

Average 190.66 196.00 Std. Dev. 175.08 123.57 Max 1035.38 841.44 Min 3.2 38.95 Yield [kg] transplanting weed

direct seeding non paddy pond transplanting weed

direct seeding non paddy pond

kk_2011-Yield [kg] 0 0 - 200 200 - 400 400 - 600 600 - more

Acreage and Yield

Acreage and Yield

Develop Calibrate

(19)

検証結果

作付面積 [m2] 単収 [g/m2] 収量 [ton] 推定結果 164,405.99 203.96 33.53 現地調査結果 166,766.39 2.47 - 750.08 40.96 精度 98.58% - 81.87% ※単収の精度は、現地調査結果の平均値と比べると80%程度。

(20)

20

フィールドルータの映像

(スファンブリ)

(21)

成果

 タイ国の天水田地域(コンケン県)を対象に衛星 データを用いた水稲収量予測システムを試作  現地調査ノウハウの蓄積 特に収量調査ノウハウの蓄積  JAXA、GISTDAの共同研究開発チーム(Rice Crop Working Group)の一員として重要な役割を果た すと共に、人脈形成、知識(農業、気象、統計な ど)の蓄積

(22)

22

今後

 タイ国内の灌漑地域への対応(生育ステージが混在)  タイ国全土への展開(ScanSARの活用)  衛星データを用いた単収算出(衛星データとの相関)  衛星データを用いた生育状況把握(バイオマス推定)  アジア圏への展開(ロバスト、ローカライゼイション)  食料安全保障問題への寄与  水稲以外作物への展開

(23)

参照

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