Modeling of relationship between soil moisture and water stress and its application to farmland management

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２年に渡って異常気象が連続したため、西オーストラリア大学農学部長の勧めで７月～９月に雨が降る事があり得ないオーストラリア国カナナラの農業試験場で観測活動を実施した。その結果、UAVで圃場単位のCWSIを得るために必要な新たな葉温推定手法を考案し、現在投稿中である。その手法とは、まず空撮した圃場の熱画像からCWSIの算出に必要な日射を受けている葉の葉温を抽出する必要があるが、日射を受けている葉がとり得る温度を有する画素が日射を受けている葉の画素であると仮定し、日射を受けている葉の温度分布の範囲を推定する。葉温の上限値は空撮時の気象条件から算出し、下限値は可視画像内の日射を受けている葉の画素の割合と同割合分の画素数を温度分布ヒストグラムの葉温上限値から差し引いた温度とする。その温度範囲を画素数で加重平均した値を圃場内の日射を受けている葉の平均温度と考えて、圃場内３地点において放射温度計により観測した群落上部葉温と比較した結果、観測期間内のMAE＝0.5℃で葉温を推定する事ができた。尚、トウモロコシの出穂以降は被覆率が約80％であったが、単純な熱画像の平均温度と葉温観測値とのMAEは4.2℃であった。葉温の推定誤差0.5℃がCWSIに与える誤差は多くの作物の灌漑開始の閾値と考えられるCWSI≒0.25程度の1/3以下であり、本葉温推定手法は実用に耐え得ると考えられる。次に、CWSIは時刻により土壌の吸引圧との関係が変化するため、CWSIと土壌の吸引圧の観測値を根の吸水モデルの一つであるFeddesモデルに時刻別にフィッティングした結果、15時にUAVを6回飛ばせば風速や日射の変動の影響を低く抑え、他の時刻よりもCWSIと土壌の吸引圧との相関が高くなる事が分かった。