リモートセンシング技術による穀物収量の早期予測手法の開発

2014年産トウモロコシを対象に「トウモロコシ単収予測手法」の予測精度を検証した。9月時点の予測は統計値に対して8.2%過小であり、10t/haを超える豊作年については予測結果が過小評価される傾向にあり、予測式を2次回帰モデルへ変更するなどさらなる改良が必要であることが示唆された。また、VIIRS/Suomi-NPPの代替利用時の予測精度を解析した結果、現行手法よりも予測値が若干高くなるものの、その精度は概ね現行手法と同程度(RMSE, 現行法：0.94t/ha, 代替法：1.02t/ha)であることから、MODIS/Terraの運用終了後も継続的に予測が可能であることが示された。また、作物フェノロジー観測システムによる飼料トウモロコシの生育量（LAI, 地上部乾物重）の季節変化の準リアルタイム把握、小型ラジコンヘリによる超高解像度空撮画像の作成を行い、MODISによるトウモロコシ単収予測結果の検証を可能にするグランドトゥールースデータ取得手法を整備した。最終年度は、米国産大豆単収の早期予測への応用可能性についても検証し、2002～2013年までの早期予測シミュレーションを行った結果、9月時点の予測単収は、2003年と2008年産において23.6%, 9.3%と過大に予測されており、トウモロコシと違ってUSDAの速報結果よりも予測精度の面での優位性は確認されなかった。生育前半の植生量から単収を予測する現行法では、収穫前の環境ストレスを受けやすい大豆の最終単収を予測することは難しく、生育期後半の環境ストレスが無いことを前提とした潜在的単位収量の予測には有効である。以上のように、豊作年の予測ギャップ（トウモロコシ）や環境ストレスによる減収（大豆）など解決すべき課題は残されたものの、基礎的要素技術を含め、リモートセンシング技術による穀物収量の早期予測手法を確立した。

2014年産トウモロコシを対象に「トウモロコシ単収予測手法」の予測精度を検証した。9月時点の予測は統計値に対して8.2%過小であり、10t/haを超える豊作年については予測結果が過小評価される傾向にあり、予測式を2次回帰モデルへ変更するなどさらなる改良が必要であることが示唆された。また、VIIRS/Suomi-NPPの代替利用時の予測精度を解析した結果、現行手法よりも予測値が若干高くなるものの、その精度は概ね現行手法と同程度(RMSE, 現行法：0.94t/ha, 代替法：1.02t/ha)であることから、MODIS/Terraの運用終了後も継続的に予測が可能であることが示された。また、作物フェノロジー観測システムによる飼料トウモロコシの生育量（LAI, 地上部乾物重）の季節変化の準リアルタイム把握、小型ラジコンヘリによる超高解像度空撮画像の作成を行い、MODISによるトウモロコシ単収予測結果の検証を可能にするグランドトゥールースデータ取得手法を整備した。最終年度は、米国産大豆単収の早期予測への応用可能性についても検証し、2002～2013年までの早期予測シミュレーションを行った結果、9月時点の予測単収は、2003年と2008年産において23.6%, 9.3%と過大に予測されており、トウモロコシと違ってUSDAの速報結果よりも予測精度の面での優位性は確認されなかった。生育前半の植生量から単収を予測する現行法では、収穫前の環境ストレスを受けやすい大豆の最終単収を予測することは難しく、生育期後半の環境ストレスが無いことを前提とした潜在的単位収量の予測には有効である。以上のように、豊作年の予測ギャップ（トウモロコシ）や環境ストレスによる減収（大豆）など解決すべき課題は残されたものの、基礎的要素技術を含め、リモートセンシング技術による穀物収量の早期予測手法を確立した。