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- ゆあ しまむね
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1 衛星データを用いた水稲収量予測システムの試作 平成 24 年 9 月 13 日研究開発部奥村俊夫
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 2
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 天水田の例 : 作付前 Khon Kaen ALOS AVNIR-2 (c)jaxa 3
4 体制 JAXA-GISTDA の協力プロジェクト ( 共同研究開発 ) タイ側 GISTDA (Geo-Informatics and Space Technology Development Agency ) 日本側 JAXA KKU (Khon Kaen University) TMD (Thai Meteorological Department) OAE (Office of Agricultural Economics) RD (Rice Department) etc RESTEC 農環研広島大学など 東京大学京都大学三菱スペース ソフトウェア 4
5 概要 日本とタイの主な違い 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 5
6 概要 アプローチ 衛星データ SAR データ解析 衛星データ 衛星データ SAR 光学センサ雨量と統計情報解析モデル 統計情報 衛星データ KKU モデル 作付面積 作付面積作付面積単収単収 収量 = 作付面積 単収 6
7 概要 試作システム 衛星データ SAR データ解析 衛星データ SAR 光学センサ解析 衛星データ 雨量と統計値解析 統計情報 衛星データ KKU モデル 作付面積 作付面積作付面積単収単収 収量 = 作付面積 単収 7
![Khonkean [p482, f310] Field 1 Field 2 0](/docs-images/102/154972392/images/8-1.jpg "Field 3 Field 4-5 Field 5 Growing σ0[")
![db] -10-15 Flooding or Planting -20-25](/docs-images/102/154972392/images/8-2.jpg "27-Jun-07 17-Jul-07 06-Aug-07 26-Aug-07")
8 作付面積の抽出 SAR データ解析の基本的な考え方 17 th Jul. 1 st Sep. 17 th Oct. Khonkean [p482, f310] Field 1 Field 2 0 Field 3 Field 4-5 Field 5 Growing σ0[ db] Flooding or Planting Jun Jul Aug Aug Sep Oct Oct-07 8
9 作付面積の抽出 SAR データ解析の主な流れ 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 9
10 作付面積の抽出 SAR データ解析の主な流れ 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 10
11 作付面積の抽出 SAR データ解析の主な流れ 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 11
12 作付面積の抽出 SAR データ解析の主な流れ 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 12
13 作付面積の抽出 13
14 単収の算出 JAXA 衛星データプロダクト 太陽放射量 雨量 1km メッシュデータに変換 太陽放射量雨量土壌水分気象情報 土壌水分 NASA MODIS プロダクト TMD 気象データ LAI 気温湿度風速 Day=1 Day=2 Day=3 : : 時系列データの生成 14
15 単収の算出 KKU モデルの実行 Day=1 Day=2 Day=3 : : 1km メッシュの時系列データセット KKU モデル 1km メッシュの単収データ 15
16 収量の算出 作付面積 696,258 [ton] 単収 収量 16
17 校正 / 検証 17
![Date) Weights Acreage of chaffs [m2] [g/m2] Direct seeding Transplanting Approach](/docs-images/102/154972392/images/18-2.jpg "Average Total 92644.96 233.38 74121.43 275.")
![) Yield per unit Acreage and Yield Total Validate Yield [kg] 20972.66 10 Average 190.](/docs-images/102/154972392/images/18-5.jpg "66 8 196.00 Satellite data SAR and Opt.")
18 校正 / 検証 Photo & weather info. (every day) Water Photo situation Rice Harvest, & and weather Acreage & Dry Other Yield Planting and info. per crops and Measure (every type unit Yield fields(sep.) (every day) (Nov.) Obs. Date) Weights Acreage of chaffs [m2] [g/m2] Direct seeding Transplanting Approach Average Total Satellite data SAR data Water situation Std. Average Dev. & Planting type analysis (every Obs. Date) Std. Max Dev Rice and Other crops fields Min Max (Sep.) Develop Rice Crop Min Calibrate Acreage Harvest, Dry and Measure (Nov.) Yield per unit Acreage and Yield Total Validate Yield [kg] Average Satellite data SAR and Opt. analysis Rice Crop Acreage 籾重量のヒストグラム Acreage Satellite data Precipitation and statistics Rice Crop Acreage Transplanting/ Direct Seeding Direct seeding Transplanting Yield = Acreage * yield per unit Regular monitoring site Paddy Eucalyptus Cassava Std. Dev Sugar cane 2 頻度 Direct seeding Transplanting Histogram Water reservoir Max Min Other field cm 60cm 当たりの籾重量 (10g 刻み ) transplanting weed direct seeding non paddy pond kk_2011- yield [g/m2] 0 Study Site Statistics Rice Crop Yield per unit yield per unit Satellite data KKU model Rice Crop Yield per unit kk_2011- Yield [kg] more 18
19 検証結果 作付面積 [m2] 単収 [g/m2] 収量 [ton] 推定結果 164, 現地調査結果 166, 精度 98.58% % 単収の精度は 現地調査結果の平均値と比べると 80% 程度 19
20 フィールドルータの映像 ( スファンブリ ) スファンブリ 20
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 21
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 22
23 ご静聴ありがとうございました 23
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Title2011 年タイ洪水とその被害 : 実地調査に基づく報告 Author(s) 木口, 雅司 ; 中村, 晋一郎 ; 小森, 大輔 ; 沖, 一雄 ; 沖, 治, 光一郎 第 7 回南アジアにおける自然環境と人間活動に関する研 Citation 究集会 : インド亜大陸 インドシナの自然災害
Title2011 年タイ洪水とその被害 : 実地調査に基づく報告 Author(s) 木口, 雅司 ; 中村, 晋一郎 ; 小森, 大輔 ; 沖, 一雄 ; 沖, 治, 光一郎 第 7 回南アジアにおける自然環境と人間活動に関する研 Citation 究集会 : インド亜大陸 インドシナの自然災害と人間活動 (2012) Issue Date 2012-02-05 URL http://hdl.handle.net/2433/155851
Title 水稲の冷害に関する作物学的研究 ( Dissertation_ 全文 ) Author(s) 天野, 高久 Citation Kyoto University ( 京都大学 ) Issue Date 1983-07-23 URL http://dx.doi.org/10.14989/doctor.r Right Type Thesis or Dissertation Textversion
極地研 no174.indd
C O N T E N T S 02 10 13 no.174 June.2005 TOPICS06 1 45 46 3 12 4546 47 14 10 15 15 16 NEWS no.174 june.2005 0 100 200 300 400 500 600 700 100 100 Diameter,nm 10 10 45 20042 Feb Mar Apr May Jun Jul Aug
6 12 10661 93100 227213202 222208197 85kg cm 20 64.521 106856142 2 1 4 3 9767 100 35 cm 7747 208198 90kg 23 5828 10661 93100 cm 227213202 10639 61 64.521 85kg 78kg 70kg 61 100 197204.5 cm 15 61
<82D282A982C1746F95F18D908F57967B95B E696E6464>
1 2 (90cm 70cm 2015) 3 (68cm 28cm 30cm 12kg 2015) (77.5 109.5cm 2015) 4 (22cm 50cm 50cm 4.6kg 2015) (45cm 62.5cm 2015) (47.4cm 62.5cm 2014) 5 (28.5cm 23.5cm) (45cm 62cm 2015) (97cm 107cm 2015) 6 7 8 9
180 140 22
21 180 140 22 23 25 50 1 3 350 140 500cm 600 140 24 25 26 27 28 29 30 31 1/12 8.3 1/15 6.7 10 1/8 12.5 1/20 140 90 75 150 60 150 10 30 15 35 2,000 30 32 1 1 1 2 1 3 1 4 1 5 1 6 1 7 1 8 1 9 % 100 50 33.3
資料 2 農業データ連携基盤の構築について 農業データ連携基盤 (WAGRI) WAGRI とは 農業データプラットフォームが 様々なデータやサービスを連環させる 輪 となり 様々なコミュニティのさらなる調和を促す 和 となることで 農業分野にイノベーションを引き起こすことへの期待から生まれた造語
資料 2 農業データ連携基盤の構築について 農業データ連携基盤 (WAGRI) WAGRI とは 農業データプラットフォームが 様々なデータやサービスを連環させる 輪 となり 様々なコミュニティのさらなる調和を促す 和 となることで 農業分野にイノベーションを引き起こすことへの期待から生まれた造語 (WA + AGRI) 平成 30 年 9 月 農林水産省技術政策室 データを活用した農業の将来像 農業現場における生産性を飛躍的に高めるためには
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平成 29 年技術成果報告会 交通インフラ施行 維持管理支援サービス化に向けた取り組み 研究開発部社会インフラグループ グループリーダー 古田竜一 [email protected] All rights reserved RESTEC 2017 内容 1 背景 目的 2 取り組み概要 交通インフラを中心にリモートセンシング技術の導入検討を支援 3 コア技術の開発 地表面変位計測
The 2010 Corn Crop
U.S. Corn Update 米国産トウモロコシアップデート 2013 Planting Season 2013 年作付 Corn Supply and Demand トウモロコシ需給 Historical Information 現在までの推移 2012 Drought Information 2012 年のかんばつ情報 April 2, 2013 IA IL NE MN IN SD KS WI
第122号.indd
-1- -2- -3- 0852-36-5150 0852-36-5163-4- -5- -6- -7- 1st 1-1 1-2 1-3 1-4 1-5 -8- 2nd M2 E2 D2 J2 C2-9- 3rd M3 E3 D3 J3 C3-10- 4th M4 E4 D4 J4 C4-11- -12- M5 E5 J5 D5 C5 5th -13- -14- NEWS NEWS -15- NEWS
卒業論文
Y = ax 1 b1 X 2 b2...x k bk e u InY = Ina + b 1 InX 1 + b 2 InX 2 +...+ b k InX k + u X 1 Y b = ab 1 X 1 1 b 1 X 2 2...X bk k e u = b 1 (ax b1 1 X b2 2...X bk k e u ) / X 1 = b 1 Y / X 1 X 1 X 1 q YX1
Ⅰ 収穫量及び作柄概況 - 7 -
Ⅰ 収穫量及び作柄概況 - 7 - 参考)((600 収穫量収穫量)1 水稲 ( 子実用 ) 平成 24 水稲の収穫量 ( 子実用 ) は36 万 8,700t で 前に比べ1 万 5,100t(4%) 増加した これは パイプラインの復旧等により作付面積が前に比べ1,800ha(3%) 増加したことに加え 10a 当たり収量が前を8kg(1%) 上回ったためである 作柄は 作況指数が 104で 10a
_2009MAR.ren
ISSN 0389-5254 2009 No.2 MAR JAPAN AIRCRAFT PILOT ASSOCIATION C O N T E N T S No.313 2009 No.2 MAR é 2009 MAR 2009 MAR 2009 MAR 2009 MAR 2009 MAR 2009 MAR 2009 MAR 2009 MAR 2009 MAR 2009 MAR 2009 MAR
2
1 6 11 17 33 40 46 50 56 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 etc, 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 Agricultural Society 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53
本文
Apr 11, 213 (3-3497-3675) miwa-y @itochu.co.jp (3-3497-6284) maruyama-yo @itochu.co.jp 1. (1) (2) (3 (4) 2. (1)3 (2) (3)J (4) (5) (6) (7) (8) (9) (1) 46 3. Summary 2 2% 2 13 13 13 J 79 46 13 46 4 34 2%
こんにちは由美子です
Analysis of Variance 2 two sample t test analysis of variance (ANOVA) CO 3 3 1 EFV1 µ 1 µ 2 µ 3 H 0 H 0 : µ 1 = µ 2 = µ 3 H A : Group 1 Group 2.. Group k population mean µ 1 µ µ κ SD σ 1 σ σ κ sample mean
請求記号：DVD 70- -1 栄光のフィレンツェ・ルネサンス １ 夜明け 55分
DVD 291- -482 64 DVD 520- -434 170 DVD 520- -435 173 DVD 520- -436 178 DVD 520- -437 94 DVD 520- -438 183 DVD 602.164- -508 38 DVD 70- -1 55 DVD 70- -2 55 DVD 70- -3 55 DVD 70- -4 55 DVD 70- -5 55 DVD
4. 国有林 GIS の活用 4. 1 国有林 GIS 本業務において, 解析に利用した国有林 GIS の諸元は表 のとおりである 表 国有林 GIS の諸元 国有林 GIS の諸元 バージョン 4.2 データセット 2009 年 3 月版 4-1
4. 国有林 GIS の活用 4. 1 国有林 GIS 本業務において, 解析に利用した国有林 GIS の諸元は表 4. 1-1 のとおりである 表 4. 1-1 国有林 GIS の諸元 国有林 GIS の諸元 バージョン 4.2 データセット 2009 年 3 月版 4-1 4. 2 国有林 GIS データを利用した解析 4. 2. 1 GIS データの処理手順 GIS データ ( 等高線 : ラインデータ
2009 SEP. No.664 9 18 100460345 209710798 %0.11 3350955 9750799 12.1 0.93 100350 19 100600453 209700800 %0.03 3200065 9740873 11.0 0.98 90490 20 100750364 209680396 %0.81 321 844 978 591 11.6
講義のーと : データ解析のための統計モデリング. 第５回
Title 講義のーと : データ解析のための統計モデリング Author(s) 久保, 拓弥 Issue Date 2008 Doc URL http://hdl.handle.net/2115/49477 Type learningobject Note この講義資料は, 著者のホームページ http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kub ードできます Note(URL)http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/ce/EesLecture20
596_H1H4.indd
2014 Aug. 8No.596 http://www.saitama-ctv-kyosai.net 1021 1125 1127 10 10 27 11 11 17 11 11 20 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27
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No. SEGEMAR 1993 1994 JICA 2001 3 2005 3 4 5 2004 11 1 2 R/D 2001.3.1-2005.2.28 F /U 3.5 SEGEMAR JICA E /N 1 1 SEGEMAR 2000 6 8 11 3 2000 12 2000 R/D JICA 2001 3 4 1 2 a A 1 IGRM 2 3 2 IGRM ASTER 4 PALSAR
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1 211022 2 11150 211022384 3 1000 23% 77% 10% 10% 5% 20% 15% 40% 5% 3% 8% 16% 15% 42% 5% 6% 4 =1000 = 66 5 =1000 = 59 6 52%(42% 1000 7 56% 41% 40% 97% 3% 11%, 2% 3%, 41 7% 49% 30%, 18%, 40%, 83% =1000
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P 1. 2. R H C H, etc. R' n R' R C R'' R R H R R' R C C R R C R' R C R' R C C R 1-1 1-2 3. 1-3 1-4 4. 5. 1-5 5. 1-6 6. 10 1-7 7. 1-8 8. 2-1 2-2 2-3 9. 2-4 2-5 2-6 2-7 10. 2-8 10. 2-9 10. 2-10 10. 11. C
) km 200 m ) ) ) ) ) ) ) kg kg ) 017 x y x 2 y 5x 5 y )
001 ) g 20 g 5 300 g 7 002 720 g 2 ) g 003 0.8 m 2 ) cm 2 004 12 15 1 3 1 ) 005 5 0.8 0.4 ) 6 006 5 2 3 66 ) 007 1 700 12 ) 008 0.315 ) 009 500 g ) kg 0.2 t 189 kg 17.1 kg 010 5 1 2 cm 3 cm )km 2-1 - 011
レジャー産業と顧客満足の課題
1 1983 1983 2 3700 4800 5500 3300 15 3 100 1000 JR 4 14 2000 55% 72% 1878 2000 5 ( ) 22 1,040 5 946 42 15 25 30 30 4 14 39 1 24 8 6 390 33 800 34 34 3 35 () 37 40 1 50 40 46 47 2 55 4.43 4 16.98 40 55
JIPs_015_nyuko_low
2014. Jun. 25 JIPs DIRECT No.015 01 02 2014. Jun. 25 JIPs DIRECT No.015 1. 2. 3. 4. 2014. Jun. 25 JIPs DIRECT No.015 03 04 2014. Jun. 25 JIPs DIRECT No.015 2014. Jun. 25 JIPs DIRECT No.015 05 06 2014.
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復習 ) 時系列のモデリング ~a. 離散時間モデル ~ y k + a 1 z 1 y k + + a na z n ay k = b 0 u k + b 1 z 1 u k + + b nb z n bu k y k = G z 1 u k = B(z 1 ) A(z 1 u k ) ARMA モデル A z 1 B z 1 = 1 + a 1 z 1 + + a na z n a = b 0
1 1 1 11 25 2 28 2 2 6 10 8 30 4 26 1 38 5 1 2 25 57ha 25 3 24ha 3 4 83km2 15cm 5 8ha 30km2 8ha 30km2 4 14
3 9 11 25 1 2 2 3 3 6 7 1 2 4 2 1 1 1 11 25 2 28 2 2 6 10 8 30 4 26 1 38 5 1 2 25 57ha 25 3 24ha 3 4 83km2 15cm 5 8ha 30km2 8ha 30km2 4 14 60 m3 60 m3 4 1 11 26 30 2 3 15 50 2 1 4 7 110 2 4 21 180 1 38
3675-433897418-1.pdf
A : : : : : : : : : : PR PR NHK 2 PR PR 3 1954 7 4 5 9 12,000 12 100 2 2 11 4 5 6 7 / PR 8 9 10 11 1952 ( ) 2008 2009 2012 NHK km m m 12 m km km kg kg 13 % 14 15 1959 5 20 8 17100kg 400kg How much? 60
km2 km2 km2 km2 km2 22 4 H20 H20 H21 H20 (H22) (H22) (H22) L=600m L=430m 1 H14.04.12 () 1.6km 2 H.14.05.31 () 3km 3 4 5 H.15.03.18 () 3km H.15.06.20 () 1.1km H.15.06.30 () 800m 6 H.15.07.18