機械学習を用いた飼料農地の生産マップ構築と酪農経営における最適作付け体系の導出
【研究キーワード】
空間計量経済モデル / 機械学習 / リモートセンシング / GIS / GPS / 酪農業 / 草地管理 / ハイパースペクトル / 収量マップ / 空間計量経済学 / 牧草地
【研究成果の概要】
酪農業において,効率的な生乳生産や安定的な生産体系の確立は喫緊の課題であり,その中で低コストな自給飼料の生産・利用が期待されている.本研究の目的は,北海道を対象に,飼料農地の植生・収量マップを酪農経営の家計調査データと統合し,輪作・草地更新を含めた自給飼料生産の最適な農地管理を酪農経営に基づいて求めることである.牧草地の草種や雑草をハイパースペクトル画像・衛星画像を組み合わせて機械学習で判別し,圃場単位の収量と酪農経営の個票調査を合わせ,生産性向上に適切な施策を検討する.
令和4年度の研究においては,当該地域の牧草のフェノロジーに基づいて複数時期の衛星画像データを用いて牧草地の植生を明らかにする手法の適用を進めた.また,酪農経営における飼料用農地の利用と草地更新に関して圃場区画のポリゴンデータや,地形図,土壌,気象,農業センサス等のGISデータを整備し,空間計量経済モデルを用いて解析した研究結果を国際学会で報告している.他方,農業環境政策が飼料用農地の土地利用に与える影響についても,農家家計単位の圃場区画データと土地利用を一致させる,計量経済分析を行っている.個票調査については,地域の農業支援組織の協力のもとで得た飼養頭数,産乳量,所有する牧草地の面積や牧草管理の費用,作業委託の有無,購入飼料,各作業における労働時間等に関する,酪農家のアンケートデータの解析を進めており,現時点での解析結果の現地報告等を行っている.
【研究代表者】
【研究種目】若手研究
【研究期間】2020-04-01 - 2024-03-31
【配分額】4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)