Understanding and controlling cow dung distribution patterns to improve pasture productivity and reduce environmental impact

了解和控制牛粪分配模式，以提高牧场生产力并减少对环境的影响

• 批准号: 22H02470
• 负责人: 川村 健介
• 金额: $ 11.23万
• 依托单位: Obihiro University of Agriculture and Veterinary Medicine
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22H02470/
• 关键词: ドローン; 牛糞; 家畜行動; 深層学習; 放牧管理; 温室効果ガス; 空間パターン; GIS

放牧牛による草地への排糞は，土壌への栄養供給源であると同時にGHG排出源でもある。世界的な畜産物需要の増加に向けた生産拡大と環境負荷低減が求められており，そのためには牛糞の分布制御による局所管理に基づく精密な草地管理が必要である。本研究では、ドローンによってこれまで困難であった圃場内の牛糞空間分布を把握する技術を開発する。また、放牧牛の行動と滞在位置から糞の分布パターンに及ぼす環境要因との関係を解明し、その要因を制御することで糞の分布をコントロールすることが可能かを検証する。以上より、『草地生産性の向上』と『温室効果ガス（GHG）低減』を両立する新しい放牧管理法の開発を目指す。初年度は，異なる放牧地のドローン画像から，牛糞を検出するDung Detector（DD）モデルを開発した。これにより，ドローン画像から高い精度（>90%）で放牧地の牛糞検出が可能となったが，草高の高い傾斜地の放牧地では，未検出の糞が多く認められたため，この課題解決に向けて，2年目（2023年度）も引き続きデータの収集を続ける。

从放牧牛到草原的粪便既是土壤的营养来源，又是温室气源。有必要扩大生产和环境影响以增加全球对牲畜产品的需求，为此，基于当地管理，需要通过牛粪的分配来进行精确的草地管理。在这项研究中，我们将开发一项技术来掌握牛粪在田野中的空间分布，直到现在使用无人机一直很难做到这一点。我们还将阐明放牧母牛的行为与影响粪便分布模式的环境因素之间的关系，并验证是否可以通过控制这些因素来控制粪便的分布。基于上述内容，我们旨在开发一种新的放牧管理方法，该方法结合了“提高草地生产力”和“减少温室气（GHG）”。在第一年，我们开发了一个粪便探测器（DD）模型，该模型从不同牧场的无人机图像中检测出牛粪。这使得可以从无人机图像的高精度（> 90％）的放牧土地中检测出牛粪，但是在高原斜坡上的放牧土地上观察到许多未被发现的粪便，因此我们将在第二年（2023年）继续收集数据以解决此问题。

项目成果

ドローン画像のセマンティックセグメンテーションによる放牧地の植生分類

使用无人机图像语义分割对牧场植被进行分类

• 发表时间: 2023
• 作者: 安田泰輔;川村健介;北川美弥;八代田真人
• 通讯作者: 八代田真人

ドローン飛行高度と地上解像度の関係：効率的な空撮に向けて

无人机飞行高度与地面分辨率之间的关系：迈向高效航空摄影

• 发表时间: 2023
• 作者: 川村健介;安田泰輔;北川美弥;八代田真人;國重享子
• 通讯作者: 國重享子

ドローン画像のYOLOオブジェクト検出による放牧地の牛糞検出

使用无人机图像中的 YOLO 对象检测进行牧场牛粪检测

• 发表时间: 2023
• 作者: 川村健介;加藤結良;安田泰輔;八代田真人;青笹恵理子;北川美弥;國重享子
• 通讯作者: 國重享子

ドローン画像のオブジェクト指向画像解析による放牧地の雑草判別

通过无人机图像的面向对象图像分析识别牧场杂草

• 发表时间: 2023
• 作者: 田中侑季;大越証路，川村健介;安田泰輔;八代田真人;北川美弥
• 通讯作者: 北川美弥