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

利用遥感技术开发粮食产量早期预测方法

基本信息

批准号：
25850178
负责人：
坂本利弘
金额：
$ 2.83万
依托单位：
National Institute for Agro-Environmental Sciences
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2013
资助国家：
日本
起止时间：
2013-04-01 至 2015-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

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。

我们验证了“玉米产量预测方法”对2014年玉米的预测准确性。截至9月份的预测与统计值相比低估了8.2%，并且在丰收超过10t/ha的年份，预测结果容易被低估，因此需要进一步改进，例如将预测公式改为二次回归模型。有人建议这是必要的。另外，分析使用VIIRS/Suomi-NPP作为替代方案时的预测精度，虽然预测值略高于当前方法，但精度与当前方法大致相同（RMSE，当前方法： 0.94t/ha，替代方法：1.02t/ha)，表明即使MODIS/Terra结束运行后也可以进行连续预测。此外，我们使用作物物候观测系统来了解饲料玉米生长（LAI，地上干重）的季节变化，使用小型无线电遥控直升机创建超高分辨率航空图像，并使用 MODIS 分析玉米产量预测结果我们开发了一种地面实况数据采集方法，可以验证。去年，我们还验证了应用于美国大豆产量早期预测的可能性，从2002年到2013年进行早期预测模拟的结果是，截至9月份的预测产量与预测精度高估了23.6%， 9.3%，与玉米不同的是，与美国农业部的初步结果相比，在预测准确性方面并没有得到证实。目前通过生长季前半期的植被量来预测单位产量的方法很难预测大豆的最终产量，因为大豆在收获前容易受到环境胁迫的影响。如上所述，尽管仍存在丰收年份预测（玉米）和环境胁迫导致减产（大豆）等问题有待解决，但利用遥感技术的粮食产量早期预测方法，包括基本元素技术，仍在开发中。