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。

我们已经验证了2014年玉米的“玉米产量预测方法”的预测准确性。截至9月的预测被统计数据低估了8.2％，预测结果倾向于低估了多年的收获超过10吨/公顷，这表明需要进一步改进，例如将预测方程式更改为二次回归模型。此外，在发现替代用途时使用viirs/suomi-npp时的预测准确性，尽管预测值略高于当前方法，但准确性通常与当前方法相同（RMSE，当前方法：0.94T/ha，替代方法，替代方法：1.02T/ha），表明预测甚至可以在MIDIS/TERTA完成后继续进行。此外，我们开发了一种获取大型图卢兹数据的方法，该方法允许使用农作物物候观察系统来掌握饲料玉米生长的季节性变化（LAI，地面上的干物质重量），并使用小型无线电控制的直升机创建超高分辨率的空中图像，并对使用MODIS进行玉米产量预测的结果来验证。在最后一年，我们还研究了对我们大豆产量的早期预测的可能性，并进行了2002年至2013年的早期预测模拟。结果，截至9月的预测产量被高估了23.6％和9.3％，对于2003年和2008年的产量，玉米没有优势，而不是玉米的优势。通过当前在生长上半年预测植被量的产量的方法，很难预测收获前易受环境压力的大豆的最终产率，并且有效预测潜在的单位产量，假设生长期的下半部分没有环境压力。如上所述，尽管仍然需要解决问题，例如收获一年的预测差距（玉米）以及由于环境压力而减少的收入（大豆），这是一种早期的预测方法，用于使用远程感应技术（包括基本元素技术）的谷物产量的早期预测方法。