| 1.課題の分類 総合農業 生産環境 土壌肥料 ５−２ 北海道 土肥・環 2.研究課題名 衛星リモートセンシングによるてん菜収量の推定法 （リモートセンシング技術等による作物・環境情報の効率的把握と情報処理手法の高度化） 3.予算区分 補助（地域重要新技術） 4.研究期間 平成５年〜７年 5.担当 中央農試 環境化学部 土壌資源科 〃 企画情報室 情報課 6.協力・分担関係 宮城県・福井県・石川県・広島県 |
7.目的
広域の土地利用計画や営農戦略の効率的な策定のためには、土壌・気象・作物収量など様々な情報の整備・統合による、農耕地の多面的な評価が必要である。効率的な農業情報の収集には、広域を均一の精度で観測可能な衛星。リモートセンシング技術が有用である。本試験では、北海道の代表的畑作地帯である十勝地方を対象に、広域の作物情報の入手手法として、衛星リモートセンシングを用いたてん菜の収量推定法について検討した。さらにその利用事例として、衛星リモートセンシングによって推定されたてん菜収量と、既存の土壌情報との関係を検討した。
8.試験研究方法
【１）対象地域・使用データ】
道内の主要畑作地帯である、十勝地方を対象地域とした。衛星データには、１９９０年・１９９３年の６月・７
月・１０月のランドサットＴＭセンサデータを計４シーン使用した。収量データとしててん菜の市町村別統計
収録、また気象データとしてアメダス気象データから作成したメッシュデータを利用した。さらに土壌データ
はＨＡＲＩＳ上の「農耕地マッピング情報」を利用した。
【２）解析手法】
衛星データからてん菜圃場を判別し、市町村別の平均分光反射値・植生指数を算出して、統計収量との
関連を解析した。６月〜７月の植生指数とその後の気象経過を用いた重回帰式からてん菜収量を推定し、
これを対象地域全域に適用して、てん菜の収量区分図を作成した。さらに、得られた収量区分図の利用事
例として、土壌情報との関係を検討した。
9.結果の概要・要約
１）衛星データの土地被覆分類を行い、６月〜７月に弱植生を示し１０月に強い植生を示した画素についてて
ん菜圃場と判別し、統計面積との関連を検討したところ、７８％（1990）・７０％（1993）のてん菜圃場が
判別された（図１）。
２）てん菜圃場に判別された画素について、境界領域・微小区画を除去後、市町村別平均分光反射値・植生指
数と統計収量との関連について検討したところ、６月・７月の植生指数と統計収量との間には高い正の相間
が認められた（表１）。
３）６月・７月の植生指数とその後の気象経過を考慮した重回帰式によって。高い精度でのてん菜収量の推
定が可能であった（図２）。
10.主要成果の具体的数字
図３ 1993年のてん菜収量区分図(1km角に平均化処理，背景はランドサット画像)
表1 バンド別分光反射値・植生指数と統計収量の相関
|   | 1990.6.7 | 1993.7.8 | |
| バ ン ド |
TM1(青) | -0.51* | -0.58** |
| TM2(緑) | -0.50* | -0.61** | |
| TM3(赤) | -0.57* | -0.64** | |
| TM4(近赤外) | -0.21 | 0.56* | |
| TM5(中間赤外) | -0.55* | -0.64** | |
| TM6(熱赤外) | 0.13 | -0.67** | |
| TM7(中間赤外) | -0.51* | -0.68** | |
| 植生指数 | 0.76** | 0.74** | |
表2 1993年のてん菜収量に影響を及ぼした土壌要因
| 土壌要因 | +要因 | -要因 | |
| 下層土のち密度 | 疎 | 密 | |
| 礫層深 | 浅 |   | |
| 土壌 | 沖積 | 褐色低地土 | グライ土 |
| 火山灰 | 褐色火山性土 | 厚層黒色火山性土 | |
11.成果の活用面と留意点
(1)作成された収量区分図は、印刷物や画像データとして配布が可能である。
(2)収量区分図は、土壌の生産特性の把握などに利用可能である。
(3)品種や栽培管理の違いによって、個々の圃場の推定精度は変化することが予想される。
12.残された問題点とその対応
(1)衛生データ単独でのてん菜収量の推定方法
(2)複数年次に共通した推定式の確立
(3)てん菜収穫以前の収量予測手法の開発