肉牛生産省力化における放牧型自動飼養システム構築のための機械学習による放牧地の被覆分類
日本リモートセンシング学会
第73回(令和４年度秋季)学術講演会
令和４年11月29日(火) 15時20分〜15時35分
セッションU-3 実利用
小田川 信哉後藤 貴文
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プロジェクトの目標
特徴1：地球観測衛星を活用した放牧地モニタによる適切な放牧ローテーション

特徴2：高精度測位を活用した放牧牛モニタによる牛の行動・運動量把握と自動飼養

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地球観測衛星による適切なローテーション

Normalized Difference Vegetation Index (正規化差植生指数）

放牧地A

放牧地B

衛星による時系列観測

放牧地A

地球観測衛星による観測と得られる放牧地の植生指標濃度分布例

放牧・退牧により繰返す植生変化を、衛星観測データにより時系列観測する。

放牧地のNDVI変化

衛星観測データを用いた推定モデルを構築

0.9
0.8
0.7

NDVI

構築にあたっては、現地坪刈りデータを教師とする。
衛星農業気象情報（日射量、地表面温度、雨量など）の情報をモデルの変数に追加し、推定精度の向上、頑健性の確保などの検証を実施。

放牧地C

0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0

放牧地A放牧中
00

510

放牧地B放牧中
10
NDVI@A

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放牧地C放牧中 放牧地A再放牧
20 15

Total DayNDVI@B

2030

2540

3050

NDVI@C3

遊休農地から放牧地へ自動給餌の様子

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遠隔自動給餌機
放牧地の様子4

解析地区

PlanetScopeトゥルーカラー画像

南阿蘇村

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出典：国土地理院ウェブサイト(https://cyberjapandata.gsi.go.jp/xyz/pale/)

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5植生図

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出典：国土地理院ウェブサイト(https://cyberjapandata.gsi.go.jp/xyz/pale/)

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ヤブツバキクラス域代償植生
ネザサーススキ群集

出典：「第6回・第7回自然環境保全基礎調査植生調査報告書」(環境省生物多様性センター)

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株状の草

2021年10月18日撮影

非株状の草(手前)2021年10月18日撮影

非株状の草を食む様子

株状の草を食む様子

2021年10月18日撮影

2021年10月18日撮影

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2021年10月現地調査地点

牧区A

牧区Aは放牧中
牧区Dが再生中

牧区D
草高調査地点：28地点
坪刈調査地点：36地点

草高調査地点：52地点
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坪刈・草高調査

調査地点の選定

2021年10月18日撮影コドラート設置(0.5m四方)

2021年10月18日撮影

草高計測

刈取

2021年10月18日撮影

2021年10月18日撮影

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9坪刈調査の結果(現地計測)
N: 25

N: 11

N: 25

N: 11

124.4cm

1,362.5g
30.4cm株状

非株状

128.2g
株状

非株状

 株状の方が、非株状より、草高も高く、乾物重量も重い。

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超小型衛星群PlanetScope(Dove)
空間分解能：3.9 m
観測波⻑帯 ⻘：455 〜 515 nm
緑：500 〜 590 nm
赤：590 〜 670 nm
近赤外：780 〜 860 nm
時間分解能 ほぼ毎日
プロダクト 地表面反射率データ

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RandomForest教師なし分類の方法
衛星画像PlanetScope
地表面反射率
３×３画素に区分

各区分のバンド毎の最小値、平均値、最大値、標準偏差

RandomForest教師なし分類(10クラスター)

各区分同士の近傍性を算出

PAM法による近傍性のクラスター分類

比較として実施したK-means法は画素データをそのまま用いた
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10クラスターを現地調査結果から５分類に統合
PAM: Partition Around Medoids
12衛星撮影結果

フォールスカラー画像

NDVI画像

株状
放牧中

非株状
放牧前
株状
放牧前
株状
放牧後
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分類結果

K-means(クラスター)

RandomForest RandomForest(クラスター)(現地調査結果から統合)

K-means法では共にバイオマスが低い放牧中の株状と放牧前の非株状が区別できない。

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14現地との比較

牧区A(株状放牧中)を北に臨む

牧区A

牧区C(非株状)を南に臨む

2021年10月18日撮影
2022年6月5日撮影

牧区E(株状放牧後)近影

牧区D(株状放牧前)を北に臨む

2021年10月18日撮影
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2021年12月26日撮影

15まとめ 放牧地では様々な草が混在しているため草種判別は困難だが、株状の部分と、非株状の部分に分けられる。
 放牧牛は株状と非株状のどちらも餌としており、乾燥重量は株状の方が多い。
 広い放牧地では教師データを取得することも困難なため、教師なし分類によるモニタリングを目指した。
 放牧後にバイオマスが減った範囲と、放牧前であるがもともとバイオマスが少ない非株状の範囲を、ランダムフォレストによる教師なし分類によって分けることができた。
 今後、放牧地では牧区を分けて通年放牧していることから、季節を問わず被覆が分類できるか確認する必要がある。
 また、衛星データから株状と非株状の乾燥重量を推定するモデルを構築することによって、自動給餌システムに必要な物理量を推定する。

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16謝辞

本研究においては、南阿蘇村の村役場および下磧牧野組合の方々、鹿児島大学農学部の職員・学生に多大なご協力を頂いた。ここにお礼申し上げます。
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17本研究は、文部科学省の地球観測技術等調査研究委
託事業のうち、鹿児島大学が実施した「令和３年度過疎地活性化のための地球観測と高精度測位による放牧地と放牧牛をモニタ可能な自動飼養システムの構築」において実施した成果の一部である。
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