Remote sensing of environment and disaster laboratory

Institute of Industrial Science, the University of Tokyo, Japan

Sustainable palm oil production with automated replanting blueprint
and water stress mapping under climate change with remote sensing
リモートセンシングを用いた持続的なパームオイル生産のための自動再植栽設計と気候変動下での水ストレスマッピング
Ph.D. Student Chihiro Naito (内藤千尋) and Wataru Takeuchi (竹内渉) English
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Japanese
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Abstract: Palm oil is an important crop with a wide range of application from our daily products to industry. However, palm oil production has
several challenges including water stress due to climate change, labour shortage and deforestation to build new plantations. My research aims toaddress these challenges with proposing possible solutions using remote sensing. Automated replanting blueprint will contribute to save labourin field work in a large plantation. Identifying particularly vulnerable areas to water stress at country level will help prioritize areas foradaptation actions, or those areas may have potential to establish ecological zone where both oil palm and biodiversity are ensured.
概要:パームオイルは私達の生活や産業に重要な農産物であるが、気候変動による水ストレス、労働力不足、農園開拓における森林伐採といった問題がある。本研究はこれらの問題に対しリモートセンシングで解決を試みる。取り組みとしては、労力を要している再植栽位置の自動設計、国レベルでの水ストレス脆弱地域の把握である。脆弱地域は気候変動対策や環境調和管理の優先地域とすることが期待できる。

Overview 全体

Results and Discussion

Challenges in palm oil production
パームオイル生産の問題1
Labour shortage

Climate change

Biodiversity loss

労働力不足

気候変動

生物多様性損失

This research aims to address these problems by:
Automated replanting
blueprint

Mapping vulnerable areas toclimate change

再植栽位置自動設計

気候変動脆弱地域の把握

Expected outcomes
Adaptation actions
Automation in palm oil
Restoration zones
production
パーム生産の自動化

気候変動対策優先地域把握
是弱地域では自然再生

Palm oil is an important crop for our daily products and industry.
Challenges in palm oil production include water stress due toclimate change, labour shortage especially in Malaysia, anddeforestation to build new plantations. My research aims to addressthese problems by 1) developing automatic replanting blueprint, and2) identifying vulnerable areas to water stress for adaptation andrestoration actions using remote sensing.パームオイルは私達の生活や産業に重要であるが、気候変動、労働力不足、森林伐採といった問題がある。本研究はリモートセンシングを用いて1) 再植林設計の自動化、2) 水ストレス脆弱地域の把握によりこれらの問題解決に貢献する。

Replanting blueprint 植栽位置自動設計結果

ORGB image where LiDAR acquired

Terraces enhanced by image processingDetected terrace lines

Generated points

Total processing time 110 min, compared to traditional work 3 days.
これまでの作業時間が3日要したのに対し、本手法は110分で点を作成

Vulnerability mapping 脆弱地域マッピング結果

Relationship between drought index and photosynthesis
干ばつ指標と光合成の関係• これまで人の手で測定していた植栽位置を自動で抽出する。
• ドローンLiDARデータから深層学習でテラスを抽出し、テラス上にマニュアルを再現し植栽位置をPythonプログラミングで自動で作成する。

Mapping vulnerable areas to climate change 脆弱地域の把握• Three indicators: Sensitivity, Exposure and Resilience calculated• Multiple water component and photosynthesis satellite data used
and analyzed statistically..
• 3つの指標を計算し、総合評価で脆弱性を評価する2,3。
• 複数の水に関するデータ、また光合成の衛星データを使し、統計的に解析する。

Red indicates
positiverelation/Blue
indicates
negative relation.
赤は正の相関青は負の相関Brighter color
indicates highsensitivity to changein climate.
明るい色ほど気候の感受性が高い

Methodology
Replanting blueprint 再植林自動設計• Typically, replanting is planned manually in the field.
• UAV LiDAR data of terraces on sloping area was processed todetect terraces using deep learning (U-Net).
• Series of processing was applied to generate planting points
automatically based on the existing manual by Python coding.

Study site 45 haSensitivity センシティビティ(感受性)* Other indices are under analyzed. *他の指標は解析中

Conclusion and future work
• Replanting blueprint successfully generated points automatically.
• In vulnerability map, blue color area may be vulnerable drought.
• Other indices have been under analyzed.
• 再植栽位置を自動で特定することができた。
• 青色箇所は特に干ばつに弱い地域として示唆された。
• 他の指標についても解析する。

References: [1] Oettli, et al. (2018) [2] Seddon, et al. (2016) [3] Li, et al. (2018)

For further details, contact: Chihiro Naito, Bw-604, 6-1, Komaba 4-chome, Meguro, Tokyo 153-8505 JAPAN (URL: http://wtlab.iis.u-tokyo.ac.jp/ E-mail:chihiro-naito807@g.ecc.u-tokyo.ac.jp