Discovery Sagaサイレントキーワード俯瞰

FAOが提唱した農業生態ゾーンをはじめとするいくつかの土地適性評価方法を整理し、土地適性評価の基本方法とプロセスを明らかにした。“評価目的の設定"、“土地利用の選定"、“当該土地利用の気候、土壌への要求"、“データベース整備"、“データと土地利用の要求とのマッチング及び期待生産高の予測"、“生産コストと適性のクラス分け"及び“土地利用区分図の作成"の7つのステップに対して今年度は“土地利用の選定"と“データベースの整備"を重点的に進めた。
グローバル適性評価の最終的目的は広域の農業的土地利用適性区分図の作成であることを明確にした上、FAOのフレームワークを踏まえて東アジア地区主要各国の農業統計から評価の対象となりうる主要農作物を抽出した。その結果、稲と小麦をはじめとする20種類をリストアップした。評価を行うためにはこれらの作物ごとに気候や土壌への要求を整理し、システム化する必要がある。20種類を同時に実施することが困難であることを鑑み、現在稲と小麦を中心に評価知識の整理と知識ベース化を行っている。
評価の実態のもう一つの条件であるデータについて、既存のグローバルデータセット、人口衛星データを総合的に調査し、その有効性に関する試験利用を行った。地球規模に整備されている植生データ(GRASS Ecosystem Data)と世界地図(Thed Digital Chart of the World)が入手できて、東アジア地区を抽出し、データベース化した。しかし、これらのデータは解像度が低い(10キロ以上)ため、利用が限定されている。それを補うために、試験的に上海地区のAVHRR画像(赤道直下では解像度1キロ)とランドサットTM画像(解像度30メートル)を導入した。植生の季節的変化を分析し、土地被覆分類を行った結果、上海地区の農作物のを地域分布と市街地の拡大の様子を定量的に抽出できた。今後、これらの高解像度画像をグランドトールスとしてAVHRRデータ及びDCWを補完し、広域土地評価のための効率的なデータベース整備方法を検討する。
評価システムについて、既存のシステムの改良作業が進んでおり、農作物ごとに評価知識ベースを構築する予定である。