Rice evapotranspiration estimation and irrigation optimization based on coupling UAV multispectral and thermal infrared imagery with the FAO-56 model

完璧な一杯のご飯を作ろうとしているシェフを想像してみてください。あなたは、水と肥料が秘密の材料であることを知っていますが、そのバランスを取るのが非常に難しいことも分かっています。水が多すぎるとご飯はふやけてしまい、少なすぎると硬くて悲しい食感になります。肥料が多すぎるとお金を無駄にし、空気を汚してしまいます。少なすぎると、お米は小さくなってしまいます。何十年もの間、農家は古い習慣や天候に基づいて適切な量を見当してきましたが、それは目隠しをした状態で動く的を狙うようなものです。これは、栽培期間が短く、天候が予測しにくい寒い地域では特に困難なことです。

科学者たちは、「蒸発散量（evapotranspiration）」という概念を使ってこのパズルを解こうとしてきました。これは、稲の「個人的な汗の量」と考えてください。人間が走ったり暑い時に汗をかくのと同じように、植物も体温を下げて成長するために、葉から水を「汗」として放出します。もし、植物が毎日どれくらい汗をかいているかを正確に知ることができれば、一滴も無駄にすることなく、植物を幸せにするためのちょうど良い量の水を与えることができます。大きな疑問は、フィールド中のすべての植物の間を歩き回ることなく、どのようにしてこの目に見えない汗を広範囲で測定するかということです。ここで、ハイテク農業の物語が始まり、ドローンが農家の「目」となることで、田んぼはデータ豊かな遊び場へと変わります。

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ドローンの探偵と稲の汗

この研究において、中国東北部の寒冷な黒土地域にいる研究チームは、稲作を「推測のゲーム」から「精密な科学」へとアップグレードさせることに決めました。彼らは、稲を大きく成長させ、水を節約し、同時に地球を涼しく保つために、正確にどれくらいの水と肥料が必要かを突き止めたいと考えました。そのために、彼らは空飛ぶロボット（ドローン）、高度な数学、そして古典的な農業のルールブックを組み合わせたハイテクシステムを構築しました。

空飛ぶ目
研究者たちは、2種類のドローンを稲の田んぼに飛ばしました。1機のドローンは「マルチスペクトル」カメラを搭載しており、これは人間には見えない色、つまり葉がどれほど健康であるかを示す特定の緑の色合いを見ることができます。もう1機のドローンは「熱」を見る「サーマル」カメラを搭載していました。これは非常に重要です。なぜなら、喉が渇いた植物は、まるで熱がある時の人間の肌のように、熱くなるからです。ドローンは熱と緑の度合いを見ることで、植物がその日にどれくらい「汗（蒸発散）」をかいているかを正確に判断することができました。

古いルールブック vs 新しいデータ
通常、農家は水の必要量を推測するために、FAO-56モデルと呼ばれる有名なガイドを使用します。このモデルを標準的なレシピ本だと考えてください。しかし、標準的なレシピは、昨日よりも今日の方が暑かったり、ある一角の稲が隣の区画よりも喉が渇いていたりするという事実までは考慮していません。研究者たちは、単にレシピを盲目的に従うのではなく、ドローンのデータを使ってリアルタイムでレシピを「更新」できることに気づきました。彼らは、ドローンの「緑の度合い」の読み取り値を使用して、地面がどれくらい葉に覆われているかを把握し、「熱」の読み取り値を使用して、植物がストレスを感じているかどうかを確認しました。これにより、以前よりもはるかに高い精度で、日々の水需要を計算することが可能になりました。

バランスの調整
稲がどれだけの水を使っているかを正確に把握した後、彼らはトリッキーな数学の問題に直面しました。彼らは、以下のすべてを満たす「黄金律（ゴールデン・ミーン）」を見つけたいと考えました：

1. 最大の収穫量を育てること。
2. 水の使用量を最小限に抑えること。
3. 肥料の使用量を最小限に抑えること。
4. 温室効果ガス（地球を温暖化させるもの）を最小限に排出すること。

問題は、これらの目標がしばしば互いに衝突することです。最大の収穫を得るためには、通常、より多くの水と肥料が必要になりますが、それはより多くの汚染を生み出します。水を節約しようとすると、収穫量が減ってしまうかもしれません。これを解決するために、研究者たちは、数千もの異なる組み合わせをテストして、最善の妥協点を見つけ出す「審判」のような役割を果たす、非常にスマートなコンピュータ・アルゴリズム（NSGA-IIと呼ばれるもの）を使用しました。

彼らが発見したこと
この研究は、水と肥料がダンスのペアのように機能し、どちらか一方が足を踏み外せば、パフォーマンス全体が損なわれることを裏付けました。彼らは以下のことを発見しました：

• 収穫量のためのベストコンビネーション： 稲に最大水の80%と155 kg/haの窒素肥料を与えると、最も多くの米（約11,883 kg/ha）が生産されました。
• 最高のオールラウンダー： しかし、「完璧な」解決策は、最も多くの米を獲れる方法ではありませんでした。コンピュータは、全体として最も優れたバランスである「シナリオS5」を見つけ出しました。この計画では、669.94 mmの灌漑と117.48 kg/haの窒素が必要です。
• 結果： このバランスの取れた計画は、最大量に近い、膨大な11,473.43 kg/haの米を生産しましたが、より少ない水と肥料を使用し、環境への影響も低く抑えました。

なぜこれが重要なのか
研究者たちは、自分たちのドローンベースのシステムが驚くほど正確であることを発見しました。ドローラの計算結果を、実際に土壌で測定された水と比較したところ、数値は0.89という相関関係（非常に強い一致）を示しました。これは、ドローンが稲の「汗」をほぼ完璧に予測できることを意味します。

彼らはまた、大きな収穫とクリーンな地球のどちらか一方を選ばなければならないわけではないことも証明しました。ドローンからのリアルタイム・データを使用して水と肥料を導くことで、農家は推測をやめ、最適化を開始することができます。間違ったスケジュールに基づいて水を撒いたり肥料をまいたりするのではなく、稲が必要とするものを、必要な時に、必要な分だけ与えることができるのです。

結局のところ、この研究は、寒冷地における農業の未来は、より懸命に働くことではなく、より賢く観察することにあると示唆しています。ドローンを「目」とし、コンピュータを「脳」とすることで、農家は収穫量を犠牲にすることなく、より多くの食料を育て、貴重な水を節約し、空気をより清潔に保つことができるのです。これは、稲にとっても、農家にとっても、そして地球にとっても、ウィン・ウィン・ウィンの結果なのです。