2017年栽培
雑草種子焼却とすき込み
2017年はタイヌビエなどを中心とする雑草に悩まされました。
ドローン水稲モニタリングを行っていない圃場において、雑草が広い範囲で生えてしまいました。農薬による除草も選択肢にあったのですが、なるべく農薬を使わない方針なので、家族・親戚を動員しての人海戦術で雑草取りを行いました。それでも、雑草の生長はすごく、除草が間に合わないぐらいでした…。そのため、大量の雑草種子が地面に落ちてしまいました。
近所のベテラン農家さんに聞いたところ、地面に落ちた種子は10年ぐらい経過しても、条件が整えば発芽するという情報を得ました。ネットで検索すると、農研機構の研究成果には、タイヌビエの種子は埋土しても数年間は高い生存率を維持するとありました。10年過ぎても死滅しないとのことです（農研機構（2004）:耕土下層における主要水田一年生雑草種子の生存期間）。
大量に落下した雑草種子を、何もしない状態で「すき込み」を行うのは、次年度以降の栽培に影響があると思われるので、草焼きバーナーで種子焼却を試みました。そのために、新富士バーナーの「草焼バーナーPro KB-300」を購入しました（約1.8万円）。このバーナーの燃料は灯油で、１回の給油で１時間ぐらい燃焼できます。予想以上の火力で地面に落ちた雑草種子は、パチパチ音を出して焼却できました。
草焼きバーナーによる雑草種子焼却
なお、ドローンを用いてモニタリングを行っている試験サイトにも多少雑草が生えましたが、こちらはなんとか人力で除草することができる量でした（それでも２日間程度を雑草取りに費やしました）。同じように栽培していても、これだけ状況が異なるとは・・・要因は水位の管理の違いかもしれません。
雑草の除草が終わった圃場から、稲藁の「すき込み」を行いました（先日の氾濫によって多くの稲藁は流れてしまいましたが・・・）。
トラクターによるすき込み
この時期は、航空自衛隊の「入間航空祭」があります。ちょうど自宅周辺の上空が旋回する場所にあたるので、低空飛行するC-１輸送機やU-４支援機などをトラクターに乗りながら見学しました。
編隊を組むC-１輸送機
台風21号による内水氾濫
先日、日本縦断した台風21号（LAN）は埼玉県坂戸市にも爪痕を残していきました。下のパノラマ写真のように葛川の内水氾濫によって自宅周辺は冠水してしまいました。2015年から３年連続の冠水になります。2015年は鬼怒川に大きな被害をもたらした平成27年関東・東北豪雨、2016年は台風９号によって氾濫しています。全く嬉しくありませんが、毎年恒例になりつつあります。ただ、今回は既に収穫を終えた後だったため、農作物についての心配はありませんでした。
氾濫のピーク（2017年10月23日６時30分 自宅屋上から撮影）
この場所は、高麗川・越辺川・葛川の三川合流になり、合流地点には高麗川・越辺川からの逆流による浸水被害を防ぐために水門が建設されています。しかし、高麗川・越辺川の水位が上昇すると、水門を閉じるため堤内地を流れる葛川からの水が下流に排水されず、内水氾濫が発生してしまいます。パノラマ写真の奥の方に写っているのは高麗川になります。高麗川もあと少しで氾濫危険水位までの高さに達するところでした。
高麗川・越辺川・葛川の位置（背景地図：地理院地図）
葛川水門（2017年10月23日12時撮影）
しかし、これだけ毎年のように氾濫が発生すると今後の心配は尽きません。約30年前に上流に位置するにっさい花みず木地区で大規模な宅地開発が始まりました。それまでの田畑から住宅地・商業地・工業地などに土地利用が大きく変化しました。
今回の氾濫は日本テレビ系列で全国に放送されました。この周辺の氾濫は同じ市内の人でも知らない人が多いので、いろんな人に知ってもらう機会になったかと思います。
取材中の様子
倒伏の定量化
以前にも紹介したように、コシヒカリは稲穂が垂れやすく、倒伏しやすい品種になります。
今年の「どろーん米」は、８月19日の降雨（約67mm）をきっかけに、出穂２週間前に診断した高リスク箇所から徐々に倒伏が進んでいきました。
今回はモニタリングデータから倒伏の定量化について、少しまとめてみました。
まず、イネが倒伏してしまうと、農機具による収穫が難しくなります。
我が家ではコンバインを所有しているので今まで気にしていませんでしたが、農作業を外部に委託した場合、倒伏した圃場では標準料金とは別に10%～30%程度加算されてしまいます（料金は各自治体によって異なります）。たとえば、島根県邑南町が公開している農作業標準賃金（平成29年度）では、倒伏面積割合で割増料金が以下のように決まっています。
| 倒伏面積割合 | ０％～30％ | 30％～50％ | 50％～80％ | 80％以上 |
| 割増 | 規定料金 | 20%増 | 30%増 | 50%増 |
※標準価格：コンバインによる刈取り 10aあたり20,800円
現場では倒伏面積割合をいちいち算出するのは時間がかかるので、担当者の目分量で判断していることがほとんどだと思います。
そこで、刈取り前の空撮データから倒伏面積割合を算出できるか試してみました。
【使用するデータ】
・ドローンによる空撮（可視光：Richo GR）データ（2017年９月８日撮影：刈取り前日）
狭い範囲なら目視で倒伏範囲を特定しても時間はかかりませんが、広範囲に及ぶと目視での範囲特定は手間と時間がかかってしまいます。
リモートセンシングの分野では、古くから画像データを利用した画像分類は得意とするところです。たとえば、JAXAがALOS/ALOS-2の人工衛星から画像分類して作成した高解像度（解像度約10m）の土地被覆図などがあります。
画像分類には「教師なし分類」・「教師付き分類」がありますが、今回はトレーニングデータを必要とせず、画像の特徴量をもとに自動分類を行う「教師なし分類」を選択しました。
ドローンによる空撮画像から作成したオルソ画像を用いて、教師なし分類を行った結果が下図になります。
画像分類結果（２０１７年９月８日撮影データを使用）
誤分類も多々ありますが、大きく倒伏した範囲の抽出ができているので、倒伏の抽出には教師なし分類も使えることがわかりました。なお、試験サイトの倒伏面積は 517.1㎡ で圃場面積の 15.9% となりました。
画像分類による倒伏範囲の特定は倒伏しているかどうかを抽出する方法で、イネがどの程度の傾きで倒伏しているかはわかりません。
イネの倒伏程度の判断基準は、一般的に倒伏したイネの傾きの大きさを「０（無）」～「５（甚）」の６段階で表すことが多いそうです。
倒伏程度の判断基準
今度は、モニタリング解析で作成するDSMデータを用いて倒伏程度を求めてみます。
使用するデータは、倒伏する直前（出穂期から14日後）と刈取り前日（出穂期から40日後）の２時期のDSMデータです。
【使用するデータ】
・ドローンによる空撮データから作成したDSM
倒伏直前のDSM ：2017年８月13日撮影
刈取り前日のDSM：2017年９月８日撮影
倒伏直前のDSMと刈取り前日のDSMの三角関数から角度を求め、倒伏程度に変換した分布図が下図になります。
倒伏前後のDSMから計算した倒伏程度（ラスタデータ）
地点１ 倒伏のない状態（ベテラン農家さん）
地点２ 倒伏程度の大きい地点（試験サイト）
試験サイトでは倒伏程度の大きい箇所（地点２）が多く見られますが、隣のベテラン農家さんの圃場ではほとんど倒伏（地点１）がありません。
移植日は同じなので、同じ気象条件であるにもかかわらず、結果的に倒伏の差が生じます。これがベテランと新米の違いなのかもしれません..．。
2016年から水稲株単位でも解析を行っています。倒伏程度も株単位（2017年：圃場全体で約4.7万株）で計算すると次のようになりました。
水稲株単位の倒伏程度（ポイントデータ）
水稲株単位で求めた倒伏程度別占有率
コンバインによる収穫作業が難しくなるのを「倒伏程度４」と仮定した場合、倒伏割合（倒伏程度４+倒伏程度５）は31.4%（約1.4万株）となりました。
最初で紹介した画像分類による倒伏範囲の抽出より高い結果となります。精度検証として、画像分類によって抽出した倒伏範囲と水稲株単位の倒伏程度で重ね合わせ分析を行った結果、倒伏範囲に含まれる水稲株の約82%が倒伏程度4.5～５となりました。このことから、画像分類による倒伏範囲の抽出は、上空からでも判読しやすい倒伏程度が大きい「4.5～５」を捉えているのではないかと考えられます。
来年こそ、倒伏しないような水稲栽培ができるように頑張ります!!
どろーん米（2017）販売開始
９月26日から平成29年産「どろーん米」の販売を開始します。価格は昨年と同じです。
平成29年コシヒカリ新米100％ 「どろーん米」 ５kg 精米
平成29年コシヒカリ新米100％ 「どろーん米」 10kg（５kg×２袋） 精米
価格は、５kg 2,400円（税込）、10kg 4,500円（税込）となっております。※送料別
詳細は「どろーん米購入」をご覧ください。
どろーん米
意外な結果!?
収穫の時期になると集落のあちらこちらから「ピーピーピー」と音が響いてきます。音の正体はコンバインの動作音なので、この音を聞くと稲刈りに向けて気持ちがソワソワしてしまいます。
先日、2017年産「どろーん米」の収穫が何とか終了しました。台風18号（TALIM）が来る前に刈り取れたので、一安心です。
こうべを垂れる「どろーん米」
しかし、今年は使用しているコンバインの調子がすこぶる悪く、JAさんに何回も修理を依頼したりと予定通りにできませんでした。修理をお願いしたら、すぐに対応してくれるJAさんには感謝です。ありがとうございます。
刈取りは、「コンバイン → 乾燥機 → 籾摺り → 袋詰め」 が一連の流れとなっているので、この工程でどれかひとつの農機具が故障してしまうと、作業全体がストップしてしまいます。故障が長引いてしまうと、稲刈りの適期を逃してしまう可能性があります。現代の農業は如何に機械に依存しているか身をもって実感しました。
さて、2017年の収量ですが、事前予測では８月の日照不足のため、３反の試験サイト圃場の収量は
試験サイト全体の精玄米収量 ： 1440.0 kg （465kg / 10a）
※未熟米 ：110.2 kg
日照不足の影響はそんなに大きくなかったのか、2016年の精玄米収量 : 1437.5kg とほぼ同量の結果となりました。事前予測で求めた日照不足の影響を考慮に入れていない推定値 1474 kg（粗玄米）の方が良い結果を示しています。
（2017年度の精玄米収量＋未熟米） / 2016年度の収量予測式（粗玄米） で求めると誤差が5.2％となりました。
日照時間が多く、気温が高い状態が続いた2016年のパラメータが冷夏の場合にも使えるとは思っていなかったので、ますます水稲モニタリングの難しさを感じます。
未熟米に分類された玄米
※2017年は日照不足の影響によって未熟米が例年より多くなりました。そこで、未熟米と分類された玄米を再度ふるいにかけたところ、110.2kgのうち14.1kgが精玄米として再分類されたので、その分は「2ndチャンス米」として、自宅で消費します。
サンプル採取
稲刈りを行う前日に圃場内の複数箇所からイネをサンプリングします。採取したイネはモニタリングデータから収量・タンパク質含有率などを求めるために必要となります。過去の資料はこちら。
採取する箇所は毎年ほぼ同じ場所を設定しています。運用している試験サイトでは５mメッシュで管理しており、そのメッシュ内の10株程度を刈り取りします。
毎年同じ場所から採取するのは、はっきりわかる目印がないと困難です。私のところでは、事前にメッシュ位置を測り、支柱を目印として設置しています。
下図はサンプル採取した翌日（刈取り当日）に空撮を実施した画像になります。所々に穴状に写っているのが採取箇所になります。また、圃場四隅はコンバインの回転部分になるので、事前に刈り取りを行っています。コンバインの操縦が上手くなれば、四隅刈りをしなくても綺麗に刈り取れるのですが、年一回動かす程度ではなかなか技術は身につきません。
サンプル採取箇所の確認（2017年９月９日撮影）
サンプル採取箇所の拡大画像
その後、採取したイネは天日干しを行い、玄米水分を15%程度まで落としていきます。
子供の鉄棒を利用した稲架
収量予測・・・減収の見込み
８月に入ってから、オホーツク海高気圧からの「やませ」が関東地方まで流れ込んでいるため、埼玉県も日照不足となっています。東北の太平洋側（岩手県、宮城県、福島県）では、平年を大きく下回っていることから、いもち病の心配があるそうです。
試験サイト周辺の日照不足を定量的に見るために、最寄りのアメダス地点：鳩山の日照時間を８月１日～20日までまとめてみました。今年の８月１日～20日間の日照時間は36.1時間と平年の34.5％と大きく下回っています。出穂期からの日照時間は収量・食味に大きく影響します。気象庁によると８月下旬からは平年並みに戻る見込みだそうなので、晴れることを祈ります。
８月１日～20日までの積算日照時間（2014～2017）
今年も収量予測をしてみました。使用するのは７月30日の出穂期のデータになります。ただし、生育が順調に進んだ出穂期のデータなので、それ以降の日照不足を反映していません。そのため、ここで推定する値は日照不足がなかった場合の値になります。ちなみに、平年並みの日照時間があった2016年の収量結果はこちらから閲覧できます。
試験サイト全体の玄米収量予測 （ドローン）： 1474 kg
８月の日照不足を考慮にいれると、この求めた推定値（玄米収量1474kg）の約20%の減収（玄米収量1180kg）になると考えています。
今年の収量から解析して得られる「単位面積あたりの収量とNDVIの相関式」は冷夏用のパラメータとして、今後の栽培に活かせるはずです。農業技術が進んでも、天候次第で収量・品質が大きく左右されるのは昔から変わりません。
倒伏リスク診断(2017年)
今年は７月30日に出穂期を迎えましたので、出穂14日前の７月16日のモニタリングデータを利用して、倒伏しやすいコシヒカリの倒伏リスク診断を行ってみました。
倒伏リスク診断の計算方法はこちらに掲載しています。
倒伏リスク診断マップ（2017年）
「７月16日（出穂14日前）のDSM－５月18日（代掻き直後）のDSM」から計算した倒伏リスク診断マップです。橙～赤色は倒伏リスクの高い株で、青色はリスクが低い株になります。今年は圃場の西側（特に南西側）で倒伏リスクが高い結果となっています。昨年は圃場の北側で倒伏リスクが高い結果となり、実際に倒伏してしまいました。草丈のむらが出ないように、圃場の均平化など努力しているのですが、均一に栽培する難しさを実感します。
2017年７月16日空撮のオルソ画像
2017年：本田防除（殺虫）
７月29日の散布に続いて、今回はカメムシ類などの病害虫防除を目的とした散布になります。
今までは妻に貴重な助っ人として手伝ってもらっていましたが、日程の調整が難しく、結果として一人だけで初めての散布を実施しました。一連の流れは頭に入っていますが、100m先までホースを引っ張る・散布後のホースの清掃など全部一人で行うには今まで以上に時間がかかってしまいました。あと、体力的にも疲れます…。
スミチオン乳剤
NDVI & 温度観測
昨年（８月６～７日）は試験サイトの圃場内の温度環境を把握するために、熱赤外カメラによる温度観測を行いました。今年も昨年同様の観測を千葉大学近藤研究室の濱さんと共同で、８月５日～６日（生育ステージは乳熟期）にかけてNDVI & 温度観測を実施しました。天気予報では曇一時雨となっており、観測は難しいかなぁと思っていましたが、2日間とも雨は降らず、無事に観測することができました。
昨年の観測結果からNDVIが高い箇所では群落表面温度の低温域となり、反対にNDVIが低い箇所では高温域となることがわかりました。また、群落表面温度のばらつきは玄米重量にも影響を及ぼすことが昨年の結果から示されています。
今年は出穂期から曇天が続き、日平均気温が27℃を超えた日はわずか３日（最大で28.2℃）です（８月６日時点）。そのため、2017年度産「どろーん米」は高温登熟障害の影響が小さいかもしれません。
【観測項目】
１）同一圃場内の生育状況が異なる２箇所で温湿度・CO2観測
・出穂期のNDVI分布を基に、NDVIが高い（草丈が高い）・NDVIが低い（草丈が低い）場所の２箇所に、観測機器を設置。
観測機器（温湿度・CO2）
昨年の観測機器より耐久性等を増した装置を濱さんが作成しました。装置は塩ビ管（100mm）をアルミ箔で覆い、太陽光パネル＋モバイルバッテリを電源にした通風機能を備えています。
２）熱赤外カメラによる群落表面温度観測
・昨年と同様に熱赤外カメラをドローンに搭載し、上空100mから２時間ごと（日の出～日の入りまで）に垂直撮影（地上分解能約30cm）。
上空100mからの温度観測画像（2017年８月５日12時撮影）
３）NDVI観測
・Yubaflexをドローンに搭載し、上空50mから２時間ごと（日の出～日の入りまで）に垂直撮影（地上分解能約２cm）。
SOLO（3DR社）
近未来的なデザインに仕上がっているSOLO（濱さん持参）にNDVI計測を担当してもらいました。SOLOは機底に付属のカメラが付いていないので、好きなカメラを搭載することができます。なお、ドローン業界の大きなシェアを占めているPhantomシリーズの場合は空撮用カメラが標準装備されているため、水稲モニタリングに適したカメラを後付けすることが難しくなっています。
SOLOについては濱さんのHPに情報が掲載されています。HPはこちら。
今年も多くの観測データを取得することができたので、これから解析を行います。