第9期 TRY!YAMANASHI!実証実験サポート事業において、山梨県内の3自治体と連携し、衛星データとAIを活用した「遊休農地探索AI」の実証実験を実施しました。 

本実証では、これまで検出が難しかった中山間地域や果樹地帯において、遊休農地の検出精度の向上を確認しました。

◼︎遊休農地 

遊休農地とは、耕作が行われなくなった農地を指し、放置すると山林化・原野化が進んでしまうため、農地保全の観点から毎年見回り調査が実施されています。この調査を担うのが、各自治体の農業委員会であり、農業委員・農地利用最適化推進委員とともに毎年現地調査を実施しています。 

しかし、自治体内の農地を数十名程度で見回る必要があることに加え、農業委員・推進委員の高齢化や人材不足、夏季に実施される調査による熱中症リスクなどが従来からの課題となっています。 

さらに近年では、熊などの野生動物との遭遇リスクも高まっており、農地パトロールをより安全かつ効率的に実施する必要性が高まっています。 

◼︎遊休農地探索AIとは 

「遊休農地探索AI」は、スペースシフトが開発した、遊休農地の検出に特化した独自アルゴリズムです。衛星画像をAIで解析することで、遊休農地レベルを10段階で評価し、その結果をGIS（農業員会サポートシステムを含む）上で可視化することができます。 

従来、農地パトロールではすべての圃場を目視で確認することが原則とされていました。しかし、実施要領の見直しにより、衛星画像やAIを用いた判定結果を活用して調査対象の圃場を事前に絞り込むことが可能となりました。（※） 

衛星データは、広域を一度に観測できることに加え、過去のデータに遡って状況を確認できるという特徴があります。これにより、市町村全体を対象とした広域での遊休農地の把握や、過去の土地利用の変化の分析が可能となります。 

衛星データをAIで解析する「遊休農地探索AI」を活用することで、遊休農地レベルが高い圃場を優先的に調査対象として抽出できるため、現地調査の効率化と見回り対象地の大幅な削減が期待されます。 

※参照 「衛星リモートセンシングデータ利用タスクフォース大臣会合施策概要」（令和6年3月 農林水産省） 

◼︎実証事業の概要と成果 

従来のモデルでは、水稲の検出は比較的得意であった一方、中山間地域や果樹地帯における判定精度には課題がありました。地域ごとに植生の特徴が異なるため、判定精度を高めるためには多様な学習データが必要となります。 

そこで今回の実証事業では、果樹栽培が盛んであり、かつ中山間地域の多い山梨県において3自治体と連携しながら学習データを収集し、モデル改良を実施しました。 

その結果、中山間地域および果樹地帯における遊休農地の検出精度を向上させることができました。 

実証実験の成果は、後日ホワイトペーパーとして公開予定です。
詳細はホワイトペーパーをご覧ください。

 

■本記事に関するお問い合わせ
株式会社スペースシフト （担当：津田谷）
Eメール：pr@spcsft.com