Sentinel-2、MODISを上回る作物収量予測精度を実証 — フィールド単位の精密管理に追い風

欧州の研究チームが発表した最新の比較研究で、Sentinel-2が従来から広く使われてきたMODISよりも作物収量の予測で一貫して高い精度を示したことが報告されました。営農法人や現場責任者にとっては、衛星データを用いた収量予測の精度向上は灌漑・施肥・収穫計画の最適化に直結する重要な知見です。本記事では研究の要点、技術的背景、現場での活用意義と導入に向けた実務的ポイントをわかりやすく解説します。

研究の概要と主な結果

ドイツのForschungszentrum JülichのKennedy Adriko氏らがIEEEの専門誌に発表した研究では、MODISとSentinel-2という2つの衛星センサーを同一の時空間データで比較し、綿花（cotton）とトウモロコシ（corn）の収量推定精度を評価しました。主要な結果は次の通りです。

• 綿花：Sentinel-2 のRMSEは123.52 lb/acre（約139 kg/ha）で相関係数は0.76。MODISはRMSE 129.20、相関0.74。
• トウモロコシ：Sentinel-2 のRMSEは8.40 Bu/acre（約527 kg/ha）で相関係数は0.79。MODISはRMSE 8.69、相関0.66。
• Sentinel-2は空間解像度の細かさと、植生観測に有効なスペクトルバンドの組合せにより、局所的な生育差を捉えやすかったと結論付けられています。

なぜSentinel-2が優れているのか：技術的ポイント

本研究が示す利点は、単に「新しいセンサーだから良い」という話ではなく、以下のような具体的な特長に基づいています。

• 空間解像度：Sentinel-2は10〜20mクラスの高解像度バンドを持ち、畑内の微細な生育差を捉えられます。一方、MODISは250〜500mの粗解像度で、圃場内の変動を平均化してしまいます。
• 植生に敏感な波長帯：Sentinel-2は赤辺・赤外域など植生指標（EVIやLAI）を高品質で算出できるバンド構成を備えています。結果としてこれらの指標がより予測力の高い説明変数となります。
• 運用上の優位性：Sentinel-2は2機の衛星により理論上5日程度の再訪が可能で、作物の生育ステージに対応した時系列の観測がしやすい点も評価されています（ただし雲被りの影響は考慮が必要です）。

現場にとっての実メリット

より正確な収量予測は、現場運営に具体的な利点をもたらします。

• 資材配分の最適化：灌漑や肥料のタイミング・量を収量見込みに合わせて調整でき、コスト低減と収益性向上が期待できます。
• 収穫計画の精緻化：収穫順序や作業人員・機械配備の計画が立てやすくなります。大規模営農では特に物流効率化に直結します。
• 保険・融資対応：より信頼性の高い収量見通しは、保険請求や融資の際のリスク評価に役立ちます。
• アグリテックサービスの進化：Sentinel-2を中心にしたSaaS型の作物監視サービスや、ドローンデータと組み合わせたハイブリッド解析が普及しやすくなります。

導入時に注意すべきポイント（現場向け実務アドバイス）

Sentinel-2の導入検討にあたっては、次の点を実務目線で抑えておくと導入の成功確率が高まります。

• データ入手先：Sentinel-2のL1C/L2AデータはCopernicusやGoogle Cloud、AWS Public Datasetで入手可能です。農業用途では大気補正済みのL2A（表面反射率）を使うのが一般的です。
• 前処理の整備：雲マスク、影の除去、ジオリファレンスや圃場境界での切り出しなど前処理が精度に大きく影響します。自動化パイプラインの構築を推奨します。
• 時系列の欠損対策：Sentinel-2は再訪頻度は良いものの雲で欠損しやすいです。データギャップは衛星合成、モデリング、あるいはドローン・地上センサーで補完する戦略が有効です。
• モデルの選択と学習：回帰モデル（ランダムフォレスト、XGBoost、ニューラルネット等）でEVI、LAI、NDVIなどを特徴量として利用するのが一般的です。圃場ごとのキャリブレーション（実測収量による学習）が精度向上の鍵です。
• 運用コスト：Sentinel-2データ自体は無料ですが、処理インフラ（クラウド計算・ストレージ）、前処理ソフトウェア、人件費が発生します。段階的な試験導入でROIを確認すると良いです。

ドローンや地上データとの連携が鍵

Sentinel-2の空間解像度は優れていますが、圃場内の微細な問題（病害、局所的な水ストレス等）を捉えるにはドローンや地上センサーとの併用が最も効果的です。実務的には次のようなワークフローが推奨されます。

• Sentinel-2で圃場全体の生育傾向をモニタリングし、異常エリアを抽出
• 抽出したホットスポットに対してドローンで高解像度画像とマルチスペクトルデータを取得
• 地上の土壌センサや気象データと統合して原因解析・対策立案を実行

まとめ：MODISの役割終焉とSentinel-2時代への移行

MODISは長年にわたり大規模監視の基盤として信頼されてきましたが、運用終了が近づくなかで、Sentinel-2は精密農業の現場レベルの要件に応える主要な選択肢として台頭しています。研究はすでに圃場単位での収量推定においてSentinel-2が優位であることを示しており、営農法人や技術担当者は早めにSentinel-2を軸としたデータ基盤の検討を始めることをおすすめします。

導入の第一歩（チェックリスト）

• 既存のリモートセンシングワークフローでSentinel-2データを取り込めるか確認する
• 圃場の実測収量データを整備し、モデル学習用のラベルを準備する
• 前処理（大気補正、雲マスク）と自動化パイプラインを試験的に構築する
• ドローン・地上センサと組み合わせたハイブリッド運用の小規模試験を実施する
• 社内外の技術パートナー（アグリテックベンダー、大学・公的研究機関）と連携する

Sentinel-2の優位性は、単なる学術的な結果に留まらず、現場の意思決定をより正確に、効率的にする実用的な価値を持っています。導入を検討される営農法人・自治体・農機メーカーの皆様は、まずは小さな実証から始め、段階的に体制を整えていくことをおすすめします。

詳しい記事の内容はこちらから（引用元）

Sentinel-2、MODISを上回る作物収量予測精度を実証 — フィールド単位の精密管理に追い風
https://agritechdigest.com/sentinel-2-proves-superior-to-modis-in-predicting-crop-yields/