帯広畜産大学 教員情報一元管理システム

山口県岩国市出身です。自然科学に興味を持ったきっかけは，高校の修学旅行で登った富山県立山の自然でした。大学院時代に初めて訪れた中国内蒙古草原では，その雄大な景観に感動しつつも，個人の調査フィールドには大きすぎて絶望した記憶が思い出されます。以来，広域観測を得意とするリモートセンシングを取り入れた草地生態系の研究を中国，韓国，インドネシア，ニュージーランド，オーストラリア，そして日本で行っています。草地の中では，同じ対象であっても，違ったスケールや角度から見てみると，生態系の構造や機能は様々な表情を見せてくれます。そこがまた面白くて，なかなか興味が尽きません。

草地/草原は，日本国内では国土面積の約5%と非常に小さな生態系ですが，世界に目を向けてみると陸域面積の約3割を占める巨大な生態系です。この生態系では，砂漠化や土地劣化などの環境問題に加えて，多様性の保全や炭素収支への貢献，さらに近年では，生態系サービスや社会文化の多様性などの多面的な草原の役割についても関心が高まっています。また，世界の草地生態系では，推定18億頭の家畜に飼料を供給しているといわれています。そのため，近い将来に予想される食糧問題の解決のためにも，持続的な生産性の向上も重要な課題です。
現存する草地生態系を保全しつつ，同時に生産性を維持すること，すなわち保全と利用の両立が学生時代からのテーマです。広大な草地生態系の構造と機能を明らかにするため，広域的な資源・環境のモニタリングが得意な衛星画像やドローンといったリモートセンシング技術を使います。また，リモートセンシングから直接見ることのできない家畜の放牧行動や昆虫の発生等は，GPSの位置情報やIT機器の活動情報を用います。最終的には，草地生態系を構成する土壌－草－動物の関係と，それらを取り囲む環境の要因について，時間・空間的な変動を1つの生態システムとして解析することを目指しているのですが，まだまだ先は長そうです。

• ハイパースペクトル計測による牧草の飼料成分の推定
• ドローンによる草量の推定とマッピング
• ドローンによる植生タイプ判別，雑草検出
• センシング機器による家畜の放牧行動モニタリング
• 草ー家畜の相互作用の空間解析

• 草地の植生と生産性の評価
• 動物（主に家畜）の行動と植物および環境要因の関係
• 衛星画像による十勝の自然環境モニタリング

美しい自然環境を空から眺めてみたいと思ったことはありませんか？リモートセンシングは，鳥になりたいという人間の希望をかなえてくれる便利なツールです。その一方で，この技術を習得するためにはそれなりの苦労が求められます。フィールドを歩き回る体力に加えて，コンピュータと統計解析への興味が必要になりますが，フィールドを歩き回って見つけた対象が空や宇宙からの情報とつながったときの喜びは格別です。一方で，植物だけに興味があって，その生態を学びたいという場合でも指導は可能です。ただし，フィールドワークはチームワークですから，原則として全員参加です。
卒論研究には，学生各自が主体的に取り組むことを望みます（基本は放牧です）。私自身が決して優秀な学生ではなかったので，成績は問いません。熱意と遊び心さえあれば，実験が成功しようと失敗しようと，そこで得た経験と仲間は一生の宝物です。大学生活の最後に，自然豊かな十勝のフィールドに触れる機会が目の前にあるのですから，ぜひ全力投球してもらいたいものです。

My hometown is the Iwakuni City, Yamaguchi Prefecture. The reason why I am interested in the natural sciences was the nature of Mount Tateyama in Toyama prefecture, which I climbed on a field trip when I was a high school student. When I was a graduate student, In the Inner Mongolia grassland, China, I was impressed by the magnificent landscape, but I remember vividly the memory of despair because it was too huge for my personal research field. Since then, I have been conducting research on grassland ecosystems incorporating remote sensing, which specializes in large scale monitoring. In grassland ecosystems, the structure and function show various expressions even if they are the same object but have different scales and viewpoints. That’s interesting, and I cannot stop interested in the grassland ecosystems.

Grasslands are very small ecosystems in Japan, approximately 5% of the national land area, but looking at the world, they are huge ecosystems that occupy approximately 30% of the terrestrial land area. In this ecosystem, in addition to environmental problems such as desertification and land degradation, it contributes to the conservation of biodiversity and the carbon balance. In recent years, moreover, there is also growing interest in the role of multifaceted grasslands such as ecosystem services and social and cultural diversity. Furthermore, it is estimated that the world's grassland ecosystem supplies feed to an estimated 1.8 billion livestock. Therefore, sustainable improvement of productivity is also an important issue for solving food problems expected in the near future.
Conserving the existing grassland ecosystem while maintaining productivity at the same time, that is, balancing conservation and utilization has been my research target since I was a student. In order to clarify the structure and function of the grassland ecosystem, my research use remote sensing technologies such as satellite images and drones, which are good for monitoring resources and environment at large scale. In addition, GPS location information and IT device activity information are used for livestock grazing behavior and insect outbreaks that cannot be seen directly from remote sensing. My target is to analyze the temporal and spatial changes of the soil-grass-animal relationships in grassland ecosystem, and assess the effects of environmental factors. But, it's far from achieving the goal.

• Hyperspectral remote sensing on herbage mass and forage quality
• Herbage biomass estimation and mapping from drone
• Vegetation type discrimination and weed detection from drone
• Monitoring of livestock grazing behavior with IT sensors
• Spatial analysis of grass-livestock interactions