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カンボジア・ポーサット州における農業変化と持続性の評価に関するリモートセンシングデータの利用

岩橋 優 東北大学

2022.03.25

概要

1－1．カンボジア農業の概要
カンボジアは稲作を中心とした農業国である．1970 年代以降，内戦とその後の政情不安により農業生産は停滞したものの，和平協定，新政府の設立を経て 2000 年代以降急激に生産が拡大した．同時に，カンボジア経済は対外開放と自由主義経済の採択により海外資本の縫製工場などが都市部へ進出，雇用を創出し，急成長を遂げている 1)．GDP(国内総生産)は 1995 年から 2019 年の間に約 7.9 倍に増加し，GDP のうち農業の占める割合は約 48％から約 21％に低下した．さらに同期間に国内総人口は約 1.5 倍に増加し農業従事人口は約 28％減少するなど経済構造が急激に変化している 2）．しかしその一方で，主食であり主要な農産物でもあるコメの生産量は 3.45Mt(1995 年)から 3 倍以上の 10.89Mt(2019 年)にまで増加した 3)(図 1－1)．生産量の増加は 2000 年代半ばまでは主に生産面積の増加によるとみられるが，2000 年代後半以降は収量の向上が大きく寄与したと考えられる 3)．カンボジア以外の東南アジアにおける稲作国の多くは，1970 年代以降「緑の革命」と称される，短稈高収量品種の導入や化学肥料および灌漑水の使用，機械化に代表される技術革新により収量が大きく増加した 4)．カンボジアにおける収量の増加にもこれらの近代的農業技術が貢献したと考えられるが，急激な社会経済の変化においてその規模や実態は明らかではない．稲作における農業技術だけでなく，道路網の整備により流通が改善され都市部や隣国への販路の拡大も，自給的な農業から商業的な農業への転換を促してきた．水稲作に不向きとされる山間部ではトウモロコシやキャッサバといった輸出用の畑作物の栽培が急速に広まり，キャッサバの生産量は 2005 年から 2019 年にかけて 25 倍以上にもなっている 5)．急速に進行する森林面積の減少に耕地面積の拡大が寄与していることが指摘されおり 6)，長期間にわたる畑作物の連作による土壌劣化も懸念される．このような急激な変化において，作物生産の持続性を評価することが必要となっている．

1－2．ポーサット州の概要
本研究の対象とするポーサット州はカンボジアの中心部のトンレサップ湖西側に位置し，湖の周囲に広がる低地平野部と，州西部にはカルダモン山脈とつながる山地が広がる多様 な地形を持つ．平野部には首都プノンペンへと続く国道が通り，雨期の天水稲作を中心とし た主要なコメ生産地域のひとつとなっている．一方州西部の山間部はタイとの国境に面し， 2000 年代以降ポーサット州都や他州へとつながる国道が整備されたことにより開拓移住者 の増加が報告されている 7)．矢倉 8)によるとポーサット州における農業の変化は，道路網の 整備や地理的要因からカンボジア全体に比べやや遅れて始まったものの，平野部の稲作を 中心として山間部に畑作が増加する農業構造はカンボジア全体の縮図であるといえる．こ れまでにポーサット州の農業変化を調査した例は複数あるが 8),9)，これらは主に農家へのインタビュー調査や統計資料に基づく分析である．ポーサット州に限らず農業の変化や実態の把握には，主に作物の生育調査や農家へのインタビュー調査が用いられるが，これらは時間と労力の制約を受ける．また，過去の詳細な事象に対しては農家の記憶に頼らざるを得ない他，東南アジアにおいては統計資料では必要な単位(州，郡，行政区等)の情報を得るのは難しいことも多い．そのため，長期間の農業変化を定量的に評価する手法が必要とされる．

1－3．リモートセンシング技術の応用
1970 年代以降，様々な地球観測衛星センサが登場し陸域を対象とした衛星リモートセンシング(RS)研究が本格的に始まったといわれている 10)．農業分野においては，作物種の分類地図の作成 11)，作期や作付け回数の把握 12)，土壌炭素量の推定 13) など広範囲を対象とした解析に広く用いられている．さらに，衛星データと作物モデルとの融合により，様々な気象・環境条件下での作物収量の推定も行われている 14)．このように衛星データは広域を中心とした解析において不可欠な存在となりつつある一方，光学衛星データの利用に際し頻繁に直面するのは時間・空間的解像度の問題である．雲等の天候の影響によりデータの欠損が生じ，作物生育を作期全体で把握する場合だけでなく，特定の生育ステージを対象とする場合にも多大な影響を及ぼす．また，日本のように一筆あたりの面積が小さい圃場の観測には数十～数百メートルという地上分解能は適さず，利用できるデータや利用方法が限られるのが現状である 15)．一般に，高分解能データは観測頻度が低く悪天候によるデータ欠損の可能性もあることから使途が限られやすい．一方，低または中分解能データは数日単位の頻度でデータを取得できる可能性が高いが，圃場単位の生育評価や作物種の判別には適さない．このような課題があるものの，衛星 RS データは過去数十年にわたりさかのぼって入手・解析することが可能であり，遠隔地や国・地域といった広範囲での農業や土地利用に関する情報収集には欠かすことができない．

圃場単位の作物生育の把握においては，近年UAV(Unmanned Aerial Vehicle)の利用が進んでいる．従来の圃場調査は，作物を収穫して分析する破壊調査や，圃場内で葉面積指数 (LAI: Leaf area index)や葉の窒素濃度を反映する SPAD 値の非破壊計測を行うことが主流であったが，ドローン等 UAV の小型化や低価格化に伴い圃場全体や多くの圃場を一度に観測する新たな調査手法が広まっている．UAV で観測されるデータは主に可視光や近赤外光の反射率といった分光反射情報であり，これまでに衛星や地上で観測・蓄積されていた作物生育や植生との関係を応用する形でより急速に利用が進んだと考えられる 16)．水稲の LAI推定 17)や茶葉の生育状況の把握 18)，オオムギの葉の窒素量やバイオマス推定 19)など幅広い作物種および生育指標を対象とした研究がなされているだけでなく，欧米では精密農業のためのツールとして UAV の開発や利用に多くのベンチャー企業が参入している 16)．日本においても農業従事者の高齢化に伴う担い手不足と農地の集積，大規模農家や法人の増加に伴い，UAV を利用した精密農業への取り組みが盛んにおこなわれている 20)．RS 技術を用いた広域の農業地帯や圃場群の生育診断において，UAV を利用することで空間解像度および観測頻度を改善し，多数の有益なデータの蓄積および解析が可能となる．

1－4．目的
統計資料では得ることの難しいカンボジア農業の変化や作物生育に関して，先行研究の多くはインタビュー調査や農家圃場の生育調査等の現地(定点)調査で明らかにしてきた．例えば，水田農業の持続性に関してインタビュー調査を中心として栽培管理から経営に関する情報をまとめた田代 21)や，近年広がる水稲二期作や三期作について調査を行った阿部・後藤 22)や髙橋・泉田 23)，農業経営における制限要因を大規模なインタビュー調査で明らかにした Montgomery et al. 24)などは，水稲作の実態を知る上で重要な知見である．また，山間部における畑作物の連作と生産性および土壌劣化の関係については，隣国のラオスやタイを対象とした Fujisao et al.25),26)や Funakawa et al.27)などにおいて現地調査に基づいた実態把握が行われている．しかしカンボジアの山間部については近年急激に耕地化が進んだ背景もあり，作物生産や土壌についての情報は乏しい．カンボジアにおける農業の実態やその変化をより詳細に把握し持続性を評価するにあたっては，これまでに蓄積されてきた事例報告に加え定量的な情報も必要とされる．そこで本研究では RS データと現地調査の相補的な利用により詳細な実態把握を行うことを試みた．すなわち，衛星データ，現地調査を組み合わせ，カンボジア・ポーサット州平野部の水稲作と山間部の畑作における農業変化を定量化し社会経済的要因を踏まえてその持続性を評価することを目的とした(第 2，3 章)．また，農業保険の干ばつ害評価において，達観評価では時間的コストが高く衛星データでは解像度の問題がある個々の圃場に対し，UAV 画像を用いた評価を行い現地調査におけるUAVの利用法を検討することを第二の目的とした(第 4 章)．

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