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EO DASHBOARD Hackerthon 開催報告(2021/6/27)
今回私たちは衛星からCOVID-19中における世界農業課題を解決する為に参加しました。
成果報告（英文）↓
https://www.eodashboardhackathon.org/challenges/agricultural-impact/agricultural-impacts-of-covid-19/teams/space-samurai-ninjyacode-for-hodogaya/project
プロジェクト名：CODE FOR SAVING THAI RICE (CFSTR)
農業課題を衛星データで
NASA SAPCE APPS CHALLENGE! EO DASHBOARD 地球観測ハッカソンの農業課題取り組み中。お天道様は嘘をつきません、2020年夏、衛星データ解析により、COVID−19中のメコン川上流（中国チベット）での灌漑ダム建設により、下流の水位が低下。タイやベトナムにて水田のタイ米(Rice2)が不作であることを衛星がモニタリングしていた件。GEOGRAM CROP MONITOR より。
概要：
COVID-19による
農業社会及び農業経済への
影響を示してください
衛生からリモートで取得したデータは、パンデミック時の食品サプライチェーンと食料安全保障に影響している可能性があります。
地上の状況に関する情報を提供できます。
背景
COVID-19パンデミックなどの社会経済的混乱の間、個人や政府は、地域または世界の食料安全保障に影響を与える可能性のあるサプライチェーンやロジスティクスの混乱のリスクを懸念することがよくあります。
宇宙ベースの地球観測とリモートセンシングデータは、食品サプライチェーンと食料安全保障に影響を与える可能性のある地上の状態に関する情報を提供できます。
たとえば、データを使用すると、
・降水量、
・土壌水分、
・土地被覆、
・水ストレス、
・農産物生産システムの変化、
・水資源管理、
およびCOVID-19への応答によって引き起こされるその他の関連する変化
を評価できます。
：
COVID-19による農業の社会経済的影響を実証することです。特に、国内および国際的な人間の移動の制限に関する影響を示してください。
参照事項：
・ESA / GeoRiceおよびJAXAALOS-2から公開されている稲作および栽培情報
オープンモビリティデータ（労働資源の移動/移動）
・JAXA JASMINによる農業条件
・GEOGLAMによる社会経済学
組み合わせて使用できます
（必須では無い）
研究結果：
課題
メコン川下流において2020年5月6月に急激なタイ米の不作がありました。
Geoglam crop monitor
https://cropmonitor.org/index.php/eodatatools/cmet/
2019年5月は良好 (Rice1(日本米) 良好 Rice2（タイ米）良好 )
2020年5月は不良（日本米でなく特にタイ米の不作）
2021年5月は下流で不作（日本米でなく特にタイ米の不作）
原因：
メコン川の上流でダム建設が進んでおりその堰き止めが原因で川の水位が減少したことが可能性として考えられます。
https://globe.asahi.com/article/13885341
https://natgeo.nikkeibp.co.jp/atcl/news/20/021300095/
なぜ、稲ががこの影響が出やすいのかは、米は水田方式が採用されており、栽培上水位がないと、育たないからです。
メコン川の上流でダム建設が進んでおりその堰き止めが原因で川の水位が減少したことが可能性として考えられます。
解決策：
今後地球衛星からの写真データを常時解説する。
Pythonコードを作成しました。
https://github.com/codeforhodogaya/EO_Dashbord_Hackerthon_Eurocube_GEODB
プロジェクトの開発方法:
ステップ1：タイムスタンプを設定します（2019年5月のcovidの前、2020年5月の中間点、2021年5月の時点）
ステップ2：GEOGLAM作物モニターによるAgicultreの影響を3つのタイムスタンプと比較します
ステップ3：劇的なマイナスまたはプラスの影響と時間を持っている領域を見つけます。
ステップ4：データを切り替えて作物の種類を見つけます。
ステップ5：タイムスタンプの原因とイベントを把握するために、Webから記事と調査を再調査します。
STEP6：Sateliteデータからインシデント（今回は灌漑ダムの数の増加）を証明します。
STEP7：Satteliteデータから将来的に防ぐことを考えてください。
今後のアクション：
国家規模で考えると、川を共有する国同士で栽培種類ごとの、NASA WOLD VIEWデータによる、灌漑ダムで衛星上からの生育が観測できるデータセットを元に国家間で審議する必要があります
灌漑ダムで衛星上
土壌水分量
土壌水分量に関してはSMAPの最新データを調査しながら審議する必要があります。
また、小さく国家内で考えると、打ち上げ予定のALOS-3を利用して川でのダム放流の異常や異常気象によるインパクトを詳細把握するためのデータセットが充実してゆきます。
https://www.eorc.jaxa.jp/ALOS/a/jp/alos-3/a3_about_j.htm
オープンソースであるQGISを利用したデータ解析またはGoogle Earthアプリで利用可能なKMLデータに落とし込みます。
Data & Resources
DASHBORD
https://cropmonitor.org/index.php/eodatatools/cmet/
https://worldview.earthdata.nasa.gov/?v=58.85630199448255,-1.5346671738615605,139.4833998122894,39.39478317670567&l=NDH_Drought_Proportional_Economic_Loss_Risk_Deciles_2000(hidden),NDH_Drought_Mortality_Risks_Distribution_2000(hidden),NDH_Drought_Hazard_Frequency_Distribution_1980-2000(hidden),GRanD_Dams,Reference_Labels_15m(hidden),Reference_Features_15m(hidden),Coastlines_15m,VIIRS_NOAA20_CorrectedReflectance_TrueColor(hidden),VIIRS_SNPP_CorrectedReflectance_TrueColor(hidden),MODIS_Aqua_CorrectedReflectance_TrueColor(hidden),MODIS_Terra_CorrectedReflectance_TrueColor&lg=true&l1=NDH_Drought_Proportional_Economic_Loss_Risk_Deciles_2000(hidden),NDH_Drought_Mortality_Risks_Distribution_2000(hidden),NDH_Drought_Hazard_Frequency_Distribution_1980-2000(hidden),GRanD_Dams,Reference_Labels_15m(hidden),Reference_Features_15m(hidden),Coastlines_15m,VIIRS_NOAA20_CorrectedReflectance_TrueColor(hidden),VIIRS_SNPP_CorrectedReflectance_TrueColor(hidden),MODIS_Aqua_CorrectedReflectance_TrueColor(hidden),MODIS_Terra_CorrectedReflectance_TrueColor&lg1=true&ca=true&cv=63&t=2020-07-16-T22%3A00%3A00Z&t1=2019-04-24-T12%3A31%3A35Z
DOCUMENTS
https://www.eorc.jaxa.jp/ALOS/a/jp/alos-3/a3_about_j.htm
https://globe.asahi.com/article/13885341
https://natgeo.nikkeibp.co.jp/atcl/news/20/021300095/
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