In the production of processing spinach (Spinacia oleracea), prespecified fresh weights of produce must be shipped to a processing factory at prespecified times by contract. However, this is not easy, because the growth of spinach, which is raised outdoors, is subject to meteorological conditions. This paper presents SukuSuku Hourensou as a system for predicting and simulating the growth of processing spinach to assist farmers in planning harvests and shipments. SukuSuku Hourensou predicts and simulates spinach growth under meteorological conditions specified by the user after automatically obtaining necessary meteorological data from the Agro-Meteorological Grid Square Data, which was developed and is managed by the National Agriculture and Food Research Organization, Japan. It can adjust prediction and simulation results by using vegetation cover rates obtained from airborne images taken by drones. To support planning of harvests and shipments, SukuSuku Hourensou can suggest harvest times that smooth shipment fresh weights over a harvest season. In the smoothing, SukuSuku Hourensou moves harvest times of farm fields under the condition that the weight of a predicted yield per unit area is included in a range specified by the user. Here, we outline the growth model implemented in SukuSuku Hourensou, describe the procedure for smoothing predicted yields over a harvest season, and present the usage of SukuSuku Hourensou.

昨今の農業経営においては，経営の継続，規模拡大，新技術の採用，機械の更新・新規導入などで土地や固定資本財への投資が多額になっている．そのため，投資の経済効果・妥当性を評価するにあたり，利益計画だけでなく，資金の調達や返済等の資金繰りや土地・固定資本財の動態についても検討することが重要になっている．投資の経済性を評価する営農計画モデルには，1年間の営農期間を対象とする線形計画法の営農計画モデルが広く利用されている．2年以上の営農期間を対象とする場合には，動態的営農計画モデルが必要であり，多段階営農計画モデルあるいは逐次営農計画モデルが必要となる．多段階営農計画モデルは，2年以上の営農期間全体の最適解を求めるので線形計画法で対応することができる．しかし，1年ごとに最適解を求める逐次営農計画モデルでは線形計画法での対応が困難であり，専用の解法プログラムが期待されるが，現在では見当たらない．そこで，営農活動を対象とした逐次営農計画モデルの解法プログラムを開発した．

高級果樹の栽培では，作物の品質を高めるだけでなく，その品質を保証し消費者が安心して購入できるようにすることが重要であるが，そのために増加する工数は抑える必要がある．この課題を解決するため，ICTを活用して高級果樹の作物ごとに品質管理を行う個別指導塾モデルを提案する．我々は学習塾モデルを開発しミカンなど大量かつ単価が比較的低い作物の栽培での有効性を確認してきた．学習塾モデルではサンプリングしたいくつかの果実の測定データで圃場全体を代表させる．そのため，個別の果実の品質はばらつきが大きく要求される品質基準を満たすかどうかは保証されず，また，消費者が安心して購入できるようにするための仕組みが用意されていなかった．提案する個別指導塾モデルでは果実ごとに個別管理のためのタグを付与して栽培時の実測値を管理し，栽培途中時点での目標値と実測値との差分を縮小する作業を行うことを生産者に推奨する．また，出荷時にも個別管理のためのタグを付与したまま流通ルートに乗せることで，消費者がタグを通じて情報を得られ安心して購入できるようにする．このモデルを実装したシステムを用いて，高級果樹であるシャインマスカットを対象に検証実験を行った．低糖度の房が出荷されてしまうリスクを低減でき，従来と比べて労働時間の増加は4.5%に抑えられるという結果が得られた．

Extreme weather events pose high risks for agricultural production and cause yield losses in South and Southeast Asia. Tropical cyclones frequently cause significant yield losses in Bangladesh. In this regard, a fuzzy approach for satellite-derived normalized difference vegetation index was used to classify rice yield losses in a coastal region of Bangladesh adjacent to the Bay of Bengal. We used different fuzzy membership functions and overlaid a fuzzification gamma to calculate the expected crisp set to develop the classifiers for yield losses. There were five classes of yield loss: marginal, slight, moderate, very, and extreme. The natural breaks (Jenks) method was used to classify losses as marginal on 461 ha (1.5% of total), 2661 ha (8.6%), moderate 11811 ha (38.2%), very 5814 ha (18.8%), and extreme 10160 ha (32.9%). Field validation identified 29.5% of the reference yield information points in the moderate yield loss class, and 45.2% in extreme. These similarities indicate that the method can be used to estimate yield losses in South and Southeast Asian areas affected by cyclones.