NARO栽培管理支援API18 共通 発育予測モデルパラメータ決定: PhenologyModelParameterization
- 更新日 2024-10-21
概要
API名称
説明
「NARO栽培管理支援API」は、予報値を含む気象データを活用して水稲、小麦、大豆の発育予測情報、適切な施肥量や施肥時期、病害の発生予測情報などの、作物の栽培管理を支援する様々な情報を提供するAPIで多数のメソッドを含んでいます。
本APIは、ユーザーが独自に取得した発育データセット(圃場の緯度経度、対象発育相の計算起点日(作付け日等の日付)、対象発育相の計算終了日(出穂日等の日付))を複数用いて、水稲、小麦、大豆の発育予測モデルパラメータを決定する機能を提供します。本APIで決定したパラメータは、各作物の発育予測関連API(API01, API09, API11, API15, API16, API21, API24)で入力パラメータとして使用可能であり、上記発育予測関連APIで対応していない品種の発育予測結果を取得することが可能になります。 パラメータの決定には、モデルパラメータ数の3倍以上の発育データセットを入力することが推奨されます。
データの更新頻度
カテゴリー
添付ファイル
関連メソッド
- NARO栽培管理支援API01 水稲 発育予測: RiceGrowthPrediction
- NARO栽培管理支援API02 水稲 収穫適期診断: RiceHarvestInformation
- NARO栽培管理支援API03 水稲 高温登熟障害対策・追肥診断:RiceAdditionalFertilizerInformation
- NARO栽培管理支援API04 水稲 冷害リスク情報: RiceColdDamageRiskInformation
- NARO栽培管理支援API05 水稲 紋枯病発生予測:RiceSheathBlightPrediction
- NARO栽培管理支援API06 水稲 稲こうじ病発生予測: RiceFalseSmutPrediction
- NARO栽培管理支援API07 水稲 あきだわら栽培管理支援:RiceAkidawaraCultivationInformation
- NARO栽培管理支援API08 水稲 移植適期診断: RiceTransplantationInformation
- NARO栽培管理支援API09 小麦 発育予測: WheatGrowthPrediction
- NARO栽培管理支援API10 小麦 子実水分・穂発芽危険度予測:WheatGrainMoisuturePredition
- NARO栽培管理支援API11 大豆 発育予測: SoybeanGrowthPrediction
- NARO栽培管理支援API12 大豆 潅水支援: SoybeanIrrigationSupportInformation
- NARO栽培管理支援API13 共通 発育予測モデル調整:GrowthPredictionModelAdjustmentInformation
- NARO栽培管理支援API15 水稲 幼穂発育予測: RicePanicleDevPrediction
- NARO栽培管理支援API16 水稲 直播発育予測: RiceGrowthPredictionDS
- NARO栽培管理支援API21 水稲 発育予測(幼穂観察による補正機能付き):RicePhenologyPredictionWithRealtimeAdjustment
- NARO栽培管理支援API23 雑草発育予測: WeedGrowthPrediction
- NARO栽培管理支援API24 水稲 高速発育予測: HighSpeedRiceGrowthPrediction
リクエスト
URL
https://api.wagri.net/API/Individual/NIAES/AGMIS/PhenologyModelParameterization
説明
共通 発育予測モデルパラメータ決定メソッドでは、ユーザーが取得した発育データセットを用いて、発育予測モデルのパラメータセットを決定することができる。水稲・小麦・大豆の発育予測API(API01, API09, API11)が提供するすべての発育予測モデルに対応している。
HTTPメソッド
パラメータ
API18入出力表.xlsxを参照してください。
呼出例
{ "cropid" : 0, "function_type" : 0, "cultivar" : "abc", "max_days" : 300, "dvs_initial" : 0.2, "bounds" : [], "cross_validation" : 0, "split_cv" : 3, "measured_data" : [ { "dataid" : "1", "lat" : 36.0080, "lon" : 140.0200, "date_st" : "2020-05-12", "date_en" : "2020-08-06", "age_tp" : 3.2 }, { "dataid" : "2", "lat" : 36.0080, "lon" : 140.0200, "date_st" : "2020-05-5", "date_en" : "2020-08-08", "age_tp" : 3.5 }, { "dataid" : "3", "lat" : 34.7726, "lon" : 136.4294, "date_st" : "2020-04-30", "date_en" : "2020-07-20", "age_tp" : 3.2 } ] }
レスポンス
レイアウト
HTTPレスポンスのボディはJSON形式となります。
発育予測モデルパラメータセット”x”に加え、モデルによる対象発育相の日数の推定精度の指標値、各入力データについてのモデル推定値などが出力されます。
レスポンス例
{ "cultivar": "abc", "n_data": 3, "function_type": 0, "bounds":[{"min": 10, "max": 100 }, {"min": 0, "max": 2…], "x":[ 56.38145278828457, 1.9907152837562057, 22.010879589554847, 1.7504586246907263, 20.771796186322547, 0.20904258254414193 ], "sse": 18, "rmse": 2.45, "r2": 0.9862455425369333, "predicted_data":[ {"dataid": "1", "dvs_st": 0.2, "observed_days_of_target_period": 86, "estimated_days_by_fitting": 86…}, {"dataid": "2", "dvs_st": 0.2, "observed_days_of_target_period": 95, "estimated_days_by_fitting": 92…}, {"dataid": "3", "dvs_st": 0.2, "observed_days_of_target_period": 81, "estimated_days_by_fitting": 84…} ] }
ステータスコード
コード | 名称 | 値の説明 |
---|---|---|
200 | OK | 処理成功 |
400 | Bad Request | HTTP リクエストのデータが不正 |
401 | Unauthorized | 認証エラー |
403 | Forbidden | アクセス権限がない |
404 | Not Found | HTTP リクエストで指定されたメソッドが存在しない |
500 | Internal Server Error | その他エラー |