本プログラムは，地域の環境保全を図りながら持続的食料生産システムや地域の環境整備を行うための高度な知識と技術に関する教育研究を行います．機能的で美しい農村の創成と整備，地域の土地利用及び水資源の効率的かつ環境保全的な利用法，合理的で安全な利水施設の設計・施工，農作業システム・機械施設の最適な設計とその評価，情報センシング技術やモデル予測を用いた農業生産システムの構築，環境負荷が少なく持続的な生物資源の生産や循環利用などに関して，農学・工学の手法を駆使して，海外も含めた農山村地域の発展に貢献できる人材の養成を目的としています．
農業環境工学部門に所属する教員の研究概要はこちら．
農業環境工学セミナーの開催 2025年8月8日 11:00〜（2講21教室）＜ポスター＞．
本プログラムは，研究組織である農学研究院 農業環境工学部門に所属する教員により管理され，地域環境工学および生物生産工学の二つの教育研究分野で，教育研究を進めています．
| 教育研究分野 |
内容 |
| 地域環境工学 |
農業生産の行われる場としての地域における生産環境，自然環境，生活環境の調和を図り，また，農業者の生活環境整備に資する農村計画，住環境整備について教育研究を行う． |
| 生物生産工学 |
生産と環境保全の問題を同時に解決しうる食糧生産供給システムの構築を目指す知識と技術に関する教育研究を行う． |
農業環境工学部門の教員は，連合農学研究科農業環境工学専攻（博士課程），食農情報工学コース（大学院農学府農学専攻），予測情報工学コース（大学院先進学際科学府），地域生態システム学科（農学部）での教育および研究指導を担当します。
食農情報工学プログラムでは，修士課程進学希望の大学院生を募集しています．大学院の入学試験は毎年8月下旬に行われます（二次募集は12月上旬）．また，7月頃に大学院進学説明会を実施いたします．説明会の詳細はこのHP上にて発表いたします．
食農情報工学プログラムには，これまで東京農工大学農学部地域生態システム学科の卒業生のみならず，他大学（農学部・薬学部・工学部など）および高専からの進学者も多数います．進学希望の方は，本部門の教員まで気軽にお問い合わせください．
本プログラムに所属する教員の研究概要はこちら．
各方面で活躍している食農情報工学プログラム（旧農業環境工学専攻などを含む）の修了生にインタビューしました．進学に至った経緯や，在学中のエピソード等語っていただきました．進学を検討している皆さん，参考にしてください．
修了生の方はぜひアンケート回答フォームからご入稿下さい．
- 2022年3月修了：及川航貴（東京農工大学） 2026年4月掲載
- 2021年3月修了：上脇優人（SCI総合研究所株式会社・東京農工大学） 2026年3月掲載
- 2016年3月修了：岩崎俊樹（（株）NTCコンサルタンツ） 2018年4月掲載
- 2016年3月修了：田中沙知（農林水産省） 2018年4月掲載
- 同窓会HP
卒業生・修了生の就職先は，こちらを参照ください．
東日本大震災の災害復旧現場における， 被災県の農業農村整備部局の現場担当者が発災後に当面した事項からえた「現場知」を記録として取りまとめました．
今後，大規模地震・津波の被害が予想される地域における予備対策や，被害が生じた地区の災害復旧対策に役立てて頂ければ幸いです．
窓口教員：中島正裕
農業・農村 震災対応ガイドブック2018
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Watanabe, M. (2026)Deep Reinforcement Learning for Chaos Control of a Nonlinear Jumping Quarter-Car Model.IEEE Access, 14, 31846-31855.
DOI: 10.1109/ACCESS.2026.3668285
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Kimura, M., Noda, K., Asada, Y., Douangsavanh, S., Keokhamphui, K., Hamada, H.,Matsuno, Y., Kato, T. (2026). Estimating the nutrient load balance and wetland purification function in the urbanizing Mak Hiao River basin in Vientiane, Laos. Hydrological Sciences Journal, 1-17.
DOI: 10.1080/02626667.2026.2632369
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Oikawa, K., Saito, H. (2025)Inverse analysis of soil hydraulic parameters of layered soil profiles using physics informed neural networks with unsaturated water flow models.Vadose Zone Journal.
DOI: 10.1002/vzj2.20375
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Mirandilla, J. R., Yamashita, M., Yoshimura, M. (2025)Phenological monitoring and discrimination of rice ecosystems using multi temporal and multi sensor polarimetric SAR.Remote Sensing, 17(24), 4007.
DOI: 10.3390/rs17244007
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Leelamanie, D. A. L., Nishiwaki, J. (2024) Potential water repellency influenced CO? and CH? release from moist soils.Science of the Total Environment, 920, 171026.
DOI: 10.1016/j.scitotenv.2024.171026
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Shibano, K., Morozova, N., Shimamoto, Y., Alver, N., Suzuki, T. (2024)Improvement of crack detectivity for noisy concrete surface by machine learning methods and infrared images.Case Studies in Construction Materials, 20, e02984.
DOI: 10.1016/j.cscm.2024.e02984
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Sidle, R. C., Saito, H. (2024)The elusive link between soil physics and catchment hydrology.Hydrological Processes, 38(6), e15200.
DOI: 10.1002/hyp.15200
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Hashimi, R., Huang, Q., Dewi, R. K., Nishiwaki, J., Komatsuzaki, M. (2023) No tillage and rye cover crop systems improve soil water retention.Soil and Tillage Research, 234, 105861.
DOI: 10.1016/j.still.2023.105861
