2019 Fiscal Year Annual Research Report
Development of evaluation method of agricultural field information using drone images by a new measurement technology
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16K07979
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| Research Institution | National Agriculture and Food Research Organization |
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Principal Investigator |
井上 聡 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 北海道農業研究センター, 上級研究員 (20354011)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
松村 寛一郎 東京農業大学, 生物産業学部, 教授 (10333551)
奥村 健治 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 畜産研究部門, 研究領域長 (60414760) [Withdrawn]
佐藤 広子 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 北海道農業研究センター, 上級研究員 (50391363)
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| Project Period (FY) |
2016-10-21 – 2020-03-31
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| Keywords | 農業気象 / ドローン / 気象条件 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
北海道の酪農生産現場において、経営規模の拡大および就農人口の減少にともなって、効率的な牧草地管理技術が求められている。道内では自給飼料の栄養向上のため、イネ科牧草とマメ科牧草の混播が行われているが、マメ科率は手作業で調べるしかない。その混播牧草地の評価のため、偏光情報を利用した画像解析を提案した。イネ科牧草では葉面が鉛直に展開するため、前方散乱光は鉛直成分が卓越する。マメ科牧草では葉面が水平に展開するため、前方散乱光は水平成分が卓越する。UAV搭載カメラに偏光フィルターを装着して画像を撮影し、異なる偏光成分の撮影画像の輝度を比較・演算することによって、イネ科牧草とマメ科牧草を分離して評価できる可能性がある。先行研究の偏光観察による分光放射観測は分光放射計によるものであり、スポット状の前方散乱光の観察に適していて、かつ、露出設定の必要がないなど、優れた手法であることが確認できた。一方、本研究にて使用したドローンカメラに偏光フィルターを装着した画像撮影手法では、広域的な情報を取得することが期待されたが、露出オーバーの制御など現在の撮影機器による限界が確認された。また、画像取得においては、想定以上に撮影時の気象条件の制約を大きく受けることが判明した。そこで、画像取得について、気象条件の制約を計算するプログラムを開発し、職務作成プログラム登録を行った（「センシング画像取得率計算プログラム」P第11041号-1）。画像取得計画の策定への利用を期待できる。
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