2020 Fiscal Year Annual Research Report
Development of a monitoring method for the estimation of plant height and stem number of rice plants in wide areas using a non-survey-grade multi-laser LiDAR
| Project/Area Number |
18K05901
|
|---|
| Research Institution | Nagaoka University of Technology |
|---|
Principal Investigator |
高橋 一義 長岡技術科学大学, 工学研究科, 准教授 (00332651)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
|
| Keywords | 生育調査 / 草丈 / 茎数 / LiDAR / ドローン / 入射角 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本課題では、申請者が地上計測実験結果に基づき開発・検証した水稲の草丈・茎数を測定する基礎手法に関して，その適用範囲の拡大に取り組む。2020年度は、飛行計測時にLiDAR（車載）の姿勢を記録するドローンLiDARシステムに改良を加え、前年度と同様に計測協力が得られたJAの生育調査水田を対象に、飛行高度10～20mで水稲上空からのLiDAR計測実験を約5～10日間隔で実施した。
（過年次導出推定式の利用可能性）レーザ入射角が鉛直条件となる領域に限定して、過年次（2019年）の観測データから決定した草丈推定式を当該年（2020年）の観測データへ適用した際の推定誤差を調べた。過年次と当該年で同一水田・同一品種という好条件ではあるものの単年の観測デーで決定した草丈推定式と同程度の誤差で草丈推定が可能であることを確認した。
（レーザ入射角を考慮した草丈推定の検討）2019年と2020年の観測データでレーザ入射角依存性が同じ傾向を示した。またレーザ光が斜め入射する領域のLiDAR計測した群落層厚さをレーザ光が鉛直入射（入射角8度以内）する領域のLiDAR計測した群落層厚さへ換算することを検討した。その結果、入射角28度までならば、草丈推定誤差を大きくせずに換算できることを確認した（なお、換算式のパラメータは計測日により変動するため、推定精度向上には観測データの蓄積が必要である）。
（茎数推定の可能性の検討）2019年と2020年の観測データにおいて、レーザ光が鉛直入射（入射角8度以内）する領域で茎数推定の基礎手法を適用し、ドローンLiDARシステムによる水稲茎数の広域推定の可能性を検討した。その結果、2019年では地上計測実験時と同程度の推定誤差で茎数推定式が決定できたものの、2020年のデータでは推定誤差が大きく、地面付近の計測点の影響を再検討する必要性が確認された。
|
