UAVハイパースペクトルリモートセンシングによる水稲の生育診断技術の開発

2019 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 19K06305
• Research Institution: Hokkaido University
• Principal Investigator: 栗原 純一 北海道大学, 理学研究院, 特任准教授 (00578479)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 長田 亨 地方独立行政法人北海道立総合研究機構, 農業研究本部 中央農業試験場, 研究主任 (70462380)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: リモートセンシング / 精密農業

Outline of Annual Research Achievements

本研究では、研究代表者が開発したUAVに搭載可能な狭帯域のハイパースペクトルカメラを用いた観測により、水稲の生育状態を高精度で診断する技術を開発することを目的としている。具体的には、
①北海道立総合研究機構・中央農業試験場・岩見沢試験地の栽培技術開発試験圃場において、区画ごとに栽培される品種・育苗様式・栽植密度・施肥の異なる水稲をUAVから高頻度・高空間分解能でハイパースペクトル観測する手法を確立する。
②観測された水稲の反射率スペクトルと、計測された水稲の肥料吸収率、収量および食味（タンパク含有率）等との相関を調査し、その関係を明らかにする。
③３年間の生育診断結果を比較検討することで、各年の気象要因などによる推定のばらつきについて評価し、高精度の推定式を導出する。
の３つのサブテーマに分かれており、まず、2019年度はUAVを調達し、①の観測手法の確立を行った。残念ながら、UAV等の故障により、予定していた水稲のすべての生育ステージにおける高頻度でのデータ取得はできなかったが、出穂期から成熟期にかけて合計3回の観測を行うことができた。また、②については、取得できたデータに対して、反射率スペクトルと各計測値との回帰分析を行い、収量については特定の波長帯において高い相関が得られることを確認した。これらの2019年度に得た知見を活かし、2020年度は幼穂形成期から収穫期にかけて高頻度での観測を実施し、③の複数年比較の評価も行いたいと考えている。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

2019年度はUAVの調達に予想外の時間がかかり、研究の開始が遅れた。さらに、水稲の生育期間中にUAVとジンバルがそれぞれ故障し、長期の修理期間を要したため、取得できたデータが予定よりも大幅に少なくなった。

Strategy for Future Research Activity

2019年度は予想外の様々なトラブルに見舞われたが、おかげで今後の対策を講じることができたので、2020年度は順調にデータが取得できると考えている。2019年度に得られたわずかなデータに対しても解析を行うことができたので、2020年度の観測の計画に活用する方針である。

Causes of Carryover

国内学会に参加して研究発表を予定していたが、研究代表者の急な体調不良（インフルエンザ）により参加できなくなったために、旅費を使用できなかった。次年度に発表する回数を増やす計画である。