2022 Fiscal Year Research-status Report
群落数理モデルを用いたドローンレーザセンシングによる水稲生育推定手法の汎用化
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21K05846
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| Research Institution | Nagaoka University of Technology |
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Principal Investigator |
高橋 一義 長岡技術科学大学, 工学研究科, 准教授 (00332651)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | LiDAR / レーザ入射角 / フットプリントサイズ / 草丈 / 茎数 / 茎葉の鉛直分布 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
ドローンLiDARリモートセンシングによる水稲生育測定手法の汎用化には，レーザ光が水稲群落へ入射する条件（計測条件）と記録されるレーザ計測点の鉛直分布（点群の鉛直分布）の関係を理解する必要がある．本研究では，実測した水稲群落の茎葉鉛直分布と計測条件よりレーザ計測にて記録される点群の鉛直分布を推定する群落数理モデルの開発を通じて，申請者が開発した水稲草丈・茎数推定基礎手法の汎用化を目指す．
当該年度は，ドローンLiDARを用いた水稲群落のレーザ計測と水稲群落の茎葉鉛直分布の実測と群落数理モデルの稼働テストに取り組んだ．
ドローンLiDARを用いた水稲群落のレーザ計測では，研究協力が得られた農家の水田を対象に６月～７月の間，概ね10日間隔で，３通りのレーザ入射角（0°，15°，30°）と3通りの飛行高度(10m，20m，30m）にて水稲群落の点群を記録した．期間を通じた計測結果を分析したところ，計測点の鉛直分布がレーザ入射角と計測高度により変化する傾向は予想通りであったものの変動幅は想定よりも小さかった．また，昨年度確立した水稲群落の茎葉鉛直分布の測定方法に従い，１回につき４株の鉛直分布データを取得した．草丈や茎数と同様に茎葉の鉛直分布のバラつきが大きいことを確認した．
水稲群落を鉛直多層モデルで表現し，各層におけるレーザ反射の発生をシミュレートする群落数理モデルの基礎を開発した．ここに，ドローンLiDAR計測時に取得した茎葉の鉛直分布と植被率を用いて，レーザ反射発生確率を試験的に付与し，レーザ計測点の鉛直分布の再現性を定性的に評価した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
ドローンLiDARによる水稲群落のレーザ計測と茎葉の鉛直分布の実測を所定の回数実施し，異なる生育状態の群落点群の鉛直分布と茎葉の鉛直分布のデータセットを整備できた．しかし，予想よりもレーザ入射角やレーザフットプリントサイズが増加することで，レーザ光が群落内部へ侵入しない状況が確認された．この状況がLiDARシステムのフットプリントサイズの異方性に起因するか計測実験により確認する必要がある．また，フットプリントサイズの異方性により群落点群の鉛直分布が変化する可能性がある場合，群落数理モデルの修正が必要である．
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| Strategy for Future Research Activity |
昨年度と同様にドローンLiDARによる水稲群落のレーザ計測と茎葉の鉛直分布の実測を複数回実施する．ただし，飛行経路を工夫し，レーザフットプリント形状がLiDARにて取得される計測点の鉛直分布に影響するかを検討するデータを取得する予定である．また，昨年度の実験データを活用し，群落数理モデルが出力する計測点の鉛直分布の再現性の向上に取り組む．
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| Causes of Carryover |
コロナ禍のため，当初参加予定していた学会等が対面形式からオンライン形式へ変更となり，開催地までの旅費が不要となったため．
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