新規開発された高機能デジタルカメラによる作物診断システムの開発

2015 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 26450016
• Research Institution: Yamagata University
• Principal Investigator: 藤井 弘志 山形大学, 農学部, 教授 (30431646)
• Project Period (FY): 2014-04-01 – 2017-03-31
• Keywords: ﾃﾞｼﾞﾀﾙｶﾒﾗ / 葉色診断 / 水稲 / 大豆

Outline of Annual Research Achievements

①水稲3品種別、施肥窒素量別の30m上空から圃場を撮影し、得られたNDVI値から葉色推定精度3cm×3cmで実使用可能であることが明らかになった。マルチカメラの課題として、撮影高度を高くした場合に圃場の４角にズレが生じるのでアルゴリズムの改良、圃場と圃場を統合した時の圃場ごとのズレが生じるのでＧＰＳの精度を高めてを軽減することを明らかにし、平成２８年度試験用のマルチカメラの改良を行うこととした。②ﾄﾞﾛｰﾝに搭載したマルチカメラにより広域（30アール圃場25枚）での撮影を行い、圃場ごとに葉色の分布を明らかにすることが可能であった。平成２６年度の無人ヘリでの撮影高度１０ｍに比べてドローンの場合は３０ｍで撮影したので、撮影の効率化が図られた。さらに、無人ヘリの場合はローターの回転により風は発生し撮影に支障があったが、ドローンの場合は風が発生しないので撮影に支障がなく行うことが可能であった。③他作物への応用で、大豆の葉色の測定をドローン搭載のマルチカメラで行い、圃場の面的な葉色の評価を行った結果、水稲と同様に上空からの撮影による葉色診断が可能であった。④熱画像カメラを用いて水田の上空から撮影行い、還元ストレス発生が高い水田と低い水田を比較した結果、還元ストレスの高い水田に生育している水稲の表面温度が、還元ストレスの低い水田の水稲よりも２～３度上昇することを明らかにし、近年、大きな課題となっている還元ストレス診断への熱画像の利活用の可能性が認められた。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

撮影高度30mに対応できるカメラの改良がなされたこと、大豆における診断評価の可能性が明らかになったこと、30アールの水田圃場25枚の広域撮影に成功したことなどから、研究はおおむね順調に進展している。

Strategy for Future Research Activity

今後の研究として、①水稲への広域診断適応性の検討（撮影高度を30mから100mへ変更）、②他作物では大豆に対する葉色診断と水分ストレス診断の実施、③診断項目の拡大としては、還元ストレス診断、稲体の熟色変化と水分含有率による刈取り適期の判断についての研究を重視して推進していく。