Development of the crops diagnosis system using the newly developed digital camera

2016 Fiscal Year Annual Research 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: マルチカメラ / 葉色診断 / 水稲 / 大豆

Outline of Annual Research Achievements

①水稲の品種別（はえぬき、つや姫、コシヒカリ）、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、植被率により茎数の推定を行い、実際の圃場における葉色や茎数の推定にマルチカメラの使用が可能であることを明らかにした。さらに、撮影高度により生じる圃場の４角のズレの補正も行った。②ドローンに搭載のマルチカメラにより広域での撮影を行い、圃場ごとの葉色や茎数の分布を明らかにし、面的なバラツキの評価が可能となり、圃場間および圃場内の生育や葉色のバラツキに対応した可変施肥へ利用が可能となった。③他作物への応用では、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（窒素濃度）が可能であった。さらに、市販のデジタルカメラを用いた葉色推定法についても検討し、大豆の窒素濃度の推定が可能となる方法を明らかにした。④ドローン搭載の熱画像カメラを用いて、水稲の表面温度を測定することにより、還元ストレスの高い水田では低い水田に比べて水稲の表面温度が２～３度高くなることを明らかにし、水稲の表面温度を測定することにより、水稲のストレス状態の把握が面的に可能になった。さらに、様々なストレスに対する対応策を行う場所の特定につながり、効率的な対応策の実施が可能となった。以上から、本研究によりドローン搭載のマルチカメラや熱カメラを用いて、水稲の栄養状態やストレス状態を面的に把握することができ、精密農業の実践が可能となった。