2015 Fiscal Year Annual Research Report
精密な放牧管理に向けたUAV搭載ハイパースペクトルセンシング
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26850174
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| Research Institution | Hiroshima University |
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Principal Investigator |
川村 健介 広島大学, 国際協力研究科, 准教授 (90523746)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2016-03-31
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| Keywords | 草地診断 / 飼料分析 / 精密放牧 / ハイパースペクトルセンシング / 放牧管理 / リモートセンシング / GIS / UAV |
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| Outline of Annual Research Achievements |
精密な放牧管理のためには，時々刻々と変化する圃場内の草量と飼料成分（栄養価）の空間的な分布状況をリアルタイムで診断する管理手法の高度化が必要不可欠である。本研究では，無人飛行機（UAV）とハイパースペクトル（HS）センサを利用して，圃場内の草量と飼料成分の空間分布を簡便かつリアルタイムで表示する草地診断技術の開発を目的としている。
広島大学西条ステーション内の放牧地および採草地において，これまでに地上レベルで開発した飼料成分の診断技術，ならびにUAV搭載カメラ画像から草量の空間的分布を簡便に評価する技術を発展し，圃場内の草量に加えて飼料成分の空間的な変動を簡便かつ高頻度で取得可能な空撮システムを開発する。初年度は，UAVに搭載したHSセンサを用いた草量と飼料成分の計測システムの開発を中心に行った。主な調査地は，これまでのデータ蓄積もある広島大学農場内の放牧地（面積1.6ha，人工草地）とイタリアンライグラス採草地（1 ha）を調査地とした。
初年度と同様，放牧期間（4-10月）の3時期において，UAV空撮と地上部の調査を実施した。空撮データとの比較を行うため，地上部でも放牧地内に設置した100 mライン上に10 m間隔で設置した10点において，植生調査および刈り取り，HSセンサを用いた分光計測を行った。以上のフィールド調査で得られた計30地点（5，8,，10月×各10地点）のデータセットを用いて，UAV搭載HSセンサおよび地上HSセンサから草量，飼料成分を推定するモデルの開発と地上観測ハイパースペクトルデータとの検証作業を行った。これまでに草量を推定するモデルの開発を行い，地上HSよりは精度は劣るものの，空撮データから圃場内の空間分布図が得られた。
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[Journal Article] Spring growth stage detection in Italian ryegrass field using a ground-based camera system2016
Author(s)
Fan, X., Kawamura, K., Lim, J., Yoshitoshi, R., Yuba, N., Lee, H.J., Kurokawa, Y. and Tsumiyama, Y.
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Journal Title
Grassland Science
Volume: 61
Pages: 印刷中
DOI
Peer Reviewed
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[Journal Article] Evaluating a hand-held crop-measuring device for estimating the herbage biomass, leaf area index and crude protein content in an Italian ryegrass field2015
Author(s)
Lim, J., Kawamura, K., Lee, H.J., Yoshitoshi, R., Kurokawa, Y., Tsumiyama, Y. and Watanabe, N.
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Journal Title
Grassland Science
Volume: 61
Pages: 101-108
DOI
Peer Reviewed
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