| 配分額 *注記 |
13,600千円 (直接経費: 13,600千円)
2001年度: 900千円 (直接経費: 900千円)
2000年度: 1,000千円 (直接経費: 1,000千円)
1999年度: 2,400千円 (直接経費: 2,400千円)
1998年度: 9,300千円 (直接経費: 9,300千円)
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| 研究概要 |
本研究はマシンビジョンで検出できる様々な情報の中でもとりわけ重要なものの一つである作物生育情報を検出することを目的とし,具体的には葉色測定による作物のクロロフィル濃度の推定,植被率算出による作物物理量の推定を行なった。開発したセンシングシステムを産業用無人ヘリコプタに搭載して,グランドベースセンシングよりも飛躍的に高効率なリモートセンシング法を考案した。
リアルタイムビジョンシステムの開発 リアルタイムでセンシングを可能にする作物生育診断システムを構築した。マシンビジョンとしてDuncan Tec製MS2100を供試した。葉色予備実験や屋外での圃場実験を通してMS2100を用いた作物生育情報の検出手法を考案した。取得できた作物生育情報は葉色値LCI,植被率VCRであり,特にVCRに関して高いセンシング精度が見られた。この2情報を用いて実生長量指数RGIIという空間に存在するクロロフィルの絶対量を推定する指標を導入し,収量調査の結果と比較した。RGIIと収量である雌穂正味重量との相関はR^2=0.684となり,7月末の段階で収量を予測することができた。
ヘリコプタをプラットフォームにしたセンシングシステム 無人ヘリコプタに搭載されたイメージングセンサMS2100から画像を取得し,GISでマッピングできるシステムを開発した。機体のロール角,ピッチ角,ヨー角の計測には,供試ヘリコプタに内蔵されている慣性センサを用いた。ポジショニングセンサとしてRTK-GPSを採用し,画像取得のためにイメージングセンサを機体下に搭載した。ヘリコプタの姿勢変化に伴い,画像に外部歪が生じるが,3次元の回転変換及び地表面への透視変換による座標変換を行うことで解決できる。画像データを座標変換し,マッピング精度を評価した。変換誤差は29cm以内であった。これは作物情報をセンシングする上で十分な測位精度と判断できる。
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