| 研究分担者 |
野口 伸 北海道大学, 大学院・農学研究科, 教授 (40228309)
石井 一暢 北海道大学, 大学院・農学研究科, 助手 (70301009)
谷 宏 北海道大学, 大学院・農学研究科, 助教授 (80142701)
近江谷 和彦 北海道大学, 大学院・農学研究科, 助教授 (80002062)
安藤 和登 ヤンマー農機株式会社, 中央研究所, 主幹技師
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| 配分額 *注記 |
53,430千円 (直接経費: 41,100千円、間接経費: 12,330千円)
2005年度: 6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円)
2004年度: 10,920千円 (直接経費: 8,400千円、間接経費: 2,520千円)
2003年度: 10,660千円 (直接経費: 8,200千円、間接経費: 2,460千円)
2002年度: 25,610千円 (直接経費: 19,700千円、間接経費: 5,910千円)
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| 研究概要 |
本研究は観測スケールがシームレスでタイムリーな圃場環境モニタリングシステムを構築した。衛星リモートセンシングはリアルタイムな情報ではないものの,広域性,同期性,周期性に優れており,農業分野において作物,土壌,環境などのモニタリングに利用されつつある。これまで,衛星画像による推定には,グランドベースによる実測値が用いられてきた。しかし,実測値は一般的にスポットデータのため,衛星画像の1ピクセル(QuickBird:2.8m×2.8m)の代表値としては十分と言えず,これが誤差要因となっている。また,実測値そのものを得るのにはかなりの手間と時間がかかるなどの問題がある。このため,本研究ではヘリコプタ画像を衛星画像のキャリブレーションデータとして用い,衛星画像による環境モニタリングを簡易に精度良く行う方法の開発を目指した。ヘリコプタ画像の色情報における外乱要素は,補正式により除去できるため,異なる日時に取得した画像どうしを比較することができる。したがって,ヘリコプタ画像の場合,一度キャリブレーションを行えば,グランドトゥルースの再取得は必要ない。本研究では,まず,産業用無人ヘリコプタをフィールド情報センシングのプラットフォームとし,収集したデータを解析して,GISマッピングできるシステム開発を行った。さらに,土壌状態や作物成育状態が推定できるアルゴリズムを開発し,衛星画像のメリットを生かした環境モニタリングシステムの構築に成功した。最後に具体的な適用事例として,衛星画像とヘリコプタ画像を併用した広域小麦収穫順位決定システムを開発した。システムの実用可能性は十勝地域で試験することで証明した。
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