| 研究課題/領域番号 |
19K06305
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分41040:農業環境工学および農業情報工学関連
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| 研究機関 | 北海道大学 |
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研究代表者 |
栗原 純一 北海道大学, 理学研究院, 特任准教授 (00578479)
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| 研究分担者 |
長田 亨 地方独立行政法人北海道立総合研究機構, 農業研究本部 中央農業試験場, 研究主任 (70462380)
富山 博之 地方独立行政法人北海道立総合研究機構, 農業研究本部 中央農業試験場, 研究職員 (30912852)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2021年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2020年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2019年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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| キーワード | 精密農業 / リモートセンシング / ドローン |
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| 研究開始時の研究の概要 |
稲作においても衛星リモートセンシングを用いた農業のスマート化が進められているが、衛星観測データは観測頻度や空間分解能が必ずしも十分ではないため、小型の無人航空機（Unmanned Aerial Vehicle; UAV）を利用したリモートセンシングに期待が集まっている。しかし、これまでのUAVリモートセンシングで採用されている、広帯域のマルチスペクトル観測には水稲の生育診断の精度に限界があることが知られている。
そこで本研究では、申請者が開発したUAVに搭載可能な狭帯域のハイパースペクトルカメラを用いた観測により、水稲の生育状態を高精度で診断する技術を開発する。
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| 研究成果の概要 |
本研究では、ドローンからの多波長（ハイパースペクトル）観測を用い、水稲の反射率スペクトルから正規化分光指数を求め、その収量に対する単回帰分析によって、収量の予測モデルを構築した。その結果、穂ばらみ期における可視から近赤外域にかけての波長帯を使ったモデルの収量予測精度が最も高く、これは過去の多くの研究とも一致していた。さらに、穂ばらみ期よりも出穂期のほうが異なる生育環境に対する汎用性は高かった。この出穂期のモデルによって、気象データを用いることなく、異なる生育環境に対する十分な収量予測精度が得られた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
ロボット技術やリモートセンシング技術、ICTを活用した農業のスマート化が日本の稲作でも進められている。本研究では、ドローンを使った多波長（ハイパースペクトル）観測を行って、水稲の収量を予測するモデルを編み出した。その結果、出穂期のたった一回の観測だけで、特定の波長から簡単な計算式を使って水稲の収量を高精度で予測することができることがわかった。これを応用すれば、スマート農業に貢献できるような機材やサービスを低コストで提供できるようになると期待される。
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