| 研究分担者 |
谷 宏 北海道大学, 大学院・農学研究科, 助教授 (80142701)
石井 一暢 北海道大学, 大学院・農学研究科, 助手 (70301009)
野口 伸 北海道大学, 大学院・農学研究科, 助教授 (40228309)
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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| 研究概要 |
1.試験圃場の設定とGround Truthの取得
今年度は対象作物に稲を選定し,試験圃場を(独)農業技術研究機構中央農業総合研究センター北陸研究センターに設置した。1haの大規模水田において窒素基肥量を変えた直播・移植のプロットを設定した。区画はRTK-GPSにより測量し,生育期間中のデータとして,葉身窒素量,平均草丈,被覆率,SPAD値を測定し,リモートセンシングのGround-truthとした。
2.無人ヘリコプターをベースにしたリモートセンシングシステムの試作
産業用無人ヘリコプターにマルチスペクトルイメージングセンサを装備した。マルチスペクトルイメージングセンサは可能な限り,イコノス衛星の4チャンネルの光学フィルタ特性に一致させた。航法センサとして装備されたRTK-GPSとヘリコプターの姿勢角情報より,画像情報をWGS84座標系に変換できるアルゴリズムを開発した。この低空リモート・センシングシステムは,無線LANによって画像データ,姿勢角データが地上局に送信され,リアルタイムにマッピングできる。このマッピングは衛星画像はもちろんのこと,他のPF情報である収量マップ,土壌マップとマルチレイヤーで処理できることも機能として具備させた。当初課題であったビジョンセンサの内部ひずみ,外部ひずみの補正法,複数画像の合成技術の開発にも成功した。
3.ヘリコプター取得画像の解析
地上座標系に変換されたヘリコプター画像データについて,画像処理を施すことで窒素ストレス,作物成長量(葉面積,草高さ)を抽出できるアルゴリズム開発を行った。処理された群落情報はGISを利用して,データベースとして管理・利用できるものである。
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