| 研究課題/領域番号 |
17H03898
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
細井 文樹 東京大学, 大学院農学生命科学研究科(農学部), 准教授 (80526468)
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| 研究分担者 |
清水 庸 東京大学, 大学院農学生命科学研究科(農学部), 助教 (00323486)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | リモートセンシング / ライダー |
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| 研究実績の概要 |
レーザー照射のブラインドエリアの多少を示すΩ指数を計算するため、レーザービーム入射角や移動速度、UAVの場合はさらに飛行高度やフライトコースなどの条件を複数設定し、それぞれの条件での３次元点群データ取得を行い、取得された点群画像データセットに対してΩを計算し、どのような条件がブラインドエリアを減らすのに効果があるか、また実際の群落構造パラメータである葉面積密度の誤差評価を行い、ブラインドエリア削減のための条件出しを行った。対象エリアの広さとデータ量から、Ωの計算はすべて完了していないが、計算のためのコードの作成や計算手順については、目処が立った。また、Ωの大きいエリアがよりブラインドエリアが少ない点も確認され、Ωの有効性についても、再確認された。また、画像処理の過程でカメラのぶれ等の画像品質を劣化させる状況において、機械学習によるフィルタリングが精度アップに貢献することも新たに認識された。
植物３次元画像への植物生理情報2次元画像の合成法については、そのアルゴリズムを確立した。購入したマルチスペクトルカメラやサーマルカメラの画像と3次元点群データとの合成において、カメラの違いによる誤差の違いやカメラ収差との関係を調べ、合成時の誤差をより少なくする方法について、知見を得た。さらに合成画像情報から色素量や蒸散量などを推定し、その3次元分布が得られることが確認された。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
年度当初に想定していたΩ指数の計算は計画通り進み、計算が残っているデータについても、その計算方法の目処をたてることができている。また、植物３次元画像への植物生理情報2次元画像の合成法については、その方法論を適用し、実際の植物生理情報である色素量や蒸散量などの空間分布を得ることに成功しており、また、得られた合成画像を3次元的に分割し、それぞれの生理情報を抽出、解析する方法も得られ、順調に進展している。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後はこれまで得ているSLAMシステムにより取得されたUAVと地上データに対し、ブラインドエリアの有無を表すΩ指数の計算をさらに継続し、その結果によって追加の実測定を行う。特にΩについては、樹種や樹木のサイズによって、葉面積密度推定誤差が変わってくる可能性があり、破壊計測も含めた実測を必要に応じて行い、ブラインドエリア削減の条件のさらなる絞り込みを行う。植物３次元画像への植物生理情報2次元画像の合成法については、得られた合成画像を3次元的に分割し、それぞれの生理情報を抽出、解析する方法も得られたため、本年度は、画像合成から得られる構造と生理情報の関係や、生理情報の空間分布と環境要因について検討を進め、本方法の有効性を明らかにしていく。
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