| 研究課題/領域番号 |
17H03898
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
農業環境・情報工学
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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 高崎健康福祉大学, 農学部, 教授 (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 | ライダー / リモートセンシング / UAV / SLAM / 植生 / ３次元画像 / 画像合成 |
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| 研究成果の概要 |
ライダーによる植物計測におけるブラインドエリア削減のため、SLAMによる地上測定やUAVによる方法を検討し、測定条件や異なる移動体での比較を行なった。その結果、ブラインドエリアをより削減するための測定条件を確認した。得られた植物３次元画像から、構造情報の抽出法を検討し、葉傾斜角の自動抽出方法を開発した。３次元ライダー画像と２次元カメラ画像をコンポジットする技術を開発した。本方法により、植物のクロロフィル３次元空間分布や、葉温の３次元空間分布を得られることが示され、植物生理や生化学特性の３次元空間分布を得る方法を開発することができた。
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| 自由記述の分野 |
リモートセンシング
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
３次元測定器であるライダーにより植生３次元情報を得ることは、気候変動や大気汚染などの植生への影響モニタリングにおいて極めて有効だが、ライダーのレーザーが届かないエリアであるブラインドエリアの存在がその精度に影響していた。本研究では自動運転などに使われるSLAM技術をもとに、地上、上空から多方向計測によりブラインドエリアの問題を解消しようとしたもので、本研究で得られた知見を使えば、より精度の高い植生モニタリングが可能となる。また、植生の３Dと２Dの画像を統合する技術を開発し、これにより植物の生理的な情報の３次元空間分布も得られ、植物の本質的特性に立脚したモニタリングの可能性を切り開いた。
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