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作物の生育過程(フェノロジー)、葉面積指数、葉面傾斜角などの特性を省力的なリモートセンシングにより非破壊・非接触で観測することは、収穫物の安定的な生産管理のみならず、周辺環境の保全面でも重要な要素技術である。本研究では、野外に栽培された作物のフェノロジー、葉面積、バイオマス、葉面傾斜角分布などの形態・構造および各種成分含有率を分光光学的・画像工学的にモニタリングする新たな方法を開発し、夜間に人工光源下で撮影することにより高精度な作物生育データを連続的・長期的に自動取得することを目的とした。本年度は、農業環境技術研究所内水田(於つくば市)にマルチバンド定点連続観測カメラを地上高12mおよび1mの位置にそれぞれ設置し、イネ栽培期間中の画像データを取得した。このうち1m高のカメラはフラッシュにより昼夜連続撮影した。また富山県農林水産総合技術センター内のイネおよびオオムギについて定期的にデジタルカラー画像を撮影し、データベース化をすすめた。地上高12mからの定点連続撮影による反射率推定値の信頼性を野外検証するとともに、その季節変動特性の面的表示法の開発およびイネの葉面積推定手法を作成した。また夜間フラッシュ撮影画像により、草丈の伸長、植被率および出穂状況など群落状態のイネ植物体の形態上の変化を推定する手法を開発し、関連特許を出願した。一方、昨年度測定した可視域画像30バンドの穂と葉などの器官別反射特性の解析により、葉の緑色濃度および収穫籾の品質に係わる形質を夜間人工照明下と昼間太陽光下のいずれの照明条件でも推定可能な手法を見いだした。また可視近赤外域4バンドの簡易型偏光・分光画像撮影装置を試作し、水田・畑を対象として、分光画像ならびに偏光度画像の野外試験撮影を実施した。さらに作物研究現場などで手軽に活用できる新たなマルチバンド定点連続観測カメラを設計した。
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