• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 課題ページに戻る

2021 年度 実績報告書

UAVハイパースペクトルリモートセンシングによる水稲の生育診断技術の開発

研究課題

研究課題/領域番号 19K06305
研究機関北海道大学

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)

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) [辞退]
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)
研究期間 (年度) 2019-04-01 – 2022-03-31
キーワードリモートセンシング / 精密農業
研究実績の概要

本研究では、研究代表者が開発した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ことを目的としている。具体的には、①北海道立総合研究機構・中央農業試験場・岩見沢試験地の栽培技術開発試験圃場において、区画ごとに栽培される品種・育苗様式・栽植密度・施肥の異なる水稲をUAVから高頻度・高空間分解能でハイパースペクトル観測する手法を確立する、②観測された水稲の反射率スペクトルと、計測された水稲の肥料吸収率、収量および食味(タンパク含有率)等との相関を調査し、その関係を明らかにする、③3年間の生育診断結果を比較検討
することで、各年の気象要因などによる推定のばらつきについて評価し、高精度の推定式を導出する、の3つのサブテーマに分かれている。
2019年度はUAVの故障により十分な観測ができなかったが、2020および2021年度は幼穂形成期から収穫期にかけて、約7日間隔の高頻度での観測を実施することができた。これによって、テーマ①の観測手法の確立については達成することができた。その後、観測データの解析から、テーマ②の水稲の反射率スペクトルと収量等との相関について、生育ステージに伴う変動を捉えることができた。さらに、テーマ③について、複数年及び移植時期の異なる圃場の観測データを比較することで、気象要因の影響を考慮した収量予測モデルを確立した。

  • 研究成果

    (1件)

すべて 2021

すべて 学会発表 (1件)

  • [学会発表] 時系列UAVハイパースペクトルリモートセンシングデータによる水稲生育診断2021

    • 著者名/発表者名
      栗原純一、長田亨、富山博之
    • 学会等名
      日本リモートセンシング学会 第71回学術講演会

URL: 

公開日: 2022-12-28  

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi