| 研究概要 |
本研究では,画像解析(RGBカラー画像およびハイパースペクトル画像)を利用した放牧草地のセンシングシステム構築を目指している。平成22年度の研究において,以下の成果を得た。
【携行型画像撮影システムの開発】放牧草地内において画像サンプルを収集するため,人手で容易に運搬できる小型軽量な携行型画像撮影システムを開発した。特に,ハイパースペクトル画像は,一度にラインエリアの情報しか取得できない。そのため,対象物を面として捕らえるためには,撮影位置を移動させながら撮影しなければならない。そこで,本撮影システムでは,三脚に電動雲台を取り付け,電動雲台の回転運動により撮影位置を移動させた。
【小スケール画像の取得】北海道大学生物研究農場内の放牧草地内に小スケール(0.5m×0.5m)の実験区を設け,イネ科牧草,マメ科牧草,雑草,採食行動による可食地および不食地を対象に,それぞれの画像(RGBカラー画像およびハイパースペクトル画像)を取得した。
【推定モデルの作成】取得したRGBカラー画像およびハイパースペクトル画像から,草種識別モデル(イネ科牧草,マメ科牧草および雑草)および可食地・不食地識別モデルの作成を試みた。RGBカラー画像解析では,形状や模様(テクスチャ)などの空間情報を利用してモデルを作成した。一方,ハイパースペクトル画像解析は,波長情報と空間情報を組み合わせてモデルを作成した。それぞれ作成されたモデルによる精度の検証・評価を行い,モデルの有効性を検討した。
【車両走行型撮影システムの検討と試験】携行型撮影システムでは,草地内の小スケールの情報しか取得できない。そのため,草地全面の画像情報を取得するために,車両走行型撮影システムを開発した。このシステムでは,トラクタなどの農用車両にカメラを搭載して撮影することで,トラクタの走行により撮影位置を移動させ草地全面の画像情報を取得できる。
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