2009 Fiscal Year Annual Research Report
ハイパースペクトル画像解析技術を用いたいもち病の発生予察技術
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09F09332
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| Research Institution | Tokyo University of Agriculture and Technology |
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Principal Investigator |
酒井 憲司 Tokyo University of Agriculture and Technology, 大学院・共生科学技術研究院, 教授
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
LI XIAOLI 東京農工大学, 大学院・共生科学技術研究院, 外国人特別研究員
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| Keywords | ハイパースペクトル / 画像解析 / NDVI / 生育 / リモートセンシング / モデリング / 生態系 / 予測 |
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| Research Abstract |
・航空リモートセンシングおよび地上撮影を実施し、主要な統計量を抽出し。これまでの知見を基に新たな接写用はハイパースペクトルカメラを試作し、デジタル・アナログの2形態の画像データを取得可能とした。従来のシステムでは分光器とカメラが一体となっていたため、対象物の合わせて、カメラを変更できなかったが、この方式により、自在にカメラを選択することが出来、より高精度の計測が可能となった。
・これまで実施してきた航空ハイパースペクトル画像は1000nmまでのものであり、1700nmまでの画像の解析時に生じる問題点の検討を行った。今後、赤外領域の拡大によりより重要な波長の検出が可能となり、精度向上が期待できる。
・航空ハイパースペクトル画像を用いて、植物生育状態の検出を試み、特に空間統計量の検討を行った。空間変動を空間自己相関、Gstatics、AREFなどの関数を適用して、定量的に検出した。空間統計量は、対象のサイズに係わらず利用可能であり、本研究で行うような、個体、個葉およびそれ以下のサイズの対象にも有効に利用可能と考えられる。
・携帯型ハイパースペクトルイメージングシステムを用いて、個葉レベルの撮影を行った。得られた動画データをENVIフォーマットに変換し、汎用のGISソフトによって解析可能とした。これにより、多様な解析手法の比較検討をおこなう準備が完了した。
・定置式の分光分析システムにおける個葉レベルの計測のために、システムの調整作業を行った。
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