2016 Fiscal Year Research-status Report
ドローンを使ったおいしい牧草生成のための施肥システムの構築
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16K00658
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| Research Institution | Tokyo University of Agriculture |
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Principal Investigator |
松村 寛一郎 東京農業大学, 生物産業学部, 教授 (10333551)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
井上 聡 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 北海道農業研究センター, 上級研究員 (20354011)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 施肥管理 / UAV / オルソ化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2016年度の成果を以下の(１)～(5)に示す。（１）可視画像と近赤外画像の撮影を遂行：対象とする牧草地の上空を定期的にUAVを飛行させて、可視画像と近赤外の画像の撮影を遂行し、時空間情報を構築した。（２）牧草地への施肥を行う時期の前後における撮影：牧草地のオーナーとの相談の上、施肥管理を行う前後での撮影を遂行した。また牧草地の刈取の前後での撮影を遂行して、時空間情報を取得した。（３）施肥量の把握：牧草地のオーナーとの相談により施肥量を把握、（４）UAVの自動飛行とオルソ化：UAVの自動飛行に関するノウハウを蓄積して連続写真を撮影するノウハウを蓄積した。さらに連続写真を合成する方法（オルソ化）についても総合地球環境学研究所の渡辺氏の協力を得て習得した。（５）研究対象地域の詳細なDEM画像の作成：連続写真をつかうことで、詳細な土地の横断面図を作成した。さらに積雪期の情報も収集し、詳細な土地の横断面図を作成した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
牧場主の全面的な協力を得ることができて、定期的に現地での観測を行う仕組みが構築できている。さらにUAVの自動飛行操縦の方法、データのオルソ化などの方法について習得することができ、対象領域を横断的に把握できる仕組みが構築できた。
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| Strategy for Future Research Activity |
２年目は、定期的に可視画像と近赤外画像を搭載したUAVを同時に飛行させてデータベースの収集に努める。冬期間に撮影しておいた積雪情報との比較により、積雪状況と成長の程度の把握を試みる予定。さらに撮影されたオルソ化された画像を農場主の手元のタブレットマシンで確認できる仕組みを構築し、実際の施肥管理に役立てていただく予定。さらに牧草の状況についても把握する。農研機構から紹介を受けた十勝農協連に対して、飼料としての牧草の成分分析についても依頼予定。同じ草種・品種でも生育ステージで飼料成分は異なってくるので、サンプリングの条件を揃えて反復も取得予定。
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| Causes of Carryover |
牧草地の観測に関して導入する予定だったハンドキャリーの測定機材とＵＡＶの新しい使用機材の選定に時間がかかったため。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
新型のＵＡＶとハンドキャリーの測定器、現地出張費用に充てる予定。
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