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J-GLOBAL ID：201902231477418432   整理番号：19A0297159

UAV(無人航空機)を利用した農作物の生育診断(第3報)

Growth Monitoring of Horticulture Crops Using Unmanned Aerial Vehicle (part 3)

著者 (5件)： 田邊大 (岩手大 大学院連合農学研究科) ,  市浦茂 (岩手大 大学院連合農学研究科) ,  中坪あゆみ (山形大 農) ,  小林隆 (山形大 農) ,  片平光彦 (山形大 農)
資料名： 農業食料工学会東北支部報  (Tohoku Branch Report of the Japanese Society of Agricultural Machinery and Food Engineers)
号： 65  ページ： 5-8  発行年： 2018年12月31日 
JST資料番号： Y0291A  ISSN： 0287-9115  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本試験では施肥条件を変えたバレイショ栽培ほ場を開発したモニタリングシステムで観測した。1)空撮用マルチコプターとマルチスペクトルカメラを組み合わせた空撮システムを構築した。2)空撮画像から,施肥条件の違いによって被覆の違いは確認できたが,NDVIに違いはなかった。3)NDVIは草丈,全重,乾物重と相関があった。4)NDVIは塊茎形成期で収量や塊茎数との相関が最も高かった。(著者抄録)

シソーラス用語： *無人機 ,  *農作物 ,  栽培管理 ,  *施肥 ,  *ジャガイモ ,  圃場 ,  *監視装置 ,  正規化植生指数 ,  乾物量 ,  塊茎 ,  収率 ,  人工知能 ,  認識
準シソーラス用語： IoT ,  *NDVI ,  ビッグデータ ,  マルチコプター ,  マルチスペクトル画像 ,  *空撮画像 ,  *生育診断 ,  草丈 ,  畑作物

分類 (2件)： 農業機械・施設一般  (FB03010O) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (3件)：

• 農林水産省, 2017, 荒廃農地の現状と対策について, http://www.maff.go.jp/j/nousin/tikei/houkiti/attach/pdf/index-4.pdf, accessed November. 3,2018.
• Yaping Cai, Kaiyu Guanb, Jian Pengd, Shaowen Wanga, Christopher Seiferte, Brian Wardlowf and Zhan Lig., 2018, A high-performance and in-season classification system of field-level crop types using time-series Landsat data and a machine learning approach, Remote Sensing of Enviirmment, 210, 35-47.
• Jin Gwan Ha, Hyeonjoon Moon, Jin Tae Kwak, Syed Ibrahim Hassan, Minh Dang, O New Lee and Han Yong Park., 2017, Deep convolutional neural network for classifying Fusarium wilt of radish from unmanned aerial vehicles, Journal of Applied Remote Sensing, 11(4), 042621-1-14.

タイトルに関連する用語 (4件)： UAV ,  無人航空機 ,  農作物 ,  生育診断