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J-GLOBAL ID：201802232108904499   整理番号：18A0694122

UAVによる高解像度熱画像と水塊・植生2層熱収支モデルを用いた水田内湛水深の空間分布推定

Spatial estimation of paddy water depth by using UAV high-resolution thermal Image and water-plant two layer heat balance model

著者 (5件)： 吉田貢士 (茨城大 農) ,  本間香貴 (東北大) ,  牧雅康 (東北工大 工) ,  前田滋哉 (茨城大 農) ,  黒田久雄 (茨城大 農)
資料名： 応用水文  (Applied Hydrology)
号： 30  ページ： 83-92  発行年： 2018年03月23日 
JST資料番号： L3921A  ISSN： 1881-4948  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： 本研究では,UAV(ドローン)を用いて撮影した高解像度熱画像と水塊・植生2層熱収支モデルを組み合わせることで,水田圃場内における湛水深の空間分布を推定することを目的とした。まず,岩手県盛岡市渋民の水田群を対象にUAVを用いて解像度15cmの熱画像を撮影し,同時に日射・気温・風速等の気象観測および稲の葉面積指数(LAI)計測を行った。水塊・植生2層熱収支モデルに気象データおよび葉面積指数を入力し,湛水深と水温・葉温から計算される表面温度の関係を回帰式で表現し,UAVで撮影された熱画像に適用した。結果として,田植え直後(6/10)の熱画像から圃場の凹凸・均平度が評価可能であること,中干し期(7/22)の熱画像から地表の残留水および稲の水ストレスの空間分布推定が可能である可能性が示された。(著者抄録)

シソーラス用語： 無人機 ,  画像分析 ,  熱画像 ,  熱収支 ,  *水田 ,  *湛水 ,  *水深 ,  水分ストレス ,  葉面積指数 ,  画像
準シソーラス用語： *UAV【航空機】 ,  *高解像度画像 ,  水ストレス ,  地表面熱収支 ,  *熱画像分析

分類 (1件)： 農業土木  (FB02000W)

引用文献 (15件)：

• FAO (1998) : Crop Evapotranspiration, Irrigation and Drainage Paper No.56.
• 福本昌人,吉迫宏(2011):ALOS衛星AVNIR-2データと水田区画データを用いた水稲作付け判別-牧草作の転作田と不作付田が多い平地エリアにおける調査事例-,農業農村工学会論文集,272,pp.91-98.
• 濱侃,早崎友香,望月篤,鶴岡康夫,田中圭,近藤昭彦(2016):小型UAVとSfM-MVSを使用した近接画像からの水稲生育モニタリング,水文・水資源学会誌,Vol.29(1), pp.44-54.
• 平井康丸,別府佑一郎,濱上邦彦(2010):現場利用を指向した水田水温の日変化推定モデル,システム農学, 26(3), pp.105-113.
• 本間香貴,白岩立彦(2009):水稲群落を基準とした群落表面温度の計測による転換畑ダイズ圃場の水ストレス評価,日本作物学会誌,78(3),pp.384-394.

タイトルに関連する用語 (11件)： UAV ,  高解像度 ,  熱画像 ,  水塊 ,  植生 ,  2層 ,  熱収支 ,  モデル ,  水田 ,  水深 ,  分布推定