抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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クロロフィル含有量は植物の成長における重要なパラメータであり,農作物の収量と密接に関係している。無人機リモートセンシング技術は新しいデータ獲得手段であり、農業において広く応用されている。トウモロコシを目標作物とし、異なるスペクトル応答関数を持つ2種類の軽小型マルチスペクトルセンサー(MCAとSequoia)を、同時に六ロータ無人機に搭載し、異なる窒素肥料レベルの下の大田トウモロコシの開花期のマルチスペクトル画像を獲得した。無人機画像の空間解像度の高い特徴を利用して、セルスケール上で、それぞれ2種類のマルチスペクトルセンサーの各26種類の植生指数を計算し、それと地面の実測した葉緑素含有量(SPAD)の値に対して回帰分析を行い、異なるバンドの反射率のSPAD値に対する敏感性を研究した。異なる多重スペクトルセンサおよび植生指数を用いて,SPAD値の精度および安定性を予測した。その結果,550nm(緑色バンド)と735nm(赤色エッジバンド)の反射率は,広いバンドを持つSequoiaに対して,SPAD値の変化に敏感であり,550nmとSPAD値の相関係数は最大(R2=0.8029)であった。狭いバンドのMCAに対して、720nm(赤端バンド)の反射率とSPAD値には高い相関性(R2=0.7248)があり、550nm(緑色バンド)がその次である。さらに,2つのセンサの赤色バンドの中心波長とバンドの幅が異なるため,660nm(Sequoia)反射率とSPAD値の相関係数は0.7786であり,680nm(MCA)反射率とSPAD値の相関は小さく,0.4886であった。無人機マルチスペクトルリモートセンシング技術を用いて、大田トウモロコシのSPAD値の精度が高いと予測したが、異なるマルチスペクトルセンサに対して、同一の植生指数には大きな差異が見られ、そのうち、赤色バンドと近赤外バンドの組合せ構造の植生指数RVI、NDVIは高かった。PVIとMSRの差は大きく、広いバンドを持つSequoiaセンサーは狭いバンドのMCAより優れている。さらに、Sequoiaカメラに対して、GNDVIとRENDVI予測SPAD値の精度が高く、RMSEはそれぞれ3.699と3.691であった。MCAカメラに対して、RENDVIの予測精度は最高(RMSE=3.742)であり、GNDVIの予測精度はRENDVI(RMSE=3.912)より低かった。2つのセンサにおけるMCARI/OS-AVIの予測SPAD値は,それぞれ7.389(Sequoia)と7.361(MCA)であった。全ての植生指数において,緑色バンドと近赤外波構造の植生指数(Gクラス)と,赤エッジバンドと近赤外バンド構造の植生指数(REクラス)を用いて,SPAD値の精度はより高く,赤外と近赤外バンド構造の植生指数より高かった。より多くのバンド(3つ以上)の複合植生指数の利用は,予測精度を著しく向上させない。予測モデルにとって、MCARI1は対数モデルによく適用され、予測の精度を有効に向上できるが、その他の植生指数の変化は顕著ではない。研究により、セルレベルのSPAD値の予測において、NDVIとTVIを除いて、Sequoiaカメラは、異なる窒素肥料条件下の植被度、影と裸土壌などの環境背景要素に対して強い抗干渉能力があることが分かった。MCAカメラにとって、TVI、DVI、MSAVI2、RDVIとMSAVIは環境背景要素に非常に敏感であり、SPADの精度が低いと予測した。さらに、環境背景要素を除去することは、常にSPAD値の予測精度を高めることはできない。本研究は、無人機マルチスペクトルリモートセンシング技術を用いて、高精度の葉緑素含有量の予測に指導的意義を持ち、精密農業の普及と応用に対して一定の参考価値がある。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】
