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J-GLOBAL ID：201902281637037059   整理番号：19A1292498

小型UAVsを用いたイネおよびコムギ作物の肥料施用レベルおよび収量と高分解能の相関の評価【JST・京大機械翻訳】

Assessing Correlation of High-Resolution NDVI with Fertilizer Application Level and Yield of Rice and Wheat Crops Using Small UAVs

著者 (10件)： Guan Senlin (National Agriculture and Food Research Organization, Kyushu Okinawa Agricultural Research Center, 496 Izumi, Chikugo, Fukuoka 833-0041, Japan) ,  Fukami Koichiro (National Agriculture and Food Research Organization, Kyushu Okinawa Agricultural Research Center, 496 Izumi, Chikugo, Fukuoka 833-0041, Japan) ,  Matsunaka Hitoshi (National Agriculture and Food Research Organization, Kyushu Okinawa Agricultural Research Center, 496 Izumi, Chikugo, Fukuoka 833-0041, Japan) ,  Okami Midori (National Agriculture and Food Research Organization, Kyushu Okinawa Agricultural Research Center, 496 Izumi, Chikugo, Fukuoka 833-0041, Japan) ,  Tanaka Ryo (National Agriculture and Food Research Organization, Kyushu Okinawa Agricultural Research Center, 496 Izumi, Chikugo, Fukuoka 833-0041, Japan) ,  Nakano Hiroshi (National Agriculture and Food Research Organization, Kyushu Okinawa Agricultural Research Center, 496 Izumi, Chikugo, Fukuoka 833-0041, Japan) ,  Sakai Tetsufumi (National Agriculture and Food Research Organization, Kyushu Okinawa Agricultural Research Center, 496 Izumi, Chikugo, Fukuoka 833-0041, Japan) ,  Nakano Keiko (National Agriculture and Food Research Organization, Kyushu Okinawa Agricultural Research Center, 496 Izumi, Chikugo, Fukuoka 833-0041, Japan) ,  Ohdan Hideki (National Agriculture and Food Research Organization, Kyushu Okinawa Agricultural Research Center, 496 Izumi, Chikugo, Fukuoka 833-0041, Japan) ,  Takahashi Kimiyasu (National Agriculture and Food Research Organization, Kyushu Okinawa Agricultural Research Center, 496 Izumi, Chikugo, Fukuoka 833-0041, Japan)
資料名： Remote Sensing (Web)  (Remote Sensing (Web))
巻： 11  号： 2  ページ： 112  発行年： 2019年 
JST資料番号： U7270A  ISSN： 2072-4292  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究の目的は,高分解能正規化植生指数(NDVI)値を決定するために小型無人航空機(UAVs)を使用することであった。次に,これらの結果を用いて,肥料施用レベルとイネおよびコムギ作物の収量との相関を評価した。マルチスペクトルセンシングのために,コンパクトなマルチスペクトルセンサ(Parrot Sequoia)を装備した2種類の小型UAVs(DJI Phantom 4とDJI Phantom 4 Pro)を用いた。収集された情報は,10.5cmの地上サンプリング距離よりも大きい空間分解能を有する反射率マップと同様に多数のRGBオルソモザイク画像から構成された。全面積被覆率77.48haの120圃場にわたる223UAV飛行キャンペーンから,UAVに基づくリモートセンシング測定に対する最高効率は10分当たり約19.8ha,地上レベルを100mに飛行することを決定した。画像処理の間,著者らは,Python言語で書かれたバッチ画像アラインメントアルゴリズムを開発し使用し,NDVI指数マップのバッチにおける実験的プロットまたはフィールドにおけるNDVI値を計算した。広い水田の色NDVI分布図は,成熟と倒伏損傷地域の段階における差異を同定し,それは地上観測からの実際の作物成長状態と一致した。直接播種イネについては,穀粒収量の変動は,初期生殖および後期成熟段階におけるNDVIにおけるそれと最も密接に関連していた。コムギについては,NDVI値は中期生殖から初期成熟段階までの収量(R2=0.601~0.809)と高度に相関した。さらに,NDVI値を用いて,イネとコムギの両方に対する肥料施用のレベルを区別することができた。これらの結果は,小さいUAV由来NDVI値が収量を予測し,イネとコムギ生産の間の肥料施用レベルを検出するのに有効であることを示す。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 生殖 ,  倒伏 ,  ロット ,  画像処理 ,  正規化 ,  *高分解能 ,  無人機 ,  リモートセンシング ,  *コムギ ,  *農作物 ,  アルゴリズム ,  反射率 ,  飛翔 ,  画像
準シソーラス用語： 地上観測 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 無人航空機 ,  ドローン ,  リモートセンシング ,  正規化差分植生指数 ,  植生指数 ,  直播イネ ,  コムギ

分類 (2件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  測樹学  (FF01040T)

引用文献 (42件)：

• Jin, X.; Liu, S.; Baret, F.; Hemerlé, M.; Comar, A. Estimates of plant density of wheat crops at emergence from very low altitude UAV imagery. Remote Sens. Environ. 2017, 198, 105-114.
• Li, W.; Niu, Z.; Chen, H.; Li, D.; Wu, M.; Zhao, W. Remote estimation of canopy height and aboveground biomass of maize using high-resolution stereo images from a low-cost unmanned aerial vehicle system. Ecol. Indic. 2016, 67, 637-648.
• Zhang, H.; Sun, Y.; Chang, L.; Qin, Y.; Chen, J.; Qin, Y.; Du, J.; Yi, S.; Wang, Y. Estimation of Grassland Canopy Height and Aboveground Biomass at the Quadrat Scale Using Unmanned Aerial Vehicle. Remote Sens. 2018, 10.
• Tanaka, K.; Kondoh, A. Mapping of Rice Growth Using Low Altitude Remote Sensing by Multicopter. J. Remote Sens. Soc. Jpn. 2016, 36, 373-387.
• Zhou, X.; Zheng, H.; Xu, X.; He, J.; Ge, X.; Yao, X.; Cheng, T.; Zhu, Y.; Cao, W.; Tian, Y. Predicting grain yield in rice using multi-temporal vegetation indices from UAV-based multispectral and digital imagery. ISPRS-J. Photogramm. Remote Sens. 2017, 130, 246-255.

タイトルに関連する用語 (8件)： イネ ,  コムギ ,  作物 ,  肥料 ,  収量 ,  高分解能 ,  相関 ,  評価