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J-GLOBAL ID：202002222414342933   整理番号：20A1717704

ドローン 1)ドローン空撮画像による大規模畑作ほ場での生育観測

著者 (1件)： 杉浦綾 (農業・食品産業技術総合研究機構)
資料名： 農研機構技報  (NARO Technical Report)
号： 5  ページ： 6-9  発行年： 2020年06月01日 
JST資料番号： F2414A  ISSN： 2435-0575  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・無人機による空中撮影は,撮影範囲は衛星利用画像に及ばないが,作物の個々の株が認識できるほどの映像収集が可能。
・本報では,北海道十勝地域の大規模畑作で行った研究事例を紹介。
・無人機に搭載するカメラは可視(RGB)カメラに比べて,葉の色を見るのに適したマルチスペクトルカメラが有効で,NDVIも算出可能。
・この高解像度画像から圃場の3次元情報,植物高さや体積,更に地形図も獲得が可能で,更に画面から作物の病害を検出する手法も開発。
・一般タイプの無人機は飛行時間が15分程度であるが,1回の飛行で広域を撮影できるような,固定翼タイプの無人機を開発。

シソーラス用語： *無人機 ,  *空中写真 ,  空中写真用カメラ ,  スペクトル画像 ,  正規化植生指数 ,  *リモートセンシング ,  立体画像 ,  *植物成長 ,  植物病害 ,  地形図
準シソーラス用語： マルチスペクトル画像 ,  三次元画像 ,  *作物生育

分類 (4件)： 写真測量,空中写真  (RC02040D) ,  作物栽培一般  (FC03010R) ,  航空機  (QK06000K) ,  パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (5件)：

• Sugiura, R. et al. (2015) Development of High-Throughput Field Phenotyping System Using Imagery from Unmanned Aerial Vehicle. ASABE Paper, No.152152494.
• 3次元再構成ソフトウェア「FieldReconst」 http://cse.naro.affrc.go.jp/rsugiura/FieldReconst/
• Sugiura, R. et al. (2016) Field phenotyping system for the assessment of potato late blight resistance using RGB imagery from an unmanned aerial vehicle. Biosystems Engineering, vol.148, 1-10.
• Sugiura, R., Fujiwara, K. (2019) UAV Image-Based Weed Detection in Grassland Toward Site-Specific Weed Control. ASABE Paper,No.1900620.
• 杉浦綾(2016) 小型無人航空機から得た画像の3次元再構成技術と台風被害調査への応用. 農研機構 研究成果情報. http://www.naro.affrc.go.jp/project/results/4th_laboratory/harc/2016/harc16_s01.html (参照 2020-5-8)

タイトルに関連する用語 (7件)： ドローン ,  空撮画像 ,  大規模 ,  畑作 ,  ほ場 ,  生育 ,  観測