小型マルチコプターを用いた近接リモートセンシングによる水稲生育マップの作成

摘要

近年，安価で小型のマルチコプターの登場によって，容易に超高解像度の地理空間情報を取得することができるようになった。マルチコプターとは複数のローターを搭載した回転翼機であり，固定翼機と回転翼機の両方を含むUAV(Unmanned Aerial Vehicle)やドローン(drone)と呼ばれることもある。これらの機体には，GNSS(Global Navigation Satellite System),ジャイロ•加速度センサなど軽量かつ小型化したMEMS (Micro Electro Mechanical Systems)デバイスを搭載することで安定した飛行が可能となり，利用用途が広がった。また，それまで高価であった機体が2012年に登場した安価なPhantom (DJI社)によって，多くの利用者にも手が届くようになり，急速に広がった。MEMSデバイスは，一つの基板上に電気回路と機械構造を集積させたシステムであり，大きさは一般的に数μmから数mmである。従来のラジコンヘリコプター(シングルローター)による空撮やモニタリングなどの研究例0〜3)はあるが，操縦に関しては高度な技術•知識が必要とされ，非熟練者が飛行させることは困難であった。そのため，ラジコンヘリコプターは専門的な利用に限られ，利用者の裾野拡大までには至らなかったといえる。しかし，近年では噴火活動が続く小笠原諸島西之島における地図作成，広島県における集中豪雨の土砂災害把握，御嶽山における降灰調査，福島県川俣町における空間線量率計測といった様々な分野でUAVやマルチコブターが運用されはじめている。また，2013年に刊行された米国のAUVSI (Associa-tion for Unmanned Vehicle Systems International)の報古書によると，今後10年間におけるUAV市場(民生利用)の約80%は農業分野で占められると予測されている。%The purpose of this study was to monitor the growth of rice on a weekly basis by multicopter. The data collected were used to 1) determine whether topdressing was required, 2) assess the potential for lodging risk, 3) estimate yield, and 4) create maps of rice growth for estimated protein contents. The conventional NDVI and 2 G_RBi were both suitable as monitoring indices, and their application revealed the following:1) The standard deviation of 2 G_RBi values was found to be useful for determining the timing of topdressing, which was estimated to be most effective 10-15 days after maximum standard deviations were recorded. Areas with poor growth could also be identified by using the NDVI values of the nonproductive tillering stages and areas where topdressing was needed could be identified. 2) To diagnose lodging, plant length was estimated using the differences between the DSM before the field was prepared for planting and on the monitoring day, and the risk of lodging 14 days before heading was shown for the entire area. 3) Yield was found to be hignly correlated with the NDVI values of the heading stage, and yield maps were created using a yield estimation equation. 4) With regard to eating quality, a strong correlation was observed between the protein content of brown rice and NDVI values from the heading stage to the first half of the maturing stage (15 days after the heading stage), and accurate maps of eating quality were created. The monitoring of rice growth using a multicopter is both safe and cost effective for individual farmers. The findings presented here show that the use of this method to obtain objective data and maps to assess topdressing, lodging risk, yield, and protein content is useful for the detailed management of crop growth in fields.