Kinect (キネク卜）の深度情報を利用した作物個体群の受光態勢の評価

摘要

深度データを面的に収集できるKinect for Windowsを用 いて，作物個体群の受光態勢を評価することを試みた. Kinectで撮影した作物の深度デ-タを表計算ソフトで解析 し，作物の占有する区画における葉の写っている面積割合 (Ra)を算出した.Raは上方からみた水平受光面の大小を 示す.また，これを深度別に分け，作物個体群の最高点から lcmごとに積算し（Ra'),これがRaの80%の値になるまで の距離を葉の分布している距離で除した割合（Rp)を算出 した.Rpは作物個体群への光の浸透性の強弱を示す.模型 による疑似作物個体群やポット栽培のトマト個体群を用いた解 析では，総葉面積（受光面積）の大きい場合にRaも大きく なり，個体群の光透過率が低い処理ほどRp力M、さくなつた.また，パプリカ個体群では.Raが早朝増加，薄暮時減少， Rpが早朝減少，薄暮時増加を繰り返したが，これは薄暮時 には早朝と比べて葉が下垂したためと考えられた.