マルチスペクトルイメージングセンサを用いた生育診断システムの構築（第2報）－小麦の生育状態推定とGISマップ作成

摘要

本研究はマルチスペクトルイメージングセンサ(MSIS)を用いて，作物の生育状態をリモートセンシングできるシステムの開発を目標とした。リモートセンシングで生育推定を行うには，屋外の環境光変化によらず，適切な画像が得られなければならない。 そのため，事前にCCDゲインを自動調整し，センシング中に露光時間を制御できるシステムとした。 また，植被率算出時に障害となる画像中の防除畝を自動認識·除去できるアルゴリズムを考案した。 供試作物を小麦とし，止葉期及び開花期においてセンシング試験を行った。 グランドトゥルースとしてSPAD値，草丈，茎数，窒素含有率，乾物重及び収量を扱った。 センシングデータとグランドトゥルースとの重回帰モデルを生成し，推定精度を評価した結果，決定係数は止葉期ではSPAD値：0.72，草丈：0.59，茎数：0.58，乾物重：0.59，窒素含有率：0.62，収量：0.61となった。 また，開花期ではSPAD値：0.72，窒素含有率：0.62，収量：0.54と推定の可能性を示した。 一方，草丈，茎数，乾物重については相関がみられなかった。 最後に，導出した校正式をもとにほ場全体の生育状態を示すGISマップを作成した。