精密な放牧管理に向けたUAV搭載ハイパースペクトルセンシング

无人机安装的高光谱传感用于精确放牧管理

基本信息

批准号：
26850174
负责人：
川村健介
金额：
$ 2.5万
依托单位：
Hiroshima University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2014
资助国家：
日本
起止时间：
2014-04-01 至 2016-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

精密な放牧管理のためには，時々刻々と変化する圃場内の草量と飼料成分（栄養価）の空間的な分布状況をリアルタイムで診断する管理手法の高度化が必要不可欠である。本研究では，無人飛行機（UAV）とハイパースペクトル（HS）センサを利用して，圃場内の草量と飼料成分の空間分布を簡便かつリアルタイムで表示する草地診断技術の開発を目的としている。広島大学西条ステーション内の放牧地および採草地において，これまでに地上レベルで開発した飼料成分の診断技術，ならびにUAV搭載カメラ画像から草量の空間的分布を簡便に評価する技術を発展し，圃場内の草量に加えて飼料成分の空間的な変動を簡便かつ高頻度で取得可能な空撮システムを開発する。初年度は，UAVに搭載したHSセンサを用いた草量と飼料成分の計測システムの開発を中心に行った。主な調査地は，これまでのデータ蓄積もある広島大学農場内の放牧地（面積1.6ha，人工草地）とイタリアンライグラス採草地（1 ha）を調査地とした。初年度と同様，放牧期間（4-10月）の3時期において，UAV空撮と地上部の調査を実施した。空撮データとの比較を行うため，地上部でも放牧地内に設置した100 mライン上に10 m間隔で設置した10点において，植生調査および刈り取り，HSセンサを用いた分光計測を行った。以上のフィールド調査で得られた計30地点（5，8,，10月×各10地点）のデータセットを用いて，UAV搭載HSセンサおよび地上HSセンサから草量，飼料成分を推定するモデルの開発と地上観測ハイパースペクトルデータとの検証作業を行った。これまでに草量を推定するモデルの開発を行い，地上HSよりは精度は劣るものの，空撮データから圃場内の空間分布図が得られた。

为了实现精准放牧管理，必须提高管理方法的复杂性，实时诊断田间不断变化的草量和饲料成分（营养价值）的空间分布。这项研究的目的是开发草原诊断技术，利用无人机（UAV）和高光谱（HS）传感器轻松实时显示田间草量和饲料成分的空间分布。在广岛大学西条站的牧场和草地上，我们开发了以前在地面开发的饲料成分诊断技术，以及根据无人机安装的摄像机图像轻松评估草量空间分布的技术。开发一种航空摄影系统，除了饲养场中的草量外，还可以轻松、频繁地捕捉饲料成分的空间波动。第一年，我们专注于开发一种使用安装在无人机上的 HS 传感器测量草量和饲料成分的系统。主要研究区域为广岛大学农场内的放牧区（1.6公顷，人工草地）和意大利黑麦草草地（1公顷），并已积累了数据。与第一年一样，在放牧期（4月至10月）的三个时段进行了无人机航拍和地面调查。为了与航空摄影数据进行比较，我们还在牧场上以100m的线间隔10m设置了10个点进行了植被调查和切割，并使用HS传感器进行了光谱测量。利用通过上述实地调查获得的总共 30 个地点（5 月、8 月和 10 月 x 10 个地点）的数据集，我们开发了一个模型，通过无人机安装的 HS 传感器和地面 HS 估算草量和饲料成分我们利用地面观测高光谱数据进行了开发和验证工作。迄今为止，我们已经开发了一个模型来估计草的数量，尽管它不如地面HS准确，但我们已经能够从航空摄影数据中获得田地内的空间分布图。