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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。

It is necessary to improve the management methods of precise grazing management, time and space distribution of grass amount and feed composition in the nursery. The purpose of this study was to develop a new technology for grass diagnosis by using unmanned aerial vehicles (UAVs) and spatial distribution of forage components in a nursery. Hiroshima University Nishijō has developed diagnostic techniques for feed ingredients in grazing and harvesting areas, as well as techniques for simple evaluation of spatial distribution of grass quantity on UAV mounted maps. Spatial movement of grass quantity in the nursery has been simplified and high frequency has been achieved. In the beginning of the year, the UAV was launched in the center of the development of feed ingredients. The main investigation site is the grazing land (area 1.6 ha, artificial grassland) and the grazing land (1 ha) in the farm of Hiroshima University. In the beginning of the year, during the grazing period (April to October), the UAV aerial survey and ground survey were carried out. The distance between the ground and the grazing area is 100 m. The distance between the ground and the grazing area is 10 m. In the above survey, 30 sites (5, 8, and 10 months × 10 sites each) were identified for use. The UAV was equipped with HS equipment, and the amount of grass on the ground was measured. The feed composition was estimated. The spatial distribution of grass in the field is estimated based on the spatial distribution of grass in the field