ハイパースペクトル画像解析技術を用いたいもち病の発生予察技術

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本年度は、精度の高いハイパースペクトルイメージングシステムの実装のために、室内の実験室において、定置型の分光光度計UV3000、電動式スライダーとImSpectorV10を利用した、ハイパースペクトルイメージング装置の試作を行った。また、ほ場においては、多様な対象物に適応度を検討するために、茶、土壌、関東夏雑草、などについての実撮影を行った。解析には、PLS,SVMなどの多変量解析手法を用いた。特に、SVMを用いた非線形解析では高い精度が得られた。さらに、ほ場における広域画像撮影においては、得られた画像データをGISシステムのENVIを用いて、各種の分類手法の試行を行った。同時に、ハイパースペクトル画像解析のフリーソフトとして高い評価を受けているMultispecを導入し、これによる解析を行った。特定の解析ツールについては、極めて簡便にかつ高精度での解析が可能であり、ENVIとの相補性が確認できた。定点型のほ場撮影カメラを設置し、時系列画像を取得した。これにより、ほ場の植生被覆状態の時系列変化をとらえることができた。特に、ImageJを持ちた画像解析により被覆率の変化を定量的な時系列データとして取得する事ができ、U検定などを適用して、制御パラメータの影響を明確に検定する事ができた。当該データはマルチ画像であるが、同様の手順をハイパー画像の各波長成分に適用する事により、さらなる生育情報の取得が可能となる。今後は、室内の定置分光装置、試作したハイパー画像取得システム、ほ場における定点広域撮影システムの全てにおいて同一対象物のセンシングと解析を行い、ほ場におけるケモメトリクス解析の性能向上を図る。