Development of paddy rice monitoring method based on UAV remote sensing and application for environmental study

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本研究は，UAV（ドローン）を用いた近接空撮に基づくリモートセンシングによる水稲モニタリング手法の高度化とその検証を目的とし，平成30年度は主に以下の項目の検討を行った。①UAVモニタリングに用いる近赤外カメラの検討と比較を行った結果，放射輝度から算出されたYubaflexベースのNDVI（正規化差植生指数）と反射率から算出されたRedEdgeベースのNDVIには，決定係数で0.968と高い相関があることがわかった。これは，本研究においては，近赤外カメラの違いによるNDVIのレンジの違いや，放射輝度から計算したYubaflexベースのNDVIは，実用上問題ないことを示している。②平成29年度までにNDVIpv（植生のみを抽出し算出したNDVI）を説明変数に使用し導出した草丈推定モデルを，千葉試験地の多年次および新潟試験地，埼玉試験地に適用した結果，モデルの RMSEは0.048mとなり，多年次，他地域に同一の草丈推定モデルを適用した場合でも推定結果に大きな差はなかった。UAVを用いた生育観測は，点レベルで行っていた生育調査を面的に拡張し，地図化することで，生育状態を面的に可視化し，労力と時間を費やして行う従来の生育調査に代わる新たな調査法となる可能性が高い。③UAVモニタリングによる出穂期のNDVIpvと日射量を用いた収量推定モデルを，千葉試験地の多年次および新潟試験地，埼玉試験地に適用した結果，RMSEが25.3g/m^2となり，生育条件が異なる条件における収量の多少を再現することができた。また，本研究ではHimawari-8地表面下向き日射量を用いることで，雲量の多い日本においても高い精度で収量を推定することができた。本研究の収量推定のフレームワークは，日本のAMeDASのような気象観測網がない海外においても適用可能であると考えられる。