UAVは、さまざまなリモートセンシングセンサーを搭載することができ、多次元で高精度な農地情報を取得し、複数種類の農地情報の動的な監視を実現します。このような情報には主に、作物の空間分布情報 (農地の位置特定、作物種の特定、面積の推定と変化の動的モニタリング、圃場インフラの抽出)、作物の成長情報 (作物の表現型パラメータ、栄養指標、収量)、および作物の成長ストレス因子 (圃場の水分) が含まれます。 、害虫と病気）のダイナミクス。
農地空間情報
農地の空間位置情報には、視覚識別や機械認識によって得られる畑の地理座標や作物分類が含まれます。地理座標により圃場の境界を特定でき、作付面積も推定できます。地域計画や面積推定の基礎となる地形図をデジタル化する従来の手法は適時性に乏しく、境界位置と実態との乖離が大きく直感性に欠けるため、精密農業の実現には役立たない。 UAV リモートセンシングは、農地の包括的な空間位置情報をリアルタイムで取得できるため、従来の方法とは比較にならない利点があります。高解像度のデジタルカメラによる航空画像により、農地の基本的な空間情報の特定と決定が実現でき、空間構成技術の開発により、農地の位置情報の調査精度と深度が向上し、標高情報を導入しながら空間解像度が向上します。農地の空間情報のより詳細なモニタリングを実現します。
作物の生育情報
作物の成長は、表現型パラメータ、栄養指標、および収量に関する情報によって特徴付けることができます。表現型パラメータには、植生被覆、葉面積指数、バイオマス、草丈などが含まれます。これらのパラメータは相互に関連しており、集合的に作物の成長を特徴づけます。これらのパラメーターは相互に関連しており、集合的に作物の成長を特徴づけ、最終収量に直接関係します。これらは農場情報モニタリングの研究において主流であり、さらに多くの研究が行われています。
1) 作物の表現型パラメータ
葉面積指数（LAI）は、単位表面積あたりの片面の緑の葉面積の合計であり、作物の光エネルギーの吸収と利用をよりよく特徴付けることができ、作物の物質蓄積と最終収量に密接に関連しています。葉面積指数は、現在 UAV リモートセンシングによって監視されている主要な作物の成長パラメータの 1 つです。マルチスペクトル データを使用して植生指数 (植生比の比率、正規化植生指数、土壌調整植生指数、差分植生指数など) を計算し、グラウンド トゥルース データを使用して回帰モデルを確立することは、表現型パラメーターを反転するためのより成熟した方法です。
作物の生育後期における地上部現存量は、収量と品質の両方に密接に関係しています。現在、農業における UAV リモートセンシングによるバイオマス推定では、依然として主にマルチスペクトル データが使用され、スペクトル パラメーターが抽出され、モデリングのための植生指数が計算されます。空間構成技術はバイオマス推定において一定の利点を持っています。
2) 作物の栄養指標
従来の作物の栄養状態のモニタリングでは、栄養素や指標（クロロフィル、窒素など）の含有量を診断するために野外サンプリングと屋内の化学分析が必要ですが、UAV リモートセンシングは、さまざまな物質が特定の分光反射率と吸収特性を持っているという事実に基づいています。診断。クロロフィルは、可視光帯域に 2 つの強い吸収領域、つまり 640 ～ 663 nm の赤色部分と 430 ～ 460 nm の青紫部分があり、550 nm の吸収は弱いという事実に基づいて監視されます。作物に欠乏があると葉の色と質感の特徴が変化するため、さまざまな欠乏および関連する特性に対応する色と質感の統計的特徴を発見することが栄養素モニタリングの鍵となります。成長パラメータのモニタリングと同様に、特徴的なバンド、植生指数、予測モデルの選択が依然として研究の主な内容です。
3) 作物収量
作物の収量を増やすことは農業活動の主な目標であり、収量の正確な推定は農業生産部門と経営意思決定部門の両方にとって重要です。多くの研究者が、多要素分析を通じてより高い予測精度を備えた収量推定モデルの確立を試みてきました。
農業用水分
農地の水分は、熱赤外線法によって監視されることがよくあります。植生が高い地域では、葉の気孔が閉じることで蒸散による水分の損失が減少し、その結果、表面の潜熱流束が減少し、表面の顕熱流束が増加します。その結果、樹冠の温度が上昇します。植物の樹冠の温度と考えられます。水ストレス指数は作物のエネルギーバランスを反映し、作物の水分含量と樹冠温度の関係を定量化できるため、熱赤外線センサーによって取得された樹冠温度は農地の水分状態を反映できます。狭い領域の裸の土壌または植生に覆われた場所を使用すると、土壌水分と地下温度を間接的に逆転させることができます。これは次のような原理です。水の比熱は大きく、熱の温度変化は遅いため、日中の地下温度の空間分布は、土壌水分の分布に間接的に反映される可能性があります。したがって、日中の地下温度の空間分布は、土壌水分の分布を間接的に反映している可能性があります。樹冠温度の監視において、露出した土壌は重要な干渉因子です。一部の研究者は、裸地温度と作物の地被の関係を研究し、裸地による樹冠温度測定値と真の値とのギャップを明らかにし、補正結果を農地水分モニタリングに使用してモニタリングの精度を向上させています。結果。実際の農地生産管理では、圃場の水分漏洩も注目されており、赤外線イメージャーを使用して用水路の水分漏洩を監視する研究が行われており、その精度は93％に達することができます。
害虫と病気
植物の害虫や病気の近赤外分光反射率モニタリングの使用は、近赤外領域の葉のスポンジ組織による反射とフェンス組織の制御、健康な植物、水分と膨張で満たされたこれら 2 つの組織のギャップに基づいています。 、さまざまな放射線の優れた反射体です。植物が損傷し、葉が損傷し、組織がしおれ、水分が減少すると、赤外線反射は失われるまで減少します。
温度の熱赤外線モニタリングも作物の害虫や病気の重要な指標です。健康な状態にある植物は、主に葉の気孔の開閉や蒸散調節を制御して、自身の温度の安定性を維持しています。病気の場合、病理学的変化が起こり、植物上の病原体における病原体と宿主の相互作用、特に蒸散に関連した影響が、感染部分の温度上昇と低下を決定します。一般に、植物の感知は気孔の開口の調節を解除し、したがって病気の領域では健康な領域よりも蒸散量が高くなります。活発な蒸散により、感染領域の温度が低下し、葉の表面に壊死斑点が現れるまで、正常な葉よりも葉の表面の温度差が大きくなります。壊死領域の細胞は完全に死滅し、その部分の蒸散は完全に失われ、温度が上昇し始めますが、葉の残りの部分は感染し始めるため、葉の表面の温度差は常に葉の温度差よりも大きくなります。健康な植物。
その他の情報
農地情報モニタリングの分野では、UAV リモートセンシングデータの応用範囲がさらに広がります。たとえば、複数のテクスチャ特徴を使用してトウモロコシの落下領域を抽出したり、NDVI インデックスを使用して綿の成熟段階の葉の成熟度を反映したり、アブシジン酸散布を効果的にガイドできるアブシジン酸散布処方マップを生成したりするために使用できます。農薬の過剰な散布を避けるため、綿花などに使用します。農地の監視と管理のニーズに応じて、UAVリモートセンシングデータの情報を継続的に探索し、その応用分野を拡大することは、農業の情報化およびデジタル化の将来の発展にとって避けられない傾向です。
投稿日時: 2024 年 12 月 24 日