UAVは様々なリモートセンシングセンサーを搭載することができ、多次元かつ高精度な農地情報を取得し、多種類の農地情報を動的にモニタリングすることができます。これらの情報には、主に作物の空間分布情報（農地の位置特定、作物種の識別、面積推定と変化の動的モニタリング、圃場インフラの抽出）、作物の生育情報（作物の表現型パラメータ、栄養指標、収量）、そして作物の生育ストレス要因（圃場の水分、害虫、病気）の動態が含まれます。
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圃場の地理座標と作物分類が含まれます。地理座標によって圃場の境界を識別でき、作付け面積も推定できます。地形図をデジタル化して地域計画や面積推定のベースマップとする従来の方法は、適時性が悪く、境界位置と実際の状況の差が大きく、直感性に欠け、精密農業の実施に不利でした。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、従来の方法とは比べものにならない利点があります。高解像度デジタルカメラの航空画像は、農地の基本的な空間情報の識別と判定を実現し、空間構成技術の発展は、農地位置情報の研究の精度と深さを向上させ、標高情報を導入しながら空間解像度を向上させ、農地の空間情報のよりきめ細かなモニタリングを実現します。
作物生育情報
作物の生育は、表現型パラメータ、栄養指標、収量に関する情報によって特徴付けられます。表現型パラメータには、植生被覆率、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、総合的に作物の生育を特徴づけます。これらのパラメータは相互に関連しており、総合的に作物の生育を特徴づけ、最終的な収量に直接関連しています。これらのパラメータは農業情報モニタリング研究において主要な役割を果たしており、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、単位面積あたりの片側緑葉面積の合計であり、作物の光エネルギー吸収と利用をより正確に特徴付けることができ、作物の物質蓄積と最終収量と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生育パラメータの一つです。マルチスペクトルデータを用いて植生指数（比率植生指数、正規化植生指数、土壌改良植生指数、差分植生指数など）を計算し、地上データを用いて回帰モデルを構築することは、表現型パラメータを逆変換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バイオマスは、収量と品質の両方に密接に関連しています。現在、農業分野におけるUAVリモートセンシングによるバイオマス推定は、主にマルチスペクトルデータを使用し、スペクトルパラメータを抽出して植生指数を計算し、モデリングを行っています。空間配置技術は、バイオマス推定において一定の利点を有しています。
2) 作物の栄養指標
従来の農作物の栄養状態モニタリングでは、圃場でのサンプリングと室内化学分析によって栄養素や指標（クロロフィル、窒素など）の含有量を診断する必要がありましたが、UAVリモートセンシングは、さまざまな物質が特定のスペクトル反射吸収特性を持つという事実に基づいて診断します。クロロフィルは、可視光帯域に640〜663 nmの赤色部分と430〜460 nmの青紫色部分の2つの強い吸収領域があり、550 nmでは吸収が弱いという事実に基づいてモニタリングされます。作物が欠乏すると葉の色と質感の特性が変化するため、さまざまな欠乏と関連特性に対応する色と質感の統計的特性を発見することが、栄養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、特性バンド、植生指標、予測モデルの選択は、依然として研究の主な内容です。
3) 作物の収穫量
農作物の収量増加は農業活動の主要な目標であり、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、多因子分析を用いてより予測精度の高い収量推定モデルの構築に取り組んできました。
農業用水分
農地水分は、多くの場合、熱赤外線法によって監視されます。植生被覆率の高い地域では、葉の気孔が閉じることで蒸散による水分損失が減少し、地表の潜熱流束が減少し、地表の顕熱流束が増加します。その結果、植物のキャノピー温度が上昇します。キャノピー温度は、植物のキャノピー温度と考えられます。水ストレス指標は作物のエネルギーバランスを反映しているため、作物の水分含量とキャノピー温度の関係を定量化できます。そのため、熱赤外線センサーで取得したキャノピー温度は、農地の水分状態を反映できます。裸地や小規模な植生被覆は、土壌水分と地下温度を間接的に逆転させるのに利用できます。これは、水の比熱が大きく、熱の温度変化が遅いため、日中の地下温度の空間分布が土壌水分の分布に間接的に反映されるという原理に基づいています。そのため、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する可能性があります。キャノピー温度のモニタリングにおいて、裸地は重要な干渉要因となります。一部の研究者は、裸地温度と作物の地被率の関係を研究し、裸地によるキャノピー温度測定値と真値との乖離を明らかにし、補正結果を農地水分モニタリングに用いることで、モニタリング結果の精度を向上させました。実際の農地生産管理においては、圃場からの漏水も重要な課題となっており、赤外線イメージング装置を用いて灌漑用水路からの漏水を監視する研究があり、その精度は93%に達します。
害虫と病気
近赤外線スペクトル反射率を使用して植物の害虫や病気を監視する方法は、葉の近赤外線領域での反射がスポンジ組織とフェンス組織によって制御され、植物が健康であれば、これら 2 つの組織の隙間は水分で満たされ膨張しており、さまざまな放射線の優れた反射体となります。植物が損傷すると、葉が損傷し、組織が萎れ、水分が減少し、赤外線の反射が減少して失われます。
熱赤外線による温度モニタリングは、作物の害虫や病気の重要な指標でもあります。健康な状態の植物は、主に葉の気孔開閉による蒸散調節を介して、自身の温度を安定させています。病気の場合は、病理学的変化が発生し、病原体-宿主相互作用により、植物上の病原体、特に蒸散関連の側面への影響が、感染部分の温度上昇と下降を決定します。一般的に、植物のセンシングは気孔開閉の調節解除につながり、そのため、罹病領域の蒸散は健全な領域よりも高くなります。活発な蒸散は感染領域の温度低下につながり、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。壊死部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、葉の残りの部分が感染し始めるため、葉の表面の温度差は常に健康な植物よりも高くなります。
その他の情報
農地情報モニタリング分野において、UAVリモートセンシングデータの応用範囲は広く、例えば、複数のテクスチャ特徴を用いてトウモロコシの倒伏面積を抽出したり、NDVI指数を用いて綿花成熟期の葉の成熟度を反映したり、綿花へのアブシジン酸散布を効果的に誘導し、農薬の過剰散布を回避するためのアブシジン酸散布処方マップを作成したりすることができます。農地モニタリング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求し、その応用分野を拡大することは、情報化・デジタル化農業の今後の発展にとって避けられない流れです。
投稿日時: 2024年12月24日