ハイパースペクトル画像解析による牧草収量マッピングシステムの開発

• Published in: Nōgyō Kikai Gakkaishi Vol. 73; no. 2; pp. 115 - 126
• Main Authors: 片岡, 崇, 岡本, 博史, 柴田, 洋一, 鈴木, 由美子, 田中, 勝千
• Format: Journal Article
• Language: Japanese
• Published: 農業食料工学会 01.03.2011
• Subjects: スペクトル解析; セミバリアンス解析; リモートセンシング; 分光スペクトル; 画像解析
• ISSN: 0285-2543; 1884-6025
• DOI: 10.11357/jsam.73.115

本研究では，グランドベースのハイパースペクトル画像解析による採草地の牧草収量のマッピングシステムを開発した。取得した圃場全面のハイパースペクトル画像の各画素を収量推定モデルに適用し，牧草収量を推定した。その後，セミバリアンス解析により適正なマップ解像度を求め，最適化した収量分布マップを生成した。4種の手法で開発した収量推定モデルを比較検討した結果，PLS回帰分析により生成したモデルが最も良好な精度であった。このモデルの決定係数は0.418，標準誤差は0.077t/10a，相対誤差は0.218で，概ね推定が可能と考えられた。また，生成した推定収量分布マップから相対的な収量の空間分布が把握可能と判断できた。