JP2007143490A - 気球空撮マルチバンドセンシングにより植生を診断する方法 - Google Patents
気球空撮マルチバンドセンシングにより植生を診断する方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2007143490A JP2007143490A JP2005343163A JP2005343163A JP2007143490A JP 2007143490 A JP2007143490 A JP 2007143490A JP 2005343163 A JP2005343163 A JP 2005343163A JP 2005343163 A JP2005343163 A JP 2005343163A JP 2007143490 A JP2007143490 A JP 2007143490A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- vegetation
- camera
- image
- infrared camera
- diagnosing
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Landscapes
- Radiation Pyrometers (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
Abstract
【課題】 画像解析による植生の診断において、植生のバイオマス量とストレス度合とを同時に診断し、植生の量的形質とともに、水分ストレスや病虫害ストレスのような質的形質の評価を行えるようにする。
【解決手段】 可視光カメラ、近赤外カメラ、熱赤外カメラをリモコン式に撮影制御可能に気球に搭載し、気球を飛行させて空中から診断すべき範囲の植生を可視光カメラ、近赤外カメラ、熱赤外カメラにより撮影し、可視光カメラにより得られたR画像と近赤外カメラにより得られた画像とからNDVI画像を取得し、NDVI画像と熱赤外カメラにより得られた熱赤外画像とにより植生を診断する。
【選択図】 図2
【解決手段】 可視光カメラ、近赤外カメラ、熱赤外カメラをリモコン式に撮影制御可能に気球に搭載し、気球を飛行させて空中から診断すべき範囲の植生を可視光カメラ、近赤外カメラ、熱赤外カメラにより撮影し、可視光カメラにより得られたR画像と近赤外カメラにより得られた画像とからNDVI画像を取得し、NDVI画像と熱赤外カメラにより得られた熱赤外画像とにより植生を診断する。
【選択図】 図2
Description
本発明は、気球空撮マルチバンドセンシングによる植生診断の方法に関する。
地表における植物の生育状況の調査、豪雨や長雨により森林や丘陵地で発生する地滑り、土砂崩れ、土石流の状況の調査、広がりを有する森林や丘陵のモニタリングを行う手法として、人工衛星や航空機からの撮影、センシングの技術の開発が進められている。衛星によるリモートセンシングは、わが国のような雨量の多い国で、豪雨、長雨の時期には対象とする地域を十分に観測できず、観測回数が限られるため、必要な時期に必要な画像を取得できないというような問題がある。
航空機を用いることにより、対象とする地域の画像、写真を必要とする時期に取得することが可能であるが、必要経費が多くなるという難点がある。空撮手法として、ラジコン機、セスナ機、ヘリコプター用いる手法が開発されているが、経費、安全性等においての問題がある。空撮に用いるには、気球を用いたものが経費、安全性等の面からは有利であると考えられる。
地表の状態、植生の状態の評価、診断について、例えば次のような文献に開示されている。
特開2004−151092号公報
特開2004−147651号公報
山本晴彦外2名「熱赤外画像によるイネ葉いもち病の発生箇所の隔測検出」」(日本作物学会、64、467−474、1995)
山本晴彦外2名「熱赤外映像による樹木の燃焼状態の隔測評価と雲仙普賢岳の火砕流被害への適用」(地盤工学分野でのリモートセンシングデータの活用に関するシンポジウム論文集、213−220、1993) 特許文献1には、自然斜面内部の亀裂などの異常部を検地する植生のヘルスモニタリング方法について記載されており、これは、植生を赤外線熱画像撮影し植生の表面温度挙動を定量的に把握し温度上昇箇所の描出を行い、一方、同植生の分光反射特性を検出し植生の活性度を定量的に把握し活性度低下箇所を描出し、これら温度上昇箇所及び活性度低下箇所を可視デジタル画像上に表示し、植生の活性度低下箇所を特定するようにしたものである。
特許文献2には、対象とする植生を赤外線熱画像撮像し植生の表面温度挙動を定量的に把握し温度上昇植生を描出し活性度低下の可能性を把握し、一方、同植生の分光反射特性を検出し植生の活性度を確認し、活性度が低い場合は肥料散布、植え替えなどのメンテナンスを行う植生のヘルスモニタリング方法について記載されている。
これら特許文献1、2においては、赤外線熱画像と分光反射特性により植生の表面温度上昇と活性度低下とを求めており、植生指標としてRVIあるいはNDVIを用いる。NDVIは正規化植生指数と呼ばれ、一般的に植生の活性度を表す指標として用いられている。また、可視画像のR画像は植生のクロロフィル量に基づく赤色の選択吸収量の大小による反射率の高低に依存している。このことから、植生の繁茂度合とクロロフィル量との積がバイオマス量(生物資源量)と考えられる。しかしながら、植生の診断には、バイオマス量のような量的形質の評価以外に、水分ストレスや病害虫ストレスの程度を示す質的形質の評価が必要であり、特許文献1、2においては、この点にについて考慮されていはいない。
非特許文献1では、イネのいもち病害による蒸散量の低下を熱赤外画像の計測と解析に基づいて診断することについて、また、非特許文献2では、熱赤外画像を樹木の燃焼状態の隔測評価に用いることについて記載されているが、NDVI画像と熱赤外画像とを併せて評価するものではなく、適切な植生の診断を行う上で十分なものではなかった。
従来の画像解析による植生の診断においては、植生のバイオマス量とストレス度合とを同時に診断することはなされておらず、植生の量的形質を評価してはいるが、水分ストレスや病虫害ストレスのような質的形質の評価はなされておらず、植生の診断として不十分なものであった。
本発明は、前述の課題を解決すべくなしたものであり、可視光カメラ、近赤外カメラ、熱赤外カメラをリモコン式に撮影制御可能に気球に搭載することと、気球を飛行させて空中から診断すべき範囲の植生を前記可視光カメラ、近赤外カメラ、熱赤外カメラにより撮影することと、前記可視光カメラにより得られたR画像と近赤外カメラにより得られた画像とからNDVI画像を取得することと、該NDVI画像と前記熱赤外カメラにより得られた熱赤外画像とにより植生を診断するようにしたものである。
本発明によれば、気球に搭載した可視カメラで得られる可視R画像、近赤外カメラで得られる近赤外画像から得られるNDVI画像と、熱赤外CCDカメラで得られる熱赤外画像を用いて植生の状態を診断するので、広範囲に詳細な植生の状態が判断でき、必要な経費を格段に少なくすることができる。
本発明において、植生の診断のために、図1に示すようなカメラユニットを用いる。カメラユニット10は可視光カメラ1、近赤外カメラ2、熱赤外カメラ3のデジタルカメラを各1台ずつと、カメラ1〜3の撮影操作、送受信のための制御装置4とを備えている。各カメラ1〜3は撮影画像を記憶保持するのに必要なメモリーを備え、制御装置4は送受信の機能を備え、遠隔操作による各カメラ1〜3の撮影動作の指令信号を受けて撮影動作の制御を行い、各カメラ1〜3のモニター画像を送信できるようにするのがよい。
図2は図1に示すようなカメラユニット10を気球20に搭載したものを地上において操作制御装置30により撮影操作を行う状況を示している。各カメラ1〜3、制御装置4として軽量小型のものを採用することにより、気球の大きさとして全長6〜7m程度の小規模のものを用いることができる。
操作制御装置30はカメラユニット10の各カメラ1〜3の撮影操作を行うように操作指令信号の送信を行い、気球20に搭載されたカメラユニット10から送信される信号、モニター画像信号を受信し、それらのデータのモニターを行う表示装置を備えている。各カメラ1〜3のモニター画像がカメラユニット10側から送信されるものであれば、そのモニター画像を見ながら撮影操作を行うことができる。
気球を例えば地上200m程度の高さに係留した状態で地表面の撮影操作を行う。カメラユニット10における各カメラ1〜3は姿勢制御の機能を備えていれば、操作制御装置30側でのモニターにより各カメラ1〜3でのモニター画像を見ながらカメラ1〜3の姿勢制御を行って撮影することができる。カメラ1〜3の姿勢制御を備えていない場合、予めカメラ1〜3を想定される地表からの位置において適切な画像が撮影できる状態に設定しておき、その想定された位置において撮影を行うことになる。
各カメラ1〜3のレンズは、地上200m程度の高さを主に考えると、標準から広角系のレンズであり、簡易なものとしては、固定焦点レンズでもよいが、ある程度撮影の高度が変わることを考慮する場合には自動合焦機能を有するレンズとし、また画角を変化する必要があれば広角系ズームレンズとするのがよい。しかしながら、気球に搭載することを考えた場合、その機能はカメラユニット10の重量から適宜なものとすることになる。
植生診断のために撮影を行う際に、カメラユニット10を搭載した気球で撮影を行う位置に係留し、各カメラ1〜3の操作により撮影を行う。各カメラ1〜3は必要な撮影画像フレーム分のメモリーを有しており、撮影画像が記憶保持される。
このように気球に搭載された各カメラ1〜3により撮影された画像を用いて植生診断を行う。可視光カメラ1の画像のうちのR画像と近赤外カメラ2の画像とによりNDVI画像を取得し、このNDVI画像と熱赤外カメラ3による得られる熱赤外画像とを併せて植生の診断を行う。植生診断のために、画像解析を行うためのアプリケーション、必要な記憶手段を有するパーソナルコンピュータを用いる。
NDVI画像では植生の量的形質としてのバイオマス量の評価がなされ、また、熱赤外画像により水分ストレスや病虫害ストレスの程度を表現する質的評価がなされ、植生の状態を的確に検知し、生育量とストレス程度に見合った適切な処置を施すことにより、植生を健全な状態に維持、管理することが可能になる。
1 可視光カメラ
2 近赤外カメラ
3 熱赤外カメラ
4 制御装置
10 カメラユニット
20 気球
30 操作制御装置
2 近赤外カメラ
3 熱赤外カメラ
4 制御装置
10 カメラユニット
20 気球
30 操作制御装置
Claims (1)
- 可視光カメラ、近赤外カメラ、熱赤外カメラをリモコン式に撮影制御可能に気球に搭載することと、
気球を飛行させて空中から診断すべき範囲の植生を前記可視光カメラ、近赤外カメラ、熱赤外カメラにより撮影することと、
前記可視光カメラにより得られたR画像と近赤外カメラにより得られた画像とからNDVI画像を取得することと、
該NDVI画像と前記熱赤外カメラにより得られた熱赤外画像とにより植生を診断することと、
からなることを特徴とする気球空撮マルチバンドセンシングにより植生を診断する方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2005343163A JP2007143490A (ja) | 2005-11-29 | 2005-11-29 | 気球空撮マルチバンドセンシングにより植生を診断する方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2005343163A JP2007143490A (ja) | 2005-11-29 | 2005-11-29 | 気球空撮マルチバンドセンシングにより植生を診断する方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2007143490A true JP2007143490A (ja) | 2007-06-14 |
Family
ID=38205652
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2005343163A Pending JP2007143490A (ja) | 2005-11-29 | 2005-11-29 | 気球空撮マルチバンドセンシングにより植生を診断する方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2007143490A (ja) |
Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2010068719A (ja) * | 2008-09-16 | 2010-04-02 | Hitachi Software Eng Co Ltd | 緑地監視システム及び緑地監視配信方法 |
WO2013088175A1 (en) * | 2011-12-17 | 2013-06-20 | Apem Limited | Image processing method |
US9488630B2 (en) | 2013-11-08 | 2016-11-08 | Dow Agrosciences Llc | Integrated remote aerial sensing system |
WO2016203689A1 (ja) * | 2015-06-19 | 2016-12-22 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 撮像装置 |
KR101759130B1 (ko) * | 2016-07-14 | 2017-08-01 | 주식회사 공간정보 | 무인항공기를 이용한 농작물 데이터베이스화 구축시스템 |
JP2017131116A (ja) * | 2016-01-25 | 2017-08-03 | 株式会社トプコン | 植物用センサ装置 |
WO2017195534A1 (ja) * | 2016-05-10 | 2017-11-16 | コニカミノルタ株式会社 | 土壌状態評価装置、該方法および該プログラム |
CN109238960A (zh) * | 2018-09-07 | 2019-01-18 | 兰州大学 | 一种基于ndvi的草地实际承载力指数快速监测方法 |
RU2754968C1 (ru) * | 2021-02-15 | 2021-09-08 | Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Федеральный исследовательский центр "Красноярский научный центр Сибирского отделения Российской академии наук" | Способ выявления стадии восстановления растительных покровов посредством анализа температурных аномалий на спутниковой съемке подстилающей поверхности в тепловом ИК диапазоне спектра |
CN117690041A (zh) * | 2024-01-31 | 2024-03-12 | 南方海洋科学与工程广东省实验室(珠海) | 一种基于静止卫星遥感数据的动态水体提取方法及系统 |
-
2005
- 2005-11-29 JP JP2005343163A patent/JP2007143490A/ja active Pending
Cited By (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2010068719A (ja) * | 2008-09-16 | 2010-04-02 | Hitachi Software Eng Co Ltd | 緑地監視システム及び緑地監視配信方法 |
WO2013088175A1 (en) * | 2011-12-17 | 2013-06-20 | Apem Limited | Image processing method |
US9488630B2 (en) | 2013-11-08 | 2016-11-08 | Dow Agrosciences Llc | Integrated remote aerial sensing system |
WO2016203689A1 (ja) * | 2015-06-19 | 2016-12-22 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 撮像装置 |
JP2017131116A (ja) * | 2016-01-25 | 2017-08-03 | 株式会社トプコン | 植物用センサ装置 |
WO2017195534A1 (ja) * | 2016-05-10 | 2017-11-16 | コニカミノルタ株式会社 | 土壌状態評価装置、該方法および該プログラム |
KR20180127494A (ko) * | 2016-05-10 | 2018-11-28 | 코니카 미놀타 가부시키가이샤 | 토양 상태 평가 장치, 해당 방법 및 해당 프로그램 |
CN109154591A (zh) * | 2016-05-10 | 2019-01-04 | 柯尼卡美能达株式会社 | 土壤状态评价装置、其方法以及其程序 |
KR102163610B1 (ko) | 2016-05-10 | 2020-10-08 | 코니카 미놀타 가부시키가이샤 | 토양 상태 평가 장치, 해당 방법 및 해당 프로그램 |
KR101759130B1 (ko) * | 2016-07-14 | 2017-08-01 | 주식회사 공간정보 | 무인항공기를 이용한 농작물 데이터베이스화 구축시스템 |
CN109238960A (zh) * | 2018-09-07 | 2019-01-18 | 兰州大学 | 一种基于ndvi的草地实际承载力指数快速监测方法 |
CN109238960B (zh) * | 2018-09-07 | 2021-02-05 | 兰州大学 | 一种基于ndvi的草地实际承载力指数快速监测方法 |
RU2754968C1 (ru) * | 2021-02-15 | 2021-09-08 | Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Федеральный исследовательский центр "Красноярский научный центр Сибирского отделения Российской академии наук" | Способ выявления стадии восстановления растительных покровов посредством анализа температурных аномалий на спутниковой съемке подстилающей поверхности в тепловом ИК диапазоне спектра |
CN117690041A (zh) * | 2024-01-31 | 2024-03-12 | 南方海洋科学与工程广东省实验室(珠海) | 一种基于静止卫星遥感数据的动态水体提取方法及系统 |
CN117690041B (zh) * | 2024-01-31 | 2024-04-12 | 南方海洋科学与工程广东省实验室(珠海) | 一种基于静止卫星遥感数据的动态水体提取方法及系统 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP2007143490A (ja) | 気球空撮マルチバンドセンシングにより植生を診断する方法 | |
US10627386B2 (en) | System for monitoring crops and soil conditions | |
JP5020444B2 (ja) | 作物生育量測定装置、作物生育量測定方法、作物生育量測定プログラム及びその作物生育量測定プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体 | |
US10440282B2 (en) | Imaging apparatus and imaging method | |
Neale et al. | An airborne multispectral video/radiometer remote sensing system: development and calibration | |
KR102049938B1 (ko) | 센서 기반의 작황상황 빅데이터 분석을 이용하여 농약 살포량을 실시간으로 조절 가능한 농업용 드론 시스템 | |
JP6390054B2 (ja) | モニタリングシステム | |
US11373399B2 (en) | Method of crop analysis using drone with flying and driving capability | |
JP2007171033A (ja) | 葉面積指数の間接測定方法および間接測定システム | |
Ghazal et al. | UAV-based remote sensing for vegetation cover estimation using NDVI imagery and level sets method | |
JP7152836B2 (ja) | 無人飛行体のアクションプラン作成システム、方法及びプログラム | |
BR112017003678A2 (pt) | métodos para monitoramento agronômico e agrícola usando sistemas aéreos não tripulados | |
CN111225855A (zh) | 无人机 | |
Swain et al. | Rice crop monitoring with unmanned helicopter remote sensing images | |
JPWO2019017095A1 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法、プログラム、情報処理システム | |
KR101759130B1 (ko) | 무인항공기를 이용한 농작물 데이터베이스화 구축시스템 | |
AU2021204034B2 (en) | Information processing device, information processing method and program | |
Xiang et al. | Development of autonomous unmanned helicopter based agricultural remote sensing system | |
JP2019039913A (ja) | モニタリングシステム | |
AT520683A1 (de) | Vorrichtung und verfahren zur erfassung eines forstbestandes | |
JP5263744B2 (ja) | 光合成活性評価プログラムおよび光合成活性評価装置 | |
US20230408889A1 (en) | Imaging apparatus and lens apparatus | |
Bostater Jr et al. | Image analysis for water surface and subsurface feature detection in shallow waters | |
CZ33673U1 (cs) | Multispektrální krátkovlnný infračervený kamerový systém pro detekci vodního stresu rostlin a bezpilotní létací prostředek jej obsahující | |
Bulanon et al. | Apple orchard monitoring using aerial multispectral imaging |