JP2008161157A - 作物の生育状況分析方法、作物の生育状況分析装置及び作物の生育状況分析プログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】ハイパースペクトルセンサから作物の詳細なスペクトル情報を取得し、そのスペクトル情報から、蛋白含有率と相関の低いレッドエッジ内の一波長と、蛋白含有率と相関の高い波長とを説明変数として特定する。そして、それらの波長を用いて回帰分析を行うことにより、多重共線性の影響を排除した精度評価の高い作物の生育状況の分析を実現する。
【選択図】図2
Description
安積大治・志賀宏行,「水稲成熟期のSPOT/HRVデータによる米粒蛋白含有率の推定」,日本リモートセンシング学会誌,2003,Vol.23,No.5,p.451−457
平成17年度X県 蛋白含有率(%)
=0.037×Band52-0.027×Band39−0.025×Band56+0.007×Band66・・・・(1)
[標準誤差±0.17%、決定係数0.84]
Band56=0.93×Band52−1.9617・・・・(2)
[決定係数0.98]
正規化植生指数(NDVI)=(NIR−RED)/(NIR+RED)・・・・(3)
(蛋白含有率)=A×NDVI+B・・・(4)
[A,B:年次や地域、センサの観測条件等の諸条件を反映した定数]
Claims (7)
- 所定観測波長範囲を少なくとも数十の波長域により観測可能なスペクトルセンサを用いて、撮影対象地域のスペクトル画像を取得するステップと、
前記スペクトル画像から反射スペクトル情報を生成するステップと、
前記撮影対象地域の作物の生育状況に関連した物理量を目的変数とし、反射スペクトル情報を説明変数とする単回帰分析により、相関の高い波長域を抽出するステップと、
前記単回帰分析により、レッドエッジ内の相関の低い波長域を抽出するステップと、
前記相関の高い波長域の反射スペクトル情報と、前記レッドエッジ内の相関の低い波長域の反射スペクトル情報とを用い、前記撮影対象地域の作物の生育状況に関連した物理量を推定するための回帰式を構築するステップと、
前記回帰式を用いて前記撮影対象地域の作物の生育状況に関連した物理量を推定するステップと
を有することを特徴とする作物の生育状況分析方法。 - 前記相関の高い波長域を抽出するステップにおいて、説明変数候補として複数の波長域を抽出し、
前記説明変数候補として抽出した各波長域の反射スペクトル情報と、前記レッドエッジ内の相関の低い波長域とを用いて植生指数を算出し、
前記複数の波長域毎に前記植生指数を用いた単回帰分析を行い、
該単回帰分析において最も相関の高い波長域を選択し、該選択した波長域及び前記レッドエッジ内の相関の低い波長域の反射スペクトル情報を、前記回帰式の説明変数に用いる
ことを特徴とする請求項1に記載の作物の生育状況分析方法。 - 前記植生指数は正規化植生指数である
ことを特徴とする請求項2記載の作物の生育状況分析方法。 - 前記撮影対象地域から採取した作物に含まれる生育状況に関連した物理量と、前記回帰式より推定した前記撮影対象地域の作物の生育状況に関連した物理量とを比較し、当該回帰式の精度を評価する
ことを特徴とする請求項1乃至請求項3の何れか1項に記載の作物の生育状況分析方法。 - 前記作物の生育状況に関連した物理量は蛋白含有率である
ことを特徴とする請求項1乃至請求項4の何れか1項に記載の作物の生育状況分析方法。 - 所定観測波長範囲を少なくとも数十の波長域により観測した撮影対象地域のスペクトル画像を入力する入力部と、
前記スペクトル画像から反射スペクトル情報を生成するスペクトル情報生成部と、
前記撮影対象地域の作物の生育状況に関連した物理量を目的変数とし、反射スペクトル情報を説明変数とする単回帰分析により、相関の高い波長域及びレッドエッジ内の相関の低い波長域を抽出する波長域抽出部と、
前記相関の高い波長域の反射スペクトル情報と、前記レッドエッジ内の相関の低い波長域の反射スペクトル情報とを用い、前記撮影対象地域の作物の生育状況に関連した物理量を推定する回帰式を用いて前記撮影対象地域の作物の生育状況に関連した物理量を推定する生育状況推定部と、
前記推定結果を出力する出力部と
を有することを特徴とする作物の生育状況分析装置。 - 所定観測波長範囲を少なくとも数十の波長域により観測した撮影対象地域のスペクトル画像を入力する機能と、
前記スペクトル画像から反射スペクトル情報を生成する機能と、
前記撮影対象地域の作物の生育状況に関連した物理量を目的変数とし、反射スペクトル情報を説明変数とする単回帰分析により、相関の高い波長域及びレッドエッジ内の相関の低い波長域を抽出する機能と、
前記相関の高い波長域の反射スペクトル情報と、前記レッドエッジ内の相関の低い波長域の反射スペクトル情報とを用い、前記撮影対象地域の作物の生育状況に関連した物理量を推定するための回帰式を用いて前記撮影対象地域の作物の生育状況に関連した物理量を推定する機能と、
前記推定結果を出力する機能と
をコンピュータに実現させるための作物の生育状況分析プログラム。
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Cited By (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2013002349A1 (ja) * | 2011-06-29 | 2013-01-03 | 富士通株式会社 | 植物種識別装置、方法およびプログラム |
CN105300895A (zh) * | 2015-11-05 | 2016-02-03 | 浙江大学 | 一种利用特征点切线夹角预警马铃薯发芽缺陷的方法 |
CN105424623A (zh) * | 2015-11-05 | 2016-03-23 | 浙江大学 | 一种利用特征三角形高度预警马铃薯发芽的方法 |
CN105426585A (zh) * | 2015-11-05 | 2016-03-23 | 浙江大学 | 一种基于正弦函数拟合法的马铃薯发芽预警方法 |
JP2017051118A (ja) * | 2015-09-08 | 2017-03-16 | 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構 | 特性推定モデル生成装置および方法、解析対象の特性推定装置および方法 |
JP2017090130A (ja) * | 2015-11-05 | 2017-05-25 | 株式会社Zmp | モニタリングシステム |
KR101769832B1 (ko) * | 2016-04-11 | 2017-08-21 | 농업회사법인 만나씨이에이 주식회사 | Ndvi 카메라 장치 |
CN107340244A (zh) * | 2017-02-06 | 2017-11-10 | 重庆文理学院 | 一种大棚芹菜的季节性最优光谱检测方法 |
WO2018034166A1 (ja) * | 2016-08-17 | 2018-02-22 | ソニー株式会社 | 信号処理装置および信号処理方法、並びにプログラム |
JP2019039913A (ja) * | 2018-08-02 | 2019-03-14 | 株式会社Zmp | モニタリングシステム |
JP2019144607A (ja) * | 2018-02-15 | 2019-08-29 | 西日本高速道路株式会社 | 衛星画像を用いた樹種推定方法、および、樹種推定された樹木の健全度判定方法 |
KR102073394B1 (ko) * | 2018-11-16 | 2020-02-04 | 대한민국 | 초분광 자료를 이용한 내수 유해 남조류 정량 탐지 방법 |
JP2022510202A (ja) * | 2019-02-18 | 2022-01-26 | エヌイーシー ラボラトリーズ アメリカ インク | 異常検出のための背景抑制 |
WO2022070232A1 (ja) * | 2020-09-29 | 2022-04-07 | 株式会社サタケ | 穀物のタンパク質含有量の取得方法 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002360070A (ja) * | 2001-06-12 | 2002-12-17 | Kansai Electric Power Co Inc:The | 植物の活力度評価法 |
JP2004301810A (ja) * | 2003-04-01 | 2004-10-28 | Ebara Corp | 植物の生育度測定装置 |
JP2006101768A (ja) * | 2004-10-06 | 2006-04-20 | Satake Corp | ライスセンターやカントリーエレベータ等の荷受における生籾の仕分け方法 |
JP2006250827A (ja) * | 2005-03-11 | 2006-09-21 | Pasuko:Kk | 作物の生育状況分析方法 |
JP2006314215A (ja) * | 2005-05-10 | 2006-11-24 | National Agriculture & Food Research Organization | 移動体搭載用の生育度測定装置 |
-
2006
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Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002360070A (ja) * | 2001-06-12 | 2002-12-17 | Kansai Electric Power Co Inc:The | 植物の活力度評価法 |
JP2004301810A (ja) * | 2003-04-01 | 2004-10-28 | Ebara Corp | 植物の生育度測定装置 |
JP2006101768A (ja) * | 2004-10-06 | 2006-04-20 | Satake Corp | ライスセンターやカントリーエレベータ等の荷受における生籾の仕分け方法 |
JP2006250827A (ja) * | 2005-03-11 | 2006-09-21 | Pasuko:Kk | 作物の生育状況分析方法 |
JP2006314215A (ja) * | 2005-05-10 | 2006-11-24 | National Agriculture & Food Research Organization | 移動体搭載用の生育度測定装置 |
Cited By (20)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2013002349A1 (ja) * | 2011-06-29 | 2013-01-03 | 富士通株式会社 | 植物種識別装置、方法およびプログラム |
US9230170B2 (en) | 2011-06-29 | 2016-01-05 | Fujitsu Limited | Plant species identification apparatus and method |
JP2017051118A (ja) * | 2015-09-08 | 2017-03-16 | 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構 | 特性推定モデル生成装置および方法、解析対象の特性推定装置および方法 |
CN105300895A (zh) * | 2015-11-05 | 2016-02-03 | 浙江大学 | 一种利用特征点切线夹角预警马铃薯发芽缺陷的方法 |
CN105424623A (zh) * | 2015-11-05 | 2016-03-23 | 浙江大学 | 一种利用特征三角形高度预警马铃薯发芽的方法 |
CN105426585A (zh) * | 2015-11-05 | 2016-03-23 | 浙江大学 | 一种基于正弦函数拟合法的马铃薯发芽预警方法 |
JP2017090130A (ja) * | 2015-11-05 | 2017-05-25 | 株式会社Zmp | モニタリングシステム |
KR101769832B1 (ko) * | 2016-04-11 | 2017-08-21 | 농업회사법인 만나씨이에이 주식회사 | Ndvi 카메라 장치 |
US11047793B2 (en) | 2016-08-17 | 2021-06-29 | Sony Corporation | Signal processing apparatus, signal processing method, and progress |
WO2018034166A1 (ja) * | 2016-08-17 | 2018-02-22 | ソニー株式会社 | 信号処理装置および信号処理方法、並びにプログラム |
JPWO2018034166A1 (ja) * | 2016-08-17 | 2019-06-13 | ソニー株式会社 | 信号処理装置および信号処理方法、並びにプログラム |
CN107340244B (zh) * | 2017-02-06 | 2019-08-30 | 重庆文理学院 | 一种大棚芹菜的季节性最优光谱检测方法 |
CN107340244A (zh) * | 2017-02-06 | 2017-11-10 | 重庆文理学院 | 一种大棚芹菜的季节性最优光谱检测方法 |
JP2019144607A (ja) * | 2018-02-15 | 2019-08-29 | 西日本高速道路株式会社 | 衛星画像を用いた樹種推定方法、および、樹種推定された樹木の健全度判定方法 |
JP7046432B2 (ja) | 2018-02-15 | 2022-04-04 | 西日本高速道路株式会社 | 衛星画像を用いた樹種推定方法、および、樹種推定された樹木の健全度判定方法 |
JP2019039913A (ja) * | 2018-08-02 | 2019-03-14 | 株式会社Zmp | モニタリングシステム |
KR102073394B1 (ko) * | 2018-11-16 | 2020-02-04 | 대한민국 | 초분광 자료를 이용한 내수 유해 남조류 정량 탐지 방법 |
JP2022510202A (ja) * | 2019-02-18 | 2022-01-26 | エヌイーシー ラボラトリーズ アメリカ インク | 異常検出のための背景抑制 |
JP7148726B2 (ja) | 2019-02-18 | 2022-10-05 | エヌイーシー ラボラトリーズ アメリカ インク | 異常検出のための背景抑制 |
WO2022070232A1 (ja) * | 2020-09-29 | 2022-04-07 | 株式会社サタケ | 穀物のタンパク質含有量の取得方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP5021293B2 (ja) | 2012-09-05 |
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