JP7075127B2 - Field analysis method, field analysis program, field analysis device, drone system and drone - Google Patents
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Description
本願発明は、圃場分析方法、圃場分析プログラム、ドローンシステムおよびドローンに関する。 The present invention relates to a field analysis method, a field analysis program, a drone system and a drone.
作物の生育状況分析の重要な分野として、稲や小麦等の作物の生長度を測定するために、葉への窒素吸収量を測定する方法が知られている。窒素吸収量は、作物の収穫量と食味に大きく影響する。窒素吸収量が適正量を超えている場合は、食味低下、環境汚染を招き、適正量を下回っている場合は収量低下を招くため、窒素吸収量を正確かつ効率的に測定できれば得られる価値は大きい。 As an important field of crop growth analysis, a method of measuring the amount of nitrogen absorbed by leaves is known in order to measure the growth degree of crops such as rice and wheat. Nitrogen absorption greatly affects the yield and taste of crops. If the amount of nitrogen absorbed exceeds the appropriate amount, it causes deterioration of taste and environmental pollution, and if it is less than the appropriate amount, it causes a decrease in yield. big.
窒素吸収量により葉の葉緑素(クロロフィルa、クロロフィルb、カロテノイド等)の密度が変化することを利用し、葉の透過光の特性を分析することで、葉緑素の密度を推定して葉への窒素吸収量を推定し、結果的に作物の生長度を測定する方法が知られている(たとえば、特許文献1)。しかし、この方法では、実際に圃場に出向き作物の葉を測定器に読み込ませて測定する必要があることから、特に多数のデータサンプルを得る際の効率が悪いという課題があった(典型的には、一圃場あたり1時間程度の時間を要していた)。 Utilizing the fact that the density of chlorophyll (chlorophyll a, chlorophyll b, carotenoid, etc.) in leaves changes depending on the amount of nitrogen absorbed, the density of chlorophyll is estimated by analyzing the characteristics of transmitted light in leaves, and nitrogen to leaves is estimated. A method of estimating the amount of absorption and measuring the growth degree of the crop as a result is known (for example, Patent Document 1). However, this method has a problem of inefficiency especially when obtaining a large number of data samples because it is necessary to actually go to the field and read the leaves of the crop into a measuring instrument for measurement (typically). It took about 1 hour per field).
上記の測定の効率性を高めるために、圃場の作物を人工衛星、ドローン、または、上空に設置されたカメラ等から撮影し、特に近赤外線領域のスペクトラムを分析することで、窒素の吸収量を推定する方法も提案されている(たとえば、特許文献2)が、精度の点で課題があった。精度が低い理由としては、水面の画像と作物の画像の混在、透過光と反射光の混在、一次反射光と二次および三次反射光の混在、表面反射と内部反射の混在等があった。 In order to improve the efficiency of the above measurements, the amount of nitrogen absorbed is measured by photographing the crops in the field from artificial satellites, drones, or cameras installed in the sky, and especially by analyzing the spectrum in the near infrared region. A method for estimation has also been proposed (for example, Patent Document 2), but there is a problem in terms of accuracy. Reasons for low accuracy include a mixture of water surface images and crop images, a mixture of transmitted light and reflected light, a mixture of primary reflected light and secondary and tertiary reflected light, and a mixture of surface reflection and internal reflection.
作物の生育分析を高精度に行うことができる圃場分析方法を提供する。 Provided is a field analysis method capable of performing crop growth analysis with high accuracy.
上記目的を達成するため、本発明の一の観点に係る圃場分析方法は、ドローンにより圃場の圃場データを取得する圃場データ取得ステップと、気象情報を取得する気象情報取得ステップと、前記気象情報に基づいて前記圃場データを補正する補正ステップと、前記補正された圃場データを分析する分析ステップと、を含む。 In order to achieve the above object, the field analysis method according to one aspect of the present invention includes a field data acquisition step for acquiring field data of a field by a drone, a weather information acquisition step for acquiring weather information, and the weather information. It includes a correction step for correcting the field data based on it and an analysis step for analyzing the corrected field data.
前記気象情報は、前記圃場の日射量、気温、大気層の水分含有量、湿度、および二酸化炭素濃度の少なくともいずれかを含むものとしてもよい。 The meteorological information may include at least one of the amount of solar radiation, the temperature, the water content of the atmospheric layer, the humidity, and the concentration of carbon dioxide in the field.
前記気象情報取得ステップは、前記圃場の日射量、気温、大気層の水分含有量、湿度、および二酸化炭素濃度の少なくともいずれかを、気象衛星に基づく情報から推定するものとしてもよい。 The meteorological information acquisition step may estimate at least one of the amount of solar radiation, the temperature, the water content of the atmospheric layer, the humidity, and the concentration of carbon dioxide in the field from the information based on the meteorological satellite.
前記気象情報取得ステップは、前記圃場の日射量、気温、大気層の水分含有量、湿度、および二酸化炭素濃度の少なくともいずれかを、前記圃場の地表付近の気象情報を測定可能な測定器の測定結果に基づいて推定するものとしてもよい。 The meteorological information acquisition step is a measurement of a measuring instrument capable of measuring at least one of the amount of solar radiation, the temperature, the water content of the atmospheric layer, the humidity, and the concentration of carbon dioxide in the field, and the weather information near the surface of the field. It may be estimated based on the result.
前記圃場データ取得ステップは、特定の帯域の波長を有する光線の反射光に関する情報を取得するものとしてもよい。 The field data acquisition step may acquire information regarding the reflected light of a ray having a wavelength in a specific band.
前記分析ステップは、前記圃場に生育する作物の生育状況、ならびに前記作物の収穫量および品質の少なくともいずれかを推定するものとしてもよい。 The analysis step may estimate the growth status of the crop growing in the field and at least one of the yield and quality of the crop.
上記目的を達成するため、本発明の別の観点に係る圃場分析プログラムは、ドローンにより圃場の圃場データを取得する圃場データ取得命令と、気象情報を取得する気象情報取得命令と、前記気象情報に基づいて前記圃場データを補正する補正命令と、前記補正された圃場データを分析する分析命令と、をコンピュータに実行させる。 In order to achieve the above object, the field analysis program according to another aspect of the present invention includes a field data acquisition command for acquiring field data of a field by a drone, a weather information acquisition command for acquiring weather information, and the weather information. A computer is made to execute a correction command for correcting the field data based on the method and an analysis command for analyzing the corrected field data.
上記目的を達成するため、本発明のさらに別の観点に係るドローンは、圃場の圃場データを取得する圃場データ取得部と、気象情報を取得する気象情報取得部と、前記気象情報に基づいて前記圃場データを補正する補正部と、前記補正された圃場データを分析する分析部と、を備える。 In order to achieve the above object, the drone according to still another aspect of the present invention includes a field data acquisition unit for acquiring field data of a field, a weather information acquisition unit for acquiring weather information, and the drone based on the weather information. It includes a correction unit for correcting field data and an analysis unit for analyzing the corrected field data.
作物の生育分析を高精度に行うことができる。 It is possible to perform crop growth analysis with high accuracy.
以下、図を参照しながら、本願発明を実施するための形態について説明する。図はすべて例示である。以下の詳細な説明では、説明のために、開示された実施形態の完全な理解を促すために、ある特定の詳細について述べられている。しかしながら、実施形態は、これらの特定の詳細に限られない。また、図面を単純化するために、周知の構造および装置については概略的に示されている。 Hereinafter, embodiments for carrying out the present invention will be described with reference to the drawings. All figures are illustrations. In the following detailed description, certain details are given for illustration purposes and to facilitate a complete understanding of the disclosed embodiments. However, embodiments are not limited to these particular details. Also, for the sake of simplification of the drawings, well-known structures and devices are shown schematically.
まず、本発明にかかるドローンシステムが有する、ドローンの構成について説明する。本願明細書において、ドローンとは、動力手段(電力、原動機等)、操縦方式(無線であるか有線であるか、および、自律飛行型であるか手動操縦型であるか等)を問わず、複数の回転翼を有する飛行体全般を指すこととする。 First, the configuration of the drone included in the drone system according to the present invention will be described. In the present specification, the drone is regardless of the power means (electric power, prime mover, etc.) and the maneuvering method (wireless or wired, autonomous flight type, manual maneuvering type, etc.). It refers to all aircraft with multiple rotor blades.
図1乃至図5に示すように、回転翼101-1a、101-1b、101-2a、101-2b、101-3a、101-3b、101-4a、101-4b(ローターとも呼ばれる)は、ドローン100を飛行させるための手段であり、飛行の安定性、機体サイズ、および、電力消費量のバランスを考慮し、8機(2段構成の回転翼が4セット)備えられている。各回転翼101は、ドローン100の本体110からのび出たアームにより本体110の四方に配置されている。すなわち、進行方向左後方に回転翼101-1a、101-1b、左前方に回転翼101-2a、101-2b、右後方に回転翼101-3a、101-3b、右前方に回転翼101-4a、101-4bがそれぞれ配置されている。なお、ドローン100は図1における紙面下向きを進行方向とする。回転翼101の回転軸から下方には、それぞれ棒状の足107-1,107-2,107-3,107-4が伸び出ている。
As shown in FIGS. 1 to 5, the rotor blades 101-1a, 101-1b, 101-2a, 101-2b, 101-3a, 101-3b, 101-4a, 101-4b (also referred to as rotors) are It is a means for flying the
モーター102-1a、102-1b、102-2a、102-2b、102-3a、102-3b、102-4a、102-4bは、回転翼101-1a、101-1b、101-2a、101-2b、101-3a、101-3b、101-4a、101-4bを回転させる手段(典型的には電動機だが発動機等であってもよい)であり、一つの回転翼に対して1機設けられている。モーター102は、推進器の例である。1セット内の上下の回転翼(たとえば、101-1aと101-1b)、および、それらに対応するモーター(たとえば、102-1aと102-1b)は、ドローンの飛行の安定性等のために軸が同一直線上にあり、かつ、互いに反対方向に回転する。図2、および、図3に示されるように、ローターが異物と干渉しないよう設けられたプロペラガードを支えるための放射状の部材は水平ではなくやぐら状の構造である。衝突時に当該部材が回転翼の外側に座屈することを促し、ローターと干渉することを防ぐためである。 Motors 102-1a, 102-1b, 102-2a, 102-2b, 102-3a, 102-3b, 102-4a, 102-4b have rotary blades 101-1a, 101-1b, 101-2a, 101- It is a means to rotate 2b, 101-3a, 101-3b, 101-4a, 101-4b (typically an electric motor, but it may be a motor, etc.), and one machine is provided for one rotary blade. Has been done. Motor 102 is an example of a propulsion device. The upper and lower rotors (eg 101-1a and 101-1b) in one set and their corresponding motors (eg 102-1a and 102-1b) are for the stability of the drone's flight, etc. The axes are on the same straight line and rotate in opposite directions. As shown in FIGS. 2 and 3, the radial member for supporting the propeller guard provided so that the rotor does not interfere with foreign matter has a rather wobbling structure rather than a horizontal structure. This is to encourage the member to buckle to the outside of the rotor blade in the event of a collision and prevent it from interfering with the rotor.
薬剤ノズル103-1、103-2、103-3、103-4は、薬剤を下方に向けて散布するための手段であり4機備えられている。なお、本願明細書において、薬剤とは、農薬、除草剤、液肥、殺虫剤、種、および、水などの圃場に散布される液体または粉体を一般的に指すこととする。 The drug nozzles 103-1, 103-2, 103-3, and 103-4 are means for spraying the drug downward and are provided with four machines. In the specification of the present application, the term "drug" generally refers to a liquid or powder sprayed in a field such as a pesticide, a herbicide, a liquid fertilizer, an insecticide, a seed, and water.
薬剤タンク104は散布される薬剤を保管するためのタンクであり、重量バランスの観点からドローン100の重心に近い位置でかつ重心より低い位置に設けられている。薬剤ホース105-1、105-2、105-3、105-4は、薬剤タンク104と各薬剤ノズル103-1、103-2、103-3、103-4とを接続する手段であり、硬質の素材から成り、当該薬剤ノズルを支持する役割を兼ねていてもよい。ポンプ106は、薬剤をノズルから吐出するための手段である。
The
図6に本願発明に係るドローン100の薬剤散布用途の実施例を使用したシステムの全体概念図を示す。本図は模式図であって、縮尺は正確ではない。同図において、ドローン100、操作器401、小型携帯端末401a、基地局404は、営農クラウド405にそれぞれ接続されている。これらの接続は、Wi-Fiや移動通信システム等による無線通信を行ってもよいし、一部又は全部が有線接続されていてもよい。
FIG. 6 shows an overall conceptual diagram of a system using an example of the drug spraying application of the
操作器401は、使用者402の操作によりドローン100に指令を送信し、また、ドローン100から受信した情報(たとえば、位置、薬剤量、電池残量、カメラ映像等)を表示するための手段であり、コンピューター・プログラムを稼働する一般的なタブレット端末等の携帯情報機器によって実現されてよい。本願発明に係るドローン100は自律飛行を行なうよう制御されるが、離陸や帰還などの基本操作時、および、緊急時にはマニュアル操作が行なえるようになっていてもよい。携帯情報機器に加えて、緊急停止専用の機能を有する非常用操作器(図示していない)を使用してもよい。非常用操作器は緊急時に迅速に対応が取れるよう大型の緊急停止ボタン等を備えた専用機器であってもよい。さらに、操作器401とは別に、操作器401に表示される情報の一部又は全部を表示可能な小型携帯端末401a、例えばスマートホンがシステムに含まれていてもよい。また、小型携帯端末401aから入力される情報に基づいて、ドローン100の動作が変更される機能を有していてもよい。小型携帯端末401aは、例えば基地局404と接続されていて、基地局404を介して営農クラウド405からの情報等を受信可能である。
The
圃場403は、ドローン100による薬剤散布の対象となる田圃や畑等である。実際には、圃場403の地形は複雑であり、事前に地形図が入手できない場合、あるいは、地形図と現場の状況が食い違っている場合がある。通常、圃場403は家屋、病院、学校、他作物圃場、道路、鉄道等と隣接している。また、圃場403内に、建築物や電線等の侵入者が存在する場合もある。
The
基地局404は、Wi-Fi通信の親機機能等を提供する装置であり、RTK-GPS基地局としても機能し、ドローン100の正確な位置を提供できるようになっていてもよい(Wi-Fi通信の親機機能とRTK-GPS基地局が独立した装置であってもよい)。また、基地局404は、3G、4G、およびLTE等の移動通信システムを用いて、営農クラウド405と互いに通信可能であってもよい。
The
営農クラウド405は、典型的にはクラウドサービス上で運営されているコンピュータ群と関連ソフトウェアであり、操作器401と携帯電話回線等で無線接続されていてもよい。営農クラウド405は、ドローン100が撮影した圃場403の画像を分析し、作物の生育状況を把握して、飛行ルートを決定するための処理を行ってよい。また、保存していた圃場403の地形情報等をドローン100に提供してよい。加えて、ドローン100の飛行および撮影映像の履歴を蓄積し、様々な分析処理を行ってもよい。
The
小型携帯端末401aは例えばスマートホン等である。小型携帯端末401aの表示部には、ドローン100の運転に関し予測される動作の情報、より具体的にはドローン100が発着地点406に帰還する予定時刻や、帰還時に使用者402が行うべき作業の内容等の情報が適宜表示される。また、小型携帯端末401aからの入力に基づいて、ドローン100の動作を変更してもよい。小型携帯端末401aは、ドローン100から情報を受信可能である。
The small mobile terminal 401a is, for example, a smart phone or the like. On the display of the small mobile terminal 401a, information on expected operations regarding the operation of the
通常、ドローン100は圃場403の外部にある発着地点406から離陸し、圃場403に薬剤を散布した後に、あるいは、薬剤補充や充電等が必要になった時に発着地点406に帰還する。発着地点406から目的の圃場403に至るまでの飛行経路(侵入経路)は、営農クラウド405等で事前に保存されていてもよいし、使用者402が離陸開始前に入力してもよい。
Normally, the
なお、図7に示す第2実施形態のように、本願発明に係るドローン100の薬剤散布システムは、ドローン100、操作器401、小型携帯端末401a、営農クラウド405が、それぞれ基地局404と接続されている構成であってもよい。
As in the second embodiment shown in FIG. 7, in the drug spraying system of the
また、図8に示す第3実施形態のように、本願発明に係るドローン100の薬剤散布システムは、ドローン100、操作器401、小型携帯端末401aが、それぞれ基地局404と接続されていて、操作器401のみが営農クラウド405と接続されている構成であってもよい。
Further, as in the third embodiment shown in FIG. 8, in the drug spraying system of the
図10に本願発明に係るドローンの実施例の制御機能を表したブロック図を示す。フライトコントローラー501は、ドローン全体の制御を司る構成要素であり、具体的にはCPU、メモリー、関連ソフトウェア等を含む組み込み型コンピュータであってよい。フライトコントローラー501は、操作器401から受信した入力情報、および、後述の各種センサーから得た入力情報に基づき、ESC(Electronic Speed Control)等の制御手段を介して、モーター102-1a、102-1b、102-2a、102-2b、102-3a、102-3b、104-a、104-bの回転数を制御することで、ドローン100の飛行を制御する。モーター102-1a、102-1b、102-2a、102-2b、102-3a、102-3b、104-a、104-bの実際の回転数はフライトコントローラー501にフィードバックされ、正常な回転が行なわれているかを監視できる構成になっている。あるいは、回転翼101に光学センサー等を設けて回転翼101の回転がフライトコントローラー501にフィードバックされる構成でもよい。
FIG. 10 shows a block diagram showing a control function of an embodiment of the drone according to the present invention. The
フライトコントローラー501が使用するソフトウェアは、機能拡張・変更、問題修正等のために記憶媒体等を通じて、または、Wi-Fi通信やUSB等の通信手段を通じて書き換え可能になっている。この場合において、不正なソフトウェアによる書き換えが行なわれないように、暗号化、チェックサム、電子署名、ウィルスチェックソフト等による保護が行われている。また、フライトコントローラー501が制御に使用する計算処理の一部が、操作器401上、または、営農クラウド405上や他の場所に存在する別のコンピュータによって実行されてもよい。フライトコントローラー501は重要性が高いため、その構成要素の一部または全部が二重化されていてもよい。
The software used by the
フライトコントローラー501は、Wi-Fi子機機能503を介して、さらに、基地局404を介して操作器401とやり取りを行ない、必要な指令を操作器401から受信すると共に、必要な情報を操作器401に送信できる。この場合に、通信には暗号化を施し、傍受、成り済まし、機器の乗っ取り等の不正行為を防止できるようにしておいてもよい。基地局404は、Wi-Fiによる通信機能に加えて、RTK-GPS基地局の機能も備えている。RTK基地局の信号とGPS測位衛星からの信号を組み合わせることで、フライトコントローラー501により、ドローン100の絶対位置を数センチメートル程度の精度で測定可能となる。フライトコントローラー501は重要性が高いため、二重化・多重化されていてもよく、また、特定のGPS衛星の障害に対応するため、冗長化されたそれぞれのフライトコントローラー501は別の衛星を使用するよう制御されていてもよい。
The
6軸ジャイロセンサー505はドローン機体の互いに直交する3方向の加速度を測定する手段であり、さらに、加速度の積分により速度を計算する手段である。6軸ジャイロセンサー505は、上述の3方向におけるドローン機体の姿勢角の変化、すなわち角速度を測定する手段である。地磁気センサー506は、地磁気の測定によりドローン機体の方向を測定する手段である。気圧センサー507は、気圧を測定する手段であり、間接的にドローンの高度も測定することもできる。レーザーセンサー508は、レーザー光の反射を利用してドローン機体と地表との距離を測定する手段であり、IR(赤外線)レーザーであってもよい。ソナー509は、超音波等の音波の反射を利用してドローン機体と地表との距離を測定する手段である。これらのセンサー類は、ドローンのコスト目標や性能要件に応じて取捨選択してよい。また、機体の傾きを測定するためのジャイロセンサー(角速度センサー)、風力を測定するための風力センサーなどが追加されていてもよい。また、これらのセンサー類は、二重化または多重化されていてもよい。同一目的複数のセンサーが存在する場合には、フライトコントローラー501はそのうちの一つのみを使用し、それが障害を起こした際には、代替のセンサーに切り替えて使用するようにしてもよい。あるいは、複数のセンサーを同時に使用し、それぞれの測定結果が一致しない場合には障害が発生したと見なすようにしてもよい。
The 6-
流量センサー510は薬剤の流量を測定するための手段であり、薬剤タンク104から薬剤ノズル103に至る経路の複数の場所に設けられている。液切れセンサー511は薬剤の量が所定の量以下になったことを検知するセンサーである。圃場撮影カメラ512は圃場403を撮影し、画像分析のためのデータを取得する手段である。圃場撮影カメラ512は、マルチスペクトルカメラであってもよい。侵入者検知カメラ513はドローン侵入者を検知するためのカメラであり、画像特性とレンズの向きが圃場撮影カメラ512とは異なるため、圃場撮影カメラ512とは別の機器である。スイッチ514はドローン100の使用者402が様々な設定を行なうための手段である。侵入者接触センサー515はドローン100、特に、そのローターやプロペラガード部分が電線、建築物、人体、立木、鳥、または、他のドローン等の侵入者に接触したことを検知するためのセンサーである。なお、侵入者接触センサー515は、6軸ジャイロセンサー505で代用してもよい。カバーセンサー516は、ドローン100の操作パネルや内部保守用のカバーが開放状態であることを検知するセンサーである。薬剤注入口センサー517は薬剤タンク104の注入口が開放状態であることを検知するセンサーである。これらのセンサー類はドローンのコスト目標や性能要件に応じて取捨選択してよく、二重化・多重化してもよい。また、ドローン100外部の基地局404、操作器401、または、その他の場所にセンサーを設けて、読み取った情報をドローンに送信してもよい。たとえば、基地局404に風力センサーを設け、風力・風向に関する情報をWi-Fi通信経由でドローン100に送信するようにしてもよい。
The
フライトコントローラー501はポンプ106に対して制御信号を送信し、薬剤吐出量の調整や薬剤吐出の停止を行なう。ポンプ106の現時点の状況(たとえば、回転数等)は、フライトコントローラー501にフィードバックされる構成となっている。
The
LED107は、ドローンの操作者に対して、ドローンの状態を知らせるための表示手段である。LEDに替えて、または、それに加えて液晶ディスプレイ等の表示手段を使用してもよい。ブザー518は、音声信号によりドローンの状態(特にエラー状態)を知らせるための出力手段である。Wi-Fi子機機能519は操作器401とは別に、たとえば、ソフトウェアの転送などのために外部のコンピューター等と通信するためのオプショナルな構成要素である。Wi-Fi子機機能に替えて、または、それに加えて、赤外線通信、Bluetooth(登録商標)、ZigBee(登録商標)、NFC等の他の無線通信手段、または、USB接続などの有線通信手段を使用してもよい。また、Wi-Fi子機機能に替えて、3G、4G、およびLTE等の移動通信システムにより相互に通信可能であってもよい。スピーカー520は、録音した人声や合成音声等により、ドローンの状態(特にエラー状態)を知らせる出力手段である。天候状態によっては飛行中のドローン100の視覚的表示が見にくいことがあるため、そのような場合には音声による状況伝達が有効である。警告灯521はドローンの状態(特にエラー状態)を知らせるストロボライト等の表示手段である。これらの入出力手段は、ドローンのコスト目標や性能要件に応じて取捨選択してよく、二重化・多重化してもよい。
The
圃場の画像に基づいた作物の生育状況の分析には、赤色光(波長約650nm)と近赤外光(波長約774nm)の反射光による画像を取得してNDVI(Normalized Difference Vegetation Index)を計算することが有効である。NDVIによれば、作物の生育状況の分析、ひいては、作物の収穫量の予測を行うことができる。一般に、NDVIは(IR - R)/(IR + R)という計算式により求められる(ここで、IRは近赤外光の反射率、Rは赤色光の反射率)である。IRとRは圃場の画像を周波数帯域毎に分析することにより得られるが、カメラにより得られる光量はその時点の環境光等に大きく影響されるため、単に光量のデータだけでは正確な分析を行なうことはできない。状況に応じた適切な補正を行なうことが必要である。 For analysis of crop growth based on field images, NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) is calculated by acquiring images of reflected light of red light (wavelength about 650 nm) and near infrared light (wavelength about 774 nm). It is effective to do. According to NDVI, it is possible to analyze the growth of crops and, by extension, predict the yield of crops. Generally, NDVI is calculated by the formula (IR-R) / (IR + R) (where IR is the reflectance of near-infrared light and R is the reflectance of red light). IR and R can be obtained by analyzing the image of the field for each frequency band, but since the amount of light obtained by the camera is greatly affected by the ambient light at that time, accurate analysis is performed using only the light amount data. It is not possible. It is necessary to make appropriate corrections according to the situation.
●ドローンシステムの構成
図10に示すように、ドローンシステム500は、ドローン100および圃場分析装置40を含む。ドローン100および圃場分析装置40は、例えば互いにネットワークNWを介して接続されて構成されている。なお、ネットワークNWは、すべて無線であってもよいし、一部又は全部が有線であってもよい。また、具体的な接続関係は同図に限られるものではなく、各構成が直接又は間接的に接続されていればよい。圃場分析装置40は、営農クラウド405上や他の外部サーバ上に分散されて存在してもよいし、ドローン100や操作器401が搭載するコンピューターに存在してもよい。複数の場所にあるコンピューターが協調連携して処理を実行してもよい。
● Configuration of drone system As shown in Fig. 10, the
また、ドローンシステム500は、圃場403の地表付近の気象情報、すなわち地表気象情報を測定可能な測定器50をさらに備えていてもよい。地表気象情報は、例えば圃場403の地表付近の日射量、気温、湿度等である。測定器50は、圃場403内又はその周辺に、ドローン100とは独立して配置されていてもよい。また、測定器50は、ドローン100に搭載されていてもよい。測定器50は、地表気象情報の一部又は全部を計測可能な装置であり、複数の装置により構成されていてもよい。測定器50は、測定結果を圃場分析装置40に送信することができる。
Further, the
●ドローン
ドローン100は、圃場分析に関する機能部として、飛行制御部21および光線送受信部22を有する。
●
飛行制御部21は、ドローン100の推進器の動作を調整することによりドローン100に生じる発揮推力を制御する機能部であり、例えばフライトコントローラー501により実現される。ドローン100の推進器とは、例えば回転翼101およびモーター102である。飛行制御部21は、それぞれのモーター102の回転数を調整することで回転翼101がそれぞれ生じる推力を制御する。飛行制御部21は、各モーター102の回転数を独立して制御可能であり、1又は複数のモーター102の回転数を他のモーター102の回転数と異ならせることによって、ドローン100を傾斜させ、速度および加速度を発揮させる。
The flight control unit 21 is a functional unit that controls the thrust generated in the
光線送受信部22は、圃場403に対して光線を送受信することで、作物の生育状況の分析に用いるデータを取得する機能部である。光線送受信部22は、例えば互いに波長の異なる複数の光線を送受信することが可能である。当該複数の光線は、例えば赤色光(波長約650nm)と近赤外光(波長約774nm)である。光線送受信部22は、ビームスプリッタを有し、光源から所定の周波数範囲の光線のみを圃場に照射する。また、光線送受信部22は、受光する光線に対してハード的又はソフト的に周波数フィルタを掛けることで、当該所定の周波数範囲の光線の光量、より具体的には例えばパワースペクトル密度を取得することができる。光線送受信部22が受信する光線は、光線送受信部22から送信される光線が主に作物から反射される反射光を含む。ドローン100は、飛行制御部21により圃場403を飛行しながら、光線送受信部22により圃場403に光線を照射し、圃場403から反射される反射光を受信することで、圃場403の圃場データを取得する。
The light ray transmitting / receiving unit 22 is a functional unit that acquires data used for analyzing the growth state of crops by transmitting / receiving light rays to / from the
●圃場分析装置
圃場分析装置40は、圃場データ取得部41、気象情報取得部42、補正部43および分析部44を有する。
● Field analysis device The field analysis device 40 has a field data acquisition unit 41, a weather information acquisition unit 42, a correction unit 43, and an analysis unit 44.
圃場データ取得部41は、光線送受信部22により取得される圃場データを取得する機能部である。圃場データ取得部41は、特定の波長を有する光線の反射光に関する情報を取得する。この光線は、例えば赤色光の帯域および近赤外光の帯域の波長を有する。反射光に関する情報は、例えば光量である。反射光に関する情報は、さらに波長の情報を含んでいてもよい。 The field data acquisition unit 41 is a functional unit that acquires field data acquired by the light ray transmission / reception unit 22. The field data acquisition unit 41 acquires information on the reflected light of a light ray having a specific wavelength. This ray has wavelengths, for example, a red light band and a near infrared light band. The information about the reflected light is, for example, the amount of light. The information regarding the reflected light may further include wavelength information.
気象情報取得部42は、気象情報を取得する機能部である。気象情報は、大気の状態および大気における現象の様子に関する情報であり、特に、圃場データに誤差を与える要因となる因子である。気象情報は、例えば、圃場403の日射量、気温、大気層の水分含有量、湿度、および二酸化炭素濃度の少なくともいずれかを含む。天候により左右される太陽光の特性により、作物による反射光および透過光も影響を受けるからである。より具体的には、太陽から圃場403に到達する赤色光および近赤外光の光量を推定することで、光線送受信部22が受信する光に含まれる太陽光の寄与を排除し、圃場403からの反射光の光量を正確に求めることができる。
The weather information acquisition unit 42 is a functional unit that acquires weather information. Meteorological information is information on the state of the atmosphere and the state of phenomena in the atmosphere, and is a factor that causes an error in field data in particular. The meteorological information includes, for example, at least one of the amount of solar radiation, the temperature, the water content of the atmospheric layer, the humidity, and the concentration of carbon dioxide in the
気象情報取得部42は、気象衛星530からの情報を取得してもよく、又は気象衛星530に基づく情報から推定してもよい。気象衛星530は、例えばひまわりである。大気層の水分含有量は、気象衛星530から取得される雲の特性および厚さに基づいて推定される。すなわち、雲が厚く、また密度が濃いほど、太陽から圃場403までに存在する水分量が多いことが推定される。大気層の水分は、太陽からの赤色光および近赤外光を吸収するため、大気層の水分含有量を求めることで、太陽からの赤色光および近赤外光の光量をより正確に推定することができる。なお、大気層の水分は、気体状態であるか液体状態であるかによって吸収するスペクトルが異なるため、大気層の水分の状態をさらに推定するとよい。また、直接光と天空光(大気中の水蒸気や塵などによって拡散されるか、雲から反射されて地面に到達する光)の割合を測定してもよい。また、日射量は、太陽の高度の情報に基づいて推定されてもよい。
The meteorological information acquisition unit 42 may acquire information from the
気象情報取得部42は、気象庁等の各種機関、特に公的機関により加工された情報(公示情報)を気象情報として取得してもよい。 The meteorological information acquisition unit 42 may acquire information (public information) processed by various organizations such as the Japan Meteorological Agency, particularly a public institution, as meteorological information.
気象情報取得部42は、測定器50により測定される地表気象情報を取得してもよい。 The meteorological information acquisition unit 42 may acquire surface meteorological information measured by the measuring instrument 50.
気象情報取得部42は、ドローン100が有する各種センサの取得情報に基づいて、気象情報を推定してもよい。例えば、ドローン100に備えた光センサー又はカメラの測定結果から、太陽光の特性を推定してもよい。
The weather information acquisition unit 42 may estimate the weather information based on the acquisition information of various sensors possessed by the
気象情報取得部42は、時刻から算出できる太陽高度と総光量の比率から直接光の割合を推定してもよい。たとえば、太陽の高度が高いのに総光量が少ない場合には、雲が厚く、直接光の割合が低いことを意味する。 The meteorological information acquisition unit 42 may estimate the ratio of direct light from the ratio of the solar altitude and the total amount of light that can be calculated from the time. For example, if the sun is high but the total amount of light is low, it means that the clouds are thick and the proportion of direct light is low.
補正部43は、気象情報取得部42により取得される気象情報に基づいて、圃場データを補正する機能部である。補正部43は、例えば、大気層の水分含有量に基づいて、太陽から圃場403に到達する赤色光および近赤外光の光量を推定し、当該太陽からの光の寄与分を、光線送受信部22により受信される光量から減じる。補正部43は、気象情報取得部42により取得される気象情報に加えて、地表気象情報その他、気象情報取得部42により取得される各種の気象情報に基づいて、圃場データを補正してもよい。この構成によれば、光線送受信部22が受信する光に含まれる太陽光の寄与を排除し、圃場403からの反射光の光量を正確に求めることができる。なお、補正部43は、分析において用いられる補正パラメータを算出してもよい。補正部43は、推定される光量により無段階に補正パラメータを算出してもよいし、所定範囲の光量ごとに補正パラメータが対応付けられてなるテーブルをあらかじめ保持していて、光量に対応する補正パラメータを選択してもよい。テーブルを用いて補正パラメータを選択する構成によれば、補正のステップにおける計算負荷量を軽減することができる。
The correction unit 43 is a functional unit that corrects the field data based on the weather information acquired by the weather information acquisition unit 42. For example, the correction unit 43 estimates the amount of red light and near-infrared light that reach the
分析部44は、補正部43により補正された圃場データを分析する機能部である。例えば、分析部44は、上述した(IR - R)/(IR + R)という計算式によりNDVIを求め、圃場403の作物の生育状況を分析する。また、分析部44は、収穫される作物の収量および品質の少なくともいずれかを推定してもよい。分析部44は、補正部43により得られる補正パラメータを用いて、NDVIの計算式を(α*IR - β*R)/(α*IR + β*R)とし、αとβに所定の数値を代入することで補正および分析を行ってもよい。
The analysis unit 44 is a functional unit that analyzes the field data corrected by the correction unit 43. For example, the analysis unit 44 obtains the NDVI by the above-mentioned calculation formula (IR-R) / (IR + R), and analyzes the growth state of the crop in the
●フローチャート
図11に本願発明に係る圃場分析の概要フローチャートを示す。圃場分析プログラムはドローン100の圃場撮影カメラ512で撮影された作物の画像を入力として得る(S601)。画像入力は撮影済の圃場全体の画像データをまとめて行なってもよい(この場合には、画像を動画データとして記録し、太陽光に関する情報を動画と同じタイムコードで記録しておくことが好ましい)が、現在撮影中の画像の一部をストリーミング方式(準リアルタイム方式)で入力してもよい。
● Flowchart Fig. 11 shows an outline flowchart of the field analysis according to the present invention. The field analysis program takes an image of the crop taken by the
次いで、気象情報を取得する(S602)。気象情報は、気象衛星530からの情報、気象庁等の各種機関からの情報、測定器50からの情報、ドローン100からの情報、および時刻情報等を含み、順不同に取得してよい。また、合わせて、取得した情報に基づいて別の指標を推定してもよい。
Then, the weather information is acquired (S602). The meteorological information includes information from the
次いで、分析対象の圃場データの補正を行う(S603)。典型的には、波長帯域を分割した区間(特に、赤色光と近赤外線光)ごとに所定の係数を乗ずること等により補正を行ってよい。たとえば、NDVIの計算式を(α*IR - β*R)/(α*IR + β*R)とし、αとβに所定の数値を代入することで補正を行ってよい。αとβに代入する具体的数値は、事前の実験により様々な太陽光の状態に適する補正数値を求めておき、後述の方法で求めた撮影時の太陽光の状態に合わせて適切なものを選択することが望ましい。他の補正方法を使用してもよい。 Next, the field data to be analyzed is corrected (S603). Typically, correction may be performed by multiplying a predetermined coefficient for each section (particularly, red light and near-infrared light) in which the wavelength band is divided. For example, the calculation formula of NDVI may be (α * IR-β * R) / (α * IR + β * R), and correction may be performed by substituting predetermined numerical values for α and β. As for the specific values to be substituted for α and β, the correction values suitable for various sunlight conditions are obtained by prior experiments, and the appropriate values are selected according to the sunlight conditions at the time of shooting obtained by the method described later. It is desirable to select. Other correction methods may be used.
最後に、補正後の分析対象の圃場データに対して分析処理を行なう(上記のNDVIの計算に加えて前処理や後処理を行なってよい)(S604)。分析処理結果の情報はいったん保存して事後の分析に供してもよいが、ドローン100が飛行中にリアルタイムで参照できるようにしてもよい。
Finally, an analysis process is performed on the corrected field data to be analyzed (pretreatment and posttreatment may be performed in addition to the above calculation of NDVI) (S604). The information of the analysis processing result may be temporarily saved and used for the subsequent analysis, but the
上記処理は営農クラウド405上や他の外部サーバ上で行なってもよいが、ドローン100や操作器が搭載するコンピューターにより実行してもよい。複数の場所にあるコンピューターが協調連携して処理を行なってもよい。分析処理は事後的に行なってもよいが、ドローン100の飛行中にリアルタイムで行なってもよい。リアルタイムで分析を行なうことにより、作物の生育状況に応じて薬剤散布を動的に調整できるという利点が生じる。
The above processing may be performed on the
●ドローン(2)
図12乃至図18には、本発明に係る別の実施形態のドローンの概略図を示した。
● Drone (2)
12 to 18 show schematic views of a drone according to another embodiment of the present invention.
なお、本説明においては、生育監視用ドローンを例に説明したが、本発明の技術的思想はこれに限られるものではなく、陸上走行する機械にも適用可能である。また、自動運転機械に限られず、手動運転機械であってもよい。また、移動体でなくてもよい。 In this description, a drone for growth monitoring has been described as an example, but the technical idea of the present invention is not limited to this, and can be applied to a machine traveling on land. Further, the machine is not limited to the automatic driving machine, and may be a manual driving machine. Also, it does not have to be a moving body.
(本願発明による技術的に顕著な効果)
本発明にかかるド圃場分析方法においては、作物の生育分析を高精度に行うことができる。
(Technically significant effect of the present invention)
In the field analysis method according to the present invention, crop growth analysis can be performed with high accuracy.
Claims (15)
気象情報を取得する気象情報取得ステップと、
前記気象情報に基づいて前記圃場データを補正する補正ステップと、
前記補正された圃場データを分析する分析ステップと、
を含み、
前記気象情報取得ステップにおいて、大気層の水分含有量を求めることにより、太陽からの赤色光および近赤外光の光量を推定し、
前記気象情報取得ステップにおいて、前記大気層の水分の状態が気体状態であるか液体状態であるかを推定する、
圃場分析方法。 The field data acquisition step to acquire the field data of the field by drone,
The weather information acquisition step to acquire the weather information and
A correction step for correcting the field data based on the meteorological information,
An analysis step for analyzing the corrected field data,
Including
In the meteorological information acquisition step, the amount of red light and near-infrared light from the sun is estimated by obtaining the water content of the atmospheric layer.
In the meteorological information acquisition step, it is estimated whether the state of moisture in the atmospheric layer is in a gaseous state or a liquid state.
Field analysis method.
気象情報を取得する気象情報取得ステップと、
前記気象情報に基づいて前記圃場データを補正する補正ステップと、
前記補正された圃場データを分析する分析ステップと、
を含み、
前記気象情報取得ステップにおいて、大気層の水分含有量を求めることにより、太陽からの赤色光および近赤外光の光量を推定し、
前記気象情報取得ステップにおいて、直接光と天空光の割合を測定する、
圃場分析方法。 The field data acquisition step to acquire the field data of the field by drone,
The weather information acquisition step to acquire the weather information and
A correction step for correcting the field data based on the meteorological information,
An analysis step for analyzing the corrected field data,
Including
In the meteorological information acquisition step, the amount of red light and near-infrared light from the sun is estimated by obtaining the water content of the atmospheric layer.
In the meteorological information acquisition step, the ratio of direct light to sky light is measured .
Field analysis method.
請求項2記載の圃場分析方法。 In the meteorological information acquisition step, the ratio of the direct light is estimated from the ratio of the solar altitude and the total light amount calculated from the time.
The field analysis method according to claim 2 .
気象情報を取得する気象情報取得ステップと、
前記気象情報に基づいて前記圃場データを補正する補正ステップと、
前記補正された圃場データを分析する分析ステップと、
を含み、
前記気象情報取得ステップにおいて、大気層の水分含有量を求めることにより、太陽からの赤色光および近赤外光の光量を推定し、
前記補正ステップにおいて、前記大気層の水分含有量に基づいて、太陽から前記圃場に到達する前記赤色光および前記近赤外光の光量を推定し、前記太陽からの光の寄与分を、前記圃場に対して光線を送受信する光線送受信ステップにより受信される光量から減じることで補正をする、
圃場分析方法。 The field data acquisition step to acquire the field data of the field by drone,
The weather information acquisition step to acquire the weather information and
A correction step for correcting the field data based on the meteorological information,
An analysis step for analyzing the corrected field data,
Including
In the meteorological information acquisition step, the amount of red light and near-infrared light from the sun is estimated by obtaining the water content of the atmospheric layer.
In the correction step, the amount of red light and the near-infrared light reaching the field from the sun is estimated based on the water content of the atmospheric layer, and the contribution of the light from the sun is calculated as described above. The correction is made by subtracting from the amount of light received by the light transmission / reception step of transmitting / receiving light rays to / from the field .
Field analysis method.
気象情報を取得する気象情報取得ステップと、
前記気象情報に基づいて前記圃場データを補正する補正ステップと、
前記補正された圃場データを分析する分析ステップと、
を含み、
前記気象情報取得ステップにおいて、大気層の水分含有量を求めることにより、太陽からの赤色光および近赤外光の光量を推定し、
前記補正ステップにおいて、あらかじめ保持されている所定範囲の光量ごとに補正パラメータが対応付けられてなるテーブルから、光量に対応する補正パラメータを選択して補正をする、
圃場分析方法。 The field data acquisition step to acquire the field data of the field by drone,
The weather information acquisition step to acquire the weather information and
A correction step for correcting the field data based on the meteorological information,
An analysis step for analyzing the corrected field data,
Including
In the meteorological information acquisition step, the amount of red light and near-infrared light from the sun is estimated by obtaining the water content of the atmospheric layer.
In the correction step, the correction parameter corresponding to the light amount is selected from the table in which the correction parameter is associated with each light amount in a predetermined range held in advance, and the correction is performed .
Field analysis method.
気象情報を取得する気象情報取得命令と、
前記気象情報に基づいて前記圃場データを補正する補正命令と、
前記補正された圃場データを分析する分析命令と、
をコンピュータに実行させ、
前記気象情報取得命令において、大気層の水分含有量を求めることにより、太陽からの赤色光および近赤外光の光量を推定させ、
前記気象情報取得命令において、前記大気層の水分の状態が気体状態であるか液体状態であるかを推定する、
圃場分析プログラム。 A field data acquisition command to acquire field data of a field by drone,
A weather information acquisition order to acquire weather information and
A correction command that corrects the field data based on the weather information, and
An analysis command to analyze the corrected field data and
Let the computer run
In the meteorological information acquisition command, the amount of red light and near-infrared light from the sun is estimated by obtaining the water content of the atmospheric layer .
In the meteorological information acquisition command, it is estimated whether the state of moisture in the atmospheric layer is in a gaseous state or a liquid state.
Field analysis program.
気象情報を取得する気象情報取得命令と、A weather information acquisition order to acquire weather information and
前記気象情報に基づいて前記圃場データを補正する補正命令と、A correction command that corrects the field data based on the weather information, and
前記補正された圃場データを分析する分析命令と、An analysis command to analyze the corrected field data and
をコンピュータに実行させ、Let the computer run
前記気象情報取得命令において、大気層の水分含有量を求めることにより、太陽からの赤色光および近赤外光の光量を推定させ、In the meteorological information acquisition command, the amount of red light and near-infrared light from the sun is estimated by obtaining the water content of the atmospheric layer.
前記気象情報取得命令において、直接光と天空光の割合を測定する、In the meteorological information acquisition command, the ratio of direct light to sky light is measured.
圃場分析プログラム。Field analysis program.
請求項7記載の圃場分析プログラム。The field analysis program according to claim 7.
気象情報を取得する気象情報取得命令と、A weather information acquisition order to acquire weather information and
前記気象情報に基づいて前記圃場データを補正する補正命令と、A correction command that corrects the field data based on the weather information, and
前記補正された圃場データを分析する分析命令と、An analysis command to analyze the corrected field data and
をコンピュータに実行させ、Let the computer run
前記気象情報取得命令において、大気層の水分含有量を求めることにより、太陽からの赤色光および近赤外光の光量を推定させ、In the meteorological information acquisition command, the amount of red light and near-infrared light from the sun is estimated by obtaining the water content of the atmospheric layer.
前記補正命令において、前記大気層の水分含有量に基づいて、太陽から前記圃場に到達する前記赤色光および前記近赤外光の光量を推定し、前記太陽からの光の寄与分を、前記圃場に対して光線を送受信する光線送受信命令により受信される光量から減じることで補正をする、In the correction command, the amount of red light and the near-infrared light reaching the field from the sun is estimated based on the water content of the atmospheric layer, and the contribution of the light from the sun is calculated in the field. Is corrected by subtracting from the amount of light received by the light transmission / reception command for transmitting / receiving light rays.
圃場分析プログラム。Field analysis program.
気象情報を取得する気象情報取得命令と、A weather information acquisition order to acquire weather information and
前記気象情報に基づいて前記圃場データを補正する補正命令と、A correction command that corrects the field data based on the weather information, and
前記補正された圃場データを分析する分析命令と、An analysis command to analyze the corrected field data and
をコンピュータに実行させ、Let the computer run
前記気象情報取得命令において、大気層の水分含有量を求めることにより、太陽からの赤色光および近赤外光の光量を推定させ、In the meteorological information acquisition command, the amount of red light and near-infrared light from the sun is estimated by obtaining the water content of the atmospheric layer.
前記補正命令において、あらかじめ保持されている所定範囲の光量ごとに補正パラメータが対応付けられてなるテーブルから、光量に対応する補正パラメータを選択して補正をする、In the correction command, the correction parameter corresponding to the light amount is selected from the table in which the correction parameter is associated with each light amount in a predetermined range held in advance, and the correction is performed.
圃場分析プログラム。Field analysis program.
気象情報を取得する気象情報取得部と、
前記気象情報に基づいて前記圃場データを補正する補正部と、
前記補正された圃場データを分析する分析部と、
を備え、
前記気象情報取得部は、大気層の水分含有量を求めることにより、太陽からの赤色光および近赤外光の光量を推定し、
前記気象情報取得部は、前記大気層の水分の状態が気体状態であるか液体状態であるかを推定する、
ドローン。 The field data acquisition unit that acquires the field data of the field,
The meteorological information acquisition department that acquires meteorological information,
A correction unit that corrects the field data based on the weather information,
An analysis unit that analyzes the corrected field data,
Equipped with
The meteorological information acquisition unit estimates the amount of red light and near-infrared light from the sun by obtaining the water content of the atmospheric layer.
The meteorological information acquisition unit estimates whether the state of moisture in the atmospheric layer is in a gaseous state or a liquid state.
Drone.
気象情報を取得する気象情報取得部と、The meteorological information acquisition department that acquires meteorological information,
前記気象情報に基づいて前記圃場データを補正する補正部と、A correction unit that corrects the field data based on the weather information,
前記補正された圃場データを分析する分析部と、An analysis unit that analyzes the corrected field data,
を備え、Equipped with
前記気象情報取得部は、大気層の水分含有量を求めることにより、太陽からの赤色光および近赤外光の光量を推定し、The meteorological information acquisition unit estimates the amount of red light and near-infrared light from the sun by obtaining the water content of the atmospheric layer.
前記気象情報取得部は、直接光と天空光の割合を測定する、The meteorological information acquisition unit measures the ratio of direct light to sky light.
ドローン。Drone.
請求項12記載のドローン。The drone according to claim 12.
気象情報を取得する気象情報取得部と、The meteorological information acquisition department that acquires meteorological information,
前記気象情報に基づいて前記圃場データを補正する補正部と、A correction unit that corrects the field data based on the weather information,
前記補正された圃場データを分析する分析部と、An analysis unit that analyzes the corrected field data,
を備え、Equipped with
前記気象情報取得部は、大気層の水分含有量を求めることにより、太陽からの赤色光および近赤外光の光量を推定し、The meteorological information acquisition unit estimates the amount of red light and near-infrared light from the sun by obtaining the water content of the atmospheric layer.
前記補正部において、前記大気層の水分含有量に基づいて、太陽から前記圃場に到達する前記赤色光および前記近赤外光の光量を推定し、前記太陽からの光の寄与分を、前記圃場に対して光線を送受信する光線送受信部により受信される光量から減じることで補正をする、The correction unit estimates the amount of red light and the near-infrared light that reach the field from the sun based on the water content of the atmospheric layer, and determines the contribution of the light from the sun to the field. Is corrected by subtracting from the amount of light received by the light transmitting / receiving unit that transmits / receives light.
ドローン。Drone.
気象情報を取得する気象情報取得部と、The meteorological information acquisition department that acquires meteorological information,
前記気象情報に基づいて前記圃場データを補正する補正部と、A correction unit that corrects the field data based on the weather information,
前記補正された圃場データを分析する分析部と、An analysis unit that analyzes the corrected field data,
を備え、Equipped with
前記気象情報取得部は、大気層の水分含有量を求めることにより、太陽からの赤色光および近赤外光の光量を推定し、The meteorological information acquisition unit estimates the amount of red light and near-infrared light from the sun by obtaining the water content of the atmospheric layer.
前記補正部は、あらかじめ保持されている所定範囲の光量ごとに補正パラメータが対応付けられてなるテーブルから、光量に対応する補正パラメータを選択して補正をする、The correction unit selects and corrects correction parameters corresponding to the light amount from a table in which correction parameters are associated with each light amount in a predetermined range held in advance.
ドローン。Drone.
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