モニタリング手法

トラクターナビ(β版)

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スマート農業の普及が進むにつれ、IT企業や農機具メーカから農業版カーナビが整備されつつあります。

以下のような農業版カーナビが登場しています。

 

AgriBus-NAVI(農業情報設計社)、ガイダンスシステム(トプコン)、

GPSガイダンスモニター(クボタ)、ロボットトラクタ(ヤンマー)、ロボットトラクタ(井関農機)

 

これらはトラクターなどの自動運転のためのアシストとしても使われています。私はトラクターの運転が好きなので、自動運転にはまだ興味が湧きませんが・・・ナビには関心があります。

しかし、これら販売されているナビに表示される地図がどれもパッとしません。(ビジネスとしていろんな地域・環境に対応するためには仕方がないかもしれませんが・・・)

 

そこで、今回もDIYで自分仕様のトラクターナビを構築してみました。今回の開発のカギはナビに表示する「地図」です。

自動車のカーナビでは表示される地図の選択肢はありません。しかし、農業ではその時々で表示したい地図は違ってきます。つまり、自分で用意した(見たい)地図を背景としてナビに表示することが重要です。具体的には、トラクターを運転する前にドローンで空撮したオルソ画像やDSMから解析した圃場の凹凸マップを背景地図にすることです。

 

【トラクターナビの構成】

表示部分は8インチのWindowsタブレットを採用しました。トラクター内の空間などを考慮すると、8インチぐらいがちょうどいい大きさになります。使用するソフトはQGISです。QGISはモニタリング解析にも使用していましたが、ナビとしても使えます。QGISはWindows以外のOSにも対応しているので、Windowsタブレットでなくても構いません。

ディスプレイ:Windowsタブレット、ナビソフト:QGIS

赤線:トラクターが移動した軌跡、〇十字:現在位置、背景にはドローンの空撮画像および地理院地図を表示

 

次に、アンテナの設置です。GNSSの単独測位では水平方向に数mの誤差が含まれるため、目印の少ない圃場内では使い勝手がよくありません。そのため、誤差数cmのRTK-GNSSで運用できるようにします。RTK-GNSS機器については、こちらを参照してください。

屋上に設置した基準局を「善意の基準局」として、衛星からの受信データをネット配信します(詳細は後日紹介予定)。

基準局(屋上に設置したアンテナ)

一方、移動局となるトラクターには遮蔽のない屋根上にアンテナを取り付け、ケーブルと基板セットをトラクター内に収納します。ケーブルをUSBでWindowsタブレットに接続し、「RTKLIB」でリアルタイムに位置情報を解析していきます。移動局はシリアル接続、基準局はスマフォのテザリングでネットからトラクター内で受信します。それらを解析した結果はシリアルポートで出力します。この時に役に立つのが仮想シリアル(COM) ポートドライバ「com0com」です。いろいろ制限がありますが、RTKLIBの結果をQGISでリアルタイムで受け取ることができます。

トラクターにGNSSアンテナを設置(取り外し可能)

 

アンテナのケーブルおよび基板を袋に収納。タブレット画面はRTKLIBで位置情報を解析している様子。

 

受け取った位置情報はそのままQGISの地図上にプロットされます。あとは自分が見たい背景地図を選択すればトラクターナビの完成です。事前に圃場内のコース取りをデータ化すれば、トラクターをコース通り運転できているのかリアルタイムで確認できるようになります。また、この装置のメリットは、アンテナの取り外しができるので、トラクター以外のプラットフォームにも搭載可能です。

 

今回は試運転ということで、トラクターで集落を1周した時のタブレット上の画面を動画にしてみました。背景地図には夏にドローンで空撮したオルソ画像を使用しています。また、トラクターのフロントガラスにGoProを設置して、その時の走行の様子を合成しました。


トラクターナビβ版(試運転)

 


簡易NDVIカメラ

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コロナ禍の影響で社会経済が暗くなってきてモニタリングどころではないかもしれませんが・・・少しでも役立てられるような情報を紹介していきます。

今回は自作できる簡易NDVI(近赤外)カメラです。
3年前に作ったカメラですが、シーズンを通したモニタリングではいろいろ課題事項が多いため、現在はお蔵入りしています。しかし、生育状況の相対的な分布傾向を見るのには問題はありません。

生育状況を把握する指標としてNDVIがよく用いられています。現在では、P4 Multispectral(P4M)やRedEdge、Sequoiaなどのカメラが市販されています。これらカメラの特徴は複眼カメラということです。1回のシャッターで可視光(RGBバンド別)、レッドエッジ、近赤外を同時に取得できます。

 

私がドローン水稲モニタリングを始めた年はGopro3を2台用意して、可視光と近赤外を同時に撮影してNDVIを取得していました。ある意味複眼レンズですが・・・。ただ、別々のカメラで撮影した被写体の位置合わせは、photoshopを使って手作業で調整していたのでモチベーションが高い時は苦にならないのですが・・・ルーチンになってしまうと作業自体が苦痛でした。この経験から手作業部分を減らし、モニタリングを効率的にしなければならないということを学びました。

話が脱線してしまいましたが、市販されている近赤外カメラは現在でも高価なカメラ(数十〜百万円)です。そういった背景もあり、簡易NDVI(近赤外)カメラを自作してみました。

 

用意する機材は、10年ぐらい前に流行した3Dレンズ対応カメラと3Dレンズです。これを改造していきます。

機材

3Dレンズ対応カメラ LUMIX(Panasonic:DMC-GM1)中古2万円で購入
3Dレンズ LUMIX G 12.5mm / F12(Panasonic)新品1万円で購入
レンズガード ハクバ :SMC-PRO(1500円) 焦点距離の調整用
ガラスカッタ レンズをカットするため(1200円)
IRフィルタ 富士フイルム(1500円)

 

3Dレンズで撮影すると視差のある左眼用と右眼用画像が出力されます。これを赤青メガネで見ると立体的に感じることができます。

アナグリフの原理(引用先

 

簡易NDVI(近赤外)カメラに改造するためには、片方を可視光で撮影し、もう一方を近赤外で撮影できればOKです。今回使用したLUMIXのカメラ本体には近赤外を遮断するローパスフィルタが取り付けられています。まずは感電しないように慎重にネジを外し、本体を分解していきます。ローパスフィルタを取り外せたら、もとの姿に戻します。以前紹介したS110の改造ではIR 78フィルタをカメラ本体のイメージセンサの前に取り付けましたが、今回は違うので注意してください。

DMC-GM1+LUMIX G 12.5mm / F12(Panasonic)

 

次に、3Dレンズ側の改造です。ローパスフィルタを取り外した状態では可視光から近赤外までの幅広い波長を撮影することになってしまいます(赤みの強い画像)。そこで取り外したローパスフィルタをレンズの片方に取り付けます。そうすることで通常の可視光の画像が撮影できます。もう一方にはIRフィルタを付ければ近赤外の画像を取得できます。

(左:近赤外画像・右:ローパスフィルタを取り外した状態の可視光画像)

ガラス板で焦点距離を調整していない画像

 

フィルタだけではピントが合わないので、焦点距離を調整するためのガラス板(ガラスカッターで適度の大きさにカット)を挟んでグルーガンで固定します。

ローパスフィルタを取り除いたカメラ本体とそのローパスフィルタとIRフィルタを取り付けた3Dレンズ

 

3Dモードで撮影するとmpoという拡張子で記録されます。あまり聞き慣れない拡張子ですが、フリーソフトの「ステレオフォトメーカー」を使うことで可視光と近赤外の別々のjpgファイルに変換できます。

(左:近赤外画像・右:可視光画像)

上空から撮影した出穂期における水稲画像(2017年7月30日撮影)

 

複眼カメラであるため、右と左の画像は若干位置はズレてしまいますが、SfM-MVS処理で位置ズレ問題は解決できます。位置が合った可視光および近赤外のオルソ画像からバンド間演算でNDVIを求めます。

(左:近赤外画像・右:可視光画像)

出穂期におけるオルソ画像(2017年7月30日撮影)

  

出穂期におけるNDVI

 

一見難しそうな複眼カメラでも市販されている機材を使って改造すれば、1度に可視光と近赤外が撮影できる簡易NDVI(近赤外)カメラを自作できます。ただし、カメラを分解するとメーカー保証が受けられなくなるので注意してください。改造は自己責任です。

 


格安RTK‐GNSS機器の製作 ‐その3‐

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前回までの紹介でM8T基板の改造も終わり、今回はアンテナまわりの準備と外に出て位置計測を行います。格安RTK‐GNSS機器の製作の紹介は今回で最後になります。

 

今回使う機材

ステンレス鍋蓋 百均で購入。
一脚・三脚 アンテナを固定するために使用。
モバイルバッテリー
基板の電源。ケースに収まる大きさでOK。

 

4)グランドプレーンの作成
宇宙から到達する人工衛星の電波は強くありません。また、この電波は反射する特性があります。そのため、地面からの電波反射は位置計測の際にノイズとなってしまいます。ノイズを取り除くには、地面からの電波を遮断しなければなりません。そのため、アンテナの下に金属板を用意してノイズを取り除きます。ここでは、百均のステンレス鍋蓋で代用します。ステンレスは硬いので、穴を広げるにも一苦労です。

百均で売っているステンレス鍋蓋

 

5)一脚・三脚
改造した基板・アンテナは、一脚・三脚で固定します。固定局は計測中は動かしてはいけないので、足場が安定している地面かつ上空が開けている場所に設置します。一方、移動局は持ち運んで計測するため、一脚にします。なお、アンテナは防塵・防水加工されているのため雨でも大丈夫ですが、基板は一応ケースで覆っていますが・・・防水されていません。そのため、基板のケースをさらにキッチン用品のケースで覆って、多少の雨でも計測できるようにしました。
基板・アンテナより一脚・三脚の方が価格が高くなったのはちょっと複雑な感じです・・・。

連続計測中の移動局

 

6)位置計測
ようやく準備は終了です。モバイルバッテリーを取り付けて、屋外で計測してみましょう。

私は自宅裏に固定局・移動局をそれぞれ数時間設置してみました。計測が終われば、データ解析になります。microSDに保存されたテキストファイルを用いて解析します。解析に使うソフトは「RTKLIB」(この分野では非常に有名なオープンソフト)です。私もその恩恵にあずかります。

RTKLIBの操作方法は多くの人が詳しく情報を提供しているので、このサイトでは省略します。農研機構では、小型GNSS受信機を用いた高精度測位マニュアル(ドローン用対空標識編) を公開しています。今回紹介している格安RTK-GNSS測量についてまとめられているので、大変参考になるマニュアルです。

日本では、国土地理院が全国に約1300ヶ所の電子基準点(24時間連続にGNSSによる観測を行っている地点)を設置し、観測データを公開しています(データのダウンロードにはユーザ登録が必要:登録無料)。この電子基準点を用いてRTK-GNSS測量することも可能です。

自宅裏に設置した固定局と電子基準点を用いて、解析してみたら誤差1cm以内に収まる精度で位置計測することができました。

 

この技術を使えば、いろんな場所でcm単位の高精度な位置計測をすることが可能です。数年前では個人でRTK-GNSS測量というのは考えられませんでしたが・・・農業分野においても画期的な技術になりそうです。すばらしいっ!!

 


格安RTK‐GNSS機器の製作 ‐その2‐

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前回は、M8T基板とアンテナを接続して人工衛星の信号を受信するところまでの話でした。今回は、信号データを電子媒体(SDカード)に記録する方法を紹介します。

2016年から試験的に導入したRTK-GNSSですが、当初は受信情報の記録方法がわからず、WindowsのノートPCやWindowsタブレットをロガーとして記録する方法を採用してきました。この方法でも問題ないのですが、運用上の欠点としてノートPC・タブレットを屋外に放置する心配や電源が3時間程度で切れてしまう、またケーブルの接触不良で記録がストップしてしまうなどといったものでした。

格安RTK-GNSS導入当初のシステム

 

そこで、前述の問題を解決するために受信情報をSDカードに書き込む方法に改造を行います。電源供給はスマフォなどで使うモバイルバッテリに変更することで1回の充電で1日以上の計測が可能となります。

 

今回使う機材

OpenLog スイッチサイエンス(1900円)。オープンソースの小型ロガーでmicroSDに記録。電源ONにすると同時に書込みを開始。
0Ω抵抗 秋月電子通商(100円:200個入)。
ケーブル
M8T基板とOpenlogの接続。
ケース
基板が入れば何でもいい。

 

基板改造
1)M8T基板のダイオードを0Ω抵抗に取り替え

交換する理由はよくわかっていませんが・・・詳しくはこちら(濱くんOSQZSS)を参照してください。

1mmぐらいの大きさのトランジスタを取り外して、0Ω抵抗を半田付けするのはかなり大変です・・・。目が本当に疲れます・・・。

取り外しには、先の尖ったピンセットがあると作業しやすい

 

2)M8TとOpenlogの結線
下の写真のように結線します。電源を入れるとOpenlogのLEDが青色に点滅します。これで衛星からの受信情報はmicroSDカードに書き込まれていきます。

BaseとRoverの2台を作成

 

3)ケース

基板剥き出しのままだと静電気や断線などの心配や見た目も格好悪いのでケースを作成しました。3Dプリンタで作るのに憧れますが、プリンタを持っていないので手元にあるもので作成します。

100均でケースを作るか・・・いろいろと考えていたところ、子供が使っているレゴが目に飛び込んできました。これはと思い、さっそく組み立てると・・・想像通りに素晴らしいケースが出来上がりました。

もう一つは、今ではなかなか手に入らないフィルムケースで作りました。M8Tの大きさにピッタリです。ケーブル用の穴とOpenlog用の切れ込みを入れたら完成です。

M8T専用レゴケース

 

ここまで出来たら、動作テストをしてみます。

ケーブルをアンテナと基板に、そして基板をモバイルバッテリーにそれぞれ接続し起動させます。基板のLEDが緑色に点滅、Openlogは青色に点滅すればOKです。

しばらく計測してみたら、SDカードに保存されたテキストファイルをu-centerで読み込んでみましょう。

 

今回はここまでの内容で終了です。次回は、屋外で計測する内容を紹介する予定です。

 


格安RTK‐GNSS機器の製作 ‐その1‐

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2020年の最初の記事は「格安RTK-GNSS」を複数回にわたって紹介していきます。

私自身は2016年から格安RTK-GNSSに手を出しましたが、今まで触れることなかった専門知識・技術が多岐にわたっていたので、しばらく様子を見ていました。最近になって私の周りの人が導入したことによって、いろいろ教えてもらえる環境になりました。先日紹介した1月25日の研究会でも格安RTK-GNSSの簡単な紹介があります

 

さて、今回紹介するRTK-GNSSというのは、複数の人工衛星からの信号を受信して、cm単位で地球上の位置を計測することができる技術です。世の中では「GPS」という言葉が定着していますが、RTK-GNSSはアメリカのGPS以外にもロシアのGLONASS、EUのGalileo、中国のBeiDouや日本のみちびきといった複数の人工衛星を使うシステムになります。cm単位の高精度な位置を求める技術になりますが、農業分野では無人トラクタや無人田植機に使われるなど、これからのスマート農業には必要な技術になってきます。

測量分野では、数十年前から現場で使われています。ただし、測量用の検定に合格した機器は何百万円と非常に高価であったため、個人で手を出すことはできませんでした。

しかし、センサの小型化や低価格化によって、個人でもcm単位で計測できる時代がついに到来しました。素晴らしいっ!!

RTK-GNSS測量の機材が格安で購入できるようになったことから、電子機械の雑誌(トランジスタ技術など)でも特集されています。

また、reach社のrs+といったこれまでには考えられない価格で製品化され、既に市販されています。ただし、日本国内で使用するための技適を取得していないため、機器を使用すると電波法に抵触する可能性があります(技適を取得して販売するのをずっと期待しているのですが・・・ダメそうな感じです)。

 

日本国内では電波法などいろいろ課題もありますが、部品をそろえることで格安にRTK-GNSS(後処理)を自作することはできます。

ドローンを用いたモニタリングでは、GCP(地上基準点)の計測にRTK-GNSSを使います。位置精度が高ければ、より精度の高い3Dモデルを作成することができます。RTK-GNSS測量以外にもTS測量といった方法でも高精度の位置を求めることが出来ます。精度だけでみるとRTK-GNSSよりTS測量の方が精度は高い(RTK-GNSSは数cmの誤差、TS測量は数mmの誤差)のですが、広域にわたる測量の場合はRTK-GNSSの方が効率的です。

また、そのような測量機器がない場合は、地理院地図(WEB地図)で経緯度および標高を求めることができます。私も2014年の運用時では地理院地図を使用していましたが、モニタリングの高精度化にあたってGCPをRTK-GNSS測量およびTS測量による位置座標に変更しました。100mぐらいの狭い範囲であれば、メジャーとハンドレベルでも位置を計測することができます。

 

前置きが長くなりましたが、本題の格安でcm単位の精度で位置を求めることができるRTK-GNSS測量について紹介していきます。
2018年に2周波の信号を受信できる基板ZED-F9P(u-blox社)が開発されましたが、ここでは1周波タイプのM8T(u-blox社)を使います。詳しいことは、私が参考にしたサイトで紹介されています。

まず、RTK-GNSS測量はBaseとRoverの2台以上が必要になります(※Roverは複数台に増設することも可能)。また、国土地理院が日本国内を整備している電子基準点を利用する場合は1台でも位置を計測することができます。リアルタイムで位置を求める場合は、BaseとRover間をデジタル無線やWi-Fiなどのネットワークを使用します。私の使い方はリアルタイムで位置を知る必要はないので、受信した情報をSDカードに書き込んで後処理解析から位置を計測します。デジタル無線やWi-Fiなどを使用しないので、電波法には抵触しません。

 

今回使う機材

M8T(u-blox社) CSG Shop(1枚あたり67€:約8100円)
アンテナ アンテナはピンからキリまであります。対応する人工衛星によっても価格は大きく変わるので、予算と相談してください。私の場合はTallysmanのTW3710(約20000円)を採用しました。
ケーブル 基板とアンテナのコネクタの形に注意です。市販品もありますが、任意の長さで調整したかったので部品ごとに購入しました。なお、ケーブルとコネクタは半田付けが必要ですが、難しい作業ではありません。
同軸ケーブルTNCプラグ同軸変換アダプタ(50cmケーブル2本作成:1700円/本)

M8T基板とTallysmanアンテナ

 

M8T基板にアンテナを接続して、PC画面(u-center)で見るとアメリカのGPS、中国のBeiDou、日本のみちびきを受信していることが確認できます。パラメータなどの設定はこちらを参考にしてください。

人工衛星(GPS、BeiDou、みちびき)の受信状況

 

信号を正常に受信できれば、次はその情報を電子媒体に保存していきます。次回は、受信情報をSDカードに書き込むための改造方法を紹介する予定です。

 


速報値:2019年収量

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連休を使って、稲刈り&籾摺りを行いました。天気予報では雨となっていたので、刈り取りができるか心配でしたが、なんとか無事に収穫できました。

雨が降りそうな天気での稲刈り

 

さて、1ヶ月前に投稿した収量予測の答え合わせです。収量予測では、前年並みの収量と予測したのですが、結果は…以下の通りになりました。

試験サイト全体の精玄米収量 :1438.2 kg(465kg / 10a)

収量予測との誤差 約64kg (4.3%)

2018年と比べると減収になりました。やはり、幼穗形成期の日照不足が大きく影響していると考えられます。ちなみに、2018年(猛暑パラメータ)で計算すると、精玄米収量:1610 ㎏と大きく外れてしまいます。今年は2016年の天候と傾向が似ていたことから、2016年パラメータを使用しましたが、さまざまな天候に対応するにはデータの蓄積が必要です。ドローンモニタリングを2014年から始めていますが、まだ5年分のデータしか蓄積ができていないので、予測モデルの精度が満足できる状態になるまではもう少し時間がかかりそうです。

ドローン運用開始からのコシヒカリ収量(10a当たりの精玄米収量)およびタンパク質含有率の結果

 

これまで増収を続けていましたが、2019年で記録はストップしてしまいました。来年は増収できるように栽培方法をちょっと見直してみたいと思います。

 


収量予測(2019年)

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2019年は梅雨の影響で、分げつ期〜幼穂形成期〜穂ばらみ期の日照時間が記録的に少ないのが特徴です。モニタリングを開始した2014年からの気象データを見ると、2019年の傾向は2016年に類似していることがわかります。なお、積算日照時間の数値では2017年とほぼ等しいのですが、分げつ期〜幼穂形成期〜穂ばらみ期の傾向が異なるので、今回は2016年を使いました。

(アメダス:鳩山地点を用いて作成)

移植日からの積算日照時間(2014~2019)

 

2016年の収量パラメータを使って、2019年の収量予測を行ったところ、以下のような結果となりました。

試験サイト全体の玄米収量予測 (ドローン): 1502 kg

 

10aあたりでは486kg/10aです。この結果から、2019年の収量は2018年とほぼ同じぐらいの収量が見込めそうです。

 

結果はもうすぐです。

 


NDVIフィールドセンサー

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2014年から行なっているモニタリングはドローンを用いて上空から行ってきました。今年はさらに圃場の中心に観測機器(NDVIフィールドセンサー)を設置して地上からの観測項目を追加しました。
上空から取得するNDVIと地上からのNDVIを比較・検討し、品質の高いNDVIを取得できる時間帯を探究する予定です。

機材一式
センサー:SRS分光反射率センサー、ロガー:Em50(販売終了)

 

田植えから2日後にフィールドセンサーを設置

 

NDVIは可視域と近赤外域の波長帯を用いて計算します。この波長帯は太陽光とセンサの位置関係の影響を受けるため、観測時間によってNDVIの数値が大きく変動することが報告されています(例えば、井上  2000、Ishihara et al. 2015 など)。特に、晴天時の正午前後はNDVIの数値が低い結果となります。※ここでは、BRDF(双方向性反射率)については取り上げません。

 

下図は今回設置した試験サイトでの結果になります。まだ、データの解析を行なっていない速報値扱いですが、分げつ期における気象条件の違いによるNDVIの時間変化になります。

1) 晴天時におけるNDVI・日射量の時間変化(2019年5月27日:分げつ期)

2) 曇天時におけるNDVI・日射量の時間変化(2019年6月2日:分げつ期)

異なる気象条件時のNDVI・日射量の時間変化 ※NDVI・日射量は10分おきに計測

 

1)は晴天時、2)は曇天時におけるNDVI・日射量の時間変化の図(折れ線がNDVI、棒グラフが日射量)になります。日射量についてはこちらの記事へ。

晴天時では太陽光が直接イネに届きます。その太陽光は天頂角によって、可視域・近赤外域の反射率が変わってきます。そのため、NDVIは観測時間によって値はバラつきます。図より天頂角が最大となる正午前後はNDVIは過小評価となってしまうので、観測する時間帯から避けた方がいいことがわかります。

一方、太陽光が直達しない曇天時は太陽からの散乱光が地上に届いている状態です。そのため、晴天時と比べると太陽の天頂角の影響はかなり小さくなります。図を見ると、曇天時では正午前後でもNDVIが一定していることから、いつ測っても評価には影響がないと考えられます。

また、両者ともに日出・日没前後のNDVIの数値は極端に上昇することから、この時間帯におけるモニタリングも避けなければいけません。

 

現在、10時にモニタリングを行っていますが、天気による観測適時が分かれば、時間に縛られることもなく、農作業の合間でモニタリングを行うこともできます。少しは柔軟にモニタリングの運用ができるようになるかもしれません。ただ、10時のモニタリングは農作業の小休憩(お菓子タイム)と重なるので、ある意味モニタリングしやすい時間でもあります。

今回の観測結果は地上に設置したフィールドセンサーの結果なので、近いうちに上空からの観測を実施して両者の解析・検証を行ってみます。

 

参考文献

井上吉雄:植生の可視・近赤外放射伝達と植物生理生態情報のリモートセンシング―方向性反射モデルの比較解析および反射データと放射量変換型生長モデルの統合化―, 日本リモートセンシング学会誌, 20(5), pp.56-72, 2000.

Mitsunori Ishihara, Yoshio Inoue, Keisuke Ono, Mariko Shimizu and Shoji Matsuura: The Impact of Sunlight Conditions on the Consistency of Vegetation Indices in Croplands—Effective Usage of Vegetation Indices from Continuous Ground-Based Spectral Measurements, remote sensing, 7(10), pp.14079-14098, 2015.

 


今年の梅雨は長雨

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今年の梅雨入りは6月7日で、平年より1日早く極端に早い・遅いはありませんでした。ただ、今年の梅雨は、本来の梅雨らしく、関東地方では長雨が続いています。そのため、平年と比べると日照不足や低温の傾向となっています。ちなみに、昨年は6月29日に梅雨明け(平年より22日早い)をしており、7月は晴天・高温の日々が続きました。

ぐずついた天気が続いているので、ドローンによるモニタリングも大変です。雨が降っていない時間を狙って飛行させるのですが、そのときに役に立つのは気象庁が行っている「高解像度降水ナウキャスト」です。スマフォで現在地の雨雲の動きを確認することができます。ただし、レーダの特性上、実際には降水がない場所でもレーダでは降水として観測されることもあるので、最終的には現場での判断になります。

6月22日のモニタリングは霧雨のような細かい雨が降ったりやんだりする天気で行いましたが、モニタリング終了直後には強い雨が・・・精神的に疲れる時期です。

モニタリングを始める前に撮影している画像(近赤外)をアニメーション加工

(2019年5月22日~7月6日)

 

6月25日から中干しを始めていますが、梅雨の中休みもなく、圃場内の土もなかなか乾きません。モニタリングと同時に40株の草丈・茎数をカウントしているのですが、昨年に比べると幼穂形成期の時期も遅くなっています。生育調査を行う際には、事前に対象とする株に下図のようにマーキングテープで印を付けます。いろいろ試したのですが、マーキングテープが水が濁ったときでも目立つのでおすすめです。

圃場内に設置した生育調査用のマーカー

 

雨の中の生育調査(2019年6月22日撮影)

 

毎年行っている調査で手慣れているはずですが・・・40株をカウントするとなると1.5時間程度かかっています。雨の日となると、さらに時間がかかります。

 


リモセン学会発表(2019年)

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令和初のリモートセンシング学会は、東京電機大学(鳩山キャンパス)で行われました。自宅から約1.6kmの距離(車で5分)なので、これは発表しなければと思い、ポスター発表で参加しました。

「ドローンを用いた水稲生育管理の精度向上に関する検討」

〇田中 圭(日本地図センター)・濱 侃(横国大)・近藤昭彦(千葉大)

内容は、今までのモニタリングで得られた知見をもとに、水稲生育管理の精度向上を検討したものです。具体的には、いつモニタリングするのが最適なのか、解析単位を5mメッシュから株単位に変更、倒伏リスク診断の見直しなどです。

作り終えたばかりのポスター

 

会場では、いろいろと意見交換することができました。

その中でも、イネの生育のばらつきは地表面の凹凸以外にも作土層の厚さが関係するのでは?という質問がありました。

確かに、指摘されたように作土層の厚さは関係していると思うのですが、今まで作土層を計測したことがないので、この時はちゃんとした回答はできませんでした。ただ、毎年、何回か圃場内に入るので、自分の感覚で漠然とどこが深いか浅いかはわかっていたつもりでしたが、その情報を栽培までには活かしていませんでした。

この質問は、さらに美味しいお米作りのヒントをもらった感じでした。まずは、今年の収穫後に地道に金属棒を使って作土層の厚さを計測し、作土深マップとして可視化してみたいと思います。

また、作土で検索していたら可変施肥田植機(井関農機)がヒットしました。移植を行いながら、作土深を計測し、肥料を調整するという最新型の田植機です。さすがに個人でここまでのシステムはできないのですが、この方法は面白そうなので来年の移植の際には、田植機に計測装置を取り付けてみようかと思います。たぶん、自宅にあるドローンの部品を流用して作れそうなので、安くできそうです。進捗があれば報告します。