近赤外

現代農業(5月号)

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2018年5月号の現代農業では、「ドローン&近赤外カメラで空から管理(下)」というタイトルで近赤外カメラを自作するという内容を書きました。

現代農業(2018年5月号)

 

ブログでも紹介している内容に改造時の写真とウンカ被害の空撮画像(鹿児島県伊佐市の若手農家さん撮影)を追加しています。

今月号の現代農業で興味深い記事がありました。農機メーカー突撃取材ヤンマーアグリ(株)編の中で、リモートセンシングなど先進的な技術の導入を対象としている農家規模は、20町歩以上の面積を耕作する農家だそうです。しかし、20町歩以上の面積となると、家族経営の農家では導入は難しいですね。ビジネスとして費用対効果を考えると仕方がないかもしれません。

 


現代農業

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久しぶりの更新です。

今月発売の現代農業(2018年4月号)に、「ドローン&近赤外カメラで空から管理(上)」というタイトルで記事を書きました。今回は、ドローンの自作に挑戦するという内容です。

現代農業(2018年4月号)

 

記事でも紹介していますが、自作ドローンの部品調達は中国のネットショッピングサイト「AliExpress(アリエクスプレス)※」をよく利用しています。国内のサイトより部品の取り揃えが豊富で価格も安いのが特徴です。ただ、日本語が自動翻訳のためか意味がわからないところもあります。

AliExpressのサイト

 

※AliExpressは中国のアリババ(ソフトバンクの孫正義社長が出資して急速に成長した世界的な企業)が運営するネットショッピングサイト

紙面の都合上、自作ドローンの調達リストを掲載することができなかったので、ここで紹介します。自作のヘキサコプターは約6万円で部品調達することができます。モニタリング用ドローンであれば、この内容で十分です。日本では,高い価格がいい商品という風潮がありますが、本当に必要な機能だけに絞れば、安価でもいいモノは作れます。

 

購入したドローンの部品と価格(2016年11月1日時点)

部品 価格(円) 送料(円)
フーレム(F550):ヘキサコプター 3,500 無料
DJI E310セット(モータ・ESC 6個) 35,000 無料
フライトコントローラ(Pixhawk) 5,250 250
GPS+コンパス(UBLOX NEO-M8N) 5,000 無料
スキッド 2,100 無料
リポバッテリ(3セル11.1V 10000mAh) 5,800 無料
プロペラ 6枚 1,600 無料
58,500 円(送料込み)

 

先日、次回(2018年5月号)の記事「近赤外カメラの改造方法」が校了しました。農業雑誌からかけ離れた内容となっていますが、お楽しみに。

 


中干し(2017年)

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田植えから1ヶ月後の6月26日~7月10日まで中干しを実施しました。

営農情報によれば、中干しは7~10日間が目安となっていますが、梅雨前線・台風3号(NANMADOL)による雨の影響で、予定通りの中干しはできませんでした。

台風3号が通過してからは、最高気温が35℃以上の晴天が続き、一気に圃場の水が蒸発していきました。

昨年は中干しの確認を行うために、超低空(対地高度約5m)のマニュアル飛行で撮影しました。

今年は可視光、近赤外、熱赤外の3つのカメラで超低空(対地高度約5m)撮影を行い、中干し確認にはどれがベストか試みました。

 

超低空撮影(2017年7月9日撮影)

 

ダウンウォッシュの影響でイネが倒れた状態になってしまい、条間の土壌の様子が確認できませんでした。欠株したところで、中干しして生じたひび割れを確認できました。

上図の拡大部分(撮影原サイズ)

 

上空からの中干し確認の他に、地上からも確認したのが、下図になります。

地上からの中干し確認(2017年7月9日撮影)

 

 

近赤外カメラによる超低空撮影

 

近赤外画像では植生の分光反射が強く、土壌や水の分光反射が弱い特性があるため、中干しによる土壌のひび割れを探すのは難しいとわかりました。

熱赤外カメラによる超低空撮影

 

 

熱赤外カメラでは土壌とイネの葉の表面温度の計測できました。上図は条間部分の土壌で約40℃の高温になり、イネの葉の表面温度は約30℃の結果を示しています。今回使用している熱赤外カメラは画素数が少ないため、土壌のひび割れまでの細かい情報の抽出は難しいのかなと思いました。ただし、圃場内に水が残っているかどうかの確認には使えそうだと思います。

 

可視光の画像が中干し確認には一番わかりやすかったのですが・・・圃場内に入って確認するのも確実だと思います。

 


【カメラ】インターバル撮影改造

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【カメラ】改造近赤外カメラでは、市販カメラを近赤外カメラに改造する方法を説明しました。

今回は空撮に必要なシャッターを自動的に切るインターバル機能を説明します。

この機能なくしてモニタリング撮影は始まりません・・・(最近は高解像の4K動画からでもモニタリングはできそうです)。

インターバル機能がないカメラで空撮を行う場合には、物理的なシャッター機構を取り付ける必要があります。

 

 自作シャッター機構(遠隔操作対応)

 

比較的安価で市販されているコンデジに、標準機能でインターバル撮影ができるカメラは一部に限られます。

ここでは、インターバル撮影可能にするロシアン・ファーム(ロシアで開発されたソフトを使った裏技)を紹介します。

ロシアン・ファームで改造できるカメラは、Canon製のカメラです。

改造といってもカメラ本体を物理的に改造するのではなく、SDカードに「CHDK(Canon Hack Development Kit)」というソフトを書き込みます。

 

CHDK(Canon Hack Development Kit)

このソフトは、Canon製のコンデジ本体のファームウェアを一時的に書き換えるもので、いわばカメラの機能を乗っ取るという裏ワザです。

なお、通常(ソフトを書き込んでいない)のSDカードを入れ直したらカメラは元の状態に戻ります。

 

CHDKの起動の仕組み

 

CHDKソフトはここからでダウンロードできます(無料)。

 

このソフトによって、標準機能には付いていない

・インターバル撮影
・RAW画像の撮影
・シャッタースピード設定
・オセロ など

 

魅力的な機能を追加することができます。

 

コンデジ画面でオセロ対戦

 

ただし、最近販売された機種の多くには対応していません。
CHDKのサイトで公開されている型番は欧米仕様の名称となっているので、日本仕様の名称と異なります。

 

改造近赤外カメラなどは「月刊地理2016年11月号 地理で使える低空撮ガイド⑥」でも紹介しています。

 

詳しい設定方法の説明は Read the rest of this entry »


【カメラ】改造近赤外カメラ

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近赤外カメラは植生や雪氷などの分野では、重要な情報の取得ツールとなります。稲などの植物の葉は近赤外の波長を強く反射し、反射の強弱で植物が元気であるかを判断することができます。しかし、市販されている多くの近赤外カメラは高価(数十万円)です。私のモニタリングの基本コンセプトは「低コスト」です。あまり馴染みがない近赤外カメラは市販のコンデジを改造することで、コストを抑えて作ることができます。ここでは、近赤外カメラに改造する手順を紹介していきます。

市販コンデジは最新機種を用意する必要はありません。自宅に眠っているカメラでも十分です。

私が近赤外カメラとして使用しているのは、中古品(約2万円)で購入したCanon S110です。旧型機種は発売してから時間が経過しているので、中古市場で安く入手できます。また、ドローンが墜落してカメラが破壊・故障しても精神的負担が大きくないというメリットもあります。

 

1) 機種確認

改造したいコンデジのイメージセンサが近赤外までの感度を持っているかを確認します。機種によって近赤外の撮影に適さないものもあります。

テレビ等のリモコンをカメラレンズに向けて、リモコンボタンを押しながら、シャッターを押します。

 

感度チェック

イメージセンサが近赤外まで感度を持っていると、リモコンの送信部が明るく写ります。この部分が暗いと、そのカメラはあまり感度がないことになります。

2) カメラ分解

カメラ本体のネジを外し、分解していきます。ネジは大変小さいので、紛失しないように作業を行います。

 

コンデジ分解

3) ガラス板除去

イメージセンサを覆うフタを慎重に外すと、センサ前方に薄いガラス板があります。このガラス板は赤外カットフィルタやローパスフィルタの機能を有しています。非常に薄いので、割らないように取り除きます。

その後は、可視光を遮断するIR(Infrared)フィルタ(富士フィルムのIR-78:(約2千円))を準備し、これをガラス板とほぼ同じ大きさで切ります。

※対象物によっては、フィルタの波長を変更した方がいい場合もあります。

 

4) ピント調整

ガラス板を取り除いたことで、このまま撮影すると光の屈折率などの関係でピントがボケた状態になってしまいます。そこで、ピント補正をするために3mmの透明プラ板(約5百円)を用意します。

これをガラス板より約1mmほど大きく切って、IRフィルタと透明プラ板をガラス板があった場所に収めます。

フィルタやイメージセンサ部分に、ほこりや指紋が付かないように慎重に作業を進めます。

後は分解した逆の手順でネジを締めていきます。初めての作業となると約2~3時間程度はかかると思います。慣れてくると数十分ぐらいの終了します。

 

【注意】カメラを分解すると、一般に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。

 

改造近赤外カメラの撮影画像

上図は改造したCanon S110をドローンに搭載して、撮影した近赤外画像です。植生からの反射が強い所が白くなって、写っています。

現在は、このカメラをドローンに搭載して、水稲モニタリングを実施しています。

今回紹介した改造などについては、「地理に使える低空撮ガイド6 低空撮で使える工夫、様々なドローン(古今書院 月刊地理)」で紹介しています。

 

また、カメラの改造をしなくても、NDVI(植生指標)を求めることができるカメラ「Yubaflex」も販売されています。このカメラも軽量なのでドローンに搭載することが可能です。おすすめのカメラの一つです。

Yubaflex 植生指標カメラ BIZWORKS株式会社

 


【手法】GIS(地理情報システム)

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【手法】3Dモデル作成(SfM-MVS処理)で紹介したオルソ画像・DSMをGISを使って解析します。
モニタリング結果の可視化や効率的なデータ管理には、GISが最適なツールです。
一昔前は数百万円する業務ソフトもオープンソースの波によって、無償で使用できるソフト「QGIS」が登場しました。

登場当時はいろいろと不便なところもありましたが、最新版では問題なく使えます。

QGISは http://qgis.org/ja/site/ から日本語版をダウンロードできます。

Windows以外にも対応しています。

ここでは、QGIS(バージョン2.18.1)を用いたメッシュ解析を紹介します。

 

1) メッシュ作成

空撮画像は高解像度なデータが取得できるため、モニタリング結果は数cm単位で求めることができます。しかし、現場では詳細すぎる情報は役に立たないこともあります(木を見て,森を見ずになってはいけません)。私の圃場では、5m×5mのメッシュを設定し、メッシュ内に含まれるピクセルの平均値をメッシュ代表値として生産管理に活かしています。

 

メッシュ作成

※QGIS→Vector grid

不必要なメッシュは削除していきます。また、メッシュを回転させて、圃場と一致するように調整します。

圃場の形に合わせた5mメッシュ

※圃場が広大な場合やその他のメッシュデータを組み合わせたい場合には、JIS規格で決められた標準地域メッシュを使うと便利です。

2) NDVI(植生指標)

QGIS→ラスタ計算機で演算ができます。

NDVI = (近赤外画像 - 赤(可視光)画像) / (近赤外画像 + 赤(可視光)画像)

※センサ 可視光をRicho GR、近赤外をCanon S110(近赤外の波長帯を撮影できるように改造)でそれぞれ空撮を実施。

本来なら、放射輝度に変換しないといけませんが、ここでは近似値的にDN(Digital Number)値で計算しています。

NDVI(2016年7月21日)

赤色ほど植生の活性が高く、反対に青色は植生の活性が低い状態を示します

3) メッシュ統計

QGIS→地域統計でメッシュ統計を行います。

※メッシュ内の平均値、最大値、最小値、個数、標準偏差などが計算できます。

計算はボタンを押すだけです。計算後、レイヤを選択して、色を割り当てます。地図は、色彩次第で解析結果の印象も変わるので、適切な色合いを選択するようにしましょう。

NDVIメッシュ(2016年7月21日)

QGISが苦手だった鳥瞰図(3D表示)もプラグインを用いることで、下図のように表示できるようになりました。HTML形式で出力されます。

NDVIの鳥瞰図(2016年7月21日)

 


圃場空撮動画(近赤外画像)

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前回に引き続き、今回は2016年7月16日に実施した近赤外のインターバル画像を動画にまとめてみました。

白く映っているところは、植生が活発になっているところです。

 

 


雑草抽出

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ドローン水稲モニタリングは試験サイト(約3反)の他にも行っています。
すぐ隣の圃場で大きさは約1反程度です。この圃場は試験サイトと全く同じ手法(肥料等も同じ)で栽培しています。

最近、小さい方の圃場では雑草が目立ち始めてきました。
小さい圃場も6月上旬に除草剤を散布しましたが、散布後に強風によって風下側に流されてしまいました。そのため、若干土壌が高いところでは雑草が発生してしまいました。
ちなみに、試験サイトは翌日(風が弱い)に散布したため、目立った雑草は発生していません。

下の写真は圃場内部に入って取り除いた雑草です。現在までにバケツ4杯分を除去しましたが、全く追いついていません。

雑草抜き

取り除いた雑草バケツ1杯分(作業着は泥だらけ)

 

今回はモニタリングによって雑草がどのように撮影されているかを紹介します。
下の画像は可視画像・近赤外画像・DSM(地表面の高さ:草高)になります。可視画像・近赤外画像において、雑草が発生している部分は周辺の水稲と比べると明らかに色が異なります。また、DSMで見ても水稲の草高より雑草は高くなっていることがわかります。

 

雑草抽出

図 雑草抽出位置(左:可視画像、中央:近赤外画像、右:DSM)

クリックすると大きい画像サイズで確認できます。

 

下の写真は雑草を抽出した場所を地上から撮影したものです。

 

タイヌビエ

タイヌビエ(雑草を見やすくするために画像を加工)

クサネム

クサネム(雑草を見やすくするために画像を加工)

以前、紹介した水稲株位置を用いれば水稲と雑草の区別ができるので、雑草の位置および生育状況の把握は可能だと思います。しかし、今回のように雑草が生育してしまうと、取り除くのはかなりの労力が必要となります。


水稲株の位置抽出

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今日は週一でモニタリングを行っている画像データから水稲株の位置抽出について紹介します。

稲が生長すると、田植機で移植できなかった欠損場所が上空からのモニタリングではっきり分かるようになります。畦畔から内側の欠損場所を特定するのは,ちょっと難しいです。

今回は移植してから28日後の近赤外オルソ画像を使用しました。

近赤外の波長帯は、植生からの反射率が高くなる特性があります。下の写真は地上から撮影した近赤外画像です。植生がある場所は白くなります。

私はいかに安く、価値の高いモニタリングができるかということを基本コンセプにしているので、近赤外カメラは中古のコンデジを2~3万円で購入して改造しました。

まぁ、墜落して壊れても諦めがつく値段です。

近赤外地上

地上から撮影した近赤外画像(植生がある場所は白くなります)

 

S110改造

改造した近赤外カメラ(Canon S110)

 

今回試した解析方法

先行研究では、テンプレートマッチングを用いて移植水稲の株位置を推定する研究例があります(リンク先)。今回は、あまり難しい処理をするのではなく、GISの機能を使って位置を抽出してみました。

1)近赤外オルソ画像にローパスフィルタ処理を施して、ノイズを除去する。

処理1

 

2)ノイズ除去した近赤外オルソ画像にフォーカル統計(指定した近傍内の統計情報を計算)を行う。

処理2

 

3)ラスタ-ベクタ変換で、水稲株をポリゴン化する。それ以外のポリゴンデータを削除する.

処理3

 

4)ポリゴンの重心点を求めて、ポイントデータに変換する.

処理4

 

その結果、圃場内の株数は約5.1万株と求めることができました.

 

水稲株位置抽出

 


観測方法に情報追加

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観測方法の項目に、可視画像・近赤外画像・NDVI(植生指標)・DSM(地表面の高さ)の取得例をそれぞれ掲載しました。

解析には,これらの画像に5m×5mのメッシュを覆い、メッシュ単位で生育状況をモニタリングしていきます。

 

ir ndvi DSM

近赤外画像取得例

NDVI取得例

DSM取得例

 

モニタリングする際に便利なのは、GIS(地理情報システム)ソフトになります。一昔前は数百万円する業務ソフトもオープンソースの波によって、無償で使用できるソフト「QGIS」が登場しました。

登場当時はいろいろと不便なところもありましたが、最新版では問題なく使えます。

QGISは http://qgis.org/ja/site/ から日本語版をダウンロードできます。Windows以外にも対応しています。

水稲モニタリングの解析には十分な機能が含まれています。