株数
水稲株抽出(2018年)
2016年から始めた水稲株位置の抽出ですが、いろいろ試した結
今回は「Mission Planner」で、クロスの飛行コースを設定
水稲株抽出のための飛行ルート
可視光、近赤外線の両方で撮影を行いましたが、やはり明確に水部
【水稲株位置抽出の手順】
（前準備）近赤外画像から対象とする圃場だけをクリップ（切り抜き）します。この
その後の工程は、ノイズ除去→フォーカル統計→ラスベク変換→重
試験サイト全体の水稲株位置
水稲株抽出の拡大図（水色点：水稲株位置、背景：近赤外オルソ画像）
今年は田植え機の一部の調子が悪いためか、所々で欠株が発生して
参考 ：2017年の欠株率マップ
欠株率
田植えから１ヶ月が経過すると、苗も順調に生長し上空からのモニタリングでもはっきりと確認できます（この頃の草丈は約35cm）。
昨年からはじめた「水稲株位置の抽出」を今年も行いました。抽出方法については、昨年の記事をご参照下さい。
水稲株位置の抽出に使用した画像は、移植してから28日後の近赤外オルソ画像になります。
水稲株位置抽出（2017年６月18日撮影）
オルソ画像と抽出した水稲株位置（オレンジ点）を重畳した画像になります。両者の画像を比較してもわかるように、おおよその水稲株の位置抽出ができているのではないかと思います。
圃場全体の水稲株位置（2017年） 背景：近赤外画像（Canon S110近赤外改造）
今年は株間21cmに設定して移植を行った結果、圃場内の株数は約4.7万株となりました。ちなみに、昨年は株間18cm設定で約5.1万株となっております。
次に、水稲株をメッシュごとにまとめて可視化した結果です。
単位面積あたりの株数（株/㎡） 背景：可視画像（Richo GR）
圃場の西側は田植機の移植方向が異なる部分にあたるため、若干株数が少なくなっています。圃場内全体では単位面積あたり14.2(株/㎡)【坪あたり46.9株】となりました（昨年の結果はこちらから）。
また、株間21cmの標準的な単位面積あたりの株数は15.9(株/㎡)となります。そこで、この値を基準としてメッシュごとの欠株率を算出してみました。
欠株率（2017年） 背景：近赤外画像（Canon S110近赤外改造）
その結果、メッシュ全体の欠株率は7.9％となりました。欠株率が最も高い値を示したメッシュは、トラクタの出入り部分にあたります。それ以外のメッシュでは、だいたい数％の欠株率で収まっています。
収量予測
収穫まで約１ヶ月を切りました。
今回は２つの手法で2016年度の収量を予測してみたいと思います。
どのぐらい一致するかは未知数なので、楽しみです。
まず、株数・茎数から収量を予測する方法です。
【使用するデータ】
・茎数 ： 週一モニタリングで実施中のデータ
・１穂当たりの玄米重量（g/穂） ： 昨年の収穫時に計測したデータ
収量（kg） ＝ メッシュごとの株数 × 茎数 × １穂当たりの玄米重量
茎数 ＝ 20.3 本（2016年８月４時点）
１穂当たりの玄米重量 ＝ 1.50 ｇ（水分15 %）
問題点は全株を同じ分げつとしている点で、生育のばらつきを考慮していないところです。
試験サイト全体の玄米収量予測（地上観測） ： 1520 kg
次に、ドローンモニタリングで計測しているNDVIを用いた収量予測方法です。
【使用するデータ】
・ドローン計測によるNDVI（2016年８月４日撮影）
・単位面積あたりの収量とNDVIの相関式（昨年のデータ）
収量（kg） ＝ 昨年度得た係数 × メッシュごとのNDVI
８月４日撮影のオルソ画像
８月４日撮影のNDVI画像(暖色：植生活性が高い、寒色：植生活性が低い)
試験サイト全体の玄米収量予測 （ドローン）： 1570 kg
答えは１ヶ月後です。
データは速報値なので、今後の詳細な解析で変更することもあります。
中干し＆水稲株カウント
田植えから34日が過ぎ、茎数が平均22本（圃場内８箇所80サンプル）になったので、今日から10日程度中干しを実施します。
中干しは、無効分げつを抑えて、土壌内部に酸素を供給して根を健全にします。特に無効分げつを抑えることで、収量アップやお米の品質を向上させることができます。
【水稲株数】前回、紹介した水稲株位置をメッシュごとにまとめてみました｡
圃場内全体では単位面積あたり16.8(株/㎡)【坪あたり55株】となりました。今年は田植機の設定を株間18cm【坪あたり60株】で行いましたが、ドローンによる計測では若干少ない結果となりました。途中でジャムってしまったことも影響しているかもしれません。また、同じように田植機を操作していてもばらつきがあることが、メッシュごとに計算することでわかってきました。