NDVI
第２回研究会終了
来年度に向けての準備が続き、ブログの更新頻度が少なくなっています．．．。今回は２月６日に実施した「スマート農業のためのリモートセンシング技術に関する研究会」の内容を紹介します。この研究会は昨年にも実施し，今回で第２回目となります。コロナ禍のためオンライン開催となりましたが、約80名の方々から事前登録がありました。ありがとうございます。
第２回研究会のポスター
この研究会は、 「学会」ではなく、実務レベル・技術的な課題などが議論できる場になればと考えているで、実際のドローンの運用や現場での問題など「学会」とは違った話を聞くことができます。講演には研究者だけではなく、各県の農試関係者、農機具、ドローンやカメラのメーカ、すでに日本各地の農作物をモニタリングしているメーカなどの多くの方々に参加していただきました。
私は、長年のモニタリングによって判明した「圃場内の生育バラつきと作土深の関係」について発表しました。生育のバラつきの要因を格安RTK-GNSSを用いて作成した作土深マップや空中写真判読による地形分類などの視点から探ってみました。
今年はコロナ禍で懇親会ができませんでしたが、来年以降この状況が落ち着くことを願っています。
出穂期・収量予測(2020年)
今年も昨年と同様に梅雨の長雨で梅雨明けが、平年より11日（昨年より８日）遅い８月１日となりました。梅雨明けが遅かったので、試験サイトでも２日遅い（５年間の平均）８月５日に出穂期を迎えました。
イネの開花（2020年８月５日撮影）
2014年からの水稲モニタリングの記録から、2020年は2016、2019年の積算日照時間・積算温度に近い傾向となっています。特に2020年の積算日照時間は過去のデータと比べると短く、最も長かった2018年の58％となっています。2020年の積算温度は1775.8℃と平均に近い値を示しました。これらの結果から、この地域におけるコシヒカリの出穂期までの積算温度の目安は1700℃ぐらいだと考えられます。
| 年 | 移植日 | 出穂期 | 日数 | 積算日照時間（h） | 積算温度（℃） |
| 2020 | |||||
| 2019 | |||||
| 2017 | ５月21日 | 7月30日 | 71 | 399.8 | 1697.6 |
| 2016 | ５月21日 | ８月４日 | 76 | 381.3 | 1774.5 |
| 2015 | ５月23日 | ８月３日 | 73 | 427.8 | 1742.1 |
| 2014 | ５月24日 | ８月３日 | 72 | 400.4 | 1714.0 |
| Average | ５月21日 | ８月１日 | 72.0 | 387.2 | 1736.1 |
気象データは最寄りのアメダス地点：鳩山を用いて算出
出穂期のモニタリングも終えたので、2020年収量予測マップを作成してみました。今年は2019年に近似しているので、2019年の収量パラメータを使ってみたところ、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）： 1464 kg
10aあたり
2020年もNDVIフィールドセンサー設置
2019年に設置したNDVIフィールドセンサーは、ドローンモニタリングに有益な情報をいろいろもたらせてくれました。昨年の台風19号でセンサーやロガーが水没してしまいましたが、徹底的に乾燥・清掃をしたおかげで無事に起動することができ、今年もセンサを設置することができました。２年目ということで昨年の反省を活かして少し工夫をしています。
まず、センサを設置する単管パイプの工夫です。昨年は単管パイプと直交クランプを取り付けただけでしたが、今回は強度を増すために筋交を追加しました。
単管パイプの打ち込みの工夫
次に、単管パイプの打ち込みです。昨年は単管パイプを直接金槌で叩いていたのですが、調べるといろいろ補助部材があることがわかりました。単管パイプの先端にヘッドと先端ミサイルを取り付ける事で打ち込みも多少楽になりました。
NDVIフィールドセンサーの設置の様子
さらに、今年はモニタリング情報の充実化を図るために、千葉大学の共同研究費で温度・気圧・湿度センサを追加（後日、濡れ葉センサを追加予定）することができました。
ドローンを用いて移植２日後に設置したNDVIフィールドセンサーを撮影
今年もいろいろ発見出来ることを期待したいと思います。
簡易NDVIカメラ
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。
| 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 |
| ガラスカッター | 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。
研究会終了
昨年末にご紹介した「スマート農業のためのリモートセンシング技術に関する研究会」（千葉大松戸キャンパス）は、50名以上を超える参加者がありました。ありがとうございました。
研究会の一コマ
研究者だけではなく、各県の農試関係者、ドローンやカメラのメーカ、すでに日本各地の農作物をモニタリングしているメーカなどの多くの方々に参加していただきました。午前中は水稲の発表を中心に、午後からは畑作のモニタリングについての話があり、いろいろ勉強になりました。私が行っているモニタリングは対地高度50mから撮影していますが、畑作のモニタリングでは約15~30ｍが中心でかなり高い解像度の画像を必要としている印象を受けました。
私からは「モニタリングの指標によく使われるNDVIはいつ計測すればいいのか？」を議題に発表しました。2019年に設置した地上センサおよびドローンを用いて上空から同時計測した結果から、生育ステージごとにNDVIを計測する最適な時間を提案しました。来場者の方も実際にNDVIを計測しているので、興味を持ってもらえた内容だったと思います。
懇親会も含め、本当に有意義な議論や情報交換をすることができました。また、発表者および来場者のみなさんの（ドローンを用いた）スマート農業に対する熱意がビシビシ伝わってきました！！
収量予測(2019年)
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
（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
試験サイト全体の玄米収量予測 （ドローン）： 1502 kg
10aあたり
結果はもうすぐです。
NDVIフィールドセンサー
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
上空から取得するNDVIと地上からのNDVIを比較・検討し
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
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
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
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
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
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
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
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.
夏の連続観測
恒例となった夏の連続観測を８月４〜５日にかけて実施しました。2016年から実施している連続観測は今年も快晴になりました。主な観測項目は2016年から変わらず、日出から日没までの間を、ドローン（熱赤外・NDVI）と地上（気温など）で観測します。【参考】2016年の連続観測 ・ 2017年の連続観測
３年目にもなると観測の改善点がわかってきます。まず、今年の圃場内の気温を観測する装置（通風口）の改良です。昨年は塩ビのパイプにアルミ箔を巻きました。パイプの中にはファンを設置しましたが、ファンが大きいため、動かすための電力も多く必要となってしまいました。そこで、今年は細めの塩ビパイプを白く塗装し、さらに小型ファンを取り付けました。昨年よりレベルアップです。電源は小型の太陽光パネルからの給電で十分動作しました。これらは濱氏（千葉大）の自作です。さすがです！！
圃場内に設置した気温観測装置
ドローンによる観測は初年度から変更はありません。NDVIはYubaflex、熱赤外はF30です。
今年は、新たにイネの蒸散を調べるために、ポロメーター（Delta-T社：AP４）による観測を追加しました。吉田先生（横国大）にご協力いただきました。ありがとうございます。
ポロメーターによるイネの蒸散測定
ドローン、ポロメーターは２時間ごとにデータを取得しました。また、気温・CO2・日射量は観測前にセンサを設置して昼夜の連続観測になります。
今年は観測データが充実しました。その分、解析するのも時間がかかりそうです。
収量予測・・・減収の見込み
８月に入ってから、オホーツク海高気圧からの「やませ」が関東地方まで流れ込んでいるため、埼玉県も日照不足となっています。東北の太平洋側（岩手県、宮城県、福島県）では、平年を大きく下回っていることから、いもち病の心配があるそうです。
試験サイト周辺の日照不足を定量的に見るために、最寄りのアメダス地点：鳩山の日照時間を８月１日～20日までまとめてみました。今年の８月１日～20日間の日照時間は36.1時間と平年の34.5％と大きく下回っています。出穂期からの日照時間は収量・食味に大きく影響します。気象庁によると８月下旬からは平年並みに戻る見込みだそうなので、晴れることを祈ります。
８月１日～20日までの積算日照時間（2014～2017）
今年も収量予測をしてみました。使用するのは７月30日の出穂期のデータになります。ただし、生育が順調に進んだ出穂期のデータなので、それ以降の日照不足を反映していません。そのため、ここで推定する値は日照不足がなかった場合の値になります。ちなみに、平年並みの日照時間があった2016年の収量結果はこちらから閲覧できます。
試験サイト全体の玄米収量予測 （ドローン）： 1474 kg
８月の日照不足を考慮にいれると、この求めた推定値（玄米収量1474kg）の約20%の減収（玄米収量1180kg）になると考えています。
今年の収量から解析して得られる「単位面積あたりの収量とNDVIの相関式」は冷夏用のパラメータとして、今後の栽培に活かせるはずです。農業技術が進んでも、天候次第で収量・品質が大きく左右されるのは昔から変わりません。
NDVI & 温度観測
昨年（８月６～７日）は試験サイトの圃場内の温度環境を把握するために、熱赤外カメラによる温度観測を行いました。今年も昨年同様の観測を千葉大学近藤研究室の濱さんと共同で、８月５日～６日（生育ステージは乳熟期）にかけてNDVI & 温度観測を実施しました。天気予報では曇一時雨となっており、観測は難しいかなぁと思っていましたが、2日間とも雨は降らず、無事に観測することができました。
昨年の観測結果からNDVIが高い箇所では群落表面温度の低温域となり、反対にNDVIが低い箇所では高温域となることがわかりました。また、群落表面温度のばらつきは玄米重量にも影響を及ぼすことが昨年の結果から示されています。
今年は出穂期から曇天が続き、日平均気温が27℃を超えた日はわずか３日（最大で28.2℃）です（８月６日時点）。そのため、2017年度産「どろーん米」は高温登熟障害の影響が小さいかもしれません。
【観測項目】
１）同一圃場内の生育状況が異なる２箇所で温湿度・CO2観測
・出穂期のNDVI分布を基に、NDVIが高い（草丈が高い）・NDVIが低い（草丈が低い）場所の２箇所に、観測機器を設置。
観測機器（温湿度・CO2）
昨年の観測機器より耐久性等を増した装置を濱さんが作成しました。装置は塩ビ管（100mm）をアルミ箔で覆い、太陽光パネル＋モバイルバッテリを電源にした通風機能を備えています。
２）熱赤外カメラによる群落表面温度観測
・昨年と同様に熱赤外カメラをドローンに搭載し、上空100mから２時間ごと（日の出～日の入りまで）に垂直撮影（地上分解能約30cm）。
上空100mからの温度観測画像（2017年８月５日12時撮影）
３）NDVI観測
・Yubaflexをドローンに搭載し、上空50mから２時間ごと（日の出～日の入りまで）に垂直撮影（地上分解能約２cm）。
SOLO（3DR社）
近未来的なデザインに仕上がっているSOLO（濱さん持参）にNDVI計測を担当してもらいました。SOLOは機底に付属のカメラが付いていないので、好きなカメラを搭載することができます。なお、ドローン業界の大きなシェアを占めているPhantomシリーズの場合は空撮用カメラが標準装備されているため、水稲モニタリングに適したカメラを後付けすることが難しくなっています。
SOLOについては濱さんのHPに情報が掲載されています。HPはこちら。
今年も多くの観測データを取得することができたので、これから解析を行います。