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Satellite Vehicle (人工衛星利用)

衛星画像による農地情報収集

-衛星画像によるほ場認識-

精密農業における作物情報抽出手法として衛星画像を用いたものが広く研究されています。 衛星から画像データは撮影されてから手元に届くまでに1ヶ月程度かかることや、超上空からの撮影であるために雲などに覆われると可視光領域のデータが得られないといった欠点を持っています。しかし、衛星画像は一度に広域の画像を取得できるという大きなメリットがあり、病害虫の発生予察などの可能性が期待できます。また、近年、SPOT5やQuickBirdなど、高い分解能を持つものもあらわれ、精密農業におけるリモートセンシング手段として活用されています。上図は衛星(QuickBird)から得られた画像の一部です。道路やほ場区画などがはっきり認識でき、分解能の高さがわかります。

-研究の課題-

画像から作物の生育状態を推定する場合、絶対的な評価を行う必要があります。しかし、衛星画像は相対的な輝度値しか提供できません。1つの衛星画像を用いて作物の生育状態を推定すると、その画像中での相対的な評価を行うことになり、実用的ではありません。これは、複数の衛星画像を同じ条件で解析できないことを意味します。また、衛星画像からの作物情報抽出にはその精度に限界があります。これは、空間分解能の問題で、一つのピクセルに作物部と土壌部が含まれることで誤差となるためです。さらに、大気の影響も大きく作物推定に障害となります。
ここではこれらの問題を解決するために産業用無人ヘリコプタからのリモートセンシング画像を用いています。

-ヘリコプタ画像との融合-

ヘリコプタからの画像は空間分解能が高いため、高精度に作物情報を得られることがわかっています。つまり、ヘリコプタ画像を参照して衛星画像の誤差を補正することができます。衛星画像の一部分をヘリコプタ画像でカバーしていれば、広域の情報をより正確に得ることができます。したがって、本研究では、衛星画像の欠点をより高精度なヘリコプタ画像で補完し、リモートセンシングの可能性の向上を目指します。