華南農業大学工学学院の周志艶教授のチームは、ドローン低空リモートセンシングにより作物の成長情報を取得するスピーディな取得及びデータ処理方法を提起し、詳細なセンサー校正フローと応用ケースを示した。関連研究はこのほど「Journal of Cleaner Production」に掲載された。中国科学報が伝えた。

作物の成長情報のスピーディな取得と解析処理において、従来の宇宙・航空リモートセンシング技術には気象から影響を受けやすく、期間が長く、分解能が低いといった欠点があった。特に広東省などの南方地域では、リモートセンシングに適した雲のない天気の時間が短い。ドローンによる作物の成長情報の近距離リモートセンシング取得は、既存の宇宙、航空リモートセンシング技術の不足を補える。しかしドローン低空リモートセンシングの1枚の画像のカバー面積は、従来の航空、宇宙リモートセンシングに及び難い。

リモートセンシング情報の取得と解析処理は、即時性が高くなければ実際の生産の需要を満たせない。周氏のチームが開発したリモートセンシングセンサーはプロ級の高スペクトル機器やマルチスペクトルカメラに近い反射率、放射照度の測量精度を提供できる。

同研究の稲成長情報解析におけるデータ解析量は1分あたり534.6ヘクタールにのぼる。従来の方法と比べ、成長状況テーママップの作成ペースと不定量施肥処方マップの意思決定効率が大幅に向上した。（編集YF）

「人民網日本語版」2021年2月3日