無人航空機のハイパースペクトルイメージングに基づく土壌テクスチャ内容の推定とマッピング

Scientific Reports volume 13、記事番号: 14097 (2023) この記事を引用

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土壌の質感は、土壌の重要な物理的および自然的特性の 1 つです。 現在の研究の多くは、非画像化地球物理分光計を使用した土壌組織モニタリングに焦点を当てています。 しかし、土壌テクスチャモニタリングに無人航空機 (UAV) のハイパースペクトルデータを利用した研究はほとんどありません。 UAV に取り付けられたハイパースペクトル カメラを使用すると、土壌テクスチャの高解像度空間情報を迅速かつ正確に取得できます。 現場サンプリングを行わずに、無人航空機ハイパースペクトルデータを使用して迅速な土壌性状調査を実現するための基盤が築かれました。 この研究では、青海省黄水盆地の典型的な3つの農地地域を研究地域として選択し、合計296の土壌サンプルを収集しました。 実験室の土壌テクスチャーモデルを現場の条件に直接適用する実現可能性を調査するための、実験室のスペクトルと現場の現場スペクトルを使用した UAV スペクトルのデータ校正。 この結果は、UAV ハイパースペクトル画像と機械学習を組み合わせることで、一連の理想的な処理方法を取得できることを示しています。 スペクトルデータの前処理により、高精度の土壌性状推定と優れたマッピング効果が得られます。 この研究の結果は、チベット高原の将来の農地計画に効果的な技術的支援と意思決定の支援を提供することができます。 この研究の主な革新は、チベット高原の農地の土壌テクスチャーを監視するためのデータ参照を提供するために、UAV ハイパースペクトル画像に適用できる一連の処理手順と方法を確立することです。

土壌の質感は、土壌の重要な物理的かつ自然な特性です。 土壌粒子の組み合わせを表し、土壌の通気透水性、水分保持力、保肥力と密接に関係しています。 土壌の粒子サイズに応じて、土壌の組織は粘土粒子 (< 0.002 mm)、シルト粒子 (0.002 ～ 0.05 mm)、および砂粒子 (0.05 ～ 2 mm) に分類できます1,2。 土壌の質は土壌細菌群集の構造と多様性に大きく影響し、したがって土壌の肥沃度に影響を与えます3。 耕地の品質や作物の適性評価の分野で重要な指標です4。 土壌組織の空間分布の推定とマッピングは、土壌デジタルデータベースを充実させ、改善するだけでなく、土壌属性の空間分布と農業生産計画に関する研究の基礎とデータサポートを提供します5。 したがって、現場スケールでの土壌組織の空間的および時間的分布特性を高分解能かつ高精度に定量化およびモニタリングするための精密な農業管理が緊急に必要とされています。

従来の土壌テクスチャー測定方法は、現場での土壌サンプリングと実験室での化学分析に依存していますが、これには時間と手間がかかり、費用がかかるため、大規模かつ複数周波数の土壌テクスチャー含有量モニタリングを実施することが困難です6,7。 近年、急速に発展している視覚近赤外ハイパースペクトル技術が、土壌組織のビッグデータの需要と高コストの間の矛盾に対処するために、土壌組織含有量の推定に広く使用されています8。 土壌の分光反射率と土壌の質感の間のスペクトル応答の関係に応じて、多くの研究者は地表物体分光測定を使用して、土壌の質感を定量化する従来の手段として土壌ハイパースペクトル技術を開発してきました9、10、11。 しかし、地物分光計に基づく土壌テクスチャーインバージョンでは、通常、密度の低い点状のデータが得られます。 このため、精密農業における空間分布の迅速な視覚化の要件を満たすことが困難になります12。 UAV プラットフォームには機動性と柔軟性という利点があり、近年、陸上資源空間の調査で広く使用されています13。 UAV とハイパースペクトル技術の有機的な組み合わせにより、植生の成長監視、正確な分類と地上物体の識別、害虫の監視、生産量と収量の推定、その他の多様なアプリケーションが実行されています。 しかし、土壌の特性、特に土壌の質感を監視するためにこの技術を使用したアプリケーションは比較的少数です14。