複合生態フィールド教育研究センター報告 第３８号

概要

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Bulletin of Integrated Field Science Center
No.38
March 2023

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序　　　　　　　　文

新型コロナウイルス感染症（COVID-19）が世界中で猛威を振るい，私たちの生活に深刻な影響を及ぼしています。フィー
ルドセンターにおいては，昨年に続き感染防止対策を徹底し，川渡と女川で実施される実習規模の縮小，授業や会議等への
オンラインの導入と活用，テレワークの推進等の対策を行ってきました。今年はさらに昨年よりも教育研究活動を復活させ
るための取り組みを行いました。4 月には「フィールドセンター研究計画発表会」をオンライン主体で 3 年ぶりに開催しま
した。川渡と女川の宿泊施設では，新型コロナウイルス感染拡大防止対策を講じ，少人数ながらも宿泊利用を再開すること
ができました。教育関係共同利用拠点事業では，留学生と日本人の共修プログラムを春と秋の 2 回開催することができ，9
月に開催した農工連携ゼミでは他大学からの教員および学生の皆さんを受け入れることができ，有意義な意見交換をするこ
とができました。この様に，教育研究活動がまた以前のように活発になりつつあることを大変喜ばしく思う年でした。
一方，2 月にはロシアがウクライナに侵攻し，世界に大きな衝撃を与えました。それ以来フィールドセンターでは，エネ
ルギーや飼肥料の不足および価格の高騰により大きな影響を受けています。この様な世界的な緊急事態に対してセンターと
してどのように対応し，安全・安心な教育研究を実践していくかという課題を突き付けられた年でした。同時に，本学で学
んでいる多くの留学生にとって，当センターでの教育研究活動がこれからの世界の交友と連携につながることを強く願うと
ともに，その役割をしっかり果たさなければならないと強く感じた年でした。また，3 月には福島県沖地震の発生による被
害が生じ，加えて川渡フィールドセンターではインフラの老朽化に伴う水道管破裂により大規模な漏水が発生し，11 月まで
半年間教育研究をはじめ様々な活動に大きな支障が出ました。このような苦しい状況の中，多くの皆様に温かいご支援を賜
りましたこと，厚く御礼申し上げます。
コロナ禍やロシアのウクライナ侵攻等，世界を大きく揺るがす出来事によって私たちの暮らしが大きく変わりつつある今
日，食料生産および供給と環境との関わりを学ぶことの大切さをフィールド教育・研究を通じて実践していかなければなら
ないと感じています。その中で，
「五感で体験」しながら学び，互いに交流することはとても大切です。フィールドセンター
3 部門 6 分野の教員とその教育研究をサポートする技術職員および組織運営面をサポートする事務職員が連携し，フィール
ド教育・研究の重要性と当センターの役割を認識しながら，より一層充実したフィールド教育研究を実施できるよう，これ
からも取り組んで参ります。

2022 年 12 月

複合生態フィールド教育研究センター長　　小　倉　振一郎

目　　　　　　　次

Ⅰ．研　究　報　告
　 1 ．投稿論文　………………………………………………………………………………………………………………………

1

　 2 ．研究業績　………………………………………………………………………………………………………………………

5

Ⅱ．業　務　報　告
　 1 ．概　　況　……………………………………………………………………………………………………………………… 18
　 2 ．教育関係　……………………………………………………………………………………………………………………… 30
　 3 ．令和 3 年度　講演会・研修会等関係　……………………………………………………………………………………… 33
　 4 ．令和 3 年度の主な来訪者等　………………………………………………………………………………………………… 33
　 5 ．農産・飼料関係　……………………………………………………………………………………………………………… 37
　 6 ．畜産関係　……………………………………………………………………………………………………………………… 47
　 7 ．林木関係　……………………………………………………………………………………………………………………… 53
　 8 ．機械関係　……………………………………………………………………………………………………………………… 53
　 9 ．教育研究基盤の維持管理　…………………………………………………………………………………………………… 56
　10．事務関係　……………………………………………………………………………………………………………………… 57

Ⅲ．資　　　　　料
　 1 ．ドローン空撮画像を用いたスギ素材生産量の推定　……………………………………………………………………… 59
　 2 ．職員等一覧表　………………………………………………………………………………………………………………… 60

Ⅰ．研　究　報　告

目　　　　　　　　　　次

1．投　稿　論　文
研究論文
　　　米澤千夏・齊藤昌弥・山崎耀平・松波寿典・岩佐　浩：
　　　近赤外線波長帯を用いない植生指標のダイズの収量予測への利用の検討　…………………………………………

1

2．研　究　業　績 ……………………………………………………………………………………………………………… 5

センター報告 38：1-4（2023）

1

近赤外線波長帯を用いない植生指標のダイズの収量予測への利用の検討
米澤千夏・齊藤昌弥・山崎耀平・松波寿典・岩佐　浩

Verification of Vegetation Indices Based on the Reflectance of the Visible
Spectrum for Estimation of Soybean Yield
Chinatsu YONEZAWA, Masaya SAITO, Yohei YAMAZAKI,
Toshinori MATSUNAMI and Hiroshi IWASA
キーワード：植生指標，収量，ドローン，UAV

要約

Vegetation Index（NDVI， 正 規 化 植 生 指 標 ）（Rouse et al.

ドローン（UAV）による観測画像のダイズの収量推定へ

1974），Green Normalized Difference Vegetation Index

の利用可能性について検討した。福島県相馬郡新地町に位

（GNDVI，緑色正規化植生指標）（Gitelson，Kaufman，and

置するダイズ圃場を対象として，観測画像の取得と収穫量

Merzlyak 1996）などがよく用いられている。これらの植

調査を行った。2020 年の同時期にドローンに搭載された

生指標は，植生からの反射率が大きくなる近赤外波長帯を

カメラによって観測された画像から植生指標を計算した。

用いている。国内においても，水稲（濱ら，2018）のほか，

植 生 指 標 と し て は そ れ ぞ れ， 近 赤 外 波 長 帯 を 利 用 し た

茶（亀山，2020），コムギ（山本ら，2021），ダイズ（丹保

NDVI，GNDVI と， 近 赤 外 波 長 帯 を 利 用 し な い VARI，

ら，2021）など各種の作物の収量推定への利用可能性が報

GCC を算出した。観測日ごとにそれぞれの植生指標につ

告されている。

いて全重および収量との相関を単回帰分析により調べた。

ここではドローンによって観測した画像から求めた植生

開花日を過ぎた 8 月 19 日の観測においてはすべての植生

指標の，ダイズの収量推定への有用性を検討した。植生指

指 標 と 全 重 と の 間 で 0.85 以 上 の 相 関 係 数 が 示 さ れ た。

標として，NDVI，GNDVI のほかに，ドローンに標準で搭

NDVI および GNDVI と全重および収量との相関係数が大

載されている赤（Red：R），緑（Green：G），青（Blue：B）

きかったときに，VARI，GCC がこれらと高い相関係数を

の可視光のみを観測するカメラの利用のために，近赤外波

示すことは，ドローンに搭載された RGB カメラで観測さ

長 帯 を 用 い な い 植 生 指 標 で あ る Visible Atmospherically

れた植生指標からのダイズの収量予測への利用可能性を示

Resistant Index（VARI，可視大気抵抗植生指標）（Gitelson

唆している。

et al 2002）と Green Chromatic Coordinate（GCC）
（Gillesple
et al 1987）の利用について検討した。近赤外波長帯での観

緒言

測画像の取得が可能なマルチスペクトルカメラは高額であ

ダイズは，国内においては水田転換畑で広く栽培されて

ることから，近年，作物の収量推定においてドローンにあ

いるが，収量と品質を安定して確保することが課題となっ

らかじめ搭載されていることが多い RGB カメラで観測さ

ている。リモートセンシングを利用した生産管理は，生産

れる画像から求めた植生指標の利用が検討されるように

における省力化のみならず栽培技術の向上のうえでも有用

な っ て き て お り， 国 内 で も こ れ ま で に 水 稲（ 田 中 ら，

である。無人航空機（ドローンもしくは UAV：Unmanned

2020）や牧草（黄川田ら，2022）を対象とした検討などが

Aerial Vehicle）をプラットフォームとしたリモートセンシ

報告されている。

ングについても，その機動性の高さと天候の影響を受けに
くい特性を生かした観測を行うことで作物の生育状態の把

材料および方法

握と施肥量の調整等への利用が進められている。（農林水

1）対象地域

産省　2019）。

福島県相馬郡新地町に位置する 2 つのダイズ圃場を対

ドローンによるリモートセンシング画像を用いた作物の

象とした。2011 年の東日本大震災による津波の被害を受

収量予測に関する研究例は多くある。収量予測においては，

けた地域であるが，営農再開が進んでいる。2020 年に各

観測された画像から得られる植生指標と収量の相関が多く

圃場で 5 か所の試験区を設けて 3.8 m2 の収量調査をおこ

用 い ら れ て い る。 植 生 指 標 と し て は， 近 赤 外（Near

な っ た。 全 重 の 平 均 値（g / m2） と 標 準 偏 差 は 503.9，

InfraRed：NIR） 波 長 帯 を 用 い た Normalized Difference

163.8 であった。収量の平均値と標準偏差は，276.8，83.8

2

センター報告第 38 号（2023）

であった。ダイズの播種日は 6 月 5 日，開花日は 8 月 5 日，
収穫日は 10 月 30 日であった。

結果と考察
各植生指標と全重および収量との相関係数の推移を表 1，
2 に示す。各植生指標と収量及び全重との相関係数は開花

2）使用データと解析方法

日前の 7 月 20 日，30 日の観測ではいずれも 0.65 以下であっ

ドローン搭載マルチスペクトルカメラおよび RGB カメ

た。近赤外波長帯を用いた NDVI，GNDVI と全重との相

ラによる圃場の撮影は 2020 年 7 月 20 日，7 月 30 日，8 月

関係数は 0.5 以上であったが，VARI および GCC と全重と

19 日に Parrot 社製 Sequoia を DJI 社製 Phantom3 PRO に搭

の間には明瞭な相関はみられなかった。ただし，開花日を

載し，撮影高度 30 m，画像のオーバーラップ率 30 % でオー

過ぎ着莢期となった 8 月 19 日の観測においては NDVI お

トパイロットで実施した。Sequoia は 4 つのマルチスペク

よび GNDVI の全重との相関係数は 0.89 であったのに対し

トルバンド（緑，赤，レッドエッジ，近赤外）と RGB カ

て，VARI，GCC の全重との相関係数はそれぞれ 0.85，0.90

メラから構成されている。各バンドの中心波長およびバン

と な っ た。 全 重 と 8 月 19 日 の NDVI，GNDVI，VARI，

ド 幅 は 550 nm（40 nm），660 nm（40 nm），735 nm（10 nm），

GCC との関係をそれぞれ示す（図 2）。ドローン搭載 RGB

および 790 nm（40 nm）である。Sequoia のマルチスペクト

カメラによる観測画像から計算した，近赤外波長帯を用い

ルカメラおよび RGB カメラによる観測画像は Pix4Dmapper

な い VARI や GCC が 全 重 お よ び 収 量 と，NDVI お よ び

を用いてオルソ補正済みの反射率画像に変換した。画像解

GNDVI と同等な相関を示すことは，ダイズの収量予測に

像度はマルチスペクトルカメラで 3.6 cm / pixel，RGB カメ

おいても安価な RGB カメラのドローンへの搭載，あるい

ラで 0.9 cm / pixel であった。

はドローンに標準装備されているカメラの利用の可能性を

近赤外波長を利用する植生指標として NDVI と GNDVI

示唆している。

を計算した。また，可視光線波長のみを利用する植生指標

収量と各植生指標の相関係数は，全重との相関係数より

として VARI と GCC を計算した。それぞれの植生指標は

も小さくなる傾向がみられた。生殖成長期におけるダイズ

以下の式で表される。

の光合成産物を生産して供給する器官は葉であり，それを
取り込む器官は種子である。植生指標は主に葉の反射スペ

NDVI ＝（NIR － Red）（NIR
/
＋ Red）

（1）

クトルから計算されて葉の活性度を測る指標となり，ソー

GNDVI ＝（NIR － Green）（NIR
/
＋ Green）

（2）

ス器官である葉を含めた全重を測るために適している。し

VARI ＝（Green － Red）（Green
/
＋ Red － Blue）

（3）

かし収量はソース能とシンク能の積で表され（平沢ら　

GCC ＝ Green （Green
/
＋ Red ＋ Blue）

（4）

2016），さらに，ダイズでは旺盛な生育を示した場合，開
花期以降の倒伏により着莢数や百粒重の減少により 9 ～

NDVI と GNDVI はマルチスペクトルカメラによる観測

36 % 減収する（齋藤ら 2012）。植生指標では，このような

画像から計算した。VARI と GCC は RGB カメラで撮影さ

ダイズ体内の生殖成長特性を含めたシンク能は直接測るこ

れた画像から計算した。観測画像における植生指標の計算

とがでないため，収量の相関係数は全重より小さくなった

結果において，10 か所の収量調査地点を中心とする半径 5

と考えられる。

m の円バッファを作成し，バッファ内の平均値を算出した。
観測画像毎にそれぞれの植生指標と全重および収量との相
関を単回帰分析により調べた。図 1 に 7 月 30 日の NDVI

表 1　植生指標とダイズ全重との相関係数

と収量調査地点を示す。

20-Jul

30-Jul

19-Aug

NDVI

0.65

0.53

0.89

GNDVI

0.64

0.55

0.89

VARI

0.39

0.27

0.85

GCC

0.43

0.32

0.90

表 2　植生指標とダイズ収量との相関係数

図1

収量調査地点（黒丸）と 7 月 30 日観測画像から求め
た NDVI

20-Jul

30-Jul

19-Aug

NDVI

0.52

0.39

0.87

GNDVI

0.50

0.40

0.85

VARI

0.24

0.12

0.81

GCC

0.28

0.16

0.86

米澤ほか：近赤外線波長帯を用いない植生指標のダイズの収量予測

3

図 2　全重と 2020 年 8 月 19 日観測画像から計算した植生指標の相関。（a）NDVI，（b）GNDVI，（c）VARI，（d）GCC。

まとめ

Rouse, J.W., Haas, R.H., Schell, J.A., and Deering, D.W.（1974

ダイズの収量予測への，ドローン搭載カメラによる観測

Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERTS.

画像をもとにした植生指標の利用可能性を検討した。近赤

In NASA. Goddard Space Flight Center 3d ERTS-1 Symp, p.

外波長帯を用いない植生指標である VARI と GCC におい

309.

ても，開花着莢期においては全重および収量との相関が認

Gitelson, A.A., Kaufman, Y.J., and Merzlyak, M.N.（1996）Use

められた。このことから，ダイズの収量予測への，近赤外

of a green channel in remote sensing of global vegetation from

波長帯を撮影することができないデジタルカメラやドロー

EOS-MODIS. Remote Sensing of Environment, 58, 289-298.

ンに標準で搭載されているカメラで撮影された画像の利用

濱　　侃・田中　圭・望月　篤・新井弘幸・平田俊之・八

可能性が示唆された。ドローンによるリモートセンシング

幡竜也・鶴岡康夫・近藤昭彦（2018）UAV リモートセン

の農業利用における初期コストの削減につながることが期

シングおよび日射量を用いた水稲の草丈と収量の推定，

待される。

水文・水資源学会誌 31，2，68-82．
亀山阿由子（2020）無人航空機（ドローン）の空撮画像を

謝辞
本研究は平成 30 年度食糧生産地域再生のための先端技
術展開事業による成果の一部である。

利用した茶収量の推定，茶業研究報告，129，27-31．
山本真梨子・𠮷良知彦・河野礼紀・安藤広将・近乗偉夫・
大窪恵美子・平野貴弘・内田多香子・墨谷荘平・柿原千
代文（2021）大分県における醤油用コムギ品種「はるみ

引用文献

ずき」の特性と NDVI および葉色による簡易な収量予測

農林水産省（2019）平成 30 年度　食料・農業・農村白書，

方法の検討，日本作物学会九州支部会報，87，24-26．

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丹保彩香・島田雅博・吉藤昭紀・今本裕士・永畠秀樹・藤

産省，東京都．

原洋一・塚口直史（2021）空撮によって得られた生殖成

センター報告第 38 号（2023）

長期の植生指数によるダイズ子実収量の解析，日本作物
学会紀事，90，261-268．

4

測量とリモートセンシング，59，6，248-258．
黄川田智洋・依田悠希・藤原　崚・眞田康治・佐藤　広（2022）

Gitelson, A. A., Kaufman, Y. J., Stark, R. and Rundquist, D.

飼料作物育種における Green Red Vegetation Index（GRVI）

（2002）Novel algorithms for remote estimation of vegetation

と他の RGB 植生指標との比較，育種学研究，24，2，

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Gillespie, A.R., Kahle, A.B. and Walker, R.E.（1987）Color
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and“chromaticity”transformation techniques, Remote Sensing
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田中雪絵・桂　圭佑・山下　恵（2020）イネの簡易的生育
診断に向けたデジタルカメラ画像処理手法の検討，写真

平沢　正・大杉　立（2016）作物生産生理学の基礎，農山
漁村文化協会，東京，112 p．
齊藤邦行・西村公仁子・北原利修（2012）ダイズの倒伏が
子実収量に及ぼす影響－倒伏防止処理と人為的倒伏処理
－，日本作物学会紀事，81，27-32．

5

研究業績 2021 年 1-12 月

CA, Awakan OJ, Atolani O, Otohinoyi DA, Elebiyo TC,
Evbuomwan IO. The anti-parasite action of imidazole deriva-

1）論文

tives likely involves oxidative stress but not HIF-1α signaling.

Tajima, R.（2021）Importance of individual root traits to un-

Chem Biol Interact. 349：109676.（2021）（査読あり，国際共

derstand crop root system in agronomic and environmental con-

著論文，IF：5.194）

texts. Breeding Science 71（1）. 13-19.
Adeyemi OS, Molefe-Nyembe NI, Eseola AO, Plass
Uno, T., Tajima, R., Suzuki, K., Nishida, M., Ito, T. and

W, Shittu OK, Yunusa IO, Atolani O, Evbuomwan IO,

Saito, M.（2021）Rice yields and the effect of weed manage-

Awakan OJ, Suganuma K, Kato K. New Series of Imidaz-

ment in an organic production system with winter flooding. Plant

oles Showed Promising Growth Inhibitory and Curative Potential

Production Science. 24（4）. 405-417.

Against Trypanosoma Infection. ...

この論文で使われている画像