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小型UAVを用いた植物群落の3次元リモートセンシングと生育パラメータの精度評価

鄧, 博慶 東京大学 DOI:10.15083/0002004520

2022.06.22

概要

リモートセンシングにより植物生育の成長パラメータを高精度で評価することは重要な課題である。Airborne-Lidar(Light Detection and Ranging)を用いた植物の3次元計測がこれまで行われており、形状、植物冠高、バイオマス量などの計測に適用されてきた。しかしながら、適切な時期に計測を行うことが難しく、コスト的な問題もあった。一方、技術の進歩により、UAV(Unmanned Aeria lVehicle)-LidarやUAV-SfM(Structure from Motion)による3次元計測が可能になってきた。UAV-SfMの利点は、UAV-Lidarによる方法に比べ低コストで画像取得の操作が簡単なこと、3次元情報と色情報の複合解析が容易なこと、低高度で高空間解像度の計測が可能なことなどがあげられる。

植物群落の3次元リモートセンシングでは、複雑な形状を持つ植物自体の計測の問題だけでなく、地表面の傾斜や凹凸が3次元計測の精度に影響を与える。しかしながら、これまで、UAV-SfMを用いた植物群落や地表面の高精度計測方法の検討は不十分であった。そこで、本研究では、イネ群落、カラマツ群落、サツマイモ群落などを対象として、UAV-SfMを用いた地表面や植物群落の高精度計測法について検討し、その精度検証を行った。特に、サツマイモ群落については、マルチで覆われた畝で生育するサツマイモ群落の全生育期間にわたる生育パラメータの高精度計測法とその精度検証について検討した。

本論文は全5章構成になっている。第1章の序論では、植物群落の3次元リモートセンシングに関する研究の背景を述べた後、UAV-SfMを用いた植物群落の3次元リモートセンシングの原理について説明した。そして、UAV-SfMによる植物自体の計測の問題や地表面の傾斜や凹凸の問題など、高精度で、植物群落を3次元計測する際の問題点やUAV-SfMによる植物生育パラメータ計測に関する既往の研究をまとめた。

第2章では、UAVによる撮影方法やイネ群落の3次元モデリング法とその精度評価に関する研究について述べた。SfMなどの3次元構築アルゴリズムの進歩により、UAVで得られた連続画像から農作物の3次元生育モニタリングが可能になってきた。既往の研究では、水田で生育しているイネなどの農作物の3次元モデル構築のためのUAVからの撮影やモデル構築の方法と精度の問題について、十分な検討がなされていなかった。そこで、UAVからの撮影方法について、茨城県つくば市の水田において、DJIP hantom 3 Professionalに搭載されたビデオカメラの動画を用いて検討し、3次元モデル構築のための撮影方法やモデル構築の方法、及びその精度検証を行った。具体的には、UAVの計測区域内(約50mx50m)に基準点を設定し、GCP(Ground Control Point)にGNSS(Global Navigation Satellite System)の地理情報データを記録し、解析に使用した。また、飛行高度を地上約10m、計測データはFullHD(1920Hx1080V60FPS(Frames/s)で録画をした。そして、録画した動画から、異なるサンプリングレートで作出した静止画群を用い、また、市販のソフトウェア(Agisoft Photoscan)と自作のプログラムにより、SfMによる3次元モデル構築の精度と計算時間や画像オーバーラップなどの関係について検討した。具体的には、1秒当たり6枚から0.6枚までの5種類のサンプリングレートの静止画を用いた。また、イネの高さや周辺の農道、水路、通路や区画境界のコンクリートなどの巻尺での実測寸法との比較により、水平方向(X-Y軸)と垂直方向(Z軸)の精度検証を行った。その結果、水平方向の平均平方二乗誤差RMSE(Root Mean Square Error)で12.8cm、垂直方向のRMSEで7.3cmと、高い精度での計測ができた。また、SfMの解析においては、サンプリングレートを大きくとり、9枚以上の画像のオーバーラップ枚数を確保することが、精度向上の重要な要因であった。

第3章では、カラマツ群落の地表面と樹冠高の推定方法とその精度評価に関する研究について述べた。UAV-SfMによる従来の研究報告では、森林の植物冠高の推定精度が悪く、地表面を含めた高精度な3次元モデルの構築法の検討と精度検証が必要であった。そこで、カラマツ群落を対象とし、地表面を含めた3次元モデルの高精度構築法を検討し、その精度検証を行った。その際、異なる焦点距離レンズを用いて計測し、高精度3次元モデル構築のための計測の最適条件を見出すことを目的とした。実験場所は茨城県つくば市国立環境研究所生態系研究フィールドⅡのカラマツ林である。この群落を精度約5cmのレーザー距離計(FG21-HA,RIEGL)により計測したところ、平均樹高は14mであった。DJIS1000に、有効画素数、約1800万画素の一眼レフデジタルカメラ(EOSkissX7,Canon)を搭載し、飛行高度地面から約30mで撮影した。その際、1秒1枚にカメラの撮影間隔を設定し、また、GNSS座標更新もカメラのシャッターに同期させて1秒1回で行い、カメラが移動軌跡を記録した。撮影は、シャッター優先とし、シャッタースピードは1/1000秒、絞りを自動調整するモードに設定した。レンズは、28mm、35mm、50mmの3種類を使用した。そして、SfMにより得られた3次元高密度点群画像から、逆距離加重法IDW(Inverse Distance Weighting)とポリゴン法の2つの方法を用いて、DSM(Digital Surface Model)画像を作成した。しかし、地表面に傾斜があると、DSMからは正確な植物冠高が得られない。このため、3次元高密度点群モデルから地表面データを抽出し、DTM(Digital Terrain Model)を作成し、DSMからDTMを差し引くことにより地表面の影響を除去した3次元植物冠高モデルDCHM(Digital Canopy Height Model)を作成した。そして、樹木毎の最高点を抽出し、植物冠高を求めた。植物冠高の実測値との精度検証を行ったところ、IDWによる推定の方がポリゴン法による推定よりもどの焦点距離のレンズを用いても高い精度で計測できることがわかった。精度が一番よかったのは、IDW法と28mmのレンズの組み合わせの結果で、RMSEが47cmであった。オーバーラップ枚数はレンズの焦点距離が28mmの時、一番多かった。レンズの焦点距離が長い高空間解像度レンズの場合は、オーバーラップ枚数を増やすために、撮影間隔を短くあるいは低飛行速度で行う必要があるが、撮影高度が低くなると樹木への接触等も懸念される。また、画像枚数が増えると撮影時間や処理時間が長くなる。実計測において支障が生じない、地面から30m程度での飛行高度での28mmのレンズでの撮影画像とIDW法との組み合わせにより、先端が尖っているカラマツ林のような針葉樹の計測においても、RMSEで47cmの推定精度が得られ、既往の研究と比べても比較的良好な結果であると言える。

第4章では、サツマイモ群落の畝立て栽培における地表面と生育パラメータの推定方法、及びその精度評価に関する研究について述べた。実験場所と使用したUAV及び一眼レフカメラは第3章と同じで、飛行高度は地面から約30mで、レンズは28mmと50mmの2種類を使用し、6月から10月まで5回計測を行った。栽培品種はベニアズマで、6種類の施肥量が異なる区で栽培した。農作業との関係で、植物が栽培されている状態で地表面モデルを作成する必要がある。このため、植物の生育初期の6月10日に撮影されたカラー画像からHSV(Hue, Saturation, Value)モデルを用いて植物部分(緑色)を除去し、更に、NxNのマスクフィルタによる拡大処理により植物の陰などを除去し、畝立て栽培された状態での地表面の2値化画像を作成した。この2値化画像と元のカラー画像をあわせてSfM処理し、3次元点群モデルを作成し、IDW法を用いてDTMを作成した。その後、除去した植物や陰の部分の穴を埋めるためにNxMのメディアンフィルタ(Nが畝方向、Mが畝に直角方向)を用いて平滑化した。そして、第3章の方法と同じ方法により得られたDSMからDTMを差し引くことにより、地表面の凸凹の影響を除去した3次元植物冠高モデルDigital Canopy Height Model(DCHM)を作成した。そして、植物毎の最高点を抽出し、植物冠高を求めた。さらに、植物葉の面積を推定するために、施肥量が異なる各区内の1m2の範囲における植物を対象として、3次元ボクセルモデルの植物領域を、HSVモデルを用いて抽出し、そのボクセル数をカウントすることにより、葉面積を推定した。その際、28mmのレンズで撮影された元画像の画像空間解像度が0.8cmであるので、高密度3次元点群モデルを1cm3の3次元ボクセル(voxel)モデルに変換し、そのボクセル数をカウントすることにより、葉面積を推定した。また、比較のために、同じ範囲を対象として、2次元カラー画像の植物領域を、HSVモデルを用いて領域抽出し、ピクセル数を数えることにより、葉面積を推定した。3次元ボクセルモデルと2次元画像から得られた葉面積の推定値と実測値を比較し、精度検証を行った。また、葉面積の推定値と地上部乾物重や収穫した芋乾物重の実測値から葉面積と乾物重との関係を求め、推定モデルの誤差評価を行った。結果として、植物の陰等を除去するための穴の拡大マスクフィルタでは、陰の除去に5x5のフィルターが最も適していた。また、植物穴を埋めるためのメディアンフィルタでは、畝方向の穴を埋めるのに最低限の大きさで、畝の形状に影響を与えないN=7、M=1のフィルターが最も効果があった。上記により得られた結果を実測と比較し、精度検証を行ったところ、28mmのレンズで撮影した画像から構築したDTMの畝高でRMSEが1.28cmの精度が得られた。また、このDTMから生成したDCHMから、植物冠高を求めると、RMSEが2.90cmの精度であった。栽培全生育時期における植物冠高の誤差評価では、レンズの焦点距離28mmが50mmに比べて良い結果が得られ、RMSEが3.3cmであった。葉面積の誤差評価では、3次元ボクセルモデルの方が、2次元画像求めるよりも推定精度が高く、R2が0.56、RMSEが1237.3cm2/m2であった。この理由は、3次元ボクセルモデルは多方向撮影画像から構築されているため、2次元画像よりも見えない領域が少なく、より多くの構造情報を反映するためと考えられる。また、葉面積と地上部乾物重の関係では、3次元ボクセルモデルの方が2次元画像よりも推定精度が高く、R2が0.63、RMSEが86.1g/m2であった。芋収穫量の推定では、6月29日の葉面積と収穫量との相関が他の時期に比較して高い結果(R2=0.69)が得られ、葉面積からRMSEが125.7g/m2で芋収穫量を推定できた。これは、推定精度が、葉の繁茂状態に関係し、繁茂が大きくなると、葉の推定精度が悪くなることが原因と考えられる。

最後に、第5章において、本論文の総括と今後の展望を述べた。

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参考文献

Asner, G.P.; Mascaro, J.; Muller-Landau, H.C.; Vieilledent, G.; Vaudry, R.; Rasamoelina, M.; Hall, J.S.; VanBreugel, M., 2012: A universal airborne LiDAR approach for tropical forest carbon mapping. Oecologia, 168, pp.1147–1160.

Bendig, J., Bolten, A., & Bareth, G., 2013a: UAV-based Imaging for Multi-Temporal, very high Resolution Crop Surface Models to monitor Crop Growth Variability. Photogrammetrie - Fernerkundung - Geoinformation, 6,551–562.

Bendig, J., Willkomm, M., Tilly, N., Gnyp, M. L., Bennertz, S., Qiang, C., ...& Bareth, G., 2013b: Very high resolution crop surface models (CSMs) from UAV-based stereo images for rice growth monitoring in Northeast China. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spat. Inf. Sci, 40, pp. 45-50.

Bendig, J., Bolten, A., Bennertz, S., Broscheit, J., Eichfuss, S., & Bareth, G., 2014: Estimating biomass of barley using crop surface models (CSMs) derived from UAV-based RGB imaging. Remote Sensing, 6(11), 10395–10412.

Bendig, J., Willkomm, M., Tilly, N., Gnyp, M. L., Bennertz, S., Lenz-Wiedemann, V. I. S., … Cao, Q., 2015a: Very high resolution Crop Surface Models (CSM) from UAV-based stereo images for rice growth monitoring in Northeast China. Gis.Science - Die Zeitschrift Fur Geoinformatik, XL(1), pp. 1–9.

Bendig, J., Yu, K., Aasen, H., Bolten, A., Bennertz, S., Broscheit, J., … Bareth, G., 2015b: Combining UAV-based plant height from crop surface models, visible, and near infrared vegetation indices for biomass monitoring in barley. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 39, 79–87.

Besl, P. J. and McKay, H. D., 1992: A method for registration of 3-D shapes. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 14(2), 239 -256. Campbell, G.S.; Norman, J.M., 2012: An introduction to environmental biophysics. Springer Science & Business Media; ISBN 1461216265.

Chang, A., Jung, J., Maeda, M. M., & Landivar, J., 2017: Crop height monitoring with digital imagery from Unmanned Aerial System (UAS). Computers and Electronics in Agriculture, 141, pp. 232–237. https://doi.org/10.1016/j.compag.2017.07.008

Dandois, J. P. and Ellis, E. C., 2013: High spatial resolution three-dimensional mapping of vegetation spectral dynamics using computer vision. Remote Sensing of Environment, 136, pp. 259-276.

Dandois, J., Olano, M., & Ellis, E., 2015: Optimal altitude, overlap, and weather conditions for computer vision UAV estimates of forest structure. Remote Sensing, 7(10), pp. 13895-13920.

Diaz-Varela, R. A., Zarco-Tejada, P. J., Angileri, V., & Loudjani, P., 2014: Automatic identification of agricultural terraces through object-oriented analysis of very high resolution DSMs and multispectral imagery obtained from an unmanned aerial vehicle. Journal of Environmental Management, 134, pp.117–126. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2014.01.006

Díaz-Varela, R. A., Rosa, R. D., León, L. and Zarco-Tejada, P. J., 2015: High-resolution airborne UAV imagery to assess olive tree crown parameters using 3D photo reconstruction: application in breeding trials. Remote Sensing, 7(4), 4213-4232.

Fonstad, M. A., Dietrich, J. T., Courville, B. C., Jensen, J. L., & Carbonneau, P. E., 2013: Topographic structure from motion: A new development in photogrammetric measurement. Earth Surface Processes and Landforms, 38(4), pp. 421–430. https://doi.org/10.1002/esp.3366

Furukawa, Y.; Curless, B.; Seitz, S.M.; Szeliski, R., 2010: Towards internet-scale multi-view stereo. Proc. IEEE Comput. Soc. Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit, pp. 1434–1441.

Furukawa, Y.; Ponce, J., 2007: Accurate, Dense, and Robust Multi-View Stereopsis. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1, pp. 1–14.

Grenzdörffer, G. J., 2014: Crop height determination with UAS point clouds. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences - ISPRS Archives, 40(1), pp. 135–140. https://doi.org/10.5194/isprsarchives-XL-1-135-2014

Guerra-Hernández, J., Cosenza, D. N., Rodriguez, L. C. E., Silva, M., Tomé, M., Díaz-Varela, R. A., & González-Ferreiro, E., 2018: Comparison of ALS- and UAV(SfM)-derived high-density point clouds for individual tree detection in Eucalyptus plantations. International Journal of Remote Sensing, 39(15–16), pp. 5211–5235. https://doi.org/10.1080/01431161.2018.1486519

Gómez-Candón, D., De Castro, A. I., & López-Granados, F., 2014: Assessing the accuracy of mosaics from unmanned aerial vehicle (UAV) imagery for precision agriculture purposes in wheat. Precision Agriculture, 15(1), pp. 44–56. https://doi.org/10.1007/s11119-013-9335-4

Hassan, M. A., Yang, M., Rasheed, A., Yang, G., Reynolds, M., Xia, X., … He, Z., 2019: A rapid monitoring of NDVI across the wheat growth cycle for grain yield prediction using a multi-spectral UAV platform. Plant Science, 282(October 2018), pp. 95–103. https://doi.org/10.1016/j.plantsci.2018.10.022

Hobbs, R.J.; Mooney, H.A., 2012: Remote sensing of biosphere functioning; Springer Science & Business Media; Vol. 79; ISBN 146123302X.

Holman, F.H.; Riche, A.B.; Michalski, A.; Castle, M.; Wooster, M.J.; Hawkesford, M.J., 2016: High throughput field phenotyping of wheat plant height and growth rate in field plot trials using UAV based remote sensing. Remote Sens. 2016, 8, pp. 1031.

Hoshikawa, K., 1994: Encyclopedia Nipponica. Tokyo, Syogakukan Publ, 12, pp.943.

Hosoi, F. and Omasa, K., 2006: Voxel-based 3-D modeling of individual trees for estimating leaf area density using high-resolution portable scanning lidar.

IEEE Transactions of Geoscience and Remote Sensing, 44(12), pp. 3610-3618. Hosoi, F., Nakabayashi, K., & Omasa, K., 2011: 3-D modeling of tomato canopies using a high-resolution portable scanning lidar for extracting structural information. Sensors, 11(2), pp. 2166-2174.

Jay, S., Rabatel, G., Hadoux, X., Moura, D., & Gorretta, N., 2015: In-field crop row phenotyping from 3D modeling performed using Structure from Motion. Computers and Electronics in Agriculture, 110, pp. 70–77. https://doi.org/10.1016/j.compag.2014.09.021

Jensen, J. L. R. and Mathews, A. J., 2016: Assessment of image-based point cloud products to generate a bare earth surface and estimate canopy height in a woodland ecosystem. At http://www.mdpi.com/2072-4292/8/1/50. Remote Sensing, Basel, 8(1), 50, pp. 1-13. Accessed 30 May 2016.

Jin, X., Liu, S., Baret, F., Hemerlé, M., & Comar, A., 2017: Estimates of plant density of wheat crops at emergence from very low altitude UAV imagery. Remote Sensing of Environment, 198, pp. 105–114. https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.06.007

Jones, H. G. and Vaughan R. A., 2010: Remote sensing of vegetation –principles, techniques, and applications-. Oxford University Press Inc., New York, 353 pp.

Jones, H.G., 2013: Plants and Microclimate: A Quantitative Approach to Environmental Plant Physiology; 3rd ed.; Cambridge University Press: Cambridge; ISBN 9780521279598.

Kim, D.; Yun, H.S.; Jeong, S.; Kwon, Y.; Kim, S.; Suk, W.; Id, L.; Kim, H., 2018: Modeling and Testing of Growth Status for Chinese Cabbage and White Radish with UAV-Based RGB Imagery. Remote Sens., 10, pp. 563.

Lati, R.N., Filin, S., Eizenberg, H., 2013: Estimating plant growth parameters using an energy minimization-based stereovision model. Comput. Electron. Agric. 98, pp. 260–271.

Lin, Y.; Hyyppä, J.; Jaakkola, A., 2011: Mini-UAV-borne LIDAR for fine-scale mapping. IEEE Geosci. Remote Sens. Lett., 8, pp. 426–430.

Lowe, D.G., 1999: Object recognition from local scale-invariant features. In Proceedings of the iccv, 99, pp. 1150–1157.

Lowe, D.G., 2004: Distinctive Image Features from. Int. J. Comput. Vis., 60,pp. 91–110.

Malambo, L., Popescu, S. C., Murray, S. C., Putman, E., Pugh, N. A., Horne, D. W., … Bishop, M., 2018: Multitemporal field-based plant height estimation using 3D point clouds generated from small unmanned aerial systems high-resolution imagery. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 64(June 2017), pp. 31–42. https://doi.org/10.1016/j.jag.2017.08.014

Mathews, A.J.; Jensen, J.L.R., 2013: Visualizing and quantifying vineyard canopy LAI using an unmanned aerial vehicle (UAV) collected high density structure from motion point cloud. Remote Sens., 5, pp. 2164–2183.

Matsuda, M., Hosaka, Y. and Omasa, K., 2010: Quality Assessment of Grains Using Functional Remote Sensing. Iden, 64(2), 81-86()

Means, J. E., Acker, S. A., Fitt, B. J., Renslow, M., Emerson, L. and Hendrix, C. J., 2000: Predicting forest stand characteristics with air borne scanning

lidar. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 66(11), pp. 1367-1372.

Meng, Z., Whitmore, N. D., Valasek, P. A., Shen, Y., Wyatt, K. D., & Liu, W., 2000: 3-D Hale-McClellan prestack depth migration with enhanced extrapolation operators. SEG Technical Program Expanded Abstracts, 19(1), pp. 485–488. https://doi.org/10.1190/1.1816102

Morsdorf, F.; Kötz, B.; Meier, E.; Itten, K.I.; Allgöwer, B., 2006: Estimation of LAI and fractional cover from small footprint airborne laser scanning data based on gap fraction. Remote Sens. Environ., 104, pp. 50–61.

Müller-Linow, M., Pinto-Espinosa, F., Scharr, H., & Rascher, U., 2015: The leaf angle distribution of natural plant populations: assessing the canopy with a novel software tool. Plant methods, 11(1), pp. 11.

Nilsson, M., 1996: Estimation of tree heights and stand volume using an airborne lidar system. Remote Sensing of Environment, 56(1), pp. 1-7.

Omasa, K.; Aiga, I., 1987: Environmental measurement: Image instrumentation for evaluating pollution effects on plants. In Systems & Control Encyclopedia; M.G., Ed.; Pergamon Press: Oxford; pp. 1516–1522.

Omasa, K., 1990: Image instrumentation methods of plant analysis. In Modern Methods of Plant Analysis. Physical Methods in Plant Sciences; Linskens, H.F., Jackson, J.F., Eds.; Springer-Verlag: Berlin; pp. 203–243.

Omasa, K., Akiyama, Y., Ishigami, Y. and Yoshimi, K., 2000: 3-D remote sensing of woody canopy heights using a scanning helicopter-borne lidar system with high spatial resolution.Journal of Remote Sensing Society of Japan, 20(4),pp. 394-406.

Omasa, K., Qiu, G. Y., Watanuki, K., Yoshimi, K. and Akiyama, Y., 2003: Accurate estimation of forest carbon stocks by 3-D remote sensing of individual trees. Environmental Science and Technology, 37, pp. 1198-1201.

Omasa, K., 2006: Image Sensing and Phytobiological Information. In CIGR Handbook of Agricultural Engineering Information Technology; Munack, A., Ed.; American Society of Agricultural and Biological Engineers: St. Joseph; pp.217–230.

Omasa, K., Hosoi F., and Konishi A., 2007: 3D lidar imaging for detecting and understanding plant responses and canopy structure. Journal of Experimental Botany, 58, pp. 881-898. Sankey, T., Donager, J., McVay, J., & Sankey, J. B., 2017: UAV lidar and hyperspectral fusion for forest monitoring in the southwestern USA. Remote Sensing of Environment, 195, pp. 30-43.

Sellers, P.J.; Rasool, S.I.; Bolle, H.-J., 2002: A Review of Satellite Data Algorithms for Studies of the Land Surface. Bull. Am. Meteorol. Soc., 71, pp. 1429–1447.

Shewchuk, J. R., 1997: Delaunay refinement mesh generation. Carnegie-Mellon Univ Pittsburgh Pa School of Computer Science, Ph.D. Thesis.

Shewchuk, J. R., 2002: Delaunay refinement algorithms for triangular mesh generation. Computational geometry, 22(1-3), pp. 21-74.

Teng, P., Zhang, Y., Shimizu, Y., Hosoi, F. and Omasa, K., 2016: Accuracy Assessment in 3D Remote Sensing of Rice Plants in Paddy Field Using a Small UAV. Eco-Engineering, 28(4), pp. 107-112.

Teng, P.; Fukumaru, Y.; Zhang, Y.; Aono, M.; Shimizu, Y.; Hosoi, F.; Omasa, K., 2018: Accuracy Assessment in 3D Remote Sensing of Japanese Larch Trees using a Small UAV. Eco-Engineering, 30, pp. 1–6.

Tomasi, C.; Kanade, T., 1993: Shape and motion from image streams: a factorization method. Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A., 90, pp. 9795–9802.

Triggs, B.; McLauchlan, P.F.; Hartley, R.I.; Fitzgibbon, A.W., 2000: Bundle Adjustment — A Modern Synthesis. Vis. Algorithms Theory Pract., 1883, pp. 298–372.

Wallace, L. O., Lucieer, A., & Watson, C. S., 2012a: Assessing the Feasibility of Uav-Based Lidar for High Resolution Forest Change Detection. ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XXXIX-B7(September), pp. 499–504. https://doi.org/10.5194/isprsarchives-xxxix-b7-499-2012

Wallace, L.; Lucieer, A.; Watson, C.; Turner, D., 2012b: Development of a UAV-LiDAR system with application to forest inventory. Remote Sens., 4, pp.1519–1543.

Wallace, L., Lucieer, A., & Watson, C. S., 2014: Evaluating tree detection and segmentation routines on very high resolution UAV LiDAR ata. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 52(12), pp. 7619–7628. https://doi.org/10.1109/TGRS.2014.2315649

Wallace, L., Lucieer, A., Malenovský, Z., Turner, D. and Vopěnka, P., 2016: Assessment of forest structure using two UAV techniques: A comparison of airborne laser scanning and structure from motion (SFM) point clouds. Forests, 7(3), pp. 1–16.

White, J. C., Stepper, C., Tompalski, P., Coops, N. C. and Wulder, M. A., 2015: Comparing ALS and image-based point cloud metrics and modelled forest inventory attributes in a complex coastal forest environment. Forests, 6(10), pp. 3704-3732.

Whitlock, C.H.; Charlock, T.P.; Staylor, W.F.; Pinker, R.T.; Laszlo, I.; Ohmura, A.; Gilgen, H.; Konzelman, T.; DiPasquale, R.C.; Moats, C.D., 1995: First global WCRP shortwave surface radiation budget dataset. Bull. Am. Meteorol. Soc., 76, pp. 905–922.

Yu, N., Li, L., Schmitz, N., Tian, L. F., Greenberg, J. A., & Diers, B. W., 2016: Development of methods to improve soybean yield estimation and predict plant maturity with an unmanned aerial vehicle based platform. Remote Sensing of Environment, 187, pp. 91–101. https://doi.org/10.1016/j.rse.2016.10.005

Zahawi, R. A., Dandois, J. P., Holl, K. D., Nadwodny, D., Reid, J. L., & Ellis, E. C., 2015: Using lightweight unmanned aerial vehicles to monitor tropical forest recovery. Biological Conservation, 186, pp. 287–295. https://doi.org/10.1016/j.biocon.2015.03.031

Zarco-Tejada, P. J., González-Dugo, V., & Berni, J. A. J., 2012: Fluorescence, temperature and narrow-band indices acquired from a UAV platform for water stress detection using a micro-hyperspectral imager and a thermal camera. Remote Sensing of Environment, 117, pp. 322–337. https://doi.org/10.1016/j.rse.2011.10.007

Zarco-Tejada, P. J., Guillén-Climent, M. L., Hernández-Clemente, R., Catalina, A., González, M. R., & Martín, P., 2013: Estimating leaf carotenoid content in vineyards using high resolution hyperspectral imagery acquired from an unmanned aerial vehicle (UAV). Agricultural and Forest Meteorology, 171–172, pp. 281–294. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2012.12.013

Zarco-Tejada, P. J., Diaz-Varela, R., Angileri, V. and Loudjani, P., 2014: Tree height quantification using very high resolution imagery acquired from an unmanned aerial vehicle (UAV) and automatic 3D photo-reconstruction methods. European Journal of Agronomy, 55, pp. 89-99.

Zhang, H., Sun, Y., Chang, L., Qin, Y., Chen, J., Qin, Y., … Wang, Y., 2018a: Estimation of grassland canopy height and aboveground biomass at the quadrat scale using unmanned aerial vehicle. Remote Sensing, 10(6). https://doi.org/10.3390/rs10060851

Zhang, Y., Teng, P., Shimizu, Y., Hosoi, F. and Omasa, K., 2016: Estimating 3D leaf and stem shape of nursery paprika plants by a novel multi-camera photography system. Sensors, 16(874), pp. 1-18.

Zhang, Y.; Teng, P.; Aono, M.; Shimizu, Y.; Hosoi, F.; Omasa, K., 2018b: 3D monitoring for plant growth parameters in field with a single camera by multi-view approach. J. Agric. Meteorol., 74, pp. 129–139.

秋山侃・冨久尾歩・平野聡・石塚直樹・小川茂男・岡本勝男・ 齋藤元也・内田諭・山本由紀代・吉迫宏・瑞慶村知佳, 2014:農業リモートセンシング・ハンドブック, システム農学会, 東京, 512 pp.

松田真典・保坂幸男・大政謙次, 2010: 機能リモートセンシングによる穀類の品質評価, 遺伝, 64(2), 81-86

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