華南農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)學(xué)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(bào)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(xì)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。中國科學(xué)報(bào)が伝えた。

作物の成長情報(bào)のスピーディな取得と解析処理において、従來の宇宙?航空リモートセンシング技術(shù)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點(diǎn)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(yún)のない天気の時(shí)間が短い。ドローンによる作物の成長情報(bào)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(shù)の不足を補(bǔ)える。しかしドローン低空リモートセンシングの1枚の畫像のカバー面積は、従來の航空、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(bào)の取得と解析処理は、即時(shí)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(jí)の高スペクトル機(jī)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(bào)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。従來の方法と比べ、成長狀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(wǎng)日本語版」2021年2月3日