UAV 搭載 LiDAR による水稲草丈計測に関する検討
環境社会基盤工学専攻 防災・復興システム工学研究室
山根 怜

1. はじめに推定に与える影響を検討する。
以上の項目を検討するため、UAV-LiDAR 計測を行った。

水稲の生育状況を把握し適切な栽培管理を行うことは、高品質なコメの安定生産のために非常に
2. LiDAR 計測による水稲の草丈推定手法重要である。これにより水稲の生育の過不足を確認し、施肥時期の判断を行っている。水稲の草丈
Phan ら 2)は、レーザ走査角（群落への入射角）や茎数、葉色は、一般に手作業で計測している。
が±8°の範囲において、水稲群落の 3D 点群の鉛
この作業は多大な労力と時間を要し、圃場広域を直分布から LiDAR 計測した群落層厚さ(𝑟𝐷)を算出調査対象とすることは困難である。調査結果の再し、これと実測した草丈の関係から草丈推定式を現性を高めることや、より広範囲の計測を行うた決定している。𝑟𝐷は 3D 点群の鉛直分布のパーセ
め、リモートセンシング技術を用いた研究が進めンタイル解析で決定した群落の上層部(𝑉𝐷𝑢𝑝𝑝𝑒𝑟 ）られている。衛星による地域単位の広範囲を対象とする生育モニタリングでは、天候障害による計と下層部(𝑉𝐷𝑙𝑜𝑤𝑒𝑟 )の位置の差で表される(図 1)。本
測頻度の低下などの問題がある。それを補完する研究では、既往研究 1,2,3)に倣い𝑉𝐷𝑢𝑝𝑝𝑒𝑟 と𝑉𝐷𝑙𝑜𝑤𝑒𝑟 をために、UAV によるリモートセンシングが研究さそれぞれ 99、5 パーセンタイル高さとする（𝑉𝐷99
れている。これらのリモートセンシングで利用さと𝑉𝐷05 ）。
れるものは分光情報であることが多い。より直接的に水稲の構造を計測する技術として挙げられる能動型光学センサが、すでに土木・測量分野で広く利用されている LiDAR（Light Detection and Ranging）である。LiDAR は、自動運転技術などに利用される車載用 LiDAR の小型化、低コスト化が進んでいる。
既往研究 1)にて、より広域の水稲へ LiDAR 計測による草丈推定手法を適用するためには、計測高度によるレーザフットプリント径の変化を考慮す
3. UAV-LiDAR 計測実験る必要がある可能性が示唆された。計測高度が上
図 1 UAV-LiDAR 計測の群落層厚さ
がっても、既往研究におけるレーザフットプリン
UAV-LiDAR 計測と同期して水稲の草丈を実測す
ト径と同程度の大きさとなれば、車載用 LiDAR にる必要がある。本研究ではJA 越後ながおかの指標よる計測であっても、草丈推定手法を適用できる田の一つで、UAV 計測への協力が得られた新潟県可能性がある。
2)
長岡市宮路町地区の水田を対象とする。この水田本研究では、Phan ら によって提案された、水田直上からの LiDAR 計測で取得した水稲群落の 3 には 2019 年 5 月 21 日にコシヒカリが作付けさ次元(3D)点群の解析から計算される「LiDAR 計測 れ、5 月 30 日から 8 月 20 日まで概ね 10 日間隔で生育調査が実施された。
された群落層厚さ」から草丈を推定する手法をより広範囲に適用するために、新たな LiDAR を搭載 3.1 UAV システムの概要
した UAV システムによる計測を行い、草丈推定手車載 LiDAR（Velodyne VLP-16）をジンバル（D法を適用した。その結果を確認するとともに、以JI Ronin-MX）に取り付け、産業用ドローン（DJI下の 2 項目についての検討も行った。
Matrice600, D-RTK）に搭載し UAV システムとし1)「草丈推定手法の適用時期」た。LiDAR の計測範囲を機首方向に偏らせるた既往研究では移植後 1 か月前後から出穂期前ま め、LiDAR を傾けて（9 度）ジンバルに取り付けでを計測期間としてきた。今回の計測では初めて、た。GNSS 信号を LiDAR へ入力することで、LiDA移植直後から出穂後まで計測を行った。計測期間 R データとフライトログデータの時刻同期を可能の草丈推定に与える影響を確認し、適用時期につ とした。
いて検討した。
この LiDAR のレーザフットプリント径は、計測
2)「レーザフットプリント径の大きさによる草丈推 高度 10m にて 33×13(mm)であり、これは既往研究
1,2)定への影響」
におけるレーザフットプリント径 30×15(mm)とより高い高度での計測が可能になったため、同 同程度の大きさである。
一の飛行コースを違う高度で計測することによる、レーザフットプリント径の大きさの差が草丈図 2

UAV システム全景

3.2 実験方法

測点に地図座標（日本平面直角座標, 第 8 系）を付与する。ここでは後で位置合わせを行うため、機体位置と LiDAR 器械点とのオフセット成分を考慮しない。このシステムにおいて地面に垂直入射する走査面は走査面傾角が 9°の走査面であるため、VLP 座標系の YZ 座標軸を 9°時計回りに回転する座標変換をまず行う。その後、方位角情報を利用した座標変換を行い、LiDAR 計測点の地図座標(X,Y,Z)は以下の式（2）にて求められる。
− 𝑠𝑖𝑛 𝛽𝑋(𝑌 ) = ( 𝑐𝑜𝑠 𝛽𝑍0𝑋𝑣𝑙𝑝−𝑐𝑜𝑠 𝛽 𝑠𝑖𝑛(−9°) 𝑐𝑜𝑠 𝛽 𝑐𝑜𝑠(−9°)− 𝑠𝑖𝑛 𝛽 𝑠𝑖𝑛(−9°) 𝑠𝑖𝑛 𝛽 𝑐𝑜𝑠(−9°) ) ( 𝑌𝑣𝑙𝑝 )𝑍𝑣𝑙𝑝− 𝑐𝑜𝑠(−9°)− 𝑠𝑖𝑛(−9°)(2)
𝑋𝑈𝐴𝑉+ ( 𝑌𝑈𝐴𝑉 )𝑍𝑈𝐴𝑉 + 𝐸0

飛行速度と高度は、レーザフットプリント径と位置合わせ用の反射マーカーを判別できる走査頻度から 10m と 1m/s とする。また、レーザフットプ
リント径の大きさによる草丈推定手法への影響を(𝑋uav , 𝑌uav, 𝑍uav )は機体位置の地図座標、βは機検討するため、同様のコースにて高度 20m 及び 30
首方向である。また、𝐸0 は離陸地点の標高であm での計測も試みた。
る。
式(1)で地図座標を付与した 3D 点群に対して反射マーカー(位置が既知)を利用した精密位置合わせを実施し、解析用の 3D 点群とする。レーザ入射角±8 度の範囲の 3D 点群を飛行方向に分割（4m 幅,6 区画、図 3）し、各区画の𝑉𝐷99と𝑉𝐷05を計算し、区画の平均値を計測日における𝑉𝐷99と𝑉𝐷05とする。

図 3 圃場空撮画像

図 5 ３D 点群と反射マーカー
図 4UAV-LiDAR 計測の様子

3.3 3 次元点群化と位置合わせ

4. 結果・考察
4.1 UAV-LiDAR 計測による水稲草丈推定

VLP-16 は以下の式（1）にてセンサ中央を原点とし5 月 30 日から 8 月 21 日まで合計 14 回計測を行たセンサ座標を走査フレーム（走査光が一周した回数）った。この内、JA の生育調査と同期し、LiDAR デ毎に出力する。

ータから時刻情報が取得できた 9 回分（5 月 30 日から 8 月 9 日）のデータを解析した。また、20m𝑌𝑣𝑙𝑝 = 𝑅 𝑐𝑜𝑠 𝜔 𝑠𝑖𝑛 𝜃(1)での計測は 3 回、30m での計測は 1 回行った。
𝑍𝑣𝑙𝑝 = 𝑅 𝑠𝑖𝑛 𝜔
以上のデータから得られた 3D 点群の鉛直分布か以上を以後 VLP 座標系とする。ここで、R は照射距 ら計測日毎の𝑟𝐷を算出し、草丈との対応関係を調べ離、𝜔は走査面傾角、𝜃は走査回転角である。
た。図 3 に計測高度毎の UAV-LiDAR 計測の𝑟𝐷とジンバルにより LiDAR の姿勢は一定（水平）に 実測草丈𝐻の関係について示す。計測高度 10m にお維持されるとの前提で、フライトログデータ（経ける𝑟𝐷の増加と草丈の増加に線形関係が確認でき緯度, 対地高度, 機首方向）を利用して、LiDAR 計 る。これにより、車載用 LiDAR を用いた UAV-LiD
𝑋𝑣𝑙𝑝 = 𝑅 𝑠𝑖𝑛 𝜔 𝑐𝑜𝑠 𝜃AR 計測においてもレーザフットプリント径を考慮した計測高度を設定すれば、Phan らの草丈推定手法が適用できることが示された。
このデータから計測高度 10m における草丈推定式を求めると、(3)
𝐻 = 1.67 ∙ 𝑟𝐷となった。この草丈推定式の誤差は RMSE 5.8cm であった。
図 3 を見ると、計測高度 10m では実測草丈が最も大きい 8 月 9 日より前の時期の𝑟𝐷は増加傾向にあるが、8 月 9 日で減少していることが分かる。また
図 7 から、8 月 9 日において大きな推定誤差が生じていることが分かる。となった。この結果から、草丈推定手法の適用期間は Phan らの設定した通り、出穂期前までとすることが望ましいことが分かった。

4.3 レーザフットプリント径の大きさによる草丈推定への影響
高度におけるレーザフットプリント径は 10m のときと比較し、20m では面積比 4 倍、30m では面積比 9 倍となる。
UAV の GNSS 機器の不調による機体の異常動作が確認されたことから、20m と 30m での計測開始が遅れた上、30m の計測は DAT64 のみとなってしまった。
図 6 より、計測高度が上がるごとに𝑟𝐷が小さくなっていることが分かった。このことからレーザフットプリント径が大きくなると、rD が小さくなる可能性が示唆された。
また計測高度 20m の結果では、3 シーンに渡って増加傾向が確認できる。ここから、この UAV シス
テムでは計測高度 20m においても草丈推定手法が適用できる可能性が示唆された。

5. 結論

図 6 計測高度毎の群落層厚さと実測草丈の関係

図 7 計測高度 10m の実測草丈と推定草丈の関係

本研究では、移植直後から出穂期後の水稲を対象に、車載用 LiDAR を搭載した UAV システムにより計測を実施し、Phan らの提案した草丈推定手法を圃場のより広域に適用した結果、以下のことが分かった。
1. LiDAR のレーザフットプリント径を考慮した計測高度を設定すれば、Phan らの水稲草丈推定手法が適用できることが分かった。
2. 既往研究よりも長い期間の計測を行ったことで、推定誤差に影響が出た。草丈推定手法の適用期間は Phan らの設定した通り、出穂期前までとすることが望ましいことが分かった。
3. 同様のコースを異なる高度にて計測を行った
結果、レーザフットプリント径が大きくなると𝑟𝐷が小さくなる可能性が示唆された。また、今回開発したシステムでは計測高度 20m においても草丈推定手法が適用できる可能性が示唆された。
【参考文献】
1)

4.2 草丈推定手法の適用時期
既往研究における計測期間は移植 1 か月後から出穂期前までとしていた。これに則り、今回の計測データでの 5 月 30 日から 8 月 9 日までに絞った
計測結果から草丈推定式を求めると、(4)
𝐻 = 1.59 ∙ 𝑟𝐷となった。この草丈推定式の誤差は RMSE 2.4cm

合屋 渉太：UAV-LiDAR 計測による広域の水稲草丈推定に関する基礎的研究、長岡技術科学大学大学院環境社会基盤工専攻修士論文、2019

2)

PHAN THI ANH THU，Kazuyoshi Takahashi，Atsushi Rikimaru，Yasuhiro
Higuchi: Method for estimating rice plant height without ground surface
detection using laser scanner measurement、Journal of Applied Remote Sensing
Vol.10 No.4、20163)

尾高 直人：UAV-LiDAR 計測による水稲の草丈推定に関する研究 、長岡技術科学大学大学院環境社会基盤工専攻修士論文 2018