ドローン写真測量で果樹枝構造を可視化、自動計測が可能に ソフトウェア化しオンラインで公開 東京大学大学院など2023年2月7日
東京大学大学院農学生命科学研究科附属生態調和農学機構の郭威准教授らの研究チームは、市販されているRGBカメラ付のドローンによる撮影・測量した果樹園の三次元情報を元に、比較的密度の粗い点群からでも樹木の枝構造を解析できる手法を提案したと発表した。同手法を用することで、今まで困難だった樹の枝構造の調査が低コストで行うことができ、国内外の果樹産業におけるスマート農業の推進にも大いに活用出来ることが期待される。
果樹の枝の分布は、光の利用効率を左右し、その構造の優劣により、最終的には果実の品質や収量にも影響を及ぼす。そのため、枝構造情報を定性的・定量的に取得・分析することは、科学的な果樹園管理を行う上で極めて重要。しかし、管理者の感覚に頼った従来の枝構造の把握は、普遍的ではなく、汎用化もしにくく、精度の保証も難しい。
昨今では、樹木構造の点群を、空中RGBカメラを搭載したドローン等を用いて低コストで取得することも可能になりつつある。しかし、汎用機で得られた点群データは、乱雑で粗い場合も多く、必要な骨格情報を正確に得ることは難しい。この状態では、現場への応用が難しく、取得データの精度向上は喫緊の課題となっている。
同手法を利用した果樹のスケルトン抽出例
今回提案した手法は、ドローンによる撮影・測量により生成した点群に基づいて、果樹の枝の骨格を抽出するアルゴリズムと、抽出効果を評価する新しい指標を提案するものであるとともに、比較実験を行ってその有効性を検証している。同手法は、さまざまな種類の樹木の成長状態を効率的に評価する事に有用。また、次世代型の果樹園管理を目指すための3Dデジタル化をアルゴリズムで支援するとともに低コスト化を目指すという。さらに、同手法を「EasySkeleton」と名付け、ソフトウェア化してサンプルデータをオンラインで公開し、誰でも自分の果樹園に適合した解析が行いやすいようにしている。
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