【MicaSense】マルチスペクトルカメラにおける青色バンドの重要性

2024/07/05

※株式会社ジェピコは、AgEagle社（MicaSense・eBee）の正規代理店です。
※参照記事はこちら

目次

収量予測に役立つ花数計測
RGBコンポジット、追加レイヤー、スカウティング
青色バンドを活用し、作物をより詳細に観察
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収量予測に役立つ花数計測

MicaSenseセンサーの青色バンドは、分析用データの収集範囲を広げます。
※本記事で言及する「青色バンド」は、RedEdge-P blueの「コースタルバンド」とは異なります。

RedEdge-P、RedEdge-P dual、Altum-PTに搭載されている青色バンドは、花に対する感度が高く、花数計測や開花密度分析において重要な役割を担っています。果実などの作物を育成するうえで、花数は収穫量に直結するため、生産者にとって特に重要なデータです。

青色バンドが収穫量予測において重要な役割を果たす一例として、Ocean Spray社が撮影したクランベリーのツルの画像をご覧ください。クランベリーの花は、その花粉構造が重いため、風で運ぶことができず自家受精が不可能です。そのため、花粉を他の花に移動させるためには昆虫が必要となります。また、クランベリーは昆虫を引き寄せるため、最終的な収穫量よりも多くの花を咲かせる特徴があります。

青色バンドの画像（右下）では、クランベリーの花がはっきりと見え、識別しやすく、数えやすいことがわかります。
一方、RGB画像（左上）は色彩が複雑で、赤や緑の葉、白い花が混在しており、花と葉の区別がつきにくいです。
このような分析はクランベリーに限らず、他の作物にも適用可能です。開花密度の分析を通じて、生産者は実用的な情報に基づき、適切な管理方法を決定することができます。

RGBコンポジット、追加レイヤー、スカウティング

RGB合成画像は、青色バンドを赤色バンドや緑色バンドと組み合わせることで生成できます。また、個々のバンドやカラー赤外合成画像に比べて、RGB合成画像は対象物の識別や特徴の捉え方に優れています。
青色バンドがないと、RGB合成画像を生成できないだけでなく、EVI（強化植生指数）、GLI（緑葉指数）、VARI（視覚的大気抵抗指数）などの植生指数を生成するための重要な要素でもあります。特にVARIは、大気の影響を最小限に抑えることができるため、異なる気候条件下で撮影したデータを経時的に比較する際に有用です。

青色バンドを活用し、作物をより詳細に観察

青色バンドを搭載したマルチスペクトルセンサーは、幅広い情報収集を可能にし、複雑な分析を実現します。一般的に使用される他のバンドに加えて青色バンドを活用することは、人間の五感すべてを駆使するようなもので、周囲の状況を完全に把握できるように、作物に何が起こっているかをより広く、正確に把握する手助けとなります。

もしお客様が既に2バンドまたは3バンドのセンサーを使用している場合は、MicaSenseのように青色バンドを含む5バンドのセンサーで新たな発見をしてみてください！