裸大麦葉のSPAD値を推定するための異なるUAV RGB画像に基づく堅牢な植生指数

植物の葉のクロロフィル含量は、裸大麦作物の成長状態および施肥管理効果の重要な指標です。土壌植物分析開発（SPAD）値は、葉のクロロフィル含量と強く相関しています。無人航空機（UAV）は、比較的大規模で高時間分解能でSPAD値を取得する効率的な方法を提供できます。しかし、高コストの多スペクトルまたは超スペクトルセンサーを搭載したUAVは、小規模農家にとって大きな経済的負担となる可能性があります。この欠点を克服するために、商業デジタルカメラを搭載したUAVによる裸大麦葉のSPAD値推定の可能性を調査しました。私たちは、4つの異なる成長段階での2つの飛行高度（地上から6.0 m、50.0 m）で取得したUAV画像から計算された21の色ベースの植生指数（VIs）をSPAD値と関連付けました。私たちの結果は、植生抽出と裸大麦の穂のマスクが、画像計算された植生指数とSPAD値との相関を改善できることを示しました。‘L*’、‘b*’、‘G − B’、および‘2G − R − B’のVIsは、両方の飛行高度での裸大麦葉のSPAD値と有意な相関を示しました。回帰モデルの検証は、‘G-B’の指数が異なる画像および異なる飛行高度に対する裸大麦葉のSPAD値を予測するための最も堅牢な植生指数と見なすことができることを示しました。本研究は、商業カメラを搭載したUAVが不安定な撮影条件下で裸大麦葉のSPAD値を取得する大きな可能性を持っていることを示しました。これは農家が安価な測定システムを利用して作物を監視する上で重要です。