空中マルチスペクトル画像を用いた灌漑と窒素処理の変化による綿花収量の推定

綿花収量はフィールド内で空間的に変動します。この変動は、土壌特性、水管理、肥料施用などのさまざまな生産要因によって引き起こされることがあります。空中マルチスペクトルイメージングは、収量に対するこれらの要因の影響を時宜を得てコスト効率よく質的および量的に研究するためのデータと情報を提供することができます。本研究では、灌漑と非灌漑の2×2ブロックを持つ10ヘクタールの綿花畑が使用されました。6つの窒素施用処理が各ブロック内で2回複製されてランダム化されました。植物のキャノピーが閉じた後、MS4100カメラを使用してフィールドの空中マルチスペクトル画像が取得されました。画像はさまざまな植生指数を生成するために処理されました。植生指数は、収量を特徴づけるための最良の性能を評価するために評価されました。灌漑が植生指数に与える影響は有意でした。収量推定のモデルが開発され、推定収量と実際の収量を比較することで検証されました。結果は、植生指数の比率（RVI）が収量と密接な関係を持つことを示しました（R2=0.47）。RVIとフィールドの土壌電気伝導率（EC）測定値を説明変数として使用するモデルを用いることで、より良い収量推定が得られることがわかりました（R2=0.53）。この研究は、空中マルチスペクトルリモートセンシングにおける綿花収量の変動推定能力を示し、土壌特性と窒素を考慮に入れています。