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Author Ryu Ishibashi

衛星画像から稲の生育具合をモニタリングしてみる

2022/12/09

現地データと衛星画像のデータ

現地データはまもる君から送られてくる写真です スペクトルカメラは設置できなかったので圃場の様子を定性的に見るものとします。 土が見えてる、土が見えないほど生い茂っている、収穫したなど大きな解像度のものは目視でもわかるはずです。

衛星画像のデータですが今回はSentinelというESA(ヨーロッパ版NASAみたいな組織)が運用しているものを利用します。

Sentinelの画像は地上分解能が10mと無料でダウンロードできる衛星画像としては比較的高分解能です

有料衛星のplanetなどを用いればもっと高解像度になりますが(3m程度)、10mでもほぼ自分達の田んぼで満たされてるピクセルを選べば近似的に観測ができるはずです

衛星の観測頻度、撮影したタイミングでの天候(雲がかかっていると地上はみれない)の関係で観測できた衛星画像がある日ベースで分析をしてみました。

衛星画像で観測できた日は

  • 6月 8日
  • 7月 20日
  • 8月 27日
  • 10月 13日
  • 10月 26日

の5つです

また現地では

  • 6月11日 田植え
  • 10月16日 収穫

というイベントがあったので 最初のプロットから右肩上がりにNDVIが上がっていき5つ目のプロットでガクッとNDVIが下がっていることが予測されます

光学センサを搭載した衛星の画像であれば大抵の場合、可視光 + 赤外領域の写真が含まれています。

その場合NDVIというものを計算することができます(赤: 600nm付近 と 近赤外: 850nm付近)。

ここではNDVIについては詳しく話しませんがざっくりいうと、植物がたくさんいる(たくさん光合成してそう)という度合いを -1 ~ 1の間で評価できる指標です。

NDVIが小さいときは、あまり植物が存在していなくて、あんま光合成してなさそう

NDVIが大きいときは、植物が生い茂っていてたくさん光合成していそう

みたいな解釈をすることができるとざっくり考えてもらっていいでしょう。

実際に5つの日に対してNDVIを計算してみてグラフにしてみるとこのようになりました

おおむね予想通りの形になりましたね

それぞれの日に関してNDVIの値と写真を並べてみます

  • 6月8日(厳密には11日だがほぼ状態は同じはず)

  • 7月20日

  • 8月27日

  • 10月13日

  • 10月26日

こうみてみるとNDVIの変化と、田んぼの様子は10mの解像度の衛星画像でもなんだか相関はありそうな感じがしますね。

4つ目のプロットも生育段階であるはずなのにちょっと下がるのがグラフで気になってましたが、穂がついてくると緑ではなく黄色く見えるのでそれを反映しているのかもしれませんね。そういう意味では納得のいくグラフの形です。 現場のデータと照らし合わせるって大事ですね

しっかりと検証するならもっと多くの圃場で実験をするべきなんでしょうけど、現地データがとれる圃場が1つだけなので今回はここまでです。

衛星画像でNDVI計算してみただけではなく、実際の圃場の様子と合わせて比較できることはあまりないので貴重な経験になりました。

案外無料衛星で10mの解像度でも結構見れそうなもんですね。

無料衛星からの分析であれば画像の購入費用を抑えることができるのでスモールスタートでPoCなどができそうですし、非常に有益なチャレンジだったのではないでしょうか!

Ryu Ishibashi

Ryu Ishibashi

機械学習/Vue/React/Laravelとかやってます