精度の高いデータによって農業研究の質を改善
リモートセンシング技術や画像認識技術は、手作業による評価方法よりもはるかにメリットが大きい：
- 手作業のプロセスと比較して、ドローンを利用したリモートセンシングでは実験系の広い範囲を短時間で、頻繁に調査することができます。
- リモートセンシングでは、作業員が個別に選択したポイントだけでなく、試験栽培地全体を調査できます。
- リモートセンシングのデータを時系列や異なる環境条件で比較することができます。
- コンピューターが生成するデータは定量的かつ定性的であり、人的なエラーの減少につながります。
- 画像認識技術とソフトウェアツールによって、データの収集と処理の高度な自動化が実現します。
ドローンを利用したリモートセンシングにより、表現型調査と植物評価のいくつかの要素を解決できる：
- マルチスペクトルのオルソモザイクのエリア計測により、バイオマス量、間接N排出量の分布、ストレス要因、乾燥質量の概要データが正確かつ定量的に得られます。
- 指数マップと数値表層モデルの統計的平均値と標準偏差値を自動的に算出できます。
- 高解像度のオルソモザイクを利用すると、作物の数量を葉の1枚1枚にいたるまで正確に計測できます。
- 写真測量の手法は、圃場や試験栽培地における植物の高さを正確に算出するために役立ちます。レーザースキャナーと比較すると、このソリューションはコスト効率が高く、データの解像度にも優れています。
Pix4Dとドローンマッピングにより農業試験が容易に
収集した情報の整理、分析、活用
正確な位置情報と放射測定値が反映されたデータを、農業実験の学術的基盤とすることができます 。
Pix4Dの最先端の写真測量アプリケーションスイートでは、計測ツール、分析ツール、管理ツールに加えて、反射率、高さ、体積など、さまざまな変数を使用して試験栽培地の正確な分析情報を得ることができます。
解像度1 cm未満の高精度画像を試験中にいつでも取得
ドローンを利用して、試験栽培地内のすべての小区画と作物を1 cm未満の解像度で撮影できます。
試験を客観的に把握できるデータが得られる、定量的な情報レイヤーが増えることになります。
試験栽培に必要な最新データを、いつでも短時間で取得できます。
統計データのレポートを作成し、最新のデータプールに直接エクスポート
情報レイヤーを業界標準の形式でエクスポートできます。試験データが記録されたスプレッドシートに、デジタルデータを直接追加できます。
さまざまなレポートツールを利用して、チーム内で仮説や観測結果について議論できます。収集された定量的データと定性的データに基づいて、試験の次のステップを計画できます。
農業研究におけるPix4D製品の使用例をご紹介
PIX4Dfields を使用した試行プロット管理の方法
PIX4Dfields を使用してプロット レベルの統計情報を提供する方法を学び、さまざまな農業技術が作物に与える影響を理解します。
