抄録
本研究では, 地中画像から抽出したテクスチャー特徴とハイパースペクトル反射を用いた水分含有比と有機物含有率の推定を試みた. テクスチャー特徴はリアルタイム土中光センサに備え付けられたビデオカメラで撮影された画像から抽出し, ハイパースペクトル反射は携帯型の分光光度計と空撮によって測定した. 人工ニューラルネットワーク (NN) と変数可変型線形重回帰分析 (SMLR) を用いて, それらのデータから土壌パラメータの推定を行った. その結果, テクスチャー特徴とハイパースペクトルデータを統合して用いることにより, 個別に用いるよりも, より高い推定モデルが構築されることが明らかになった. また, NNがSMLRより高い推定能力を示した.
