信頼性が高く低コストなドローンを利用した草原のフォトグラメトリ

リモートセンシング技術は、過去数十年にわたり、世界中の土地利用、氷床、植生の変化を監視するための科学者にとって不可欠なツールとなってきました。しかし、衛星画像は一般的に粗い解像度でしか利用できないため、広い地域の広い傾向を分析することができません。しかし、植物の生産性やバイオマスを推定するために使用される光検出・測距（LiDAR）などのレーザーベースの技術は、依然として法外に高価なままであります。

最近発行されたApplications in Plant Sciences誌に発表された研究では、研究者たちは低コストのリモートセンシング技術を使用して、草原の植生のマルチスペクトル植生指標と3Dフォトモザイクを作成し、バイオマスの空中推定値と現場での直接測定値を比較しました。その結果、フォトグラメトリ（物体を様々な方向から撮影した写真をコンピューターで解析し、3Dモデルを立ち上げる技術）はバイオマス、土地被覆、生態系の生産性を推定するための信頼性の高い方法であり、保全や農業科学のためのコスト削減の可能性を秘めています。

研究者たちは、イリノイ州リスルにあるモートン樹木園で、トールグラス・プレーリーの復元実験のためのリモートセンシングデータ収集を行いました。この修復実験は、系統的多様性と機能的多様性が修復の結果に影響を与えるかどうかを判断するために行われました。

この目標を達成するために、研究チームは合計127種の草原植物を採取し、それぞれを4平米の圃場にモノカルチャーとして植えました。また、これらの種は、同じ大きさの多種プロットで様々な組み合わせで混合されており、系統的多様性が高い、中程度、低いものと形質的多様性が高い、低いものを掛け合わせています。

主著者であるデューク大学のコミュニティ生態学者であるLane Scherは、この実験のデザインを、写真測量に基づいたバイオマスの推定値の精度を、モノカルチャーと多種プロット間で検証するためのユニークな機会と見なしています。

研究者たちは、標準カメラとマルチスペクトルセンサーを搭載したDJI Phantom 4ドローン（アイキャッチ写真）を使用して、植物生態系の相対的な健全性と生産性を示す光の波長の比率に基づいた様々な植生指標を計算しました。

研究者たちは、600枚近くの画像を重ね合わせて縫い合わせることで、調査地のモザイクを作成し、各プロットの植生の高さを計算することができました。外挿により、トールグラス種の総バイオマス量を推定することができました。

空中測定とフィールドベースの測定を分析的に比較したところ、写真測量から得られたバイオマスの推定値は、多種プロットのバイオマスの変動の最大47％を説明しており、この方法が有望であることを示すかなり重要な結果が得られた、と研究チームは主張しています。

彼らが使用した指標の中で、体積が生産性の最も優れた予測因子でした。研究者たちは、植生指標を計算するためにマルチスペクトルセンサーを使用して異なる波長の光の画像を取得したが、その結果は、バイオマスを確実に推定するために必要なのは単純なRGBカメラだけであることを示唆しています。

しかし、これらの方法は単細胞生物にはあまり適用できないかもしれない。多種プロットの変動の47％を占めていたモデルの説明力は、単細胞株では34％に低下したが、これは研究チームの予想外の傾向ではありませんでした。

Scherは「単細胞培養では、通常、植生の層は1層しかありません。同じ種や品種の植物は通常同じ成長形態をしており、その結果、葉のほとんどが単一の混雑した層の中でスペースを奪い合うことになります」と声明の中で語っています。

「しかし、多品種プロットでは、植生は垂直方向にもっと均等な間隔で配置することができます。3Dフォトグラメトリでは、土の表面から植生の最上層までのすべてを体積として計算するため、植物の高さが均等に分布している圃場では、最も正確な推定値が得られる可能性が高いと考えられます」。

将来的には、同様のLiDAR測定値との比較が、バイオマス推定のためのフォトグラメトリーの精度をさらに制限するのに役立つだろうが、今回の研究では、大規模な調査地域の植生生産性を微細な解像度で確実に評価するための、シンプルで迅速かつ安価な方法を概説しているとのことです。

参考文献

C. Lane Scher et al, Application of remote sensing technology to estimate productivity and assess phylogenetic heritability, Applications in Plant Sciences (2020). DOI: 10.1002/aps3.11401

Photo: DJI Phantom 4. Image via Adam Savage’s Tested / Youtube.