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アイテム
空撮と写真測量によって構築される農場の3次元モデルから草地部分を選択するための画像処理とPythonスクリプト
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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10.24514-00006677_DOI_moved (279.3 kB)
Restricted Access
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Item type | 紀要論文01 / Departmental Bulletin Original Article(1) | |||||||||||||||||||||||||||||
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公開日 | 2021-12-17 | |||||||||||||||||||||||||||||
タイトル | ||||||||||||||||||||||||||||||
タイトル | 空撮と写真測量によって構築される農場の3次元モデルから草地部分を選択するための画像処理とPythonスクリプト | |||||||||||||||||||||||||||||
タイトル | ||||||||||||||||||||||||||||||
タイトル | Image processing and Python script for selecting grassland part from three-dimensional farm model constructed from aerial images and photogrammetry | |||||||||||||||||||||||||||||
言語 | en | |||||||||||||||||||||||||||||
言語 | ||||||||||||||||||||||||||||||
言語 | jpn | |||||||||||||||||||||||||||||
キーワード | ||||||||||||||||||||||||||||||
主題Scheme | Other | |||||||||||||||||||||||||||||
主題 | コンピュータービジョン | |||||||||||||||||||||||||||||
キーワード | ||||||||||||||||||||||||||||||
主題Scheme | Other | |||||||||||||||||||||||||||||
主題 | 数値表層モデル | |||||||||||||||||||||||||||||
キーワード | ||||||||||||||||||||||||||||||
主題Scheme | Other | |||||||||||||||||||||||||||||
主題 | 点群分類 | |||||||||||||||||||||||||||||
キーワード | ||||||||||||||||||||||||||||||
主題Scheme | Other | |||||||||||||||||||||||||||||
主題 | Metashape Professional | |||||||||||||||||||||||||||||
キーワード | ||||||||||||||||||||||||||||||
言語 | en | |||||||||||||||||||||||||||||
主題Scheme | Other | |||||||||||||||||||||||||||||
主題 | computer vision | |||||||||||||||||||||||||||||
キーワード | ||||||||||||||||||||||||||||||
言語 | en | |||||||||||||||||||||||||||||
主題Scheme | Other | |||||||||||||||||||||||||||||
主題 | digital surface model | |||||||||||||||||||||||||||||
キーワード | ||||||||||||||||||||||||||||||
言語 | en | |||||||||||||||||||||||||||||
主題Scheme | Other | |||||||||||||||||||||||||||||
主題 | Metashape Professional | |||||||||||||||||||||||||||||
キーワード | ||||||||||||||||||||||||||||||
言語 | en | |||||||||||||||||||||||||||||
主題Scheme | Other | |||||||||||||||||||||||||||||
主題 | point cloud classification | |||||||||||||||||||||||||||||
資源タイプ | ||||||||||||||||||||||||||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||||||||||||||||||||||||||
資源タイプ | departmental bulletin paper | |||||||||||||||||||||||||||||
ID登録 | ||||||||||||||||||||||||||||||
ID登録 | 10.24514/00006677 | |||||||||||||||||||||||||||||
ID登録タイプ | JaLC | |||||||||||||||||||||||||||||
著者 |
坂上, 清一
× 坂上, 清一
WEKO
1702
× 吉利, 怜奈
WEKO
2327
× 小花和, 宏之
WEKO
7030
× 八木, 隆徳× 渡辺, 也恭
WEKO
1508
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抄録 | ||||||||||||||||||||||||||||||
内容記述タイプ | Abstract | |||||||||||||||||||||||||||||
内容記述 | When performing yield prediction and weed identification by analyzing a three-dimensional (3D) model of a farm constructed from aerial images, it is useful to exclude in advance forests, houses, warehouses, and work roads among others included in the model. In this study, we introduce the process of selecting only the grassland part from the 3D model of a farm. Assuming the use of the point cloud classification function and digital surface model provided in the model construction software, the selection process is implemented in the computer using the programming language Python. The process consists of the following three steps: 1)construction of a 3D model after performing point cloud classification to obtain a digital surface model and an orthomosaic image excluding most of the forests and buildings, 2) complete removal of the noise remaining in the forest part using the slope attribute of the digital surface model, and 3) removal of the fields not subject to analysis using the color information of work roads. We use the Agisoft Metashape Professional software to perform 1) and program with a Python script to perform 2) and 3), including a user interface to visually execute the process. We apply these steps of image processing to the 3D models constructed from aerial images taken with three types of small multicopter at three different times in two different grasslands. By carrying this method, we can easily select the image of distorted grassland fields. |
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抄録 | ||||||||||||||||||||||||||||||
内容記述タイプ | Abstract | |||||||||||||||||||||||||||||
内容記述 | 空撮画像から作成される農場の3 次元モデルを分析して収量予測や雑草の識別を行う場合,モデルに含まれる森林,家屋,倉庫,作業道路などを除外する必要がある.本研究では,農場の3 次元モデルから草地圃場のみを選択するための処理を紹介する.モデル作成用ソフトウェアに備わっている点群分類機能と数値表層モデルの利用を前提とし,プログラム言語Python によって選択処理をコンピューターへ実装する.処理は3 段階からなる:1) 点群分類の実施による森林と建築物の大部分を除いた数値表層モデルとオルソモザイク画像の構築,2) 数値表層モデルの傾斜属性の利用による森林部分に残存するノイズの完全な除去,3) 作業道路の色情報の利用による解析対象外の圃場等の除去.1) を実施するためにAgisoft Metashape Professional を利用し,2) と3) を実施するためにPython スクリプトを作成した.その際,処理を視覚的に実行するためのユーザーインターフェースも組み入れた.異なる2 つの草地で3 つの時期に3 種の小型マルチコプターを用いて撮影された空撮画像においても本処理は有効であり,これら一連の画像処理を利用すれば不定形の草地圃場を選択することも容易である. | |||||||||||||||||||||||||||||
書誌情報 |
農研機構研究報告 en : Journal of the NARO Research and Development 巻 9, p. 11-23, 発行日 2021-11-30 |
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出版者 | ||||||||||||||||||||||||||||||
出版者 | 国立研究開発法人 農業・食品産業技術総合研究機構 | |||||||||||||||||||||||||||||
出版者 | ||||||||||||||||||||||||||||||
出版者 | National Agriculture and Food Research Organization, Japan (NARO) | |||||||||||||||||||||||||||||
ISSN | ||||||||||||||||||||||||||||||
収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||||||||||||||||||||||
収録物識別子 | 2434-9909 | |||||||||||||||||||||||||||||
DOI | ||||||||||||||||||||||||||||||
識別子タイプ | DOI | |||||||||||||||||||||||||||||
関連識別子 | 10.34503/naroj.2021.9_11 | |||||||||||||||||||||||||||||
情報源 | ||||||||||||||||||||||||||||||
関連名称 | 本文はJ-Stageよりご利用いただけます。 | |||||||||||||||||||||||||||||
情報源 | ||||||||||||||||||||||||||||||
関連名称 | This article full-text PDF is available at J-Stage. | |||||||||||||||||||||||||||||
全文リンク | ||||||||||||||||||||||||||||||
識別子タイプ | DOI | |||||||||||||||||||||||||||||
関連識別子 | https://doi.org/10.34503/naroj.2021.9_11 | |||||||||||||||||||||||||||||
関連名称 | https://doi.org/10.34503/naroj.2021.9_11 | |||||||||||||||||||||||||||||
他の資源との関係 | ||||||||||||||||||||||||||||||
関連名称 | 2022.2 J-Stageへ移管しました。 | |||||||||||||||||||||||||||||
他の資源との関係 | ||||||||||||||||||||||||||||||
関連名称 | We changed the journal platform to J-Stage. 2022.2 - |