抄録

リアルタイム農地モニタリングシステムは、マルチソースセンシングとモノのインターネット（IoT）技術を統合し、作物の成長と環境データの動的収集と正確な管理を実現する。本稿はスタービューs."マルチスペクトルカメラ＋LiDAR＋科学観測をワンショットで実現「一例を挙げよう。その技術的アーキテクチャ、機能、応用価値を説明し、事例でその科学性を検証し、農業の精密管理と持続可能な開発のための参考資料を提供する。

I. 農地のリアルタイム・モニタリング・システムのコンセプトとニーズ

リアルタイム農地モニタリングシステム(農地リアルタイム・モニタリング・システム、FRMS）は、最新のセンシング技術に基づき、作物の生育、土壌環境、気象などの多次元データにリアルタイムでアクセスし、データ分析モデルを組み合わせることで、正確な農業判断を実現する。その主な目的は以下の通りである：

1. 動的知覚農地データの継続的収集を実現するため、手作業による観察の限界を突破する；

2. 正確な診断作物のストレス（干ばつ、病害虫など）を特定するためのマルチパラメーター融合分析；

3. 科学的意思決定水と肥料の管理、災害警報、収穫量予測、資源利用の最適化を支援する。

伝統的な農業モニタリング技術制限する単一パラメータ、低解像度、人為的依存では、現代農業のニーズを満たすことは難しい。マルチスペクトルイメージング、LiDAR、IoT技術を統合した包括的なモニタリングシステムは、業界のアップグレードとなっている。核心パス

II.技術システムとコア・コンポーネント

2.1 マルチスペクトル画像技術

開発：StarViewXST-PhotoNetシリーズマルチスペクトルカメラ調整されたマルチバンド観測を通して。伝統からの脱却RGBカメラのスペクトル限界属植生指標（NDVI、GCCなど）およびフェノロジカル・ピリオド・ダイナミクスの分析をサポート。::

– デュアルモードイメージング標準的なRGB画像（Mode-1）と狭帯域スペクトル画像（Mode-2）を組み合わせ、650±10 nmの赤色バンドでクロロフィル吸収の特徴を捉え、850±10 nmの近赤外バンドでキャノピーの構造を解像した；

– 高い時空間分解能時間連続観察（5:00～20:00）と20倍光学ズームヘッドの組み合わせにより、集団・個体・臓器のマルチスケールモニタリングが可能；

– 植生指数の最適化5バンドのナローバンドデータから25の指標（EXG、NDVIなど）を算出し、ブロードバンドデータと比較して30%以上の精度向上を実現。

アプリケーションシナリオ::農作物の発育期間の追跡（例．河北省と河南省の冬小麦（気候モニタリング）そしてストレス反応分析（アルファルファの収穫や青陽ステーションでの降雪イベントなど）（NDVI異常検出）.

青陽観測点におけるアルファルファのNDVIの生育期間変化曲線

アルファルファの収穫によるNDVIの変動：最初の収穫は6月9日、2回目の収穫は7月下旬、3回目の収穫は10月下旬。

降雪によるNDVI変動：雪は12月11日に降り始め、12月21日にはほとんど融けた。

2.2 インサイチュLIDAR技術

XST-LiDARNet 現場エコライダーとおすアクティブ3D点群スキャン属パッシブ光センサーにおけるキャノピー侵入のボトルネックを解消する::

– 点群処理アルゴリズムキャノピーの高さ、被覆率（FVC）、葉面積体密度（LAI）などのパラメータを抽出するために、非成長期の地上参照ライブラリに基づく植生-地上分離；

– ダイナミックな監視能力1日1スキャン(452,000ポイント/秒)で植生量の日変化を解析(内モンゴルでの草地放牧量変化のモニタリング事例)；

– 干渉防止設計IP66の保護レベルは、-40℃〜85℃の極端な環境に適応し、農地、森林、草地や他のマルチシナリオに適しています；

- 技術的な利点LAI逆転誤差は10%未満で、被覆率の計算は95%までトウモロコシの成長リズムと一致した。

アプリケーションシナリオLIDARを植生モニタリングに適用することで、植生の3次元構造の経時変化に関する情報を得ることができ、高さ、体積、その他のパラメータの時系列変化を得ることができる。

LiDAR（点群）とウェザーカメラ（ライブビュー）を組み合わせたシステムの比較整合性

2.3 マルチソース協調モニタリングプラットフォーム：XST-SCI-in-One科学研究と観測のためのワンストップショッピング

本システムスペクトルイメージング、ライダー、気象、土壌センシングモジュールの統合属気付く環境と作物の相乗的モニタリング::

– 4次元データ・フュージョン::モデルデータのロバスト性と精度を大幅に向上させるマルチモーダルデータフュージョン；

– 植物オントロジー・パラメーターNDVI、LAI、FVCなどの植生指標；

– 気象要素温湿度、風速、降雨量、日射量（精度±0.2℃/±2%）；

– 土壌パラメータ温度/湿度/塩分多深度モニタリング（分解能0.1℃/0.03%）；

– 水文データレーダー流量センサー（精度1mm/s）は、灌漑の最適化をサポートする。

– エッジ・コンピューティングとトランスポートインテリジェントデータコレクタ（256Mメモリ）リアルタイムデータ処理、サポート255フル4G通信による個別センサーアクセス；

– データ機密保護ローカルとクラウドの二重バックアップ、断続的な転送、例外アラーム（SMS/メール通知）。

アプリケーションシナリオIoTクラウドデータと屋外リアルタイム再生データ。

応用価値とケーススタディ

3.1 精密農業管理

-肥料の最適化土壌水分とキャノピーLAIデータを組み合わせ、動的に灌漑を調整（例えば、Qingyangステーションでのアルファルファのケース）；

-病害虫の早期警報サーモグラフィモジュール（XST-PhotoNet-TI）によるキャノピー温度異常の検出。

3.2 災害対応と保険査定

-気象災害警報リアルタイムの風速／降雨モニタリングとキャノピー構造データを組み合わせて、崩壊のリスクを評価する（例：内モンゴル草原のケース）；

-ダメージの定量化ライダー点群による被災地の3Dモデルの再構築により、収量減少率を正確に算出。

3.3 リモートセンシングによる地盤検証と炭素吸収源算定

-天と地の相乗効果地域スケールのパラメータインバージョンの精度を向上させるために、マルチスペクトルデータと衛星リモートセンシング（中国炭素衛星など）の共同校正を行う；

-炭素フラックスの推定：SIFNetのクロロフィル蛍光データ（精度±2%）は、光合成モデリングを支え、二重炭素目標に貢献している。

IV.課題と将来展望

1.技術的ボトルネックマルチソースデータフュージョンアルゴリズムは非常に複雑であり、分析効率を向上させるためにAIモデル（ディープラーニングなど）と組み合わせる必要がある；

2.コスト管理ライダーやハイパースペクトル装置は高価であり、大規模展開のコストを削減するためにモジュール式に設計する必要がある；

3.標準化マルチプラットフォーム接続を容易にするため、モニタリングパラメータ、データフォーマット、インターフェイスプロトコルの標準化を推進する。

保留低高度UAVリモートセンシング、デジタルツイン技術、大規模農業モデルの綿密な統合により、農地モニタリングシステムは「空と大地」の統合、予測-決定-実行のクローズドループの方向に進化し、世界の食料安全保障と生態系の持続可能性のための技術的礎石を提供する。StarViewはこの試みに貢献し続けます。