マルチスペクトルカメラ　Survey3

製品の特徴

• 画像解像度12メガピクセル（4,000 x 3,000 px）※専用ソフトウェアに依るマルチスペクトル画像を出力時
• 各種ドローンに搭載可能なアタッチメント
• 高性能GPSを搭載
• 2種類のレンズオプションと6種類のフィルターオプションの組み合わせ

搭載可能ドローン

• DJI Mavic 3
• Autel EVO Ⅱ
• DJI Mavic 2 Pro
• DJI Phantom 4
• DJI Inspire 2
など

製品情報

仕様

レンズオプション

	視野角
3W	87° HFOV
3N	41° HFOV

フィルターオプション

	波長
RGB	Red+Green+Blue(375 nm - 650 nm)
OCN	Orange(615 nm)+Cyan(490 nm)+NIR(850 nm)
RGN	Red(660 nm)+Green(550 nm)+NIR(850 nm)
NGB	NIR(850 nm)+Green(550 nm)+Blue(475 nm)
RE	RedEdge(725 nm)
NIR	NIR(850 nm)

共通仕様

解像度	12MP
保存形式	RAW+JPG, JPG
ビデオ解像度	2160p24, 1440p30, 1080p60, 720p60
ビデオ保存形式	MP4 (H.264 Codec)
USBストリーミング	1920x1440, 30fps (H.264)
センサー	Sony Exmor R IMX117 12MP (Bayer RGB)
GPS/GNSS(外付け)	Standard: u-blox UBX-G7020-KT Advanced V2: u-blox M10
バッテリー	リチウムイオン充電池 (1200mAh)
重量	50 g(バッテリーなし) / 76 g(バッテリー付き)
サイズ	59 x 41.5 x 36mm
動作温度	-10 ～ 65°C
ISO	50 / 100 / 200 / 400, 自動
シャッタースピード	1/2000 ～ 60 sec, 自動
露出補正	-2.0 ～ +2.0

アプリケーション

• リモートセンシング
• 精密農業（スマート農業）
• 植生把握
• 環境モニタリング
• 林業

具体的なアプリケーション画像一覧はこちら

技術情報

カメラモデルの選び方

レンズオプションの選び方

Survey3 カメラには、Survey3W (ワイド) と Survey3N (ナロー) の 2 種類のレンズが用意されています。ワイドとナローという用語は、レンズの視野角を指します。

すでにカメラが搭載されているドローンを使用していて、インターバル撮影を使用する場合は、より広い視野角の Survey3W モデルがおすすめです。たとえば、ほとんどの消費者向け DJI ドローン (Mavic、Phantom、Inspire) のデフォルト レンズは広角なので、それに合わせてより広い視野角の Survey3W モデルを選択します。

インターバル撮影を使用している場合は、通常、より広い Survey3W を選択することになります。PWM を介してカメラを直接トリガーする場合は、必要な地上解像度 (GSD) に適したいずれかのモデルを選択できます。

フィルターオプションの選び方

Survey3 カメラには、OCN、RGN、NGB、RE、NIR、RGB の 6 種類のフィルターが用意されています。

• OCNフィルター

一般的な植物の健康状態を測定するために購入を希望する方はOCNフィルターがおすすめです。OCNフィルターは RGNフィルター の改良版で、植生内のコントラストを高め、土壌ノイズを減らします。植生の中に土壌がある場合は OCNフィルターを使用し、作物の樹冠がしっかりしている場合は (土壌ピクセルの数が少ない)、RGNフィルターを使用することをお勧めします。RGN フィルターと同様に、NDVI(正規化植生指標)と一緒に使用できます。



• RGNフィルター

RGNフィルターは、人気のNDVI(正規化植生指標)に必要な赤色および NIR 波長をキャプチャする機能があるため、これまで最もよく購入されるモデルでした。NDVI は通常、一般的な植物の健康状態を測定するために使用され、基本的には、どの領域が最も健康でないか、それほど健康でない領域と比較してどの領域が最も健康であるかを示します。



• NGBフィルター

NGBフィルターは、ENDVI(近赤外線拡張正規化差植生指数) によく使用されます。植物の健康状態を判断する際に、NDVI(正規化植生指標)のように反射した近赤外線 (NIR) 光だけを使用するのではなく、植物の緑色の反射率を考慮します。一部のアプリケーション (たとえば DroneDeploy など) では ENDVI を計算できないため、サポートされている機体を確認してください。
RGNフィルターは青色光として NIR 光を使用することで、NDVI(正規化植生指標)を計算することができます。植生に関しては基本的にはRGNフィルターを使用することがおすすめします。しかし、NGBフィルターで得られるデータがある場合もあるので、両方のカメラを使用して結果を比較することをおすすめしています。



• RE(レッドエッジ)フィルター

REフィルターは、レッドエッジと呼ばれる領域で反射光の単一バンドをキャプチャするために使用されます。約 700 ～ 800 nm のこの領域は、植物の反射率が変化する領域で、これは植物の健康状態に密接に関係しています。レッドエッジ光を多く反射する植物は、通常、反射しない植物よりも健康的です。MCCアプリケーションで処理すると、出力画像は単一の画像バンド、つまり白黒になります。白いピクセルはレッドエッジ反射率が高く、黒いピクセルはレッドエッジ反射率が低くなります。



• NIRフィルター

NIRフィルターは、反射された近赤外線の単一バンドをキャプチャするために使用されます。MCCアプリケーションで処理すると、出力画像は単一画像バンド、つまり白黒になります。白いピクセルは NIR 反射率が高く、黒いピクセルは NIR 反射率が低くなります。緑と青の画像チャンネルは、赤チャンネルに比べて有用なデータが含まれないため、無視できます。



• RGBフィルター

RGBフィルターは、ほとんどのカメラに搭載されている一般的なフィルターで、人間の目で世界を見るのと同じように色を捉えます。マルチスペクトルカメラにおいて、RGBフィルターは、人間の目が見るものと近赤外線 (NIR) 光を捉えることができるカメラが見るものを比較するためによく使用されます。

論文掲載

• A Cutting-Edge Precision Agriculture Technology to Support the Sustainable Oil Palm Industry
  (H Santoso, M A Yusuf, S Rahutomo, Madiyuanto and Winarna)
• Commercially available unoccupied aerial systems for monitoring harmful algal blooms: A comparative study
  (Edna G. Fernandez-Figueroa, Alan E. Wilson, Stephanie R. Rogers)
• Estimation of Paddy Leaf Nitrogen Status using a Single Sensor Multispectral Camera
  (Muliady Muliady, Tien Sze Lim, Voon Chet Koo and Nathaniel Pius Winata)
• Detection of Lesions in Lettuce Caused by Pectobacterium carotovorum Subsp. carotovorum by Supervised Classification Using Multispectral Images
  (Glecia Júnia dos Santos Carmo, Renata Castoldi, George Deroco Martins, Ana Carolina Pires Jacinto, Nilvanira Donizete Tebaldi, Hamilton César de Oliveira Charlo & Renan Zampiroli)
• Spectral Vegetation Index Sensor Evaluation for Greenhouse Precision Agriculture
  (Camilo Lozoya, Esier Eyzaguirre, Jorge Espinoza, Silvia Lorena Montes-Fonseca and Gildardo Rosas-Perez)
• UAV Mapping of an Archaeological Site Using RGB and NIR High-Resolution Data
  (Lucie Koucká, Veronika Kopačková, Kateřina Fárová and Martin Gojda)

拡散反射標準校正ターゲット

モデル	ターゲットサイズ	推奨撮影距離 (Survey3W)	推奨撮影距離 (Survey3N)
T3-R50	50 x 50 mm	0.2 - 5.0 m	0.5 - 12.0 m
T3-R125	125 x 125 mm	0.5 - 10.0 m	1.0 - 32.0 m

データロガー｜ DAQ-A-SD

光センサーによりキャリブレーションをすることで、様々な条件下でコントラストを維持することできます。

下記は枯れた葉と健康な草を撮影した写真について、元の画像、キャリブレーション前後のNDVI写真を掲載します。

DAQ-A-SDの光センサーにはnanoLambda(ナノラムダ）社の分光センサーNSP32mを搭載しているため、340 ～ 1,010 nmの幅広い波長範囲のデータ取得と、キャリブレーションが可能です。

画像処理ソフトウェアクラウドサービス｜ MAPIR Cloud

MAPIR カメラで撮影された画像には、カメラが検出できるマルチスペクトル スペクトルの強度に対応するピクセル値が含まれています。ピクセル値を較正された反射率に変換するには、専用ソフトウェアで画像を処理する必要があります。 MAPIR カメラからの画像は、デスクトップ ソフトウェアMCC (MAPIR Camera Control)およびオンラインのMAPIR Cloudで処理できます。

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