正確かつ効率的な地上生物量（AGB）の推定は、落花生の表現型同定および圃場管理において重要な意義を持ちます。本研究は、無人航空機のマルチスペクトル画像からスペクトル特徴とテクスチャ特徴を抽出し、落花生の地上生物量の非破壊かつ高スループット推定への応用可能性を探りました。本研究は、緑光、赤光、赤エッジおよび近赤外波長帯を用いて植生指数（VIs）および灰度共起行列（GLCM）に基づくテクスチャ特徴（TFs）を構築し、6種類の回帰モデルと組み合わせて落花生の地上生物量推定を分析しました。結果は、近赤外波長帯のテクスチャ特徴が落花生の地上生物量に最も高い感度を示すことを明らかにしました。異なるGLCMパラメータの組み合わせの中で、7×7のウィンドウサイズ、45°の方向、16レベルグレースケールのパラメータ設定により、落花生冠層のテクスチャ特徴の安定した抽出が可能です。すべての植生指数とテクスチャ特徴を組み合わせることで一部のモデルの推定精度はわずかに向上しますが、全特徴セットには情報の冗長性が存在し、一部のモデルでは決定係数（R²）と調整済み決定係数（adjusted R²）の間に大きな差異があり、モデルの簡素性に限界があります。そこで、本研究は極端勾配ブースティング（XGBoost）とシャープリー加法的説明（SHAP）を組み合わせた特徴選択方法を採用し、差分植生指数、分散、平均、エネルギー、および修正土壌調整植生指数の5つの重要変数を得ました。結果は、本手法がモデルの入力次元を効果的に削減し、R²とadjusted R²の差を0.020以内に制御し、安定した予測精度を維持し、R²が0.840以上、二乗平均平方根誤差が0.055 kg/m²未満を保証することを示しています。提案手法は、落花生の高スループットモニタリング、表現型同定および圃場生産管理に対して信頼できる技術的支援を提供します。

高スループットモニタリング;無人航空機リモートセンシング;落花生;地上生物量;テクスチャ特徴