小麦は我が国の3大食糧作物（小麦、水稲、トウモロコシ）の1つであり、国家食糧戦略安全の鍵である。しかし、作物病虫害（よく見られる病害は20種以上）は小麦の生産安全に深刻な危害を及ぼしている。小麦条さび病菌による条さび病の爆発的な爆発と地域的な流行。流行年には、条さび病は小麦を40%以上減産させ、さらには収穫を絶つことができる。そのため、小麦条さび病の予防と治療は食糧の安全にとって極めて重要である。小麦の病害を正確に監視してこそ、効果的に予防・制御でき、損失を最大限に減らすことができる。

伝統的に、農作物の病害は目視モニタリングを採用し、カバー範囲が小さく、調査員の主観性が強いなどの重大な限界がある。そのため、伝統的な方法に代えて、効率的で無傷な農作物病害監視方法が必要である。長年の発展を経て、リモートセンシングは農作物の病害を監視する有効な技術になった。リモートセンシングの利点は、農作物の病害の空間分布を低コストで評価することができ、それによって病害をよりよく制御することができることである。

高スペクトルリモートセンシングは比較的先進的な技術である。マルチスペクトル技術に比べて、豊富な狭帯域情報を提供することができます。以前の研究では、マルチスペクトルに対する高スペクトルリモートセンシングの利点が様々な用途で議論されてきた。作物病害モニタリングにおける高スペクトル技術の利点は、病害によるいくつかの生理的変化（例えば、色素及び水分含量）を捕捉できることである。これまでの研究では、多くの作物病害はすでに高スペクトルリモートセンシングによって監視されており、小麦黄錆病、白粉病、鎌菌赤かび病、落花生葉斑病、トマト斑萎ウイルス、水稲細菌性葉枯病を含む。

植生指数（VI）は以前の研究で良好な作物病害監視性能を示しており、VIは病害による葉内部の生理変化に敏感であるが、葉表面特徴の変化を代表することはできない。テクスチャは病害による外部変化を反映する特徴であり、作物病害モニタリングに良好な性能があることが証明されている。以前の研究では、スペクトルとテクスチャ特徴を組み合わせて、病害を特徴づける能力を高めてきた。これらの研究はVI、テクスチャ特徴（TF）及びその組み合わせが作物病害モニタリングに対する有効性を確認した。しかし、融合スペクトルと画像特徴による作物病害の検出に関する以前の研究の多くは葉スケールで行われており、この方法による田畑スケールでの病害検出の可能性はまだ確認されていない。

無人機リモートセンシング技術は柔軟性が高く、コストが低く、操作が簡単であるなどの利点を融合し、伝統的な衛星リモートセンシングの不足点を補った。リモートセンシング装置をドローンに搭載することで、高時空解像度の空間リモートセンシング情報を迅速に収集し、その後データ処理、モデリング、応用分析を行うことができる。これは農地の知能化管理の発展に重要な技術支援を提供した。

この問題を深く研究するために、高スペクトルセンサを搭載したドローンを用いて、異なる空間スケールで小麦黄錆病の複数の感染段階を監視する。研究目標は：（1）無人機の高スペクトル画像を用いて取得したVI、TF及びその組み合わせを評価して畑スケールで小麦黄錆病を監視する性能、（2）ドローン画像を用いた小麦黄錆病のモニタリングに最適な画像空間分解能を決定する、（3）最適な特徴と最適な空間分解能を利用して、田畑スケールでの感染早期、感染中期と感染晩期の黄錆病監視モデルを構築する。