Use of information and communication technologies, as well as robotics, routinely saves labor and refines agricultural tasks; thus, innovative “smart farming” to maintain and enhance the quality of crops can improve the sustainability of agriculture. When managing crop growth using remote‑sensing drones, the normalized difference vegetation index (NDVI)—used to assess growth—typically changes depending on sunlight conditions. In this study we have attempted to develop an empirical correction to correct for differences in sunlight conditions in drone NDVI images of paddy rice. Based on observations using a field sensor installed in a paddy field, and considering the effects of morning dew, we determined that 10:00 AM is the most appropriate time for NDVI observations in paddy rice, when the morning dew has largely evaporated. This observation time differs from that used in the radiative transmission models described in previous studies. In the drone observations, sections with lower NDVI were more strongly affected by solar altitude, and thus by time of day. Therefore, we found that when correcting NDVI according to sunlight conditions, it is necessary to adjust the correction parameters depending on the NDVI values. Based on the aforementioned results, we corrected the drone‑observed NDVI and succeeded in mitigating the decline in NDVI value associated with changes in sunlight conditions, in terms of both NDVI values and NDVI images, within plots established in the experimental field.

中文翻译：

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无人机作物监测适宜观测时间的检验和植被指数的修正

信息和通信技术以及机器人技术的使用通常可以节省劳动力并改进农业任务；因此，保持和提高作物质量的创新“智能农业”可以提高农业的可持续性。在使用遥感无人机管理作物生长时，用于评估生长的归一化差异植被指数 (NDVI) 通常会根据阳光条件而变化。在这项研究中，我们试图开发一种经验校正，以纠正水稻无人机 NDVI 图像中阳光条件的差异。根据使用安装在稻田中的现场传感器进行的观测，并考虑到晨露的影响，我们确定上午 10:00 是稻米 NDVI 观测的最合适时间，此时晨露已基本蒸发。该观测时间不同于先前研究中描述的辐射传输模型中使用的观测时间。在无人机观测中，具有较低 NDVI 的部分受太阳高度的影响更大，因此受一天中的时间影响。因此，我们发现在根据阳光条件校正NDVI时，需要根据NDVI值调整校正参数。基于上述结果，我们对无人机观测到的 NDVI 进行了修正，并成功地缓解了与阳光条件变化相关的 NDVI 值下降，无论是 NDVI 值还是 NDVI 图像，在试验田建立的样地内。NDVI 较低的部分受太阳高度的影响更大，因此受一天中的时间影响。因此，我们发现在根据阳光条件校正NDVI时，需要根据NDVI值调整校正参数。基于上述结果，我们对无人机观测到的 NDVI 进行了修正，并成功地缓解了与阳光条件变化相关的 NDVI 值下降，无论是 NDVI 值还是 NDVI 图像，在试验田建立的样地内。NDVI 较低的部分受太阳高度的影响更大，因此受一天中的时间影响。因此，我们发现在根据阳光条件校正NDVI时，需要根据NDVI值调整校正参数。基于上述结果，我们对无人机观测到的 NDVI 进行了修正，并成功地缓解了与阳光条件变化相关的 NDVI 值下降，无论是 NDVI 值还是 NDVI 图像，在试验田建立的样地内。