QGISでドローン空撮画像から
特徴量を抽出する

QGISへのデータの読み込みは、「データソースマネージャ」（ツールバーの左上にあるアイコン、または Ctrl+L）からまとめて行えます。開きたいデータの種類に応じてタブを切り替えます。

オルソ画像・DSM（ラスタ）を開く

データソースマネージャの「ラスタ」タブでオルソ画像やDSMの .tif を選んで「追加」します。地図上に画像が表示されれば読み込み成功です。

ポリゴンを開く

「ベクタ」タブから、区画を区切ったポリゴン（.shp や .gpkg）を追加します。オルソ画像の上にポリゴンが重なって表示されます。

CSV・地上基準点（GCP）を開く

位置情報を持つCSV（地上基準点＝Ground Control Point など）は、「テキストデータ（区切り)」タブから開きます。文字コードは UTF-8、区切りは カンマ、「最初の行はフィールド名」「フィールド型を検出」にチェックを入れます。座標を持つ場合はジオメトリ定義で「ポイント座標」を選び、X・Y（必要ならZ）のフィールドを指定します。

読み込んだ点の座標参照系（CRS）が合わないときは、レイヤを右クリック →「レイヤの座標参照系 → プロジェクトの座標参照系に設定」などで合わせます（例：EPSG:32653）。表示が小さくて見えにくい場合は、レイヤのプロパティ →「シンボロジ」で点の大きさや色を調整します。

区画の属性（品種・反復など）が別のCSVにある場合は、共通の列（例：fid）を手がかりにポリゴンへ結合します。ポリゴンのレイヤを右クリック →「プロパティ → テーブル結合」を開き、「＋」を押します。「結合するレイヤ」に属性CSV、「結合基準の属性」と「ターゲット属性」に共通の列を指定し、必要な属性だけにチェックを入れて「OK」します。

結合できたら、属性がポリゴンに正しくひもづいているかを確認します。ポリゴンの属性テーブルを開くと、結合した列（品種など）が追加されているのが分かります。「式で地物選択」を使って、例えば Variety = 'Koshi' のように条件を指定すると、該当する区画だけを地図上でハイライトできます。

ラベル表示を使えば、各区画に品種名や番号を直接重ねて表示できます。区画の並びが意図どおりかを、地図の上で目で確かめておきましょう。

基本操作を覚えておくと作業がぐっと楽になります。ドラッグで移動、マウスホイールで拡大・縮小、「レイヤ」パネルのチェックで表示・非表示を切り替えられます。レイヤは上にあるものが手前に描かれるので、順番を入れ替えて重なりを調整します。

特徴量は「ラスタ計算機」（「プロセシング → ツールボックス → ラスタ解析 → ラスタ計算機」）で計算します。式の欄に、使いたいバンドを組み合わせた計算式を書きます。たとえば単純比（SR）指数なら、近赤外（NIR）バンドを赤（Red）バンドで割ります。

草高は、作物が茂った時期のDSMから、地面だけのDSM（ベースライン）を引いて求めます。

計算結果が暗くて見えにくいときは、レイヤのプロパティ →「シンボロジ」で表示の最小値・最大値（Min / Max）を調整すると、分布が見やすくなります。

計算した特徴量を、区画ごとの1つの数値にまとめます。「プロセシング → ツールボックス → ラスタ解析 → ゾーン統計」を開き、入力レイヤに区画ポリゴン、ラスタレイヤに特徴量の画像を指定します。計算する統計量として「平均（Mean）」にチェックを入れて実行すると、各ポリゴンの中にある画素の平均値が、区画ごとに求められます。

ゾーン統計で得たCSVを、Step 2 と同じ「テーブル結合」でポリゴンに結合すると、区画ごとに「品種・反復・植生指数・草高……」がひとつの表にそろいます。最後に、ポリゴンを右クリック →「エクスポート → 地物の保存」で、形式をCSVにして書き出します。