平行移動・回転・拡大縮小を組み合わせた座標変換．画像座標を地理座標に変換可能．
プランテーション内の管理単位を示す地図上の多角形．区画ごとの施肥や収穫管理に使用．
画像中の対象物を囲む矩形．YOLOなどの物体検出モデルの出力形式．
ポリゴンやバウンディングボックスの重心座標．樹木位置情報としてGIS（地理情報システム）に格納する際に使用．
データベース構造を表す図．テーブル間の関係を視覚化し効率的な設計を支援．
モーターの回転速度を電子的に制御するデバイス．フライトコントローラーからの指示と連動してモーターへの出力電流を調整する．
施肥作業．ブロック単位で施肥量を管理し樹木生育を最適化．
全球測位衛星システム．人工衛星を用いた位置測位技術．GPS・GLONASS・Galileo・BeiDouなどの各国の衛星システムを包含する呼称．各地点や移動体の位置・高度を正確に算出でき，測量，交通網の管理，災害監視などに幅広く利用される．
慣性計測装置．加速度と角速度を測定し，物体の運動や姿勢をリアルタイムに検出するセンサー機器．ドローンや自動運転車，VRデバイスなどで用いられ，GNSSとの併用により高精度な位置・姿勢制御を可能にする．
予測領域と正解領域の重なり度合い．物体検出精度の評価指標として使用．
産業科学医療用バンド．無線通信技術において産業・科学・医療用途に免許不要で利用可能な周波数帯．920MHz帯，2.4GHz帯等．ドローンのほか，Wi-FiやBluetoothなどの通信もISMバンドを利用している．
物体検出モデルの総合精度評価指標．IoUしきい値ごとの平均精度を算出．
植生の健康度を示す指標．赤と近赤外の反射率から計算．森林や農地の研究でよく使われる．
熱帯地域で栽培されるアブラヤシ．食用油やバイオ燃料の原料として利用される樹種．
ドローンや衛星などで撮影された複数の写真を正射補正し，地図のように空間的に整合するよう合成した画像．高い位置精度を持つ．
撮影画像間の重なり率．高重複で正確なオルソモザイク生成が可能．
赤・緑・青チャンネルで撮影したドローン画像．樹木の状態観察やマッピングに用いる．
Pythonライブラリ．空間データの操作・解析やポリゴン生成に利用．
ハードディスクドライブやソリッドステートドライブが自己診断し，温度や動作状態などの情報をシステムに提供する機能．予防保全や障害早期発見に役立つ．
システムの使いやすさを定量評価する尺度．0～100点でユーザビリティを測定．
植生状態を数値化する指標群．NDVIやGNDVIなど複数存在し樹木健康評価に利用．
Web上で操作可能なGIS（地理情報システム）．複数ユーザーが空間・非空間データを統合管理できる．
低消費電力で長距離通信が可能な新しいWi-Fi規格．日本では2022年9月から利用が開始された．920MHz帯の周波数を使用しており，従来のWi-Fiの半径数十メートルに対し，半径一キロメートル程度の広範囲をカバーできる．
単一のCNNで物体検出を行う深層学習モデル．高速で高精度な樹木検出に利用される．
ジャガイモなどの地下にできる「養分をためこんだ茎」のこと．
データがどのくらい「よく説明できているか」を表す指標．0～1の間で表され，1に近いほど「予測やモデルが実際のデータに合っている」ことを意味する．
S字型のカーブを描く数式の形．植物の成長や人口の増加のように，最初はゆっくり，途中で急に増えて，最後はまたゆるやかになる変化を表すのに使われる．
植物の元気さや葉の量を数字で表したもの．ドローンや衛星から撮った画像を使って計算される．
ドローンとそれを操縦するためのコントローラーが1対1で結びついている接続形態．
葉の中の色素（クロロフィルやカロテノイド）バランスを見る指標．
予測がどのくらい実際の値とズレているかを割合で表したもの．値が小さいほど「誤差が少なく，精度が良い」ことを示す．
ドローンや無人航空機の飛行を制御する電子装置．IMUやGNSSのデータを統合し，姿勢安定化や進路の調節を行う．またパイロットからの操作信号を処理し，モーターやカメラへの指示を伝達する役割も担う．
農作物を育てるための田んぼや畑のこと．
電波が障害物を反射して複数のパスで受信器に届く現象．GNSSや無線通信において，反射波が正しい信号と干渉するため，位置情報の誤差や接続不良を引き起こすことがある．
作物を植える前にあらかじめ土に混ぜ込む肥料のこと．
植物の葉に多い「緑色の反射」をもとに，植物の健康状態を調べるための指標．特に葉の「窒素状態」や光合成のしやすさを知るのに役立つ．
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