広域な情報を効率的に取得できる航空機リモートセンシングを用いて採草地の収量，品質および草種構成などの空間分布を把握することができれば，草地を維持管理するうえで有用な情報になりうる。そこで本研究では，飼料作物の栽培管理におけるハイパースペクトルセンサの利活用を目的とし，ハイパースペクトルデータを用いて採草地の牧草(三番草)の収量(kgDM/10a)と飼料成分含有率(%DM)について多変量解析(ＰＬＳＲ)を用いて推定した。解析に用いたハイパースペクトルデータは，2006年8月25日にセスナ機に搭載されたAISA Eagle で観測された（400-1000nm，68バンド）。対象とした飼料成分は粗タンパク質(CP：Crude protein), 総繊維(OCW：Organic cell wall),粗灰分(CA：Crude ash)である。収量および3種の飼料成分のデータセットを作成し，波長選択(ステップワイズ)を取り入れたPLSRを適用して推定モデル式を作成した。作成した推定モデル式の推定精度は，クロスバリデーション(Leave-one-out法)にて検証し，EI(Evaluation index)法で評価した。その結果，収量および飼料成分の推定のために選ばれた波長数は，収量で8個，CPで4個，OCWで6個，CAで13個であり，全波長数(68バンド)の19％以下と低かった。また選択された波長の波長域は，収量とOCWが近赤外域，CPが可視域と近赤外域，CAが可視域だった。推定精度は，全ての項目において，R ^{2は0.64以上であった。また，EIもＢrank以上となり，精度良く推定できることが示された。以上のことから，航空機リモートセンシングで得られたハイパースペクトルデータに多変量解析を適用することで，収量および飼料成分含有率を推定し，空間分布を把握可能であることが示された。}