文献

J-GLOBAL ID：201702219278475444   整理番号：17A0068618

画像抽出技術に基づく夏トウモロコシの被覆率と葉面積指数の精度評価を計算した。【JST・京大機械翻訳】

Accuracy Evaluation of Summer Maize Coverage and Leaf Area Index Inversion Based on Images Extraction Technology

著者 (4件)： Li Cuina (State Key Laboratory of Numerical Modeling for Atmospheric Sciences and Geophysical Fluid Dynamics, Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences) ,  Zhang Xuefen (Meteorological Observation Centre, CMA) ,  Yu Zhenghong (Guangdong Institute of Science and Technology) ,  Wang Xiufang (Xinyang Meteorological Bureau of Henan Province)
資料名： Zhongguo Nongye Qixiang  (Zhongguo Nongye Qixiang)
巻： 37  号： 4  ページ： 479-491  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2776A  ISSN： 1000-6362  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 作物が複雑な動的変化の農地景観から正確に抽出されるかどうかは、作物の分割方法が後続の被覆率や葉面積指数の正確な有無を抽出するキーポイントである。本論文では,鄭州市,泰安市および固城站市における2011年および2012年の夏トウモロコシの研究対象として,式画像の自動伝送装置を用いて,屋外の異なる照明強度および実際の農地の複雑なバックグラウンドにおける夏トウモロコシの個体群動態画像をリアルタイムに取得し,オリジナル画像の幾何学的補正を行った。AP-HI,EXG,,,およびCIVEの4つの作物分割法を用いて,夏トウモロコシの被覆率と葉面積指数を抽出し,それらの適応性と精度を比較した。その上,農地の複雑な環境下での夏玉米冠層の画像被覆率と葉面積指数を抽出するための効果的な方法を選択した。結果は以下を示す。光強度変化と植物陰影、植物残渣などの複雑な背景は作物分割アルゴリズムの精度に大きな影響を与え、AP-HI方法は照明適応性と複雑な環境の両方において他の方法より優れており、相対誤差は0.2以下であり、目估法の測定精度より高い。比較分析により、4種類の作物分割方法を用いて、キャノピーの多孔度により、異なる生長期のトウモロコシLAIを推定し、AP-HIの反転モデルは最適となり、そのLAIの実測値と実際のLAI値との相関係数は最も高く、0.89~0.96であり、平均平方根誤差は最も小さかった。それは0.47~0.75であった。モデルの精度と安定性を総合的に考慮すると、AP-HI方法に基づく葉面積指数の方法は一定の応用優勢がある。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 都市 ,  *夏 ,  相関係数 ,  ポピュレーションダイナミックス ,  農作物 ,  *被覆率 ,  空隙率 ,  *画像 ,  *葉面積指数 ,  測定精度 ,  分割法 ,  農地 ,  成長期 ,  適応性
準シソーラス用語： 光強度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Crops ,  Image processing ,  Coverage ,  Leaf area index ,  Model

分類 (1件)： リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (7件)： 画像抽出 ,  夏 ,  トウモロコシ ,  被覆率 ,  葉面積指数 ,  精度評価 ,  計算