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J-GLOBAL ID：201702240480961341   整理番号：17A0354457

土壌塩類のハイパースペクトル特性の分析とモデリング【JST・京大機械翻訳】

Hyperspectral Characteristics Analysis and Modeling of Soil Salinization

著者 (4件)： Huang Shuai (Key Laboratory of Oasis Ecology; College of Resources and Environment Science; Xinjiang University;) ,  Ding Jianli (Key Laboratory of Oasis Ecology; College of Resources and Environment Science; Xinjiang University;) ,  Li Xiang (Key Laboratory of Oasis Ecology; College of Resources and Environment Science; Xinjiang University;) ,  Yang Aixia (Key Laboratory of Oasis Ecology; College of Resources and Environment Science; Xinjiang University;)
資料名： Turang Tongbao  (Turang Tongbao)
巻： 47  号： 5  ページ： 1042-1048  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2362A  ISSN： 0564-3945  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： ハイパースペクトルリモートセンシング技術に基づく迅速,非破壊検出の優位性に基づき,新疆のWEIGAN-KUQAデルタオアシスを例として,反射スペクトルを用いて土壌塩分を予測する実現可能性を検討した。野外で採集した土壌サンプルを用いて、実験室内で土壌の塩含有量と原スペクトル反射率を測定した。スペクトル分析技術を用いてハイパースペクトル指数を計算し、土壌サンプルの塩分との相関性分析を行い、土壌塩分のスペクトル特徴バンドを選別し、段階的多重線形回帰と部分最小二乗回帰に基づき、土壌塩分の動的モニタリングモデルを構築した。精度試験により,以下の結果を得た。部分最小二乗回帰法に基づき,対数二階の微分スペクトル特性のバンドによって構築された塩類リモートセンシングモニタリングモデルは,最も安定であり,そして,モデルの安定性および予測精度は,最も高かった。反射スペクトルを用いて,土壌塩分を予測し,地域規模での土壌塩類集積の実時間モニタリングと評価を実現した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 新疆ウイグル自治区 ,  *スペクトル ,  反射スペクトル ,  微分スペクトル ,  反射率 ,  *モデリング ,  分光分析 ,  *土壌塩類 ,  塩分
準シソーラス用語： 予測精度 ,  部分最小二乗回帰 ,  多重線形回帰 ,  スペクトル特徴 ,  ハイパースペクトル・リモートセンシング ,  *ハイパースペクトル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Soil salinization ,  Hyperspectral ,  Partial least squares regression ,  Quantitative model

分類 (9件)： 水質調査測定一般  (SB02060X) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  繊維料作物  (FC03077U) ,  農業廃棄物の利用  (FB07050I) ,  下水,廃水の生物学的処理  (SC03060H) ,  薬物の分析  (GV01040Q) ,  作物の品種  (FC02020V) ,  植物の生化学  (EH01050J) ,  楽器音響  (BB03070Y)

タイトルに関連する用語 (4件)： 土壌塩類 ,  ハイパースペクトル ,  分析 ,  モデリング