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J-GLOBAL ID：201702257587619823   整理番号：17A0529756

ハイパースペクトルリモートセンシングに基づく作物の識別【JST・京大機械翻訳】

Crop indentification based on hyperspectral remote sensing

著者 (6件)： Shu Tian (Guizhou Institute of Agricultural Science and Technology Information) ,  Yue Yanbin (Guizhou Institute of Agricultural Science and Technology Information) ,  Li Lijie (Guizhou Institute of Agricultural Science and Technology Information) ,  Li Ruijun (Guizhou Institute of Agricultural Science and Technology Information) ,  Li Yurong (Guizhou Institute of Agricultural Science and Technology Information) ,  Peng Zhiliang (Guizhou Institute of Agricultural Science and Technology Information)
資料名： Jiangsu Daxue Xuebao  (Jiangsu Daxue Xuebao)
巻： 32  号： 6  ページ： 1310-1314  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2703A  ISSN： 1000-4440  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は作物の種類識別に新しい技術手段を提供し、精密農業の発展にとって重要な意義がある。本研究では、農作物のスペクトル情報の特徴を分析した上で、異なるデータ変換形式と10種類の常用植生指数を用いて、採取期の7種類の農作物に対して識別能力を研究した。結果は以下を示す。350~500NMの波長では,反射率が最も高く,農作物の760~915NMと1000~115NMの波長での反射スペクトル曲線の差は明らかであった。7つの農作物の最適波長は,516NM,568NM,609NM,642NM,660NM,700NM,717NM,760NM,928NM,1NM,1NM,1NM,1NMであった。10種類の植生指数において,RVIによって同定された作物の最も強い能力は,オリジナル,,,TDVI,EVI,NDVI,SAVI,DVI,TVI,IPVI,DVI,TVI,IPVI,。であった。これらのことから、異なる特徴スペクトルと植生指数は異なるタイプの農作物を識別できることが分かった。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *スペクトル ,  反射率 ,  データ変換 ,  反射スペクトル ,  *農作物 ,  波長
準シソーラス用語： 植生指標 ,  精密農業 ,  *ハイパースペクトル・リモートセンシング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： crop ,  hyperspectral remote sensing ,  vegetation classification

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (3件)： ハイパースペクトルリモートセンシング ,  作物 ,  識別