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J-GLOBAL ID：201702269514118720   整理番号：17A0292423

改良雲モデルとRADARSAT-2データに基づく農地土壌含水量推定【JST・京大機械翻訳】

Estimation of soil moisture in farmland using improved water cloud model and Radarsat-2 data

著者 (6件)： Yang Guijun (Beijing Research Center for Information Technology in Agriculture, National Engineering Research Center for Information Technology in Agriculture, Key Laboratory of Agri-informatics, Ministry of Agriculture) ,  Yue Jibo (Beijing Research Center for Information Technology in Agriculture, National Engineering Research Center for Information Technology in Agriculture) ,  Li Changchun (School of Surveying and Land Information Engineering, Henan Polytechnic University) ,  Feng Haikuan (Beijing Research Center for Information Technology in Agriculture, National Engineering Research Center for Information Technology in Agriculture) ,  Yang Hao (National Engineering Research Center for Information Technology in Agriculture, Key Laboratory of Agri-informatics, Ministry of Agriculture) ,  Lan Yubin (Key Laboratory of Agri-informatics, Ministry of Agriculture, Beijing Engineering Research Center of Agricultural Internet of Things)
資料名： Nongye Gongcheng Xuebao  (Nongye Gongcheng Xuebao)
巻： 32  号： 22  ページ： 146-153  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2454A  ISSN： 1002-6819  CODEN： NGOXEO  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： レーダリモートセンシングにおける「雲雲モデル」を直接適用するために,本研究では,「雲モデル」における植生パラメータをレーダ植生指数に変換し,リモートセンシングデータを用いてリモートセンシングデータを直接サポートし,リモートセンシングパラメータの入力を必要としない。改良モデルは,レーダリモートセンシングと水雲モデルを結合することによって,土壌含水量モニタリングのための効率的で便利な方法を提供した。RADARSAT-2データに基づいて,冬コムギの農地土壌含水量を推定した。2014-2衛星データと同期圃場で測定した108の冬コムギ畑の土壌含水量測定データを用いて,2014の2つの生育期間の間のモデルパラメータのキャリブレーションと精度の検証を行った。検証結果の精度は以下の通りであった。改良されたレーダ植生指数モデル>前葉体面積指数モデル(実測葉面積指数の検証)>前葉体面積指数モデル(光学リモートセンシング面積指数の検証)、改良されたレーダー植生指数モデルは複数の生育期間内に農地土壌含水量をモニタリングできる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 成長期 ,  レーダ ,  秋播コムギ ,  *農地 ,  *土壌含水量 ,  葉面積指数 ,  *雲モデル
準シソーラス用語： 光学リモートセンシング ,  モデルパラメータ ,  衛星データ ,  水雲 ,  リモートセンシングデータ ,  植生指標 ,  レーダリモートセンシング ,  *RADARSAT , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： soils ,  moisture ,  vegetation ,  water cloud model ,  Radarsat-2 ,  winter wheat ,  leaf area index

分類 (3件)： 麦  (FC03033M) ,  雑草による植物被害  (FC04062J) ,  土壌物理  (FB04030R)

タイトルに関連する用語 (4件)： 雲モデル ,  農地 ,  土壌含水量 ,  推定