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J-GLOBAL ID：201702282648758244   整理番号：17A0443660

中分解能衛星画像と現地調査を用いた米国における国家規模ダイズマッピングと面積の推定【Powered by NICT】

National-scale soybean mapping and area estimation in the United States using medium resolution satellite imagery and field survey

著者 (12件)： Song Xiao-Peng (Department of Geographical Sciences, University of Maryland, College Park, MD 20742, USA) ,  Potapov Peter V. (Department of Geographical Sciences, University of Maryland, College Park, MD 20742, USA) ,  Krylov Alexander (Department of Geographical Sciences, University of Maryland, College Park, MD 20742, USA) ,  King LeeAnn (Department of Geographical Sciences, University of Maryland, College Park, MD 20742, USA) ,  Di Bella Carlos M. (INTA-Castelar, CNIA, Instituto de Clima y Agua, Las Cabanas y Los Reseros S/N, Hurlingham 1686, Buenos Aires, Argentina) ,  Di Bella Carlos M. (CONICET - Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas, Argentina) ,  Di Bella Carlos M. (Departamento de Metodos Cuantitativos, Facultad de Agronomia, Universidad de Buenos Aires, Argentina) ,  Hudson Amy (Department of Geographical Sciences, University of Maryland, College Park, MD 20742, USA) ,  Khan Ahmad (Department of Geographical Sciences, University of Maryland, College Park, MD 20742, USA) ,  Adusei Bernard (Department of Geographical Sciences, University of Maryland, College Park, MD 20742, USA) ,  Stehman Stephen V. (College of Environmental Science and Forestry, State University of New York, Syracuse, NY 13210, USA) ,  Hansen Matthew C. (Department of Geographical Sciences, University of Maryland, College Park, MD 20742, USA)
資料名： Remote Sensing of Environment  (Remote Sensing of Environment)
巻： 190  ページ： 383-395  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0252B  ISSN： 0034-4257  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 世界食糧安全保障を確保するために必須である農業生産に対する信頼性のあるタイムリーな情報。自由に利用可能な中解像度の衛星データ(例えばLandsat,センチネル)は改良された大域的農業モニタリングの可能性を提供する。現場訪問の確率サンプルを用いたシーズン中作付面積を推定し,全国規模でのwall-to-wall作物型マップを作製する方法を開発し試験した。法は,2015年の米国におけるダイズ栽培地域について例示した。成層した二段階クラスタサンプリング設計を用いて,国家大面積を予測するために現場データを収集した。現場推定値はアメリカ合衆国のダイズ栽培地域を描写し,層別化する米国農務省(USDA)農地データ層からの歴史的ダイズ程度マップを採用した。野外試料に基づいて推定された米国の2015ダイズ栽培面積は341,000km~2であった23,000km~2の標準誤差を伴っていた。この結果はUSDAの2015年6月調査推定値より1.0%低く,USDAの2016年1月推定よりも1.9%高かった。面積推定は9月上旬に誘導された収穫の前方約2か月であった。ダイズ被覆を地図化するために,2015年の成長時期のためのランドサット画像アーカイブは,能動学習法を用いて処理した。ダイズマップの全体的精度は84%であった。ピクセル計数から導いたマップのダイズ面積はサンプルベース面積推定と一致することをこの実験試料推定領域をマップを校正するために使用した。サンプルベース面積推定の強さは層を構築するための空間的に明示的な農地層を利用した成層設計にある。マッピングの成功は,Landsat画像を変換する標準化された時系列計量に自動化システム上に構築された。開発された方法は,費用対効果に優れた方法のダイズ面積の信頼性が高くタイムリーな情報を生成し,動作モードの他の地域と潜在的に他の作物に適用できた。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *衛星利用画像 ,  標準化 ,  *ダイズ ,  リモートセンシング ,  推定量 ,  *現地調査 ,  画素 ,  層別 ,  *アメリカ合衆国 ,  LANDSAT ,  成層 ,  *分解能
準シソーラス用語： 衛星データ ,  農業生産 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： 農業 ,  農地 ,  試料 ,  リモートセンシング ,  ランドサット ,  画像時系列 ,  分類 ,  決定木

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 (10件)： 分解能 ,  衛星画像 ,  現地調査 ,  米国 ,  国家 ,  規模 ,  ダイズ ,  マッピング ,  面積 ,  推定