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J-GLOBAL ID：201702223022596363   整理番号：17A0172800

キャノピーNDVIデータに基づく北方ジャポニカ米収量モデルの研究【JST・京大機械翻訳】

Study on northern japonica rice yield model based on canopy date of NDVI

著者 (7件)： Xu Tongyu (Agricultural Information Engineering Technology Center in Liaoning Province, Shenyang Agricultural University) ,  Hong Xue (College of Information and Electrical Engineering, Shenyang Agricultural University) ,  Chen Chunling (Agricultural Information Engineering Technology Center in Liaoning Province, Shenyang Agricultural University) ,  Zhou Yuncheng (Agricultural Information Engineering Technology Center in Liaoning Province, Shenyang Agricultural University) ,  Cao Yingli (Agricultural Information Engineering Technology Center in Liaoning Province, Shenyang Agricultural University) ,  Yu Fenghua (College of Information and Electrical Engineering, Shenyang Agricultural University) ,  Li Na (College of Information and Electrical Engineering, Shenyang Agricultural University)
資料名： Zhejiang Nongye Xuebao  (Zhejiang Nongye Xuebao)
巻： 28  号： 10  ページ： 1790-1795  発行年： 2016年 
JST資料番号： C3051A  ISSN： 1004-1524  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： 瀋陽農業大学試験場を研究地域とし、UAVのリモートセンシング技術と人工結合を行い、2015年夏のジャポニカ米の全成長過程のキャノピーNDVIデータを採集した。まず第一に,2つの変数の相関分析法を用いて,単と各月のNDVIと収量の間の相関を分析した。次に,線形回帰とSQUARE(またはCUBIC)曲線を用いて,相関係数の良いモデルを確立し,回帰モデルを検証し,モデルの精度を検証し,同時に,いくつかのモデルを比較した。結果は,1つの変数モデルによって,SQUARE(またはCUBIC)曲線モデルが,一次回帰モデルより優れていて,6月中旬と8月上旬の組合せモデルが,最も良い予測モデルであり,その決定係数(R2)は0.771であり,相対誤差(RE)は4.06%であることを示した。二乗平均平方根誤差(RMSE)は0.474T HM(-2)であり,その精度は高く,これにより,ジャポニカ米の最適推定時期は6月中旬の分げつ期と8月上旬の出穂期であることを確認した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *正規化植生指数 ,  回帰モデル ,  予測モデル ,  リモートセンシング ,  分蘖 ,  夏 ,  *キャノピー ,  相関係数 ,  出穂期 ,  最適推定 ,  相対誤差 ,  線形回帰 ,  相関分析 ,  *ジャポニカ米 ,  *環境指標 ,  *指数 ,  モデル ,  植物生理
準シソーラス用語： 決定係数 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： japonica rice ,  NDVI ,  correlation ,  regression analysis

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  統計的品質管理  (KB04030W)

タイトルに関連する用語 (6件)： キャノピー ,  NDVI ,  ジャポニカ米 ,  収量 ,  モデル ,  研究