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J-GLOBAL ID：201702243391821515   整理番号：17A0489541

中国の主要土壌ハイパースペクトル反射特性分類と有機物スペクトル予測モデル【JST・京大機械翻訳】

著者 (7件)： Shi Zhou (浙江大学環境与資源学院) ,  Wang Ganlong (浙江大学環境与資源学院) ,  Peng Jie (塔里木大学植物科学学院) ,  Ji Wenjun (浙江大学環境与資源学院) ,  Liu Huanjun (東北農業大学資源与環境学院) ,  Li Xi (浙江大学環境与資源学院) ,  Viscarra Rossel Raphael A (CSIRO Land & Water, Bruce E. Butler Laboratory)
資料名： Zhongguo Kexue. Diqiu Kexue  (Zhongguo Kexue. Diqiu Kexue)
巻： 44  号： 5  ページ： 978-988  発行年： 2014年 
JST資料番号： C2584A  ISSN： 1674-7240  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： 土壌の可視-近赤外拡散反射スペクトルは、現在の地球リモートセンシングの観察と土壤近地の研究の重要な方向であり、同時に土壌のデジタル地図、精密農業と土壌資源の調査などの最も重要なデータ獲得技術であると考えられている。中国のチベット、新疆、黒竜江、海南などから16種類の土壌型の1581サンプルを採集し、乾燥ふるいを通過した後、ASD分光計を用いて、その室内可視-近赤外反射スペクトル(350~2500NM)を測定した。すべての土壌スペクトルデータに対して、SAVITZKY-GOLAY 平滑加一階微分を用いて変換を行い、大サンプルデータが実験室の光学試験環境条件の差異に影響されることを減少させ、そしてデータに対して主成分変換次元縮小処理を行った。ファジィK-平均法を導入して,ハイパースペクトルデータの最適分類数を計算し,中国の土壌スペクトルデータを五つのタイプに分類し,それぞれの土壌鉱物と有機成分を代表し,主なタイプは国際同業者と類似している。最後に,土壌スペクトルの分類法と部分最小二乗回帰(PLSR)法を用いて,土壌有機物のスペクトル分類-局所予測モデルを構築し,その結果,非分類法と比較して,PLSR-グローバル予測モデルの精度が著しく改善されることを示した。予測モデルのR2とRPDの指数は,それぞれ0.697と/から0.899と3.158.に増加した。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 ,  *中華人民共和国 ,  *予測モデル ,  データ収集 ,  *スペクトル推定 ,  土壌型 ,  リモートセンシング ,  近赤外線 ,  次元縮小 ,  分光計 ,  新疆ウイグル自治区
準シソーラス用語： 分類法 ,  スペクトルデータ ,  精密農業 ,  *ハイパースペクトル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 土壌生物  (FB04050N) ,  土壌化学  (FB04040C)

タイトルに関連する用語 (8件)： 中国 ,  土壌 ,  ハイパースペクトル ,  反射特性 ,  分類 ,  有機物 ,  スペクトル ,  予測モデル