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J-GLOBAL ID：201702255263592789   整理番号：17A0356563

ハイパースペクトル情報に基づく107葉などの效水厚さ推定モデルの研究【JST・京大機械翻訳】

Estimation Model of Poplar Equivalent Water Thickness Based on Hyperspectral Information

著者 (5件)： Cheng Zhiqing (Research Institute of Forestry,Chinese Academy of Forestry,Key Laboratory of Tree Breeding and Cultivation,State Forestry Administration, Collaborative Innovation Center of Sustainable Forestry in Southern China) ,  Zhang Jinsong (Research Institute of Forestry,Chinese Academy of Forestry,Key Laboratory of Tree Breeding and Cultivation,State Forestry Administration, Collaborative Innovation Center of Sustainable Forestry in Southern China) ,  Meng Ping (Research Institute of Forestry,Chinese Academy of Forestry,Key Laboratory of Tree Breeding and Cultivation,State Forestry Administration, Collaborative Innovation Center of Sustainable Forestry in Southern China) ,  Li Yanquan (Research Institute of Forestry,Chinese Academy of Forestry,Key Laboratory of Tree Breeding and Cultivation,State Forestry Administration) ,  Zheng Ning (Research Institute of Forestry,Chinese Academy of Forestry,Key Laboratory of Tree Breeding and Cultivation,State Forestry Administration, Collaborative Innovation Center of Sustainable Forestry in Southern China)
資料名： Linye Kexue Yanjiu  (Linye Kexue Yanjiu)
巻： 29  号： 6  ページ： 826-833  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2425A  ISSN： 1001-1498  CODEN： LKYAEB  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： [目的]本研究の目的は,ポプラ葉の水分のハイパースペクトル情報を迅速かつ正確に推定するために,葉の水分含有量を測定し,葉のハイパースペクトルデータを測定することである。放射伝達モデルを用いて,異なる厚さの条件下での葉のスケールとキャノピースケールのハイパースペクトル反射データをシミュレートし,植生指数の比率を用いて,新しい植生の植生指数(GVMI/MSI)を構築した。GVMI/MSI,全植物の水分指数(GVMI)および水分ストレス指数(MSI)を用いて,ポプラ葉のスケールとキャノピーのスケールの推定精度を比較した。【結果】;GVMI指数,MSI指数,および新規GVMI/MSI指数の葉の葉の厚さの推定モデルの精度は,それぞれ0.997,0.995,0.998であった。キャノピーの葉の厚さの推定モデルの精度はそれぞれ0.837%,0.836%,0.973%であり,それらの中で,新規/MSI指数はポプラ葉の厚さの推定のための最適指数であった。[結論]GVMI/MSIによって構築されたポプラ葉の厚さモデルの予測精度は高く,ポプラ葉の等価厚さの最適推定モデルであった。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 水分 ,  含水量 ,  水分ストレス ,  キャノピー ,  *ハコヤナギ属
準シソーラス用語： 予測精度 ,  推定精度 ,  植生指標 ,  放射伝達モデル ,  ハイパースペクトルデータ ,  *推定モデル ,  *ハイパースペクトル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： poplar ,  equivalent water thickness ,  spectral model ,  vegetation water index

分類 (1件)： 写真測量,空中写真  (RC02040D)

タイトルに関連する用語 (4件)： ハイパースペクトル ,  厚さ ,  推定モデル ,  研究