地域への大域的水稲マッピング法の進化:レビュー【Powered by NICT】

Dong Jinwei; Xiao Xiangming; Xiao Xiangming

文献

J-GLOBAL ID：201702269843785986 整理番号：17A0368444

地域への大域的水稲マッピング法の進化:レビュー【Powered by NICT】

Evolution of regional to global paddy rice mapping methods: A review

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巻： 119 ページ： 214-227 発行年： 2016年
JST資料番号： H0048A ISSN： 0924-2716 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

水稲農業は食料安全保障,水利用,気候変動および疾病伝播を含む種々の環境問題において重要な役割を果たす。しかし,地域的及び全球的水稲マップは驚くほど少なく,水稲マッピングアルゴリズムと応用における多くの努力にもかかわらず,散発性。地域から地球水稲マップの必要性の増加により,この論文では,1980年代から2015年までの範囲の文献からの既存の水稲マッピング法を検討した。特に,これら水稲マッピング努力の進化を示し,水稲マッピング方法論の将来の軌道で特異的に展望。水稲の生物物理学的特徴と成長相が最初に分析し,水稲マッピングのための特徴選択は,スペクトル,偏光,時間的,空間的,及び組織的観点から解析した。水稲マッピングアルゴリズム四カテゴリーにを整理した(1)反射データと画像の統計学ベースの方法,(2)植生指数(VI)データと強調画像の統計学ベースのアプローチ,(3)VIまたはレーダ後方散乱系時間的解析手法,および(4)重要な成長相のリモートセンシング認識を介して生物季節に基づいたアプローチ。マッピングのための水稲(例えば,移植)のユニークな特徴を用いた生物季節に基づいたアプローチは,水稲マッピングにおける使用が増加している。これら生物季節に基づいたアプローチの現在の応用は一般的に粗い分解能のMODISデータ,小規模農家は大部分水稲農業のから構成されているがアジアにおける混合画素問題を含むを使用した。Landsatアーカイブデータの自由放出とランドサット8とSentinel-2の打ち上げは,高い空間分解能の断片化された景観における水稲をマッピングするために前例のない機会を提供している。文献レビューに基づいて,大規模操作水稲マッピングのための課題を検討した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

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図形・画像処理一般

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