文献

J-GLOBAL ID：201002271497036743   整理番号：10A0614747

複数センサと多時期リモートセンシングデータによる灌漑地域の農作物植栽構造の抽出

Crop planting structure extraction in irrigated areas from multi-sensor and multi-temporal remote sensing data

著者 (2件)： Cai Xueliang (State Key Lab. of Water Resources and Hydropower, Hubei, Wuhan) ,  Cui Yuanlai (State Key Lab. of Water Resources and Hydropower, Hubei, Wuhan)
資料名： Nongye Gongcheng Xuebao  (Nongye Gongcheng Xuebao)
巻： 25  号： 8  ページ： 124-130  発行年： 2009年 
JST資料番号： C2454A  ISSN： 1002-6819  CODEN： NGOXEO  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： 灌漑地域における農作物植栽構造の抽出は,適切な空間時間分解能リモートセンシングデータを必要とする動的パラメータの範囲を含む。本稿では,複数センサからの多時期画像をもちいて農作物植栽構造を抽出することを調べた。Landsat拡張セマティックマッパプラス(ETM+)画像と中分解能画像分光放射計(MODIS),正規化差植生指数(NDVI)の月データをマージさせて,メガデータブラウン管をつくり,次にISOクラスタアルゴリズムを用いてそれを分類した。各クラスの分光的特徴を抽出し,参照として作物係数曲線を用いたスペクトルマッチング技術により同定した。この方法により,中国南部のZhanghe灌漑システムを次の4クラスに分類した。それらはイネ-アブラナ輪作,イネ-コムギ輪作,単作夏トウモロコシ,及び二重経済作物であった。グランドトルースデータとしてIKONOS高分解能画像を用いたとき,精度評価は統計データとのよい一致と91%の分類精度を示した。実際の応用により,この方法が灌漑システム規模における農作物植栽構造の抽出のためによいコスト効率とロバスト性を達成することを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *農作物 ,  植栽 ,  センサ ,  リモートセンシング ,  灌漑 ,  セマティックマッパ ,  LANDSAT ,  衛星利用画像 ,  正規化植生指数 ,  クラスタ化 ,  輪作 ,  ロバスト性 ,  農業構造
準シソーラス用語： MODIS ,  高分解能画像 ,  作物係数 ,  精度評価

分類 (1件)： 作物栽培一般  (FC03010R)

タイトルに関連する用語 (6件)： 多時期 ,  リモートセンシングデータ ,  灌漑 ,  地域 ,  農作物 ,  植栽