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J-GLOBAL ID：201102216375175587   整理番号：11A1274528

黄サビストレス下の小麦の相対含水量の検索のためのキャノピーハイパースペクトル比率指数の利用

Using Canopy Hyperspectral Ratio Index to Retrieve Relative Water Content of Wheat Under Yellow Rust Stress

著者 (3件)： Jiang Jinbao (Coll. of Geoscince and Surveying Ingeneering, China Univeristy of Mine and Technology(Beijing), Beijing) ,  Huang Wenjiang (National Engineering Res. Center for Information Technol. in Agriculture, Beijing) ,  Chen Yunhao (Coll. of Resources Sci. and Technol., Beijing Normal Univ., Beijing)
資料名： Guangpuxue yu Guangpu Fenxi  (Guangpuxue yu Guangpu Fenxi)
巻： 30  号： 7  ページ： 1939-1943  発行年： 2010年 
JST資料番号： C2093A  ISSN： 1000-0593  CODEN： GYGFED  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： 本論文の目標は,ハイパースペクトルリモートセンシングを用いて,黄サビストレス下の冬小麦のキャノピー相対含水量(RWC)を推定することであった。重症度の異なる黄サビ感染冬小麦のキャノピー反射率を収集した。小麦の病害指数(DI)を検討した。キャノピー反射率の測定に対応して小麦をサンプリングした後,全小麦のRWCを実験室で測定した。RWCの減少で,近赤外(NIR)領域(900-1300nm)のキャノピースペクトル反射率が徐々に減少した。しかし,キャノピースペクトル反射率は短波-赤外(SWIR)領域(1300-2500nm)で徐々に増加した。RWCとDIの間に高いマイナス相関があった。キャノピースペクトルを平滑化して,NIRとSWIRで水敏感バンドを用いて,比率指数を構築した。変数として比率指数を用いて,推定RWC線形モデルを構築した。モデル反転精度と安定性を解析した。推定RWCと比較した。この結果,変数として比率指数R1300/R1200を用いたモデルの安定性と反転精度が他のモデルを上回ることが分かった。線形モデルのRMSEは3.43であった。相対誤差は4.78%であった。この研究結果から,小麦病害の診断情報が得られるだけでなく,ハイパースペクトル画像利用の植物RWC反転の理論と方法を開発できる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： スペクトル画像 ,  *リモートセンシング ,  信号標本化 ,  植物被 ,  数学モデル ,  平滑化 ,  *秋播コムギ ,  反射率 ,  含水量 ,  *分光分析 ,  *植物病害
準シソーラス用語： キャノピー【植物】 ,  サンプリング【標本化】 ,  ハイパースペクトル画像 ,  黄さび病 ,  線形モデル ,  相対誤差 ,  冬コムギ

分類 (4件)： 分光分析  (CC03012W) ,  麦  (FC03033M) ,  菌類による植物病害  (FC04052Y) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (8件)： 黄 ,  サビ ,  ストレス ,  小麦 ,  含水量 ,  検索 ,  比率 ,  指数