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J-GLOBAL ID：201102263812700058   整理番号：11A0594832

ハイパースペクトル画像解析による牧草収量マッピングシステムの開発

Development of Mapping System for Grass Yield Using Hyperspectral Imaging

著者 (5件)： 鈴木由美子 (北大 大学院農学院) ,  岡本博史 (北大 大学院農学研究院) ,  田中勝千 (北里大 獣医) ,  片岡崇 (北大 大学院農学研究院) ,  柴田洋一 (北大 大学院農学研究院)
資料名： 農業機械学会誌  (Journal of the Japanese Society of Agricultural Machinery)
巻： 73  号： 2  ページ： 115-126  発行年： 2011年03月01日 
JST資料番号： G0975A  ISSN： 0285-2543  CODEN： NKIGA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本研究では,グランドベースのハイパースペクトル画像解析による採草地の牧草収量のマッピングシステムを開発した。取得した圃場全面のハイパースペクトル画像の各画素を収量推定モデルに適用し,牧草収量を推定した。その後,セミバリアンス解析により適正なマップ解像度を求め,最適化した収量分布マップを生成した。4種の手法で開発した収量推定モデルを比較検討した結果,PLS回帰分析により生成したモデルが最も良好な精度であった。このモデルの決定係数は0.418,標準誤差は0.077t/10a,相対誤差は0.218で,概ね推定が可能と考えられた。また,生成した推定収量分布マップから相対的な収量の空間分布が把握可能と判断できた。(著者抄録)

シソーラス用語： スペクトル画像 ,  画像分析 ,  画像再構成 ,  分光測光 ,  スペクトル解析 ,  *作物収量 ,  収量構成要素 ,  *リモートセンシング ,  *牧草地 ,  牧草 ,  予測モデル ,  *地図作成 ,  モデル
準シソーラス用語： ハイパースペクトル画像 ,  画像解析 ,  分光画像 ,  マッピング

分類 (2件)： 写真測量,空中写真  (RC02040D) ,  飼料作物,草地  (FC03050J)

引用文献 (51件)：

• Amari, M., Abe, A., Tano, R., Masaki, S., Serizawa, A., Koga, T., 1987. Prediction of chemical composition and nutritive value of forages by near infrared reflectance spectrosco py (part 1). Journal of Japanese Society of Grassland Science, 33(3), 219-226.
• Arima, T., Ishimura, S., 2002. Topic of Multivariate Analysis (in Japanese). Tokyo-tosho Co., Tokyo, 37-126.
• Becker, R. A., Chambers, J. M., Wilks, A. R., 1988. The New S Language. Wadsworth & Brooks/Cole. California.
• Borregaard, T., Nielsen, H. N., Have H., 2000. Crop-weed discrimination by line imaging spectroscopy, Journal of agricultural engineering research, 75, 389-400.
• Chambers, J. M., 1992. Chapter 4 of Statistical Models in S. Chambers, J. M., Hastie, T. J. Ed., Linear Models. Wadsworth & Brooks/Cole. California.

タイトルに関連する用語 (5件)： ハイパースペクトル画像 ,  解析 ,  牧草収量 ,  マッピング ,  開発