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J-GLOBAL ID：201202225817865550   整理番号：12A1736815

スパース正則化を用いたハイパースペクトルデータの解析:インドネシア水田地帯における水稲生育状況診断および収量予測への適用

A Sparse Regularization Approach to Hyperspectral Image Analysis: An Application for Rice Growth Monitoring and Yield Prediction in Indonesia

著者 (6件)： 吉田圭吾 (三菱総研) ,  高山泰一 (三菱総研) ,  福原弘太郎 (三菱総研) ,  内田敦 (三菱総研) ,  関根秀真 (三菱総研) ,  鹿志村修 (宇宙システム開発利用推進機構)
資料名： 日本リモートセンシング学会誌  (Journal of the Remote Sensing Society of Japan)
巻： 32  号： 5  ページ： 287-299  発行年： 2012年11月20日 
JST資料番号： X0714A  ISSN： 0289-7911  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： 2011年においてインドネシアは世界第3位の米の生産国であると同時に世界第3位の消費国でもある。インドネシアの穀倉地帯における収穫時期の特定につながる水稲の生育段階および水稲収量に関する面的把握のニーズは高く,リモートセンシングを活用したモニタリング技術の導入が求められている。本稿では,インドネシアを対象として,ハイパースペクトルデータ解析にスパース正則化を用いた水稲の生育状況モニタリングへの応用について述べている。航空機搭載型ハイパースペクトルセンサであるHyMapを利用した。HyMapセンサは450nmから2490nmの波長域にわたって測定が可能で,波長間隔は11-18nmである。インドネシア西ジャワ地区のカラワン県を対象に面的な推定を実施したところ収量の予測値と統計値の誤差は6.4%であった。スパース正則化による推定法の妥当性が確認された。

シソーラス用語： *インドネシア共和国 ,  *水田 ,  *スペクトル ,  データ解析 ,  *予測 ,  水稲 ,  診断 ,  リモートセンシング ,  *正則化
準シソーラス用語： *ハイパースペクトル ,  *収量予測 ,  生育状況 ,  スパース正則化

分類 (1件)： リモートセンシング一般  (AD04000L)

引用文献 (53件)：

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• LIU, H. Q. A feedback based modification of the NDVI to minimize canopy background and atmospheric noise. IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing. 1995, 33, 2, 457-465
• REN, J. Regional yield estimation for winter wheat with MODIS-NDVI data in Shandong, China. Int. J. Applied Earth Observation and Geoinformation. 2008, 10, 4, 403-413
• XIAO, X. Mapping paddy rice agriculture in southern China using multi-temporal MODIS images. Remote Sensing of Environment. 2005, 95, 4, 480-492
• SAKAMOTO, T. A crop phonology detection method using time-series MODIS data. Remote Sensing of Environment. 2005, 96, 3-4, 366-374

タイトルに関連する用語 (9件)： 正則化 ,  ハイパースペクトルデータ ,  解析 ,  インドネシア ,  水田地帯 ,  水稲 ,  生育状況 ,  診断 ,  収量予測