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J-GLOBAL ID：201202267234880660   整理番号：12A0618345

林冠ハイパースペクトル植生指標を利用したANN(ニューラルネットワーク)ベース小麦クロロフィル密度推定

ANN-based Wheat Chlorophyll Density Estimation Using Canopy Hyperspectral Vegetation Indices

著者 (9件)： WANG Dacheng (Zhejiang Univ., Hangzhou, CHN) ,  WANG Dacheng (National Engineering Res. Center for Information Technol. in Agriculture Beijing, CHN) ,  SEN Luorui (Zhejiang Univ., Hangzhou, CHN) ,  WANG Jihua (National Engineering Res. Center for Information Technol. in Agriculture Beijing, CHN) ,  LI Cunjun (National Engineering Res. Center for Information Technol. in Agriculture Beijing, CHN) ,  ZHANG Dongyan (Zhejiang Univ., Hangzhou, CHN) ,  ZHANG Dongyan (National Engineering Res. Center for Information Technol. in Agriculture Beijing, CHN) ,  ZHANG Yao (Zhejiang Univ., Hangzhou, CHN) ,  LI Yufei (china rural technol. dev. center, Ministry of Sci. and Technol. Beijing, CHN)
資料名： Key Engineering Materials  (Key Engineering Materials)
巻： 500  ページ： 243-249  発行年： 2012年 
JST資料番号： D0744C  ISSN： 1013-9826  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 植生指標を利用して,小麦クロロフィル密度を評価する場合,従来の回帰分析の代わりに,ニューラルネットワーク(ANN)法を利用してよりよい結果が得られるかについて分析した。初めに,伝統的統計法を使い,相関解析から最良の植生指標を求めた。次に,ANN法により全ての植生指標を分析して,最後に回帰分析法とANN法の有効性を比較した。広範囲の小麦クロロフィル密度について,作物林冠反射のシミュレーションとその実際のハイパースペクトル的データへの適用から,有用な結果を得た。小麦クロロフィル密度の予測に適した回帰模型を決定し,人工的神経回路網法の性能と比べた。農業耕作におけるクロロフィル密度の実時間評価と制御に,ANN法が有効であることを確認した。

シソーラス用語： 植物被 ,  スペクトル ,  *指標 ,  回帰分析 ,  ニューラルネットワーク ,  統計解析 ,  *クロロフィル ,  *コムギ ,  回帰モデル
準シソーラス用語： コムギクロロフィル ,  ハイパースペクトル ,  *植生指標 ,  相関解析 ,  林冠

分類 (1件)： 麦  (FC03033M)

タイトルに関連する用語 (8件)： 林冠 ,  ハイパースペクトル ,  植生指標 ,  ニューラルネットワーク ,  小麦 ,  クロロフィル ,  密度 ,  推定