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J-GLOBAL ID：201502290547207510   整理番号：15A0456988

HJ-1A/1B CCD画像及び反復性神経回路網を使ったゴム農園の葉面積指数の空時予測

Spatio-temporal prediction of leaf area index of rubber plantation using HJ-1A/1B CCD images and recurrent neural network

著者 (8件)： CHEN Bangqian (Danzhou Investigation & Experiment Station of Tropical Cops, Ministry of Agriculture, Rubber Res. Inst., Chinese ...) ,  WU Zhixiang (Danzhou Investigation & Experiment Station of Tropical Cops, Ministry of Agriculture, Rubber Res. Inst., Chinese ...) ,  WANG Jikun (Danzhou Investigation & Experiment Station of Tropical Cops, Ministry of Agriculture, Rubber Res. Inst., Chinese ...) ,  DONG Jinwei (Dep. of Microbiology and Plant Biology, Center for Spatial Analysis, Univ. of Oklahoma, Norman, OK 73019, USA) ,  GUAN Liming (Danzhou Investigation & Experiment Station of Tropical Cops, Ministry of Agriculture, Rubber Res. Inst., Chinese ...) ,  CHEN Junming (Danzhou Investigation & Experiment Station of Tropical Cops, Ministry of Agriculture, Rubber Res. Inst., Chinese ...) ,  YANG Kai (Dep. of Corporate Affairs, CFPA Microfinance, China Foundation for Poverty Alleviation, Beijing 10086, CHN) ,  XIE Guishui (Danzhou Investigation & Experiment Station of Tropical Cops, Ministry of Agriculture, Rubber Res. Inst., Chinese ...)
資料名： ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing)  (ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing))
巻： 102  ページ： 148-160  発行年： 2015年04月 
JST資料番号： H0048A  ISSN： 0924-2716  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ゴム(Hevea brasiliensis)農園は,熱帯地域で最も重要な経済森林の一つで,リモートセンシングによる葉面積指数(LAI)とこれの力学の抽出は,収量予測とハリケーン被害評価を含む生態学的研究と生産管理において,非常に重要である。LandsatTM/ETM+の空間利点及びMODISの2日間時間分解能を有する13件のHJ-1A/1B CCD画像を導入してNARXモデルによって海南島のゴム農園の空時LAIを予測した。このモデルは野外検証期に,良好に機能し(N=24,R²=0.88,RMSE=0.24),図化結果の殆どはは,野外データとの一致(R²=0.54~0.58,RMSE=0.47~0.71)を示し,対応する段階的回帰モデルの結果(R²=0.43~0.51,RMSE=0.52~0.82)より良好であった。加えて,LAI統計値は3月下旬(2.36±0.59)から5月上旬(3.22±0.64)まで急激に増加し,10月上旬の最大値(4.21±0.87)に達するまで緩慢に増加し,野外データの統計結果と全く一致した。この研究では,人工神経回路網(ANN)手法によりゴム農園の空時LAI取得の可能性と信頼性を実証し,将来のゴム農園の生産性の研究に対するHJ-1A/1B CCD画像及びデータと手法の適用に関するいくつかの洞察を提供した。Copyright 2015 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： 神経回路網 ,  衛星利用画像 ,  LANDSAT ,  中国南部 ,  農場 ,  *葉面積指数 ,  季節的変動
準シソーラス用語： CCD画像 ,  MODIS ,  *ゴム農場 ,  海南島

分類 (1件)： 林産物一般  (FF05010O)

タイトルに関連する用語 (6件)： CCD ,  神経回路網 ,  ゴム ,  農園 ,  葉面積指数 ,  予測