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J-GLOBAL ID：201502293084302216   整理番号：15A0556182

モデル土壌特性の土壌とリモートセンシングデータの融合

Fusion of Soil and Remote Sensing Data to Model Soil Properties

著者 (3件)： GRUNWALD Sabine (Soil and Water Sci. Dep., Univ. of Florida, Gainesville, FL, USA) ,  VASQUES Gustavo M. (Embrapa Soils, Rio de Janeiro, RJ, BRA) ,  RIVERO Rosanna G. (Coll. of Environment and Design, Univ. of Georgia, Athens, GA, USA)
資料名： Advances in Agronomy  (Advances in Agronomy)
巻： 131  ページ： 1-109  発行年： 2015年 
JST資料番号： W2368A  ISSN： 0065-2113  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 食品安全性と土壌安全性のような完全な大域的課題は,最新,高品質,高解像度,空間時間的および土壌生態系を特徴づける連続土壌と環境データなしで対処できない。地方および局所的規模で,正確で精密な土壌評価は,管理,土壌健康と持続性のために重要である。本論文は,最新の土壌利用を表す態勢が整っているメタ土壌モデルのフレームワーク内で実験室および野外ベース土壌測定,近位と遠隔センサーデータ,環境共変量や方法を融合する統合経路を示した。STEP-AWBHモデルは,多数検出できる土壌環境共変量(S:土壌,T:地形,E:生態,P:土壌母材,A:雰囲気,W:水,B:生物相,H:ヒト因子)定量化を可能にした。著者らは,デジタル土壌評価の分野で用いる近位およびリモートセンサー技術の詳細な概要を示した。特別の注目を,土壌特性を直接検出するか予測する(1)近位,(2)近位/遠隔と(3)リモートセンサーの融合過程に向けた。著者らは,土壌特性とそれらの変化の推定を可能にするセンサ由来プロキシの保証と危険を明らかにした。著者らのレビューから,全土壌適用を適合するそのような単一センサまたは方法がないことは,明白であった。多くの研究において,データと方法の融合/統合は,特異的土壌特性を評価する能力を強化した。著者らは,近位およびリモートセンシング,土壌環境データの融合および複雑な土壌評価へのマッシュデータと方法への統合経路の利点と制約を精確に比較した。Copyright 2015 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *データ融合 ,  *土壌特性 ,  *リモートセンシング ,  センサ ,  植生 ,  土壌成分 ,  *土壌
準シソーラス用語： デジタル土壌マッピング ,  土壌環境

分類 (2件)： 土壌物理  (FB04030R) ,  土壌学一般  (FB04010V)

タイトルに関連する用語 (5件)： モデル ,  土壌特性 ,  土壌 ,  リモートセンシングデータ ,  融合