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J-GLOBAL ID：201602222062103212   整理番号：16A0327852

低高度リモートセンシングによるミカン類キャノピーにおける窒素と色素含有量の推定【Powered by NICT】

Estimation of nitrogen and pigments content in citrus canopy by low-altitude remote sensing

著者 (9件)： Liu Xuefeng (Citrus Res. Inst.,Southwest University-Chinese Acad. of Agricultural Sciences, Chongqing) ,  Lyu Qiang (Citrus Res. Inst.,Southwest University-Chinese Acad. of Agricultural Sciences, Chongqing) ,  He Shaolan (Citrus Res. Inst.,Southwest University-Chinese Acad. of Agricultural Sciences, Chongqing) ,  Yi Shilai (Citrus Res. Inst.,Southwest University-Chinese Acad. of Agricultural Sciences, Chongqing) ,  Xie Rangjin (Citrus Res. Inst.,Southwest University-Chinese Acad. of Agricultural Sciences, Chongqing) ,  Zheng Yongqiang (Citrus Res. Inst.,Southwest University-Chinese Acad. of Agricultural Sciences, Chongqing) ,  Hu Deyu (Coll. of Horticulture and Landscape,Southwest Univ., Chongqing) ,  Wang Zhitao (Citrus Res. Inst.,Southwest University-Chinese Acad. of Agricultural Sciences, Chongqing) ,  Deng Lie (Citrus Res. Inst.,Southwest University-Chinese Acad. of Agricultural Sciences; Southwest Fruit Experiment ...)
資料名： Yaogan Xuebao  (Yaogan Xuebao)
巻： 19  号： 6  ページ： 1007-1018  発行年： 2015年 
JST資料番号： W0865B  ISSN： 1007-4619  CODEN： YXAUAB  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 植物栄養状態の遠隔測定と診断は効率的に容易で簡単な管理システム,高収率と高品質栽培のための重要な手段である。これまで,低高度リモートセンシングデータによる果樹の栄養診断にまだあまり研究されていない。低高度リモートセンシングデータに基づく果樹の栄養診断技術の研究と開発のための理論的基礎と技術支援を提供するために,以下の実験を行った。本研究では,春季の晴れた日に11:00-13 00で植被上100mの高度での8ロータ無人機(UAV)に搭載された多重分光カメラアレイにより得られた‘Hamlin’オレンジ植物キャノピーの多重スペクトル画像情報であった。次に,マルチスペクトル画像はtetracamのPixelWrench2によって前処理した,キャノピー全体の平均スペクトル反射は,個々にENVI4.7に基づいて抽出した。成熟した春の枝条から20葉は各木の樹冠周辺から採取した。各植物の全窒素,クロロフィルa,クロロフィルb及びカロチノイド含量を測定した。特性波長は栄養含量と植物の平均スペクトルの相関解析の方法により抽出した。総量の88かんきつ類樹木のは収集し無作為にキャリブレーションセットと予測セットの22植物試料:66植物の2セットにグループ化した。スペクトル前処理法(乗算散乱補正(MSC)および標準正規変数(SNV))の2種類を採用して,4種類のモデル化法(部分最小二乗法(PLS),多重線形回帰(MLR),主成分回帰(PCR)と最小二乗サポートベクトルマシン(LS-SVM))の樹冠葉における総窒素,クロロフィルa,クロロフィルb及びカロテノイド含量を推定するために採用した。結果は,SNVスペクトル前処理法に基づくMLRモデルの予測精度は,全窒素の予測のための最良で,クロロフィルaおよびb含量,相関係数予測(Rp)は0.8036,0.8065,0.8107であり,予測(RMSEP)の二乗平均平方根誤差はそれぞれ0.1363,0.0427と0.0243であることを示した。クラウンのカロチノイド含有量のSNVスペクトル前処理法に基づくLS-SVMモデルが最良であったが,これはRp=0.8535,RMSEP=0.0117であった。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 相関係数 ,  クロロフィルb ,  前処理 ,  樹冠 ,  モデリング ,  スペクトル ,  *窒素 ,  植物 ,  部分最小二乗法 ,  *リモートセンシング ,  果樹 ,  クロロフィルa ,  植物被 ,  全窒素 ,  カロテノイド
準シソーラス用語： カロチノイド , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 写真測量,空中写真  (RC02040D)

タイトルに関連する用語 (8件)： 高度 ,  リモートセンシング ,  ミカン類 ,  キャノピー ,  窒素 ,  色素 ,  含有量 ,  推定