文献

J-GLOBAL ID：201602252516370128   整理番号：16A0327851

リモートセンシングと可視近赤外分光法を用いた土壌有機物質の地域的規模のマッピング【Powered by NICT】

Regional scale mapping of soil organic matter using remote sensing and visible-near infrared spectroscopy

著者 (6件)： Zhou Yin (Inst. of Agricultural Remote Sensing and Information Technol.,Zhejiang University; State key laboratory of soil and ...) ,  Liu Liya (Inst. of Agricultural Remote Sensing and Information Technol.,Zhejiang Univ., Hangzhou) ,  Lu Yanli (Inst. of agricultural resources and regional planning,Chinese Acad. of Sciences, Beijing) ,  Ma Ziqiang (Inst. of Agricultural Remote Sensing and Information Technol.,Zhejiang Univ., Hangzhou) ,  Xia Fang (Inst. of Agricultural Remote Sensing and Information Technol.,Zhejiang Univ., Hangzhou) ,  Shi Zhou (Inst. of Agricultural Remote Sensing and Information Technol.,Zhejiang Univ., Hangzhou)
資料名： Yaogan Xuebao  (Yaogan Xuebao)
巻： 19  号： 6  ページ： 998-1006  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： 土壌有機物(SOM)は,農学および環境管理における重要な変数の一つである。それは土壌肥沃度を制御し,大気中CO2濃度に大きな影響を与える。土壌中の炭素隔離は,温室効果ガスの排出を減らすが土壌の品質と生産性を改善することができる。従って,政策作成,持続可能な土壌の利用と管理に必要な大きなスケールでのSOM分布の正確な推定である。本研究の目的は,衛星導出データと可視-近赤外土壌分光法データの多数モデルツリー法を用いた中国北東部および北平原におけるSOMを予測した。合計1078の土壌試料を,北東部および北平原,中国におけるSOMの空間変動を推定するために採取した。リモートセンシングデータ,MODIS,TRMMとSTRMを含む,と土壌の分光分析データは環境予測因子として用いた。306の土壌試料を外部確認セットとして使用し,他のモデルを用いてモデルを構築した。decisiontreeベースM5アルゴリズムは,SOMの間の予測モデルとモデリングツール派による環境予測因子を構築するために導入した。この方法は,予測変数の特性によって定義される類似条件を持つデータを領域に分割し,各関連線形モデルを用いて,一連のルールに変換した。異なる数のサンプルを有するSOMと予測因子間の予測モデルを試験した,これは,訓練サンプルの最適数が300であることを見出した。検証データセット上の評価のために,モデルは,1.53の7.25gkg--1およびRPDの0.69,RMSEのR2を示した。S(s,c,o,r,p,t)関数によれば,土壌の分光分析と気候予測因子は,SOMの空間変動を制御する支配的な要因であって,生体予測因子は重要性が少ないことを示したと地形要因は影響を最小を有していることが予測されたモデルにおいて認められた。予測したマップは南西から北東へのSOM含有量の有意な増加傾向を示した。全国土壌調査局により作成したマップと比較して,予測したマップは中国東北部と北部平地におけるSOMの空間変化の同様のパターンを示した。それにもかかわらず,高SOMおよび低SOMの面積は地域における人間活動と耕起に起因して約2桁減少した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 気候 ,  *土壌 ,  土壌調査 ,  *リモートセンシング ,  耕うん ,  *近赤外線 ,  肥沃度 ,  中国東北部 ,  予測モデル ,  温室効果ガス
準シソーラス用語： 人間活動 ,  データセット ,  予測因子 ,  空間変動 ,  土壌試料 , 【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 (6件)： リモートセンシング ,  可視近赤外分光法 ,  土壌有機物質 ,  地域 ,  規模 ,  マッピング