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J-GLOBAL ID：201602273037263284   整理番号：16A0324649

MODISと世界地図リモートセンシングデータに基づく郡区レベルにおける作物藁収量のための推定法【Powered by NICT】

Estimation methods for crop straw yield in township level based on MODIS and world map remote sensing data

著者 (4件)： Wang Xue (Coll. of Engineering, Nanjing Agricultural Univ., Nanjing) ,  Chang Zhizhou (Inst. of Agricultural Resources and Environment, Jiangsu Acad. of Agricultural Sciences, Nanjing) ,  Zhang Henggan (Inst. of Agricultural Resources and Environment, Jiangsu Acad. of Agricultural Sciences, Nanjing) ,  Wang Xiaohua (Coll. of Engineering, Nanjing Agricultural Univ., Nanjing)
資料名： Nongye Gongcheng Xuebao  (Nongye Gongcheng Xuebao)
巻： 31  号： 19  ページ： 177-182  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2454A  ISSN： 1002-6819  CODEN： NGOXEO  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： 郡区は藁燃焼のためのデューティの主な直接部分である。それは小規模地域における藁,中国郡区等の総量を推定するために有効な方法で非常に重要である。作物藁生産のための郡区地域推定方法の研究郡区藁資源計画および貯蔵設備配置のための効果的なアプローチを提供するであろう。本研究はSihong郡のChemen実験サイトにおけるMODIS時系列データと自由世界の地図画像データを用いて藁生産とその空間分布を推定することを目指す。推定過程は3段階を含んだ。最初に,一様に分布し,比較的大きな電場パッチは電子地図に準拠した試料プロットとして選択した。現地調査は,現在植栽種類を調べるために実施した。次いで,作物型EVIパラメータ”判別関数とルールが識別変数として分類変数と年間時系列EVIとして作物タイプを設定することにより確立した,サンプルプロットのMODIS-EVI時系列データをオンラインで収集し,正確度は95%の信頼レベルの場合97.37%であった。次に,現地調査データに基づく認識サンプルプロットの像であった。判別分析は,「作物型EVIパラメータ”判別関数と規則を実行するために用いた。イネ切株コムギ植付型,及び乾燥地コムギ型,自由地は厳密に正しい判定のための8として識別しそこでブロックした。109ブロックの正確な全,90.8%の判定精度率;自由地の排除後に,判定精度率88.2%。分類精度を改善するために,本論文は,2012年にChemen郡区秋地図世界リモートセンシング画像データによる補助的判断を採用した。一方,組み合わせ型分布マップをChemen郡区藁資源の画像を集めた野外調査と検証。住民,森林,河川及び他の物体は現地調査により分類した。コムギ,イネの刈り株小麦,乾燥地コムギ,自由地は判別分類ルールにより分類され,さらに時系列データと組み合わせた現場調査結果を改訂した。第三に,各場パッチに対応する自由世界の地図画像データを抽出し,ルールに近づくに従って地域の作物タイプを判定した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 判別分析 ,  植栽 ,  画像 ,  識別関数 ,  *農作物 ,  コムギ ,  図化 ,  空間分布 ,  *藁 ,  乾燥地帯 ,  現地調査
準シソーラス用語： リモートセンシング画像 ,  画像データ ,  時系列データ ,  *MODIS , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 作物栽培一般  (FC03010R) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D)

タイトルに関連する用語 (7件)： MODIS ,  世界地図 ,  リモートセンシングデータ ,  作物 ,  藁 ,  収量 ,  推定法