多時期GF-1画像を用いたイネの成長モニタリング【Powered by NICT】

Wang Jing; Lu Bihui; Yu Kun; Tian Miao; Huang Xiaojun; Wang Zhiming

文献

J-GLOBAL ID：201702211585016222 整理番号：17A1554862

多時期GF-1画像を用いたイネの成長モニタリング【Powered by NICT】

Rice growth monitoring using multi-temporal GF-1 images

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資料名：
巻： 2017 号： Agro-Geoinformatics ページ： 1-5 発行年： 2017年
JST資料番号： W2441A 資料種別：会議録 (C)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

中国リモートセンシングキャリア発展に伴い,多数の独立した研究と開発の衛星が開始した。高分解能衛星の新世代の中で,GaoFen1(GF 1)が目立つ。は60km幅800km戦略的意義との融合技術で高空間分解能(2 m 16 m),多重スペクトルと高い時間分解能(4日)を設定した。イネ成長モニタリングにおける中国,GF 1画像の適応性を明らかにするために,地上バイオマス(AGB)は植物成長指標として考えられた。Xinghua市,江蘇省の多時期,GF 1WFV画像はイネの成長パラメータ検索のために選択した。大規模現場キャンペーンは2015年の水稲成長期に行った。Xinghua市の200×200m~2より大きな面積をもつ六米試料プロットは,植生特性を測定するためにランダムに選択した。雲無し画像は,AGB(漸近的巨星枝)モデリングのために選択した。Savitzky-Golayフィルタを使用して,毎日の植生指数(VIs)時系列は,すべてのIGF-1画像から作成した。IGF-1からのAGBのモデル化では,四十二の整合AGB(漸近的巨星枝)試料サイトであった。整合累積VIsは10日複合データから計算し,AGBの推定を採用した。五従来の回帰方程式(線形,指数,電力,対数,および二次多項式回帰)は,モデル構築に適用した。leave-one-out交差検証法は,モデルの予測能力を試験した。累積NDVIベースの二次多項式フィット関数はすべての段階でAGB(漸近的巨星枝)の予測のために採用した。本論文では,アプリケーションは現場管理と意思決定情報の重要な基準を提供した。IGF-1衛星の高時間分解能は雲のないデータを得るための機会提供することを示さし,高い空間およびスペクトル分解能特徴は農業成長モニタリングデータの伝統的な中分解能リモートセンシングを置き換えるある程度することができるが,多くの地盤調査のデータはまだモデルとモニタリング精度を改善するために必要である。本研究はIGF-1WFVは重要なデータ源であり,農業の他の地域のデータの応用は,将来の研究の焦点であることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

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稲作

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