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J-GLOBAL ID：201702213597618852   整理番号：17A1707963

衛星高分解能収量推定の精度の改善:複数のスケーラブルアプローチの試験【Powered by NICT】

Improving the accuracy of satellite-based high-resolution yield estimation: A test of multiple scalable approaches

著者 (3件)： Jin Zhenong (Department of Earth System Science and Center on Food Security and the Environment, Stanford University, Stanford, CA, 94305, USA) ,  Azzari George (Department of Earth System Science and Center on Food Security and the Environment, Stanford University, Stanford, CA, 94305, USA) ,  Lobell David B. (Department of Earth System Science and Center on Food Security and the Environment, Stanford University, Stanford, CA, 94305, USA)
資料名： Agricultural and Forest Meteorology  (Agricultural and Forest Meteorology)
巻： 247  ページ： 207-220  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0901A  ISSN： 0168-1923  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 圃場規模での作物収量の高速,正確かつ安価な推定は多くの応用に有用である。Google Earthエンジン(GEE)プラットフォームに基づいて,著者らは最近,衛星画像とグリッド気象データによる作物シミュレーションを統合した異なる領域で複数の作物の30m分解能収率推定値を生成するスケーラブルな衛星ベース作物収量マッパ(SCYM)を開発した。SCYMの既存のバージョンは,典型的には変動報告郡規模収率での半分に三分の1を捕捉した。例としてアメリカ中西部における天水トウモロコシを用いて,本研究はSCYMの精度を改善するための複数の方法を試験し,(i)SCYM;に対する訓練サンプルを生成するために使用された作物モデル(APSIM)の生物季節学パラメータを較正する(ii)単一モデルの代わりに三作物モデルのアンサンブル(APSIM トウモロコシはCERES-Maize,およびハイブリッドトウモロコシ)を用いて(iii)SCYMを訓練,前者一定収穫指数(HI)仮定しに対するシミュレートされた収率の代わりに作物モデルからシミュレートされたバイオマスを用いた。結果は性能において実質的な改善を示し,USDA NASSによって報告された郡収量,APSIM生物季節学パラメータを較正するとシミュレートされたバイオマスよりもむしろ収率に及ぼすSCYM訓練からの両方を用いて評価した。多重モデルアンサンブルを用いた更なるSCYMを改善し,有用性は限定的である。2008 2015の九米国中西部州の試験した場合平均SCYMの提案された優先版はSCYMである訓練された75%3i状態(すなわち,イリノイ,インディアナ,アイオワ州)における2001 2015の収量変動を捕捉し,RMSE1t/ha以下であり,多年収率変動の41%~83%を説明した。このレベルの精度は,2014からのデータのみを用いて,生物季節学パラメータを較正したが特に注目すべきである。多重状態における複数年の収率推定値は,1184Landsatタイルを利用していたが,GEEプラットフォームを用いて年間約2時間で完了することができた。本研究で試験したすべての手法は,任意の部位特異的測定を必要とせず,他の地域や作物に容易に拡張できる。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *高分解能 ,  作物収量 ,  モデル ,  インディアナ州 ,  バイオマス ,  推定量 ,  衛星利用画像 ,  気象データ ,  アイオワ州 ,  イリノイ州 ,  降水 ,  シミュレーション ,  農作物
準シソーラス用語： フェノロジー ,  作物モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 収量推定 ,  トウモロコシ ,  ランドサット ,  Google地球エンジン

分類 (2件)： 植物に対する影響  (EE04030Z) ,  作物栽培一般  (FC03010R)

タイトルに関連する用語 (5件)： 衛星 ,  高分解能 ,  収量 ,  推定 ,  試験