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J-GLOBAL ID：201702224075899310   整理番号：17A1380470

センチメートルスケールの反射率画像ミリ波を用いたサトウダイコンキャノピーにおける葉クロロフィル含量【Powered by NICT】

Estimating leaf chlorophyll content in sugar beet canopies using millimeter- to centimeter-scale reflectance imagery

著者 (10件)： Jay Sylvain (Irstea, UMR ITAP, 361 rue J.F. Breton, 34196 Montpellier, France) ,  Jay Sylvain (Aix Marseille Univ, CNRS, Centrale Marseille, Institut Fresnel, F-13013 Marseille, France) ,  Gorretta Nathalie (Irstea, UMR ITAP, 361 rue J.F. Breton, 34196 Montpellier, France) ,  Morel Julien (Irstea, UMR ITAP, 361 rue J.F. Breton, 34196 Montpellier, France) ,  Maupas Fabienne (Institut Technique de la Betterave, 45 rue de Naples, 75008 Paris, France) ,  Bendoula Ryad (Irstea, UMR ITAP, 361 rue J.F. Breton, 34196 Montpellier, France) ,  Rabatel Gilles (Irstea, UMR ITAP, 361 rue J.F. Breton, 34196 Montpellier, France) ,  Dutartre Dan (Institut Technique de la Betterave, 45 rue de Naples, 75008 Paris, France) ,  Comar Alexis (HIPHEN SAS, 22b rue Charrue, 84000 Avignon, France) ,  Baret Frederic (INRA UMR 114 EMMAH, UMT CAPTE, Domaine Saint-Paul, Site Agroparc, F-84914 Avignon, France)
資料名： Remote Sensing of Environment  (Remote Sensing of Environment)
巻： 198  ページ： 173-186  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0252B  ISSN： 0034-4257  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： リモートセンシングからの葉クロロフィル含有量(C_ab)の正確な推定は,植生の生理学的状態をモニタし,あるいは一次生産を推定するために極めて重要である。多くの植生指数(VIs)はデカメートル規模反射率観測計からキャノピーレベルでC_abを検索するために開発されてきた。しかし,大部分のこれらVIsのキャノピー構造の可能な交絡影響によって影響を受ける可能性がある。本研究の目的は,圃場レベルで得られたミリメータからセンチメータの空間分解能反射率画像を用いたC_ab推定のための方法を開発することである。ハイパースペクトル画像を400~1000nm範囲で,地上のプラットフォームからのサトウダイコンキャノピーで取得した,C_ab,緑色画分(GF),緑面積指数(GAI)粉砕し測定した。原画像空間分解能は1mm~35cmから分解され,ハイパースペクトル画像の十一セットをもたらした。植生と土壌ピクセルを識別し,各空間分解能のための,測定したC_ab値は画像から抽出された反射率スペクトルの四セット(’植生と土壌’画素,植生ピクセル,50%最も暗いと最も明るい植生ピクセル)上で計算された様々なVIsに関連していた。選択されたVIsは,文献からのいくつかの古典的VIsならびにスペクトルバンドの最適な組み合わせ,simple ratio(SR),修正正規化(mND)と構造非感受性色素指数(SIPI)を含んでいた。mNDとSIPIの1例では,古典的な近赤外の代わりに青色基準バンドの利用も検討した。十一空間分解能四画素選択と五VIフォーマットでは,VI性能を最適化するときに類似のバンドの組合せが得られた:関心の主要バンドは一般的に青色光,赤色光,赤端及び近赤外領域に位置していた。全体として,(R_440-R_728)/(R_440+R_850)として定義し,最も明るい緑色画素上で計算されたmND_blue[728,850]は2.6μg/cm~2よりも良好な予測の根平均二乗誤差を有する8.8cmより細かい空間分解能のC_abと最も良好な相関を得た。逆に,mND_blue[728,850]はほとんどGFおよびGAIにおける変化と相関し,よって,実際にC_abとこれらキャノピー構造変数間の共分散に起因するC_abと非因果関係を導出するリスクを減少させた。mND_blue[728,850]は,最新のマルチスペクトルセンサから計算できるので,は従って,センチメートルスケールの反射率画像ミリからC_abを検索するための有望なVI。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： 反射スペクトル ,  共分散 ,  色素 ,  空間分解能 ,  スペクトルバンド ,  *反射率 ,  近赤外線 ,  リモートセンシング ,  正規化 ,  *キャノピー ,  *画像 ,  最適化 ,  画素 ,  感受性
準シソーラス用語： ハイパースペクトル画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 葉クロロフィル含有量 ,  ミリ波センチメートル空間分解能 ,  mND_blue ,  反射率画像 ,  植生指数

分類 (2件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  光学情報処理  (BD03060T)

タイトルに関連する用語 (7件)： スケール ,  反射率 ,  ミリ波 ,  サトウダイコン ,  キャノピー ,  葉 ,  クロロフィル含量