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J-GLOBAL ID：201702232552938070   整理番号：17A0066575

地上レーザレーダに基づく葉の傾斜角分布のスケールアップ法に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Upscaling Leaf Angle Distribution Using Terrestrial Laser Scanning Technique

著者 (6件)： Su Wei (College of Information and Electrical Engineering, China Agricultural University) ,  Zhan Junge (College of Information and Electrical Engineering, China Agricultural University) ,  Li Jing (Satellite Environment Center, Ministry of Environmental Protection) ,  Ma Hongyuan (College of Information and Electrical Engineering, China Agricultural University) ,  Wu Daiying (College of Information and Electrical Engineering, China Agricultural University) ,  Zhang Rui (College of Information and Electrical Engineering, China Agricultural University)
資料名： Nongye Jixie Xuebao  (Nongye Jixie Xuebao)
巻： 47  号： 9  ページ： 180-185,160  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2453A  ISSN： 1000-1298  CODEN： NUYCA3  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： 地上のレーザレーダは,それらの強い可溶性のため,植生キャノピーの三次元構造情報を抽出することができ,植物葉の傾斜角分布(LAD)を抽出するための理想的データ源である。これらの結果は,地上レーザレーダデータとリモートセンシング画像を結合して,傾斜角分布の結果を得ることができることを示した。河北省北部の北部の4つの郡を研究地域として,10の玉米様地の地上レーザレーダデータを用いて,葉の傾斜角分布の結果を抽出し,主成分の正の変換を用いて,トウモロコシの葉の傾斜角分布データにおける最も大きい情報量の最初の3つの主成分を抽出した。次に,ニューラルネットワークモデルを用いて,抽出した主成分とLANDSAT8反射率データの間の関係性モデルを確立して,次に,訓練したモデルを全体の研究領域に適用して,次に,主成分逆変換によって変換した。升尺度後の平均葉(平均平均 ANGLE,MTA)の結果を得た。実験結果により,升尺度とLADの間の交差検証を行い,そして,測定結果は,測定精度(R2)が0.786であり,平均平方根誤差(RMSE)が3.04°であることを示した。この結果は,抽出した主成分法を用いて,スペクトルデータと葉の傾斜角分布の間の関係モデルを構築することによって,スケールアップ変換の目的を達成することができ,シミュレーション精度が高く,誤差が小さいことを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 情報量 ,  *傾斜角 ,  測定精度 ,  *スケールアップ ,  反射率 ,  可溶性 ,  シミュレーション ,  逆変換 ,  キャノピー ,  溶解性 ,  *LIDAR ,  スペクトルデータ ,  神経回路網モデル
準シソーラス用語： *レーザレーダ ,  リモートセンシング画像 ,  三次元構造 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： terrestrial laser scanning ,  leaf angle distribution ,  principal components analysis ,  back propagation neural network ,  upscaling

分類 (2件)： モルタル,コンクリート  (RA06042H) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (7件)： 地上 ,  レーザレーダ ,  葉 ,  傾斜角 ,  分布 ,  スケールアップ ,  研究