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J-GLOBAL ID:201702234694117286   整理番号:17A0170831

分光光度法によるハイパースペクトルデータの処理による砂漠土壌有機炭素含有量の推定【JST・京大機械翻訳】

Estimation of desert soil organic carbon content based on hyperspectral data preprocessing with fractional differential
著者 (5件):
資料名:
巻: 32  号: 21  ページ: 161-169  発行年: 2016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)
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スペクトルデータを前処理することは,ハイパースペクトルモデリングの精度を向上させるための必要かつ効果的な方法である。本論文では,ハイパースペクトルデータによる砂漠土壌の有機炭素含有量の推定における分光光度法の応用を研究するために,2015年5月に採取した103の表層土サンプルの実測データを用いて,土壌有機炭素含有量と室内測定のハイパースペクトルデータを測定した。オリジナルスペクトル反射率と対応する逆数変換,対数変換,対数逆数変換,および二乗平均平方根変換の0-2次微分を,0.2階為歩長によって処理し,土壌有機炭素含有量との相関を研究した。0.01の有意性検定による特性バンドに基づき,土壌有機炭素含有量を部分最小二乗回帰によってモデル化し,精度解析を行った。結果は以下を示す。1)土壌有機炭素とそれらのスペクトル反射率の間の相関は,率処理によって減少することができた。2)各処理区の処理後の相関係数は顕著性検定バンドの数によりいずれも増加傾向を示したが、バンド数の最も多い対応次数は統一されなかった。3)対数変換の1.6次微分によって確立されたモデルは,RMSEC=KGG/KG,R2_C=0.786,RMSEP=2.263G/KG,R2_P=0.825,RPD=2.392であった。これらの結果は,モデルの精度とロバスト性が整数のものより大幅に向上することを示し,ハイパースペクトルにおける土壌有機炭素含有量の逆転のために使用することが可能であることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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図形・画像処理一般 

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