文献

J-GLOBAL ID：201702236156824984   整理番号：17A0078887

冬小麦鮮のバイオマスは,敏感なバンド中心と幅の最適化を推定した。【JST・京大機械翻訳】

Optimal selection of hyperspectral sensitive band for winter wheat fresh biomass estimation

著者 (6件)： Liu Bin (Institute of Agricultural Resources and Regional Planning, Chinese Academy of Agricultural Sciences/Key Laboratory of Agri-informatics, Ministry of Agriculture) ,  Ren Jianqiang (Institute of Agricultural Resources and Regional Planning, Chinese Academy of Agricultural Sciences/Key Laboratory of Agri-informatics, Ministry of Agriculture) ,  Chen Zhongxin (Institute of Agricultural Resources and Regional Planning, Chinese Academy of Agricultural Sciences/Key Laboratory of Agri-informatics, Ministry of Agriculture) ,  Tang Huajun (Institute of Agricultural Resources and Regional Planning, Chinese Academy of Agricultural Sciences/Key Laboratory of Agri-informatics, Ministry of Agriculture) ,  Wu Shangrong (Institute of Agricultural Resources and Regional Planning, Chinese Academy of Agricultural Sciences/Key Laboratory of Agri-informatics, Ministry of Agriculture) ,  Li He (Institute of Agricultural Resources and Regional Planning, Chinese Academy of Agricultural Sciences/Key Laboratory of Agri-informatics, Ministry of Agriculture)
資料名： Nongye Gongcheng Xuebao  (Nongye Gongcheng Xuebao)
巻： 32  号： 16  ページ： 125-134  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)

抄録/ポイント： ハイパースペクトル作物のバイオマス推定のための敏感なバンド中心と最適バンド幅の選択は,作物バイオマス推定の精度を改善するために重要である。本研究では,冬コムギを研究対象とし,コムギの成長期における350~1000NMのキャノピーのハイパースペクトルデータを用いて,地上バイオマスを測定した。本稿では,2つの波帯で構築した狭帯域正規化植生指数N-NDVI(NARROW BAND NORMALIZED DIFFERENCE VEGETATION INDEX)と冬コムギの地上バイオマス間の相関関係を研究した。フィッティング精度R2維図を構築し,R2極大値領域重心をハイパースペクトル推定のための高感度スペクトル中心として用いた。対敏感バンドの中心を通して,帯域幅の拡大と対応するバイオマス推定の検証を行い,最終的に敏感バンドの最適バンド幅を確定した。これらの結果に基づき,感受性バンドの最適帯域幅に基づく冬の地上バイオマスの推定と精度の検証を実施した。結果は,N-NDVIとR-NDVIの間のR2≧0.65の二次元領域に適合することを示した。401NM/692NM,579NM/698NM,732NM/773NM,725NM/860NM,727NM/977NMの5つの新鮮バイオマス推定のハイパースペクトル感応バンドを決定した。平均二乗誤差平方根誤差が10%未満であり,相対誤差が10%以下の場合,5つの感受性バンドの最適バンド幅はそれぞれ±21NM,±5NM,±51NM,±40NMおよび±23NMであった。実生のバイオマスデータと比較して,上記の感受性バンドの最適バンド幅による作物バイオマスの推定は,P<0.01レベルでの有意水準に達し,RE,NRMSEは,それぞれ,8.15%~9.14%,8.69%~9.65%の範囲であった。これらの結果は,N-NDVIとバイオマスの間のR2最大値領域の重心の作物のハイパースペクトル感応性バンド選択と最適バンド幅の決定には,作物キャノピーのハイパースペクトルを利用することによって,いくつかの実現可能性があることを示した。これらの結果は作物のハイパースペクトルデータを最適化するための新しいアイデアを提供し,マルチスペクトルリモートセンシングの設置とリモートセンシングデータの潜在的評価のための基礎を提供する。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 二次元 ,  農作物 ,  成長期 ,  *秋播コムギ ,  狭帯域 ,  スペクトル ,  *バイオマス ,  正規化植生指数 ,  帯域幅 ,  *最適化 ,  コムギ
準シソーラス用語： 平均二乗誤差 ,  地上バイオマス ,  ハイパースペクトルデータ ,  ハイパースペクトル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： remote sensing ,  crops ,  biomass ,  winter wheat ,  sensitive band ,  band center ,  band width

分類 (2件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D)

タイトルに関連する用語 (5件)： 冬小麦 ,  バイオマス ,  バンド ,  最適化 ,  推定