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J-GLOBAL ID：201702237459461659   整理番号：17A1427176

UAVに基づくマルチスペクトルとディジタル画像からの多時期植生指数を用いたイネにおける穀粒収量【Powered by NICT】

Predicting grain yield in rice using multi-temporal vegetation indices from UAV-based multispectral and digital imagery

著者 (10件)： Zhou X. (National Engineering and Technology Center for Information Agriculture, Jiangsu Key Laboratory for Information Agriculture, Nanjing Agricultural University, 1 Weigang Road, Nanjing, Jiangsu 210095, PR China) ,  Zheng H.B. (National Engineering and Technology Center for Information Agriculture, Jiangsu Key Laboratory for Information Agriculture, Nanjing Agricultural University, 1 Weigang Road, Nanjing, Jiangsu 210095, PR China) ,  Xu X.Q. (National Engineering and Technology Center for Information Agriculture, Jiangsu Key Laboratory for Information Agriculture, Nanjing Agricultural University, 1 Weigang Road, Nanjing, Jiangsu 210095, PR China) ,  He J.Y. (National Engineering and Technology Center for Information Agriculture, Jiangsu Key Laboratory for Information Agriculture, Nanjing Agricultural University, 1 Weigang Road, Nanjing, Jiangsu 210095, PR China) ,  Ge X.K. (National Engineering and Technology Center for Information Agriculture, Jiangsu Key Laboratory for Information Agriculture, Nanjing Agricultural University, 1 Weigang Road, Nanjing, Jiangsu 210095, PR China) ,  Yao X. (National Engineering and Technology Center for Information Agriculture, Jiangsu Key Laboratory for Information Agriculture, Nanjing Agricultural University, 1 Weigang Road, Nanjing, Jiangsu 210095, PR China) ,  Cheng T. (National Engineering and Technology Center for Information Agriculture, Jiangsu Key Laboratory for Information Agriculture, Nanjing Agricultural University, 1 Weigang Road, Nanjing, Jiangsu 210095, PR China) ,  Zhu Y. (National Engineering and Technology Center for Information Agriculture, Jiangsu Key Laboratory for Information Agriculture, Nanjing Agricultural University, 1 Weigang Road, Nanjing, Jiangsu 210095, PR China) ,  Cao W.X. (National Engineering and Technology Center for Information Agriculture, Jiangsu Key Laboratory for Information Agriculture, Nanjing Agricultural University, 1 Weigang Road, Nanjing, Jiangsu 210095, PR China) ,  Tian Y.C. (National Engineering and Technology Center for Information Agriculture, Jiangsu Key Laboratory for Information Agriculture, Nanjing Agricultural University, 1 Weigang Road, Nanjing, Jiangsu 210095, PR China)
資料名： ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing)  (ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing))
巻： 130  ページ： 246-255  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0048A  ISSN： 0924-2716  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： 作物収量のタイムリーで非破壊評価は,農業リモートセンシング(RS)の重要な部分である。無人航空機(UAV)の開発は,RSのための新しいアプローチを提供し,地域規模での高空間分解能画像を得ることができる。本研究では,イネの穀粒収量は,マルチスペクトル(MS)とディジタル画像から導出した単段植生指数(VIs)と多重時間VIで予測された。結果は穂ばらみ期はディジタル画像とMS画像の両方のための単一段階でVIsと穀粒収量予測のための最適段階として同定されたことを示した。対応する最適色指数は0.71(対数関係)のR~2値とVARIであった。最適植生指数がMS画像に基づくNDVI_[800,720]は,穀粒収量と直線関係を示した色指数よりも高いR~2値(0.75)を得た。多時期VIsは単段VIsに比べて子実収量と高い相関を示した。また多重線形回帰関数[MLR(VI)]を用い二種類のランダム成長段階でのVIsは最高の性能を示した。最高相関係数は接続と穂ばらみ期段階(ディジタル画像)で穂ばらみ期および出穂期(MS画像)と0.73のMLR(VARI)でMLR(NDVI_[800,720])と0.76であった。さらに,LAIと高い相関を示したことをVIsは収率予測のための良好であり,赤端バンド(720nm)と近赤外バンド(800nm)から成るVIsは高レベルでの収量とLAI予測においてより有効であることが分かった。結論として,本研究は,UAVに搭載された両MSとディジタルセンサはイネの成長と穀粒収量推定のための信頼できる基盤である,最良の期間とイネの穀粒収量予測のための最適VIsを決定したことを示した。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： 成長段階 ,  農業 ,  正規化植生指数 ,  *画像 ,  相関係数 ,  リモートセンシング ,  作物収量 ,  *ディジタル画像 ,  多重化 ,  予測
準シソーラス用語： 収量予測 ,  穂ばらみ期 ,  *植生指標 ,  *多時期 ,  *多重スペクトル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： U AV ,  マルチスペクトル画像 ,  ディジタル画像 ,  穀粒収量予測 ,  イネ

分類 (1件)： 写真測量,空中写真  (RC02040D)

タイトルに関連する用語 (8件)： UAV ,  マルチスペクトル ,  ディジタル画像 ,  多時期 ,  植生指数 ,  イネ ,  穀粒 ,  収量