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J-GLOBAL ID：201702242168765214   整理番号：17A1136095

牧草におけるマメ科牧草含有物および牧草栄養状態のためのハイパースペクトル評価

Hyperspectral Assessment for Legume Content and Forage Nutrient Status in Pastures

著者 (5件)： LIM Jihyun (Hiroshima Univ., JPN) ,  KAWAMURA Kensuke (International Res. Center for Agricultural Sci. (JIRCAS), JPN) ,  YOSHITOSHI Rena (Hiroshima Univ., JPN) ,  YAYOTA Masato (Gifu Univ., JPN) ,  OGURA Shin-ichiro (Tohoku Univ., JPN)
資料名： Journal of Integrated Field Science  (Journal of Integrated Field Science)
巻： 14  ページ： 67-75  発行年： 2017年03月 
JST資料番号： L6908A  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 牧草バイオマスおよび栄養状態のスペクトル評価は,種類構成によって影響を受ける。成長季を通した牧草における栄養状態の正確な推定は,環境影響の低減と同様に,生産性および利益可能性の改善のためのサイト-特異的な管理戦略を確立する,挑戦的および決定的ステップである。リモートセンシング技術は,それが急速にある分野のin situ生物物理学的および生物化学的情報を取り戻すので,広く植生調査に適用されてきた。センサー技術における,特に10nm帯域幅以下のより高いスペクトル分解を持つハイパースペクトルセンサーシステムにおける,最近の進歩は,在来型の広帯域のセンサーシステムと比較して,推定したバイオマス定量化のために予測的能力を著しく向上させた。バイオマス定量化だけでなく,牧草に関する他の情報,例えば粗飼料栄養素量および種類組成,もまた,広帯域のセンサーシステムの上で達成することが難しい,その大量のスペクトル情報を用いて,推定することもできる。このミニレビューにおいて,著者らは牧草の粗飼料パラメータを推定するハイパースペクトル評価の利用を考察する。ハイパースペクトルデータの分析方法論における最近の改善を,レビューして,さらにそれは,(i)狭帯域植生指標に基づく,一変量統計方式,(ii)多変量統計方式,特に部分最小2乗回帰を用いる,(iii)部分最小二乗法(PLS)回帰の予測的性能を強化する周波帯選択,および(iv)地上ハイパースペクトル測定からの予測値の空間補間,を包含した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： 牧草 ,  *マメ科牧草 ,  *栄養状態 ,  *スペクトル ,  評価 ,  バイオマス ,  季節 ,  環境影響 ,  生産性 ,  *リモートセンシング ,  現象 ,  生物学的水処理 ,  調査 ,  技術 ,  *帯域幅 ,  スペクトル分解 ,  システム ,  広帯域 ,  粗飼料 ,  狭帯域 ,  指標 ,  多重回帰分析 ,  内挿法
準シソーラス用語： ハイパースペクトル ,  成長季 ,  リモートセンシング技術 ,  生物物理学的現象 ,  生物化学的処理法 ,  植生調査 ,  センサ技術 ,  センサシステム ,  定量化 ,  植生指標 ,  部分最小二乗回帰 ,  空間補間

分類 (3件)： 家畜の飼養一般  (FD02010N) ,  粗飼料  (FD07020H) ,  飼養管理  (FD01040N)

タイトルに関連する用語 (5件)： 牧草 ,  マメ科牧草 ,  栄養状態 ,  ハイパースペクトル ,  評価