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J-GLOBAL ID:201702270797546338   整理番号:17A1527762

無人航空機搭載高スペクトル空間スケール最適化に基づくダイズ育種の収量推定【JST・京大機械翻訳】

Estimation of soybean breeding yield based on optimization of spatial scale of UAV hyperspectral image
著者 (8件):
資料名:
巻: 33  号:ページ: 110-116  発行年: 2017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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本論文において,著者らは,ダイズの収量予測精度に及ぼす無人航空機搭載高スペクトル空間スケールの影響を研究するために,本論文では,多軸無人機(UAV)に基づく無人航空機のリモートセンシングシステムを設計した,そして,それを用いて,無人航空機(UAV)のための画像処理システムを設計した。ダイズの生育期における無人機の高スペクトルデータを得た。まず、本研究では、莢-期(R4-R5期)のハイパースペクトル画像を利用し、21個の異なるスペクトル空間スケールで抽出したハイパースペクトルデータにより、植生指数を構築し、植生指数の分散分析結果により、選択したキャノピー植生指数は異なる品種のダイズ植物の生長状況と密接な関係があることが分かった。しかし、異なる空間スケールでのF値には依然として明らかな差異が存在している。第二に,部分最小二乗回帰を用いて,異なる空間スケールの植生指数との回帰モデルを確立し,モデル方程式の推定精度の曲線の変化傾向により,最適空間スケールを9.03~10.13m2に確認した。即ち、サンプリング空間スケールの区域が長く、幅と幅が広く、幅比が4.25:5と4.5:5の時、得られたキャノピースペクトルはできるだけ正確に大豆の収量を推定できる。その結果,収量と実測収量の間には有意な相関があった(相関係数r=0.811 7,モデル化に参加したサンプル数は270)。本研究は、高、低高度のハイパースペクトル画像を用いて作物の表現型情報の分析と推定を行うために参考を提供することができる。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】
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分類 (3件):
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図形・画像処理一般  ,  写真測量,空中写真  ,  リモートセンシング一般 

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