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J-GLOBAL ID：201702291889406186   整理番号：17A0105951

UAVのデジタル画像に基づくLAI面積指数の検出に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Winter wheat LAI estimation using unmanned aerial vehicle RGB-imaging

著者 (8件)： Gao Lin (Beijing Research Center for Agricultural Information Technology; National Engineering Research Center for Agricultural Information Technology; Key Laboratory of Agro-informatics,Ministry of Agriculture; Beijing Engineering Research Center of Agricultural Internet Transactions) ,  Yang Guijun (Beijing Research Center for Agricultural Information Technology; National Engineering Research Center for Agricultural Information Technology; Key Laboratory of Agro-informatics,Ministry of Agriculture; Beijing Engineering Research Center of Agricultural Internet Transactions) ,  Li Hongjun (Center for Agricultural Resources Research,Institute of Genetics and Developmental Biology,Chinese Academy of Sciences) ,  Li Zhenhai (Beijing Research Center for Agricultural Information Technology; National Engineering Research Center for Agricultural Information Technology; Key Laboratory of Agro-informatics,Ministry of Agriculture; Beijing Engineering Research Center of Agricultural Internet Transactions) ,  Feng Haikuan (Beijing Research Center for Agricultural Information Technology; National Engineering Research Center for Agricultural Information Technology; Key Laboratory of Agro-informatics,Ministry of Agriculture; Beijing Engineering Research Center of Agricultural Internet Transactions) ,  Wang Lei (Beijing Research Center for Agricultural Information Technology; National Engineering Research Center for Agricultural Information Technology; Key Laboratory of Agro-informatics,Ministry of Agriculture; Beijing Engineering Research Center of Agricultural Internet Transactions) ,  Dong Jinhui (Beijing Research Center for Agricultural Information Technology; National Engineering Research Center for Agricultural Information Technology; Key Laboratory of Agro-informatics,Ministry of Agriculture; Beijing Engineering Research Center of Agricultural Internet Transactions) ,  He Peng (Beijing Research Center for Agricultural Information Technology; National Engineering Research Center for Agricultural Information Technology; Key Laboratory of Agro-informatics,Ministry of Agriculture; Beijing Engineering Research Center of Agricultural Internet Transactions)
資料名： Zhongguo Shengtai Nongye Xuebao  (Zhongguo Shengtai Nongye Xuebao)
巻： 24  号： 9  ページ： 1254-1264  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2778A  ISSN： 1671-3990  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： 葉面積指数(LAI)は作物生長を評価する重要な農学パラメータの一つであり、リモートセンシング技術を利用して作物の葉面積指数(LAI)を正確に推定することは、精密農業の意義が大きい。現在、デジタルカメラと無人機システムで構成される高いはリモートセンシング研究システムより農業研究においていくつかの成果が得られているが、UAVデジタル画像による作物LAI推定の研究はまだ少ない。本論文では,デジタル画像変換の原理を利用して,3つの重要な成長段階(穂ばらみ期,開花期および登熟期)の冬コムギのデジタル画像の特性パラメータを得るために,デジタル画像変換の原理を利用した。4つの窒素レベルにおける2つの冬コムギ品種のLAIとデジタル画像特性パラメータの間の相関を系統的に分析した。その結果,LAIは生育期間により変化することを示した。10種類のデジタル画像特性パラメータのR/(R+G+B)と本論文で提案したUAVデジタル画像の赤、緑、青チャンネルのDN値及び可視光大気インピーダンス植生指数(VARI)の計算原理に基づいて構築したデジタル画像特徴パラメータのUAV-BASED VARIRGBも規則性の変化がある。これらの結果は,冬コムギの窒素施用がLAIに影響するだけでなく,いくつかのデジタル画像特性パラメータにも影響することを示した。異なる条件(品種,窒素栄養レベル及び成長期)におけるデジタル画像特性パラメータとLAIの相関分析において,R/(R+G+B)とUAV-BASED VARIRGBはLAIと有意に相関した。さらに,R/(R+G+B)とUAV-BASED VARIRGBの構築したLAI推定モデルを評価し,最終的にUAV-BASED VARIRGBが估測冬コムギLAIの最適パラメータであることを確認した。結果により,UAV-BASED VARIRGB指数モデルによって推定したLAIは,実測LAIとよく一致した(R2=0.71,RMSE=0.8,P<0.01)。本研究により、UAVのデジタル画像を冬小麦のLAI検出に応用することは実行可能であり、これは高いがUAVのリモートセンシングシステムの精密農業応用に新たな成果と経験を加えたことを証明した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 可視光 ,  登熟 ,  品種 ,  葉面積指数 ,  秋播コムギ ,  成長期 ,  リモートセンシング ,  窒素 ,  *ディジタル画像 ,  相関分析 ,  植生指標 ,  開花期 ,  ディジタルカメラ ,  精密農業
準シソーラス用語： 推定モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： Unmanned aerial vehicle (UAV) ,  Remote sensing ,  Digital imagery ,  Winter wheat ,  Leaf area index (LAI) ,  Characteristic parameters of digital image

分類 (2件)： 麦  (FC03033M) ,  農業土木  (FB02000W)

タイトルに関連する用語 (6件)： UAV ,  デジタル画像 ,  LAI ,  面積 ,  指数 ,  研究