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J-GLOBAL ID：201702298098436493   整理番号：17A1888504

MODISデータに基づくコムギバイオマス推定モデル研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Models of Wheat Biomass Estimation Based on MODIS Data

著者 (3件)： Di Pengcheng (華北理工大学,河北 唐山,063009) ,  Zhang Yongbin (華北理工大学,河北 唐山,063009) ,  Yu Linjun (中国科学院遥感与数字地球研究所,北京,100101)
資料名： Cehui yu Kongjian Dili Xinxi  (Cehui yu Kongjian Dili Xinxi)
巻： 40  号： 7  ページ： 37-40  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3257A  ISSN： 1672-5867  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： 地表バイオマスは農作物の推定、植生の長期的な評価にとって重要な意義がある。リモートセンシング技術の発展と応用に伴い、リモートセンシングは生物量の推定に新たな手段を提供した。本論文では、唐山市を例とし、小麦栽培区のMODISリモートセンシング画像データと同時期野外調査で得られた16組の32個の生物量データを用いて、正規化植生指数(NDVI)、増強型植生指数(EVI)と小麦バイオマスの複数回帰方程式の相関係数を比較分析した。さらに,NDVI,EVI,およびコムギバイオマスの線形回帰モデルを確立した。結果によると、MODISデータを用いた植生指数は研究地域の地上バイオマスに対して良好な推定を行うことができ、そのうちEVIを用いた3次関数モデルのフィッティング精度が最も高く、各群のデータに対して平均処理を行うことで、モデルの精度をさらに向上させることができる。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相関係数 ,  栽培 ,  地表面 ,  *コムギ ,  リモートセンシング ,  *バイオマス ,  正規化植生指数
準シソーラス用語： 地上バイオマス ,  線形回帰モデル ,  比較分析 ,  回帰式 ,  植生指標 ,  リモートセンシング画像 ,  *推定モデル ,  *MODIS , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： remote sensing ,  aboveground biomass ,  linear regression ,  vegetation index

分類 (3件)： 写真測量,空中写真  (RC02040D) ,  作物栽培一般  (FC03010R) ,  麦  (FC03033M)

タイトルに関連する用語 (5件)： MODIS ,  コムギ ,  バイオマス ,  推定モデル ,  研究