文献

J-GLOBAL ID：201802210389141083   整理番号：18A1950751

マルチソースリモートセンシング協同インバージョンに基づく地域性土壌塩類集積モニタリング【JST・京大機械翻訳】

Regional Soil Salinity Monitoring Based on Multi-source Collaborative Remote Sensing Data

著者 (2件)： Feng Xueli (内蒙古建筑職業技術学院,呼和浩特,010070) ,  Liu Quanming (内蒙古農業大学土木建筑工程学院,呼和浩特,010018)
資料名： Nongye Jixie Xuebao  (Nongye Jixie Xuebao)
巻： 49  号： 7  ページ： 127-133  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2453A  ISSN： 1000-1298  CODEN： NUYCA3  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： 農業の生産と管理におけるマルチソースリモートセンシング技術の利用を一歩進めるために、内モンゴル河套灌区の解放水門灌漑域を試験区とし、地上実測スペクトルと地表組み合わせ粗さデータを利用し、Cバンドマイクロ波レーダーSAR四分極後方散乱係数データに合わせた。主成分回帰(PCR),多変量段階的回帰(MSR)および部分最小二乗回帰(PLSR)を用いて,塩分特性バンドを選択し,土壌塩類集積の分布を評価した。最初に,スペクトル反射率とその対数,一次および二次導関数の4つのスペクトルデータの相関を解析し,スペクトルの一次および二次導関数は,一次スペクトルおよび対数変換よりも良い相関を持ち,二次導関数は,618622nmおよび2次導関数の2次導関数に対して,よりよく相関した。1802-186nm,21692173nm,23442348nmの4つの特性バンドの相関係数は,それぞれ0.37,0.28,0.39,0.27であった。PLSRで選別したバンドはMSRで選択したバンドより遅れるが、その二次導関数変換モデルの適合度はMSRより小さい。次に,2次導関数変換のPCR,MSRおよびPLSRの土壌塩分モデルに基づいて,スペクトル特性バンドの中心反射率の二次導関数,レーダ後方散乱特性,および地表結合粗度のBP人工ニューラルネットワーク(BPANN)モデルを,最適予測モデルとして決定した。予測モデルのR2は0.8908で、安定性と予測精度は前述の経験回帰モデルより優れている。マルチソースリモートセンシングデータを融合するニューラルネットワークモデルは,土壌塩類集積の分布を迅速かつ精密にモニターし,土壌劣化防止のための基礎情報を提供した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 回帰モデル ,  灌漑 ,  ニューラルネットワーク ,  地表面 ,  相関係数 ,  内モンゴル自治区 ,  反射率 ,  農業 ,  予測モデル ,  *リモートセンシング ,  導関数 ,  塩分 ,  スペクトル ,  レーダ
準シソーラス用語： 予測精度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 農業機械・施設一般  (FB03010O)

タイトルに関連する用語 (5件)： 協同 ,  地域性 ,  土壌塩類 ,  集積 ,  モニタリング