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J-GLOBAL ID：201802216978105984   整理番号：18A1686362

2005年から2017年までの中国におけるトウモロコシの時空動力学の標準化マルチバンド乾燥指数からの葉水分ベース指標の設計によるマッピング【JST・京大機械翻訳】

Mapping spatiotemporal dynamics of maize in China from 2005 to 2017 through designing leaf moisture based indicator from Normalized Multi-band Drought Index

著者 (5件)： Qiu Bingwen (Key Laboratory of Spatial Data Mining & Information Sharing of Ministry of Education, National Engineering Research Centre of Geospatial Information Technology, Fuzhou University, Fuzhou 350116, Fujian, China) ,  Huang Yingze (Key Laboratory of Spatial Data Mining & Information Sharing of Ministry of Education, National Engineering Research Centre of Geospatial Information Technology, Fuzhou University, Fuzhou 350116, Fujian, China) ,  Chen Chongchen (Key Laboratory of Spatial Data Mining & Information Sharing of Ministry of Education, National Engineering Research Centre of Geospatial Information Technology, Fuzhou University, Fuzhou 350116, Fujian, China) ,  Tang Zhenghong (Community and Regional Planning Program, University of Nebraska-Lincoln, Lincoln 68558, NE, USA) ,  Zou Fengli (Key Laboratory of Spatial Data Mining & Information Sharing of Ministry of Education, National Engineering Research Centre of Geospatial Information Technology, Fuzhou University, Fuzhou 350116, Fujian, China)
資料名： Computers and Electronics in Agriculture  (Computers and Electronics in Agriculture)
巻： 153  ページ： 82-93  発行年： 2018年 
JST資料番号： T0337A  ISSN： 0168-1699  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： トウモロコシ農業は,中国の最も一般的な中国における植え付け地域の時空的パターンにおいて実質的な変化を経験している。しかし,国家規模では空間的に明確で連続的な情報はない。国家規模でのトウモロコシのマッピングは,植生指標(VIs)の時間プロファイルのクラス内変動性のために困難である。本研究では,EVIと2つのバンド(EVI2)および正規化マルチバンド次元指数(NMDI)時系列データセットとの組合せ利用により,この挑戦に対処した。開花期(MELS)の間の葉の水分変化を抽出することにより,新規なMaizingマッピングアルゴリズムを提案した。開花段階の間の負の傾斜(RCPN)に対する累積的な正の勾配の比率を,NMDIに基づいて開発し,トウモロコシのマッピングのためのユニークな計量として利用した。MELS法の能力を,2005年から2017年までの中国における8日の複合MODIS分解能撮像分光放射計(MODIS)データセットを用いて検証した。得られたトウモロコシ地図は,農業調査データと一致した(2015年のr2=0.8875)と2020年のグランドトルース観測(全体の精度=91.49%)。試験領域におけるLandsat解釈画像による検証により,そのかなり良好な精度を確認し,全体の精度は87.91%,κ係数は0.8577であった。中国において2005年から2017年までの年間のトウモロコシ地図を最初に作成した。トウモロコシ栽培地域は,2005年~2015年の期間に連続的に100,130km2(33.20%)増加し,2015年から2017年にかけて10424km2(2.60%)減少した。作付け強度の増加,水稲と他の非トウモロコシ乾燥作物地域の置換は,2005年から2015年まで劇的に増加したトウモロコシ地域の36.48%,34.23%と29.29%を占めた。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 開花 ,  分光放射計 ,  撮像 ,  正規化 ,  農作物 ,  *標準化 ,  *水分 ,  農業 ,  アルゴリズム ,  栽培 ,  画像
準シソーラス用語： 作付け ,  グランドトゥルース ,  MODIS ,  開花期 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： クラス内変動 ,  フェノロジーに基づくアルゴリズム ,  作物 ,  MODIS ,  時系列解析

分類 (2件)： トウモロコシ  (FC03034D) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (12件)： 中国 ,  トウモロコシ ,  時空 ,  動力学 ,  標準化 ,  マルチバンド ,  乾燥指数 ,  葉 ,  水分 ,  指標 ,  設計 ,  マッピング