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J-GLOBAL ID：201802233682686291   整理番号：18A2119981

分数微分アルゴリズムに基づいたダイズキャノピー窒素含有量推定研究【JST・京大機械翻訳】

Estimation of Canopy Nitrogen Content of Soybean Crops Based on Fractional Differential Algorithm

著者 (7件)： Zhang Yakun (東北農業大学電气与信息学院 ,黒竜江 哈爾浜 150030;北京農業智能装備技術研究中心 ,北京 100097;国家農業智能装備工程技術研究中心 ,北京 100097) ,  Luo Bin (北京農業智能装備技術研究中心 ,北京 100097;国家農業智能装備工程技術研究中心 ,北京 100097) ,  Pan Dayu (北京農業智能装備技術研究中心 ,北京 100097;国家農業智能装備工程技術研究中心 ,北京 100097) ,  Song Peng (北京農業智能装備技術研究中心 ,北京 100097;国家農業智能装備工程技術研究中心 ,北京 100097) ,  Lu Wenchao (北京農業智能装備技術研究中心 ,北京 100097;国家農業智能装備工程技術研究中心 ,北京 100097) ,  Wang Cheng (北京農業智能装備技術研究中心 ,北京 100097;国家農業智能装備工程技術研究中心 ,北京 100097) ,  Zhao Chunjiang (東北農業大学電气与信息学院 ,黒竜江 哈爾浜 150030;北京農業智能装備技術研究中心 ,北京 100097;国家農業智能装備工程技術研究中心 ,北京 100097)
資料名： Guangpuxue yu Guangpu Fenxi  (Guangpuxue yu Guangpu Fenxi)
巻： 38  号： 10  ページ： 3221-3230  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2093A  ISSN： 1000-0593  CODEN： GYGFED  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： 窒素は作物の成長,収量及び品質に密接に関係する。作物の窒素含有量の迅速、正確、非破壊検査は作物の栄養診断と生長評価にとって重要な意義を持つ。伝統的窒素検出法は,長い周期,複雑な操作,および破壊特性のため,時間と空間における作物の窒素の連続動的モニタリングを実現できない。スペクトルリモートセンシング技術の迅速、非破壊的に作物の窒素含有量を獲得することは、近年の作物成分の迅速検出研究の焦点である。現在の研究の多くは原始スペクトルあるいは整数階微分(一次、二次)前処理後のスペクトルに基づいて窒素含有量の予測を行い、原始スペクトルあるいは整数階微分前処理後のスペクトルがスペクトル曲線間の漸変情報を無視し、窒素含有量の予測精度に影響する。オリジナルスペクトルおよび整数次数微分法と比較して,分数微分アルゴリズムは,バックグラウンドノイズの除去および効果的情報抽出において,優位性を持った。作物の窒素検出における分数微分前処理アルゴリズムの応用を研究するため,異なる施肥処理下のポット栽培ダイズ作物を研究対象として,ダイズ苗期,開花期,結莢期,および鼓粒期の4つの生育期の256のキャノピーハイパースペクトルおよび対応するダイズキャノピー窒素含有量(CNC)のデータを得た。スペクトルデータの02階微分前処理を分数微分アルゴリズムで行い,微分間隔を0.1とし,正規化スペクトル植生指数NDSIと比スペクトル指数RSIを用いて前処理後のスペクトルデータとダイズキャノピー窒素含量データの相関性分析を行った。NDSIα(αは分数次数微分次数)とダイズCNC,RSIαとダイズCNCの相関係数の絶対値の最大値と対応するバンド組合せである最適バンド組合せNDSIα(opt)とRSIα(opt)を得た。NDSIα(opt)とCNC,RSIα(opt)とCNCの予測モデルを,線形回帰法を用いて確立し,N含有量の予測モデルを,通常の植生指数(VOGII,MTCI,DCNI,NDRE)と比較した。ダイズ作物のキャノピー窒素含有量の予測モデルに対する分数微分アルゴリズムの効果を研究した。結果:(1)02階の微分範囲内において、最適なバンド組合せNDSIα(opt)、RSIα(opt)とダイズCNCの相関係数が段数の増加に伴い、最初増加し、その後低下する傾向を示した。そのうち、0.8階微分下のNDSI0.8(R725、R769)とダイズCNCの相関係数は最大で、0.8759であった。0.7次微分でのRSI0.7(R548,R767)とダイズCNC間の相関係数は0.8651であった。(2)分数微分前処理はスペクトルデータ中の有効な情報を細分化し、スペクトルデータのキャノピー窒素含有量に対する敏感性を増強でき、特に赤色エッジプラットフォームのバンドと窒素含有量の正相関及び緑色バンドと窒素含量の負の相関性を増強できる。(3)整数階微分、常用植生指数と比べ、分数階微分は大豆CNC予測モデルの正確性を高めることができる。その中、0.7階微分RSI0.7(R548、R767)に基づいて確立した大豆CNC予測モデルは0階微分RSI0(R725、R769)と比べ、モデリング集合決定係数(R2C)と予測集合決定係数(R2P)はそれぞれ0に向上した。0619と0.0166で,RMSECとRMSEPは0.5525と0.1809減少し,予測相対偏差(RPD)は0.1104増加した。0.7次微分RSI0.7(R548,R767)に基づくダイズCNC予測モデルは,VOGIIと比較してR2CとR2Pがそれぞれ0.0866と0.0255増加し,RMSECとRMSEPはそれぞれ0.75と0減少した。2483,RPDは0.14688増加した。(4)R2Cは0.7484,R2Pは0.8003,RMSECは4.7529,RMSEPは3.5111であった。RPDは2.2537であり,ダイズキャノピーの窒素含有量を良好に推定できた。研究は、分数階微分アルゴリズムが大豆冠層の窒素含有量の定量予測に一定の優位性を持ち、スペクトルリモートセンシング技術の作物窒素栄養検査における応用に新たな構想を開拓した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： スペクトル ,  相関係数 ,  *アルゴリズム ,  *キャノピー ,  *ダイズ ,  品質 ,  モデリング ,  *窒素 ,  リモートセンシング ,  予測モデル ,  前処理 ,  *微分 ,  予測
準シソーラス用語： ハイパースペクトル ,  予測精度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 分光分析  (CC03012W) ,  赤外・遠赤外領域の分光法と分光計  (BD07042H)

タイトルに関連する用語 (7件)： 分数微分 ,  アルゴリズム ,  ダイズ ,  キャノピー ,  窒素含有量 ,  推定 ,  研究