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J-GLOBAL ID：201802236341095295   整理番号：18A2039858

作物フェノロジー監視と作物収量評価のためのLバンド植生光学深度【JST・京大機械翻訳】

L-Band Vegetation Optical Depth for Crop Phenology Monitoring and Crop Yield Assessment

著者 (7件)： Chaparro D. (Universitat Polite ́cnica de Catalunya, CommSensLab & IEEC/UPC, Barcelona, 08034, Spain) ,  Piles M. (Image Processing Lab (IPL), Universitat de Vale ́ncia, Valencia, 46980, Spain) ,  Vall-Llossera M. (Universitat Polite ́cnica de Catalunya, CommSensLab & IEEC/UPC, Barcelona, 08034, Spain) ,  Camps A. (Universitat Polite ́cnica de Catalunya, CommSensLab & IEEC/UPC, Barcelona, 08034, Spain) ,  Konings A. G. (Department of Earth System Science, Stanford University, Stanford, CA, 94305, United States) ,  Entekhabi D. (Department of Civil and Environmental Engineering, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, 02139, United States) ,  Jagdhuber T. (German Aerospace Center, Microwaves and Radar Institute, P.O. Box 1116, 82234, Wessling)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： IGARSS  ページ： 8225-8227  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Lバンドにおける植生光学深さ(VOD)は,植生の含水量と地上バイオマスに非常に敏感である。したがって,それは作物生物季節学の監視と作物収量予測のための大きな可能性を有する。最近では,マルチ-テプラル二重チャネルアルゴリズム(MT-dca)が,土壌水分活性受動(SMAP)測定からLバンドVODを検索するために提案されている。以前の研究において,SMAP VODを作物生物季節学と比較し,作物収量推定を誘導するために用いた。ここでは,これらの初期研究をレビューし,拡張した。特に,異なる作物段階を検出するためのVODの能力を定量化し,米国コーンベルトにおける作物収量推定を提供するために,異なるVOD計量(すなわち,VODの最大,範囲および積分)を試験した。結果は,VODが成長期と成熟期における作物変化の50%~70%を捕捉し,最終作物収量の44%(不均一作物地域)と74%(均一農地)の間を説明することを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  含水量 ,  予測 ,  成長期 ,  農地 ,  *農作物 ,  土壌水 ,  積分 ,  *作物収量
準シソーラス用語： 成熟期 ,  コーンベルト ,  地上バイオマス ,  *Lバンド ,  *フェノロジー , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (8件)： 作物 ,  フェノロジー ,  作物収量 ,  評価 ,  Lバンド ,  植生 ,  光学 ,  深度