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J-GLOBAL ID：201802244534225574   整理番号：18A1648336

AMSR-E時系列データを用いた中国の水稲農業マッピング【JST・京大機械翻訳】

Mapping paddy rice agriculture over China using AMSR-E time series data

著者 (8件)： Song Peilin (Institute of Applied Remote Sensing and Information Technology, Zhejiang University, Hangzhou 310058, PR China) ,  Song Peilin (Key Laboratory of Agricultural Remote Sensing and Information Systems, Zhejiang University, Zhejiang Province, Hangzhou 310058, PR China) ,  Mansaray Lamin R. (Institute of Applied Remote Sensing and Information Technology, Zhejiang University, Hangzhou 310058, PR China) ,  Mansaray Lamin R. (Key Laboratory of Agricultural Remote Sensing and Information Systems, Zhejiang University, Zhejiang Province, Hangzhou 310058, PR China) ,  Mansaray Lamin R. (Department of Agro-meteorology and Geo-informatics, Magbosi Land, Water and Environment Research Centre (MLWERC), Sierra Leone Agricultural Research Institute (SLARI), Freetown PMB 1313, Sierra Leone) ,  Huang Jingfeng (Institute of Applied Remote Sensing and Information Technology, Zhejiang University, Hangzhou 310058, PR China) ,  Huang Jingfeng (Key Laboratory of Agricultural Remote Sensing and Information Systems, Zhejiang University, Zhejiang Province, Hangzhou 310058, PR China) ,  Huang Wenjiang (Key Laboratory of Digital Earth Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100094, PR China)
資料名： ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing)  (ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing))
巻： 144  ページ： 469-482  発行年： 2018年 
JST資料番号： H0048A  ISSN： 0924-2716  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： 本研究では,AMSR-E表面土壌水分(SSM)時系列データの可能性を調べ,水稲ピクセルを識別し,全国規模で水稲栽培地域を地図化した。試験サイトとして中国を取り上げて,著者らは最初に,2003年~2011年の期間の間,全体の国の上の各々のAMSR-E25km画素に水稲植え付け指数(PRPI)を確立して適用した。次に,入力としてPRPIから得られたデータを用いてAMSR-Eピクセルスケールで水稲栽培地域の検索のために数学モデルを構築し,国家規模で高い決定係数(R2=0.86)を記録した。モデル化した水稲画分の地方規模の検証は,0.94までの高い相関係数(R)を示した。その後の段階において,AMSR-E検索水稲地域における年年変動を年間の農業調査データにより評価し,0.93のR値を記録した。MODIS水稲分布画像に対して検証したとき,提案した検索法の良好な性能も記録され,7つの選択した検証サブ領域のうち5つは0.85より大きいR値を有し,一方R値は他の2つにおいて記録された。結果は,提案した方法が国家規模で水稲農業をマッピングするのに効果的であることを示し,したがって,大陸および地球規模での水稲のマッピングに対するPRPIアルゴリズムの適用性は,調査する価値がある。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： 画素 ,  *水稲 ,  土壌水 ,  相関係数 ,  モデリング ,  *農業 ,  数学モデル ,  マイクロ波 ,  大陸 ,  年年変動 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： MODIS ,  決定係数 ,  *時系列データ ,  *AMSR-E , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 受動マイクロ波 ,  Whittaker Smoほか(WS) ,  MODISデータ ,  表面土壌水分(SSM) ,  水稲マッピング

分類 (2件)： 稲作  (FC03020C) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D)

タイトルに関連する用語 (6件)： AMSR-E ,  時系列データ ,  中国 ,  水稲 ,  農業 ,  マッピング