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J-GLOBAL ID:201802247267617912   整理番号:18A1651787

ブラジル南東部における表面温度と反射スペクトルを用いた土壌テクスチャと有機炭素マッピング【JST・京大機械翻訳】

Soil texture and organic carbon mapping using surface temperature and reflectance spectra in Southeast Brazil
著者 (2件):
資料名:
巻: 14  ページ: ROMBUNNO.2018.e00174  発行年: 2018年 
JST資料番号: W3038A  ISSN: 2352-0094  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)
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土壌属性地図の生成は,特に農業がブラジルのような経済において主要な役割を果たす熱帯諸国において,適切な圃場管理にとって重要である。熱赤外波長から導出された地表温度(LST)は,土壌特性,特にテクスチャに関連する。広範な農業地域をカバーするための良好な空間分解能を有し,また反射データと統合された良好な空間分解能を有する,正規基底におけるLSTデータの利用可能性は,土壌属性マッピングにおけるその利用を強化する。本研究の目的は,リモートセンシング(RS)製品LSTと表面反射率による土壌属性テクスチャと有機炭素(OC)の間の関係を検証し,これらの変数に基づいてそのような属性のクラスのマップを実行することであった。研究地域(473ha)は,ブラジル,サンパウロ州の南東,Barra Bonitaの自治体の近くに位置している。100×100m~2の規則的サンプリンググリッドとヘクタール当たり1サンプルのサンプリング密度を研究サイトで確立し,そこから,表面サンプル(0~0.2m)をオーガにより収集し,それらの含有量を湿式化学分析により測定した。Landsat5からの画像をLSTと反射率の抽出のために得た。アルゴリズムスペクトル角度マップ(SAM)を,55のトポシーケンスサンプルを用いて,(a)3つのLST画像を考慮して,土壌属性マッピングのために適用した。(b)1つのLandsatシーンからの反射率だけと(c)(b)と同じシーンからの反射率+LST。これに加えて,ヒストグラムに基づく分類を用いて1つのLST画像のみを用いてマップを実行した。加重κ(k_w)を検証サンプルで計算し,分類精度を示した。SAMアルゴリズムによるテクスチャとOCのマッピングは,考慮した変数にかかわらず,LSTの分類よりも良好な結果を生み出した。両属性に対して,最良のマップは反射率+LSTを用いて生成され,テクスチャに対して実質的に一致し,OCに対しては中程度であった。反射スペクトルと同時に土壌属性をマッピングするためのLSTの使用は,マッピング精度を改善した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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土壌調査 

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