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J-GLOBAL ID：201802247346101088   整理番号：18A2039859

Sentinel2 MSIデータを用いたコーヒー(Coffea arabica)人工林における葉クロロフィル含有量のモデリング【JST・京大機械翻訳】

Modelling Leaf Chlorophyll Content in Coffee (Coffea Arabica) Plantations Using Sentinel 2 Msi Data

著者 (3件)： Chemura Abel (Discipline of Geography, University of KwaZulu-Natal, Pietermaritzburg, South Africa) ,  Mutanga Onisimo (Discipline of Geography, University of KwaZulu-Natal, Pietermaritzburg, South Africa) ,  Odindi John (Discipline of Geography, University of KwaZulu-Natal, Pietermaritzburg, South Africa)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： IGARSS  ページ： 8228-8231  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： コーヒー葉クロロフィル(ChI)はコーヒー植物の光合成速度,窒素含有量,葉の健康および収量の可能性の重要な指標である。最近発売されたSentinel 2多重スペクトル装置(MSI)データは植物条件評価に大きな可能性を有するが,ChI含有量予測に関する作物キャノピー被覆に関する可変空間分解能におけるスペクトル設定値はほとんど研究されていない。本研究では,Sentinel 2 MSIデータを用いてコーヒー葉ChIを推定するための経験的モデルを適用した。結果は,コーヒー生物物理学的パラメータ(高さとキャノピー被覆)が林分年齢により有意に影響され,一方,植物水濃度と全ChIは年齢不変であることを示した。さらに,すべてのデータを用いて10mの空間分解能ですべてのバンドを用いたとき,最良のモデリング結果(R2=0.69,RMSE=64.4)が達成されることを示した。結論として,Sentinel 2MSIはコーヒー葉ChIを予測するための価値あるデータセットであるが,著者らの知見に基づいて,成熟コーヒー林における10mのより細かい空間分解能がより良い予測結果に採用されるべきであることを示唆した。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： 農作物 ,  *人工林 ,  キャノピー ,  *モデリング ,  空間分解能 ,  不変性 ,  生物物理学 ,  *コーヒー ,  予測 ,  林分 ,  被覆 ,  スペクトル ,  *クロロフィル
準シソーラス用語： 経験モデル ,  健康 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (8件)： MSI ,  コーヒー ,  Coffea ,  人工林 ,  葉 ,  クロロフィル ,  含有量 ,  モデリング