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J-GLOBAL ID：201802251999748284   整理番号：18A2039330

UAVベースのディジタル農地へのリモートセンシング【JST・京大機械翻訳】

Remote Sensing to Uav-Based Digital Farmland

著者 (10件)： Falco Nicola (Lawrence Berkeley National Laboratory, Berkeley, California, 94720) ,  Wainwright Haruko (Lawrence Berkeley National Laboratory, Berkeley, California, 94720) ,  Ulrich Craig (Lawrence Berkeley National Laboratory, Berkeley, California, 94720) ,  Dafflon Baptiste (Lawrence Berkeley National Laboratory, Berkeley, California, 94720) ,  Hubbard Susan S. (Lawrence Berkeley National Laboratory, Berkeley, California, 94720) ,  Williamson Malcolm (University of Arkansas, Fayetteville, Arkansas, 72701) ,  Cothren Jackson D. (University of Arkansas, Fayetteville, Arkansas, 72701) ,  Ham Richard G. (University of Arkansas, Fayetteville, Arkansas, 72701) ,  McEntire Jay A. (M2 Capital Partners LLC, Austin, Texas, 78701) ,  McEntire McClain (M2 Capital Partners LLC, Austin, Texas, 78701)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： IGARSS  ページ： 5936-5939  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： 本研究は,Arkansasデルタにおける2つのダイズ農業圃場で発生した作物モニタリング実験の最初の年の予備的観察を提示する。プロジェクトは,土壌微生物改良のような高度な農場管理を最適化するために,UAVベースの画像のために画像処理とデータ統合技術を開発することに焦点を合わせた。特に,高分解能UAV画像を効率的に利用できる効果的なアルゴリズムを示し,成長期を通しての新芽密度と植物の活力/健康を推定した。このような植物特性化は異常な地域の同定に極めて重要であり,より良い意思決定のための容易に解釈できる情報を提供する。また,地球物理学的データと収穫データによるUAVデータの統合的解析を示し,土壌の持続的空間パターン,植物生物季節学/成長,作物収量間の高い相関を示した。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： 最適化 ,  農業 ,  *農地 ,  作物収量 ,  ダイズ ,  アルゴリズム ,  キャラクタリゼーション ,  農作物 ,  *ディジタル方式 ,  画像 ,  意思決定 ,  成長期 ,  *リモートセンシング
準シソーラス用語： 健康 ,  新芽 , 【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 (4件)： UAV ,  ディジタル ,  農地 ,  リモートセンシング