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J-GLOBAL ID：201802278904267248   整理番号：18A0670686

高スペクトルに基づくリンゴ葉のクロロフィル含有量の推定【JST・京大機械翻訳】

Estimation of apple leaf chlorophyll content based on hyperspectral data

著者 (5件)： Yang Fuqin (河南工程学院 土木工程学院,河南 鄭州 451191;国家農業信息化工程技術研究中心,北京100097;中国鉱業大学 北京地球科学与測絵工程学院,北京100083) ,  Feng Haikuan (国家農業信息化工程技術研究中心,北京,100097) ,  Li Zhenhai (国家農業信息化工程技術研究中心,北京,100097) ,  Yang Guijun (国家農業信息化工程技術研究中心,北京,100097) ,  Dai Huayang (中国鉱業大学 北京地球科学与測絵工程学院,北京,100083)
資料名： Zhejiang Nongye Xuebao  (Zhejiang Nongye Xuebao)
巻： 29  号： 10  ページ： 1742-1748  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3051A  ISSN： 1004-1524  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 本稿では,2012年と2013年の山東省の合肥市におけるリンゴ葉を研究対象として,葉のクロロフィル含有量と元のスペクトル反射率,連続的な除去スペクトルの相関を分析し,リンゴ葉身のクロロフィル含有量の推定モデルを探索した。結果は以下を示した。リンゴ葉のクロロフィル含有量と元のスペクトルとの相関性が最も高いバンドは553、711と1301nmで、そのうち、711nmのスペクトルで確立したモデルは最も良かった(R2=0.88)。それは,553,738および801nmにおける最も良い相関を有し,738nmのスペクトルによって確立されたモデル(R2=0.94)において,最も良い相関を示した。相関性によって選ばれた敏感なバンドに基づき、ランダムフォレスト(random forest,RF)を利用して、以上の6つのバンドに基づくクロロフィル含有量予測モデル(R2=0.94)を確立した。711nm、738nm、RFアルゴリズムの推定モデルに対して検証を行い、結果により、RFを用いて確立したリンゴ葉身のクロロフィル含有量モデルが最も良いことが分かった(R2=0.54)。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測モデル ,  アルゴリズム ,  *スペクトル ,  モデル ,  反射率 ,  葉身 ,  *クロロフィル
準シソーラス用語： ランダムフォレスト ,  推定モデル ,  山東省 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： apple leaf ,  hyperspectral ,  chlorophyll content ,  continuum removal ,  random forest

分類 (1件)： リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (6件)： スペクトル ,  リンゴ ,  葉 ,  クロロフィル ,  含有量 ,  推定