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J-GLOBAL ID:201802282317789380   整理番号:18A1614332

マリのワタベルトにおけるSentinel-2時系列からの村レベルでの小規模農作物生産の推定【JST・京大機械翻訳】

Estimating smallholder crops production at village level from Sentinel-2 time series in Mali’s cotton belt
著者 (6件):
資料名:
巻: 216  ページ: 647-657  発行年: 2018年 
JST資料番号: C0252B  ISSN: 0034-4257  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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Maliのワタベルトにおいて,管理実践,土壌肥沃度および降雨における空間的変動性は,作物生産性および小規模農家の生計に強い影響を及ぼす。作物成長条件を同定し,したがって,食品安全性を改善するために,局所作物生産の正確な評価が重要である。しかし,不均一な小規模農業システムにおける生産推定は,容易にスケーラブルではなく,徹底的でない労働集約的調査に依存していることが多い。高分解能地球観測(EO)における最近の進歩により,不均一な小規模なシステムにおける新しい可能性が開かれている。本論文では,高分解能Sentinel-2時系列を用いた農場からコミュニティ規模での個々の作物生産を推定する方法を開発した。農業生産の推定は,(i)既存の農地マスク内の管理されたピクセルに基づく作物タイプ分類,(ii)スペクトル指数と誘導葉面積指数(LAI)に基づく収量推定量の比較,(iii)結果として得られた作物面積推定値と関連する収量推定値の不確実性を組み合わせたモンテカルロ手法である。結果は,作物タイプが80%の全体的精度(OA)でSentinel-2データからマッピングでき,ワタ(Fscore94%),トウモロコシ(88%),およびキビ(83%)で観察された最良の性能を示した。一方,ナンキンマメ(71%)とソルガム(46%)はより少なかった。非常に高分解能の画像から抽出されたパーセル限界の組込みはOAを85%まで増加させることが示された。逆放射伝達モデリングを通して得られたLAIのSen2-Agri推定は,種々の植生指数よりも最終穀物収量のより良い予測を達成し,ワタ,トウモロコシ,キビおよびソルガムに対してそれぞれ0.68,0.62,0.8および0.48のR2に達した。モンテカルロ生産推定の不確実性は,各作物タイプに対する全生産の0.3%を超えない。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 (3件):
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リモートセンシング一般  ,  作物栽培一般  ,  光学情報処理 

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