実測スペクトルに基づく植生指数の水稲葉面積指数に対する応答特徴分析【JST・京大機械翻訳】

Chang Haoxue; Cai Xiaobin; Chen Xiaoling; Sun Kun

文献

J-GLOBAL ID：201802284915483709 整理番号：18A0866043

実測スペクトルに基づく植生指数の水稲葉面積指数に対する応答特徴分析【JST・京大機械翻訳】

Response Characteristics Analysis of Different Vegetation Indices to Leaf Area Index of Rice

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巻： 38 号： 1 ページ： 205-211 発行年： 2018年
JST資料番号： C2093A ISSN： 1000-0593 CODEN： GYGFED 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)

葉面積指数(LAI)は現在の農業生態のモニタリング指標であり、農作物の病虫害のモニタリング、作物の生長勢の監視、炭素循環、バイオマスの推定及び作物の推定に根拠を提供した。植生指数(VI)は衛星LAI製品生産の重要なデータ源であるが、異なるVIsは植生LAIの応答特徴に一定の相違性がある。江西省水稲を例として、実測スペクトルに基づいて、水稲実測VIsを抽出し、実測LAIと合わせて、正規化植生指数(NDVI)、増強型植生指数(EVI)、土壌調節植生指数(SAVI)と修正土壌調節植生指数(MSAVI)の4種類の一般的なVIsのLAIに対する応答特徴を検討し、MODISLAI予備用アルゴリズムの計算結果と比較し、異なるVIsがLAI製品のインバージョンに用いる可能性と問題点を検討した。異なる実測VIs-LAIモデルの精度の評価を通じて、LAIの反転に適用する適応性を分析した結果、EVI、SAVIとMSAVIはNDVIより良い適応性があり、その中でEVIの効果が最も良いことが分かった。また、MODISLAI予備用アルゴリズムのルックアップテーブルの比較により、MODISLAI備用アルゴリズムの中の草地と穀物作物の表面被覆が大きく、LAI>4の時に、NDVIが飽和し、NDVIが同じ時、NDVIが同じ場合、地表のLAIが実測LAIよりはるかに大きいことを発見し、MODIS予備用アルゴリズムで用いた地表被覆製品の分類が粗くなるのはおそらくこの結果の主な原因である。従って,MODISLAIの予備アルゴリズムは,この地域におけるイネのLAI監視において大きな誤差を生じる可能性があり,他のVIsを用いてこの予備アルゴリズムを最適化する必要がある。EVI,SAVI,MSAVIの精度は,NDVIより良好で,EVIに基づくモデルの平均予測誤差はMODISLAIの1/6だけであった,そして,EVI,SAVI,およびMSAVIの精度は,MODISLAIアルゴリズムのそれの1/6だけであった,そして,EVI,SAVI,およびMSAVIの精度は,MODISLAIのものと比較された。実測NDVI逆アルゴリズムの1/2に基づいて、EVIに基づくLAIアルゴリズムはLAIのインバージョン精度に対して一定の向上空間がある。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

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リモートセンシング一般 , 分光法と分光計一般 , 糖料作物

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