文献

J-GLOBAL ID：201802288113790632   整理番号：18A0099813

農業区画に向けた作物栽培構造のリモートセンシング【JST・京大機械翻訳】

REMOTE SENSING EXTRACTION OF CROP PLANTING STRUCTURE ORIENTED TO AGRICULTURAL REGIONALIZATION

著者 (6件)： Liu Huanjun (東北農業大学資源与環境学院,黒竜江哈爾浜,150030) ,  Yan Yan (東北農業大学資源与環境学院,黒竜江哈爾浜,150030) ,  Zhang Xinle (東北農業大学資源与環境学院,黒竜江哈爾浜,150030) ,  Qiu Zhengchao (東北農業大学資源与環境学院,黒竜江哈爾浜,150030) ,  Wang Nan (東北農業大学資源与環境学院,黒竜江哈爾浜,150030) ,  Yu Wei (東北農業大学資源与環境学院,黒竜江哈爾浜,150030)
資料名： Zhongguo Nongye Ziyuan yu Quhua  (Zhongguo Nongye Ziyuan yu Quhua)
巻： 38  号： 8  ページ： 43-54  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3157A  ISSN： 1005-9121  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： [目的]本研究の目的は,作物栽培構造の抽出結果を行政ユニットから相対的に均質な地理的グリッドユニットに発展させ,現在の農作物栽培構造情報抽出の空間的限界を解決することである。本論文では、大規模な土地利用/被覆分類とブロックスケールの作物分類との間に、作物栽培構造ユニットの概念を提案し、高速、低コスト、正確な地域スケール作物栽培構造の抽出方法を構築した。[方法]黒龍江省における2014年の250m分解能の植生指数製品を用いて、時系列の曲線を抽出し、生物季節の情報を抽出し、耕地の生物季節に基づいて、各対象物に対してマルチスケールの分割を行い、作物の栽培構造ユニットを抽出した。スペクトル特徴とNDVI指数を用いて特徴空間を構築し、最終的に最近傍分類方法を用いて作物の栽培構造を抽出した。[結果](1)MODISの時系列データを用いて、生物季節学的特徴を抽出し、マルチスケールセグメンテーションを行う方法は、地域スケールの農作物栽培構造ユニットを有効に抽出できる。(2)作物栽培構造の抽出精度は95.70%であった。(3)黒龍江省における2014年の作物栽培タイプは全部で12種類ある。その中で、三江平原は主に水稲の単一栽培区、水稲の混作区である。Songnen平野は,トウモロコシ単一栽培地域とトウモロコシ-ダイズ混合地域で栽培された。北西部の栽培構造は複雑である。東南部は地勢などの影響を受けるため、トウモロコシ、ダイズの栽培に影響を与えている。[結論]生物季節学的データによる栽培構造の抽出は農業の区画を有効に分けることができ、研究成果は作物の栽培構造の調整と農業の発展の配置に科学的根拠を提供するだけでなく、異なる地域の収量予測の基礎でもある。それは,合理的に農業生産を改善し,耕作制度を改善し,新製品を導入し,普及させるための基礎を提供する。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *農業 ,  ダイズ ,  分解能 ,  *リモートセンシング ,  正規化植生指数 ,  土地利用 ,  農地 ,  平野 ,  *栽培 ,  水稲
準シソーラス用語： 時系列データ ,  MODIS ,  フェノロジー ,  黒竜江省 ,  *作物栽培 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： crop planting structure ,  object-oriented segmentation ,  multi-scale segmentation ,  agriculture region-alization ,  time series

分類 (4件)： 稲作  (FC03020C) ,  自然災害  (FC04020J) ,  農業気象  (DC05030Z) ,  農業経済,農業経営  (FB01020L)

タイトルに関連する用語 (4件)： 農業 ,  区画 ,  作物栽培 ,  リモートセンシング