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J-GLOBAL ID：201802288794723980   整理番号：18A0328897

デューラムコムギの生育,窒素状態および穀粒収量を推定するための関連した冠スペクトル特徴を同定するためのハイパースペクトルデータマイニング【Powered by NICT】

Hyperspectral data mining to identify relevant canopy spectral features for estimating durum wheat growth, nitrogen status, and grain yield

著者 (5件)： Thorp K.R. (USDA-ARS, U.S. Arid Land Agricultural Research Center, 21881 N Cardon Ln, Maricopa, AZ 85138, United States) ,  Wang G. (Bridgestone Americas Agricultural Operations, 4140 West Harmon Road, Eloy, AZ 85131, United States) ,  Bronson K.F. (USDA-ARS, U.S. Arid Land Agricultural Research Center, 21881 N Cardon Ln, Maricopa, AZ 85138, United States) ,  Badaruddin M. (Maricopa Agricultural Center, University of Arizona, 37860 West Smith-Enke Road, Maricopa, AZ 85138, United States) ,  Mon J. (USDA-ARS, U.S. Arid Land Agricultural Research Center, 21881 N Cardon Ln, Maricopa, AZ 85138, United States)
資料名： Computers and Electronics in Agriculture  (Computers and Electronics in Agriculture)
巻： 136  ページ： 1-12  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0337A  ISSN： 0168-1699  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ハイパースペクトルセンサは,マルチスペクトルセンサよりも植物キャノピー反射率を詳細に記述したが,それらはまた,データ冗長性とスペクトル自己相関の問題に悩まされている。ハイパースペクトルデータから適切なスペクトル特徴を抽出するデータマイニング技術を植物形質の推定のための新しいセンサの開発を助けるであろう。本研究の目的は,(1)場におけるデューラムコムギ形質の推定のための広帯域反射率,狭帯域反射率,スペクトル誘導体を比較し,(2)デューラムコムギ特性推定のための最も適切なスペクトル特徴を同定するための遺伝的アルゴリズムを開発した。2010 2011と2011 2012の冬の間,アリゾナ州マリコパで実験は六分割施用窒素(N)施肥速度六デューラムコムギ品種を試験した。,葉面積指数,キャノピー乾燥重量と植物のN含量を含むデューラムコムギ形質は,各成長時期における四回破壊的バイオマス試料から測定した。子実収量と子実N含有量も測定した。350nmから1050nmの701狭周波帯におけるキャノピースペクトル反射率データは,野外分光放射計を用いて毎週集められた。第一および第二近似解スペクトル微分をSavitzky-Golayフィルタリングを用いて計算した。狭帯域データはまた,広い周波数帯での反射率を推定するために用いた,二種類の市販マルチスペクトル装置により代表的に計測した。部分最小二乗回帰(PLSR)を各測定デューラムコムギ形質を評価するために設定された各スペクトルデータの能力を比較した。遺伝的アルゴリズムは,デューラムコムギ形質の推定値を改善することをスペクトル特徴のための狭帯域キャノピー反射率とスペクトル微分データをマイニングするために開発した。四つの広いバンドにおけるマルチスペクトルデータは,葉面積指数,キャノピー乾燥重量と植物のN含量を推定した平均二乗誤差交差検定(RMSECV)を根の33.0%と67.6%との間であったが,701の狭いバンドでのハイパースペクトルデータは,RMSECVを減少させた19.3%と36.3%の値となった。25以下の適切なスペクトル特徴を同定するための遺伝的アルゴリズムの使用は,RMSECVを15.1%と30.7%の値となった。穀粒収量は最適遺伝的アルゴリズムアプローチを用いた7.6%以下のRMSECVと定植後110日と130日の間のキャノピースペクトル測定から推定した。コムギ頭部の存在は,キャノピースペクトル反射率に影響した時期は開花期と初期登熟に対応した。ハイパースペクトル反射率とスペクトル微分データをマイニングするために遺伝的アルゴリズムを用いることにより,デューラムコムギ形質は,関連するキャノピースペクトル特徴の部分集合から最適に推定した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 遺伝的アルゴリズム ,  施肥 ,  *コムギ ,  *デューラムコムギ ,  葉面積指数 ,  キャノピー ,  周波数帯 ,  *スペクトル ,  センサ ,  分光放射計 ,  推定量 ,  バイオマス ,  反射率 ,  *窒素
準シソーラス用語： *スペクトルデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 微分スペクトル ,  遺伝的アルゴリズム ,  部分最小二乗回帰 ,  スペクトル反射率 ,  分光放射計

分類 (1件)： 写真測量,空中写真  (RC02040D)

タイトルに関連する用語 (8件)： デューラムコムギ ,  生育 ,  窒素 ,  穀粒 ,  収量 ,  推定 ,  スペクトル特徴 ,  同定