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J-GLOBAL ID:201902221034920004   整理番号:19A1857590

葉冠金属元素含有量に対するマンガンストレスの青枯病のハイパースペクトル変異特性の関係モデル【JST・京大機械翻訳】

Relational model between the hyperspectral variability of Celosia argentea L. growing in manganese stress environment and the content of metal elements in the canopy
著者 (7件):
資料名:
巻: 38  号:ページ: 744-751  発行年: 2018年 
JST資料番号: C2064A  ISSN: 1674-9057  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)
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好マンガン植物青枯病に対して、15の濃度を模擬したマンガン含有量のストレス生長環境下で、その生長過程における異なる時期のハイパースペクトル変異の特徴を観測し、最終的にマンガンなどの33種類の主微量元素の含有量を測定した。11種類の可視光バンド(4001200nm)のスペクトル特徴パラメータを抽出し,13種類の重金属元素,および因子分析による地球化学因子との偏回帰分析を行った。したがって,ストレス植物の青の葉のスペクトル特性と葉冠中の重金属含有量間の逆変換モデルを確立した。研究により、マンガンストレス濃度の増加に伴い、スペクトルが赤端、青赤色谷の変位及び吸収深度に規則的変化が生じることが分かった。同時に、緑ピーク面積などのスペクトル特徴パラメーターは、マンガンストレス濃度及び成長周期に伴い、先に増減した。スペクトル特性パラメータ及び重金属元素の重回帰分析を行い、葉冠中のMn、Cr、Co、Cu、Sr、Mo、Sn、Cs、Zr、Hf、Ti、Th、U及び地球化学指標因子とスペクトル特徴パラメータ群の複合相関係数が0より大きい。8、相関性が強い。これに基づき、F1/F4の地球化学指標の組み合わせは、中観的層として堆積型マンガン鉱の濃縮指標を指示することができ、この間接モデルは高植生被覆区にハイパースペクトルリモートセンシングを探し、鉱産予測を探し、リモートセンシングによる生態修復評価に根拠を提供することができる。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (5件):
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研究開発  ,  電気化学反応  ,  モルタル,コンクリート  ,  二次電池  ,  大気中の汚染物質の化学分析 

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