持続可能な農業のための衛星搭載イメージング分光法:寄与と挑戦【JST・京大機械翻訳】

Hank Tobias B.; Berger Katja; Bach Heike; Clevers Jan G. P. W.; Gitelson Anatoly; Zarco-Tejada Pablo; Mauser Wolfram

文献

J-GLOBAL ID：201902226869100253 整理番号：19A1582638

持続可能な農業のための衛星搭載イメージング分光法:寄与と挑戦【JST・京大機械翻訳】

Spaceborne Imaging Spectroscopy for Sustainable Agriculture: Contributions and Challenges

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資料名：
巻： 40 号： 3 ページ： 515-551 発行年： 2019年
JST資料番号： D0241C ISSN： 0169-3298 CODEN： SUGEEC 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：文献レビュー発行国：ドイツ (DEU) 言語：英語 (EN)

農業は,限られた土地資源から食品,繊維およびエネルギーを供給する挑戦に直面し,世界人口の増加の必要性を満たしている。地球規模のメガat,例えば気候変動は環境生産因子に影響する。したがって,生産と消費は,グローバルな食品システムにおける生産者-消費者-平衡を維持するために,連続的に調整されなければならない。一方,世界のいくつかの部分では,小規模な農業生産が農業生産の主要な形態であり,大面積の高度に効率的な栽培のためのデジタル情報の利用は先進国における農業実践の一部になっている。それにより,サイト固有管理を支援する衛星データの利用は主要な傾向である。農業における衛星技術の最も顕著な利用はナビゲーションであるが,地球観測はますます適用されている。いくつかの運用サービスを確立して,それは意思決定支援空間情報を有する農民を提供した。これらのサービスは,それぞれLandsatやCopernicusプログラムのようなNASAとESAからのマルチスペクトル画像の利用可能性の増加により,ほとんど押し上げられている。マルチスペクトルデータを用いて,農業商品チェーンに到着した。マルチスペクトルデータと比較して,スペクトル的に連続した狭帯域サンプリングは,しばしばハイパースペクトルセンシングと呼ばれ,付加的な情報を提供し,サンプリング精度を増加させる可能性がある。しかし,高い空間分解能を持つハイパースペクトル衛星システムの欠如により,これらの利点は実際の農業ではほとんど使用されていない。本論文では,ハイパースペクトルデータが農業状況における付加価値と情報を提供することを要約した。それは,関心のある変数をリストし,情報駆動農業に対するハイパースペクトルセンシングの寄与を強調し,将来の運用衛星搭載ハイパースペクトルミッションの応用を準備した。Copyright 2018 The Author(s) Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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水文学一般 , 測地学

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