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J-GLOBAL ID：201902251340762761   整理番号：19A2259604

トウモロコシとコムギ葉面積指数を,パーティクルスウォームニューラルネットワークモデル(PSO)に基づいてインバージョンした。【JST・京大機械翻訳】

Inversion of maize and wheat leaf area index based on particle swarm optimization neural network model

著者 (5件)： Wang Xiaoxuan (中国科学院 遥感与数字地球研究所,北京100101;昆明理工大学 国土資源工程学院,云南 昆明650093) ,  Meng Qingyan (中国科学院 遥感与数字地球研究所,北京100101;三亜中科遥感研究所,海南 三亜572029) ,  Zhang Haixiang (中国科学院 遥感与数字地球研究所,北京,100101) ,  Wei Xiangqin (中国科学院 遥感与数字地球研究所,北京,100101) ,  Yang Zenan (昆明理工大学 国土資源工程学院,云南 昆明,650093)
資料名： Zhejiang Nongye Xuebao  (Zhejiang Nongye Xuebao)
巻： 31  号： 7  ページ： 1170-1176  発行年： 2019年 
JST資料番号： C3051A  ISSN： 1004-1524  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： 高分1号リモートセンシング画像に基づき、それぞれパーティクルスウォームニューラルネットワークモデル、ニューラルネットワークモデル及び植生指数回帰モデルの3種類の方法を採用し、回廊市トウモロコシ、小麦葉面積指数(LAI)を検索した。結果によると、パーティクルスウォームニューラルネットワークモデルインバージョントウモロコシ、小麦LAIの精度はその他の方法より高く、そのモデルの決定係数R2は0.9より高く、平方自乗平均誤差は0.196以下であり、インバージョン精度の要求を満たすことができる。本研究は,高分1画像に基づくパーティクルスウォームニューラルネットワークモデルが,トウモロコシとコムギのLAIをインバージョンするために,一定の普遍性を持つことを示す。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 画像 ,  *葉面積指数 ,  *モデル ,  *コムギ ,  実効値 ,  *スウォーム ,  廊下 ,  普遍性 ,  回帰モデル
準シソーラス用語： 決定係数 ,  植生指標 ,  *神経回路網モデル ,  リモートセンシング画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： トウモロコシ ,  コムギ ,  葉面積指数 ,  PSO