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J-GLOBAL ID：201902263633965065   整理番号：19A2784350

Sentinel-2ANDVI時系列データに基づく冬コムギ識別【JST・京大機械翻訳】

著者 (6件)： Zhen Xiaoju (河北省气象科学研究所河北省气象与生態環境重点実験室,河北石家庄,050021) ,  Zhang Xuehong (河北省气象科学研究所河北省气象与生態環境重点実験室,河北石家庄050021;南京信息工程大学遥感与測絵工程学院,江蘇南京210044) ,  Wu Guoming (河北省气象科学研究所河北省气象与生態環境重点実験室,河北石家庄,050021) ,  Fu Xiaoyi (石家庄市農林科学研究院,河北石家庄,050041) ,  He Yang (南京信息工程大学遥感与測絵工程学院,江蘇南京,210044) ,  Hong Zhangqiao (南京信息工程大学地理科学学院,江蘇南京,210044)
資料名： Jiangsu Nongye Kexue  (Jiangsu Nongye Kexue)
巻： 47  号： 16  ページ： 239-245  発行年： 2019年 
JST資料番号： C3714A  ISSN： 1002-1302  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： 農作物タイプ識別において、深刻な「異物同スペクトル」効果が存在するため、正規化植生指数(normalizeddifferencevegetationindex)に基づく。NDVIの時系列データ及び生物季節特徴の農作物リモートセンシング識別は、すでに焦点となっている。現段階のNDVI時系列データの空間解像度が低い問題に対して、河北省辛集市を研究地域とし、Sentinel-2Aデータに基づき、10m高空間分解能NDW時系列を構築し、積分法を提出した。傾斜法とディシジョンツリー法の3種類の冬コムギ識別モデルについて、同時に従来のスペクトル角質図(spectralanglemapper,略称SAM)法と比較した。結果によると、以上の方法はいずれも良好な識別効果を達成し、そのうち積分法、傾斜法及びディシジョンツリー法の全体的な精度は97.6%より優れ、SAM法は時系列曲線の形態のみを考慮し、疎林地と冬コムギ間の誤分しやすい。Sentinel-2A衛星(Sentinel-2星座再訪周期5d)で提供された高時空分解能時系列データは、農作物の季節相リズム特徴抽出及び農作物の識別に大きな潜在力を有する。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 農作物 ,  略語 ,  モデル ,  ディシジョンツリー ,  リモートセンシング ,  空間分解能 ,  スペクトル ,  特徴抽出 ,  *秋播コムギ ,  正規化植生指数
準シソーラス用語： 潜在力 ,  リズム ,  星座 ,  河北省 ,  *時系列データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 麦  (FC03033M) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D)

タイトルに関連する用語 (3件)： 時系列データ ,  冬コムギ ,  識別