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J-GLOBAL ID：201902276564087999   整理番号：19A1572713

生理的作物状態監視のためのUAV搭載二重バンドセンサ法【JST・京大機械翻訳】

UAV-Borne Dual-Band Sensor Method for Monitoring Physiological Crop Status

著者 (7件)： Yao Lili ,  Wang Qing ,  Yang Jinbo ,  Zhang Yu ,  Zhu Yan ,  Cao Weixing ,  Ni Jun
資料名： Sensors (Web)  (Sensors (Web))
巻： 19  号： 4  ページ： 816  発行年： 2019年 
JST資料番号： U7015A  ISSN： 1424-8220  CODEN： SENSC9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： デュアルバンド作物成長センサを装備した無人航空機(UAVs)は,作物成長情報の高スループット取得を達成することができる。しかし,UAVの下降気流場は,センサ測定中に作物キャノピーを妨害する。この問題を解決するために,著者らは計算流体力学(CFD),数値シミュレーション,および三次元気流場試験機を用いて,作物成長を監視するためのUAV搭載多重スペクトル-センサ法を研究した。結果は,UAVの飛行高さが作物キャノピーから1mであるとき,作物キャノピーの表面に発生した気流場が楕円形で,長い半軸長さ約0.45m,短い半軸約0.4mを持つことを示した。流れ場分布の結果は,センサの視野と組み合わせて,UAV搭載マルチスペクトルセンサの支持長が0.6mであることを示した。コムギ試験結果は,UAV搭載スペクトルセンサの比率植生指数(RVI)出力が,0.81の決定の直線的適合係数(R2)とASD FieldSpec2分光計と比較して0.38の二乗平均二乗誤差(RMSE)を持つことを示した。この方法により,UAV搭載デュアルバンドクロップ成長センサの測定結果の精度と安定性を改善した。米試験結果は,UAV媒介マルチスペクトルセンサによって測定されたRVI値が葉窒素蓄積(LNA),葉面積指数(LAI),および葉乾燥重量(LDW)と良い直線性を持つことを示した。R2は0.62,0.76,および0.60であり,RMSEはそれぞれ2.28,1.03,および10.73であった。著者らのモニタリング法は,UAV搭載デュアルバンド作物成長センサによく適用することができた。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： スペクトル ,  *センサ ,  *農作物 ,  無人機 ,  線形性 ,  *検出法 ,  キャノピー ,  コムギ ,  三次元 ,  気流 ,  分光計 ,  試験装置 ,  計算流体力学
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  デュアルバンド , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： CFD ,  空気流場試験 ,  モニタリング法 ,  スペクトルセンサ ,  作物の成長

分類 (2件)： 計測機器一般  (AD02000X) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (36件)：

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タイトルに関連する用語 (6件)： 生理 ,  作物 ,  状態監視 ,  UAV ,  バンド ,  センサ法