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J-GLOBAL ID：201902283564744903   整理番号：19A2720748

無人航空機マルチスペクトル画像を用いたワタ葉面積指数推定【JST・京大機械翻訳】

Cotton Leaf Area Index Estimation Using Unmanned Aerial Vehicle Multi-Spectral Images

著者 (1件)： Chen Pengfei (Chinese Academy of Sciences,State Key Laboratory of Resources and Environment Information System,,Beijing,,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： IGARSS  ページ： 6251-6254  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究の目的は,無人航空機(UAV)によって得られたマルチスペクトル画像を用いて,ワタ葉面積指数(LAI)を推定することである。この目的のために,ワタ窒素と灌漑実験を新疆省石河子市の郊外における4つのN処理と4つの灌漑処理で行った。4つの回転子UAV上で5つのバンドマルチスペクトルセンサを実行し,画像を取得するために使用した。一方,圃場キャンペーンを実施して各区画のLAIを測定した。上記のデータに基づいて,一般的に使用されるスペクトル指標を選択し,LAI推定モデルを設計するために使用した。このプロセスの間に,3つのサンプルを用いてモデルを作り,そして,リミンダーを検証に用いた。結果は,UAVによって得られた画像が綿LAIをモニターするために使用できることを示した。スペクトル指標の中で,比率植生指数(RVI)はLAI推定に対する最良の指標であり,較正中のR2値は0.70,RMSE値は0.59であり,検証中のR2値は0.65,RMSE値は0.62であった。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： センサ ,  *無人機 ,  灌漑 ,  *葉面積指数 ,  *画像 ,  窒素 ,  新疆ウイグル自治区 ,  *スペクトル ,  都市郊外
準シソーラス用語： 植生指標 ,  推定モデル ,  *多重スペクトル ,  灌漑処理 ,  *マルチスペクトル画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 無人航空機 ,  マルチスペクトル画像 ,  ワタ ,  葉面積指数 ,  推定