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J-GLOBAL ID：201902287104909879   整理番号：19A2720949

Sentinel2データを用いたCamargue地域におけるイネ生産をシミュレートするための2つのモデリングアプローチの比較【JST・京大機械翻訳】

Comparison of Two Modeling Approaches to Simulate Rice Production in the Camargue Region Using Sentinel 2 Data

著者 (8件)： Courault D. (UAPV University of Avignon,UMR 1114 EMMAH INRA,,,,France,84914) ,  Demarez V. (University of Montpellier,UMR 951 Innovation, INRA,,Montpellier,,France,34000) ,  Hossard L. (CESBIO, BPI 811,,,Toulouse Cedex 9,,France,31401) ,  Flamain F. (UAPV University of Avignon,UMR 1114 EMMAH INRA,,,,France,84914) ,  Ndikumana E. (University of Montpellier,UMR TETIS, IRSTEA,,Montpellier,,France,34093) ,  Tong Minh D. Ho (University of Montpellier,UMR TETIS, IRSTEA,,Montpellier,,France,34093) ,  Baghdadi N. (University of Montpellier,UMR TETIS, IRSTEA,,Montpellier,,France,34093) ,  Ruget F. (UAPV University of Avignon,UMR 1114 EMMAH INRA,,,,France,84914)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： IGARSS  ページ： 7243-7246  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： 地域規模における収量変動性の評価は,例えば,農民と生物季節学的カレンダーの農業実践のような様々な要因に関する知識の欠如のために困難であることが多い。リモートセンシングは,特にCopernicusプログラム内の前例のない量の自由Sentinelデータにより,作物に関する正確でタイムリーな情報を提供するのに役立つ。本研究では,フランス南東部におけるCam論じた地域におけるイネ作付体系に関する生物季節学的情報を提供するために,新しいSentinel2データの寄与の評価に焦点を当てた。高空間分解能(10m)で得られたデータの高密度時系列を2016と2017年に分析し,イネを地図化し,葉面積指数を計算した。リモートセンシング情報を組み合わせた種々の方法を,収量を評価するために,2つの異なる作物モデル(STICSとSAFY)と比較した。農民による調査に従って,性能を検討した。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： フランス共和国 ,  作付体系 ,  *モデリング ,  農業 ,  農民 ,  リモートセンシング ,  葉面積指数 ,  農作物
準シソーラス用語： 作物モデル ,  高密度 ,  高空間分解能 ,  フェノロジー ,  地域規模 , 【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 (3件)： 地域 ,  イネ ,  モデリング