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J-GLOBAL ID：201902295415572859   整理番号：19A2806006

スペクトル水分指数に基づく広葉樹葉の等価水厚さの推定【JST・京大機械翻訳】

Leaf equivalent water thickness estimation based on spectral moisture indexes in broadleaf species

著者 (3件)： Zhao Jingyao (北京林業大学 水土保持学院,北京,100083) ,  Zhang Xuexia (北京林業大学 水土保持学院, 北京 100083;北京林業大学 水土保持国家林業和草原局重点実験室, 北京 100083) ,  Yang Wei (北京林業大学 水土保持学院,北京,100083)
資料名： Zhejiang Nonglin Daxue Xuebao  (Zhejiang Nonglin Daxue Xuebao)
巻： 36  号： 5  ページ： 868-876  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2747A  ISSN： 2095-0756  CODEN： ZNDXBB  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： 植物葉の水分含有量は植物の水分状態を評価する重要な指標である。高速で正確に植物の葉の含水量を得るために,従来の感度解析法と拡張Fourier振幅感度分析(EFAST)を用いてPROSPECTモデルの感度分析を行った。これに基づいて、葉身の含水量感度の高いスペクトル水分指数を選別し、広葉樹種を研究対象とし、地面の実測翼の等価水厚さ(lEWT)とスペクトルデータにより、葉身の等価水厚さ推定モデルを構築し、検証した。結果は,EFAST法が従来の感度解析法よりも,葉の生化学的パラメータに敏感な特性を定量化することを示した。葉の等価水の厚さの敏感なバンドは9002500nmであるが、この範囲のスペクトル反射率も葉構造(N)と乾物含有量(Cm)に影響される。水分ストレス指数(IMSI),正規化差異赤外指数(INDI)および正規化差異水分指数(INDWI1640)は,8つのスペクトル水指数において,lEWTの感度を効果的に改善することができた。実測データに基づく植生水分指数に対して確立した葉の等価水厚さ推定モデルの検証結果は、INDWI1640とINDI推定モデルの予測精度がその他の指数より優れることを示した。比較分析は以下のことを示した。選択したスペクトル水分指数の中で、INDWI1640とINDIは葉尺度で水分を見積もる最適指数であり、正規化差異水分指数(INDWI1240)と単純水分指数(ISRWI)は低値区域の葉の等価水厚さの反転に適している。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 測定データ ,  *広葉樹 ,  反射率 ,  含水量 ,  感度解析 ,  モデル ,  高速度 ,  水分ストレス ,  赤外線 ,  正規化 ,  *スペクトル ,  葉身 ,  *水分
準シソーラス用語： 予測精度 ,  推定モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (9件)： スペクトル ,  水分 ,  指数 ,  広葉樹 ,  葉 ,  等価 ,  水 ,  厚さ ,  推定