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J-GLOBAL ID：202002217267715978   整理番号：20A2058531

樹冠構造効果の最小化とオフノオン観測時間の最適化によるキャノピー反射率スペクトルからの畝作物の葉クロロフィル含量の改良推定【JST・京大機械翻訳】

Improved estimation of leaf chlorophyll content of row crops from canopy reflectance spectra through minimizing canopy structural effects and optimizing off-noon observation time

著者 (13件)： Li Dong (National Engineering and Technology Center for Information Agriculture (NETCIA), MARA Key Laboratory of Crop System Analysis and Decision Making, MOE Engineering Research Center of Smart Agriculture, Jiangsu Key Laboratory for Information Agriculture, Institute of Smart Agriculture, Nanji...) ,  Li Dong (Department of Geography and Planning, University of Toronto, Toronto, Ontario, Canada) ,  Chen Jing M. (Department of Geography and Planning, University of Toronto, Toronto, Ontario, Canada) ,  Zhang Xiao (National Engineering and Technology Center for Information Agriculture (NETCIA), MARA Key Laboratory of Crop System Analysis and Decision Making, MOE Engineering Research Center of Smart Agriculture, Jiangsu Key Laboratory for Information Agriculture, Institute of Smart Agriculture, Nanji...) ,  Yan Yan (National Engineering and Technology Center for Information Agriculture (NETCIA), MARA Key Laboratory of Crop System Analysis and Decision Making, MOE Engineering Research Center of Smart Agriculture, Jiangsu Key Laboratory for Information Agriculture, Institute of Smart Agriculture, Nanji...) ,  Zhu Jie (National Engineering and Technology Center for Information Agriculture (NETCIA), MARA Key Laboratory of Crop System Analysis and Decision Making, MOE Engineering Research Center of Smart Agriculture, Jiangsu Key Laboratory for Information Agriculture, Institute of Smart Agriculture, Nanji...) ,  Zheng Hengbiao (National Engineering and Technology Center for Information Agriculture (NETCIA), MARA Key Laboratory of Crop System Analysis and Decision Making, MOE Engineering Research Center of Smart Agriculture, Jiangsu Key Laboratory for Information Agriculture, Institute of Smart Agriculture, Nanji...) ,  Zhou Kai (Co-Innovation Center for Sustainable Forestry in Southern China, Nanjing Forestry University, Nanjing 210037, China) ,  Yao Xia (National Engineering and Technology Center for Information Agriculture (NETCIA), MARA Key Laboratory of Crop System Analysis and Decision Making, MOE Engineering Research Center of Smart Agriculture, Jiangsu Key Laboratory for Information Agriculture, Institute of Smart Agriculture, Nanji...) ,  Tian Yongchao (National Engineering and Technology Center for Information Agriculture (NETCIA), MARA Key Laboratory of Crop System Analysis and Decision Making, MOE Engineering Research Center of Smart Agriculture, Jiangsu Key Laboratory for Information Agriculture, Institute of Smart Agriculture, Nanji...) ,  Zhu Yan (National Engineering and Technology Center for Information Agriculture (NETCIA), MARA Key Laboratory of Crop System Analysis and Decision Making, MOE Engineering Research Center of Smart Agriculture, Jiangsu Key Laboratory for Information Agriculture, Institute of Smart Agriculture, Nanji...) ,  Cheng Tao (National Engineering and Technology Center for Information Agriculture (NETCIA), MARA Key Laboratory of Crop System Analysis and Decision Making, MOE Engineering Research Center of Smart Agriculture, Jiangsu Key Laboratory for Information Agriculture, Institute of Smart Agriculture, Nanji...) ,  Cao Weixing (National Engineering and Technology Center for Information Agriculture (NETCIA), MARA Key Laboratory of Crop System Analysis and Decision Making, MOE Engineering Research Center of Smart Agriculture, Jiangsu Key Laboratory for Information Agriculture, Institute of Smart Agriculture, Nanji...)
資料名： Remote Sensing of Environment  (Remote Sensing of Environment)
巻： 248  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： C0252B  ISSN： 0034-4257  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 光合成能力と窒素状態の重要な指標としての葉クロロフィル含量(LCC)は,最近の研究でキャノピー反射スペクトルから非破壊的に推定されている。また,それらはキャノピー反射率スペクトルに及ぼす顕著なキャノピー構造と太陽角度効果,特に季節と日周サイクルにわたる日照と日陰土壌バックグラウンドの変化を伴う列構造開放作物キャノピーに対して見出された。作物のキャノピー反射率シグネチャは日陰土壌によって汚染されないので,土壌バックグラウンドが日陰条件より日陰条件にあるとき,LCCはよりよく推定されるべきであると推論できる。しかし,列作物のLCC推定に対する太陽角度またはスペクトル観測時間とキャノピー構造の影響は,あまり理解されていない。本研究は,最適観察時間を決定し,列構造作物に対するLCC推定のキャノピー構造効果を低減することを目的とした。これらの目標を達成するために,キャノピー放射伝達モデル(4SAILおよび4SAIL-RowCrop)と結合した葉光学モデル(PROSPECT-5BおよびPROSPECT-D)に基づく季節的および日周サイクルにわたる4つの典型的な作物方向をカバーするキャノピー反射スペクトルをシミュレートした。さらに,本研究は,LCC Σ LICI関係に対するキャノピー構造効果を緩和するための葉面積指数(LAI)非感受性クロロフィル指数(LICI)を提案した。LICIと11の従来の植生指数(VIs)を,キャノピースペクトルシミュレーションによる半経験的LCC VoIP VIモデルを較正するために調査した。LCC推定におけるこれらのモデルの性能を地上と無人航空機(UAV)プラットフォームの両方で測定した実験データセットで評価した。著者らの結果は,合成と実験データセットの両方に対するLICIとLCCの間の直線関係を示し,LAIに対するこれらのモデルの無視できる感度を示した。12:00h付近の従来のスペクトル測定と比較して,LCC推定は観測時間(15:00h)で改善でき,これは北-南(NS)列作物方向に対する観測された日照土壌画分を最小化できた。PROSPECT-Dと4SAIL-RowCropの組み合わせで較正した半経験的LCC LCI LICIモデル(LCC=52.85×LICI-16.71)は,全VIsの中で最良の精度を示し,15:00hで測定した地上ベースおよびUAVベースキャノピースペクトルに対して,それぞれ,5.01μg/cm2および3.32μg/cm2の二乗平均平方根誤差(RMSE)値であった。”全VIs”では,それぞれ,5.01μg/cm2および3.32μg/cm2の二乗平均平方根誤差(RMSE)値であった。”1,000h]。”LCI”は,全VIsの中で最良の精度を示した。”15.01μg/cm2]および3.32μg/cm2の二乗平均平方根誤差(RMSE)値は,それぞれ,5.01μg/cm2および3.32μg/cm2であった。一般的に使用されるNS列方向に対して,本研究は,センサへの日照土の曝露を避けるため,オフ-オンスペクトル測定を推奨した。これらの知見は,LCC推定に対するキャノピー構造と太陽角効果の理解を改善し,作物クロロフィル状態監視のためのスペクトルサンプリングプロトコルを容易にする大きな可能性を持つ。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  太陽 ,  *反射スペクトル ,  窒素 ,  *農作物 ,  *クロロフィル ,  日照時間 ,  *スペクトル ,  無人機 ,  *樹冠 ,  葉面積指数
準シソーラス用語： 植生指標 ,  *キャノピー反射率 ,  放射伝達モデル ,  *クロロフィル含量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 太陽角度 ,  観測時間 ,  クロロフィル含量 ,  LICI ,  4SAIL-RowCrop ,  展望 ,  キャノピー構造

分類 (2件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  光学情報処理  (BD03060T)

タイトルに関連する用語 (11件)： 樹冠 ,  構造効果 ,  観測 ,  最適化 ,  キャノピー反射率 ,  スペクトル ,  畝 ,  作物 ,  葉 ,  クロロフィル含量 ,  推定