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J-GLOBAL ID：202002255793436886   整理番号：20A0124399

リモートセンシングと人工神経回路網に基づく統合農業干ばつ指数:指標開発と応用【JST・京大機械翻訳】

A remote sensing and artificial neural network-based integrated agricultural drought index: Index development and applications

著者 (9件)： Liu Xianfeng (School of Geography and Tourism, Shaanxi Normal University, Xi’an 710119, China) ,  Liu Xianfeng (Key Laboratory of Environmental Change and Natural Disaster, Ministry of Education, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Zhu Xiufang (Key Laboratory of Environmental Change and Natural Disaster, Ministry of Education, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Zhu Xiufang (Institute of Remote Sensing Science and Engineering, Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Zhang Qiang (Key Laboratory of Environmental Change and Natural Disaster, Ministry of Education, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Zhang Qiang (Academy of Disaster Reduction and Emergency Management, Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Yang Tiantian (School of Civil Engineering and Environmental Science, the University of Oklahoma, Oklahoma, USA) ,  Pan Yaozhong (Institute of Remote Sensing Science and Engineering, Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Sun Peng (College of Territorial Resources and Tourism, Anhui Normal University, Anhui 241002, China)
資料名： CATENA  (CATENA)
巻： 186  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1943A  ISSN： 0341-8162  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 信頼できる干ばつモニタリングは,干ばつリスクを評価し,農業損失を低減するために重要である。しかし,単一指標によって開発された多くの既存の干ばつ指数は,農業干ばつの複雑な特徴を適切に記述することができない。ここでは,多重変数と農業干ばつ条件の間の関係を記述する新しい干ばつ指数(IDI)を提案した。IDIの導出は,リモートセンシングデータと逆伝搬(BP)ニューラルネットワークに基づいており,干ばつ条件の非定常関係を同定することができる。IDIの開発には,降水量,地表面温度(LST),正規化植生指数(NDVI),土壌水分容量,および標高が含まれている。降水量とLST変化に関するNDVIの遅れ効果も,提案したIDIによって捉えることができた。著者らの結果は,機械学習法に基づくIDIが,入力と出力データが直線的に相関する多くの既存の指標で使用される仮定を緩和できることを示した。結果はまた,IDIが北中国平野(NCP)の事例研究においてSPI-3とSPEI-3に近いことを示した。さらに,NCP地域における干ばつ条件は8つの農業気象観測所における10cm深さ土壌水分と高度に相関し,新たに開発したIDIは干ばつエピソードの開始,継続時間,程度,強度に関して干ばつを効果的に監視できることを見出した。さらに,IDIは,農業干ばつモニタリングを容易にすることができる根域土壌水分についての空間情報を提供する。IDIの提案フレームワークは,農業管理のための世界の他の領域にも適用できる。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： 多重化 ,  事例研究 ,  正規化植生指数 ,  地表温度 ,  *ニューラルネットワーク ,  継続時間 ,  降水量 ,  *リモートセンシング ,  土壌水 ,  農業 ,  根圏 ,  *干ばつ ,  測候所 ,  機械学習
準シソーラス用語： 標高 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 農業の干ばつ ,  干ばつ指数 ,  干ばつモニタリング ,  リモートセンシングデータ ,  人工神経回路網

分類 (3件)： 土壌汚染  (FB04100T) ,  植物生態学  (EE02000E) ,  重金属とその化合物一般  (SB05021R)

タイトルに関連する用語 (8件)： リモートセンシング ,  人工神経回路網 ,  統合 ,  農業 ,  干ばつ指数 ,  指標 ,  開発 ,  応用