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J-GLOBAL ID：202002256099596231   整理番号：20A2443401

リモートセンシングによる中国におけるCOVID-19の急速拡散期間中における作物成長のモニタリング【JST・京大機械翻訳】

Monitoring Crop Growth During the Period of the Rapid Spread of COVID-19 in China by Remote Sensing

著者 (9件)： Wang Yan (Key Laboratory of Digital Earth Science, Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Peng Dailiang (Key Laboratory of Digital Earth Science, Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Yu Le (Department of Earth System Science, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Zhang Yaqiong (Center for Satellite Application on Ecology and Environment, Ministry of Ecology and Environment, Beijing, China) ,  Yin Jie (School of Surveying and Land Information Engineering, Henan Polytechnic University, Jiaozuo, China) ,  Zhou Leilei (School of Surveying and Land Information Engineering, Henan Polytechnic University, Jiaozuo, China) ,  Zheng Shijun (Key Laboratory of Digital Earth Science, Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Wang Fumin (Institute of Remote Sensing and Information Technology Application, Zhejiang University, Hangzhou, China) ,  Li Cunjun (Beijing Research Center for Information Technology in Agriculture, Beijing, China)
資料名： IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing  (IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing)
巻： 13  ページ： 6195-6205  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2259A  ISSN： 1939-1404  CODEN： IJSTHZ  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： COVID-19の影響の下の作物成長の状態は,中国における現在の食品安全性を評価するための重要な情報である。本論文は,Google Earth Engineのクラウドコンピューティングプラットフォームを使用して,中国,特に湖北省において,Sentinel-2,MODIS,および他のマルチソースリモートセンシングデータを,COVID-19(すなわち,1月下旬から20月中旬)の急速な広がりの期間にモニターし,そして,過去4年間の類似気候条件下で,同じ期間にわたる成長と比較した。”中国,特に湖北省”における作物の成長をモニタするために,中国,特に湖北省における作物の成長をモニタしたものである。”.”この文献”は,過去5年間における作物の成長をモニターするために,特に湖北省において,中国における作物の成長をモニターするために,中国,特に湖北省における作物の成長をモニターする。さらに,作物成長に及ぼすCOVID-19の間接的影響を分析した。結果は以下を示した:より良い成長(51%)を有する作物の面積は,より悪い成長(22%)のものよりはるかに多かった。より良いおよびより悪い成長の作物は,主に中国北部平野(中国における冬コムギの主要植栽地域)および中国南部地域(広西,広東省など)に分布した。類似の成長を有する作物の面積は27%を占めた。湖北省では,より良い成長(61%)を有する作物の面積は,より悪い成長(27%)のものより多かった。1月下旬から20月中旬までの期間に,中国の作物の全体的成長に及ぼすCOVID-19からの明白な影響はなく,そして,作物の成長は,前年の同じ期間のものよりはるかに良かった。本研究の知見は,中国の農業に対するCOVID-19の影響の評価に役立ち,関連する農業政策の策定を助け,食料安全保障を確保するのに役立つ。Copyright 2020 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： 農業 ,  *農作物 ,  気象条件 ,  *リモートセンシング ,  農業政策 ,  中国北部 ,  秋播コムギ ,  中国南部 ,  食料安全保障 ,  食品安全性
準シソーラス用語： 湖北省 ,  グーグルアース ,  クラウドコンピューティング ,  影響評価 ,  リモートセンシングデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 気象学一般  (DC05010D)

タイトルに関連する用語 (6件)： リモートセンシング ,  中国 ,  拡散 ,  作物 ,  成長 ,  モニタリング