文献

J-GLOBAL ID：202002264662350910   整理番号：20A0873739

Sentinel-2マルチスペクトル画像を用いたコムギ赤かび病の効率的検出のための病害指標【JST・京大機械翻訳】

A Disease Index for Efficiently Detecting Wheat Fusarium Head Blight Using Sentinel-2 Multispectral Imagery

著者 (8件)： Liu Linyi (Key Laboratory of Digital Earth Science, Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Dong Yingying (Key Laboratory of Digital Earth Science, Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Huang Wenjiang (Key Laboratory of Digital Earth Science, Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Du Xiaoping (Key Laboratory of Digital Earth Science, Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Ren Binyuan (National Agricultural Technology Extension and Service Center, Beijing, China) ,  Huang Linsheng (Anhui Engineering Laboratory of Agro-Ecological Big Data, Anhui University, Hefei, China) ,  Zheng Qiong (Key Laboratory of Guangdong for Utilization of Remote Sensing and Geographical Information System, Guangdong Open Laboratory of Geospatial Information Technology and Application, Guangzhou Institute of Geography, Guangzhou, China) ,  Ma Huiqin (Key Laboratory of Digital Earth Science, Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 52181-52191  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  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： 小麦フザリウム病(FHB)の迅速,非破壊的検出は,病害防除のための重要なツールである。赤端(RE)は,FHBを地域的に監視する精度を高める可能性を持つ作物条件を決定するための顕著なスペクトル特徴である。本研究は,Sentinel-2多重スペクトル装置(MSI)データに基づくFHBモニタリングのためのREの可能性を探究した。地域規模でのFHBを検出するために,新しい赤端部の赤外乱指数(REHBI)を開発した。キャノピースケールでのハイパースペクトルデータを統合し,センサの相対スペクトル応答(RSR)関数を用いてSentinel-2多重スペクトル反射率をシミュレートした。次に,FHB重症度に敏感なSentinel-2バンドの多くの差異と比率組合せを選択した。REHBIはこれらの基本的植生指標(VIs)に基づいて確立され,REHBIから開発されたモデルはFHB重症度(R2=0.82,RMSE=10.1)をモニターするのに最も良く機能した。さらに,10と50の間の疾患指数(DI)値を有する感染キャノピーは,わずかに病気のキャノピーとして分類された。通常の最小二乗(OLS)を用いて,REHBIと2つの従来のVIs,すなわち,OSAVIとRDVIの性能を試験し,わずかに病気のあるキャノピーを監視した。REHBIはこれらの代替案を上回った(R2=0.69,RMSE=3.6)。実際の農業条件を近似するために,Poisson雑音をシミュレーションSentinel-2マルチスペクトルデータに加え,VIsの一般化性能を再び評価した。REHBIは依然として最高のR2と最低RMSE値(それぞれ0.74と12.6)を持っていた。最後に,農業生産におけるFHB感染を検出するためのREHBIの能力を検証するために,Sentinel-2画像からChangfengおよびDingyuan郡のコムギ栽培地域におけるFHBのモニタリングに適用した。一般的に,REHBIは,OSAVIおよびRDVIよりも疾患モニタリングにおいてより良好に機能した。全体の精度は78.6%に達し,カッパ係数は0.51であった。実験結果は,REHBIがFHBの監視に使用できることを実証した。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： *コムギ ,  栽培 ,  センサ ,  キャノピー ,  最小二乗法 ,  *赤かび病 ,  農作物 ,  反射率 ,  シミュレーション ,  病害防除 ,  農業
準シソーラス用語： 植生指標 ,  スペクトル応答 ,  多重スペクトル ,  *マルチスペクトル画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (5件)： マルチスペクトル画像 ,  コムギ ,  赤かび病 ,  病害 ,  指標