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J-GLOBAL ID：202002271465850254   整理番号：20A2405245

ハイパースペクトルとMLSR-GA-BPニューラルネットワークモデルに基づくアブラナ葉のSPAD値リモートセンシング推定【JST・京大機械翻訳】

Remote sensing estimation of SPAD value for rape leaf based on hyperspectral and MLSR-GA-BP neural network model

著者 (7件)： Cui Xiaotao (西北農林科技大学資源環境学院,陜西 楊凌 712100) ,  Chang Qingrui (西北農林科技大学資源環境学院,陜西 楊凌 712100) ,  Qu Chunyan (西北農林科技大学資源環境学院,陜西 楊凌 712100) ,  Shi Botai (西北農林科技大学資源環境学院,陜西 楊凌 712100) ,  Jiang Danyao (西北農林科技大学資源環境学院,陜西 楊凌 712100) ,  Xia Liheng (西北農林科技大学資源環境学院,陜西 楊凌 712100) ,  Wang Yuna (西北農林科技大学資源環境学院,陜西 楊凌 712100)
資料名： Dongbei Nongye Daxue Xuebao  (Dongbei Nongye Daxue Xuebao)
巻： 51  号： 8  ページ： 74-84  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2891A  ISSN： 1005-9369  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： 研究の目的は,アブラナ葉のクロロフィル含有量のハイパースペクトル推定法を検討し,北西部のアブラナ作物のクロロフィル含有量を迅速,非破壊的に監視するための基礎を提供することである。アブラナの葉のSPAD値とスペクトルパラメータ間の相関を分析し,SPADに敏感なスペクトルパラメータを選択し,スペクトルパラメータに基づく単一因子モデルを作成し,比較した。部分最小二乗回帰モデル(PLSR)と多変量線形段階的回帰遺伝的アルゴリズム(GA)BPニューラルネットワークに基づくSPAD推定モデルを示した。その結果,アブラナ葉のスペクトル曲線は,クロロフィル含有量の増加とともに減少した。七つのスペクトルパラメータ間の相関は0.770以上であり,0.01水準で有意な相関があった。各成長期において,多重線形段階的回帰遺伝的アルゴリズムに基づくBPニューラルネットワークモデルの最適化モデルは,R2>0.77,最大0.91,R2>0.73,最大0.92,RMSE1.323.22,およびRE2.50%4であった。49%。マルチ線形段階的回帰遺伝的アルゴリズムに基づくBPニューラルネットワークモデルの最適化は,アブラナ葉のSPAD値逆変換の正確かつ迅速な推定法である。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  農作物 ,  クロロフィル ,  *スペクトル ,  多重化 ,  *リモートセンシング ,  *アブラナ ,  逆変換 ,  成長期 ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： *神経回路網モデル ,  *ハイパースペクトル ,  推定モデル ,  推定法 ,  部分最小二乗回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 分光法と分光計一般  (BD07041Q) ,  土壌化学  (FB04040C) ,  稲作  (FC03020C) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  植物の生化学  (EH01050J)

タイトルに関連する用語 (7件)： ハイパースペクトル ,  モデル ,  アブラナ ,  葉 ,  SPAD値 ,  リモートセンシング ,  推定