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J-GLOBAL ID：202002273495584001   整理番号：20A2291641

UAVデータによる稲作地域のリモートセンシング:ロシア,Krasnodar地域【JST・京大機械翻訳】

Remote sensing of rice crop areas with UAVs data: Krasnodar region, Russia

著者 (4件)： Pogorelov Anatoliy V. (Kuban State Univ. (Russian Federation)) ,  Kiselev Evgeniy N. (Kuban State Univ. (Russian Federation)) ,  Boyko Evgeniy S. (Kuban State Univ. (Russian Federation)) ,  Krylenko Viacheslav V. (Shirshov Institute of Oceanology (Russian Federation))
資料名： Proceedings of SPIE  (Proceedings of SPIE)
巻： 11524  ページ： 1152402-8  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0943A  ISSN： 0277-786X  CODEN： PSISDG  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ロシア連邦における農業生産のデジタル化の概念は,作物生産における地理的情報モニタリングと意思決定支援のシステムを開発し,創造するための対策の実施を提供する。本研究の目的は,それらの条件と収量予測の自動マッピングのための方法を開発するために,イネ作物の地理情報モニタリングを実施することであった。研究は,327ヘクタールの地域を有する連邦州Budget Sciential Institute of Riceの試験サイトで実施した。主な栽培作物はFlagmanイネ品種である。調査は固定サスペンションに搭載したMicaSense RedEdge-Mマルチスペクトルカメラによる四分体により行った。無人航空機(UAV)を用いた射撃期間は,6月初旬に限られ,さらに,全分析期間(06/05/2019-08/29/2019)をカバーするSentinel-2A衛星データを使用した。イネ作物の状態を評価するために,正規化相対栄養指標NDVIを用いた。組合せTUCANO 580(CLAAS)からのNDVI分布と収量情報に基づいて,統計解析を,圃場7と9 Alsian Research Institute of Rice(”VNII Rice”)で実施した。テストプロットと地理情報モデリングのリモートセンシングと統計的装置に基づいて,2019年の作物を監視するための実験方法論の試験が,満足されるべきである。COPYRIGHT SPIE. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 懸濁液 ,  農作物 ,  地理学 ,  栽培 ,  *リモートセンシング ,  無人機 ,  品種 ,  正規化 ,  ロシア連邦 ,  正規化植生指数
準シソーラス用語： 地理情報 ,  *稲作 ,  農業生産 ,  収量予測 ,  作物生産 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： UAV ,  稲作 ,  地域 ,  リモートセンシング ,  ロシア