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J-GLOBAL ID：202102226500699934   整理番号：21A2453655

灌漑オリーブ果樹園のハイパースペクトル無人航空機オルソモザイクからの部分最小二乗に基づく波長選択法【JST・京大機械翻訳】

Wavelength Selection Method Based on Partial Least Square from Hyperspectral Unmanned Aerial Vehicle Orthomosaic of Irrigated Olive Orchards

著者 (4件)： Santos-Rufo Antonio (Department of Agronomy, University of Cordoba, Campus de Rabanales, 14071 Cordoba, Spain) ,  Mesas-Carrascosa Francisco-Javier (Department of Graphic Engineering and Geomatics, University of Cordoba, Campus de Rabanales, 14071 Cordoba, Spain) ,  Garcia-Ferrer Alfonso (Department of Graphic Engineering and Geomatics, University of Cordoba, Campus de Rabanales, 14071 Cordoba, Spain) ,  Merono-Larriva Jose Emilio (Department of Graphic Engineering and Geomatics, University of Cordoba, Campus de Rabanales, 14071 Cordoba, Spain)
資料名： Remote Sensing (Web)  (Remote Sensing (Web))
巻： 12  号： 20  ページ： 3426  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7270A  ISSN： 2072-4292  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 灌漑地域の同定とマッピングは,農業計画や水資源管理のような多様な応用に不可欠である。灌漑プロットは主に衛星または有人空中プラットフォームからのマルチスペクトル画像の教師つき分類を用いて同定される。最近,ハイパースペクトルセンサ搭載無人機(UAV)は,それらの高いスペクトル分解能のために農業における有用な分析ツールであることを証明した。しかし,どの波長が特定のシナリオにおける関連情報を提供するために適用できるかを識別する努力はほとんどなされていない。本研究では,UAVからのハイパースペクトル反射率データを用いて,オリーブ果樹園で一般的に使用される灌漑の2つのシステムを識別する目的で,部分最小二乗(PLS)回帰に基づくいくつかの波長選択法の性能を比較した。テストされたPLS法は,フィルタ法(Loading weights,回帰係数,およびプロジェクションにおける変数重要度)を含む。Wrapper法(Geneticアルゴリズム-PLS,非情報化変数Elimination-PLS,後方変数Elimination-PLS,Sub-Windown Perutation Analysis-PLS,Iterative Projective Weighting-PLS,正則化Elimination Process-PLS,Backward Interval-PLS,Forward Interval-PLS,および競合適応再加重サンプリング-PLS); Poward Interval-PLS,Forward Interval-PLS,Backward Interval-PLS,Forward Interval-PLS,および競合適応再加重サンプリング-PLS;そして,埋込み法(Sparse-PLS)。さらに,2つの非PLSベースの方法,LassoとBorutaも使用した。線形判別分析と非線形K-最近傍技術を同定と評価のために確立した。結果は,他の分野で一般的に使用される波長選択法が,農業目的のためのリモートセンシングにおける有用性を提供し,灌漑技術の同定がそのような例である。さらに,これらのPLSと非PLSに基づく方法は多変量解析で重要な役割を果たし,その後のモデル分析に使用できる。評価したすべての方法の中で,遺伝的アルゴリズム-PLSとBorutaは,UAVを搭載したハイパースペクトルセンサから得た元のスペクトル波長の約90%を除去し,一方,分類の識別精度を増加させた。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  多変量解析 ,  *灌漑 ,  *波長 ,  *オリーブ ,  *スペクトル ,  リモートセンシング ,  *無人機 ,  *果樹園 ,  正則化 ,  遺伝的アルゴリズム ,  *部分最小二乗法
準シソーラス用語： *ハイパースペクトル ,  マルチスペクトル画像 ,  回帰係数 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： オリーブ樹 ,  UAV ,  ハイパースペクトル ,  分類 ,  灌漑技術 ,  PLS ,  波長選択

分類 (1件)： リモートセンシング一般  (AD04000L)

引用文献 (108件)：

• Ozdogan, M.; Yang, Y.; Allez, G.; Cervantes, C. Remote sensing of irrigated agriculture: Opportunities and challenges. Remote Sens. 2010, 2, 2274-2304.
• Cai, X.; Rosegrant, M.W. Global Water Demand and Supply Projections: Part 1. A Modeling Approach. Water Int. 2002, 27, 159-169.
• Wisser, D.; Frolking, S.; Douglas, E.M.; Fekete, B.M.; Vörösmarty, C.J.; Schumann, A.H. Global irrigation water demand: Variability and uncertainties arising from agricultural and climate data sets. Geophys. Res. Lett. 2008, 35, 1-5.
• Kueppers, L.M.; Snyder, M.A.; Sloan, L.C. Irrigation cooling effect: Regional climate forcing by land-use change. Geophys. Res. Lett. 2007, 34, 1-5.
• Droogers, P.; Aerts, J. Adaptation strategies to climate change and climate variability: A comparative study between seven contrasting river basins. Phys. Chem. Earth 2005, 30, 339-346.

タイトルに関連する用語 (7件)： 灌漑 ,  オリーブ ,  果樹園 ,  ハイパースペクトル ,  無人航空機 ,  部分最小二乗 ,  波長選択