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J-GLOBAL ID：202102254518542575   整理番号：21A2453281

宿主と生息地条件の組合せによるコムギ赤かび病に対する動的リモートセンシング予測【JST・京大機械翻訳】

Dynamic Remote Sensing Prediction for Wheat Fusarium Head Blight by Combining Host and Habitat Conditions

著者 (12件)： Xiao Yingxin (Key Laboratory of Digital Earth Science, Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100094, China) ,  Xiao Yingxin (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China) ,  Dong Yingying (Key Laboratory of Digital Earth Science, Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100094, China) ,  Dong Yingying (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China) ,  Huang Wenjiang (Key Laboratory of Digital Earth Science, Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100094, China) ,  Huang Wenjiang (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China) ,  Huang Wenjiang (Key Laboratory for Earth Observation of Hainan Province, Sanya 572029, China) ,  Liu Linyi (Key Laboratory of Digital Earth Science, Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100094, China) ,  Ma Huiqin (Key Laboratory of Digital Earth Science, Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100094, China) ,  Ye Huichun (Key Laboratory of Digital Earth Science, Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100094, China) ,  Ye Huichun (Key Laboratory for Earth Observation of Hainan Province, Sanya 572029, China) ,  Wang Kun (Key Laboratory of Digital Earth Science, Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100094, China)
資料名： Remote Sensing (Web)  (Remote Sensing (Web))
巻： 12  号： 18  ページ： 3046  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： 遠隔センシング技術は,コムギFusarium head blight(FHB)の早期予測のための実行可能なオプションを提供する。本研究は,この古典的気象作物病害の動的予測のための方法論を提示する。宿主と生息場所条件をFHB予測モデルの入力として包括的に考慮し,モデルの利点,精度,および一般化能力を評価した。最初に,マルチソース衛星画像を用いて,成長段階を予測し,リモートセンシング特性を得て,次に,予測段階のまわりの気象特性を抽出した。次に,入力特徴の変化によって,FHBの重症度を,2017年3月18日,6月6日,4月23日および5月9日に動的に予測した。ロジスティックモデルによって得た結果と比較して,関連性ベクトルマシンによる予測は,0.71,0.78,0.85,および0.93として,これらの4つの日付の総合精度,および0.66,0.67,0.72,および0.75の受信者動作特性曲線の下の面積で,より良く実行した。さらに,1因子だけの予測と比較して,多重因子の統合はより正確であった。結果は,リモートセンシング特徴の日付が出穂期または開花期に近いとき,予測はより正確で,特に厳しい地域で,より正確であることを示した。生息場所条件はFHBに適していたが,感染は宿主成長が一定の要求を満たすと阻害される。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： 気象 ,  農作物 ,  *コムギ ,  多重化 ,  *リモートセンシング ,  Fusarium ,  成長段階 ,  *生息場所 ,  衛星利用画像 ,  *赤かび病 ,  予測モデル
準シソーラス用語： 出穂期 ,  ロジスティックモデル ,  開花期 ,  重症度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： コムギ ,  赤かび病 ,  動的予測 ,  リモートセンシング ,  多重因子

分類 (2件)： 麦  (FC03033M) ,  菌類による植物病害  (FC04052Y)

引用文献 (62件)：

• Singh, R.P.; Singh, P.K.; Rutkoski, J.; Hodson, D.P.; He, X.; Jørgensen, L.N.; Hovmøller, M.S.; Huerta-Espino, J. Disease Impact on Wheat Yield Potential and Prospects of Genetic Control. Annu. Rev. Phytopathol. 2016, 54, 303-322.
• Dweba, C.C.; Figlan, S.; Shimelis, H.A.; Motaung, T.E.; Sydenham, S.; Mwadzingeni, L.; Tsilo, T.J. Fusarium head blight of wheat: Pathogenesis and control strategies. Crop Prot. 2017, 91, 114-122.
• Salgado, J.D.; Madden, L.V.; Paul, P.A. Quantifying the effects of Fusarium head blight on grain yield and test weight in soft red winter wheat. Phytopathology 2015, 105, 295-306.
• Palazzini, J.; Roncallo, P.; Cantoro, R.; Chiotta, M.; Yerkovich, N.; Palacios, S.; Echenique, V.; Torres, A.; Ramirez, M.; Karlovsky, P.; et al. Biocontrol of Fusarium graminearum sensu stricto, Reduction of Deoxynivalenol Accumulation and Phytohormone Induction by Two Selected Antagonists. Toxins 2018, 10, 88.
• Cowger, C.; Smith, J.; Boos, D.; Bradley, C.A.; Ransom, J.; Bergstrom, G.C. Managing a Destructive, Episodic Crop Disease: A National Survey of Wheat and Barley Growers’ Experience With Fusarium Head Blight. Plant Dis. 2020, 104, 634-648.

タイトルに関連する用語 (7件)： 宿主 ,  生息地 ,  組合せ ,  コムギ ,  赤かび病 ,  リモートセンシング ,  予測