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J-GLOBAL ID：202102254593055399   整理番号：21A2454380

無人航空機を介して得られた光学画像から抽出した地上綿バイオマスを評価するための新しいテクスチャ指標【JST・京大機械翻訳】

New Textural Indicators for Assessing Above-Ground Cotton Biomass Extracted from Optical Imagery Obtained via Unmanned Aerial Vehicle

著者 (3件)： Chen Pengfei (State Key Laboratory of Resources and Environment Information System, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China) ,  Chen Pengfei (Jiangsu Center for Collaborative Innovation in Geographical Information Resource Development and Application, Nanjing 210023, China) ,  Wang Fangyong (Cotton Institute, Xinjiang Academy of Agricultural and Reclamation Science, Shihezi 832000, China)
資料名： Remote Sensing (Web)  (Remote Sensing (Web))
巻： 12  号： 24  ページ： 4170  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： 組織情報を用いて植生バイオマスを推定することができるが,作物バイオマスを推定するためのその利用は稀であり,以前の方法はバイオマスとの関係に対する機構的説明を欠いている。本研究の目的は,ワタバイオマスを推定するための機構的テクスチャ指数を開発し,中および高バイオマスレベルでの飽和問題を解明することであった。窒素(N)施肥実験を確立し,そして,無人航空機光学画像と現場測定バイオマスデータを,臨界ワタ成長段階の間に得た。これらのデータに基づいて,2つの組織指数,すなわち,正規化した差異テクスチャ指数とグリーンバンド(NBTI(CON,IDM)g)の逆差モーメントとグリーンバンド(NBTI(ENT,IDM)g)の逆差モーメントを結合する正規化差異テクスチャ指数を,バイオマス予測のためのテクスチャパラメータの機構とバイオマスによって変化するテクスチャパラメータの法則を分析することによって提案した。これらの指標を,正規化植生指数(NDVI)のような独立した検証データを用いてバイオマス推定に一般的に使用されるスペクトル指標と比較した。結果は,提案したテクスチャ指数が,飽和問題のないスペクトル指数より良好に機能することを示した。段階的回帰法を用いたスペクトルおよびテクスチャ指数の組合せは,スペクトルまたはテクスチャ指数のみを用いるよりも,バイオマス推定に優れていた。この方法は,正確な綿管理ゾーンのその後の描写のためのバイオマス推定の精度を改善するかなりの可能性を有する。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： 施肥 ,  農作物 ,  スペクトル ,  臨界 ,  *無人機 ,  *バイオマス ,  成長段階 ,  *光学画像 ,  モーメント ,  正規化 ,  正規化植生指数
準シソーラス用語： スペクトル指数 ,  現場測定 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： テクスチャ指数 ,  バイオマス ,  綿 ,  無人航空機 ,  光学画像

分類 (1件)： リモートセンシング一般  (AD04000L)

引用文献 (42件)：

• Yue, J.; Yang, G.; Li, C.; Li, Z.; Wang, Y.; Feng, H.; Xu, B. Estimation of winter wheat above-ground biomass using unmanned aerial vehicle-based snapshot hyperspectral sensor and crop height improved models. Remote Sens. 2017, 9, 708.
• Ghassemi-Golezani, K.; Tajbakhsh, Z. Relationship of plant biomass and grain filling with grain yield of maize cultivars. Int. J. Agric. 2012, 4, 1536-1539.
• Barbieri, A.L.; de Arruda, G.F.; Rodrigues, F.A.; Bruno, O.M.; da Fontoura Costa, L. An entropy-based approach to automatic image segmentation of satellite images. Phys. A 2011, 390, 512-518.
• Hansen, P.M.; Schjoerring, J.K. Reflectance measurement of canopy biomass and nitrogen status in wheat crops using normalized difference vegetation indices and partial least squares regression. Remote Sens. Environ. 2003, 86, 542-553.
• Campos, I.; Gonzalez-Gomez, L.; Villodre, J.; Gonzalez-Piqueras, J.; Suyker, A.E.; Calera, A. Remote sensing-based crop biomass with water or light-driven crop growth models in wheat commercial fields. Field Crops Res. 2018, 216, 175-188.

タイトルに関連する用語 (8件)： 無人航空機 ,  光学画像 ,  地上 ,  綿 ,  バイオマス ,  評価 ,  テクスチャ ,  指標