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J-GLOBAL ID：202102265832109777   整理番号：21A2453157

農業土地利用モニタリングのためのSentinel-1と-2データと指数の比較【JST・京大機械翻訳】

Comparing Sentinel-1 and -2 Data and Indices for Agricultural Land Use Monitoring

著者 (6件)： Holtgrave Ann-Kathrin (Institute of Rural Studies, Thuenen Institute, 38116 Brunswick, Germany) ,  Holtgrave Ann-Kathrin (Geoinformation in Environmental Planning Lab, TU Berlin, 10623 Berlin, Germany) ,  Roder Norbert (Institute of Rural Studies, Thuenen Institute, 38116 Brunswick, Germany) ,  Ackermann Andrea (Institute of Rural Studies, Thuenen Institute, 38116 Brunswick, Germany) ,  Erasmi Stefan (Institute of Farm Economics, Thuenen Institute, 38116 Brunswick, Germany) ,  Kleinschmit Birgit (Geoinformation in Environmental Planning Lab, TU Berlin, 10623 Berlin, Germany)
資料名： Remote Sensing (Web)  (Remote Sensing (Web))
巻： 12  号： 18  ページ： 2919  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： 農業植生発達と大規模地域の収穫日モニタリングは,頻繁なリモートセンシング観測を必要とする。植生季節の間,持続的雲被覆がある地域では,これはSARのような活性システムによってのみ実行可能であり,光学データのために制限される。今日まで,光学的リモートセンシング植生指数は,それらが容易に処理され,その特性が広く知られているので,農業植生状態をモニターするために頻繁に使用される。本研究は,3つのSentinel-2光学指数とSentinel-1 SAR指数の相関を農業地域にわたって評価し,それらの関係に関する知識を得た。Sentinel-2正規化植生指数,正規化差水指数,およびSentinel-1 SAR VVとVH後方散乱,VH/VV比,およびSentinel-1レーダ植生指数による植物老化放射指数を比較した。本研究は,ドイツ,サソニー州で2018年に,4つの異なる主要なヨーロッパの農地利用タイプ,すなわち,草原,トウモロコシ,春オオムギ,および冬コムギのおよそ35,000haをカバーする22の試験サイトについて行われた。3つのフェノフェーズ(成長,グリーン,老化)を考慮して,各土地利用型に対するSentinel-1とSentinel-2指標間の関係を調べた。光学的とSAR指数の相関の強さは土地利用タイプとフェノフェーズの間で異なった。本研究における光学的とSAR指数の間には一般的な相関はなかった。しかし,データが土地利用タイプとフェノフェーズによって分割されたとき,相関は著しく増加した。全体として,レーダ植生指数とVH後方散乱に対して最も高い相関が見られた。草原の相関は,他の土地利用タイプより低かった。多重線形回帰分析への補助データの追加は,土地利用タイプとフェノフェーズ情報に加えて,フィールド当りの低い四分位と中央値SAR値,および空間変数がモデルを改善することを明らかにした。デジタル標高モデル,Sentinel-1軌道方向,土壌型情報,および他のSAR値から検索された他の補助データは,モデル性能にわずかな影響があった。結論として,信号発生の異なる性質にもかかわらず,環境変数に無関係であるが,土地利用タイプとフェノフェーズによって層別化できる光学的とSAR指数の間に明確な関係があった。これらの関係は,異なる試験部位にわたって類似のパターンを示した。しかし,景観の地域クラスタ化は,関係を著しく改善する。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： レーダ ,  *土地利用 ,  クラスタ化 ,  層別 ,  リモートセンシング ,  後方散乱 ,  土壌型 ,  草原 ,  農業地区 ,  正規化 ,  秋播コムギ ,  正規化植生指数 ,  数値地形モデル
準シソーラス用語： 植生指標 ,  環境変数 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： SARリモートセンシング ,  光学的リモートセンシング ,  下部Saxony ,  生物季節学の発展 ,  植生指数 ,  農業

分類 (2件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D)

引用文献 (98件)：

• European Commission. CAP Expenditure in the Total EU Expenditure. Common Agricultural Policy: Key Graphs & Figures. 2020. Available online: https://ec.europa.eu/info/sites/info/files/food-farming-fisheries/farming/documents/cap-expenditure-graph1_en.pdf (accessed on 7 September 2020).
• Weiss, M.; Jacob, F.; Duveiller, G. Remote sensing for agricultural applications: A meta-review. Remote Sens. Environ. 2020, 236, 111402.
• European Commission. EU Budget. The CAP after 2020; Publications Office of the European Union: Luxembourg, 2018; ISBN 978-92-79-87374-4. Gerstl, S.A.W. Physics concepts of optical and radar reflectance signatures A summary review. Int. J. Remote Sens. 1990, 11, 1109-1117.
• Hosseini, M.; McNairn, H.; Mitchell, S.; Dingle Robertson, L.; Davidson, A.; Homayouni, S. Synthetic aperture radar and optical satellite data for estimating the biomass of corn. Int. J. Appl. Earth Obs. Geoinf. 2019, 83, 101933.
• Macelloni, G.; Paloscia, S.; Pampaloni, P.; Marliani, F.; Gai, M. The relationship between the backscattering coefficient and the biomass of narrow and broad leaf crops. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 2001, 39, 873-884.

タイトルに関連する用語 (4件)： 農業 ,  土地利用 ,  モニタリング ,  指数