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J-GLOBAL ID：202102281155829263   整理番号：21A1775693

無人航空機(UAV)を用いたアーモンド水分ストレスの定量化:非正規化キャノピー分布の幹水ポテンシャルと高次モーメントの相関【JST・京大機械翻訳】

Quantifying Almond Water Stress Using Unmanned Aerial Vehicles (UAVs): Correlation of Stem Water Potential and Higher Order Moments of Non-Normalized Canopy Distribution

著者 (4件)： Zhao Tiebiao (University of California, Merced, Merced, CA) ,  Chen YangQuan (University of California, Merced, Merced, CA) ,  Ray Andrew (University of California, Cooperative Extension, Merced, CA) ,  Doll David (University of California, Cooperative Extension, Merced, CA)
資料名： ASME Conference Proceedings  (ASME Conference Proceedings)
号： IDETC-CIE2017  ページ： Null  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0478C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 水利用の最適化は作物の水状態の正確な測定に依存する。茎水ポテンシャル(SWP)はアーモンド樹木の水状態を監視するための最も一般的な方法の1つになった。しかし,1回の測定を得るためには,2回の訪問と少なくとも30分を要し,果樹園レベルの水状態情報を理解することが非常に困難であった。無人航空機(UAV)ベースのリモートセンシングは,はるかに低コストで高い柔軟性を有する多重スペクトル高分解能画像を提供することにより,信頼性が高く正確なフィールドスケール情報をより効率的に配信する。本論文は,SWPと植生指数の間の相関を構築することによって,UAVベースのマルチスペクトル画像からアーモンド水状態を抽出することを目指した。正規化植生指数(NDVI)平均に焦点を当てた従来法と異なり,非正規化キャノピー分布記述子の高次モーメントをSWP測定をモデル化するために議論した。結果は,提案方法が従来のNDVI平均より良いことを示した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  信頼性 ,  農作物 ,  水利用 ,  リモートセンシング ,  *無人機 ,  果樹園 ,  *正規化 ,  *水分ストレス ,  キャノピー ,  正規化植生指数
準シソーラス用語： 多重スペクトル ,  植生指標 ,  マルチスペクトル画像 ,  高精細画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 果樹  (FC03042G) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D)

タイトルに関連する用語 (12件)： 無人航空機 ,  UAV ,  アーモンド ,  水分ストレス ,  定量化 ,  正規化 ,  キャノピー ,  分布 ,  幹 ,  水ポテンシャル ,  高次モーメント ,  相関