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J-GLOBAL ID：202202218281241725   整理番号：22A0573239

UAVハイパースペクトル画像に基づく倒伏ストレス下のトウモロコシキャノピークロロフィル密度のモニタリング【JST・京大機械翻訳】

Monitoring maize canopy chlorophyll density under lodging stress based on UAV hyperspectral imagery

著者 (9件)： Sun Qian (College of Information and Electrical Engineering, China Agricultural University, Beijing 100083, China) ,  Sun Qian (National Engineering Research Center for Information Technology in Agriculture, Beijing 100097, China) ,  Gu Xiaohe (National Engineering Research Center for Information Technology in Agriculture, Beijing 100097, China) ,  Chen Liping (College of Information and Electrical Engineering, China Agricultural University, Beijing 100083, China) ,  Chen Liping (National Research Center for Intelligent Agricultural Equipment, Beijing 100097, China) ,  Xu Xiaobin (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan 430079, China) ,  Wei Zhonghui (National Engineering Research Center for Information Technology in Agriculture, Beijing 100097, China) ,  Pan Yuchun (National Engineering Research Center for Information Technology in Agriculture, Beijing 100097, China) ,  Gao Yunbing (National Engineering Research Center for Information Technology in Agriculture, Beijing 100097, China)
資料名： Computers and Electronics in Agriculture  (Computers and Electronics in Agriculture)
巻： 193  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0337A  ISSN： 0168-1699  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 伐採は作物収量の厳しい減少を引き起こし,穀粒品質を低下させ,機械収穫の困難さを増加させる。タイムリーで正確な方法でのトウモロコシ倒伏等級の空間分布情報を得ることは,収量損失評価,ストレス後管理,および保険請求沈下にとって不可欠である。本研究の目的は,トウモロコシ倒伏ストレスを監視するための無人機(UAV)イメージング技術の能力を調査することである。トウモロコシ倒伏制御実験のサポートによって,異なる倒伏等級からのストレス下のトウモロコシ集団のキャノピークロロフィル密度(CCD)を,特性指標として使用した。異なる倒伏等級応力によるハイパースペクトル特性パラメータとCCDの間の応答を分析した。倒伏ストレス下のトウモロコシCCDの監視モデルを,オリジナルキャノピースペクトル(OCS),一次微分(FOD),ウェーブレット係数(WC),および植生指数(VI)の高感度特性パラメータを用いて構築した。結果は,茎の反射率がハイパースペクトル画像における葉のそれより有意に高く,倒伏ストレス下での元のキャノピースペクトルの変化の主な理由であることを示した。元のキャノピースペクトル反射率は倒伏ストレスの重症度とともに増加した。CCDモデルの精度はVI>WC>FOD>OCS(それぞれR2=0.63,0.61,0.59,0.57)であり,VIの精度は最高(R2=0.63,RMSE=0.36g/m3)であった。これは,CCDがトウモロコシ倒伏後のキャノピー空間構造の変化だけでなく,倒伏ストレス下でのトウモロコシ植物の生理学的活性の変化も考慮するからである。トウモロコシ倒伏等級を,UAVハイパースペクトル画像に基づくCCDモデルに従って評価した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 反射率 ,  *トウモロコシ ,  立体構造 ,  *ストレス ,  葉 ,  *スペクトル ,  茎 ,  無人機 ,  *倒伏 ,  *スペクトル画像 ,  作物収量 ,  画像技術 ,  指標
準シソーラス用語： *ハイパースペクトル ,  植生指標 ,  *ハイパースペクトル画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： トウモロコシ ,  倒伏応力 ,  無人航空機 ,  ハイパースペクトル画像 ,  キャノピークロロフィル密度

分類 (1件)： トウモロコシ  (FC03034D)

タイトルに関連する用語 (6件)： UAV ,  ハイパースペクトル画像 ,  倒伏 ,  ストレス ,  密度 ,  モニタリング