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J-GLOBAL ID:202202220261984350   整理番号:22A0844663

サトウキビ収量推定のための多源地球観測データからWOFOSTモデルへの葉面積指数の同化【JST・京大機械翻訳】

Assimilation of leaf Area Index from multisource earth observation data into the WOFOST model for sugarcane yield estimation
著者 (5件):
資料名:
巻: 43  号:ページ: 698-720  発行年: 2022年 
JST資料番号: B0645B  ISSN: 0143-1161  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
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作物成長モデル(CGM)は,地域規模で作物収量の推定に広く使用されているが,リモートセンシング(RS)データは,空間規模での葉面積指数(LAI)のような作物パラメータ検索の利点を持っている。データ同化(DA)は,衛星画像から導出されたCGMとRSデータを統合する高度に有用なツールであり,シミュレートした作物状態変数と作物総バイオマスと収量のようなモデル出力を改善する。本研究では,アンサンブルKalmanフィルタ(EnKF)アルゴリズムを用いてサトウキビ収量を推定するため,WOrld FOod STudies(WOFOST)モデルとLAIを同化した。LAIは,Gaussプロセス回帰(GPR)法を用いてLandsat 8(L8)光学およびSentinel 1A(S1A)合成開口レーダ(SAR)画像から検索した。決定論的モデリング(DM),L8とS1Aから検索したLAIの独立同化,および複合SAR-光学データから検索したLAIの同化を,Wonji-Shoa糖人工林,エチオピアにおける野外観測データを用いて試験し,検証した。結果は,WOFOSTモデルによって推定したサトウキビ収量の精度が,L8とS1Aの組合せデータを用いたDA後に有意に改善されることを示した。DM推定と比較して,根平均二乗誤差(RMSE)は,L8およびS1A LAIの複合同化に対して,S1Aおよび5.94t/haから検索したLAIの独立同化に対して,L8,3.96t/haから検索したLAIの独立同化に対して,2.13t/ha減少した。DM,L8 LAI同化単独,S1A LAI同化単独,およびL8とS1A LAI同化の組合せについて,それぞれ,0.36,0.48,0.53,および0.69の決定係数(R2)と14.72%,11.67%,10.55%,および8.44%の正規化根二乗平均誤差(NRMSE)を得た。結果は,SARと光学データが補足効果を持っているので,L8とS1A LAI DAの組み合わせがより良い性能を持つことを示した。したがって,WOFOSTモデルへのL8とS1Aの組み合わせデータからLAIの同化は,作物収量推定を改善するロバストな技術を提供する。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
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JSTが定めた文献の分類名称とコードです
写真測量,空中写真  ,  作物栽培一般 

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