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J-GLOBAL ID：202202226452315063   整理番号：22A1099432

変化ベクトル解析に基づくSentinel-2A画像による米倒伏グレードのモニタリング【JST・京大機械翻訳】

Monitoring rice lodging grade via Sentinel-2A images based on change vector analysis

著者 (10件)： Sun Qian (College of Information and Electrical Engineering, China Agricultural University, Beijing, China) ,  Sun Qian (National Engineering Research Center for Information Technology in Agriculture, Beijing, China) ,  Gu Xiaohe (National Engineering Research Center for Information Technology in Agriculture, Beijing, China) ,  Chen Liping (College of Information and Electrical Engineering, China Agricultural University, Beijing, China) ,  Chen Liping (National Research Center for Intelligent Agricultural Equipment, Beijing, China) ,  Xu Xiaobin (National Engineering Research Center for Information Technology in Agriculture, Beijing, China) ,  Pan Yuchun (National Engineering Research Center for Information Technology in Agriculture, Beijing, China) ,  Hu Xueqian (National Engineering Research Center for Information Technology in Agriculture, Beijing, China) ,  Xu Bo (National Engineering Research Center for Information Technology in Agriculture, Beijing, China) ,  Xu Bo (Key Laboratory of Quantitative Remote Sensing in Agriculture of the Ministry of Agriculture and Rural Affairs P. R. China, Beijing Research Center for Information Technology in Agriculture, Beijing, China)
資料名： International Journal of Remote Sensing  (International Journal of Remote Sensing)
巻： 43  号： 5  ページ： 1549-1576  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)

抄録/ポイント： ストレスはイネ(Oryza sativa L.)の収量,品質および機械的収穫能力に影響する。イネ収量損失の定量的および客観的評価にとって,イネ倒伏分布およびグレード情報を迅速かつ非破壊的に得るのは非常に重要である。本論文の目的は,倒伏の前後のSentinel-2A画像による変化ベクトル解析に基づくイネ倒伏の等級のための遠隔観測モニタリング方法を確立することであった。特性化指数として区画におけるイネの倒伏比(LR)を取り上げて,異なる倒伏等級ストレス下でのイネキャノピーのスペクトル反射率と植生指数の変化を分析した。7次元空間ベクトルをキャノピースペクトル反射率と植生指数で構成した。新しい角度ベクトルを,各ベクトルオブジェクトとキャノピースペクトル(植生指数)の軸の間の角度によって形成した。倒伏前後の特徴ベクトルの差異に基づいて,イネ区画に基づく倒伏グレードモニタリングモデルを構築し,モデルの正確さを野外観察を用いて検証した。結果は,倒伏後のイネキャノピーのスペクトル反射率が倒伏ストレスの増加とともに増加することを示した。倒伏の前後における植生指数の違いは,倒伏度の増加とともに増加した。キャノピースペクトル反射率とその角度ベクトルの大きさの変化および植生指数とその角度ベクトルに基づいて,イネ倒伏モデルのR2は,それぞれ0.66,0.60,および0.59であり,RMSE値は,それぞれ,21.03%,20.37%,22.13%,および22.84%であった。したがって,植生指数を用いて構築したモデルの精度は最も高かった。キャノピースペクトル反射率とイネの植生指数の差は倒伏グレードストレスによって規則的に変化した。植生指数の変化規模に基づくモデルは,Wuchangにおけるイネ倒伏のグレードのリモートセンシングモニタリングを効果的に実現することができた。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： 反射率 ,  *ベクトル ,  監視 ,  スペクトル ,  リモートセンシング ,  *ベクトル解析 ,  *倒伏 ,  変化 ,  指数 ,  キャラクタリゼーション ,  キャノピー
準シソーラス用語： 植生指標 ,  特徴ベクトル ,  空間ベクトル ,  客観評価 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 米 ,  倒伏グレード ,  パーセル ,  Sentinel-2A ,  変化ベクトル解析(CVA)

分類 (1件)： 写真測量,空中写真  (RC02040D)

タイトルに関連する用語 (5件)： ベクトル解析 ,  米 ,  倒伏 ,  グレード ,  モニタリング