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J-GLOBAL ID：202202231376021045   整理番号：22A0684298

Sentinel-2とMODISの時空融合を用いた水田における灌漑動態のモニタリング【JST・京大機械翻訳】

Monitoring irrigation dynamics in paddy fields using spatiotemporal fusion of Sentinel-2 and MODIS

著者 (9件)： Xiao Dongyang (School of Surveying and Land Information Engineering of Henan Polytechnic University, Jiaozuo 454000, China) ,  Xiao Dongyang (Research Centre of Arable Land Protection and Urban-Rural High-Quality Development of Yellow River Basin, Henan Polytechnic University, Jiaozuo 454000, China) ,  Niu Haipeng (School of Surveying and Land Information Engineering of Henan Polytechnic University, Jiaozuo 454000, China) ,  Niu Haipeng (Research Centre of Arable Land Protection and Urban-Rural High-Quality Development of Yellow River Basin, Henan Polytechnic University, Jiaozuo 454000, China) ,  Guo Fuchen (School of Surveying and Land Information Engineering of Henan Polytechnic University, Jiaozuo 454000, China) ,  Zhao Suxia (School of Surveying and Land Information Engineering of Henan Polytechnic University, Jiaozuo 454000, China) ,  Zhao Suxia (Research Centre of Arable Land Protection and Urban-Rural High-Quality Development of Yellow River Basin, Henan Polytechnic University, Jiaozuo 454000, China) ,  Fan Liangxin (School of Surveying and Land Information Engineering of Henan Polytechnic University, Jiaozuo 454000, China) ,  Fan Liangxin (Research Centre of Arable Land Protection and Urban-Rural High-Quality Development of Yellow River Basin, Henan Polytechnic University, Jiaozuo 454000, China)
資料名： Agricultural Water Management  (Agricultural Water Management)
巻： 263  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： B0745A  ISSN： 0378-3774  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： 水田(開始,終わり,期間および灌漑ピークなど)における灌漑動力学の急速かつ正確なモニタリングは,特に水不足のある典型的地域において,農業水資源の微細管理に重要である。しかし,高い時間的および空間的レベルで水田における灌漑動力学を表す十分な研究がまだ不足している。この目的のために,本研究はSentinel-2とMODIS画像を融合し,水田における灌漑事象の時空間動態を地図化した。9つのSentinel-2画像と24のMODIS画像に基づく25の高空間分解能(10m)リモートセンシング画像を生成するために,一般的時空間融合アルゴリズム(拡張空間と時間適応反射率融合モデル,ESTARFM)を使用した。ランダム森林アルゴリズムを用いて灌漑水田の空間分布を抽出した。水体指数と植生指数を用いて,水田における灌漑の開始,終わりと期間を同定した。Penman-Monteithモデルを用いて,気象観測所からの毎日の観測データによる臨界灌漑期間中の灌漑の水分余剰と不足を推定した。本研究は,中国の黄河の中流域と下流域におけるイネ成長地域で実施した。結果は,最短3日間隔の水田における灌漑事象の空間分布差が,Sentinel-2とMODIS画像との共同でモニターできることを示した。水田における灌漑の開始,終了,および期間は,圃場スケールで有意な空間的差異を示した。研究地域の水田における灌漑の全水不足が全水需要の約80.79%であったので,地下水と黄河からの大量の水が必要であった。さらに,より高い水需要を有する水田は,より低い水需要の水田のように,空間的に集中した。マルチソースリモートセンシングデータの時空間融合の実現可能性は,高空間分解能スケールで水田における灌漑動力学を連続的に監視することを可能にし,それは農業灌漑情報の時空間データベースと大きいデータプラットフォームの構築に役立つ。これは,農業水資源管理の高品質開発を促進するだけでなく,地域水資源の矛盾を緩和するのに役立つであろう。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： アルゴリズム ,  反射率 ,  水資源 ,  *灌漑 ,  *水田 ,  水需要 ,  水分 ,  イネ ,  水不足 ,  モデル
準シソーラス用語： *MODIS ,  黄河 ,  水資源管理 ,  ランダムフォレスト ,  リモートセンシング画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Sentinel-2 ,  時空融合 ,  水田 ,  水の動力学 ,  黄河流域

分類 (1件)： 農業土木  (FB02000W)

タイトルに関連する用語 (6件)： MODIS ,  時空 ,  融合 ,  水田 ,  灌漑 ,  モニタリング