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J-GLOBAL ID：202202246566602524   整理番号：22A1114558

被覆作物バイオマス推定のための衛星と植生指数の比較【JST・京大機械翻訳】

Comparing satellites and vegetation indices for cover crop biomass estimation

著者 (5件)： Swoish Michael (School of Plant & Environmental Sciences, Virginia Polytechnic Institute & State University, 330 Smyth Hall, 185 Ag Quad Lane, Blacksburg, VA 24061, USA) ,  Da Cunha Leme Filho Jose F. (School of Agricultural Sciences / School of Biological Sciences, Southern Illinois University, Carbondale, USA) ,  Reiter Mark S. (School of Plant & Environmental Sciences, Virginia Polytechnic Institute & State University, 330 Smyth Hall, 185 Ag Quad Lane, Blacksburg, VA 24061, USA) ,  Campbell James B. (Department of Geography, Major Williams, Rm. 109, Virginia Polytechnic Institute & State University, 220 Stanger St, Blacksburg, VA 24061, USA) ,  Thomason Wade E. (School of Plant & Environmental Sciences, Virginia Polytechnic Institute & State University, 330 Smyth Hall, 185 Ag Quad Lane, Blacksburg, VA 24061, USA)
資料名： Computers and Electronics in Agriculture  (Computers and Electronics in Agriculture)
巻： 196  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： パフォーマンスよりむしろ参加の尺度に基づくコスト-シェアプログラムは,植物被覆作物の農民に利用可能である。しかし,適切なバイオマスが確立されたとき,被覆作物は栄養損失の減少のような重要な生態学的利益を提供するだけであった。本研究の目的は,衛星画像が多様な種組成を有する圃場で被覆作物バイオマスを効果的に推定でき,空間分解能と衛星イメージング頻度の増加がバイオマス推定精度を増加させるかどうかを決定することであった。1m2の地上バイオマス試料を,バイオマス生産を評価するために,ユニークな被覆作物種組成を含む26の農地内の86地点で採取した。現場センサを用いて正規化植生指数(NDVI)と土地被覆割合を測定した。3つの衛星(Landsat-8[30m分解能],Sentinel-2[10m分解能],およびPlanetScope[3m分解能])を用いて,被覆作物バイオマスとの比較のための8つの植生指数(VIs)を計算した。多重線形回帰,相関係数,および二乗平均平方根誤差(RMSE)を用いて,バイオマス推定精度のために各衛星から計算したVIをランク付けする階層的クラスタリングを行った。衛星は圃場レベルでの作物バイオマスを非常に正確に予測し(r2最大0.79),現場サンプリングに比べて比較的低コストで大規模バイオマス推定の可能性を示した。すべての衛星-VI対は現場センサよりも正確にバイオマスを推定した。VIsの性能は衛星によって変化したが,各衛星は少なくとも1つのVIを持ち,サイトレベルとフィールド平均データの両方に対して非常に良好に機能した。PlanetScopeまたはLandsat-8画像を用いるとき,垂直植生指数は,Sentinel-2画像を用いて,最も正確な被覆作物バイオマス推定を,サイトベースおよび比率植生指数に関して,最良に提供した。PlanetScopeは,増加した再訪問期間のために,あらゆるサイトのために使用可能な画像を提供する唯一の衛星であった。しかし,その空間分解能の増加は,Landsat-8またはSentinel-2と比較して,全体的に推定精度を増加させなかった。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： 農民 ,  *農作物 ,  相関係数 ,  画像処理 ,  農地 ,  リモートセンシング ,  *バイオマス ,  生態学 ,  衛星利用画像 ,  土地被覆 ,  正規化植生指数
準シソーラス用語： *被覆作物 ,  *植生指標 ,  推定精度 ,  地上バイオマス , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： リモートセンシング ,  VIVI ,  衛星画像 ,  Landsat-8 ,  Sentinel-2 ,  PlanetScope ,  植生指数

分類 (4件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  生物燃料及び廃棄物燃料  (LB02020Y) ,  雑草による植物被害  (FC04062J) ,  栽培的防除  (FC05020Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： 被覆作物 ,  バイオマス ,  推定 ,  衛星 ,  植生指数