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J-GLOBAL ID：202202249714784296   整理番号：22A1092707

UAVベースディジタルおよびマルチスペクトル画像に基づく三次元概念モデル構築によるトウモロコシ地上バイオマスの推定【JST・京大機械翻訳】

Estimating the maize above-ground biomass by constructing the tridimensional concept model based on UAV-based digital and multi-spectral images

著者 (6件)： Meiyan Shu (College of Land Science and Technology, China Agricultural University, Beijing 100091, China) ,  Mengyuan Shen (College of Land Science and Technology, China Agricultural University, Beijing 100091, China) ,  Qizhou Dong (College of Land Science and Technology, China Agricultural University, Beijing 100091, China) ,  Xiaohong Yang (State Key Laboratory of Plant Physiology and Biochemistry, National Maize Improvement Center of China, China Agricultural University, Beijing 100091, China) ,  Baoguo Li (College of Land Science and Technology, China Agricultural University, Beijing 100091, China) ,  Yuntao Ma (College of Land Science and Technology, China Agricultural University, Beijing 100091, China)
資料名： Field Crops Research  (Field Crops Research)
巻： 282  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1910A  ISSN： 0378-4290  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： 地上バイオマス(AGB)は作物収量の形成のための重要な基礎である。無人航空機(UAV)画像に基づくトウモロコシAGBの正確な推定は,優れた品種選択,圃場管理およびトウモロコシ収量予測にとって重要である。これまでの研究は主に,スペクトル植生指数(VIs),植物高さ(PH),テクスチャを用いてAGBの経験的モデルの構築に焦点を当て,普遍性を欠いている。3年間トウモロコシ育種材料の圃場試験を実施し,UAVデジタルおよびマルチスペクトル画像を得た。茎と葉から成る前のトウモロコシAGBを考慮して,著者らは,多重成長段階でトウモロコシAGBをモニターすることに関するUAVデータの精度と普遍性を改良するために,葉面積指数(LAI)とPHを統合することによって調整するトウモロコシAGBを予測するために,三次元概念モデルを構築した。最初に,トウモロコシPHを,UAVディジタル画像を用いて構築したトウモロコシキャノピー高さモデルに基づいて推定した。第二に,トウモロコシLAIをUAVマルチスペクトル画像と修正Beer-Lambert法則に基づいて推定した。最後に,トウモロコシAGBの3次元概念モデルを,PHとLAIを統合することによって構築し,正規化植生指数(NDVI)に基づくAGB回帰モデルと比較した。その結果,トウモロコシPHはよく推定でき,測定および推定PHのR2,RMSEおよびrRMSEは,それぞれ0.87,11.17cmおよび16.04%であった。LAIは効果的に推定でき,試料セットのR2,RMSEおよびrRMSEはそれぞれ0.78,0.49および30%であった。NDVI(R2=0.79,RMSE=41.95g/m2,rRMSE=31.79%)に基づくトウモロコシAGB推定モデルと比較して,三次元概念モデルは,トウモロコシAGB(R2=0.82,RMSE=38.53g/m2,rRMSE=29.19%)をよりよく推定することができた。2019年と2021年のスタンドアロンデータによる3次元概念モデルを試験して,三次元概念に基づくAGB推定モデルの精度は,NDVIモデルのものよりはるかに高かった。結論として,本研究で提案したトウモロコシAGBの3次元概念モデルは,精度,安定性および普遍性を効果的に改善し,それは,育種材料のプロットスケールでのUAV技術によるトウモロコシAGBの推定のための参照を提供することができた。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： *トウモロコシ ,  葉 ,  *スペクトル ,  育種 ,  無人機 ,  品種 ,  *バイオマス ,  成長段階 ,  ディジタル画像 ,  回帰モデル ,  *三次元 ,  作物収量 ,  葉面積指数
準シソーラス用語： *マルチスペクトル画像 ,  推定モデル ,  *地上バイオマス , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： UAV ,  トウモロコシ ,  地上バイオマス ,  VIVI ,  ビール-ラムバート

分類 (1件)： トウモロコシ  (FC03034D)

タイトルに関連する用語 (8件)： UAV ,  ディジタル ,  マルチスペクトル画像 ,  概念モデル ,  構築 ,  トウモロコシ ,  地上バイオマス ,  推定