文献

J-GLOBAL ID：202202251687393927   整理番号：22A0588423

リモートセンシングデータを用いた土壌有機物予測のための空間確率モデル【JST・京大機械翻訳】

Spatial stochastic model for predicting soil organic matter using remote sensing data

著者 (8件)： Mallick Javed (Department of Civil Engineering, College of Engineering, King Khalid University, Abha, Kingdom of Saudi Arabia) ,  Ahmed Mohd (Department of Civil Engineering, College of Engineering, King Khalid University, Abha, Kingdom of Saudi Arabia) ,  Alqadhi Saeed Dhafer (Department of Civil Engineering, College of Engineering, King Khalid University, Abha, Kingdom of Saudi Arabia) ,  Falqi Ibrahim I. (Department of Civil Engineering, College of Engineering, King Khalid University, Abha, Kingdom of Saudi Arabia) ,  Parayangat Muneer (Department of Electrical Engineering, College of Engineering, King Khalid University, Abha, Kingdom of Saudi Arabia) ,  Singh Chander Kumar (Department of Energy and Environment, TERI School of Advanced Studies, New Delhi, India) ,  Rahman Atiqur (Urban Environmental & Remote Sensing Division, Faculty of Natural Sciences, Jamia Millia Islamia, New Delhi, India) ,  Ijyas Thafasal (Department of Electrical Engineering, College of Engineering, King Khalid University, Abha, Kingdom of Saudi Arabia)
資料名： Geocarto International  (Geocarto International)
巻： 37  号： 2  ページ： 413-444  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5858A  ISSN： 1010-6049  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： 正確な土壌有機物(SOM)推定は,土壌有機炭素隔離,土壌肥沃度,および地球規模炭素循環を理解するために重要な情報を提供することができた。線形回帰と共に最近傍自己回帰移動平均(NN-ARMA)モデリング技術を用いて,サウジアラビアの半乾燥地域における地形特性と植生指数に基づく局所土壌SOM変動を予測した。DEMを用いて導出された7つの地形変数と,モデルで用いたLandsat 8から得られた12の植生指数。最良のNN-ARMAモデルはSOMの全変動の96.4%を説明する7つの有意な変数を示したが,最良の線形回帰モデルはSOMの全変動の78.8%を説明できた。結果は,NN-ARMAモデルが線形回帰モデルと比較してより良い結果を与えたことを示した。本研究は,RSセンサによって容易に取得される地形特性と植生指数を用いたNN-ARMAアプローチを用いたSOMの正確な推定の可能性のより良い理解を与えた。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： 肥沃度 ,  *土壌有機物 ,  サウジアラビア王国 ,  地形 ,  *土壌 ,  回遊 ,  炭素循環 ,  センサ ,  *確率モデル ,  ARMAモデル ,  半乾燥地帯 ,  土壌有機炭素
準シソーラス用語： 植生指標 ,  線形回帰 ,  *リモートセンシングデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 土壌有機物 ,  半乾燥地域 ,  最近傍ARMA ,  線形回帰 ,  地形変数 ,  植生指数

分類 (2件)： 土壌化学  (FB04040C) ,  土壌調査  (FB04080U)

タイトルに関連する用語 (4件)： リモートセンシングデータ ,  土壌有機物 ,  予測 ,  確率モデル