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J-GLOBAL ID：202202264592923994   整理番号：22A0924224

Landsat8およびSentinel-2データをVIIRSデータで融合した米国コーンベルト上の圃場規模でのトウモロコシおよびダイズのフェノメトリックスのマッピング【JST・京大機械翻訳】

Mapping corn and soybean phenometrics at field scales over the United States Corn Belt by fusing time series of Landsat 8 and Sentinel-2 data with VIIRS data

著者 (3件)： Shen Yu (Geospatial Science Center of Excellence, Department of Geography & Geospatial Sciences, South Dakota State University, Brookings, SD 57007, USA) ,  Zhang Xiaoyang (Geospatial Science Center of Excellence, Department of Geography & Geospatial Sciences, South Dakota State University, Brookings, SD 57007, USA) ,  Yang Zhengwei (Research and Development Division, National Agricultural Statistics Services, United States Department of Agriculture, Washington, DC 20250, USA)
資料名： ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing)  (ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing))
巻： 186  ページ： 55-69  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0048A  ISSN： 0924-2716  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： 正確でタイムリーな作物生物季節は作物収量と生産性の正確な作物管理と正確なモデリングに不可欠である。それは,一般に,国家または地球規模で,中程度または粗い分解能(≧500m)衛星データからマッピングされ,それは,一般に,多重作物または作物と自然植生の混合物を代表する。野外スケール(≦30m)での作物生物季節学の進歩は,種特異的作物タイプの成長をモニターするために重要であるが,衛星時系列における限られた雲のない観測のため,大規模なスケールでは非常に挑戦的である。米国のコーンベルト全体にわたる圃場規模(30m)でのトウモロコシとダイズのフェノメトリーを地図化するために,本研究は,高時間分解能可視赤外撮像放射計(VIIRS)観測(500m)と高空間分解能調和LandsatとSentinel-2(HLS)データ(30m)を融合する新手法を初めて開発した。融合HLS-VIIRS時系列(毎日30m)を適用して,緑色アップ開始,中期緑色相,成熟開始,老化開始,中期老化期,休眠開始の作物フェノメトリーを地図化した。これらの6つのフェノメトリクスは,米国農務省(USDA)の国家農業統計サービス(NASS)によって観察される7つのトウモロコシと6つのダイズ成長段階の作物進展(CP)と相関し,さらに,PhenoCam近表面時系列画像を用いて検証される。結果は,HLS-VIIRS作物フェノメトリーがCPを非常に良く追跡できることを示した。CP段階と試料被覆率の生物物理学的定義は我々の比較で同じではなかったが,HLS-VIIRS作物フェノメトリーとNASS CPは,トウモロコシとダイズ発生で4日,ダイズ落下葉で1日,他のトウモロコシとダイズ成長段階で6~10日と,ほぼ同等であった。それらの有意な相関(R2は0.81から0.99,p<0.01)は,HLS-VIIRS作物フェノメトリーが,高精度でNASS CPを予測するためのロバストなプロキシであることを示唆する。さらに,HLS-VIIRSフェノメトリーは,種々の作物成長段階で,PhenoCam生物季節学タイミングと,絶対平均差を3日から5.3日,バイアスを1.5から3.5日と,密接に整列させた。結果は,提案されたアプローチが国家または地球規模で現場規模の作物の進捗を監視するために実施できることを示した。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： 生産性 ,  *トウモロコシ ,  農作物 ,  植生 ,  *ダイズ ,  画像 ,  多重化 ,  休眠 ,  成長段階 ,  作物収量 ,  生物物理学 ,  栽培管理 ,  ロバスト性 ,  空間分解能
準シソーラス用語： 時系列画像 ,  フェノロジー ,  高空間分解能 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 圃場規模の作物フェノメトリックス ,  VIIRS時系列 ,  HLS時系列 ,  米国トウモロコシベルト ,  NASS CP ,  フェノカム観測

分類 (1件)： 写真測量,空中写真  (RC02040D)

タイトルに関連する用語 (8件)： 融合 ,  米国 ,  コーンベルト ,  圃場 ,  規模 ,  トウモロコシ ,  ダイズ ,  マッピング